Congestion in WSN increases energy dissipation rates of sensor nodes as well as loss of packets and thereby hinders fair and reliable event detections. We find that one of the key reasons of congestion in WSN is allowing sensing nodes to transfer as many packets as possible. This is due to the use of CSMA/CA that gives opportunistic media access control. In this paper, we propose an energy efficient congestion avoidance protocol that includes source count based hierarchical and load adaptive medium access control. Our proposed mechanism ensures load adaptive media access to the nodes and thus achieves fairness in event detection. The results of simulation show our scheme exhibits more than 90% delivery ratio with retry limit 1, even under bursty traffic condition which is good enough for reliable event perception.
Retail sales forecast is a special area of forecasting. Its unique characteristics call for unique data models and treatment, and unique forecasting processes. In this paper, we will address lessons learned and challenges encountered in retail sales forecast from a practical and technical perspective. In particular, starting with the data models of retail sales data, we proceed to address issues existing in estimating and processing each component in the data model. We will discuss how to estimate the multi-seasonal cycles in retail sales data, and the limitations of the existing methodologies. In addition, we will talk about the distinction between business events and forecast events, the methodologies used in event detection and event effect estimation, and the difficulties in compound event detection and effect estimation. For each of the issues and challenges, we will present our solution strategy. Some of the solution strategies can be generalized and could be helpful in solving similar forecast problems in different areas.
실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 골프 비디오의 시멘틱한 이벤트들을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 목적은 하이라이트에 기반한 비디오의 색인 및 요약을 용이하도록 이벤트들을 식별하고 분류하는 것이다. 제안된 알고리즘은 먼저 골프 비디오의 분석을 통하여 4개의 이벤트를 정의하고, 각 이벤트를 구성하는 상태를 이용하여 HMM 모델을 설계한다. 또한 각 이벤트의 HMM을 구성하는 파라메타를 구하기 위해 MPEG-7 시각 기술자에 기반한 10개의 시각 정보 특징들을 이용한다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 골프 이벤트들을 식별하는데 있어 양호한 성능의 검출 결과를 보여 주고 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
An usual acoustic emission(AE) event has two widely characterized parameters in time domain, peak amplitude and event duration. But noise in AE measuring may disturb the signals with its parameters and aggrandize the signal incertitude. Experiment activity of detection of the nick inside of porcelain with AE was made and study on AE signal processing with statistic be presented in this paper in order to pick-up information expected from the signal with noise. Effort is concentrated on developing a novel arithmetic to improve extraction of the characteristic from stochastic signal and to enhance the voracity of detection. The main purpose discussed in this paper is to treat with signals on amplitudes with statistic mutuality and power density spectrum in frequency domain, and farther more to select samples for neural networks training by means of least-squares algorithm between real measuring signal and deterministic signals under laboratory condition. By seeking optimization with the algorithm, the parameters representing characteristic of the porcelain object are selected, while the stochastic interfere be weakened, then study for detection on neural networks is developed based on processing above.
This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
센서 네트워크의 다양한 응용 분야들 중에서 널리 사용되고 있는 것이 바로 이벤트 검출(event detection)이다. 이벤트 검출 작업은 사용자가 미리 정한 조건테이블과 센서 노드들로부터 수집된 데이타들 간 조인연산을 사용하여 쉽고 편리하게 수행될 수 있다. 또한 이벤트 검출을 위해 조인연산을 사용할 경우 네트워크-내 조인연산을 수행함으로써 통신 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적으로 네트워크-내 조인연산을 수행하는 알고리즘인 PBA를 제안한다. PBA는 각 노드에서 베이스스테이션으로 데이타를 전송하는 경로 상에서 조건테이블을 나누어 저장하여 네트워크-내 조인연산을 수행한다. PBA는 각 노드들이 자신의 레벨값을 보고 저장할 부분을 식별할 수 있기 때문에 기존의 방법보다 조건테이블 전송 비용을 훨씬 더 적게 발생시킨다. 뿐만 아니라, 기존의 방법이 네트워크의 밀도에 비해 조건테이블의 크기가 클 경우 제 성능을 발휘하지 못하는 반면, 본 논문에서 제안하는 방법인 PBA는 그러한 제약 없이 대부분의 경우에도 효율적으로 동작한다. 실험 결과는 PBA가 대개의 경우에 효율적으로 동작하며, 특히 조건테이블의 크기가 네트워크 밀도에 비해 비교적 크거나 네트워크의 라우팅 트리의 높이가 큰 경우에는 기존의 방법에 비해 상당한 비용 절감 효과가 있다는 것을 보여준다.
주변의 환경을 감시하기 위한 요즘의 임베디드 시스템은 고성능의 실시간 데이터 처리능력 및 넓은 통신 대역폭을 요구할 뿐만 아니라 신호처리를 위한 임베디드 시스템의 적은 소비전력소모를 요구하고 있다. 하지만 휴대용의 성격이 있는 임베디드 시스템에 사용되는 배터리의 용량은 이러한 요구조건을 장기간 만족시킬 수 있을 만큼의 기술로는 아직 발전하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 저에너지로 동작하면서도 사건을 정확하게 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 설계된 방식은 시스템 주변에서 발생하는 사건을 탐지하기 위해 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 계층적 사건 탐지기를 구성하는 다양한 사건 탐지 알고리즘들의 정확도에 대한 확률적 특성 변화 따른 에너지 소모의 특성 변화를 보여주고 이들의 관계를 실험을 통하여 분석적으로 설명한다 뿐만 아니라 사건의 정적, 동적 특성에 따라 높은 사건 탐지 정확도를 유지하면서 저에너지로 동작하기 위한 다른 방식들을 기술한다.
다중 에이전트 구조와 블랙보드 구조를 통합하면 두 구조의 특징들과 장점들을 필요로 하는 응용 분야에 대응할 수 있는 가능성이 생긴다. 본 논문은 Rete 네트워크에 기반을 둔 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘과 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 함께 사용하여 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하는 방안을 제안한다. 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하기 위하여 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 사용하는 것은 구성 요소들 간의 결합도(coupling)의 감소와 지식 원천 에이전트들의 제어의 융통성의 증대 등의 면에서 바람직하다. 하지만 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴 자체는 그것을 사용하는 구조의 성능을 고려하고 있지 않다. 본 논문이 제안하는 통합 구조의 성능을 향상시키려면 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들의 발생을 신속하게 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문이 제안하는 통합 방안은 Rete 네트워크 기반의 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘을 사용하여 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 이용한 통합 구조에서 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들이 효율적으로 탐지될 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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