The objective of this study is to reveal the sufficiency of neural networks (NN) as a securer, quicker, more robust and reliable method to be used in seismic assessment of existing reinforced concrete buildings. The NN based approach is applied as an alternative method to determine the seismic performance of each existing RC buildings, in terms of damage level. In the application of the NN, a multilayer perceptron (MLP) with a back-propagation (BP) algorithm is employed using a scaled conjugate gradient. NN based model wasd eveloped, trained and tested through a based MATLAB program. The database of this model was developed by using a statistical procedure called P25 method. The NN based model was also proved by verification set constituting of real existing RC buildings exposed to 2003 Bingol earthquake. It is demonstrated that the NN based approach is highly successful and can be used as an alternative method to determine the seismic performance of each existing RC buildings.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.9
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pp.81-90
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2020
In order to operate multi drone efficiently, existing control methods must be improved, and drones must be able to construct communication networks autonomously. FANET(Flying Ad-Hoc Network), which is being considered as an alternative to solving these problems, is based on ad hoc network technology and can be exposed to a variety of security vulnerabilities. However, due to the limited computational power and memory of FANET nodes, and rapid and frequent changes in network topology, it is not easy to apply the existing security measures to FANET without modification. Thus, this paper proposes lightweight security measures applicable to FANET, which have distinct characteristics from existing ad hoc networks by utilizing PUF technology. The proposed security measures utilize unique values generated by non-replicable PUFs to increase the safety of AODV, FANET's reactive routing protocol, and are resistant to various attacks.
A cache is used for optimization of query forwarding in the Grid database. To decrease network transmission cost, frequently used data is cached from meta database. Existing cache management method has a unbalanced resource problem, because it doesn't manage replicated data in each node. Also, it increases network cost by cache misses. In the case of data modification, if cache is not updated, queries can be transferred to wrong nodes and it can be occurred others nodes which have same cache. Therefore, it is necessary to solve the problems of existing method that are using unbalanced resource of replica and increasing network cost by cache misses. In this paper, cache management method for query forwarding optimization is proposed. The proposed method manages caches through cache manager. To optimize query forwarding, the cache manager makes caching data from lower loaded replicated node. The query processing cost and the network cost will decrease for the reducing of wrong query forwarding. The performance evaluation shows that proposed method performs better than the existing method.
Park, Hyuk;Hwang, Dong-Kyo;Park, Jun-Ho;Seong, Dong-Ook;Yoo, Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.12
no.3
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pp.55-66
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2012
In wireless sensor networks, a positioning scheme is one of core technologies for sensor applications such as disaster monitoring and environment monitoring. The One of the most positioning scheme, called DV-HOP does not consider non-uniform sensor networks that are actual distributed environments. Therefore, the accuracy of the existing positioning scheme is low in non-uniform network environments. Moreover, because it requires many anchor nodes for high accuracy in non-uniform network environments, it is expensive to construct the network. To overcome this problem, we propose a novel sensor positioning scheme using density probability models in non-uniform wireless sensor networks. The proposed scheme consists of the density probability model using the deployment characteristics of sensor nodes and the distance refinement algorithm for high accuracy. By doing so, the proposed scheme ensures the high accuracy of sensor positioning in non-uniform networks. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing scheme. Our experimental results show that our proposed scheme improves about 44% accuracy of sensor positioning over the existing scheme on average even in non-uniform sensor networks.
Many methods have been researched to prolong sensor network lifetime using mobile technologies. In the mobile sink research, there are the track based methods and the anchor points based methods as representative operation methods for mobile sinks. However, the existing methods decrease Quality of Service (QoS) and lead the routing hotspot in the vicinity of the mobile sink. The reason is that they use static mobile paths that are not concerned about the network environments such as the query position and the data priority. In this paper, we propose the novel mobile sink operation method that solves the problems of the existing methods. In our method, the probing priority of the mobile sink is determined with the data priorities for increasing the QoS and the mobile features are used for reducing the routing hotspot. The experimental results show that the proposed method reduces query response time and improves network lifetime over the existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.5
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pp.49-57
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2012
In P2P streaming management, peer's churning and finding efficient topology architecture optimization algorithm that reduces streaming delay is important. This paper studies a topology optimization algorithm based on the P2P streaming using peer's link information. The proposed algorithm is based on the estimation of peer's upload bandwidth using peer's link information on mesh-network. The existing algorithm that uses the information of connected links is efficient to reduce message overload in the point of resource management. But it has a risk of making unreliable topology not considering upload bandwidth. And when some network error occurs in a server-closer-peer, it may make the topology worse. In this paper we propose an algorithm that makes up for the weak point of the existing algorithm. We compare the existing algorithm with the proposed algorithm using test data and analyze each simulation result.
Developing a real time network game that is serviced on the internet requires a lot of work, time and manpower. Therefore, it is important to design a game in such a way so that existing design codes could be used. The area which is being studied to maximize the reusability of the existing design code is related to design patterns. If the developers are given various design techniques and application examples that use well defined design patterns, they will be able to make better game API(Application Programming Interface) and to invent a framework for game development based on this API as well. In this paper, the design patterns that the GoF(Gang of Four) proposed have been applied to develop and implement two kinds of network turn games. In the process, efficient design techniques will be proposed for the effective reuse of the existing game API.
Longterm memory is encoded in the neuronal connectivities of the brain. The most successful models of human memory in their operations are models of distributed and self-organized associative memory, which are founded in the principle of simulaneous convergence in network formation. Memory is not perceived as the qualities inherent in physical objects or events, but as a set of relations previously established in a neural net by simultaneousy occuring experiences. When it is easy to find correlations with existing neural networks through analysis of network structures, memory is automatically encoded in cerebral cortex. However, in the emergence of informations which are complicated to classify and correlated with existing networks, and conflictual with other networks, those informations are sent to the subcortex including hippocampus. Memory is stored in the form of templates distributed across several different cortical regions. The hippocampus provides detailed maps for the conjoint binding and calling up of widely distributed informations. Knowledge about the distribution of correlated networks can transform the existing networks into new one. Then, hippocampus consolidats new formed network. Amygdala may enable the emotions to influence the information processing and memory as well as providing the visceral informations to them. Cortico-striatal-pallido-thalamo-cortical loop also play an important role in memory function with analysis of language and concept. In case of difficulty in processing in spite of parallel process of informations, frontal lobe organizes theses complicated informations of network analysis through temporal processing. With understanding of brain mechanism of memory and information processing, the brain mechanism of mental phenomena including psychopathology can be better explained in terms of neurobiology and meuropsychology.
Opinion Mining summarizes with classifying sensitive opinions of customers in huge online customer reviews for the attributes of products or services by positive and negative opinions. Because the customers represent their interests through subjective opinions as well as objective facts, the existing opinion mining techniques, which can analyze just the sensitive opinions, need to be expanded.. In this paper, We propose the novel entity association network model which expands the existing opinion mining techniques. The entity association model can not only represent positive and negative degree of the sensitive opinions, but also can represent the degree of the associations and relative importances between entities. We designed and implemented the customer reviews analysis system based on the entity association network model. We recognized that the system can represent more abundant information than the existing opinion mining techniques.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1158-1164
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2020
In Korea, the dependence on imported energy is very high, and research to reduce standby power is being conducted based on Zigbee, a low-power technology, to reduce wasted power and improve power efficiency. However, because Zigbee is not an IoT standard protocol and is not network-based, it is necessary to build a network with a separate gateway, and research on standby power is insufficient because the standards for international power consumption of devices are ambiguous. Therefore, in this paper, we applied the IoT standard protocol MQTT to the existing Zigbee technology to build a network network without a separate gateway, and designed and implemented a standby power reduction system that collects standby power degradation and user patterns. As a result of evaluating with the existing system, it was confirmed that about 7.11% of standby power was consumed compared to the existing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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