The Virtual Local Area Network (VLAN) has been used for a long time in campus and enterprise networks as the most popular network virtualization solution. Due to the benefits and advantages achieved by using VLAN, network operators and administrators have been using it for constructing their networks up until now and have even extended it to manage the networking in a cloud computing system. However, their configuration is a complex, tedious, time-consuming, and error-prone process. Since Software Defined Networking (SDN) features the centralized network management and network programmability, it is a promising solution for handling the aforementioned challenges in VLAN management. In this paper, we first introduce a new architecture for campus and enterprise networks by leveraging SDN and OpenFlow. Next, we have designed and implemented an application for easily managing and flexibly troubleshooting the VLANs in this architecture. This application supports both static VLAN and dynamic VLAN configurations. In addition, we discuss the hybrid-mode operation where the packet processing is involved by both the OpenFlow control plane and the traditional control plane. By deploying a real test-bed prototype, we illustrate how our system works and then evaluate the network latency in dynamic VLAN operation.
This study seeks to establish a ubiquitous wardrobe with a clothing management function through detailed and subdivided integration research. To create a database, a survey was conducted, and the output data were analyzed and used as the basic data. In particular, this study researched clothing management programs and companies' standards of clothing product classification systems. First, through an in-depth analysis centering on specialists, we established the contents of a ubiquitous wardrobe and used the concept of cloud computing to support the wardrobe contents and smart phone applications. Second, this research found significant differences between individuals, schools, and enterprises in their applications of, and the importance they attach to, design images. A detailed database composed of various categories was established to present the ubiquitous wardrobe contents with efficient functions. Third, we facilitated the search process by designating clothes with QR codes, which is one of the functions of contents. Fourth, the code numbers generated in the process of entering clothes into the database were utilized as RFID information as a way to arrange the products in a simpler manner. The ubiquitous wardrobe was constructed as a web-style hybrid, and its contents areavailable through mobile applications and QR codes.
디지털도서관을 단순한 정보유통 구조의 한 부분으로 정의하지 않고 디지털도서관 그 자체를 자원의 생산, 유통 그리고 재생산을 위한 무형의 가치창출 행위로 인식하였으며 디지털자원의 속성을 해석함으로써 디지털도서관을 설계하였다. 즉, DRM(Digital Resources Management)의 가치를 디지털도서관으로 보았으며 그것을 전통적 도서관의 진화로 인식하였다. 이미 대학도서관들의 오픈액세스 자원생산이 이루어지고 있으며 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 도서관 디지털장서 관리와 공유가 가능함을 보여줌으로써 출판이 가미된 디지털도서관의 가능성을 보여주었다.
An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.
본 논문에서는 클라우드 기반의 하이브리드 어플리케이션 개발환경을 제안한다. 최근 다양한 모바일 플랫폼이 등장하고 있다. 이에 동일한 컨텐츠를 각 플랫폼 환경에 맞춰 별도로 제작해야되는 비용 증가 문제와 플랫폼 별 소스코드 유지보수에서 발생하는 소스코드 간 비일관성 문제가 발생하였다. 따라서 이기종 모바일 플랫폼에서 동시에 구동이 가능한 어플리케이션 개발 기술이 요구되었고 이에 모바일 플랫폼에 상관없이 개발 및 배포가 자유로운 환경인 하이브리드 어플리케이션 개발환경을 제안한다. 또한 개발 환경을 확장해 클라우드 기반의 모바일 개발환경을 제안하고 이를 시험적으로 구현한 지능형 응용 스튜디오를 소개한다.
Tianjiao Liang;Weiguo Pan;Hong Bao;Xinyue Fan;Han Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.1996-2015
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2023
High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.
Purpose - Recently, in the field of language education, interest in edutech has increased due to difficulties in classroom teaching due to COVID-19. Accordingly, we would like to analyze research topics related to e-learning before and after COVID-19 and examine the implications for the future Korean language education field. Research design, data, and methodology - This study organized a list of papers to be analyzed by searching for e-learning terms applicable to Korean language education in RISS. The collected data was electronically documented, keywords were extracted using text mining techniques, and word frequencies were checked, and then viewed through cloud visualization. Result - It was confirmed that research on e-learning in the field of Korean language education has increased rapidly in 2021 and 2022. In particular, extensive research on online learning methods has been actively conducted due to the difficulties of face-to-face learning in the COVID-19 era. There have been many studies on teaching and learning methods, such as flipped learning, hybrid learning, blended learning, mobile learning, and smart learning. Conclusion - Since the research so far has mainly focused on online class management methods. Therefore, future research suggests that efforts should be made to develop educational contents and teaching methods using specific ICT technologies. These efforts will contribute to advancing smart education that future education aims for.
운동 장비에 부착 가능한 스마트폰 어플리케이션 타입의 운동 정보 관리 앱을 이용하여 개인의 운동 정보를 관리하는 것이 가능하고, 블루투스 전송 패킷 기반의 표준 운동 데이터 수집 모듈 구축으로 유사 구동 방식의 헬스 기기의 통합 관리가 가능하며, 운동 데이터 분석을 통한 현재 사용자의 운동량과 운동 강도 방향성 분석 및 제시를 위한 AI 모듈 구축으로 운동자에게 효과적인 운동 기법과 관리 정보 제공하는 서비스 플랫폼을 제안한다. 이를 위해 클라우드 환경 기반의 시스템 구축으로 효과적으로 관리가 가능하며 에어 및 마그네틱 기술을 동시 활용한 하이브리드형 헬스 모델을 구축한다.
인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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