• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권2호
• /
• pp.687-708
• /
• 2017

The machine-to-machine (M2M) communication is featured by tremendous number of devices, small data transmission, and large uplink to downlink traffic ratio. The massive access requests generated by M2M devices would result in the current medium access control (MAC) protocol in LTE/LTE-A networks suffering from physical random access channel (PRACH) overload, high signaling overhead, and resource underutilization. As such, fairness should be carefully considered when M2M traffic coexists with human-to-human (H2H) traffic. To tackle these problems, we propose an adaptive Slotted ALOHA (S-ALOHA) and time division multiple access (TDMA) hybrid protocol. In particular, the proposed hybrid protocol divides the reserved uplink resource blocks (RBs) in a transmission cycle into the S-ALOHA part for M2M traffic with small-size packets and the TDMA part for H2H traffic with large-size packets. Adaptive resource allocation and access class barring (ACB) are exploited and optimized to maximize the channel utility with fairness constraint. Moreover, an upper performance bound for the proposed hybrid protocol is provided by performing the system equilibrium analysis. Simulation results demonstrate that, compared with pure S-ALOHA and pure TDMA protocol under a target fairness constraint of 0.9, our proposed hybrid protocol can improve the capacity by at least 9.44% when ${\lambda}_1:{\lambda}_2=1:1$and by at least 20.53% when ${\lambda}_1:{\lambda}_2=10:1$, where ${\lambda}_1,{\lambda}_2$ are traffic arrival rates of M2M and H2H traffic, respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.553-557
• /
• 2009

USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.27-31
• /
• 2019

건설 현장에서는 건설 기계의 운전 미숙, 안전 설비 미비 등으로 인해 각종 안전사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중 타워크레인에 대한 안전사고는 막대한 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 타워크레인의 안전 사고를 예방하기 위한 안전 장치를 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 기존의 안전 장치를 탐색한 후 아두이노를 활용하여 타워크레인 모형을 제작하였다. 물건의 무게, 추의 무게 그리고 중심 축과의 거리를 변인으로 한 실험과 돌림 힘 공식에 따라 기존 안전 장치의 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 안전장치로서 이동형 추를 제안하였다. 이는 타워 크레인의 인양거리 범위 제한을 최소화할 수 있어 안전사고의 위험에서 벗어나 보다 안전한 작업 환경을 제공해줄 수 있으리라 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.181-186
• /
• 2014

본 논문에서는 셀룰러 기반의 사물 간 통신 네트워크에서의 임의접근채널 과부하 문제를 해결하기 위한 부하제어 기법을 제안한다. 사물 간 통신 단말은 기존 이동통신 단말에 비해 매우 높은 밀도로 분포하며 주로 간헐적으로 짧은 데이터를 전송하는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성으로 인해 임의접근 기반으로 기지국에 접속하게 되는데 이 때 다수의 사물 간 통신 단말이 기지국 임의접근 채널에 신호를 전송하는 경우 임의접근 채널에 과부하가 일어날 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기지국이 네트워크의 부하를 측정하고 이를 바탕으로 p-persistent 방식을 이용해 부하를 제어하는 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.230-232
• /
• 2011

최근 GPS를 내장한 디지털장치(스마트폰, 태블릿PC 등)가 등장함에 따라 수많은 LBSNS(Location-Based Social Networking Services) 애플리케이션들이 등장하고 있으며 기존의 많은 SNS 애플리케이션들 또한 위치기반 서비스를 추가하여 서비스 하고 있다. 트위터의 경우 관심지역에 대한 뉴스를 일반적인 구독의 형태가 아닌 연산자를 통한 검색의 형태로써 제공하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 사용자가 관심지역에 대한 뉴스를 간단히 구독을 할 수 있게 설계된 시스템을 설명한다. 이 시스템은 대량의 질의가 발생할 것을 고려하여 인덱스를 사용하지 않는 공간조인(Spatial Join)기법 중 하나인 PBSM(Partition Based Spatial-Merge Join)을 통해 일괄처리 한다. 공간조인을 통해 만들어진 최종 결과들은 실체화 된 뷰(Materialized View)를 통해 저장되어 지고 사용자들에게 제공된다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제53권2호
• /
• pp.87-96
• /
• 2004

This paper summarizes the research results of the load management for pole transformers done in 1997-1998 and 2000-2002. The purpose of the research is to enhance the accuracy of peak load estimation in pole transformers. We concentrated our effort on the acquisition of massive actual load data for modifying the load regression coefficients, which related to the peak load estimation of lamp-use customers, and adjusting the demand-factor coefficients, which used for the peak load prediction of motor-use customers. To enhance the load regression equations, the 264 load data acquisition devices are equipped to the sample pole transformers. For the modification of demand factor coefficients, the peak load currents are measured in each customer and pole transformer for 13 KEPCO (Korea Electric Power Corporation) distribution branch offices. Case studies for 50 sample pole transformers show that the proposed coefficients could reduce estimating error of the peak load for pole transformers, compared with the conventional one.

• 천문학회보
• /
• 제42권2호
• /
• pp.52.2-52.2
• /
• 2017

Recent success of gravitational wave (GW) detection by LIGO opened a new window to expand our understanding of the Universe. In addition to LIGO, several other developments are going on or under planning. However, each of these detectors has a specific sensitive frequency range. There is a missing frequency band, 0.1-10 Hz, where detectors loose sensitivity significantly due to Newtonian noise on the Earth. We introduce a plan to develop a Superconducting Low-frequency Gravitational- wave Telescope (SLGT), which can observe massive black holes in 0.1-10 Hz. The SLGT system consists of magnetically levitated six test masses, superconducting quantum interference devices (SQUIDs), rigid support frame, cooling system, vibration isolation, and signal acquisition. By taking the advantage of nearly quantum-limited low-noise SQUIDs and capacitor bridge transducers, SLGT's detection sensitivity can be improved to allow astrophysical observation of black holes in cosmological distances. We present preliminary design study and expected sensitivity, and its technical feasibility.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권6호
• /
• pp.2591-2611
• /
• 2020

Botnets have become one of the most significant threats to Internet-connected smartphones. A botnet is a combination of infected devices communicating through a command server under the control of botmaster for malicious purposes. Nowadays, the number and variety of botnets attacks have increased drastically, especially on the Android platform. Severe network disruptions through massive coordinated attacks result in large financial and ethical losses. The increase in the number of botnet attacks brings the challenges for detection of harmful software. This study proposes a smart framework for mobile botnet detection using static analysis. This technique combines permissions, activities, broadcast receivers, background services, API and uses the machine-learning algorithm to detect mobile botnets applications. The prototype was implemented and used to validate the performance, accuracy, and scalability of the proposed framework by evaluating 3000 android applications. The obtained results show the proposed framework obtained 98.20% accuracy with a low 0.1140 false-positive rate.

• Journal of Yeungnam Medical Science
• /
• 제31권1호
• /
• pp.28-32
• /
• 2014

Pulmonary thromboembolism (PTE) increases the pressure of the right ventricle and leads to symptoms and signs, such as dyspnea and hypoxia. If PTE causes hemodynamic instability, thrombolytic therapy should be considered. A mechanical thrombectomy is an alternative treatment to thrombolytic therapy and should be considered when thrombolytic therapy is contraindicated. Various devices are used in mechanical maceration and catheter-directed thrombolysis, but there is no standard mechanical device for PTE as yet. We report here on 2 clinical experiences of mechanical thrombectomy using the Arrow-Trerotola percutaneous thrombolytic device to remove residual clots after systemic thrombolysis in patients with massive PTE.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.50-53
• /
• 2016

Image processing techniques play an increasingly important role in many aspects of our daily life. For example, it has been shown to improve agricultural productivity in a number of ways such as plant pest detecting or fruit grading. However, massive quantities of images generated in real-time through multi-devices such as remote sensors during monitoring plant growth lead to the challenges of big data. Meanwhile, most current image processing systems are designed for small-scale and local computation, and they do not scale well to handle big data problems with their large requirements for computational resources and storage. In this paper, we have proposed an IPABigData (Image Processing Algorithm BigData) platform which provides algorithms to support large-scale image processing in agriculture based on Hadoop framework. Hadoop provides a parallel computation model MapReduce and Hadoop distributed file system (HDFS) module. It can also handle parallel pipelines, which are frequently used in image processing. In our experiment, we show that our platform outperforms traditional system in a scenario of image segmentation.