KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.157-176
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2011
An interest-based P2P constructs the peer connections based on similarities for efficient search of resources. A clustering technique using peer similarities as data is an effective approach to group the most relevant peers. However, the separation of groups produced from clustering lowers the scalability of a P2P network. Moreover, the interest-based approach is only concerned with user-level grouping where topology-awareness on the physical network is not considered. This paper proposes an efficient scalable search for the interest-based P2P system. A scalable multi-ring (SMR) based on fuzzy clustering handles the grouping of relevant peers and the proposed scalable search utilizes the SMR for scalability of peer queries. In forming the multi-ring, a minimized route function is used to determine the shortest route to connect peers on the physical network. Performance evaluation showed that the SMR acquired an accurate peer grouping and improved the connectivity rate of the P2P network. Also, the proposed scalable search was efficient in finding more replicated files throughout the peer network compared to other traditional P2P approaches.
In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.
To connect a mobile ad hoc network (MANET) with an IP network and to carryout communication, ad hoc network node needs to be configured with unique IP adress. Dynamic host configuration protocol (DHCP) server autoconfigure nodes in wired networks. However, this cannot be applied to ad hoc network without introducing some changes in auto configuration mechanism, due to intrinsic properties (i.e., multi-hop, dynamic, and distributed nature) of the network. In this paper, we propose a scalable autoconfiguration scheme for MANETs with hierarchical topology consisting of leader and member nodes, by considering the global Internet connectivity with minimum overhead. In our proposed scheme, a joining node selects one of the pre-configured nodes for its duplicate address detection (DAD) operation. We reduce overhead and make our scheme scalable by eliminating the broadcast of DAD messages in the network. We also propose the group leader election algorithm, which takes into account the resources, density, and position information of a node to select a new leader. Our simulation results show that our proposed scheme is effective to reduce the overhead and is scalable. Also, it is shown that the proposed scheme provides an efficient method to heal the network after partitioning and merging by enhancing the role of bordering nodes in the group.
본 논문은 사용자의 주관적/객관적 화질 개선을 위해 ROI(Region Of Interest) 기법과 다중 채널 기법을 H.264 Scalable Extension에 적용하여 제한된 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 얻는 기법을 제안한다. 논문에서 가정하는 네트워크 환경은 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버전스 환경이다. 따라서, H.264 SVC의 기초 계층 정보와 ROI 정보에 대해 우선 순위를 두어 다중 채널로 전송한다. 실험은 비디오 추출 및 채널 할당에 대한 실험과 ROI 영역에 대한 차별적 전송 실험으로 구성되었으며, 제안하는 기법이 기존 방식에 비해 PSNR 화질 비교에 있어서 더 나은 성능을 보임으로써 제안하는 기법의 우수성을 입증하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.901-923
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2017
Efficient key distribution and management mechanisms as well as lightweight ciphers are the main pillar for establishing secure wireless sensor networks (WSN). Several symmetric based key distribution protocols are already proposed, but most of them are not scalable, yet vulnerable to a small number of compromised nodes. In this paper, we propose an efficient and scalable key management and distribution framework, named KMMR, for large scale WSNs. The KMMR contributions are three fold. First, it performs lightweight local processes orchestrated into upward and downward tiers. Second, it limits the impact of compromised nodes to only local links. Third, KMMR performs efficient secure node addition and revocation. The security analysis shows that KMMR withstands several known attacks. We implemented KMMR using the NesC language and experimented on Telosb motes. Performance evaluation using the TOSSIM simulator shows that KMMR is scalable, provides an excellent key connectivity and allows a good resilience, yet it ensures both forward and backward secrecy. For a WSN comprising 961 sensor nodes monitoring a 60 hectares agriculture field, KMMR requires around 2.5 seconds to distribute all necessary keys, and attains a key connectivity above 96% and a resilience approaching 100%. Quantitative comparisons to earlier work show that KMMR is more efficient in terms of computational complexity, required storage space and communication overhead.
최근 네트워크대역 및 수신단말기의 해상도의 다양화에 의해 One Source-Multi use의 영상 전송을 구현하기 위한 기술로서 영상 확장적응성 기능이 주목받고 있다. 현재 MPEG에서는 H.264/MPEG-4 AVC를 기본으로 하는 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화가 진행되고 있으며 SVC에서는 공간 시간 SNR 확장적응성을 제공할 수가 있다. 그러나 일반적으로 확장적응한 부호화는 비 확장적응한 부호화에 비해 부호화 효율이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 본 논문에서는 시간, SNR 확장적응성에 착안하여 SVC에 의한 확장적응성의 입자크기의 정도와 부호화 효율 관계를 기초로 하는 SNR 스케일러빌러티를 제공하는 FGS(Fine Granular Scalability) 기능을 전환함으로서 주관 품질의 향상을 꾀하는 수법을 검토한다.
클러스터링은 ad hoc네트워크에서 확장성 개선과 네트워크 수명 연장뿐만 아니라 클러스터 내 멤버 관리기능과 링크용량을 개선해주는 토폴로지 제어 기법이다. 본 논문에서는 단말의 이동성과 네트워크의 이종성을 고려하여 multi-radio무선 메쉬 네트워크를 위한 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 수학적 분석을 통하여 제안 알고리즘은 시간 t내에 종료되며, 메시지 제어 처리를 위한 복잡도는 각 노드 당 O(1)임을 알 수 있었다. 이는 본 제안 알고리즘을 적용함으로써 무선 메쉬 네트워크의 안정성, 연결성, 확장성과 에너지 효율성이 향상됨을 알 수 있었다.
최근, 이종 단말 및 네트워크간의 통신 환경에서도 one source, multi-user 서비스를 지원하기 위한 H.264 SE(scalable extension)가 차세대 멀티미디어 서비스를 위한 표준으로 자리매김 하고 있다. 하지만, 기존의 DRM 기법들은 네트워크 전송 환경 및 단말의 성능에 따라 전송 데이터 량을 가변하는 H.264 SE 시스템에는 합하지 않다. 본 논문에서는 H.264 SE에 적합한 비디오 워터마킹과 암호화 기법을 결합한 정보보호 기법을 제안한다. 제안 논문에서 워터마크 삽입량 및 삽입 위치는 네트워크 및 단말의 상태에 따라 결정되는 enhancement layer들이 포함하는 프레임 수를 이용해 계산된다. 또한 비디오 워터마킹과 데이터 암호화로 인해 발생하는 비디오 부호화 과정에서의 시간지연을 최소화하기 위해 두 과정을 비디오 압축 시 동시에 수행한다. 실험 결과, 본 제안 기법은 비디오 압축 및 일반 신호 처리, 기하학적 처리에 강인함을 확인하였다.
In this letter, we assess the scalability of a path computation flooding (PCF) approach to compute optimal end-to-end inter-domain paths in a path computation element-based multi-domain network. PCF yields a drastically reduced network blocking probability compared to a blind per-domain path computation but introduces significant network control overhead and path computation complexity. In view of this, we introduce and compare an alternative low overhead PCF (LoPCF) solution. From the obtained results, LoPCF leads to similar blocking probabilities to PCF while exhibiting around 50% path computation complexity and network control overhead reduction.
오늘날 모바일 디바이스(Mobile Device)는 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 네트워크 융합(Network Convergence) 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 이러한 네트워크 융합 환경을 효과적으로 활용하기 위해서는 물리적 네트워크 인터페이스의 특성뿐 아니라 비디오 부호화 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 전송이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 전송하려는 비디오 데이타의 특성 및 채널 환경을 이해하고 이에 따라 서로 다른 네트워크 경로로 전송하는 최적의 방법론을 밝힌다. 본 연구는 스케일러블 부호화(Scalable Coded)된 비디오를 계층적 중요성, 스트림 정보의 중요성, 그리고 비디오 디코더의 강인성(Robustness)을 고려한 중요성으로 나누어 다중 채널로 차별적 전송 한다. 실험 결과는 화질기준(PSNR)으로 평균 1dB 이상의 효과를 가졌다. 본 연구 결과는 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버젼스 환경에 최적인 비디오 전송 기법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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