Amal Alshahrani;Jenan Mustafa;Manar Almatrafi;Layan Albaqami;Raneem Aljabri;Shahad Almuntashri
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권5호
/
pp.53-63
/
2024
Alzheimer's disease is a brain disorder that worsens over time and affects millions of people around the world. It leads to a gradual deterioration in memory, thinking ability, and behavioral and social skills until the person loses his ability to adapt to society. Technological progress in medical imaging and the use of artificial intelligence, has provided the possibility of detecting Alzheimer's disease through medical images such as magnetic resonance imaging (MRI). However, Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have shown great success in analyzing medical images for disease diagnosis and classification. Where CNNs can recognize patterns and objects from images, which makes them ideally suited for this study. In this paper, we proposed to compare the performances of Alzheimer's disease detection by using two deep learning methods: You Only Look Once (YOLO), a CNN-enabled object recognition algorithm, and Visual Geometry Group (VGG16) which is a type of deep convolutional neural network primarily used for image classification. We will compare our results using these modern models Instead of using CNN only like the previous research. In addition, the results showed different levels of accuracy for the various versions of YOLO and the VGG16 model. YOLO v5 reached 56.4% accuracy at 50 epochs and 61.5% accuracy at 100 epochs. YOLO v8, which is for classification, reached 84% accuracy overall at 100 epochs. YOLO v9, which is for object detection overall accuracy of 84.6%. The VGG16 model reached 99% accuracy for training after 25 epochs but only 78% accuracy for testing. Hence, the best model overall is YOLO v9, with the highest overall accuracy of 86.1%.
The future information technologies and service paradigm will move from PC, the general purpose desktop computing environment, to the next-generation PC that provides information any where, any time, and any device. The next-generation PC such as wearable computers are specialized to the human-centric functionalities and always-on connected services. In this study, service infrastructure of wearable computing with WBAN(Wearable Body Area Network) was suggested for the ubiquitous computing environment.
본 논문은 통신 환경이 불안정하고 토폴로지가 수시로 변하는 CV(Connected Vehicle) 환경에서 Fog computing과 SDN의 장점을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 이를 위해서 먼저 중앙의 컨트롤러는 최신의 네트워크 토폴로지를 유지함으로써 현재 네트워크 상황을 파악할 수 있어야한다. 특히 모바일 환경에서는 컨트롤러가 수집하는 정보 중에서 노드의 움직임 정보가 중요하기 때문에 본 논문에서는 움직임 정보를 세 가지 종류로 세분화하여 관리하고 해당 정보를 효율적으로 활용하고자한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 노드의 움직임 정보의 활용 방안은 크게 두 가지로 컨트롤 메시지 횟수를 조절함으로써 컨트롤 오버헤드를 줄이는 것과 통신 단절 시 효율적으로 복구할 수 있는 복구 프로세스를 제안하는 것이다. 복구 프로세스는 두 가지로 모바일 노드의 움직임 정보를 활용하여 연결 상태를 효율적으로 복구하는 방법과 cloud level과 fog level을 구별하여 경로 복구를 수행하는 방법이다. 시뮬레이션 결과, 주어진 환경에서 본 논문이 제안한 방법이 기존 방법에 비해 55% 가량의 컨트롤 오버헤드를 줄이고 통신 단절 시 끊김 시간을 5% 가량 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제14권12호
/
pp.4682-4705
/
2020
The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.
This paper is the introduction of our work on distributed load scheduling in single-level tree network. In this paper, we derive a new calculation model in single-level tree network and show a closed-form formulation of the time for computation system. There are so many examples of the application of this technology such as distributed database, biology computation on genus, grid computing, numerical computing, video and audio signal processing, etc.
그리드 컴퓨팅은 과학기술 분야의 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 그래서, 이러한 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 상태정보를 고려한 노드별 작업 프로세스 수를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 네트워크 상태정보는 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보를 고려한다. 먼저, 측정된 네트워크 상태정보를 이용하여 노드별 성능비율을 구하고 이를 통해 작업 프로세스 수를 결정한다. 마지막 단계에서는, 결정된 노드별 작업 프로세스 수를 기반으로 자동으로 RSL 파일을 생성하여 작업을 수행한다. 네트워크 성능정보는 NWS(Network Weather Service)에 의해 수집된다. 실험결과에 따르면, 네트워크 성능정보를 고려한 방법이 그렇지 않은 기존의 균등방식보다 작업량, 작업 프로세스 수, 노드 수 관점에서 각각 23%, 31%, 57% 성능이 향상되었다.
현재의 네트워크 환경에서는 사용자들이 인터넷상의 여러 서버에 대하여 각각의 독립된 ID(Identity)를 사용하고 있기 때문에 사용자들이 많은 수의 ID와 패스워드를 관리해야하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ID 관리 시스템을 사용하지만, 앞으로 도래할 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유무선 네트워크상의 수많은 컴퓨터들이 유기적으로 연결되기 때문에 사용자 ID 및 패스워드 관리가 더욱 복잡해지고, 기존의 단일 신뢰영역(COT: Circle of Trust)의 ID 관리 시스템으로는 이러한 어려움을 해결하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 다중 신뢰영역 간의 federated ID 연동을 유선 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장하기 위한 federated ID 연동 모델을 제안하고 평가하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권4호
/
pp.147-158
/
2022
Cloud Computing offers flexible, on demand, ubiquitous resources for cloud users. Cloud users are provided computing resources in a virtualized environment. In order to meet the growing demands for computing resources, data centres contain a large number of physical machines accommodating multiple virtual machines. However, cloud data centres cannot utilize their computing resources to their total capacity. Several policies have been proposed for improving energy proficiency and computing resource utilization in cloud data centres. Virtual machine placement is an effective method involving efficient mapping of virtual machines to physical machines. However, the availability of many physical machines accommodating multiple virtual machines in a data centre has made the virtual machine placement problem a non deterministic polynomial time hard (NP hard) problem. Metaheuristic algorithms have been widely used to solve the NP hard problems of multiple and conflicting objectives, such as the virtual machine placement problem. In this context, we presented essential concepts regarding virtual machine placement and objective functions for optimizing different parameters. This paper provides a taxonomy of metaheuristic algorithms for the virtual machine placement method. It is followed by a review of prominent research of virtual machine placement methods using meta heuristic algorithms and comparing them. Finally, this paper provides a conclusion and future research directions in virtual machine placement of cloud computing.
Mohammed Al-Shalabi;Waleed K. Abdulraheem;Jafar Ababneh;Nader Abdel Karim
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권1호
/
pp.61-70
/
2024
Cloud Computing is internet-based computing, where the users are provided with whatever service they need from the resources, software, and information. Recently, the security of cloud computing is considered as one of the major issues for both cloud service providers CSP and end-users. Privacy and highly confidential data make many users refuse to store their data within cloud computing, since data on cloud computing is not dully secured. The cryptographic algorithm is a technique which is used to maintain the security and privacy of the data on the cloud. In this research, we applied eight different cryptographic algorithms on Xen and KVM as hypervisors on cloud computing, to be able to measure and compare the performance of the two hypervisors. Response time and CPU utilization while encryption and decryption have been our aspects to measure the performance. In terms of response time and CPU utilization, results show that KVM is more efficient than Xen on average at 11.5% and 11% respectively. While TripleDES cryptographic algorithm shows a more efficient time response at Xen hypervisor than KVM.
Omar F. Aloufi;Karim Djemame;Faisal Saeed;Fahad Ghabban
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권2호
/
pp.59-66
/
2024
This paper presents the concept and characteristics of cloud computing, and it addresses how cloud computing delivers quality of service (QoS) to the end-user. Next, it discusses how to schedule one's workload in the infrastructure using technologies that have recently emerged such as Machine Learning (ML). That is followed by an overview of how ML can be used for resource management. This paper then looks at the primary goal of this project, which is to outline the benefits of using ML to schedule upcoming demands to achieve QoS and conserve energy. In this survey, we reviewed the research related to ML methods for predicting workloads in cloud computing. It also provides information on the approaches to elasticity, while another section discusses the methods of prediction used in previous studies and those that used in this field. The paper concludes with a summary of the literature on predicting workloads and optimising QoS in the cloud computing.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.