• 제목/요약/키워드: network life

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센서 네트워크를 위한 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜 (A Cluster-based Power-Efficient Routing Protocol for Sensor Networks)

  • 권기석;이승학;윤현수
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제33권1호
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    • pp.76-90
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    • 2006
  • 센서 네트워크는 어떤 현상을 감지하기 위해서 관찰 지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 하나의 센서 노드가 배터리수명을 다하여 죽게 되었을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 각 센서 노드들의 수명은 각 노드들의 배터리 용량에 달려있다. 그러므로 네트워크에 있는 모든 센서 노드들이 공평하게 오래 사는 것이 전체 네트워크의 수명을 길게 하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 효율적인 데이타 전송을 지원한다. 기존의 제안된 Directed Diffusion과 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)은 다수의 유동성 싱크와 다수의 소스가 존재하는 네트워크를 지원하기 위해서 많은 컨트롤 패킷들을 네트워크에 플러딩해야 한다. 이는 센서노드들의 많은 배터리 소모를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 센서 노드가 자신의 위치를 알뿐만 아니라 변경하지 않는다는 사실을 이용하여 하나의 영구적인 그리드 구조를 만들어 네트워크에 플러딩 되는 컨트롤 패킷의 수를 줄인다. 이는 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜의 성능평가를 위해서 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜과 비교 분석하였다. 결과는 제안한 라우팅 프로토콜이 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜 비해서 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여준다.

VPN을 이용한 Embedded 홈 네트워크 시스템 보안 (Embedded Home Network System Security using VPN)

  • 진선일;정진규;안광혁;유영동;홍석교
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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    • pp.701-704
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    • 2003
  • The home network system of ubiquitous computing concept is changing present our home life as more comfortable and safe. Also, it permits that we can connect the home network system and control the appliance which is linked to the home network system without limitation in time and place. But, as other systems that use the public network like the Internet, remote control/monitoring of the home network system that use the Internet includes problems such as user's access which is not admitted and information changing. This paper presents the efficient solution about the security problem that is recognized to important problem of the home network system. Also this paper implements the security of the home network system based on the UPnP (Universal Plug and Play), adding VPN (Virtual Private Network) router that uses the IPsec to the home network system which is consisted of the ARM9 and the Embedded Linux.

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빅데이터 분석/처리에 따른 생활밀착형 서비스의 프라이버시 보호 측면에서의 구조혈 연구 (A Study on Structural Holes of Privacy Protection for Life Logging Service as analyzing/processing of Big-Data)

  • 강장묵;송유진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.189-193
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    • 2014
  • 네트워크 서비스는 로컬서비스와 결합하면서 생활밀착형 서비스로 발전하고 있다. 생활밀착형 서비스는 기존의 모바일 서비스와는 달리, 위치정보와 로컬정보 그리고 소셜 네트워크서비스 정보 등을 모아 개인화된 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 여러 정보를 모아 처리하는 과정에서 빅데이터 기술, 클라우드 기술 등이 필요하다. 이미 이에 대한 효율성 높은 알고리즘이 연구되고 있으나 반면, 생활 밀착형 서비스 모델 또는 빅데이터 환경에서의 프라이버시 보호 모델에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 편이다. 이 글은 생활밀착형 서비스에 활용될 빅데이터 기술이 야기하는 프라이버시 문제에 대하여 구조혈 중심으로 다룬다.

Variations in Kiwifruit Microbiota across Cultivars and Tissues during Developmental Stages

  • Su-Hyeon Kim;Da-Ran Kim;Youn-Sig Kwak
    • The Plant Pathology Journal
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    • 제39권3호
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    • pp.245-254
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    • 2023
  • The plant microbiota plays a crucial role in promoting plant health by facilitating the nutrient acquisition, abiotic stress tolerance, biotic stress resilience, and host immune regulation. Despite decades of research efforts, the precise relationship and function between plants and microorganisms remain unclear. Kiwifruit (Actinidia spp.) is a widely cultivated horticultural crop known for its high vitamin C, potassium, and phytochemical content. In this study, we investigated the microbial communities of kiwifruit across different cultivars (cvs. Deliwoong and Sweetgold) and tissues at various developmental stages. Our results showed that the microbiota community similarity was confirmed between the cultivars using principal coordinates analysis. Network analysis using both degree and eigenvector centrality indicated similar network forms between the cultivars. Furthermore, Streptomycetaceae was identified in the endosphere of cv. Deliwoong by analyzing amplicon sequence variants corresponding to tissues with an eigenvector centrality value of 0.6 or higher. Our findings provide a foundation for maintaining kiwifruit health through the analysis of its microbial community.

Estimation of carcass weight of Hanwoo (Korean native cattle) as a function of body measurements using statistical models and a neural network

  • Lee, Dae-Hyun;Lee, Seung-Hyun;Cho, Byoung-Kwan;Wakholi, Collins;Seo, Young-Wook;Cho, Soo-Hyun;Kang, Tae-Hwan;Lee, Wang-Hee
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제33권10호
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    • pp.1633-1641
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    • 2020
  • Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.

Position of Hungarian Merino among other Merinos, within-breed genetic similarity network and markers associated with daily weight gain

  • Attila, Zsolnai;Istvan, Egerszegi;Laszlo, Rozsa;David, Mezoszentgyorgyi;Istvan, Anton
    • Animal Bioscience
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    • 제36권1호
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    • pp.10-18
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    • 2023
  • Objective: In this study, we aimed to position the Hungarian Merino among other Merinoderived sheep breeds, explore the characteristics of our sampled animals' genetic similarity network within the breed, and highlight single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with daily weight-gain. Methods: Hungarian Merino (n = 138) was genotyped on Ovine SNP50 Bead Chip (Illumina, San Diego, CA, USA) and positioned among 30 Merino and Merino-derived breeds (n = 555). Population characteristics were obtained via PLINK, SVS, Admixture, and Treemix software, within-breed network was analysed with python networkx 2.3 library. Daily weight gain of Hungarian Merino was standardised to 60 days and was collected from the database of the Association of Hungarian Sheep and Goat Breeders. For the identification of loci associated with daily weight gain, a multi-locus mixed-model was used. Results: Supporting the breed's written history, the closest breeds to Hungarian Merino were Estremadura and Rambouillet (pairwise FST values are 0.035 and 0.036, respectively). Among Hungarian Merino, a highly centralised connectedness has been revealed by network analysis of pairwise values of identity-by-state, where the animal in the central node had a betweenness centrality value equal to 0.936. Probing of daily weight gain against the SNP data of Hungarian Merinos revealed five associated loci. Two of them, OAR8_17854216.1 and s42441.1 on chromosome 8 and 9 (-log10P>22, false discovery rate<5.5e-20) and one locus on chromosome 20, s28948.1 (-log10P = 13.46, false discovery rate = 4.1e-11), were close to the markers reported in other breeds concerning daily weight gain, six-month weight, and post-weaning gain. Conclusion: The position of Hungarian Merino among other Merino breeds has been determined. We have described the similarity network of the individuals to be applied in breeding practices and highlighted several markers useful for elevating the daily weight gain of Hungarian Merino.

Priority-based Genetic Algorithm for Bicriteria Network Optimization Problem

  • Gen, Mitsuo;Lin, Lin;Cheng, Runwei
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.175-178
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    • 2003
  • In recent years, several researchers have presented the extensive research reports on network optimization problems. In our real life applications, many important network problems are typically formulated as a Maximum flow model (MXF) or a Minimum Cost flow model (MCF). In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA) approach used a priority-based chromosome for solving the bicriteria network optimization problem including MXF and MCF models(MXF/MCF).

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경쟁력강화를 위한 철도망 현대화 방향에 관한 연구 (A study on Railway Network Modernization)

  • 김현웅
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.1618-1623
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    • 2004
  • A holistic approach is needed in railway network modernization. What matters is that each route is developed optimally throughout its life to meet business needs - whether the answer at a given point in time is a rail repair or an redevelopment scheme. Modernization of railway network will bring railway systems up-to-date, enabling them to deliver optimal performance. As the result, the railway network modernization for revitalise the railway is based on seeking out optimum conditions for financially efficient infrastructure management, developing infrastructure fully in line with market needs and last but not least, improving railway business.

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신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계 (Design of Life Habits Disease System using Neural Network)

  • 이영호;정경용;강운구
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권6호
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    • pp.1-6
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    • 2012
  • 현대사회는 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 이에 따라 다양하고 많은 건강정보 제공 사이트가 개발되어 운영되고 있지만, 웹서비스에 기반한 정보 제공의 한계와 개인화의 부족으로 사용자의 건강관리와 증진에 효과적이지 못한 결과를 보이고 있다. 건강정보 지원 서비스는 생체정보를 획득하고, 획득된 데이터를 다시 컴퓨터에 입력하여 기존 네트워크 기반을 통하여 전송하는 형태로 개발되고 있기 때문에 불편함은 물론 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 의료 데이터와 Framingham 위험인자(FRS)를 활용, 신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템을 통하여 생활습관성 질환 환자의 고통호소를 의사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

무선 센서 네트워크 환경에서 헤더 노드의 과부하를 줄이기 위한 클러스터 헤드 선출 알고리즘 (Cluster Head Selection Algorithm for Reducing overload of Head Node in Wireless Sensor Network)

  • 이종성;전민호;오창헌
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.612-615
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    • 2012
  • 무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율성을 증가시키는 것이 매우 중요하다. 일반적인 무선 센서 네트워크에서 특정 지역에 무작위로 배포된 센서노드는 배포 방법 및 환경에 영향을 받아 불균형하게 분포되어 센서 노드 밀집 지역이 발생되며 이는 네트워크의 전체적 수명을 단축시키는 단점이 된다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드 밀집 지역에 클러스터 헤드를 추가적으로 선출하여 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 대표적인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 클러스터링을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때와 제안한 알고리즘을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 네트워크가 전체적으로 균등한 에너지를 유지하고 있음을 알 수 있다.

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