KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.874-890
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2021
With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.
Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.
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.
With the smart grid coming near, wide-area supervisory control and data acquisition (SCADA) becomes more and more important. However, traditional SCADA systems are not suitable for the openness and distribution requirements of smart grid. Distributed SCADA services should be openly composable and secure. Event-driven methodology makes service collaborations more real-time and flexible because of the space, time and control decoupling of event producer and consumer, which gives us an appropriate foundation. Our SCADA services are constructed and integrated based on distributed events in this paper. Unfortunately, an event-driven SCADA service does not know who consumes its events, and consumers do not know who produces the events either. In this environment, a SCADA service cannot directly control access because of anonymous and multicast interactions. In this paper, a distributed security framework is proposed to protect not only service operations but also data contents in smart grid environments. Finally, a security implementation scheme is given for SCADA services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.41-60
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2018
Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.
본 논문에서는 유비쿼터스 멀티미디어 컨텐츠의 구현을 위해서 자기 네트워킹과 대체 구조를 제안한다. 유비쿼터스 멀티미디어의 여러 가지 특성 중에서 컨텐츠의 측면에서는 컨텐츠의 사실성과 실시간성이 매우 중요하다. 컨텐츠의 실시간성을 위해서 본 논문에서는 자기 네트워킹과 대체 구조를 구현하고 해석한다. 컨텐츠의 네트웍 기능을 이용하여 서버에 접속하고 스스로 업데이트 할 수 있도록 한다. 이에 따라서 전체적인 데이터 전송량을 줄일 수 있으며 마코프 체인 모델을 이용하여 제안된 구조의 처리율을 해석하여 효용성을 보인다. 또한 제안된 구조의 단말기에서의 구현과 이를 통한 어플리케이션에 대해서 정리한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.74-90
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2014
Routing in mobile wireless sensor networks (MWSNs) is an extremely challenging issue due to the features of MWSNs. In this paper, we present a novel bio-inspired trusted routing protocol (B-iTRP) based on artificial immune system (AIS), ant colony optimization (ACO) and Physarum optimization (PO). For trust mechanism, B-iTRP monitors neighbors' behavior in real time and then assesses neighbors' trusts based on AIS. For routing strategy, each node proactively finds routes to the Sink based on ACO. When a backward ant is on the way to return source, it senses the energy residual and trust value of each node on the discovered route, and calculates the link trust and link energy of the route. Moreover, B-iTRP also assesses the availability of route based on PO to maintain the route table. Simulation results show how B-iTRP can achieve the effective performance compared to existing state-of-the-art algorithms.
최근 급속히 보급된 스마트폰과 소셜 네트워킹 서비스의 발전은 가상 세계와 실세계를 보다 밀접하게 연결하여 사람들 간의 다양한 상호작용을 가능하게 하고 있다. 일반적인 소셜 네트워킹 서비스는 사용자들 간의 네트워크를 쉽게 구성하는 방법에 치중하고 있으며 네트워크에 참여한 다른 사용자들과 단순한 정보 교환 기능을 지원한다. 세계적으로 널리 사용되는 서비스인 트위터는 정보 교환 기능으로 트윗이라는 단문 메시지만을 사용하고 있으며 2억명이 넘는 사용자를 확보하고 있다. 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 그룹 채팅을 지원하는 기법을 제안하고 이를 활용하여 스마트폰 그룹 메시징 시스템을 개발하였다. 트위터의 소셜 네트워크를 반영하여 트위터 사용자와 그 사용자의 팔로워들이 참여하는 그룹을 자동적으로 형성하고 그룹 구성원이 모두 참여할 수 있는 실시간 그룹 메시징을 지원하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 바탕으로 개발된 스마트폰 그룹 메시징 시스템은 XMPP 프로토콜 기반의 메시징 서버와 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 메시징을 수행하는 스마트폰 클라이언트로 구성된다. 사용자는 트위터 메시지를 이용하여 손쉽게 메시징 시스템을 사용할 수 있으며, XMPP 서버에 자동적으로 형성되는 그룹을 통하여 자신의 팔로워들과 메시지를 실시간으로 교환할 수 있다.
본 논문에서는 멀티 태스크 기반의 확장성과 주기 및 비주기 태스크 관리 기법을 효율적으로 제공할 수 있는 실시간 센서 노드 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 기존의 센서 네트워크 운영체제는 주기 및 비주기 태스크간의 효율적인 스케줄링 기법을 제공하지 않기 때문에 우선순위가 높은 비주기 태스크의 실행 선점으로 인해 주기 태스크의 마감시한을 보장할 수 없다. 이에 본 논문에서 제안한 주기 및 비주기 태스크 관리 기법은 운영체제 수준에서 주기 태스크의 마감시한 보장과 더불어 비주기 태스크의 평균 응답시간을 최소화할 수 있다. 또한 센서 노드 플랫폼에 용이한 확장성을 제공하기 위하여 멀티 태스크 기반의 동적 컴포넌트 실행 환경이 보장되는 센서 노드 플랫폼을 초경량 8비트 마이크로프로세서인 Atmel사의 Atmega128L이 탑재된 센서 보드에서 구현하였다. 구현된 실시간 센서 노드 플랫폼의 동작을 시험한 결과, 주기 태스크의 마감시한 보장을 제공함과 동시에 향상된 비주기 태스크의 평균 응답시간과 효율적인 시스템의 평균 처리기 이용률을 확인할 수 있었다.
스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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