보장서비스에서 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘은 높은 네트워크 유용도와 확장성있는 구현의 양쪽 모두를 성취해야만 한다. 여기서 네트워크 유용도는 승인하는 실시간 세션의 수를 나타낸다. 불행히도, 현존하는 스케줄링 알고리즘은 확장성있는 구현에 문제점을 갖거나 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 가령 타임스템프에 기반한 알고리즘은 N이 세션의 수를 나타낼 때 O(log N) 스케줄링 복잡도를 가진다. 반면 라운드-로빈 알고리즘은 O(1) 복잡도를 가지지만 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 이 논문은 확장성을 잃지 않으면서도 높은 네트워크 유용도를 성취할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 시간 구간 크기에 대해서 다중 라운드를 활용하는 계층적 라운드-로빈 (H-RR) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 우선 순위 큐를 사용하는 PGPS 알고리즘이 제공하는 것과 비슷한 지연의 한계를 제공하지만, 구현 복잡도가 상수라는 큰 장점을 갖는다.
시스템 및 네트워크 환경의 규모가 확대되고, 네트워크 구조 및 시스템 구성이 빈번하게 변화함에 따라 네트워크 관리자가 현황을 수동으로 관리하고 실시간 변동사항을 식별하는 데에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 정보를 실시간으로 스캔하고, 사전에 수집한 취약점 정보를 바탕으로 네트워크 내 장치의 취약성 정도를 점수화하고 최종적으로 공격자의 입장에서 공격 가능한 모든 경로를 도출하여 네트워크 관리자에게 공격 가능성이 높은 경로 목록을 제공하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안하는 알고리즘을 토대로 한 Attack Graph를 실제로 구현하였으며, Software Defined Networking (SDN) 환경이 포함된 동적으로 변화하는 가상 네트워크 환경을 구축한 후 시뮬레이션을 진행하여 Moving Target Defense (MTD) 개념이 반영된 시스템에도 적용이 가능함을 입증하였다.
This paper describes development of real-time condition monitoring system to observe state of a container crane in a port. To analyze the state of a crane, the strength and the direction of wind are measured with sensors along with the load resulted a crane at the moment. The measured signals are processed by especially developed conditioning board and converted into digital data. Measured data are analyzed to define the state of the crane at an indicator. For transmission of these data to the indicator, we implemented wireless sensor network based on IEEE 802.15.4 MAC(Media Access Control) protocol and Bluetooth network protocol. To extend the networking distance between the indicator and sensor nodes, the shortest path routing algorithm was applied for WSN(Wireless Sensor Network) networks. The indicator sends the state information of the crane to monitoring server through IEEE 802.11 b wireless LAN(Local Area Network). Monitoring server decides whether alarm should be issued or not. The performance of developed WSN and Bluetooth network were evaluated and analyzed in terms of communication delay and throughput.
Despite the fact that traffic engineering techniques have been comprehensively utilized in the past to enhance the performance of communication networks, the distinctive characteristics of Software Defined Networking (SDN) demand new traffic engineering techniques for better traffic control and management. Considering the behavior of traffic, large flows normally carry out transfers of large blocks of data and are naturally packet latency insensitive. However, small flows are often latency-sensitive. Without intelligent traffic engineering, these small flows may be blocked in the same queue behind megabytes of file transfer traffic. So it is very important to identify large flows for different applications. In the scope of this paper, we present an approach to detect large flows in real-time without even a short delay. After the detection of large flows, the next problem is how to control these large flows effectively and prevent network jam. In order to address this issue, we propose an approach in which when the controller is enabled, the large flow is mitigated the moment it hits the predefined threshold value in the control application. This real-time detection, marking, and controlling of large flows will assure an optimize usage of an overall network.
본 논문은 가변 패킷을 사용하는 일반적인 망에서 실시간 세션이 이종의 여러 스케줄러들을 통과할 때 네트워크가 보장하는 지연의 한계를 추출하는 범용 도구를 제안한다. 이 도구는 이질적인 각 스케줄러를 동질적인 서비스 곡선 서버로 특성화한다. 우리는 서비스 곡선 서버가 LR 서버보다 엄격히 큰 범주의 스케줄러들을 특성화할 수 있음을 보인다 즉, 모든 LR 서버는 서비스 곡선 서버로 특성화할 수 있고, 또한 RC-EDF와 SC 알고리즘조차도 서비스 곡선 서버로 정확히 특성화할 수 있음을 보인다. 이와 같이 서비스 곡선 서버는 LR 서버에 비해서 범용성 관점에서 큰 장점이 있으면서도 분석 결과가 정확하다. 우리는 LR 서버들로 분석할 수 있는 네트워크의 경우도 서비스 곡선 서버로 분석했을 때, 두 경우 모두 동일한 지연의 한계를 추출함을 수학적으로 증명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3868-3888
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2022
A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.
네트워크 이상 상태 탐지는 네트워크 상의 플로우에 대한 정보를 수집하여 네트워크에서 발생하는 악의적인 공격을 실시간으로 탐지하는 기술이다. 실시간으로 패킷 단위의 세부적인 네트워크 정보를 제공하는 INT (In-band Network Telemetry) 기술을 이용하면 네트워크 홉 단위 지연 (hop latency)과 큐 점유율 (queue occupancy) 등 기존 네트워크에서 제공하지 않는, 보다 세부적인 정보를 실시간으로 수집 가능하여 네트워크 이상 상태 탐지에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 INT를 이용하여 추출한 네트워크 상태 정보를 머신 러닝의 입력특징으로 사용하여 더 높은 성능을 가진 이상 상태 탐지 시스템을 구현하는 방법을 제안하고 이를 실험을 통해 검증한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.8-15
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2020
Internet-of-Things (IoT) technologies are used everywhere, and communication is one of its core and essential aspect. To solve the networking and communication of small IoT terminals, in this paper, a communication scheme based on low-cost WiFi is proposed, which also has the advantages of good compatibility and low power consumption. At the same time, it has a convenient one-key configuration mode, which reduces the technical requirements for operators. In this study, a communication protocol is designed that mainly aims at up to dozens of domestic IoT terminals, in which the amount of data is not large, data exchange is not high, and network is unstable. According to the alarm data, update data, and equipment or network fault, the protocol can respectively transmit in real time, regularly and repeatedly. This protocol is open and easy to integrate, and after cooperating with tiny encryption algorithm, information can be safely transmitted.
For smart mobile devices, the wireless communication module is one of the hardware modules that consume the most energy. If we can build a multi-channel multi-interface environment using heterogeneous communication modules and operate them dynamically, data transmission performance can be highly improved by increasing the parallelism. Also, because these heterogeneous modules have different data rates, transmission ranges, and power consumption, we can save energy by exploiting a power efficient and low speed wireless interface module to transmit/receive sporadic small data. In this paper, we propose a power efficient data transmission method using heterogeneous communication networks. We also compared the performance of our proposed scheme to a conventional scheme, and proved that our proposed scheme can save energy while guaranteeing reasonable data delivery time.
선박제조에서 Ubiquitous-IT Convergence를 적용한 디지털 장치들은 선박 자동화 장치로서 사용되고 있다. 선박의 화재 등 재난의 책임 소재를 가리는 법적인 증거자료로서 무결성과 연속성을 갖춘 선박 블랙박스의 항해자료기록이 필요하다. 본 논문에서는 선박에서 사용되는 근거리 RFID 센서와의 Zigbee 무선 근거리 통신과 Wireless LAN, UWB 통신, GPS와 인공위성을 이용한 다차원 네트워크를 이용하여 선박 블랙박스로부터 Forensic자료를 생성하는 연구이다. 블랙박스에 기록되는 선박의 항해 기록은 3DES 1024bit로 암호화하여 인공위성을 통해 전송되며, SHA-1 해시 함수를 이용하여 선박보험사와 선박관리기록청에 실시간으로 2중으로 저장하여 Forensic자료로서 연속성과 무결성을 확보한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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