KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.527-547
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2009
Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.
Multicasting over mobile IP network becomes more important with the increasing needs of supporting multimedia services in mobile network. The IETF has suggested two approaches which are remote subscription and bidirectional tunneling for supporting mobility management in multicasting over mobile IP. But these protocols have problems - the frequent reconstruction of multicast delivery tree, packet less during handoff, convergence problem, and so on. In this paper, we propose to use preconfiguration of multicast delivery tree when mobile host enters the foreign network. It will decrease the frequency of multicast delivery tree reconstruction, and reduce the packet loss during handoff, Also the multicast delivery tree maintained by Keep Alive messages makes the signaling overload of networks diminished.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.56-62
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2021
The surge in generic attacks execution against cipher text on the computer network has led to the continuous advancement of the mechanisms to protect information integrity and confidentiality. The implementation of explicit decision tree machine learning algorithm is reported to accurately classifier generic attacks better than some multi-classification algorithms as the multi-classification method suffers from detection oversight. However, there is a need to improve the accuracy and reduce the false alarm rate. Therefore, this study aims to improve generic attack classification by implementing two hybridized decision tree algorithms namely Naïve Bayes Decision tree (NBTree) and Logistic Model tree (LMT). The proposed hybridized methods were developed using the 10-fold cross-validation technique to avoid overfitting. The generic attack detector produced a 99.8% accuracy, an FPR score of 0.002 and an MCC score of 0.995. The performances of the proposed methods were better than the existing decision tree method. Similarly, the proposed method outperformed multi-classification methods for detecting generic attacks. Hence, it is recommended to implement hybridized decision tree method for detecting generic attacks on a computer network.
The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.
A new tree-structured neural network classifier is proposed for the automatic real-time inspection of cold-rolled steel strip surface defects. The defects are classified into 3 groups such as area type, disk type, area & line type in the first stage of the tree-structured neural network. The defects are classified in more detail into 11 major defect types which are considered as serious defects in the second stage of neural network. The tree-structured neural network classifier consists of 4 different neural networks and optimum features are selected for each neural network classifier by using SFFS algorithm and correlation test. The developed classifier demonstrates very plausible result which is compatible with commercial products having high world-wide market shares.
이동 애드혹 네트워크에 Mobile IP를 효율적으로 지원하기 위하여 인프라구조 네트워크와 이동 애드혹 네트워크의 트리 기반 통합 네트워크 구조를 제안하고, 통합 네트워크의 형성 및 관리를 위한 네트워크 구조 관리 프로토콜 및 통합 네트워크에 특화된 트리 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 통합 네트워크는 두 이기종 네트워크를 연결하는 고정 인터넷 게이트웨이(IG)를 가지고 있으며, 이동 노드들은 IG와 직접 통신 거리에 있는 이동 노드들을 중심으로 작은 트리들을 형성한다. 새로운 노드는 먼저 임의의 트리에 가입하고 트리를 따라 자신의 흠 에이젼트(HA) 및 외부 에이젼트(FA)에 등록한다. 또한, 제안하는 라우팅 프로토콜은 트리 정보를 이용하여 효율적으로 경로를 설정한다. 주요 네트워크 전개 시나리오에 대한 시뮬레이션을 통해서 트리 기반 통합 네트워크의 효율성을 분석하였으며, 제안하는 라우팅 프로토콜을 기존의 Mobile IP 지원 AODV 프로토콜과 성능을 비교 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3138-3150
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2021
Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.
In centralized control sensor network, tree-based multi-channel communication overcomes the recurrent channel switching and makes possible to transfer data simultaneously from different sources. In our paper, we propose a greedy algorithm named as NIT (Non-Intersecting Tree) that the trees can avoid inter-tree interference. We also propose channel switching technique by which trees can avoid link failure or area blocking due to external interference locally without rerunningthe algorithm and without interrupting the whole network. At first we applied our algorithm for a random topology and then we evaluate the performance of the network using NS-2 simulator. The results show that with the increasing of channel the throughputand delivery ratio are increased significantly. We got better performance than a using a recent proposed Tree-based Multi-Channel Protocol (TMCP).
클러스터 센서 네트워크는 여러 개의 중심 노드 주위에 다른 입력 노드들이 밀집된 분포를 보이는 센서 네트워크이다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트들을 도입하여 모든 입력 노드들을 최소 비용으로 연결하는 트리이다. 본 논문에서는 센서 노드와 베이스 스테이션의 연결인 간선들을, 클러스터 내에서와 클러스터 사이에서 각각 생성하고, 이를 이용하여 근사 최소 스타이너 트리를 반복적으로 생성하여, 단축된 길이의 클러스터 센서 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 실행 시간 복잡도가 O($N^2$)인 제안된 방법으로 생성된 클러스터 센서 네트워크들은, 본 논문의 실험에서 유클리드 최소 신장 트리 방법의 네트워크들과 비교하여 생성 시간이 1170.5% 증가하였으나 최소치보다 0.1% 증가된 길이의 네트워크는 20.3%의 증가된 시간에 생성이 가능했다. 이 클러스터 센서 네트워크의 평균 길이는 유클리드 최소 신장 트리 방법과 비교하여 최대 3.7%, 평균 1.9% 감소되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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