We propose a mechanism for monitoring load in quality of service (QoS)-enabled wireless networks and show how it can be used for network management as well as for dynamic pricing. Mobile network traffic, especially video, has grown exponentially over the last few years and it is anticipated that this trend will continue into the future. Driving factors include the availability of new affordable, smart devices, such as smart-phones and tablets, together with the expectation of high quality user experience for video as one would obtain at home. Although new technologies such as long term evolution (LTE) are expected to help satisfy this demand, the fact is that several other mechanisms will be needed to manage overload and congestion in the network. Therefore, the efficient management of the expected huge data traffic demands is critical if operators are to maintain acceptable service quality while making a profit. In the current work, we address this issue by first investigating how the network load can be accurately monitored and then we show how this load metric can then be used to provide creative pricing plans. In addition, we describe its applications to features like traffic offloading and user satisfaction tracking.
With the recent advances in communication technology and Internet of Things (IoT) infrastructure, home automation systems have emerged as a new paradigm for providing users with convenient smart home services. The IoT ecosystem has merged digital systems with the physical world, dramatically changing the way people live and work. However, at the same time, security remains one of the most significant research issues in IoT, as the deployment and application of high-availability systems come with various security risks that cause serious threats to users. Among them, the security issues arising from the interaction among devices/applications should not be underestimated. Attackers can exploit interactions among devices/applications to hack into the user's home. In this paper, we present a survey of research on detecting various types of interactions among devices/applications in IoT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.872-885
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2015
The rapid increase of smart mobile devices and mobile applications has led to explosive growth of data traffic in cellular network. Offloading data traffic becomes one of the most urgent technical problems. Recent work has proposed to exploit opportunistic communications to offload cellular traffic for mobile data dissemination services, especially for accepting large delayed data. The basic idea is to deliver the data to only part of subscribers (called target-nodes) via the cellular network, and allow target-nodes to disseminate the data through opportunistic communications. Human mobility shows temporal and spatial characteristics and predictability, which can be used as effective guidance efficient opportunistic communication. Therefore, based on the regularity of human mobility we propose NodeRank algorithm which uses the encounter characteristics between nodes to choose target nodes. Different from the existing work which only using encounter frequency, NodeRank algorithm combined the contact time and inter-contact time meanwhile to ensure integrity and availability of message delivery. The simulation results based on real-world mobility traces show the performance advantages of NodeRank in offloading efficiency and network redundant copies.
본 연구는 전국 특수학교(급)의 스마트교육 환경 조성 및 특수교사의 스마트기기 활용 실태를 파악하여 스마트교육의 활성화 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위해 특수학교(급)의 무선 인터넷 구축, 특수교사의 스마트기기 활용 등에 관한 14문항의 설문을 개발하였다. 설문조사는 전국 발달장애 특수학교와 초 중 고등학교 특수학급의 특수교사 991명을 대상으로 실시하였다. 수집된 자료의 분석을 위해 SPSS 21.0 통계 프로그램을 통해 빈도분석과 교차분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 특수학교(급) 모두 스마트교육을 위한 환경이 열악하고 교사들은 기반시설 부족, 추가비용의 발생 등으로 인해 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 둘째, 특수학교(급) 교사들은 교과시간의 도입부분에 동기유발을 목적으로 스마트기기를 가장 많이 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 특수교육대상 학생을 위한 스마트교육 환경의 구축과 교사 지원을 위한 시스템 마련을 제안하였다.
본 연구는 국내 최초 스마트시티로 지정된 건설 현장에 적용된 스마트건설장비의 효과를 분석하여 향후 스마트건설장비의 발전 및 활성화 방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 토목공사 현장에 적용되는 대표적 스마트건설장비인 머신가이던스(Machine Guidance; MG)기술에 의한 안전시스템과 시공시스템의 실제적 활용 효과와 문제점을 분석한 후에 개선방안을 제시하였다. MG안전시스템과 MG시공시스템 모두 결과적으로 시공성 개선에 충분히 활용성이 있음을 파악하였고, MG시스템에 의한 작업결과의 승인문제와 잦은 현장 장비교체에 의한 시스템 변경문제, 고령의 현장 근로자의 사용성 개선문제 등이 속히 해소해야 할 과제로 분석되었으며, 연구에서는 이러한 문제에 대해 현장에서 해결한 일부 방안을 제시하였다. 연구에서 제시한 활용효과와 문제점 등은 머신가이던스기술을 현장에 상당기간 실제로 적용한 후에 직접 활용한 근로자와 관리자 등을 통하여 분석하였으므로, 장비자동화를 위한 실증적 분석 자료가 많지 않은 점에서 향후 유사 현장에 적용하기 위한 선행자료로 활용성을 갖을 수 있다.
The present work utilizes system identification technique for health monitoring of shear building, wherein Parametric State Space modeling has been adopted. The method requires input excitation to the structure and also output acceleration responses of both undamaged and damaged structure obtained from numerically simulated model. Modal parameters like eigen frequencies and eigen vectors have been extracted from the State Space model after introducing appropriate transformation. Least square technique has been utilized for the evaluation of the stiffness matrix after having obtained the modal matrix for the entire structure. Highly accurate values of stiffness of the structure could be evaluated corresponding to both the undamaged as well as damaged state of a structure, while considering noise in the simulated output response analogous to real time scenario. The damaged floor could also be located very conveniently and accurately by this adopted strategy. This method of damage detection can be applied in case of output acceleration responses recorded by sensors from the actual structure. Further, in case of even limited availability of sensors along the height of a multi-storeyed building, the methodology could yield very accurate information related to structural stiffness.
This paper describes a research work of developing a computer-aided design and manufacturing (CAD-CAM) of irregular shaped sheet metal product for blanking or piercing and bending operation. An approach to the system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated form plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. This system has been written in AutoLIST on the AutoCAD and in customer tool kit on the SmartCAM with a personal computer and is composed of nine modules. the system is designed by considering several factors, such as material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, diameter and material of a wire, and availability of press. This system is capable of unfolding a formed sheet metal to give flat pattern and automatically account for the adjustment of bending allowances to match tooling requirements by checking dimensions and generating NC data automatically according to drawings of die-layout module. Results carried out in each module will provide efficiencies to the designer and the manufacture of blanking or piercing and bending die in this field.
This paper describes a research work of developing a computer-aided design and machining of irregular shaped-sheet metal product for blanking or piercing operation. An approach to the CAD/CAM system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD/CAM system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD and in customer tool kit on the SmartCAM with a personal computer and is composed of nine modules, which are input and shape treatment, flat pattern-layout, production feasibility check, blank-layout, strip-layout, die-layout, data conversion, modelling, and post-processor module. Based on knowledge-based rules, the system is designed by considering several factors, such as material and thickness of product, complexities of blank geometry and punch profile, diameter and material of a wire, and availability of press. This system is capable of generating NC data automatically according to drawings of die-layout module. Results which are carried out in each module will provide efficiencies to the designer and the manufacturer of blanking or piercing die in this field.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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