KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2469-2490
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2019
A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).
This study analyzes the effects of participation in the global production network on the income inequality using panel data from 2005 to 2016 for 63 countries. In this study were used fixed effects model with autocorrelation, random effect model with autocorrelation and the GLS method. Results are as follows: First, the economic development level supports the Kuznets hypothesis. And then, the forward participation in global value chains increased income inequality, and the backward participation decreased income inequality. In order to derive more detailed estimation results, we analyzed OECD countries and non-OECD countries. First, OECD countries featured decreased, but increased beyond a certain level as a U-shaped curve, that did not support the Kuznets hypothesis. In contrast, non-OECD countries followed the Kuznets U-curve. Second, participation in the global production network showed that both OECD and non-OECD countries featured increased income inequality. In contrast, backward participation appears to mitigate income inequality both in OECD and non-OECD countries. Finally, the ratio of labor and capital is significant in mitigating income inequality in non-OECD countries in which they feature backward participation in production networks. This can be interpreted as developing economies participate in the global production network due to increased capital accumulation and increased the labor productivity.
이 논문에서는 앞서 수행된 국내의 화강풍화토의 실험 결과를 토대로 하여 화강풍화토의 함수특성곡선을 합리적으로 예측하기 위한 방법이 제안되었다. 이 방법은 인공신경망기법을 이용해서 Fredlund와 Xing의 함수특성곡선식의 계수들을 추정하도록 제안되었다. 이러한 계수들을 추정하기 위한 신경망 모델의 입력 자료로는 실험결과에서 함수특성곡선의 계수에 큰 영향을 미치는 것으로 확인된 입도분포곡선, 다짐함수비, 그리고 간극비가 사용되었다. Fredlund 와 Xing의 함수특성곡선식의 계수를 구하기 위해 본 연구에서 제안된 신경망 모델은 신뢰성 있는 예측결과를 보였으며 그 예측결과의 정확도가 이전의 다른 방법들에 비해 높게 나타났다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 mobile sink node의 최적의 경로를 설정 할 수 있는 방법인 AMSP(Adaptive Mobile Sink Path)를 제안한다. 기존의 논문들은 mobile sink node 이동시 random way point 방식을 사용하여 불필요한 데이터 전송으로 인한 에너지 소모를 야기했다. 또한, sink node의 이동이 random으로 이동하기 때문에 같은 지역을 중복으로 이동할 수 있는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드가 설치되어진 필드의 크기에 따라 정적인 그리드를 생성하고 그리드 안에서 mobile sink node가 이동하는 최적의 경로를 설정하여 준다. 이 경로는 네트워크의 크기, 밀도에 따라 효율적인 경로 탐색을 위해 이동 경로를 변경하여 준다. 또한 각각의 노드가 mobile sink node의 주행 경로 및 속도를 인지하고 있음으로 데이터 전송에 대한 에너지 소모량을 감소시킬 수 있다. 이렇게 sink node의 위치를 예상할 수 있기 때문에 에너지의 추가적인 절약을 위해 일정 시간 동안 sleep상태로 두고 active와 교대하는 duty cycle을 사용한다. 이 기법을 사용하여 본 논문에서는 기존의 방법들인 TTDD나 CBPER에 비해 최대 80% 이상의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 CBA 알고리즘과 같은 스무딩 알고리 즘을 사용하여 전송 계획을 만들고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, CBA, MCBA, MVBA등의 알고리즘에서는 전송률이 증가될 때에 오버플로우 경계선 부근에서 전송률이 변화되고, 전송률 증가 구간의 크기가 전송률 감소 구간의 크기보다 일반적으로 크기 때문에, 가용 전송률이 계획된 전송률보다 작은 경우에는 폐기되어야 하는 프레임의 양이 많아지게 된다. 본 논문에서는 폐기되는 프레임 양을 줄이기 위하여 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 변화양을 최소로 하는 스무딩 알고리즘과 CBA, MCBA, MVBA 알고리즘을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 사용하였을 때, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 그리고 폐기되어야 하는 프레임 양을 비교한다.
Objective: To compare the effects of bone suppression imaging using deep learning (BSp-DL) based on a generative adversarial network (GAN) and bone subtraction imaging using a dual energy technique (BSt-DE) on radiologists' performance for pulmonary nodule detection on chest radiographs (CXRs). Materials and Methods: A total of 111 adults, including 49 patients with 83 pulmonary nodules, who underwent both CXR using the dual energy technique and chest CT, were enrolled. Using CT as a reference, two independent radiologists evaluated CXR images for the presence or absence of pulmonary nodules in three reading sessions (standard CXR, BSt-DE CXR, and BSp-DL CXR). Person-wise and nodule-wise performances were assessed using receiver-operating characteristic (ROC) and alternative free-response ROC (AFROC) curve analyses, respectively. Subgroup analyses based on nodule size, location, and the presence of overlapping bones were performed. Results: BSt-DE with an area under the AFROC curve (AUAFROC) of 0.996 and 0.976 for readers 1 and 2, respectively, and BSp-DL with AUAFROC of 0.981 and 0.958, respectively, showed better nodule-wise performance than standard CXR (AUAFROC of 0.907 and 0.808, respectively; p ≤ 0.005). In the person-wise analysis, BSp-DL with an area under the ROC curve (AUROC) of 0.984 and 0.931 for readers 1 and 2, respectively, showed better performance than standard CXR (AUROC of 0.915 and 0.798, respectively; p ≤ 0.011) and comparable performance to BSt-DE (AUROC of 0.988 and 0.974; p ≥ 0.064). BSt-DE and BSp-DL were superior to standard CXR for detecting nodules overlapping with bones (p < 0.017) or in the upper/middle lung zone (p < 0.017). BSt-DE was superior (p < 0.017) to BSp-DL in detecting peripheral and sub-centimeter nodules. Conclusion: BSp-DL (GAN-based bone suppression) showed comparable performance to BSt-DE and can improve radiologists' performance in detecting pulmonary nodules on CXRs. Nevertheless, for better delineation of small and peripheral nodules, further technical improvements are required.
패스워드를 이용한 인증 및 키교환 알고리즘은 뛰어난 편의성의 장점을 지니지만 사람이 기억할 수 있는 패스워드는 한계가 있어서 엔트로피(entropy)가 낮다. 패스워드의 편의성을 유지하면서 이러한 단점을 극복하기 외해 낮은온 엔트로피의 패스워드를 이용하여 안전한 인증 및 키교환을 수행하는 AMP(Authentication and key agreement via Memorable Password) 프로토콜이 제안되었다. AMP 프로토콜은 이산대수문제(Discrete Logarithm Problem)에 기반한 Diffie-Hellman을 이용하여 프로토콜을 완성하였다. 그러나 본 논문에서는 AMP를 더욱 효율적으로 수행하기 위해 타원곡선 암호화를 AMP에 적용한다. 즉, 이산대수문제 대신에 타원곡선이산대수문제(Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem)에 기반한 EC-AMP(Elliptic Curve-AMP) 프로토콜을 제안하고 구현을 통해 높은 성능을 입증한다. EC-AMP는 AMP와 마찬가지로 랜덤 오라클(random oracle) 모델에서 여러 가지 공격에 대해 안전하므로 인증 및 키 교환이 필요한 네트워크 환경에 패스워드를 이용함으로 얻을 수 있는 편의성과 타원곡선이산대수문제가 제공하는 안전성을 동시에 보장할 수 있다.
현 공중노드의 무선네트워크 환경은 지상중계소 중심으로 구축되어 있는 반면에 한반도 환경여건은 전국토의 약 70% 정도가 산악지역으로 이루어져 있어 전파 음영지역(shadow zone)이 다수 존재하는 실정이다. 항공기가 중 저고도 임무 수행 도중 음영지역에 진입되어 통신 링크가 단절되지 않도록 효율적인 대응책 마련이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 Bezier Curve를 이용한 항공기 위치예측 및 음영지역 진입제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항공기 이동경로 예측이 가능하여 음영지역 진입여부를 사전에 진단할 수 있으며 음영지역 진입 이전에 상황을 경고 전파하고 위험지역 이탈조치를 취하는 등 효율적인 제어가 가능하였다. 모의실험결과 제안된 방법은 항공기 위치예측 및 음영지역 진단이 용이하고 위험지역 진입 이전에 이탈조치 함으로써 항공작전 시 끊김 없는(seamless) 통신 지원이 가능한 것으로 나타나고 있다.
A development of a new moving obstacle avoidance algorithm using a delay-time Compensation for a network-based autonomous mobile robot is proposed in this paper. The moving obstacle avoidance algorithm is based on a Kalman filter through moving obstacle estimation and a Bezier curve for path generation. And, the network-based mobile robot, that is a unified system composed of distributed environmental sensors, mobile actuators, and controller, is compensated by a network delay compensation algorithm for degradation performance by network delay. The network delay compensation method by a sensor fusion using the Kalman filter is proposed for the localization of the robot to compensate both the delay of readings of an odometry and the delay of reading of environmental sensors. Through some simulation tests, the performance enhancement of the proposed algorithm in the viewpoint of efficient path generation and accurate goal point is shown here.
Ths signal processing technqiue of FET type electrolyte sensors using the back propagation neural network was studied to reduce the interference effects of the different electrolytes. The FET-type electrolyte sensors, pH-ISFET, K-ISFET, and Ca-ISFET, were prepared to measure the pH, K, and Ca electrolytes. Neural network consisted of three layers was learned with 8 patterns and 9 patterns. The sensor output obtained with arbitrary concentrations was processed by the learned neural network. The errors obtained from calibration curve for pH, K, and Ca were .+-.0.039 pH, .+-.2.508 mmol/l, and .+-.1.807 mmol/l, respectively, without considering the interference effects. The errors of the network output for pH, K, and Ca were reduced to .+-.0.005 pH, .+-.0.436 mmol/l, and .+-.0.381 mmol/l in case of 9 patterns, respectively. the signal processing using the neural network can reduce the errors ofthe electrolyte sensor outputs caused by the interference effect, thereby providing effectiveness in the improvement of the sensor selectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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