Sharma, Vikrant;Patel, R.B;Bhadauria, HS;Prasad, D
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3213-3230
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2016
Sensor node (SN) is a crucial part in any remote monitoring system. It is a device designed to monitor the particular changes taking place in its environs. Wireless sensor network (WSN) is a system formed by the set of wirelessly connected SNs placed at different geographical locations within a target region. Precise placement of SNs is appreciated, as it affects the efficiency and effectiveness of any WSN. The manual placement of SNs is only feasible for small scale regions. The task of SN placement becomes tedious, when the size of a target region is extremely large and manually unreachable. In this research article, an automated mechanism for fast and precise deployment of SNs in a large scale target region has been proposed. It uses an assembly of rotating cannons to launch the SNs from a moving carrier helicopter. The entire system is synchronized such that the launched SNs accurately land on the pre-computed desired locations (DLs). Simulation results show that the proposed model offers a simple, time efficient and effective technique to place SNs in a large scale target region.
본 연구는 소상공인의 상권 활성화를 위해 경상남도 창원시 도시지역을 대상으로 GIS 기법을 활용하여 전통시장과 대형할인점의 상권 특성을 분석하였다. 전통시장과 대형할인점의 정보를 GIS로 구축한 후, Kernel 밀도 분석, Network analysis, Huff 확률모형 등 다양한 GIS 공간분석기법을 적용하였다. 전통시장의 공간특성은 대형할인점이 밀집된 지역에 위치하는 것으로 나타났다. 상권특성을 도출한 결과, 대형할인점을 이용하는 소비자가 157,071명으로 전통시장 59,953명보다 약 3배 많았다. 이러한 현상의 원인은 인구가 밀집되고 전통시장에 인접한 지역에 대형할인점이 위치하고 있기 때문으로 판단된다. 따라서 소상공인의 상권 활성화를 위해서는 대형할인점 입지선정에 대한 기준 및 규제가 마련되어야 할 것이다. 본 연구는 도시지역의 상권 특성을 공간적이고 정량적으로 도출하였다. 향후 소상공인 상권 활성화를 위한 기초적인 자료로 활용될 것이다.
수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템은 기존의 하이브리드 P2P 시스템과 순수 P2P 시스템이 결합된 장점을 나타내고 있다. 수퍼피어는 어떤 일반 피어들의 집단에 대해 서버처럼 동작하는 특수한 피어이다. 수퍼피어들의 네트워크를 구성하는 문제는 수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템에 있어서 중요한 문제 중의 하나이다. 기존의 P2P 시스템들은 2 계층으로 구성된 피어들에 기반을 두고 있다. 하나는 일반피어들로 구성된 계층이고 다른 하나는 수퍼피어들로 구성된 계층이다. 수퍼피어 네트워크는 랜덤 그래프의 형태를 가지고 있는 것이 일반적이다. 그러나 대규모 일반 피어들을 수용하기 위해서는 수퍼피어 네트워크 또한 그에 맞도록 확장되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 P2P 시스템을 위한 트리 기반의 수퍼피어 네트워크의 계층적 구성 방법이 제안된다. 먼저 두 개의 계층으로 구성되는 단순 수퍼피어 네트워크의 구성이 소개되고, 그것을 일반화 그리고 확장 시키면서 다중 레벨 수퍼피어 네트워크로 확장하는 알고리즘이 제안된다. 단순 수퍼피어 네트워크도 좋은 특징을 가지고는 있으나, 제한된 레벨의 수 때문에 규모성에 문제를 나타낼 수 있어, 좋은 규모성과 클라이언트 노드들에 관한 관리의 용이성을 보여주는 확장 수퍼피어 네트워크라고 하는 k-레벨의 수퍼피어 트리로 확장 시킨다.
Jin, Ming-Hui;Wu, Eric Hsiao-Kuang;Horng, Jorng-Tzong
Journal of Communications and Networks
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제5권1호
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pp.43-54
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2003
Due to insufficient available bandwidth resources and the continuously growing demand for cellular communication services, the channel assignment problem has become increasingly important. To trace the optimal assignment, several heuristic strategies have been proposed. So far, most of them focus on the small-scale systems containing no more than 25 cells and they use an anachronistic cost model, which does not satisfy the requirements ity. Solving the small-scale channel assignment problems could not be applied into existing large scale cellular networks' practice. This article proposes a decomposition approach to solve the fixed channel assignment problem (FCAP) for large-scale cellular networks through partitioning the whole cellular network into several smaller sub-networks and then designing a sequential branch-and-bound algorithm that is made to solve the FCAP for them sequentially. The key issue of partition is to minimize the dependences of the sub-networks so that the proposed heuristics for solving smaller problems will suffer fewer constraints in searching for better assignments. The proposed algorithms perform well based on experimental results and they were applied to the Taiwan Cellular Cooperation (TCC) in ChungLi city to find better assignments for its network.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.268-273
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2021
In this paper, we propose a sentiment analysis model that improves performance on small-scale data. A sentiment analysis model for small-scale data is proposed and verified through experiments. To this end, we propose Bagging-Bi-GRU, which combines Bi-GRU, which learns GRU, which is a variant of LSTM (Long Short-Term Memory) with excellent performance on sequential data, in both directions and the bagging technique, which is one of the ensembles learning methods. In order to verify the performance of the proposed model, it is applied to small-scale data and large-scale data. And by comparing and analyzing it with the existing machine learning algorithm, Bi-GRU, it shows that the performance of the proposed model is improved not only for small data but also for large data.
본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.
인터넷 사용의 일반화는 정보보호라는 새로운 도구화를 요구하게 되었다. 따라서 정보시스템에 대한 침입, 정보 탈취, 변경 및 훼손 또는 의도적인 유출에 따르는 정보 보호는 시스템보호를 위한 시스템사용자 인준 문제에서 외부로부터 침입 탐지의 필요성이 요구된다. 그러므로 이 문제에서 여러 가지 사례의 지능화 침입 수법에 대한 호스트 로그(host log)를 분석하고, 네트워크_패킷(network_packet)을 분석해 대규모 네트워크 환경에서 이용할 수 있는 침입 탐지결정모듈 PUM(Processing Unit Module)설계를 제안한다.
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 대규모 센서 네트워크를 구성함에 있어서 에너지 소비 효율성이 우수한 Co-MAC (Coexistence MAC) 프로토콜을 제안한다. Co-MAC 프로토콜에서 전체의 네트워크는 시간 축 상에서 상호간에 직교하면서 동작하는 독립적인 subnet들로 나눠진다. Co-MAC 프로토콜의 기본적인 아이디어는 임의의 센서 노드가 이웃 노드로부터 불필요한 데이터를 수신하는 overhearing을 줄이기 위하여 임의의 지역에서 센서 노드들이 고르게 각 subnet으로 할당되도록 설계하는 것이다. 본 논문의 시뮬레이션 결과에서는 제안된 Co-MAC 프로토콜이 기존의 센서 MAC 프로토콜보다 동일한 환경에서 에너지 소모 측면에 관하여 더 효율적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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