Mobility Anchor points are used for the mobility management in HMIPv6 networks. Currently a mobile node selects the MAP farthest away from itself as a new MAP among available candidates when it undertakes a macro hand off. With this technique, however, the traffic tends to be concentrated at a MAP with the largest domain size and the communication cost increases due to the distance between the mobile node and the MAP. In this work, we propose a novel scheme to select a MAP to minimize the communication cost, taking the mobile node's moving speed and data rate into account. To come up with the scheme we analyses the communication analyses the communication cost into the binding update cost and the data packet delivery cost, and derive an equation representing the optimal MAP domain size to minimize the total cost.
A numerical technique for simulating incompressible viscous flow with free surface is presented. The flow field is obtained by penalty finite element formulation. In this work, a modified volume of fluid (VOF) method which is compatible with 4-node element is proposed to track the moving free surface. This scheme can be applied to irregular mesh system, and can be easily extended to three dimensional geometries. Numerical analyses were done for two benchmark examples, namely the broken dam problem and the solitary wave propagation problem. The numerical results were in close agreement with the existing data. Illustrative examples were studied to show the effectiveness of the proposed numerical scheme.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
The proposed neural network technique is the real time computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objects during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of objects. All of therm request much memory space and time. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real-time matching of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques in moving objects.
MANET has vulnerable structure on security owing to structural characteristics as follows. MANET consisted of moving nodes is that every nodes have to perform function of router. Every node has to provide reliable routing service in cooperation each other. These properties are caused by expose to various attacks. But, it is difficult that position of environment intrusion detection system is established, information is collected, and particularly attack is detected because of moving of nodes in MANET environment. It is not easy that important profile is constructed also. In this paper, conformal predictor - support vector machine(CP-SVM) based intrusion detection technique was proposed in order to do more accurate and efficient intrusion detection. In this study, IDS-agents calculate p value from collected packet and transmit to cluster head, and then other all cluster head have same value and detect abnormal behavior using the value. Cluster form of hierarchical structure was used to reduce consumption of nodes also. Effectiveness of proposed method was confirmed through experiment.
Recently, MANET(Mobile Ad-hoc Network) is developing increasingly in the wireless network. MANET has weakness because phases change frequently and MANET doesn't have middle management system. Every node which consists of MANET has to perform data forwarding, but traceback is not reliable if these nodes do malicious action owing to attack. It also is not easy to find location of attacker when it is attacked as moving of nodes. In this paper, we propose a hierarchical-based traceback method that reduce waste of memory and can manage path information efficiently. In order to manage trace path information and reduce using resource in the cluster head after network is formed to cluster, method which recomposes the path efficiently is proposed. Proposed method in this paper can reduce path trace failure rate remarkably due to moving of nodes. It can also reduce the cost for traceback and time it takes to collect information.
최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 인해 색인의 변경이 발생하고 색인의 빈번한 변경으로 전체적인 색인의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 KOB-트리를 기반으로 하는 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 이동 객체를 선형함수로 표현함으로서 불필요한 갱신을 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
무선 통신 기술의 발달과 컴퓨터의 소형화에 힘입어 사용자의 위치에 따라 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여 다양한 위치 기반 서비스 응용들이 개발되고 있다. 그리고 대용량의 차량 위치 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 차량 위치 감지 및 전송, 데이터의 삽입 및 검색과 사용자 질의 처리 기술이 요구된다. 이 논문에서는 대용량의 과거 차량 위치 정보를 빠르게 입력, 검색하는 과거 위치 색인을 설계하고 상황에 따라 입력과 검색 비용을 조절할 수 있는 가변 버퍼 노드인 기법을 제안한다. 설계된 색인은 GIP+와 같이 효과적인 입력을 위해 버퍼 노드를 사용하고 빠른 검색을 위해 프로젝션 스토리지를 사용한다. 그리고 사용자가 지정한 시간 간격에 따라 버퍼 노드에 저장되는 데이터의 개수를 조절하여 입력과 검색 비용을 조절할 수 있다. 실험에서는 버퍼 노드 크기에 따라 비단말 노드 수가 달라지며, 이로 인해 입력과 검색 성능이 달라짐을 확인할 수 있다. 제안된 가변 버퍼 노드 방식은 위치 기반 서비스 응용에 따라 과거 위치 색인의 성능을 조절하는데 효과적으로 사용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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