The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
Currently, the VHE (suggested for global roaming user to provide personal service environment) implementation scenario is being proposed to realize 3G network requirements. However, developing VHE scenarios are focused on signal flow between node and network, and network and network. this case may result in weakness to protect subscriber's privacy in 3G network which commonly uses visited network. In this paper, we reanalyze a several VHE implementation scenarios for user profile protection, indicate a problem concerning user privacy, and finally, design a procedure to cope with vulnerability in VHE implementation scenario.
By the newly emerging network access technology, we face the new heterogeneous network environment. Focusing on the co-existence of multiple access network technology and the complex service needs of users, the wireless service operators should present the stable service quality for every user. For this, the service operators should build the new operation framework which combine the pre-established network and newly adopted one. Our problem is finding the optimal heterogeneous network operation framework. We suggest market-based marginal cost function for evaluating the relative value of resource of each network and develop the whole new heterogeneous network operation framework. To test the applicability of developed operation framework, we build large-scale JAVA simulator. By this development, we can easily test the new network environment in practical engineering field.
본 논문에서는 프로토콜 조합 및 서비스 참조 기법을 지원하는 Customizable Architecture for Flexible Execution Environment(CAFEs) 실행환경을 실제 및 구현한다. CAFEs 실행환경은 프로토콜 및 서비스 소프트웨어의 재사용성을 높이기 위하여 기존 프로토콜의 기능 또는 알고리즘을 구현한 마이크로 프로토콜과 기존 응용과 호환하고 액티브 네트워크 서비스를 배포하기 위한 수단으로 동작하는 액티브 서비스라는 새로운 개념을 제시한다. 제안된 액티브 네트워크 실행환경은 기능에 따라 세 부분으로 설계되어 있다. 첫째, 가상 네트워크 시스템은 기존의 다양한 프로토콜 계층을 기반으로 가상 네트워크 채널을 형성하고 이를 바탕으로 액티브 노드를 연결한다. 둘째, 프로토콜 및 서비스 관리자는 마이크로 프로토콜 및 액티브 서비스를 합성함으로써 새로운 프로토콜과 서비스를 제공하는 역할을 담당한다. 마지막으로 이벤트 엔진은 이벤트 위임 모델을 사용하여 서비스에 존재하는 컴보넌트의 상태전이를 자동으로 감지한다. 그리고 개발된 CAFEs 실행환경을 검증하기 위하여 무선 인터넷 환경에서 사용자 단말에 적합한 웹 컨텐츠를 전달하기 위한 실험을 수행하여 가용성을 확보하였다.
Network and Internet technology opens up another domain for building future CAD/CAM environment. The environment will be global, network-centric, and spatially distributed. In this paper, we present an approach for network-centric feature-based modeling in a distributed design environment. The presented approach combines the current feature-based modeling technique with distributed computing and communication technology for supporting product modeling and collaborative design activities over the network. The approach is implemented in a client/server architecture, in which Web-enabled feature modeling clients, neutral feature model server, and other applications communicate with one another via a standard communication protocol. The paper discusses how the neutral feature model supports multiple views and maintains naming consistency between geometric entities of the server and clients. Moreover, it explains how to minimize the network delay between the server and client according to incremental feature modeling operations.
최근 SDN 기술이 실제 통신 사업에 적용되면서 사용자가 많아지며 네트워크에 흐르는 데이터 량이 많아짐에 따라 네트워크 데이터 흐름 관리에 대한 관심이 늘고 있다. 이 과정에서 전송되는 네트워크 상의 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성, 추적 가능성이 보장되는지 확인할 수 있어야 한다. 또한, 다양한 분야에서 요구되는 네트워크상에서 데이터를 실시간으로 흐름을 관측하고 통제를 시각적으로 확인할 수 있는 환경이 개발이 필요하다. 본 논문에서는 첫 번째로 Mininet을 응용하여 네트워크 토폴로지를 시각적으로 구성하고 다양한 속성을 부여할 수 있는 환경을 구축하였다. 둘째, Mininet 환경에서 OpenDayLight를 추가하여 네트워크 토폴로지에서 네트워크 트래픽 흐름을 시각적으로 확인하고 제어할 수 있는 시뮬레이션 환경을 개발하였다.
The internet is already a part of life. It is very convenient and people can do almost everything with internet that should be done in real life. Along with the increase of the number of internet user, various network attacks through the internet have been increased as well. Also, Large-scale network attacks are a cause great concern for the computer security communication. These network attack becomes biggest threat could be down utility of network availability. Most of the techniques to detect and analyze abnormal traffic are statistic technique using mathematical modeling. It is difficult accurately to analyze abnormal traffic attack using mathematical modeling, but network simulation technique is possible to analyze and simulate under various network simulation environment with attack scenarios. This paper performs modeling and simulation under virtual network environment including $NGSS^{1}$ system to analyze abnormal traffic-flooding attack.
In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.
In this paper, neural network force tracking control is proposed. The conventional impedance function is reformulated to have direct farce tracking capability. Neural network is used to compensate for all the uncertainties such as unknown robot dynamics, unknown environment stiffness, and unknown environment position. On line training signal of farce error for neural network is formulated. A large x-y table is built as a test-bed and neural network loaming algorithm is implemented on a DSP board mounted in a PC. Experimental studies of farce tracking on unknown environment for x-y table robot are presented to confirm the performance of the proposed technique.
Sensor networks and car networks that have different structure from that of conventional TCP/IP network require extreme network environment due to frequent change of connectivity. Because such extreme network environment has characteristics like unreliable link connectivity, long delay time, asymmetrical data transfer rate, and high error rate, etc., it is difficult to perform normally with the conventional TCP/P-based routing. DTNs (delay and disruption tolerant network) was designed to support data transfer in extreme network environment with long delay time and no guarantee for continuous connectivity between terminals. This study suggests an algorithm that limits the maximum number of copying transferred message to L by improving the spray and wait routing protocol, which is one of the conventional DTNs routing protocols, and using the azimuth and density data of the mobile nods. The suggested algorithm was examined by using ONE, a DTNs simulator. As a result, it could reduce the delay time and overhead of unnecessary packets compared to the conventional spray and wait routing protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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