효율적인 네트워크 운용으로 정보우위를 선점하는 것은 지휘결심의 속도를 가속화 하여 임무달성을 가능하게 하는 핵심 요소이다. 네트워크 중심전(NCW, Network-Centric Warfare) 개념의 등장 이후, 한국군은 정보공유 효과를 향상하기 위해 네트워크 중심 작전 환경(NCOE, Network-Centric Operational Environment)을 구축하여 효율적 정보공유 능력을 갖추고자 한다. 본 논문에서는 한국군 정보공유 환경의 제한을 극복하고, 미래 확장성과 정보공유 가능성을 극대화하기 위한 정보 브로커 아키텍처를 설계한다. 정보 브로커는 사용자와 정보 제공자 사이에서 중간자로 존재하며, 중재 및 관리 기능과 함께 보안의 기능을 제공한다. 또한 제시된 정보 브로커 아키텍처는 기존 아키텍처 설계관점 평가를 통해 일관성을 검증하고, 운용 아키텍처 설계 개념이 구현된 것을 확인하였다.
Recent advancement in wireless communications and electronics has enabled the development of low power sensor network. Wireless sensor network are often used in remote monitoring control applications, health care, security and environmental monitoring. Wireless sensor networks are an emerging technology consisting of small, low-power, and low-cost devices that integrate limited computation, sensing, and radio communication capabilities. Sensor network platform for health care has been designed, fabricated and tested. This system consists of an embedded micro-controller, Radio Frequency (RF) transceiver, power management, I/O expansion, and serial communication (RS-232). The hardware platform uses Atmel ATmega128L 8-bit ultra low power RISC processor with 128KB flash memory as the program memory and 4KB SRAM as the data memory. The radio transceiver (Chipcon CC1000) operates in the ISM band at 433MHz or 916MHz with a maximum data rate of 76.8kbps. Also, the indoor radio range is approximately 20-30m. When many sensors have to communicate with the controller, standard communication interfaces such as Serial Peripheral Interface (SPI) or Integrated Circuit ($I^{2}C$) allow sharing a single communication bus. With its low power, the smallest and low cost design, the wireless sensor network system and wireless sensing electronics to collect health-related information of human vitality and main physiological parameters (ECG, Temperature, Perspiration, Blood Pressure and some more vitality parameters, etc.)
this paper presents the concept of "mobile ATM', a proposal for third-generation (3G) mobile communication network infrastructure capable of supporting flexible evolution of radio technologies from today's cellular and data services towards future wireless multimedia services. Mobile ATM provides generic mobility management and QoS-based transport capabilities suitable for integration of multiple radio access technologies including cellular voice. wireless data, and future broadband wireless services. The architecture of a mobile ATM network is outlined in terms of the newly-defined "W-UNI" interface at the radio link and "M-UNI"and "M-UNI" interface which supports unified access for WATM and non-ATM mobile terminals through corresponding interworking functions (IWF) is explained. leading to an understanding of how different radio access technologies are supported by the same ATM-based core network infrastructure. Generic mechanisms for handoff and location management within the core mobile network are discussed. and related protocol extensions over the "W-UNI" and "M-UNI/NNI"interfaces are proposed. the issue of "crossover switch (COS)" selection in mobile ATM is considered, and a unified handoff signaling syntax which supports flexibility in COS selection is described. Typical signaling sequences for call connection and handoff using the proposed protocols are outlined. Experimental results form a proof-of-concept mobile ATM network prototype are presented in conclusion.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network) 기술은 유선과 비슷한 전송속도를 갖은 무선 통신 기술을 이용해서 문선 백본망으로 사용하는 기술을 의미하며, 토폴로지는 메쉬 형태를 갖는다. 이러한 형태는 Ad-hoc네트워크와 유사란 점을 가지고 있지만, 운용목적과 내부동작에서 다르기 때문에 경로 설정 방법과 경로를 설정하기 위한 메트릭이 요구된다. 본 논문에서는 데이터를 전달하기 위한 루프가 없는 효율적인 다중 흡 전달을 위한 다중 경로생성 방법과 Hop-by-hop 라우팅기법을 기반으로 경로설정을 하고 물리적인 링크의 성능과 다중 홉 전달을 위한 메트릭(ETR : Expected Transmission Rate)을 제안한다.
This paper proposes relational capability as a main driver of constructing inter-organizational collaboration networks. Based on social network theory and relational view literature, three components of relational capability are constructed and implemented by an agent-based model. The components include organizational capability, structural capability, and trust between a partner and a focal firm. These three components are updated by two micro mechanisms: structural mechanism and relational mechanism. Structural mechanism is a feedback loop in which the relational capability increases structural capability and vice versa. Relational mechanism is a learning-by-doing process in which a focal firm experiences success or failure of collaboration and the experience increases or decreases cumulative trust in a partner firm. Result of agent-based simulation shows that a collaboration network emerges through interactions of firm's relational capabilities and the characteristics of emerged networks vary with the contribution of structural capability and trust to relational capability. Specifically, in case structural capability contributes more to relational capability, the average degree centrality and collaboration proportion increases as time passes and enters into an equilibrium state. In that case, almost every firms participated in the network collaborates each other so that the emerged network becomes highly cohesive. In case trust contributes more to relational capability, the results are reversed. In an equilibrium state, the balance of contribution between structural capability and trust makes an emerged network larger and maximizes average degree centrality of the network.
Abdullah, Maram;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.212-218
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2021
Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.
Purpose: This study analyzed the relationship between corporate capacity and management performance in the Korean distribution industry during the COVID-19 pandemic. Research design, data and methodology: The data for this study used the 2021 KOTRA GCL Test Data, and multiple regression analysis was performed using SPSS 26. As corporate competency, human capital and related capital of intellectual capital theory were utilized, and the global network level of social network theory was also utilized. As an additional analysis, corporate characteristics factors were used. Results: First, the level of global mindset of human capital acted as a positive factor in management performance, and the level of professional manpower did not achieve significant results. Second, related capital acted as a positive factor in corporate performance. Third, from the perspective of social network theory, the global network level of companies acted as a positive factor in management performance. Finally, the relationship between corporate characteristics and management performance was marginally significant. Conclusions: In order to improve the business performance of a company in a market shock such as the COVID-19 pandemic, it is required to strengthen the level of network construction with customers and increase the level of intellectual capital that a company has.
The Smart Grid, which can monitor or diagnose the power grid in real time to operate efficiently, has been pushed ahead systematically as one of alternatives to solve these issues by combining the advanced Information Communication Technology and the electrical network. Hence, the electric company which introduces smart grid technology can read remotely the electrical meter readings by means of two-way communication between the meter and the central system. This enabled the customer and the utility to take part in reasonable electrical energy utilization. AMI became one of the core foundations in realizing the Smart Grid. It is hard to test the entire process of AMI system before the full deployment because it covers the broad objects from the customer to the utility operation system and requires mass data handling and management. Therefore, we design an efficient AMI network model and a simulator for performance evaluation required to simulate the network model similar to the real environment. This tool supports to evaluate the efficiency of the AMI network equipments and deployment. Additionally, it estimates the appropriate number of deployments and the proper capabilities.
군사분야에서 컴퓨터 시뮬레이션의 활용은 이미 수십년전부터 이루어지고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제전투자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브네트워크 상에서의 동적기술(혹은 액티브 네트워크 기술)을 이용해 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
In this work, Artificial Neural Network (ANN) was used to model the dynamic behavior of ferromagnetic hysteresis derived from performing the mean-field analysis on the Ising model. The effect of field parameters and system structure (via coordination number) on dynamic critical points was elucidated. The Ising magnetization equation was drawn from mean-field picture where the steady hysteresis loops were extracted, and series of the dynamic critical points for constructing dynamic phase-diagram were depicted. From the dynamic critical points, the field parameters and the coordination number were treated as inputs whereas the dynamic critical temperature was considered as the output of the ANN. The input-output datasets were divided into training, validating and testing datasets. The number of neurons in hidden layer was varied in structuring ANN network with highest accuracy. The network was then used to predict dynamic critical points of the untrained input. The predicted and the targeted outputs were found to match well over an extensive range even for systems with different structures and field parameters. This therefore confirms the ANN capabilities and indicates the ANN ability in modeling the ferromagnetic dynamic hysteresis behavior for establishing the dynamic-phase-diagram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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