본 논문은 VoIP, IPTV, VoD 등의 실시간 서비스 품질을 네트워크 노드에서 모니터링함으로써네트워크에서 발생한 품질이상을 분석할 수 있는 스위치 칩을 설계하였다. 인터넷 서비스의 특성상 단대단 서비스에 기반한 실시간서비스는 품질이상이 발생한 위치를 정확하게 분석할 수 없기 때문에 유지보수에 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간서비스에 해당하는 플로우를 등록하고 해당 플로우가 장치내에서 발생한 패킷손실, RTP 시퀀스 넘버를 참조하여 이전 장치에서의 패킷손실, 패킷의 IAT(Inter Arrival Time), 대역폭, 그리고 장치내 지연을 실시간으로 측정할 수 있는 기능을 가진 AVB(Audio/Video Bridge)칩을 구현하기 위해 IEEE802.1AS를 기만한 시간동기 프로토콜의 정확성을 시뮬레이션하고, FPGA를 이용하여 구현한 AVB 스위치칩에서 타임스템프의 정확성을 확인함으로써 실시간서비스의 품질을 네트워크에서 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.7
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pp.157-164
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2008
In this paper we suggest a scheduling algorithm that transmits periodic traffics efficiently in tree-structured wireless sensor networks (WSNs). The related research[l] showed the problems such as increasing the energy consumption and decreasing the data throughput as the depth of tree increases. To solve these problems. we use idle time slots and avoid the redundancy at data transmission. Also we suggest the algorithm that transmits the control packet when it is similar to a previously measured data. And if emergency data is occurred, our proposed algorithm transits that data in EDP(Emergency Data Period) for reducing the wait time. The proposed algorithm shows more data throughput and less energy consumption than that of the related research.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.3
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pp.491-498
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2014
Recently, cyber terror has been occurred frequently based on advanced persistent threat(APT) and it is very difficult to detect these attacks because of new malwares which cannot be detected by anti-virus softwares. This paper proposes and verifies the algorithms to detect the advanced persistent threat previously through real-time network monitoring and combinatorial analysis of big data log. In the future, APT attacks can be detected more easily by enhancing these algorithms and adapting big data platform.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1387-1392
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2003
For the structure of VMS by converting on digital the position reporting of departure fishery ship in the fishery communication that be required the management & operation of information in organizational. In particular, Must be made the regional & concentrational of the position reporting information. The division of region is considered to the circumstance of radio wave, fishing area, quantity of fishery ship and communication traffic etc.. It is capable to the DB of VMS by concentrate in head quarters, which is acquisition the position reporting information of respective region. In this study have designed for building of fishery information network and automatic transmission of the position reporting information from a fishery ship.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.43-50
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2011
The monitoring system for link travel speed using taxi probe is one of key sub-systems of ITS. Link travel speed collected by taxi probe has been widely employed for both monitoring the traffic states of urban road network and providing real-time travel time information. When sample size of taxi probe is small and link travel time is longer than a length of time interval to collect travel speed data, and in turn the missing state is inevitable. Under this missing state, link travel speed data is real-timely not collected. This missing state changes from single to multiple time intervals. Existing single interval prediction techniques can not generate multiple future states. For this reason, it is necessary to replace multiple missing states with the estimations generated by multi-interval prediction method. In this study, a multi-interval prediction method to generate the speed estimations of single and multiple future time step is introduced overcoming the shortcomings of short-term techniques. The model is developed based on Non-Parametric Regression (NPR), and outperformed single-interval prediction methods in terms of prediction accuracy in spite of multi-interval prediction scheme.
Due to the fast development of wire&wireless internet and computer hardware, more and more internet services are being developed, such as Internet broadcast, VoD (Video On Demand), etc. So QoS (Qualify of Service) is essentially needed to guarantee the quality of these services. Traditional Internet is Best-Effort service in which all packets are transported in FIFO (First In First Out) style. However, FIFO is not suitable to guarantee the quality of some services, so more research in QoS router and QoS protocol are needed. Researched QoS router and protocol are high cost and inefficient because the existing infra is not used. To solve this problem, a new QoS control method, named Network Adaptive QoS, is introduced and applied to client/server-based streaming systems. Based on network bandwidth monitoring mechanism, network adaptive QoS control method can be used in wire&wireless networks to support QoS in real-time streaming system. In order to reduce application cost, the existing streaming service is used in NAQoS. A new module is integrated into the existing server and client. So the router and network line are not changed. By simulation in heavy traffic network conditions, we proved that stream cannot be seamless without network adaptive QoS method.
Khan, Talha Ahmed;Muhammad, Afaq;Abbas, Khizar;Song, Wang-Cheol
KNOM Review
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v.23
no.2
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pp.29-41
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2020
Networks are growing faster than ever before causing a multi-domain complexity. The diversity, variety and dynamic nature of network traffic and services require enhanced orchestration and management approaches. While many standard orchestrators and network operators are resulting in an increase of complexity for handling E2E slice orchestration. Besides, there are multiple domains involved in E2E slice orchestration including access, edge, transport and core network each having their specific challenges. Hence, handling of multi-domain, multi-platform and multi-operator based networking environments manually requires specified experts and using this approach it is impossible to handle the dynamic changes in the network at runtime. Also, the manual approaches towards handling such complexity is always error-prone and tedious. Hence, this work proposes an automated and abstracted solution for handling E2E slice orchestration using an intent-based approach. It abstracts the domains from the operators and enable them to provide their orchestration intention in the form of high-level intents. Besides, it actively monitors the orchestrated resources and based on current monitoring stats using the machine learning it predicts future utilization of resources for updating the system states. Resulting in a closed-loop automated E2E network orchestration and management system.
Active queue management (AQM) algorithms run on routers and detect incipient congestion by typically monitoring the instantaneous or average queue size. When the average queue size exceeds a certain threshold, AQM algorithms infer congestion on the link and notify the end systems to back off by proactively dropping some of the packets arriving at a router or marking the packets to reduce transmission rate at the sender. Among the existing AQM algorithms, random early detection (RED) is well known as the representative queue-based management scheme by randomizing packet dropping. To reduce the number of timeouts in TCP and queuing delay, maintain high link utilization, and remove bursty traffic biases, the RED considers an average queue size as a degree of congestions. However, RED do not well in the specified networks conditions due to the fixed parameters($P_{max}$ and $TH_{min}$) of RED. This paper addresses a extended RED to be adapted in various networks conditions. By sensing network state, $P_{max}$ and $TH_{min}$ can be automatically changed to proper value and then RED do well in various networks conditions.
Air quality of indoor space environment is affected by various pollutants like as particles and chemical stuffs. The indoor air pollution affects directly the human respiration organs to cause consequently unpleasant mental status. The $CO_2$ concentration level is one of the harmful components of air pollutants. Major factor to increase the $CO_2$ concentration level is the people's breath amount in indoor. The car exhaust gas diffused from the around road also has strong affect on $CO_2$ concentration. There are some other reasons to affect the $CO_2$ concentration change, such as, real-time change of the population movement, closeness to the indoor air flow inlet window and changes in road car traffic amount. A remote monitoring system to measure environmental indoor air pollution concerning on the $CO_2$ concentration was studied and installed realized set-up model. Zigbee network configuration was applied for this system and the $CO_2$ concentration data were collected through USN network. A software program was developed to assure systematic analysis and to display real-time data on web pages. For the experimental test various condition was set up, like as, window opening, stopping air condition operation and adjusting fan heater work, etc. The analysis result showed the relation of various environmental conditions to $CO_2$ concentration changes. The causes to increase $CO_2$ concentration were experimentally defined as windows closing, the stopping air condition system, fan heater operation. To keep the $CO_2$ concentration under the legally required ppm level in public access indoor space, the developed remote measurement system will be usefully applied.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.7
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pp.97-106
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2012
Management of biosignal data in mobile devices causes many problems in real-time transmission of large volume of multimedia data or storage devices. Therefore, this research paper intends to suggest an m-Health system, a clinical data processing system using mobile in order to provide quick medical service. This system deployed health system on IP network, compounded outputs from many bio sensing in remote sites and performed integrated data processing electronically on various bio sensors. The m-health system measures and monitors various biosignals and sends them to data servers of remote hospitals. It is an Android-based mobile application which patients and their family and medical staff can use anywhere anytime. Medical staff access patient data from hospital data servers and provide feedback on medical diagnosis and prescription to patients or users. Video stream for patient monitoring uses a scalable transcoding technique to decides data size appropriate for network traffic and sends video stream, remarkably reducing loads of mobile systems and networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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