라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.
본 연구는 교통정보를 수집하기 위한 검지기 와 돌발 상황 검지에 사용되는 다양한 알고리즘들의 분석을 통해 기존 교통정보 수집체계의 한계를 극복하여 심각도가 높은 2차 교통사고를 예방하고자 한다. 즉 본 연구는 2차 교통사고를 유발하는 돌발 상황과 기존 교통정보 수집체계를 분석하고 그에 알맞은 2차 교통사고의 선제적 예방이 가능한 솔루션 및 도로 전 구간에 대한 정확한 정보수집이 가능한 지능화된 새로운 교통정보 수집 및 전달체계를 제시한다. 실험결과 데이터 전송 신뢰도는 95% 기준 97%를, 데이터 전송 속도는 1000ms 기준 평균 209ms, 네트워크 장애복구 시간은 120sec 기준 50sec의 목표치를 달성하였다.
전자기 토폴로지 기법은 복합적인 전파 환경의 모델링을 효과적으로 수행하기 위하여, 구성되는 전파 환경 단위를 각각 해석하고 네트워크의 형태로 결합하여 재해석하는 방법이다. 일반적인 상용 통신 채널 모델에서는 전파 환경이 복합적이고 예측이 어렵기 때문에 정확도는 낮지만 평균적인 해를 활용하는 확률 모델을 활용한다. 하지만, 상대적으로 높은 정확도의 전자파 전파 특성을 요구하는 전자기 펄스 등 위협 전자파의 전파 및 결합 분석, 전자전, 5G 및 6G 이상의 로컬 통신 채널 모델 등에 사용되는 전파 모델 응용에서는 전자기 토폴로지 기법을 활용한 전파 모델링 기법 등이 활용된다. 본 논문은 주파수 영역에서 해석되는 전자기 토폴로지(EMT) 기법의 효과적인 수행 방안과 알고리즘, 그리고 프로그램 구현에 대하여 설명한다. 또한 주파수 영역의 EMT 해석 결과에 대하여 임의의 인가 신호원에 대한 시간 영역에서의 응답을 도출하는 방안에 대하여 논의한다.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3738-3760
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2022
Due to increasing spectrum demand for new wireless devices applications, cooperative spectrum sensing (CSS) paradigm is the most promising solution to alleviate the spectrum shortage problem. However, in the interweave cognitive radio (CR) system, the inherent nature of CSS opens a hole to Byzantine attack, thereby resulting in a significant drop of the CSS security and efficiency. In view of this, a weighted differential sequential single symbol (WD3S) algorithm based on MATLAB platform is developed to accurately identify malicious users (MUs) and benefit useful sensing information from their malicious reports in this paper. In order to achieve this, a dynamic Byzantine attack model is proposed to describe malicious behaviors for MUs in an interweave CR system. On the basis of this, a method of data transmission consistency verification is formulated to evaluate the global decision's correctness and update the trust value (TrV) of secondary users (SUs), thereby accurately identifying MUs. Then, we innovatively reuse malicious sensing information from MUs by the weight allocation scheme. In addition, considering a high spectrum usage of primary network, a sequential and differential reporting way based on a single symbol is also proposed in the process of the sensing information submission. Finally, under various Byzantine attack types, we provide in-depth simulations to demonstrate the efficiency and security of the proposed WD3S.
본 논문에서는 모듈화, 추상화, 계층화 개념을 기반으로 블록체인 상호호환성을 제공하기 위한 크로스-체인 개념의 해결방안을 제안한다. 컨센서스 알고리즘과 특정한 응용 로직으부터 크로스-체인 기능을 분리하며, 크로스-체인운영의 타당성과 합법성을 보장하기 위해 머클 증명을 활용한다. 또한, 동종 블록 체인과 이종 블록 체인의 기본 구현이 다르기 때문에 크로스-체인에서는 이를 분리하여 다루기로 한다. 동종 블록 체인의 경우 TCP와 유사한 크로스-체인 전송 프로토콜(CCTV)을 제안한다. 이종 블록 체인의 경우 크로스-체인 기능을 실현하기 위해 릴레이 체인을 구성하는 방법을 제시한다. 제안된 방식은 크로스-체인 데이터의 정확하고 효과적이며 신뢰할 수 있고 질서 있고 시기 적절한 전송을 가능하게 할 수 있다.
Elhussein, Bahaeldein;Karrar, Abdelrahman Elsharif;Khalifa, Mahmoud;Alsharani, Mohammed Mujib
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.225-233
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2022
Due to the large number of documents that are important to people and many of their requests from time to time to perform an essential official procedure, this requires a practical arrangement and organization for them. When necessary, many people struggle with effectively arranging official documents that enable display, which takes a lot of time and effort. Also, no mobile apps specialize in professionally preserving essential electronic records and displaying them when needed. Dataset consisting of 10,841 rows and 13 columns was analyzed using Anaconda, Python, and Mito Data Science new tool obtained from Google Play. The research was conducted using the quantitative descriptive approach. The presented solution is a model specialized in saving essential documents, categorizing according to the user's desire, and displaying them when needed. It is possible to send in an image or a pdf file. Aside from identifying file kinds like PDFs and pictures, the model also looks for and verifies specific file extensions. The file extension and its properties are checked before sharing or saving it by applying the similarity algorithm (Levenshtein). Our method effectively and efficiently facilitated the search process, saving the user time and effort. In conclusion, such an application is not available, which facilitates the process of classifying documents effectively and displaying them quickly and easily for people for printing or sending to some official procedures, and it is considered one of the applications that greatly help in preserving time, effort, and money for people.
The design of honeycomb sandwich structures is often challenging because these structures can be tailored from a variety of possible cores and face sheets configurations, therefore, the design of sandwich structures is characterized as a time-consuming and complex task. A data-driven computational approach that integrates the analytical method and Artificial Neural Network (ANN) is developed by the authors to rapidly predict the design of sandwich structures for a targeted maximum structural deflection. The elaborated ANN reverse design approach is applied to obtain the thickness of the sandwich core, the thickness of the laminated face sheets, and safety factors for composite sandwich structure. The required data for building ANN model were obtained using the governing equations of sandwich components in conjunction with the Monte Carlo Method. Then, the functional relationship between the input and output features was created using the neural network Backpropagation (BP) algorithm. The input variables were the dimensions of the sandwich structure, the applied load, the core density, and the maximum deflection, which was the reverse input given by the designer. The outstanding performance of reverse ANN model revealed through a low value of mean square error (MSE) together with the coefficient of determination (R2) close to the unity. Furthermore, the output of the model was in good agreement with the analytical solution with a maximum error 4.7%. The combination of reverse concept and ANN may provide a potentially novel approach in designing of sandwich structures. The main added value of this study is the elaboration of a reverse ANN model, which provides a low computational technique as well as savestime in the design or redesign of sandwich structures compared to analytical and finite element approaches.
본 연구는 SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 접속기술을 사용하는 LTE(Long Term Evolution) 상향링크의 성능을 최대화하기 위한 무선자원관리(radio resource management) 기법을 제안한다. 셀간의 상호작용을 고려해야하는 다중셀(multi-cell) 시스템을 대상으로 하여 단일셀 대상의 기존 SC-FDMA관련 연구와는 차별화된다. 본 연구는 무선자원관리를 무선자원 계획단계(planning phase)와 운용단계(operation phase)로 구분하여 정의한다. 계획단계는 마스터 eBN(evolved-NodeB)가 소속된 eNB에 연속적인 무선자원(RB; radio bearer)를 배정하기 위한 것이고 운용단계는 eNB가 마스터 eBN로부터 배정받은 RB를 단말기에 할당하기 위한 것이다. 두 단계에 대하여 각각 최적화 문제를 모형화하고 각 모형에 대한 탐색적 해법을 제시한다. 제시하는 해법은 인접해중에서 목적함수 개선치가 가장 높은 방향으로 이동하는 일반적인 형태를 띄고 있다. 다수의 실험결과를 통하여 두 알고리즘의 성능과 특징을 분석하였다. 본 연구는 다중셀 SC-FDMA 시스템을 대상으로 효율적인 무선자원 관리 기법을 개발하기 위한 연구에 선구자적인 역할을 할 것으로 기대된다.
최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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