The Internet of Things (IoT) is one of the main enablers for situation awareness needed in accomplishing smart cities. IoT devices, especially for monitoring purposes, have stringent timing requirements which may not be met by cloud computing. This deficiency of cloud computing can be overcome by fog computing for which fog nodes are placed close to IoT devices. Because of low capabilities of fog nodes compared to cloud data centers, fog nodes may not be deployed with all the services required by IoT devices. Thus, in this article, we focus on the issue of fog service placement and present the recent research trends in this issue. Most of the literature on fog service placement deals with determining an appropriate fog node satisfying the various requirements like delay from the perspective of one or more service requests. In this article, we aim to effectively place fog services in accordance with the pre-obtained service demands, which may have been collected during the prior time interval, instead of on-demand service placement for one or more service requests. The concept of the logical fog network is newly presented for the sake of the scalability of fog service placement in a large-scale smart city. The logical fog network is formed in a tree topology rooted at the cloud data center. Based on the logical fog network, a service placement approach is proposed so that services can be placed on fog nodes in a resource-effective way.
As interest and demand for high value-added industries, including the global automobile and aerospace industries, have increased recently, demand for line centers with excellent performance that can respond to the production system for producing high value-added products is also rapidly increasing. A line center improves productivity based on the installed area using a multi-spindle compared to a conventional machining center. However, as the number of spindles increases, the weight increases and results in structural problems owing to the heat and vibration generated by each spindle. Therefore, it is necessary to improve machining precision through the structural improvement of the line center. This study presents research on the stabilization design of the line center through structural stability analysis through structural analysis to develop a compact multi-axis line center. An optimization model of the line center has been proposed to improve the processing precision and increase the rigidity by performing weight reduction based on the structural analysis results.
In this paper, we present a design and implementation of U-learning system using pen based augmented reality approach. Student has been given a smart pen and a smart study book, which is similar to the printed material already serviced. However, we print the study book using CMY inks, and embed perceptually invisible dot patterns using K ink. Smart pen includes (1) IR LED for illumination, IR pass filter for extracting the dot patterns, and (3) camera for image captures. From the image sequences, we perform topology analysis which determines the topological distance between dot pixels, and perform error correction decoding using four position symbols and five CRC symbols. When a student touches a smart study books with our smart pen, we show him/her multimedia (visual/audio) information which is exactly related with the selected region. Our scheme can embed 16 bit information, which is more than 200% larger than previous scheme, which supports 7 bits or 8 bits information.
The development of USN(Ubiquitous Sensor Network) technology is creating numerous application areas. Although a network configuration with fixed sensors was the norm in the past, the coexistence of mobile and fixed sensor nodes is a new trend. Fixed sensor networks focused on the energy efficiency of nodes, but the latest studies consider guaranteeing the mobility of nodes and maintaining their connectivity, while remaining energy efficient at the same time. This paper proposes a routing protocol for a mobile ad-hoc sensor network that improves the mobility, connectivity and energy efficiency of nodes while allowing for the management and maintenance of a large number of nodes even in a complex communication environment where mobile and fixed nodes coexist. An algorithm for multi-hop multi-paths, a technique for topology reconfiguration by node movement prediction and vibration sensors, path setting for a large number of nodes, and efficient data transfer technology have been introduced to implement the modified LEAHC-AOMDV protocol. Furthermore, the excellence of this protocol was verified through a comparative experiment with the conventional LEACH protocol.
최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.
본 논문에서는 대규모 네트워크 상에서 발생되는 시뮬레이션 결과를 효과적으로 보여주기 위한 Visualization Tool 을 제안한다. 복잡하고 다양한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해, 생태계 모방형 플랫폼을 이용한 Bio-IDS (Intrusion Detection System) 시뮬레이터의 실험 데이터를 이용하였다. 대규모 네트워크를 모두 보이기에는 화면이 너무 작기 때문에, Visualization Tool 은 화면의 확대 및 축소를 위한 Zoom In/Out 기능, 화면의 Panning 을 위한 Scroll Bar 및 현재 영역의 위치를 알려주는 Mini Map 이 필요하였다. 또한, 사용자가 쉽게 시뮬레이션의 속도를 조절할 수 있도록 Simulation Speed Control 기능을 구현하였으며, 각 노드의 효과적인 정상 및 침입 상태 표시를 위한 Icon, 각 노드의 진화 정도와 침입 탐지 정확도를 알려주는 Evolution Number와 Accuracy Gauge, 해당 시뮬레이션의 결과를 도시하기 위한 Simulation Graph 도 추가하였다. 네트워크 Off-line 환경도 대비하여, DB 로부터의 데이터 입력뿐만 아니라 Log File 을 통한 데이터 입력도 가능하게 하였다. 끝으로, 전체 Node 들의 다양한 상태변화를 확인할 수 있는 Topology Window 와 Simulation Demo Window 간의 Synchronization 을 위한 Socket 통신 등 다양한 기능들이 통합된 Visualization Tool 을 개발함으로써, 대규모 네트워크 시뮬레이션의 효과적인 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 이로 인해 대규모 네트워크 상의 복잡한 시뮬레이션 결과도 사용자가 매우 쉽게 파악할 수 있 매우 효과적으로 사용자가 파악할 수 있게 되었다.
AODV 에서는 RREQ 메시지 전송을 통해 라우팅 경로를 설정한다. Ad-hoc 네트워크에서 노드가 자주 이동하거나 전송 지연 시간이 클 경우 RREQ 메시지 발생이 증가한다. 이러한 네트워크 변동에 따른 RREQ 메시지 발생 증가는 결과적으로 데이터 패킷 수신율을 저하시킬 뿐만 아니라, 노드의 에너지 소모율도 증가시킨다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지 변동 상황을 감지하여 AODV 에서의 RREQ 메시지 발생 빈도를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 50개의 노드가 10m/s 이하의 속도로 무작위로 이동하는 Ad-hoc 네트워크에 적용한 결과, 기존 AODV 알고리즘에 비해 RREQ 메시지 발생 빈도가 25% 감소하였다. 뿐만 아니라 RREP 패킷과 RERR 패킷 역시 각각 26% 및 31%씩 감소하였다. 모든 종류의 메시지 발생 빈도 수가 감소함에 따라 데이터 패킷 수신율은 3% 증가했으며, 에너지 소모율 역시 13% 감소하였다.
Sensor networks have been widely applied for data collection. Due to the energy limitation of the sensor nodes and the most energy consuming data transmission, we should allocate as much work as possible to the sensors, such as data compression and aggregation, to reduce data transmission and save energy. Querying extreme values is a general query type in wireless sensor networks. In this paper, we propose a novel querying method called Two-Level Filter (TLF) for querying extreme values in wireless sensor networks. We first divide the whole sensor network into domains using the Distributed Data Aggregation Model (DDAM). The sensor nodes report their data to the cluster heads using push method. The advantages of two-level filter lie in two aspects. When querying extreme values, the number of pull operations has the lower boundary. And the query results are less affected by the topology changes of the wireless sensor network. Through this method, the sensors preprocess the data to share the burden of the base station and it combines push and pull to be more energy efficient.
본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1436-1457
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2018
Secure routing services in Wireless Sensor Networks (WSNs) are essential, especially in mission critical fields such as the military and in medical applications. Additionally, they play a vital role in the current and future Internet of Things (IoT) services. Lightness and efficiency of a routing protocol are not the only requirements that guarantee success; security assurance also needs to be enforced. This paper proposes a Secure-Fuzzy Energy Aware Routing Protocol (S-FEAR) for WSNs. S-FEAR applies a security model to an existing energy efficient FEAR protocol. As part of this research, the S-FEAR protocol has been analyzed in terms of the communication and processing costs associated with building and applying this model, regardless of the security techniques used. Moreover, the Qualnet network simulator was used to implement both FEAR and S-FEAR after carefully selecting the following security techniques to achieve both authentication and data integrity: the Cipher Block Chaining-Message Authentication Code (CBC-MAC) and the Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). The performance of both protocols was assessed in terms of complexity and energy consumption. The results reveal that achieving authentication and data integrity successfully excluded all attackers from the network topology regardless of the percentage of attackers. Consequently, the constructed topology is secure and thus, safe data transmission over the network is ensured. Simulation results show that using CBC-MAC for example, costs 0.00064% of network energy while ECDSA costs about 0.0091%. On the other hand, attacks cost the network about 4.7 times the cost of applying these techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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