우리는 많은 소형 무인비행체들이 운행될 곧 다가올 미래에 대비하여 무인비행체들 간의 충돌 예방을 할 수 있는 방안에 대하여 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 높은 밀집도를 가지는 소형 무인 비행체들 간의 충돌을 회피하기 위하여 무인비행체의 성능에 따라 클래스를 부여하고 비행 고도를 지정해주고 지정된 고도 내에서는 수평 비행을 하고 클래스간 이동을 위해서는 몇개의 정해진 지점에서만 수직 비행이 가능하도록 하는 제어 방안을 논하였다.
This paper deals with a real time optimization algorithm within real time for DRGS(Dynamic Route Guidance System) and evaluate the algorithm. A pre-developed system offers the optimal route in using only static traffic information. In using real-time traffic information, Dynamic route guidance algorithm is needed. The serious problem in implementing it is processing time increase as nodes increase and then the real time processing is impossible. Thus, in this paper we propose the optimal route algorithm with window mechanism for the real-time processing and then evaluate the algorithms.
도로교통의 안전 확보와 사고 예방을 목적으로 운전자나 보행자에게 필요한 정보를 제공하기 위해 경찰청에서 규격 또는 지침으로 제정하여 노변에 설치되는 교통안전시설 장치는 교통신호정보를 받기 위한 통신선과 함께 장치 구동을 위한 전원선을 개별로 시공해야 하기에 시공 비용의 절감과 함께 다종·다형의 장치에 대하여 통합적인 관제, 확장성, 유연성에 대응할 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 이더넷 통신을 기반으로 전원 공급이 하나의 케이블로 가능한 이더넷 전원장치(PoE) 기술과 IoT 프로토콜인 MQTT를 이용하여 다종·다형의 교통안전시설 장치를 통합관제하고, 확장성과 유연성을 가지는 교통안전시설 장치 통합 시스템을 제안한다.
New city development policy caused many effects such as destruction of nature and area native culture extinction through fast development within short period. The architectural context is remains by post-modern most difficult problem had left to architects. We need to find the design method that communicate and contacts character of place, cultural context through the actual project. In this study, we propose the method of aspect of compose space and design elements to succeed the cultural place and context, desirable development through the design proposal for Dochon welfare center. In Dochon area, there is no original character of the place because of indiscreet development. Dochon synthesis society welfare facilities is openable to people by space that nature and human contacts and accomplishes relation, Made efforts to do so that can do part that causes human's ripple effect of contact with human and accomplishes traffic and recovers identity of Dochon area at the same time recovery of community consciousness.
In this paper, we proposed TASL-MAC, a medium-access control (MAC) protocol for wireless sensor networks. In wireless sensor networks, sensor nodes are usually deployed in a special environment, are assigned with long-term work, and are supported by a limited battery. As such, reducing the energy consumption becomes the primary concern with regard to wireless sensor networks. At the same time, reducing the latency in multi-hop data transmission is also very important. In the existing research, sensor nodes are expected to be switched to the sleep mode in order to reduce energy consumption. However, the existing proposals tended to assign the sensors with a fixed Sleep/Listening schedule, which causes unnecessary idle listening problems and conspicuous transmission latency due to the diversity of the traffic-load in the network. TASL-MAC is designed to dynamically adjust the duty listening time based on traffic load. This protocol enables the node with a proper data transfer rate to satisfy the application's requirements. Meanwhile, it can lead to much greater power efficiency by prolonging the nodes' sleeping time when the traffic. We evaluate our implementation of TASL-MAC in NS-2. The evaluation result indicates that our proposal could explicitly reduce packet delivery latency, and that it could also significantly prolong the lifetime of the entire network when traffic is low.
광양항은 부산항과 더불어 우리나라 컨테이너 화물 처리 Two Port System의 한축으로 개발 중인 동북아 중심항만(Hub Port)으로서 향후 2011년까지 총 33개의 컨테이너 선적 등이 개발 추진 중에 있어 해상교통량이 급격히 증가하고 있으며, 또한 거대선$\cdot$위험화물운반선$\cdot$고속여객선의 통항이 빈번하여 대형사고의 발생우려가 상존하고 있다. 본 연구에서는 광양항을 이용하는 선박의 입출항 항로 등에 대한 해상교통환경을 면밀히 분석$\cdot$평가하고, 통항로 및 항행보조시설 등의 적정성 검토를 통하여 미래 지향적이고 안전한 해상교통환경을 조성하기 위한 체계적이고 종합적인 항로를 설정한다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 차량의 센서 데이터를 이용하여 감지한 결빙감지 데이터를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.52-60
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2024
APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.
본 논문에서는 과거 교통정체 패턴을 이용하여 현재의 교통정체가 풀리는 정체인지 아니면 악화되는 정체인지를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 과거 교통정체 패턴은 다중 포인터를 이용하여 정체구간들을 연결한 인접 리스트에 교통정체의 시간적 길이와 공간적 길이로 저장된다. 교통정체가 시작된 구간에 해당하는 헤드노드를 탐색하고 현재패턴과 가장 유사한 과거 교통정체 패턴을 이용하여 장래의 교통정체 변화정보를 제공한다. 실험을 통해 검증한 결과, 도로 구간 하나에 대한 정체 변화를 판별하였을 때 실제 값과 비교해서 평균적으로 15분 오차를 보였으며, 연속된 다수의 도로 구간들을 결합하여 비교적 긴 구간의 정체 변화를 판별하였을 경우 평균적으로 10분 이내의 오차를 보이며 실제 값과 유사한 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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