International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.47-54
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2023
For Bengali music emotion classification, deep learning models, particularly CNN and RNN are frequently used. But previous researches had the flaws of low accuracy and overfitting problem. In this research, attention-based Conv1D and BiGRU model is designed for music emotion classification and comparative experimentation shows that the proposed model is classifying emotions more accurate. We have proposed a Conv1D and Bi-GRU with the attention-based model for emotion classification of our Bengali music dataset. The model integrates attention-based. Wav preprocessing makes use of MFCCs. To reduce the dimensionality of the feature space, contextual features were extracted from two Conv1D layers. In order to solve the overfitting problems, dropouts are utilized. Two bidirectional GRUs networks are used to update previous and future emotion representation of the output from the Conv1D layers. Two BiGRU layers are conntected to an attention mechanism to give various MFCC feature vectors more attention. Moreover, the attention mechanism has increased the accuracy of the proposed classification model. The vector is finally classified into four emotion classes: Angry, Happy, Relax, Sad; using a dense, fully connected layer with softmax activation. The proposed Conv1D+BiGRU+Attention model is efficient at classifying emotions in the Bengali music dataset than baseline methods. For our Bengali music dataset, the performance of our proposed model is 95%.
Hyeonbin Han;Keun Young Lee;Seong-Yoon Shin;Yoseup Kim;Gwanghyun Jo;Jihoon Park;Young-Min Kim
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권2호
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pp.145-152
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2024
Closed quotient (CQ) represents the time ratio for which the vocal folds remain in contact during voice production. Because analyzing CQ values serves as an important reference point in vocal training for professional singers, these values have been measured mechanically or electrically by either inverse filtering of airflows captured by a circumferentially vented mask or post-processing of electroglottography waveforms. In this study, we introduced a novel algorithm to predict the CQ values only from audio signals. This has eliminated the need for mechanical or electrical measurement techniques. Our algorithm is based on a gated recurrent unit (GRU)-type neural network. To enhance the efficiency, we pre-processed an audio signal using the pitch feature extraction algorithm. Then, GRU-type neural networks were employed to extract the features. This was followed by a dense layer for the final prediction. The Results section reports the mean square error between the predicted and real CQ. It shows the capability of the proposed algorithm to predict CQ values.
다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
고밀도 파장 분할 다중화 방식(DWDM: Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기반 차세대 광 인터넷 백본망(NGOI: Next Generation Optical Internet)의 주요 연구주제 중 하나는 다양한 멀티미디어 응용 서비스들의 서비스 품질(QoS: Quality-of-Service)을 고려한 멀티캐스트 서비스용 효율적인 라우팅 및 파장할당(RWA: Routing and Wavelength Assignment) 문제이다. 특히, 차세대 광 인터넷 백본망에서 망 대역폭의 효율적인 사용 측면의 RWA 문제는 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존의 RWA 알고리즘들은 멀티캐스트 트리 형성 시 발생하는 혼잡상황과 경로에 대한 우선순위를 고려하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 멀티캐스트 트리 형성시 발생하는 혼잡경로를 피하고 노드의 우선순위를 고려하는 효율적인 우선순위기반 최소간섭 경로 멀티캐스트 라우팅(PMIPMR - Priority-based Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과를 통해 파장 사용률과, 파장 채널 사용률 측면에서 기존의 알고리즘과 비교, 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
지능형 차량 네트워크(VANET)환경에서 메시지 인증은 필수적인 보안요소이다. 메시지 인증이 안전하게 이루어지기 위해서는 무결성, 가용성 및 프라이버시 보호기능을 갖추어야 하고, 다양한 환경에서의 효율성을 갖추는 것도 매우 중요하다. RAISE 스킴은 일반적으로 효율성을 보장하기 어려운 차량이 많이 밀집된 환경에서 효율적으로 메시지 인증을 하기 위해서 제안되었다. 하지만 RAISE 에서도 통신하는 차량이 많아질수록 전송되는 메시지의 크기가 차량 수에 비례하여 커지게 되어 오버헤드가 발생하므로 이를 줄일 필요성이 존재하고, 특정 공격에 취약한 약점도 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 밀집환경에서 RSU(Road Side Unit)가 Bloom Filter를 통해 주변 차량들의 메시지를 적은 통신량으로 한번에 처리하고 전송할 수 있도록 하는 방법과 재생공격을 막는 타임스탬프의 사용을 통해 기존의 기법보다 더욱 안전하고 효율적인 스킴을 제안한다. 또한, 제안하는 스킴에 핸드오버 가능을 지원하여 차량이 다른 지역으로 이동하는 경우 불필요한 키교환을 하지 않도록 인증과정을 간소화시킨다. 그리고 오류가 일어날 확률을 시뮬레이션하고 통신량 계산 등의 분석을 통해 안전성과 효율성을 검증한다.
The objectives of this research were to predict land-use/land-cover change at the Sakaerat Environmental Research Station (SERS) and to analyze its consequences on the distribution for Black-crested Bulbul (Pycnonotus melanicterus), which is a popular species for bird-watching activity. The Dyna-CLUE model was used to determine land-use allocation between 2008 and 2020 under two scenarios. Trend scenario was a continuation of recent land-use change (2002-2008), while the integrated land-use management scenario aimed to protect 45% of study area under intact forest, rehabilitated forest and reforestation for renewable energy. The maximum entropy model (Maxent), Geographic Information System (GIS) and FRAGSTATS package were used to predict bird occurrence and assess landscape fragmentation indices, respectively. The results revealed that parts of secondary growth, agriculture areas and dry dipterocarp forest close to road networks would be converted to other land use classes, especially eucalyptus plantation. Distance to dry evergreen forest, distance to secondary growth and distance to road were important factors for Black-crested Bulbul distribution because this species prefers to inhabit ecotones between dense forest and open woodland. The predicted for occurrence of Black-crested Bulbul in 2008 covers an area of 3,802 ha and relatively reduces to 3,342 ha in 2020 for trend scenario and to 3,627 ha for integrated-land use management scenario. However, intact habitats would be severely fragmented, which can be noticed by total habitat area, largest patch index and total core area indices, especially under the trend scenario. These consequences are likely to diminish the recreation and education values of the SERS to the public.
본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 유동 밀도를 사용해 메시지 확산을 억제하는 DDIM(Dynamic Density-based Inhibited Message diffusion) 알고리즘을 제안한다. 기존 Epidemic 라우팅 알고리즘이나 Spray and Wait 라우팅 알고리즘과 같은 DTN 라우팅 알고리즘은 메시지의 전송률을 높이기 위해 소스 노드와 이웃하는 모든 노드들에게 메시지를 복사한다. 하지만 노드 밀도가 높은 네트워크에서 기존 DTN 라우팅 알고리즘을 사용할 경우 불필요한 메시지 복사로 많은 오버헤드가 발생한다. 제안하는 DDIM 알고리즘은 효율적인 메시지 복사 수를 결정하기 위해 노드 전송 범위와 이웃 노드 수를 활용하여 동적 노드 밀도를 계산한다. 또한 불필요한 메시지 확산을 억제하여 전송률 손실과 지연 시간의 증가 없이 오버헤드를 감소시킨다. 주어진 모의실험을 통해 제안하는 DDIM 알고리즘과 기존 DTN 라우팅 알고리즘의 전송률, 지연시간, 오버헤드를 비교하고 제안하는 알고리즘이 더 효율적임을 검증한다.
무선 단말의 이동성을 지원하기 위해서는 하나의 AP (Access Point) 처리 영역에 적어도 2개 이상의 AP를 중복배치하여 통신영역을 이어야 한다. 이러한 무선랜 환경에서 무선 네트워크의 효과적인 활용과 사용자에게 지원되는 서비스의 극대화 관점에서 끊김 없는 핸드오버는 매우 중요한 논점 중의 하나이다. 한편, 최근 급속도로 부상하고 있는 네트워크 가상화는 네트워크 관리의 유연성, 세밀한 제어, 편의성 등을 혁명적으로 제고하고 있다. 네트워크 가상화는 원래 유선랜 위주의 데이터센터 내에서 스위치들 간의 통신 홉을 줄이거나 우회하는 플로우 라우팅 테이블을 실시간 제어함으로써 사용자 지연시간을 단축시키고 네트워크 견고성을 높인다. 이 연구에서는 유선랜 위주의 네트워크 가상화 플랫폼 OpenFlow를 일반 AP를 사용하는 밀집된 무선 네트워크 환경에 적용하여 디지털 콘텐츠의 스트리밍 서비스를 위한 끊김 없는 핸드오버를 실현하고 평가한다.
복잡한 기상을 예측하기 위해 레이더와 윈드프로파일러 네트워크의 품질을 평가하였다. 한반도 전역에 걸쳐 배치되어 있는 UHF 도플러 윈드프로파일러와 도플러 기상 레이더는 조밀한 공간 해상도의 관측망을 형성한다. 레이더 네트워크는 3차원 역학 자료를 도출하고, 작은 규모와 중간 규모의 수치 모델 출력 자료를 분석할 수 있다. 이러한 고해상도의 관측 연구는 세계 어느 곳에서도 수행되지 않았다. 관측망 분석 결과는 수치 모델링에 근거한 배경 바람장과 일치하였다. 본 연구는 국지 기상뿐만 아니라 악기상 예측에 도움이 될 것이다.
차세대 인터넷 백본망에서 DWDM 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 요구 대역폭을 수용하기 위한 방안으로 점점 더 많은 관심이 집중되고 있다. 이러한 DWDM 망에서는 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고, 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 RWA 문제가 자원 효율성 측면에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 RWA 알고리즘들은 네트워크 상의 혼잡 상황을 고려하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 미래의 잠재적인 연결 요구에 대해 간섭을 최소화하면서 경로를 설정하는 MW-MIPR 알고리즘을 제안하고, 또한 차등화 된 QoS 클래스 기반에 MW-MIPR 알고리즘을 적용함으로써 서비스 타입별로 차등적인 QoS 라우팅 방식을 제안한 다. 그리고 기존의 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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