Harum, Norharyati;Hamid, Erman;Bahaman, Nazrulazhar;Ariff, Nor Azman Mat;Mas'ud, Mohd Zaki
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.1-8
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2021
In Mobile Ad-Hoc Network (MANET) Application, routing protocol is essential to ensure successful data transmission to all nodes. Ad-hoc On-demand Distance Vector (AODV) Protocol is a reactive routing protocol that is mostly used in MANET applications. However, the protocol causes Route Request (RREQ) message flooding issue due to the broadcasting method at the route request stage to find a path to a particular destination, where the RREQ will be rebroadcast if no Request Response (RREP) message is received. A scalable neighbor-based routing (SNBR) protocol was then proposed to overcome the issue. In the SNBR protocol, the RREQ message is only rebroadcast if the number of neighbor nodes less than a certain fix number, known as drop factor. However, since a network always have a dynamic characteristic with a dynamic number of neighbor nodes, the fix drop factor in SNBR protocol could not provide an optimal flooding problem solution in a low dense network environment, where the RREQ message is continuously rebroadcast RREQ message until reach the fix drop factor. To overcome this problem, a new broadcasting method as Dynamic SNBR (DSNBR) is proposed, where the drop factor is determined based on current number of neighbor nodes. This method rebroadcast the extra RREQ messages based on the determined dynamic drop factor. The performance of the proposed DSNBR is evaluated using NS2 and compared with the performance of the existing protocol; AODV and SNBR. Simulation results show that the new routing protocol reduces the routing request overhead, energy consumption, MAC Collision and enhances end-to-end delay, network coverage ratio as a result of reducing the extra route request messages.
기상청에서 운용하는 268개의 가속도 관측망에 대한 방위각 보정값을 측정하기 위해 배경잡음 교차상관 방법을 사용하였다. 이 방법은 배경잡음 자료를 사용하기 때문에 원거리 지진자료를 사용하는 방법과 달리 특정 조건에 맞는 지진을 선정할 필요가 없고, 한반도와 같은 조밀한 관측망에 적용하여 단기간의 연속 파형 자료만을 사용해 신뢰할 수 있는 방위각 보정값을 측정할 수 있다. 계산에는 2020년 1월부터 2020년 2월까지 총 268개의 기상청 가속도 관측망에 기록된 3성분 연속 파형 자료를 사용했다. 계산된 결과를 보면 기존에 원거리 지진자료를 사용한 결과와 매우 유사하며, 기존 결과에서 누락된 가속도 관측소들을 포함한 대부분 관측소의 방위각 보정 계산 결과가 표준편차 5° 이하로 안정적으로 계산되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구를에서 사용한 방법을 활용해 기상청 가속도 관측소에 대한 방위각 보정값을 지속적으로 모니터링하고 측정된 결과를 활용하면, 가속도 자료의 수평 성분을 활용한 다양한 연구들에 활용할 수 있을 것이다.
이동통신 시스템의 급격한 발전과 함께 다양한 모바일 융합서비스가 등장하고 있으며 이에 따른 데이터 트래픽도 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 급증하는 디바이스를 지원하기 위한 기지국의 수도 함께 증가하고 있기 때문에 통신사업자의 관점에서는 이러한 네트워크를 통해 소모되는 에너지 소모량을 줄이는 것이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 사용자 밀집도 기반 클러스터링 기술 중 하나인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 사용자가 밀집된 영역을 추출하고 이렇게 추출된 서브네트워크 별로 씨닝 과정을 적용하여 기지국의 모드를 효율적으로 제어한다. 시뮬레이션을 통해 면적 당 수율과 에너지 효율 측면에서 제안 방안이 기존 방안 대비 높은 성능 결과를 가지는 것을 보인다.
Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.
본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크에서 네트워크 견고성의 핵심노드는 허브노드이지만 연결노드 또한 허브노드와 같이 매우 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀냈다. 네트워크 견고성에 가장 큰 영향을 미치는 핵심노드는 차수가 매우 큰 허브이다. 이 연구에서 새로이 제안된 연결노드는 단백질상호 작용 네트워크에서 고밀도로 연결된 모듈들 사이에 위치하여 네트워크 견고성에 중요한 영향을 미치는 노드이다. 실제로 척도 없는 네트워크는 무작위 공격에 매우 강한 반면, 허브노드만을 제거하는 목표 공격에는 매우 취약하다. 기존에 핵심노드로 노드의 연결성을 연구한 방식과 사이 중앙성(centrality)을 기반으로 사이 중앙성(betweenness centrality)이 큰 노드가 전체 네트워크에서 핵심노드임을 연구한 방식이 있다. 그러나 노드의 연결성 즉, 차수와 사이 중앙성은 일정한 비례관계가 있어서 차수가 클수록 사이 중앙성 값이 커지기 때문에 기존의 두 연구는 큰 차이점을 갖지 못한다. 본 연구에서는 단백질 상호작용 네트워크도 척도 없는 네트워크이므로 노드의 차수와 사이 중앙성 간에 비례관계가 형성되지만, 차수가 작은 노드일수록 사이 중앙성 값이 매우 넓게 분포하고 있다는 특징에 착안하여 연결노드를 제안한다. 이 연구에서는 차수가 매우 작지만 사이 중앙성 값이 매우 큰 노드를 연결노드로 간주하여 실제 인터넷 상에서 공개된 생물 네트워크를 대상으로 견고성 분석 실험을 한다. 실험 결과 연결노드들이 생물 네트워크에서 제거되면 허브노드가 제거되는 것보다 더욱 큰 네트워크 분화가 발생하였으며, 이는 연결노드가 네트워크 견고성 측면에서 매우 중요한 요소임을 입증하는 것이다.는 $30^{\circ}C$에서 20분간 안정하였다.다.. 금속산화물반도체 전계효과 트랜지스터를 살펴보면 격자산란이 주로 표면에서 일어나기 때문에 1/f-형 잡음이 표면효과라고 말할 수 있다.이 가수분해되어 생성된 카르복실산 염(sodium carboxylate) 때문인 것으로 판단되었다.산화효과 (in vitro)가 있음이 증명되었으며, 이 항산화활성은 극성이 비교적 큰 화합물들에 의한 것임을 추정할 수 있다. 현재 쇠비름 추출물로부터 항산화활성성분을 분리하기 위한 연구가 진행 중이다.는 exp-onential phase 동안 급격한 균체성장으로 용존산소가 부족하여 NADH balance에 의해 astaxanthin 생합성 경로 중 탈수소화 단계가 저해되기 때문으로 사료되었다. 최종 세포농도는 43.3 g/L, 단위부피당 carotenoids 함량은 149.4 mg/L, astaxanthin 함량은 110.6 mg/L로서 산업적인 생산성이 있는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 개발된 변이주 B76 및 이의 대량 발효를 위한 최종조건의 정립은 향후 astaxanthin의 산업적 생산공정에 필요한 기초자료로 이용될 것으로 기대된다.색총말내에 소형의 도형, 소형의 장형 연접소포 및 DENSE CORE VESICLE의 3가지 연접소포를 가지고 있었고 출현빈도수는 촉각엽에서 가장 큰 33%이었다. 제5형 신경연접은 축색종말내에 중등도크기의 원형, 대형의 원형연접소포 및 DENSE CORE VESICLE을 포함하였고 13%의 출현빈도수로 관찰되었다. 배추횐나비의 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느
본 연구에서는 고밀 시가화지역 내 녹지들의 경관생태학적 특성과 연결성을 분석함으로써 잠재적인 녹지패치들의 활용가능성을 평가하고, 이를 통해 생활권 내 녹지 네트워크를 형성하기 위한 도시정원의 도입 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 서울시에서 공원 서비스 소외지역 및 중점녹화지구로 분류된 역삼동 일대를 대상지로 선정하였다. 우선, 대상지 일대 고밀 시가화지역 내 녹지의 현황을 가로녹지, 개인정원, 자투리공지, 공원, 옥상정원의 5개 항목으로 분류하여 파악하고, 녹지 네트워크 분석 및 잠재적 녹지의 가치를 평가하기 위하여 FRAGSTATS를 통한 경관지수 분석 및 다중버퍼생성분석을 통한 연결성평가를 실시하였다. 연구결과, 대상지 내 녹지면적은 가로녹지, 개인정원, 자투리공지, 공원, 옥상정원의 순으로 분포되어 있었다. 녹지의 유형별 특징으로는 가로녹지의 경우 핵심지역면적(TCA)이 $1,618m^2$로 가장 높은 값을 보여 선형 연결 녹지임에도 공원($1,128m^2$)에 상응하는 크기를 보였고, 개인정원의 경우 패치의 모양이 불규칙하면서도(ED=78.1m/ha), 최근린 평균거리가 33.9m로 낮아 사유지내에서의 자유로운 정원조성을 통해 고밀 시가화지역의 녹지군을 형성할 수 있음을 나타내었다. 자투리공지의 경우 대상지 내 가장 고루 분포하는(LPI=5.7%, SHEI=0.9) 녹지유형이나 외부교란에 노출되어 있어($TCA=66m^2$), 이를 고려한 정원으로의 활용방안을 시사하였다. 대상지 내 녹지네트워크 형성에 있어서도 50m의 버퍼 범위를 연결녹지로 상정한 경우 전체 대상지의 84%가 소규모 녹지네트워크에 의해 커버되는 것으로 나타났으며, 자투리공지의 연결만으로도(27%) 가로녹지(26%) 조성에 상응하는 네트워크 구축효과가 기대되었다. 이에, 주택지역을 중심으로 다양한 활동이 가능한 자투리 공공녹지에 지역기반의 커뮤니티 가든 등 도시정원 조성을 장려하고, 가로녹지, 개인정원, 옥상정원도 동시에 적극 활용함으로써 고밀 시가화지역 내에 녹지네트워크를 효과적으로 구축할 수 있다고 판단되었다.
본 논문에서는 RFID와 근거리 무선 통신 기술인 ZigBee를 접목시켜 유비쿼터스 u-Health 시스템을 구현하였다. RFID 태그인식 기술, ZigBee의 데이터 송수신 기술을 이용하는 무선 프로토콜 키트를 만들었고 TinyOS에서 ZigBee의 소프트웨어를 구현하였다. RFID와 접목 가능한 무선 통신 기술들은 Bluetooth, ZigBee, 802.11x WLAN 등이 있다. 논문에서 제시한 환경은 무인간병과 같은 u-Health 시스템으로서, 조밀한 sensor 네트워크 환경을 갖게 되는 병원 등의 환경에 적합하도록 ZigBee를 사용한 것이다. RFID와 ZigBee가 부착되는 디바이스들은 앞으로 팔찌, 손목시계, 반지 등의 크기로 소형화 될 것이다. 본 논문에서 제안하는 RFID와 ZigBee 통합 환경은 WBAN(Wireless Body Area Network) 및 WPAN(Wireless Person Area Network)환경에서 상태 정보를 인식하여 원하는 action들로 반응하도록 요구되는 응용에 활용될 수 있다. 태그의 정보와 환자의 상태에 따라 여러 가지 제약사항을 두어 환자의 단말기에 문자정보의 형태로 LCD에 표시하거나, 음성정보로 메시지를 전송하도록 설계하고 구축하였다 RFID는 어플리케이션의 목적에 맞춰 다양한 무선통신 기술과의 결합을 이루어 나갈 것이다.
현재 국내.외 기간 통신망은 급격히 증가하는 고속 대용량 트래픽을 효율적으로 멀리 전송하기 위해 광증폭기를 이용한 파장분할다중화방식 (DWDM : Dense Wavelength Division Multiplexing) 광전송 시스템 통신망을 구축하고 있다. DWDM광전송 시스템에서 고속, 대용량 및 장거리 전송을 하기 위해서는 기존 3R 광 중계기 시스템에서 크게 중요시 않았던 광 fiber의 비선형(non-linearity) 전송제약 요소를 고려하여 통신망을 설계하여야 한다. 광통신망에서 장거리 전송 시 신호펄스 파형의 왜곡을 최소화하기 위해 영분산(zero-dispersion)을 구현하여야 하지만, 영분산으로 인하여 파이버의 비선형 현상이 나타나 신호 스펙트럼 왜곡 현상이 발생하는 문제가 있다. 즉 영 분산과 파이버의 비선형 사이에 서로 상충관계를 해결하여야 고속 대용량 트랙픽을 장거리 전송할 수 있다. 본 논문에서는 DWDM 해저 광 통신망에서 고속 대용량 트래픽을 장거리 전송하기 위한 기술을 알아보고, 영분산과 파이버의 비선형 사이에 상충문제를 해결 위한 분산관리 기법을 소개하고, 실제 한국-홍콩간 해저 광통신 구간에서 분산 맵 (dispersion map)을 설계 구현하였다.
강우량은 관측소의 설치고도에 따라 관측량의 편차가 심하며, 이로 인해 도시지역과 산지지역의 강우발생 특성이 다르다. 산지효과로 인해 고도가 높아질수록 강우 관측시 불확실성이 커지는 것을 감안하면 산지지역에서의 강우관측소 밀도는 커야한다. 이러한 관측소의 고도특성이 반영된 관측망 평가는 산지효과를 반영하기 위한 것으로 산악지역에서 발생하는 돌발홍수의 효과적인 예측 및 레이더 자료의 보정에 있어 중요한 과정이 된다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 설치고 도를 고려한 강우관측망의 평가방법론을 제안하였다. 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악을 위해 고정간격의 고도를 이용하는 등고도비별 설치밀도 산정방법과 유역의 면적비를 이용하는 등면적비별 설치밀도 산정방법을 적용하였다. 그 결과 등면적비를 이용하는 경우가 고도별 강우관측망의 평가에 보다 유리함을 확인하였다. 아울러 타유역과의 비교를 위해 등면적별 관측소 설치밀도의 변동계수를 이용하여 고도별 분포를 정량화 하였다. 이는 강우관측소의 설치고도분포의 균등함을 평가하는 정량적 지표가 되며, 제시된 방법론을 5대강 유역에 적용하였다. 그 결과, 설치밀도의 변동계수가 작은 유역에서는 고도별 강우설치밀도가 일정함으로 인해 보다 균등한 분포를, 반면 변동계수가 큰 유역에서는 상대적으로 고도별 설치밀도가 불균등함을 확인하였다.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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