• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.557-573
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• 2015

In this paper we develop a Bayesian inference for a multiplicative double seasonal autoregressive (DSAR) model by implementing a fast, easy and accurate Gibbs sampling algorithm. We apply the Gibbs sampling to approximate empirically the marginal posterior distributions after showing that the conditional posterior distribution of the model parameters and the variance are multivariate normal and inverse gamma, respectively. The proposed Bayesian methodology is illustrated using simulated examples and real-world time series data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.751-758
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• 2020

사물인터넷을 비롯한 다양한 형태의 통신을 활용한 응용분야가 생겨남에 따라 통신의 형태가 다양해지고 있다. 어떠한 응용은 빠른 피드백을 요구하기도 하고, 다른 응용은 수신여부와는 상관없이 데이터를 계속 보내기도 한다. 한 방향으로 데이터를 전송하는 것은 반대 방향 응답에 의해 확인될 수 있다. 이러한 정보 교환은 양방향 통신을 형성한다. 송신자는 수신자의 응답에 따라 다음 동작을 결정하므로 빠른 응답을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크에서 양방향 통신의 전송지연 성능을 향상시키기 위한 기지국 협력 전송 기법을 제안한다. 양방향 트래픽뿐만 아니라 동일한 방향의 트래픽을 가진 협력 기지국을 활용하는 양방향 통신 기법을 고안하였다. 제안한 방식을 통하여 지연 시간 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.281-288
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• 2024

6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.151-156
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• 2006

Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.693-704
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• 2020

기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4268-4290
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• 2015

Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.71-76
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• 2022

버퍼 캐시는 스토리지의 느린 속도를 완충하는 중요한 역할을 하지만, 데이터의 유실을 막기 위한 주기적인 플러시 연산으로 인해 스마트폰에서 그 효과가 크게 떨어진다. 본 논문에서는 소량의 영속 메모리에 선택적인 플러시 정책을 적용하여 스마트폰 버퍼 캐시의 플러시 오버헤드를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 이는 스마트폰 앱의 I/O 분석 결과 대부분의 파일 쓰기가 소량의 핫 데이터에 집중돼 있는 반면 상당 부분의 파일 데이터는 1회성 쓰기에 국한한다는 점에 근거한다. 제안하는 기법은 플러시 상황 발생 시 자주 수정되는 데이터를 영속 메모리로 우회 플러시하고 그렇지 않은 데이터만을 스토리지로 플러시한다. 이를 통해 스토리지 쓰기량을 크게 줄이는 동시에 영속 메모리의 공간 효율성을 높인다. 인기 있는 스마트폰 앱의 I/O 트레이스를 이용한 재현 실험을 통해 제안하는 기법이 스토리지 쓰기량을 평균 25.8%, 최대 37.8%까지 줄임을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2267-2285
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• 2016

Information Centric Networking that uses content name instead of IP address as routing identifier can handle challenges such as traffic explosion and user mobility, but it also suffers from scalability and incompatibility problems. In this paper by combining the concept of software defined networking and Internet end to end arguments, we propose a wide area deployable software defined information centric networking service model named SD-ICN. SD-ICN employs a dual space structure that separates edge service network and core transmission network. The enhanced SDN techniques are used in edge service network in order to implement intelligent data routing and caching, while traditional IP technique is reserved in core transmission network so as to provide wide area high speed data transmission. Besides, a distributed name resolution system based on the cooperation of different controllers is also presented. The prototype experiments in our campus network show that SD-ICN can be deployed in a scalable and incremental way with no modification of the core network, and can support typical communication modes such as multicast, mobility, multihoming, load balancing, and multipath data transmission effectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• ETRI Journal
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• 제24권4호
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• pp.311-322
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• 2002

Presently, optical burst switching (OBS) technology is under study as a promising solution for the backbone of the optical Internet in the near future because OBS eliminates the optical buffer problem at the switching node with the help of no optical/electro/optical conversion and guarantees class of service without any buffering. To implement the OBS network, there are a lot of challenging issues to be solved. The edge router, burst offset time management, and burst assembly mechanism are critical issues. In addition, the core router needs data burst and control header packet scheduling, a protection and restoration mechanism, and a contention resolution scheme. In this paper, we focus on the burst assembly mechanism. We present a novel data burst generation algorithm that uses hysteresis characteristics in the queueing model for the ingress edge node in optical burst switching networks. Simulation with Poisson and self-similar traffic models shows that this algorithm adaptively changes the data burst size according to the offered load and offers high average data burst utilization with a lower timer operation. It also reduces the possibility of a continuous blocking problem in the bandwidth reservation request, limits the maximum queueing delay, and minimizes the required burst size by lifting up data burst utilization for bursty input IP traffic.