The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1B
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pp.8-19
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2010
In this paper, we propose the NCP (Network Control Platform)-based defense mechanism against DDoS (Distributed Denial of Service) attacks in order to guarantee the transmission of normal traffic and prevent the flood of abnormal traffic. We also define defense modules, the threshold and packet drop-rate used for the response against DDoS attacks. NCP analyzes whether DDoS attacks are occurred or not based on the flow and queue information collected from SR (Source Router) and VR (Victim Router). Attack packets are dopped according to drop rate decided from NCP. The performance is simulated using OPNET and evaluated in terms of the queue size of both SR and VR, the transmitted volumes of legitimate and attack packets at SR.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.125-133
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2008
In this paper, we propose active queue management mechanism (Active-WRED) to guarantee quality of the high priority service class in multi-class traffic service environment. In congestion situation, this mechanism increases drop probability of low priority traffic and reduces the drop probability of the high priority traffic, therefore it can improve the quality of the high priority service. In order to analyze the performance of our mechanism we introduce the stochastic analysis of a discrete-time queueing systems for the performance evaluation of the Active Queue Management (AQM) based congestion control mechanism called Weighted Random Early Detection (WRED) using a two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival process (MMBP-2) as the traffic source. A two-dimensional discrete-time Harkov chain is introduced to model the Active-WRED mechanism for two traffic classes (Guaranteed Service and Best Effort Service) where each dimension corresponds to a traffic class with its own parameters.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.211-213
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1998
실시간 응용을 위한 데이터베이스 시스템은 시간 제약 조건을 만족시켜야 하며, 데이터 일관성을 유지해야 한다. 또한 다중레벨을 지원하는 보안 프로토콜은 cover channel의 생성을 방지하는 것이 중요하다. Son과 Mukkamala는 primary copy와 secondary copy를 사용한 SRT-2PL을 개발하였다. 이 프로토콜은 보안 레벨간의 불간섭(non-interference)을 지원하며, covert channel의 발생을 막을 수 있으며, 지연이 적고 취소가 적으므로 실시간 데이터베이스 시스템에서 보안을 유지하는데 사용될 수 있다. 그러나 secondary copy를 모든 데이터 오브젝트에 대해 항상 보존해야 하므로 작업공간의 낭비가 있고, 데이터의 갱신을 위해 update queue를 관리해야 하는 오버헤드와 그에 따른 예측성 결여가 문제점으로 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 불간섭을 지원하여 covert channel의 발생을 방지하면서, 복사본의 유지 기간을 줄여 실시간 지원을 강화시키고, 예측성을 좀더 높인 개선된 SRT-2PL 실시간 데이터베이스 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동적 복사 알고리즘은 트랜잭션의 동작에 따라 동적으로 복사본을 생성하여 레벨간의 불간섭을 제공함과 동시에, 복사본의 유지 기간을 줄여 작업공간의 낭비를 줄이고 예측성을 높일 수 있다.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.4
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pp.1-16
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1997
The cell loss probability recommended in the B-ISDN is in the range $10^{-8}~10^{-12}$. When a simulation technique is used to analyze the performance of the ATM node, an enormous amount of computer processing time is required. In this study, we derive an importance sampling simulation technique that can be used to evaluate the performance of the ATM node very quickly, that is, the probability that the queue size at the ATM node reaches some large value N. The simulation results show that the backlog probability obtianed by the importance saimpling simulation is very close to that obtained by the ordinary simulation and the computer time can be reduced drastically by the importance sampling simulation.
Purpose: We introduce ways to employ Markov chain model to evaluate the effect of preventive maintenance process. While the preventive maintenance process decreases the failure rate of each subsystems, it increases the downtime of the system because the system can not work during the maintenance process. The goal of this paper is to introduce ways to analyze this trade-off. Methods: Markov chain models are employed. We derive the availability of the system consisting of N repairable subsystems by the methods under various maintenance policies. Results: To validate our methods, we apply our models to the real maintenance data reports of military truck. The error between the model and the data was about 1%. Conclusion: The models developed in this paper fit real data well. These techniques can be applied to calculate the availability under various preventive maintenance policies.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.3
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pp.9-15
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2021
In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.
For the last several decades, many researches have been performed to distribute bandwidth fairly between sessions. In this problem, the most important challenge is to realize a scalable implementation and high fairness simultaneously. Here high fairness means that bandwidth is distributed fairly even in short time intervals. Unfortunately, existing scheduling algorithms either are lack of scalable implementation or can achieve low fairness. In this paper, we propose a scheduling algorithm that can achieve feasible fairness without losing scalability. The proposed algorithm is a Hierarchical Deficit Round-Robin (H-DRR). While H-DRR requires a constant time for implementation, the achievable fairness is similar to that of Packet-by-Packet Generalized Processor Sharing(PGPS) algorithm. PGPS has worse scalability since it uses a sorted-priority queue requiring O(log N) implementation complexity where N is the number of sessions.
In the guaranteed service, a real-time scheduling algorithm must achieve both high level of network utilization and scalable implementation. Here, network utilization indicates the number of admitted real-time sessions. Unfortunately, existing scheduling algorithms either are lack of scalable implementation or can achieve low network utilization. For example, scheduling algorithms based on time-stamps have the problem of O(log N) scheduling complexity where N is the number of sessions. On the contrary, round-robin algorithms require O(1) complexity. but can achieve just a low level of network utilization. In this paper, we propose a scheduling algorithm that can achieve high network utilization without losing scalability. The proposed algorithm is a Hierarchical Round-Robin (H-RR) algorithm that utilizes multiple rounds with different interval sizes. It provides latency bounds similar to those by Packet-by-Packet Generalized Processor Sharing (PGPS) algorithm using a sorted-Priority queue. However, H-RR requires a constant time for implementation.
Recently, growing attention has been paid to multi-GPU rendering to support real-time high-quality rendering at high resolution. In order to attain high performance in real-time multi-GPU rendering, great care needs to be taken to reduce the overhead of data transfer among GPUs and frame composition. This paper presents a novel multi-GPU algorithm that greatly enhances split frame rendering with implicit query-based synchronization. In order to support implicit synchronization in frame composition, we further present a message queue-based scheduling algorithm. We carried out an experiment to evaluate our algorithm, and found that our algorithm improved rendering performance up to 200% more than previously existing algorithms.
Avionic databuses fulfill a critical function in the connection and communication of aircraft components and functions such as flight-control, navigation, and monitoring. Ethernet-based avionic databuses have become the mainstream for large aircraft owning to their advantages of full-duplex communication with high bandwidth, low latency, low packet-loss, and low cost. As a new generation aviation network communication standard, avionics full-duplex switched ethernet (AFDX) adopted concepts from the telecom standard, asynchronous transfer mode (ATM). In this technology, the switches are the key devices influencing the overall performance. This paper reviews the avionic databus with emphasis on the switch architecture classifications. Based on a comparison, analysis, and discussion of the different switch architectures, we propose a new avionic switch design based on a time-division switch fabric for high flexibility and scalability. This also merges the design concept of space-partition switch fabric to achieve reliability and predictability. The new switch architecture, called space partitioned shared memory switch (SPSMS), isolates the memory space for each output port. This can reduce the competition for resources and avoid conflicts, decrease the packet forwarding latency through the switch, and reduce the packet loss rate. A simulation of the architecture with optimized network engineering tools (OPNET) confirms the efficiency and significant performance improvement over a classic shared memory switch, in terms of overall packet latency, queuing delay, and queue size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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