The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.428-434
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2010
In this paper, we propose intelligent SAN(Ship Area Network) which is reliable transmission by integration of optical network of wire communication and Zigbee of wireless communication. We also implement module for remote control and constitute, managing for a various sensors and a controllers which are connected SAN integration network It will be help to prevent accident of ship to monitor work environment, real time monitoring of a equipment and main compartment of a poor ship inside. And it will be also available to enhance labor reduction, sailing safety and sailing economical efficiency of ship inside.
Choi, Taesang;Kim, TaeYeon;Tavernier, Wouter;Korvala, Aki;Pajunpaa, Jussi
ETRI Journal
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v.40
no.1
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pp.72-88
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2018
In the fifth generation (5G) era, the radio internet protocol capacity is expected to reach 20 Gb/s per sector, and ultralarge content traffic will travel across a faster wireless/wireline access network and packet core network. Moreover, the massive and mission-critical Internet of Things is the main differentiator of 5G services. These types of real-time and large-bandwidth-consuming services require a radio latency of less than 1 ms and an end-to-end latency of less than a few milliseconds. By distributing 5G core nodes closer to cell sites, the backhaul traffic volume and latency can be significantly reduced by having mobile devices download content immediately from a closer content server. In this paper, we propose a novel solution based on software-defined network and network function virtualization technologies in order to achieve agile management of 5G core network functionalities with a proof-of-concept implementation targeted for the PyeongChang Winter Olympics and describe the results of interoperability testing experiences between two core networks.
Satish Babu Bandaru;Natarajasivan. D;Rama Mohan Babu. G
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.39-48
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2023
Breast cancer screening makes extensive utilization of mammography. Even so, there has been a lot of debate with regards to this application's starting age as well as screening interval. The deep learning technique of transfer learning is employed for transferring the knowledge learnt from the source tasks to the target tasks. For the resolution of real-world problems, deep neural networks have demonstrated superior performance in comparison with the standard machine learning algorithms. The architecture of the deep neural networks has to be defined by taking into account the problem domain knowledge. Normally, this technique will consume a lot of time as well as computational resources. This work evaluated the efficacy of the deep learning neural network like Visual Geometry Group Network (VGG Net) Residual Network (Res Net), as well as inception network for classifying the mammograms. This work proposed optimization of ResNet with Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm's in order to predict breast cancers by means of mammogram images. The proposed TLBO-ResNet, an optimized ResNet with faster convergence ability when compared with other evolutionary methods for mammogram classification.
This study estimated the delay factor, which is the ratio of travel time at the speed limit and travel time at the actual speed using real-time traffic information in Seoul. The actual travel speed on the road was lower than the maximum speed of the road and the travel speed was the slowest during the rush hour. As a result of accessibility analysis based on travel speed during the rush hour, the travel time at the actual speed was 37.49 minutes on average. However, the travel time at the speed limit was 15.70 minutes on average. This result indicated that the travel time at the actual speed is 2.4 times longer than that at the speed limit. In addition, this study proposedly defined the delay factor as the ratio of accessibility by the speed limit and accessibility to actual travel speed. As a result of delay factor analysis, the delay factor of Seoul was 2.44. The results by the administrative district showed that the delay factor in the north part areas of the Han River is higher than her south part areas. Analysis results after applying the relationship between road density and traffic volume showed that as the traffic volume with road density increased, the delay factor decreased. These results indicated that it could not be said that heavy traffic caused longer travel time. Therefore, follow-up research is needed based on more detailed information such as road system shape, road width, and signal system for finding the exact cause of increased travel time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.4
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pp.11-18
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2012
Deep packet inspection which perform pattern matching to search for malicious patterns in the packet is most computationally intensive task. Hardware-based pattern matching is required for real-time packet inspection in high-speed network. In this paper, we have designed and implemented network intrusion detection hardware as a Microblaze-based SoC using Virtex-6 FPGA, which capture the network input packet, perform hardware-based pattern matching for patterns in the Snort rule, and provide the matching result to the software. We verify the operation of the implemented system using traffic generator and real network traffic. The implemented hardware can be used in network intrusion detection system operated in wire-speed.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.127-136
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2024
Flooding presents a significant threat to infrastructure, and climate change is exacerbating these risks. High-speed rail (HSR) infrastructure, designed based on historical data, may struggle to cope with future extreme flood events. Infrastructure stakeholders require forecasting capabilities to predict the intensity and frequency of future floods so they can develop adaptive strategies to mitigate flood risks and impacts. Floods can cause significant damage to HSR infrastructure networks, disrupting their operations. Traditional network theory-based frameworks are insufficient for analyzing the three-dimensional effects of floods on HSR networks. To address this issue, this study proposes a comprehensive approach to assess flood risk and vulnerability under future climate scenarios for HSR networks. The method consists of three components. (i) Generate flood inundation data by utilizing global climate models, Shared Socioeconomic Pathways(SSPs), and the CaMa-Flood model. (ii) Fit extreme flood depths to the Gumbel distribution to generate flood inundation scenarios. (iii) Overlay flood scenarios on the HSR network and quantitatively assess network vulnerability based on topology network. When applied to the HSR system in mainland China, the results indicate that flood severity does not necessarily increase under higher SSPs, but may worsen over time. The minimum flood return period that causes HSR disruptions is decreasing, with Hubei Province showing a significant increase in HSR segment failure probability. Discontinuous phase transitions in HSR network topology metrics suggest potential nationwide collapses under future infrequent floods. These findings can inform preventive measures for the HSR sector and flood-resistant standards for HSR infrastructure. The method used in this study can be extended to analyze the vulnerability of other transportation systems to natural disasters, serving as a quantitative tool for improving resilience in a changing climate.
Increase of data traffic and the advent of new real-time services require to change from the traditional TDM-based (Time Division Multiplexing) networks to the optical networks that soft and dynamic configuration. Voice and lease line services are main service area of the traditional TDM-based networks. This optical network became main infrastructure that offer many channel that can convey data, video, and voice. To provide high resilience against failures, Packet-optical networks must have an ability to maintain an acceptable level of service during network failures. Fast and resource optimized lightpath restoration strategies are urgent requirements for the near future Packet-optical networks with a Generalized Multi-Protocol Label Switching(GMPLS) control plane. The goal of this paper is to provide packet-optical network with a hierarchical multi-layer recovery in order to fast and coordinated restoration in packet-optical network/GMPLS, focusing on new implementation information. The proposed schemes do not need an extension of optical network signaling (routing) protocols for support.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.4
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pp.344-365
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2009
The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.7
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pp.65-73
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2006
This paper presents speed control of IPMSM drive using neural network(NN) PI controller. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness of fixed gain PI controller, NNPI controller proposes a new method based neural network. NNPI controller is developed to minimize overshoot rise time and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque and inertia. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using neural network and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.2
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pp.57-62
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2014
In order to provide real-time multimedia streaming service, a lot of system resources and network bandwidth required. Thus each computer is any computer other equivalent has the ability to act as a client and a server Peer-to-Peer(P2P) architecture with much interest. In this paper, techniques of P2P content that requires a user to efficiently retrieve the desired time in the streaming service have placed the focus of the research techniques. In a number present in the P2P contents, the user requests to find out the desired amount of time the content streaming services in order to provide seamless lookup latency contents search algorithm to minimize the study. P2P based smart network system and the structure of the super-node and the peer node is composed of super-gateway. Smart network system architecture proposed by performing a content search algorithm. The user requests a desired content, the service can be retrieved within the provided the flexibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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