Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.18-25
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2020
With the development of water internet technology, data communication between objects is expanding. Research related to data communication technology between vehicles that incorporates related technologies into vehicles has been actively conducted. For data communication between mobile terminals, data stability, reliability, and real-time performance must be guaranteed. The 5 GHz Wi-Fi band, which is advantageous in bandwidth, communications speed, and wireless saturation of the wireless network, was selected as the data communications network between vehicles. This study analyzes how to design and implement a 5 GHz Wi-Fi network in a vehicle network. Considering the characteristics of the mobile communication terminal device, a continuous variable communications structure is proposed to enable high-speed data switching. We simplify the access point access procedure to reduce the latency between wireless terminals. By limiting the Transmission Control Protocol Internet Protocol (TCP/IP)-based Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) server function and implementing it in a broadcast transmission protocol method, communication delay between terminal devices is improved. Compared to the general commercial Wi-Fi communication method, the connection operation and response speed have been improved by five seconds or more. Utilizing this method can be applied to various types of event data communication between vehicles. It can also be extended to wireless data-based intelligent road networks and systems for autonomous driving.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4B
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pp.677-686
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2010
In this paper, we propose the virtual interface management scheme on the multi-mode mobile node for supporting multiple connections to various access networks in fixed mobile convergence (FMC) networks. The proposed scheme supports the virtualization of multiple physical network interfaces by presenting only the virtual interface to beyond IP layers and hiding physical network interfaces from them. In the proposed scheme, only one IP address is allocated to virtual interface without any IP allocations to physical network interfaces. Therefore, the proposed scheme does not change its IP address and keep it during the vertical handover, so that it can support the seamless handover of real-time multimedia services among heterogeneous access networks. The proposed scheme is implemented on the multi-mode mobile node with multiple network interfaces by using NDIS (Network Driver Interface Specifications) libraries. Through the mobility test-bed and the test application of virtual interface, we evaluate and analyze the performance of the proposed scheme.
This study performed the construction of test bed for the combination of the health monitoring system In Yongjong grand bridge with the safety management network system in order to explore the feasibility of combining the existing monitoring system with the safety management network system. For this purpose, connection program which consists of DAQ sender server program and DAQ receiver server program has been developed. DAQ sender server program installed in the connection server, which is located on the DMZ zone of the existing monitoring system, plays the role of communicating with the monitoring system. On the other hand, DAQ receiver server program installed in the connection server, which is located on the integrated operation center of the safety management network system, plays the part of gathering real time and tim history data of the existing monitoring system and storing them in the integrated operation server through the communication with the DAQ sender. Test bed demonstrated the feasibility of combining the existing monitoring system with the safety management network system.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
Lee, Jae One;Yun, Bu Yeol;Park, Chi Young;Choi, Hye Won
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.39-46
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2014
Network RTK positioning, one of GNSS positioning systems, is currently very popular due to its easy operation and low cost. However, the network RTK positioning unquestioningly accepts observation result acquired with an ambiguity fixed-solution regardless of different field conditions and situations, and then it is applied to the practice. This paper, therefore, has investigated the effects of field conditions obtained network RTK survey data for the area with obstacles on the variation of positioning accuracy. Being explained in detail, after conducting survey by GPS-only positioning and combined GPS/GLONASS observations giving changes to the distance from obstacles and elevation angles, and then accuracy results of each positioning method were compared each other. As a result, while GPS-only point positioning method showed more stable results than combined GPS/GLONASS method in the areas with no obstacles, combined method gave better result than GPS-only for the areas with presence of obstacles. Based on the results of this experiment, when the further study is conducted with a variety of different field conditions affecting the survey accuracy, it can be expected that the accuracy of network RTK survey method would become to more popular.
Supply network of automobile part is addressed with the e-invoices generated at real time. Automobile is composed of 8 modules. Firms which produce these modules are defined as the first outsourcing firm. Brake is the part of power control module and so, brake manufacturing firm is called the second outsourcing firm. In this paper, the third supply networks of brake manufacturing firms is analyzed with e-invoices and social network method. At the node-level, the third outsourcing firms are classified into 3 categories, interator, allocator and hub with respect to their role at the ego-network of each brake manufacturing firm. At the network level, A2, one of 3 brake manufacturing firms have more outsourcing firms and bigger centrality than the other brake manufacturing firms. Intre-firms trade patterns are, also, analyzed by using the degree of trade dedication with respect to the modes of business. It is shown that trade pattern of retail, commodity brokerage firm, rubber and plastic manufacturing firm are hierarchical trade because their degree of trade dedication is almost near to 1.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.10
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pp.7-16
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2007
In this paper, we introduce a new design environment for efficient multiprocessor system-on-chip design space exploration. The design environment takes a process network model as input system specification. The process network model has been widely used for modeling signal processing applications because of its excellent modeling power. However, it has limitation in predictability, which could cause severe problem for real time systems. This paper proposes a new approach that enables static analysis of a process network model by converting it to a hierarchical synchronous dataflow model. For efficient design space exploration in the early design step, mapping application to target architectures has been a crucial part for finding better solution. In this paper, we propose an efficient mapping algorithm. Our mapping algorithm supports both single bus architecture and multiple bus architecture. In the experiments, we show that the automatic conversion approach of the process network model for static analysis is performed successfully for several signal processing applications, and show the effectiveness of our mapping algorithm by comparing it with previous approaches.
This paper is about a physical layer frame security technique using OFB-style encryption/decryption with AES algorithms on Gigabit Ethernet network. We propose a data security technique at the physical layer that performs OFB-style encryption/decryption with AES algorithm with strong security strength when sending and receiving data over Gigabit Ethernet network. Generally, when operating Gigabit Ethernet network, there is no security features, but data security is required, additional devices that apply this technique can be installed to perform security functions. In the case of data transmission over Gigabit Ethernet network, the Ethernet frames conform to IEEE 802.3 specification, which includes several fields to ensure proper reception of data at the receiving node in addition to the data field. When encrypting, only the data field should be encrypted and transmitted in real time. In this paper, we show that only the data field of the IEEE802.3 frame is encrypted and transmitted on the sending node, and only the data field is decrypted to show the plain text on the receiving node, which shows that the encryption/decryption is carried out correctly. Therefore, additional installation of devices that apply this technique can increase the reliability of the system when security for data is required in Ethernet network operating without security features.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.99-110
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2023
This study proposed a classification of malicious network traffic using the cyber threat framework(Mitre ATT&CK) and machine learning to solve the real-time traffic detection problems faced by current security monitoring systems. We applied a network traffic dataset called UNSW-NB15 to the Mitre ATT&CK framework to transform the label and generate the final dataset through rare class processing. After learning several boosting-based ensemble models using the generated final dataset, we demonstrated how these ensemble models classify network traffic using various performance metrics. Based on the F-1 score, we showed that XGBoost with no rare class processing is the best in the multi-class traffic environment. We recognized that machine learning ensemble models through Mitre ATT&CK label conversion and oversampling processing have differences over existing studies, but have limitations due to (1) the inability to match perfectly when converting between existing datasets and Mitre ATT&CK labels and (2) the presence of excessive sparse classes. Nevertheless, Catboost with B-SMOTE achieved the classification accuracy of 0.9526, which is expected to be able to automatically detect normal/abnormal network traffic.
The object of this study is to develop an operating time prediction model for expressways using toll collection data. A Prediction model based on modular neural network model was developed and tested using real data. Two toll collection system(TCS) data set. Seoul-Suwon section for short range and Seoul-Daejeon section for long range, in Kyongbu expressway line were collected and analyzed. A time series analysis on TCS data indicated that operating times on both ranges are in reasonable prediction ranges. It was also found that prediction for the long section was more complex than that for the short section. However, a long term prediction for the short section turned out to be more difficult than that for the long section because of the higher sensitivity to initial condition. An application of the suggested model produced accurate prediction time. The features of suggested prediction model are in the requirement of minimum (3) input layers and in the ability of stable operating time prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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