Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.213-216
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2011
Cloud Network에서 Computing과 마찬가지로 원격지 전력IT기기에 대한 경제성과 산업기술에 대한 평가가 필요하다. 또한 Computer와 Network에서는 기술적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 원격지에서 전력IT기기 제품의 성능평가와 제품인증을 받기 위한 연구이다. 원격지 전력IT 기기의 제품별 기능, 모듈별 기능, 전력전송효율 평가값, 성능값, 허용오차 값 등의 대량 데이터가 존재하여, 전력IT 기기의 평가설계 및 DB, 웹환경에서 개발된 제조사, 평가기관, 인증기관의 주체가 원격지에서 실시간으로 표준화된 원격지 전력IT기기에 대한 평가 인증 프로세스와 평가 인증 값을 국제표준화에 맞출 수 있도록 연구한다.
Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.131-139
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2021
In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.237-244
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2022
Eco-driving of vehicles today presents an advantage that aims to reduce energy consumption and limit CO2 emissions. The application for this option is possible to older vehicles. In this paper, we propose an efficient implementation for IoT (Internet of Things) system for controlling vehicle components that affect the quality of driving (acceleration, braking, clutch, gear change) via Smartphone using Wi-Fi and BLE as communication protocol. The user can see in real-time data from sensors that control driver action on vehicle driving systems such as acceleration, braking, and vehicle shifting through a web interface. Thanks to this communication, the user can control his driving quality and, hence, eco-driving can be achieved
In this study, we installed a weather observation tower tailored to the intertidal zone and established an intertidal weather observation system capable of real-time monitoring through a wireless network. This provided weather observation data representing the meteorological characteristics of the intertidal zone. To optimize this system in the future, we present practical directions for the development of observation equipment and for the data management and sharing, and we contribute to establishing the infrastructure.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.233-239
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2022
Recently, research is being conducted on the rapid service provision and reliability of the instance-based rather than the existing IP-based structure. Research is mainly conducted through Block cloud, a platform that combines service-centric networking (SCN) and blockchain. In addition, the Internet of Things network has been proposed as a fog computing environment in the structure of the existing cloud computing. Fog computing is an environment suitable for real-time information processing. In this paper, we propose a new Internet network structure based on fog computing that requires real-time for rapid processing of IoT services. The proposed system applies IoTA, the third-generation blockchain based on DAG, to the block cloud. In addition, we want to propose a basic model of the object block chain and check the application services of electric vehicles.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.1
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pp.395-402
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2023
The implementation of a hybrid network utilizing Power Line Communication (PLC) and Wi-Fi technologies has been demonstrated to improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity due to internet shadow areas. In this study we strategically positioned Wi-Fi relays and utilized the capabilities of PLC technology to significantly improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity. We also analyzed the effects of metallic obstacles on Wi-Fi signal propagation and proposed a solution to strengthen the signal enough to pass through them. Our experiment demonstrated the feasibility and potential of using this hybrid network in industrial scenarios for real-time data transmission. Overall, the results suggest that the use of PLC and Wi-Fi hybrid networks can be a cost-effective and efficient solution for overcoming internet connectivity challenges and has the potential to provide high-speed internet access to areas with unreliable signals.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.453-459
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2008
The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.2D
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pp.185-192
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2011
More practical outputs and insights can be obtained through transportation analysis considering the time-dependent traffic movements. This study proposes a method of constructing time-dependent O-D trip tables for expressway corridor using real-world individual trip data. In this study, time-dependent O-D trip tables for the nationwide highway network are constructed based on toll collection system data. The proposed methodology is to convert nationwide time-dependent O-D trip tables into Korean expressway corridor O-D trip tables in order to deal with the computational complexity arising from simulating a large-scale traffic network. The experiment results suggest that actual individual trip record data can be used to effectively construct time-dependent O-D trip tables. They also imply that the construction of time-dependent O-D trip tables for the national highway networks along with those for Korean expressway developed in this study would make transportation analysis more practical and applicable to real-time traffic operation and control.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.6
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pp.683-688
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2011
The wireless sensor network (WSN) is well known for an enabling technology for the ubiquitous environment such as real-time surveillance system, habitat monitoring, home automation and healthcare applications. However, the WSN featuring wireless communication through air, a resource constraints device and irregular network topology, is threatened by malicious nodes such as eavesdropping, forgery, illegal modification or denial of services. For this reason, security in the WSN is key factor for utilizing the sensor network into the commercial way. There is a series of symmetric cryptography proposed by laboratory or industry for a long time. Among of them, recently proposed HUMMINGBIRD algorithm, motivated by the design of the well-known Enigma machine, is much more suitable to resource constrained devices, including smart card, sensor node and RFID tags in terms of computational complexity and block size. It also provides resistance to the most common attacks such as linear and differential cryptanalysis. In this paper, we implements ultra-lightweight cryptography, HUMMINGBIRD algorithm into the resource constrained device, sensor node as a perfectly customized design of sensor node.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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