This paper presents a real-time algorithm for an infrared seeker to find the real target automatically against various background noises without changing the reticle configuration. The modeling technique of infrared sources and analysis results of the various source types based on the FFT algorithm are included. Futhermore, a neural network is used to recognize the source type using the results of FFT analysis. The evaluation of target recognition for cases which can happen in real situation is also treated.
The object-oriented (OO) distributed real-time (RT) programming movement started in 1990´s and is growing rapidly at this turn of the century. Distributed real-time simulation is a field in its infancy but it is bounded to receive steadily growing recognition for its importance and wide applicability. The scheme is called the distributed time-triggered simulation scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. A new generation object oriented (OO) RT programming scheme is called the time-triggered message triggered object(TMO) programming scheme and it is used to make specific illustrations of the issues. The TMO structuring scheme is a general-style components structuring scheme and supports design of all types of component including hard real time objects and non real time objects within one general structure.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.1-6
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2019
CCTV video recording system is recognized as evidence value of video data, and is widely used in real life for the purpose of security of facilities or security control, and it is developing in order to process high-resolution and high-capacity data in real time through network. However, there is no description of redundancy to prevent the loss of image data due to defects of unexpected equipment or external attack, and even if the redundancy is implemented, a high-capacity video stream is transmitted through the network, network overload can not avoided. In this paper, we propose and verify a failover method based on rules that can operate the redundancy scheme without inducing network overload in CCTV network video recording environment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.4
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pp.111-121
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2004
With rapid growth of the Internet, network intrusions have greatly increased and damage of attacks has become more serious. Recently some kinds of Internet attacks cause significant damage to overall network performance. Current Intrusion Detection Systems are not capable of performing the real-time detection on the backbone network In this paper, we propose the broadband network intrusion detection system using the exponential smoothing method. We made an experiment with real backbone traffic data for 8 days. The results show that our proposed system detects big jumps of traffic volume well.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.2B
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pp.44-52
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2005
This paper proposes a neural network prediction model to improve the valid packet transmission rate for the QoS(Quality of Service) of multimedia transmission. The Round Trip Time(RTT) and Packet Loss Rate(PLR) are predicted using a neural network and then the transmission rate is decided based on the predicted RTT and the PLR. The suggested method will improve the transmission rate since it uses the rate control factors corresponding to time of data is being transmitted, while the conventional one uses the transmission rate determined based on the past informations. An experimental set-up has been established using a Linux PC system, and the multimedia data are transmitted using UDP protocol in real time. The valid transmitted packets are about 5% higher than the one in the conventional TCP-Friendly congestion control method when the suggested algorithm was applied.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.186-194
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2024
WebRTC (Web Real-Time Communication) is a technology that enables browser-to-browser communication. Therefore, a signalling mechanism must be negotiated to create a connection between peers. The main aim of this paper is to create and implement a WebRTC hybrid signalling mechanism named (WebNSM) for video conferencing based on the Socket.io (API) mechanism. WebNSM was designed over different topologies such as simplex, star and mesh. Therefore it offers several communications at the same time such as one-to-one (unidirectional/bidirectional), one-to-many (unidirectional) and many-to-many (bi-directional) without any downloading or installation. In this paper, WebRTC video conferencing was accomplished via LAN and WAN networks, including the evaluation of resources in WebRTC like bandwidth consumption, CPU performance, memory usage, Quality of Experience (QoE) and maximum links and RTPs calculation. This paper presents a novel signalling mechanism among different users, devices and networks to offer video conferencing using various topologies at the same time, as well as other typical features such as using the same server, determining room initiator, keeping the communication active even if the initiator or another peer leaves, etc. This scenario highlights the limitations of CPU performance, bandwidth consumption and the use of different topologies for WebRTC video conferencing.
As mobile IP has been suggested only to support mobility of mobile station(MS) by which it dose nothing but guarantee MS's new connection to the network, it is for nothing in Quality of Service(QoS) after handoff of MS. QoS is very important factor in mobile IP network to provide multimedia applications and real-time services in mobile environment, and it is closely related to handoff delay Therefore as a main issue in mobile IP research area, handoff delay problem is actively studied to guarantee and promote QoS. In this paper, in order to resolve such a problem, we suggest Simple Network Management Network(SNMP) information-based routing that adds keyword management method to information-based routing in active network, and then propose QoS controlled handoff by SNMP information-based routing. After setting up routing convergence time, modeling of suggested method and existing handoff method is followed in order to evaluate the simulations that are carried out with NS-2. The result of simulation show the improvement of handoff delay, and consequently it turns off the QoS has been improved considerably.
In this paper, we propose a method to accelerate convolutional neural network by utilizing a GPGPU. Convolutional neural network is a sort of the neural network learning features of images. Convolutional neural network is suitable for the image processing required to learn a lot of data such as images. The convolutional layer of the conventional CNN required a large number of multiplications and it is difficult to operate in the real-time on the embedded environment. In this paper, we reduce the number of multiplications through Winograd convolution operation and perform parallel processing of the convolution by utilizing SIMT-based GPGPU. The experiment was conducted using ModelSim and TestDrive, and the experimental results showed that the processing time was improved by about 17%, compared to the conventional convolution.
Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.
A sensor network is a special network that makes physical data sensed by sensor nodes and manages the data. The sensor network is a technology that can apply to many parts of field. It is very important to transmit the data to a user at real-time. The core of the sensor network is a sensor node and small operating system that works in the node. TinyOS developed by UC Berkeley is a sensor network operating system that used many parts of field. It is event-driven and component-based operating system. Basically, it uses non-preemptive scheduler. If an urgent task needs to be executed right away while another task is running, the urgent one must wait until another one is finished. Because of that property, it is hard to guarantee real-time requirement in TinyOS. According to recent study, Priority Level Scheduler, which can let one task preempt another task, was proposed in order to have fast response in TinyOS. It has restrictively 5 priorities, so a higher priority task can preempt a lower priority task. Therefore, this paper suggests Preemptive EDF(Earliest Deadline First) Scheduler that guarantees a real-time requirement and reduces average respond time of user tasks in TinyOS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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