Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.3
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pp.231-236
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2012
For real-time wireless sensor network applications, it is essential to provide different levels of quality of service (QoS) such as reliability, low latency, and fault-tolerant traffic control. To meet these requirements, an (m,k)-firm based real-time routing protocol has been proposed in our prior work, including a novel local transmission status indicator called local DBP (L_DBP). In this paper, a fault recovery scheme for (m,k)-firm real-time streams is proposed to improve the performance of our prior work, by contributing a delay-aware forwarding candidates selection algorithm for providing restricted redundancy of packets on multipath with bounded delay in case of transmission failure. Each node can utilize the evaluated stream DBP (G_DBP) and L_DBP values as well as the deadline information of packets to dynamically define the forwarding candidate set. Simulation results show that for real-time service, it is possible to achieve both reliability and timeliness in the fault recovery process, which consequently avoids dynamic failure and guarantees meeting the end-to-end QoS requirement.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1065-1075
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2012
For the purpose of providing high data rate real-time services, radio transmission technologies (RTT) for ship ad-hoc network (SANET) based on the Recommendation ITU-R 1842-1 are designed. Physical layer parameters of SANET are contrived to meet the requirements of the specification. In order to improve the link reliability for SANET, in this paper, we investigate the performance of the SANET with the multiple antennas, where receive combining (RC), transmit diversity (TD), and beamforming (BF) are employed, respectively. Based on the analysis of the packet error rate (PER) under the highly correlated maritime wireless channel model, we select the efficient multiple antenna schemes for SANET to improve the link reliability. In addition, the optimal MCS levels for the single-carrier (SC) SANET with the bandwidth of 25 kHz, and the multi-carrier (MC) SANET with the bandwidth of 50 kHz and 100 kHz are finalized.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.3034-3055
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2014
Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.
Park, Ji Hun;Jo, Hye Seon;Lee, Sang Hyun;Oh, Sang Won;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.4
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pp.1271-1287
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2022
When abnormal operating conditions occur in nuclear power plants, operators must identify the occurrence cause and implement the necessary mitigation measures. Accordingly, the operator must rapidly and accurately analyze the symptom requirements of more than 200 abnormal scenarios from the trends of many variables to perform diagnostic tasks and implement mitigation actions rapidly. However, the probability of human error increases owing to the characteristics of the diagnostic tasks performed by the operator. Researches regarding diagnostic tasks based on Artificial Intelligence (AI) have been conducted recently to reduce the likelihood of human errors; however, reliability issues due to the black box characteristics of AI have been pointed out. Hence, the application of eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which can provide AI diagnostic evidence for operators, is considered. In conclusion, the XAI to solve the reliability problem of AI is included in the AI-based diagnostic algorithm. A reliable intelligent diagnostic assistant based on a merged diagnostic algorithm, in the form of an operator support system, is developed, and includes an interface to efficiently inform operators.
Once baggage demand of passengers is forecast, BHS requirements must be analyzed, i.e., the number of originating/transferring/terminating bags to be handled, the number of conveyor lines to be installed, the number of containers for baggage make-up, the number of claim devices for baggage claim, and so on. Therefore, the determination of the baggage traffic volume is one of the most important analysis components for the airport design. Accordingly, this research proposes time-based distribution table models in order to accurately estimate BHS requirements to obtain design criteria in airport design phase. As the BHS requirements are ascertained, related requirements of the facilities can be determined by applying actual specifications of devices, i.e., throughput. This research found that the proposed mathematical model gives a good reflection of IIA (Incheon International Airport)'s operational condition. That means the model provides apparent reliability and feasibility. Furthermore, the specifications of devices are the newest figures. This fact supports that the research provides more effcient and reliable results.
The most important point in the QoS management system to ensure the quality of the IoT system design goal is quality measurement system and the quality evaluation system. This research study is a matrix model for the IoT based on key quality measures by diagnosis system structure and function. Developing for the quality metrics measured Internet of Things environment will provide the foundation for the Internet of Things quality measurement/analysis. IoT matrix system for quality evaluation is a method to describe the functional requirements and the quality requirements in a single unified table for quality estimation performed. Comprehensive functional requirements and quality requirements by assessing the association can improve the reliability and usability evaluation. When applying the proposed method IoT quality can be improved while reducing the QoS signaling, the processing, the basis for more efficient quality assurances as a whole.
An intrusion tolerant technology has been introduced as a solution to prevent intrusion accident for unknown fragility or attack. However, a systematic modeling technique is not applied into a system design and development based on intrusion tolerant technology. Especially, elements such as availability, integrity, reliability, confidentiality, and so on are important requirements in intrusion tolerant system. Nevertheless, current most of UML-based modeling techniques pass over or don't provide design techniques reflecting those requirements. Therefore, we know these weaknesses and propose both profile and design technique reflecting and applying intrusion tolerant requirements systematically in the development of application software based on intrusion tolerance. We expect that proposed technique can extend not only current UML's limitations but also can improve the quality of application software based on intrusion tolerance.
Quality assurance (QA) for nuclear R&D project is very concerned about the poor economy due to the improper selection of QA requirements. This paper proposes a new methodology for determining the relative importance weights of QA requirements considering the attributes of nuclear R&D project. QFD (Quality Function Deployment) is used as a conceptual framework and fuzzy number is introduced to capture the vagueness uncertainty existing in human judgement. Also we use a confidence attitude of decision-maker in order to improve the reliability of extracted attribute level of R&D project. Case study on a nuclear R&D project and scenario analysis are carried out to verify the usefulness and effectiveness of proposed methodology.
According to ISO/IEC 9000, quality to satisfy users' requirements when using the product or service is defined as the characteristics of the synthesized concept. Secure web application coding information systems with the reliability and quality of service is one of the determining factor. Secure coding in order to achieve the quality based on the model is necessary. The reason is that the security is in quality properties in the range of non-functional requirements that necessitates. Secure coding for the design of quality systems based on the quality of the definition of quality attributes, quality requirements, quality attribute scenarios are defined, and must be set. To this end, referring to IEEE 1061 quality model for web application, quality model structure is developed. Secure web application architecture design is composed of coding quality of the model systems, web applications draw interest to stakeholders, decision drivers secure coding architecture, quality attributes, eliciting quality requirements of the security settings, creating web application architecture descriptions and security framework.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.49-58
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2019
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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