In this study, a spatial spectrum method is proposed to cope with the pilot spoofing attack (PSA) problem by exploiting the of uplink-downlink channel reciprocity in time-division-duplex multiple-input multiple-output systems. First, the spoofing attack in the uplink stage is detected by a threshold derived from the predefined false alarm based on the estimated spatial spectrum. When the PSA occurs, the transmitter (That is Alice) can detect either one or two spatial spectrum peaks. Then, the legitimate user (That is Bob) and Eve are recognized in the downlink stage via the channel reciprocity property based on the difference between the spatial spectra if PSA occurs. This way, the presence of Eve and the direction of arrival of Eve and Bob can be identified at the transmitter end. Because noise is suppressed by a spatial spectrum, the detection performance is reliable even for low signal-noise ratios and a short training length. Consequently, Bob can use beamforming to transmit secure information during the data transmission stage. Theoretical analysis and numerical simulations are performed to evaluate the performance of the proposed scheme compared with conventional methods.
As the suitability of berth allocation will ultimately have a significant influence on the performance of a berth, a great deal of attention should be given to berth allocation. Generally, a berth allocation problem has conflicting factors between servers and users. In addition, there is uncertainty in great extent caused by various factors such as departure delay, inclement weather on route, poor handling equipment, a lack of storage space, and other factors contribute to the uncertainty of arrival and berthing time. Thus, it is necessary to establish berth allocation planning which reflects the positions of interested parties and the ambiguity of parameters. For this, a berth allocation problem is formulated by fuzzy 0-1 integer programming introducing the concept of maximum Position Shift(MPS). But, the above approach has limitations in terms of computational time and computer memory when the size of problem is increased. It also has limitations with respect to the integration of other sub-systems such as ship planning system and yard planning system. For solving such problem, this paper focuses particularly on developing an efficient heuristic algorithm as a new technique of getting an effective solution. And also the suggested algorithm is verified through the illustrative examples and empirical appalicaton to BCTOC.
본 논문에서는 대기행렬이론의 대표적인 서버제어정책 중 D-정책과 T-정책이 혼합된 상황 하에서 운영되는 이산시간 대기행렬시스템을 다룬다. 베르누이 도착과정으로 시스템에 도착하는 고객들을 단일 서버가 선입선출로 서비스하며, 시스템 내에 서비스할 고객이 없으면 서버는 휴가를 떠났다가 돌아와서 대기 중인 고객들의 서비스시간의 총합(즉, 총 일량)이 D를 초과할 때까지 반복하여 휴가를 갖는다. 본 연구에서 다루는 시스템의 운영은 2차전지를 사용하는 모바일 디바이스의 효율적인 자원 활용의 모델링에 사용할 수 있다. 또한 통신·교통 시스템 분석에 적합한 것으로 잘 알려진 이산시간 시스템을 대상으로 하여 유연한 혼합 제어정책(DT-정책) 하에서 대기행렬시스템의 안정상태 대기시간과 체재시간을 하나의 틀 안에서 유도하였다는 데 그 의의가 있다.
MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
본 논문에서는, 정합필터를 이용한 버스트형 직렬탐색 직접 시퀀스 스펙트럼 확산 초기동기 시스템의 성능분석방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 아날로그 정합필터를 이용한 초기 동기시스템의 성능을 분석하였다. 특히 사용한 코드의 자기 상관 사이드로브가 초기동기 시스템의 성능에 미치는 영향을 고려하였다. 성능 분석방법으로는, 시간에 따른 시스템의 상태도를 구성하고, 오보율과 검출률, 그리고 blocked customers cleared queueing 시스템 모델에서 얻은 시스템의 봉쇄율을 시스템의 상태도에 적용함으로써, 임의의 시간에 도달하는 패킷을 잃을 확률을 얻는다. 성능 분석결과, 코드의 자기상관 사이드로브에 의해 발생하는 오보는 질렬 탐색을 사용하는 비스트 형DS-SS초기 동기 시스템의 성능에 큰 영향을 미쳤으며, 특정한 SNR/chip이상에서는 SNR/chip이 커질수록 초기 동기 시스템의 성능이 크게 저하되었다.
초광대역(UWB) 시스템은 높은 시간분해능으로 인해 복잡한 다중경로 환경에서도 정밀한 위치추적을 가능하게 한다. 그러나 송수신 채널에 존재할 수 있는 장애물로 인해서 정밀한 위치추적 성능이 저하될 수 있다. 첫째로 장애물은 다중경로의 구조를 복잡하게 만들어 직선경로 신호 성분의 도착시간 추정을 어렵게 만든다. 둘째로 전파시간에 초과시간지연을 초래하여 거리추정의 정확도를 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 광선추적법을 사용하여 두번째 원인에 의해 발생하는 거리추정 오차를 줄이는 기법을 소개한다. 이를 위하여 통계적인 접근방식과 지도를 이용한 위치인식기법을 사용하였다. 통계적인 접근방식에서는 매질에 의해서 발생하는 초과시간지연들의 분포를 광선추적법을 사용하여 구하고, 이에 근거하여 오차의 하계를 구하였다. 또한 건물의 도면을 이용한 위치인식 방법에도 광선추적 법을 사용하였으며, 그 성능을 사무실 환경에서 측정된 데이터를 사용하여 검증하였다.
In this paper, we address the problem of how to replace huffers in multimedia database systems with time-varying skewed data access. The access pattern in the multimedia database system to support audio-on-demand and video-on-demand services is generally skewed with a few popular objects. In addition the access pattem of the skewed objects has a time-varying property. In such situations, our analysis indicates that conventional LRU(least Recently Used) and LFU(Least Frequently Used) schemes for buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural suited. We propose a new buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural Networks)using a neural network for multimedia database systems with time-varying skewed data access. The major role of our neural network classifies multimedia objects into two classes:a hot set frequently accessed with great popularity and a cold set randomly accessed with low populsrity. For the classification, the inter-arrival time values of sample objects are employed to train the neural network.Our algorithm partitions buffers into two regions to combine the best roperties of LRU and LFU.One region, which contains the 핫셋 objects, is managed by LFU replacement and the other region , which contains the cold set objects , is managed by LRUreplacement.We performed simulation experiments in an actual environment with time-varying skewed data accsee to compare our algorithm to LRU, LFU, and LRU-k which is a variation of LRU. Simulation resuults indicate that our proposed algorthm provides better performance as compared to the other algorithms. Good performance of the neural network-based replacement scheme means that this new approach can be also suited as an alternative to the existing page replacement and prefetching algorithms in virtual memory systems.
전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.
그동안 차두시간분포를 나타내는 확률분포로 음지수분포, Erlang 분포, 정규분포 등 다양한 단일확률분포들이 사용되어져 왔다. 그러나, 실제 도로에서 차두시간분포의 조사결과는 단일확률분포로서 설명하기 어려운 경우가 있었다. 본 연구는 차량의 차두시간에 대해 두 개의 정규분포가 일정한 관련성을 가지고 결합된 복합확률분포의 파라메타에 대해 최우추정법 중 하나인 EM 알고리즘을 이용하여 추정하는 접근방법을 시도하였다. 이에 대한 분석결과 기존에 알려진 단일확률분포로서 잘 설명되기 어려웠던 차량도착 차두시간 분포를 EM 알고리즘을 이용하여 복합확률분포의 파라메타를 추정하여 설명하였다. χ2 test 적합도 검정결과, 유의수준 1%에서 통계학적으로 유의성이 확보되어 EM 알고리즘을 이용한 복합확률분포의 파라메타 추정의 신뢰성이 입증되는 것으로 분석되었다.
연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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