• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.543-552
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• 2013

차량통신간 자동차의 정보를 포함하는 메시지인 비콘을 주변의 자동차들에게 주기적으로 전송함으로 차량간의 안전을 보장해야 할 필요가 있다. 그러나 IEEE 802.11p/WAVE 환경에서는 혼잡상황에서 비콘 전송을 경쟁윈도우(Contention window)를 기반으로 한 MAC (Medium Access Control)에서 해결하도록 하였기 때문에 비콘 전송 과정에 충돌이 발생한다. 본 논문에서는 차량 혼잡 상황에서 비콘의 충돌을 막기 위해서 MAC 구조를 슬롯 p-persistent CSMA (Carrier Sense Multiple Access)라 가정하여 전송 확률에 대한 보수행렬(payoff)을 이용한 비 협조적 베이지안 게임이론을 적용하여 베이지안 내쉬 균형점(BNE)을 도출하였다. 본 논문에서는 도출된 BNE를 가지고 포화 상태에서 비콘 전송률을 높일 수 있는 혼잡 제어 알고리즘을 제안했다. 제안된 알고리즘으로 경쟁윈도우크기와 주변 자동차 수에 관련된 함수를 통해 전송 확률을 계산하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 안정적으로 동작함을 보였다.

• 경영과학
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• 제33권4호
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• pp.65-75
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• 2016

We study limit pricing in a price-based duopoly market under asymmetric information on the demand state. An incumbent, who is a monopolist in the initial period, has complete information on the size of a market, while a potential entrant only knows it partially. After observing the sales price of the incumbent in the first period, the entrant decides whether to enter a duopoly market and the sales price if she chooses to. We present a separating perfect Bayesian equilibrium, which indicates that limit pricing can deter the entry of a potential entrant under price competition when there is information asymmetry about the demand state.

• Journal of Species Research
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• 제1권1호
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• pp.100-103
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• 2012

Nutria Myocastor coypus is one of a well known invasive riparian mammal found species around world from North America to Eurasia and Africa. In South Korea, feral nutrias inhabit areas from the Nakdonggang and Namgang (River) to their tributaries and Upo Wetland where they have had devastating effects on environment. Nevertheless, there has been little research about nutrias in Korea. This study is to analyze the genetic structure of the nutria population in the Upo Wetland and identify the origin of the source populations. Twenty individuals from the Upo Wetland were genotyped using 25 microsatellite loci. When compared with another introduced population, that of the Blackwater Nation Wildlife Refuge in U.S., the Upo population contains considerable genetic variations. Tests for Hardy-Weinberg equilibrium and Bayesian clustering analysis suggest the Upo population is genetically structured and has at least two source populations. This preliminary study presents the need for further in-depth studies about this species which should combine genetic and ecological studies.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.71-78
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• 2004

본 연구의 목적은 통행 배정의 교통 메크로 이론을 게임이론에 적용하여 교통 운영자 입장에서 총 사회적 비용이 최소가 되는 최적의 VMS 제공 전략을 찾아 교통 운영 관리의 효율성을 증진시키는 것이다. 연구의 방법은 게임 이론 중 신호게임과 베이지안 게임을 사용하였다. 게임이론에서는 모형의 구성을 기본적으로 "경기자"로 구분한다. 본 연구의 경기자는 운전자와 운영자로 설정하였다. 운전자는 각자의 통행시간이 최소가 되는 UE 상태로 움직이는 것을 보수로 설정하였고, 운영자는 전체 시스템의 통행시간이 최소가 되는 SO 상태로 운영하는 것을 보수로 설정하였다. 운전자는 각 각의 기대통행 시간이 최소가 되는 경로선택을 한다. 이와 같이 모형으로 설정한 게임에 의해서 운영자는 운전자의 예측을 미리 계산할 수 있으며, 통행비용이 최소가 되는 최적의 네쉬 균형을 찾을 수 있다. 최적의 네쉬 균형이 바로 최적의 VMS 제공 전략이 될 수 있다. 이와 같이 설정된 게임을 통해 최적 VMS 전략 모형을 개발하고 개발된 모형을 모의 네트웍에 적용하여 실제 비용감소의 효과를 분석하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권4호
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• pp.414-421
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• 2016

국내 당단풍나무 집단의 유전다양성, 유전분화 및 유연관계를 알아보기 위해 AFLP 분석을 실시하였다. 14개 당단풍나무 집단에 대한 7개 AFLP 프라이머 조합을 적용한 결과 유효대립유전자 수($A_e$)가 1.4개, 다형적 유전자좌 비율(%P)이 82.2%, Shannon의 다양성 지수(I)가 0.358, 이형접합도 기대치($H_e$)가 0.231이었고, 베이즈 방법으로 추론한 이형접합도 기대치(Hj)는 0.253으로 나타났다. 당단풍나무의 유전다양성은 단풍나무속 수종들과 비교했을 때 중간수준이었고, 생활사나 생태적 특성이 유사한 수종들에 비해 낮았다. 베이즈 방법으로 추정된 평균 $F_{IS}$값은 0.712로 나타나 자가수분이나 근연관계 개체 간 교배에 의한 동형접합체 증가가 유전다양성에 영향을 준 것으로 생각된다. AMOVA로 추정한 당단풍나무의 유전분화율(${\Phi}_{ST}$)은 0.107이었고, 베이즈 방법으로 추정한 유전분화율(${\Phi}^{II}$)은 0.110이었다. 당단풍나무는 생활사나 생태적 특성이 유사한 종들에 비해 유전분화가 적게 이루어진 것으로 나타났다. 유연 관계 분석에서 울릉도 집단은 내륙의 집단들과 유전적으로 가장 상이한 집단으로 나타났다. 울릉도 집단은 유전다양성이 가장 낮은 집단으로서, 내륙의 집단 일부가 이주하면서 생긴 창시자 효과와 유전적 부동에 의해 유전다양성 감소가 이루어졌고 내륙과의 지리적 격리로 인해 유전자 교류가 감소했기 때문으로 추정된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권3호
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• pp.268-286
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• 2008

In this work, we review the routing models that use game theoretical methodologies. A very common assumption in the analysis and development of networking algorithms is the full cooperation of the participating nodes. Most of the analytical tools are based on this assumption. However, the reality may differ considerably. The existence of multiple domains belonging to different authorities or even the selfishness of the nodes themselves could result in a performance that significantly deviates from the expected one. Even though it is known to be extensively used in the fields of economics and biology, game theory has attracted the interest of researchers in the field of communication networking as well. Nowadays, game theory is used for the analysis and modeling of protocols in several layers, routing included. This review aims at providing an elucidation of the terminology and principles behind game theory and the most popular and recent routing models. The examined networks are both the traditional networks where latency is of paramount importance and the emerging ad hoc and sensor networks, where energy is the main concern.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4157-4175
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• 2020

Moving target defense, as a 'game-changing' security technique for network warfare, realizes proactive defense by increasing network dynamics, uncertainty and redundancy. How to select the best countermeasure from the candidate countermeasures to maximize defense payoff becomes one of the core issues. In order to improve the dynamic analysis for existing decision-making, a novel approach of selecting the optimal countermeasure using game theory is proposed. Based on the signal game theory, a multi-stage adversary model for dynamic defense is established. Afterwards, the payoffs of candidate attack-defense strategies are quantified from the viewpoint of attack surface transfer. Then the perfect Bayesian equilibrium is calculated. The inference of attacker type is presented through signal reception and recognition. Finally the countermeasure for selecting optimal defense strategy is designed on the tradeoff between defense cost and benefit for dynamic network. A case study of attack-defense confrontation in small-scale LAN shows that the proposed approach is correct and efficient.

• ETRI Journal
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• 제41권5호
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• pp.585-598
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• 2019

A cyber-physical system (CPS) is a new mechanism controlled or monitored by computer algorithms that intertwine physical and software components. Advanced persistent threats (APTs) represent stealthy, powerful, and well-funded attacks against CPSs; they integrate physical processes and have recently become an active research area. Existing offensive and defensive processes for APTs in CPSs are usually modeled by incomplete information game theory. However, honeypots, which are effective security vulnerability defense mechanisms, have not been widely adopted or modeled for defense against APT attacks in CPSs. In this study, a honeypot game-theoretical model considering both low- and high-interaction modes is used to investigate the offensive and defensive interactions, so that defensive strategies against APTs can be optimized. In this model, human analysis and honeypot allocation costs are introduced as limited resources. We prove the existence of Bayesian Nash equilibrium strategies and obtain the optimal defensive strategy under limited resources. Finally, numerical simulations demonstrate that the proposed method is effective in obtaining the optimal defensive effect.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 한국경영과학회지
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• 제22권3호
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• pp.209-222
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• 1997

In this paper, we study a bargaining order problem where one buyer sequentially bargains with two sellers whose reservation prices are unknown to the buyer but correlated. Our main question is who the buyer should bargain first with to maximize his expected payoff. This type of problem is widely applicable to business and political situations where one party negotiates with multiple parties sequentially. One of the most important element in a sequential bargaining is "linkage effect" which exists when the aggreement of the previous bargaining affects the outcome of the following bargaining. To examine "linkage effect", we assume that the sellers'objects are similar so that the sellers' reservation prices are correlated. In addition, to consider incomplete information aspect regarding reservation prices, it is assumed that the sellers' reservation prices are unknown to the buyer. That is, we deal with one sided incomplete information case. In our model, there are two stages in each of which the buyer meets one seller. Since we are concerned with the bargaining order, we consider two different bargaining orders. Using game theory, we find a perfect Bayesian equilibrium and compute the buyer's expected payoff for each bargaining order. Finally we identify the advantageous bargaining order for the buyer by comparing the expected payoffs obtained under two different bargaining orders. Our results are as follows: the advantageous bargaining order depends on the prior probability of the seller type. However, in general, the buyer should bargain first with the seller whose object is less valuable to the buyer. The basic reason for our result is that the buyer wants to experiment in the first stage to find out the sellers' reservation prices and in doing so, to minimize the experimental cost and maximize potential gain in case of negotiation failure in the first stage. in the first stage.