데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 그리고 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 본 논문에서는 DSS를 구성하고 있는 각 노드의 부하를 효과적으로 분산한 수 있는 동적 트랜잭션 분배 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 노드에 할당된 주사본 권한을 이용함으로써 노드별 참조 지역성을 지원하고, 그 결과 캐쉬 이용률을 증가하여 디스크 액세스 수를 최소화한다. 뿐만 아니라, 노드의 현재 부하를 고려하여 트랜잭션 분배 정책을 결정함으로써 특정 노드에 트랜잭션이 집중되는 것을 피한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 실험결과 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 트랜잭션 처리율에서 높은 성능을 보였다. 특히 트랜잭션 부하량이 높은 경우와 편중된 데이터 참조를 보이는 경우에 좋은 성능을 보였다.
한우 종모우 선발을 위한 유전능력 평가에서 고려되는 형질들 중 이산형 형태로 조사되는 근내지방도의 유전변이가 추정방법에 따라 어느 정도 차이가 있는지 알아보기 위한 모의실험을 실시하였다. 모의실험 자료는 연속변량으로 간주되는 도체중 및 배장근단면적과 근내지방도의 잠재변수를 다변량 정규분포함수에서 생성하였고 근내지방도의 잠재변수를 이용하여 특정 임계값을 중심으로 순서화된 근내지방도 점수로 변화 하였따. 근내지방도의 점수 부여방법으로써 비거세우에서 조사된 근내지방도의 점수 1${\sim}$5점 사이에 정규분포에서 크게 어긋나는 분포특성을 갖도록 자료(DSI)를 생성하였고 또한 한우 거세우에서 현재 조사되고 있는 점수 1${\sim}$7점 사이에 정규 분포에 좀더 접근한 분포특성을 갖는 모의 자료(DS2)를 생성하였다. 분석방법간에 유전변이 추정의 정확도를 알아보기 위하여 1) 생성된 이들 자료를 선형으로 간주하고 다형질 혼합 선형 개체모형에서 REML 분석방법으로 유전변이를 추정하였고 2) 특정 임계치를 중심으로 잠재변수가 존재한다는 가정하에 다형질 임계 개체 혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 유전변이를 추정하였다. 여기서 추정된 유전변이(유전력, 유전상관 및 잔차상관)에 대하여 모수와의 차이를 검정함으로써 편의되는 정도를 알아보았다. 모의실험은 각 자료에 대하여 10회 실시하였다. 분석결과, 근내지방도의 유전력 추정치는 DS1에서는 다형질 임계개체혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 모수에 대한 사후분포의 평균으로 계산한 결과 참값과 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 반면에 근내지방도를 선형으로 간주하고 다형질 선형 개체혼합모형에 의한 유전력 추정치는 모수보다 매우 낮은 유전력을 보였다(0.500 vs 0.315). 유전상관 추정치는 선형모형에서의 REML 방법 또는 임계모형에서의Gibbs sampling 방법에서 모두 모수와 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었으나 근내지방도의 잔차상관에 있어서 REML 방법으로 분석하였을 경우에 모수보다 낮게 추정되었다. 반면에 범주형 모형에서는 모수와 추정치 간에 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한 7개의 범주형으로 조사된 자료(DS2)에서 이들 추정치는 DS1에서와 동일한 경향을 보였는데 그 편의 정도는 다소 적어지는 경향을 보였다. 따라서 이산형으로 조사되는 근내지방도에 대한 유전변이를 추정하기 위해서는 범주형 임계모형이 선형모형 보다 사소 정확한 추정을 할 수 있을 것으로 판단 되었다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
This paper proposes a blind multi-user detector using Code-Constrained Minimum Variance (CCMV) method which directly detects the DS-CDMA signals in a multipath fading channel without estimating the channels. This algorithm reduces the complexity of computation by making a small size data matrix with the order of the channel length. Advantageously it requires to know the spreading code and the time delay of only the desired user.
In this paper, we have investigated the adaptive sector antenna which can control the size and direction angle of sectors, and proposed the three sectorization algorithms which are based on distribution of users, distribution of codes and distribution of signal power, respectively. The BERs of each sectorization algorithms are compared through computer simulation. As results of the simulation, the sectorization algorithm based on signal power are better than the other in terms nf BER. We have simulated error performance the DS-CDMA/BPSK system with the antenna in AWGN, frequency non-selective Rayleigh fading and MAI channels.
Uddin, Muslem;Mekhilef, Saad;Rivera, Marco;Rodriguez, Jose
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.227-242
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2015
This paper proposes a weighting factor optimization method in predictive control algorithm for torque ripple reduction in an induction motor fed by an indirect matrix converter (IMC). In this paper, the torque ripple behavior is analyzed to validate the proposed weighting factor optimization method in the predictive control platform and shows the effectiveness of the system. Therefore, an optimization method is adopted here to calculate the optimum weighting factor corresponds to minimum torque ripple and is compared with the results of conventional weighting factor based predictive control algorithm. The predictive control algorithm selects the optimum switching state that minimizes a cost function based on optimized weighting factor to actuate the indirect matrix converter. The conventional and introduced weighting factor optimization method in predictive control algorithm are validated through simulations and experimental validation in DS1104 R&D controller platform and show the potential control, tracking of variables with their respective references and consequently reduces the torque ripple.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2400-2413
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2019
Doubly-selective (DS) fading channel is often occurred in many orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems, such as high-speed rail communication systems and underwater acoustic (UWA) wireless networks. It is challenging to provide an accurate and fast estimation over the doubly-selective channel, due to the strong Doppler shift. This paper addresses the doubly selective channel estimation problem based on complex exponential basis expansion model (CE-BEM) in OFDM systems from the perspective of distributed compressive sensing (DCS). We propose a novel DCS-based improved sparsity adaptive matching pursuit (DCS-IMSAMP) algorithm. The advantage of the proposed algorithm is that it can exploit the joint channel sparsity information using dynamic threshold, variable step size and tailoring mechanism. Simulation results show that the proposed algorithm achieves 5dB performance gain with faster operation speed, in comparison with traditional DCS-based sparsity adaptive matching pursuit (DCS-SAMP) algorithm.
In various industrial sites, piping systems play an essential role in stable fluid supply and pressure maintenance. However, these systems are constantly exposed to risks of earthquakes, explosions, fires, and leaks, which can result in casualties or serious economic losses. With rapid advancements in the industry, different-sized piping systems have been launched; however, there are not enough maintenance personnel for troubleshooting and responding to situations where damages occur to piping systems. This increases the need for introducing autonomous damage management systems. In this study, a lab-based piping system was designed and manufactured by referring to the piping system of a naval ship to analyze the effectiveness of autonomous damage management systems. By using this testbed, a representative algorithm, the hydraulic resistance control algorithm, was realized and examinedIn addition, the difference between the averaged pressure and normalized pressure was introduced to improve the performance of the existing algorithm, which faces some limitations with regard to sensor noise and back pressure from the rupture-simulated pipeline part.
DS-CDMA 방식은 하나의 무선 채널을 다수의 이동국들이 시간과 주파수를 공유하여 사용하게 되는데, 이때 이동국 간의 간섭 최소화를 목적으로 PN 부호(Pseudo-noise Code)를 사용한다. 하지만 PN 부호는 상관 특성으로 시간지연이 0일 때 상관 값이 1이 되지만, 시간지연이 0이 아닐 때는 상관 값이 1/N이 되어 완전한 상관 특성을 이루지 못하게 된다. 이로 인해 사용자가 증가될 경우 사용자 간의 간섭에 의해 성능 저하 및 시스템 용량 제한 문제가 여전히 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 PN 부호가 이상적인 자기 상관관계를 가지게 하고, 오프셋(offset)을 가진 PN 부호를 사용함으로써 사용자들 간의 다원접속간섭(Multiple Access Interferemce)을 제거함을 증명하였다.
인터넷을 통해 웹이 보편화되면서 폭발적으로 증가하는 사용자의 서비스 요구를 수용하는 것은 점점 더 어려운 문제가 되고 있다. 사용자의 증가를 예측할 수 없는 상황에서 매번 고성능의 시스템을 구입하는 것은 좋은 해결책이 될 수 없다 즉, 필요할 때에 시스템을 적절히, 간단하게 확장할 수 있는 방법이 있어야 한다. 웹 클러스터링 시스템은 이러한 요구를 수용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 본 논문은 웹 클러스터링 시스템 연구에서 두 가지 점에서 기여를 하고 있다. 우선, FreeBSD상에서 구현되었던 Layer-7 스위치 기법 기반의 웹 클러스터링 시스템을, 많은 사용자에 의해 선호되고 있는 Linux 운영체제에 구현하였다. 이 두 운영체제 사이에는 상당한 차이가 있으며 본 논문에서는 Linux상의 구현에 대해 상세히 언급한다. 두번째는 Zipf-like한 웹 요청의 특성을 반영하여 각 요청에 따라 자원을 클러스터 상에서 효과적으로 할당할 수 있는 DS (Dual Scheduling) 부하 분산 기법을 제안하였다. 실험을 통해 이기법이 시스템 성능을 향상시키는 사실을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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