The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3B
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pp.138-143
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2005
This paper aims to optimize an access probe algorithm for the CDMA 2000 system. The incremental value of PWR_STEP increases as NUM_STEP as 1dBm±0.2 for access probe of the area with good receiving sensitivity when the mobile station transmits via access channel and does not receive any ACK message. However, for the area with weak receiving sensitivity, according to the algorithm of open-loop power control, the transmitting power amplifier becomes saturated and PWR_STEP incremental value keeps performing access probe to 0dBm±0.2. Therefore interference and battery consumption increases according to the transmission of the mobile station. We have optimized the access probe algorithm according to the receiving sensitivity. We transmit the incremental value of access probe power, with delaying as much RT slot value as indicated by IS-95C standard in case of good receiving sensitivity and with delaying RT+l slot value in case of weak receiving sensitivity. Simulation results showed that the proposed algorithm contributes to decrease of the interference and battery consumption according to the transmitting power of the mobile station and improves the call duration.
최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도로 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통의 안정적, 경제적 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소는 EMS(Energy Management System)를 통해 실시간 전력계통에 대한 정확한 판단을 기반으로 전력계통의 안정성과 경제성 확보에 주력하고 있다. EMS의 다양한 기능 중 스카다(SCADA) 기능은 단순히 취득 데이터를 처리하는 기능뿐 아니라 인텔리젼트한 기능을 탑재하고 있는데 이중 대표적 기능이 스카다 토폴로지(SCADA Topology)라 할 수 있다. 스카다 토폴로지는 그 이름에서 알 수 있듯이 스카다에서 실시간 취득, 처리되는 아날로그와 스테이터스 데이터를 기반으로 전력계통에서 운용하는 각종 전력설비(발전기, 송전선로, 변압기, 조상설비 등)에 대한 가압 또는 무압여부를 스캔주기(2초)내에 결정하는 기능을 말한다. 현재 전력거래소는 100인치 화면 16장을 연견한 Rear Projector에 전국전력계통도 화면을 제작하여, 한눈에 전력계통의 가압 또는 무안상태를 표시 실시간 감시에 활용하고 있다. 그럼에도 국내에서는 스카다 토폴로지에 대해 소개된 논문이나 소개가 부재한 형편임을 감안하여, 본고는 스카다 토폴로지의 기본 알고리즘을 분석하여 국내 스카다 기능의 선진화에 기여하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.5
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pp.195-200
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2009
CRT-based RSA algorithm, which was implemented on smartcard, microcontroller and so on, leakages secret primes p and q by fault attacks using laser injection, EM radiation, ion beam injection, voltage glitch injection and so on. Among the many fault injection methods, voltage glitch can be injected to target device without any modification, so more practical. In this paper, we made an experiment on the fault injection attack using abnormal source voltage. As a result, CRT-RSA's secret prime p and q are disclosed by fault attack with voltage glitch injection which was introduced by several previous papers, and also succeed the fault attack with source voltage blocking for proper period.
We propose a new speech enhancement algorithm based on left-right Hidden Markov Model (HMM) with state decision using Log-likelihood Ratio Test (LRT). Since the conventional HMM-based speech enhancement methods try to improve speech quality for all states, they introduce huge computational loads inappropriate to real-time implementation. In the left-right HMM, only the current and the next state are considered for a possible state transition so to reduce the computational complexity. In this paper, we propose a method to decide the current state by using the LRT on the previous state. Experimental results show that the proposed method improves the speed up to 60% with 0.2∼0.4 dB degradation of speech quality compared to the conventional method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.8
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pp.746-752
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2009
In this paper, we deal with the development of an optimal design program for a triple-band PTFA(Planar Inverted-F Antenna) of 433 MHz, 912 MHz and 2.45 GHz by using evolution strategy. Generally, the resonance frequency of the PIFA is determined by the width and length of a U-type slot used. However the resonance frequencies of the multiple U slots are varied by the mutual effect of the slots. Thus the optimal width and length of U-type slots are determined by using an optimal design program based on the evolution strategy. To achieve this, an interface program between a commercial EM analysis tool and the optimal design program is constructed for implementing the evolution strategy technique that seeks a global optimum of the objective function through the iterative design process consisting of variation and reproduction. The resonance frequencies of the triple-band PIFA yielded by the optimal design program are 430 MHz, 910.5 MHz and 2.458 GHz that show a good agreement to the design target values.
In this paper, we propose the non-contact gesture recognition algorithm using 4- channel electrometer sensor array. ELF(Extremely Low Frequency) EMI and PLN are minimized because ambient electromagnetic noise around sensors has a significant impact on entire data in indoor environments. In this study, we transform AC-type data into DC-type data by applying a 10Hz LPF as well as a maximum buffer value extracting algorithm considering H/W sampling rate. In addition, we minimize the noise with the Kalman filter and extract 2-dimensional movement information by taking difference value between two cross-diagonal deployed sensors. We implemented the DTW gesture recognition algorithm using extracted data and the time delayed information of peak values. Our experiment results show that average correct classification rate is over 95% on five-gesture scenario.
From the point view of credit evaluation whose population is divided into the default and non-default state, two methods are considered to estimate conditional distribution functions: one is to estimate under the assumption that the data is followed the mixture normal distribution and the other is to use the kernel density estimation. The parameters of normal mixture are estimated using the EM algorithm. For the kernel density estimation, five kinds of well known kernel functions and four kinds of the bandwidths are explored. In addition, the corresponding ROC functions are obtained based on the estimated distribution functions. The goodness-of-fit of the estimated distribution functions are discussed and the performance of the ROC functions are compared. In this work, it is found that the kernel distribution functions shows better fit, and the ROC function obtained under the assumption of normal mixture shows better performance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.5
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pp.689-696
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2010
Interval-censored data are commonly found in studies of diseases that progress without symptoms, which require clinical evaluation for detection. Several techniques have been suggested with independent assumption. However, the assumption will not be valid if observations come from clusters. Furthermore, when the cluster size relates to response variables, commonly used methods can bring biased results. For example, in a study on lymphatic filariasis, a parasitic disease where worms make several nests in the infected person's lymphatic vessels and reside until adulthood, the response variable of interest is the nest-extinction times. Since the extinction times of nests are checked by repeated ultrasound examinations, exact extinction times are not observed. Instead, data are composed of two examination points: the last examination time with living worms and the first examination time with dead worms. Furthermore, as Williamson et al. (2008) pointed out, larger nests show a tendency for low clearance rates. This association has been denoted as an informative cluster size. To analyze the relationship between the numbers of nests and interval-censored nest-extinction times, this study proposes a joint model for the relationship between cluster size and clustered interval-censored failure data.
In case brightness distribution is concentrated in a region, it is difficult to classify the image features. To solve this problem, we apply global histogram equalization and local histogram equalization to images. In case of global histogram equalization, it can be too bright or dark because it doesn't consider the density of brightness distribution. Thus, it is difficult to enhance the local contrast in the images. In case of local histogram equalization, it can produce unexpected blocks in the images. In order to enhance the contrast in the images, this paper proposes a local histogram equalization based on the Gaussian Mixture Models(GMMs) in regions of histogram. Mean and variance parameters in each regions is updated EM-algorithm repeatedly and then ranges of equalization on each regions. The experimental results performed with image of various contrasts show that the proposed algorithm is better than the global histogram equalization.
This paper presents techniques for estimating directions of multiple sound sources ranging from $0^{\circ}$ to $360^{\circ}$ using circular probability distributions having a periodic property. Phase differences containing direction information of sources can be modeled as mixtures of multiple probability distributions and source directions can be estimated by maximizing log-likelihood functions. Although the von Mises distribution is widely used for analyzing this kind of periodic data, we define a new class of circular probability distributions from Gaussian and Laplacian distributions by adopting a modulo operation to have $2{\pi}$-periodicity. Direction estimation with these circular probability distributions is done by implementing corresponding EM (Expectation-Maximization) algorithms. Simulation results in various reverberant environments confirm that Laplacian distribution provides better performance than von Mises and Gaussian distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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