Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 기존의 협력 스펙트럼 센싱은 협력하는 사용자들의 채널 상태만을 고려하여 임계치를 정하고 있으며, 모두 같은 고정된 오경보 확률을 적용하여 센싱하게 된다. 오경보 확률은 오류 검출과 관계가 있으며, 고정된 오경보 확률은 검출확률의 감소의 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 CR사용자의 채널상태를 고려할 뿐만 아니라 채널 상태에 따른 다른 오경보 확률을 차등 적용하여 협력 스펙트럼 센싱을 하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 검출확률 향상을 보인다.
Srinivas Reddy, Padi;Kumar, R. Amudhu Ramesh;Mathews, M. Geo;Amarendra, G.
Nuclear Engineering and Technology
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제50권5호
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pp.690-697
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2018
Criticality alarm systems (CASs) are mandatory in nuclear plants for prompt alarm in the event of any criticality incident. False criticality alarms are not desirable as they create a panic environment for radiation workers. The present article describes the design enhancement of the CAS at each stage and provides maximum availability, preventing false criticality alarms. The failure mode and effect analysis are carried out on each element of a CAS. Based on the analysis, additional hardware circuits are developed for early fault detection. Two different methods are developed, one method for channel loop functionality test and another method for dose alarm test using electronic transient pulse. The design enhancement made for the external systems that are integrated with a CAS includes the power supply, criticality evacuation hooter circuit, radiation data acquisition system along with selection of different soft alarm set points, and centralized electronic test facility. The CAS incorporating all improvements are assembled, installed, tested, and validated along with rigorous surveillance procedures in a nuclear plant for a period of 18,000 h.
Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.
This paper deals with the estimation of the time of arrival (TOA) of ultra-wideband signals under IEEE 802.15.4a channel models. The proposed approach is based on a randomness test and consists of determining whether an autoregressive (AR) process modeling an energy frame is random or not by using a distance to measure the randomness. The proposed method uses a threshold that is derived analytically according to a preset false alarm probability. To highlight the effectiveness of the developed approach, simulation setups as well as real data experiments are conducted to assess the performance of the new TOA estimation algorithm. Thereby, the proposed method is compared with the cell averaging constant false alarm rate technique, the threshold comparison algorithm, and the technique based on maximum energy selection with search back. The obtained results are promising, considering both simulations and collected real-life data.
In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.
이동무선통신환경에서의 다중경로 레일레이 페이딩 채널은 선형 필터 모델로 나타내어 질 수 있고, 지연 경로의 특성에 따라 필터 탭 중 일부만이 수신기 설계에 있어 중요하게 고려될 수 있다. 지연경로를 나타내는 탭 계수의 크기에 따라 채널 등화기에서 선택적으로 탭을 사용함으로써 수신기의 복잡도를 감소시키고 사용 전력을 줄이는 효과를 가져오게 된다. 본 논문에서는 주어진 채널의 선형 필터 모델에서 최적의 방법으로 탭을 선택하는 방법을 제시하고, 기존의 방법과 비교하여 성능 향상을 보였다. 또한 잡음 전력 값에 대한 정보가 있는 경우, 제시된 방법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 판별의 장점을 가지게 됨을 보이고, 잡음 전력을 추정했을 시의 성능을 정확한 수식으로 유도하였다. 잡음 전력 추정을 위한 잡음 샘플 수를 증가시킴에 따라 빠른 속도로 최적 성능으로 수렴함을 유도된 수식과 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
This study analyzed and identified various causes of caustic alarms of 163 fire detectors that occurred from January 2019 to December 2021 at domestic semiconductor manufacturing plants equipped with about 30,000 fire detectors, and proposed a new non-fire prevention cause investigation plan by applying the NFPA 921 scientific methodology. The results of the study are as follows. First, in terms of necessary recognition and problem definition, an analog detector and an integrated monitoring system were proposed to quickly determine the location and installation space information of the fire detector. Second, in order to prevent speculative causes and errors in various analyses in terms of data analysis and hypothesis establishment, non-fire reports were classified into five by factor and defined, and the causes of occurrence by factor were classified and proposed. Finally, in terms of hypothesis verification and final hypothesis selection, a non-fire prevention improvement termination process and a final hypothesis verification sheet were proposed to prevent the cause from causing re-error.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.389-396
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2022
Smartphones are growing more susceptible as technology develops because they contain sensitive data that offers a severe security risk if it falls into the wrong hands. The Android OS includes permissions as a crucial component for safeguarding user privacy and confidentiality. On the other hand, mobile malware continues to struggle with permission misuse. Although permission-based detection is frequently utilized, the significant false alarm rates brought on by the permission-based issue are thought to make it inadequate. The present detection method has a high incidence of false alarms, which reduces its ability to identify permission-based attacks. By using permission features with intent, this research attempted to improve permission-based detection. However, it creates an excessive number of features and increases the likelihood of false alarms. In order to generate the optimal number of features created and boost the quality of features chosen, this research developed an intersection feature approach. Performance was assessed using metrics including accuracy, TPR, TNR, and FPR. The most important characteristics were chosen using the Correlation Feature Selection, and the malicious program was categorized using SVM and naive Bayes. The Intersection Feature Technique, according to the findings, reduces characteristics from 486 to 17, has a 97 percent accuracy rate, and produces 0.1 percent false alarms.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
센서 노드는 악의적인 공격자들에 의해 물리적인 공격들에 쉽게 노출된다. 공격자는 훼손 노드를 이용하여 센서 네트워크에 다양한 공격을 발생시킬 수 있다. 그 중 응용 계층에서 발생하는 허위 보고서 삽입 공격은 훼손된 노드를 통해 네트워크 내에 위조 보고서를 주입한다. 주입된 위조 보고서는 BS까지 전달될 경우 허위 경보뿐만 아니라 노드의 불필요한 에너지 소모를 유발한다. 이러한 공격을 방어하기 위해 통계적 여과 기법은 BS까지 전달되는 허위 보고서를 전달 과정 중 가능한 빨리 여과시키기 위해 제안되었다. 이 기법의 성능 향상을 위해 제안된 기법 중 경로 갱신 기법은 통계적 여과 기법의 탐지 능력 유지하고 노드의 균형 있는 에너지 소모를 위해 제안되었다. 본 논문은 경로 경신 방법에서 경로 갱신에 필요한 에너지의 효율적인 소비를 위해 보안 경로 주기 결정 방법을 제안한다. 보안 경로 주기를 선택하기 위해 BS에서 센서 노드들의 홉 수와 보고서 전송량을 고려하여 평가 함수를 통해 결정한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 위 3가지 기법들과 제안 기법을 비교하여 에너지 효율성을 평가한다. 그러므로 제안 기법은 보안 경로 설정을 유지하면서, 네트워크 내에 균형 있는 에너지 소비의 효율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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