• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.8-15
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• 2012

Ku 대역 이상의 고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인인 강우 감쇠를 효과적으로 보상할 수 있는 방법으로 적응형 전송 방식을 들 수 있다. 본 논문에서는 국내 Ka 대역 강우 환경에 적합하도록 개발된 동적 강우 감쇠 모델을 탑재하여 구현된 적응형 강우감쇠 보상 시뮬레이터을 제시한다. 본 논문에서 소개된 시뮬레이터에는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 추출된 강우 파라미터가 적용된 동적 강우 감쇠 Markov chain 모델이 탑재되어 있다. 또한, 여러 가지 전송 기법들을 구비하여 사용자의 요구 사항에 따른 다양한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 는 또한 적응형 전송기법을 이용하여 시뮬레이션한 결과를 고정형 전송기법의 결과와 비교함으로써, 적응형 전송 기법의 활용이 효과적으로 강우 감쇠를 보상할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1060-1068
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• 2016

연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권7호
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• pp.39-47
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• 2012

강수량의 변화가 지하수 함양특성에 미치는 영향을 검토하기 위하여 대상 유역의 최근 30년간(1980년~2010년) 기상개황 자료로 SWAT모형을 이용하여 대표 강우년별(최다, 평균, 최갈수년) 수문인자를 도출하였으며, Markov Chain모형을 이용하여 추정된 토지이용 자료를 SWAT모형에 적용하였으며, 분석 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. SWAT모형을 이용하여 본 연구대상지역을 대표 3개 유역으로 구분하고, 1975~2010년까지의 기상자료에 년도별 토지이용 상태로 적용 분석한 결과, 적용 기간 평균 지하수 함양률은 30%로 분석되었다. 이러한 연구결과는 기존의 제주지역 지하수 함양량 분석연구에서 나타난 40-50%보다 훨씬 적은 값으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 투수성 다공질 지층이 제주지역의 지질특성을 고려하더라도 개발형태가 비투수성 포장형태이고, 개발된다면 육지지역과 같은 지하수함양특성과 비슷할 수밖에 없음을 알 수 있었으며, Markov-chain을 이용한 장래토지이용상태를 분석한 결과 장래의 토지이용은 2000년 현재에 비해 산림 3.4%감소, 농경지 0.2% 증가, 수계 1.0% 증가, 도심지 0.5%증가 하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권3호
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• pp.141-148
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• 2017

인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제11권2호
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• pp.175-186
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• 2009

A new medium access control (MAC) scheme embedding physical channels into multiband carrier sense multiple access/collision avoidance (CSMA/CA) networks is proposed to provide strict quality of service (QoS) guarantee to high priority users. In the proposed scheme, two priority classes of users, primary and secondary users, are supported. For primary users physical channels are provided to ensure strict QoS, whereas secondary users are provided with best-effort service using CSMA/CA modified for multiband operation. The performance of the proposed MAC scheme is investigated using a new multiband CSMA/CA Markov chain model capturing the primary user activity and the operation of secondary users in multiple bands. The throughput of secondary users is obtained as a function of the primary user activity and other CSMA/CA parameters. It is shown that the new MAC scheme yields larger throughput than the conventional single-band CSMA/CA when both schemes use the same bandwidth.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1621-1629
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• 2016

This paper studies Bayesian pooling for analysis of categorical data from small areas. Many surveys consist of categorical data collected on a contingency table in each area. Statistical inference for small areas requires considerable care because the subpopulation sample sizes are usually very small. Typically we use the hierarchical Bayesian model for pooling subpopulation data. However, the customary hierarchical Bayesian models may specify more exchangeability than warranted. We, therefore, investigate the effects of pooling in hierarchical Bayesian modeling for the contingency table from small areas. In specific, this paper focuses on the methods of direct or indirect pooling of categorical data collected on a contingency table in each area through Dirichlet priors. We compare the pooling effects of hierarchical Bayesian models by fitting the simulated data. The analysis is carried out using Markov chain Monte Carlo methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.288-291
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• 2002

We characterize multipath fading channel dynamics at the packet level and analyze the corresponding data queueing performance in various environments. We identify the similarity between wire-line queueing analysis and wireless network per-formance analysis. The second order channel statistics, i.e. channel power spectrum, is fecund to play an important role in the modeling of multipath fading channels. However, it is identified that the first order statistics, i.e. channel CDF also has significant impact on queueing performance. We use a special Markov chain, so-called CMPP, throughout this paper.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제13권3호
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• pp.413-422
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• 2000

In the class of models which include random effects, the variance component estimates are important to obtain accurate predictors and estimators. Variance component estimation is straightforward for balanced data but not for unbalanced data. Since orthogonality among factors is absent in unbalanced data, various methods for variance component estimation are available. REML estimation is the most widely used method in animal breeding because of its attractive statistical properties. Recently, Bayesian approach became feasible through Markov Chain Monte Carlo methods with increasingly powerful computers. Furthermore, advances in variance component estimation with complicated models such as generalized linear mixed models enabled animal breeders to analyze non-normal data.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권1호
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• pp.63-75
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• 2002

Most attempts at Bayesian analysis of neural networks involve hierarchical modeling. We believe that similar results can be obtained with simpler models that require less computational effort, as long as appropriate restrictions are placed on parameters in order to ensure propriety of posterior distributions. In particular, we adopt a model first introduced by Lee (1999) that utilizes an improper prior for all parameters. Straightforward Gibbs sampling is possible, with the exception of the bias parameters, which are embedded in nonlinear sigmoidal functions. In addition to the problems posed by nonlinearity, direct sampling from the posterior distributions of the bias parameters is compounded due to the duplication of hidden nodes, which is a source of multimodality. In this regard, we focus on sampling from the marginal posterior distribution of the bias parameters with Markov chain Monte Carlo methods that combine traditional Metropolis sampling with a slice sampler described by Neal (1997, 2001). The methods are illustrated with data examples that are largely confined to the analysis of nonparametric regression models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.628-646
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• 2016

This paper proposes a novel channel assignment scheme that is based on finite projective plane (FPP) theory. The proposed scheme involves using a Markov chain model to allocate N channels to N users through intermixed channel group arrangements, particularly when channel resources are idle because of inefficient use. The intermixed FPP-based channel group arrangements successfully related Markov chain modeling to punch through ratio formulations proposed in this study, ensuring fair resource use among users. The simulation results for the proposed FPP scheme clearly revealed that the defined throughput increased, particularly under light traffic load conditions. Nevertheless, if the proposed scheme is combined with successive interference cancellation techniques, considerably higher throughput is predicted, even under heavy traffic load conditions.