본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4041-4059
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2019
Key establishment method based on channel reciprocity for time division duplex (TDD) system has earned a vital consideration in the majority of recent research. While most of the cellular systems rely on frequency division duplex (FDD) systems, especially the 5G network, which is not characterized by the channel reciprocity feature. This paper realizes the generation of a group secret key for multi-terminals communicated through a wireless network in FDD mode, by utilizing the nature of the physical layer for the wireless links between them. I consider a new group key generation approach, which using bitwise XOR with a modified pairwise secret key generation approach not based on the channel reciprocity feature. Precisely, this multi-node secret key agreement technique designed for three wireless network topologies: 1) the triangle topology, 2) the multi-terminal star topology, and 3) the multi-node chain topology. Three multi-node secret key agreement protocols suggest for these wireless communication topologies in FDD mode, respectively. I determine the upper bound for the generation rate of the secret key shared among multi-node, for the three multi-terminals topologies, and give numerical cases to expose the achievement of my offered technique.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.158-167
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2017
Internet-based social and interactive video applications have become major constituents of the envisaged applications for next-generation multimedia networks. However, inherently dynamic network conditions, together with varying user expectations, pose many challenges for resource allocation mechanisms for such applications. Yet, in addition to addressing these challenges, service providers must also consider how to mitigate their operational costs (e.g., energy costs, equipment costs) while satisfying the end-user quality of service (QoS) expectations. This paper proposes a heuristic solution to the problem, where the energy incurred by the applications, and the monetary costs associated with the service infrastructure, are minimized while simultaneously maximizing the average end-user QoS. We evaluate the performance of the proposed solution in terms of serving probability, i.e., the likelihood of being able to allocate resources to groups of users, the computation time of the resource allocation process, and the adaptability and sensitivity to dynamic network conditions. The proposed method demonstrates improvements in serving probability of up to 27%, in comparison with greedy resource allocation schemes, and a several-orders-of-magnitude reduction in computation time, compared to the linear programming approach, which significantly reduces the service-interrupted user percentage when operating under variable network conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.484-510
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2017
Network security is rapidly developing, but so are attack methods. Network worms are one of the most widely used attack methods and have are able to propagate quickly. As an active defense approach to network worms, the honeynet technique has long been limited by the closed architecture of traditional network devices. In this paper, we propose a closed loop defense system of worms based on a Software-Defined Networking (SDN) technology, called Worm-Hunter. The flexibility of SDN in network building is introduced to structure the network infrastructures of Worm-Hunter. By using well-designed flow tables, Worm-Hunter is able to easily deploy different honeynet systems with different network structures and dynamically. When anomalous traffic is detected by the analyzer in Worm-Hunter, it can be redirected into the honeynet and then safely analyzed. Throughout the process, attackers will not be aware that they are caught, and all of the attack behavior is recorded in the system for further analysis. Finally, we verify the system via experiments. The experiments show that Worm-Hunter is able to build multiple honeynet systems on one physical platform. Meanwhile, all of the honeynet systems with the same topology operate without interference.
High-availability seamless redundancy (HSR) 은 두 개의 복제된 프레임을 각각의 경로로 전송하여 거의'0'시간에 고장을 복구하는 실시간 고장 허용 프로토콜이다. 그러므로 HSR은 스마트 그리드 통신과 같은 첨단 실시간 네트워크에 사용이 가능하다. 그러나 HSR 프로토콜은 고장 복구를 위해 생성되는 불필요한 트래픽이 목적지 노드가 포함되지 않은 하부 네트워크에도 지속적으로 순환하는 주요 단점이 있으며, 이는 네트워크의 트래픽 성능을 저하시키고, 네트워크의 활용 자원을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 효율적인 두 가지 알고리즘, Quick Removing (QR) 과 Port Locking (PL) 이 발표된 바 있다. 본 논문은 QR과 PL을 결합한 새로운 알고리즘, QRPL의 구현 가능성 및 그 성능을 수학적으로 해석 제시하고 시뮬레이션으로 확인하였다. 그 결과 다수의 하위 ring이 연결된 HSR 네트워크에서 유니캐스트 트래픽을 적용시, 표준 HSR, QR, 또는 PL 알고리즘을 개별로 사용하는 것보다, QRPL 알고리즘을 사용하는 경우 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1679-1691
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2016
Successive interference cancellation (SIC) is an effective means of multi-packet reception to combat interference at the physical layer. We investigate the joint optimization issue of channel access and power control for capacity maximization in SIC-enabled wireless networks. We propose a new interference model to characterize the sequential detection nature of SIC. Afterward, we formulize the joint optimization problem, prove it to be a nondeterministic polynomial-time-hard problem, and propose a novel approximation approach based on the genetic algorithm (GA). Finally, we discuss the design and parameter setting of the GA approach and validate its performance through extensive simulations.
According to NERC definition, Available Transfer Capability (ATC) is a measure of the transfer capability remaining in the physical transmission network for the future commercial activity. To calculate Available Transfer Capability, accurate and defensible Total Transfer Capability, Capacity Benefit Margin and Transmission Reliability Margin should be calculated in advance. This paper proposes a method to quantify time varying Available Transfer Capability based on probabilistic approach. The uncertainties of power system and market are considered as complex random variables. Total Transfer Capability is determined by optimization technique such as SQP(Sequential Quadratic Programming). Transmission Reliability Margin with the desired probabilistic margin is calculated based on Probabilistic Load Flow analysis, and Capacity Benefit Margin is evaluated using LOLE of the system. Suggested Available Transfer Capability quantification method is verified using IEEE RTS with 72 bus. The proposed method shows efficiency and flexibility for the quantification of Available Transfer Capability.
The 6G mobile communication system will become a backbone infrastructure around 2030 for the future digital world by providing distinctive services such as five-sense holograms, ultra-high reliability/low-latency, ultra-high-precision positioning, ultra-massive connectivity, and gigabit-per-second data rate for aerial and maritime terminals. The recent remarkable advances in machine learning (ML) technology have recognized its efficiency in wireless networking fields such as resource management and cell-configuration optimization. Further innovation in ML is expected to play an important role in solving new problems arising from 6G network management and service delivery. In contrast, an approach to apply ML to a physical-layer (PHY) target tackles the basic problems in radio links, such as overcoming signal distortion and interference. This paper reviews the methodologies of ML-based PHY, relevant industrial trends, and candiate technologies, including future research directions and standardization impacts.
An operational strategy for inventory control on finished goods in the distribution system has been given attention to many enterprises and many studies regarding this field have been done and is also on-going currently. Many of these studies represented a large scale distribution network with a unified formulation by using defined symbols. These methods have provided the systematic approach of the distribution network but they are impossible to applying the reality system due to not considering the service rate of demand and treating the shortage of inventory. In order to overcome these unrealistic problems, the novel safety stock policy of responding to customers' inventory distribution network is suggested. this paper explores the transportation between Central Distribution Center(CDC) and Regional Distribution Center(RDC). Especially, the relation of transportation cost between CDC and RDC and cost of inventory control according to safety inventory with service level are emphasized. We could obtain the good results of this study by determining the optimal safety stock considering the various variables and constraints.
Fault diagnosis plays an important role in the performance and safe operation of many modern engineering plants. This paper investigates the problem of fault detection using neural networks in dynamic systems. A general framework for constructing a nonlinear fault detection scheme for nonlinear dynamic systems containing modeling uncertaintly is proposed. The main idea behind the proposed approach is to monitor the physical system with an off -line learning neural network and then to approximate the upper and lower thresholds of acceleration of the nominal system with the model-based threshold(ThMB) method, The performance of the proposed fault detection scheme is investigated through simulations of a pendulum with uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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