Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.443-451
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2005
The studied in this paper is a new algorithm for searching the maximum likelihood estimate(MLE) in which probability density function is not explicitly expressed. Newton-Raphson's root-finding routine and a nonlinear numerical optimization algorithm with constraint (so-called feasible sequential quadratic programming) are used. This algorithm is applied to the Wakeby distribution which is importantly used in hydrology and water resource research for analysis of extreme rainfall. The performance comparison between maximum likelihood estimates and method of L-moment estimates (L-ME) is studied by Monte-carlo simulation. The recommended methods are L-ME for up to 300 observations and MLE for over the sample size, respectively. Methods for speeding up the algorithm and for computing variances of estimates are discussed.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.881-885
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2005
Scheduling repetitive projects under limitations on the amounts of available resources (labor and equipment) has been an active subject because of its practical relevance. Traditionally, the limitation is specified as a deterministic (fixed) number, such as 1000 labor-hours. The limitation, however, is often exposed to uncertainty and variability, especially when the project is lengthy. This paper presents a stochastic optimization model to treat the situations where the limitations of resources are expressed as probability functions in lieu of deterministic numbers. The proposed model transfers each deterministic resource constraint into a corresponding stochastic one and then solves the problem by the use of a chance-constrained programming technique. The solution is validated by comparison with simulation results to show that it can satisfy the resource constraints with a probability beyond the desired confidence level.
It is essential to guarantee a handoff dropping probability below a predetermined threshold for wireless mobile networks. Previous studies have proposed admission control policies for integrated voice/data traffic in wireless mobile networks. However, since QoS has been considered only in terms of CDP (Call Dropping Probability), the result has been a serious CBP (Call Blocking Probability) unfairness problem between voice and data traffic. In this paper, we suggest a new admission control policy that treats integrated voice and data traffic fairly while maintaining the CDP constraint. For underprivileged data traffic, which requires more bandwidth units than voice traffic, the packet is placed in a queue when there are no available resources in the base station, instead of being immediately rejected. Furthermore, we have adapted the biased coin method concept to adjust unfairness in terms of CBP. We analyzed the system model of a cell using both a two-dimensional continuous-time Markov chain and the Gauss-Seidel method. Numerical results demonstrate that our CAC (Call Admission Control) scheme successfully achieves CBP fairness for voice and data traffic.
In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and two passive sonar nodes. AND rule and OR rule are employed as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is investigated that maximizes the probability of detection under the constraint of a specified probability of false alarm. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, false alarm probability, and the distance between two sensor nodes affect the system detection performances.
RF신호로부터 전력을 수집하는 에너지 하베스팅 기술은 센서의 전원 공급 문제를 해결함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 에너지 하베스팅 네트워크에서 채널의 probability density function을 이용하여 water-level의 하계값을 찾은 후, 이를 기반으로 파워 할당 해를 도출한다. 또한, 최소 필요 획득 에너지 조건을 효율적으로 만족시켜줄 수 있는 파워 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 기존 방안에 비해 최소 필요 획득 에너지 조건을 보장하면서 평균 데이터 전송률을 향상시키고, 최적해에 비해서는 10% 미만의 미미한 성능 저하가 있었지만 계산 복잡도를 현저히 줄일 수 있음을 보인다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
RBDO approach based on a sampling method with the Kriging metamodel and Constraint Boundary Sampling (CBS), which is sequential sampling method to generate metamodels is proposed. The major advantage of the proposed RBDO approach is that it does not require Most Probable failure Point (MPP) which is essential for First-Order Reliability Method (FORM)-based RBDO approach. The Monte Carlo Sampling (MCS), most well-known method of the sampling methods for the reliability analysis is used to assess the reliability of constraints. In addition, a Cumulative Distribution Function (CDF) of the constraints is approximated using Moving Least Square (MLS) method from empirical distribution function. It is possible to acquire a probability of failure and its analytic sensitivities by using an approximate function of the CDF for the constraints. Moreover, a concept of inactive design is adapted to improve a numerical efficiency of the proposed approach. Computational accuracy and efficiency of the proposed RBDO approach are demonstrated by numerical and engineering problems.
본 논문에서는 신호대 잡음비를 향상시키는 새로운 다이버시티 알고리즘을 제안한다. 무선채널에서는 다중경로로 인하여 페이딩이 발생하여 시스템 성능이 감소한다. 페이딩을 감소시키는 방법중의 하나가 다이버시티기법이고, 새로운 다이버시티 기법을 제안하여 시스템 성능을 향상시키는 것이 본 논문의 목적이다. 수신기는 레이크수신기를 적용하였다. 변조방식은 QPSK, OQPSK을 적용하였고, 부호화율이 1/3이고, 구속장이 9인 길쌈부호와 구속장이 4인 터보코드를 적용하였다. 이와 같은 조건에서 본 논문은 다중캐리어 CDMA시스템에서 평균에러 확률을 비교 분석하였다.
언더레이 프로토콜은 2차 시스템이나 인지된 사용자가 1차 사용자의 품질 저하 없이 동일한 주파수를 사용하는 인지 기술이다. 또한, 무선 환경의 중계 특성으로 인해, 몇몇 노드는 도청 노드라고 불리며, 다른 통신 링크를 위한 정보를 수신한다. 이러한 이유로, 물리 계층의 보안은 도청의 발생을 막기 위해 보안 성취율을 고려하여 응용된다. 본 논문에서는, 물리 계층 보안과 간섭 제약 환경에서 증폭 후 전송 기법의 성능을 협력 통신 노드를 이용하여 분석한다. 이 모델에서, 중계기는 송신단에서 수신단으로의 신호 전송을 돕기 위해 증폭 후 전송 기법을 사용한다. 우수한 중계기는 기회주의적 중계기 선택 기법으로 선정되며, 단 대 단 보안 성취율을 기초로 한다. 시스템 성능은 보안 성취율의 정전 확률로 평가된다. 정전 확률의 상향, 하향 한계는 국제 통계 채널 상태 정보(CSI)에 기초하며, 또한, 닫힌계로 유도한다. 시뮬레이션 결과는 인지 네트워크는 1차 사용자로부터 충분히 멀 때, 중계기에서 도청 노드까지의 거리가 중계기에서 수신단까지의 거리보다 큰 경우 시스템 성능이 향상된 것을 보여준다.
다양한 실시간 멀티미디어 서비스들을 전송하는 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기반의 차세대 인터넷에서는 DWDM망의 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터들을 복합적으로 고려하는 QoS RWA(Routing and Wavelength Assignment) 방식으로의 접근이 요구되어진다. 그러나 일반적으로 다중 제약조건을 만족하는 최적의 경로를 찾는 것은 NP-complete한 문제로서, 파장 연속성가지 고려해야 하는 DWDM 망에서는 QoS RWA 분야에 대한 연구가 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 QoS RWA 수행하기 위한 방안으로 flooding 기법을 확장하여 경로 설정에 대한 계산과 구현을 간소화시킨 QPR(Qualified Path Routing) 알고리즘을 제안한다. 또한 QPR 알고리즘을 기반으로 광신호 품질, 광자원(파장), 생존성 및 파장 연속성까지 고려하여 차등적인 QoS 지원하는 QoS-based RWA 알고리즘을 제안하며, 블록률, 라우팅 오버헤드 및 생존성 측면의 성능 평가를 통해 제안된 알고리즘들의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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