Abdul-Ghafoor, Omar B.;Ismail, Mahamod;Nordin, Rosdiadee;El-Saleh, Ayman Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.2957-2986
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2013
The traditional approach of fixed spectrum allocation to licensed networks has resulted in spectrum underutilisation. Cognitive radio technology is envisioned as a promising solution that can be used to resolve the ineffectiveness of the fixed spectrum allocation policy by accessing the underutilised spectrum of existing technologies opportunistically. The implementation of cognitive radio networks (CRNs) faces distinct challenges due to the fact that two systems (i.e., cognitive radio (CR) and primary users (PUs)) with conflicting interests interact with each other. Specially, in self-organised systems such as ad-hoc CRNs (AHCRNs), the coordination of spectrum access introduces challenges to researchers due to rapid utilisation changes in the available spectrum, as well as the multi-hop nature of ad-hoc networks, which creates additional challenges in the analysis of resource allocation (e.g., power control, channel and rate allocation). Instead, game theory has been adopted as a powerful mathematical tool in analysing and modelling the interaction processes of AHCRNs. In this survey, we first review the most fundamental concepts and architectures of CRNs and AHCRNs. We then introduce the concepts of game theory, utility function, Nash equilibrium and pricing techniques. Finally, we survey the recent literature on the game theoretic analysis of AHCRNs, highlighting its applicability to the physical layer PHY, the MAC layer and the network layer.
스마트 유틸리티 네트워크(SUN)용 무선전송 기술은 에너지 절약 지능형 그린 홈 네트워크 개발의 핵심 요소 기술일 뿐 아니라, 향후 ZigBee 기술을 대체하여 다양한 분야에 활용될 차세대 WPAN 기술이다. SUN 무선 전송 기술은 IEEE 802.15.4g SUN PHY-Layer 표준으로 지하나 반 지하 또는 복잡한 건물 주변과 같은 열악한 전파환경에서도 높은 링크 이득과 안정적인 전송속도의 제공이 가능한 비 면허 무선 전송기술이다. 본 논문은 IEEE 802.15.4g SUN 표준을 만족시키는 RF 송수신기 칩 개발을 위해, RF 송수신기에 대한 시스템 단위 모의실험 환경을 구축하고, 시스템 설계에 필요한 설계 방법, 요구 사양 도출 및 시스템 예상 성능에 대한 내용이다. 또한 상기 시스템 단위 모의실험 결과를 바탕으로 실제 제작한 RF 송수신기 칩의 성능은 IEEE 802.15.4g SUN PHY-Layer 표준의 요구 사양 보다 우수하였다.
As Plug-in Hybrid Vehicle and Electric Vehicle (PHEV/EV) take a greater share in the personal automobile market, their high penetration levels may bring potential challenges to electric utility especially at the distribution level. Thus, there is a need for the flexible charging management strategy to compromise the benefits of both PHEV/EV owners and power grid side. There are many different management methods that depend on the objective function and the constraints caused by the system. In this paper, the schema and dispatching schedule of centralized PHEV/EV charging spot network are analyzed. Also, we proposed and compared three power allocation strategies for centralized charging spot. The first strategy aims to maximize state of vehicles at plug-out time, the rest methods are equalized allocation and prioritized allocation based on vehicles SoC. The simulation results show that each run of the optimized algorithms can produce the satisfactory solutions to response properly the requirement from PHEV/EV customers.
Huang, Xiaoge;Chen, Liping;Chen, Qianbin;Shen, Bin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4661-4680
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2016
Cognitive radio (CR) technology is an effective solution to the spectrum scarcity issue. Collaborative spectrum sensing is known as a promising technique to improve the performance of spectrum sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, collaborative spectrum sensing is vulnerable to spectrum data falsification (SSDF) attack, where malicious users (MUs) may send false sensing data to mislead other secondary users (SUs) to make an incorrect decision about primary user (PUs) activity, which is one of the key adversaries to the performance of CRNs. In this paper, we propose a coalition based malicious users detection (CMD) algorithm to detect the malicious user in CRNs. The proposed CMD algorithm can efficiently detect MUs base on the Geary'C theory and be modeled as a coalition formation game. Specifically, SSDF attack is one of the key issues to affect the resource allocation process. Focusing on the security issues, in this paper, we analyze the power allocation problem with MUs, and propose MUs detection based power allocation (MPA) algorithm. The MPA algorithm is divided into two steps: the MUs detection step and the optimal power allocation step. Firstly, in the MUs detection step, by the CMD algorithm we can obtain the MUs detection probability and the energy consumption of MUs detection. Secondly, in the optimal power allocation step, we use the Lagrange dual decomposition method to obtain the optimal transmission power of each SU and achieve the maximum utility of the whole CRN. Numerical simulation results show that the proposed CMD and MPA scheme can achieve a considerable performance improvement in MUs detection and power allocation.
지하시설물은 여러 관리 주체들에 의해 필요에 따라 건설되었으며 이는 곧 무질서하고 난립된 형태의 지하 공간 개발을 초래하였다. 이러한 현상은 지하 공간에서의 안전사고를 발생시키는 주요 원인으로 볼 수 있으며 이를 해결하기 위해서는 지하시설물의 체계적인 구축 및 관리에 관한 연구가 이루어져야 한다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 지하시설물 정보의 체계적인 구축·관리 방안과 정보의 정확도와 품질을 제고하기 위하여 공간정보 관련 국제 표준을 준용한 3차원 지하시설물의 데이터 모델을 정립하고, 이를 토대로 논리적 모델을 설계 및 시각화 구현하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 토대로 지상-지하를 포괄하는 현실 세계와의 일치성이 향상된 지하시설물 정보를 통해 기존 지하정보의 정확도 및 활용도를 제고할 것으로 사료된다. 또한 기존의 2차원 형태의 지하시설물 네트워크 모델과 관로 중심의 3차원 시각화 모델과는 달리 지상과 지하 공간에서의 다양한 객체들을 포함하고 데이터 간 상호 연계 및 운용이 가능한 통합적인 데이터 모델을 제시했다는 점에서 학술적 의의를 가질 것으로 판단된다.
도시가 확장되고 지하시설물 관련 공사가 늘어남에 따라 지하시설물 관로 네트워크를 3차원으로 분석할 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있다. 국내에서는 2015년부터 15종의 지하정보(지하시설물, 지하구조물, 지반)를 3차원 기반 지하공간통합지도로 구축하는 사업을 진행하고 있다. 하지만 현재 3차원 지하시설물 구축은 수작업 기반으로서 구축 방법이 매우 복잡하고 지자체별 수백만 건이 넘는 대용량 데이터를 처리하기에는 시간과 비용이 많이 발생한다. 본 논문은 3차원 지하시설물 모델의 가공 및 갱신 자동화 구축 프레임워크를 제시함으로써 3차원 지하시설물 모델을 최소비용으로 신속하게 구축하는 방안을 수립하였다. 본 연구에서 개발된 지하시설물 가공 및 부분갱신 자동화 기술들은 지하공간통합지도 구축사업에 즉시 현장적용이 가능할 것으로 기대한다.
Although process-based models have been a preferred approach for modeling freshwater aquatic systems over extended time intervals, the increasing utility of data-driven models in a big data environment has made the data-driven models increasingly popular in recent decades. In this study, international peer-reviewed journals for the relevant fields were searched in the Web of Science Core Collection, and an extensive literature review, which included total 2,984 articles published during the last two decades (2000-2020), was performed. The review results indicated that the rate of increase in the number of published studies using data-driven models exceeded those using process-based models since 2010. The increase in the use of data-driven models was partly attributable to the increasing availability of data from new data sources, e.g., remotely sensed hyperspectral or multispectral data. Consistently throughout the past two decades, South Korea has been one of the top ten countries in which the greatest number of studies using the data-driven models were published. Among the major data-driven approaches, i.e., artificial neural network, decision tree, and Bayesian model, were illustrated with case studies. Based on the review, this study aimed to inform the current state of knowledge regarding the biogeochemical water quality and ecological models using data-driven approaches, and provide the remaining challenges and future prospects.
Joint financial network of Korea Financial Telecommunications and Clearings Institute, which is an essential facility with a natural monopoly, maintained its closedness as monopoly/public utility model, but it has evolved in the form of open banking in order to obtain domestic fintech competitiveness in the rapidly changing digital financial ecosystem such as the acceleration of Big Blur. In accordance with digital transformation strategy of financial institutions, various ICT companies are actively participating in the financial industries, which has been exclusive to banks, through the link technology called Open API. For this reason, there has been a significant change in the financial service supply chain in which ICT companies participate as users. The level of security in the financial service supply chain is determined based on the weakest part of the individual components according to the law of minimum. In addition, there is a perceived risk of personal information and financial information leakage among the main factors that affect users' intention to accept services, and appropriate protective measures against perceived security risks can be a catalyst, which increases the acceptance of open banking. Therefore, this is a study on factors affecting the introduction of open banking to achieve financial innovation by developing an open banking security control model for financial institutions, as a protective measures to user organizations, from the perspectives of cyber financial security and customer information protection, respectively, and surveying financial security experts. It is expected, from this study, that effective information protection measures will be derived to protect the rights and interests of financial customers and will help promote open banking.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.
무선 스마트 유틸리티 네트워크 통신시스템에서는 비동기 저전력 MAC이 IEEE 802.15.4e에 의해 표준화되어 사용되고 있다. RIT(Receiver Initiated Transmission)라고 불리는 비동기 방식 MAC은 체크인터벌(RIT period)에 따라 지연시간과 전력소모가 크게 영향을 받는 특성이 있다. 체크인터벌 마다 수면에서 깨어나 자신이 수신할 데이터가 있는지 확인함으로써, 수신단 전력 소모는 획기적으로 줄일 수 있지만 송신단에서는 과도한 웨이크업 시퀀스(wakeup sequence)로 전력소모가 발생하는 단점을 가진다. 체크 인터벌을 짧게하여 과도한 웨이크업 시퀀스를 줄이면 너무 빈번한 웨이크업으로 수신단 전력 소모가 많아지게 된다. RIT 비동기식 MAC 기법에서 트래픽 부하와 체크인터벌의 운용에 따른 전력소모 성능을 분석하여 Wi-SUN 구축시 적용코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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