Relative entropy is a divergence measure between two probability density functions of a random variable. Assuming that the random variable has only two alphabets, the relative entropy becomes a cross-entropy error function that can accelerate training convergence of multi-layer perceptron neural networks. Also, the n-th order extension of cross-entropy (nCE) error function exhibits an improved performance in viewpoints of learning convergence and generalization capability. In this paper, we derive a new divergence measure between two probability density functions from the nCE error function. And the new divergence measure is compared with the relative entropy through the use of three-dimensional plots.
Instead of the extended Kalman filter, the unscented Kalman filter (UKF) has been used in nonlinear systems without initial accurate state estimates over the last decade because the UKF is robust against large initial estimation errors. However, in a multirate integrated system, such as an inertial navigation system (INS)/Global Positioning System (GPS) integrated navigation system, it is difficult to implement a UKF-based navigation algorithm in a low-grade or mid-grade microcontroller, owing to a large computational burden. To overcome this problem, this letter proposes a modified UKF that has a reduced computational burden based on the basic idea that the change of probability distribution for the state variables between measurement updates is small in a multirate INS/GPS integrated navigation filter. The performance of the modified UKF is verified through numerical simulations.
In the global Internet, a constraint-based routing algorithm performs the function of selecting a routing path while satisfying some given constraints rather than selecting the shortest path based on physical topology. It is necessary for constraint-based routing to disseminate and update link state information. The triggering policy of link state updates significantly affects the volume of update traffic and the quality of services (QoS). In this letter, we propose an adaptive triggering policy based on link-usage statistics in order to reduce the volume of link state update traffic without deterioration of QoS. Also, we evaluate the performance of the proposed policy via simulations.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.86-93
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2022
To combine the science and technology creativity necessary in the era of the 4th Industrial Revolution, it is necessary to cultivate talents who can discover new knowledge and create new values by combining various knowledge with self-directed mathematical competencies. This research attempted to lay the foundation for the curriculum for fostering future creative convergence talent by preparing, executing, and reflecting on the learning plan after learners themselves understand their level and status through self-directed learning. Firstly, We would like to present a teaching-learning plan based on the essential capabilities of the future society, where the development of a curriculum based on mathematics curriculum and intelligent informatization are accelerated. Secondly, an educational design model system diagram was presented to strengthen the self-directed learning ability of mathematics subjects in the electronic engineering curriculum. Consequently, through a survey, we would like to propose the establishment of an educational system necessary for the 4th industry by analyzing learning ability through self-directed learning teaching methods of subjects related to mathematics, probability, and statistics.
최근 LTE보다 빠른 속도와 안정을 가진 5G 기술에 대한 기대감이 증가하고 있는 가운데 5G 통신 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 5G는 현재까지 이질적인 영역이 서로 포함되어 있어서 보안 영역에 대한 문제들을 아직 완벽하게 지원하고 있지 않다. 본 논문은 5G 환경에서 IoT 장치의 인증을 블록체인에 적용한 확률 기반의 IoT 관리모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 장치의 인증을 확률적 이론과 물리적 구조를 효율적으로 융합하기 위해서 n 계층의 IoT 사용자를 n+1 계층과 n-1 계층의 관리자가 쌍방향 인증이 이루어지도록 2개의 랜덤키를 역으로 사용한다. 제안 모델은 5G 환경의 IoT 사용자에 대한 인증을 확률적 기반으로 IoT 정보를 계층화시킨 후 IoT 정보를 가중치에 적용하여 그룹핑된 IoT 정보를 블록체인으로 연결한다. 또한, 제안 모델은 5G 네트워크를 계층화된 다층 네트워크로 분할하기 때문에 기존 블록체인보다 향상된 기능을 가진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1941-1960
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2019
Unmanned aerial vehicles (UAVs), acting as mobile base stations (BSs), can be deployed in the typical fifth-generation mobile communications (5G) scenarios for the purpose of substantially enhancing the radio coverage. Meanwhile, UAV aided underlay device-to-device (D2D) communication mode can be activated for further improving the capacity of the 5G networks. However, this UAV aided D2D communication system is more vulnerable to eavesdropping attacks, resulting in security risks. In this paper, the D2D receivers work in full-duplex (FD) mode, which improves the security of the network by enabling these legitimate users to receive their useful information and transmit jamming signal to the eavesdropper simultaneously (with the same frequency band). The security communication under the UAV coverage is evaluated, showing that the system's (security) capacity can be substantially improved by taking advantage of the flexible radio coverage of UAVs. Furthermore, the closed-form expressions for the coverage probabilities are derived, showing that the cellular users (CUs)' secure coverage probability in downlink transmission is mainly impacted by the following three factors: its communication area, the relative position with UAV, and its eavesdroppers. In addition, it is observed that the D2D users or DUs' secure coverage probability is relevant to state of the UAV. The system's secure capacity can be substantially improved by adaptively changing the UAV's position as well as coverage.
Acoustic feedback is perceived as whistling or howling, which is a major complaint of hearing-aids users. Acoustic feedback cancellation is important in hearing-aids because acoustic feedback degrades performance of the hearing aid device by reducing maximum insertion gain. Adaptive systems for estimate acoustic feedback path and feedback suppression algorithms have been proposed in order to solve this problem. A typical feedback cancellation algorithm is LMS(least mean squares) because of its computational efficiency. However it has problem of convergence performance in high correlated input signal. In this paper, we propose a new variable step-size normalized LMS(least mean squares) algorithm using VAD(voice activity detection) to overcome the limitation of the LMS algorithm. The VAD algorithm is GSAP(global speech absence probability) and the feedback cancellation algorithm is normalized LMS. The proposed algorithm applies different step-size between voice and non-voice using VAD, for high stability, fast convergence speed and low misalignment when correlated inputs, such as speech. The result of simulation with white noise mixed speech signal, the proposed algorithm shows high performance then traditional algorithm in terms of stability, convergence speed and misalignment.
그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.54-56
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2016
Code-reuse attacks are very dangerous in various systems. This is because they do not inject malicious codes into target systems, but reuse the instruction sequences in executable files or libraries of target systems. Moreover, code-reuse attacks could be more harmful to IoT systems in the sense that it may not be easy to devise efficient and effective mechanism for code-reuse attack detection in resource-restricted IoT devices. In this paper, we propose a detection scheme with using Kullback-Leibler (KL) divergence to combat against code-reuse attacks in IoT. Specifically, we detect code-reuse attacks by calculating KL divergence between the probability distributions of the packets that generate from IoT devices and contain code region addresses in memory system and the probability distributions of the packets that come to IoT devices and contain code region addresses in memory system, checking if the computed KL divergence is abnormal.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.38-43
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2011
This paper proposes a centralized backoff control scheme for guaranteeing fair packet transmissions in S-ALOHA CDMA system. In S-ALOHA CDMA system, simultaneously transmitted packets act as multiple access interferences, so that unsuccessful packet transmissions are caused entirely by multiple access interferences. Therefore, in order to maximize the system performance, the levels of MAI should be kept at an optimal level. In the proposed scheme, the base station broadcasts the packet transmission probability, which is calculated based on the level of MAI. Mobile stations attempt to transmit their packet with the received probability. Simulation results show that the proposed scheme can guarantee a good fairness among all the mobile stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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