This paper proposes a new spectrum forecasting (SF) model to estimate the spectrum demands for future mobile broadband (MBB) services. The model requires five main input metrics, that is, the current available spectrum, site number growth, mobile data traffic growth, average network utilization, and spectrum efficiency growth. Using the proposed SF model, the future MBB spectrum demand for Malaysia in 2020 is forecasted based on the input market data of four major mobile telecommunication operators represented by A-D, which account for approximately 95% of the local mobile market share. Statistical data to generate the five input metrics were obtained from prominent agencies, such as the Malaysian Communications and Multimedia Commission, OpenSignal, Analysys Mason, GSMA, and Huawei. Our forecasting results indicate that by 2020, Malaysia would require approximately 307 MHz of additional spectrum to fulfill the enormous increase in mobile broadband data demands.
In this paper, a method of vegetation spectrum measurement using multi spectrum camera was studied. Each pixel in taken images using multi spectrum camera have spectrum data, the relationship between spectrum data and distribution, structure, etc. are directly turned out. In other words, detailed spectrum data information of object including spatial distribution can be obtained from those images. However, the camera has some problems for applying field measurement and data analysis. In this study, those problems are solved.
본 논문은 전파 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축 방안을 제시하는 것으로 전파 분야의 빅데이터를 수집 및 분석하고 연계방안을 수립하고, 전파 및 공공분야 빅데이터를 연계 및 활용하는 지원체계 방안을 제시하여, 전파 공공분야 연계 빅데이터 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 전파 분야 빅데이터의 체계적 분석과 활용을 위한 지원체계가 부족한 상황에서 전파 관련 산업체의 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축방안을 마련함으로써 4차 산업혁명 구현을 위한 선제적 대응과 국내 전파 분야의 위상과 국가의 혁신성장 동력을 확보하고 전파산업의 공정경쟁과 서비스 품질 증진에 기여하여 전파 및 공공분야 빅데이터 플랫폼 이용자의 편의 증진에 기여하고자 한다. 또한, 전파관리 데이터 활용가치에 대한 사회적 인식 제고 및 플랫폼 공동 활용을 통한 전파 빅데이터 활용 협업 체계 마련에 기여하고자 한다.
In this study, a non-preemptive M/G/1 queueing model of a spectrum handoff scheme for cognitive wireless networks is proposed. Because spectrum handoff gives secondary users an opportunity to carry on their transmissions, it is crucially important to determine the actions of primary users. In our queueing model, prioritized data traffic is utilized to meet the requirements of the secondary users. These users' packets are categorized into three different priority classes: urgent, real-time, and non-real time. Urgent data packets have the highest priority, while non-real time data packets have the lowest priority. Riverbed (OPNET) Modeler simulation software was used to simulate both reactive and proactive decision spectrum handoff schemes. The simulation results were consistent with the analytical results obtained under different load and traffic conditions. This study also revealed that the cumulative number of handoffs can be drastically decreased by exploiting priority classes and utilizing a decent spectrum handoff strategy, such as a reactive or proactive decision-based strategy.
This paper investigates the statistical properties of waves in the sea area of Uljin, which is located in the East Sea area of Korea. The wave data were measured using AWAC (Acoustic Wave and Current Meter), which was installed at a 16-m water depth from November 2010 to March 2011. The wave data acquisition rate, Hmax, monthly mean Hs, Tz, Tp, and wave direction are summarized. The distributions of Hs and Tz were analyzed using the Hs-Tz scatter diagrams. The measurement wave data were analyzed to investigate freak wave characteristics. By comparing the wave spectrum using the measurement wave data with the wave spectrum obtained by varying the JONSWAP wave spectrum, it was possible to approximate the wave spectrum shape at the Uljin Sea area.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.74-80
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2015
In cognitive radios, spectrum sensing plays an important role in accurately detecting the presence or absence of a licensed user. However, the intervention of malicious users (MUs) degrades the performance of spectrum sensing. Such users manipulate the local results and send falsified data to the data fusion center; this process is called spectrum sensing data falsification (SSDF). Thus, MUs degrade the spectrum sensing performance and increase uncertainty issues. In this paper, we propose a method based on the Hausdorff distance and a similarity measure matrix to measure the difference between the normal user evidence and the malicious user evidence. In addition, we use the Dempster-Shafer theory to combine the sets of evidence from each normal user evidence. We compare the proposed method with the k-means and Jaccard distance methods for malicious user detection. Simulation results show that the proposed method is effective against an SSDF attack.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.613-631
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2013
Cognitive radio (CR) is proposed as a key solution to improve spectral efficiency and overcome the spectrum scarcity. Spectrum sensing is an important task in each CR system with the aim of identifying the spectrum holes and using them for secondary user's (SU) communications. Several conventional methods for spectrum sensing have been proposed such as energy detection, matched filter detection, etc. However, the main limitation of these classical methods is that the CR network is not able to communicate with its own base station during the spectrum sensing period and thus a fraction of the available primary frame cannot be exploited for data transmission. The other limitation in conventional methods is that the SU data frames should be synchronized with the primary network data frames. To overcome the above limitations, here, we propose a spectrum sensing technique based on blind source separation (BSS) that does not need time synchronization between the primary network and the CR. Moreover, by using the proposed technique, the SU can maintain its transmission with the base station even during spectrum sensing and thus higher rates are achieved by the CR network. Simulation results indicate that the proposed method outperforms the accuracy of conventional BSS-based spectrum sensing techniques.
NMR-based metabolomics needs various knowledge to elucidate metabolic perturbation such as NMR experiments, NMR spectrum processing, raw data processing, metabolite identification, statistical analysis, and metabolic pathway analysis regarding technical aspects. Among them, some concepts of raw data processing and multivariate analysis are not easy to understand but are important to correctly interpret metabolic profile. This article introduces NMR spectrum processing, raw data processing, and multivariate analysis.
The response spectrum has been widely used to differentiate the significant characteristics of earthquake ground motion and to evaluate the response of structures under ground shaking. Current design response spectrum is based on Seed, Ugas, and Lysmer's study. (1976) In this study, earthquake ground motion data sets adopted by Seed, Miranda, and Riddell is analyzed regards to soil types. And how earthquake data sets effected the design response spectrum is evaluated using acceleration-displacement response spectrum.
본 논문은 모바일 광대역 서비스가 활성화되면서 나타나는 모바일 빅 데이터 트래픽의 발생이 모바일 광대역 서비스의 발전을 제약하지 않도록 이동통신 주파수 활성화를 위한 기술 및 경제적 환경 조건을 분석하고 활성화 방안을 제시한다. 새로운 이동통신 주파수의 활성화를 위해서는 투자의 비용과 수익의 균형이 이루어져야 한다. 모바일 빅 데이터 트래픽을 처리하기 위한 새로운 이동통신 주파수의 활성화는 기술과 경제적 요인 그리고 통신사업자 내부 요인과 외부 요인이 결합되어 있다. 투자비용은 내부 요인인 자본적 비용(Capital Expenditure), 운용비용(Operating Expenditure)과 외부요인인 주파수 할당 대가와 관련 있으며 수익은 내부요인인 요금제와 외부 요인인 망중립성 문제와 관련 있다. 새로운 이동통신 주파수의 활성화는 투자비용에 주파수 할당 대가를 포함하고 투자수익에 네트워크 증설이 가능한 요금제 운영과 외부 콘텐츠에 의한 트래픽 증가에 따른 수익이 포함되어 투자비용과 수익이 균형을 이루어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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