• 대한산업공학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.345-356
• /
• 1995

The aim of this paper is to analyze the batch service queueing model M/M(a, b ; ${\mu}_k/1$) under general bulk service rule with mean service rate ${\mu}_k$ for a batch of k units, where $a{\leq}k{\leq}b$. This queueing model consists of the two-dimensional state space so that it is characterized by two-dimensional state Markov process. The steady-state solution and performane measure of this process are derived by using Matrix Geometric method. Meanwhile, a new approach is suggested to calculate the two-dimensional traffic density R which is used to obtain the steady-state solution. In addition, to determine the optimal service initiation threshold a, a decision model of this queueing system is developed evaluating cost of service per batch and cost of waiting per customer. In a job order production system, the decision-making procedure presented in this paper can be applicable to determining when production should be started.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권8호
• /
• pp.3602-3620
• /
• 2016

Dynamic topology is one of the main influence factors on network performability. However, it was always ignored by the traditional network performability assessment methods when analyzing large-scale mobile ad hoc networks (MANETs) because of the state explosion problem. In this paper, we address this problem from the perspective of complex network. A two-layer hierarchical modeling approach is proposed for MANETs performability assessment, which can take both the dynamic topology and multi-state nodes into consideration. The lower level is described by Markov reward chains (MRC) to capture the multiple states of the nodes. The upper level is modeled as a small-world network to capture the characteristic path length based on different mobility and propagation models. The hierarchical model can promote the MRC of nodes into a state matrix of the whole network, which can avoid the state explosion in large-scale networks assessment from the perspective of complex network. Through the contrast experiments with OPNET simulation based on specific cases, the method proposed in this paper shows satisfactory performance on accuracy and efficiency.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권5호
• /
• pp.2674-2697
• /
• 2019

Identity authentication is a crucial line of defense for network security, and passwords are still the mainstream of identity authentication. So far trawling password attacking has been extensively studied, but the research related with personal information is always sporadic. Probabilistic context-free grammar (PCFG) and Markov chain-based models perform greatly well in trawling guessing. In this paper we propose a systematic targeted attacking model based on structure partition and string reorganization by migrating the above two models to targeted attacking, denoted as TG-SPSR. In structure partition phase, besides dividing passwords to basic structure similar to PCFG, we additionally define a trajectory-based keyboard pattern in the basic grammar and introduce index bits to accurately characterize the position of special characters. Moreover, we also construct a BiLSTM recurrent neural network classifier to characterize the behavior of password reuse and modification after defining nine kinds of modification rules. Extensive experimental results indicate that in online attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 275%, and respectively outperforms its foremost counterparts, Personal-PCFG, TarGuess-I, by about 70% and 19%; In offline attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 90%, outperforms Personal-PCFG and TarGuess-I by 85% and 30%, respectively.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제47권11호
• /
• pp.59-68
• /
• 2010

본 논문은 보상함수 수정을 통해 보다 완벽한 DSA(Dynamic Spectrum Access)를 수행하는 새로운 방법을 제시하였다. POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)는 미래의 스펙트럼 상태를 예측하는데 사용되는 알고리즘으로서, 그 중 보상함수는 스펙트럼을 예측하는데 있어 가장 중요한 부분이다. 그러나 보상함수는 Busy 및 Idle의 두 가지 상태만 갖고 있기 때문에 채널에서 충돌이 발생하게 되면 보상함수는 Busy를 반환함으로써 2차 사용자의 성능을 감소시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Busy를 Busy 및 Collision 의 두 상태로 구분하였고, 이렇게 추가된 Collision 상태를 통해 2차 사용자의 채널 접근 기회를 보다 향상시킴으로서 데이터 전송율을 증대시킬 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 새로운 알고리즘의 신뢰도 벡터를 수학적으로 분석하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 통해 개선된 보상함수의 성능을 검증하고, 이를 통해 새로운 알고리즘이 CR 네트워크에서 2차 사용자의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.395-400
• /
• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.177-184
• /
• 1992

The control policy algorithm is examined and compared in this study. This research investigates a two state partially observable Markov chain in which only deterioration can occur and for which the only actions possible are to replace or to live alone. The goal of this research is to compare the computational efficiencies of control policy algorithm. One is Sondik's algorithms and the other one is jump algorithm.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제5권3호
• /
• pp.643-658
• /
• 1998

In this paper we analyze the performance of a statistical ATM multiplexer with bursty input traffic and two thresholds in the buffer by using queueing model. Two priority levels are considered for source traffic which is modeled by Markov Modulated Poisson Process to represent the bursty characteristics. Service time distributions of two priority sources are assumed to be same and deterministic for ATM environment. The partial buffer sharing scheme with one threshold may experience a sensitive state change around the threshold. But the proposed multiplexer with two thresholds avoids this hysterical phenominon to improve the system operation.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.1199-1205
• /
• 1992

본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Models)에서 문제점이 되는 개인차에의한 변동을 흡수하고, 적은 학습 데이타로서 인식률을 향상시키기 위하여 신경회로망을 이용한 NN-HMM(Neural Network Hidden Makov Models)에 의해 한국어 인식에 관하여 연구하였다. 이 방법은 HMM과 신경회로망의 출력을 각각 독립적인 인식값으로 가정하여 두 시스템의 확률곱으로 서로 보정되어 최대 인식확률의 음성모델을 인식하는 음성인식 시스템이다. 본 방법의 타당성을 평가하기 위하여 남, 여화자가 28개의 DDD 지역명을 발성한 음성데이타로 실험한 결과, 이산분포 HMM에 의한 방법에서는 91[%], 신경회로망에 의한 방법에서는 89[%], 제안된 방법에서는 95[%]의 향상된 인식률을 얻으므로써 인식성능의 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제40권10호
• /
• pp.16-23
• /
• 2003

본 논문에서 광 네트워크에서 광 버스트 스위칭(Optical Burst Switching, OBS)과 광 회선 스위칭 (Optical Circuit Switching, OCS) 기술의 장점을 동시에 가지는 새로운 광 hybrid 스위칭(Optical Hybrid Switching) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 들어오는 IP 트래픽을 hybrid 스위칭을 위해 짧은(short-lived) 흐름과 긴(long-lived) 흐름 구분한다. 성능 분석을 위하여 시스템을 Markovian 환경에서 단일 서버 큐로서 모델링 한다. 버스트 생성 프로세스는 two-state Markov Modulated Poisson Process (MMPP)를 따른다고 가정하고 서비스 율은 동시에 발생하는 OCS 세션의 수에 따라 변한다. OBS 버스트에 대한 평균 지연 및 큐 사이즈의 결과를 보인다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.687-698
• /
• 1997

In this paper, a Variation of Blast with Go-Back-N(V-BGBN) protocol is proposed, which differs from Blast with Go-Back-N(BGBN) and Blast with Full Retransmission on Error(BFRE) protocols in the retransmission strategy of packets. Performances of these three protocols under correlated packet errors are analyzed. Throughput efficiency of an arbitrary packet is obtained under the assumption that the round trip delay and the packet length are respectively constant. Recursive formula and difference equations are used as analytical tools. Correlation of packet errors is modelled by a two state Markov chain. The throughput efficiencies under these protocols are compared. V-BGBN protocol is shown to be superior to other two protocols in high speed network.