Journal of Satellite, Information and Communications
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v.6
no.1
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pp.12-18
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2011
Signal fading due to rain is one of the most significant factors degrading link quality in satellite communication systems. Adaptive transmission is considered to be the most efficient means to countermeasure the rain attenuation. In order to develop and design a good adaptive transmission system, we need a dynamic rain attenuation model which can synthesize time series of rain attenuation. In this paper, we present a modeling technique for dynamic rain attenuation using a Markov process. We derive statistical fading properties of the rain attenuation data measured in second time interval and define four states in the Markov process. We synthesize the rain attenuation data using the 4-state Markov process, and compare statistical properties of the simulated data to those of the measured data.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.111-118
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2014
This paper presents an efficient Markov feature extraction method for detecting splicing forged images. The Markov states used in our method are composed of the difference between DCT coefficients in the adjacent blocks. Various first-order Markov state transition probabilities are extracted as features for splicing detection. In addition, we propose a feature reduction algorithm by analysing the distribution of the Markov probability. After training the extracted feature vectors using the SVM classifier, we determine whether the presence of the image splicing forgery. Experimental results verify that the proposed method shows good detection performance with a smaller number of features compared to existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2981-2996
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2020
With the increasing amount of splicing images, many detection schemes of splicing images are proposed. In this paper, a splicing detection scheme for color image based on the quaternion discrete cosine transform (QDCT) is proposed. Firstly, the proposed quaternion Markov features are extracted in QDCT domain. Secondly, the proposed quaternion Markov features consist of global and local quaternion Markov, which utilize both magnitude and three phases to extract Markov features by using two different ways. In total, 2916-D features are extracted. Finally, the support vector machine (SVM) is used to detect the splicing images. In our experiments, the accuracy of the proposed scheme reaches 99.16% and 97.52% in CASIA TIDE v1.0 and CASIA TIDE v2.0, respectively, which exceeds that of the existing schemes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.111-112
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2015
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보 변화율을 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동한다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 일정 구간의 노드의 속성 정보의 시간에 따른 변화율을 Markov chain을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.425-426
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2016
In this paper, we proposed an algorithm based on movement prediction using Markov chain in delay tolerant networks(DTNs). The existing prediction algorithms require additional information such as a node's schedule and connectivity between nodes. However, network reliability is lowered when additional information is unknown. To solve this problem, we proposed an algorithm for predicting a movement path of the node by using Markov chain. The proposed algorithm maps speed and direction for a node into state, and predict movement path of the node using transition probability matrix generated by Markov chain. As the result, proposed algorithm show that the proposed algorithms has competitive delivery ratio but with less average latency.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.4
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pp.1241-1250
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1996
The characteristics of fatigue cumulative damage and fatigue life of 8-harness satin woven CFRP composites with a circular hole under constant amplitude and 2-level block loading are estimated by Stochastic Makov chain model. It is found in this study that the fatigue damage accumulation behavior is very random and the fatigue damage is accumulated as two regions under constant amplitude fatigue loading. In constant amplitude fatigue loading the predicted mean number of cycles to a specified damage state by Markov chain model shows a good agreement with the test result. The predicted distribution of the fatigue cumulative damage by Markov chain model is similar to the test result. The fatigue life predictions under 2-level block loading by Markov chain model revised are good fitted to the test result more than by 2-parameter Weibull distribution function using percent failure rule.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.28
no.2
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pp.228-240
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1991
Many experimental data of fatigue crack propagation show that the fatigue crack propagation process is stochastic. Therefore, the study on the crack propagation must be based on the probabilistic approach. In the present paper, fatigue crack propagation process is assumed to be a discrete Markov process and the method is developed, which can evaluate the reliability of the structural component by using Markov chain model(Unit step B-model) suggested by Bogdanoff. In this method, leak failure, plastic collapse and brittle fracture of the critical component are taken as failure modes, and the effects of initial crack distribution, periodic and non-periodic inspection on the probability of failure are considered. In this method, an equivalent load value for random loading such as wave load is used to facilitate the analysis. Finally some calculations are carried out in order to show the usefulness and the applicability of this method. And then some remarks on this method are mentioned.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.3
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pp.8-13
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1989
The parameters of bipolar random square-wave signal process, amplitude and phase with unknown probability distribution are shown to be simultaneously estimated by using Gauss-Markov estimator so that transmitted digital data can be recovered under the additive Gaussinan noise environment. However, we see that the preprocessing stage using the correlator composed of the multiplier and the running integrator is needed to convert the received process into the sampled sequences and to obtain the observed data vectors, which can be used for Gauss-Markov estimation.
The auto-and cross-correlation function, power spectrum, coherence function and Markov model are applied to investigate the statistical characteristics of discharge and each factor of water quality and the interrelation-ship between the variation of discharge and water quality factors. The analysis of discharge, dissolved oxygen and electric conductivity, which were only obtainable data at the Indogyo gagining station in the downstream of the Han River, clearly showed that they hace distinct period of 12 months and three different periods of 6, 4 and 3 months weaker than the former. The cross-correlation between the discharge and water quality(DO, COND) is rather weak and the crosscorrelation function has its peak at lag one. It is considered therefrom that the variation of discharge behaves on water quality facotrs with one day's difference. In the examination of linear regression model for the serial generation and predictive measures, discharge series is fit to first and second order Markov model and DO, COND to first order Markov model.
This paper presents an effective Markov transition matrix (EMTM), which will be used to calculate the wind speed at the target site in a wind farm to accurately predict wind energy production. The existing MTS prediction method using a Markov transition matrix (MTM) exhibits a limitation where significant prediction variations are observed owing to random selection errors and its bin width. The proposed method selects the effective states of the MTM and refines its bin width to reduce the error of random selection during a gap filling procedure in MTS. The EMTM reduces the level of variation in the repeated prediction of wind speed by using the coefficient of variations and range of variations. In a case study, MTS exhibited better performance than other MCP models when EMTM was applied to estimate a one-day wind speed, by using mean relative and root mean square errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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