본 논문에서는 불완전한 채널 정보가 시공간 블록 부호의 M-QAM 심볼에러율의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 시공간 블록 부호를 복호하기 위해서는 채널 정보가 반드시 필요하므로 불완전한 채널 정보는 시공간 블록 부호의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 채널 불일치 오차를 발생시키는 주된 원인을 채널 추정의 부정확성으로 인한 오차와 채널의 변화로 인한 오차로 모델링하고 이를 통해 채널 불일치 오차를 분석한다. 그리고 M-QAM 심볼에러율을 채널 불일치 오차 항이 들어간 채널당 평균 신호대 간섭비의 함수로 유도한다. 실험 결과 신호대 잡음비 20dB에서 허용할 수 있는 채널 추정 오차는 $10^{-3}$이고 채널 변화 정도는 f$_{d}$ T$_{B}$=0.001이다.다.
Let $C^r[0,t]$ be the function space of the vector-valued continuous paths $x:[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^r$ and define $X_t:C^r[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{(n+1)r}$ and $Y_t:C^r[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{nr}$ by $X_t(x)=(x(t_0),\;x(t_1),\;{\cdots},\;x(t_{n-1}),\;x(t_n))$ and $Y_t(x)=(x(t_0),\;x(t_1),\;{\cdots},\;x(t_{n-1}))$, respectively, where $0=t_0$ < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n=t$. In the present paper, using two simple formulas for the conditional expectations over $C^r[0,t]$ with the conditioning functions $X_t$ and $Y_t$, we establish evaluation formulas for the analogue of the conditional analytic Fourier-Feynman transform for the function of the form $${\exp}\{{\int_o}^t{\theta}(s,\;x(s))\;d{\eta}(s)\}{\psi}(x(t)),\;x{\in}C^r[0,t]$$ where ${\eta}$ is a complex Borel measure on [0, t] and both ${\theta}(s,{\cdot})$ and ${\psi}$ are the Fourier-Stieltjes transforms of the complex Borel measures on $\mathbb{R}^r$.
Let K be a nonempty closed convex subset of a Banach space E. Suppose $\{T_{n}\}$ (n = 1,2,...) is a uniformly asymptotically regular sequence of nonexpansive mappings from K to K such that ${\cap}_{n=1}^{\infty}$ F$\(T_n){\neq}{\phi}$. For $x_0{\in}K$, define $x_{n+1}={\lambda}_{n+1}x_{n}+(1-{\lambda}_{n+1})T_{n+1}x_{n},n{\geq}0$. If ${\lambda}_n{\subset}[0,1]$ satisfies $lim_{n{\rightarrow}{\infty}}{\lambda}_n=0$, we proved that $\{x_n\}$ weakly converges to some $z{\in}F\;as\;n{\rightarrow}{\infty}$ in the framework of reflexive Banach space E which satisfies the Opial's condition or has $Fr{\acute{e}}chet$ differentiable norm or its dual $E^*$ has the Kadec-Klee property. We also obtain that $\{x_n\}$ strongly converges to some $z{\in}F$ in Banach space E if K is a compact subset of E or there exists one map $T{\in}\{T_{n};n=1,2,...\}$ satisfy some compact conditions such as T is semi compact or satisfy Condition A or $lim_{n{\rightarrow}{\infty}}d(x_{n},F(T))=0$ and so on.
본 논문에서는 항공용 소형 레이다나 유도 무기 탐색기 등에 적용이 가능한 Ka대역 평면형 능동위상배열 안테나장치를 설계한 내용을 설명하였다. 본 안테나장치는 1000개 급의 복사소자 면배열로 구성하고, 직경 200mm 이내의 크기로 설계하였다. 빔 조향 범위는 ${\pm}55^{\circ}$ 이상 가능하도록 빔 패턴 분석을 통하여 복사 소자 간격을 정의하고 안테나 성능 분석을 수행하였다. RF 구성품 설계와 버짓 검증을 통해 안테나장치의 송신 EIRP는 94.22 dBm, 수신 G/T는 1.68 dB/k 성능으로 요구 규격을 만족할 수 있음을 확인하였다. 송신 EIRP 규격을 만족하기 위해 TRM의 송신 출력은 1.3W 급으로 설계하였고, 수신 G/T 규격을 만족하기 위해 TRM의 수신 잡음 지수를 5dB 이하가 되도록 설계하였다.
We built a $8{\mu}m$ selected sample of galaxies in the NEP-AKARI field by defining 4 redshift bins with the four AKARI bands at 11, 15, 18 and 24 microns (0.15 < z < 0.49, 0.75 < z < 1.34, 1.34 < z < 1.7 and 1.7 < z < 2.05). Our sample contains 4079 sources, 599 are securely detected with Herschel/PACS. Also adding ultraviolet (UV) data from GALEX, we fit the spectral energy distributions using the physically motivated code CIGALE to extract the star formation rate, stellar mass, dust attenuation and the AGN contribution to the total infrared luminosity ($L_{IR}$). We discuss the impact of the adopted attenuation curve and that of the wavelength coverage to estimate these physical parameters. We focus on galaxies with a luminosity close the characteristic $L^*_{IR}$ in the different redshift bins to study the evolution with redshift of the dust attenuation in these galaxies.
We consider a solution process of stochastic differential equation(SDE) driven by S'($R^d$)-valued Wiener process and study a large deviation type of estimates for the process. We get an upper bound in exit probability for such a process to leave a ball of radius $\tau$ before a finite time t. We apply the Ito formula to the SDE under the structure of nuclear space.
본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.
The goal of this paper is to study extension problems of several continuities in computer topology. To be specific, for a set $X\;{\subset}\;Z^n$ take a subspace (X, $T_n^X$) induced from the Khalimsky nD space ($Z^n$, $T^n$). Considering (X, $T_n^X$) with one of the k-adjacency relations of $Z^n$, we call it a computer topological space (or a space if not confused) denoted by $X_{n,k}$. In addition, we introduce several kinds of k-retracts of $X_{n,k}$, investigate their properties related to several continuities and homeomorphisms in computer topology and study extension problems of these continuities in relation with these k-retracts.
Let $\mu$(x) be an increasing function on the real line with finite moments of all oeders. We show that for any linear operator T on the space of polynomials and any interger n $\geq$ 0, there is a constant $\gamma n(T)\geq0$, independent of p(x), such that $\parallel T_p\parallel\leq\gamma n(T)\parallel P\parallel$, for any polynomial p(x) of degree $\leq$ n, where We find a formular for the best possible value $\Gamma_n(T)\;of\;\gamma n(T)$ and estimations for $\Gamma_n(T)$. We also give several illustrating examples when T is a differentiation or a difference operator and $d\mu$(x) is an orthogonalizing measure for classical or discrete orthogonal polynomials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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