Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.7
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pp.23-31
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2012
Resource allocation, such as joint rate control and scheduling, is an important issue in cognitive radio networks. However, it is difficult to jointly consider the rate control and scheduling problem due to the stochastic behavior of channel availability in cognitive radio networks. In this paper, we propose an asymmetric joint rate control and scheduling technique under reliability constraints in cognitive radio networks. The joint rate control and scheduling problem is formulated as a convex optimization problem and substantially decomposed into several sub-problems using a dual decomposition method. An algorithm for secondary users to locally update their rate that maximizes the utility of the overall system is also proposed. The results of simulations revealed that the proposed algorithm converges to a globally optimal solution.
In this paper, we propose a vocal and nonvocal separation method which uses a combination of kernel model and LSTM (Long-Short Term Memory) networks. Conventional vocal and nonvocal separation methods estimate the vocal component even in sections where only non-vocal components exist. This causes a problem of the source estimation error. Therefore we combine the existing kernel based separation method with the vocal/nonvocal classification based on LSTM networks in order to overcome the limitation of the existing separation methods. We propose a parallel combined separation algorithm and series combined separation algorithm as combination structures. The experimental results verify that the proposed method achieves better separation performance than the conventional approaches.
Kim, Ki-Jung;Kim, Yoon-Ki;Choi, Seung-Hwan;Lee, Jang-Myung
Journal of IKEEE
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v.17
no.4
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pp.440-445
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2013
This paper proposes a local estimation system which combines Cell Divide Algorithm with low-cost GPS/INS fused by Extended Kalman Filter(EKF) for localization of Quad-rotor when it returns to the departure point. In the research, the low-cost GPS and INS are fused by EKF to reduce the local error of low-cost GPS and the accumulative error of INS due to continuous integration of sensor error values. When the Quad-rotor returns to the departure point in the fastest path, a moving path can be known because it moves straight, where Cell Divide Algorithm is used to divide moving route into the cells. Then it determines the closest position of data of GPS/INS system fused by EKF to obtain the improved local data. The proposed system was verified through comparing experimental localization results obtained by using GPS, GPS/INS and GPS/INS with Cell Divide Algorithm respectively.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.05a
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pp.137-142
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2005
유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
The Post-clustering algorithms, which cluster the results of Web search engine, have several different requirements from conventional clustering algorithms. In this paper, we propose the new post-clustering algorithm satisfying those requirements as many as possible. The proposed Concept ART is the form of combining the concept vector that have several advantages in document clustering with Fuzzy ART known as real-time clustering algorithms. Moreover we show that it is applicable to general-purpose clustering as well as post-clustering
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.21
no.2
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.
필기 한글의 문자나 단어 인식에 있어 패턴을 구성하는 획 성분을 추출하는 작업은 매우 중요하다. 세선화와 직선근사에 기반한 고전적인 방법은 원래 패턴을 크게 왜곡한다는 단점을 가지고 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한글 패턴에 적합한 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다고 관찰에 근거하여 알고리즘을 설계하였다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 결합 지점을 강전하게 처리하는 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘을 PE92 데이터베이스에 적용한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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