• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.8 no.5
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• pp.534-544
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• 1997

The permittivity distribution of a two-dimensional high-contrast object with large size, which leads to the global minimum of cost function, is reconstructed by iteratively using the hybrid algorithm of Levenberg-magquardt algorithm(LMA) plus Genetic Algorithm(GA). The scattered fields calculated in a cost function are expanded in angular spectral modes, of which only effective propagating modes are used. The definition of cost function based on the effective propagating modes enables us to formulate the minimum number of incident waves for the reconstruction of object. It is numerically shown that LMA has an advantage of fast convergence but can't reconstruct a high-contrast object with large size and GA can reconstruct a high-contrast object with large size but has an disadvantage of slow convergence, whereas an inverse scattering technique using the hybrid algorithm adopts only advantages of LMA and GA.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.2
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• pp.104-109
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• 2012

Currently, GPS(Global Positioning System) is used to find user location information. However, in some cases, especially in urban environments, we receive unreliable location information deu to multipath fading. In order to resolve this problem, we propose a closely coupled positioning technique where GPS signal is combined with QZSS signal. Also we proposed and analyze a combining algorithm of GNSS and Wi-Fi signals to get closely coupled location information by referring AP information. Finally, this paper proposes a combined GPS/QZSS/Wi-Fi navigation algorithm to improve navigation performance, and it is verified by testing of car deriving according to availability and accuracy standard.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.4
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• pp.3-8
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• 2015

In this paper, we propose a blind equalization algorithm based on the error signal linearly combined a constellation-matched error (CME) and a non-constellation-matched error (non-CME). The new error signal was designed to include the non-CME term for reaching initial convergence and the CME term for improving intersymbol interference (ISI) performance of output signals, and it controls the error terms through a combining factor. By controlling the error terms, it generates an appropriate error signal for equalization process and improves convergence speed and ISI cancellation performance compared to those of conventional algorithms. In the simulation for 64-QAM and 256-QAM signals under the multipath channel and additive noise conditions, the proposed method was superior to CMA and CMA+DD concurrent equalization.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.11-14
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• 2000

현장감 있는 원거리 회의를 위해서는 두 채널 이상의 신호를 전송하는 스테레오 시스템이 필요하다. 이러한 원거리 회의 시스템의 경우 스피커와 마이크로폰간의 커플링에 의해 발생하는 음향 반향을 제거하기 위해 스테레오 음향 반향 제거기가 요구된다. 본 논문에서는 스테레오 음향 반향제거기의 성능을 효과적으로 개선하기 위하여 인간의 청각 특성과 음성 신호 특성을 이용한 전처리단을 제안한다 제안한 전처리단은 마스킹 현상을 이용하여 청각적으로 인지할 수 없는 크기의 부가 잡음을 음성 신호 분석을 통해 발생시켜 원 신호에 더해줌으로 두 채널 신호의 상호 상관 관계를 낮추어 준다. 또한 본 논문에서는 적응 반향 제거 알고리즘인 Affine Projection(AP) 알고리즘이 Cram-Schmidt(GS) 직교화 과정을 통한 벡터 연산으로 갱신될 수 있음을 이용하여, 별도의 음성 분석 과정 없이 AP알고리즘의 GS 직교화단으로 제안한 전처리단을 구현할 수 있음을 보이고, 최종적으로 전처리단과 적응 알고리즘이 결합된 스테레오 음향반향 제거를 위한 적응 알고리즘을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.651-662
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.12
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• pp.1075-1082
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• 2003

In this paper, we propose an Efficient Center-Biased Hybrid Seearch (ECBHS) for motion estimation based on Center-Biased Hybrid Search(CBHS). This proposed algorithm employ hybrid of a compact plus shaped search, X shaped search, and diamond search to reduce the search point for motion vectors which distributed within 3pels radius of center of search window. ECBHS reduces the computations for motion estimation of CBHS with similar accuracy The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.12-14
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• 2008

전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.7A
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• pp.978-985
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• 2000

Blind equalizers recover the transmitted data using statistical characteristics of the signal alone. Among many alternatives, steepest gradient descent type algorithms such as the CMA and Sato algorithm are most widely utilized in practice. In this paper we propose a dual-mode NCMA algorithm, which combines the advantages of the dual mode CMA and Normalized CMA (NCMA) with the dual mode phase recovery algorithm. In addition, we perform computer simulations to demonstrate the performance improvement of the proposed algorithm with a QAM system. Simulation results show that the presented algorithm has a faster convergence speed and smaller steady-state residual error than the CMA and dual-mode CMA.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1367-1370
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• 2003

본 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 개의 입력 릴레이션에 대해서도 최적의 조인 연산을 수행할 수 있는 공간 해쉬 조인 알고리즘을 제안한다. 인덱스가 존재하지 않는 릴레이션의 처리에 사용하는 기존의 공간 해쉬 조인(SHJ: Spatial Hash Join)과 Scalable Sweeping-Rased Spatial Join(SSSJ) 알고리즘을 결합하여 SHJ 알고리즘의 단점으로 지적되고 있는 편향된(skewed) 데이터에 대한 조인 연산의 성능저하 문제를 개선한 수 있는 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. SHJ에서 편향된 데이터의 경우 해쉬 버킷의 오버플로우 처리를 위해 버킷 재분할 방법을 사용하고 있는데 반하여 본 논문에서 제안한 SHSJ 알괴리즘에서는 버킷의 재분할 처리 대신에 버킷에 데이터를 삽입하고, 조인 연산과정에서 오버플로우가 발생한 버킷에 대하여 SSSJ 알고리즘을 사용함으로써 편향된 입력 릴레이션의 처리 성능을 제고시킬 수 있도록 한다.