The biased zero-error probability and its related algorithms require heavy computational burden related with some summation operations at each iteration time. In this paper, a recursive approach to the biased zero-error probability and related algorithms are proposed, and compared in the simulation environment of shallow water communication channels with ambient noise of biased Gaussian and impulsive noise. The proposed recursive method has significantly reduced computational burden regardless of sample size, contrast to the original MBZEP algorithm with computational complexity proportional to sample size. With this computational efficiency the proposed algorithm, compared with the block-processing method, shows the equivalent robustness to multipath fading, biased Gaussian and impulsive noise.
Repeated measurement data between two group is often used in the field of medicine study. In this paper, we suggest a method for comparison of the trend between two groups based on repeated measurement data. First, we estimate regression coefficient of linear regression model from each subject and generate samples using the regression coefficient estimated previous. And then, we test the difference between two groups by unpaired t-test, Wilcoxon rank sum test and placement test using generated samples. Monte Carlo Simulation is adapted to examine the power and experimental significance levels of several methods in various combinations.
Kim Joo-Gon;Lim Soo-Ho;Lee Young-Song;Kim Bum-Guk;Chung Hyun-Yeol
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.65-68
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2004
본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.53-56
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2010
본 논문은 Shannon의 정리에 따른 채널 용량에 근접한 성능을 보이는 것으로 알려진 터보 복호기 기반의 반복적인 검출과 복호화(Iterative Detection and Decoding) 기법에서 반복적인 복호화를 수행할 시에 제외되었던 리스트 구 복호기(List Sphere Decoder)에서 사전 정보(prior information)을 이용할 수 있도록 하여 수정된 IDD 기법을 제안하였다. 기존의 기법에서는 사후확률(A posteriori probability)을 계산하기 위하여 리스트 구 복호기를 사용하였으나 반복적인 복호화 수행 시에는 사전 정보를 이용하지 않는 특성으로 인하여 제외된다. 만약 잡음(noise) 등의 이유로 검출된 심볼 벡터 목록이 원래의 것과 매우 다른 경우라도 재 검출을 하지 않기 때문에 반복적인 복호화를 수행하더라도 원래의 정보에 근접하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기법에서 리스트 구 복호기를 터보 복호기의 Log Likelihood Ratio (LLR) 값을 사전 정보로 이용할 수 있도록 수정된 리스트 구 복호기를 제안하였다. 수정된 리스트 복호기는 반복적인 복호화를 수행 시 이전의 복호화에서 얻은 정보를 이용하여 새로이 검출된 심볼 벡터 목록을 제공하게 된다. 실제의 통신환경과 유사한 모델의 실험을 통해 수정된 IDD 기법이 기존의 IDD로 구성되는 내부 피드백에 RS 복호기 기반의 외부 피드백으로 구성된 형태로 피드백 회수가 증가할수록 기존의 IDD에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
The representation of Web Sites with EMFG(Extended Mark Flow Graph) is studied as a new method that represents the complicated Web Sites structure. The Web Sites usually have the number of iteration structures. The representation of these Web Sites with EMFG is too complicated, and so we can not understand the structure of these Web Sites sometimes. Therefore, in this paper, we classify these iteration structures when express Web Sites by EMFG as serial iteration structures and parallel iteration structures and propose the method that can simplify these iteration structures. Then we can reduce number of boxes, arcs, and transitions, and efficiently design and manage Web Sites by using this method.
This paper presents are monotonic and cyclic behavior of steel plates. The effects of design parameters, initial deflection and aspect ratio, width-thickness ratio are studied by using FEM analysis. The results obtained from the monotonic loadings show that the aspect ratio(a/b) on the strength is to be neglected in the range of $(a/b){\leq}1.0$. The major cause of the reduction in strength sbbjected to cyclic loadings are width-thickness ratio and displacement amplitude. Based on the results, this paper presents some new strength curve with considering the cyclic deteriorations. The results are also discussed about the deformation capacity accordance with the width-thickness ratio and displacement amplitude.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.11a
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pp.25-28
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2008
Generally, reinforced concrete structures exposed to the outside temperature are affected by freezing and thawing process during winter and early spring. These freezing and thawing process can lead to the reduction in durability of concrete as cracking or surface spalling. This paper is to study the hysteretic behavior of RC beams exposed to freezing and thawing under cyclic loadings. To compare the difference in hysteretic behavior of RC Beams, limited tests were conducted under different types of damage and freezing and thawing cycles. For this purpose, six specimens were tested. It is thought that experimental results will be used as basic data to evaluate hysteretic behavior of RC beams exposed to freezing and thawing.
We generated the feasibility of DNA separation in free-solution using genetically engineered repetitive polypeptides as drag-tags. Two different-sized repetitive polypeptides were designed, expressed in E. coli, and purified. They were conjugated to a fluorescently labeled DNA (100 base), and the electrophoretic mobilities of these conjugate molecules were analyzed on a microchip. The results of these studies indicate that genetically engineered repetitive polypeptide is a prominent candidate for rapid and high-throughput genetic mutation detection, such as SNP analysis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.4
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pp.11-19
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2001
In this paper, we study the convergence property of iterative learning control (ILC). First, we present a new method to prove the convergence of ILC using sup-norm. Then, we propose a new type of ILC algorithm adopting intervalized learning scheme and show that the monotone convergence of the output error can be obtained for a given time interval when the proposed ILC algorithm is applied to a class of linear dynamic systems. We also show that the divided time interval is affected from the learning gain and that convergence speed of the proposed learning scheme can be increased by choosing the appropriate learning gain. To show the effectiveness of the proposed algorithm, two numerical examples are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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