Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.4
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pp.752-757
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2006
In the case of the requirement of high speed transmission, OFDM is a powerful technique employed in communications systems suffering from frequency selective fading. In this paper, we apply an optimal adaptive bitloading algorithm technique. The BER performance of the fixed-rate SISO and adaptive SISO is simulated. Specially, we can decompose the MIMO channel into the SISO channel by making use of the singular value decomposition(SVD) assuming channel knowledge in a multipath environment. As a results of simulation, we confirmed that the BER enhancement of MIMO-OFDM system with the bitloadins algorithm was superior to the SISO-OFDM system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.195-198
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2015
최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.15-22
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2012
This paper deals with the performance comparison and evaluation of blind adaptive equalizer, the PMCMA-MDD and DW-MCMA, that is used for compensation of the amplitude and phase distortion which occurs in the time dispersive channel. Basically, these algorithms are modification of MCMA cost function in order to obtain the fast convergence speed and reduced residual isi by taking the parallel and serial double structured and the combination of the concept of RCA for the updating the tap coefficient. We implements the algorithm of it and compare the recovered constellation, residual isi, MSE characteristics curve and SER in the signal to noise ratio given the time dispersive channel. As a result of simulation, the PMCMA-MDD has a good in recovered constellation than DW-MCMA. But in the SER, the DW-MCMA has a good than PMCMA-MDD.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.366-369
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2006
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
A study on architecture of new parallel interference canceller which can be applied for reverse link of next generation mobile communication system supporting multi-rate is performed on this paper. The proposed method adopts new algorithm which can be applied for multi-rate system to reduce multiple access interference (MAI) which cause performance degradation of CDMA system and limit of channel capacity. The proposed system is evaluated by simulation results under various conditions. As a result, performance enhancement is achieved compared to existing conventional interference cancellers. Although the amount of calculation is increased, we can find that the performance is improved generally.
PDF(Parallel/Distributed Processing) is an internet-based parallel/distributed processing system that utilizes resources from hosts on the internet in idle state to perform large scale application through parallel processing, thus decreasing the total execution time. In this paper. do propose an adaptive method to be changed network environment at any time using realtime monitoring of host. It is found from experiments that parallel/distributed processing has better performance than its without monitoring as an adaptive strategy, which copy with task delay factor by overload and fault of network, be applicable to the cockpits of task allocation algorithm in PDP.
In this paper, we propose a system-level diagnosis algorithm for hypercube muti-processors using adaptive cube partition method. Feng[1] proposed a diagnosis algorithm for hypercube multiprocessors which gives a better performance compared to previous researches[2, 3]. But cube partitions in Feng's algorithm are performed without syndrome analysis. Therfore unnecessery overhead is made during cube partitions. In this paper, we propose an adaptive cube partition method which gives better partition through syndrome analysis and reduces diagnosis cost. We give a simulation result for comparisons. We have found that our algorithm shows better performance compared to Feng's method.
Sort-last parallel rendering using a cluster of GPUs has been widely used as an efficient method for visualizing large- scale volume datasets. The performance of this method is constrained by load balancing when data parallelism is included. In previous works static partitioning could lead to self-balance when only task level parallelism is included. In this paper, we present a load balancing scheme that adapts to the characteristic of volume dataset when data parallelism is also employed. We effectively combine the hierarchical data structures (octree and BSP tree) in order to skip empty regions and distribute workload to corresponding rendering nodes. Moreover, we also exploit a 3D clustering method to determine visibility order and save the AGP bandwidths on each rendering node. Experimental results show that our scheme can achieve significant performance gains compared with traditional static load distribution schemes.
본 논문은 부밴드별 반향제거 필터 뱅크를 구현하기 위한 가중 Overlap-add 적응필터를 이용한 단일 채널 음향 반향 제거기를 제안한다. 기준 입력 신호의 고유치 분포율에 의존하여 수렴 특성이 결정되는 NLSM알고리즘을 사용하여 전대역 처리 과정에서 발생하는 수렴성능의 저하를 방지하고, 효율적인 블록별 병렬 처리가 가능한 부밴드 처리기법인 가중 Overlap-add 방식을 적용한 적응 반향제거기의 성능을 고찰한다 또한 본 논문에서는 동시 통화 검출을 위한 전용 필터와 에너지 비교 방법을 동시에 사용하는 새로운 형태의 동시통화 검출 기법을 제안한다.
이 논문에서는 밀폐된 공간 내에서 발생하는 소음을 줄이기 위해 일종의 능동 소음 제어 방법을 발표한다. 제안된 제어방법은 WPFB(Wavelet Packet Filter Bank)를 이용하여 기존의 FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘의 단점인, 소음 제어시스템 내에서의 소음전달의 지연으로 인한 불안정성과, 소음의 급작스런 변화에 대한 응답능력부족을 해소하는 방법이다. 이 시스템의 주요 특성은 소음제어 시스템의 이차경로에 WPFB이 삽입되어 FXLMS 알고리즘에 비해 빠른 연산이 수행된다는 것이다. 다른 말로 하면, WPFB는 병렬연산을 수행한다. 그러면, 적응 알고리즘 내에 있는 필터의 웨이트들이 더 빨리 갱신될 것이다. 또한 WPFB는 뛰어난 분해능을 가지고 있어서 아주 미세한 소음까지도 처리해 낼 수가 있다. 이 제어기법의 효율성은 simulation을 통해 증명될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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