• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.464-466
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• 2018

In this paper, a dense cellular network is considered in which each base station equipped with multiple antennas simultaneously communicates with multiple single-antenna users. Based on limited feedback, each user feeds back its quantized channel state information (CSI) to its associated transmitter, and the transmitter broadcasts multiple data streams prepared for the scheduled users using a space-division multiple access scheme. As the amount of CSI is limited at the transmitter, the downlink throughput increases with the number feedback bits. However, the increased number of feedback bits requires the correspondingly increased amount of uplink resources. Thus, an appropriate balance between the downlink throughput and the uplink resource usage should be considered in realistic systems. A net spectral efficiency defined in this context is used in this paper, and the optimal number of feedback bits that maximizes the net spectral efficiency is analyzed. This paper particularly focuses on the case when the received signal power is much smaller than the noise power.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.337-339
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• 2012

최근 인간공학 및 감성공학 분야에 대한 관심이 크게 증가하여 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백 인터페이스 기술에 대한 기초 연구로서 복합 생체신호를 처리하고 모델링 하는 시스템을 만드는 것은 매우 중요하며 이러한 기술들의 궁극적 역할은 쾌적한 삶의 환경을 제공하는 것이므로 생체 신호 분석을 기반으로 한 인간 중심의 시스템이 미래 기술의 핵심 키워드가 될 것이다. 본 논문에서는 생체신호(EEG, ECG)분석을 통해 사용자의 집중도 및 감정 상태를 인식하고 사용자의 의도를 효과적으로 반영 가능한 바이오피드백 인터페이스를 설계하였다. 기존의 단일 생체신호를 이용한 인터페이스 기법에 비해 복합 생체신호를 분석함으로써 사용자의 상태 및 의도를 판단함에 용이하고 활용성이 향상 되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.4-5
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• 2010

다중사용자 다중안테나 시스템은 높은 성능 이득을 가지기 때문에 현재 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 다중사용자 시스템은 필연적으로 간섭이 발생하게 된다. 송신단이 각 수신단의 채널 정보를 완전히 알면 기존의 간섭제거 기법으로 완벽히 간섭을 제거할 수 있지만 제한된 피드백 환경에서는 그럴 수 없다. 제한된 피드백 환경에서는 채널을 양자화 해야 되는데 양자화 기법으로는 벡터 양자화와 스칼라 양자화 기법이 있다. 일반적으로는 벡터 양자화가 스칼라 양자화 보다 성능이 더 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화와 스칼라 양자화의 성능을 비교하고 그 차이가 어느 정도 되는 지 실험결과를 통해서 알아보겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.271-273
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• 2013

인지 무선 네트워크에서 선순위 사용자의 통신을 보호하기 위해 차순위 사용자의 센싱 정확도는 매우 중요하다. 최근 센싱 성능을 개선하기 위해 협력적 센싱 기법이 연구되고 있다. 그러나 협력적 센싱 기법에서 차순위 사용자가 측정한 센싱 정보를 퓨전 센터로 피드백 할 때, 피드백 정보량에 따라 채널 오버헤드가 증가하므로 양자화된 제한된 정보를 퓨전 센터로 보고 한다. 본 논문은 양자화 비트 수에 따른 소프트 퓨전 방식의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1969-1970
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• 2008

웹 기반 뉴로피드백이란 뇌파를 측정할 수 있는 EEG 측정장비에 피드백을 통한 뇌파 훈련 기능이 있는 프로그램을 인터넷을 통해서 쉽고 빠르게 접근 할 수 있는 장치이다. 기존의 뉴로피드백이 단일 사용자에 의한 훈련이라고 한다면 이 장치는 다수의 사용자가 경쟁을 통해서 좀 더 효율적으로 훈련의 성과를 기대할 수 있는 장치이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.389-392
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• 2005

본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.5A
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• pp.511-520
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• 2011

In this paper, we introduce a multiuser (MU) scheduling method for multiuser amplify-and-forward relay systems, which selects both the transmission mode, i.e., either one- or two-hop transmission, and the desired user via two steps. A closed-form expression for the average achievable rate of the proposed scheduling is derived under two transmission modes with MU scheduling, and its asymptotic solution is also analyzed in the limit of large number of mobile stations. Based on the analysis, we perform our two-step scheduling algorithm: the transmission mode selection followed by the user selection that needs partial feedback for instantaneous signal-to-noise ratios (SNRs) to the base station. We also analyze the average SNR condition such that the MU diversity gain is fully exploited. In addition, it is examined how to further reduce a quantity of feedback under certain conditions. The proposed algorithm shows the comparable achievable rate to that of the optimal one using full feedback information, while its required feedback overhead is reduced below half of the optimal one.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.2
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• pp.279-299
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• 2013

The problem of choosing the right product that will best fit a consumer's taste and preferences extends to the field of electronic commerce. However, e-commerce has been able to create a technological proxy for the social filtering process, known as online recommender systems (RSs). RSs aid users in filtering products and decisions on matters relating to personal taste. RSs have the potential to support and improve the quality of the decisions consumers make when searching for and selecting products and services online. However, most previous research on RSs has focused on the accuracy of the algorithms, with little emphasis on user interface and perspectives. This study identified transparency and feedback as possible ways to effectively evaluate RSs from the user's perspective. Thus, this research focused on examining and identifying the roles of transparency and feedback in recommender systems and how they affect users' attitudes toward the system. Results of the study showed that both transparency and feedback positively and significantly affected perceived trust, perceived value of the process, and perceived enjoyment. Furthermore, we found that perceived trust, perceived value of the process, and perceived enjoyment positively and directly affected users' intentions to use/reuse a recommender system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.712-717
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• 2011

Recently, diverse schedule management agents are being researched for the efficient schedule management of smart devices users, but they remain at a confirmatory level. In order to efficiently manage user's schedules, execution of planned schedules should be monitored to help users properly execute their schedules, or feedback must be given so that when setting up new schedules, users can plan their schedule according to their schedule establishment patterns. This research proposes a schedule management agent that infers the user's behaviors by using acquired user context, and provides schedule related feedback depending on the user's behavior patterns, when users are executing their schedules or planning new schedules. For this, collected user context information is preprocessed and user's behavior is inferred by Bayesian network. Also, in order to provide feedbacks necessary for confirming the user's schedule execution and new schedule establishment, a context tree pattern matching method for the user's schedule, location and time contexts was applied, then verified with 6 weeks of user simulation in a mobile environment.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.424-431
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• 2012

In information retrieval, search engine provide the rank of web page and the summary of the web page information to user. Snippet is a summaries information of representing web pages. Visiting the web page by the user is affected by the snippet. User sometime visits the wrong page with respect to user intention when uses snippet. The snippet extraction method is difficult to accurate comprehending user intention. In order to solve above problem, this paper proposes a new snippet extraction method using fuzzy implication operator and relevance feedback. The proposed method uses relevance feedback to expand the use's query. The method uses the fuzzy implication operator between the expanded query and the web pages to extract snippet to be well reflected semantic user's intention. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better snippet extraction performance than the other methods.