The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2240-2247
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1998
This paper presents a new method for channel impulse response measurment with a suitably designed binary sounding sequence. This method results in ideal channel estimation using three correlators instead of one. This system complexity can be easily overcome by the present technologies. The class of sounding sequences used in this method are the training sequence for channel impulse response measurment with the zero values of autocorrelation function at all shifts except zero and middle shifts in digital cellular mobile telephone system based on GSM. Computer searches are carried out to find the suitable sounding sequences.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1140-1144
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2012
In this paper, we propose a timing offset estimation scheme for initial ranging of IEEE 802.16e systems. The conventional scheme estimates the timing offset by using the cross-correlation between the local and received signals only. On the other hand, this paper proposes a timing offset estimation scheme with additional cross-correlations accumulated on the conventional cross-correlation. The additional cross-correlations are obtained by using the ranging signal with a repetitive structure. Numerical results show that the proposed scheme provides the better timing offset estimation performance compared with that of the conventional scheme.
Autocorrelation function is widely used as a tool measuring linear dependence of hydrologic time series. However, it may not be appropriate for choosing decorrelation time or delay time ${\tau}_d$ which is essential in nonlinear dynamics domain and the mutual information have recommended for measuring nonlinear dependence of time series. Furthermore, some researchers have suggested that one should not choose a fixed delay time ${\tau}_d$ but, rather, one should choose an appropriate value for the delay time window ${\tau}_d={\tau}(m-1)$, which is the total time spanned by the components of each embedded point for the analysis of chaotic dynamics. Unfortunately, the delay time window cannot be estimated using the autocorrelation function or the mutual information. Basically, the delay time window is the optimal time for independence of time series and the delay time is the first locally optimal time. In this study, we estimate general dependence of hydrologic time series using the C-C method which can estimate both the delay time and the delay time window and the results may give us whether hydrologic time series depends on its linear or nonlinear characteristics which are very important for modeling and forecasting of underlying system.
A number of estimation of distribution algorithms have been proposed that do not use explicitly crossover and mutation of traditional genetic algorithms, but estimate the distribution of population for more efficient search. But because it is not easy to discover higher-order correlations of variables, lower-order correlations are estimated most cases under various constraints. In this paper, we propose a new estimation of distribution algorithm that represents higher-order correlations of the data and finds global optimum more efficiently. The proposed algorithm represents the higher-order correlations among variables by building random hypergraph model composed of hyperedges consisting of variables which are expected to be correlated, and generates the next population by Bayesian sampling algorithm Experimental results show that the proposed algorithm can find global optimum and outperforms the simple genetic algorithm and BOA(Bayesian Optimization Algorithm) on decomposable functions with deceptive building blocks.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.213-216
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2000
본 연구에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여 화자의 음성신호로부터 화자의 위치를 추정하는 기존의 대표적인 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)로부터 보다 반향에 강인한 알고리듬인 저주파 위상 복원 알고리듬을 제안한다. CPSP 함수는 상호 상관관계(Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대 값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출한다. 그러나 CPSP 함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가 CPSP 함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 또한 실제 환경에서 채집한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통해 개선된 알고리듬의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.12
no.3
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pp.248-259
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2009
This paper analyzes the interactions among regional labor markets in Korea. Specifically, we focus on the job market externality between neighboring regions. To estimate the job matching functions, we construct panel data on unemployment, vacancies and hires for the period of January 2004 through December 2007 for 15 cities and provinces in Korea. We employ various spatial econometric techniques to avoid the problem of spatial autocorrelation which frequently arises when dealing with regional data. Main findings are as follows. First, estimation results are consistent with conventional job matching theory. That is, as the number of job searchers and vacancies increase, the number of hires also rises. And it is relatively easier for firms to hire workers than for job seekers to find jobs. Second, it is found that, other things equal, the possibility of job matching is higher in large metropolitan areas than rural areas. Finally, the findings show that the number of job searchers in neighboring areas is negatively correlated with the number of hires in the area. Likewise, the number of vacancies in neighboring areas is positively correlated with number of hires in the area. These provide clear evidence on the existence of regional spillover effects.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1155-1168
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2016
This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.
본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.11
no.2
s.54
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pp.69-79
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2007
In this paper, a technique to detect structural damage and estimate its severity using peaks and zeros of frequency response functions (FRFs) is developed. The peaks in FRFs represent the natural frequencies of the structure and the zeros provide additional information. The characteristics of peaks and zeros are defined and the calculation procedure to obtain the peaks and zeros from the relationship between frequency response function and stiffness and mass matrices are clearly explained. A structural system identification theory which is utilizing the sensitivity of stiffness of a structural member to eigenvalues, i.e., peaks and zeros, is established. The proposed method can identify damage location and its severity, with natural and zero frequencies, by estimating structural stiffness of the structure in the process of making a analytical model The accuracy and feasibility is demonstrated by numerical models of a spring-mass system and a beam structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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