• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.1
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• pp.21-29
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• 2021

This paper introduces experimental design and components model for analysing the impact of parameter(in the field of kinematics and sensor) on performance of hard-kill torpedo defence system. The simulation is implemented at the level of engagement and its scope is limited to final stage of engagement where main function of anti-torpedo system is operating. It improves the fidelity of physical realism by precise model of simulation components in the perspectives of kinematics, sensor capability and acoustic detection theory. This paper provides the experimentation methodology for evaluating parameter sensitivity which is required to analyze in advance of development the defense system with novel concepts. In addition, the experimental result shows the tendency of defense capability according to parameter adjustments.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2846-2849
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• 2002

본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.7-16
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• 2000

초고속 통신의 실현과 다양한 멀티미디어 서비스를 위한 TCP/IP 통신의 전송 메카니즘으로서 ATM이 널리 사용되고 있다. TCP층과 ATM층의 상호작용이 TCP층 뿐만 아니라 ATM층에도 영향을 미쳐 처리율과 공정성의 성능이 저하되므로, ATM상의 TCP 트래픽 파라미터, 즉 TG(timer granularity)와 윈도우 크기를 적절하게 조정함으로써 TCP 흐름제어가 ABR 율제어와 상호작용하지 않는다. 그 결과로 상호작용의 영향을 최소화할 수 있으며, TCP의성능향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 윈도우 크기와 TG와 같은 TCP 파라미터를 조절하여 VBR서비스상에서의 TCP 트랙픽의 성능평가를 통해 높은 처리율과 공정성을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.168-171
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• 2006

본 논문에서는 Particle Swarm Optimization 기법을 이용한 뉴로-퍼지 시스템의 파라미터 동정을 실시한다. PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 시스템을 학습한다. 유전 알고리즘과 같은 무작위 탐색법을 이용하며 하나의 해 군집에 대해 다수 객체들이 탐색하는 기법을 통하여 최적해 부분의 탐색성능을 높여 전체 모델의 학습성능을 개선하고자 한다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.63-67
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• 2001

본 논문에서는 블루투스 Scattenet 환경에서 임펄스 잡음의 영향을 분석하였다. 임펄스 잡음은 Middleton의 A급 임펄스 환경을 가정하였고, Scatternet에 의한 동일채널 간섭과 라이시안 페이딩을 고려하였다. 임펄스 잡음이 존재하는 블루투스 Scatternet에서 PER (Packet Error Rate)과 ARQ 기법을 적용한 처리율 (Throghput) 향상을 임펄스 파라미터 A와 I'에 따라서 알아 보았다. 시뮬레이션 결과 임펄스 파라미터 A와 I'에 따라 PER 성능에 미치는 영향이 큰 것을 알 수 있었고 SAW-ARQ 방법을 사용하여 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.688-695
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• 2003

In this paper, the parallel sub-filter searching structure to be adapted that divides a filter into several sub filters and the parameter decision technique to control adaptive parameters with power of received signal in the code acquisition system using adaptive filter are proposed. The numerical results for the system probabilities are derived that the code acquisition system using parallel sub-filter searching structure is statistically analyzed. Also, characteristic of the parameters in adaptive code acquisition system is analyzed by simulations and the parameter decision technique through SNRc estimation is explained. The system with parallel sub-filter searching structure outperforms by 1∼l.5 dB for 16 taps, 5∼6 dB for 64 taps. And the system with parameter decision technique works efficiently with the reasonable degree of degradation about 1 ∼2.5dB for 16 and 32 taps.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.555-565
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• 1999

The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of the proposed model.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.10
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• pp.60-66
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• 2011

In this paper, we analyze the effects of estimation error in the active cancellation signal, which is intended to counter the pulsed-CW signal of a hostile radar. We also examine the effects of estimation error in maximum-likelihood estimation (MLE) and quadratic interpolation scheme from a radar signal active cancellation viewpoint. Then, we modify the correlation-based error compensation scheme which mitigates the estimation error of MLE to improve the performance of the active cancellation signal. Finally, we present simulation results to show that the correlation-based scheme has better performance than the other in terms of radar signal active cancellation.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.2
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• pp.327-332
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• 2012

In this paper, we analyzed the influence of different observation stations distributions on satellite clock offset estimation based on the PANDA software. The result shows that, when the distance between stations is shorter than 200km, the correlation of troposphere parameter and satellite clock offset parameter is strong, the accuracy of satellite clock offset estimation will be up to 0.8ns; when the distance between stations is up to 500km, as the correction of troposphere parameter and satellite clock offset parameter is significantly reduced, and the two kinds of parameters can be distinguished.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.357-359
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• 2010

The Viterbi Decoding is one of the most researched areas of the convolutional decoding methods. In this paper, we use various parameters for the substantial Viterbi decoding and discuss some viterbi decoding methods. And, the viterbi algorithms of the methods, we discuss 'Hard Decision' and 'Soft Decision'. So, we compare differences of two methods about decoding methods, performance. Because of having various parameters and decision methods, we discuss the values of various parameter and decision methods in the Gaussian channel about the viterbi decoding methods.