• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.564-566
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• 2000

망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.3
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• pp.483-488
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• 2019

The propagation prediction model of the earth-space communication link used as an international standard was used to calculate and analyze the total losses on the communication path. The standard definition and scope of ITU-R Rec. were analyzed for each parameter(rain, scintillation, atmospheric gas, clouds) used to calculate the total loss. The total losses were calculated using the standard model for each parameter and the statistical data provided by ITU-R, and the results were analyzed using the validation examples data. The rain losses were calculated using long-term local rainfall attenuation statistics data measured in the region, and compared with the calculation results using a rainfall map in the ITU-R Recommendation. The data of Cheollian satellites for the L-Band and Ka-Band were used to calculate the rainfall attenuation. In the range of 0.01% to 0.1%, it was found to have a greater attenuation slope when using local data than attenuation by the model of ITU-R.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.23-24
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• 2014

본 논문은 전압원 인버터를 모델 예측 제어 (Model Predictive Control)를 하는데 있어 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 벡터 (zero-vector) 선택 방법을 제안한다. 기존의 전압원 인버터의 모델 예측 제어는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법이 제시되지 않아, 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법으로 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 시퀀스 전압을 생성하고, 생성된 제로 시퀀스 전압의 부호를 통해 제로 벡터의 중복을 선택하였다. 따라서 전류의 품질은 그대로 유지시키는 동시에 스위칭 손실을 감소시킬 수 있다. 이를 시뮬레이션으로 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.224-227
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• 2022

객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.8
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• pp.679-685
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• 2002

Low-frequency mono-static reverberation model for shallow-water environment is presented. It is necessary to develop the transmission loss model to calculate the sub-bottom interaction because the ray-based transmission loss model is difficult to compute the pressure accurately which penetrates the bottom medium. In this paper reverberation level is calculated using the RAM (Range dependent Acoustic Model) to augment the multi-path expansion model because it does not estimate transmission loss accurately in shallow water. The signals generated by the L-HYREV and the GSM are compared with the observed signals and it is showed that the L-HYREV model provides a closer fit to the observed signals than those obtained using the GSM.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.688-693
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• 2022

In this paper, channel propagation path loss was measured in building corridors for frequency bands of 3.7 GHz and 28 GHz, which are used in 5G mobile communication, and compared and analyzed with CI (Close-In) and FI (Floating-Intercept) channel models. To measure the propagation path loss, the measurement was performed while moving the receiver (Rx) from the transmitter (Tx) by 10 m. As a result of the measurement, the PLE (Path Loss Exponent) values of the CI model at 3.7 GHz and 28 GHz were 1.5293 and 1.7795, respectively, and the standard deviations were analyzed as 9.1606 and 8.5803, respectively. In the FI model, 𝛼 values were 79.5269 and 70.2012, 𝛽 values were -0.6082 and 1.2517, respectively, and the standard deviations were 5.8113 and 4.4810, respectively. In the analysis results through the CI model and the FI model, the standard deviation of the FI model is smaller than that of the CI model, so it can be seen that the FI model is similar to the actual measurement result.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.157-166
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• 2013

This paper proposes a non-intrusive speech quality estimation method considering the effects of packet loss to perceptual quality. Packet loss is a major reason of quality degradation in a packet based speech communications network, whose effects are different according to the input speech characteristics or the performance of the embedded packet loss concealment (PLC) algorithm. For the quality estimation system that involves packet loss effects, we first observe the packet loss of G.729 codec which is one of narrowband codec in VoIP system. In order to quantify the lost packet affects, we design a classification algorithm only using speech parameters of G.729 decoder. Then, the degradation values of each class are iteratively selected that maximizes the correlation with the degradation PESQ-LQ scores, and total quality degradation is modeled by the weighted sum. From analyzing the correlation measures, we obtained correlation values of 0.8950 for the intrusive model and 0.8911 for the non-intrusive method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.06a
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• pp.64-68
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• 1996

수중음파전달 모델은 benchmark 시험을 통해 정확도, 적용범위, 계산시간 등의 성능을 평가받는다. 본 논문에서는 analytic 모델, 정상 모드 모델(normal mode model), 포물선 방정식 모델(parabolic equation model), 가우시안 빔 모델(Gaussian beam model), 스펙트럼 모델(spectral model) 등 거리의존 모델에 대해 benchmark 시험을 수행하였으며, benchmark 시험은 다음과 같은 세 가지 거리의존 해양환경으로 나누어 실시했다 : 1) 해수면과 해저면이 Dirichlet 경계조건인 이상 쐐기 문제(ideal wedge problem), 2) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이나 해저면은 전달 손실이 있는 손실 통과 해저면 쐐기 문제(penetrable lossy bottom wedge problem), 3) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이고 해저면은 Neumann 경계조건으로 서로 평행이면 음파전달 속도가 거리방향 의존인 경우, 경우 1은 anaytic 모델을 사용하고 경우 2는 정상 모드 모델, 포물선 방정식 모델, 스펙트럼 모델을 사용하였으며, 경우 3에 대해서는 가우시안 빔 모델과 포물선 방정식 모델을 사용하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1143-1155
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• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.836-837
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• 2011

본 논문에서는 PMa-SynRM과 IPMSM의 출력 및 손실 특성 비교분석을 수행하였다. 비교분석을 위한 모델을 선정하여 모델별 유한요소법해석을 통해 성능 및 손실특성 해석을 수행하고, 제어정수 추출을 통해 출력특성곡선을 유도하여 전동기의 각 운전영역에서의 특징을 비교분석한다.