• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.5
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• pp.29-34
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• 2006

For the almost certainly convergent series $S_n=\sum_{i=1}^nV-i$ of independent random elements in Banach spaces, by investigating tail series laws of large numbers, the rate of convergence of the series $S_n$ to a random variable s is studied in this paper. More specifically, by studying the duality between the limiting behavior of the tail series $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}V-i$ of random variables and that of Banach space valued random elements, an alternative way of proving a result of the previous work, which establishes the equivalence between the tail series weak law of large numbers and a limit law, is provided in a Banach space setting.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.8 no.6
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• pp.581-588
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• 1997

Time-variant mobile radio fading channels distort amplitude, frequency and phase of a transmitted signal. On channels that have time-variant spectral nulls, the conventional equalizers which have low convergence speed and high sensitiveness to phase distortion yields very poor error rate performance. In this paper, the performance of a combined structure with the data-recycling algorithm and fractionally spaced equalizer (FSE) has been investigated on time-variant mobile radio fading channels through computer simulations and compared to other kinds of equalizers. The results show that the data-recycling FSE has excellent capabilities for tracking rapidly time-variant mobile channels and effective compensation for phase distortion.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.1C
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• pp.1-8
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• 2007

LMS(Least Mean Square) algorithm using steepest descent way in adaptive signal processing requires simple equation and is used widely because of the less complexity. But eigenvalues change by width of input signals in time domain, so the rate of convergence becomes low. In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and the same performance as the existing fast wavelet transform algorithm with less computational complexity. The proposed filter structure is applied to wavelet based adaptive algorithm. Simulation results show a better performance than the existing one.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05b
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• pp.1316-1321
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• 2002

일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.552-559
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• 2005

Recurrent neural networks(RNNs) trained with gradient based such as real time recurrent learning(RTRL) has a drawback of slor convergence rate. This algorithm also needs the derivative calculation which is not trivialized in error back propagation process. In this paper a derivative free Kalman filter, so called the unscented Kalman filter(UKF), for training a fully connected RNN is presented in a state space formulation of the system. A derivative free Kalman filler learning algorithm makes the RNN have fast convergence speed and good tracking performance without the derivative computation. Through experiments of nonlinear channel equalization, performance of the RNNs with a derivative free Kalman filter teaming algorithm is evaluated.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.2
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• pp.69-74
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• 2007

In signal processing applications with highly correlated input signals, subband affine projection algorithm and step size controlling is a good solution for improving the slow convergence rate and large computational complexity of LMS-type algorithms. This paper proposes a subband affine projection algorithm using a variable step size. The proposed method achieves fast convergence rate and small steady-state error with a small computational complexity by combining the SAP and step size controlling in a subband structure. Experimental results on highly correlated input signal show that the proposed method is superior to the conventional methods.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.184-198
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• 2005

본 연구는 우리나라를 중심으로 볼 때, 중요한 국가 간에 기술혁신의 수렴존재와 기술혁신의 수렴기간에 관한 실증연구를 목적으로 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선형적인 기술혁신의 확산을 가정한 결과로 볼 때, 분석대상국가간에 분석대산 국가 간에 기술혁신의 확산이 이루어지고 있지 않았다. 둘째, 보다 직접적인 기술혁신존재 및 확산기간을 측정한 결과 선형을 가정한 AR(1)모형에서 추정한 계수 값이 일본과 한국의 경우를 제외하고는 정상적인 형태로 나타났다. 셋째, 모수적 추정과 선형의 경우가 비모수적 추정과 비선형의 경우보다 기술혁신에 따른 수렴기간이 길게 나타났다. 특히 일본과 우리나라의 경우에는 선형을 가정하는 경우에는 기술혁신에 따른 수렴현상이 나타나지 않은 반면, 비선형인 경우에는 수렴현상이 나타났다. 마지막으로 미국과 우리나라의 기술혁신에 따른 수렴기간이 우리나라와 중국의 기술혁신에 따른 수렴기간보다 길게 나타났다. 따라서 기술혁신확산 및 수렴기간이 장기적인 경우 선형적인 기술혁신존재검증을 어렵게 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 연구결과 정책적 시사점은 두 가지로 요약될 수 있다 첫째, 우리나라의 경우에 기술혁신수준이 중국이 쉽게 모방할 수 있는 정도로 매우 낮다고 볼 수 있다. 둘째, 우리나라에 대한 중국의 기술혁신 모방에 대한 정책적 시사점으로는 우리나라 기술혁신의 주기가 짧으면서 자주 일어나야한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11b
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• pp.248-250
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• 1999

본 논문에서 제안된 조류계산 알고리즘은 Jacobian의 off-diagonal 부 행렬을 완전히 무시하는 Decoupled Load Flow(DCL) 알고리즘들의 유연한 대안으로 반복(iteration)당 최소한의 추가 계산 부담으로 Jacobian의 off-diagonal 부분의 효과를 부분적으로 반영함에 의해 수렴 특성을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법들은 특히 Fast Decoupled Load Flow(FDL)로 대표되는 DCL들의 수렴특성이 불안정해질 경우, 효과적으로 수렴특성을 향상시킬 수 있다. 제안된 알고리즘들은 Newton-Raphson Load Flow(NRL) 방법에서 Jacobian의 off-diagonal 부분의 효과를 점진적으로 제거하는 방법으로 유도하였고, 간략화 과정에서는 Neuman series expansion을 사용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘들은 반복횟수와 전반적인 수렴 속도에서 확실한 성능향상을 보여주었다. 제안된 알고리즘들은 특히 DCL의 수렴성능이 문제가 있을 시 full NRL 대신에 적용할 수 있는 가능성이 있어 조류계산 시간을 단축해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9C
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• pp.1235-1243
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• 2004

In this paper, a new blind equalizer algorithm is proposed which operates on dual mode and combines the benefits of both the Sign-Godard algorithm and the radius-directed algorithm The proposed algorithm has both the properties of good initial convergence of the Sign-Godard algorithm and low residual errors after convergence of the radius-directed algorith High order statistics are used for blind phase recovery and gor avoiding local minima. Simulation results show that the new algorithm has not only faster convergence rated but also lower residual errors than those of the conventional algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.579-582
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• 2003

생체인식을 통한 개인 식별은 새로이 등장한 개념이 아니라 오래 전부터 사용되어왔으나 기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적용한 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘을 이용하여 홍채병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘은 평균 32.5회때 수렴 평균 31.5회때 수렴하였고, 일반 BP 알고리즘은 평균 720.3회때 수렴함과 병변 추출면에서 훨씬 우수함을 보였다.