• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11A
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• pp.1699-1708
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• 2000

본 논문은 ATM LAN 시스템의 NEXT(near-end crosstalk) 억제에 관한 연구로서, cyclostationary 근단 누화신혼(NEXT)가 존재하는 경우, NEXT 억제를 수행하는 PS-FSE (phase-splitting fractionally spaced equalizer)의 수렴 동작과 성능에 대하여 분석한다. 전체 수렴 속도와 수렴 후 성능은 신호와 근단 누화 신호와의 상대적 클락 페이즈(relative clock phase)에 따라 다르게 나타나고, 이러한 현상은 PS-FSE의 eigenstructure를 통해 설명할수 있다. Cyclostationary 근단 누화 신호과 존재하는 경우 PS-FSE는 stationary 잡음의경우와 다른 eigenstructure를 가진다. PS-FSE의 전체 수렴 속도는 근단 누화 신호 전력 스펙트럼에서 신호와 근단 누화 신호간의 cross 전력 스펙트럼을 뺀 값으로 구해지는 eigenvalue 값에 의해 결정되고, 따라서 신호와 근단 누화 신호간의 correlation에 의해 전체 수렴 속도가 좌우된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.164-166
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• 2008

소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.7 no.1
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• pp.59-65
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• 1989

In this study, improvement of accuracy in a plain slope analysis is a main object using the bundle adjustment with changing the convergent angles and the configurations of control points when we can't take convergent case because of poor environment around establishment and cultural assets. From converged photographing using the angle of deviation, it was possible to improve accuracy in a plain slope analysis.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.5
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• pp.939-951
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• 1994

In adaptive equalizers based on least mean squares (LMS) algorithms, the convergence rate is determined by the convariance matrix of an input signal. When the eigenvalue spread of the convariance matrix is close to unity, the convergence rate is quite fast. In this paper, for fast convergence of LMS-based adaptive equalizers we propose a modified reference signal pertinent to the statistical channel. From the theoretical analysis and computer simulation, it is shown that the proposed modification method is quite effective for fast convergence of LMS-based adaptive equalizers.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.9
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• pp.2349-2354
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• 1996

Convergence analysis on Godard's quartic (GQ) algorithm used forblind equalization is accomplished in this paper. The first main result is an explanation of the lacal behavior of the GQ algorithm around the global minimum point of the average performance functio, from which we can determine the adaptation gain. It is show that the normalized adaptation gain of the GQ algorithm should be smaller than that of the decision directed (DD) algorithm. In addition, it is observed that the GQ algorithm converges faster than the DD equalization algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.553-555
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• 2001

블라인드 등화기법은 별도의 훈련신호없이 효율적인 데이터 전송을 위한 등화기 탭 수정을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 이중 모드를 갖는 SCS-MMA 방법을 제안한다. 기존의 CMA와 MMA 기법들은 자승평균 오차함수(mean squared error function)를 기반으로 하는 포물선을 이루지 않는 비용함수를 사용하므로, 부적절한 국부 최소값으로 수렴할 수 있다. 제안하는 방법은 정규화된 MMA 등화 방법을 기반으로 수렴 속도의 개선과 요구되지 않은 국부 최소값으로의 수렴진행을 방지위해 SCS(soft constraint satisfaction) 알고리듬을 구현하였다. 또한, 입력 신호에 신뢰도를 주어 결정지향 알고리듬으로 자동 전환하는 방법을 적용한다. 이를 통해, 보다 빠른 수렴과 정상상태에서 결정지향 알고리듬에서와 같은 평균 오차값을 보장할 수 있다. 실험 결과 제안된 알고리듬이 기존의 방법들보다 수렴속도와 안정성에 있어 우수한 성능을 갖음을 볼 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.3A
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• pp.284-289
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• 2002

In this paper, we propose the fast simulated annealing algorithm to decrease convergence rate in image segmentation using MRF. Simulated annealing algorithm has a good performance in noisy image or texture image, But there is a problem to have a long convergence rate. To fad a solution to this problem, we have labeled each pixel adaptively according to its intensity before simulated annealing. Then, we show the superiority of proposed method through experimental results.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.7
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• pp.640-645
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• 2009

CMA (Constant Modulus Algorithm) is one of the famous algorithms in blind channel equalization. Generally, CMA converges slowly and the speed of convergence is dependent on a step-size in the CMA procedure. Many researches have tried to speed up the convergence speed by applying a variable step-size to CMA. In this paper, we propose a new CMA algorithm with improved convergence performance. The improvement comes from an orthogonal projection of an average error gradient. We show the improvement in simulation results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.416-420
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• 1997

다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.