방송통신 프로토콜은 메시지들의 순서가 바뀌거나 메시지 손실이 발생하는 문제점을 갖는 비신뢰 통신 프로토콜이다. 아메바 시스템에서 사용하는 순차적 기반 방송통신 프로토콜은 신뢰성 있고 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지할 수 있는 통신 방법중의 하나이다. 비록 아메바 시스템에서는 순차기의 고장이 발생하였을 경우 선출알고리즘을 사용하여 대처하지만, 대부분의 순차기기반 방송통신 프로토콜들은 단일 노드 고장이라는 한가지 단점을 가지고 있다. 이 단점은 순차기 고장으로 인해 전체 시스템에서의 방송통신을 사용할 수 없는 매우 치명적인 현상이 발생한다. 본 논문에서는 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지하면서 순차기의 작업량을 줄이는 고장감내 방송통신 프로토콜 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 다수의 순차기를 사용하고 손실된 메시지를 재전송하기 위한 논리적 노드인 기록노드를 사용한다. 또한 순차기노드의 고장을 검출하기 위하여 순차기들간의 논리적 리스트를 구성한다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위하여 시뮬레이션 하였고 실제 유닉스를 기반으로 하는 랜에서 실험했다. 시뮬레이션결과, 제안된 알고리즘은 기존의 순차기기반 알고리즘보다 빠르고, 고장감내 성격을 갖고 있음을 알 수있다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.3
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pp.493-502
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2021
A Vegetative Propagation by Runner(VPR) Algorithm-based on MPPT Algorithm that can track MPP by adapting to external environmental changes is presented. VPR is an optimization algorithm that mimics the plant ecology of movement and reproduction based on vegetation organs. The VPR algorithm includes a procedure for aging and a procedure for searching the surroundings by rhizomes. Accordingly, it is possible to continuously search around the optimal point. Therefore, the VPR-based MPPT algorithm can continuously search for an optimal point by adapting the changes in the external environment in the process of executing the MPPT algorithm. In this paper, we analyzed the performance of the VPR-based MPPT algorithm by a number of simulations. In addition, the superiority of performance was compared by performance comparison in the same environment as MPPT algorithm based on PSO.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.396-403
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1999
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.56-61
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2006
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 좌표-기반 질의에 대한 연구는 활발히 진행중인 반면, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 경로-기반 질의의 유용성이 매우 증대되므로, 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘을 분석하여 기존 연구에서 고려하지 않은 시간 및 공간제약을 고려한 경로-기반 질의처리 알고리즘을 설계한다.
This paper proposes a decision tree based context clustering algorithm for HMM-based speech synthesis systems using the cross likelihood ratio with a hierarchical prior (CLRHP). Conventional algorithms tie the context-dependent HMM states that have similar statistical characteristics, but they do not consider the statistical similarity of split child nodes, which does not guarantee the statistical difference between the final leaf nodes. The proposed CLRHP algorithm improves the reliability of model parameters by taking a criterion of minimizing the statistical similarity of split child nodes. Experimental results verify the superiority of the proposed approach to conventional ones.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.8A
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pp.1231-1237
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2000
DMT기반 VDSL 시스템에서 채널의 주파수 특성에 따라 각 부채널에 각기 다른 비트를 할당하는 "Bit allocation algorithm"은 DMT기반 시스템의 초기화 과정에 필수적으로 사용되며 초기화 시간을 단축하기위해 이알고리즘의 고속화가 필요하다 기존의 알고리즘인 Chow Campello가제시한 알고리즘들은 ADSL과 같이 부채널수가 적은 응용분야에서는 적용 가능했으나 부채널 수가 ADSL의 16배에 이르는 VDSL과 같은 경우에는 계산량이 과다하기 때문에 실시간 적용이 어렵다. 본 논문에서는 수신단에서 계산된 SNR을 미리 계산된 기준 SNR 값과 비교하는 방법을 이용하여 계산량을 줄인 새로운 비트 할당 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에서 N.log2N의 연산이 필요한 SNR을 내림차순으로 분류하는 과정을 없앴고 log2 연산 덧셈 및 나눗셈의 연산을 단순한 비교 연산으로 대체함으로서 보다 고속으로 각 부채널에 할당할 비트 수를 계산할수 있다 그리고 제안된 고속 알고리즘을 VDSL 시스템에 적용한 결과 기존의 알고리즘인 Chow 알고리즘과 동일한 성능을 보임을 확이하였다.보임을 확이하였다.
RFID (Radio Frequency Identification) is one of the most promising air interface technologies in the future for object identification using radio wave. If there are multiple tags within the range of the RFID tag reader, all tags send their tag identifications to the reader at the same time in response to the reader's query. This causes collisions on the reader and no tag is identified. A multi-tag identification problem is a core issue in the RFID. It can be solved by anti-collision algorithm such as slot based ALHOA algorithms and tree based algorithms. This paper, proposes a collision tree based anti-collision algorithm using collision tree in RFID system. It is a memory-less algorithm and is an efficient RFID anti-collision mechanism. The collision tree is a mechanism that can solve multi-tag identification problem. It is created in the process of querying and responding between the reader and tags. If the reader broadcasts K bits of prefix to multiple tags, all tags with the identifications matching the prefix transmit the reader the identifications consisted of k+1 bit to last. According to the simulation result, a proposed collision tree based anti-collision algorithm shows a better performance compared to tree working algorithm and query tree algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4A
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pp.271-281
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2005
This paper for establishing the reliability of the TPC command is introduced, where the soft symbol of the TPC command itself is directed used as a reliability indicator. In addition to the new reliability estimation, the concept of parallel use of TPC algorithms is presented. The results show that the soft symbol reliability estimation decrease the $P_{tx}$ levels with 0.3 dB, thus providing a useful capacity gain. The parallel use of 2 to 4 algorithms is also shown to decrease the sensitivity of the algorithms to the algorithm thresholds used, and thus increase the feasibility of the algorithms in a real world networks.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.142-145
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2010
본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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