• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.5
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• pp.437-443
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• 2008

In this paper, we derive the optimum number of users which can maximize the information theoretic sum capacity in multiuser OFDM virtual MIMO uplink system. In which, there are multiple antennas at the base station and a number of users with single transmit antenna. Pilot-assisted channel state estimation is assumed for a block fading channel and time-varying fading channel. We analyze the tradeoff between the multiplexing gain and pilot overhead especially in low SNR regime and conclude that the optimum number of users is min ($N_r$,LT/2 ) in frequency nonselective block fading channel and approximately equal to min ($N_r$, ${\lfloor}{\sqrt{LT+1}}-1{\rfloor}$) in time varying fading channel. assuming the same pilot and signal pwoer.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.10 no.1
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• pp.49-55
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• 2015

In cognitive radio network (CRN), spectrum sensing is an elementary level of technology for non-interfering to licensed user. Required sample number for spectrum sensing is directly related to the throughput of secondary user and makes the tradeoff between the throughput of secondary user and interference to primary user. Required spectrum sensing sample is derived from required false alarm, detection probability and minimum required SNR of primary user (PU). If we make clustering and minimize the required transmission boundary of secondary user (SU), we can relax the required PU SNR for spectrum sensing because the required SNR for PU signal sensing is related to transmission range of SU. Therefore we can achieve efficient throughput of CRN by minimizing spectrum sensing sample. For this, we design the tradeoff between gain and loss could be obtained from clustering, according to the size of cluster members through game theory and simulation results confirm the effectiveness of the proposed method.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.16 no.6
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• pp.53-62
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• 2015

Time-Cost Trade-Off (TCTO) model is an important model in the construction project planning and control area. Two types of Existing TCTO model, continuous and discrete TCTO model, have been developed by researchers. However, Using only one type of model has a limitation to represent a realistic crash scenario of activities in the project. Thus, this paper presents a comprehensive TCTO model that combines a continuous and discrete model. Additional advanced features for non-linear relationship, incentive, and liquidated damage are included in the TCTO model. These features make the proposed model more applicable to the construction project. One CPM network with 6 activities is used to explain the proposed model. The model found an optimal schedule for the example to satisfy all the constraints. The results show that new model can represent more flexible crash scenario in TCTO model.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.3
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• pp.805-810
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• 2019

We present a time-frequency analysis algorithm based on the multitaper method and the state-space frameworks. In general, time-frequency representations have a trade-off between the time duration and the spectral bandwidth by the uncertainty principle. To optimize the trade-off problems, the short-time Fourier transform and wavelet based algorithms have been developed. Alternatively, the authors proposed the state-space frameworks based on the multitaper method in the previous work. In this paper, we develop a real-time algorithm to estimate variances and spectrum using the state-space framework. We test our algorithm in spectral analysis of simulated data.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.26 no.3
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• pp.1-7
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• 2021

Appropriate containers are deployed to cope with new request arrivals at Fog Computing (FC) hosts. In the case, we can consider two scenarios: (1) the requests may be queued until sufficient resources are prepared for the container deployments; (2) FC hosts may transfer arrived service requests to nearby FC hosts when they cannot accommodate new container deployments due to their limited or insufficient resources. Herein, for more employed neighboring FC hosts, arrived service requests may experience shorter waiting time in container deployment queue of each FC host. In contrast, they may take longer transfer time to pass through increased number of FC hosts. For this reason, there exists a trade-off relationship in the container deployment time depending on the number of employed FC hosts accommodating service request arrivals. Consequently, we numerically analyze the trade-off relationship to employ optimal number of neighboring FC hosts.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.194-196
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• 2012

본 논문은 비행체를 위한 실시간 운영체제의 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 기존의 기법은 다음 수행할 태스크를 선택하는 작업을 수행할 때 메모리 오버헤드 또는 일정한 시간 오버헤드가 발생하게 되며 일반적으로 이 둘은 트레이드 오프 관계로 고려된다. 제안하는 태스크 스케줄링 기법은 메모리 오버헤드를 최소화하면서도 우선 순위가 제일 높은 태스크를 찾는 작업을 별다른 연산 없이 수행함으로써 자주 발생하는 작업의 시간을 줄여 스케줄러 시간 오버헤드의 절약을 도모한다. 또한 이 방식은 태스크의 수가 많지 않으며 일정한 파티션된 OS를 주로 사용하는 비행체에 특히 적합하다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.2
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• pp.111-135
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• 1998

전력산업은 환경문제로 인해 사업수행이 점차 어려워지고 있으며, 전원개발계획 수립을 위한 의사결정 단계에서 환경외부성을 고려하는 문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구는 전력계획수립의 초기단계에서 환경문제를 통합하기 위한 노력의 일환으로, 다속성 효용이론(Multi-Attribute Utility Theory: MAUT)을 적용하여 환경영향의 다속성 지수를 구성하는 접근방법을 제시한다. 먼저 연구배경과 제안된 방법론을 개괄적으로 살펴본 후, 기술적인 판단과 가치 판단에 근거한 지수구성에 요구되는 제반 가정 및 단계를 소개한다. 다음으로, 우리 나라의 전력산업에 대한 실증분석을 통해 다속성 지수를 도출한다. 마지막으로 환경지수와 화폐 간의 트레이드-오프(trade-off) 관계를 분석하여 환경의 사회적 가치(societal value)를 도출하고 연구결과의 유용성에 대해 설명한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.1
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• pp.39-46
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• 2017

본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.238-241
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• 2005

최근 컴퓨터를 이용하여 효과적인 트레이드를 하려는 투자자들이 늘고 있다. 본 논문에서는 많은 인공지능 방법론 중에서 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 효과적으로 트레이딩하는 방법에 대해서 다루려한다. 특히 강화학습 중에서 natural policy gradient를 이용하여 actor의 파라미터를 업데이트하고, value function을 효과적으로 추정하기 위해 RLS(recursive least-squares) 기법으로 critic 부분을 업데이트하는 RLS 기반 natural actor-critic 알고리즘을 이용하여 트레이딩을 수행하는 전략에 대한 가능성을 살펴 보기로 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.731-740
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• 1998

This paper discusses a brcriterion approachto sequencing with time/cost trade-offs. The first problem is to minimize the total flow time and the maximum tardiness. And second is to the maximum tardiness and resource allocation costs. This approach , which produces an efficient frontier of possible schedules, has the advantage that it does not require the sequencing criteria to be measurable in the same units as the resource allocation cost. The basic single machine model is used to treat a class of problems in which the sequencing objective is to minimize the maximum completion penalty. It is further assumed that resource allocation costs can be represented by linear time/cost function.