Most signal-to-noise ratio (SNR) estimation techniques in digital communication channels derive the SNR estimates solely from samples of the received signal after the matched filter. They are based on symbol SNR and assume perfect synchronization and intersymbol interference (ISI)-free symbols. In severe channel distortion where ISI is significant, the performance of these estimators badly deteriorates. We propose an SNR estimator which can operate on data samples collected at the front-end of a receiver or at the input to the decision device. This will relax the restrictions over channel distortions and help extend the application of SNR estimators beyond system monitoring. The proposed estimator uses the characteristics of the second order moments of the additive white Gaussian noise digital communication channel and a linear predictor based on the modified-covariance algorithm in estimating the SNR value. The performance of the proposed technique is investigated and compared with other in-service SNR estimators in digital communication channels. The simulated performance is also compared to the Cram$\acute{e}$r-Rao bound as derived at the input of the decision circuit.
선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.
본 논문에서는 선형 MACA의 0-트리의 한 경로를 기본 경로로 하여 나머지 다른 트리를 구성하고 여원벡터를 선형 MACA의 하나의 상태로 해석하였을 때 상태전이그래프에서 놓이는 위치에 따라 선형 MACA로부터 유도된 여원을 갖는 CA의 모든 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 주어진 전이행렬과 여원벡터를 가지는 additive CA의 트리를 구성함에 있어 보다 빠르게 구성할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제26권3호
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pp.156-184
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2022
In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.
본 논문에서는 TCP Vegas의 혼잡 제어 알고리즘을 개선하여 전송 효율을 높이는 TCP AD-Vegas를 제안한다. 현재 널리 사용되는 Reno 방식은 Additive Increase Multiplicative Decrease(AIMD) 기반의 혼잡제어 방식으로 혼잡이 생길 경우 세션의 전송 크게 줄이는 기법이다. 최근 네트워크 인프라 증가로 큰 대역폭을 사용할 수 있게 되었으나, TCP Reno의 소극적인 혼잡 윈도우 조절로 충분한 전송 효율을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 RTT를 이용하여 혼잡 정도를 판단하고 혼잡 윈도우를 조절하는 TCP Vegas를 개선하여 TCP의 전송 효율을 높일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.
B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀 손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류회복을 위해 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 FEC를 이용한 셀손실 회복기법을 제안하였다. 제안된 기법은 새로운 순서번호(SN)인 SN*를 이용하여 연속적인 셀손실을 식별한다. SN*는 SN이외에 다른 두 개의 필드(ST, LI)를 조합하여 생성한 순서번호로 그 특성에 따라 가산적(additive) SN*와 승산적(multiplicative) SN*로 구분된다.이러한 연구결과로 FEC는 네트워크 노드상에 버퍼 오버플로우로 인한 셀손실이 발생한 경우에 유용하며 B-ISDN과 같은 초고속 통신망에서의 셀손실 회복에 효과적으로 사용할 수 있는 오류에 기법임을 보여주고 있다. 본 논문에서 제안된 효율적인 셀손실 회복기법은 향후 ATM 네트워크에서의 우선순위 제어, 과잉밀집 제어 등의 연\ulcorner에 효율적으로 사용될 수 있다.
Ad-hoc 네트워크에서 경로 설정을 위한 라우팅 프로토콜로 on demand 방식의 AODV가 가장 대표적이다. 그러나 AODV의 경우 노드 이동성이 커질수록 RREQ. RREP 등과 같은 제어 패킷이 급격히 증가한다. 이러한 네트워크 변동에 따른 제어 메시지 발생 증가는 데이타 패킷 수신율을 저하시킬 뿐만 아니라, 노드의 에너지 소모율도 증가시킨다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지 변동 상황을 감지하여 AODV에서의 RREQ 메시지 발생 빈도를 효과적으로 조절하기 위한 AIAD 방식의 적응형 AODV 알고리즘을 제안하였다. 제안된 프로토콜은 기존 AODV 프로토콜 및 timestamp 방식을 사용한 방식등과 노드 이동시간, 노드 이동속도 및 노드 밀집도 등 3가지 평가모델에 대해 각각 그 성능을 비교하였다.
현재 전력 분석은 여러 가지 부채널 분석 중 가장 활발하게 연구되고 있다. 1999년 Kocher 등에 의해 차분 전력 분석이 제안된 이후로 소프트웨어/하드웨어 기반 암호 디바이스를 대상으로 하는 다양하고 현실적인 전력 분석 공격이 제안되었다. 본 논문은 공개키 암호 알고리즘에 대하여 단 하나의 파형을 이용하는 전력분석에 안전한 대응기법의 취약성을 분석한다. 2010년 ICICS에서 Clavier 등은 단 하나의 지수승 파형으로 비밀 정보를 찾아낼 수 있는 수평적 상관관계 분석과 그에 대한 대응기법을 제안하였다. 그 중 하나인 "Blind operands in LIM" 대응기법은 큰 정수 곱셈의 두 입력에 대한 덧셈 블라인딩을 이용하여 비밀정보와 관련된 중간 값 노출을 막는다. 그럼에도 불구하고 이 대응기법은 공격자가 알고 있는 평문에 대한 전력 누설을 일으킬 수 있는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 세 가지 공격시나리오를 통해 취약점을 분석했고 실제적인 실험을 통해 이를 증명하였다.
본 논문에서는 페이딩 채널환경에서 COFDM 시스템에 대한 채널 추정과 결합된 심볼 검출 방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 1) 심볼의 길이에 채널 부호화기의 코드워드 길이를 배합하는 기법과, 2) 세가지 채널 추정 기법과의 조합으로 나타내었다. 첫째 방법은 훈련 신호를 이용한 채널추정 기법과 제안한 심볼 검출 기법을 결합시킨 것이며, 둘째 방법은 첫째 방법에 결정지향 채널추정(Decision-Directed Channel Estimation) 기법을 결합시킨 방법이다. 마지막으로, 근접 부채널간의 AWGN(Additive White Gaussian Noise)의 영향을 줄이기 위해 디인터리브된 평균 채널추정(Averaged Channel Estimation) 기법을 둘째 방법에 결합시켰다. 제안한 3가지 방법들은 영 강압 등화(Zero Forcing Equalizing)방법과 비교하여 커다란 성능 개선 효과가 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
영상 신호를 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, 열화는 영상 내의 화소 값을 변화시켜 원래의 정보를 훼손시킨다. 특히, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. AWGN을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 MF(mean filter), WF(wiener filter), AWMF(adaptive weighted mean filter) 등이 있다. 그러나 기존의 평균 필터에 의해 처리한 영상은 에지 영역에서 보존 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 처리하며, 표준편차가 임계값 보다 작은 경우 필터링하지 않고 임계값 보다 큰 경우 표준편차를 이용한 가중치를 사용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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