• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권2호
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• pp.89-92
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• 2004

An adaptive algorithm for reducing the hardware complexity is presented. This paper proposes a modified LMS algorithm for the adaptive system and analyzes its convergence characteristics mathematically. An objective of the proposed algorithm is to reduce the hardware complexity. In order to test the performances, it is applied to the echo canceller, and a program is described. The results from simulations show that the echo canceller adopting the proposed algorithm achieves almost the same performances as one adopting the NLMS algorithm. If an echo canceller is implemented with this algorithm, its computation quantities are reduced to the one third as many as the one that is implemented with the NLMS algorithm, without so much degradation of performances.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.179-186
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• 2008

본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10A호
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• pp.943-951
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• 2006

MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 성능 향상을 위해 안테나의 수를 증가시킬 수 있으나 RF체인의 증가와 하드웨어의 복잡도에 의해 제한될 수 있다. 이때, RF 체인의 수를 고정시키고 그보다 많은 수의 안테나를 채용한 후, 승)수신 양단에서 채널 상태에 따라 동적으로 안테나를 선택함으로써 이와 같은 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서는 전체 $M_R{\times}M_T$채널 이득 행렬에서 가장 큰 채널 이득을 갖는 송신 안테나와 수신안테나를 교차적으로 선택하여 Frobenius norm을 최대화하는 $M_R{\times}M_T$ 채널 행렬을 결정함으로써 송/수신 양단에서 안테나 선택을 동시에 수행하는 송/수신안테나 선택 알고리즘(joint Tx/Rx antenna selection algorithm)을 제안하며, exhaustive search를 통한 최적 방식과 비교할 때 현저하게 계산량을 줄일 수 있어 구현의 복잡도가 매우 낮은 것이 특징이다. $8{\times}8$ 안테나에서 $4{\times}4$ 안테나를 선택하는 경우 성능면에 있어서는 기존의 최적 방식인 exhaustive search 방식에 비해 $0.5{\sim}2dB$가량의 성능 열화가 있으나, 계산량에서는 약 1/10,000 단위로 복잡도를 감소시킬 수 있음을 예시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6C호
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• pp.539-546
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• 2010

OFDM 기반의 차세대 이동통신 시스템에서는 제한된 주파수 대역폭에서 높은 전송률을 달성하기 위해 MIMO 기술을 채택 하였으며, MIMO 기법 중 하나인 공간 다중화 방식에서는 적은 연산량으로 좋은 성능을 갖는 신호의 검출 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 공간 다중화 신호를 검출하기 위해 연산량을 줄인 QRM-MLD 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 하이브리드 기법은 MMSE와 QRM-MLD를 채널 상태에 따라 선택적으로 적용하는 기법으로서 무선통신 환경에 따라서 연산량과 검출 성능을 상충적으로 선택할 수 있는 이점이 있다. 3GPP LTE 시스템의 하향링크 환경에서 모의실험을 한 결과, 제안된 방식은 QRM-MLD에 비하여 0.1 dB 이하의 무시할 정도의 성능 열화를 가져오는 대신에 약 59%의 연산량 절감 효과가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.459-468
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• 2015

본 논문에서는 하나의 AP가 다수의 사용자를 지원하는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템을 고려한다. 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템의 성능은 채널에 아날로그 빔이 결합된 형태의 유효 채널에 의해서 결정된다. 따라서 시스템의 성능을 최대화하기 위해서는 채널의 정보를 획득하고 획득된 채널 정보를 이용해서 아날로그 빔을 적절히 선택해야 한다. 본 논문에서는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템에 적합한 채널 추정 방법과 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 수학적으로 계산 복잡도 분석을 통해서 제안하는 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해서 복잡도가 훨씬 작은 것을 보여준다. 모의 실험 결과를 통하여 동일한 조건 하에서 제안된 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해 줄어든 계산 복잡도에 비하여 성능 면에서 열화가 거의 없는 것을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.455-462
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• 2010

단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3135-3137
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• 1999

We propose two robust blind equalization algorithms based on multi-stage clustering blind equalization algorithm, which are called a complex classification update algorithm(CCUA) and an error compensation algorithm(ECA). The first algorithm is a tap-updating algorithm which each computes classified real and imaginary parts in order to reduce computations and the complexity of implementation as a stage increase. The second one is a algorithm which can achieve faster convergence speed because error of equalizer input make always fixed. Test results confirm that the proposed algorithms with faster convergence and lower complexity outperforms both constant modulus algorithm (CMA) and conventional multi-stage blind clustering algorithm(MSA) in reducing the SER as well as the MSE at the equalizer output.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 2007

Symmerge is a stable minimum storage algorithm for merging that needs $O(mlog\frac{n}{m})$ element comparisons, where m and n are the sizes of the input sequences with m ${\leqq}$ n. According to the lower bound for merging, the algorithm is asymptotically optimal regarding the number of comparisons. The objective of this paper is to consider the relationship between m and n for the spanning case with the recursion level m-1.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.240-242
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• 2004

A channel allocation algorithm of multi-user OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) system is presented. The proposed algorithm is to reduce the complexity of the system, using the GNN(gradual neural network) with gradual expansion scheme and the algorithm attempts to allocate channel with good channel gain to each user. The method has lower computational complexity and less iteration than other algorithms.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권5_6호
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• pp.1285-1293
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• 2011

We establishes the polynomial convergence of a new class of path-following methods for semidefinite linear complementarity problems (SDLCP) whose search directions belong to the class of directions introduced by Monteiro [9]. Namely, we show that the polynomial iteration-complexity bound of the well known algorithms for linear programming, namely the predictor-corrector algorithm of Mizuno and Ye, carry over to the context of SDLCP.