International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.37-44
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2020
The fifth generation (5G) mobile communication has been commercialized and the 5G applications, such as the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT), are deployed all over the world. The 5G new radio (NR) wireless networks are characterized by 100 times more traffic, 1000 times higher system capacity, and 1 ms latency. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). In order for the NOMA performance to be improved, sometimes the additive signal-dependent Gaussian noise (ASDGN) channel model is required. However, the channel capacity calculation of such channels is so difficult, that only lower and upper bounds on the capacity of ASDGN channels have been presented. Such difficulties are due to the specific constraints on the dependency. Herein, we provide the capacity of ASDGN channels, by removing the constraints except the dependency. Then we obtain the ASDGN channel capacity, not lower and upper bounds, so that the clear impact of ASDGN can be clarified, compared to additive white Gaussian noise (AWGN). It is shown that the ASDGN channel capacity is greater than the AWGN channel capacity, for the high signal-to-noise ratio (SNR). We also apply the analytical results to the NOMA scheme to verify the superiority of ASDGN channels.
In this study, we investigate the trends and prospects of spatial light modulation (SLM) technology that enables full complex modulation as a next-generation SLM. Current SLM technology, which is used as a key element in holography, augmented reality (AR), XR, and realistic displays, has performance limits that modulate only amplitude or phase. Notably, SLM capable of full complex modulation does not produce diffraction noise, unlike DC and twin image, and thus has a high-efficiency performance. In the future, the application field of next-generation SLM, which can be full-complex modulated, is expected to cover a wide range of holography-AR and-XR devices, optical artificial intelligence, and 6G free space optics communications, which will greatly contribute to the development of a super-realistic metaverse platform and service.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1794-1806
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2023
This study presents a method for capturing photographs of users as input and converting them into 2D character animation sprites using a generative adversarial network-based artificial intelligence network. Traditionally, 2D character animations have been created by manually creating an entire sequence of sprite images, which incurs high development costs. To address this issue, this study proposes a technique that combines motion videos and sample 2D images. In the 2D sprite generation process that uses the proposed technique, a sequence of images is extracted from real-life images captured by the user, and these are combined with character images from within the game. Our research aims to leverage cutting-edge deep learning-based image manipulation techniques, such as the GAN-based motion transfer network (impersonator) and background noise removal (U2 -Net), to generate a sequence of animation sprites from a single image. The proposed technique enables the creation of diverse animations and motions just one image. By utilizing these advancements, we focus on enhancing productivity in the game and animation industry through improved efficiency and streamlined production processes. By employing state-of-the-art techniques, our research enables the generation of 2D sprite images with various motions, offering significant potential for boosting productivity and creativity in the industry.
A microphone for fully implantable hearing device was generally implanted under the skin of the temporal bone. So, the implanted microphone's characteristics can be affected by the accompanying noise due to masticatory movement. In this paper, the implantable microphone with 2-channels structure was designed for reduction of the generated noise signal by masticatory movement. And an experimental model for generation of the noise by masticatory movement was developed with considering the characteristics of human temporal bone and skin. Using the model, the speech signal by a speaker and the artificial noise by a vibrator were supplied simultaneously into the experimental model, the electrical signals were measured at the proposed microphone. The collected signals were processed using a general adaptive filter with least mean square(LMS) algorithm. To confirm performance of the proposed methods, the correlation coefficient and the signal to noise ratio(SNR) before and after the signal processing were calculated. Finally, the results were compared each other.
In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.
최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.
Ventricular Assist Device(VAD) has switched its goal from a short-tenn use for bridge-to-transplantation to a long-tenn use for destination therapy, With this goal, the importance of long-tenn reliability gets more interests and importances, H-VAD is an portable extracorporeal biventricular assist device, and adopts an electro-pneumatic driving mechanism. The pneumatic pressure to pump out blood is generated with compression of bellows, and is transmitted in a closed pneumatic circuit through a pneumatic line. The existing pneumatic VAD adopts a air compressor which can generate stable pressures but has defects such as a noise and a size problem. Thus, it is not suitable for being used as a portable device, These problems are covered with adopting a closed pneumatic circuit mechanism with a bellows which has a small size and small noise generation, but it has defects that improper pneumatic setting causes a failure of adequate flow generation. In this study, the pneumatic pressure regulation system is developed to cover these defects of a bellows-type pneumatic VAD. The optimal pneumatic pressure conditions according to various afterload conditions for an optimal flow rate were investigated and the afterload estimation algorithm was developed, The final pneumatic regulation system estimates a current afterload and regulate the pneumatic pressure to the optimal point at a given afterload condition. The afterload estimation algorithm showed a sufficient performance that the standard deviation of error is 8.8 mmHg, The pneumatic pressure regulation system showed a sufficient performance that the flow rate was stably governed to various afterload conditions. In a further study, if a additional sensor such as ultrasonic sensor is developed to monitor the direct movement of diaphragm in a blood pump part, the reliability would be greatly increased. Moreover, if the afterload estimation algorithm gets more accuracy, it would be also helpful to monitor the hemodynamic condition of patients.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1929-1943
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2021
Millimeter wave (mmWave) communication based on the wide bandwidth of >28 GHz is one of the key technologies for cellular-connected unmanned aerial vehicles (UAVs). The selection of mmWave beams in such cellular-connected UAVs is challenging and critical, especially when downlink transmissions toward aerial user equipment (UE) suffer from poor signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) more often than their terrestrial counterparts. This study proposed a coordinated mmWave beam selection scheme using fingerprint for cellular-connected UAV. The scheme comprises fingerprint database configuration and coordinated beam selection. In the fingerprint database configuration, the best beam index from the serving cell and interference beam indexes from neighboring cells are stored. In the coordinated beam selection, the best and interference beams are determined using the fingerprint database information instead of performing an exhaustive search, and the coordinated beam transmission improves the SINR for aerial UEs. System-level simulations assess the UAV effect based on the third-generation partnership project-new radio mmWave and UAV channel models. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the overhead of exhaustive search and improve the SINR and spectral efficiency.
In modern society, UAM (Urban Air Mobility) transportation system is being developed as an alternative to urban traffic congestion and environmental problems, and electric vertical take-off and landing (eVTOL) is a combination of vertical take-off and landing function and electric power. It is attracting attention as an innovative next-generation transportation method as an eco-friendly alternative that reduces noise and air pollution by providing efficient mobility within the city. Since eVTOL development requires designing and implementing airframes suitable for various mission purposes, the power system needs to be developed as a platform concept before airframe development. In this study, we empirically proposed a test bench concept equipped with a stable power supply and an efficient control system, essential in developing a power platform with a combined function in the form of a fuselage and module type specialized for various mission purposes. The proposed drivetrain platform test bench consists of a system verifying the stable take-off and landing software and a power platform adjusting the motor's thrust. It will serve as a verification system that can be developed.
백로번식지 주변 개발사업을 진행할 때 환경영향평가 단계에서 갈등을 사전에 예방할 수 있도록 중점평가항목 선정과 저감방안을 제시하여 지속가능한 공존의 방안을 강구하고자 한다. 중점평가항목으로 백로번식지 보전을 위한 동·식물상 항목, 백로번식지로 인한 악취와 소음의 영향을 평가할 수 있는 악취와 소음 항목을 선정한다. 평가항목의 평가방안은 첫째, 동·식물상 항목에서 조사범위는 법정보호종 위주로 국한하지 말고 주요 종 번식지와 철새도래지에 해당하는 백로번식지와 취식지까지 포함하여 조사하고, 번식지와 취식지 면적감소에 따른 보전방안을 세운다. 둘째, 악취 항목에서 조사시기는 6월말에서 7월말까지 악취발생량이 최고인 시점을 포함한다. 악취 평가기준은 농도규제인 복합악취 배출허용기준과 사람이 느끼는 악취농도는 2~5OU/m3, 빈도는 2% 이하로 한다. 셋째, 소음 항목에서 조사시기는 백로류와 어린 새들의 소리가 합해져서 소음 발생이 최대가 되는 시점을 포함하여 5월부터 8월까지 매달 소음을 측정한다. 여름철새인 백로류의 소음은 일정 기간에만 발생하기 때문에 방음벽 설치 등 인공적인 구조물 설치로 소음을 저감하기 보다는 이격거리확보, 완충녹지, 마운딩 조성 등의 방법으로 저감대책을 세운다. 기존 백로번식지가 개체군의 적정한 밀도를 유지하면서 개체군이 다른 곳으로 이동하지 않기 위해서는 영소목 관리와 취식지의 양과 질을 안정적으로 유지해주는 것이 선행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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