객체지향 컴퓨터의 동적 메모리 할당을 위해 가중치 버디 시스템을 확장한 확장-가중치 버디 시스템을 제안하였다. 가중치 버디 시스템이 블럭의 크기를 $2^k와\;3*2^k$ 두가지로 제공하는데 비해 확장-가중치 버디 시스템은 블럭의 크기를 $2^k,\;3*2^k,\;5*2^k,\;7*2^k$등으로 제공한다. 이 확장은 각 블럭당 3비트의 추가 비용의 부담만으로 메모리 관리 장치를 실현할 수 있다. 그리고 본 기법과 가중치 버디 시스템을 비교 실험한 결과를 제시하였다. 확장-가중치 버디 시스템은 메모리 할당 요구 크기가 균일분포일 때 가중치 버디 시스템에 비해 내부단편화가 약 60% 정도 감소하였으며, 지수분포일 때 약 50% 정도 감소하였다. 외부단편화는 가중치 버디 시스템에 비해 본 논문에서 제안한 시스템이 크지만, 전체단편화는 지수분포시 확장-가중치 버디 시스템이 적으며 균일 분포시 두 시스템간에 큰 차가 없으므로 가중치 버디 시스템을 대체할 수 있다.
This paper consider a new weighted model reduction using block diagonal solutions of Lyapunov inequalities. With the input and/or output weighting function, the stability of reduced order system is quaranteed and a priori error bound is proposed. to achieve this, after finding the solutions of two Lyapunov inequalities and balancing the full order system, we find the reduced order systems using the direct truncation and the singular perturbation approximation. The proposed method is compared with other existing methods using numerical example.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
In this paper, enhancement of speech corrupted by additive white or colored noise is stuided. The nuconstrained frequency-domain block least-mean-square (UFBLMS) adaptation algorithm and its frequency-weighted version are newly applied to speech enhancement. For enhancement of speech degraded by white noise, the performance of the UFBLMS algorithm is superior to the spectral subtraction method or Wiener filtering technique by more than 3 dB in segmented frequency-weighted signal-to-noise ratio(FWSNERSEG) when SNR of speech is in the range of 0 to 10 dB. As for enhancement of noisy speech corrupted by colored noise, the UFBLMS algorithm is superior to that of the spectral subtraction method by about 3 to 5 dB in FWSNRSEG. Also, it yields better performance by about 2 dB in FWSNR and FWSNRSEG than that of time-domain least-mean-square (TLMS) adaptive prediction filter(APF). In view of the computational complexity and performance improvement in speech quality and intelligibility, the frequency-weighted UFBLMS algorithm appears to yield the best performance among various algorithms in enhancing noisy speech corrupted by white or colored noise.
This paper is on weighted model reduction using structurally balanced truncation. For a given weighted(single or double-sided) transfer function, a state space realization with the linear fractional transformation form is obtained. Then we prove that two block diagonal LMI(linear matrix inequality) solutions always exist, and it is possible to get a reduced order model with guaranteed stability and a priori error bound. Finally, two examples are used to show the validity of proposed weighted reduction method, and the method is compared with other existing methods.
본 논문에서는 순환 보호 구긴(cyclic-prefix)을 사용하는 시공간 블록 부호 (STBC: Space-Time Block-Coding) 단일 반송파 시스템에서 향상된 채널 성능을 위한 가중된 블록 적응형 주파수 영역 채널 추정기를 제안한다. 제안된 채널 추정기 구조는 필터 입력 신호에 대해 STBC로 구성된 블록을 형성하며, 이후 형성된 입력 블록에 대해 사후 오차 (a posteriori error)를 이용하는 가중된 LS (least-square) 규준을 적용하여 알고리즘을 유도한다. 또한 정적 채널에서 steady-state EMSE (excess mean-square error) 분석을 통해 블록 길이가 늘어남에 따라 EMSE를 분석한다. 전산 모의실험에서는 시변 TU (typical urban) 채널에서 블록 길이를 증가시킬수록 제안한 채널 추정기는 기존 NLMS와 RLS 채널 추정기들 보다 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
방대한 유전 정보를 분석, 가공하는 생명정보학의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 단백질의 1차 구조만으로 단백질의 구조와 기능을 예측하는 새로운 데이터마이닝 방법을 제안한다. 단백질 서열만으로 특징 추출시 발생할 수 있는 문제점인 방대한 탐색공간을 효과적으로 축소하기 위해 n-Block substring 탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 선별된 각 substring의 도메인 연관도를 결정하는 가중치를 구하여 가중 선형모형을 구축함으로써 구조와 기능에 관련이 있을 것으로 예상되는 단백질 도메인의 특징을 추출하고 분류에 효과적임을 보인다. 도메인에 포함되는 각각의 CDS(coding sequence)에 대해 모형으로부터 구한 점수를 통해 해당 도메인과의 연관성의 정도를 추정하며, 분류 효율을 더욱 향상시킬 수 있음을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권3호
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pp.119-122
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2003
In this paper presents equations which describe an average weighted spectrum of errors and average block error probabilities for noncoherent frequency shift keying (NCFSK) used in D-branch maximal ratio combining (MRC) diversity in independent very slow nonselective Nakagami fading channels. The average is formed over the instantaneous receiver signal to noise ratio (SNR) after combining. the analysis is limited to additive Gaussian noise.
The combined estimator of inter- and intra-block estimators in incomplete block designs can be expressed as a weighted average of two location estimators. The weight should be between 0 and 1. However, the negative variance component estimate could result in the weight being negative or larger than 1. In this paper, we show that if two location estimators have symmetric unimodal distributions, truncating the weight to 0 or 1 accordingly improves the combined estimator under an arbitrary convex loss function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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