The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.1C
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pp.14-23
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2003
This thesis proposes a sigma-delta modulator architecture with 2 Ms/s data rate and 12 bit resolution. A sigma-delta modulate has the features of oversampling and noise shaping. With these features, it can be connected with low resolution A/D converter to achieve higher resolution A/D converter. Most previous researches have been concentrated on high resolution but low data rate applications, e.g. audio applications. But, in order to be applied to various applications such as wireless data communication, researches on sigma-delta modulator architecture for higher data rate are required. The proposed sigma-delta modulator architecture has the sampling rate of 16 times Nyquist rate to achieve high data rate, and consists of a cascade of two 2nd order sigma-delta modulator to get relatively high resolution. The experimental result shows that the proposed architecture achieves 12-bit resolution at 2 Ms/s data rate.
Satellite payload on-board date compression unit are use for saving date storage space and reducing time to transmit payload data to the ground station. The KOMPSAT-3 payload will generate higher data rate than KOMPSAT-2 due to its better ground sample distance capacity. High input data rate and limited output transmission data rate might lead excessive compression and degraded image quality. This paper presents a trade-off study about data storage capacity and compression parameters for estimated KOMPSAT-3 system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.3
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pp.685-699
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2006
Commercial banks and other related areas have developed internal models to better quantify their financial risks. Since an appropriate credit risk model plays a very important role in the risk management at financial institutions, it needs more accurate model which forecasts the credit losses, and statistical inference on that model is required. In this paper, we propose a new method for estimating a default rate. It is a Bayesian approach using the power prior which allows for incorporating of historical data to estimate the default rate. Inference on current data could be more reliable if there exist similar data based on previous studies. Ibrahim and Chen (2000) utilize these data to characterize the power prior. It allows for incorporating of historical data to estimate the parameters in the models. We demonstrate our methodologies with a real data set regarding SOHO data and also perform a simulation study.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.598-604
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2004
The mobile service was focused on voice and low rate data service. But recently high data rate service is getting more important, so mobile service operators are providing 1x EV-DO services for high data rate service. Many mobile repeaters were deployed for service coverage, but most of them were deployed when voice and low rate data service were main service. It is necessary to test whether these repeaters are suitable for 1x EV-DO networks for high rate data services. In field test, 1x EV-DO data rates were measured through various repeaters. Some repeaters showed data rates degradation compared with 1x EV-DO AN. The specifications of the repeaters were analyzed. And under the various radio environments such as fading and RSSI, data rates through repeater were tested. These test results will be useful for operation guide of repeaters in high data rate service networks.
The purpose of this study is to measure both ECG and BCG(Ballistocariograph) signal of a subject on moving or resting wheelchair and detect the heart rate and respiratory rate and transmit an event message to remote server on emergent situation. To acquire ECG and BCG data, amplifier circuits were composed to be suitable for their characteristics. The output signals were converted to digital data and stored in bio-signal archiving media(SD card). CDMA module was used to transmit the event data on ECG electrode detachment and the received data was monitored by the developed C# application program. 5 volunteers participated in the experiment to evaluate the validity of the developed device. When the event occurs in each subject, 48 Kbyte data, stored for 32 seconds from that point, was transmitted to remote server through CDMA cellular phone network correctly. The received data of ECG, BCG, and 3-axial acceleration could be archived in server and the heart rate and respiratory rate could be measured and analyzed. The developed device in this study could acquire the ECG and BCG data of subjects on wheelchair simultaneously and measure their heart rate and respiratory rate. In addition, event data was verified to be transmitted to remote server without any errors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.609-620
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2008
There may be several parallel equipments having the same function in a multi-stage manufacturing process, which affect the product quality differently and have significant differences in defect rate. The product quality may depend on what equipments it has been processed as well as what process variable values it has. Applying one model ignoring the presence of different equipments may distort the prediction of defect rate and the identification of important quality variables affecting the defect rate. We propose a procedure for data segmentation when constructing models for predicting the defect rate or for identifying major process variables influencing product quality. The proposed procedure is based on the principal component analysis and the analysis of variance, which demonstrates a better performance in predicting defect rate through a case study with a PDP manufacturing process.
This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.641-651
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2003
This study suggests the hybrid models for interest rate forecasting using structural changes (or change points). The basic concept of this proposed model is to obtain significant intervals caused by change points, to identify them as the change-point groups, and to reflect them in interest rate forecasting. The model is composed of three phases. The first phase is to detect successive structural changes in the U. S. Treasury bill rate dataset. The second phase is to forecast the change-point groups with data mining classifiers. The final phase is to forecast interest rates with backpropagation neural networks (BPN). Based on this structure, we propose three hybrid models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported model, (2) case-based reasoning (CBR)-supported model, and (3) BPN-supported model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. For interest rate forecasting, this study then examines the prediction ability of hybrid models to reflect the structural change.
Yoon, Ikjune;Yi, Jun Min;Jeong, Semi;Jeon, Joonmin;Noh, Dong Kun
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.2
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pp.79-86
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2016
In wireless sensor networks, increasing the sensing rate of each node to improve the data accuracy usually incurs a decrease of network lifetime. In this study, an energy-adaptive data compression scheme is proposed to efficiently control the sensing rate in an energy-harvesting wireless sensor network (WSN). In the proposed scheme, by utilizing the surplus energy effectively for the data compression, each node can increase the sensing rate without any rise of blackout time. Simulation result verifies that the proposed scheme gathers more amount of sensory data per unit time with lower number of blackout nodes than the other compression schemes for WSN.
In this paper, we analyze the effect of mobility management method to the data rate of moving users when pico-cell which uses the same frequency bandwidth as that of macro-cell is overlaid over macro-cell. From this analysis, we show that the data rate which is available to the moving user depends on the method of mobility management and relative location of the overlaid pico-cell over macro-cell in the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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