• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.269-274
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• 2004

지상파 디지털 TV 신호를 등화하기 위한 이중모드 블라인드 판정귀환 등화기(dual-mode blind decision feedback equalizer)를 제안한다. 제안한 이중모드 판정귀환 등화기는 채널 상태에 따라 판정의거 모드 또는 블라인드 모드에서 동작한다. 등화기의 탭 계수 갱신에 사용될 오차 신호를 판정의거 모드 또는 블라인드 동작 모드에서 발생시킴으로써 탭 계수 갱신의 신뢰도를 높일 뿐만 아니라, 채널의 왜곡 정도에 따라 등화기의 동작이 판정의거 모드와 블라인드 모드 간을 자동 전환함으로써 채널 특성의 변화를 추적할 수 있다. 모의실험을 통해 다양한 정적 및 다이내믹 다중경로 채널 하에서 8-VSB(vestigial sideband) 변조된 디지털 TV 신호에 적용하여 제안한 등화 기법과 종래의 방법에 의한 성능을 평균 자승 오차(mean square error: MSE)와 심벌 오율(symbol error rate: SER) 관점에서 비교, 제안한 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5A호
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• pp.431-439
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• 2010

모든 노드에서 다중 안테나를 갖고 다중 릴레이가 존재하는 협동 통신망을 고려한다. 연판정 후 전송 기법을 적용하여 쌍 오류 확률을 구하고 이를 이용하여 심볼 오류 확률을 유도한다. 하지만 이러한 다중 릴레이 시스템 에서 간섭을 피하기 위해 일반적으로 전송률 측면에서 비효율적인 직교 채널의 사용이 요구된다. 이를 해결하기 위해 순시적인 신호 대 잡음의 비가 가장 큰 릴레이를 선택하도록 하는 선택 기법을 적용하고, 이 시스템에 대한 성능을 분석 한다. 또한, 릴레이의 개수가 증가할수록 모든 릴레이를 사용할 때보다 릴레이 선택 기법을 사용했을 때의 성능이 우수함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3434-3439
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• 2015

정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.

• 교육시설 논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-44
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• 2018

The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.

• 한국안전학회지
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• 제18권2호
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• pp.104-118
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• 2003

It has been criticized that conventional human reliability analysis (HRA) methodologies for probabilistic safety assessment (PSA) have been focused on the quantification of human error probability (HEP) without detailed analysis of human cognitive processes such as situation assessment or decision-making which are crticial to successful response to emergency situations. This paper introduces a new human reliability analysis (HRA) methodology, AGAPE-ET (A guidance And Procedure for Human Error Analysis for Emergency Tasks), focused on the qualitative error analysis of emergency tasks from the viewpoint of the performance of human cognitive function. The AGAPE-ET method is based on the simplified cognitive model and a taxonomy of influencing factors. By each cognitive function, error causes or error-likely situations have been identified considering the characteristics of the performance of each cognitive function and influencing mechanism of PIFs on the cognitive function. Then, overall human error analysis process is designed considering the cognitive demand of the required task. The application to an emergency task shows that the proposed method is useful to identify task vulnerabilities associated with the performance of emergency tasks.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권8호
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• pp.17-24
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• 2005

본 논문에서는 Blind 채널 등화를 위한 error feedback 필터를 갖는 Decision Feedback Equalizer(DFE) 구조의 등화기를 설계하였다. 제안하는 등화기는 Least Mean Square(LMS) 알고리즘과 Multi-Modulus Agorithm(MMA)을 이용하였으며 64/256 QAM을 위해 설계되었다. 기존의 MMA 등화기는 두개의 transversal 필터를 이용하거나 feedforward와 feedback 필터를 이용하는 반면에 제안하는 등화기는 feedforward와 feedback 그리고 error feedback 필터를 사용하여 채널 적응 성능을 향상시켰으며 탭 수를 감소시켰다. 제안하는 구조는 $SPW^{TM}$ 툴을 이용 시뮬레이션을 수행하여 성능을 개선시킬 수 있었다. 그리고 VHDL을 이용해 시뮬레이션을 수행하였으며 논리 합성은 0.25um 셀 라이브러리를 이용하였다. 설계한 등화기는 약 19만 게이트 수와 15MHz의 동작속도를 보였다 또한 FPGA 칩을 내장한 이뮬레이션 보드를 사용하여 성능 검증을 수행하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.477-483
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• 2015

본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.19-28
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• 1998

This paper is concerned with the implementation of the equalization technique in a DCS 1800 system employing the soft-decision output Viterbi algorithm (SOVA), which makes the hardware complexity comparable to the hard decision MLSE and gives reliable performance. Also, the channel estimation technique with enhances the perfdormance of the soft-decision output equalizer is proposed, and the Viterbi decoder which operates effectively with the soft-decision output of the qualizer is implemented using the Very High Speed ICs Hardware Description Language (VHDL). From the simulation results, it is shown that the implemented Viterbi decoder operates effectively and the SOVA outperforms the hard-decision MLSE in terms of the frame erasure rate (FER) and bit error rate (BER).

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권4호
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• pp.488-496
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• 2016

This paper presents a low-complexity non-iterative soft-decision Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (SD-BCH) decoder architecture and design technique for wireless body area networks (WBANs). A SD-BCH decoder with test syndrome computation, a syndrome calculator, Chien search and metric check, and error location decision is proposed. The proposed SD-BCH decoder not only uses test syndromes, but also does not have an iteration process. The proposed SD-BCH decoder provides a 0.75~1 dB coding gain compared to a hard-decision BCH (HD-BCH) decoder, and almost similar coding gain compared to a conventional SD-BCH decoder. The proposed SD-BCH (63, 51) decoder was designed and implemented using 90-nm CMOS standard cell technology. Synthesis results show that the proposed non-iterative SD-BCH decoder using a serial structure can lead to a 75% reduction in hardware complexity and a clock speed 3.8 times faster than a conventional SD-BCH decoder.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권43호
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• pp.321-331
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• 1997

Measurement of attributes is often highly subjective and imprecise, yet most MADM methods lack provisions for handling imprecise data. Frequently, decision makers must establish a ranking within a finite set of alternatives with respect to multiple attributes which have varying degrees of importance. The problem is more complex if the evaluations of alternatives according to each attribute are not expressed in precise numbers, but rather in fuzzy numbers. Analysis must allow for lack of precision and partial truth. The advantages of a fuzzy approach for MADM are that a decision maker can obtain efficient solutions all at once without trial and error, and that this approach provides better support for judging the interactive improvement of solutions in comparison with o decision making method. The algorithm used in this study is based on the concepts of vague set theory. Linguistic variables and vague values are used to facilitate a decision maker's subjective assessment about attribute weightings and the appropriateness of alternative versus selection attributes in order to obtain final scores which are called vague appropriateness indices. A numerical example is presented to show the practical applicability of this approach.