본 논문에서는 Wi-Fi환경에서 실내 위치추정의 성능 향상을 위해 이동 Wi-Fi 환경에서 핑거프린트 기반의 Difference Means를 이용한 실내 위치추정 알고리즘 (Algorithm using the Difference Means based on Fingerprint, DMFPA)을 제안하였다. 그리고 자체 개발한 실내 위치추정 시뮬레이터를 사용하여 제안한 DMFPA의 성능을 일반적인 핑거프린트 알고리즘 (OFPA), 가우시안 분포를 핑거프린트 알고리즘 (GDFPA)의 성능을 서로 비교하였다. 성능분석 항목은 각 참조구역에서의 평균위치추정 정확도, 발생된 오차의 평균오차 누적거리와 최대오차 누적거리, 그리고 평균측정시간으로 정의하였다.
The two common numerical methods to approximate the solution of partial differential equations are the finite element method and the finite difference method. They both lead to solving large sparse linear systems. For many applications, it is not unusal that the order of matrix is greater than 10, 000. For this kind of problem, a direct method such as Gaussian elimination can not be used because of the prohibitive cost. To this end, many iterative methods with modest cost have been studied and proposed by numerical analysts.(omitted)
In this paper, we propose a neural network which detect edges of different orentation and spatial frequency in arbitrary image data. We constructed the proposed neural network iwth two different types neural network. A diffusion network performs the gaussian operation efficiently by the diffusion process. And the spatial difference network has specially designed connections suitble to detect the contours of a specific oriention. Simulation results showed that the proposed neural network can extract the edges of selected orientation efficiently by applying the neural network to a test pattern and the real image.
In this paper, through a direct computation with subintervals partitioning [0, 1], we compute better a posteriori bounds for the average case error of the difference between the true value of $I(f)=\int_{0}^{1}f(x)dx$ with $f{\in}C^r$[0, 1] minus the composite trapezoidal rule and the composite trapezoidal rule minus the basic trapezoidal rule for $r{\geq}3$ by using zero mean-Gaussian.
We propose a deterministic vector channel simulation model satisfying not only rigorous temporal correlation but also arbitrary spatial correlation using the method of Doppler phase difference sampling. The model is more efficient than the conventional PN filtered Gaussian model with coloring process in evaluating the laboratory performance of mobile communication systems employing adaptive way antennas or space diversity.
여러가지 페이딩 통신로의 통신 용량을 구한 다음 이를 가우스 잡음 통신로의 통신 용량과 비교하여 각 페이딩 환경에 따른 통신 용량의 감소치를 구하였다. 그 결과 Rician페이딩 통신로에서는 직접파 대 반사파 전력비가, m-분포 페이딩 통신로에서는 지수 m이 커짐에 따라 페이딩 통신로의 통신용량은 가우스 잡음 통신로의 통신 용량에 가까워짐을 확인하였고 반송파 대 잡음 전력비(CNR)의 변화에 따른 가우스 잡음 통신로와 각 페이딩 통신로간의 통신 용량의 차이를 구해냈다. 또한 Rayleigh페이딩 통신로에 있어서2-branch 다이버시티의 도입으로 인한 통신 용량의 개선치를 구해냈다. 다이버시티로서는 검파전 최대비 합성법과 검파후 선택 합성법을 다루었다. 그 결과, 2-branch 사이의 상관계수 값에 관계없이 검파전 최대비 합성 다이버시티가 검파후 선택 합성 다이버시티보다 더 우수하였다. 상관계수 값의 변화에 따른 통신 용량의 개선치는 두 방식 모두 2-branch가 서로 무상관일때 가장 좋았으며, 2-branch사이의 상관계수 값이 작으면 작을수록 두 방식 모두 개선치가 커진다는 것을 알아냈다.
본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.
음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.
본 연구는 차량 이동하중을 받는 손상된 콘크리트 슬래브교량의 강성저하를 규명하고, 복합신소재를 사용하여 보강 후 성능평가를 수행한다. 특히 마이크로 유전알고리즘에 의한 역해석에 기반하여 보강 전 후 각 요소에서의 강성변화를 수정된 2차변수 Gaussian 분포함수를 사용하여 정식화하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 요소기반 접근 방식에 비하여 수치해석적인 관점에서 효율성을 갖는다. 개발한 알고리즘은 3차원 솔리드 요소를 사용하여 모델링한 교량의 동적 거동 시뮬레이션으로부터 계측한 데이터를 사전정보로 사용하여 검증하였다. 몇 가지 수치예제는 본 연구에서 개발한 방법이 실제교량과 수치모델간의 차이로 인한 오차 및 노이즈 등으로 인한 동적 계측치 오류 등이 고려되었음에도 강성분포 추정 및 성능 평가를 효율적으로 수행함을 보여준다.
We numerically demonstrate the performance of a plasmonic lens composed of an array of nanoslits perforated on thin metallic film with slanted cuts on the output surface. Embedding Kerr nonlinear material in nanoslits is employed to modulate the output beam. A two dimensional nonlinear-dispersive finite-difference time-domain (2D N-D-FDTD) method is utilized. The performance parameters of the proposed lens such as focal length, full-width half-maximum, depth of focus and the efficiency of focusing are investigated. The structure is illuminated by a TM-polarized plane wave and a Gaussian beam. The effect of the beam waist of the Gaussian beam and the incident light intensity on the focusing effect is explored. An exact formula is proposed to derive electric field E from electric flux density D in a Kerr-Dispersive medium. Surface plasmon (SPs) modes and Fabry-Perot (F-P) resonances are used to explain the physical origin of the light focusing phenomenon. Focused ion beam milling can be implemented to fabricate the proposed lens. It can find valuable potential applications in integrated optics and for tuning purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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