• 제목/요약/키워드: Division Algorithm

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위상 잡음과 직교 불균형이 있는 OFDM 수신 신호의 보상 (Compensation of OFDM Signal Degraded by Phase Noise and IQ Imbalance)

  • 유상범;김상균;유흥균
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.1028-1036
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    • 2008
  • OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 직교 불균형 문제는 송수신기의 front-end에서 발생하며, 성상도에 영향을 주게 되어 BER(Bit Error Rate)을 증가시킨다. 또한, 위상 잡음은 송수신시 국부 발진기에서 발생되는 잡음으로 각 부반송파의 직교성을 깨뜨림으로써 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 기존 방식인 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리즘은 이러한 위상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법이지만 직교 불균형 이동시에 적용되면 오히려 성능이 감소된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 수신기에서 하향 변환 시 발생하는 직교 불균형과 위상 잡음의 영향을 분석하고, 수신기 FFT(Fast Fourier Transform) 후단에서 파일럿 심볼을 사용하여 CPE를 먼저 제거하고 직교 불균형과 위상 잡음의 성분을 검출하여 등화기의 판정 기준으로 사용하여 보상하는 방법을 제시하였다. 또, 다른 기존 방식들은 FFT 후단에서 추정하고 피드백 시키거나 프리엠블과 같은 시퀀스를 사용하는 방식이지만, 본 논문에서는 FFT 후단에서 MMSE 등화기만을 사용하여 제거하므로 기존의 방법보다 복잡도가 줄어든다. 기존의 위상 잡음 제거 방식에 ICI(Inter Carrier Interference) 제거 기능을 추가하고 직교 불균형 성분을 추출하여 MMSE(Minimum Mean Square Error) 과정 중에 적응 forgetting factor를 적용하면 성능 개선과 직교 불균형 성분의 영향이 줄어들며 성능이 개선됨을 보인다.

데이터마이닝 기법을 활용한 의료보험 진료비청구 삭감분석시스템 개발 및 구현에 관한 연구 (A Study on the Development and Implementation of a Data-mining Based Prototype for Hospital Bill Claim Reduction System)

  • 유상진;박문로
    • 경영정보학연구
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    • 제7권1호
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    • pp.275-295
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    • 2005
  • 경제의 세계화와 지식정보화 사회로의 진입과 함께 초래된 경영환경의 급속한 변화는 의료기관들에게도 경쟁력강화를 위한 변신을 강요하게 되었다. 다시 말하면, 의료기관들은 선진 의료기술의 확보, 환자들에 대한 서비스제고와 함께 경영의 효율성 증대라는 세가지 목표를 동시에 달성해야만 하는 상황에 놓이게 된 것이다. 본 연구는 의료기관들이 당면하고 있는 이러한 세가지 과제 중 병원의 경영효율성 증대를 위한 한가지 대안으로 진료비 청구삭감의 빈도 및 발생 가능성을 낮추기 위한 해법의 마련이 시도되었다. 진료비청구삭감이란 의료기관들이 환자들에 대한 의료서비스에 대한 진료비 중 의료보험으로 인해 환자들이 감면 받은 진료비를 건강보험심사원에 청구하면, 심사원이 의료기관의 청구내역의 적정여부를 심사하여 적정하지 않은 내용에 대한 청구금액을 삭감하는 제도를 이른다. 청구금액에 삭감이 발생하면 해당 의료기관의 수입이 감소하는 것은 물론 원인분석이나 재청구 작업등에 비용과 인력이 이중으로 투입되게 되어 의료기관의 경영에 부담을 주게 되고, 이러한 상황이 빈발하게 되면 해당 의료기관에 대한 환자와 건강보험심사평가원의 신뢰에 문제가 발생하게 된다. 그러므로, 효과적인 진료비 청구삭감분석시스템에 의한 사전대비의 필요성이 높아지게 되는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 진료비 청구삭감분석을 위한 프로토타입의 개발이 시도되었다. 프로토타입은 데이터마이닝 기법 중 연관분석 알고리즘을 적용하여 개발되었으며, 이렇게 개발된 프로토타입을 D의료원에서 10개월간 발생한 실제 진료데이타를 사용하여 성능을 시험하였다.

연관성 규칙 기반 영양소를 이용한 골다공증 예측 모델 (Prediction model of osteoporosis using nutritional components based on association)

  • 유정훈;이범주
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권3호
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    • pp.457-462
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    • 2020
  • 골다공증은 주로 노인에서 나타나는 질병으로써 뼈 질량 및 조직의 구조적 악화에 따라 골절의 위험을 증가시킨다. 본 연구의 목적은 영양소 성분과 골다공증과의 연관성을 파악하고, 영양소 성분을 기반으로 골다공증을 예측하는 모델을 생성 및 평가하는 것이다. 실험방법으로 binary logistic regression을 이용하여 연관성분석을 수행하였고, naive Bayes 알고리즘과 variable subset selection 메소드를 이용하여 예측 모델을 생성하였다. 단일 변수들에 대한 분석결과는 남성에서 식품섭취량과 비타민 B2가 골다공증을 예측하는데 가장 높은 the area under the receiver operating characteristic curve (AUC)값을 나타내었다. 여성에서는 단일불포화지방산이 가장 높은 AUC값을 나타내었다. 여성 골다공증 예측모델에서는 Correlation based feature subset 및 wrapper 기반 feature subset 메소드를 이용하여 생성된 모델이 0.662의 AUC 값을 얻었다. 남성에서 전체변수를 이용한 모델은 0.626의 AUC를 얻었고, 그외 남성 모델들에서는 민감도와 1-특이도에서 예측 성능이 매우 낮았다. 이러한 연구결과는 향후 골다공증 치료 및 예방을 위한 기반정보로 활용할수 있을 것으로 기대된다.

클러스터링과 차원축약 기법을 통합한 영상 검색 시스템 (Combined Image Retrieval System using Clustering and Condensation Method)

  • 이세한;조정원;최병욱
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권1호
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    • pp.53-66
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    • 2006
  • 본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.

의료영상을 위한 복원 가능한 정보 은닉 및 메시지 인증 (Reversible Data Hiding and Message Authentication for Medical Images)

  • 김천식;윤은준;조민호;홍유식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권1호
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    • pp.65-72
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    • 2010
  • 오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.

잡음 민감성이 개선된 변형 퍼지 주성분 분석 기법 (A Variant of Improved Robust Fuzzy PCA)

  • 김성훈;허경용;우영운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.25-31
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    • 2011
  • 주성분 분석(PCA)은 차원 축소와 특징 추출을 위해 널리 사용되는 기법 중의 하나이지만 자승 오류의 사용으로 인해 잡음에 민감한 단점이 있다. 이러한 잡음 민감성을 개선하기 위해 다양한 방법이 소개되었고 그 중 improved robust fuzzy PCA(RF-PCA2)는 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법으로 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2 역시 국부적인 최적해에 빠질 수 있으며 그 원인 중 하나는 RF-PCA2 알고리듬이 소속도를 균일한 값으로 초기화시키기 때문이다. 또한 퍼지 소속도를 사용하고 있지만 여전히 목적함수가 자승 오류 최소화에 기초하고 있다는 사실도 그 원인이 된다. 이 논문에서는 RF-PCA2의 이러한 문제점을 개선한 RF-PCA3를 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RF-PCA2의 목적 함수를 바탕으로 하고 있다. 여기에 PCA의 목적 함수를 추가하고 초기 소속도 값을 데이터의 분포로부터 계산함으로써 전역 최적해에 가까운 해를 얻을 수 있는 가능성을 높여준다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

Microsatellite Marker를 이용한 멜론 시판품종의 품종식별과 F1 순도검정 (Use of Microsatellite Markers to Identify Commercial Melon Cultivars and for Hybrid Seed Purity Testing)

  • 권용삼;홍지화
    • 원예과학기술지
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    • 제32권4호
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    • pp.525-534
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    • 2014
  • Microsatellite 표지를 이용하여 국내에서 시판되고 있는 멜론 58품종의 식별과 멜론 육종 계통 '10H08'을 이용하여 $F_1$ 종자 순도를 평가하였다. 412개의 microsatellite 표지 중 다형성 정도가 높은 29개는 품종 그룹 내에서도 다양한 유전 변이를 나타내었으며 분자표지의 유전자형에 의해 모든 품종을 식별할 수 있었다. Microsatellite 표지의 대립유전자를 이용하여 멜론 58품종에 대한 계통도를 작성하였을 때 멜론의 형태적 특성과 일치하면서 2개의 대그룹으로 구분되었다. $F_1$ 종자의 순도 검정에 microsatellite 표지를 활용하기 위하여 29개의 표지를 '10H08' 계통의 양친에 대하여 검정하였을 때 5개의 프라이머가 다형성을 보였으며, 이 중 한 개의 프라이머 'CMGAN12'는 양친간에 뚜렷한 다형성 밴드를 나타내었다. 이 프라이머를 192개의 $F_1$ 종자에 대하여 검정하였을 때 자식주로 보이는 개체가 분석된 종자 내에서 명확하게 구분되었다. 본 연구 결과에서 선정된 멜론 품종 식별용 microsatellite 표지는 멜론 품종의 지문화뿐만 아니라 $F_1$ 종자의 순도 검정이 가능하여 종자회사에서 매우 유용하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다.

사고등급별 고속도로 교통사고 처리시간 예측모형 개발 (Development of Freeway Traffic Incident Clearance Time Prediction Model by Accident Level)

  • 이숭봉;한동희;이영인
    • 대한교통학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.497-507
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    • 2015
  • 고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

비콘의 RSSI 특성을 이용한 실내 위치 추적 시스템에 관한 연구 (A Study on Indoor Position-Tracking System Using RSSI Characteristics of Beacon)

  • 김지성;김용갑;황근창
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.85-90
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    • 2017
  • 실내 위치 기반서비스는 일상에서 주로 움직이는 사용자를 대상으로, 측정하고 분석하는 지능형 사물인터넷기술 기반으로 발전되어왔다. 다양한 실내 위치 측위 기술들은 별도의 하드웨어를 필요로 하고 통신 프로토콜이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서 사용되는 무선 신호의 수신강도를 이용하는 RSSI 기술은 송신 신호의 물리적인 특성상 거리에 따라 신호 세기의 감소가 일어나는 점에 착안하여, 송신 신호의 강도와 수신 신호의 세기를 측정하여 송신기와 수신기 간의 거리를 측정하는 방법으로 별도의 비용이 들지 않고 측정 구현이 간단한 장점을 이용하였다. 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm 으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도 감소하는 것을 확인하였다.

고속 HEVC 부호화를 위한 효율적인 PU레벨 움직임예측 병렬화 구현 (An Efficient Parallelization Implementation of PU-level ME for Fast HEVC Encoding)

  • 박수빈;최기호;박상효;장의선
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.178-184
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    • 2013
  • 본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을 바탕으로 MER을 사용한 안정적인 병렬 ME를 구현하기 위한 전략으로 각 PU의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현의 전체 부호화 시간이 순차적인 ME를 이용한 HM의 것보다 평균 25.64% 감소하였다.