본 논문에서는 동일 채널 간섭과 잡음 환경하에서의 L레벨 ASK 및 다상 PSK, APK 시스템의 성능을 오율의 관점에서 구명하였다. ASK 신호와 PSK 신호에 대한 오율식을 이용하여 반송파대 잡음 전력비, 반송파대 간섭파 전력비 및 간섭파의 포락선 분포의 함수로서 APK 시스템의 오율 특성을 밝히고 PSK시스템 및 ASK 시스템, QAM 시스템, APK시스템의 성능을 비교 검토하였다.
DRAM에서 셀 캐패시터의 누설 전류 영향을 고려하여 소프트 에러율을 예측하였다. DRAM의 동작 과정에서 누설 전류의 영향으로 셀 캐패시터는 전하량이 감소하고, 이에 따른 소프트 에러율을 DRAM의 각 동작 모드에 대하여 계산하였다. 누설 전류가 작을 경우에는 /bit mode가 소프트 에러에 취약했지만, 누설전류가 커질수록 memory 모드가 소프트 에러에 가장 취약함을 보였다. 실제 256M급 DRAM의 구조에 적용하여, 셀 캐패시턴스, bit line 캐패시턴스, sense amplifier의 입력 전압 감도들이 변화할 때 소프트 에러에 미치는 영향을 예측하였고, 이 결과들은 차세대 DARM 연구의 최적 셀 설계에 이용될 수 있다.
In this study, according to the reference setting based on the runoff video of 9:00 where the highest water level of 3.94 m has been recorded during the runoff of Cheon-mi Stream in Jeju Island by the attack of Typhoon no. 16 Sanba on September $17^{th}$, 2012, the error rate of long-distance and short-distance velocimetry and real-distance change rate by input error have been calculated and the input range value of reference point by stream has been suggested. In the reference setting process, if a long-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.35 m in the x-axis direction and 1.35 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 2~11 pixels, and if a short-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.02 m in the x-axis direction and 0.81 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 1~11 pixels. According to the long-distance reference point setting variable, the velocity error rate showed the range of fluctuation of at least 14.36% to at most 76.06%, and when calculating flux, it showed a great range of fluctuation of at least 20.48% to at most 78.81%.
Recently, the Q-Learning algorithm, which is one kind of reinforcement learning, is mainly used to implement artificial intelligence system in combination with deep learning. Many research is going on to improve the performance of Q-Learning. Therefore, purpose of theory try to improve the performance of Q-Learning algorithm. This Theory apply Cross Entropy Error to the loss function of Q-Learning algorithm. Since the mean squared error used in Q-Learning is difficult to measure the exact error rate, the Cross Entropy Error, known to be highly accurate, is applied to the loss function. Experimental results show that the success rate of the Mean Squared Error used in the existing reinforcement learning was about 12% and the Cross Entropy Error used in the deep learning was about 36%. The success rate was shown.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
This study tried to identify the problems associated with the posture to be analyzed and tried to suggest guidelines for MSDs(Musculoskeletal Disorders) evaluation based on working posture. A total of 50 jobs from 3 different types of industries(electronics, hospitals, automobiles) were used for MSDs evaluation study which was done by 6 observers. Two indexes were applied to identify the problem in this study which were percentage of agreement and counter-time-error rate. Specifically, 'counter-time-error rate' represented a degree of consistency in terms of selecting the posture to be analyzed time after time. Main results of the study were as follows; 1) The average percentage of agreement for representative posture for whole body was relatively higher than that for representative postures for individual body parts, 2) The counter-time-error rate(%) has been reduced as the evaluation process has repeated for the same job. 3) The counter-time-error rate(%) for electronics, hospitals, and automobiles were 63.4%, 61.2%, and 67.3% respectively. 4) The counter-time-error rate(%) for the job with the work cycle of 0.5 to 2 minutes were lower than that of the jobs with the work cycles less than 0.5 minute or greater than 2 minute. 5) The work cycles and the number of trials had significant effects on counter-time-error rate while the types of industries did not have significant effects on counter-time-error rate. Some guidelines could be prepared from the results of the study. Probably, there should have an extension in terms of form and matter for this study in order to have more practical output.
본 논문에서는 확산기반 분자통신 채널에서 랜덤오류와 ISI에 의한 오류 모두에 효율적인 직렬연결 부호를 제안하였다. ISI 제거를 위해 설계된 ISI 완화 부호와 랜덤오류에 강한 ISI 해밍부호를 결합하여 직렬연결 부호를 구성하였으며, 시뮬레이션을 통해 오율 성능을 분석하였다. 방사 분자수 M=1,200 이상인 채널 환경의 경우 직렬연결 부호의 오율 성능은 ISI에 강한 ISI 완화부호의 오율 성능을 따라가며, M=600 이하의 채널 환경에서는 랜덤오류에 강한 ISI 해밍부호의 오율 성능을 따라가고 있음을 알 수 있다. M=600~1,200의 구간에서 직렬연결 부호는 가장 우수한 오율 성능을 보여주는데 이는 랜덤오류와 ISI에 의한 오류가 병존하는 구간에서 두 오류 모두를 정정할 수 있기 때문인 것으로 분석된다. M=800 이하의 경우 직렬연결 부호와 ISI 완화부호의 오율은 평균적으로 약 1.0×10-1 의 오율 격차를 보여줌을 알 수 있었다.
이동 컴퓨팅 환경은 단말기 휴대성, 무선 통신의 사용. 이동성 지원 등의 특성을 가지고 있다. 이러한 특성으로 인해 적은 자원을 가진 단말기, 높은 오류율, 잦은 접속 단절, 이동으로 인한 환경 변화 둥의 문제가 있다. 이러한 환경에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 적응적으로 에러를 제어하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 원활한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 AEC(Adaptive Error Control) 기법을 제안한다. AEC 기법은 클라이언트의 버퍼에 저장된 데이터의 크기와 오류율을 기준으로 4개의 그룹으로 나누고, 각 그룹별로 MPEG4의 VOP의 특징에 따라 적절한 에러 제어 기법을 적용한다. 클라이언트 버퍼에 저장된 데이터 크기의 임계값은 전송 속도 및 재생 속도, 평균 VOP 크기를 이용하여 설정되고, 오류율의 임계값은 연속도된 패킷에서 에러가 발생하는 경우를 기준으로 설정된다. AEC 기법에 대한 실험은 구축된 클라이언트/서버 환경에서 실제로 동영상을 재생하면서 실행하였다. AEC 기법의 성능을 기존의 에러 제어 기법인 ARQ, FEC, Hybrid ARQ/FEC 기법들과 비교한 결과, ARQ와 FEC 기법보다 더 나은 복구율을 보이고 있으며, Hybrid 기법과 유사한 복구율을 보이고 있다. 또한, 에러 복구 시간은 거의 유사하고, 에러를 복구하기 위해 필요한 데이터의 양은 FEC 및 Hybrid 기법에 비해 23% 정도 줄일 수 있었다. 따라서, AEC 기법은 대역폭이 좁고, 오류율이 가변적인 이동 컴퓨팅 환경에서 좀 더 원활한 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있다.
This paper proposes accurate interference probability and bit error rate formulas for cognitive relay networks with underlay spectrum sharing and channel estimation error (CEE). Numerous results reveal that the CEE not only degrades the performance of secondary systems (SSs) but also increases interference power caused by SSs to primary systems (PSs), eventually unfavorable to both systems. A solution to further protect PSs from this effect through reducing the power of secondary transmitters is investigated and analyzed.
Transform image coding using DCT is proved to be efficient in the absence of channel error but its performance degrades rapidly over noisy channel. In this paper, in the case of appling bit selcetive error correction coding that protects some significant bits in a codeword, an efficient allocation method of imformation bits and additive redundancy bits used for quantization and error correction coding respectively under constant transmission bit rate is proposed, and its performance is analyzed. As a result, without increasing trasmission bit rate, PSNR can be improved up to 7~8 [dB] below bit error rate $10^2$ and the image without blocking effect caused by bit error resulted from channel noise can be recostructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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