Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.235.1-235.1
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2014
Precise measurement of plasma parameters including density and temperature is the most essential part for understanding plasma characteristics. To persue more accurate measurement, it is very important to understand the intrinsic error of the measurement method. In this paper, we performed the plasma measurement with different method; langmuire probe and cutoff probe. Both measurement technology are known to be exactly correlate with etch other. We conducted the four set of same experiments process by diffrent persons to observe the intrinsic error based on measurement tools. As a result, the cutoff probe is relatively reliable then the Langmuir probe. This difference is analyzed to be intrinsic since it cames from the inevitable error such as manufacturing of probe tip. From this study, we sure that it is good decision to choose cutoff probe as repeatable measurement independent with intrinsic human factor.
IEEE 802.11n standards introduced a mixed-mode format frame structure to achieve higher throughput with multiple antennas while providing backward compatibility with legacy systems. Although multi-input multi-output channel estimation was possible only with high-throughput long training fields (HT-LTFs), the proposed scheme utilizes a legacy LTF as well as HT-LTFs in a decision feedback manner to improve the accuracy of the estimates. It was verified through theoretical analysis and simulations that the proposed scheme effectively enhances the mean square error performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.1
no.2
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pp.199-207
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1997
The Maximum Likelihood Sequence Estimation scheme is modified to improve the error performance of the correlative coding in the Tamed FM. To remove intersymbol interference, the Decision Feedback Equalization scheme with the delayed LMS algorithm and the Viterbi algorithm(10-symbol delay) in the delayed adaptive equalization are proposed for the performance of decision-directed adaptive equalization under the High Frequency channels, and the condition of convergence is analyzed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.3
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pp.423-431
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1997
A new decision tree generator MEC is proposed in this paper, which uses the difference of multi-base entropy as a consistent criterion for discretization and selection of attributes. To evaluate the performance of the proposed generator, it is compared to other generators which use criteria based on entropy and adopt different discretization styles. As an experimental result, it is shown that the proposed generator produces the most efficient classifiers, which have the least number of leaves at the same error rate, regardless of whether attribute values constituting the training set are discrete or continuous.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.5
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pp.171-180
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2003
CDMA(Code Division Multiple Access) mobile communication systems require accurate channel estimation in the receiver to compensate the fading distortions. Instantaneous channel estimates are obtained by dividing the received symbol by the transmitted symbol and then refined by filtering to reduce the estimation variance. In the channel estimation filter, the determination of the filter size is a very important task which greatly affects the estimation quality. While conventional methods usually use only velocity estimators to determine the channel estimation filter size, this paper proposes a filter size determination method for decision-directed channel estimators considering the symbol error rate and the signal-to-noise ratio in addition to the velocity of the mobile station. This paper shows that the symbol error rate and the signal-to-noise ratio are important factors for the determination of the channel estimation filter size.
Kim, Hee-jin;Kwon, Tae-ho;Park, Young-il;Kim, Ki-doo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.10
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pp.1871-1878
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2015
Recently, research on the Visual-MIMO by applying the concept of MIMO to communication between the LED array and camera is in progress. Although we already introduced the method for bit decision by using reference LED array pattern, it has the disadvantage of measuring the ISI each time when there is a change in the distance. To overcome this, in this paper, we propose a bit decision and error correction method used by using the luminance deviation without using the reference array pattern. First, we execute the bit decision using experimentally determined threshold. Next, we execute the error checking on the ON-LED and make a correction only if it is found to be error. Correction is determined by using the value of brightness deviation corresponding to the range of 68.2% (1) around the maximum frequency of the histogram for each ON-LED. We verify the performance of the proposed method according to the variation of ISI with distance by using both numerical and experimental analysis.
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
In this paper, we evaluate the underwater frequency diversity communication performance of Selective Combination (SC) using Maximum Likelihood Estimation (MLE). In an underwater multipath frequency selective channel, destructive interference fading due to delay spread of a received signal affects the increase in error and Signal to Noise Ratio (SNR) variability of an underwater acoustic communication. Selective Combination frequency diversity using a single sensor is applied as a transmission performance improvement technique according to the frequency selectivity of a channel. In the sea experiment applying MLE for SC decision value extraction, we evaluate the performance of SC frequency diversity and MLE-SC frequency diversity. In experiment result, we confirm through experiment that the Bit Error Rate (BER) is relatively lower when the decision value extracted through MLE-SC is applied than when the SC decision value is fixed.
As menu structure of household appliance is complicated, user's cognitive workload frequently occurs errors. In existing studies, errors didn't present that interpretation for cognitive factors and alternatives, but are only considered as statistical frequency. Therefore, error classification and analysis in tasks is inevitable in usability evaluation. This study classified human error throughout information process model and navigation behavior. Human error is defined as incorrect decision and behavior reducing performance. And navigation is defined as unrelated behavior with target item searching. We searched and analyzed human errors and its causes as a case study, using mobile phone which could control appliances in near future. In this study, semantic problems in menu structure were elicited by SAT. Scenarios were constructed by those. Error analysis tests were performed twice to search and analyze errors. In 1st prototype test, we searched errors occurred in process of each scenario. Menu structure was revised to be based on results of error analysis. Henceforth, 2nd Prototype test was performed to compare with 1st. Error analysis method could detect not only mistakes, problems occurred by semantic structure, but also slips by physical structure. These results can be applied to analyze cognitive causes of human errors and to solve their problems in menu structure of electronic products.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.2C
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pp.150-159
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2002
This paper presents the convergence time, SER(Symbol Error Rate), MSE(Mean Square Error), hardware complexity and step-size(${\mu}$) about various LMS(Least Mean Square) algorithms in FS-DFE(Fractionally Spaced-Decision Feedback Equalize) for Cable Modem based on MCNS(Multimedia Cable Network System) DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification) v1.0/v1.1 standards. We designed and simulated using ${SPW}^{TM}$ and synthesized using STD90 library through ${SYNOPSYS}^{TM}$. And also, we adopted the time-multiplexed multiplication and tap shared architecture in order to achieve the low hardware complexity. Simulation results show that DS-LMS algorithms[1][3] is the optimum solution about performace and hardware size. in high order QAM applications. Finally, we achieved area saving about 58% using DS-LMS algorithm compare with conventional equalizer architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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