• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.281-282
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• 2008

Turbo equalizers which use MAP (maximum a posteriori probability) equalizer or MMSE (minimum mean square error) equalizer have shown high performance and adoptability [1], [2]. In this paper, we show that the BP (belief propagation) algorithm can also be applied in equalizer and when it is connected with channel code, it can replace the MAP equalizer with similar complexity and performance.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.14-15
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• 2008

In this paper, a new iterative decoding of LDPC codes is proposed. The decoding is based on the posteriori probability of each belief propagation (BP) decoding and an additional postprocessing, that is, erasure decoding of LDPC codes. It turned out that the new method consistently improves the decoding performance on various classes of LDPC codes. For example it removes the error floor of Margulis codes effectively.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.737-738
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• 2008

An implementation of robust stereo matching algorithm under variable illumination conditions is presented in this paper. By applying window-based matchingmethod to global stereo matching algorthm using belief propagation, our implemented system shows low error rate and could efficiently cope with general radiometric disimilarities between images acquired from two different point of views.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.162-164
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• 2010

TETRA (Terrestrial trunked radio) 표준은 제어정보의 오류정정을 위해 RM (Reed-Muller) 부호를 채택하고 있다. 본 논문에서는 BP (belief propagation), MJ (majority logic decoding) 등과 같이 잘 알려진 복호 알고리즘들을 적용하였을 경우 기대되는 비트 및 블록 오류율을 평가하고 복호 복잡도를 분석하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• Advances in concrete construction
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• 제10권6호
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• pp.479-488
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• 2020

The experimental and numerical works were carried out on high performance fiber reinforced concrete (HPFRC) with w/cm ratios ranging from 0.25 to 0.40, fiber volume fraction (Vf)=0-1.5% and 10% silica fume replacement. Improvements in compressive and flexural strengths obtained for HPFRC are moderate and significant, respectively, Empirical equations developed for the compressive strength and flexural strength of HPFRC as a function of fiber volume fraction. A relation between flexural strength and compressive strength of HPFRC with R=0.78 was developed. Due to the complex mix proportions and non-linear relationship between the mix proportions and properties, models with reliable predictive capabilities are not developed and also research on HPFRC was empirical. In this paper due to the inadequacy of present method, a back propagation-neural network (BP-NN) was employed to estimate the 28-day compressive strength of HPFRC mixes. BP-NN model was built to implement the highly non-linear relationship between the mix proportions and their properties. This paper describes the data sets collected, training of ANNs and comparison of the experimental results obtained for various mixtures. On statistical analyses of collected data, a multiple linear regression (MLR) model with R2=0.78 was developed for the prediction of compressive strength of HPFRC mixes, and average absolute error (AAE) obtained is 6.5%. On validation of the data sets by NNs, the error range was within 2% of the actual values. ANN model has given the significant degree of accuracy and reliability compared to the MLR model. ANN approach can be effectively used to estimate the 28-day compressive strength of fibrous concrete mixes and is practical.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.150-158
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• 2022

본 논문에서는 2021년 9월 동해에서 수행된 초장거리 대역확산 수중음향통신의 해상실험 결과를 제시한다. 8개의 수직 배열 센서를 이용하여 수중음향통신 신호를 수집하였으며, 전송 거리는 160 km로 하였다. 송신 신호로 30 bps의 다중 코드 대역 확산 방식과 100 bps의 처프 대역확산 방식이 사용되었다. 실험 결과 단일 채널에서 채널 부호화 기법이 적용되지 않은 경우에 높은 비트 오류율을 나타내었으나 각 수신 채널에서 프레임 동기화를 수행한 후 신호들에 등이득 조합 다이버시티 기법을 적용하면 비부호화 비트 오류율이 순방향 오류 정정 한계인 0.1 이하로 감소하였다.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제53권10호
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• pp.515-522
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• 2004

In this study, we tried to investigate that the advantages of SOM(Self Organizing Map) algorithm such as data accumulation ability and the degradation trend trace ability would be adaptable to the analysis of partial discharge pattern recognition. For the purpose, we analyzed partial discharge data obtained from the typical artificial defects in GIS and XLPE power cable system through SOM algorithm. As a result, partial discharge pattern recognition could be well carried out with an acceptable error by use of Kohonen map in SOM algorithm. Also, it was clarified that the additional data could be accumulated during the operation of the algorithm. Especially, we found out that the data accumulation ability of Kohonen map could make it possible to suggest new patterns, which is impossible through the conventional BP(Back Propagation) algorithm. In addition, it is confirmed that the degradation trend could be easily traced in accordance with the degradation process. Therefore, it is expected to improve on-site applicability and to trace real-time degradation trends using SOM algorithm in the partial discharge pattern recognition

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2925-2948
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• 2019

In order to improve the utilization of irrigation water resources of greenhouse tomatoes, a water-saving irrigation decision-making model based on genetic optimization T-S fuzzy neural network is proposed in this paper. The main work are as follows: Firstly, the traditional genetic algorithm is optimized by introducing the constraint operator and update operator of the Krill herd (KH) algorithm. Secondly, the weights and thresholds of T-S fuzzy neural network are optimized by using the improved genetic algorithm. Finally, on the basis of the real data set, the genetic optimization T-S fuzzy neural network is used to simulate and predict the irrigation volume for greenhouse tomatoes. The performance of the genetic algorithm improved T-S fuzzy neural network (GA-TSFNN), the traditional T-S fuzzy neural network algorithm (TSFNN), BP neural network algorithm(BPNN) and the genetic algorithm improved BP neural network algorithm (GA-BPNN) is compared by simulation. The simulation experiment results show that compared with the TSFNN, BPNN and the GA-BPNN, the error of the GA-TSFNN between the predicted value and the actual value of the irrigation volume is smaller, and the proposed method has a better prediction effect. This paper provides new ideas for the water-saving irrigation decision in greenhouse tomatoes.