A nonlinear channel blind equalizer by using a hybrid genetic algorithm, which merges a genetic algorithm with simulated annealing, and a RBF network is presented. In this study, a hybrid genetic algorithm is used to estimate the output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. From these estimated output states, the desired channel states of the nonlinear channel are derived and placed at the center of a RBF equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA, and the relatively high accuracy and fast convergence of the method are achieved.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.188-188
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2006
We demonstrate two very simple and fast routes to fabricating ordered micro/nanopatterns of polymers over large areas on various substrates using controlled dewetting. The first method is based on utilizing microimprinting to induce the local thickness variation of an initially inverted bilayer which allows the controlled dewetting and partial layer inversion upon subsequent thermal annealing. In the second method, the self assembly of block copolymer was controlled on a chemically micropatterned surface produced by microcontact printing, being combined with its solvent vapor treatment. The kinetically driven, non-lithographical nanopattern structures were easily fabricated over large area by these approaches.
An organic junction transistor with a vertical structure based on an active layer of poly(3-hexylthiophene) was fabricated by facile micro-contact printing combined with the Langmuir-Schaefer technique, without conventional e-beam or photo-lithography. Direct printing and subsequent annealing of Au-nanoparticles provided control over the thickness of the Au electrode and hence control of the electrical contact between the Au electrode and the active layer, ohmic or Schottky. The junction showed similar current-voltage characteristics to an NPN-type transistor. Current through the emitter was simply controllable by the base voltage and a high transconductance of ~0.2 mS was obtained. This novel fabrication method can be applied to amplifying or fast switching organic devices.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.1
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pp.35-41
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2007
In this paper, a modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. In its searching procedure, all of the possible desired channel states are constructed with the elements of estimated channel output states. The desired state with the maximum Bayesian fitness is selected and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.1
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pp.17-21
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2003
It has been difficult to characterize the value of treated sapphires for gem stones with bare eyes. Color enhancing treatments by diffusion and annealing became sophisticated and customers and gemologists had asked a non-destructive and fast characterization method. We suggest that Fourier transformation infra-red (FTIR) offers to characterize the cobalt-doped synthetic sapphires successfully in 3 minutes. Our results imply that FTIR may be employed in jewelry business to identify the treated sapphires in quantitative way.
Kim, Pan-Young;Kim, Hyun-Gi;Park, Jin-Soo;Hwang, Jae-Bong;Song, Kyu-Sam
Proceedings of the KSME Conference
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2007.05a
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pp.349-353
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2007
The main functions of excavator are mainly carried out by excavator attachments such as arm and boom. These components should be designed to be light as well as durable enough because their effects on the whole structure are significant. In this paper, an optimization procedure for lightweight design considering fatigue strength for excavator attachments is presented. The weight of attachments and allowable fatigue stresses at critical areas are used as objective function and constraints, respectively, in which design variables are the thickness of the plates of attachments. The simulated annealing search method is adopted for a global optimization solution. Besides, the response surface method using the artificial neural network is used to simulate constraint function for the sake of practical fast calculation. Some example case of optimization is presented here for a sample excavator. This weight optimization is expected to contribute to a considerable improvement of fuel efficiency of excavator.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.34
no.1
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pp.33-38
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2001
10cm-diameter Si(100)∥$1.3\mu\textrm{m}$-X$1.3_2$X$1.3\mu\textrm{m}$-$SiO_2$∥Si(100) afers were prepared using a fast linear annealing (FLA) equipment. 1.3$\mu\textrm{m}$-thick $SiO_2$ films were grown by dry oxidation process. After cleaning and premating the wafers in a class 100 clean room, they were heat treated using with the FLA and conventional electric furnace. Bonded area and bond strength of wafer pairs were measured using a infrared (IR) camera and razor blade crack opening method, respectively. It was confinmed that the bonded area by FLA was around 99% and the bond strength value reached 2172mJ/$\m^2$, which is equivalent to theoritical bond strength. Our result implies that thick $SiO_2$ SOI may be prepared more easily by using $SiO_2$$SiO_2$ bonding interfaces then those of Si/$SiO_2$'s.
In this study, a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, all possible sets of desired channel states are constructed by considering the combinations of estimated channel output states. The set of desired states characterized by the maxima] value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. After this procedure, the Bayesian equalizer with the final desired states is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA):GASA), and a previously developed version of MFCM. In particular, a relative]y high accuracy and a fast search speed have been observed.
In this paper, a blind nonlinear channel equalization is implemented by using a Modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel from the received symbols, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. Next, the desired channel states of a nonlinear channel are constructed with the elements of estimated channel output states, and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.382-388
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2007
In this paper, a modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel from the received symbols, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. Next, the desired channel states of a nonlinear channel are constructed with the elements of estimated channel output states, and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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