Error control performance of the (16, 7) minimum-bandwidth binary error cotrol line code (MB-ECLC) according to decoding algorithms is analyzed and compared in this paper. As a result , when retransmission is not allowed or meaningless. to reduce performance degradation ad computational burden. the modified soft decision decoding algorithm using the structure of (16,7) MB-ELEC is proposed. The error cotnrol capability of this modified algorithm is far better than that of a hard decision decoding algorithm, and almost same as that of a full soft decision decoding algorithm. In additino, the number of comparisons for the modified algorithm is decreased more than 5 times as compared with a full soft decision decoding algorithm.
CBM (Condition-Based Maintenance) has increasingly drawn attention in industry because of its many benefits. CBM Problem Is characterized as a state-dependent scheduling model that demands simultaneous maintenance actions, each for an attribute that influences on machine condition. This problem is very hard to solve within conventional Markov decision process framework. In this paper, we present an intelligent machine maintenance scheduler, for which a new incremental decision tree learning method as evolutionary system identification model and shortest path problem as schedule generation model are developed. Although our approach does not guarantee an optimal scheduling policy in mathematical viewpoint, we verified through simulation based experiment that the intelligent scheduler is capable of providing good scheduling policy that can be used in practice.
The purpose of this study is to improve convergence speed of topology optimization procedure using the existing ESO method and to deal with topology decision of the truss structures according to a boundary condition, such as cantilever type. At the existing ESO topology optimization procedure for the truss structures, the adjustment of member sizes according to target stress has been executed by increasing or reducing a very small value from each member size. In this case, it takes too much iteration till convergence. Accordingly, it is practically hard to obtain optimum topology for a large scale structures. For that reason, it is necessary to improve convergence speed of ESO method more effectively. During the topology decision procedure, member sizes are adjusted by calculating approximate solution for member sizes corresponding to the target stress at every step, the new member sizes are adjusted by such method are applied in FEA procedure of next step.
본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호 알고리듬을 제안하였다. 종래 의 연판정 복호기는 그 연판정 값을 추정하기 위하여 경판정 복호를 여러 번 수행해야 한다. 그러나 종래의 방법으로는 후보 부호어들이 구해지지 않을 수도 있으며, 그렇게 되면 연판정 값을 얻기가 매우 어려워진다. 본 논문에서는 후보 부호어들을 탐색하는 효율적인 알고리듬을 도입하여 이 문제를 해결하였다. 이 방법을 사용하면 후보 부호어가 찾아지지 않을 가능성을 대폭 감소시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리듬의 성능을 확인할 수 있었다. 페이딩 채널에서 2진 (63, 36) BCH 부호에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 근접 전기유도 무선통신 시스템의 표준 기술인 TransferJet 시스템의 BER(Bit Error Ratio) 성능이 분석된다. TransferJet 시스템은 타 무선통신 시스템들과 비교해서 짧은 통신 범위(즉, 무선통신환경에서 높은 보안성), 더 적은 다중경로 왜곡, 그리고 높은 전송률을 제공하는 장점이 있다. 수신신호를 복조하기 위하여 TransferJet 수신단의 역확산기와 복조기에 연판정 결합(SC: soft-decision combining) 혹은 경판정 결합(HC: hard-decision combining)이 적용될 수 있다. 확산계수가 4이상인 경우에 SC 방식은 HC에 비하여 최소 2 dB의 SNR 이득을 제공한다. 또한, 모의실험 결과로부터, 3비트 양자화는 이중-정밀 부동소수점과 거의 동일한 성능을 제공하기 때문에 TransferJet 시스템에서 SC 방식에 대한 최적 양자화 비트는 3비트로 결론지을 수 있다.
Prioritizing the design specifications among many alternatives is necessary at the stage of concept design. Design specifications have trade-offs between cost and performance, and the relationships among them, in the standpoint of various functional requirements, are complex. AHP(Analytic Hierarchy Process) method is one of the most popular ways of solving the priority setting problem. However, it is impossible to monitor the interim findings in the middle of the process, it is hard to predict the difference when changing pairwise comparison conditions, and the operation done by one person makes it hard to share the process simultaneously. This paper shows a new method of priority setting in this kind of decision making problem. This method is designed to support the realtime priority setting among many design specifications with regards to many functional requirements. A new algorithm and visualization methods are introduced, and the usability is verified in an exemplary concept design stage.
El-Saleh, Ayman A.;Ismail, Mahamod;Ali, Mohd Alaudin Mohd;Arka, Israna H.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1023-1041
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2010
In cognitive radio networks, cooperative spectrum sensing schemes are proposed to improve the performance of detecting licensees by secondary users. Commonly, the cooperative sensing can be realized by means of hard decision fusion (HDF) or soft decision fusion (SDF) schemes. The SDF schemes are superior to the HDF ones in terms of the detection performance whereas the HDF schemes are outperforming the SDF ones when the traffic overhead is taken into account. In this paper, a hybrid SFD-HDF cluster-based approach is developed to jointly exploit the advantages of SFD and HDF schemes. Different SDF schemes have been proposed and compared within a given cluster whereas the OR-rule base HDF scheme is applied to combine the decisions reported by cluster headers to a common receiver or base station. The computer simulations show promising results as the performance of the proposed scenario of hybridizing soft and hard fusion schemes is significantly outperforming other different combinations of conventional SDF and HDF schemes while it noticeably reduces the network traffic overhead.
본 논문에서는 DVB-S2 기반 LDPC 부호의 반복 복호횟수를 줄이기 위한 계산 복잡도가 줄어든 early stopping 방식을 제안한다. DVB-S2 기반 LDPC 복호기는 최대 64800 비트의 부호를 처리해야 되기 때문에 그 자체로 매우 높은 계산 복잡도를 가진다. 기존 early stopping 방식은 64800 비트의 DVB-S2 LDPC 코드를 이용하여 early stopping 기준치를 계산하는데 있어 높은 계산 복잡도를 가진다. 따라서 제안 방식은 LDPC 부호의 계층적 복호방식중 하나인 Horizontal Shuffling Scheduling 복호 방식에 early stopping 방식을 간단하게 적용함으로써 기존 방식 대비 최대 70%의 계산량 감소를 달성하였다. 실험 결과는 제안 방식을 적용한 LDPC 복호 알고리즘이 기존 방식 대비 Bit Error Rate 성능이 더 우수하다는 것을 보여준다.
다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.
하이브리드 하드디스크는 저전력이면서 마그네틱 하드디스크에 비해 읽기 성능이 우수하다. 이 디스크의 플래시메모리에는 지역성이 높은 블록이 저장되므로 효율적인 블록 교체 기법이 필요하다. 블록 교체에는 크기, 지역성, 빈도 등 다양한 요인에 의해 결정되므로 일종의 다중 기준 결정 모델로 정의될 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 AHP (Analytic Hierarchy Process) 모델을 적용하여 효율적인 블록 교체 기법을 제시한다. 실험의 효율성을 검증하기 위하여 철저한 시뮬레이션을 수행한 결과 일반응용 프로그램의 응답성뿐만 아니라 부트 시간이 단축됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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