• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2298-2304
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• 2015

본 논문은 다중 셀 다중입력 단일 출력 (MISO : multiple-input single-output) 하향링크 능동 안테나 시스템 (AAS : active antenna systems)에서 기지국의 수직 각도를 최적화하는 새로운 기법을 제시한다. 본 연구에서는 기존의 전역 탐색 방식 대신 간단하면서 최적의 값에 근사한 알고리듬들을 제안한다. 먼저, random matrix theory의 특성을 반영하여 평균 전송용량에 large system approximation이 적용된 수직적 빔포밍 알고리듬을 소개한다. 다음으로, signal-to-leakage-and-noise ratio (SLNR)을 기반으로 최적화 문제를 간단하게 만드는 수직적 빔포밍 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬들의 성능이 기존의 전역 탐색 알고리듬에 비해 복잡도가 매우 감소됨에도 불구하고 거의 비슷한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1A호
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• pp.114-121
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• 2000

입력 단 저장방식의 스위치는 최대 수율을 제한하는 HOL(Head-of-line) 블록킹이라는 단점을 지니고 있지만 구현의 간단함을 지닌다는 장점이 있다. 그러나 현재 VOQ(Virtual Output Queueing) 기술을 이용하면 입력 단 저장방식의 스위치에서 보이는 HOL 블록킹에서 완전히 벗어날 수 있어 간단한 구조로 높은 수율을 얻을 수 있게 된다. 본 논문에서 입력 단 저장방식의 ATM 스위치를 위한 새로운 셀 스케쥴링 알고리듬 PPIM(Probabilistic Parallel Iterative Matching)을 제안 한다. 제안된 새로운 알고리듬은 예약 대역폭에 비례하는 가중치를 각각의 입력-출력 링크에 부여함으로써, 기존의 PIM(Parallel Iterative Matching)이 제공하지 못하는 예약된 전송률 보장이 가능하게 한다. 이 알고리듬을 이용한 ATM 스위치는 높은 수율과 낮은 지연 값뿐만 아니라 지터 성능에 있어 기존의 WPIM(Weighted PIM)에 비해 더욱 향상된 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11C호
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• pp.94-101
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• 2001

본 논문에서는 기존의 smoothing scheme의 문제점을 개선한 향상된 WRR 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 제안된 셀 스케쥴링 알고리즘에서는 각 VC 큐에 실제로 입력된 멀티미디어 셀의 개수, 가중치 및 큐의 상태를 나타내는 변수를 사용하여, 가중치를 초과하여 셀이 입력된 버퍼와 가중치보다 셀이 적게 입력된 버퍼의 VC를 효율적으로 서비스할 수 있도록 하였다. 그리고, 실시간 트래픽에 할당하고 남은 대역을 비실시간 트래픽에 제공함으로써 멀티미디어 서비스가 가능하도록 하여 서비스되는 평균 셀의 개수를 증가시키고, 버퍼의 길이를 감소시킬 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할만한 성능을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.995-1000
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• 2016

무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.474-476
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• 2009

반향제거 또는 채널등화와 같은 무선통신 시스템에서 적응필터링은 매우 실용적이다. 적응필터의 계수갱신을 위해 사용되는 적응 알고리즘의 수렴성능은 입력신호의 상관도와 적응필터의 길이에 의존한다. 높은 입력상관도와 긴 길이의 적응필터는 수렴성능을 저하하므로 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 부밴드 구조에서 입력상관도를 사전제거하고 적응필터 계수를 갱신하는 부밴드 AP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 다중제한조건을 갖는 부밴드 AP 알고리즘의 수렴성능 해석방법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1401-1414
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• 2018

k-means 클러스터링 알고리즘은 주어진 데이터를 비슷한 k개의 그룹으로 묶어서 시장 세분화나 의료연구 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 사용자 데이터를 노출하지 않고 암호화하여 외부 서버에 저장하는 환경에서 프라이버시를 보존하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 분산된 서버에 평문으로 저장된 데이터를 다자간 계산프로토콜을 기반으로 수행된 기존 클러스터링 알고리즘 연구와 비교했을 때 제안하는 기법은 모든 데이터를 안전하게 암호문으로 저장할 수 있다는 뚜렷한 장점이 있다. 데이터 간의 거리를 측정하고 비교하기 위해서 덧셈과 곱셈 연산이 가능한 완전동형암호로 데이터를 암호화한다. 프로토콜 수행과정에서 사용자 데이터의 안전성을 분석하고 통신량과 연산량을 다른 연구들과 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.201-203
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• 2007

The paper concerns the successive optimization for structure and parameters of fuzzy inference systems that is based on parallel Genetic Algorithms (PGA) and information data granulation (IG). PGA is multi, population based genetic algorithms, and it is used tu optimize structure and parameters of fuzzy model simultaneously, The granulation is realized with the aid of the C-means clustering. The concept of information granulation was applied to the fuzzy model in order to enhance the abilities of structural optimization. By doing that, we divide the input space to form the premise part of the fuzzy rules and the consequence part of each fuzzy rule is newly' organized based on center points of data group extracted by the C-Means clustering, It concerns the fuzzy model related parameters such as the number of input variables to be used in fuzzy model. a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions according to used variables, and the polynomial type of the consequence part of fuzzy rules, The simultaneous optimization mechanism is explored. It can find optimal values related to structure and parameter of fuzzy model via PGA, the C-means clustering and standard least square method at once. A comparative analysis demonstrates that the Dnmosed algorithm is superior to the conventional methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1785-1794
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• 1999

Affine projection 알고리즘은 RLS보다 적은 계산량으로 LMS보다 우수한 수렴성능을 나타낸다. 그러나 affine projection 알고리즘은 역행렬 연산을 필요로 하기 때문에 여전히 LMS에 비해 과중한 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 affine projection 알고리즘을 분석하여 이 알고리즘이 Gram-Scheme 구조로 해석될 수 있음을 보이고 이를 이용하여 NLMS와 비슷한 계산량으로 affine projection 알고리즘을 근사적으로 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 NLMS와 비슷한 계산량을 가지면서 기존의 affine projection 알고리즘과 비슷한 수렴성능을 나타내었다.

• 정보학연구
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• 제9권4호
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• pp.49-55
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• 2006

In this paper, a new fragile watermarking algorithm for digital image is presented, which makes resolving the security and forgery problem of the digital image to be possible. The most suitable watermarking method that verifies the authentication and integrity of the digital image is the Wong's method, which invokes the hash function (MD5). The algorithm is safe because this method uses the hash function of the cryptology. The operations such as modulus, complement, shift, bitwise exclusive-or, bitwise inclusive-or are necessary for calculating the value of hash function. But, in this paper, an Arithmetic encoding method that only includes the multiplication operation is adopted. This technique prints out accumulative probability interval, which is obtained by multiplying the input symbol probability interval. In this paper, the initial probability interval is determined according to the value of the key, and the input sequence of the symbols is adjusted according to the key value so that the accumulative probability interval will depend on the key value. The integrity of the algorithm has been verified by experiment. The PSNR is above the 51.13db and the verifying time is $1/3{\sim}1/4$ of the verifying time of using the hash function (MD5), so, it can be used in the real-time system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.1033-1043
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• 2007

The multi layer perceptron for segmenting objects in images only uses the input windows that are made from a image in a fixed size. These windows are recognized so each independent learning data that they make the performance of the multi layer perceptron poor. The poor performance is caused by not considering the position information and effect of input windows in input images. So we propose a new approach to add the position information and effect of input windows to the multi layer perceptron#s input layer. Our new approach improves the performance as well as the learning time in the multi layer perceptron. In our experiment, we can find our new algorithm good.