Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.10
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pp.75-82
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2008
In this paper, we propose an efficient symbol detection algorithm for multiple-input multiple-output spatial multiplexing (MIMO-SM) systems and present its design and implementation results. By enhancing the performance of the first detected symbol which causes error propagation, the proposed algorithm achieves a considerable performance gain as compared to the conventional sorted QR decomposition (SQRD) based detection and the ordered successive detection (OSD) algorithms. The bit error rate (BER) performance of the proposed detection algorithm is evaluated by the simulation. In case of 16QAM MIMO-SM system with 4 transmit and 4 receive ($4{\times}4$) antennas, at $BER=10^{-3}$ the proposed algorithm obtains the gai improvement of about 2.5-13.5 dB over the conventional algorithms. The proposed detection algorithm was designed in a hardware description language (HDL) and synthesized to gate-level circuits using 0.18um 1.8V CMOS standard cell library. The results show that the proposed algorithm can be implemented without increasing the hardware costs significantly.
This study defines the biotechnology industry, examines its position in the domestic economy, and analyses its structure with I-O tables of year 1985, 1990 and 1995. Structural decomposition analysis is used in order to estimate the impact of different sources of growth. We classifies Korean biotechnology industry into 6 sectors, based on the survey of domestic biotechnology industry by Bioindustry Association of Korea. Empirical results indicate that each sector of bioindustry has various sources of growth and industrial demand has led the growth in all sectors except for food-bio and agriculture-bio. For the growth of the industry, each sector needs to cope with the change of the private demand and to improve the import and export structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3498-3511
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2016
We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.
This paper compares the sources of the changes in the production of manufacturing industry between Korea and Japan during year 2000 ~year 2011 by I-O SDA. The results show that the first source of the increase in the production of Manufacturing industry in Korea is export, while in Japan the technological change. However, the contribution of technological change is relatively small in Korea and moreover decreasing. Meanwhile, the domestic final demand is the second source of the increase in the production of Korean manufacturing industry, but it was the first source of the decrease in the production of Japanese counterpart. On the other hand, the decrease in import substitution for both the intermediate and domestic final goods is significantly contributed to the decrease in the production of both Korean and Japanese manufacturing industry. Conclusively, these results confirm that the growth of Korean manufacturing industry has heavily depended on export. Then, considering the current global economic environment that is rapidly becoming more uncertain as well as volatile, the results imply that the heavy export dependence may become a key hurdle for the solid sustained growth of Korean manufacturing industry, so that policy ensuring more evenly balanced growth contribution from all growth sources is necessary. In particular, policy to promote technological change and import substitution is required with greater weight.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.3
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pp.248-256
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2009
EB(Eigen-Beamforming) has widely been applied to MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) systems to form beams which maximize the effective signal-to-interference plus noise ratio(SINR) of the receiver using the singular value decomposition(SVD) of the MIMO channel. However, the signal detection performance for the mobile station near the cell boundary is severely degraded and the transmission efficiency decreases due to the influence of the interference signal from the adjacent cells. In this paper, we propose an adaptive interference mitigation method for the EB transmission, and evaluate the reception performance. In particular, a reception strategy which adaptively utilizes optimal combining(OC) and minimum mean-squared error for Intercell spatial demultiplexing(MMSE-lSD) is proposed, and the reception performance is investigated in terms of the effective SINR and system capacity. For the average system capacity, the proposed adaptive reception demonstrates the performance enhancement compared to the conventional EB reception using the receiver beamforming vector, and up to 2 bps/Hz performance gain is achieved for mobile station located at the cell edge.
The content of nutrients such as organic carbon, nitrogen, phosphorus and potassium accumulated on soil layers in Quercus mongolica forest of Mt. Songnisan National Park located at central part of Korea was measured, and then the decomposition constants and decay times of the nutrients were also calculated by the negative coefficience model(O1son,1963). The quantities of organic carton of L-layer, F-layer, H-layer and $A_1$-layer of the forest stand were 231.25 g $m^{-2}$, 291.50 g $m^{-2}$,166.91 g$m^{-2}$ and 174.51 g $m^{-2}$, respectively. The content of organic carbon and nitrogen contained in L-layer and F-layer showed large quantity than those of other layers. The large amount of phosphorus and potassium was observed at the B-layer and $A_1$-layer. On the other hand, the decomposition constants(k) of soil organic matter were as follows : organic carbon (k = 0.3657), nitrogen (k = 0.3319), phosphorus (k = 0.2050), and potassium (k = 0.0934) and the decay times needed to 99% decomposition of nutrients in soil organic matter were as follows: that is, organic carton, nitrogen, phosphorus and potassium was 13.94 years, 15.18 years, 24.79 years, and 55.11 years, respectively. By the application of Turbo Pascal Program on the inflowed and outflowed nutrients to the forest stand,87.67% (714.84 g $m^{-2}$) of organic carbon inflowed was decomposed and 81.62% (1,594.62 g $m^{-2}$) of organic carbon accumulated was decomposed. And 84.98% of nitrogen inflowed was decomposed and 70.26% of nitrogen accumulated was also decayed.50.00% of phosphorus input and 40.31% of potassium input were decomposed, and 38.40% of phosphoyus and 33.03% of potassium accumulated were also decayed, respectively. Therefore, it is suggested that Quercus mongolica forest surveyed in the present study is maintaining in steady state because input and output amounts of nutrients is shown a similar pattern.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.20
no.1
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pp.1-15
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2017
This paper analyzes empirically how the three main industries (petrochemical industry, shipbuilding industry, automobile industry) that are driving the growth of Ulsan region in 2005~2013 have grown by what factors. For this purpose, we investigate the structural changes of the three main industries by using regional input-output tables announced by the Bank of Korea and examine the growth contribution rate of each industry that is divided into domestic final demand, export demand, import substitution for final goods, import substitution for intermediate goods and technological change, respectively. The growth rate of gross output and aggregate demand in petrochemical and automobile industries increased in 2010-1013 compared to 2005-2010, but the growth rate of gross output and aggregate demand in shipbuilding industry slowed down. As a result of analysis of factors contributing to the increase in gross output of the three main industries, export demand has the greatest effect. By industry, the rate of growth contribution of export demand in petrochemical industry is recorded as 209.23% in 2005-2010 and 113.78% in 2010-2013, respectively. The rate of growth contribution of export demand in automobile industry is recorded as 258.72% in 2005-2010 and 72.69% in 2010-2013, respectively. On the other hand, the rate of growth contribution of export demand in shipbuilding industry is recorded as 94.47% in 2005-2010, but it decreased to -255.32% in 2010-2013. Analysis of growth factors of Ulsan's three main industries is expected to serve as the basis for reorganizing related industrial policies and establishing them.
Park, Ju Yong;Hanif, Mohammad Abu;Kim, Jeong Su;Song, Sang Seob;Lee, Moon Ho
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.21-29
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2014
Due to enormous number of user and limited memory space, the memory saving is become an important issue for big data service these days. In the large scaled multiple-input multiple-output (MIMO) system, the Teoplitz channel can play the significance rule to improve the performance as well as power efficiency. In this paper, we propose a Toeplitz channel decomposition based on matrix vectorization. Here we use Toeplitz matrix to the channel for large scaled MIMO system. And we show that the Toeplitz Jacket matrices are decomposed to Cooley-Tukey sparse matrices like fast Fourier transform (FFT).
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.2
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pp.151-156
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2010
This paper is a study on image noise reduction of modified sigma filter by image decomposition using directivity. Conventional sigma filter has been shown to be a good solution both in terms of filtering accuracy and computational complexity. However, the sigma filter does not preserve well small edges especially for high level of additive noise. In this paper, we propose here a new method using a modified sigma filter. In our proposed method the input image is first decomposed in two components that have features of horizontal, vertical and diagonal direction. Then, two components are applied HPF and LPF. By applying a conventional sigma filter separately on each of them, the output image is reconstructed from the filtered components. Added noise is removed and our proposed method preserves the edges from the image. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm achieves higher gains, on average, 2.6 dB PSNR than the sigma filter and 0.5 dB PSNR than the modified sigma filter. When relatively high levels of noise added, the proposed algorithm shows better performance than two conventional filters.
The steam generator feedwater flow-rate in a nuclear power plant was estimated by means of artificial neural networks with the wavelet analysis for enhanced information extraction. The fouling of venturi meters, used for steam generator feedwater flow-rate in pressurized water reactors, may result in unnecessary plant power derating. The back-propagation network was used to generate models of signals for a pressurized water reactor Multiple-input, single-output hetero-associative networks were used for evaluating the feedwater flow rate as a function of a set of related variables. The wavelet was used as a low pass filter eliminating the noise from the raw signals. The results have shown that possible fouling of venturi can be detected by neural networks, and the feedwater flow-rate can be predicted as an alternative to existing methods. The research has also indicated that the decomposition of signals by wavelet transform is a powerful approach to signal analysis for denoising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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