• 전기학회논문지
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• 제56권11호
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• pp.2033-2035
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• 2007

This paper proposes a novel iterative LMS-based decision feedback equalizer for short burst transmission with relatively short training sequence. In the proposed equalizer, the longer concatenated training sequence can provide the more sufficient channel information and the reused original training sequence can provide the correct decision feedback information. In addition, the overall adaptive processing is performed using the low complexity LMS algorithm. The study shows the performance of the proposed method is enhanced with the number of iterations and, furthermore, better than that of the conventional LMS-based DFEs with the training sequence of longer or equal length. Computational complexity is increased linearly with the number of iterations.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제24권1_2호
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• pp.399-409
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• 2007

In this paper we use iterative dynamic programming in the discrete case to solve a wide range of the nonlinear equations systems. First, by defining an error function, we transform the problem to an optimal control problem in discrete case. In using iterative dynamic programming to solve optimal control problems up to now, we have broken up the problem into a number of stages and assumed that the performance index could always be expressed explicitly in terms of the state variables at the last stage. This provided a scheme where we could proceed backwards in a systematic way, carrying out optimization at each stage. Suppose that the performance index can not be expressed in terms of the variables at the last stage only. In other words, suppose the performance index is also a function of controls and variables at the other stages. Then we have a nonseparable optimal control problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point up to the approximate solution.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.797-799
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• 2000

Most neural network learning schemes are derived from learning systems which are generally iterative in nature. But, when the given input-output training vector pairs satisfy a PLI condition, the training and the application of a hard-limited neural network can be achieved non-iteratively with very short training time and very robust recognition when it is applied to recognize any untrained patterns. In this paper, a method of expanding the dimension of training pattern data is suggested. The proposed method demonstrates better performance and robustness.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권5호
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• pp.512-522
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• 2014

This paper proposes fast millimeter-wave (mm-wave) beam training protocols with receive beamforming. Both IEEE standards and the academic literature have generally considered beam training protocols involving exhaustive search over all possible beam directions for both the beamforming initiator and responder. However, this operation requires a long time (and thus overhead) when the beamwidth is quite narrow such as for mm-wave beams ($1^{\circ}$ in the worst case). To alleviate this problem, we propose two types of adaptive beam training protocols for fixed and adaptive modulation, respectively, which take into account the unique propagation characteristics of millimeter waves. For fixed modulation, the proposed protocol allows for interactive beam training, stopping the search when a local maximum of the power angular spectrum is found that is sufficient to support the chosen modulation/coding scheme. We furthermore suggest approaches to prioritize certain directions determined from the propagation geometry, long-term statistics, etc. For adaptive modulation, the proposed protocol uses iterative multi-level beam training concepts for fast link configuration that provide an exhaustive search with significantly lower complexity. Our simulation results verify that the proposed protocol performs better than traditional exhaustive search in terms of the link configuration speed for mobile wireless service applications.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.515-518
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• 2002

This paper presents the iterative procedure with the concept of expanded waves in the spectral and spatial domains using the fast modal algorithm. We presents its applications to microwave integrated circuits on resistive substrate. The advantage is a reduction in computation time. These calculated results are checked by comparison with the experimental and simulated results by Sonnet and Momentum program.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.127-135
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• 2010

동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1287-1294
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• 2006

최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권4E호
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• pp.21-27
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• 1996

In this paper, we propose a discriminative training algorithm for the stochastic segment model (SSM) in continuous speech recognition. As the SSM is usually trained by maximum likelihood estimation (MLE), a discriminative training algorithm is required to improve the recognition performance. Since the SSM does not assume the conditional independence of observation sequence as is done in hidden Markov models (HMMs), the search space for decoding an unknown input utterance is increased considerably. To reduce the computational complexity and starch space amount in an iterative training algorithm for discriminative SSMs, a hybrid architecture of SSMs and HMMs is programming using HMMs. Given the segment boundaries, the parameters of the SSM are discriminatively trained by the minimum error classification criterion based on a generalized probabilistic descent (GPD) method. With the discriminative training of the SSM, the word error rate is reduced by 17% compared with the MLE-trained SSM in speaker-independent continuous speech recognition.

• 산업공학
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• 제10권1호
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• pp.135-143
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• 1997

The importance of training for NC, CNC and Machining Center has been greatly increased. This paper presents implementation of a DNC(Direct Numerical Control) operating software for educational system. This system is able to connect 8-32 CNCs to Control PC with RS232 multi-port serial card. Therefore, it allows much efficiency in training even after costs are considered. The KISCO DNC S/W for above system includes various communication functions, communication parameters setting, program editor and user-friendly environment. This software was developed with C and Windows programming. It was proved in function and stability by iterative field tests.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.651-659
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• 2017

과거의 IT가 인프라 기술 중심이었다면 현재는 서비스 중심이라고 할 수 있다. 많은 기업들이 IT 서비스 지원에 대한 비용 절감과 품질 개선을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 2000년대 후반 이후로는 ITIL(Information Technology Infrastructure Library)기반의 IT 서비스 관리 시스템 개발을 통하여 조직문화로 정착시키기 위한 내재화에 힘쓰고 있다. 특히 ITIL 버전3의 구성요소 중 하나인 IT 서비스 운영은 내재화와 밀접한 관계가 있으며 중요성이 커지고 있는 실정이다. 하지만 ITSM 시스템을 성공적으로 도입함에도 불구하고 서비스 사용자들로 인한 여러 이슈사항 발생으로 IT 서비스 관리의 효율성이 나아지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 IT 서비스 관리를 위하여 이슈사항들의 지침서를 정의하고, 데이터베이스화하여 사용자 중심 교육 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 ITSM 시스템의 운영 부분과 연동시켜 사용자들이 정기적인 학습을 통하여 효율적으로 문제 해결을 할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 기존에 가지고 있었던 ITSM 시스템의 서비스 운영 한계를 극복하고 효율적인 IT 서비스 관리를 할 수 있을 것으로 기대한다.