• 한국전자파학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.427-432
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• 2010

셀룰러 시스템에서의 음영 지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 RF 중계기는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RF 중계기의 성능 개선을 위해 상관도를 적용한 Sign-Sign LMS(Least Mean Square)를 제안하였다. 기존 알고리즘의 제곱된 에러를 최소화하기 위해 가중치 벡터는 입력 신호와 오차 신호의 부호에 취하고, 이를 활용하여 갱신된다. 제안된 간섭 제거기는 기존 방식과 비교하여 MSE(Mean Square Error) 측면에서 최대 10 dB의 성능 이득을 가진다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.686-689
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• 2002

This paper proposes a weighted least-squares(WLS) method for designing variable one-dimensional (1-D) FIR digital filters with simultaneously variable magnitude and variable non-integer phase-delay responses. First, the coefficients of a variable FIR filter are represented as the two-dimensional (2-D) polynomials of a pair of spectral parameters: one is for tuning the magnitude response, and the other is for varying its non-integer phase-delay response. Then the optimal coefficients of the 2-D polynomials are found by minimizing the total weighted squared error of the variable frequency response. Finally, we show that the resulting variable FIR filter can be implemented in a parallel form, which is suitable for high-speed signal processing.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.430-433
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• 2003

This paper presents a system identification (SI) scheme in time domain using measured acceleration data. The error function is defined as the time integral of the least square errors between the measured acceleration and the calculated acceleration by a mathematical model. Damping parameters as well as stiffness properties of a structure are considered as system parameters. The structural damping is modeled by the Rayleigh damping in SI. The regularization technique is applied to alleviate the ill-posed characteristics of inverse problems. The validity of the proposed method is demonstrated by an experimental study on a shear building model.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.166-173
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• 2007

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 채널추정을 위해 사용되는 파일럿에 발생하는 협대역 재밍은 시스템 성능에 나쁜 영향을 준다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 재밍된 파일럿을 검출하여 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 한 개의 OFDM 심볼에서 재밍된 파일럿과 제거된 파일럿으로 인해 발생하는 평균 제곱 오류(Mean Squared Error, MSE)를 분석한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 알고리즘을 사용한 채널추정 구조의 심볼 오류율(Symbol Error Rate, SER) 성능을 평가한다. 제안된 방법은 재밍 전력이 높은 환경에서 채널추정 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.723-731
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• 2009

본 논문에서는 3차원 라우드스피커 어레이를 이용하여 다수의 청취자에게 동일하게 실감 있는 음장을 제공하기 위한 음장 재현 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어하고자 하는 3차원 공간 영역을 정의하고, 정의된 영역에서 원음장과 라우드스피커 어레이를 이용하여 재현되는 음장간의 자승오차가 최소가 되도록 라우드스피커 구동신호를 제어하는데 기초한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 40개의 라우드스피커를 이용한 구형 3차원 어레이를 구성하였으며, 이를 이용한 실험결과와 고찰결과를 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2A호
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• pp.97-108
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• 2012

재킷식 해양구조물인 울돌목 시험조류발전소에 대하여 장기 모니터링을 통하여 구조물 동적 응답을 계측하였으며, 계측된 동적 응답 중 저주파수 거동을 정밀하게 계측할 수 있는 동적 경사 응답을 이용하여 구조물의 고유주파수 및 모드감쇠비를 추정하고, 이와 같은 동특성이 조위와 조류 유속 등 외부 환경에 의하여 어떤 영향을 받는지를 분석하였다. 제한된 수의 응답 계측 자료로부터 구조물의 고유주파수 및 모드감쇠비를 정밀하게 추정하기 위하여 개선된 실험모드해석 방법인 LS-FDD 방법을 제안하였으며, 제안된 실험모드해석 기법을 이용하여 울돌목 시험조류발전소의 동적 경사 응답을 분석하여, 주요 3차모드의 고유주파수와 모드감쇠비를 정밀하게 추정하였다. 추정된 동특성은 시간에 따라 크게 변동하며, 이러한 변동은 조석의 영향을 지배적으로 받고 있음을 시계열 분석 및 주파수 분석을 통하여 알 수 있었다. 또한 울돌목 시험조류발전소에서 관측한 일정 기간의 조위 및 조류 유속 자료를 이용하여, 구조물의 동특성과 조류 자료 사이의 상관관계를 분석하였고, 조위 및 유속 자료만으로 구조물의 동특성을 예측할 수 있는 모델식을 결정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권2호
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• pp.91-102
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• 2019

In this paper, we propose a new estimation method based on a weighted linear regression framework to obtain some estimators for unknown parameters in a two-parameter Rayleigh distribution under a progressive Type-II censoring scheme. We also provide unbiased estimators of the location parameter and scale parameter which have a nuisance parameter, and an estimator based on a pivotal quantity which does not depend on the other parameter. The proposed weighted least square estimator (WLSE) of the location parameter is not dependent on the scale parameter. In addition, the WLSE of the scale parameter is not dependent on the location parameter. The results are compared with the maximum likelihood method and pivot-based estimation method. The assessments and comparisons are done using Monte Carlo simulations and real data analysis. The simulation results show that the estimators ${\hat{\mu}}_u({\hat{\theta}}_p)$ and ${\hat{\theta}}_p({\hat{\mu}}_u)$ are superior to the other estimators in terms of the mean squared error (MSE) and bias.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1051-1059
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• 1992

In this paper, two general methods using time-series analysis in the functional separation of the myoelectric signal of human arm movements are developed. Autocorrelation, covariance method and sequential least squares algorithm were used to determine the model parameters and the order of signal model to describe six arm movement patterns` the forearm flexion and extension, the wrist pronation and supination, rotation-in and rotation-out. The confidence interval to classify the functions of arm movement was defined by the mean and standard deviation of total squared error. With the error signals of autoregressive(AR) model, the result showed that the highest success rate was obtained in the case of 4th order, and success rate was decreased with increase of order. Autocorrelation was the method of choice for better success rate. This technique might be applied to biomedical and rehabilitation engineering.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.803-805
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• 2000

In this paper, we propose fuzzy-neural Networks(FNN) which is useful for identification algorithms. The proposed FNN model consists of two steps: the first step, which determines premise and consequent parameters approximately using FCM_RI method, the second step, which adjusts the premise and consequent parameters more precisely by gradient descent algorithm. The FCM_RI algorithm consists FCM clustering algorithm and Recursive least squared(RLS) method, this divides the input space more efficiently than convention methods by taking into consideration correlations between components of sample data. To evaluate the performance of the proposed FNN model, we use the time series data for gas furnace.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1999년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.526-530
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• 1999

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using Neural Network algorithm. Neural Network algorithm can be divided into three categories. In the first one, a Back Propagation-based NN algorithm is well-known to gradient descent method. In the second scheme, a Extended Kalman Filter-based NN algorithm has just the time varying learning rate. In the last scheme, a Recursive Least Square-based NN algorithm is faster and more stable than the classical back-propagation algorithm for training multilayer perceptrons. The number of iterations required to converge and the mean-squared error between the desired and actual outputs is compared with respect to each method. The theoretical analysis and experimental results are discussed.