본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.
본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 적응 등화 알고리즘에서 MCMA와 MDD를 병렬 구조로 구현한 PMCMA-MDD (Paralled Modified Constant Modulus Algorithm-Modified Decision Directed)와 단일 구조로 구현한 DW-MCMA (Dual Weight-Modified Constant Modulus Algorithm)의 성능을 비교, 평가하였다. 이들 알고리즘은 기본적으로 MCMA와 RCA의 축소 신호점을 이용하는 비용 함수를 적용하여 빠른 수렴 속도와 적은 잔류 isi를 얻을 수 있다. 구조적으로 PMCMA-MDD 알고리즘은 2개의 독립적인 등화 필터를 병렬로 사용하며 DW-MCMA 알고리즘은 1개의 등화 필터를 이용하여 2번에 걸쳐 탭 계수를 갱신한다. 2가지 알고리즘에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수신측에서 복원된 신호 성상도, 잔류 isi 특성 곡선에의한 수렴 시간과 수렴 속도, 정규화 MSE 및 주어진 시분산 채널의 신호대 잡음비에서 SER (Symbol Error Rate)등의 성능을 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 모든 성능에서 PMCMA-MDD가 DW-MCMA보다 우월함을 알 수 있었다.
본 논문은 QAM 신호 전송시 부가 잡음, 부호간 간섭 및 페이딩등 비선형 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐을 줄일 수 있는 mDSE-MMA (modified Dithered Signed Error-MMA) 적응 등화 알고리즘의 성능 평가에 관한 것이다. DSE-MMA 적응 등화 알고리즘은 기존 MMA의 연산량을 줄일 수 있지만, 이로 인하여 등화 성능의 열화되는 문제점이 있다. 이런 DSE-MMA의 성능 열화를 개선하기 위하여 mDSE-MMA는 적응을 위한 스텝 크기를 등화기의 출력이 송신 신호점을 중심으로 임의 반경내의 존재 여부에 따라 조절하게 된다. 제안 mDSE-MMA 알고리즘의 성능을 기존 DSE-MMA 알고리즘의 성능 평가를 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위한 지수로는 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 잔류 isi, MD 및 MSE learning 곡선과 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 mDSE-MMA가 DSE-MMA 보다 우월함을 확인하였다.
주변 후방산란 통신 (Ambient Backsactter Communication, AmBC)은 주변의 RF 신호를 활용해 데이터를 전송하기 때문에 송신 전력이 제한되는 단점을 가지고 있다. 이를 위해, 송수신기 간 전송 효율을 높이 위한 방법으로 수신단에서 채널 상태를 추정할 수 있는 채널 추정기가 필요하다. 본 논문에서는 주변 후방산란 통신에서 기댓값-최대화 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm, EM algorithm) 기반의 채널 추정기의 성능 개선을 위해 K-means 알고리즘 도입 방안을 고려하였다. 모의실험은 제안한 채널 추정기의 성능 확인을 위해 성능 지표로 평균 제곱 오차 (Mean Square Error, MSE)를 사용한다. 모의실험을 통해 K-means을 통한 초깃값 설정 시, 기존 EM 알고리즘을 통한 채널 추정 방식 대비 개선된 성능을 보인다.
본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 경감시키기 위한 적응 등화 알고리즘인 VSDA (Variable stepsize Square contour Decision directed Algorithm)의 성능에 관한 것이다. 기존 SCA 에서는 송신 신호의 2차 통계치인 Constellation Dependent Constant를 이용하여 수신 신호의 진폭과 위상을 보상하지만, VSDA에서는 constellation matching을 위한 distance adjusted approach 개념과 decision directed 비용 함수를 부가하여 수렴 성능을 더욱 개선시킨 것이다. 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 VSDA와 SCA의 등화 성능을 비교하였으며, 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi양, 최대 찌그러짐 및 MSE를 사용하였다. 성능의 비교 결과 수렴 속도에서는 VSDA 알고리즘이 SCA보다 훨씬 개선되었지만, 모든 성능 지수는 유사함을 알 수 있었다.
이 논문에서는 적응 배열 안테나를 갖는 MC-CDMA를 위한 적응 빔 형성 알고리듬을 제안한다. 다중경로 페이딩에 robust하고 간단히 단일 탭 등화기를 사용하여 고속 데이터 전송에 적합한 것으로 알려진 MC-CDMA 시스템의 수신단에 안테나 배열을 사용함으로서 그 성능을 크게 개선할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안된 MC-CDMA 시스템의 적응 빔 형성 알고리듬은 원하는 사용자의 파이롯 심벌(기준신호)과 수신된 파이롯 신호의 오차를 주파수 영역에서 계산하고, 그 주파수 영역 오차신호를 시간영역 오차 신호로 변환한 후, MSE가 최소가 되는 방향으로 적응 빔 형성기의 계수를 갱신하므로서 유도된다. 모의 실험과 해석적 방법을 통하여 MC-CDMA 시스템에 제안된 적응 빔 형성기법을 적용할 경우 수렴특성과 성능개선 효과를 확인한다.
본 논문에서는 동적 영상에서 이동하는 관심 물체의 위치좌표를 추출하고 영역화할 수 있는 자동 3D 촬영 시스템의 카메라 정보 추출 기법을 제안하였다. 즉, 기존 블록 기반의 MSE (mean square error) 알고리즘을 이용하여 초기화된 기준영상과 현재 입력되는 스테레오 영상간의 비교를 통해 좌, 우측 관심 물체의 위치좌표를 추출한 다음, 이들 추출된 위치좌표를 이용하여 스테레오 카메라의 팬/틸트를 제어하고, 제어된 팬/틸트의 움직임 각도와 스테레오 카메라의 기하학적인 구성요소를 이용하여 관심물체의 마스크 크기를 결정함으로써 다음 프레임의 기준영상으로 사용될 표적 영역화가 이루어진다. 새롭게 영역화된 기준영상은 이후 같은 방법으로 갱신되며, 검출된 위치좌표에 따라 스테레오 카메라의 주시각 제어 및 FOV 제어를 통해 실시간 자동 추적이 이루어지게 된다.
본 논문에서는 CR-MMA (Constellation Reduction-Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 적용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-CRMMA 알고리즘을 제안한다. CR-MMA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 constant modulus 신호로 reduction한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하므로 기존 MMA의 적응 등화 성능을 개선시키기 위하여 등장하였다. 제안 방식인 Hybrid-CRMMA는 CR-MMA의 constellation reduction 개념에 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 adaptive modulus와 오차 신호의 비선형성을 이용하여 adaptive stepsize를 적용하였으며, 이의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 알고리즘의 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 SER을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안 Hybrid-CRMMA가 기존 CR-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월함을 확인하였다.
본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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