최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.
머신 러닝 및 신호처리에 활용되고 있는 정보이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈(σ) 설정이 매우 민감한 어려움을 지닌다. ITL의 성능지표중 하나인 코렌트로피 함수를 최대화하는 성능지표에 대해, 기울기에 존재하는 1/σ2를 제거한 뒤 남은 커널 사이즈에 대해 적응적으로 조절하는 방법들이 연구되었다. 이 논문에서는, 1/σ2의 커널 사이즈가 실제 시스템의 민감성이나 불안정에 큰 역할을 하고 있으며 남은 부분에 존재하는 커널 사이즈에 대한 최적해는 오차의 절대값 근방에 수렴함에 따라 오히려 수렴 후 가중치 갱신을 멈추게 하는 부작용이 나타남을 밝혔다. 이에 적응적 커널 사이즈 조절 대신 적절한 상수를 선택하는 것이 보다 효과적이라는 것을 제안하였고, 실험결과에서 동일한 수렴 속도에 약 2dB 향상된 정상상태 MSE를 보였다. 제안한 방식을 더욱 열악한 다경로 채널환경에 적용하여 실험한 결과 4dB 이상의 성능향상을 보여 제안한 방식은 열악한 상황일수록 더욱 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
본 논문은 법인의 전기 사내유보가 당기 배당률에 미치는 영향을 분석함으로써 미환류 소득세제가 어느 정도 효과를 거두고 있는지 실증분석 하고자 하였으며 추가로 부채비율을 조절변수로 사용하여 정부정책의 유효성도 알아보고자 하였다. 또한 DRF와 GBM 모델을 이용하여 그 효과를 한 번 더 살펴보았다. 실증분석 결과 모형1, 모형2, 모형3에서 모두 현금흐름비율, 자기자본순이익률, 외국인보유비중 변수가 99% 수준에서 유의미함을 확인할 수 있었던 반면 광고선전비 비율, 대주주지분율 변수는 모든 모형에서 유의미하지 않은 결과를 보여주었다. 융합 차원에서 실시한 DRF와 GBM 모형의 분석 결과를 보면 DRF가 depth와 leaves에서 GBM 보다 더 높게 나타났으나 모형의 설명력에 있어서는 GBM이 DRF보다 더 높았다. 앞으로의 과제는 미환류 소득세제의 시행기간인 3년간(2015~2017)의 시계열 분석을 통하여 정부정책의 효과를 살펴볼 필요가 있다.
Nguyen-Le, Hung;Nguyen-Duy-Nhat, Vien;Tang-Tan, Chien;Bao, Vo Nguyen Quoc
Journal of Communications and Networks
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제18권5호
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pp.762-772
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2016
This paper studies the problem of precoding and post-coding design for multicell multiuser downlink transmissions in the absence of perfect channel state information (CSI). Using statistical information of imperfect CSI, an iterative multiuser multicell transceiver design is formulated by minimizing the mean squared error (MSE) cost function of signal and leakage interference under per-base station power constraint (PBPC). The convergence of the iterative precoding and postcoding algorithm is verified by analytical and empirical results. The proposed precoding and postcoding algorithm offers a low computational complexity and robustness against CSI imperfection.
본 논문에서는 ISDN U-인터페이스에서 결정 궤환을 이용한 반향 제거기를 제시하고 추정 반복 알고리즘을 사용하여 다른 선형 반향 제거기와 성능을 비교 분석하였다. 결정 궤환-반향 제거기는 다른 선형 반향 제저기에 비해 정상 상태의 평균 자승 오차가 감소하였다. 동일한 수렴 조건에서 반향 제저기의 성능은 채널 특성에 관계없이 거의 동일했다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제1권2호
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pp.113-119
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2001
Conventional channel estimation methods for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system don't show the good characteristics in terms of fast fading channels. To solve this drawback in conventional methods, we propose the channel estimation method fur OFDM, assisted pilot for improvement and convergence in mobile system (APIM), which has a good performance and computational complexity in consideration of other methods. APIM uses the more developed concept of conventional methods and a block frame structure within a whole channel. This concept prevents overall performance from diverging or showing a poor one. The simulation results demonstrate the APIM outperforms pilot symbol assisted modulation (PSAM) and extended symbol aided estimation (ESAE) in terms of mean square error (MSE) and bit error rate (BER) performance under all Rayleigh fading environment. Considering the simulation performance and computational complexity, we can see APIM shows better characteristics than conventional methods for OFDM and has not any error floor even in a fast Rayleigh fading environment.
본 논문은 Givens 회전시킨 입력벡터들을 이용하여 오차 제곱을 최소화하는 고속 알고리즘을 정규화하는 D(Diagonal)-QR-RLS 알고리즘을 제안하고 특징을 해석한다. 이 알고리즘은 계산량이 O(N)이다. 또한 직접적으로 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 장점이 있다. 그리고 제안된 정규화 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 유사한 형태를 취하지만 NLMS 알고리즘 보다 우수한 수렴특성을 가지고 있음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.259-264
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2007
According to the development and wide use of broad band internet etc., diverse application technologies using large capacity data such as images have been progressed and in these systems, for accurate acquisition and precise applications of an original signal, the degradation phenomenon generated in the transmission process etc. should be removed. Noises have become known as the main cause of the degradation phenomenon and especially Gaussian noise represents characteristics occurring dependently in image signals and degrades detail information such as edge. In this paper, we removed Gaussian noise using a subdivided nonlinear function according to a threshold value and analyzed the histogram acquired from an edge image to establish a threshold value adaptively, and strengthened detail information of image by using the postprocessing. In simulation results, the proposed method represented excellent performance from comparison of MSE with existing methods.
본 논문은 부가 잡음, 부호간 간섭 및 페이딩등 비선형 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐을 줄일 수 있는 mSE-MMA (modified Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능 평가에 관한 것이다. SE-MMA 적응 등화 알고리즘은 기존 MMA의 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으며, 이로 인하여 등화 성능의 열화되는 문제점이 있다. 이와 같은 SE-MMA의 성능 열화를 개선하기 위하여 mSE-MMA는 적응을 위한 스텝 크기를 등화기의 출력이 송신 신호점을 중심으로 임의 반경내의 존재 여부에 따라 조절하게 된다. 제안 mSE-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 SE-MMA 알고리즘과 비교하기 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 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위하여 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 mSE-MMA가 SE-MMA 보다 우월하며, 특히 SER 성능에서 잡음에 대한 roburstness가 매우 강함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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