• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.101-106
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• 2019

본 논문에서는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭 영향을 줄이기 위한 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에 가변 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS-FC-MMA 알고리즘을 제안한 후, 이의 개선된 성능을 확인하였다. FC-MMA 는 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻을 때 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant와 고정 스텝 크기를 적용하여 MMA의 수렴 속도를 개선할 수 있지만 정상 상태에서 등화 성능이 열화된다. 논문에서 제안하는 VSS-FC-MMA는 기존 FC-MMA와 가변 스텝 크기를 적용하므로서 정상 상태에서 등화 성능을 개선할 수 있으며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 동일한 채널과 신호대 잡음비를 적용할 때 알고리즘의 신호 복원 능력 및 성능 비교를 위한 지수로는 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 시뮬레이션의 결과 제안 VSS-FC-MMA는 FC-MMA보다 잔여량과 SER 성능이 개선되지만, 수렴 속도에서는 1.7배 정도 늦어짐을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.75-80
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• 2021

본 논문은 DSE-MMA (Dithered Sign Error-MMA) 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-DSE-MMA에 관한 것이다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 dither 신호를 부가한 후 이의 부호만을 이용하므로 SE-MMA의 외부 잡음에 대한 robustness 성능을 개선시키지만, 고정 modulus와 stepsize를 이용하므로 수렴 속도와 잔류 isi 성능이 저하되는 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 DSE-MMA에 적용하므로서 저하되는 등화 성능을 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 DSE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-DSE-MMA 알고리즘은 모든 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 DSE-MMA 보다 개선 되지만 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.819-824
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• 2017

본 논문은 distributed Multi-input Multi-output(MIMO) 레이다 시스템에서 다수의 송 수신기 조합으로부터 얻어진 Time of Arrival(ToA) 정보들을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 테일러 선형 근사를 반복적으로 수행함으로써 임의의 초기 값으로부터 표적의 위치를 추정한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 표적 위치 추정 기법들보다 더 향상된, 더 나아가 Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)에 도달하는 평균제곱오차(MSE) 성능을 가지는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.365-371
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• 2000

카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역과 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게 하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 훼손특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법 은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.141-147
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• 2014

웨이블릿 축소기법은 웨이블릿 변환 계수의 분산 값에 의해 결정되는 경계값을 이용해서 원신호와 잡음신호 간의 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 웨이블릿 변환된 계수를 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 단조변환 및 웨이블릿 서브밴드의 전력을 이용해서 고주파 및 저주파 웨이블릿 밴드에 적용되는 새로운 경계값들을 제시하고, 이 값들과 ST(soft-threshold) 연산자에 의해 영상신호에 부가된 가우시안 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 VisuShrink방법 및 [15]에서의 제시한 기법의 결과와 PSNR로 비교, 평가하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.1217-1233
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• 2015

The paper studies characteristics of the minimum mean-square error symmetric scalar quantizers for the generalized gamma, Bucklew-Gallagher and Hui-Neuhoff probability density functions. Toward this goal, asymptotic formulas for the inner- and outermost thresholds, and distortion are derived herein for nonuniform quantizers for the Bucklew-Gallagher and Hui-Neuhoff densities, parallelling the previous studies for the generalized gamma density, and optimal uniform and nonuniform quantizers are designed numerically and their characteristics tabulated for integer rates up to 20 and 16 bits, respectively, except for the Hui-Neuhoff density. The assessed asymptotic formulas are found consistently more accurate as the rate increases, essentially making their asymptotic convergence to true values numerically acceptable at the studied bit range, except for the Hui-Neuhoff density, in which case they are still consistent and suggestive of convergence. Also investigated is the uniqueness problem of the differentiation method for finding optimal step sizes of uniform quantizers: it is observed that, for the commonly studied densities, the distortion has a unique local minimizer, hence showing that the differentiation method yields the optimal step size, but also observed that it leads to multiple solutions to numerous generalized gamma densities.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.248-251
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• 1999

We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at i(oration n upon the arrival of new data. The RLS algorithm may be viewed as a special case of the Kalman filter. Indeed this special relationship between the RLS algorithm and the Kalman filter is considered. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. The resulting rate of convergence is therefore typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. This improvement in performance, however, Is achieved at the expensive of a large increase in computational complexity.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.49-56
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• 2021

현대의 인공지능은 사회를 구성하는 필수적인 기술로 여겨지고 있다. 특히, 인공지능에서 프라이버시 침해 문제는 현대 사회에서 심각한 문제로 자리 잡고 있다. 개인정보보호를 위해 2019년 MIT에서 제안된 분할 학습은 연합 학습의 기술 중 하나로 개인정보보호 효과를 지닌다. 본 연구에서는 데이터를 안전하게 관리하기 위해 알려진 차분 프라이버시를 이용하여 안전하고 정확한 분할 학습 모델을 연구한다. 또한, SVHN과 GTSRB 데이터 세트를 15가지의 차등적인 차분 프라이버시를 적용한 분할 학습 모델에 학습시키고 학습이 안정적으로 되는지를 확인한다. 최종적으로, 학습 데이터 추출 공격을 진행하여, 공격을 예방하는 차분 프라이버시 예산을 MSE를 통해 정량적으로 도출한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.257-269
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• 2021

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.815-821
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• 2009

소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.