• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1475-1478
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• 2002

This paper presents a performance analysis of an improved adaptive algorithm proposed by the authors recently. It is based on the normalized least mean square (NLMS) algorithm, which Is one of the major techniques to adapt the cofficients of a transversal filter. Generally, the performance of an adaptive algorithm is often discussed by investigating the mis-adjustment. In this paper, unlike these approaches, a novel analytical method is considered. letting the parameters so that the residual mean square error (MSE) after the convergence of the algorithm is equal to that of the NLMS algorithm, the MSE level is compared. It is shown that the theoretical analysis is agreed with the simulation results.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.229-232
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• 2007

This paper investigates on the use of constant-amplitude zero-autocorrelation (CAZAC) sequence for channel estimation in multiple-input multiple-output (MIMO) system over indoor wireless channel. Since the symbol-length of the conventional 4-phase CAZAC sequence is short, there is a limitation to use it for MIMO system in multipath environments. An algorithm which generates longer CAZAC sequences is proposed to overcome that problem. Flexible symbol-length of 4-phase CAZAC sequences can be made by the proposed algorithm. Therefore appropriate symbol-length of CAZAC sequences could be utilized as preambles in accordance with the number of transmit antennas and channel condition. The effect of the number of CAZAC sequences for channel estimation is presented in terms of mean square error (MSE).

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.295-299
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• 2011

Blind equalization techniques have been widely used in wireless communication systems. In this paper, we propose to apply the balanced information potentials to the criterion of minimum Euclidian distance between two PDFs with constant modulus errors for adaptive blind equalizers. One of the two PDFs is constructed with constant modulus error samples and another does with Dirac delta functions. Two information potentials derived from the criterion are balanced in order to have better performance by putting a weighting factor to each information potentials. The proposed blind algorithm has shown in the MSE convergence performance that it can produce enhanced performance by over 3 dB of steady state MSE.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.116-125
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• 2019

The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.206-211
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• 2024

This study used a total of 205,565 datasets of 'voltage', 'current', '℃', and 'time(s)' to systematically analyze the properties and performance of solid electrolytes. As a method for characterizing solid electrolytes, a linear regression model, one of the machine learning models, is used to visualize the relationship between 'voltage' and 'current' and calculate the regression coefficient, mean squared error (MSE), and coefficient of determination (R^2). The regression coefficient between 'Voltage' and 'Current' in the results of the linear regression model is about 1.89, indicating that 'Voltage' has a positive effect on 'Current', and it is expected that the current will increase by about 1.89 times as the voltage increases. MSE found that the mean squared error between the model's predicted and actual values was about 0.3, with smaller values closer to the model's predictions to the actual values. The coefficient of determination (R^2) is about 0.25, which can be interpreted as explaining 25% of the data.

• 대한교통학회지
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• 제35권1호
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• pp.63-78
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• 2017

연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.163-168
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• 2011

본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.27-32
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• 2021

본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 경감시키기 위하여 사용되는 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에서 고정 스텝 크기에 따른 등화 성능을 평가하였다. FC-MMA는 기존 MMA의 통신 채널의 시변 특성 및 순단과 같은 비정상적인 상황에서 신속하게 새로운 환경에 적응토록 빠른 수렴 속도를 갖는 것이 특성이지만, 수렴 속도는 고정 스텝 크기에 의하여 결정된다. 논문에서는 고정 스텝 크기값에 따른 등화 성능을 평가하였으며, 관련된 성능 지수로는 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi와 최대 찌그러짐, MSE 및 잡음 강인성을 나타내는 SER과 군지연 보상 능력등이 사용되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 적응 스텝 크기가 클수록 정상 상태에 도달하는 수렴 속도는 개선되지만, 정상 상태 이후의 잔여량에서는 스텝 크기가 적을수록 우월해짐을 알 수 있었다. 본 연구 결과 FC-MMA 알고리즘은 초기에는 스텝 크기를 크게 설정하고, 정상 상태에 도달하면 이를 적게 조정하여 등화 잔여량을 최소화시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2606-2609
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• 2001

We propose a robust channel equalization algorithm. which is called a 1-tap additional coefficient decision feedback equalizer(ACDFE), to improve the Doppler shift performance for the OFDM receiver. The algorithm is based on the frequency domain DFE with additional coefficients which are independent of the OFDM subcarriers. Test results on OFDM-16QAM signals confirm that the proposed ACDFE is robust against fading channel due to Doppler shifts and outperforms the conventional DFE in terms of SER, MSE, and convergence speed.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.105-110
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• 2015

본 논문은 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭과 잡음의 영향을 최소화하여 최적 수신기를 구성하기 위한 적응 등화 알고리즘인 Constellation Matching-MMA의 등화 성능에 관한 것이다. 기존의 적응 등화 알고리즘 MMA에 등화기의 신호점간에 강제로 0점을 삽입하는 개념인 Constellation Matching 기법을 조합시켜 오차 신호를 얻으므로 잔류 isi와 수렴 속도를 개선할 수 있다. 적응 등화의 초기 상태에서는 주로 MMA의 특성을 가지지만, 정상 상태에 진입한 후에는 주로 CM 특성이 적용된다. 등화 성능의 분석을 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE와 SER을 적용하여 기존 MMA와 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 모든 성능에서는 CM-MMA가 MMA 보다 우월하였으며, SER에서는 신호대 잡음비가 20dB 이상일 때 CM의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.