• 대한전자공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.10-15
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• 1983

본 논문에서는 전송 속도가 9600 bps인 data modem의 복조기와 equalizer의 효과적인 구성에 대하여 연구하였으며, finite word length 효과가 equalizer 동작에 미치는 영향을 제시하였다. 복조기에는 tap수가 37개인 decimation filter를 사용해서 symbol당 곱셈 횟수를 크게 줄였는데 이때 equalizer 동작에 있어 충분한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 주파수 offset이 존재할 때 1차 반송파 위상 추적 loop와 2차 반공파 위상 추적 loop의 성능을 비교하였고, word length를 각각 8 bit, 12 bit 및 16bit로 변화시켰을 경우 equalizer 평형상태 MSE(mean square error)의 변화 및 tap 적응을 위한 최적 step see와 lap수를 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.275-280
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• 2021

With the development of communication networks, the processes of exchanging and transmitting information rapidly developed. As millions of images are sent via social media every day, also wireless sensor networks are now used in all applications to capture images such as those used in traffic lights, roads and malls. Therefore, there is a need to reduce the size of these images while maintaining an acceptable degree of quality. In this paper, we use Python software to apply K-mean Clustering algorithm to compress RGB images. The PSNR, MSE, and SSIM are utilized to measure the image quality after image compression. The results of compression reduced the image size to nearly half the size of the original images using k = 64. In the SSIM measure, the higher the K, the greater the similarity between the two images which is a good indicator to a significant reduction in image size. Our proposed compression technique powered by the K-Mean clustering algorithm is useful for compressing images and reducing the size of images.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.523-532
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• 1997

We propose several estimators of the reliability function R of the two-parameter exponential distribution, and then compare those estimator in terms of the mean square error (MSE) through Monte Carlo method. We also consider the parametric bootstrap estimation. Using the parametric bootstrap estimator, we obtain the bootstrap confidence intervals for reliability function and compare the proposed bootstrap confidence intervals in terms of the length and the coverage probability through Monte Carlo method.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.59-70
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• 1997

We introduce several estimators of the location and the scale parameters of the two-parameter exponential distribution, and then compare these estimators by the mean square error (MSE). Using the parametric bootstrap estimators and the delete-d jackknife, we obtain the bootstrap and the delete-d jackknife confidence intervals for the location and the scale parameters and compare the bootstrap confidence intervals with the delete-d jackknife confidence intervals by length and coverage probability through Monte Carlo method.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1986년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.1-3
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• 1986

We are concerned with transmitting numerical source data of {0, 1, 2, ..., 2k-1} through a channel coding system. The rate 1/v dual-k convolutional code with the orthogonal MFSK modulation and the Viterbl decoding is employed for the implementation of the channel coding system. The mean square error of the dual-k convolutional code is evaluated for the numerical source transmitted over an additive white Gaussian noise channel with Rayleigh fading.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1997-2003
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• 2010

평균잔여수명은 공학, 의학, 생존분석, 사회과학 등 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 시스템의 신뢰성연구에서 시스템의 갑작스런 중지는 심각한 문제를 초래하기 때문에, 부품에 대한 평균잔여수명 추정은 매우 중요하다. 그래서 많은 상황변수를 고려한 시뮬레이션 연구가 되어왔다. 본 연구에서는 임의절단(random censoring) 에서 가지 평균잔여수명 추정기법을 소개하고 3가지 와이블 수명분포와 6가지 절단분포의 조합에서 시뮬레이션하였다. 또한 이들의 성과를 편의(bias)와 MSE측면에서 비교 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-472
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• 2002

본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$-Least Trimmed Square HD($\alpha$-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권11B호
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• pp.1884-1894
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• 2000

광대역 무선 통신 시스템에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널상에서 발생하는 인접 심볼간의 간섭에 의한 성능 열화를 극복하기 위해서 채널 등화 기술의 도입이 필연적이다. 그러나, 데이터 전송률이 증가함에 따라 채널 등화에 필요한 훈련열의 길이가 늘어나고, 이로 인한 오버헤드를 감소하기 위해서는 보다 수렴률이 높은 적응 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 주파수 영역의 적응 여파 기법 중의 하나인 자기 직교환 방식의 결정궤환 등화기를 고려한다. 이 채널 등화기에서는 적응 알고리즘으로 DCT-LMS (discrete cosine transform least mean square) 알고리즘을 채택함으로써 수렴률과 MSE (mean square error) 성능을 향상시켜 결과적으로 광대역 무선통신에서 요구되는 훈련열에 따른 오버헤드를 감소시킬 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에서의 제안된 채널 등화 기법에 대한 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.188-190
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• 2011

Image interpolation is a technique that pervades many an application. Interpolation is almost never the goal in itself, yet it affects both the desired results and the ways to obtain them. In this paper, we proposed a technique that is capable to find out the error when the common two methods (bilinear and nearest neighbor interpolation) are applied on an image for rotation. The proposed technique also includes the comparison results of bilinear interpolation and nearest neighbor interpolation. Among them nearest neighbor interpolation gives us a better result regarding to the enhancement and due to least error. The error is found by using Mean Square Error (MSE).