• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.369-374
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• 2006

본 논문은 수신된 신호의 고차 통계치를 이용하는 TEA(Tricepstrum Equalization Alogorithm) 기반의 적응 등화기 성능 개선에 관한 것이다. 적응 등화기는 주로 부가 잡음, 위상 찌그러짐 및 주파수 선택성 페이딩이 존재하는 통신 채널 환경에서 수신측에서 통신의 고속, 동기 유지, BER 과같은 성능 개선을 위하여 사용되는데 이의 특성은 통신 채널의 전달 함수의 역특성을 갖게된다. 논문에서 적응 등화기의 알고리즘으로는 고차 통계치(HOS)를 이용하는 TEA 알고리즘을 사용하였으며 대상 신호로는 2 차원 선호 방식인 16-QAM을 이용하였다. 16-QAM의 사전 부호화를 위한 신호점 할당시에 Gray 부호를 이용함으로서 등화기의 성능을 나타내는 잔류 부호간 간섭(Residual ISI)과 MSE에서 개선된 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4A호
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• pp.296-303
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• 2005

본 논문에서는 기존의 한 개의 안테나를 가진 사용자에 $시\cdot공간$ 부호화된 두 개의 안테나를 가진 사용자가 추가되어 동일 채널을 공유할 경우 신호를 효과적으로 분리 및 검출할 수 있는 방법을 제안하고, 시스템 성능을 분석한다. 간섭 제거 방법을 적용하여 사용자를 구분하고 최대우도 방법을 통해 각 사용자 신호를 얻는 기법을 제안한다. 기존의 안테나 수가 같은 다중 사용자를 위한 신호 검출 방법인 최소평균제곱오차 방식이 안테나 수가 다른 MIMO 사용자의 경우 효과적으로 적용될 수 없는 단점을 설명하고 모의실험을 통해 확인한다. 또한 제안된 기법에 OFDM을 적용하여 시스템의 성능을 평가한다. 모의실험 결과 제안된 시스템의 단일 안테나 사용자는 기존의 단일 송수신 안테나를 가진 사용자의 성능과 유사하고 두 개의 안테나를 가진 MIMO 사용자의 경우 성능이 향상됨을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.527-544
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• 2008

GPD 모형은 수문학 극치확률량 해석에 주로 적용되어 왔다. 극치 통계의 주목적은 드문 사상의 예측이며, 주요 문제점으로는 임계값 또는 임계값 초과치들에 대한 정확한 산정방법이 없어 그 추정이 매우 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 임계값 또는 임계값 초과치들을 산정하기 위하여 4가지 방법을 적용하였다. 그 비교를 위하여 GPD 모형에 적용하여 7개의 지속시간(1, 2, 3, 6, 12, 18 및 24시간)과 10개의 재현기간(2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 및 100년)에 대한 매개변수 및 Quantile을 추정하였다. 3변수 GPD의 매개변수 및 Quantile을 추정하기 위하여 MOM, ML과 PWM을 적용하였다. 적합도를 추정하기 위하여 K-S, CVM 및 A-D 검정을 수행하였고 Monte Carlo 실험으로 상대 제곱근오차를 산정하였다. 이러한 방법들을 이용하여 임계값 산정방법들을 비교하여 최적화된 방법을 추정하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1253-1262
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• 2014

회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1480-1489
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• 1999

본 논문에서는 블록 기반 DCT 부호화 방식의 단점인 블록화 현상을 제거하기 위하여 MSDS 방법을 개선한 후 처리 기법을 제안한다. MSDS방법의 문제점인 예측된 DCT 계수값의 범위를 제한하기 위하여 입력 영상의 블록 경계 화소차 분포를 규정할 수 있는 OSLD(Overlapped Sub-Laplacian Distribution)를 정의한다. 블록화 현상은 블록간의 기울기를 이용하여 불연속 정도를 측정함으로써 정량화 되고, 정량화 된 값을 최소화하도록 양자화 오류값을 예측한다. OSLD를 이용하여 각 블록들을 네 가지 형태로 분류하고 이를 에지 부류와 평탄 부류로 구분한다. 에지 부류로 판별된 블록에서는 예측된 양자화 오류의 범위가 해당되는 양자화 간격보다 크면 이 간격으로 예측된 양자화 오류를 보정한다. 본 방법을 사용하여 실험 영상에서 블록화 현상을 제거할 때 기존의 MSDS 방법에서 요구하였던 입력 영상에 따라 실험적으로 문턱값을 설정하였던 문제점을 해결하고, PSNR 값을 영상에 따라 0.1∼0.3 dB 정도 향상시키면서 시각적으로 화질을 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.798-809
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• 2013

본 논문에서는 부정확한 채널 정보가 주어진 환경에서 multi-user peer-to-peer 증폭 및 전달 릴레이 시스템에 대한 robust 릴레이 및 수신기 필터 설계 방법을 제안한다. 구체적으로, 평균 자승 오류율 합을 최소화 하는 관점에서 릴레이 및 수신기 필터를 구한다. 우선 iterative 연산이 필요한 joint 최적화 필터 설계 방법을 제시한다. 그리고 iterative 방법의 연산 복잡도를 개선하기 위해 릴레이 필터의 분해능에 기반을 둔 두 가지 robust non-iterative 부최적화 방법을 제안한다. 또한 릴레이와 특정 수신기 간의 local channel state information 만을 이용하는 변형된 수신기 설계 방법을 추가적으로 제안한다. 연산 복잡도 분석과 평균 자승 오류율 합 및 비트 오류율 성능을 확인하는 실험을 통해, 제안하는 robust non-iterative 부최적화 방법이 robust iterative 최적화 방법과 비교해 연산량 감소 효과는 크면서 성능 열화는 제한적임을 확인하였다. 그리고 채널 정보의 부정확함이 존재하는 시스템 환경에서 제안하는 방법의 상당한 robustness 를 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.171-176
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• 2019

드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권5호
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• pp.179-188
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• 2019

In ultrasound telemedicine, it is important to reduce the size of the data by compressing the ultrasound image when sending it. Ultrasound images can be divided into image context and other information consisting of patient ID, date, and several letters. Between them, ultrasound context is very important information for diagnosis and should be securely preserved as much as possible. In several previous papers, ultrasound compression methods were proposed to compress ultrasound context and other information into different compression parameters. This ultrasound compression method minimized the loss of ultrasound context while greatly compressing other information. This paper proposed the method of automatic segmentation of ultrasound context to overcome the limitation of the previously described ultrasound compression method. This algorithm was designed to robust for various ultrasound device and to enable real-time operation to maintain the benefits of ultrasound imaging machine. The operation time of extracting ultrasound context through the proposed segmentation method was measured, and it took 311.11 ms. In order to optimize the algorithm, the ultrasound context was segmented with down sampled input image. When the resolution of the input image was reduced by half, the computational time was 126.84 ms. When the resolution was reduced by one-third, it took 45.83 ms to segment the ultrasound context. As a result, we verified through experiments that the proposed method works in real time.

• 대기
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• 제31권3호
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• pp.341-359
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• 2021

This technical note introduces the new Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) to provide a reference for future scientific works on GloSea6. We describe the main areas of progress and improvements to the current GloSea5 in the scientific and technical aspects of all the GloSea6 components - atmosphere, land, ocean, and sea-ice models. Also, the operational architectures of GloSea6 installed on the new KMA supercomputer are presented. It includes (1) pre-processes for atmospheric and ocean initial conditions with the quasi-real-time land surface initialization system, (2) the configurations for model runs to produce sets of forecasts and hindcasts, (3) the ensemble statistical prediction system, and (4) the verification system. The changes of operational frameworks and computing systems are also reported, including Rose/Cylc - a new framework equipped with suite configurations and workflows for operationally managing and running Glosea6. In addition, we conduct the first-ever run with GloSea6 and evaluate the potential of GloSea6 compared to GloSea5 in terms of verification against reanalysis and observations, using a one-month case of June 2020. The GloSea6 yields improvements in model performance for some variables in some regions; for example, the root mean squared error of 500 hPa geopotential height over the tropics is reduced by about 52%. These experimental results show that GloSea6 is a promising system for improved seasonal forecasts.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.55-63
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• 2019

공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.