5G 통신은 높은 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파 통신이다. 높은 주파수 특성으로 인해 전파의 직진성이 강해지므로, 넓은 범위를 서비스하기 위해서는 다수의 기지국을 기반으로 한 빔형성(beamforming) 기술이 요구된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해서는 안테나에 입사되는 신호의 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필요한데, 일반적으로 도래각은 고분해능 알고리즘인 MUSIC(: Multiple Signal Classification)이나 ESPRIT(: Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)을 사용하여 추정된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해 다양한 안테나 형태가 사용될 수 있지만, 일반적으로 단일 형상(사각, 원형, 육각)의 안테나 배열이 주로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 주파수에 적합한, 기존의 단일 형상 배열 안테나가 아닌, 사각과 원형 배열이 혼합된 형상의 배열 안테나를 기반으로 한 송/수신 빔형성 시스템을 소개하고 성능을 평가한다. 제안된 혼합 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 시스템에 대한 성능평가를 위해 다양한 시나리오를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.41-50
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2015
As various media have developed in modern society, frequency of use of interactive media has increased which makes interactive function that uses and handles projection mapping and LED screen in set design of broadcasting, concert, play, musical and EDM(Electronic dance music) in real time possible. Development of various media led today's viewers to have higher cultural desire and the need of various interactive performance contents to receive more attention.[1]. This thesis implemented real time VJing that responds to user's motion based on existing H/W by utilizing real time interactive elements.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제17권4호
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pp.181-185
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2017
In this paper, we propose an angle-of-arrival (AoA)-based local positioning system using a time-modulated array (TMA). The proposed system can determine a two-dimensional position using only two TMAs without any synchronization between the two receivers. The hardware for the proposed system consists of two commercial monopole antennas, a self-designed switch, and a well-known software-defined radio receiver. Furthermore, the location can be simply estimated in real time without the need for complicated positioning algorithms such as the MUSIC and ESPRIT algorithms. In order to evaluate the performance of our system, we estimated the position of the wireless node in an office environment. The position was estimated with a mean error of less than 0.1 m. We therefore believe that our system is appropriate for various wireless local positioning applications.
Harmony search algorithm is an emerging meta-heuristic optimization algorithm, which is inspired by the music improvisation process and can solve different optimization problems. In order to further improve the performance of the algorithm, this paper proposes an improved harmony search algorithm. Key parameters including harmonic memory consideration (HMCR), pitch adjustment rate (PAR), and bandwidth (BW) are optimized as the number of iterations increases. Meanwhile, referring to the genetic algorithm, an improved method to generate a new crossover solutions rather than the traditional mechanism of improvisation. Four complex function optimization and pressure vessel optimization problems were simulated using the optimization algorithm of standard harmony search algorithm, improved harmony search algorithm and exploratory harmony search algorithm. The simulation results show that the algorithm improves the ability to find global search and evolutionary speed. Optimization effect simulation results are satisfactory.
기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
본 연구는 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려사항을 제안하고자 RDA 규칙을 분석하고, 여러 국가 도서관의 지침을 분석하였다. 우선, RDA 규칙을 분석하고, 규칙의 별법 및 선택사항별로 자체적인 지침을 개발한 8개 국가도서관에서 RDA 적용 지침을 조사하여 주요 고려대상 규칙을 살펴보았다. 이후 규칙별로 MLA, LC-PCC, DACH의 지침 내용을 분석하여 고려사항을 실질적으로 제시하였다. 첫째, 우선표제 선정과 관련하여 원어표제를 채택하도록 하되 원어표제가 국내 이용자에게 적합하지 않은 경우, 다른 언어의 우선표제를 사용하도록 할 필요가 있다. 둘째, 우선표제 기술과 관련하여 한 파트 저작, 둘 이상의 파트를 가진 저작, 한 저자의 전집, 특정 작곡유형명의 전집, 불완전한 합집, 여러 작곡가의 합집으로 나누어 살펴보았다. 셋째, 추가요소로 연주수단, 숫자표시, 음조, 기타 식별특성을 우선표제 기록시 고려사항으로 제시하였다. 넷째, 작곡유형명과 연주수단을 위한 통제어휘집을 지정하거나 제시할 필요가 있다. 본 연구는 RDA 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려할 사항을 제시하였으므로 음악저작의 우선표제 관련 규칙 개발과 도서관에서 음악저작의 우선표제 기술 지침 작성에 기여할 수 있을 것이다.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
본 논문은 분산 배치된 다수의 전자전 센서를 통하여 수신된 바이스태틱 multiple-input multiple-output(MIMO) 레이다 시스템의 신호를 조합하여 레이다 시스템의 위치탐지 기능을 무력화 혹은 기만하는 재밍 설계기법을 제안한다. 제안된 기법은 하나의 전자전 센서에서 수집된 신호를 특정주기로 지연시킨 신호들의 합을 송신하거나, 다수의 센서에서 수집된 신호들의 가중치 합을 송신하여, 표적을 탐지 못하게 하거나 허위표적을 발생시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안한 기법의 재밍 성능을 확인한다.
본 논문에서는 헤드폰 재생 환경에서의 머리 밖 음상정위를 위한 음상 외재화(externalization) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 머리전달함수(HRTF) 또는 초기 반사음 등을 이용한 외재화 기법들에서 발생하는 정위된 음성의 음색 왜곡을 줄이는 것에 그 초점을 맞춘다. 즉, 제안된 음상 외재화 기법은 모델 기반의 HRTF와 잔향 기법을 결합하고, 전방 음상 외재화의 성능 향상을 위하여 decorrelation 및 spectral notch 필터링 기법 등을 포함한다. 제안된 음상 외재화 기법의 성능을 평가하기 위하여 백색잡음, 효과음, 음성 및 오디오 등 다양한 장르의 음원을 이용하여, 평가자의 주관에 의한 청취평가를 수행하였다. 제안된 음상 외재화 알고리즘은 성능평가 결과에서 기존의 방법에 비해 더 좋은 외재화 거리 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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