• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.159-162
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• 2010

This paper presents a new Kurtosis driven Variable Step-Size Normalized Least Mean Square (KVSSN-LMS) algorithm to prevent repeater from oscillation due to feedback signal of radio frequency (RF) repeater. To get better Mean Square Error (MSE) performance, step-size is adjusted using the kurtosis. The proposed algorithm shows the better performance of steady state MSE. The proposed algorithm shows a better ERLE performance than that of KVSS-LMS, VSS-NLMS, NLMS algorithms.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.379-393
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• 2023

Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l₁-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.677-690
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• 2006

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.293-298
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• 2011

본 논문에서 광대역 코드분할 다중접속 무선 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CMF(Constant Modulus Fourth) 알고리즘을 제안한다. CMF 알고리즘은 고정 계수 알고리즘인 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절함에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 제안된 CMF 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.35인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로하면 LMS(Least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square)보다 반복회수가 400~1100번 정도 줄어든다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권2E호
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• pp.64-68
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• 2008

This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.15-23
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• 2016

V2X(Vehicle-to-Everything) 통신은 다양한 텔레매틱스(telematics)와 인포테인먼트(infotainment) 서비스를 제공하기 위해 신뢰성이 있으며 견고한 네트워크가 요구된다. 이를 위해, 현재 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 V2X 통신에 대한 표준화를 진행하고 있다. 신뢰성 있는 통신을 위해서는, 정확한 채널 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 그러나 차량은 속도가 매우 빠르기 때문에 시간에 따라 무선 채널이 빠르게 변하므로 채널을 정확히 추정하기 힘들다. 본 논문에서는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경에서 LTE(Long Term Evolution) 기반 사이드링크 시스템의 새로운 LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error) 채널 보간 기법을 제안한다. 제안한 기법인 RDE(Reduced Decision Error)는 파일럿 심볼에서 LMMSE를 이용하여 채널 추정을 하고, 데이터 심볼에서 Smoothing 후 LMMSE 채널 보간 기법을 적용한다. 이후 시간영역과 주파수영역에서 평균을 취하여 전체 채널 주파수 응답을 얻어낼 수 있다. 이때, 수신단의 등화기로 LMMSE를 이용하여 결정 오차에 의한 오차 전파를 줄일 수 있다. 그러므로, 신뢰성 있는 데이터 검출이 가능하다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 기존 기법보다 전체적으로 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.145-150
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• 2013

본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CSS(Complex Signed-Signed) CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 제안한다. 중계기가 궤환 신호를 가질 때 CSS CMA 알고리즘은 궤환 경로로부터 간섭 신호를 제거하기 위한 디지털 신호 처리를 사용한 ICS 중계기에 대해 제안한다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 하드웨어 복잡도와 성능이 개선된다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.00043인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로 LMS(Least Mean Square)와 Signed LMS(Normalized Least Mean Square)보다 수렴회수가 1950 ~ 2150회 정도 줄어든다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.155-158
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• 2010

In this article, we proposed a new interference canceller using the adaptive algorithm. We designed constant modulus algorithm-correlation normailized least mean square (CMA-CNLMS) for wireless system. This structure is normalized LMS algorithm using correlation between the desired and input signal for cancelling the interference signals in the wideband code division multiple access (WCDMA) system. We showed that the proposed algorithm could improve the Mean Square Error (MSE) performance of LMS algorithm. MATLAB (Matrix Laboratory) is employed to analyze the proposed algorithm and to compare it with the experimental results. The MSE value of the LMS with mu=0.0001 was measured as - 12.5 dB, and that of the proposed algorithm was -19.5 dB which showed an improvement of 7dB.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.42-46
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.