• Journal of Communications and Networks
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• 제10권2호
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• pp.194-203
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• 2008

This paper considers the multi-input multi-output (MIMO) relay channel where multiple antennas are employed by each terminal. Compared to single-input single-output (SISO) relay channels, MIMO relay channels introduce additional degrees of freedom, making the design and analysis of optimal cooperative strategies more complex. In this paper, a partial cooperation strategy that combines transmit-side message splitting and block-Markov encoding is presented. Lower bounds on capacity that improve on a previously proposed non-cooperative lower bound are derived for Gaussian MIMO relay channels.

• ETRI Journal
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• 제28권5호
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• pp.680-683
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• 2006

One objective in developing the next generation of wireless communication systems is to increase data rates and reliability. A promising way to achieve this is to combine multiple-input and multiple-output signal processing with a space-time coding scheme, which offers higher coding and diversity gains and improves the spectrum efficiency and reliability of a wireless communication system. It is noted, however, that time delay differences and phase differences among different channels increase symbol interference and degrade system performance. In this letter, we investigate phase differences and their effects on multiple-input and multiple-output systems, and propose a compensation algorithm for the Rayleigh fading model to minimize their effects.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2314-2316
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• 2000

In the construction of successful fuzzy models and/or controllers for nonlinear systems, identification of a good fuzzy Neural inference system is an important yet difficult problem, which is traditionally accomplished by trial and error process. In this paper, we propose a systematic identification procedure for complex multi-input single- output nonlinear systems with DNA coding method.DNA coding method is optimization algorithm based on biological DNA as are conventional genetic algothms (GAs). We also propose a new coding method for applying the DNA coding method to the identification of fuzzy Neural models. To acquire optimal TS fuzzy model with higher accuracy and economical size, we use the DNA coding method to optimize the parameters and the number of fuzzy inference system.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2264-2275
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• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• ETRI Journal
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• 제26권5호
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• pp.375-383
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• 2004

This paper proposes a common interleaving method associated with independent channel-encoding among transmitter antenna branches in orthogonal frequency and code division multiplexing based on multiple-input multiple-output (MIMO) multiplexing to achieve an extremely high throughput such as 1 Gbps using a 100 MHz bandwidth. This paper also investigates the average packet error rate performance as a function of the average received signal energy per bit-to-background noise power spectrum density ratio $(E_b/N_0)$. We found that the loss in the required average received $E_b/N_0$ of the proposed method is only within approximately 0.3 dB in up to a 12-path Rayleigh fading channel, using 16QAM and Turbo coding with a coding rate of 5/6. We also clarify that even for a large fading correlation among antenna branches, 1 Gbps is still possible by increasing the transmission power. Therefore, the proposed method reduces the processing rate to 1/4 in the turbo decoder with only a slight loss in the required average received $E_b/N_0$.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.11-14
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• 2018

The aim of this study is to rectify the misclassified image features and enhance the performance of image classification tasks by incorporating a channel- coding technique, widely used in telecommunication. Specifically, the proposed algorithm employs the error - correcting mechanism of convolutional coding combined with the convolutional neural networks (CNNs) that are the state - of- the- arts image classifier s. We develop an encoder and a decoder to employ the error - correcting capability of the convolutional coding. In the encoder, the label values of the image data are converted to convolutional codes that are used as target outputs of the CNN, and the network is trained to minimize the Euclidean distance between the target output codes and the actual output codes. In order to correct misclassified features, the outputs of the network are decoded through the trellis structure with Viterbi algorithm before determining the final prediction. This paper demonstrates that the proposed architecture advances the performance of the neural networks compared to the traditional one- hot encoding method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.524-526
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• 1999

In the construction of successful fuzzy models and/or controllers for nonlinear systems, the identification of a good fuzzy inference system is an important yet difficult problem, which is traditionally accomplished by a time-consuming trial-and-error process. In this paper, we propose a systematic identification procedure for complex multi-input single-output nonlinear systems with DNA coding method. A DNA coding method is optimization algorithm based on biological DNA as conventional genetic algorithms(GAs) are. The strings in the DNA coding method are variable-length strings, while standard GAs work with a fixed-length coding scheme. the DNA coding method is well suited to learning because it allows a flexible representation of a fuzzy inference system. We also propose a new coding method fur applying the DNA coding method to the identification of fuzzy models. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model. To acquire optimal TS fuzzy model with higher accuracy and economical size, we use the DNA coding method to optimize the parameters and the number of fuzzy inference system. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its application to a Duffing-forced oscillation system.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.88-96
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• 2010

본 논문에서는 2.4kbps EHSX 음성코더와 결합된 채널 코딩 방법을 제안한다. 채널 코더의 부호율은 1/2로 하였고, 그에 따라 부호율이 1/3인 convolutional 코더를 펑처링(puncturing)함으로써 부호율을 맞추었다. 채널 코더의 부호율을 1/3에서 1/2로 하기 위한 펑처링에 소스 부호화된 비트들의 중요도를 고려하여 채널 코딩을 수행할 때 성능 향상을 얻도록 하였다. 소스 코더로 사용된 EHSX 코더의 부호와된 비트들의 중요도는 4명의 여성과 남성으로 구성된 음성을 사용하여 분석하였고, 실험 결과, EHSX 코더가 출력하는 부호화된 비트들은 서로 다른 비트 에러 감응도(sensitive)를 가짐을 알 수 있었다. 소스 코더와 결합된 채널 코더의 성능 평가를 위한 모의 실험은 Rayleigh 페이딩 채널과 AWGN 채널 상에서 수행되었으며, 제안된 방법을 통해 MOS 0.25~0.35 정도의 성능 향상을 이루었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.81-88
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• 2012

다중 입출력(MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) 시스템은 공간 다이버시티 이득과 공간 다중화 이득을 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 MIMO 시스템에서 데이터 정보와 안테나 선택 기법을 이용한 공간 부호화 기법을 제안한다. 이 기법은 부호화 이득과 동시에 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있게 한다. BPSK(Binary Phase-Shift Keying) 변조 방식을 사용한 MIMO 시스템에서 BER 성능을 분석하고, 데이터의 편재율에 따라 달라지는 공간 다이버시티 이득을 실험을 통하여 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.45-54
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• 2010

이 논문에서는 다중사용자 (multi-user) 다중안테나 (multiple-in multiple-out : MIMO) 시스템을 위한 전송기법을 제안한다. Costa가 증명한 더티페이퍼코딩 (dirty-paper coding: DPC)이론에 따르면 송신기가 수신기의 가우시안 분포를 갖는 간섭 신호를 알고 있는 경우 간섭 신호에 상관 없이 채널 캐패시티를 얻을 수 있음이 알려져 있다. 단독사용자 채널의 경우 간단하며 효율적인 DPC기법들이 알려져 있으나 다중사용자 환경에는 실제 구현하는데 있어 복잡도와 관련해 많은 문제를 가지고 있다. 이 논문에서 우리는 다중사용자 환경에서 송신기에 알려진 갑선신호를 효율적으로 제어할 수 있는 네트워크 채널 행렬 삼각화 (network channel matrix triangulation: NMT)기법을 제안하고자 한다. 제안하는 NMT 알고리즘은 다중사용자 MIMO 채널을 서로 독립된 병렬의 Single-input Single-output (SISO) 채널들로 변환하여 단독사용자 환경을 위해 제안되어 있는 기존 DPC기법들을 다중사용자 환경에서도 사용 가능케 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다중사용자 환경의 채널 캐패시티에 거의 접근함을 보일 것이다.