• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3366-3383
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• 2020

The Poisson point process (PPP) is widely used in wireless network modeling and performance analysis because it can provide tractable results for heterogeneous cellular networks (HetNets) analysis. However, it cannot accurately reflect the spatial distribution characteristics of the actual base stations (BSs). Considering the fact that the distribution of macro base stations (MBSs) is exclusive, the deployment of MBSs is modeled by the Matérn hard-core point process (MHCPP), and the deployment of pico base stations (PBSs) is modeled by PPP. This paper studies the performance of multiantenna HetNets and improves the energy efficiency (EE) of HetNets by optimizing the transmit power of PBSs. We use a simple approximate method to study the signal-to-interference ratio (SIR) distribution in two-tier MHCPP-PPP HetNets and derive the coverage probability, average data rate and EE of HetNets. Then, an optimization algorithm is proposed to improve the EE of HetNets. Finally, three transmission technologies are simulated and analyzed. The results show that multiantenna transmission has better system performance than single antenna transmission and that selecting the appropriate transmit power for a PBS can effectively improve the EE of the system. In addition, two-tier MHCPP-PPP HetNets have higher EE than two-tier PPP-PPP HetNets.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-6
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• 2014

최근 OFDM시스템의 부반송파의 묶음을 각각 다른 사용자에게 할당하는 다중접속 기법인 OFDMA 기법이 멀티미디어 통신의 무선 다중 접속 능력 때문에 큰 주목을 받고 있다. 기존의 OFDM 통신 시스템에서 채널을 통과한 수신신호를 복조할 때 여러 가지 방법을 사용하는데, 채널을 통과할 때 CFO(carrier frequency offset)와 샘플링을 할 때 SFO(sampling frequency offset)이 생기게 된다. 이러한 주파수 오프셋 때문에 복조를 할 때 정확한 신호를 검출 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 다중 사용자 환경인 OFDMA에서 이 CFO와 SFO에 대한 영향력을 감소하는 방법을 제시한다. 또한 CFO로 인하여 MUI(multi user interface)가 생기는데 이는 서로 다른 사용자들 간의 간섭으로 인해 생기는 것으로 일종의 잡음(nosie)라고 볼 수 있다. 이 MUI에 관한 것을 재귀적인 알고리즘을 사용하여 상쇄(cancellation)하고 또 CFO와 SFO에 대한 값을 추정하고 최소화하여 기존의 CFO와 SFO가 일어난 OFDM의 신호에 대한 검출보다 더 좋게 검출을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국습지학회지
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• 제20권2호
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• pp.116-123
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• 2018

산림생태계에서 대기로의 토양의 이동은 토양 호흡이라는 과정을 통해 이루어진다. 본 연구에서는 임령이 다른 잣나무림을 대상으로 생육기 동안의 토양 호흡값과 토양 내 뿌리의 양, 미생물 개체군 생물량을 측정하여, 토양호흡량이 임령에 따라 어떻게 다르며, 뿌리와 미생물 개체군이 얼마나 기여할 것인지 알아보고자 하였다. 토양 온도와 토양 호흡은 임령과는 상관없이 유사한 패턴을 보여 7월까지는 증가하고 이후 감소하였다. 산림의 임령이 높을수록 토양 호흡량이 대체적으로 높았다. 토양 내 뿌리와 미생물을 조사한 결과, 임령이 높을수록 토양 내 존재하는 지름 2 mm 이하인 세근의 양이 많았으며 토양 미생물 개체군의 생물량이 많았다. 토양에서 뿌리를 제거하였을 때 70년 숲은 변화가 없었으나, 40년 숲에서는 토양 호흡값이 감소하였다. 본 연구결과로 볼 때, 산림의 연령이 높아질수록 토양 호흡량이 커지며, 식물 뿌리와 특히 토양 미생물이 토양 호흡값에 많은 기여를 하고 있는 것으로 생각해 볼 수 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권4호
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• pp.268-277
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• 2022

Objective: Poor experience with Invisalign treatment affects patient compliance and, thus, treatment outcome. Knowing the potential discomfort level in advance can help orthodontists better prepare the patient to overcome the difficult stage. This study aimed to construct artificial neural networks (ANNs) to predict patient experience in the early stages of Invisalign treatment. Methods: In total, 196 patients were enrolled. Data collection included questionnaires on pain, anxiety, and quality of life (QoL). A four-layer fully connected multilayer perception with three backpropagations was constructed to predict patient experience of the treatment. The input data comprised 17 clinical features. The partial derivative method was used to calculate the relative contributions of each input in the ANNs. Results: The predictive success rates for pain, anxiety, and QoL were 87.7%, 93.4%, and 92.4%, respectively. ANNs for predicting pain, anxiety, and QoL yielded areas under the curve of 0.963, 0.992, and 0.982, respectively. The number of teeth with lingual attachments was the most important factor affecting the outcome of negative experience, followed by the number of lingual buttons and upper incisors with attachments. Conclusions: The constructed ANNs in this preliminary study show good accuracy in predicting patient experience (i.e., pain, anxiety, and QoL) of Invisalign treatment. Artificial intelligence system developed for predicting patient comfort has potential for clinical application to enhance patient compliance.