Kim, Young-Chan;Jin, Kyung-Hwan;Ye, Jong-Chul;Ahn, Jae-Wook;Yee, Dae-Su
Journal of the Optical Society of Korea
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제15권1호
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pp.103-108
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2011
Recently reported asynchronous-optical-sampling terahertz (THz) time-domain spectroscopy enables high-resolution spectroscopy due to a long time-delay window. However, a long-lasting tail signal following the main pulse is often measured in a time-domain waveform, resulting in spectral fluctuation above a background noise level on a high-resolution THz amplitude spectrum. Here, we adopt the wavelet power spectrum estimation technique (WPSET) to effectively remove the spectral fluctuation without sacrificing spectral features. Effectiveness of the WPSET is verified by investigating a transmission spectrum of water vapor.
This paper presents a method for automatic generating of check sheet to measure deep-drawn sheet metal. By using polyhedral model of CAD, the proposed procedure calculates measuring points automatically. The results of measure are exported to MS-Excel. The proposed method is implemented by API functions and C language using SPEED plus CAD/CAM system and MS-Window OLE.
Removal of variability in spectra data before the application of chemometric modeling will generally result in simpler (and presumably more robust) models. Particularly for sparsely sampled data, such as typically encountered in diode array instruments, the use of Savitzky-Golay (S-G) derivatives offers an effective method to remove effects of shifting baselines and sloping or curving apparent baselines often observed with scattering samples. The application of these convolution functions is equivalent to fitting a selected polynomial to a number of points in the spectrum, usually 5 to 25 points. The value of the polynomial evaluated at its mid-point, or its derivative, is taken as the (smoothed) spectrum or its derivative at the mid-point of the wavelength window. The process is continued for successive windows along the spectrum. The original paper, published in 1964 [1] presented these convolution functions as integers to be used as multipliers for the spectral values at equal intervals in the window, with a normalization integer to divide the sum of the products, to determine the result for each point. Steinier et al. [2] published corrections to errors in the original presentation [1], and a vector formulation for obtaining the coefficients. The actual selection of the degree of polynomial and number of points in the window determines whether closely situated bands and shoulders are resolved in the derivatives. Furthermore, the actual noise reduction in the derivatives may be estimated from the square root of the sums of the coefficients, divided by the NORM value. A simple technique to evaluate the actual convolution factors employed in the calculation by the software will be presented. It has been found that some software packages do not properly account for the sampling interval of the spectral data (Equation Ⅶ in [1]). While this is not a problem in the construction and implementation of chemometric models, it may be noticed in comparing models at differing spectral resolutions. Also, the effects on parameters of PLS models of choosing various polynomials and numbers of points in the window will be presented.
기존의 채널간간섭 자기소거법에서는 표본화창의 길이를 직교 주파수분할다중화의 심볼 길이와 동일하게 정하였다. 이로 인하여 각 부채널의 간섭계수를 구하기 위한 복소연산량이 급격이 증가된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 채널간간섭 자기소거법에서 나타나는 간섭계수에 대한 근사식을 제시한다. 또한, 제시된 근사식을 기반으로 표본화창의 길이를 제한시킬 때 간섭계수의 평균자승오차와 복소연산량을 분석하였다. 그 결과, 제시된 근사식은 원식에 비하여 평균자승오차 면에서 0.01% 미만의 오차를 가지는 것으로 나타났다. 이에 비하여 부채널의 수가 1024인 경우 간섭계수 계산을 위한 연산량은 98% 이상 감소되는 것을 확인하였다. 따라서 제시된 근사식은 자기소거 능력은 거의 변화시키지 않으면서도 연산량을 현저히 감소시킬 수 있으므로 채널간간섭 자기소거법 알고리즘 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 충격성 잡음 환경에서 직교 주파수분할다중화 시스템의 성능에 대하여 분석한다. 여기서는 충격성 잡음 완화알고리즘 가운데 윈도우 비선형성 방법이 적용된 직교 주파수분할다중화 시스템의 오류 성능이 과표본화율과 윈도우 크기에 의존적임을 모의실험을 통하여 확인한다. 그리고 과표본화율과 윈도우 크기의 변화에 따라 표본화된 신호의 진폭을 제어하는 문턱치의 적절한 영역을 제시한다. 그 결과, 이전의 연구에서 보고된 인자 조합보다 직교 주파수분할다중화 시스템의 심볼 오류 성능 면에서 더욱 우수한 성능을 가지는 인자 조합을 제시한다.
본 논문에서는 DVB-RCS에 적용된 다중 주파수 TDMA 모뎀 개발에 있어 심볼 타이밍 복원을 위한 두가지 보간기를 제안한다. 디지털 수신기에서 샘플링 클럭은 비교적 정확하게 동기화되지 못하기 때문에 정확한 타이밍 추적을 위해 보간기가 이용된다. 기존의 sinc 보간 필터는 무한대의 제로 크로싱 구현이 불가능하므로 제한된 필터계수의 구현으로 인한 단점이 존재한다. 따라서 기존의 보간 필터에 비해 사이드 로브가 적은 카이저 윈도우를 이용하여 이를 해결하고자 두가지 보간 필터, 즉 카이저 윈도우 보간 필터와 카이저 윈도우를 이용한 sinc 보간 필터로 구성된 각각의 타이밍 복원 루프 구조를 제안한다. 결국 심볼 타이밍 에러를 최소화하는 것을 목적으로 구현된 두가지 보간기의 시뮬레이션 결과는 기존의 sinc 보간기의 성능보다 개선됨을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3055-3073
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2019
In this paper, a new user identification method is presented using real environmental human-computer-interaction (HCI) behavior data to improve method usability. User behavior data in this paper are collected continuously without setting experimental scenes such as text length, action number, etc. To illustrate the characteristics of real environmental HCI data, probability density distribution and performance of keyboard and mouse data are analyzed through the random sampling method and Support Vector Machine(SVM) algorithm. Based on the analysis of HCI behavior data in a real environment, the Multiple Kernel Learning (MKL) method is first used for user HCI behavior identification due to the heterogeneity of keyboard and mouse data. All possible kernel methods are compared to determine the MKL algorithm's parameters to ensure the robustness of the algorithm. Data analysis results show that keyboard data have a narrower range of probability density distribution than mouse data. Keyboard data have better performance with a 1-min time window, while that of mouse data is achieved with a 10-min time window. Finally, experiments using the MKL algorithm with three global polynomial kernels and ten local Gaussian kernels achieve a user identification accuracy of 83.03% in a real environmental HCI dataset, which demonstrates that the proposed method achieves an encouraging performance.
RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2614-2632
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2015
A multiple symbol detection (MSD) algorithm is proposed relying on soft information for ultra-wideband systems, where differential space-time block code is employed. The proposed algorithm aims to calculate a posteriori probabilities (APP) of information symbols, where a forward and backward message passing mechanism is implemented based on the BCJR algorithm. Specifically, an MSD metric is analyzed and performed for serving the APP model. Furthermore, an autocorrelation sampling is employed to exploit signals dependencies among different symbols, where the observation window slides one symbol each time. With the aid of the bidirectional message passing mechanism and the proposed sampling approach, the proposed MSD algorithm achieves a better detection performance as compared with the existing MSD. In addition, when the proposed MSD is exploited in conjunction with channel decoding, an iterative soft-input soft-output MSD approach is obtained. Finally, simulations demonstrate that the proposed approaches improve detection performance significantly.
Recently, the traffic noise around residences and schools has become a serious social problem with the increase of the amount of transportation. This study was performed to investigate the sound proof efficiency of windows for traffic noise. The results were as follows 1) The traffic noise in 19 sites among 22 sampling sites was higher value than 65 dB(A) being roadside environment standard level in the daytime when all windows were opened, while the noise in 22 sampling sites was transmitted below standard level when all windows were closed. 2) The transmission loss of sound level at single window and double windows were 10~25 dB(A) and 11~29 dB(A) respectively. 3) The transmission loss of sound level at sampled school with sound proof pannel was 7~8 dB (A), which was lower 2~7 dB(A) than the theoretical value of the influence assessment . 4) The construction cost of double windows was lower 28% even if include the cost of setting up air conditioner for the summer season and the power consuming cost for its operation than that of sound proof pannel for traffic noise. 5) The effect of transmission loss of windows was more influenced by airtight than materials of windows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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