The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5C
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pp.498-504
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2009
A high-performance low-complexity decoding algorithm for LDPC codes is proposed in this paper, which has the advantages of both bit-flipping (BF) algorithm and sum-product algorithm (SPA). The proposed soft bit-flipping algorithm requires only simple comparison and addition operations for computing the messages between bit and check nodes, and the amount of those operations is also small. By increasing the utilization ratio of the computed messages and by adopting nonuniform quantization, the signal-to-noise ratio (SNR) gap to the SPA is reduced to 0.4dB at the frame error rate of 10-4 with only 5-bit assignment for quantization. LDPC codes with high column or row weights, which are not suitable for the SPA decoding due to the complexity, can be practically implemented without much worsening the error performance.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.127-130
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2007
최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집 안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어할 수 있게 하는 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모텔 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사결정트리를 이용해 사용자 별 인식모텔을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.
Taghanaki, Saeid Asgari;Ansari, Mohammad Reza;Dehkordi, Behzad Zamani;Mousavi, Sayed Ali
ETRI Journal
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v.34
no.6
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pp.847-857
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2012
Intrusion detection systems (IDSs) have an important effect on system defense and security. Recently, most IDS methods have used transformed features, selected features, or original features. Both feature transformation and feature selection have their advantages. Neighborhood component analysis feature transformation and genetic feature selection (NCAGAFS) is proposed in this research. NCAGAFS is based on soft computing and data mining and uses the advantages of both transformation and selection. This method transforms features via neighborhood component analysis and chooses the best features with a classifier based on a genetic feature selection method. This novel approach is verified using the KDD Cup99 dataset, demonstrating higher performances than other well-known methods under various classifiers have demonstrated.
Lee Yong-Hwan;Park Jae-Hyung;Kim Jeong-Tae;Ryu Yeon-Sun;Na Won-Bae
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.367-374
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2005
The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years. Soft computing techniques such as neural networks have been utilized increasingly. Damage assessment using neural networks is presented in this study. Data set for training neural networks are acceleration response of simple beam under the various damage states ,which are the inputs. The outputs are the damage locations and extents. Not only the trained damages but also untrained damages are. detected accuratelyintheassessmentstage.
This paper presents the application of a semi-active fuzzy based control system for seismic response reduction of a single degree-of-freedom (SDOF) framed structure using a Magnetorheological (MR) damper. Semi-active vibration control with MR dampers has been shown to be a viable approach to protect building structures from earthquake excitation. Moreover, intelligent damping systems based on soft-computing techniques such as fuzzy logic models have the inherent robustness to deal with typical uncertainties and non-linearities present in civil engineering structures. Thus, the proposed semi-active control system uses fuzzy logic based models to simulate the behavior of MR damper and also to develop the control algorithm that computes the required control signal to command the actuator. The results of the numerical simulations show the effectiveness of the suggested semi-active control system in reducing the response of the SDOF structure.
An active Fault Tolerant Model Predictive Control (FTMPC) using Fuzzy scheduler is developed. Fault tolerant Control (FTC) system stages are broadly classified into two namely Fault Detection and Isolation (FDI) and fault accommodation. Basically, the faults are identified by means of state estimation techniques. Then using the decision based approach it is isolated. This is usually performed using soft computing techniques. Fuzzy Decision Making (FDM) system classifies the faults. After identification and classification of the faults, the model is selected by using the information obtained from FDI. Then this model is fed into FTC in the form of MPC scheme by Takagi-Sugeno Fuzzy scheduler. The Fault tolerance is performed by switching the appropriate model for each identified faults. Thus by incorporating the fuzzy scheduled based FTC it becomes more efficient. The system will be thereafter able to detect the faults, isolate it and also able to accommodate the faults in the sensors and actuators of the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) process while the conventional MPC does not have the ability to perform it.
TCM(Trellis Coded Modulation) has soft decision scheme so that BM(Branch Metric) calculates the ED(Euclidean Distance) between the received signal and each code words in signal space. For computing the ED, square and square root computations increase the hardware complexity. Some simplified method is known for convolutional codes with QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), PSK(Phase Shift Keying) modulation. But it is not acceptable for QAM (Quadrature Amplitude Modulation)-TCM scheme. In this paper, we suggest that two modified BM computation methods, which is applicable for QAM-TCM. By comparative study, we also assessed two proposed method in the case of hardware complexity and BER (Bit Error Rate) performance.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.187-190
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2002
인간의 두뇌에서는 갖가지 다양한 형태의 입력들을 이용하여 동시에 여러 가지의 판단, 추론 및 기억 등의 기능을 수행한다 이러한 이유로 인간 두뇌는 거대한 지능형 정보처리기라고 할 수 있다 현재 정보처리 메커니즘은 다양한 형태로 발달되고 있지만 그 중에서도 지능형 정보처리 메커니즘으로는 소프트 컴퓨팅 기법을 응용한 것이 대부분이다. 본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 두뇌에서의 시각, 청각의 정보처리 과정을 하나의 구조로 모델링하고자 한다. 시각에서의 정보와 청각에서의 정보는 각기 다른 모듈에서 처리되는 방식을 취하고 있으며, 최종적으로 두 감각 정보를 이용한 처리가 가능하도록 모듈형태의 전체적인 구조를 지니고 있다. 상이한 두 가지의 정보를 동시에 처리하는 과정을 모델링함으로써 복잡한 문제의 해결 및 다양한 경우에 대한 고려를 수행하여 인간 두뇌 모델링의 기초를 마련하고자 한다.
DC motors are widely used in industries like cement, paper manufacturing, etc., even today. Early fault identification in dc motors significantly improves its life time and reduces power consumption. Many conventional and soft computing techniques for fault identification in DC motors including a recent work using model based analysis with the help of fuzzy logic are available in literature. In this paper fuzzy logic and norm based wavelet analysis of startup transient current are proposed to identify and quantify the armature winding fault and bearing fault in DC motors, respectively. Results obtained by simulation using Matlab and Simulink are presented in this paper to validate the proposed work.
This paper provides the up to date review of the shading effects on PV module performance and the associated detection algorithm related to the maximum power point tracking. It includes the brief explanations of the MMP variations due to the shading occurrence on the PV modules. Review of experimental and simulation studies highlighting the significant impacts of shading on PV efficiencies were presented. The literature indicates that even the partial shading of a single cell can greatly drop the entire module voltage and power efficiency. The MMP tracking approaches were also reviewed in this study. Both conventional and advanced soft computing methods such as ANN, FLC and EA were described for the proper tracking of MMP under shaded conditions. This paper would be the basic source and the comprehensive information associated with the shading effects and relevant MPP tracking technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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