Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.11
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pp.2465-2473
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2012
Recently, as one of low complexity video encoding methods, DVC (Distributed Video Coding) scheme has been actively studied. Most of DVC schemes exploit feedback channel to achieve better coding performances, however, this causes these schemes to have high decoding delay. In order to overcome these, this paper proposes a new fast DVC decoding method using parity-bit request model, which can be obtained by using bit-error rate, sent by encoder with motion vector, which is transmitted through feedback channel by decoder after generating side information. Through several simulations, it is shown that the proposed method improves greatly the decoding speed, compared to the conventional schemes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.102-109
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2008
In this paper, the robust hybrid modulation type classifier which use both HOS and WT key features and can recognize 10 digitally modulated signals without a priori information in multipath fading channel conditions is proposed. The proposed classifier developed using data taken field measurements in various propagation model (i,e., rural area, small town and urban area) for real world scenarios. The 9 channel data are used for supervised training and the 6 channel data are used for testing among total 15 channel data(i.e., holdout-like method). The Proposed classifier is based on HOS key features because they are relatively robust to signal distortion in AWGN and multipath environments, and combined WT key features for classifying MQAM(M=16, 64, 256) signals which are difficult to classify without equalization scheme such as AMA(Alphabet Matched Algorithm) or MMA(Multi-modulus Algorithm. To investigate the performance of proposed classifier, these selected key features are applied in SVM(Support Vector Machine) which is known to having good capability of classifying because of mapping input space to hyperspace for margin maximization. The Pcc(Probability of correct classification) of the proposed classifier shows higher than those of classifiers using only HOS or WT key features in both training channels and testing channels. Especially, the Pccs of MQAM 3re almost perfect in various SNR levels.
Purpose: Based on previous researches on social factors of digital item purchase in digital contents distribution platforms such as SNS, we aim to develop the integrated model that accounts for the dynamic and interactive relationship between social structure indicators and digital item purchase. Research design, data and methodology: A PVAR model was used to capture endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network indicators. Results: We find that there exist considerable endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network structure variables. Not only lagged in-degree and out-degree but also in-closeness and out-closeness centrality have significant and positive impacts on digital item purchase. Lagged clustering has a significant and negative effect on digital item purchase. Lagged purchase has a significant and positive impact just on the present in-closeness and out-closeness centrality; but there is no significant effect of lagged purchase on the other two degree variables and clustering coefficient. We also find that both closeness centralities have much higher carryover effect on digital item purchase and that the elasticity of both closeness centralities on the purchase of digital items is even higher than that of other network structure variables. Conclusions: In-closeness and out-closeness are the most influential factors among social structure variables of this study on digital item purchase.
Chahnasir, E. Sadeghipour;Zandi, Y.;Shariati, M.;Dehghani, E.;Toghroli, A.;Mohamad, E. Tonnizam;Shariati, A.;Safa, M.;Wakil, K.;Khorami, M.
Smart Structures and Systems
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v.22
no.4
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pp.413-424
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2018
The factors affecting the shear strength of the angle shear connectors in the steel-concrete composite beams can play an important role to estimate the efficacy of a composite beam. Therefore, the current study has aimed to verify the output of shear capacity of angle shear connector according to the input provided by Support Vector Machine (SVM) coupled with Firefly Algorithm (FFA). SVM parameters have been optimized through the use of FFA, while genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANN) have been applied to estimate and predict the SVM-FFA models' results. Following these results, GP and ANN have been applied to develop the prediction accuracy and generalization capability of SVM-FFA. Therefore, SVM-FFA could be performed as a novel model with predictive strategy in the shear capacity estimation of angle shear connectors. According to the results, the Firefly algorithm has produced a generalized performance and be learnt faster than the conventional learning algorithms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.12
s.354
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pp.16-23
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2006
This paper presents the development of the fast Direction Finder using direct conversion method, which can intercept for short pulse signal of less' than 1 msec. in RF Down Converter, and CVDF(Correlative Vector Direction Finding) algorithm, which estimates DoA (Direction of Arrival). The configuration and characteristics of direction finder using 5-channel equi-spaced circular array antenna are presented and the direct conversion techniques for removing tuning time using I/Q demodulator are described. The CRLB of our model is derived, the principles of 2 kind of CVDF algorithm are explained and their characteristics are compared with CRLB w.r.t the number of samples and spacing ratio. The RF Down Converter prototype using direct conversion method is manufactured, the 2 kind of CVDF algorithm are applied and their performance are analyzed. Finally it is confirmed the LSE based CVDF algorithm is better than correlation-coefficient based except for ambiguity protection capabilities.
This study empirically analyzes whether bank capital channel and risk-taking channel for monetary policy work for domestic banks in South Korea by analyzing the impact of the expansionary monetary policy on the rate spread between deposit and loan, capital ratio, and loan amount. For the empirical analysis, the Uhlig (2005)'s sign-restricted SVAR(Structural Vector Auto-Regression) model is used. The empirical results are as follows: the bank's interest rate margin increases, the capital ratio improves, risk-weighted asset ratio increases, and the amount of loans increases in response to expansionary monetary shock. This empirical results confirm that bank capital channel and risk-taking channel work in domestic banks, similar to the previous research results. The implications of this study are as follows. Although the expansionary monetary policy has the effect of improving the bank's financial soundness and profitability in the short term as bank capital channel works, it could negatively affect the soundness of banks by encouraging banks to pursue risk in the long run as risk-taking channel works. It is necessary to note that the capital ratio according to the BIS minimum capital requirement of individual banks may cause an illusion in supervising the soundness of the bank. So, the bank's aggressive lending expansion may lead to an inherent weakness in the event of a crisis. Since the financial authority may have an illusion about the bank's financial soundness if the low interest rate persists, the authority needs to be actively interested in stress tests and concentration risk management in the pillar 2 of the BIS capital accord. In addition, since system risk may increase, it is necessary to conduct regular stress tests or preemptive monitoring of assets concentration risk.
In this paper, we propose a new VSS-NLMS algorithm through a simple modification of the conventional NLMS algorithm, which leads to a low complexity algorithm with enhanced performance. The step size of the proposed algorithm becomes smaller as the error signal is getting orthogonal to the input vector. We also show that the proposed algorithm is an approximated normalized version of the KZ-algorithm and requires less computation than the KZ-algorithm. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with the conventional NLMS and other VSS algorithms using an adaptive channel equalization model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments despites its low complexity.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.30
no.1
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pp.150-156
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2006
A Flapping foil Produces an effective angle of attack, resulting in a normal force vector with thrust and lift components, and it can be expected to be a new highly effective propulsion system. A heaving foil model was made and it was operated within a circulating water channel at low Reynolds numbers. The unsteady thrust and lift acting on the heaving foil were measured simultaneously using a 6-axis force sensor based on force and moment detectors. We have been examined various conditions such as heaving frequency and amplitude in NACA 0010 Profile. The results showed that thrust coefficient and efficiency increased with reduced frequency and amplitude. We also Presented the experimental results on the unsteady fluid forces of a heaving foil at various Parameters.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.06a
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pp.222-227
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2005
A Flapping foil produces an effective angle of attack, resulting in a normal force vector with thrust and lift components, and it can be expected to be a new highly effective propulsion system. A heaving foil model was made and it was operated within a circulating water channel at low Reynolds numbers. The unsteady thrust and lift acting on the heaving foil were measured simultaneously using a 6-axis force sensor based on force and moment detectors. We have been examined various conditions such as heaving frequency and amplitude in NACA 0010 profile. The results showed that thrust coefficient and efficiency increased with reduced frequency and amplitude. We also presented the experimental results on the unsteady fluid forces of a heaving foil at various parameters.
This paper studies the effects of the method, CMS(Cepstral Mean Subtraction), (which compensates for some of the speech distortion. caused by telephone channels), on the performance of the text-dependent speaker identification system. This system is based on the VQ(Vector Quantization) and HMM(Hidden Markov Model) method and chooses the LPC-Cepstrum and Mel-Cepstrum as the feature vectors extracted from the speech data transmitted through telephone channels. Accordingly, we can compare the correct recognition rates of the speaker identification system between the use of LPC-Cepstrum and Mel-Cepstrum. Finally, from the experiment results table, it is found that the Mel-Cepstrum parameter is proven to be superior to the LPC-Cepstrum and that recognition performance improves by about 10% when compensating for telephone channel using the CMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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