• 대한전기학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.914-921
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• 1992

In this paper, we introduce a Walsh network and an LMS algorithm, and show how these can be realized as an adaptive equalizer. The Walsh network is built from a set of Walsh and Block pulse functions. In the LMS algorithm, the convergence factor is an important design parameter because it governs stability and convergence speed, which depend on the proper choice of the convergence facotr. The conventional adaptation techniques use a fixed time constant convergence factor by the method of trial and error. In this paper, we propose an optimal method in the choice of the convergence factor. The proposed algorithm depends on the received signal and the output of the Walsh network in real time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.357-360
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• 1991

In this paper, we have introduced a network and showed how this can be realised as an adaptive equalizer. The walsh equlizer is built from a set of Walsh-Block pulse functions and LMS algorithms with the optimal convergence factor(C.F.). The convergence and the adaptation speed of this algorithms depends on the proper choice of a design factor $\mu$ called the C.F.. Conventional adaptation techniques use the fixed time constant C.F. by the method of trial and error. In this paper, we propose to adaptive C.F. which are optimally tailored to adapt C.F. in real time so that their values are kept optimum for a new set of input variables.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.21-29
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• 2024

Precoding of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with Walsh Hadamard transform (WHT) is known in the literature. Instead of performing WHT precoding and inverse discrete Fourier transform separately, a product of two matrix can yield a new matrix that can be applied with lower complexity. This resultant transform, T-transform, results in T-OFDM. This paper extends the limited existing work on T-OFDM significantly by presenting detailed account of its computational complexity, a lower complexity receiver design, an expression for PAPR and its cumulative distribution function (cdf), sensitivity of T-OFDM to timing synchronization errors, and novel analytical expressions signal to noise ratio (SNR) for multiple equalization techniques. Simulation results are presented to show significant improvements in PAPR performance, as well improvement in bit error rate (BER) in Rayleigh fading channel. This paper is Part II of a three-paper series on alternative transforms and many of the concepts and result refer to and stem from results in generalized multicarrier communication (GMC) system presented in Part I of this series.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.29-34
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• 2019

유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.6-12
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• 2004

RFID 태그의 인식에서는 인식률과 인식 시간이 매우 중요하며, 대량의 경제적인 태그를 이용하기 위해서는 단순한 구조를 요구한다 이러한 요인들로 인해 유무선 네트워크 환경의 MAC 프로토콜과는 다른 요구 사항을 갖게 된다. 본 논문에서는 복수의 태그를 충돌 없이 동시에 인식하기 위하여, 충돌이 발생하지 않도록 하는 통신방식으로서 월시함수에 의한 직교 채널을 이용하는 대역확산 기법의 적용 방법을 제안하고 이의 특성을 고찰한다. 제안 방식에서는 2 단계 인식방법을 이용하며, 제 1 단계에서는 태그에 내장된 고유 ID에 근거하여 특정 지연시간 후에 응답하도록 구성함으로써 충돌 문제를 해결하고, 제 2 단계에서는 기존의 폴링방식을 따르도록 하였다.

• 한국가스학회지
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• 제2권4호
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• pp.60-66
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• 1998

열 풍로 공정은 고로 공정에 필요한 고온의 일정량의 공기를 연속적으로 생산하는 공정이다. 제철소 내에서 발생되는 부생가스를 연료로 사용하는 열 풍로 공정은 제선 공정 전체 에너지의 약 $20\%$를 소비하여 대표적인 에너지 소비 공정으로 인식되어 왔다. 그러므로, 열 풍로 열 효율 향상을 통한 에너지 절감 노력이 해석적인 방법과 실험적인 방법을 통해 지속적으로 이루어져 왔다. 조업 중 발생되는 열 전달 현상의 복잡성 그리고 조업 조건 변동에 따른 모델 내 Parameters들의 변화로 인하여 해석적인 방법을 통한 정확한 모델 구축에 많은 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터의 발전과 더불어 발전되어온 실험적 모델 중 하나인 신경회로망을 이용, 조업 변수들과 열 효율과의 관계를 나타내는 모델을 구축하고자 한다. 또한 기존 신경 회로망을 이용할 경우, 모델의 성능을 저하시키는 Over-parameterization의 문제점을 극복하기 위하여, 고차원의 조업 데이터를 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 저 차원으로 투영하여 조업 데이터의 특성을 추출, 이를 이용한 열 풍로 열 효율 예측을 위한 신경회로망 모델을 구축하였다. 본 연구를 통하여, 조업 변수들과 열 효율간의 관계를 나타내는 모델을 구축, 열 효율 예측결과를 나타냈으며, 모델의 예측 성능을 평가하기 위하여 다변량 통계적 방법인 Partial Least Square (PLS) 방법과 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.974-976
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• 1995

Segmentation of image data is an important problem in computer vision, remote sensing, and image analysis. Most objects in the real world have textured surfaces. Segmentation based on texture information is possible even if there are no apparent intensity edges between the different regions. There are many existing methods for texture segmentation and classification, based on different types of statistics that can be obtained from the gray-level images. In this paper, we use a neural network model --- ART-2 (Adaptive Resonance Theory) for textures in an image, proposed by Carpenter and Grossberg. In our experiments, we use Walsh matrix as feature value for textured image.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.97-107
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• 2011

본 논문에서는 2차원 바코드를 이용한 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 삽입되는 워터마크 정보로는 2차원 바코드인 QR 코드를 변형하여 이용하였다. 2차원 바코드가 1차원 바코드에 비하여 많은 정보를 표현할 수 있고, 코드자체가 에러 보정능력을 내재하고 있는 장점을 이용하여 워터마킹 알고리즘의 견고성을 높였다. 또한 부분적인 워터마크 정보의 손실에 대응하기 위하여 직교코드를 이용하여 삽입대역을 확산했으며, 삽입강도 0.7에서 50dB 이상의 우수한 품질을 확보할 수 있었다.