OFDM에서 PAPR(peak-to-average power ratio) 저감에 효과적인 SPW(subblock phase weighting) 방법을 연구하였다. 이 방법은 OFDM 신호 블록을 여러 개의 하부 블록으로 나누고 하부 블록별로 위상을 적절히 조절하여 peak power를 낮추는 것이다. SPW는 하나의 IFFT로 구현할 수 있어 시스템의 복잡도를 낮출 수 있다. 인접, 인터리브드, 랜덤 subblock분할 방법을 적용하여 PAPR저감 성능을 분석하였다 랜덤 subblock분할 방법이 가장 우수한 PAPR 저감성능을 보인다. SPW에서 하부 블록의 수가 증가할수록 효과적인 PAPR 저감성능을 보이지만 반복 탐색 횟수가 증가하여 처리 시간이 길어진다. 본 논문에서는 새로이 상보 시퀀스 특성의 weighting factor조합을 임계치 기법과 혼합하여 사용하므로 처리시간 문제를 해결한다. weighting factor에 대 한 부가 정보를 fed forward 형태로 전송하므로 데이터를 복원할 수 있으며, BER 성능을 분석하였다.
인터넷 조사에 가중치를 적용하여 그 일반성을 높이고자 하는 시도가 다양하게 이루어졌지만, 안정적으로 적용될 수 있는 방법이 아직까지 개발되지는 않았고 이것이 인터넷 조사의 활용을 제약하고 있다. 인터넷 조사를 위한 가중치 개발에는 준거조사 결과가 필요하지만, 센서스나 정부기관에서 제공되는 통계 중 일부 인구학적 속성을 제외하면 이러한 준거 조사 자료를 구하기 어렵다는 것이 중요 요인이다. 본 연구는 생활시간 조사를 이용해서 가중치를 개발하여 적용할 때, 인터넷 조사의 일반성을 높일 수 있는지를 검토해 보았다. 생활시간 조사는 정부기관에 의해 정기적으로 조사될 뿐만 아니라 센서스와는 달리 라이프스타일에 관련된 다양한 내용을 조사하기 때문이다. 2009년에 실시된 통계청 사회조사의 온라인 버전을 2004년 생활시간 조사결과를 이용해 가중치를 적용한 결과, 2009년에 동일한 설문지를 이용해 실시된 면접원방문 사회조사결과에 보다 일치하는 방향으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉 생활시간 조사에서 나타난 취침 시간, 귀가시간, 인터넷 이용시간 등을 이용해서 가중치를 적용했을 때 단지 인구학적 속성만을 이용해서 가중치를 적용하는 경우보다, 온라인 조사결과와 오프라인 조사결과가 보다 근접해지는 경향이 있다는 것이다. 이러한 본 연구의 결과는 생활시간 조사자료가 인터넷 조사의 가중치 개발에 활용될 수 있다는 점을 보여준다.
This paper proposes a control strategy of position and force control in the same direction based on hybrid position/force control. In order to control position and force in the same direction, a weighting matrix is introduced instead of a selection matrix suggested by Raibert and Craig. The major part of the controller output comes from the position controller when a position control error is large, from the force controller when a position control error is large. The proposed algorithm is implemented by the simulation and experiment focusing on the peg-in-hole task where friction exist significantly and is not constant. It also adopts and event control scheme for more efficient performance.
H.264, a recently proposed international video coding standard, has adopted context-based adaptive variable length coding (CAVLC) as the entropy coding tool in the baseline profile. By combining an adaptive variable length coding technique with context modeling, we can achieve a high degree of redundancy reduction. However, CAVLC in H.264 has weakness that the correct prediction rate of the variable length coding (VLC) table is low in a complex area, such as the boundary of an object. In this paper, we propose a VLC table prediction scheme considering multiple reference blocks; the same position block of the previous frame and the neighboring blocks of the current frame. The proposed algorithm obtains the new weighting values considering correctness of the VLC table for each reference block. Using this method, we can enhance the prediction rate of the VLC table and reduce the bit-rate.
본 논문에서는 직접 적응제어기와 간접 적응제어기를 Lyapunov 안정도 이론에 근거하여 결합하였다. 제어기는 RBF 신경망을 이용하여 구성하였으며 하중파라미터들은 적응칙에 의하여 조정되도록 하였다. 또한 시스템의 성능에 영향을 미치는 결합 가중치는 퍼지 If-THEN 규칙을 이용하여 결정되도록 하였다. 이렇게 함으로써 직접 적응제어기와 간접 적응제어기의 장점을 지니는 직 간접 혼합 신경망 적응제어기를 구성할 수 있었다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위하여 일축 강페 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
In this paper, the direct and indirect neural adaptive controller are combined based on the Lyapunov synthesis approach. The proposed adaptive controller is constructed from RBF neural network and a set of fuzzy IF-THEN rules. And the weighting parameters are adjusted on-line according to some adaptation law for the purpose of controlling the plant to track a given trajectory. In this scheme, fuzzy IF-THEN rules are used to decide the combined weighting factor. It is shown that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded under mild assumptions. The effectiveness of the proposed control scheme is demonstrated through the control of one-link rigid robotics manipulator.
A controller and sensor fault tolerant system jot a steam generator is designed with fuzzy logic. A structure of the : proposed fault tolerant redundant system is composed of a supervisor and two fuzzy weighting modulators. A supervisor alternatively checks a controlled and a sensor induced performances to identify Which Part, a controller or a sensor, is faulty. In order to analyze controller induced performance both an error and a charge in error of the system output an chosen as fuzzy variables. The fuzzy logic jot a sensor induced performance uses two variables : a deviation between two sensor outputs and its frequency, Fuzzy weighting modulator generates an output signal compensated for faulty input signal. Simulations show that the : proposed fault tolerant control scheme jot a steam generator regulates welt water level by suppressing fault effect of either controllers or sensors. Therefore through duplicating sensors and controllers with the proposed fault tolerant scheme, both a reliability of a steam generator control and sensor system and that of a power plant increase even mote.
We propose a scheme for more efficient navigation in a hierarchical file system. In the proposed scheme, a program running in the background computes the degree of relationship between a current file and others, and builds a list of the most related files. The current relationship metric being used by the program is a linear combination of five parameters: the name, the directory path, the type, the created time, and the last accessed time of a file. A simulated annealing algorithm is used in order to determine the weighting factors of the parameters. A set of experiments were conducted in order to access the effectiveness of the proposed scheme.
문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝에서 분석하고자 하는 개체 정보를 가지고 있는 일반적인 자료 형태이다. 본 연구에서 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬에 적용되는 기존의 용어 가중치인 TF-IDF를 소개한다. 추가하여 최근에 알려진 용어 가중치인 TF-IDF-ICSDF와 TF-IGM의 정의와 장단점을 소개하고 비교한다. 또한 문서 분류 분석의 질을 높이기 위해 핵심어를 추출하는 방법을 제시하고자 한다. 추출된 핵심어를 바탕으로 문서 분류에 있어서 가장 많이 활용된 기계학습 알고리즘 중에서 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 본 연구에서 소개한 용어 가중치들의 성능을 비교하기 위하여 정확률, 재현율, F1-점수와 같은 성능 지표들을 이용하였다. 그 결과 TF-IGM 방법이 모두 높은 성능 지표를 보였고, 텍스트를 분류하는데 있어 최적화 된 방법으로 나타났다.
최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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