In this study, we compared and analyzed the floor impact sound insulation performance produced by the rating methods. The rating methods are using reversed A-weighting curve, A-weighted sound pressure levels and arithmetic average. On-site floor impact sound pressure levels of living room and room are measured. The results of this study are 1)the rating using reversed A-weighting curve for heavy-weight impact sound's standard deviation is lower than that of light-weight impact sound, 2)the number of rating using A-weighted sound pressure levels and arithmetic average is larger than that of using reversed A-weighting curve, and 3)the number of rating using reversed A-weighting curve mainly depends on impact sound pressure level of 63Hz in heavy-weight impact sound.
In this paper, an algorithm of time series function forecasting using GMDH(group method of data handling) algorithm that gives more weight to the recent data is proposed. Traditional methods of GMDH forecasting gives same weights to the old and recent data, but by the point of view that the recent data is more important than the old data to forecast the future, an algorithm that makes the recent data contribute more to training is proposed for more accurate forecasting. The average error rate of electric power demand forecasting by the traditional GMDH algorithm which does not use data weighting algorithm is 0.9862 %, but as the result of applying the data weighting GMDH algorithm proposed in this paper to electric power forecasting demand the average error rate by the algorithm which uses data weighting algorithm and chooses the best data weighting rate is 0.688 %. Accordingly in forecasting the electric power demand by GMDH the proposed method can acquire the reduced error rate of 30.2 % compared to the traditional method.
Actual type of aggregation performed by an ordered weighted averaging (OWA) operator heavily depends upon the weighting vector. A number of approaches have been suggested for obtaining the associated weights. In this paper, we present analytic forms of OWA operator weighting functions, each of which has such properties as rank-based weights and constant value of orness, irrespective of number of objectives aggregated. Specifically, we propose four analytic forms of OWA weighting functions that can be positioned at 0.25, 0.334, 0.667, and 0.75 on the orness scale. The merits for using these weights over other weighting schemes can be mentioned in a couple of ways. Firstiy, we can efficiently utilize the analytic forms of weighting functions without solving complicated mathematical programs once the degree of orness is specified a priori by decision maker. Secondly, combined with well-known OWA operator weights such as max, min, and average, any weighting vectors, having a desired value of orness and being independent of the number of objectives, can be generated. This can be accomplished by convex combinations of predetermined weighting functions having constant values of orness. Finally, in terms of a measure of dispersion, newly generated weighting vectors show just a few discrepancies with weights generated by maximum entropy OWA.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 많은 통신 시스템에서 사용되고 있다. 기존 SPW 방법에서 반복처리로 인한 시간 소요를 단축하기 위하여 계산량 감소를 위한 phase weighting의 계산량 감소 방법을 제안한다. 낮은 복잡도의 phase weighting으로 OFDM 신호의 PAPR(Peak-to-Average-Power Ratio)을 줄이는 방법은 주기적인 sequence들의 DFT(Discrete Fourier Transform)의 성질을 이용한다. PAPR은 적은 계산량을 갖는 phase weighting 방법에 의해 능률적으로 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과, 기존 방식들과 비슷한 PAPR 저감 효과를 갖는다는 것을 보여준다. 제안한 기술은 두 개의 phase factor로 PAPR을 2.15 dB 줄일 수 있고 4개의 phase factor들로 PAPR을 3.95 dB 줄일 수 있다. 계산량 분석에서 phase weighting 방법이 계산량을 매우 감소시킨다.
본 논문에서는 레일리 페이딩 채널환경에서 폐루프 송신 안테나 다이버시티 시스템을 위한 최적의 안테나 가중치 방식을 연구한다. 평균전력 및 첨두 전력의 제한이 있는 경우에 폐루프 송신 안테나 다이버시티의 평균 비트 오류율을 최소화하는 최적의 송신 안테나 가중치를 닫힌 형식의 수학식으로 유도한다. 본 논문의 결과로부터 첨두 전력의 제한으로 인한 평균 비트 오류율 성능의 열화는 사용가능 한 평균전력이 커질수록 그리고/또는 송신 안테나 개수가 증가할수록 그 성능 열화의 정도가 더욱 커짐을 알 수 있다.
In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.
본 논문에서는 PAPR 저감 기법인 SPW(Sub-block Phase Weighting) 기법에서 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 저감되도록 조절한 부가 정보를 처리하는 방법을 제안한다. SPW기법은 입력 데이터를 여러 개의 서브블록으로 나누고 위상 회전 벡터를 곱해주는 것으로 피크 전력을 줄여준다. SPW 기법은 부반송파 수와 변조방식, 서브 블록의 수가 PTS 기법과 같을 때 서로 유사한 점을 지니고 있지만, 오직 한 개의 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)를 사용한다는 점에서 기존의 PTS(Partial Transmit Sequence)나 SLM(Selected Mapping) 기법과는 다르다. SPW기법은 비록 PAPR을 효율적으로 줄일 수 있지만 계산 복잡도 문제는 여전히 존재한다. 본 논문에서는 위상 조절을 위 한 방법으로서 flipping 알고리즘과 full iteration 알고리즘을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 특성을 분석하고 성능을 검토하였다.
지구 온난화의 영향에 따른 기상 이변이 전세계적으로 급증하고 있다. 이에 따라 우리나라를 포함한 많은 나라에서 홍수예보 시스템과 수문자료를 저장하는 시스템을 운영하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 시스템에서 운영하고 있는 결측우량 보정방법을 알아보고 더 효과적인 보정방법을 찾아내어 제시하기 위함이다. 이를 위해 한강권역 194개 TM 우량관측소 10분 자료 이용하였다. 보정방법은 실시간 우량자료 보정시스템에서 사용이 용이한 산술 평균법, 역거리 가중법, 상관계수 가중법을 비교하였다. 결측방법 평가를 위해 일정 강우량 이상일 때의 조건에 대해 최소오차법을 사용하였다. 역거리 가중법의 경우 지수가 1.5나 2.0일 때의 결과가 양호하였으며, 방법 중에서는 상관계수가 중법이 정량적으로 가장 양호한 결과를 보였다.
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.
LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6%가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45%가량 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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