• 한국통신학회논문지
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• 제28권7A호
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• pp.503-510
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• 2003

CDMA 셀룰라 시스템은 같은 시간에 같은 주파수를 모든 사용자들이 같이 사용하므로 자기 신호 외의 다른 사용자의 신호는 간섭으로 나타나 통신 품질에 영향을 미친다. 이 간섭의 양에 따라 단위 셀당 사용자 수로 정의되는 시스템의 용량이 결정되며 간섭량의 정확한 계산이 이루어져야 시스템 성능 평가를 정확히 할 수 있다. 본 논문은 임의의 겹(tiers) 구조를 갖는 다중 셀 구성의 CDMA 셀룰라 시스템의 타셀 간섭량을 계산하기 위해 Riemann-Zeta 함수를 이용하여 임의의 전파 감쇄 지수에도 적용할 수 있는 근사식을 제안하였고, 제안된 식의 수치 결과와 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 효용을 살펴보았다. 제안된 근사식을 이용해 계산한 타셀 간섭량과 시스템 용량은 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 중심으로 상한과 하한을 이루고 있으며 겹 수에 따른 값의 변화가 평균 간섭 및 용량 계산치와 일치하는 결과를 얻었다. 제안된 타셀 간섭 근사식은 복합적인 전파 환경이 공존하는 계층셀(Hierarchical Cellular) 시스템에서의 간섭 및 용량 계산과 알고리즘 검증에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.378-388
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• 2000

In this paper, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) based on Polynomial Neural Networks(PNN) and Fuzzy Neural Networks(FNN) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed FPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of FPNN structure respectively. As the consequence part of FPNN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. FPNN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of FNN with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. As the premise part of FPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. And we use two kinds of FNN structure according to the division method of fuzzy space of input variables. One is basic FNN structure and uses fuzzy input space divided by each separated input variable, the other is modified FNN structure and uses fuzzy input space divided by mutually combined input variables. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function and traffic route choice process. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously. And also performance index related to the approximation and prediction capabilities of model is evaluated and discussed.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.427-431
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• 2010

다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.41-50
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• 2005

도심지 풍경을 3 차원 가시화 하는데 적합한 새로운 모자이크 방법을 제안하였다. 도심지에서 도로를 따라 촬영한 일련의 영상들을 2 차원 모자이크하면 입체감이 느껴지지 않는다. 제안한 방법은 도심지의 도로를 따라 나타나는 물체들을 연속 촬영하여, 이 영상들을 대표하는 복수의 투영평면들을 구한 후, 도로를 따라 촬영한 영상들을 이 복수의 평면들에 투영함으로써 입체감을 얻게 하는 것이다. 이를 위해서 연속 촬영한 영상들 간의 특징 점들을 정합함으로써 3 차원으로 표현된 복수의 투영면을 우선 얻는다. 이 복수의 평면들은 인접 평면 간에 상호 연결하여 물체들의 개략적 윤곽 면을 구성하는데, 이 복수 평면에 2 차원 영상들을 투영함으로써 영상에 대한 입체감을 부여하는 기술이다. 이 논문에서 실제 도심지 영상을 3 차원 가시화 시키는 알고리즘에 대한 데모를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.54-68
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• 2002

최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.140-142
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• 2011

본 논문에서는 모바일 그래픽프로세용 특수목적 연산 회로를 설계하였다. 특수목적 연산회로(SFU)는 6개의 연산, 즉, $1/{\chi}$, $\frac{1}{{\sqrt{x}}$, $log_2x$, $2^x$, $sin(x)$, $cos(x)$를 지원한다. 특수목적 연산 회로는 높은 정밀도 조건을 만족하기 위해 IEEE 표준 부동 소수점 형식을 사용하는 2차 다항식 minimax 알고리즘을 사용하였으며, 높은 연산 성능을 위해 5-단 파이프라인 구조를 갖고 있다. 설계한 특수목적 연산회로 는 65nm 삼성 CMOS 표준셀 공정 조건에서 약 23,000개의 게이트로 구성되며, 약 400 Mhz의 동작 주파수를 가진다. 설계된 회로는 파이프라인 구조로 동작하므로 약 400 MOPS(Million Operations Per Second)의 연산 성능을 갖고 있어서, 고성능 3차원 그래픽 프로세서에 적용이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권11호
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• pp.92-100
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• 2009

본 논문은 LLR-BP 복호 알고리즘을 사용하는 LDPC 복호기의 하드웨어 구조 분석하고 효율적인 복호기의 설계 방법들을 제시하였다. 또한 설계 시 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고 복호 성능의 변화를 모의실험을 통하여 분석하였다. 오류확률을 전달하는 메시지의 양자화는 정수부 3비트, 소수부 4비트를 할당하였고, 복호 성능이 저하되지 않도록 사전정보에 정수부 2비트, 소수부 4비트를 할당하였으며 LUT로 구현되는 $\Psi$(x) 함수를 조합회로인 PWL 블록으로 대체하여 하드웨어 구조의 개선에 대해 논의하였다. 복호 시간을 단축하기 위하여 중첩 스케줄링을 적용하고, 각 복호기 구조 및 설계 변수들의 제한에 따른 하드웨어 자원을 비교함으로써, 하드웨어 복잡도를 분석하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.55-62
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• 1998

두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집B
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• pp.499-504
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• 2001

A validation of a 3D CFD model for predicting local subcooling of moderator in the vicinity of calandria tubes in a CANDU reactor is performed. The small scale moderator experiments performed at Sheridan Park Experimental Laboratory(SPEL) in Ontario, Canada[1] is used for the validation. Also a comparison is made between previous CFD analyses based on 2DMOTH and PHOENICS, and the current model analysis for the same SPEL experiment. For the current model, a set of grid structures for the same geometry as the experimental test section is generated and the momentum, heat and continuity equations are solved by CFX-4.3, a CFD code developed by AEA technology. The matrix of calandria tubes is simplified by the porous media approach. The standard $k-\varepsilon$ turbulence model associated with logarithmic wall treatment and SIMPLEC algorithm on the body fitted grid are used and buoyancy effects are accounted for by the Boussinesq approximation. For the test conditions simulated in this study, the flow pattern identified is a buoyancy-dominated flow, which is generated by the interaction between the dominant buoyancy force by heating and inertial momentum forces by the inlet jets. As a result, the current CFD moderator analysis model predicts the moderator temperature reasonably, and the maximum error against the experimental data is kept at less than $2.0^{\circ}C$ over the whole domain. The simulated velocity field matches with the visualization of SPEL experiments quite well.