• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.343-347
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• 2012

결정 궤환 구조를 사용한 비선형 등화기법은 열악한 채널환경에서 발생하는 심각한 심볼간 간섭을 제거하는데 크게 요구되고 있다. 이 논문에서는 정보 이론적 학습방법과 랜덤 심볼에 기본을 두고 개발된 선형 자력 등화 알고리듬에 이 결정 궤환 구조를 적용한다. 제안된 결정 궤환 자력 등화기는 송신 심볼이 가지는 확률밀도함수와 동일한 모양을 갖도록 랜덤 심볼이 생성된다. 이 랜덤 심볼의 확률밀도함수와 등화기 출력이 가지는 확률밀도함수의 차이를 최소화함으로써 제안된 자력 등화 알고리듬은 등화된 출력 신호를 만들어낸다. 시뮬레이션 결과로부터 선형 알고리듬에 비해 향상된 수렴성능 및 오차 성능을 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.20-27
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• 2009

다중 참조 영상을 이용한 최적 부호화 모드를 선택하기 위해 율-왜곡 최적화 기법을 적용한 H.264/AVC 동영상 압축 표준은 기존의 동영상 압축 표준들보다 높은 부호화 효율을 얻었지만 계산 복잡도가 그만큼 증가하게 되었다. 따라서 이런 계산의 복잡도를 줄이기 위한 많은 빠른 모드 결정 방법들이 제안되었다. 그중에 I4MB의 방향성 정보를 이용한 고속 인트라 모드 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 JM11.0과 비교하여 무시할만하게 PSNR이 손실되고 비트율의 증가하지만 IPPP 영상들에서 전체 부호화 시간을 평균 15%와 모든 영상을 인트라로 처리한 영상들에서 부호화 시간을 평균 44% 감소시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2332-2337
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• 2012

이 논문에서는 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜에 대해 소개하고 채널왜곡에 의해 나타나는 큰 출력차이에 대해 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜은 비교적 안정된 변화율을 나타난다는 특성이 결정궤환 구조의 오차 전파를 막을 수 있다는 점에 근거하여, 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜의 견지에서 표현된 비용함수를 바탕으로 비선형 결정궤환 구조의 이퀄라이져 알고리듬을 제안하였다. 두 가지 채널 환경에 대한 시뮬레이션 결과로부터 스펙트럼 널이 없는 채널모델에서는 기존의 선형방식보다 3 dB 정도 향상된 정상상태 MSE 를 나타냈으며, 스펙트럼 널이 존재하는 열악한 채널 모델에 대해서는 오히려 약 9 dB 이상의 성능향상을 나타냈다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권2호
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• pp.179-185
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• 2006

Airbag deployment has been responsible for huge death, incidental injuries and broken bones due to low crash severity and wrong deployment decision. This misfortune has led the authorities and the industries to pursue uniquely designed airbags incorporating crash-sensing technologies. This paper provides a thorough discussion underlying crash sensing algorithm approaches for the subject matter. Unfortunately, most algorithms used for crash sensing still have some problems. They either deploy at low severity or fail to trigger the airbag on time. In this work, the crash-sensing algorithm is studied by analyzing the data obtained from the variables such as (i) change of velocity, (ii) speed of the vehicle and (iii) acceleration. The change of velocity is used to detect crash while speed of the vehicle provides relevant information for deployment decision. This paper also demonstrates crash severity with respect to the changing speed of the vehicle. Crash sensing simulations were carried out using Simulink, Stateflow, SimMechanics and Virtual Reality toolboxes. These toolboxes are also used to validate the results obtained from the simulated experiments of crash sensing, airbag deployment decision and its crash severity detection of the proposed system.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7A호
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• pp.682-688
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• 2006

본 논문에서는 파일롯 채널(pilot channel)이 존재하는 직접확산 코드분할 다중접속 방식(DS-CDMA)에서 PN 코드의 초기 동기획득 성능을 개선하기 위해 연판정 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 연판정 기법을 하이브리드 동기획득 알고리듬에 적용하고, 평균 동기획득 시간 측면에서 분석한다. 분석을 위해, 제안된 방식의 수학적 모델을 제시하고, IMT-2000 채널모델에서 시뮬레이션을 수행한다. 수식적인 분석 결과, 제안된 방식이 한 쌍의 임계치를 사용하는 기존 방식에 비해 평균 동기획득 시간에서 약 0.2초 내지 0.4초 정도의 성능향상을 가져오는 것을 보여준다. 이것은 연판정 기법이 기존의 경판정 기법의 사용으로 인한 성능열화를 보상함으로써 생기는 이득이라고 볼 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.221-230
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• 2002

본 논문에서는 마코프 랜덤 필드를 이용해 움직이는 객체를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 탐지 이론에 기반을 두고 있다. 즉, 영상에서의 모션의 존재 유무는 binary decision rule에 의해 결정되고 잘못된 결정은 마코프 랜덤 필드 모델에 의해 수정된다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 나뉘어진다. 첫 단계는 '모션탐지' 단계이며, 두번째 단계는 '객체분할' 단계이다. '모션탐지' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들에 대하여 binary decision rule을 적용하여 모tus의 존재 유무를 결정하는 과정이다. '객체분할' 단계에서는 첫 단계에서 원치 않게 발생하는 잡음을 제거한다. 이때 마코프 랜덤 필드로 가정하고 베이스 규칙에 의해 잡음을 제거한다. 실험결과, 연속영상에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권1호
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• pp.35-57
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• 2014

Multi-criteria decision making (MCDM) algorithms play an important role in ensuring quality of service in an integrated HetNets (Heterogeneous Networks). The primary objective of this paper is to develop a multi-criteria vertical handoff decision algorithm (VHDA) for best access network selection in an integrated Wireless Local Area Network (WLAN)/Universal Mobile Telecommunications System (UMTS)/Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) system. The proposed design consists of two parts, the first part is the evaluation of an Analytic Hierarchy Process (AHP) to decide the relative weights of handoff decision criteria and the second part computes the final score of the weights to rank network alternatives using Simple Additive Weighting (SAW). SAW ranks the network alternatives in a faster and simpler manner than AHP. The AHP-SAW mathematical model has been designed, evaluated and simulated for streaming video type of traffic. For other traffic type, such as conversational, background and interactive, only simulation results have been discussed and presented in brief. Simulation results reveal that the hierarchical modelling and computing provides optimum solution for access network selection in an integrated environment as obtained results prove to be an acceptable solution to what could be expected in real life scenarios.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권1호
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• pp.11-16
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• 2023

Accurate hospital case modeling and prediction are crucial for efficient healthcare. In this study, we demonstrate the implementation of regression analysis methods in machine learning systems utilizing mathematical statics and machine learning techniques. The developed machine learning model includes Bayesian linear, artificial neural network, decision tree, decision forest, and linear regression analysis models. Through the application of these algorithms, corresponding regression models were constructed and analyzed. The results suggest the potential of leveraging machine learning systems for medical research. The experiment aimed to create an Azure Machine Learning Studio tool for the speedy evaluation of multiple regression models. The tool faciliates the comparision of 5 types of regression models in a unified experiment and presents assessment results with performance metrics. Evaluation of regression machine learning models highlighted the advantages of boosted decision tree regression, and decision forest regression in hospital case prediction. These findings could lay the groundwork for the deliberate development of new directions in medical data processing and decision making. Furthermore, potential avenues for future research may include exploring methods such as clustering, classification, and anomaly detection in healthcare systems.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3433-3446
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• 2019

Aiming at the high complexity of traditional single-channel demodulation algorithm for PCMA signals, a new demodulation algorithm based on neural network is proposed to reduce the complexity of demodulation in the system of non-cooperative PCMA communication. The demodulation network is trained in this paper, which combines the preprocessing module and decision module. Firstly, the preprocessing module is used to estimate the initial parameters, and the auxiliary signals are obtained by using the information of frequency offset estimation. Then, the time-frequency characteristic data of auxiliary signals are obtained, which is taken as the input data of the neural network to be trained. Finally, the decision module is used to output the demodulated bit sequence. Compared with traditional single-channel demodulation algorithms, the proposed algorithm does not need to go through all the possible values of transmit symbol pairs, which greatly reduces the complexity of demodulation. The simulation results show that the trained neural network can greatly extract the time-frequency characteristics of PCMA signals. The performance of the proposed algorithm is similar to that of PSP algorithm, but the complexity of demodulation can be greatly reduced through the proposed algorithm.