• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권1호
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• pp.25-36
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• 2008

Error Correcting Output Codes (ECOC) can improve generalization performance when applied to multicategory classification problem. In this study we propose a new criterion to select hyperparameters included in ECOC scheme. Instead of margins of a data we propose to use the probability of misclassification error since it makes the criterion simple. Using this we obtain an upper bound of leave-one-out error of OVA(one vs all) method. Our experiments from real and synthetic data indicate that the bound leads to good estimates of parameters.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1219-1231
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• 2008

The main object of this paper is to develop a leave-one-out(LOO) bound of all pairwise comparison error correcting output codes (APC-ECOC). To avoid using classifiers whose corresponding target values are 0 in APC-ECOC and requiring pilot estimates we developed a bound based on mean misclassification probability(MMP). It can be used to tune kernel hyperparameters. Our empirical experiment using kernel mean squared estimate(KMSE) as the binary classifier indicates that the bound leads to good estimates of kernel hyperparameters.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.11-14
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• 2018

The aim of this study is to rectify the misclassified image features and enhance the performance of image classification tasks by incorporating a channel- coding technique, widely used in telecommunication. Specifically, the proposed algorithm employs the error - correcting mechanism of convolutional coding combined with the convolutional neural networks (CNNs) that are the state - of- the- arts image classifier s. We develop an encoder and a decoder to employ the error - correcting capability of the convolutional coding. In the encoder, the label values of the image data are converted to convolutional codes that are used as target outputs of the CNN, and the network is trained to minimize the Euclidean distance between the target output codes and the actual output codes. In order to correct misclassified features, the outputs of the network are decoded through the trellis structure with Viterbi algorithm before determining the final prediction. This paper demonstrates that the proposed architecture advances the performance of the neural networks compared to the traditional one- hot encoding method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.187-187
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• 2004

이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF($2^8$) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.29-38
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• 2004

이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF(2$^{8}$ ) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1262-1270
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• 2017

Among various decoding algorithms of low-density parity-check (LDPC) codes, the min-sum (MS) algorithm and its modified algorithms are widely adopted because of their computational simplicity compared to the sum-product (SP) algorithm with slight loss of decoding performance. In the MS algorithm, the magnitude of the output message from a check node (CN) processing unit is decided by either the smallest or the next smallest input message which are denoted as min1 and min2, respectively. It has been shown that multiplying a scaling factor to the output of CN message will improve the decoding performance. Further, Zhong et al. have shown that multiplying different scaling factors (called a 2-dimensional scaling) to min1 and min2 much increases the performance of the LDPC decoder. In this paper, the simplified 2-dimensional scaled (S2DS) MS algorithm is proposed. In the proposed algorithm, we figure out a pair of the most efficient scaling factors which multiplications can be replaced with combinations of addition and shift operations. Furthermore, one scaling operation is approximated by the difference between min1 and min2. The simulation results show that S2DS achieves the error correcting performance which is close to or outperforms the SP algorithm regardless of coding rates, and its computational complexity is the lowest comparing to modified versions of MS algorithms.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.80-86
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• 2006

제4세대 무선 통신은 송신기와 수신기양단에 다중 안테나와 순시 채널의 상태 정보를 이용함으로써 LDPC와 OFDM 무선 전송에 있어서 MQAM(M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 적응 공간 부반송파 부호화 변조 방식에 기반으로 하고 있다. 적응 부호화 변조는 시변 협대역 무선 채널에 대해서 대역 효율이 좋은 전송방식으로 인식되어 가고 있다. 전력이 제한된 AWGN 채널에 대해서, LDPC 부호들은 오류 제어 부호의 한 부류이며 이는 어떤 조건하에서는 터보부호보다 오류 정정 능력이 더 좋은 것으로 알려져 왔다. 본 논문에서는 MIMO 시스템에 적용된 LDPC 부호를 갖는 OFDM 방식과 적응 변조방식에 대해서 서술한다. 채널의 순시 정보를 알고 있다고 가정함으로써 각 부반송파에 대해서 비트와 전력 할당을 얻기 위한 최적화 알고리즘이 사용되였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 시스템이 가능성을 가짐을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.430-435
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• 2018

본 논문에서는 부호 길이가 작은 LCPC 부호에 대한 개선된 복호 방식을 제안하였다. LCPC 부호는 터보 부호나 LDPC 부호에 비해 복잡도가 낮고 요구되는 메모리도 적어 IoT 단말 간 통신에 적합하다. IoT 단말은 에너지가 제한되어 있어서 복잡도가 낮아야 하며 종단 간 지연 시간이 짧아야 하는 경우가 많다. 또한, 전송되는 패킷 길이가 작고 IoT 단말의 신호 처리 능력이 작기 때문에 LCPC 부호 시스템이 가능한 한 간단해야 한다. LCPC 부호는 단일 오류는 모두 정정할 수 있고 2개의 오류 중 일부를 정정할 수 있다. 본 논문에서는 변조기 출력단의 소프트 값을 이용하여 2개의 오류를 모두 정정함으로서 복잡도를 증가시키지 않고서도 비트 오율 성능을 개선하였다. 본 논문에서 제안한 복호 방식을 이용하여 시뮬레이션을 한 결과 기존의 복호 방식에 비해 $10^{-4}$의 비트 오율에서 약 1.1[dB]의 부호 이득을 얻을 수 있었다.