• 한국전자파학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.423-429
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• 2011

협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.133-140
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• 2008

케이블 TV망은 분배센터에서 가입자에게 방송 신호를 내려보내는데, 하이브리드 파이버 동축케이블(HFC)이 사용된 뒤로는 상향채널을 인터넷 같은 광대역 서비스로 확장해 활용하고 있다. 그런데 이 상향채널은 잡음에 취약한데 한 노드의 증폭기에 누적된 자식노드로부터의 잡음이 어떤 수준을 넘게 되면, 잡음이 더 이상 전파되는 것을 막기 위해 해당되는 노드를 분리하는 것이 필요하게 된다. 각 노드에 이익이 주어질 때 노드 선택 문제(NSP)는 각 노드에 누적된 잡음이 주어진 임계값을 넘지 않으면서 선택된 노드의 이익의 합이 최대가 되게 노드들을 선택하는 문제인데 NP-hard임이 증명되어 있다. 본 논문에서는 NSP의 근사해를 구하는 휴리스틱들을 제안하고 비교 분석하였는데, 구간 분할 휴리스틱이 greedy 휴리스틱보다 더 우수한 결과를 보였다. 이 휴리스틱들은 HFC 운영 시스템에 구현되어, 사용료를 더 많이 지불하는 우수 고객들에 해당하는 노드를 케이블 TV망에서 가능한 분리하지 않음으로써 더 좋은 질의 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권4호
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• pp.431-443
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• 2021

Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l_2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l_2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l_2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.66-74
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• 2010

최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.729-734
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• 2004

The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. The management of vehicles' location in most conventional vehicle tracking system has some critical defects when it deals with data which are continuously changed. It means the conventional vehicle tracking system based on the conventional database is unable eventually to cope with the environment that should manage the frequently changed location of vehicles. The important things in the evaluation of the vehicle tracking system is to determine the threshold of cost of database ,update period and communication period between vehicles and the system. In other words, the difference between the reallocation of vehicle and the data in database can evaluate the overall performance of vehicle tracking systems. Most of the previous works considers only the information that is valid at the current time, and is hard to manage efficiently the past and future information. To overcome this problem, the efforts on moving objects management system(MOMS) and uncertainty processing have been started from a few years ago. In this paper, we propose an uncertainty processing model and system implementation of moving object that tracks the location of the vehicles. We adopted both linear-interpolation method and trigonometric function to chase up the location of vehicles for the past time as well as future time, respectively. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in parcel application that is one of major application of e-Logistics domain.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1667-1671
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• 2015

멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 픽셀에 1비트 이상의 데이터 저장이 가능하여 한정된 공간에서 저장 밀도를 높일 수 있기 때문에 차세대 대용량 저장장치로 부각되고 있다. 한편 레벨의 증가는 동일한 픽셀개수에서 코드워드의 수를 증가시킬 수 있기 때문에 적절히 코드워드를 선택하면 변조부호의 최소거리를 증가시킬 수 있다. 최소거리의 증가는 노이즈 마진이 증가하므로 변조부호의 오류 정정 능력이 향상된다. 본 논문에서는 부호율이 1인 세 가지 변조부호를 제안하고, 이들의 최소거리에 따른 성능을 비교한다. 레벨의 증가로 코드워드간의 최소거리를 증가시켜 노이즈 마진을 증가시켰지만, 픽셀의 레벨이 증가할수록 문턱값 검출이 어렵기 때문에 낮은 레벨에 대한 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.141-148
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• 2009

최근에 클래스 분포의 불균형이 심한 데이터의 학습 문제가 그 중요도에 비하여 만족할만한 성능을 얻기 어려운 관계로 관심이 고조되고 있다. 이 문제에 대한 접근 방법은 데이터 레벨의 불균형 해소, 알고리즘 레벨에서의 비용함수 도입, 인식기의 앙상블에 의한 성능향상 등으로 분류된다. 이 논문은 알고리즘 레벨의 접근 방법으로써, 다층퍼셉트론 신경회로망에 고차의 오차함수를 사용하여 불균형 데이터를 학습하는 방법을 제시한다. 즉, 소수클래스의 학습을 강화시키고 다수 클래스의 학습을 약화시키는 형태로 가 중치를 변경시킨다. 클래스 불균형이 심한 유방암 검사와 갑상선 진단 데이터의 학습을 통하여 제안한 방법이 MSE(mean-squaerd error), 2단계 방법 및 문턱조정 방법보다 우수함을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-112
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• 2016

Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.17-21
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• 2008

Application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is rapidly being increased due to its low price and high performance. In addition, some notebook computers currently come out into market with a SSD(Solid State Disk) instead of hard-drive based storage system. Regarding this trend, applications need to increase the storage capacity using multiple flash memory chips for larger capacity sooner or later. Flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its physical property. In order to make flash memory storage work with tangible performance, reclaiming of invalid regions needs to be controlled in a particular manner to decrease the number of erasures and to distribute the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study the performance of flash memory recycling algorithms and demonstrate that the proposed algorithm shows acceptable performance for flash memory storage with multiple chips. The proposed cleaning method partitions the memory space into candidate memory regions, to be reclaimed as free, by utilizing threshold values. The proposed algorithm handles the storage system in multi-layered style. The impact of the proposed policies is evaluated through a number of experiments.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제27권4호
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• pp.43-50
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• 1999

The safety-evaluation of ancient wood structures has been executed with only visual inspection. The application of NDE(nondestructive evaluation) is required because the visual inspection has many restrictions. Among many NDE techniques, the stress wave technique was used in this research. This study focused on evaluating the extent of decay in members of ancient structures, using stress wave nondestructive technique. For application of stress wave technique to ancient structures, the threshold time which divides members into categories according to degree of decay should be determined in advance. Stress wave timer (Metriguard Model 239A) was used in this study, specimens used in this research were the members obtained from six ancient structures. All specimens were identified as Hard Pine(Pinus densiflora S. et Z. or Pinus thunbergii P.) by microscope. Each member was tested with stress wave passing radially through the pith. In this study, the stress wave time of $12{\mu}s$/cm could distinguish between sound and decayed specimens with accuracy of 77.5 percent. Also, decayed specimens could be separated into moderate and severe categories by stress wave time of $20{\mu}s$/cm. Among the three decay location groups (exterior, mixed, interior), the exterior group could be classified into sound, moderate and severe decay with the greatest accuracy. Stress wave transit time was not sensitive to small decay pockets located in interior of the member.