• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2107-2113
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• 2014

Particle filtering (PF) has shown its outperforming results compared to that of classical Kalman filtering (KF), particularly for highly nonlinear problems. However, PF may not be universally superior to the extended KF (EKF) although the case (i.e. an example that the EKF outperforms PF) is seldom reported in the literature. Particularly, PF approaches show degraded performance for problems where the state noise is very small or zero. This is because particles become identical within a few iterations, which is so called particle impoverishment (PI) phenomenon; consequently, no matter how many particles are employed, we do not have particle diversity regardless of if the impoverished particle is close to the true state value or not. In this paper, we investigate this PI phenomenon, and show an example problem where a classical KF approach outperforms PF approaches in terms of mean squared error (MSE) criterion. Furthermore, we compare the processing speed of the EKF and PF approaches, and show the better speed performance of classical EKF approaches. Therefore, PF approaches may not be always better option than the classical EKF for nonlinear problems. Specifically, we show the outperforming result of unscented Kalman filter compared to that of PF approaches (which are shown in Fig. 7(c) for processing speed performance, and Fig. 6 for MSE performance in the paper).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1502-1507
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• 2005

SA 여파기는 다단 여파기의 일종으로 첫째단을 이루는 부여파기의 최대 크기를 제한함으로써 여파기 성능과 구현의 복잡도를 조절할 수 있는 매우 유연한 구조를 가진다. 본 연구에서는 부 여파기의 함수(max, min, exclusive-OR, med)에 따른 성능의 변화와 잡음의 특성에 따른 성능 변화, 그리고 차수(filter order) 변화에 따른 성능 변화를 알아본다. 이를 위하여 평균 최소 자승 오차(MSE: mean squared error)를 최소화하는 최적 여파기를 설계하고, 모의실험을 통하여 각 SA 여파기 성능의 변화를 보였다. 실험 결과 여러 가지 잡음에서 여파기 설계에 관한 기초적 가이드라인을 제시하였으며, 지금까지 밝혀지지 않았던 몇 가지 새로운 사실을 밝혔다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.107-113
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• 2017

이 논문은 벡터 양자기가 포함된 부대역 코덱의 분석과 설계에서 벡터 양자기를 모델링하는 새로운 방법을 제시해준다. 우리는 각 코드북의 시작점들의 수(N), 각 코드워드의 길이(k), 필터 대역 계수들에 의존하는 부대역 코덱 시스템의 입력과 출력의 평균자승 회복 오차(MSE)를 계산한다. 본 논문은 확률밀도함수로 최적화된 벡터양자기가 존재하는 최적의 M밴드 필터 뱅크 구조는 등가의 스칼라 양자기의 변수들의 적절한 선택으로 구현될 수 있음을 보였다. 특정한 구현 예를 두 개의 다른 필터뱅크 구조인 Paraunitary 필터 뱅크와 Biorthogonal 필터 뱅크를 2채널 경우에 개발하였다. 이 이론적인 결과들은 확장의 Monte Carlo 시뮬레이션으로 확인되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권7호
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• pp.72-85
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• 1998

In this paper, we propose a new method that sequentially estimates TDOA(Time Delay Of Arrival) and FDOA(Frequency Delay Of Arrival) for extracting the information about the bearing and relative velocity of a target in passive radar or sonar arrays. The objective is to efficiently estimate the TDOA and FDOA between two sensor signal measurements, corrupted by correlated Gaussian noise sources in an unknown way. The proposed method utilizes the one dimensional slice function of the third order cumulants between the two sensor measurements, by which the effect of correlated Gaussian measurement noises can be significantly suppressed for the estimation of TDOA. Because the proposed sequential algoritjhm uses the one dimensional complex ambiguity function based on the TDOA estimate from the first step, the amount of computations needed for accurate estimationof FDOA can be dramatically reduced, especially for the cases where high frequency resolution is required. It is demonstrated that the proposed algorithm outperforms existing TDOA/FDOA estimation algorithms based on the ML(maximum likelihood) criterionandthe complex ambiguity function of the third order cumulant as well, in the MSE(mean squared error) sense and computational burden. Various numerical resutls on the detection probability, MSE and the floatingpoint computational burden are presented via Monte-Carlo simulations for different types of noises, different lengths of data, and different signal-to-noise ratios.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.2941-2959
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• 2022

The fire brigade non-suppression probability model is a major factor that should be considered in evaluating fire-induced risk through fire probabilistic risk assessment (PRA), and also uncertainty is a critical consideration in support of risk-informed performance-based (RIPB) fire protection decision-making. This study developed an optimal integrated probabilistic fire brigade non-suppression model considering uncertainty of parameters based on the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach on electrical fire which is one of the most risk significant contributors. The result shows that the log-normal probability model with a location parameter (µ) of 2.063 and a scale parameter (σ) of 1.879 is best fitting to the actual fire experience data. It gives optimal model adequacy performance with Bayesian information criterion (BIC) of -1601.766, residual sum of squares (RSS) of 2.51E-04, and mean squared error (MSE) of 2.08E-06. This optimal log-normal model shows the better performance of the model adequacy than the exponential probability model suggested in the current fire PRA methodology, with a decrease of 17.3% in BIC, 85.3% in RSS, and 85.3% in MSE. The outcomes of this study are expected to contribute to the improvement and securement of fire PRA realism in the support of decision-making for RIPB fire protection programs.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권6호
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• pp.91-111
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• 2023

This study aims to identify the influencing factors of intention to use cloud services using the SEM-ANN two-step approach. In previous studies of SEM-ANN, SEM presented R² and ANN presented MSE(mean squared error), so analysis performance could not be compared. In this study, R² and MSE were calculated and presented by SEM and ANN, respectively. Then, analysis performance was compared and feature importances were compared by sensitivity analysis. As a result, the ANN default model improved R² by 2.87 compared to the PLS model, showing a small Cohen's effect size. The ANN optimization model improved R² by 7.86 compared to the PLS model, showing a medium Cohen effect size. In normalized feature importances, the order of importances was the same for PLS and ANN. The contribution of this study, which links structural equation modeling to artificial intelligence, is that it verified the effect of improving the explanatory power of the research model while maintaining the order of importance of independent variables.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1369-1389
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• 2024

In the era of 6G, the rapid increase in communication data volume poses higher demands on traditional channel estimation techniques and those based on deep learning, especially when processing large-scale data as their computational load and real-time performance often fail to meet practical requirements. To overcome this bottleneck, this paper introduces quantum computing techniques, exploring for the first time the application of Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) to broadband channel estimation challenges. Although generative adversarial technology has been applied to channel estimation, obtaining instantaneous channel information remains a significant challenge. To address the issue of instantaneous channel estimation, this paper proposes an innovative QGAN with a dual-module design in the generator. The adversarial loss function and the Mean Squared Error (MSE) loss function are separately applied for the parameter updates of these two modules, facilitating the learning of statistical channel information and the generation of instantaneous channel details. Experimental results demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed dual-module QGAN technique in channel estimation on the Pennylane quantum computing simulation platform. This research opens a new direction for physical layer techniques in wireless communication and offers expanded possibilities for the future development of wireless communication technologies.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.221-228
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• 2024

보험금 예측은 보험사의 리스크 관리와 재무 건전성 유지를 위한 핵심 과제 중 하나이다. 정확한 보험금 예측을 통해 보험사는 적정한 보험료를 책정하고, 예상 외의 손실을 줄이며, 고객 서비스의 질을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 앙상블 러닝 기법을 적용하여 보험금 예측 모델의 성능을 향상시키고자 한다. 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine, GBM), XGBoost, Stacking, 그리고 제안한 동적 가중치 할당 모델(Dynamic Weighted Ensemble, DWE) 모델을 사용하여 예측 성능을 비교 분석하였다. 모델의 성능 평가는 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱근 오차(MSE), 결정 계수(R²) 등을 사용하여 수행되었다. 실험 결과, 동적 가중치 할당 모델이 평가 지표에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 랜덤 포레스트와 XGBoost, LR, LightGBM의 예측 결과를 결합하여 최적의 예측 성능을 도출한 결과이다. 본 연구는 앙상블 러닝 기법이 보험금 예측의 정확성을 높이는 데 효과적임을 입증하며, 보험업계에서 인공지능 기반 예측 모델의 활용 가능성을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5036-5041
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• 2010

이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.89-97
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• 2011

본 연구에서는 Buckley와 James의 방법을 이용하여 중도절단된 자료를 보완한 조건부생존함수 추정량으로부터 조건부평균잔여수명함수를 추정하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 평가하였다. 모의실험 결과 비례위험모형이 아닌 경우 제안된 방법으로 추정한 조건부 평균잔여수명함수의 평균제곱오차가 Cox모형이나 Beran의 비모수적 방법을 이용하여 구한 추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났으며, 비례위험모형인 경우에는 제안된 방법으로 추정한 결과들이 Cox 모형을 이용하여 얻은 결과들과 비슷하게 나타났다. 또한 K대학교병원 외과에서 위암 수술을 받은 1,192명의 환자 자료를 이용하여 제안된 방법의 임상적 적용의 적절성을 평가하였다.