• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.3204-3217
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• 2023

In this paper, the downlink of the multicast based spatial modulation systems is investigated. Specifically, physical layer multicasting is introduced to increase the number of access users and to improve the communication rate of the spatial modulation system in which only single radio frequency chain is activated in each transmission. To minimize the bit error rate (BER) of the multicast based spatial modulation system, a joint optimizing algorithm of antenna selection and multicast precoding is proposed. Firstly, the joint optimization is transformed into a mixed-integer non-linear program based on single-stage reformulation. Then, a novel iterative algorithm based on the idea of branch and bound is proposed to obtain the quasioptimal solution. Furthermore, in order to balance the performance and time complexity, a low-complexity deflation algorithm based on the successive convex approximation is proposed which can obtain a sub-optimal solution. Finally, numerical results are showed that the convergence of our proposed iterative algorithm is between 10 and 15 iterations and the signal-to-noise-ratio (SNR) of the iterative algorithm is 1-2dB lower than the exhaustive search based algorithm under the same BER accuracy conditions.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권3호
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• pp.259-266
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• 2011

본 논문에서는 SD-TDQAO (Sequential Dual - Two-point Diagonal Quadratic Approximate Optimization)라는 쌍대기법을 이용한 순차적 최적설계 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 비선형 목적함수와 제한조건이 포함되어 있는 공학적인 문제를 효과적으로 풀 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존의 볼록성과 분리성이 만족되지 않는 eTDQA2 방법을 이용하여 쌍대기법에 이용할 수 있도록 이차 근사함수의 헤시언 대각요소에 이를 적용하여 쉽게 볼록성과 분리성을 보장할 수 있도록 하였다. 또한 이를 수학적 예제와 위상 최적설계문제를 통해 기존의 쌍대기법 알고리즘인 MMA 와의 비교로 그 성능을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1325-1344
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• 2019

Recently, to satisfy mobile users' increasing data transmission requirement, energy efficiency (EE) resource allocation in distributed antenna systems (DASs) has become a hot topic. In this paper, we aim to maximize EE in DASs subject to constraints of the minimum data rate requirement and the maximum transmission power of distributed antenna units (DAUs) with different density distributions. Virtual cell is defined as DAUs selected by the same user equipment (UE) and the size of virtual cells is dependent on the number of subcarriers and the transmission power. Specifically, the selection rule of DAUs is depended on different scenarios. We develop two scenarios based on the density of DAUs, namely, the sparse scenario and the dense scenario. In the sparse scenario, each DAU can only be selected by one UE to avoid co-channel interference. In order to make the original non-convex optimization problem tractable, we transform it into an equivalent fractional programming and solve by the following two sub-problems: optimal subcarrier allocation to find suitable DAUs; optimal power allocation for each subcarrier. Moreover, in the dense scenario, we consider UEs could access the same channel and generate co-channel interference. The optimization problem could be transformed into a convex form based on interference upper bound and fractional programming. In addition, an energy-efficient DAU selection scheme based on the large scale fading is developed to maximize EE. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for both sparse and dense scenarios.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1229-1244
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• 2017

최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5209-5228
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• 2016

Device-to-device (D2D) communication underlaying cellular networks can bring significate benefits for improving the performance of mobile services. However, it hinges on elaborate resource sharing scheme to coordinate interference between cellular users and D2D pairs. We formulate a joint mode selection, link allocation and power control optimization problem for D2D communication sharing uplink resources in a multi-user cellular network and consider the efficiency and the fairness simultaneously. Due to the non-convex difficulty, we propose a three-step scheme: firstly, we conduct mode selection for D2D pairs based on a minimum distance metric after an admission control and obtain some cellular candidates for them. And then, a cellular candidate will be paired to each D2D pair based on fairness. Finally, we use Lagrangian Algorithm to formulate a joint power control strategy for D2D pairs and their reused cellular users and a closed-form of solution is derived. Simulation results demonstrate that our proposed algorithms converge in a short time. Moreover, both the sum rate of D2D pairs and the energy efficiency of cellular users are improved.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.420-428
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• 2016

In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.151-164
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• 1998

본 논문은 통행배정과 교통신호제어기의 결합문제를 풀기 위한 새로운 해법의 제시를 목적으로 한다. 통행배정과 신호제어 결합모형은 네트웍 디자인 문제(Network Design Problem)로 비선형 비분리 목적함수(Nonlinear and Nonseparable Objective Function)와 비선형제약 및 비컴백스 집합(Nonlinear and Non-Convex Set)형태로 인해 다수의 국지해(Multiple Local Optima)를 갖는 특징이 있다. 따라서 이렇게 복잡하고 난해한 문제를 푸는 해법은 많은 국지해중에 가장 최소한 값(Global Optima)을 찾을수 있는 방법을 제공하여야한다. 전체최적해(Global Optima)를 찾 을 수 있는 기존의 방법들은 확률적최적화방법(Stochastic Optimization Methods)에 속한다. 본연구에서는 이러한 방법중 금속공학에서 발 견된 모의담금빌법(Simulated Annealing Method)에 근거한 해법을 제시한다. 이방법이 통행배정과 신호제어 결합문제에 적용되는지 검토하기 위해 이해법의 수렴성(Convergence)을 증명했으며 또한 실제 프로그램된 모형을 작은 고안된 네트워크에 적 용했다. 마지막으로는 개발된 해법의 실용성을 실험하기 위해 두 가지의 보다 큰 도로망에 적용 및 분석을 했다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.423-431
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• 2000

In this paper, the effect of computing time-delay in the real-time digital fuzzy control systems is investigated and the design methodology of a real-time digital fuzzy controller(DFC) to overcome the problems caused by it is presented. We propose the fuzzy feedback controller whose output is delayed with unit sampling period. The analysis and the design problem considering computing time-delay is very easy because the proposed controller is syncronized with the sampling time. The stabilization problem of the digital fuzzy control system is solved by the linear matrix inequality(LMI) theory. Convex optimization techniques are utilized to find the stable feedback gains and a common positive definite matrix P for the designed fuzzy control system Furthermore, we develop a real-time fuzzy control system for backing up a computer-simulated truck-trailer with the consideration of the computing time-delay. By using the proposed method, we design a DFC which guarantees the stability of the real time digital fuzzy control system in the presence of computing time-delay.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.697-699
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• 2004

Despite many successful spectral clustering algorithm (based on the spectral decomposition of Laplacian(1) or stochastic matrix(2) ) there are several unsolved problems. Most spectral clustering Problems are based on the normalized of algorithm(3) . are close to the classical graph paritioning problem which is NP-hard problem. To get good solution in polynomial time. it needs to establish its convex form by using relaxation. In this paper, we apply a novel optimization technique. semidefinite programming(SDP). to the unsupervised clustering Problem. and present a new multiple Partitioning method. Experimental results confirm that the Proposed method improves the clustering performance. especially in the Problem of being mixed with non-compact clusters compared to the previous multiple spectral clustering methods.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.96-100
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• 2012

정 자장($B_0$)의 세기가 7 T(Tesla) 또는 9.4 T 고자기장 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템은 정 자장의 세기가 1.5 T 또는 3 T MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템에 비하여 인가된 RF(Radio Frequency) 필드의 높은 불균질성을 보여준다. 다채널(multi-channel) RF 코일에서는 인가된 RF 자장($B_1^+$)의 불균질성을 개선시키기 위해서 각각의 코일 소자(element)에 인가되는 전류의 크기와 위상을 독립적으로 조절할 수 있다. 선택된 관심 영역에서의 RF 자장이 균일하도록 RF 코일의 각 요소로 들어가는 최적화된 전류의 크기와 위상 값을 얻기 위해서 iterative 방법과 함께 convex 최적화 방법이 사용된다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 9.4 T MRI 시스템에 RF 코일의 공진 주파수가 400 MHz을 가지는 다채널 전송 선로 코일이 인체 두상 모형과 함께 모델링되었으며, 이 코일에 의하여 자장이 얻어진다. 9.4 T MRI 시스템을 위한 시뮬레이션 결과가 자세히 논의된다.