전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.
본 논문에서는 광선 추적법을 이용한 마이크로셀 전파 환경 예측 모텔에서의 여러 가지 오차들에 관하여 해석 하였다. 반사 및 회절 계수의 부정확성 및 계산 과정에서 이들의 횟수 제한이 예측 결과에 미치는 영향올 분석하 였으며, 특히 건물 지도의 유한한 해상도에 의한 건물 데이터베이스의 오차가 전파 환경 예측 결과에 미칠 수 있는 영향에 대하여 자세히 분석하였다. 빠르고 정확한 예측 결과를 얻기 위해서는 각 건물들에 대하여 적절한 전기적 상수들의 선정과 반사 및 회절 횟수의 적절한 제한이 필요함을 보였다. 또한, 건물 지도의 해상도가 나빠질 수록 예측 결과의 오차가 증가함을 보였으며, LOS 구간과 NLOS 구간을 구분하여 그 오차의 크기를 분석하였다. 본 논문에서의 결과를 바탕으로 건물 지도의 해상도에 따른 예측 결과의 최대 오차 한계를 6 dB이하로 제한 할 경우 적절한 건물 지도의 해상도는 5m정도가 됨을 알 수 있다.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).
본 논문은 2차원망조정이론을 정립하여 단열삼각망, 사변삼각망, 유심삼각망과 복합측지망의 각 평면 삼변망을 해석하였다. 이들 수평삼변망의 형태에 따른 오차전파식을 유도하여 오차특성을 해석하였고, 또한 복합측지망에서는 오차해석 결과를 오차타원으로 나타내었으며, Data Snooping 방법에 따른 과대오차검출을 시도하였다.
CCN은 MHT에 기반한 콘텐츠 인증 기술을 사용한다. MHT의 중복 해시 계산 및 인증정보 중복 전송으로 인한 비효율성을 개선하기 위한 연구가 발표되었다. 그러나 MHT를 이용하기 위해서는 효율성 향상뿐만 아니라 오류 발생 가능성도 최소화해야 한다. 이 논문에서는 개선된 MHT의 오류 발생 가능성을 설명하고, 오류 발생 시 그 파급효과에 관하여 분석한다.
In this paper we suggest an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks(FNN) model for complex and nonlinear systems. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM(Hard C-Means) Clustering Algorithm to find initial parameters of the membership function. The parameters such as parameters of membership functions learning rates and momentum weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity (distribution of I/O data we show that it is available and effective to design and optimal FNN model structure with a mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance (especially the mapping and predicting capabilities of the rule based computing). To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
In this paper, we have compared some radio propagation models in order to verify the performance of W.C.Y LEE propagation model in mountain area. The four propagation models, which are Okumura-Hata, ITU-R P.525, Egli and W.C.Y. LEE, are analyzed by comparing the differences between measured values and propagation loss estimation values. And a correction method for W.C.Y LEE model is suggested to improve the performance of W.C.Y. LEE model with measured data in mountain area. Simulation results show that the estimation error using W.C.Y LEE model is the lowest among four propagation models. Also, the results show that the corrected W.C.Y LEE model with suggested method improves the performance of propagation loss estimation.
An Estimation of VHF data link range for EW(Electronic Warfare) equipment in the sea environment was studied to predict the data link range between transmitting and receiving station. The theoretical estimation predicts within 3% error with actual measurement of VHF data link range at sea. Data link range factors including refraction and reflection are added in the basic wave propagation equation. The effect of refraction and reflection to the range is analysed with quantity level.
We propose a new type of nonlinear fixed interval smoother to which an existing nonlinear smoother is modified. The nonlinear smoother is derived from two-filter formulas. For the backward filter. the propagation and the update equation of error states are derived. In particular, the modified update equation of the backward filter uses the estimated error terms from the forward filter. Data fusion algorithm, which combines the forward filter result and the backward filter result, is altered into the compatible form with the new type of the backward filter. The proposed algorithm is more efficient than the existing one because propagation in backward filter is very simple from the implementation point of view. We apply the proposed nonlinear smoothing algorithm to off-line navigation system and show the proposed algorithm estimates position, and altitude fairly well through the computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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