Cho, Young-Min;Yang, Janghoon;Seo, Jeongwook;Kim, Dong Ku
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2722-2742
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2014
We propose methods of linear transceiver design for two different power constraints, sum relay power constraint and per relay power constraint, which determine signal processing matrices such as base station (BS) transmitter, relay precoders and user receivers to minimize sum mean square error (SMSE) for multi-relay multi-user (MRMU) networks. However, since the formulated problem is non-convex one which is hard to be solved, we suboptimally solve the problems by defining convex subproblems with some fixed variables. We adopt iterative sequential designs of which each iteration stage corresponds to each subproblem. Karush-Kuhn-Tucker (KKT) theorem and SMSE duality are employed as specific methods to solve subproblems. The numerical results verify that the proposed methods provide comparable performance to that of a full relay cooperation bound (FRCB) method while outperforming the simple amplify-and-forward (SAF) and minimum mean square error (MMSE) relaying in terms of not only SMSE, but also the sum rate.
본 논문에서는 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭이 공존하는 two-cell 다중 안테나 하향링크 간섭 채널에서 송수신기 설계 방법을 제안한다. 우선 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭을 다차원 subspace에 정렬하는 zero-forcing 간섭 정렬 방법을 일반화한다. 그리고 일반화한 zero-forcing 간섭 정렬 방법에서 구한 송수신기를 "regularizing" 하는 minimum weighted-mean-square-error 기반 regularized ZF-IA 방법을 제안한다. 기존 weighted-sum-rate-maximizing 송수신기 설계 방법에 비해 제안하는 방법은 weight 를 구하는 반복 연산 과정이 필요하지 않다. 그 결과 제안하는 방법은 비록 sum-rate 최대화하도록 설계되진 않았지만, 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법 보다 계산 복잡도 면에서 효율적이고 더 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 다양한 분석과 실험을 통해 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 우수성을 확인하였다. 구체적으로 반복 연산 수가 작은 경우, 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 sum-rate 성능이 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법보다 SNR = 20 [dB] 에서 약 49.8 % 이상 나음을 확인할 수 있다. 더불어 채널 정보에 오차가 있는 경우 상당한 robustness를 제공하는 robust 송수신기 설계 방법도 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2302-2316
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2015
We propose an efficient method of extracting targets within a region of interest in non-homogeneous infrared images by using a principal component analysis (PCA) plane and adaptive Gaussian kernel. Existing approaches for extracting targets have been limited to using only the intensity values of the pixels in a target region. However, it is difficult to extract the target regions effectively because the intensity values of the target region are mixed with the background intensity values. To overcome this problem, we propose a novel PCA based approach consisting of three steps. In the first step, we apply a PCA technique minimizing the total least-square errors of an IR image. In the second step, we generate a binary image that consists of pixels with higher values than the plane, and then calculate the second derivative of the sum of the square errors (SDSSE). In the final step, an iteration is performed until the convergence criteria is met, including the SDSSE, angle and labeling value. Therefore, a Gaussian kernel is weighted in addition to the PCA plane with the non-removed data from the previous step. Experimental results show that the proposed method achieves better segmentation performance than the existing method.
Color image segmentation is useful for fast retrieval in large image database. For that purpose, new image segmentation technique based on the probability of pixel distribution in the image is proposed. Color image is first divided into R, G, and B channel images. Then, pixel distribution from each of channel image is extracted to select to which it is similar among the well known probabilistic distribution function-Weibull, Exponential, Beta, Gamma, Normal, and Uniform. We use sum of least square error to measure of the quality how well an image is fitted to distribution. That P.d.f has minimum score in relation to sum of square error is chosen. Next, each image is quantized into 4 gray levels by applying thresholds to the c.d.f of the selected distribution of each channel. Finally, three quantized images are combined into one color image to obtain final segmentation result. To show the validity of the proposed method, experiments on some images are performed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.661-668
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2006
There have been some controversies on the use of the coefficient of determination for linear no-intercept model. One definition of the coefficient of determination, $R^2={\sum}\;{\widehat{y^2}}\;/\;{\sum}\;y^2$, is being widely accepted only for linear no-intercept models though Kvalseth (1985) demonstrated some possible pitfalls in using such $R^2$. Main objective of this note is to report that $R^2$ is not a desirable measure of fit for the no-intercept linear model. In fact it is found that mean square error(MSE) could replace $R^2$ efficiently in most cases where selection of no-intercept model is at issue.
본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
Park, Herie;Martaj, Nadia;Ruellan, Marie;Bennacer, Rachid;Monmasson, Eric
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권5호
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pp.975-983
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2013
This study proposes a low order dynamic model of a building system in order to predict thermal behavior within a building and its energy consumption. The building system includes a thermally well-insulated room and an electric heater. It is modeled by a second order lumped RC thermal network based on the thermal-electrical analogy. In order to identify unknown parameters of the model, an experimental procedure is firstly detailed. Then, the different linear parametric models (ARMA, ARX, ARMAX, BJ, and OE models) are recalled. The parameters of the parametric models are obtained by the least square approach. The obtained parameters are interpreted to the parameters of the physically based model in accordance with their relationship. Afterwards, the obtained models are implemented in Matlab/Simulink(R) and are evaluated by the mean of the sum of absolute error (MAE) and the mean of the sum of square error (MSE) with the variable of indoor temperature of the room. Quantities of electrical energy and converted thermal energy are also compared. This study will permit a further study on Model Predictive Control adapting to the proposed model in order to reduce energy consumption of the building.
The aim of this work is to study Monte Carlo simulation of ethylene (co)polymerization over Ziegler-Natta catalyst as investigated by Chen et al. The results revealed that the Monte Carlo simulation was similar to sum square error (SSE) model to prediction of stage II and III of polymerization. In the case of activation stage (stage I) both model had slightly deviation from experimental results. The modeling results demonstrated that in homopolymerization, SSE was superior to predict polymerization rate in current stage while for copolymerization, Monte Carlo had preferable prediction. The Monte Carlo simulation approved the SSE results to determine role of each site in total polymerization rate and revealed that homopolymerization rate changed from site to site and order of center was different compared to copolymerization. The polymer yield was reduced by addition of hydrogen amount however there was no specific effect on uptake curve which was predicted by Monte Carlo simulation with good accuracy. In the case of copolymerization it was evolved that monomer chain length and monomer concentration influenced the rate of polymerization as rate of polymerization reduced from 1-hexene to 1-octene and increased when monomer concentration proliferate.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.723-730
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2009
시계열의 결측값은 미지의 모수로 취급될 수 있으며 최대우도방법 또는 확률변수방법에 의해 추정할 수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할 수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 ARMA 모형을 적용하여 두 가지 추정방법인 최대우도추정방법과 확률변수방법을 이용해 결측값을 대체하는 방법을 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001${\sim}$2006년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 앞의 두 가지 추정방법을 예측오차제곱합(SSF)을 구하여 비교한다.
Random Unitary Beamforming (RUB) 은 다중사용자 다중안테나 broadcast 채널에서 매우 간단하면서도 실제적인 전송 기법이다. 본 논문에서는 일반적인 RUB의 형태를 확장시켜 공간다중화 이득을 얻을 수 있는 방법에 대해 고려하였다. 즉 수신기가 2개의 안테나를 가짐으로써 더 많은 데이터를 가지는 방법을 고려하였다. 이를 위해 송신기와 수신기의 새로운 코드북을 제안하고, 수신기에서 Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation (MMSE-SIC) 기법을 사용함으로써 총 전송율이 증가함을 모의실험 결과를 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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