• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.4A
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• pp.193-199
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• 2003

In this paper, the performance of uplink WCDMA systems was analyzed using the SGA (Standard Gaussian Approximation) method and the SIGA(Simplified Improved Gaussian Approximation) method adopted for the performance analysis in conventional DS-CDMA systems. The performance of bandlimited WCDMA systems was analyzed using the SGA and SIGA method, and computer simulations were performed in AWGN environments having multiple access interference. It was shown that the performance analysis of uplink bandlimited WCDMA systems using the SIGa method may be very efficient through various computer simulations with verying spreading factors, roll-off factors, and signal-to-noise ratios.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

본 논문에서는 WDM시스템에서 사용될 수 있는 광전치증폭기의 수신감도를 해석하였다. $10^{-9}$의 에러확률에 대하여 FSK전송을 이용하여 비트당 광자수를 계산하여다. 결과로 일반적인 PIN 수신기의 수신감도는 $9.2{\times}10^4$ photon/bit이고, 광전치증폭수신기의 경우는 $7{\times}10^2$의 phton/bit를 갖음을 확인하였다. 또한 FSK전송의 경우에는 표준에러확률인 $10^{-9}$을 유지하기 위해 필요로 하는 비트당 광자의 수를 계산하였는데, 가우시안 근사해석법을 사용한 경우와 정확한 해석법(k자승법)을 이용한 결과 m=30인 경우 k자승법의 경우는 $2.36{\times}10^2$ photon/bit, 가우시안 근사법의 경우에는 $4.01{\times}10^2$ photon/bit을 얻었다. 이를 통해 동일한 BER의 경우에 광전치증폭수신기가 PIN수신기에 비해 우수함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.2
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• pp.115-127
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• 2023

Multinomial probit model is a popular model for multiclass classification and choice model. Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is widely used for estimating multinomial probit model, but its computational cost is high. However, it is well known that variational Bayesian approximation is more computationally efficient than MCMC, because it uses subsets of samples. In this study, we describe multinomial probit model with Gaussian process classification and how to employ variational Bayesian approximation on the model. This study also compares the results of variational Bayesian multinomial probit model to the results of naive Bayes, K-nearest neighbors and support vector machine for the UCI mice protein expression level data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.321-324
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• 2011

본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.202-204
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• 2008

스펙트럼 분할 시스템에서 사용되는 광수신기의 수신감도의 해석을 위해 시스템에서 필터의 실제적인 스펙트럼 폭의 효과가 수신기의 감도에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 전송기법으로 일반적인 디지털전송기법인 OOK와 FSK를 이용하였고, 해석방법으로는 가우시안 근사법과 ${\kappa}$-자승법으로 이용하였다. 결과로써, 필터의 차수가 증가할수록 수신기의 감도가 줄어들었고, 필터로 인한 시스템의 페널티는 필터의 차수의 N이 3보다 큰 경우에는 1dB이하로 감소됨을 확인하였다. 이를 통해 필터의 차수 N이 3이상이 되면 시스템의 페널티가 1dB이하로 줄어들기 때문에 시스템의 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.305-315
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• 2010

In this paper, a frequentistic approach to impute the values of R, G, B-components in random missing pixels of color image is provided. Under assumption that the given image is a realization of Gaussian Markov random field, its model is designed such that each neighbor pixel values for a given pixel follows (independently) the normal distribution with covariance matrix scaled by an evaluates of the similarity between two pixel values, so that the imputation is not to be affected by the neighbors with different color. An approximate EM-based algorithm maximizing the underlying likelihood is implemented to estimate the parameters and to impute the missing pixel values. Some experiments are presented to show its effectiveness through performance comparison with a popular interpolation method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.184-191
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• 2015

In this paper, a normal mode reverberation model for a range-independent environment of shallow water is proposed to calculate the reverberation level in the low-frequency range. Normal mode is used to calculate the acoustic energy propagating from the source to the scattering area and from the scattering area to the receiver. Each mode is decomposed into up and down going waves to consider scattering strength at the scattering area. The scattering functional form combines Lambert's law with a Gaussian-like term near the specular direction based on Kirchhoff approximation considering bottom condition. For verification of the suggested model, the result is relatively compared to several solutions of the problem XI and XV in the Reverberation Modeling Workshop I sponsored by the US Office of Naval Research.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.57-66
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• 2005

In this paper, we propose a method to evaluate the solutions of the renewal equations related to SPRT for Erlang distribution. In SPRT, the Average Sample Number(ASN) and type I or type II error probabilities are shown in Fredholm type integral equations. The integral equations are generally solved by the approximation method using Gaussian quadrature. For Erlang distribution, it has been known that the exact solutions of the equations exist. We propose the algorithm to solve the equations.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.12
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• pp.14-21
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• 2021

In this paper, it is shown how the performance of the monopulse algorithm in the presence of an additive noise can be obtained analytically. In the previous study, analytic performance analysis based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series has been conducted. By adopting the third-order Taylor series, it is shown that the analytic performance based on the third-order Taylor series can be made closer to the performance of the original monopulse algorithm than the analytic performance based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series. The analytic MSE based on the third-order Taylor approximation reduces the analytic MSE error based on the second-order Taylor approximation by 89.5%. It also shows faster results in all cases than the Monte Carlo-based MSE. Through this study, it is possible to explicitly analyze the angle estimation ability of monopulse radar in an environment where noise jamming is applied.