• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.2
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• pp.27-34
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• 2013

We propose a simple power allocation scheme for an amplify-and-forward multiple relay system with multiple-input multiple-output antennas. Unlike the existing relay precoding matrix with full elements, proposed precoder is a diagonal matrix whose diagonal element is the relay gain for each stream. Furthermore, a weight vector is applied to streams, such that the mutual information of the system approaches that of the exhaustive search scheme, regardless of the number of antennas. Numerical results show that proposed scheme outperforms the conventional schemes with respect to mutual information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.568-570
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• 1999

복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.11
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• pp.9-15
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• 2004

We propose optimal interference rejection weight for multistage parallel nulling (MPN) partial parallel interference cancellation (PPIC) receiver previously proposed to enhance the performance of V-BLAST for downlink multiple-input multiple-output (MIMO) multicarrier (MC)-code division multiple access (CDMA) systems. MPN-PPIC method proposed in [1] was based on the parallel interference cancellation (PIC) with fixed interference rejection weight obtained experimentally. However, the fixed weight can not be adapted to various systems efficiently, thus we proposed method for the optimal interference rejection weight based on the received signal to interference and noise ratio (SINR), and the performance of the proposed method was evaluated through computer simulation comparing with the previous method. We obtained performance gains of 2.5 dB ~ 5 dB for BER of 10$^{-3}$ .

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.222-225
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• 2008

신경계에서 뉴런은 다른 한 뉴런에 두 개 이상의 시냅스를 통해 연결되곤 한다. 이런 다중 시냅스 연결은 시냅스 가중치를 높이는 것과 마찬가지라고 보는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 다른 가능성을 제시한다. 두 뉴런 사이의 다중 시냅스 연결이 시냅스전 (presynaptic) 뉴런으로부터 스파이크 (spike) 입력을 받는 한 시냅스후 (postsynaptic) 뉴런의 반응에 어떤 영향을 주는지 살펴보았다. 다중 시냅스 연결이 있는 경우, 단일 시냅스 연결만 있는 경우와는 다른 입력 패턴에 대해서 시냅스 후 뉴런이 반응했다. 다중 시냅스를 포함하는 경우끼리도 뉴런 상의 연결 위치가 달라지면 또 다른 입력 패턴에 대해서만 반응했다. 이 결과들은 다중 시냅스 연결이 가중치 증가와 다른 역할을 하고, 다중 시냅스 연결을 이루는 각 시냅스의 위치에 따라 신경망의 정보 처리 특성이 달라질 수도 있음을 암시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2570-2572
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• 2005

본 논문에서는 다중 경로 오차 제거를 위해, 4개의 상관값을 제공하는 가중 협대역 상관기(Weighted Narrow Correlator) 구조에 대해 제안한다. 가중 협대역 상관기는 서로 다른 칩 간격을 가지는 여러 상관값 출력에 가중치를 주어 다중경로 신호에 의한 코드 위상 측정 오차를 줄이는 방법이다. 우선 다양한 지연시간 및 신호 감쇄를 가지는 다중 경로 신호에 대하여, 가중치에 대한 수신기의 성능 변화를 분석하고 이를 통해 최적의 가중치를 선택하였다. 제안한 상관기는 일반 수신기와 동일한 신호 획득능력을 가지며, 협대역 상관기보다 개선된 다중경로 오차 제거 능력을 보인다. 가중 협대역 상관기의 성능은 시뮬레이션을 통한 의사거리 측정치의 비교를 통해 검증하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.515-520
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• 2022

In context awareness using multiple sensors, when using sensor data detected and sent by each sensor, it is necessary to give different weights for each sensor. Even if the same type of sensor is configured for the same situation, sometimes it is necessary to assign different weights due to other secondary factors. It is inevitable to assign weights to events in the real world, and it can be said that a weighting method that can be used in a context awareness system using multiple sensors is necessary. In this study, we propose a weighting method for each sensor that reports to the host while the sensors continue to detect over time. In most IoT environments, the sensor continues the detection activity, and when the detected value shows a change pattern beyond a predetermined range, it is basically reported to the host. This can be called a kind of data stream environment. A weighting method was proposed for sensing data from multiple sensors in a data stream environment, and the new weighting method was to select and assign weights to data that indicates a context change in the stream.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.4
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• pp.47-55
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• 2018

In this paper, we propose a novel face recognition(FR) method that takes advantage of combining weighted deep local features extracted from multiple Deep Convolutional Neural Networks(DCNNs) learned with a set of facial local regions. In the proposed method, the so-called weighed deep local features are generated from multiple DCNNs each trained with a particular face local region and the corresponding weight represents the importance of local region in terms of improving FR performance. Our weighted deep local features are applied to Joint Bayesian metric learning in conjunction with Nearest Neighbor(NN) Classifier for the purpose of FR. Systematic and comparative experiments show that our proposed method is robust to variations in pose, illumination, and expression. Also, experimental results demonstrate that our method is feasible for improving face recognition performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.150-152
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• 1998

정확한 정보를 검색하기 위해 단일단어를 사용하는 대신에 다중단어를 사용하는 정보검색 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 다중단어를 이용한 검색시스템은 그리 많지 않다. 다중단어를 이용한 정보검색시스템의 한 예가 키팩트를 이용한 정보검색 시스템이다. 키팩트란 키워드뿐만 아니라 관련정보를 같이 포함하고 있는 다중단어의 하나다. 키팩트에 기반한 정보검색 시스템은 현재 문서의 색인과정과 질의어의 키팩트 추출과정에서 같은 가중치를 가진 키팩트를 생성한다. 그러나, 하나의 명사구는 그것이 갖는 의미에 따라 각기 다른 다양한 키팩트를 생성하기 때문에, 이들의 결과에 기존의 정보검색 방법을 적용하는 것은 문제가 많다. 따라서 본 논문에서는 색인시에 생성되는 각각의 키팩트에 적절한 가중치를 부여함으로써 보다 정확한 정보검색이 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.283-283
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• 2016

기후변화의 지역적 영향으로 호우의 강도와 빈도가 증가하고 있는 상황에서 수재해 대응을 위하여 다양한 기술들이 필요하며 특히 홍수 취약성에 대한 분석과 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존의 PSR(Pressure-State-Response) 모형과 DPSIR(Driving force-Pressure-StateImpact-Response 모형을 다중선형회귀 기법을 사용하여 최적화하였다(Fig. 1). 대상기간은 2008년부터 2013년까지이며, mod 1에서는 연도별로 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하였고, mod 2에서는 대상기간(2008 ~ 2013) 전체에 대해 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하는 방법을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.310-312
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• 2000

추정을 위한 방법으로는 K-NN과 회귀분석, 신경망 등의 다양한 방법을 적용할 수 있다. 그러나 K-NN의 경우 거리에 의해서만 결과를 추정하므로 각 속성에 대한 가중치가 속성 값들의 간격에 의해 결정되고, 회귀분석은 하나의 선으로 데이터의 경향을 표현하므로 속성의 가중치는 고려되지만, 데이터의 분포가 넓을 경우에는 많은 오차를 포함하게 되는 데이터에 의존적인 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 방법들을 혼합하여 데이터에 의존적인 문제를 보안할 수 있는 다중분석방법을 제안한다.