In this paper, we propose a new active noise control system that cancels the only noise signal from the mixture selectively. A blind source separation realized by a dynamic recurrent neural network is used as a preprocessor of the active noise control system and separates the desired signal and the noise signal. The active noise control system adaptively generates an anti-noise signal to remove the only noise signal separated by the blind source separation. Computer simulation results show that the proposed scheme is effective to construct a selective attention system.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.109-112
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1999
본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적클론선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 개선된 동적클론선택 알고리즘을 제안한다. 개선된 동적클론선택 알고리즘은 정상행위를 비정상행위로 판단하는 기억 탐지 자들을 제거함으로써 기존에 동적클론선택 알고리즘이 안고 있던 오류를 감소시키는 방안을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.5
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pp.901-908
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2010
A geometrical description method is proposed to represent the process of the forward selection and backward elimination methods among many variable selection methods for multiple regression models. This graphical method shows the process of the forward selection and backward elimination on the first and second quadrants, respectively, of half circle with a unit radius. At each step, the SSR is represented by the norm of vector and the extra SSR or partial determinant coefficient is represented by the angle between two vectors. Some lines are dotted when the partial F test results are statistically significant, so that statistical analysis could be explored. This geometrical description can be obtained the final regression models based on the forward selection and backward elimination methods. And the goodness-of-fit for the model could be explored.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.11a
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pp.447-448
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2003
SOx 등과 함께 대기오염 발생에 가장 크게 관여하는 NOx를 제거 하고자 오래전부터 지금까지 많은 연구가 수행되어 왔다. NOx가 배출되는 유형에 따라 발전소, 보일러 및 산업체와 같은 고정원에서 배출되는 경우와 자동차나 선박과 같은 이동원에서 배출되는 두 가지의 경우가 있다. 고정원에서 NOx를 제거하는 가장 효율적인 방법은 암모니아에 의한 NOx의 선택적 제거법(Selective Catalytic Reduction)으로 알려져 있다. (중략)
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.6
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pp.78-85
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2009
In time-varying multipath fading channels, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) uplink systems suffer severe performance degradation caused by inter-channel interference (ICI). In this paper, we propose a hybrid interference cancellation (HIC) for suppressing the degradation effect of ICI. The proposed HIC can achieve both exact interference cancellation and low detection complexity through efficient combination of parallel detection and serial cancellation. Simulation results show that, as the effect of Doppler increases, the proposed HIC achieves bit error rate (BER) performance enhancement in compared with severe performance degradation of conventional OFDMA receivers. In addition, both the computational complexity and total detection time are reduced.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.2
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pp.44-50
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2002
Conventional acoustic echo cancelers using ES(Exponentially weighted Stepsize) algorithm have simple operational configuration and fast convergence speed batter then NLMS algorithm, but they are very weak in external noise because ES algorithm updates filter taps using an average energy reduction rate of room impulse response in specific acoustical condition. So, a new configuration of acoustic echo canceler with stepsize generator and selector is proposed in this thesis. The proposed stepsize generator and selector improve conventional acoustic echo canceler's weakness in external noise and improve the system robustness. The stepsize generator generates additional stepsize value using moving averager, which is the residual noise energy of error signal multiplied by constant ${\gamma}$. The stepsize selector selects the stepsize value that has better performance in an acoustic echo canceler using a coefficient decision factor ${\Delta}_{differ}$ The simulation results show that the proposed algorithm reduces residual error by 5[dB] to 10[dB], improves misadjustment regardless of external noise's SNR.
Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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1997.04b
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pp.50-51
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1997
가압경수로형(PWR) 원자력발전소에스는 원자로 출력조절을 위한 중성자 흡수체로 붕산(Boric Acid)을 사용하며, 불순물이 농축되는 것을 방지하기 위하여 이온교환수지로 수질 정화를 하고 있다. 그러나, 붕산으로 포화운전되는 이온교환수지에서 붕산보다 이온선택도가 낮은 실리카는 제거되지 않으므로, 원자력발전소의 운전년수 경과에 따라 1차계통수(원자로냉각재)의 붕산수중에 실리카 농도가 증가하게 된다. 한편, 실리카는 고온, 고압 운전조건에서 양이온불순물과 결합하여 핵연료피복재에 열전달을 방해하는 규석(Zeolite)층을 형성함으로서 국부가열(Hot Spot)에 의한 핵연료 손상을 일으킬 수 있으므로, 효율적인 실리카 제거기술이 요구된다. 따라서, 기존에 원전에서 사용하고 있는 Feed & Bleed에 의한 수질정화 방법은 다량의 폐기물 발생 및 붕산보충이 필요하므로, 역삼투막(RO)을 이용하여 붕소와 실리카의 최적 분리, 회수조건을 연구하고, 붕산저장 용량이 큰 SFP(Spent Fuel Pool)의 수질정화용 이동형 RO장치를 개발하기 위하여 붕산수중의 실리카에 대한 역삼투막의 선택적 제거특성을 검토하였다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2006.06a
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pp.91-94
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2006
이 논문의 목적은 문맥과 해석이 1 대 1 대응을 갖는 것을 입증하는 것이다. 먼저, 문맥이 등위접속문의 처리시간을 단축하는 것을 입증하기 위하여 두 차례에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 실험 결과는 문맥이 등위접속문의 처리시간을 단축하는 것을 입증한다. 실험 결과의 논의에서는 등위접속문의 처리시간을 단축하는 문맥효과를 해석과 연결하여 살펴본다. 첫째로, 문맥은 등위접속문의 수없이 많은 가능한 해석 중에서 하나의 가능한 해석만을 선택한다. 즉, 문맥은 해석 선택 장치로서 등위 접속문의 처리 시간을 단축한다. 둘째로, 문맥은 등위접속문의 연역과정을 단축하는 효과를 갖는다. 즉, 문맥은 추론제거장치로서 등위접속문의 처리시간을 단축한다. 해석선택장치로서의 문맥과 추론제거장치로서의 문맥은 문맥과 해석이 1 대 1 대응을 갖는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.469-477
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2000
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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