• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.72-74
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• 2021

The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.601-602
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• 2013

경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.3
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• pp.278-287
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• 2024

In this paper, telemetry link budget model for small launch vehicle is proposed, and telemetry link budget simulator is implemented. The proposed link budget model consist of geometry model and propagation loss model. The geometry model is calculation of look angle between ground station and small launch vehicle. The propagation loss model consist of free space loss, polarization loss, and de-pointing loss which are appropriate to the small launch vehicle flight environment. The proposed propagation loss model can be calculate propagation loss without complex calculation of propagation environments. The link budget simulator is implemented in MATLAB. The simulator calculate look angle, free space loss, polarization loss parameter, de-pointing loss and received signal level in ground station by using position of ground station, routing of small launch vehicle, 3-D radiation patterns of antennas.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.357-359
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• 1998

무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.4
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• pp.297-303
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• 2021

When sound waves propagate over long distances in shallow water, measured transmission loss is greater than predicted one using underwater acoustic model with the Rayleigh reflection model due to inhomogeneity of the bottom. Accordingly, the US Navy predicts sound wave propagation by applying the empirical formula-based High Frequency Bottom Loss (HFBL) model. In this study, the measurement and analysis of transmission loss was conducted using mid-frequency (2.3 kHz, 3 kHz) in the shallow water of the East Sea in summer. BELLHOP eigenray tracing output shows that only sound waves with lower grazing angle than the critical angle propagate long distances for several kilometers or more, and the difference between the predicted transmission loss based on the Rayleigh reflection model and the measured transmission loss tend to increase along the propagation range. By comparing the Rayleigh reflection model and the HFBL model at the high grazing angle region, the bottom province, the input value of the HFBL model, is estimated and BELLHOP transmission loss with HFBL model is compared to measured transmission loss. As a result, it agrees well with the measurements of transmission loss.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.5
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• pp.87-92
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• 2011

In this paper, we got the 800 ~ 900 MHz path loss model for Russia PNG area using the free space model and the Okumura-Hata Model. In order to add new regional properties to the existing path loss model, the mean square error technique is used to obtain the correction factor. The correction factors for the free space and the Hata model are 28, 13 dB respectively. By applying this correction factors, the new Russain PNG path loss model is proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.155-158
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• 2009

원활한 방송 서비스를 제공하고 손쉬운 방송망 구축을 위해서 가장 중요한 것은 서비스 하 고자 하는 주파수 대역과 환경에 맞는 전파 모델을 선택하는 것이다. 적절한 전파 모델을 선택하여 수신 전계 강도를 정확하게 예상함으로써 효율적인 방송망을 설계할 수 있는 것이다. 방송망 주파수 대역에서 전파 분석 시 널리 이용되고 있는 모델은 ITU-R 권고안 P.1546 모델이다. 이 모델은 기존의 Okumura 나 Hata 모델처럼 측정을 기반으로 하여, 송신단 높이, 수신단 높이, 주파수, 거리, 시간율, 공간율 들을 고려하여 완성한 점대 영역 경로 손실 예측 모델이다. 측정을 기반으로 완성된 경로 손실 모델이기 때문에 실제 환경에 적용하기 위해서는 전계강도 예측 지역의 수신 환경 특성을 반영한 보정값을 더해줘야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ITU-R 연구 3그룹은 지형 프로파일에 기반한 새로운 모델들을 개발하였다. 송, 수신단 사이의 지형 데이터가 고도화되면서 좀 더 정밀한 송, 수신단 사이의 지형 프로파일을 추출해 낼 수 있으며 이는 정확한 전계강도 예측을 가능하게 하였다. 이에 연구 3그룹은 고도화된 디지털 지형 데이터를 이용하여 자유 공간에서 경로 손실, 지형에 의한 회절 손실, 대류권 산란 손실 그리고 ducting 현상을 반영하여 전계강도를 산출해 내는 ITU-R P.1812 모델을 제안하였다. 본 논문에서 우리는 ITU-R 권고안 P.1812를 분석 구현하고 기존의 대표 모델인 P.1546 모델과의 비교 분석을 시도하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.3
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• pp.194-198
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• 2011

In this paper, we obtained the path loss characteristics in the 850 MHz for Russia area by using the free space path loss model and Okumura-Hata path loss model. In order to extract the additional path loss model parameter from the new Russian regional properties, the mean square error technique is used to obtain the correction factor. According to the obtained correction factor, the differences for the free space and Hata path loss model are 17, 6 dB in the 5 ~ 10 Km, 28, 14 dB in the 10 ~ 15 Km, and 35, 18 dB in the 15 ~ 20 Km. By applying the correction factors, the appropriate partial path loss models for the measured Russain area are proposed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.579-584
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• 2003

All of propagation path loss prediction models, which have been presented up to date, are oかy for ground living space. In reality, sea surface free space is different from ground living space in physical hierarchical structure. If the propagation path prediction model for ground living space is applied to the sea surface free space, propagation path loss will be smaller than actual value, while the maximum service straight line will become shorter. Thus this paper proposed and simulated the propagation path loss prediction model for predicting propagation path loss more accurately in sea surface free space, with its focus on CDMA mobile communication frequency band. Then the simulation results were compared to actual survey to verify its practicality.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.9 no.3
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• pp.10-17
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• 2005

A performance prediction model is developed for partially admitted axial-type turbines. Losses generated within the turbine are classified to the windage loss, expansion loss and mixing loss. The developed loss model is compared with an experimental result. The results predicted with the developed model agree well with the experimental results than those predicted with several other models because this model considers three different kinds of losses. Moreover, this model predicts well the performance even the partial admission is changed. So, this model could be applied to predict the performance of partially admitted axial turbine and it has a high accurate performance.