• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.66-68
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• 2016

무선 통신 시스템에서 장거리 신호송출을 위해 사용하고 있는 고전력 증폭기(HPA, High Power Amplifier)는 증폭기의 비선형성 때문에 송출신호에 왜곡을 야기시키며 이 때문에 선형구간만을 사용하게 되어 그 전력 효율이 떨어지게 된다. 이 비선형 특성을 해결하기 위하여 디지털 사전 왜곡기(DPD, Digital Pre-distorter)를 HPA 의 앞단에 채용하여 송출신호를 선형화 시키고 효율도 높이게 된다. 이 DPD는 대부분 HPA를 특정 모델이라고 가정하고 최적화 알고리즘을 통해 설계되는데 HPA의 모델에 대한 가정이 맞지 않을 경우 설계된 DPD의 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 HPA의 모델을 정확하게 아는 것은 DPD 설계에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 실제 상용되는 HPA에 대해 이미 알려진 다양한 HPA의 모델 중에서 가장 적합한 모델을 선정하고 또한 그 모델의 계수를 얻어내는 방법을 소개한다. 이렇게 얻어진 HPA의 모델정보는 최적의 DPD 설계에 사용될 수 있다. 각 HPA 모델에 대한 파라메터를 구함에 있어서 알려진 최적화 방법 이외에 직접 적용이 어려운 경우에는 기존 방식을 수정하고 그 방식을 사용하였다. 실제 HPA 의 입출력 신호를 실시간 수집하고 컴퓨터 모의실험을 수행하여 동일한 HPA 입력 신호에 대해 실제 HPA의 출력과 찾아낸 최적 모델의 출력을 비교 분석함으로써 실제 찾아낸 모델이 가장 정확하게 상용 HPA를 모델링 하고 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.5
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• pp.963-969
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• 2000

In this paper, we define two input-output gains of linear periodic time-varying systems. One is the ratio of output with worst-case l2-norm over all inputs with unit 12-norm. It denotes G($\iota_2,\iota_2$.The other is the ratio of output with worst-case RMS value over all inputs with unit RMS value. It denotes G(RMS, RMS) .It is fact that these two gains are equivalent for linear time-invariant system. In this paper, we prove these two gains are also equivalent for linear periodic time-varying system. In addition, the relationship between two method of obtaining the generalized frequency responses for linear periodic time-varying system is derived. Finally, we apply the defined input-output gains to M-channel filter-bank which is multi-rate signal Processing system, used to speech coding. In the filter-bank, generally, aliasing distortion, magnitude distortion, and phase distortion are present. It is shown that these are kept small if the filter-bank is designed by a method that optimizes the gain G($\iota_2,\iota_2$ of an error system.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.48 no.8
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• pp.45-52
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• 2011

Flash memory is becoming widely prevalent in various area due to high performance, non-volatile features, low power, and robust durability. As price-per-bit is decreased, NAND flash based SSDs (Solid State Disk) have been attracting attention as the next generation storage device, which can replace HDDs (Hard Disk Drive) which have mechanical properties. Especially for the single package SSD, if channel number or FIFO buffer size per channel increases to improve performance, the size of a controller and I/O pin count will increase linearly with channel numbers and form factor will be affected. We propose a novel technique which can minimize form factor by optimizing the number of NAND flash channels and the size of interface FIFO buffer in the SSD. For SSD with 10 channel and double buffer, the experimental results show that buffer block size can be reduced about 73% without performance degradation and total size of a controller can be reduced about 40% because control block per channel and I/O pin count decrease according to decrease channel number.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.10
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• pp.550-560
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• 2002

External sort on cluster computers requires not only fast internal sorting computation but also careful scheduling of disk input and output and interprocessor communication through networks. This is because the overall time for the execution is determined by reflecting the times for all the jobs involved, and the portion for interprocessor communication and disk I/O operations is significant. In this paper, we improve the sorting performance (sorting throughput) on a cluster of PCs with a low-speed network by developing a new algorithm that enables even distribution of load among processors, and optimizes the disk read and write operations with other computation/communication activities during the sort. Experimental results support the effectiveness of the algorithm. We observe the algorithm reduces the sort time by 45% compared to the previous NOW-sort[1], and provides more scalability in the expansion of the computing nodes of the cluster as well.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.6C
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• pp.490-496
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• 2005

In this paper, we propose a self-constructed clustering algorithm based on inference information of the fuzzy model. This method makes it possible to automatically detect and optimize the number of cluster and parameters by using input-output data. The propose method improves the performance of clustering by extended supervised learning technique. This technique uses the output information as well as input characteristics. For effect the similarity measure in clustering, we use the TSK fuzzy model to sent the information of output. In the conceptually, we design a learning method that use to feedback the information of output to the clustering since proposed algorithm perform to separate each classes in input data space. We show effectiveness of proposed method using simulation than previous ones

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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• v.35D no.12
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• pp.1-11
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• 1998

A line profile synthesis method is presented that minimizes the nearest-neighbor crosstalk peak level for high-speed pulse transmission in multi-coupled microstrip signal buses. We adopted the optimization technique for the reflected wave control on bus lines resulting in increasing the average spacing between strip conductors, since in a parallel-conductor bus the crosstalk energy is concentrated at the nearest neighbors of the driven line. The generalized S-matrix technique is applied for the input and output waveform prediction, and crosstalk characteristics of various nonuniform lines synthesized for increasing the average spacing are analyzed by comparing each other. Simulation results demonstrate that the Chebyshev taper with dips is adequate to significantly minimize the crosstalk peak level under the satisfactory waveform integrity since the profile is oriented to evenly reflect significant pulse spectra within the frequency range of pulse.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.45 no.7
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• pp.67-71
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• 2008

We report the waveguide to microstrip transition using probe structure for Ka-band transceiver. The waveguide to microstrip transition is composed of probe, inductive line, ${\lambda}/4$ impedance transformer, and $50{\Omega}$ microstrip line. For design of the transition, we optimized the characteristic impedances and the lengths of the component parts. The fabricated transition exhibits an insertion loss of 1.3 dB and the input/output return losses of below 14 dB between 30 and 40 GHz. The insertion loss of each transition is about $0.5{\sim}0.6dB$, considering the losses in the microstrip line and input/output waveguides.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.535-537
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• 2007

디스크는 내부의 정보를 최대한 숨기고 추상화하여 운영체제에 읽기와 쓰기같은 최소한의 인터페이스만을 제공한다. 결과적으로 상위 레이어의 소프트웨어는 디바이스에 대해 최소한의 가정만을 가지고 결정에 임할 수밖에 없으며 이는 여러가지 최적화에 걸림돌이 될 수 밖에 없다. 본 논문에서는 디스크가 제공하는 최소한의 인터페이스만을 가지고 내부 구조를 정확히 추측해 내는 기법을 소개한다. 기존에 SCSI 디스크에 대해 매핑 정보를 추출해내는 연구[1,2] 이미 존재했으나, 널리 사용되고 있는 ATA 디스크의 경우 이를 밝혀낸 논문은 알려진 바 없다. 이 논문에서는 ATA 뿐만 아니라 SCSI 디스크에서도 적용할 수 있는 더 빠르고 정확한 알고리즘을 제안하고, 실제 실험 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 차후에 입출력 시스템을 최적화하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 여겨진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.562-562
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• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.