• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.47 no.11
• /
• pp.24-29
• /
• 2010

Selection-type relaying protocol, which is one of cooperative relaying protocols, provides low decoding complexity and improved system performance due to selection diversity. In this paper, we deal with linear precoding technique that minimize the error probability of cooperative MIMO system. Under the assumption that full channel state information is available at whole nodes, linear source and relay precoders, which minimize mean squared error of the estimated symbol vector, are proposed. Moreover, unlikely to the conventional selection-type relaying protocol using a fixed threshold signal-to-noise-ratio, new transmission link selection algorithm selects direct link or relay link as a transmission link, is introduced. Simulation results show that the proposed linear precoder with the transmission link selection algorithm outperforms the conventional precoders for two-hop relaying protocols or selection-type relaying protocols.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.377-383
• /
• 2018

Internet of Things (IoT) is producing various data as the smart environment comes. The IoT data collection is used as important data to judge systems's status. Therefore, it is important to monitor the anomaly state of the sensor in real-time and to detect anomaly data. However, it is necessary to convert the IoT data into a normalized data structure for anomaly detection because of the variety of data structures and protocols. Thus, we can expect a good quality effect such as accurate analysis data quality and service quality. In this paper, we propose an anomaly detection system based on big data from collected sensor data. The proposed system is applied to ensure anomaly detection and keep data quality. In addition, we applied the machine learning model of support vector machine using anomaly detection based on time-series data. As a result, machine learning using preprocessed data was able to accurately detect and predict anomaly.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.1125-1132
• /
• 2010

WiBro(Wireless Broadband Internet) is the standard of high-speed portable internet based on OFDMA/TDD (Orthogonal frequency division multiple access / Time division duplexing) techniques, and the subset of consolidated version of IEEE802.16e Wireless MAN standard. In this paper, we propose performance improvements of WiBro system using the 64QAM SOFM(Self-Organizing Feature Maps)prefiltering. Proposed method used the prefiltering SOFM neural network blind equalization in the Broadband 64 QAM WiBro system receiver. The prefiltering SOFM neural network constellates 64QAM that is transmitter data shape and the blind equalization removes ICI(Inter Carrier Interference). To verificate the proposed method usability, the MSE and the BER are simulated. The simulation results shown that is improved the performances of the proposed WiBro system using the 64QAM SOFM Prefiltering than the existing WiBro system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.328-330
• /
• 2003

홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜박임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111영의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.433-434
• /
• 2021

본 논문에서는 RPA 도구 개발 과정 중 자동화 및 데이터 전처리 기능을 이용한 양질의 데이터 추출 과정을 기술한다. 개발된 RPA 도구에서는 녹화 기능으로 자동화 기능을 향상시켰으며, 비대칭 데이터 변환 기능과 이상치 처리 기능을 통해 업무 생산효율 증가 및 휴먼에러 방지를 제공한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
• /
• v.22 no.8
• /
• pp.809-812
• /
• 2011

In this letter, in order to reduce the inter-channel interference at the transmitted side, we design the precoder based on Tomlinson-Harashima coding, which is well know for one kind of non-linear precoding schemes, for 3-user MIMO wireless systems. And its performance is also analyzed in comparison with that of the Dirty Paper Coding based precoder.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2076-2078
• /
• 2003

전력 케이블의 고장점 탐지를 상시 감시하고 있는 데이터로부터 on-line으로 할 수 있도록 하기 위한 전력 케이블 고장 신호의 전처리 기술 개발에 관하여 언급하였다. 고장 전류 파형을 모의하고 측정할 수 있는 케이블 고장 모의 측정 시스템을 구성하여 고장 전압과 전류 파형을 측정하였으며 측정된 신호로부터 고장점을 보다 정확하고 빠르게 연산할 수 있도륵 하기 위한 down sampling, filtering 등 전처리 과정에 대하여 시뮬레이션하고 그 결과에 대하여 논하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.250-252
• /
• 2004

나노 기술의 개발과 마이크로어레이(microarray)의 등장으로 생물학자동을 한번에 보다 라르고 신속하게, 대량의 실험을 처리할 수 있게 되었다. 이와 발 맞추어 마이크로어레이를 이용한 다양한 실험 방법들이 개발되었다. 형광 염료(fluorescence dye)를 이 용한 관찰 방법 이 널리 이용되고 있으나, 관찰되는 형광 염료의 밝기가 실험 환경(pH, 온도)에 매우 민감하게 반응하며, 단백질을 포함한 많은 분자 물질들이 형광을 내지 않기 때문에 마이크로어레이를 이용한 분석 대상 물질들의 개수가 제한을 받는다. 본 논문에서는 직접적인 형광 염료의 사용 없이, SPR(Surface Plasmon Resonance)을 이용한 마이크로어레이 분석 시스템에서 스팟(spot)의 밝기(intensity)를 측정하기 위한 효율적인 전처리 과정을 제안하고자 한다. 전처리 과정은 크게 프로젝티브 왜곡 효과 제거, 스팟의 위치 추적, 스팟의 영역 추출, 정규화 된 스팟의 밝기 측정으로 나누어진다. 특히, 이러한 과정을 거쳐서 측정된 밝기는 반응 유무의 관찰뿐만이 아니라, 실험 물질의 양적인 측정에도 이용되기 때문에 정확한 스팟의 밝기 측정에 중점을 두고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.63-65
• /
• 2019

본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.1077-1083
• /
• 2000

본 논문은 운송 컨테이너 식별자의 자동화 처리를 위한 문자 인식의 단계중 최종 문자 인식 전단계 까지의 처리 과정을 컨테이너의 특성에 맞게 제안하였으며, 이러한 전처리 과정은 문자 인식 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 제안한 방법은 먼저 입력된 컨테이너 컬러 영상을 명암 영상으로 바꾸고 전체 영상중 인식에 필요한 식별자 영역만을 경계선 검출과 형태학적 연산을 이용하여 추출한다. 이어서 다양한 배경색과 문자색을 판단하여 일반 문서와 같이 일관성있게 통일한 후, DCT를 이용한 명암도별 이진영역으로 분할한 후에 Otsu방법과 새로운 이진화방법을 자동으로 선택하여 효율적인 이진화가 이루어지도록 하였다. 이렇게 얻어진 이진 영상은 문자인식 단계로 넘어갈 수 있도록 개별 문자로 분할한다. 이 방법은 컨테이너 영상의 불균등한 배경색과 잡음으로 인하여 문자인식에 오류가 생기는 단점을 보완하였으며 컨테이너 특성을 최대한 반영함으로써 효과적인 전처리 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 제안한 방법의 응용은 컨테이너 이외의 다른 상황에서도 매우 효과적으로 사용될 수 있으리라 본다.