• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.12
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• pp.2382-2390
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• 2007

A new polynomial-based predistortion method for linearizing nonlinear power amplifier is proposed. The proposed method finds the predistortion parameter directly without the help of postdistorter whereas most existing polynomial-based predistortion methods calculate the predistortion parameter indirectly from the prostdistorter. First, a new predistortion algorithm is derived based on the assumption that the characteristic of the amplifier is modeled by piecewise linear function. Then it is modified into a proposed method which does not require any assumption or prior knowledge of the amplifier. The proposed method is derived based on the RLS (recursive least squares) algorithm. The proposed technique is simpler to implement than the existing methods and the computer simulation demonstrates that the proposed method is more robust to the initial condition and the saturation region of the amplifier.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.119-128
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• 2006

The web based coursewares that are operating currently can not support individual studying capabilities appropriately. To solve this problem, this paper can provide individual students with a tool that makes contents of lessons to be organized according to study subjects, study objective, and study scope by students. And it is designed for study contents to be condensed into a courseware and be operated in a courseware. Also this method can continuously stimulate a study motivation by providing selective control system without a predefined linear study plan. And it also can have the contents of study coincide with their interests and needs. Therefore this method maximizes accomplishments for the study contents and satisfaction for way of study.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.11
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• pp.1500-1506
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• 2020

In this paper, we study a scheduling problem based on reinforcement learning for overlay device-to-device (D2D) communication networks. Even though various technologies for D2D communication networks using Q-learning, which is one of reinforcement learning models, have been studied, Q-learning causes a tremendous complexity as the number of states and actions increases. In order to solve this problem, D2D communication technologies based on Deep Q Network (DQN) have been studied. In this paper, we thus design a DQN model by considering the characteristics of wireless communication systems, and propose a distributed scheduling scheme based on the DQN model that can reduce feedback and signaling overhead. The proposed model trains all parameters in a centralized manner, and transfers the final trained parameters to all mobiles. All mobiles individually determine their actions by using the transferred parameters. We analyze the performance of the proposed scheme by computer simulation and compare it with optimal scheme, opportunistic selection scheme and full transmission scheme.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.407-411
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• 2001

웹 기반 멀티미디어 웹페이지 구축 학습 시스템은 인터넷을 통하여 웹페이지 개발기술을 체계적으로 습득하는 멀티미디어적 교육 시스템으로, 일방적으로 보여주는 것을 탈피하여 상호 작용성을 강조한 학습방식이다. 사용자가 직접 조작할 수 있는 학습 시스템으로 내용의 이해를 쉽도록 설계하였고 기존의 텍스트와 정적 이미지 세시방식에서 더 나아가 실제 학습통영 상을 제작하여 사용자의 습득 능률을 높이도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.99-108
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• 1998

In this paper, we proposed a multi-layer neural network for direct control method of nonlinear system. The proposed control method uses neural network as the controller to learn inverse model of plant. The neural network used consists of two parts; one part is for identification of linear part, and the other is for identification of nonlinear part of inverse system. The neural network has to be learned the liner part with RLS algorithm and the nonlinear part with error of plant. From the simulation and experiment of tracking control to use one link manipulator as plant, we proved usefulness of the proposed control method to comparing to conventional direct neural network control method. By comparing the two methods, from simulation and experiment, we were convinced that the proposed control method is more simple and accuracy than the conventional method. Moreover, number of weight and bias to be controller parameter are small, and it has smaller steady state error than conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.103-107
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• 2006

최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.118-122
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• 2020

문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.35 no.8
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• pp.1105-1110
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• 2011

This paper presents an improved direct torque control based on artificial neural networks technique. The major problem that is usually associated with DTC drive is the high torque(speed) ripple. To overcome this problem a torque hysteresis band with variable amplitude is proposed based on artificial neural networks. The artificial neural networks proposed controller is shown to be able to reducing the torque(speed) ripple and dependency on motor parameter and to improve performance DTC especially at high speed and reversal running.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.1
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• pp.1-9
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• 2017

IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.345-346
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• 2015

IT서비스 기술이 융 복합 형태의 모습으로 다양하게 발전하면서 콘텐츠를 사용함에 있어 새로운 방식의 인터페이스들이 나타났다. 본 논문은 기존의 단순한 인터페이스인 키보드와 마우스를 벗어나 사람의 모션을 인식하여 게임, 교육, 음악 등 다양한 분야를 컨트롤할 수 있는 립모션을 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠 방식은 학습을 단계별로 진행하고 글자 맞추기, 글씨쓰기 등 게임을 하여 정답을 맞추면 점수를 획득하는 방식이다. 제작한 에듀테인먼트 콘텐츠는 단순한 교육이론 학습이 아닌 학습자가 직접 체감할 수 있어 더욱 학습효과의 극대화가 가능하다.