Seo, Man-Jung;Shim, Hee-Sung;Im, Sung-Bin;Hong, Seung-Mo
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.2
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pp.9-17
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2010
Recently, there has been much interest in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) for next generation wireless wideband communication systems. OFDM is a special case of multicarrier transmission, where a single data stream is transmitted over a number of lower-rate subcarriers. One of the main reasons to use OFDM is to increase robustness against frequency-selective fading or narrowband interference. However, in the radio systems it is also important to distortion introduced by high power amplifiers (HPA's) such as solid state power amplifier (SSPA) considered in this paper. Since the signal amplitude of the OFDM system is Rayleigh-distributed, the performance of the OFDM system is significantly degraded by the nonlinearity of the HPA in the OFDM transmitter. In this paper, we propose a canonical piecewise-linear (PWL) model based digital predistorter to prevent signal distortion and spectral re-growth due to the high peak-to-average power ratio (PAPR) of OFDM signal and the nonlinearity of HPA's. Computer simulation on an OFDM system under additive white Gaussian noise (AWGN) channels with QPSK, 16-QAM and 64-QAM modulation schemes and modulator/demodulator implemented with 1024-point FFT/IFFT, demonstrate that the proposed predistorter achieves significant performance improvement by effectively compensating for the nonlinearity introduced by the SSPA.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.22
no.1
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pp.98-107
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2016
The purpose of this study is for Human error prevention to acquire Collision Risk Perception Index (CRPI) sensed by the Officer Of the Watch (OOW) when the approaching distances are reduced in six types of ship encountering situations (Head on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken) between own ship and a target ship and then to predict CRPI fitting coefficients with polynomials in the curve-fitting process. CRPI acquisition experiments are carried out on two coast-guard ships and with the total of 30 crew members. Analysing results shows that CRPI data have goodness of fit to the six types of encountering situation. Futhermore, the One-Way ANOVA results show that CRPI has a negative affect to the OOW's age, career and license grade as the approaching distances is reduced. The availability of CRPI curve fitting with 3 degrees of polynomial was testified through the RMSE as 1.19 to Head on, 0.87 to $045^{\circ}$, 0.81 to $090^{\circ}$, 0.71 to $135^{\circ}$, 1.29 to Overtaking and 0.87 to Overtaken.
Kim, Han-Syel;Seo, Kwi-Bin;Kang, Mingoo;Ryu, Gee Soo;Hong, Min
Journal of Internet Computing and Services
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v.19
no.1
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pp.97-103
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2018
In oriental paintings, there is Luo-kuan that expressed in a single picture by compressing the artist's information. Such Luo-kuan includes various information such as the title of the work or the name of the artist. Therefore, information about Luo-kuan is considered important to those who collect or enjoy oriental paintings. However, most of the letters in the Luo-kuan are difficult kanji, kanzai, or various shapes, so it is difficult for the ordinary people to interpret. In this paper, we developed an Luo-kuan search application to easily check the information of the Luo-kuan. The application uses a search algorithm that analyzes the captured Luo-kuan image and sends it to the server to output information about the Luo-kuan candidates that are most similar to the Luo-kuan images taken from the database in the server. We also compared and analyzed the accuracy of the algorithm based on 170 Luo-kuan data in order to find out the ranking of the Luo-kuan that matched the Luo-kuan among the candidates. Accuracy Analysis Experimental Results The accuracy of the search algorithm of this application is confirmed to be about 90%, and it is anticipated that it will be possible to develop a platform to automatically analyze and search images in a big data environment by supplementing the optimizing algorithm and multi-threading algorithm.
Network intrusion detection system based on machine learning method such as artificial neural network is quite dependent on the selected features in terms of accuracy and efficiency. Nevertheless, choosing the optimal combination of features, which guarantees accuracy and efficienty, from generally used many features to detect network intrusion requires extensive computing resources. In this paper, we deal with a optimal feature selection problem to determine 6 denial service attacks and normal usage provided by NSL-KDD data. We propose a optimal feature selection algorithm. Proposed algorithm is based on the multi-start local search algorithm, one of representative meta-heuristic algorithm for solving optimization problem. In order to evaluate the performance of our proposed algorithm, comparison with a case of all 41 features used against NSL-KDD data is conducted. In addtion, comparisons between 3 well-known machine learning methods (multi-layer perceptron., Bayes classifier, and Support vector machine) are performed to find a machine learning method which shows the best performance combined with the proposed feature selection method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.7
s.361
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pp.17-22
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2007
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) is a special case of multicarrier transmission, where a single data stream is transmitted over a number of lower-rate subcarrier. One of the main reasons to use OFDM is to increase robustness against frequency-selective fading or narrowband interference. Unfortunately, an OFDM signal consists of a number of independently modulated subcarriers, which can give a large PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) when added up coherently. In this paper, we investigate the performance of a simple PAPR reduction scheme, which requires no change of a receiver structure or no additional information transmission. The approach we employed is clipping in the time and frequency domains. The time-domain clipping is carried out with a predetermined clipping level while the frequency-domain clipping is done within EVM (Error Vector Magnitude). This approach is suboptimal with lower computational complexity compared to the optimal method. This evaluation is carried out on the OFDM system with an nonlinear amplifier. The simulation results demonstrated that the PAPR reduction algorithm is one of ways to reduce the effects of the nonlinear distortion of an HPA (High Power Amplifier).
Choi, Min Joo;Jeon, Sung Joung;Kwon, Oh Bin;Lee, Min Young;Cho, Jin Sik;Kim, Han Soo;Maeng, Eun Ho
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.39
no.4
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pp.303-317
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2020
Extracorporeal Shock Wave Therapy (ESWT) is an innovative treatment in chronic musculoskeletal pain management and cardiovascular diseases. In this study, we surveyed the acoustic shock wave outputs from the domestically used focal type ESWT devices. The survey data were collected through 30 technical documents registered to the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS), Rep. Korea. The results show that the focusing geometry varies largely, 5 mm to 65 mm in the focal length, 3 mm to 30 mm in focal width, and 4 mm to 108 mm in focal depth. The maximum positive pressure (P+) ranges from 7 MPa to 280 MPa, the focal Energy Flux Density (EFD) from 0.0035 mJ/㎟ to 35 mJ/㎟, and the energy per pulse (E) from 0.737 mJ to 80.86 mJ. All domestic PE-type (five) and one EM-type domestic devices included in the analysis of the correlation between P+ and EFD are shown to be far beyond the usual ranges and do not comply with expected correlation so that the reliability of their data was suspected. For the suspected, post-performance tests are required by a recognized testing agency. MFDS guidelines need to be revised so that the pass criteria for the shock wave acoustic outputs can be based on the clinical tests for indications.
Kim, Eun-Bin;Lee, Cho-Hee;Kim, Eun-Young;Lee, OnSeok
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.158-165
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2019
Although evaluation of writing disabilities identification and timely intervention are required, clinicians adopt a manual scoring method and there is a possibility of error due to subjective evaluation. In this study, the size ratio and position of letters are digitized and quantified through image processing of offline handwritten characters. We tried to evaluate objectively and accurately the performance of writing through comparison with existing methods. From November 12th to 16th, 2018, 20 adults without neurological injury were selected. They used a pencil to follow the 10 words, 2 sentence stimuli after keeping the usual habit, and we collected the writing test data. The results showed that the height of the word was 1.2 times larger than the width and it tilted to the lower left. The spacing interval was 9mm on average. In the Paired T test, a high correlation was showed between our system and existing methods in the word and sentence 2. This demonstrated the possibility as a testing tool. This study evaluated objectively and precisely writing performance of offline handwritten characters through image processing and provided preliminary data for performance standards. In the future, it can be suggested as a basic data on writing diagnosis of various ages.
This study aimed to learn and evaluate the effectiveness of VGGNet in the detection of pulmonary emphysema using low-dose chest computed tomography images. In total, 8000 images with normal findings and 3189 images showing pulmonary emphysema were used. Furthermore, 60%, 24%, and 16% of the normal and emphysema data were randomly assigned to training, validation, and test datasets, respectively, in model learning. VGG16 and VGG19 were used for learning, and the accuracy, loss, confusion matrix, precision, recall, specificity, and F1-score were evaluated. The accuracy and loss for pulmonary emphysema detection of the low-dose chest CT test dataset were 92.35% and 0.21% for VGG16 and 95.88% and 0.09% for VGG19, respectively. The precision, recall, and specificity were 91.60%, 98.36%, and 77.08% for VGG16 and 96.55%, 97.39%, and 92.72% for VGG19, respectively. The F1-scores were 94.86% and 96.97% for VGG16 and VGG19, respectively. Through the above evaluation index, VGG19 is judged to be more useful in detecting pulmonary emphysema. The findings of this study would be useful as basic data for the research on pulmonary emphysema detection models using VGGNet and artificial neural networks.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.1
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pp.56-68
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2023
A system that extracts seabed topographic information by simultaneously and continuously observing the horizontal position and water depth in the sea by combining a single beam echosounder and GNSS was constructed. By applying the developed system to actual measurements of small-scale sea areas, the effectiveness of bathymetry and sea-floor topographic data acquisition using GNSS and echosounder was examined. By using the developed outdoor program DS-NAV and indoor program DS-CAD and applying the tide level data at the time of actual measurement of the target sea area, it was possible to derive bathymetry results based on the datum level i.e. approximate lowest low water level(A.L.L.W). By using the developed outdoor program DS-NAV and indoor program DS-CAD and applying the tide level data at the time of actual measurement of the target sea area, it was possible to derive the results of bathymetric survey based on the datum level. From database built through the actual measurement. it was possible to create 3D model of the sea-floor topography and extract cross-sections. The results of this study are expected to be economically useful for extracting seabed topographical information from small sea areas or in dredging sites for offshore construction.
The objective of this study is to explore future issues that Chinese users, who have the highest mobile payment service usage rate in the world, will be most interested in. For this purpose, after collecting text data from a Chinese SNS site, it classifies major keywords into 4 types of future signals by using Keyword Emergence Map (KEM) and Keyword Issue Map (KIM). Furthermore, to understand the four types of signals in detail, it performs the qualitative analysis on text related to each signal keyword. As a result, it finds that the strong signal, which is rapidly growing in keyword appearance frequency during this research period, includes the keywords related to the daily life of Chinese people, such as buses, subways, and household account books. Additionally, it find that the signal that appears frequently now, but with a low increase rate, includes various services that can replace cash payment, such as hongbao (cash payment) and bank cards. The weak signal and latent signal, which appear less often than other two signals, includes the keywords related to promotion events or changes in service regulations. Its result shows that the mobile payment services greatly have changed user's daily life beyond providing convenience. Furthermore, it shows that, in the Chinese market, in which card payment is not common, the mobile payment services have the great potential to completely replace cash payment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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