The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.4
no.3
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pp.197-203
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2009
Finite field arithmetic is very important in the area of cryptographic applications and coding theory, and it is efficient to use normal bases in hardware implementation. Using the fact that $GF(2^{mk})$ having a type-I optimal normal basis becomes the extension field of $GF(2^m)$, we, in this paper, propose a new serial multiplier which reduce the critical XOR path delay of the best known Reyhani-Masoleh and Hasan's serial multiplier by 25% and the number of XOR gates of Kwon et al.'s multiplier by 2 based on the Reyhani-Masoleh and Hasan's serial multiplier for type-I optimal normal basis.
Subquadratic space complexity multipliers for optimal normal bases (ONBs) have been proposed for practical applications. However, for the Gaussian normal basis (GNB) of type t > 2 as well as the normal basis (NB), there is no known subquadratic space complexity multiplier. In this paper, we propose the first subquadratic space complexity multipliers for the type 4 GNB. The idea is based on the fact that the finite field GF($2^n$) with the type 4 GNB can be embedded into fields with an ONB.
In this paper, two sets of spectrally efficient ultra-wideband (UWB) pulses using zinc and frequency-domain Walsh basis functions are proposed. These signals comply with the Federal Communications Commission (FCC) regulations for UWB indoor communications within the stipulated bandwidth of 3.1 GHz to 10.6 GHz. They also demonstrate high energy spectral efficiency by conforming more closely to the FCC mask than other UWB signals described in the literature. The performance of these pulses under various modulation techniques is discussed in this paper, and the proposed pulses are compared with Gaussian monocycles in terms of spectral efficiency, autocorrelation, crosscorrelation, and bit error rate performance.
We present a new technique for achieving source separation when given only a single charmel recording. The main idea is based on exploiting the inherent time structure of sound sources by learning a priori sets of time-domain basis functions that encode the sources in a statistically efficient manner. We derive a learning algorithm using a maximum likelihood approach given the observed single charmel data and sets of basis functions. For each time point we infer the source parameters and their contribution factors. This inference is possible due to the prior knowledge of the basis functions and the associated coefficient densities. A flexible model for density estimation allows accurate modeling of the observation, and our experimental results exhibit a high level of separation performance for simulated mixtures as well as real environment recordings employing mixtures of two different sources. We show separation results of two music signals as well as the separation of two voice signals.
The techniques to recycle and reuse plastics attract public attention. These public attraction and needs result in improving the recycling technique. However, the identification technique for black plastic wastes still have big problem that the spectrum extracted from near infrared radiation spectroscopy is not clear and is contaminated by noise. To overcome this problem, we apply Raman spectroscopy to extract a clear spectrum of plastic material. In addition, to improve the classification ability of fuzzy Radial Basis Function Neural Networks, we apply supervised learning based clustering method instead of unsupervised clustering method. The conditional fuzzy C-Means clustering method, which is a kind of supervised learning based clustering algorithms, is used to determine the location of radial basis functions. The conditional fuzzy C-Means clustering analyzes the data distribution over input space under the supervision of auxiliary information. The auxiliary information is defined by using k Nearest Neighbor approach.
Je, S.Y.;Jung, S.K.;Yang, Y.R.;Myong, R.S.;Cho, T.H.
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2009.04a
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pp.121-124
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2009
A moving mesh system is one of the critical parts in a computational fluid dynamics analysis. In this study, the RBF(Radial Basis Function) which shows better performance than hybrid meshes was developed to obtain the deformed grid. The RBF method can handle large mesh deformations caused by translations, rotations and deformations, both for 2D and 3D meshes. Another advantage of the method is that it can handle both structured and unstructured grids with ease. The method uses a volume spline technique to compute the deformation of block vertices and block edges, and deformed shape.
The purpose of this study was to suggest the elderly consumer's consumer informationization education connected with the informationization education for the community by Chung-buk province. Three hundred seventy nine elders were surveyed, with questionnaires from August 12 to September 30, 2002, and a hypothetical model of the consumer informationization education on the basis of the informationization education for the suggestion of the elderly consumer's consumer informationization education was tested. The results were as follows: the perception and the attitude on the informationization education of the elderly were, with a statistical significance, positively related to the perception and the attitude on the consumer informationization education of the elderly. The consumer informationization education (basis, application, attendance, and mission) on the basis of the informationization education (basis and application) in steps was supported as a suggestion for the elderly consumer's consumer informationization education.
퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.38
no.4
s.117
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pp.24-30
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2006
Formation which is an indicator of nonuniformity in fiber distribution is concerned with small scale variation in roughness, optical properties, print density, and so on. This study evaluated the formation of sheets which were made usning handsheet former and paper-machine with hydraulic headbox. Optical method and ${\beta}-ray$ method were used for formation test. The fiber type, freeness and basis weight of sheet were considered as variables. The formation of handsheet was affected by fiber type and freeness, and floe size distribution was influenced by basis weight. For machine made sheet, its formation seemed to be dependent on the hydraulic forces in headbox and former. When two formation test methods were compared, there was the highest relationship between optical formation index and normalized standard deviation from ${\beta}-ray$ method.
The purpose of this paper is to develope a large-scale simplex method program LPAKO. Various up-to-date techniques are argued and implemented. In LPAKO, basis matrices are stored in a LU factorized form, and Reid's method is used to update LU maintaining high sparsity and numerical stability, and further Markowitz's ordering is used in factorizing a basis matrix into a sparse LU form. As the data structures of basis matrix, Gustavson's data structure and row-column linked list structure are considered. The various criteria for reinversion are also discussed. The dynamic steepest-edge simplex algorithm is used for selection of an entering variable, and a new variation of the MINOS' perturbation technique is suggested for the resolution of degeneracy. Many preprocessing and scaling techniques are implemented. In addition, a new, effective initial basis construction method are suggested, and the criteria for optimality and infeasibility are suggested respectively. Finally, LPAKO is compared with MINOS by test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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