• 제목/요약/키워드: Combining Data

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AWGN환경에서 적응형 SC/MRC 다이버시티 컴바이너 성능분석 (Performance Analysis of Adaptive SC/MRC Diversity Combining using in AWGN)

  • 윤덕원;허성욱;김춘원;최용태;이원철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.757-763
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    • 2018
  • 무선 채널의 시변 특성 및 경로손실, 지연, 도플러, 쉐도잉 그리고 간섭과 같은 다양한 전파 방해요소로 인해 충분한 데이터 속도 및 요구되는 서비스 품질을 달성하기 매우 어렵다. 특히 본 논문에서 고려되는 발사체 시스템의 시험 및 평가 시 동체에 장착된 송신안테나와 추적안테나 간의 전파 경로는 발사체의 빠른 이동 및 지형, 지물로 인해 다중경로 페이딩으로 인한 간섭 발생 및 Line of sight(LOS) 전파 경로가 차단되는 경우가 발생한다. 이와 같이 무선 통신 시스템에서 발생되는 다중 경로 페이딩을 효과적으로 개선하기 위해서 다이버시티 컴바이너 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는 다이버시티 컴바이너 기법 중 공간 다이버시티 컴바이너 기법에 대한 설계 및 개선방안을 도출하기 위하여, AWGN채널 환경에서 Maximum ratio combining(MRC), Selection combining(SC)의 BER성능과 서로 독립된 채널로부터 수신된 2개의 신호 간 SNR 비교 시 설정된 특정 임계값 기준보다 낮은 경우 MRC로 동작하고 높은 경우 SC로 동작하여 수신된 2개의 신호를 컴바이너 하는 적응형 SC/MRC 다이버시티 컴바이너에 대한 BER 성능을 비교 분석하였다.

핵연료 파손 예측을 위한 경험적 자료와 결정론적 모델의 접합 방법 (A Study on the Method of Combining Empirical Data and Deterministic Model for Fuel Failure Prediction)

  • Cho, Byeong-Ho;Yoon, Young-Ku;Chang, Soon-Heung
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제19권4호
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    • pp.233-241
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    • 1987
  • 본 연구는 제한된 수의 핵연료의 경험적 파손자료로부터 핵연료 파손 확률을 현실적으로 예측하기 위해 결정론적 모델로부터의 파손화률 예측치와 실제 경험적 자료로부터의 파손 확률 예측치를 접합하는 방법을 시도하였다. 이 접합 방법에 의한 파손 화률 예측치는 결정론적 모델 또는 경험적 파손 자료로부터의 독립적인 예측치보다 신뢰도가 높다. 본 연구에서는 핵연료 성능 예측코드인 SPEAR의 방법론을 응용한 핵연료 파손 패턴의 체계적 발견법 (hierarchical pattern discovery)이 접합 모델에서의 결정론적 모델로부터의 예측치에 대한 가중치와 패턴 경계를 체계적으로 찾기 위해 고안되었다. 이 연구에서 개발된 접합 방법을 PROFIT모델과 경험적 파손자료를 이용하여 CANDU형 핵연료 재장전중 출력 상승에 의해 수반되는 핵연료파손 예측에 적응시켜 보았다.

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Development and Performance Analysis of a New Navigation Algorithm by Combining Gravity Gradient and Terrain Data as well as EKF and Profile Matching

  • Lee, Jisun;Kwon, Jay Hyoun
    • 한국측량학회지
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    • 제37권5호
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    • pp.367-377
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    • 2019
  • As an alternative navigation system for the non-GNSS (Global Navigation Satellite System) environment, a new type of DBRN (DataBase Referenced Navigation) which applies both gravity gradient and terrain, and combines filter-based algorithm with profile matching was suggested. To improve the stability of the performance compared to the previous study, both centralized and decentralized EKF (Extended Kalman Filter) were constructed based on gravity gradient and terrain data, and one of filters was selected in a timely manner. Then, the final position of a moving vehicle was determined by combining a position from the filter with the one from a profile matching. In the simulation test, it was found that the overall performance was improved to the 19.957m by combining centralized and decentralized EKF compared to the centralized EKF that of 20.779m. Especially, the divergence of centralized EKF in two trajectories located in the plain area disappeared. In addition, the average horizontal error decreased to the 16.704m by re-determining the final position using both filter-based and profile matching solutions. Of course, not all trajectories generated improved performance but there is not a large difference in terms of their horizontal errors. Among nine trajectories, eights show smaller than 20m and only one has 21.654m error. Thus, it would be concluded that the endemic problem of performance inconsistency in the single geophysical DB or algorithm-based DBRN was resolved because the combination of geophysical data and algorithms determined the position with a consistent level of error.

A New Approach to the Design of Combining Classifier Based on Immune Algorithm

  • Kim, Moon-Hwan;Jeong, Keun-Ho;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.1272-1277
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    • 2003
  • This paper presents a method for combining classifier which is constructed by fuzzy and neural network classifiers and uses classifier fusion algorithms and selection algorithms. The input space of combing classifier is divided by the extended hyperbox region proposed in this paper to guarantee non-overlapped data property. To fuse the fuzzy classifier and the neural network classifier, we propose the fusion parameter for the overlapped data. In addition, the adaptive learning algorithm also proposed to maximize classifier performance. Finally, simulation examples are given to illustrate the effectiveness of the method.

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위탁영농회사의 이용비용분석 프로그램 개발 (Development of a Program for the Analysis of Management Cost for the Entrusted Farming Company)

  • 황종상;장동일
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제22권3호
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    • pp.351-362
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    • 1997
  • This study has been performed to develop a program which can help the management of the entrusted farming company(EFC). An algorithm for machinery cost estimation and computer programs were developed and those were tested with sample data of EFC for the fm size of 50 ha. The results of the test showed for the farm size of 50ha that tillage cost was 18, 785 thousand won ; 23, 441 thousand won for the transplanting, 24, 904 thousand won for the combining, and 4, 024 thousand won for drying. An algorithm for the critical entrusted In analysis and a computer program were developed and those were tested with data estimated. The results showed that tillage fee was 376 thousand won per ha, 496 thousand won for transplanting 495 thousand won for combining and, 32, 480 won per ton for drying. The algorithms and a computer program were developed for the analysis of the critical optimum working area when the entrusted working fee was provided.

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군집분석 기법과 단계별 회귀모델을 결합한 예측 방법 (A Prediction Method Combining Clustering Method and Stepwise Regression)

  • 정일교;전치혁
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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    • pp.949-952
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    • 2002
  • A regression model is used in predicting the response variable given predictor variables However, in case of large number of predictor variables, a regression model has some problems such as multicollinearity, interpretation of the functional relationship between the response and predictors and prediction accuracy. A clustering method and stepwise regression could be used to reduce the amount of data by grouping predictors having similar properties and by selecting the subset of predictors. respectively. This paper proposes a prediction method combining clustering method and stepwise regression. The proposed method fits a global model and local models and predicts responses given new observations by using both models. The paper also compares the performance of proposed method with stepwise regression via a real data of ample obtained in a steel process.

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Permutation tests for the multivariate data

  • Park, Hyo-Il;Kim, Ju-Sung
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권4호
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    • pp.1145-1155
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    • 2007
  • In this paper, we consider the permutation tests for the multivariate data under the two-sample problem setting. We review some testing procedures, which are parametric and nonparametric and compare them with the permutation ones. Then we consider to try to apply the permutation tests to the multivariate data having the continuous and discrete components together by choosing some suitable combining function through the partial testing. Finally we discuss more aspects for the permutation tests as concluding remarks.

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양면교잡(兩面交雜)에 의(依)한 Mouse 주요(主要) 형질(形質)의 결합능력(結合能力) 추정(推定) -I. 산자수(産仔數) 및 생시체중(生時体重)에 대(對)한 결합능력(結合能力) 추정(推定) (Estimation of Combining Abilities for Traits of Mice from Diallel Crosses -I. Estimation of Combining Abilities for Litter Size and Birth Weights of Mice from Diallel Crosses)

  • 현병화;최광수
    • Current Research on Agriculture and Life Sciences
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    • 제4권
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    • pp.114-118
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    • 1986
  • 본(本) 연구(硏究)는 mouse의 산자수(産仔數) 및 생시체중에 대한 유전자(遺傳子) 효과(效果)를 구명(究明)하기 위하여, BALB/c, CBA, C3H 및 C57BL의 4계통(系統)을 양면교잡(兩面交雜)시켜 생산(生産)된 후대(後代) 362마리를 대상으로 조사(調査) 분석(分析)한 것이다. 공시(供試)된 mouse는 1984년(年) 11월(月)에 경북대학교(慶北大學校) 농과대학(農科大學) 부속동물사육장(附屬動物飼育場)에서 생산(生産)되었으며, Griffing 방법(方法)에 의하여 일반결합능력(一般結合能力), 특수결합능력(特殊結合能力) 그리고 상반교잡(相反交雜) 효과(效果) 등(等)이 분석(分析)되었다. 일반결합능력(一般結合能力) 효과(效果)는 산자수(産仔數)에서 -0.4163~0.3337 그리고 생시체중(生時體重)에서 -0.0356~0.0894로 추정(推定)되었으나 유의차(有意差)는 인정되지 않았다. 특수결합능력(特殊結合能力) 효과(效果)는 산자수(産仔數)에서 -1.0388~1.7913 그리고 생시체중(生時體重)에서 -0.1144~0.1343으로 추정(推定)되었으나 유의차(有意差)는 인정되지 않았다. 상반교잡(相反交雜) 효과(效果) 추정치(推定値)는 유의성(有意性)이 인정되었는데 산자수(産仔數)의 경우 BALB/c${\times}$C3H에서 -2.36, CBA${\times}$C57BL에서 1.84, BALB/c${\times}$CBA에서 -1.50이었고, 생시체중(生時體重)의 경우 CBA${\times}$C57BL에서 -0.26 BALB/c${\times}$CBA에서 0.15 그리고 BALB/c${\times}$C57BL에서 -0.15이었다.

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유전자 선택을 위해 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류기 설계 (A Design of an Optimized Classifier based on Feature Elimination for Gene Selection)

  • 이병관;박석규;유슬리나 티파니
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.384-393
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    • 2015
  • 본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.

Clustering을 결합한 PCA와 LDA 기반 얼굴 인식 (Face Recognition Based on PCA and LDA Combining Clustering)

  • 곽련화;김표재;장형진;최진영
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.387-388
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    • 2006
  • In this paper, we propose an efficient algorithm based on PCA and LDA combining K-means clustering method, which has better accuracy of face recognition than Eigenface and Fisherface. In this algorithm, PCA is firstly used to reduce the dimensionality of original face image. Secondly, a truncated face image data are sub-clustered by K-means clustering method based on Euclidean distances, and all small subclusters are labeled in sequence. Then LDA method project data into low dimension feature space and group data easier to classify. Finally we use nearest neighborhood method to determine the label of test data. To show the recognition accuracy of the proposed algorithm, we performed several simulations using the Yale and ORL (Olivetti Research Laboratory) database. Simulation results show that proposed method achieves better performance in recognition accuracy.

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