In this paper, a new neural network training algorithm will be devised for function approximator with good generalization characteristics and tested with the time series prediction problem using santaFe competition data sets. To enhance the generalization ability a constraint term of hidden neuraon activations is added to the conventional output error, which gives the curvature smoothing characteristics to multi-layer neural networks. A hybrid learning algorithm of the error-back propagation and Hebbian learning algorithm with weight decay constraint will be naturally developed by the steepest decent algorithm minimizing the proposed cost function without much increase of computational requriements.
In this paper, we study the signed-DLMS adaptive algorithm of wireless repeater for solving shadow region due to propagation between base station and mobile station. The the signed-DLMS algorithm reduces interference signals from multipath and solves the oscillation problem of repeater by estimation and cancellation. To efficiently reject interference signal, the signed-DLMS adaptive algorithm is applied. The computational complexities of the signed-DLMS are reduced verse standard LMS algorithm. Wireless ICS repeater based on signed-DLMS reduces the cost and is able to increase channel capacities.
선박 내 안전과 정보전달 시스템 구축에 대한 수요가 증대함에 따라 선내 신호전달 특성에 대한 측정이 새로운 사안으로 등장하고 있다. 선박 내에 기 구축된 유선망을 활용함과 동시에 부가적인 선내 안전서비스에 필요한 망의 구성을 위해서 구조물의 일부를 불가피하게 변경하는 등의 비용증가를 최소화하여 무선 감지기 망을 구축함으로써 비용과 구축시간을 단축하기 위한 향상된 방안들이 필요하다. 이 논문에서는 선박 내 무선신호전달 특성을 측정하고 분석하는데 적합한 서명 수열-세방향 패킷 방식 기반 선내 전파전달측정 시스템을 설계하고 기존의 양방향 시스템에 대한 특성을 살펴본다. 그리고, 모의 실험을 통해 동작특성을 검증한 후, 구성된 시스템을 기반으로 선박 내 환경과 유사한 상황에서 측정한 데이터를 분석한다. 이와 같이 새로운 측정 시스템과 알고리즘을 적용함으로써 신뢰성 있고 비용효율적인 선박 내 무선 망을 구성하고 안정성 있는 망의 구성과 유지를 할 수 있을 것으로 기대한다.
The shape and the distribution of material construction of the scatterer may be obtained from its scattered fields by the iterative inversion in the spectral domain. The illposedness, the resolution, and the uniqueness of the inversion are the key problems in the inversion and inter-related. The illposedness is shown to be caused by the evanescent modes which carries and amplifies exponentially the measurement errors in the back-propagation of the measured scattered fields. By filtering out all the evanescent modes in the cost functional defined as the squared difference between the measured and the calculated spatial spectrum of the scattered fields from the iteratively chosen medium parameters of the scatterer, one may regularize the illposedness of the inversion in the expense of the resolution. There exist many local minima of the cost functional for the inversion of the large and the high-contrast scatterer and the hybrid algorithm combining the genetic algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm is shown to find efficiently its global minimum. The resolution of reconstruction obtained by keeping all the propating modes and filtering out the evanescent modes for the regularization becomes 0.5 wavelength. The super resolution may be obtained by keeping the evanescent modes when the measurement error and instance, respectively, are small and near.
최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.
This paper suggests a systematic methodology to predict chip forms using the experimental design technique and the neural network. Significant factors determined with ANOVA analysis are used as input variables of the neural network back-propagation algorithm. It has been shown that cutting conditions and cutting tool shapes have distinct effects on the chip forms, so chip breaking. Cutting tools are represented using the Z-map method, which differs from existing methods using some chip breaker parameters. After training the neural network with selected input variables, chip forms are predicted and compared with original chip forms obtained from experiments under same input conditions, showing that chip forms are same at all conditions. To verify the suggested model, one tool not used in training the model is chosen and input to the model. Under various cutting conditions, predicted chip forms agree well with those obtained from cutting experiments. The suggested method could reduce the cost and time significantly in designing cutting tools as well as replacing the“trial-and-error”design method.
본 연구는 공간상에서 전파를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신 배열 안테나들로 입사하는 신호들 중에서 원하는 목표물의 위치를 찾는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정의 고 분해능 MUSIC알고리즘과 비용함수를 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정하였고, 최적의 가중치를 계산하였다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존 ESPRIT 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 ESPRIT 알고리즘보다 도래 방향 추정 능력이 향상되었다.
본 논문에서는 구간 데이터 식별을 위한 구간 신경망의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 각 데이터의 속성치가 구간으로 주어져 있는 경우의 패턴 식별 문제에 적용된다. 먼저, 구간 입력 벡터를 다루기 위한 구간 신경망의 구조를 제안하고, 평가 함수를 이용하여 학습 알고리즘을 도출한다. 평가 함수는 구간 신경 망으로부터의 구간 출력과 대응하는 목표 출력을 이용하여 정의된다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안 기법의 구간 데이터 식별 능력을 나타내고, 통상의 역전파 신경망을 이용 기법과 비교한다.
IT 융복합 기술이란 IT 관련 기술 혹은 성능이 하나로 합쳐져서 새로운 시너지를 창출하는 기술로써, 본 연구에서는 건설과 IT 기술을 합하여 새로운 시너지를 창출하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 특히 세부적으로 USN과 GIS기술들을 결합하여 도시내 시설물 관리에 적용하여 관리하는 것을 최종 목적으로 하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 USN 하드웨어 개발, 전파통신 실험, GIS 알고리즘 작성 등을 수행하였으며, 이를 기반으로 시스템을 개발하였다. 기존 USN 센서노드 배치 방식은 현장 실측을 통한 방법 혹은 무작위적인 설치 방법들이 대부분이었으나, 이 방법들은 비용적인 측면과 효용성 측면에서 상반되는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 센서노드배치 시스템을 구축하기 위한 기반 연구들을 진행하였으며, 이를 이용하여 도시 단위의 범위에서 USN 기술들을 적용할 수 있어 U-City, Smart-City 등과 같은 유비쿼터스 도시 개발에 기반 기술로 사용이 가능하다.
In recent years, indoor localization in Wi-Fi environment has been researched for its location determining capability. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs had the lowest average error in all 4 scenarios with 3.99 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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