• 대한안전경영과학회지
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• 제14권1호
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• pp.209-215
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• 2012

This paper deals with the construction of system for correct location determination of fixed tag. We adapted to construct the above method. Also we adapted the several filtering method. This system was constructed through using of several filtering methods to decrease the location determination error and fingerprint method which is composed of training phase and positioning phase. We constructed this system using Labview 2010 and MS-SQL 2000 as database. This system results in less location determination error than least square method, triangulation positioning method, and other fingerprint methods.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권5호
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• pp.560-570
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• 1999

This paper formulates the suboptimal robust Kalman filtering problem into two coupled Linear Matrix Inequality (LMI) problems by applying Lyapunov theory to the augmented system which is composed of the state equation in the uncertain linear system and the estimation error dynamics. This formulations not only provide the sufficient conditions for the existence of the desired filter, but also construct the suboptimal robust Kalman filter. The proposed filter can guarantee the optimized upper bound of the estimation error variance for uncertain systems with parametric uncertainties in both the state and measurement matrices. In addition, this paper shows how the problem of finding the minimizing solution subject to Quadratic Matrix Inequality (QMI), which cannot be easily transformed into LMI using the usual Schur complement formula, can be successfully modified into a generic LMI problem.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.379-393
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• 2023

Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l₁-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.147-156
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• 2003

협업여과는 흥미 있어하는 제품이나 개인화된 자료, 항목을 제공하기 의해 전체 집단의 의견을 반영하는 전자상거래에서 일반적으로 이용되는 기술이다. 협업여과는 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 입증되어 여러 분야의 전자상거래 영역에서 활용되고 있으나 아직까지 교육분야에는 한정적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천에 사용자의 평가 점수를 이용하는 협업여과 방식의 추천시스템을 설계하였으며, 사용자 정보를 이용하여 추천의 정확도를 향상시키기 위한 유사도 보정기법을 도입하였다. 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC)값을 이용하여 제안한 시스템이 기존의 협업여과방식보다 추천 효율이 우수함을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3497-3515
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• 2018

Differential privacy has broadly applied to statistical analysis, and its mainly objective is to ensure the tradeoff between the utility of noise data and the privacy preserving of individual's sensitive information. However, an individual could not achieve expected data utility under differential privacy mechanisms, since the adding noise is random. To this end, we proposed an adaptive Gaussian mechanism based on expected data utility under conditional filtering noise. Firstly, this paper made conditional filtering for Gaussian mechanism noise. Secondly, we defined the expected data utility according to the absolute value of relative error. Finally, we presented an adaptive Gaussian mechanism by combining expected data utility with conditional filtering noise. Through comparative analysis, the adaptive Gaussian mechanism satisfies differential privacy and achieves expected data utility for giving any privacy budget. Furthermore, our scheme is easy extend to engineering implementation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.553-558
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• 1999

환자의 상태 및 심장 질환 등의 진단에 있어 매우 중요한 정보신호는 심전도 신호이며, 많은 잡음이 혼입되어 있기 때문에 잡음 신호의 필터링이 매우 어렵고 잘못된 신호처리는 심전도 신호의 왜곡을 가져올 수 있다. 심전도 신호의 잡음을 필터링하기 위해 기존의 방법은 다 단계 형태로 필터를 구성하여 처리하기 때문에 신호처리 구조가 복잡하고 연산 량이 많아 처리속도가 느려진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능의 한 기법인 RBF 신경회로망을 이용하여 간단한 구조로 심전도 신호의 필터링 방법을 제안하고, 실험한 결과 우수한 성능을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.99-110
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• 2005

효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.727-732
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• 2008

In this paper, the state-space representation of generalized complimentary filter is proposed. Complementary filter has the suitable structure to merge information from sensors whose frequency regions are complementary. First, the basic concept and structure of complementary filter is introduced. And then the structure of the generalized filter and its state-space representation are proposed. The state-space representation of complementary filter is able to design the complementary filter by applying modern filtering techniques like Kalman filter and $H_{\infty}$ filter. To show the usability of the proposed state-space representation, the design of Inertial Navigation System(INS) vertical channel damping loop using Global Positioning System(GPS) is described. The proposed GPS/INS damping loop lends the structure of Baro/INS(Barometer/INS) vertical channel damping loop that is an application of complementary filter. GPS altitude error has the non-stationary statistics although GPS offers navigation information which is insensitive to time and place. Therefore, $H_{\infty}$ filtering technique is selected for adding robustness to the loop. First, the state-space representation of GPS/INS damping loop is acquired. And next the weighted $H_{\infty}$ norm proposed in order to suitably consider characteristics of sensor errors is used for getting filter gains. Simulation results show that the proposed filter provides better performance than the conventional vertical channel loop design schemes even when error statistics are unknown.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.807-810
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• 2015

In this paper, a finite impulse response(FIR) fixed-lag smoother is proposed for discrete-time nonlinear systems. If the actual state trajectory is sufficiently close to the nominal state trajectory, the nonlinear system model can be divided into two parts: The error-state model and the nominal model. The error state can be estimated by adapting the optimal time-varying FIR smoother to the error-state model, and the nominal state can be obtained directly from the nominal trajectory model. Moreover, in order to obtain more robust estimates, the linearization errors are considered as a linear function of the estimation errors. Since the proposed estimator has an FIR structure, the proposed smoother can be expected to have better estimation performance than the IIR-structured estimators in terms of robustness and fast convergence. Additionally the proposed method can give a more general solution than the optimal FIR filtering approach, since the optimal FIR smoother is reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. To illustrate the performance of the proposed method, simulation results are presented by comparing the method with an optimal FIR filtering approach and linearized Kalman filter.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.912-920
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• 2008

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrwband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만, OFDM 신호는 독립적으로 변조된 많은 부반송들로 구성되므로 이들이 동위상으로 더해질 때 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio) 문제가 발생한다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 PAPR 문제를 해결하기 위해 반복구조의 clipping과 filtering 기법을 적용하고, 이로 인해 발생되는 대역 내 왜곡을 EVM (Error Vector Magnitude)을 이용하여 보정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 PAPR 감소는 물론 clipping에 의한 대역 내 왜곡을 감소시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘을 무선 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율과 EVM, BER (Bit Error Rate) 성능을 시뮬레이션을 통해 분석했다.