Kim, Won;Lee, Joong-Jae;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
The KIPS Transactions:PartB
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v.11B
no.4
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pp.449-456
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2004
This paper proposes a novel recognition model, a recurrent fuzzy associative memory(RFAM), for recognizing time-series patterns contained an ambiguity. RFAM is basically extended from FAM(Fuzzy Associative memory) by adding a recurrent layer which can be used to deal with sequential input patterns and to characterize their temporal relations. RFAM provides a Hebbian-style learning method which establishes the degree of association between input and output. The error back-propagation algorithm is also adopted to train the weights of the recurrent layer of RFAM. To evaluate the performance of the proposed model, we applied it to a word boundary detection problem of speech signal.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.1
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pp.32-35
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2018
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) transmission is an essential technique for achieving the high bandwidth efficiency required in 5G mobile communication systems. Various forms of arrays can be used as the number of antenna elements increases for massive MIMO transmission. In this letter, we propose a beamforming algorithm applicable to multiuser MIMO transmission using uniform circular arrays. By employing quasi-orthogonal beam pairs obtained from the inter-beam correlation information, we minimize inter-user interference and evaluate the resulting performance gain.
We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.
High voltage direct current(HVDC) transmission system uses the phase controlled rectifier triggered by means of IPC(individual phase control) or EPC(equidistant pulse control). Most HVDC system has adopted EPC method that can solve the harmonic instability problem of IPC method in weak power system. But EPC has inherent indirect synchronizing problem requiring the closed loop control. This paper presents the new gate pulse generating method for 12-pulse HVDC converter, which combines IPC with EPC. Simulation and test results are presented. The basic concept is that it generates the gating pulse for 12-pulse converter by synthesizing the internal phase reference using the frequency and phase information of a sin91e phase voltage. To ensure the reliability of the external phase input, Potential transformer that detects the phase voltage has redundancy. Using fault detecting algorithm the healthy input is always guaranteed. And the frequency compensation function was reinforced.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.4
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pp.78-83
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1984
A method is proposed for the adaptive control of linear time varying discrete systems. The stability problem of the model reference adaptive control systems is considered by means of the properties of hypergtability, The hyperstability approach also allows for solutions to the adaptation mechanism. Employing the principles of the continuous time case with output feedback renders it to the discrete case which simplified the system design. The system response is obtained by applying the ramp and step input as a reference signal to the system respectively. With checking the adaptation time for ramp and step input the validity of proposed algorithm was confirmed by the computer simulation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.9
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pp.159-165
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1994
In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.11
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pp.63-75
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1998
Since many co-articulation problems are occurring in continuous spoken Korean language, several researches use words as a basic recognition unit. Though the word unit can solve this problem, it requires much memory and has difficulty fitting an input speech in a word list. In this paper, we propose an hidden Markov model(HMM) based recognition model that is an interconnection network of word HMMs for a syntax of sentences. To match suitably the input sentence into the continuous word list in the network, we use a level building search algorithm. This system represents the large sentence set with a relatively small memory and also has good extensibility. The experimental result of an airplane reservation system shows that it is proper method for a practical recognition system.
Process mining is state-of-the-art technology in the workflow field. Recently, process mining becomes more important because of the fact that it shows the status of the actual behavior of the workflow model. However, as the process mining get focused and developed, the material of the process mining - workflow event log - also grows fast. Thus, the process mining algorithms cannot operate with some data because it is too large. To solve this problem, there should be a lightweight process mining algorithm, or the event log must be divided and processed partly. In this paper, we suggest a set of operations that control and edit XES based event logs for process mining. They are designed based on relational algebra, which is used in database management systems. We designed three operations for tailoring XES event logs. Select operation is an operation that gets specific attributes and excludes others. Thus, the output file has the same structure and contents of the original file, but each element has only the attributes user selected. Union operation makes two input XES files into one XES file. Two input files must be from the same process. As a result, the contents of the two files are integrated into one file. The final operation is a slice. It divides anXES file into several files by the number of traces. We will show the design methods and details below.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.722-728
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2003
In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.
In this paper, we propose a joint coding system for still images using source coding and powerful error correcting code schemes. Our system comprises an LVQ (lattice vector quantization) source coding for wavelet transformed images and turbo coding for channel coding. The parameters of the image encoder and channel encoder have been optimized for an n-D (dimension) cubic lattice (D$_{n}$, Z$_{n}$), parallel concatenation fur two simple RSC (recursive systematic convolutional code) and an interleaver. For decoding the received image in the case of the AWGN (additive white gaussian noise) channel, we used an iterative joint source-channel decoding algorithm for a SISO (soft-input soft-output) MAP (maximum a posteriori) module. The performance of transmission system has been evaluated in the PSNR, BER and iteration times. A very small degradation of the PSNR and an improvement in BER were compared to a system without joint source-channel decoding at the input of the receiver.ver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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