Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.7
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pp.12-18
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2017
This paper presents a Dijkstra's-search-based sphere decoding (SD) algorithm with limited complexity for the symbol detection in MIMO communication systems. The Dijkstra search-based SD is efficient to achieve a near-optimal error rate in the MIMO symbol detection, but has a critical problem in that its complexity is variable and can correspond to that of the exhaustive search in the worst case. The proposed algorithm limits the computations while achieving a near-optimal error rate. Simulation results show that the error rate is near optimal even with the limited complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.3
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pp.560-574
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2011
In this paper, we propose a hybrid method of Machine Learning (ML) algorithm and a rule-based algorithm to implement a lightweight Named Entity (NE) extraction system for Korean SMS text. NE extraction from Korean SMS text is a challenging theme due to the resource limitation on a mobile phone, corruptions in input text, need for extension to include personal information stored in a mobile phone, and sparsity of training data. The proposed hybrid method retaining the advantages of statistical ML and rule-based algorithms provides fully-automated procedures for the combination of ML approaches and their correction rules using a threshold-based soft decision function. The proposed method is applied to Korean SMS texts to extract person's names as well as location names which are key information in personal appointment management system. Our proposed system achieved 80.53% in F-measure in this domain, superior to those of the conventional ML approaches.
Je Sung-Kwan;Kim Kwang-Back;Cho Jae-Hyun;Lee Jin-Young;Cha Eui-Young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.825-828
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2006
The most commonly used techniques for image magnification are interpolation based. However, the magnified images produced by this technique often appear blocking and blurring phenomenon when the image is enlarged. In this paper, we enhanced image magnification algorithm using edge information. The proposed algorithm not used interpolation based but by using sub-band of input image in extrapolation. According to mapping relationship in pyramid, we calculated up-band information to magnify. In experiments, the proposed model shows solved the problem of image loss like the blocking and blurring phenomenon. As the result, it is faster and higher resolution than traditional magnification algorithms.
Choi, Geon Pil;Yoo, Kwae Hwan;Back, Ju Hyun;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.3
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pp.495-503
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2017
Operators of nuclear power plants may not be equipped with sufficient information during a loss-of-coolant accident (LOCA), which can be fatal, or they may not have sufficient time to analyze the information they do have, even if this information is adequate. It is not easy to predict the progression of LOCAs in nuclear power plants. Therefore, accurate information on the LOCA break position and size should be provided to efficiently manage the accident. In this paper, the LOCA break size is predicted using a cascaded fuzzy neural network (CFNN) model. The input data of the CFNN model are the time-integrated values of each measurement signal for an initial short-time interval after a reactor scram. The training of the CFNN model is accomplished by a hybrid method combined with a genetic algorithm and a least squares method. As a result, LOCA break size is estimated exactly by the proposed CFNN model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.109-116
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2023
In this paper, we study the containment control problem for second-order multi-agent systems, which consists of multiple leaders and followers. The goal is to drive the followers toward the convex hull spanned by the leaders. Thus, the swarm behavior can be obtained by controlling the entire group by the leaders. This paper considers the leaders move at a constant speed and the followers have input saturations. Moreover, we assume that the followers can exchange information with neighbors, and only relative state information is available. Under these assumptions, we propose the Proportional-Integral based distributed control algorithm to solve the containment control problem with moving leaders. Moreover, based on Lasalle's invariance principle, the conditions for the control gains that guarantee the convergence of the followers to the convex hull spanned by the leaders are investigated, and it was shown that it can be designed only using the system parameter. Finally, the simulations are conducted to validate the theoretical result.
A hardware architecture to implement the SEED block cipher algorithm into one chip is described. Each functional unit is designed with VHDL hardware description language and synthesis tools. The designed hardware receives a 128-bit block of plain text input and a 128-bit key, and generates a 128-bit cipher block after 16-round operations after 8 clocks. The encryption time is within 20 nsec.
In this paper, we present a new interpolation method for the color filter away(CFA). In order to capture color images. typical input devices use a single chip CCD imaging sensor with color filter array. As a result, the single chip CCD does not provide sufficient color resolutions since it arranges different color filters sequentially on a single CCD, resulting in aliasing noise and loss of resolution. In order to reconstruct high quality color images, we propose to use the interpolation algorithm using high order B-splines. Experiments show promising results.
In this paper, the speed controller of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) using the RBF neural (NN) disturbance observer is proposed. The suggested controller is designed using the input-output feedback linearization technique for the nominal model of PMSM and incorporates the RBF NN disturbance observer to compensate for the system uncertainties. Therefore the proposed algorithm is robust against the uncertainties of the system. Finally, the computer simulation is rallied out to verify the effectiveness of the proposed method.
This paper proposes LUT based predistorter using interpolater to reduce nonlinear distortion which was generated by HPA. We minimized performance degradation from the reduced LUT size with linear interpolation. We updated LUT using LMS algorithm using input data as reference data. As a result, it is shown that when the size of the LUT is 8, linear interpolation is the most outstanding performance in the view of performance and H/W complexity.
In this paper, we propose new algorithms for the partition of input space and the generation of fuzzy control rules. The one consists of Shannon and extended fuzzy entropy function, the other consists of adaptive fuzzy neural system with back propagation teaming rule. The focus of this scheme is to realize the optimal fuzzy rule base with the minimal number of the parameters of the rules, reducing the complexity of the system. The proposed algorithm is tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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