Millimeter waves are potentially useful for high resolution ranging and imaging in low optical visibility conditions such as fog and smoke. Also, They can be used for wide band communications since the currently used spectrum bands are already crowded. However, it is necessary to develop a theoretical and experimental understanding of millimeter wave propagation to assess the performance of millimeter wave systems. The intensity fluctuations and mutual coherence function (MCF) describe atmospheric effects on the millimeter wave propagation. Using the quasi-optical method (QOM), a practical and efficient method is suggested to obtain MCF from the flux measurement in the antenna focal plane.
It has to secure the reliability for the propagation performance in the physical layer of the products for comprising system in order to satisfy the service quality. The radiowave environment under the actual service circumstance is measured. By using the channel model which models and which it obtains, the performance about the access device tries to be tested under the laboratory environment and there is the object of channel modeling.
사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 $k$-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다.
Imaging through multicore fiber (MCF) is of great significance in the biomedical domain. Although several techniques have been developed to image an object from a signal passing through MCF, these methods are strongly dependent on the surroundings, such as vibration and the temperature fluctuation of the fiber's environment. In this paper, we apply a new, strong technique called deep learning to reconstruct the phase image through a MCF in which each core is multimode. To evaluate the network, we employ the binary cross-entropy as the loss function of a convolutional neural network (CNN) with improved U-net structure. The high-quality reconstruction of input objects upon spatial light modulation (SLM) can be realized from the speckle patterns of intensity that contain the information about the objects. Moreover, we study the effect of MCF length on image recovery. It is shown that the shorter the fiber, the better the imaging quality. Based on our findings, MCF may have applications in fields such as endoscopic imaging and optical communication.
In this paper, we consider a group testing (GT) framework which is to find a set of defective samples out of a large number of samples. To handle this framework, we propose a maximum product detection algorithm (MPDA) which is based on maximum a posteriori probability (MAP). The key idea of this algorithm exploits iterative detection to propagate belief to neighbor samples by exchanging marginal probabilities between samples and output results. The belief propagation algorithm as a conventional approach has been used to detect defective samples, but it has computational complexity to obtain the marginal probability in the output nodes which combine other marginal probabilities from the sample nodes. We show that the our proposed MPDA provides a benefit to reduce computational complexity up to 12% in runtime, while its performance is only slightly degraded compared to the belief propagation algorithm. And we verify the simulations to compare the difference of performance.
Engineering design applications require the support of long transactions in cooperative environments. The problem of the existing copy/update/merge approaches is that the partial effects of a committed transaction may be not part of the merged version. This paper introduces a new cooperative transaction model, which allows updates to be progressively notified or propagated into other transactions accessing the same object. To support incremental update propagation and notification, we use the term dynamic dependency to define the intertransaction dependency relationships among all the objects checked out from the public database. Consistency in multiple copies of the same object is achieved by a two-phase delta-merge protocol. Our model provides a synchronization of cooperative updates performed in several workspaces without using locking mechanisms.
TETRA (Terrestrial trunked radio) 표준은 제어정보의 오류정정을 위해 RM (Reed-Muller) 부호를 채택하고 있다. 본 논문에서는 BP (belief propagation), MJ (majority logic decoding) 등과 같이 잘 알려진 복호 알고리즘들을 적용하였을 경우 기대되는 비트 및 블록 오류율을 평가하고 복호 복잡도를 분석하고자 한다.
ITS(Intelligent Transport System: 지능형교통시스템)에서 노변장치 및 차량 단말기사이의 근거리통신은 매우 중요한 역할을 차지한다. 노변통신은 통신 환경이 근거리이고 데이터의 전송 속도가 빠르며 통신 가능 시간이 짧다는 독특한 특성이 있고, 도로 환경에 따라 전파의 전파특성이 매우 다르다. 따라서 원하는 통신 성능을 얻기 위해서는 도로변에서의 전파 다중경로 전파특성의 분석이 필수적이다.
문자 인식이란 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 의미를 이해하는 것으로 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하는 패턴인식의 한 분야이다. 본 논문에서는 문자 인식 중 가장 많이 사용되고 있는 숫자 검출과 인식을 소개하고자 한다. 또한 숫자 인식을 위해서 인간의 두뇌를 모델로 하여 만들어진 신경망에 대한 기본적인 원리와 신경망의 학습을 위한 역 전파(Back propagation) 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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