• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.197-203
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• 2018

Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) is the next drive in the broadband mobile communication, which allows operators to improve networks performance and service capabilities. LTE-A targets the peak data rates of 1Gbps in the downlink and 500Mbps in the uplink. This requirement is only fulfilled by a transmission bandwidth of up to 100MHz. However the accessibility of such large part of the contiguous spectrum is uncommon in practice. Therefore LTE-A uses some new features on top of the existing LTE standards to provide very high data rate transmission. Some of the most significant features introduced in LTE-A are carrier aggregation, heterogeneous network enhancement, coordinated multipoint transmission and reception, enhanced multiple input and multiple output, and development relay nodes with universal frequency reuse. This review paper presents an overview of the above mentioned LTE-A key features and functionalities. Based on this review, in the conclusion we discuss the current technical challenges for future broadband mobile communication systems.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.693-702
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• 2019

딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.162-172
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• 2009

A linear-prediction-based blind equalization algorithm for single-input single-output (SISO) finite impulse response/infinite impulse response (FIR/IIR) channels is proposed. The new algorithm is based on second-order statistics, and it does not require channel order estimation. By oversampling the channel output, the SISO channel model is converted to a special single-input multiple-output (SIMO) model. Two forward linear predictors with consecutive prediction delays are applied to the subchannel outputs of the SIMO model. It is demonstrated that the partial parameters of the SIMO model can be estimated from the difference between the prediction errors when the length of the predictors is sufficiently large. The sufficient filter length for achieving the optimal prediction is also derived. Based on the estimated parameters, both batch and adaptive minimum-mean-square-error equalizers are developed. The performance of the proposed equalizers is evaluated by computer simulations and compared with existing algorithms.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.827-833
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• 2016

In this paper, we propose a deep least squares support vector machine (LS-SVM) for regression problems, which consists of the input layer and the hidden layer. In the hidden layer, LS-SVMs are trained with the original input variables and the perturbed responses. For the final output, the main LS-SVM is trained with the outputs from LS-SVMs of the hidden layer as input variables and the original responses. In contrast to the multilayer neural network (MNN), LS-SVMs in the deep LS-SVM are trained to minimize the penalized objective function. Thus, the learning dynamics of the deep LS-SVM are entirely different from MNN in which all weights and biases are trained to minimize one final error function. When compared to MNN approaches, the deep LS-SVM does not make use of any combination weights, but trains all LS-SVMs in the architecture. Experimental results from real datasets illustrate that the deep LS-SVM significantly outperforms state of the art machine learning methods on regression problems.

• 품질경영학회지
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• 제27권2호
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• pp.277-290
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• 1999

In this paper we compare several statistical packages and propose basic requirements of the package for the efficient education of statistics. We develop a statistical software, KESS, based on Excel. KESS provides all the input menus and output results in Korean.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제22권5호
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• pp.652-659
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• 1998

The present study is aimed to develop a new PIV operating software through optimization of vector tracking identification including versatile pre-processings and post-processing techniques. And the result exhibits an improved version corresponding various input and output multimedia compared to previous commercial software developed by other makers. An upgraded identification method called grey-level cross correlation coefficient method by direct calculation is suggested and related user-friendly pop-up menu are also represented. Post-processings comprising turbulence statistics are also introduced with graphic output functions.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.33-48
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• 2024

본 연구는 우리나라 주소정보산업의 범위 및 통계를 구축하여 그 규모를 추정 및 전망하는 한편, 이를 기반으로 하여 산업연관분석을 통해 경제적 파급효과를 제시한다. 여기서 주소정보산업이 갖는 특징이나 부문별 구조를 고려하여 주소정보산업의 범위이나 세부 부문을 획정한다. 이를 통해 한국표준산업분류와 한국은행 산업분류와 연계된 주소산업의 부문별 통계를 구축하고, 잠재적 시장까지 고려한 부문별 산업규모를 추정한다. 또한 추정된 주소정보산업의 부문별 규모를 제시하고, 동 산업의 경제적 효과는 어느 정도인지에 대해서도 분석한다. 주소정보산업의 경제적 효과를 살펴보기 위해 산업연관표에서 주소정보산업을 외생화된 부문으로 설정하여 산업연관분석을 실시한다. 분석결과, 주소정보산업의 경우 전체 규모가 '21년 4,061억 원에서 '30년 3조 6,543억 원 규모로 성장할 것으로 추정된다. 생산 유발효과는 7,809억 원, 부가가치 유발효과는 4,058억 원, 고용 및 취업 유발효과는 각각 3,423명, 3,765명으로 분석된다. 주소정보산업의 경제적 효과는 부문별로 상이한데, 고부가가치 제조업이나 유통 및 서비스업에서의 각종 유발효과 등이 큰 편이었기에 관련 부문과의 융.복합 연계가 중요하다는 점을 시사한다. 또한, 산업 간 연쇄효과 분석에서 알 수 있듯이, 주소정보산업은 경기에 민감한 것으로 분석되어 향후 경기 변동에 따른 부작용을 최소화하는 노력이 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권6호
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• pp.879-889
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• 2010

본 논문은 국민계정의 문화부문 위성계정인 문화위성계정의 체계와 우리나라가 문화위성계정을 작성하기 위해 필요한 사항 등을 내용으로 한다. 문화위성계정은 각기 개별적 기능을 갖는 5개 부문으로 구성하도록 권고되고 있다. 동 권고안에 의하면 제 1부문부터 제 4부문까지는 각각 해당부문의 공급과 수요측면의 통계를 수록하도록 되어 있고, 제 5부문은 참고사항 모듈(documentation module)로 편제하도록 권고되고 있다. 문화위성계정의 제 1부문은 문화활동 개요 모듈(macro-information module), 제 2부문은 문화생산량 모듈(quantity/volume output module), 제 3부문은 특성 모듈(characterization module), 제 4부문은 목표분석 모듈(targeted analysis/analytical module)로 구성된다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권1호
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• pp.147-154
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• 1997

An infinite dam with a compound Poisson input having exponential jumps is considered. As an output policy, we adopt the $P_{\lambda}$$^{M}$ Policy. After assigning costs to the dam we obtain the long-rum average cost per unit time of operating the dam and find the optimal values of .lambda. and M which minimize the long-run average cost.t.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.679-690
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• 2011

통계적 공정관리 (statistical process control; SPC)와 자동공정관리 (automatic process control; APC)는 공정의 품질을 향상시키기 위하여 가장 널리 사용하는 방법이다. 이 두 종류의 관리절차는 서로 독립적으로 적용되고 연구되어져 왔지만, 현대의 생산 공정은 공정 자체가 복잡하고 혼합된 양상을 나타내기 때문에 두 관리절차를 병행하여 사용함으로써 관리효과를 증대시킬 수 있게 된다. 이와 같이 수정과 탐지를 동시에 사용하여 공정을 좀 더 효율적으로 관리하고자 하는 절차를 통합 공정관리 (integrated process control; IPC)라고 한다. IPC의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 이러한 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생했는지 관리도를 통하여 이를 탐지하는 것이다. APC로 조정된 공정을 관리할 경우 일반적으로 출력변수를 관리통계량으로 사용하고 있으나, 입력변수를 관리통계량으로 사용하는 연구 결과들도 있다. 이 논문에서는 누적이동평균(integrated moving average; IMA) (1,1) 잡음모형과 최소평균제곱오차 (minimum mean square error; MMSE) 수정을 가정할 경우, 출력변수, 입력변수, 그리고 출력변수와 입력변수의 정보를 모두 이용하는, 즉 출력과 입력변수의 차이변수를 사용하는 절차의 효율을 비교하고 있다.