다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.
This paper delineates some fundamental properties of the set of strongly unique best coapproximation. Uniqueness of strongly unique best coapproximation is studied. Some characterizations of strongly unique best coapproximation and strongly unique best approximation are obtained. Some more results concerning strongly unique best uniform coapproximation and strongly unique best uniform approximation are presented. Some relations between best uniform approximation and strongly unique best uniform coapproximation are established.
Adaptive K-best 검출 방식은 MIMO system을 위해 제안된 알고리즘이다. 제안된 방식은 각 K-best 단계에서 Zero-Forcing(ZF) 추정치의 신뢰도의 정도를 기반으로 하여, 생존 path들의 개수인 K값을 바꾸는 방식이다. 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식의 치명적인 단점은 잘못된 ZF 추정치에 의해 발생하는 불완전한 간섭 제거로 인해 올바른 path임에도 일시적으로 그 거리가 K개의 최소 path 거리들 보다 더 커질 수 있다. 잘못된 ZF 추정치가 발생된 경우에는, path들 간의 거리들이 뚜렷하게 다르지 않다는 것을 관찰을 통해 발견하였다. 본 논문에서는 ZF 추정치의 신뢰도를 나타내는 지표로, 최소값을 갖는 path의 거리와 두 번째 최소값을 가지는 path 거리의 비를 사용한다. 최소값을 가지는 두 path의 거리의 비를 근거로, K값을 적절하게 선택하는 제안된 방식은 기존의 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식에 비해, 확연히 개선되었음을 보여준다. 제안된 방식은, 큰 K값을 사용하는 방식에 비해 평균 계산양은 매우 작으면서, 큰 K값을 사용한 방식의 성능을 가진다.
본 논문에서는 K-best 기법에서 심볼 검출 시 소요되는 불필요한 연산을 줄이고자 부분 유클리디언 거리(partial Euclidean distance)의 통계적 값으로서 수정된 Fano-like metric 바이어스를 할당하여 기존의 K-best 기법에 적용함으로써 평균 연산량을 감소시킨 KB-Fano 기법을 제안하였다. 또한 KB-Fano 기법에 K-reduction 기법을 연동한 KR-Fano 기법을 제안하여 모의 실험을 통해 K-reduction의 효과로 인한 비트 오차 확률 측면에서 높은 SNR 영역에서의 성능 개선과 함께 추가적인 평균 연산량 감소가 나타나는 것을 확인하였다.
스마트 TV가 최근 IoT 생태계의 중심으로 떠오름에 따라 그 중요성은 갈수록 높아지고 있다. 스마트 TV 내 취약점이 발생하는 경우 도청, 도촬로 인한 사생활 침해 및 개인정보 유출의 측면 뿐만 아니라 금전적 피해까지 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 스마트 TV 취약점 분석의 완전성을 높이기 위해 STRIDE 위협 모델링을 통해 위협을 체계적으로 식별하고 공격 대상에 대한 특성을 파악하였다. 또한 Attack Tree와 취약점 점검리스트를 제작하고 실제 취약점 분석을 통하여 점검리스트의 효과성을 검증하여 안전한 스마트 TV 사용 환경을 위한 보안 요구사항을 도출하였다.
기계 번역 시스템에서 품사 태거의 오류는 전체번역 정확률에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 어휘 단계의 정보만으로는 중의성 해소가 불가능한 단어에 대해서는 중의성 해소에 충분한 정보를 얻을 수 있는 구문 분석이나 의미 분석 단계까지 완전한 중의성 해소를 유보하는 N-best 품사 태거가 요구된다. 또한 N-best 품사 태거는 단어에 할당되는 평균 품사 개수를 최소화함으로써 상위 단계의 부하를 줄이는 본연의 역할을 수행하여야 한다. 본 논문은 통계 기반 품사 태깅 방법을 이용하여 N-best 후보를 선정하고, 선정된 N-best 후보에 언어 규칙을 적용하여 중의성을 감소시키거나 오류를 보정하는 혼합형 N-best 품사 태깅 방법을 제안한다 제안된 N-best 품사 태거는 6만여 단어의 영어 코퍼스에서 실험한 결과, 단어 당 평균 1.09개의 품사를 할당할 때 0.43%의 오류율을 보인다.
Main purpose of this paper is to combine the optimal form of Fan's best approximation theorem and Nash's equilibrium existence theorem into a single existence theorem simultaneously. For this, we first prove a general best proximity pair theorem which includes a number of known best proximity theorems. Next, we will introduce a new equilibrium concept for a generalized Nash game with normal form, and as applications, we will prove new existence theorems of Nash equilibrium pairs for generalized Nash games with normal form.
In this paper, we study the characterizations of two-sided best simultaneous approximations for ℓ-tuple subset from a closed convex subset of ℝm with ℓm1(w)-norm. Main fact is, k* is a two-sided best simultaneous approximation to F from K if and only if there exist f1, …, fp in F, for any k ∈ K $${\mid}{\sum\limits_{i=1}^{m}}sgn(f_{ji}-k^*_i)k_iw_i{\mid}{\leq}\;{\sum\limits_{i{\in}Z(f_j-k^*)}}\;{\mid}k_i{\mid}w_i$$ for each j = 1, …, p and 𝐰 ∈ W.
음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.
Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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