• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.44-50
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• 2023

For Wi-Fi and IoT wireless systems, high-capacity wireless communication technology is being applied using MIMO OFDM. Because of virtu0al subcarriers in the practical MIMO OFDM system, the pilot subcarriers cannot be spaced equally. Thus, it is difficult to obtain a good mean square error (MSE) performance of the channel estimate. This paper proposes applicable methods and the newly discovered locations of pilot subcarriers in four transmitted antennas resulting in a good MSE performance with proposed optimization algorithms.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권9호
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• pp.31-38
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• 2009

이 논문에서는 Sigma-Delta A/D 변환기의 새로운 이득 최적화 방식을 제안한다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 상위 10개의 이득 값 후보군을 선정한 후에 데시메이션 필터를 통과시켜 가장 작은 MSE를 보이는 이득 값을 최적의 이득으로 결정하는 방식이다. 1차의 단일 비트 변조기의 실험 모델을 통하여 변조기의 후보군 중 6위를 보인 이득 값이 가장 작은 MSE를 보였다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 기존의 아이디어와 데시메이션 필터로 사용되는 CIC 필터의 샘플합 특성을 이용하여 최적의 이득 값을 결정하는 장점을 갖는다. 이 논문에서 제안한 이득 최적화 방식은 변조기의 실험을 통하여 더 많은 후보군을 선정하여 CIC 필터를 시뮬레이션하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.333-340
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• 2020

We consider a hybrid combiner design for downlink massive multiple-input multiple-output systems when there is residual inter-user interference and each user is equipped with a limited number of radio frequency (RF) chains (less than the number of receive antennas). We propose a hybrid combiner that minimizes the mean-squared error (MSE) between the information symbols and the ones estimated with a constant amplitude constraint on the RF combiner. In the proposed scheme, an iterative alternating optimization method is utilized. At each iteration, one of the analog RF and digital baseband combining matrices is updated to minimize the MSE by fixing the other matrix without considering the constant amplitude constraint. Then, the other matrix is updated by changing the roles of the two matrices. Each element in the RF combining matrix is obtained from the phase component of the solution matrix of the optimization problem for the RF combining matrix. Simulation results show that the proposed scheme performs better than conventional matrix-decomposition schemes.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권4호
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• pp.329-341
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• 2024

Retaining structures are one of the most important elements in the stabilization of excavations and slopes in various engineering projects. Mechanically stabilized earth (MSE) walls are widely used as retaining structures due to their flexibility, easy and economical construction. These benefits are especially prominent for projects built on soft and weak foundation soils, which have relatively low resistance and high compressibility. For high retaining walls on weak foundations, conventional design methods are not cost-effective. Therefore, two alternative solutions for different foundation weakness are proposed in this research: optimized multi-tiered MSE walls and single tier wall with foundation improvement. The cost optimization considers both the construction components and the land price. The results show that the optimal solution depends on several factors, including the foundation strength and more importantly, the land price. For low land price, the optimized multi-tiered wall is more economical, while for high land price (urban areas), the foundation improvement is preferable. As the foundation strength decreases, the foundation improvement becomes inevitable.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권4호
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• pp.1-8
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• 2010

이 논문에서는 Sigma-Delta A/D 변환기의 새로운 이득 최적화 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 변조기의 SNR을 최대화하는 다수개의 이득 값 후보군을 먼저 선정한 후에 CIC 데시메이션 필터를 통과시켜 가장 작은 MSE를 보이는 이득 값을 결정하는 방식이다. 실험에 사용된 변조기는 단순화를 위하여 1차의 단일 비트 변조기를 사용하였다. 모의실험을 통하여 변조기의 후보군 중 2위를 기록한 이득 값이 가장 작은 MSE를 보였다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 기존의 아이디어와 데시메이션 필터로 사용되는 CIC 필터의 샘플 합 특성을 이용하여 최적의 이득 값을 결정하는 방식이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.625-633
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• 2013

본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.81-87
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• 2016

본 논문에서는 기존 MMA 적응 등화 알고리즘의 안정성과 낮은 신호대 잡음비에서 robustness를 개선하기 위해 adaptive modulus와 miniumum-disturbance 기법을 적용한 AM-SCS-MMA (Adaptive Modulus-Soft Constraint Satisfaction-MMA) 알고리즘의 성능을 해석하였다. AM-SCS-MMA는 적응 등화를 비용 함수를 최소화하기 위해 adaptive modulus와 기존의 LMS 나 gradient descent algorithm 대신 deterministic optimization problem의 minimum-disturbance 기법을 적용하여 탭 계수를 갱신하므로서 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 동시에 줄이면서 등화 필터의 안정성 및 다양한 잡음에 대한 roburstness를 개선시킬 수 있다. 이의 개선 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 채널 추적 능력을 나타내는 EMSE (Excess MSE) 및 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-SCS-MMA는 MMA보다 잔류 isi와 MSE에서는 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후 잔여량이 감소되고 열악한 신호대 잡음비에서 robustness가 있었지만, 채널 추적 능력에서는 열화됨을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제21권1호
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• pp.27-40
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• 2020

Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.294-297
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• 2004

Mean squared error (MSE) is an effective criterion to combine the mean and the standard deviation responses in dual response surface optimization. The bias and variance components of MSE need to be weighted properly in the given problem situation. This paper proposes a systematic method to determine the relative weights of bias and variance in accordance with a decision maker's prior and posterior preference structure.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.