• 문화기술의 융합
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• 제3권4호
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• pp.191-198
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• 2017

본 논문은 수중의 시간적으로 긴 다중 경로 채널 환경에서 Code Division Multiple Access(CDMA)와 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM)의 전송성능을 비교 분석한다. 이를 위해 서해 정점의 수중 환경 자료를 기반으로 Bellhop을 /통해 수중 다중 경로 채널을 생성한다. 이를 기반으로 한 다양한 수중 채널을 통해 수중 음향 통신방식으로 사용되는 CDMA와 OFDM의 BER 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 CDMA의 경우 수중 채널의 다중 경로 시간이 Spreading Factor(SF)에 의한 시간보다 짧은 경우 OFDM보다 성능이 우수하였지만 채널의 시간 지연이 길어짐에 따라 OFDM이 CDMA 보다 BER 성능이 우수함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6478-6483
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• 2013

본 연구에서는 MIMO 환경 하에서 모든 개별 채널을 추정하기 위해 다수의 사운딩 버스트 사이의 보간 기법을 이용한 아이디어를 제시한다. 제안된 기법의 성능은 $f_dT$ 값과 송수신단의 안테나 개수에 크게 의존하고 있으며 특히 본 연구를 통하여 제안된 기법은 $f_dT$ 값이 아주 크지 않거나 또는 안테나의 개수가 많지 않을 때 효과적임을 보인다. 또한 우리는 추정 채널의 개수와 안테나의 개수가 클 때는 사운딩 버스트들이 시간상에서 더 멀리 퍼져 있기 때문에 채널의 도플러 현상이 채널에 더 많은 오류를 유발할 수밖에 없으며 이로 인해 최상과 최악의 채널 추정 성능 차이가 더욱 커짐을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.79-84
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• 2013

본 논문에서는 파일럿 심벌을 이용하여 플랫 페이딩 채널에서 페이딩 정보를 예측하여 보상하는 방식인 PSAM(Pilot Symbol Assisted Modulation) 방식에 대해 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 지연파의 영향을 받는 경우 발생하는 문제점 등을 분석하고 이를 개선하기 위하여 고차 PS(Pilot Symbol) QAM 채널보상 방식을 제안한다. 기존의 PSAM 방식은 지연파의 지연강도가 조금만 영향을 미치더라도 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 상관없이 심각한 성능저하를 보이지만 제안된 방식은 지연파의 지연강도에 영향을 받지만 안정적인 성능개선을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.974-979
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• 2009

본 논문에서는 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 MIMO 검출 기법의 성능이 이론적으로 분석된다. 제시되는 MIMO 검출 구조는 시공간 결합기와 ZF 검출기로 구성되며 이 구조는 $N_T$ 송신안테나, $N_R$ 수신안테나, 그리고 L 다중경로 성분을 활용하는 시스템으로 $LN_R-N_T+1$의 다양성을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서의 BER 공식이 제공되고 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.608-627
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• 2016

Wireless mesh networks (WMNs) based on IEEE 802.11s have emerged as one of the prominent technologies in multi-hop communications. However, the deployment of WMNs suffers from serious interference problem which severely limits the system capacity. Using multiple radios for each mesh router over multiple channels, the interference can be reduced and improve system capacity. Nevertheless, interference cannot be completely eliminated due to the limited number of available channels. An effective approach to mitigate interference is to apply dynamic channel switching (DCS) in WMNs. Conventional DCS schemes trigger channel switching if interference is detected or exceeds a predefined threshold which might cause unnecessary channel switching and long protocol overheads. In this paper, a P-learning based dynamic switching algorithm known as learning automaton (LA)-based DCS algorithm is proposed. Initially, an optimal channel for communicating node pairs is determined through the learning process. Then, a novel switching metric is introduced in our LA-based DCS algorithm to avoid unnecessary initialization of channel switching. Hence, the proposed LA-based DCS algorithm enables each pair of communicating mesh nodes to communicate over the least loaded channels and consequently improve network performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.1667-1676
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• 1998

적응형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 수신기는 고정된 채널 환경에서 기존의 단일 사용자 CDMA(Code Division Multiple Access) 수신기에 비해 좋은 성능을 보이며 다른 다수 사용자 CDMA 수신기에 비해 간단한 구조를 가진다. 그러나 실제 무선 채널은 페이딩 채널이며, 수신신호의 크기와 위상이 시간에 따라 변하고 충분한 신호대 잡음 비가 항상 보장되지는 않는다. 이 경우 적응형 MMSE 수신기들은 그의 성능이 급격히 저하된다. 적응형 MMSE 수신기의 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 구조와 적응 알고리듬을 갖는 적응형 MMSE 수신기를 제안하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 수신기가 페이딩 환경에서 기존의 MMSE 수신기들에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.185-192
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• 1999

본 논문에서는 Ungerboeck가 설계한 TCM과 Divsalar가 제안한 다중화 지수(k＝2)의 다중 트렐리스 변조 (Multiple trellis-coded modulation)을 최적의 부호기 설계를 통하여 상태수의 증가에 따라 대역폭과 전력이 제한된 환경에서 부호화 이득을 얻을 수 있는 조건들을 제안하였다. 해석적 기법의 부호기 설계를 통하여 최적의 트렐리스 부호기를 간단히 구성하였으며, 복호는 비터비 최우복호(MLSE)를 적용하였다. QPSK와 8PSK에서 TCM 시스템에서 상태수가 2상태, 4상태, 8상태로 증가함에 따라 다중화 지수(k=2)의 MTCM과 TCM의 성능을 비교하였으며, 상태수가 매우 작아서 TCM의 트렐리스 선도에 병렬천이가 있을 경우 가우시안 채널에서 MTCM 시스템은 대역폭의 확장없이 TCM 시스템보다 우수한 부호화 이득을 얻을 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.75-83
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• 2016

In this paper, we propose a multi-channel medium access control (MAC) protocol, named underwater multi-channel MAC protocol (UMMAC), for underwater acoustic networks (UANs). UMMAC is a split phase and reservation based multi-channel MAC protocol which enables hosts to utilize multiple channels via a channel allocation and power control algorithm (CAPC). In UMMAC, channel information of neighboring nodes is gathered via exchange of control packets. With such information, UMMAC allows for as many parallel transmissions as possible while avoiding using extra time slot for channel negotiation. By running CAPC algorithm, which aims at maximizing the network's capacity, users can allocate their transmission power and channels in a distributed way. The advantages of the proposed protocol are threefold: 1) Only one transceiver is needed for each node; 2) based on CAPC, hosts are coordinated to negotiate the channels and control power in a distributed way; 3) comparing with existing RTS/CTS MAC protocols, UMMAC do not introduce new overhead for channel negotiation. Simulation results show that UMMAC outperforms Slotted floor acquisition multiple access (FAMA) and multi-channel MAC (MMAC) in terms of network goodput (50% and 17% respectively in a certain scenario). Furthermore, UMMAC can lower the end-to-end delay and achieves a lower energy consumption compared to Slotted FAMA and MMAC.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권3호
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• pp.177-182
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• 2022

A deep neural network (DNN) includes variables whose values keep on changing with the training process until it reaches the final point of convergence. These variables are the co-efficient of a polynomial expression to relate to the feature extraction process. In general, DNNs work in multiple 'dimensions' depending upon the number of channels and batches accounted for training. However, after the execution of feature extraction and before entering the SoftMax or other classifier, there is a conversion of features from multiple N-dimensions to a single vector form, where 'N' represents the number of activation channels. This usually happens in a Fully connected layer (FCL) or a dense layer. This reduced 2D feature is the subject of study for our analysis. For this, we have used the FCL, so the trained weights of this FCL will be used for the weight-class correlation analysis. The popular DNN models selected for our study are ResNet-101, VGG-19, and GoogleNet. These models' weights are directly used for fine-tuning (with all trained weights initially transferred) and scratch trained (with no weights transferred). Then the comparison is done by plotting the graph of feature distribution and the final FCL weights.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.376-383
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• 2012

본 논문은 상호 간 간섭을 주는 두 개의 다중입력 다중출력 간섭 브로드캐스트 채널 (MIMO-IBC: Multiple input multiple output-interfering broadcast channel)에서 공통된 잡음 없는 백본(backbone)망을 통해 두 기지국이 상호간의 사용자 데이터를 공유할 수 있을 때의 공간적 다중화 이득 (SMG: Spatial multiplexing gain)의 일반적인 공식을 유도하였다. 본 MIMO-IBC 모델은 다중안테나를 갖는 두 개의 기지국과 각각 다수의 다중안테나 사용자가 있고, 모두 고정된 채널을 통해 독립적인 메시지를 송신한다고 가정한다. 최종 유도된 결과로부터 다양한 상황의 안테나 분포뿐 만 아니라 기지국 협력 유무에 따른 공간적 다중화 이득의 변화를 정량적으로 관찰할 수 있다. 그리고 사용자들 사이에 완전한 협력이 되는 상황과 본 MIMO-IBC 모델에서의 유도된 SMG 결과를 비교하였다.