• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.35-47
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• 2002

본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.289-292
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• 2001

This paper investigates a RBF equalizer (RBFE) reducing a center Estimating Speed. One of method for RBF center estimation is using k-means clustering. The performance of RBFE is depends on the estimation ability of the RBF center. We Propose a RBF Equalizer using modified k-means clustering algorithm (MKMC) to speed up channel estimation and to reduce complexity of calculation. Computer simulations are included to illustrate the analytical results. It is shown that a discussed method improves about 1 dB via less training data.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.452-460
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• 2003

본 논문에서는 optimal Bayesian equalization solution인 RBF(radial basis function)를 이용한 등화기 (RE)의 구조를 보다 단순화하고, 비선형 왜곡 등의 심각한 정보 신호의 손상에 대한 보상 능력을 향상시키기 위하여 비선형 다층 결합을 갖는 RBF측 이용한 등화기(RNE)를 새로이 제안한다. 기존의 RE는 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값을 선형 결합하여 등화기 출력을 얻는다. 이와 달리 새로이 제안하는 RNE는 기존의 RE에서 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값에 대한 결합 기법으로 perceptron을 이용한 비선형 다층 결합을 사용한다. 제안한 equalizer를 결정궤환 방식이 있는 경우와 없는 경우의 등화기로 각각 구현한다. 실험 결과 제안한 등화기는 선형 간섭이 존재하는 디지털 통신 시스템과 비선형 왜곡이 존재하는 자기기록 시스템에서보다 간단한 구조로 기존의 optimal Bayesian 등화기와 거의 같거나 우수한 비트 오류 화률 성능 및 MSE(men squared error) 수렴 특성을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2158-2165
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.333-338
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• 2001

본 논문에서는 이전에 개발된 신경회로망 채널 등화기에서 볼 수 있었던 구조의 복잡성 및 많은 학습시간의 소요 등과 같은 단점을 극복하고자 퍼지-ARTMAP 신경망을 이용하여 채널 등화기를 구성하였다. 제안된 퍼지-ARTMAP 채널 등화기는 다른 형태의 신경망을 이용한 등화기에서는 찾아 볼 수 없는 빠르고 쉬운 학습 능력을 갖고 있다. 즉, 등화기 구성에 필요한 파라미터의 수가 적으며 지역적 최소값에 빠질 우려 없이 각 계층간의 초기 연결강도를 지정할 수 있을 뿐만 아니라 기존의 학습된 데이터를 재학습시킬 필요 없이 새로운 데이터를 단순히 추가 학습시킬 수 있는 장점 등을 가지고 있다. 본 연구의 시뮬레이션 과정에서는 선형채널에서 발생된 가우시안 잡음을 동반한 이진 신호를 대상으로 퍼지-ARTMAP 채널 등화기의 성능을 LMS 기반의 선형 등화기 및 MLP와 RBF 신경망 등화기와 비교하였으며 퍼지-ARTMAP 등화기가 상대적으로 간단한 구조와 빠른 처리속도를 가짐은 물론 선형등화기로 해결하지 못했던 비선형 문제들도 해결할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1998년도 하계종합학술발표회 논문집(하)
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• pp.1233-1236
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• 1998

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1998년도 하계종합학술발표회 논문집(하)
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• pp.1245-1248
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• 1998

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.407-412
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1284-1294
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• 2007

본 논문에서는 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 이용하여 블라인드 비선형 채널등화기를 구현하였다. 이를 위해 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 비선형 채널의 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 구해진 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터를 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용하여 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 잡음을 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (genetic algorithm(GA) merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 사용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.382-388
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적인 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 노이즈를 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (GA merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교 하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 활용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.