• 한국전자파학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1028-1035
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• 2005

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 많은 통신 시스템에서 사용되고 있다. 기존 SPW 방법에서 반복처리로 인한 시간 소요를 단축하기 위하여 계산량 감소를 위한 phase weighting의 계산량 감소 방법을 제안한다. 낮은 복잡도의 phase weighting으로 OFDM 신호의 PAPR(Peak-to-Average-Power Ratio)을 줄이는 방법은 주기적인 sequence들의 DFT(Discrete Fourier Transform)의 성질을 이용한다. PAPR은 적은 계산량을 갖는 phase weighting 방법에 의해 능률적으로 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과, 기존 방식들과 비슷한 PAPR 저감 효과를 갖는다는 것을 보여준다. 제안한 기술은 두 개의 phase factor로 PAPR을 2.15 dB 줄일 수 있고 4개의 phase factor들로 PAPR을 3.95 dB 줄일 수 있다. 계산량 분석에서 phase weighting 방법이 계산량을 매우 감소시킨다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.123-126
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• 2000

In this paper, we propose new watermarking technique using weighting factor decision method in the watermark embedding step and adaptive threshold decision method in the watermark extracting step. In our method, we are determined weighting factor in simple by calculating distance between pixel coefficient and neighborhood pixel coefficients and threshold is adaptively determined by searching the minimized extract error value using histogram of difference value.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.677-684
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• 2003

OFDM에서 PAPR(peak-to-average power ratio) 저감에 효과적인 SPW(subblock phase weighting) 방법을 연구하였다. 이 방법은 OFDM 신호 블록을 여러 개의 하부 블록으로 나누고 하부 블록별로 위상을 적절히 조절하여 peak power를 낮추는 것이다. SPW는 하나의 IFFT로 구현할 수 있어 시스템의 복잡도를 낮출 수 있다. 인접, 인터리브드, 랜덤 subblock분할 방법을 적용하여 PAPR저감 성능을 분석하였다 랜덤 subblock분할 방법이 가장 우수한 PAPR 저감성능을 보인다. SPW에서 하부 블록의 수가 증가할수록 효과적인 PAPR 저감성능을 보이지만 반복 탐색 횟수가 증가하여 처리 시간이 길어진다. 본 논문에서는 새로이 상보 시퀀스 특성의 weighting factor조합을 임계치 기법과 혼합하여 사용하므로 처리시간 문제를 해결한다. weighting factor에 대 한 부가 정보를 fed forward 형태로 전송하므로 데이터를 복원할 수 있으며, BER 성능을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.741-747
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• 2011

잘 알려진 매트릭스 팬슬 방법은 정적이지 않은 환경 및 주파수가 같은 다중경로 신호가 존재 할때도 동작하는 입사각 추정방식이다. 매트릭스 팬슬방식은 기존의 공분산행렬을 사용한 방식보다 더 좋은 분해능을 보여 줄뿐 아니라 계산량의 측면에서도 매우 효과적이다. 본 논문에서는 매트릭스 팬슬 방식의 계산 과정에서 발생되는 데이터의 가중치가 균형이 맞지 않음으로써 생기는 영향에 관해 기술한다. 데이터의 균형이 맞는 새로운 방식의 매트릭스 팬슬 방식을 제안하고 데이터의 불균형을 해소할 수 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.381-388
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• 2010

나이브 베이시안 알고리즘은 데이터 마이닝의 여러 분야에서 적용되고 있으며 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 이 학습 방법은 모든 속성의 가중치가 동일하다는 가정을 하고 있으며 이러한 가정으로 인하여 가끔 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 나이브 베이시안에서 속성의 가중치를 조절하는 다수의 연구가 제안되어 이러한 단점을 보완하고 있다. 본 연구에서는 나이브 베이시안 학습에서 기존의 속성에 가중치를 부여하는 방식에서 한걸음 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 점진적 하강(gradient descent) 방법을 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.257-266
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• 1999

The aim of this paper is to suggest a design method of the optimal multivariable $H_{\infty}$ control system using genetic algorithm (GA). This $H_{\infty}$ control system is designed by applying GA to the optimal determination of weighting functions and design parameter $\gamma$ that are given by Glover-Doyle algorithm which can design $H_{\infty}$ controller in the state space. The first method to do this is that the gains of weighting functions and $\gamma$ are optimized simultaneously by GA with tournament method. And the second method is that not only the gains and $\gamma$ but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by eA with roulette-wheel method. The effectiveness of this $H_{\infty}$ control system is verified by computer simulation.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제8권4호
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• pp.139-143
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• 2008

In this paper, a new scheme to calculate the weighting factor of the 2-D isotropic-dispersion finite difference time domain(ID-FDTD) is proposed. The weighting factor in [1] was formulated in free space, so that it may not be optimal in dielectric media. Therefore, the weighting factor was reformulated by considering the material properties and using the least mean square method. As a result, a minimum numerical dispersion error for any dielectric media is guaranteed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.921-926
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• 2003

This paper describes a new type of the spatial filter detector (SFD) with variable and multi-valued weighting function. This SFD called variable spatial filter detector with multi-valued weighting function (VSFDwMWF) uses current-mode circuits for noise resistance and high-resolution weighting values. Total weighting values consist of 7bit, 6-signal bit and 1-sign bit. We fabricate VSFDwMWF chip using Rohm 0.35${\mu}$m CMOS process. VSFDwMWF chip includes two-dimensional 10${\times}$13 photodiode array and current-mode weighting control circuit. Simulation shows the weighting values are varied and multi-valued by external switching operation. The layout of VSFDwMWF chip is shown.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권6호
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• pp.79-91
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• 2017

The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.473-476
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• 1989

Quadratic weighting matrices have an effect on the transition and steady state responses in a LQ tracking problem. They are usually decided on trial and error in order to get a good response. In this paper a method is presented which calculates a steady - state deviation without solving Riccati equation. By using this method, a new procedure for selecting the weighting matrices is proposed when a tolerance on the steady - state deviation is given.