• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.118-124
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• 2004

In this paper, we present a indirect adaptive control method using a wavelet neural network (WNN) for the control of chaotic nonlinear systems without precise mathematical models. The proposed indirect adaptive control method includes the off-line identification and on-line control procedure for chaotic nonlinear systems. In the off-line identification procedure, the WNN based identification model identifies the chaotic nonlinear system by using the serial-parallel identification structure and is trained by the gradient-descent method. And, in the on-line control procedure, a WNN controller is designed by using the off-line identification model and is trained by the error back-propagation algorithm. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed control method is demonstrated with applications to the chaotic nonlinear systems.

• 한국해양공학회지
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• 제8권2호
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• pp.131-140
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• 1994

Dynamics of AUV has heavy nonlinearities and many unknown parameters due to its bluff shape and low cruising speed. Intelligent algorithms, therefore, are required to overcome these nonlinearities and unknown system dynamics. Several identification techniques have been suggested for the application of control of underwater vehicles during last decade. This paper applies the neural network to identification and motion control problem of AUVs. Nonlinear dynamic systems of an AUV are identified using feedforward neural network. Simulation results show that the learned neural network can generate the motion of AUV. This paper, also, suggest an adaptive control scheme up-dates the controller weights with reference model and feedforward neural network using error back propagation.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권1호
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• pp.42-53
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• 1996

The paper presents a speed control system of vector controlled induct- ion motor using neural networks. The main feature of proposed speed control system is a Neural Network Controller(NNC) which supplies torque current to induction motor and Neural Network Emulator(NNE) which captures the forward dynamics of induction motor. A back propagation training algorithm is employed to train the NNE and NNC. In order to determine the NNC output error, plant(induction motor) output error can be back propagated through the NNE. The NNC and NNE for speed control of vector controlled induction motor is carried out by TMS320C30 DSP and IGBT current regulated PWM inverter. Through computer simulation and experimental results, it is verified that proposed speed control system is robust to the load variation. (author). refs., figs.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12A호
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• pp.1260-1266
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• 2007

송신국 (Source) 과 릴레이 사이의 중계 링크에서 발생한 오류는 복호 후 전달(decode-and-forward, DF) 릴레이 시스템의 성능을 제한하고 릴레이와의 협력으로 얻을 수 있는 최대 다이버시티 이득을 얻지 못 하도록 한다. 또한, 전체 복호 후 전달 릴레이 시스템의 오류 확률은 릴레이와 수신국 (destination)에서 발생한 에러의 합으로 표현되므로 최대 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 중계 링크의 오류 확률은 수신국에서 오류 전파 없이 maximum ratio combining (MRC)을 적용한 오류 확률보다 작아야 한다. 이러한 조건을 만족시키는 릴레이의 위치 범위에 릴레이가 위치하게 되면 최대 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서는 최대 다이버시티 이득을 얻으면서 릴레이의 전송파워를 최소화하는 위치를 정하므로 최대 다이버시티 이득을 얻는 다는 전제하에서 전체 시스템이 최소의 파워를 사용할 수 있도록 한다. 이를 입증하기 위해 본 논문은 전체 오류 확률의 분석과 모의실험들을 수행 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.625-632
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• 2021

본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-뉴런, 16-커널 CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.737-738
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• 2008

An implementation of robust stereo matching algorithm under variable illumination conditions is presented in this paper. By applying window-based matchingmethod to global stereo matching algorthm using belief propagation, our implemented system shows low error rate and could efficiently cope with general radiometric disimilarities between images acquired from two different point of views.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2001년도 디자인학연구 2001 봄 학술발표회 논문집
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• pp.62-63
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• 2001

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권3호
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• pp.307-312
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• 2002

동기식 스트림 암호에 적용하기 위한 여러 가지 Zero suppression(ZS) 알고리즘 중에서 ZS-2 알고리즘은 블록동기기능 제거, 구현 용이성 등 여러 가지 좋은 특성을 보여주고 있다. 하지만, 이 방법은 채널 오류 확산 측면에서 취약점을 보이고 있다. 따라서, 본 논문에서는 열악한 잡음 채널에서 오류 확률에 따른 성능을 개선하기 위하여 ZS-2에서 실행했던 대체 블록에서의 대체 비트 수를 최소화시키는 새로운 방법을 제안하였다. 결과적으로, 제안된 ZS-3 기법은 n=8에서 평균 오류 확산을 ZS-2의 값 보다 18.7% 떨어뜨리는 좋은 특성을 나타냄을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2365-2371
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• 1998

이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)은 음성 및 영상 신호의 압축에 광범위하게 응용되고 있다. 본 논문에서는 $2^{m}$-포인트의 일반적인 경우로 확장이 가능한 새로운 고속 DCT 알고리즘과 구조를 제안한다. 제안한 알고리즘은 커널의 대칭성을 이용하여 N-포인트의 DCT를 N/2-포인트의 DCT로 나누어 처리하며 이를 재귀적으로 적용해 나간다. 제안한 알고리즘은 적은 덧셈 및 곱셈 연산을 통해 변환을 수행하며, 변환을 위해 통과해야 하는 곱셈 연산단의 수가 적고 대부분의 곱셈 연산이 흐름도상의 후반부에서 일괄적으로 수행되므로 고정 소수점 연산시에 발생할 수 있는 오차의 전파를 줄일 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.211-218
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• 1998

본 논문에서는 광선 추적법을 이용한 마이크로셀 전파 환경 예측 모텔에서의 여러 가지 오차들에 관하여 해석 하였다. 반사 및 회절 계수의 부정확성 및 계산 과정에서 이들의 횟수 제한이 예측 결과에 미치는 영향올 분석하 였으며, 특히 건물 지도의 유한한 해상도에 의한 건물 데이터베이스의 오차가 전파 환경 예측 결과에 미칠 수 있는 영향에 대하여 자세히 분석하였다. 빠르고 정확한 예측 결과를 얻기 위해서는 각 건물들에 대하여 적절한 전기적 상수들의 선정과 반사 및 회절 횟수의 적절한 제한이 필요함을 보였다. 또한, 건물 지도의 해상도가 나빠질 수록 예측 결과의 오차가 증가함을 보였으며, LOS 구간과 NLOS 구간을 구분하여 그 오차의 크기를 분석하였다. 본 논문에서의 결과를 바탕으로 건물 지도의 해상도에 따른 예측 결과의 최대 오차 한계를 6 dB이하로 제한 할 경우 적절한 건물 지도의 해상도는 5m정도가 됨을 알 수 있다.