Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.475-478
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2015
The objective of this study is to apply a hybrid model for estimating solar radiation and investigate their accuracy. A hybrid model is wavelet-based support vector machines (WSVMs). Wavelet decomposition is employed to decompose the solar radiation time series into approximation and detail components. These decomposed time series are then used as inputs of support vector machines (SVMs) modules in the WSVMs model. Results obtained indicate that WSVMs can successfully be used for the estimation of daily global solar radiation at Champaign and Springfield stations in Illinois.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.2
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pp.77-85
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2013
this study examined hybrid Time of Arrival/Angle of Arrival (TOA/AOA) localization technique in a cellular network. Based on the linearized equations from the TOA and AOA measurements, the weighted least square (WLS) method is proposed to obtain the location estimation of a mobile station (MS) by analyzing the statistical properties of the error vector in Line of Sight (LOS) and Non-line of Sight (NLOS) environments, respectively. Moreover, the precise expression of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) for hybrid TOA/AOA measurements in different LOS/NLOS conditions was derived when the LOS error is a Gaussian variable and the NLOS error is an exponential variable. The idea of cooperative localization is proposed based on the additional information from short-range communication among the MSs in fourth generation (4G) cellular networks. Therefore, the proposed hybrid TOA/AOA WLS method can be improved further with the cooperative scheme. The simulation results show that the hybrid TOA/AOA method has better performance than the TOA only method, particularly when the AOA measurements are accurate. Moreover, the performance of the hybrid TOA/AOA method can be improved further by the cooperative scheme.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.9
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pp.538-544
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2004
This paper presents the interruption capability of serial-hybrid type GCB (gas circuit breaker) compared with that of puffer type. First a puffer type model interrupter which has the stroke length of 80 mm has been designed and manufactured. And also, a serial-hybrid type interrupter which has the same design parameters as the puffer type interrupter except the serially arranged thermal-expansion chamber and puffer cylinder has been fabricated. Using a simplified synthetic test facility, the critical interruption capabilities of the two GCBs have been estimated. The critical di/dt, the critical dV/dt of ITRV (initial transient recovery voltage) and the minimum arcing time of the puffer type model GCB were 10.7 A/${\mu}\textrm{s}$, 5.5 kV/${\mu}\textrm{s}$, and 15.0 ms respectively. In the case of serial-hybrid type model GCB, each of the values was 16.6A/${\mu}\textrm{s}$, 11.5 kV/${\mu}\textrm{s}$ and 13.0 ms. As a conclusion of this work, it has been quantitatively confirmed that the hybrid type interrupter can obtain the sufficient interruption capability at the operating force which is so low that puffer type interrupter has not the interruption capability.
Precast concrete (PC) members are currently being employed for general construction or partial replacement to reduce construction period. As assembly work in PC construction requires connecting PC members accurately, measuring the 6-DOF (degree of freedom) relative displacement is essential. Multiple planar markers and camera-based displacement measurement systems can monitor the 6-DOF relative displacement of PC members. Conventional methods, such as direct linear transformation (DLT) for homography estimation, which are applied to calculate the 6-DOF relative displacement between the camera and marker, have several major problems. One of the problems is that when the marker is partially hidden, the DLT method cannot be applied to calculate the 6-DOF relative displacement. In addition, when the images of markers are blurred, error increases with the DLT method which is employed for its estimation. To solve these problems, a hybrid method, which combines the advantages of the DLT and MCL (Monte Carlo localization) methods, is proposed. The method evaluates the 6-DOF relative displacement more accurately compared to when either the DLT or MCL is used alone. Each subsystem captures an image of a marker and extracts its subpixel coordinates, and then the data are transferred to a main system via a wireless communication network. In the main system, the data from each subsystem are used for 3D visualization. Thereafter, the real-time movements of the PC members are displayed on a tablet PC. To prove the feasibility, the hybrid method is compared with the DLT method and MCL in real experiments.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.2
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pp.85-92
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2009
This paper proposes a full-search block-matching motion estimation circuit with hybrid architecture combining systolic arrays and adder trees for an MPEG-4 encoder. The proposed circuit uses systolic arrays for motion estimation with a small number of clock cycles and adder trees to reduce required circuit resources. The interpolation circuit for 1/2 pixel motion estimation consists of six adders, four subtracters and ten registers. We improved the circuit performance by resource sharing and efficient scheduling techniques. We described the motion estimation circuit for integer and 1/2 pixels at RTL in Verilog HDL. The logic-level circuit synthesized by using 130nm standard cell library contains 218,257 gates and can process 94 D1($720{\times}480$) image frames per second.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.268-270
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2002
최근 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해 화자 적응 (speaker adaptation)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HMM 기반 인식 시스템의 모델 파라미터를 수정하는 화자 적응의 경우, MAP방법과 MLLR 방법에 대한 연구가 주류를 이루고 있다. 두 방법은 adaptation data의 양에 따라서 서로 다른 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 두 방법을 Maximum-likelihood Estimation(MLE)를 이용하여 화자 적응을 수행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 KAIST 통신연구실에서 구축한 한국어 도시이름 500단어 인식 시스템에 적용하여 adaptation data의 양에 상관없이 항상 높은 성능을 나타냈으며, 기존의 방법에 대해서 최고 4.37%의 인식률 향상을 보였다.
In this paper, we propose a new de-noising algorithm for 2 dimensional image using discrete wavelet transform. The proposed algorithm consists of edge detection in spatial domain, zero-tree estimation, subband estimation, and shrinkage algorithm. The results from it shows that the denoised image which Is damaged by 20% gaussian noise has 28dB quality for the original one.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.109-115
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2011
As fingerprinting method, k-nearest neighbor(KNN) has been widely applied for indoor location in wireless location area networks(WLAN), but its performance is sensitive to number of neighbors k and positions of reference points(RPs). So artificial neural network(ANN) clustering algorithm is applied to improve KNN, which is the KNN/ANN hybrid algorithm presented in this paper. For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. In the proposed algorithm, through KNN, k RPs are firstly chosen as the data samples of ANN based on SNR. Then, the k RPs are classified into different clusters through ANN based on SNR. Experimental results indicate that the proposed KNN/ANN hybrid algorithm generally outperforms KNN algorithm when the locations error is less than 2m.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.9C
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pp.906-914
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2009
SC-FDMA is employed in the 3GPP-LTE standard as the uplink transmission scheme. SC-FDMA has advantages that the signal has a low PAPR property and a simple equalizer such as FD-LE can be implemented. But FD-LE has inferior performance to Hybrid-DFE composed of frequency-domain feedforward filter and time-domain feedback filter. Recently, several IB-DFE algorithms have been proposed to overcome the disadvantages of implementation and processing complexity of Hybrid-DFE and to obtain superior performance to FD-LE. In this paper, we apply several IB-DFE algorithms to 3GPP-LTE uplink system and compare their performance by calculating BER. We investigate the effects of channel estimation errors and Doppler shift on performance. Finally, by analyzing computational complexity of IB-DFEs, we present some criteria to choose appropriate algorithm and to decide the number of iterative processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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