제한된 주파수 대역폭을 이용하여 신호를 전송하기 위해서는 여러종류의 특성을 갖는 필터들이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 필터들을 효율적으로 설계하기위한 두가지 방식을 제시하였다. 특히 fractionally-spaced(FS) 구조가 사용될때 더욱 효율적으로 필터를 설계할 수 있다. FS 구조의 특성을 최소자승 오차 방식과 결합하여, 출력오차에 영향을 주지않고, 적절한 주파수 특성을 갖는 SF 필터 설계 방식을 제시하였다. 예로, noise 신호들을 적절히 이용하면, 한개의 SF 필터가, QAM 복조에 필요한 phase splitter, 수신 필터 그리고 등화기 기능까지 갖도록 설계할 수 있다. 두번째로 임의의 주파수 특성이 요구되는 필터의 설계 방식을 제시하였다. weighting factor를 이용한 최소자숭법을 iterative하게 사용하여 최적설계를 얻는다. 이를위해 weighting factor를 효율적으로 update하기 위한 새로운 알고리듬을 이용하였다. 마지막으로, 더욱 복잡한 조건을 갖는 필터를, 이 두가지 방식을 같이 이용하여, 효율적으로 설계할 수 있는것을 보였다.
기회적 빔포밍(OBF)은 채널이 거의 변하지 않는 환경에서도 기지국에서 랜덤 빔을 발생시켜서 인위적으로 다중 사용자 다이버시티 이득을 얻는 기법이며, 궤환 정보량도 순시 SNR 정보만을 필요로 한다. 이러한 이점에도 불구하고 수신단에서의 채널 추정 오류는 부정확한 순시 SNR의 원인이 된다. 특히 추정된 SNR에 의해 선택된 AMC 레벨이 실제 채널 용량보다 큰 전송율을 요구할 때는 패킷의 손실이 불가피 하다. 본 논문에서는 채널 추정 성능을 고려하여 계산한 보수적 인자를 이용해 추정된 SNR을 인위적으로 감소시킴으로써 성능 저하를 방지하는 보수적 링크 적응 방식을 제안한다. 제안된 보수적 인자는 실제 채널 SNR과 감소된 추정 SNR의 차이의 최대값의 분산을 최소화 하도록 계산된다. 이를 위해 실제 채널 SNR과 추정된 SNR의 차이의 통계량을 수학적으로 분석하였다. 실제 LS 추정기를 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 채널 추정 오류가 있는 상황에서 제안된 방식이 추정 오류로 저하된 평균 수율 성능을 두 배 이상 향상시키고, 비례적 공정 스케줄러의 공평성 성능을 손상시키지 않음도 확인하였다.
Cho, Seong Yun;Kang, Dongyeop;Kim, Jinhong;Lee, Young Jae;Moon, Ki Young
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권3호
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pp.105-116
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2017
Several wireless localization algorithms are evaluated for the IR-UWB-based indoor location with the assumption that the ranging measurements contain the channelwise Non-Calibration Error (NCE). The localization algorithms can be divided into the Model-free Localization (MfL) methods and Model-based Kalman Filtering (MbKF). The algorithms covered in this paper include Iterative Least Squares (ILS), Direct Solution (DS), Difference of Squared Ranging Measurements (DSRM), and ILS-Common (ILS-C) methods for the MfL methods, and Extended Kalman Filter (EKF), EKF-Each Channel (EKF-EC), EKF-C, Cubature Kalman Filter (CKF), and CKF-C for the MbKF. Experimental results show that the DSRM method has better accuracy than the other MfL methods. Also, it demands smallest computation time. On the other hand, the EKF-C and CKF-C require some more computation time than the DSRM method. The accuracy of the EKF-C and CKF-C is, however, best among the 9 methods. When comparing the EKF-C and CKF-C, the CKF-C can be easily used. Finally, it is concluded that the CKF-C can be widely used because of its ease of use as well as it accuracy.
모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.
통계적인 공정 제어 기법을 회분식 공정에 적용하여, 일반적인 회분식 공정의 데이터를 통해 보다 빠르고, 손쉽게 공정의 상태를 진단할 수 있는 시스템을 구현해 보았다. 대표적인 회분식 공정의 하나인 반도체 식각공정과 반회분식 스타이렌-부타디엔 고무 생산 공정의 데이터를 이용하여 공정 변수와 공정의 상태간의 연관 관계를 규명할 수 있는 모델을 수립하였으며, 이 모델의 출력(output) 결과를 이용해 통계적 공정 제어 차트를 구성하고, 시간에 따른 공정의 추이를 분석해 이상을 판별해 보았다. 회분식 공정의 다축(multi-way) 데이터를 두개의 축으로 만드는 펼치기(unfolding) 과정을 거쳤으며, 모델링 방법으로는 Support Vector Regression 및 Partial Least Square 등의 다변량 회귀분석 방법을 이용하였다. 또한 에러차트 및 변수 기여도 차트(variable contribution chart)를 이용해 이상의 세기, 형태 및 이상 데이터에 대한 각 변수들의 기여도를 계산해 보았으며, 그 결과 이상의 발생 유무 및 발생시점 뿐만아니라 이상의 세기 및 원인 까지 진단해 볼 수 있는 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 채널 벽면에 돌출물이 일정 간격으로 부착되어 있는 마이크로채널을 통과하는 2차원 스톡스 유동을 이론적으로 고찰한다. 상하 벽면에 부착된 돌출물들은 모두 반원 형상이고 서로 동일한 위상에 위치한다. 채널 내 유동의 주기성과 대칭성을 고려한 고유함수 전개법과 오차의 최소제곱법을 사용하여 유동장을 해석하여 유동함수 및 압력분포를 구하였다. 돌출물의 반경과 간격의 몇 가지 값들에 대하여 유동장 내의 유선 및 압력분포도를 보이고, 경계벽면에서의 전단응력 분포 등을 도시하였다. 또한, 돌출물의 반경과 돌출물 사이의 간격 변화에 따른 마이크로채널 내 평균 압력강하율의 변화를 계산하여 그림으로 나타내었다. 특히 상하 돌출물 사이의 틈새가 매우 작은 경우, 그 계산결과는 윤활이론의 결과와 아주 잘 일치함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.293-299
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2009
이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.
Choi, Sung Won;Lee, Chang Sug;Park, Chang Hee;Kim, Dong Hee;Park, Sung Kwon;Kim, Beob Gyun;Moon, Sang Ho
한국초지조사료학회지
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제34권4호
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pp.277-282
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2014
Nutritive value analysis of feed is very important for the growth of livestock, and ensures the efficiency of feeds as well as economic status. However, general laboratory analyses require considerable time and high cost. Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a spectroscopic technique used to analyze the nutritive values of seeds. It is very effective and less costly than the conventional method. The sample used in this study was a corn kernel and the partial least square regression method was used for evaluating nutrient composition, digestibility, and energy value based on the calibration equation. The evaluation methods employed were the coefficient of determination ($R^2$) and the root mean squared error of prediction (RMSEP). The results showed the moisture content ($R^2_{val}=0.97$, RMSEP=0.109), crude protein content ($R^2_{val}=0.94$, RMSEP=0.212), neutral detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.763), acid detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.142), gross energy ($R^2_{val}=0.82$, RMSEP=23.249), in vitro dry matter digestibility ($R^2_{val}=0.68$, RMSEP=1.69), and metabolizable energy (approximately $R^2_{val}$ >0.80). This study confirmed that the nutritive components of corn kernels can be predicted using near-infrared reflectance spectroscopy.
Enhanced lower order shear deformation theory is developed in this study. Generally, lower order theories are not adequate to predict accurate deformation and stress distribution through the thickness of laminated plate. For the accurate prediction of detailed stress and deformation distributions through the thickness, higher order zigzag theories have been proposed. However, in most cases, simplified zigzag higher order theory requires $C_1$, shape functions in finite element implementation. In commercial FE softwares, $C_1$, shape functions are not so common in plate and shell analysis. Thus zigzag theories are useful for the highly accurate prediction of thick composite behaviors but they are not practical in the sense that they cannot be used conveniently in the commercial package. In practice, iso-parametric $C_0$ plate model is the standard model for the analysis and design of composite laminated plates and shells. Thus in the present study, an enhanced lower order shear deformation theory is developed. The proposed theory requires only $C_0$ shape function in FE implementation. The least-squared energy error between the lower order theory and higher order theory is minimized. An enhanced lower order shear deformation theory(ELSDT) in this paper is proposed for smart structure under complex loadings. The ELSDT is constructed by the strain energy transformation and fully coupled mechanical, electric loading cases are studied. In order to obtain accurate prediction, zigzag in-plane displacement and transverse normal deformation are considered in the deformation Held. In the electric behavior, open-circuit condition as well as closed-circuit condition is considered. Through the numerous examples, the accuracy and robustness of present theory are demonstrated.
The Long Term Evolution (LTE) system is designed to provide a high quality data service for fast moving mobile users. It is based on the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and relies its channel estimation on the training samples which are systematically built within the transmitting data. Either a preamble or a lattice type is used for the distribution of training samples and the latter suits better for the multipath fading channel environment whose channel frequency response (CFR) fluctuates rapidly with time. In the lattice-type structure, the estimation of the CFR makes use of the least squares estimate (LSE) for each pilot samples, followed by an interpolation both in time-and in frequency-domain to fill up the channel estimates for subcarriers corresponding to data samples. All interpolation schemes should rely on the pilot estimates only, and thus, their performances are bounded by the quality of pilot estimates. However, the additive noise give rise to high fluctuation on the pilot estimates, especially in a communication environment with low signal-to-noise ratio. These high fluctuations could be monitored in the alternating high values of the first forward differences (FFD) between pilot estimates. In this paper, we analyzed statistically those FFD values and propose a postprocessing algorithm to suppress high fluctuations in the noisy pilot estimates. The proposed method is based on a localized adaptive moving-average filtering. The performance of the proposed technique is verified on a multipath environment suggested on a 3GPP LTE specification. It is shown that the mean-squared error (MSE) between the actual CFR and pilot estimates could be reduced up to 68% from the noisy pilot estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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