• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.525-531
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• 2000

Bayes estimators for reliability of a two-unit hot standby system with the imperfect switch based upon a complete sample of failure times observed from exponential distributions under squared error loss and some priors for failure rates are proposed, and mean squared errors of proposed several Bayes estimators for the system reliability are compared unmerically each other through the Monte Carlo simulation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.69-78
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• 2010

대역분할 부호화방식의 표준인 비가역 9/7 JPEG2000의 경우 0.15bpp 이하에서 양자화 손실로 배경과 에지 부분에서 급격한 화질 왜곡이 발생하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고주파대역들의 L-pdf(Laplace probability density function) 통계특성을 이용한 VQ(Visual Quantizer)를 제안하였다. 제안된 VQ는 재생영상의 화질왜곡을 최소화하기 위한 비주얼파라메타와 효율적인 비트율 감축을 위한 가중치 파라메타를 각각 사용하여 설계되었다. 실험결과 제안된 VQ는 0.15bpp이하에서도 재생영상의 시각적 손실을 최소화하면서 재생영상의 화질왜곡 기준척도인 MSE(Mean-Squared Error)도 최소화 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2451-2458
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• 1997

학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권6호
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• pp.6-13
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• 2011

시공간 부호화기법을 가진 MIMO(Multiple-input multiple-output)-OFDM(Orthogonal frequency division multiplexing)은 미래의 무선통신 시스템에서 성능향상을 위한 약속된 기술이다. 그러나 다중 송신기를 가진 다른 사용자에 따른 간섭과 다중경로의 지연신호에 따른 영향으로 성능이 크게 감소된다. 이 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 시공간 다이버스티를 유지하면서 이와 같은 간섭신호와 다중경로 지연신호를 효율적으로 제거하기 위하여 MMSE(minimizing the mean squared error) 기반의 pre-FFT 다중 빔형성기법을 제안한다. MIMO-OFDM 시스템에 제안된 다중 빔형성기법을 적용할 경우 성능 개선 효과를 CCI(Cochannel interference)를 가진 다중경로 채널환경에서 모의실험을 통하여 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.89-94
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• 2022

이 논문에서는 등간격 사각형 배열(Uniform Rectangular Array: URA)을 사용하는, 계산상 효율적인 2차원 도래각(Direction of Arrival: DoA) 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 안테나에 도달한 수신 신호들간의 상관행렬 대신 그들 사이의 위상 관계에 직접적으로 기반하고 있기 때문에 직접 신호-기반 방법이라고 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 직접 신호-기반의 방법이 기존의 어느 방법들보다 현저히 적은 계산량으로도 평균 제곱근 오차(Root-Mean-Squared Error: RMSE)와 최대 절대 오차 측면에서 다중 신호 분류(MUltiple SIgnal Classification: MUSIC) 방법과 비교할 만한 성능을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-167
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• 2019

최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2012

가우시안 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원은 영상처리분야에서 가장 중요한 과제이다. 가우시안 잡음을 제거하기 위해, 가우시안 필터, 평균 필터, 가중치 필터 등 다양한 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해, 마스크내의 각 화소들의 공간 거리와 추정된 잡음분산 등을 고려한 적응 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고, 판단기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.883-885
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• 2013

영상복원은 영상에 첨가되는 여러가지 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 등 방법들이 제안되었으나 이러한 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 마스크 메디안 값의 여부에 따라 마스크 크기를 확대 시키는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.915-918
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• 2001

In this paper we study a new convergence behavior of the least mean fourth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized for a multiple sinusoidal input and Gaussian measurement noise. Here we newly obtain the convergence equation for the sum of the mean of the squared weight errors, which indicates that the transient behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant. It should be noted that no similar results can be expected from the previous analysis by Walach and Widrow.