• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
• /
• pp.419-424
• /
• 2012

This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권7C호
• /
• pp.554-564
• /
• 2012

차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.246-254
• /
• 2020

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.850-858
• /
• 2022

리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제6권1호
• /
• pp.149-158
• /
• 2019

Due to the rapid development of IT (information technology) and internet, products become smart and able to collect, process and produce information and can think of themselves to provide better service to consumers. However, research on the characteristics of smart product is still sparse. In this paper, we report the systemic development of a scale to measure the perceived product smartness associated with smart product. To develop product smartness scale, this study follows systemic scale development processes of item generation, item reduction, scale validation, reliability and validity test consequently. And, after acquiring a large amount of qualitative interview data asking the definition of smart product, we add a unique process to reduce the initial items using both a text mining method using 'r' s/w and traditional reliability and validity tests including factor analysis. Based on an initial qualitative inquiry and subsequent quantitative survey, an eight-factor scale of product smartness is developed. The eight factors are multi-functionality, human-like touch, ability to cooperate, autonomy, situatedness, network connectivity, integrity, and learning capability consequently. Results from Korean samples support the proposed measures of product smartness in terms of reliability, validity, and dimensionality. Implications and directions for further study are discussed. The developed scale offers important theoretical and pragmatic implications for researchers and practitioners.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.906-913
• /
• 2022

본 논문에서는 희소 깊이 영상과 컬러 영상을 이용해 조밀한 깊이 영상을 추정하는 깊이 완성을 수행하기 위해 최근접 이웃 커널 기술을 사용하는 방식의 네트워크를 제안한다. 먼저 예측하고자 하는 깊이 영상을 대략적인 깊이 정보의 구조 정보를 포함하는 부분과 세밀한 깊이 정보를 가지는 상세 부분으로 분할하여 예측하는 방식을 제안한다. 이 과정에서 깊이 영상의 구조 및 상세 정보는 분류 기법과 회귀 기법을 활용하여 각각 추정하였으며, 특히 분류 과정에서 최근접 이웃 커널 정보를 활용하여 주변 정보를 통해 분류를 진행하는 방식을 제안하였다. 제안 방식은 기존의 희소 깊이 완성 방식과 비교하여 우수한 성능을 나타냈고, 시각적으로도 만족할만한 결과를 보이게 됨을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권9호
• /
• pp.41-49
• /
• 2024

This paper proposes dual symbol superposition block carrier transmission with frequency domain equalization (DSS-FDE) system. This system is based upon χ-transform matrix, which is obtained by concatenation of discrete Hartley transform (DHT) matrix and discrete Fourier transform (DFT) matrices into single matrix that is remarkably sparse, so that, as it will be shown in this paper, it only has non-zero entries on its principal diagonal and one below the principle anti-diagonal, giving it shape of Latin alphabet χ. When multiplied with constellation mapped complex transmit vector, each entry of resultant vector is weighted superposition of only two entries of original vector, as opposed to all entries in conventional DFT based OFDM. Such a transmitter is close to single carrier block transmission with frequency domain equalization (SC-FDE), which is known to have no superposition. The DSS-FDE offers remarkable simplicity in transmitter design and yields great benefits in reduced complexity and low PAPR. At receiver-end, it offers the ability to harvest full diversity from multipath fading channel, full coding gain, with significant bit error rate (BER) improvement. These results will be demonstrated using both analytical expressions, as well as simulation results. As will be seen, this paper is Part III of three-paper series on alternative transforms for multicarrier communication (MC) systems.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.233-235
• /
• 1997

A free sparse transmission method using X-band standard gain horn antenna is applied to measure the attenuation and phase shift of microwave signal through the wetted grain such as rough rice, brown rice and barley. The moisture content of grain varied from 11 to 25% based on its wetted condition. The dielectric constant and loss factor, which depend on the moisture content of the wetted grain are obtained from the measured attenuation and phase shift by vector network analyzer. The measured values of dielectric constants as a function of moisture density are compared with values of those obtained using the predicted model for estimating dielectric constants of grain.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.412-415
• /
• 2006

본 논문에서는 파라미터에 대한 정보가 없는 데이터, 즉, 각각의 이벤트 발생에 불확실성이 존재하는 데이터들에 대한 인과 관계의 학습을 위해 그래픽 모델인 베이지안 네트워크를 사용하였다. 이를 위해 기존에는 주로 네트워크 학습에 K2, Sparse Candidate 등의 방법이 사용되었다. 학습 및 추론에 있어서 어떻게 하면 기존의 방법보다 정확하고 빠르게 처리할 수 있을지에 대한 개선된 알고리즘을 제시하고 다른 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제시한 방법론이 보다 좋은 성능을 가짐을 보였다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제9권4호
• /
• pp.368-376
• /
• 2007

The large potential bandwidth available in wavelength-division multiplexed optical networks makes this technology of crucial importance for satisfying the ever increasing capacity requirements of the next-generation Internet. In this scenario, the routing and wavelength assignment(RWA) problem that concerns determining the optical paths and wavelengths to be used for connection establishment in a wavelength-routed network, is still one of the most important open issues. In this paper we propose a new online dynamic grooming-capable RWA heuristic scheme working on wavelength division multiplexing(WDM) networks as a multistage selection process. The proposed algorithm is transparent with respect to the presence of wavelength converters, achieves very low connection rejection ratios with minimal computational complexity and is appropriate for the modern multilayer optical circuit and wavelength switched networks with sparse wavelength conversion capability.