본 논문에서는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템의 Peak-to-Average Power Ratio(PAPR) 성능을 향상시키기 위한 목적으로 Selective Mapping(SLM)과 Partial Transmit Sequence(PTS)기법을 결합하는 방식에 있어서, 늘어나는 계산량을 감소시키는 방법을 제안한다. PAPR의 감소효율을 높이고자 하는 많은 기법 중에 SLM과PTS기법에 관한 활발한 연구가 진행되어 왔을 뿐만 아니라, SLM과PTS을 결합한 기법에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 결합기법에 있어서는, 복잡성이 크게 증가하는 문제가 존재하는데, 이러한 계산량의 복잡성을 줄이는 방법으로, 본 논문에서는 N-point IFFT 알고리즘을 도입한 SLM과 PTS 기법들로 결합된 새로운 시스템을 제안하였다. 이 방법은 SLM과 PTS와의 단순 결합에 비하여 시스템의 계산량의 복잡성을 감소시키는 결과를 가져다준다. 제안된 기법에서의 계산량의 감소는 N-Point IFFT의 과정에서 생성되는 n개의 단계 중의 최적의 결과를 내는 단계에서 위상 시퀀스와 부블럭 인덱스를 곱함으로써 계산의 복잡성을 낮추어 주는 과정을 통하여 이룬다. 제안된 알고리즘의 성능의 우수성은 시뮬레이션을 통하여 실험적인 부분을 나타냈으며, 또한 해석적인 방법을 통하여 계산량이 감소함을 보였다.
최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.
기존의 뮤직 소프트웨어 설계에서는 실시간 태스킹 모델을 고려하지 않았기 때문에 주요 모듈의 실행 시간에 대한 시간적 제약을 고려하는 시스템의 성능 분석이 어려웠으며, 소프트웨어 구조가 복잡하고 확장성이 부족하였다. 이러한 문제를 종합적으로 해결하기 위하여 RTSA를 사용하여 뮤직 임베디드시스템을 분석하고 분석 사양에 DARTS를 적용하여 컨커런트 태스킹 아키텍처를 설계하였으며, 각 태스크가 갖는 시간적 제약을 만족될 수 있는지를 검증하기 위하여 RMA (Rate Monotonic Analysis)를 사용하여 시스템 성능을 분석하였다. 설계 결과는 임베디드리눅스를 탑재한 인텔 벌버드 (Bulverde) 마이크로프로세서 기반의 Xhyper272 보드에서 구현하였다.
We propose a randomized distributed scheduling algorithm which can achieve the optimal throughput under the general interference model. The proposed algorithm is analyzed to show an attractive performance in that it can return a maximal schedule with high probability and has a low time-complexity. We also provide the simulation results to validate performance analysis of our algorithm.
A computationally efficient implementation of the progressive edge-growth algorithm is presented. This implementation uses an array of red-black (RB) trees to manage the layered structure of check nodes and adopts a new strategy to expand the Tanner graph. The complexity analysis and the simulation results show that the proposed approach reduces the computational effort effectively. In constructing a low-density parity check code with a length of $10^4$, the RB-tree-array-based implementation takes no more 10% of the time required by the original method.
For the design and analysis of 3D object featuring complexity and irregularity in shape, sectional digital images measured by an industrial CT scanner are employed to generate a finite element model with uniform voxels. The voxel model plays a key role in developing an integrated reverse engineering system including geometric modeling, simulation and optimization. Design examples applied to topology optimization show that the proposed approach can provide a remarkable reduction in time cost at the conceptual and detail design stages.
This research addresses the most sophisticated level of complexity of current electronic data processing(EDP) technology realtime, distributed data base(DDB) system. The major objective is to develop guidelines for the control and audit of these sophisticated system, since the control and audit philosophies, control features, and audit techniques applicable to traditional EDP systems are no longer fully appropriate for, or relevant to, these stat-of-art systems. An attempt is made to develop an internally consistent audit and control Conceptual Framework summarizing and integrating the material developed in this research, which then leads into the analysis of the control and audit model.
Large solar flares are associated with various aspects of space weather effects. Numerous attempts have been made to predict when the solar flare will be occurred mainly based on the configuration of the magnetic field of its flaring site. We analyze the time series of f/g which indicates a representative measure of the sunspot complexity to see whether it shows a possibility to be predicted without huge amounts of observation. Two kinds of analysis results are presented. One is from its power spectrum giving that there's no significantly persistent periodicity within a few days. Its de-trended fluctuation shows the Hurst exponent larger than 0.5 implying that the f/g time series has a long-term memory in time scales less than 10 days.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.589-602
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2020
The development of smart grids has enabled the easy collection of a large amount of power data. There are some common patterns that make it useful to cluster power consumption patterns when analyzing s power big data. In this paper, clustering analysis is based on distance functions for time series and clustering algorithms to discover patterns for power consumption data. In clustering, we use 10 distance measures to find the clusters that consider the characteristics of time series data. A simulation study is done to compare the distance measures for clustering. Cluster validity measures are also calculated and compared such as error rate, similarity index, Dunn index and silhouette values. Real power consumption data are used for clustering, with five distance measures whose performances are better than others in the simulation.
Nondestructive evaluation using surface waves needs an analytical solution for the reference value to compare with experimental data. Finite element analysis is very powerful tool to simulate the wave propagation, but has some defects. It is very expensive and high time-complexity for the required high resolution. For those reasons, it is hard to implement an optimization problem in the actual situation. The developed engine in this paper can substitute for the finite element analysis of surface waves propagation, and it accomplishes the fast analysis possible to be used in optimization. Including this artificial intelligence engine, most of soft computing algorithms can be applied on the special database. The database of surface waves propagation is easily constructed with the results of finite element analysis after reducing the dimensions of data. The principal wavelet-component analysis is an efficient method to simplify the transient wave signal into some representative peaks. At the end, artificial neural network based on the database make it possible to invent the artificial intelligence engine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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