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Blind Signal Processing for Wireless Sensor Networks
김남용 ( Nam Yong Kim ),( Hyung Gi Byun ) 한국센서학회 2014 센서학회지 Vol.23 No.3
In indoor sensor networks equalization algorithms based on the minimization of Euclidean distance (MED) for the distributions of constant modulus error (CME) have yielded superior performance in compensating for signal distortions induced from optical fiber links, wireless-links and for impulsive noise problems. One main drawback of MED-CME algorithms is a heavy computational burden hindering its implementation. In this paper, a recursive gradient estimation for weight updates of the MED-CME algorithm is proposed for reducing the operations of the conventional MED-CME to at each iteration time for N data-block size. From the simulation results of the proposed recursive method producing exactly the same results as the conventional method, the proposed estimation method can be considered to be a reliable candidate for implementation of efficient receivers in indoor sensor networks.
차크라 ( Chakra B. Balayar ),권기현 ( Ki-hyeon Kwon ),김상춘 ( Sang-choon Kim ),변형기 ( Nam-yong Kim ),김남용 ( Hyung-gi Byun ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.1
P2P(Peer to Peer) 기술은 1990년대 후반기부터 산업계 및 학계에 주목을 받고 있는 기술 분야중의 하나로 이 기술의 장점은 인터넷 환경에 산재하여 있는 컴퓨팅 파워, 공간, 네트워크 대역을 인터넷 기반으로 효과적으로 활용하여 협력작업을 가능하게 한다는데 있다. 최근에는 모바일 환경 응용을 위한 P2P 디바이스 탐색 분야에 관심사가 증대되고 있으며, P2P 시스템은 중앙통제 장치가 결여 되어 있기 때문에 중앙통제 장치 개입을 최소로 하면서 P2P를 운영하기 위한 효율적인 기법 및 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 접근방법을 검토하여 FFNN(feed forward neural network)을 이용한 디바이스 탐색 기법을 제시한다. 제시한 FFNN은 BP(back propagation) 알고리즘을 통해 훈련하고 디바이스를 탐색한다. 제시한 시스템의 성능을 보이기 위해 일정한 계산량을 가지는 작업을 에이전트를 활용, 탐색된 디바이스간에 분배하여 처리한다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가지는 디바이스 간에 P2P를 사용하는 기법에 대해 제시하였다.