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다중 사용자 상향링크 공간 변조 MIMO 시스템에서 OMP 알고리즘을 이용한 신호 검출에 관한 연구
김도선(Doseon Kim),김동구(Dong Ku Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
무선 통신 시스템에서 공간 변조 방식은 높은 스펙트럼 효율성과 복조시 낮은 복잡성으로 인해 자주 사용되는 전송 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 여러 명의 사용자가 공간 변조된 희소 신호를 송신하는 환경에서 압축 감지 기반 Orthogonal Matching Pursuit(OMP) 알고리즘을 이용해 기존 제로 포싱 방식에 비해 향상된 성능으로 송신 신호를 추정하는 방법을 제안한다. 이에 수신 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)에 따른 Bit Error Rate(BER)로 분석한 모의실험을 통해 기존 방식보다 성능이 향상됨을 검증하였다.
김동구(Dong-Gu Kim),김원(Won Kim),이찬주(Chan-Joo Lee) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
본 논문은 현재 강우량 관측을 위해 활용중인 점우량계를 이용하여 소규모 구역에 대한 강우량 분포 실험을 수행하여 강우량 편차 분석을 수행하였다. 즉, 실제 수십 ㎢의 유역을 대표하는 점우량계가 좁은 구역에서도 우량계간 상당한 편차를 가지는 것을 관측 및 분석을 통해 보여주고자 함이다. 이런 편차는 유역에 떨어지는 강우의 유역 유출량 계산에 심각한 영향을 끼쳐 실제 홍수예보시스템의 정확도를 떨어뜨리고 있는 상황이다. 본 연구에 대한 관측 실험은 한국건설기술연구원 안동하천실험센터에 6기의 점우량계를 60m 간격으로 설치하여 수행하였다. 강우 분석을 위한 자료는 2014년 7월 11일부터 9월 3일까지 획득한 자료를 이용하였으며 분석 결과 일강우량을 기준으로 최대강우(85.5mm)시 최대 8.5mm의 편차를 기록하여 소규모 구역에서 약 10%의 강우 편차를 나타내고 있다.
가톨릭 이식센터에서 경험한 생체 부분 간이식의 임상분석
김동구 ( D. G. Kim ),문인성 ( I. S. Moon ),안상태 ( S. T. Ahn ),이명덕 ( M. D. Lee ),김인철 ( I. C. Kim ) 대한소화기학회 2002 대한소화기학회 춘계학술대회 Vol.2002 No.-
<목적> 생체 부분 간이식은 뇌사자 간이식의 증례 감소에 대한 대체 치료법으로 인정되고 있다. 1988년 처음으로 소아에서 부분이식이 시도 된후 소아에서는 제공자가 안전하고 좋은 결과를 나타내었다. 최근에도 부분이식이 성인에게도 적용되어 시행되고 있는데 성인의 경우에는 제공자의 간 우엽을 절제하여 이식해야 하므로 수취자에게는 충분한 양의 간 실질과 제공자에서는 안전성이 함께 충족되어야 하는 문제가 있어 생체 부분 간이식에 대한 제공자와 수취자에 대한 결
인지 무선 네트워크에서의 베이지안 추론 기반 다중로봇 위치 추정 기법 연구
김동구(Donggu Kim),박준구(Joongoo Park) 제어로봇시스템학회 2016 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.22 No.2
In this paper, a localization method for multiple robots based on Bayesian inference is proposed when multiple robots adopting multi-RAT (Radio Access Technology) communications exist in cognitive radio networks. Multiple robots are separately defined by primary and secondary users as in conventional mobile communications system. In addition, the heterogeneous spectrum environment is considered in this paper. To improve the performance of localization for multiple robots, a realistic multiple primary user distribution is explained by using the probabilistic graphical model, and then we introduce the Gibbs sampler strategy based on Bayesian inference. In addition, the secondary user selection minimizing the value of GDOP (Geometric Dilution of Precision) is also proposed in order to overcome the limitations of localization accuracy with Gibbs sampling. Via the simulation results, we can show that the proposed localization method based on GDOP enhances the accuracy of localization for multiple robots. Furthermore, it can also be verified from the simulation results that localization performance is significantly improved with increasing number of observation samples when the GDOP is considered.