Earticle

혈압측정은 오랜 시간동안 외부압력을 이용하여 혈관 압력 대응값으로 계산해왔다. 최근 측정 장비의 소형화와 의료네트워크 기술의 발전으로 개인 건강관리시스템의 활성화로 인해 간단한 센서로 혈압을 연속적이며 실시간 측정이 가 능한 환경을 요구하고 있다. 본 연구에서는 광전용적맥파를 적용하고 맥파전달시간을 이용하여 혈압을 추정하고자 한다. 기존 방식은 신체 변수값 등으로 개인 오차를 줄여 측정하는 알고리즘을 사용하고 있으나, 광전용적맥파의 분석과 맥파전달 시간의 적용방법에 따라 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 기존 수축기 혈압을 이용하여 혈압을 유추하는 융합적인 방법을 선택하여 적용하였다. 그리고 광전용적맥파 자체로만 혈압 추정이 가능하게 구성하여 초소형 혈압측정시스템을 만드는데 필요한 융합알고리즘을 제공하고자 하였다. 그 결과 수축기혈압과 광전용적맥파의 최대, 최소 주기간격을 이용하여 혈압 추정 융합 알고리즘의 가능성을 상관관계로 분석하였다.

The blood pressure measurement is calculated as a value corresponding to the pressure of the blood vessel using the pressure from the outside for a long time. Due to the recent miniaturization of measurement equipment and the ICT combination of personal healthcare systems, a system that enables continuous and real-time measurement of blood pressure with a sensor is required. In this study, blood pressure was measured using pulse transit time using Photoplethysmography. In this study, blood pressure was estimated by using systolic blood pressure. And it is possible to make measurement only with PPG itself, which can contribute to making a micro blood pressure measuring device. As a result, systolic blood pressure and PPG's S1-P and P-S2 were used to analyze the possibility of blood pressure estimation.

최근 만성질환자 건강관리의 목적으로 혈압측정에 대한 접근성을 높이는 제품 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 심전도(ECG)와 광전용전맥파(PPG)를 분석하여 수축기혈압과 이완기 혈압을 산출하는 방식을 사용하고 있다. 주 과제는 정확도와 재현성을 위한 분석 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 초소형 혈압측정장치를 개발 하는 단계에서 장치의 크기를 줄이고 측정방법도 간단히 하는 동시에 알고리즘도 두 개의 PPG만을 이용하여 최고혈압 (SBP)을 추출하고 이에 따른 최저혈압(DBP)을 구하고자 하였다. 이를 위해 두 개의 PPG에서 얻은 측정값과 SBP, DBP 관계를 통계적으로 추적하여 상호관계를 분석하였다. PPG의 차이 값인 DF_P는 SBP와 반비례 관계가 있으며, DBP와 는 비례적 관계가 성립되어 알고리즘에 의해 혈압값을 유추할 수 있으며, SBP를 통해 DBP를 추적할 수 있다.

Recently, product research has been continuously conducted to enhance accessibility to blood pressure measurement for the purpose of healthcare for the chronic patient. In previous studies, electrocardiogram (ECG) and photoelectric pulse wave (PPG) are analyzed to calculate systolic and diastolic blood pressure. The problem is the development of analysis algorithms for accuracy and reproducibility. In this study, in the development stage of a micro blood pressure measuring device, the size of the device was reduced and the measurement method was simplified, while the algorithm was to extract systolic blood pressure (SBP) using only two PPGs and obtain diastolic blood pressure (DBP). The difference value of PPG, DF_P, is inversely related to SBP, and has a proportional relationship with DBP, which can be leaked by algorithm, and DBP can be tracked through SBP.

복수 개의 웨어러블 디바이스는 휴대성 때문에 유선으로 통신하는 것이 적합하지 않다. 복수 개의 웨어러블 디바이스가 서로 통신 할 때 우수한 통신 품질과 그룹 활동 특징 때문에 무선통신 방법을 이용한다. 본 논문에서 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹형 디스플레이를 위한 그룹결정 알고리즘을 제안하였다. 이것은 무선통신 환경에서 여러 개의 웨어러블 디바이스들이 단체동작 디스플레이를 할 때 거리측정을 통하여 그룹멤버로 인지하는 그룹결정 알고리즘을 의미한다. 실험결과 복수 개의 웨어러블 디바이스들의 그룹 디스플레이가 단일 웨어러블 디스플레이의 한계를 극복하였음을 보여주었다.

The several wearable devices are not able to communicate through cable due to its portability. The wireless communication method is used because of its good communication quality and group action features when the several wearable devices communicate with each other. In this paper, we proposed the group decision algorithm for grouping display of the several wearable devices. It means that recognize as a group member after measuring distance in the wireless communication environment. The result of experience showed that the group-type display of several wearable devices method overcome the limit of the display of single wearable device.

본 논문에서는 기존의 그랩컷 알고리즘을 이용한 객체 검출의 정확도를 향상시키기 위하여 샤프닝 필터를 이용한 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 그랩컷 알고리즘은 사각 윈도우 범위 내에서 객체 추출에 뛰어난 성능을 보이지만, 객체와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 영상에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 히스토그램 평활화를 통해 밝기 및 선명도를 보강하고, 샤프닝 필터를 이용하여 객체의 경계를 강화하여 기존의 그랩컷 알고리즘보다 객체와 배경의 색상이 비슷한 영상에서 향상된 객체 추출 결과를 보인다. 개선된 그랩컷 알고리즘을 토대로 문자인식, 실시간 객체추적 등 영상처리 융합 기술에서 향상된 결과를 얻을 수 있다.

In this paper, we proposed image enhancement method using sharpening filter for improving the accuracy of object detection using the existing Grabcut algorithm. GrabCut algorithm is the excellent performance extracting an object within a rectangular window range, but it has the drawback of the inferior performance in image with no clear distinction between background and objects. So, in this paper, reinforcing the brightness and clarity through histogram equalization, and tightening the border of the object using the sharpening filter look better than that extracted result of existing GrabCut algorithm in a similar image of the object and the background. Based on improved Grabcut algorithm, it is possible to obtain an improved result in the image processing convergence technique of character recognition, real-time object tracking and so on.

최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있 다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지 고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.

Recently, with the development of high-tech industry, the use of the drones in various aspects of daily life is rapidly advancing. With technical and functional advancements, drones have an advantage of being easy to be utilized in the areas of use according to various lifestyles. In addition, through the diversification of the drone service converged with image processing medium such as camera and CCTV, an automated security system that can replace humans is expected to be introduced. By designing these unmanned security technology, a new convergence security drone service techniques that can strengthen the previous drone application technology will be proposed. In the proposed techniques, a biometric authentication technology will be designed as additional authentication methods that can determine the safety incorporated with security by selecting the search and areas of an object focusing on the objects in the initial windows and search windows through OpenCV technology and CAM-Shift algorithm which are an object tracking algorithm. Through such, a highly efficient security drone convergence service model will be proposed for performing unmanned security by using the drones that can continuously increase the analysis of technology on the mobility and real-time image processing.

심장CT를 스캔하여 MAR알고리즘 적용 시 자체 제작한 Pacemaker삽입팬텀의 금속인공물 감소 정도를 비교 분석해 보았다. 에너지별 CT value를 비교한 결과 BKI에서 CT value의 증감이 있었으며 WSA에서 40 KeV 의 경우 663.2%로 최대감소, BHA에서 140 KeV의 경우 56.2%로 최대로 증가 하였다. 또한, 70 KeV기준으로 인공 물 형태별 CT value 비교결과 WSA에서 최대 약 145% 감소하였고, BHA에서는 최대 약 46.38%증가 하였다. MAR알고리즘 적용 은 에너지 변화 또는 인공물의 종류와 무관하게 금속 인공물 발생을 감소시켜주는 효과가 있어 Pacemaker삽입 후 심장CT로 추적검사 시 MAR알고리즘을 적용한다면 보다 질 좋은 심장CT 영상을 제공할 것으로 사료된다.

In the analyzed cardiac CT algorithm applied when comparing the MAR self-made metal artifact reduction in pacemaker inserted phantom degree. Result of comparing the energy value by CT showed a decrease in the CT value in the case of BKG 40 KeV in WSA maximum decreased to 663.2% in the case of 140 KeV BHA were increased a maximum of 56.2%. In addition, the maximum was decreased by approximately 145% based on a 70 KeV artifacts in CT value comparison by type WSA, BHA was to increase up to approximately 46.38%. MAR Algorithm is believed to provide a more quality cardiac CT image if the energy changes, or have the effect that by type and irrespective of reduced metal artifacts occurrence of artifacts applied to the pacemaker when tracking a heart CT scan after inserting MAR algorithm.

어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.

The Vocabulary Recognition System made by recognizing the standard vocabulary is seen as a decline of recognition when out of the standard or similar words. In this case, reconstructing the system in order to add or extend a range of vocabulary is a way to solve the problem. This paper propose configured Bhattacharyya algorithm standing by speech recognition learning model using the Bayesian methods which reflect parameter estimation upon the model configuration scalability. It is recognized corrected standard model based on a characteristic of the phoneme using the Bayesian methods for parameter estimation of the phoneme's data and Bhattacharyya algorithm for a similar model. By Bhattacharyya algorithm to configure recognition model evaluates a recognition performance. The result of applying the proposed method is showed a recognition rate of 97.3% and a learning curve of 1.2 seconds.

본 연구는 한국과 중국 신용카드 시장의 사용현황을 분석하고, 신용카드 시장에서의 경제활동 추이도를 미래측정 알고리즘개발을 통해 측정하고자 하였다. 연구 결과 한국에서는 개인 소득증가와 신용카드 이용액 간에는 유의적인 상관관계가 없는 것으로 분석되었으며, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용액 사이에는 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 중국에서는 개인의 소득증가가 신용카드 이용액에 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용금액 사이에는 유의한 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 추이도 관찰을 통해 외부환경에 제약이 없는 조건하에서 향후 5년간 중국의 신용카드 시장은 점진적으로 성장하며, 증가율 또한 점진적으로 증가할 것으로 예측할 수 있었다.

This study is to analyze korea credit card market and the China credit card market, and predict future economic activity by developing the Algorithm for future economic trend Estimation As a results, there is no significant correlation between personal income growth and the credit card usage amount, and significant correlation between the credit card per capita and the credit card usage amount, in korea. there is significant correlation between personal income growth and the credit card usage amount, and between the credit card per capita and the credit card usage amount in china. it could be predicted that the china credit card market would be increased and the rate of increase would be gradually increased over the next five years, under the condition without constraints in the external environment.

북미시장에서 국내 가전업체의 브랜드 및 제품 인지도는 크게 성장했으며 북미 소비자들에게 국내 기업의 제품은 성능이 좋고 혁신적인 기술 제품으로 인식되고 있다. 또한 에너지 절약을 원하는 소비자가 늘어나면서 국내 가전제품의 에너지 절약 측면에서 우수성이 부각됨에 따라 시장점유율이 상승으로 이어지고 있다. 최근 스마트폰과 모바일 기기 시장 확대 및 스마트 그리드 기술 발달의 영향으로 가전제품 시장에도 스마트 열풍이 거세게 몰아치고 있는데, 국내 기업들은 가전제품과 결합된 다양한 부가기능을 통해 소비자 편의를 제공함에 따라 지속적인 제품개발 을 하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데 이터를 이용하여 북미시장에서의 가전제품 판매예측을 위한 융합모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공신경망 과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측을 수행하기로 한다. 추가적으로 본 연구에서는 제안한 융합모델과 기존의 예측모델과의 비교분석을 통해 제안한 융합모델의 우수성을 입증하기로 한다.

The brand and product awareness of Korean electronics companies in the North American market has grown significantly and North American consumers has been recognized as an innovative technology products good performance of Korean electronics appliances. The consumer need of energy saving has led to a rise in market share because Korean electronics appliances have the excellence in energy saving aspects. The expansion of smartphones and mobile devices and the development of smart grid technology can affect electronics market. Domestic companies are continuously develop new product to provide consumers convenient with a variety of additional features combined consumer products. This study proposes a convergence model for sales prediction of electronic appliances using sales data of A company from the North American market. We develop the convergence model for sales prediction based on based on artificial neural network and genetic algorithm. In addition, we validate the superiority of the proposed convergence model by comparing the prediction performance of traditional prediction models.

Smart Adaptive Array antenna can automatically track the unknown interference signal in real time applications, that it requires to provide nulls towards the interference and offer gain to the required signal to ensure the required signal reception, so it leads the output SINR (signal to Interference and Noise Ratio) is improved. There is a growing need for the development of efficient algorithms for real-time optimization. Several algorithms can be applied for Digital Signal Processors (DSP), which differ in their complexity, convergence and so on In this paper, an efficient method for the DOA estimation of the linear antenna arrays with the prescribed steering and nulling lobe is presented. The proposed method is based on Least Mean Square (LMS) algorithm; provide a comprehensive and detailed treatment of the signal model used for beam forming, as well as, describing adaptive algorithms to adjust the weights of an array. In order to improve the convergence rate of LMS algorithm in smart antenna system, this paper proposes the GNGD algorithm. By taking advantage of spatial filtering, the proposed scheme promises to reduce the bandwidth required for transmitting data by improving convergence rate. The performance of the GNGD algorithm in the presence of Multi-path effects and multiple users is analyzed using MATLAB simulations. The simulations when compared to that of the LMS algorithm greater improvement in the convergence rate are observed. The results suggest that GNGD algorithm can improve the convergence rate and lead to better system efficiency.

This paper investigates a gradient descent algorithm with penalty for a recurrent neural network. The penalty we considered here is a term proportional to the norm of the weights. Its primary roles in the methods are to control the magnitude of the weights. After proving that all of the weights are automatically bounded during the iteration process, we also present some deterministic convergence results for this learning methods, indicating that the gradient of the error function goes to zero(weak convergence) and the weight sequence goes to a fixed point(strong convergence), respectively. A numerical example is provided to support the theoretical analysis.

A hybrid intelligent optimization algorithm based on quantum particle swarm is presented to solve the problem that the local search ability of traditional SFLA is poor and converges very slowly. The particle is quantized and introduced chaos mechanism in the algorithm in order to enhance the global search ability, using the escape strategy, the group is divided into three clusters and mutation operation on the cluster within individuals, not only improves the convergence speed and ensure the performance of the algorithm. Experiments show that the improved algorithm has the characteristics of strong optimization capability and performance is improved greatly in whether comparison of the baseline function or analysis of universal database, compared with the other two algorithms have obvious advantages.

The Recursive Least Squares (RLS) algorithm is renowned for its rapid convergence but in some scenarios it fails to show swiftness required by several applications. Such failure may result due to different limiting conditions. Gain vector plays an essential role in the performance of RLS algorithm. This paper proposes a modification in Gain vector that results in RLS algorithm performing much better in perspective of convergence, without adding significant complexity. Simulation results are presented which prove the authenticity of the finding, and comparison with conventional RLS algorithm is presented.

Aiming at the problem that the particle in the traditional particle swarm optimization algorithm is easy to fall into the local optimum and the convergence rate is slow, this paper proposed an improved particle swarm optimization algorithm. In particle swarm optimization algorithm, the advantages and disadvantages of the algorithm is directly decided by the performance of the particle, the paper introduced the chaos mechanism, enhance the ergodicity and particle will be quantized in the solution space, on the premise of ensuring diversity of solution, the particle get better global search ability. Meanwhile, based on the problem of slow convergence speed of the algorithm in the late, on the one hand to dynamically adjust the inertia weight of impact speed, makes the particle movement speed tend to be reasonable, on the other hand, using k-means algorithm to optimize progeny particle and get more reasonable clustering center, make the algorithm fast convergence. Experiments show that using improved Particle Swarm Optimization algorithm with high precision, strong stability and fast convergence.

Hadoop uses a reliable, efficient and scalable way to process data. It provides a good solution for dealing with big data. The task scheduler is the core component of Hadoop, and it is responsible for the managing and allocating the cluster resources. Therefore, scheduling algorithm directly affects the overall performance of Hadoop platform and utilization of cluster resource. Based on this, the improved accelerate particle swarm algorithm (IAPSO) is introduced to the cloud environment, and to solve the cloud task scheduling problem in this article. When we use particle swarm algorithm for task scheduling, the tasks are considered as particles, the resource pool is seen as the search space, and the process of finding the optimal solution is considered as a process of task scheduling. If all the sub tasks find the appropriate resources, then stop the iteration and allocate sub asks to the resource nodes. Finally, we simulate the experiment by using CloudSim software. When a single type of task is committed, our algorithm and the other three algorithms can also be used to complete the task scheduling process, and our algorithm is more efficient. But in practice, the cloud computing environment is facing multiuser, and the types of tasks are also varied. With the increase in the number of tasks, the advantage of the other three algorithms decreases gradually, but algorithm in this paper has been exhibited higher efficiency. In addition, with the increase of the number of nodes, task completed time of the algorithm in this paper is significantly less than the other three algorithms, and it has a steady downward trend. Therefore, IAPSO algorithm which is proposed in this paper is applied to solve task scheduling problem in the cloud environment, and it can effectively improve the efficiency of task scheduling.

An improved algorithm of quantum particle swarm with chaos is presented to solve the problem that the traditional particle swarm algorithm is easy to fall into local optimum and converges very slowly. Through analysis the current state of particles in the iteration, to determine and deal with the particle of poor performance, and keep the normal state continue to complete the search optimal solution, which effectively inhibit premature phenomenon of the particles, and improve the overall search ability of particle swarm. At the same time, in order to improve the performance of the algorithm, introducing chaos mechanism, further enhance the search ability of particle. The experiments of benchmark function show that the improved algorithm has obvious advantages compared with the other two algorithms, it has higher stability and accuracy and faster convergence speed at the same time.

본 논문에서는 nonconstant modulus 신호를 대상으로 채널의 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화기를 가변 적응 스텝 크기를 적용하지 않고 2단의 직렬 연결 형태로 구현하여 수렴 속도를 개선할 수 있는 mMMA (modified MMA)에 대하여 다룬다. 적응 등화기는 유한 차수의 탭 지 연선에 의한 단일 디지털 필터로 구현되므로, 논문에서는 이를 2단의 직렬 연결 필터로 구현한 후 각 단에서는 MMA 와 동일한 알고리즘으로 오차 신호를 얻은 후 필터 계수를 갱신하게 된다. 따라서 첫단에는 빠른 수렴 속도를 결정하 며, 두 번째단에서는 첫단의 출력에 포함되어 있는 잔류 isi양을 최소화시키도록 탭 계수를 갱신한다. 이때 1단 시스템 과 2단 시스템은 동일한 차수의 필터가 되도록 조정하면서 적응 등화 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 지수로 는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2단의 FIR 구조를 갖는 mMMA가 1단의 기존 MMA보다 등화 잡음에 의한 성 상도를 제외한 모든 성능 지수에서 우월하며, 수렴 속도는 1.5~1.8배 정도 개선됨을 확인하였다.

This paper deals with the mMMA (modified MMA) which possible to improving the convergence speed that employing the serial connecting form of two stage digital filter instead of signal filter of MMA adaptive equalizer without applying the variable step size for compensates the intersymbol interference by channel distortion in the nonconstant modulus signal. The adaptive equalizer can be implemented by signal digital filter using the finite order tap delay line. In this paper, the equalizer is implemented by the two stage serial form and the filter coefficient are updated by the error signal using the same algorithm of MMA in each stage. The fast convergence speed is determined in the first stage, and the residual isi left at the output of first stage output is minimized in the second stage filter. The same digital filter length was considered in single stage and two stage system and the performance of these systems were compared. The performance index includes the output signal constellation, the residual isi and maximum distortion, MSE that is measure of the convergence characteristics, the SER. As a result of computer simulation, mMMA that has a FIR structure of two stage, has more good performance in every performance index except the constellation diagram due to equalization noise and improves the convergence speed about 1.5~1.8 time than the present MMA that has a FIR structure of single stage.

본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 경감시키기 위하여 사용되는 적 응 등화 알고리즘인 MMA (Multi Modulus Algorithm) 의 수렴 특성을 더욱 개선시킨 FC-MMA (Fast Convergence-MMA)에 관한 것이다. 통신 채널의 시변 특성 및 순단과 같은 비정상적인 상황에서 적응 등화기는 신속 하게 새로운 환경에 적응하여야 하며, 이를 나타내는 성능 지수로는 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi와 최대 찌그러짐 이 널리 사용되고 있다. 송신 신호로는 16-QAM을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 동일한 채널 환경 하에 서 FC-MMA 알고리즘이 기존의 MMA 알고리즘보다 잔류 isi는 1.75배, 최대 찌그러짐에서는 2.5배 정도의 정상 상태 에 도달하기 위한 빠른 수렴 성능을 가짐을 확인하였다.

This paper deals with the FC-MMA (Fast Convergence-Multi Modulus Algorithm) which is improving the convergence characteristics of the MMA (Multiple Modulus Algorithm) adaptive equalization algorithm that is used for the minimization of the intersymbol interference which occurs in the time dispersive communication channel. In the time varying charateristics and the abnormal situation like as outage of the communication channel, the adaptive equalizer needs to adapting the new environment more rapidly. For this problem, the residual isi and the maximum distortion performance index which are meaning the convergence characteristics are widely adapted in the adaptive equalizer. The 16-QAM signal is transmitted and it was confirmed that the proposed algorithm, the FC-MMA has the fast convergence performance such as in the 1.75 times fast in residual isi and 2.5 times fast in the maximum distortion in order to reaching the steady state compare to the MMA algorithm in the same channel environment by the computer simulation.

디지털 정보 처리 기술과 통신 기술 및 방송 기술의 진보로 방통 융합의 시대가 열리고 있으며 산업 분야의 신성장 모델이 되고 있다. 본 논문에서는 방통 융합의 시대에서 이를 성공적으로 전개할 수 있는 요소 기술들을 분석하였으며, 이를 기반으로 창조적이고 능력 있는 전문 인력의 배출을 목표로 하는 대학에서의 인력 양성 알고리즘을 다루었다. 인력 양성 알고리즘에서는 요소 기술을 지원할 수 있는 기본적인 교육 과정과 차세대 인력 양성을 수행하는 대학에서의 이를 이용한 교육 방향 및 흐름도를 다룬다.

The time of broadcasting-communication convergence is opened by advance of digital information processing technology and communication and broadcasting technologies and becomes the growing model of new industrial fields. In this paper, we analyze the element technology that is opening to the successful broadcasting-communication convergence period, and deal with the manpower incubation algorithm in the university that is aimed to the graduation of creative and ability professional engineer in that field by basis of this. The manpower incubation algorithm deal with the basic education curriculum which is support for the element technology and the educational direction and flowchart in the university for the next generation.

In this paper, an on-line algorithm for identification of sandwich systems with backlash is proposed. In this method, the sandwich systems with backlash can be transformed into a special model where all the model parameters are separated based on the so-called key term separation principle. In this case, a piecewise model with linear coefficients combining with nonlinear variables is obtained. Thus, an extended recursive identification algorithm is used to estimate the parameters of the proposed model. Finally, the modeling results on an X-Y positioning stage are presented.