• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.3
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• pp.319-326
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• 2014

IEEE 802.11 WLAN uses CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance) method in MAC(Media Access Control) protocol, and through the carrier sense checks whether other users use the channel during the data transmission to avoid the data collision. Currently, IEEE 802.11 standard recommends the use of a fixed threshold which gives an impact on carrier sensing range. However, the existing scheme using the fixed threshold causes the operation of network to be inefficiency owing to the mobility in MANET(Mobile Ad hoc NETwork). In this paper, we found the better network throughput to be obtained by applying the proposed scheme, which chooses properly the carrier sensing threshold and transmission rate considering SINR(Signal to Interference-plus-Noise Ratio), to the MANET.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.659-662
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• 1998

전자부품이나 설계된 회로시스템에 납땜을 하기 위해 인두를 사용하는데 누설전류, 서지전압, 정전기, 적절하지 못한 온도 등 여러 가지 악조건으로 인해 부품의 파괴를 가져온다. 특히 C-MOS로 설계된 소자의 경우는 다른 전자부품 보다 더 민감하기 때문에 파괴될 경우가 다발적으로 발생된다. 따라서 절연저항이 높고, 사용자가 적절한 온도로 제어할 수 있는 인두조절기 설계가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 인두 히터에 센서를 삽입하여 이 저항의 변화율에 따라 온도를 감지하고, 주파수 방해를 최소화할 수 있는 Zero Voltage Switch IC를 사용하여 히터의 온도를 제어하였다. 또한, 사용자가 온도 변화를 알 수 있도록 A/D 변환기를 사용하여 시그먼트로 표시하였다. 기존에 설계된 시스템은 온도를 감지하는 센서가 민감하며 센서에서 감지된 신호가 비교기를 통해서 직접 히터의 온도를 제어하였기 때문에 온도 변화율이 매우 심하고, 이두팁이 분리되어있지 않기 때문에 절연저항이 매우 낮았다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서의 민감성을 최소화하고, Zero Voltage Switch IC를 사용하여 히터의 온도를 정밀하게 제어하였으며, 절연저항을 높이기 위해 인두팁의 중간에 세라믹을 삽입하여 팁에 온도만 전달될 수 있도록 용접을 하여 기존의 문제점을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.220-223
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• 2020

한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.31-31
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• 2011

식각, 증착 등의 플라즈마 활용 공정에서 공정 결과들이 예상치 못한 편차를 보이거나 시간에 따른 공정 결과의 드리프트가 발생하는 등의 문제는 공정 수율 향상 뿐 아니라 공정 결과 생산하게 되는 제품의 성능을 결정짓는다는 점에서 중요하다. 그 결과 공정의 이상이 발생 되는 것을 감지하기 위한 다양한 장치 및 알고리즘들이 등장하고 있으나, 현재 공정 상태 변화를 진단하는 것은 공정 장치에서 발생된 신호 변동을 통계적으로 처리하는 수준에 머무르거나 플라즈마 인자들의 값 자체를 진단하는 정도에 그치고 있다. 본 연구에서는, 향후 물리적 해석을 기반으로 한 공정 진단을 위한 알고리즘을 세우는 것을 목표로 하여 공정 결과에 민감하게 영향을 주는 플라즈마 내부 전자의 열평형 상태의 미세한 변동을 감지하고 이를 통하여 공정 결과에 영향을 주게 되는 장치 내 물리적, 화학적 반응들의 변동 메커니즘을 이해하고자 하였다. 외부에서 감지하기 힘들기 때문에 장치 상태에 변동이 없는 것으로 보이지만 실제로는 변동하고 있는 플라즈마의 미세한 상태 변화를 보여줄 수 있는 물리 인자로는 잦은 충돌로 인하여 빠르게 변동에 대응할 수 있는 전자들의 열평형 특성을 살펴보는 것이 적합하다고 판단하여 광신호를 통해 전자 에너지 분포함수를 진단할 수 있는 모델을 수립하였다. 이 모델의 적용 결과를 활용하면 전자들의 열평형이 주변 가스 종의 반응율 변동에 주게 되는 영향을 해석할 수 있다. 실제로 ICP-Oxide Etcher 장치에서 장치 내벽 오염물질 유입 및 공정 부산물의 장치 내 잔여로 인하여 식각율로 표현되는 공정 결과에 최대 6%의 편차가 발생하게 되는 메커니즘을 해석할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.11
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• pp.67-72
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• 2011

In this paper, we investigate the energy detector to detect a primary user. And employ the compressed sensing method to get the lower sampling rate than Nyquist sampling rate. In more wide bandwidth we using the small samples than Nyquist sampling rate samples to recover original signal. we investigate the performance of energy detector with compressive sensing method under suzuki channel. The performance is investigated by simulation and compared to that of conventional energy detector.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.81-89
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• 2021

Under natural conditions, Apple detection has the problems of occlusion and small object detection difficulties. This paper proposes an improved model based on SSD. The SSD backbone network VGG16 is replaced with the ResNet50 network model, and the receptive field structure RFB structure is introduced. The RFB model amplifies the feature information of small objects and improves the detection accuracy of small objects. Combined with the attention mechanism (SE) to filter out the information that needs to be retained, the semantic information of the detection objectis enhanced. An improved SSD algorithm is trained on the VOC2007 data set. Compared with SSD, the improved algorithm has increased the accuracy of occlusion and small object detection by 3.4% and 3.9%. The algorithm has improved the false detection rate and missed detection rate. The improved algorithm proposed in this paper has higher efficiency.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.37 no.1
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• pp.179-196
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• 2021

Port congestion rate at Busan Port has increased for three years. Port congestion causes container reconditioning, which increases the dockyard labor's work intensity and ship owner's waiting time. If congestion is prolonged, it can cause a drop in port service levels. Therefore, this study proposed an anomaly detection method using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model with the daily volume data from 2013 to 2020. Most of the research that predicts port volume is mainly focusing on long-term forecasting. Furthermore, studies suggesting methods to utilize demand forecasting in terms of port operations are hard to find. Therefore, this study proposes a way to use daily demand forecasting for port anomaly detection to solve the congestion problem at Busan port.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.239-239
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• 2011

최근에 감지막의 pH 감지특성을 평가하기 위해 electrolyte insulator semiconductor (EIS) 구조가 유용하게 이용되고 있다. EIS는 CMOS공정과 호환이 가능하고 구조가 간단하며 pH 변화에 반응속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. EIS 구조를 갖는 pH 센서의 동작 메커니즘은 pH 용액의 수소이온이 감지막의 표면에서 표면전위를 변화시키는 것에 기인한다. pH 감지막으로는 높은 유전율과 안정성이 뛰어난 high-k 물질이 많이 연구되고 있다. 그 중 high-k 물질인 ZrO2은 낮은 열전도도, 산성에서 알칼리성 영역까지의 넓은 화학안정성을 가지며 낮은 열 팽창성, 높은 유전상수 등 우수한 특성을 가지고 있다. 본 실험은 SiO2/ZrO2를 적층한 EIS 소자를 제작하여 열처리에 따른 전기적 특성과 pH 감지 특성을 평가해 보았다. EIS 적층막으로 사용된 SiO2는 실리콘과 high-k 감지막 사이의 계면상태를 양호하게 유지시키기 위한 완충막으로 성장되었다. 후속열처리는 rapid thermal annealing (RTA) 시스템을 이용하여 750$^{\circ}C$, 850$^{\circ}C$, 950$^{\circ}C$로 H2/N2 분위기에서 30초 동안 실시하였다. RTA 열처리 온도가 증가할수록 높은 pH 감지특성이 보였으며 hysteresis 현상과 drift 효과와 같은 non ideal 효과에 강한 immunity가 있는 것을 확인하였다. 결론적으로 SiO2/ZrO2 적층구조를 갖는 EIS는 RTA 950$^{\circ}C$ 열처리를 실시하였을 때 우수한 EIS pH 센서를 제작할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.2
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• pp.209-214
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• 2018

The subway, which is an urban railway, is the core of public transportation. Urban railways are always exposed to serious problems such as theft, crime and terrorism, as many passengers use them. Especially, due to the nature of urban railway environment, the scope of surveillance is widely dispersed and the range of surveillance target is rapidly increasing. Therefore, it is difficult to perform comprehensive management by passive surveillance like existing CCTV. In this paper, we propose the implementation, design method and object recognition algorithm for intelligent object recognition system in urban railway. The object recognition system that we propose is to analyze the camera images in the history and to recognize the situations where there are objects in the landing area and the waiting area that are not moving for more than a certain time. The proposed algorithm proved its effectiveness by showing detection rate of 100% for Selected area detection, 82% for detection in neglected object, and 94% for motionless object detection, compared with 84.62% object recognition rate using existing Kalman filter.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.6
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• pp.21-28
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• 2013

This paper proposes an effective fire detection approach that includes the following multiple heterogeneous algorithms: moving region detection using grey level histograms, color segmentation using fuzzy c-means clustering (FCM), feature extraction using a grey level co-occurrence matrix (GLCM), and fire classification using support vector machine (SVM). The proposed approach determines the optimal threshold values based on grey level histograms in order to detect moving regions, and then performs color segmentation in the CIE LAB color space by applying the FCM. These steps help to specify candidate regions of fire. We then extract features of fire using the GLCM and these features are used as inputs of SVM to classify fire or non-fire. We evaluate the proposed approach by comparing it with two state-of-the-art fire detection algorithms in terms of the fire detection rate (or percentages of true positive, PTP) and the false fire detection rate (or percentages of true negative, PTN). Experimental results indicated that the proposed approach outperformed conventional fire detection algorithms by yielding 97.94% for PTP and 4.63% for PTN, respectively.