• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.592-599
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• 2020

본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.338-347
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• 2021

본 논문에서는 DB하이텍 0.18㎛ CMOS 공정을 이용하여 진성난수 생성기에 사용되는 베타선 센서 회로를 설계하였다. CSA 회로는 PMOS 피드백 저항과 NMOS 피드백 저항을 선택하는 기능, 50fF과 100fF의 피드백 커패시터를 선택하는 기능을 갖는 회로를 제안하였다. 그리고 펄스 셰이퍼(pulse shaper) 회로는 비반전 증폭기를 이용한 CR-RC2 펄스 셰이퍼 회로를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 OPAMP 회로는 이중 전원(dual power) 대신 단일 전원(single power) 사용하고 있으므로 CR 회로의 저항과 RC 회로의 커패시터의 한쪽 노드는 GND 대신 VCOM에 연결한 회로를 제안하였다. 그리고 펄스 셰이퍼의 출력신호가 단조 증가가 아닌 경우 비교기 회로의 출력 신호가 다수의 연속된 펄스가 발생하더라도 단조 다중발진기(monostable multivibrator) 회로를 사용하여 신호 왜곡이 안되도록 하였다. 또한 CSA 입력단인 VIN과 베타선 센서 출력단을 실리콘 칩의 상단과 하단에 배치하므로 PCB trace 간의 커패시터 커플링 노이즈(capacitive coupling noise)를 줄이도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권1호
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• pp.37-44
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• 2006

본 논문은, IEEE 1149.1 및 IEEE P1500 기반의 보드 및 SoC의 연결선 지연 고장 테스트를 위한 회로 및 테스트 방법을 제안한다. IDFT 모드 시, 출력 셀의 Update와 입력 셀의 Capture가 한 시스템 클럭 간격 내에 이루어지도록 하는 시스템 클럭 상승 모서리 발생기를 구현한다. 이 회로를 이용함으로써, 단일 시스템 클럭 뿐만 아니라 다중 시스템 클럭을 사용하는 보드 및 SoC의 여러 연결선의 지연 고장 테스트를 쉽게 할 수 있다. 기존의 방식에 비해 면적 오버헤드가 적고 경계 셀 및 TAP의 수정이 필요 없으며, 테스트 절차도 간단하다는 장점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권6호
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• pp.51-58
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• 2002

본 논문에서는 ECL macrocell array를 사용하여 155/311 Mb/s급 MUX/DEMUX 소자를 단일소자로 설계하였다. 이 소자는 초고속 전송망의 전송노드 역할을 하는 2.5 Gb/s SDH 전송시스템에 적용되어 51Mb/s의 병렬 데이터를 155 Mb/s(혹은 311 Mb/s)의 직렬 데이터로 비트 교직 다중화 하거나 155 Mb/s(혹은 311 Mb/s) 직렬 데이터를 51 Mb/s의 병렬 데이터로 비트 교직 역 다중화 하는 기능을 수행한다. 소자의 저속부는 TTL로 접속되며 고속부는 100K ECL로 접속되며 모토롤라 ETL3200 macrocell array로 제작되었다. 설계 제작된 소자는 180° 의 311 Mb/s 데이터 입력 Phase margin을 가지며 출력 데이터 skew는 220 ps로 평가되었다.

• 전자공학회논문지D
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• 제35D권11호
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• pp.46-54
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• 1998

직선 또는 필라멘트 모양의 NiCr 박막 히터 및 Bi-Sb 박막 열전퇴(thermopile)로 구성되는 평면형 Bi-Sb 다중접합 열전변환기를 제작하고, 10 Hz에서부터 10 ㎑까지의 교류 입력신호에 대한 변환기의 교류-직류 변환 특성을 논의하였다. 변환기의 열감도를 증가시키고 또한 교류-직류 변환오차를 감소시키기 위하여, NiCr 히터 및 Bi-Sb 열전퇴의 고온 접합부를 열차단막 역할을 하는 Si₃N₄/SiO₂/Si₃N₄ 다이아프램위에 각각 형성하였고, 열전퇴의 저온 접합부는 방열판 역할을 하는 실리콘 림(rim)에 의해 지지되는 Si₃N₄/SiO₂/Si₃N₄ 박막위에 형성하였다. 단일 bifilar NiCr 히터가 내장된 변환기의 열감도는 공기 및 진공중에서 각각 약 14.0 ㎷/㎽ 및 54.0 ㎷/㎽였고, 교류-직류 전압 및 전류 변환 오차범위는 공기중에서 각각 약 ±0.60 ppm 및 ±0.11 ppm이었다. 변환기의 교류-직류 변환 정확도가 상용 3차원 구조의 다중접합 열전변환기의 것보다 훨씬 더 높게 개선되었으나, 시간에 따른 출력 열기전력의 변화는 비교적 높게 나타났다.

• 한국광학회지
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• 제16권3호
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• pp.248-253
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• 2005

다중모드간섭 기반의 $1.31/1.55{\mu}m$ 파장분리기의 크기 및 성능개선을 위해 'Improved Quasi-State' 불완전 단일상 개념을 설계에 도입하였다. 코어와 클래딩의 굴절률 차이가 작은 경우의 모드간 위상오차를 역이용 하도록 설계하여 'Quasi-State'의 출력 파워와 소멸비를 월등히 개선하였다. 다중모드간섭기의 폭이 $14.4{\mu}m$, 입력도파로의 수평 이동이 $5.3{\mu}m$가 되도록 설계한 구조를 유효굴절률법과 MPA를 사용하여 분석한 결과 최대 소멸비는 양 파장대역 모두 -25dB 이하로 나타났다. 설계된 파장분리기는 일반적인 다중 모드간섭기의 길이의 1/5정도에 불과한 $2620{\mu}m$의 간섭길이를 가진다. 소프트 리소그래피 공정을 통해 설계된 파장분리기를 제작하였으며, $1.31{\mu}m$와 $1.5{\mu}m$의 성공적인 파장분리를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.69-78
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• 2017

5G 스마트폰의 샤논과 신호처리의 푸리에가 표본화정리(최고 주파수의 2배분1 즉, $\frac{1}{2f_n}=T$)에서 만난다. 본 논문에서는 초기 샤논 정리가 Point-to-Point에서 샤논 용량을 구했지만 5G는 Multi point MIMO로 기술이 발전했음을 Relay 채널에서 보인다. 푸리에 변환은 고정매개변수로 신호처리를 했는데, 멀티미디어 시대에 2N-1 다변수인 푸리에-Jacket 변환을 제안해서 성능을 분석했다. 이 연구에서 저자는 시간 계산 측면에서 프리 코딩 / 디코딩 복잡성을 줄이기위한 Jacket 기반의 빠른 방법을 제안함으로써 신호 처리의 복잡성 문제를 해결한다. 재킷 변환은 신호 처리 및 코딩 이론에서 응용 프로그램을 찾는 것으로 나타냈다. 재킷 변환은 속성 $AA^{\dot{+}}=nl_n$이 있는 필드 F에 대해 $n{\times}n$ 행렬 $A=(a_{jk})$로 정의되며, 여기서 $A^{\dot{+}}$는 A의 원소 역행렬의 전치 행렬, 즉 $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$이며, 이는 변환을 일반화하고 중심 가중 변환, 특히 재킷 변환 특성을 이용하여, 저자는 전송 기반의 중계 기반 DF 협동 무선 네트워크에서 분산 다중 입력 다중 출력 채널의 프리 코딩 및 디코딩에 적용하여 새로운 고유치 분해 (EVD : eigenvalue decomposition) 방법을 제안한다. 단일 심볼 디코딩 가능한 시공간 블록 코드를 사용한다. 본 논문은은 제안 된 Jacket 기반 EVD 방법이 기존의 EVD 방법에 비해 계산 시간이 현저히 단축되었다. 계산 시간 단축과 관련된 성능은 수학적 분석 및 수치결과를 통해 정량적으로 평가했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.