• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.215-221
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• 2002

광 디스크 장치에서 고배속 모우드로 언밸런스 디스크가 동작될 경우, 진동으로 인한 포커스 및 트래킹 서보가 불안정해져 데이터 검색 시간 지연 및 불안정 동작을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 광 디스크 장치에서 사용되고 있는 3 빔 방식의 광 픽업(Piek-up)의 경우, 면진동이나 편심이 있는 디스크 동작시 메인 빔에 따른 포토 다이오드 상의 광 스폿의 위치도 변화된다. 이러한 특성을 이용하여 언밸런스 디스크 동작시 광픽업의 포토 다이오드 A와 C에 수신되는 광량은 디스크의 언밸런스량에 따라 결정되어진다. 따라서 포토다이오드에 수신되는 A와 C의 광량의 변화를 차동 증폭함으로써 디스크의 언밸런스량 검출이 가능하다. 본 연구에서는 고배속 모우드에서 포커스 및 트래킹 서보의 최소 특성을 분석하고, 디스크의 언밸런스량을 전기적인 신호로 검출하는 방법과 검출된 언밸런스량에 따라 광 픽업의 스핀들 모터(Swindle Motor)의 회전수를 조절함으로써 안정적이고 정확한 데이터 검색이 가능한 하드웨어 및 펌웨어 구조를 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.97-99
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• 2022

산업과 기술력이 발전하면서 이에 대한 데이터의 양도 증폭하고 있으며 해당 기술력과 정보 전달에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 양을 줄이기 위해서 압축센싱을 활용하였고 해당 데이터가 객체 검출 알고리즘인 Mask R-CNN 모델에 미치는 영향을 분석하였다. 압축률이 높아질수록 이미지의 데이터 양이 줄어들면서 해상도가 낮아지는 것을 확인할 수 있었지만 객체 검출에서는 원본과 큰 차이를 보이지 않고 대부분의 객체가 검출되는 것을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.237-242
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• 2016

slip-ring 기술을 가진 spiral CT의 주요 장점으로는 X-ray 튜브의 연속적인 회전에 의해 환자에 대한 정보의 손실 없이 데이터를 연속적으로 획득할 수 있다는 것이다. 또한, X-선량의 인체 흡수의 감소를 위해서, 고시그널 저노이즈 및 빠른 데이터 획득 시간을 갖는 시스템이 요구되어 진다. 본 연구에서, CT 적용을 위해 다채널 포토센서 및 데이터 획득 시스템이 개발되어 졌다. 포토센서의 모듈은 16채널 CdWO4 크리스탈 및 실리콘 베이스의 포토다이오드가 사용되었다. 또한, 포토센서로 부터의 입력 신호에 대한 전기적인 증폭을 위해, 트랜스 임피던스 스위치 인테그레이터가 사용되었다. 스위치 인테그레이터는 CT 적용에 대해 적합한 시그널 밴드와 노이즈 퍼포먼스를 갖고 있다. 데이터 획득과 20 bit ADC 의 컨트롤은 FPGA를 이용하였고, 코딩은 VHDL을 사용하였다. CdWO4 기반의 실리콘 포토센서와 고SNR 및 좁은 시그널 밴드를 가진 증폭단 및 FPGA기반의 디지털 하드웨어는 CT적용 이외에 하드웨어 변경 없이 다른 분야에서도 이용 가능하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3111-3113
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• 1999

임베디드 메모리로직에 적용되는 매크로셀을 지니고 전류형태의 저장방법을 적용한 캐시를 통한 임베디드 메모리칩의 설계의 일환으로 0.25마이크로 공정으로 설계되었으며 멀티미디어 칩에 사용되는 메모리 코아는 캐시를 지니고 있음으로 칩의 밴드위스를 높이고 칩의 어드레스 억세스시간(10nS)을 빠르게 할 수 있었으며 이를 위한 내부공급전압은 2.0V이다. 본 논문의 아키텍쳐에서는 기존 메모리 소자의 전송형태를 전류형 전송수단을 이용하여 매크로 셀의 데이터를 캐시에 저장하고, 이를 전류형태의 메인 데이터증폭회로를 통하여 전송하게된다. 이를 이루기 위한 칩의 아키텍척로 비트라인과 캐시의 연결회로를 추가한 구조를 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.47-53
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• 2021

4차 산업에 대한 관심이 증폭되면서 데이터를 활용한 과학적 방법론이 발전하고 있지만 부동산 분야에 대한 연구는 데이터 수집의 한계점을 내포하고 있다. 더불어 일반 시장 참여자들의 지식이 확장되면서 정성적인 심리가 부동산 시장에 미치는 영향이 커지고 있다. 때문에 본 연구에서는 기존의 원천 데이터가 아닌 심리적 부분을 반영한 정량 데이터를 텍스트마이닝과 k-meas 알고리즘을 통해 수집하는 방안을 제안하고 수집된 데이터를 바탕으로 인공신경망 학습을 통해 주택 지수의 방향성을 예측하고자 한다. 2012년부터 2019년까지의 데이터를 학습 기간으로 하고 2020년도를 예측 기간으로 설정하여 실험을 진행한 결과, 두 가지 CASE에서 예측 능력이 약 80% 이상으로 우수하였고 주택지수의 상승 구간에서의 예측 강도 또한 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해서 의사결정에 있어서 부동산 시장 참여자들에게 인공신경망과 같은 과학적 방식의 활용도 증가 및 고전적 방식에서 벗어난 원천 데이터의 대체 데이터 확보 등에 대한 노력이 증진되기를 기대한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.422.2-422.2
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• 2014

가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.846-855
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• 2021

최근 친환경, 신재생 에너지 수요에 따라서 해상풍력발전 분야는 빠른 성장세와 설비의 대형화에 따른 전용설치선박의 관련 기술개발이 요구되고 있다. 해상풍력설치선박(WTIV: Wind Turbine Installation Vessel)은 설치 작업 시 선체를 파도의 영향을 받지 않는 높이로 이동시키고 모든 환경하중은 레그가 담당한다. 특히 파랑하중은 불규칙파로 구성되어 있기 때문에, 정확한 동적응답특성을 파악하는 것은 아주 중요한 문제이다. 이러한 동적응답해석은 간이법의 하나인 단자유도법을 널리 활용하고 있으나, 불규칙 파를 고려하지 못하는 제약조건이 있다. 따라서 현재 설계 시 불규칙 파에 대한 시간영역 계산이 가능한 다자유도 계산법을 사용하고 있다. 그러나 다자유도 계산법에서 시간영역 해석은 정도 높은 계산 결과를 제공하지만, 데이터의 수렴도가 민감하고 복잡성에 있어 설계 시 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 다양한 변수를 기준으로 한 시간영역 해석을 통하여 불규칙 파의 동적응답 특성을 표현 할 수 있는 동적증폭계수 추정식을 개발하였다. 기존 다자유도 모델 대비 계산시간 단축 및 정확도 확보를 확인하였다. 개발된 동적증폭계수 추정식은 WTIV 및 유사 구조물 설계에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.505-508
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• 2000

본 논문에서는 16채널 혹은 8채널의 센서를 통해 들어오는 저주파대역의 아날로그 신호를 수집하고. 수집된 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 고속의 신호처리 기능이 결합된 통합 DSP (Digital Signal Processor)시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 휴대가 용이하도록 소형으로 설계되어 있으며 노트북 등의 이동형 장비에 활용되도록 USB 인터페이스를 채택하였으며, 장치간의 네트워크 구성이 가능하도록 Ethernet 인터페이스를 추가하였다 Digital Signal Processor는 Texas Instrument 사의 TMS320C6701 부동소수점 연산방식의 고성능 DSP를 사용하여 16채널의 실시간 신호 분석이 가능하게 하였으며, ICP 센서 구동용 전류 공급부를 내장하여 센서 선택의 폭을 넓히었고, programmable gain amplifier인 PGA202증폭기를 사용하여 입력신호가 작을 경우 최대 1000배, 즉 60dB까지 입력신호를 증폭하여 수집 및 분석할 수 있다. 200kSPS의 샘플링 레이트와 16bit resolution을 가지는 AD976 A/D converter를 사용하여 채널당 0～6kHz의 신호대역폭을 가지며,differential 입력시 8 채널,single ended 입력시 16 채널의 입력 신호의 수집 및 분석이 가능하다. Windows 응용프로그램에서는 사용자가 원하는 입력신호 및 스펙트럼 실시간 분석, 입력신호 기록 및 저장, RPM 측정 및 분석, 외부 트리거 및 레벨 트리거를 이용한 입력신호 제어와 수집된 데이터를 바탕으로 원하는 제어가 가능한 응용프로그램 제작에 활용될 라이브러리가 포함된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1088-1090
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• 2017

최근 국내에서는 상용화된 뇌파기반 인터페이스(BCI) 구현을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 안전한 비침습형 뇌파 측정 방법을 사용하여 뇌전도(EEG)를 측정하고 증폭된 데이터를 사용하여 RC카의 4방향 제어가 가능한 알고리즘을 제안한다. 뇌파측정기로 수집된 데이터 셋은 고속 푸리에 변환을 거쳐 사전 정의된 7가지 뇌파의 필터를 통해 집중도와 이완도를 검출하게 된다. 검출된 데이터는 아두이노 우노에 연결된 원격컨트롤러를 통하여 RC카의 전진 및 후진 제어를 담당한다. 또한 추가로 설치된 자이로센서를 통해 입력된 전자신호는 칼만 필터를 이용하여 좌회전 및 우회전 제어를 담당한다. 훈련된 실험자에 의해 실내 외에서 검출된 뇌파가 각기 다른 특성과 머리 회전만으로 상황을 구분하여 RC카 제어를 할 수 있음을 확인하였다.