• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.215-221
• /
• 2002

In high speed optical disc devices, the vibration caused by unbalanced displacement leads the focus and tracking servo systems to be unstable, and increases the data search time. In this paper, we propose a new scheme to solve the unbalanced displacement problem. The proposed method detects the unbalanced rate by differential amplifying optical power received at photo diode and converts it into an electrical signal. controlling the speed of spindle motor, according to the detected unbalanced rate, makes it possible to improve the performance of tracking and data searching tasks. Also, we analyze the dynamic characteristics of focus and tracking servo systems in high speed mode and provide the firmware and hardware architecture that the proposed method can be installed as an add-on- module in the existing system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.97-99
• /
• 2022

Recently, the amount of data is increasing with the development of industries and technologies. Research on the processing and transmission of large amounts of data is attracting attention. Therefore, in this paper, compressed sensing was used to reduce the amount of data and its effect on Mask R-CNN algorithm was analyzed. We confirmed that as the compressed sensing rate increases, the amount of data in the image and the resolution decreases. However, it was confirmed that there was no significant degradation in the performance of object detection.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.237-242
• /
• 2016

The major advantage of slip-ring technology in Spiral CT is that it facilitates continuous rotation of the x-ray tube, so that volume data can be acquired from a patient quickly. Not only for such a fast scan, but also for the dose reduction purpose, high signal-to-noise ratio and fast data acquisition system is required. In this study, we have built a multi-channel photodetector and multi-channel data acquisition system for CT application. The detector module consisted of CdWO4 crystal and Si photodiode in 16 channels. For the performance test of the preamplifier stage, both the transimpedance and switched integrator types are optimized for the photodetector modules. Switched integrator showed better noise performance in the limited bandwidth which is suitable for the current CT application. The control sequence for data acquisition and 20 bit ADC is designed with VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) and implemented on FPGA(Field Programmable Gate Array) chip. Our Si photodiode detector module coupled to CdWO4 crystal showed comparable signal with other commercially available photodiode for CT. Switched integrator type showed higher SNR but narrower bandwidth compared to transimpedance preamplifier. Digital hardware is designed by FPGA, so that the control signal could be redesigned without hardware alteration.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1999.07g
• /
• pp.3111-3113
• /
• 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.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.12 no.8
• /
• pp.47-53
• /
• 2021

With increasing interest in the 4th industrial revolution, data-driven scientific methodologies have developed. However, there are limitations of data collection in the real estate field of research. In addition, as the public becomes more knowledgeable about the real estate market, the qualitative sentiment comes to play a bigger role in the real estate market. Therefore, we propose a method to collect quantitative data that reflects sentiment using text mining and k-means algorithms, rather than the existing source data, and to predict the direction of housing index through artificial neural network learning based on the collected data. Data from 2012 to 2019 is set as the training period and 2020 as the prediction period. It is expected that this study will contribute to the utilization of scientific methods such as artificial neural networks rather than the use of the classical methodology for real estate market participants in their decision making process.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2014.02a
• /
• pp.422.2-422.2
• /
• 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.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.846-855
• /
• 2021

Eco-friendly and renewable energy sources are actively being researched in recent times, and of shore wind power generation requires advanced design technologies in terms of increasing the capacities of wind turbines and enlarging wind turbine installation vessels (WTIVs). The WTIV ensures that the hull is situated at a height that is not affected by waves. The most important part of the WTIV is the leg structure, which must respond dynamically according to the wave, current, and wind loads. In particular, the wave load is composed of irregular waves, and it is important to know the exact dynamic response. The dynamic response analysis uses a single degree of freedom (SDOF) method, which is a simplified approach, but it is limited owing to the consideration of random waves. Therefore, in industrial practice, the time-domain analysis of random waves is based on the multi degree of freedom (MDOF) method. Although the MDOF method provides high-precision results, its data convergence is sensitive and difficult to apply owing to design complexity. Therefore, a dynamic amplification factor (DAF) estimation formula is developed in this study to express the dynamic response characteristics of random waves through time-domain analysis based on different variables. It is confirmed that the calculation time can be shortened and accuracy enhanced compared to existing MDOF methods. The developed formula will be used in the initial design of WTIVs and similar structures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.172-172
• /
• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.505-508
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.1088-1090
• /
• 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.