• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.5
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• pp.531-537
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• 2018

A novel PLL with a delta-sigma modulator and a spur reduction circuit is proposed. delta-sigma modulator makes the LF remove noise easily by moving the spur noise to a higher frequency band. Therefore, the magnitude of spur can be reduced the reasonable bandwidth. The spur reduction circuit reduces the spur size by reducing the LF voltage change generated during the period of reference signal. The spur reduction circuit is designed as simple as possible not to increase the size of PLL. The proposed PLL with the previous two techniques is designed with a supply voltage of 1.8V in a 0.18um CMOS process. Simulation results show an almost 20dB reduction in the magnitude of spur. The spur reduced PLL can be used in narrow bandwidth communication system.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.225.1-225.1
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• 2013

지난 수년간 태양전지의 광전변환 효율을 높이기 위해 자가 조립된 InAs 또는 GaSb 와 같은 양자점을 GaAs 단일 p-n 접합에 적용하는 연구를 개발해 왔다. 그러나 양자점의 흡수 단면적에 의한 광흡수도는 양자점층을 수십 층을 쌓으면 증가하지만 활성층에 결함을 생성시킨다. 생성된 결함은 운반자 트랩으로 작용하여 태양전지의 광전변환 효율을 감소시킨다. 본 실험에서는 양자점이 적용된 태양전지와 적용되지 않은 태양전지의 광전변환 효율을 비교하고, 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 결함상태를 측정하고 및 비교함으로써, 활성층 내부에 생성된 결함이 광전변환 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 소자구조는 분자선 증착 방법을 이용하여, 먼저 n-형 GaAs 기판위에 n-형 GaAs를 300 nm 증착한 후, 도핑이 되지 않은 GaAs 활성층을 3.5 ${\mu}m$ 두께로 증착하였다. 마지막으로 p-형 GaAs를 830 nm 증착함으로써 p-i-n구조를 형성하였다. 여기서, n-형 GaAs 과 p-형 GaAs의 도핑농도는 동일하게 $5{\times}1018\;cm^{-3}$ 로 하였다. 또한 양자점 및 델타도핑 층을 각각 태양전지에 적용하기 위해 활성층내에 양자점 20층 및 델타도핑 20층을 각각 형성하였다. 이때, 양자점 태양전지, 델타도핑 태양전지와 양자점이 없는 태양전지의 광전변환 효율은 각각 4.24, 4.97, 3.52%로 나타났다. 태양전지의 전기적 특성을 측정하기 위해 소자구조 위에 Au(300nm)/Pt(30nm)/Ti(30nm)의 전극을 전자빔 증착장치로 증착하였으며, 메사에칭으로 직경 300 ${\mu}m$의 p-i-n 접합 다이오드 구조를 제작하였다. 정전용량-전압 특성 및 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 태양전지의 결함분석 및 이에 따른 광전변환 효율의 상관관계를 논의할 것이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.651-657
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• 2018

A novel PLL with a delta-sigma modulator and a spur reduction circuit is proposed. delta-sigma modulator makes the LF remove noise easily by moving the spur noise to a higher frequency band. Therefore, the magnitude of spur can be reduced the reasonable bandwidth. The spur reduction circuit reduces the spur size by reducing the LF voltage change generated during the period of reference signal. The spur reduction circuit is designed as simple as possible not to increase the size of PLL. The proposed PLL with the previous two techniques is designed with a supply voltage of 1.8V in a 0.18um CMOS process. Simulation results show an almost 20dB reduction in the magnitude of spur. The spur reduced PLL can be used in narrow bandwidth communication system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.277-277
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.3
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• pp.433-450
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• 2012

As a worker performs a certain operation repeatedly, he tends to become familiar with the job and complete it in a very short time. That means that the efficiency is improved due to his accumulated knowledge, experience and skill in regards to the operation. Investing time in an output is reduced by repeating any operation. This phenomenon is referred to as the learning curve effect. A learning curve is a graphical representation of the changing rate of learning. According to previous literature, learning curve effects are determined by subjective pre-assigned factors. In this study, we propose a new statistical model to clarify the learning curve effect by means of a basic cumulative distribution function. This work mainly focuses on the statistical modeling of binary data. We employ the Newton-Raphson method for the estimation and Delta method for the construction of confidence intervals. We also perform a real data analysis.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.19 no.11
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• pp.102-108
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• 2020

The demand for lightweight materials and high-strength steel has rapidly increased to help reduce the weight of a vehicle body; it improves the fuel efficiency of automobiles and provides passenger safety. Additionally, as the material becomes thinner, the demand for its resistance against corrosion becomes higher. Hence, the application of the surface-treated steel sheet has surged rapidly. In this study, a weld bonding experiment using a delta spot welding machine is performed on a thin sheet of a different material (Al6061-T6/GA440). The thickness of the material was kept at 1 mm to reduce the weight of the automobile body parts. Additionally, the purpose of this study is to control the heat input by applying the welding conditions of a multi-stage pressure pattern to improve corrosion resistance shear strength. The analysis of nugget diameter measurement, shear tensile test, and salt spray test was performed to achieve the aim.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.3
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• pp.369-376
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• 2006

In this paper, we propose an improved fuzzy RBF network which dynamically adjusts the rate of learning by applying the Delta-bar-Delta algorithm in order to improve the learning performance of fuzzy RBF networks. The proposed learning algorithm, which combines the fuzzy C-Means algorithm with the generalized delta learning method, improves its learning performance by dynamically adjusting the rate of learning. The adjustment of the learning rate is achieved by self-generating middle-layered nodes and by applying the Delta-bar-Delta algorithm to the generalized delta learning method for the learning of middle and output layers. To evaluate the learning performance of the proposed RBF network, we used 40 identifiers extracted from a container image as the training data. Our experimental results show that the proposed method consumes less training time and improves the convergence of teaming, compared to the conventional ART2-based RBF network and fuzzy RBF network.

• Applied Microscopy
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• v.32 no.3
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• pp.195-204
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• 2002

In this review, the fundamental concepts of delta function, convolution integral and Fourier transformation are discussed. The applications of Fourier transformation to slit function, two very narrow slits, two slits of appreciable width, periodic array of narrow slits, arbitary periodic function, diffraction gratings and gaussian functions are also introduced.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.269-272
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• 2010

In this paper, we propose the computation reduction methods of delta pitch search that is used in G.723.1 vocoder. In order to decrease the computational amount in delta pitch search the characteristic of proposed algorithms is as the following. First, scheme to reduce the computation amount in delta pitch search uses NAMDF. Developed the second scheme is the skipping technique of lags in pitch searching by using the threshold value. By doing so, we can reduce the computational amount of pitch searching more than 64% with negligible quality degradation.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.