• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.67-72
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• 2004

않은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습 패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.349-352
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• 2002

다단계 상호연결 네트워크 (multistage interconnection network : MIN) 동작 연구에 있어서 가장 중요한 것 중의 하나가 네트워크 사이클의 운영 방법이라 할 수 있다. 일반적인 MIN 기반 교환기 구조에서 최악의 경우는 수신 버퍼 모듈이 비어있어서 셀이 가장 앞쪽의 버퍼 위치로 움직여야만 하는 상황에서 발생한다. 그러나 실제적으로는 입력 로드의 실질적인 크기에 대해서 대부분의 버퍼 모듈들은 거의 항상 확 차게 된다. 그렇기 때문에 일반적인 체계의 긴 네트워크 사이클은 대역폭의 낭비를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이런 문제점을 수정하여 고안한 단위 단계 버퍼링 체계를 사용하여 입력 버퍼에 관한 분석 모델을 제안하였다. 이 제안된 체계는 매개변수의 수와 상태전이 다이어그램에 있어서 기존의 모델링 기법들보다 매우 단순하다. 제안된 모델과 시뮬레이션의 처리율 및 지연시간의 비교를 통해서 제안된 모델의 정확성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.05a
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• pp.133-133
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• 2015

최근 인쇄회로기판의 실장용 표면처리 개발에서 전도성이 우수하며, 또한 실장성도 우수한 치환형 무전해 은도금의 개발이 진행되고 있다. KENNY 등은 인쇄회로기판에서 가장 우수한 실장용 표면처리의 치환형무전해 은도금기술을 발견하였다. 이 기술은 무전해 니켈도금/치환금도금과 비교하여 비교적 낮은 비용으로 양산이 가능하며, 우수한 솔더링 특성과 신뢰성이 높은 것이 특징이다. 개발한 치환형 무전해 은도금은 무전해 니켈도금/치환금도금에 비해서 저온에서 처리가 가능하며, 처리시간도 짧은 것이 특징이다. 특히 대량생산과 미세한 블라인드 비어홀(BVH, Blind Via Hole) 내부로의 균일 석출을 위한 수평컨베이어나 수직침적라인 등에 모두 적용이 가능하다.

• Korean Journal of Crystallography
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• v.4 no.2
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• pp.63-73
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• 1993

Ag+ 이온이 부분적으로 치환된 3가지 제올라이트 A(Ag4Na8-A, Ag6Na6-A 및 Ag8Na4-A)를 완전히 탈수한 후 280℃에서 24시간동안 약 0.1 Torr의 Cs중기로 처리하 였다. 이들의 결정구조는 22(1)℃ 노에서 입방공간군 Pm3m (단위세포상수 a가 각각 12.321(3) A, 12.295(1) A 및 12.380(7) A임)을 사용하여 단결정 X-선회절법으로 해석 하였다. 이들 세가지 구조에서 Cs+이온은 각각 서로 다른 4개의 결정학적 위치에서 발견되었다. 단위세포당 3개의 Cs+이온은 8-링 중심에 위치하고, 약 6.9-7.3개의 Cs+이온 은 큰 동공의 6-링과 마주보는 위치에 있는 3회 회전축상에서 발견되었다. 그리고 약 2.17-2.74개의 Cs+이온은 소다 라이트 동공내에서 발견되며 약 0.5-1.0개의 Cs+'이온은 4링과 마주보는 곳에 위치한다. 또한 이들 구조에서 단위세포당 각각 1.88(5),2.30(3) 및 5.28(10)개의 Ag종이 존재하며 이들은 큰동공의 중심에서 헥사실버 클러스트를 형성한다. 8-링위치가 Cs+이온으로 모두 차있어서 Ag0가 골조밖으로 이동하는 것을 막을 수 있다. 각각의 헥사실버 클러스터는 서로 다른 좌표에 위치하는 14개의 Cs+이온에 의해 안정화된다. 이들 구조에서 발견되는 약 12.35-13.49개의 Cs+이온들은 Cso의 흡착이 일어나 제올라이트 기본 골 격에 있는 음이온 전하와 균형을 맞출 수 있는 12개의 Cs+ 이온 이상의 이온 또는 원자로 존재하고 있다. Cs+의 배열 은 다음과 같은 두 가지 배열로 쉽게 설명할 수 있다. 일부는 2개의 Cs+이온이 소다이트 동공내에 있는 6-링과 마주보는 곳에 위치하고 큰동공내에는 6개의 Cs+이온이 6링 근처에 위치하며 1개는 4-링 근처에 위치한다. 그 나머지는 소다라이트 동공내에 위치하는 3개의 Cs+이온과 한변의 길이를 3.52 A로 갖는 삼각형을 형성한 후 6-링을 통 하여 큰 동공 내에 위치한 3개의 Cs원자와 결합하게 되므로 3m (C3v)의 대칭구조를 갖는 (CS6)4+클러스터를 형성한다. 그 밖의 5개 Cs+이온은 비어있는 큰동공의 6-링에 위치한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.178-178
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• 2013

고체내의 결함을 분석하기 위한 장비로는 대표적으로 DLTS (deep level transient spectroscopy)를 이용하여 깊은 준위 결함의 활성화에너지를 구하는 분석법, 투과전자현미경을 이용한 박막의 결정살창 분석법, photoluminescence나 electroluminescence를 이용하여 광학적인 방법으로 결함을 분석하는 방법, 마지막으로 광전류 측정을 통하여 결함을 분석하는 방법 등이 있다. 이 중에서도 빛에 의해서 증가되는 광전류를 이용한 결함 분석 방법은 과거에는 종종 시행되어 왔으나 최근에는 거의 연구되어지고 있지 않고 있다. 고체 내의 많은 결함들이 빛에만 반응하는 결함도 있으며 전기적인 측정을 통해서만 발견되는 결함이 존재하기 때문에 모든 부분을 다 만족시키는 방법은 찾기가 힘들다고 알려져 있다. 한편, ZnO는 octahedral 구조로 공간이 비어있기 때문에 여러 가지 결함이 존재하는데, 그 중에서 valence band 바로 위 0.3~0.5 eV에 존재하는 결함 준위는 Zn 빈자리에 의한 결함으로 이론적으로만 밝혀졌을 뿐 실험적으로는 현재까지 발견되어지고 있지 않다. 본 연구에서는 광전류를 이용하여 n-ZnO/p-Si과 n-ZnO/p-GaN p-n 접합 다이오드 내의 결함에 대한 연구를 진행하였다. ZnO를 UHV 스퍼터링 방법으로 성장하였으며 ZnO의 결함의 양을 조절하기 위해 박막의 두께와 증착할 때의 기판 속도 등을 조절하였다. 이렇게 성장된 ZnO 기반의 다이오드를 광전류 측정을 이용하여 결함을 분석하였다. 실험결과 420 nm 파장의 빛을 다이오드에 주사하였을 때 광전류가 크게 증가하는 것을 확인하였으며 이것은 이론적으로만 주장되어져 왔던 Zn 빈자리 결함에 의한 것으로 판단되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.11
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• pp.870-877
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• 2020

A suction bucket foundation, especially useful at depths of more than 20m, is a method of construction. The method first places an empty upturned bucket at the target site. Then, the bucket is installed by sucking water or air into it to create negative pressure. For stability, it is crucial to secure the verticality of the bucket. However, inclination by the bucket may occur due to sea-bottom conditions. In general, a repeated intrusion-pulling method is used for securing verticality. However, it takes a long time to complete the job. In this paper, we propose a real-time suction bucket verticality monitoring system. Specifically, the system consists of a sensor unit that collects raw verticality data, a controller that processes the data and wirelessly transmits the information, and a display unit that shows verticality information of a circular steel pipe. The system is implemented using an inclination sensor and an embedded controller. Experimental results show that the proposed system can efficiently measure roll/pitch information with a 0.028% margin of error. Furthermore, we show that the system properly operates in a suction bucket-based model experiment.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.142-149
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• 2004

It is important to retrieve exact information coinciding with user's need from lots of Usenet news and filter desired information quickly. Differently from email system, we must previously register our interesting news group if we want to get the news information. However, it is not easy for a novice to decide which news group is relevant to his or her interests. In this work, we present a service classifying user preferred news groups among various news groups by the use of Kohonen network. We first extract candidate terms from example documents and then choose a number of representative keywords to be used in Kohonen network from them through fuzzy inference. From the observation of training patterns, we could find the sparsity problem that lots of keywords in training patterns are empty. Thus, a new method to train neural network through reduction of unnecessary dimensions by the statistical coefficient of determination is proposed in this paper. Experimental results show that the proposed method is superior to the method using every dimension in terms of cluster overlap defined by using within cluster distance and between cluster distance.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.3
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• pp.1-7
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• 2010

Cognitive Radio, which adaptively utilizes the vacant licensed spectrum band, is considered as an effective way to alleviate the scarcity of spectrum resource shortage. In order to guarantee the non-interference transmission of primary system, spectrum sensing, especially in quiet period, is proposed. However, it is insufficient to avoid the unacceptable interference caused by Cognitive Radios, because the primary user may appear anytime that is unpredictable. In this paper, we address the deficiency of conventional spectrum sensing and propose a novel Cognitive Radio receiver structure with monitoring function block to detect the appearance of primary user in a real-time manner. Simulations prove that the proposed eigenvalue based detection method together with the two-threshold decision procedure performs properly.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.18A no.2
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• pp.75-80
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• 2011

Recently, many cleaning robots have been made with various algorithms for efficient cleaning. One of them is a DmaxCoverage algorithm which efficiently clean for the situation when the robot has a time limit. This algorithm uses Rectangle Tiling method for finding the biggest rectangle that doesn't have any obstacle. When the robot uses grid map, Rectangle Tiling method can find the optimal value. Rectangle Tiling method is to find all of the rectangles in the grid map. But when the grid map is big, it has a problem that spends a lot of times because of the large numbers of rectangles. In this paper, we propose Four Direction Rectangle Scanning(FDRS) method that has similar accuracy but faster than Rectangle Tiling method. FDRS method is not to find all of the rectangle, but to search the obstacle's all directions. We will show the FDRS method's performance by comparing of FDRS and Rectangle Tiling methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.759-767
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• 2020

This paper proposes a new Recurrent neural network (RNN) based spectrum sensing technique for cognitive radio communications. The proposed technique determines the existence of primary user's signal without any prior information of the primary users. The method performs high-speed sampling by considering the whole sensing bandwidth and then converts the signal into frequency spectrum via fast Fourier transform (FFT). This spectrum signal is cut in sensing channel bandwidth and entered into the RNN to determine the channel vacancy. The performance of the proposed technique is verified through computer simulations. According to the results, the proposed one is superior to more than 2 [dB] than the existing threshold-based technique and has similar performance to that of the existing Convolutional neural network (CNN) based method. In addition, experiments are carried out in indoor environments and the results show that the proposed technique performs more than 4 [dB] better than both the conventional threshold-based and the CNN based methods.