• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2011년도 후기공동학술대회 논문집
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• pp.106-106
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• 2011

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.66-88
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• 2009

우리는 경제 내에 불확실성이 있을 경우의 최적 통화정책 준칙을 살펴본다. 특히 총수요에 대한 주택가격의 효과 뿐 만 아니라 주택가격 상승률에 관한 두 가지 가능한 영역을 허용한다. 두 가지 상태에 대한 불확실성이 Markov 상태 변환으로 모형화 된다. 미국 자료에 대한 예비 추정 결과는 두 개의 다른 상태 즉 정상 상태와 주택가격 버블 상태 영역의 존재를 확인한다. 다음으로, 본 연구에서는 주택시장에 두 개의 상태가 존재할 경우 중앙은행의 최적통화준칙을 살펴본다. '통상적' 상태 하에서는 인플레이션 압력에 반대로 대응해야 하는 반면, 버블 상태에서는 인플레이션 압력을 수용해야 한다는 면에서 중앙은행의 최적통화정책은 비대칭적이다. 또한, 미래 상태에 대한 불확실성이 있을 경우 더욱 보수적으로 통화정책을 운용해야 한다는 결과를 도출한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.329.2-329.2
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• 2014

지난 수년간 태양전지의 광전변환효율을 높이기 위해 자가 조립된 InAs 또는 GaSb와 같은 양자점을 GaAs 단일 p-n 접합에 적용하는 연구를 개발해 왔다. 그러나 양자점의 흡수 단면적에 의한 광 흡수도는 양자점층을 수십 층을 쌓으면 증가하지만 활성층에 결함을 생성시킨다. 생성된 결함은 운반자트랩으로 작용하여 태양전지의 광전변환효율을 감소시킨다. 본 실험에서는 양자점이 적용된 태양전지와 적용되지 않은 태양전지의 광전변환 효율을 비교하고, 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 결함상태를 측정 및 비교함으로써, 활성층 내부에 생성된 결함이 광전변환 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 소자구조는 분자선 증착 방법을 이용하여, 먼저 n+-형 GaAs기판위에 n+-형 GaAs를 250 nm 증착한 후, 도핑이 되지 않은 GaAs활성층을 $1{\mu}m$ 두께로 증착하였다. 마지막으로 n+ 와 p+-형 GaAs를 각각 50, 750 nm 증착함으로써 p-i-n구조를형성하였다. 여기서, n+-형 GaAs 과 p+-형 GaAs의 도핑농도는 동일하게 $5{\times}1018cm-3$로 하였다. 또한 양자점을 태양전지 활성층에 20층을 형성하였다. 이때 p-i-n 태양전지 와 양자점 태양전지의 광전변환 효율은 각각 5.54, 4.22 % 를 나타내었다. p-i-n 태양전지의 개방 전압과 단락전류는 847 mV, 8,81 mA이며 양자점 태양전지는 847 mV, 6.62mA로 확인되었다. 태양전지의 전기적 특성을 측정하기 위해 소자구조 위에 Au(300nm)/Pt(30nm)/Ti(30nm)의 전극을 전자빔증착장치로 증착하였으며, 메사에칭으로 직경 $300{\mu}m$의 태양전지 구조를 제작하였다. 정전용량-전압 특성 및 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 태양전지의 결함분석 및 이에 따른 광전변환 특성인자와의 상관관계를 논의할 것이다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.395-398
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환에서 구해진 파라미터와 신경회로망을 이용하여 후두의 양성종양과 정상상태를 구분하는 실험을 행하였다. 식별 파라미터로는 웨이브렛변환으로부터 도출된 ECS 파라미터와 jitter, shimmer를 이용하였으며 신경회로망은 한 개의 은닉층을 갖는 다층구조 신경망을 이용하였다. 신경망의 입력으로는 세가지 파라미터의 조합을 두 개 또는 세 개를 입력하여 각각의 경우의 식별율을 조사하였다. 실험결과 75%에서 93%에 이르는 식별율을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1008-1014
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• 2003

본 논문에서는 보다 강인하면서 화질의 열화를 최소화할 수 있는 워터 마크의 은닉을 위 해 9/7 쌍직교 웨이브릿 변환영역에서의 지각적 동조 (tuned)특성과 정상상태 일반화 가우시안 (stationary generalized Gaussian) 모델에서의 NVF (noise visibility function)를 적용하는 방법을 제안한다 이 방법은 웨이브릿 영역에서 각 부대역에 대한 문턱값을 결정한 다음 지각적 중요 계수를 찾은 후 이 지각적 중요계수에만 적응적인 삽입강도를 갖는 워터마크를 은닉한다. 워터마크는 3레벨로 분해된 웨이브릿 변환영역에서 영상의 인간시각 시스템에서 계산된 JND값과 통계적 다해상도 특성을 기반으로 정상상태 일반화 가우시안 모델에 따라 각 계수들의 값에 따라 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 WF를 이용함으로써 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있고 각 부대역에 대한 지각특성을 이용할 수 있어 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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• pp.76-78
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• 1993

간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1064-1065
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• 2015

단상 계통 연계형 전력 변환기에서 계통과 연계하기 위해서는 계통의 위상 정보를 정확히 측정하여 전력 변환기의 출력 주파수와 위상이 동일한 상태로 전류가 공급 되도록 해야 한다. 본 논문에서는 단상 d-q 좌표 변환 기법을 통한 위상 동기화 기법을 적용하여 왜곡된 계통전압이 d축 전압에 야기 되는 에러 성분을 최소화 하는 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동기 d축 전압을 일정한 주기로 적분하여 에러 성분을 최소화 한 후, PI제어를 통해 d축 전압을 0으로 수렴하게 하는 기법이다. 제안된 기법은 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 본 논문의 타당성을 검증하기 위해 3[kW]급 단상 계통 연계형 전력변환기 시작품을 제작하고 실험을 통해 증명하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.19-25
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• 1998

발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.434-439
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• 2018

문체 변환 시스템을 학습하는 데 있어서 가장 큰 어려움 중 하나는 병렬 말뭉치가 부족하다는 것이다. 최근 대량의 비병렬 말뭉치만으로 문체 변환 문제를 해결하려는 많은 연구들이 발표되었지만, 아직까지도 원 문장의 정보 보존(Content preservation)과 문체 변환(Style transfer) 모두를 이루는 것이 쉽지 않은 상태이다. 특히 비교사 학습의 특성상 문체 변환과 동시에 정보를 보존하는 것이 매우 어렵다. Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용할 경우에는 과도하게 원문의 정보가 보존되어 문체 변환 능력이 떨어지기도 한다. 그리고 OOV(Out-Of-Vocabulary) 문제 또한 존재한다. 본 논문에서는 Attention 기반의 Seq2seq 네트워크를 이용하여 어절 단위의 정보 보존력을 최대한 높이면서도, 입력 문장에 효과적으로 Noise를 넣어 문체 변환 성능을 저해하는 과도한 정보 보존 현상을 막고 문체의 특성을 나타내는 어절들이 잘 변환되도록 할 뿐 아니라 OOV 문제도 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 우리는 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법들이 한국어 문장뿐 아니라 영어 문장에 대해서도 state-of-the-art 시스템들에 비해 향상된 성능을 보여준다는 사실을 확인하였다.