• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1430-1431
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• 2007

중수소와 3중수소를 융합시키는 D-T반응에서 높은 온도와 억류시간의 필요에 따른 불안정성이 발생하는데 본 연구에서는 역전자계 배위를 형성하여 안정한 배위를 형성하여 불안정성을 억제하였다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.21 no.6
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• pp.193-197
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• 2011

The thickness dependence of the magnetic switching volumes in electrodeposited CoPt films was investigated from the magnetization reversal and the magnetic interaction behavior. As the sample thickness is increased, the field difference between the wall pinning field ($H_{DW}$) and the nucleation field ($H_N$) as well as the absolute value of ${\Delta}$area are increased. Therefore, the decrement tendency of the switching diameter with increasing sample thickness can be well explained by the domain wall motion controlled by the domain wall pinning and the strength of dipolar interaction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.19-22
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• 2018

현재 자동차 산업계에서 AUTOSAR는 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 필수로 적용되고 있으며 자동차의 실시간 요구사항을 만족시키기 위해 실시간 운영체제를 사용한다. 하지만 AUTOSAR에서 제공하는 코어 간 클라이언트-서버 통신은 클라이언트 태스크에서 보낸 서비스 요청을 FIFO 순서로 처리하기 때문에 우선순위가 높은 태스크의 서비스가 낮은 태스크의 서비스 때문에 늦게 처리될 수 있다. 이는 우선순위 역전 현상이며 서비스의 처리 결과를 기다리느라 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 지연되므로, 이 태스크가 차량 안전에 있어 중요하다면 치명적일 수 있다. 이 논문에서는 서비스의 처리 순서가 결과에 무관한 경우에 한해 우선순위 큐를 도입함으로써 이 문제를 해결하였다. 제안된 기법은 Infineon 사의 TC297 MCU와 ETAS 사의 AUTOSAR 소프트웨어에서 실험했으며 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 1.42%의 오버헤드를 통해 1.26배 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.226-229
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• 2001

Radio signal tracking has been developed especially in military as well as in other industries. It is necessary that an adaptive system trace the signal varying its PRI and frequency. In this paper we proposed a system to adapt various PRI and frequency using a neural network model named Error Back Propagation. Fist we prepared learning data by separating signal into time intervals and did some experiments with the teaming data. We found that the system had good effectiveness in tracing varying PRI and frequency signals.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.35-38
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• 2006

다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.3-5
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• 2022

혼합 중요도(mixed criticality) 시스템은 안전에 중요한 기능을 우선시하도록 하는 추가적인 안전 요구사항이 존재한다. 그러나 기존 실시간 시스템의 설계로는 이를 만족하지 못하며, 높은 중요도 태스크가 다른 낮은 중요도 태스크로부터 간섭을 받아 데드라인 미스와 같은 문제를 일으키는 중요도 역전(criticality inversion) 문제가 발생할 수 있다. 이러한 중요도 역전 문제를 해결하기 위해 주기 변환(period transformation) 기법을 사용할 수 있지만, 스케줄링 오버헤드의 증가로 인해 오히려 전반적인 태스크의 응답시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 주기 변환과 스케줄링 오버헤드 간의 트레이드오프 관계를 설명하고, 실시간 리눅스 시스템에서 해당 문제점을 재연한 후 주기 변환의 적정선을 분석하고자 실험을 진행하였다. 그 결과, 중요도 역전 문제를 해결하기 위한 주기 변환을 그대로 적용할 경우, 문맥 교환이 48.7% 증가 및 스케줄링 오버헤드가 28.7% 증가로 인해 전반적인 응답시간이 증가하여 데드라인 미스가 다수 발생하는 결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.159-160
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• 2013

본 논문에서는 연료전지를 사용하여 2차 전지를 충전시키는 동기식 부스트 컨버터를 제어하는 방식을 제안한다. 고효율을 위한 동기식 부스트 컨버터는 기존의 부스트 컨버터의 다이오드 대신 MOSFET을 사용한다. 이때 연료전지의 전압이 배터리의 전압보다 낮기 때문에 양방향 소자인 MOSFET의 특성상 DCM구간에서 역전류가 발생한다. 연료전지의 긴 기동시간으로 인해 초기 동작 시 소프트 스타트가 필요한데 이때 역전류가 발생할 수 있는 DCM구간이 나타난다. 시스템 제어를 위해 사용된 mode boundary detector은 CCM과 DCM을 구분해주어 컨버터를 제어한다. CCM구간에서는 동기식으로 부스트 컨버터가 동작되고 DCM구간에서는 기존의 다이오드를 사용하는 방식으로 역전류를 방지한다. 시뮬레이션을 통해 논문의 타당성을 증명하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.11
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• pp.2432-2438
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• 1997

This paper proposes recognition system using multi-backpropagation neural networks rather than single backpropagation neural network to enhance the rate of character recognition resultsing from extracting the region of velhicle number in that the image of vehicle number plate from CCD camera has a distinguish feature, that is, illumination of a pattern. The experiment in this paper shows an output that the method using multi-backpropagation neural networks rather than signal backpropagation neural network takes less training time for computation and also has higher recognition rage of vehicle number.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.483-486
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• 2004

수중음향채널의 다중경로에 의한 수신신호의 시간확산(Time spread)은 ISI를 유발하여 수중통신시스템의 성능을 저하시킨다. 시간확산에 의한 ISI를 줄이고 전송율이 높은 코히어런트(coherent) 시스템을 적용하기 위해서는 다중경로 영향을 제거해야 한다. 본 연구에서 적용하는 수동 페이저 컨쥬게이션(passive phase conjugation) 기법은 시역전 기술로 프로브 신호에 의한 시역전을 수행하여 다중경로에 의한 ISI가 감소하여 비트 오류율이 적어진다. 아울러 수신신호의 처리가 간단하여 다중경로에 의한 시간확산에 비례하는 탭수의 증가로 수신신호 처리시간이 과다한 적응등화기 기법에 비해 실시간 시스템 구현에 유리한 기법이다. 수치모의 실험으로 제안하는 기법의 성능을 해석하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.