The advent of 6G mobile communication technologies promises to surpass the capabilities of existing 5G by offering ultra high-speed data transmission, ultra low latency, and extensive connectivity, enabling a new wave of digital transformation across various fields. However, the openness and decentralized nature of 6G systems, which enhance their flexibility and scalability, can expand the attack surface and increase security threats from cyber-attacks. In this article, we analyze the current research trends related to security in the 6G mobile communication landscape.
As the COVID-19 crisis continues, working environments and lifestyles have been changed unexpectedly, therefore the importance of mental health in the working environments has been highlighted. When the workers' mental health deteriorates, there will be personal losses but also human resources losses caused productivity decrements of the company or the organization. Many researchers have been tried to solve these issues with the help of ICT technologies such as wearable devices. Most wearable healthcare devices have been designed to detect the physiological status of users and collect the physical activities of users, and their applications are gradually expanding. Those devices may be good candidates to prevent loss of human resources from working environments especially under the COVID-19 situation by continuously monitoring mental health status in connection with mobile devices and managing the mental health on their own by combining mental well-being with support solutions. In this paper, the development trend of mental health measurement and mental well-being support technologies is analyzed, and development prospects are examined.
Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.
A quantum light source is an essential element for quantum information technology, including quantum communication, quantum sensor, and quantum computer. Quantum light sources including photon number state, entangled state, and squeezed state can be divided into two types according to the generation mechanism, namely single emitter and non-linear based systems. The single emitter platform contains atom/ion trap, solid-state defect/color center, two-dimensional material, and semiconductor quantum dot, which can emit deterministic photons. The non-linear based platform contains spontaneous parametric down-conversion and spontaneous four-wave mixing, which can emit probabilistic photon pairs. For each platform, we give an overview of the recent research trends of the generation, manipulation, and integration of single photon and entangled photon sources. The characteristics of quantum light sources are investigated for each platform. In addition, we briefly introduce quantum sensing, quantum communication, and quantum computing applications based on quantum light sources. We discuss the challenges and prospects of quantum light sources for quantum information technology.
한국전자통신연구원(ETRI)에서는 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 모바일 플랫폼 기반 대화모델이 적용된 자연어 음성인터페이스 기술을 개발하고 있다. 2010 년에는 대화 시스템의 전반적인 모습을 설계하였고, 2011 년에는 대상 도메인으로 도시 관광용 영어 대화 시스템을, 2012 년에는 대상 도메인으로 차량공조, 응급조치 등과 같은 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 2012 년에 개발한 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템의 성능 평가는 운전 경험이 있는 평가자 20 명에 의해 이루어졌다. 평가자는 웹 평가 도구에 원격으로 접속하여 주어진 40 개의 차량 정보 관련 대화 미션을 태스크로 하여 차량 정보 서비스용 대화 시스템과 대화를 하였다. 평가는 태스크 성공률과 대화턴 성공률로 나누어 측정되었으며 태스크 성공률은 87.8%, 대화턴 성공률은 86.7%였다.
Lean combustion was applied to improve the thermal efficiency and emission in a single-cylinder, spark-ignition engine fueled with syngas. Under naturally aspirated conditions, the lean combustion significantly improved the thermal efficiency compared to the stoichiometric combustion, mainly due to the reduction in heat transfer loss. Intake air boost was applied to compensate the low power output of the lean combustion. The gross indicated power of 24.8 kW was achieved by increasing the intake pressure up to 1.6 bar at excess air ratio of 2.2. The nitrogen oxides showed near zero level, but the carbon monoxide emission was significant.
GaN (Gallium-Nitride) is a promising candidate material in various radio frequency applications due to its inherent properties including wide bandgap, high carrier concentration, and high electron mobility/saturation velocity. Notably, AlGaN/GaN heterostructure field effect transistor exhibits high operating voltage and high power-density/power at high frequency. In next-generation radar systems, GaN power transistors and monolithic microwave integrated circuits (MMICs) are significant components of transmitting and receiving modules. In this paper, we introduce technological trends for C-/X-/Ku-band GaN MMICs including power amplifiers, low noise amplifiers and switch MMICs, focusing on the status of GaN MMIC fabrication technology and GaN foundry service. Additionally, we review the research for the localization of C-/X-/Ku-band GaN MMICs using in-house GaN transistor and MMIC fabrication technology. We also discuss the results of C-/X-/Ku-band GaN MMICs developed at Defense Materials and Components Convergence Research Department in ETRI.
The rotorcraft engine gearbox transmits the power generated by the turboshaft engine to the rotor by reducing the rotational speed and increasing the torque. The core of the rotorcraft engine gearbox is lightweight performance, which requires maximum weight reduction within the range that meets various requirements and constraints. Therefore, lightweight design through gear macro geometry optimization is necessary. In this study, gear macro geometry optimization was performed to reduce the weight of a rotorcraft engine gearbox. NSGA-III was used for the optimization, resulting in a combination of the gear ratio and macro geometry that minimizes the weight of the total gear. In addition, the safety factor of the gears satisfied the given conditions.
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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