• Progress in Medical Physics
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• v.23 no.4
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• pp.317-325
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• 2012

The Varian PORTALVISION (Varian Medical Systems, US) shows significant overresponses as the off-center distance increases compared to the predicted dose. In order to correct the dose discrepancy, the off-axis correction is applied to VARIAN iX linear accelerators. The portal dose for $38{\times}28cm^2$ open field is acquired for 6 MV, 15 MV photon beams and also are predicted by PDIP algorithm under the same condition of the portal dose acquisition. The off-axis correction is applied by modifying the $40{\times}40cm^2$ diagonal beam profile data which is used for the beam profile calibration. The ratios between predicted dose and measured dose is modeled as a function of off-axis distance with the $4^{th}$ polynomial and is applied to the $40{\times}40cm^2$ diagonal beam profile data as the weight to correct measured dose by EPID detector. The discrepancy between measured dose and predicted dose is reduced from $4.17{\pm}2.76$ CU to $0.18{\pm}0.8$ CU for 6 MV photon beam and from $3.23{\pm}2.59$ CU to $0.04{\pm}0.85$ CU for 15 MV photon beam. The passing rate of gamma analysis for the pyramid fluence patten with the 4%, 4 mm criteria is improved from 98.7% to 99.1% for 6 MV photon beam, from 99.8% to 99.9% for 15 MV photon beam. IMRT QA is also performed for randomly selected Head and Neck and Prostate IMRT plans after applying the off-axis correction. The gamma passing rare is improved by 3% on average, for Head and Neck cases: $94.7{\pm}3.2%$ to $98.2{\pm}1.4%$, for Prostate cases: $95.5{\pm}2.6%$, $98.4{\pm}1.8%$. The gamma analysis criteria is 3%, 3 mm with 10% threshold. It is considered that the off-axis correction might be an effective and easily adaptable means for correcting the discrepancy between measured dose and predicted dose for IMRT QA using EPID in clinic.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.15-21
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• 2015

In support vector machine, the values of parameters included in kernels affect strongly generalization ability. It is often difficult to determine appropriate values of those parameters in advance. It has been observed through our studies that the burden for deciding the values of those parameters in support vector regression can be reduced by utilizing ensemble learning. However, the straightforward application of the method to large scale problems is too time consuming. In this paper, we propose a method in which the original data set is decomposed into a certain number of sub data set in order to reduce the burden for parameter tuning in support vector regression with large scale data sets and imbalanced data set, particularly.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.87-92
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• 2004

Digital halftoning is to quantize a grayscale image to binary image. The error diffusion halftoning generates high quality bilevel image. But that also has some defects such as warms effect, sharpening and etc. To reduce these defects, Kite proposed the modified threshold modulation that has a parameter to control sharpening. Nevertheless some degradation left near edges with large luminance change. In this paver, we propose a method to control the parameter in proportional to local edge magnitude. The results of computer simulation show more reductions of the sharpening in the halftone image. Especially there are great improvement of quality near edges with large luminance change.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1348-1351
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• 2009

패킷 재배치(packet reodering)는 전송한 패킷의 순서가 처음과 다르게 뒤섞여 수신지에 도착하는 현상을 의미한다. 패킷 재배치는 불필요한 재전송이나 불필요한 혼잡 제어를 수행하여 TCP의 성능을 저하시킨다. 패킷 재배치에 의한 TCP 성능 저하를 막기 위해 다양한 접근 방법이 소개되었다. TCP-DAD는 기존 TCP에서 3으로 고정된 중복 응답 임계값을 동적으로 조절하여, 잘못된 혼잡 제어를 예방하고 있다. 일반적으로 전송한 패킷의 수가 많을 때, 패킷 재배치를 경험할 확률이 높으며, 패킷 재배치에 의해 잘못된 혼잡 제어가 일어날 가능성 많다. 고속 네트워크 환경에서는 혼잡 윈도우 크기 변화의 폭이 매우 크다는 점을 고려할 때, 중복 응답 임계값을 조절하는 TCP-DAD는 한계가 있다. 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에서의 패킷 재배치 현상으로 인한 TCP 성능저하를 완화하기 위한 새로운 알고리즘 TCP-DT를 소개한다. 이는 중복 응답 수에 의존하지 않고 타이머를 통해 혼잡 제어를 수행하는 메커니즘 이다. 본 논문은 NS-2를 사용하여 고속 네트워크 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안한 TCP-DT의 성능 향상을 증명하였다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.11 no.2
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• pp.118-130
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• 2021

This study designs and validates a greenhouse complex environmental control algorithm with a multi-phase processing scheme that can combine and control actuators according to the degree of change in the greenhouse environment. The composite environmental control system is a system in which the complex environmental controller analyzes the information detected by sensors and operates appropriately actuators to maintain the crop growth environment. A composite environmental controller directs control devices driving actuators through a composite environmental control algorithm, which calculates the values necessary for the operation of the control devices. Most existing algorithms carry out control procedures on a single phase by iteration cycle, which can cause abnormal changes in the greenhouse environment due to errors in output. The proposed algorithm distributes control procedures over multiple phases: environmental control, environmental control, and device operation, and every iteration cycle, detects environmental changes in the environmental control phase first, and then combines control devices that can control the environment in the environmental control phase, and finally, performs the controls to derive the actuators in the device operation phase. The proposed algorithm is designed based on the analysis of the relationship between greenhouse environmental elements and control devices deriving actuators. According to verification analysis, the multi-phase processing scheme provides room to modify or supplement the setting value and enables the control devices to reflect changes in the associated environmental components.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1993-1994
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• 2008

뇌-기계 인터페이스(BMI : Brain Machine Interface)는 사람의 뇌에서 추출된 데이터를 이용하여 신체동작 없이 기계나 컴퓨터를 동작시키는 새로운 인터페이스 기술이다. 이러한 뇌-기계 인터페이스 기술은 자발전위 뇌파와 유발전위 뇌파를 이용한다. 자발전위 뇌파는 원하는 파형의 파워 값을 조절하여 새로운 인터페이스를 만드는 것이고, 유발전위 뇌파는 자극을 받았을 때 발생하는 값을 이용하여 새로운 인터페이스를 구현하는 것을 말한다. 이 중 자발전위는 사람이 스스로 뇌파의 방출량을 조절할 수 있어 집중력 향상과 같은 효과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자발전위를 이용하여 뇌-기계 인터페이스 기술을 구현하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.606-607
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• 2010

본 논문은 CVCF 인버터 출력전압을 정현파로 제어하는 기법을 제안한다. 왜곡이 없는 깨끗한 정현파 출력전압을 요구하는 AVR이나 UPS에 적용이 가능하다. 변동 부하나 비선형 부하에 대해서도 출력을 안정되게 제어할 수 있는 장점이 있다. Backstepping 제어 기법을 이용하여 인버터 출력전류를 가상 제어변수로 선정하고 콘덴서 양단전압이 지령값을 추종하도록 가상 제어변수를 조절하고 이를 위해 인버터 출력전압인 입력 제어변수를 조절한다. 출력 필터의 L값의 변동을 고려하여 Adaptive parameter 보상 알고리즘을 적용하여 정밀한 Parameter값을 요구하는 Backstepping 기법의 단점을 보완하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.149-153
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• 1995

세슘원자에 대한 레이저 쿨링용 광원으로 사용하기 위해 다이오드 레이저의 서폭을 축소하고 발진 주파수 및 출력을 동시에 안정화 시키는 연구를 수행하였다. 자유발진 상태에서 약 30 MHz 이고, 출력이 10mW인 다이오드 레이저에 유이창으로 Q 갑이 낮은 외부 공진기를 구성함으로써 발진선폭을 약 5MHz로 줄일수 있었다. 그리고 세슘원자의 포화흡수 스펙트럽의 교차공진 흡수선에 레이저 주파수를 안정시키기 위해 주입전류를 10kHz 로 변조하고, lock-in amp 의 출력단에서 나오는 주파수 오차신호를 전류공급장치와 유리창이 부착된 PZT로 동시에 피드백시켰다. 또한 오차신호를 레이저 다이오드의 온도 조절장치로 피드백 시킴으로써 주파수와 동시에 레이저 출력을 안정화시킬 수 있었다. 이 때의 출력의 변동폭은 약 0.03% 로서 온도로 피드백 시키지 않는 경우에 비해 약 260배 안정된 결과를 얻었다. 그리고 컴퓨터를 이용해서 흡수선의 peak 값을 매 10초마다 검색하고 이 값이 최대가 되도록 PZT 전압을 조절함으로써 레이저 주파수를 세슘원자의 흡수선의 봉우리에 1주일 이상 안정화시킬 수 있었다. 주파수 안정도 측정을 위해 Zeeman 이동된 포화흡수 스펙트로미터를 구성하였으며, 측정된 주파수 안정도 (Allan 분산의 제곱근)는 적분시간 1초 일 때 1.2x10-10 이었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.627-634
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• 2006

We have proposed the methods how to control the slope of CMOS inverter's characteristic and how to shift it in y axis. We control the MOS transistor threshold voltage for these methods. By observing that two transistors are in saturation region at the center of the CMOS inverter's characteristic, we have presented how to make the characteristic for one pole neuron. The circuit level simulation is used for verifying the proposed method. PSpice(OrCAD Co.) is used for circuit level simulation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.87-88
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• 2021

영상 콘텐츠 별 서로 다른 음량으로 인해 수동으로 음량을 조절하는 불편함을 겪고 있다. 이를 해소하기 위해서는 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하여, 디바이스 혹은 영상 재생 소프트웨어에서 설정된 음량 값에 맞추어야 한다. 그러나 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하기 위해서는 영상 콘텐츠를 재생해보지 않고서는 음량을 알 수 없고, 설정 값을 조절하기 위한 영상 콘텐츠의 음량 데이터에 대한 정보가 별도로 관리되고 있지 않다. 본 논문에서는 집단지성을 이용하여 사용자가 영상 콘텐츠를 재생하여 획득 한 영상 콘텐츠에 대한 음량 데이터를 저장하여 수집, 관리하는 모델을 제안한다.