• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.909-916
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• 2021

3D printing has the advantage of providing opportunities for individuals to truly realize their creativity. An increasing number of people want to take advantage of this feature but they have lack opportunities for suitable printing training and struggle with problems with incorrect printing methods. Therefore, the lowered print quality lowers the interest of the user, and the 3D printer is not used gradually. In this study, we directly operate the device by identifying and analyzing the problems occurred to solve malfunctions of 3D printers and improve the convenience for user. In particular, we are conducting research on solving and mitigating problems with seating, stringing and nozzle clogging. In addition, the method of reducing material consumption and shortening the printing time was considered through experiments on the functions of 3D printers. Finally, by solving the printing problem that occurs frequently during 3D printing, it was possible to obtain a printed product with a complete appearance and improved convenience.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.13-16
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• 1997

본 논문에서는 Bayesian 결정 이론을 이용한 기존의 Radial Basis Function Networks 이되는 출력층에서 선형 조합되는 것과는 다른 형태의 방법을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 방법은 은닉층의 출력값과 가중치와의 곱해진 값이 출력층의 입력으로 들어오는데 이들 입력신호를 경쟁을 통하여 가장 큰 값만을 출력신호 인정하는 방법이다. 이런 경우에 파라미터 갱신을 할 때도 모든 가중치를 다 갱신하는 것이 아니라 출력되는 은닉층에 연결된 가중치만을 갱신하게된다. 이렇게 할 경우 계산량 감소뿐만 아니라 학습시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 제안한 방법을 이용할 경우 비선형 분류문제에서도 우수한 성능결과를 확인 할 수 있었으며 기존의 RBFN rhk Wiener Filter와 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.175-177
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• 2006

휴대폰에 임베디드 리눅스를 탑재하고자 할 경우 전력소모, 경량화, 빠른 부팅, 실시간, 보안 등과 관련한 추가고려사항이 발생한다. 본 연구에서는 휴대폰용 임베디드 리눅스의 커널 부팅시간을 단축시키기 위한 구체적인 방법을 제시하고 실제적인 적용을 통하여 그 성능을 평가한다. 측정된 데이터를 바탕으로 커널내부에서 가장 많은 시간을 소요하는 함수들을 찾아내고 확인된 함수들에 대해서 초기화 지연회피, 불필요한 장치 드라이버 제거, 불필요한 커널 메시지 미출력 등의 기법들을 각각 적용한다. 제안된 기법을 모두 적용할 경우에 기존 커널 부팅시간을 50%정도 단축시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.258-264
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• 1998

본문에서 주파수hopping과 이동통신에서 요구되는 고속 주파수 전환이 가능한 새로운 주파수 신시사이저 (Synthesizer)를 제안한다. 종래의 PLL 주파수 신시사이저는 기준 주파수와 출력의 채널 주파수 간격이 동일하기 때문에 기준 주파수를 낮게 하면 매우 긴 동기 시간이 소요된다. 본 논문에서 제안하는 주파수 신시사이저는 새로운 제어 방법을 이용한 다단 펄스 제거 회로를 사용하여 기준 주파수와 채널 간격 주파수를 독립적으로 설정할 수 있기 때문에 종래의 신시사이저와 동일한 채널 간격의 주파수를 유지시키면서 기준 주파수를 높일 수 있고, 또한 루프(loop)이득을 크게 할 수 있다. 따라서 종래의 주파수 신시사이저보다 주파수 절환시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 주파수 절환시간을 1/100 정도 단축시킬 수 있음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.45-48
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• 2005

디스플레이 모듈에서 hot plate를 이용한 이방 전도성 필름(ACF: Anisotropic Conductive Film) 접합의 공정을 고출력 다이오드 레이저를 이용한 공정으로 대체하였다. 다이오드 레이저를 이용한 ACF 접합은 공정 시간을 기존보다 줄일 수 있으며 평탄도 및 응용성에 있어서 hot plate 공정보다 뛰어나다. 또한 다양한 샘플에도 지그 및 레이저광의 자유로운 변형으로 응용성이 매우 뛰어나다. 에너지 분포가 고른 선광을 이용하여 ACF 접합을 수행하였다. 레이저 에너지 밀도 $100\;W/cm^2$, 압력 20 kg, 레이저 조사시간 4초 이상에서 800 gf/cm 이상의 인장력을 얻을 수 있었고 기존의 공정 시간을 두 배 이상 단축하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.888-889
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• 2015

세계적으로 석유 연료를 대체할 에너지원인 전기에너지에 대한 관심이 높아지고 있고, 전기자동차 뿐만 아니라 항공기에 사용할 고출력 전동기에 관한 연구 및 개발이 진행되고 있다. 고출력 밀도를 갖는 전동기의 경우 방열설계가 잘되어 있지 않으면, 발열로 인한 전동기의 성능과 내구성 및 수명이 단축되게 된다. 본 논문에서는 소형 항공기의 이륙, 상승, 순항구간에 요구되는 출력특성을 만족하도록 설계된 전동기에 대해, 항공 운항 Mission Profile의 출력 및 시간변동에 따른 온도 특성을 분석해 보았다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.41 no.12
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• pp.83-90
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• 2004

This paper proposes an efficient scan testing method for compression of test input data and reduction of test power for SOC. The proposed method determines whether some parts of a test response can be reused as a part of next input test data on the analysis of deterministic test data and its response. Our experimental results show that benchmark circuits have a high similarity between un-compacted deterministic input test data and its response. The proposed testing method achieves the average of 29.4% reduction of power dissipation based on the number of test clock and 69.7% reduction of test data for ISCAS'89 benchmark circuits.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.2
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• pp.273-279
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• 2021

In this paper, we propose an algorithm that shortens the learning time by performing individual learning using partitioning the deep learning structure. The proposed algorithm consists of four processes: network classification origin setting process, feature vector extraction process, feature noise removal process, and class classification process. First, in the process of setting the network classification starting point, the division starting point of the network structure for effective feature vector extraction is set. Second, in the feature vector extraction process, feature vectors are extracted without additional learning using the weights previously learned. Third, in the feature noise removal process, the extracted feature vector is received and the output value of each class is learned to remove noise from the data. Fourth, in the class classification process, the noise-removed feature vector is input to the multi-layer perceptron structure, and the result is output and learned. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we experimented with the Extended Yale B face database. As a result of the experiment, in the case of the time required for one-time learning, the proposed algorithm reduced 40.7% based on the existing algorithm. In addition, the number of learning up to the target recognition rate was shortened compared with the existing algorithm. Through the experimental results, it was confirmed that the one-time learning time and the total learning time were reduced and improved over the existing algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.83-85
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• 2007

멀티패스 프린팅 기법은 원하는 해상도와 오류를 보상하기 위해서 디지털 인쇄 연구 분야에서 일반적으로 사용되는 기술이다. 그러나 고속 및 고해상도의 인쇄품질을 요구하는 현실에서 건조시간 단축과 근접 잉크의 분사가 인쇄품질을 저하시키는 등 다양한 문제점이 발생되고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티패스 프린팅 방법에서 문제점으로 제기되는 건조시간과 인접잉크의 분사에 따른 응집력에 의한 인쇄품질의 저하를 줄이기 위하여 출력영역의 이분분할 방법을 사용하여 분사함으로서 이미지의 출력품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.71-76
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• 1999

본 논문에서 제안한 예측형 RBFN(Radial Basis Function Network)은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 구조이다. 이 신경망은 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터를 사용하여 중간층의 활성화 함수의 출력을 결정하고, 중간층과 출력층의 연결강도만 네트워크 내에서 학습한다. 그리고 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터는 두 가지 방법으로 예측형 RBFN에 이용하였다. 첫 번째는 HMM의 각 상태의 혼합수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이고, 두 번째는 HMM의 혼합수$\times$출력분포수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이다. 실험결과, 예측형 RBFN은 다른 방법들의 결과보다 $4.5\~6.5\%$ 저하된 결과를 보였지만 다른 신경망에 비해서 학습 반복 횟수를 작게할 수 있었으며 전체 학습시간을 대폭 단축할 수 있었다.