• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.909-916
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• 2021

3D 프린터는 개인의 창의력을 실제로 구현할 수 있는 장점이 있다. 이 특성을 활용하려는 사람들은 증가하고 있지만 적합한 프린팅 교육의 기회 부족과 잘못된 출력 방법으로 문제 발생의 어려움을 겪는다. 따라서 저하된 출력물 품질이 사용자의 관심을 낮춰 점차 3D 프린터의 활용빈도 수를 감소시키게 된다. 본 연구에서는 3D 프린터의 오작동 해결과 편의성의 개선을 위해 직접 기기를 작동하면서 발생하는 문제를 파악하고 분석했다. 여러 문제점 중 안착 불량, 스트링 현상, 노즐 막힘을 중점으로 해결과 완화 연구를 진행하였다. 또한, 3D 프린터의 기능을 실험을 통해 재료소모량 감소와 출력시간 단축 방법을 고찰했다. 최종적으로 3D 프린팅 중 빈번하게 발생하는 출력문제를 해결해 외관이 온전한 출력물을 얻을 수 있었고 편의성을 개선하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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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.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 추계 학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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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.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권12호
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• pp.83-90
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• 2004

본 논문은 SOC의 테스트 데이터 압축과 전력소비를 단축시키기 위한 효율적인 스캔 테스트 방법을 제안한다. 제안된 테스트 방법은 deterministic 테스트 데이터와 그 출력응답을 분석하여 출력응답의 일부분이 차기에 입력될 테스트 데이터로 재사용될 수 있는지를 결정한다. 실험결과, 비압축된 deterministic 입력 테스트 데이터와 그 응답간에 높은 유사도가 있음을 알 수 있다. 제안된 테스트 방법은 ISCAS'89 벤치마크 회로를 대상으로 소요되는 클럭 시간을 기준으로 평균 29.4%의 전력소비단축과 69.7%의 테스트 데이터 압축을 가져온다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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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.