• Journal of Power System Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.43-49
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• 2010

In the present study, optimization of throttle margin for high pressure turbine to be retrofitted or partially modified for power uprating or life extension in nuclear power plant, has been performed to increase the electrical output. Throttle margin for high pressure turbine is required to maintain all the time the rated power by opening more of governor valves whenever inlet pressure is decreased due to the tube plugging of steam generator. If throttle margin of high pressure turbine is too much compared to remaining lifetime, loss of electrical output due to pressure drop of governor valves is inevitable. On the contrary, if it is too little, the rated power operation can not be accomplished when inlet pressure of high pressure turbine is dropped after many years operation. So, throttle margin for high pressure turbine in nuclear power plant is compromised considering for the degradation of steam generator, governor valve capacity, manufacturing tolerance of high pressure turbine, future plan of power uprating, and remaining lifetime of power plant.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.301-307
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• 2023

Deep learning requires building a deep neural network, collecting a large amount of training data, and then training the built neural network for a long time. If training does not proceed properly or overfitting occurs, training will fail. When using deep learning tools that have been developed so far, it takes a lot of time to collect training data and learn. However, due to the rapid advent of the mobile environment and the increase in sensor data, the demand for real-time deep learning technology that can dramatically reduce the time required for neural network learning is rapidly increasing. In this study, a real-time deep learning system was implemented using an Arduino system equipped with a fine dust sensor. In the implemented system, fine dust data is measured every 30 seconds, and when up to 120 are accumulated, learning is performed using the previously accumulated data and the newly accumulated data as a dataset. The neural network for learning was composed of one input layer, one hidden layer, and one output. To evaluate the performance of the implemented system, learning time and root mean square error (RMSE) were measured. As a result of the experiment, the average learning error was 0.04053796, and the average learning time of one epoch was about 3,447 seconds.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.119-124
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• 2010

디지털 제작, 압축 기술의 발전, 유무선 인터넷 보급 확산, 다양한 전송 및 서비스 플랫폼의 등장, 전송 기술의 광대역화, 단말 기술의 발전, 라이프스타일 변화와 킬러 서비스 등장으로 미디어 시장은 급속도로 발전하고 있다. 지상파 방송은 아날로그에서 디지털로 전환하고 있으며, 고화질, 다채널, 모바일, 3D 서비스를 제공하거나 제공할 예정에 있다. 현재 디지털 TV는 아날로그 TV와 동시 방송 형태로 제공되고 있지만 2012년말 디지털 TV로 완전한 전환을 앞두고 있으며, 모바일 TV인 DMB는 2005년말 본방송을 시작하여 전국 서비스를 제공하고 방송 커버리지를 확장하고 있다. FM과 AM의 디지털화를 위한 디지털 오디오 방송도 방식 선정을 위한 절차가 진행 중이다. 전파는 송신소에서 단말까지 전송되는 도중 신호레벨 감쇠, 페이딩, 왜곡, 잡음 유입 등을 겪게 된다. 양질의 지상파 방송을 제공하기 위해서는 전파가 수신 가능한 상태 이상의 양호한 상태로 시청자에게 전달되어야 한다. 이를 위해 방송사는 방송 수신 품질을 측정하고 수신이 불량한 지역에 대해서는 송신기 설치, 송신 출력 증강, 중계기 설치 등을 통해 양질의 서비스 제공이 가능한 방송 서비스 영역을 확대한다. 다양한 지상파 방송 매체에서 수신 품질 평가를 위해 가장 많이 측정하는 항목은 전계강도이다. 대부분의 경우 어떤 지역의 전계강도가 해당 매체가 요구하는 기준 레벨 이상이면 해당 지역을 양호 지역으로 평가한다. 본 논문에서는 다양한 지상파 방송 매체에 대한 전계강도를 측정하고 이를 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템을 이용하면 자동화된 절차에 의해 최단 시간에 다양한 지역에 대한 방송 수신 품질을 측정하고, 그 결과를 분석하여 방송 서비스 영역에 대한 평가를 내릴 수 있으며, 측정결과를 DB로 관리하여 동일 채널에 대한 이전 측정결과와 비교 분석, 다른 채널과 전계강도 비교 분석을 통해 특정 송신기 출력이 감소되거나 특정 안테나 출력에 문제가 발생한 경우에도 이를 쉽게 감지하여 최적의 방송망 구축 및 관리가 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.910-911
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• 2011

미래사회의 기술적 혁신을 이끌 것으로 생각되는 로봇산업에 대한 관심이 증대되고 있으며, 최근에 많은 기술 개발과 개선이 이루어지고 있다. 이러한 경향은 점차 확대될 것으로 예상되며 전기자동차와 유사한 신성장 동력으로 성장할 것이다. 그러나, 로봇의 핵심 부품인 모터와 같은 구동계는 타분야에 비하여 기술적 혁신 및 관심을 끌지 못하고 있다. 앞으로 로봇산업이 확대 성장하여 산업용 로봇에서 가정용 로봇으로 진화하고, 로봇의 기능적인 측면이 보행, 러닝, 점프 등의 고성능을 구현하기 위해서는 각종 관절을 구동하는 역할을 담당하는 모터 및 동력전달 알고리즘의 연구 개발이 더욱 활발히 이루어져야 할 것이다. 특히, 인간과 유사한 로봇을 구현하기 우하여 보다 Flat하고 가볍고 출력밀도가 높은 새로운 구동장치의 필요성이 증대될 것이다. 본 논문에서는 산업노동지원을 위한 착용식 근력증강 로봇에 적용하는 모터 개발을 목적으로 적합한 구동계 타입을 선정하고, 요구 성능을 만족하는 전동기를 전자계 해석을 통하여 설계하고, 시작품 제작 및 평가를 통하여 해석결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.479-480
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• 2023

증강현실(Augmented Reality, AR)은 물리적 현실세계에 가상의 세계를 중첩하여 부가적인 정보나 서비스를 제공하는 것으로 대부분 스마트폰과 같이 카메라를 장착한 기기를 이용하게 된다. 스마트폰의 카메라가 마커를 인식할 경우 가상의 오브젝트가 화면에 중첩하여 보이게 되는 것이다. 카메라가 인식하는 마커를 하나 이상 사용할 수 있다. 다중 마커를 사용하는 경우 마커를 인식할 때 중첩되는 가상의 오브젝트를 동일한 것으로 사용할 수도 있고 각 마커별로 다른 가상 오브젝트를 사용할 수도 있다. 본 논문에서는 전시되어 있는 작품을 마커로 등록하여 각 이미지별로 작품의 정보가 중첩되어 나타나도록 유니티의 AR 파운데이션 프레임워크를 이용하여 구현한다. 여러 작품이 전시되므로 이를 다중 마커로 사용하고 각 작품별 정보가 각기 다르게 출력되도록 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1171-1172
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• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.5
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• pp.91-100
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• 2009

In this paper, we propose a wearable augmented reality system using gaze interaction. Gaze interaction has been considered to be the potential of easy, natural and fast way of interaction and becomes a suitable way in optical see-through HMD based wearable AR. Our system recognizes user's gaze point, half blink motion and displays the information of object seen by user to HMD. Half blink selection technique avoids the Midas touch problem and represents user's intention correctly. We've developed a AR annotation system and estimated the usability of gaze interaction. The accuracy and robustness of our technique is verified on the experimental results.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.914-924
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• 2018

In this paper, we implement an Android application for infant language education using marker-based augmented reality. Combining animal word markers (noun), size/color word markers (adjective), and action word markers (verb) in puzzle form to make a simple sentence, the application shows virtual contents related to the content of the sentence. For example, when an animal marker is showed up on a camera, the corresponding animal appears. Additionally, when the motion markers are combined, the animal's appearance changes into an animation in which it acts. When a user touched a marker, user can hear the sound of the word, which gives an auditory effect, and by adding the rotation function, user can see the animation in any direction. Our goal is to increase infants' interest in learning language and also increase the effectiveness of education on the meaning of words and the structure of simple sentences, by encouraging them to actively participate in language learning through visual and auditory stimuli.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.345-353
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• 2019

The Video See-through HMD(VSHMD) captures real-world view through a camera set mounted in front of the HMD. The VSHMD outputs this visual information in real time through the display in the HMD, which technique can be used as mixed reality, augmented reality, and virtual reality device. Recently, there is growing interest in VSHMD due to the rapid development of camera and display technology. However, VSHMD is still not free from many technical huddles and human factor issues. This paper summarizes the VSHMD related researches so far, presents the major issues to be solved in advance, and suggests design considerations that should be beneficial to VSHMD development, focused on the human factors, that presents solutions to effectively overcome the limitations of VSHMD functionalities in current.