• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.122-129
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• 2005

연료전지 차량이 기존의 내연기관 차량과 동등한 성능을 확보하기 위해서는 80kW 이상의 용량을 가진 스택이 탑재되어야 하며, 별도로 차량 구조를 변경시키지 않고 탑재하기 위해서는 높은 출력밀도를 가진 연료전지 스택의 개발이 필요하다. 현대 자동차가 독자 기술로 개발하고 있는 연료전지 스택은 출력 80kW, 출력밀도 1.0kW/l를 목표로 하고 있으며 지난 1년간의 과제 수행을 통해 어느 정도 성능을 만족하는 스택을 개발하였다. 앞으로는 연료전지 스택의 내구성 및 냉시동성을 개선하기 위해 많은 연구가 수행될 예정이다.

• New & Renewable Energy
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• v.1 no.4 s.4
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• pp.25-29
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• 2005

연료전지 차량이 기존의 내연기관 차량과 동등한 성능을 확보하기 위해서는 80kW 이상의 용량을 가진 스택이 탑재되어야 하며, 별도로 차량 구조를 변경시키지 않고 탑재하기 위해서는 높은 출력밀도를 가진 연료전지 스택의 개발이 필요하다. 현대 자동차가 독자 기술로 개발하고 있는 연료전지 스택은 출력 80kW, 출력밀도 1.0kW/l를 목표로 하고 있으며 지난 1년간의 과제 수행을 통해 어느 정도 성능을 만족하는 스택을 개발하였다. 앞으로는 연료전지 스택의 내구성 및 냉시동성을 개선하기 위해 많은 연구가 수행될 예정이다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.437-438
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• 2020

본 논문에서는 2상 하이브리드 스테핑 모터 구동을 위해 H-bridge 회로 또는 3상 인버터를 이용하는 경우의 출력 성능을 비교 검토하였다. 벡터 제어로 구동하는 경우 2상 하이브리드 스테핑 모터의 상전압, 상전류의 THD(Total Harmonic Distortion)과 출력 토크 리플을 분석하였으며, 이를 위해 Matlab/Simulink를 이용한 150W급 스테핑 모터의 시뮬레이션을 수행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.115-118
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• 2015

Neural Machine Translation (NMT) 모델은 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 기계번역 모델로, 기존의 Statistical Machine Translation (SMT) 모델에 비해서 높은 성능을 보이고, Feature Engineering이 필요 없으며, 번역 모델 및 언어 모델의 역할을 단일 신경망에서 수행하여 디코더의 구조가 간단하다는 장점이 있다. 그러나 NMT 모델은 출력 언어 사전(Target Vocabulary)의 크기에 비례해서 학습 및 디코딩의 속도가 느려지기 때문에 출력 언어 사전의 크기에 제한을 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 NMT 모델의 출력 언어 사전의 크기 제한 문제를 해결하기 위해서, 입력 언어는 단어 단위로 읽고(Encoding) 출력 언어를 문자(Character) 단위로 생성(Decoding)하는 방법을 제안한다. 출력 언어를 문자 단위로 생성하게 되면 NMT 모델의 출력 언어 사전에 모든 문자를 포함할 수 있게 되어 출력 언어의 Out-of-vocabulary(OOV) 문제가 사라지고 출력 언어의 사전 크기가 줄어들어 학습 및 디코딩 속도가 빨라지게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 영어-일본어 및 한국어-일본어 기계번역에서 기존의 단어 단위의 NMT 모델보다 우수한 성능을 보였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.36 no.12
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• pp.31-37
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• 2009

본 논문에서는 USN 시스템 구현을 하기 위한 노드 감지기를 설계하고 성능을 분석하였다. 온도 응답특성에서 USN 노드는 100ms 이후에 안정된 특성을 보였고, ZF5585는 50ms 이후 안정되나 이후 출력이 안정되지 않고 빠른 출력을 내보내지 못하는 문제점이 개선되었다. 온도시간의 측정결과 USN 노드는 PT100에 비해 온도 측정시간이 균일하게 나타났고 측정시간도 짧았다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.230-237
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• 2005

WCDMA방식에서 채택한 AMR(Adaptive Multirate) 음성 코덱은 4.75kbps에서 12.2kbps까지 8개의 가변 출력률을 가진다. 기지국제어시스템(Radio Network Controller)은 무선망 상황에 따라 AMR 출력 모드를 가변적으로 조정해 줌으로써 높은 사용자 QoS와 효율적인 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 순방향 WCDMA 채널에서 세 가지의 AMR 출력 모드 할당 방식을 제안하고, 음성 사용자가 경험하는 QoS 만족도를 시스템 성능 척도로하여 제안된 방식들을비교 할 수 있는 분석적 방법을 제시한다. 실험 예제를 통해서 시스템 부하에 따른 시스템 성능 척도의 변화를 도시함으로써 최적의 AMR 모드 할당 방식을 결정하는 기준을 제시한다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.48-50
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• 2018

전력 변환 장치에서 전자기파 장해를 막기위한 EMI 필터는 큰 부피를 차지하고 있기 때문에 이를 줄이는 것이 전력 변환장치의 제작 비용뿐 아니라 크기도 줄일 수 있어 전력 변환밀도를 높이는 유용한 방법이 된다. 기존에는 전력 변환 장치측면에서 스프레드 스팩트럼 및 소프트 스위칭을 구현하는 방법, 능동형 EMI 필터를 사용하는 방법 등이 제안되어 왔다. 하지만 공진형 컨버터의 경우 동작주파수를 흔드는 스프레드 스펙트럼을 사용하면 전압이득이 크게 영향을 받아 출력 전압의 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 공진형 컨버터에서 스프레드 스펙트럼을 구현하여 EMI 노이즈를 줄이는 동시에 원하는 출력 전압 제어 성능을 확보하기 위한 공진 탱크와 스프레드 스펙트럼 기법의 디자인 방법을 제안한다. 제안하는 디자인 방법의 타당성을 검증하기 위해 실험적으로 출력 전압제어 성능과 EMI 감소분을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.303-305
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• 2023

본 논문에서는 트랜스포머를 사용한 이미지 캡셔닝 방법과 비디오 캡셔닝 방법을 제안한다. 트랜스포머의 입력으로 사전 학습된 이미지 클래스 분류모델을 거쳐 추출된 특징을 트랜스포머의 입력으로 넣고 인코더-디코더를 통해 이미지와 비디오의 캡션을 출력한다. 이미지 캡셔닝의 경우 한글 데이터 세트를 학습하여 한글 캡션을 출력하도록 학습하였으며 비디오 캡셔닝의 경우 MSVD 데이터 세트를 학습하여 학습 후 출력 캡션의 성능을 다른 비디오 캡셔닝 모델의 성능과 비교하였다. 비디오 캡셔닝에서 성능향상을 위해 트랜스포머의 디코더를 변형한 GPT-2를 사용하였을 때 BLEU-1 점수가 트랜스포머의 경우 0.62, GPT-2의 경우 0.80으로 성능이 향상됨을 확인하였다

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.