• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.391-393
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• 2021

In this paper, we introduce a long short-term memory (LSTM)-based fall detection system using TensorFlow that can detect falls occurring in the elderly in daily living. 3-axis accelerometer data are aggregated for fall detection, and then three types of parameter are calculated. 4 types of activity of daily living (ADL) and 3 types of fall situation patterns are classified. The parameterized data applied to LSTM. Learning proceeds until the Loss value becomes 0.5 or less. The results are calculated for each parameter θ, SVM, and GSVM. The best result was GSVM, which showed Sensitivity 98.75%, Specificity 99.68%, and Accuracy 99.28%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.357-359
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• 2010

The Viterbi Decoding is one of the most researched areas of the convolutional decoding methods. In this paper, we use various parameters for the substantial Viterbi decoding and discuss some viterbi decoding methods. And, the viterbi algorithms of the methods, we discuss 'Hard Decision' and 'Soft Decision'. So, we compare differences of two methods about decoding methods, performance. Because of having various parameters and decision methods, we discuss the values of various parameter and decision methods in the Gaussian channel about the viterbi decoding methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.46-47
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• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.503-506
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• 2013

The shielding coefficient of a conductive length structure is calculated by a ratio of induced voltage with that structure to without that structure. The environments are different between with a structure and without a structure. Beside the corresponding structure, all the parameters related to induced voltage should be normalized to a presumable same environment conditions. Basically each parameter must be compensated, which is a bottom-up type method. In this case, some parameter is not possible to be so because of its unknowing function. Then as a calculated voltage already has all characteristics of parameters, seeking a ratio of calculated induction voltages themselves will include the compensation of all parameters automatically. This is a top-down method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.4
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• pp.286-291
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• 2003

In this Paper, we designed an LSP(Line Spectral Pairs) parameter quantizer with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer for the wideband speech coder. We have chosen the 16th-order of the LP coefficients. These coefficients are then transformed into the LSP parameters which have the excellent properties for quantization and easy stability checking condition of synthesis filter. In the first stage of quantization, input LSP parameters are split-vector-quantized using two 8-th order codebooks. In the second stage, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer utilizing the ordering property of LSP parameters. The designed adaptive VQ-SQ quantizer using 35 bits/frame shows the wideband transparency that the average spectral distortion should be less than 1.6 ㏈ and less than 4% of the frames should have SD above 3 ㏈. The simulation results show that the designed quantizer provides a 2-3 bits/frame saving over the typical vector-scalar quantizer.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.920-923
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• 2009

본 논문에서는 디커플링 제어를 적용함으로써 간략화된 모터 모델의 파리미터 변화에 대해 최대의 안정성을 가진 PI 제어기를 제안한다. PI 제어기 이득은 시행착오에 의해 각 요소를 줄임으로써 모터 파라미터로부터 직접 획득되며, 카리토노브 방정식은 모터 파라미터에서의 이득 변화를 평가하기 위해 사용되었다. 시스템 극점이 같은 위치에 존재하기 때문에 본 논문에서 제안하는 방법은 빠른 응답을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.572-584
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• 1995

공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.8
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• pp.853-859
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• 2014

This study presents a technique for extracting all the extrinsic parameters of HEMTs by minimizing the residual errors between a pinch-off cold-FET's gate and drain pad de-embedded Z-parameters and its modeled Z-parameters calculated by the cold-FET's remaining parameters. The presented technique allows us to successfully extract the remaining extrinsic parameter values as well as the gate and drain pad capacitance value without the additional fabrications of the gate and drain dummy pad.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.241-243
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• 2003

일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.24 no.1
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• pp.89-96
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• 2014

Rock joint surface roughness, which is known to be one of the most important factors for defining shear strength of rock mass, has been researched in various methods. However, approaches to separate a roughness into two groups (primary and secondary) for evaluating the roughness have been rarely performed. In this study, elements of secondary roughness were eliminated through direct shear testing with tensile joint specimen and they were quantified with joint parameters. It is revealed that roughness parameters decrease with increasing the normal stress and sampling intervals, except for the case in which the normal stress is larger than 1.5 MPa. Also it is analyzed that ratio of area reduction in the opposite direction of shearing decreases with increasing the roughness parameter.