• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1537-1544
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• 2022

When designing chip, it considers design specification, timing problem, and clock synchronization on place & route (P&R) process. P&R process is complicated because of considering various factors. Chip uses clock tree synthesis (CTS) to reduce clock path delay. The purpose of this study is to examine shallow-CTS algorithm for checking clock tree synthesizable. Using open source Parser-Verilog, register transfer level (RTL) synthesizable Verilog file is parsed and it uses Pre-CTS and Post-CTS process that is included shallow-CTS. Based on longest clock path in the Pre-CTS and Post-CTS stages, the standard deviation before and after buffer insertion is compared and analyzed for the accuracy of CTS. In this paper, It is expected that the cost and time problem could be reduced by providing a pre-clock tree synthesis verification method at the RTL level without confirming the CTS result using the time-consuming licensed EDA tool.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.11 no.2
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• pp.151-155
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• 1994

Polyamic acid alkylamine (N, N-dimethylhexadecylamine)(PAAS)염을 합성하여 그 합성여부를 확인하였으며 PAAS염의 Langmuir막의 ${\pi}-A$ 등온선 및 표면 전위 특성 등을 조사 하였다. Langmuir-Blodgett법에 의하여 PAAS염의 LB막을 여러종류의 기관에 누적하였으며 누적여부를 자외선 흡수 스펙트럼 및 적외선 투과 스펙트럼을 이용하여 조사하였다. 그리고 PAAS LB막을 열처리에 의하여 이미드(imide)화시켜 폴리이미드 LB막을 제조하였으며 그 이미드화 여부를 자외선 및 적외선 스펙트럼을 이용하여 조사하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.480-482
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• 2020

동결절편검사는 수술과 연계하여 암 전이 여부를 판단하기 위한 응급한 병리검사가 필요할 때 이용된다. 합성곱 신경망은 이미지 분류에 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 기법으로 본 논문에서는 이를 이용하여 유방암 전이 여부를 자동적으로 진단하는 방법을 제안한다. 실험과정은 전처리, 학습, 후처리의 과정으로 구성되어 있으며, 합성곱 신경망으로는 Resnet-18 모델을 사용하였다. 실험결과 예측 정확도 및 종양의 최대 길이 정합 여부를 점수로 환산하여 약 0.514 의 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.235-238
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• 2022

본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.115-118
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• 1995

DDC의 사회과학(300) 분야에서 특정 개념을 표현하기 위하여 사용되고 있는 합성주를 분석하여 7가지 유형으로 파악하고, 적용상의 일관성 여부를 검토하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.303-304
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• 2011

본 논문은 HVDC System의 컨버터를 구성하는 Thyristor 밸브의 스위칭동작을 테스트하는 합성시험회로의 기본동작을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 합성시험회로(STC : Synthetic Test Circuit)는 HVDC System의 컨버터가 동작할 때 각 Thyristor 밸브에 나타나는 턴-온 전류와 턴-오프 전압을 인위적으로 공급하여 정상동작 여부를 시험할 수 있는 모의실험회로를 의미한다. 본 연구에서는 PSCAD 프로그램을 이용하여 2kV, 200A급 Thyristor를 테스트하기 위한 합성시험회로의 시뮬레이션 모형을 개발하고 그 동작을 분석하였다. 개발한 합성시험회로의 시뮬레이션 모델은 향후 IEEE와 IEC 규정에 만족하는 새로운 합성시험회로를 개발하는데 참고 자료로 활용 될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.614-615
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• 2018

본 연구는 심층학습 기법을 활용하여 양극 데이터에 대해 학습된 모델로부터 예측된 결과를 바탕으로 언어 장애 여부를 판단하고, 이를 바탕으로 효율적인 언어 치료를 수행할 수 있는 방법론을 제시한다. 발화자의 개별 발화에 대해 데이터화를 하여 합성곱 신경망 모델(CNN)을 학습한다. 이를 이용하여 발화자의 연령 집단을 예측하고 결과를 분석하여 발화자의 언어 연령 및 장애 여부를 판단을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.208-211
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.30 no.3
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• pp.311-323
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• 1987

생쥐의 섬 유아세포(MEP)와 종양세포(SCK)를 이용하여 정상세포와 종양세포 사이에 열 감수성의 차이가 있는지의 여부 및 환경의 pH가 이 세포들의 열감수성과 heat shock protein(HSP) 합성에 미치는 영향을 생존곡선과 HSP합성 kinetics등을 써서 검토하였다. MEF와 SCK 세포를 정상 pH(7.4) 또는 산성 pH(6.7)에서 42"C에서 2시간 온열처리 후 3일간에 걸쳐 생존을을 비교해 븐 결과, ME선와 SCK세포 사이에 생득적 열강수성의 차이는 없었고 산성 P광에서는 세포의 종류에 관계없이 열감수성 이 증감되었다. 온열처리의 결과 유도되는 내일성이 conditioning Leat의 크기와 어떤 관계가 있는지를 보기 위해서 45"C에서 5분 또는 20분을 주어본 결과 체은 conditioning heat를 주었을 때 내일성이 신속히 그리고 높은 수준으로 발생하였고, 이러한 열 감수성의 kinetics는 HSP의 합성 kinetics와 잘 일치하였다. 단백질, 특히 HSP 합성에 미치는 PH의 영 향을 알아보기 위해서 46"C에서 6분간의 heat shock를 주어 본 바 전반적인 단백질 및 major HSP의 합성양상에는 별로 차이를 보이지 않았다. 그러나 SCK 세포에 43"C에서 30분의 온열처리를 주고 새로 합성되는 HSPSP의 kinetics를 검토해 본 결과 정상 P반에서는 0-5시간에 합성이 일어나나 산성 PH에서는 3-9시간에 합성이 일어나서 몇시간의 합성지연이 관찰되었다. 아울러 HSP68, HSPTC, HSP87을 Peptidemapping하여 본 결과 HSP68과 HSP70 은 유사한 peptide fragment pattern을 보여 amino acid sequence는 유사하고 기능도 같을 것으로 추론되었으나 HSP87은 전혀 다른 pattern을 보였다. 전혀 다른 pattern을 보였다.