• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.176-179
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• 2001

본 논문에서는 접지면에 스파이럴 형태로 식각된 패턴을 갖는 DGS (Defected Ground Structure) 전송선로가 제시되었다. 제시된 스파이럴 DGS 회로에 대한 새로운 등가회로 모델을 제안하였고 등가회로의 각 파라미터는 EM-시뮬레이션과 DGS의 공진 특성 조건식으로부터 유도하였다. 스파이럴 DGS의 등가회로는 λ/2 단락 전송선로와 병렬로 연결된 인턱터로 구성된 비교적 간단한 구조로 제시되었다. 등가회로의 각 파라미터를 추출하고 기존의 아령 형태의 DGS 회로와 특성을 비교하여 장단점에 따른 그 응용성을 고찰하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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• v.36D no.5
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• pp.54-61
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• 1999

We suggested a macro medel for MOS transistors, which incorporates the distributed substrate resistance by using a method which utilizes external diodes on SPICE MOS model. By fitting the simulated s-parameters to the measures ones, we obtained a model set for the W=200TEX>$\mu\textrm{m}$ and L=0.8TEX>$\mu\textrm{m}$ NMOS transistor, and also analyzed the effects of distributed substrate resistance in the RF range. By comparing the physical parameters calculated from simulated s-parameters such as ac resistances and capacitances with the measured ones, we confirmed the validity of the simulation results. For the frequencies below 10GHz, it seems appropriated to use a simple macro model which utilizes the existing SPICE MOS model with junction diodes, after including one lumped resistor each for gate and substrate nodes.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.5
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• pp.145-150
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• 2011

This study was developed the posture balance system of multi-parameter for moving body after and before exercising. Body transition meaned a head moving and upper body moving. This system has catched a signal for physical condition of body data such as a data acquisition system, data signal processing and feedback system. There were checked a parameter that measured vision, vestibular, somatosensory, CNS. This system was evaluated a data through the stability. The posture balance system can be used to support assessment for body moving in exercising situation. It was expected to monitor a physical parameter for health management system.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.6 s.44
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• pp.1-8
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• 2006

Many researchers have been studied for the automatic chromosome karyotype classification and analysis. For the automatic classify the each chromosome which is the image in microscope, it is necessary to process the sub-procedure, ie. image pre-processing, implementing karyotype classifier. The image pre-processing proceeded the each chromosome separation, the noise exception and the feature parameter extraction. The extracted morphological feature parameter were the centromeric index(C.I.), the relative length ratio(R.L.), and the relative area ratio(R.A.). In this paper, the fuzzy classifier was implemented for the human chromosome karyotype classification. The extracted morphological feature parameter were used in the input parameter of fuzzy classifier. We studied about the selection of the membership function for the optimal fuzzy classifier in each chromosome groups.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.5
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• pp.829-835
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• 2009

Parameter design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used the signal-to-noise ratio to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. However, there are difficulties in practical application, such as complexity and nonlinear relationships among quality characteristics and control factors (design factors), and interactions occurred among control factors. Neural networks have a learning capability and model free characteristics. There characteristics support neural networks as a competitive tool in processing multivariable input-output implementation. In this paper we propose a substantially simpler optimization procedure for parameter design using neural network. An example is illustrated to compare the difference between the Taguchi method and neural network method.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.220-224
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• 2000

AlGaAs/GaAs HBT를 이용하여 1.9 GHz 대역 2단 MMIC 전력증폭기를 설계하였다. HBT의 실측 S 파라미터를 이용하여 정합회로를 설계하였으며, 목적에 따라 적절한 형태의 출력 정합 회로를 하이브리드 형태로 칩 외부에 부가할 수 있도록 설계하였다. HBT의 실측정 S 파라미터의 fitting을 통하여 비선형 등가모델을 추출하였고, load-pull 시뮬레이션으로 최대 출력 정합 임피던스를 결정하였다. 시뮬레이션 결과, 29 dBm의 출력 전력, 40 %의 전력 부가 효율, 그리고 16 dB의 전력 이득을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.5
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• pp.147-153
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• 2002

In this paper, a substrate network model to be used with BSIM3 MOSFET model for submicron MOSFETs in giga hertz frequencies and its direct parameter extraction with physically meaningful values are proposed. The proposed substrate network model includes a conventional resistance and single inductance originated from ring-type substrate contacts around active devices. Model parameters are extracted from S-parameter data measured from common-bulk configured MOS transistors with floating gate and use where needed without any optimization process. The proposed modeling technique has been applied to various-sized MOS transistors. The substrate model has been validated for frequency up to 300Hz.