• 방송과미디어
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• 제25권2호
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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.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.17-26
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• 2017

집광형태양광발전시스템은 집광형태양전지 셀, 모듈, PCS, 태양위치추적기, 시스템설비와 그에 따른 시스템주변창치들로 구성된다. 이러한 다양한 요소를 반영하여 시스템모델링이 이루어져 집광형태양광발전시스템에 대한 분석과 모델링방법이 적용되어야 한다. 본 논문에서 제안된 이러한 다양한 요소를 반영하여 최적의 CPV 시스템 시뮬레이션을 제안하여 집광형태양광발전시스템 모델링과 에너지의 발생분석에 대한 최적 설계가 이루어지도록 모델링에 중점 두어 설계하였다. 손실 파라미터 계산 방법에 관한 일반화된 집광형태양광발전시스템의 계산된 시뮬레이션 결과는 높은 신뢰성과 안정성을 갖는 집광형태양광발전시스템의 최적의 설계가 가능하다. 손실 파라미터 계산 방법은 CPV 시스템 설계의 경제적 분석을 위한 시뮬레이션 및 다양한 데이터 활용을 위한 시뮬레이션방법을 활용할 수 있다.

• 전자공학회논문지D
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• 제36D권5호
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• pp.54-61
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• 1999

SPICE MOS 모델을 외부 다이오드를 추가하는 방식을 사용하여, 기판 분포저항을 고려한 MOS 트랜지스터의 매크로 모델 형태를 제안하였다. 본 매크로 모델을 사용하여 W=200㎛, L=0.8㎛의 NMOS 트랜지스터를 기준으로 시행한 s-파라미터의 시뮬레이션치를 s-파라미터 측정치에 fitting 하는 과정을 통해 RF 영역에 적용 가능한 모델 세트를 확보하고 RF 영역에서의 기판 저항의 분포 효과를 분석하였다. s-파라미터로부터 환산된 AC 저항 및 커패시턴스와 같은 물리적 파리미터의 시뮬레이션치를 측정치와 비교함으로써 시뮬레이션된 s-파라미터의 신빙성을 확인하였다. 10GHz 이하의 주파수 영역에 대해서는 접합 다이오드가 포함되어 있는 기존 SPICE의 MOS 모델을 그대로 사용하고 게이트 노드와 기판 노드에 적절한 lumped 저항 한 개씩을 추가하는 간단한 형태의 매크로 모델을 사용하는 것이 적절하다고 판단된다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2006

많은 연구자들이 자동 염색체 핵형 분류와 해석을 연구하고 있다. 현미경상의 이미지를 개개의 염색체로 자동 분류하기 위해서는 이미지 전처리 핵형 분류기 구현 등의 세부 절차가 필요하다. 이미지 전처리에서는 개개의 염색체 분리, 잡음 제거, 특징 파라미터 추출을 진행한다. 추출된 형태학적 특징 파라미터는 동원체 지수, 상대 길이비, 상대 면적비이다. 본 논문에서는 인간 염색체 핵형 분류를 위하여 퍼지 분류기가 사용되어졌다. 추출된 형태학적 특징 파라미터가 퍼지 분류기의 입력 파라미터로 사용되었다. 우리는 개개의 염색체 그룹에 대한 최적 퍼지 분류기를 위하여 멤버쉽 함수를 선택하는 것을 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.829-835
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• 2009

다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.189-194
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• 2006

현대의 텔레매틱스 서비스 환경은 더욱 다양화 되고 보편화 및 실시간성을 요구하는 형태로 진화되고 있다. 이에 따라 기존의 모바일 동기화 기법은 안정적 서비스를 목적으로 하기 때문에 상대적으로 빠른 처리와 한꺼번에 많은 용량의 데이터 처리를 요구하는 환경에서는 효과적으로 대처하는데 어려움이 있다. 이는 보편화되고 다양화된 사용자 환경을 고려하지 않았기 때문이다. 본 논문은 이러한 변화된 서비스 환경에 적합한 모바일 데이터 동기화를 위해 파라미터를 이용한 동기화 기법을 제안한다. 파라미터를 이용한 동기화 기법은 동기화할 영역을 입력되는 파라미터를 이용하여 제한함으로써 동기화 시 소요되는 통신비용을 절감하고 이로써 다양화, 보편화하는 서비스 환경에 적합하고, 기존의 방식에 비해 더욱 빠른 데이터 동기화 기능을 제공함으로써. 실시간 텔레매틱스 서비스에 적용할 수 있다..

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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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.