• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1369-1389
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• 2024

In the era of 6G, the rapid increase in communication data volume poses higher demands on traditional channel estimation techniques and those based on deep learning, especially when processing large-scale data as their computational load and real-time performance often fail to meet practical requirements. To overcome this bottleneck, this paper introduces quantum computing techniques, exploring for the first time the application of Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) to broadband channel estimation challenges. Although generative adversarial technology has been applied to channel estimation, obtaining instantaneous channel information remains a significant challenge. To address the issue of instantaneous channel estimation, this paper proposes an innovative QGAN with a dual-module design in the generator. The adversarial loss function and the Mean Squared Error (MSE) loss function are separately applied for the parameter updates of these two modules, facilitating the learning of statistical channel information and the generation of instantaneous channel details. Experimental results demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed dual-module QGAN technique in channel estimation on the Pennylane quantum computing simulation platform. This research opens a new direction for physical layer techniques in wireless communication and offers expanded possibilities for the future development of wireless communication technologies.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3236-3246
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• 2000

XML은 SGML의 기능 및 구문을 인터넷상에서 쉽게 실용적으로 사용하기 위하여 단순화시킨 메타언어이며 XSL, XLL 및 Xpointer등과 함께 사용되고 있다. 또한 DTD를 포함하지 않는 Well-Formed XML을 제공하여 XML문서를 웹상에서 간편하게 사용할 수 있다. 그러나 브라우즈 기능과 XLL의 확장 링크 기능, DTD 생성 기능을 통합하여 Well-Formed XML 문서를 효율적으로 처리할 수 있는 시스템이 제공되지 않았다. 본 논문에서는 클라이언트에서 DTD를 포함하지 않는 Well-Formed XML 문서를 효율적으로 처리 할 수 있도록 Well-Formed XML 뷰어와 자동DTD 생성기, Non-Validating 파서, XLL 처리기 등으로 구성된 시스템을 설계 및 구현하였으며, 확장 기능을 가지는 XLL과 Xpointer 처리, XLL의 링크 항해시 동일 클래스의 Well-Formed XML문서들에서 DTD를 추출하여 자동으로 생성하는 기능에 초점을 맞추었다. 링크 처리시, 링크 주소 지정 방식은 ID와 Xpointer에 의한 직접 주소 지정 방식을 사용하였다. 본 시스템의 구현 결과, XLL 기능의 유효성을 확인하였고 같은 루트 엘리먼트를 갖는 동일한 클래스의 Well-Formed XML문서들로부터 DTD를 추출하여 일반화된 DTD를 생성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1235-1242
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• 2008

본 논문에서는 $0.18{\mu}m$ triple-well CMOS 공정을 사용하여 포톤계수 방식의 $32{\times}32$ 픽셀 어레이를 갖는 CMOS ray 영상센서를 설계하였다. 설계된 영상센서의 카픽셀은 $100{\times}100\;{\mu}m2$ 면적을 가지고 있고 약 400개의 트랜지스터로 구성되어 있으며, 범프 본딩을 통해 ray 검출기와 CSA(Charge Sensitive Amplifier)의 연결을 위한 $50{\times}50{\mu}m2$의 오픈패드를 가지고 있다. 각각의 싱글픽셀 CSA에서 전압 바이어스 회로를 사용한 folded cascode CMOS OP amp 대신 레이아웃 면적을 줄이기 위하여 self biased folded cascode CMOS OP amp를 이용하였으며, 계수 모드 진입 전후에 CLK에서 발생 할 수 있는 short pulse를 제거하는 15bit LFSR 계수기 (Linear Feedback Shift Register Counter) 클럭 발생회로를 제안하였으며, 읽기 모드에서 CMOS X-ray 영상센서의 최대 전류를 줄이기 위하여 열 어드레스 디코더를 이용하여 한 열씩 읽도록 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2366-2373
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• 2007

본 논문에서는 $0.18{\mu}m$의 EEPROM cell을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력, 저면적의 1Kbits 비동기식 EEPROM IP를 설계하였다. 저면적 회로 설계 기술로는 $0.18{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 비동기식 EEPROM IP를 설계하므로 command buffer와 address buffer를 제거하였고 separate I/O 방식을 사용하므로 tri-state 데이터 출력 버퍼(data output buffer)를 제거하였다. 그리고 저전압(low voltage)의 VDD에서 EEPROM cell이 필요로 하는 고전압(high voltage)인 VPP와 VPPL 전압을 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PN 접합 다이오드 대신 Schottky 다이오드를 사용한 Dickson 전하펌프를 설계하므로 전하펌프의 펌핑단(pumping stage)의 수를 줄여 전하펌프가 차지하는 면적을 줄였다. 저전력 회로 설계 기술로 Dickson 전하 펌프(charge pump)를 이용하여 VPP generator를 만들고 Dickson 전하펌프의 임의의 노드 전압을 이용하여 프로그램과 지우기 모드에서 각각 필요로 하는 VPPL 전압을 선택하도록 하게 해주는 VPPL 전원 스위칭 회로를 제안하여 쓰기전류(write current)를 줄이므로 저전력 EEPROM IP를 구현하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 비동기식 EEPROM용 테스트 칩은 제작 중에 있으며, 비동기식 1Kbits EEPROM의 레이아웃 면적은 $554.8{\times}306.9{\mu}m2$로 동기식 1Kbits EEPROM에 비해 레이아웃면적을 11% 정도 줄였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.275-283
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• 2018

Cancer show distinct pattern of gene expression when it is compared to normal. This difference results malignant characteristic of cancer. Many cancer drugs are targeting this difference so that it can selectively kill cancer cells. One of the recent demand for personalized treating cancer is retrieving normal tissue from a patient so that the gene expression difference between cancer and normal be assessed. However, in most clinical situation it is hard to retrieve normal tissue from a patient. This is because biopsy of normal tissues may cause damage to the organ function or a risk of infection or side effect what a patient to take. Thus, there is a challenge to estimate normal cell's gene expression where cancers are originated from without taking additional biopsy. In this paper, we propose in-silico based prediction of normal cell's gene expression from gene expression data of a tumor sample. We call this challenge as reverting the cancer into normal. We divided this challenge into two parts. The first part is making a generator that is able to fool a pretrained discriminator. Pretrained discriminator is from the training of public data (9,601 cancers, 7,240 normals) which shows 0.997 of accuracy to discriminate if a given gene expression pattern is cancer or normal. Deceiving this pretrained discriminator means our method is capable of generating very normal-like gene expression data. The second part of the challenge is to address whether generated normal is similar to true reverse form of the input cancer data. We used, cycle-consistent adversarial networks to approach our challenges, since this network is capable of translating one domain to the other while maintaining original domain's feature and at the same time adding the new domain's feature. We evaluated that, if we put cancer data into a cycle-consistent adversarial network, it could retain most of the information from the input (cancer) and at the same time change the data into normal. We also evaluated if this generated gene expression of normal tissue would be the biological reverse form of the gene expression of cancer used as an input.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.45-54
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• 2021

최근 노이즈 제거를 위한 심층 학습 모델에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 블라인드 노이즈 제거 (blind denoising) 기술이 발전하면서 깨끗한 영상을 얻기가 불가능한 영상의 영역에서 노이즈 영상만으로 심층 학습 기반 노이즈 제거 모델의 학습이 가능해졌다. 우리는 관찰된 노이즈 영상으로부터 깨끗한 영상을 얻기 위해 더는 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 짝을 이루는 데이터를 필요하지 않는다. 하지만 노이즈 영상과 깨끗한 영상 간의 차이가 큰 데이터라면 노이즈 영상만으로 학습된 노이즈 제거 모델은 우리가 원하는 품질의 깨끗한 영상을 복원하기 어려울 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 짝지어지지 않는 깨끗한 영상과 노이즈 영상으로 학습한 모델 기반 노이즈 제거 기술은 최근 연구되고 있다. 가장 최신 기술인 ISCL은 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 쌍을 기반으로 한 지도학습 기반 모델의 성능과 거의 근접한 성능을 보여 주었다. 우리는 제안된 방법이 ISCL을 포함한 다른 최신 짝을 이루지 않는 영상 기반 노이즈 제거 기술보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.23-40
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• 2024

하드웨어 공격은 암호화 키 혹은 회로 설계와 같은 민감한 정보를 훔치기 위해 물리적인 역공학 작업을 수반한다. 암호화와 난독화는 대표적인 대응책이지만, 공격자가 키를 알아내면 무력화된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 물리적으로 복제할 수 없는 기능 (Physically Unclonable Function)을 위변조 방지 방패로 활용하는 e-Cryptex를 제안한다. PUF는 난수 생성기 역할을 하며 복제나 복원할 수 없는 고유한 물리적 변형을 사용해 변조 방지 메커니즘을 강화한다. e-Cryptex는 시스템 구조를 보호하고 키를 생성하기 위해 PUF를 실드로 사용한다. 실드를 변조하면 키가 파괴된다. 본 논문은 e-Cryptex가 PUF 보안 요구 사항을 충족하며 실드를 뚫거나 완전히 파괴하는 변조 시도를 탐지하는 데 효과적임을 입증한다. 각 보드는 정상적인 조건에서 일관되게 같은 키를 생성하는 동시에 여러 보드에서 키 고유성을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.356-367
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• 2018

A series of tests dedicated to station blackout (SBO) accident scenarios have been recently performed at the $Prim{\ddot{a}}rkreislauf-Versuchsanlage$ (primary coolant loop test facility; PKL) facility in the framework of the OECD/NEA PKL-3 project. These investigations address current safety issues related to beyond design basis accident transients with significant core heat up. This work presents a detailed analysis using the best estimate thermal-hydraulic code TRACE (v5.0 Patch4) of different SBO scenarios conducted at the PKL facility; failures of high- and low-pressure safety injection systems together with steam generator (SG) feedwater supply are considered, thus calling for adequate accident management actions and timely implementation of alternative emergency cooling procedures to prevent core meltdown. The presented analysis evaluates the capability of the applied TRACE model of the PKL facility to correctly capture the sequences of events in the different SBO scenarios, namely the SBO tests H2.1, H2.2 run 1 and H2.2 run 2, including symmetric or asymmetric secondary side depressurization, primary side depressurization, accumulator (ACC) injection in the cold legs and secondary side feeding with mobile pump and/or primary side emergency core coolant injection from the fuel pool cooling pump. This study is focused specifically on the prediction of the core exit temperature, which drives the execution of the most relevant accident management actions. This work presents, in particular, the key improvements made to the TRACE model that helped to improve the code predictions, including the modeling of dynamical heat losses, the nodalization of SGs' heat exchanger tubes and the ACCs. Another relevant aspect of this work is to evaluate how well the model simulations of the three different scenarios qualitatively and quantitatively capture the trends and results exhibited by the actual experiments. For instance, how the number of SGs considered for secondary side depressurization affects the heat transfer from primary side; how the discharge capacity of the pressurizer relief valve affects the dynamics of the transient; how ACC initial pressure and nitrogen release affect the grace time between ACC injection and subsequent core heat up; and how well the alternative feeding modes of the secondary and/or primary side with mobile injection pumps affect core quenching and ensure stable long-term core cooling under controlled boiling conditions.