• 한국기계가공학회지
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• 제18권11호
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• pp.103-108
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• 2019

The cooling rate and the uniformity of mold temperature, in the injection molding process, possess great influences on the productivity and quality of replications. The conformal cooling channel, which is of a uniform spacing from the mold cavity by the metal additive manufacturing process, receives much attention recently. The purpose of this study is to develop a mold core with a curved conformal cooling channel for a pottery-shaped thick-wall cosmetic container through the hybrid method of direct metal tooling (DMT) process. In this study, we design a mold core that contains the curved cooling channel for the container. A method that divides the cavity is proposed and the DMT process is carried out to form the curved cooling channel. The test mold core, with the curved conformal cooling channel, has been fabricated by the proposed method to confirm the feasibility of the design concept. We show that no leakage is observed for the additive manufactured test mold core, and its physical properties demonstrate that it can be sufficiently used as the injection mold core.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.1-25
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• 2008

본 연구는 가전제품 소매채널에 관한 소비자의 선호 및 이용행태를 조사하고 가전제품 구매 채널 현황과 소비자들의 점포선택과 만족도를 분석하여 소비자가 특정 채널에 대하여 가지고 있는 소위 channel equity에 대하여 탐색적으로 접근 하고자 한다. 분석결과 가전제품 멀티채널 쇼핑환경은 소비자로 하여금 채널별로 차별화된 구매 패턴과 쇼핑동기를 만들어 주고 있었다. 백화점이나 대리점은 품질의 우수성과 A/S 측면에서 우세하며 대형할인점, 양판점, TV홈쇼핑, 인터넷쇼핑몰, 전자제품 판매 상가는 가격적인 측면이 경쟁 우위로 조사되었다. 채널별 소비자 만족도에 있어서는 애프터서비스가 잘되고 있는 백화점이나 대리점 등이 만족도가 상대적으로 높은 소매 채널임을 알 수 있다. 채널 에퀴티의 구성요인은 가격 경쟁력과 비교구매, 이용편리성, A/S, 판매원의 전문성, 배송의 신속성, 제품 검색용이, 판매원의 친절성, 매장의 쾌적성, 교통 편리성 등을 들 수 있다. 백화점의 경우 거의 모든 요소에서 가장 높은 만족도를 가지고 있어 채널 에퀴티가 높게 평가되었다. 인터넷 쇼핑몰은 제품을 쉽게 검색할 수 있다는 점에서 우위에 있으며 TV홈쇼핑의 경우는 비교구매와 가격경쟁력에서 우위가 있음을 알 수 있었고 채널별로 채널 에퀴티를 구성하는 요인들의 상대적 비중은 매우 달랐다. 본 연구에서는 채널 만족도를 평가한 후 에퀴티 포트폴리오와 채널별 에퀴티 구성 결과를 제시하고 있으나 향후 채널 에퀴티의 개념과 관리 툴에 대한 본격적인 연구가 요망된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.22-27
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• 2020

5G 시스템에서는, 통신 서비스가 4G 통신보다 더욱 더 빠른 망 연결을 요구한다. 최근, 선도적인 5G 기술들 중 하나로 비직교 다중접속이 주목받고 있다. 비직교 다중접속에서는 사용자들이 주파수와 시간을 공유하여, 더 많은 사용자들이 동시에 서비스를 받을 수가 있다. LTE와 같은 직교 다중접속과 비교하면, 비직교 다중접속은 더 큰 시스템 용량과 초저 지연과 같은 장점을 가진다. 본 논문에서는 비직교 다중접속의 SIC에 채널 추정 오류가 미치는 영향을 고찰한다. 우선, 채널 추정 오류를 가지는 수신기의 폐쇄형 수식을 구한다. 그리고 채널 추정 오류의 BER를 완벽한 채널 추정의 BER과 비교한다, 또한, 채널 추정 오류로 발생하는 SNR 손실을 분석한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권8호
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• pp.45-52
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• 2011

플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1112-1128
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• 2012

인지 무선 환경에서의 부 사용자들은 주 사용자가 일시적으로 사용하지 않는 채널을 기회적으로 이용하여 통신을 수행한다. 이러한 통신은 부 사용자 상호간에 접근이 가능한 공통 채널을 통해 이루어지는데, 부 사용자들의 통신을 위한 공통 채널은 주 사용자의 채널 사용 현황을 바탕으로 동적으로 변경될 수 있다. 최근 인지무선통신을 위한 연구가 많이 진행 되고 있으나, 공통 채널을 구성하기 위한 세부적인 절차에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 인지무선 네트워크 환경에서 군사용 무전기의 점대점 통신을 위한 신속하고 신뢰성 있는 동적 공통 채널 설정 및 복원 방법에 대한 방법과 절차를 제안하고, 공통 채널 설정과 복원 과정을 위한 패킷 교환 시간, 채널 요청 대기 시간, 랑데부 시간과 같은 시간 파라미터들을 고려하여, 각각의 세부적인 절차들을 기술하였다. 또한, 수치 해석을 통해서 채널 설정 및 복원 지연 시간과 처리량 등을 도출하여 제안된 방법의 성능을 평가하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.180-180
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• 2010

Thin film transistors (TFTs) based on oxide semiconductors have emerged as a promising technology, particularly for active-matrix TFT-based backplanes. Currently, an amorphous oxide semiconductor, such as InGaZnO, has been adopted as the channel layer due to its higher electron mobility. However, accurate and repeatable control of this complex material in mass production is not easy. Therefore, simpler polycrystalline materials, such as ZnO and $SnO_2$, remain possible candidates as the channel layer. Inparticular, ZnO-based TFTs have attracted considerable attention, because of their superior properties that include wide bandgap (3.37eV), transparency, and high field effect mobility when compared with conventional amorphous silicon and polycrystalline silicon TFTs. There are some technical challenges to overcome to achieve manufacturability of ZnO-based TFTs. One of the problems, the stability of ZnO-based TFTs, is as yet unsolved since ZnO-based TFTs usually contain defects in the ZnO channel layer and deep level defects in the channel/dielectric interface that cause problems in device operation. The quality of the interface between the channel and dielectric plays a crucial role in transistor performance, and several insulators have been reported that reduce the number of defects in the channel and the interfacial charge trap defects. Additionally, ZnO TFTs using a high quality interface fabricated by a two step atomic layer deposition (ALD) process showed improvement in device performance In this study, we report the fabrication of high performance ZnO TFTs with a $Si_3N_4$ gate insulator treated using plasma. The interface treatment using electron cyclotron resonance (ECR) $O_2$ plasma improves the interface quality by lowering the interface trap density. This process can be easily adapted for industrial applications because the device structure and fabrication process in this paper are compatible with those of a-Si TFTs.

• 방송공학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.1011-1020
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• 2022

Recent high-performance panoptic segmentation models are based on transformer architectures. However, transformer-based panoptic segmentation methods are basically slower than convolution-based methods, since the attention mechanism in the transformer requires quadratic complexity w.r.t. image resolution. Also, sine and cosine computation for positional embedding in the transformer also yields a bottleneck for computation time. To address these problems, we adopt three modules to speed up the inference runtime of the transformer-based panoptic segmentation. First, we perform channel-level reduction using depth-wise separable convolution for inputs of the transformer decoder. Second, we replace sine and cosine-based positional encoding with convolution operations, called conv-embedding. We also apply a separable self-attention to the transformer encoder to lower quadratic complexity to linear one for numbers of image pixels. As result, the proposed model achieves 44% faster frame per second than baseline on ADE20K panoptic validation dataset, when we use all three modules.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4080-4097
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• 2020

In recent years, convolutional neural network (CNN) has become the primary method for face detection. But its shortcomings are obvious, such as expensive calculation, heavy model, etc. This makes CNN difficult to use on the mobile devices which have limited computing and storage capabilities. Therefore, the design of lightweight CNN for face detection is becoming more and more important with the popularity of smartphones and mobile Internet. Based on the CPU real-time face detector FaceBoxes, we propose a multi-task lightweight face detector, which has low computing cost and higher detection precision. First, to improve the detection capability, the squeeze and excitation modules are used to extract attention between channels. Then, the textual and semantic information are extracted by shallow networks and deep networks respectively to get rich features. Finally, the landmark detection module is used to improve the detection performance for small faces and provide landmark data for face alignment. Experiments on AFW, FDDB, PASCAL, and WIDER FACE datasets show that our algorithm has achieved significant improvement in the mean average precision. Especially, on the WIDER FACE hard validation set, our algorithm outperforms the mean average precision of FaceBoxes by 7.2%. For VGA-resolution images, the running speed of our algorithm can reach 23FPS on a CPU device.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1888-1906
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• 2024

Aiming at the problems that the edge of melanoma image is fuzzy, the contrast with the background is low, and the hair occlusion makes it difficult to segment accurately, this paper proposes a model MSCNet for melanoma segmentation based on U-net frame. Firstly, a multi-scale pyramid fusion module is designed to reconstruct the skip connection and transmit global information to the decoder. Secondly, the contextural information conduction module is innovatively added to the top of the encoder. The module provides different receptive fields for the segmented target by using the hole convolution with different expansion rates, so as to better fuse multi-scale contextural information. In addition, in order to suppress redundant information in the input image and pay more attention to melanoma feature information, global channel attention mechanism is introduced into the decoder. Finally, In order to solve the problem of lesion class imbalance, this paper uses a combined loss function. The algorithm of this paper is verified on ISIC 2017 and ISIC 2018 public datasets. The experimental results indicate that the proposed algorithm has better accuracy for melanoma segmentation compared with other CNN-based image segmentation algorithms.