• 제목/요약/키워드: Circuits modeling

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광섬유와 LED를 활용한 마카쥬(marquage) 기법의 스마트 토트백 개발 (Development of Smart Tote Bags with Marquage Techniques Using Optical Fiber and LEDs)

  • 박진희;김상진;김주용
    • 패션비즈니스
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    • 제25권1호
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    • pp.51-64
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    • 2021
  • The purpose of this study was to develop smart bags that combining fashion-specific trends and smart information technologies such as light-emitting diodes(LED) and optic fibers by grafting marquage techniques that have recently become popular as part of eco-fashion. We applied e-textiles by designing leather tote bags that could show off LED luminescence. A total of two tote bags, a white-colored peacock design and a black-colored paisley design, divided the LED's light-emitting method into two types, incremental lighting and random light-emission to suit each design, and the locations of the optical fibers were also reversed depending upon the design. The production of circuits for the LEDs and optical fibers was based on the design, and a flexible conductive fabric was laser-cut instead of wire line and attached to the circuit-line location. A separate connector was underwent three-dimensional(3D)-modeling and was connected to high-luminosity LEDs and optic fiber bundles. The optical fiber logo part expressed a subtle image using a white-colored LED, which did not offset the LED's sharp luminous effects, suggesting that using LEDs with fiber optics allowed for the expression of each in harmony without being heterogeneous. Overall, the LEDs and fiber optic fabric were well-harmonized in the fashion bag using marquage techniques, and there was no sense of it being a mechanical device. Also, the circuit part was made of conductive fabric, which is an e-textile product that feels the same as a thin, flexible fabric. The study confirmed that the bag was developed as a smart wearable product that could be used in everyday life.

IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅, IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크: 모델링, 시뮬레이션 (IPv6 Migration, OSPFv3 Routing based on IPv6, and IPv4/IPv6 Dual-Stack Networks and IPv6 Network: Modeling, and Simulation)

  • 김정수
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제18C권5호
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    • pp.343-360
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    • 2011
  • 이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler의 IPv6 Planning and Operations를 이용하여 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅 실험, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험을 가상망으로 모델링 후 종단간 라우팅 순환경로 관찰과 Ping 실험을 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 거대한 유무선 통합망을 토대로 한 IPv6 배치는 연구 과제 중 하나이며 이전문헌의 연구자들이 향후 연구로 남겨 놓은 OSPFv3와 EIGRP에 대한 성능 매트릭 분석을 IPv4/IPv6 환경 내에서 수행 계획과 어떻게 하면 종단간 IPv6 성능을 향상할 수 있는지를 탐색할 계획을 들 수 있다. 또한 IPv4 네트워크 상에 연구를 수행했으나 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3 가상망 연구 수행은 없었던 점을 들 수 있다. 따라서 우리는 이전문헌의 연구를 이어서 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅, IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크에 대한 모델링, 시뮬레이션을 수행하였다. 머지않은 미래에 본격적인 IPv6 활용 이전, IPv6 기반의 가상망을 IPv6 Planning and Operations 이용한 IPv6 이관 여부, 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3에 대한 라우팅 순환 경로 탐색, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험으로 앤드유저 관점에 대한 IPv6 망 설계와 배치시 도움을 받을 것이다. 시뮬레이션 결과, 모델링된 종단간 가상망에 대한 최적 경로를 관찰할 수 있었고 인터넷 서비스 품질을 보장하는 VC 서버가 HTTP 서버보다 더 빠른 Ping 응답 시간을 보인 점을 알 수 있었다.

다중채널 자동챔버시스템에 의한 삼림토양의 이산화탄소 유출량의 연속측정 (The Continuous Measurement of CO2 Efflux from the Forest Soil Surface by Multi-Channel Automated Chamber Systems)

  • 주승진;임명희;주재원;원호연;진선덕
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제8권1호
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    • pp.32-43
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    • 2021
  • 삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

W-Band MMIC를 위한 T-형태 게이트 구조를 갖는 MHMET 소자 특성 (Characteristics of MHEMT Devices Having T-Shaped Gate Structure for W-Band MMIC)

  • 이종민;민병규;장성재;장우진;윤형섭;정현욱;김성일;강동민;김완식;정주용;김종필;서미희;김소수
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제33권2호
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    • pp.99-104
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    • 2020
  • In this study, we fabricated a metamorphic high-electron-mobility transistor (mHEMT) device with a T-type gate structure for the implementation of W-band monolithic microwave integrated circuits (MMICs) and investigated its characteristics. To fabricate the mHEMT device, a recess process for etching of its Schottky layer was applied before gate metal deposition, and an e-beam lithography using a triple photoresist film for the T-gate structure was employed. We measured DC and RF characteristics of the fabricated device to verify the characteristics that can be used in W-band MMIC design. The mHEMT device exhibited DC characteristics such as a drain current density of 747 mA/mm, maximum transconductance of 1.354 S/mm, and pinch-off voltage of -0.42 V. Concerning the frequency characteristics, the device showed a cutoff frequency of 215 GHz and maximum oscillation frequency of 260 GHz, which provide sufficient performance for W-band MMIC design and fabrication. In addition, active and passive modeling was performed and its accuracy was evaluated by comparing the measured results. The developed mHEMT and device models could be used for the fabrication of W-band MMICs.

주기성을 갖는 입출력 데이터의 연관성 분석을 통한 회귀 모델 학습 방법 (Learning Method for Regression Model by Analysis of Relationship Between Input and Output Data with Periodicity)

  • 김혜진;박예슬;이정원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권7호
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    • pp.299-306
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    • 2022
  • 최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.