• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.122-122
• /
• 2010

A Static Induction Thyristor (SI-Thyristor) has a great potential as power semiconductor switch for pulsed power or high voltage applications with fast turn-on switching time and high switching stress endurance (di/dt, dV/dt). However, due to direct commutation between gate driver and SI-Thyristor, it is difficult to design optimal gate driver at the aspect of impedance matching for fast gate current driving into internal SI-Thyristor. Thus, to penetrate fast positive gate current into steady off state of the SI-Thyristor, it is proposed and proceeded the internal impedance calculation of the SI-Thyristor at steady off state with the gate driver while switching conditions that are indicated applied gate voltage, $V_{GK}$ and applied high voltage across anode and cathode, $V_{AK}$.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.273-293
• /
• 2017

Purpose The purpose of this study is to introduce a framework that helps Muslims to determine whether a food can be consumed. It can complement existing Halal food classification services having a difficulty of constructing Halal food database. Design/methodology/approach The proposed framework includes two components. First, OCR(Optical Character Recognition) technique is utilized to read the food additive information. Second, machine learning methods were used to trained and predicted to determine whether a food can be consumed using the provided information. Findings Among the compared machine learning methods, SVM(Support Vector Machine), DT(Decision Tree), and NB(Naive Bayes), SVM with linear kernel and DT had excellent performance in the Halal food classification. The framework which adopting the proposed framework will enhance the tourism experiences of Muslim tourists who consider keeping the Islamic law most importantly. Furthermore, it can eventually contribute to the enhancement of smart tourism ecosystem.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.185-192
• /
• 2016

The semi-adiabatic calorimetry technique is a robust and easy technique that can be used to measure the temperature rise of concrete. This method is often used for investigating the maturity of concrete, as well as to predict maximum temperature rise of mass concrete using various heat loss compensating models. Semi-adiabatic calorimetry can also be used for predicting setting time of concrete. However, it has seldom been used to investigate the hydration characteristics of various cement paste samples. In this research, semi-adiabatic calorimetry and X-ray diffraction methods were used to investigate the hydration characteristics of 3 different ASTM type I Portland cements. First derivative of temperature rise (dT/dt) curve was used to isolate individual peaks. Based on the results of the experiments, a combination of dT/dt curve with XRD could be used to successfully identify hydration at a specific time period, showing its potential to be used as an alternative tool for hydration studies of cement-based materials.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.311-318
• /
• 2008

본 논문은 소프트 스위칭 기법을 적용한 싱크로너스 양방향 DC-DC 컨버터를 제안한다. 제안된 컨버터는 싱크로너스 벅 컨버터를 병렬구성을 하여 인터리브드 기법을 통해 도통 손실을 줄이고, 하나의 공진인덕터를 사용한 ZVT-Cell을 적용함으로써 스위칭 손실을 최소화 하였다. 전 부하 범위에서 CCM(Continuous Conduction Mode) 으로 동작하고 ZVS가 성립되도록 하였으며, 전류주입 기법을 통해 넓은 출력전압 범위에서도 ZVS 조건을 만족하였다. 또한, 기존 싱크로너스 벅 컨버터의 데드타임(dead time)동안 발생하는 역병렬 다이오드의 도통손실 및 dv/dt, di/dt 발생을 저감하는 효과를 얻을 수 있다. 제안된 컨버터의 유효성은 실험을 통해서 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.507-515
• /
• 2004

고속 스위칭 소자의 출현과 함께 높은 전압 상승률(dv/dt)은 PWM 인버터에 EMI 노이즈 및 축 전압 그리고 베어링 누설전류 등의 문제 등을 발생시키고 있다. 본 논문에서는 유도전동기 시스템에서의 새롭게 개발된 전도성 EMI 저감 SVPWM 기법의 응용에 대하여 기술한다. 새롭게 개발된 커먼모드 전압제거 SVPWM 기법은 인버터 제어에 있어서 영벡터 상태를 사용하지 않고 종래의 PWM 기법에 비하여 커먼모드 전압의 감소가 가능하다. 소프트웨어 접근에 의한 제안된 기법의 타당성은 시뮬레이션과 실험적 결과를 통하여 확인하였다.

• ETRI Journal
• /
• 제44권3호
• /
• pp.462-475
• /
• 2022

Although researchers have proposed numerous techniques for speech emotion recognition, its performance remains unsatisfactory in many application scenarios. In this study, we propose a speech emotion recognition model based on a genetic algorithm (GA)-decision tree (DT) fusion of deep and acoustic features. To more comprehensively express speech emotional information, first, frame-level deep and acoustic features are extracted from a speech signal. Next, five kinds of statistic variables of these features are calculated to obtain utterance-level features. The Fisher feature selection criterion is employed to select high-performance features, removing redundant information. In the feature fusion stage, the GA is is used to adaptively search for the best feature fusion weight. Finally, using the fused feature, the proposed speech emotion recognition model based on a DT support vector machine model is realized. Experimental results on the Berlin speech emotion database and the Chinese emotion speech database indicate that the proposed model outperforms an average weight fusion method.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권3호
• /
• pp.321-326
• /
• 2008

프로젝트 진행중에 발견하지 못한 결함이 소프트웨어 개발 완료 후 유지보수 단계에서 발견되는 경우가 많이 있다. 유지보수 단계에서 결함의 발생 빈도가 높을수록 비용은 증가하고 품질은 저하되며 고객의 신뢰성을 떨어뜨린다. 결함은 조직에서 발생에 대한 원인 분석 및 프로세스 개선이 지속적으로 이루어지지 않으면 감소하지 않는다. 본 논문에서는 파레토 법칙에 따라 결함은 이미 발생된 유형이 반복되어 전체 결함 유형의 대부분을 차지한다는 점에 감안하여 DTS를 구현하였다. DTS는 유지보수 단계에서 과거에 발생했던 결함 유형의 이력을 바탕으로 결함의 원인을 추적하여 개발자, 운영자 및 유지보수 담당자에게 개선을 위한 근본 데이터를 제공함으로써 같은 유형의 결함이 반복적으로 발생하지 않도록 최대한 지원해 준다. DTS의 기본 활동은 프로그램의 결함유형 분석 및 측정 지표를 제공하고, 프로그램별 결함 유형을 집계한다. 이렇게 측정된 결함의 유형 사례를 해당 업무 팀에서 확인함으로써 지속적으로 결함을 개선할 수 있도록 지원한다. W사의 프로그램 형상관리 시스템에서 DTS를 구현하고 적용한 결과 약 65%정도의 결함이 개선되었다.

• 농약과학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.258-268
• /
• 2014

OECD Test guideline 307에 따라 확립한 토양대사 시험법으로, 호기성 토양 조건에서 [$^{14}C$]butachlor의 토양대사 시험을 실시하였다. 시험토양은 국내 밭토양의 대표적인 토성인 양토였으며, 비멸균 및 멸균토양에 [$^{14}C$]butachlor ($6.83mgKg^{-1}$)을 처리하고 flow-through system에서 60일간 배양하였다. 시험기간 동안 mass balance는 비멸균 토양과 멸균토양에서 각 처리방사능 대비 91.1~95.5%, 93.0~97.7% 수준이었다. 비멸균 토양의 경우 처리 후 60일 경과 시 처리방사능의 8.4%로 감소하였으며, $DT_{50}$과 $DT_{90}$은 10.4일과 34.6일이었다. 토양 추출액 중 주요대사산물 2-chloro-2',6'-diethylacetanilide이 검출되었다. $^{14}CO_2$ 및 비추출성 토양잔류물은 3.5%와 43.5% 수준이었다. 시험기간 중 멸균 토양 내 [$^{14}C$]butachlor의 분해는 거의 일어나지 않았다. 따라서 butahclor는 호기성 토양에서 미생물에 의해 빠르게 분해되어 주요 대사산물 2-chloro-2',6'-diethylacetanilide와 $CO_2$를 생성하거나 토양에 강하게 흡착되어 비추출성 잔류물로 존재하는 것으로 판단된다. 이를 통해 OECD guideline TG 307에 확립한 호기성토양대사 시험법은 농약의 위해성 평가를 위한 토양 동태 예측 있어 국내 활용에 적합할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.1243-1248
• /
• 2008

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.33-41
• /
• 2022

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.