• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.3-8
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• 2014

본 논문에서는 다중 안테나 밀리미터파 시스템에서 하이브리드 빔포밍의 동작 원리를 이해하고, 피드백 에너지를 줄이기 위한 채널 추정 방식 및 하이브리드 빔포밍 방식에 대한 연구를 진행하였다. 밀리미터파 채널에서 각 경로의 에너지는 경로 이득에 의하여 결정된다는 점을 이용하여, 이를 기준으로 제한된 경로의 수를 기반으로 한 채널 피드백 방식을 제안하였다. 또한, 제한된 피드백 시스템에 적합한 하이브리드 빔포밍 방식에 대한 연구도 진행하였다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 빔포밍 방식에 비하여 데이터 전송율 측면에서 비슷한 성능을 보이면서도 피드백 에너지를 크게 절감시키는 효과를 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.548-551
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• 2003

The adaptive filter is proposed for removing EOG from measured EEG on the frontal lobe. The proposed adaptive filter has been implemented and the feedback output control algorithm has been employed to control the alpha wave ratio on the basis of TMS320C31 DSP board with the on-line and real time performance. The feedback algorithm controls the input voltage of stimulating devices on the portable bio-feedback system. The EEG data are acquired at the $F_{p1}$ and $F_{p2}$ localization and are processed by the proposed adaptive filter. We demonstrated that the proposed adaptive filter could effectively remove EOG from the measured EEG on the frontal lobe and the feedback algorithm is proper to control the output voltage of DSP board using the ratio of the alpha wave.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.54-60
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• 2014

The equipment of SCARA robot in processing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using OLPS. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not requirethe precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.90-104
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• 2020

It is difficult for non-experts to build machine learning (ML) models at the level that satisfies their needs. Deep learning models are even more challenging because it is unclear how to improve the model, and a trial-and-error approach is not feasible since training these models are time-consuming. To assist these novice users, we examined how interactive and explainable feedback while training a deep learning network can contribute to model performance and users' satisfaction, focusing on the data preparation process. We conducted a user study with 31 participants without expertise, where they were asked to improve the accuracy of a deep learning model, varying feedback conditions. While no significant performance gain was observed, we identified potential barriers during the process and found that interactive and explainable feedback provide complementary benefits for improving users' understanding of ML. We conclude with implications for designing an interface for building ML models for novice users.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.489-497
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• 2009

최근 3GPP LTE 및 IEEE 802.16m 등 IMT-Advanced 시스템을 목표로 한 이동통신 표준화에서는 통신망을 이용하여 방송 및 멀티캐스트 (multicast) 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 멀티캐스트 전송에 대해서는 H-ARQ, 적응변조 등을 통해 그룹 내의 사용자 개개인의 요구 성능(QoS)을 보장해주는 기술이 적극 고려되고 있으나, 피드백 부담을 낮출 수 있는 기술 개발이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 멀티캐스트 ACK/NACK 전송을 위한 OOK (On-Off Keying) 기반의 공용피드백 채널에 대한 이론적, 실험적 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 원하는 성능을 얻기 위해 필요한 피드백 자원 오버헤드를 최소화 할 수 있는 효율적 공용 피드백 채널의 설계 파라미터 최적화 방법을 제시한다. 이를 통하여 제안하는 파라미터 최적화 방식에 따라 공용 피드백 채널을 설계하는 경우, 기존 3GPP LTE 등에서 사용된 사용자별 피드백 방식에 비하여, 적은 자원 량을 가지고도 높은 신뢰도로 H-ARQ 전송을 위한 ACK/NACK 정보 전송이 가능함을 단위 자원 당 전송 효율을 비교하여 보였다.

• 대한통합의학회지
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• 제11권2호
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• pp.207-219
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• 2023

Purpose : This study was conducted to investigate the changes in trunk movement and ground reaction during sit to stand motion using visual feedback. Methods : Fifteen adults (average age: 23.53±1.77 years) participated in this study. An infrared reflective marker was attached to the body each participant for motion analysis, and the participants performed sit to stand motion while wearing a hat attached with a laser pointer, which provided visual feedback. First, the sit to stand action was repeated thrice without obtaining any visual feedback, followed by a three minute break. Next, the laser pointers attached to hats were irradiated on a whiteboard, located at a distance of 5 m in front of the chairs, on which the participants sat; a baseline was set, and the participants performed stand up movements three times under this condition. A visual feedback was provided to the participants to prevent the laser pointers from crossing the set baseline. During each stand-up movement, the position of the reflective marker attached to the subject's body was recorded in real time using an infrared camera for motion analysis. The trunk movement and ground reaction force were extracted through recorded data and analyzed according to the presence or absence of visual feedback. Results : The results indicated that in the presence of a visual feedback during the sit-to-stand movements, the range of motion of the trunk and hip joints decreased, whereas that of the knee and ankle joints increased in the sagittal plane. The rotation angle of the trunk in the horizontal plane decreased. The left and right movement speed of the center of pressure increased, the pressing force decreased, and the forward and backward movement speed of the trunk decreased. Conclusion : The results suggest that the efficiency and stability of the stand up movement of a body increase when a visual feedback is provided.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3730-3744
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• 2020

This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1040-1046
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• 2022

본 논문에서는 셀내 대규모 단말이 존재하는 시스템을 고려하고, 기지국과 단말간 무선 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩 채널을 가정한다. 또한, 전체 시스템 대역폭은 다수의 균일한 주파수 부채널들로 구성된다고 가정한다. 이와 같은 가정하에 대규모 단말들로부터 발생하는 채널 상태 정보의 피드백 오버헤드를 줄이고 자원 할당의 복잡도를 감소시키기 위한 채널 상태 정보의 피드백 기법과 비직교 다중 접속 전송을 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 기법에 대하여 셀내 대규모 단말들이 달성할 수 있는 총 데이터 전송률 성능과 셀내 단말들이 목표 데이터 전송률을 충족하지 못하는 아웃티지 확률 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안 기법은 평균 총 데이터 전송률 성능을 저하시키지만, 우수한 아웃티지 성능을 제공할 수 있음을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-15
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• 2017

본 연구의 목적은 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위해 LMS(Learning Management System) 대시보드를 설계하여 교수자 관점에서 개별 학습자의 학습 수행 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 학습자별로 추천된 피드백을 교수자가 유용하게 활용하고자 하는 것이다. 이 대시보드는 교수자 피드백 분류체계표에서 적용된 LMS의 교육적 활용 데이터를 근거로 설계되었다. 총 2회에 걸쳐 8년 이상의 경력을 가진 교육공학 전문가 8인을 대상으로 대시보드 설계 전반에 대해 타당화 검사를 실시하여 수정하였다. 연구의 결과로 설계된 최종 대시보드 화면은 종합분석 대시보드, 학습자분석 요약 대시보드, 추천 피드백 안내 대시보드로서 크게 3부분이 있고, 그에 따른 세부적인 분석 정보를 각각 제공하는 로그인 분석 대시보드, 학습정보확인 분석 대시보드, 강의자료학습 분석 대시보드, 과제/시험 분석 대시보드, 게시글 분석 대시보드 화면으로 총 8개의 대시보드로 구성된다. 모든 대시보드는 선행 연구에 근거하여 학습분석학 기반의 분석 정보 및 데이터에 따라 적합한 그래프 유형 및 표로 시각화 기법을 통해 적용되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 교수자 피드백 제공을 위한 대시보드의 활용에 관한 시사점과 향후 연구과제에 대한 방안을 제시하였다.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권5호
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• pp.7-13
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• 1997

A X-band 3-stage monolithic LNA (low noise amplifier) with series feedback has been successfully desined and demonstrated by suign 0.5-$\mu\textrm{m}$ GaAs MESFET. In the design of the 3-stage LNA, the effects of series feedback to the noise figure, the gain, and the stability have been investigated ot find the optimal short stub length. As a result, the inductive series feedback topology which has 10degree short stub in the GaAs MESFET source lead, has been employed in the 1-st stage. The fabricated MMIC LNA's chip size is only 1mm$^{2}$/stage, which is smaller than the previously reported X-band MMIC input/output return losses are less than -10dB and -15dB, respectively. The noise figure (NF) is less than 2.6dB. The measured data show good agreement with the simulated values.