• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2465-2473
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• 2011

WiMAX, WLAN 등의 무선통신 시스템에 사용되는 LDPC(low density parity check) 복호기의 핵심 기능블록인 DFU(decoding function unit)의 회로 최적화를 제안한다. DFU를 2의 보수 연산 대신에 sign-magnitude 연산 기반으로 설계함으로써 수체계 변환과정을 제거하였으며, 모바일 WiMAX용 다중모드 LDPC 복호기에 사용되는 96개 DFU 배열의 게이트 수를 18% 감소시켰다. 제안된 DFU 구조를 적용하여 모바일 WiMAX 표준을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 50 MHz 클록주파수로 합성한 결과 268,870 게이트와 71,424 비트의 메모리로 구현되었으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1-8
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• 2009

이 논문에서는 철근 절단 작업의 계획 문제를 동적 계획법으로 해결하여 근사 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 구현을 다룬다. 일반적으로 실제 절단 작업에 요구되는 제약사항을 반영하여 최적의 자재 절단문제의 해를 얻는 알고리듬의 설계가 필요하다. 하지만, 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 풀어야 하는 것으로, 최적의 해를 얻는 선형계획법은 폭발적인 계산량과 기억용량의 한계로 적용하기 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, 동적계획법에 근거하며 자재 절단 문제를 재구성하고, 휴리스틱을 적용하여 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 제시하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다. 개발된 소프트웨어는 철근 가공의 현장 지식을 바탕으로 휴리스틱 지식을 획득하여 동적계획법에 적용시킨 것으로, 지역 전통 산업과 첨단 IT 산업이 접목된 융합 IT를 시도한 사례 연구이다.

• Design & Manufacturing
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• 제11권1호
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• pp.45-49
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• 2017

Currently, a lot of efforts to make increases the manufacturing efficiency have tried and there is growing the interest to implementing the machining operation through CAM automation and optimization. This kind of movement has shown gradually in 5X milling as well as 3X milling task. By the way, in case of 5X milling, it is difficult to hire the CAM experts who is an experience for 5X machining and also it has too big trouble to use them due to high cost. For this reason, you can see the manufacturer who is concern the CAM S/W to provide the NC automation program that beginners can generate easily the 5X milling in short term and the existing 5X milling process can be improved. These requirements need to make a NC automation process including the practical machining strategies same as the generation by NC expert. In order to support this, it is necessary to directly apply the 3D machining part based on NC template which includes the machining procedures, standard cutter library, auto machine area selection, analyze tool for part shape, machining condition setting considering the material stiffness to be provided by CimatronE and it should be created the 5axis machining data by a minimized operation. With user-friendly, CimatronE's NC machining automation tools improve the 5-axis machining process and speed up the process, maximizing work efficiency and improving product productivity compared to existing machining tasks.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5A호
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• pp.554-565
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• 2004

본 논문에서는 단일 클락 사이클과 다중 클락 사이클에 수행되는 여러 가산기를 구현하고 area와 time을 비교한다. 가산기의 크기를 64, 128, 256-비트로 다양화 시키면서, 특히 하이브리드 구조의 가산기는 소그룹을 4, 8, 16-비트로 나누어서 group / ungroup으로 합성을 하여 비교하였다. 제안된 가산기들은 Verilog-HDL을 이용하여 하향식 설계 방법으로 구현되었다. Cadence의 Verilog-XL.을 이용하여 설계된 가산기와 behavioral model을 이용한 가산기의 출력이 일치하는지를 비교하여 검증하였다. 검증된 모델은 삼성 0.35um 3.3(V) CMOS standard cell 라이브러리를 이용하여 합성되었으며, 최악 조건 2.7(V), 85($^{\circ}C$)에서 동작하였다. 스마트 카드 IC의 Crypto-Processor에 사용할 수 있는 최적화된 가산기는 64-비트를 기준으로 할 때, group으로 합성된 16-비트 캐리 예측 가산기를 기반으로 하는 리플 캐리 가산기(RCA_CLA)이다. 이 가산기는 198(MHz)의 속도로 동작하며, 게이트 수는 nand2 게이트 기준으로 약 967개이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.199-207
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• 2011

0.25 um SiGe BiCMOS 공정을 이용하여 Ku-대역 저잡음 증폭기가 설계 및 제작되었다. 개발된 Ku-대역 저잡음 증폭기는 BiCMOS 공정의 HBT 소자를 이용하여 설계되었으며, 9~14 GHz 대역에서 2.05 dB 이하의 잡음 지수 특성과 19 dB 이상의 이득 특성을 가지고 있다. 제조 공정과 관련되어 제공된 PDK의 부정확성 및 부족한 인덕터 라이브러리를 보완하기 위하여 p-tap 값 최적화와 인덕터의 EM 시뮬레이션 기법 등을 활용하였다. 총 2회의 제작 공정을 수행하였으며, 최종 제작된 Ku-대역 저잡음 증폭기는 $0.65\;mm{\times}0.55\;mm$의 크기로 구현되었다. 특히 최종 제작된 저잡음 증폭기의 레이아웃에서 입/출력 RF Pad와 Bias Pad 등을 제외하고 약 $0.4\;mm{\times}0.4\;mm$ 정도의 크기를 갖도록 조정되어 다기능 RFIC의 증폭단으로 활용되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.9-15
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• 2019

홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.

• Molecules and Cells
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• 제46권12호
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• pp.764-777
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• 2023

Recombinant immunotoxins (RITs) are fusion proteins consisting of a targeting domain linked to a toxin, offering a highly specific therapeutic strategy for cancer treatment. In this study, we engineered and characterized RITs aimed at mesothelin, a cell surface glycoprotein overexpressed in various malignancies. Through an extensive screening of a large nanobody library, four mesothelin-specific nanobodies were selected and genetically fused to a truncated Pseudomonas exotoxin (PE24B). Various optimizations, including the incorporation of furin cleavage sites, maltose-binding protein tags, and tobacco etch virus protease cleavage sites, were implemented to improve protein expression, solubility, and purification. The RITs were successfully overexpressed in Escherichia coli, achieving high solubility and purity post-purification. In vitro cytotoxicity assays on gastric carcinoma cell lines NCI-N87 and AGS revealed that Meso(Nb2)-PE24B demonstrated the highest cytotoxic efficacy, warranting further characterization. This RIT also displayed selective binding to human and monkey mesothelins but not to mouse mesothelin. The competitive binding assays between different RIT constructs revealed significant alterations in IC₅₀ values, emphasizing the importance of nanobody specificity. Finally, a modification in the endoplasmic reticulum retention signal at the C-terminus further augmented its cytotoxic activity. Our findings offer valuable insights into the design and optimization of RITs, showcasing the potential of Meso(Nb2)-PE24B as a promising therapeutic candidate for targeted cancer treatment.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.