• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.503-510
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• 2006

Readout 회로는 검출기에서 발생되는 신호를 영상신호처리에 적합한 신호로 변환시키는 회로를 말한다. 일반적으로 감지소자와의 임피던스 매칭, 증폭기능, 잡음제거 기능, 및 셀 선택 둥의 기능을 갖추어야하며, 저 전력, 저 잡음, 선형성, 단일성(uniformity),큰 동적 범위(dynamic range), 우수한 주파수 응답 특성 등의 조건을 만족하여야 한다. Focal Plane array (FPA)용 자외선 영상 장비 개발을 위한 기술 요소는 첫째, 자외선 검출기(detector) 재료 및 미세 가공 기술 둘째, detector에서 출력되는 전기신호를 처리하기 위한 ReadOut IC (ROIC) 설계기술 그리고, detector 와 ROIC를 하이브리드 본딩하기 위한 패키지 기술 등으로 구분할 수 있다. ROIC는 영상장비 지능화 및 다기능화를 가능하게 하며, 궁극적으로 고부가가치 상품화를 위한 핵심부품이다. 특히, 고해상도 영상 장비용 ROIC의 개발을 위해서는 검출기 특성, 신호의 동적 범위, readout rate, 잡음 특성, 셀 피치(cell pitch), 전력 소모 등의 설계사양을 만족하는 고집적, 저 전력 회로설계 기술이 필요하다. 본 연구에서는 칩 제작 기간 단축 및 비용의 절감을 위하여 $8\times8$ FPA용 prototype ROIC를 설계 및 제작한다. 제작된 $8\times8$ FPA용 ROIC의 단위블럭 및 전체기능을 테스트하며, ROIC 제어보드 및 영상보드를 제작하여 UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter) 통신으로 PC의 모니터에서 검출된 영상을 확인함으로써, ROIC의 동작을 완전히 검증할 수 있다.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권5호
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• pp.879-885
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• 2013

Satellites provide a lot of information and essay roles in the areas of defense and space observations. The precise distances to the satellites are measured by emitting and retro-reflecting a laser. For such surveys, satellite laser ranging (SLR) systems have been developed in different forms and for different areas. The structural integrity of the tracking mount is essential for it to be able to track a high-speed satellite precisely, overcoming the various external and internal disturbances and operating conditions. In this study, the analysis of a tracking mount was performed for weight, wind loads, and inertia loads in order to verify its soundness. The results of the comparison between aluminum and steel were analyzed in order to select the optimal material for the fork and main housing part. In addition, the natural frequency and mode shape were predicted. Optimal material selection and structural integrity will also be verified using static analysis.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.104-112
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• 2002

본 논문에서는 FACTS 기기의 일종인 전력조류 극대화 및 제어 기능과 함께 외란에 의한 과도시의 전력계통 안정화 기능을 수행할 수 있는 TCSC용 전력시스템 안정화 장치 설계에 대하여 연구하였다. TCSC용 전력시스템 안정화 장치 설계시 파라미터 선정은 복잡한 수식이 필요 없고 계산시간을 감소시키며 적은 반복횟수로도 최적해를 찾을 수 있는 자연 생태계의 진화를 모의한 유전 알고리즘을 이용하였다. 전력 시스템의 저주파 진동에 강인성을 갖는 TCSC는 TCR(Thyristor Controlled Reactor)과 커패시터의 병렬구조에 의해 용량성과 유도성에 걸친 범위가지 연속적으로 제어할 수 있는 구조로 이루어져 있다. 이러한 제안된 방법의 강인성을 검증하기 위해 여러 가지 운전조건에 대해 전력계통 안정도 및 고유치를 해석하여 기존의 안정화 장치를 적용한 경우와 비교함 으로써 유용성을 입증하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제3권2호
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• pp.43-57
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• 1992

위상감지법(phase detector technique)은 세포의 막 캐패시턴스(membrane capacitance)를 실시간적으로 측정할 수 있는 유일한 방법이나 측정이 행해지는 동안 세포의 상태가 끊임없이 변화하기 때문에 피할 수 없는 측정오차가 존재한다. 본 연구는 이 오차의 근원을 분석하여 위상감지법의 실용한계를 규정하고자 하였다. 이론적 분석에 기초하여 다음과 같은 사실을 밝힐 수 있었다. 1) access conductance와 membrane conductance의 변화에 기인하는 측정오차를 줄이기 위해서는 초기 위상치를 올바로 선택하여야 한다. 2) 이 때 세포를 여기시키기 위해 인가하는 전압의 주파수를 알맞게 선택하여야 한다. 3) 그러나 초기 위상치가 정해진 이후의 위상 변화는 막 캐패시턴스의 측정에 큰 영향을 미치지 않는다. 4) 초기 위상을 적절히 선택하였다 하더라도 세포외 분비시 막 캐패시턴스가 크게 증가하는 경우에는 비례상수에 오차가 발생한다. 이 때 발생하는 오차는 측정기간 동안 비례상수를 되풀이하여(iteration) 보정함으로써 방지할 수 있다. 이상의 결과는 향후 위상감지법을 사용할 때 유용한 설용한계를 제공하리라 생각된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권1호
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• pp.42-50
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• 2008

모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 다르게 고정된 기지국 없이 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 또한 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 그렇기 때문에 만일 어느 한 노드가 배터리를 모두 소모하여 다운이 되서, 중간노드의 역할을 하지 못하게 되면 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 모바일 애드혹 네트워크에서 노드들의 한정된 전력에 대한 고려는 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존의 단일 경로 요구 기반 라우팅 프로토콜(on-demand single path protocol)의 단점을 개선하기 위해 제안된 요구 기반 다중 경로 라우팅 프로토콜(on-demand multipath protocol)은 검색했던 모든 경로가 끊어졌을 경우에만 경로를 탐색하기 때문에, 단일 경로 라우팅 프로토콜과 비교해 봤을 때 경로 탐색으로 인한 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 그중 AOMDV(Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector)는 AODV 기반의 다중 경로 라우팅 프로토콜로 AODV 보다 경로 탐색 횟수가 40% 가까이 줄어든다. 하지만 AOMDV에서는 모바일 애드혹 네트워크에서의 큰 이슈 중에 하나인 전력문제에 대해서는 전혀 고려하지 않아 전력 고갈에 의한 경로 탐색 횟수에 대한 고려는 전혀 찾아볼 수가 없다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 경로 선택 시 응답하는 패킷(RREP)에 선택 경로상의 각 노드들의 전력량에 대해 평균 전력 값을 구하고 그 값을 본 논문의 제안방법의 최대 전력량 경로 선택 함수를 통해 구한 값이 가장 큰 경로를 동적으로 선택하는 기법을 제시하고 경로상의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6360-6367
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• 2015

랜드마크와 같이 시각적 인지가 용이해야 하는 요소의 입지 선택은 공간설계과정에서 많이 등장하는 화두이다. 최근에는 이러한 시각적 요소의 가시성을 평가하기 위해서 컴퓨터를 활용한 그래프 분석기술이 많이 적용되고 있으나, 분석의 틀이 평면적이고 시점과 대상점의 설정이 고정적이어서, 실질적인 분석결과를 얻는데 한계가 컸다. 이에 본 연구에서는 3차원 환경에서 동적 시점에 대한 분석이 가능한 비지향성 다차원 가시도 분석(MDVC-N) 분석방법론을 제시하였으며, 3차원 컴퓨터그래픽기술을 이용하여 분석어플리케이션을 구축하고, 시점과 대상점을 설정하는 스크립트 구조를 설계하였다. 여기에 고저차를 갖는 지형에 다양한 높이의 건물이 배치되어 있는 복합화된 대지를 예시모델로 적용하여 분석방법론을 검증하고 입지별 대안의 시각적 특성을 파악하였다. 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 6개의 대안을 설정하여 정량적인 가시도를 측정할 수 있었다. 2) 3차원 그래프로 재현하여 직관적인 분석이 가능하였다. 3)공간구문론의 국부통합도를 공간이용행태 변수로 보정한 결과를 산출함으로서 분석의 적용성을 향상시켰다.

• 유통과학연구
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• 제10권7호
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• pp.5-11
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• 2012

The core objective of this research article is to investigate different challenges and opportunities in management as well as start-ups of small businesses in India. The prudence behind this research is to examine various problems in front of the small businesses and to offer vital support and cooperation to overcome those with the support of concerned institutions through consultancy and training programs. The researchers have an intention to make available the research results to the governmental agencies, concerned small business institutions and also to the educational institutions which are continually design plans, programs, policies and strategies to upgrade the managerial and technical dexterities of the small business Indian operators. After thorough revision of relevant literature on small businesses and its management, the researchers used a well structured questionnaire and in-depth personal interviews with 586small business operators selected from manufacturing, trading (retailing and wholesaling), finance, servicing/repair businesses which are located in the coastal districts of Andhra Pradesh in India. The researchers have used convenience sampling and collected data was analyzed with the support of Microsoft Excel and frequency distribution. Noticeably, majority of the small businessmen in India are facing myriad number of challenges both in management and at the time of establishment of their business operations. In particular, 72.47 percent of small businesses operators' have substantiated their strong opinion towards the challenges they are facing particularly finance, marketing and other problems while managing their businesses. The researchers also attempted to get the opinions on problems of the various categories of small businesses while starting their operations. A staggering 68percent of respondents identified the problems related to preparation of business plan, location selection, marketing and other problems like lack of proper credit facilities, skilled manpower, and other infra related problems while setting up of their businesses. On an average, 64.62 and 63.51 percent of small businesses are facing various kinds of problems both at the time of day-to-day management as well as start-up of their businesses respectively. The present research confined with the opinions of only four categories of small business operators particularly from the manufacturing, finance, trading (retailing and wholesaling), and servicing/repair which are continuing their business operations from the nine coastal districts of Andhra Pradesh in India. The present study emphatically provides concrete information required to the business community for identifying an assortment of challenges faced by different small business operators in managing and at the time of their inception. This research paper is first of its kind from this part of the world by offering extensive and credible information required for prospective entrepreneurs in facing the dynamic challenges in managing their business. Furthermore, this research presents invaluable inputs to the stakeholders like all types of governments, policy makers, practitioners, researchers, and educators' about the various impediments faced by the small business community in India.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.