• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.633-640
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• 2022

다양한 분야에 서비스 로봇이 적용됨에 따라 각 임무에 적합한 영상처리 알고리즘을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 영상처리 프로세서에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 로봇에 적용 가능한 영상처리 프로세서 설계방법을 소개한다. 제안한 프로세서는 CPU, GPU, FPGA가 융합된 형태로 AGX 보드, FPGA 보드, LiDAR-Vision 보드, Backplane 보드로 구성된다. 제안한 방법은 시뮬레이션 실험을 통해 검증한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.110-117
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• 2021

The purpose of the study is to develop effective teaching methods to strengthen the major learning capabilities of electronic engineering learners through inquiry learning using computing thinking ability. To this end, first, in the electronic engineering curriculum, we performed teaching-learning through an inquiry and learning model related to mathematics, probability, and statistics under the theme of various majors in electronic engineering, focusing on understanding computing thinking skills. Second, an efficient electronic engineering subject inquiry class operation using computing thinking ability was conducted, and electronic engineering-linked education contents based on the components of computer thinking were presented. Third, by conducting a case study on inquiry-style teaching using computing thinking skills in the electronic engineering curriculum, we identified the validity of the teaching method to strengthen major competency. In order to prepare for the 4th Industrial Revolution, by implementing mathematics, probability, statistics-related linkage, and convergence education to foster convergent talent, we tried to present effective electronic engineering major competency enhancement measures and cope with innovative technological changes.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.713-720
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• 2018

신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기법, 간섭제거 기술, 및 송신 빔형성 기법 등을 기반으로 하는 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 다양한 신호정보를 효율적으로 수집하기 위해 요구되는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기, 적응 빔형성기, 신호처리 및 D/B 유닛, 송신 빔형성기로 구성된 신호정보 수집을 위한 위성 시스템의 효율적인 구조를 소개한다. 제시된 구조는 다양한 신호의 정확한 도래각 추정을 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 또는 재밍 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용하며, 수집된 정보 및 데이터의 효과적인 송신을 위해 MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성 기법을 적용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 소개된 위성 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.134-138
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• 2023

This study focuses on the analysis of the results of computational fluid dynamics simulations of mist-chemical vapor deposition for the growth of an epitaxial wafer in power semiconductor technology using artificial intelligence techniques. The conventional approach of predicting the uniformity of the deposited layer using computational fluid dynamics and design of experimental takes considerable time. To overcome this, artificial intelligence method, which is widely used for optimization, automation, and prediction in various fields, was utilized to analyze the computational fluid dynamics simulation results. The computational fluid dynamics simulation results were analyzed using a supervised deep neural network model for regression analysis. The predicted results were evaluated quantitatively using Euclidean distance calculations. And the Bayesian optimization was used to derive the optimal condition, which results obtained through deep neural network training showed a discrepancy of approximately 4% when compared to the results obtained through computational fluid dynamics analysis. resulted in an increase of 146.2% compared to the previous computational fluid dynamics simulation results. These results are expected to have practical applications in various fields.

• 대한간호학회지
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• 제53권6호
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• pp.571-583
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• 2023

Purpose: This study used a self-deterministic approach to explore the relationship between emotional intelligence (EI), academic motivation (AM), and achievement among health science students. Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted in three cities of Saudi Arabia (Dammam, Riyadh, and Jeddah). A convenience sample of 450 students was incorporated using the multistage cluster sampling technique. The online survey contained three sections: students' basic data and academic achievement level, the modified Schutte self-report inventory, and the Academic Motivation Scale lowercase. Results: This study revealed moderate overall scores for EI (57.1%), AM (55.6%), and grade point average (GPA) (57.6%). The overall EI score, its domains, and GPA had significant positive correlations with overall AM and intrinsic and extrinsic motivation (p < .01). Amotivation had an insignificant correlation with GPA (p < .05), but it was negatively correlated with EI and its domains (p < .01). Multiple regression analysis proved that EI domains predicted 5.0% of GPA variance; emotions appraisal and expression (β = .02, p = .024), regulation (β = .11, p = .032), and utilization (β = .24, p < .01). EI domains also predicted 26.0% of AM variance; emotions appraisal and expression (β = .11, p = .04), regulation (β = .33, p < .01), and utilization (β = .23, p < .01). Moreover, AM predicted 4.0% of the variance in GPA; intrinsic (β = .25, p = .004) and extrinsic (β = .11, p = .022) motivation. AM also predicted 25.0% of the variance in EI: intrinsic (β = .34, p < .01) and extrinsic motivation (β = .26, p = .026). Conclusion: EI and AM have a bidirectional influence on each other, significantly shaping the GPA of health sciences students in Saudi Arabia, where intrinsic motivation has a predominant role. Thus, promoting students' AM and EI is recommended to foster their academic achievement.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3821-3841
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• 2019

Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1249-1256
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• 2018

최근 인공지능에 대한 연구가 진단과 예측 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 설치되어 있는 모터와 펌프에서 발생하는 진동, 회전 수, 전류 데이터 취득한다. 취득한 데이터로부터 k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 알고리즘을 적용하여 이들 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 이용하여 펌프와 모터의 이상상태와 건전 상태를 판단하는 상태진단법을 제안한다. 제안 결과 정상상태와 이상상태가 잘 구분됨을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.685-694
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• 2022

The goal of few-shot semantic segmentation is to build a network that quickly adapts to novel classes with extreme data shortage regimes. Most existing few-shot segmentation methods leverage single or multiple prototypes from extracted support features. Although there have been promising results for natural images, these methods are not directly applicable to the aerial image domain. A key factor in few-shot segmentation on aerial images is to effectively exploit information that is robust against extreme changes in background and object scales. In this paper, we propose a Mask-Guided Attention module to extract more comprehensive support features for few-shot segmentation in aerial images. Taking advantage of the support ground-truth masks, the area correlated to the foreground object is highlighted and enables the support encoder to extract comprehensive support features with contextual information. To facilitate reproducible studies of the task of few-shot semantic segmentation in aerial images, we further present the few-shot segmentation benchmark iSAID-, which is constructed from a large-scale iSAID dataset. Extensive experimental results including comparisons with the state-of-the-art methods and ablation studies demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권4호
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• pp.221-230
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• 2019

본고는 표준기록관리시스템과는 차별화하여, 전자결재시스템과 기록관리시스템을 하나의 시스템으로 운영하고, 기록관리 보조도구로 인공지능, 챗봇 등의 지능형서비스를 접목한 한국중부발전의 기록관리시스템 구축을 위한 준비과정을 소개함을 목적으로 한다. 기록관리 전 생애주기를 관리하는 것은 물론이고, 현용기록의 활용성을 높이기 위한 실시간 이관 및 기능분류체계 활용에 대해 심도있게 검토하여 설계하였으며, 폭증하는 전자기록물의 효율적 관리를 위하여 인공지능 등 신기술을 도입하였다. 기록관리행위의 첫 단추이자 가장 중요한 시작인 분류의 정확성을 높이고자, 기계학습을 통한 기록물분류를 추천하여 처리과에서의 무분별한 오분류를 사전에 차단했으며, 업무관련 규정 및 기록의 활용을 위하여 챗봇을 도입하는 등 기록관리 분야에서 신기술을 적극 도입하였다. 또한 시스템 간 이관에 따라 생기는 열람권한 문제를 전자결재시스템 및 기록관리시스템의 열람권한을 모두 확인하여 권한을 부여하는 등 기록물의 적극적 활용을 위해 많은 노력을 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1137-1144
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• 2020

본 논문에서는 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 네트워크 분석을 통해 국내 연구동향을 파악하고 관련 시사점 도출을 목적으로 한다. 이를 위해, 2018년 국가연구개발정보를 활용하여 분석을 수행하였으며, 주요 기초 통계 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 연구개발은 기초단계, 개발단계를 중심으로 연구가 진행 중이며, 대학과 중소기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한 언어 네트워크 분석 결과, 관련 분야는 스마트팜, 헬스케어 분야에 활용하기 위한 연구를 중심으로 이루어 지고 있는 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능을 활용하기 위해서는 빅데이터가 반드시 필요하며, 개인 식별화 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다는 점과 단순 R&D 활동이 아닌 기술사업화가 이루어 지기 위한 전 주기 지원이 필요하며, 적용 분야를 확대할 필요가 있다는 점을 주장하였다.