• 대한환경공학회지
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• 제32권9호
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• pp.809-817
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• 2010

온실가스 감축을 위해서는 배출활동을 억제하거나 배출집약도를 개선시키는 다양한 기술의 도입의 개발 보급을 촉진하는 정책의 도입이 필수적이다. 이처럼 온실가스의 저감을 위한 다양한 정부개입을 '기후정책'이라 하는데, 그 이론적 속성과 더불어 각 국가 고유의 상황에 따라 정책의 상대적 유효성이 결정된다. 온실가스 배출분석은 일정 기간에 국가 전체의 온실가스 배출을 전망하고, 이를 기초로 다양한 기후정책의 온실가스 감축효과를 평가하는 과정이다. 배출분석은 국가 온실가스 배출에 대한 기준년도 배출량 산정, 목표 시점까지의 배출추이에 대한 기준 배출량, 그리고 이러한 미래 배출량에 변화를 초래하는 다양한 기후정책 시나리오에 대한 평가 등으로 구성된다. 본 논문에서는 다양한 기후정책의 유형과 그 평가 선택기준을 고찰하는 한편, 우리나라의 온실가스 배출추이와 부문별 감축여건을 분석하였다. 이러한 연구는 우리나라의 국가 온실가스 감축목표 설정 및 기후정책 운용에 있어서 유용한 기반을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권8호
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• pp.1-11
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• 2002

다전극 DFB-LD는 외부에서 주입되는 광의 파워에 따라서 발진하는 광출력이 쌍안정성을 보임에 따라, 이를 파장 변환에 활용하거나, 광논리 소자로 활용할 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 연산자 분리 시영역 모델을 이용하여 다전극 DFB-LD에서의 광 쌍안정 특성에 대하여 연구하였다. 다전극 DFB-LD에 불균등하게 전류를 인가하여 쌍안정 현상이 발생함을 확인하고, 흡수 영역으로 입력광을 입사하였을 때 발생하는 출력광 파워의 쌍안정 현상도 확인하였다. 그리고 수 ns의 스위칭 시간과 수 pj의 스위칭 에너지를 가진 set 또는 reset 광 펄스의 인가에 의하여 flip-flop 특성을 보임에 따라 광 메모리 소자로서의 동작도 확인하였다. 또한 캐리어 생존시간과 이득 곡선 기울기 등의 조절로서 LD 광 출력의 반응 시간을 줄일 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.36-44
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• 2007

본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2018

본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권8호
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• pp.1148-1155
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• 2003

The finite element method is one of the methods widely applied for predicting vibration in mechanical structures. In this paper, the effect of the mesh size of the finite element model on the accuracy of the numerical solutions of the structural vibration problems is investigated with particular focus on obtaining the optimal mesh size with respect to the solution accuracy and computational cost. The vibration response parameters of the natural frequency, modal density, and driving point mobility are discussed. For accurate driving point mobility calculation, the decay method is employed to experimentally determine the internal damping. A uniform plate simply supported at four corners is examined in detail, in which the response parameters are calculated by constructing finite element models with different mesh sizes. The accuracy of the finite element solutions of these parameters is evaluated by comparing with the analytical results as well as estimations based on the statistical energy analysis, or if not available, by testing the numerical convergence. As the mesh size becomes smaller than one quarter of the wavelength of the highest frequency of interest, the solution accuracy improvement is found to be negligible, while the computational cost rapidly increases. For mechanical structures, the finite element analysis with the mesh size of the order of quarter wavelength, combined with the use of the decay method for obtaining internal damping, is found to provide satisfactory predictions for vibration responses.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.50-61
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• 1999

이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권4호
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• pp.53-62
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• 2015

Korea has been at the forefront of green growth initiatives. In 2008, the government declared the new vision toward 'low-carbon society and green growth'. The government subsidies and Feed-in Tariff (FIT) increased domestic usage of solar power by supplying photovoltaic housing and photovoltaic generation systems. Since 2000, solar power industry has been the world's fastest growing source with the annual growth rate of 52.5%. Especially, BIPV(Building Integrated Photovoltaic) systems are capturing a growing portion of the renewable energy market due to several reasons. BIPV consists of photovoltaic cells and modules integrated into the building envelope such as a roof or facades. By avoiding the cost of conventional materials, the incremental cost of photovoltaics is reduced and its life-cycle cost is improved. When it comes to atypical building, numerous problems occur because PV modules are flat, stationary, and have its orientation determined by building surface. However, previous studies mainly focused on improving installations of solar PV technologies on ground and rooftop photovoltaic array and developing prediction model to estimate the amount of produced electricity. Consequently, this paper discusses the problem during a planning and design stage of BIPV systems and suggests the method to select optimal design of the systems by applying the national strategy and economic policies. Furthermore, the paper aims to develop BIM tool based on the engineering knowledge from experts in order for non-specialists to design photovoltaic generation systems easily.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제51권10호
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• pp.485-491
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• 2002

Since Wertheimer and Leeper reported possible adverse health effects of magnetic field in 1979, worldwide researches on this issue have been conducted. More recently, the U.S. Congress instructed the NIEHS (National Institute of Environmental Health Sciences), NIH (National Institute of Health) and DOE (Department of Energy) to direct and manage EMF RAPID (Electric and Magnetic Fields Research and Public Information Dissemination) program aimed at providing scientific evidence to clarify the potential for health risks from exposure to extremely low frequency electric and magnetic fields(ELF-EMF). Although they concluded that the scientific evidence suggesting adverse health risks of ELF-EMF is weak, the exposure to ELF-EMF cannot be recognized as entirely safe. Therefore, the purpose of this article is to describe magnetic field 3-D calculation and to evluate eddy current of human body compare to international guide line recognized one of the basic problems. In open boundary problem, Magnetic field using FEM is not advantageous in the point of the division of area and the proposition of the fictitious boundary. Therefore, we induced the analytic equation of magnetic field calculations so but the finite line segment based on Biot-Savarts law Also, Eddy currents induced due to ELF-EMF magnetic field are computed. To calculate induced currents, impedance method is used in this paper, An example model of human head with resolution of 1.27cm is used. In this paper, We evaluate the magnetic field and eddy current of human head around 765 kV transmission lines compare to international guide line.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.463-468
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• 2021

Single image super-resolution (SISR) is an image processing technique, and its main target is to reconstruct the high-quality or high-resolution (HR) image from the low-quality or low-resolution (LR) image. Currently, deep learning-based convolutional neural network (CNN) image super-resolution approaches achieved remarkable improvement over the previous approaches. Furthermore, earlier approaches used hand designed filter to upscale the LR image into HR image. The design architecture of such approaches is easy, but it introduces the extra unwanted pixels in the reconstructed image. To resolve these issues, we propose novel deep learning-based approach known as Lightweight deep CNN-based approach for Single Image Super-Resolution (LDCSIR). In this paper, we propose a new architecture which is inspired by ResNet with Inception blocks, which significantly drop the computational cost of the model and increase the processing time for reconstructing the HR image. Compared with the other state of the art methods, LDCSIR achieves better performance in terms of quantitively (PSNR/SSIM) and qualitatively.