• 한국광학회지
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• 제15권1호
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• pp.17-21
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• 2004

S/S＋band에서 ITU-T의 50 ㎓격자에 맞는 채널을 가지는 광대역 파장가변 thulium첨가 광섬유레이저(TTDFL)를 개발하였다. 1.4$\mu\textrm{m}$및 $1.5\mu\textrm{m}$두 대역의 광원으로 펌핑되는 thulium첨가 광섬유(TDF)의 반전에 관한 분석을 통해, 대부분의 S/S＋band에서 파장을 가변할 수 있는 레이저를 구현하였다. 이 파장가변 레이저는 65.1nm의 넓은 3-㏈ 대역폭 내에서 6.7㏈m이상의 평탄한 출력 스펙트럼을 보여주었고, 생성된 DWDM채널 수는 178개에 달하였다. 또한 보조 펌프의 출력을 더 높일경우 66.2 nm까지도 대역폭을 넓힐 수 있었고, 공진기 내부 필터의 온도를 조절함으로써 레이저의 주파수를 더욱 안정화 할 수 있음도 보였다. 본 연구에서 개발된 이 레이저는 S/S＋band에서 기준 파장을 제공하는 유용한 광원으로 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권4호
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• pp.29-36
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• 2005

내장형 단말기 안테나, 기지국 안테나, WLAN 안테나, Bluetooth 안테나 등에 이용되는 평면 안테나의 새로운 구조 설계는 최근 특히 2000년 이후에 많이 보고되고 있다. 본 논문에서는 GSM/DSC 단말기용 듀얼대역 내장형 안테나를 제안하였다. 안테나는 38mm$\times$90mm$\times$1mm의 이동 단말기 PCB 크기와 30mm$\times$8mm$\times$3.2mm의 폴더형 패치 크기를 갖는다. 이 안테나 특성은 듀얼대역 설계에서 2개의 동작 주파수 909MHz, 1762MHz의 동조가 용이하다. 동작주파수 909MHz, 1762MHz에 대하여 측정된 방사패턴 E면과 H면을 비교 분석하였다. GSM/DSC 단말기용 설계 제작한 듀얼대역 내장형 안테나는 모든 대역에서 0dBi에서 2.0dBi사이의 이득을 갖는다.

• 한국결정성장학회지
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• 제8권2호
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• pp.240-248
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• 1998

화학기상증착 방법에 의한 다결정 다이아몬드 박막성장을 위한 공정가운데 가장 많이 사용되는 기법중의 하나가 바로 플라즈마에 의한 방법이다. 특히 플라즈마 화학기상증착(Plasma-Enhanced CVD)기술에 의한 다이아몬드 박막응용은 그 공정에 대한 세부 조정을 통하여 더욱 향상시킬 수 있다. 다이아몬드 박막증착의 경우 중요 변수들은 다이아몬드 필름이 증착되는 기판(substrate)의 온도, $CH_4/H_2$가스비율, 전체가스 압력 및 가스 excitation에너지 등이다. 분광 ellipsometry는 다이아몬드 필름 증착과 관련된 극단적인 환경에서도 물리적인 접촉이나 만들어지는 샘플의 손상없이도 필름자체의 여러 성질뿐만 아니라 기초 샘플의 온도까지도 결정할 수 있는 좋은 방법이다. 이러한 장점들을 이용하여 양질의 다이아몬드 박막을 성장시키기 위한 조건과 그에 따른 박막 특성을 얻기 위하여 분광 ellipsomerry의 사용과 해석이 소개된다. 그리고, 분광 ellipsometry를 이용, 플라즈마 화학기상증착 기술에 의하여 성장되는 다이아몬드 박막으로부터 나타나는 중요 변수들이 결정될 것이며 이러한 변수들은 필름의 두께, 필름에 포함되는 void 및 비다이아몬드의 체적비와, 그들의 시간에 따른 변화등을 포함한다. 그리고 샘플이 원하는 두께까지 성장된 후에 라만 분광기로 측정되어 다이아몬드 성분을 확인한다.

• 한국세라믹학회지
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• 제41권5호
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• pp.381-387
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• 2004

현재 상용화되어 있는 PDP용 형광체의 물성에 있어서 청색 형광체는 열화, 색도변화, 휘도, 그리고 녹색 형광체는 잔광시간과 색순도, 적색 형광체의 경우에는 색순도에 대한 개선이 필요한 것으로 알려져 있다. 그 중 녹색 형광체로 Willemite 구조의 ZnSiO:Mn 형광체의 경우 발광효율은 우수하나 반면에 잔광시간이 길고 색순도(color purity)가 좋지 않다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 미세조정 조합화학기법을 이용하여 PDP에 적합한 새로운 고효율 형광체를 개발하였다. 화학적으로 정량인 가돌리늄 인산염(gadolinium phosphorous) 대신 인산을 과잉으로 첨가하여 탐색한 다음 과잉인산(excess phosphorous) 첨가 조성을 유지한 채로 가돌리늄(gadolinium)의 일정분율을 이트륨(yttrium)으로 치환하였다. 그 결과 최적 형광체 조성은 (G $d_{0.74}$ $Y_{0.11}$T $b_{0.15}$) $P_{1.15}$ $O_{{\delta}}$이였으며, 현재 상용화된 Z $n_2$ $SiO_4$:Mn 형광체에 비해 상대적으로 높은 발광효율을 나타내었으며, 잔광시간도 줄일 수 있게 되었다.

• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.117-127
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• 2001

본 논문에서는 퍼지모델의 최적 입-출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 자율가변구조의 신경망 알고리즘을 제안하였으며 구륜 이동 로봇(WMR : Wheeled Mobile Robot)의 위치, 속도 방향제어를 위한 퍼지-신경망 제어기 설계를 설계하였다. 제안된 알고리즘에서 입-출력 소속함수의 파라미터들을 찾기 위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되며, 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 제어기는 출력술어의 증가를 수행하지 않은 제어기와 경쟁하며. 만약 새롭게 조절되어진 퍼지-신경망 제어기가 경쟁에서 진다면, 그 제어법칙은 소멸한다. 그 반대로 조절된 제어기가 생존한다면, 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력소속함수들에 대한 탐색이 제약조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세 조정이 수행된다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.434-442
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• 2003

특정한 언어 (영어)로 구현된 소프트웨어를 다른 언어 (한국어, 중국어 등)에서 처리할 수 있도록 하는 과정인 소프트웨어의 국제화는 음성기술 분야에 적응할 때 매우 복잡해진다. 그 이유는 음성 자체가 언어와 많은 연관 관계를 갖기 때문이다. 그러나 어떠한 언어라 해도 그 나라의 언어표현은ASCII코드나 혹은 그 나라 고유의 코드 기반으로 소프트웨어를 처리한다. 영어의 경우는 ASCII코드의 코드체계로 이루어지지만 다른 나라 언어인 경우 다른 형태의 언어코드를 사용하는 것이 일반적이다. 음성 처리에서 언어의 본질적 특성은 어휘모델에 나타난다. 어휘모델은 문자집합, 음소집합, 발음규칙으로 구성된다. 본 논문에서는 다국어 음성인식처리를 위한 어휘모델을 자동으로 생성하기 위하여, 4단계로 나누어 처리하는 어휘모델 구축 방법을 제안한다. 우선 전처리 과정으로 특정한 언어로 표현한 단어를 유니코드로 변환한다. (1단계) 유니코드로부터 중간 형태 코드로의 변환 (2단계) 발음 형태를 기본으로 하는 표준화된 규칙 적용 (3단계) 음소 규칙들에 의한 문자소 구현 (4단계) 음운론을 적용하는 순서로 구성된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.480-480
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• 2000

In this paper, we proposed a fuzzy-neuro controller to control the speed of wound rotor induction motor with slip energy recovery. The speed is limited at some range of sub-synchronous speed of the rotating magnetic field. Control speed by adjusting resistance value in the rotor circuit that occurs the efficiency of power are reduced, because of the slip energy is lost when it passes through the rotor resistance. The control system is designed to maintain efficiency of motor. Recently, the emergence of artificial neural networks has made it conductive to integrate fuzzy controllers and neural models for the development of fuzzy control systems, Fuzzy-neuro controller has been designed by integrating two neural network models with a basic fuzzy logic controller. Using the back propagation algorithm, the first neural network is trained as a plant emulator and the second neural network is used as a compensator for the basic fuzzy controller to improve its performance on-line. The function of the neural network plant emulator is to provide the correct error signal at the output of the neural fuzzy compensator without the need for any mathematical modeling of the plant. The difficulty of fine-tuning the scale factors and formulating the correct control rules in a basic fuzzy controller may be reduced using the proposed scheme. The scheme is applied to the control speed of a wound rotor induction motor process. The control system is designed to maintain efficiency of motor and compensate power factor of system. That is: the proposed controller gives the controlled system by keeping the speed constant and the good transient response without overshoot can be obtained.

• 패션비즈니스
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• 제17권6호
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• pp.28-43
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• 2013

Recent trends toward the collaborations among various sectors of academia and research areas have brought interests and significances in new activities especially in the fashion and textile areas. One of the collaboration examples is the recent research projects on 3D virtual clothing systems based on the 3D CAD software. The 3D virtual clothing systems provide simulated apparels with high degrees of fidelity in terms of color, texture, and structural details. However, since real fabrics exhibit strong nonlinearity, anisotropy, viscoelasticity, and hysteresis, the 3D virtual clothing systems need fine tuning parameters for the simulation process. In this study, characteristics of silk fabrics, which are woven by using degummed silk and raw silk yarns, are being analyzed and compared. Anisotropic properties may be measured as warp and filling direction properties separately in woven fabrics, such as warp tensile stress or filling bending rigidity. Hysteretic properties may be measured as bending hysteresis or shear hysteresis by using KES measurements. These data provide deformation-force relationships of the fabric specimen. Three-dimensional effects obtained when using these characteristic fabrics are also analyzed. The methods to control the three-dimensional appearance of the sewn fabric specimens when utilizing a programmable microprocessor-based motor device, as prepared in this study, are presented. Based on the physical and mechanical properties measured when using the KES equipment, the property parameters are being into a 3-dimensional virtual digital clothing system, in order to generate a virtual clothing product based on the measured silk fabric properties.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5179-5196
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• 2019

To explore an effective non-invasion medical imaging diagnostics approach for hepatocellular carcinoma (HCC), we propose a method based on adopting the multiple technologies with the multi-parametric data fusion, transfer learning, and multi-scale deep feature extraction. Firstly, to make full use of complementary and enhancing the contribution of different modalities viz. multi-parametric MRI images in the lesion diagnosis, we propose a data-level fusion strategy. Secondly, based on the fusion data as the input, the multi-scale residual neural network with SPP (Spatial Pyramid Pooling) is utilized for the discriminative feature representation learning. Thirdly, to mitigate the impact of the lack of training samples, we do the pre-training of the proposed multi-scale residual neural network model on the natural image dataset and the fine-tuning with the chosen multi-parametric MRI images as complementary data. The comparative experiment results on the dataset from the clinical cases show that our proposed approach by employing the multiple strategies achieves the highest accuracy of 0.847±0.023 in the classification problem on the HCC differentiation. In the problem of discriminating the HCC lesion from the non-tumor area, we achieve a good performance with accuracy, sensitivity, specificity and AUC (area under the ROC curve) being 0.981±0.002, 0.981±0.002, 0.991±0.007 and 0.999±0.0008, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.187-197
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• 2020

최근 신경망 기반의 학습 알고리즘인 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 텍스트의 문맥을 고려한 문서 임베딩 모델이 다양하게 고안되었으며, 특히 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습을 수행한 사전 학습 언어 모델을 사용하여 분석 문서의 벡터를 추론하는 방식의 임베딩이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존의 사전 학습 언어 모델을 사용하여 새로운 텍스트에 대한 임베딩을 수행할 경우 해당 텍스트가 가진 고유한 정보를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 가지며, 이는 특히 텍스트가 가진 토큰의 수에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 토큰을 포함한 장문 텍스트의 정보를 최대한 활용하여 해당 텍스트의 벡터를 도출할 수 있는 자기 지도 학습 기반의 사전 학습 언어 모델 미세 조정 방법을 제안한다. 또한, 제안 방법론을 실제 뉴스 기사에 적용하여 문서 벡터를 도출하고 이를 활용하여 뉴스의 카테고리 분류 실험을 수행하는 외부적인 임베딩 평가를 수행함으로써, 제안 방법론과 기존 문서 임베딩 모델과의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법론을 통해 도출된 벡터가 텍스트의 고유 정보를 충분히 활용함으로써, 문서의 특성을 더욱 정확하게 표현할 수 있음을 확인하였다.