• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.62-68
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• 2017

In this paper, we present the design and characterization analysis of a cascode GaN field-effect transistor (FET) for switching power conversion systems. To enable normally-off operation, a cascode GaN FET employs a low breakdown voltage (BV) enhancement-mode Si metal-oxide-semiconductor FET and a high-BV depletion-mode (D-mode) GaN FET. This paper demonstrates a normally-on D-mode GaN FET with high power density and high switching frequency, and presents a theoretical analysis of a hybrid cascode GaN FET design. A TO-254 packaged FET provides a drain current of 6.04 A at a drain voltage of 2 V, a BV of 520 V at a drain leakage current of $250{\mu}A$, and an on-resistance of $331m{\Omega}$. Finally, a boost converter is used to evaluate the performance of the cascode GaN FET in power conversion applications.

• 전자통신동향분석
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• 제29권5호
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• pp.30-39
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• 2014

감성 ICT 기술은 인간의 감성을 자동으로 인지하여 사용자 환경에 맞게 감성정보를 처리하여 제품이나 서비스로 제공해주는 기술로, 일상생활에서 이용하는 제품이나 서비스에 인간의 감성을 융합함으로써 고부가가치를 창출할 수 있는 핵심기술로 주목 받고 있다. 또한, 감성 ICT 산업은 정보가전, PC, 통신 기기 등 전통적인 ICT 산업뿐 아니라, 의료기기, 신변보호, 의류, 자동차, 항공, 건설 및 인테리어 등 다양한 비(非I)ICT 산업에 융합되어 글로벌 IT 융합 신시장을 창출할 것으로 기대된다. 본고에서는 센서 및 감성신호처리 기술동향, 감성인지기술 동향, 감성서비스 기술동향 및 감성 ICT 산업동향에 대해 기술한다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권7호
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• pp.23-35
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• 2020

In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.351-354
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• 2012

본 연구는 LED 조명제어시스템(LMS)을 이용해서 관리자가 원하는 목표전력량과 LED 조명의 구역별 중요도에 따라 Priority 를 설정 후 실시간으로 전력량을 측정해서 Overload(목표전력량 80% 이상 초과 1 단계, 90% 이상 2 단계) 상황 발생 시 자동으로 LED 조명전력을 차단 또는 디밍함으로써 정전에 대비하고 에너지절감도 가능한 알고리즘과 실증결과에 관한 연구내용을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1198-1199
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• 2012

국내에서는 수량산출정보의 전자적인 교환, 납품 등의 활용을 위한 자료구조 및 파일포맷 등을 규격화 하여 디지털 수량산출정보 교환표준을 개발하였다. 국외에서는 IFC 국제표준을 통해 BIM 발주시 데이터 납품 포맷으로 IFC를 활용하고 있으며 건축분야를 중심으로 공사비 정보의 표준 개발이 이루어 지고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 수량산출정보 교환표준의 Type 및 Element와 IFC 국제표준의 공사비 정보 Entity를 비교분석하여 국내 토목분야 실정에 부합하는 공사비 분야 정보모델 표준개발의 기반자료로 활용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1207-1208
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• 2012

최근 건설분야에 화두가 되고 있는 건축정보모델링(BIM, Building Information Modeling)은 건설산업의 패러다임 전환을 통한 새로운 성장동력의 미래로 부각되고 있으며, 건축분야는 서울시, 용인시, LH공사 등 BIM을 활용한 공공 발주사례가 확산되는 추세다. 토목분야는 건축보다 기간이 길고 비용이 크며 이해당사자가 너무 다양해서 발생하는 정보의 양이 방대할 뿐만 아니라 활용분야를 다양화하지 못하고 이를 뒷받침해주는 제도나 지침의 부재 등으로 인해 건축분야보다 BIM도입이 늦어지고 있다. 이에 토목분야에서 활용할 수 있는 3차원 형상정보와 관련된 정보모델표준, 지침, 가이드를 개발하기 위해 BIM 적용시 가장 효과가 크고 도입의지가 강한 엔지니어링사의 BIM에 대한 인지도 분석을 통해 토목분야 BIM 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2020

최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO₂), 이산화질소(NO₂), 초미세먼지 (PM_2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2023

전자금융거래 시장이 활발해지며 이에 따라 신용 카드 이상 거래가 증가하고 있다. 따라서 많은 금융 기관은 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 사용하여 신용 카드 이상 거래를 탐지하고 개인 피해를 줄이는 등 소비자를 보호하기 위해 큰 노력을 하고 있으며, 이에 따라 높은 정확도로 신용 카드 이상 거래를 탐지할 수 있는 실시간 자동화 시스템에 대한 개발이 요구되었다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법 중 부스팅 알고리즘을 사용하여 더욱 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 제안하고자 한다. XGBoost, LightGBM, CatBoost 부스팅 알고리즘을 사용하여 보다 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 개발하였으며, 실험 결과 평균적으로 정밀도 99.95%, 재현율 99.99%, F1-스코어 99.97%를 취득하여 높은 신용 카드 이상 거래 탐지 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.91-92
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• 2023

본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.396-400
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• 2022

본 연구에서는 해저에서 발견한 인체를 해수면까지 운반하는 인양백을 기반으로 수중구조를 위한 ICT 기반 수중통신 모니터링 장치를 구현한다. 인양백은 에어를 주입하는 리프트백, 사이드백, CO₂ 카트리지 등으로 패키지화 되어 있다. 모니터링 시스템은 휴대하기 용이한 구조로 모바일 방식으로 개발한다. 수중 초음파 센서 신호는 USB 포트를 사용하여 공급되며, O/S는 리눅스로 구성한다. 수중통신동시험은 동해안에서 수심 6m~40m까지 실시간으로 측정 시험을 진행한다. 초음파 음향센서는 2,400bps로 변환되어 2원화에 따라 전송오차를 검증한다. 센서에서 모니터링까지 통신속도는 115,200bps, 제어기에서 수신부까지 통신속도는 2,400bps를 사용한다. 리프팅 장치의 상용화 단계에서 로우엔드 타입 개발이 용이하고 호환성이 넓도록 한다.