• Smart Structures and Systems
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• 제30권2호
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• pp.145-157
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• 2022

The design of safe and economical structures depends on the reliable live load from load survey. Live load surveys are traditionally conducted by randomly selecting rooms and weighing each item on-site, a method that has problems of low efficiency, high cost, and long cycle time. This paper proposes a deep learning-based method combined with Internet big data to perform live load surveys. The proposed survey method utilizes multi-source heterogeneous data, such as images, voice, and product identification, to obtain the live load without weighing each item through object detection, web crawler, and speech recognition. The indoor objects and face detection models are first developed based on fine-tuning the YOLOv3 algorithm to detect target objects and obtain the number of people in a room, respectively. Each detection model is evaluated using the independent testing set. Then web crawler frameworks with keyword and image retrieval are established to extract the weight information of detected objects from Internet big data. The live load in a room is derived by combining the weight and number of items and people. To verify the feasibility of the proposed survey method, a live load survey is carried out for a meeting room. The results show that, compared with the traditional method of sampling and weighing, the proposed method could perform efficient and convenient live load surveys and represents a new load research paradigm.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.37-45
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• 2023

Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.755-778
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• 2024

In recent years, the number of devices being connected to the internet has grown enormously, as has the intrusive behavior in the network. Thus, it is important for intrusion detection systems to report all intrusive behavior. Using deep learning and machine learning algorithms, intrusion detection systems are able to perform well in identifying attacks. However, the concern with these deep learning algorithms is their inability to identify a suitable network based on traffic volume, which requires manual changing of hyperparameters, which consumes a lot of time and effort. So, to address this, this paper offers a solution using the extended compact genetic algorithm for the automatic tuning of the hyperparameters. The novelty in this work comes in the form of modeling the problem of identifying attacks as a multi-objective optimization problem and the usage of linkage learning for solving the optimization problem. The solution is obtained using the feature map-based Convolutional Neural Network that gets encoded into genes, and using the extended compact genetic algorithm the model is optimized for the detection accuracy and latency. The CIC-IDS-2017 and 2018 datasets are used to verify the hypothesis, and the most recent analysis yielded a substantial F1 score of 99.23%. Response time, CPU, and memory consumption evaluations are done to demonstrate the suitability of this model in a fog environment.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.63-69
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• 2008

RF 송수신기 설계 분야에서 활발하게 연구하고 있는 융복합 단일칩 설계 기술은 차내 무선망을 위한 차량 무선 단말기에도 적용 가능하며, 이의 실현을 통하여 좀 더 경제적이고 소형화된 차내 융복합 시스템을 구현할 수 있다. 제안된 광대역 전압제어 발진기는 차내 무선망에 사용할 수 있는 표준인 CDMA, PCS, GSM850, 끌림, WCDMA, WLAN, Bluetooth, WiBro, S-DMB, DSRC, GPS, DVB-H/DMB-T/H(L Band) 등의 주파수 대역을 만족시킬 수 있도록 제안된 frequency planning을 따른다. 또한, cross-coupled된 트랜지스터 한 쌍과 MOS varactor에 PMOS를 채택함과 동시에, capacitor array에서는 differential 스위칭을 사용함으로써 위상잡음을 개선하였다. 측정결과, $5.3{\sim}6.0\;mW$의 전력을 소모하며, 주파수 대역은 $4.05{\sim}5.62\;GHz$ (33%의 tuning range)이고 위상잡음은 1 MHz의 offset 주파수에서 -117.16 dBc/Hz이며 이때 figure of merit (FOM)은 $180.5{\sim}180.8$이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.72-77
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• 2009

본 논문은 별도 기준 클록 없이 고속 시리얼 데이터 통신을 위한 3.2Gb/s 클록 데이터 복원(CDR) 회로를 설명한다. CDR회로는 전체적으로 5부분으로 구성되며, 위상검출기(PD)와 주파수 검출기(FD), 다중 위상 전압 제어 발진기(VCO), 전하펌프(CP), 외부 루프필터(LF)로 구성되어 있다. CDR회로는 half-rate bang-bang 타입의 위상 검출기와 입력 pull-in 범위를 늘릴 수 있도록 half-rate 주파수 검출기를 적용하였다. VCO는 4단의 차동 지연단(delay cell)으로 구성되어 있으며 튜닝 범위와 선형성 향상을 위해 rail-to-rail 전류 바이어스단을 적용하였다 각 지연단은 풀 스윙과 듀티의 부정합을 보상할 수 있는 출력 버퍼를 갖고 있다. 구현한 CDR회로는 별도의 기준 클록 없이 넓은 pull-in 범위를 확보할 수 있으며 기준 클록 생성을 위한 부가적인 Phase-Locked Loop를 필요치 않기 때문에 칩의 면적과 전력소비를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 CDR 회로는 0.18um 1P6M CMOS 공정을 이용하여 제작하였고 루프 필터를 제외한 전체 칩 면적은 $1{\times}1mm^2$이다. 3.2Gb/s 입력 데이터 율에서 모의실험을 통한 복원된 클록의 pk-pk 지터는 26ps이며 1.8V 전원전압에서 전체 전력소모는 63mW로 나타났다. 동일한 입력 데이터 율에서 테스트를 통한 pk-pk 지터 결과는 55ps였으며 신뢰할 수 있는 입력 데이터율 범위는 약 2.4Gb/s에서 3.4Gb/s로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.43-50
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• 2005

본 논문에서는 체성분 측정기용 저 전력 다중 대역을 가지는 Gm-C 대역통과 필터의 IC화 설계방법에 대해 기술하였다. 제안된 대역통과 필터는 제어 신호에 의해 3개의 중심 주파수(20 KHz, 50 KHz, 100 KHz)에서 동작한다. 칩 면적을 최소화하기 위해 간단한 주파수 튜닝회로가 사용되었으며 전력 소모를 줄이기 위해 OTA(operational transconductance amplifier)가 sub-threshold region에서 동작한다. 제안된 대역통과 필터는 0.35 um 2-poly 3-metal 표준 CMOS 공정을 이용하여 구현하였다. 칩 면적은 $626.42um\;{\times}\;475.8um$이며 전력 소모는 주파수가 100 KHz일 때 700 nW이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1113-1119
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• 2013

본 논문에서는 다중 입출력(Multiple-Input Multiple-Output: MIMO) 무선 기계에 대한 안테나의 설계를 제안하였다. 제안된 안테나는 다양한 LTE(Long Term Evolution) 서비스 대역을 다룬다; 밴드(band) 17(704~746 MHz), 밴드 13(746~787 MHz), 밴드 5(824~894 MHz), and 밴드 8(880~960 MHz). 제안된 주(main) 안테나는 광대역 동작을 위해 역 L-형태의 슬릿(slit)을 가지고 있다. 그리고 LTE 부(sub) 안테나는 스위치(switch)를 결합한 루프(loop) 안테나 구조에 기초를 두었고, 논리 회로에 의해서 공진 주파수가 조절될 수 있다. LTE 수신 안테나에 대한 조절 기술은 원하는 대역의 실현을 위해, 그리고 임피던스(impedance) 조절을 위해 RF MEMS(Micro-Electro Mechanical System)를 사용하였다. 두 개의 제안된 안테나는 서로 수직으로 편파되기 때문에 원하는 주파수 대역에서 두 안테나는 -20 dB 이하의 격리도 특성을 가지며, 두 안테나 사이의 상관 계수(Envelope Correlation Coefficient: ECC) 특성은 0.06 이하의 매우 낮은 값을 가진다. 제안된 안테나는 통합된 LTE 다중 입출력 시스템의 단말기에 적용이 가능하다.

• 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.

• Journal of Power Electronics
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• 제13권4호
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• pp.679-691
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• 2013

High-power electromagnetic transmitter power supplies are an important part of deep geophysical exploration equipment. This is especially true in complex environments, where the ability to produce a highly accurate and stable output and safety through redundancy have become the key issues in the design of high-power electromagnetic transmitter power supplies. To solve these issues, a high-frequency switching power cascade based emission power supply is designed. By combining the circuit averaged model and the equivalent controlled source method, a modular mathematical model is established with the on-state loss and transformer induction loss being taken into account. A triple-loop control including an inner current loop, an outer voltage loop and a load current forward feedback, and a digitalized voltage/current sharing control method are proposed for the realization of the rapid, stable and highly accurate output of the system. By using a new algorithm referred to as GAPSO, which integrates a genetic algorithm and a particle swarm algorithm, the parameters of the controller are tuned. A multi-module cascade helps to achieve system redundancy. A simulation analysis of the open-loop system proves the accuracy of the established system and provides a better reflection of the characteristics of the power supply. A parameter tuning simulation proves the effectiveness of the GAPSO algorithm. A closed-loop simulation of the system and field geological exploration experiments demonstrate the effectiveness of the control method. This ensures both the system's excellent stability and the output's accuracy. It also ensures the accuracy of the established mathematical model as well as its ability to meet the requirements of practical field deep exploration.