• 전자공학회논문지D
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• 제35D권10호
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• pp.39-50
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• 1998

넓은 통과대역과 좁은 천이대역폭을 갖는 디지털 필터는 이동통신 장비의 CODEC이나 의료장비등에 사용된다. 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터는 다른 주파수 특성의 디지털 필터에 비해 계수 및 내부신호의 양자화 영향을 크게 받기 때문에 긴 워드 길이가 요구되며 이로 인해 칩의 면적 및 소모 전력이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터의 저전력 구현을 위하여 CPL (Complementary Pass-Transistor Logic), 격자 웨이브 디지털 필터와 수정된 DIFIR (Decomposed & Interpolated FIR) 알고리듬을 이용한 설계 방법을 제시한다. CPL에서의 단락전류 성분을 줄이기 위하여 PMOS 몸체효과, PMOS latch 및 weak PMOS를 이용하는 3가지 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과 전파지연, 에너지 소모 및 잡음여유 면에서 PMOS latch를 사용하는 방법이 가장 유리하였다. 통찰력을 가지고 CPL 회로를 최적화하기 위해 CPL 기본구조에 대해 시뮬레이션 결과로부터 전파지연과 에너지 소모에 대한 경험식을 유도하여 트랜지스터의 크기를 정하는데 적용하였다. 또한 필터계수를 CSD (Canonic Signed Digit)로 변환하고 계수 양자화 프로그램을 이용하여 필터계수의 non-zero 비트수를 최소화시켜 곱셈기를 효율적으로 구현하였다. 알고리듬 측면에서 하드웨어 비용을 최소화하기 위해 수정된 DIFIR 알고리듬을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법의 전력 소모가 기존 방법보다 38% 정도 감소되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-11
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• 2015

낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.17-28
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• 2010

본 논문은 DSP를 이용한 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 실제 산업 현장에서 이와 같은 화질 최적화 과정은 시행착오를 반복하는 형식으로 진행되어 많은 시간이 소요되고 있으며 LCD 개발 엔지니어들의 성향 및 숙련도에 따라 조정 결과에도 편차가 큰 문제점이 있다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 개발된 시스템에는 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘이 내장되어 있다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용가능하다. 또한 1.8, 2.0, 2.2 및 3.0 감마를 조정할 뿐만 아니라 플리커 수준을 자동으로 조절한다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 감마 시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정 시간 및 아주 작은 평균 감마 오차를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적화된 감마 곡선 설정을 이용한 개발 공정을 향상시키고, 고화질의 LCD를 제공하는데 아주 유용하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2105-2112
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• 2009

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 이질적인 시스템으로 구성되는 그리드 환경의 특성으로 인해 최적화된 성능을 얻기 위하여 Hash-Chain 계산 테이블을 생성하는 프로그램을 작성한 후 각 노드들의 성능 측정한다. 그 측정 결과를 이용하여 SP들을 분할하는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 또한, 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000, 노드 수 4로 고정된 상태에서 측정한 결과를 단일 노드와 균등분할, SP분할을 비교하면 SP들의 총수가 1000개 일 때 40%, 49%, 2000개 일 때 42%, 51%, 3000개 일 때 39%, 49%, 4000개 일 때 46%, 55%가 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1982-1987
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• 2011

본 연구에서는 미지시료 또는 LFT와 같은 고점도 수지의 점도를 실제 사출성형 공정과 CAE 해석을 통하여 신뢰할 수 있는 새로운 점도의 추정 방법을 제안하였다. 우선 금형 내에 캐비티 압력을 측정할 수 있는 시스템을 구성하였고, 이 시스템을 이용해서 실제 사출과정에서 나타나는 압력 변화를 측정하는 것이다. 상용화 된 CAE 프로그램(Moldflow)은 사출공정에서 캐비티 내부를 흐르는 수지의 압력변화를 모사할 수 있다. 만약, CAE D/B에 있는 수지의 점도 데이터가 정확하다고 가정하면, 실험에서 측정한 압력 프로파일과 CAE로부터 계산 된 압력 프로파일이 일치해야 한다. 이것이 실험값과 일치하지 않으면 가정한 값을 CAE D/B에 입력해서 일치할 때까지 반복함으로써 신뢰성 있는 점도를 추정 할 수 있다. 이러한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해서 PP수지에 대하여 적용한 결과, 일반적인 점도계로 측정한 값과 일치하는 결과를 얻었다. 한편, PP-LFT에 대하여 적용하여 최적화 된 점도 데이터도 추정할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.93-104
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• 2021

최근 기후변화로 인해 국내 저수지 중 가장 큰 개소수를 차지하고 있는 농업용 저수지의 안정적인 용수공급이 중요해지고 있다. 그러나 현재 사용하고 있는 농업용 저수지의 유입량 산정모형인 DIROM 모형은 매개변수 산정을 위해 1980년대에 개발된 회귀식을 현재까지 사용하고 있다. 우리나라의 강우 및 유출 특성이 변화함에 따라 본 연구에서는 최근 수문자료 관측을 시작한 일부 농업용 저수지를 대상으로 실측 수문자료 및 유전자 알고리즘을 이용하여 DIROM 모형의 매개변수를 최적화하고, 그 결과를 평가하고자 하였다. 그 결과 기존의 매개변수를 적용한 결과에 비하여 최적 매개변수를 적용하였을 때 실측 유입량과의 차이가 약 80% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 평균적으로 상관계수는 0.64로 증가하였고, 평균제곱근오차는 28.2 × 103 ㎥로 감소하였다. 최적 매개변수를 사용하여 장기유출모의를 하는 것이 실측 유입량에 좀 더 근접하게 모의 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과 장기적으로 관측된 실측 수문자료를 활용하게 된다면 좀 더 정확도 높은 유입량을 모의할 수 있으며, 미계측 농업용 저수지에서의 안정적인 용수공급 분석에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.58-64
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• 2021

자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않은 초기 Catboost 모델이 정확도 93%를 보이며 가장 높은 정확도를 기록하였다. 따라서 본 연구는 두가지 의의를 가진다. 첫번째로, 초기 세팅된 파라미터들이 적용된 Catboost 모델이 다수의 범주형 변수를 포함하는 교통 흐름 예측에서 다른 머신러닝, 딥러닝 모델들보다 성능이 높다는 결론을 도출했다는 점에서 의의가 있다. 두번째로, 기존 2단계로 예측하던 교통 흐름을 5단계로 예측함으로써 더욱 정교한 교통 흐름 예측 모델을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권7호
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• pp.445-454
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• 2022

항공기가 빙점 이하의 습도가 높은 구름대를 지날 때 액적이 항공기와 충돌하면 날개, 동체 등 항공기 구성품에 결빙이 발생한다. 특히 항공기의 날개에 결빙이 증식되면 공력 성능의 저하와 비행 안정성의 감소 등의 치명적인 안전 문제를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 항공기 날개에 적용되는 고양력 장치인 다중 익형의 결빙 증식량이 최소가 되도록 형상 최적설계를 수행하였다. 3차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 지배 방정식을 이용하여 공력해석을 수행하였고, 다물리 전산해석을 통해 결빙의 형상 및 증식량을 예측하였다. 최적설계의 목적함수는 결빙 증식량 최소화로 설정하였고, 설계변수는 Slat과 Flap의 전개 각도와 위치를 정의하는 형상 변수 6개를 선정하였다. 설계 과정에서 목적함수의 평가는 크리깅 근사모델을 사용하여 대체하였고 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 형상을 도출하였다. 최적화를 수행한 결과, Slat과 Flap에 최적의 전개 각도와 위치를 적용하였을 때 결빙 증식량이 약 8% 감소하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.255-260
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• 2022

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.