• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.409-412
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• 2002

IMT-2000 전 대역(1920∼2170MHz, BW=250MHz)에서 사용되는 중계기용 2단 저잡음 증폭기를 설계하였다. Ansoft사의 Serenade를 이용하여 첫째 단 PHEMT의 소스와 접지간 source lead의 인덕턴스 값을 최적화하여 기판 선고로 등가화하고, 첫째 단의 잡음 정합은 물론 각 단의 정합회로가 간단하도록 high pass 구조로 설계하였다. 바이어스 회로는 단일 능동회로로 구성하였고, 인가전압은 8V, 총 전류는 180mA이다. 이때, 첫째 단 PHEMT의 Vgs = -0.4V, Vds = 4V이고, 둘째 단 AH1의 Vds = 5V이다. 상업화가 가능하도록 설계 기준을 정하여 제작되었고, 측정 결과 이득은 20dB, NF는 1dB, 입력 VSWR은 1.14∼l.3dB, P1dB는 22.4dBm, gain flatness는 ±0.45dB로 상업용 저잡음 증폭기로 사용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.24-31
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• 1994

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.294-301
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• 2000

RF(radio frequency) 시스템의 송신탄을 설계할 때 고려해야 할 중요한 요소 중의 하나인 EMI(Electro magnetic interference)의 규격시험에서 항상 문제시되는 것이 송신기의 출력 스펙트럼에서 나타나는 불요 신호(Spurious interference) 이다. 이 불요 성분들 중 특히 문제가 되고 있는 것이 국부발진기(LO; Local oscillator)로부터 누설되는 LOL(Local oscillator leakage) 성분이다. 이 LOL성분은 국부발진기에서 누설(leakage)되어 RF단의 증폭기를 통하여 증폭되어 최종 출력에서 매우 높은 선호의 크기로 나타난다. 일반적으로 LOL을 제거하기 위해 서 너치필터(Notch filter) 또는 대역통과필터 (Band pass filter)를 사용해왔다. 본 논문에서는 국부발진기로부터 누설되는 불요 성분, 즉 LOL성분을 제거하는 방법으로 LOL과 동일한 크기를 가지고 위상 차이가 $180^{\circ}$인 신호를 국부발전기의 출력에서 만들어 믹서( Mixer)의 출력단에 더함으로써 LOL성분을 효과적으로 제거한다. 본 방 식을 무선랜(WLAN; Wireless 1$\infty$al area network) 시스템에 적용한 결과. 기존의 방식보다 30 dB 이상 LO 누설선호플 감쇄시킬 수 있었다 또한 본 방식은 RF 시스댐을 소형화 및 MMIC(Monolithic microwave integrated C circuit)화 할 경우 종전의 방법보다 효과적일 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.331-337
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• 2017

본 논문에서는 20MHz 대역폭, 저잡음, 저전력의 3차 저역 통과 시그마-델타 모듈레이터를 개발한다. 본 시스템의 대역폭은 LTE 및 그 외 다른 광대역 무선통신 표준을 만족할 수 있다. Feed-forward 구조의 3차 저역 통과 필터를 통해 저전력 및 저복잡도를 실현한다. 개발된 시스템은 빠른 데이터 변환을 실현하기 위해 3bit-flash 타입의 양자화 회로를 사용하였다. Current-steering DAC의 경우 추가적인 회로 없이 높은 정확도와 낮은 전력 소모의 이유로 고안되었다. DAC의 입력 전압이 변할 경우 생기는 glitch들을 없애기 위해 cross-coupled 트랜시스터를 사용하여 glitch 상쇄(cancellation)를 실현하였다. 개발된 시스템은 32.65mW의 저전력 구현과 함께 65.9dB의 peak SNDR, 20MHz의 대역폭을 실현한다. 600mVp-p의 입력 two-tone 신호 입력 인가후의 IM3는 69dBc를 실현하였으며 TSMC의 0.18-um CMOS 공정을 이용하여 설계되었다.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.54.2-54.2
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• 2019

Removing noise which occurs inevitably when taking image data has been a big concern. There is a way to raise signal-to-noise ratio and it is regarded as the only way, image stacking. Image stacking is averaging or just adding all pixel values of multiple pictures taken of a specific area. Its performance and reliability are unquestioned, but its weaknesses are also evident. Object with fast proper motion can be vanished, and most of all, it takes too long time. So if we can handle single shot image well and achieve similar performance, we can overcome those weaknesses. Recent developments in deep learning have enabled things that were not possible with former algorithm-based programming. One of the things is generating data with more information from data with less information. As a part of that, we reproduced stacked image from single shot image using a kind of deep learning, conditional generative adversarial network (cGAN). r-band camcol2 south data were used from SDSS Stripe 82 data. From all fields, image data which is stacked with only 22 individual images and, as a pair of stacked image, single pass data which were included in all stacked image were used. All used fields are cut in $128{\times}128$ pixel size, so total number of image is 17930. 14234 pairs of all images were used for training cGAN and 3696 pairs were used for verify the result. As a result, RMS error of pixel values between generated data from the best condition and target data were $7.67{\times}10^{-4}$ compared to original input data, $1.24{\times}10^{-3}$. We also applied to a few test galaxy images and generated images were similar to stacked images qualitatively compared to other de-noising methods. In addition, with photometry, The number count of stacked-cGAN matched sources is larger than that of single pass-stacked one, especially for fainter objects. Also, magnitude completeness became better in fainter objects. With this work, it is possible to observe reliably 1 magnitude fainter object.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.71-80
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• 2002

네트워크상에서 전승되는 메시지의 기밀성을 유지하기 위해 암호 시스템의 사용이 증가하고 있으며, 최근 들어 대칭키 암호 방식과 공개키 암호 방식의 장점을 결합한 하이브리드 암호 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 묵시적 키 인증 제공하는 1-pass 키 분배 프로토콜, 해쉬 함수, 대칭키 암호 시스템을 이용하여 암호문을 전송한 송신자의 신분에 대한 묵시적 인증을 제공할 수 있는 새로운 하이브리드 암호 시스템을 제안하고, 대표적인 예로 Diffie-Hellman 기반 방식과 Nyberg-Ruppel 기반 방식을 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 하이브리드 암호 시스템과 같이 실제 메시지 암호화에는 대칭키 암호 방식을 이용하의로 효율적이고, 암호문의 수신자가 송신자의 신분을 묵시적으로 확인할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.299-306
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• 2016

본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 의사의 동작을 흉내 낼 수 있는 내시경 취급로봇의 형상 예측방법이 제안된다. 3축 지자기계와 3축 가속도 계로 이루어진 단위센서가 CAN버스 통신을 통하여 네트워크를 구성한다. 각각의 센서 유니트는 연성 튜브로 만들어진 로봇의 길이방향 위에 있는 점들의 각들을 검출하는 데 사용된다. 센서 네트워크로부터 수신된 신호들은 Butterworth lowpass filter를 이용하여 필터링 된다. 여기서 우리는 노이즈 제거를 위하여 버터워쓰 필터를 설계하였다. 최종적으로 로패스 필터에 의하여 노이즈가 걸러진 신호들을 처리하여 Euler 각이 추출된다. 이 Euler 각을 이용하여 sensor network 상에 있는 각 센서의 위치가 추정된다. 우리는 로봇 바디가 링크와 관절들로 구성되어 있다고 가정한다. 그러면 각 센서의 위치는 각 링크의 중심에 부착되어 있는 것으로 가정할 수 있다. Euler 각과 kinematics chain model로부터 링크의 위치를 결정할 수 있다. 각 링크를 매끈하게 연결할 수 있도록 하기 위해 각 센서의 위치사이에 보간이 수행되어 최종적으로 작동 중에 있는 내시경의 최종형상이 얻어진다. 실험 결과는 제시된 센서 네트워크에서 추정된 Euler angle과 kinematic chain model을 이용하여 추정된 serial link의 형상으로부터 내시경형상을 가시화 할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권2호
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• pp.111-116
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• 2003

본 논문에서는 CMOS로 구현된 무선 홈 네트워크용 Base-Band Analog 수신단을 제안하였다. 제안된 수신단은 길버트 셀 형태의 믹서, Gm-C 형태의 Elliptic 6차 저역통과 필터, 그리고 6-bit A/D 변환기로 구성되어 있다. 제안한 수신단은 CMOS RF 단을 거친 작은 전력의 200㎒의 아날로그 신호와 PLL에서 나오는 큰 전력의 199㎒ 국부 발진 신호가 믹서에 인가되어 Base Band 신호를 생성해 낸다 이 신호는 낮은 주파수로부터 높은 주파수가지 분포되어 있는데 저역통과 필터를 거쳐 1㎒의 Base-Band 신호만을 추출해낸다. 이 1㎒의 신호는 다시 6-bit A/D 변환기를 거쳐 6-bit 디지털 code를 생성하여 DSP(Digital Signal Processing) 블록과 연결된다. 제작된 수신단은 0.25㎛ 1-poly 5-metal n-well CMOS 공정으로 제작되었으므로 유효 칩 면적은 200㎛ × 1400㎛ 이고, 2.5V의 전원전압에서 130㎽ 전력 소모를 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.693-698
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• 2018

본 논문은 최근 물체탐지 분야에서 실시간 물체 탐지 알고리즘으로 주목을 받고 있는 YOLOv2(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 밀집 영역에 주차되어 있는 자동차 탐지 방법을 제안한다. YOLO의 컨볼루션 네트워크는 전체 이미지에서 한 번의 평가를 통해서 직접적으로 경계박스들을 예측하고 각 클래스의 확률을 계산하고 물체 탐지 과정이 단일 네트워크이기 때문에 탐지 성능이 최적화 되며 빠르다는 장점을 가지고 있다. 기존의 슬라이딩 윈도우 접근법과 R-CNN 계열의 탐지 방법은 region proposal 방법을 사용하여 이미지 안에 가능성이 많은 경계박스를 생성하고 각 요소들을 따로 학습하기 때문에 최적화 및 실시간 적용에 어려움을 가지고 있다. 제안하는 연구는 YOLOv2 알고리즘을 적용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 물체 탐지의 실시간 처리 문제점을 해결하여 실시간으로 지상에 있는 자동차를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 연구 방법의 실험을 위하여 오픈소스로 제공되는 Darknet을 사용하였으며 GTX-1080ti 4개를 탑재한 Deep learning 서버를 이용하여 실험하였다. 실험결과 YOLO를 활용한 자동차 탐지 방법은 기존의 알고리즘 보다 물체탐지에 대한 오버헤드를 감소 할 수 있었으며 실시간으로 지상에 존재하는 자동차를 탐지할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.587-595
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• 2015

무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.