• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.81-84
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• 2006

To investigate the characteristics of water droplet on the gas diffusion layer from both upper-view and side-view of flow channel, a rig test apparatus was designed and fabricated with L-shape acryl plate in a $1mm{\times}1mm$ micro-channel. This experimental device is used to simulate the single droplet growth and its transport process under fuel cell operating condition. As a first step, we investigated the growth and transport of single water droplet with working temperature and air flow velocity. The contact angle and its hysteresis of water droplet at departing moment are measured and analyzed. It is expected that this study can provide the basic understanding of liquid water droplet behavior in gas flow channel and GDL interface during the PEM fuel cell operation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.12-25
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• 2022

In recent years, deep convolutional neural networks have made significant progress in the research of single image super-resolution. However, it is difficult to be applied in practical computing terminals or embedded devices due to a large number of parameters and computational effort. To balance these problems, we propose CSRNet, a lightweight neural network based on channel split residual learning structure, to reconstruct highresolution images from low-resolution images. Lightweight refers to designing a neural network with fewer parameters and a simplified structure for lower memory consumption and faster inference speed. At the same time, it is ensured that the performance of recovering high-resolution images is not degraded. In CSRNet, we reduce the parameters and computation by channel split residual learning. Simultaneously, we propose a double-upsampling network structure to improve the performance of the lightweight super-resolution network and make it easy to train. Finally, we propose a new evaluation metric for the lightweight approaches named 100_FPS. Experiments show that our proposed CSRNet not only speeds up the inference of the neural network and reduces memory consumption, but also performs well on single image super-resolution.

• 방사선산업학회지
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• 제6권3호
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• pp.231-237
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• 2012

This paper introduces a gamma-ray measurement system for a transportable tomography which is applicable for an industrial process diagnosis. The gamma-ray measurement system consists of pulse mode operating 72 channel CsI detectors, main AMP-pulse shaper, single channel analyzer, counter and control PC. The CsI crystal is coupled with a PIN diode which is connected to an amplifier and pulse shaper. For a compact design, the amplifier and pulse shaping circuit are included in a single package. 36 sets of CsI detectors are connected to a multi-channel counter through single channel analyzers. A computer controls and collects data from two multi-channel counters. This configuration results in 72 channel counting system in total. The CT rotator and radiation measurement system are controlled by a PC with LabVIEW program. Tomographic data were measured for a phantom by the measurement system and transportable gamma-ray CT. From the experimental data image reconstructions were performed by ML-EM algorithm. The result showed that the CsI detector system can be a suitable component for transportable gamma-ray CT system.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.257-271
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• 2008

무선 방송 환경은 모바일 클라이언트 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이타를 보낼 수 있다는 특징이 있다. 이와 같은 특징으로 무선 방송은 많은 분야에 적응되고 있는데 이러한 응용분야에서는 대부분이 읽기 작업을 수행하며 데이타를 일관성 있게 관리하기 위하여 트랜잭션 단위의 동시성 제어기법을 사용하고 있다. 기존 멀티 무선 방송 채널에서의 데이타 할당 방법으로 구성된 데이타 채널들에서는 단일채널에서 사용하는 동시성 제어 기법으로 트랜잭션의 일관성을 보장해 주기 어렵다. 이는 각 데이타 채널의 브로드캐스트 주기가 서로 다르기 때문에 특정 채널에서 데이타를 수신한 후, 다음 채널로 이동하였을 때 트랜잭션이 접근하는 데이타의 일관성이 깨질 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 멀티 무선 방송채널에서의 읽기 트랜잭션을 위한 동시성 제어 기법을 제안하였다. 이 논문에서는 기본적으로 인덱스 전용 채널과 데이타 전용채널 구조를 이용한다. 또한 LBCPC(Longest Broadcast Cycle Per Channel)라는 새로운 일관성의 단위를 제시한다. 데이타 전용채널에서는 이 LBCPC만큼 같은 BCPC(Broadcast Cycle Per Channel)내의 데이타를 반복하여 방송한다. 또한 LBCPC마다 전체 데이타에 대한 제어 정보를 이용하여 자체적으로 트랜잭션의 검증을 실시한다. 이로 인해 트랜잭션의 일관성이 유지될 뿐만 아니라 단일채널의 긴 브로드캐스트 주기보다 짧은 LBCPC로 인하여 재실행을 위한 대기 시간을 줄여줌으로써 평균 응답 시간을 줄여줄 수 있다. 또한 단일 채널에 비해 제어 정보를 자주 방송함으로써 읽기 전용 트랜잭션이 접근하는 데이타에 대한 최신성을 보장한다. 마지막으로 실험을 통해 단일 채널과의 트랜잭션의 평균 응답 시간이 현저히 감소함을 보임으로써 제안하는 다중 채널에서의 동시성 제어 기법의 성능을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.45-54
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• 2010

이 논문에서는 다중사용자 (multi-user) 다중안테나 (multiple-in multiple-out : MIMO) 시스템을 위한 전송기법을 제안한다. Costa가 증명한 더티페이퍼코딩 (dirty-paper coding: DPC)이론에 따르면 송신기가 수신기의 가우시안 분포를 갖는 간섭 신호를 알고 있는 경우 간섭 신호에 상관 없이 채널 캐패시티를 얻을 수 있음이 알려져 있다. 단독사용자 채널의 경우 간단하며 효율적인 DPC기법들이 알려져 있으나 다중사용자 환경에는 실제 구현하는데 있어 복잡도와 관련해 많은 문제를 가지고 있다. 이 논문에서 우리는 다중사용자 환경에서 송신기에 알려진 갑선신호를 효율적으로 제어할 수 있는 네트워크 채널 행렬 삼각화 (network channel matrix triangulation: NMT)기법을 제안하고자 한다. 제안하는 NMT 알고리즘은 다중사용자 MIMO 채널을 서로 독립된 병렬의 Single-input Single-output (SISO) 채널들로 변환하여 단독사용자 환경을 위해 제안되어 있는 기존 DPC기법들을 다중사용자 환경에서도 사용 가능케 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다중사용자 환경의 채널 캐패시티에 거의 접근함을 보일 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5A호
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• pp.536-542
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• 2011

FCC는 디지털 방송 전환 후 발생되는 TVWS에서의 효율적인 스펙트럼 활용을 위해 비면허 시스템의 주파수 사용을 허용하였다. 다양한 면허 사용자 및 비면허 CR 사용자가 공존하는 환경에서 최적 채널 선택을 위해서는 우선 채널 사용 현황 파악이 요구된다. 데이터베이스를 통해 제공되는 면허 사용자 채널 정보 외에는 센싱 알고리즘을 통한 검출이 필요한데 본 논문에서는 단일 채널 수신만으로 채널 본딩된 비면허 CR 신호까지 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 IEEE 802.11af 신호는 단일 채널의 경우에는 SNR=-18dB, 8 채널 본딩 신호의 경우에는 SNR=-7dB에서 검출 확률이 90% 이상으로 나타났으며, 동일 조건에서 ECMA 392 신호는 단일 채널의 경우에는 SNR=-14dB, 8 채널 본딩 신호의 경우에는 SNR=-6dB로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 단일 채널 수신만으로 채널 본딩 신호의 검출이 가능해짐으로써 전채널 센싱 소요 시간의 감소 및 시스템 오버헤드를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권6호
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• pp.1390-1397
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• 2000

This paper presents the multi-channel active vibration control of a flexible plate of the acoustically loaded enclosure. The flexible plate was excited acoustically with sinusoidal and white noise input. The control was performed by two piezo ceramic actuators and two accelerometers. The experimental results were compared with the single channel control results. In the case of white noise input, 20 dB of vibration reduction was achieved below 300Hz frequency range. The experimental results demonstrate that multi-channel filtered-x LMS algorithm is effective than single-channel filtered-x LMS algorithm in active vibration control of plate.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1593-1599
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• 2017

This paper presents a multi-channel light-emitting diode (LED) driver IC with a current-mode current regulator. The proposed current regulator replaces resistors for current sensing with a sequentially controlled single current sensor and a single regulation loop for sensing and regulating all LED channel currents. This minimizes the current mismatch among the LED channels and increases voltage headroom or, equivalently, power efficiency. The proposed LED driver IC was fabricated in a $0.35-{\mu}m$ BCD 60-V high voltage process, and the chip area is $1.06mm^2$. The measured maximum power efficiency is 93.4 % from a 12-V input, and the inter-channel current error is smaller than as low as ${\pm}1.3%$ in overall operating region.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권2호
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• pp.222-227
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• 2013

This paper presents an analytical framework for dynamic spectrum allocation in cognitive radio networks. We propose a distributed queuing based Markovian model each for single channel and multiple channels access for a contending user. Knowledge about spectrum mobility is one of the most challenging problems in both these setups. To solve this, we consider probabilistic channel availability in case of licensed channel detection for single channel allocation, while variable data rates are considered using channel aggregation technique in the multiple channel access model. These models are designed for a centralized architecture to enable dynamic spectrum allocation and are compared on the basis of access latency and service duration.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.439-449
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• 2023

This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.