• 한국전자파학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.556-562
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• 2005

본 논문에서는 무선 페이딩 환경에 적합한 인터리브된 초직교 길쌈 부호화 초광대역 임펄스 라디오 (Interleaved Super-Orthogonal Convolutional Coded Ultra Wide-Band Impulse Radio: ISOC-UWB-IR) 시스템을 제안하고, 그 시스템의 성능을 변환함수 상한(transfer function bounding)을 이용하여 분석하였다. ISOC-UWB-IR 시스템에 사용되는 인터리빙 기법은 복잡도와 성능에 따라 펄스 단위, 펄스 부그룹 단위, 펄스 그룹 단위 중에서 선택될 수 있다. 성능 분석 결과 레이리 페이딩 환경에서 ISOC-UWB-IR 시스템의 성능은 초직교 길쌈 부호(Super-Orthogonal Convolutional Code: SOC)부호기의 부호율보다 인터리빙 방식의 종류에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국광학회지
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• 제35권4호
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• pp.150-156
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• 2024

자유 공간 광 통신 또는 레이저 전력 전송과 같은 장거리 레이저 빔 전파 연구의 핵심 요소 중 하나는 레이저 빔의 전송 효율이다. 본 논문에서는 레이저 에너지 전송의 효율을 개선하기 위해 레이저 빔의 공간적 분포를 변형하는 방법을 제안하였으며, 특히 수퍼 가우시안 빔을 대상으로 수치 해석을 진행해 그 유효성을 확인하였다. 송신기의 광학 시스템에 의해 결정된 회절 한계 반지름 이내로 수신되는 전력의 양을 기준으로, 2차 수퍼 가우시안 레이저 빔이 1 km 거리를 전파할 때 단일 채널과 다중 채널에서 모두 전송 효율이 개선되는 것을 확인하였다. 또한 1 km 전파거리를 전제로 기본 가우시안 빔과 2차 수퍼 가우시안 빔을 사용하는 상황을 비교하였을 때, 전송 효율 개선률이 단일 채널 레이저에서 1.2% 이상, 3채널 및 7채널에서는 각각 4,2% 및 4.6% 이상이라는 결과를 얻었다. 레이저 빔의 전파거리가 750 m에서 1,250 m 사이인 경우, 2차 수퍼 가우시안 빔의 전송효율 개선률은 단일, 3채널, 7채널일 때 각각 1.2%, 4.1%, 4.0% 이상으로 전송 효율의 우위가 유지되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.975-976
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• 2008

Reliable channel modeling becomes an important measure in performance evaluation on various data detection algorithms. For this reason, correct and accurate modeling is required. This paper presents a nonlinear modeling of Super-RENS (Super-Resolution Near Field Structure) read-out signal using the second-order Volterra model.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권12호
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• pp.24-30
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• 2010

Super-RENS (Super-Resolution Near-field Structure) 디스크 시스템은 BD (Blu-ray Disc) 이후의 차세대 광 기록 저장 시스템의 유망한 후보이다. 따라서 super-RENS 시스템을 위한 등화기 개발과 성능 분석을 위해 정확하고 신뢰성 있는 채널 모델링은 매우 중요하다. 본 논문에서는 super-RENS 시스템의 모델링을 위해 SCPWL (Simplicial Canonical Piecewise-Linear) 모델을 적용하고자 한다. Super-RENS 디스크로부터 획득한 RF 신호 샘플들을 사용하여 모의실험을 수행한 결과, super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 SCPWL 모델이 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권10호
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• pp.1309-1317
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• 2011

This study selected 6 river reach, which have various curved-channel, included in an object of study as making the Nakdong River, which is a real nature river, as a point of an object of study by using SMS RMA-2 model, a 2D numerical analysis model, and applied project flood and analyzed and examined characteristic of hydrological property and super-elevation, which includes characteristic of the velocity of a moving fluid. As a result, in a river reach, whose width is wide, angle of curved-channel has impact on the velocity of a moving fluid of inside of curved-channel and in a river reach, whose width is narrow, the radius of curvature and width of the river have impact on the velocity of a moving fluid of inside of curved-channel. Also it found out that the ratio of reduction in water-level of inside of curved-channel is more bigger than ratio of increasing in water-level of outside of curved-channel when project flood is increasing and angle of curve is increasing. Based on this, this study would be used as a expectation of danger and preliminary data in planning real river or a business, that creates an environment.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.427-438
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• 2023

Plenty of works have indicated that single image super-resolution (SISR) models relying on synthetic datasets are difficult to be applied to real scene text image super-resolution (STISR) for its more complex degradation. The up-to-date dataset for realistic STISR is called TextZoom, while the current methods trained on this dataset have not considered the effect of multi-scale features of text images. In this paper, a multi-scale and attention fusion model for realistic STISR is proposed. The multi-scale learning mechanism is introduced to acquire sophisticated feature representations of text images; The spatial and channel attentions are introduced to capture the local information and inter-channel interaction information of text images; At last, this paper designs a multi-scale residual attention module by skillfully fusing multi-scale learning and attention mechanisms. The experiments on TextZoom demonstrate that the model proposed increases scene text recognition's (ASTER) average recognition accuracy by 1.2% compared to text super-resolution network.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2903-2923
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• 2023

Knowledge recommendation is a type of recommendation system that recommends knowledge content to users in order to satisfy their needs. Although using graph neural networks to extract data features is an effective method for solving the recommendation problem, there is information loss when modeling real-world problems because an edge in a graph structure can only be associated with two nodes. Because one super-edge in the hypergraph structure can be connected with several nodes and the effectiveness of knowledge graph for knowledge expression, a dual-channel hypergraph convolutional neural network model (DCHC) based on hypergraph structure and knowledge graph is proposed. The model divides user data and knowledge data into user subhypergraph and knowledge subhypergraph, respectively, and extracts user data features by dual-channel hypergraph convolution and knowledge data features by combining with knowledge graph technology, and finally generates recommendation results based on the obtained user embedding and knowledge embedding. The performance of DCHC model is higher than the comparative model under AUC and F1 evaluation indicators, comparative experiments with the baseline also demonstrate the validity of DCHC model.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권10호
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• pp.24-31
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• 2003

Super-steep retrograded channel (SSR)을 갖는 bulk MOSFET, fully-depleted SOI, double-gate MOSFET 구조에 대하여 단채널 효과를 비교 분석하였다. Evanescent-mode를 이용하여, 각 소자 구조에 대한 characteristics scaling-length (λ)를 추출할 수 있는 수식을 유도하고 추출된 λ의 정확도를 소자 시뮬레이션 결과와 비교하여 검증하였다. 70 nm CMOS 기술에 사용 가능하도록 단채널 효과를 효과적으로 제어하기 위해서는 최소 게이트 길이가 5λ 이상이어야 하며 SSR 소자의 공핍층 두께는 약 30 nm 정도로 스케일링되어야 한다. High-κ 절연막은 equivalent SiO2 두께를 매우 작게 유지하지 않을 경우 절연막을 통한 드레인 전계의 침투 때문에 소자를 스케일링하는데 제한을 갖는다.

• 유통과학연구
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• 제19권1호
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• pp.105-113
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• 2021

Purpose: The rural market in India provides tremendous scope for FMCG consumer healthcare companies to market their products because of a significant increase of rural purchasing power. Many empirical studies in this area highlight the challenges and opportunities for marketers in the FMCG space. Research articles are not in abundance to understand intermediaries' expectations in the supply chain specific to consumer healthcare products. The existing literature did not significantly address the challenges of channel partners in the rural market. The present study aims to determine the retailer expectations from manufacturers and channel members' mutual expectations in the FMCG distribution channel. Research design and Methodology: The present study adopted a qualitative research methodology. Fifty respondents from each level of distribution channel such as super-stockist, distributors and retailers in central India were identified and an interview method was adopted to collect the data. Results: Nineteen factors were identified to influence the intermediaries for involvement in the business with any FMCG brand. Factors like Profit margin, reverse logistics, credit terms, return on investment, timely payments were crucial for managing the expectations of all intermediaries. This study provides academic as well as practical implications in terms of enabling the industry to align its channel management strategies accordingly.

• 디지털정책학회지
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• 제2권3호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.