• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.41-46
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• 2023

본 논문에서는 W밴드 radial 전력 결합기용 TE10-TEM 모드 변환기에 대한 설계 방법을 제안하였다. 제안한 구조는 일반적으로 이용 가능한 핀을 이용하여 TEM 모드를 구현하도록 하였으며 2단의 임피던스 변환부 및 back-short 구조를 이용하여 TE10 모드에서 TEM 모드로 자연스럽게 변환되도록 설게 하였다. 제안한 모드 변환기의 핀 구조가 하우징에 접합되어 진동 및 충격의 환경이 성능에 영향 없도록 하였다. 제안한 구조의 back-to-back 특성은 92.5~97.7 GHz 대역에서 삽입손실 1.55 dB 이하 및 10 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다. 제안한 모드 변환기를 이용하여 높은 출력 및 안정적인 환경조건을 요구하는 초소형 레이다 및 다양한 응용 분야에 적용이 가능하리라 판단된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권2호
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• pp.175-181
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• 2024

In electrical power substations, bulky iron-core potential transformers (PTs) are installed in a tank of gas-insulated switchgear (GIS) to measure system voltages. This paper proposed a low-power voltage transformer (LPVT) that can replace the conventional iron-core PTs in response to the demand for the digitalization of substations. The prototype LPVT consists of a capacitive voltage divider (CVD) which is embedded in a spacer and an impedance matching circuit using passive components. The CVD was fabricated with a flexible PCB to acquire enough insulation performance and withstand vibration and shock during operation. The performance of the LPVT was evaluated at 80%, 100%, and 120% of the rated voltage (38.1 kV) according to IEC 61869-11. An accuracy correction algorithm based on LabVIEW was applied to correct the voltage ratio and phase error. The corrected voltage ratio and phase error were +0.134% and +0.079 min., respectively, which satisfies the accuracy CL 0.2. In addition, the voltage ratio of LPVT was analyzed in ranges of -40~+40℃, and a temperature correction coefficient was applied to maintain the accuracy CL 0.2. By applying the LPVT proposed in this paper to the same rating GIS, it can be reduced the length per GIS bay by 11%, and the amount of SF6 by 5~7%.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.21-26
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• 2024

본 논문에서는 W-밴드 12-way radial 전력 결합기 설계 및 제작 방법을 제안하였다. 제안한 구조는 TE₁₀ 모드에서 TEM 모드로 변환기를 이용하였으며, 2단 구조의 임피던스 변환기로 구현하였다. 제안한 전력 결합기의 핀 구조는 하우징에 접합되어 진동 및 충격의 환경에서 영향이 없도록 하였다. 제안한 W-밴드 전력결합기의 특성은 88 ~ 98 GHz 대역에서 삽입손실 0.7 dB 이하 및 13 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다. 채널간 격리도는 82 ~ 100 GHz 대역에서 최소 7.5 dB 이상 가지며 위상차는 88 ~ 96 GHz 대역에서 10도 이하의 편차를 가짐을 확인하였다. 제안한 전력 결합기를 이용하여 높은 출력 및 안정적인 환경조건을 요구하는 초소형 레이다 및 다양한 응용 분야에 적용이 가능하리라 판단된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2024

Weather is one of the main causes of aircraft accidents, and among the phenomena caused by weather, icing is a phenomenon in which an ice layer is formed when an object exposed to an atmosphere below a freezing temperature collides with supercooled water droplets. If this phenomenon occurs in the rotor blades, it causes defects such as severe vibration in the airframe and eventually leads to loss of control and an accident. Therefore, it is necessary to foresee the icing situation so that it can ascend and descend at an altitude without a freezing point. In this study, vibration data in normal and faulty conditions was acquired, data features were extracted, and vibration was predicted through deep learning-based algorithms such as CNN, LSTM, CNN-LSTM, Transformer, and TCN, and performance was compared to evaluate blade icing. A method for minimizing operating loss is suggested.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제89권6호
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• pp.589-599
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• 2024

This study presents the usability of the high-rate single-frequency Precise Point Positioning (SF-PPP) technique based on 20 Hz Global Positioning Systems (GPS)-only observations in detecting dynamic motions. SF-PPP solutions were obtained from post-mission and real-time GNSS corrections. These include the International GNSS Service (IGS)-Final, IGS real-time (RT), real-time MADOCA (Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis), and real-time products from the Australian/New Zealand satellite-based augmentation systems (SBAS, known as SouthPAN). SF-PPP results were compared with LVDT (Linear Variable Differential Transformer) sensor and single-frequency relative positioning (SF-RP) solutions. The findings show that the SF-PPP technique successfully detects the harmonic motions, and the real-time products-based PPP solutions were as accurate as the final post-mission products. In the frequency domain, all GNSS-based methods evaluated in this contribution correctly detect the dominant frequency of short-term harmonic oscillations, while the differences in the amplitude values corresponding to the peak frequency do not exceed 1.1 mm. However, evaluations in the time domain show that SF-PPP needs high-pass filtering to detect accurate displacement since SF-PPP solutions include trends and low-frequency fluctuations, mainly due to atmospheric effects. Findings obtained in the time domain indicate that final, real-time, and MADOCA-based PPP results capture short-term dynamic behaviors with an accuracy ranging from 3.4 mm to 8.5 mm, and SBAS-based PPP solutions have several times higher RMSE values compared to other methods. However, after high-pass filtering, the accuracies obtained from PPP methods decreased to a few mm. The outcomes demonstrate the potential of the high-rate SF-PPP method to reliably monitor structural and earthquake-induced ground motions and vibration frequencies of structures.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.33-43
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• 2024

Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.701-708
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• 2024

딥러닝 분야에서 트랜스포머 아키텍쳐의 출현은 자연어 처리 연구가 획기적인 발전을 가져왔다. 개체명 인식은 자연어 처리의 한 분야로 정보 검색과 같은 태스크에 중요한 연구 분야이다. 생의학 분야에서도 그 중요성이 강조되나 학습용 한국어 생의학 말뭉치의 부족으로 AI를 활용한 한국어 임상 연구 발전에 제약이 되고 있다. 본 연구에서는 한국어 생의학 개체명 인식을 위해 새로운 생의학 말뭉치를 구축하고 대용량 한국어 말뭉치로 사전 학습된 언어 모델들을 선정하여 전이 학습시켰다. F1-score로 선정된 언어 모델의 개체명 인식 성능과 태그별 인식률을 비교하고 오류 분석을 하였다. 인식 성능에서는 KlueRoBERTa가 상대적인 좋은 성능을 보였다. 태깅 과정의 오류 분석 결과 Disease의 인식 성능은 우수하나 상대적으로 Body와 Treatment는 낮았다. 이는 문맥에 기반하여 제대로 개체명을 분류하지 못하는 과분할과 미분할로 인한 것으로, 잘못된 태깅들을 보완하기 위해서는 보다 정밀한 형태소 분석기와 풍부한 어휘사전 구축이 선행되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.569-577
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• 2014

2009년 영화 "아바타"의 막대한 성공으로 인해 양안식 입체 영화와 TV가 주목을 받고 있다. 또한 2014년에 개봉한 "로보캅 3"와 "트랜스포머 4"와 같은 대다수의 입체 영화와 컨텐츠는 실제로 촬영한 영상과 가상으로 만들어진 영상을 합성하여 만들어진다. 그러나 양안식 입체 영화는 두 대의 카메라를 리그라고 불리는 장치에 연결하여 조정과 촬영에 많은 노력과 비용이 들어가는 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템으로 촬영되게 된다. 이러한 문제는 아바타와 같은 성공적인 양안식 입체 영화 촬영을 어렵게 한다. 본 논문은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템이 가지고 있는 문제점을 분석하고, 문제의 해결방법으로 새로 고안된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하나의 광축을 두 영상이 지나가도 서로 섞이거나 간섭을 일으키지 않게 시간적으로 혹은 공간적으로 분리하는 기술을 바탕으로 만들어진다. 위의 시스템은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템보다 조정과 촬영이 간단하고, 기하학적 왜곡이 적기 때문에 보기 편안한 입체 영상을 촬영할 수 있다. 본 논문은 단일렌즈 양안식 카메라 시스템 중 회전하는 셔터를 사용한 시스템을 설명하고, 실제로 얼마나 왜곡이 적은지 실험한다. 또한 앞으로 더 좋은 결과를 가져올 향상된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템에 대하여 논의한다.