• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권4호
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• pp.13-18
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• 2011

본 논문에서는 LDO 레귤레이터의 공정변화에 따른 특성변화를 1 ${\mu}m$ 20 V 고 전압 CMOS 공정을 사용하여 시뮬레이션 하였다. 공정변화에 따른 3종류의 SPICE 파라미터(문턱전압과 실효채널길이가 평균적인 Typ(typical), 평균 이하인 FF(fast), 평균 이상인 SS(slow) 파라미터)를 LDO 레귤레이터 시뮬레이션에 활용하였다. 시뮬레이션 결과,SS 파라미터 사용의 경우, 라인 레귤레이션이 3.6 mV/V, 부하 레귤레이션이 0.4 mV/mA, 부하전류 변화에 따른 출력전압이 안정화되는 시간이 평균 0.86 ${\mu}s$였다. 그리고 Typ 파라미터 사용의 경우, 라인 레귤레이션이 4.2 mV/V, 부하 레귤레이션이 0.44 mV/mA, 부하전류 변화에 따른 출력전압이 안정화되는 시간이 평균 0.62 ${\mu}s$였다. 마지막으로 FF 파라미터 사용의경우 라인 레귤레이션이 7.0 mV/V, 부하 레귤레이션이 0.56 mV/mA, 부하전류 변화에 따른 출력전압이 안정화되는 시간이 평균 0.27 ${\mu}s$였다. 향후, 이러한 공정변화에 따른 회로 특성의 변화를 고려한 효율적 회로설계가 필요할 것으로 사료된다.

• 전산구조공학
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• 제1권1호
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• pp.87-94
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• 1988

반복 비선형 계획법의 하나인 선형화 기법을 절대수렴의 전제아래 합성 구조물의 최적 설계에 응용한다. 선형화 기법은 설계문제의 제약조건을 선형화된 등가 제약조건으로 변형시키며 active-set 정책을 구사한다. 결과, 매 설계단계에서 풀어야 할 상태 및 수반 방정식의 수를 줄임으로써 실질적인 계산의 절감을 기한다. 기둥으로 받쳐진 판-보 구조물은 최적화 기법의 능력을 시험키 위한 합성구조물의 좋은 예로서, 설계결과 선형화 기법은 만족할만한 수렴치로써 최적해를 산출함을 알 수 있고 나아가 이 방법은 모든 종류의 최적화 문제에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.491-498
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• 2003

The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using FCM(Fuzzy Cognitive Maps) that can detect intrusion by the DoS attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The SPuF(Syn flooding Preventer using Fussy cognitive maps) model captures and analyzes the packet informations to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance comparison, the "KDD′99 Competition Data Set" made by MIT Lincoln Labs was used. The result of simulating the "KDD′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the probe detection rates were over 97 percentages.

• 한국식품과학회지
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• 제20권6호
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• pp.834-839
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• 1988

쌀전분에 미치는 쌀지질의 영향을 살펴보기 위하여 극성용매인 85% 메탄올로 탈지처리한 전분 시료 및 탈지 후 1% palmitic acid를 첨가한 시료를 제조하여 이화학적 성질을 생전분과 비교 검토하였다. 탈지에 의해 아밀로오스 함량이 다소 높게 나타났으며, 광투과도, 팽화력 및 용해도는 생전분과 지방산 첨가전분은 2단거동을 나타내었으나 탈지에 의해 소실되었다. X-선 회절양상은 전형적인 A형을 나타내었으나, 탈지처리에 의해 상대결정도는 감소하였으며, 지방산 첨가로 상대결정도는 증가하였다. 아밀로그라프에 의한 호화양상은 탈지에 의해 최고점도와 break down이 소실되었으며 set back은 증가하는 경향을 보였고 지방산 첨가로 다시 생전분과 비슷한 특성을 나타내었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.1-14
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• 2013

In this paper, a finite element analysis technique of rolling stock models for collision-induced derailments was suggested using rolling contacts for wheel-rail interaction. The collision-induced derailments of rolling stock can be categorized into two patterns of wheel-climb and wheel-lift according to the friction direction between wheel flange and rail. The wheel-climb derailment types are classified as Climb-up, Climb/roll-over and Roll-over-C types, and the wheel-lift derailment types as Slip-up, Slip/roll-over and Roll-over-L types. To verify the rolling contact simulations for wheel-rail interaction, dynamic simulations of a single wheelset using Recurdyn of Functionbay and Ls-Dyna of LSTC were performed and compared for the 6-typical derailments. The collision-induced derailment simulation of the finite element model of KHST (Korean High Speed Train) was conducted and verified using the theoretical predictions of a simplified wheel-set model proposed for each derailment type.

• 인지과학
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• 제19권1호
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• pp.17-39
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• 2008

오기억(false memory) 연구에 필요한 한국어 단어 연상 목록을 작성하기 위해 대학생과 초등학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 비연속적 자유연상 기법을 이용하여 각 단어들에 대한 연상단어와 연상 강도, 총 연상단어 수에 대한 세트 크기 비율을 집단별로 산출해서 질적, 양적 차이가 있는지를 비교하였다. 각 단어마다 연상 강도가 매우 높은 연상단어들은 두 집단 간 같거나 비슷한 반면 연상 강도가 낮아질수록 두 집단에서 연상된 단어들이 다양했다. 대학생 집단이 초등학생 집단보다 세트 크기 비율이 더 컸다. 이 결과는 대학생이 초등학생보다 더 전형적이고 수렴된 의미망을 형성한다는 것을 시사한다. 본 자료는 오기억 연구뿐 아니라 연상 단어를 이용해 인지적 기제를 밝히려는 연구들을 위해 유용한 기초자료를 제공해 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-112
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• 2016

Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권10호
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• pp.565-572
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• 2004

This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.

• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제19권1E호
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• pp.17-23
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• 2007

In rainy weather, permeable concrete pavement has advantages such as good drainage, increased skid resistance, reduced splash and spray behind vehicles for improving the safety of driving vehicles as well as reduction of the traffic noise. It also contributes to improvement of traffic environment. In this study, the fundamental properties of permeable concrete in accordance with maximum size of aggregate, sand percentage and unit cement content were investigated for practical use of permeable concrete pavement. Although the permeability standard for typical permeable asphalt-concrete pavement is $1{\times}10^{-2}cm/sec$, the researchers determined that the coefficient of permeability of the permeable concrete should be set higher at $1{\times}10^{-1}cm/sec$. Then, the researchers measured the coefficient of permeability, strength, void ratio, and continuous void ratio of the permeable concrete while varying maximum size of the aggregate, sand percentage, unit cement content for detailed analysis. It was found that the void ratio, continuous void ratio, and flexural strength were about 15%, 12%, and 5.0MPa, respectively, when the permeability of the concrete was set at $1{\times}10^{-1}cm/sec$. Given that the maximum size of aggregate was $10{\sim}13mm$, we reached the conclusion that the best mix design for permeable concrete was $0{\sim}20%$ of sand percentage and $380kg/m^3$ of unit cement content.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1236-1239
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• 2002

When we see an object, we usually can say what it is easily even for the case where the object isn't shown in the frontal view. However, it is difficult to believe that all views of every object we have ever seen are fully memorized in our brain. Possibly, when an object is shown, we have some typical views of the object in our brain through our past experience and reconstruct the view to recognize what the presented object is. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is one of the methods to extract the basis images from sample data set. The prominent feature of this method is that the reconstructed image is obtained by only additions of the basis images with suitable positive weights. So NMF can be seen more biologically plausible method than any other feature extraction methods such as Vector Quantization (VQ) and principal Component Analysis (PCA). In this paper, we adopt NMF to extract the aspect features from the set of images, which consists of various views of a given object. Some experiments are shown how much well NMF can extract the aspect features than any other methods such as VQ and PCA.