• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.379-385
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• 2023

분산혼잡제어는 높은 밀도의 차량 네트워크에서 채널 혼잡을 완화하고, 통신 성능을 개선하는 기술이다. 기존 분산혼잡제어 기술은 quality of service(QoS) 요구사항을 고려하지 않은 채 채널 혼잡을 줄이는 방향으로 동작한다. 이러한 분산혼잡제어 알고리즘 설계는 과도한 DCC 동작으로 인하여 다른 QoS를 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 심층강화학습 기반 QoS 적응형 DCC 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션은 준 실환경 시뮬레이터를 기반으로 동적인 차량 밀도를 생성하여 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 기존 DCC 알고리즘 보다 목표 QoS에 더 근접한 결과를 확인하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권4호
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• pp.861-868
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• 2023

Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x_(a,b)→ax²+bx² = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X_(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.

• 한국진공학회지
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• 제16권2호
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• pp.105-109
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• 2007

본 논문에서는 AZO 박막 두께 변화에 따른 구조적, 전기적, 광학적 특성의 영향에 대하여 연구하기 위하여 폴리카보네이트(PC : polycarbonate) 기판 위에 DC 스퍼터링법으로 증착시간을 변화시켜 박막의 두께를 조절하였다. 박막의 두께는 100 nm에서 500 nm까지 100 nm단위로 실험하였으며, 제작된 AZO 박막의 비저항 특성은 four point probe system를 이용하여 측정하였고, 박막의 입자크기, 표면상태를 Environment Secondary Electron Microscopy (ESEM)으로 관찰하였다. 또한 AZO 박막의 결정상태를 조사하기 위하여 High Resolution X-Ray Diffractometer (HR-XRD)를 이용하였고 광학적 투과도는 UV-visible spectrophotometer를 이용하여 분석하였다. 실험 결과 모든 박막에서 90% 이상의 광투과도를 보였으며 400 nm과 500 nm 두께의 AZO 박막에서는 $4.5{\times}10^{-3}\;{\Omega}-cm$의 비저항과 3.61 eV의 광밴드갭 에너지를 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.580-582
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• 2008

The object of this paper is develope the PC based controlled high voltage power supply and studies 1.2kW(120kV, 10mA) pulse power X-ray generator possible to adapt fluoroscopy of Dental CT X-ray generator and industrial X-ray pulse power equipment. The developed pulse power X-ray generator consisted of mono-block tank include X-ray tube and high voltage X-ray power supply circuit and high voltage control unit with RS232C/422 communication port. The PC control program of pulse power X-ray generator uses LabVIEW, and the size of high voltage transformer and high voltage generator is minimized by high voltage high frequency inverter has 100kHz switching frequency. Also this paper shows result of X-ray tube voltage and tube current correspond to variable load.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.219-225
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• 2022

In this study, we propose training a support vector machine (SVM) model on top of deep networks for detecting Covid-19 from chest X-ray images. We started by gathering a real chest X-ray image dataset, including positive Covid-19, normal cases, and other lung diseases not caused by Covid-19. Instead of training deep networks from scratch, we fine-tuned recent pre-trained deep network models, such as DenseNet121, MobileNet v2, Inception v3, Xception, ResNet50, VGG16, and VGG19, to classify chest X-ray images into one of three classes (Covid-19, normal, and other lung). We propose training an SVM model on top of deep networks to perform a nonlinear combination of deep network outputs, improving classification over any single deep network. The empirical test results on the real chest X-ray image dataset show that deep network models, with an exception of ResNet50 with 82.44%, provide an accuracy of at least 92% on the test set. The proposed SVM on top of the deep network achieved the highest accuracy of 96.16%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2841-2860
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• 2018

Vehicular networks play an important role in current intelligent transportation networks and have gained much attention from academia and industry. Vehicular networks can be enhanced by Long Term Evolution-Vehicle (LTE-V) technology, which has been defined in a series of standards by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). LTE-V technology is a systematic and integrated V2X solution. To guarantee secure LTE-V communication, security and privacy issues must be addressed before the network is deployed. The present study aims to improve the security functionality of vehicular LTE networks by proposing an efficient and secure ID-based message authentication scheme for vehicular networks, named the ESMAV. We demonstrate its ability to simultaneously support both mutual authentication and privacy protection. In addition, the ESMAV exhibit better performance in terms of overhead computation, communication cost, and security functions, which includes privacy preservation and non-frameability.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.1069-1076
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• 2017

C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 전방 충돌 경고, 도로 안전 서비스 및 비상 정지와 같은 엄격한 실시간성이 요구되는 서비스들을 제공한다. C-ITS의 핵심 기술인 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)는 고속 이동 환경을 위해 고안된 기술이지만, 실제 도로 환경에 적용하여 안정적인 통신 서비스를 제공하기 위해서는 실차 환경의 다양한 성능 시험이 요구된다. 실제 도로 환경에서 WAVE 통신 성능은 이동 중인 차량, 도로의 형상 및 지형 등의 주변 환경에 의해 영향을 받으며 특히, 차량이 고속으로 이동하는 경우 차량의 속도에 따라 주행하는 위치와 노변장치와의 접근성 등 주변 환경이 빠르게 변화한다. 이 변화는 통신 성능에 영향을 주는 요소이므로 이를 분석하기 위한 시스템과 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고속 주행 환경에서 효과적인 성능 시험 시스템 구성과 시험 방법을 제안하고, 실차 시험을 통해 측정한 데이터를 기반으로 통신 성능을 분석한 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.165-171
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• 2013

차량 통신 프로토콜은 IEEE 802.11 WG과 P1609에서 진행하고 있는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)가 대표적이며, 보안 등을 제외한 MAC과 PHY에 대한 부분은 표준으로 제정되었다. 이러한 차량통신을 이용하여 운전자들의 안전과 전체 교통 흐름의 원활한 통제를 위해 국내외에서 많은 프로젝트가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교차로에서 좌회전 시도 시에 위험 상황이 예상되면 운전자에게 알려주기 위한 차량간 통신 기반 안전서비스 알고리즘을 설계하였고, 이를 실제 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 자차와 반대편에서의 접근차량에 대한 모델을 구성하고 충돌 위험이 있을 경우 운전자에게 HMI(Human Machine Interface)를 통해 경고를 주게 된다. 본 안전 서비스의 성능 테스트를 위해 테스트 차량을 이용하여 알고리즘을 시스템에 탑재하였으며, 테스트 케이스를 구성하여 성능 시험장에서 검증하였다. 테스트 결과로써, 우수한 성능을 나타냈으며, 앞으로 차량 통신 인프라가 설치된다면 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 이용하여 본 알고리즘을 보다 정밀하게 보완해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.313-321
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• 2017

국내의 교통사고는 지속적으로 증가하고 있다. 현재 1차 사고를 방지하기 위한 IOT 기술들이 적용되고 있지만 2차 사고방지를 위한 실질적인 대안은 제시되고 있지 않다. 단지 일반적인 지침으로 권고하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 기존의 통신 기술을 활용하여 2차사고 방지를 위한 제안 모델 및 시뮬레이션을 구현하고 있다. 1차사고 시 운전자의 시야 확보가 가능한 상황에서는 안전거리를 확보하여 2차 사고를 예방 할 수 있지만 터널 및 산악 지형 또는 차량 통행이 많은 곡선도로와 같이 운전자의 시야확보가 어려운 지역에서는 1차사고 후 2차 사고의 확률이 점점 증가되고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 1차 사고는 센서기술을 활용한 정보로 사고 판단을 하고 V2V 또는 V2I 통신을 통한 2차사고 방지를 구현하였다. 시뮬레이션을 통해 운전자의 시야가 확보되는 경우의 2차 사고는 제안 모델과 차이가 없었으나 시야가 확보되지 않고 통신이 단절된 곳에서는 제안모델이 적용된 결과 3%~7% 사고율이 감소하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.359-369
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• 2020

본 논문에서는 CMOS X-Ray 검출기의 메인 클럭을 발생시키는 위상 고정 루프(phase locked loop, PLL)을 위한 전류 불일치를 줄이면서도 넓은 동작 범위를 가지는 전하 펌프(charge pump, CP) 회로를 제안하였다. CP 회로의 동작 범위와 전류 불일치는 CP 회로를 구성하는 전류원 회로의 동작 범위와 출력 저항에 의해서 결정된다. 제안된 CP 회로는 넓은 동작 범위를 확보하기 위한 wide operating 전류 복사 바이어스 회로와 전류 불일치를 줄이기 위한 출력 저항이 큰 캐스코드 구조의 전류원으로 구현하였다. 제안된 wide operating range 캐스코드 CP 회로는 350nm CMOS 공정을 이용하여 칩으로 제작되었으며 소스 측정 장치(source measurement unit)을 활용하여 전류 일치 특성을 측정하였다. 이때 전원 전압은 3.3V이고 CP 회로의 전류 ICP=100㎂이었다. 제안된 CP 회로의 동작 범위 △VO_Swing=2.7V이고 이때 최대 전류 불일치는 5.15%이고 최대 전류 편차는 2.64%로 측정되었다. 제안된 CP 회로는 낮은 전류 불일치 특성을 가지면서 광대역 주파수 범위에 대응할 수 있으므로 다양한 클럭 속도가 필요한 시스템에 적용할 수 있다.