• 제목/요약/키워드: bit input

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거대 다중 안테나 시스템의 복잡도와 피드백 오버헤드 감소를 위한 심화 강화학습 기반 안테나 선택 기법 (Deep Reinforcement Learning based Antenna Selection Scheme For Reducing Complexity and Feedback Overhead of Massive Antenna Systems)

  • 김륜우;정무웅;반태원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1559-1565
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.

GAN 오버샘플링 기법과 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 (Arrhythmia Classification using GAN-based Over-Sampling Method and Combination Model of CNN-BLSTM)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1490-1499
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    • 2022
  • 부정맥이란 심장이 불규칙한 리듬이나 비정상적인 심박동수를 갖는 것을 말하며, 뇌졸중, 심정지 등을 유발하거나 사망에도 이를 수 있는 만큼, 조기 진단과 관리가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 심전도 신호의 QRS 특징 추출에 적합한 CNN과 기존 LSTM의 직전 패턴의 수렴 한계를 해결할 수 있는 BLSTM을 연결한 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 전처리 과정을 통해 잡음을 제거한 심전도 신호에서 QRS 특징점을 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이때 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 GAN 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이 후 합성곱 계층을 통해 부정맥 신호의 패턴을 정밀하게 추출하도록 구성하고 이를 BLSTM의 입력으로 사용한 후 매개변수를 학습시키고 검증 데이터로 학습 모델을 평가한 후 부정맥 분류의 정확도를 확인하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 분류의 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 비교하였다. 성능평가 결과 각각 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06%로 우수한 분류율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

부채널 분석을 이용한 딥러닝 네트워크 신규 내부 비밀정보 복원 방법 연구 (Reverse Engineering of Deep Learning Network Secret Information Through Side Channel Attack)

  • 박수진;이주헌;김희석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.855-867
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    • 2022
  • IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.

A Novel, Deep Learning-Based, Automatic Photometric Analysis Software for Breast Aesthetic Scoring

  • Joseph Kyu-hyung Park;Seungchul Baek;Chan Yeong Heo;Jae Hoon Jeong;Yujin Myung
    • Archives of Plastic Surgery
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    • 제51권1호
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    • pp.30-35
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    • 2024
  • Background Breast aesthetics evaluation often relies on subjective assessments, leading to the need for objective, automated tools. We developed the Seoul Breast Esthetic Scoring Tool (S-BEST), a photometric analysis software that utilizes a DenseNet-264 deep learning model to automatically evaluate breast landmarks and asymmetry indices. Methods S-BEST was trained on a dataset of frontal breast photographs annotated with 30 specific landmarks, divided into an 80-20 training-validation split. The software requires the distances of sternal notch to nipple or nipple-to-nipple as input and performs image preprocessing steps, including ratio correction and 8-bit normalization. Breast asymmetry indices and centimeter-based measurements are provided as the output. The accuracy of S-BEST was validated using a paired t-test and Bland-Altman plots, comparing its measurements to those obtained from physical examinations of 100 females diagnosed with breast cancer. Results S-BEST demonstrated high accuracy in automatic landmark localization, with most distances showing no statistically significant difference compared with physical measurements. However, the nipple to inframammary fold distance showed a significant bias, with a coefficient of determination ranging from 0.3787 to 0.4234 for the left and right sides, respectively. Conclusion S-BEST provides a fast, reliable, and automated approach for breast aesthetic evaluation based on 2D frontal photographs. While limited by its inability to capture volumetric attributes or multiple viewpoints, it serves as an accessible tool for both clinical and research applications.

상향링크 SIMO 시스템에서 공간 및 주파수 다이버시티 이득에 따른 SC-FDMA의 BER 성능 분석 (Analysis of BER According to Spatial and Frequency Diversity Gain in Uplink SC-FDMA with SIMO Systems)

  • 이진희;최권휴
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39A권9호
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    • pp.535-547
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    • 2014
  • 상향링크 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 SC-FDMA 기법에서 공간 및 주파수 다이버시티 이득에 따른 BER(Bit Error Ratio) 성능 변화를 분석한다. 본 논문에서 분석한 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 동시에 수행할 수 있는 통합된 시스템과 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 순서대로 수행하는 단계별 시스템이 동등한 성능을 가지는 것을 확인한다. 단계별 시스템의 주파수 다이버시티 컴바이닝 기법과 통합된 시스템의 다이버시티 컴바이닝 기법이 동일할 때, 단계별 시스템에서 주파수 다이버시티 컴바이닝보다 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행하면서 공간 다이버시티 컴바이닝 기법을 MRC(Maximal Ratio Combining)로 하면 두 시스템의 성능이 동일함을 신호 모형화 결과를 통해 증명한다. 둘째, 신호 모형화 결과와 BER 실험 결과를 통해 공간 다이버시티 이득과 주파수 다이버시티 이득이 각각 성능에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 부반송파 개수가 증가함에 따라 주파수 다이버시티 이득이 증가함을 알 수 있고 이는 주파수 다이버시티 기법이 ZF(Zero Forcing)일 때의 성능과 MMSE(Minimum Mean Square Error)일 때의 성능 차이는 유지하면서 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 영역의 성능 향상에 영향을 미치는 것을 보인다. 그리고 수신안테나 개수의 증가는 공간 다이버시티 이득을 증가시키며 공간 다이버시티 이득의 증가는 모든 SNR 영역의 성능을 향상시키면서 주파수 다이버시티 컴바이닝이 ZF일 때와 MMSE일 때의 성능 차이를 줄이는데 영향을 미침을 보여준다. 마지막으로, 공간 다이버시티 이득이 신호 모형화 유도과정에서 어떤 영향을 미치는지 분석하여 수신안테나 개수가 6개 이상이면 주파수 다이버시티 컴바이닝을 ZF으로 했을 때의 성능이 MMSE로 했을 때의 성능을 대체할 수 있음을 확인할 수 있다.

CDMA 상향채널용 CGM-LMS 접목 적응빔형성 알고리듬에 관한 연구 (Study on CGM-LMS Hybrid Based Adaptive Beam Forming Algorithm for CDMA Uplink Channel)

  • 홍영진
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권9C호
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    • pp.895-904
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    • 2007
  • 코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.

교통사고 충돌해석의 속도변화 인자 및 신뢰성에 관한 연구 (Analysis about Speed Variations Factors and Reliability of Traffic Accident Collision Interpretation)

  • 임창식;최양원;정호교
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권4D호
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    • pp.539-546
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    • 2011
  • 자동차의 충돌해석은 다양한 형태로 구성되며, 충돌 중 차량에 작용되는 속도변화는 차량 간의 충돌정도나 차량 내에 탑승한 승객의 안전도를 평가하는 매우 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 시뮬레이션 프로그램을 활용한 속도변화의 결과치를 해석하는 방법들이 필요하게 된다. 그러나 다양한 충돌해석 시뮬레이션이 보급됨으로 인해 각 프로그램에 대한 신뢰성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전혀 다른 물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램인 EDSMAC과 PC-CRASH프로그램을 활용하여 초기 입력조건 중 차량의 무게, 무게중심, 구름저항, 강성계수, 제동력 등 여러 충돌인자들을 일정한 범위 내에서 값을 변화시키면서 1차원 정면 및 2차원 측면직각충돌 실험을 수행하였다. 그리고 충돌인자들이 출력결과 값인 충돌 중 속도변화에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 본 연구 결과, 두 시뮬레이션 프로그램 모두 차량의 무게, 무게중심, 제동력에 대해 동일한 속도변화의 패턴을 보였다. 차량의 강성계수는 EDSMAC에만 반응하였으며, 구름저항계수는 속도변화에 별다른 영향을 미치지 못하였다. 그러나 속도변화의 값에 대해서는 다소 상대적인 차이를 나타내었는데, 이는 각 시뮬레이션 프로그램에 고정된 물성치 값이 그대로 적용됨으로 인한 반응의 결과로 해석된다. 따라서 시뮬레이션 프로그램의 고정 값을 고려한 속도분석으로 교통사고 충돌해석에 대한 신뢰성을 향상시켜야 할 것이다.

저잡음 · 고신뢰성 Differential Paired eFuse OTP 메모리 설계 (Design of Low-Noise and High-Reliability Differential Paired eFuse OTP Memory)

  • 김민성;김려연;학문초;하판봉;김영희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.2359-2368
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    • 2013
  • 본 논문에서는 power IC에서 파워가 ON되어있는 동안 입력 신호인 RD(Read) 신호 포트에 glitch와 같은 신호 잡음이 발생하더라도 파워-업(power-up)시 readout된 DOUT 데이터를 유지하면서 다시 읽기 모드로 재진입하지 못하도록 막아주는 IRD(Internal Read Data) 회로를 제안하였다. 그리고 pulsed WL(Word-Line) 구동방식을 사용하여 differential paird eFuse OTP 셀의 read 트랜지스터에 수 십 ${\mu}A$의 DC 전류가 흐르는 것을 방지하여 blowing 안된 eFuse 링크가 EM(Electro-Migration)에 의해 blowing되는 것을 막아주어 신뢰성을 확보하였다. 또한 program-verify-read 모드에서 프로그램된 eFuse 저항의 변동을 고려하여 가변 풀-업 부하(variable pull-up load)를 갖는 센싱 마진 테스트 기능을 수행하는 동시에 프로그램 데이터와 read 데이터를 비교하여 PFb(pass fail bar) 핀으로 비교 결과를 출력하는 회로를 설계하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 8-비트 eFuse OTP IP의 레이아웃 면적은 $189.625{\mu}m{\times}138.850{\mu}m(=0.0263mm^2)$이다.

0.25 ㎛ GaAs pHEMT 공정을 이용한 X-대역 코아-칩의 설계 (Design of X-band Core Chip Using 0.25-㎛ GaAs pHEMT Process)

  • 김동석;이창대;이동현;염경환
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제29권5호
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    • pp.336-343
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    • 2018
  • 본 논문에서는 Win 사의 상용 $0.25{\mu}m$ GaAs pHEMT 공정 기술을 이용하여 X-대역(10.5~13 GHz)에서 동작하는 수신부 코아-칩의 설계 및 제작을 보였다. X-대역 코아-칩은 저잡음증폭기, 4-비트 위상천이기, 직렬-병렬 컨버터(SPC: Serial to parallel data converter)로 구성되며, 크기는 $1.75{\times}1.75mm^2$로 지금까지 보고된 코아-칩 중 가장 소형의 크기를 갖는다. 사용 주파수 대역에서 이득 및 잡음지수는 각각 10 dB 이상, 2 dB 미만, 입출력 반사손실은 10 dB 미만이다. RMS 위상 오차는 12.5 GHz에서 $5^{\circ}$ 미만, P1dB는 2 dBm으로 타 코아-칩과 대등한 성능을 갖는다. 제작된 코아칩은 조립의 편의를 제공하기 위해 $3{\times}3mm^2$ 크기를 갖는 QFN 패키지로 패키지되었으며, 패키지된 코아-칩의 성능은 칩-자체의 성능과 거의 같음을 확인하였다.

Radix-2 MBA 기반 병렬 MAC의 VLSI 구조 (New VLSI Architecture of Parallel Multiplier-Accumulator Based on Radix-2 Modified Booth Algorithm)

  • 서영호;김동욱
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권4호
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    • pp.94-104
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    • 2008
  • 본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.