• 한국통신학회논문지
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• 제33권11B호
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• pp.981-988
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• 2008

본 논문에서는 MANET에서 효율적인 AODV 알고리즘을 제안한다. MANET에서는 전송 채널이 에러와 손실이 높기 때문에 홉 수를 절대적인 네트워크의 메트릭으로 볼 수 없다는 점이다. 제안된 기법은 크로스레이어 디자인을 이용하여 데이터 링크 계층에서 FER을 주기적으로 측정한 후, 각 노드는 링크 상태의 가중치를 AODV 프로토콜의 예약된 필드로 전송하는 방법을 사용하였다. 효과적인 경로 설정을 위해서 가중치의 합을 비교해서 채널 상태가 양호한 링크를 경로 설정에 사용하도록 설계하였다. 제안된 AODV는 기존 AODV 방식에 비하여 throughput, 라우팅 오버헤드 및 평균 전송 지연시간을 향상시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.889-895
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• 2010

통신시스템에서 다수의 안테나를 이용하는 MIMO 기술이 활발히 연구 중에 있다. 그러나 많은 무선 통신기기들은 사이즈, 비용, 하드웨어의 복잡성으로 인하여 적용 가능한 안테나의 수에 제약을 가진다. 따라서 본 논문에서는 MIMO 기술의 장점을 가지면서 새로운 기술로 각광받고 있는 협력통신 시스템을 이용하여 cross-layer 부호기법을 이용한 H-ARQ 기반의 협력통신 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 협력통신 시스템은 수신 신호의 복호가 완벽할 시에는 ACK 신호를 소스 노드와 릴레이 노드로 전송하여 다음 신호를 요청한다. 만약 복호 후 오류가 있을 시에는 NACK 신호를 전송하여 릴레이 노드에서 생성되어진 새로운 패킷을 요청하여 복호를 하게된다. 제안하는 협력통신 시스템은 일반적인 1:1 통신 시스템보다 신뢰도와 전송효율이 더 좋음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.719-731
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• 2008

본 논문은 WiBro 망을 통한 다시점 비디오 서비스의 품질을 향상시키기 위하여, 수신자가 느끼는 다시점 비디오 품질을 위한 QoE (Quality of Experience)를 정의하고, 이를 최대화할 수 있는 계층 간 최적화 방식(Cross-Layer Optimization: CLO)을 제안한다. 제안하는 계층 간 최적화 방식(이하 CLO) 알고리즘은 물리계층에서 비디오계층까지 포함한다. 시간과 장소에 따라 변화하는 무선망 상황에서, 다시점 비디오의 시점별 중요도와 시간적 중요도를 구분하여, 프레임 전송 우선순위와 순방향 오류 정정(Forward Error Correction : FEC) 수준을 결정한다. 핸드오버 상황에서 제안하는 CLO 방식을 사용하였을 때 최소의 자원으로 최고대의 QoE를 달성할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권4호
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• pp.533-545
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• 2020

An optimal design method for a spoke double-layer cable-net structure (SDLC) is proposed in this study. Simplified calculation models of the SDLC are put forward to reveal the static responses under vertical loads and wind loads. Next, based on an energy principle, the relationship among the initial prestress level, cross-sectional areas of the components, rise height, sag height, overall displacement, and relative deformation is proposed. Moreover, a calculation model of the Foshan Center SDLC is built and optimized. Given the limited loading cases, material properties of the components, and variation ranges of the rise height and sag height, the self-weight and initial prestress level of the entire structure can be obtained. Because the self-weight of the cables decreases with increasing of the rise height and sag height, while the self-weight of the inner strut increases, the total weight of the entire structure successively exhibits a sharp reduction, a gradual decrease, a slow increase, and a sharp increase during the optimization process. For the simplified model, the optimal design corresponds to the combination of rise height and sag height that results in an appropriate prestress level of the entire structure with the minimum total weight.

• 방송공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.44-58
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• 2009

무선랜 환경에서 효율적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서, 네트워크 하위 계층은 무선 채널의 상태 변화에 적응적으로 전송모드를 조절할 수 있어야 하며, 상위 계층의 비디오 스트리밍 응용은 선택된 전송모드에 따라 적절히 서비스되는 비디오 스트림의 품질을 조절할 수 있어야 한다. 상대적으로 높은 대역폭을 요구하는 비디오 스트리밍 응용을 위해서 본 논문에서는 새로운 전송률 적응기법을 포함하는 크로스레이어 디자인을 제안한다. 제안하는 새로운 전송률 적응기법은 연속적인 프레임 전송을 통해 무선 채널의 대역폭을 보다 효율적으로 사용하며, 전송모드별 Goodput 계산을 통해 최적의 성능을 보이는 전송모드를 선택하게 된다. 선택된 전송모드를 기반으로 무선 채널의 한계 대역폭을 계산하며, 이를 상위 계층의 비디오 스트리밍 응용에 알려줌으로써 전송되는 비디오 스트림의 품질을 조절하게 된다. 즉, 네트워크 하위 계층과 상위 계층과의 연동을 통해 무선랜 환경에서 보다 효율적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 수 있게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능 검증을 통해 제안하는 새로운 전송률 적응기법의 성능 향상을 검증하였으며 크로스레이어 디자인을 통해 비디오 스트리밍 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.485-492
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• 2018

In this paper, we propose facial expression recognition using CNN (Convolutional Neural Network), one of the deep learning technologies. The proposed structure has general classification performance for any environment or subject. For this purpose, we collect a variety of databases and organize the database into six expression classes such as 'expressionless', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised' and 'disgusted'. Pre-processing and data augmentation techniques are applied to improve training efficiency and classification performance. In the existing CNN structure, the optimal structure that best expresses the features of six facial expressions is found by adjusting the number of feature maps of the convolutional layer and the number of nodes of fully-connected layer. The experimental results show good classification performance compared to the state-of-the-arts in experiments of the cross validation and the cross database. Also, compared to other conventional models, it is confirmed that the proposed structure is superior in classification performance with less execution time.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제7권2호
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• pp.117-122
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• 1994

The role of ZnS buffer layer not only suppresses chemical reactions between emission material and insulating material but also alters the luminescence and the crystallinity of the emission layer, if ZnS buffer layer was sandwiched between emission layer and insulating layer of electroluminescent device. In this research, we fabricated ZnS thin film with rf magnetron sputter system by varying rf power 100, 200W, substrate temperature 100, 150, 200, 250.deg. C and post-annealing temperature 200, 300, 400, 500.deg. C and analysed X-ray diffraction pattern, transmission spectra and cross section by SEM photograph for seeking the optimal crystallization condition of ZnS buffer layer. As a result, increasing the rf power, the crystallinity of ZnS thin film was improved. It was found that the ZnS thin film had better properties than anything else when fabricated with the following conditions ; rf power 200W, substrate temperature 150.deg. C, and post-annealing temperature 400.deg. C. ZnS thin film had the transmittance more than 80% in visible range. So it is suitable to use as a buffer layer of electroluminescent devices.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.2987-3002
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• 2013

The problem of optimal channel sensing in heterogeneous cognitive networks is considered to maximize the system throughput performance. The characteristics of an optimal operating sensing point maximizing the overall system rate are investigated under several rate criteria including the sum rate, the minimum of the primary and secondary rates, and the secondary rate with a guaranteed primary rate. Under the sum rate criterion, it is shown that the loss by imperfect sensing is no greater than half of the sum rate achieved by the perfect time sharing approach in a two user case if the sensing point is optimally designed.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제9권1호
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• pp.59-80
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• 2022

In the present study, the objective is to detect the structural damages using the responses obtained from the sensors at the optimal location under uncertainty conditions. Reducing the error rate in damage detection process due to responses' noise is an important goal in this study. In the proposed algorithm for optimal sensor placement, the noise of responses recorded from the sensors is initially reduced using the principal component analysis. Afterward, the optimal sensor placement is obtained by the damage detection equation based sensitivity analysis. The sensors are placed on degrees of freedom corresponding to the minimum error rate in structural damage detection through this procedure. The efficiency of the proposed method is studied on a truss bridge, a space dome, a double-layer grid as well as a three-story experimental frame structure and the results are compared. Moreover, the performance of the suggested method is compared with three other algorithms of Average Driving Point Residue (ADPR), Effective Independence (EI) method, and a mass weighting version of EI. In the examples, young's modulus, density, and cross-sectional areas of the elements are considered as uncertainty parameters. Ultimately, the results have demonstrated that the presented algorithm under uncertainty conditions represents a high accuracy to obtain the optimal sensor placement in the structures.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.105-114
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• 2022

본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.