• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.712-713
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• 2011

본 논문에서는 파이프라인 구조의 연산회로를 효율적으로 검증하기 위한 AMBA AXI Slave 하드웨어 구조를 제안하고, 설계 예로 파이프라인 곱셈기를 내장한 구조를 제시하였다. 제안한 AXI Slave 회로는 입출력 버퍼 블록 메모리, 제어용 레지스터, 파이프라인 구조 연산 회로, 파이프라인 제어회로, AXI 버스 슬레이브 인터페이스로 구성된다. 주요 동작 과정은 입력 버퍼 메모리와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송, 제어 레지스터에 동작 모드 설정, 입력 버퍼 메모리에 담긴 데이터에 대한 반복적인 파이프라인 연산회로 동작, 출력 버퍼 메모리에 담긴 출력 데이터와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송으로 나누어진다. 제안한 AXI slave 구조는 범용 인터페이스 구조를 갖고 있으므로 파이프라인 구조 구조의 연산회로를 내장한 AMBA AHB와 AXI slave에 응용이 가능하다.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.436-444
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• 2010

In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제37권1호
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• pp.119-128
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• 2011

이 연구는 무인항공기 체계운용 효과도를 고려한 임무분석연구를 다룬다. 이 임무분석절차는 (1) 기본 MANA 모델 시나리오 생성, (2) 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, (3) 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, (4) Data Farming 및 일괄처리에 의한 모델 수행, (5) 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 이루어진다. 임무분석결과로 독립변수의 종속변수(운용 효과도)에 영향을 마치는 정도는 식별거리, 탐지 폭, 비행고도, 비행속도, 센서 개구각, 식별확률 순으로 작아지고, 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우 운용효과가 10.2% 증가할 수 있음을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.8-16
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• 2010

본 논문에서는 CCD 이미지 처리를 위한 최대 15MS/s의 속도의 중저속 아날로그-프론트 엔드(analog-front end, AFE)에서 사용될 수 있는 연속근사 ADC(Successive Approximation ADC, SA-ADC)의 설계를 제안한다. 파이프라인 ADC와 달리 SA-ADC는 동작주파수의 변화에 따른 전력소모의 스케일링(scaling) 효과가 크므로 저속에서 중속에 이르는 넓은 범위의 가변 데이터 처리 속도의 응용에 매우 효과적이다. 제안하는 설계는 입력 신호의 샘플링 동작을 내부 DAC(sub-DAC)로부터 따로 분리한 후, 커패시터 커플링을 통해 차동 결합함으로써 신호경로에 이르는 부하를 크게 줄이는 "차동 커패시터 커플링 기법"의 도입, 연속근사의 기법적 측면에서 signed 구조를 활용하여 데이터 변환주기 이전에 홀드된 입력신호로부터 미리 MSB(sign bit)를 결정함으로써 1사이클의 변환주기를 절약하고 내부 DAC의 하드웨어를 1비트 줄이는 구조와 같은 특징을 갖고 있다. 본 설계는 3.3V $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로써 설계하고 Spectre 시뮬레이션을 이용하여 그 특성을 분석함으로써 CCD 아날로그 프론트-엔드에 적용될 수 있음을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.131.1-131
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• 2001

At the present time, multimedia chip, internet application, and network equipment is designed by using ARM core. Because it has a good debugging, software compiler and needed low power. We must process a data coding to send a multimedia data by real time. So need to connect software and hardware algorithm. In this research, We design interface for ARM9/AMBA based board using VHDL for these function implementation. The board is used the ARM company´s ARM940T for software function implementation and Xilinx company´s Virtex E2000 for hardware function algorithm. The various hardware algorithm (ME,ME,DCT) block for performance can be implemented on this system.

• 전기학회논문지
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• 제58권6호
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• pp.1230-1237
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• 2009

In this paper, we develop a design methodology of Granular-based Radial Basis Function Neural Networks(GRBFNN) by context-based clustering. In contrast with the plethora of existing approaches, here we promote a development strategy in which a topology of the network is predominantly based upon a collection of information granules formed on a basis of available experimental data. The output space is granulated making use of the K-Means clustering while the input space is clustered with the aid of a so-called context-based fuzzy clustering. The number of information granules produced for each context is adjusted so that we satisfy a certain reconstructability criterion that helps us minimize an error between the original data and the ones resulting from their reconstruction involving prototypes of the clusters and the corresponding membership values. In contrast to "standard" Radial Basis Function neural networks, the output neuron of the network exhibits a certain functional nature as its connections are realized as local linear whose location is determined by the values of the context and the prototypes in the input space. The other parameters of these local functions are subject to further parametric optimization. Numeric examples involve some low dimensional synthetic data and selected data coming from the Machine Learning repository.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.191-198
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• 2009

Some of the wargame simulators currently used in the Korean Army were developed by other countries, and do not adequately reflect the Korean Peninsula terrain and weapon systems. This implies that these war game simulators need to be calibrated with respect to the input parameters for properly assessing the effectiveness of the Korean weapon systems. In this paper, AWAM, a wargame simulator, is calibrated in terms of the time-based fighting power(FP). The FP data obtained from the Korea Combat Training Center(KCTC) are used as a reference, and the differences between the AWAM and KCTC FP data are calculated at certain points in time. Then, the Taguchi robust design method is adopted using the probabilities of hitting for the K-2 rifle as controllable input parameters. Two performance characteristics are used. One is the difference between the AWAM and KCTC FP data and the other is the score derived by grouping the difference data. For each case, optimal settings of the probabilities of hitting are determined such that the mean of each characteristic is close to 0 with its dispersion being as small as possible.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.165-173
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• 2009

성능위주의 설계가 법제화 되면서 화재 및 피난에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 성능위주설계는 인명의 안전성을 증대 시키는 방향으로 발전되어야 한다. 또한, 성능위주의 설계는 소방분야뿐만 아니라 건축법령에서 정하고 있는 피난에 관한 규정을 포함하여 검토되어야 한다. 본 논문은 성능위주의 설계 시 참고가 될 자료로 제시하기위해 다중이용시설인 광주광역시의 OO나이트클럽을 하나의 모델로 삼아 피난시간을 예측하였다. 이를 위해 우리나라와 외국의 피난에 관련된 규정과 연구논문들을 검토하고, 현장을 방문하여 자료를 수집하였다. 그리고 수집된 자료들을 피난프로그램인 Simulex의 입력 자료로 사용하여 피난시간을 측정하였다. 이 연구의 검토과정 및 결과에서 몇 가지 문제시되는 사항을 발견할 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2003년도 제21회 추계학술대회 논문집
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• pp.57-60
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• 2003

An axisymmetric compressible flow solver accounting for chemical equilibrium has been developed as an analysis tool exclusively suitable for performance prediction and optimum contour design of LRE thrust chamber. By virtue of several features focusing on user-friendliness and effectiveness including automatical grid generation and iterative calculations with changes in design parameters prescribed through only one keyword-type input file, a design engineer can evaluate very fast and easily the influences of various design inputs such as geometrical parameters and operating conditions on propulsive performance. Validations have been carried out for various aspects by detailed comparisons with the result of CEA code, experimental data of JPL nozzle, actual data for two historical engines, and ReTF data for KSR-III.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권1호
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• pp.40-49
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• 2004

In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN), discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The conventional SOPNN is based on the extended Group Method of Data Handling(GMDH) method and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons (or nodes) located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the SOPNN generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based SOPNN enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional SOPNN. In order to generate the structurally optimized SOPNN, GA-based design procedure at each stage (layer) of SOPNN leads to the selection of preferred nodes (or PNs) with optimal parameters- such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial-available within SOPNN. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. A detailed design procedure is discussed in detail. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using two time series data (gas furnace and NOx emission process data of gas turbine power plant). A comparative analysis shows that the proposed GA-based SOPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.