• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.275-280
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• 2018

세계 인구의 고령화가 진행되는 오늘날 노인들을 위한 의료 서비스의 수요는 점차 증가할 것으로 보인다. 특히, 응급실을 방문하는 노인 환자는 일반 환자보다 다양한 질병을 갖고 있거나, 특이한 증상을 호소하는 등 복잡한 의학적, 사회적 및 신체적 문제를 가지고 있는 경우가 많다. 우리는 65세 이상의 응급실을 방문한 노인 환자의 사망률 예측을 위해 연령, 성별, 혈압, 체온, 혈액검사, 주증상명 등의 의료 데이터를 사용하였다. Feed Forward 신경망과 지지벡터기계를 각각 학습하여 사망률을 예측하고 그 성능을 비교하였다. 1개의 은닉층을 사용한 Feed Forward 신경망의 실험결과가 가장 좋았으며, 이 때 F1 점수는 52.0%, AUC는 88.6%이다. 좀 더 좋은 의료 자질을 추출하여 제안 시스템의 성능을 향상시킨다면 응급실에 방문한 노인 환자들을 위한 효과적이고 신속한 의료 자원 배분을 통해 더 좋은 의료 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제14권2호
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• pp.21-28
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• 2007

The purpose of this study was to compare the onset times of muscle activities and the order of muscle firing in erector spinae, multifidus, rectus abdominis and biceps brachii during perturbation between subjects with and without work-related chronic low back pain (LBP). Twenty-nine subjects, 14 with and 15 without LBP, participated in this study. The muscle responses were measured by surface EMG (electromyography) during perturbation in eye opened and eye closed conditions. The EMG onset times of the erector spinae, multifidus, rectus abdominis and biceps brachii were similar between groups in eye closed condition. But the onset times of the erector spinae, multifidus, rectus abdominis were significantly delayed in subjects with LBP in eye opened condition. The results provide an evidence for impaired feed-forward control of the trunk muscles in subjects with LBP. Further studies are needed to identify whether the impaired feed-forward control of the trunk muscles is the contributing factor to LBP.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권5호
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• pp.1047-1056
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• 2014

In most grid-connected inverters (GCI) with an LCL filter, since the design of both the LCL filter and the controller is done separately, considerable tuning efforts have to be exerted when compared to inverters using an L filter. Consequently, an integrated co-design of the filter and the controller for an LCL-type GCI is proposed in this paper. The control strategy includes only a PI current controller and a proportional grid voltage feed-forward controller. The capacitor is removed from the LCL filer and the design procedure starts from an L-type GCI with a PI current controller. After the PI controller has been settled, the capacitor is added back to the filter. Hence, it introduces a resonance frequency, which is identified based on the crossover frequencies to accommodate the preset PI controller. Using the proposed co-design method, harmonic standards are satisfied and other practical constraints are met. Furthermore, the grid voltage feed-forward control can bring an inherent damping characteristic. In such a way, the good control performance offered by the original L-type GCI and the sharp harmonic attenuation offered by the latter designed LCL filter can be well integrated. Moreover, only the grid current and grid voltage are sensed. Simulation and experimental results verify the feasibility of the proposed design methodology.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.331-337
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• 2017

본 논문에서는 20MHz 대역폭, 저잡음, 저전력의 3차 저역 통과 시그마-델타 모듈레이터를 개발한다. 본 시스템의 대역폭은 LTE 및 그 외 다른 광대역 무선통신 표준을 만족할 수 있다. Feed-forward 구조의 3차 저역 통과 필터를 통해 저전력 및 저복잡도를 실현한다. 개발된 시스템은 빠른 데이터 변환을 실현하기 위해 3bit-flash 타입의 양자화 회로를 사용하였다. Current-steering DAC의 경우 추가적인 회로 없이 높은 정확도와 낮은 전력 소모의 이유로 고안되었다. DAC의 입력 전압이 변할 경우 생기는 glitch들을 없애기 위해 cross-coupled 트랜시스터를 사용하여 glitch 상쇄(cancellation)를 실현하였다. 개발된 시스템은 32.65mW의 저전력 구현과 함께 65.9dB의 peak SNDR, 20MHz의 대역폭을 실현한다. 600mVp-p의 입력 two-tone 신호 입력 인가후의 IM3는 69dBc를 실현하였으며 TSMC의 0.18-um CMOS 공정을 이용하여 설계되었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.641-649
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• 2021

Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.53-64
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• 2024

자연어 처리 모델이 발전함에 따라 챗 GPT와 같은 대화형 언어 생성 AI 모델이 널리 사용되고 있다. 따라서 자연어 처리 최신 모델의 기반이 되는 트랜스포머 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 연산 속도와 전력 소비량을 개선하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 특히, 행렬 곱셈을 통해 문장에서 서로 다른 단어 간의 관계를 분석하는 멀티 헤드 어텐션과 피드 포워드 네트워크는 트랜스포머에서 연산량이 가장 큰 핵심적인 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 시스톨릭 어레이를 변형하여 행렬 곱 연산 속도를 개선하고, 입력 단어 개수 변동에 따라 지연시간도 변동되는 유동적인 구조를 제안한다. 또한, 트랜스포머 알고리즘의 정확도를 유지하는 형태로 양자화를 하여 메모리 효율성과 연산 속도를 높였다. 본 논문은 평가를 위해 멀티헤드어텐션과 피드포워드 네트워크에서 소요되는 클럭사이클을 검증하고 다른 곱셈기와 성능을 비교하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제46권5호
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• pp.673-693
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• 2013

This paper presents a systematic design and training procedure for the feed-forward back-propagation neural network (NN) modeling of both forward and inverse behavior of a rotary magnetorheological (MR) damper based on experimental data. For the forward damper model, with damper force as output, an optimization procedure demonstrates accurate training of the NN architecture with only current and velocity as input states. For the inverse damper model, with current as output, the absolute value of velocity and force are used as input states to avoid negative current spikes when tracking a desired damper force. The forward and inverse damper models are trained and validated experimentally, combining a limited number of harmonic displacement records, and constant and half-sinusoidal current records. In general the validation shows accurate results for both forward and inverse damper models, where the observed modeling errors for the inverse model can be related to knocking effects in the measured force due to the bearing plays between hydraulic piston and MR damper rod. Finally, the validated models are used to emulate pure viscous damping. Comparison of numerical and experimental results demonstrates good agreement in the post-yield region of the MR damper, while the main error of the inverse NN occurs in the pre-yield region where the inverse NN overestimates the current to track the desired viscous force.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.57-63
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• 2014

본 논문은 전력소모와 면적을 줄인 지연된 피드-포워드 경로를 갖는 3차 SDM 구조를 제안하였다. 제안한 SDM은 기존의 적분기 2개로 구현된 3차 SDM(Sigma-Delta Modulator) 구조를 개선하였다. 제안된 구조에서는 기존 구조의 둘째 단에 지연된 피드-포워드 경로를 삽입함으로써 첫째 단의 계수 값을 2배로 증가시킬 수 있어 기존구조에 비하여 첫째 단 적분기 커패시터($C_I$)를 1/2로 감소시킬 수 있다. 그러므로 첫째 단 적분기의 부하 커패시턴스가 1/2로 작아지기 때문에 첫째 단 연산증폭기의 출력전류는 51%, 첫째 단의 커패시터 면적은 48% 감소되어 제안한 구조는 전력과 면적을 최적화 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 구조를 이용하여 설계된 3차 SC SDM은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 공급전압 1.8V, 입력신호 1Vpp/1KHz, 신호대역폭 24KHz, 샘플링 주파수 2.8224MHz 조건으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 SNR(Signal to Noise Ratio) 88.9dB, ENOB(Effective Number of Bits) 14비트이고 SDM의 전체 전력소모는 $180{\mu}W$이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.95-104
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• 2019

사물인터넷 서비스를 위해 다양한 종류의 디바이스가 사용되고 있으며, 사물인터넷 디바이스들은 주로 비면허 대역의 주파수를 사용하는 통신기술을 활용하고 있다. 비면허 대역의 통신기술에는 몇 가지가 있지만, 현재 WiFi가 가장 대표적으로 사용된다. 사물인터넷 서비스를 위해 사용되는 디바이스는 제한된 기능을 가진 디바이스부터 스마트폰까지 컴퓨팅 리소스가 다양하고, WiFi 와 같은 무선 네트워크를 통해 서비스를 제공한다. 대부분의 사물인터넷 장치는 네트워크 제어를 위한 복잡한 연산을 할 수 없기 때문에 신호세기에 의존하여 WiFi 액세스 포인트를 선정하고 있다. 이는 사물인터넷 서비스 효율을 떨어뜨리는 원인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 액세스 포인트를 통해 사물이터넷 디바이스의 WiFi 연결을 제어할 수 있는 지능형 액세스 포인트 시스템을 구현한다. 사물인터넷 디바이스에서 측정된 네트워크 정보를 통해 액세스 포인트에서 피드 포워드 신경망 (feed forward neural network) 알고리즘을 사용하여 학습을 하고, 네트워크 연결 상태를 예측하여 디바이스의 WiFi연결을 제어한다. 이렇게 함으로써 사물인터넷 디바이스의 서비스 효율을 높일 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.154-157
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• 2008

A class-E RF(Radio Frequency) power amplifier for wireless application is designed using standard CMOS technology. To drive the class-E power amplifier, a class-F RF power amplifier is used and the reliability characteristics are studied with a class-E load network. The reliability characteristic is improved when a finite-DC feed inductor is used instead of an RF choke with the load. After one year of operating, when the load is an RF choke the output current and voltage of the power amplifier decrease about 17% compared to initial values. But when the load is a finite DC-feed inductor the output current and voltage decrease 9.7%. The S-parameter such as input reflection coefficient(S11) and the forward transmission scattering parameter(S21) is simulated with the stress time. In a finite DC-feed inductor the characteristics of S-parameter are changed slightly compared to an RF-choke inductor. From the simulation results, the class-E power amplifier with a finite DC-feed inductor shows superior reliability characteristics compared to power amplifier using an RF choke.