• 패션비즈니스
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• 제27권1호
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• pp.1-15
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• 2023

This study divided articles into two time periods, from 2012 to 2022, with the aim of using big data analysis to look at patterns in the ecosystem of fashion start-ups. The research method extracted top keywords based on TF(Term Frequency) and TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), analyzed the network, and derived centrality values. As a result of comparing the first and second fashion startup ecosystems, elements of policy, support, market, finance, and human capital were derived in the first period. In addition, in the second period, elements of policy, support, market, finance, and culture were derived. In the first period, the fashion startup ecosystem focused on fostering new designer startups by emphasizing support, finance, and human capital factors and focusing on policies. Meanwhile, in the second period, online-based fashion platform startups and fashion tech startups appeared with the support of digital transformation and fulfillment services triggered by COVID-19(Corona Virus Disease 19), private finances were emphasized, and cultural factors were derived along with success stories of fashion startups. This study is meaningful in that it helps in developing strategies for fashion startups to grow into sustainable companies.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1072-1086
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• 1998

변환, 분할대역, 그리고 웨이브릿 분해 기법들은 상관성 제거 효과, 에너지 집중 효과, 다중비율/다중해상도 구조, 그리고 주파수 분해 능력 등과 같은 성질들에 의해서 영상 부호화의 강력하고 전형성을 지닌 변환 도구로 널리 활용되고 있다. 특히 변환계수 및 분할대역 계수들이 지니는 주파수 대역별로 변화되는 통계적인 특성과 인간 시각 특성과 주파수 대역간의 관계는 영상부호화에 효율성을 부가할 수 있도록 한다. 따라서 다양하게 변형된 형태로 상기한 기법들을 확장함에 의해서 보다 혁신적인 성능 개선을 시도하는 연구가 매우 널리 진행되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 변환 도구들을 체계적으로 분석하여, 일반화된 관점에서 분석하고자 한다. 구체적으로는 기본이 되는 블록 단위의 직교 변환에서 부터 시작하여, 인접 블록으로 확장되는 겹침 변환, 분할대역 필터군, 웨이브릿 변환을 대상으로 체계화 작업을 진행하였다. 또한 이들 일반화된 변환들을 계층적 블록, 가변크기 블록, 그리고 임의 형태 블록으로 확장하는 기법들에 대한 조사도 진행하였다. 아울러 벡터단위로 변환, 분할대역 분해, 웨이브릿 변환을 확장하는 기법과 선형이지만 시간적으로는 변화하는 주파수 대역별 분해 기법으로의 확장에 대해서도 살펴본다.

• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제4C권5호
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• pp.236-240
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• 2004

In this paper we examine the reflection characteristics of dielectric microstrip lines with open-ended termination containing an optically induced plasma region, which are analyzed by the assumption that the plasma is distributed homogeneously in laser illumination. The characteristics impedances resulting from the presence of plasma are evaluated by the transmission line model. To estimate theoretically the characteristic response of identical systems in the time domain, the Fourier transformation method is evaluated. The reflection characteristics of time and frequency response in microwave systems have been calculated using an equivalent circuit model.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제7권2호
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• pp.133-138
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• 1986

Abstract In a conventional digital sector scan system in the ultrasound medical imaging, the sampling space is in the polar coordinates while the display space is in the cartesian coordinates, which necessitates a coordinate transformation process resultion process resulting the overall system very complex and bulky. In this paper we propose a new architecture of the Digital-Scan-Converter (DSC) for the ultrasound sector scan system in which sampling space is the same as the display space, so the data are displayed as they are acquired without any interpola- tion process required. To implement the above real time DSC. two frequency synthesizes with very high switching time and a low-pass filter are required. The former determines the precise location of the data points and the latter fills the gap betw- een pixels in the horizontal direction.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.583-589
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• 1987

A new approximation method is proposed for the linear model reduction of high order dynamic systems. This mehtod is based upon the denominator table(D-table) and time moment-matching technique. The denominator table(D-table) is used to obtain the denominator polynomial of reduced-order model, and the numerator polynomial is obtained by time moment-matching method. This proposed method does not require the calculation of the alpha-beta expansion and reciprocal transformation which should be calculadted by Routh approximation method. The advantages of the proposed method are that it is computationally every attractive better than Routh approximation method and the reduced model is stable Il the original system is stable.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.563-568
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• 2007

본 논문에서는 EVRC 시스템에 사용되어지는 실근 방식의 계산량 감소 알고리즘을 치안한다. 실근 방법에서는 다항식에서의 근을 구하여 LSP로 변환하는 과정이 필요하다. 그러나, 근을 구하는 과정에서 주파수 대역을 순차적으로 검색하므로 계산시간이 많이 소요된다. LSP 파라미터의 중요한 특징은 대부분의 계수가 특정 주파수 대역에 주로 분포한다는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 실근 방식에서의 계산시간을 줄이기 위하여 1KHz 대역까지는 선형적이고 1KHz 대역 이상에서는 로그 스케일인 멜 스케일을 사용하였다. 실근 방식과 제안한 방법을 비교하기 위하여 두 가지를 측정하였다. 첫째, 제안한 방법에서의 LSP 파라미터의 값과 실근방식에서의 LSP 파라미터 값을 비교하였다. 둘째, 계산 시간 감소율을 측정하였다. 실험결과, LSP 파라미터의 값은 변화하지 않았으며 계산량은 약 48% 정도 감소하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.145-152
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• 2009

임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC (Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서의 측위 기법을 소개하고 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 FM (Frequency Modulation) 방식을 접목시킨 새로운 형태의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방안의 우수성을 검증하였다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권3호
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• pp.259-268
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• 2007

A knock detection circuit that is based on the signal of an accelerometer installed on the engine block of a spark ignition automotive engine has a band-pass filter with a certain frequency as a parameter to be calibrated. A new statistical method for the determination of the frequency which is the most suitable for the knock detection in real-time applications is proposed. The method uses both the cylinder pressure and block vibration signals and is divided into two steps. In both steps, a new recursive trigonometric interpolation method that calculates the frequency contents of the signals is applied. The new trigonometric interpolation method developed in this paper improves the performance of the Discrete Fourier Transformation, allowing a flexible choice of the size of the moving window. In the first step, the frequency contents of the cylinder pressure signal are calculated. The knock is detected in the cylinder of the engine cycle for which at least one value of the maximal amplitudes calculated via the trigonometric interpolation method exceeds a threshold value indicating a considerable amount of oscillations in the pressure signal; this cycle is selected as a knocking cycle. In the second step, the frequency analysis is performed on the block vibration signal for the cycles selected in the previous step. The knock detectability, which is an individual cylinder attribute at a certain frequency, is verified via a statistical hypothesis test for testing the equality of two mean values, i.e. mean values of the amplitudes for knocking and non-knocking cycles. Signal-to-noise ratio is associated in this paper with the value of t-statistic. The frequency with the largest signal-to-noise ratio (the value of t-statistic) is chosen for implementation in the engine knock detection circuit.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.75-81
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• 2007

Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.