• Journal of Power Electronics
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• 제11권4호
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• pp.591-598
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• 2011

This paper investigates a power supply of medium voltage with enhanced ignition characteristics for plasma torches. A series resonant half-bridge topology is presented as a suitable ignition circuitry. The ignition circuitry is integrated into the main power conversion system of a multi-phase staggered three-level dc-dc converter with a diode front-end rectifier. A plasma torch rated at 3MW, 2kA and having a physical size of 1m is selected to be the high enthalpy source for a waste disposal system. The steady-state and transient operations of a plasma torch are simulated. The parameters of a Cassie-Mary arc model are calculated based on 3D magneto-hydrodynamic simulations. The circuit simulation waveform shows that the ripple of the arc current can be maintained within ${\pm}10%$ of its rated value under the presence of a load disturbance. This power conversion configuration provides a high enough ignition voltage, around 5KA, during the ignition phase and high arc stability under the existence of arc disturbance noise resulting in a high-performance plasma torch system.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.205.2-205.2
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• 2012

MIRIS (Multipurpose Infra-Red Imaging System), the main payload of STSAT-3 (Science and Technology Satellite-3), is the first Korean Infrared Space Telescope developed by KASI (Korea Astronomy and Space Science Institute). The FM (fight model) of MIRIS has been recently completed, and various performance tests have been made to measure system parameters such as readout noise, system gain, linearity, and dark current. The MIRIS FM has been integrated to the satellite system for the environment tests scheduled in September 2012. The MIRIS is expected to be launched in November 2012.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.807-811
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• 2001

파수 원형 섹터 마이크로스트립 안테나를 제안하였다 그리고 이것을 사용하여 5.6 GHz 에서 송신과 5.5 GHz 에서 수신 동작을 하는 트랜시버를 제작하였다. 트랜시버의 송수신 주파수 분리에 제안된 안테나의 좋은 격리도 특성을 이용하였다. 제안한 이중 주파수 안테나의 동작 주파수 및 편파 특성을 공진기 모델을 사용하여 계산하였으며, 안테나의 S 파라미터 및 복사패턴을 측정하였다. 전력증폭기 및 저잡음 증폭기를 설계하여 안테나와 집적하여, 송신 및 수신 이득이 각각 약 13dB 및 약 8dB가 되는 트랜시버를 제작하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3962-3980
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• 2019

To deal with single sample face recognition, this paper presents a patch based semi-supervised linear regression (PSLR) algorithm, which draws facial variation information from unlabeled samples. Each facial image is divided into overlapped patches, and a regression model with mapping matrix will be constructed on each patch. Then, we adjust these matrices by mapping unlabeled patches to $[1,1,{\cdots},1]^T$. The solutions of all the mapping matrices are integrated into an overall objective function, which uses ${\ell}_{2,1}$-norm minimization constraints to improve discrimination ability of mapping matrices and reduce the impact of noise. After mapping matrices are computed, we adopt majority-voting strategy to classify the probe samples. To further learn the discrimination information between probe samples and obtain more robust mapping matrices, we also propose a multistage PSLR (MPSLR) algorithm, which iteratively updates the training dataset by adding those reliably labeled probe samples into it. The effectiveness of our approaches is evaluated using three public facial databases. Experimental results prove that our approaches are robust to illumination, expression and occlusion.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5A호
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• pp.490-496
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• 2007

본 논문에서는 IEEE802.11a 무선랜용 Front-End 집적화 초소형 모듈을 측정기반 거동 모델을 기반으로 한 behavioral-level 시뮬레이션을 수행하여 설계 제작 하였다. IEEE802.11a 무선랜 표준을 만족시키기 위해 54Mbps 전송속도의 64QAM 변조 방식 심볼을 1024개 전송하는 시스템을 구현하고 이 환경에서 ACPR과 EVM 시뮬레이션을 수행하여 비선형 특성을 확인하였다. 중심주파수 5.8GHz에서 30MHz, 20MHz와 11MHz 떨어진 ACPR의 우측 offset은 각각 49.36dBc, 36.90dBc와 24.58dB이고 좌측 Offset은 각각 50.14dBc, 34.04dBc와 28.85dBc이며 EVM은 2.94%이다. LTCC 공정을 사용하여 5층 기판으로 제작한 모듈의 크기는 $13.4mm{\times}14.2mm$이다. 송신단 특성은 P1dB가 16.2dBm, 전력이득은 16.73dB로, 수신단의 특성은 소신호 이득이 16.24dB, 잡음지수가 7.83dB로 측정되었다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제12권2호
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• pp.70-80
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• 2000

Princeton Ocean Model(POM)에서 지배방정식을 반음해법으로 차분화하여 mode splitting을 제거하고 조간대 처리기법을 도입한 3차원 semi-implicit 모델을 수립하였다 운동방정식의 순압경도력항과 수직방향 와동점 성향, 그리고 수심적분된 연속방정식의 속도발산항을 음해법으로 처리하여 빠르게 움직이는 표면중력파가 야기하는 수치안정조건을 제거하여 더 큰 time step을 사용할 수 있는 semi-implicit 모델을 수립하였다 수립한 3차원 semi-implicit 모델의 유효성과 계산휴율을 확인하기 위하여 이상적인 3차원 수로에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 POM과 같은 결과를 주었으나 POM보다 약 4,.4배 정도 빠르게 수행되어 향상된 계산효율을 보여주었다. mode splitting 기법을 사용하는 POM의 유속 결과는 조간대에서 발생한 noise가주 수로에까지 전파되어 불안정 한 결과를 준 반면에 semi-implicit 모델결과는 더 큰 time step을 사용함에도 불구하고 조간대와 주 수로 모두에서 noiserk 없는 안정된 결과를 주었다 3차원 semi-implicit 모델의 현장 적용성을 확인하기 위하여 경기만에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 모델 영역 전반에 걸쳐 관측된 조석 및 조류의 크기 및 전파양상을 잘 재현하였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.63-70
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• 2003

실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.67-77
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• 2004

최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이절적인 정보의 융합에 적합한 신경망 모델을 기반으로 음성, 영상 및 문맥 정보 등 다양한 정보를 융합하여 잡음 환경에서 고려단어를 인식하는 음성인식 기법에 대하여 기술한다. 음성과 영상 특징을 이용한 이중 모드 신경망 BMNN(BiModal Neural Network)을 제안한다. BMM은 4개 층으로 이루어진 다층퍼셉트론의 구조를 가지며 각 층은 입력 특징의 추상화 기능을 수행한다. BMNN에서는 제 3층이 잡음에 의한 음성 정보의 손실을 보상하기 위하여 음성과 영상 특징을 통합하는 기능을 수행한다. 또한, 잡음환경에서 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 잡음환경에서 BMNN은 단순히 음성만을 사용한 것 보다 높은 성능을 보임으로써 그 타당성을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 특히 문맥을 이용한 후처리를 하였을 경우 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 달성하였다 본 연구는 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 다양한 추가 정보를 사용함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 제시한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.61-75
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• 2021

Roadside greenery in the city is not only a means of reducing fine dust, but also an indispensable element of the city in various aspects such as improvement of urban thermal environment, noise reduction, ecosystem connectivity, and aesthetics. However, in studies dealing with the effect of reducing fine dust through trees in existing urban spaces, microscopic aspects such as the adsorption effect of plants were dealt with, structural changes such as the width of urban buildings and streets, and the presence or absence of trees, Impact studies that reflect the actual form of In this study, the effect of greenery composition applicable to urban space on PM2.5 was simulated through the microclimate epidemiologic model ENVI-met, and field measurements were performed in parallel to verify the results. In addition, by analyzing the results of fine dust background concentration, wind speed, and leaf area index, the sensitivity to major influencing variables was tested. As a result of the study, it was confirmed that the fine dust reduction effect was the highest in the case with a high planting amount, and the reduction effect was the greatest at a low background concentration. Based on this, the cost of planting street green areas and the effect of reducing PM2.5 were compared. The results of this study can contribute as a basis for considering the effect of pedestrian space on air quality when planning and designing street green spaces.