• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.187-187
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• 2004

이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF($2^8$) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.29-38
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• 2004

이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF(2$^{8}$ ) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권7호
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• pp.716-721
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• 2015

환경오염에 대한 심각성이 대두되면서 대기오염에 대한 규제가 강화되고 있다. 육상에서 사용하는 자동차 및 산업용 발전설비 뿐만아니라 선박용 디젤기관에서도 규제를 시행하고 있어, 대체연료로서 바이오연료에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 실습선의 발전기관에 직접 바이오연료를 적용하여 기초적인 연구를 하고자 한다. 다만 실습선 안전을 위해 바이오연료의 비율을 많이 하지 못하지만 그래도 실험실에서 하는 작은 기관보다는 대형이면서, 큰 출력기관의 상태를 알아보는 중요한 기초자료가 될 것이다. 선박디젤발전기에서 바이오연료가 연소특성 및 배기배출물특성에 어떤 영향을 미치는지 연구하였다. 그 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 바이오연료는 물리적 화학적 성분이 디젤경유와 비슷하여 실용 선박기관에 사용이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 연료소비율과 NOx는 약간 증가하였으나, 일산화탄소와 매연은 감소하는 경향이 확인되었다. 또한 연소압력은 디젤경유와 바이오연료의 사용에 따라 크게 변화하지 않음을 알 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제35권6호
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• pp.400-406
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• 2013

물 발자국(Water footprint)은 단위 제품 및 단위 서비스 생산 전과정(life cycle) 동안 직접 및 간접적으로 이용되는 물의 총량지표를 나타내는 것을 의미한다. 본 연구에서는 물 발자국 산정 방법을 이용하여 국내 산업에서의 직접 및 간접적인 용수량을 산정하여 효과적인 수자원 관리를 위한 하나의 방법을 제시하고자 하였다. 연구 결과로는 원단위 용수계수가 가장 큰 산업은 농림수산품으로 약 637 $m^3/won$으로 전체 산업의 93%를 차지했다. 농림수산품 다음으로 간접적인 원단위 용수계수가 큰 산업은 석유 및 석탄 제품으로 약 13 $m^3/won$을 나타냈다. 산업연관용수량의 경우 간접적인 용수량이 가장 많은 산업 역시 농림수산품으로 직접적인 용수량이 약 25억 $m^3$인데 비해 간접적인 용수량은 약 130억 $m^3$ 정도로 나타났으며, 조사한 전체 16개 산업 중 91%를 차지했다. 화학제품의 경우 직접적인 용수량이 약 2억 $m^3$, 간접적인 용수량은 약 4억5천만 $m^3$으로 나타났다. 연구결과 직접적인 용수량보다 간접적인 용수량이 전체적으로 큰 것으로 나타났으며, 이와 같이 국가적으로 전체 산업별 물 발자국 및 용수량의 흐름을 파악함으로써, 국가의 수자원 관리 정책 수립 시 기초자료로 활용 되어질 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권3호
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• pp.48-57
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• 2020

본 연구는 정부에서 수여하는 국가 상(償)에 도전하는 혁신선도기업을 평가 및 선정하기 위한 정성지표개발에 초점을 맞추고 있다. 혁신선도기업을 지나치게 계량적으로 평가함에 따라 제품이나 기술, 서비스 등의 혁신성이나 가치 등이 평가가 절하되는 측면을 보완하는 것이 본 연구의 목적이기도 하다. 기존의 국가상 평가지표는 장점도 있지만 평가 항목이 너무 많아 혁신선도기업의 평가에는 적합하지 않은 측면이 있었다. 연구의 접근방법은 선행연구와 TF토의를 바탕으로 정성지표개발을 위한 항목을 선정하는 것으로 하였다. 기본적으로 투입-과정-산출-효과로 이어지는 일련의 흐름으로 지표항목의 체계를 갖추도록 하였다. 최종적으로 창의성, 시스템우수성, 고객가치, 기업성과, 파급효과 등의 5개 정성 지표항목이 선정되었다. 선정된 5개 지표항목에 대해서는 개념적 정의와 평가시 주안점 등을 서술하였다. 그리고 시스템 수준평가와 ADLI 접근방식도 제시하였다. 부록에는 본 연구에서 제시한 정성지표를 활용하여 실제기업을 정성적, 정량적 양식에 따라 평가한 사례도 수록하였다. 그러나 본 연구는 혁신선도기업을 정성적인 접근방식으로 평가하는 것으로 설계되어 있어, 평가자의 수준과 관점에 따라 평가결과가 변동되는 가능성을 갖는 한계점이 내포하고 있다. 향후에는 정성지표로 활용될 수 있는 후보지표들에 대한 세부연구와 혼합지표(정량, 정성)의 개발에 대한 연구가 지속되기를 기대한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제28권2호
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• pp.64-69
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• 2008

As the grid-connected photovoltaic power conditioning systems (PVPCS) are installed in many residential areas, these have raised potential problems of network protection on electrical power system. One of the numerous problems is an Islanding phenomenon. There has been an argument that it may be a non-issue in practice because the probability of islanding is extremely low. However, there are three counter-arguments: First, the low probability of islanding is based on the assumption of 100% power matching between the PVPCS and the islanded local loads. In fact, an islanding can be easily formed even without 100% power matching (the power mismatch could be up to 30% if only traditional protections are used, e.g. under/over voltage/frequency). The 30% power-mismatch condition will drastically increase the islanding probability. Second, even with a larger power mismatch, the time for voltage or frequency to deviate sufficiently to cause a trip, plus the time required to execute a trip (particularly if conventional switchgear is required to operate), can easily be greater than the typical re-close time on the distribution circuit. Third, the low-probability argument is based on the study of PVPCS. Especially, if the output power of PVPCS equals to power consumption of local loads, it is very difficult for the PVPCS to sustain the voltage and frequency in an islanding. Unintentional islanding of PVPCS may result in power-quality issues, interference to grid-protection devices, equipment damage, and even personnel safety hazards. Therefore the verification of anti-islanding performance is strongly needed. In this paper, improved RPV method is proposed through considering power quality and anti-islanding capacity of grid-connected single-phase PVPCS in IEEE Std 1547 ("Standard for Interconnecting Distributed Resources to Electric Power Systems"). And the simulation results are verified.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권4호
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• pp.443-447
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• 2003

본 논문에서는 $0.2\mu\textrm{m}$ GaAs MODFET(modulation doped FET)를 이용하여 제작한 위성방송수신용 고성능 다운컨버터 MMIC에 관해서 보고한다. GaAs 화합물 반도체 기판상에 제작된 본 논문의 고집적 다운컨버터 MMIC는 싱글 밸런스 믹서, IF증폭기, 액티브형 버룬, 그리고 국부 발진기 주파수(LO) 신호의 누설전력 억제용 필터까지 한 칩에 내장하고 있다. 저잡음특성을 실현하기 위해서, 믹서의 소스부에 소스인덕터가 접속된 소스인덕터 피드백 회로형태의 믹서를 이용하였으며, 그 결과 잡음지수 4.8 dB의 초저잡음 다운컨버터 MMIC가 실현되었다. 이는 종래의 위성방송 수신용 다운컨버터 MMIC의 잡음지수보다 3 dB정도 낮은 수치이다. 그리고, 소비전력을 줄이기 위해 믹서에 대해서 저 LO입력 전력 설계를 수행하였고, 그 결과 믹서의 LO신호 입력부에 위치하는 LO 증폭기가 불필요하게 되었다. 이로인해 본 논문의 다운컨버터 MMIC에 대해서 175 mW(동작전압:5V, 소비전류:35mA)의 저소비전력 특성을 얻을 수 있었으며, 이는 종래의 위성방송 수신용 다운컨버터 MMIC의 소비전력의 70%에 해당한다. 더욱이, IF신호 출력단에서의 LO신호 누설전력을 억제하기 위해서, 스파이럴 인덕터 필터가 본 논문의 MMIC에 내장되었다. 그리고, 다운컨버터 MMIC 칩의 면적을 줄이기 위해, 믹서의 입력부의 X밴드 입력정합회로로서 MMIC 패키지 내부의 본딩 와이어를 이용하였다. 그 결과, $0.84{\times}0.9\textrm{mm}^2$의 초소형 MMIC가 제작되었다. 본 논문의 MMIC 칩 면적은 종래의 위성방송 수신용 MMIC의 50%이하이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.33-47
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• 1995

기후, 토양, 대기, 지질, 지하수 등과 관련된 측정자료는 지역적 규모의 생태 및 환경 목 적의 지리정보시스템(GIS)에서 자주 요구되는 공간자료이다. 이와 같은 환경 인자는 자료의 특성 상 한정된 지점에서의 점관측자료(point observation)에 의존하여 전체 대상 지역의 지리적 분포 를 추정하는 보간법(spatial interpolation)을 이용하여 수치지도의 형태로 변환되고 있으나, 그 추 정의 정확도와 관련하여 다른 GIS 공간자료와의 연계분석시 많은 주의가 요망되고 있다. 전국 63 개소에서 측정된 강우산도 자료를 이용하여 보다 정확도가 높은 연속면(continuous surface)을 나 타내는 디지탈지도를 제작하기 위하여 세 가지 공간추정방법을 적용하였다. 미측정지점에서의 강 우산도를 추정하기 위하여 강우산도와 상관관계가 높은 서남해안으로부터의 거리를 보조변수로 사용하여 Co-kriging 방법을 적용하였고, 위의 추정 결과와의 비교 목적으로 보조변수를 사용하 지 않는 거리반비례평균법과 Kriging을 이용하였다. 세 가지 공간보간법에 의하여 추정된 연속면 지도를 비교한 결과, 보조 변수를 이용한 Co-kriging 방법에 의한 수치지도가 강우산도의 미세한 분포 양상을 나타내는 데 적합하게 판정되었다. 또한 실지 관측지와 추정치와의 차이를 분석하는 역검정방법을 이용하여 추정오차를 구한 결과, Co-kriging에 의한 추정치가 최소의 오차를 보여 주었다. Co-kriging이 현재의 GIS 사용자들에서 다소 익숙치 않은 공간추정방법이지만, 여러 종 류의 점관측 환경인자의 공간추정에 매우 적합한 방법이라 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.530-536
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• 2021

최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.