• 전력전자학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.501-507
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• 2005

본 연구에서는 유도 전동기의 파워 스펙트럼 확산을 위한 LF2407 DSP기반 하이브리드 랜덤 PWM(HRPWM)을 제안하였다. 제안된 방법은 Lead-Lag 랜덤 비트를 갖는 PRBS (Pseudo-Random Binary Sequence)와 논리적으로 비교를 하기 위한 랜덤 삼각파 캐리어로 구성된다. 또한 DSP에 의하여 랜덤 수 및 PRBS 그리고 3상 기준 정현파를 실시간으로 발생하며, DSP외부의 주파수 변조기 MAX038에 의하여 랜덤 주파수의 캐리어를 발생한다. 본 연구의 타당성 검증을 위하여 제안된 기법을 3상 가변속 구동장치에 적용하였으며, 종전의 방법과 전압 및 전류 그리고 전동기 소음의 파워 스펙트럼을 비교 검토하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권1호
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• pp.147-155
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• 2017

A new endurance test-pattern generation on NAND-flash memory is proposed to improve test cost. We mainly focus on the correlation between the data-pattern and the device error-rate during endurance testing. The novelty is the development of testing method using quasi-random pattern based on device architectures in order to increase the test efficiency during time-consuming endurance testing. It has been proven by the experiments using the commercial 32 nm NAND flash-memory. Using the proposed method, the error-rate increases up to 18.6% compared to that of the conventional method which uses pseudo-random pattern. Endurance testing time using the proposed quasi-random pattern is faster than that of using the conventional pseudo-random pattern since it is possible to reach the target error rate quickly using the proposed one. Accordingly, the proposed method provides more low-cost testing solutions compared to the previous pseudo-random testing patterns.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권12호
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• pp.1184-1194
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• 2010

달 착륙과 이륙은 착륙선의 자세 및 고도에 따라서 몇 가지 단계로 나누어져 있다. 따라서 최적의 착륙선 궤적을 생성하기 위해서는 각 단계에 맞는 구속 조건과 제어 값이 필요하다. 착륙과 이륙의 최적궤적생성은 연료소모 및 자세변화율을 최소화 하는 가격함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 논문에서는 궤적을 생성하는 최적제어 문제의 풀이 방법을 직접적인 접근방식중의 하나인 Gauss pseudo-spectral을 사용하였고, 이 문제로 착륙선의 기준 궤적과 상태 및 제어 값을 생성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1201-1208
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• 2010

본 논문에서는 두 개의 선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)을 이용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 8 비트 초기 값을 임의로 설정한다. 그 다음, 설정된 초기 값을 이용하여 행과 열을 단계적으로 변화시켜 고품질의 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 생성된 수열을 이용하여 기저영상을 생성한다. 마지막으로 기저영상을 원 영상과 XOR 연산함으로서 암호화 수준이 높은 결과 영상을 얻는다. 히스토그램 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.953-955
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• 2009

본 논문에서는 두 개의 선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)을 이용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 8 비트 초기 값을 임의로 설정한다. 그 다음, 설정된 초기 값을 이용하여 행과 열을 단계적으로 변화시켜 고품질의 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 생성된 수열을 이용하여 기저영상을 생성한다. 마지막으로 기저영상을 원 영상과 XOR 연산함으로서 암호화 수준이 높은 결과 영상을 얻는다. 히스토그램 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.42-51
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• 2020

In this paper, the authors propose the pseudo complex correlation coefficient (PCCC) of the two complex random variables (RV), because the four real correlation coefficients (RCC) of the corresponding four real RVs cannot be obtained only from the complex correlation coefficient (CCC) of given two complex RV. Such observation is motivated by the general statement; "The complex jointly-Gaussian random M-vector cannot be completely described by the complex covariance matrix, even though the real Gaussian random 2M-vector can be completely descried by the real covariance matrix. Therefore, in order to describe completely the complex jointly-Gaussian random M-vector, we need an additional matrix, namely the complex pseudo-covariance matrix, along with the complex covariance matrix." Then, we apply PCCC to correlated information sources (CIS) for non-orthogonal multiple access (NOMA) in 5G system, and investigate impact of the proposed PCCC on the achievable data rate of the stronger channel user in the conventional successive interference cancellation (SIC) NOMA with CIS. It is shown that for the given same CCC, the achievable data rates with the different PCCC are different, because the corresponding RCC are different. We also show that as the absolute value of the same CCC increases, the impact of the different PCCC becomes more significant.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2023

In order to enhance a model's capability for detecting facial expressions, this research suggests a pipeline that makes use of the GradCAM component. The patching module and the pseudo-labeling module make up the pipeline. The patching component takes the original face image and divides it into four equal parts. These parts are then each input into a 2Dconvolutional layer to produce a feature vector. Each picture segment is assigned a weight token using GradCAM in the pseudo-labeling module, and this token is then merged with the feature vector using principal component analysis. A convolutional neural network based on transfer learning technique is then utilized to extract the deep features. This technique applied on a public dataset MMI and achieved a validation accuracy of 96.06% which is showing the effectiveness of our method.

• Applied Microscopy
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• 제28권3호
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• pp.415-424
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• 1998

[ $Pb(Mg_{1/3}Nb_{2/3})O_3$ ] (PMN) 고용체의 고분해능 격자 이미지에 있어서 장거리 규칙도의 의존성을 컴퓨터 이미지 시뮬레이션을 이용하여 연구하였다. 컴퓨터 이미지 시뮬레이션은 multislice 방법으로 시편 두께, 초점 거리, 장거리 규칙도를 변화시켜 실시하였다. PMN에 있어서, 규칙격자 구조를 가지는 격자 이미지는 장거리 규칙도에 주로 의존하는 것을 발견하였다. 완전한 규칙격자 구조를 가지는 이미지는 유사 육방정 형태를 보였다 장거리 규칙도가 감소함에 따라, 유사 육방정 형태로부터 직사각형 형태로 변화되었고, 완전한 불규칙격자 구조를 가지는 이미지는 직사각형 형태를 보였다. 또한, 한 주어진 장거리 규칙도에서 시뮬레이션으로 얻은 이미지는 B-위치 양이온의 함량에 관계없이 거의 동일하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.27-35
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• 2003

기존의 웨이블릿 임계치를 이용한 잡음제거 방법은 기저함수가 천이 불변이 되지 않아 불연속점 주위에 의사 깁스 현상을 발생시킨다. 또 논문에서는, 이러한 의사 깁스 현상을 감소시키기 위해 웨이블릿 임치 기법으로 재생성된 웨이블릿 계수의 전변분을 준경도 강화법을 이용하여 최소화하는 방향으로 구현하였다 객관적인 평가는 비실시간상에서 실험하였고 실시간 적용여부는 주위환경의 영향을 고려하여 실시간 신호 획득 보드를 사용하여 확인하였다. 비실 시간의 경우 블록 신호를 예를 들면 기존의 강성 임계치 기법보다 SNR이 2.794dB정도 개선되었고 시각적으로도 불연속점 주위의 의사 깁스 현상이 현격히 감소됨을 확인하였다. 실시간 실험의 경우, 수행시간을 고려하여 반복 횟수를 60번으로 제한한 결과 0.49초의 수행시간이 소요되었고 불연속점 주위의 의사 깁스 현상 역시 제거됨을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.137-142
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• 2012

스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.