• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.91-91
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• 2004

유압시스템은 1795년 J. Bramah가 물을 작동유체로 사용한 Press를 개발해 사용한 이래 2세기 이상 인간생활의 다양한 분야에 이용되어 왔다. 초기 유압시스템은 쉽게 구할 수 있고, 저장이 용이한 물을 작동유체로 사용하였다. 그러나 물은 부식성, 낮은 점성계수로 인한 저 윤활성과 많은 누설량, 그리고 저온에서의 동결 등과 같은 문제점을 가졌다. 당시에는 물에 대한 부식성이 없는 재료나 물의 누설을 막을 수 있을 만큼의 가공기술이 부족하였으므로 이러한 물의 문제점을 해결하기 위해 1906년 Wiliams와 Janney가 물 대신 기름을 작동유체로 사용하기 시작했다.(중략)

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.8
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• pp.808-820
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• 2014

In this paper, we fabricated two on-wafer type DUT(Device-Under-Test)s; a 10-dB attenuator and an amplifier using commercially available MMIC and we proposed the measurement method of the noise parameters for the two fabricated DUTs. Since the 10-dB attenuator DUT is a passive device, its noise parameters can be accurately determined when its S-parameters are measured. In the case of the amplifier DUT, its noise parameters are available in the datasheet. Hence, the measured noise parameters using the proposed method can be assessed by comparing with the known noise parameters. The noise parameter measurement method having been presented by the authors requires the S-parameters of the 8-port network used in the measurement and limited to coaxial type DUTs. When on-wafer probes are included in the 8-port network, the 8-port S-parameters requires the measurements with different kinds of connectors. In this paper, we obtained the 8-port S-parameters using the Smart-Cal function in the network analyzer. The measured noise parameters shows about ${\pm}0.2dB$ fluctuations for $NF_{min}$. Other noise parameters with the frequency change show good agreement with the expected results.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.395-398
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환에서 구해진 파라미터와 신경회로망을 이용하여 후두의 양성종양과 정상상태를 구분하는 실험을 행하였다. 식별 파라미터로는 웨이브렛변환으로부터 도출된 ECS 파라미터와 jitter, shimmer를 이용하였으며 신경회로망은 한 개의 은닉층을 갖는 다층구조 신경망을 이용하였다. 신경망의 입력으로는 세가지 파라미터의 조합을 두 개 또는 세 개를 입력하여 각각의 경우의 식별율을 조사하였다. 실험결과 75%에서 93%에 이르는 식별율을 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.388-391
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• 1998

jitter, shimmer 및 켑스트럼 방식의 음원분석에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성을 진단, 식별하는 방법을 제안한다. 먼저 통계적 처리결과르 바탕으로 식별에 유효한 파라미터들을 선택하고 이들 파라미터들을 이용하여 최종 진단한다. 식별방법으로는 신경회로망을 이용한다. 입력파라미터로는 jitter, shimmer, HNRR을 사용한다. 신경회로망은 1 은닉층을 갖는 3- layer 신경회로망을 사용한다. 실험결과 효과적으로 정상음성과 장애음성의구분이 가능해졌다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.10
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• pp.912-917
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• 2007

In this paper system identification of a small UAV via neural networks is tried and the estimated parameters are then compared to those obtained by Fourier Transform Regression and Maximum Likelihood Estimation Techniques. With the estimated parameters a linear system is constructed and simulated to compare to the flight data. The results show that parameter identification using neural networks is comparable to the existing techniques

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.16-17
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• 2006

적외선 이미지 센서용으로 사용되는 마이크로 볼로미터 센서는 process variation으의 인하여 모든 볼로미터 센서의 셀이 정확한 저항값을 갖지 못하여 입력신호에 왜곡을 가져 온다. 본 논문에서는 적외선 이미지 센서용 CMOS 검출회로를 설계하는 데 있어, 이러한 볼로미터 셀 어레이의 고정패턴잡음(Fixed Pattern hoise)을 최소화하는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 단일 입력 방식 검출회로는 볼로미터 셀어레이의 고정패턴잡음을 보정하기 위하여 추가적인 보정 회로를 필요로 하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 차동 입력 방식 검출회로를 제안하였으며, 이를 적용하여 출력을 살펴본 결과 추가적인 보정회로 없이 20%의 노이즈 감쇠효과를 얻을 수 있다. 연구 결과를 바탕으로 32${\times}$32 크기를 갖는 셀어레이의 볼로미터를 구성하여 전체 칩을 설계하였으며 컴퓨터 시물레이션을 통해 결과를 분석하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.3
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• pp.123-127
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• 2001

The prediction method of the parameter C/sub gs/ of CMOS transistor is proposed by calculating the mobil charge in inversion layer of COMS transistor. This parameter C/sub gs/ decided on the cutoff frequency in MOS transistor in RF range and coupled input and output. This parameter C/sub gs/ in RF range is very important parameter in small signal circuit model. This proposed method is contributed to developing software of extracting parameter value in equivalent circuit model. The method provide the important information to construct a RF nonlinear model for multifinger gate MOSFET. This method will be very valuable to develop a large signal MOSFET model for nonlinear RF IC design.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.345-348
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• 2002

음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.26 no.2
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• pp.119-126
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• 2015

The information about noise parameters is essential in the design of low noise amplifier. In the past, the noise parameters were measured using an impedance tuner and noise figure analyzer. Recently, the authors proposed the method of measuring the noise parameters using the 8-port network without the aid of the mechanically driven impedance tuner. However, the 8-port method still requires the noise source and causes the complexity in the measurements. In this paper, a novel measurement method of the noise parameters without the noise source using 6-port network is proposed. Based on the proposed 6-port method, the noise parameters of 10 dB attenuator whose noise parameters can be theoretically determined were measured and the measured noise parameters are compared with those measured using the previous 8-port network method. As a result, the accuracy of the measured noise parameters using 6-port network is found to be comparable to the previous 8-port network method.