• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.713-715
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• 2012

본 논문은 24GHz 차량 추돌 예방 레이더 시스템-온-칩을 위한 입력 임피던스, 전압이득 및 잡음지수를 자동으로 측정할 수 있는 새로운 형태의 고주파 자체 내부검사(BIST, Built-In Self-Test) 회로를 제안한다. 이러한 BIST 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성신호/고주파 CMOS 공정 ($f_T/f_{MAX}$=140/120GHz)으로 설계되어 있다. 알고리즘은 LabVIEW로 구현되어 있다. BIST 알고리즘은 입력 임피던스 정합과 출력 직류 전압 측정원리를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 자동으로 쉽게 고주파 회로의 성능변수를 측정할 수 있기 때문에 시스템-온-칩의 저가 성능 검사의 대안이 될 것으로 기대한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.33-37
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• 1993

연결부를 지닌 대형의 노즐형상 제품은 대형산업기기에서 용기의 일부 및 추진체 및 인공위성 발사 대등에서 쓰이는 제품으로 목적하고자 하는 최종 조립품의크기에 따라 제품자체의 지름이 1m 에서 수m 에 이르는 대형으로 제작된다. 대형노즐형 제품은 제품 자체의 강도, 정확한 치수 및 소요재료의 다수등도 중요한 요소이나, 가공하중의 크기에 따라 다르지만 제품을 만들기 위해서는 수만톤을 필요로하기 때문에 제품제조의 가능여부가 성형기의 능력에 의존하게 된다. 본 연구는 비교적 소형장비로써 대형 노즐형단조 품의 제작이 가능한 새로운 성형공정을 개발하는데 그 목적이 있으며 공정개발은 비교적 소형 장비로써 대형단조품의 제작이 가능하도록 하는데 촛점을 맞추고서 이루어 졌다. 이를 위해 여러가지 가능한 방법 들을 제안하고, 각각의 공정 방법들에 대해서 Plasticine 모델 시험을 통하여 소성유동에 의한 성형성과 하중을 검토한 후에 국내에서 사용가능한 장비 및 하중능력, 그리고 성형성 등을 고려하여 적절한 공정방법을 선택하였다. 선택된 공정에서 점진적 팽창단조를 위한 예비 성형체의 결정 및 공정변수의 결정등을 납 모델링실험을 행하여하였으며 실재 재료의 축소모형실험을 수행하여 공정을 확인 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1128-1135
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• 1993

본논문에서는 GMW시퀸스 g(t) = tr((trk(a))r)와 그의 순회 천이 시\ulcorner스에의해서 발생되는 GMW부호라는 새로운 이진순회부호가 소개되었다. GMW부호의 부호깊이는 2k-1인데 여기서 k는 복합정수 e.j이다. GMW부호의 차원은 k.(k/J)w-1인데, 여기서 w는 r의 해밍무게이다. 디자인 거리, 최소거리, 그리고 부호의 무게가 GMW시퀸스의 변수에의해 유도되었다. 그리고 GMW시퀸스의 확장이 m시퀸스와 그의 순회 천이 시퀸스들의 견지에서 유도되었고. GMW시퀸스의 특성 다항식이 유도되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.287-298
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• 2001

본 논문에서는 ATM 기반 MPLS 망에서 효율적으로 IP 서비스를 전송하기 위한 동적 버퍼관리 방식의 Dynamic GSMP V3(General Switching Management Protocol Version 3)의 VLSI 구현을 위한 하드웨어 구조를 제안하고 설계하였다. 또한 현재 표준화중인 GSMP와 동적 버퍼관리 방식을 수용한 GSMP를 셀 손실률 측면에서 비교 분석하였다. ATM 스위치 상에 연결 제어의 성능 향상을 위해 스위치 상에 연결 제어의 성능 향상을 위해 스위치에서 연결설정 및 제어를 수행하는 Dynamic GSMP V3의 Slave 블록을 삼성 SoG 0.5$\mu\textrm{m}$ 공정으로 설계하였다. 기존의 방식과 제안한 방식의 성능 평가를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀과 최소 버퍼 알고리즘을 이용하여 모의 실험을 하였으며, 이때 셀 손실률이 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.622-625
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• 2020

오픈 API에서는 사용자로부터 조회할 데이터를 요청을 통해 조건에 해당하는 데이터들을 선별하여 리턴하게 되는데, 현재 통용되는 방식은 다양한 조건을 설정하는 것에 있어 상당한 불편함이 따른다. 이에 따라 오픈 API에서 다양한 조건을 검색할 수 있는 방식을 제안한다. POST 메소드를 통해 숫자의 경우 원하는 검색 범위에 대한 설정을, 문자열의 경우 조건에 따라서 포함 혹은 일치하는 데이터를 검색한다. 이렇게 파라마터의 종류가 다양해짐에 따라 SQL 인젝션과 같은 보안에 대한 위험성도 커지며, 그것을 원천적으로 차단하기 위해 쿼리에 사용자로부터 받은 변수를 넣는 것이 아닌, 데이터베이스에서 얻은 데이터로부터 특정 알고리즘을 통해 사용자의 원하는 조건에 해당하는 데이터를 추출해내는 방법 또한 제안한다. 이를 통해 생산성 극대화를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1028-1031
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• 2021

소프트웨어의 중요성이 커지면서 코딩열풍이 불고 있다. 코딩열풍은 소프트웨어 교육 의무화로 이어졌다. 본 연구는 소프트웨어 교육 개선방안으로 VR 블록코딩을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 VR 블록코딩은 최단경로 찾기 모델을 기반으로 교육과정에 따른 컴퓨팅 모델을 설계하여 구현하였다. 컴퓨팅 모델은 입력과 출력, 변수와 연산, 제어구조, 함수생성 및 호출이다. 본 연구에서 제안한 VR 블록코딩이 가능해짐에 따라 초현실사회에 새로운 디지털 교육 콘텐츠에 기여할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2022

최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m³). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1115-1118
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅은 급속한 의사결정이 가장 중요한 헬스 케어 환경에서 새로운 패러다임이다. 동적인 환경에서 이질적인 장치로부터 얻어지는 정보는 고수준의 복합성을 지니며 융합(fusion)의 필요성을 강조하게 된다. 컨텍스트 기반 유비쿼터스 환경에 대한 이해는 존재하는 프라이버시 관련성을 약화시킨다. 본 본문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시가 향상된 컨텍스트 기반 정보 융합을 위한 시스템과 프레임워크 구조를 표현한다. 제안하는 설계에서 프라이버시란 복합적인 데이터 엔터티로 캡슐화되는 매개변수의 집합으로서 정의된다. 본 논문에서는 응급의료서비스에서 기대되는 의료 서비스를 지원해 주는 데이터 융합 설계를 고안해 내는 것을 목표로 하는 동시에 프라이버시 위험을 감소시키고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.427-430
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• 2008

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)와 NMF 군집방법을 이용하여 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 NMF에 의해 계산된 의미 특징(semantic feature)은 문서의 고유 구조(inherent structure)를 반영하여 문장을 추출함으로써 요약의 질을 높일 수 있고, 의미 변수(semantic variable)를 이용한 문장의 군집은 문장 간의 유사성과 다양성 고려하여서 쉽게 과잉정보를 제거하여 문장을 요약할 수 있는 장점을 갖는다.