• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.224-238
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• 1998

확장된 마크흐름선도(EMFG: Extended Mark Flow Graph)는 이산 시스템을 개념적으로 또는 상세하게 설계할 수 있는 강력한 도구 일 뿐만 아니라 시스템을 직접적으로 구현하기 위한 적당한 표현이다. 그러나 EMFG의 다소 복잡한 표현으로 인해 수학적인 해석이 불가능하여 시스템의 설계나 해석에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 수학적인 해석이 가능하도록 EMFG의 표현을 재정의하였고, 표현 불가능한 부분이 가능하도록 트랜지션에 출력 역 아크를 도입하였다. 또한 EMFG의 회로변환에서 잘못 변환되는 부분들을 해결하였으며, 수식을 사용한 회로변환 방법을 제안하였다. 마지막으로 기존의 EMFG와 재정의된 EMFG를 비교하였고, 재정의된 EMFG로써 0101 감지기 회로를 설계하고 대응하는 회로로 변환하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.423-430
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• 2002

현재 정지 영상 압축의 표준인 JPEG은 DCT(discrete cosine transform)를 취한 후에 압축과정을 수행하기 때문에 고 압축을 할 경우 블록화 현상이 심하게 일어나며, 고 압축시에 복원된 영상에 나타나는 왜곡(aliasing)등으로 영상의 품질이 낮아지는 단점이 있다. 또한 변환 부호화 방법은 높은 압축률을 가질 수 있으나 변환과 역 변환에 의한 화질에 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 정지 영상에 적용한 결과 낮은 비트율에서 기존의 방법보다 압축 후 복원시 속도의 향상, 압축율의 향상, 블록현상을 제거하였다. 그리고 복원화질이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.180-181
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• 2018

JPEG은 가장 널리 사용되는 표준 이미지 압축기술이다. 본 논문에서는 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 배열은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역 이산여현변환 (IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2675-2677
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• 2000

본 논문에서는 광대역 입력전압에 대응 할 수 있는 직류 변환 장치(DC-DC Converter)의 제어기의 모델링 및 제어 방법에 대해서 제안한다. 일반적으로 직류 변환 장치의 주된 목적은 입력되는 직류 전압에 대해서 출력전압을 지속적이고 안정적으로 유지해 주는 것이다. 따라서, 안정적인 출력 전압을 얻는 방법으로서 제어되지 않은 직류 변환 장치에 입력전압을 안정적으로 공급해주는 방법도 고려해 볼 수 있으나, 이릴 경우 입력전류의 변화나 입력 전압이 지속적으로 변하는 경우에 대처 하기 어렵다. 따라서, 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 출력전압을 궤환 시키고 이 신호에 의해 직류 변환 장치를 제어하는 방법을 고려한다. 또한, 단순한 제어기를 사용할 경우 그 입력전압의 범위가 소자의 한계와 안정성으로 인하여 국한적으로 한정되므로, 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 컨버터를 연결하고 이것을 프로세서를 사용하여 제어하는 방법을 설계한다. 모델링된 직류 변환 장치는 불연속선형 시스템(Piecewise Linear System)으로 해석되어 질 수 있으며, 아울러 각기 다른 입력 범위에서 동작하는 컨버터들에 대해서도 모델링되어야 한다. 또한 일정 간격의 입력 범위내에서 서로 다른 컨버터들을 동작시켜 줄 수 있는 방법도 고려한다. MATLab을 이용하여 파워 컨버터의 성능을 입증하고, 아울러 실제 회로의 실험을 통하여 결과를 검증한다.

• 한국자기학회지
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• 제8권3호
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• pp.161-168
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• 1998

본 논문에서는 라플라스 변환과 유환요소법의 결합에 의하여 확산반정식의 과도해석에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 시간항을 라플라스 변환을 이용아여 제거한 후 유한요소법을 적용하여 해를 구한다. 이렇게 주파수 영역에서 구해진 해는 라플라스 역변환을 이용하여 시간영역의 값으로 변환한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 열전도문제를 해석하엿으며, 제안한 방법이 해석해와 잘 이치한다는 것을 알 수 잇었다. 제안한 방법은 시간 차분이 필요하지 않기 때문에 여러 가지 확산방정식을 해석함에 있어서 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.60-67
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• 1994

본 논문은 두 편으로 연결된 논문의 첫 논문으로 무한음향 매질내의 축대칭음향 변환기 음향특성 해석을 위한 유한요소법과 하이브리드형 무한요소법의 결합 알고리즘을 제시하고 이를 이용한 음향변환기의 방사 임피던스, 지향성 및 압전자간의 결합 효과에 대한 수치해석 결과를 제시하였다. 두번째 논문에서는 첫논문의 결과를 기초로 광대역 배역 변환기를 설계하고 설계된 변환가의 음향특성을 해석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.372-376
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• 2004

디지털 신호 기억회로는 반도체 기술의 발달과 더불어 매우 빠른 속도로 발달되었다. 그러나 수 백 MHz의 높은 고주파 신호를 저장하였다가 복재 하는 것은 매우 어려운 기술이다. 고주파 신호의 기억을 위해서 과거에는 아날로그 방식의 주파수 기억루프 (Frequency Memory Loop)가 사용되었으나, 광대역 신호 변환기와 광대역 주파수 증폭기 등이 개발되면서 디지털 고주파 신호 기억 장치에 대한 설계가 가능해 졌다. 본 논문에서는 주파수 대역이 3 옥타브 이상 되는 광대역 디지털 고주파 기억회로를 Johnson 코드를 이용하여 설계하고 그 결과를 모사 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.198-201
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• 2007

본 논문에서는 변형된 Newton-Raphson 알고리즘과 LUT(Look Up Table)를 사용하는 역제곱근 연산기를 제안한다. Newton-Raphson 부동소수점 역수 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산하는 방식이다. 변형된 Newton-Raphson 알고리즘은 하드웨어 구현에 적합하도록 변환되었으며, LUT는 오차를 줄이기 위해 개선되었다. 제안된 연산기는 LUT의 크기를 최소화하고, 순환적인 구조가 아닌 2-stage pipeline 구조를 가진다. 또한 IEEE-754 부동소수점 표준을 기초로 하는 24-bit 데이터 형식을 사용해 면적과 속도 향상에 유리하여 휴대용 기기의 멀티미디어 분야의 응용에 적합하다. 본 역제곱근 연산기는 소수점 이하 8-bit의 정확도를 가지며 VHDL을 이용하여 설계되었다. 그 크기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 4,000 gate의 크기를 보였으며 150MHz에서 동작이 가능하다.