• Information and Communications Magazine
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• v.26 no.5
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• pp.10-14
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• 2009

본고에서는 RGB LED전광판을 이용한 가시광 정보 방송시스템에 대하여 기술한다. 현재 상용 RGB LED로 구성된 전광판에 기존의 디스플레이 기능 외에 디지털 데이터 변조기능을 부가하였다. 전광판의 규격은 1단 2열 구조로 설정하였고, 전광판의 모든 RGB LED는 NRZ 10/20 Mbps신호로 동시에 변조가 가능하도록 설계하였다. LED가 공기 중으로 방사한 가시광 신호의 성능은 수신기를 통해 데이터를 검출한 뒤에 비트오율을 측정하여 검증하였다. 전광판 RGB LED를 최대한 활용하여 LED를 10 Mbps 데이터 신호로 변조하여 방송했을 때 에러 없이 5.6m이상 전송이 가능하였고, 전송 속도가 20 Mbps인 경우는 $10^{-6}$비트오율 기준으로 5.6m까지 방송이 가능하였다. 향후 전광판 LED가 통신용으로 설계된 제품으로 대체되어 변조 특성이 좋아지고, 전광판 구조가 커져 전광판이 방출하는 전체 광출력이 증가하면 전송 특성이 보다 향상될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.624-626
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• 1999

실제 공정상에서는 웨이퍼에 열을 가하는 공정뿐만 아니라 다른 형태의 여러 공정도중에도 다양한 종류의 예측 불가능한 고장 또는 기기의 오동작이 발생할 수 있으며 이는 고속열처리장비(RTP)의 throughput과 수율에 심각한 영향을 미치고 있다. 따라서 RTP 공정의 일부분뿐만 아니라 전체 공정에서의 장비의 상태변화를 기반으로 성능인자를 향상시킬 수 있는 modeling기법의 구축이 절실하다. 각각의 에러 수준과 발생 빈도에 의해서 시스템의 동작과 성능이 결정되며 높은 신뢰도(reliability)가 요구되는 시스템일수록 필수적으로 모든 부분의 기능 및 동작상태를 고려한 모델링이 선행되어야 한다. 그러나 시스템의 많은 부분은 분석 및 실험을 바탕으로 한 정확한 상태 방정식을 구할 수 없으므로 추상적이고 개념적인 상태변화 또한 전체 모델링에 포함시킬 수 있는 효율적인 기법이 필요하다. 이에 본 논문은 DES 모델링 기법을 사용하여 RTP의 동작 운용상태를 모델링하고 이를 통해 적절한 성능평가를 하고, 이를 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하는 것을 주된 연구내용으로 한다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.6 no.2
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• pp.108-114
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• 1995

규칙적인 간격이 $M\timesN$ 이차원패턴과 임의 모양 빔 스폿을 발생시키기 위해 일반적인 이차원 Dammann 격자보다 재구성 에러가 작고, 높은 효율을 보이는 줄무늬형 격자를 설계하였다. 회절효율은 일반적인 이차원 Dammann 격자의 효율보다 평균 15-20% 정도 높은 60% 이상을 얻었다. 설계된 격자는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 회절특성을 확인하였으며 우수한 패턴 발생 결과가 확인되었다. $3\times3에서 11\times11$까지의 규칙적인 스폿 배열과 문자열에 대한 효율, 계산 시간 및 표준편차를 비교분석하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.7 no.2
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• pp.129-134
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• 2007

This paper proposes multiple burst error detection and correction scheme for transmission of Huffman coded string. We use bidirectionally decodable codes and introduce insertion of forbidden symbol to find errors. Additional bits are added to original bit streams to correct errors. The total file size id increased but it can detect errors and recover errors real time.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.74-77
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• 2003

본 논문에서는 자연스러운 온라인 필기체 문자 인식을 위하여 획 기반 HMM(Substroke HMM)을 기반으로 한 인식 방법을 채택하고, 획 분류의 정확도 향상을 위한 전처리 과정에 대해 재샘플링 간격 조정을 통한 획 분류실험을 통해 인식률 제고에 관한 실험을 수행하였다 필기체 문자인식을 위한 방법으로 한 문자 전체를 HMM으로 구성하는 Whole-character HMM과 자소단위를 HMM으로 구성하는 character HMM을 주로 이용하였으나, 이러한 방법은 문자의 수에 비례하여 비교적 큰 메모리 용량과 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위한 획 기반 HMM은 문자를 획 단위로 분류한 후 이를 HMM 모델로 구성하므로 소수의 획 기반 HMM 모델만으로 문자를 모두 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 인식률의 큰 저하 없이 계산량 및 메모리 용량을 크게 줄일 수 있다. PDA상에서 수집한 완성형 한글 데이터베이스를 사용하여 획 분류 실험을 수행한 결과 평활화와 7/100 길이의 재샘플링을 수행한 경우 평활화 과정을 추가하지 않은 기존의 재샘플링 5/100 길이의 경우에 비해 정확도가 평균 3.7% 향상을 나타내었으며, 특히 첨가 에러율이 감소함을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.367-369
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• 2004

기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 통합관리가 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 에러한 추세를 반영하고자 기존의 연구비 관리 프로그램을 재사용하기 위해 모바일 협업 비즈니스 모듈을 개발하여 모바일 기기의 특성에 적용할 수 있도록 특화된 협업 프로세스를 지원하는 새로운 형태의 모바일 협업 컴포넌트를 개발하였다. 이러한 결과 사용자의 요구사항을 최대한 반영하여 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 서로 다른 목적으로 운영되던 시스템을 통합하여 시스템의 총 운영비용을 줄이고 실시간으로 의사결정에 참여할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.191-193
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• 2015

클라우드 기술이 발전되고 서비스가 확산됨에 따라 저장하고 처리해야 할 데이터는 많아지고 있다. 증가하는 데이터에 맞춰 서버 증설이 필요하지만 양이 증가할수록 관리 및 설정에 대한 인력리소스 필요량과 휴먼에러에 대한 리스크는 점차 증가하는 문제가 있다. 본문에서는 서버 증설에 의한 작업량과 리스크를 줄이고 관리를 구조적이고 효율적으로 사용할 수 있게 개발된 AP(Automated Provisioning) 시스템을 소개한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.2
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• pp.141-152
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• 2007

Selectivity estimation has been a crucial component in query optimization in relational databases. While extensive researches have been done on this topic for the predicates of numerical data, only little work has been done for substring predicates. We propose novel suffix tree transform algorithms for this problem. Unlike previous approaches where a full suffix tree is pruned and then an estimation algorithm is employed, we transform a suffix tree into a suffix graph systematically. In our approach, nodes with similar counts are merged while structural information in the original suffix tree is preserved in a controlled manner. We present both an error-bound algorithm and a space-bound algorithm. Experimental results with real life data sets show that our algorithms have lower average relative error than that of the previous works as well as good error distribution characteristics.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.7
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• pp.9-17
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• 2024

Due to the increase in energy consumption, and eco-friendly policies, there is a need for efficient energy consumption in buildings. Anomaly power detection based on deep learning are being used. Because of the difficulty in collecting anomaly data, anomaly detection is performed using reconstruction error with a Recurrent Neural Network(RNN) based autoencoder. However, there are some limitations such as the long time required to fully learn temporal features and its sensitivity to noise in the train data. To overcome these limitations, this paper proposes the TCN-USAD, combined with Temporal Convolution Network(TCN) and UnSupervised Anomaly Detection for multivariate data(USAD). The proposed model using TCN-based autoencoder and the USAD structure, which uses two decoders and adversarial training, to quickly learn temporal features and enable robust anomaly detection. To validate the performance of TCN-USAD, comparative experiments were performed using two building energy datasets. The results showed that the TCN-based autoencoder can perform faster and better reconstruction than RNN-based autoencoder. Furthermore, TCN-USAD achieved 20% improved F1-Score over other anomaly detection models, demonstrating excellent anomaly detection performance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.330-338
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• 2002

Spontaneous speech is ungrammatical as well as serious phonological variations, which make recognition extremely difficult, compared with read speech. In this paper, for conversational speech recognition, we analyze the transcriptions of the real conversational speech, and then classify the characteristics of conversational speech in the speech recognition aspect. Reflecting these features, we obtain the baseline system for conversational speech recognition. The classification consists of long duration of silence, disfluencies and phonological variations; each of them is classified with similar features. To deal with these characteristics, first, we update silence model and append a filled pause model, a garbage model; second, we append multiple phonetic transcriptions to lexicon for most frequent phonological variations. In our experiments, our baseline morpheme error rate (WER) is 31.65%; we obtain MER reductions such as 2.08% for silence and garbage model, 0.73% for filled pause model, and 0.73% for phonological variations. Finally, we obtain 27.92% MER for conversational speech recognition, which will be used as a baseline for further study.