• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1227-1232
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• 2014

본 논문은 기존의 poly length만의 축소와 달리 입, 출력 소자를 포함한 core 디바이스의 $0.13{\mu}m$ 디자인을 10% 축소하는 것으로 여러 채널 길이에 따른 body effect와 doping profile simulation을 해석하였다. 축소 전의 DC 파라미터 매칭을 위하여 게이트 산화막의 decoupled plasma nitridation 처리와 LDD(Lightly Doped Drain) 이온주입 전 TEOS(Tetraethylortho silicate) 산화막 $100{\AA}$ 그리고 LDD 이온주입을 22o tilt-angle(45o twist-angle)로 최적화하였고 그 결과 축소 전의 5%의 범위에서 매칭됨을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.22-29
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• 2008

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식용 비전시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입 출력 장치 및 문자인식용 소프트웨어로 구성된다. 개발된 비전시스템을 실제 철강 선제공정에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트를 통해 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 문자인식 테스트 결과 약 98.6%의 높은 인식률을 가졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.1-6
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• 2007

서열을 분석하고, 기능을 예측하는 서열 주해는 생명 현상 규명을 위한 필수 과정이다. 서열 주해는 다수 응용 프로그램간 상호 연계를 통한 복잡한 처리 과정을 거쳐 이루어진다. 현재 사용자는 다양한 응용 프로그램들 중 적합한 응용 프로그램을 선택한 후, 운영환경에 맞도록 설치하고, 사용법을 익혀야 한다. 또한 각 프로그램들의 연계를 위해 입출력 데이터 형식을 변환해야 하는 불편함이 있다. 이를 위해 자동화된 솔루션들이 개발되고 있지만, 각 단계별 프로그램들이 강결합(tightly coupled)되어 있어 유연성(flexibility)이 떨어지고, 기능의 확장 및 변경에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하기 위하여 SOA (Service Oriented Architecture) 기반의 서열 주해 시스템인 SeqWeB을 제안한다. SeqWeB은 서열 주해에 필요한 7개의 응용 프로그램(Phred, cross_match, RepeatMasker, ICAtools, Phrap, CAP3, Blast)들을 웹 서비스 기술을 통해 단위 서비스로 개발하고, BPM 기법을 이용하여 통합하였다. SeqWeB은 각 응용 프로그램간 상호 운용성을 높이기 위하여 XML 형식의 입/출력 데이터를 사용하며, SOA 기반의 시스템 통합으로 각 응용 프로그램들을 약결합(loosely coupled)하여 시스템의 확장 및 변경이 용이하다. 또한 웹을 기반으로 하는 다양한 조합의 서열 주해 솔루션 제공이 가능한 특징이 있다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제31권2호
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• pp.182-190
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• 2003

마이크로어레이 기술이 널리 이용됨에 따라 마이크로어레이 이미지 데이터와 이미지 분석 데이터들이 급격히 늘어나고 있다. 그러나 국내에서는 그 데이터들을 효율적으로 관리하기 위한 시스템이 개발되어 공개된 경우가 없다. 그리고 마이크로어레이 실험은 한 실험실에서 분석하고 연구할 수 있는 유전자의 수가 제한되어 있으므로 서로 다른 연구실에서 실험한 연구 결과들을 공유함으로써 실험의 중복을 막을 수 있고 그 연구 결과들을 축척할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리 및 관리하기 위한 통합 시스템, WEMA(Web management of MicroArray)를 개발하였다. WEMA는 마이크로어레이 데이터 표준 규정의 제안인 MIAME(Minimal Information About a Microarray Experiment)에서 정의한 데이터 요소를 바탕으로 데이터 스키마를 설계하였으며 마이크로어레이 실험 설계에 따라 체계적으로 데이터를 관리하기 위해서 공동적인 데이터 단위를 정의하였다. WEMA의 주요 기능은 마이크로어레이 이미지 및 분석 데이터의 효율적인 관리, 데이터입출력의 통합 기능, 메타 파일 생성 등이다. 본 WEMA 시스템을 이용해서 실제로 한 식물 분자 생물학 연구실에서 만들어내는 마이크로어레이 이미지 데이터를 처리, 관리한 결과 생물학자들이 마이크로어레이 데이터를 체계적으로 관리, 분석할 수 있었으며 연구자들간의 데이터 교환 및 의사 소통이 원활히 이루어졌다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.261-271
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• 2008

홀로그래픽 부피격자 커플러(VGC : volume grating coupler)는 높은 선택적 결합효율, 건식 제조공정, 콤팩트한 소자 제작이 가능하고 저렴하기 때문에 광연결 기술의 구현 및 응용에 매우 매력적인 소자로 간주되고 있다. 본 논문에서는 도파로형 광연결에 적용키 위한 $45^{\circ}$ 격자 경사각을 갖는 도파로 삽입형 입 출력 VGC를 DuPont사의 HRF600-20 홀로그래픽 포토폴리머를 이용하여 설계, 구현하기 위한 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 VGC 소자의 유용성을 입증키 위해 동작파장이 각각 632.8nm 및 1550nm인 VGC를 제작하고 실험결과를 제시하였다. 실험결과 632.8nm 파장에서 동작하는 격자주기가 $0.5{\mu}m$인 단일 VGC의 경우 TE 편광에서 입력 결합효율은 86.6% 이상이고, 1550nm 파장에서 동작하는 격자주기가 $0.73068{\mu}m$인 $1\times2$ VGC의 입력 결합효율은 $\sim90.9%$의 특성을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.745-754
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• 2002

1998년에 등장한 구글 검색 사이트(http://www.google.com)에 처음 소개된 페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들의 연결 구조에 기반하여 문서들간의 순위를 부여하는 방법이다. 페이지랭크 알고리즘은 상용 검색 엔진에서 구현되어 사용되고 있으나, 상업상의 이유들로 인하여 구현 기법에 관한 연구 결과는 거의 발표되지 않고 있다. [4,8]에서 소개된 페이지랭크 알고리즘의 구현 기법은 웹 문서들의 페이지랭크 값을 산출하기에 충분하지 않다. 본 논문은 페이지랭크 알고리즘의 구현 기법[4,8]을 설명하고, 이를 적용하는데 필요한 입/출력 자료 구조 및 4가지 주요 구현 기술을 제시한다. 본 논문은 실제 웹 문서의 페이지랭크 값을 산출하는 시스템을 예로 들어 페이지랭크 알고리즘을 적용하는 방법에 대한 이해를 돕도록 하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.1-12
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• 2000

본 논문에서는 이동 로보트의 자율 주행을 위해 퍼지 제어에 기초한 적응 퍼지 제어기 설계 기법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫째, 퍼지 추론 과정에서 불필요한 규칙으로 인하여 데이터 처리 시간이 증가된 다는 단점을 이동 로보트의 현재 상태에 적합한 퍼지 추론 규칙과 소속함수를 생성함으로써 향상시켰다. 이 과정은 데이터 쌍을 이용한 클러스터링 방법을 통하여 구현되며, 이동 로보트는 보다 적은 퍼지 추론 규칙을 가지고 빠른 데이터 처리 속도로 주행 가능해 진다. 둘째, 기존의 퍼지 제어기가 입·출력 변수의 고정된 소속 함수로 인하여 느린 수렴성을 갖는 단점을 클러스터링 과정에서 생성된 소속함수를 스케일링함으로써 향상시켰다. 한편 본 논문에서 제안한 제어 방법의 성능 평가를 위해 퍼지 제어를 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험 및 실제 이동 로보트 주행 실험을 통해 비교 및 고찰하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1095-1101
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• 2012

본 논문은 DSP 제어기와 IGBT 구동기를 이용하는 조립과 공급의 자동처리를 위한 BLDC 서보 모터 제어시스템 설계를 제안한다. 조립, 공급 자동처리 시스템은 다양한 동작을 위해 서보모터의 토크, 속도, 위치 제어를 필요로한다. 본 논문은 이러한 서보제어를 벡터제어와 공간벡터 PWM 기법을 이용하여 구현한다. 제어기의 CPU 로서 PWM 파형발생기, A/D 컨버터, SPI 통신 포트 및 많은 입/출력 포트를 갖는 TMS320F240 DSP를 채택하였다. 이 제어시스템은 메인 호스트 PC 가 위로부터의 명령을 전달하고 끝단의 서보제어기의 상태들을 모니터링하는 세 개의 부 DSP시스템을 관리하는 3레벨의 계층적 구조로 이루어져 있다. 각 부 DSP 시스템은 DSP와 IPM을 사용하여 BLDC 서보모터를 제어하는 8개의 BLDC 서보모터제어부를 운영한다. 호스트 시스템과 중간의 DSP는 RS-422을 이용하여 통신하며, 주프로세서와 제어기는 SPI 포트를 이용하여 통신한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.2070-2079
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• 1997

본 논문에서는 호 수락 제어 문제를 해결하기 위해 퍼지 논리 제어기의 장점과 신경망의 학습 능력을 이용한 ATM 망의 호 수락 제어 시스템을 제안하였다. ATM 망의 새로운 호는 현재 서비스 중인 호의 서비스 품질(QoS : quality of service)이 영향을 받지 않을 경우 망에 접속이 된다. 신경망 호 수락 제어 시스템은 입/출력 패턴의 학습으로 예측성 잇게 호 수락/거절을 하는 시스템이다. 본 논문의 퍼지 신경망 호 수락 제어 시스템에서는 학습 속도 개선을 위해 학습율과 모맨텀 상수에 퍼지 추론을 적용하였다. 이 시스템은 시뮬레이션을 통해 기존의 신경망 방법과 퍼지 신경망 방법에서의 학습 횟수 측정으로 제안 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 퍼지 학습 규칙에 근거한 퍼지 신경망 CAC(call admission control) 방식이 종래의 신경망 이론에 근거한 CAC 방식보다 학습 속도면에서 약 5배의 속도 향상이 있었다.