• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-224
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• 2010

RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.217-226
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• 2019

본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.11-16
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• 2017

RF MOSFET에서 관찰된 입력 저항의 주파수 종속 특성이 단순화된 입력 등가회로로부터 유도된 pole과 zero 주파수 수식을 사용하여 자세히 분석되었다. 이러한 이론적 분석을 사용하여 저주파에서 입력저항의 감소현상이 포화영역에서 소스와 pinch-off 영역 사이의 채널저항으로부터 발생되는 것을 발견하였다. 이와 같이 저주파에서 입력저항이 감소하는 채널 저항 효과는 채널저항을 변화시키면서 소신호 등가회로 모델링을 수행하여 물리적으로 입증되었다.

• 한국광학회지
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• 제10권6호
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• pp.487-493
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• 1999

본 논문에서는 굽은 비선형 도파로를 이용한 솔리톤 결합기의 동작 특성에 대해 알아 보았다. 이 굽은형 솔리톤 결합기는 기존의 솔리톤 결합기와 마찬가지로, 비선형 도파로에서의 솔리톤 방출의 문턱값 효과로 인해 매우 날카로운 스위칭 특성을 갖는다. 또한 이 결랍기의 굽은 구조는 솔리톤 방출을 위해 요구되는 최소 입력 파워의 문턱값을 낮추어 준다. 굽은형 솔리톤 결합기를 통한 파의 전송을 보다 정확하고 실제적으로 수치 해석하기 위해 비선형성의 포화 효과와 매질에서의 손실을 고려하였다. 시뮬레이션 결과는 포화 효과와 손실을 고려하는 것이 비선형 도파로 소자의 해석과 설계에 있어서 매우 중요하다는 것을 보여주고 있다. 이러한 굽은 구조의 적용은 포화 효과와 손실을 고려했을 때, 낮은 문턱값 파워를 가지고 공간 솔리톤을 방출시키는데 유용하다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.127-134
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• 2015

본 연구에서는 다입출력 불확실 선형 플랜트를 위한 포화함수에 의한 연속 슬라이딩 면 변환 가변 구조 시스템이 주어진다. 이론적으로 불연속 슬라이딩 면 변환 가변구조 시스템을 제안한다. 사전에 결정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 모드의 다입출력 존재 조건과 함께 페루프 지수 안정성에 대해 검토한다. 실제 응용을 위하여 포화 함수에 의하여 불연속 가변구조 시스템의 연속 근사화를 이룬다. 실제적인 관점에서 가변 구조 시스템의 내부 특성인 제어입력의 불연속성을 많이 개선한다, 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 연속 변환 가변구조 시스템 제어기의 유용성을 입증한다.

• 한국광학회지
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• 제17권5호
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• pp.396-400
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• 2006

본 논문은 광 패킷 채널을 전송하는 기상에 둔감한 무선광통신방법을 제안한다. 이 방법은 광 패킷 채널들을 광섬유증폭기의 포화영역에서 증폭한다. 전송손실이 증가하면, 평균 패킷의 속도나 평균 패킷의 길이를 줄여서, 자유공간에 입력되는 광파워 레벨을 증가시킨다. 실험으로, $8{\times}10$ Gigabit Ethernet 채널을 자유공간에서 2.4 km 전송하였다. 또한 자유공간에서 광 패킷 채널을 중계하기 위하여 1.2 km 지점에 한 개의 이득포화 광중계기를 사용하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권4호
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• pp.112-122
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• 1999

In realistic control systems the nonlinear saturation attributes of the control actuator due to physical limitations should be taken into account This nonlinear saturation of actuators may cause not only deterioration of the control performance but also a large overshoot during start-up and shut-down. As the overshoot increases the system may become oscillatory unstable. in this paper the supervisor implementation which guarantees good performance for saturation operation and prevents reset wind up is presented, Moreover the sufficient conditions of the stability for saturated system using supervisory control with a dynamic controller are provided in the continuous-time and in the discrete-time domain Numerical example is illustrated to depict the efficiency of supervisory control for a typical satuaurated production-distribution system controlled by a discrete-time dynamic controller and to validate basic results by simulation.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.511-514
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• 2006

ABCD는 FGCS'2004에 이장두 등에 의하여 제안된 블록 암호이다. ABCD는 256비트의 평문을 입력받아 128비트의 키를 사용하여 256비트의 암호문을 출력하는 블록암호이다. ABCD는 지금가지 분석 결과가 알려져 있지 않으며, 본 논문에서는 $7{\times}2^{8}$의 선택 평문을 이용하여, 공격복잡도 $2^{54}$을 갖는 전체 라운드 포화공격을 소개한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권5호통권98호
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• pp.169-174
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• 1999

In this paper, the CLQR(Constrained LQR) controller, which considers the actuator saturation in a cross-product term of a given performance index for an automotive active suspension control has been proposed. The effects of actuator saturations have been reflected directly in the states by using the linear relation between the control input and states. The method proposed here is more effective and intuitive compared with the conventional schemes. The CLQR has been applied to designing an automotive active suspension control system to verify its effectiveness and practical aspects.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.693-702
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• 2019

딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.