• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.492-493
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• 2014

비선형 부하 등에 의해 계통 전압의 왜곡이 존재하는 경우, 풍력발전 시스템과 같은 분산전원의 출력에는 5차, 7차, 11차 및 13차 고조파와 같은 저차 고조파 성분이 포함 되므로 풍력발전시스템의 전력품질이 저하 된다. 본 논문에서는 기존의 정지좌표계에서의 공진제어기를 이용한 보상기법 보다 연산량이 적고, 계통전압에 다수의 저차 고조파 왜곡이 존재하더라도 효과적으로 고조파를 보상할 수 있는 새로운 고조파 보상기법을 제안하며, 제안된 기법의 우수성을 시뮬레이션과 실험을 통해 증명하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.95-96
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• 2015

본 논문에서는 왜곡된 전원 전압과 주파수 변동 하에서도 입력 전류를 정현적으로 제어하도록 하는 단상 PWM 컨버터의 동기좌표계 전류 제어 기법을 제안한다. 왜곡된 전원 전압은 PWM 컨버터 제어를 위한 제어 위상각을 왜곡시켜 입력 전류에 고조파를 발생시키며, 전원 주파수의 변동 역시 입력 전류의 제어 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 위상각의 왜곡 성분을 이용하여 지령 전류를 보상하고 동기좌표계 PLL (Phase Lock Loop) 제어기의 출력으로부터 주파수 변동분을 검출하여 왜곡된 전원 전압과 주파수하에서도 정현적인 전류 제어가 가능하도록 하였다. 제안된 기법의 유용성은 실험을 통해 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.477-485
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• 2000

본 논문에서는 신경신호기록을 위한 반도체 미세전극용 전치증폭기의 잡음특성을 설계하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 세포외기록(extracellular recording)에 의하여 측정된 신경신호와 전형적인 CMOS소자의 저주파 잡음특성을 함계 고려하여 전체 신호대잡음비를 계산하였다. 2단 CMOS 차동증폭기에 대한 해석과 함께 신호대잡음비에 중요한 영향을 끼치는 요소들에 대하여 설명하였다. 출력잡음전력에 대한 해석적인식을 유도하였으며 이로부터 회로설계자가 조절할 수 있는 주파수응답과 소자 파라미터들을 결정하였다. 입력소자의 크기와 트랜스컨덕턴스의 비가 최적영역으로부터 약간 벗어날 경우에 신호대잡음비가 크게 저하됨을 보였다. 이와 함께 만족스런 잡음특성을 위한 증폭이의 설계 변수 값들도 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.363-366
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• 2001

LILI-128 스트림 암호는 IMT-2000 무선단말간 데이터 암호화를 위하여 제안된 128-비트 크기의 스트림 암호방식이며, 클럭 조절형태의 채택에 따라 속도저하라는 구조적인 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 귀환/이동에 있어서 랜덤한 4개의 연결 경로를 갖는 4-비트병렬 $LFSR_{d}$를 제안함으로서 속도문제를 해결하였다. 그리고 ALTERA 사의 FPGA 소자(EPF10K20RC240-3)를 선정하여 그래픽/VHDL 하드웨어 구현 및 타이밍 시뮬레이션을 실시하였으며, 50MHz 시스템 클럭에서 안정적인 50Mbps (즉, 45 Mbps 수준인 T3급 이상, 설계회로의 최대 지연 시간이 20ns 이하인 조건) 출력 수열이 발생될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, FPGA/VHDL 설계회로를 Lucent ASIC 소자 ($LV160C,\;0.13{\mu}m\;CMOS\;&\;1.5v\;technology$)로 설계 변환 및 타이밍 시뮬레이션한 결과 최대 지연시간이 1.8ns 이하였고, 500 Mbps 이상의 고속화가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.332-334
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• 2014

PC와 모바일 디바이스 간에 데이터를 전송하는 방법은 여러 수단이 있으나, 직접 연결 또는 동일한 IP의 소켓통신을 위한 방법만이 존재한다. 이러한 방법들은 PC 와 모바일 디바이스가 직접적으로 연결되어야 가능하며, 동일한 OS가 아닌 경우 자료형의 범위 차이로 인한 데이터 훼손이 발생한다. 이를 개선하기 위해 데이터베이스 영역을 공유하며 데이터의 입 출력 시에 Base64 코드로 변환하여 데이터의 형태를 통일 시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종 플랫폼 PC와 모바일 디바이스 간의 이미지 데이터 비교를 위하여 원본 바이트코드를 Base64로 변환 하는 과정을 거친다. 이 때 데이터양의 증가로 발생되는 전송속도 저하를 개선하기 위하여 모바일 디바이스와 데이터베이스를 직접 연결하는 JTDS 기법을 적용하였다.

• 한국태양광발전학회지
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• 제7권2호
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• pp.7-15
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• 2021

태양광 발전소에 대한 성능을 평가하기 위해서는 IEC 61724-1에 적합한 계측장치를 설치하고 데이터를 수집하여 평가하는 것이 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 태양광발전소 현장에서 DC 어레이 성능을 평가하기 위한 방법을 제시하였다. 측정 일사량과 같은 환경정보 값과 태양광 DC 어레이 전압-전류 특성 곡선을 이용해 일사량에 따른 출력모델 식을 도출하였다. 도출된 모델 식은 태양전지 셀의 종류나 버스바에 따라서 차이가 발생되므로 기존의 태양전지 셀 등가회로 수식을 반영한 시뮬레이션 모델식이 적절히 변경되어야 함을 실험을 통해 검증하였다. 주기적인 진단 평가를 실시하지 않는 국내외 태양광 발전소는 성능저하가 발생된 상태로 운전되는 경우가 다수 일 것이다. 대부분의 관제모니터링을 시스템은 미쓰매칭 손실 평가분석이 불가능하며 운전상태 모니터링 하는 시스템이 대부분이다. 이에 태양광 발전소의 효율적 운영을 위해서는 현장진단 장치를 이용한 주기적 성능진단 평가나 발전소 데이터의 손실평가 분석 기술의 개발이 필요할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1203-1206
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• 2022

자율주행, IoT 등 많은 양의 영상 정보를 실시간으로 처리해야 하는 기술과 mobile device 등의 기기에서 Machine Learning 연산을 하는 소프트웨어들이 등장함에 따라 사람을 위한 영상을 출력하는 영상 부호화 기술 대신 기계의 vision task 성능을 위해 특화된 영상 부호화 기술의 필요성이 대두됐다. 본 연구에서는 영상에서 추출한 특징맵을 Neural-Net based Video Coding 모델을 이용해 압축률과 기계의 vision task 성능을 동시에 최적화한다. 또한, 하드웨어 친화적인 block-based 처리와 이로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 적응적 resizing 방식을 제안한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.127-129
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• 2020

높은 에너지 밀도, 장 수명 등의 특성을 갖는 리튬계열 축전지는 다양한 어플리케이션에 활용되고 있다. 그러나, 리튬계열 축전지의 열화로 인한 출력 특성 저하는 원전 사고 시, 안정적인 전력 공급을 저해하므로 원전 적용을 위해서 리튬계열 축전지의 열화를 일으키는 방사선에 대한 리튬계열 축전지의 강건성 검토가 필요하다. 본 논문은 방사성 동위원소 Co-60, 총 방사선량 100Gy의 저 준위 방사선 조사 시험을 진행하였으며, 이에 따른 리튬계열 축전지의 특성 비교를 위해서 전기적 특성분석 방법을 이용하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.423-424
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• 2020

기후변화 규제에 대응하기 위해 자동차 산업에서는 엔진의 배기가스는 줄이고, 출력은 향상시키는 과급기를 필요로한다. 전동식 과급기에 필요한 압축기는 초고속의 모터회전이 필요하고, 압축기 전기모터의 속도, 회전자의 위치 추정을 위해서는 센서가 필요하다. 하지만 센서의 사용은 비용의 증가, 신뢰도저하 등과 같은 문제점들이 있고, 이러한 문제점들을 해결하기 위해 여러 센서리스 방식들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 PSIM 시뮬레이터를 이용하여 전류모델 기반의 센서리스 방식으로 동기전동기(SPMSM)를 구동하는 0.8초 내로 90000rpm의 속도까지 도달하도록 시뮬레이션을 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.