• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07b
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• pp.1109-1112
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• 2003

본 연구는 switching mode 의 Power NMOSFET failure mode 에 관하여 분석하고 원인을 규명하였다. 분석된 power NMOSFET은 30V급이며, vender A의 상용화 제품이다. 발생한 failure mode는 power switch 회로에서 특정 ID 를 detect 하지 못하는 mode 였다. 측정결과 source voltage 가 저하되었으며, power NMOSFET DC 동작특성 분석 결과 Vgs 변화에 따라 Id 가 저하되었다. Fail 된 power MOSFET 특성값 reference는 동일 LOT의 양품을 선정하였다. De-cap후 Inversion 과 Accumulation mode 별로 Photoemission spectrum analyzer(PSA) 분석 방법을 적용하였다. 결과 accumulation mode 에서 intensity가 감소하였으며, forward diode mode에서 국소적으로 변화하는 영역이 검출되었다. SEM 분석결과 gate metal 과 source metal 의 micro-contact 이 이루어져 있었다. 이 경우 gate metal 과 source metal 사이 close loop 를 형성하여 gate charge량을 변화시켜 power NMOSFET의 출력을 저하하는 failure mode가 발생됨을 분석할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.3-13
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• 1998

본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.3
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• pp.681-686
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• 2017

Degradation is commonly observed in field-aged PV modules due to corrosion of the photovoltaic ribbon. The reduced performance is caused by a loss of fill factor due to the high series resistance in the PV ribbon. This study aimed to mitigate the degradation by corrosion using five sacrificial anodes - Al, Zn and their alloys - to identify the most effective material to mitigate the corrosion of the PV ribbon. The corrosion behavior of the five sacrificial anode materials were examined by open circuit potential measurements, potentiodynamic polarization tests, and galvanic current density and potential measurements using a zero resistance ammeter. Immersion tests for 120 hours were also conducted using materials and damp heat test tests were performed for 1500 hours using 4 cell mini modules. The Al-3Mg and Al-3Zn-1Mg sacrificial anodes had a low corrosion rate and reduced drop in power, making then suitable for long-term use.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.1
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• pp.118-123
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• 2015

According to the recent report, solar street lamp connected to a non Maximum Power Point Tracking(MPPT) charger, can lead to a system-wide decline in power output with as much as 30%. This paper proposes the charge controller with direct duty ration control for 250W solar street lamp in order to improve the efficiency of photovoltaic from these output power reduction. This paper covers the Pulse Width Modulation(PWM) controller and power conversion topology and analyze the MPPT method for charge controller. The power conversion part consists of push pull converter based on PWM controller using 8bit MCU in order to have lower manufacturing cost. The PWM controller with direct duty ratio control algorithm is constantly tracking the maximum power point of photovoltaic module and increases energy output power. The test results shows 97.1~97.4% MPPT efficiency and the experimental hardware is implemented based on the solar simulator condition for 241W. Thus, the implemented charge controller shows its feasibility for the real application, especially under solar street lamp.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.71-76
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• 1999

본 논문에서 제안한 예측형 RBFN(Radial Basis Function Network)은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 구조이다. 이 신경망은 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터를 사용하여 중간층의 활성화 함수의 출력을 결정하고, 중간층과 출력층의 연결강도만 네트워크 내에서 학습한다. 그리고 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터는 두 가지 방법으로 예측형 RBFN에 이용하였다. 첫 번째는 HMM의 각 상태의 혼합수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이고, 두 번째는 HMM의 혼합수$\times$출력분포수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이다. 실험결과, 예측형 RBFN은 다른 방법들의 결과보다 $4.5\~6.5\%$ 저하된 결과를 보였지만 다른 신경망에 비해서 학습 반복 횟수를 작게할 수 있었으며 전체 학습시간을 대폭 단축할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.10B
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• pp.1807-1814
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• 1999

This paper considers connectivity-related reliability measures for a class of fault-tolerant shuffle exchange networks to characterize the degrading features over time in the presence of faulty switching elements. The mean number of connected input/output pairs, the mean number of survivable input are considered as connectivity measures. The measures for the unique-path shuffle exchange network(SEN) and its two fault-tolerant variants, extra-stage SEN(SEN+) and INDRA network are derived analytically, and then are compared with numerical experiments.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.60 no.8
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• pp.1537-1546
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• 2011

The photovoltaic(PV) generation system have recently become widely used to solve the environmental problems and running out of fossil fuels. However, the study on maintenance is inadequate for PV system. This paper proposes the novel diagnosis method of output power decline to maintain the normal output performance of PV array. The diagnosis method used the proportional relation of irradiation-output current(S-I) of PV array at maximum power point(MPP). And, first order polynomial using the relation is proposed to easily apply PV system. To estimate the relation in case of separation of PV array producer and diagnosis system producer. Kalman Filter algorithm is also proposed at 30.2kW grid-connected PV system. Then, the performance of diagnosis method is evaluated using the hardware tests as well as the simulation.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 2005.04a
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• pp.115-154
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• 2005

SI 엔진의 연소특징은 비정상 난류 예혼합 화염이며 여기서 내부 유동은 직접 화염 전파에 영향을 미치며 난류와 거시적 유동의 패턴 모두 중요한 역할을 한다. 내연기관 연소에서 난류는 매우 중요한 역할을 하고 통상 엔진 속도($\approx$흡입유동 속도)에 비례하며 그 주요 역할은 고속 운전 시 해당 사이클 내에 연소가 완료되는 데 기여하지만 출력저하, 제어 및 측정 그리고 사이클 변동과 관련하여 실질적으로 난류 제어를 통한 엔진 성능 개선은 사실상 불가능하다. 실물 엔진의 성능 파라미터로 주로 유동의 거시적 거동이 사용되며 이 유동과 연료 분사계가 혼합기 분포 상태와 화염 전파 방향을 결정하여 최종적으로 엔진의 성능을 지배한다. 따라서 가시화를 통한 연소 진단도 이 현상에 주목할 필요가 있으며 거시적 파라미터를 성능에 연관하는 다양한 기법이 존재하고 이들은 매우 풍부한 데이터베이스를 통해 비교적 정확한 성능의 예측을 가능하게 하고 이 점에 주목한 엔진만 성공을 거두었다. 이 거시적 현상에 주목하여 가시화를 통해 성층화 현상을 실험적으로 해석한 예를 제시하였다. SI 엔진 가시화에서 기법보다 중요한 것은 현상의 이해이다. 이를 위해 성공적 가시화 진단을 위해서는 우선 현상에 대한 모델링이 필요하고 이 모델에서 가시화를 통해 규명 가능한 현상을 추출해 내는 것이다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.114-117
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• 2009

The performance of PV module applying the photovoltaic effects of the semiconductor is affected by temperature. Until now, most of PV module show that the power and efficiency falls at a rate of ${\sim}0.5%/^{\circ}C$ and ${\sim}0.05%/^{\circ}C$ respectively as increase of ambient temperature. In this study, the effect of fins attached to the backside of PV module was investigated through a thermal analysis program and simulation model. The result shows that the inner temperature of PV module with fin falls about $10^{\circ}C$ compare to that of ordinary PV module.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.