• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권12호
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• pp.49-57
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• 2001

이 논문에서는 실리콘 기판 등가 회로 모델과 새로운 모델 파라미터 추출 방법을 보인다. 등가 회로 모델을 해석함으로써 회로 블록 사이의 기판 커플링 특성을 고찰하고, 커플링의 크기를 회로 동작 주파수와 특성 주파수(시스템의 폴과 제로 주파수)를 사용하여 분석함으로써 기판 커플링의 물리적 특성을 정량적으로 해석하였다. 제안된 등가회로 모델과 모델 파라미터 추출 방법의 정확성과 타당성을 실험적으로 검증하기 위하여 표준 CMOS 공정을 사용하여 다양한 거리와 기판 저항, 그리고 가드링 구조를 갖는 테스트 패턴을 설계, 제작하고 100 MHz-20 GHz 주파수 영역에서 측정하였다. 그리고 실리콘 기판 등가 회로 모델 을 사용하여 HSPICE를 사용하여 시뮬레이션하고 그 결과를 측정 결과와 비교함으로써 제안된 회로 모델과 파라미터 추출 방법의 정확성을 보였다. 따라서 등가 회로 모델과 파라미터 추출 방법은 정확한 혼성 신호 회로 디자인과 효과적인 시스템의 성능 검증에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.357-359
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• 1998

무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.269-272
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• 2021

본 논문에서는 변수간의 다양한 관계 분석 또는 예측 모델에 많이 적용되는 베이지안 네트워크 모델에 대한 양자 회로를 설계하고, 설계한 양자 회로를 '모여봐요! 동물의 숲' 게임에서 진행되는 무 거래에 대한 무값을 예측하는 시나리오에 적용했다. 제안한 양자 가격 예측 모델은 양자 회로로 표현했으며 IBM 의 Qiskit 을 이용해 구현하였다. 구현한 회로는 시뮬레이션 백엔드 뿐만아니라 IBM 에서 클라우드로 제공하는 실제 양자 컴퓨터 2 종의 백엔드에 실행하였고, 실행 결과와 설계한 회로를 바탕으로 제안한 모델의 성능을 분석하여 제안 모델의 효용성을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.47-52
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• 2014

본 논문에서는 대면적 정전식 터치스크린 구동 회로를 설계하기 위하여 여러 가지 터치스크린 패널 구조의 회로 모델을 제안하고, 그 모델의 사용 가능한 주파수 영역을 분석하였다. 터치스크린 패널 한 개 셀의 2D EM 시뮬레이션 결과를 이용한 전체 패널의 circuit 시뮬레이션을 통하여, 23인치 대면적 패널의 가장 긴 채널과 짧은 채널을 5개의 RC 소자의 회로 모델로 근사하였다. EM/circuit 시뮬레이션과 5개 소자의 RC 모델의 S 파라미터 비교를 통해, 5개 소자 모델이 130 kHz까지 10도 이내의 채널 위상 차이를 가지는 것을 확인하였다. 7개 RC 소자를 사용한 모델을 통하여 10도 이내의 채널 위상 차이를 가지는 모델의 주파수 영역을 200 kHz까지 확장하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2401-2403
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• 2000

시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1048-1056
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• 2001

고속 다층 인쇄 회로 기판의 전원 평면과 접지 평면을 통해 전파되는 SSN 잡음의 영향을 감소시키기 위하여 일반적으로 디커플링 캐패시터를 사용한다. 본 논문에서는 디커플링 캐패시터에 대한 간단한 고주파 측정 방법 을 제시하고 고주파 기생 성분들을 고려한 광대역 (50 MHz ~3 GHz) 등가 회로 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 SSN의 영향을 분석하기 위한 전원 평면과 접지 평면의 SPICE 모델과 쉽게 결합할 수 있다. 제안된 모델이 연결된 회로 해석 결과는 측정 결과와 잘 일치하며, 제안된 모델을 이용한 회로 해석을 통해 디커플링 캐패시터 값에 따른 잡음 감소 효과를 빠르고 정확하게 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.503-505
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• 2007

효율적인 LCD Backlight 구동 시스템 설계를 위해서는 CCFL에 대한 전기적 특성 파악이 중요하지만 디스플레이의 대형화에 따라 LCD Backlight 램프는 길어지고 비선형 특성으로 인해 특성 표현이 곤란하여 회로 설계시 간략화된 등가 모델을 사용하게 되어 실제 인버터 제작과정에서 많은 시행착오를 거치게 한다. 회로 설계시 수식모델 적용을 위한 CCFL의 모델이 필요하며, 이러한 모델은 인버터를 효율적으로 설계할 수 있게 하므로서 설계에 필요한 시간과 자원 절감을 가능하게 한다. 본 논문에서는 42인치 LCD 구동인버터 설계에 필요한 CCFL의 수식 모델링을 IsSpice를 이용하여 구현하였으며, 회로 시뮬레이션과 실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다.