• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권3호
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• pp.113-120
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• 2010

이븐 연결망은 고장허용 다중컴퓨터에 대한 하나의 모형으로 제안된 연결망으로, 간단한 라우팅 알고리즘, 최대고장허용도, 노드 중복 없는 경로와 같은 여러 가지 유용한 성질과 알고리즘들이 분석되었다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘과 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 최적임이 증명되었다. 하지만 아직까지 이븐 연결망에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 기법은 소개되지 않았다. 에지 중복 없는 스패닝 트리는 상호연결망의 고장허용도의 성능 향상과 효율적인 방송 기법을 분석하기 위해서 사용되는 매우 유용한 기법이다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘 또는 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 라우팅 또는 노드 중복 없는 경로를 위한 알고리즘으로 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하기 위해 적용될 수 없는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이븐 연결망 $E_d$에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.602-607
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• 2006

본 논문에서는 전력 증폭기 설계에 유용한 분포정수 임피던스 정합회로의 합성법을 제시하고, 이에 의하여 RF 전력 증폭기를 설계하였다. 분포정수 정합회로의 전달함수는 Chebyshev 근사에 의하여 유도되며, 주어진 구조의 회로 소자 값은 최소 삽입손실과 리플의 함수로 주어진다. 이의 응용 예로써 전력 트랜지스터를 로드 풀(load-pull) 데이터로 모델링한 다음, 정합회로 합성을 이용하여 200~900MHz의 대역에서 17dB의 이득 및 20W의 출력 전력에서 -43dBc 이하의 IM3을 갖는 전력 증폭기를 설계하였다. 제작된 증폭기는 주어진 대역에서 설계치에 근접하는 특성을 나타내어 전달함수에 의한 분포정수 정합회로의 합성이 RF 전력 증폭기의 설계에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1251-1264
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• 2018

The systematic and effective design method of a Class-D current-source resonant inverter for use in an induction cooker with zero-ripple line current is presented. The design procedure is based on the principle of the Class-D current-source resonant inverter with a simplified load network model that is a parallel equivalent circuit. An induction load characterization is obtained from a large-signal excitation test-bench based on parallel load network, which is the key to an accurate design for the induction cooker system. Accordingly, the proposed scheme provides a systematic, precise, and feasible solution than the existing design method based on series-parallel load network under low-signal excitation. Moreover, a zero-ripple condition of utility-line input current is naturally preserved without any extra circuit or control. Meanwhile, a differential-mode input electromagnetic interference (EMI) filter can be eliminated, high power quality in utility-line can be obtained, and a standard-recovery diode of bridge-rectifier can be employed. The step-by-step design procedure explained with design example. The devices stress and power loss analysis of induction cooker with a parallel load network under large-signal excitation are described. A 2,500-W laboratory prototype was developed for $220-V_{rms}/50-Hz$ utility-line to verify the theoretical analysis. An efficiency of the prototype is 96% at full load.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.11-24
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• 2021

본 논문에서는 액체 시뮬레이션에서 표현되는 거품 효과(Foam effects)를 노이즈 없이 디테일하게 표현할 수 있는 인공신경망 프레임워크를 제안한다. 거품 입자의 생성 위치와 이류는 기존의 스크린 투영법을 활용하여 계산되며, 이 과정에서 나타나는 노이즈 문제를 인공신경망을 통해 풀어낸다. 스크린 투영 접근법에서 중요한 것은 투영맵이지만 이산화된 스크린 공간에 운동량을 투영하는 과정에서 투영맵에 노이즈가 발생하며, 우리는 인공신경망 기반의 디노이징(Denoising) 네트워크를 활용하여 이 문제를 효율적으로 풀어낸다. 투영맵을 통해 거품 생성 영역이 선별되면 2D를 3D 공간으로 역변환하여 거품 입자를 생성한다. 우리는 작은 크기의 거품들이 소실되는 기존의 디노이징 네트워크 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 제안하는 알고리즘을 스크린 공간 투영 프레임워크와 통합함으로써 이 접근법이 갖는 모든 장점을 그대로 수용할 수 있다. 결과적으로 깔끔한 거품 효과 뿐만 아니라, 디노이징 과정으로 인해 소실된 거품을 안정적으로 표현할 수 있는지 다양한 실험을 통해 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.116-122
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• 2009

센서 네트워크는 모든 센서노드들이 한정된 에너지를 가지고 사용되기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동성을 갖는 싱크노드와 고정된 센서노드들을 가지는 이동 센서 네트워크에서 전체적인 생명주기를 연장하는 동적 지역 업데이트 기반의 라우팅 프로토콜(D-LURP)를 제안한다. D-LURP는 싱크노드가 브로드캐스팅 영역을 벗어나는 경우 LURP와 같이 새롭게 라우팅 구축과정을 수행하는 대신에 이동한 싱크노드를 중심으로 생성된 브로드캐스팅 영역과 이전의 영역을 포함하는 새로운 동적 업데이트 지역을 구축한다. 동적 브로드캐스팅 지역의 설정을 통해 기존의 전체 네트워크에 싱크노드의 위치정보를 브로드캐스팅하는 과정을 생략하도록 한다. 이러한 망 전체에 대한 브로드캐스팅의 생략을 통해서 본 논문에서 제안하는 싱크노드의 이동에 의한 동적 라우팅 구축은 기존의 LURP에 비하여 적은 에너지 소비를 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 프로토콜과 제안한 방법의 성능평가를 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.33-38
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• 1999

컴퓨터 분야에서 얼굴근육 이미지합성은 살아있는 것 같은 모델을 실현하기 위한 가장 실재적인 접근방법 중의 하나이며, 얼굴근육 모델은 얼굴조직 성분과 근육으로 구성된다. 이 모델에서 얼굴 조직 성분에 영향을 주는 힘(force)은 각 근육의 수축강도로써 계산되어지고, 각 근육 파라메터의 결합은 명확한 얼굴표현으로 결정한다. 또한 각 근육 파라메터는 실험과 샘플 사진과 근육편집기로 생성한 명확한 이미지를 비유하여 에러처리과정을 통해 결정된다. 이 논문에서 신경회로망을 사용한 2D(Two-Dimension) 지시점의 움직임으로부터 얼굴근육의 자동인식 방법을 제안하고자 하며, 얼굴모델을 기반으로 한 물리학적 제한하에 캡처된 이미지에서 정보 흐름과 2D 포인트로부터 3D(Three-Dimension) 움직임 인식을 하고자 한다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권5호
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• pp.325-331
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• 2004

The multiobjective optimization (MO) problem usually includes the conflicting objectives and the use of conventional optimization algorithms for MO problem does not so good approach to obtain an effective optimal solution. In this paper, genetic algorithm (GA) as an effective method is used to solve such MO problem of brushless DC motor (BLDCM). 3D equivalent magnetic circuit network (EMCN) method which enables us to reduce the computational burden is also used to consider the 3D structure of BLDCM. In order to effectively obtain a set of Pareto optimal solutions in MO problem, ranking method proposed by Fonseca is applied. The objective functions are decrease of cogging torque and increase of torque respectively. The airgap length, teeth width and magnetization angle of PM are selected for the design variables. The experimental results are also shown to confirm the validity of the optimization results.

• 산업경영시스템학회지
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• 제3권3호
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• pp.13-22
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• 1980

Research and Development has a property that involves uncertainity and risk in itself. Therefore, in order to scheduling of R & D activity, it Is needed of a certain probabilistic network technique with due regard to feedback process used to occur in the R & D proceeding. It is GERT that was developed as the need arises . In this study, the network structure of GERT-I and GERT-II was combined and then simulation analysis was used to it. According to that analysis , an advanced GERT model which covers the following stochastic problems was examined. 1 Evaluating success feasibility under the complex condition (time and cost). 2 Selecting acceptance range for the worst. 3. Selecting optimum path on basis of time, cost and success. 4. Evaluating project utility among the project alternatives. It is for managing R&D projects more effectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.496-498
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• 2023

Brain tumor segmentation problem has challenges in the tumor diversity of location, imbalance, and morphology. Attention mechanisms have recently been used widely to tackle medical segmentation problems efficiently by focusing on essential regions. In contrast, the fusion approaches enhance performance by merging mutual benefits from many models. In this study, we proposed a 3D dual fusion attention network to combine the advantages of fusion approaches and attention mechanisms by residual self-attention and local blocks. Compared to fusion approaches and related works, our proposed method has shown promising results on the BraTS 2018 dataset.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2024

Due to the advancement of deep learning techniques, the medical field is undergoing significant upheaval. One of the prominent applications is generating an imaging modality from another imaging modality. This application helps reduce the cost of taking multiple types of medical images for diagnostic imaging. Although many methods have been proposed for generating medical images, only a few studies focus on three-dimensional (3D) images. Therefore, in this paper, we propose a deep generative adversarial network (GAN) for generating a 3D target image from a 3D source image. The results have shown that our proposed approach can generate high-quality images and holds promise for practical use.