• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.13-13
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• 2011

Graphene based nano-electronic and nano-electromechanical devices will be introduced in this presentation. The first part of the presentation will be covered by our recent results on the fabrication and physical properties of artificially twisted bilayer graphene. Thanks to the recently developed contact transfer printing method, a single layer graphene sheet is stacked on various substrates/nano-structures in a controlled manner for fabricating e.g. a suspended graphene device, and single-bilayer hybrid junction. The Raman and electrical transport results of the artificially twisted bilayer indicates the decoupling of the two graphene sheets. The graphene based electromechanical devices will be presented in the second part of the presentation. Carbon nanotube based nanorelay and A new concept of non-volatile memory based on the carbon nanotube field effect transistor together with microelectromechanical switch will be briefly introduced at first. Recent progress on the graphene based nano structures of our group will be presented. The array of graphene resonators was fabricated and their mechanical resonance properties are discussed. A novel device structures using carbon nanotube field effect transistor combined with suspended graphene gate will be introduced in the end of this presentation.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.352-359
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• 1988

학습제어 시스템은 제어대상 시스템의 파라미터를 모르는 경우에 파라미터 적응의 개념을 도입해서, 일종의 hybrid형 적응제어 시스템으로 간주하여 설계될 수 있다. 이러한 파라미터 적응형 학습제어 시스템은 이미 보고되었으나 연속시간 시스템에만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는 메모리소자를 반드시 포함하여야 하는 학습시스템에 대하여, 위의 제어알고리즘을 이산화 함으로써 디지탈기술의 발전에 비추어 실제의 적용을 용이하도록 하였으며, 그 타당성을 시뮬레이션으 통하여 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.2456-2469
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• 1996

A digital satellite communication channel has a nonlinearity with memory due to saturation characeristis of the high poer amplifier in the satellite and transmitter/receiver linear filter used in the overall system. In this paper, we propose a complex radial basis function network(CRBFN) based adaptive equalizer for compensation of nonlinearities in digital satellite communication channels. The proposed CRBFN untilizes a complex-valued hybrid learning algorithm of k-means clustering and LMS(least mean sequare) algorithm that is an extension of Moody Darken's algorithm for real-valued data. We evaluate performance of CRBFN in terms of symbol error rates and mean squared errors nder various noise conditions for 4-PSK(phase shift keying) digital modulation schemes and compare with those of comples pth order inverse adaptive Volterra filter. The computer simulation results show that the proposed CRBFN ehibits good equalization, low computational complexity and fast learning capabilities.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권2호
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• pp.70-77
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• 2000

This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using tabu search (TS) which is heuristic algorithm. Ts is a local search method that starts from any initial solution and attempts to determine a better solution using memory structures. In this paper, to reduce the computation time for finding the optimal solution, changing tabu list size as intensification strategy and path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with priority list, genetic algorithm(GA), and hybrid GA.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.333-335
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• 2014

페이스북, 트위터와 같은 클라우드 및 웹 서비스 제공회사와 클라우드 및 웹 서비스 제공자는 수많은 사용자들에 의해 발생되는 무수한 데이터를 빠르게 처리하기 위해 하드 디스크보다는 램에 저장 할 필요가 있다. 그러한 좋은 도구로서 분산메모리 객체 캐싱 소프트웨어인 멤캐시드가 있다. 멤캐시드의 성능은 저장공간의 크기에 따라 많은 차이를 보이는데, 하드웨어의 비용, 전력소비와 온도조절 등 공간의 제약을 감안했을 때, 무작정 개별 서버에 많은 RAM을 장착하거나, 서버 배열을 확장하는 것은 효율적인 방법이 아니다. 따라서 많은 양의 데이터가 메모리에 저장이 가능하도록 RAM과 SSD를 같이 확장한 SSD 기반 하이브리드 메모리를 제안한다. 하이브리드 메모리는 객체 캐시로 동작하고 페이지 단위로 할당하는 것보다 객체 단위로 자원할당을 함으로서 SSD에서 빠른 무작위 읽기를 할 수 있게 해 객체의 접근속도를 향상시켰다.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.207-216
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• 1991

In the case that the robot manipulator should respond to the variance and uncertainty of the environment in performing preforming precision tasks, it is indispensable that the robot utilizes the various sensors for intrlligence. In this paper, the robot force control method is implemented with a force/torque sensor, two personal computers, and a PUMA 560 manipulator for performing the various application tadks. The hybrid position/force control method is used to control the force and position axis separately. An interface board is designed to read the force/torque sensor output into the computer. Since the two computers should exchange the information quickly, a common memory board is designed. Before the algorithms of application tasks are developed, the basic force commands must be supplied. Thus, the MOVE-UNTIL command is used at the discrete time instant and, the MOVE-COMPLY is used at the continuous time instant for receiving the force feedback information. Using the two basic force commands, three application algorithms are developed and implemented for edge-following, insertion, and grinding tasks.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.261-268
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• 2002

This paper represents that auto tunings of membership functions and weights in the fuzzy neural networks are effectively performed by immune algorithm. A number of hybrid methods in fuzzy-neural networks are considered in the context of tuning of learning method, a general view is provided that they are the special cases of either the membership functions or the gain modification in the neural networks by genetic algorithms. On the other hand, since the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation. Also, it can provide optimal solution. Simulation results reveal that immune algorithms are effective approaches to search for optimal or near optimal fuzzy rules and weights.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권4호
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• pp.349-355
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• 2005

The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study provides the new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants useful information. To do this the expert system is constructed with the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentation technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this shipping companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.419-424
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• 2010

기존의 스토리지 클래스 메모리와 플래시 메모리를 결합한 하이브리드 스토리지는 고정적인 공간의 스토리지 클래스 메모리를 사용하여서 I/O 패턴에 따라 공간적인 비효율성을 보여주었다. 본 논문에서는 데이터 패턴과, 데이터 접근 지역성에 따라 스토리지 클래스 메모리의 영역들이 적응적으로 변화하는 스토리지를 제시하고 있다. 시뮬레이션 결과 적응적 스토리지 클래스는 고정적 스토리지 클래스 메모리와 비교하여 iozone같은 경우 15.3%, postmark의 경우 13.1%의 공간 절감 효과를 보였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 하계학술발표회
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• pp.56-57
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• 2003

포토 폴리머를 광 소자 재료로 이용할 경우 경제성 및 다른 수동 광 소자와의 집적이 가능하므로 최근 들어 많은 관심의 대상이 되고 있다. 특히, 포토 폴리머는 광 소자로서 가격 경쟁력을 높일 수 있으므로 차세대 광 소자 매질로서의 가능성이 매우 높다. 또한, 포토 폴리머는 고감도, 간단한 실시간 처리, 저렴한 가격 등의 이점 때문에 광굴절 결정보다 홀로 그래픽 저장기술 응용에 손쉽게 적용할 수 있다. (중략)