• 한국통신학회논문지
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• 제25권9B호
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• pp.1527-1533
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• 2000

MIS(도체-부도체-반도체) 구조로된 전송선로를 해석하기 위하여 기본적으로 특성임피던스와 전파상수의 추출에 기초한 일반적인 특성화 절차가 사용된다. 본논문에서는 Si와 Si02층 사이에 0전위를 가진 도체를 일정한 간격의 주기적인 배열로 고안된 새로운 모델의 MIS구조에 대한 유한차분법을 이용한 해석방법을 제안한다. 특히 전송선로에 대한 유전체의 영향을 줄이기 위하여 0전위를 가진 주기적인 결합의 도체로 이루어진 구조가 시간영역의 신호를 통해 시험된다. Quality factor 뿐만아니라 주파수 의존적인 추출된 전송선로 파라미터와 등가회로 파라미터가 주파수 및 0전위 도체 간격의 함수로서 나타내진다. 특히 전송선로의 Quality factor가 특성임피던스 및 유효유전 상수의 큰 변화없이 개선될수 있음을 볼 수 있다.

• 한국진공학회지
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• 제19권6호
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• pp.467-474
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• 2010

한국기초과학지원연구원 부산센터에서 개발 중인 28 GHz ECRIS에 대한 마이크로파 패킷의 전파와 흡수에 대한 분석을 제한된 변수 범위 내에서 실시하였다. 28 GHz 자이로트론에서 발생된 마이크로파는 도파관 시스템을 거쳐 자기장 및 플라즈마 캐비티의 축방향으로 입사된다. 축방향 자기장만을 고려한 분석적 Ray Tracying에 의하면 고자기장 영역에서 준 종파로 입사된 전자기 파동의 패킷은 전자 사이클로트론 공명 영역으로 진행함에 따라 바깥 방향에서 안쪽 방향으로 방향을 바꾼다. 따라서 일정 수준의 전자밀도가 유지되면 입사 초기에 발산하던 파동은 공명에 의하여 플라즈마로 흡수되기 전에 전도체인 플라즈마 캐비티 벽에 충돌할 가능성이 크지 않음을 확인하였다. 또한 플라즈마로의 흡수율이 매우 크므로 인출부 벽에서 반사될 가능성도 크지 않다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.232-232
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• 2010

Recently light emitting diodes (LEDs) have been expected as the new generation light sources because of their advantages such as small size, long lifetime and energy-saving. GaN, as a wide band gap material, is widely used as a material of LEDs and GaN nanorods are the one of the most widely investigated nanostructure which has advantages for the light extraction of LEDs and increasing the active area by making the cylindrical core-shell structure. Lately GaN nanorods are fabricated by various techniques, such as selective area growth, vapor-liquid-solid (VLS) technique. But these techniques have some disadvantages. Selective area growth technique is too complicated and expensive to grow the rods. And in the case of VLS technique, GaN nanorods are not vertically aligned well and the metal catalyst may act as the impurity. So we just tried to grow the GaN nanorods on Si substrate without catalyst to get the vertically well aligned nanorods without impurity. First we deposited the AlN buffer layer on Si substrate which shows more vertical growth mode than sapphire substrate. After the buffer growth, we flew trimethylgallium (TMGa) as the III group source and ammonia as the V group source. And during the GaN growth, we kept the ammonia flow stable and periodically changed the flow rate of TMGa to change the growth mode of the nanorods. Finally, as the optimization, we changed the various growth conditions such as the growth temperature, the working pressure, V/III ratio and the doping level. And we are still in the process to reduce the diameter of the nanorods and to extend the length of the nanorods simultaneously. In this study, we focused on the shape changing of GaN nanorods with different growth conditions. So we confirmed the shape of the nanorods by scanning electron microscope (SEM) and carried out the Photoluminescence (PL) measurement and x-ray diffraction (XRD) to examine the crystal quality difference between samples. Detailed results will be discussed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 2022

The MobileNetV3 is specially designed for mobile devices with limited memory and computing power. To reduce the network parameters and improve the network inference speed, a new lightweight network is proposed based on MobileNetV3. Firstly, to reduce the computation of residual blocks, a partial residual structure is designed by dividing the input feature maps into two parts. The designed partial residual structure is used to replace the residual block in MobileNetV3. Secondly, a dual-path feature extraction structure is designed to further reduce the computation of MobileNetV3. Different convolution kernel sizes are used in the two paths to extract feature maps with different sizes. Besides, a transition layer is also designed for fusing features to reduce the influence of the new structure on accuracy. The CIFAR-100 dataset and Image Net dataset are used to test the performance of the proposed partial residual structure. The ResNet based on the proposed partial residual structure has smaller parameters and FLOPs than the original ResNet. The performance of improved MobileNetV3 is tested on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet image classification task dataset. Comparing MobileNetV3, GhostNet and MobileNetV2, the improved MobileNetV3 has smaller parameters and FLOPs. Besides, the improved MobileNetV3 is also tested on CPU and Raspberry Pi. It is faster than other networks

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1227-1236
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• 2021

딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1835-1845
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• 2021

본 논문에서는 블랙 아이스를 정확하게 인식하고 도로 노면 정보를 운전자에게 미리 알려줘서 속도를 제어하고 예방 조치를 취할 수 있도록 하기 위해 열화 도로 영상을 기반으로 블랙 아이스 검출하기 위해 lightweight 네트워크를 제안한다. 전이학습을 이용하여 블랙 아이스 인식 실험을 하였고, 블랙 아이스 인식의 정확도 향상을 위해 MobileNetV2 기반의 개선된 lightweight 네트워크를 개발하였다. 계산량을 줄이기 위해 Linear Bottleneck 및 Inverted Residuals를 활용하여 4개의 Bottleneck 그룹을 사용하고 모델의 인식률 향상을 위해 각 Bottleneck 그룹에 3×3 컨볼루션 레이어를 연결하여 지역적 특징 추출을 강화하고 특징 맵의 수를 늘렸다. 마지막으로 구축된 블랙 아이스 데이터 세트 대상으로 블랙 아이스 인식 실험을 진행하였으며, 제안된 모델은 블랙 아이스에 대해 99.07%의 정확한 인식률을 나타내었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권3호
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• pp.239-244
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• 2022

Purpose: Despite the proliferation of numerous morphometric and anthropometric methods for sex identification based on linear, angular, and regional measurements of various parts of the body, these methods are subject to error due to the observer's knowledge and expertise. This study aimed to explore the possibility of automated sex determination using convolutional neural networks(CNNs) based on lateral cephalometric radiographs. Materials and Methods: Lateral cephalometric radiographs of 1,476 Iranian subjects (794 women and 682 men) from 18 to 49 years of age were included. Lateral cephalometric radiographs were considered as a network input and output layer including 2 classes(male and female). Eighty percent of the data was used as a training set and the rest as a test set. Hyperparameter tuning of each network was done after preprocessing and data augmentation steps. The predictive performance of different architectures (DenseNet, ResNet, and VGG) was evaluated based on their accuracy in test sets. Results: The CNN based on the DenseNet121 architecture, with an overall accuracy of 90%, had the best predictive power in sex determination. The prediction accuracy of this model was almost equal for men and women. Furthermore, with all architectures, the use of transfer learning improved predictive performance. Conclusion: The results confirmed that a CNN could predict a person's sex with high accuracy. This prediction was independent of human bias because feature extraction was done automatically. However, for more accurate sex determination on a wider scale, further studies with larger sample sizes are desirable.

• 로봇학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.463-476
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• 2022

In this paper, we propose a table tennis posture classification system using a cooperative robot to develop a table tennis robot that can be trained like a real game. The most ideal table tennis robot would be a robot with a high joint driving speed and a high degree of freedom. Therefore, in this paper, we intend to use a cooperative robot with sufficient degrees of freedom to develop a robot that can be trained like a real game. However, cooperative robots have the disadvantage of slow joint driving speed. These shortcomings are expected to be overcome through quick recognition. Therefore, in this paper, we try to quickly classify the opponent's posture to overcome the slow joint driving speed. To this end, learning about dynamic postures was conducted using image data as input, and finally, three classification models were created and comparative experiments and evaluations were performed on the designated dynamic postures. In conclusion, comparative experimental data demonstrate the highest classification accuracy and fastest classification speed in classification models using MLP (Multi-Layer Perceptron), and thus demonstrate the validity of the proposed algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1516-1529
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• 2023

In this paper, a motor gearbox fault-detection system based on a hierarchical flow-based model is proposed. The proposed system is used for the anomaly detection of a motion sound-based actuator module. The proposed flow-based model, which is a generative model, learns by directly modeling a data distribution function. As the objective function is the maximum likelihood value of the input data, the training is stable and simple to use for anomaly detection. The operation sound of a car's side-view mirror motor is converted into a Mel-spectrogram image, consisting of a folding signal and an unfolding signal, and used as training data in this experiment. The proposed system is composed of an encoder and a decoder. The data extracted from the layer of the pretrained feature extractor are used as the decoder input data in the encoder. This information is used in the decoder by performing an interlayer cross-scale convolution operation. The experimental results indicate that the context information of various dimensions extracted from the interlayer hierarchical data improves the defect detection accuracy. This paper is notable because it uses acoustic data and a normalizing flow model to detect outliers based on the features of experimental data.

• Applied Biological Chemistry
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• 제20권2호
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• pp.188-204
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• 1977

인삼(人蔘)의 유효성분(有效成分)으로 알려진 saponin을 Thin layer chromatography로 전개(展開)하여 Digital Densitometer를 사용(使用)하여 한국인삼(韓國人蔘)의 산지별(産地別), 부위별(部位別), 재배연도별(栽培年度別) saponin함량(含量) 및 그 saponin fraction의 조성비(組成比)를 정량(定量)하고, 홍삼(紅蔘) 및 인삼(人蔘)엑기스 제조중(製造中) 일어나는 saponin함량(含量)의 변화(變化)를 연구(硏究)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 산지별(産地別) saponin 함량(含量)에는 별로 차이(差異)가 없었으며, panaxadiol을 aglycone으로 하는 saponin군(群)과 panaxatriol을 aglycone으로 하는 sapon군(群)의 조성비(組成比)는 ($1.7{\sim}2.6$) : 1정도였다. 2. 부위별(部位別)로 볼 때, saponin함량(含量)은 미삼(尾蔘)이 12.7%로서 3.3%인 백삼(白蔘)의 4배에 가까운 높은 값을보였다. 그리고 saponin fraction별(別)로 볼 때, panaxadiol을 aglycone으로 하는 saponin fraction도 미삼(尾蔘)이 백삼(白蔘)보다 많으나, panaxatriol을 aglycone으로 하는 saponin fraction은 반대(反對)로 미삼(尾蓼)이 백삼(白蔘)보다 적었다. TLC의 2차원전개결과(次元展開結果), ginsenoside-Rd는 백삼(白蔘)에만 나타나고, 미삼(尾蔘)에서는 나타나지 않는 반면(反面), Rf와 $Rg_1$은 미삼(尾蔘)에서는 분리(分離)되었으나, 백삼(白蔘)에서는 $Rg_1$만이 존재하고, Rf는 분리(分離)되지 않았다 3. 재배연도별(栽培年度別) 근부(根部)의 saponin함량(含量)은 재배기간(栽培其間)에 따라 일정(一定)한 경향(傾向)을 찾아볼 수 없으나, 인삼근당평균(人蔘根當平均) saponin함량(含量)은 2년근(年根)이 90.3mg, 3년근(年根)이 254.2mg. 4년근(年根)이 404.2mg, 5년근(年根)이 996.9mg, 6년근(年根)이 1377.1mg으로 재배기간(栽培其間)이 길어질수록 현저(顯著)하게 높았다. 그리고 인삼지상부(人蔘地上部)의 saponin함량(含量)도 재배기간(栽培其間)에 길어질수록 높아지는 경향(傾向)을 볼 수 있었다. 그러나, saponin fraction별(別)볼 때는 $5{\sim}6$년(年)의 수확기(收穫期)에 가까워질수록 panaxatriol을 aglycone으로 하는 saponin fraction의 함량(含量)이 높았다. 4. 홍삼제조중(紅蔘製造中)의 saponin fraction별(別) panaxadiol을 aglycone으로 하는 saponin fraction의 조성비(組成比)도 건삼(乾蔘)에 비(比)하여 홍삼(紅蔘)이 낮아졌으나, panaxatriol을 aglycone으로 하는 saponin fraction의 조성비(組成比)는 건삼(乾蔘)에 비(比)하여 홍삼(紅蔘)이 오히려 높았다. 홍삼(紅蔘)의 Thin layer chromatogram에는 건삼(乾蔘)의 그것에 나타나지 않았던 수개(數個)의 미확인(未確認) spot를 더 볼 수 있었다. 5. Ethanol과 물로 미삼(尾蔘)을 추출(抽出)하여, 29.9%의 인삼(人蔘)엑기스를 얻었는데, 이 엑기스에는 미삼(尾蔘)으로부터 추출수율(抽出收率)이 94.2%에 상당(相當)하는 saponin이 이행(移行) 함유(含有)되어 있었다.