• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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• pp.499-505
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• 2004

A Propulsion System of the CRW(Canard Rotor Wing) type UAV(Unmanned Aerial Vehicle) was composed of the turbojet engine to generate the propulsive exhaust gas, and the duct system including straight bent ducts, tip-jet nozzles, a master valve and a variable main nozzle for three flight modes such as lift/landing mode, low speed transition flight mode and high speed forward flight mode. In this study, in order to operate safely the propulsion system, the dynamic Performance behavior of the system was modeled and simulated using the SIMULIN $K^{ }$, which is the user-friendly GUI type dynamic analysis tool provided by MATLA $B^{ }$. In the transient performance model, the inter-component volume model was used. The performance analysis using the developed models was performed at various flight condition, valve angle positions and fuel flow schedules, and these results could set the safe flight mode transition region to satisfy the inlet temperature overshoot limitation as well as the compressor surge margin. Performance analysis results using the SIMULIN $K^{ }$ performance program were compared with them using the commercial program GSP.m GSP.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.33-42
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• 2013

본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1558-1563
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• 2007

논문은 fractional-N 방식의 주파수 합성기(PLL)를 낮은 차수의 ${\Delta}{\Sigma}$변조기로 더욱 높은 성능의 PLL로 설계하기 위하여 대역폭 가변 방식의 PLL과 ${\Delta}{\Sigma}$방식의 fractional-N PLL의 구조를 합성한 새로운 방식의 PLL을 제안한다. Matla으로 대역폭 가변을 이용한 ${\Delta}{\Sigma}$방식의 fractional-N PLL의 시뮬레이션을 수행하여 제안된 구조의 특성을 관찰하였다. 본 논문의 대역폭 가변 PLL은 HSPICE 0.35um CMOS 공정을 이용하여 시뮬레이션 하였고, 그 결과 제안된 PLL은 빠른 록이 가능하고 fractional spur를 20dB 정도 낮출 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-578
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• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.