• Journal of Power Electronics
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• 제18권5호
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• pp.1357-1368
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• 2018

In this paper, a novel high gain bidirectional modular dc-dc converter (BMC) with unipolar and bipolar structures for dc network interconnections is proposed. When compared with traditional dc grid-connecting converters, the proposed converter can achieve a high voltage gain with a simple modular transformerless structure. A sub-modular structure for the BMC is proposed to eliminate the unbalanced current stress between the different power units (levels) in the BMC. This can realize current sharing and standardized production and assembling. In addition, phase-interval operation is introduced to the sub-modules to realize low voltage and current ripple in both sides of the converter. Furthermore, two types of bipolar topologies of the sub-modular BMC were proposed to extend its application in bipolar dc network connections. In addition, the control system was optimized for grid-connection applications by providing various control strategies. Finally, simulations of a 3-level unipolar sub-modular BMC and a 4-level bipolar sub-modular BMC were conducted, and a 1-kW experimental 3-level unipolar prototype was developed to verify the effectiveness of the proposed converter.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-10
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• 1999

본 논문에서는 100 Mb/s Unshielded Twisted Pairs (UTP) 케이블 Modular Jack의 평형 통신 시스템(Balanced Communication System)에서 시스템의 성능에 영향을 주지 않으변서, UTP 케이블의 꼬임이 풀림 으로 인해 서로 근접하게 배치된 평형통신 선로(Balanced Communication Lines)간에 존재하는 불균일한 결 합으로 인한 차등 누화 선호(Differen tial- Mode Crosstalk Signal)를 효과적으로 제거하거나 억제시킬 수 있는 접근 방법에 대하여 논하고 있으며, 실제 UTP 케이블의 Modular Jack에 이를 적용시켜 이에 대한 큰단누화 (Near-End Crosstalk (Next)를 측정함으로써 그 타당성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.51-58
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• 2014

As WSNs(Wireless Sensor Networks) are being deployed widely in diverse application areas, their management and maintenance become more important. Recent sensor node software takes modular software architectures in pursuit of flexible software management and energy efficient reprogramming. To realize an flexible and efficient modular architecture particularly on resource constrained mote-class sensor nodes that are implemented with MCUs(Micro-Controller Units) of a single address space. an appropriate module linking model is essential to resolve and bind the inter-module global symbols. This paper identifies a design space of module linking model and respectively their implementation frameworks. We then establish a taxonomy for module linking models by exploring the design space of module linking models. Finally, we suggest an implementation framework respectively for each module linking model in the taxonomy. We expect that this work lays the foundations for systematic innovation toward more flexible and efficient modular software architectures for WSNs.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제48호
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• pp.93-105
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• 2003

Since telephone channel has bandlimited frequency characteristics, speech signal over the telephone channel shows degraded speech quality. In this paper, we propose an algorithm using neural network to reconstruct wideband speech from its narrowband version. Although single neural network is a good tool for direct mapping, it has difficulty in training for vast and complicated data. To alleviate this problem, we modularize the neural networks based on appropriate clustering of the acoustic space. We also introduce fuzzy computing to compensate for probable misclassification at the cluster boundaries. According to our simulation, the proposed algorithm showed improved performance over the single neural network and conventional codebook mapping method in both objective and subjective evaluations.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권6호
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• pp.715-725
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• 2018

Truss-Z (TZ) is an Extremely Modular System (EMS). Such systems allow for creation of structurally sound free-form structures, are comprised of as few types of modules as possible, and are not constrained by a regular tessellation of space. Their objective is to create spatial structures in given environments connecting given terminals without self-intersections and obstacle-intersections. TZ is a skeletal modular system for creating free-form pedestrian ramps and ramp networks. The previous research on TZ focused on global discrete geometric optimization of the spatial configuration of modules. This paper reports on the first attempts at structural optimization of the module for a single-branch TZ. The internal topology and the sizing of module beams are subject to optimization. An important challenge is that the module is to be universal: it must be designed for the worst case scenario, as defined by the module position within a TZ branch and the geometric configuration of the branch itself. There are four variations of each module, and the number of unique TZ configurations grows exponentially with the branch length. The aim is to obtain minimum-mass modules with the von Mises equivalent stress constrained under certain design load. The resulting modules are further evaluated also in terms of the typical structural criterion of compliance.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.618-626
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• 2004

본 논문에서는 로봇의 endeffector를 인식하기 위하여 모듈라 신경회로망인식 시스템을 제안 및 구현하였다. 본 논문에서 제안한 로봇 endeffector 인식시스템은 영상을 획득하고 획득한 영상에서 전처리를 이용하여 로봇의 enddffector를 검색하기 위한 특징 값들을 구한다. 3차원 공간에서 로봇의 endeffector는 움직임에 따라 다양한 형태로 변화하므로 빠르고 정확하게 endeffector를 인식하기 위하여 위치검출 신경회로망 모듈과 크기 검출 신경회로망 모듈로 이루어진 다중모듈신경회로망(MNN; Modular Neural Network)을 이용한다. 이렇게 함으로써 각각의 모듈들에 신경회로망의 인식 능력을 이용하여 로봇 endeffector를 인식하고 좀더 빠른 시간 내에 위치 및 크기를 검출하도록 하는 로봇 endeffector 인식시스템을 구성하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 인식 시스템은 잡음에 덜 민감하며 로봇의 endfeector를 인식하는데 좋은 성능을 보임을 알 수 있다. 다중 모듈 신경회로망을 이용한 방법은 기존의 단일 신경회로망보다 14％ 향상된 94％의 인식률을 보이며 원격지에 있는 운영자의 편의를 위해 로봇의 endeffector를 인식하여 화면의 정 중앙에 정확히 위치시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.395-399
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• 2001

이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.25-30
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• 2005

이 논문은 대용량 분류 문제를 위한 모듈러 신경망(modular feedforward MLP)과 SVM(Support Vector Machine)의 성능을 비교 분석하였다. 전반적으로 SVM이 상당한 성능 차이로 우수함을 확인하였다. 또한 부류 수가 많아짐에 따라 SVM이 신경망보다 완만하게 성능 저하가 있음도 확인하였다. 또한 기각에 따른 정인식률 추이를 분석하였고, 대용량 분류에 적합한 SVM 파라메터(kernel 함수와 관련 변수들)를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1834-1843
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• 2000

In this paper, we propose a modular neural network based classification method for handwritten numerals utilizing rotated and translated images of an input image. The whole numeral pattern space is divided into smaller spaces which overlap each other and form multiple clusters. On these multiple clusters, multiple multilayer perceptrons (MLP) neural networks, specialized in those clusters, are constructed. Thus, each MLP acts as an expert network on the corresponding cluster. An MLP is also used as a gating network functioning as a mediator among the multiple MLPs. In the learning phase, an input numeral image is dithered by tow geometric operations of translation and rotation so that new numeral images similar to original one are generated. In the recognition phase, we utilize not only input numeral image, but also nearly generated images through the rotation and the translation of the original image. Thus, multiple output values for those generated images were combined to make class decision by various combination methods. The experimental results confirm the validity of the proposed method.