• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.313-318
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• 2022

피드백 전압 감지 구조는 기존 외부 출력 캐패시터의 제거로 인한 오버슈트 및 언더슈트 현상을 완화하기 위해 제안된다. 기존의 LDO 레귤레이터는 전원 공급 전압의 불균형으로 인해 발생하는 오버슈트 및 언더슈트를 겪는다. 따라서 제안된 LDO는 기존 LDO의 피드백 경로만 유지하면서 새로운 제어 경로를 형성하기 위해 보다 개선된 과도 응답을 갖도록 설계되었다. 새로운 제어 경로는 출력 단계에서 발생하는 오버슈트 및 언더슈트 현상을 감지한다. 이에, 패스 소자의 게이트 노드의 전류를 충방전함으로써 패스 소자의 동작 속도가 향상된다. 피드백 전압 감지 구조가 있는 LDO 레귤레이터는 3.3~4.5V의 입력 전압 범위에서 작동하며 3V의 출력 전압에서 최대 200mA의 부하 전류를 가집니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 부하전류가 200mA일 때 언더슈트 조건에서는 73mV, 오버슈트 조건에서는 61mV이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.400-403
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• 2021

최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.117-119
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• 2021

With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.285-294
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• 2023

Autonomous radiation source detection has long been studied for radiation emergencies. Compared to conventional data-driven or path planning methods, deep reinforcement learning shows a strong capacity in source detection while still lacking the generalized ability to the geometry in unknown environments. In this work, the detection task is decomposed into two subtasks: exploration and localization. A hierarchical control policy (HC) is proposed to perform the subtasks at different stages. The low-level controller learns how to execute the individual subtasks by deep reinforcement learning, and the high-level controller determines which subtasks should be executed at the current stage. In experimental tests under different geometrical conditions, HC achieves the best performance among the autonomous decision policies. The robustness and generalized ability of the hierarchy have been demonstrated.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.65-69
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• 2001

네트웍 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 소프트웨어 등이 작동하는 네트웍 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트웍 디자인의 관점에서 비효율적인 패스로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로 패스를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP MIB로부터의 정보를 사용하여 계층적 네트웍 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 증명하기 위해 미리 선언된 데이터를 가지고 시뮬레이션 한 결과 우회 경로를 발견함을 알 수 있다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권2호
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• pp.131-140
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• 2020

The characteristics of ballistic missiles are changing rapidly but studies have mostly focused on fragmentary flight trajectory analysis estimating the changing characteristics of some types, while there is a lack of research on comprehensive and efficient ballistic search, detection and prediction for missiles including the new types that have been gaining attention lately. This paper analyzes the flight trajectory characteristics of ballistic missiles at various ranges considering flight path angle adjustment, specific impulse and drag force with altitude based on the optimized equations of motion reflecting the parameters of North Korea's general and new types of ballistic missiles. The flight trajectory characteristics of representative ranges for each ballistic missile were analyzed by adjusting the flight path angle in the minimum energy method, lofted method, and depressed method. In addition, High value target can attacked by ballistic missiles considering flight path angle adjustment at various points. It's expected to be used to Threat Evaluation and Weapon Allocation, and deployment of defense systems by interpreting the analysis of the latest Iskander-class ballistic missiles and the new multiple rocket launcher.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권2호
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• pp.71-75
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• 2017

In this paper, a smart optical fingerprint sensor technology that is robust against faked fingerprints. A new lens and prism accurately detect fingerprint ridges and valleys that are needed to express a fingerprint's intrinsic characteristics well. The proposed technology includes light path configuration and an optical fingerprint sensor that can effectively identify faked fingerprint features. Results of simulation show the smart optical fingerprint sensor classifies the characteristics of faked fingerprints made from silicone, gelatin, paper, and rubber, and show that the proposed technology has superior detection performance with faked fingerprints, compared to the existing infrared discrimination method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.34-40
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• 2001

본 논문에서는 Choudhary의 선분추적 방식의 교착상태 탐지 알고리즘을 소개한다. 그리고 이 알고리즘이 교착상태를 탐지하지 못하는 4가지 경우를 예를 들어 보여주고, 이 문제점을 해결한 새로운 알고리즘을 제시하고 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.126-135
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• 2008

The development of an unmanned vehicle basically requires the robust and reliable performance of major functions which include global localization, lane detection, obstacle avoidance, path planning, etc. The implementation of major functional subsystems are possible by integrating and fusing data acquired from various sensory systems such as GPS, vision, ultrasonic sensor, encoder, and electric compass. This paper focuses on implementing the functional subsystems, which are designed and developed by a graphical programming tool, NI LabVIEW, and also verifying the autonomous navigation and remote control of the unmanned vehicle.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.465-466
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• 2009

This paper investigates congestion detection and control strategies for multi-path traffic (CDCM) diss emination in lifetime-constrained wireless sensor networks. CDCM jointly exploits packet arrival rate, succ essful packet delivery rate and current buffer status of a node to measure the congestion level. Our objec tive is to develop adaptive traffic rate update policies that can increase the reliability and the network lif etime. Our simulation results show that the proposed CDCM scheme provides with good performance.