• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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• pp.380-384
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• 2004

A fuel spiking test was performed to measure the surge margin of the compressor in a gas turbine engine. During the test, fuel spiking signal was superimposed on the engine controller demand and the mixed signals were used to control a fuel line servo-valve. For the superimposition, a subsystem composed of a fuel controller and a function generator was used. During the fuel spiking test, the original scheduled fuel signals and the modified signals were compared to guarantee the consistency excluding the spiking signals. The spiking signals were carefully selected to maintain the engine speed constant. The fuel spiking effects were checked by three dynamic pressure sensors. Sensors were placed before the servo-valve, after the servo-valve, and after the compressor location, respectively. The modulations of the spiking signal duration and fuel flow rate were examined to make the- operating point approach the surge region. The real engine test was performed at the Altitude Engine Test Facility (AETF) in Korea Aerospace Research Institute (KARI). In the real engine test, fuel spiking signals with 25~50 ㎳ of spiking signal time and 17~46 % of base fuel flow rate condition were used. The dithering signal was 5~6 ㎃ at 490 Hz. The test results showed good agreement between the fuel spiking signals and the fuel line pressure signals. Also, the compressor discharge pressure signals showed fuel spiking effects and the changes of the operating point on the compressor characteristic map could be traced.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 유체기계공업학회 2003년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
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• pp.88-91
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• 2003

A fuel spiking test was performed to measure the surge margin of gas turbine engines. The surge marin was mainly determined by the compressors and fuel spiking was used to change the operating point in the compressor characteristic map while speed remained constant. To access the surge margin region different spiking signals were applied by modulations of time(frequency) and fuel flow rate(amplitude). The test results showed good agreements with expected fuel spiking patterns and possibility of further studies.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.15-17
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• 2011

DVS 카메라는 인간의 눈을 모델링하여 만들어져서 화면의 변화에 반응하여 Address - Event - Representation 데이터를 생성하고 이 데이터는 jAER Viwer를 통해 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 DVS 카메라의 데이터를 Spiking Neural Network의 입력으로 주기 위해 GPU를 이용한 Spiking Neural Network 시뮬레이터인 GPUSNN과 jAER 사이에 인터페이스가 필요하다. 이 인터페이스를 이용하면 GPUSNN을 통해 비전 알고리즘을 빠르고 효과적으로 Spiking Neural Network 시뮬레이션을 할 수 있을 것이다.

• 한국추진공학회지
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• 제8권2호
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• pp.18-24
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• 2004

가스터빈엔진 압축기의 서지마진을 구하기 위하여 연료 돌출 시험을 수행하였다. 본 시험에 사용된 연료 돌출 신호는 엔진 제어기 신호에 중첩되어 연료 밸브를 제어하는 데 사용되었으며 신호 중첩을 위해 연료 제어기와 함수 발생기로 구성된 보조시스템이 사용되었다. 한국항공우주연구원의 고공엔진시험설비에서 실제 엔진 시험이 이루어졌으며 예비 시험결과, 연료 돌출 신호는 연료 라인과 압축기 토출부에서의 압력 신호와 잘 일치하였다. 이에 따라 특정 속도에서의 서지점을 측정하기 위한 시험이 수행되었으며 시험 결과 연료 돌출시험이 서지 측정에 매우 효과적임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-170
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• 2020

스파이킹 신경망은 기존 신경망과 다른 메커니즘으로 동작한다. 기존 신경망은 신경망을 구성하는 뉴런으로 들어오는 입력 값에 대해 생물학적 메커니즘을 고려하지 않은 활성화 함수를 거쳐 다음 뉴런으로 출력 값을 전달한다. 뿐만 아니라 VGGNet, ResNet, SSD, YOLO와 같은 심층 구조를 사용한 좋은 성과들이 있었다. 반면 스파이킹 신경망은 기존 활성화함수 보다 실제 뉴런의 생물학적 메커니즘과 유사하게 동작하는 방식이지만 스파이킹 뉴런을 사용한 심층구조에 대한 연구는 기존 뉴런을 사용한 심층 신경망과 비교해 활발히 진행되지 않았다. 본 논문은 기존 뉴런으로 만들어진 심층 신경망 모델을 변환 툴에 로드하여 기존 뉴런을 스파이킹 뉴런으로 대체하여 스파이킹 심층 신경망으로 변환하는 방법에 대해 제안한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제27권8호
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• pp.1145-1148
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• 2006

Excitability is one of the basic and fundamental mechanisms utilized for signal transmission in living organisms. With reference to the condition by Marek and the condition by Schneider, we found a condition in which excitability with similar shapes can appear by chemical and electric perturbation. Our condition is constructed with 3 chemical channels and 1 electric channel, and can be used as a condition for a chemical spiking neuron and as a unit of a chemical spiking neural network.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2021

본 논문에서는 지도학습(Supervised Learning)알고리즘을 사용하는 모듈러 스파이킹 신경회로망(Modular Spiking Neural Networks)에서 학습의 진행 상황에 맞추어 학습용 데이터를 사용하는 다중 단계 학습알고리즘을 제안한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 항공영상 클러스터링 문제에 적용한 결과를 보임으로써 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.793-795
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• 2020

본 논문에서는 스파이킹 뉴론(Spiking Neuron)들이 쿨롱에너지 포텐셜 (Coulomb Energy Potential)을 가지는 스파이킹 신경회로망에서의 학습알고리즘을 일반화하여 구간연산(Interval Arithmetic)의 학습이 가능한 학습알고리즘을 제안한다. 제안하는 학습알고리즘은 입력 데이터로서 구간(Interval) 데이터와 포인트(Point) 데이터를 모두 학습 할 수 있는 일반화된 학습알고리즘으로서 간단한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 범위(Lower bound & Upper bound)를 가지는 구간데이터와 포인트데이터의 통합적인 학습이 가능하고 전문가시스템(expert system)에서의 "don't care attributes"의 학습 등에도 활용이 가능함을 보인다.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권4호
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• pp.400-406
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• 2022

We numerically demonstrate that the inherent spiking behavior in the quasi-continuous-wave (QCW) operation of an Nd:YAG laser can be suppressed by adopting bias pumping. After spiking suppression, the output QCW pulses from a bias-pumped Nd:YAG laser are very stable, and they can maintain nearly the same temporal shape as that of pump pulse under different pump repetition rates and peak powers. Our study implies that bias pumping is an alternative method of spiking suppression in solid-state lasers, and the application areas of an Nd:YAG laser may be extended by bias pumping.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.26-30
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• 2022

스파이킹 신경망은 실제 두뇌 뉴런의 작동원리를 적용한 신경망으로, 뉴런의 생물학적 메커니즘으로 인해 기존 신경망보다 학습과 추론에 소모되는 전력이 적다. 최근 딥러닝 모델이 거대해지며 운용에 소모되는 비용 또한 기하급수적으로 증가함에 따라 스파이킹 신경망은 합성곱, 순환 신경망을 잇는 3세대 신경망으로 주목받으며 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스파이킹 신경망 모델을 산업에 적용하기 위해서는 아직 선행되어야 할 연구가 많이 남아있고, 새로운 모델을 적용하기 위한 모델 재학습 문제 역시 해결해야 한다. 본 논문에서는 기존의 학습된 딥러닝 모델의 가중치를 추출하여 스파이킹 신경망 모델의 가중치로 변환하는 것으로 모델 재학습 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 또한, 변환된 가중치를 사용한 추론 결과와 기존 모델의 결과를 비교해 가중치 변환이 올바르게 작동함을 보인다.