• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.204-204
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• 2021

Terrestrial water storage (TWS) includes all components of water (e.g., surface water, groundwater, snow and ice) over the land. So accurately predicting and estimating TWS is important in water resource management. Although many land surface models are used to predict the TWS, model output has errors and biases in comparison to the observation data due to the model deficiencies in the model structure, atmospheric forcing datasets, and parameters. In this study, Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) satelite TWS data is assimilated in the Community Land Model version 5 with a biogeochemistry module (CLM5.0-BGC) over East Asia from 2003 to 2010 by employing the Ensemble Adjustment Kalman Filter (EAKF). Results showed that TWS over East Asia continued to decrease during the study period, and the ability to simulate the surface water storage, which is the component of the CLM derived TWS, was greatly improved. We further investigated the impact of assimilated TWS on the vegetated and carbon related variables, including the leaf area index and primary products of ecosystem. We also evaluated the simulated total ecosystem carbon and calculated its correlation with TWS. This study shows that how the better simulated TWS plays a role in capturing not only water but also carbon fluxes and states.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.121-123
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• 2021

영상처리는 인공지능과 스마트팩토리, IoT 산업 등 4차 산업혁명의 중요한 분야에서 다양한 형태로 사용되고 있다. 특히 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스위칭 퍼지 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크의 표준편차에 저주파 영역과 고주파 영역을 구분하여 퍼지 함수를 스위칭하였으며, 퍼지 가중치에 따라 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 개선된 결과를 보였으며, 고주파 성분이 강하게 나타나는 영역에서 우수한 특성을 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2788-2808
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• 2023

Brain tumors are one of the most threatening malignancies for humans. Misdiagnosis of brain tumors can result in false medical intervention, which ultimately reduces a patient's chance of survival. Manual identification and segmentation of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans can be difficult and error-prone because of the great range of tumor tissues that exist in various individuals and the similarity of normal tissues. To overcome this limitation, the Amended Convolutional Neural Network (ACNN) model has been introduced, a unique combination of three techniques that have not been previously explored for brain tumor detection. The three techniques integrated into the ACNN model are image tissue preprocessing using the Kalman Bucy Smoothing Filter to remove noisy pixels from the input, image tissue segmentation using the Isotonic Regressive Image Tissue Segmentation Process, and feature extraction using the Marr Wavelet Transformation. The extracted features are compared with the testing features using a sigmoid activation function in the output layer. The experimental findings show that the suggested model outperforms existing techniques concerning accuracy, precision, sensitivity, dice score, Jaccard index, specificity, Positive Predictive Value, Hausdorff distance, recall, and F1 score. The proposed ACNN model achieved a maximum accuracy of 98.8%, which is higher than other existing models, according to the experimental results.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.427-435
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• 2023

This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.10-24
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• 2007

본 연구에서는 연료전지의 전압을 $380[V_{DC}]$로 승압하기 위한 새로운 절연형 DC-DC 컨버터와 단상 $220[V_{DC}]$로 변환하기 위한 LC필터를 가진 PWM 인버터로 구성된 연료전지용 전력변환장치를 제안하였다. 여기서 기존의 컨버터보다 부품수가 적고 제어가 용이하며, 대용량에 적합한 새로운 DC-DC 컨버터는 2차측에 스위치 $S_5,\;S_6$을 추가로 구성하여 위상천이 폭을 조절함으로써 출력 전력을 제어할 수 있으며, 넓은 출력 전압 조정에서도 $93{\sim}97[%]$의 효율을 얻을 수 있다. 그리고 연료전지와 유사한 출력 특성을 갖는 연료전지 시뮬레이터를 구현하였으며, 적절한 데드 타임 td을 제어하여 고주파 변압기의 여자 전류의 피크값과 고주파 변압기 1차측 전류가 일치하는 부분에서 소프트 스위칭을 실현 시켰다. 또한 직렬 인덕턴스 La를 추가적으로 적절하게 설정하여 2차측의 스위치와 직렬 다이오드에 발생하는 서지 전압과 경부하시에 발생되는 도통 손실을 저감시켰다. 끝으로 TMS320C31보드와 EPLD를 이용한 PWM 스위칭 기법에 의해 동작하는 단상 인버터를 설계, 제작하여 가정용 교류전압 공급에 유용하게 활용할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.421-432
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• 2020

본 논문에서는 S-밴드 군용 레이더에 사용되고 기존의 TWTA를 대체하기 위해 GaN HEMT 기반 증폭모듈을 이용하여 개발한 2kW급 반도체증폭기(SSPA)를 제안하였다. 제안한 SSPA는 8개의 증폭모듈로 이루어진 고출력증폭모듈, 구동증폭모듈, 제어모듈 및 전원공급 장치로 이루어져 있다. 제안한 SSPA는 1) 증폭모듈과 구성부품은 공간적 제약으로 작은 패키지에 통합설계 되었으며, 2) PCB 내장형 하모닉필터를 이용하여 고주파를 제거하였으며, 그리고 3) 입력신호의 듀티 변화에 대응하여 일정한 출력이 유지되도록 하는 자동이득조절기를 설계하였다. 제안된 SSPA는 최대 48 dB의 이득과 3.1~3.5 GHz의 주파수 대역에서 63-63.6 dBm의 출력 전력을 보였다. 자동이득조절 기능은 15-20 dBm의 입력전력 변동에도 대해서, 출력전력이 63dBm 전후로 일정하게 유지하는 것을 확인하였다. 마지막으로 MIL-STD-810의 시험기준을 만족하는 높은 (55 ℃) / 낮은 (-40 ℃) 온도시험 프로파일을 이용한 온도시험을 통해 개발된 시스템의 신뢰성을 검증하였다. 개발된 SSPA는 경량, 고출력, 고이득, 안전기능, 낮은 수리비, 짧은 수리시간 등 측면에서 기존의 TWTA 증폭기보다 우수한 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.249-256
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• 2011

텍스처 영상을 표현할 수 있는 새로운 특징(feature)의 개발은 텍스처 영상 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 모든 종류의 텍스처 영상을 표현하는 완벽한 특징의 집합을 정립하는 것은 불가능하여 텍스처 영상을 분석하는 분야에 따라 적절한 텍스처 특징을 사용하여야 하기 때문이다. 본 논문의 첫 번째 연구 목적은 텍스처 영상을 분할하는데 유용한 새로운 텍스처 특징을 찾아내는 것이다. 실험 텍스처를 통해 본 논문에서 제안하는 새로운 특징의 영상 분할에서의 유용성 검증도 제시하였다. 한편 본 논문에서 제안한 텍스처 특징은 페이즈의 미분 데이터이다. 페이즈 정보는 텍스처에 가버 함수를 필터로 적용한 결과 영상으로부터 구해지는데, 페이즈 정보는 지금까지 텍스처 특징으로 사용하기에는 적절하지 않다고 알려져 왔으며 관련 연구도 미미한 상태이다. 그 이유는 페이즈 정보를 계산하는 방법으로 역탄젠트 오퍼레이터를 적용하여 구하는데, 이렇게 구한 페이즈 값은 $-{\pi}/2$와 ${\pi}/2$ 범위에서 정의 되는 불연속 값들이기 때문이다. 이러한 불연속적인 페이즈 데이터는 텍스처에 대한 정보를 적절하게 표현하지 못하고 왜곡된 정보를 만든다. 물론 불연속적인 페이즈 데이터를 연속적인 페이즈 데이터로 변환하는 언랩핑은 이론적으로는 불연속의 문제를 해결하지만 실제적인 적용에서는 문제점을 노출시킨다. 즉 실수와 허수 부문이 모두 0인 지점을 중심으로 페이즈 불연속을 해결하는 과정에 따라 상이한 페이즈 데이터의 값들이 도출되어 정보가 왜곡된다. 본 논문의 두 번째 연구 목적은 이러한 단점을 근본적으로 회피하는 다른 방법을 찾는 것이다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법은 불연속적인 페이즈를 왜곡되고 복잡한 언래핑을 거치지 않고 바로 미분함으로써 영상분할에 필요한 데이터를 도출하는 것이다. 페이즈 미분 방식은페이즈 언랩핑 절차를 필요로 하지 않기 때문에 언랩핑의 왜곡을 회피하고, 알고리즘이 매우 간단해지며, 가버함수에 적용하는 필터도 자유롭게 선택할 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제시하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 가버 필터를 적용하여 도출된 결과 영상으로부터 새롭게 제시한 방법으로 계산한 페이즈로 구성된 특징 벡터를 구해 텍스처 영상의 분할에 이용하였다. 실험 결과를통해 본 논문에서 제시한 새로운 방식이 텍스처 영상분할에 필요한 유용한 정보를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권10호
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• pp.847-853
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• 2006

본 논문에서는 부성저항 특성을 갖는 발진기 이론을 적용하여 직렬 궤환형 유전체 공진 발진기를 구성하고 바랙터 다이오드를 삽입하여 전압 제어 유전체 공진 발진기를 제작한 후, 샘플링 위상 비교기와 루프 필터를 결합한 PLL 방식을 도입하여 고안정 주파수 발생기인 위상고정 유전체 공진형 발진기를 설계 및 제작하였다. 설계 제작한 PLDRO는 주파수 12.05 GHz에서 13.54 dBm의 출력 전력을 얻었으며, 이때의 주파수 가변 동조 범위는 중심 주파수에서 약 ${\pm}7.6 MHz$ 이며, 전력 평탄도는 0.2 dBm으로서 매우 우수한 선형 특성 결과를 얻었다. 또한 데이터 전송시 오율특성에 상당한 영향을 미치는 위상 잡음은 반송파로부터 100 kHz 떨어진 offset 지점에서 -114.5 dBc/Hz을 얻었다. 고조파 억압 특성은 2 차 고조파에서 -41.49 dBc 이하의 특성을 나타내었다. 이러한 특성은 위상고정을 하기 전의 전압 제어 발진기보다 더욱 향상된 특성을 보였으며, 종전의 PLDRO보다 위상 잡음과 전력 평탄도면을 개선시킬 수가 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-282
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• 2007

본 연구에서는 보다 정확하고 실용적인 배출수처리시설 용량산정 및 설계 도구를 개발하고자, Excel 프로그램을 이용하여 계산과정을 전산화한 배출수처리시설 설계용 프로그램을 개발하였다. 배출수처리시설 설계용 프로그램은 슬러지 발생량 산정, 물질수지의 계산, 그리고 단위공정의 제원결정을 순서대로 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 특히 본 프로그램에는 여과지 역세척수를 회수하기 위한 시스템이 포함되어 있다. 배출수처리시설 설계용 프로그램을 대청호 원수를 취수하는 청주정수장을 대상으로 실행한 결과, 반복계산으로 인한 계산착오 문제를 해결할 수 있었으며, 계산과 설계에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있었다. 본 프로그램은 기존정수장 배출수처리시설의 성능개선 뿐만 아니라 새로운 정수장에도 적용될 것으로 기대된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.967-975
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• 2006

본 논문에서는 40 GHz 대역에서 동작하는 IEEE 802.16 고정 무선 통신을 위한 천이, 소형 TDD 송수신 모듈의 front-end 모듈을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 모듈은 저손실과 소형화를 동시에 달성하기 위하여 캐비티 공정을 가지는 다층 LTCC 기술을 이용하여 제작되었다. 스위치의 입출력단에 와이어본드 정합회로의 설계 및 안테나와의 연결을 위한 도파관 천이 구조를 통해 저손실의 천이를 얻었으며, 기존 금속 도파관 필터를 대체한 유전체 도파관 필터를 사용함으로써 소형화를 달성하였다. 이를 구현하기 위해 유전율 7.1, 두께 100 um인 총 6층의 LTCC 기판을 사용하였으며 제작된 소형 front-end 모듈의 크기는 $30{\times}7{\times}0.8mm^3$이다. 그리고 송수신 삽입 손실 < 5.3 dB, 이미지 신호 제거 > 49 dB의 우수한 천이를 얻을 수 있었다.