nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
안티-하모닉락 기능을 가지는 고속-락킹 MDLL 기반의 디지털 클락 주파수 증배기를 소개한다. 제안하는 디지털 주파수 증배기는 하모닉락 문제 없이 빠른 락킹 시간을 구현하기 위하여 새로운 MSB-구간 검색 알고리즘을 사용한다. 제안하는 디지털 MDLL 주파수 증배기는 65nm CMOS 공정으로 설계되었으며, 1 GHz ~ 3 GHz의 출력 동작주파수 영역을 가진다. 제안하는 디지털 MDLL은 프로그래머블한 N/M (N=1, 4, 5, 8, 10, M=1, 2, 3)의 분수배 주파수 증배 기능을 제공한다. 제안하는 MDLL은 1GHz에서 3.52 mW의 전력을 소모하고, 14.07 ps의 피크-투-피크 (p-p) 지터를 갖는다.

A fast-lock multiplying delay-locked loop (MDLL)-based digital clock frequency multiplier with an anti-harmonic lock capability is presented. The proposed digital frequency multiplier utilizes a new most-significant bit (MSB)-interval search algorithm to achieve fast-locking time without harmonic lock problems. The proposed digital MDLL frequency multiplier is designed in a 65nm CMOS process, and the operating output frequency range is from 1 GHz to 3 GHz. The digital MDLL provides a programmable fractional-ratio frequency multiplication ratios of N/M, where N = 1, 4, 5, 8, 10 and M = 1, 2, 3, respectively. The proposed MDLL consumes 3.52 mW at 1GHz and achieves a peak-to-peak (p-p) output clock jitter of 14.07 ps.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 저가형 적외선 거리 센서의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 적외선 거리 센서는 반사광의 강도를 측정하여 거리로 환산한다. 제안하는 방법은 센서의 감지 거리를 개선하고 다양한 조명환경에서도 강인하게 동작하도록 한다. 이는 센서의 특성곡선을 추출하고 이를 바탕으로 HDR(High Dynamic Range) 기법을 적용함으로써 가능해졌다. 적외선 입력의 세기와 노출 시간을 다양하게 변화시켜서 센서의 출력값을 획득하였고 이로부터 센서의 특성곡선을 추출하였다.

This paper proposes a method to improve the performance of low cost infrared distance sensor. Infrared distance sensor measures the intensity of reflected light and converts it into distance. The proposed method improves the sensing distance of the sensor and makes it operate robustly in various lighting environments. This is achieved by extracting the characteristic curves of the sensor and applying the HDR (High Dynamic Range) technique. The output value of the sensor was obtained by varying the intensity of the infrared input and the exposure time, and the characteristic curve of the sensor was extracted from it.

(게재일: 2018.12.31)
비트 값의 반전을 이용하여 정규 허프만 코드의 선택적인 암호화 방법을 제안하였다. 심벌들을 일정한 크기의 블록으로 나누어 블록안의 각 심벌들을 정규 허프만 코딩으로 압축한다. 블록별로 원 코드로 보낼 것인지 암호화하여 보낼것인지 결정하고 암호화 블록은 전제 비트들의 값을 반전시키고 암호화하지 않는 블록들은 원 코딩 데이터를 암호화 정보와 함께 전송한다. 수신측에서 압축된 데이터를 암호화 정보를 이용하여 해독가능하다.

The selective encryption scheme for canonical Huffman codes using the inversion of bit values is proposed. The symbols are divided into blocks of a certain size, and each symbol in the block is compressed by canonical Huffman coding. Blocks are determined to be sent in the original code or encrypted form. The encryption block inverts the values of the whole bits, and bits of block that do not encrypt are not inverted. Those compressed data are transmitted with the encryption information. It is possible to decrypt the compressed data on the receiving side using the encryption information and compressed data.

(게재일: 2018.12.31)
이전 연구에서 자폐성 장애의 여러 특징적 증상을 갖는 아이들의 치료를 위해 사용될 수 있는 로봇을 설계 및 제작하여 현장실험이 진행 되었으며 기존 로봇은 터치에 의한 아이들과 상호작용을 통해 감정 표현 동작을 한다. 이러한 터치 상호작용에 감정 교육 및 치료를 위해 인공신경망을 이용한 동작 설계를 하였다. 하지만 이러한 물리적 접촉은 치료 활동의 초기에 사용되기 어려워 초기 치료 효과를 기대하기 어려웠다. 이에 본 논문에서는 동작 방식을 보완하여 음성 정보를 이용한 빠른 상호작용을 통해 치료 활동이 초기에 가능하고 유연한 대처와 다양한 상황에서 로봇이 사용될 수 있는 동작 설계를 기술한다. 이에 필요한 요소로서 음성 데이터 수집 방법 및 인공신경망을 이용한 음성 인식 구조가 설계되었으며 실험을 통하여 분류 결과를 분석하였다. 이렇게 설계된 인공신경망은 향후 다양한 음성 데이터를 수집하여 정확도를 향상시키고 현장실험을 통하여 동작의 효용성을 살펴볼 것이다.

A cat robot for the Autism Spectrum Disorders(ASD) treatment was designed and conducted field test. The designed robot had emotion expressing action through interaction by the touch, and performed a reasonable emotional expression based on Artificial Neural Network(ANN). However these operations were difficult to use in the various healing activities. In this paper, we describe a motion design that can be used in a variety of contexts and flexibly reaction with various kinds of situations. As a necessary element, the speech recognition system using the speech data collection method and ANN was suggested and the classification results were analyzed after experiment. This ANN will be improved through collecting various voice data to raise the accuracy in the future and checked the effectiveness through field test.

(게재일: 2018.12.31)
방사형 거리 센서는 측량 및 자율 주행에 널리 사용된다. 이러한 센서의 작동 원리 및 적용 방법의 교육이 필요하다. 상용 방사형 거리 센서의 저성능화를 통한 저가화가 계속되고 있지만, 교육 목적으로 사용하기에는 여전히 고가이다. 본 논문에서는 교육용 로봇에 활용할 수 있는 저가의 포토트랜지스터의 방사형 배열을 이용한 물체추적기능을 갖는 거리 센서 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 포토트랜지스터를 180도 범위의 배열로 배치하여 빠르게 움직이는 물체의 위치를 즉시 감지할 수 있으며 서보 모터를 사용한 센서 회전으로 감지 각도 범위를 향상하고 물체를 추적한다. 제안된 센서의 스캔 속도는 상업용 거리 센서보다 50~200배 빨라서 1ms의 제어 루프를 가지는 고성능의 교육용 모바일 로봇에 적용할 수 있다.

Radial distance sensors are widely used for surveying and autonomous navigation. It is necessary to train the operation principle of these sensors and how to apply them. Although commercialization of radial distance sensor continues to be cost-effective through lower performance, but it is still expensive for educational purposes. In this paper, we propose a distance sensor module with object tracking using radial array of low cost phototransistor which can be used for educational robot. The proposed method is able to detect the position of a fast moving object immediately by arranging the phototransistor in the range of 180 degrees and improve the sensing angle range and track the object by the sensor rotation using the servo motor. The scan speed of the proposed sensor is 50~200 times faster than the commercial distance sensor, thus it can be applied to a high performance educational mobile robot with 1ms control loop.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 뇌파 신호를 이용하여 환자의 경련을 감지하는 순환 CNN (Convolutional Neural Networks)을 제안한다. 제안 된 방법은 뇌파 신호의 스펙트럼 특성과 전극의 위치를 보존하기 위해 영상으로 데이터를 매핑하여 처리하였다. 스펙트럼 전처리 과정을 거친 후 CNN에 입력하고 공간 및 시간 특성을 웨이블릿 변환(wavelet transform)없이 추출하여 발작을 검출하였다. 여기에 사용된 보스턴 매사추세츠 공과 대학 (Boston Massachusetts Institute of Technology, CHB-MIT) 아동 병원의 데이터셋 결과는 시간당 0.85의 민감도와 90 %의 위양성 비율 (FPR)을 보였다.

In this paper, we propose recurrent CNN(Convolutional Neural Networks) for detecting seizures among patients using EEG signals. In the proposed method, data were mapped by image to preserve the spectral characteristics of the EEG signal and the position of the electrode. After the spectral preprocessing, we input it into CNN and extracted the spatial and temporal features without wavelet transform. Results from the Children's Hospital of Boston Massachusetts Institute of Technology (CHB-MIT) dataset showed a sensitivity of 90% and a false positive rate (FPR) of 0.85 per hour.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문은 저속 운전을 포함한 영구자속의 자속 추정을 통하여 Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)의 토크 오차를 보상하는 기법에 대해 기술한다. 영구자속의 자속은 온도에 따라 변화한다. 동손을 최소화하기 위해 적용되는 Maximum Torque per Ampere (MTPA)는 영구자속의 자속 추정값을 이용하여 구현되기 때문에 영구자석의 자속이 변화할 경우, 토크 오차가 발생한다. 본 논문에서는 쇄교자속관측기를 이용하여 영구자석의 자속을 실시간으로 추정하여 제어알고리즘에 적용함으로써 토크 오차를 보상하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.

A compensation algorithm targeting for torque development from a SPMSM including a low speed operation is presented in this paper. As known, PM flux linkage in SPMSM is varied by temperature. Maximum Torque per Ampere (MTPA) uses the calculated PM flux linkage, and torque error occurs due to change of PM flux linkage. In the manuscript, estimated PM flux linkage is obtained using a stator flux observer. The torque error is corrected using the estimated PM flux linkage. The proposed algorithm is implemented and verified in simulation and experiment.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 IEC 61850 및 IEEE c37.238 표준 기반 정밀 시각 동기 적용 HW/SW 통합 플랫폼을 통한 미래 전력시스템 보호 기술을 제시하였다. 제시한 통합 플랫폼의 구현 성능을 확인하기 위해 표준에서 요구하는 시각 동기의 정밀성과 지연 시간을 만족하도록 하는 EVM(Evaluation Module) 예제를 구성하였다. 이를 실제 EVM과 네트워크 스위치로 이루어진 형태로 구현하여 동작 시험을 수행하였고, 본 논문에서 제시한 플랫폼이 시각 동기 표준에서 요구하는 수준의 시각 동기 오차와 전력시스템 보호에서 요구하는 수준의 지연 시간을 만족하는 미래 전력시스템 통합 IED(Intelligent Electronic Device) HW/SW 기술임을 확인하였다.

This paper presented future power system protection technologies through the HW/SW integration platform with IEC 61850 and IEEE c37.238 standards. To determine the implementation performance of the integrated platform, an example of EVM (Evaluation Module) was constructed to satisfy the standards. The platform has been identified as a future power system integrated IED(Intelligent Electronic Device) HW/SW technology that meets the level of error required by the time sync standard and the level of delay required by protecting the power system.

(게재일: 2018.12.31)
4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.

As interest in the 4th Industrial Revolution increases, the CPS, in which things existing in the reality and things existing in the virtual interact with each other, is attracting attention as an important technology. Complex systems such as electric vehicles, autonomous driving, smart factories, and smart grid system are considered as core technology fields of the 4th Industrial Revolution, and many types of research have been conducted to develop it. The reliability of the system is directly related to the safety of people in case of the autonomous driving, and verification of the actual vehicle's hardware and software of ADAS is essential. In this paper, we proposed distributed simulation middleware supporting HILS for reliable verification of the complex hybrid systems.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 유기된 물체 인식 방법을 제안한다. 유기된 물체 인식 방법은 영상 내에서 유기 물체에 대한 영역을 먼저 검출하며 검출된 영역이 있을 경우 해당 영역에 합성곱 신경망을 적용하여 어떤 물체를 나타내는지 인식하는 과정을 거친다. 실험은 쓰레기 무단투기를 검출하는 응용 시스템을 통해 진행되었다. 실험 결과, 유기 물체에 대한 영역을 효율적으로 검출하는 것을 볼 수 있었다. 검출된 영역은 합성곱 신경망으로 들어가 쓰레기인지 아닌지 분류되는 과정을 거쳤다. 이를 위해 자체적으로 수집한 쓰레기 데이터와 오픈 데이터베이스로 합성곱 신경망을 학습시켰다. 학습 결과, 학습에 포함되지 않은 테스트셋에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다.

This paper proposes a method of recognition abandoned objects using convolutional neural networks. The method first detects an area for an abandoned object in image and, if there is a detected area, applies convolutional neural networks to that area to recognize which object is represented. Experiments were conducted through an application system that detects illegal trash dumping. The experiments result showed the area of abandoned object was detected efficiently. The detected areas enter the input of convolutional neural networks and are classified into whether it is a trash or not. To do this, I trained convolutional neural networks with my own trash dataset and open database. As a training result, I achieved high accuracy for the test set not included in the training set.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅을 활용한 뉴럴 네트워크 기반의 휴대용 질병 진단 플랫폼 구현 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 임상 데이터 수집, 진단 알고리즘 및 반응 물질 선정, 진단 플랫폼 구현으로 구성된다. 진단 알고리즘 검증을 위해서 총 401명(정상인 314명, 간암환자 87명)의 혈액과 1,146개의 압타머(aptamer)로 구성된 마이크로 어레이로부터 얻어진 임상 데이터를 사용 하였다. 검증 결과, 최종적으로 32개의 선별된 압타머를 사용하여 97.5%로 간암 여부를 판별 할 수 있었다. 이것을 바탕으로 32개의 생체 신호를 입력으로 가지는 휴대용 질병 진단 플랫폼을 설계 및 구현하였다.

In this paper, we proposed a methodology for portable disease diagnosis platform using high performance computing. The proposed methodology consists of gathering clinical data, diagnosis and feature selection algorithm, implementation of diagnosis platform. For the algorithm verification, a clinical data which is obtained from 401 people(314 normal subjects and 87 liver cancer patients) using a microarray consists of 1,146 aptamers were used. As the result, we could diagnosis liver cancer with 97.5% accuracy using the 32 selected aptamers. Based on these results, we designed and implemented a portable disease diagnosis platform which has 32 bio-signals as inputs.

(게재일: 2018.12.31)
현재 가상현실 기술은 오락이나 게임 분야 등에서 활발하게 적용되고 있으며, 인터넷 및 웹 기술의 비약적인 발전으로 인하여 전문용 프로그램의 개발이 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 현재 헬스케어에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 바뀌면서 미리 잘 관리를 하여 아프지 않게 하는 것이 더 중요하다. 본 논문에서는 VR스포츠 게임을 활용하여 운동을 진행한 후 사용자가 운동량을 직접 모니터링 할 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 본 시스템을 사용함으로써 사용자는 좀 더 재미있게 운동을 하게 되고, 분석된 운동량을 제시받음으로써 스스로 피트니스 관리를 할 수 있도록 해준다.

Currently, virtual reality technology is actively applied in the entertainment and game fields, and development of professional programs is gradually increasing due to the rapid development of Internet and web technologies. As the current paradigm for healthcare changes from treatment to prevention, it is more important to take good care of it in advance so it doesn't get sick. This paper allows users to monitor the amount of exercise directly after using VR sports games. By using this system, users can exercise more interestingly and manage their own fitness by receiving an analyzed amount of exercise.

(게재일: 2018.12.31)
군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.

Platooning of vehicles is an efficient traffic management model that improves traffic flow and fuel consumption. Especially, it is necessary to reduce computational load and networking overhead in automated connected vehicle systems. Because it is important to maintain the size of the platoon group appropriately for efficient platoon operation, this study proposed a dynamic grouping scheme for platooning in an automated vehicle system. The proposed scheme is analyzed by a mathematical model based on Markov chain. From the performance evaluation, it was confirmed that the proposed scheme appropriately controls the size of the platoon group.

(게재일: 2018.12.31)
IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.

IIoT applies IoT to industrial sites to monitor factors such as production, manufacturing, and safety, and it is a solution that allows the worker to easily manage the site. An important technology element in this IIoT is a technology that collects information on industrial sites and delivers reliable information to managers using sensors. Therefore, general industrial sites use wired network methods such as Ethernet and RS485 to deliver information. However, there are limitations to the problem of infrastructure costs and to the wide range of line constructions in network deployment. Therefore, in this paper, the network of IEEE 802.15.4 Ad-Hoc wireless sensors is deployed on production lines with machine tools. In addition, we describe the routing method considering machine tool layout and sensor node failure detection algorithm.

(게재일: 2018.12.31)
CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.

CNN (Convolutional Neural Networks) is a neural network that models animal visual information processing. And it shows good performance in various fields. In this paper, we use CNN to classify target and non-target data by analyzing the spectrogram of active sonar signal. The data were divided into 8 classes according to the ratios containing the targets and used for learning CNN. The spectrogram of the signal is divided into frames and used as inputs. As a result, it was possible to classify the target and non-target using the characteristic that the classification results of the seven classes corresponding to the target signal sequentially appear only at the position of the target signal.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문은 인간의 신체활동에 있어서 뇌의 신호가 연결된 근육으로 정보를 제공하고 받아오는 과정에서 유의미한 결과를 나타내는지에 관한 관계를 해석한다. 사람의 의식적 활동은 활동에 필요한 근육의 동작을 위하여 뇌로부터 생성된 전기신호의 전달에 의해 가능해 진다. 근육의 활성정보를 가지고 있는 근전도 신호는 근육활성화의 결과를 전기적인 신호로 출력하는데, 이 출력은 보통 근육의 수축과 이완에 따른 근육활성 정보를 출력한다. 본 연구에서는 이런 뇌전도와 근전도를 실시간으로 추출하여 데이터를 획득하고, 데이터 분석을 통해 눈으로 쉽게 확인하기 어려운 두 신호간의 관계를 분석하는데 목적이 있다.

This paper interprets the relationship between the physical activity of the human and the signal of the brain to show the meaningful results in the process of sending and receiving information to the connected muscles. When a person works or thinks, a specific brain signal is generated from the brain and being trasmmited to the connected part. The EMG signal, which has muscle activity information, outputs the result of the muscle activation as an electrical signal, which outputs muscle activity information usually due to muscle contraction and relaxation. The purpose of this study is to analyze the relationship between the two signals, which are difficult to identify easily by visual data extraction and data acquisition by extracting such EMG and EMG in real time.

(게재일: 2018.12.31)
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

Electroencephalogram (EEG) is a tool used to study brain activity caused by external stimuli. In this process, artifacts are mixed and it is easy to distort the signal, so post-processing is necessary to remove it. Independent Component Analysis (ICA) is a widely used method for removing artifact. This method has a disadvantage in that it has excellent performance but some loss of brain wave information. In this paper, we propose a method to reduce EEG information loss by restricting the filter coverage using eye blink information obtained from Eyetracker. We then compared the results of the proposed method with the conventional method using quantization methods such as Signal to Noise Ratio (SNR) and Spectral Coherence (SC).

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 기존 1-Bit 합성곱 신경망의 성능 하락에 대한 분석과 이를 완화하기 위한 방안을 제시한다. 기존의 연구는 첫 번째 층과 마지막 층만 32-Bit 연산을 적용하고 나머지 연산은 1-Bit 연산을 적용한 것과 달리 본 논문에서는 두 번째 층도 32-Bit로 연산한다. 또한 입력과 가중치를 이진화하고 1-Bit 연산을 적용한 후에는 비선형 활성화 함수를 제거할 수 있음을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 검증하기 위해 차량 번호판 검출을 위한 객체 검출 신경망을 실험하였다. 기존의 방법으로 학습한 결과보다 정확도가 74%에서 96.1%로 상승하였다.

In this paper, we analyze the performance degradation of previous 1-Bit convolutional neural network method and introduce ways to mitigate it. Previous work applies 32-Bit operation to first and last layers. But our method applies 32-Bit operation to second layer too. We also show that nonlinear activation function can be removed after binarizing inputs and weights. In order to verify the method proposed in this paper, we experiment the object detection neural network for korean license plate detection. Our method results in 96.1% accuracy, but the existing method results in 74% accuracy.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 4H-SiC물질 기반으로 제작된 ggNMOS를 제안하고 전기적 특성을 분석하였다. 4H-SiC는 Wide Band-gap 물질로 Si 물질 보다 면적대비 특성과 고전압 특성이 뛰어나 전력반도체 분야에 주목받고 있다. 제안된 소자는 높은 감내 특성과 Strong snapback 특성을 가진다. 공정은 SiC 공정으로 이루어 졌으며 TLP 측정 장비를 통해 전기적 특성을 분석하였다.

In this paper, we proposed ggNMOS based on 4H-SiC material and analyzed its electrical characteristics. 4H-SiC is a wide band-gap meterial, which is superior in area contrast and high voltage characteristics to Si material, and is attracting attention in the power semiconductor field. The proposed device has high robustness and strong snapback characteristics. The process consisted of SiC process and electrical characteristics were analyzed by TLP measurement equipment.

(게재일: 2018.12.31)
단층권을 갖는 12-Slot 10-Pole 영구자석 동기전동기는 고신뢰성이 요구되는 자동차 전기조향장치 시스템용으로 응용되고 있다. 하지만, 권선이 감겨져 있는 치에는 전류에 의한 기자력이 집중되는 구조이기 때문에 자기회로의 포화로 인한 기자력 감소가 발생하고, 이는 전동기의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 개선하기 위해 고정자에 비대칭 치폭을 제안하고, 다양한 치폭 비 변경에 따른 전동기의 특성을 정밀 해석한다. 그 결과, 단층권을 갖는 자동차 전기조향장치용 PMSM 설계 시 특성 측면에서 가장 효율적인 치폭 비를 제시한다.

Single-layer winding configuration in a 12-slot 10-pole Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) has been adopting in electrical power steering (EPS) systems to get the high fault tolerance capability of the motor. However, the motor with single-layer winding has magnetic circuit saturations in the teeth, which deteriorates its performance. In this paper, we propose asymmetric teeth widths to get over the demerit, and analyze the effect of the teeth width ratio variations on the performances of the PMSM. As a result, we suggest the most valuable teeth width ratio for designing the PMSM with a single-layer winding configuration.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 LLC 공진형 하프브릿지 컨버터의 내부손실이 반영된 등가회로를 제안하고, 손실 요소가 포함된 정상상태 특성식을 유도하였다. 그 결과를 이용하여 입출력 전압이득과 입력 임피던스의 주파수 특성을 무손실 모델과 비교하였다. 제안한 모델과 유도식을 검증하기 위해서 최대 전력이 1kW급인 LLC 공진형 하프브릿지 컨버터의 전원장치의 주요 소자를 동일한 조건에서 선정하여 전압이득과 입력 임피던스와 같은 정상상태 특성을 비교하였다. 특히 두 가지 모델에 대한 정상상태 오차를 보다 면밀하게 비교하기 위해서 실제 회로 설계 단계에서 가장 중요하게 고려되는 부하 전류에 대한 스위칭 주파수의 변화를 관찰 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 모델과 해석 결과로부터 동작 주파수의 오차가 상당 부분 개선되었다는 것을 확인 하였다.

In this paper, an equivalent circuit reflecting the internal loss of the LLC resonant half bridge converter was proposed and a steady state characteristic equation including the loss factors was derived. Using the results, the frequency characteristics of I/O voltage gain and input impedance were compared with the lossless model In order to verify the proposed model and the derived equation, the main components of the 1kW class LLC resonant half bridge converter were selected under the same conditions and the steady state characteristics such as voltage gain and input impedance were compared. In particular, to compare more closely the steady state error of the two models, we observed the change in switching frequency with respect to the load current, which is considered to be the most important in the actual circuit design stage. As a result, it is confirmed that the error of the operating frequency is significantly improved from the proposed model and the analysis result.

(게재일: 2018.12.31)
발표력이란 다른 사람 앞에서 자신의 생각과 주장을 논리적으로 자신감 있게 전달하는 기술로 학교나 직장에 다닐 경우 필수적이다. 그러나 발표력을 향상시키기 위해서는 많은 시간과 돈, 그리고 노력이 필요하다. 본 논문에서는 프레젠테이션 연습 비디오를 분석하는 프레젠테이션 코칭 응용 프로그램 개발에 대해 설명한다. 응용 프로그램은 프레젠테이션 시간, 화자의 표정, 중복 단어 사용 등을 분석해서 사용자에게 분석결과를 제공함으로 발표력 향상에 도움을 줄 수 있다.

Presentation is a technique that is logically and confidently conveying your thoughts and opinions in front of others. It is essential when you go to school or work. However, it takes a lot of time, money, and effort to improve your presentation skills. In this paper, we describe the development of a presentation coaching application that analyzes the presentation practice video. The application program can analyze the presentation time, the speaker's expression, the use of duplicate words, etc.

(게재일: 2018.12.31)