nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
HVDC 시스템에서 풀-브리지 서브 모듈 구조는 하프브리지 서브 모듈에 비해 부품 수가 증가하지만 100 % 여유율 확보가 가능하여 고장률을 크게 줄일 수 있다. 그러나 풀-브리지 서브 모듈은 여유율 보장과 암(arm) 단락 방지를 위한 데드 타임(dead-time)을 확보하기 위해 복잡한 제어 알고리즘이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 풀-브리지 서브 모듈과 동일한 부품 수와 100 % 여유율을 갖는 병렬 하프브리지 구성의 고장률을 분석한다. 기존의 부품 고장 분석에 고장나무분석 방법을 적용하여 서브 모듈의 동작 위험을 반영함으로써 서브 모듈의 수명주기를 보다 정확하게 예측할 수 있다. 병렬 하프브리지 서브모듈의 타당성 검증을 위해 FTA 기반 분석 방법과 기존의 PCA 기반 방법으로 분석된 고장률을 비교한다.

In HVDC systems, the full-bridge submodule increases the number of components compared to the half-bridge submodule, but the failure-rate can be reduced by securing 100 % redundancy. However, full-bridge submodules require more complex control algorithms to ensure the redundancy and to prevent arm-short with sufficient dead-time. To solve this problem, we analyse the failure-rate of the paralleled half-bridge configuration with the same number of components and 100 % redundancy as the full-bridge submodule. The fault tree analysis (FTA) method is applied to the conventional part failure analysis to reflect the operation risk of the submodule, thereby predicting the life-cycle of the submodule more accurately. To verify the validity, the failure-rate results of the proposed FTA based analysis method are compared with the failure rate obtained by the part failure method.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 모바일 산업 프로세서 인터페이스(MIPI:mobile industry processor interface)의 C-PHY 사양 버전 1.1을 지원하는 3-GSymbol/s/lane 송수신기가 제안된다. 제안한 송수신기는 3 개 채널에서 3 개 레벨 신호의 사용으로 인해 저하된 신호 보존성을 개선하기 위해 채널 부정합 보정을 수행한다. 제안된 채널 부정합 보정은 수신기에서 채널 부정합을 검출하고, 검출 결과에 따라 송신기에서 전송 데이터의 지연 시간을 조정함으로써 수행된다. 수신기에서 채널 불일치 검출은 송신기로부터 전송된 정해진 데이터 패턴에 대하여 수신된 신호의 위상을 비교함으로써 수행된다. 제안된 MIPI C-PHY 송수신기는 1.2 V 공급 전압의 65 nm CMOS 공정을 사용하여 설계되었다. 각 송수신기 레인의 면적과 전력소모는 각각 0.136 ㎟와 17.4 mW/GSymbol/s이다. 제안된 채널 부정합 보정은 채널 부정합으로 인한 88.6 ps의 시간 지터를 34.9 ps로 줄인다.

A 3-GSymbol/s/lane transceiver, which supports the mobile industry processor interface (MIPI) C-physical layer (PHY) specification version 1.1, is proposed. It performs channel mismatch correction to improve the signal integrity that is deteriorated by using three-level signals over three channels. The proposed channel mismatch correction is performed by detecting channel mismatches in the receiver and adjusting the delay times of the transmission data in the transmitter according to the detection result. The channel mismatch detection in the receiver is performed by comparing the phases of the received signals with respect to the pre-determined data pattern transmitted from the transmitter. The proposed MIPI C-PHY receiver is designed using a 65 nm complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) process with 1.2 V supply voltage. The area and power consumption of each transceiver lane are 0.136 ㎟ and 17.4 mW/GSymbol/s, respectively. The proposed channel mismatch correction reduces the time jitter of 88.6 ps caused by the channel mismatch to 34.9 ps.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드 개발을 제안한다. 제안하는 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 임베디드 보드는 신호 처리부, 통신부, 전원부, 메인 제어부 등으로 구성된다. 신호 처리부에서는 차폐설계, 노이즈 저감 기술 및 전자파 차감 기술 등을 적용한다. 통신부에서는 WiFi 방식을 사용하여 통신하도록 설계한다. 메인 제어부에서는 전력 소모를 최소한으로 줄이고 작고 밀도가 높으면서도 낮은 발열성을 통하여 높은 고성능 시스템을 구성한다. 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드는 재난 및 화재현장 등 열악한 환경에 노출되어 운영하는 장비이므로 방수와 내열성을 고려한 외형도 설계 및 제작을 한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 방수 등급은 소방관용 장비의 특성 상 재해 현장에서 물에 의한 침수 시에도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 IP67 등급을 달성하였다, 동작 온도는 재해현장에서의 폭넓은 환경변화에 대응할 수 있는 -10℃~50℃의 범위에서 측정이 되었다. 배터리 수명은 붕괴사고 등의 비상 재난 상황에 대처할 수 있는 1회 충전 후 144시간 사용 가능함이 측정되었다. PCB를 포함한 최대 통신 거리는 재난 상황 시 지휘통제 차량과의 직선거리에서 기존의 50m보다 넓은 범위인 54.2m에서 작동하는 것이 측정되었다. 따라서 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 그 효용성이 입증되었다.

In this paper, we propose the development of embedded board for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarm capable of location tracking and radiation measurement. The proposed techniques consist of signal processing unit, communication unit, power unit, main control unit. Signal processing units apply shielding design, noise reduction technology and electromagnetic wave subtraction technology. The communication unit is designed to communicate using the wifi method. In the main control unit, power consumption is reduced to a minimum, and a high performance system is formed through small, high density and low heat generation. The proposed techniques are equipment operated by exposure to poor conditions, such as disaster and fire sites, so they are designed and manufactured for external appearance considering waterproof and thermal endurance. The proposed techniques were tested by an authorized testing agency to determine the effectiveness of embedded board. The waterproof grade has achieved the IP67 rating, which can maintain stable performance even when flooded with water at the disaster site due to the nature of the fireman's equipment. The operating temperature was measured in the range of -10℃ to 50℃ to cope with a wide range of environmental changes at the disaster site. The battery life was measured to be available 144 hours after a single charge to cope with emergency disasters such as a collapse accident. The maximum communication distance, including the PCB, was measured to operate at 54.2 meters, a range wider than the existing 50 meters, at a straight line with the command-and-control vehicle in the event of a disaster. Therefore, the effectiveness of embedded board for embedded board for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarm has been demonstrated.

(게재일: 2019.12.31)
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.

Recently, a system that supports efficient interaction, a human machine interface (HMI), has become a hot topic. In this paper, we propose a new real time low-cost hand gesture control system as one of vehicle interaction methods. In order to reduce computation time, depth information was acquired using a time-of-flight (TOF) camera because it requires a large amount of computation when detecting hand regions using an RGB camera. In addition, fourier descriptor were used to reduce the learning model. Since the Fourier descriptor uses only a small number of points in the whole image, it is possible to miniaturize the learning model. In order to evaluate the performance of the proposed technique, we compared the speeds of desktop and raspberry pi2. Experimental results show that performance difference between small embedded and desktop is not significant. In the gesture recognition experiment, the recognition rate of 95.16% is confirmed.

(게재일: 2019.12.31)
에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.

In order to increase energy efficiency, developments of the advanced metering infrastructure (AMI) in the smart grid technology have recently been actively conducted. An essential part of AMI is analyzing power consumption and forecasting consumption patterns. In this paper, we analyze the power consumption and summarized the data errors. Monthly power consumption patterns are also analyzed using the k-means clustering algorithm. Forecasting the consumption pattern by each household is difficult. Therefore, we first classify the data into 100 clusters and then predict the average of the next day as the daily average of the clusters based on the deep neural network. Using practically collected AMI data, we analyzed the data errors and could successfully conducted power forecasting based on a clustering technique.

(게재일: 2019.12.31)
안전하고 최적의 배터리 성능을 유지하기 위해 정확한 충전상태(SOC) 추정 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 전류적산 방법이 가지고 있는 문제를 해결하기 위해 시간 종속성을 가지는 인공지능 기반의 LSTM을 이용한 SOC 추정 방법을 적용하였다. 훈련과 검증에 필요한 데이터는 전기적 실험을 통해 일정 크기로 방전된 전류, 전압, 온도를 수집하였고 학습을 위한 입력데이터의 질을 향상시키기 위해 데이터 전처리를 수행하였다. 또한, LSTM 모델의 구조 및 하이퍼파라미터 설정에 따른 학습 능력과 SOC 추정 성능을 비교하였다. 학습한 모델은 UDDS 프로파일을 통해 검증하였으며, RMSE 0.82%, MAX 2.54%의 추정 정확도를 달성하였다.

To maintain the safe and optimal performance of batteries, accurate estimation of state of charge (SOC) is critical. In this paper, Long short-term memory network (LSTM) based on the artificial intelligence algorithm is applied to address the problem of the conventional coulomb-counting method. Different discharge cycles are concatenated to form the dataset for training and verification. In oder to improve the quality of input data for learning, preprocessing was performed. In addition, we compared learning ability and SOC estimation performance according to the structure of LSTM model and hyperparameter setup. The trained model was verified with a UDDS profile and achieved estimated accuracy of RMSE 0.82% and MAX 2.54%.

(게재일: 2019.12.31)
3차원 프린터나 깊이 카메라 등을 이용하면 실세계의 3차원 메쉬 데이터를 손쉽게 생성할 수 있지만, 이렇게 생성된 데이터에는 필연적으로 불필요한 노이즈가 포함되어 있다. 따라서, 온전한 3차원 메쉬 데이터를 얻기 위해서는 메쉬 디노이징 작업이 필수적이다. 하지만 기존의 수학적인 디노이징 방법들은 전처리 작업이 필요하며 3차원 메쉬의 일부 중요한 특징들이 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기반의 3차원 메쉬 디노이징 기법을 소개한다. 구체적으로 본 논문에서는 인코더와 디코더로 구성된 컨볼루션 기반 오토인코더 모델을 제안한다. 메쉬 데이터에 적용하는 컨볼루션 연산은 메쉬 데이터를 구성하고 있는 각각의 정점과 그 주변의 정점들 간의 관계를 고려하여 디노이징을 수행하며, 컨볼루션이 완료되면 학습 속도 향상을 위해 샘플링 연산을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 오토인코더 모델이 기존 방식보다 더 빠르고 더 높은 품질의 디노이징된 데이터를 생성함을 확인하였다.

Although one can easily generate real-world 3D mesh data using a 3D printer or a depth camera, the generated data inevitably includes unnecessary noise. Therefore, mesh denoising is essential to obtain intact 3D mesh data. However, conventional mathematical denoising methods require preprocessing and often eliminate some important features of the 3D mesh. To address this problem, this paper proposes a deep learning based 3D mesh denoising method. Specifically, we propose a convolution-based autoencoder model consisting of an encoder and a decoder. The convolution operation applied to the mesh data performs denoising considering the relationship between each vertex constituting the mesh data and the surrounding vertices. When the convolution is completed, a sampling operation is performed to improve the learning speed. Experimental results show that the proposed autoencoder model produces faster and higher quality denoised data than the conventional methods.

(게재일: 2019.12.31)
풀-브리지 서브모듈은 MMC의 단위 시스템으로서 서브모듈에 대한 수명예측은 HVDC 시스템의 유지 보수와 경제성 확보 관점에서 매우 중요하다. 그러나 일반적으로 부품의 종류, 개수, 결합 상태만을 고려하는 수명 예측은 대상 시스템의 구동상태를 고려하지 않는 일반화 된 결과로 실제 시스템의 수명과 크게 차이가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 풀-브리지 서브모듈의 동작 특성을 반영하기 위한 목적으로 고장나무를 설계하고 기본 사상의 고장률에 MIL-HDBK-217F를 적용하여 풀-브리지 서브모듈의 수명을 예측한다. 기존의 부품고장률 분석과 제안된 고장나무 분석에 의한 기대 수명을 비교하고, 풀-브리지 서브모듈의 여유율 적용 여부에 따른 수명을 비교한다.

The life-cycle prediction of the sub-module which is the unit system of MMC is very important from the viewpoint of maintenance and economic feasibility of HVDC system. However, the life-cycle prediction that considers only the type, number and combination of parts is a generalized result that does not take into account the operating condition of the sub-module, and may significantly differ from the life-cycle of the actual one. Therefore, we design a fault tree for the purpose of reflecting the operation characteristics of the full-bridge sub-module and apply the MIL-HDBK-217F to the failure rate of the basic event to predict the life-cycle of the full-bridge sub-module. It compares the life-cycle expectancy of the conventional failure rate analysis with the proposed fault-tree analysis and compares the lifetime according to whether the redundancy of the full-bridge sub-module is considered.

(게재일: 2019.12.31)
Polar code의 채널용량 달성 특성은 polar code를 각광 받는 오류 정정 부호로 만들었다. 하지만 충분한 오류 정정 성능은 부호의 길이가 길어졌을 때 달성되는 점근적 속성을 보인다. 따라서 입력 데이터가 길어지는 경우에 대한 초대규모 집적회로 구현을 실현하기 위하여 효율적인 구조가 필요하게 되었다. 기존의 polar code 부호기 구조 중 가장 기본적인 완전 병렬 구조는 직관적이고 구현이 쉽지만 긴 polar code에 높은 하드웨어 복잡성을 보이므로 부적합하다. 그리고 이를 보완하여 제안된 부분 병렬 구조는 하드웨어 면적 측면에서 큰 성과를 얻었으나 그 방식이 일반화되어 있지 않아 설계자에 따라 구조에 변동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 비트 차원의 치환을 위해 제안된 회로 설계법을 polar code에 적용하는 하드웨어 설계법을 제안한다. 제안하는 방법을 polar code의 부호기에 적용함으로써 완전 병렬 부호기만큼 직관적인 구조를 가짐과 동시에 일반화된 polar code 부분 병렬 부호기를 설계할 수 있다.

The channel-achieving property made the polar code show to advantage as an error-correcting code. However, sufficient error-correction performance shows the asymptotic property that is achieved when the length of the code is long. Therefore, efficient architecture is needed to realize the implementation of very-large-scale integration for the case of long input data. Although the most basic fully parallel encoder is intuitive and easy to implement, it is not suitable for long polar codes because of the high hardware complexity. Complementing this, a partially parallel encoder was proposed which has an excellent result in terms of hardware area. Nevertheless, this method has not been completely generalized and has the disadvantage that different architectures appear depending on the hardware designer. In this paper, we propose a hardware design scheme that applies the proposed systematic approach which is optimized for bit-dimension permutations. By applying this solution, it is possible to design a generalized partially parallel encoder for long polar codes with the same intuitive architecture as a fully parallel encoder.

(게재일: 2019.12.31)
전압형 컨버터의 다양한 전압 합성 방법을 구현하기 위해서, 옵셋 전압을 주입하는 방법이 널리 사용되고 있다. 즉, 전압 변조 방식(pulse width modulation; PWM)들은 교류 측 전압 지령에 적절한 옵셋 전압을 주입하는 것과 수학적으로 동일하다. 이러한 옵셋 전압을 이용한 AC 단 출력 전압 합성 방법에 따라 DC 단 전압의 전압 이용률이 달라지며, 이는 모듈형 다단 컨버터(modular multilevel converter; MMC) 시스템에서도 동일하다. 따라서, DC 단의 용량이 정해져 있는 고압 직류(high voltage DC; HVDC) 송전 시스템의 경우에도 AC 단에 옵셋 전압을 이용함에 따라 AC 단으로 공급 가능한 최대 무효 전력의 크기를 변화시킬 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 전압 변조 방식을 적용한 옵셋 전압 주입 시 합성된 AC 측 출력 전압에 따라 MMC 시스템의 레그 에너지 맥동을 수학적으로 분석하였다. 또한, 이를 실제 스케일의 400MVA급 MMC 시스템 시뮬레이션을 통해 수학적 분석의 경향성을 검증하였다.

In general, there are various pulse width modulation(PWM) methods simply using the offset voltage injection in voltage source converter(VSC). In accordance with the AC side voltage synthesis method with the offset voltage, DC side voltage utilization factor in VSC is changed. Also, this can apply equally to the MMC system. In other words, if the DC side capacity of the high voltage DC(HVDC) transmission system is determined, the maximum reactive power which can be supplied to the AC side can be changed according to the applied output voltage synthesis method with the offset voltage. In this paper, the leg energy pulsation in MMC system according to the AC side output voltage synthesis method with offset voltage which several representative PWM are applied to are mathematically analyzed and compared with each other. Finally, the above results are verified by simulation emulating the 400MVA full-scale MMC system to determine the consistency of the mathematical analysis.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 혼합형 센서부 개발을 제안한다. 방사선피폭선량을 측정하기 위하여 크기와 무게를 최소화 할 수 있는 반도체형 방사선 측정 센서인 PIN-Diode 방사선 측정 센서모듈을 사용한다. PIN-Diode 방식의 방사선 측정 센서 특성을 높이기 위하여 누설전류를 제거하기 위한 설계를 수행한다. IMU 센서모듈을 사용하여 3축에 대한 데이터와 가속도에 대한 수치를 합산하여 사고추정과 동시에 현재 소방관의 위치를 추정한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 혼합형 센서부의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 누적선량 측정범위는 세계 최고 수준인 10μSv~10mSv 범위에서 측정이 되었다. 정확도는 ±6.3%~±9.0%(137Cs) 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 또한 위치정확성은 ±10% 이내로 측정되어 높은 수준의 결과가 도출되어 그 효용성이 입증되었다. 따라서 보다 많은 소방관에게 성능이 우수한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기 보급이 될 수 있으리라 기대된다.

In this paper, we proposed the development of a mixed sensor parts for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarm that can be location-tracked and irradiated. To measure radiation exposure dose, we use the PIN-Diode radiation measurement sensor module, a semi-conductive radiation measurement sensor that can minimize size and weight. The design for removing leakage current is carried out to enhance the characteristics of the radiation measurement sensor using PIN-Diode. The IMU sensor module is used to estimate the location of the current fireman at the same time as the accident estimate by adding together the data and the values for acceleration on the three axis. Experiments were conductied by an authorized testing agency to determine the efficiency of the proposed mixed sensor parts for integrated radiation exposure protection fireman's life-saving alarms. The cumulative dose measurement range was measured in the range of 10 μSv to 10 mSv, the highest level in the world. The accuracy was measured from ±6.3% to ±9.0% (137 Cs) and normal operation was found at the international standard of ±15%. In addition, positional accuracy was measured within ±10%, resulting in a high level of results, demonstrating its effectiveness. Therefore, it is expected that more firemen will be able to provide with superior performance integrated radiation exposure protection fireman life-saving alarm.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 GF(p) 상에서 모듈러 제곱근 (MSQR) 연산의 효율적인 하드웨어 구현에 대해 기술한다. MSQR 연산은 타원곡선 기반의 EC-ElGamal 공개키 암호를 위해 평문 메시지를 타원곡선 상의 점으로 매핑하기 위해 필요하다. 본 논문의 방법은 NIST 표준으로 규정된 5가지 크기의 GF(p) 타원곡선을 지원하며, 192-비트, 256-비트, 384-비트 그리고 521-비트 크기의 Kobliz 곡선과 슈도 랜덤 곡선들은 모듈러 값의 특성을 기반으로 오일러 판정법을 적용하고, 224-비트 크기의 경우에는 Tonelli-Shanks 알고리듬을 간략화시켜 적용하였다. 제안된 방법을 ECC 프로세서의 32-비트 데이터 패스를 갖는 유한체 연산회로와 메모리 블록을 이용하여 구현하였으며, FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였다. 구현된 회로가 50 MHz 클록으로 동작하는 경우에, 224-비트 슈도 랜덤 곡선의 경우에는 MSQR 계산에 약 18 ms가 소요되고, 256-비트 Kobliz 곡선의 경우에는 약 4 ms가 소요된다.

This paper describes an efficient hardware implementation of modular square root (MSQR) computation over GF(p), which is the operation needed to map plaintext messages to points on elliptic curves for elliptic curve (EC)-ElGamal public-key encryption. Our method supports five sizes of elliptic curves over GF(p) defined by the National Institute of Standards and Technology (NIST) standard. For the Koblitz curves and the pseudorandom curves with 192-bit, 256-bit, 384-bit and 521-bit, the Euler's Criterion based on the characteristic of the modulo values was applied. For the elliptic curves with 224-bit, the Tonelli-Shanks algorithm was simplified and applied to compute MSQR. The proposed method was implemented using the finite field arithmetic circuit with 32-bit datapath and memory block of elliptic curve cryptography (ECC) processor, and its hardware operation was verified by implementing it on the Virtex-5 field programmable gate array (FPGA) device. When the implemented circuit operates with a 50 MHz clock, the computation of MSQR takes about 18 ms for 224-bit pseudorandom curves and about 4 ms for 256-bit Koblitz curves.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 상수 입력지연을 갖는 이산시간 선형시스템을 위한 기존의 예측기 피드백 제어기의 구조적 모델 불확실성에 대한 강인성을 해석한다. 상수 입력지연을 1차 PdE (Partial difference Equation)로 모델링하여 입력지연을 PdE 상태변수로 대체하고 백스테핑 변환을 적용하여 목표 시스템을 구축한다. 목표 시스템을 기반으로 전체 상태변수를 포함하는 명시적 리아푸노프 함수를 구성하여 안정성이 유지되는 구조적 모델 불확실성의 최대 크기의 존재를 증명하고 예측기 피드백 제어기의 강인성을 확립한다. 모의실험을 통하여 모델 불확실성이 존재하는 경우에도 닫힌 루프 시스템의 안정성이 유지되는 것을 예증하고 예측기 피드백 제어기의 강인성을 검증한다.

We analyze the robustness of the existing predictor feedback controller for discrete-time linear systems with constant input delays against the structured model uncertainty. By modeling the constant input delay with a first-order PdE (Partial difference Equation), we replace the input delay with the PdE states. By applying a backstepping transformation, we build a target system that enables to construct an explicit Lyapunov function. Constructing the explicit Lyapunov function that covers the entire state variables, we prove the existence of an allowable maximum size of the structured model uncertainty to maintain stability and establish the robustness of the predictor feedback controller. The numerical example demonstrates that the stability of closed-loop system is maintained in the presence of the structured model uncertainty, and verifies the robustness of the predictor feedback controller.

(게재일: 2019.12.31)
비행하는 드론 기반 네트워킹 서비스는 셀루러 네트워크와 같은 기존 통신 인프라보다 커버리지 반경이 좁기 때문에 많은 핸드오버 이벤트를 유발할 수 있다. 따라서, 컨텐트 스토어를 활용하여 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 핸드오버 이후 타겟 네트워크 제공자에게 사전에 캐시 함으로써 잦은 핸드오버에 대응하였다. 시뮬레이션 결과, 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 타겟 드론에게 전달하였고 핸드오버를 끝낸 자동차가 타겟 드론을 통해 데이터를 받음으로써 딜레이가 감소함을 확인할 수 있었다. 반면에, 제안하는 방법을 사용하지 않으면 핸드오버에 따른 경로 변경에 대응하지 못하였고 데이터를 요청하는 패킷을 다시 보냄으로써 딜레이가 증가했음을 확인했다.

Networking services based on the flying drones may cause many handover events because the coverage radius is narrower than that of the existing infrastructure, such as cellular networks. Therefore, it copes with frequent handover by pre-caching data to target network provider before handover using a content store. As a result of the simulation, it can be confirmed that the delay is lowered. This is because the data that was requested before the handover is delivered to the target drones, and the car that has completed the handover receives the data through the target drones. On the other hand, if the proposed method is not used, it can be confirmed that the delay is increased. This is because it can not cope with the path change due to the handover and re-sends the packet requesting the data.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 레이 트레이싱 그래픽에서 사용되는 몬테칼로 렌더링에 포함되는 잡음을 제거하기 위해 개선된 신경망구조를 설계하였다. 몬테칼로 렌더링은 그래픽의 실감을 높이는데 가장 좋은 방법이지만 픽셀마다 수천 개 이상의 빛 효과를 계산해야 하기 때문에 렌더링 처리시간이 급격히 증가하여 실시간 처리에 큰 문제를 갖고 있다. 이 문제를 개선하기 위해 픽셀에서 사용되는 빛의 수를 줄이게 되는데 이때 렌더링 잡음이 발생하게 되고 이 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 렌더링 잡음을 제거하는데 딥러닝을 사용하며 특히, 렌더링 이미지를 확산광과 집중광으로 분리하여 이중 신경망 구조를 설계하였다. 설계결과 단일구조 신경망에 비하여 듀얼구조 신경망은 PSNR기준으로 64개 테스트 이미지에 대하여 평균 0.58db가 개선되었으며 reference image에 비하여 99.22% 빛의 수를 줄여 실시간 레이 트레이싱 렌더링을 구현하였다.

In this paper, we designed a revised neural network to remove the Monte Carlo Rendering noise contained in the ray tracing graphics. The Monte Carlo Rendering is the best way to enhance the graphic's realism, but because of the need to calculate more than thousands of light effects per pixel, rendering processing time has increased rapidly, causing a major problem with real-time processing. To improve this problem, the number of light used in pixels is reduced, where rendering noise occurs and various studies have been conducted to eliminate this noise. In this paper, a deep learning is used to remove rendering noise, especially by separating the rendering image into diffuse and specular light, so that the structure of the dual neural network is designed. As a result, the dual neural network improved by an average of 0.58 db for 64 test images based on PSNR, and 99.22% less light compared to reference image, enabling real-time race-tracing rendering.

(게재일: 2019.12.31)
특정한 이벤트나 콘텐츠를 즐기기 위해 모인 사람들을 관중 또는 관객이라고 하고, 모임의 특성에 따라 다양한 성향을 나타낸다. 그러한 차이점은 있지만, 일반적으로 관중 수는 경영적인 측면과 직결되는 요소로써, 관람료부터 다른 시설의 이용료 등 다양한 수입을 통해 콘텐츠 판매를 위한 안정적인 재정 운영을 가능케 한다. 따라서 관중 수에 대한 예측은 마케팅과 예산 전략 수립에 주요한 요소로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 관중 수에 대한 예측을 위한 여러 가지 기존 모델을 검토하고, 그 중에서 효율적인 머신러닝 모델을 제안하고자 한다. 또한 딥러닝과 랜덤포레스트 모델을 혼용하여 일별 관중 수 예측과 비정상적 관중 수 예측에 대한 연구를 진행하였다.

People who gathered to enjoy a specific event or content are called audiences or spectators, and show various propensity according to the characteristics of the crowd. Although there is such a difference, in general, the number of attendance is directly related to the business aspect, which enables stable financial operation for the sale of contents through various incomes, such as the admission fee and the use of other facilities. Therefore, prediction of audience can be used as a major factor in marketing and budgeting strategies. In this study, we review several existing models for predicting the number of attendance and propose an efficient machine learning model. In addition, we studied daily attendance prediction and abnormal attendance prediction using combine DNN(Deep Neural Network) and RF(Random Forest) model.

(게재일: 2019.12.31)