nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 바람길숲의 유형별 분석 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 도시 바람길숲을 바람 생성숲, 디딤·확산숲, 연결숲의 3가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 특성에 따른 등급화 기준을 바탕으로 3등급으로 분류하였다. 바람 생성숲은 임상도의 밀도를 기준으로, 디딤·확산숲은 식생활력도를 기준으로, 연결숲은 바람통로 네트워크를 기준으로 각각 세 개의 등급으로 구분하였다. 대구광역시(883.56㎢)를 사례로 바람길숲을 분석한 결과, 바람 생성숲의 면적은 443.1㎢로 분류되었으며, 대구광역시의 북구 및 남쪽 일대에 분포하고 있었다. 그 중, 1등급 바람 생성숲이 가장 많은 면적(345.59㎢)을 차지하였고, 달성군에서 가장 높은 비율(54.44%)을 나타냈다. 반면 중구는 외곽의 산림지역과 단절되어 있기 때문에 생성숲이 존재하지 않았다. 디딤·확산숲의 면적은 32.4㎢로 대구광역시의 대표적인 도시공원 들이 포함되었으며, 수성구 및 달성군에서 상대적으로 많은 디딤·확산숲이 분포하였다. 하지만 디딤·확산숲은 대구시 전역에 분산적으로 분포되어 있고 식생지수가 높지 않았다. 연결숲 조성이 가능한 바람통로 네트워크는 대구광역시의 주요 하천, 도로 주변이 포함되었는데, 이러한 네트워크가 외곽 산림에서 도시공원으로 연결되어 있지 않았다. 따라서 대구광역시는 도시 외곽의 바람 생성숲과 도시 내부의 디딤·확산숲을 연결하는 연결숲 조성이 중요할 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 체계적인 바람길숲 조성사업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 국가 및 지자체 단위에서 바람길숲 분석에 대한 가이드라인 작성의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study aims to suggest analysis schemes of urban forests acting as wind ventilation corridor(wind ventilation forest). For this purpose, wind corridor forests were classified into three types: wind-generating forests(WGF), wind-spreading forests (WSF), and wind-connecting forests(WCF), and they were classified into three grades. WGF, WSF and WCF were classified based on the density of forest type map, vegetation index, and ventilation networks, respectively. As a result of analyzing wind corridor forests for Daegu Metropolitan City(883.56㎢), the area of WGF was classified as 443.1㎢ and distributed in the northern and southern regions of Daegu Metropolitan City. Among them, the first grade of WGF occupied the largest area(345.59㎢) and the highest rate(54.44%) in Dalseong-gun. On the other hand, WGF was not found in Jung-gu, because this administrative district is isolated from the forest area. WSF was 32.4㎢, which included representative urban parks of Daegu Metropolitan City, and WSF were found relatively much in Suseong-gu and Dalseong-gun. However, WSF were distributed throughout Metropolitan City, and the vegetation index was not high. The ventilation network that can form WCF included major rivers and roads in Daegu Metropolitan City, but this network was not connected to the urban park from the outer forest. Therefore, it was judged that the formation of WCF connecting WGF outside the city and WSF inside the city would be important. The results of this study can be used as a basic data for systematic wind corridor forest projects, and can be used as basic data for establishing guidelines for wind corridor forest analysis at national and local levels.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 18650 원통형 NCA 리튬이온 배터리로 구성된 고출력 직렬 배터리로 다양한 C-rate의 전기적 특성을 테스트한다. 테스트를 통해 추출한 14S1P 배터리 팩의 방전 용량 데이터와 4S1P 배터리 팩의 EV cycle 데이터를 통해 C-rate의 변화에 따른 전기적 특성을 분석한다. 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로 C-rate에 따른 방전용량 실험의 셀 간 전압 편차와 EV cycle 실험의 셀 간 전압 편차를 다중선형회귀 모델로 추정하여 선형적인 특징을 가진 데이터와 비선형적인 특징을 가진 데이터에 대한 각각의 추정성능을 검증한다. 모델의 추정성능을 검증하기 위해 추정 데이터와 실제 데이터의 RMSE를 구해 알고리즘의 정확성을 평가한다. 논문의 결과는 14S1P 배터리 팩의 방전 용량의 셀 간 전압 불균형과 4S1P 배터리 팩의 EV cycle의 셀 간 전압 불균형 중 선형적인 데이터인 방전 용량의 셀 간 불균형 데이터의 추정 성능이 더 뛰어난 것을 검증하는데 기여한다.

In this paper, the electrical characteristics with various C-rates are tested with a high power series battery pack comprised of 18650 cylindrical nickel cobalt aluminum(NCA) lithium-ion battery. The electrical characteristics of discharge capacity test with 14S1P battery pack and electric vehicle (EV) cycle test with 4S1P battery pack are compared and analyzed by the various of C-rates. Multiple linear regression is used to estimate voltage imbalance of 14S1P and 4S1P battery packs with various C-rates based on experimental data. The estimation accuracy is evaluated by root mean square error(RMSE) to validate multiple linear regression. The result of this paper is contributed that to use for estimating the voltage imbalance of discharge capacity test with 14S1P battery pack using multiple linear regression better than to use the voltage imbalance of EV cycle with 4S1P battery pack.

(게재일: 2019.03.31)
제조물 책임은 자동차 산업에서 매우 중요한 규제 요소로 작용하고 있으며, 이에 대한 면책 수단으로 제정된 것이 ISO 26262 국제 표준이다. 자율주행자동차에서는 제조물 책임의 중요성이 더욱 높아지기 때문에 추가로 ISO/PAS 21448이 제정되었으나, 이 역시 주로 센싱 단계에만 적용이 가능하기 때문에 제조물 책임을 어느 정도 면책시킬 수 있으나 완전한 면책은 어렵다. 이에 따라 자율주행자동차의 상용화를 위해서는 완전한 면책수단으로서 새로운 국제 표준이 개발될 때까지 한시적으로 법체계의 개선이 반드시 필요하다.

Product liability is an important regulation factor in automotive industry. ISO 26262 international standard was established as an exemption clause of product liability. In autonomous car, product liability becomes more important, and ISO/PAS international standard was additionally established, but it can be applied to only sensing stage, which can partly make the autonomous car companies exempt the product liability but not completely. Therefore, reform of current legal system is absolutely necessary to commercialize autonomous car until a new international standard is established as a complete exemptions clause.

(게재일: 2019.03.31)
최근 생활수준의 향상으로 외식문화가 발전하고 있고 온라인과 오프라인으로도 냉동식품의 택배수요가 날로 증가하고 있다. 현재 이러한 식품유통의 대부분은 냉동차량에 의해서 이루어지고 있다. 냉동차량에서 가장 중요한 요소 중에 하나는 정확히 온도를 측정하는 것이다. 기존의 상용 온도 기록 시스템은 일반적으로 온도 센서 모듈을 기록계에 직접 연결하는 형태이다. 이러한 기존의 방법은 전선을 사용하여 기록계에 온도 데이터를 전송하기 때문에 케이블의 길이에 따라 저항 오차를 보상해야한다. 본 논문은 케이블 내의 저항으로 인해 발생하는 오차를 극복하기 위해서 디지털 처리와 CAN (Controller Area Network) 통신을 사용하는 것을 제안한다. 또한 온도 측정의 정확도를 높이기 위해서 백금 센서인 PT-1000을 사용한다.

The food service industry has been grown due to improvement of living standards. In addition, the demand for frozen food delivery is increasing day by day at online/offline and the refrigerated vehicles are used in most of these food distributions. One of the most important factors in a refrigerated car is to measure the temperature accurately. Conventional temperature recording systems are generally connected directly to temperature sensor modules. Since the temperature data are transmitted to the temperature recorder by using the electric wire, there is a disadvantage that the resistance error must be compensated according to the cable length. In this paper, we propose a method to correct errors due to cable resistance using digital processing and CAN (Controller Area Network) communication. We use PT-1000 platinum sensor to increase the accuracy of the temperature measurement.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문은 펄스파워 동작시의 수백 ns의 대전류를 측정하기 위한 전류 센서의 개발과 특성평가 결과에 대하여 논하였다. 개발된 전류 센서는 펄스 파워 동작시 전류에 의해 발생되는 자속으로부터 유기기전력을 측정하도록 특별히 설계하였다. 개발 된 전류 센서의 출력 특성은 상업용 센서의 출력 특성과 매우 일치하였으며, 개발 된 센서의 출력 전압 검량선을 이용하여 빠른 펄스 파워의 실제 전류를 쉽게 검출 할 수 있음을 보였다. 따라서, 본 연구에서 개발 된 전류 센서는 실제적인 펄스파워 시스템에 적용할 수 있음을 확인하였다.

This paper shows the development of current sensor for the measurement of hundreds of nanoseconds large current in pulsed power and its characteristics evaluation. The developed current sensor was designed for measuring induced voltage from magnetic flux under the operation of pulsed power. Output characteristics of developed current sensor was good consistent with commercial one, and the realistic current of fast pulsed power was detected easily with the calibration curve using output voltage of developed sensor. Therefore, the developed current sensor is possible to apply the realistic system.

(게재일: 2019.03.31)
시트는 운전 중에 운전자와 승차자의 편의를 제공하도록 요구된다. 최근 수동으로 동작하는 시트가 모터를 이용하여 자동으로 동작하는 전동 시트로 변화되고 있다. 시트에 모터를 적용함에 따라 과전류에 의해 발생하는 반전충격음, 진동 및 소음과 같은 문제가 발생하고 있다. 시트 모터의 제어를 통해 문제를 해결하려는 연구가 시도 되고 있다. 본 연구에서는 전동 시트에 사용되는 DC 모터에 흐르는 전류가 소프트 스타트와 소프트 스톱 형태를 갖도록 입력 전압의 형상을 결정하는 4개의 제어변수를 제어하는 기술 제안하였다. 전동 시트의 모델링을 통해 입력 전압에 대한 코일에 흐르는 전류의 관계식을 유도하고, 제어변수에 따른 시뮬레이션을 통해 소프트 스타트와 소프트 스톱 형태를 갖는 최적의 전류 형상의 구현이 가능함을 확인하였다.

Seat of automobile is required to support the comfort to driver and passenger during the driving. The control method of the seat position is changed from manual type to power type, which means using the motor to increase the comfort of the driver. By using the motor, several problems, such as vibration, noise, and over-current, appeared. These problems can be reduced through the control of seat motor. In this study, a control technology of four control variables, which determine profile of the input voltage applying to the seat motor, is proposed to generate the current profile having soft-start and soft-stop. The current flowing through the coil by input voltage is described by mathematical modeling of power seat. It is confirmed that optimized current profile having soft-start and soft-stop can be generated from simulation using the mathematical model.

(게재일: 2019.03.31)
벅 컨버터는 전압 직류 계통(LVDC), 가전 분야 및 전기차 충방전 분야에서 다양하게 적용되고 있는 전력변환장치이며, 일반적으로 벅 컨버터는 부하측에 단락 등 고장 발생시 반도체 스위칭 소자를 개방시켜 벅 컨버터의 운전을 중지시킨다. 그러나 벅 컨버터의 출력단에 인덕터와 캐패시터에 저장된 에너지로 인해 고장 전류가 지속적으로 부하로 전달되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 벅 컨버터의 출력측 저역통과 필터에 일반적인 인덕터 대신 커플드 인덕터(Coupled-inductor)를 사용하여 인덕터에 저장된 전기에너지를 부하단에 공급되지 않도록 소모시키는 구성을 포함하는 벅 컨버터의 새로운 고장전류 고속차단 방식을 제안하며, 제안된 방식은 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

This paper presents a novel fast shut-down scheme for Buck converter by using a coupled inductor. Generally, a controller for Buck converter stops generating PWM patterns in various fault cases: Overcurrent, Short circuit, or Overvoltage, but the inductor and capacitor keep supplying their stored energy to loads although the switching operations in Buck converter stopped. The stored energy in the inductor and capacitor could cause electrical stresses on breakers and safety problems. The main idea of the proposed fast shutdown scheme is to demagnetize the inductor core by using a coupled inductor, and its performance and operations are verified by using PSIM Simulation.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문에서는 양방향 dc-to-dc 컨버터의 고장원인, 고장영향, 고장 결과를 파악하기 위한 failure mode and effect analysis(FMEA)와 양방향 컨버터의 위험도를 고려한 fault-tree analysis(FTA)를 통해 고장률을 예측한다. 전기차의 구동전압을 효율적으로 상승시키기 위해 인버터 앞단에 부착되는 양방향 컨버터는 배터리 전력을 dc-link 커패시터로 방전시키는 승압모드와 회생전력을 배터리로 충전시키는 강압모드를 가진다. 양방향 컨버터의 동작 특성을 고려한 FMEA 결과를 바탕으로 컨버터의 위험도를 고려한 고장나무를 설계한다. 전기차 MCU용에 맞는 설계 파라메타를 설정하고 출력전압 리플과 인덕터 전류 리플에 따른 커패시터와 인덕터의 부품 고장률을 분석한다. 또한 동작 온도에 따른 주요부품의 고장률을 MIL-HDBK-217F를 이용하여 구한다. 마지막으로 부품 고장률을 고장나무의 기본 사상의 고장률로 반영하여 컨버터 고장률과 평균고장시간을 예측한다.

The failure rate of bidirectional dc-to-dc converter is predicted through the failure mode and effect analysis (FMEA) and the fault-tree analysis (FTA) considering the operational risk. In order to increase the driving voltage of the electric vehicle efficiently, the bidirectional converter is attached to the front of the inverter. It has a boost mode for discharging battery power to the dc-link capacitor and a buck mode for charging the regenerative power to the battery. Based on the results of the FMEA considering the operating characteristics of the bidirectional converter, the fault-tree is designed considering the risk of the converter. After setting the design parameters for the MCU for the electric vehicle, we analyze the failure rate of the capacitor due to the output voltage ripple and the inductor component failure rate due to the inductor current ripple. In addition, we obtain the failure rate of major parts according to operating temperature using MIL-HDBK-217F. Finally, the failure rate and the mean time between failures (MTBF) of the converter are predicted by reflecting the part failure rate to the basic event of the fault-tree.

(게재일: 2019.03.31)
3GPP LTE의 비면허대역 솔루션인 Licensed Assisted Access (LAA) 기술은 Listen-Before-Talk (LBT)을 수행한다. 이는 Wi-Fi와의 공존을 위해 Wi-Fi의 백오프 기법과 매우 유사하게 설계되었다. 하지만, Wi-Fi의 백오프 기법은 기존 장치와의 호환 및 공존을 위해 오래된 설계에 기반하고 있어, LAA의 LBT 또한 스펙트럼 이용에 있어 비효율성을 보인다. 만약 근처에 Wi-Fi 시스템이 없는 환경이라면 LAA는 보다 효율적인 LBT를 수행할 수 있다. 이 논문은 협대역 전송을 위한 Narrowband Clear Channel Assessment (NCCA)를 제안한다. NCCA에서 LAA 기지국은 광대역 또는 각 협대역 밴드에서 LBT를 수행한다. 이를 통해, 복수의 LAA 노드가 서로 다른 협대역에서 동시에 전송할 수 있게 한다. NCCA 구현을 위해 네 가지의 설계안을 제시하고, 성능 예측을 위한 수학 모델을 제시한다. 기존 광대역 시스템과 공존하는 시나리오에서 시뮬레이션을 통해 NCCA의 공존 성능과 제시한 성능 모델의 정확성을 보인다.

LTE's extension for unlicensed spectrum called Licensed Assisted Access (LAA) is equipped with Listen-Before-Talk (LBT) designed similar with the backoff mechanism of Wi-Fi for coexistence. However, Wi-Fi's backoff mechanism has not evolved from its old design for compatibility with legacy devices, thus LAA's LBT is not efficient either in utilizing spectrum. If LAA operates with no Wi-Fi systems in proximity, it can run more efficient LBT. In this paper, we propose Narrowband Clear Channel Assessment (NCCA) for narrowband transmission. In NCCA, an LAA node performs LBT in either wide or each narrow bandwidth segment. This allows multiple LAA nodes to perform simultaneous transmissions in orthogonal bandwidth segments in the same time slot. We design four variants of NCCA implementation and model their performance using a mathematical model. The coexistence performance of NCCA with conventional wideband nodes and the accuracy of the model are shown via simulation.

(게재일: 2019.03.31)
최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.

(게재일: 2019.03.31)
차세대 전력반도체 소재인 질화갈륨(GaN)이 증착된 GaN-on-Si 기판의 기술성숙도가 높아지면서 Si CMOS 소자와의 단일기판 집적화에 대한 관심이 고조되고 있다. CMOS 특성이 상대적으로 저하되는 (111)Si 보다 (110)Si의 CMOS소자가 집적화 관점에서 유리할 것으로 판단되며, 따라서 향후 전개될 GaN-on-(110)Si 플랫폼을 활용한 GaN 전력반도체 스위치소자와 Si CMOS소자의 단일기판 집적화에 적용될 수 있도록 국내 Si CMOS 파운드리 공정을 (110)Si 기판에 진행하였다. 제작된 CMOS소자의 기본특성 및 인버터체인 회로특성, 그리고 게이트 산화막의 신뢰성 분석을 통해 향후 국내 파운드리공정을 활용한 (110)Si CMOS기술과 GaN의 집적화의 가능성을 검증하였다.

Gallium nitride(GaN) has been a superior candidate for the next generation power electronics. As GaN-on-Si substrate technology is mature, there has been new demand for monolithic integration of GaN technology with Si CMOS devices. In this work, (110)Si CMOS process was developed and the fabricated devices were evaluated in order to confirm the feasibility of utilizing domestic foundry facility for monolithic integration of Si CMOS and GaN power devices.

(게재일: 2019.03.31)
비간섭 전력부하 감시 알고리즘은 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있다. 이런 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 기기의 전력사용 패턴 데이터와 이들 기기의 다양한 조합 전력사용 패턴 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴 데이터 취득시스템 개발방법을 제시하였다. 데이터 취득시스템은 매초마다 개별 전기 기기들의 전력 사용량과 다양한 조합의 시나리오에 따른 전력 사용량을 동시에 측정할 수 있도록 되어 있다. 측정된 데이터는 LTE 망을 통하여 스마트팜 외부에서 원격으로 모니터링이 가능하며, 측정된 데이터는 외부 서버에 저장된다.

The non-intrusive load monitoring(NILM) algorithm can infer the power usage of the individual electric devices by the total electric power consumption of the main line. To develop such an algorithm, power usage pattern data of individual devices as well as those of various combinations of these devices are required. In this paper, we propose a method to develop a power usage pattern data acquisition system for developing a NILM algorithm for a smart farm. The data acquisition system is capable of simultaneously measuring the power usage of individual electrical devices and the power usage according to various combinations of scenarios every second. The measured data can be remotely monitored from the outside of the smart farm through the LTE network, and the measured data is stored in an external server.

(게재일: 2019.03.31)
FPD(Flat Panel Display) WET(습식) 장비의 히터 사용은 필수로 사용된다. 히터 사용에 따른 단선과 과열로 인한 전기사고가 다발하여 안전적인 전기 계통도 및 인터락이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 FPD WET장비에 들어가는 전기 계통도 및 인터락을 제안하였다. 레벨센서, 과열방지기, SSR heater sink와 같은 하드웨어 인터락을 넣었으며, 전기 계통도로써는 ELB-MC-SSR-EOCR-Heater로 구성되어 있다. 인터락 발생시 마그네틱 컨텍터(MC)가 오프되어 Heater의 전원을 차단하는 방식이다. 전기적 과전류 보호장치인 EOCR 과전류, 부족전류, 단선 체크를 하면서 히터에 이상 있을 시 MC를 차단하는 인터락이 구성되어 있다. 이러한 회로 구성 및 인터락은 WET 장비 뿐만 아니라 히터가 들어가는 어떠한 장비에도 유용할 것으로 보인다.

In FPD WET equipment, heaters are used a lot. There are many electric accidents caused by short circuit and overheating due to the use of heater, so it is necessary to have a safe electric system and interlock. Therefore, in this paper, we propose an electrical schematic and interlock for FPD WET equipment. In this paper, a hardware interlock such as a level sensor, an overheat protector, and an SSR heater sink is inserted, and the electric system is composed of ELB - MC - SSR - EOCR - heater. When the interlock occurs, the magnetic contactor (MC) is turned off and the power of the heater is cut off.EOCR, an electric overcurrent protection device, has an interlock to shut down the MC when there is an abnormality in the heater while checking the overcurrent, undercurrent and disconnection. These circuit configurations and interlocks are likely to be useful not only for WET equipment but also for any equipment in which the heater is placed.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문은 재난통신 시스템을 실제적으로 활용하기 위해 반드시 필요한 표준운영절차(SOP)를 개발하기 위한 방법론과 전략들을 제시하고자 한다. 따라서 재난안전통신망의 SOP와 연계되는 다양한 요소들을 규명하고 특성을 분석하였고, 이를 기반으로 SOP의 효과적인 개발을 위한 프로세스와 전략을 개발하여 제시하였다. 아울러 개발되는 SOP를 재난안전통신망 구현 기술인 LTE에 반영하여 무선자원 할당의 토대가 되는 우선순위와 QoS가 어떻게 운영되어야 하는지도 제시하였다.

This paper presents methodologies and strategies for developing standard operating procedures (SOPs) that are essential for practical use of disaster communication systems. Therefore, the various factors related to the SOP of the public safety network(SafeNet) are identified and analyzed, and the processes and strategies for the effective development of the SOP are developed and presented based on the analysis. In addition, the proposed SOP is reflected in LTE, which is public safety network implementation technology, and suggests how priority and QoS that are the basis of radio resource allocation should be operated.

(게재일: 2019.03.31)
멀티콥터는 수직 이착륙 할 수 있다는 장점 때문에 활용이 증가하고 있으며 이러한 멀티콥터의 정상적인 동작을 위해서는 고장 검출과 분리 문제가 매우 중요하다. 본 논문에서는 해석적 방법에 기반하여 헥사콥터 구동기의 고장을 검출하고 분리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 헥사콥터의 수학적 모델로부터 추정한 구동기의 각속도를 이용하여 잔차를 새롭게 정의하고 생성된 잔차와 문턱값을 비교하여 구동기의 고장을 검출한다. 고장이 검출되면 헥사콥터의 동역학 모델과 생성된 잔차를 결합하여 고장을 분리한다. 제안한 방법은 수학적 모델을 기반으로 하여 간단하면서도 효과적이다. 헥사콥터 구동기의 단일 고장 상황을 가정한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증하였다.

Multicopters have become more popular since they are advantageous in their ability to take off and land vertically. In order to guarantee the normal operations of such multicopters, the problem of fault detection and isolation is very important. In this paper, a new method for detecting and isolating an actuator fault of a hexacopter is proposed based on the analytical approach. The residual is newly defined using the angular velocities of actuators estimated by the mathematical model and an actuator fault is detected comparing the residuals to a threshold. And a fault is isolated combining a dynamic model and generated residuals when a fault is detected. The proposed method is a simple, but effective technique because it is based on mathematical model. The results of the computer simulation are also given to demonstrate the validity of the proposed algorithm in case of a single failure.

(게재일: 2019.03.31)
자율주행자동차는 기술적 측면에서 많은 발전이 이루어져왔으나 자율주행자동차의 상용화가 가능하도록 다양한 법적 문제를 해결하는 작업은 매우 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율주행자동차에서 대표적인 법적 이슈인 도로 주행 근거를 분석하고 현행 법/규정상의 문제점을 파악하며 이에 대한 개선 방안을 제시한다. 자율주행자동차에서 기술 개발과 법/규정 정비는 상호 협력적으로 이루어져야 하며, 이러한 법적 이슈를 이해하는 것은 자율주행자동차를 개발하는 기술자에게도 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.

In autonomous car, significant progress has been achieved in technical aspects, but it is deadly slow to solve its various legal problems for commercialization of autonomous car. This paper surveys the road driving eligibility, a typical legal issue in autonomous car. Problems on current laws and regulations are analyzed, and some remedies are suggested. Technical development should be performed collaboratively with law and regulation revision, and understanding these legal issues would be very helpful to the engineers who develop autonomous cars.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문에서는 대표적인 ESD 보호소자인 LVTSCR의 특성을 향상시킨 새로운 구조의 ESD소자를 제안하고 특정 application의 각 요구전압에 최적화된 설계를 위한 N-stack 기술에 대하여 검증한다. 주요 파라미터인 홀딩전압과 트리거전압에 대하여 특성을 파악하고 감내특성의 지표인 온도특성 또한 검증한다. well영역의 추가구성과 기생 npn BJT를 추가로 직렬 연결된 구조를 형성하여 보다 향상된 전기적 특성을 갖는다. 특성 검증을 위해 synopsys 사의 T-cad simulation tool을 이용하였다.

In this paper, we propose a novel ESD device with improved characteristics of LVTSCR, which is a representative ESD protection device, and verify the N-stack technology for design optimized for each required voltage of a specific application. The characteristics of the holding voltage and the trigger voltage, which are the main parameters, are examined and the temperature characteristic, which is an indicator of the tolerance characteristic, is also verified. well region and a parasitic NPN to form a series-connected structure. We used synopsys' T-cad simulation tool for characterization.

(게재일: 2019.03.31)
에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.

As the development of internet of energy (IoE) technologies and spread of various electronic devices have diversified patterns of energy consumption, the reliability of demand prediction has decreased, causing problems in optimization of power generation and stabilization of power supply. In this study, we propose a deep learning method, 1-Dimention-Convolution and Bidirectional Long Short-Term Memory (1D-ConvBLSTM), that combines a convolution neural network (CNN) and a Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM) for highly reliable demand forecasting by effectively extracting the energy consumption pattern. In experimental results, the demand is predicted with the proposed deep learning method for various number of learning iterations and feature maps, and it is verified that the test data is predicted with a small number of iterations.

(게재일: 2019.03.31)
최근 사물인터넷 환경에서 적용가능하며 빠르고 보안성이 뛰어난 암호프로토콜에 대한 선호도가 높아지고 있다. 래티스 기반의 암호알고리즘 중 NTRU 암호시스템은 매우 짧은 벡터를 찾는 문제인 SVP와 가장 가까운 벡터를 찾는 문제인 CVP에 의해 안전하다. 이 암호알고리즘의 안전성에 근거한 전자서명인 NTRUSign이 제안되었으며 스크립트 공격에 대해 안전하지 않음이 밝혀졌다. 본 논문에서는 키 교환을 사용하여 공유 키를 확보하고 대칭 키 알고리즘을 사용한 보안 프로토콜을 제안한다. 따라서 공격자는 키 값을 계산할 수 없으며 보다 안전한 디지털 서명을 제안하고자 한다.

Recently, there is a growing preference for a fast and secure cryptographic protocol that is applicable to Internet of things environments. Among the lattice-based cryptographic algorithms, the NTRU cryptosystem is secure by virtue of the shortest vector problem (SVP) and the closest problem(CVP), which is a problem of finding very short vectors and closest vector. NTRUSign, an electronic signature based on this cryptographic algorithm, has been proposed and proved unsafe for script attacks. In this paper, we propose a security protocol using a symmetric key algorithm by securing a shared key using key exchange. Therefore, the attacker can not compute the key value and intends to propose a more secure digital signature.

(게재일: 2019.03.31)