nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
고체 로켓 추진기관에서 우발점화를 방지하기 위해 사용하는 전자식 점화안전장치의 신뢰도 예측에 관하여 연구하였다. 신뢰도 예측을 위해 가장 먼저 점화안전장치의 주요 구성품(점화회로, 고전압 기폭관, 격벽착화기)을 정의하고, 각 구성품의 작동원리에 대해 시스템 분석을 수행하였다. 시스템 분석을 통해 선별된 입력 변수를 이용하여 각 부품의 성능 모델링을 수행하였으며, 복잡한 해석이 필요한 경우 반응표면기법을 이용하여 다항식으로 근사하였다. 마지막으로 만들어진 성능 모델링을 기반으로 몬테칼로 시뮬레이션을 적용하여 설계 신뢰도를 예측하였다.

Reliability prediction of an electronic arm fire device(EAFD) was studied which is applied to prevent accidental ignition in a solid rocket motor. For predicting the reliability, the main components of the EAFD were first defined(Control unit, LEEFI, TBI) and the operating principle of each component was analyzed. Performance modeling of each part is established using selected input variables through system analysis. When complex analysis is required, we approximated it with polynomial equation using response surface method. Monte-Carlo simulation is applied to performance modeling to estimate the design reliability.

(게재일: 2018.05.01)
본 논문에서는 저궤도 지구관측위성에 적용을 목적으로 개발된 X-band용 2축 안테나 지향 기구장치(Dual-axis X-band antenna pointing mechanism)의 설계부터 해석 및 검증시험 까지 개발 과정을 논하고 그 검증 결과를 기술하고 있다. 유사시스템의 개발 및 운용경험을 바탕으로 본 시스템 설계의 주안점과 요구사항을 정의하였고, 제작된 시험인증모델의 발사 및 궤도운용 환경에 대한 검증시험을 통해 시스템의 특성을 확인하였다. 본 과정 중 획득한 시스템의 특성 및 검증기법을 통해 이후 인증모델의 개선점을 도출하였다.

This paper describes the design, analysis, and verification tests of the Dual-axis X-band antenna pointing mechanism(XAPM) that has been developed for the Earth observation mission at low Earth orbits. Based on the experience of development and operation of the similar system, we defined the main points and requirements of the system design and confirmed the characteristics of the system through the verification test of the launch and orbit environment test of the engineering qualification model. Through the characteristics and verification techniques of the system acquired during this process, improvement points of the later qualification model are derived.

(게재일: 2018.05.01)
본 연구에서는 부유식 플랫폼의 6자유도 방향으로의 주기 운동이 로터 공력 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 부유식 해상 풍력터빈에 대한 공력 해석이 수행되었다. 수치 해석을 위해 블레이드 요소 운동량 방법을 이용하였으며, 유동 박리와 후류 영향에 의한 비정상 공력 효과를 포착하기 위해 인디셜 응답 방법에 기반한 동적 실속 모델을 이용하였다. 로터에 의해 유도되는 내리 흐름은 운동량 이론과 난류 후류 상태에 대한 경험적 모델을 연계하여 계산하였다. heave, sway, surge 방향으로의 병진 운동과 roll, pitch, yaw 방향으로의 회전 운동을 포함한 플랫폼 주기 운동을 고려하였으며, 각각의 모션은 사인함수 형태로 적용되었다. 수치해석을 위한 대상 풍력터빈으로는 NREL 5MW 풍력터빈이 사용되었다. 해석 결과로부터 세 방향 병진 운동 모드 중, surge 운동 시 로터 공력 변화가 상대적으로 크게 나타났으며, 회전 운동 모드의 경우, pitch 운동에 의해 로터 공력이 크게 변화됨을 확인할 수 있었다.

In the present study, aerodynamic load analysis for a floating off-shore wind turbine was conducted to examine the effect of periodic platform motion in the direction of 6-DOF on rotor aerodynamic performance. Blade-element momentum method(BEM) was used for a numerical simulation, the unsteady airload effects due to the flow separation and the shed wake were considered by adopting a dynamic stall model based on the indicial response method. Rotor induced downwash was estimated using the momentum theory, coupled with empirical corrections for the turbulent wake states. The periodic platform motions including the translational motion in the heave, sway and surge directions and the rotational motion in the roll, pitch and yaw directions were considered, and each platform motion was applied as a sinusoidal function. For the numerical simulation, NREL 5MW reference wind turbine was used as the target wind turbine. The results showed that among the translation modes, the surge motion has the largest influence on changing the rotor airloads, while the effect of pitch motion is predominant for the rotations.

(게재일: 2018.05.01)
레녹스-가스토 증후군은 다양한 종류의 발작이 복합적으로 나타나는 질환으로 치료가 어렵고, 예후가 좋지 않다. 복용 중인 약물에 의해 구강 내 치은 부종 등의 증상이 나타날 수 있고, 치태 축적에 의한 우식의 위험성이 높기 때문에 구강 위생 관리가 중요하다. 치과치료를 필요로 하는 경우, 발작의 정도, 복용 중인 약물 및 환아의 협조도를 고려해 치료계획을 세워야 한다. 발작의 정도가 심하고, 협조도가 좋지 않은 경우, 전신마취를 계획할 수 있으며, 이 때 의과적 자문을 반드시 고려해야 한다.

Lennox-Gastaut syndrome (LGS) is one of the most severe epileptic encephalopathies of childhood onset. It is characterized by multiple types of generalized seizures, slowness of intellectual growth, and specific electroencephalogram pattern. It is one of the most difficult epilepsy syndromes to treat and is frequently resistant to treatment. In this case report, we report a case of dental treatment under general anesthesia in a child with LGS. A 4-year-6-month old boy with LGS visited Seoul National University Dental Hospital for dental treatment. Dental treatment was planned under general anesthesia because of his medical condition. Treatment was successfully done without any postoperative complications. If a LGS patient requires dental treatment, a treatment plan should be established to take into account the degree of seizure, the medication being used, and the cooperation of the patient. If the degree of seizure is severe and the patient's cooperation is poor, dental treatment under general anesthesia would be advantageous.

(게재일: 2018.06.30)
CATCH 22 증후군(CATCH 22 Syndrome)은 선천성 심장기형, 비정상적인 안모, 흉선 형성부전, 구개열, 저칼슘혈증을 특징으로 하나 임상양상은 다양하게 나타난다. 본 증례는 치과 검진에 비협조적이고 다수의 치아 우식을 보이는 4세 5개월의 CATCH 22 증후군 환자를 전신마취 하에 효과적으로 치료하였기에 이를 보고하는 바이다. CATCH 22 증후군 환아는 선천적 심장기형을 동반하는 경우가 많아 의과적 자문 하에 치과 치료를 시행해야 한다. 간단한 치료의 경우 의과적 자문 하에 진정법 시행을 고려해 볼 수 있으나 불안정한 생징후를 보일 수 있어 보다 면밀한 모니터링을 요한다. CATCH22 환아의 전신상태에 대한 충분한 이해 및 술전 평가를 바탕으로 한 주의깊게 시행된 전신마취 술식은 다발성 치아우식의 치료에 있어서 보다 안전하고 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

CATCH22 syndrome or DiGeorge syndrome is a medical acronym of cardiac defects, abnormal facial appearances, thymic hypoplasia, cleft palate, and hypocalcemia. Patients with CATCH22 syndrome are susceptible to infection due to an absent or hypoplastic thymus and often have difficulties in maintaining good oral hygiene, which may require dental treatment. We present a case of dental treatment for the uncooperative child with CATCH22 syndrome under general anesthesia. A 4-year-old, 14.8 kg boy with CATCH22 syndrome visited Seoul National University Dental Hospital for dental check up. The patient had multiple caries requiring dental treatment. He experienced the corrective heart surgery due to Tetralogy of Fallot a few years ago. General anesthesia was planned because his heart rate and vital sign had shown unstable during the previous conscious sedation procedure. Dental restorative treatments were successfully performed and no complications were observed during and after the procedure. Safe and effective dental management of the patients with CATCH22 syndrome could be performed with the help of general anesthesia and careful monitoring.

(게재일: 2018.06.30)
FIPS 186-2에 정의된 224-비트 소수체 타원곡선 암호와 2048-비트 키길이의 RSA 암호를 단일 하드웨어로 통합 구현한 공개키 암호 프로세서 EC-RSA를 설계하였다. ECC의 스칼라 곱셈과 RSA의 멱승 연산에 공통으로 사용되는 유한체 연산장치를 32 비트 데이터 패스로 구현하였으며, 이들 연산장치와 내부 메모리를 ECC와 RSA 연산에서 효율적으로 공유함으로써 경량화된 하드웨어로 구현하였다. EC-RSA 프로세서를 FPGA에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였으며, 180-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 11,779 GEs와 14 kbit의 RAM으로 구현되었고, 최대 동작 주파수는 133 MHz로 평가되었다. ECC의 스칼라 곱셈 연산에 867,746 클록 사이클을 소요되어 34.3 kbps의 처리율을 가지며, RSA의 복호화 연산에 26,149,013 클록 사이클이 소요되어 10.4 kbps의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다.

A public-key cryptography processor EC-RSA was designed, which integrates a 224-bit prime field elliptic curve cryptography (ECC) defined in the FIPS 186-2 as well as RSA with 2048-bit key length into a single hardware structure. A finite field arithmetic core used in both scalar multiplication for ECC and exponentiation for RSA was designed with 32-bit data-path. A lightweight implementation was achieved by an efficient hardware sharing of the finite field arithmetic core and internal memory for ECC and RSA operations. The EC-RSA processor was verified by FPGA implementation. It occupied 11,779 gate equivalents (GEs) and 14 kbit RAM synthesized with a 180-nm CMOS cell library and the estimated maximum clock frequency was 133 MHz. It takes 867,746 clock cycles for ECC scalar multiplication resulting in the estimated throughput of 34.3 kbps, and takes 26,149,013 clock cycles for RSA decryption resulting in the estimated throughput of 10.4 kbps.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문에서는 열전에너지 하베스팅에 의해 구동되는 센서 회로를 저전력으로 동작시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용되는 열전소자를 이용하면 에너지 하베스팅 회로에서 8uA의 전류를 얻을 수 있다. 그러나 구동하려고 하는 센서의 전류 소비는 이보다 훨씬 크기 때문에, 본 논문에서는 하드웨어 방법으로 power gating scheme을 이용한 저전력 구동과 소프트웨어적으로 active/sleep control scheme을 이용한 저전력 구동 방법을 센서 회로에 적용하여 센서 회로의 전류 소비를 감소시킬 수 있음을 보였다. 먼저 하드웨어 power gating scheme을 사용할 때에는 파워 게이트의 Toff/Ton의 비를 22보다 더 크게 하면, 센서 회로의 전류 소비가 8uA 이하로 줄어드는 것을 확인하였다. 또한 소프트웨어 기반의 active/sleep control scheme에 의한 저전력 구동에서는 Tslp/Tact의 비를 3 이상으로 설정해주면 전류 소비를 8uA 이하로 줄일 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서의 결과는 열전에너지 하베스팅에 의해서 구동되는 다양한 센서 회로 설계 및 구현에 도움이 될 것으로 생각된다.

In this paper, we propose low-power operational methods for thermal-energy-harvesting sensor circuits. Here, the amount of harvested current has been measured as low as 8uA. However the DC power consumption of the sensor circuit is known to consume much larger than 8uA. Thus, We propose the hardware-based power gating and software-based active/sleep timing control schemes, respectively, for controlling the power consumption of sensor circuit. In the hardware-based power gating scheme, if the ratio of Toff/Ton is larger than 22, the sensor can consume less than 8uA. For the software-based active/sleep control scheme, if the ratio of Tslp/Tact is larger than 3, we can suppress the current consumption below 8uA. The hardware-based and software-based schemes proposed in this paper would be helpful in various applications of energy-harvesting sensor circuits, where the power consumption is limited by an amount of harvested energy.

(게재일: 2018.09.30)
계단 주파수 레이더는 송신 펄스의 주파수를 일정한 간격으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 생성함으로써 고해상도 거리추정을 구현하는 방식이다. 그러나 이동표적의 경우에는 거리-도플러 결합 현상으로 인해 정확한 거리 추정이 어렵게 된다. 본 논문에서는 초기에 코히어런트 펄스열을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 이용하여 이동표적의 속도를 추정하고, 거리-도플러 결합 현상을 보상함으로써 얻어지는 고해상도 거리 추정 과정을 분석하고, 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.

A Stepped Frequency Radar(SFR) is a method that realizes high resolution range estimation by increasing the frequency of transmission pulses at regular intervals to generate a wide synthetic bandwidth. However, in the case of a moving target, accurate range estimation becomes difficult due to the range-Doppler coupling. In this paper, the process of high resolution range estimation by compensation of the range-Doppler coupling with estimated velocity of the moving target using the SFR waveform with Coherent Pulse Train(CPT) is analyzed and it was verified through simulation.

(게재일: 2018.09.30)
최근 사물들에 인터넷 서비스를 제공하는 IoT(Internet of Things) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. IoT는 홈 네트워크, 헬스 케어, 재난 알림 등에서 다양한 서비스를 제공하고 있다. LLN(Low Power & Lossy Networks) 특징을 갖는 IoT는 빈번한 센서 노드의 손실이 발생한다. IoT의 표준 라우팅 프로토콜인 RPL은 센서 노드의 손실이 발생하면 전체 경로 재설정(Global repair)을 수행하여 데이터를 전송한다. 하지만 낮은 사양의 센서 노드로 인한 빈번한 센서 노드 손실은 잦은 전체 경로 재설정으로 인해 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에선 Storing mode 센서 노드 선정 이후에도 잦은 경로 재설정 문제로 인한 네트워크 성능 저하 문제를 해결하기 위한 Storing mode 센서 노드의 추가 선정 방법을 제안하고 각 Instance의 전체 경로 재설정 횟수의 평준화 방법을 제안하고자 한다.

Recently, interest in IoT(Internet of Things) technology, which provides Internet services to objects, is increasing. IoT offers a variety of services in home networks, healthcare, and disaster alerts. IoT with LLN(Low Power & Lossy Networks) feature frequently loses sensor node. RPL, the standard routing protocol of IoT, performs global repair when data loss occurs in a sensor node. However, frequent loss of sensor nodes due to lower sensor nodes causes network performance degradation due to frequent full path reset. In this paper, we propose an additional selection method of the storage mode sensor node to solve the network degradation problem due to the frequent path resetting problem even after selecting the storage mode sensor node, and propose a method of equalizing the total path resetting number of each instance.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문에서는 restricted coulomb energy(RCE) 신경망 기반 가스 분류기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 분류를 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 실시간 학습 및 분류가 가능하므로, 가스 분류 응용에 적합한 특징을 갖는다. 설계된 가스 분류기는 UCI gas dataset에 대해 99.2%의 분류 정확도를 보였으며, Intel-Altera cyclone IV FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, FPGA test system을 구성하여 63MHz의 동작 주파수로 실시간 검증을 수행하였다.

In this paper, we propose the gas classifier based on restricted column energy neural network (RCE-NN) and present its hardware implementation results for real-time learning and classification. Since RCE-NN has a flexible network architecture with real-time learning process, it is suitable for gas classification applications. The proposed gas classifier showed 99.2% classification accuracy for the UCI gas dataset and was implemented with 26,702 logic elements with Intel-Altera cyclone IV FPGA. In addition, it was verified with FPGA test system at an operating frequency of 63MHz.

(게재일: 2018.09.30)
이미지 분할은 영상의 해석과 이미지 인식 분야에서 다양한 방법으로 연구되고 있으며, 특정한 목적에 따른 이미지의 특성을 분리하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 열화상 이미지의 특징점인 고온을 검출하여 이미지를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 또한 연산속도의 향상을 위해 제안하는 알고리즘을 Zynq-7000 Evaluation Board 환경에서 FPGA Hardware Block Design을 진행하였다. 고온 검출 알고리즘은 16ms에서 0.001ms의 속도 향상을 보였으며 전체 블록은 50ms에서 0.322ms로 속도 향상을 보이는 것을 확인하였다. 또한 영상 테스트벤치를 사용하여 소프트웨어와 하드웨어 이미지에 대해 유사한 PSNR 결과를 입증하였다.

Image segmentation has been presented in the various method in image interpretation and recognition, and the image is using separate the characteristics of the specific purpose. In this paper, we proposed an algorithm that separate image for feature points detected to high temperature in a Thermal infrared image. In order to improve the processing time, the proposed algorithm is implemented to FPGA Hardware Block using the Zynq-7000 Evaluation Board environment. The proposed High-Temperature Detection Algorithm and total FPGA blocks show a decrease of a processing time result from 16ms to 0.001ms, and from 50ms to 0.322ms respectively. It is also verified similar results of the PSNR to comparing software thermal testbench and hardware ones.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문은 다수의 신재생 전원, 선로 및 변압기 데이터를 바탕으로 계획 DB 반영 시 추가되는 발전기 보완을 위한 Aggregation을 수행한다. 본 연구에서는 Aggregation 수행방식 중 Collector 방식과 Step-Up-Transformer를 통한 선로 및 발전기 모델링을 하여 사례연구를 진행한다.

This paper performs Agregation for supplementing the additional generator when reflecting the plan DB based on a number of renewable power sources, line and transformer data. In this study, modeling of a line and a generator through a Collector method and a Step-Up-Transformer among Aggregation execution methods is conducted.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문에서는 신재생 발전원의 추가에 따라 계통에 미치는 영향에 관하여 서술하였다. 계통의 안정도 검토를 위해, PSS/E S/W을 이용하여 계통 해석을 수행하였다. 정상상태 조류 계산을 통한 선로 과부하 검토 및 고장 용량 해석을 통한 고장 전류초과여부 및 상정고장 해석을 통한 선로 과부하 여부를 확인하였다. 다이나믹 시뮬레이션을 통해 계통의 동적안정도를 확인하였다. 신재생 발전기 추가에 따른 계통 해석은 전력계통 신뢰도 및 전기품질 유지기준에 따라 해석을 수행하였다.

In this paper, we describe the effects on the power system by adding renewable generator. In order to examine the stability of the system, the system analysis was performed using the PSS/E software. We confirmed whether occur the line overload of system through the load flow analysis and contingency analysis. and confirmed whether exceed of fault current using the fault current analysis. Dynamic stability of the system is analyzed through dynamic simulation. The analysis of the system according to the addition of the renewable generator was carried out according to the power system reliability and electricity quality maintenance standard.

(게재일: 2018.09.30)
인쇄 회로 기판(PCB: printed circuit board)에는 다수의 표면 실장 부품(SMD: surface mount device)이 장착되어 상호 연결되며, 이들을 연결하는 배선의 전송 특성이 나빠지면 시스템의 성능이 감소하게 된다. PCB와 SMD를 연결하는 패드는 PCB 전송 특성에 큰 영향을 미치기 때문에 패드의 위치도 최적화되어야 한다. 본 논문에서는 패드 정렬이 PCB 전송 특성에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다. 주파수가 비교적 낮은 경우에는 패드 정렬이 PCB 전송 특성에 큰 영향을 미치지 않지만 주파수가 높아지거나 패드 크기가 커질수록 패드 정렬에 따른 영향이 커진다. 따라서 목표 주파수와 패드 크기에 따라 세심하게 패드 정렬을 선택할 필요가 있다. 특히 12~18 GHz의 Ku-밴드 주파수 대역에서는 기존의 중앙 정렬 패드보다 제안하는 측면 정렬 패드가 전체적으로 유리하다.

Many SMDs (surface mount device) are mounted and mutually connected on a PCB (printed circuit board). System performance degrades when their transmission characteristics are bad. Pads connecting a PCB and SMDs affects PCB transmission characteristics significantly, so pad should be properly aligned to optimize impedance matching. In this paper, effects on PCB transmission characteristics are simulated by pad alignment. When frequency is relatively low, pad alignment seldom affect PCB transmission characteristics, but it affects more and more when frequency or pad size becomes larger. Therefore, pad alignment should be carefully chosen based on target frequency and pad size. Especially, the proposed edge-aligned pad is generally more advantageous over the conventional centered-aligned pad in 12~16 GHz Ku-band frequency.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문에서는 차동 직교 위상 편이 변조 방식 (DQPSK)의 직교주파수 분할다중 (OFDM) 기반의 단파 (HF) 대역 통신시스템을 제안한다. 제안 시스템은 약 3 kHz의 대역폭에서 약 3.6 kbps의 전송속도를 지원한다. 디지털 변복조부는 32-point 고속 푸리에 변환 프로세스를 이용한다. 한편, 각각의 부반송파 데이터가 DQPSK 변조를 이용한다. 그래서, 복조기는 반송파 위상 복구 회로와 심볼 타이밍 복구 회로를 필요로 하지 않는 장점이 있다. 또한, 각 부반송파는 개별적으로 CRC 오류 검출 코드를 사용함으로서, 다중경로 페이딩에 의한 비트 오류를 간단히 해결할 수 있다.

This paper presents a novel HF band differential quadrature phase-shift keying (DQPSK) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) communication system. The system can deliver 3.6 kbps with a bandwidth of about 3 kHz. In a digital modem, OFDM with 32-point fast Fourier transform is used. In the system, each subcarrier uses DQPSK modulation. Hence, a demodulator does not require carrier phase recovery and symbol timing recovery. And, each subcarrier employs CRC error check code individually. By using CRC code for each subcarrier, bit error caused by multipath fading can be recovered simply.

(게재일: 2018.09.30)
최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.

Recently, energy issues such as massive blackout due to increase in power consumption have been emerged, and it is necessary to improve the accuracy of prediction of power consumption as a solution for these problems. In this study, we investigate the difference between the actual power consumption and the predicted power consumption through the deep learning- based power consumption forecasting experiment, and the possibility of adjusting the power reserve ratio. In this paper, the prediction of the power consumption based on the deep learning can be used as a basis to reduce the power reserve ratio so as not to excessively produce extra power. The deep learning method used in this paper uses a learning model of long-short-term-memory (LSTM) structure that processes time series data. In the computer simulation, the generated power consumption data was learned, and the power consumption was predicted based on the learned model. We calculate the error between the actual and predicted power consumption amount, resulting in an error rate of 21.37%. Considering the recent power reserve ratio of 45.9%, it is possible to reduce the reserve ratio by 20% when applying the power consumption prediction algorithm proposed in this study.

(게재일: 2018.09.30)
디지털 도메인에서 이미지나 비디오의 수정 및 합성은 매우 용이하다. 경우에 따라 주어진 이미지나 비디오가 진품인지를 확인해야 하는데, 전문가들의 경우 눈으로도 확인 할 수 있는 길이 있지만 그리 쉬운 것은 아니다. 게다가 손상된 부분을 정확히 찾아 복구해야 하는 일은 전문가에게도 불가능한 일이다. 이러한 응용분야에 적용할 수 있는 것이 연성 워터마킹(Fragile Watermarking) 기술로 원본이 어떠한 형태로든 변형된 경우 워터마크(Watermark)를 검출 할 수 없게 하는 방법이다. 즉, 워터마크가 검출 되었다는 것은 워터마크가 삽입된 후 아무 손상이 가지 않은 독착성(originality)이라 할 수 있을 것이다. 실제 응용분야에서 JPEG과 같은 손실 압축은 종종 허용 또는 필요함으로 인증방법은 이미지 Shifting, Cropping, Filtering 그리고 Replacement 등의 악의적인 변형과 구분되어야 한다. 따라서 제안하는 알고리즘은 JPEG 압축에는 강인한 이미지 인증을 보이며, 다른 악의적인 변형에는 워터마크가 쉽게 깨지는 Fragile Watermarking 알고리즘을 구현한다.

This paper presents fragile watermark system using quantization and DC coefficients. It is a way to prevent the watermark fro, being detected if the original has been modified in any way. In other words, the detection of a watermark ca be said to be originality after the watermark is inserted, without any damage. Since lossy compression such as JPEG is often allowed or required in practical applications, authentication methods, authentication methods should be distinguished from malicious modifications such as image shifting, cropping, filtering, and replacement. The proposed algorithm implements a fragile watermarking algorithm that shows image authentication with JPEC compression and the watermark easily breaks other malicious variants.

(게재일: 2018.09.30)
본 연구에서는 온-오프 키잉 변조/복조를 기반으로 데이터의 전송속도를 30MHz 클럭 송신/수신할 수 있는 가시광 통신 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 데이터 속도는 발광 다이오드/포토 다이오드 드라이버로 구성된 VLC 채널과 송/수신 플랫폼의 VLC 신호의 전송 및 수신에 대한 기능 시험을 통해 확인할 수 있었다. 그러나, VLC 송/수신 통합모듈에 대한 실험에서는 최대 전송속도가 15MHz로 측정되었다. 따라서, 본 연구에서는 실제 조명으로 사용할 수 있는 출력 15W 이상의 LED 모듈을 이용하여 가시광통신 시스템을 구현할 때 근본적으로 발생할 수 있는 문제점에 대해서 기술하고 개선 방안을 제안한다.

In this paper, we implemented a VLC(Visible Light Communication) system capable of transmitting/receiving data on a 30MHz clock based on On/Off keying modulation/demodulation. The data rate of the implemented system can be verified by functional verification of VLC channel composed of LED/photodiode driver and VLC transmitting/receiving signal of Tx/Rx platform. But, In the experimental results with the VLC transmitting/receiving for combined module, the maximum transmission rate was measured at 15 MHz. Therefore, we describe the problems that can occur when implement the VLC system using the LED module with output power of 15W or more and propose ways to improve it.

(게재일: 2018.09.30)
DC전원(신재생에너지, 직류기반 디지털기기) 및 DC부하가 늘어나면서 기존 계통에서의 불필요한 변환과정이 발생한다. 이러한 문제 때문에 최근 직류배전시스템의 관심이 증가하고 있다. 직류배전시스템이란 처음부터 DC로 전원을 공급하는 방식으로 불필요한 변환과정이 줄어들어 전력손실이 높아지게 된다. 뿐만 아니라 안정적으로 전력을 공급해주고, 전자파로부터 인체를 보호해주는 장점이 있다. 직류배전시스템의 중요도가 높아짐에 따라 직류계통의 조류해석도 필요하다. 본 논문에서는 컨버터의 제어방식에 대하여 간단하게 서술하고, DC 조류계산 방식에 대하여 서술하였다. 마지막으로 MATLAB과 DC 조류를 해석할 수 있는 툴인 ETAP의 시뮬레이션 결과를 비교하였다.

As DC power and DC load increase, unnecessary conversion process occurs in existing system. Due to these problems, interest in DC distribution systems has increased recently. As the importance of DC distribution system becomes higher, it is necessary to analyze the DC current. In this paper, we briefly describe the control method of the converter and describe the DC power flow calculation method. finally, we compared the simulation results of MATLAB and ETAP.

(게재일: 2018.09.30)
최근 감정 분석 및 질병 진단을 위한 뇌파 연구 분야에서 인공 신경망을 기반으로 한 기계학습 알고리즘이 분류기로 널리 사용되기 시작했다. 뇌파 데이터 분류를 위해 기계학습 모델을 사용하는 경우 유사한 특성을 가지는 데이터만으로 학습데이터가 구성되면 다른 그룹의 데이터에 적용했을 때 분류 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 준 지도학습 알고리즘을 사용해 여러 그룹의 데이터를 선택하여 학습데이터 세트를 구성하는 방법을 제안한다. 이후 제안하는 방법을 사용하여 구성한 학습데이터 세트와 유사한 특성을 가지는 데이터로 구성된 학습데이터 세트로 모델을 학습하여 두 모델의 성능을 비교하였다.

Recently, machine learning algorithms based on artificial neural networks started to be used widely as classifiers in the field of EEG research for emotion analysis and disease diagnosis. When a machine learning model is used to classify EEG data, if training data is composed of only data having similar characteristics, classification performance may be deteriorated when applied to data of another group. In this paper, we propose a method to construct training data set by selecting several groups of data using semi-supervised learning algorithm to improve these problems. We then compared the performance of the two models by training the model with a training data set consisting of data with similar characteristics to the training data set constructed using the proposed method.

(게재일: 2018.09.30)