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김정수,김성환,전민철,주원하,정민규,김미정,이승열,이태희,성열훈,Kim, Jung-Su,Kim, Sung-Hwan,Jeon, Min-Cheol,Ju, Won-Ha,Jeong, Min-Gyu,Kim, Mi-Jeong,Lee, Seung-Youl,Lee, Tae-Hee,Seoung, Youl-Hun 대한방사선과학회 2018 방사선기술과학 Vol.41 No.6
The purpose of this study was to develop the indirect dosimetry by calculation (IDC) method for diagnostic X-ray equipment. The experiments were performed with inverter type X-ray tubes: Toshiba (E7252X, Japan) and Varian (RAD-14, USA). For the development method, we first applied the standard quality of X-ray beam shown in the TRS457 document, and second, to produce the constants of trendline for the IDC, the total filtration on X-ray beam was subdivided. Third, in order to increase the precision, the energy region was divided into the high energy region and the low energy region and developed by the IDC. In order to verify the IDC, mean dose (mR) values were measured for three Toshiba X-ray tubes and three Varian X-ray tubes at clinical medical institutions and then compared with the IDC on the 2013. As a result, compared with the previous study, the accuracy of the IDC of this study were improved by 2.71% and 9.91% in Toshiba and Varian X-ray tubes, respectively.
김정수,정정화,Kim, Jeong-Su,Jeong, Jeong-Hwa 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.39 No.1
본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다. This paper proposes a self organizing RBF neural network equalizer for the equalization of digital communications. It is the most important for the equalizer using the RBF neural network to estimate the RBF centers correctly and quickly, which are the desired channel states. However, the previous RBF equalizers are not used in the actual communication system because of some drawbacks that the number of channel states has to be known in advance and many centers are necessary. Self organizing neural network equalizer proposed in this paper can implement the equalization without prior information regarding the number of channel states because it selects RBF centers among the signals that are transmitted to the equalizer by the new addition and removal criteria. Furthermore, the proposed equalizer has a merit that is able to make a equalization with fewer centers than those of prior one by the course of the training using LMS and clustering algorithm. In the linear, nonlinear and standard telephone channel, the proposed equalizer is compared with the optimal Bayesian equalizer for the BER performance, the symbol decision boundary and the number of centers. As a result of the comparison, we can confirm that the proposed equalizer has almost similar performance with the Bavesian enualizer.
김정수,김동수,조정대,김인영,Kim, Jeong-Su,Kim, Dong-Su,Jo, Jeong-Dae,Kim, In-Yeong 재료연구소 2010 機械와 材料 Vol.22 No.3
최근 신재생에너지, 녹색성장분야의 연구는 미래 산업의 핵심 기술로 평가되고 있다. 특히나 태양전지 분야는 미래 대체 에너지 기술로써 크게 각광 받고 있으며 과거 실리콘 기반의 전력 생산용 태양전기 기술이 주가 되었지만 근래에는 모바일 기기의 보조 전력, 스마트 윈도우 등 다양한 산업에 적용 가능한 박막 태양전지 기술이 급속도로 발전을 하고 있다. 현재 박막 태양전지 기술은 아직까지도 산업화 기술에 근접하지 못하고 있지만 향후 5년이내에는 다양한 형태로 산업화가 이루어 질 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 논문에서는 박막형 태양전지 중의 하나인 OPV태양전지의 산업화 적용을 위해 스프레이 공정 기술과 이를 이용하여 OPV 소자를 제작한 내용에 대해 기술했다.
김정수,이문호,Kim, Jeong-Su,Lee, Moon-Ho 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.1
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다. The heterogeneous cellular network (HCN) is most significant as a key technology for future fifth generation (5G) wireless networks. The heterogeneous network considered consists of randomly macrocell base stations (MBSs) overlaid with femtocell base stations (BSs). The stochastic geometry has been shown to be a very powerful tool to model, analyze, and design networks with random topologies such as wireless ad hoc, sensor networks, and multi- tier cellular networks. The HCNs can be energy-efficiently designed by deploying various BSs belonging to different networks, which has drawn significant attention to one of the technologies for future 5G wireless networks. In this paper, we propose switching off/on systems enabling the BSs in the cellular networks to efficiently consume the power by introducing active/sleep modes, which is able to reduce the interference and power consumption in the MBSs and FBSs on an individual basis as well as improve the energy efficiency of the cellular networks. We formulate the minimization of the power onsumption for the MBSs and FBSs as well as an optimization problem to maximize the energy efficiency subject to throughput outage constraints, which can be solved the Karush Kuhn Tucker (KKT) conditions according to the femto tier BS density. We also formulate and compare the coverage probability and the energy efficiency in HCNs scenarios with and without coordinated multi-point (CoMP) to avoid coverage holes.