http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Donghyeok Yoo,Jongbaek Kim,Dongbin Lee,Yoonho Roh 한국예방수의학회 2023 예방수의학회지 Vol.47 No.4
Intervertebral disc disease is a medical condition in which the disc, a fibrocartilage substance, escapes in the spinal cavity and compresses the spinal cord and it often co-occurs with Chiari-like malformation. A 7-year-old Pomeranian dog was referred for a forelimb ataxia. Disc protrusion at C2 to C3, crowding of the caudal fossa and mild cerebellar herniation into the foramen magnum were confirmed through Computed tomography and magnetic resonance imaging. The patient was hospitalized for two weeks and received electroacupuncture along with other rehabilitation therapies. After 2 weeks of inpatient treatment, there was an improvement in the patient's clinical symptoms.
Donghyeok Jeong,Jinho Noh,Jisoo Lee,Changsik Yoo 대한전자공학회 2018 Journal of semiconductor technology and science Vol.18 No.4
The tolerance of a continuous-time (CT) sigma-delta modulator (SDM) to the sampling clock jitter can be greatly improved by a self-resetting return-to-zero (SR-RZ) feedback digital-to-analog converter (DAC). The pulse width of the SR-RZ DAC output is adaptively determined so the desired amount of charge to be delivered to the loop filter regardless of the sampling clock jitter. Implemented in a 65-nm CMOS process, a third-order 20-kHz bandwidth (BW) CT-SDM with the proposed SR-RZ DAC has 87.4-dB peak signal-to-noise+distortion ratio (SNDR). The CT-SDM shows no performance degradation even with up to 5-% unit interval (UI) root-mean-square (RMS) clock jitter.
전압 제어 발진기 기반 연속시간 시그마 델타 모듈레이터 아날로그-디지털 변환기
정동혁(Donghyeok Jeong),유창식(Changsik Yoo) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.4
VCO(voltage controlled oscillator)를 기반으로 연속시간 시그마 델타 모듈레이터를 구현하는 것은 반도체 공정이 발달할수록 확실한 이점을 얻을 수 있다. VCO는 기본적으로 인버터를 기반으로 구현되기 때문에, 반도체 공정 발달에 따라 그 속도가 증가하기 때문이다. 또한 VCO는 시간 영역에서 동작하기 때문에, 공정 발달에 따른 동작 전압 영역이 낮아지더라도 충분히 넓은 dynamic range를 유지할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점들은 VCO 기반 연속시간 시그마-델타 모듈레이터 아날로그-디지털 변환기 구현에 충분히 매력적으로 다가올 수 있다. 본 논문은 VCO 기반 연속시간 시그마-델타 모듈레이터 아날로그-디지털 변환기는 28㎚ CMOS 공정 모델을 사용하여 구현했다. 모델링 시뮬레이션 결과를 토대로 1.6㎓ 샘플링 클록을 이용하여 80㎒의 대역폭과 70.0㏈의 peak 노이즈-왜곡 대비 신호 크기를 가지는 것을 확인했다. Implementing a continuous-time sigma delta modulator based on a voltage-controlled oscillator can gain certain advantages as the semiconductor process develop. This is because the voltage-controlled oscillator is basically implemented based on an inverter, and its speed increases with the development of semiconductor processes. In addition, since the voltage-controlled oscillator operates in the time domain, there is an advantage of maintaining a sufficiently wide dynamic range even when the operating voltage range according to process development is lowered. These advantages can be attractive enough to implement a continuous-time sigma-delta modulator analog-to-digital converter based on a voltage controlled oscillator. In this paper, a continuous time sigma-delta modulator analog-to-digital converter based on a voltage-controlled oscillator is implemented using a 28㎚ CMOS process model. Trough behavioral modeling simulation, it has a bandwidth of 80㎒ and a signal-to-noise and distortion ratio (SNDR) is 70.0㏈ using a 1.6㎓ sampling clock.
유덕현(Deokhyeon Yoo),김동혁(Donghyeok Kim),전준현(Joonhyeon Jeon) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.3
본 논문은 고품질을 갖는 음성재생 속도제어를 위한 새로운 방법을 다루었다. 제안 방법은 재생 속도에 따른 음성 신호의 활성화 영역을 검출하는 가변적 임계필터링 솔루션을 제공하였다. 임계필터링을 위한 임계값은 주어진 배속에 따라 재생되는 음성 신호 내의 각 프레임의 통계(평균과 표준편차)에 의해 가변적으로 결정되며 프레임 내의 활성화 블록구간 만을 축출하는 데 사용된다. 또한 높은 재생 속도에 따른 피치 손상과 같은 품질 저하를 최소화하기 위하여, 임계필터링은 유,무성음 구분 없이 상대적은 낮은 활성도를 갖는 블록들을 우선적으로 제거한다. 실험 결과, 제안 방식은 기존의 피치 축출을 사용하는 SOLA(Synchonized OverLap Add) 방식보다 높은 품질 갖는 재생속도 제어 솔루션을 제공함을 알 수가 있었다. This paper describes a new method for a speech playback speed control with high quality. The proposed method provides an adaptive threshold filtering solution for detecting active regions of a speech signal that are followed by playback speed. For a given playback speed, threshold value is adaptively determined with the statistics(:mean and standard deviation) of each frame in speech, and is used to select only active blocks within the current frame. To minimize quality degradation(i.e., pitch degradation) caused due to high-speed playback, the threshold filtering priorly eliminates relatively low-activity blocks including voice and unvoice. Simulation results show that the proposed scheme provides a playback speed control solution with higher quality than SOLA(Synchonized OverLap Add) method using the pitch extraction of speech.
모형을 이용한 밀폐형 육계사의 환기 제어를 위한 유체 흐름 분석
유정상 ( Jung-sang Yoo ),이찬미 ( Chanmi Lee ),김재석 ( Jaesuk Kim ),박동혁 ( Donghyeok Park ),양도이 ( Doee Yang ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
조류인플루엔자, 전염병을 방지하기 위해 무창형 밀폐형 계사가 늘어남에 따라 실내 환기 제어가 어느 때 보다 중요하게 여겨지고 있다. 이산화탄소 농도는 병아리 시절의 폐사율과 성장률에 영향을 미칠 뿐만 아니라 실내 작업자의 건강에도 해로운 영향을 미친다. 본 연구에서는 환기 입출구 위치에 따른 환기 효율성 비교와 CFD 시뮬레이션을 통한 실내 모형에서의 공기 흐름을 분석하기 위한 기초 기술을 개발하고자 한다. 실험을 위해 실제 밀폐 계사의 1:20의 축소 모형을 만들어 아두이노 우노(Arduino-UNO), 팬모터(SZH-GNP513, 5,000RPM) 그리고 이산화탄소 센서(Sensirion, SCD-30)를 사용하여 6,000ppm 이후의 팬모터 위치 변화와 1,500ppm, 3,000ppm에서의 릴레이 제어를 통한 환기 속도를 비교하였으며 이에 따른 유체 흐름을 분석하였다. 실험 결과 팬모터의 바람 출구가 아래에 있는 경우가 위에 있는 경우보다 약 117% 환기가 더 빨랐으며 3,000ppm 이하 1,500ppm 이상의 환기에서는 약 121% 환기가 빠른 것으로 나타났다. 유체 흐름 분석에서는 두 실험 모두에서 환기가 균등하게 되지 않은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 실제 계사에서 육계와 작업자에게 쾌적한 이산화탄소 비율을 유지하기 위한 향후 밀폐형 계사 환기 연구에 활용이 될 수 있을 것이다.
인공지능과 Computer Vision을 이용한 감자의 실시간 수확량 계측을 위한 기초연구
유정상 ( Jung-sang Yoo ),김대현 ( Daehyun Kim ),박동혁 ( Donghyeok Park ),이중용 ( Joong Yong Rhee ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
인공지능의 발전과 함께 딥러닝에 기반한 이미지를 분류하고 인식하는 Computer vision의 정확도 또한 높아졌다. 현재 농업에서는 해충, 질병, 피노타입 등 Computer vision을 이용한 연구가 활발하지만, 노지 스마트 팜의 정밀 농업에서는 파종이나 수확에 대한 국내 기술 수준이 낮기 때문에 Computer vision을 이용한 연구가 많지 않다. 예를 들면 시설 농업의 경우에는 실시간으로 토마토나 오이의 생산량을 확인하는 방법이 있지만, 밭작물의 경우에는 파종량이나 생산량을 확인하는 방법이 여전히 무게를 재서 어림잡아 확인하는 재래식 방법에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 Computer vision과 인공지능을 이용하여 감자를 실시간으로 Detecting하고 Counting하여 생산량을 추정하고자 하였다. 실험을 위해 파이썬 환경에서 인터넷상의 이미지를 자동으로 다운로드해 주는 크롤링(Crawling)을 통해 얻은 무작위 감자 이미지 1,000장을 Train 80%, Test 10%, Validation 10% 나누었고 겹치거나 작은 사물에 대한 인식률이 높은 Faster-RCNN 신경망 모델을 사용하여 학습시켰으며(mAP 75IOU=0.804) 가상의 선을 만들어서 선을 넘는 Detected object의 경우에만 Counting을 하도록 하였다. 실험 결과 Faster-RCNN 모델의 한계 때문에 캡쳐 된 사진의 경우에는 감자를 Detecting하는데 어려움이 없었지만 빠른 속도로 Detecting을 해야하는 실제 현장에서 촬영된 동영상에 적용 시에는 다소 정확도가 떨어졌다. 빠른 속도에 최적화되어있는 YOLO나 CenterNet 신경망 모델의 사용 그리고 더 많은 이미지로 학습을 시키면 향상된 정확도가 예상된다. 감자나 고구마 등 근채류의 수확량지도를 작성할 수 있어 정밀 농업 기술 또는 노지 스마트팜 기술 향상에 기여할 것이다.