Siho Kim

VREscapeSim은 가상 실 공간에서 지하철 화재를 체험하면서 재난상황에서 스스로 탈출하는 방법을 배우는 체 감형 재난 안 훈련을 한 기능성 게임이다. 본 논문에서는 체감형 재난 탈출 기능성 게임을 구성하기 하여 필 요한 사용자 인터페이스와 센서들을 포함하는 시스템 구성을 제안하고 구하으며, 시나리오와 게임 구성에 해 서 소개하다. 기능성 게임의 훈련 효과를 입증하기 하여 20명의 사용자 설문을 통하여 얻은 체험 실험 결과를 피드백 받았으며, 사용자의 체험 경험은 제안하는 안교육 콘텐츠가 재난 탈출 요령 체득에 실성 있고, 재난 피요령의 교육에 한 효과가 있다는 결과를 얻었다.

ChatGPT는 2022년 하반기 상업적 서비스 시작 이후에 미국 변호사 자격시험과 의사자격시험을 포함한 전문직 시험에서 성공적인 결과를 보였고, 전문직 영역에서 주관식시험의 통과 능력을 입증하였으나, 교육 분야의 영역에서는 ChatGPT의 논리적 추론과 문제풀이 등 학업 능력의 평가에 대해서도 새로운 실험과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 한국대학수학능력 시험 문제의 국어, 영어, 수학 세 주요 교과목을 활용하여 ChatGPT의 학업능력을 평가하였다. 실험 결과에서는 ChatGPT는 영어 영역에서는 상대적으로 높은 69%의정답률을 보이지만, 국어와 수학 영역에서는 각각 34%와 19%의 비교적 낮은 정답률을기록하였다. 문장의 이해와 논리적 추론 능력에 관련된 수능 국어와 한국어 능력 시험(TOPIK II) 및 수능 영어 시험의 결과 분석을 통하여, ChatGPT의 학업능력과 취약점의원인을 분석하였다. ChatGPT는 대화형 언어 모델로 개발되었기 때문에 일반적인 국어, 영어, 수학

ASK 100% RF 입력신호를 이용하는 13.56MHz RFID 태그를 위한 클럭 복원회로를 제안하였다. 제안한 클럭 복원회로는, 레지스터로 조절되는 DLL을 이용하여 입력 RF 신호의 크기가 0인 구간에서도 기준 클럭 신호를 사용하지 클럭을 생성하도록 설계되었다. 제안한 회로는 TSMC 0.18um 1P6M 공정을 사용하여 설계하였으며, 제안된 회로는 DLL의 위상 잠김 시간이 6.4usec 이하이며 공급전압이 3.3V에서 43uW를 소모한다.

We propose and implement a single-wire communication protocol for thermal management systems using thin film thermoelectric modules for 3D IC cooling. The proposed single-wire communication protocol connects the temperature sensors, located near hot spots, to measure the local temperature of the chip. A unique ID number identifying the location of each hot spot is assigned to each temperature sensor. The prototype chip was fabricated by a 0.13μm CMOS MPW process, and the operation of the chip is

NFC의 능동동작 모드, 수동동작 모드 및 RFID 동작 모드에 필요한 13.56MHz 트랜스미터와 리시버 및 RFID 태그 동작을 모두 지원하는 단일 칩 NFC 트랜시버를 설계 및 제작하고 동작을 검증하였다. 제안된 NFC 트랜시버는 외부전원 공급이 없어도 RFID 태그가 동작할 수 있도록 이니시에이터와 타겟의 2중 안테나 구조를 가지고 있다. 타겟 안테나는 이니시에이터 안테나의 접지 차폐층을 사용함으로써 이중 안테나의 유효면적이 단일 안테나에 비교해서 동일한 면적을 갖도록 안테나 구조를 제안하였고, 안테나의 선택 동작에 필요한 회로를 제안하였다. 제안된 NFC 단일 칩 트랜시버의 아날로그 전단부 회로는 능동모드와 RFID 리더를 위한 Reader/writer 블록의 트랜스미터와 리시버 회로부, 수동 모드와 태그 모드를 위한 태그 회로부로 구성된다. 태그 회로부는 정류기 및 부하 변조를 위한 수동소자가 포함되어 있으며, 정류기에서 생성되는 전압을 사용하여 외부전원 없이도 태그 동작

실내 공간에서 자동 주차 서비스를 위한 측위기술과 표준화 동향을 분석하였다. 실내공간에 최소한의 인프라를 구축하고 센서와 지능형 알고리듬을 지원하는 장치가 장착된 자동차로 서비스를 실시하는 모델과 일반자동차에 최소한의 센서와 액추에이터를 장착하고 스마트 인프라 환경을 구축하는 방식에 대해서 비교하였다. 현재 전 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 활발한 연구와 더불어 실내공간에서의 주행을 위한 표준화와 실내 공간에 대한 표준화가 진행되고 있는데, 인프라와 자동차의 지능화 수준을 모두 고려하여 실내 자동 발렛 파킹 서비스를 개발하는 것이 매우 중요하며, 본 논문에서는 실내 자동 주차를 위하여 필요한 스마트 자동차 측위 센서의 요구 사양과 고성능 센서를 장착하지 않은 일반자동차에게 자동 주차 서비스를 제공하기 위한 인프라의 구성 요건을 비교하고 분석하였다.

부스트 컨버터를 이용하여 열전소자의 전력을 전달하는 회로를 이용하여 최대전력점 추적회로를 제안하였다. 제안하는 최대전력점 추적회로는 2개의 비교기를 사용하여 연속된 샘플링 전압을 비교하고 최대전력점을 갖는 입력 펄스 신호의 듀티비에서열전 발전소자의 전력 구동회로가 동작하도록 하는 것이다. 시뮬레이션 결과에서는 두 클럭 이내에서 최대전력점을 찾았으며,3 클럭 이내에서 최적의 PWM 신호를 만들었다. 제안한 최대전력점 추적회로는 0.18 um CMOS 공정으로 설계하였으며 제작중이다.

UHF 대역과 13.56MHz를 동시에 지원하는 단일 패키지의 Multi band RFID 리더를 설계하고 SiP (System in Package)로 구현하였다. 제안된 리더 시스템은 UHF 대역에서 많이 사용되는 EPC Class1 Gen.2 표준과 HF대역인 13.56MHz에서 사용하는 ISO14443 A/B, ISO15693 프로토콜을 지원하고, RISC 코어에 탑재된 내장형 S/W에 의하여 동작 모드를 선택하도록 설계되었다. 제작된 시스템은 40mm × 40mm, 4 layer의 SiP 위에 구성되어 있으며 3.3V의 단일 공급전압으로 최대 210mA의 전류 소모를 통해 13.56MHz의 경우 최대 5cm, UHF 대역의 경우 최대 20cm 인식거리를 실현하였다.

근접 통신 시스템(NFC)의 전력 전송 효율과 수동형 RFID의 동작 거리 향상을 위해 자기 공명 공진코일을 이용한 무선전력전송 방식을 근접 통신 단말에 적용하였다. 소스코일과 디바이스코일 사이에 공진코일을 배치시켜 시스템을 구성하였으며,효율을 13.56MHz 대역의 RFID 리더와 태그 시스템을 사용하여 측정하였고, 3차원 시뮬레이터를 통하여 시뮬레이션 하였다. RFID 리더와 태그를 통해 측정한 결과, 자기 공명 공진코일을 적용한 경우 신호의 송수신 최대 거리는 96.72%, RFID 태그의수신된 전압은 17.95% 증가함을 보였다.

유기물 쇼트기 다이오드 회로 설계시에 사용가능한 소자의 모델을 구현하였다. AHDL을 이용하여 상용 CAD 환경으로 보편적으로 사용되는 Spectre의 설계환경에서 측정 결과를 입력 파라미터로 반영하여 회로 시뮬레이션을 할 수 있는 환경을 구성하였다. 유기물 RFID의 구현에 필수적인 정류회로를 제작하여 회로의 주파수 특성을 측정하였으며, AHDL 모델을 사용한 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 제작된 정류회로의 주파수 특성은 13.56MHz의 RFID 동작을 만족시키기에는 부족하지만, 135kHz 주파수 대역 RFID에서는 동작이 가능하다

MLC NAND flash memory에서 cell간의 기생 커패시턴스 커플링으로 인해 발생하는 CCI에 의한 data error를 개선하기 위한 알고리듬을 제안하였다. 종래의 victim cell 주변 8-cell model보다 에러보정 알고리듬에 적용이 용이한 3-cell model을 제시하였다. 3-cell CCI model의 성능을 입증하기 위해 30nm와 20nm급 공정의 MLC NAND flash memory의 data분포를 분석하여, 주변 cell의 data pattern에 의한 victim cell의 Vth shift관계를 확인하였다. 측정된 Vth분포 data에 MatLab을 이용하여 제안된 알고리듬을 적용하는 경우 BER이 LSB에서는 28.9%, MSB에는 19.8%가 개선되었다.

RGB 이미지를 근적외선(Near-Infrared, NIR) 이미지로 변환하는 새로운 딥러닝프레임워크인 pix2pix-Swin을 제안한다. 근적외선(NIR) 이미지는 가시광선 스펙트럼을벗어난 파장을 감지하여 저조도 환경이나 악천후 상황에서도 사물 인식 능력을 제공할 수있다. 이러한 특성 덕분에 NIR 이미지는 안전이 중요한 자동차 등의 응용 분야에서 RGB 기반영상 기술에 비해 상대적인 이점을 제공할 수 있다. 제안된 프레임워크는 pix2pixHD 아키텍처를 기반으로 하며, Swin Transformer를 도입하여 성능을 향상시켰다. 프레임워크의평가를 위해 9개 카테고리로 구성된 공개 데이터셋인 NIRScene을 사용하였다. 실험 결과, pix2pix-Swin 모델은 PSNR, SSIM, FID 등의 정량적 평가 지표에서 기존 방식들을 능가하는성능을 보였다.

생성형 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 기후 환경을 포함하는 영상 데이터의 이미지- 텍스트 쌍 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 다양한 악천후 상황을 나타내는 이미지를 수집하고, 해당 이미지의 기후 조건을 텍스트로 설명하는 방법을 구현하였다. 제안하는 기술은 악천후 빈도와 자율주행 차량에 미치는 영향을 분석하여 자율주행 운행 가능 조건을 판단하는 데 필요한 악천후 조건을 정확하게 분류할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기상 데이터의 품질을 높이고 기상 예측 시스템의 성능을 향상해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 크게 향상할 수 있음을 입증하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 Precision, Recall, F1-score의 세 가지 정량지표 모두 가장 높은 성능을 보였다. LLM을 활용한 이미지-텍스트 쌍 데이터 생성은 기상 데이터 품질과 자율주행 차량의 안전성을 크게 높이며 자율주행 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.