Zero-weight aware LSTM based edge-level motor imagery EEG classifier on FPGA

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과, 2023.2,[v, 37 p. :]뇌-컴퓨터 인터페이스가 성공적으로 구축되고 실생활에 이용되기 위해서는 첫째로 뇌신호를 사용자의 의도 에 맞게 분류할 수 있는 정확한 분류기가 필요하고, 둘째로 해당 분류기가 이동성이 뛰어난 모바일 기기로 구현되어야 한다. 본 학위 논문에서는 LSTM 네트워크를 이용하여 높은 정확도를 보이는 동작상상 뇌전도 분류기를 구축하고, 그 분류기를 엣지 디바이스인 FPGA에 구현하였다. 그 과정 중에 최적화 방법으로 영 가중치 인지 개념을 제안하고 탑재하여 높은 정확도를 가지면서도 엣지 디바이스에서 가속화된 연산을 보이는 영 가중치 인지 LSTM 기반의 동작상상 뇌전도 분류기를 구현하였다.한국과학기술원 :바이오및뇌공학과

Wake effects on aeroelastic characteristics of helicopter rotor blades

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학전공, 2011.8, [ vi, 114 p. ]한국과학기술원 : 항공우주공학전공

Dynamic Aeroelastic Analysis of a Wind Turbine Blade Considering Wake Effects

대형 풍력터빈 블레이드의 동적 공탄성 해석을 통하여 블레이드의 동적 안정성 여부를 예측하였다. 본 연구에서는 대형 블레이드의 기하학적 비선형을 고려하기 위하여 대변형 보 이론 기반의 비선형 보 모델을 사용하였다. 또한, 블레이드에 작용하는 하중을 예측하기 위하여 후류로부터 유도속도를 직접적으로 계산할 수 있는 자유후류기법 모델과 익 요소 이론을 연계한 공력 모델을 적용하였다. 본 연구를 통하여 NREL Phase Ⅵ 실험 결과와 비교를 통해 공력 모델의 유효성을 검증하였고, 고유치 해석을 통하여 NREL 5MW 풍력터빈 블레이드의 공탄성 안정성 여부를 판별하였다