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    <title>복소 영역에서의 수신 파워와 위상을 이용한 통신 신호 탐지 시스템 및 그 방법</title>
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    <description>Title: 복소 영역에서의 수신 파워와 위상을 이용한 통신 신호 탐지 시스템 및 그 방법
Author(s): 오대건; 최지웅; 진우철
Abstract: 본 발명은 복소 영역에서의 수신 파워와 위상을 이용한 통신 신호 탐지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 복소 영역에서의 수신 파워와 위상을 이용한 통신 신호 탐지 시스템에 있어서, 복소 성분을 가지는 RF 신호를 수신하는 신호 수신부; 상기 수신된 RF 신호에 대해 푸리에 변환을 수행하는 변환부; 상기 변환된 RF 신호의 수신 파워를 산출하고, 기 설정된 임계값과 비교하는 비교부; 상기 산출된 수신 파워가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 상기 변환된 RF 신호의 I 채널 성분과 Q 채널 성분의 위상 차이를 연산하는 연산부; 및 상기 I 채널 성분과 Q 채널 성분의 위상 차이가 기 지정된 범위에 포함되면 상기 RF 신호 내의 통신 신호를 탐지하는 탐지부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 통신 신호를 탐지하는 탐지율은 유지하고, 노이즈에 의한 오탐지를 감소시킬 수 있다.</description>
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  <item rdf:about="https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60246">
    <title>넓은 동적 범위를 가지는 전류-디지털 변환 장치</title>
    <link>https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60246</link>
    <description>Title: 넓은 동적 범위를 가지는 전류-디지털 변환 장치
Author(s): 설태령; 이정협; 최지웅
Abstract: 본 발명은 전류-디지털 변환 장치에 관한 것으로, 일실시예에 따른 전류-디지털 변환 장치는 입력 전류를 출력하는 전류원과 연결되는 적분기와, 적분기와 연결되어 입력 전류 중 AC 전류에 대응되는 제1 디지털 출력코드를 생성하는 양자화기와, 적분기의 입력단과 양자화기의 출력단을 연결하는 델타-시그마() 루프 상에 형성되는 제1 루프회로와, 적분기의 입력단과 양자화기의 출력단을 연결하는 절단 노이즈형 기준선 서보(truncation-noise-shaped baseline-servo; TNS-BS) 루프 상에 형성되어 입력 전류 중 DC 전류에 대응되는 제2 디지털 출력코드를 생성하는 제2 루프회로 및 제1 디지털 출력코드와 제2 디지털 출력코드를 합산하여 최종 디지털 출력코드를 생성하는 가산기를 포함한다.</description>
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  <item rdf:about="https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60151">
    <title>FSCV 데이터 기반 다양한 신경전달물질의 장시간 농도 측정 결과를 동시에 제공하는 딥러닝 방식의 신경전달물질 농도 측정 장치 및 방법</title>
    <link>https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60151</link>
    <description>Title: FSCV 데이터 기반 다양한 신경전달물질의 장시간 농도 측정 결과를 동시에 제공하는 딥러닝 방식의 신경전달물질 농도 측정 장치 및 방법
Author(s): 김은호; 강성탁; 정윤호; 최지웅
Abstract: 본 발명은 FSCV(fast-scan cyclic voltammetry) 기반 다양한 신경전달물질의 장시간 농도 측정 결과를 동시에 제공하는 딥러닝 방식의 신경전달물질 농도 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 신경전달물질 농도 측정 장치는 복수의 신경전달물질 각각에 대하여 주입 농도에 따라 변화되는 패러데이(faradaic) 전류에 용량성 충전 전류가 반영되는 FSCV 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 FSCV 데이터에서 배경 제거(background subtraction)에 의해 스캔마다 생성되는 개별 전류 전압도의 전압에 대한 이차미분에 기반하여 상기 FSCV 데이터를 상기 용량성 충전 전류가 제외된 패러데이 전류 형태의 SDBR(Second-derivative-based background removal) 데이터로 처리하는 데이터 처리부, 상기 SDBR 데이터를 딥러닝 네트워크로 학습하여 상기 복수의 신경전달 물질의 농도를 동시에 추정하는 딥러닝 모델을 구축하는 딥러닝 처리부 및 상기 딥러닝 모델에 기반하여 상기 복수의 신경전달물질 각각에 대하여 실시간 주입에 따라 변화되는 신경전달물질의 농도 측정 결과를 동시에 제공하는 측정 결과 제공부를 포함할 수 있다.</description>
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  <item rdf:about="https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59880">
    <title>車両内最適なロードバランシング決定方法及び装置</title>
    <link>https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59880</link>
    <description>Title: 車両内最適なロードバランシング決定方法及び装置
Author(s): 최평준; 최신욱; 곽정호; 최지웅; 윤필도
Abstract: 本開示は、車両内最適なロードバランシング決定方法及び装置に関する。本開示の一実施形態によれば、時間に依存しない少なくとも１つの第１の要素を取得するステップと、所定の時区間を周期として時間に依存する少なくとも１つの第２の要素を取得するステップと、前記少</description>
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