본 논문은 SOI 저장음 종폭기에서 게이트구조가 핫캐리어에 의한 성능저하에 미치는 영향융 조사하였다. 회로 시뮬레이션은 H-게이트와 T-게이트를 가지는 SOI MOSFET에서 측정된 S-파라미터와 Agilent사의 ADS를 사용하여 스트레스 전후의 H-게이트와 T-게이트 저잡음 증폭기의 성능을 비교하였다. 또한 저잡음 증폭기의 장치 열화와 성능 열화 사이의 관계뿐만 아니라 임피던스 매칭(S11), 잡음 지수와 이득에 관한 저잡음 증폭기의 성능 지수 등을 논의하였다.

본 논문은 다파장 IR-heater를 이용하여 전자부품을 솔더령 하거나 또는 회로기판으로부터 분리를 하는 전자회로기판 수리장치에 관한 설계를 다룬다. 이 IR 수리 장치는 IR-heater를 이용하여 납땜의 용융온도 설정에 따라 안정한 온도 제어 아래 목표 영역의 온도를 중가시킨다. 이렇게 설계된 시스템은 PCB와 실장된 소자에 어떠한 열 손상을 주지 않는다. 그 성능융 실험을 통해 평가한다.

본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

본 연구의 목적은 전문대학 공학계열 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략의 향상을 위하여 성찰저널을 수업에 적용하고 그 효과성을 검증하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 성찰저널은 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략, 특히 메타인지와 비판적 사고 등을 향상시키기 위한 인지도구로서 (1) 5점 Likert 척도로 된 자기평가, (2) 수업에세이, (3) 동료와의 대화, (4) 교수님과의 대화 등으로 구성되어 있는 '구조화된 성찰저널'이다. 이러한 성찰저널의 효과를 검증하기 위하여 2009년 8월 24일부터 10월 16일까지 총 8주 동안 공학계열 1학년 94명(이론반 42명, 실험실습반 52명)을 연구반(성찰저널 적용 수업)과 비교반(성찰저널을 적용하지 않는 반)으로 구분하여 수업을 진행하고, 이러한 수업 유형에 따라 사전과 사후의 학업성취도와 자기조절학습전략의 차이가 있는지를 검증하기 위해 공분산 분석(analysis of covariance)을 실시하였다. 연구 결과, 성찰저널이 공학계열 신입생들의 학업성취도와 자기조절학습전략을 향상시키는 데 긍정적인 효과가 있음이 증명되었다.

무선통신시스템에서 ICS 중계기를 사용하더라도 Donor 안테나와 Service 안테나의 사이의 거리를 많이 이격시켜야 격리도를 확보해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 IP 안테나를 제안하였으며, 시험을 통해 측정한 결과 Doner 안테나와 Service 안테나의 이격거리를 1.5m로 하고 방향을 180도로 하였을 때 격리도는 110dB 확보됨을 확인하였다. 이 결과를 통해 ICS 중계기를 사용하지 않고 일반 RF 중계기만으로도 서비스할 수 있음을 확인하였다.

무선 센서 네트워크의 노드들은 한 번 배포되면 배터리의 교환 충전이 불가능하기 때문에 제한적인 에너지를 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요한 문제이다. LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 이용하기 위한 대표적인 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜로서 여러 개의 클러스터로 구성되며 각 클러스터는 헤드 노드와 그에 속한 멤버 노드로 이루어진다. LEACH는 모든 노드가 헤드로 전송할 데이터를 갖고 있다는 가정에서 시작하지만 실제의 경우 전송할 필요가 없는 데이터를 갖고 있는 멤버 노드도 존재하게 된다. 본 논문에서는 멤버 노드가 이전에 수집한 데이터와 현재 센싱한 데이터를 비교하여 동일한 경우 멤버 노드를 휴지 상태로 전환하여 전송 에너지 소비를 감소시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식으로 모의실험을 수행한 결과 기존의 클러스터링 기반 알고리즘들과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수 측면에서 더욱 향상된 결과를 확인하였다.

본 논문은 특정목적의 수행을 위해 설계될 임베디드 플랫폼의 효율적인 선택에 관하여 다룬다. 특히, 영상 및 음향 신호 처리를 통해 실시간 상황인지를 목적으로 하는 차량 시스템을 예로 들어 설명한다. 실험을 위하여 검증된 성능평가 프로그램들 중에서 응용목적에 맞는 프로그램을 선택한 후 시뮬레이터를 사용하여 ARM7, ARM9, ARM10 프로세서 코어를 기준으로 코드 및 데이터 메모리 크기, 명령어 수, 실행 사이클을 측정하였다. 이 연구에서 제안된 방법으로 특정목적을 수행하기 위한 하드웨어 최소사양이 측정 가능하였으며, 이 결과는 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되는 임베디드 시스템의 설계단계에서 시스템의 목적 수행에 필요한 플랫폼 사양을 도출하여 효율적인 플랫폼선택의 기준을 제시하는 것이 가능함을 보였다.

IT의 폭넓은 개발, Web 2.0 애플리케이션의 의 발전, 인터넷이 가능한 개인용 단말장치의 증가, 무선 네트워크의 유용성 등은 클라우드 컴퓨팅 모델을 만드는데 매우 중요한 역할을 수행하였다. 클라우드 컴퓨팅은 하나의 비즈니스 모델이며, 웹 애플리케이션의 새로운 트렌드다. 또한 형식은 그리드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 같은 형태를 사용한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 서버의 같은 하드웨어 자원을 사용할 수 있으며 정보를 공유하기 쉽다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러닝 분야를 적용하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅환경에서 LMS와 LCMS 기반의 이러닝을 제시하고자 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터에 LCMS를 포함한 LMS를 접속하도록 하였다.