본 논문에서는 액체의 표면장력을 이용하여 복수의 KGD 들을 웨이퍼 상태에서 일괄접합함으로써, 높은 수율의 삼차원적층칩을 빠른 생산성으로 제작할 수 있는, 고속 고정밀 접합기술인 자기조직화정합 (Selfassembly) 기술에 대해 소개를 하였다. 본 연구실에서 개발한 self-assembly 기술을 적용하여 5mm 각(角) 크기의 칩 500개를 1초 이내에 평균 $0.5{\mu}m$ 정도의 높은 정밀도로 8인치 웨이퍼상에 일괄접합시키는데 성공하였다. Self-assembly 기술에 의한 삼차원 칩 적층방식은, 기존의 pick-and-place 적층방식에서 높은 정밀도의 접합특성을 확보하는데 필요한 공정시간을 혁신적으로 단축하는 것이 가능하고, 웨이퍼 레벨에서 복수의 KGD 들을 일괄접합하는 것이 가능하므로, 향후 TSV 기술의 양산화를 실현하는데 적합한 고속 고정밀 접합 기술로서 기대가 크다. 현재 본 연구실에서는 두께가 $50{\mu}m$ 이하의 얇은 LSI 칩 및 메탈범프가 형성된 LSI 칩 등을 이용하여, self-assembly 기술에 의한 삼차원 적층형 집적회로 구현을 위한 접합기술을 개발 중에 있다.
FACTS(Flexible AC Transmission System) 기기들은 전력계통의 경제적이고 안정적인 운용과 제어에 더 많은 유연성을 제공할 수 있다. 그러나 이러한 FACTS 기기들은 기존의 전력 계통 설비들과는 달리 그 특성이 매우 비선형적이고 복잡하기 때문에 기존 전력 계통의 동적 시뮬레이션 알고리즘에 적용시키는 것이 매우 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 전압원 인버터(Voltage Sourced Inverter) 형태의 FACTS 기기를 병렬 형태로 주입되는 전류로 등가화 하여 기존의 시뮬레이션 알고리즘에 적용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 이 전류 주입형 기법을 이용하여 다수의 FACTS 기기들이 설치된 계통의 동적 안정도 해석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 서로 다른 형태의 FACTS 기기들이 설치된 경우에도 적용될 수 있으며 이를 이용하여 서로 다른 FACTS 모델들 간의 조합에 의한 계통의 안정도 변화를 사례연구를 통하여 보일 것이다.
본 논문은 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색의 성능 개선에 관한 것이다. 제안된 방법은 움직임 추정 블록에 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 움직임 활동도를 정의한 후, 움직임 활동도가 높을 경우 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색을 수행한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대할 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적웅형 계층 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 효과적으로 억제시킴으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공할 수 있었다.
최근 영상처리 및 컴퓨터비전 등 많은 분야에서 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 문제들을 높은 성능으로 해결하고 있다. 이에 MPEG (Moving Picture Experts Group) 표준에서도 딥러닝 기반의 미디어 기술이 활발히 제안 및 논의되고 있다. 특히, 몰입형 입체영상 압축을 위한 MPEG-I (MPEG Immersive) 표준은 메타버스 산업으로 크게 관심받고 있는 가상현실, 증강현실, 그리고 혼합현실 등에 대응하기 위해 현재 활발히 연구 중이다. 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 컬러영상과 깊이영상으로 구성되어 있어 데이터의 양이 크기 때문에, MPEG-I 표준은 시점 간의 중복된 영역들을 제거하는 프루닝 과정을 통해 효율적인 압축을 수행한다. 하지만, 프루닝 과정에서 정반사 영역이 함께 제거되는 문제로 정확한 입체영상 복원에 한계가 있다. 본 학회지에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-I 표준에 기고된 딥러닝 기반의 정반사 영역 검출을 통한 몰입형 입체영상 압축에 대해 소개한다.
최근 Moving Picture Experts Group(MPEG)에서는 2차원 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding(VVC)에 이어서 다양한 영상 포맷들에 대한 압축 방식을 표준화하고 있다. 특히, 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등의 지원을 위한 Six Degrees of Freedom(6DoF) 입체영상 콘텐츠들이 최근 다양한 분야들에서 활용되고 있는데, 6DoF 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 고해상도 칼라영상과 깊이영상으로 구성된다. 이러한 고해상도의 6DoF 몰입형 입체영상을 제한된 네트워크 환경에서 완벽한 서비스를 목표로 MPEG에서는 몰입형 입체영상 압축 기술인 MPEG Immersive Video(MIV) 표준화를 활발하게 진행 중에 있다. MIV에서는 기본 뷰(Basic View)로 이루어진 영상과 추가 뷰(Addtional View)에서 중복성 높은 픽셀들이 제거된 아틀라스 패치로 이루어진 영상을 각각 VVC로 압축한다. 하지만 아틀라스 패치로 이루어진 영상의 경우에는 일반적인 2차원 칼라영상과 다른 특성을 가지기 때문에, VVC 인루프 필터 기술이 비효율적일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 MIV 표준에서의 VVC 인루프 필터들의 성능을 분석한다.
본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.
수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나 이러한 방법들이 대규모 2차원 어레이 안테나를 구성하는 경우 과다한 연산량으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되고 있으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함이 있는 경우 보정을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 신경망 모델을 이용한 도래망향 추정 방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다.
정보 기술의 발달로 문헌정보의 양이 증가하고 있지만 정확하고 빠른 정보를 지역적으로 분산된 서지정보 데이터베이스에서 찾기에 이미 개발된 방식으로는 시간이 많이 걸린다. 현재 사용중인 텔넷(telnet)을 통한 방식이나. 웹/CGI 기술을 이용한 방식은 문헌정보가 존재하는 각각의 서버를 사용자가 한번에 하나씩 접속하여 검색을 해야 하므로 검색시간이 많이 걸릴 뿐 아니라, 사용자는 각 서버마다 상이한 검색방법을 익혀야 한다. 최근에 이러한 단점들을 개선하기 위해 한곳에서 종합적인 서지 및 본문정보검색을 하는 통합 검색시스템이 중앙 집중형 시스템을 모델로 하여 구축되고 있으나 이 방식 역시, 자료의 불일치성, 시스템 공장과 과부하등 여러 문제점들을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들의 해결책으로 분산 서지정보 통합검색시스템 DBIRS를 제안하고 구현한다. DBIRS는 웹 환경하에서 CORBA 기술과 Java언어를 이용함으로서, 단일 사용자 인터페이스로 병렬 복수질의를 수행하여 동시에 각 도서관에서 자료를 찾을 수 있다. 또한 객체를 기반으로 하는 표준 모델을 사용하여 소프트웨어의 개발과 확장을 가능하게 하고, 향후 멀티미디어 데이터나 웹과 같은 비 정형 데이터 시스템과의 통합을 쉽게 해준다.
최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.
본 연구는 화력 및 원자력 발전소로 취입된 냉각수(circulating and essential service water)가 복수기로부터 온배수 형태의 개수로 흐름으로 표층배수 될 경우 수온을 저감시키기 위해 주입하는 희석수(by-pass cooling water)와의 혼합효과의 효율성을 증대시키고, 불리한 수리현상을 야기하지 않으며, 경제적인 배수로 구조물을 고찰하기 위한 목적으로 시도되었다. 배수로 구조물 내 온배수와 희석수가 혼합되는 구간을 혼합지(mixing basin)라 하는데, 본 과업에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$발전소의 배수로 구간 중 혼합지를 대상으로 FLOW-3D$^{(R)}$를 이용한 3차원 수치모형을 구축하고, 총 9개에 해당하는 각 대안별 현상을 분석하고 비교하였다. 각 대안들의 차이점은 배수로에 설치되는 보조구조물들의 형상과 배열 등이며, 복수기로부터 나오는 배출수의 수온은 $42^{\circ}C$, 희석수는 $35^{\circ}C$이고, 본 과업의 주요 관심대상 물리량은 유속과 온도이다. 배수로에 아무런 보조 구조물이 없는 형태인 기본 계획안을 검토한 결과, 평균 $3.31^{\circ}C$의 수온강하가 이루어졌으나, 우안 쪽으로 강한 흐름이 발생하여 수온의 좌우편차가 $4.61^{\circ}C$ 가량 발생하는 것으로 나타났다. 기본 계획안의 검토결과를 보완하기 위한 대안으로 연직 흐름의 소산을 위해 고안된 잠형 소파블록(baffle block) 설치안은 평균 $3.06^{\circ}C$의 수온강하가 이루어지고 $4.44^{\circ}C$의 수온 좌우편차가 발생했다. 지그재그(zigzag) 형태의 흐름을 만들어 혼합효과를 올리기 위한 미로형 수제(labyrinth groin) 설치안은 평균 $5.33^{\circ}C$의 수온강하가 이루어지고, $1.43^{\circ}C$의 수온 좌우편차를 보여줘 검토했던 대안들 중 가장 좋은 결과를 보여주었다. V자 배열 소파블럭(deformed block) 설치안은 연직 및 수평방향의 소산을 기대했으나 평균 $3.00^{\circ}C$의 수온 강하와 $4.41^{\circ}C$의 수온 좌우편차를 나타냈다. 벤츄리(Venturi) 형태의 흐름을 발생시키기 위한 병목형(bottleneck) 수로안은 평균 $3.18^{\circ}C$의 수온강하와 $3.94^{\circ}C$의 수온 좌우편차, 흐름의 소산과 흐름방향을 변화시키기 위한 와형 수제(swirl groin) 설치안은 평균 $2.24^{\circ}C$의 수온강하와 $1.48^{\circ}C$의 수온좌우편차, 우안 흐름을 지연시키기 위한 물방석(water cushion) 수로안은 평균 $3.03^{\circ}C$의 수온강하와 $4.50^{\circ}C$의 수온 좌우편차, 우안의 흐름을 좌안으로 보내기 위한 분사형(injector) 수로안은 평균 $3.13^{\circ}C$의 수온강하와 $4.45^{\circ}C$의 수온 좌우편차, 우안의 흐름을 막기 위한 외팔형 수제(cantilever groin) 설치안은 평균 $3.11^{\circ}C$의 수온강하와 $3.02^{\circ}C$의 수온 좌우편차가 발생하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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