우물두께가 각각 1.5, 3.0, 4.5, 6.0 nm이고 장벽두께가 7.5 nm로 일정한 10 주기의 In0.15Ga0.8SN/GaN 다중 양자우물 구조(MQW)의 구조적 특성변화를 HRXRD(high resolution X-ray diffraction)를 이용하여 조사하였다. 구조적 특성변화를 살펴보기 위해 GaN (0002) 회절면의 ω/2θ-scan과 ω-scan 그리고 GaN (10-15) 역격자점 주위의 산란강도 분포도를 측정하였다. 우물두께가 증가할수록 시료의 평균변형률이 증가하였고, 우물두께가 1.5, 3.0, 4.5 nm인 MQW는 GaN 에피층과 격자정합을 이루며 성장된 반면 6.0 nm인 시료에서는 격자이완이 나타나 결정성이 저하된 것을 확인할 수 있었다. (그림 1) 따라서 본 연구에서 사용한 시료에서 6.0 nm의 우물두께가 격자이완의 임계두께임을 알 수 있었다. PL(photoluminescence) 스펙트럼 결과를 통하여 6.0 nm 우물두께의 시료가 다른 시료에 비하여 상대발광강도가 낮아지는 것을 관찰하였으며 이것은 XRD를 이용한 시료의 결정성 변화와 잘 일치하였다. (그림 2) 따라서 PL 발광강도는 격자이완에 의하여 생성된 결함에 의하여 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.
본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.
자동차의 저소음 보기류 구동 시스템을 개발하는 체계적인 방법론이 전산해석과 리그 실험을 통해 제시되었다. 벨트 구동 소음 예측의 두 가지 난제는 1) 벨트와 풀리 접촉면에서의 스틱-슬립 비선형성과 2) 벨트 구동 시스템과 파워트레인 회전진동계와의 연성이다. 본 연구에서는 최근 개발된 해석 방법을 이용하여 벨트 구동시스템과 엔진 회전진동계를 통합한 해석 모델을 구축하였고, 다양한 파워트레인 운전 조건에서 정합성을 확보하였다. 통합 모델을 이용하여 스틱-슬립 소음이 발생하는 벨트 시스템을 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한 새로운 방법론을 통해 신엔진 개념설계에서 NVH (Noise, Vibration and Harshness), 기능, 연비 등을 고려한 개념 설계안을 제시하였다.
급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 알고리즘은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동화면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 움직임이 작은 영상 뿐 아니라 움직임이 많은 영상에서도 효율적인 움직임 예측을 하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 먼저 초기 문턱 값을 계산함에 있어서 확장된 예측기를 사용하여 보다 최소값에 근사한 문턱값을 계산한다. 그리고 탐색영역을 블록으로 세분화 한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행하고 방향성에 따라 영역을 재분할한다. 재분할된 영역이 가지는 방향성에 따라 방향 지향적인 탐색 순서를 적용한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전영역 탐색 알고리즘에 비해 객관적인 화질의 열화 없이 계산량이 평균적으로 약 94% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.
본 연구에서는 기존에 개발된 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템에 데이터베이스 효율적인 접근을 위한 미들웨어를 설계 및 개발 하였다. 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템이란, 정합기와 분석기로 나누어져 있는 것으로 정합기에서 만든 정합 데이터들을 모아 분석기에서 다양한 변수를 바탕으로 통계적 자료를 산출하는 시스템이다. 미들웨어는 데이터베이스 관리 및 다수의 클라이언트의 데이터 요청 처리를 위해 설계 되었으며, 각각의 기능을 모듈로 구분하여 기능 간에 연결성을 약화시켜 모듈 재사용을 구현하였다. 그리고 영상데이터 모듈은 영상 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위하여 데이터베이스에 영상을 텍스트 기반으로 압축한 후에 저장하는 방법을 사용하였다. 700장의 실제 의료 임상 데이터를 이용한 테스트 결과, 데이터의 전송시간이 기존 시스템에 비해 최고 115 배까지 단축되었으며, 개선된 모듈 구조를 통해 안정적인 시스템 운용과 향상된 보안기능을 제공하게 되었다. 향후 대규모 의료 데이터베이스 구축에 있어서 이러한 미들웨어의 중요성은 더욱 증대될 것이라 생각된다.
본 논문에서는, 고성능 결함 감내 셀 스위치인, 사이클릭 벤얀 망의 셀 순서의 무결성 문제를 해결하기 위한 셀 재배열 버퍼를 제시한다. 사이클릭 벤얀 스위치는, 편향 자기 경로제어를 사용하여, 입력 정합과 출력 정합 사이에 다중 경로들을 제공함으로써, 높은 신뢰성을 제공하고, 스위치의 내부 링크들의 혼잡 문제를 해결한다. 그런데, 이러한 다중 경로들은 길이가 서로 다를 수 있다 따라서 셀들이 입력 정합에 도착한 순서와 다르게 출력 정합에 도달할 수 있다. 제안된 셀 재배열 버퍼는 이러한 셀 순서의 무결성 문제를 해결하는 일종의 하드웨어 슬라이딩 윈도우 메커니즘이다. 본 장치 구성의 주요 비용은 슬라이딩 윈도우를 구성하는 하드웨어 비용이다. 따라서 필요한 슬라이딩 윈도우의 크기를 계산하기 위해서, 비균일 주소 분포를 가진 트래픽 부하 하에서 스위치를 시뮬레이션하여, 셀들이 스위치를 통과할 때 발생하는 지연 분포를 분석을 하였다. 이 분석을 통하여, 적은 양의 범용 메모리와 제어 논리를 사용하여, 셀 순서의 무결성 문제를 해결하는 셀 재배열 버퍼를 만들 수 있다는 사실을 밝혔다. 본 논문에서 제시한 셀 재배열 버퍼는 다른 다중 경로 스위칭 망들을 위해서도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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