• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제30권1호
• /
• pp.23-30
• /
• 2017

입자 복합재료는 입자의 형상, 크기 그리고 분포의 산포특성으로 인해 물성치의 편차가 존재하고, 입자 복합재료를 사용한 시스템의 거동 또한 산포가 존재한다. 하지만 입자의 산포특성을 고려하기 어려우므로 균질화법을 사용하여 시스템의 거동을 해석하거나 국부영역에서 미세구조를 적용하여 해석한다. 본 연구에서는 입자의 랜덤적 산포특성을 고려하기 위해 RMDFs(random morphology description functions)를 사용하여 랜덤 미세구조를 생성하였고, 단면 1차 모멘트를 사용하여 가우시안 함수의 수(N)와 입자의 산포특성의 관계를 분석하였다. 그리고 랜덤 미세구조 구조물의 거동을 분석하기 위하여 랜덤 미세구조를 전체에 반영한 외팔보에 multi-scale 해석을 수행하였다. 그 결과 입자의 산포특성과 외팔보의 처짐의 편차는 N의 증가에 따라 감소하고 N=200에서 수렴하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.279-284
• /
• 2010

Boukharouba 등에 의해서 제안된 평면 곡선(Plane curve) 분석 기법은 히스토그램 누적분포함수에 기반한 마루-골(Peak-Valley) 탐색을 통한 임계값 결정 기법이다. 그러나 이 기법의 경우 평면 곡선을 구성하는 과정에서 외부 변수의 설정이 요구되며, 그에 따라서 구성된 평면 곡선의 형태가 달라지고 마루-골 검출에 영향 준다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피에 기반하여 평면 곡선 구성을 구성하기 위한 최적의 변수값을 설정하며, 설정된 변수 값에 기반한 다중 임계값 결정기법을 제안한다. 다수 영상에 대한 모의실험과 기존 히스토그램 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안한 기법의 효용성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.885-890
• /
• 2014

비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 문턱전압이하 스윙의 게이트 산화막 두께에 대한 변화를 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하였다. 특히 포아송방정식을 풀 때 도핑분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 비대칭 DGMOSFET 소자는 대칭적 구조를 갖는 DGMOSFET와 달리 4단자 소자로서 상단과 하단의 게이트 산화막 두께 및 인가전압을 달리 설정할 수 있다. 비대칭 DGMOSFET의 문턱전압이하 스윙을 상 하단 게이트 산화막 두께 변화에 따라 관찰한 결과, 게이트 산화막 두께에 따라 문턱전압이하 스윙은 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 상 하단 게이트 산화막 두께가 증가할 때 문턱전압이하 스윙 값도 증가하였으며 상단 게이트 산화막 두께의 변화가 문턱전압이하 스윙 값에 더욱 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.867-873
• /
• 2018

최근 영상처리 분야는 디지털 영상장치들의 수요가 증대되면서 관심이 높아지고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 처리하는 과정에서 다양한 원인으로 발생하는 잡음에 의해 훼손된다. 일반적으로 디지털 영상장치는 AWGN 등의 잡음이 발생하여 성능과 신뢰도를 저하하며 이를 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 성분을 보호하고 AWGN을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 가우시안 마스크를 적용한 추정치와 국부 마스크의 분포에 따라 적용된 가중치를 가감하여 최종 출력을 구한다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 방법들과 시뮬레이션하였으며, PSNR과 처리한 확대 영상을 통해 특성을 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권10C호
• /
• pp.965-974
• /
• 2007

본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.

• 한국안광학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.51-55
• /
• 2002

본 연구는 정상 시력을 가진 피검자의 안구가 동향운동을 하도록 주시점의 위치를 변경하며, 동향운동이 대뇌 시 피질 cerebral visual cortex의 뇌파에 미치는 영향을 분석하였다. 시 유발전위 장치(visual evoked potential system)는 Bio-Pag(production in USA)을 이용하였으며, 검사결과는 컴퓨터에 입력하여 분석하였다. 검사실의 조도는 50lux이며, 사용한 시표의 직경은 3 cm의 붉은 광점이며, 우전 dextroversion과 좌전 levoversion에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 시자극에 관계하는 시 피질의 뇌파 출현의 높은 빈도는 delta wave, beta wave, theta wave 그리고 alpha wave의 순으로 나타났다. 2. 우전과 좌전에 대한 뇌파의 종류와 진폭은 거의 비슷하다. 3. 진폭에 대한 히스토그램은 우전과 좌전 모두 가우시안 Gausian 분포로 나타났다. 4. 뇌파의 진폭에 대한 위상 분석의 결과는 거의 비슷하다. 5. 뇌파 진폭과 주파수에 대한 fast fourier transform 분석에서 대개 20 Hz 이하의 저주파 low frequency로 나타났으며, 우전과 좌전의 결과는 비슷하다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
• /
• pp.35-35
• /
• 2011

반도체 공정 및 디스플레이 공정에서 발생하는 오염입자는 공정 불량을 일으키는 가장 큰 원인 중의 하나이며, 수십 나노에서 수 백 나노의 크기를 갖는다. 최근 디스플레이 및 반도체 산업이 발전함에 따라 회로의 선폭이 점차 감소하고 있으며 오염입자의 임계 직경(critical diameter) 또한 작아지고 있다. 현재 반도체 및 디스플레이 산업에서 사용되는 측정방법은 레이저를 이용하여 공정 후 표면에 남아있는 오염입자를 측정하는 ex-situ 방법이 주를 이루고 있다. Ex-situ 방법을 이용한 오염입자의 제어는 웨이퍼 전체를 측정할 수 없을 뿐만 아니라 실시간 측정이 불가능하기 때문에 공정 모니터링 장비로 사용이 어려우며 오염입자와 공정 간의 상관관계 파악에도 많은 제약이 따르게 된다. 이에 따라 저압에서 in-situ 방법을 이용한 실시간 오염입자 측정 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 저압 환경에서 실시간으로 입자를 모니터링 할 수 있는 장비를 입자의 광 산란 원리를 이용하여 개발하였으며, 산란 신호를 입자크기로 변환하는 신호 분석 알고리즘 연구를 수행하였다. 빛이 입자와 충돌하게 되면 산란 및 흡수 현상이 발생하게 되는데 이 때 발생하는 산란 및 흡수량과 입자 크기와의 연관성이 Gustav Mie에 의해서 밝혀졌으며, 현재까지 광을 이용한 입자 크기 분석 장치의 기본 원리로 사용되고 있다. 하지만, Mie 이론은 단일입자가 일정한 강도를 가진 광을 통과할 경우인 이상적인 조건에서 적용이 가능하고 실제 조건에서는 광이 가우시안 분포를 가지며 광 집속에 의해서 광 강도가 위치에 따라 변하기 때문에 이러한 조건을 가지는 광을 입자가 통과할 때 발생하는 산란량은 단순히 Mie 이론에 의해서 계산하는 것이 불가능 하다. 본 연구에서는 이러한 현상을 입자 측정의 불확정성 이라고 규정하고 입자가 특정한 위치를 통과할 확률을 이용하여 신호를 분석하는 알고리즘을 개발 및 연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.704-707
• /
• 2013

본 연구에서는 비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 상 하단 게이트전압에 대한 문턱전압이하 스윙을 분석하였다. 비대칭 DGMOSFET는 4단자소자로서 상단과 하단의 게이트단자에 별도의 전압을 인가할 수 있는 구조이다. 그러므로 문턱전압이하 영역에서 전송특성을 분석하기 위해선 상단게이트전압에 대한 문턱전압이하 스윙뿐만이 아니라 하단게이트전압에 대한 문턱전압이하 스윙의 변화도 분석하여야 한다. 이를 위하여 가우시안 분포함수를 이용한 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하여 문턱전압이하 스윙에 대한 해석학적 모델을 제시하였다. 이 문턱전압이하 모델을 이용하여 문턱전압이하 스윙을 상 하단 게이트 전압에 따라 관찰한 결과, 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 따라 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 상 하단 게이트 전압에 따라 전도중심이 변화하며 이로 인하여 문턱전압이하 스윙에 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.16-23
• /
• 2007

개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.12-18
• /
• 2011

본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크에서 은닉층 활성함수에 Interval type-2 퍼지개념을 적용한 새로운 RBF 뉴럴 네트워크를 설계하였다. 퍼지 시스템 분야에서 불확실한 정보에 대한 Type-1 퍼지집합의 성능을 보안하고자 Type-2 퍼지집합이 제안되었으며, 멤버쉽함수 안에 다시 멤버쉽함수를 생성함으로써 불확실한 정보를 좀 더 효과적으로 다루고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층 활성함수에 type-2 퍼지집합의 개념을 적용하여 불확실한 정보에 대한 모델 성능을 개선하고자 하였다. 나아가 연결가중치를 상수항이 아닌 1차식으로 구성된 다항식을 사용하여 최종출력을 입력-출력의 관계식으로 표현하였다. 연결가중치는 기존의 경사하강법(Gradient Descent Method; GDM) 대신 conjugate gradient method(CGM)을 사용하여 파라미터를 동조하고, 은닉층의 활성함수는 공간탐색 진화 알고리즘(Space Search Evolutionary Algorithm; SSEA)을 이용하여 가우시안 함수의 중심점 및 분포상수를 동조하여 모델의 성능을 개선시킨다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 가스로 시계열 데이터를 사용하였으며, 결과를 기존 모델과 비교하였다.