• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.331-331
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• 2010

반도체 제조, 디스플레이 산업 등의 진공공정에서 잔류기체의 종류와 양에 대한 관심이 높아지면서 사용이 쉽고 높은 정확도를 가지는 사중극 질량 분석기(QMS)가 널리 쓰이고 있다. 특히 고진공으로 내려가면서 리크디텍션(leak detection)과 미세량의 잔류기체 감지가 더욱더 요구된다. 그중에서도 진공공정에서의 수소 가스를 감지하는 것은 매우 중요하므로 $H_2$/Ar 혼합가스를 이용하여 미세농도의 수소를 측정하였다. 측정하려는 가스를 부피확장 방법으로 가스챔버로 희석하여 이동시키고 핀홀에서 가스유량을 더 줄여서 QMS가 기체를 감지하는 압력범위를 유지하면서 측정하였다. 미세량의 수소기체를 감지하기 위해 이온소스의 emission current, Ion ref. voltage, cathode voltage의 변수를 조절하여 QMS를 최적화 하였으며, 그 결과 수십 ppm 농도까지 측정이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.682-683
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• 2014

최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.356-358
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• 2013

본 논문은 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템의 3가지 알고리즘을 제안한다. 낙상감지시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 계산한 낙상 파라미터인 가속도 크기와 각도를 이용한다. 제안한 낙상감지시스템의 성능평가를 위해서 남자 2명과 여자 2명에 대해서 4가지 일상생활과 3가지 낙상상황에서 560개 데이터 값을 얻은 후에 3 가지의 알고리즘을 적용하여 최대 98.33%의 sensitivity와 94.37%의 specificity 결과를 얻었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.506-508
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• 2023

비접촉 음파 센서와 기계학습을 결합하여 도로 표면의 투명한 블랙아이스 감지 및 노면 분류 97%의 정확도를 달성한 새로운 접근 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 블랙아이스를 포함한 다양한 물질의 반사 특성을 분석하여 미끄러운 도로 상황을 실시간 감지 및 예측이 가능하여 도로 안정성을 향상한다. 본 연구에서는 테스트 벤치와 투명하고 미끄러운 물질을 이용하여 블랙아이스를 감지할 수 있는 기술의 정확도를 비교하며, 실험 결과를 통해 제안된 블랙아이스 감지 방법의 타당성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.238-238
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• 2011

Ion sensitive field effect transistor (ISFET)는 용액의 이온 농도를 측정하는 반도체 센서로, 1970년 Bergveld에 의해 처음으로 제안되었다. ISFET가 제안된 이래로, 제조공정이 간단하고 감지막의 감지 특성 평가가 용이한 electrolyte-insulator-semiconductor (EIS) pH센서 또한 지속적으로 연구되었다. EIS pH센서는 작은 소자 크기, 견고한 구조, 빠른 응답속도와 CMOS공정과의 호환성이 좋다는 장점이 있다. EIS 또는 ISFET 센서를 이용하여 생물학적 요소의 신호 감지 특성을 평가함에 있어 소자의 signal to noise 비율이 우수해야 한다. EIS pH센서의 높은 signal to noise 비율을 얻기 위해, 소자의 표면적을 증가시키거나 감지막으로 유전상수가 높은 물질을 사용하여 출력 특성을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 trench구조와 SiO2/HfO2/Al2O3 (OHA) 적층 감지막을 갖는 EIS pH센서를 제작하여 출력 특성을 증가시키는 실험을 실시하였다. 120 nm, 380 nm, 780 nm의 다양한 깊이를 가진 trench를 형성하였으며, trench 깊이에 따른 출력특성을 비교하였다. 또한, 제작된 EIS 소자의 pH감지 특성을 분석하였다. 제작된 EIS소자의 감지막 중 SiO2는 Si와 high-k물질의 계면 상태를 보완하기 위한 완충막으로 성장되었고, HfO2는 높은 유전상수를 가지고 있어 signal to noise 비율을 향상시키는 물질로 증착되었다. 최종적으로 Al2O3는 pH용액과의 화학적 손상을 막기 위한 물질로 증착되었다. 실험 결과, trench 깊이가 깊어질수록 출력값이 증가하였고 이는 signal to noise 비율이 향상되는 것을 의미한다. 결론적으로 trench 형성을 통한 표면적 증가와 high-k물질을 적층한 감지막으로 인해 높은 출력 특성을 갖는 우수한 EIS 바이오센서를 제작할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.1
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• pp.17-24
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• 2009

This paper suggests the background image and the algorism of detecting an accident at crossroads by using the sequence of traffic light at crossroads, which is installed within the crossroads, in order to detect an accident within crossroads. A method of using the existing image contains a problem that the accident-detection ratio gets lower in a situation that noise occurs loudly given using new accident model, the confused situation, or sound source. This study used the accident detection by developing a filter of using the property of histogram in the sequence of traffic light at crossroads and the background image, in order to reduce misjudgment of an accident caused by external shadow, vehicle stoppage, vehicle headlight, and externally environmental influence. As a result of experimenting by acquiring 15 actual accident images in order to examine the performance of the suggested algorism, the accident was detected in all the 15 videos. Even as for a new accident model, the accident within crossroads could be detected.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.331-334
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• 2010

This paper proposes a new design of a video-base fire detection system using texture and color spatial distribution information. The video sequences used are taken in different days with different lighting conditions having different backgrounds. The time complexity of most previous vision-based fire detection techniques are very high due to lengthy programing. To overcome the problems of lengthy codes and time complexity, in this algorithm, at first we normalize the video image frames by size and color information. Then the spatial distribution of the color information is used to extract the candidate regions, later using visual texture of the fire, we detect the fire regions. The experimental results show an real-time fire detection over thousands of image frames, and have higher detection rate when compared to the conventional fire detection techniques.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.22 no.10
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• pp.5-12
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• 2021

The deterioration of facilities is an unavoidable phenomenon. For the management of aging facilities, cracks can be detected and tracked, and the condition of the facilities can be indirectly inferred. Therefore, crack detection plays a crucial role in the management of aged facilities. Conventional maintenances are conducted using the crack detection results. For example, maintenance activities to prevent further deterioration can be performed. However, currently, most crack detection relies only on human judgment, so if the area of the facility is large, cost and time are excessively used, and different judgment results may occur depending on the expert's competence, it causes reliability problems. This paper proposes a concrete crack detection framework based on machine learning to overcome these limitations. Fully automated concrete crack detection was possible through the proposed framework, which showed a high accuracy of 96%. It is expected that effective and efficient management will be possible through the proposed framework in this paper.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1596-1603
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• 2018

Rapidly detecting and warning of fires is necessary for minimizing human injury and property damage. Generally, when fires occur, both the smoke and the flames are generated, so fire detection systems need to detect both the smoke and the flames. However, most fire detection systems only detect flames or smoke and have the disadvantage of slower processing speed due to additional preprocessing task. In this paper, we implemented a fire detection system which predicts the flames and the smoke at the same time by constructing a CNN model that supports multi-labeled classification. Also, the system can monitor the fire status in real time by using Grad-CAM which visualizes the position of classes based on the characteristics of CNN. Also, we tested our proposed system with 13 fire videos and got an average accuracy of 98.73% and 95.77% respectively for the flames and the smoke.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.5
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• pp.777-784
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• 2023

A sense amplifier is an essential peripheral circuit for designing a memory and is used to sense a small differential input signal and amplify it into digital signal. In this paper, a high-speed sense amplifier applicable to in-memory computing circuits is proposed. The proposed circuit reduces sense delay time through transistor Mtail that provides an additional discharge path and improves the circuit performance of the sense amplifier by applying m-GDI (: modified Gate Diffusion Input). Compared with previous structure, the sense delay time was reduced by 16.82%, the PDP(: Power Delay Product) by 17.23%, the EDP(: Energy Delay Product) by 31.1%. The proposed circuit was implemented using TSMC's 65nm CMOS process, while its feasibility was verified through SPECTRE simulation in this study.