본 논문은 반도체 제조 장비 중 몰드 장비에서 슬릿빔을 이용하여 칩 적층 높이를 측정하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 슬릿빔을 이용한 높이 측정 방법의 기본 원리를 응용하여 반도체 제조 장비 안에 적용하면서 칩의 적층높이 측정 성능을 높이기 위하여 두 가지 방법을 연구하였다. 첫째로, 카메라 노출 시간과 높이 측정 반복성의 관계이며, 둘째는 PCB(Printed Circuit Board)휨 현상에 대한 측정 오류 최소화를 위하여 최소자승법을 응용하여 측정 성능을 향상 시킬 수 있었다.
PMP(Phase Measuring Profilometry)측정법은 투영계와 기록계의 기하학적 구성과 광학계의 정렬적인 문제에 의해서 기본적으로 오차를 가지고 측정된다. 일반적으로 PMP 형상 측정에서 측정면과 광학계의 높이가 피 측정면에 비해서 상당히 큰 경우, CCD 카메라에서 높이 방향으로 측정영역이 작아지게됨으로써 측정위상이 기준면에서의 위치와 높이 방향에 따라서 다르게 나타나고 프로젝터가 측정면에 투영되는 간섭무의의 피치가 다르게 적용된다. (중략)
어떤 넓은 지역의 솟아오름 또는 내려앉음은 중력값의 변화, 지오이드의 변화, 측정점들의 높이의 변화 등으로부터 추출할 수 있다. 지난 십 여 년 동안, 1) 대전의 한 측점에서 측정한 절대중력값이 작아졌고, 2) 인공위성에 의한 높이측정 자료로부터 추출한 황해 지역의 지오이드의 높이가 늘어났으며, 3) GNSS측정자료로부터 추출한 한반도 남부의 육지 지역의 높이가 늘어났다. 이 세 가지를 종합해 보면, 한반도 및 황해를 포함하는 넓은 지역은 2 mm/yr 정도의 속도로 솟아오르고 있다고 해석할 수 있다.
고립파는 다른 파들과는 달리 파고만 주어지면 파형이 결정되고 변형 없이 장거리를 전파시켜 처오름높이를 가장 잘 재현할 수 있기 때문에 지진해일의 많은 연구에서 입사파로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 한양대학교 수리학 및 해안공학 연구실에서 보유중인 서보-피스톤 타입 조파기로 고립파를 발생시켜 2차원 조파수조 내부에 설치되어있는 동해안 경사모형에서 각 수심 및 상대파고에 따른 고립파의 처오름높이 측정실험을 수행하였다. 다수의 파고계를 이용하여 각 구역에서 수심 및 상대파고에 따른 고립파의 파형을 측정하였고, 경사면에서 처오름높이 분포의 최대와 최소, 평균값을 측정하였다. 측정된 실험결과를 바탕으로 동해안에서의 고립파 처오름높이에 대해서 서술하였다.
본 연구는 무구속 신장측정 기초연구로 웹캠을 기반으로 한 무구속 신장측정 시스템을 모델링하고 실험을 통해 가능성을 평가한다. 시스템 모델링은 웹캠의 수직화각, 피사체까지의 거리, 웹캠의 높이, 웹캠 해상도 등을 고려하여 수행되었다. 개발된 모델의 정확도는 실제높이를 마커로 표시하고, 획득된 영상에서 마커를 추출한 뒤 실제높이를 추정하는 방법으로 평가 되었다. 실험에서 마커는 150 cm부터 200 cm까지 5 cm 간격으로 위치하였다. 결과적으로 영상기반으로 추정된 높이는 실제 높이를 과추정(over-estimated)하며, 높이에 따라 -4.5% ~ -1.6%의 오차율을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, 오차율이 높이와 일관된 비례양상을 보여 보상 파라미터를 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문에서는 큰 광학면을 Profilometry로 측정하는데 있어서 꼭 필요한 기준계로 공기 중을 전파해가는 레이저 광선을 이용하는 방법을 논의하였다 Profilometer는 stylus tip이 직접 표면에 접촉하여 높이를 읽어가는 방식으로 이때 기준계는 정확한 높이를 구하는데 아주 중요한 역할을 한다 즉, 높이의 측정은 기준계를 기준 하여 이루어지기 때문에 기준계에서의 오차는 곧바로 높이의 오차로 이어지게 된다. (중략)
스마트폰에 장착된 센서들을 사용하면 다양한 물리량을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 사용하여 물체의 높이를 추정하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 물체를 여러 위치에서 관측하여 그 높이를 추정하는 것이다. 각각의 관측점에서는 스마트폰의 위치센서와 방향센서를 사용하여 관측점의 위치와 관측 방향을 측정한다. 이러한 관측값을 기반으로 각 관측점에서 물체로 향하는 3차원 시선백터를 도출하고 그것들 간의 최근점점을 계산하여 물체의 높이를 추정한다. 제안 기법을 모바일앱으로 구현하고 건축물 높이를 측정하는 실험을 통해 성능을 시험하였다.
본 논문에서는 2단 가변 밸브 리프트 모듈의 조립불량 검사를 수행하기 위하여, 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템을 개발하였다. 측정방식은 레이저 비전 센서 모듈을 이용하여 삼각 측량법의 원리에 기초하여 3차원 점군집(point cloud) 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 밸브 위치의 높이 차이를 계산하였다. 본 논문에서는 먼저, 측정 시스템의 구성과 제안된 높이 측정 알고리즘을 설명하였다. 그리고, 레이저 비전 기반의 3차원 측정을 위한 실험장치를 구성하였다. 마지막으로, 실험장치의 정확성과 반복성을 검증하기 위해서, 2단 가변 밸브 리프트 모듈에서의 래쉬조정기 및 밸브간의 고저 차이를 측정하는 실험들을 여러 번 수행하였다. 실험 수행결과, 제안된 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템은 2단 가변밸브 리프트 모듈 조립 검사에 대한 높은 정확성, 반복성 및 안정성을 확보하고 있음을 확인할 수 있었다.
도로를 주행하는 차량들을 구분하는 차종자료는 도로 및 포장의 설계와 관리 등 여러 분야에서 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 차종구분에 차량높이라는 분류기준을 적용하기 위해 주행하는 차량의 높이를 계측할 수 있는 방법을 고안하고 현장에 장비를 설치한 후 실험을 통해서 차량길이와 차량최고높이 자료를 획득하였다. 차량높이 측정과 동시에 동영상을 촬영하여 국토해양부 12종 차종분류에 의거하여 차종분류 기준값을 작성하였다. 영상을 통해 작성된 차종자료 기준값과 측정된 차량길이와 차량높이를 토대로 판별함수를 이용한 차종분류값을 서로 비교한 결과 88.6%의 차종정확도를 확인하였다. 이를 통해 차량높이라는 분류기준을 적용하여 차종분류에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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