역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용이 되고 있으며, 최근 선형뉴런을 비선형 함수 대신 출력층에 이용하여 모델의 예측정확도를 향상 시킨 바 있다. 본 연구에서는 그 원인을 규명하기 위한 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리(Euclidean Weight Distance)를 제안한다. 이 지표를 이용하여 신경망의 입력층과 은닉층, 그리고 은닉층과 출력층의 웨이트를 감시하였으며, 그 결과 예측정확도의 향상이 이 지표의 감소에 기인하고 있음을 알았다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비로부터 Langmuir Probe 진단 시스템을 이용하여 수집하였다.
본 논문에서는 저가형 적외선 거리 센서의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 적외선 거리 센서는 반사광의 강도를 측정하여 거리로 환산한다. 제안하는 방법은 센서의 감지 거리를 개선하고 다양한 조명환경에서도 강인하게 동작하도록 한다. 이는 센서의 특성곡선을 추출하고 이를 바탕으로 HDR(High Dynamic Range) 기법을 적용함으로써 가능해졌다. 적외선 입력의 세기와 노출 시간을 다양하게 변화시켜서 센서의 출력값을 획득하였고 이로부터 센서의 특성곡선을 추출하였다.
최근 대규모 언어 모델의 활용 방법에 대한 많은 관심이 지속되고 있다. LLM이 생성한 정보의 가장 중요한 도전 과제는 출력 문장이 사실인지 판단하기 어렵다는 점이다. 본 논문은 하나 또는 복수의 LLM를 구조화하여, 생산되는 다양한 결과를 활용하는 방안을 탐구한다. LLM이 생성한 출력 정보를 고려하여 사실 관계 확인 과제를 수행함에 있어서, 성능 향상 가능성을 평가하기 위한 실험을 진행했다. 대규모 언어모델의 구조화를 통해 입력 정보의 제어를 할 경우, 기존 최고 성능보다 4.75의 정확도 향상을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.
ATM망에서 사용하기 위해 다양한 형태의 스위치 구조가 제안되어 왔으며, 다단계 상호 연결망은 오늘날 망연동시 널리 사용되는 ATM 교환시스템을 구성하는 중요한 요소이다. 이러한 상호 연결망에서 가장 잘 알려진 형태중의 하나가 반얀망이다. 반얀망은 라우팅 체계의 단순함과 하드웨어 복잡도가 단순하다는 점 때문에 많이 사용되어 왔으나, 처리 효율이 내부 블록킹과 출력에서의 혼잡도에 의해 크게 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 스위치 내에서의 이러한 내부 블록킹 및 HOL 블록킹을 피하기 위해 다중 스위칭 패브릭 구조를 사용하는 입력 버퍼형 이중 반얀 스위치 모델을 제안한다. 성능 분석과 시뮬레이션을 통해서 제안한 본 모델이 기존 다른 반얀 스위치 구조에 비해 우수한 96%의 처리율과 낮은 셀 지연을 가지고 있음을 보여준다.
삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.
대형 LNG 선박의 선체 운동은 선박의 안전에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 153,000 ㎥ 급 대형 LNG 선박의 선체 운동 중에서 롤 운동에 대한 전달함수를 추정하기 위한 것이다. 단일-입력과 단일-출력 그리고 시스템 전달함수를 갖는 선형 시 불변(Linear Time-Invarient) 시스템을 이용하여 선체 운동 전달함수를 모델링 하였다. 모델의 입력으로 단일 해양파를 이용하고, 모델의 출력으로는 ANSYS를 통해서 획득한 LNG 선박의 롤 운동을 이용하여 시스템 식별법을 기반으로 선체 운동의 전달함수를 추정하였다. 실험 결과의 유용성은 전달함수 차원이 서로 다른 경우에 대한 모델의 안정도와 추정률을 이용하여 평가하였다. 실험 결과 안정도는 99%와 98%로 나타나고, 추정률은 78%와 50%로 나타났다. 이러한 결과로부터, 본 연구에서 제안한 선체 운동 전달함수 추정 방법이 타당함을 알았다. 향후, 실제 해상에서 운항 중인 선박의 선체 운동 데이터를 획득하여 다중-입력 그리고 다중-출력을 갖는 모델 구축에 적용하여 실용화를 추진할 예정이다.
불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
옥내 무선 통신에서 심한 각도 퍼짐으로 인해 생기는 옥내 페이딩 영향을 극복하기 위해 수신기에 다중 안테나를 사용한 단일입력 다중출력의 옥내 무선 시스템 구조를 생각한다. 옥내 무선 통신의 성능 향상 방법으로 평균 주사 벡터 개념을 제안하고, PC와 무선 통신시스템 알고리즘을 사용한 검증 시스템을 제작하고, 알고리즘 성능을 분석한다. 또한, 전체 옥내 무선 시스템에 대한 검증 시스템의 동작 순서와 구조도 알아보고, 성능 분석을 통해 구현된 각 알고리즘들의 수행시간을 알아본다.
본 논문에서는 wireless body area network(WBAN)에서의 채널 성능을 측정하고 분석하였다. 실험은 무반향실에서 다양한 인체 움직임과 송신 안테나 위치에 따라서 2.45 GHz ISM 대역 채널을 측정함으로써 이루어졌다. $2{\times}1$ 다중 입력 다중 출력 시스템의 다이버시티 이득과 상관 관계를 비교하기 위하여 두 송신 안테나를 인체의 서로 다른 위치에 부착하였다. 본 논문에서의 실험 결과는 송신 다이버시티 시스템의 outage 채널 용량은 두채널 간의 상관 관계와 깊은 관련이 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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