비휘발성 메모리의 고집적화와 적응학습형 뉴럴 소자의 실현을 위하여 1-트랜지스터 구조 강유전체 비휘발성 메모리(MFS-FET)를 SOI 기판위에 제작하고 평가하였다. 먼저 SBT($Sr_{0.8}Bi_{2.2}Ta_{2}O_{9}$)를 직접 Si위에 증착하고 C-V를 측정하여 1V의 메모리 윈도우를 얻음으로써 비휘발성 메모리로써의 동작가능성을 확인하였다. 또한 다양하게 게이트의 W/L 비를 바꾸어서 MFS-FET를 제작하여 다양한 드레인 전압-드레인 전류 특성을 얻었고 실제로 쓰기와 읽기 동작을 수행하여 MFS-FET가 비휘발성 메모리로써 제대로 동작하고 있음을 확인하였다.
인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
전원 컨버터의 성능을 정확하고 통찰력있게 분석하기란 쉬운 일이 아니다. 본 글에서는 전원 동작, 전지 동작 및 DC-DC 전원공급기를 설계하고 평가하는데 필요한 측정 기법을 몇 가지 예를 들어 소개하며 입력단과 스위칭 모드 컨버터 자체 그리고 부하 연결에서의측정에 대해 살펴보고자 한다. 이를 위하여 먼저 적절한 기능을 제공하는 측정장비 세 가지를 소개하고자 한다.
태권도의 승급 및 승단의 경우 심판 및 심사위원의 주관적인 평가에 의존하고 있다. 이러한 주관적인 평가는 판정시비 및 편파 판정과 같은 문제를 야기 시킨다. 제안하는 연구는 이러한 편파 판정의 시비가 발생할 경우 객관적인 입장에서 데이터를 기록하고 확인할 수 있도록 하는 디지털화된 정보를 제공하기 위한 방안을 연구했다. 본 연구에서는 태권도 수련자 및 승급 승단자가 모니터링하고 평가를 할 수 있는 시스템으로 제스처 인식에 사용하는 양안카메라를 제안하고 시스템 운용 방안을 연구했다.
본 연구에서는 사지마비 장애인이 활용할 수 있는 동작을 이용하여 마우스, 문자 입력, 전동휠체어 제어 등에 활용될 수 있는 인터페이스 기술을 개발하였다. 사지마비 장애인이 활용 가능하면서도 착용이 쉽고 데이터 처리가 용이한 동작으로서 이물기 동작을 제안하였다. 좌측, 우측 및 양측 이물기 동작 및 이물기 시간의 조절을 통해 사지마비 장애인의 경우에도 다양한 명령어 형성이 가능하다. 이때, 이물기 동작의 인식은 관자놀이 부근에 위치한 관자근에서의 근전도 신호를 이용하였다. 본 연구에서는 데이터를 획득하여 전송하고 처리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어를 함께, 전동휠체어 제어를 위한 응용 시스템도 개발하였다. 또한 개발된 시스템을 사지마비 장애인에게 적용하여 그 효용성을 평가하였다.
본 연구의 목적은 소방용 coverall의 디자인이 소방수들의 동작기능성에 어떤 영 향을 주는지에 관하여 고찰하여, 보다 기능적 인 coverall을 개발, 궁극적으로 작업자의 노동력을 향상시키고, 보다 안락한 환경 속에서 작업할 수 있도록 도와주는데에 있다. 미국 캔사스 지역의 전문 소방수를 대상으로, interview 및 video analysis를 통하여, 그들이 현재 사용하고 있는 current coverall의 동작기능면에서의 문제점을 조사, 분석한 후, 이를 바탕으로 prototype coverall을 개발하였다 prototype coverall의 동작기능성을 객관적으로 측정하기 위하여 10가지 실험동작(shoulder adduction/ abduction, shoulder flexion/extension, trunk flexion/extension(standing), hip flexion/extension(knee), hip flexion/extension(trunk), upper leg flexion, trunk lateral flexion, hip adduction, trunk flexion/ extension(sitting), upper leg flexion)을 선택하여 이의 관절각도(range-of-motion)를 Leighton flexometer, goniometer, computer-aided method를 이용하여 측정하였으며, 착용자의 주관적 평가를 위하여서는 23 항목의 wearer acceptability scale를 사용하였다. ANOVA(Analysis of Variance)와 LSD(Least Significant Difference)를 이용한 통계처리 결과, prototype coverall이 current coverall에 비해 동작기능성 (특히 crotch, torso, hip movement)에 있어서 우수함을 보이고 있다.
국제규격에 따라 VCB(vacuum circuit breaker), ACB(air circuit breaker), 등과 같은 전력기기들의 기계적 동작 시험 시, 시험전후의 개폐시간, 개폐속도, 동작코일전류크기, 등과 같은 특성을 측정하고 이들의 변화정도를 평가하여 시험결과를 판단한다. 그러나 시험 중에는 이러한 동작특성들을 측정하지 않기 때문에, 시험 중에 실패하는 경우, 원인 규명에 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해, LS산전 PT&T(Power Testing & Technology Institutes)는 시험전후뿐만 아니라 전체시험횟수 동안 동작특성을 측정하고, 이들의 변화추이를 분석할 수 있는 시스템을 구축하고, 관련 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 개발 내용과 결과를 소개하고자 한다.
현재 모바일 폰 소프트웨어 개발 플랫폼들의 에뮬레이터들은 API 레벨로만 에뮬레이션을 하는 한계로 인해 실제 폰과 완전히 동일한 동작을 보장할 수 없으므로 개발중인 어플리케이션의 동작을 제한된 수준 안에서 확인해 볼 수밖에 없었다. 하지만 CPU 레벨의 에뮬레이터가 제공된다면 실제 폰과 동한 동작을 PC에서도 보장할 수 있게 되어 어플리케이션의 개발에 있어서 보다 수월한 테스트, 동작의 동작 특성 파악 및 성능 평가 등이 가능해 진다고 할 수 있다. 이 논문은 ARM 기반의 CPU 레벨 에뮬레이터를 제공함으로써 이와 같은 개발상의 이점을 취함과 동시에 널리 사용되는 디버거(GDB)와 연동되도록 하여 친숙하고 쾌적한 디버깅 환경을 제공할 수 있음을 보여주며, 이러한 에뮬레이터 플랫폼 개발에서 발생하는 여러가지 문제점들의 해결방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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