본 논문은 동영상에 등장하는 다수 사람의 동작을 검출하여 검출된 동작을 개별적으로 인식하는 방법을 제안한다. 동작이 수행되는 속도 또는 크기 변화에 강인한 인식 성능을 갖기 위해 시공간축 피라미드(Spatial-Temporal Pyramid)방식을 적용한다. 동작 표현 방식을 통계적 특성 기반의 모션 그래디언트 히스토그램(MGH:Motion Gradient Histogram)으로 선택하여 인식 과정에서 발생하는 복잡도를 최소화 하였다. 다수의 동작을 검출하기 위하여 이진 차영상을 축적한 모션 에너지 이미지(MEI: Motion Energy Image) 방법을 적용하여 효율적으로 개별적 동작 영역을 획득한다. 각 영역은 동작 표현 방법인 MGH로 나타내어지고, 크기 변화에 강인하도록 피라미드 방식을 적응하여 학습된 템플릿 MGH와 유사도를 상호 비교하여 최종 인식 결과를 얻는다. 인식 성능의 평가를 위해 10개의 동영상을 활용하여 단일 객체, 다수 객체, 속도 및 크기 변화, 기존 방식과의 비교, 기타 추가 실험 등을 실시하여 다양한 조건의 영상에서 양호한 인식 결과를 확인 할 수 있었다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
Lift-off 공정에 의하여 Si-tip FEA를 제조하고 그 동작 특성을 평가하였다. 게이트 및 양극 전압에 따른 방출 전류의 변화, 최대 방출 전류, 히스테리시스 현상, MOSFET형 특성, 전류 표동, 방출된 전자에 의한 형광체 발광, 그리고 소자의 파괴 메카니즘 등이 실험 결과를 토대로 하여 폭 넓게 평가, 분석되었다.
전력 평가를 위한 전이 밀도 전파에 대한 개선된 방법을 제안한다. 제로 지연 모델을 위한 전력 평가는 전력 소모의 하한 경계 값에 대한 적절한 기준이다. 전력 예측을 위한 하한 값으로 제로 지연 모델을 사용한 전이 전파 방법에 대한 연구가 있지만 전이 밀도 전파 과정 중 잉여 요소들을 제거하지 못하였다. 본 연구에서는 전이 전파 밀도 동작을 분석함에 의하여 잉여 요소들을 제거할 수 있는 향상된 신호 전이 밀도 예측 기법을 제안한다. 실험에 의하면 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 상대적으로 양호한 예측 정확도를 나타낸다.
n개의 원소로 이루어진 집합 S에서 r개의 원소를 선택하여 만들 수 있는 모든 조합을 평가하여 최적의 조합을 찾아내는 것은 많은 공학적 문제를 일반화하여 풀 수 있는 방법이다. 조합 전수조사 알고리즘은 경우의 수가 매우 크거나 각 조합을 평가하는데 많은 시간이 소요될 경우 알고리즘의 수행 속도가 급격히 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 CUDA를 이용하여 각각의 조합을 GPU상의 스레드에서 병렬적으로 평가하는 기법을 제안한다. 실험 결과는 GPU상에서 동작하는 병렬적인 알고리즘이 CPU상에서 동작하는 순차적인 알고리즘에 비해 최대 약 900배의 성능 향상이 있음을 보인다.
교통신호 평가시스템 HILS는 교통신호 시스템을 평가하기 위해 만들어진 시스템으로, 실제의 교통신호 환경을 모사하는 시뮬레이터와 교통신호 제어기를 모사하는 LCS를 이용하여, 실제 환경을 모사하는 시뮬레이션을 구동하는 기능을 갖는다. 본 연구는 교통신호 제어기의 기능을 모사하며 센터시스템과 교통시뮬레이터(VISSIM)에 연결되어 동작하는 LCS의 설계에 대한 것이다. LCS의 프로그램 설계는 이식성이 좋은 파이썬 언어를 이용하였으며, 약간의 코드 수정을 통해 PC 환경의 윈도우에서 동작하는 버전과 임베디드 환경의 리눅스에서 동작하는 두 가지 버전으로 설계하여 두 가지 에서의 동작을 비교 분석하였다. 본 연구에서 PC환경의 윈도우에서 LCS 사용시의 한계점을 분석하였으며, 규모가 큰 용량에서 임베디드 환경의 리눅스를 통한 시뮬레이션의 용이함을 확인하였다.
마이크로볼로미터 적외선 센서는 인체감지, 전자부품의 품질검사, 에너지 절감, 산업시설감시 및 군사용으로 다양하게 적용되고 있다. 기존에 이러한 적외선 센서의 감지재료로 VOx 또는 비정질 Si이 가장 많이 사용되고 있으며, VOx는 감도가 높고, 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 물질이다. 본 연구에서는 기존의 VOx 박막 증착법을 개선하여 Zn 산화물 박막을 혼용한 적외선 감지재료를 이용한 마이크로볼로미터 제작 및 특성에 대해 보고한다. RF sputtering 방법으로 약 140 nm의 VOx/ZnO/VOx 샌드위치 박막을 증착하고, 산소분위기에서 열처리함으로써 온도저항계수(TCR)가 약 -3.0 %/K의 값을 갖는 특성을 구현하였다. 갓 증착된 V-Zn 박막에서는 XRD 스펙트럼에서는 V2O5 관련 피크가 주로 관측되었으며, 산소열처리에 의해 VO2 피크가 새롭게 관측되었다. 볼로미터 감지소자는 유효면적 $50{\times}50{\mu}m^2$ 으로 bulk micromaching 공정을 통해 제작하였다. Si 기판위에 SiNx 박막을 PECVD 장치를 이용하여 증착하였으며, 적외선 감지층으로 V-Zn 산화물을 RF sputtering 방법으로 증착하여 열처리 후 SiNx passivation 박막으로 보호하였다. 열적고립을 위해 패터닝 후 Si 기판을 KOH 용액을 이용하여 약 $20{\mu}m$ 식각하여 소자를 구현하였다. 제작된 소자의 특성을 평가한 결과 반응도는 1.57e+4 V/W, 탐지도는 $8.79e+7cmHz^{1/2}/W$를 얻을 수 있었다. 소자의 동작 특성을 평가하기 위해 진공 압력을 1e-3 torr 이하에서 thermoelectric cooler를 장착한 metal package를 제작하여 동작온도에 따른 특성을 평가하였다. 동작온도를 $10^{\circ}C{\sim}40^{\circ}C$로 하여 측정한 결과 동작온도가 증가할수록 신호전압은 감소함을 알 수 있었다.
상변화 메모리는 비휘발성 메모리이면서 빠른 동작 속도, 낮은 동작 전압 등 다양한 장점을 지니고 있어 차세대 메모리로 주목 받고 있다. 최근 상변화 메모리의 동작 전류를 감소시키기 위해 상변화 물질 및 전극 물질에 대한 연구를 진행하고 있으며, 소자의 크기를 최소화 하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 나노 임프린트 리소그래피와 전도성 AFM을 이용하여 나노급 상변화 물질의 특성을 평가하였다. 나노급 상변화 물질을 형성하기 위해 열경화성 나노 임프린트 리소그래피를 이용하여 $Ge_2Sb_2Te_5$(GST)/Mo/SiO2 기판 위에 200nm급 홀 패턴을 형성하였다. 홀 패턴에 Cr을 증착하여 리프트 오프 한 뒤 Cr을 하드 마스크로 사용하여 GST를 식각하였다. 그 결과, Mo 하부 전극 위에200nm 지름과 100nm 높이를 가지는 GST 나노 기둥을 형성하였다. GST 나노 기둥의 전기적 특성 평가를 위해 저항 측정 장비 및 펄스 발생기와AFM을 사용하였다. AFM은 접촉 모드로 설정하였으며, Pt가 코팅된 AFM tip을 사용하여 Cr 하드 마스크와 함께 상부 전극으로 사용하였다. GST 나노 기둥을 초기화 시키기 위해 I-V sweep을 하였으며, 그 결과 $1M\Omega$에서 $10\;k\Omega$으로 저항이 변화함을 확인하였다. GST 나노 기둥은 2V, 5ns의 리셋 펄스에서 비정질로 변화하였으며, 1.3V, 150ns의 셋 펄스에서 결정질로 변화하였다. 이 동작 전압으로 5번의 스위칭 특성을 평가하였으며, 이 결과는 소자 형태의 200nm 급GST의 특성과 유사하여 나노급 상변화 물질을 테스트하는 새로운 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션의 기법을 활용하여, 이미지 처리 기법을 활용한 태권도의 새로운 품새 동작을 창작하는데 활용할 수 있는 시뮬레이션 알고리즘을 제시한다. 즉 사용자가 데이터화 한 다양한 태권도 품새 동작 이미지를 모의실험을 통하여 기존의 품새 종류보다 다양한 형태를 자동 생성하고, 이를 평가 모델화하여 동작의 완전성을 판별하고 이를 기반으로 사용자가 원하는 모델로 완성시키도록 하는 대화형 태권도 창작 품새 생성 기법과 이를 지원하는 데이터 관리 도구를 기술하여 제시한다. 또한 사용자가 원하는 환경에 따라 여러 가지 조건의 변화를 반영하고 그 각각의 결과를 보다 쉽게 얻을 수 있게 되어, 새로운 태권도 품새 개발과 표준화된 동작 모델 개발에 활용될 것으로 기대된다.
3가지 마스터키 길이 128/192/256 비트를 지원하는 파이프라인 LEA(Lightweight Encryption Algorithm) 크립토 프로세서를 설계하였다. 높은 처리율을 얻기 위해 16개의 라운드 스테이지가 파이프라인 방식으로 동작하며, 각 라운드 스테이지는 128비트 데이터패스를 갖도록 설계하였다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. Xilinx ISE로 합성한 결과, 최대 동작주파수 122MHz로 동작하여 7.8Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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