이 글에서는 전자소자 인쇄를 잉크 등의 재료와 언와인더(unwinder), 인피더(infeeder), 프린팅(printing), 아웃피팅(outfeeding), 리와인딩(rewinging) 등의 롤투롤 공정에 대해 살펴본다. 또한 잉크, 소재, 공정 등의 서로 다른 분야의 기술간에 필요한 매칭기술에 대해 알아본다.
단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 카메라를 이용하여 크레인 스프레더의 스큐모션을 계측하는 계측기법에 대해 고찰하고 있다. 계측장치는 트롤리에 설치한 카메라와 스프레더에 설치한 두 개의 랜드마크로 구성된다. 랜드마크를 이용하여 크레인 스프레더 흔들림과 상하위치를 검출하는 기법은 저자들이 이미 제안한 기술이며 실험을 통해 그 유용성을 검증하였다. 크레인 스프레더의 스큐모션 계측기법 또한 제안된 계측기법에 기초한 것으로 두 개의 랜드마크를 검출하여 템플릿 매칭기법으로 스큐모션을 계측할 수 있다. 스큐모션은 스프레더의 회전각도를 검출하여 계측해야 하는데 계측정도와 신뢰도는 정확한 템플릿매칭의 가능여부에 의존하게 된다. 즉, 랜드마크의 회전으로 매칭이 실패할 경우에는 정확한 회전각도를 검출할 수 없는 경우가 발생할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 랜드마크 회전에 따라 템플릿을 회전시키는 방법을 도입하여 템플릿매칭의 신뢰성과 계측정도를 개선하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 방법을 이용할 경우 템플릿매칭이 실패하는 경우가 없음을 실험을 통해 확인하였으며, 측정범위는 ${\pm}12^{\circ}$ 이고 이것은 크레인 스프레더의 스큐모션을 파악하고 제어하는데 충분한 정도의 범위이다.
인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드 분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.
본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 시계열 매칭 기술을 활용하여 대용량 윤곽선 이미지 매칭을 보다 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 윤곽선 이미지 매칭에서, 스케일링 불변의 지원은 스케일된 유사 이미지를 검색하기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현한다. 먼저, 클라이언트는 질의 이미지를 시계열로 변환하고, 스케일링 팩터 구간 및 허용치와 함께 서버에 전달하고, 매칭 결과로 반환된 이미지를 차트 형태로 시각화한다. 다음으로 서버는 다차원 인덱스를 활용하여 대용량 윤곽선 시계열 데이터에 대한 빠른 시계열 매칭을 수행한다. 구현 결과, 제안하는 윤곽선 이미지 매칭 시각화 도구는 질의 이미지와 스케일링-불변 결과 이미지를 세 가지의 차트를 통해 직관적으로 비교 및 분석 가능하게 하였다.
3차원 깊이 영상은 시점으로부터 객체까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 영상으로 최근 자율주행 자동차, 스마트 드론, 로보틱스, 증강 현실, 의료 영상 등에 핵심 정보로 활용되는 매우 중요한 정보이다. 이에 따라 컴퓨터 비전 분야에서는 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 획득하는 연구가 계속되어 왔고, 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 그 성능도 나날이 향상되고 있다. 그 중에서도 스테레오 영상 간의 매칭을 통하여 깊이 정보를 획득하는 스테레오 매칭 기술은 데이터베이스 구축이 비교적 용이하고 획득 환경이 제한적이지 않다는 장점으로 인해 널리 활용되고 있다. 하지만 텍스쳐가 없는 영역, 패턴이 반복되는 영역, 가림 영역 등에서 성능에 한계를 보이기 때문에, 깊이 영상의 신뢰도를 추정하는 스테레오 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술을 이용하여 깊이 정보를 효과적으로 복원할 수 있다. 본 고에서는 스테레오 매칭을 통하여 획득한 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술의 발전 동향을 살펴보고 현재 기술의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
초음파 센서는 거리를 측정하는 센서이다. 초음파 센서의 피에조 세라믹과 매칭레이어 접착기술이 가장 핵심이 되는 기술이다. 본 논문에서는 초음파를 공기 중으로 발진해 주는 매칭레이어에 대한 관계의 연구와 함께 피에조 세라믹과 매칭레이어를 접착한 경우 변화될 수 있는 결과를 추출하여 제 2의 사용가능 주파수를 발견하는 것이 목적이다. 또한 실제 압전소자인 피에조 세라믹과 케미컬우드인 매칭레이어를 사용하여 실험하였다. 피에조 세라믹의 OD는 ${\Phi}50{\times}3T$로 설계 되었으며 매칭레이어 OD는 ${\lambda}=1/4$인 ${\Phi}62{\times}12t$로 설계하였다. 가장 최적의 공진 주파수는 53 Khz에서 음향 임피던스 값을 나타냈다. 실험결과, 유연성을 가진 접착제 보다 고체에 가까운 접착제를 사용할 경우에 많은 사용가능 주파수를 생성할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
스테레오 매칭은 Robot Vision 분야에서 가장 활발하게 연구가 진행되어온 주제이다. 과거 많은 연구들은 스테레오 매칭 알고리즘의 정확도를 높이거나 처리속도를 개선하는 것 중 어느 한 쪽에만 집중하고 있었으며, 두 가지를 동시에 고려한 연구는 상대적으로 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 영상의 공간적 중복 성질을 이용하여 스테레오 매칭 알고리즘의 처리속도를 획기적으로 개선하는 방법을 제안하고, 처리 속도 감소에 따라 증가되는 disparity map 추정 오차를 보상하는 기술을 제안한다. 구체적으로 Dynamic Programming (DP) 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 제안한 속도 개선 방법을 적용하고, 개선된 Adaptive Support Weight Filter를 사용하여 보다 효과적인 오차 보상을 실현 하였다. 체계적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안 하는 스테레오 매칭 알고리즘은 처리속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있음을 검증하였다.
현재 반도체 산업에서 플라즈마는 다양한 공정에 적용되고 있으며, 고집적 대면적 공정을 위한 다양한 플라즈마원들이 개발 중에 있다. 이 중 ICP는 현재 고밀도 플라즈마를 요구하는 공정에서 널리 쓰이고 있는 플라즈마원이다. 그러나 ICP는 안테나와 플라즈마 사이의 결합이 낮아 안테나의 전압과 전류가 높으며, 대면적에 적용하기 어려운 디자인 등의 여러 가지 문제점 들을 가지고 있는데, 이러한 ICP의 문제를 해결하기 위한 방법으로 강자성체를 ICP에 응용하는 플라즈마원이 연구되어 왔고 일부 장치에 쓰이고 있다. 이것은 ICP의 많은 문제들을 해결하면서도 여러 가지 장점을 가지는 것으로 평가되고 있다. 강자성체를 이용한 ICP는 플라즈마와 안테나의 결합계수가 1에 가깝기 때문에 강자성체 ICP에서는 간편한 변압기 임피던스 매칭이 적용 가능하다. 이 논문에서는 릴레이를 이용하여 변압기의 권선수를 제어하는 방식을 통해 새로운 임피던스 매칭이 제안되었다. 간단한 매칭 시스템을 구현하여 권선비가 바뀌었을 때 특성을 분석하였다. 2-채널 릴레이를 사용할 때 임피던스 매칭이 가능하였고, 디지털 회로와 마이크로콘트롤러를 사용하여 디지털 임피던스 매칭 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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