본 연구는 반도체 산업에서 반도체장비 유지보수에 사용되어지는 반도체장비 유지보수 분야의 전문기술인력을 효과적으로 양성할 수 있는 반도체장비 유지보수의 자격종목을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 반도체장비 유지보수 분야의 국내외 실태 조사, 문헌조사를 통하여 반도체장비 유지보수 관련 교육훈련기관 및 검정 수요 예상 인력을 파악했으며, 유사자격제도(전자부품장착기능사, 전자부품장착산업기사, 생산자동화기능사, 생산자동화산업기사)를 분석하였고, 직무분석을 통하여 반도체장비유지보수기능사의 직무 및 교육내용을 분석하였다. 또한 반도체장비 유지보수 자격종목 신설에 대한 설문조사를 실시했으며, 반도체장비유지보수기능사 자격종목의 출제기준 및 채점 방법을 제시했고, 필기시험과 실기시험에 대한 모의 검정시험도 실시하였다. 이러한 결과를 토대로 반도체장비유지보수기능사에 대한 교육프로그램을 만들었으며, 자격검정을 실시할 수 있는 출제기준을 제시하였다.
최근 4년 간 발생한 해양사고 통계자료(중앙해양안전심판원, 2018)에 의하면 충돌사고의 대부분이 어선을 포함한 소형선에서 발생하고 있으며 경계소홀, 항행법규 미준수 등의 인적 요인이 충돌사고의 주요 원인이 되고 있다. 이에 따라 사고 예방을 위해 교육, 훈련을 확대 강화하고 있지만 소형선에 대한 사고는 여전히 일어나고 있는 실정이며 인적 요인으로 유발되는 사고를 줄이고자 기술적 방안이 지속적으로 개발되고 있다. 본 연구에서도 상대적으로 고속인 소형선에 송·수신 주기가 빠른 WAVE 통신기술을 적용하여 충돌 회피시스템 구성하므로 인적 요인으로 인해 발생하는 사고를 감소시키고자 하였다. 그에 따라 통신 범위의 적정성 판단하고 회피동작 시간과 범위를 설정하였으며 그 것을 토대로 제어 알고리즘 고안 하였다. 그리고 통신단말기-제어기-조타장치를 구성하고 충돌회피 모의 시뮬레이션을 수행하므로 경보신호 발생 시 회피동작의 정상 구현을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 수신 및 다중경로 환경에서의 ATSC(advanced television system committee) DTV(digital television) 수신기의 성능개선을 위한 적응 하이브리드 빔형성기를 제안한다. ATSC DTV 수신기는 이동 수신 환경에서 동적 다중 경로와 도플러 천이로 인하여 수신 성능이 심각하게 열화 된다. 본 논문에서는 입사각 추정 기반의 Capon 빔형성 기법과 훈련열기반의 LMS(lease mean square) 빔형성 알고리듬을 혼합한 CLMS (Capon and LMS) 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 CLMS 빔형성 기법은 동적 다중경로 신호를 효율적으로 제거하고, 수신기의 이동 수신시 도플러 천이에 의해서 발생되는 위상 왜곡에 대한 보상이 가능하다. CLMS 빔형성기와 직렬 연결된 등화기는 어레이 출력의 잔존하는 다중경로 간섭신호들을 효율적으로 제거해줌으로써 좀더 향상된 수신 성능을 보장할 수 있다. 모의 실험을 통하여 CLMS 빔형성 기법과 기존의 빔형성 기법 및 등화기 결합 시스템의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 새로운 심볼 옵셋 추정기법을 제안한다. OFDM 심볼에 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference: ISI)과 채널간 간섭(Inter-Channel Interference: ICI)이 없는 경우 추정된 채널의 임펄스 응답은 심볼 옵셋만큼 순환 이동한다. 전형적인 다중경로 무선채널의 전력 지연 프로파일은 지수적 감소 함수로 모델링 할 수 있으며 대부분의 에너지가 임펄스 응답의 앞부분에 주로 집중된다. 제안된 기법은 이러한 성질을 이용하여 먼저 심볼 옵셋만큼 순환 이동된 다중 경로 채널의 임펄스 응답을 추정한 후 유한 길이의 이동 윈도우를 사용하여 임펄스 응답의 부분 평균 전력을 구한다. 그리고, 부분 평균 전력 중에서 최대값을 갖는 이동 윈도우의 인덱스로부터 심볼 옵셋을 추정한다. 제안된 기법은 임펄스 응답의 추정 과정에서 잡음의 영향을 감소시키고, ISI와 ICI를 제거시키며 최소의 오버헤드를 얻기 위해 반복적 구조의 훈련 신호를 사용한다. 실내 무선 채널 모델에서의 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
반송파 주파수 옵셋은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 부채널간 간섭(ICI)을 유발하며, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시켜 전체적인 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋을 추정하는 새로운 기법을 제한한다. 이 기법은 주파수 옵셋으로 인해 위상이 회전 되어 왜곡된 OFDM 심볼의 CP와 유효 OFDM 심볼에 대해 통계적 독립 성분 분석(ICA - Independent Component Analysis)을 EVD(Eigenvalue Decomposition), 회전 페이저, 그리고 $4^{th}-cumulants$를 이용하여 시간영역에서 추정하여 보상하는 기법이다. 어떤 훈련 심볼열이나 파일럿 심볼을 필요하지 않기 때문에 대역폭 효율의 저하가 없다. 모의실험 결과, 제안된 CP-ICA 기법이 주파수 옵셋의 범위가 $0.0<\varepsilon<1.0$에서 기존의 제안된 주파수 옵셋 추정기보다 매우 좋은 BER 성능 결과를 보여준다.
본 논문에서는 피부 색소 침착 영역을 검출하고 침착 정도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 훈련 영상(training image)의 통계적 분석을 통해 피부 영역에 대한 GMM-EM 클러스터링 기반 컬러 모델을 구축하고 이를 통해 피부 영역을 추출한 후, 형태학적 처리(morphological processing)를 통해 피부 영역에 존재하는 잡음을 제거한다. 이후 ICA (independent component analysis) 알고리즘을 통해 피부 영역을 헤모글로빈 및 멜라닌 성분으로 분리하고, 각 성분에 대한 투영 변환 블록 계수에 의하여 색소 침착 영역 및 크기를 결정한다. 성능 평가를 위한 모의실험으로부터 제안한 색소 침착 검출 알고리즘은 피부 색소 침착 영역의 크기 및 침착 정도를 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 구개열 환자의 장애 발음과 정상인의 발음을 자동으로 구분하여 판별하는데 사용될 수 있는 특징 추출 방법들의 성능을 분석하는 실험에 대하여 소개한다. 이 연구는 발성 장애인의 복지 향상을 추구하며 수행하고 있는 장애 음성 자동 인식 및 복원 소프트웨어 시스템 개발의 기초과정이다. 실험에 사용된 음성 데이터는 정상인의 발음, 구개열 환자의 발음, 그리고 모의 환자의 발음의 세 그룹으로부터 수집된 한국어 단음절로서 14개의 기본 자음과 5개의 복합 자음, 7개 모음이다. 발음의 특징 추출은 LPCC, MFCC, PLP의 세 가지 방법으로 각각 수행하였고, GMM 음향 모델로 인식 훈련을 한 후, 수집된 단음절 데이터를 대상으로 하여 인식 실험을 실시하였다. 실험 결과, 정상인과 구개열 환자의 장애 발음을 구별하기 위하여 특징을 추출함에 있어서 MFCC 방법이 전반적으로 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 구개열 환자의 부정확한 발음을 자동으로 인식하고 복원하는 연구와 구개열 장애 발음의 정도를 측정할 수 있는 도구에 대한 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
현재 항공기 시뮬레이터는 실제 항공기를 이용한 조종사 훈련에 비해 경제적, 시간적 및 공간적 비용 측면에서 상당한 이점을 가지고 있어서 많은 관심을 받고 있다. 항공기 시뮬레이터의 구성 요소 중 비행역학 모델은 실제 항공기의 비행을 모의하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 자동화된 도구를 사용하여 비행역학 모델의 충실도를 검증하는 것은 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 항공기 시뮬레이터의 효율적인 개발을 위하여 비행역학 모델의 충실도를 자동 검증하는 소프트웨어를 개발한다. 충실도 검증 프로세스로부터 도출된 요구사항에 대하여 소프트웨어 구조 및 GUI를 설계한 다음 Window 기반 환경에서 C# 언어를 이용하여 소프트웨어를 구현한다. CTSW 기종에 대한 실험 결과는 개발된 소프트웨어가 기능 및 성능, 그리고 사용자 편의성 측면에서 효과적임을 보여준다.
본 연구는 대학생에게 자기이해를 기초로 하여 직업역량을 탐색하고 개발하는 진로지도프로그램이 대상자의 자아존중감, 진로결정 자기효능감, 진로개발준비도에 미치는 효과를 파악하고자 시도되었다. 2014년 9~12월, D시에 위치한 대학에 재학생 124명을 대상으로 구조화된 진로지도프로그램을 실시하였다. SPSS 18.0으로 분석한 결과, 프로그램에 참여전에 비해 참여후에 자아존중감은 1.06점 감소하였으며(t=3.39. p=.00), 진로결정 자기효능감은 14.22점 더 상승되었고(t=-12.41, p=.00), 진로개발준비도는 17.36점 상승되었다(t=-13.85, p=.00). 자기이해에 기초하고 직업에 대한 자신의 역량을 탐색하며 취업모의훈련을 포함한 본 진로지도프로그램은 대상자의 자아존중감을 제외한 두 변수에 효과적이었다. 세 변수간의 상관관계를 Pearson correlation coefficient로 분석하였을 때 자아존중감, 진로결정자기효능감, 진로개발준비도간에 상호 상관관계가 있음을 확인하였다. 향후 대학생의 진로지도프로그램으로 확대 적용할 것과 진로지도와 자아존중감을 설명할 수 있는 후속연구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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