본 논문에서는 트위터 사용자들의 의견을 바이어스 탐지 하기 위해, 핵심 자질 추출 방법으로 HITS 그래프를 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 핵심 자질 추출 방법은 사람이 직접 추출하지 못하는 자질도 추출할 수 있는 장점을 보였다. 제안한 핵심 자질 추출이 바이어스 탐지에 유효함을 검증하기 위해 4개의 토픽에 대해 평가 했을 때 제안 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다.
사람들은 기업이나 제품에 대해 자신의 생각이 긍정적인지 부정적인지 표현하고자 한다. 트위터 사용자들은 트윗을 통해 자신의 생각을 표현한다. 본 논문에서는 트위터 데이터를 대상으로 대립관계에 있는 이슈에서의 바이어스 탐지 방법을 제안한다. 비지도학습 방법을 이용하여 트윗 패턴을 통해 세부자질을 추출하며, 세부자질에 대한 감정에 따른 확률 테이블을 구축하여 바이어스 탐지를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 4 개의 대립 이슈에 대해 평가를 하였으며, 제안 모델이 기존의 모델보다 우수한 성능을 보였다.
스트레스는 감당하기 어려운 외부 또는 내부 요인으로부터 유발되는 것으로 현대 사회의 주요한 문제 중 하나이다. 높은 스트레스가 장기적으로 지속되면 만성적으로 발전할 수 있으며, 건강 및 생활 전반에 큰 악영향을 초래할 수 있다. 그러나 만성적인 스트레스를 겪는 사람들은 자신이 스트레스를 받고 있는지 알아차리기 어렵기 때문에 사전에 스트레스를 인지하고 관리하는 것이 중요하다. 웨어러블 기기로부터 측정된 생체 신호를 이용하여 스트레스를 탐지한다면, 스트레스를 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 그러나 생체 신호를 이용하는 데에는 두 가지 문제점이 있다. 첫째로 생체 신호에서 수작업 특징을 추출하는 것은 바이어스를 발생시킬 수 있으며, 두 번째는 실험 주체에 따라 분류 모델 성능의 변이가 클 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 데이터의 핵심적인 특징을 표현할 수 있는 합성곱 오토인코더를 이용해 바이어스를 줄이고 앙상블 학습 중 하나인 소프트 보팅을 이용해 일반화 능력을 높여 성능의 변이를 줄이는 모델을 제안한다. 모델의 일반화 성능을 확인하기 위하여 LOSO 교차 검증 방법을 이용하여 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안한 모델은 WESAD 데이터셋을 이용하여 높은 성능을 보여주었던 기존의 연구들보다 우수한 정확도를 보임을 확인하였다.
화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.
본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.
분자 단위의 폭발물질을 탐지하기 위하여, 고감도 응답성 센서의 개발이 요구되고 있다. 2차원 반도체는 얇은 적층형 구조를 가져 전하 캐리어가 축적될 수 있어, 전하 캐리어의 급격한 신호 변조 특성을 기대할 수 있다. WSe2 반도체 소재의 TNT(Trinitrotoluene) 폭발물질에 대한 탐지 효용성을 연구하기 위해, CVD(Chemical Vapor Deposition) 공정을 이용해 WSe2 박막을 합성하여 FET(Field Effect Transistors)을 제작하였다. 라만 분석과 FT-IR(Fourier-transform infrared) 분광 결과는 TNT 분자의 흡착과 WSe2 결정질의 구조적 전이 분석 정보를 나타내었다. 또한, WSe2 표면의 TNT 분자 흡착 전후의 전기적 특성을 비교하였다. TNT 도포 전, WSe2 FET에 백 게이트 바이어스로 -50 V를 인가함에 따라 0.02 μA의 최대 전류 값이 관측되었고, 0.6%(w/v) TNT 용액을 도포하였을 때 Drain 전류는 p-type 거동을 보이면서 0.41 μA의 최대 전류 값을 기록하였다. 이후 On/Of f Ratio 및 캐리어 이동도, 히스테리시스를 추가적으로 평가하였다. 본 연구에서는 WSe2의 TNT 분자에 대한 고감도와 신속한 응답성을 통해 폭발물질 탐지 센서 소재로서의 가능성을 제시하였다.
본 논문은 65-nm Complemetary Metal-Oxide-Semiconductor(CMOS) 공정으로 설계한 송신 1채널, 수신 2채널을 내장한 24 GHz 송수신 칩과 이 칩을 이용하여 제작한 24 GHz Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이다 모듈을 제시한다. CMOS 송수신 칩은 14체배기, 저잡음 증폭기, 하향 변환 믹서, 전력 증폭기를 포함하고 있다. 송신 출력은 23.8~24.36 GHz 대역에서 10 dBm 이상이며, 위상 잡음은 1 MHz 오프셋에서 -97.3 dBc/Hz이다. 수신기는 25.2 dB의 변환 이득과 -31.7 dBm의 $P_{1dB}$를 갖는다. 송수신 칩은 모두 합해 295 mW를 소모하고 $1.63{\times}1.6mm^2$의 면적을 차지한다. 레이다 시스템은 FR4 기판과 저손실 듀로이드 기판을 적층하여, 저손실 기판위에 칩과 안테나 및 고주파 전송선을 배치하고, 바이어스 회로와 이득 블록, FMCW 신호 발생 블록은 FR4 기판에 집적하여 하나의 레이다 모듈을 구성하였다. 안테나는 패치 형태로 송신 안테나는 $4{\times}4$ 패치 안테나로 14.76 dBi의 안테나 이득을 수신 안테나는 $4{\times}2$ 패치 안테나로 11.77 dBi의 안테나 이득을 구현하였다. 코너 리플렉터를 사용하여 거리 및 방위각 탐지 실험을 수행하였고, 정상 동작을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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