The refractive index of the laser interferometer is compensated using the simultaneously measured variations of room temperature and humidity in the method. In order to investigate the limit of compensation, the stationary test against two fixed reflectors mounted on the zerodur plate is performed firstly. From the experiment, it is confirmed that the measuring error of the laser interferometer can be improved from 0.12$\mu$m to 0.17$\mu$m by the application of the method. Secondly, for the verification of the compensating effect, it is applied to estimate the positioning accuracy of an ultra precision aerostatic stage. Two times of the refractive index compensation are performed to acquire the positioning error of the stage from the initially measured data, that is, to the initially measured positioning error and to the measured positioning error profile after the NC compensation. Although the positioning error of anaerostatic stage cannot be clarified perfectly, it is known that by the compensation method, the measuring error by the laser interferometer can be improved to within 0.15$\mu$m. English here.
영상레이더 위성으로부터 획득된 SAR 영상의 상대적/절대적 방사(radiometric) 정밀도를 만족시키기 위해서는 궤도상에서 검보정을 수행하여야 한다. 일반적으로 상대 방사 정밀도의 보정을 위해서는 아마존 일대와 같이 일정한 지표 반사도를 지니는 넓은 지역을 촬영함으로써, 지상에서 모델링된 안테나 패턴의 이상 유무를 검증한다. 절대 방사 정밀도를 결정하기 위해서는 보정계수(calibration constant)를 구해야 하는데, 이를 위해서 RCS(radar cross section) 값이 기 알려져 있는 지상의 CR(corner reflector)를 관측해야 한다. 대부분의 SAR 위성의 경우, 각 입사각별로 여러 개의 빔(beam)이 독립적으로 운용되고, 위성의 경로가 각 pass 사이 거의 일정한 간격을 가지기 때문에, 지상의 CR들에 대한 빔의 접근성이 상당히 제약을 많이 받게 된다. 즉, 개별 빔이 촬영할 수 있는 CR의 개수 및 동일 CR에 대한 촬영 빈번도가 많이 작을 수 있다는 것을 의미한다. 특히, CR이 빔폭의 중심에서 관측되어야 하는 요구사항이 추가로 반영될 경우 그 빈도수는 더욱더 영향을 받게된다. 이 연구에서는 고도 550 km, 28일의 지상반복주기(repeat ground track)를 가지는 여명 궤도(dawn-dusk orbit)를 가정하고, 각 빔별로 그 빔에 할당된 하나의 CR만을 촬영해야 된다는 조건하에, 빔 접근성의 요구사항을 최대로 만족시킬 수 있는 CR의 좌표들을 구하였다. 동시에, J2항만을 고려한 이상적 28일 지상반복궤도를 적용한 경우와 모든 중력섭동항을 적용한 최적궤도를 적용한 경우를 비교하여, 실질적 검보정 일정을 수립하였다.
본 연구에서는,반복 학습 제어 이론에 기초하고 신경망을 이용하여 설계된 제어 기 술을 광 디스ㅋ 드라이브 시스템(Optical Disk System)을 제어하는데 적용한다. (광디스크 드라이브류에는 compact disk drive,mini drive, magnrto-optical disk drive 등이 있다) 반복 학습 제어이론은 불정확한 시스템의 제어에 이용되며 제어의 대상이 되는 시스템에 대해 보다 적은 정보로도 반복적으로 똑같은 일을 수행하는 것처럼 수행 도가 좋다. 신경망은 신경망의 입력에 대한 출력과 목표 출력간의 맵핑을 학습하고, 이 맵핑의 특성은 두 출력간(목표출력과 실제출력)의 차이를 감소시킨다. 이러한 특성을 가지는 신경망을 이용하여 제어기를 설계하고, 제안된 신경망 제어기를 광 디스크 드라이브 시 스템의 초점 제어에 적용한다. 제안된 제어 알고리즘은 다른 어떤 제어기술과 비교하여 보다 좋은 성능이 예상된다.
기계 및 구조물의 설계시에는 허용응력 이하의 설계 조건으로 설계하지만 반복 작동을 하게 되는 기계 시스템의 경우에는 피로에 의한 파괴 현상이 나타나게 된다. 대부분의 기계 및 구조물은 사용시 변동 하중 상태에 놓이는 경우가 많게 되고 이로 인해 변동 응력이 작용되며 그 재료의 정적 강도보다 상당히 작은 간이라도 반복횟수가 증가함으로써 금속재료의 강도가 저하되어 결국 피로 파괴가 발생한다. 자동차, 항공기, 압축기, 펌프, 터빈 등과 같이 반복 작동을 하게 되는 기계 시스템에서 일어나는 파괴 현상 중에서 피로 파괴가 차지하는 비율이 점차 늘어나고 있다.(중략)
정렬 시스템(Alignment System)은 다축의 스테이지를 이용하여 신속하게 물체를 정렬오차 범위 내로 위치결정시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 병렬구조로 설계하여 두께가 얇고 높은 정밀도와 더불어 강성이 높은 XY${\theta}$ 정렬 스테이지를 개발하였다. 개발된 박형 병렬구조 XY${\theta}$정렬 스테이지는 직각도, 반복정밀도, 진직도 등의 3가지 측정항목에 대해 초정밀급을 달성하였으며 반복정밀도는 $1{\mu}m$미만이다. 비전시스템 및 정렬알고리즘을 활용한 정렬성능 평가에서는 정렬오차 ${\pm}6.25{\mu}m$를 달성하였다.
목적: 살아있는 쥐를 실험대상으로 DXA를 이용하여 검사사이마다 자세변화가 있는 경우와 자세변화 없는 경우에 다양한 부위의 골밀도를 반복적으로 측정하여 각 개체의 자세 변화와 측정부위에 따른 정밀도에 차이가 있는지를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 실험은 총 12마리의 수컷 쥐를 대상으로 하였다. 아이소후루란(isoflurane)을 이용한 흡입 마취하에 DXA 기기와 기기에 내장되어 있는 소동 물 프로그램(software)를 이용하여 쥐들을 스캔하였다. 스캔 후 얻어진 영상에서 오른쪽 뒷다리(hind limb), 요추(lumbar spine), 두개골(skull) 그리고 골반골(pelvic bones)에 각각 관심영역(ROI)을 그려서 골밀도($g/cm^2$) 값을 구하였다. 실험에 포함된 12마리 쥐 모두에 대해서는 처음 스캔 테이블에 올린 자세를 유지한 상태 그대로 반복해서 4번씩의 스캔을 시행하였다(그룹 1a). 그리고 일주일 후에는 12마리 중 6마리에 대해서만 검사를 시행하였고 한번의 스캔 후 쥐를 테이블에서 완전히 내렸다가 다시 스캔 테이블로 올려서 자세를 잡고 스캔을 반복하는 방식으로 스캔 사이사이마다 새롭게 자세를 잡고 검사를 시행하였다(그룹 2). 자세변화유무와 상관없이 각각의 그룹 내에서의 부위별 정밀도의 차이는 Kruskal-Wallis one-way analysis of variance(ANOVA) test로 비교하였으며 자세변화에 따른 그룹간에 부위별 정밀도의 차이는 그룹 1의 12마리 중 그룹 2에 해당하는 6마리(그룹 1b)와 그룹 2를 Wilcoxon Signed Rank Sum Test로 비교하였으며 얼마나 일관성이 있는지 Bland Altman 도표분석을 하였다. 결과: 각각의 그룹 내에서 측정 부위에 따라 정밀도의 차이는 그룹 1a는 유의한 차이가 없었으나(p=0.657) 그룹 2의 경우 정밀도에 유의한 차이가 있었다(p=0.003). 그룹간에 부위별 정밀도는 차이는 오른쪽 뒷다리가 p=0.173, 제1-4 요추가 p=0.600 두개골이 p=0.046 그리고 골반골이 p=0.075로 두개골을 제외한 모든 부위에서 검사간 자세변화 따른 정밀도의 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 Bland Altman도표에서 자세변화에 따른 두 그룹의 부위별 측정값의 차이에 치우침은 두개골을 제외한 모든 부위에서 없었으며 차이의 2표준편차는 오른쪽 뒷다리가 2.3%, 제1-4요추가 5.9%, 두개골이 4.4% 그리고 골반골이 3.0%이었다. 결론: 본 연구에서 재위치를 시행한 그룹 내에서 부위에 따른 정밀도의 차이는 나타났지만 재위치 유무에 따른 각 부위의 정밀도는 두개골을 제외한 나머지 부위들에서는 유의한 차이를 없었다. 결론적으로 본 연구의 결과는 DXA는 쥐와 같은 살아있는 소동물에서 다양한 부위에 대해 반복적으로 골밀도 값을 측정하고 추적관찰 할 때 자세의 재위치에 상관없이 충분한 정밀도를 가지고 있으며 골밀도를 평가하는데 있어서 매우 믿을만한 검사라는 것을 시사한다.
로봇의 어원은“로보타(Robota)"로 체코의 유명극작가 카렐차펙이 1920년에 쓴 희곡에서 처음 소개되었으며, 이는 체코어로 "강제적 노동 또는 노예"를 뜻한다. 로봇의 생산은 1980년대부터 본격적으로 시작되었으며, 2000년까지는 주로 산업현장에서 용접, 도장, 조립과 같은 작업을 수행하는 산업용 로봇이 생산되었다. 이들 로봇은 사람이라면 쉽게 지치거나 부주의해지기 쉬운 단순 반복작업을 고정된 위치에서 지정된 작업을 반복적으로 수행하도록 설계되어 사람보다 더 빠르고 정밀하게 일을 수행함으로써 생산성 향상에 중요한 역할을 담당하였다.
글씨 전도성 잉크의 인쇄공정에 있어서 반복인쇄를 정밀하게 수행할 수 있는 기술로서 align system을 개발하였다. 이 system의 resolution 은 0.5um 이며 인쇄 working plate의 이송속도는 최대 1.5m/s 이다. 현재 소성 공정을 포함한 반복인쇄 실험은 30um이상의 drop탄착점 오차를 보이고 있으며, 두께와 전기전도도 향상을 위한 정밀한 align system이 필요하게 되었다. 이를 충족시키기 위해 개발되어진 초정밀 align system은 $1{\sim}2{\mu}m$이내의 오차로 반복인쇄가 가능하며, head가 토출하는 잉크의 straightness 및 전도성 잉크를 토출하는 인쇄평가기의 기계적 정밀도도 확인할 수 있다. 모든 잉크 배선의 두께 항상 인쇄실험이 가능하며, substrate의 종류와 잉크에 제한적이지 않다. 특히 prototype의 기판배선을 위해 PCB에 배선을 형성할 시에 본 system으로 직접 align mark를 지정할 수 있어 기판 내에 미리 제작되어진 align용 인식마크가 불필요하다. 이 system을 이용하여 drop과 배선의 반복인쇄실험을 진행하였으며, 광학현미경과 3D profiler를 사용하여 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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