지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로 부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 정합에 있어서 가장 중요한 것은 어떤 기준점을 어떻게 설정하느냐 하는 것이다. 지금까지 삼각주나 코어를 기준점으로 잡거나, 기준점으로 설정하는 경우에는 모든 사람에게 존재하지 않는 단점이 있다. 특징점이 없는 사용자들을 처리하기 위하여 특이점들의 상호 관계를 스패닝 트리를 구성하거나, 삼각화를 하여 정합 하는 방법들이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 시간에 대한 오버헤드가 있고 정확하게 정합 한다는 보장을 하지 못한다. 본 논문에서는 동일 등선 줄기 상에 있는 두 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 선택함으로서 기존 정합 알고리즘과 비교하여 인식률이 높고 오인식률이 낮으며 효율성 면에서도 우수하고 정확하게 정합 하는 알고리즘을 제안한다.
현존하는 빈발 패턴 마이닝 방법은 대부분 시간 효율성을 목표로 하고, 물리적 메모리 사용에 매우 의존적이다. 하지만 빅데이터 시대가 도래함에 따라 실제 세상의 데이터베이스는 급속도로 증가하고 있으며, 그에 따라 기존의 방법으로 현실적인 거대한 양의 데이터를 마이닝하기에 물리적 메모리 공간이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빈발 패턴 마이닝의 메모리 의존성을 줄이기 위한 보조저장장치 기반의 연구들이 진행되었으나, 메모리 기반의 방법들에 비해 처리 시간이 너무 많이 소비된다는 한계가 있었다. 따라서 확장성을 가지며, 기존의 디스크 기반의 방법들에 비해 시간효율성을 높인 새로운 빈발 패턴 마이닝이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 빅데이터로부터 빈도 아이템 집합들을 마이닝하기 위해 메모리와 디스크를 함께 사용하는 스택 기반의 새로운 접근법인 PPFP 알고리즘을 제안하였다. PPFP는 빈발 패턴 마이닝 접근법 중 가장 인기 있고 효율적인 접근법 중 하나인 FP-growth를 기반으로 하고 있다. PPFP 마이닝 방법은 다음과 같이 두 단계로 진행된다. (1) IFP-tree 구축: FP-tree를 생성한 후, 새로운 인덱스 번호 부여 방법으로 FP-tree의 각 노드에 인덱스 번호를 부여하고, 이 인덱스 번호가 부여된 FP-tree(IFP-tree)를 테이블로 변환하여(IFP-table) 디스크에 저장한다. (2) PPFP 알고리즘을 이용한 빈발 패턴 마이닝: 스택 기반의 PUSH-POP 방식으로 패턴을 확장시켜 나가며 빈발 패턴을 마이닝한다. 이러한 방식을 통해 메모리 기반의 방법에 비해 반복적으로 많은 시간이 소모되는 연산에 매우 적은 양의 메모리를 활용하여 확장성과 함께 시간효율성 또한 향상시킬 수 있었다. 그리고 기존의 연구 방법들과 비교 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능을 증명하였다.
수소화된 실리콘 질화막은 결정질 태양전지 산업에서 반사방지막과 패시베이션 층으로 널리 사용되고 있다. 또한, 수소화된 질화막은 금속 소성공정과 같은 높은 공정온도를 거친 후에도 결정질 실리콘 태양전지의 표면층으로서 충족되는 특성들이 변하지 않고 유지 되어야 한다. 본 연구에서는 Plasma enhanced chemical vapor deposition 장치를 이용한 수소화된 실리콘 질화막의 특성 변화에 대한 경향성을 알아보기 위하여 증착조건의 변수(온도, 증착거리, 무선주파수 전력, 가스비율 등)들을 다양하게 가변하여 증착조건의 최적화를 찾았다. 이후 수소화된 실리콘 질화막의 전구체가 되는 사일렌($SiH_4$)과 암모니아 ($NH_3$) 가스비를 변화시켜가며 결정질 실리콘 태양전지에 사용되기 위한 박막의 광학 전기 화학적 그리고 표면 패시베이션 특성들을 분석하였다. 가스 비율에 따른 수소화된 실리콘 질화막의 굴절율 범위는 1.90~2.20까지 나타내었다. 결정질 실리콘 태양전지에 사용하기 위한 가장 적합한 특성은 3.6 ($NH_3/SiH_4$)의 가스비율을 나타내었다. 이를 통하여 $156{\times}156mm$ 대면적 결정질 실리콘 태양전지를 제작하여 17.2 %의 변환 효율을 나타내었다.
컬링 스위핑 동작은 컬링 스톤의 위치를 조절하는 중요한 동작 중 하나이며, 스위핑 속도와 브룸 패드에 가해지는 힘이 중요한 연구 대상이다. 본 연구에서는 컬링 스위핑 동작에서 컬링 브룸 패드에 가해지는 힘을 측정할 수 있는 장비를 개발하였으며, 두 개의 로드셀을 브룸 패드와 패드 홀더 사이에 장착하는 구조를 이용하였다. 로드셀에서 발생되는 아날로그 신호는 마이크로 제어기를 이용하여 초당 약 300회의 속도로 샘플링을 수행한 후 10 bit 디지털 신호로 변환하였다. 3개의 M1 급 분동을 이용하여 로드셀의 교정과 측정된 전기 신호를 질량(힘)으로 환산하는 회귀 방정식을 추출하였으며, 브룸의 무게 증가를 최소화하기 위해서 웨어러블 장비로 구성하였다. 스포츠 분야에서 힘 측정 시 기준 장비로 사용하는 지면 반력기와 개발된 장비에 동일한 힘을 가하면서 측정된 측정값 차이는 약 $0.909{\pm}1.375N$ (평균과 표준 편차)로 측정되었다. 개발된 장비는 스위핑 동작과 유사한 힘 측정을 필요로 하는 다른 종류의 연구에도 적용이 가능할 것으로 판단된다.
인터넷 기반 멀티미디어 서비스가 확대되고 IPTV 기술의 발달로 방송과 통신의 융합을 지원하기 위한 제어 기술이 더욱 발전할 것으로 보인다. 특히 실시간 TV 방송을 위한 멀티캐스트 제어 기술을 지원하기 위한 인증 및 자원 제어 기술 그 외에 서비스의 가치를 높이기 위한 다양한 양방향 서비스 제공 기술이 개발될 것으로 보인다. 그리고 인터넷 기반 전송환경에서 비디오 콘텐츠 전송을 할 때 비디오 콘텐츠 전송을 위해 RTP(Real Time Transport Protocol)를 사용한다. 따라서 표준화 기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RTP 내에서 다양한 오디오 및 비디오 포맷에 따라 전용 전송포맷(RTP Payload Format)을 별도의 표준으로 정하고 있으며, 스케일러블 비디오 콘텐츠는 "RTP Payload Format for SVC(Switched Virtual Connection) Video"로 표준화가 현재 진행 중이다. 이에 본 논문에서는 방송 통신 융합 시스템의 질적 향상을 위하여, 상위 계층 응용이 적응적으로 반응하도록 함으로써 기존의 MPEG2-TS로 제공되는 다양한 콘텐츠를 RTP를 이용하여 다양한 장치에 적용하여 소비자의 ETE(End-to-End) QoS(Quality of Service)를 향상하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다.
일상적으로 생각하는 학습이란, 연습이나 경험의 결과로 생기는 비교적 지속적인 유기체의 행동변화를 말한다. 학생들이 학습할 때 집중하면서 했다고 하지만 이를 객관적으로 평가하기란 매우 어렵다. 그러나 뇌파는 그렇지 않다. 뇌파란 뇌의 전기적 활동에 의해서 일어나는 두피상의 두 점 사이의 전위 변동을 연속적으로 기록한 것을 말한다. 종류로는 델타파(0~4Hz), 세타파(4~8Hz), 알파파(8~13Hz), 베타파(13~30Hz), 감마파(30~50Hz) 등이 있다. 그 중에서 SMR파(13~15Hz), Mid-베타파(16~20Hz)는 학습에 집중할 때 나타나며 집중력에 가장 영향을 주는 부분은 Mid-베타파라고 보고된 바 있다. 이와 관련하여 학습에 집중정도를 뇌파를 이용하여 객관적으로 평가할 수 있는 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 Biopac 장비를 사용하여 소수의 피험자를 대상으로 학습 집중 주제를 준 후 뇌파를 측정한 다음 학습과 관련이 되는 Mid-베타파영역의 신호를 추출하기위해 FFT로 변환하였다. 집중할 때 Mid-베타파 주파수의 파워 변화를 측정하여 상관관계를 제시하고자 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 학생들이 학습할 때 얼마나 집중하고 있는지 객관적으로 파악하여 좀 더 효율적으로 학업에 임하고 있는지 분석하였다.
하지근력증강로봇은 인간의 하체에 착용하여 보행능력을 강화하거나 보조하기 위한 장비다. 보행능력을 향상하기 위해 로봇은 착용자의 걷는 움직임을 감지하고 이에 적합한 로봇의 동작을 구동한다. 본 논문에서는 로봇이 착용자의 움직임을 감지하는 방법을 소개하고, 감지된 데이터를 착용자의 현재 보행단계를 의미하는 보행단계상태 정보로 변환하는 보행단계구분 알고리즘을 제시한다. 로봇은 보행단계상태 정보에 따라 현재 필요한 제어모드를 결정하고 로봇구동기를 작동하기 때문에 잘못된 정보가 전달된다면 로봇은 착용자의 보행능력을 향상할 수 없거나 착용자에게 오히려 불편을 줄 수 있다. 따라서 보행단계구분 알고리즘은 항상 정확한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 하지만 본 연구에서 사용하는 센서장치의 경우 작은 움직임에도 민감하게 반응하는 특성이 있어 센서데이터를 임계기준으로 구분하는 방법으로는 항상 정확한 보행단계상태 정보를 구할 수 없다. 이러한 특성을 극복하면서 정확한 정보를 제공하기 위해 확률적 구분 방법을 응용한 나이브-플렉시블 베이지안 보행단계구분 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 제안 방법의 정확성을 비교 분석하였다.
최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
식품 표면의 색변화를 화상화하고 3원색으로 분리하여 가공, 처리할 수 있는 영상 처리 시스템을 video camera와 영상 카드, 조명 장치, PC로 구성하였다. Video camera로부터 출력되는 analog 화상 신호를 영상카드에서 digital신호로 변환하고 이를 PC 모니터 상에서 $640{\times}480$ 해상도의 자연색으로 출력할 수 있도록 하였다. C 언어로 작성한 프로그램에 의하여 일정한 시간 간격으로 출력 화면을 파일로 저장하고 여러 가지 화상 분석을 수행할 수 있도록 하였다. 이 영상 처리 시스템을 사용하여 사과의 숙도 차이를 색차이로 분석한 결과 미숙 완숙의 정도를 green과 red 성분의 색값 차이로 나타낼 수 있었으며, blue 성분의 차이는 미미하였다. green 성분의 차이는 35.01이고 red 성분의 차이는 6.16으로 나타나, 사과의 분급에는 green색을 이용하는 것이 적합하였다. 고기의 육질과 지방의 색차를 이용한 화상 분리에서는 육질 부분에서의 red성분이 $180{\sim}230$인 반면에 지방은 240 이상으로 나타나, red 성분을 기준으로 한 경계값을 사용하여 육질과 지방의 화상을 분리하여 육질의 색 성분을 정확히 측정할 수 있었다. 이와 같이 육질의 조직별로 분리한 후의 Hunter값은 전체 고기를 대상으로 할 때는 L, a, b값이 70.6, 38.4, 22.8이지만 육질 부분만으로 했을 때 L, a, b값은 65.6, 44.4, 21.3이었고, 색차값 ${\Delta}E$가 2%감소하였다.
본 연구에서는 전동차의 전력 변환 장치로 많이 사용되고 있는 고전압 대전류용(3,300 V/1200 A급) insulated gate bipolar transistor(IGBT) 모듈에 대하여 열 사이클 조건하에서의 열-기계적 응력해석 및 피로수명해석을 수행하였다. 특히 최근 고전압 IGBT용으로 개발되고 있는 구리(copper) 와이어, 리본(ribbon) 와이어를 사용하였을 경우의 응력 및 피로수명을 기존의 알루미늄 와이어와 비교하여 분석하였다. 알루미늄 와이어 보다는 구리 와이어에 응력이 3배 이상 많이 발생하였다. 리본 와이어의 경우 원형 와이어 보다 응력이 더 크게 발생하며, 구리 리본 와이어의 응력이 제일 높았다. 칩과 direct bond copper(DBC)를 접합하고 있는 칩 솔더부의 피로해석을 수행한 결과, 솔더의 크랙은 주로 솔더의 모서리에서 발생하였다. 원형 와이어를 사용할 경우 솔더의 크랙은 약 35,000 사이클에서 발생하기 시작하였으며, 알루미늄 와이어 보다는 구리 와이어에서의 크랙의 발생 면적이 더 컸다. 반면 리본 와이어를 사용하였을 경우 크랙의 면적은 원형 와이어를 사용하였을 경우보다 적음을 알 수 있다. DBC와 베이스 플레이트 사이에 존재하는 솔더의 경우 크랙의 성장 속도는 와이어의 재질이나 형태에 관계없이 비슷하였다. 그러나 칩 솔더에 비하여 크랙의 발생이 일찍 시작하며, 40,000 사이클이 되면 전체 솔더의 반 이상이 파괴됨을 알 수 있었다. 따라서 칩 솔더 보다는 DBC와 베이스 플레이트 사이에 존재하는 솔더의 신뢰성이 더 큰 문제가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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