• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.476-476
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• 2014

서론: 저 전력 소모를 필요로 하는 무선 센서 네트워크 관련 기술의 급격한 발달과 함께 자체 전력 수급을 위한 진동 에너지 수확 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 다양한 구조와 소재를 압전 외팔보에 적용하여 제안하고 있다. 그 중에서도 진동 기반의 에너지 수확 소자는 주변 환경에서 쉽게 진동을 얻을 수 있고, 높은 에너지 밀도와 제작 방법이 간단하다는 장점을 가지고 있어 많은 분야에 응용 및 적용 가능하다. 기존 연구에서는 2차원적으로 진동 에너지 수확을 위한 휜 구조의 압전 외팔보를 제안 하였다. 휜 구조를 갖는 압전 외팔보는 각각의 짧은 두 개의 평평한 외팔보가 일렬로 연결된 것으로 볼 수 있다. 하나의 짧고 평평한 외팔보는 진동이 가해지면 접선 방향으로 응력이 생겨 최대 휨 모멘텀을 갖게 된다. 그러므로 휜 구조를 갖는 외팔보는 진동이 인가됨에 따라 길이 방향과 수직 방향으로 진동한다. 하지만, 이 구조는 수평 방향으로 가해지는 진동에 대한 에너지를 수확하기에는 한계점을 가진다. 즉, 3축 방향에서 임의의 방향에서 진동 에너지를 수확하기는 어렵다. 본 연구에서는 3축 방향에서 에너지를 효율적으로 수확할 수 있도록 헤어-셀 구조의 압전 외팔보 에너지 수확소자를 제안한다. 제안된 소자는 길이 방향과 수직 방향뿐만 아니라 수평 방향으로도 진동하여 임의의 방향에서 진동 에너지를 수확할 수 있다. 구성 및 공정: 제안하는 소자는 3축 방향에서 임의의 진동을 수확하기 위해서 길이를 길게 늘이고 길이 방향을 따라 휘어지는 구조의 헤어-셀 구조로 제작하였다. 외팔보의 구조는 외팔보의 폭 대비 길이의 비가 충분히 클 때, 추가적인 자유도를 얻을 수 있다. 그러므로 헤어-셀 구조의 에너지 수확 소자는 기본적인 길이 방향, 수직방향 그리고 수평방향에 더불어 추가적으로 뒤틀리는 방향을 통해서 3차원적으로 임의의 주변 진동 에너지를 수확하여 전기적인 에너지로 생성시킬 수 있다. 제작된 소자는 높은 종횡비를 갖는 무게 추($500{\times}15{\times}22{\mu}m3$)와 길이 방향으로 길게 휜 압전 외팔보($1000{\times}15{\times}1.7{\mu}m3$)로 구성되어있다. 공정 과정은 다음과 같다. 먼저, 실리콘 웨이퍼 위에 탄성층을 형성하기 위해 LPCVD SiNx를 $0.8{\mu}m$와 LTO $0.2{\mu}m$를 증착 후, 각각 $0.03{\mu}m$과 $0.12{\mu}m$의 두께를 갖는 Ti와 Pt을 하부 전극으로 스퍼터링한다. 그리고 Pb(Zr0.52Ti0.48)O3 박막을 $0.35{\mu}m$ 두께로 졸겔법을 이용하여 증착하고 상부 Pt층을 두께 $0.1{\mu}m$로 순차적으로 스퍼터링하여 형성한다. 상/하부 전극은 ICP(Inductively Coupled Plasma)를 이용해 건식 식각으로 패턴을 형성한다. PZT 층과 무게 추 사이의 보호막을 씌우기 위해 $0.2{\mu}m$의 Si3N4 박막이 PECVD 공정법으로 증착되고, RIE로 패턴을 형성된다. Ti/Au ($0.03/0.35{\mu}m$)이 E-beam으로 증착되고 lift-off를 통해서 패턴을 형성함으로써 전극 본딩을 위한 패드를 만든다. 초반에 형성한 실리콘 웨이퍼 위의 SiNx/LTO 층은 RIE로 외팔보 구조를 형성한다. 이후에 진행될 도금 공정을 위해서 희생층으로는 감광액이 사용되고, 씨드층으로는 Ti/Cu ($0.03/0.15{\mu}m$) 박막이 스퍼터링 된다. 도금 형성층을 위해 감광액을 패턴화하고, Ni0.8Fe0.2 ($22{\mu}m$)층으로 도금함으로써 외팔보 끝에 무게 추를 만든다. 마지막으로, 압전 외팔보 소자는 XeF2 식각법을 통해 제작된다. 제작된 소자는 소자의 여러 층 사이의 고유한 응력 차에 의해 휨 변형이 생긴다. 실험 방법 및 측정 결과: 제작된 소자의 성능을 확인하기 위하여 일정한 가속도 50 m/s2로 3축 방향에 따라 입력 주파수를 변화시키면서 출력 전압을 측정하였다. 먼저, 소자의 기본적인 공진 주파수를 얻기 위하여 수직 방향으로 진동을 인가하여 주파수를 변화시켰다. 그 때에 공진 주파수는 116 Hz를 가지며, 최대 출력 전압은 15 mV로 측정되었다. 3축 방향에서 진동 에너지 수확이 가능하다는 것을 확인하기 위하여 제작된 소자를 길이 방향과 수평 방향으로 가진기에 장착한 후, 기본 공진 주파수에서의 출력 전압을 측정하였다. 진동이 길이방향으로 가해졌을 때에는 33 mV, 수평방향으로 진동이 인가되는 경우에는 10 mV의 최대 출력 전압을 갖는다. 제안하는 소자가 수 mV의 적은 전압은 출력해내더라도 소자는 진동이 인가되는 각도에 영향 받지 않고, 3축 방향에서 진동 에너지를 수확하여 전기에너지로 얻을 수 있다. 결론: 제안된 소자는 3축 방향에서 진동 에너지를 수확할 수 있는 에너지 수확 소자를 제안하였다. 외팔보의 구조를 헤어-셀 구조로 길고 휘어지게 제작함으로써 기본적인 길이 방향, 수직방향 그리고 수평방향에 더불어 추가적으로 뒤틀리는 방향에서 출력 전압을 얻을 수 있다. 미소 전력원으로 실용적인 사용을 위해서 무게추가 더 무거워지고, PZT 박막이 더 두꺼워진다면 소자의 성능이 향상되어 높은 출력 전압을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.

• 생태와환경
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• 제50권4호
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• pp.381-402
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• 2017

오대산국립공원 계방산 노동계곡일대 관속식물의 고도별 수직분포 및 분포변화를 파악하기 위해 오토캠핑장(800 m)에서 정상(1,577 m)까지 해발 100 m 단위로 등분하여 8개 구간에 대한 식물목록을 작성하였다. 총 4회에 걸쳐 현지조사를 실시한 결과 관속식물은 85과 234속 339종 7아종 34변종 2품종의 총 382분류군으로 조사되었다. 구간별 식물 종다양성 패턴을 분석한 결과, 고도가 증가함에 따라 점차 감소하다가 특정 구간에서부터 다시 증가하는 역단봉형 패턴을 보였다. 이러한 분포패턴은 기후요인, 토양의 이화학적 요인, 지형적 요인, 광량, 인위적 교란 등 다양한 인자가 영향을 미친 것으로 판단된다. 출현 종들의 생장형과 광 요구조건에 따라 생육지 유형을 비교한 결과, 고도가 높아짐에 따라 산림에 생육하는 종의 비율은 증가하고, 교란지에 생육하는 종의 비율은 점차 감소하다가 정상부에서 다시 증가하는 경향을 보였다. 생활형에 따른 출현 비율을 비교한 결과, 일년생 초본의 경우 고도가 증가함에 따라 점차 감소하다가 1,300~1,500 m 구간에서는 출현하지 않았으며 마지막 정상부 구간에서 약간 증가하였다. 다년생 초본, 만경류 및 관목성 수종의 출현비율은 고도가 증가함에 따라 증감을 반복하였으며, 교목성 수종의 경우 점차 증가하다가 1,300~1,400 m 구간부터 감소하는 경향을 보였다. DCA 기법을 이용하여 출현종의 고도별 분포변화를 분석한 결과, 4개의 그룹으로 구분되었다. 구간별 식분의 배치는 I축상의 오른쪽으로부터 왼쪽을 향해 고도에 따라 순차적으로 배열됨에 따라 고도에 따른 온도변화가 그 식물분포의 양상에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 호적범위는 식물종의 분포를 결정하기 때문에 기후변화로 인한 기온 상승은 현재 식물종의 분포, 종조성 및 다양성에 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라서 식물종들의 생태 환경적 특징과 분포역, 생육지의 변화를 파악하기 위한 지속적인 모니터링이 필수적이다. 나아가 이러한 자료를 토대로 기후변화에 따른 식물자원의 보전 및 관리방안이 마련되어야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.525-536
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• 2011

다양한 형태의 공간 자료를 이용하는 응용 분야에서 이용가능한 자료간 해상도 차이를 반영하고, 원하는 타겟 해상도로의 변환은 매우 중요하다. 이 논문에서는 저해상도 비율 자료로부터 고해상도 범주형 주제도를 제작하기 위해 베리오그램 디컨볼루션과 블록 시뮬레이션을 이용하는 지구통계학적 다운스케일링 방법론을 제시하였다. 우선 블록 기반 베리오그램으로부터 점 기반 베리오그램 모델의 추정을 위해 반복 연산 기반 베리오그램 디컨볼루션 방법을 적용하였다. 그리고 영역-점 변환 크리깅과 추정된 점 기반 베리오그램 모델을 이용하는 직접 순차적 시뮬레이션을 적용하여 고해상도 비율 정보를 제작하였다. 최종적으로 최대 사후 확률 결정 규칙을 적용하여 대안적 고해상도 범주형 주제도를 제작하였다. 점 기반 자료 없이 저해상도 블록 비율자료만을 이용한 토지피복도 제작 사례 연구를 통해 제안 분석 과정을 예시하였다. 제안한 다운스케일링 기법의 적용을 통해 원 저해상도 블록 비율 자료값을 재생산하는 고해상도 비율 자료를 생성하였으며, 이로부터 기준 토지피복도의 전반적인 패턴을 반영하는 대안적 고해상도 토지피복도 제작이 가능함을 확인할 수 있었다. 이렇게 생성된 고해상도 자료들은 해상도 변환의 영향 분석에 유용한 입력 자료로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권9호
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• pp.1177-1184
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• 1999

본 논문에서는 스캔플립프롭 선택 시간이 짧고 높은 고장 검출률(fault coverage)을 얻을 수 있는 새로운 부분스캔 설계 기술을 제안한다. 순차회로에서 테스트패턴 생성을 용이하게 하기 위하여 완전스캔 및 부분스캔 설계 기술이 널리 이용되고 있다. 스캔 설계로 인한 추가영역을 최소화 하고 최대의 고장 검출률을 목표로 하는 부분스캔 기술은 크게 구조분석과 테스트 가능도(testability)에 의한 설계 기술로 나누어 볼 수 있다. 구조분석에 의한 부분스캔은 짧은 시간에 스캔플립프롭을 선택할 수 있지만 고장 검출률은 낮다. 반면 테스트 가능도에 의한 부분스캔은 구조분석에 의한 부분스캔보다 스캔플립프롭의 선택 시간이 많이 걸리는 단점이 있지만 높은 고장 검출률을 나타낸다. 본 논문에서는 구조분석에 의한 부분스캔과 테스트 가능도에 의한 부분스캔 설계 기술의 장단점을 비교.분석하여 통합함으로써 스캔플립프롭 선택 시간을 단축하고 고장 검출률을 높일 수 있는 새로운 부분스캔 설계 기술을 제안한다. 실험결과 대부분의 ISCAS89 벤치마크 회로에서 스캔플립프롭 선택 시간은 현격히 감소하였고 비교적 높은 고장 검출률을 나타내었다.Abstract This paper provides a new partial scan design technique which not only reduces the time for selecting scan flip-flops but also improves fault coverage. To simplify the problem of the test pattern generation in the sequential circuits, full scan and partial scan design techniques have been widely adopted. The partial scan techniques which aim at minimizing the area overhead while maximizing the fault coverage, can be classified into the techniques based on structural analysis and testabilities. In case of the partial scan by structural analysis, it does not take much time to select scan flip-flops, but fault coverage is low. On the other hand, although the partial scan by testabilities generally results in high fault coverage, it requires more time to select scan flip-flops than the former method. In this paper, we analyzed and unified the strengths of the techniques by structural analysis and by testabilities. The new partial scan design technique not only reduces the time for selecting scan flip-flops but also improves fault coverage. Test results demonstrate the remarkable reduction of the time to select the scan flip-flops and high fault coverage in most ISCAS89 benchmark circuits.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.451-458
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• 2015

기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.149-160
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• 2015

원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.259-267
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• 2013

최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권2호
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• pp.70-80
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• 2008

서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture)는 기업 인프라의 복잡성 및 유지비용을 최소화하고, 기업의 생산성과 유연성을 극대화할 수 있는 것으로, 경영환경이 빠르게 급변하는 최근에 떠오른 이슈이다. 엔터프라이즈 수준에서 서비스 지향 아키텍처를 도입하는 전략은 조직의 비즈니스 프로세스를 정의하고 이에 필요한 서비스를 모델링하여, 필요한 서비스를 찾아내거나 개발하는 하향식 전략이 대부분이다. 그러나 대부분의 조직은 SOA를 도입하면서도 기존에 사용하던 컴포넌트 시스템을 최대한 재사용할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이미 개발된 컴포넌트 기반 시스템에서 입출력 데이타가 아닌 GUI 이벤트 정보를 이용하여 상향식 방법으로, 서비스 재사용성과 유지보수성을 고려하면서 비즈니스 서비스 모델에 적합한 크기의 서비스를 식별할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실제 129개의 GUI와 13개의 컴포넌트를 가진 경영정보시스템에 적용한 결과 기존의 컴포넌트를 기준으로 서비스를 식별하는 것보다 결합도가 5배정도로 약해지면서 3개의 서비스가 명확히 구분되었고, 식별 후 연관관계에 따른 문제점도 약 49%정도 줄어드는 것을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.666-677
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• 2015

효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.