최근 다양한 실세계의 복잡한 관계를 그래프의 형태로 구성하고 분석하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히 DBLP와 같은 컴퓨터 분야 문헌 데이터 시스템은 논문의 저자, 그리고 논문과 논문들이 서로 인용 관계로 표현되는 대표적인 그래프 데이터이다. 그래프 데이터는 저장 구조 및 표현이 매우 복잡하므로, 문헌 빅데이터의 검색과 분석, 그리고 시각화는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 문헌 빅데이터를 그래프의 형태로 시각화한 그래픽 사용자 인터페이스 도구, 즉 EEUM을 개발하였다. EEUM은 그래프 데이터를 시각적으로 표시하여 연결된 그래프 구조에 따라 문헌 데이터를 브라우징 하는 기능을 제공하며, 문헌 빅데이터에 대한 검색 및 관리, 분석이 가능하도록 구현하였다. 또한 EEUM을 DBLP가 제공하는 문헌 그래프 빅데이터에 적용하여 편리하게 검색, 탐색 및 분석하는 할 수 있음을 시연한다. EEUM을 이용하여 모든 연구 분야에서 영향력 있는 저자나 논문을 쉽게 찾을 수 있으며, 여러 저자와 논문 사이의 모든 관계를 한 눈에 볼 수 있는 등 복잡한 문헌 그래프 빅데이터의 검색 및 분석 도구로 편리하게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 1비트 논리의 설게 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 호스트 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 호스트 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
본 논문에서는 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같이 고해상도 및 작은 면적과 적은 전력 소모를 동시에 요구하는 센서 인터페이스 응용을 위한 12비트 1kS/s 65uA 0.35um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 재순환 기법을 이용한 알고리즈믹 구조를 사용하여 샘플링 속도, 해상도, 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며, 일반적인 열린 루프 샘플링 기법을 적용한 버전1과 오프셋 및 플리커 잡음을 제거하여 동적 성능을 향상시키기 위해 닫힌 루프 샘플링 기법을 적용한 버전2로 각각 제작되었다. 또한 SHA와 MDAC 회로에는 스위치 기반의 전력 최소화 기법과 바이어스 공유 기법이 적용된 2단 증폭기를 사용하여 면적과 전력 소모를 최소화시켰다. 한편, 저전력, 소면적 구현을 위한 개선된 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 파라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.35um 2P4M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 0.78LSB, 2.24LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 1kS/s의 동작 속도에서 버전1, 버전2 각각 최대 60dB, 63dB 수준의 SNDR과 70dB, 75dB 수준의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 버전1, 버전2 각각 $0.78mm^2,\;0.81mm^2$ 이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압과 1kS/s의 동작 속도에서 각각 0.163mW, 0.176mw이다.
대용량 고화질의 영상 응용분야에서는 많은 양의 데이터를 고속으로 처리하는 기술이 필요하며, 이를 위해 고속화된 병렬처리 시스템이 요구된다. 2004년 park은 병렬처리 메모리의 충돌 없이 여러 처리기에 데이터를 접속할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 MAMS(Multi-Access Memory System) 는 이후 MAMS-PP16 및 MAMS-PP64 등으로 추가적인 연구가 이루어졌다. MAMS는 병렬처리를 위한 메모리 아키텍처로써 One-chip으로 구성되어야하기 때문에 기존 MAMS와 동일한 기능을 수행하면서 아키텍처의 최소화 하는 방법의 연구가 필요하다. 주소 계산 (ACR : Address Calculation and Routing) circuit과 MMS(Memory Module Selection)circuit의 아키텍처는 메모리에 있는 데이터를 병렬처리기(Prossing Elements)들에게 전달한다. 본 논문에서는 MMS circuit을 사용하지 않고 ACR circuit 내부에 1개의 쉬프트와 메모리 모듈의 개수만큼의 조건문으로 구성하는 방법을 통해 아키텍처를 최소화 하는 방법을 제안한다. 구현한 아키텍처의 검증을 위해 Image correlation 실험을 하였다. 실험을 통하여 제안된 MAMS-PP64의 처리시간을 측정 하였으며, 그 결과 Ratio가 평균 1.05향상 된 결과를 확인 할 수 있었다.
MgO가 첨가된 z-cut $LiNbO_3$를 이용하여 주기적으로 분극반전된 리지광도파로(Ridge-type Waveguide)를 제작하였으며 이를 적용하여 녹색광원 소자를 구현시 리지광도파로 높이 변화량과 분극반전주기비 변화량에 따른 이론적 결과와 실험적 결과를 비교 분석하였다. 이러한 비교분석을 위해 새로운 측정시스템을 구성하였으며, 이를 적용한 소자 측정 결과 중심파장은 1067.45 nm, 파장변환효율은 90.7%/$Wcm^2$ 및 파장변환효율곡선의 반치폭은 0.17 nm임을 확인하였다. 또한, 실험값과 이론값과의 비교결과 분극반전주기와 파장변환효율곡선의 반치폭 계산 오차는 각각 0.016 ${\mu}m$와 0.01 nm로 이론값이 실험값을 잘 예측함을 확인하였다.
이 연구에서는 작용하는 하중특성에 따라 적절한 감쇠력을 발휘할 수 있는 복합감쇠기(complex damper)를 제안하고 그 유용성을 장대교량의 지진응답해석을 통하여 검토하였다. 제안한 복합감쇠기는 두개 이상의 탄소성감쇠기(elasto-plastic damper)와 오일 감쇠기(oil damper)의 조합에 의하여 구성되며, 탄소성감쇠기의 변위의존적인 특성과 오일감쇠기의 속도의존적인 특성을 적절히 결합함으로서 효율적인 감쇠시스템의 구성이 가능하게 하였다. 중소형의 지진이나 작은 진폭의 진동에서는 오일감쇠기가 주로 진동을 흡수하며, 발생 빈도가 낮으나 규모가 큰 지진 등에 대해서는 탄소성 감쇠기가 진동에너지를 흡수한다. 이와 같이 복합감쇠기는 두 가지 종류의 감쇠기 역할을 잘 구분시켜 경제적이고 제진효율성이 뛰어난 설계를 가능하게 한다. 복합감쇠장치의 수학적 모델을 정립하였고, 수치모사를 통하여 응답특성과 효율성을 평가하였다. 수치모사 결과, 복합감쇠기는 단일의 수동형감쇠기를 이용하는 경우보다 뛰어난 감쇠효과를 더욱 경제적으로 구현할 수 있으며 내진성능을 크게 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
일반적인 음성인식 시스템은 조용한 인식 환경에서는 높은 인식성능을 나타내지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 그 성능이 급격히 저하한다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에서도 강인한 음성인식기를 구현하기 위하여, 주파수의 변이도를 이용하여 음성인식을 위한 환경 정보를 얻고 이를 음성 인식을 위한 모델 개선에 적용하여 성능향상을 도모하는 환경정보 지식에 기반한 주파수 변이 적응 PMC (Parallel Model Combination adaptation using frequency-variant based on environment - awareness : FV-PMC) 방법을 제안한다. 이 방법은 미리 분류된 각 잡음 군간의 평균 주파수 변이도를 미리 계산하여 임계치로 설정하고 미지의 잡음이 포함된 음성이 입력되면 각 잡음 군과의 주파수 변이도를 다시 계산하여 해당 잡음군의 임계치 보다 높을 경우 그 잡음 군의 잡음이 포함된 음성으로 간주하여 이 잡음 군이 포함된 음성을 이용하여 생성된 인식모델을 이용하여 음성인식을 수행한다. 제안한 FV-PMC 방법을 이용하여 잡음을 분류 하였을 경우 평균 분류 정확도는 56%를 보였고 이를 이용해 음성인식 실험을 실시한 결과 Set A의 평균인식률은 79.05%, Set B의 평균인식률은 79.43%, Set C의 평균인식률은 83.37%로 나타났다. 전체 평균인식률 80.62%로 기존의 깨끗한 모델을 이용한 PMC 인식률 74.93% 보다 5.69% 향상된 결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
급속도로 확산되고있는 인터넷 망을 이용하여 중력 자력 자료의 제 처리 및 순산 역산 모델링 과정을 서버/클라이언트(server/client) 모델과 데이터베이스 구축에 의한 자료처리기술 개발에 관한 기초연구를 하였다. 본 연구 모델에서는 최근 네트워크 환경에서 최고의 용이성이 인정되고 있는 자바(JAVA) 언어를 이용하여 구현하며, 소켓(socket) 방식과 자바 데이터베이스 연결(JDBC : Java Database Connectivity) 기술의 적용성을 논하였다. 또한 본 연구에서는 계산과정에서 가장 많은 시간을 요구하는 순산 및 역산 모델링에 병렬 처리 기술의 적용을 전제로 한다. 이를 위해 MPI(Message Passing Interface) 표준에 의한 알고리듬을 제시하고 이의 작동을 위한 컴퓨터 시스템의 제반 조건에 대해 논의하였다. MPI에 의한 병렬 처리 코드의 개발은 그 표준성이 인정되어 있으므로, 향후 유지 및 보수에 매우 용이할 것으로 기대된다. 인터넷 망에 기반한 처리 기술의 개발은 각종 보정 및 모델링 기술의 표준화를 통해 자료의 공유 및 데이터베이스화에 기초를 제공하게 될 것이며, 역산과 같이 많은 계산이 요구되는 기술에 대해 현장 혹은 해석 소프트웨어가 설치되지 않은 어느 장소에서도 이용이 가능하게 할 것이다.
나노기술과 바이오기술의 융합연구에 의해 나노바이오기술이 발전되고 있다. 나노바이오기술의 중요한 응용연구 중의 하나로서, 진단이나 바이오센서 분야에서 단백질-단백질 및 단백질-바이오물질간의 상호작용을 연구하기 위한 단백질 센서 칩이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 단백질의 선택적 고정화를 위한 새로운 생체고분자 기질로 PHA를 이용하는 첫 번째 예로서, 단백질-단백질 및 항원-항체 반응의 구현을 나타내고자 하였다. 본 시스템은 PHA 표면 위에서 PHA depolymerase의 SBD와의 선택적 결합에 기반한 것으로, PHA depolymerase의 SBD와 융합된 단백질이 PHA가 코팅된 표면 위에 spotting 될 수 있고 미세접촉인쇄방법에 의해 PHA 위에 미세패턴이 제조되어지는 것을 알 수 있었다(52, 53). 이러한 새로운 전략이 PHA depolymerase의 SBD와 다른 단백질을 융합함으로서 미세 spotting과 미세패터닝이 가능하게 되었고 항원-항체의 생물학적 반응을 통해 많은 바이오센서 칩 연구에 응용될 수 있음을 확인하였다. 또한, PHA 마이크로 비드에도 PHA depolymerase의 SBD와 융합된 단백질을 고정시킴으로서 항원-항체 반응을 유도할 수 있음을 확인하였다(54). PHA의 구조를 변경하여 PHA 기판, PHA 필름, PHA 미세패턴, PHA 마이크로 비드 등을 이용할 수 있으며 multiplex assay를 동시에 진행할 수 있는 다양한 융합 단백질을 사용할 수 있을 것이다. 생분해성 플라스틱으로서 성공적으로 개발된 PHA를 이용한 새로운 플랫폼 기술이 PHA depolymerase의 SBD를 이용함으로서 특이적이고 선택적인 단백질의 고정화에 이용될 수 있음을 확인하였다. 본 전략이 다양한 단백질-단백질 및 단백질-바이오물질 반응을 이용한 바이오칩 및 바이오센서의 응용연구에 유용하게 사용될 것이다.
최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI의 경우 4.8배 향상함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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