플라즈마 공정에 있어 챔버 및 웨이퍼의 표면 상태변화는 공정 결과에 큰 영향을 끼치게 된다. 챔버 표면에 대한 연구는 많이 진행되어 있지만 대부분의 연구가 챔버 표면에서 일어나는 화학적 반응에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 플라즈마 상태 변화에 따른 챔버 표면물질의 전기적 특성 변화를 관찰하였다. 프로브 표면에 Al2O3로 코팅을 하고 플라즈마에 삽입 후 AC 하모닉법을 이용하여 실시간으로 표면의 축전용량을 측정하였다. 그 결과 표면의 축전용량은 플라즈마에 인가한 전력과 표면이 플라즈마에 노출된 시간에 따라 변하는 것이 관찰되었다. 플라즈마에 인가된 전력이 증가되면 처음에는 급격이 축전용량이 증가하였고, 그 후 시간이 지날수록 천천히 수렴되었다. 유전물질의 축전용량은 그 물질의 온도와 연관이 있다. 실험 결과로 미루어 보았을 때, 플라즈마에서의 표면의 축전용량의 변화는 플라즈마로부터 표면으로의 열전달에 의한 표면의 온도 변화에 의한 것으로 이해할 수 있다. 특히, 쉬스에서 가속되는 이온의 포격에 의해 표면 격자가 크게 진동하면서서 일반적인 온도 변화에 의한 축전용량의 변화보다 더 큰 변화가 일어난 것으로 추정된다. 공정에 사용되는 많은 챔버의 표면이나 전극의 표면은 유전체로 코팅되어 있다. 이 유전체의 특성이 온도에 의해 변하게 되면 챔버의 전기적인 특성이 변하게 되어 임피던스 매칭 조건에 변화를 가져온다. 그 결과 플라즈마의 특성도 바뀌게 되어 공정 결과에 영향을 미치게 된다. 그러므로 챔버 표면의 유전특성을 관찰하고 제어하는 것이 플라즈마의 특성을 유지시키는데 중요하다고 할 수 있다.
무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 NIE교육을 위하여 웹에서 분산된 교육적인 신문 정보들을 수집하여 교사와 학습자에게 제공하기 위한 ENIG Agent에 관한 연구이다. ENIG Agent는 교육적인 신문 정보를 학습자에게 실시간으로 제공하기 위하여 해당 교육 신문 사이트 기사의 표제들을 취득한다. 최적화된 표제의 추출은 교육용 신문 사이트의 전처리 과정과 잡음 제거 작업 및 패턴 매칭을 통하여 이루어진다. 얻어진 교육용 신문 표제 정보는 NIE를 위하여 학습자에게 웹브라우저를 통해 제시된다. 얻어진 자료의 활용도를 높이기 위해 지능적인 학습 기능과 시각적인 분류 기술을 이용한다. 실험을 통하여 본 연구에서 설계 구현된 ENIG 에이전트의 효율성을 살펴보았다.
본 논문은 신문, 잡지, 앨범 등에서 추출한 정적인 영상으로부터 이와 연계된 동영상을 증강현실로 보여주는 서비스를 제공하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 먼저, 매체에 인쇄되어 있는 원본 영상에 대하여 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하여 관련 동영상과 함께 저장한다. 다음으로 스마트폰 등의 모바일 기기의 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하면, 이의 특징점을 실시간으로 추출하여 이와 매칭되는 원본 영상을 검색하여 연결된 동영상을 불러와서 스마트폰을 통해 증강현실로 보여준다. 제안 시스템은 안드로이드 스마트폰에 적용시켜 보았으며 테스트 결과, 인쇄매체의 이미지 일부가 오염 또는 훼손되어도 인식에 문제가 없이 잘 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 3D 입체 영상시스템에서 신뢰도를 활용한 듀얼모드 실시간 동기에러 검출 및 보상방법을 제안한다. 3D 입체영상시스템의 동기오차 보상은 좌-우 영상시퀀스에서 동기오차를 검출하고, 검출된 동기오차만큼 보상하는 것이다. 3D 입체 영상시스템의 좌-우 동기 오차를 검출하는 알고리즘의 결과는 3D 입체 영상 콘텐츠에 따라서 그 동기에러 검출 결과의 정확도가 달라지는 문제점이 있다. 3D 입체 영상시스템의 동기 오차 검출을 위해 좌-우 영상의 페어 프레임 검출이 모든 3D 입체 콘텐츠의 영상에서 용이하지 않기 때문에 콘텐츠의 종류에 따라서 동기 에러 검출 알고리즘을 선별적으로 적용하는 방법이 필요하고, 동기 에러 검출의 결과를 신뢰할 수 있는 방법도 필요하다. 본 논문에서 활용하고자 하는 듀얼 모드 동기 에러 검출 알고리즘은 선행 연구[1]에서 새롭게 제안한 시간적 스패시오그램(temporal spatiogram) 방법과 기존의 텍스쳐 매칭(texture matching) 방법을 활용하였다. 동기에러 검출 결과에 대한 신뢰도를 측정하기 위해서 컨텐츠의 동적 특성(dynamics)과 구분성(distinction)을 새롭게 정의하였다. 제안된 듀얼 모드 동기 에러 검출 방법과 그 검출 결과에 대한 신뢰도 측정 방법은 다양한 3D 콘텐츠 영상들을 이용하여 실험하였고, 실제 3DTV 시스템에서의 동기 에러 검출 및 보상 실험 시스템에 실시간 구현하여 그 효용성을 입증하였다.
주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
최근 제품과 서비스를 보호하고 차별화하기 위한 기업 경쟁력의 핵심 자원으로서 상표의 중요성이 증대되고 있다. 글로벌 기업들은 자사의 핵심가치가 투영된 브랜드 관리와 점차 빈발하고 있는 상표권 분쟁 대응을 위해 상표권 확보에 매진하고 있고, 창업기업과 개인은 안정적 사업 영위와 투자금 유치를 위해 상표권 확보에 매진하고 있다. 이러한 가운데 본 연구는 국내 벤처창업기업의 상표와 비즈니스 전략간 연관성 규명을 위한 실증분석을 실시한다. 분석데이터는 2021년 벤처기업정밀실태조사 중 2,230개의 법인기업 응답데이터가 활용되었고, 분석방법으로는 성향점수매칭법, 구조방정식모형분석, 이항로짓분석이 활용되었다. 분석 결과 국내 벤처창업기업의 상표 보유는 비즈니스 전략의 수준 측면에서 큰 차이를 만들지는 않는 것으로 확인되었다. 이는 국내 벤처창업기업의 상표는 주로 내부역량화 과정을 통해서만 비즈니스 전략을 고도화하는 반면 외부역량화 과정을 통한 비즈니스 전략 고도화는 매우 미미하기 때문인 것으로 확인되었다. 한편 벤처창업기업의 비즈니스 전략 수준 중 원가우위전략 수준이 상표 보유성향을 강화하는 것으로 확인되었는데 이는 원가우위수준의 완성도가 높아 지면 높아질수록 상표보유를 통해 제품·서비스의 안정적 판매·공급을 위해, 그리고 향후 고부가가치화로 전환하기 위해 상표보유를 확대하는 경향이 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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