본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
최근 주 5일제 근무 실행과 사회복지의 확산, 여가 선용에 대한 욕구와 더불어 건강증진에 대한 싸이클이 주목을 받고 있음. 싸이클웨어(Cycle Wear)에 요구되는 개발요소는 경기력 향상을 위한 기능적 요소와 패션성을 부여하는 심미적 요소로 크게 구분 가능하며 해외에서는 기능성과 패션성이 적절하게 조화를 이룬 제품을 계속 출시되고 있음. 본 연구에서는 운동 시 발생하는 열을 흡한속건 기능으로 효과적으로 발산하고 동절기에는 보온 기능을 갖는 세섬도 하이멀티 OY형 이형단면사 및 잠재권축사를 이용한 고신축 환편 및 경편물 개발하고, 극한환경에서도 고견뢰도를 유지할 수 있는 섬유의 염색법 및 기능성 발현 가공법의 적용, 내마모성과 필링이 우수한 아라미드+나일론 복합가공사 신축직물 제직 및 염색가공 공정 개발을 통해 기능성을 발현할 수 있는 싸이클 웨어 원단을 개발하였음. 또한 종래 Compression Wear에만 적용하던 테이핑 요법을 응용한 근력강화형 싸이클웨어 패턴과 디자인 개발을 통해 다양한 형태의 근력강화형 싸이클웨어를 개발하였으며, 무산소파워, 유산소파워, 젖산분석, EMG 분석 및 에너지 대사분석 등의 운동능력 성능평가를 통해 테이핑 요법이 적용된 싸이클웨어의 근력강화 효과를 확인하였음. 이와 같이 개발된 싸이클웨어는 무산소파워, 유산소파워, EMG 분석에서 각각 근력강화 효과를 보였으며, 피로물질인 젖산의 경우는 발생의 정도가 낮게 나타났음. 또한 여성에 비해 남성의 근력강화 효과가 크게 나타나는 경향을 보였음.
리튬이차전지는 매우 우수한 차세대 에너지 저장장치이다. 하지만, 전해액 내에 존재하는 미량의 수분과 리튬염의 분해에 의해 충방전이 진행됨에 따라 용량이 감소하게 되고, 고온인 경우 이 현상은 더욱 악화된다. 많은 연구자들이 싸이클 성능향상을 위한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 근본적인 문제인 수분 및 HF를 제거하는 연구는 많이 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 이를 해결하기위해, 수분 및 HF가 흡착이 가능한 실란계 물질을 분리막에 도입하였다. 우선 아미노실란(APTES, 3-Aminopropyltriethoxysilane)이 코팅된 실리카를 제조 후 에폭시 실란(GPTMS, (3-Glycidyloxypropyl)trimethoxysilane)과 반응을 시켜 표면에 실란이 위치한 실리카를 합성하였다. 실란이 코팅된 세라믹 코팅층을 다공성 폴리에틸렌에 코팅을 하여 세라믹 코팅된 분리막을 제조하였다. FT-IR, TEM을 이용하여 실란이 코팅된 세라믹층의 성분분석, 형상분석을 실시하였으며, 분리막의 세라믹층을 확인하기위해 SEM 분석을 실시하였다. 또한, 제조된 분리막의 60 ℃ 싸이클 성능을 평가하기위해 LMO 반쪽 전지를 제조하였다. GPTMS가 도입된 분리막은 안정적인 고온 싸이클 성능을 보였으며, 이러한 기술은 향후 고온 싸이클 성능을 개선하기 위한 하나의 방법이 될 수 있을 것이다.
반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.
탄화수소가스를 고온$(1000^{\circ}C)$에서 열분해 하여 고상화하는 기상 열분해법을 사용하여 저결정질 탄소재를 제조하고 같은 방법으로 붕소를 첨가한 저결정질 탄소재$C_{l-x}B_x(x=0.05,\;0.10,\;0.20)$를 제조하여, 리튬 이온 이차전지의 부극으로서의 전기화학적 특성을 조사하였다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, 붕소를 첨가하지 않은 저 결정질 탄소재(x=0.00)는 초기 방전용량 374mAh/g을 나타내었으며, 제 2싸이클부터는 싸이클 성능이 비교적 우수하여 제 10싸이클에서 258mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, $C_{1-x}B_x(x=0.00,\;0.05,\;0.10\;0.20)$ 시료들 중에서 x=0.05 조성의 시료는 가장 큰 초기 방전용량 860mAh/g을 나타내었으며, 10번째 싸이클에서 181mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 제 2싸이클부터 싸이클 성능은 모두가 비슷하게 나타났다 초기방전 용량(PVDF $10wt.\%$ 사용시, 853mAh/g), 싸이클 성능, 방전용량(PVDF $10wt.\%$사용시 10번째 싸이클에서 400mAh/g)면에서 $C_{0.90}B_{0.10}$ 시료가 리튬이온 이차전지의 부극으로서의 가장 우수한 전기화학적 특성을 나타내었다. 합성한 탄소에 NMP를 용매로 한 액상 혼합 바인더(PVDF)를 90:10의 무게비로 첨가한 경우가 95:5의 무게비로 첨가한 경우보다 대체로 모든 조성에서 충$\cdot$방전용량이 크게 나타났다. 붕소가 첨가되어 덜 disordered된 구조가 됨으로써 1.25V보다 낮은 전압 부분에서 평탄구역이 증가하는 것으로 판단된다. 붕소가 첨가된 경우 충$\cdot$방전용량이 제 2싸이클에서부터 급격히 감소하였는데, 이는 첨가된 붕소가 제 1싸이클에서 삽입되는 Li과 일부는 강하게 결합하여 추출이 안되고 일부만이 다시 가역적으로 추출$\cdot$삽입되기 때문으로 생각된다. 붕소 첨가에 의한 충$\cdot$방전용량의 증가는, 붕소가 electron acceptor로 작용하여 삽입된 Li와 붕소-탄소 host 사이의 결합 강도를 증가시킴으로써 붕소치환 된 탄소에서 Li의 전위를 상승시키기 때문에 일어난다고 사려된다.
센서네트워크의 전력문제를 해결할 수 있는 에너지 수집형 무선 센서네트워크 (EH-WSN)에 대한 관심이 증가하고 있다. EH-WSN에서는 에너지 수집과 소비의 균형을 맞추기 위한 on-off 듀티싸이클링에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 환경감시를 위한 EH-WSN에서 센싱된 데이터의 긴급성과 에너지 수집율은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 따라서 단순히 전력의 균형 상태를 유지하는 것 이외에 센싱된 데이터의 중요도 및 에너지 수집율에 따라 듀티싸이클 주기를 조절할 필요성이 대두된다. 본 논문에서는 환경감시를 위한 EH-WSN에서 기존의 전력만을 고려한 on-off 듀티싸이클링의 문제점을 분석하고, 센싱값의 변화율 및 크기값에 의한 센싱 데이터의 우선순위 및 에너지 수집율 등을 고려하여 적응적으로 on-off 주기를 결정하는 듀티싸이클 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 듀티싸이클 스케줄링의 성능을 분석하였다.
최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.
본 논문에서는 각 유니캐스트 셀이 세 번의 연속된 셀 읽기 싸이클마다 공유 버퍼에서 셀을 읽을 수 있고 멀티캐스트 셀은 마지막 읽기 싸이클에서 유니캐스트 셀을 읽기 위해 공유 버퍼가 사용되지 않을 경우에만 읽히도록 하는 공유 다중버퍼형 ATM 교환기를 제안한다. 유니캐스트 셀에 대한 HOL효과는 멀티캐스트 셀에 의해 영향을 받지 않으며, 유니캐스트 셀 뿐 아니라 멀티캐스트 셀도 각 출력 포트에서 읽힐 수 있는 기회가 생기므로 출력 포트의 이용율이 증가한다. 고정된 멀티캐스트 셀 비율에서, 제안된 방법은 제공부하가 1일 경우에도 98.9%의 수율을 보인다. 제안된 공유 다중 버퍼형 ATM교환기는 0.6㎛ single-poly triple metal CMOS 공정을 사용하여 설계되었다. 설계된 교환기는 8×8의 포트 크기를 가지며 STM-1의 대역폭 155.52Mbps를 각 포트에서 지원할 수 있도록 20MHz에서 동작한다.
전기이중층 커패시터용 활성탄의 정전 용량 향상을 위해 우레아를 이용해 활성탄 표면에 펩티드 결합을 유도하였다. 우레아 도입에 따른 활성탄은 소성과정을 거쳐 안정화되었으며, 전기화학적 특성을 순환전류 전압법을 이용하여 정전 용량을 관찰하고, 임피던스를 통해 저항 변화를 관찰하였으며, 충방전 평가를 통해 싸이클 성능을 관찰하였다. 결과적으로 질소성 작용기의 도입으로 정전 용량은 기존 탄소재에 비해 약 22.9%의 향상을 이루었으며, 저항 감소 및 우수한 싸이클 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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