모바일 컴퓨팅 환경은 크게 모바일 노드, 무선망, 그리고 이동성이라는 기술로 이루어진다. 이음새없는 (seamless) 이동성을 제공하기 위한 기존의 Shadow Registration 방법은 핸드오프가 발생하기 이전에 이웃한 모든 노드들(AAAF/sbu n/)에게 모바일 노드의 관련 정보를 사전등록(Shadow Registration)하는 방법을 제안하여 핸드오프 이후에 발생하는 끊김이나 지연을 방지하였다. 그러나 이러한 Shadow Registration의 경우 백본 네트워크에 불필요한 트래픽 발생 및 데이터 관리라는 문제를 야기시킨다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고자 새롭게 사전등록 트리거 영역(STR: Shadow Trigger Region)을 설정하고, STR 내에 모바일 노드(MN)가 위치할 경우 MN의 이동 방향을 이용하여 최소한의 사전등록영역(SRR: Shadow Registration Region)을 찾아내는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 SRR 은 최대 2 개의 이웃노드(AAAF$_2$)에게만 사전등록을 요청하면 되므로, 기존의 방법에 비해 최대 ∑(n2)번의 사전등록 횟수를 줄이면서 끊김과 지연도 방지할 수 있는 효과적인 방법이다.
본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.
유한요소법을 이용하여 전자장을 해석할 경우 전류원이 전 영역에 비해 극히 작은 영역이면, 요소분할 과정에서 소스부분을 세분하여야 하므로 결국 미지수의 증가를 가져오게 된다. 또한, 선전류 문제의 경우 2차원 유한 요소 해석이 용이하지 않다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 소스가 선전류이고 관심 영역이 선전류원으로부터 떨어져 있는 경우, 소스 영역은 해석해를 적용하여 유한요소법과 결합하는 방법을 제시하였다. 해석적인 해는 원통좌표계에서 반정에 대한 멱함수와 회전각도에 대한 삼각함수의 곱의 형태로 표현된다. 이때 두 종류의 적분 상수가 있는데, 이는 경계상의 포텐셜값과 유한요소법의 경계 적분항을 푸리에급수로 전개한 계수로 표현된다. 제안한 알고리즘의 검증을 위하여 해석해가 존재하는 모델을 설정하여 해석적인 방법, 기존의 유한요소 법 및 결합 방법에 의한 해를 비교 검증하였다.
국가 또는 단체가 기후변화에 대응하기 위해서는 온실가스 배출량을 정확하게 파악하고, 실현가능한 감축목표를 설정한 뒤, 각 세부 분야에서 효과적인 감축전략 및 계획을 세워야 한다. 탄소발자국은 인간의 활동이 환경에 어떠한 영향을 미치는가를 나타내는 지표이다. 탄소발자국을 계산하기 위해서는 직접 영역과 간접 영역으로 세분화하여 계산하여야 한다. 본 연구에서는 단위 범위 차원의 탄소발자국 계산 방법을 연구하였다.
동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.
점광원 가정법은 광학계의 초점거리를 LED die 표면의 중심점으로 설정하고 LED 패키지의 발산형태는 이상적인 점광원으로 가정하여 설계하는 방법이며, 가초점 설계법은 focal smear라고 불리우는 초점영역의 가초점을 기준점으로 잡아 설계를 시행하는 방법이다. 실제 LED에서 빛이 발산하는 부분은 점광원이 아닌 부피를 가지고 있는 형태이기 때문에 점이외의 면에서 발생하는 오차와 가초점 영역 설정을 통한 설계는 결과에 오차를 발생시키게 된다. 따라서 구조 분석 실험 장비를 이용한 LED내부 구조를 분석한 후 이를 시뮬레이션 설계에 적용한 결과 기존 설계법에 비해 약 5%의 오차범위를 줄일 수 있었다.
본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 대비 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 대비가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 복잡한 분할 방법을 사용하지 않고 빠르게 역광 영역을 검출할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 3차원(dimension, D) 프린터로 자체 제작한 팬톰을 이용하여 관전압과 관전류량 변화 중심으로 균일한 조직의 물리적 영역 크기 변화에 의한 관심영역(region of interest, ROI)와 설정치 영역 크기 변화에 의한 ROI 내에서의 하운스필드(hounsfield units, HU)의 변화를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 단면영상과 HU를 획득하기 위해 4-다중 검출기 전산화단층영상장비를 이용하였다. 팬톰 제작은 용융적층조형술(fused deposition modeling, FDM) 프린팅 방식의 3D 프린터 기기를 사용하였다. 팬톰의 구조는 $160{\times}160{\times}50mm$의 원통형으로 33 mm, 24 mm, 19 mm, 16 mm, 9 mm 크기의 원형 구멍을 대칭되도록 두 쌍으로 설계하였다. 구멍에는 증류수를 혼합한 조영제를 충전하였다. X선의 관전압과 관전류량는 각각 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp 그리고 50 mAs, 100 mAs, 150 mAs로 변화시켜 단면영상을 획득하였다. 획득된 영상의 ROI 내 HU 측정은 image J 프로그램를 이용하였다. 그 결과, 관전류량보다는 관전압이 HU에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 그리고 균일한 밀도를 갖는 물질이라도 물리적 영역 크기가 작아질수록 HU는 감소하였으며 ROI 설정 영역 크기가 작아질수록 HU는 증가하여 HU가 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 5 HU 이내의 노이즈 수준에서 ROI를 최대한 크게 설정하는 것이 물리적 영역 크기와 ROI 설정 영역 크기에 의한 변이를 최소화시킬 수 있는 방법이라고 판단된다.
정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.
결정질 실리콘 태양전지의 효율을 향상시키기 위하여 수광면에 서로 다른 도핑농도를 가지는 고농도 도핑영역과 저농도 도핑영역으로 이루어진 emitter를 형성하는 것이 요구되며 이를 selective emitter라 칭한다. Selective emitter를 형성하면 고농도 도핑영역에서 금속전극과 저항 접촉이 잘 형성되기 때문에 직렬 저항이 최소화되고 저농도 도핑영역에서는 전하 재결합의 감소로 인하여 태양전지의 변환효율이 상승하는 이점이 있다. Selective emitter의 형성방법은 이미 다양한 방법이 제안되고 있으나, 본 연구에서는 기존에 제시된 방법과는 다르게 열산화 시 dopant redistribution에 의한 Boron depletion 현상을 이용하여 selective emitter를 형성하는 방법을 제안하였고, 이를 Simulation을 통하여 검증하였다. 초기 emitter 확산 후 junction depth는 0.478um, 면저항은 $104.2{\Omega}/sq.$ 이었으며, nitride masking layer 두께는 0.3um로 설정하였다. $1100^{\circ}C$에서 30분간 습식산화 공정을 거친 후 nitride mask가 있는 부분의 junction depth는 1.48um, 면저항은 $89.1{\Omega}/sq$의 값을 보였고, 산화막이 형성된 부분의 junction depth는 1.16um, 면저항은 $261.8{\Omega}/sq$의 값을 보였다. 위 조건의 구조를 가진 태양전지의 변환 효율은 19.28%의 값을 나타내었고 Voc, Jsc 및 fill factor는 각각 645.08mV, $36.26mA/cm^2$, 82.42%의 값을 보였다. 한편 일반적인 구조로 설정한 태양전지의 변환 효율, Voc, Isc 및 fill factor는 각각 18.73%, 644.86mV, $36.26mA/cm^2$, 80.09%의 값을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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