마이크로플라즈마 화학기상증착법(microwave plasma enhanced chemical vapor deposition, MPCVD)에 의하여 형성된 비정질 탄소 박막의 효율적인 도핑 공정을 위하여, 비정질 탄소 박막의 성장 직전 nucleated seed 상태의 기판 혹은 일부 성장된 박막 위에 비소(As) 이온을 이온 주입하였고 그 직후 다시 MPCVD에 의하여 박막을 성장시켰다. MPCVD에 의한 성장 자체가 약 $500{\sim}600^{\circ}C$ 온도에서의 어닐링 공정을 대체할 수 있으므로, 기존의 이온 주입 후 별도의 어닐링 공정과 비교 시 간략화된 공정으로도 어닐링 효과가 있다고 할 수 있다. 이온 주입 후 박막 성장으로 어닐링 효과를 얻은 비정질 탄소 박막의 경우, $2.5V/{\mu}m$의 전계에서 약 $0.1mA/cm^2$의 전계 방출 특성을 관찰할 수 있었고 또한 라만 스펙트럼 특성에서도 다이아몬드 특성 및 그래파이트 특성 모두 뚜렷이 관찰되었다. 전기적, 구조적 특성 관찰로부터 이온 주입된 As 이온이 자동 어닐링 효과에 의해 충분히 비정질 탄소 박막에 도핑되었다고 할 수 있다.
본 논문에서는 가우시안 혼합모형을 이용한 새로운 칼라 영상의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 EM 알고리즘의 문제점인 국부적 최대값의 문제를 해결하기 위하여 최대 엔트로피의 원리를 이용하는 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 소개하였고, 여러 색상들로 구성된 영상에 대하여 가우시안 혼합모형을 가정하였으며, 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 사용하여 이들의 모수를 추정하는 방법을 알아보았다. 또한 혼합모형에 성분의 수를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였으며 선택된 최적의 혼합모형을 사용하여 각 화소에 대한 사후확률을 계산하고 이들의 최대값을 이용하여 영상분할을 실시하였다. 결정적 어닐링 EM 알고리즘이 기존의 EM 알고리즘보다 혼합모형의 모수를 더 정확하게 추정한다는 것과 혼합모형의 성분의 수를 결정하는 제안된 방법의 성능을 실험결과를 통하여 고찰하였고, 또한 두 가지 실제 영상을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 영상을 더 효율적으로 분할 할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 CCD 카메라에서 나오는 NTSC 신호를 분석하여 근거리에서 초점을 맞출 수 있도록 렌즈의 동작을 제어하는 방법을 제안한다. 카메라와 물체의 거리가 약 1미터 이하로 가까워지면 자동 초점 기능을 갖춘 카메라는 영상의 전체적인 초점보다는 가장 근접한 미세 부분을 기준으로 초점을 맞추어서 영상을 획득한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 어닐링 알고리즘을 이용하여 CCD 카메라 렌즈에 내장된 모터를 영상의 전체적인 신호에 따라 제어하여 근거리에서 처리대상에 가장 적합한 영상을 획득하는 방법을 제안한다. 이러한 CCD 카메라 초점 제어 기술은 눈의 홍채를 이용한 인식 시스템에서 사용될 목적으로 개발되었다.
최근 클라우드 기반 게이밍에서 게임 스트리밍에 대한 관심이 높다. 게임 스트리밍에서는 원격지의 게임 서버가 그래픽 렌더링 작업을 수행하고 렌더링 결과물인 씬 이미지들을 플레이어 장치에 인터넷을 통해 스트리밍하게 된다. 우리는 다중 게임 서버 기반의 게임 스트리밍 환경에서, 서버간의 GPU 부하 균등을 위한 CSA (Client-Server Allocation) 문제를 최적화 문제로 모델링하고, 그 해를 구하는 시뮬레이티드 어닐링 기반 방법을 제안한다. 우리 방법의 특징은, 네트워크 지연에 대한 제약을 고려한 것과, 필요시 신규 게임 세션의 프레임 레이트를 자동으로 하향 조절하는 기능을 지원하는 것이다.
본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.
환경 문제가 대두 됨에 따라 세계 각국에서는 환경규제를 통해서 산업계에 친환경 제품의 개발을 독려하고 있어 생분해성 재료에 대한 산업계의 관심이 높아지고 있다. 생분해성 재료인 Polylactic acid(PLA)는 강성과 내화학성이 뛰어나지만 내열성과 내충격성이 낮아서 자동차용 재료로서 요구되는 성능을 만족시킬 수 없다. 이에 본 연구에서는 천연섬유(황마)를 강화재로 사용하여 PLA의 내열성과 내충격성을 향상 시키기 위한 실험을 수행하였다. 특히 PLA와 황마 계면 간의 결합력을 증가시키기 위해 다양한 표면처리를 수행하였고 내충격성이 향상됨을 확인하였다. 또, 어닐링 처리를 통해서 PLA의 내열성이 크게 증가함을 보였다.
Pattern layout design is very important to the automation of apparel industry. Until now, the genetic algorithm and Tabu search method have been applied to layout design automation. With the genetic algorithm and Tabu search method, the obtained values are not always consistent depending on the initial conditions, number of iterations, and scheduling. In addition, the selection of various parameters for these methods is not easy. This paper presents a hybrid search method that uses a neural network and simulated annealing to solve these problems. The layout of pattern elements was optimized to verify the potential application of the suggested method to apparel pattern layout design.
An assembly sequence is considered to be optimal when is minimizes assembly cost while satisfying assembly constraints. To derive such an optimal sequence for robotic assembly, this paper proposes a method using a simulated annealing algorithm. In this method, an energy funciton is derived inconsideration of both the assembly constraints and the assembly cost. The energy function thus derived is iteratively minimized until no further change in energy occurs. During the minimization, the energy is occationally perturbed probabilistically in order to escape from local minima. The minimized energy yields an optimal assembly sequence. To show the effectiveness of the proposed method, case studies are presented for industrial products such as an electrical relay and an automobil alternator. The performance is analyzed by comparing the results with those of a neural network-based method, based upon the optimal solutions of an expert system.
최근 VLSI 회로 설계는 자동 레이아웃(automatic layout) 들을 사용하여 효과적으로 이루어지고 있다. 자동 레이아웃은 VLSI 칩 상에 모듈들의 위치를 결정하는 배치와 각 모듈간을 상호 연결하는 배선 두 가지의 중요한 기능으로 구성되어 있다. VLSI 칩의 성능과 면적은 이 두 가지의 기능을 수행하는 알고리즘의 성능에 따라 크게 좌우된다. 채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제를 해결하기 위한 네트리스트 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 여러 문제들에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 비교, 분석한 결과 최적, 최악 및 평균비용 측면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 자동 섬유 적층(AFP) 장비로 제작한 열가소성 복합재에 대하여 추가 공정을 수행한 후 기계적 물성에 미치는 영향을 평가하였다. 제작을 위한 기초 연구로써 AFP의 공정 변수를 통해 열가소성 복합재를 제작하였으며 제작된 열가소성 복합재에 어닐링(Annealing) 및 진공백(Vacuum bag only) 공정을 수행하였다. 추가 공정 후 검증을 위해 결정화도 및 기공률 측정을 수행하였다. 결정화도는 시차 주사 열량 측정법(Differential scanning calorimetry)을 통해 측정하였으며 반 결정 구조인 열가소성 복합재의 공정 조건에 따른 결정화도 변화를 확인하였다. 기공률 측정을 위해 수지 용해를 수행하였으며 현미경 촬영을 통해 기공 분포를 확인하고 수지 용해법을 통해 기공률을 계산하여 공정 조건에 따른 기공률 변화를 관찰하였다. 검증 후 수행한 층간 전단 강도 시험 결과 AFP로 제작한 열가소성 복합재의 경우 결정화도 보다 기공률 값이 기계적 물성에 더 많은 영향을 미쳤다. 또한 진공백 공정을 통해 열가소성 복합재를 녹는점까지 도달시켰으며 진공상태에서 지속적으로 열가소성 복합재 내의 기공을 제거함에 따라 층간 전단 강도가 증가하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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