Hybrid manufacturing technology has been advanced to overcome limitations due to traditional fabrication methods. To fabricate a micro/nano-scale structure, various manufacturing technologies such as lithography and etching were attempted. Since these manufacturing processes are limited by their materials, temperature and features, it is necessary to develop a new three-dimensional (3D) printing method. A novel nano-scale 3D printing system was developed consisting of the Nano-Particle Deposition System (NPDS) and the Focused Ion Beam (FIB) to overcome these limitations. By repeating deposition and machining processes, it was possible to fabricate micro/nano-scale 3D structures with various metals and ceramics. Since each process works in different chambers, a transfer process is required. In this research, nanoscale 3D printing system was briefly explained and an alignment algorithm for nano-scale 3D printing system was developed. Implementing the algorithm leads to an accepted error margin of 0.5% by compensating error in rotational, horizontal, and vertical axes.
본 논문에서는 안개 제거의 수행 시간을 단축하기 위한 최적화 기법들을 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 안개 제거 방법을 제시한다. 제안하는 최적화 기법으로, 다크 채널을 동일 크기의 영역으로 분할하여 분산 정렬을 적용하여 대기 강도를 추정함으로써 대기 강도 추정에 필요한 정렬의 연산을 간소화하였고, 대기 강도를 단색으로 가정하여 전달량 추정에 필요한 영상 정규화 과정을 간소화하였다. 또한, 메디안 다크 채널을 도입하여 안개 제거 품질을 유지하면서도 전달량 보정 과정을 효과적으로 제거하였다. 제안하는 기법들을 바탕으로 효율적인 안개 제거 방법을 제시하였고, 이의 우수성을 입증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하여 성능을 분석하였다. 제안하는 안개 제거 방법은 기존 방법과 비교하여 대등한 안개 제거 품질을 보이면서도 수행 시간을 최대 65% 단축하였다.
CFAR(Constant False Alarm Rate)는 레이다 시스템에서 표적 탐지에 주요 사용된다. 그 중에서 OS(Ordered Statistic) CFAR는 비균일 잡음환경에서 사용된다. 그러나 OS CFAR는 참조 셀을 오름차순으로 정렬하여 임계값을 계산하므로 많은 연산량이 필요하다. 이로 인하여 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 OS CFAR의 연산량을 줄이는 방안을 서술한다. 단순 표적 유무만 판단하기 위하여 참조 셀들을 오름차순 정렬하는 대신 참조 셀과 크기 비교하는 방식으로 수행하였다. 그리고 3개의 테스트 셀을 묶어 구역을 나누고, 구역 내에서 공통 참조 셀을 구하였다. 공통 참조 셀과 테스트 셀과의 크기 비교를 우선 수행함으로써 연산시간을 단축한다.
인쇄전자는 RFID 나 유연 디스플레이 등의 전자회로나 소자를 인쇄방식으로 제작하는 공정이다. 특히 롤투롤과 같은 웹 이송방식 프린팅은 얇은 필름형태의 웹(Web)에 그라비아 인쇄나 고속 잉크젯과 같은 방법으로 이송중인 웹 상에 회로를 형성하는 공법이다. 이 공정은 생산단가가 저렴하고 고속생산이 가능하다는 이점이 있다. 다층구조를 가지는 회로나 디바이스를 생산할 때, 층과 층을 얼마나 정확하게 중첩시켜 인쇄하는가 하는 것은 인쇄된 전자회로의 집적도와 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 인쇄전자공법을 상용화하기 위해서 높은 중첩정밀도 구현이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 롤투롤 인쇄방식에서 중첩정밀도의 향상을 위한 위치측정 시스템을 제안하고 신뢰성을 확인하였다. 또한 웹이 변형되었을 때의 측정 강인성도 실험적으로 확인하였다.
LED 칩 패키징에서 다이 본딩은 분할된 칩을 리드 프레임에 고정시켜 칩이 이후 공정을 견딜 수 있도록 충분한 강도를 제공하는 중요한 공정이다. 기존의 다이 본더의 픽업 장치는 단순히 콜렛의 하강 동작과 이젝터 핀의 상승 동작만으로 구동되어 픽업 장치와 다이가 접촉하는 순간 충격에 의한 다이의 손상과 위치 정렬 오차에 대한 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 위치 정렬 에러 및 다이의 손상을 최소화시키기 위하여 고정밀, 고속 이송이 가능한 픽업 헤드를 사용한 다이 본더 시스템을 개발하였다. 구조적 안정성을 평가하기 위해 다이 본더의 유한요소모델을 생성하였고 구조 해석을 수행하였다. 그다음, 다이 본더의 작동 주파수에 대해 픽업 헤드의 유한요소모델을 이용하여 진동해석을 수행하였다. 해석 결과, 다이 본더에 작용하는 응력 및 변위, 고유진동수에 대해 분석하였고 개발된 시스템의 구조적 안정성에 대해 확인하였다.
본 논문에서는 정지궤도복합위성 추진계 배관망의 독자적인 구조해석을 실시하였고, AIRBUS의 구조해석결과와 비교분석을 통해 추진계 배관망의 구조적 건전성 및 해석방법의 신뢰성을 평가하였다. 추진계 배관망의 구조적 신뢰성 확보는 정지궤도복합위성 추진계의 매우 중요한 핵심요소이다. 따라서 CAE 프로그램을 통해 직접 추진계 배관망 모델링을 수행하였고, 발사환경에서 구조해석을 실시하여 응력을 도출하였다. 내압응력해석, 조립정렬해석, 정현파진동해석, 랜덤진동해석의 하중조건에 따라 Hoop stress, Axial stress, Bending stress, Torsion stress를 구하였고, 이를 모두 고려한 von Mises 응력 계산 후 안전여유 결과 값을 도출함으로써 추진계 배관망의 구조적 건전성을 판단하였다.
다양한 임무에서 활용 가능한 무인기 다개체 시스템은 단일 무인기보다 복잡하므로 효율적인 대형 제어방식이 요구된다. 특히 광역 탐색임무에 있어 통신량 및 연산량 부담이 적으며, 무인기간 자율적인 대형 형성이 가능한 분산 제어형의 유동적인 대형 형성이 필요하다. 본 연구는 스캔 면적의 확장 및 탐색 성능향상을 위해 Swarm 대형과 뱅크 정렬 대형, 대형 전체 운동을 고려한 대형 형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 상대거리에 대해서 2차 진동 특성을 가지며 parameter tuning을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다. 또한 통상적인 무인기 시스템에 적합하도록 제어명령을 변환하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 대형 형성 및 운동에 대한 성능을 입증하였다.
Ultra-Short BaseLine(USBL) 은 센서 간격이 좁은 배열을 사용하기 때문에 위치 추정 성능 향상을 위해서는 정밀한 동기화가 필요하다. 그러나 수중 환경은 비교적 강한 잡음과 다중 경로 및 도플러 등의 수중 음향 채널로 인해 동기화 오류가 발생하여 위치 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수중 USBL 시스템의 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 공분산 기반 동기 보상 기법을 제안한다. 제안 방법은 상호상관을 통해 신호를 정렬한 후, 정렬된 신호의 공분산을 계산한다. 공분산에서 동기 오차는 위상차와 선형적으로 관련되어 있으므로 위상차를 공분산으로부터 추정하여 동기 오차를 보상한다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법이 기존 상호상관 방법보다 우수한 위치 추정 성능을 가지는 것을 보였다.
본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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