본 연구 축전 결합형 고주파 플라즈마(CCP) 식각장비에 펄스 직류(Pulse DC) 전원을 인가하여 오실로스코프(oscilloscope)를 분석하여 전기적 특성을 평가하는 것이다. 펄스 직류전원 플라즈마 시스템에서는 다양한 변수를 이해하여야 한다. 본 실험에서 사용한 공정 변수는 Pulsed DC Voltage 300~500 V, Pulsed DC reverse time $0.5{\sim}2.0{\mu}s$, Pulsed DC Frequency 100~250 kHz 이었다. 실험 결과를 정리하면 1) Pulsed DC Voltage 가 증가할수록 Input voltage의 최대값은 336~520 V, 최소값은 -544~-920 V로 변하여 피크 투 피크 (peak to peak)값은 880~1460 V로 증가였다. Input current 또한 최대값은 1.88~2.88 A, 최소값은 -0.84~-1.28 A로 변하여 피크 투피크 값은 2.88~4.24 A로 증가하였다. 이는 척에 인가되는 전류와 파워의 증가를 의미한다. 2) Pulsed DC reverse time이 증가하면 Input voltage와 Input current값이 증가했다 (Input voltage의 피크 투 피크 값은 1200~1440 V, Input current의 피크 투 피크 값은 3.56~4.56 A). 3) Pulsed DC frequency가 증가하면 주기가 짧아져 Input voltage와 Input current값이 증가 한다 (Input voltage의 피크 투 피크 값은 900~1320 V, Input current의 피크 투 피크 값은 2.36~3.64 A). 결론적으로 펄스 직류 플라즈마의 다양한 전기적 변수들은 반응기 내부에 인가되는 Input voltage와 Input current의 값에 큰 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.711-724
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2016
다양하게 변화하는 복잡한 생존환경 하에서는 여러 요인이 동시에 사람이나 시스템의 수명에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 여러 요인이 동시에 수명에 영향을 주면서, 영향력의 크기가 상황에 따라 동적으로 변화하는 신뢰성 모형에 관한 연구를 수행한다. 수명에 영향을 주는 요인으로, 자연적 고장과 더불어, 하나의 개체의 사망이나 고장으로 인한 잔여 개체에 대한 스트레스 증가, 외부 충격, 그리고 생존 환경 스트레스 수준을 동시에 고려한다. 이들 요인들을 모두 포함하는 두 가지 모델을 고려하고, 이변량 수명 분포를 유도한다. 또한 이들 두 모형을 서로 비교하며, 이들 모형으로부터 얻어지는 최대값의 분포와 최소값의 분포를 비교하고자 한다. 제안된 두 가지 신뢰성 모형에서의 최대값 분포와 최소값 분포의 비교를 위하여 확률적 순서화에 관한 개념을 소개하며, 이에 기초하여 최대값 분포와 최소값 분포에 대한 확률적 비교를 수행한다.
동일한 재료를 사용하고, 식품명이나 음식명이 같음에도 불구하고 동일한 중량에서 식품의 영양성분이 편차를 나타내는 경우가 많이 있다. 그 원인은 조리 방법과 조리 공정에 따른 음식의 수분함량과 깊은 관계가 있다. 개인의 건강 맞춤형 식단을 설계하고, 정확한 열량과 양분을 공급하기 위해서는 조리 공정이나 조리 방법에 영향을 받지 않는 음식 데이터의 표시 방법이 필요하다. 이 연구에서는 동일한 식자재나 식품이 함수율의 차이로 인해 다른 식자재나 식품으로 분류됨으로 데이터베이스의 복잡성과 활용측면의 어려움이 증가하는 문제를 개선하기 위해 건물중(乾物重) 기반의 식품 데이터 표시를 제안하고자 하며, 이를 위해 식품재료로서 쌀의 특징과 쌀을 재료로 한 다양한 쌀 가공 식품의 물성에 대하여 수분의 변화에 따른 주요 영양성분의 변화를 고찰하고, 이를 통해 식품 데이터를 정규화 하기 위한 예시로서 쌀의 건물중 기반 영양 표시를 제안하고자 하였다. 동일한 재료로 가공된 32종의 쌀 가공 식품 데이터는 수분 분포에 있어 1.1~95%, 에너지량은 20~415kcal, 단백질은 0.3~9.1g, 지질은 0.1~3.9g, 탄수화물은 4.4~91.0g의 범위로 매우 넓은 영역에 분포하고 있다. 그러나 수분영향을 제거하고 고형물로 환산한 쌀가공 식품의 100g 당 영양성분은 에너지량의 최대값과 최소값의 범위는 376.9~421.1kcal, 단백질의 최대값과 최소값의 범위는 4.3~12.6g, 지질의 최대값과 최소값의 범위는 0.1~4.1g, 탄수화물의 최대값과 최소값의 범위는 80.5~95.1g 로 나타났다. 수분 중량을 포함한 음식의 영양성분 데이터에 비해 최대값과 최소값, 데이터의 표준편차가 90%이상 감소하고, 정규화되는 경향을 나타내었다.
병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.
경운기 시뮬레이터 운전자가 가상환경에서 교육에 몰입할 수 있도록 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강 현실 기술을 구현하였다. 3D 카메라 입력 장치로부터 초당 30 frame 이상 속도로 경운기 모의 운전 장치의 영상을 획득한다. 획득된 현실 영상을 크로마키 처리하여 가상 현실과 결합하였다. RGB 영상의 HSI 변환 실험결과 색상 최대값 0.52, 최소값 0.153, 채도 최대값 0.57, 최소값 0.16, 명도 최대값 1, 최소값 0.12이 크로마키 처리를 위해 최적값이었다. 본 연구에서는 키패드를 이용하여 크로마키 처리된 현실 영상의 위치를 전 후 상 하 좌 우를 버튼으로 조정하여 초기 결합위치를 조정할 수 있고 최종 조정된 값은 저장하여 유지 관리되도록 하였다. 이를 토대로 초당 30프레임 이상의 속도로 가상현실과 크로마키 처리 영상을 결합한 증강현실 구현이 가능함을 보였다.
변곡점 추출방법을 활용하여 AM-FM신호의 순간주파수를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 AM-FM신호의 국부적인 최대값/최소값을 변곡점 추출법을 활용하여 검출하며, 검출된 인접한 최대값/최소값 사이의 시간 간격을 계산하여 FM성분의 순간주파수를 추정한다. AM성분의 경우, 검출된 최소값/최대값의 포락선을 먼저 구하고 포락선의 최고값 간의 시간을 계산하여 순간주파수를 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 FM성분의 주파수가 고정된 경우와 변화하는 경우에 제안된 방법의 유용성을 검증한다. FM성분의 주파수가 일정한 AM-FM신호의 경우, 제안된 방법은 두 주파수 성분을 적절하게 추정한다. FM성분의 주파수가 변화하는 AM-FM신호의 경우, AM성분의 순간주파수는 적절히 추정되었으나 FM성분의 순간 주파수는 이론적인 주파수에서 편이되는 현상을 보인다. 이는 국소적인 최고점/최대점 검출로 표본수가 적어지는 효과에 따른 것으로, 저역통과 필터와 같은 후처리로 개선될 수 있다.
본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 웨이블릿 패킷 변환(WPT) 기반의 컬러화 알고리즘에서 슈도랜덤코드(pseudo-random code) 정보의 삽입을 통해 복원된 컬러 영상에서 채도를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 컬러 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(컬러-그레이변환)에서 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후, Y 영상에 2레벨 웨이블릿 패킷 변환을 적용하여 정보량이 최소인 부영역(수평의 수직, 수직의 수평 부영역)에 CbCr 영상을 삽입한다. 이때 프린팅 및 스캐닝 과정에서 발생하는 채도 열화를 보상하기 위해 원본 영상 CbCr의 최대값 및 최소값을 슈도랜덤코드 형태로 변환하여 대각의 대각 부영역에 역시 삽입한다. 슈도랜덤코드는 CbCr의 최대값 및 최소값을 흰색 점의 개수로 표현한 영상으로, 컬러 복원 과정(그레이-컬러변환)에서 이를 추출하여 원본의 CbCr 최대값 및 최소값과 복원 영상의 CbCr 최대값 및 최소값과의 비를 가중치로 이용함으로써 채도 보상 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 제안된 방법이 복원된 컬러 영상에서 채도를 향상시킴을 색차와 PSNR 수치로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 하나의 서브블럭내에서 픽셀값정렬과 예측오차확장기법을 확장한 새로운 가역 정보은닉기법을 제안한다. 각 $2{\times}2$ 서브블록에서 최소값 그룹과 최대값 그룹으로 나누고, 최소값 그룹에서는 제일 작은 값에 비밀자료를 숨기고, 최대값 그룹에서는 제일 큰 값에 비밀자료를 숨긴다. 제안한 알고리즘은 평균 13,900 비트의 삽입용량을 가지는데 이 결과는 31.39dB의 시각적인 왜곡을 유지하면서 기존 알고리즘보다 4,553 비트 더 많이 숨길 수 있음을 실험을 통해서 보여주고 있다.
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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