건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.
우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문은 시스템 버스와 IP로 구성되는 SoC 플랫폼 기반의 설계에서 온칩 버스의 소비 전력을 시스템 레벨에서 빠르고 정확하게 추정하는 방법을 제시한다. 제안된 소비 전력 추정 모델링은 시스템 구조 변화에 따른 버스 시스템의 소비 전력 변화를 직접 예측할 수 있고 이에 따라 시스템 구성을 최적화할 수 있다. 본 논문에서 소비전력 모델링은 크게 두 부분으로 구성된다. 하나는 버스 시스템 구조에 따른 버스 로직들이 사용하는 소비 전력이고, 다른 하나는 데이터 전송시 발생하는 신호 천이에 의한 버스 라인의 소비 전력이다. 본 모델링을 타겟 멀티미디어 SoC인 MPEG 인코더에 적용하여 92% 이상의 정확도를 가짐을 보였다. 제안된 모델링은 고성능/저전력 멀티미디어 SoC 설계에 활용 가능할 것으로 기대된다.
ETL(Extraction, Transformation, Loading)작업은 데이터웨어하우스 시스템 구축 및 유지관리 뿐만 아니라 차세대 정보시스템 구축의 핵심 프로세스에 해당한다. 특히 차세대 정보시스템 구축에 있어서 ETL 작업의 성능은 시스템오픈의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 일반적으로 차세대시스템 구축의 데이터 전환을 위해 수행되는 ETL작업은 대용량데이터에 대한 다양한 형태의 데이터변형 과정을 수반하며 반드시 정해진 시간안에 완료되어야 한다. 또한, 수 많은 원천 집합을 추출하여 타겟시스템의 형태에 맞게 변형 및 적재하는 작업은 한정된 컴퓨팅 자원내에서 수행되어야 한다. 따라서 자원성능을 고려한 ETL작업 스케줄 최적화는 데이터전환 작업에 있어 필수적인 고려사항이 된다. 이 연구에서는 가용한 물리자원을 최대한 활용하여 ETL 프로세스의 처리능(throughput)을 최대화 하는데 초점을 맞추어, ETL프로세스를 페트리넷을 이용해 모델링하는 기법을 제시한다. 이 모델에는 ETL 프로세스가 수행될 서버의 컴퓨팅자원이 토큰화(tokenize)되어 포함된다. 이 모델을 기반으로 가용자원을 최대한 활용하면서도 자원병목이 발생하지 않는 수준으로 ETL 작업이 수행될 수 있도록 프로세스를 제어할 수 있는 방안을 제시한다.
대면적 사각형 기판의 플라즈마 표면처리를 위한 유도 결합 플라즈마 발생 시스템의 수치 계산을 유체 모델을 이용하여 진행하였다. 연산 자원이 많이 요구되는 3차원 모델임을 감안하여 준중성 조건을 이용한 간략화 알고리즘을 사용하였다. Poisson 방정식을 풀지 않고 준중성 조건에 의한 양극성 전기장을 계산하여 이용한다. 쉬스는 모델을 이용하여 처리하였다. 1차적으로 사각 spiral 형태의 안테나를 가정하여 LCD 3세대 급의 기판을 대상으로 작성하였다. 다중 분할을 하지 않고 4개의 가지를 갖는 single spiral을 적용하였고 1.125 turn의 low impedance 구조에 대해서 계산하였다. Ar을 이용한 sputter etching 공정을 타겟으로 하여 기판에서의 Ar 이온 밀도 분포의 균일도가 어떤 설계 변수에 의해서 영향을 받는지를 중점적으로 계산하였다.
버츄얼 플랫폼은 SoC를 구성하는 프로세서 코어 및 주변장치들을 소프트웨어로 모델링한 것으로, 현재 국내외 대기업에서는 버츄얼 플랫폼을 활용한 Top-Down 설계 플로우를 기반으로 최적 SW+SoC 융합시스템 구조 설계 및 IP 재활용을 통해 개발한 다양한 플랫폼을 제품 개발에 활용하고 있다. 본 논문에서는 오픈 IP인 OpenRISC 프로세서 코어 기반의 버츄얼 플랫폼을 제안한다. 제안된 버츄얼 플랫폼은 타겟 코드를 호스트 코드로 변환하여 수행하는 코드 변환 기법을 사용하여 약 20 MIPS 급의 고속 에뮬레이션을 지원한다.
밀리미터파 대역용 고속 HEMT 소자 제작 및 개발을 위하여 0.l㎛ 이하의 T-게이트 길이를 형성하기 위한 전자빔 리소그래피 공정을 분석할 수 있는 새로운 몬테 카를로 시뮬레이터를 개발하였다. 전자빔에 의한 노광 공정 모델링을 위해 전자산란에 대한 몬데 카를로 시뮬레이션에서 다층 리지스트 및 다원자 타겟 기판 구조에서 리지스트에 전이되는 에너지를 효율적으로 계산하도록 내부 쉘 전자 산란과 에너지 손실에 대해 새로이 모델링하였다. 다층 리지스트 구조에서 T-게이트 형상을 얻기 위해서 보통은 재현성 문제로 각 리지스트에 대해 각기 다른 현상액을 사용하게 되는데, 3층 리지스트 구조에서의 전자빔 리소그래피 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 각기 다른 현상 모델을 적용하였다. 본 논문에서 제안 개발된 모델을 사용하여 HEMT 소자의 전자빔 리소그래피에 의한 0.l㎛ T-게이트 형성 공정을 시뮬레이션하고 SEM 측정 결과와 비교하여 T-게이트 형성 공정을 분석하였다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
생성된 테스트 케이스와 요구사항과의 연관관계가 중요하지만, 모델을 이용한 테스트 케이스 자동생성에서는 모델이 요구사항과 m:n의 관계를 맺기 때문에 테스트 케이스와 요구사항과의 관계도 매우 복잡해진다. 본 논문에서는 1:1 모델링 도구인 REED(REquirement EDitor)를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 테스트 케이스는 커버리지 타겟 생성, IORT(Input Output Relation Tree) 생성, 테스트 케이스 생성의 3단계를 거치며, 모든 단계는 자동으로 진행된다. 생성된 테스트 케이스는 하나의 요구사항에서 생성될 수 있으며 실제 시스템에 적용한 결과, 온도조절장치 경우는 5,566개, 버스카드 단말기의 경우는 3,757개, 굴착기 제어기는 4,611개의 테스트 케이스가 생성되었다.
모바일 맹핑시스템에 장착되어 있는 카메라와 INS의 물리적 관계 (두 좌표축 간의 거리(lever-arm) 와 각도(boresight) 캘리브레이션은 카메라 영상의 지리적 정보를 생성하기 위해 필요로 한다. 이 목적을 위해 기존연구는 카메라 캘리브레이션을 통하여 이 물리적 관계를 추정하고 있다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 좌표가 할당된 타겟을 이용하여 움직이는 카메라의 렌즈 왜곡과 내/외부 표정 계산하는 것이다. 이 추정에서, 저가의 INS의 초기상태인 자세, 각도는 사용자의 측량에 의해 결정이 된다. 만약 정교한 측량이 없을 경우, 카메라 영상의 지리적 정보는 잘못된 정보를 제공 할 것이다. 정교한 측량의 어려움을 피하기 위해, 본 논문은 카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델을 설계하였다. 시스템에 장착된 카메라와 INS의 초기 기준 좌표계의 관계는 lever-arm과 boresight을 이용한 좌표축 변환으로 정의 될 수 있으며, 이 시스템이 이동 후, 카메라 초기 기준 좌표계에서 INS의 위치는 두 개의 벡터 경로로 정의 될 수 있다. 이 두 벡터 경로는 카메라와 INS의 상대 외부표정의 관계를 이용하여 계산된 벡터들의 조합으로 정의된다. 본 논문은 여러 쌍의 경로로부터 lever-arm과 boresight을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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