본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.
본 연구에서는 당 연구실에서 개발한 곡면모델러인 CASSET(computer aided sculptured surface engineering tool)에 구현된 트리밍기능을 중심으로 트리밍곡면의 생성방법을 설명하고자 한다. 먼저 CASSET에서 곡선 및 곡면을 표현하는 방법과 곡면 위에 존재하는 곡선의 생성방법 및 곡선간의 교점을 구하는 방법을 설명하고 곡선의 트리밍 절차를 통하여 트리밍곡면의 전반적인 생성절차를 보이겠다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 나타낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완제품의 형태가 패턴의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍 공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타냈다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 타나낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완전제품의 형태가 패턴의 형의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수 조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현 한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍 하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 외관상 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타낸다.
본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
본 논문은 전체 데이터베이스에서 일부 추출된 샘플 데이터에서 빈발항목 집합을 찾는 연관규칙 마이닝 알고리즘을 기술한다. 샘플링기술을 이용하면 마이닝과정에서 필요한 데이터베이스의 접근 양을 줄이므로써 실행시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있지만, 전체데이터베이스를 이용한 마이닝보다 정확도가 떨어진다는 단점이 함께 존재한다. 이전의 Chen의 FAST알고리즘은 샘플링을 이용한 마이닝과정에서 거리오차함수를 이용한 트리밍과정을 통해 빈발 1항목집합에 대한 정확도를 개선시켰다. 이후 IFAST 알고리즘은 트리밍과정에서 빈발2-항목집합까지 고려하여 빈발2-항목집합 이상의 빈발항목집합에서도 정확도를 개선시켰다. 본 논문에서는 트리밍과정에서 사용될 추정데이터를 여러 개의 샘플데이터를 이용하여 얻으므로써 오류항목집합(false itemset)의 수를 줄이고 전체적인 정확도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 소개한다.
저항 값을 맞추기 위한 트리밍 공정이 낮은 저항온도계수와 높은 정밀성을 요구하는 박막저항기 특성에 미치는 영향에 대한 연구가 수행되었다. 스퍼터링 방법으로 제조된 박막 저항기의 트리밍 속도에 따른 저항기의 특성 변화와 온도계수의 변화가 관찰되었다. 트리밍 속도의 증가에 따라서 박막 저항기 특성은 저하되었으며, 열처리로 저항 값의 평균 편차 $0.26\%$ 및 저항온도계수 52.77(ppm/K)의 개선효과가 있었다. 1k$\Omega$와 10k$\Omega$저항기가 100k$\Omega$ 박막저항기 보다는 특성이 양호하였으며, 트리밍 속도의 치적 조건으로는 20mm/sec와 특성 개선을 할 수 있는 최적 열처리 온도는 593K였으며 최적 조건에서 제작된 저항기의 저항 값의 평균 편차는 $0.31\%$ 및 저항온도계수 10(ppm/K)미만이었다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
실리콘 마이크로머시닝 기술과 바이폴라 공정으로 집적화된 압력센서를 제작하고 동작특성 평가를 수행하였다. 센서부 보상파라미터를 추출하였고 트리밍 공정을 통하여 출력전압의 보상을 수행하였다. 센서 특성은 압저항 위치, 마스크 정렬 오차, 다이어프램 정밀두께제어 정도, 보호막의 과도식각 정도 등에 의하여 민감하게 좌우됨을 알 수 있었다. 웨이퍼별 샘플추출을 통하여 센서부 감도는 평균 0.653mV/kPa, 감도의 온도계수는 -2078.8ppm/℃, 옵셋 전압은 30.78mV, 옵셋전압의 온도계수는 32.11㎶/℃로 측정되었다. 추출된 샘플의 다이어프램 두께오차는 27±2.5㎛였다. 센서부 특성평가 결과를 통하여 신호처리회로의 옵셋 및 스팬보상, 온도보상을 위한 트리밍 공정을 수행한 결과 개발사양을 만족하는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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