LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템들은 침입패턴을 나타내는 데 정규표현식을 사용하고 있으며 빠른 심층 패킷 검사를 위해서 하드웨어 기반의 패턴매칭이 필요하다. 하드웨어 기반 정규표현식 패턴매칭에 대한 많은 연구가 이루어졌으나 {10}과 같은 제한반복 연산자에 대한 구현은 제약이 있었다. 본 논문에서는 일반적인 정규표현식 서브패턴에 대한 제한반복을 더 낮은 하드웨어 복잡도로 구현할 수 있는 제한반복 블록 구조를 제시하였다. 제안된 제한반복 블록은 단일 문자, 고정길이 문자 뿐 만 아니라 일반적인 정규표현식 서브패턴의 제한반복 구현도 가능하다. 제안된 제한반복 블록 구조는 모든 제한반복을 펼치지 않고 구현할 수 있도록 하여 정규표현식 패턴매칭 하드웨어를 더 효율적으로 구현할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 LCD 구동 모들 PCB의 기능 검사를 위한 자동 검사시스템인 EVT(Emulated Vision Tester)를 제안하고 구현하였다. 기존의 대표적인 자동검사 방법으로는 전기적 검사나 영상기반 검사방식이 있으나 전기적 검사만으로는 Timing이 주요한 변수가 되는 LED 장비에서는 검출할 수 없는 구동불량이 존재하며 영상기반 검사는 영상획득에 일관성이 결여되거나 Gray Scale의 구분이 불명확하며 검출결과의 재현성이 떨어진다. EVT 시스템은 Pattern Generator에서 인가된 입력 패턴 신호라 구동모듈을 통한 후 출력되는 디지털 신호를 직접 비교하여 패턴을 검사하고 아날로그 신호 (전압, 저항, 파형)의 이상 여부도 신속 정확하게 검사할 수 있는 H/W적인 방법이다. 높은 검출 신뢰도와 빠른 처리 속도 뿐만 아니라 간결한 시스템 구성으로 원가절감 실현 등 많은 장점을 가진다.
본 논문에서는 양상 뮤 논리를 위한 속성 명세 패턴 연구를 통해 시제 논리에 대한 패턴 기반의 단일한 프레임워크를 제시한다. 본 연구에서는 Dwyer의 속성 명세 패턴 분류를 상태(S)와 행동(A)으로 세분화하고 이를 다시 강함(A)와 약함(E)으로 다시 세분했다. 이러한 의미 기반의 계층적 패턴 분류 체계를 통해 양상 뮤 논리의 속성 명세 패턴을 분석했으며 실제 모형 검사기에서 사용된 예제들의 패턴 분류에 적용했다. 그 결과 기존의 분류 체계보다 더 정확한 분류가 가능했을 뿐만 아니라, 속성 명세의 작성 및 이해가 용이하였다.
Several methods for PCB pattern inspection have been tried to detect fine detects in pad contours, but their low detection accuracy results from pattern variations originating from etching, printing and handling processes. The adaptive inspection algorithm has been newly proposed to extract minute defects based on movable segments. With gerber master images of PCB, vertex extractions of a pad boundary are made and then a lot of segments are constructed in master data. The pad boundary is composed of segment units. The proposed method moves these segments to optimal directions of a pad boundary and so adaptively matches segments to pad contours of inspected images, irrespectively of various pattern variations. It makes a fast, accurate and reliable inspection of PCB patterns. Its performances are also evaluated with several images.
본 연구에서는 초음파 검사를 기반으로 하는 비파괴검사 방법을 사용하였으며, 용접결함의 패턴인식 알고리즘으로서 역전파 신경망과 확률 신경망을 비교하였다. 이러한 목적을 위한 과정에서 두 가지 알고리즘에 동일한 변수를 적용하였으며, 여기서 사용된 특징변수는 용접결함으로부터 반사된 시간영역 상의 전체 결함신호로부터 결함부분만을 분리한 신호파형을 사용하였다. 이상의 절차를 통하여 두 가지 알고리즘의 적용방안을 확인하였으며, 두 가지 알고리즘에 대하여 각각의 장단점을 비교하였다.
초등학생들을 대상으로 한 패턴 학습의 중요성에 비해 실제 저학년 학생들의 패턴에 대한 이해를 자세히 조사한 연구는 거의 없다. 이에 본 연구는 초등학교 2학년 학생들의 패턴에 대한 이해 실태를 조사하였다. 특히 2학년에서는 규칙 찾기 단원을 통해 패턴에 대한 학습이 이루어지기 때문에 해당 단원의 학습 전과 후의 이해 실태를 비교 분석하였다. 이를 위해 저학년 학생들의 패턴 학습 지도에 대한 선행 연구를 토대로 학생들의 패턴에 대한 이해를 측정할 수 있는 검사 도구를 개발하여, 최종 189명 학생들의 자료를 분석하였다. 연구 결과, 대부분의 문항에서 사전 검사에 비해 사후 검사에서 정답률이 높게 나와 규칙 찾기 단원의 학습 효과가 있는 것으로 판단된다. 그러나 학생들은 기하나 수 패턴에서 두 개의 구성 요소가 동시에 변화하는 규칙 찾기, 구조가 유사한 패턴 찾기, 증가 기하 패턴을 수 패턴으로 바꾸어 표현하기, 증가 패턴에서 빈 항을 구하기, 여러 가지 답이 가능한 패턴의 특정한 항을 추측하기 등에서 어려움을 겪는 것으로 드러났다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생들의 패턴 이해 및 지도에 대한 시사점을 논의하였다.
인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP와 COF의 패턴 결함을 검출하는 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 우선, TCP와 COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득한다. 라인 스캐너에서 취득된 실시간 영상을 그레이로 변환한 후, 평균화 필터를 적용하고 임계값을 이용해서 검사하고자 하는 필름 영상의 이진화를 수행한다. 이진화 된 기준 영상과 검사하고자 하는 필름 영상을 이용해서 차영상을 구한 후에 라벨링을 하여 필름의 불량을 검출하게 된다. 제안된 패턴 매칭 방법이 TCP와 COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량 패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 $24{\mu}m$ 이하의 미세 폭 및 $30{\mu}m$ 이하의 피치와 같이 미세 패턴을 가진 칩 온 필름(chip-on-film, COF)에 발생한 결함들을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 검출시스템은 미세 패턴의 COF에서 발생한 개방 (open), 단락 (hard short), mouse bite 및 near short (soft short)과 같은 다양한 결함들을 자동으로 빠르게 검출할 수 있는 기술이 적용되어 있다. 본 논문에서 제안하는 결함 검사 기술의 기본 원리는 미세 패턴내의 결함으로 인해 발생한 저항의 미세 변화를 고주파 공진기 (resonator)를 이용하여 측정 주파수에서 증폭시키고 증폭된 결함 신호와 결함이 없는 경우의 신호와의 전압차를 읽어서 0이 아니면 결함이 있음을 판단한다. 제안된 시스템은 미세 패턴 COF 검사 과정에서 결함들을 신속히 측정할 수 있으므로 불필요한 COF 복사를 위해 소요되는 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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