본 연구는 용늪의 강우에 대한 유출 패턴을 알아보기 위한 것으로 용늪의 수문곡선을 증수부와 감수부로 나누어 지표수의 유출 반응을 파악해 보았다. 그 결과 다음과 같은 사실을 얻어냈다. 강우강도와 증수부 기울기와의 상관관계에 있어 제1증수부보다는 제2, 제3증수부의 기울기가 더 높은 상관관계를 갖고 있는 것으로 나타나 증수부 시작점의 유출량이 양자 간의 관계에 크게 작용하고 있는 것으로 밝혀졌다. 또한 감수부의 유량감소량은 변곡점의 유량 값이 10ℓ/sec 이상일 경우 첨두유량으로부터 변곡점까지의 경과시간과 유량감소량 사이에 높은 상관관계를 지니고 있는 것으로 조사되었다. 관측기간 동안의 용늪의 평균유출률은 0.54, 평균 직접유출률은 0.14로 분석되었다. 또한 선행강우일수가 짧을수록 기저유량은 크게 나타나고 있었으며 기저유량이 클수록 유출률도 크게 나타났다. 용늪에서 1년간 유출된 지표수량은 41만톤이었으며, 월 최고유출량은 총 유출량의 21.5%를 차지한 9월에, 그리고 월 최저유출량은 1.9%를 차지한 3월에 나타났다. 계절별 최고유출량은 총유출량의 37.7%를 차지한 여름에, 계절별 최저유출량은 9.4%인 겨울에 나타났다.
Sidewall angle (SWA) of an absorber stack in extreme ultraviolet lithography mask is considered to be $90^{\circ}$ ideally, however, it is difficult to obtain $90^{\circ}$ SWA because absorber profile is changed by complicated etching process. As the imaging performance of the mask can be varied with this SWA of the absorber stack, more complicated optical proximity correction is required to compensate for the variation of imaging performance. In this study, phase shift mask (PSM) is suggested to reduce the variation of imaging performance due to SWA change by modifying mask material and structure. Variations of imaging performance and lithography process margin depending on SWA were evaluated through aerial image and developed resist simulations to confirm the advantages of PSM over the binary intensity mask (BIM). The results show that the variations of normalized image log slope and critical dimension bias depending on SWA are reduced with PSM compared to BIM. Process margin for exposure dose and focus was also improved with PSM.
다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.
본 논문에서는 만성질환을 갖고 있으면서도 일상생활을 하고 있는 만성질환 환자의 응급상황에 대비할 수 있는 u-Health 시스템 구축에 대하여 논한다. USN과 전자청진기, GPS, CDMA 그리고 RFID로 구성된 PHC(Personal Health Care) 장치에 의해 환자의 위급상황이 감지되면 위치정보를 포함한 문자메시지를 병원과 보호자의 모바일 단말기로 전송하여 즉각 대처할 수 있도록 한다. 특히 유비쿼터스 센서로 구성된 기울기/가속도 센서와 진동센서로 부터 수신되는 신호패턴을 분석하여 기절현상 또는 발작 증상과 같은 응급상황 여부를 판단한다. 이 시스템을 항상 주의가 필요한 만성질환자에게 적용시킴으로써 응급 상황에 신속히 대처하여 귀중한 생명을 구할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to analyse prosodic characteristics of accentual phrases (AP, hereafter) produced by Chinese learners of Korean in Korean text reading. The study is restricted only to the initial APs. Subjects are students who have been studying Korean at a beginner level. The results showed that Chinese learners of Korean tended to make errors in the realization of the tonal patterns of the initial 2 syllables of the initial APs. Also they showed different F0 slopes across the initial and second syllables in the initial APs. Chinese learners of Korean, therefore, need to focus on the prosodic characteristics of the initial 2 syllables of Korean APs to realize fluent Korean intonation.
랩온어칩을 위한 변환 가능한 RGB 색상 필터를 연구하였다. 잉크 색상 필터는 PDMS 패턴과정에 의한 공정으로 제작하였고, 칼라 필터의 자외선-가시광선 영역의 광투과율을 조사하였다. 잉크 칼라 필터는 스펙트럼의 모양과 기울기에 의해 특성 지워진다. 적색/황색 필터의 투과는 600 nm와 500 nm에서 차단스펙트럼 모양을 가지는 곡선으로 구성되었다. 잉크 필터의 청색 출력은 80% 피크 투과율과 약한 적색 누수를 보였다. 한편 녹색 잉크 필터는 48% 피크 투과율과 적색 누수 투과를 보였다.
본 논문에서는 캐리어(Carrier)를 이용한 매트릭스 컨버터(Matrix Converter)의 전압 변조 방법을 제안한다. 출력 상전압에 적절한 옵셋(Offset) 전압을 더하고, 캐리어 파형의 기울기를 적절히 제어함으로써 입력 전류를 역율 1의 정현파로 제어하면서 동시에 출력 전압의 합성이 가능하다. 이 방법은 기존의 매트릭스 컨버터 전압 변조 방법인 SVPWM과 동일한 스위칭 패턴을 나타내지만, 그 구현은 훨씬 간단한다. 또한 기존의 전압형 인버터(Voltage Source Inverter, VSI)에서 발전된 2상/3상 변조, 과변조(Over Modulation) 등의 개념을 유사하게 적용 할 수 있어 그 활용도가 매우 높다. Matlab/Simulink를 이용한 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 신호 교차로에서 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 자동 측정하는 영상처리 기반 방법을 제안한다. 충격파(shockwave)란 서로 다른 교통류 상태가 만나는 불연속적인 경계선을 의미하며, 충격파 속도는 충격파가 움직이는 속도 즉, 경계선의 기울기로 구해진다. 본 논문에서는 충격파 속도를 자동 측정하기 위해 거리-시간 다이어그램(distance-time diagram)을 작성하였다. 차량의 전역 추적을 통해서 모든 개별 차량의 이동 경로를 거리-시간 다이어그램에 나타내었고, 이동 경로 곡선의 기울기 변화 패턴을 분석하여 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 계산하였다. 제안된 방법을 신호 교차로에서 실험하였고 red-time 및 green-time backward moving 충격파 속도의 측정 결과를 얻었다. 충격파 속도를 측정하게 되면 차량 진행 방향의 교통 혼잡 상황을 쉽게 파악할 수 있으므로 고속 도로의 진입차선 제어, 교차로의 자동 신호제어에 효과적으로 응용할 수 있다.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
심전도는 심근허혈, 부정맥, 심근경색과 같은 심장질환의 진단에 이용된다. 특히 심근허혈은 ST 세그먼트의 형태 변화가 나타나는데, 이러한 변화는 일시적으로 나타나며 특별한 증상을 동반하지 않는다. 따라서 지속적인 모니터링을 통해서 ST의 일시적인 변화를 검출하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 심근허혈 진단을 위한 ST세그먼트 형태 분류 알고리즘을 제안한다. 이는 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파와 각 특징점을 검출 한 후 S와 T파사이의 굴곡점으로부터 특정한 기울기 정보를 추출하여 ST의 기울기 기준점과 비교함으로써, 검출된 ST를 6가지 형태로 분류하는 방법이다. 개발된 알고리즘은 심전도로부터 ST 레벨 변화 구간을 검출하고, 검출된 구간에 대해서도 ST의 형태를 분류함으로써 심전도 레벨 변화뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 제공한다. 제안한 알고리즘의 심근허혈 패턴 진단 성능을 평가하기 위해서 European ST 데이터베이스를 사용하였다. 성능 평가 결과 가장 높은 분류성공률은 99.4%이며, 낮은 성공률은 68.48%를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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