본 논문에서는 색상-깊이 영상간의 좌표 변환 관계 검출 시스템 및 변환 정확도 측정 시스템의 알고리즘을 제안한다. 자체 제작한 3D 체크 패턴 구조물을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾고, 이들 간에 관계식을 수치적 분석 또는 수학적인 분석을 통해 관계를 유도하였다. 키넥트 카메라를 이용하여 실험을 하였고, 3차원 영상으로 기존의 방법과 비교하여 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
필드이온빔(FIB) 가공기를 써서 초고강도의 벌크다이아몬드를 가공하기 위해 이온 소오스의 종류와 가공 조건에 따른 나노급 미세 선폭의 최적조건을 알아보고 이에 근거한 2차원적인 텍스트의 가공과 3차원적인 박막요소의 가공을 시도하였다. 다이아몬드 기판과 실리콘 기판을 Ga과 $H_2O$ 소오스를 이용하는 FIB를 써서 30 kV 빔 전류를 10 pA $\sim$ 5 nA로 변화시키면서 패터닝하고 이때 각각 20 ${\mu}m$ 길이로 생성되는 선형 패턴의 선폭, 깊이, 에치속도, 에치형상, 깊이선폭비 (aspect ratio)를 확인하였다. 다이아몬드도 실리콘 기판과 마찬가지로 나노급 패턴의 형성이 가능하였다. $H_2O$ 소오스를 채용한 경우가 에치 깊이가 2배 정도 증가하였으며 동일한 가공 조건에서는 실리콘에 비해 다이아몬드의 에치 선폭이 감소는 경향이 있었다. 특히 다이아몬드는 절연성 때문에 차지가 축적되어 가공 중 이온빔이 불안정해지는 문제가 있었으나 차지 중화 모드를 이용하여 성공적으로 sub-100 nm급 선폭의 미세 가공이 가능하였다. 확인된 선폭가공 조건에 근거하여 2차원적으로 0.3carat의 보석용 다이아몬드의 거들부에 300여개의 글자를 FIB를 활용하여 선폭 240 nm정도로 명확히 기록하는 것이 가능하였다. $Ga^+$이온과 30 eV-30 pA로 조건에서 비교적 넓은 선폭과 Z축 depth 고정범위에서 많은 개인정보의 기록이 영구적으로 가능하였으며 전자현미경으로 재생이 가능하였다. 3차원적으로 두께 $1{\mu}m$의 박막요소를 FIB가공과 백금 용접으로 떼어낸 후 FIB가공으로 두께가 100 nm가 되도록 한 후 투과전자현미경을 이용하여 성분 분석을 하는 것이 성공적으로 수행될 수 있었다.
소비자의 구매패턴을 분석하기 위해서는 문화적 요인, 사회적 요인, 개인적 요인, 심리적 요인 등을 고려해야 한다. 소비자의 구매에 이르는 심리나 내부 상태까지 깊이 고려하여 분석하게 되면 소비자의 구매행동을 정확하게 예측하거나 구매요인을 추측할 수가 있기 때문에 기업에서는 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 효과적으로 이용할 수가 있다. 이러한 요인들은 직접적인 정보처리로 분석하기 어렵기 때문에 불확실한 정보를 취급하는 기술이 필요하다. 베이지안 네트워크는 불완전한 자료나 관측이 불가능한 자료에도 대응이 가능하며 구매자의 구매에 이르는 심리나 내적상태등과 같은 관측이 곤란한 요소도 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상품구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 예측하는 방법을 제안하였다. 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거하고 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매패턴을 분석하였다.
ML 언어에서 제공하는 모듈 시스템은 강력한 모듈화 프로그래밍과 데이터 추상화를 지원함에도 불구하고 재귀모듈을 지원하지 못한다는 점이 단점으로 지적되어 왔다. 재귀모듈을 이용하면 상호의존적이지만 개념적으로는 서로 분리된 소프트웨어 컴포넌트들을 각각 다른 모듈에 작성할 수 있기 때문에 코드의 재사용성을 더욱 증진시킬 수 있다. 이러한 중요성 때문에 재귀모듈은 지난 10년 동안 프로그래밍 언어 분야에서 깊이 있게 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구는 복시문제와 순환타입문제를 완벽하게 해결하지 못하여 한정된 재귀모듈 프로그래밍 패턴만을 지원하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 복시문제와 순환타입 문제를 해결하고 다양한 재귀모듈 패턴을 지원하는 타입시스템을 제안한다.
TEM(Transmission Electrion microsopy) 투과전자현미경은 재료의 기초 구조 분석과 반도체 또는 생물시편의 미세 구조분석에 널리 사용되는 장비이다. TEM 분석은 필수적으로 목적에 부합되는 적절한 시편제작이 수반되어야 한다. 다양한 전자 현미경 시편 제작 방법 중 본 논문에서는 FIB(Focus Ion Beam)를 이용한 시편 제작법 중 시편에 입사되는 에너지와 이온 Gun과 시편과의 상호 각도, 이온 밀링 깊이 조절 등의 실험을 통하여 표면 손상 최소화를 벌크 웨이퍼와 패턴화된 시편에서 실험하였다. 최소화된 표면 영향성(약 5nm)을 패턴화된 시편에 구현하였다.
In this paper, This work demonstrates a experimental evaluation for vehicle road noise NVH performance from the component-level NVH measurements of Tire. The power unit noise from tire emitted by cars has been reduced. It has been found that tire noise dominates noise produced by the power train when vehicles are driven at high constant speed. Therefore tire pattern noise is affected by pattern and vehicle and transmission loss. Tire noise mechanism is generated by several mechanisms. The sound of tire can propagate either through the air or through the structure of vehicle. Pattern noise is the result of pressure variations through the air to the interior side of vehicle. Especially, smooth asphalt, the periodicity of tread design, groove depth is important factor, which have an influence on the reduction of tire pattern noise.
데이터마이닝 분야에서 빈발항목집합 탐사에 관한 연구는 활발히 진행되어 왔지만 여전히 많은 메모리 공간과 시간을 필요로 한다. 특히 apriori 알고리즘에 기반한 방법들은 긴 패턴이 생성될수록 지수적으로 시간과 공간이 증가한다. 최근에 발표된 fp-growth는 일반적인 데이터 집합에서 우수한 성능을 보이나 희소 데이터 집합에서 효율적인 성능을 보여주지 못한다. 본 논문에서는 길이가 2인 빈발항목집합 L2에 기반한 L2-tree 구조를 제안한다. 또한 L2-tree에서 빈발항목집합을 탐사하는 L2-traverse 알고리즘을 제안한다. L2-tree는 L2를 기반으로 하기 때문에 L2가 상대적으로 적은 희소 데이터 집합 환경에서 적은 메모리 공간을 사용하게 된다. L2-traverse 알고리즘은 별도의 추출 데이터베이스를 생성하는 FP-growth와 달리 단순히 L2-tree를 오직 한번의 깊이 우선 탐사를 통해 빈발항목집합을 찾는다. 최적화 기법으로써 길이가 3인 빈발항목집합 L3가 되지 않는 L2 패턴들을 미리 제거하는 방법으로 C3-traverse 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 기존 알고리즘과 비교 검증한다.
기상장 수치모의 결과 Case NGSST와 Case Default의 해수면 온도가 다르게 표현 되어 대상지역의 온도장을 변화 시켰고, 이에 따른 바다와 육지간의 온도경도 변화는 해풍 및 육풍의 침투 깊이를 변화 시켰을 뿐만 아니라 풍속의 변화에도 영향을 미쳤다. 이러한 기상장의 차이는 대기질 모의결과에도 영향을 미쳐 오존농도 분포의 차이로 나타났다.
최근 VLSI 디자인의 비용과 복잡성은 디자인 과정에서 필수조건이다. 소자 모델링과 수치적 방법은 spice와 같은 회로 시뮬레이터를 사용하여 얻을 수 있으며 simulated annealing과 같은 기법의 기술적인 장점은 많은 부분에서 응용된다. 이러한 기법들은 다량의 메모리 제조와 소규모 연구의 프로젝트까지 거의 모든 칩 디자인에 사용된다. 따라서 본 논문에서는 VLSI 회로의 패턴 매칭에 관한 역트랙킹(backtracking) 깊이-우선 탐색을 할 수 있는 그래프 탐색 매칭 알고리즘을 제안하였다.
반도체 공정에서 위상 소자를 적용하는데 있어, 그 위상항을 ITFA 방법을 적용하여 계산하였고 계산된 위상 소자에 따른 광출력 회절효율을 계산하였다. 이러한 회절 효율의 계산은 출력 평면 내에만 해당되는 것이고, 이외의 영역으로 출력이 소실되는 경우를 고려하지 않았다. 또한, 위상항의 양자화 깊이의 변화에 대하여 입력광이 위상소자를 지난 후의 광출력 효율에 대하여 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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