원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.
본 연구는 초슬림의 광학 시스템에 적용 가능한 서브 미크론의 패턴으로 구성된 고효율 회절 렌즈의 금형을 가공하는 방법에 관한 것이다. 서브미크론의 패턴으로 구성된 고효율 회절 렌즈를 가공하기 위해 분해능이 뛰어난 전자빔 노광장치와 고속 원자 빔 플라즈마 에칭 공정을 바탕으로 다중 정렬방식을 이용하였다. 다중 정렬 방식을 이용하여 고효율 회절 렌즈를 가공 하기 위해서는 정렬 오차, 노광 오차 그리고 에칭 오차를 최소화 해야만 한다. 본 연구에서는 이 주요한 세 가지 가공 오차를 최소화 하였으며, 이를 바탕으로 지름 $267\;{\mu}m$ (NA=0.25), 최소 선 폭 226 nm, 렌즈 두께 819 nm 를 가지는 고효율 회절 렌즈 가공을 실현 하였다.
대용량 데이터베이스로부터 순차 패턴을 발견하는 문제는 지식 발견 또는 데이터 마이닝(Data Mining) 분야에서 주요한 패턴 추출 문제이다. 순차 패턴은 추출 기법에 있어 연관 규칙의 Apriori 알고리즘과 비슷한 방식을 사용하며 그 과정에서 시퀀스는 해쉬 트리 구조를 통해 다루어 진다. 이러한 해쉬 트리 구조는 항목들의 정렬과 데이터 시퀀스의 지역성을 무시한 저장 구조로 단순 검색을 통한 다수의 복잡한 포인터 연산수행을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이러한 해쉬 트리 구조의 단정을 보완한 다단게 선형 배치 트리(MLLT, Multi-level Linear Location Tree)를 제안하고, 다단계 선형 배치 트리를 이용한 효율적인 마이닝 메소드(MLLT-Join)를 소개한다.
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
정렬 패턴을 전사공정을 이용하여 BiLaO 박막 위에 패터닝하고 소성온도에 따른 액정 배향 특성에 대하여 연구 하였다. 졸겔 공정을 제작한 BiLaO 은 유리 기판 위에 스핀코팅으로 증착한 후 미리 제작된 정렬패턴을 전사하여 100, 150, 200, 250 ℃ 의 온도에서 소성하였다. POM분석으로부터 200℃ 이하의 소성온도에서 액정배향은 균일하지 않았고, 250 ℃의 소성온도에서 균일한 액정 배향 특성을 확인 할 수 있었고, 결정 회절 법 분석으로 부터도 확인 가능하였다. 전사 공정 시 250 ℃의 온도에서 패턴이 전사되었음을 Atomic force microscopy 을 통하여 확인 할 수 있었다. 250 ℃의 온도에서 전사된 정렬 패턴에 의하여 박막의 이방성을 획득 하였고 이방성 박막 위에서 액정 분자들이 고르게 배향 될 수 있었다. 따라서 BiLaO 산화막의 전사에 의한 액정 배향 공정은 소성온도에 영향을 받는다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 rank-order 필터의 구현을 위해 세 가지 신경회로망의 구조를 제시하고 분석하며 용도를 제안한다. 첫 번째 신경회로망을 이용하여 2-입력 정렬기를 제안하고 이를 이용하여 계층적인 N-입력 정렬기를 구성한다. 두 번째로 입력 신호간의 상대적인 크기 정보를 이용하여 학습 패턴을 구성한 후 역전파 학습 기법을 이용하여 구현되는 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터를 구현한다. 세 번째로 신경회로망의 구조의 출력층에 외부 입력으로 순위 정보를 가지도록 하는 rank-order 필터를 순방향 신경회로망을 이용하여 구현한다. 그리고 이러한 제안된 기술들에 대해 확장성, 구조의 복잡도와 시간 지연 등에서의 성능을 비교, 평가한다. 2-입력 정렬기를 이용하는 방식은 확장이 용이하고 비교적 구조가 간단하나 입력 신호들의 정렬을 위해 신경회로망은 순환하는 구조를 가지며 입력 신호의 수에 비례하는 반복 연산 후에 결과를 얻게 된다. 반면에, 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터의 구현 방식은 이러한 반복 연산으로 인한 시간 지연을 줄일 수 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 가진다.
본 논문에서는 범용 병렬코퍼스에서도 적용할 수 있는 단어정렬의 방법을 제안한다. 단어 단위로 정렬된 병렬코퍼스는 자연언어처리의 다양한 분야에 도움을 준다. 예를 들면 변환기반의 기계번역에서 변환패턴의 구축, MWTU(Multi Word Translation Unit)의 자동추출, 사전 구축, 의미 중의성 해소 등 분야에 적용된다. 중한 병렬 코퍼스의 단어정렬은 서로 다른 어족간의 관계의 규명을 포함하고 있기 때문에 본 논문에서는 통계적인 모델보다 중한 대역어 사전, 단일어 시소러스, 품사정보 및 언어학적 대조분석 정보 등 기존에 있는 리소스를 이용하여 재현율과 정확률을 높이는 방법에 대해 제시한다. 성능 평가를 위해 중앙일보에서 임의로 추출한 500개 대응문장을 이용하여 실험한 결과 82.2%의 정확률과 64.8%의 재현율을 보였다.
PDMS는 미세패턴을 위해 소프트 리소그래피 널리 활용되어질 뿐만 아니라, 재질이 투명하고 탄성과 강한 내구성을 갖고 있어 유연한 광학 및 전자소자에 이용될 수 있다. 최근에는, 이러한 PDMS를 서브파장구조(subwavelength grating structure)를 형성하거나 텍스쳐(texture)표면구조를 이용한 효과적인 반사방지막(antireflection coating)기판을 제작하여 태양전지 및 디스플레이 소자의 성능을 발전시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 수열합성법(hydrothermal method)이나 전기화학증착법(electrodeposition method)으로 비교적 간단한 공정을 통해서 다양한 기판위에 산화아연(ZnO) 나노막대(nanorod)를 수직정렬로 성장시킬 수 있는데, 이러한 구조는 반사방지특성의 유효 굴절률 분포(effective refractive index profile)를 갖고 있기 때문에 LED나 태양전지에 성능을 개선할 수 있다. 이에 본 연구에서는 수열합성법을 통해 성장된 수직 정렬된 산화아연 나노막대를 이용한 PDMS 표면의 미세패턴 형성하여 광학적 특성을 분석하였다. 실험을 위해, 스퍼터링을 통해서 산화아연 시드층을 형성한 후, 질산아연헥사수화물과 헥사메틸렌테트라민을 수용액에 담가두어 산화아연 나노막대를 성장시켰으며, PDMS의 베이스와 경화제의 질량비를 10:1으로 용액을 준비하여 수직 정렬된 산화아연 나노막대 표면을 casting method으로 코팅하여 열경화 처리하였다. 제작된 샘플의 형태, 구조 광특성을 관찰하기 위해서 전계방출형전자현미경, X선 회절 분석기, 분광 광도계를 이용하였다.
본 논문에서는 필기수식의 인식 및 계산을 목적으로 입력 필기수식의 심볼별 분리 및 순차적 정렬 후 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 온라인 필기인식의 특징인 실시간 개념을 이용하여 태블릿 상에서 입력받은 수식의 픽셀별 좌표를 입력받아서 분리 과정을 수행 한 후, 필기순서와 무관한 순차적인 하나의 완성된 수식을 제공한다. 다음으로 통계적 패턴 정합 및 숫자별 특정 가중치를 이용하여 완성된 수식을 인식하고 계산 결과를 출력한다. 본 모듈은 PDA에 임베디드를 목적으로 구현하였으며, 여러 검증과정을 통해 약 98%의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구는 자기정렬 방법을 기존의 방식과 다르게 적용하여 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 제조공정을 단순화하고, 박막 트랜지스터의 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량을 줄인다. 본 연구의 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터는 Inverted Staggered 형태로 게이트 전극이 하부에 있다 실험 방법은 게이트전극, 절연층, 전도층, 에치스토퍼 및 포토레지스터층을 연속 증착한다. 스토퍼층을 게이트 전극의 패턴으로 남기고, 그 위에 n+a-Si:H 층 및 NPR(Negative Photo Resister)을 형성시킨다. 상부 게이트 전극과 반대의 패턴으로 NPR층을 패터닝하여 그것을 마스크로 상부 n+a-Si:H 층을 식각하고, 남아있는 NPR층을 제거한다. 그 위에 Cr층을 증착한 후 패터닝 하여 소오스-드레인 전극을 위한 Cr층을 형성시켜 박막 트랜지스터를 제조한다. 이렇게 제조하면 기존의 박막 트랜지스터에 비하여 특성은 같고, 제조공정은 줄어들며, 또한 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량이 줄어들어 동작속도를 개선시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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