저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.
본 연구는 PACS의 영상저장부의 디스크 배열에 들어가는 하드디스크의 수명을 제조회사의 가속 수명시험 결과로 예측하고자 하였다. $50^{\circ}C$, $60^{\circ}C$의 고장시간 데이터로 Anderson-Darling 적합도 검증을 진행하여 와이블 분포를 채택하였다. 형상모수와 척도모수로 동일성 검증을 진행한 결과, 가속 수명 시험 $50^{\circ}C$ 조건과 가속 수명 시험 $60^{\circ}C$ 조건의 확률분포가 통계적으로 유의하지 않았다. 온도 가속인자를 포함한 와이블-아레니우스 모형으로부터 추정한 형상모수는 1.0409이며, 사용조건($30^{\circ}C$)의 특성수명은 24603.5 시간이었다. 또한 아레니우스 모델 식에 반영하여 활성화 에너지 0.5011 eV을 산출하였다. 그리고 가속시험의 정확성 확보차원에서 가속시험 불량시료와 시장 반품 시료로 고장 분석을 진행한 결과, 불량 모드별 점유율의 세부 차이는 있으나, 점유율 순서는 일치 하였다. 본 연구는 PACS 환경 하에서 하드디스크의 가속시험절차를 제안하며, 제조자와 사용자간에 수명예측에 도움을 주고자 한다.
촘스키는 우리 인간은 특별한 언어적 하드웨어를 보편적으로 가지고 있다고 주장한다. 따라서 각자가 가지고 있는 실제적인 문법은 이러한 하드웨어의 점진적인 발달의 결과이다. 그러나 피아제에 따르면, 우리에게 선천적으로 주어진 하드웨어는 없다. 일체의 하드웨어는 보다 하위의 구조에서 점진적으로 구성된 결과이다. 따라서 피아제의 관점에서는 그 자체적으로 고정된 구조는 없다. 이렇게 하여 양자의 언어 이론에서 근본적인 차이는 언어 능력의 형성에 있어서, 환경이 갖는 지위 문제에 있다. 촘스키에 따르면, 언어 능력의 획득에 있어서 환경의 역할은 '격발요인'(triggering role)에 한정된다. 그러나 피아제에 있어서 환경은 언어 능력을 구성하게 하는 근본적인 '형성요인'(shaping role)이다. 양자의 입장 중에 누구의 입장이 정당한가를 판단하기 위해서는, 쟈크 모노(Jaques Monod)가 제안하듯이, 형이상학적 논의가 아니라, 하반신 불구인 아동(환경적 경험을 전혀 갖지 못하고 누워 있는 아동)을 실험군으로 삼고 정상적인 아동을 대조군으로 하는 실험을 통하여, 환경이 언어능력형성에 미치는 영향을 탐구해야 할 것이다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 이전에 보다 더 중요한 문제는 양자의 언어이론이 사용하는 개념들에 대한 보다 정확한 분석이다. 달리 말하면, 양자가 사용하는 용어들의 사용법에 대한 보다 정확한 개념적 명료화가 이러한 실험적 연구 이전에 주어져야 할 것이다. 즉 성숙과정을 구성하는 요소는 정확히 무엇인가? 또한 이러한 성숙과정에 환경이 미치는 요소와 유전적인 요소를 구분할 수 있는 정확한 기준은 무엇인가? 그런데 우리가 잘 알고 있듯이, 우리들의 인성 및 특히 언어적 능력의 형성에 있어서, 유전적인 요소와 환경적인 요소를 구분할 수 있는 정확한 경계를 긋는 것은 불가능하다. 이런 점에서 양자의 대립은 이론상의 차이라기보다는 언어 사용의 차이에 기인하는 측면이 더 크다. 따라서 언어 능력의 본성을 정확하게 해명하기 위해서는, 언어 능력의 근원이 선천적인 것인가 구성적인 것인가와 같은 비생산적인 탐구를 지양하고, 촘스키의 통사론적 접근과 피아제의 인지론적 접근을 통합하면서 우선 언어 현상을 정확하게 기술하는 데 몰두해야 할 것이다. 이에 본 연구는 양자의 언어이론의 장단점과 통합 가능성을 해명하고자 한다.
자율협력주행과 C-ITS의 핵심은 통신을 통한 정보의 교환이다. 이를 위해 반드시 요구되는 것이 위치 정보를 교환하는 기술인데, 현재까지 미래 교통수단에서 요구되는 차로 수준의 정확도를 갖는 위치정보 교환 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 차로 수준의 정확도를 가지면서 동시에 빠르게 도로 시설물 또는 이벤트의 위치 정보를 교환할 수 있는 방법인 동적위치참조방법을 개발하였다. 이를 위해 관련 용어를 정의하고 기술에 요구되는 전제조건을 제시하였다. 또한 기술에 필요한 데이터의 논리적 포맷과 물리적 포맷을 설계하고, 데이터의 효율적인 처리를 위한 인코딩과 디코딩 알고리즘을 개발하였다. 개발된 기술의 성능을 검증하기 위해 두 개의 서로 다른 정밀전자지도를 구축하고, 검증용 소프트웨어 프로그램을 이용하여 정확도, 소요시간, 데이터 크기 측면에서 성능을 검토하였다. 그 결과, 제안된 기술은 정확도 측면에서 매우 우수한 것으로 확인되었다. 소요시간과 데이터 크기 측면에서는 다소 성능이 저하되는 것으로 확인되었으나 이는 향후 하드웨어와 ICT 기술의 발전으로 보완 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 현재 출시되어 있는 전기차의 구동모터 사양을 대부분 포괄하는 200kW급 구동용 모터드라이버를 개발하였다. 고효율ㆍ고전력밀도를 달성하기 위해 기존 전력반도체(Insulated-gate bipolar transistor, IGBT)대신에 차세대 전력반도체(Silicon carbide, SiC)를 적용하였으며 SiC를 최적사용하기 위해 하드웨어에 대한 분석을 통해, 예상되는 효율 및 방열특성을 구하여 최적 설계를 하였다. 전기차 구동모터에 대부분 활용되는 매입형 영구자석 동기모터(Interior permanent-magnet synchronous machine, IPMSM)를 위한 벡터 제어 알고리즘을 DSP를 활용하여 구현하였다. 본 논문에서는 SiC기반 전기차 구동용 모터드라이버 시작품을 설계ㆍ제작하였으며 실험을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문은 통과대역내에서 마이크로 리플 특성을 가지는 5차, 7차 폴리페이저 필터를 제시하였다. 이 필터는 병렬구조의 디지털 올패스 필터로 구성되어 있고, 단위원상에서 모든 영점을 가지는 반대역 필터이며, 하드웨어를 쉽게 구현하기 위해서 고정 소숫점 16bit 1.15 형식으로 계수를 정하였다. 그리고 필터의 성능을 입증하기 위해 각각의 branch상에서의 위상 특성을 비교 분석하였고, 통과대역과 저지대역의 위상 특성, 군지 연 특성 등을 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 통과대역에서 마이크로 리플 특성과 선형 위상을 얻었다.
차세대 게임으로 주목받는 체감형 게임의 발전을 위해서, 본 연구는 현재 체감형 게임의 현황을 파악하고, 하드웨어보다 미흡한 콘텐츠 개발의 문제점을 분석한다. 우선, 체감형 게임 콘텐츠가 지닌 문제점을 세 가지로 구분했다. 그리고 콘텐츠의 수요와 편향된 장르의 문제, 낮은 수준의 게임 난이도, 체감형 인터페이스의 작은 사용범위와 변질한 사용법 문제라는 3가지 문제점에 대응하는 각각의 해결방안을 제시하였다. 체감형 게임 콘텐츠 개발 방법에 대한 논의가 꾸준히 지속됨으로서, 체감형 게임에 특화된 게임 디자인 방식 형성이 발달할 것이며, 차세대 게임으로서 게임 산업과 게임 문화의 성장에 긍정적인 역할이 가능할 것이다.
본 논문에서는 9 % Ni강 LNG 저장탱크 조사를 통해서 유한요소해석을 수행하여 구조건전성을 평가하였으며 실용에서 활용할 수 있는 자료를 제시하였다. 과거의 LNG 저장탱크의 설계는 2차원 선에서만 유한요소해석이 수행되었으나 보다 진보된 하드웨어와 소프트웨어의 발전으로 3차원 유한요소해석이 가능케 되었다. 본 연구에서는 9 % Ni 강 LNG 저장탱크 내조의 정적 구조 해석이 상용 유한 요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 통해 수행되었다. LNG 저장 탱크 내조 시공 시 용접부 형상을 참고하여 용접부 모델을 고려한 해석을 각각 수행하였다. 용접부의 탄성계수의 변화를 통하여 최대응력과 최대변위를 계산하였다. 실제 LNG tank의 운용 시 발생하는 하중은 자중과, 수두 압과, 온도차에 의한 열응력이며 이들이 복합적으로 작용하였을 시, 용접선을 고려하지 않은 모델에 대해서는 최대응력이 207 MPa이며, 동일 조건에서 용접선을 포함한 모델에 대해 해석을 수행한 결과로서 최대응력이 그보다 약 100 MPa 정도 상승한 결과가 나타났다. 하중조건에서 온도차에 의한 열응력을 고려함과 고려하지 않음을 비교함으로서 실제 열응력에 대해서는 내조에 큰 영향을 미치지 않음을 확인하였다.
정보화 산업의 발달은 DRAM, flash memory 등을 포함한 기존의 반도체 메모리 소자를 대체할 수 있는 차세대 메모리 소자에 대한 개발을 요구하고 있다. 특히 magnetic random access memory (MRAM)는 SRAM과 대등한 고속화 그리고 DRAM 보다 높은 기록 밀도가 가능하고 낮은 동작 전압과 소비전력 때문에 대표적인 차세대 비휘발성 메모리로 주목받고 있다. 또한 MRAM소자의 고집적화를 위해서 우수한 프로파일을 갖고 재증착이 없는 나노미터 크기의 magnetic tunnel junction (MTJ) stack의 건식 식각에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고밀도 반응성 이온 식각법(Inductively coupled plasma reactive ion etching; ICPRIE)을 이용하여 재증착이 없이 우수한 식각 profile을 갖는 CoFeB과 IrMn 박막을 형성하고자 하였다. Photoresist(PR) 및 Ti 박막의 두 가지 마스크를 이용하여 HBr/Ar, HBr/$O_2$/Ar 식각 가스들의 농도를 변화시키면서 CoFeB과 IrMn 박막의 식각 특성들이 조사되었다. 자성 박막과 동일한 조건에 대하여 hard mask로서 Ti가 식각되었다. 좋은 조건을 얻기 위해 HBr/Ar 식각 가스를 이용 식각할 때 pressure, bias voltage, rf power를 변화시켰고 식각조건에서 Ti 하드마스크에 대한 자성 박막들의 selectivity를 조사하고 식각 profile을 관찰하였다. 식각 속도를 구하기 위해 alpha step(Tencor P-1)이 사용되었고 또한 field emission scanning electron microscopy(FESEM)를 이용하여 식각 profile을 관찰함으로써 최적의 식각 가스와 식각 조건을 찾고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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