• 한국광학회지
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• 제4권1호
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• pp.15-21
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• 1993

본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.225-229
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• 2020

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.716-722
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• 2016

급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2156-2170
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• 2020

This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.76-87
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• 2008

하드웨어의 성능이 높아질수록 게임 유저들은 높은 수준의 컴퓨터 그래픽, 편리한 유저 인터페이스, 빠른 속도를 가진 네트워크 그리고 영리한 게임 인공지능을 요구하고 있다. 하지만 현재 게임 인공지능 개발은 개발자 혼자 하거나 한 회사의 개발팀에서만 이루어질 뿐이다. 그래서 자신이 혹은 회사에서 개발한 게임 인공지능의 성능이 어느 정도인지 검증을 하기 힘들고 높은 수준의 게임 인공지능을 개발하기 위해 필요한 기본 게임 인공지능기술들이 부족하다. 본 논문에서는 기존의 게임인공지능 플랫폼들의 장, 단점을 알아보고 게임인공지능 플랫폼의 설계 시 고려해야 할 점을 고찰한다. 이것을 바탕으로 전략적 위치를 찾아주는 모듈이 있어 개발자 들이 손쉽게 게임 인공지능을 구현 하고 인공지능 테스트가 가능한 에이전트기반 게임 플랫폼인 Darwin을 제안한다. 그리고 Darwin에서 제공하는 전략적 모듈을 사용하여 제작한 에이전트를 만들어 수행결과를 평가한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.106-116
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• 2011

노동집약적 산업인 건설 산업에서 정확한 노무정보 수집과 관리는 매우 중요하다. 효율적인 노무정보 관리를 위한 방안으로 RFID를 활용한 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 하지만 RFID리더기의 경제적 부담, 동선방해 등의 이유로 현장출입구라는 한정적인 장소에 설치함으로써 출역관리라는 극소정보에 국한되어 관리되고 있다. 출역관리 외의 노무정보 및 안전정보는 현재 현장수첩에 수기 후 PC를 통한 웹 입력의 2중 작업이 이루어지고 있으며 이를 효율적으로 기록 및 관리하기 위한 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 RFID출역관리 기반시스템에 스마트폰 어플리케이션으로 인식이 가능한 QR-코드를 부착하여 하나의 카드로 통합노무정보를 관리하는 프로토타입 어플리케이션을 개발하여 현장 적용테스트 및 기존 방식과 비교를 통하여 효과를 검증하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.1-14
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• 2004

본 연구에서는 GIS 응용에서 이동객체의 궤적을 인덱싱하기 위해 기존에 제안되었던 TB(Trajectory-Bundle)-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 연결테이블(LinkTable:L-Table) 기반의 확장된 TB-트리(L-Table TB-Tree:LTB-Tree)를 제안하고 아울러 제안하는 색인기법의 성능평가를 위해 다음과 같은 사항을 고려한다. 첫째, 기존의 R*-트리, TB-트리, 그리고 제안하는 LTB-트리를 성능평가 대상으로 선정한다. 둘째, 실험 데이타 집합으로는 랜덤 데이타 집합 및 실제 데이타 집합을 이용한다. 셋째, 시스템의 가용 메모리의 제약을 고려해 메모리 버퍼 크기에 따른 성능평가를 수행한다. 넷째, 다양한 데이타 분포도를 가지고 있는 실험 데이타를 이용하여 성능평가를 수행한다. 마지막으로 삽입성능 및 검색성능(궤적질의 및 영역질의)을 평가한다. 성능평가를 분석한 결과, 제안하는 색인기법이 기존의 색인기법들에 비해 삽입과 궤적질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.15-21
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 네트워크 침입탐지 시스템 상에서 새로운 비정상 행위를 탐지하는 것을 목표로 한다. 분류 성능 평가를 위해 KDD CUP 1999 데이터셋을 사용한다. 단일 클래스 분류는 정상 클래스만을 학습하여 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 비지도 학습의 경우에는 학습에 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 상대적으로 높은 분류 효율을 내는 것이 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트벡터머신 기반의 단일 클래스 분류기와 밀도 추정 기반의 단일 클래스 분류기를 사용한 실험을 통해 기존에 없던 새로운 공격에 대한 탐지를 한다. 밀도 추정 기반의 분류기를 사용한 실험이 상대적으로 더 좋은 성능을 보였고, 신규 공격에 대해 낮은 FPR을 유지하면서도 약 96%의 탐지율을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.259-268
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• 2018

본 연구의 목적은 인지기능 훈련 콘텐츠들을 사용하는 동안 사용자들의 흥미와 몰입도를 높이기 위하여 인지 능력 수준에 맞춘 훈련 방법을 제시하는 것이다. 사용자의 인지 능력 수준은 K-means 알고리즘을 적용한 협업 필터링을 사용하여 사용자들의 정보와 한국형 아동 간이 정신 상태 검사 점수를 기반으로 군집화한 결과를 바탕으로 이루어졌다. 이 결과를 구현된 인지기능 훈련 통합 시스템에 적용하여 사용자의 인지 능력 수준에 알맞은 인지기능 훈련 영역 별 콘텐츠 순서와 난이도를 추천하였다. 특히 콘텐츠 난이도 조절은 사용자들이 긴장감과 편안함을 반복적으로 느낄 수 있도록 제안한 '몰입이론' 방법을 적용하여 높은 몰입감을 주고자 하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 사용자 맞춤형 인지기능 훈련 방법은 기존의 치료사가 콘텐츠 순서와 난이도를 주관적으로 설정하는 것보다 더욱 효과적이고 재활 결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제16권1호
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• pp.63-100
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• 2013

과학데이터는 사실, 관찰, 이미지, 컴퓨터프로그램결과, 기록, 측량 또는 경험(논거, 이론, 테스트 또는 가설 또는 기타 연구물에 기초한)의 형태에서 생성되는 데이터를 의미한다. 연구패러다임이 데이터 중심의 연계 융합연구로 전환되면서 이러한 과학데이터에 대한 중요성과 그 가치는 매우 높아지고 있다. 과학데이터가 창의적인 연구개발을 위해 효율적으로 재사용될 수 있기 위해서는 공유와 활용을 위한 관리체계의 구축이 필수적이다. 과학데이터의 공유와 활용을 위한 관리체제의 구축은 국가적 차원에서 이루어져야 하지만, 우리나라의 경우 관리체제의 수준은 호주, 미국, 중국 또는 유럽에 비해서 연계성으로나 효율성으로나 내실을 기하지 못하고 있다. 호주, 미국, 중국 등은 국가차원에서 관련 기관을 통해 과학데이터를 수집, 관리 및 유지하는 등 데이터 활용을 적극적으로 추진하기 위하여 중장기적인 정책수립, 법제도 정비, 기반시설에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구는 효율적이고 공정한 과학데이터의 공유 및 활용을 위한 국가적인 관리체계구축 및 이를 뒷받침할 수 있는 법제도를 정비함에 있어서 해외 관련 입법례 및 정책동향에 관하여 살펴보고, 향후 우리나라의 대응방안을 제시하였다.