유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
본 연구에서는 뇌 종양 수술에서 다수의 광원과 빔 스플리터 모듈을 사용해 종양과 혈관의 형광영상을 동시에 검출하고 획득한 형광영상을 동일한 디스플레이 장치에 표시함으로써 시술자에게 종양과 혈관의 정확한 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 현미경 시스템을 제안한다. 5-ALA(5-Aminolevulinic acid) 와 ICG(Indocyanine green) 의 형광영상의 동시 검출을 위해 빔 스플리터(beam-splitter : BS)모듈을 사용하였고 5-ALA는 600nm, ICG는 800nm이상의 파장 대역에서 가장 효율이 뛰어나도록 구성하였다. 빔 스플리터 모듈은 파장 대역에 따라 광학기기의 구조를 변경할 수 있고 필터를 탈, 착 가능한 구조로 설계하여 필요에 따라 빔 스플리터와 필터의 종류를 변경할 수 있으며 5-ALA 및 ICG 이외의 형광염료를 사용한 시술에서 사용할 수 있다. 빔 스플리터 모듈을 통한 형광영상은 5-ALA는 가시광역, ICG는 근적외선 영역을 검출 할 수 있는 CCD 카메라를 장착해 동일한 디스플레이에서 확인할 수 있고 획득한 형광영상은 닮음 변환(similarity transform)을 이용해 원영상과 정합하여 실시간으로 시술자에게 제공하는 시스템을 구현하였다.
무선 메쉬 네트워크(WMN: Wireless Mesh Network)는 다중 홉 환경에서 동일한 플로우 내의 홉간의 간섭뿐만 아니라 서로 다른 플로우의 홉간의 간섭으로 인하여 거쳐가는 흡수가 증가할수록 플로우의 종단간 수율이 크게 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문은 이동성이 없는 매쉬 라우터로 구성된 WMW의 성능 향상을 위한 홉 기반 분산형 다중 채널 할당 방안 (DMASH: Distributed Multi-channel Assignment Scheme based on Hops)을 제안한다. 제안한 DMASH는 IEEE 802.11 기반의 다중 인터페이스 환경에서 전송 시 무선 채널간의 간섭을 줄임으로써 종단간 수율을 향상시킬 수 있는 새로운 홉 기반의 분산형 다중 채널 할당 방안이다. DMASH는 채널 설정 단계에서 게이트웨이로부터의 흡수를 기반으로 인접 홉간에 서로 간섭을 갖지 않는 채널 그룹을 각 홉에 할당하고, 통일 홉 안에서의 각 노드들은 할당된 채널 그룹 내에서 임의의 채널을 하나 선택한다. DMASH는 WMN에서 각 노드들이 자신의 채널을 자율적으로 선택할 수 있는 분산형 채널 할당 방안으로 중앙 제어형에 비해 오버헤드가 적을 뿐 아니라 구현이 간단한 장점을 가진다 NS-2 시뮬레이션을 통해 DMASH는 다중 홉 환경에서 임의 채널 할당 방식보다 망 전체 수율을 크게 향상할 수 있음을 보였다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라는 $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부와 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 & ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 1200만 화소의 영상효율, $360^{\circ}$ 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.
본 논문에서는 중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하는 통합 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 원격 또는 네트워크상으로 측정 및 분석한 데이터를 디스플레이를 통해 모니터링 및 제어할 수 있는 장비로서, 현장에 가지 않고도 시스템 각 구성 부분의 상태를 보고 변경하여 원격으로 감시 및 관리할 수 있다. 제안하는 시스템은 감마선/엑스선 센서부, 중성자 센서부, 주제어 임베디드 시스템부, 전용 디스플레이 장치 및 GUI부, 원격 UI부 등으로 구성된다. 감마선/엑스선 센서부는 NaI(Tl) Scintillation Detector를 사용하여 저준위의 감마선 및 엑스선을 측정한다. 중성자 센서부는 Proportional Counter Detector(저준위 중성자)와 Ion Chamber Type Detector(고준위 중성자)를 사용하여 중성자를 측정한다. 주제어 임베디드 시스템부는 방사선을 검출하여 초단위로 샘플링하고 누적된 펄스 및 전류값에 대한 방사선량으로 변환한다. 전용 디스플레이 장치 및 GUI부는 방사선 측정 결과와 변환된 방사선량 및 방사능량 측정 수치를 출력하고, 사용자에게 제어 조건 설정 및 검출부에 대한 캘리브레이션 기능을 제공한다. 원격 UI부는 측정된 값들을 취합, 저장하여 원격 감시 시스템에 전달한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 중성자 검출부는 ${\pm}8.2%$ 이하의 측정 불확도가 측정되었고, 감마선, 엑스선 검출부는 7.5%이하의 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다.
고체산화물 연료전지의 운전온도를 낮추기 위해 구성재 중 LSGM 전해질과 LSM 양극을 합성하고, 그 특성을 조사한 후 최적 조성과 공정으로 단위전지를 제작하고 출력을 측정하였다. 전해질 조성인 $(La_{0.85}Sr_{0.15})(Ga_{0.8}Mg_{0.2})O_{3-\delta}와 (La_{0.8}Sr_{0.2})(Ga_{0.8}Mg_{0.2})O_{3-\delta}$를 $1500^{\circ}$에서 6시간 소결한 경우 두 조성 모두 $LaGaO_3$의 단일상을 형성하였고, $10∼3{\mu}m$의 결정 크기를 갖는 치밀한 미세구조를 얻었으며, 저기전도도는 $800^{\circ}$에서 0.13S/cm를 나타내었다. 양극의 경우 GNP법으로 $(La1-xSrx)MnO_3$를 합성한 경우 Sr의 양이 0.2mole일 때까지는 $LaMnO_3$ perovskite 단일상이 생성되었으며, 입자의 크기는 약 40nm였다. 단위전지는 $(La_{0.8}Sr_{0.2})(Ga_{0.8}Mg_{0.2})O_{3-\delta}$ 조성으로 소결한 전해질 양면에 $(La_{0.9}Sr_{0.1})MnO_3$ 양극과 음극의 입자크기는 $1{\mu}m$ 정도였고 다공성을 나타내었다. 이때 단위전지의 출력은 $800^{\circ}$에서 약 $0.3W/cm^2$를 나타내었다
최근 인쇄회로기판(PCB)의 제품트랜드는 박형화, 고밀도화로 대표되지만 휨(Warpage) 억제, 신뢰성확보와 같은 기술적 난제로 인해 박형화와 고밀도화에 많은 제약을 받고 있다. $B^2it$(Buried Bump Interconnection Technology) 공법은 기판의 핵심공정 중 하나인 드릴링 공정이 생략되어 인쇄회로기판을 낮은 제조비용으로 박형화할 수 있는 기술로 개발되고 있다. 본 논문은 $B^2it$공법이 적용된 인쇄회로기판의 열적-기계적 거동특성을 유한요소해석(FEA)을 통해 고찰한 논문으로서 패키징레벨에서 방열효과와 신뢰성 등에 벙프의 재료, 형상 등이 미치는 영향 등을 분석하였다. 해석결과에 의하면 $B^2it$공법이 적용한 인쇄회로기판은 기존 비아구조를 가진 인쇄회로기판에 비해 칩에서 발생하는 열의 확산이 신속하고 패키징의 휨을 억제하는데도 유리하며 칩에서 발생하는 응력도 낮추지만 솔더-조인트의 응력은 증가시키게 된다. 따라서 패키징의 신뢰성을 향상시키기 위해서는 범프의 형상, 재료 등을 패키징을 구성하고 있는 모든 요소들을 고려하여 최적화하는 것이 필요하다.
본 연구는 국방기술품질원이 수행하는 핵심부품 국산화개발 지원사업의 제안요청서 정교화를 목적으로 한다. 제안요청서는 사업의 공고와 개발업체 선정, 개발품의 설계와 시험, 사업의 최종 평가와 규격화 등 부품국산화 사업의 전반에 걸쳐 가장 중요한 문서이다. 하지만 제안요청서가 사업 초기에 정교화 되지 않을 경우, 다양한 사유로 인해 잦은 변경이 이루어지면서 사업 실패의 위험이 증가하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 제안요청서의 정교화 필요성을 인지하고, 정량적인 정교화를 위해 AHP 기법을 적용하였다. 국산화개발품의 기계적/전기적 성능과 관련된 제안요청서의 8가지 요구사항과 각 요구사항별 3가지 정교화 방안을 계층화 구조로 설계하였고, 5점 척도의 AHP 기법을 적용하여 각각의 가중치를 산출하였다. AHP 설문조사는 부품국산화 사업에 참여하는 개발업체 인원 20명을 대상으로 실시되었고, AHP 설문결과의 일관성비율이 0.1 이하의 유효한 수준으로 나타났다. 산출된 가중치 중 가장 높은 값을 갖는 정교화 방안을 분류하고, 해당 정교화 방안의 해석 결과와 향후 연구방향을 제시하였다.
최근에 라만스펙트럼에 대한 고속 검색 방법은 많은 관심을 받아왔다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 코드워드의 MPS(Mean Pyramids Search)와 PDS(Partial Distortion Search)을 사용하는 알고리즘이 현재 이미지 코딩 분야에서 고속 검색 알고리즘으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 1차원 데이터의 경우에는 적합하지 않다. 본 논문에서 우리는 라만 스펙트럼 데이터에 적합한 3가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 1DMPS+PDS와 비교하여 1DMPS Sort+PDS는 42.8%, 1DMPS Sort+PDS는 48.6%, 1DMPS Sort with Sorted Variance+PDS는 55.2%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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