저압 유기금속화학기상증착법을 이용하여 효율적인 청색 발광을 하는 InGaN/GaN multiple quantum wells(MQWs)을 성장시키고, InGaN/GaN MQWs의 광학적 및 계면 구조 특성을 고찰하였다. 보다 효율적인 청색 발광을 하는 InGaN/GaN MQWs을 성장시키기 위하여, MQWs의 성장온도 및 InGaN 우물층과 GaN 장벽층의 두께를 변화시켜 최적 조건을 확립하였다. 특히, GaN 장벽층의 두께 변화가 InGaN 우물층과 GaN 장벽층간 계면의 구조적 특성에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. X-ray 회절분석결과와 고분해능의 투과전자현미경 사진 분석으로부터 MQW 구조의 InGaN 우물층과 GaN 장벽층간의 계면이 매우 급준함을 발견할 수 있었다. 또한, 상온 PL 스펙트럼에서 72.6meV의 매우 좁은 반치폭을 갖는 단일 피크가 463.5nm에서 확인되었다.
암이나 혈관질환을 진단하기 위하여 영상의학기기들의 사용이 증가되고 있다. 영상의학기기 중 컴퓨터단층촬영(CT)은 가장 널리 이용되는 방법의 하나로서, CT를 하기 위해서는 조영제를 투여하여야 한다. 따라서, 본 연구에서는 리포솜의 표면에 금 입자를 코팅함으로써 조영제로 개발하고자 하였다. 금 입자를 코팅하기 위하여, 양이온성 리포솜을 제조하였고, 양이온성 리포솜의 표면에 음이온을 띄는 $Au^-$가 정전기적으로 코팅이 되게 하였다. 금 코팅 리포솜(GCL)의 크기는 $154.8{\pm}9.2$ nm 이었고, 표면전하는 $27{\pm}3.2$ mV 이었다. 리포솜의 형태는 주사전자현미경과 투과전자현미경으로 확인하였다. 리포솜 표면의 금 코팅 효율은 18% 였으며, MTT 분석을 한 결과, 금 코팅 과정에 대한 세포독성은 없었다. 그리고, 제조된 금 입자 코팅 리포솜을 CT로 촬영했을 경우 우수한 조영 효과를 나타냈다. 따라서 본 연구에서 제조된 GCL은 CT 조영제로서 다양한 혈관질환에 적용이 가능할 것이다.
가속전압 1.3MV의 초고전압투과전자현미경의 원격제어 시스템을 개발하였다. 초고전압투과전자현미경의 운영을 위한 필수적인 기능, 즉 stage조정, 시편의 tilting, TV카메라 선택과 영상 저장 등을 원격 운영시스템에 그대로 적용하였다. 특히 이 시스템은 간단한 웹 접속만으로 goniometer를 완벽하고 정밀하게 제어할 수 있으며 고해상도 디지털카메라를 제어할 수 있는 특징을 가지고 있다. 일체의 현미경 제어 신호 및 교신은 글로리아드 망을 통하여 이루어지도록 하였다. 이는 HVEM원격 운영시스템을 이용하여 국내는 물론 국제적인 공동 연구를 수행할 수 있는 가상 실험실 구축을 실현할 수 있음을 시사한다.
고정 비트 율 채널을 통해 비디오를 전송할 때 잘 설계된 율 제어 방식은 전반적인 화질을 향상시킬 수 있으며, 율 제어 방식은 MPEG 비디오 표준에는 포함되어 있지 않기 때문에 어떤 율 제어 방식을 채택했는가에 따라 MPEG 비디오 코덱의 성능은 많은 차이를 나타낼 수 있다. MPEG에서 제안된 기존의율 제어 방식은 장면전환이 없을 때는 좋은 성능을 보이나, 장면 전환된 영상은 잘 처리하지 못하는 단점을 갖고 있다. 따라서 장면전환 후에는 화질이 열화 되고 버퍼 넘침이 발생할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 국소분산을 이용한 새로운 장면전환 검출 방식을 제안한다. 또한, 장명전환 검출부에서 계산된 국소분산을 율 제어부의 비트 할당 및 적응적 양자화 단계에서 재사용하여 영상의 국소적인 특성을 고려한 양자화 변수, mqunt,를 결정하는 방식과 장면전환이 발생했을 경우 장면전환 발생 이전의 몇 프레임에서 절약한 비트 수를 장면 전환된 영상에 부가적으로 할당함으로써 장면전환을 효과적으로 대처하는 적응적 율 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식을 검증하기 위해 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 제안된 검출방식은 장면전환을 정확하게 검출하였고, 제안된 율 제어 방식은 기존의 MPEG 방식보다 우수한 율 제어 성능을 보였다.
본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
APD (Antenna Pointing Driver)는 차세대 중형위성에 탑재되는 위성 데이터 전송용 2축 짐벌식 X-밴드 안테나를 구동하기 위한 전장품이다. 전장품에 탑재된 EEE (Electrical, Electronic and Electromechanical) 소자의 열소산은 소자의 효율과 수명, 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치게 되며, 종국에는 소자 자체의 파손으로 위성 전체 시스템의 실패를 초래할 수 있다. 임무기간동안 전장품의 신뢰성을 보장하기 위해 EEE 소자의 접합온도는 중요한 설계요소가 되며, 허용범위 내에서 확보되어야 한다. 따라서 사전에 소자의 감쇄비를 고려한 열해석이 반드시 수행되어야하며, 이를 위해 적절한 열해석모델을 구축하여야한다. 본 논문에서는 APD의 온도 요구조건 만족여부를 확인하기 위해 열설계 및 열해석을 수행하였으며, 이와 더불어 각 모델링 기법에 따른 열해석모델의 유효성을 비교, 분석하였다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
성공적인 보철 수복물을 제공하기 위해서는 치과의사와 치과기공사 간의 긴밀한 의사소통은 중요한 요소이다. 치과기공사와 의견 교환은 주로 기공의뢰서와 사진촬영의 형태로 이루어져 왔으나 정보 전달이 제한될 수 있다고 보고되었다. 현재는 디지털 기술에 기반을 둔 보철물 제작이 일반화됨에 따라 영상 객체를 웹상에 저장하고 모바일 브라우저를 통해 손쉽게 확인할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CAD 소프트웨어를 이용하여 보철물을 설계하고 웹뷰어를 통해 치과의사와 설계된 보철물을 검토하여 보철물의 설계를 개선한 증례들을 소개한다. 본 프로토콜을 통해 교합면 및 치관 형태, 대합치 치료, 치은측 치간 공극의 크기, 가공치 하방 형태 등을 개선할 수 있었다. 이러한 웹뷰어를 통한 보철물 설계를 3차원적으로 치과의사와 공유하고 토의하여 수정하는 과정은 구강내 조건의 다양성과 개별화된 요구를 반영하는 데 기여하여 기능적이고 심미적인 보철물을 제작하는 데 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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