In this paper, a state change study was conducted through Frequency Domain Reflectometry (FDR) technology for the process chamber of plasma equipment for semiconductor manufacturing. In the experiment, by direct connecting the network analyzer to the RF matcher input of the 300 mm plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) chamber, S11 was measured in a situation where plasma was not applied, and the frequency domain reacting to the chamber state change was searched. Response factors to changes in the status, such as temperature, spacing of the heating chuck, internal pressure difference, and process gas supply state were confirmed. Through this, the frequency domain in which a change in the reflection value was detected through repeated experiments. The reliability of the measured micro-displacement was verified through reproducibility experiments.
본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.
생체정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는 인증 방법이다. 현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하고 있는데, 단일 생체인증 시스템은 노이즈로 인한 문제, 데이터의 질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 다중 생체정보를 이용하는 사용자 인증 방법이 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 정보에 대한 information fusion을 적용하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 기반으로 사용자를 인증한다. information fusion 방법들 중에서도 Rank-level fusion 방법은 표준화 작업이 필요하고 높은 계산 복잡도를 갖는 Score-level fusion방법의 대안으로 선택되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법보다 정확도가 높게 향상된 Rank-level fusion 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법은 낮은 정확도를 갖는 matcher를 사용하더라도 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 보이고자 한다.
본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다.
현재 상용화된 지문인식 시스템은 지문 입력기를 구동하는데 필요한 함수가 표준화 되어있지 않기 때문에 입력기 사이의 호환이 불가능하다. 본 연구의 목적은 지문인식 시스템이 대중화됨에 따라 앞으로 지문인식 시장에서 수요가 예상되는 다양한 지문 입력기 사이의 지문인식이 가능한 시스템의 개발이다. 본 논문에서는 광학식, 반도체식, 열감지 방식의 지문 입력기를 대상으로 하여 지문인식 시스템을 설계 구현하였으며, 융선 개수 정보의 추출 방법과 융선 개수 정보를 이용한 정합 방법을 제안하였다.
ACK에서는 패턴 테이블 생성기와 핍홀 최적화기에서 스트링 패턴 매칭 기법을 이용하여 EM 중간 코드에 대한 최적화 코드를 생성한다. 하지만 이 스트링 패턴 매칭 방법은 패턴 결정 시에 반복적으로 많은 비교 동작이 이루어지므로 비효율적이다. 본 논문은 ACK의 중간 코드 최적화기를 개선하기 위해 EM 트리 생성기, 최적화 패턴 테이블 생성기, 트리 패턴 매칭기로 구성된 트리 패턴 매칭 알고리즘을 이용한 EM 중간 코드 최적화 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 트리 패턴 매칭 알고리즘은 EM 트리를 하향식으로 순회하면서 트리 구조를 가진 패턴 테이블을 참조하여 루트 노드를 중심으로 패턴 매칭을 수행한다. 트리 패턴 매칭 동작은 궁극적으로 ACK의 스트링 패턴 매칭에 비해 최적화 패턴을 찾는데 걸리는 시간을 평균 10.8% 감소시킬 수 있는 효과를 보였다.
본 논문은 골프 동영상에 포함된 오디오 정보로부터 검출된 이벤트 사운드 구간과 골프 선수이름이 포함된 음성구간을 결합하여 선수별 이벤트 구간을 검색하는 방식을 제안한다. 전체적인 시스템은 동영상으로부터 분할된 오디오 스트림으로부터 잡음제거, 오디오 구간분할, 음성 인식 등의 과정을 통한 자동색인 모듈과 사용자가 텍스트로 입력한 선수 이름을 발음열로 변환하고, 색인된 데이터베이스에서 질의된 선수 이름과 상응하는 음성구간과 연결되는 이벤트 구간을 찾아주는 검색 모듈로 구성된다. 선수이름 검색을 위해서 본 논문에서는 음소 기반, 단어 기반, 단어와 음소를 결합한 하이브리드 방식을 적용한 선수별 이벤트 구간 검색결과를 비교하였다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 이에 대응하여, 소프트웨어적 처리에 비해 높은 비교 성능과 재구성이 가능한 유연성을 제공하는 FPGA는 좋은 해결책이다. 그럼에도 불구하고, 고속 네트워크의 등장과 축적되는 공격 패턴들의 증가는 제한된 속도와 공간을 가지고 있는 FPGA에게 부담이 된다. 본 연구는 추가적인 자원 사용을 최소화하고 성능의 극대화를 가져오는 방식으로 접두어 공유 병렬 패턴매치 기법을 제시하고 설계하였다. 실험을 통하여 입력 문자열을 8bit에서 16bit로 증가할 때 성능이 두 배 향상이 되면서 구현을 위해 사용되는 자원은 평균 1.07배 증가하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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