잉크젯 기술은 가정용 프린터에서부터 제조 도구로 확대 되었다. 최근 인쇄전자 분야에서 고해상도 인쇄가 요구되고 있다. 기존의 잉크젯 인쇄 패터닝 방식을 향상 시키기 위해 전기수력학잉크젯 기술이 최근 주목을 받고 있는데 노즐 직경보다 작은 방울을 토출할 수 있고 넓은 점도 범위와 재료를 사용할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 미세 패터닝을 위한 EHD 프린팅 시스템이다. 요구 적출형 프린팅에 의해 다양한 패턴을 인쇄하고 벡터와 레스터 프린팅 알고리즘을 개발하였다. 내경이 $8{\mu}m$ 인 노즐을 이용하여 $7{\mu}m$ 이하의 미세 전도성 선폭을 EHD 방식을 통해 만들 수 있다.
본 논문에서 상황인식 기법을 이용한 사용자 인증방식의 응용 서비스를 개발한다. 서비스 응용에 적용되는 보안프린터 시스템은 NFC(Near Field Communication) 기술과 서버와의 통신을 이용한 상황인식 기법에 따른 사용자 인증 방식을 응용 시스템에 개발 적용 하고자 한다. 제안된 시스템에서는 서버와의 통신을 통하여 사용자가 프린터를 사용할 때 발생하는 상황인식의 요소들을 추출하여 인쇄시간, 문서출력횟수, 문서 제목을 DB에 저장하고 이러한 사용자 속성 요소들을 가중치 알고리즘을 통해 분석하여 사용자의 인쇄 승인 여부 결정을 제공하는 서비스를 제공한다. 제안된 가중치 방식의 상황인식 기법에 따른 인증절차 조건에 의해 요청과 승인된 사용자는 고유의 NFC 카드로 재 인증한 뒤 최종적인 서비스를 제공 받도록 응용서비스가 구성 적용된다. 이를 위해 제안된 상황인식 기반의 가중치 알고리즘을 적용한 인증 서비스는 보다 안정된 보안 및 인증 서비스로 제공 될 수 있을 것으로 기대된다.
LCD BLU(Back-Light Unit)의 설계에는 광선추적 기법이 많이 사용되고 있으며, 이러한 기법을 통하여 도광판 전면으로 출사되는 빛의 휘도, 휘도의 균일도, 광효율 등을 수치적으로 예측할 수 있다. 휘도와 휘도의 균일도 등과 같은 항목은 BLU 설계에 있어서 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 이러한 BLU의 광학적 특성은 도광판의 후면에 인쇄된 잉크패턴에 가장 많을 영향을 받고 있다 따라서 높은 휘도와 균일도를 발생시킬 수 있는 최적화된 잉크패턴을 설계하는 것은 BLU의 설계에 있어서 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 최적의 잉크패턴을 설계하기 위하여 직접탐색(Direct Search) 기법 중에서 Holder Mead의 심플렉스탐색(Simplex Search) 알고리즘을 적용하였다. 직접탐색 기법은 최적의 잉크패턴을 계산하는 것과 같은 비선형적이고, 비연속적이며, 미분불가능한 함수의 최적점을 계산하는 분야에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 실험을 통하여 심플렉스탐색 기법이 최적의 잉크패턴을 설계하는데 있어서 매우 효율적이며 안정적으로 사용될 수 있음을 보여주며, 이러한 최적화 기법으로 인하여 BLU 설계기능을 개선할 수 있음을 보여준다
정위신체방사선치료(SBRT)에서 환자의 호흡에 대한 정확한 치료위치의 확보는 필수적으로 고려되어야 하며 그 정확성에 관련하여 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 실제 호흡에 의한 움직임과 실제 환자 폐의 형태를 고려한 팬텀실험으로 실제 치료에서 일어나는 임상적 상황을 모사함으로 호흡 동조 부피적조절회전 방사선치료(Volumeric Modulated Arc Therapy, VMAT) 기법을 이용한 폐부 SBRT의 정확성을 분석하는 방법을 제시하고자 하였다. SBRT을 받은 폐암 환자의 CT 영상을 기반으로 3D 프린터를 이용하여 치료부위와 유사하게 폐 팬텀을 제작하였고 환자 호흡과 동일하게 움직임을 재현할 수 있도록 $QUASAR^{TM}$ 호흡 동조 구동 팬텀(Modus Medical Devices, London, Canada)에 장착하여 호흡동조 VMAT에서의 2차원 선량 분포를 평가할 수 있는 시스템을 구축하였다. 폐 팬텀은 종양부위를 중심으로 2등분하여 EBT3 필름을 삽입하고 선량분포를 측정할 수 있도록 제작되었다. 비균질 조건에서의 선량계산의 정확성을 확인하기 위하여 균질한 플라스틱 팬텀과 제작된 비균질 폐 팬텀에서 Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)와 AcurosXB (AXB) 두가지 알고리즘으로 선량계산을 하여 비교, 분석하였다. 움직임에 대한 치료의 정확성을 평가하기 위하여 호흡동조와 비 호흡동조의 경우, 그리고 움직임이 없는 조건에서 선량분포를 취득하여 치료계획 선량에 대한 감마지표를 분석하였다. 치료부위 GTV에서의 CT number는 실제 환자의 경우 78 HU를 나타내었고 모사된 폐 팬텀의 경우 92 HU를 나타내었다. 팬텀 내 폐 조직부분은 3D프린터로 적층하는 과정에서 격자구조의 형태를 이용하여 구현하였다. 측정된 필름선량은 AAA 알고리즘을 이용한 치료계획 선량에 대하여 움직이는 팬텀에서 호흡동조의 유무에 따라 3%/3 mm 감마지표 조건하에서 각각 88%와 78%의 감마합격률을 나타내었으며, 움직임이 없는 경우 95% 이상의 감마합격률을 보였다. AXB 알고리즘을 적용하였을 경우에는 모든 경우에서 98% 이상의 합격률을 나타내었다. 균질한 플라스틱 팬텀에 대하여 측정하였을 때 두가지 선량계산 알고리즘을 포함한 모든 조건에서 99% 이상의 감마합격률을 나타내었다. 선택된 환자의 호흡 진폭이 비교적 작고 inhale보다는 exhale에 더 오래 머무르는 호흡패턴 때문에 3%/3 mm 감마 기준에서는 호흡에 따른 차이가 거의 나타나지 않은 것으로 이해되었다. 선량계산의 정확성에서는 AAA 알고리즘을 적용하였을 때보다 AXB 알고리즘을 적용하였을 때가 균질과 비균질 환경에서의 선량 분포에 따른 감마 합격률의 차이가 적게 나타남을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 환자와 유사하게 제작된 폐 팬텀에 실제 환자 호흡 패턴을 연동함으로 새로운 4D 치료선량 분포 검증 방법을 제시하였고 보다 사실적인 선량분포를 반영한 개별 환자 치료의 정확성 검증이 가능할 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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