확장된 네이보어-제르니케 방법을 이용하여 광학계의 동공함수(pupil function)를 추산하는 알고리즘을 제안한다. 동공함수로부터 광학계가 가진 파면수차를 복원하고 아울러 동공에 비추어지는 빛의 밝기분포를 분석할 수 있다. 이 방법은 브루-레이 광픽업의 생산현장에 적용하여 실시간으로 광학계의 수차를 복원할 수 있다. 아울러 이 방법이 여러 다른 광학계에 널리 이용될 수 있음을 다양하게 수차를 부여해서 생성한 데이터를 분석하여 검증하였다. 초점영역의 빔 데이터로부터 동공함수를 얻는 역변환의 여러 방법 중에서 수차이론에 근거한 기존의 네이보어-제르니케 방법을 최근에 네덜란드 연구진이 개량한 확장된 네이보어-제르니케(extended Nijboer-Zernike: ENZ) 방법을 제안하였다. ENZ 방법은 초점영역의 3차원 빔 데이터로부터 해석적인 접근을 통하여 동공의 제르니케 계수를 효율적으로 계산해 낸다. 그러나 이 방법에서는 개구수(NA)가 큰 경우에는 근사적인 접근을 하도록 되어 있다. 본 연구에서는 보다 일반적인 상황에서 적용할 수 있는 수치해석 알고리즘을 개발하고, 이를 GUI 환경에서 운용할 수 있는 윈도 기반의 프로그램을 작성하여 생성한 빔 데이터에 적용하여 이 알고리즘의 유효성을 검증하여 13개의 복소 수차인자 $\beta_n^m$이 모든 요소가 0.7까지 분석을 하였고, 아울러 광픽업의 3D 빔 데이터를 실측해서 간섭계로 측정한 데이터와 R=0.98 정도의 상관관계를 가지는 것을 확인하였다.
대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.
저손실 고투자율 특성을 가지는 Fe-Si-B-Nb-Ci계 나노결정립 재료로 ${\alpha}-Fe$ 나노결정 자심재료를 제조하기 위한 열처리 온도 변화에서, $510^{\circ}C$의 열처리 조건에서 가장 높은 투자율과 가장 낮은 코어손실 특성을 나타내었다. 제조된 자심재료를 이용한 비접촉식 커플러 제조에서, 저주파 대역에서의 신호전송 특성은 자심재료의 자기적 특성에 지배적인 영향을 받는데 열처리 온도에 따른 투자율 변화의 결과와 일치하는 결과를 나타내었으며, 고주파 대역의 신호전송 특성은 임피던스 매칭으로 향상시킬 수 있었다. 그리고 300 A의 고전류가 흐르는 지중선로에서 자기적 포화 없이 안정적인 특성을 발휘하기 위해서는 $500{\mu}m$ 이상의 에어-갭이 필요하였다. 또한 나노 결정질 자심재료 제조에 대한 연구결과를 통해 5dB 이하의 삽입손실을 나타내는 전력선 통신용 비접촉식 커플러를 제조할 수 있었다.
대역통과용 표면 탄성파 필터 제작하기 위하여 Langasite 기판위에 빗살무의 변환기를 형성 시켜 모의실험을 수행하였으며, 전극재료로는 Al-Cu를 사용하였다. 모의실험을 바탕으로 입력단에는 IDT를 직렬형태로 연결시킨 block 형태로 하중을 가하는 전극 방법을 쓰고 출력 단은 withdrawal 형태로 하중을 가하는 방법을 써서 제작하였다. 이를 바탕으로 광대역의 SAW 필터 전극 설계 방식에 대한 적절한 위상조건도 얻고자 시도하였다. Langasite 기판위에 형성시킨 입출력 빗살무의 변환기 전극 수는 50쌍, 두께는 $5000\;{\AA}$으로 하였으며, 반사기 폭은 $3.6{\mu}m$으로 하였다. 그리고 hot전극과 반사기사이의 거리는 각각 $2.0{\mu}m\;2.4{\mu}m$로 제작하였고, hot전극에서부터 접지전극까지 간격은 $1.5{\mu}m$로 하였으며 전극 모양은 좌우 동일한 형상을 채택하였다. 제작한 필터의 주파수 특성은 중심주파수가 대략 190MHz정도, 대역폭은 7.8MHz 이하로 측정되었으며, matching 후 return-loss는 -18dB 이하이고, 리플 특성은 3dB 이하이며, 반사에 의한 잔향은 -25dB 이하로 측정되었다.
동적 지진해석 수행 시 적절한 입력지진파를 선정 생성하는 것은 매우 중요하다. 현재 국내에서는 일반적으로 국외에서 계측된 강진 기록이나 인공지진파가 입력지진파로 사용된다. 계측지진기록은 지진파의 고유성질인 시간에 따라서 주파수 특성이 변이하는 비정상(Non-Stationary) 특성을 가지고 있지만 설계 응답스펙트럼과는 일치하지 않으며 주파수영역에서 생성된 인공지진파는 설계 응답스펙트럼과는 일치하지만 정상(Stationary) 특성을 가지고 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 계측기록의 Non-stationary 특성을 보존하되 동시에 설계 응답스펙트럼에 상응하는 지진파를 생성하였다. 적용된 기법은 Impulse 함수를 이용하여 시간영역에서 지진기록을 목표 스펙트럼에 상응하도록 보정하는 알고리즘이다. 적용 결과, 시간영역 변화 알고리즘은 성공적으로 계측 지진기록을 설계 응답스펙트럼와 일치하도록 조정할 수 있으며 원 지진기록의 Non-stationary 특성을 보존하는 것으로 나타났다. 나아가 계측 지진기록과 보정된 지진기록을 적용한 비선형 지반응답해석을 수행한 결과, 보정된 지진파를 이용한 결과가 보다 합리적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 변환된 지진기록은 기존 기록의 문제점을 보완하는 진보된 입력지진파인 것으로 나타났으며 추후 지진해석 시 이를 준용하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.
많은 악성프로그램은 역공학을 막기 위해 다양한 상용 패커를 사용해 압축 혹은 암호화를 했기 때문에 악성코드 분석가는 압축해제 혹은 복 호화를 먼저 수행해야 한다. OEP(Original Entry Point)는 암호화되거나 압축되어 있는 실행파일을 다시 원본 바이너리 상태로 되돌린 후 실행된 첫 번째 명령어의 주소이다. 여러 언패커는 OEP가 나타나기 전까지 패킹된 파일을 실행하며 주소를 기록한다. 그리고 기록된 주소들 중에 OEP를 찾는다. 그러나 일부 언패커에서 제공하는 OEP 후보들은 비교적 큰 OEP 후보 집합을 제공하거나 후보들 중에 OEP가 없는 경우가 있다. 이에 악성코드 분석가들은 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 PinDemonium이라 불리는 언패커에 두 가지 OEP 탐지방법을 추가하여 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구를 만들었다. 첫 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리상태로 되돌아 간 후에는 원프로그램 함수 호출과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. C/C++ 언어로 작성된 프로그램은 바이너리 코드로 언어를 변환하는 컴파일 과정을 거친다. 컴파일 과정을 거친 프로그램에는 특정 시스템 함수들이 추가된다. 이 시스템 함수들은 컴파일러 별로 다르다. 컴파일러 별로 사용되는 시스템 함수를 조사한 후, 패킹된 프로그램에서 호출되는 시스템 함수와 패턴매칭하여 언패킹 작업이 끝났는지 탐지하는 방법이다. 두 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리 상태로 돌아간 후 시스템함수에서 사용되는 매개 변수가 원프로그램과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. 시스템함수에서 사용되는 매개변수의 값을 이용해 OEP를 찾는 방법이다. 본 연구는 16종의 상용 패커로 압축된 샘플 프로그램을 대상으로 OEP 탐지 실험을 했다. 본 연구에선 안티 디버깅 기법으로 프로그램을 실행하지 못하는 경우인 2종을 제외하고 PinDemonium 대비 평균 40% 이상 OEP후보를 줄일 수 있었다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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