단일 이온원을 사용하는 이온빔 스퍼터링법을 이용하여 Mn-Zn페라이트 박막을 증착하였다. 기판은 1000$\AA$의 산화막이 입혀진 실리콘 웨이퍼를 사용하고 타깃은 (110)Mn-Zn 페라이트 단결정위에 Fe 금속선을 부착한 모자이크 타깃을 사용하엿다. 산소의 유입없이 성장된 박막은 금속선으로부터 스퍼터링된 금속이온들에 의해 상대적인 산소결핍을 나타내어 Wustite 구조를 가졌으며, 이를 해결하기 위해 기판주위로 산소를 유입시켜 증착시킨 결과(111) 우선배향성을 가지는 스피넬 페라이트 상의 박막을 얻을 수 있었다.박막의 성장속도는 이온빔 인출전압, 이온빔 입사각이 증가할수록 감소하였고, 기판과 타깃과의 거리가 멀어질수록 감소하였다. 낮은 이온빔 인출전압에서는 인출전압의 증가에 따라서 박막의 결정화가 향상되었지만, 매우 높은 인출전압에서는 이차이온의 에너지가 너무 높아 박막에 손상을 가하게 되므로 인출전압이 증가할수록 박막의 결정화는 오히려 저하되었다. 스피넬 구조를 가지는 페라이트 박막들은 페리자성을 나타내었으며 박막면에 평행한 방향으로 자화용이축을 가졌다.
저위교합이란 치아가 출은 이후 유착 등의 원인으로 맹출이 정지되어 주위조직이 정상적으로 성장함에 따라 정상교합보다 낮아진 상태를 말한다. 저위교합을 방치하는 경우 이환치의 만기잔존과 대합치의 정출 및 인접치의 경사에 따른 공간상실, 교합압과 식편압입으로 인한 인접치의 치주 조직 파괴와 치아우식 감수성의 증가, 계승치의 맹출경로 변위 또는 매복과 같은 문제점이 발생할 수 있으므로 정기검진을 통한 진단과 이에 따른 적절한 치료가 필요하다. 저위교합을 보이는 유구치의 치료방법으로는 후속 영구치의 유무, 저위교합의 발생 시기 및 진단 시기, 저위교합의 정도 등에 따라서 주기적인 관찰, 보존적 접근 방법, 수복치료, 교정적 방법을 통한 공간확장술과 발치 등이 있다. 본 증례에서는 상악 제2유구치의 저위교합 및 제2소구치 치배의 변위를 보이는 3명의 환아를 대상으로 가철성 교정장치를 이용한 공간확장술 및 유구치의 발치를 시행함으로써 변위되었던 제2소구치 치배의 정상 맹출을 유도하였다.
저위교합이란 능동적 맹출기 동안이나 이후 해당치아의 교합면 방향으로의 성장이 멈추어 다른 치아들보다 하방에 존재하는 것을 말한다 저위교합치의 결과로 침하치의 만기잔존, 부정교합, 증가된 치아우식 감수성과 치주질환의 가능성, 계승치의 이동 등이 나타날 수 있다. 따라서 조기진단 및 적절한 처치가 필요하다. 저위교합치의 치료는 저위교합 정도나 후속 영구치의 발육정도에 따라 보존에서 발치까지 다양하다. 영구 계승치가 없거나 부분적인 침하치가 치주적으로 건전한 경우, 공간문제를 발생하지 않는 경우 보존적인 접근이 추천되기도 한다. 그러나 계승치가 존재하고 맹출이 지연되는 경우, 국소적인 염증반응과 관련되는 경우, 교정적인 치료가 필요한 경우에는 발거가 필요할 수도 있다. 특히 저위교합된 유구치의 상방으로 인접치가 경사되어 악궁장경에 문제를 초래할 위험이 있는 경우 외과적인 발치가 필요할 수도 있으며 경사가 심한 경우 발치를 위한 외과적 접근이 힘들 수 있다. 심하게 경사된 인접치로 인하여 저위교합치의 외과적 발거가 힘든 환아에서 가철성 교정장치를 이용하여 공간확보를 선행하였으며 보다 용이하게 치아를 발거할 수 있었다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.
위성영상을 이용한 지도제작 분야는 입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 이에 대한 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어서 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 국가지형공간정보국(NGA;The National Geospatial-Intelligence Agency)에서 제공하는 정사영상 자료를 이용하여 지역적 특성을 고려한 지형정보를 추출하고 이에 대한 평면위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 일정한 크기로 타일링된 정사영상에 대해 국토지리정보원에서 제공하는 축척 1:5000 수치지도를 기준으로 지역적 특성에 따른 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근 지역의 지형정보 획득을 위한 기 구축 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.
본 논문은 인쇄 회로 기판에 있는 through hole vias를 시간 영역과 주파수 영역 측정을 통하여 characterization을 하였다. Via characterization은 Time Domain Reflectometry (TDR)를 이용하여 시간 영역에서 측정하고 HSPICE fitting 시뮬레이션으로 via 모델 파라미터를 추출하였다. 또한 2 port Vector Network Analyzer (VNA)로 주파수 영역에서 측정하고 Advanced Design System (ADS) fitting 시뮬레이션 하였다. VNA를 이용한 측정에서는 같은 평면에서 probing하기 위해 ABCD matrix 를 이용하여 do-embedding 수식을 유도하였다. 그리고 single via characterization 결과를 바탕으로 differential signaling을 위한 differential via characterization을 TDR과 VNA 측정을 통하여 수행하였다. Differential via characterization은 TDR 모듈의 odd mode와 even mode 소스들을 이용하여 시간 영역에서 측정하고 HSPICE로 fitting 시뮬레이션으로 모델 파라미터를 추출하였다. 추출된 모든 data는 측정 및 simulation 결과를 비교한 결과 single via의 경우, 최대 $14\%$, differential via의 경우 최대 $17\%$의 오차를 나타내었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.
본 논문은 LIDAR 데이터와 수치지도를 이용한 점 기반의 3차원 건물모델링 방법을 제안하는데 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 크게 건물점 추출, 지붕유형 분류, 지붕유형별 3차원 모델링 단계로 나뉜다. 먼저 수치지도의 건물 외곽선과 LIDAR 데이터를 중첩시켜 건물폴리곤 내에 있는 LIDAR 점들 중에서 지면과 벽면 및 수목을 제거하여 건물의 지붕점만을 추출한다. 추출된 건물 지붕점들은 ODR(Orthogonal Distance Regression) 방법을 통해 평면근사하여 점들이 평면상의 점이면 평면형(flat) 지붕으로 분류하고 그렇지 않으면 박공형(gable)과 원통형(arch)으로 근사한 후 평균제곱근오차가 작은 쪽으로 지붕유형을 결정한다. 실험결과 본 연구에서 제안한 방법은 3가지 유형의 단순 지붕유형을 성공적으로 분류하였으며, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용한 자동 3차원 건물모델링의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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