• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.21-26
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• 2016

주문진 표준사와 사우디 아라비아의 Ras Al Khair 사질토 입자의 형상에 대한 분석을 실시하였다. 광학현미경을 사용하여 200배 확대하여 해상도 $640{\times}320$으로 디지털 이미지를 촬영하였다. 사질토 입자의 디지털 이미지를 영상 처리를 통해 입자 경계면의 좌표를 추출하였다. 추출한 입자의 경계면 좌표를 복소 평면에 도시하고, 극형식으로 변환 후 퓨리에 변환을 실시하였다. 퓨리에 변환을 통해 추출된 각각의 계수 값들은 입자 형상의 특징을 반영하며, 좌표의 기준점 이동에 대해 불변하는 값으로 사질토 입자의 이미지에 대해 좌표의 기준점과 회전등에 관계없이 항상 같은 값을 갖게 되어 입자의 형상 분석에 적합하다. 각각의 계수 값을 입자의 등가 반경으로 정규화하여 퓨리에 기술자를 추출하여 입자의 형상을 정량적으로 분석하였다. -3에서 +3의 범위에 해당되는 주요 퓨리에 기술자들을 분석한 결과 주문진 표준사 입자의 경우 신장(elongation)이 가장 두드러진 형상의 특징이었으며 그다음으로는 비대칭성(asymmetry)이 두드러진 특징이었다. Ras Al Khair 사질토의 형상도 주문진 표준사와 같은 형상 특징을 나타냈다. 또한 퓨리에 기술자 분석 결과 작은 구조가 전체 구조와 비슷한 형태로 되풀이되는 프랙탈의 미세구조 특성이 나타나는 것으로 판단되었다. 해상도 $640{\times}320$과 해상도 $160{\times}80$의 주문진 표준사의 디지털 이미지를 비교한 결과 -3에서 +3에 해당되는 주요 퓨리에 기술자에 대해서는 해상도가 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나 텍스쳐 분석에는 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.271-279
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• 2019

극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.189-190
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• 2011

Cu가 기존 배선물질인 Al을 대체함에 따라 resistance-capacitance (RC) delay나 electromigration (EM) 등의 문제들이 어느 정도 해결되었다. 그러나 지속적인 배선 폭의 감소로 배선의 저항 증가, EM 현상 강화 그리고 stability 악화 등의 문제가 지속적으로 야기되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 Cu alloy seed layer를 이용한 barrier 자가형성 공정에 대한 연구를 진행하였다. 이 공정은 Cu 합금을 seed layer로 사용하여 도금을 한 후 열처리를 통해 SiO2와의 계면에서 barrier를 자가 형성시키는 공정이다. 이 공정은 매우 균일하고 얇은 barrier를 형성할 수 있고 별도의 barrier와 glue layer를 형성하지 않아 seed layer를 위한 공간을 추가로 확보할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한, via bottom에 barrier가 형성되지 않아 배선 전체 저항을 급격히 낮출 수 있다. 합금 물질로는 초기 Al이나 Mg에 대한 연구가 진행되었으나, 낮은 oxide formation energy로 인해 SiO2에 과도한 손상을 주는 문제점이 제기되었다. 최근 Mn을 합금 물질로 사용한 안정적인 barrier 형성 공정이 보고 되고 있다. 하지만, barrier 형성을 하기 위해 300도 이상의 열처리 온도가 필요하고 열처리 시간 또한 긴 단점이 있다. 본 실험에서는 co-sputtering system을 사용하여 Cu-V 합금을 형성하였고, barrier를 자가 형성을 위해 300도에서 500도까지 열처리 온도를 변화시키며 1시간 동안 열처리를 실시하였다. Cu-V 공정 조건 확립을 위해 AFM, XRD, 4-point probe system을 이용하여 표면 거칠기, 결정성과 비저항을 평가하였다. Cu-V 박막 내 V의 함량은 V target의 plasma power density를 변화시켜 조절 하였으며 XPS를 통해 분석하였다. 열처리 후 시편의 단면을 TEM으로 분석하여 Cu-V 박막과 SiO2 사이에 interlayer가 형성된 것을 확인 하였으며 EDS를 이용한 element mapping을 통해 Cu-V 내 V의 거동과 interlayer의 성분을 확인하였다. PVD Cu-V 박막은 기판 온도에 큰 영향을 받았고, 200 도 이상에서는 Cu의 높은 표면에너지에 의한 agglomeration 현상으로 거친 표면을 가지는 박막이 형성되었다. 7.61 at.%의 V함량을 가지는 Cu-V 박막을 300도에서 1시간 열처리 한 결과 4.5 nm의 V based oxide interlayer가 형성된 것을 확인하였다. 열처리에 의해 Cu-V 박막 내 V은 SiO2와의 계면과 박막 표면으로 확산하며 oxide를 형성했으며 Cu-V 박막 내 V 함량은 줄어들었다. 300, 400, 500도에서 열처리 한 결과 동일 조성과 열처리 온도에서 Cu-Mn에 의해 형성된 interlayer의 두께 보다 두껍게 성장 했다. 이는 V의 oxide formation nergyrk Mn 보다 작으므로 SiO2와의 계면에서 산화막 형성이 쉽기 때문으로 판단된다. 또한, V+5 이온 반경이 Mn+2 이온 반경보다 작아 oxide 내부에서 확산이 용이하며 oxide 박막 내에 여기되는 전기장이 더 큰 산화수를 가지는 V의 경우 더 크기 때문으로 판단된다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.256-256
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• 2012

Cu가 기존 배선물질인 Al을 대체함에 따라 resistance-capacitance delay와 electromigration (EM) 등의 문제들이 어느 정도 해결되었다. 그러나 지속적인 배선 폭의 감소로 배선의 저항 증가, EM 현상 강화 그리고 stability 악화 등의 문제가 지속적으로 야기되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 Cu alloy seed layer를 이용한 barrier 자가형성 공정에 대한 연구를 진행하였다. 이 공정은 Cu 합금을 seed layer로 사용하여 도금을 한 후 열처리를 통해 $SiO_2$와의 계면에서 barrier를 자가 형성시키는 공정이다. 이 공정은 매우 균일하고 얇은 barrier를 형성할 수 있고 별도의 barrier와 glue layer를 형성하지 않아 seed layer를 위한 공간을 추가로 확보할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한, via bottom에 barrier가 형성되지 않아 배선 전체 저항을 급격히 낮출 수 있다. 합금 물질로는 초기 Al이나 Mg에 대한 연구가 진행되었으나, 낮은 oxide formation energy로 인해 SiO2에 과도한 손상을 주는 문제점이 제기되었다. 최근 Mn을 합금 물질로 사용한 안정적인 barrier 형성 공정이 보고 되고 있다. 하지만, barrier 형성을 하기 위해 300도 이상의 열처리 온도가 필요하고 열처리 시간 또한 긴 단점이 있다. 본 실험에서는 co-sputtering system을 사용하여 Cu-V 합금을 형성하였고, barrier를 자가 형성을 위해 300도에서 500도까지 열처리 온도를 변화시키며 1시간 동안 열처리를 실시하였다. Cu-V 공정 조건 확립을 위해 AFM, XRD, 4-point probe system을 이용하여 표면 거칠기, 결정성과 비저항을 평가하였다. Cu-V 박막 내 V의 함량은 V target의 plasma power density를 변화시켜 조절 하였으며 XPS를 통해 분석하였다. 열처리 후 시편의 단면을 TEM으로 분석하여 Cu-V 박막과 $SiO_2$ 사이에 interlayer가 형성된 것을 확인 하였으며 EDS를 이용한 element mapping을 통해 Cu-V 내 V의 거동과 interlayer의 성분을 확인하였다. PVD Cu-V 박막은 기판 온도에 큰 영향을 받았고, 200도 이상에서는 Cu의 높은 표면에너지에 의한 agglomeration 현상으로 거친 표면을 가지는 박막이 형성되었다. 7.61 at.%의 V함량을 가지는 Cu-V 박막을 300도에서 1시간 열처리 한 결과 4.5 nm의 V based oxide interlayer가 형성된 것을 확인하였다. 열처리에 의해 Cu-V 박막 내 V은 $SiO_2$와의 계면과 박막 표면으로 확산하며 oxide를 형성했으며 Cu-V 박막 내 V 함량은 줄어들었다. 300, 400, 500도에서 열처리 한 결과 동일 조성과 열처리 온도에서 Cu-Mn에 의해 형성된 interlayer의 두께 보다 두껍게 성장했다. 이는 V의 oxide formation energy가 Mn 보다 작으므로 SiO2와의 계면에서 산화막 형성이 쉽기 때문으로 판단된다. 또한, $V^{+5}$이온 반경이 $Mn^{+2}$이온 반경보다 작아 oxide 내부에서 확산이 용이하며 oxide 박막 내에 여기되는 전기장이 더 큰 산화수를 가지는 V의 경우 더 크기 때문으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.507-512
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• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.

• Child Health Nursing Research
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• 제20권1호
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• pp.49-57
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• 2014

목적 본 연구는 함께 치료를 받았던 암 환우의 죽음이라는 간헐적이나 지속적으로 발생하는 사건에 노출된 청소년 소아암 생존자의 슬픔을 탐색하기 위해 시도되었다. 방법 자료는 만 13-18세의 소아암 청소년 생존자 12명과 반구조화된 면접(일대일면접, 전화면접, 인터넷 채팅), 자조 집단의 참여관찰, 그리고 인터넷 개인 홈페이지나 블로그에 올려 있는 참여자들의 글을 수집하였다. 근거이론방법론 분석의 일환인 Clarke (2005)의 상황분석을 이용하여 자료를 분석하였다. 결과 상황분석에 의거하여 세 가지 수준의 지도를 도식화하였다. 암 환우를 잃은 슬픔에 빠진 청소년 소아암 생존자와 관련된 모든 상황적 구성요소들이 첫 번째 상황적 지도의 두 가지 버전에 의해 마련되었고, 두 번째로 슬픔에 처한 청소년 소아암 생존자를 중심으로 주변 인물들의 관계 및 슬픔이 일어나는 주요 장소에 대한 사회적 세계 지도가 그려졌다. 마지막으로 타인과의 관계 수준에 따른 슬픔의 표출 정도를 위치 지도에 도식화하였다. 청소년 소아암 생존자의 슬픔은 어두운 잔존 기억에 대처하기 위해 내면의 자아와 의사소통하는 동시에 친구 및 가족과의 상호작용 속에서 끊임없이 자신의 생각, 감정, 행동을 협상하였다. 슬픔은 특히 어머니에게 표출하지 않고자 노력하였으며, 슬픔으로 초래되는 정신적 힘듦을 피하기 위해 아무렇지 않은 듯 혼자 시간 보내거나 의식적으로 암을 앓고 있지 않은 건강한 친구와의 관계맺음을 선호하였다. 결론 청소년 소아암 생존자의 슬픔은 다양한 상황적 맥락에 연루된 사회 환경적 요소들에 따라 숨겨지거나 표출되었다. 상황분석은 이러한 요소들 간의 관계를 시각적으로 정렬하며 비교, 분석하는 데 있어서 유용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.31-39
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• 2009

목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.