해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
In this paper, I have studied minimization of the kerf-width and surface burning which are occurred after the singulation process of multi layer $\mu$-BGA( thickness 1.1 mm, 0.9 mm) with a pulsed Nd:YAG( = 532 nm, repetition rate = 10 Hz) laser. The thermal energy of a pulsed Nd:YAG laser is used to cut the copper layer. I have studied are minimization of the surface burning and kerf-width using a photo resist, $N_2$blowing and polyester double sided tape as a cutting parameter. The $N_2$blowing reduces a laser energy loss by debris and suppresses a surface carbonization. Also, I have studied characters of cutting with a choice of side of laser beam incidence. The SEM(Scanning Electron Microscope), non-contact 3D inspector and high-resolution microscope are used to measure kerf width and surface state. The optimum value of 1.1 mm $\mu$-BGA singulation is 524 $\mu$m that is reduced kerf width of 60 % with $N_2$blowing. And I obtained reduction of carbonization of 68 % with a polyester double side tape in 0.9 mm $\mu$-BGA. I used laser intensity of 1.91$\times$10$^{6}$ / $\textrm{cm}^2$ in this study.
첨단의 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 각 필드기기에서 생산되는 정보들을 적절한 형태로 가공하여 적시에 필요한 공정으로 제공하여 줄 수 있는 지능형 센서 및 필드기기의 도입이 필요하다. 이러한 필드기기들이 유기적으로 정보를 교환하고 공유하기 위해서는 통신망 시스템을 구축할 필요가 있다. 필드버스는 자동화 및 분산 제어 시스템의 컴퓨터 통신망 계층구조에서 최하위 계층 기기들 간에 실시간 통신을 제공하는 산업용 통신망이다. 본 연구에서는 통신용 프로세서인 Mc68360을 기반으로 하여 필드버스의 일종인 Profibus의 물리계층과 데이터링크계층 프로토콜을 구현하였다. 물리계층은 프로세서의 UART 통신 기능과 RS-485칩을 사용하여 구현하고, 데이터링크계층 프로토콜은 프레임 분석과 송수신, 에러처리, 흐름제어, 매체접속권한 관리 등의 기능을 소프트웨어로 구현하였다. 또한 지능형 센서 본래의 목적중의 하나인 원격관리 기능을 위하여 각 필드기기의 노드 주소, 타이머 값 등의 통신 파라미터를 원격 마스터에서 설정할 수 있도록 관리계층의 기능을 추가하였다. 본 연구에서는 각각 하나의 노드기능을 담당하는 여러 개의 보드들로 구성된 testbed를 구축하고, 다양한 통신환경에서 초기화, 정상, 비정상 상태 등의 동작을 실험하였으며, 이를 통하여 지능형 센서용 필드버스의 데이터링크계층 프로토콜이 정상적으로 동작됨을 확인하였다.
대용량의 자료가 생산됨에 따라 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 이용할 수 있는 데이터 웨어하우스의 역할이 중요하게 되었고, 그에 따라 자료 처리 기법의 개발은 필수 과제가 되었다. 품질 평가와 오류 판단, 결측 보정의 자료 처리 과점은 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있는 과정으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 우리나라의 실제 교통상황을 반영하고 평가 기준의 오차를 줄이면서 더욱 간단 명료한 평가 계산식을 도입하여 효율적인 품질평가와 오류판단, 결측 보정의 자료 처리 기법을 제안한다. 또한 오류 판단 기준에 새로운 파라미터론 도입하여 교통 연구자의 요구 사항을 반영할 수 있게 하였다. 결측 보정 과정은 여러 기법을 연구하고 기존의 결측 보정 기법에 입력 변수를 추가하여 실제 대용량의 교통 자료에 적용하였다. 그리고 교통 자료가 저장되는 데이터베이스에 직접 접근하여 결측 보정과정을 수행하도록 PL/SQL로 구현하였으며, 이를 통해 교통 연구자에게 쉽고 다양한 방법으로 결측 보정을 수행하고 그 결과를 이용하여 다양한 교통 정보를 가공할 수 있는 환경을 제공하였다.
한국천문연구원 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN)에서 도입하여 시험운용중인 VLBI 상관서브시스템(VLBI Correlation Subsystem, VCS)은 한일공동 VLBI 상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 핵심 장비로서, 최대 16 관측국의 관측국 당 최대 8Gbps의 데이터를 처리할 수 있는 상관처리장치이다. VCS의 상관처리 결과는 총 4회선의 10GbE 광케이블을 통하여 UDP 프로토콜로 출력된다. 이 상관처리 결과는 광케이블 하나당 8개씩 총 32개의 상관 처리 블록(correlation block)으로 구성되며, 최대 출력속도는 1.4 GBytes/sec이다. 이 출력은 초고속 대용량 자료저장 시스템(Peta-scale Epoch Data Archive, PEDA)을 이용하여 저장하고 후속 자료처리를 위해 가공된다. PEDA는 총 4대의 고성능 자료 전송 및 저장 서버(writing server) 및 대용량 하드디스크 어레이로 구성된다. 상관처리 과정에 맞추어 PEDA의 writing 서버를 연계하여 제어하는 자료 전송 및 저장 제어 소프트웨어를 개발하였다. 이 소프트웨어는 핵심이 되는 전송 및 저장 프로세서와 이를 제어하는 제어프로세서로 구성된다. 전송 및 저장 프로세서는 개개의 상관 처리 블록에 대한 전송과 저장을 전담한다. 제어 프로세서는 총 32개의 상관 처리 블록을 처리하기 위하여 전송 및 저장 프로세스를 32개를 실행하고 각각의 상관 처리 블록에 해당하는 개별파라미터를 전달하는 전체적인 제어를 담당한다. 이 연구에서는 이 자료전송 및 저장 제어 소프트웨어의 설계 구성과 테스트 내용을 소개한다.
기존의 누설전류기법에서 한층 진일보된 비접촉식 수신용 안테나를 이용하여 복잡한 지역과 광범위한 지역에서 효율적인 고분자 애자의 오손정도를 진단하기 위하여 본 연구를 착수하였다. 착수된 연구는 가공된 챔버 내 설치된 고분자애자에 인위적으로 카올린과 소금을 혼합후 증류수에 혼합하여 인공 오손실시 후 방사전자파와 스페트럼 그리고 부분방전전하량을 동시에 측정 후 전자파 신호에 대한 카올린의 오손정도에 대한 특징추출을 위하여 다우비치 이산웨이블렛 변환기법에 적용 후 각각의 통계적인 파라미터의 특징을 추출하였다.
본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 동적 신경망 처리기(DNP)인 신경망 제어기를 설계하였다. 자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기 위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적 제어가 필수적이다. 또한 자동화 설비시스템에서 플랜트의 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될 수 있는 예를 설명하였다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통해 학습 성능을 증명하였다.
본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.
고가공도체의 최대허용전류인 열용량은 일반적으로 IEEE P738 기준에서 주어진 것과 같은 열평형 방정식을 기초로 계산된다. 이 정격은 기온, 풍속, 풍향 및 태양열과 같은 기상조건의 함수로 주어진다. 이러한 기상 파라미터들 중에 풍속은 그 값이 아주 작게 나타날 때 송전용량 결정에 강한 영향을 준다. 따라서 송전용량 모니터시스템에서 사용되는 풍속계 대부분은 낮은 감도와 실속 특성을 가지므로 부정확한 결과가 나타난다. 본 논문에서는 풍속계를 사용하지 않고 가공송전선의 동적송전용량을 결정하기 위한 새로운 방법을 도입한다. 풍속을 2개의 간접도체의 온도로 추정하고 실험을 통하여 추정풍속으로 구한 동적송전용량이 기상모델로 구한 결과와 매우 근접함을 밝혔다.
신규 개발된 초연성 듀플렉스 스테인레스강은 강도와 연성이 우수하기 때문에 철도차량 차체에 적용하여 경량화와 가공 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 듀플렉스 스테인레스강의 장점을 인터모달 트램 차체에 활용하기 위해 점용접성 시험을 수행하였다. 다양한 두께 (0.4mm에서 5.0mm까지)의 시편을 가공하고 점용접 시험을 통해 적정 용접조건을 찾아내었다. 인장하중 시험을 통해 점용접 이음의 인장-전단 강도를 평가하였고, 품질을 확인하기 위해 너깃 지름을 측정하였다. 인장-전단 하중 시험 결과의 분석을 통해, 이음부의 인장-전단 강도는 입열 파라미터에 비례함을 알 수 있었다. 인장-전단 강도와 너깃 지름는 모두 규격에서 요구하는 기준을 만족함도 입증되었다. 전체적인 용접성 시험 결과, 듀플렉스 스테인레스강 소재는 인터모달 트램 차체에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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