IEEE 802.11 무선랜은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance) 방식의 MAC(Media Access Control) 프로토콜을 사용하며, 데이터 충돌을 회피하기 위하여 데이터 전송 시 다른 사용자가 채널을 사용하고 있는지를 캐리어 감지를 통해 확인하게 된다. 현재 IEEE 802.11 표준에서는 캐리어 감지 범위에 영향을 주는 임계값을 일정한 고정 값으로 운용을 하고 있는데, 모바일 Ad-hoc 네트워크와 같이 이동성으로 인해 가변성이 큰 경우에는 고정 특정 캐리어 감지 임계값으로는 효율적인 네트워크 운영이 어렵다. 본 논문에서는 신호대간섭잡음비를 고려하여 캐리어 감지 임계값과 전송속도를 적절히 선택하는 제안된 SINR 기반 동적 캐리어 감지 임계값 방법을 모바일 Ad-hoc 네트워크 환경에 맞게 운영을 함으로써 더 좋은 네트워크 처리율을 얻을 수 있음을 보여준다.
전자부품이나 설계된 회로시스템에 납땜을 하기 위해 인두를 사용하는데 누설전류, 서지전압, 정전기, 적절하지 못한 온도 등 여러 가지 악조건으로 인해 부품의 파괴를 가져온다. 특히 C-MOS로 설계된 소자의 경우는 다른 전자부품 보다 더 민감하기 때문에 파괴될 경우가 다발적으로 발생된다. 따라서 절연저항이 높고, 사용자가 적절한 온도로 제어할 수 있는 인두조절기 설계가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 인두 히터에 센서를 삽입하여 이 저항의 변화율에 따라 온도를 감지하고, 주파수 방해를 최소화할 수 있는 Zero Voltage Switch IC를 사용하여 히터의 온도를 제어하였다. 또한, 사용자가 온도 변화를 알 수 있도록 A/D 변환기를 사용하여 시그먼트로 표시하였다. 기존에 설계된 시스템은 온도를 감지하는 센서가 민감하며 센서에서 감지된 신호가 비교기를 통해서 직접 히터의 온도를 제어하였기 때문에 온도 변화율이 매우 심하고, 이두팁이 분리되어있지 않기 때문에 절연저항이 매우 낮았다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서의 민감성을 최소화하고, Zero Voltage Switch IC를 사용하여 히터의 온도를 정밀하게 제어하였으며, 절연저항을 높이기 위해 인두팁의 중간에 세라믹을 삽입하여 팁에 온도만 전달될 수 있도록 용접을 하여 기존의 문제점을 개선하였다.
한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.
식각, 증착 등의 플라즈마 활용 공정에서 공정 결과들이 예상치 못한 편차를 보이거나 시간에 따른 공정 결과의 드리프트가 발생하는 등의 문제는 공정 수율 향상 뿐 아니라 공정 결과 생산하게 되는 제품의 성능을 결정짓는다는 점에서 중요하다. 그 결과 공정의 이상이 발생 되는 것을 감지하기 위한 다양한 장치 및 알고리즘들이 등장하고 있으나, 현재 공정 상태 변화를 진단하는 것은 공정 장치에서 발생된 신호 변동을 통계적으로 처리하는 수준에 머무르거나 플라즈마 인자들의 값 자체를 진단하는 정도에 그치고 있다. 본 연구에서는, 향후 물리적 해석을 기반으로 한 공정 진단을 위한 알고리즘을 세우는 것을 목표로 하여 공정 결과에 민감하게 영향을 주는 플라즈마 내부 전자의 열평형 상태의 미세한 변동을 감지하고 이를 통하여 공정 결과에 영향을 주게 되는 장치 내 물리적, 화학적 반응들의 변동 메커니즘을 이해하고자 하였다. 외부에서 감지하기 힘들기 때문에 장치 상태에 변동이 없는 것으로 보이지만 실제로는 변동하고 있는 플라즈마의 미세한 상태 변화를 보여줄 수 있는 물리 인자로는 잦은 충돌로 인하여 빠르게 변동에 대응할 수 있는 전자들의 열평형 특성을 살펴보는 것이 적합하다고 판단하여 광신호를 통해 전자 에너지 분포함수를 진단할 수 있는 모델을 수립하였다. 이 모델의 적용 결과를 활용하면 전자들의 열평형이 주변 가스 종의 반응율 변동에 주게 되는 영향을 해석할 수 있다. 실제로 ICP-Oxide Etcher 장치에서 장치 내벽 오염물질 유입 및 공정 부산물의 장치 내 잔여로 인하여 식각율로 표현되는 공정 결과에 최대 6%의 편차가 발생하게 되는 메커니즘을 해석할 수 있었다.
본 논문은 에너지 검출기를 사용하여 1차 사용자를 감지하는 경우, 압축 감지 기술을 채용하여 나이퀴스트율 보다 낮은 표본화율을 사용하여 기존의 에너지 검출기만으로 기존보다 넓은 주파수 대역을 감지하는 경우를 가정한다. 스즈키 채널 하에서 시뮬레이션을 통해 넓은 주파수 대역을 센싱하는 과정에서 나이퀴스트 표본화율보다 낮은 표본화률에 따른 오보확률과 감지확률을 통해 센싱 성능을 고찰한다.
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필드 구조 RFB 구조가 도입되었다. RFB 모델은 작은 표적의 특징 정보를 증폭하고 작은 표적의 탐지 정확도를 향상시킨다. 유지해야 하는 정보를 필터링하기 위해 주의 메커니즘 (SE)과 결합하면 감지 대상의 의미 정보가 향상된다. 향상된 SSD 알고리즘은 VOC2007 데이터 세트에 대해 학습된다. SSD에 비해 개선 된 알고리즘은 폐색 및 작은 표적 탐지의 정확도를 3.4 % 및 3.9 % 향상 시켰다. 이 알고리즘은 오 탐지율과 누락된 감지율을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 개선 된 알고리즘은 더 높은 효율성을 갖는다.
부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
최근에 감지막의 pH 감지특성을 평가하기 위해 electrolyte insulator semiconductor (EIS) 구조가 유용하게 이용되고 있다. EIS는 CMOS공정과 호환이 가능하고 구조가 간단하며 pH 변화에 반응속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. EIS 구조를 갖는 pH 센서의 동작 메커니즘은 pH 용액의 수소이온이 감지막의 표면에서 표면전위를 변화시키는 것에 기인한다. pH 감지막으로는 높은 유전율과 안정성이 뛰어난 high-k 물질이 많이 연구되고 있다. 그 중 high-k 물질인 ZrO2은 낮은 열전도도, 산성에서 알칼리성 영역까지의 넓은 화학안정성을 가지며 낮은 열 팽창성, 높은 유전상수 등 우수한 특성을 가지고 있다. 본 실험은 SiO2/ZrO2를 적층한 EIS 소자를 제작하여 열처리에 따른 전기적 특성과 pH 감지 특성을 평가해 보았다. EIS 적층막으로 사용된 SiO2는 실리콘과 high-k 감지막 사이의 계면상태를 양호하게 유지시키기 위한 완충막으로 성장되었다. 후속열처리는 rapid thermal annealing (RTA) 시스템을 이용하여 750$^{\circ}C$, 850$^{\circ}C$, 950$^{\circ}C$로 H2/N2 분위기에서 30초 동안 실시하였다. RTA 열처리 온도가 증가할수록 높은 pH 감지특성이 보였으며 hysteresis 현상과 drift 효과와 같은 non ideal 효과에 강한 immunity가 있는 것을 확인하였다. 결론적으로 SiO2/ZrO2 적층구조를 갖는 EIS는 RTA 950$^{\circ}C$ 열처리를 실시하였을 때 우수한 EIS pH 센서를 제작할 수 있을 것으로 기대된다.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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