본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
효과적인 수술 훈련 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 사실적인 훈련 환경을 제공하는 것뿐만 아니라 훈련 결과를 바탕으로 사용자의 숙련도를 객관적으로 측정하고 평가하는 과정 또한 중요하다. 이를 위해 본 연구는 수술 훈련 중 큰 비중을 차지하는 절개 동작에 대한 정량적 평가 척도를 제공하는 것을 목표로 한다. 사용자가 가상 장기 모델에 대해 절개를 수행하는 동안 평가 시스템은 절개 경로와 깊이를 일정 간격으로 샘플링하여 저장하고, 이를 두 곡선 간의 유사성 측정 알고리즘을 통해 훈련 시나리오 상에 정의된 표준 절개 경로와 깊이, 속도를 각각 비교한다. 이렇게 계산된 두 경로 사이의 거리가 가까울수록 유사성이 높은 것으로 간주하며, 사전에 설정된 기준치 이상의 유사성을 기록할 경우 훈련 목표를 충족한 것으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 단순 거리 측정에 의존한 일반적인 경로의 유사성 판단 알고리즘의 문제점을 제시하고, 전체 절개 경로의 길이 대비 현재까지 진행된 정도를 매개변수로 하는 방법을 이용하여 절개 경로의 방향을 고려한 유사성 측정 알고리즘을 제안하였다. 이와 같이 정량적이며 자동화된 절개 숙련도 평가 기법을 제안함으로써 사용자의 훈련 결과에 대해 보다 객관적인 피드백을 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 GB-SAR의 간섭기법을 이용하여 물체의 변위 측정에 대한 정밀도를 조사하였으며, 또한 대기보정을 거친 후 정밀도의 변화에 대해서 확인하였다. GB-SAR 시스템에서 안테나는 중심주파수 5.3 GHz, 밴드 폭 600 MHz인 C밴드 안테나를 사용하였고, 신호의 증폭을 위해 마이크로파 앰프를, 다편파 측정 및 분석을 위하여 스위치를 장착하였다. 레일의 총 길이는 5 m, 이동간격은 5 cm, 최대 관측 거리는 약 200 m이다. 변위 측정에 사용된 이동산란체는 trihedral corner reflector로서, 시스템 전방 약 160 m에 위치하며 시스템 방향으로 1 mm에서 40 mm 전진시켰다. 이동산란체의 실제 변위와 GB-SAR 시스템의 위상변화로 관측된 변위의 상관계수는 편파에 따라 0.9995에서 0.9996으로 나타났다. 마이크로파의 전파과정에서 거리와 습도에 따른 지연 효과를 고려하기 위하여 대기보정식을 구하였으며, 이를 이동산란체의 위상에 적용한 결과 상관계수는 0.9997에서 0.9999의 값을 나타냈고 40 mm 이동시 오차가 1 mm 이내를 나타냄으로서 대기보정을 통한 결과가 더 높은 정밀도를 나타냄을 확인하였다.
장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.
래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.
크레인의 운영에 있어 효율적인 운전과 안전을 위한 장비 중의 하나가 충돌 방지 시스템이다. 이 시스템의 대부분은 초음파를 이용하여 거리를 측정하여, 크레인의 위치와 충돌을 방지하기 위해 사용되고 있다. 그러나, 초음파를 이용한 충돌 방지 시스템은 온도와 습도의 변화에 의해 성능의 신뢰성이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 온/습도 변화에 따른 거리측정의 성능과 안정성의 개선을 위해 신경망을 이용한 크레인 충돌방지 시스템을 제안하고 성능을 평가하였다. 실험의 결과에서 제안된 기법이 기존의 온도 보상의 기법보다 안정성과 정밀도가 향상됨을 보였다.
정밀한 3차원 좌표측정을 위한 삼차원좌표측정기(Coordinate Measuring Machine)는 광학 스케일이나 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용해서 x, y, z 축의 좌표를 측정한다. 이 경우 측정 정밀도에 가장 큰 영향을 주는 요인은 아베 오차(Abbe's error)이다. 인공위성용 광학계를 비롯해서 첨단 산업부품에 이르기까지 현재의 3차원 좌표측정은, 높은 정밀도와 대영역 측정을 동시에 요구하는 추세이다. 대영역으로 갈수록 _아베 오차의 영향은 더 커지므로 보다 근본적인 해결책이 필요하다.(중략)
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
본 논문에서는 외부 루프를 펼침으로서 불변 종속거리를 가지는 다중 첨자 루프에서의 병렬화를 이룰 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 루프는 프로그램의 수행 시간중 많은 부분을 차지하고, 병렬성 추출의 기본이 되는 구조이다. 루프에서 병렬성을 추출하는 기존의 연구는 종속성이 단일 첨자 또는 복수 첨자에 영향을 받는 경우에만 한정되었다. 다중 첨자를 가지는 루프는 이중 또는 그 이상의 첨자 때문에 기존의 방법을 이용해서 루프의 종속성을 제거하는데 필요한 종속거리를 결정할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 종속거리를 측정하기 위한 새로운 기법을 제안하고, 제안된 알고리즘을 모의 실험에 의해 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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