편광에 기초한 Mach-Zehnder 간섭계 구조의 무작용 검출 시스템에 있어서, 두 가지 시스템의 결함, 즉 시스템 손실과 광자 검출기의 낮은 양자효율이 무작용 검출의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이들 두 시스템 결함 모두가 얻을 수 있는 최대 검출효율을 제한하지만, 시스템 손실이 작을 때에는 양자효율은 덜 중요해짐을 보인다. 그리고 시스템 손실과 양자효율이 주어졌을 때, 얻을 수 있는 최대 검출효율을 예측하였다.
알파선 검출 효율 측정을 위한 고체비적검출기의 교정 방법을 제시하였으며, 제시된 교정 방법을 이용하여 CN-85와 LEXAN의 검출 효율을 측정하였다. $0{\sim}5.5MeV$ 에너지 영역의 알파선에 대한 검출 효율을 측정한 결과 CN-85와 LEXAN이 각각 97%, 57%였다. CN-85가 LEXAN에 비해 검출 효율이 높게 나타난 이유는 알파선에 대한 CN-85의 sensitivity가 LEXAN에 비해 좋을 뿐만 아니라 에너지 의존성이 CN-85가 LEXAN에 비해 낮기 때문인 것으로 분석되었으며, CN-85는 알파선의 유도 에너지가 약 3 MeV, LEXAN은 약 1.8 MeV에서 검출 효율이 최대로 나타났다.
본 논문은 메모리 집적도의 증가로 인해 많이 발생하는 이웃 패턴 감응 고장에 대한 효율적인 테스팅 방법을 제안하고 있다. 기존의 테스팅 방법에서는 비트 단위의 순차적인 셀 어레이 접근으로 인해 결함 검출율과 테스팅 시간에 있어서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제들을 본 논문에서는 이웃 패턴 감응 고장을 효율적으로 검출 할 수 있는 타일 방식으로 셀 어레이를 구분하여 이웃 셀의 영역을 제한한다 그리고 기본 셀과 이웃 셀에 필요한 패턴을 병렬로 입출력시킬 수 있는 병렬 접근 디코더와 검출기를 설계함으로써 전체 테스팅 시간을 줄이고 결함 검출율을 높일 수 있는 방법을 제안한다.
결함의 검출은 결함 허용 시스템의 결함 허용성과 신뢰도 분석에 있어서 기초가 된다. 결함 검출 기법들은 각기 다른 특성을 가지고 있어 결함의 종류에 따라 다른 검출 능력을 가지기 때문에 효율적으로 시스템의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 결함의 종류에 따라 적절한 기법들을 선별하여 적용해야 할 필요가 있다. 하지만 기존의 연구에서는 결함 검출 기법들에 대해 비교 검토에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 결함의 종류에 따른 결함 검출 기법들의 성능을 평가하기 위한 테스트베드가 요구된다. 본 논문에서는 결함 검출을 위해 사용되고 있는 기법들의 종류를 분류하고 특성을 서술한다. 그리고, 리눅스 환경에서 소프트웨어로 구현된 결함 삽입 도구를 이용하여 각 결함 검출 기법들의 성능을 비교하기 위한 테스트베드를 설계한다.
본 연구는 방사선 검출용 플라스틱 섬광체 검출기의 검출효율을 높이기 위한 섬광체 연마에 관한 연구이다. 플라스틱 섬광체를 이용한 검출기를 제작하여 4단계의 연마 과정으로 섬광체 절단면에서 광손실을 감소시켰다. 이때 연마단계와 검출 효율에 대한 상관관계를 구하여 검출 특성을 평가하였다. 연마단계에 따른 검출 효율을 측정한 결과 연마하지 않은 섬광체와 비교하여 4단계의 연마 과정을 모두 연마한 섬광체를 이용한 검출기의 검출 효율이 최대 7.57배 증가하는 것을 확인하였고 각 단계 별로 연마한 섬광체를 이용하여 제작한 검출기에서도 방사선의 세기, 거리, 위치에 대한 검출 특성에서도 연마하지 않은 섬광체에 비하여 좋은 검출 특성을 보였다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.
선원과 검출기 사이의 거리, 검출기 지름, 방사선원의 부피 효과 등에 의해 검출기 입사면에서 입체각(solid angle)의 변화가 생기고 이는 검출기 내부에서의 경로 길이(path length) 차이를 유발하여 검출효율 결정에 영향을 미친다. 유효입체각 계산을 위한 일반적인 분석 방법은 단순한 기하학적 구조를 가진 선원 (60Co)에만 유용하여 본 실험에서는 검출기와 선원 간 거리 window cap 0.5 cm 기준점으로 하여 25 cm 까지 이동 시 켜면서 측정하였다. 또한 표준부피선원 450 ㎖, 1000 ㎖ 마리넬리 비이커는 검출기에 밀착 시켜 측정하였다. 검출기와 동축인 원형 점선원의 경우, 검출기 창으로부터의 거리에 대한 입체 각도의 변화를 측정치와 몬테카를로 시뮬레이션으로 계산 분석 관계의 결과 검출기의 반지름이 선원의 반지름보다 작을 경우, 입체 각도는 선원의 제곱 반지름 대 검출기의 제곱 반지름의 절반과 같다. 입체 각도의 차이는 0.53가 되므로 몬테카를로의 결과는 허용된다. 검출기-선원 간 거리의 역수와의 관계를 나타내었다. 입체각도는 거리에 따라 급격하게 감소함을 확인하였다. 부피선원에 대한 측정치와 시뮬레이션 결과는 거리 0 cm에서 1.01 %이며 거리가 5 cm, 10 cm로 멀어지면 4 % 미만의 차이를 보인다. 거리가 10 cm 일 때 처음으로 계산결과가 측정 결과보다 작아진다. 이는 거리가 멀어질수록 입체각이 작아지고, 에너지가 낮아질수록 감쇠효과가 지수 함수적으로 증가하는 원리가 효율의 계산에 반영되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 검출효율은 고체 각도 및 몬테카를로 코드를 사용하기에 충분함을 입증하였다.
소프트웨어의 신뢰도 모델링에서 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하여 효과적인 파라미터 분석 기법을 이용하여 기존의 방법과 비교하고자 한다. 일반적으로, 소프트웨어 결함검출/제거 메카니즘은 이전의 검출/제거 결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 따라서 결함검출비가 완벽하지 않다는 가정 하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.
홍채인식 시스템에서 입력된 영상으로부터 정합(matching)에 사용될 홍채 영역을 추출해 내는 과정은 필수적인 과정으로 빠른 처리 속도와 정확성을 요구한다. 기존의 원형검출기나 허프(Hough) 변환을 이용한 방법 등은 홍채의 바깥쪽과 안쪽 경계를 비교적 정확하게 검출해내는 장점이 있으나 탐색영역이 커서 수행시 간이 매우 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이진화와 형태학적 연산(morphology)을 이용하는 새로운 탐색 영역 단축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 홍채영역 검출 방법에 적용할 경우 수행 시간을 효율적으로 단축시킬 수 있다. 검출된 영역에 대해서 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)을 이용해 매칭을 수행한 결과 약 95%의 인식율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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