반도체 양자링은 양자점과 같이 효율이 높은 광학 소자 및 전자 소자에 응용 가능할 뿐 아니라, 양자점과는 다른 흥미로운 현상 연구가 가능하기 때문에 지속적으로 연구되고 있는 양자 구조이다. 특히, 반도체 양자링은 다양한 양자 구조를 형성하기 위한 기초 구조로 사용될 수 있으므로, 반도체 양자링 구조의 형성 메카니즘을 연구하는 것 또한 중요하다. 본 연구에서는 Molecular Beam Epitaxy (MBE)를 이용하여 N-type (100) GaAs 기판 위에 GaAs 양자 구조를 형성하였다. As4 분압의 영향, 즉 3-5 ratio가 표면 양자 구조 변화에 미치는 영향을 관찰하기 위해 3족과 5족을 분리하여 성장하는 전형적인 성장 방식인, droplet epitaxy mode를 사용하였다. 성장 온도, Ga metal droplet 밀도 등의 조건을 고정하고 Arsenic 분압을 1e-5 torr부터 3e-8 torr로 감소시켰을 때 표면 이미지를 AFM과 SEM으로 관찰하였다. As4 분압이 1e-5 torr일 때 양자점의 표면 형상을 보여주다가 As4 분압을 줄여갈수록 양자점의 크기가 증가하면서 As4 분압 1e-6 torr에서는 SEM 이미지 상으로도 분명한 양자링을 관찰할 수 있었다. 특히 주목할 것은 As4 분압 1e-6 torr에서 더 줄여갈수록 양자링 중앙 부분의 낮은 부분이 점점 넓어졌다는 점이다. 이것은 As4 분압 1e-6 torr 이상의 조건이 As4와 Ga atom이 결합하여 GaAs 양자점을 형성하는데 적절한 3-5 ratio의 조건인 반면, 그보다 적은 As4 분압에서는 As4와 결합하지 못한 Ga atom의 표면 migration에 의한 driving force로 인해 양자링이 형성되었다고 추측할 수 있다. 이렇게 형성된 양자링을 열처리 후 macro-PL 측정을 통해 광학적 특성을 보고자 하였다. 그 결과 같은 조건에서 열처리되어 PL 측정한 양자점의 에너지에 비해 peak position이 blue shift한 것을 볼 수 있었다. 이것은 As4를 제외한 같은 조건에서 성장된 양자 구조에서 양자링의 경우 양자점에 비해 그 높이가 낮음을 추측해 볼 수 있다. 양자 구조의 모양과 광학 특성의 관계를 밝히기 위해 추후 추가 측정 및 분석이 필요할 것이다.
최근 다중프로세서 실시간 시스템 환경에서 최적인 Pfair 스케줄링(PF) 알고리즘[1]이 Baruah 등에 의해 제안되었고, 이를 기반으로 하는 몇 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었는데 이들은 모두 고정된 퀀텀 크기를 가정하고 있다. 전역 스케줄링 기법인 Pfair 기반 스케줄링 알고리즘에서 퀀텀 크기는 태스크 교환과 캐시 재적재와 같은 스케줄링 오버헤드에 직접적인 영향을 미치게 된다. 이에 따라 태스크 집합에 대한 최적 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법이 제안되었으며[2], 모든 태스크들의 주기와 실행 요구 시간이 $e\;{\leq}\;p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 보다 효율적으로 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 방법[3]이 제안된 바 있다. 그런데 이들 방법에서는 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위해 반복적으로 프로세서의 이용률을 계산하였다. 본 논문에서는 이러한 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 프로세서 이용률 계산을 반복적으로 수행하지 않고 상수 시간에 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 보다 효율적인 방법을 제안한다.
본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.
이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존 위상고정루프의 아날로그 루프 필터 형태와 달리 전압제어발진기의 출력 신호로 동작하는 이산 루프 필터를 사용하여 크기는 작으면서 안정하게 동작하는 위상고정루프를 제안하였다. 기존의 위상고정루프에 2차 루프필터 대신 스위치 제어 루프필터를 사용하였다. 스위치는 전압제어발진기위의 고속의 출력 신호에 의해 제어된다. 총 3개의 스위치는 UP/DN 신호를 통하여 제어되고, UP/DN 신호에 따라 스위치가 'on/off'를 반복한다. 샘플링과 부궤환 역할을 하는 스위치와 결합된 작은 크기의 커패시터로 하나의 칩으로 집적화가 가능하다. 제안된 위상고정루프의 이산 루프 필터에 사용된 커패시터 값은 총 180pF로 아주 작은 크기임에도 불구하고 안정적으로 동작한다. 제안된 위상고정루프는 1.8V의 공급전압에서 0.18um CMOS 공정의 파라미터를 이용하여 Hspice로 시뮬레이션을 수행하고, 동작을 검증하였다.
본 연구에서는 톨루엔 계열 화합물로 오염된 환경에 대해 고정화한 유전자 재조합 균주 KG1206의 적용 가능성에 대해 조사하였다. 재조합 균주 KG1206은 직접 유도제인 m-toluate, benzoate 뿐만 아니라 톨루엔, 자일렌 이성질체가 간접 유도제로서 발광 활성을 나타낸다. 연구에 의해 결정된 고정화 프로토콜의 최적 조건은 다음과 같다: 균주 농도(1 : 1 (v/v)), 오염원 용액(인산염 완충액), 발광 측정에 필요한 비드 수(4개), 5가지 오염원에 대한 최대 발광 활성은 일반적으로 m-toluate > p-xylene > 톨루엔 > o-xylene > m-xylene 순으로 나타났다. 생물발광과 오염원 감소는 HPLC로 확인하였으며, 고정 균주에 의해 초기 5 mM m-toluate는 5시간 배양 후 약 48%의 감소율을 나타내었으며 계속 분해되는 경향이 관찰되었다. 알긴산 균주 고정화에 대한 본 연구 결과는 톨루엔 계열 화합물을 함유한 석유계 탄화수소에 오염된 특정 환경을 생물학적 모니터링에 유용한 방법으로 사용할 수 있을 것이다.
최근 IoT 기술에서 BLE Beacon은 실내 측위를 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그러나 정확한 측위를 위하여 필터링 기술은 필요하다. 그것은 대부분 고정형 비콘을 이용되었다. 정확한 위치 산출은 비콘을 통해 발생된 정보를 수신하여 측정하는 것은 정확성이 떨어지기 때문에 필터링이 중요하다. 그래서 위치를 산출하고, 불필요한 값을 필터링하는데 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 실내에 고정된 비콘이 아니라 이동하는 비콘의 정확한 위치 측정하고, 이를 재사용하는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 수신세기(RSSI)는 비콘과의 거리를 나타내는 대표적인 값이다. 이 값은 값들 간의 연관관계 분석을 통한 정규화로써 위치 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지는 이동하는 비콘의 위치 정보를 산출하는 방법이 된다. 사용자를 식별하기 위한 식별 온톨로지와 식별된 사용자를 위한 서비스를 제공하기 위한 서비스 온톨로지를 제공한다. 이는 실내에서 빠르고 정확한 위치 정보 및 서비스를 제공할 수 있다.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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