바이오센싱 디바이스는 본질적으로 생체인식소재와 신호전달장치로 구성된 집적화, 소형화된 분석시스템으로 많은 장점을 가지고 있다. 고민감도, 선택도, 단순성, 다성분 측정능력, 즉시측정능력 뿐 아니라 매우 작고, 고가의 장치가 필요없는 장점이 있다. 바이오센싱 디바이스의 개발을 위해서는 두 가지의 핵심요소기술이 필요하다. 이것은 생체인식소재모듈의 제작 (리셉터 개발 및 고정화기법)과 신호발생기술을 포함한 신호전달장치의 개발이다. 효소, DNA/RNA, 단백질, 세포 등의 다양한 생체인식소재가 바이오센싱 디바이스 제작을 위해 이용되어져 왔고, 신호전달시스템도 전기화학적, 광학적, mass sensitive transducer를 중심으로 매우 활발히 연구되어져 왔다. 본 고에서는 최근 개발된 바이오센싱디바이스에 대해 다루고, 향후 전망에 대해 논하고자 한다.
최근 카메라가 장착된 이동통신기기 환경에서 사용자로부터 정보의 입력을 위한 문자 인식 기술이 많이 요구되고 있다. 일반적으로 임베디드 환경에서 개발된 광학 문자 인식기(Optical Character Recognizer) 모듈은 특정 플랫폼에 대한 의존성 때문에 재사용하기 어렵다. 본 논문은 다양한 이동통신기기 환경에 쉽게 적용될 수 있는 광학 문자 인식기를 위한 소프트웨어 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 플랫폼 의존 지원계층, 인터페이스 계층, 엔진 지원계층 그리고 엔진 계층으로 나뉜다. 엔진 지원 계층에서는 다양한 하드웨어 엔디안 정책에 대응하기 위해 플러그인 데이터 구조를 지원한다. 제안된 아키텍쳐의 실제적인 적용을 통해 제안된 방법의 실효성을 보인다.
최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.
기록물은 과거와 현재를 포함하는 시간적 특성, 특정 언어에 제한되지 않는 언어적 특성, 기록물이 갖고 있는 다양한 유형을 복합적으로 갖고 있다. 기록물의 생성, 보존, 활용에 이르는 생애주기에서 텍스트, 영상, 음성으로 구성된 데이터의 처리는 많은 노력과 비용을 수반한다. 기계번역, 문서요약, 개체명 인식, 이미지 인식 등 자연어 처리 분야의 주요 기술은 전자기록과 아날로그 형태의 디지털화에 광범위하게 적용할 수 있다. 특히, 딥러닝 기술이 적용된 한국어 자연어 처리 분야는 다양한 형식의 기록물을 인식하고, 기록관리 메타데이터를 생성하는데 효과적이다. 본 논문은 한국어 자연어 처리를 기술을 소개하고, 기록 관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 고려사항을 논의한다. 기계번역, 광학문자인식과 같은 자연어 처리 기술이 기록물의 디지털 변환에 적용되는 과정은 파이썬 환경에서 구현한 사례로 소개한다. 한편, 자연어 처리 기술의 활용을 위해 기록관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 환경적 요소와 기록물의 디지털화 지침을 개선하기 위한 방안을 제안한다.
연삭 가공은 대직경 반도체 웨이퍼의 경면 가공, 산업용 정밀 부품, 광학 분야의 고정밀급 렌즈 등 여러 산업 분야의 각종 정밀 부품의 마무리 공정에 적총되어 제품의 질을 좌우하는 필수적인 공정이라 할 수 있다. 이러한 연삭 가공은 높은 치수 정밀도와 양호한 표면 거칠기 및 제품의 형상을 동시에 만족시킬 수 있는 가공 기술로서 , 대직경 웨이퍼 생산에 있어서, 고정밀ㆍ고품위의 웨이퍼를 양산하는데 적합한 기술로 인식되고 있다.(중략)
본 논문에서는 광자 계수 집적 영상 현미경을 사용하여 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체의 3차원 시각화와 인식에 대한 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 고해상도의 서로 다른 원근감을 가지는 2차원 영상을 획득하기 위해 합성조리개 집적 영상을 사용한다. 그리고 영상으로부터 광자를 추출하기 위해 광자계수 영상 시스템의 수학적 모델인 포아송 분포를 사용하며 통계적 추정법으로 부터 3차원 영상을 추정한다. 따라서, 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체가 손상되지 않으면서 그에 대한 3차원 영상을 획득하고 시각화할 수 있다. 추가적으로, 비선형 상관 필터를 사용하여 3차원 물체의 인식도 가능하다. 본 기술의 유용성을 증명하기 위해, 광학적 실험을 수행하였다.
여기저기서 드론이 뜨고 있다. 아마존이 날아오른 드론으로 고객의 문 앞까지 배달하는 모습은 일대 장관이었다. 이제 웬만한 방송에서 하늘 높이 오른 드론으로 내려다본 모습을 전송하는 것은 그저 일상일 뿐이다. 뿐만 아니라, 사람이 직접 닿을 수 없는 곳에서 드론으로 사람을 찾는다거나, 드론을 통해 고층건물의 안전도를 검사한다거나, 정찰을 하는 등 다양한 활용도가 돋보인다. 라스베가스의 세계가전전시회(CES)에서 바르셀로나의 모바일월드콩그레스(MWC)에서 그리고 뉴욕의 장난감전시회 에서도 드론은 스타로 부상했다. 이제 드론은 대중화와 상업적 성공의 기로에 서 있다. 이를 위해서는 기계적 성능이상으로 중요한 것이 드론과 사용자간의 상호작용을 통해 이루어내는 사용자 경험이다. 즉 드론을 얼마나 쉽고 편하고 정확하고 안전하게 조종할 수 있도록 만드는가가 차별화와 경쟁력의 시작이다. 만약 드론이 지금처럼 조종하기 어렵고 심지어 인명과 재산을 위협한다고 인식되면 산업적 잠재성은 그저 한여름 밤의 꿈으로 사그러들 수밖에 없다. 몇 가지 사례를 보자. 지난 2월 미국 Fox TV 생방송에서 Popular Science 잡지 편집장 Dave Mosher는 드론의 안전성에 관해서 말하고 있었다. 그 때 데모를 위해 날던 드론이 갑자기 균형을 잃으면서 추락하였다. 이 사고로 인해 드론이 안전하지 않을 수 있다는 인식이 퍼지게 되었다. 경미한 사고지만 심각한 위협감을 일으키기도 한다. 레이더에 탐지되지 않던 드론이 미국 백악관 앞마당에 추락한 것이 그런 예이다. 어떤 사용자는 재미삼아 드론을 구름 위까지 날려 보냈다. 그러더니 드론이 제어력을 상실하였고, 결국 추락하고 말았다. 다행히도 누군가의 머리 위로 떨어지지는 않았다.
FTTH(Fiber To The Home)가입자 망에 있어 패킷단위의 정보처리를 위한 3 비트, 4 비트의 전광학 헤더인식 과정을 설명하고 실험을 성공적으로 수행하였다. 패킷의 목적지를 나타내는 3, 4 비트 헤더정보에 따른 하나의 신호가 각각 8개, 16개의 타임슬롯 상의 지정된 한 곳에 나열되었다. RN(remote node)에서의 self-routing을 위해 제안된 헤더인식 기술은 TDM 방식의 원리를 응용하여 스위치와 지연라인만을 사용함으로써 매우 간단한 회로를 구성하여 높은 신뢰도와 낮은 비용으로 가입자 망을 구축할 수 있다. 또 RN으로부터 각 가입자의 독립 전송선로를 확립함으로써 TDM-PON 방식의 최대 취약점이었던 광 신호의 감쇄와 보안성의 문제를 해결할 수 있다.
This paper proposes a new optical recognition method of credit card numbers. Firstly, the proposed method segments numbers from the input image of a credit card. It uses the significant differences of standard deviations between the foreground numbers and the background. Secondly, the method extracts gradient features from the segmented numbers. The gradient features are defined as four directions of grayscale pixels for 16 regions of an input number. Finally, it utilizes an artificial neural network classifier that uses an error back-propagation algorithm. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
디스플레이용 전극 소재로 사용되는 투명 전도막은 높은 가시광 투과율 (89%이상)과 우수한 전기전도성(비저항 10$^{-4}{\Omega}cm$ 이하)을 동시에 가지므로 LCD, PDP, OLED 소자의 핵심소재로 인식되고 있다. 투명 전도막은 광학적 밴드갭이 3.5eV 이상인 wide-gap 반도체로서, 산화인듐($In_2O_3$)에 주석(Sn), 아연(Zn) 등을 치환고용 시킨 ITO, IZO, 산화아연(ZnO)에 Al 혹은 Ga을 치환고용 시킨 AZO, GZO 등 다양한 재료에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마 정밀 제어 기술을 이용하여 80$^{\circ}C$이하의 저온 코팅 공정 조건에서 우수한 비저항( $2{\times}10^{-4}$${\Omega} cm $)을 나타낼 수 있는 TCO 코팅 공정 기술을 개발하였으며 이러한 연구결과는 차세대 디스플레이 소자로 예측되고 있는 Flexible 디스플레이 소자의 전극 재료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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