SMT장비는 전자부품을 흡착하여 PCB위에 정확히 실장을 하는 장비이다. 이때 부품의 정확한 실장을 위해 비전 카메라로 부품을 인식하여 보정치를 찾고, 이 보정치를 참조하여 PCB 상의 원하는 정확한 위치에 실장 할 수 있다. 일반적으로 비전 카메라로 부품을 인식하기 위해서 카메라 앞에 정지하여 비전검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그러나 카메라 앞에서 정지하지 않고 그대로 통과하면서 비전 검사를 한다면 정지하는 시간을 단축함으로써 생산성이 향상 될 것이다. 본 논문에서는 카메라 앞에서 정지하지 않고 지나가면서 비전 검사를 할 때 겐트리 구동의 여러 경로 중 가장 빠른 시간에 이동할 수 있는 방법을 제시한다. 카메라 위치를 지나가는 방식에서 거리만 고려하는 것이 아니라 카메라 위치를 지나가는 속도까지 고려한 겐트리 구동 궤적에 대하여 연구하였고, 본 논문에서 제시하는 방식으로 움직이면 시간 이득이 약 5%의 향상되는 것으로 확인되었다.
환자의 체내에 삽입하여 여러 가지 생체정보를 무선으로 전송하는 형태의 텔레메트리 기술은 환자들의 불편함을 해소하고 기존의 진단 한계를 극복하는데 큰 기여를 할 것으로 기대되고 있다. 체내에서 생체신호를 외부의 전송하는 시스템의 경우, 정확한 질병지점을 판단하기 위해서는 체내의 텔레메트리 모듈의 위치를 체외에서 정착하게 파악할 수 있는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 8개의 안테나를 고정된 위치에 두고, 비선형 연립방정식의 해석을 통하여 체내에 삽입된 송신모듈의 위치를 결정하는 방법을 제안하고 해석하였다.
휴대용 전자 시스템에 대한 deep submicron VLSI의 출현에 따라 기존의 면적과 성능(지연시간)외에 전력량 감축을 위한 새로운 방식의 CAD 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 논리합성시 기술매핑 단계에서의 전력량 감소를 목적으로 한 논리 게이트 분할(gate decomposition)을 통한 재합성 알고리즘을 소개한다. 기존의 저전력을 위한 논리분할 방식은 Huffman 부호화 방식을 이용하였으나 Huffman code는 variable length를 가지고 있으며 logic depth (회로지연시간)와 글리치에 영향을 미치게 된다. 제안된 알고리즘은 임계경로상에 있지 않은 부회로에 대한 스위칭 동작량을 줄임으로써 logic depth (즉 속도)를 유지하면서 다양한 재구성된 트리를 제공하여 스위칭 동작량을 줄임으로써 전력량을 감축시키는 새로운 게이트분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 zero 게이트 지연시간을 갖는 AND 트리에 대하여 스위칭 동작량이 최소화된 2진 분할 트리를 제공한다. SIS (논리합성기)와 Level-Map (lower power LUT-based FPGA technology mapper)과 비교하여 각각 58%와 8%의 전력 감축효과를 보였다.
전력선 통신을 이용한 홈 네트워크 환경에서는 가전 기기의 노이즈 영향으로 인해 네트워크의 일부 구간에 부하가 증가되어 송신 노드와 수신 노드 간에 갑자기 통신이 불가능한 상황이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 네트워크 부하 증가로 인한 통신 장애가 발생하는 경우 자동적으로 중계 가능한 노드들을 찾아 스패닝 트리 알고리즘에 따른 필요 최소한의 중계 노드들을 선발해 이들 노드들의 중계를 통해 수신 노드까지 패킷을 전달 가능하도록 하는 자동 중계 방식을 제안한다. 이 방식은 시뮬레이터 개발을 통한 성능 분석 결과 미국의 에쉴론 사의 자동 리피터 선택 기술에 비해 중계 노드들을 찾는 과정에서 노드간의 패킷 교환 횟수는 다소 증가하나 중계를 통해 수신 노드를 발견할 수 있는 확률은 거의 두 배 가까이 높아짐을 알 수 있다.
XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
Kim, Byeong-Chan;Kim, Hye-Jin;Kim, Ji-Eun;Park, Eun-Ju;Noh, Ji-Sun;Kang, Hyun-Jung;Shin, Seung-Ho;Jo, Wan-Kuen
청정기술
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제19권2호
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pp.105-112
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2013
폴리아닐린 기반 이산화티타늄 복합체(폴리아닐린-이산화티타늄 복합체)를 다른 소성온도 조건에서 제조하여 일반 공기질 수준의 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대한 제어 적용성 연구를 수행하였다. 모든 조사대상 오염물질에 대하여 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 제조 시 적용된 소성온도 변화에도 아무런 경향을 나타내지 않았다. 대신에, 소성온도를 $350^{\circ}C$에서 $450^{\circ}C$로 증가시켰을 때 3시간의 광촉매 공정 동안에 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대하여 61%에서 72%로, 21%에서 39%로 각각 증가하였다. 그러나, 소성온도를 $450^{\circ}C$에서 $550^{\circ}C$와 $650^{\circ}C$로 더 증가시켰을 경우에는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체에 의한 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 제어효율이 점진적으로 감소하였다. 이러한 결과는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체 내 아나타제 결정상의 생성량과 입자의 비표면적 변화 때문으로 판단되었고, 이러한 특성 변화는 X-선 회절과 주사전자현미경 분석결과를 통하여 확인하였다. 가장 낮은 주입농도(0.1 ppm) 조건에서 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 72%와 39%이었고, 반면에 가장 높은 주입농도(1.0 ppm) 조건에서는 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 52%와 18%로 나타났다. 공급 유량을 0.1 L $min^{-1}$에서 1.0 L $min^{-1}$로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 47% 그리고 약 100%에서 18%로 감소하였다. 또한, 상대 습도를 20%에서 95%로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 23% 그리고 약 100%에서 8%로 대폭 감소하였다. 본 연구결과를 종합해볼 때, 작동조건을 최적화할 경우 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체가 일반 공기질 농도 수준의 염소계 화합물질 제어를 위해서 효율적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 삼차원 볼륨 영상으로부터 컨투어 트리를 이용하여 볼륨 영상의 구조를 보여주고 등위면과 그 요소들을 대화형으로 선택하고 시각화하여 영상의 깊은 이해를 돕는 새로운 기법과 프로그램의 개발에 관하여 기술한다. 이 기법의 특징은 컨투어 트리를 사용자가 이해하기 쉽게 2차원 평면상에 배치하는 새로운 알고리즘과, GPU의 병렬구조를 활용하여 등위면 요소를 효율적으로 추출할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한 데 있다. 이러한 알고리즘의 구현을 통해 본 연구진이 개발한 프로그램은 컨투어 트리를 이용하여 등위면 요소를 추출하는 대화형 사용자 인터페이스와 기존의 등위면 및 볼륨 렌더링이 융합된 시각화를 가능하게 해주는 특징이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 제안된 알고리즘을 삼차원 생의학 영상에 적용하여 그 성능을 측정해 보았다. 그 결과 제안된 컨투어 트리 배치 기법에 기반한 사용자 인터페이스를 이용하여 주어진 영상의 관심 영역인 폴리펩타이드 체인과 뇌실 그리고 대퇴골을 나타내는 등위면 요소를 각각 대화형으로 선택하고 이를 기존 방법에 비교하여 3배~4배이상 빠른 속도로 계산할 수 있었다.
데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.
RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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