SMT장비는 전자 부품을 흡착하여 PCB상에 정확히 실장 하는 장비이다. 이를 위해서는 중간 위치에 설치된 카메라 앞에서 정지하여 비전 검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그 이동 경로의 타입은 16가지가 되며, 그 중에서 (sLa-Camera-pLb)경로에 대해 가장 빠른 시간에 실장 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서는 제시한다. 이를 위해서는 카메라 위치에서 정지하지 않고 이동하면서 비전 검사할 때 수많은 궤적 중 어떤 궤적이 가장 빠른 시간에 검사 후 실장 할 수 있는 경로인지를 찾는 알고리즘을 제시한다. 그 결과 카메라 앞에서 정지하여 검사 후 이동하는 방식보다 16%의 시간 단축 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.
현재 국내.외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스텍과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2327에서 제시한 SDP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 SDP 요청 메시지를 구조체 형태로 변환하는 앤코더와 구조체 형태를 갖는 SDP 응답 메시지를 텍스트 형태로 변환하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 IETF RFC2327에 제시한 Augmented BNF 형식의 SDP 문법을 BNF 형식으로 기술하여 어휘 분석기 및 구문 분석기를 자동 생성한 후 구문 트리를 구성하였다. 또한 SDP 문법으로부터 생성 가능한 모든 규칙에 대한 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.
베어링은 각종 설비에서 활용되는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동 신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산 웨이블릿 변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿 계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 트리를 제안한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 베어링의 결함을 분류하는 데 우수한 성능을 갖는 것으로 나타났다.
한국항공우주연구원에서는 정지궤도위성의 조립 및 시험을 프랑스 아스트리움(Astrium)사와 공동 수행하고 있다. 시험의 일환으로 태양전지판의 상태와 버스에 접속하여 전개 및 그 접속검증 시험을 수행하였다. 저궤도 위성의 경우 기계적 힌지구조로 전체 전개가 이루어지고 전기적 접속 또한 태양 전지판이 생산하는 전력, 태양센서의 신호 등이 전달되는 단순한 구조이나, 정지 궤도 태양전지판의 경우 기계적인 힌지와 전기적인 모터를 통하여 전체 전개가 이루어짐으로서 구동에 필요한 신호 등의 전기적접속이 다양하다. 이에 이를 구동하는 전기적 접속 및 파이로 신호전달 접속을 검증하기 위한 시험형상을 설계하고, 이 시험을 위한 지상지원장비의 구성 및 검증 결과의 특성을 분석하였다.
$Fe^0$ 등의 0가 금속을 포함하는 반응재들은 오염운이 반응벽을 통과하는 동안 염소계 용매들을 분해시킨다. Fe$^{0}$ 를 이용한 투수성 반응벽은 특히 trichloroethene(TCE)이 주된 오염원인 경우 처리비용이 적다는 장점이 있는 반면, 반응속도가 느리고, 반응벽의 운영기간이 제한된다는 단점이 있다. 본 연구는 기존의 Fe$^{0}$ 를 이용한 반응벽에 직류전원을 걸어주는 향상된 처리기술 개발은 예비연구이다. $Fe^0$ 반응컬럼을 이용한 bench-scale의 실험을 통해 $Fe^0$ 반응재와 직류전원의 조합은 TCE의 탈염소화를 촉진하는 것으로 나타났다. 탈염소화의 반응기작은 철의 산화와 부가적인 전자의 공급원인 외부전원에 의한 환원에 기인한다.
현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.
해양구조물 수중부의 해양생물 부착을 방지하는 효과적인 방법으로 방오도료를 사용하고 있다. 트리부틸틴(Tributyltin, TBT) 화합물은 우수한 방오성능을 가져 지금까지 광범위하게 사용해 되어 왔으나, 유해물질 사용금지에 따라 새로운 기술을 적용한 방오도료 개발이 진행되고 있다. 신규 방오도료는 낮은 독성을 가지면서도 우수한 방오성능을 가져야 한다. 본 논문에서는 상용 TBT-free 방오도료 3종(아산화동 함유 자기마모형 도료(Cu SPC AF), 아산화동을 함유하지 않는 자기마모형 도료(Cu-Free SPC AF), Foul-release 실리콘 도료(Foul release AF)의 용출수가 가지는 환경영향성을 조피볼락과 알테미아를 사용하여 평가하였다. 용출수에 대한 급성독성을 조사한 결과 방오도료 용출수의 농도와 생물종의 생존율은 반비례하는 경향을 나타내었으며, 자가마모형 도료가 Foul-release 실리콘 도료보다 상대적으로 높은 급성독성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
지능형 교수 시스템(ITS:lntelligent Tutoring System)의 개발에 관한 연구에서 중요한 분야 중 하나의 교수법의 제어에 관한 연구이다. 즉 전체 학습목적 또는 학습주제의 선정(curriculmplan),선정된 학습목적에 적합한 레슨플랜(lesson plan),자연스런 대화진행(discourse plan) 방법에 관한 연구이다.본 논문에서는 위의 세가지 플랜 중 레슨플랜에 케이스 기반 플랜기법(casebased planing)을 적용하여 생성하는 방법을 제안하였다.기존의 레슨플랜생성기는 학습목적이 결정될 때마다 그에 적합한 레슨플랜을 생성하였다.이와달리 본 연구에서는 이미 기억된 플랜이 있으면 그 플랜을 그대로 사용하거나 수정하여 사용하고 기억된 플랜이 없으면 새로 생성할 수 있는 학습목적에 적응력 있는 레슨 플랜생성기를 개발하였다.연구의 대상으로는 미적분학의 부정적분으로 하였고 제시된 문제의 일반형을 유추하기 위하여 기술언어와 커리큘럼트리(curriculum tree)를 고안하였다.본 연구결과는 다른 분야 ITS의 레슨플랜생서기 개발에 이용할 수 있으며 또한 적분을 교육하는 실제 학습현장에서도 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 한국어의 부분 자유 어순성질과 문장의 필수적 성분의 생략과 같은 특성으로 인하여 한국어 구문분석에 관한 연구들에서는 주로 의존문법을 선호하고 있다. 본 논문에서는 기존의 어절단위학습방법에서는 학습할 수 없었던 어절 내의 의존관계를 학습할 수 있는 형태소 단위의 학습 방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 약 3만 문장에서 추출한 25,000문장의Tagged Corpus을 가지고 한국어 확률 의존문법 학습을 시도하였다. 그 결과 초기문법 2,349개의 정확한 문법을 얻을 수 있었으며, 문법의 정확성을 실험하기 위해 350개의 실험문장을 parsing한 결과 69.77%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 한국어 어절 특성을 고려한 형태소 단위 학습으로 얻어진 의존문법이 어절 단위 학습으로 얻어진 문법보다 더 정확하다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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