본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
오류를 수반하는 통신망을 통한 멀티미디어 데이터의 응용은 최근 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 그 구현은 많은 문제점들을 야기하는데, 전송된 비디오 데이터에 발생한 오류를 처리하는 문제가 그 중 하나이다. 이는 압축된 비트열에 발생한 오류가 영상의 시-공간 방향으로 심각한 전파 현상을 수반하기 때문이다. 이러한 심각한 오류 전파를 완화하기 위해 본 논문에서는 EREC라 알려진 오류 제한 기법을 적용하고, 적용된 EREC의 오류 전파 특성을 분석하였다. 이를 통해, 압축 부호화된 하나의 기본 블록 (매크로 블록)이 복호시 오류가 생길 확률을 추정하였으며, 추정된 확률의 근사를 통해 양 끝단(전송단과 수신단)에서의 비디오 화질 열화를 예측하였다. 추정 확률의 근사는 매 기본 블록에서 발생된 비트수에 대한 그 기본 블록이 복호시 오류가 생길 확률을 간단한 1차식을 통한 선형 회귀법으로 모델링 되었으며, 따라서 간단한 방법을 통해 양 끝단의 화질 열화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 부호화된 비트열이 전송 오류에 보다 강인하게 되도록 하기 위해, 본 논문에서 개발된 화질 열화 모델을 양자화기 선택에 적용함으로써, 새로운 최적 양자화 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 최적 양자화 기법은, 기존의 양자기 최적화 기법들과는 달리, 복호단에서의 복원 영상 화질이 주어진 비트율에서 최적이 되도록 양자화를 수행한다. H.263 비디오 압축 규격에 적용한 제안 양자화 기법의 실험 결과를 통해, 제안 기법이 매우 적은 계산상의 부하를 비용으로 객관적 화질은 물론 주관적 화질까지 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.내었다.Lc. lacti ssp. lactis의 젖산과 초산의 생성량은 각각 0.089, 0.003과 0.189, 0.003M이었다. 따라서 corn steep liquor는 L. fermentum와 Lc. lactis ssp, lactis 의 생장을 위해 질소 또는 탄소 공급원으로서 배지에 첨가 될 수 있는 우수한 농업 부산물로 판단되었다.징하며 WLWQ에 적용되는 몇 가지 제약을 관찰하고 이를 일반적인 언어원리로 설명한다. 첫째, XP는 주어로만 해석되는데 그 이유는 XP가 목적어 혹은 부가어 등 다른 기능을 할 경우 생략 부위가 생략의 복원 가능선 원리 (the deletion-up-to recoverability principle)를 위배하기 때문이다. 둘째, WLWQ가 내용 의문문으로만 해석되는데 그 이유는 양의 공리(the maxim of quantity: Grice 1975) 때문이다. 평서문으로 해석될 경우 WP에 들어갈 부분이 XP의 자질의 부분집합에 불과하므로 명제가 아무런 정보제공을 하지 못한다. 반면 의문문 자체는 정보제공을 추구하지 않으므로 앞에서 언급한 양의 공리로부터 자유롭다. 셋째, WLWQ의 XP는 주제어 표지 ‘는/-은’을 취하나 주어표지 ‘가/-이’는 취하지 못한다(XP-는/-은 vs. XP-가/-이). 이는 IP내부 에 비공범주의 존재 여부에 따라 C의 음운형태(PF)가 시성이 정해진다는 가설로 설명하고자 했다. WLWQ에 대한 우리의 논의가 옳다면, 본 논문은 다음과 같은 이론적 함의를 기닌다. 첫째, WLWQ의 존재는 생략에 대한 두 이론 즉 LF 복사 이론과 PF 삭제 이론
본 논문에서는 파워게이팅과 전압레벨조절을 이용하여 누설전류를 줄인 SRAM을 제안하였다. 제안된 파워게이팅 기법은 데이터를 저장하지 않은 메모리 셀 블록의 전력공급을 차단함으로써 누설전류를 크게 감소시키고, 제안된 전압레벨조절 기법은 데이터가 저장된 메모리 셀 블록의 접지전압을 올림으로써 누설전류를 줄여준다. $4K{\times}8$비트 SRAM 칩은 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었고 VDD=1.2V로 동작하였다. 메모리 사용률이 0~100%에 대하여, 동작 모드에서의 누설전류는 $1.23{\sim}9.87{\mu}W$이고 대기 모드에서 누설전류는 $1.23{\sim}3.01{\mu}W$였다. 대기 모드 동안에, 제안된 SRAM의 누설전류는 기존의 SRAM의 12.5~30.5%로 감소하였다.
본 연구에서는 북한 서해안 지역의 농지기반조성현황을 조사하기 위하여 Landsat TM. JERS OPS, SPOT PAN데이터를 주로 사용하는 원격탐사기법과 시대별 진척상황을 추적하기 위하여 발행년도가 다른 지도 등을 이용하였다. 농업시설물을 판독하기 위하여 기하보정, 디지털 모자이킹 , 영상중합, 선형추출, 토지이용분류 등의 기법을 연구하였으며, 이를 응용하여 북한 서해안지역에 계획되어 있는 간척가능지구, 미완공간척지, 수리계획 등을 조사하였다. 확인된 간척가능 면적은 완공 또는 부분 완공되었거나 방조제노선이 계획된 지구를 합한 총면적이 177,766ha로서 북한이 발표한 30만 ha의 59%에 해당된다. 또한, 1994년도 『북한의 동향』에서 발표한 제3차 7개년 계획기간(1987-1993)에 북한정부가 추진한 총 면적 27,100ha의 간척지 개발면적을 조사한 결과, 기 개발된 면적 16,555 ha와 미완공 간척지면적 16,826 ha로 나타났다. 이들 간척지구는 해안지역에 위치하고 자체유역이 작아 용수가 부족한 실정으로 서해안으로 흐르는 압록강, 청천강, 대동강, 예성강 등으로부터 용수공급을 받는 2000리 물길사업과 연계되어 있으나 용수의 과부족은 검토를 요한다.
공급자 관점의 상품시장 정의는 공정, 원자재, 상품기능의 유사성 등으로 세분시장을 정의함으로써 특정상황이 배제되고 불연속성에 대한 고려가 결여되어 있어 기업의 시장 활동에 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 정의는 다분히 정적이고 일반적이어서 시장의 여러 상황과 시간의 추이에 따른 시장변화를 표현, 예측하는 것이 매우 어렵다. 반면 고객지향의 시장 세분화는 특정 혜택이 추구되는 상황에서 대체 가능한 상품과 관련 고객들의 집합을 정의함으로써 획득 가능하다. 이러한 상품시장 정의는 시장에서 부상하는 위협과 기회를 발견하고 효과적인 실적평가와 효율적인 자원배분을 가능케 한다. 그러나 고객관점의 시장정의가 실제로 구현되기 위해서는 많은 전제조건이 있다. 즉, 고객의 행위와 판단에 관련된 충분한 자료의 확보가 가능해야 하며 이들 자료의 분석을 통해 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 정보처리기법이 필요하다. 본 연구의 목표는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 실제적 적용에 어려움이 많은 고객관점의 시장 세분화를 지원할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다.
본 연구에서는 북한 서해안 지역의 농지기반조성현황을 조사하기 위하여 Landsat TM. JERS OPS, SPOT PAN데이터를 주로 사용하는 원격탐사기법과 시대별 진척상황을 추적하기 위하여 발행년도가 다른 지도 등을 이용하였다. 농업시설물을 판독하기 위하여 기하보정, 디지털 모자이킹 , 영상중합, 선형추출, 토지이용분류 등의 기법을 연구하였으며, 이를 응용하여 북한 서해안지역에 계획되어 있는 간척가능지구, 미완공간척지, 수리계획 등을 조사하였다. 확인된 간척가능 면적은 완공 또는 부분 완공되었거나 방조제노선이 계획된 지구를 합한 총면적이 177,766ha로서 북한이 발표한 30만 ha의 59%에 해당된다. 또한, 1994년도 $\boxDr$북한의 동향$\boxUl$에서 발표한 제3차 7개년 계획기간(1987-1993)에 북한정부가 추진한 총 면적 27,100ha의 간척지 개발면적을 조사한 결과, 기 개발된 면적 16,555 ha와 미완공 간척지면적 16,826 ha로 나타났다. 이들 간척지구는 해안지역에 위치하고 자체유역이 작아 용수가 부족한 실정으로 서해안으로 흐르는 압록강, 청천강, 대동강, 예성강 등으로부터 용수공급을 받는 2000리 물길사업과 연계되어 있으나 용수의 과부족은 검토를 요한다.
오늘날 사용자들의 네트워크 사용량은 인터넷 망의 공급을 앞질러 가고 있다. 따라서 단일 광섬유 하나의 잠재적인 대역폭이 큰 광 인터넷 기술은 꼭 필요한 기술로서 인식되고 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 OBS 망은 기존에 제안되었던 기술보다 상용화 가능성이 매우 크다. 또한 최근에는 MPLS의 레이블 스위칭 개념을 도입한 Labeled OBS에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 OBS 망은 데이터를 모아서 버스트 단위로 전송하므로, 하나의 버스트 손실이라도 망 전체의 성능에 큰 영향을 미치고, 어느 한 지점으로 트래픽이 집중하게 되면 채널을 예약하지 못한 버스트들은 모두 손실로 처리되어 엄청난 양의 데이터손실을 야기한다. 따라서 OBS 망에서 혼잡 제어를 통하여 혼잡 상황이 좋아질 때까지 트래픽의 유입을 제어할 필요성이 있다. 본 논문에서는 OBS 망의 혼잡 상황에 대하여 버스트 전송을 제어하는 방법을 이용하여 혼잡 상황에 효과적으로 대처하는 기법을 제안한다. 제안된 혼잡 제어 기법을 통해 OBS 망의 수율 저하를 최소로 하고, 버스트의 손실은 크게 줄였다.
양방향매체 기반의 디지털 콘텐츠 마켓플레이스는 iDTV(DTV, DMB, IPTV)을 통한 다양한 장르의 콘텐츠 서비스 제공을 하기 위한 콘텐츠의 공급자와 수요자간의 마켓플레이스이다. 이는 디지털 환경 하에서의 u-라이프 서비스로써 많은 관심의 대상이 되고 있으며, 방송통신융합의 초기 단계에서 양방향매체는 다양한 콘텐츠와 서비스 모델의 개발을 통하여 그 효용성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 양방향매체 기반의 디지털콘텐츠 마켓플레이스에서 적용되어질 수 있는 메타데이터 설계를 하고, 특히 자기주도활동이 가능토록 보조 콘텐츠를 추천하는 태그를 메타데이터 설계에 반영하였다. 또한 기본 메타데이터에 가중치를 부여하여, 마켓플레이스에서 고객이 원하는 보조 콘텐츠를 제공 할 수 있도록 설계하였다. 추천시스템은 개인화 서비스를 구현하는 방법 중의 하나이다. 추천시스템은 다양한 기법을 통해 구축될 수 있으며, 협업필터링 방식을 사용하여 명시적인 속성이 부여되어진 콘텐츠를 추천하는 것은, 기존 콘텐츠 추천의 한계를 해결하고자 하였다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
본 논문에서는 공급전압의 전하를 재활용하여 전력소모를 줄인 저전력 SRAM(Low power SRAM using supply voltage charge recycling: SVCR-SRAM)을 제안하였다. 제안한 SVCR-SRAM은 SRAM 셀 블록을 두 개의 셀 블록으로 나누어 두 종류의 공급전압을 공급한다. 이중 하나는 $V_{DD}$와 $V_{DD}/2$이고, 다른 하나는 $V_{DD}/2$와 GND이다. N비트 셀들이 연결되었을 때 $V_{DD}$와 $V_{DD}/2$의 전원으로 동작하는 N/2비트의 셀들에서 사용된 전하는 나머지 $V_{DD}/2$와 GND의 전원으로 동작하는 N/2비트의 셀들에서 재활용된다. SVCR 기법은 전력소모가 많은 비트라인, 데이터 버스, SRAM 셀에서 사용되어 전력소모를 줄여준다. 다른 부분들에서는 동작속도를 높이기 위해 $V_{DD}$와 GND의 공급전압을 사용하였다. 또한, SVCR-SRAM에서는 Body-effect로 인한 SRAM 셀들의 누설전류가 크게 감소하는 효과가 있다. 검증을 위하여, 64K비트($8K{\times}8$비트)SRAM chip을 $V_{DD}=1.8V,\;0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 구현하였다. 제작된 SVCR-SRAM에서는 쓰기전력의 57.4%와 읽기전력의 27.6%가 줄었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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