건식 반도체 공정에서 저온플라즈마를 일정한 상태로 유지하는 것은 반도체 공정의 효율을 높이기 위해서 매우 중요한 문제이다. 그러나 저온플라즈마 반응로를 진공상태로 유지해야하기 때문에 플라즈마의 상태를 예측하는 작업은 매우 어렵다. 본 연구에서는 OES 센서에서 수집된 데이터를 이용하여 플라즈마의 상태를 예측하는 모형을 개발하였다. 질소가스를 이용한 플라즈마 반응로에서 15개의 서로 다른 플라즈마를 생성하여 OES 데이터를 수집하였고 15개 플라즈마의 상태를 분류할 수 있는 Gaussian Mixture Model(GMM)을 개발하였다. 총 7,296개 파장에서 측정된 분광강도(intensity)를 주성분분석(Pricipal Component Analysis)를 통해 2개의 주성분으로 차원 축소하여 GMM 모형을 개발하엿다. 모형의 정확도는 약 81.72%으로 플라즈마의 OES데이터에 대한 해석력은 뛰어났다.
본 연구에서는 금강수계의 저수지들의 공간적 계절적 영양상태를 분류하였으며, Chl-$a$와 전기전도도와 총인 등의 수질 변수들간의 상관관계를 분석하였다. 금강수계의 각 저수지들은 총인 값에 따라 2개의 빈영양상태와 15개의 중영양상태, 14개의 부영양상태로 분류되었으며, 각각의 총인 값은 9.3~9.4 ${\mu}g\;L^{-1}$, 10.3~19.2 ${\mu}g\;L^{-1}$, 38.9~117.1 ${\mu}g\;L^{-1}$로 나타났다. 전기전도도, 총인, Chl-$a$는 강우특성을 반영하였으며, 연평균 총인 값은 연평균 Chl-$a$ 값과 유사한 변이 패턴을 보였다. 한편, 총인에 의한 Chl-$a$의 회귀식은 몇 개의 계절과 영양상태에서 유의성을 나타내었으며, 이는 계절적 강우에 의한 희석효과로 인한 결과로 사료되었다.
일반 국도의 선형개량사업 및 도로 확포장 사업의 일환으로 터널의 수가 증가하고 있는 실정이다. 최근들어 집중호우 및 이상기후로 인하여 국지적인 강우가 발생하여 갱구사면의 붕괴도 적지 않게 발생하고 있다. 따라서, 국내의 터널 갱구사면 피해 및 유지관리를 효율적으로 대처할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 일반국도변에 기설치 운영되고 있는 터널 갱구사면의 현황 및 상태에 대한 조사를 실시하고 수집된 데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터베이스 시스템을 개발, 향후 유지관리를 위한 상태평가 기법을 개발하는 것이다. 연구방법으로는 국도변의 터널 갱구사면의 형태를 분석하기 위하여 현장 조사를 통하여 국내의 터널을 진입형태, 갱문형식, 터널 유형 등 기하학적인 형태에 따른 분석을 실시하였다. 수집된 자료의 효율적인 관리를 위해서 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 입력, 수정 및 조회가 가능한 데이터베이스 관리 시스템을 개발하였고, 조사된 갱구사면의 위험상태에 대한 등급을 분류하기 위한 상태평가 기준표를 제시하고 이에 따른 등급을 분류하였다. 본 상태평가를 이용하여 국도변의 터널 갱구사면을 분류하여 위험 등급에 따라 향후 지속적으로 유지 관리를 실시할 수 있도록 기초자료로 활용하고자 하는 것이 주 목적이다.
현대사회에서 스트레스로 인한 심리적 질병과 충동적 범죄들이 발생하고 있다. 스트레스를 줄이기 위한 기존 치료방법은 지속적인 방문 상담을 통해 심리상태를 파악하고, 약물치료나 심리치료로 처방하였다. 이러한 대면 상담 치료 방법은 효과적지만, 환자의 상태 판단에 많은 시간이 소요되며, 개인의 상황에 따라서 지속적인 관리가 어려운 치료 효율성의 문제가 있다. 본 논문에서 시청각적 스트레스에 의해 유발된 감정 상태를 실시간으로 분류하고, 사용자의 감정을 안정적인 상태로 유도하는 인공지능 감정 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 PPG와 GSR를 이용하여 다중 생체신호를 측정하고, 적합한 데이터 형태로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 SVM 알고리즘을 통해 기쁨, 진정, 슬픔, 두려움 등 대표적인 4가지의 감정 상태를 분류한다. 분류결과가 슬픔이나 두려움과 같은 부정적 상태로 판단되면, 실시간 감정관리 서비스를 제공하여 사용자의 감정이 안정적인 상태로 유도됨을 실험을 통해 검증한다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문은 BCI(Brain Computer Interface)기반의 정상상태시각유발전위(SSVEP : Steady-State Visual Evoked Potential)를 사용하여 무선 로봇 제어를 위한 시스템을 제안하였다. CPSD(Cross Power Spectral Density)를 사용하여 전극의 신호를 분석하였다. 또한 분류를 위해서 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 그 결과 피험자들의 평균 분류율은 약 70%로 나타났다. 로봇제어의 경우 뇌파의 값을 분류하여 나타난 결과 값으로 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였고, 블루투스 통신을 이용하여 로봇제어를 수행하였다.
돼지난포란의 안정된 체외배양 체계를 위하여 도살장에서 재취된 난소로부터 난포 및 난자난구세포체의 혀태적인 선정기준을 설정하고 이의 이론적 배경을 확립하였다. 난소를 난포상태 및 분포나 황체 존재 여부에 따라 A,B 및 C 의 세 가지 형태로 분류하고 각 type의 난소에서 직경 3-5mm인 난포로부터 난포란을 회수하였다. 회수된 난포란을 난구세포 부착상태에 따라 Good, Fair 및 Poor 의 세 가지 형태로 분류하여 각각을 호르몬이 첨가된 M16+FCS 배양액으로 35시간 동안 체외배양하여 성숙율을 비교 검토 하였다. 난소의 형태에 따라 회수된 난포란 중 Good 또는 Fair 형태는 Type A 및 C 난소에서 85%를 차지한 반면, Type B 난소에서는 53%에 불과하였다. 또한 이들 난포란을 체외배양한 결과 Type A 및 C 에서 회수된 난포란은 90 및 85%의 높은 성숙율을 보인 반면, Type C 의 난포란은 33%의 저조한 성숙을 나타냈다. 한편 핵형 분석 및 조직학적 분석에서도 Type C 난소의 경우 난포란의 핵형이 대부분 GVBD 및 퇴화 형태를 보였으며, 폐쇄포난포의 비율도 Type A 난소의 53%에 비해 월등히 높은 85%를 나타내어 성숙율 비교실험의 결과와 일치되는 경향을 나타내었다. 따라서 본 실험의 선별기준에 의한 돼지 난소 및 난포란의 형태적 분류 작업에 의해 난포란의 체외배양 성적 향상 및 안정된 배양체계의 확립이 가능하였다.
보안 공격에 대한 완벽한 방어 능력을 갖춘 시스템(IDS)은 없다. 왜냐하면 시스템의 모든 특성과 모든 공격 패턴을 수용한다는 것은 IDS 그 자체의 부하가 시스템에 많은 영향을 줄 수 있기 때문이며, 지능적으로 공격 패턴을 달리하는 많은 공격유형을 모두 인식할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 보다 효율적이고 실시간 탐지가 가능한 IDS 시스템을 위해 서비스 거부공격에 대한 새로운 분류 체계를 제안한다. 이는 목적 지향적 시스템이 시스템의 운영상태를 범용시스템에 비해 명확히 할 수 있다는 생각에서 출발되었으며 각 운영상태의 변화는 새로운 사건에 의해 기인되며, 이 사건이 어떠한 범주에 속하는지를 확인하여 분류 속성에 따른 침입탐지 시스템을 설계에 활용할 수 있다.
Pattern recognition technique using fuzzy c-means algorithm and multilayer perceptron was applied to classify tool wear states in turning. The tool wear states were categorized into the three regions 'Initial', 'Normal', 'Severe' wear. The root mean square(RMS) value of acoustic emission(AE) and current signal was used for the classification of tool wear states. The simulation results showed that a fuzzy c-means algorithm was better than the conventional pattern recognition techniques for classifying ambiguous informations. And normalized RMS signal can provide good results for classifying tool wear. In addition, a fuzzy c-means algorithm(success rate for tool wear classification : 87%) is more efficient than the multilayer perceptron(success rate for tool wear classification : 70%).
우리나라 HCM의 운영분석 과정은 많은 입력변수와 복잡한 계산절차가 요구되는 미시적인 신호교차로 분석이라고 할 수 있다. 본 연구는 4갈래 교차로 비포화 상태를 대상으로 하며, 운영분석 과정상의 교통량보정, 좌회전 및 우회전 직진환산계수 산정에 포함되는 여러 변수들 중에서 중요성이 적다고 판단되는 변수들을 통합하거나 일반화된 값을 사용함으로서 계산절차의 간략화 가능성을 검토하는 것이다. 또한 차로군 분류도 현장측정을 기초로 방향별 이동류의 교통량비로서 간략하게 분류하는 방법을 모색하였다. 연구는 해당 각 변수에 대해서 현장측정치의 최소, 최대범위에서 일반화된 값 사용시에 KHCM 분석방법을 사용하여 비교하였다. 차로군 분류에 관해서는 방향별 교통량을 변화시키면서 KHCM과 간략법을 사용하여 비교하였다. 종합평가에서는 교통량, 좌회전, 우회전 노면마찰의 최소, 최대조건을 조합하여 시나리오를 구축하고 각각의 분석방법을 사용하여 민감도를 평가하였다. 분석결과 현장에서 관측된 도로 및 교통조건에서 해당 변수의 민감도는 물론이고, 본 연구의 차로군 분류 및 종합평가의 지체차이가 오차 범위내에 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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