식품, 약학 분야 등 많은 산업 분야에서 다른 특징을 가지는 분자 알갱이들을 잘 혼합하는 것은 중요한 작업이다. 컴퓨터 시뮬레이션의 발달로 적정 수준의 혼합 상태를 얻기 위해 먼저 시뮬레이션을 통한 최적의 혼합 조건들을 찾는 작업이 보편화되고 있다. 이에 따라 시뮬레이션 과정에서 혼합 상태를 측정할 수 있는 혼합 지수에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 많이 사용되는 혼합 지수는 두 가지 종류로 분류되는데 첫째는 샘플링을 통한 통계적 기반의 방법이고 두 번째는 전체 입자들을 모두 사용하여 혼합 지수를 계산하는 방법이다. 본 논문에서는 DEM 시뮬레이션으로 입자들을 혼합하는 과정에서 획득한 데이터에 대해 다양한 혼합 지수들을 계산하여 각 혼합 지수들의 성능과 장단점을 비교 분석하였다. 이로써 적절한 혼합지수를 선택하여 사용할 수 있는 실험적 정보를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 각종 지능형 센서, control system 및 battery-powered system 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 시스템을 위한 14b 200KS/s $0.87mm^2$ 1.2mW 0.18um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서, 동시에 면적을 최소화하기 위해 입력단 샘플-앤-홀드 앰프를 전혀 사용하지 않는 알고리즈믹 구조를 채택하였으며, 전체 ADC의 전력소모를 최소화하기 위해 핵심 아날로그 회로 부분에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 제안하였고, multiplying D/A 변환기에는 클록 선택적인 샘플링 커패시터스위칭 기법을 적용하였다. 또한, 초저전력 온-칩 기준 전류 및 전압 발생기를 제안하여 전체 ADC의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.98LSB 및 15.72LSB 수준을 보인다. 또한, 200KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 최대 54dB, 69dB이고, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 1.2mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.87mm^2$이다
본 논문에서는 Digital Video Broadcasting (DVB), Digital Audio Broadcasting (DAB) 및 Digital Multimedia Broadcasting (DMB) 등과 같이 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 무선 통신 시스템을 위한 10b 25MS/s $0.8mm^2$ 4.8mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서 동시에 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 2단 파이프라인 구조를 사용하였으며, 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법(switched-bias power reduction technique)을 적용하여 전체 전력 소모를 최소화하였다. 입력단 샘플-앤-홀드 증폭기는 낮은 문턱전압을 가진 트랜지스터로 구성된 CMOS 샘플링 스위치를 사용하여 10비트 이상의 해상도를 유지하면서, Nyquist rate의 4배 이상인 60MHz의 높은 입력 신호 대역폭을 얻었으며, 전력소모를 최소화하기 위해 1단 증폭기를 사용하였다. 또한, Multiplying D/A 변환기의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 또한, 다운 샘플링 클록 신호를 사용하여 바이어스 전류를 제어함으로써 10비트의 해상도에서 응용 분야에 따라서 25MS/s 뿐만 아니라 10MS/s의 동작 속도에서 더 낮은 전력 사용이 가능하도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며 측정된 최대 DNL 및 INL은 각각 0.42LSB 및 0.91LSB 수준을 보인다. 또한, 25MS/s 및 10MS/s의 동작 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR이 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.
본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
얇은 박막 형태로 제작된 기존의 바이오필름은 일반 필름과 비교하여 인장강도, 신장율 등의 물성이 감소되는 단점이 있어 실질적인 활용이 어려웠다. 본 연구에서는 바이오필름 초기 신장율 및 인장강도를 비롯한 물리적 성질 개선과 생분해 촉매제를 사용하여 생분해 기간을 단축시킬 수 있고 일반 고분자와 상용성이 뛰어나며 열, 빛, 수분, 효소 등에 의한 복합분해가 이루어지는 바이오필름을 개발하였다. 국가식품클러스터에서 ASTM D 882방법에 따라 생분해 촉매제 종류별로 선별된 생분해 촉매제 3종(알루미늄 이온염, 철 이온염, 니켈 이온염)이 각각 포함된 생분해 마스터배치(M/B)를 이용하여 HDPE와 LLDPE를 혼합해 바이오필름1-3을 제작하였다. 바이오필름1-3의 물성을 비교 평가하기 위하여 샘플링된 바이오필름과 대조구를 UV 노출법과 열처리하였다. 바이오필름과 대조구의 초기 물성은 유사한 수치를 나타냈다. 바이오필름1-3의 UV 노출 및 열처리 시험결과에 따라 판단하면 Al salt와 Fe salt가 포함된 바이오필름1,2의 인장강도 및 신장율의 감소율이 높은 것으로 확인되었다. 하지만 재료 원가와 산업적인 이용 가능성을 고려하였을 때 Fe salt가 포함된 바이오필름2를 선택하였으며 Fe salt 함량별 실험을 진행하였다. 추가적으로 농도별 효과를 알아보기 위하여 철 이온염의 농도를 0.5%, 1.0%, 1.5%, 2.0%의 함량으로 제조한 바이오필름 4-7과 대조구를 비교 평가하였다. 앞의 시험과 동일한 조건의 UV 처리를 하였으며 그 결과 0.5%에서 2.0%으로 철 이온염의 함량이 높아질수록 인장강도와 신장율이 모두 줄어들어 감소율이 높아졌다. 추가적인 바이오필름의 생분해도 측정 시험을 통해 생분해성 평가의 기준물질인 셀룰로오스에 대비하여 평균 생분해도는 39.2% 확인하고 UV처리를 통한 분자량 테스트 결과 대중적으로 사용되는 필름에 비해 분자량 감소가 훨씬 우수한 것으로 나타났다. 바이오필름4-7 모두 활용할 수 있지만 가격경쟁력과 생산성을 고려할 때 바이오필름5가 가장 우수한 것으로 판단되었다. 앞으로 Fe salt가 포함된 바이오필름은 기존의 필름 대비 우수한 물성을 가지고 생분해 촉매제를 통한 분해기간 단축과 같은 여러 특징을 포함하여 국내 포장 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.
본 논문에서는 차세대 디지털 TV 및 무선 랜 등과 같이 고속에서 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 집적시스템을 위한 10b 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 10b 해상도에서 250MS/s의 아주 빠른 속도 사양을 만족시키면서, 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 3단 파이프라인 구조를 사용하였다. 입력단 SHA 회로는 게이트-부트스트래핑 (gate-bootstrapping) 기법을 적용한 샘플링 스위치 혹은 CMOS 샘플링스위치 등 어떤 형태를 사용할 경우에도 10비트 이상의 해상도를 유지하도록 하였으며, SHA 및 두개의 MDAC에 사용되는 증폭기는 트랜스컨덕턴스 비율을 적절히 조정한 2단 증폭기를 사용함으로써 10비트에서 요구되는 DC 전압 이득과 250MS/s에서 요구되는 대역폭을 얻음과 동시에 필요한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, 2개의 MDAC의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 향상된 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하였으며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩 RC 필터를 사용하여 잡음을 최소화하고, 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.24LSB, 0.35LSB 수준을 보여준다. 또한, 동적 성능으로는 200MS/s와 250MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 54dB, 48dB의 SNDR과 67dB, 61dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.8mm^2$이며 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 최대 동작 속도인 250MS/s일 때 85mW이다.
이 논문에서는 원격탐사 자료의 분류를 목적으로 서로 다른 훈련 집단들과 분류자들로부터 생성된 분류 결과들을 결합하는 분류 틀을 제안하였다. 제안 분류 틀의 핵심 부분은 서로 다른 훈련 집단과 분류자들을 이용함으로써 분류 결과 사이의 다양성을 증가시켜서 결과적으로 분류 정확도를 향상시키는데 있다. 제안 분류 틀에서는 우선 서로 다른 샘플링 밀도를 가지는 서로 다른 훈련 집단들을 생성한 후에, 이들을 서로 다른 구분 능력을 나타내는 분류자들의 입력 훈련 자료로 사용한다. 그리고 초기 분류 결과들에 다수결 규칙을 적용하여 최종 분류 결과를 얻게 된다. 다중 시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류사례 연구를 통해 제안 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구에서 3개의 훈련 집단과 최대우도 분류자, 다층 퍼셉트론 분류자, support vector machine 등과 같은 3개의 분류자를 이용한 9개의 분류 결과를 결합하였다. 사례 연구 결과, 제안 분류 틀 안에서 토지 피복 구분에 관한 상호 보완적인 정보의 이용이 가능해져서 가장 높은 분류 정확도를 나타내었다. 서로 다른 결합들을 비교하였을 때, 다양성이 크지 않은 분류 결과들을 결합한 경우에는 분류 정확도의 향상이 나타나지 않았다. 따라서 다중 분류 시스템의 설계시 분류자들의 다양성을 확보하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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