본 논문에서는 1차원 스트링과 2차원 텍스트를 유동적으로 정렬하는 소위 1-2차 연성 정렬 문제를 정의하고, 이 문제를 위한 동적 알고리즘을 제시하고, 응용 예를 보인다. 문제의 패턴은 그 길이가 주어져 있지만 그 형체가 유연성을 갖고 있어 변형될 수 있다는 점이 지금까지 연구되어온 패턴 매칭 문제와 다르다.
한 제품을 만들어 시장에 내놓는 데 걸리는 시간이 짧아짐에 따라 고속 고장 진단의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 고속 고장 진단을 위하여 정렬된 고장 후보 목록과 정렬된 테스트 패턴을 사용하여 고장 점수를 기준으로 고장 탈락을 시키는 방법을 제안한다. 제안하는 고장 탈락 방법은 고장 시뮬레이션과 매칭 알고리듬을 기반으로 하는 모든 고장 진단에 적용할 수 있다. 완전 주사 ISCAS 89 벤치마크 회로를 이용한 실험 결과는 정렬된 고장 후보 목록 및 정렬된 테스트 패턴을 적용한 고장 탈락 방법의 효율성을 보여준다.
부품피더(Parts Feeder)는 부품들을 일정한 정렬형식에 맞게 적정 설정 속도로 공급함을 기본목적으로 하는 공급장치로서 산업현장에서 요구사양에 따라 어떠한 메카니즘으로 구조물을 설계할 것인지를 결정하는 것이 대단히 중요하다. 부품피더의 설계 및 제작은 정렬하고자 하는 부품의 형상, 무게, 정렬자세 및 공급속도에 따라 설계자 및 제조사마다 여러 가지 패턴의 메커니즘으로 제작될 수 있다. 본 논문에서는 실린더형의 특정 부품을 수직으로 정렬하는 부품피더의 정렬부 구조를 중심으로 실제 설계 및 제작을 수행한 과정 및 결과를 기술하였다.
변종 악성코드는 그 기능에 있어 차이가 없으나 구조적인 차이가 존재하는 악성코드로, 같은 그룹으로 분류하여 처리하는 것이 유용하다. 변종 악성코드 분석을 위해 본 논문에서는 바이오인포매틱스 분야에서 사용하는 서열 정렬 기법을 사용하여 악성코드들의 API 호출 정보 간의 공통부분을 찾고자 하였다. 서열 정렬 기법은 API 호출 정보의 길이에 대해 의존적인 성능을 가지며, API 호출 정보의 길이가 커짐에 따라 성능이 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 서열 정렬 기법 적용 이전에 API 호출 정보에서 발견되는 반복 패턴을 제거하는 방법을 적용함으로써 성능이 보장될 수 있도록 하였다. 최종적으로 서열 정렬 기법을 통한 악성코드 간의 유사도를 구하는 방법에 대하여 논하였다. 또한 실제 악성코드 샘플에 대한 실험 결과를 제시하였다.
HfZnO 박막 위 패턴 전사 기법을 이용하여 기존의 러빙법을 대체하는 배향 공정에 대하여 연구하였다. 정렬 패턴은 레이저 간섭 리소그래피를 이용하여 실리콘 웨이퍼 위에 제작하였다. 졸겔 공정을 이용하여 HfZnO 용액을 제작하였고, 유리기판 위에 스핀코팅하였다. 미리 제작한 정렬패턴을 스핀코팅된 HfZnO 위에 올려놓고, $100^{\circ}C$에서 30분간 소성하였다. HfZnO 박막에 평행한 그루브가 형성되었음을 atomic force microscopy 와 scanning electron microscopy로부터 확인할 수 있었다. HfZnO 박막을 이용하여 액정 셀을 제작하였으며, POM 분석으로부터 액정이 균일하게 정렬되었음을 확인할 수 있었다. 액정은 $0.25^{\circ}$의 프리틸트 각을 가졌으며, 수평배향 특성을 보여주었다. 액정 분자는 평행한 그루브에 의한 HfZnO 박막 표면 이방성에 의하여 균일하게 정렬되었음을 확인할 수 있었다.
기존의 시스템에서는 서열 전체 혹은 정렬되지 않은 서열로부터 패턴들을 생성하기 때문에 패턴의 수가 기하급수적으로 증가하여 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 단백질의 전체 서열로부터 패턴을 찾아내는 것이 아니라, 다중 서열 정렬 기법을 이용하여 단백질의 분할 서열 구간을 생성하고 분할 서열 구간의 순차 패턴을 생성하며 생성된 패턴들을 통합하여 전체 모티프 후보 집합을 만들어 SVM의 훈련 집합으로 선택 및 학습하며, 최종적으로 미지의 혹은 알려진 단백질 서열의 HPV 타입을 SVM을 통해 학습된 정보를 적용하여 예측하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 최소 지지도 30%에서 정확도와 재현율 측면에서 보다 향상된 성능을 보였다.
순차패턴 탐색은 다양한 응용 분야에서 매우 중요한 데이터 마이닝 작업으로 간주된다. 그러나 기존의 순차패턴 탐색 방법들은 길이가 긴 순차패턴이나 노이즈 정보를 다수 포함한 데이터베이스에 대한 마이닝에서는 한계가 있다. 해당 방법들은 매우 짧고 사소한 패턴들은 탐색하지만 다수의 순차 정보들에서 공유되는 중요 패턴들을 분석하는데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 대용량 데이터베이스에 대한 근사 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 근사 순차패턴은 다수의 순차 정보들에서 근사적으로 공유되는 순차패턴을 의미한다. 제안된 방법은 두 과정으로 구분된다. 하나는 유사도에 따라 분석 대상 순차 정보들을 몇 개의 군집으로 나누는 과정이며, 다른 하나는 다중 정렬 방식을 적용하여 각 군집으로부터 대표 패턴을 찾는 과정이다. 이를 위해서 다수의 순차 정보들을 하나로 표현할 수 있는 가중치 순차패턴을 제시하며, 다수의 순차 정보들은 가중치 순차패턴 형태로 통합된다. 이렇게 통합된 정보를 가진 각 가중치 순차패턴을 이용하여 여러 순차 정보와 근사한 하나의 대표 패턴을 생성한다. 끝으로, 다양한 실험을 통해서 제안된 방법의 유용성을 검증한다.
실시간 3D 그래픽에서 렌더링 성능을 향상시키는 기법 중 하나로 파이프라인 최적화가 있다. 파이프라인 최적화는 버퍼 재 정렬 문제로 볼 수 있다. 그러나 이는 NP-hard이다. 따라서 최적의 해를 근사하며 실시간 3D 그래픽에 적합한 알고리즘 개발이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 실시간 3D 그래픽의 렌더링 상태 변화 비용의 패턴을 분석하였다. 그리고 분석된 패턴을 기반으로 렌더링 상태 변화 비용이 큰 것에 대하여 우선적으로 정렬하는 알고리즘을 제시한다. 제안 기법의 우수함을 보이기 위해, 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘과 성능을 평가한다. 제안 방법은 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘에 비해 약 2.5배-4배 정도 비용이 감소되며. 특정 렌더링 상태의 변화 비용이 크게 증가할수록 우수함을 보인다.
나노패턴 제작은 차세대 초고밀도 반도체 메모리기술과 바이오칩 등 나노기술의 핵심 분야로, 나노패턴 구조를 나노-바이오 전자소자 및 반도체 산업분야에 적용할 경우 시장 선점 및 막대한 부가가치 창출 등을 통해 국가경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 하지만 대면적 패턴형성이 어려워 뿐만 아니라 $300^{\circ}$ 이상의 열처리 과정에 의한 생산성이 떨어진다. 또한 나노구조가 잘 이루어진 차원, 표면상태, 결정성, 화학적 조성을 갖도록 하는 합성 및 제조상의 어려움 때문이다. 이에 반해 자기정렬 ITO Dot 형성은 상기 기술한 1차원 나노구조형성을 하는 것에 비하여, 나노구조를 제작하기 위하여 공정이 단순하며, 비용 및 생산성 측면에서 유리 할 것으로 생각된다. 이에 본 연구는 E-beam을 이용하여 형성된 ITO 박막에 HCl solution을 이용하여 자기정렬 ITO Dot 형성 후 n-AlGaInP Vertical LED[VLED] 표면에 nano pillar의 두께에 각기 다르게 형성하였으며, 최종적으로 제작된 VLED의 전기적, 광학적 특성을 조사하였다.
반도체 조립공정에서 사용되는 Pick and Placement장비는 반도체패키지를 컴퓨터 비젼을 이용하여 위치 정렬하고 Placement Tray에 적재하는 장비로서 고속,고정밀도가 요구된다. 다변량 통계적 분석방법인 주성분 분석법은 주어진 데이터에서 특징이 되는 일정한 패턴을 찾는 방법으로 영상의 차원감소를 위해 최근 많이 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 반도체패키지의 기하학적 형태를 이용하여 위치정렬을 하도록 한 후 성능을 검증하도록 하였다. 패키지 원영상에서 밝기값의 차이에 따른 윤곽선을 인식한 후, 각 위치값들을 주성분 분석법을 이용해 직선을 추출한 방법으로 위치정렬한 결과 신뢰할만한 위치정렬 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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