유기전계발광소자 (Organic Light Emitting Diode : OLED)는 보조광원이 필요 없고 천연색 표현이 가능하며, 낮은 소비 전력 및 저전압 구동 등의 장점으로 이상적인 디스플레이 구현이 가능하여 차세대 디스플레이로써 많은 이목을 끌고 있으나 제한된 수명과 안정성의 문제점을 안고 있다. 따라서 OLED의 열화 원인을 분석하고 수명을 연장하기 위한 체계적인 방법과 기술 개발이 중요하다. Impedance Spectroscopy는 이온, 반도체, 절연체 등의 벌크 또는 계면 영역의 전하 이동을 조사하는데 사용될 수 있어, OLED에서도 Impedance Spectroscopy를 이용하여 전하수송과 전자주입 메커니즘 등 폭넓은 전기적 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 Impedance Spectroscopy를 이용하여 경과시간에 따른 OLED의 임피던스 특성을 측정하여 열화 메커니즘을 분석하였다. 본 연구에서 OLED는 ITO / 2-TNATA (4,4,4-tris2-naphthylphenyl-aminotriphenylamine) / NPB (N,N'-bis-(1-naphyl)-N, N'-diphenyl-1,1'- biphenyl-4,4'-diamine) / Alq3 (tris(quinolin-8-olato) aluminum) / Liq / Al으로 구성된 녹색 형광 OLED를 제작하였다. OLED의 전계 발광 특성을 측정하기 위한 전원 인가장치로 Keithley 2400을 사용하여 전압과 전류를 인가하였고, 소자에서 발광된 휘도 및 발광 스펙트럼은 Photo Research사의 PR-650 Spectrascan을 사용하여 암실 환경에서 측정하였다. 임피던스 스펙트럼은 컴퓨터 제어 프로그래밍이 가능한 KEYSIGHT사의 E4990A를 사용하여 측정하였다. 임피던스 측정 전압은 0 V부터 2 V 간격으로 8 V까지, 주파수는 20 Hz에서 2 kHz의 범위로 설정하여 측정하였다. I-V-L과 임피던스 특성은 24 시간의 간격을 두고 실온에서 측정하였다. 그림은 경과시간에 따른 녹색 형광 OLED의 인가전압 2 V, 6 V의 Cole-Cole plot을 나타낸 것이다. 문턱전압 미만인 인가전압 2 V에서는 소자를 통하여 전류가 흐르지 않아 큰 반원 형태를 나타내었고, 시간이 경과함에 따라 소자 제작 직후엔 실수 임피던스의 최댓값이 $8982.6{\Omega}$에서 480 시간 경과 후엔 $9840{\Omega}$으로 약간 증가하였다. 문턱전압 이상인 인가전압 6 V에서는 소자 제작 직후 실수 임피던스의 최댓값이 $108.2{\Omega}$으로 작은 반원 형태를 나타내나 시간이 경과함에 따라 방사형으로 증가하는 것을 확인 할 수 있었고, 672 시간 경과 후엔 실수 임피던스의 최댓값이 $9126.9{\Omega}$으로 문턱 전압 미만 일 때와 유사한 결과를 나타내었다. 이러한 임피던스의 증가 현상은 시간이 경과함에 따라 OLED의 열화에 의한 것으로 판단된다.
인간과 기계를 연결하는 새로운 인터페이스인 Brain-computer interface (BCI)를 이용해 휠체어를 제어하거나 단어를 입력하는 등, 사용자를 위한 다양한 장치를 개발하는 연구들이 진행되어 왔다. 특히 최근에는 뇌파를 이용한 음성인식을 구현하고 이를 통해 무음통신 등에 적용하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 electroencephalogram (EEG) 기반의 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계로서, 국제음성기호에 기반을 둔 모음들의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 실험은 건장한 세 명의 남성 피험자를 대상으로 진행되었으며, 한 개의 모음을 제시하는 첫 번째 실험 과정과 두 개의 연속된 모음을 제시하는 두 번째 실험 과정으로 두 단계에 나누어서 실험이 진행되었다. 습득된 64개의 채널중 선택적으로 32개의 채널만을 사용해 특징을 추출하였으며, 사고 활동과 관련된 전두엽과 언어활동에 관련된 측두엽을 기준으로 영역을 선택하였다. 알고리즘 적용을 위해서 특징으로는 신호의 고유 값을 사용하였고, support vector machine (SVM)을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과, 첫 번째 단계의 실험을 통해서, 언어의 뇌파를 분석하기 위해서는 10차원 이상의 특징 벡터를 사용해야 됨을 알게 되었고, 11차원의 특징 벡터를 사용할 경우, 평균분류율은 최고 95.63 %로 /a/와 /o/를 분류할 때 나타났고, 가장 낮은 분류율을 보이는 모음은 /a/와 /u/로 86.85 %였다. 두 번째 단계의 실험에서는 두 개 이상의 모음을 발음하는 것이 단일 모음 발음과 어떤 차이가 있는지 확인해 보았다.
본 논문에서는 해태를 자동적으로 가공 처리하는 건조 장치에서, 해태의 두께측정 및 조절하는 장치에 관한 것으로서, 해태를 자동적으로 가공 처리하는 건조 장치에 있어서, 김과 물의 혼합된 상태로 일정한 크기의 형상을 가진 틀에 소정의 양을 투입해 물과 김을 분리하여, 목적하는 김의 크기와 두께(무게)를 결정짓는 공정에, 일정한 광원을 발생할 LED Lamp 와 영상을 검출하는 Vision Sensor(카메라)등을 구비하고, 이들의 영상 상태 값 들을 임베디드 컴퓨터에 실시간 전송하고, 함께 내장된 측정 및 제어 목적의 응용 프로그램에 의하여, 각각의 해당 채널의 측정값을 별도로 구비된 모니터에 표시함은 물론 각각의 해당 채널의 엑츄에이터에 서보 신호를 전송해, 기 설정된 목적의 기능이 가능 하도록 한 해태(김)의 두께를 측정하여 조절하는 장치에 관한 것이다. 본 논문의 해태(김)건조 장치에서 해태(김)의 두께측정 및 조절하는 장치는, 기존 작업자의 경험에 의지하여 직접 김의 두께조절 레버를 수동으로 조작하여 김의 두께를 조절하는 방식에서 탈피하여, 각각의 채널별 조절 레버에 엑츄에이터를 설치하여 상대적으로 품질 향상을 할 수 있도록 하였다. 또한 기존에 비해 생산성 향상 및 노동력 절감 효과도 있다.
오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b
방사선원과 감마카메라 사이에 위치한 산란매질의 종류, 두께 그리고 조준기 종류가 감마카메라 영상에 미치는 영향을 고찰하기 위하여 실험과 시뮬레이션을 수행하였다. 감마카메라는 조준기, NaI(T1) 섬광결정(60$\times$60$\times$6 ㎣), 위치민감형 광전자증배관(PSPMT), NIMs, 제어용 컴퓨터를 사용하여 개발하였다. 시뮬레이션은 산란매질(아크릴매질/공기)의 두께 변화(0~8 cm)와 조준기의 종류(평행구멍형조준기/확산형조준기) 변화에 따라 계산하였으며 실험 역시 시뮬레이션과 같은 조건으로 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 보면, 매질의 두께가 0 cmn에서 8 cm로 증가하면, 계수율은 평행구멍형조준기의 경우 17%(공기), 60%(아크릴) 감소하였으며 확산형 조준기의 경우 감소율이 더 심하여 각각 86%(공기), 98%(아크릴)의 계수율 감소를 보였다. 실제 실험 결과도 시뮬레이션 결과와 비슷하게 매질의 두께가 0 cm에서 8 cm로 증가하면 평행구멍형조준기의 경우 계수율은 10%(공기), 54%(아크릴) 감소하였으며 확산형조준기의 경우 36%(공기), 63%(아크릴)의 계수율 감소를 보였다. 영상의 공간분해능 역시 매질의 두께가 증가할수록 저하되었다. 연구결과 소형 감마카메라를 임상적으로 사용하고자 할 때 감마카메라를 질환 부위에 최대한 밀착시키고 산란매질 두께를 최소화해야 고효율, 고분해능 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
감자전분 분리대두단백 수분을 조합하여 만든 모형식품에 첨가제의 종류, 용질의 농도, 건조온도에 대한 건조특성의 변화를, 조직특성은 Universal Testing machine, 색도측정은 Color diffrence meter로 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 모형식품의 전분 함량이 많아지면 건조시간이 길게 나타났다. 2. 첨가된 용질의 농도가 높아지면 건조시간이 길게 나타났다. 3. 모형식품의 구성성분비($X_4$), 용질농도($X_1$), 건조온도($X_2$), 건조시간($X_3$)의 다중회귀식은 다음과 같다. $$NaCl\;:\;E(MC)=58.282-5.197X_3-15.151X_4-0.145X_2+2.672X_1\;R^2=0.798$$$$Sucrose\;:\;E(MC)=56.651-7.253X_3-0.183X_2-42.844X_1+3.025X_4\;R^2=0.858$$ 4. 건조된 모형식품의 Hardness는 전분의 함량이 많고 건조온도가 높고 용질의 농도가 높으면 높은 값을 나타났다. 5. 건조된 모형식품의 Hunter L치는 전분의 함량이 증가하면 높게 나타났다. 6. 건조된 모형식품의 Hunter a치는 건조온도가 높을때 높게 나타났다. 7. 건조된 모형식품의 Hunter b치는 전분의 함량이 증가하면 작게 나타났다.
레이다탐사의 현장 적용시 직면하는 여러 문제들 중 안테나의 길이나 모양, 배열을 바꾸는 등 소프트웨어보다는 하드웨어적으로 간단히 해결할 수 있는 경우가 많다. 또한 수치모델링에 의한 다양한 안테나의 특성 결과를 검증하고 현실화시키기 위해서는 사용자에 의해 쉽게 변용이 가능한 레이다탐사기가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 네트웍 분석기를 이용한 레이다탐사 시스템을 제작하였다. 본 연구에서는 먼저 동축 케이블을 이용한 시스템을 구성하여 탐사기 구현의 가능성을 살펴보고, 이후 이를 보완하여 광케이블을 이용한 시스템으로 재구성하였다. 이 시스템은 네트웍 분석기, 광/전기 변환기, 전기/광 변환기, 광케이블, 증폭기, 송$\cdot$수신 안테나로 구성된다. 또한 자동적인 자료획득을 위해 GPIB통신을 통해 컴퓨터로 네트웍 분석기를 제어하고 각 측점에서의 레이다탐사 트레이스를 실시간 도시하는 소프트웨어를 개발하였다. 이렇게 구성된 전체 시스템을 이용하여 현장 실험을 수행하였으며, 이의 결과를 상용화된 탐사기의 결과와 비교하였다.
최근 건축물의 기초는 구조체의 안정성과 연관하여 두꺼운 매스콘크리트 형태가 설계되어지고 있다. 그런데, 이와 같은 매트 매스콘크리트는 800mm 이상의 두꺼운 부재로 설계되는 경우가 많아짐에 따라 수화열에 의한 균열이 문제점으로 제기 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 상 하부를 구분하여 타설하는 실무조건을 고려하여, 컴퓨터 프로그램상으로 하부와 상부의 최적치를 도출한 다음, 실구조체에 적용 해석치와 실측치간을 비교하므로서 효율적인 수화열균열 저감방안을 제안하고자 하였다. 그 결과, 상 하부 타설 콘크리트간의 저발열 배합정도를 고려한 수화발열량차 적용은 침하균열 방지 및 수화열 균열제어에 효과적인 것으로 밝혀졌다.
사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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