에미커 크기가 2$\times10\mu m^2$인 InGaP/GaAs이종접합 바이폴라 트랜지스터의 T자 모양으로 연결된 등기회로 요소를추출하기 위하여, 경계구간 설정이 개선된 유전자 알고리즘을 채택하였다. 이 소신호 모델 파리미터를 유전자 알고리즘을 사용하여, 다양한 순방향 바이서스에 측정한 S-파리미터로부터 추출하였다. 추출된 값들은 물리적인의미와 일관성을 보여준다. 모델 S-파리미터는 측정 S-파라미터와 2GHz-26.6GHz의 주파수 범위에서 잘 일치한다.
실리콘 집적회로 인터컨넥트에서 전송선 파라미터를 추출하는 새로운 방법을 제시하고 이를 실험적으로 고찰 한다. 실리콘 기판 위에 있는 전송선에서의 신호는 PCB (printed circuit board)혹은 MCM (multi-chip module)의 인터컨넥트와 같은 마이크로 스트립 구조에서 가정하는 quasi-TEM 모드가 아니라 slow wave mode (SWM)로 대부분의 에너지가 전송되기 때문에 기판의 효과를 고려하여 전송선 파라미터를 추출한다. 실리콘 기판에서 전계 및 자계의 특성을 고려하여 커패시턴스 파라미터의 계산을 실리콘 표면을 그라운드로 설정하고 계산하고 인덕턴스는 단일 전송선 모델로부터 추출한 실효 유전상수를 도입하여 계산한다. 제안한 전송선 파라미터 추출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 테스트 패턴을 제작하여 실험적 파리미터 추출 값이 제시한 방법의 결과와 약 10% 이내에서 일치한다는 것을 보여 계산 방법의 타당성을 입증한다. 또한 고속 샘플링 오실로스코프(TDR/TDT 메터) 측정을 통하여 제시한 방법이 크로스톡 노이즈를 정확히 예측 할 수 있는 반면 흔히 사용하고 있는 기판의 효과를 고려하지 않는 RC 모델 혹은 ? 모델은 약 20∼25% 정도 과소 오차(underestimation error)를 보인다는 것을 보인다.
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.
도심지역 이동통신에 있어서 전파특성을 정확히 예측$.$분석하는 것은 통신 서비스영역의 결정, 최적 기지국 선정, 셀 설계 등에 있어 매우 중요한 사안이다. 이러한 분석에 있어서 사용되는 안테나의 종류, 지향각, 지형지물의 형태에 따라 변화하는 전파예측모델이 정확히 제시되어야 한다. 또한, 선택된 지역에 대하여 셀 설계를 수행하기 전에 기존에 제시된 다양한 모델 중 유사성을 가진 모델을 분석하고 그 파라미터를 측정하여 평가하는 작업을 진행하여야 한다. 본 논문에서는 도심지역의 지형 및 장애물 등을 고려한 전파예측모델을 적용하고 그에 따르는 파리미터를 추출하여 분석된 전파환경에 적용하고 그 전파특성을 분석하기 위한 시뮬레이션을 실시하였다. 이러한 과정을 통하여 우리는 주어진 전파환경에 적절한 기지국의 위치, 지형고도 안테나의 종류 및 높이 등 핵심적인 파라미터들을 원하는 정확도로 추출하였다.
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음영상에 대해서는 주로 백색잡음과 같은 일반적인 환경에서 영상을 처리하였지만, 충격성 잡음 영상에 대해서는 영상과 잡음을 정확히 구별할 수 있는 파리미터를 추출하기가 어렵기 때문에 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 그래서 기존 방법을 이용한 모든 응용분야에는 충격성 잡음에 따른 성능 저하의 잠재성이 항상 내포되어 있다. 본 논문에서는 충격성 잡음 영상에 효과적으로 영상정보 파라미터를 추출할 수 있는 사분위편차(quartile deviation) 기반 쿼드트리 영역분할 방법을 제안한다. 본 방식은 영상데이터의 전송이나 처리과정에서 포함될 수 있는 충격성 잡음을 영상정보로부터 판별할 수 있는 장점을 가기지 때문에 다양한 영상처리 분야에 응용할 수 있다. 실험적인 비교를 통해서 제안한 쿼드트리 영역분할 방법이 충격성 잡음이 첨가된 환경에서 영상정보 파라미터를 정확히 추정할 수 있다는 것을 확인할 수 있음을 검증하였다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 PEM(Proton Exchange Membrane) 연료전지 스택의 동적 특성에 관한 시뮬레이션에 대하여 기술한다. 연료전지의 출력은 부하 변동에 따른 가스 압력의 변화와 동작 온도의 변화 등에 민감하게 반응하는 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 부하 변화에 따른 스택 내부 채널의 가스 압력 변화를 계산하고 이를 Nernst 방정식에 적용하여 출력전압의 변동을 계산한 뒤 부하에 따른 손실을 계산하는 방법으로 동적 모델링을 수행하고 이를 이용한 시뮬레이션을 실시하였다. 스택의 각종 파리미터는 실험을 통해 추출되었고, 이를 적용한 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 통해 제안된 모델이 연료전지 스택의 정특성 및 동특성을 적절하게 추종함을 확인하였다.
스트레스는 스트레스 요인에 반응하는 신체와 정신의 변화과정으로, 외부의 자극을 받으면 혈압, 심박동수, 호흡수가 증가하게 된다. 이러한 생체신호로 인간의 스트레스 요인을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 선박조종시뮬레이션을 이용해 예비(견습)도선사가 도선접안 중 체감하는 스트레스의 정도와 특성을 생체신호 변화를 활용하여 실증적으로 분석하였다. 선박조종시뮬레이션에서 추출한 엔진 사용량, 타각 사용량, 속력 및 예선 사용량과 스트레스 분석을 위해 Heart BPM, SDNN, RMSSD의 3가지 심박변이도 파리미터의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 6회 중 4회의 시뮬레이션에서 Heart BPM은 지속적으로 상승하고 SDNN은 하강하여 시간에 따라 스트레스가 상승하는 것으로 분석되었다. 특히 예선 사용시점에서 변화의 폭이 큰 것을 확인하였다. RMSSD는 단기주기(1분간격) 측정 파라메터로 실험자가 느끼는 순간의 위험에 따라 그래프 변화폭이 심한 것으로 분석되었다. 전체적으로 엔진, 타각, 예선의 사용시점에 따라 큰 변화를 보였으며, 실험자들의 선박운용 행위에 따라 생체신호 변화를 보였다고 사료된다. 분석결과를 바탕으로 도선사에게 스트레스를 미치는 요소를 판별하여 도선접안 중 스트레스가 높아지는 순간에 인적사고를 예방할 수 있는 시스템적 보완을 마련하고자 한다.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오 인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weogjted lernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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