본 연구에서는 영상센서를 이용한 상황인식 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 스쿨존 안전 관리 시스템을 제안한다. 영상센서를 통한 객체 추출과 상황 인식 기술의 조합을 통하여, 초등학교 주위에서 발생할 수 있는 여러 상황 중 초등학생의 유괴나 사고 등을 인식할 경우 모니터링 장치로 전송하여 응급상황을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 인간의 시각을 필요로 하는 철도 건널목이나, 교통량 통계조사, 공장 자동화 시스템 등 다양한 응용분야에 활용할 수 있는 최적의 선택이라 할 수 있다.
$Hg_{1-x}Cd_xTe$(MCT)박막을 $CdSO_4$, $TeO_2$, 및 $HgCl_2$이 혼합된 수용액을 사용하여 음극 전착법으로 ITO 유리와 티타늄기판 위에 성장하였다. 주된 박막의 성장 조건 변수로 전착전위와 성장 온도를 고려하였다. 전착된 MCT 박막은 SEM사진과 XRD 및 EPMA측정을 통하여 박막의 성장 조건이 결정 구조와 성분 조성비에 미치는 영향을 분석 연구하였다. XRD 분석으로부터 전착된 MCT 박막은 cubic zinc blonde 구조임을 알 수 있었고, EPMA에 의한 성분조성비의 분석결과로부터 전착전위를 변화시키므로서 MCT의 성분 조성비를 조절할 수 있음을 알 수 있었다.
In this study, the fabrication of through-silicon vias (TSVs) filled with SWNTs/Sn by utilizing surface/bulk micromachining and MEMS technologies is proposed. Tin (Sn) and single-walled nanotube (SWNT) powders are used as TSV interconnector materials in the development of a novel TSV at low temperature. The measured resistance of a TSV filled with SWNT/Sn powder is considerably reduced by increasing the fraction of Sn and is lower than that of a TSV filled with only Sn. This is because of a decrease in the surface scattering of electrons along with an increase in the grain size of sintered SWNTs/Sn. The proposed method is conducted at low temperatures (< $400^{\circ}C$) due to the low melting temperature of Sn; hence, the proposed TSVs filled with SWNTs/Sn can be utilized in CMOS based applications.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 국내·외에서는 산지에서 발생하는 토사재해를 관리하기 위하여 유사이송해석에 필수적인 요소인 소류사량 추정 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음향센서가 내장되어 있는 파이프 하이드로폰은 소류사 입자가 충돌 또는 통과하면서 발생하는 음향을 계측하여 소류사량을 간접적으로 계측하는 방법이다. 하이드로폰에 계측된 음향신호는 신호의 정점을 연결한 포락선 신호로 변환되며, 증폭기에 의해 다양한 배율의 신호로 증폭된다. 이렇게 증폭되어진 여러 배율의 신호와 원시신호는 데이터로거에 의해 지속적으로 기록되고, 가공처리하며 검출된 음향 펄스 수와 특정 시간간격의 음압적분치를 이용하여 소류사량을 추정하게 된다. 본 연구에서는 하이드로폰에 계측되는 소류사의 충돌음으로부터 정량적인 소류사량을 추정하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 단일 입경 6종류와 유속 3종류 및 소류사량 5단계로 변화를 주었으며 디노이징 필터를 통해 원시신호의 노이즈를 제거함으로써, 소류사량 추정률의 성능을 높이고자 하였다. 원시신호와 디노이징 음향신호를 비교·분석한 결과 제안된 방법이 기존 원시신호 보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났으며, 단일 입경 연속공급실험을 수행하여 소류사량 추정 가능성을 확인하였다. 향후 혼합 입경 소류사량 추정 실험 및 다양한 입경을 활용한다면 높은 소류사량 추정률을 얻을 것으로 기대된다.
회전체의 자이로스코픽 모멘트가 크거나 회전속도가 고속인 경우 회전속도에 따라 회전체의 동역학적 특성이 변화하는 정도가 커지게 되며, 자기베어링을 이용하여 회전축을 지지하는 경우 자기베어링의 제어기는 회전속도의 영향을 고려하여야 한다. 각 축의 부상력이 해당 축의 센서 출력에 의해서만 결정되는 독립축 제어기는 회전속도에 따른 변화에 대응하기 어려운 구조이나, 혼합축 제어기는 센서출력을 변환하여 진동 모드와 일치하도록 하고 각각의 진동 모드에 대해 독립적으로 제어기가 작동하는 구조로서, 진동 모드에 직접적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 회전체의 유연 모드를 포함하는 자기베어링 시스템의 수학적 모델을 기반으로 혼합축 제어기를 설계하고 제어기의 성능을 ISO 민감도 기준 및 불평형질량 응답 측면에서 평가하였다. 제어기 성능 평가 시 회전속도에 따른 시스템의 동특성 변화를 고려하여, 운전 속도 범위에서 성능 지표를 만족함을 확인하였다.
RP 반응성 스펏터링으로서 P형 실리콘 웨이퍼위에 $Ta_{2}O_{5}$막을 제조하였다. 시편의 구조 및 조성은 XRD와 AES로 조사하였다. 산소의 혼합비가 10%일 때 C-V 특성으로부터 구한 $Ta_{2}O_{5}$막의 비유전률은 10-12이었다. AES와 RBS로 측정한 $Ta_{2}O_{5}$막의 Ta : O의 비는 각각 1 : 2와 1 : 2.49로 나타났으며, 산소분위기에서 $700^{\circ}C$의 열처리 온도에서 결정성장이 시작되었다. 산소분위기에서 $1000^{\circ}C$로 열처리한 $Ta_{2}O_{5}$막의 비유전률값은 20.5였으며, 질소분위기에서 열처리한 경우의 비유전률값은 23으로 나타났다. 이 때 가육방전계(pseudo hexagonal ${\delta}-Ta_{2}O_{5}$)의 결정구조를 나타내었다. 시편의 ${\Delta}V_{FB}$와 누설전류밀도는 산소의 혼합비가 증가함에 따라 감소하였다. 그리고 최대절연파괴전장은 산소가 10% 혼합되었을 때 2.4MV/cm로 나타났다. 이러한 $Ta_{2}O_{5}$막은 수소이온 감지막 및 기억용소자의 게이트 절연막 등에 응용될 수 있을 것이다.
위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도 차로 유체의 흐름이 밀도 차이로 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도 차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량 정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, 전도도(Conductivity) 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온 차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합양상을 분석하고자 하였다. 본 연구는 기존 수질 측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사와 하천 합류부의 혼합특성 파악하여 합류구간의 수질 관리방안이나 수체 흐름특성을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
수용액에 포함된 수소이온$(H^+)$의 농도를 측정하는 유리 전극형 수소이용 농도(pH) 센서의 기본 구조를 bulk micromachining 기술로 구현하여 소형의 pH 센서를 제작하였다. 박막 증착이 가능한 경사 식각으로 개방된 2개의 기본 구조물을 형성하고, 일정 전위를 유지하기 위한 기준전극은 식각된 구조물 경사면에 박막형 Ag/AgCl으로 확보하였다. $H^+$과 교환 반응으로 전위를 발생시키는 감응부는 Na이 20%이상 포함된 glass로 $100{\mu}m$ 내외로 미세 연마하여 기본 구조물에 접합하여 완성하였다. 또한 외부 용액과 기준 용액의 혼합을 방지하면서 전류 도통 역할을 하는 액간 접촉부는 $50{\mu}m{\times}50{\mu}m$ 크기의 Si 이방성 식각 부분에 한천을 삽입하고 난 다음 기존의 구조물에 접합하여 형성하였다. 각 구조물을 완성한 다음 2M 농도의 KCI 기준 용액을 구조물에 채우고, 상용 에폭시로 센서 구조물을 밀봉하여 센서를 완성하였다. 제작된 pH 센서들은 표준 pH 용액에 대하여 약 90mV/pH의 전위값이 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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