노트북, 테블릿 PC 및 스마트폰 등의 휴대 기기를 위한 디스플레이의 전력소모를 낮추기 위해, 주변 밝기에 따라서 디스플레이의 밝기를 조정할 수 있는 광 센서 시스템을 연구하였다. 또한, 휴대 기기의 복잡도와 비용에 크게 영향을 주지 않도록, 광 센서 시스템을 디스플레이 패널에 일체형으로 구현하고자 했으며, 이를 위해서 저온 다결정 실리콘 박막트렌지스터를 이용하여 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했다. 주변 밝기를 감지하는 광 센서의 패널 간 편차를 별도의 공정 설비없이 신뢰성 있게 보정할 수 있도록, 새로운 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 최종 데이터를 디지털화하기 위한 아날로그-디지털 변환기를 포함한 신호취득 회로를 제안하고 검증하였다. 제안하는 회로는 집적하기에 적합하도록 간단한 구동 신호로 동작되며, 인식 가능한 입력 밝기는 10에서 10,000 lux까지이다. 제안하는 신호취득 회로의 신호취득 주파수는 100Hz이며, 20개의 출력 레벨에 대한 최대 차등 불균일 오차는 0.5 LSB 이하이다.
고아미쌀에서 분리해낸 전분에 octenyl succinic anhydride기를 도입하여 에스테르화한 후 $130^{\circ}C$에서 2시간 열처리하여 변성전분을 제조하고 이를 밀가루와 50:50으로 섞어 제조한 쿠키는 밀가루만을 사용한 쿠키와 비교해볼 때 혈당상승을 지연시키는 효과가 컸으나 쿠키의 단단함과 바삭거림은 많이 떨어졌다. 쿠키의 선호도는 색이나 고소한 냄새보다는 경도와 바삭거림과 같은 조직감 특성에 많이 좌우되므로 조직감 향상을 위해 밀가루와 변성전분을 50:50으로 섞은 후 총 가루함량의 0.5%에 해당하는 xanthan 검을 첨가하여 반죽을 만들고 쿠키를 제조하면 검류와 전분의 상호작용으로 인해 단단함과 바삭거림 등 조직감의 향상과 함께 당지수를 효과적으로 낮춰 당뇨환자들의 간식으로 소비될 수 있을 것으로 기대된다. 본 실험에 사용된 변성전분은 당지수를 충분히 감소시킬 수 있으므로 쿠키뿐 아니라 혈당조절이 필요한 식품에 밀가루를 대체할 식품소재로 사용될 수 있을 것이며, 동시에 고아미 쌀의 소비도 증가시킬 수 있을 것으로 생각된다.
BITSE is a project of balloon-borne experiments for a next-generation solar coronagraph developed by a collaboration with KASI and NASA. The coronagraph is built to observe the linearly polarized brightness of solar corona with a polarization camera, a filter wheel, and an aperture door. For the observation, the coronagraph is supported by the power distribution unit (PDU), a pointing system WASP (Wallops Arc-Second Pointer), telemetry & telecommand system SIP (Support Instrument Package) which are developed at NASA's Goddard Space Flight Center, Wallops Flight Facility, and Columbia Scientific Balloon Facility. The BITSE Command and Data Handling (C&DH) system used a cost-off-the-shelf electronics to process all data sent and received by the coronagraph, including the support system operation by RS232/422, USB3, Ethernet, and digital and analog signals. The flight software is developed using the core Flight System (cFS) which is a reusable software framework and set of reusable software applications which take advantage of a rich heritage of successful space mission of NASA. The flight software can process encoding and decoding data, control the subsystems, and provide observation autonomy. We developed a python-based testing framework to improve software reliability. The flight software development is one of the crucial contributions of KASI and an important milestone for the next project which is developing a solar coronagraph to be installed at International Space Station.
사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 그래픽 프로세서를 이용하여 고속으로 해무를 제거하는 기술을 제안한다. 이 기술은 호스트 프로세서(CPU)와 병렬처리가 가능한 여러 개의 그래픽 프로세서를 이용하여 입력영상에서 해무를 제거하는 것이다. 해무를 제거하는 과정 중에서 다크 채널 추출, 최대 밝기 채널 추출, 전달량 계산은 호스트 프로세서에서 수행하고, 양방향 필터를 적용하여 전달량을 정제하는 과정을 그래픽 프로세서를 기반으로 병렬처리하여 연산속도를 높였다. 제안한 병렬처리 기법의 검증을 위해 NVIDIA사의 GTX 1070 GPU를 3개를 사용하여 검증환경을 구성하였다. 구현결과 하나의 그래픽 프로세서로 구현하였을 때는 평균 140ms가 소요되고, OpenMP와 다중 GPGPU를 이용하여 구현하였을 때 26ms 소요되었다. 본 논문에서 제안하는 그래픽 프로세서 기반의 병렬연산 해무제거 기술은 선박의 안전항해, 항만 관제 분야에 사용될 수 있을 것이다.
LED는 저 전력, 긴 수명, 고 휘도, 빠른 응답, 친환경적인 특성의 여러 장점을 갖고 있기 때문에 청색과 녹색 LED는 교통신호, 옥외 디스플레이, 백색 LED는 LCD 후면광 등의 응용 제품에 사용되고 있다. 여기서 LED의 성능을 향상하기 위하여 출력전력과 소자의 신뢰성을 높이고, 동작전압을 낮추어야 LED 칩의 고효율화가 이루어져야 하는데, 이는 에피택셜층, 표면요철, 패턴이 있는 사파이어 기판, 칩 설계의 최적화, 특수 공정의 개선 등의 기술이 우수해야 한다. 본 연구에서는 측면 에칭 기술과 절연층 삽입기술을 이용하여 사파이어 에피 웨이퍼 위에 GaN-기반 백색 LED 칩을 제작하여 그 성능을 조사하였다. LED 칩의 성능을 개선하기 위한 최적화 설계와 CBL(current blocking layer) 삽입 기술의 개선된 공정을 통하여 LED 칩 성능의 향상을 확인할 수 있었으며, 출력 전력은 광 출력 7cd, 순방향 인가전압 3.2V의 값을 얻었다. 현재의 LCD 후면광원으로 사용되고 있는 LED 칩의 출력에 비하여 성능이 개선되었으며, 의료기기 및 LCD LED TV의 후면광원으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
LED가 의료장비용 LCD 패널의 광원으로 사용되는 경우, 밝기, 휘도 균일성, 고출력, 백색의 조절 능력, 온도 등을 고려한 우수한 광학 기구의 설계 및 제작이 필요하다. 본 논문에서는 휘도 및 균일도, dimming 범위의 증대, 잡음 발생 억제 등에서 측면발광 방식의 45인치 의료기기 등의 LED 후면광 시스템 및 구동회로를 설계하고 그 시제품을 제작하였다. 시제품의 휘도, dimming 범위, flicker 잡음, black level, 온도 특성 등을 측정한 결과, 휘도의 범위는 3,000 ~ 25,000[$cd/m^2$], 색 좌표는 x 좌표 0.3144, y좌표 0.3076의 평균값을 보였으며, 온도 특성은 휘도가 20,000[$cd/m^2$]이상의 제어에서 냉각 시스템이 필요한 것으로 나타났다. 한편, dimming의 범위는 27.0[$cd/m^2$] ~515[$cd/m^2$], flicker noise는 80kHz에서 발생하지 않았고, black level 0.7[$cd/m^2$]~0.1 [$cd/m^2$]를 얻어 의료기기 등의 LCD 패널에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 복분자 식초를 첨가하여 장어소스를 제조하고, 장어소스의 이화학적 품질 특성을 조사하고, 제품을 개발하고자 하였다. 일반성분 중 수분과 조섬유는 첨가량이 증가할수록 증가하는 경향을 보였고, 조단백질과 조회분은 감소하는 경향을 보였으며, 조지방은 대조군과 첨가군 사이에 차이를 보이지 않았다. pH는 복분자 식초의 첨가량이 증가할수록 감소하고, 총산도, 가용성 고형분 함량, 염도, 점도는 감소하였다. 색도는 명도(L), 적색도(a), 황색도(b)값 모두 증가하였고, 전체적인 기호도는 0% < 5% < 10% < 20% < 15% 순이었다. 따라서 복분자 식초를 첨가한 장어딥핑 소스의 식초 첨가량은 약 15~20%가 적정한 것으로 사료된다.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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