• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.141-149
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• 2022

인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.310-320
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• 2024

본 논문에서는 5G-NR-V2X 시스템과 그 통신 성능 분석 방법론에 관해 설명한다. 자율 주행 서비스(레벨 4 이상)를 개발하고 성능을 검증할 수 있는 시스템을 제시하며, OBU 및 RSU를 사용한 실제 도로 시험 환경에서 5G-NR-V2X 통신을 통해 성능을 검증한다. 이 시스템은 초고속(150Mbps 이상), 초저지연(3ms 이하), 높은 신뢰성(99.99% 이상)을 만족시키며, 악의적인 조건에서도 통신 견고성을 유지한다. 본 논문에서 제안하는 5G-NR-V2X 시스템 및 성능 분석 방법은 초고속, 초저지연, 고신뢰의 V2X 통신 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다. 또한, 제안된 성능 분석 기법을 통해 검증된 서비스는 도로, 교통, 물류 및 상업 산업에서 기술 경쟁력을 강화할 것으로 예상된다.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제12권7호
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• pp.7-11
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• 1999

Fully sealed field emission display in size of 4.5 inch has been fabricated using single-wall carbon nanotubes-organic vehicle com-posite. The fabricated display were fully scalable at low temperature below 415$^{\circ}C$ and CNTs were vertically aligned using paste squeeze and surface rubbing techniques. The turn-on fields of 1V/${\mu}{\textrm}{m}$ and field emis-sion current of 1.5mA at 3V/${\mu}{\textrm}{m}$ (J=90${\mu}{\textrm}{m}$/$\textrm{cm}^2$)were observed. Brightness of 1800cd/$m^2$ at 3.7V/${\mu}{\textrm}{m}$ was observed on the entire area of 4.5-inch panel from the green phosphor-ITO glass. The fluctuation of the current was found to be about 7% over a 4.5-inch cath-ode area. This reliable result enables us to produce large area full-color flat panel dis-play in the near future. Carbon nanotubes (CNTs) have attracted much attention because of their unique elec-trical properties and their potential applica-tions [1, 2]. Large aspect ratio of CNTs together with high chemical stability. ther-mal conductivity, and high mechanical strength are advantageous for applications to the field emitter [3]. Several results have been reported on the field emissions from multi-walled nanotubes (MWNTs) and single-walled nanotubes (SWNTs) grown from arc discharge [4, 5]. De Heer et al. have reported the field emission from nan-otubes aligned by the suspension-filtering method. This approach is too difficult to be fully adopted in integration process. Recently, there have been efforts to make applications to field emission devices using nanotubes. Saito et al. demonstrated a car-bon nanotube-based lamp, which was oper-ated at high voltage (10KV) [8]. Aproto-type diode structure was tested by the size of 100mm $\times$ 10mm in vacuum chamber [9]. the difficulties arise from the arrangement of vertically aligned nanotubes after the growth. Recently vertically aligned carbon nanotubes have been synthesized using plasma-enhanced chemical vapor deposition(CVD) [6, 7]. Yet, control of a large area synthesis is still not easily accessible with such approaches. Here we report integra-tion processes of fully sealed 4.5-inch CNT-field emission displays (FEDs). Low turn-on voltage with high brightness, and stabili-ty clearly demonstrate the potential applica-bility of carbon nanotubes to full color dis-plays in near future. For flat panel display in a large area, car-bon nanotubes-based field emitters were fabricated by using nanotubes-organic vehi-cles. The purified SWNTs, which were syn-thesized by dc arc discharge, were dispersed in iso propyl alcohol, and then mixed with on organic binder. The paste of well-dis-persed carbon nanotubes was squeezed onto the metal-patterned sodalime glass throuhg the metal mesh of 20${\mu}{\textrm}{m}$ in size and subse-quently heat-treated in order to remove the organic binder. The insulating spacers in thickness of 200${\mu}{\textrm}{m}$ are inserted between the lower and upper glasses. The Y\ulcornerO\ulcornerS:Eu, ZnS:Cu, Al, and ZnS:Ag, Cl, phosphors are electrically deposited on the upper glass for red, green, and blue colors, respectively. The typical sizes of each phosphor are 2~3 micron. The assembled structure was sealed in an atmosphere of highly purified Ar gas by means of a glass frit. The display plate was evacuated down to the pressure level of 1$\times$10\ulcorner Torr. Three non-evaporable getters of Ti-Zr-V-Fe were activated during the final heat-exhausting procedure. Finally, the active area of 4.5-inch panel with fully sealed carbon nanotubes was pro-duced. Emission currents were character-ized by the DC-mode and pulse-modulating mode at the voltage up to 800 volts. The brightness of field emission was measured by the Luminance calorimeter (BM-7, Topcon).

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.270-279
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• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1461-1464
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• 2019

본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드 개발을 제안한다. 제안하는 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 임베디드 보드는 신호 처리부, 통신부, 전원부, 메인 제어부 등으로 구성된다. 신호 처리부에서는 차폐설계, 노이즈 저감 기술 및 전자파 차감 기술 등을 적용한다. 통신부에서는 WiFi 방식을 사용하여 통신하도록 설계한다. 메인 제어부에서는 전력 소모를 최소한으로 줄이고 작고 밀도가 높으면서도 낮은 발열성을 통하여 높은 고성능 시스템을 구성한다. 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드는 재난 및 화재현장 등 열악한 환경에 노출되어 운영하는 장비이므로 방수와 내열성을 고려한 외형도 설계 및 제작을 한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 방수 등급은 소방관용 장비의 특성 상 재해 현장에서 물에 의한 침수 시에도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 IP67 등급을 달성하였다, 동작 온도는 재해현장에서의 폭넓은 환경변화에 대응할 수 있는 -10℃~50℃의 범위에서 측정이 되었다. 배터리 수명은 붕괴사고 등의 비상 재난 상황에 대처할 수 있는 1회 충전 후 144시간 사용 가능함이 측정되었다. PCB를 포함한 최대 통신 거리는 재난 상황 시 지휘통제 차량과의 직선거리에서 기존의 50m보다 넓은 범위인 54.2m에서 작동하는 것이 측정되었다. 따라서 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 그 효용성이 입증되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권5호
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• pp.466-472
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• 2007

웨이퍼 레벨(WL) 3차원(3D) 집적을 구현하기 위해 저유전체 고분자를 본딩 접착제로 이용한 웨이퍼 본딩과, 적층된 웨이퍼간 전기배선 형성을 위해 구리 다마신(damascene) 공정을 사용하는 방법을 소개한다. 이러한 방법을 이용하여 웨이퍼 레벨 3차원 칩의 특성 평가를 위해 적층된 웨이퍼간 3차원 비아(via) 고리 구조를 제작하고, 그 구조의 기계적, 전기적 특성을 연속적으로 연결된 서로 다른 크기의 비아를 통해 평가하였다. 또한, 웨이퍼간 적층을 위해 필수적인 저유전체 고분자 수지를 이용한 웨이퍼 본딩 공정의 다음과 같은 특성 평가를 수행하였다. (1) 광학 검사에 의한 본딩된 영역의 정도 평가, (2) 면도날(razor blade) 시험에 의한 본딩된 웨이퍼들의 정성적인 본딩 결합력 평가, (3) 4-점 굽힘시험(four point bending test)에 의한 본딩된 웨이퍼들의 정량적인 본딩 결합력 평가. 본 연구를 위해 4가지의 서로 다른 저유전체 고분자인 benzocyclobutene(BCB), Flare, methylsilsesquioxane(MSSQ) 그리고 parylene-N을 선정하여 웨이퍼 본딩용 수지에 대한 적합성을 검토하였고, 상기 평가 과정을 거쳐 BCB와 Flare를 1차적인 본딩용 수지로 선정하였다. 한편 BCB와 Flare를 비교해 본 결과, Flare를 이용하여 본딩된 웨이퍼들이 BCB를 이용하여 본딩된 웨이퍼보다 더 높은 본딩 결합력을 보여주지만, BCB를 이용해 본딩된 웨이퍼들은 여전히 칩 back-end-of-the-line (BEOL) 공정조건에 부합되는 본딩 결합력을 가지는 동시에 동공이 거의 없는 100%에 가까운 본딩 영역을 재현성있게 보여주기 때문에 본 연구에서는 BCB가 본딩용 수지로 더 적합하다고 판단하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.