Errors in the semiconductor process are generated by a change in the state of the equipment, and errors usually arise when the state of the equipment changes or when parts that make up the equipment have flaws. In this investigation, we anticipated that aging of the mass flow controller in the plasma enhanced chemical vapor deposition SiO2 thin film deposition method caused a minute flow rate shift. In seven cases, fourier transformation infrared film quality analysis of the deposited thin film was used to characterize normal and pathological processes. The plasma condition was monitored using optical emission spectrometry data as the flow rate changed during the procedure. Preprocessing was used to apply the collected OES data to the artificial immune system algorithm, which was then used to process diagnosis. Through comparisons between datasets, the learning algorithm compared classification accuracy and improved the method. It has been confirmed that data characterized as a normal process and abnormal processes with differing flow rates may be discriminated by themselves using the artificial immune system data mining method.
모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 cyclic shift diversity(CSD)가 적용된 프리앰블을 이용하는 MIMO-OFDM 기반의 IEEE 802.11n 무선랜 시스템을 위한 효율적인 심볼 동기 알고리즘을 제안한다. IEEE 802.11n 시스템에서는 다수개의 전송안테나를 통해 같은 프리앰블이 전송될 때 의도하지 않은 빔형성이 생성되는 것을 방지하고 송신안테나 다이버시티 이득을 얻기 위해 프리앰블에 CSD를 적용한다. 그런데, 이것은 수신단의 CSD 프리앰블의 cross-correlation 결과에서 다수개의 peak 값을 발생시키기 때문에, cross-correlation 방식을 이용하여 하나의 peak 위치를 검출한 후 심볼 동기를 수행하는 기존의 알고리즘을 이용할 경우 심볼 동기 오류가 발생되고, 패킷 검출과 AGC 완료 시점에 따라 심볼 동기의 성능이 좌우되는 문제를 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 CSD 프리앰블의 cross-correlation 특성, 패킷 검출과 AGC 완료 시점을 고려하여 LTS와 OFDM 심볼간의 경계 구역을 검출하는 기법과 신호 검출 시 임계점을 초과하는 지점의 정확도를 향상시킬 수 있는 재결정 모드 기법, 그리고 SNR별로 최적의 임계값을 적용할 수 있는 가변 임계값 기법 등으로 구성된 새로운 심볼 동기 알고리즘을 제안한다 제안하는 방식은 최대 주파수 오차가 존재하는 환경에서도 기존 방식에 비해 동기 실패율이 1%인 경우에는 4.3dB, 동기 실패율이 0.1%인 경우에는 18dB의 성능 향상을 이루는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로, 제안하는 방식은 IEEE 802.11n 무선랜 시스템에 적합할 뿐만 아니라, CSD 프리앰블이 적용된 MIMO-OFDM 기반의 시스템에 확대 응용이 가능할 것으로 판단된다.
방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.
수중음향통신 시스템의 성능은 다중경로 전달특성에 의해 발생하는 인접심볼간 간섭(ISI, Inter-Symbol Interference)과 도플러 편이(Doppler shift)에 영향을 받는다. 그러므로 해양도파관 환경의 수치실험은 다중경로에 의해 발생하는 시간 확산과 송 수신기의 움직임으로 발생하는 도플러 편이로 인한 시변동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 해양도파관 환경의 변동성을 고려한 가상의 신호 생성 시뮬레이터인 VirTEX(Virtual Time series EX-periment)를 활용[10]하여 시뮬레이터 기반 수중음향통신 시스템의 성능을 검증하였다. 수중음향통신 시스템 성능 검증을 위해 해상실험에서 획득한 실측데이터와 VirTEX 기반 수치모의 된 데이터의 채널응답분석 및 통신성능 분석을 수행한다. 해상실험 및 수치모의실험을 통해 수신된 탐침신호의 채널 임펄스 응답(channel impulse response) 분석결과 다중경로 개수와 깊이에 따른 채널응답의 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였으며, 해상실험 및 수치모의실험을 통해 수신된 통신신호의 BER(Bit Error Rate)을 통하여 VirTEX 시뮬레이터를 활용한 수중음향통신 시스템의 통신성능을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 다중 흐름들 (multiple flows) 이 동시에 발생하여 sink 노드로 전달되는 과정에서 기존의 duty cycling 기반의 단일 채널 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 경쟁 (contention) 과 충돌 (collision) 로 인한 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다중 채널을 활용하는 Multi-Channel Pipelining (MCP) 기법을 제안한다. 본 논문은 종단 간 지연시간 (end-to-end latency) 을 최소화하기 위해서 다중 홉 상에 노드들의 wake-up 스케줄에 시차를 두는 SDPS (Staggered Dynamic Phase Shift) 알고리즘과 에너지 효율성을 최적화하기 위한 PLI (Phase-Locking Identification) 알고리즘을 제안한다. 이러한 방법을 바탕으로 다중 흐름들은 다중 채널에서 동적으로 파이프라인 (pipeline) 되어 처리됨으로써 성능이 향상된다. Qualnet 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 MCP 기법이 기존의 센서 네트워크 MAC 프로토콜들 보다 듀티 사이클 (duty cycle), 종단 간 지연시간, 패킷 전달율 (packet delivery ratio), 통합 처리량(aggregate throughput) 관점에서 성능을 향상시킴을 보였다. 또한, MCP 의 듀티 사이클과 종단 간 지연시간을 위한 분석 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
본 논문은 대퇴절단 환자의 다양한 환경에서의 보행을 가능하게 하는 지능형 의족의 보행노면 및 보행단계 판별 기법을 제안한다. 제안하는 보행모드 변경 기법은 스트레인게이지 센서 만으로 보행노면 및 보행단계 판별이 가능한 단일 센서 기반의 알고리즘으로 기존 지능형 의족의 다중센서 기반 알고리즘의 단순화와 의족 시스템의 저가화가 가능하게 고안하였다. 보행노면 판별 알고리즘을 위해 정상인의 보행 중 발생하는 지면반발력의 특징을 분석하여 보행단계 세분화와 보행노면 검출 조건을 정의하였고, 대퇴절단 환자와 유사한 환경에서의 보행 실험을 위해 보행분석 장치를 제작하였다. 정의된 검출 조건과 제작된 기구를 통해 논문의 효용성 검증을 진행하였으며, 정상인 대상의 실험결과 단일 센서 기반 알고리즘의 정확도는 약 95%를 나타냈다. 제안하는 단일 센서 기반의 알고리즘을 통해 지능형 의족 시스템의 저가화가 가능할 것으로 판단되며 사용자가 직접 보행노면 상태를 파악하고 보행모드를 전환하는 수동 보행모드 변경 방식에서 벗어나 의족이 현재 보행 노면 상태를 파악하고 상황에 맞는 보행모드를 전환하는 자동보행 모드 변경이 가능할 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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