2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 열경화성 폴리이미드를 정전용량형 습도센서의 감습재료로 사용하여 공정이 간단한 IDT(Interdigitated) 전극을 갖는 정전용량형 습도센서를 제작하고 특성을 측정 및 분석하였다. 먼저 일정한 용량값을 얻기 위하여 용량형 센서의 전극 수, 전극의 두께와 간격 및 폴리이미드 감습막의 두께 등을 최적화하여 마스크 설계 및 제작을 했으며, 실리콘 기판 상에 반도체 공정 장비를 이용하여 정전용량형 습도센서를 제작하였다. 제작된 센서의 면적은 $1.56{\times}1.66mm^2$ 이며, 전극의 넓이와 전극간 폭은 동일하게 각각 $3{\mu}m$, 센서의 감도를 위해 전극 수를 166개, 전극의 길이는 1.294mm로 제작하였다. 그런 다음 센서 특성을 측정하기 위해 PCB상에 패키징 하였다. $25^{\circ}C$ 챔버 환경에 센서를 삽입하고 LCR Meter에 연결하여 1V, 20kHz를 인가한 상태에서 20%RH에서 90%RH까지 습도변화에 대한 용량값 변화를 측정하였다. 제작된 정전용량형 습도센서의 측정 결과 감도는 26fF/%RH, 선형 특성 < ${\pm}2%RH$ 그리고 히스테리시스는 < ${\pm}2.5%RH$를 얻을 수 있었다.
Supply electrical conductivity (EC) concentration of the nutrition solution is an important factor in the absorption of nutrients by plants and the management of the root zone, as it can control the vegetative/reproductive growth of a plant. Paprika usually undergoes its reproductive and vegetative growth simultaneously. Therefore, ensuring proper growth of the plant leads to increased yield of paprika. In this study, growth characteristics of paprika were examined according to the EC concentration of a coir and a rockwool substrate. The supply EC was 1.0, 2.0, and 4.0 mS·cm-1 applied at the initial stages of the growth using the rockwool (commonly used by paprika farmers) and the coir substrate with a chip and dust ratio of 50:50 and 70:30. For up to 16 weeks of paprika growth, EC concentrations of 1.0 and 2.0 mS·cm-1 were found to have a greater effect on the growth than EC at 4.0 mS·cm-1. The normality (marketable) rate of fruit, the soluble solid content, and paprika growth showed that the coir was generally better than the rockwool regardless of the supply EC concentration. The values of the yield per plant at an EC concentration of 4.0 mS·cm-1 was mostly similar at 1.6 kg (coir 50:50), 1.5 kg (coir 70:30) and 1.5 kg (rockwool), but the yield of the rockwool was 88%, which was lower than 98% and 94% yield of the coir substrate. Therefore, this concludes that coir substrate is more effective than rockwool at improving paprika productivity. The results also suggest that the use of coir substrate for paprika has many benefits in terms of reducing production costs and preventing environmental destruction during post-processing.
타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
초고압 공정(HPP)은 비가열 공정 중 하나로 식품 중의 세균 증식을 억제하는 방법으로 근래 들어 산업적으로 각광받고 있다. 현재 우유의 살균은 대부분 가열살균법에 의존하고 있으나, 가열살균은 우유의 영양소 및 이화학적 특성을 변화시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 초고압 처리가 우유의 미생물학적 및 이화학적 특성에 미치는 영향을 알아보았다. 우유를 $15^{\circ}C$에서 600 MPa의 압력조건으로 3분간 처리했을 시 일반세균 및 유산균의 수는 2-3 Log CFU/ml 수준으로 감소하였으며, 대장균군은 HPP 처리 후 $4^{\circ}C$에서 15일 저장 기간 중에 검출되지 않았다. HPP 처리에 따른 유단백의 변성을 알아보고자 유단백의 전기영동 패턴을 분석한 결과, HPP 처리 우유가 가열살균 우유에 비하여 단백질 변성도가 낮게 나타났다. 또한 HPP 처리 우유의 경우 비타민 및 무기질의 함량 변화는 상대적으로 낮았으나, protease, lipase 및 alkaline phsophatase와 같은 우유 효소는 불활성화 시키는 특징을 나타내었다. 이러한 결과는 HPP가 우유의 영양소 파괴 및 이화학적 특성을 변화시키지 않으면서 우유의 미생물 제어에 사용될 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 IF 대역의 고속 신호처리 시스템 응용을 위해 높은 동적성능을 가지는 13비트 100MS/s ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 45nm CMOS 공정에서 동작 사양을 최적화하기 위해 4단 파이프라인 구조를 기반으로 하며, 광대역 고속 샘플링 입력단을 가진 SHA 회로는 샘플링 주파수를 상회하는 높은 주파수의 입력신호를 적절히 처리한다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 넓은 신호범위를 얻기 위해 이득-부스팅 회로 기반의 2단 증폭기 구조를 가지며, 바이어스 회로 및 증폭기에 사용되는 소자는 부정합을 최소화하기 위해 동일한 크기의 단위 소자를 반복적으로 사용하여 설계하였다. 한편, 온-칩 기준전류 및 전압회로에는 배치설계 상에서 별도의 아날로그 전원전압을 사용하여 고속 동작 시 인접 회로 블록에서 발생하는 잡음 및 간섭에 의한 성능저하를 줄였다. 또한, 미세공정상의 잠재적인 불완전성에 의한 성능저하를 완화하기 위해 다양한 아날로그 배치설계 기법을 적용하였으며, 전체 ADC 칩은 $0.70mm^2$의 면적을 차지한다. 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.77LSB, 1.57LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s 동작 속도에서 각각 최대 64.2dB의 SNDR과 78.4dB의 SFDR을 보여준다. 본 시제품 ADC는 $2.0V_{PP}$의 넓은 입력신호범위를 처리하는 동시에 IF 대역에서 높은 동적성능을 확보하기 위해 사용공정상의 최소 채널 길이가 아닌 긴 채널 기반의 소자를 사용하며, 2.5V의 아날로그 전압, 2.5V 및 1.1V 두 종류의 디지털 전원전압을 사용하는 조건에서 총 425.0mW의 전력을 소모한다.
본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.
본 연구에서는 전자상자성공명(electron paramagnetic resonance, EPR) 장치를 사용한 휴대전화 부품들의 EPR 특성 측정을 통해 방사선사고시 회구적 선량평가용 선량계로써 활용가능성에 대하여 확인하였다. 화면표시 방식이 다른 두 스마트폰에서 12개의 시료를 선정하여 실험에 사용하였고, 시료의 방사선조사에는 $^{137}Cs$ 감마선 그리고 EPR 측정은 실온에서 Bruker사의 ELEXSYS E500 X-Band EPR spectrometer를 사용하여 수행하였다. 먼저 각 시료에 대하여 비조사시료와 조사시료의 EPR 스펙트럼을 측정하여 방사선에 의한 라디칼 생성 여부를 확인하였고, 그 후 선량반응곡선과 시간에 따른 시그널 크기 변화를 측정하였다. 측정결과 유심 플라스틱과 IC 칩을 제외한 모든 시료에서 방사선에 의한 EPR 시그널 증가를 확인할 수 있었다. 시료 중에서 덮개유리, 카메라렌즈, 도광판, 확산시트는 결정계수 $R^2=0.93$이상의 좋은 선형상관관계를 보였다. 특히 도광판은 선량에 따른 시그널 증가량이 가장 크고 백그라운드 시그널이 없기 때문에 선량평가에 이상적인 특성을 가지고 있었지만, 72 시간 이내에 시그널이 약 50% 감소하는 약점이 있었다. 확산시트 또한 도광판과 유사한 페이딩 특성을 나타내었고, 덮개유리와 카메라렌즈는 단기간 동안에는 시그널이 안정적으로 보존되었다. 휴대전화 부품을 이용한 EPR 선량평가를 실제 대규모 방사선 사고에서 신속하게 적용하기 위해서는 더 많은 휴대전화 기종의 같은 부품에 대한 시그널 차이, 페이딩, 시료 전처리 방법 등에 대한 추가연구가 진행될 필요가 있다. 그러나 현재 결과를 바탕으로 소규모 방사선사고시 피폭환자가 소지하고 있던 휴대전화와 동일한 제품을 구입하여 비교하는 방법 또는 추가조사법을 이용한 선량평가는 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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