BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.
본 논문에서는 항공전자시스템 통합시험에 사용하기 위한 데이터 버스 분석 장비 개발에 대해 기술하였다. 본 데이터 버스 분석 장비는 다양한 인터페이스를 수용할 수 있도록 대부분의 항공전자시스템에 채택되고 있는 MIL-STD-1553B, CAN(Controller Area Network), Ethernet 인터페이스 카드를 갖추었다. 버스 데이터의 수집과 분석을 동시에 효율적으로 수행하기 위해 수집 엔진과 분석 엔진은 각각의 하드웨어를 가진다. 데이터 분석 효율성을 높이기 위해 Grid, 2D 및 3D 형태의 데이터 전시 기능을 제공한다. 데이터 버스 분석 장비의 검증은 시험 절차서에 입각하여 모듈 단위 테스트 및 모듈 간 통합 테스트를 수행하였다. 실제 시험 환경인 비행체 SIL(System Integration Laboratory) 환경에서 수행된 통합시험 결과를 통해 연동 요구도 검증 및 개발된 장비의 유용성을 확인하였다.
[ $Ta_2O_5$ ]절연막을 제조하기 위하여 ANODE OXIDATION 공정을 수립하였다. Electrolyte에서의 전압강하는 정전류 모드에서 예상되는 전압의 변화에는 영향을 주지 않지만, 정전압모드에서 전류의 변화에 영향을 주는 것으로 나타났다. 전해질에서의 전압 강하가 음극산화 전압과 같은 값을 갖는 경우, 전류는 $Ta_2O_5$/전해질 계면에서의 전압 강하가 증가함에 따라 logarithmic한 형태로 변화하는 것으로 나타났다. 음극 $Ta_2O_5$ 절연막 제조공정에 있어서 전해질에서의 전압 강하는 정전류 모드에서 두께의 손실을 발생시키지만, 정 전압 모드에서 다시 복원되기 때문에, 최종 두께는 음극산화 전압에 비례하는 것으로 나타났다. 음극 $Ta_2O_5$ 절연막의 전기적 특성을 조사한 결과, 항복전압은 Electrolyte의 농도와 Anodization Current 반비례하는 것으로 나타났다. 절연막의 두께가 $1500\AA$일 때 Breakdown Voltage는 350volt. 유전상수는 29로 측정되었다.
본 논문은 과학적 탐구학습을 지원하는 비쥬얼 가상환경 저작도구 DEVISE(Drawing Environment for VR-based Inquiry-learning Science Education)에 대해서 설명한다. DEVISE는 프로그래밍 전문지식이 없는 일반인들이 2차원 Drawing 인터페이스를 사용하여 3차원 개체와 변인데이터 설정을 함으로써 탐구학습을 위한 가상현실 콘텐츠를 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 먼저 가상현실 저작도구들과 탐구학습 가상환경 관련 저작 도구에 관한 연구들과 탐구학습을 위한 가상환경 통합 시스템인 SASILE를 살펴보고 SASILE의 문제점을 지적한다. 그리고 DEVISE 구성요소와 DEVISE 도구를 사용한 작업 흐름 (Workflow)에 대해서 설명하고,탐구학습 가상현실 콘텐츠를 개발하는 사용자평가실험 관찰결과에 대해서 논한다.
IPTV 서비스나 YouTube와 같은 방송/동영상 서비스의 등장은 멀티미디어 스트리밍 서비스를 인터넷 응용의 핵심으로 만들었다. 이에 멀티미디어 스트리밍 서비스 사용자에게 서비스 품질(Quality of Service)을 지원하는 것이 중요한 문제로 대두되었다. 인터넷에서 TCP 흐름과 비슷한 성능을 보이는 동시에 혼잡을 제어하면서 데이터를 전송하기 위해 TCP-Friendly Rate Control(TFRC)이 제안되었으며 멀티미디어 스트리밍을 위하여 널리 사용되고 있다. 그러나 두 개 이상의 인터페이스를 가지고 있는 단말기가 등장하고 있음에도 불구하고 이를 활용하여 TFRC 기반의 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 방법은 제안되지 않고 있다. 따라서 된 논문에서는 사용자에게 서비스 품질을 지원하기 위하여 다중 인터페이스에서 TFRC를 사용하여 스트리밍 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 하나의 인터페이스만을 사용하는 기법에 비해 성능(throughput) 및 비용 측면에서 더 좋은 성능을 보인다.
OpenGL ES(OpenGL for Embedded System) 2.0은 현재 스마트 폰과 태블릿 PC에서 가장 널리 사용되고 있는 3차원 그래픽스 API표준이다. 이를 이용하는 개발과정에서는 상대적으로 성능이 떨어지는 모바일 환경보다는 데스크 탑 환경이 선호된다. 따라서, OpenGL 라이브러리만 제공되는 데스크 탑 환경에서, 모바일 그래픽스 환경에서의 OpenGL ES 2.0 API를 그대로 에뮬레이션 할 필요가 있다. 본 논문은 PC 상에서 OpenGL ES 2.0 을 에뮬레이션하기 위해, 기술적 문제점들을 극복하는 방법들과 이에 따른 구현 결과를 제시한다. 구현된 OpenGL ES 2.0 에뮬레이션 라이브러리는 데스크 탑 PC 상에서 동작하고, 공식적인 검증 테스트(conformance test suite)의 96%이상을 통과하여, 구현의 정확성을 보였다. 또한, 상업적으로 제공되는 벤치마크 프로그램들에 대한 테스트에서 기존의 상업적 구현 사례와 동등한 수행 속도를 보였다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless sensor network, WSN)의 제한된 수명을 근본적으로 해결하기 위하여 에너지 수집형 노드를 사용한 WSN 연구가 진행되고 있다. 하지만, 이러한 연구를 원활히 지원하기 위한 에너지 수집형 WSN 시뮬레이터는 거의 없는 상태이다. 에너지 수집형 WSN을 위한 시뮬레이터들은 기존의 배터리 기반 WSN 시뮬레이터의 에너지 모델과는 달리, 에너지 수집 모델과 소비 모델이 결합된 새로운 에너지 모델을 필요로 한다. 아울러 새로운 프로토콜 제안 시, 제안된 프로토콜의 성능과 비교할 수 있는 대표적인 에너지 수집형 WSN을 위한 라우팅 및 MAC 프로토콜들이 포함되어 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 환경 에너지 중 가장 널리 사용되는 태양 에너지 기반의 센서 노드 및 네트워크를 지원하는 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 날씨 및 계절 등의 외부환경과 솔라셀 및 에너지 저장 장치 등의 내부 환경 특성을 고려하여 설계된 에너지 수집 모듈이 구현 되어있고, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 대표적인 라우팅 및 MAC 프로토콜 기법들이 구현 되어 있다. 아울러 사용자 친화형 GUI를 제공하여 손쉬운 사용이 가능하다.
헬스케어 응용 서비스를 위한 센서 네트워크는 사람 또는 이동성을 가진 사물을 주요 센싱 대상으로 한다. 이러한 센싱 대상들의 이동에 따른 노드간 상호작용을 지원하기 위해서는 노드의 동적 기능변경, 동적 자기구성, 에너지 효율성을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 노드간 에이전트 전이를 통해 동적 기능 변경을 지원하는 Agilla 모델과 노드간 계층적 클러스터의 구성을 통한 동적 자기구성, 에너지 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜에 대해 분석 한다. 이 분석 결과를 기반으로 노드간 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent Middleware를 설계하고, 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 보장하는 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 LRACH_Mobile 프로토콜을 지원하는 라우팅 모듈을 설계하고 Mobility Agent Middleware와의 연동을 위한 인터페이스를 설계하였다. 그리고 LEACH_Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과를 통해 이동 노드에 대한 데이터 전송 성공률의 명확한 성능 향상을 보여준다.
SAW Device는 필터이외에도 각종 물리 센서나 화학센서 혹은 ID Tag로 다양한 분야로 활용범위가 확대됨에 따라 다양한 SAW Device를 사용하기 위한 플랫폼이 요구된다. 현재 SAW ID나 Sensor는 많은 발전을 해왔지 만 SAW Sensor를 활용 할 수 있는 플랫폼의 발전은 미흡하기 때문에 본 논문에서는 ID Tag 나 Sensor를 비롯한 여러 SAW Sensor를 보다 편리 하게 활용할 수 있는 플랫폼에 대하여 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼은 SAW Device를 인식 할 수 있는 RF 모듈과 SAW Device의 응답신호를 처리 할 수 있도록 고성능 프로세서를 이용한 매인 모듈로 구성하였다. 매인 모듈에서는 고성능 프로세서를 이용함으로서 GUI 환경 기반의 플랫폼을 구현하여 사용자들이 SAW Device에서 수집된 정보를 보다 편리하고 알아보기 쉽게 사용할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 사용한 플랫폼은 ARM9 코어의 프로세서를 기반의 플랫폼으로 Windows Embedded CE 6.0 OS를 사용하여 사용자에게 더욱 편리한 인터페이스를 제공할 수 있도록 하고, 개발자들에게는 센서를 활용한 다양한 어플리케이션을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 하였다.
얼굴인식기술은 컴퓨터비전 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 논문에서는, PCA와 SVM 기술을 사용하는 빠른 얼굴인식기술을 제안한다. 제안한 시스템에서는, 먼저 지역 히스토그램 분포를 분석하여 생성한 통계적 특성을 사용함으로써 얼굴가능영역을 필터링한다. 이 과정에서 대부분의 비얼굴 영역이 제거되기 때문에 탐지 과정의 처리속도가 향상된다. 다음으로는 PCA 특징 벡터가 생성되고, SVM 분류기를 사용하여 테스트 영상 내에 얼굴이 존재하는지를 탐지한다. 본 논문에서의 테스트 영상은 CMU 얼굴 데이터베이스를 사용하였으며, SVM의 학습을 위한 얼굴과 비얼굴 샘플들은 MIT 데이터 세트로부터 선택하였다. 얼굴탐지 실험결과, 제안한 방법에서 좋은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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