전파천문분야에서 관측데이터의 저장을 위해 대용량 HDD를 RAID로 연결한 디스크 팩을 활용하고 있다. VLBI 관측의 경우 관측속도가 빨라지고 광대역으로 확장되면서 많은 양의 관측데이터를 저장해야 한다. HDD는 사용회수가 많아질수록 고장이 많이 발생하고 있으며, 이것을 찾아서 복구하는데 많은 시간이 소요된다. 또한 고장난 HDD를 계속 사용할 경우 관측데이터의 손실이 발생한다. 그리고 새 HDD를 구입하여 많은 비용도 필요하게 된다. 본 연구에서는 FirmOS를 이용하여 SATA HDD의 무결성 검사 시스템을 개발하였다. FirmOS는 일반 서버보드와 CPU를 갖는 시스템에서 특정목적에만 동작하도록 개발한 OS이다. 개발한 시스템은 FirmOS 기반에서 SATA HDD의 물리적인 영역에 특정 패턴의 데이터를 쓰고 읽는 과정을 수행한다. 그리고 HDD 제어기의 메모리 영역에서 HDD로부터 읽어들인 저장된 패턴 데이터와 비교를 수행하는 방식으로 HDD의 무결성 검사를 확인하는 방법을 채용하였다. 개발한 시스템을 활용하여 VLBI 관측에서 활용하고 있는 디스크 팩의 고장여부를 쉽게 확인할 수 있었으며, 관측효율을 향상시킬 수 있는데 많은 도움이 되고 있다. 본 논문에서는 개발한 SATA HDD 무결성 확인 시스템의 설계, 구성, 시험 등에 대해 자세히 기술한다.
For electronic paper displays using electrophoresis, the response time and reflectivity of the image panel fabricated by filtering are analyzed. For the filtering process, a square wave and ramp wave are applied to white charged particles with a unique q/m value. We divide the sample panels into #1 to #4 according to the applied waveform in the filtering process. Step waves comprising two steps are used to drive the panel; therefore, we divide the driving conditions into D1~D4. The applied voltage at the first stage of the half cycle of the driving waveform moves the charged particles attached via the image force from the electrode, and the applied voltage at the second stage moves the floating charged particles by detaching. As mentioned, four types of driving conditions (D1 to D4) classified according to the half cycle of the driving waveform are applied to the samples #1 to #4), which are classified according to four types of filtering process. When driving condition D1 is applied to the four types of sample panels, the rise time of #1 is 1.59s, #2 is 1.706s, #3 is 1.853s, and #4 is 1.235s, resulting in #4 being relatively faster compared with other sample panels, and showing the same trend in other driving conditions. As a result, we confirm that applying the driving condition D1 causes abrupt movement of the white charged particles injected into the cell. When the same driving waveform (D1) is applied to each sample, reflectivities of 32.1% for #1, 31.4% for #2, 27.9% for #3, and 63.4% for #4 are measured. From the experiment, we confirm that the driving condition D1 (1s of 3.5 V, 9s of 3.0 V) and ramp wave #4 in filtering are desirable for good reflectivity and response time. Our research is expected to contribute to the improvement of the filtering process and optimization of the driving waveform.
도로는 일관성 있는 선형으로 안전하게 주행할 수 있도록 설계되어야 하며. 안전성 향상을 위해 적절한 주행속도로 주행할 수 있는 환경이 제공되어야 한다 적절한 도로환경을 제공하기 위하여 설계 시 정확한 주행속도의 반영은 필수적이므로, 이를 예측할 수 있는 주행속도 예측모형이 필요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축을 위해 영동고속도로를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 분류한 요인을 중심으로 평면직선, 평면곡선구간 그리고 종단곡선구간의 각 구간별로 상관분석을 통하여 주행속도에 영향을 미치는 요인을 선정하였다 선정한 요인들을 대상으로 다중회귀모형을 이용하여 주행속도예측모형을 구축 및 검증 결과, 본 연구의 주행속도 예측모형이 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 평면 및 종단선형요소를 동시에 반영하여 국내 도로 실정에 맞는 주행속도 예측모형을 개발하였다는 데에 그 의의가 있다. 그러나 분석자료가 영동고속도로로 한정되어 전국을 대표할 수 없으므로 향후 전국을 대상으로 도로 선형요소를 바탕으로 대표성을 지닐 수 있는 연구가 필요하다고 판단된다.
CMOS 소자가 서브마이크론($0.1\;{\mu}m$) 이하로 스케일다운 되면서 단채널 효과(short channel effect), 게이트 산화막(gate oxide)의 누설전류(leakage current)의 증가와 높은 직렬저항(series resistance) 등의 문제가 발생한다. CMOS 소자의 구동전류(drive current)를 높이고, 단채널 효과를 줄이기 위한 가장 효율적인 방법은 소스 및 드레인의 얕은 접합(shallow junction) 형성과 직렬 저항을 줄이는 것이다. 플라즈마 도핑 방법은 플라즈마 밀도 컨트롤, 주입 바이어스 전압 조절 등을 통해 저 에너지 이온주입법보다 기판 손상 및 표면 결함의 생성을 억제하면서 고농도로 얕은 접합을 형성할 수 있다. 그리고 얕은 접합을 형성하기 위해 주입된 불순물의 활성화와 확산을 위해 후속 열처리 공정은 높은 온도에서 짧은 시간 열처리하여 불순물 물질의 활성화를 높여주면서 열처리로 인한 접합 깊이를 얕게 해야 한다. 그러나 접합의 깊이가 줄어듦에 따라서 소스 및 드레인의 표면 저항(sheet resistance)과 접촉저항(contact resistance)이 급격하게 증가하는 문제점이 있다. 이러한 표면저항과 접촉저항을 줄이기 위한 방안으로 실리사이드 박막(silicide thin film)을 형성하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 (100) p-type 웨이퍼 He(90 %) 가스로 희석된 $PH_3$(10 %) 가스를 사용하여 플라즈마 도핑을 실시하였다. 10 mTorr의 압력에서 200 W RF 파워를 인가하여 플라즈마를 생성하였고 도핑은 바이어스 전압 -1 kV에서 60 초 동안 실시하였다. 얕은 접합을 형성하기 위한 불순물의 활성화는 ArF(193 nm) excimer laser를 통해 $460\;mJ/cm^2$의 에니지로 열처리를 실시하였다. 그리고 낮은 접촉비저항과 표면저항을 얻기 위해 metal sputter를 통해 TiN/Ti를 $800/400\;{\AA}$ 증착하고 metal RTP를 사용하여 실리사이드 형성 온도를 $650{\sim}800^{\circ}C$까지 60 초 동안 열처리를 실시하여 $TiSi_2$ 박막을 형성하였다. 그리고 $TiSi_2$의 두께를 측정하기 위해 TEM(Transmission Electron Microscopy)을 측정하였다. 화학적 결합상태를 분석하기 위해 XPS(X-ray photoelectronic)와 XRD(X-ray diffraction)를 측정하였다. 접촉비저항, 접촉저항과 표면저항을 분석하기 위해 TLM(Transfer Length Method) 패턴을 제작하여 I-V 특성을 측정하였다. TEM 측정결과 $TiSi_2$의 두께는 약 $580{\AA}$ 정도이고 morphology는 안정적이고 실리사이드 집괴 현상은 발견되지 않았다. XPS와 XRD 분석결과 실리사이드 형성 온도가 $700^{\circ}C$에서 C54 형태의 $TiSi_2$ 박막이 형성되었고 가장 낮은 접촉비저항과 접촉저항 값을 가진다.
Background: Breast cancer is a worldwide public health concern and is the most prevalent type of cancer in women in the United States. This study concerned the best fit of statistical probability models on the basis of survival times for nine state cancer registries: California, Connecticut, Georgia, Hawaii, Iowa, Michigan, New Mexico, Utah, and Washington. Materials and Methods: A probability random sampling method was applied to select and extract records of 2,000 breast cancer patients from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database for each of the nine state cancer registries used in this study. EasyFit software was utilized to identify the best probability models by using goodness of fit tests, and to estimate parameters for various statistical probability distributions that fit survival data. Results: Statistical analysis for the summary of statistics is reported for each of the states for the years 1973 to 2012. Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, and Chi-squared goodness of fit test values were used for survival data, the highest values of goodness of fit statistics being considered indicative of the best fit survival model for each state. Conclusions: It was found that California, Connecticut, Georgia, Iowa, New Mexico, and Washington followed the Burr probability distribution, while the Dagum probability distribution gave the best fit for Michigan and Utah, and Hawaii followed the Gamma probability distribution. These findings highlight differences between states through selected sociodemographic variables and also demonstrate probability modeling differences in breast cancer survival times. The results of this study can be used to guide healthcare providers and researchers for further investigations into social and environmental factors in order to reduce the occurrence of and mortality due to breast cancer.
최근 스마트폰의 발달과 더불어 대형 TV, 의료용 장비 및 전자 칠판에도 터치스크린의 수요가 급증하고 있다. 스크린 사이즈가 증가 할수록 고해상도를 위하여 훨씬 더 많은 채널이 추가 되면서 한 프레임을 스캔하는데 긴 시간이 소요되어 터치감지 지연이 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 드라이빙 및 센싱 기법을 제안한다. 이 기법은 differential 드라이빙 방법으로 2 단계로 수행되어진다. 먼저 고속 센싱 프로세스를 통해 터치가 발생된 센싱 라인들을 우선 대략적으로 도출해 낸 후 정확한 터치 위치 스캔을 위해서 터치된 라인에서만 감지가 수행되어 진다. 이 방법을 사용하면 터치 패널의 frame refresh rate를 향상 시킬 수 있다. 제안된 구조는 FPGA와 개발된 AFE board로 구현되었으며, 23인치 상용 터치패널을 사용하여 테스트하였다. 이 기법은 기존 대비 frame scan rate를 8.4배 향상시킨다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
본 연구는 전세계 42개 SIB 사업의 운영구조를 검토하고, 주요 단계별 핵심기준을 중심으로 유형화 분석을 실시하였으며, 이를 토대로 SIB의 향후 방안에 대해 모색하였다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, SIB의 기획은 중앙정부의 부처가 기획한 경우가 과반수 이상을 차지하고 있었다. 투자자 구성은 2-3개 조직이 공동투자하는 경우가 일반적이었는데, 이 때 사회적금융조직이 투자자로 포함된 경우가 54.8%로 가장 많았지만, 민간 투자은행이나 고액 투자자가 참여하는 경우도 33.3%로 나타났다. 둘째, 서비스의 제공은 단일조직에서 수행하는 경우가 전체 분석사례 중 73.8%였고, 제공되는 서비스 중에서 74%가 아동과 청소년을 대상으로 하고 있었다. 셋째, 성과평가는 특정기준에 도달할 경우 성과를 지급하는 방식인 '성과표' 방식이 전체 사례 중 64.3%로 가장 많았지만, 유사한 집단과의 비교를 통해 성과를 평가하는 경우도 23.8%나 존재했다. 넷째, 유형화 분석 결과 세 개의 유형이 도출되었다. 첫번째로 도출된 유형은 '중앙정부-사회적 금융 결합형'으로서 중앙정부가 기획하고 사회적 금융조직이 주요한 투자자가 되면서 성과표를 중심으로 성과급을 지급하는 형태이다. 두 번째로 도출된 유형은 '복합참여형'으로서, SIB의 단계별로 참여하는 주체들이 가장 다양할 뿐만 아니라, 성과평가 과정에서도 가장 체계적인 절차를 보여주고 있다. 서비스는 주로 단일 기관에서 제공되고 있지만, 비교집단을 통한 유사실험설계를 활용한 성과평가를 하는 것이 특징이다. 마지막 유형은 '서비스기관 다수형'으로서, 유형의 고유한 특이점이 발견되지는 않았으나, 서비스를 제공하는 기관이 복수라는 공통점이 있었다. SIB에 대한 통계적 유형화를 처음으로 시도한 본 연구는 운영구조에 대한 개괄적 설명이나 단순나열식 비교에서 더 나아가지 못하고 있는 SIB 관련 연구를 보다 체계화시켰다는 의의가 있다. 또한, SIB를 기획하는데 있어 주요 단계별 고려해야 하는 이슈 및 쟁점에 대해 구체적인 정보를 제공하였으며, 지방정부나 민간조직이 SIB를 기획하는 경우에는 투자자 구성이나 참여하는 주체의 만족을 위하여 성과평가 및 관리와 관련된 방안을 보다 체계적으로 구성하는 것이 효과적인 전략임을 제안하였다. 뿐만 아니라 본 연구는 SIB의 등장 배경인 다양한 주체간 협치와 네트워크가 보다 활발하게 전개되기 위해서는 기획자나 투자자 구성이 보다 확대될 필요가 있음을 제안하였다.
스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.
삼차원 형상 측정 기술은 다양한 산업에서 활용하고 있는 기술이다. 그 중, 광 삼각법에 기초한 광학식 삼차원 형상 측정 기술들은 매일 공장에서 오랜 시간 동안 대량의 삼차원 형상 측정을 하고, 미세한 측정 또한 요구되는 반도체 생산품 검사 분야에서 주로 사용된다. 이러한 광 삼각법 기반의 삼차원 측정 장비들의 구성 요소인 광원과 구동 회로는 장시간 작동하게 되면 발열이 나타나게 되고 장시간 작동하며 주변의 온도가 일정하지 않은 상황에 노출되기도 하여 온도로 인한 측정 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 장시간 반복해서 사용하는 PMP(Phase Measuring Profilometry) 형상 측정법에서의 열 변위 보정에 관한 방법을 제안하였다. PMP 형상 측정법 기반의 삼차원 형상 측정 장치를 구현하여 10시간에 걸쳐 물체의 높이와 주변 온도를 측정하는 실험을 진행하였고, 측정된 온도와 높이 값을 이용하여 단순 선형 회귀 분석을 하여 회귀직선을 얻었다. 이 회귀직선을 이용하여 온도에 따른 높이 측정값의 오차를 보정하게 되면 정상적인 측정값에서의 오차 값이 139.88 um(Micrometer) 에서 13.12 um로 보정되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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