Earticle

The yield and quality of a micromanufacturing process are important management factors. In real-world situations, it is difficult to achieve a high yield from a manufacturing process because the products are produced through multiple nanoscale manufacturing processes. Therefore, it is necessary to identify the processes and equipment that lead to low yields. This paper proposes an analytical method to identify the processes and equipment that cause a defect in the plastic ball grid array (PBGA) during the manufacturing process using logistic regression and stepwise variable selection. The proposed method was tested with the lot trace records of a real work site. The records included the sequence of equipment that the lot had passed through and the number of faults of each type in the lot. We demonstrated that the test results reflect the real situation in a PBGA manufacturing process, and the major equipment parameters were then controlled to confirm the improvement in yield; the yield improved by approximately 20%.

In this study, a probe array has been developed for use in a data storage device that is based on scanning probe microscope (SPM) and MEMS technology. When recording data bits by poling the PZT thin layer and reading them by sensing its piezoresponse, commercial probes of which the tip heights are typically shorter than $3{\mu}m$ raise a problem due to the electrostatic forces occurring between the probe body and the bottom electrode of a medium. In order to reduce this undesirable effect, a poly-silicon probe with a high aspect-ratio tip was fabricated using a molding technique. Poly-silicon probes fabricated by the molding technique have several features. The tip can be protected during the subsequent fabrication processes and have a high aspect ratio. The tip radius can be as small as 15 nm because sharpening oxidation process is allowed. To drive the probe, electrostatic actuation mechanism was employed since the fabrication process and driving/sensing circuit is very simple. The natural frequency and DC sensitivity of a fabricated probe were measured to be 18.75 kHz and 16.7 nm/V, respectively. The step response characteristic was investigated as well. Overshoot behavior in the probe movement was hardly observed because of large squeeze film air damping forces. Therefore, the probe fabricated in this study is considered to be very useful in probe-based data storages since it can stably approach toward the medium and be more robust against external shock.

본 논문은 7개 안테나로 구성된 원형배열 안테나에 전파가 입사될 때 안테나 상호간의 계산 위상차와 시험 환경에서 측정한 위상차를 데이터 융합하여 전파의 도래 방향을 탐지하는 상관형(correlative) 위상비교 방향 탐지에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방식은 균일원형배열(UCA: uniform circular array)과 선형 배열 방식 이 많이 사용되며, 수식적으로 계산한 위상차 데이터와 시험 환경에서 측정한 위상차 데이터를 상관함수로 데이터 융합하여 전파 입사 방위각을 계산하므로 현재 많이 사용되고 있는 측정위상차비교 방향탐지 방식보다 성능이 우수 하다. 수신신호의 신호잡음비(SNR)가 20dB이고 수신신호의 파장에 대한 안테나 상호간 거리(L/λ)가 0.5인 경우 상관형 방탐은 방향탐지 정확도가 1.7o 로 나타나서 측정형 위상비교인 경우 2.5o 이상인 것과 비교하여 우수한 것이 확인되었으며 전자파신호 감시용, 군사용 방향탐지용에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

In this paper, we propose a new method for a correlative phase comparison direction finding(DF) which detects the arrival direction of radio waves by data fusing the calculated phase difference and the measured phase difference between the antennas when the radio waves are incident on the circular array antenna composed of 7 antennas respectively. The correlation type phase comparison method uses a uniform circular array(UCA) and a linear array method. The phase difference data calculated formally and the phase difference data measured in the test environment are fused with a correlation function, therefore, it is superior to the currently used phase comparison direction detection method. When the signal-to-noise ratio (SNR) of the received signal is 20dB and the inter-antenna distance to the wavelength of the received signal(L/λ) is 0.5, the accuracy of the correlative DF is 1.7o while measurement phase comparison’s is larger than 2.5o, It can be used for electromagnetic signal monitoring and military direction detection.

전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.

As power consumption is maximized, research on augmented reality-based monitoring systems for on-site facility managers to maintain and repair power facilities is being actively conducted as individual power brokerages and power production facilities increase. However, in the case of existing augmented reality-based monitoring systems, it is difficult to accurately detect patterns due to problems such as external environment, facility complexity, and interference with the lighting environment, and it is not possible to match various sensing information and service information for power facilities to one pattern. there is a problem. For this reason, since sensor information is matched using a single image pattern for each sensor of a power facility, a plurality of image patterns are required to augment and provide all information. In this paper, we propose a single image pattern arrangement method that matches and provides a plurality of information through an array combination of feature patterns in a single image composed of a plurality of feature patterns.

In order to improve performance in IoT, edge computing system, a memory is usually configured in a hierarchical structure. Based on the distance from CPU, the access speed slows down in the order of registers, cache memory, main memory, and storage. Similar to the change in performance, energy consumption also increases as the distance from the CPU increases. Therefore, it is important to develop a technique that places frequently used data to the upper memory as much as possible to improve performance and energy consumption. However, the technique should solve the problem of cache performance degradation caused by lack of spatial locality that occurs when the data access stride is large. This study proposes a technique to selectively place data with large data access stride to a software-controlled cache. By using the proposed technique, data spatial locality can be improved by reducing the data access interval, and consequently, the cache performance can be improved.

In order to improve the accuracy and reliability of temperature measurements, put forward a kind of high precision non-contact temperature measuring system, which is composed of the quartz temperature sensor array and microprocessors. The sensor used by the system is the quartz tuning fork non-contact temperature sensor based on polymer line, and the polymer line that is highly sensitive to temperature is as the sensitive element, in combination with quartz tuning fork resonator that is not sensitive to the temperature , and they form the high precision temperature sensor together. Compared with the traditional thermometry, set up a new temperature sensor array to measure temperature, which uses the Bayes estimation to fuse the data measured by the temperature sensor array, and calculate the accurate temperature measurements. The experimental results shown that the measurement precision of sensing system is 0.02℃, and the sensitivity is 71.5×10-6/℃within temperature range from 0°C to 100°C.The system has advantages of the high precision, and the good stability, and reliable performance, etc.

Previous methods to map from a FORTRAN-like specification into a systolic array were difficult to find data dependencies because the specification was expressed and executed sequentially. Data-flow graph(DFG)s show data dependencies explicitly. In this paper we show a mapping tool from a DFG specification into a systolic array. We introduce the concept of a Systolic Pattern Stream(SPS) and use that concept to derive a systolic array.

In this paper, a new silicon nitride cantilever integrated with silicon heater and piezoelectric sensor has been firstly developed to improve the uniformity of the initial bending and the mechanical stability of the cantilever array for thermo-piezoelectric SPM(scanning probe microscopy) -based data storages. This nitride cantilever shows thickness uniformity less than $2\%$. Data bits of 40 nm in diameter were recorded on PMMA film. The sensitivity of the piezoelectric sensor was 0.615 fC/nm after poling the PZT layer. For high speed operation, 128${\times}$128 probe array was developed.

The application of the Internet of Things generates massive end-device data. Traditional end-to-edge data caching methods lack parallelism, consume numerous resources, and lack data backup mechanisms. We propose a lightweight high-speed data caching and forwarding architecture based on a field-programmable gate array. In the basic scheme, a double-data-rate memory read/write mixed control method is proposed to efficiently cache massive amounts of data. To improve reliability, we propose address-space virtualization to forward data to backup devices. To satisfy the demand for higher performance scenarios, we propose a real-time data shunting mechanism to realize an optimized scheme that supports higher data rates. These two schemes support single-link high-speed data caching and forwarding at 10 and 40 Gbps. Compared with the existing method, the basic and optimized schemes improve the performance by 25% and four times and save 66% and 40% of the resources, respectively. Thus, we provide a lightweight and reliable high-performance end-to-edge data caching solution for resource-constrained edge devices.

This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.

프로그램 언어에서 집합을 표현하기 위한 일반적인 자료구조는 배열에 원소를나열하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 합집합, 교집합, 차집합, 부분 집합 체크 등 집합 연산 알고리즘의 시간 복잡도가 모두 $O(n^2)$을 보인다. 그런데, 집합 원소를 정수의 비트 정보로 대응시켜 집합 연산을 구현하면 복잡도를 O(1)로 낮출 수 있음을 실험으로 확인하였다.

본 논문에서는 여러 과학분야에서 사용되는 대용량 배열 데이터를 병렬처리를 위해 효율적으로 분할하는 기법을 제안한다. 실제 배열 데이터는 희소(sparse) 배열로 구성된 경우가 많아 기존의 chunking 기법을 사용하면 일부 chunk에게만 데이터가 밀집되는 편향 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 k-d tree와 유사한 방법으로 공간을 분할하고, 분할된 공간을 chunk로 두는 방법을 제안한다. 제안 방법에 의해 각 chunk는 데이터의 밀집 정도가 비슷하게 되어 효과적인 부하분산(load balancing)이 이루어질 수 있다.

첨단 과학 장비를 이용한 시뮬레이션의 결과로 데이터의 정확도 및 정밀도가 향상되어 대용량의 이차원 배열 데이터가 생성되고 있다. 대용량의 이차원 배열 데이터에서 유사 구역 (similar region)을 찾아내는 것은 매우 의미 있는 일이다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 이차원 배열데이터에서 유사 구역을 찾는 단순 방법(naïve method)과 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 단순 방법과 제안 알고리즘의 시간 복잡도(time complexity)를 분석하고 실험을 통해 제안 방법이 단순 방법보다 더 빠르게 처리함을 보인다.

첨단 과학 장비를 이용한 시뮬레이션의 결과로 데이터의 정확도 및 정밀도가 향상되어 대용량의 이차원 배열 데이터가 생성되고 있다. 대용량의 이차원 배열 데이터에서 유사 구역 (similar region)을 찾아내는 것은 매우 의미 있는 일이다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 이차원 배열데이터에서 유사 구역을 찾는 단순 방법(naïve method)과 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 단순 방법과 제안 알고리즘의 시간 복잡도(time complexity)를 분석하고 실험을 통해 제안 방법이 단순 방법보다 더 빠르게 처리함을 보인다.

본 연구에서는 배열 데이터를 여러 호스트 상에 분산시켜 생성하고 편리하게 공유할 수 있도록 하는 Java 패키지인 JPAS (Java Package for Array Sharing)를 설계하고 구현하였다. JPAS는 순수 Java로 구현되어 이식성이 뛰어나고, Java RMI를 이용하여 분산공유메모리 모델과 같이 위치 독립적인 접근 인터페이스로 배열 데이터를 공유할 수 있도록 한다. JPAS는 네트원 오버헤드로 인한 성능 저하를 막기 위해서, 프로그래머 가 알고 있는 애플리케이션의 특성을 공유 데이터 사용시에 반영할 수 있도록 한다. 또한, 데이터의 일관성을 유지하기 위해서, JPAS의 모든배열 데이터들은 값을 갱신 할수 있는 메소드틀을 갖는다. 실제로, 병렬프로그램들을 작성하여 워크스테이션 클러스터 상에서 실행시켜 본 결과, JPAS가 비교적 우수한 성능의 병렬 프로그래밍 도구임을 보였다.

In this paper, we present JPAS(Java Package for Array Sharing) which is a Java Package for sharing arrays of data on a cluster of workstations. It allows us to divide an array of data into several pieces, and to place each piece on a different host. JPAS uses Java RMI so that the entire array can be accessed by a location transparent interface which is similar to that of a distributed shared memory system. JPAS is portable and easy to use since it is implemented using pure Java. In order to reduce network overhead, JPAS allows programmers to use their prior knowledge of the application. Data consistency can be maintained through the value updating methods defined for all the elements of an array. We developed parallel programs which use JPAS, and tested them on a cluster of workstations. The test results show that JPAS is a parallel programming tool with reasonably good performance.

여러 과학 분야에서 측정 또는 시뮬레이션의 결과로 2차원 배열 데이터가 활발히 생성되고 있다. 현재 배열 데이터에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있으나 2차원 배열 데이터에서 크기가 미리 알려져 있지 않은, 값이 서로 유사한 구역을 찾는 문제는 거의 다루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 주어진 2차원 배열 데이터에서 사용자가 지정한 값 이상의 크기를 갖는, 원소 값들이 서로 유사한 구역을 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 2차원 배열의 각 원소 쌍에 대해, 해당 원소로만 이루어진 크기가 1인 구역부터 시작하여 두 구역을 동일한 모양을 유지하면서 오른쪽 및 아래쪽으로 단계적으로 확장시켜나간다. 만약 두 구역의 값의 차이가 사용자가 지정한 값 이상으로 커지면 확장을 중단한다. 따라서 제안 방법은 배열에서 유사 구역이 될 가능성이 있는 부분들만 접근하여 유사 구역을 효율적으로 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 성능 분석과 다양한 실험을 통해 제안 방법이 매우 효율적으로 유사 구역을 찾을 수 있음을 보인다.

In various fields of science, 2-dimensional array data is being generated actively as a result of measurements and simulations. Although various query processing techniques for array data are being studied, the problem of finding similar regions, whose sizes are not known in advance, in 2-dimensional array has not been addressed yet. Therefore, in this paper, we propose an efficient method for finding regions with similar element values, whose size is larger than a user-specified value, for a given 2-dimensional array data. The proposed method, for each pair of elements in the array, expands the corresponding two regions, whose initial size is 1, along the right and down direction in stages, keeping the shape of the two regions the same. If the difference between the elements values in the two regions becomes larger than a user-specified value, the proposed method stops the expansion. Consequently, the proposed method can find similar regions efficiently by accessing only those parts that are likely to be similar regions. Through theoretical analysis and various experiments, we show that the proposed method can find similar regions very efficiently.

Most divide-and-conquer implementations for Delaunay triangulation utilize quad-edge or winged-edge data structure since triangles are frequently deleted and created during the merge process. How-ever, the proposed divide-and-conquer algorithm utilizes the array based data structure that is much simpler than the quad-edge data structure and requires less memory allocation. The proposed algorithm has two important features. Firstly, the information of space partitioning is represented as a permutation vector sequence in a vertices array, thus no additional data is required for the space partitioning. The permutation vector represents adaptively divided regions in two dimensions. The two-dimensional partitioning of the space is more efficient than one-dimensional partitioning in the merge process. Secondly, there is no deletion of edge in merge process and thus no bookkeeping of complex intermediate state for topology change is necessary. The algorithm is described in a compact manner with the proposed data structures and operators so that it can be easily implemented with computational efficiency.

시, 공간적으로 변하는 해양환경에서 선배열 소나의 성능예측 정보를 추출하기 위해서는 정밀 해양 DB (Data Base)와 함께 현장에서 실시간으로 측정한 해양자료의 연동이 필수적이다. 이러한 실시간 정보와 DB 정보를 융합하여 얻을 수 있는 정보들로는 전술적 운용상황, 근거리 환경소음 분포, 전파손실/탐지확률 분포, 그리고 음파의 전파 경로 등이 있다. 소나 운용자는 이들 정보로부터 최종적으로 전술상황을 판단함과 동시에 소나의 최적 운용 수심 및 방향을 권고할 수 있다. 국과연에서는 이러한 정보를 획득하기 위하여 음탐환경분석 S/W를 개발하였으며, 수차례의 해상시험을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 실시간 해양정보와 DB정보의 융합을 통하여 선배열 소나의 핵심 성능예측 기법인 전파손실/탐지확률 계산과 근거리 환경소음 계산을 수행하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 S/W로 구현된 이들 기법들의 해상시험 결과도 제시하고자 한다.

최근 기술들은 급격한 발전으로 사람들의 생활이 점차 편리해지고 있습니다. 이러한 발전에는 인공지능이라는 기술이 크게 이바지하고 있다. 이와 동시에 인공지능의 정확도를 향상하기 위한 다양한 방법과 기술의 발전도 이뤄졌다. 인공지능의 정확도는 해당 모델이 주어진 작업을 얼마나 정확하게 수행하는지를 나타내는 핵심적인 지표 중 하나이다. 이를 높이기 위해서는 데이터의 종류와 모델의 파라미터 값인 epoch, batch-size, optimizer 등을 적절하게 조정하는 것이 중요하다. 그러나 기술의 발전으로 인해 수 많은 파라미터가 등장하고 선택할 수 있는 사항들이 많아지면서, 어떤 값들을 선택해야 하는지 결정하는 과정에 복잡하고 많은 시간이 소요되고 있다. 따라서 본 연구는 데이터의 종류와 모델의 파라미터 값인 epoch, batch-size, optimizer에 따른 정확도의 변화를 상세히 분석하고 비교하여, 인공지능 개발에 필요한 파라미터 값을 조정하는 시간을 단축하고자 한다. 연구를 통해 각 파라미터의 변화가 정확도에 어떤 영향을 미치는지를 명확하게 밝히고, 최적의 조합을 찾아내고자 한다. 이를 통해 개발자들은 더욱 효율적으로 인공지능 모델을 구성하고 성능을 향상할 수 있을 것으로 기대한다.

In the Recently, technologies are becoming more convenient for people's lives due to rapid development. A technology called artificial intelligence is contributing greatly to this development. At the same time, various methods and technologies have been developed to improve the accuracy of artificial intelligence. The accuracy of artificial intelligence is one of the key indicators of how accurately the model performs a given task. To increase this, it is important to properly adjust the type of data and the parameter values of the model, such as epoch, batch-size, and optimizer. However, as technology advances have led to the emergence of numerous parameters and more choices to be made, the process of deciding which values to choose is complicated and time-consuming. Therefore, this study aims to shorten the time to adjust the parameter values required for artificial intelligence development by analyzing and comparing changes in accuracy according to the type of data and the parameter values of the model, epoch, batch-size, and optimizer. Through the study, it is intended to clarify how changes in each parameter affect accuracy and to find the optimal combination. Through this, developers expect to be able to construct artificial intelligence models and improve performance more efficiently.