국내 porcine reproductive and respiratory syndrome 발생 동향

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :수의학과 수의미생물학전공,2000.Maste

Force control을 이용한 Chip Mounter 수율 향상

학위논문(석사)--아주대학교 산업대학원 :정보전자공학과,2010. 8국문요약 칩마운터(Chip Mounter)란 PCB 전자회로에 반도체칩을 고속으로 조립하는 장비로서 정밀기계, 인공지능, 영상인식, 지능제어, 선형제어 모터 등의 기술이 복합적으로 결합된 최첨단 생산장비이다. 칩마운터의 생상성은 곧 전자산업의 생산성의 척도가 될 수 있다. 칩마운터 시장의 특징은 2000년대 초반 30% 전후의 시장을 점유 하던 고속 로터리형의 수요가 2004년 10% 초반대로 급격히 그 수요가 감소하였고 갠트리형 장비의 고속화에 따라 로터리형 장비 이상의 생산성을 얻을 수 있다는 점에서 고속 갠트리형 칩마운터 시장 이 급격하게 성장하고 있으며 2004년의 경우 전체 칩마운터 시장 의 30% 후반대의 시장을 확보하였으며, 이러한 추세는 지속될 것으로 보인다. 이런 시장의 요구에 따라 고속 갠트리형 칩마운터의 성능 향상에 대한 연구가 필요 할 것으로 보여 칩마운터의 성능 중 가장 중요한 요인 중 하나인 토크 컨트롤에 대한 아이디어를 제시하였다. 일반적으로 시중에 판매 되고 있는 컨트롤러와 BLDC 모터를 사용 하였으며 헤드가 Chip을 눌렀을 때의 Force 변화량은 평균값으로 0.322g 이며 오차 범위는 약 ±0.02A이었다.목 차 ● 목차 i ● 그림목차 ii ● 표목차 iv ● 국문요약 v 제 1 장 서 론 1 제 2 장 SMT 제조 공정 6 제 1 절 IMT 및 SMT 6 제 2 절 SMT 제조공정 7 제 3 장 서보시스템 선정 10 제 1 절 서보시스템 역사 10 제 2 절 서보시스템의 개요 12 제 3 절 서보모터의 선정 16 제 4 절 피드백의 선정 21 제 4 장 성능 향상 테스트 준비 25 제 1 절 배선 25 제 2 절 튜닝 32 제 5 장 성능 향상 테스트 42 제 6 장 결론 46 ● 참고문헌 47 ● Abstract 48Maste

Comparison analysis of satellite-based sea ice concentration products over Arctic Ocean

해빙은 해수가 얼어서 생긴 얼음으로, 기후 모델의 중요한 변수 중 하나이다. 북극 지역의 대부분을 덮고 있는 해빙은 우리나라를 포함한 중위도권의 기후에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이러한 해빙의 면적 증감에 관한 연구는 주로 해빙 농도 자료를 이용하여 계산된다. 해빙 농도란 한 픽셀 내에서 해빙이 차지하는 면적을 백분율로 나타낸 것이며, 기후 모델링이나 분석과 같은 여러 기후 연구에 사용되고 있다. 해빙 농도 자료는 주로 Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS)와 같은 극궤도위성의 센서에서 관측된 밝기온도를 이용하여 산출된다. 같은 센서의 밝기 온도를 사용하더라도 산출 알고리즘에 따라 다양한 자료가 존재한다. 따라서, 해빙 농도를 입력자료로 사용할 경우 자료의 특성을 파악하고 사용하는 것이 중요하다. 현재 해빙 자료를 이용한 모델링이나 기후 변수와의 상관성에 관한 연구는 활발하지만, 사용 자료의 비교 분석에 관한 연구는 부족하다. 본 연구에서는, National Sea Ice Data Center (NSIDC)에서 제공하는 SSM/I 센서의 밝기 온도에 각 NASA Team (NT) algorithm, Climate Data Record (CDR) algorithm이 적용된 북극 지역의 두 가지 daily sea ice concentration products를 사용하였다. 먼저 두 자료의 일평균 해빙 농도를 산출하고, 해역별 공간적 차이 분석을 실시하였다. 그 결과,평균 bias (CDR-NT)는 3.17 %로 나타났으며, CDR이 NT보다 비교적 높은 경향을 보였다. 공간적 분석 결과, East Greenland Sea에서 비교적 높은 차이가 나타났으며, 우리나라에 영향을 많이 끼치는 오호츠크해의 경우 해안선에서 높은 차이가 나타났다. 이처2

Multi-perspective User Preference Learning in a Chatting Domain

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자 선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하여 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다. 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다