엣지 장비를 위한 한정된 데이터를 가지는 딥러닝 비전 어플리케이션의 빠른 적응

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2022.2. 유승주.딥 러닝 기반 방법의 놀라운 성공은 주로 많은 양의 분류된 데이터로 달성되었다. 전통적인 기계 학습 방법과 비교해서 딥러닝 방법은 아주 큰 데이터셋으로부터 좋은 성능을 가진 모델을 학습할 수 있다. 하지만 고품질의 분류된 데이터는 만들기 어렵고 프라이버시 문제로 만들 수 없을 때도 있다. 게다가 사람은 아주 큰 분류된 데이터가 없어도 훌륭한 일반화 능력을 보여준다. 엣지 장비는 서버와 비교해서 제한적인 계산 능력을 가진다. 특히 학습 과정을 엣지 장비에서 수행하는 것은 매우 어렵다. 하지만, 도메인 변화 문제와 프라이버시 문제를 고려했을 때 엣지 장비에서 학습 과정을 수행하는 것은 바람직하다. 본 논문에서는 계산능력이 작은 엣지 장비를 위해 적응 과정을 전통적인 학습 과정 대신 고려한다. 전통적인 분류 문제는 학습 데이터와 테스트 데이터가 동일한 분포에서 파생되었음과 많은 양의 학습 데이터를 가정한다. 비지도 도메인 어댑테이션은 테스트 데이터가 학습데이터와 다른 분포에서 파생되는 상황을 가정하며 기존의 분류된 데이터와 학습된 모델을 이용해 새로운 데이터를 분류하는 문제이다. 퓨샷 학습은 적은 양의 학습 데이터를 가정하며 소수의 분류된 데이터만을 가지고 새로운 데이터를 분류하는 문제이다. 엣지 장비를 위해 이미지넷에서 미리 학습된 모델을 통해 비지도 도메인 어댑테이션 성능을 강화하는 방법과 지도 컨트라스티브 학습을 통해 퓨샷 학습 성능을 강화하는 방법을 제안하였다. 두 방법은 모두 적은 분류된 데이터 문제를 다루며 다만 서로 다른 시나리오를 가정한다. 첫 번째 방법은 엣지 장비를 위해 네트워크 모델과 파라미터 선택의 동시 최적화를 통해 비지도 도메인 어댑테이션 성능을 강화하는 방법이다. 이미지넷에서 미리 학습된 모델은 Office 데이터셋과 같이 작은 데이터셋을 다룰때 매우 중요하다. 특징 추출기를 갱신하지 않는 비지도 도메인 어댑테이션 알고리즘을 사용하고 아주 큰 이미지넷에서 미리 학습된 모델을 조합하는 방법으로 높은 정확도를 얻을 수 있다. 더 나아가 엣지 장비를 위해 작고 가벼운 이미지넷에서 미리 학습된 모델을 실험하였다. 지연시간을 줄이기 위해 예측기를 도입한 진화 알고리즘으로 방법의 시작부터 끝까지 최적화하였다. 그리고 프라이버시를 지키기 위한 비지도 도메인 어댑테이션 시나리오에 대해 고려하였다. 또한 엣지 장비에서 좀 더 현실적인 시나리오인 작은 데이터셋과 object detection 에 대해서도 실험하였다. 마지막으로 연속적인 데이터가 입력될 때 중간 데이터를 활용하여 지연시간을 더 감소시키는 방법을 실험하였다. Office31과 Office-Home 데이터셋에 대해 각각 5.99배와 9.06배 지연시간 감소를 달성하였다. 두 번째 방법은 지도 컨트라스티브 학습을 통해 퓨샷 학습 성능을 강화하는 방법이다. 퓨샷 학습 벤치마크에서는 베이스 데이터셋으로 특징 추출기를 학습하기 때문에 이미지넷에서 미리 학습된 모델을 사용할 수 없다. 대신에, 지도 컨트라스티브 학습을 통해 특징 추출기를 강화한다. 지도 컨트라스티브 학습과 정보 최대화 그리고 프로토타입 추정 방법을 조합하여 아주 높은 정확도를 얻을 수 있다. 특징 추출기와 미리 끝내기를 통해 이렇게 얻은 정확도를 수행시간 감소로 바꿀 수 있다. 트랜스덕티브 5-웨이 5-샷 학습 시나리오에서 3.87배 지연시간 감소를 달성하였다. 본 방법은 정확도를 증가시킨 후 지연시간을 감소시키는 방법으로 요약할 수 있다. 먼저 이미지넷에서 미리 학습된 모델을 쓰거나 지도 컨트라스티브 학습을 통해 특징 추출기를 강화해서 높은 정확도를 얻는다. 그 후 진화 알고리즘을 통해 시작부터 끝까지 최적화하거나 미리 끝내기를 통해 지연시간을 줄인다. 정확도를 증가시킨 후 지연시간을 감소시키는 두 단계 접근 방식은 엣지 장비를 위한 한정된 데이터를 가지는 딥러닝 비전 어플리케이션의 빠른 적응을 달성하는데 충분하다.The remarkable success of deep learning-based methods are mainly accomplished by a large amount of labeled data. Compared to conventional machine learning methods, deep learning-based methods are able to learn high quality model with a large dataset size. However, high-quality labeled data is expensive to obtain and sometimes preparing a large dataset is impossible due to privacy concern. Furthermore, human shows outstanding generalization performance without a huge amount of labeled data. Edge devices have a limited capability in computation compared to servers. Especially, it is challenging to implement training on edge devices. However, training on edge device is desirable when considering domain-shift problem and privacy concern. In this dissertation, I consider adaptation process as a conventional training counterpart for low computation capability edge device. Conventional classification assumes that training data and test data are drawn from the same distribution and training dataset is large. Unsupervised domain adaptation addresses the problem when training data and test data are drawn from different distribution and it is a problem to label target domain data using already existing labeled data and models. Few-shot learning assumes small training dataset and it is a task to predict new data based on only a few labeled data. I present 1) co-optimization of backbone network and parameter selection in unsupervised domain adaptation for edge device and 2) augmenting few-shot learning with supervised contrastive learning. Both methods are targeting low labeled data regime but different scenarios. The first method is to boost unsupervised domain adaptation by co-optimization of backbone network and parameter selection for edge device. Pre-trained ImageNet models are crucial when dealing with small dataset such as Office datasets. By using unsupervised domain adaptation algorithm that does not update feature extractor, large and powerful pre-trained ImageNet models can be used to boost the accuracy. We report state-of-the-art accuracy result with the method. Moreover, we conduct an experiment to use small and lightweight pre-trained ImageNet models for edge device. Co-optimization is performed to reduce the total latency by using predictor-guided evolutionary search. We also consider pre-extraction of source feature. We conduct more realistic scenario for edge device such as smaller target domain data and object detection. Lastly, We conduct an experiment to utilize intermediate domain data to reduce the algorithm latency further. We achieve 5.99x and 9.06x latency reduction on Office31 and Office-Home dataset, respectively. The second method is to augment few-shot learning with supervised contrastive learning. We cannot use pre-trained ImageNet model in the few-shot learning benchmark scenario as they provide base dataset to train the feature extractor from scratch. Instead, we augment the feature extractor with supervised contrastive learning method. Combining supervised contrastive learning with information maximization and prototype estimation technique, we report state-of-the-art accuracy result with the method. Then, we translate the accuracy gain to total runtime reduction by changing the feature extractor and early stopping. We achieve 3.87x latency reduction for transductive 5-way 5-shot learning scenarios. Our approach can be summarized as boosting the accuracy followed by latency reduction. We first upgrade the feature extractor by using more advanced pre-trained ImageNet model or by supervised contrastive learning to achieve state-of-the-art accuracy. Then, we optimize the method end-to-end with evolutionary search or early stopping to reduce the latency. Our two stage approach which consists of accuracy boosting and latency reduction is sufficient to achieve fast adaptation of deep learning vision applications with limited data for edge device.1. Introduction 1 2. Background 7 2.1 Dataset Size for Vision Applications 7 2.2 ImageNet Pre-trained Models 9 2.3 Augmentation Methods for ImageNet 12 2.4 Contrastive Learning 14 3. Problem Definitions and Solutions Overview 17 3.1 Problem Definitions 17 3.1.1 Unsupervised Domain Adaptation 17 3.1.2 Few-shot learning 18 3.2 Solutions overview 19 3.2.1 Co-optimization of Backbone Network and Parameter Selection in Unsupervised Domain Adaptation for Edge Device 20 3.2.2 Augmenting Few-Shot Learning with Supervised Contrastive Learning 21 4. Co-optimization of Backbone Network and Parameter Selection in Unsupervised Domain Adaptation for Edge Device 22 4.1 Introduction 23 4.2 Related Works 28 4.3 Methodology 33 4.3.1 Examining an Unsupervised Domain Adaptation Method 33 4.3.2 Boosting Accuracy with Pre-Trained ImageNet Models 36 4.3.3 Boosting Accuracy for Edge Device 38 4.3.4 Co-optimization of Backbone Network and Parameter Selection 39 4.4 Experiments 41 4.4.1 ImageNet and Unsupervised Domain Adaptation Accuracy 43 4.4.2 Accuracy with Once-For-All Network 52 4.4.3 Comparison with State-of-the-Art Results 58 4.4.4 Co-optimization for Edge Device 59 4.4.5 Pre-extraction of Source Feature 72 4.4.6 Results for Small Target Data Scenario 77 4.4.7 Results for Object Detection 78 4.4.8 Results for Classifier Fitting Using Intermediate Domain 80 4.4.9 Summary 81 4.5 Conclusion 84 5. Augmenting Few-Shot Learning with Supervised Contrastive Learning 85 5.1 Introduction 86 5.2 Related Works 89 5.3 Methodology 92 5.3.1 Examining A Few-shot Learning Method 92 5.3.2 Augmenting Few-shot Learning with Supervised Contrastive Learning 94 5.4 Experiments 97 5.4.1 Comparison to the State-of-the-Art 99 5.4.2 Ablation Study 102 5.4.3 Domain-Shift 105 5.4.4 Increasing the Number of Ways 106 5.4.5 Runtime Analysis 107 5.4.6 Limitations 109 5.5 Conclusion 110 6. Conclusion 111박

Efficiency enhancement of organic solar cells embedding three-dimensional nanoparticle structures fabricated by ion-assisted aerosol lithography

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2014. 8. 최만수.본 연구는 ion-assisted aerosol lithography를 통해 구현한 3차원 나노 입자 구조물을 유기 태양 전지에 적용시켜 유기 태양 전지의 성능 향상을 도모하고자 한다. 3차원 나노 입자 구조물은 polymer 기반 유기 태양 전지의 후면 전극 아래에 놓인다. 사용하는 polymer의 종류는 P3HT 와 DT-PDPP2T-TT이다. 3차원 나노 입자 구조물은 후면 전극 아래에 놓임에 따라 후면 전극과 active layer 사이의 계면 면적을 증가시켜 전하 수집 효율을 증가시키며 series resistance를 감소시킨다. 그리고 유기 태양 전지에 입사한 빛이 3차원 나노 입자 구조물에 의해 난반사되어 빛의 optical path lengths를 증가시키며, 결과적으로 active layer 안에서의 전하 발생률을 증가시킨다. 결과적으로 3차원 나노 입자 구조물을 적용한 유기 태양 전지는 기존 reference 유기 태양 전지 대비 광전류 발생이 증가했으며, 이는 3차원 나노 입자 구조물을 적용한 유기 태양 전지의 성능 개선을 가져왔다. 추가적으로 3차원 나노 구조물의 크기 차이에 따른 유기 태양 전지의 성능 변화도 확인하였다.Abstract i Contents i i i List of Tables v List of Figures v i Nomenclature x i Chapter 1 서론 1 Chapter 2 유기 태양 전지의 특성 4 2.1 유기 태양 전지 구동 원리 5 2.2 유기 태양 전지의 한계 및 연구 방향 7 Chapter 3 3D NPSs가 적용된 유기 태양 전지의 구성 및 제작 8 3.1 3D NPSs의 제작 및 특성 9 3.1.1 3D NPSs의 제작 9 3.1.2 3D NPSs의 특성 12 3.2 유기 태양 전지의 구성 및 제작 15 Chapter 4 3D NPSs 유기 태양 전지의 결과 19 4.1 P3HT:PCBM을 적용한 3D NPSs 유기 태양 전지의 실험 결과 및 분석 20 4.2 DT-PDPP2T-TT 기반 3D NPSs 유기 태양 전지의 실험 결과 및 분석 24 4.3 DT-PDPP2T-TT 기반 3D NPSs OPV의 Solvent 대체에 따른 유기 태양 전지 성능 향상 32 Chapter 5 결론 35 References 38 Abstract (English) 39 Acknowledgement 41Maste

파단 기반 미세 변형 감지 센서의 최적화 및 안정화 연구

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부(멀티스케일 기계설계전공), 2019. 2. 최만수.본 논문은 금속 박막의 상이한 파단 특성을 이용한 다중 금속 박막 구조의 파단 기반 미세 변화 감지 센서와 고분자의 열 변형 성질 기반 봉지 기술이 접목된 내구성이 우수한 미세 변화 감지 센서를 제시하였다. 먼저, 가해지는 인장에 대한 상이한 금속 박막의 파단 형성 특성을 이용하여 새롭고, 제작이 용이한 파단 기반 미세 변화 감지 센서에 대해 소개하였다. 파단 기반 미세 변화 감지 센서의 파단 형성을 위해 취성이 있는 금속 박막과 전도성이 우수한 금속 박막을 결합하여 전도성 박막에 파단이 인가하였다. 파단이 인가된 전도성 박막은 연신에 대해 높은 저항변화를 갖는다. 또한 접착력이 있는 옥사이드 박막을 파단 형성 금속 박막과 지지대 사이에 증착하여, 반복 하중에 안정성을 갖는 센서를 구현하였다. 다음으로, 취성 있는 투명 전도성 박막에 인가된 파단 기반 미세 변화 감지 센서의 연구를 제시하였다. 가시광선 영역에서 높은 투과도, 우수한 전도도, 그리고 작은 연신에 파단을 형성 하는 인듐 주석 산화물은 투명한 파단 기반 미세 변화 감지 센서로 적합하다. 따라서, 인듐 주석 산화물을 투명하고 연신이 가능한 고분자 지지대에 증착 한 후 연신을 가해 파단을 인듐 주석 산화물에 인가하는 단순한 제작 공법을 통해 투명한 파단 기반 미세 변화 감지 센서를 구현하였다. 제시한 감지 센서는 미세 연신에 대한 높은 민감도, 가시 광선에 대한 높은 투과도, 그리고 반복 연신에 대한 안정된 특성을 갖는다. 추가로, 연신에 대한 파단 변화 특성을 활용하여 압력을 측정 하는 투명 미세 압력 감지 센서를 개발하였다. 개발된 투명 압력 센서 또한 압력에 높은 민감도, 넓은 압력 계측 범위, 가시광선에 대한 높은 투과도를 갖는다. 다음으로, 고분자의 열 변형 특성을 통한 파단 기반 미세 변화 감지 센서의 안정화 방안을 제시하였다. 기존의 파단 기반 센서의 경우, 표면 금속 박막이 직접 외부로 노출되어 있어 외부의 극한 환경에 취약하다. 본 연구에서는 내 화학성과 투습도가 낮은 고분자를 이용하여 파단이 형성된 금속 박막을 외부로부터 보호하여 센서의 내구성의 증대를 도모하였다.In this thesis, we present multilayered structural crack-based sensory systems with different fracture characteristics of metal thin films and high durable crack-based sensory systems that use the heat deformation properties of the polymer. First, we propose a new type of the crack-based sensory systems by using the different crack-forming characteristics of metal thin films against an applied tensile force. The cracks are induced on the ductile conductive thin films by attaching the brittle metal thin films. The crack-induced conductive thin film shows dramatic resistance change with the applied strain. In addition, the adhesive oxide thin film is deposited between the brittle metal thin films and the substrates to stabilize the crack-based sensory system in cyclic loading and unloading. Next, we present the transparent crack-based sensory systems with brittle transparent conductive oxide films. An Indium-Tin Oxide layer with the high transparency at visible light wavelengths, high conductivity, and appropriate brittleness to form the cracks with small applied strain is suitable material for the transparent crack-based sensory systems. Therefore, we fabricate the transparent crack-based sensory systems by simply depositing the Indium-Tin Oxide layer on the polymer substrates with a sputter. After the deposition, the polymer substrates are stretched to form cracks on the Indium-Tin Oxide films. The proposed transparent sensory systems have high sensitivity to stretching, high transmittance to visible light, and stability against repeated stretching. In addition, we have developed the transparent crack-based sensory systems as pressure sensors. The proposed transparent pressure sensors have high transmittance to visible light, wide range of pressure measuring, and high sensitivity to pressure. Finally, we propose the stabilized crack sensory systems through polymeric encapsulation methods. In case of the conventional crack sensory systems, the surface of the metal thin films is directly exposed to the outside, which is vulnerable to harsh, external environments. Thus, in this study, the degree of durability and stability of the crack sensory systems against moisture, chemical reactions, and scratches is improved by encapsulating the systems with strong chemical resistance polymers.Abstract ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ i List of Figures ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ v Chapter 1. Introduction 1-1. Introduction∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 1 1-2. References∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 6 Chapter 2. Brittle thin layer induced diverse conductive materials layered crack-based sensory systems 2-1. Crack-based strain sensory system with diverse metal films by inserting brittle thin metal layer ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 10 2-1-1. Introduction ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 10 2-1-2. Experimental ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 12 2-1-3. Results and Discussion ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 13 2-1-3-1. Composition of metal layered crack sensors∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 13 2-1-3-2. Measurements of the performance of the metal layered Crack sensors∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 21 2-1-3-3. Detecting the hands motion by using metal layered crack sensors∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 33 2-1-4. Summary ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 36 2-1-5. References∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 37 2-2. Crack-induced brittle transparent conductive materials sensory systems∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 40 2-2-1. Introduction ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 40 2-2-2. Experimental ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 42 2-2-3. Results and Discussion ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 43 2-2-3-1. Mechanism of the transparent ITO crack sensory systems∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 43 2-2-3-2. The pressure sensing with bended crack based sensors 55 2-2-3-3. Hand motions sensing with bended crack based sensors 61 2-2-4. Summary ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 63 2-2-5. References∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 64 Chapter 3. Stabilized crack-based sensory systems with encapsulation 3-1. Crack sensors encapsulation.∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 67 3-1-1. Introduction ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 67 3-1-2. Experimental ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 69 3-1-3. Results and Discussion ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 73 3-1-3-1. Polyimide encapsulation∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 73 3-1-3-2. FEP encapsulation∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 88 3-1-4. Summary ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 98 3-1-5. References∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 99 Acknowledgement 103 국문초록 ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ 104Docto

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학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :경영학과 경영학전공,2003.Docto

Association of Complex Fractionated Electrograms with Atrial Myocardial Thickness and Fibrosis

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 의과대학 의학과, 2020. 8. 오세일.심방세동에서 복잡 파쇄형 전기도의 고주파 절제술은 심방의 기질 수정에 대한 전략 중 하나이지만, 복잡 파쇄형 전기도를 보이는 부위가 갖는 전기생리학적 특성에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 우리는 복잡 파쇄형 전기도 부위와 이에 상응하는 비-복잡 파쇄형 전기도 부위의 구조적 특징에 대해 심방세동의 실험견 모델에서 조직병리학적 검사를 통해 분석하였다. 네 마리의 실험견의 심외막 부위에서 심방의 전기도를 획득하였다. 30분간 분당 600회의 속도로 심방 페이싱을 통해 심방세동을 유발하였다. 심외막 심방 전기도의 실시간 관찰을 통해 복잡 파쇄형 전기도 부위를 특정하였고, 해당 위치로부터 5 mm 이내에 인접한 비-복잡 파쇄형 전기도 부위를 선택하였다. 양측 심방의 다양한 위치에서 복잡 파쇄형 전기도 부위와 비-복잡 파쇄형 전기도 부위의 조직을 수확하였고, 조직병리학적 차이에 대해 분석하였다. 총 24개의 심방 조직 (복잡 파쇄형 전기도 부위 12개, 비-복잡 파쇄형 전기도 부위 12개)을 분석하였다. 심방 심근 조직의 두께는 복잡 파쇄형 전기도 부위에서 (1757.5 ± 560.5 μm) 비-복잡 파쇄형 전기도 부위 (1279.55 ± 337.2 μm)에 비해 유의하게 두꺼웠다 (p = 0.036). 또한 복잡 파쇄형 전기도 부위의 심방 심근 조직은 비-복잡 파쇄형 전기도 부위에 비해 섬유화 조직의 양이 유의하게 많았다 (복잡 파쇄형 전기도 부위, 22.8 ± 6.9%; 비-복잡 파쇄형 전기도 부위, 7.2 ± 4.7%; p < 0.001). 이 결과는 다양한 심방 조직의 위치에 무관하게 일관적으로 관찰되었다. 자율 신경계의 분포는 복잡 파쇄형 전기도 부위와 비-복잡 파쇄형 전기도 부위 사이에 의미있는 차이를 보이지 않았다. 본 연구의 결과는 심방세동 모델에서 복잡 파쇄형 전기도 영역이 비-복잡 파쇄형 전기도 영역과 비교하였을 때 보다 두꺼운 심방 심근과 보다 많은 양의 섬유화된 조직으로 나타나는 조직병리학적 특성을 가진다는 사실을 밝혔다. 본 연구의 결과는 복잡 파쇄형 전기도 영역의 발생과 심방세동에 미치는 병태생리학적 기전을 설명하는 데 있어 중요한 단서를 제공한다.Although ablation of complex fractionated atrial electrograms (CFAE) in atrial fibrillation (AF) is one of strategies for atrial substrate modification, mechanism behind CFAE as an electrophysiological substrate remains unclear. We investigated structural differences between CFAE sites and their matched non-CFAE sites by comparing their histopathologic characteristics in canine AF models. Atrial electrograms of four dogs were obtained from the epicardial site. AF was induced through burst atrial pacing at 600 bpm for 30 minutes. CFAE sites were identified during AF according to patterns on the electrograms, and their matched non-CFAE sites were selected at the adjacent region within 5 mm from each CFAE site. Tissues were harvested at CFAE sites and their matched non-CFAE sites at various locations in both atria. Histopathologic differences were identified between CFAE and non-CFAE sites. A total of 24 atrial tissues (12 with CFAE, 12 with non-CFAE) were evaluated. The atrial myocardium was significantly thicker at CFAE sites (1757.5±560.5 μm) than at non-CFAE sites (1279.5±337.2 μm) (p=0.036). The atrial myocardium at CFAE sites was filled with significantly larger amounts of fibrotic tissues than at non-CFAE sites (22.8±6.9% versus 7.2±4.7%, p<0.001). Results were consistent across various tissue locations. The distribution of autonomic nerve innervation was similar between CFAE and non-CFAE sites. This study could provide a better understanding of histological characteristics of CFAE sites that showed a thicker wall and greater amount of fibrosis. These findings may be associated with the development of CFAE and its pathophysiological contribution to AF.1. 서론 1 2. 연구 방법 2 3. 결과 5 4. 고찰 및 결론 15 5. 참고문헌 22Maste

FPGA-based Prototyping Systems for Emerging Memory Technologies

MasterAs DRAM faces its scaling limit, several new memory technologies are considered as candidates for replacing or complementing DRAM main memory. Compared to DRAM, the new memories have two major differences, non-volatility and write overhead in terms of endurance, latency and power. We built two different FPGA-based evaluation boards to evaluate hardware and software designs for new-memory-based main memory: one was a DRAM subsystem with parameterizable latency and non-volatile emulation, and the other used actual new memory chips namely phase-change RAM (PRAM). We experimented with primitive functions and SQLite-based benchmarks on Linux, verifying the workings of new functionalities, e.g., non-volatility and evaluating the impacts of new memory on software performance. In our experiments, a simple design with DRAM/PRAM hybrid memory offers persistency with a performance overhead level 1.8x longer execution time on average, compared with DRAM-only main memory

A Dual-Retention Time Architecture towards Secure and High Performance STT-RAM Main Memory Subsystem

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FPGA-based Prototyping Systems for Emerging Memory Technologies,”

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Reducing Mobile Storage Writes: Non-Volatile Write Buffer and PRAM-based Journaling

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