지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 심층 합성곱 신경망의 분별 능력을 이용하여 상보적 금속 산화물 반도체 (CMOS) 이미지 센서로 획득된 액체섬광검출용액의 형광 이미지에 대한 스펙트럼 판별을 시도하였다. 반도체 공정 기술이 고도화되면서 이미지 센서의 광학 요소 공정 기술 또한 발전되었다. 이미지 센서의 픽셀 크기와 신호 잡음비 및 높은 색 재현성은 상충 관계를 보인다. 상용 상보적 금속 산화물 반도체 (CMOS) 이미지 센서의 제조사는 사용자에게 그 상보적 금속 산화물 반도체 센서에 대한 스펙트럼 응답 데이터를 사용자에게 제공해주지는 않는다. 단일 보드 컴퓨터에 프로그래밍할 수 있는 발광다이오드 모듈로 훈련 이미지를 생성하고, 심층 합성곱 신경망의 판별 값으로 스펙트럼 응답을 역으로 유추할 수 있는 그 가능성을 확인하였다. 중성미자 실험 운용 특성을 고려하여, 액체섬광검출용액 내에서 빛의 감쇠거리 및 스펙트럼 반응 모니터링에 심층 합성곱 신경망 이식 가능성을 지도 학습 측면에서 확인하였다. 사물인터넷 특성에 맞는 제한된 계산 자원에 효율적인 트랜스포머 이식 최적화 작업을 향후 실시할 것이다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
CMOS 이미지 센서 측정용 광학 장비의 설계
서보근
,
이찬석
,
이재용
외 6명
Proceedings of KIIT Conference
2023
.11
편광각도에 따른 CMOS 이미지 센서의 Sun Glint 영향성 분석
유연덕
,
김홍락
,
박진호
외 2명
Journal of the KNST
2023
.09
CMOS 이미지 센서향 온칩 딥러닝 추론을 위한 스트리밍 가속기 구조 탐구
김예은
,
최정욱
대한전자공학회 학술대회
2023
.06
확장성 신뢰성 갖춘 양자 컴퓨터를 위한 CMOS 기반 제어 및 센싱 회로 기술
김주성
,
한정환
,
남재원
외 1명
전기전자학회논문지
2023
.03
최근 본 자료
댓글(0)
0