DGMOSFET의 항복전압에 대하여 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 분석학적 해 및 Fulop의 항복전압 조건을 사용하였다. DGMOSFET는 게이트단자의 전류제어능력 향상으로 단채널 효과를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나 단채널에서 나타나는 항복전압의 감소는 피할 수 없으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 포아송방정식을 풀 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 이중게이트 MOSFET의 소자크기에 따라 항복전압의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 항복전압을 분석할 것이다. DGMOSFET의 항복전압을 관찰한 결과, 채널길이가 감소할수록 그리고 도핑농도가 증가할수록 항복전압이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 게이트산화막 두께 및 채널두께에 따라서 항복전압의 변화가 관찰되었다.
Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.
비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 문턱전압이하 스윙의 게이트 산화막 두께에 대한 변화를 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하였다. 특히 포아송방정식을 풀 때 도핑분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 비대칭 DGMOSFET 소자는 대칭적 구조를 갖는 DGMOSFET와 달리 4단자 소자로서 상단과 하단의 게이트 산화막 두께 및 인가전압을 달리 설정할 수 있다. 비대칭 DGMOSFET의 문턱전압이하 스윙을 상 하단 게이트 산화막 두께 변화에 따라 관찰한 결과, 게이트 산화막 두께에 따라 문턱전압이하 스윙은 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 상 하단 게이트 산화막 두께가 증가할 때 문턱전압이하 스윙 값도 증가하였으며 상단 게이트 산화막 두께의 변화가 문턱전압이하 스윙 값에 더욱 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.
비대칭 이중게이트 MOSFET의 전위분포에 대하여 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 해석학적 해를 구하였다. 대칭 DGMOSFET는 3단자 소자로서 상하단의 게이트단자가 상호 연결되어 있어 상하단 동일한 제어능력을 가지고 있으나 비대칭 DGMOSFET 소자는 4단자 소자로서 상하단 게이트단자의 전류제어능력을 각각 설정할 수 있다는 장점이 있다. 전위분포를 구할 때 포아송방정식을 이용하였으며 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 근사하게 해석하였다. 비대칭 이중게이트 MOSFET의 게이트 단자전압 및 게이트 산화막 두께 그리고 채널도핑의 변화에 따라 전위분포의 변화를 관찰하였다. 비대칭 DGMOSFET의 전위분포를 관찰한 결과, 게이트단자 전압 및 게이트 산화막 두께 등에 따라 전위분포는 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 게이트 산화막 두께가 증가하는 단자에서 전위분포의 변화가 더욱 크게 나타나고 있었으며 채널도핑이 증가하면 드레인 측보다 소스 측 전위분포가 크게 변화하는 것을 알 수 있었다.
비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 문턱전압이하 스윙의 게이트 산화막 두께에 대한 변화를 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하였다. 비대칭 DGMOSFET 소자는 대칭적 구조를 갖는 DGMOSFET와 달리 4단자 소자로서 상단과 하단의 게이트 산화막 두께 및 인가전압을 달리 설정할 수 있다. 포아송방정식을 풀 때 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 비대칭 DGMOSFET의 문턱전압 이하 스윙을 상 하단 게이트 산화막 두께 변화에 따라 관찰한 결과, 게이트 산화막 두께에 따라 문턱전압이하 스윙은 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 상 하단 게이트 산화막 두께가 증가할 때 문턱전압이하 스윙 값도 증가하였으며 상단 게이트 산화막 두께의 변화가 문턱전압이하 스윙 값에 더욱 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.487-494
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2012
본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.
additive 감쇠에 의한 감쇠 최소 자승법에 가우스 소거법과 Jacobian 행렬을 직교 변환시킨 SVD(singular value decomposition)법을 적용하여 조건수가 양호한 triplet 사진 렌즈계에 적용하여 수렴 속도와 안정성을 비교하였다. SVD 직교화 방법을 적용한 감쇠 최소 자승 법이 최소 merit 함수에 보다 안정되고 빠르게 수렴하였다. SVD 방법을 적용한 최적화에서 적절한 merit 함수를 얻을 수 있지만 오차 함수의 비선형성으로 인해 merit 함수가 국부 최소 점에 수업하는 경우가 있어서 간단한 전역 최적화 방법인격자 법으로 최적화를 실시하여 SVD 방법에 의한 merit 함수보다 낮은 전역 최소 점에 수렴하게 하였다.
초등학교 6학년을 대상으로 6회 총 120분 동안 1996을 활용해서 1에서 100까지 수를 만들게 하는 활동을 한 결과를 제시하고 분석하였다. 이 퍼즐 과제 활동은 아이들의 수학적 사고를 많이 향상시켰으며, 수학적 성향을 강화시켰다. 특히, 이 과제에서 아이들은 협동의 이점을 알게 되었고 수학적 의사소통의 중요성도 경험하는 계기가 되었다. 무엇보다도 지수, 제곱근, 가우스 함수의 아이디어가 먼저 제시되고, 후속학습이 일어났다. 계산기가 어떻게 활용되어야 하는지에 대한 아이디어도 제공했다.
아홉 개의 TEA Co 레이저선에 대한 암모니아 매질의 비선형 굴절계수 (n%)를, 매질을 통과한 광속이 self-focusing 또는 self-defocusing 에의해 겪게되는 공간적 광속 변화를 측정함으로써 결정하였다. 암모니아 매질을 통과하여 변형된 광속의 전장은 가우스 함수의 금수로 주어지는 스미스의 표현(5)으로 근사할수 있었으며, 실험치와 비교하여 보았다. 아홉 개의 레이저선중 여덟 개의 레이저선은 self-focusing 현상을 나타애렀으며9R(16) line은 self-defocusing 현상을 나타내었다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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