탄성파 속도는 지층 물성에 따라 다양하게 분포한다. 탄성파 음원 모음도 상에 나타나는 이러한 특성은 균질 매질을 고려한 수치 모델링에서는 정상적으로 모사할 수 없으므로 무작위 불균질 매질을 고려한 수치 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 불균질 매질 모델을 설정하고, 가우스 자기상관 함수, 지수 자기상관 함수, 폰 카르만 자기상관 함수를 이용하여 단순 지층 구조에 적용하고 각각의 특성을 살펴보았으며, 이 가운데 폰 카르만 자기상관 함수가 단파장 불균질 속도매질을 잘 표현함을 알 수 있었다. 가스 하이드레이트 수치모델링은 동해 현장자료를 바탕으로 해저면과 모델크기를 결정하였으며, 수치모델링 결과 폰 카르만 자기 상관함수가 불균질 지층구조를 포함하는 가스 하이드레이트 속도모델에서 산란현상을 가장 적절하게 구현함을 알 수 있었다. 또한 동해 탄성파 탐사자료의 탄성파 음원 모음도에서 나타나는 해저면 기인 강진폭 위상역전 반사파(BSR: bottom simulated reflector)와 산란파들이 불균질 수치 모형실험에서 적절하게 구현되었음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 채널 내 도핑분포함수에 따른 전도중심과 문턱전압이하 스윙의 관계에 대하여 분석하였다. 비대칭 DGMOSFET의 채널크기는 매우 작기 때문에 불순물의 수가 매우 작으므로 고 도핑된 채널의 경우에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 포아송방정식에서 해석학적 전위분포모델을 유도하였으며 도핑분포함수는 가우스분포함수를 사용하였다. 해석학적 전위분포모델을 이용하여 전도중심 및 문턱전압이하 스윙모델을 유도하였으며 채널길이 및 채널두께가 변할 때, 도핑분포함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 따른 전도중심 및 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 전도중심이 상단게이트 단자로 이동할 때, 문턱전압이하 스윙 값은 감소하였으며 단채널 효과에 의하여 채널길이 감소 및 채널두께 증가에 따라 문턱전압이하 스윙 값은 증가하였다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
회절격자의 인접한 반주기 길이 사이에 음의 상관관계가 있는 반주기 길이의 랜덤 변이가 QWS-DFB 레이저의 주모드 파장 분포에 미치는 영향을 유효 굴절률 전달 매트릭스 방법으로 알아보았다. 주모드 파장 분포를 쉽게 파악할 수 있도록 주모드 파장 분포를 회절격자 반주기의 정규화된 표준편차 σΛ와 인접 반주기 랜덤 변이 사이의 상관계수 γ 의 해석적인 근사식으로 나타내었다. 이 확률 밀도 함수는 가우스 분포 함수이며, 그 표준편차는 σΛ가 커질수록 커지고 γ가 -1로 갈수록 작아진다.
Ji, Tae-Geun;Pak, Soojong;Lee, Hye-In;Choi, Changsu;Im, Myungshin
천문학회보
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제41권1호
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pp.75.1-75.1
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2016
KAP82 (KHU Auto-guiding software Package for McDonald 82 inch telescope)는 천체망원경의 정밀한 추적을 가능하게 하는 가이드 프로그램으로, 미국 텍사스주에 위치한 McDonald 천문대의 82 inch 망원경에 장착된 광학 및 적외선 영역의 관측기기 SQUEAN (SED camera for Quasars in EArly uNiverse)과 함께 개발되었다. KAP82는 지난 한 해 동안 두 차례의 개정을 통해 프로그램 작동의 안정성을 확보하고, 동시에 가이드의 성능에도 많은 개선이 이루어졌다. 대상 별 중심을 찾는 알고리즘에 따라 KAP82 1.0에서는 가중 평균(weighted mean)을, KAP82 2.0에서는 산술평균을 활용해 자체 개발한 J-J 함수를 사용해 가이드를 구현한 것이 특징이다. 이번에 개발한 KAP82 3.0은 가이드 알고리즘으로 가우스 함수를 채택하고, 제조사가 다른 다수의 상용 CCD카메라 및 망원경과 연결이 가능한 ASCOM Platform에서 작동하므로, 다른 시스템에도 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 포스터에서는 KAP82 3.0을 소개하면서 기존 KAP82버전들과 KAP82 3.0의 차이로 알아본 서로 다른 알고리즘에 따른 가이드의 정확성을 비교 분석한 결과를 제시한다.
백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
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 도핑분포함수에 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.
본 논문에서는 켤레구배법을 이용해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 해석하는 방식을 제안한다. 이 기법은 편미분방정식의 해에 대한 정보가 충분하지 않은 경우에도 수치해석적인 방법으로 일반유한요소법의 확장함수를 구성할 수 있으며, 해석과정 중 약간의 추가적인 연산만으로 좋은 성능을 지닌 전처리행렬 및 초기 추측치를 구성할 수 있어 국부적으로 복잡한 거동을 보이는 문제의 해석에 효과적이다. 본 논문에 포함된 수치해석 예제의 결과는 제안된 기법이 가우스 소거법과 같은 직접 솔버를 이용하는 경우보다 수치해석적으로 더 효율적임을 보여준다.
분광학은 재료의 결정학적, 화학적 구조를 분석하기 위해 가장 보편적으로 활용되는 분석 기법이다. 이러한 기조에 따라 다양한 분석 소프트웨어와 peak fitting과 관련된 기술적 가이드라인이 보급되었지만, 정작 '왜' 중간 계산 과정을 거치고 해당 함수를 쓰는지에 대한 논의는 부족한 실정이다. 따라서 본 tutorial에서는 X선 기반 분광광도계를 통해 얻은 데이터 분석의 기초를 논하고자 한다. 이를 위해 관련된 peak fitting을 위해 필요한 실용적 배경지식을 제시하였다. 나아가, 하나의 예시로 임의로 선정한 X선 광전자 분광법 데이터에 대한 curve fitting 과정을 순서에 따라 알기 쉽게 소개하였다. 제시한 기초 이론은 특정 소프트웨어에 국한된 내용이 아니라 fitting tool이 있는 모든 소프트웨어에서 그대로 활용 가능할뿐더러 다른 분광법 데이터를 분석하는 데 적용 가능하기 때문에, 본 내용을 숙지한다면 보다 수월한 연구 진행을 위한 바탕이 될 수 있을 것이라 기대한다.
CCI Canceller와 MRC 다이버시티 수신 기볍을 채용하는 DS-CDMA /DPSK 셀룰라 이동통신 시스댐의 오율을, 가산성 가우스 잡음과 다중접속간섭(MUI) 및 m-분포 페이딩에 의해 특정지워지는 셀룰라 무선채널에서 해석하였다. 셀당의 사용자수를 나타내는 시스댐의 용량을 유도하여 수치 계산한 결과를, PN 코드의 길이, 페 이딩 지수, BER, 다이버시티 가지수, $E_b/N_o$, 동을 함수로 하여 그림으로 나타내었다. 본논문에서는 음성구동계 수를 3/8으로 가정하였고 셀은 3개의 섹터로 나뉘어져 있다고 가정하였으며 다중접속간섭은 가우시안 랜덤과 정으로 가정하였다. 얻은 결과로부터, 가산성 가우스 잡음과 다중접속간섭의 존재하에서 PN 코드의 길이에 따 른, CCI Canceller를 채용하는 DS-CDMA /DPSK 셀룰라 이동통신 시스댐의 용량을 구할 수 있었고,m-분포 페이딩 환경에서 페이딩 지수와 다이버시티 가지수의 변화에 따른 시스댐 용량의 증가를 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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