• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2217-2222
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• 2011

본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG)MOSFET의 채널내 전위와 전하분포의 관계를 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 유도하고자 한다. 즉, 도핑분포는 가우스 함수를 이용하였으며 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙과 산화막 두께의 관계를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 산화막 두께에 대한 문턱전압이하 스윙값의 변화를 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60 mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 도핑분포에 따라 문턱전압이하 스윙과 산화막두께의 관계를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2001

본 논문에서는 정규화된 데이터 공간과 가우스함수에 의한 산 함수 형성 그리고 형성된 산의 기울기를 이용한 산봉우리 붕괴를 특징으로 하는 개선된 산 클러스터링 방법을 제안한다. 이 개선된 방법은 기존의 Yager 등에 의하여 제안된 방법이 조정해야 하는 매개변수가 3개이고 발견된 클러스터 중심 주위에 원치 않는 다른 중심이 발생할 수 있는데 반하여 단지 하나의 매개변수 $\omega$의 조정으로 더욱 타당한 중심을 찾아내는 점에서 유용하다 할 수 있다. 또한 매개변수 $\omega$에 대한 적절한 선정 방법을 제시하고, 수치 자료에 대한 컴퓨터 모의실험을 통하여 개선된 산 클러스터링 방법의 유용성을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.57-63
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• 2008

본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 이변수 가우스 확률밀도함수를 이용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 영역의 스케일간의 관계에 대한 통계적 모델을 이변수 가우스 확률분포로 설정하고, 이에 대한 베이즈 추정법을 통하여 잡음 제거를 수행한다. 베이즈 추정법을 위한 통계 파라메터는 $H{\ddot{o}}lder$ 부등식을 이용하여 근사적으로 추정한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 이변수 사전 확률모델을 이용한 잡음 제거 방법에 비하여 우수한 결과를 보여 준다는 것을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.263-279
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• 1989

본 논문의 제 1 부에서는 대표적인 제반 디지털 통신시스템, 즉, 진폭변조(ASK), 직교진폭변조(QAM), 동기위상변조(CPSK), 차동위상변조(DPSK), 주파수변조(FSK), 및 최소편이 주파수변조(MSK) 시스템이 가우으성 잡음과 임펄스성 잡음이 존재하는 채널 환경하에서 신호가 영향을 받았을 때의 오율에 관한 식을 유도하여 반송파 전력대 잡음전력비(CNR), 임펄스지수 및 임펄스성 잡음전력에 대한 가우스성 잡음전력비를 함수로 하여 시스템의 성능을 구했다. 각 시스템의 열화 특성을 그래프로 나타내어 임펄스성 잡음이 가우스성 잡음보다 시스템의 성능을 얼마나 더 열화시키는가를 알 수 있게 했다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.136-141
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• 1994

본 논문에서는 영상에서 윤곽선을 검출하는 시스템을 확산신경회로망을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 확산신경회로망은 확산과정을 통하여 가우스연산과 DOG연산을 효과적으로 수행한다. 또한, 확산 신경회로망은 적은 연결과 고정된 연결세기로 인하여 전기적구현이나 광학적구현에 있어서 LOG마스킹방법을 이용하는 것보다 훨씬 효과적이다. 본 논문에서는 확산신경회로망을 빛의 맑기 분포함수가 가우스함수 모양을 갖는 특성을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 실험결과를 통해 본 시스템에서 윤곽선이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2020

Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.570-578
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• 2007

선체 외판 부재의 곡 성형 과정은 주로 가열(열간가공)에 의해 수행된다. 이 가열 작업은 작업자의 경험과 지식에 크게 의존하는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 선체 외판의 곡 성형을 위한 가열 계획을 자동으로 수립할 수 있는 휴리스틱을 소개한다. 현장 전문가의 지식에 기반한 이 휴리스틱은 크게 가열 선을 생성하는 부분과 외력을 주는 도구를 배치하는 부분으로 구성된다. 가열 선은 대상 부재의 현재 곡면과 설계된 목적곡면과의 비교를 통해 생성되고, 가우스 커널 함수를 통해 스무딩(smoothing)된다. 현장에서는 열간가공 시 의도하지 않은 변형을 막으면서 작업시간을 줄이고자 외력을 이용한다. 외력의 위치와 방향은 가열 선 군집화를 통해 추출된 대표 가열 선을 기준으로 결정된다. 가상의 인공 곡면과 현장의 실제 부재를 대상으로 실험한 결과, 이 휴리스틱이 숙련된 전문가가 수립한 가열 계획과 유사한 가열 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.651-656
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• 2014

본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 채널도핑 변화에 따른 문턱전압이하 스윙의 변화를 분석하였다. 문턱전압이하 스윙은 문턱전압이하 영역에서 발생하는 차단전류의 감소정도를 나타내는 요소로서 디지털회로 적용에 매우 중요한 역할을 한다. 비대칭 이중게이트 MOSFET의 문턱전압이하 스윙을 분석하기 위하여 포아송방정식을 이용하였다. 비대칭 이중게이트 MOSFET는 대칭 이중게이트 MOSFET와 달리 상하단 게이트의 산화막 두께 및 인가전압을 다르게 제작할 수 있다. 본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 채널 내 농도변화 및 게이트 산화막 두께 그리고 인가전압 등이 문턱전압이하 스윙에 미치는 영향을 관찰하였다. 특히 포아송방정식을 풀 때 도핑분포함수로 가우스분포함수를 이용하였으며 가우스분포함수의 파라미터인 이온주입범위 및 분포편차에 대한 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하였다. 분석결과, 문턱전압이하 스윙은 도핑농도 및 분포함수에 따라 크게 변화하였으며 게이트 산화막 두께 및 인가전압에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.241-256
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• 2006

EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.