본 연구에서는 고출력, 고휘도를 위해서 개발되고 있는 수직형 LED소자의 광출력향상을 위한 나노 패터닝 공정을 진행하였다. 수직형 LED는 기존 측면형 LED에 비해서 열방출 특성이 우수하고 대면적 칩으로 제작이 가능하기 때문에 높은 광출력이 필요한 조명 분야로의 적용이 가능하다. 하지만 수직형 LED 역시 기존 측면형 LED와 마찬가지로 질화갈륨 및 외부 공기와의 계면에서 전반사가 심하기 때문에 광추출효율이 낮은 문제점이 있으며 이를 해결하는 것이 큰 이슈가 되고 있다. 이를 해결하기 위해서 광결정 패턴을 LED 소자에 형성하여 광추출효율을 향상시키려는 연구가 활발히 진행되고 있으나 아직까지 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 형성할 수 있는 기술 개발이 미진한 상황이다. 본 연구에서는 유연 고분자 몰드를 이용한 대면적 나노 임프린팅 및 나노 프린팅 기술을 통해서 2 inch 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 전사하는 공정을 진행하였다. 구체적으로는 나노임프린트 및 건식식각 공정을 통해서 수직형 LED의 n형 질화갈륨 층에 높은 가로세로비의 광결정 패턴을 형성하였으며 이를 통해서 약 40% 정도의 광출력이 향상되었다. 또한 고 굴절률의 산화아연 나노 패턴 형성공정을 대면적 LED 기판에 시도하였다.
침엽수재에 있어서는 결정을 지니는 세포가 드물게 존재하기 때문에 전나무속, 가문비나무속, 은행나무속 및 소나무속과 같은 경우 이들의 존재 여부는 수종 식별 인자로 귀중한 가치를 지니게 된다. 따라서 본 연구는 광학현미경과 주사전자현미경을 이용하여 북미산 전나무속 수종의 목재에 존재하는 결정의 분포와 형태를 조사하여 목재 해부 및 식별에 필요한 정보를 추가적으로 제공하기 위해 실시하였다. 출현 빈도 측면에서 볼 때 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 Abies concolor, A. grandis 및 A. magnifica, A. nobilis(=A. procera), A. lasiocarpa 그리고 A. amabilis의 순으로 적게 관찰되었지만 A. balsamea 및 A. fraseri에서는 그 존재가 전연 확인되지 않았다. 다른 수종과는 달리 A. lasiocarpa는 다각형 결정보다는 신장형 결정 및 주정이 더 많이 지니고 있었다. A. concolor에서는 사정, 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 축방향유세포 및 방사유세포 모두에서 관찰된 반면 나머지 수종 모두에서는 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 방사유세포에만 존재하였다. 사정을 지니는 방사유세포 그리고 사정, 다각형 결정, 신장형 결정과 주정을 지니는 축방향유세포는 아마 본 연구에서 최초로 밝혀진 것으로 여겨진다. 결론적으로 결정의 존재 여부는 A. nobilis (=A. procera), A. lasiocarpa, A. amabilis, A. balsamea 및 A. fraseri로부터 A. concolor, A. grandis 및 A. magnifica를 식별해 내는데 있어 중요한 가치를 지니는 것으로 밝혀졌다.
교과서내의 모든 지도항목들은 순서가 정해져있다. 그러나 같은 종류의 교과서들에서는 지도항목의 순서가 다른 것을 볼수 있다. 학생들은 이전 항목들의 배움없이는 다음항목을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 수업계획 작성시 지도항목의 우선순위결정은 매우 중요하다. 이러한 지도항목의 우선순위 결정문제를 해결하기 위해 Isamu MATSUBARA은 그래프이론을 이용한 해결방안이 제시됐다. 그의 방안에는 직선형, 그룹형, 분기형 독립형의 4가지형이 있다. 이들 가운데 직선형을 제외한 나머지 세간지형은 객관성이 결여되어있다, 본논문은 퍼지이론을 이용하여 그룹형 분기형 독립형의 객관적인 해결방안을 제시한다.
부유대용융법에 의하여 전이금속, 희토류금속, 및 3A족 금속이온의 종류와 농도를 조절하면서 Rutile 단결정을 성장하였으며, 결정결함과 1.55 ㎛에서의 광 투과도에 미치는 각 불순이온의 영향을 조사하였다. 주입된 불순이온 중에서 양호한 결정형을 나타내는 이온은 V5+, Fe3+, Al3+, Zr4+, Ga3+, Sc3+이었으며, Al3+, Zr4+, Sc3+ 이온은 우수한 투과도를 나타내었다. 성장된 결정 중에서 가장 양호한 결정형을 제공하고, 산소결핍 및 low-angle grain boundaries의 형성을 최대로 억제하며, 양호한 투과도를 나타낸 우수한 품질의 Rutile 단결정은 TiO2 99.4 at%-Al2O3 0.6 at%로 평가되었다.
CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
Pb(Zn/sub 1/3/Nb/sub 2/3/)O₃(PZN)은 전형적인 완화형 강유전체로서 급격하게 상전이를 일으키는 것이 아니라 온도에 따라 완만하게 변화하는 물질이다. 완화형 강유전체의 경우, 저온에서는 ㎛ 이상의 거시분역이 존재하고 일반적인 강유전체와 유사한 특성을 가지지만, 온도가 증가하면서 거시분역이 불안정해 지고 크기가 자가져서 수 nm 크기의 미소 극성 영역으로 나뉘는데, 이때 결정구조, 유전율, 유전 손실등의 온도와 주파수에 따른 변화를 관찰하여 강유전 상전이 현상의 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 융제법에 의해 PZN-xPT 단결정을 성장시킨 후 온도에 따른 결정구조를 변화를 측정하고, 이러한 결정구조의 변화가 강유전 특성에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 순수한 PZN은 전형적인 완화형 강유전체의 상전이거동을 나타내었으며, PT의 함량이 증가하면서 점차 일반적인 강유전체로 전이하는 것이 관찰되었다. 그러나 PZN-0.12PT의 경우도 완전한 일반적 강유전체는 아니었으며 완화형거동을 일부 나타내었다. 모든 조성에서 온도가 감소하면서 국부적인 응력의 증가가 관찰되었으며, 응력의 인가 정도는 H 함량에 따라 증가하였다. 이상의 변화는 순수한 PEW에서 나타나는 미소분역들이 온도의 감소와 H 양의 증가에 따라 정전기적 상호작용을 일으키면서 강유전분역으로 성장하기 때문이었으며, Vogel-fulture식에 따른 유전율 최대온도와 측정주파수간의 관계는 분역들간의 상호작용을 됫받침해주었다.
분산형 데이터마이닝을 위해 의사결정나무 알고리즘은 분산형 협업 환경에 적합하도록 변환되어야 한다. 본 논문에서 제시된 분산형 데이터마이닝 시스템은 각각의 사이트에서 부분적인 데이터를 위한 데이터마이닝 작업을 수행할 수 있는 에이전트와 여러 에이전트들의 협업을 통해 최종적인 의사결정나무 모델을 완성할 수 있도록 에이전트들 간의 통신을 중재하는 미디에이터로 구성되어 있다. 분산형 데이터마이닝의 장점 중에 하나는 여러 사이트에 분산되어 있는 대량의 데이터를 분산 처리하므로 데이터마이닝의 소요시간을 현저하게 줄일 수 있다는 점이다. 그러나 각 사이트들에 존재하고 있는 에이전트들 간의 통신에 부하가 과도하게 걸린다면, 효율적인 시스템으로의 활용도가 낮아질 것 이다. 본 논문은 에이전트들 간에 의사결정나무 모델의 전송량을 최소로 할 수 있는 방법론에 초점을 맞추었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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