• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.462-463
• /
• 2007

신경망을 이용하여 반구형 유도결합형 플라즈마 장비에 대한 전자밀도의 예측모델을 개발하였다. 신경망으로는 Radial Basis function Network를 이용하였고, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 $2^4$ 전 인자 (Full Factorial) 실험계획법을 이용하였다. 개발된 모델을 이용하여 공정변수에 따른 전자밀도의 영향을 고찰하였다. 전자밀도는 팁 위치(즉 챔버 높이)에 가장 많은 영향을 받았으며, 소스전력과 압력의 변화에 따른 전자밀도의 변화는 작았다. 팁 위치는 소스전력 변화에 영향을 받지 않았지만, 압력변화는 팁 위치에 따라 복잡하게 전자밀도에 영향을 미쳤다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.1789-1790
• /
• 2007

이 논문에서 우리는 생체모방 시스템을 구현하기 위해 일반적인 기계 시스템과 인간의 신경 진동자 모델을 결합하였다. 이러한 시스템은 외부환경의 변화에 따른 효과적인 자율 적응 운동 형태를 생성할 수 있다. 인간 및 동물의 주기적 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)는 신경 진동자 네트웍에 의해서 표현가능하고 이는 신경 진동자 모델 내부의 sensory 피드백 신호를 통해, 주기성을 같은 외란에 상호 작용하여 적절한 운동을 생성해 낸다. 따라서 이를 기계 시스템에 결합하면 이러한 시스템은 변화되는 환경이나 잘 알지 못하는 외란에 대하여 자율적으로 적응된 운동을 보일 수 있다. 이를 위해 본 논문은 이러한 신경 진동자 모델과 결합된 realtime 시스템을 구현하고 그 자율 적응 운동의 생성 가능성을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.585-586
• /
• 2020

본 논문에서는 동적 웹 어플리케이션의 기능 구현에 사용되는 모듈 구현과 모듈 결합 방식에 따른 효율성은 시스템 운영을 위한 매우 중요한 요인이 된다. 사용자들 간의 인터넷 이용률이 높아지면서 웹 어플리케이션에 다양한 기능들이 추가되어 모듈간의 복잡성이 매우 높은 상태에서 정보를 제공하고 있다. 이러한 복잡성을 줄이기 위해 제시된 방법들을 검증하기 위해 만들어진 웹 어플리케이션을 통해 시뮬레이션의 결과를 제안한다. 소프트웨어 개발에 최소한의 비용으로 최대의 효율성을 내기 위해서는 각 모듈의 여러 가지의 구현 방식과 모듈 간 결합을 테스트한 결과를 MVC 패턴 방식으로 구현된 웹 어플리케이션을 통하여 확인하였다. MVC 패턴의 단점인 모델과 뷰 사이 의존성이 높은 문제를 완화하고, 유지보수성과 결함 허용성을 높이는 모듈 구현 및 통합방식의 연구를 위해 외부 모듈과 내부에서 객체로 구현된 모듈을 사용한 웹 어플리케이션의 결합도에 따른 테스트를 통해 각 모듈의 구현 및 통합 방식에 따른 장단점을 서술한다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2012.02a
• /
• pp.402-402
• /
• 2012

최근 반도체 공정 중 fluorocarbon (CxHyFz) 가스와 함께 플라즈마 밀도가 큰 유도결합형 플라즈마을 사용한 식각장비가 많이 사용되고 있다. 특히 저 유전상수 값을 가지는 박막을 밀도가 큰 플라즈마와 함께 fluorocarbon 가스를 이용하여 식각을 하게 되면 매우 복잡한 현상이 생긴다. 따라서 식각률에 대한 모델을 세우고 적용하는 일이 매우 어렵다. 본 연구에서는 CF4가스를 Ar가스와 함께 혼합하고 기판 플라즈마와 유도결합형 플라즈마를 동시에 가진 식각장비를 사용하여, 저 유전상수 값을 갖는 박막을 식각하였다. 또한, 간단한 식각모델인 Langmuir adsorption model를 이용하여 식각률(Etch rate)에 대한 합리적인 이해를 얻기 위해, 기판과 유도결합형 플라즈마의 파워에 따른 식각률을 계산하고, 식각모델에서 사용되는 매개변수인 이온플럭스(Ion Flux)와 식각수율(Etch yield)을 연구하였다. 기판의 플라즈마 파워가 20에서 100 W 증가하면서 식각률이 269에서 478 nm/min로 증가하였으며, 식각수율이 0.4에서 0.59로 증가하는 것을 관찰하였다. 반면에 기판의 플라즈마 파워 증가에 따라 이온 플럭스는 3.8에서 $4.7mA/cm^2$로 변화가 크지 않았다. 또한, 유도결합형 플라즈마의 파워가 100에서 500 W 증가하면서, 식각률이 117에서 563 nm/min로 증가하였으며, 이온플럭스가 1.5에서 $6.8mA/cm^2$으로 변화하였다. 그러나, 식각수율은 0.46에서 0.48로 거의 변화하지 않았다. 그러므로 저 유전상수 값을 가지는 박막 식각의 경우, 기판의 플라즈마는 식각수율을 증가시키며 유도결합형 플라즈마는 이온 플럭스를 증가시켜 박막 식각에 기여하는 것으로 사료된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.589-596
• /
• 2014

Joints, fasteners or connected parts frequently have a significant effect on the dynamical behavior of assembled mechanical structures. Therefore, the analytical prediction of structural responses depends on the accuracy of joint modeling. This paper deals with the formulation and analysis of dynamic mechanism for joint flexibilities whose relevant magnitudes of stiffnesses are investigated by using linear and torsional springs. The equation of motion is derived by using a generic joint in the middle of clamped-clamped beam. A reanalysis due to changes in magnitudes of joint stiffnesses is based on the reduced analysis where the binomial series terms are used as basis vectors. The solution procedures are straightforward and the method can be readily used with a general finite element method. The computational effort needed by this approach is usually much smaller than the effort needed for complete vibration analysis. Two numerical examples show that accurate results are obtained efficiently by reducing the number of degree in the reduced model.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.80-92
• /
• 2017

The popularity of cloud computing has led to the emergence of various types of cloud services, and the hybrid cloud, a deployment model that integrates public cloud and private cloud and offset their shortcomings, is in the spotlight recently. However, the complexity of different clouds integration and the lack of related integration solutions have delayed the adoption of hybrid cloud and cloud strategy by companies and organizations. Therefore, in this paper, we propose a cloud integration mechanism to solve the integration complexity problem. The cloud integration mechanism proposed in this paper consists of integration script that solves the cloud integration by the script based on the hybrid cloud function, a process of creating and executing it, and a script creation model applying the software design pattern. By integrating the various cloud services, we can quickly generate scripts that meet the user's needs. It is expected that the introduction of hybrid cloud and the acquisition of cloud strategy can be accelerated through this proposed integration mechanism.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.430-433
• /
• 2018

딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 적은 데이터를 증가시킬 수 있는 연구들이 필요하다. 이미지의 경우 회전, 이동, 반전등의 연산으로 쉽게 데이터를 증가시킬 수 있지만 자연어는 그렇지 않다. 그러나 최근 딥러닝 생성 모델의 발전으로 기존 자연어 데이터를 생성 모델을 통해 양을 늘려 실험하는 연구들이 많이 시도되었다. 본 논문에서는 문장 데이터 생성을 위한 VAE, 문장 분류를 위한 CNN이 결합된 모델을 한국어 영화평 데이터에 적용하여 기존 모델보다 0.146% 높은 86.736%의 정확도를 기록하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.04a
• /
• pp.344-348
• /
• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.52-52
• /
• 2003

cubic boron nitride(cubic BN)는 기계적, 전기적, 광학적, 열적으로 우수한 특성 때문에 다양한 분야에 응용 가능한 재료로, 수 십년 동안 연구되어 오고 있다. 그러나 아직까지 막내 cubic BN이 차지하는 함량과 접착력의 저조 때문에 실제로 응용되기에는 무리가 있다. 많은 이들이 이 문제점들을 해결하기 위해 노력하고 있다. Cubic BN의 생성 매카니즘에 관해서는 여러 모델들이 제시되고 있으나 아직까지 정론화된 것은 없다. 대표적인 모델들로는 스퍼터 모델, 스트레스 모델, 서브플렌테이션 모델 등이 있다. 그러나 BN 막내의 구조가 hexagal BN과 cubic BN이 혼합되어 있는 구조라는 것과 cubic BN이 형성되기 위해서는 이온 충돌 에너지가 필요하다는 점은 모든 모델들에서 일반적으로 취하고 있다. 본 연구에서는, 유도 결합 플라즈마 화학 기상 증착법을 이용해 cubic BN 박막을 증착하였다. 소스 가스로는 BCl$_3$, $N_2$, H$_2$, Ar를 사용하였다. 기판에 가해지는 R.F. 바이어스가 박막내 cubic BN의 함량에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 연구하였다. cubic BN 상의 확인은 FT-IR 장비로 분석하였고, 막내 조성은 AES로, 박막의 두께는 FE-SEM으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.66-66
• /
• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.