Fe/Gd 다층박막 내 자성층간 결합에 미치는 패턴의 영향을 연구하였다. 이를 위하여 하나의 다층박막 시료를 나누어서 패턴한 것과 패턴하지 않은 것으로 제작하여 비교하였다. X선 자기 원편광 이색성(X-ray magnetic circular dichrosim: XMCD)을 이용하여 Gd 원소에 선택적인 자화 벡터의 온도 변화를 비교한 결과, 패턴 시료의 경우 Gd 자화 벡터의 온도의존성이 패턴 전에 비해 뚜렷하게 변화했음을 관측하였다. 이는 패턴 효과와 반강자성의 층간 결합 효과가 서로 경쟁하여 나타난 결과이다.
본 논문에서는 양자화 결합 네트워크의 시계열 패턴의 기억 특성을 뉴로-칩 상에서 검토하기 위하여, 결합 하중이 $\pm$1 및 0로프로그램 가능한 네트워크를 설계하고 집적화 하였다. 제작된 칩 사이즈는 2.2mm $\times$2.2mm이며 1.2um CMOS 설계기술을 이용하여 7개의 뉴런과 49개의 시냅스 회로를 내장한다. 측정 결과, 설계된 네트워크는 동적 패턴을 성공적으로 기억한다. 또한, 특정한 리미트사이클을 네트워크에 기억시킬 수 있는 결합 하중의 구성방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 결합하중과 정밀도의 관점에서 하드웨어 구성에 유용하다.
관점지향 프로그래밍은 횡단관심사를 애스펙트로 모듈화 하여 시스템의 개발 용이성, 재사용성 그리고 확장성을 향상시킨다. 이에 관점지향 프로그래밍 적용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으나 애스펙트를 효율적으로 개발하는 기법 관련 연구가 보다 필요한 상황이다. 본 논문에서는 애스펙트의 교차점을 구성하는 핵심요소인 결합식 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 결합정보 매트릭스 작성, 결합식 작성, 그리고 결합식 정제 및 확인으로 구성한 워크플로우를 수행하여 결합정보 매트릭스와 패키지 트리를 작성하고, 결합점명 패턴의 공통성을 분석하여 애스펙트 교차점의 결합식을 추출한다. 추출한 결합식은 결합점의 패키지명, 클래스명, 그리고 메소드명 패턴의 공통성을 반영하며, 기법의 산출물은 애스펙트 결합에 대한 정확한 정보를 제공한다.
본 논문은 배열안테나의 상호결합(mutual coupling)에 의한 방사패턴 왜곡을 보상하는 최적화 방법을 제시하도록 한다. 배열안테나에서 안테나 사이의 간격이 좁아지게 되면 안테나 상호간의 커플링에 의해 방사패턴에 왜곡이 발생하게 된다. 상호결합은 각 안테나에 여기되는 신호의 크기와 위상을 변화시키며 이는 방사패턴의 왜곡으로 이어진다. 이런 방사패턴의 왜곡 문제를 해결하기 위하여 상호결합을 고려한 여기신호를 각 배열 요소에 공급하는 방법을 제안하였다. 공급신호의 크기와 위상을 결정하기 위하여 입자 군집 최적화 알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하였다. 왜곡 보상을 검증하기 위하여 전방향으로 동일한 방사패턴을 갖는 다이폴안테나를 사용하였으며, 배열안테나의 간격을 0.2파장으로 두어 상호결합이 많이 발생하도록 하였다. 최적화를 통한 안테나의 신호를 선정한 결과 이상적인 방사패턴과 동일한 결과가 나오는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기생 패치 구조와 적층 구조의 광대역 마이크로스트립 안테나에 평행 결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로를 결합하여 쉽게 추가적인 임피던스 대역폭 개선을 얻을 수 있음을 제안하였다. 평행 결합 선로 형태의 광대역 임피던스 정합 회로 설계를 위하여 분포 회로 방식의 반복적인 방법을 제시하였고. 설계\ulcorner제작 결과 기생 패치 구조와 적층 구조에서 각각 56.23%와 16.45%의 추가적인 임피던스 대역폭 개선을 이룰 수 있었다. 그리고 방사 패턴과 측정된 이득을 보면 평행 결합 선로의 결합으로 인한 방사 패턴에서의 큰 변화는 보이지 않았고, 이득에서는 평행 결합 선로 부분의 커플링 손실로 인해 최대 이득이 약 1 dB 정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
종방향 모드 전송선로 이론을 이용하여 실리콘 도파로에 기초한 플라즈마 격자 구조형 방향성 결합기(P-GADC)의 1D & 2D 격자 패턴에 따른 전송 모드 특성을 정확하게 분석하였다. 정확한 해석적 수식과 기, 우 모드 사이의 간섭특성에 의존하는 중첩모드를 정의하여 각 격자 패턴에서 발생하는 TE 모드의 필드분포를 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 최대 결합효율을 발생시키는 필드분포는 정사각형 격자 패턴으로 구성된 P-GADC에서 발생하였다. 즉, GADC의 전형적인 최대 결합효율 조건인 위상정합 조건과 다른 최소간격 조건인 격자주기 $d_{min}=8.8{\mu}m$에서 발생하였다.
유전자 발현에 매우 중요한 신호역할을 하는 프로모터 영역은 여러 전사인자들이 결합하는 특정 부위들을 갖고 있다. 전사인자의 결합부위는 프로모터의 다양한 부위에 위치하며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 최적의 패턴들을 탐색하기 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하면서, 동시에 MEME 알고리즘의 N-occurrence-per-dataset 모델의 가정과 패턴의 길이를 결정할 수 있는 Wataru 방법의 장점을 따르는 새로운 방법을 제시하고 있다. 이러한 탐색 방법은 유전체 연구자들이 임의의 DNA 염기서열 상에서 프로모터 영역을 예측하거나 특정 전사인자의 결합부위를 탐색하는데 적극 활용할 수 있다.
본 연구는 PNF 결합패턴이 뇌졸중 환자의 마비측 하지 근 활성도와 보행 능력에 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보고자 실시하였다. 뇌졸중 환자 20명을 대상으로 하여 PNF 결합패턴(주 4회, 6주간)을 적용하는 실험군(n=10)과 일반 운동치료만을 적용하는 대조군(n=10)으로 무작위 배정하였다. 하지 근 활성도 측정은 활동전위의 실효치 값으로 분석하였고, 보행능력검사는 10MWT, DGI, F8WT를 이용하여 측정하였다. 운동 적용 방법에 따른 측정 시점에 대한 대조군과 실험군의 유의성 검정은 Two-way repeated measure ANOVA를 실시하였다. 그 결과, 근 활성도를 알아보기 위해 측정한 RF(p<.05), VM, TA, LH, LG(p<.001) 근육 모두 각 측정 시기에서 통계적으로 유의한 증가가 있었으며, VM, TA, LH, LG(p<.001)에서 측정시간과 군 간의 상호작용이 나타났다. 보행능력을 알아보기 위해 실시한 10MWT, DGI, F8WT 검사에서도 각 측정 시기에서 통계적으로 유의한 향상이 있었으며(p<.001), 10MWT(p<.05), DGI(p<.001), F8WT(p<.01)에서 측정시간과 군 간의 상호작용이 나타났다. 본 연구의 결과로 보아 PNF 결합패턴은 뇌졸중 환자의 마비측 근 활성도를 증가시키는데 도움을 주고, 보행 능력 개선에 유용한 전략으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
기존의 광학리소그래피방법으로는 나노크기의 패턴을 형성하는데에 있어서 많은 제약이 있으며, 사실상 수십나노크기의 패턴을 형성하는데에는 전자빔리소그래피등 새로운 패턴형성 방법이 요구되고 있다. 블록 공중합체를 이용한 나노 패턴은 서로 다른 화학적 구조를 가지는 고분자들이 공유결합으로 연결되어 있는 분자구조를 이용하여, 하나의 분자 내에 서로 다른 블록들이 상분리를 일으키려는 것과 동시에 이들의 공유결합으로 인해 그 정도가 제한되는 것을 이용하여 라멜라, 실린더, 구 등의 주기적으로 배열된 형태의 구조물을 형성하는 패터닝 기술이다. 블록 공중합체를 이용한 나노크기의 패턴 형성은 열역학적으로 안정적인 구조이며, 대면적으로 구현 할 수 있어서 차세대 소자제작을 위한 제작기술로 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 블록공중합체를 이용한 나노패턴 기술은 선행적으로 나노구조체를 결함이 없고, 원하는 형태로 제작 할 수 있는 공정의 확립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는, 이러한 블록 공중합체을 이용한 나노패턴을 제조하는 공정에서, 폴리스틸렌과 실리콘 산화물 박막과의 표면반응을 막기 위한 Self-Assembly Monolayers (SAMs) 처리 공정이 패턴 형성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 MPTS의 농도 및 처리시간을 변화시켰다. 나노패턴을 분석, 확인하기 위하여 Atomic Force Microscopic (AFM)과 Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM)을 이용하였다.
행위 DB로부터 행위패턴 분석 및 마이닝을 위해서는 정교한 행위패턴 모델링 기술이 수반되어야 한다. 기존의 그래프기반 행위 패턴 모델링 방법은 하루 행위 시퀀스들의 동일한 행위 시퀀스 세그먼트를 찾아 하나의 행위 시퀀스로 결합시켜 행위 그래프를 생성하였다. 이 방법은 서로 다른 시간에 발생한 행위 시퀀스 세그먼트들이 하나의 행위 시퀀스로 결합되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 하루의 행위 시퀀스를 시간 세그먼트 단위로 분할하고, 각 시간 세그먼트별로 행위 그래프를 생성하여 정교한 행위 그래프 모델을 수립하는 방법을 제안한다. 그래프 마이닝 기법들을 활용한 실험을 통하여 제안하는 행위패턴 모델링 기법이 기존의 행위 그래프 모델 기법보다 더 유용함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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