산화아연 막은 투명한 전도성 물질로써 다양한 분야의 광전자소자에 이용되고 있다. 그러므로 산화아연 막의 특성을 규명하는 것은 광전자소자의 성능을 높이는데 매우 중요한 역할을 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 산화아연 막을 용액공정 기반으로 제작하여 형태적, 구조적 특성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 졸-겔 방법을 반복적으로 시행하여, 시행 횟수에 따른 산화아연 막의 물성의 변화를 관찰할 것이다. 일정한 용액 조건하에서, 5회의 반복적인 졸-겔 방법을 시행한 결과 결정화가 진행되는 것을 확인하였다. 7회 이상에서는 원소 구성 및 결정화도가 특정 값에 수렴하는 경향을 보였다. 최종적인 산화아연 막의 평균결정의 크기는 약 10.7 nm 정도로 계산되었다. 본 연구를 통해 최적의 결정화를 보이는 공정횟수는 7회였다. 본 연구 결과 및 방법론은 다양한 용액공정 변수를 가변시키면서 적용할 수가 있고 최적의 공정조건을 확립하는데 기여할 것으로 기대한다.
GHz 급의 아주 높은 반복율을 가지면서, 피코초 단위의 펄스 열을 발진시키는 레이저를 만들기 위해 능동형 모드록킹 방법을 이용하였다. 이 방법은 공진기안에 광 변조기를 삽입하고, RF 신호를 가하여 시간적으로 공진기내에서의 손실을 변화시키는 방법이다.$^{(1)}$ 공진기 길이를 충분히 길게 하면서도 고 반복율을 가지는 레이저를 만들기 위해 조화 모드록킹 방법을 사용했는데, 이는 레이저 펄스의 반복율을 공진기 길이에 의한 기본 반복율의 정수배가 되도록 하는 방법이다.$^{(2),(3)}$ 3차 조화 모드록킹 방법을 이용한 Nd:YLF 레이저 시스템을 그림 1에서 나타내었다. (중략)
진공 증착장비에서 다층박막으로 구성된 광학필터를 증착할 경우, 증착되는 동안 설계된 최종 광학필터의 성능을 구현하기 위해서는 실시간으로 각각의 층들에 대한 굴절률(n)과 물리적 두께(d)를 제어하거나 또는 광학적 두께(nd)를 제어해야 한다. 광학적 두께를 제어하는 대표적인 예로 광모니터링 방법이 있는데, 증착되는 기판에 직접 빛을 입사시켜 기판에서 반사된 빛이나 투과된 빛의 세기를 측정하여 증착과정을 제어하는 방법이다. (중략)
일반적으로 광학계를 설계하는 데 있어서 몇 가지 단계를 거치게 되는데, 이 중 최종설계의 성공여부를 좌우하는 가장 중요한 단계는 기초설계라 할 수 있다. 기초설계는 최적화에 필요한 초기데이터를 결정하는 것으로써, 현재 다양한 방법이 제안되어지고 있지만, 가장 체계적인 방법으로 생각되는 것은 자이델(Seidel) 3차 수차론을 활용하는 것이다. 자이델 3차 수차론으로부터 수차식들은 설계 변수들이 복합적으로 커플링된 고차방정식으로 표현이 되고, 이를 또한 해석적으로 표현되는 제한조건들과 함께 수치 해석적으로 풀면 기초설계에 필요한 여러 설계 변수들이 결정된다. (중략)
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 환경은 시간과 공간의 제약 없이, 언제 어떤 곳에서건 자신이 원하는 통신 및 컴퓨팅 서비스를 제공받을 수 있는 환경 구축을 목표로 한다. 다자간 VoIP 기술은 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스를 위한 기본 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 효율적인 다자간 VoIP를 위하여 다양한 회의 모델들을 분석하고, 그들 중 단말혼합 방법이 왜 적절한가를 설명한다. 이러한 단말 혼합 방법을 유비쿼터스 환경에 적용하는데 장점과 더불어 문제점도 있으며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안들을 제시한다.
아날로그 회로는 가장 기본적인 전기/전자 회로로써 현재도 높은 중요도를 가지고 있지만, 설계를 위해서는 전문적인 지식이나 기술이 반드시 필요하다. 그래서, 아날로그 회로를 설계하기 위해 진화 연산을 이용한 기법이 연구되어 왔다. 진화연산은 최적화 문제를 해결하는 한 방법으로써 다양한 문제에 적용 가능하다. 하지만, 많은 경우 매우 오랜 시간이 걸려 재현이 어렵고 계산비용이 많이 요구되어왔다. 하지만, 최근 들어 진화전략을 이용하여 작은 집단 크기로 아날로그 회로를 진화시킬 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 진화전략을 이용한 방법에 기반하여, 내고장성을 가진 회로를 설계하는 기법을 제안하고, 실험을 통하여 기본 진화전략 알고리즘과 비교한다. 그 결과, 제안한 방법을 통해 생성한 회로는 기본 알고리즘을 사용했을 때 보다 고장으로 인해 소자의 값이 변경되었을 때 성능하락이 더 적었다.
본 논문에서는 패턴 인식 및 회귀 문제를 풀기 위해 쓰이는 기계학습에 대한 전반적인 이론과 설계방법에 대해 알아본다. 대표적인 기계학습 방법인 신경회로망과 기저벡터머신 등에 대해 소개하고 이러한 기계학습 모델을 선택하고 구축하는 데에 있어 고려해야 하는 문제점들에 대해 이야기 한다. 그리고 특징 추출 과정이 기계학습 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지, 일반적으로 특징 추출을 위해 어떤 방법들이 사용되는 지에 대해 알아본다. 또한, 최근 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 딥러닝에 대해 소개한다. 자가인코더, 제한볼츠만기계, 컨볼루션신경회로망, 회귀신경회로망과 같이 딥러닝 기술이 적용된 대표적인 신경망 구조에 대해 설명하고 기존의 기계학습 모델과 비교하여 딥러닝이 가지고 있는 특장점을 알아본다.
본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.
본 논문에서는 전력전자 시스템 해석 시 PSpice와 Simulink를 이용한 Co-Simulation방법으로 회로 레벨(Circuit level)을 포함한 시스템 레벨(System level)에서의 시뮬레이션 해석 방법을 제안한다. 일반적인 전력전자 시스템의 설계 방법은 회로 레벨과 시스템 레벨에서 별도로 시뮬레이션하거나 이상적인 모델을 이용하여 시스템을 해석하여 왔으나, 이러한 시스템 설계 방법은 별도의 시제품을 제작하여 측정함으로써 시간과 금전적 손실이 있었다. 이러한 점을 보완하기 위해서 PSpice와 Simulink를 이용한 Co-Simulation방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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