은(Ag) 또는 금(Au) 입자를 촉매로 이용하여 습식식각을 통해 선택적으로 짧은 시간동안 단결정 실리콘 웨이퍼의 표면을 텍스쳐링하여 반사방지막 특성을 효과적으로 얻을 수 있다. 일반적으로 금속입자는 주로 금속 이온이 포함된 용액이나, 전기증착법을 통해서 실리콘 웨이퍼 표면에 형성시켰지만, 금속입자의 크기와 분포를 조절하기 어려웠다. 하지만, 최근 진공장비를 이용하여 열증발증착법(thermal evaporation)과 급속열처리법(rapid thermal annealing)을 통해서 금속입자를 대면적으로 크기와 분포를 균일하게 조절할 수 있다. 이러한 현상은 열적 비젖음(thermal dewetting) 현상에 의해 실리콘 표면위에 증착된 금속 박막으로부터 나노입자로 형성할 수 있다. 본 연구에서는 실리콘 (100)기판위에 다양한 크기의 은 또는 금 나노입자를 형성시켜 식각용액에 짧은 시간동안 담그어 식각하여, 텍스쳐링 효과와 반사방지(antireflection) 특성을 분석하였다. 실험을 위해 각각 은 또는 금 박막을 열증발증착법을 이용하여 ~3-8 nm의 두께로 형성시켰으며, 급속가열장치를 이용하여 $500^{\circ}C$에서 5분 동안 열처리하였다. 그리고 탈이온수(de-ionized water)에 불화수소와 과산화수소가 혼합된 식각용액에 1-5분 동안 습식식각을 하였다. 각각의 텍스쳐링 된 샘플의 식각의 상태와 깊이를 관찰하기 위해 field emission scanning electron microscopy (FE-SEM)을 이용하여 측정하였으며, UV-vis-NIR spectrophotometer를 이용하여 300 nm에서 1,200 nm의 반사특성을 분석하였다. 또한 RCWA (rigorous coupled wave analysis) 시뮬레이션을 이용하여 텍스쳐링 된 기하학적구조에 대하여 반사방지막 특성을 이론적으로 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.119-133
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1999
마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 NTSC 칼라영상신호를 프레임내에 휘도신호와 색도신호를 분리하기 위한 새로운 적응형 필터링방식을 제안하였다. 이 방식은 인가되는 신호의 상태, 즉 수직방향에서의 상관관계, 그리고 수평방향과 대각선방향에서의 천이상태를 검출하여 제어신호를 생성하고, 이 신호에 의해 수직 필터군과 수평 필터군에서 각각 적응적으로 필터를 선택하여 처리함으로써 색도신호를 얻으며, 휘도신호는 칼라영상신호에서 색도신호를 감하여 얻는다. 여기에 사용된 필터들은 NTSC 칼라영상신호를 칼라부반송과 주파수의 4배로 샘플링한 경우에 대해서 설계되었으며, 몇가지 평가방법에 의해, 제안된 방식과 기존의 방식을 컴퓨터 시뮬레이션과 SVP(Serial Video Processing) 시스템을 이용하여 비교하였다.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
본 논문에서는 실시간 모바일 레이트레이싱에서 사실적인 그림자를 생성하기 위한 새로운 그림자 생성 기법을 제시한다. 일반적으로 레이트레이싱에서는 그림자 광선을 샘플링 하여 부드러운 그림자를 생성한다. 지금까지 이런 생성 방법은 처리해야 할 광선의 수를 증가시키기 때문에 성능 저하의 요인이 되어왔다. 제안하는 소프트 쉐도우 생성 기법과 하드웨어 구조는 선택적 그림자 생성과 삼각형 주소 캐싱을 통해 샘플링에 의한 성능 저하를 최소화시킴으로써 이런 문제를 해결하였다. 제안된 하드웨어 구조는 모바일 레이트레이싱 하드웨어에 통합 가능한 수준이며, FPGA상에서 성능 평가 되었다. 평가 결과 제안된 기법의 성능은 4, 8, 그리고 16 샘플에 대해서 이전 기법 대비 평균 40%, 50% 그리고 56% 수준으로 향상 되었으며, 우리는 제안된 하드웨어 구조를 통해 실시간으로 소프트 쉐도우를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 가속도 센서 및 자이로 센서 등과 같이 고해상도 및 작은 면적과 적은 전력 소모를 동시에 요구하는 센서 인터페이스 응용을 위한 12비트 1kS/s 65uA 0.35um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 재순환 기법을 이용한 알고리즈믹 구조를 사용하여 샘플링 속도, 해상도, 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며, 일반적인 열린 루프 샘플링 기법을 적용한 버전1과 오프셋 및 플리커 잡음을 제거하여 동적 성능을 향상시키기 위해 닫힌 루프 샘플링 기법을 적용한 버전2로 각각 제작되었다. 또한 SHA와 MDAC 회로에는 스위치 기반의 전력 최소화 기법과 바이어스 공유 기법이 적용된 2단 증폭기를 사용하여 면적과 전력 소모를 최소화시켰다. 한편, 저전력, 소면적 구현을 위한 개선된 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 파라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.35um 2P4M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 12비트 해상도에서 각각 최대 0.78LSB, 2.24LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 1kS/s의 동작 속도에서 버전1, 버전2 각각 최대 60dB, 63dB 수준의 SNDR과 70dB, 75dB 수준의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 버전1, 버전2 각각 $0.78mm^2,\;0.81mm^2$ 이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압과 1kS/s의 동작 속도에서 각각 0.163mW, 0.176mw이다.
화면 내 예측 (intra prediction)은 H.264/AVC 참조 소프트웨어의 중요한 기술들 중의 하나 이지만, 커다란 부호화 복잡도를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 고속 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 서브 샘플링 (sub-sampling)된 화소들을 이용해 현재 블록의 에지 방향을 예측하는 고속 화면 내 예측 모드 선택 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 이전 알고리즘에 비해 H.264/AVC 부호화기의 복잡도를 줄일 뿐 아니라 부호화 성능을 향상 시키는 것을 보여준다. 실험결과는 제안한 알고리듬이 미미한 화질 열화와 비트 증가율을 가지면서 평균적으로 75.93% 만큼 부호화 시간을 줄이는 것을 보여준다.
본 논문에서는 일변량 정규분포를 따르는 확률변수의 관측치열에 대한 변화점 문제(change point problem)를 고찰한다. 변화점의 존재유무, 그리고 만일 변화점이 존재한다면 어떠한 유형으로 발생했는지 즉, 변화점 발생 이후로 평균만 변화, 분산만 변화, 또는 평균과 분산 모두가 변화했는지를 밝힌다. 가능한 여러 유형의 변화모형들 가운데 최적의 모형을 선택하기 위해 베이지안 모형선택 기법을 이용하고, 선택된 모형에 내재된 모수를 추정 하기 위해 메트로폴리스-혜스팅스 알고리 즘을 포함한 깁스샘플링 을 이용한다. 이러한 방법론은 모의실험을 통해 검토되고, 또한 서울지역의 겨울철 평균기온 자료에 적용된다.
본 논문에서는 OFDM 신호방식을 사용하는 무선채널 환경에서 무선 멀티미디어에 적합한 클럭 동기복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 클럭 동기복원 알고리즘의 기본적인 접근은 수신기의 채널 추정기로부터 추정된 채널의 주파수 응답을 획득하여 IFFT를 통해 채널의 충격 응답 또는 다중 경로 강도 프로 파일을 구하고 시간 영역에서 채널의 에너지가 집중된 일정 범위의 위치를 추적하는 것이다. 또한, 샘플링 클럭 오프셋이 $\pm$1-3 샘플 있는 경우 64-QAM, 16-QAM의 성좌점을 분석하고, BER 성능을 확인한 결과 최적 샘플 지점에서의 성좌점과 BER성능에 비하여 2 샘플 이상의 오프셋이 발생했을 경우에는 심한 성능 열화가 나타나는 것을 확인하였고, 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 알고리즘이 주파수 선택적 페이딩 채널에서도 우수한 동기특성을 제공함을 알 수 있다.
무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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