저손실의 높은 편광 소멸비를 갖는 LiNbO$_3$ 도파로를 만들기 위하여 고온 양자교환 방법을 이용하였다. 이 방법으로 제작된 도파로의 굴절률 특성을 분석하기 위하여 프리즘 결합기 방법으로 도파 모드를 측정하고 IWKB(inverse WKB) 방법을 사용하여 표면 굴절률 변화와 깊이에 대한 굴절률 분포 특성을 관찰하였다. 이러한 방법으로 고온 양자교환법의 주요 인자인 양자교환 온도, LS 농도, 양자교환 시간에 대한 굴절률 변화를 분석하였다.
일반 백색 LED의 연색성을 보완하기 위해 적색 양자점을 선택적으로 활용함으로써 고연색성 조명을 구현하는 연구가 최근 활발하다. 본 논문에서는 최근 이루어지고 있는 원격 양자점 부품 연구 및 이를 활용한 고연색성 조명 개발의 현황에 대해 소개한다. 특히 양자점 부품이 배치되는 조명의 광구조 최적화에 있어서 중요하게 고려해야 할 다양한 요소를 집중적으로 논의함으로써 향후 고연색성 조명 연구의 방향 및 전망까지 다루고자 했다.
양자점 셀룰러 오토마타(QCA: Quantum-dot cellular automata)는 차세대 디지털 회로설계 기술로서 주목받는 기술이며, 여러 디지털 회로들이 QCA 환경에서 제안되고 있다. 내용주소화 메모리(CAM: Content-addressable memory)는 내부에 저장된 정보를 바탕으로 탐색을 진행하는 저장장치이며, 네트워크 스위칭 등 특수한 과정에서 빠른 속도를 제공한다. QCA 환경에서 제안된 기존의 CAM 셀 회로들은 필요 면적과 에너지 손실이 크다는 단점이 있다. CAM 셀은 정보가 저장되는 메모리 부와 탐색의 성공 여부를 판단하는 판단부로 구성되며, 본 연구에서는 메모리 부를 다층구조로 설계하여 개선된 QCA CAM 셀을 제안한다. 제안한 회로는 시뮬레이션을 사용하여 동작을 검증하며 기존 회로와 비교 및 분석한다.
어떠한 신호를 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)로 양자화하고, 양자화된 신호, 즉 양자기 출력 인덱스를 잡음이 있는 전송로로 전송하려고 할 때, 전체적인 부호화 시스템의 성능은 사용된 양자화 기법과 전송로 오류에 대한 영향에 의해 좌우된다. 최적의 부호화 시스템 설계를 위해서는 전송로 최적 VQ 같이 소스와 전송로 부호화를 통합하여 최적화시켜야 한다. 설계를 위한 계산량을 줄이는 방법으로 부최적인 접근 방법으로 강인한 VQ (robust VQ: RVQ)가 있다. 양자기는 잡음이 없는 전송로에 최적으로 설계를 하고 양자화 출력인 인덱스 열을 전송로 심볼로 할당 시에, 전체 왜곡이 전송로 잡음에 보다 강인하게 되도록 인덱스 할당 함수를 설계하는 양자기가 RVQ이다. 그런데 최적의 인덱스 할당 함수의 설계도 계산량이 많이 요구된다. 최근에 VQ의 계산량을 줄일 수 있는 표본적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 제안되었다. SAPQ는 벡터의 차수를 줄이는 프러덕트 양자기(product quantizer: PQ)와 유사한 구조를 가지지만 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 full-search VQ보다 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 본 논문에서는 이러한 SAPQ를 사용하여 벡터의 차수를 줄임으로 전송로 오류에 강인한 RVQ 설계가 가능함을 SAPQ의 구조적 고찰과 모의실험을 통해서 살펴보았다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 방식의 알고리즘을 로젠블록 함수를 통한 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 얼굴의 아이겐공간에서 벡터 양자화 기법을 이용한 얼굴 인식을 제안한다. 아이겐페이스 방법의 문제점은 하나의 아이겐페이스로 얼굴의 다양한 변이를 표현하기에 부족하다는데 있다. 이러한 약점을 극복하기위해 제안된 방법은 아이겐페이스 공간에서 얼굴의 변이를 벡터 양자화 기법으로 군집화한다. 벡터 양자기는 학습과정을 통해 각 사람의 아이겐 페이스 집합을 양자화된 대표점들로 표현한다. 그리고 인식 과정을 통해 벡터 양자기는 얼굴 데이터 베이스에 저장된 대표점들과 입력된 얼굴 특징벡터와의 양자화 오차를 최소로 하는 대표점을 찾는다. 실험은 Faces94 데이터베이스에서 600장의 얼굴을 가지고 수행하였다. 실험 결과 기존의 아이겐페이스 방법은 최소 64개의 오인식을 하였고 제안된 방법은 코드북의 크기를 4개로 하였을 때 최소 20개의 오인식을 보였다. 결론적으로 제안된 방법은 얼굴의 변이를 수용하여 인식률을 향상시키는 효과적인 방법으로 사료된다.
본 논문에서는 직사각형 다중 양자 우물 광 도파관의 간단하고 효율적인 분석을 위한 새로운 모의 실험방법을 제시한다. 우선적으로 2 차원 도파관 구조는 유효 굴절률 법을 사용하여 1 차원 도파관 구조로 변형되고 이렇게 얻어진 등가의 평면 다중 양자 우물 도파관의 도파 특성 행렬은 새롭게 제시된 각도 스캔법(scanning angle method)에 의하여 분석된다. 직사각형 다중 양자 우물 도파관의 유효 굴절률, 모드 전장세기, 광 구속 인자는 이 방법을 사용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 모의 실험결과는 유한 요소 법에 기초된 해와 거의 정확한 일치를 보인다. 또한 직사각형 다중 양자 우물 도파관의 분석을 위한 두 가지의 근사 해석 방식을 새롭게 도입하고 그 방식들의 유효성을 검증하였다. 퍼터베이션 분석(perturbation analysis)을 사용하여 직사각형 다중양자 우물 도파관에서 전송되는 모드의 전력 손실 계수를 새롭게 유도하고 평면 다중 양자 우물 도파관 근사를 사용한 전형적인 방법의 결과와 비교하였다.
디지털 회로설계 기술에서 사용되는 CMOS는 양자 터널링 현상 등으로 인해 집적도의 한계에 다다르고 있다. 이를 대체할 수 있는 양자점 셀룰러 오토마타(QCA : Quantum-dot Cellular Automata)는 적은 전력 소모와 빠른 스위칭 속도 등으로 많은 장점이 있음으로 CMOS의 많은 디지털 회로들이 QCA 기반으로 제안되었다. 그중에서도 멀티플렉서는 D-플립플롭, 레지스터 등 다양한 회로에 쓰이는 기본 회로로써 많은 연구가 되고 있다. 하지만 기존의 멀티플렉서는 공간 효율성이 좋지 않다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 셀 간 상호작용을 이용하여 새로운 다층구조 멀티플렉서를 제안하고, 이를 이용하여 D-래치를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 멀티플렉서와 D-래치는 면적, 셀 개수, 지연시간이 개선되었으며, 이를 이용하여 큰 회로를 설계할 시 연결성과 확장성이 우수하다. 제안된 모든 구조는 QCADesigner를 이용해 시뮬레이션하여 동작을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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