• 제목/요약/키워드: 오프 셋 구조

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오프셋 마스크를 이용하지 않는 새로운 자기 정합 폴리 실리콘 박막 트랜지스터 (A novel self-aligned offset gated polysilicon thin film transistor without an additional offset mask)

  • 민병혁;박철민;한민구
    • 전자공학회논문지A
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    • 제32A권5호
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    • pp.54-59
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    • 1995
  • We have proposed a novel self-aligned offset gated polysilicon TFTs device without an offset mask in order to reduce a leakage current and suppress a kink effect. The photolithographic process steps of the new TFTs device are identical to those of conventional non-offset structure TFTs and an additional mask to fabricate an offset structure is not required in our device due to the self-aligned process. The new device has demonstrated a lower leakage current and a better ON/OFF current ratio compared with the conventional non-offset device. The new TFT device also exhibits a considerable reduction of the kink effect because a very thin film TFT devices may be easily fabricated due to the elimination of contact over-etch problem.

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Empirical Study for Causal Relationship between Weather and e-Commerce Purchase Behavior

  • Hyun-Jin Yeo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권4호
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    • pp.155-160
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    • 2024
  • 기온, 습도, 풍속, 기압과 같은 기상정보는 식중독, 불편함과 같은 생활 요소들에 영향을 미치는 것으로 연구되었다. 이에 따라 한국 기상청은 '생활 산업 기상정보서비스'나 '위기탈출 안전 날씨', '피크닉 지수'와 같은 일상과 날씨가 연관된 정보를 제공하고 있다. 이러한 날씨-생활 영향력은 오프라인 쇼핑행위에서도 나타나는데, 특히 대형마트의 경우 여가생활 장소 요소 역시 가지고 있어 날씨에 따른 영향을 보이고 있다. 하지만 온라인 쇼핑은 오프라인 쇼핑과 같은 물리적 요소가 없기에 다른 모습을 보일 것이다. 기존 연구들은 대부분 온라인 커머스에 미치는 기존 마케팅 요소들의 심리적 요인들을 사용했지만, 본 연구는 심리적 요소들에 영향을 미치는 날씨 요소들을 기상청 데이터 셋을 사용하여 연관성을 분석하였다. 본 연구는 A온라인 쇼핑몰 고객에 대한 1,033개의 유효 설문과 구조공분산 분석을 통해 날씨 요소가 온라인 구매 의도에 미치는 영향에 대해 살펴본다. 결과적으로 온라인 쇼핑 구매 의도는 기온, 습도에 인과 관계를 보였다.

단일-극 커패시터 방식의 터치센서를 위한 Incremental 델타-시그마 아날로그-디지털 변환기 설계 (The Incremental Delta-Sigma ADC for A Single-Electrode Capacitive Touch Sensor)

  • 정영재;노정진
    • 전기전자학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.234-240
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    • 2013
  • 본 논문에서는 단일-극 커패시터 방식의 터치센서를 위한 incremental 델타-시그마 아날로그-디지털 변환기를 설계하였다. 델타-시그마 모듈레이터의 구조는 단일비트 2차 cascade of integrators with distributed feedback(CIFB)를 사용하였으며 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. Incremental 델타-시그마 아날로그-디지털 변환기의 입력으로 이어지는 센서가 넓은 입력 범위를 얻고 높은 정확성을 가지도록 변환기 앞에 shielding 신호와 디지털적으로 조절 가능한 오프-셋 커패시터를 위치시켰다. 본회로의 공급전압은 2.6 V에서 3.7 V이며 ${\pm}10-pF$의 입력범위를 가지고 fF 이하의 해상도를 필요로 하는 단일-극 커패시터 방식의 터치센서에 적합하다.

16M-Color LTPS TFT-LCD 디스플레이 응용을 위한 1:12 MUX 기반의 1280-RGB $\times$ 800-Dot 드라이버 (A 1280-RGB $\times$ 800-Dot Driver based on 1:12 MUX for 16M-Color LTPS TFT-LCD Displays)

  • 김차동;한재열;김용우;송남진;하민우;이승훈
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제46권1호
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    • pp.98-106
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    • 2009
  • 본 논문에서는 ultra mobile PC (UMPC) 및 휴대용 기기 시스템 같이 고속으로 동작하며 고해상도 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 16M-color low temperature Poly silicon (LTPS) thin film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) 응용을 위한 1:12 MUX 기반의 1280-RGB $\times$ 800-Dot 70.78mW 0.13um CMOS LCD driver IC (LDI) 를 제안한다. 제안하는 LDI는 저항 열 구조를 사용하여 고해상도에서 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며 column driver는 LDI 전체 면적을 최소화하기 위해 하나의 column driver가 12개의 채널을 구동하는 1:12 MUX 구조로 설계하였다. 또한 신호전압이 rail-to-rail로 동작하는 조건에서 높은 전압 이득과 낮은 소비전력을 얻기 위해 class-AB 증폭기 구조를 사용하였으며 고화질을 구현하기 위해 오프 셋과 출력편차의 영향을 최소화하였다 한편, 최소한의 MOS 트랜지스터 소자로 구현된 온도 및 전원전압에 독립적인 기준 전류 발생기를 제안하였으며, 저전력 설계를 위하여 차세대 시제품 칩의 source driver에 적용 가능한 새로운 구조의 slew enhancement기법을 추가적으로 제안하였다. 제안하는 시제품 LDI는 0.13um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 source driver 출력 정착 시간은 high에서 low 및 low에서 high 각각 1.016us, 1.072us의 수준을 보이며, source driver출력 전압 편차는 최대 11mV를 보인다. 시제품 LDI의 칩 면적은 $12,203um{\times}1500um$이며 전력 소모는 1.5V/5.5V 전원 저압에서 70.78mW이다.

지능형 클라우드 환경에서 지각된 가치 및 행동의도를 적용한 딥러닝 기반의 관광추천시스템 설계 (Design of Deep Learning-based Tourism Recommendation System Based on Perceived Value and Behavior in Intelligent Cloud Environment)

  • 문석재;유경미
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.473-483
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    • 2020
  • 본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.