본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기 장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 포아송방정식을 풀어 전위분포에 대한 분석학적 해를 구할 때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 소자 파라미터인 채널의 두께, 도핑강도 등에 대하여 드레인유기장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으므로 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 드레인유기장벽감소에 대하여 분석할 것이다.
인터넷 트래픽의 급증이 한정된 대역폭의 효율적인 운용을 요구하게 되면서 광 네트워크를 기반으로 하는 여러 가지 기술들이 소개되었다. 기존의 파장 다중화 개념에 merging 기술을 접목시킴으로써 제한된 파장의 효율적인 운용은 물론 망의 확장성을 제공한다. 광 도메인에서의 파장 merging 기술은 광 소자의 제약으로 인해 직접 구현될 수 없기 때문에 전자적인 도메인에서 수행된다. Merging이 구현됨에 따라 OXC (Optical Cross Connection)에서의 지연 시간은 증가하지만 대용량의 대역폭을 지원하는 광 채널(요구파장)을 감소시키게 되어 폭주하는 트래픽 처리 측면에서 처리율의 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 FEC merging 기능을 포함하는 이중 모듈구조인 OXC를 제안하였다. 최적의 merging 포인트 값은 시스템 성능 중 최대 값으로 산출하였으며 merging후의 결과 값은 모의 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 LoRa 네트워크의 신뢰성과 처리율을 향상시킬 수 있는 다중 게이트웨이의 수신 응답 조화 전송 기법 HAT-LoRa를 제안한다. LoRa 네트워크는 알로하류의 매체 접근 제어를 사용하여 충돌에 매우 취약한데, 데이터 패킷은 여러 게이트웨이가 수신하여 전달률을 일정 부분 보장할 수 있지만 수신응답 패킷은 단일 게이트웨이를 통해서만 이루어진다. HAT-LoRa는 LoRaWAN의 여러 확산 인자로 동시에 패킷을 수신할 수 있는 특성을 이용하여 다중 게이트웨이가 다른 논리채널을 이용해 수신응답을 동시에 전송하여 증가된 수신 기회를 제공한다. 제안 기법은 단일 게이트웨이와 이중 게이트웨이 환경에서 수신 응답의 기대 전송 시간이 각각 최대 55%와 60%, 평균 35%와 40% 줄어드는 결과를 보인다. 특히, 단말과 여러 게이트웨이와의 거리가 비슷한 환경에서 높은 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 밀리미터파 W대역에서 동작하는 안테나 성능 측정을 위한 원-전계 측정 시스템을 설계하고 검증하였다. 안테나 성능 시험은 안테나의 종류, 측정 항목, 측정 환경 및 기간 등에 따라 측정 시스템을 선택해야 한다. 근접 전계 측정은 안테나가 다중 채널을 가지거나 다양한 빔을 가지고 있을 경우, 측정 항목이 증가하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 이러한 안테나는 원-전계 측정을 통해 측정 시간을 단축 할 수 있고 필요한 측정 항목만 측정이 가능하다. 따라서 본 연구는 원-전계 측정 시스템을 고출력 레이저를 이용하여 정밀한 정렬을 확보하고 이중 증폭기 시스템을 적용하여 측정 정확도를 향상하였다. 설계된 시스템은 무반향 챔버 내 구축하였으며 검증된 근접 전계 측정 시스템과 비교하여 검증하였다.
서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득이 가장 큰 사용자를 선택하여 자원을 할당하는 기존의 max SNR 방식은 간섭 영향이 크지 않은 환경에서 우수한 성능을 나타내며, 서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득과 함께 사용자가 인접 셀의 기지국에 야기하는 간섭을 함께 고려하여 자원을 할당하는 max SGIR 방식은 간섭이 큰 환경에서 뛰어난 성능을 나타낸다. 이처럼, 기존의 자원할당 방식들은 각기 다른 간섭 환경에서 최적의 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 단점을 극복하기 위하여 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 방식은 max SNR 기법에 따라서 사용자를 선택하며, 선택된 사용자 발생 간섭량이 특정 임계치보다 클 경우 max SGIR 방식에 따라서 새로운 사용자가 선택된다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 다양한 간섭 환경에서 기존의 방식들 대비 항상 우수한 성능으로 최대 30%의 성능향상을 보였다.
본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 문턱전압특성에 대하여 분석하고자 한다. 특히 포아송방정식을 풀 때 전하분포를 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로 부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압을 구하였다. 문턱전압은 표면전위가 페르미전위의 두배가 될 때 게이트 전압으로 정의되므로 표면전위의 해석학적 모델을 구하여 문턱전압을 구하였다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 DGMOSFET의 도핑분포 함수의 형태에 따라 문턱전압 특성을 분석하였다.
본 연구에서는 TCAD 시뮬레이션을 이용하여 4가지 터널링 전계효과 트랜지스터(Tunnel Field-Effect Transistors; TFETs) 구조에 따른 특성을 조사하였다. 단일게이트 TFET(SG-TFET), 이중게이트 TFET(DG-TFET), L-shaped TFET(L-TFET), Pocket-TFET(P-TFET)의 4가지 TFET를 유전율과 채널 길이를 변화함에 따라서 드레인 전류-게이트전압 특성을 시뮬레이션해서 문턱전압이하 스윙(Subthreshold Swing; SS)과 구동 전류(On-current)면에서 비교하였다. 고유전율을 가지며 라인 터널링을 이용하는 L-TFET 구조와 P-TFET 구조가 포인트 터널링을 이용하는 SG-TFET와 DG-TFET보다 구동전류면에서 10배 이상 증가하였고, SS면에서 20 mV/dec이상 감소하였다. 특히, 고유전율을 가진 P-TFET의 주 전류 메카니즘이 포인트 터널링에서 라인터널링으로 변화하는 험프현상이 사라지면서 SS가 매우 향상되는 것을 보였다. 4가지 TFET 구조의 분석을 통해 포인트터널링을 줄이고 라인터널링을 강조하는 새로운 TFET 구조의 가이드 라인을 제시한다.
MANET은 전형적인 무선 네트워킹과는 다른 새로운 무선 네트워킹 파라다임으로써 기존 유선 망의 하부 구조에 의존하지 않고 이동 호스트틀로만 구성된 네트워크이다. Ad Hoc망에서 통신을 하기 위해서는 출발지 노드에서 목적지 노드까지 데이터 전송을 위한 라우팅에 관한 문제이다. Ad Hoc망에서는 모든 단말기의 위치변화가 가능하기 때문에 경로설정에 어려움이 따른다. 노드간에 정보를 보내고자 할 때 노트가 인접한 상태가 아니면 정보를 직전 보낼 수 없고 여러 중간 노드들을 거쳐서 정보를 보내는 다중-홉 라우팅 방식을 사용해야 한다. 따라서 중간 노드들은 패킷 라우터의 역할을 해야하는데 무선 통신 자체가 좁은 대역폭과 한정된 채널을 가지고 전송 범위가 제한되는 문제가 있다. 또한 노트 자체의 이동성과 전력 소모 등으로 인한 이탈은 망 위상을 수시로 변화시키므로 노트간에 정보를 전송하는데 가장 종은 경로는 수시로 변경될 수 있으므로 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 경로유지 과정에서 Ad Hoc망 내의 노드들은 이동성의 특성으로 인해 현재 사용되는 경로 보다 더 짧고 효율적인 경로가 발생하고 중간 노트가 이동 될 때 새로운 경로로 갱신하여 솔기없는 최적의 경로를 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 ZRP의 IERP에서 감청모드를 통하여 사공중인 경로보다 최적의 경로를 감지하여 새로운 경로로 갱신하는 방법과 중간 노드가 이동하여 경로가 깨진 경우 부분적으로 경로를 복구하는 방법을 제시하여 항상 최적화된 경로를 유지함으로써 Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유
본 논문은 효율적으로 라만 증폭기의 이득을 예측하고 잡음 특성을 분석하기 위해서 라만 증폭기 상관된 상미분방정식 (Ordinary Differential Equation: ODE)을 유효거리(Effective Length) 기반의 상관된 적분형(closed integral form)방정식 및 매트릭스로 전개하고 이 전개를 활용한 라만 증폭기 모델링 및 수치해석 알고리즘을 기술한다. 광섬유 라만 증폭기는 유연하고 넓은 이득 대역폭 및 낮은 잡음 등의 장점 때문에 최근 광통신 시스템에서 핵심기술로 각광받고 있으며, 특히 멀티채널 펌핑구조에서 성능예측을 위해 많은 라만 증폭기 모델링 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 많은 연구들은 라만 증폭기 상관된 상미분방정식의 해를 "fiber propagation axis"를 기반으로 구해왔기 때문에 광섬유 길이에 의존적이고 복잡한 계산으로 상당히 많은 시간이 필요했으며, 실제 전송 시스템에서의 활용이 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기존의 상관된 상미분방정식을 접근이 용이한 "유효거리" 기반의 적분형 방정식으로 전개하고 매트릭스 및 벡터 형태로 알고리즘을 공식화하여 빠른 라만 이득 계산과 "iteration axis"를 이용한 해의 도출을 통해 새로운 라만 증폭기 모델링 방법과 수치해석 알고리즘을 제시하였다. 제안한 수치해석 알고리즘을 전방, 후방 및 양방향 펌핑구조의 라만 증폭기가 도입된 시스템에 적용하는 컴퓨터 모의실험을 수행한 결과 기존의 "Average power method와 비교하여 라만 이득과 광선로 내의 펌프 및 신호 광의 진행정도를 18배 이상의 정밀도에서 0.03 dB 이내의 매우 작은 오차범위 및 100배 이상 단축된 짧은 시간으로 정확히 예측하였다. 또한, 수치해석 알고리즘을 통해서 얻은 신호 광 파워의 분포를 바탕으로 Amplified Spontaneous Emission(ASE), 후방 ASE의 레일레이 산란 및 신호의 이중 레일레이 산란과 같은 라만 증폭기 잡음 요소들을 분석하였다. 새롭게 제안한 수치해석 알고리즘은 실제 광통신 시스템에 적용되어 신속하고 효율적으로 라만 증폭기 성능을 예측하고 분석할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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