본 논문에서는 결합된 슈뢰딩거-푸아송 방정식과 전류연속방정식을 셀프-컨시스턴트하게 계산함으로써, 나노-스케일 center-channel (CC) double-gate (DG) MOSFET 디바이스의 전기적 특성 및 구조해석에 관한 연구를 시행하였다. 10-80 nm 게이트 길이의 조건에서 수행한 CC-NMOS의 시뮬레이션 결과를 DG-NMOS 구조에서 시행한 시뮬레이션 결과와의 비교를 통하여 CC-NMOS 구조에서 나타나는 CC 동작특성 메커니즘과, 이로 인한 전류 및 G$_{m}$의 상승을 확인하였다. 문턱 전압 이하 기울기, 문턱 전압 롤-오프, 드레인 유기 장벽 감소의 파라미터를 통하여 단채널 효과를 최소화하기 위한 디바이스 최적화를 수행하였다. 본 나노-스케일 전계 효과 트랜지스터를 위한 2차원 양자역학적 수치해석의 관한 연구를 통하여, CC-NMOS를 포함한 DG-MOSFET 구조가 40나노미터급 이하 MOSFET 소자의 물리적 한계를 극복하기 위한 이상적인 구조이며, 이와 같은 나노-스케일 소자의 해석에 있어서 양자역학적 모델링 및 시뮬레이션이 필수적임을 알 수 있었다.
서로 다른 언어 사이의 언어 장벽을 극복하기 위한 한 방법으로 CG 애니메이션 기술을 이용한 수화통신 시스템이 연구되고 있다. 이 시스템에서 하나의 수화 애니메이션을 생성하기 위해서는 그 제스춰에 해당하는 팔과 손의 관절 각을 결정해야 한다 그러나 현재까지 시행착오적인 방법으로 관절 각을 계산하였기 때문에 애니메이터의 숙련도에 의지할 수밖에 없었다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 쉽고 빠르게 3차원 수화 애니메이션을 위한 팔과 손의 키 프레임을 함께 생성할 수 있는 통합된 키 프레임 에디터를 제작한다 구현된 키 프레임 에디터에서는 관절 각 계산에 역 운동학을 이용하였으며, 양팔과 20개의 손가락 관절에 통일한 변환 행렬식을 이용 할 수 있도록 표준화하였다 실험 결과 본 논문에서 제시한 에디터를 이용할 경우 이종언어간의 수화통신에 사용되는 수화 파라미터 사전을 좀더 효율적으로 생성할 수 있음을 확인하였다.
초음속 순항 엔진 연소기에 적용하기에 유리한 스크류형 선회기를 장착한 인젝터의 성능을 이론적, 수치적, 실험적 방법을 통해 밝혀 내었다. 인젝터의 성능은 유출계수와 분무각을 중심으로 살펴보았으며, 이에 영향을 미치는 형상 파라미터를 정의하고 기준 인젝터를 설계하여 형상계수에 따른 성능의 변화를 살펴보았다. 정의된 범위에서 인젝터의 성능은 이론적 예측에 의한 값보다 작은 값으로 나타났으며, VOF 방법을 사용한 수치해석에 의해 성능이 매우 잘 예측되는 것을 확인할 수 있었다. 점성장벽에 해당하는 특성은 나타나지 않았으며, 최소 0.05의 유출계수와 최대 104의 분무각을 얻을 수 있었다.
ZnO 바리스터는 인가되는 전압에 따라 저항이 변하는 전압 의존형 저항체이며 각종 전기 전자 정보통신용 제품에 정전기(ESD) 대책용 소자로 폭 넓게 사용되는 전자 세라믹스 부품이다. 특별히 Bi-based ZnO 바리스터는 다양한 상(phase)으로 구성되어 있으며 그 입계의 전기적 특성은 소량 첨가되는 dopant의 종류에 따라 다양하게 변하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Bi-based ZnO 바리스터 (ZnO-$Bi_2O_3$, ZnO-$Bi_2O_3-Mn_3O_4$)에서 각종 유전함수$(Z^*,M^*,\varepsilon^*,Y^*,tan{\delta})$를 이용하여 입계의 주파수-온도에 대한 특성을 살펴 보았다. 일반적인 ZnO 바리스터 제조법으로 시편을 제작하여 78K~800K 온도 범위에서 각종 유전함수를 이용하여 복소 평면도(complex plane plot)와 주파수 응답도(frequency explicit plot)의 방법으로 defect level과 입계 특성(활성화 에너지, 정전용량, 저항, 입계 안정성 등)에 대하여 고찰하였다. ZnO-$Bi_2O_3$(ZB)계와 ZnO-$Bi_2O_3-Mn_3O_4$(ZBM)계 모두 상온 이하의 온도에서 $Zn_i$와 $V_o$의 결함이 나타났으며, 이들의 결함 준위는 각 유전함수에 따라 다소 차이가 났다. 입계 특성으로 ZB계는 이상구간(560~660K)을 전후로 1.15 eV $\rightarrow$ 1.49 eV의 활성화 에너지의 변화가 나타났지만, ZBM계는 이러한 현상이 나타나지 않았다. 또한 입계 전위 장벽의 온도 안정성에 대해서는 Cole-Cole model을 적용하여 분포 파라미터 (distribution parameter; $\alpha$)를 구하여 고찰하였다. ZB계의 입계 안정성은 온도에 따라 불안정해 졌지만, ZBM계는 안정하였다.
본 논문에서는 2차원 양자 역학적 모델링 및 시뮬레이션(quantum mechanical modeling and simulation)으로써, 자기정렬 이중게이츠 구조(self-aligned double-gate structure)인 FinFET에 관하여 결합된 푸아송-슈뢰딩거 방정식(coupled Poisson and Schrodinger equations)를 셀프-컨시스턴트(self-consistent)한 방법으로 해석하는 수치적 모델을 제안한다. 시뮬레이션은 게이트 길이(Lg)를 10에서 80nm까지, 실리콘 핀 두께($T_{fin}$)를 10에서 40nm까지 변화시켜가며 시행되었다. 시뮬레이션의 검증을 위한 전류-전압 특성을 실험 결과값과 비교하였으며, 문턱 전압 이하 기울기(subthreshold swing), 문턱 전압 롤-오프(thresholdvoltage roll-off), 그리고 드레인 유기 장벽 감소(drain induced barrier lowering, DIBL)과 같은 파라미터를 추출함으로써 단채널 효과를 줄이기 위한 소자 최적화를 시행하였다. 또한, 고전적 방법과 양자 역학적 방법의 시뮬레이션 결과를 비교함으로써,양자 역학적 해석의 필요성을 확인하였다. 본 연구를 통해서, FinFET과 같은 구조가 단채널 효과를 줄이는데 이상적이며, 나노-스케일 소자 구조를 해석함에 있어 양자 역학적 시뮬레이션이 필수적임을 알 수 있었다.
밀도범함수이론(density functional theory, DFT)이 등장한 이래로, 이를 재료과학에 적용하여 에너지 재료 및 반도체와 같은 전자재료들의 연구개발에 활발하게 활용되고 있다. 하지만 DFT 계산 프로그램을 실행할 때 필요한 입력 파일 생성 시 여러 가지 소재들에 대해 동일한 계산 조건을 맞춰 주고 파라미터들을 알맞게 설정해 줘야 올바른 계산 결과 비교가 가능한데, 이런 부분들에 대해 진입 장벽이 높다는 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 Python Materials Genomics (pymatgen) 파이썬 패키지를 이용해 분자 및 결정구조를 다루고 널리 사용되는 DFT 계산 프로그램인 Vienna Ab initio Simulation Package (VASP) 및 Gaussian 입력 파일 생성에 대해 소개하고자 한다. 이를 통해 해당 프로그램에 대한 전문적인 지식이 많지 않더라도 보다 일관적인 계산 조건에서 결과들을 손쉽게 수행할 수 있게 되기를 기대한다.
게임엔진이 급격히 발전하면서 3차원 게임 개발에의 진입장벽이 점점 낮아지고 있다. 그러나 게임성을 보다 증대시키기 위해 필수적인 3차원 아바타 캐릭터를 생성하는 데에는 아직도 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 상용 3차원 게임엔진 기반의 아바타 생성 시스템, SoMA(System of Making Avatars)를 제안한다. 제안된 시스템은 기본 아바타 캐릭터를 각 구성품으로 분해하고, 이후 다시 이를 조립하거나 조정하여 커스터마이제이션(customization)된 캐릭터를 생성할 수 있다. 이를 위해 캐릭터의 조립 구조를 계층적으로 구현하였고, 상위 계층은 카테고리화 하여 조립할 수 있도록 정의하고, 하위 계층은 파라미터화(parameterization) 하여 커스터마이제이션 할 수 있도록 정의하였다. 특히 계층별 아이템의 명명 방법(naming convention) 또한 정의하여 이의 효과적인 액세스가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 이러한 캐릭터 조립 구조를 바탕으로 신체, 의상, 부착물(악세사리) 시스템을 구현하여 다양한 캐릭터를 손쉽게 저작할 수 있도록 SoMA를 개발하였다.
중중급성호흡기증후군(SARS, Severe Acute Respiratory Syndrome)은 전 세계적으로 알려진 바가 없었던 신종 급성 전염성 질환으로써, 2003년 아시아로부터 북미와 유럽지역까지 빠른 속도로 전파되어 나간 이후로부터 많은 과학자들의 연구의 대상이 되어오고 있다. 계통발생학적인 관점에서 SARS 바이러스는 Coronavirus 속에 속하는 것으로 알려져 있으나, 전체적인 유전정보 면에서는 다른 코로나바이러스들에 비하여 진화상으로 보존된 부분들이 현저하게 적은 경향을 나타낸다. 자연계에서의 SARS 코로나바이러스(SARS-CoV)의 숙주생물종에 대해서는 아직까지도 명확히 알려지지 않고 있다. 본 연구에서는 SARS-CoV의 유전서열들을 대상으로 다중서열정렬법, 계통발생학적 분석기법 및 다변량 통계분석법 등과 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용하여 이 바이러스의 유전정보 패턴을 분석하였다. Relative synonymous codon usage(RSCU)값을 포함하는 여러 유전정보 파라미터들은 Coronavirus와 Lentivirus 속과 Orthomyxoviridae과로부터 수집된 총 30,305개의 암호화 서열들로부터 계산이 되었으며 이 모든 계산은 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터의 SMP 클러스터 상에서 수행되었다. 분석 결과, SARS-CoV는 feline 코로나바이러스와 매우 유사한 RSCU 패턴을 나타내었는데, 이것은 기존에 보고되었던 혈청학적인 연구결과와 일치하는 결과였다. 또한 SARS-CoV와 human immunodeficiency virus 및 influenza A virus는 공통적으로 각각이 속한 속이나 과내에서 상대적으로 낮은 RSCU bias를 나타내어서 이와 같은 현상이 이들 바이러스들이 종 간 장벽을 뛰어넘어 전파되는 과정에 영향을 미쳤을 가능성을 시사하였다. 결론적으로 이와 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용한 대용량의 유전정보 분석은 유전체 역학 연구에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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