$CuInSe_2$(CIS)층에 Na의 첨가는 태양전지 셀의 효율을 향상시키는데 도움을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Na이 없는 코닝 유리 기판에 Mo/Mo-Na 이중 박막을 후면 전극으로 이용하여 CIS층의 Na소스로 작용하도록 하였다. CIS/Mo/Mo-Na 다층 박막을 제조한 후, AES분석을 통해 Na은 Mo/Na층과 CIS층의 계면과 CIS층의 표면에 주로 분포하는 것을 알 수 있었다. XRD분석을 통해서 Na함량이 증가할수록 Mo박막의 우선성장면 (110)면의 피크는 감소하였고, CIS의 우선 성장면인 (112)면은 점차 증가하여 Mo-Na층이 200 nm일 때, 최댓값을 가지고 이후로는 감소하는 경향을 보인다. CIS의 결정은 기판에 수직인 방향으로 덴드라이트 성장을 한다. Mo-Na층이 200 nm까지는 밀도가 높은 결정이 성장되지만, 그 이상으로 Na농도가 증가하면 결정 입자의 크기는 다소 성장하지만 밀도가 현저하게 감소한다. 이 결과들로 보아 CIS층의 Na농도조절은 Mo/Mo-Na 이중층의 두께조절을 통해 가능하며, Na이 CIS층에 초과되어 첨가되면 특성이 저하된다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발전으로 유전자 발현에 대한 많은 양의 정보가 쏟아지게 되었고, 이러한 정보들을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 수학적으로 모델링하는 것이 시스템 생물학의 중요 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 실험에서 얻어낸 데이터를 유전 프로그래밍을 이용한 기호 회귀를 통해 데이터 지점을 조정하고 유전 프로그래밍의 결과 함수를 이용해 각 지점에서의 미분값을 얻어내었다. 그 뒤, 불리안 네트워크를 표현하는 이진 배열과 S-시스템을 표현하는 실수 배열을 결합한 해를 사용하는 유전 알고리즘으로 앞에서 얻은 데이터를 이용해 원하는 S-시스템의 구조와 매개변수를 구해내었다.
고온플라즈마 시스템을 이용하여 BCl3와 CH4 전구체 기체를 고온 플라즈마 영역으로 분사하여 고온에서 분해시킨 후, 기체상 응핵 및 성장과정을 통하여 붕소 카바이드 입자를 제조하였다. XPS를 이용하여 붕소 카바이드와 관련된 B-C 결합 구조 내의 붕소와 탄소의 원자 비율을 측정 및 분석하였다. 실험 시 BCl3는 20~40 sccm와 CH4는 10~60 sccm의 범위 안에서 유량이 조절되었으며, BCl3/CH4의 비는 0.67-4의 범위에 있었다. 이러한 실험조건에서 얻어진 붕소카바이드 나노입자의 B/C의 최대 값은 2.13이었다. 이를 바탕으로 고온플라즈마 시스템 내에서 붕소카바이드 입자의 형성과정에 대해 논하였다.
실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 플라이백 컨버터 전력조절기의 스위치전류 센싱을 통한 최대전력 추종 제어 구현을 제안한다. 여분의 전류 센서를 사용하지 않고 연속도통모드(CCM)에서 PV전류를 추정 하기 위하여 전류 센싱이 가능한 SenseFET 스위치를 사용한다. 최대전력추종제어를 하기 위해 태양광 패널의 전류 정보가 필요하며 이 값은 플라이백 전력조절기에서 스위치 전류의 평균값과 같다. 따라서 본 논문에서는, SenseFET을 이용한 전류 측정방법을 이용하여 하드웨어를 구현하고 제안한 방식을 검증하였다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
RF magnetron 스퍼터에서 스퍼터링시 타겟 온도와 기판 온도가 증가함에 따라 chamber내부의 압력이 달라져 동일한 순도의 박막을 얻기가 힘들다. 본 연구에서는 gas량을 조절하는 MFC의 출력 전압을 PID 제어 시스템을 설계하여 기준전압(원하는 진공도에 해당하는 전압 값)과 진공게이지에서 출력되는 전압을 비교하여 MFC의 출력 전압을 증가 또는 감소시킴으로써 gas량을 일정하게 하여 chamber 내부의 압력이 일정하게 유지되도록 하였다.
This paper proposes a fast zooming and focusing technique for implementing a real-time surveillance camera system which can capture a face image in less than 1 second. It determines the positions of zooming and focusing lenses using two-step algorithm. In the first step, it moves the zooming and focusing lenses simultaneously to the positions calculated using the lens equations for achieving the predetermined magnification. In the second step the focusing lens is adjusted so that it is positioned at the place where the focus measure is the maximum. The camera system implemented for the experiments has shown that the proposed algorithm spends about 0.56 second on average fur obtaining a focused image.
본 논문에서는 직류 오프셋 (DC-offset) 제거 기능을 가진 저 전력 자동 이득 조절 증폭기 (PGA, Programmable Gain Amplifier)를 제안한다. 이러한 회로는 직류 오프셋 문제점을 해결하기 위해 기존의 gm-boosting 증폭기를 변형한 디지털 이득 제어 방식으로 설계되어 있기 때문에 우수한 선형성을 가진다. 또한 특수 목적에 맞도록 그 이득을 6dB에서 60dB까지 7단계로 조절 가능하며, 밀러효과를 이용한 AC-coupling 방식으로 큰 값의 유동적인 커패시터와 저항을 구현하여 직류 오프셋을 제거한다. 제안한 PGA는 기존 회로에 비해 0.2dB 보다 작은 이득오차와 0.47mW의 낮은 소비전력 특성을 보였다.
본 논문에서는 유사 시퀀스 매칭에서 미리 버림 계산의 효율적인 방법을 제안한다. 미리 버림은 유사 시퀀스 매칭에서 유클리디안 거리 계산 도중 거리 계산 값이 허용치보다 큰 경우 나머지 거리 계산을 하지 않는 방법이다. 기존의 방법은 시퀀스 첫 엔트리를 시작으로 하여 유클리디안 거리 계산을 진행한다. 이 방법은 데이터 고려 없이 계산이 진행되기 때문에 데이터의 특성에 따라 효과가 크게 다른 점을 보인다. 본 논문에서는 미리 버림의 효과를 최대화 시키기 위해 유클리디안 거리 계산 시작점을 오프셋이라 정의하고, 이를 데이터 특성에 맞게 조절하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 오프셋 조절 미리 버림 방법이 대용량의 데이터 베이스 기반 시스템에서 기존 기법에 비해 좋은 성능 향상시킨 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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