We propose a new static current source model and parameter extraction method for AlGaAs/GaAs HBT. The proposed model has 9 parameters describing internal currents and are experessed with the physically meaningful parameters.The proposed parameter extraction method uses the measured dC IV curves and does not need the gummel plt data and any optimization process. the constructed model based on the proposed method predicts the measured data well.
본 논문에서는 발성하고 있는 입 주변에 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 방사하고 되돌아오는 신호의 도플러 변이를 검출하여 발성음을 합성하는 무 음성 대화기술을 제안하였다. 무음성 대화 기술에서는 비 음성 신호로 부터 추출된 특징변수와 해당 음성 신호의 파라메터 간 대응 규칙을 생성하고 이를 이용하여 음성신호를 합성하게 된다. 기존의 무 음성 대화기술에서는 추정된 음성 파라메터와 실제 음성 파라메터간의 오차가 최소화되도록 대응규칙을 생성한다. 본 연구에서는 추정 음성 파라메터가 실제 음성 파라메터의 분포와 유사하도록 생성적 적대 신경망을 도입하여 대응 규칙을 생성하도록 하였다. 60개 한국어 음성을 대상으로 한 실험에서 제안된 기법은 객관적, 주관적 지표상 으로 기존의 신경망 기반 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
기존의 바이폴라 논리회로에서 신호변환시 베이스 영역의 소수 캐리어를 빨리 제거 하기 위해서, 베이스 부분의 매몰충을 줄여서 npn트랜지스터의 베이스와 에피충과 기판사이에 병합 pnp 트랜지스터를 생성한 트랜지스터와 게이트 당 전달 지연 시간을 측정하기 위한 링-발진기를 설계, 제작하였다. 게이트의 구조는 수직 npn 트랜지스터와 기판과 병합 pnp 트랜지스터이다. 소자 시뮬레이션의 자료를 얻기 위하여 수직 npn 트랜지스터와 병합 pnp 트랜지스터의 전류-전압 특성을 분석하여 특성 파라미터를 추출하였다. 결과로서 npn 트랜지스터의 에미터의 면적이 기존의 접합넓이에 비해서 상당히 적기 때문에 에미터에서 진성베이스로 유입되는 캐리어와 가장자리 부분으로 유입되는 캐리어가 상대적으로 많기 때문에 이 많은 양은 결국 베이스의 전류가 많이 형성되며, 또 콜렉터의 매몰층이 거의 반으로 줄었기 때문에 콜렉터 전류가 적게 형성되어 이득이 낮아진다. 병합 pnp 트랜지스터는 베이스폭이 크고 농도 분포에서 에미터의 농도와 베이스의 농도 차이가 적기 때문에 전류 이득이 낮아졌다. 게이트를 연결하여 링-발진기를 제작하여 측정한 AC특성의 출력은 정현파로 논리전압의 진폭은 200mV, 최소 전달 지연시간은 211nS이며, 게이트당 최소 전달지연 시간은 7.26nS의 개선된 속도 특성을 얻었다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
실리콘 집적회로 인터컨넥트에서 전송선 파라미터를 추출하는 새로운 방법을 제시하고 이를 실험적으로 고찰 한다. 실리콘 기판 위에 있는 전송선에서의 신호는 PCB (printed circuit board)혹은 MCM (multi-chip module)의 인터컨넥트와 같은 마이크로 스트립 구조에서 가정하는 quasi-TEM 모드가 아니라 slow wave mode (SWM)로 대부분의 에너지가 전송되기 때문에 기판의 효과를 고려하여 전송선 파라미터를 추출한다. 실리콘 기판에서 전계 및 자계의 특성을 고려하여 커패시턴스 파라미터의 계산을 실리콘 표면을 그라운드로 설정하고 계산하고 인덕턴스는 단일 전송선 모델로부터 추출한 실효 유전상수를 도입하여 계산한다. 제안한 전송선 파라미터 추출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 테스트 패턴을 제작하여 실험적 파리미터 추출 값이 제시한 방법의 결과와 약 10% 이내에서 일치한다는 것을 보여 계산 방법의 타당성을 입증한다. 또한 고속 샘플링 오실로스코프(TDR/TDT 메터) 측정을 통하여 제시한 방법이 크로스톡 노이즈를 정확히 예측 할 수 있는 반면 흔히 사용하고 있는 기판의 효과를 고려하지 않는 RC 모델 혹은 ? 모델은 약 20∼25% 정도 과소 오차(underestimation error)를 보인다는 것을 보인다.
한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈.경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 저정항 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류를 인체에 인가하면 시간에 따라 전류가 감소하는 현상이 있어서 반복 측정 시에 식별율 및 재현성이 감소되는 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있으며 세포에 분극현상을 일으켜서 인체의 생리적 상태에 영향을 준다. 또한 직류방식은 식별계측에 시간이 다소 길게 소요되며 전류감쇠현상으로 낮아진 측정 전류량을 얻기 위해서는 전극의 압력이 증가하게 되며 그 전극누름 압력에 의한 통증을 유발시킨다. 이를 개선하기 위하여 전류의 시간적 감소현상과 인체 영향력을 최소화할 수 있는 경혈자극 패턴의 최적 파라메터를 추출하고, 이를 적용한 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식을 제안하였다. 이는 주파수를 1.28V의 4kHz로 결정하고, 듀티비가 40%인 구형파에 가까운 파형을 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려군 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 레벨메터에 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리한 알고리즘을 제안하였다. 추출된 최적 파라메터와 알고리즘을 적용한 식별시스템을 구현하여 성능을 기존의 직류방식과 비교 검토한 결과, 식별율(경혈과 비경혈의 상대차)은 19.6%, 재현성은 15.1%, 인체영향력은 11.2%, 고전 경혈점과의 부합율은 18.4% 향상되었음을 확인하였다.
남해 동부 연안 지역 지하수의 해수 침투 영향을 광역적으로 파악하기 위하여, 202개소의 지하수 시료를 채취하고 수리지구화학적 연구를 수행하였다. 전체 시료 중 14.4%가 500 $\mu\textrm{m}$/cm을 초과하는 높은 EC값을 나타내어 해수 영향을 시사해 주었다. 해수 영향 판단의 또 다른 파라메터로 사용되는 CI/HCO$_3$ 몰비는 전체 시료의 23.3%가 1.3 이상의 값을 나타내었다. 한편, 대표적으로 해수침투 영향 및 인위적 오염의 영향을 각각 반영하는 것으로 알려진 Cl과 NO$_3$의 농도에 관한 누적도수분포도를 작성하여 배경수질군과 오염영향군을 구분짓는 배경치(background concentration)를 구한 결과, 각각 Cl = 22.3 mg/1 및 NO$_3$= 23.1 mg/l로 나타났다. 이 두 파라메터의 농도 분포를 기준으로 하여 채취된 지하수 시료를 크게 4개의 그룹으로 나눌 수 있었다. 그 결과, 자연적 또는 인위적 기원의 오염이 배제된 그룹 1은 전체 시료의 31%, 자연적 오염(해수 영향)을 반영하는 그룹 2는 전체의 24%, 인위적 오염의 영향을 반영하는 그룹 3은 전체의 9%, 해수 영향 및 인위적 오염을 동시에 반영하는 그룹4는 전체의 36%로 나타났다. 또한 그룹2와 그룹4는 대부분 Na-Cl유형으로 진화하는 Ca-Cl유형을 나타내었다. 따라서, 여러 지구화학 방법에 의한 해수 영향 판단 결과는 서로 잘 일치하고 있음을 알 수 있다. 결국, 지구화학적 파라메터를 종합적으로 활용함으로써, 연안 지역 해수침투의 효과적인 파악은 물론 예측 및 방지, 복구에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.으로 토양에서 유동 가능성이 있는 중금속만을 추출하였다. 분석실험은 토양의 Cd2+ 와 Pb2+를 대상으로 행하여졌으며, 여러 토양에서 추출 분석한 결과를 EDTA분석결과와 비교하였다. 실험결과, 중금속은 매우 신속하게 고분자 자성체와 결합하였고, 그 후 자성체를 외부 자장으로 모은 후 산으로 용해시키고, 결합된 중금속은 Graphite furnace AAS로 분석함으로써 빠르고 효율적으로 분석실험을 수행할 수 있음을 알 수 있었다. 한편, 실험에서 나타난 수치들을 비교 검토한 결과 토양 분석시 sandy soil에서는 자성체를 이용한 분석이 EDTA에 의한 방법보다 더 높은 추출도를 보인 반면, silt 함량이 많은 토양의 경우에서 EDTA분석에서 더 높은 중금속 추출도를 보였다.s 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어
두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.
본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.
DNN은 기존의 음성 인식 시스템에 비해 에러가 적으나 병렬 훈련이 어렵고, 계산의 양이 많으며, 많은 양의 데이터 확보를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 GMM에서 모델 파라메터를 가지고 음소별 GMM 파라메터를 추정하여 음소 단위를 생성한다. 그리고 이를 효율적으로 적용하기 위해 특정 어휘에 대한 클러스터링을 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 3가지 종류의 단어 음성 데이터베이스를 이용하여 DB를 가지고 어휘 모델을 구축하였고, 잡음 처리는 워너필터를 사용한 특징을 추출하여 음성 인식실험에 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 결과 음성 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. 본 연구에서 개선된 오버피팅의 문제점을 향상시킬 수 있는 추가적인 연구를 필요로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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