The melt of highly purified Zn was poured by top pouring process into the open green sand mold, that was made by using the 3-plane L-sections pattern. After skin was formed, the unsolified melt was poured out by rolling-over. The thicknesses of skin for each different of castings were investigated with one dimension. The results obtained and could be summerzed as follows: 1) While the 3-plant L-sections castings were solidifying in the mold, solidification blocks of different section modulus in the castings were formed, i.e. 1-dimension divergency block, 2-dimension heat divergency block, 3-dimension heat divergency block, 2-dimension heat convergency block, and 3-dimension heat convergency block. 2) When the chill plate was set up to the mold in order to change section modulus artificially, heat divergency blocks and heat convergency blocks according to the shape of chill plate were revealed.
후면의 석영면에 위상 패턴을 형성하여 투과율 조절을 구현한 포토마스크에 대해 보고한다. 위상 패턴의 크기와 패턴 조밀도에 따른 조명 동공의 형태 변화에 관한 이론적 결과와 투과율 조절 포토마스크를 사용한 웨이퍼 상 CD(critical dimension) 균일도 개선에 관한 실험적 결과에 대해 기술한다. 투과율 조절을 위한 위상 패턴은 패턴이 형성되지 않은 영역에 대해 180$^{\circ}$의 상대적 위상을 갖도록 석영면을 식각한 콘택홀 형태의 패턴을 사용하였다. 콘택홀 패턴의 크기가 작을수록 본래의 조명동공 형태를 유지하게 되며, 동일한 패턴 조밀도에서 더욱 큰 노광 광세기 저하가 일어남을 알 수 있었다. 패턴 조밀도를 위치별로 변화시켜 CD균일도 개선에 적합한 투과율 분포를 포토마스크 후면에 형성하였다. 투과율 조절 포토마스크를 140nm 디자인 롤을 갖고 있는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)의 한 주요 레이어에 적용하여 CD 균일도를 3$\sigma$값으로 24.0nm에서 10.7nm 로 개선할 수 있었다.
인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.
Nanoscale block copolymer (BCP) patterns have been pursued for applications in sub-30 nm nanolithography. BCP self-assembly processing is scalable and low cost, and is well-suited for integration with existing semiconductor fabrication techniques. However, one of the major technical challenges for BCP self-assembly is limited tunability in pattern geometry, dimension, and functionality. We suggest methods for extending the degree of tunability by choosing highly incompatible polymer blocks and utilizing solvent vapor treatment techniques. Siloxane BCPs have been developed as self-assembling resists due to many advantages such as high etch-selectivity, good etch-resistance, long-range ordering, and reduced line-edge roughness. The large incompatibility leads to extensive degree of pattern tunability since the effective volume fraction can be easily manipulated by solvent-based treatment techniques. Thus, control of the microdomain size, periodicity, and morphology is possible by changing the vapor pressure and the mixing ratio of selective solvents. This allows a range of different pattern geometry such as dots, lines and holes and critical dimension simply by changing the processing conditions of a given block copolymer without changing a polymer chain length. We demonstrate highly extensive tunability (critical dimension ~6~30 nm) of self-assembled patterns prepared by a siloxane BCP with extreme incompatibility.
This study proposes feature extraction method of pattern recognition by evaluation of weld defects in weld zone of titanium. For this purpose, analysis objectives in this study are features of attractor quadrant and fractal dimension. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as porosity of weld zone. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 0.87 and 1.00 in the case of part of 0.5 skip distance and 0.72 and 0.93 in the case of part of 1.0 skip distance were proposed on the basis of fractal dimensions. Attractor quadrant point, feature values of 1.322 and 1.172 in the case of ${\phi}1{\times}3mm$ porosity and 2.264 and 307 in the case of ${\phi}3{\times}3mm$ porosity were proposed on the basis of distribution value. The Proposed feature extraction of pattern recognition in this study can be used for safety evaluation of weld zone in titanium.
As the essential techniques for the CD (Critical Dimension) measurement of the LCD pattern, there are various modules such as an optics design, auto-focus [1-4], and precise edge detection. Since the operation of image enhancement to improve the CD measurement repeatability, a ring type of the reflected lighting optics is devised. It has a simpler structure than the transmission light optics, but it delivers the same output. The edge detection is the most essential function of the CD measurements. The CD measurement is a vital inspection for LCDs [5-6] and semiconductors [7-8] to improve the production yield rate, there are numbers of techniques to measure the CD. So in this study, a new subpixel algorithm is developed through facet modeling, which complements the previous sub-pixel edge detection algorithm. Currently this CD measurement system is being used in LCD manufacturing systems for repeatability of less than 30 nm.
In this study, the ideal human body of adult woman is to express, and the body dimension of the woman model is produced and compared in doll model with the bodily dimension by presenting the body pattern to produce the dolls with the ideal body proportion visually. For the research process, by collecting, comparing and analyzing the body pattern of the currently used embroidery fashion doll, the pattern of body suit that displays the body of women is designed with the size of model with the height of 168cm. This is scaled for 1/4 of its entirety to make the doll of around 40cm and produced the research doll with two revisions. When compared with the ratio of each part of the body for the height of the produced research doll with the bodily ration of the major ratio of the height of the standard bodily size of Size Korea 2004, the ratio of the category of the height is almost consistent, and the width category is shown approximately 80~85%, waist for 75%, thickness category for approximately 90% as the ideal ratio.
This study proposes th analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaos feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaos time series signal analyze quantitatively weld defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaosity resulting from distance shifts such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaosity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos feature extraction, feature values of 4.511 and 0.091 in the case of side hole and 4.539 and 0.115 in the case of vertical hole were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaos feature extraction in this study can enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as side hole and vertical hole.
We have estimated the fractal dimension of the molecular clouds in the Antigalactic Center based on the $^{12}CO$ (J = 1- 0) and $^{13}CO$ (J = 1- 0) database obtained using the 14m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory. Using a developed code within IRAF, we were able to identify slice-clouds, and determined the dispersions of two spatial coordinates as well as perimeters and areas. The fractal dimension of the target region was estimated to be D = 1.34 for low resolution $^{12}CO$ (J = 1 - 0) database, and D = 1.4 for higher resolution $^{12}CO$ (J = 1 - 0) and $^{13}CO$ (J = 1 - 0) database, where $P {\propto} A^{D/2}$. The sampling rate (spatial resolution) of observed data must be an important parameter when estimating fractal dimension. Our database with higher resolution of 1 arcminute, which is corresponding to 0.2 pc at a distance of 1.1 kpc, gives us the same estimate of fractal dimension to that of local dark clouds. Fractal dimension is apparently invariant when varying the threshold temperatures applied to cloud identification. According to the dispersion pattern of longitudes and latitudes of identified slice-clouds, there is no preference of elongation direction.
In this paper, we simulated a radiation pattern directivity of microstrip patch antenna for 9[GHz] using the computer. It is analyzed and compared the directivity of field characteristics at two different aspects. One is that of 1-dimension and 2-dimension array, the other is that of a linear and planar array antenna. We tried the constants for the simulation of teflon substrate, dielectric constant ${\varepsilon}r=2.50$, ground plane conductor thickness t=0.03556, substrate height h=0.72188, dielectric loss degree $tan{\delta}$=0.00085, characteristics impedence of line $Zo=50({\Omega})$. The major advantage of microstrip patch antenna is that the arrangement of antenna is associated with the directivity and effectiveness. We have been studied the difference of the radiation pattern of antenna with wave variety through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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