• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제8권6호
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• pp.708-714
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• 1995

We have discussed the buried-channel(BC) behavior through the subthreshold characteristics of submicron PMOSFET device fabricated with twin well CMOS process. In this paper, we have guessed the initial conditions of ion implantation using process simulation, obtained the subthreshold characteristics as a function of process parameter variation such as threshold adjusting ion implant dose($D_c$), channel length(L), gate oxide thickness($T_ox$) and junction depth of source/drain($X_j$) using device simulation. The buried channel behavior with these process prarameter variation were showed apparent difference. Also, the fabricated pMOSFET device having different channel length represented good S.S value and low leakage current with increasing drain voltage.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권2호
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• pp.267-273
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• 2007

A depletion-mode MOSFET has been analyzed to evaluate its electrical behavior using a novel 3-D numerical simulation package. The characterizing analysis of the BC MOSFET was performed through short-channel narrow-channel and small-geometry effects that are investigated, in detail, in terms of the threshold voltage. The DIBL effect becomes significant for a short-channel device with a channel length of $<\;3({\mu}m)$. For narrow-channel devices the variation of the threshold voltage was sharp for $<4({\mu}m)$ due to the strong narrow-channel effect. In the case of small-geometry devices, the shift of the threshold voltage was less sensitive due to the combination of the DIBL and substrate bias effects, as compared with that observed from the short-channel and narrow-channel devices. The characterizing analysis of the narrow-channel and small-geometry devices, especially with channel width of $<\;4({\mu}m)$ and channel area of $<\;4{\times}4({\mu}m^2)$ respectively, can be accurately performed only from a 3-D numerical simulation due to their sharp variations in threshold voltages.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.