JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.9
no.3
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pp.125-135
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2009
An analytical 2-dimensional model to explain the small signal and noise properties of an AlGaN/GaN modulation doped field effect transistor has been developed. The model is based on the solution of two-dimensional Poisson's equation. The developed model explains the influence of Noise in ohmic region (Johnson noise or Thermal noise) as well as in saturated region (spontaneous generation of dipole layers in the saturated region). Small signal parameters are obtained and are used to calculate the different noise parameters. All the results have been compared with the experimental data and show an excellent agreement and the validity of our model.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.07a
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pp.255-258
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2001
In this paper, DC and small signal characteristics with different physical parameters are expected for p-HEMTs (Pseudomorphic High Electron Mobility Transistors) with different temperatures ranging from 300K to 623K which are widely used for a low noise and/or ultra high frequency device. A device of 0.2$\times$200 ${\mu}{\textrm}{m}$$^2$dimension having very low noise has been chosen to extract the experimental data. Theoretical prediction has been obtained using a simulaor(HELENA) which needs experimental input data extracted from reverse engineering process. From the results, relation between structural parameters and temperature dependency of electrical characteristics are qualitatively explained to use in the design of descrete and integrated circuits to guarantee the optimal operation of the system.
Hepatitis is a major public health problem all around the world. This paper proposes an automatic disease diagnosis system for hepatitis based on Genetic Algorithm (GA) Wavelet Kernel (WK) Extreme Learning Machines (ELM). The classifier used in this paper is single layer neural network (SLNN) and it is trained by ELM learning method. The hepatitis disease datasets are obtained from UCI machine learning database. In Wavelet Kernel Extreme Learning Machine (WK-ELM) structure, there are three adjustable parameters of wavelet kernel. These parameters and the numbers of hidden neurons play a major role in the performance of ELM. Therefore, values of these parameters and numbers of hidden neurons should be tuned carefully based on the solved problem. In this study, the optimum values of these parameters and the numbers of hidden neurons of ELM were obtained by using Genetic Algorithm (GA). The performance of proposed GA-WK-ELM method is evaluated using statical methods such as classification accuracy, sensitivity and specivity analysis and ROC curves. The results of the proposed GA-WK-ELM method are compared with the results of the previous hepatitis disease studies using same database as well as different database. When previous studies are investigated, it is clearly seen that the high classification accuracies have been obtained in case of reducing the feature vector to low dimension. However, proposed GA-WK-ELM method gives satisfactory results without reducing the feature vector. The calculated highest classification accuracy of proposed GA-WK-ELM method is found as 96.642 %.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.13
no.5
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pp.1-8
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1976
Microwave GaAs Metal Semiconductor Field effect Transistors (MESFET) with the gate-length of two micrometers are investigated. The scattering parameters of the transistors have been measured from 1GHz to 2GHz by Hp8545 Automatic network analyzer. From the measured data, an equivalent circuit is established which consists of an ntrinsic and. extrinsic transistor elements. In this paper, GaAb MESFET Amplifier is used in conjunction with conventional microstrip techniques to match into a 50 ohms high input/output impedances system. We found that Power gain is less than 8dB and VSWR is less than 1.5 in L-Band.
We Performed the modeling of the dielectric functions of InGaAs by using the parametric semiconductor model. Parametric model describes the analytic dielectric function as the summation of several energy-bounded Gaussian-broadened polynomials and provides a reasonably well parameterized function which can accurately reproduce the optical constants of InGaAs materials. We obtained the values of fitting parameters of an arbitrary composition $\chi$ through the parametric model. And then, from these parameters we could obtain the unknown dielectric functions of InGaAs alloy films ($0\leq\chi\leq1$).
We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.10
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pp.16-24
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2002
In this paper, we fabricated heterojunction phototransistors(HPT's) with optically transparent ITO emitter contacts. Heterojunction transistors(HBT's) having the same device layout were fabricated to compare with HPT's. The model parameters of the devices were extracted and compared. Emitter contact resistance(RE) of the HPT was about 6.4$\Omega$, which was very similar to that of HBT and the other DC model parameters of the Inp/InGaAs HPT showed the similarities to those of the HIBT.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.5
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pp.442-451
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1992
Mach-Zehnder type GaAs elcetro-optic waveguide modulator has been designed in this paper.The modulator. Considered is based on the Mach-Zehnder interferometer configuration, consisting of two Y branch couping rib type waveguides formed in two epitaxial layers on GaAs substrate. The mode theory on waveguides and electo-optic effect of GaAs were utilized to determine the design parameters for the modulator proposed. Effective index method was applied to design the of waveguide supporting a single mode were calculated to achieve the optimized operation of the modulator. Considering interrelationships between many parameters.
In this article, we suggest a two-dimensional genetic algorithm (GA) method that applies a cognitive radio (CR) decision engine which determines the optimal transmission parameters for multicarrier communication systems. Because a CR is capable of sensing the previous environmental communication information, CR decision engine plays the role of optimizing the individual transmission parameters. In order to obtain the allowable transmission power of multicarrier based CR system demands interference analysis a priori, for the sake of efficient optimization, a two-dimensionalGA structure is proposed in this paper which enhances the computational complexity. Combined with the fitness objective evaluation standard, we focus on two multi-objective optimization methods: The conventional GA applied with the multi-objective fitness approach and the non-dominated sorting GA with Pareto-optimal sorting fronts. After comparing the convergence performance of these algorithms, the transmission power of each subcarrier is proposed as non-interference emission with its optimal values in multicarrier based CR system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.51
no.2
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pp.99-104
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2002
In this paper, we construct a hybrid intelligent controller based on a fusion scheme of GA(Genetic Algorithm) and FCM(Fuzzy C-Means) clustering-based ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). In the structure identification, a set of fuzzy rules are generated for a given criterion by FCM clustering algorithm. In the parameter identification, premise parameters are optimally searched by adaptive GA. On the other hand, consequent parameters are estimated by RLSE(Recursive Least Square Estimate) to reduce the search space. Finally, we applied the proposed method to the truck backer-upper control and obtained a better performance than previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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