• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.325-330
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• 2012

본 연구에서는 차세대 나노소자인 이중게이트(Double gate; DG) MOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기장벽감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하였다. 포아송방정식을 풀어 전위분포에 대한 분석학적 해를 구할 때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 소자 파라미터인 채널의 크기, 도핑강도 등에 대하여 드레인유기장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으므로 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 드레인유기장벽감소에 대하여 분석한 결과 드레인유기장벽감소 현상은 채널의 구조 및 도핑강도에 따라 매우 급격히 변화하는 것을 알 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.252-259
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• 2022

Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2217-2222
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• 2011

본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG)MOSFET의 채널내 전위와 전하분포의 관계를 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 유도하고자 한다. 즉, 도핑분포는 가우스 함수를 이용하였으며 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙과 산화막 두께의 관계를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 산화막 두께에 대한 문턱전압이하 스윙값의 변화를 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60 mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 도핑분포에 따라 문턱전압이하 스윙과 산화막두께의 관계를 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1409-1413
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• 2013

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널도핑농도의 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 이중게이트 MOSFET의 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 전위분포는 경계조건을 이용하여 채널크기에 따른 해석학적인 함수로 구하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 채널도핑농도 등에 대하여 문턱전압 이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 채널도핑농도 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1338-1342
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• 2011

본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 문턱전압특성에 대하여 분석하고자 한다. 특히 포아송방정식을 풀 때 전하분포를 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로 부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압을 구하였다. 문턱전압은 표면전위가 페르미전위의 두배가 될 때 게이트 전압으로 정의되므로 표면전위의 해석학적 모델을 구하여 문턱전압을 구하였다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 DGMOSFET의 도핑분포 함수의 형태에 따라 문턱전압 특성을 분석하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.59-66
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• 2013

In this paper, we propose a probabilistic framework for model-based clustering of direction of arrival (DOA) data to obtain stable sound source localization (SSL) estimates. Model-based clustering has been shown capable of handling highly overlapped and noisy datasets, such as those involved in DOA detection. Although the Gaussian mixture model is commonly used for model-based clustering, we propose use of the von Mises mixture model as more befitting circular DOA data than a Gaussian distribution. The EM framework for the von Mises mixture model in a unit hyper sphere is degenerated for the 2D case and used as such in the proposed method. We also use a histogram of the dataset to initialize the number of clusters and the initial values of parameters, thereby saving calculation time and improving the efficiency. Experiments using simulated and real-world datasets demonstrate the performance of the proposed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권6호
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• pp.837-847
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• 2012

Inverse Gaussian distribution is widely used in applications to analyze and model right-skewed data. To assess the appropriateness of the distribution prior to data analysis, Mudholkar and Tian (2002) proposed an entropy-based test of fit. The test is based on the entropy power fraction(EPF) index suggested by Gokhale (1983). The simulation results report that the power of the entropy-based test is superior compared to other goodness-of-fit tests; however, this observation is based on the small-scale simulation results on the standard exponential, Weibull W(1; 2) and lognormal LN(0:5; 1) distributions. A large-scale simulation should be performed against various alternative distributions to evaluate the power of the entropy-based test; however, the use of a theoretical method is more effective to investigate the powers. In this paper, utilizing the information discrimination(ID) index defined by Ehsan et al. (1995) as a mathematical tool, we scrutinize the power of the entropy-based test. The selected alternative distributions are the gamma, Weibull and lognormal distributions, which are widely used in data analysis as an alternative to inverse Gaussian distribution. The study results are provided and an illustrative example is analyzed.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권6호
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• pp.701-707
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• 2023

In laser imaging, accurate extraction of the laser's center is essential. Several methods exist to extract the laser's center in an image, such as the geometric mean, the parabolic curve fitting, and the Gaussian curve fitting, etc. The Gaussian curve fitting is the most suitable because it is based on the physical properties of the laser. The width of the Gaussian laser beam depends on the distance from the laser source to the target object. It is assumed in general that the distance remains constant at a laser spot resulting in a symmetric Gaussian model for the laser image. However, on a curved surface of the object, the distance is not constant; The laser beam is narrower on the side closer to the focal point of the laser light and wider on the side closer to the laser source, which causes the distribution of the laser beam to skew. This study presents a modified Gaussian model in the laser imaging to incorporate the slant angle of a curved object. The proposed method is verified with simulation and experiments.

• Wind and Structures
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• 제31권3호
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• pp.217-227
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• 2020

Based on translation models, both Gaussian and non-Gaussian wind fields are generated using spectral representation method for investigating the influence of non-Gaussian characteristics and directivity effect of wind load on fatigue damage of wind turbine. Using the blade aerodynamic model and multi-body dynamics, dynamic responses are calculated. Using linear damage accumulation theory and linear crack propagation theory, crack initiation life and crack propagation life are discussed with consideration of the joint probability density distribution of the wind direction and mean wind speed in detail. The result shows that non-Gaussian characteristics of wind load have less influence on fatigue life of wind turbine in the area with smaller annual mean wind speeds. Whereas, the influence becomes significant with the increase of the annual mean wind speed. When the annual mean wind speeds are 7 m/s and 9 m/s at hub height of 90 m, the crack initiation lives under softening non-Gaussian wind decrease by 10% compared with Gaussian wind fields or at higher hub height. The study indicates that the consideration of the influence of softening non-Gaussian characteristics of wind inflows can significantly decrease the fatigue life, and, if neglected, it can result in non-conservative fatigue life estimates for the areas with higher annual mean wind speeds.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.