• Journal of the Korean Ceramic Society
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• v.32 no.6
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• pp.669-676
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• 1995

In this study, EO glass films were deposited by R.F. magnetron sputtering using EO glass target. The glass formation of the EO film was greatly dependent on the substrate temperature and the crystallization started at approximately 28$0^{\circ}C$. As the temperature of the substrate or the oxygen content in the sputtering gas increased, UV/VIS/NIR absorption edge moved toward longer wavelength. A wave guiding phenomenon was observed from the prism-coupler experiment and a fluorescence of 1.06${\mu}{\textrm}{m}$ originated from 4Fe3/2longrightarrow4I11/2 transition of Nd3+ was detected from the film containing Nd3+ ions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.381-383
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• 2018

이 논문은 스마트 폰에서 터치 스트로크를 이용하여 지속적 인증을 할 수 있는 딥 러닝 네트워크인 스태킹 커널 릿지 리그레션 네트워크 (Stacking Kernel Ridge Regression Network: SKRRN)에 대한 연구이다. SKRRN 은 여러 개의 커널 릿지 리그레션 (Kernel Ridge Regression: KRR) 으로 구성되어있고, 계층적이며 모든 KRR 은 해석적이고 독립적으로 훈련된다. SKRRN 은 다른 딥 러닝 네트워크와는 다르게 비가공 터치 스트로크 데이터로부터 특징을 배우지 않고 Hand-Crafted 피처와 같이 추출된 데이터로부터 재학습을 한다. 이러한 재학습은 기존 데이터 셋을 더 구별 하기 쉽고 풍부하게 만들어준다. SKRRN 은 HMOG 데이터 셋을 사용하여 4.295%의 동일 오류율을 달성하였다.