본 논문에서는 반도체 공정 시뮬레이션을 위해 산화, 확산 및 이온 주입 공정을 모델링하고, 효율적인 실행과 상호 연관된 연속 공정의 시뮬레이션이 가능하도록 통합화된 환경을 구축하였다. 점성적 스트레스 모델을 이용한 산화 공정은 유속-압력 알고리즘과 경계요소법을 이용하여 안정된 해를 얻었으며, 선확산과 산화증배 현상이 포함된 확산 공정은 전진해법과 유한요소법을 이용하였다 또한 이온 주입 공정은 TRIM을 기본으로 다양한 공정 조건에 대한 모델이 추가된 몬테카를로 방법을 사용하였다. 편리한 사용자 입력 인터페이스와 그래픽적 출력을 제공하고, 윈도즈의 API함수를 이용하여 PC상에서 적은 메모리로도 빠른 결과를 얻을 수 있도록 하였으며, 객체 지향적인 모듈화로 타 시뮬레이터와의 호환성이 가능하도록 구성하였다.
Kim, Dongwon;Huh, Sung-Hoe;Seo, Sam-Jun;Park, Gwi-Tae
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.189-200
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2004
In this paper, we introduce a new soft computing technique that dwells on the ideas of combining fuzzy rules in a fuzzy system with polynomial neural networks (PNN). The PNN is a flexible neural architecture whose structure is developed through the modeling process. Unfortunately, the PNN has a fatal drawback in that it cannot be constructed for nonlinear systems with only a small amount of input variables. To overcome this limitation in the conventional PNN, we employed one of three principal soft computing components such as a fuzzy system. As such, a space of input variables is partitioned into several subspaces by the fuzzy system and these subspaces are utilized as new input variables to the PNN architecture. The proposed soft computing technique is achieved by merging the fuzzy system and the PNN into one unified framework. As a result, we can find a workable synergistic environment and the main characteristics of the two modeling techniques are harmonized. Thus, the proposed method alleviates the problems of PNN while providing superb performance. Identification results of the three-input nonlinear static function and nonlinear system with two inputs will be demonstrated to demonstrate the performance of the proposed approach.
This paper studies the problem of approximating commensurate input delay sustems by finite dimensional systems based on the Hankel singular values. I is shown that the Gankel singular values are solutions a trancendental equation and the Hankel singular vectors are obtained form the kernel of the matrix. The computaioin is carried out in state spae framework. Once singular values and vectors are calcualted, finite dimensional approximated systems are constructed using stadnard linear system computational tools. An example is included.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.985-988
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1993
An alternative approach to the design of application-driven fuzzy systems is proposed. A broad class of fuzzy systems applications requires a certain fuzzy partition of the input space while it demands for simple numerical quantities. For this class, a dedicated fuzzy system archictecture is presented and a design strategy is proposed. Both the single-input/single-output and multi-input/multi-output cases are considered. Numerical analysis are complete illustrating several aspects of the proposed framework.
IT 기술의 발달과 함께 일상생활 속에서 사용자 편의와 감성을 충족하기 위한 기능을 제공하는 다양한 스마트 제품과 서비스가 확산되고 있다. 특히 빠르게 발전되고 있는 입출력 기술과 센싱 기술, 자능형 시스템 등은 다채로운 인터랙션 방식과 새로운 사용자경험 가능성을 열어가고 있다. 본 연구는 다양한 기술요소들의 활용을 사용자 관점에서 고려해야 하는 스마트 제품 컨셉 디자이너들의 아이디어 발상 단계에 대한 관심에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 스마트 제품의 아이디어 발상 단계에서 활용할 수 있는 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하는 것으로, 디자이너들이 기술 기반의 스마트 제품 아이디어를 보다 체계적으로 도출하는 방안을 시도하였다. 이를 위해 먼저, 문헌조사를 통해 스마트 제품의 개념과 특징, 그리고 스마트 제품 인터랙션 구현을 위한 기술 및 제품 요소들을 파악하였고, 디자인 분야에서 제안되어온 프레임웍 선행 사례를 조사하였다. 이를 바탕으로 스마트 제품의 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 프레임웍 구성요소들이 스마트 제품 아이디어 발상 단계에 어떻게 적용될 수 있을지 사례를 통해 설명하였다. 본 연구의 결과로서 제안한 프레임웍은 제품 구성요소, 상황인식 관련 요인, 정보입력 요인, 피드백 출력 요인 네 가지 카테고리로 구성되며, 각각에 있어서 사용자경험 관점을 반영한 세부요소들이 정의된다. 또한 각 세부요소 별로 기존에 있는 스마트 제품/시스템의 예시가 제시되어 어떤 요소인지 이해하기 쉽도록 정리되었으며, 제품 아이디어 사례를 통해 아이디어 발상 지원 도구로서의 프레임웍 활용성이 검토되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 보다 다양하고 심도있는 사례연구를 통해 각 요소들의 조합에 따른 다양한 아이디어를 제안함으로써, 스마트 제품의 인터랙션 아이디어 발상 도구로서의 가능성을 검증할 수 있을 것으로 기대한다.
Developers can reuse not only class code but also wide range of knowledge on domain by reusing framework. Existing Object-Oriented Methodology and Catalysis Methodology were presented when redefining component in the course of redesigning framework. However, existing methodologies have weakness that entire process is waterfall mode or design of interface lays too much stress on implementation stage. So, this thesis will present Component-Oriented Methodology for the reuse of framework, and construct the environment for framework and domain development. That is, domain is analyzed by input of domain knowledge on real world to create software based on component, and hotspot is identified through analyzed information, and refactoring by putting additional information on users and developers. After that, I will create domain framework and application framework depending on domain. In this Component-Oriented Methodology, information is searched, understood and extracted or composite through component library storage internally. Then this information is classified into the information on component, and used as additional information in redesigning. With this, developer can obtain reusability, easiness and portability by constructing infrastructure environment that allows to register, update and delete component through Component Management System(CMS) under he development environment which can be easily applied to his own application using framework component, in this thesis, CoRBA(Common Object Request Broker Architecture) environment.
스마트 TV는 2010년 이후부터 대중적인 정보 전달 기기로 확고한 자리를 잡아가고 있다. TV의 기능이 기본적으로 들어 있기 때문에 사용자들의 디바이스 접근성이 높으며 각종 앱, 웹서핑, VOD 시청 등 다양한 기능을 활용할 수 있는 다기능 기기이다. 그러나 아직도 스마트 TV 콘텐츠의 수도 부족하고, 게임 콘텐츠 개발 도구에 관한 연구도 미흡한 실정이다. 본 논문은 게임 콘텐츠 개발자들이 쉽게 스마트 TV용 앱을 제작할 수 있도록 프레임워크를 개발하고자 한다. 본 논문에서 개발한 STGF (Smart TV Game Framework)는 입력처리 매니저, 화면 데이터 상태 처리 매니저, 게임 상태 처리 매니저로 구성된다. 2013년에 STGF를 적용해 개발한 "펜토미로"를 런칭하여 서비스함으로써 유용성을 보였다. STGF를 사용하여 개발을 하면 입력, 출력, 데이터처리 등의 개발 초기 작업과 오류 수정에 드는 시간을 줄일 수 있으므로 전체 개발 기간을 단축하는 효과를 기대할 수 있다.
S. Devipriya;J. Martin Leo Manickam;B. Victoria Jancee
ETRI Journal
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제45권6호
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pp.963-973
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2023
Non-orthogonal multiple access (NOMA) is considered a key candidate technology for next-generation wireless communication systems due to its high spectral efficiency and massive connectivity. Incorporating the concepts of multiple-input-multiple-output (MIMO) into NOMA can further improve the system efficiency, but the hardware complexity increases. This study develops an energy-efficient (EE) subchannel assignment framework for MIMO-NOMA systems under the quality-of-service and interference constraints. This framework handles an energy-efficient co-training-based semi-supervised learning (EE-CSL) algorithm, which utilizes a small portion of existing labeled data generated by numerical iterative algorithms for training. To improve the learning performance of the proposed EE-CSL, initial assignment is performed by a many-to-one matching (MOM) algorithm. The MOM algorithm helps achieve a low complex solution. Simulation results illustrate that a lower computational complexity of the EE-CSL algorithm helps significantly minimize the energy consumption in a network. Furthermore, the sum rate of NOMA outperforms conventional orthogonal multiple access.
This study was performed to develop the conceptual framework of the nursing productivity. The study efforts were made (1) to define the concept the nursing productivity, (2) to identify the elements of the productivity, and (3) to determine the relationship among the elements. With the aim, the study employed a descriptive analysis by way of reviewing various references related w the subject. The nursing productivity consists of such elements as the nursing efficiency and Lhe nursing effectiveness which are complememary Lo each other. The nursing efficiency is the quantative input/output ratio, while the nursing effectiveness represents the integrated outcome of sch sub-elements as the degree of accomplishing nursing goals, the quality of nursing service, consumer's satisfaction, and the degree of improvement of nurse's attitude toward the quality care. The nursing prodiccivity can be estimated by summing up the nursing efficiency and the effectiveness. By employing the system theory model, the elements of the nursing producTivity consist of three elements; the input, the process, and the output. By the process elements, the system inputs are transformed to the system outputs nursing efficiency and nursing effecitveness which are input 1.0 the system, in turn, through feedback mechanism(Figure 4).
This paper presents an hour-ahead System Marginal Price (SMP) forecasting framework based on a neural network. Recently, the deregulation in power industries has impacted on the power system operational problems. The bidding strategy of market participants in energy market is highly dependent on the short-term price levels. Therefore, short-term SMP forecasting is a very important issue to market participants to maximize their profits. and to market operator who may wish to operate the electricity market in a stable sense. The proposed hybrid neural network is composed of tow parts. First part of this scheme is pattern classification to input data using Kohonen Self-Organizing Map (SOM) and the second part is SMP forecasting using back-propagation neural network that has three layers. This paper compares the forecasting results using classified input data and unclassified input data. The proposed technique is trained, validated and tested with historical date of Korea Power Exchange (KPX) in 2002.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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