We investigated the effects of oxidizer additive on the performance of Cu-CMP process using commonly used tungsten slurry. In order to compare the removal rate and non-uniformity as a function of oxidizer contents, we used alumina-based tungsten slurry and copper blanket wafers deposited by DC sputtering method. According to the CMP removal rates and particle size distribution, and the microstructures of surface layer by SEM image as a function or oxidizer contents were greatly influenced by the slurry chemical composition of oxidizers. The difference in removal rate and roughness of copper surface are believed to cause by modification in the mechanical behavior of $Al_2$O$_3$abrasive particles in CMP slurry.
Chitwong S.;Minhayenud S.;Intajag S.;Cheevasuvit F.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.574-576
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2004
Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권2호
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pp.147-157
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2015
We consider a sparse high-dimensional linear regression model. Penalized methods using LASSO or non-convex penalties have been widely used for variable selection and estimation in high-dimensional regression models. In penalized regression, the selection and prediction performances depend on which penalty function is used. For example, it is known that LASSO has a good prediction performance but tends to select more variables than necessary. In this paper, we propose an additive sparse penalty for variable selection using a combination of LASSO and minimax concave penalties (MCP). The proposed penalty is designed for good properties of both LASSO and MCP.We develop an efficient algorithm to compute the proposed estimator by combining a concave convex procedure and coordinate descent algorithm. Numerical studies show that the proposed method has better selection and prediction performances compared to other penalized methods.
In this note we will find out the general solution and investigate the generalized Hyers-Ulam-Rassias stability for the cubic functional equation f(3$\chi$+y) + f($3\chi$-y) = $3f(\chi$+ y) + $3f(\chi$-y) + ($48f(\chi)$ on abelian groups.
We investigate the modified Hyers-Ulam-Rassias stability for the following mixed type functional equation, i.e, cubic or quadratic type functional equation : 9f(x+y)-9f(x-y)+f(6y)=3f(x+3y)-3f(x-3y)+9f(2y).
In this paper, a simple method is presented to synthesize a transfer function from experimentally obtained gain and phase data. The method we offer here is based on the previous method given by M.Hassul etc. [1], where they proposed relevant formulas in a straightforward manner so that undergraduate students could follow the development more easily. This method, however, inevitably is accompanied by a significant difference between the real and identified model especially in the low frequency region. We solve this problem by introducing a new weighting function that can be determined by using the additive uncertainty of the Identified transfer function.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.343-351
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2008
By supervised learning with p predictors, we frequently obtain a prediction function of the form $y\;=\;f(x_1,...,x_p)$. When $p\;{\geq}\;3$, it is not easy to understand the inner structure of f, except for the case the function is formulated as additive. In this study, we propose to use p simple graphs for visual understanding of complex prediction functions produced by several supervised learning engines such as LOESS, neural networks, support vector machines and random forests.
In the past, drivers bought a fuel additives to treat a combustion chambers or injector nozzles for carbon or gum deposit at market. But, nowadays, as raised cost of fuel for a vehicle the consumers also start focusing on a function of fuel additives that increases fuel economy of one. Some fuel additive manufacturers and agents advertise that their goods make a car it's initial state. This paper shows data for 3 years that were acquired during test for registration of an additive in domestic. The data were sorted according to kind of vehicle, kind of fuel, test mode, CO, HC, NOx, PM, total emission, fuel economy and accumulated mileage. And than by using simple linear regression analysis changes according to accumulated mileage was displayed. Normal distribution and histogram of rate of increase and decrease were displayed. the analyzed data indicated that a fuel additive maintain and make a car the first state of one but can't make a car be batter than initial the one.
A Study on the effect of the additives in lubricating oil was investigated on the basis of the thermal activated wear theory in terms of their wear behaviours, using four ballwear machine. The sample oils, which included diethyl-3, 5-di-t-butyi-4-hydroxy-benzyl phosphonate (DEP), ZDDP and TCP additives respectively, showed distinct wear characteristics depending upon the bulk oil temperature and the sliding velocity. The newly synthesized additive, viz., DEP showed excellent antiwear performance cornpared with the conventional additives, ZDDP and TCP. On the basis of the experimental results, it is reduced that the wear mechanism of the conventional additives, viz., ZDDP and TCP is the protective film formation and their antiwear capability is depending upon the shearing strength of the film formed. On the other hand, the new additive, DEP showed that the secondary activation energy was much eliminated and so, the thermal instability was reduced by the hydrogen scavenging reaction of the new additive, which was virtually an endothermic reaction process.In conclusion, a new concept of antiwear mechanism is estabilished and testified. And new chemical, which showed the function of hydrogen and free radical scavenging role, is synthesized and introduced as the new, highly antiwear effective lubricating oil additive.
This paper illustrates haw $Y_2O_3$ contributes to crack-healing strengths as a function of crack-healing temperature and the additive amount. In investigating mechanical properties, the indentation fracture method is very simple and useful, but careful attention must be paid to the statistical data processing because data may be scattered excessively, especially for brittle materials. To estimate accurate AE signal properties we applied the useful time-frequency method with a discrete wavelet analysis algorithm. In experiments, three kinds of specimens were prepared. After the specimens were indented by a Vickers indentor, they were heat-treated and crack-healed to evaluate bending strength and the AE signal. With higher amounts of the additive powder, as 1, 3, or 5% wt. of $Y_2O_3$, the concentrative tendency of dominant frequency trended toward lower frequency groups. The $Al_2O_3$ ceramic with 3% wt. of $Y_2O_3$ was judged most suitable because it demonstrated superior crack-healing ability and relative concentration on the highest frequency group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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