JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제4권1호
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pp.27-31
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2004
Models and simulations of gate tunneling current for thinoxide MOSFETs and Double-Gate SOIs are discussed. A guideline in design of leaky MOS capacitors is proposed and resonant gate tunneling current in DG SOI simulated based on quantum-mechanicalmodels. Gate tunneling current in fully-depleted, double-gate SOI MOSFETs is characterized based on quantum-mechanical principles. The simulated $I_G-V_G$ of double-gate SOI has negative differential resistance like that of the resonant tunnel diodes.
The dark current and photocurrent(PC) spectrum of Mg-doped GaN thin film were investigated with various bias voltages and temperatures. At high temperature and small bias, the dark current is dominated by holes thermally activated from an acceptor level Al located at about 0.16 eV above the valence band maximum $(E_v)$, The PC peak originates from the electron transition from deep level A2 located at about 0.34 eV above the $E_v$ to the conduction band minimum $(E_ C)$. However, at a large bias voltage, holes thermally activated from A2 to Al experience the field-in-duces tunneling to form one-dimensional defect band at Al, which determines the dark current. The PC peak associated with the transition from Al to $E_ C$ is also observed at large bias voltages owing to the extended recombination lifetime of holes by the tunneling. In the near infrared region, a strong PC peak at 1.20 eV appears due to the hole transition from deep donor/acceptor level to the valence band.
In deep mixed rock strata, a double shield TBM (DS-TBM) is easy to be entrapped by a large force during tunneling. In order to reduce the probability of the entrapment, we need to investigate a favorable driving direction, either driving with or against dip, which mainly associates with the angle between the tunneling axis and strike, ${\theta}$, as well as the dip angle of rock strata, ${\alpha}$. We, therefore, establish a 3DEC model to show the changes of displacements and contact forces in mixed rock strata through LDP (longitudinal displacement profile) and LFP (longitudinal contact force profile) curves at four characteristic points on the surrounding rock. This is followed by a series of numerical models to investigate the favorable driving direction. The computational results indicate driving with dip is the favorable tunneling direction to reduce the probability of DS-TBM entrapment, irrespective of ${\theta}$ and ${\alpha}$, which is not in full agreement with the guidelines proposed in RMR. From the favorable driving direction (i.e., driving with dip), the smallest contact force is found when ${\theta}$ is equal to $90^{\circ}$. The present study is therefore beneficial for route selection and construction design in TBM tunneling.
A stress-induced brittle failure in deep tunneling generates spalling and slabbing, eventually causing a v-shaped notch formation. An empirical relationship for the depth of the notch to the maximum tangential stress assuming an equivalent circular cross-section was proposed (Martin et al. 1999). While this empirical approach has been well recognized in the industry and used as a design guideline in many projects, its applicability to a non-circular opening is worth revisiting due to the use of equivalent circular profile. Moreover, even though the extent of the notch also contributes to notch failure, it has not been estimated to date. When the estimate of both the depth and the extent of notch are combined, a practical and economically justifiable support design can be achieved. In this study, a new methodology to assess the depth as well as the extent of notch failure is developed. Field data and numerical simulations using the Cohesion Weakening Frictional Strengthening (CWFS) model were collected and correlated with the three most commonly accepted failure criteria (σ1/σ3, Dis=σmax/σc, σdev/σcm). For the numerical analyses, the D-shaped tunnel was used since most civil tunnels are built to this profile. Inferential statistical analysis is applied to predict the failure range with a 95% confidence level. Considering its accuracy and simplicity, the new correlation can be used as an enhanced version of failure assessment.
The bored tunneling method is generally preferred for urban tunnel construction, However the cut & cover tunnel is still necessary for special conditions, such as metro station and access structures. In some case, deep excavation for cut & cover construction is planed of irregular and unusual shape, as a consequence, the convex and concave corner is often encountered during that excavation. In particular, discontinuity or imbalance of the support structure in the convex corner can lead to collapse, which may result in damages and casualties. In this study, the behavior of the convex corner of retaining structure were investigated using 3-dimensional numerical models established to be able to simulate the split-shaped behavior of convex corners. To improve the stability in the vicinity of the convex corner, several stabilizing measures were proposed and estimated numerically. It is found that linking two discretized wales at the convex corner can effectively perform the control of deformation. Furthermore, it was also confirmed that the stabilizing measures can be enhanced when the tie-material linking two discretized wales is installed at the depth of the maximum wall deflection.
Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.
It is desirable to choose a high-k material having a large band offset with the tunneling oxide and a deep trapping level for use as the charge trapping layer to achieve high PIE (Programming/erasing) speeds and good reliability, respectively. In this paper, charge trapping and tunneling characteristics of high-k hafnium oxide ($HfO_2$) layer with various thicknesses were investigated for applications of tunnel barrier engineered nonvolatile memory. A critical thickness of $HfO_2$ layer for suppressing the charge trapping and enhancing the tunneling sensitivity of tunnel barrier were developed. Also, the charge trap centroid and charge trap density were extracted by constant current stress (CCS) method. As a result, the optimization of $HfO_2$ thickness considerably improved the performances of non-volatile memory(NVM).
Diagnosis of gastric subepithelial tumors (SETs) is sometimes difficult with conventional endoscopy or tissue sampling with standard biopsy, so non-invasive imaging modalities such as endoscopic ultrasound (EUS) and computed tomography are used to evaluate the characteristics of SETs features (size, location, originating layer, echogenicity, shape). However imaging modalities alone is not able to distinguish among all types of SETs, so histology is the gold standard for obtaining the final diagnosis. For tissue sampling, mucosal cutting biopsy and mucosal incision-assisted biopsy and EUS-guided fine-needle aspiration or biopsy (EUS-FNA or EUS-FNB) is commonly recommended. Endoscopic mucosal resection (EMR) and endoscopic submucosal dissection (ESD) are used for resection of SETs involving the mucosal and superficial submucosal layers, could not treat adequately and safely the SETs involving the deep mucosa and muscularis propria. Submucosal tunneling endoscopic resection (STER) and endoscopic full-thickness resection (EFTR) is used as a therapeutic option for the treatment of SETs with the development of reliable endoscopic closure techniques and tools.
심부 터널을 굴착하는 동안 발생할 수 있는 현상인 압출은 큰 소성 변형과 터널 축소 그리고 지보 붕괴를 일으킬 수 있다. 따라서 압출 현상의 발생 가능성과 변형량, 응력 변화의 정량적 예측은 합리적인 시공 방안을 수립하기 위하여 매우 중요하다. 본 연구는 변형률 연화 구성모델을 이용한 3차원 수치해석을 수행하여 압출 거동을 합리적으로 모사하고 변형량과 소성 범위 등을 정량적으로 예측하고자 하였다. 다양한 범위의 응력 조건과 강도 조건의 42가지 경우에 대한 해석을 수행한 결과 최대접선응력과 암반강도비가 소성 변형량과 소성 깊이를 합리적으로 예측할 수 있었으며 이들의 관계식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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