• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.401-406
• /
• 2015

본 논문에서는 비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 채널길이에 대한 문턱전압이하 스윙의 변화에 대하여 분석하였다. 문턱전압이하 스윙은 트랜지스터의 디지털특성을 결정하는 중요한 요소로서 채널길이가 감소하면 특성이 저하되는 문제가 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 개발된 DGMOSFET의 문턱전압이하 스윙의 채널길이에 대한 변화를 채널두께, 산화막두께, 상하단 게이트 전압 및 도핑농도 등에 따라 조사하고자 한다. 특히 하단 게이트 구조를 상단과 달리 제작할 수 있는 비대칭 DGMOSFET에 대하여 문턱전압이하 스윙을 분석함으로써 하단 게이트 전압 및 하단 산화막 두께 등에 대하여 자세히 관찰하였다. 문턱전압이하 스윙의 해석학적 모델을 구하기 위하여 포아송방정식에서 해석학적 전위분포모델을 유도하였으며 도핑분포함수는 가우스분포함수를 사용하였다. 결과적으로 문턱전압이하 스윙은 상하단 게이트 전압 및 채널도핑농도 그리고 채널의 크기에 매우 민감하게 변화하고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국재료학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.329-334
• /
• 2012

Two types of nanoclusters, termed Cluster (1) and Cluster (2) here, both play an important role in the age-hardening behavior in Al-Mg-Si alloys. Small amounts of additions of Cu and Ag affect the formation of nanoclusters. Two exothermic peaks were clearly detected in differential scanning calorimetry(DSC) curves by means of peak separation by the Gaussian method in the base, Cu-added, Ag-added and Cu-Ag-added Al-Mg-Si alloys. The formation of nanoclusters in the initial stage of natural aging was suppressed in the Ag-added and Cu-Ag-added alloys, while the formation of nanoclusters was enhanced at an aging time longer than 259.2 ks(3 days) of natural aging with the addition Cu and Ag. The formation of nanoclusters while aging at $100^{\circ}C$ was accelerated in the Cu-added, Ag-added and Cu-Ag-added alloys due to the attractive interaction between the Cu and Ag atoms and the Mg atoms. The influence of additions of Cu and Ag on the clustering behavior during low-temperature aging was well characterized based on the interaction energies among solute atoms and on vacancies derived from the first-principle calculation of the full-potential Korrinaga-Kohn-Rostoker(FPKKR)-Green function method. The effects of low Cu and Ag additions on the formation of nanoclusters were also discussed based on the age-hardening phenomena.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제24권5호
• /
• pp.631-639
• /
• 2019

Finite element analysis is one of the important methods to study the structural performance. Due to the simplification, discretization and error of structural parameters, numerical model errors always exist. Besides, structural characteristics may also change because of material aging, structural damage, etc., making the initial finite element model cannot simulate the operational response of the structure accurately. Based on Bayesian methods, the initial model can be updated to obtain a more accurate numerical model. This paper presents the work on the field test, modal identification and model updating of a Chinese reinforced concrete pagoda. Based on the ambient vibration test, the acceleration response of the structure under operational environment was collected. The first six translational modes of the structure were identified by the enhanced frequency domain decomposition method. The initial finite element model of the pagoda was established, and the elastic modulus of columns, beams and slabs were selected as model parameters to be updated. Assuming the error between the measured mode and the calculated one follows a Gaussian distribution, the posterior probability density function (PDF) of the parameter to be updated is obtained and the uncertainty is quantitatively evaluated based on the Bayesian statistical theory and the Metropolis-Hastings algorithm, and then the optimal values of model parameters can be obtained. The results show that the difference between the calculated frequency of the finite element model and the measured one is reduced, and the modal correlation of the mode shape is improved. The updated numerical model can be used to evaluate the safety of the structure as a benchmark model for structural health monitoring (SHM).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.17-24
• /
• 2014

본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.

• 한국광학회지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.420-429
• /
• 2006

곡률, 두께, 굴절률 오차와 같은 광축대칭 오차요인들 때문에 상면이 이동하는 디지털 카메라용 줌렌즈 광학계에서 보상자를 이동시켜서 상면을 고정시키는 조건을 가우스 괄호법을 이용하여 유도하였다. 그리고 줌렌즈 광학계의 일반적인 세 가지 형태(3군, 4군, 5군 줌렌즈)를 사용하여 이 조건의 타당성을 검증하였다. 이러한 줌렌즈 형태에서 각 면의 곡률, 두께, 굴절률 등을 공차 내에서 Monte Carlo 방법에 따라 임의로 변화시켰을 때, 보상자의 이동량의 분포가 정규분포를 이루는 것을 확인하였다. 그리고 이로부터 공정능력을 계산하여 보상자의 최대 이동량에서 이에 따른 불량률을 이론적으로 예측하는 방법을 제시하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1020-1033
• /
• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.437-442
• /
• 2018

본 논문에서는 환형배열을 이용하여 단일음원이 코히어런트 분산 분포를 가지는 경우 닫힌 형태로 음원의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 음원이 다중경로를 거쳐 센서에 도달하는 경우 분산음원으로 보이며 이때 음원의 위치는 대표 방위, 대표 고각, 대표 방위의 분포, 대표 고각의 분포 네 가지 변수로 표현될 수 있다. 이러한 경우 DSPE(Distributed Source Parameter Estimator) 기법과 같은 탐색 기법으로 네 변수를 찾기 위해서는 매우 많은 탐색과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 위치 추정을 위해 센서간의 상관함수와 최소자승기법을 이용하여 닫힌 형식으로 대표 방위와 고각을 추정하는 기법을 제안한다. 특히 음원이 대표적인 분포 모델인 가우시안 분포를 따를 경우 방위와 고각의 표준편차 또한 닫힌 형식으로 추정한다. 시뮬레이션에서는 DSPE 기법과 비교하여 제안 기법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.755-758
• /
• 2014

본 연구에서는 대칭 및 비대칭 산화막 구조를 가진 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 문턱전압 변화에 대하여 분석하였다. 상하단 동일한 산화막 두께을 갖는 대칭 DGMOSFET와 달리 비대칭 DGMOSFET는 상하단 게이트 산화막 두께를 다르게 제작할 수 있다. 그러므로 비대칭 DGMOSFET에서 상단과 하단게이트 산화막 두께의 크기 변화에 따라 대칭 DGMOSFET와 문턱전압을 비교하여 상하단 게이트 산화막 두께의 최적값에 대하여 고찰하고자 한다. 문턱전압을 구하기 위하여 포아송방정식에서 해석학적 전위분포모델을 유도하였으며 도핑분포함수는 가우스분포함수를 사용하였다. 문턱전압 모델을 이용하여 하단게이트 전압, 채널길이 및 채널두께 등에 따라 상하단게이트 산화막 두께가 문턱전압에 미치는 영향을 관찰하였다. 결과적으로 문턱전압은 상하단 게이트 산화막 두께에 따라 크게 변화하였으며 변화하는 경향은 하단게이트 전압, 채널길이 그리고 채널 두께에 따라 매우 상이하게 나타나고 있다는 것을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제23권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2019

Control algorithms are the most important aspects in successful control of structures against earthquakes. In recent years, intelligent control methods rather than classical control methods have been more considered by researchers, due to some specific capabilities such as handling nonlinear and complex systems, adaptability, and robustness to errors and uncertainties. However, due to lack of learning ability of fuzzy controller, it is used in combination with a genetic algorithm, which in turn suffers from some problems like premature convergence around an incorrect target. Therefore in this research, the introduction and design of the Fuzzy Cooperative Coevolution (Fuzzy CoCo) controller and Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been innovatively presented for semi-active seismic control. In this research, in order to improve the seismic behavior of structures, a semi-active control of building using Magneto Rheological (MR) damper is proposed to determine input voltage of Magneto Rheological (MR) dampers using ANFIS and Fuzzy CoCo. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize the performance of controllers. In this paper, the design of controllers is based on the reduction of the Park-Ang damage index. In order to assess the effectiveness of the designed control system, its function is numerically studied on a 9-story benchmark building, and is compared to those of a Wavelet Neural Network (WNN), fuzzy logic controller optimized by genetic algorithm (GAFLC), Linear Quadratic Gaussian (LQG) and Clipped Optimal Control (COC) systems in terms of seismic performance. The results showed desirable performance of the ANFIS and Fuzzy CoCo controllers in considerably reducing the structure responses under different earthquakes; for instance ANFIS and Fuzzy CoCo controllers showed respectively 38 and 46% reductions in peak inter-story drift ($J_1$) compared to the LQG controller; 30 and 39% reductions in $J_1$ compared to the COC controller and 3 and 16% reductions in $J_1$ compared to the GAFLC controller. When compared to other controllers, one can conclude that Fuzzy CoCo controller performs better.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.995-1002
• /
• 2020

본 논문은 연속 가우시안 입력 변조를 사용하는 대부분의 기존 NOMA 설계와는 대조적으로, BPSK 변조하에서 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률을 분석한다. 먼저, BPSK 변조와 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률의 폐쇄형 표현식을 유도한다. 다음, 수치적 결과를 통해, 강 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 감소하는 것을 보여준다. 또한, 약 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 증가하는 것을 입증한다. 추가로, 수신 신호와 사용자 간 간섭의 확률 분포 함수의 심도 있는 분석을 통해 이론적 결과를 입증한다.