Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.
We propose a nearly lossless, compact, electrically modulated vertical directional coupler, which is based on the controllable evanescent coupling in a previously proposed graphene-assisted total internal reflection (GA-FTIR) scheme. In the proposed device, two single-mode waveguides are separate by graphene-$SiO_2$-graphene layers. By changing the chemical potential of the graphene layers with a gate voltage, the coupling strength between the waveguides, and hence the coupling length of the directional coupler, is controlled. Therefore, for a properly chosen, fixed device length, when an input wave is launched into one of the waveguides, the ratio of their output powers can be controlled electrically. The operation of the proposed device is analyzed, with the dispersion relations calculated using a model of a one-dimensional slab waveguide. The supermodes in the coupled waveguide are calculated using the finite-element method to estimate the coupling length, realistic devices are designed, and their performance was confirmed using the finite-difference time-domain method. The designed $3{\mu}m$ by $1{\mu}m$ device achieves an insertion loss of less than 0.11 dB, and a 24-dB extinction ratio between bar and cross states. The proposed low-loss device could enable integrated modulation of a strong optical signal, without thermal buildup.
Several observational results show a tighter pitch angle at wavelengths of optical and near-infrared than those that are associated with star formation, which is in agreement with the prediction of the density wave theory. In my recent numerical studies, the dependence of the shock positions relative to the potential minima is due to the tendency that stronger shocks form farther downstream. This causes a systematic variation of the perpendicular Mach number, with radius and makes the pitch angle of the gaseous arms smaller than that of the stellar arms, which supports the prediction of the density-wave theory, independently. However, some observations still give controversial results which show similar pitch angles at wavelengths, and there is no statistical study comparing observations and numerical models directly. By analyzing optical image of disk galaxies in the Carnegie-Irvine Galaxy Survey (CGS), I measured the physical values of stellar and gaseous arms such as their strength, length, and pitch angles. For direct comparison with numerical results, I analyzed more than 30 additional numerical models with varying the initial parameters in model galaxies. In this talk, I will present results both of observational and numerical samples and discuss the physical properties of spiral structures based on the density-wave theory.
We utilized terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) to measure the thickness and electrical properties of nickel-chromium (Ni-Cr) films. This technique not only aligns well with traditional methods, such as haze-meter and transmission-densitometer measurements, but it also reveals the electrical properties and thickness of films down to a few tens of nanometers. The complex conductivity of the Ni-Cr thin films was extracted using the Tinkham formula. The experimental values closely aligned with the Drude model, indicating the reliability of our Ni-Cr film's electrical and optical constants. The thickness of Ni-Cr was estimated using the complex conductivity. These findings emphasize the potential of THz-TDS in quality control of metallic nanofilms, pointing toward an efficient and nondestructive test (NDT) for such analyses.
Chattopadhyay, S.N.;Motoyama, N.;Rudra, A.;Sharma, A.;Sriram, S.;Overton, C.B.;Pandey, P.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제7권3호
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pp.196-208
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2007
An analytical model is proposed for an optically controlled Metal Semiconductor Field Effect Transistor (MESFET), known as Optical Field Effect Transistor (OPFET) considering the diffusion fabrication process. The electrical parameters such as threshold voltage, drain-source current, gate capacitances and switching response have been determined for the dark and various illuminated conditions. The Photovoltaic effect due to photogenerated carriers under illumination is shown to modulate the channel cross-section, which in turn significantly changes the threshold voltage, drainsource current, the gate capacitances and the device switching speed. The threshold voltage $V_T$ is reduced under optical illumination condition, which leads the device to change the device property from enhancement mode to depletion mode depending on photon impurity flux density. The resulting I-V characteristics show that the drain-source current IDS for different gate-source voltage $V_{gs}$ is significantly increased with optical illumination for photon flux densities of ${\Phi}=10^{15}\;and\;10^{17}/cm^2s$ compared to the dark condition. Further more, the drain-source current as a function of drain-source voltage $V_{DS}$ is evaluated to find the I-V characteristics for various pinch-off voltages $V_P$ for optimization of impurity flux density $Q_{Diff}$ by diffusion process. The resulting I-V characteristics also show that the diffusion process introduces less process-induced damage compared to ion implantation, which suffers from current reduction due to a large number of defects introduced by the ion implantation process. Further the results show significant increase in gate-source capacitance $C_{gs}$ and gate-drain capacitance $C_{gd}$ for optical illuminations, where the photo-induced voltage has a significant role on gate capacitances. The switching time ${\tau}$ of the OPFET device is computed for dark and illumination conditions. The switching time ${\tau}$ is greatly reduced by optical illumination and is also a function of device active layer thickness and corresponding impurity flux density $Q_{Diff}$. Thus it is shown that the diffusion process shows great potential for improvement of optoelectronic devices in quantum efficiency and other performance areas.
가상 관절경은 무릎, 어깨 둥 관절에 대한 단층촬영 영상으로부터 관절 내부의 해부학적 구조를 3차원으로 재구성함으로써 광학 관절경을 모사 하는 기법이다. 이 논문에서는 볼륨 렌더링 기법의 일종인 등위면 광선투사법을 이용하여 3차원 영상을 신속하게 생성하는 가상 관절경 기법을 제안한다 여기서 제안하는 등위면 광선투사법은 최대-최소맵을 이용하여 전처리 과정 없이도 실시간에 가까운 속도로 고화질의 영상을 얻을 수 있다. 또한 물리 기반 카메라 제어 모델을 이용함으로써 사용자가 복잡한 해부구조를 가진 관절강 내부에서 가상 카메라를 자유롭게 이동시킬 수 있다. 이러한 고속 렌더링 방법과 현실감 있는 카메라 제어기법을 이용하여 대화식 가상 관절경을 개발하였다.
In this paper the characteristics of submicron gate GaAs MESFET's have been studied using a particle model which takes into account the hot-electron transport phenomena, i.e., the velocity overshoot. \ulcornervalley(<000> direction), L valley (<111>direction), X valley (<100>direction) as the GaAs conduction energy band and optical phonon, acoustic phonon, equivalent intervalley, nonequivalent intervalley scattering as the scattering models, have been considered in this simulation. And the GaAs material and the device simulation have been done by determination of the free flight time, scattering mechanism and scattering angle according to Monte-Carlo algorithm which makes use of a particle model. As a result of the particle simulation, firstly the electron distribution, the potential energy distribution and the situation of electron displacement in 0.6 \ulcorner gate length device have been obtained. Secondly, the cutoff frequency, obtained by this method, is k47GHz which is in good agreement with the calculated result of theory. And the current-voltage characteristics curve which takes account of the buffer layer effect has been obtained. Lastly it has been verified that parasitic current at the buffer layer can be analyzed using channel depth modulation.
The compound 3-(2-Mercaptopyridine)phthalonitrile has been synthesized and characterized by IR, UV-vis, and X-ray single-crystal determination. The molecular geometry from X-ray determination of the title compound in the ground state has been compared using the Hartree-Fock (HF) and density functional theory (DFT) with the 6-31G(d) basis set. The calculated results show that the DFT and HF can well reproduce the structure of the title compound. The energetic behavior of the title compound in solvent media was examined using the B3LYP method with the 6-31G(d) basis set by applying the Onsager and polarizable continuum model. Using the TD-DFT and TD-HF methods, electronic absorption spectra of the title compound have been predicted and good agreement with the TD-DFT method and the experimental determination was found. The predicted nonlinear optical properties of the title compound are much greater than those of urea. Besides, molecular electrostatic potential of the title compound were investigated by theoretical calculations. The thermodynamic properties of the compound at different temperatures have been calculated and corresponding relations between the properties and temperature have also been obtained.
The storage capacity of 3D-NAND flash memory has been enhanced by the multi-layer dielectrics. The deposition process has become more challenging due to the tight process margin and the demand for accurate process control. To reduce product costs and ensure successful processes, process diagnosis techniques incorporating artificial intelligence (AI) have been adopted in semiconductor manufacturing. Recently there is a growing interest in process diagnosis, and numerous studies have been conducted in this field. For higher model accuracy, various process and sensor data are required, such as optical emission spectroscopy (OES), quadrupole mass spectrometer (QMS), and equipment control state. Among them, OES is usually used for plasma diagnostic. However, OES data can be distorted by viewport contamination, leading to misunderstandings in plasma diagnosis. This issue is particularly emphasized in multi-dielectric deposition processes, such as oxide and nitride (ON) stack. Thus, it is crucial to understand the potential misunderstandings related to OES data distortion due to viewport contamination. This paper explores the potential for misunderstanding OES data due to data distortion in the ON stack process. It suggests the possibility of excessively evaluating process drift through comparisons with a QMS. This understanding can be utilized to develop diagnostic models and identify the effects of viewport contamination in ON stack processes.
Passive microwave remote sensing technique have shown great potential for mon monitoring regional/global surface soil moisture. Given a single measurement at dual polarization/single frequency/single view angle, a strategic approach to artificially generating multiple microwave brightness temperatures is presented. And then the statistically generated microwave brightness temperature data are applied to the inverse algorithm, which mainly relies on a physically based microwave emission model and an advanced single-criterion multi-parameter optimization technique, to simultaneously retrieve soil moisture and vegetation characteristics. . The procedure is tested with dual polarized Tropical Rainfall Measurement Mission Microwave Imager (TRMM/TMI) over two different cover sites in Oklahoma and Beltsville field experimental data. The retrieval results are analyzed and show excellent performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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