Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.
본 연구에서는 가우스분포함수의 형태에 따라 DGMOSFET에 스켈링이론을 적용하였을 때 문턱 전압이하특성의 변화를 분석하고자 한다. 포아송방정식의 분석학적 해를 구할 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 특성을 분석할 것이다. 스켈링이론은 소자파라미터의 변화에 대하여 출력 특성을 변함없이 유지하기 위하여 적용하는 이론이다. DGMOSFET에 스켈링이론을 적용한 결과, 가우스함수의 형태에 따라 문턱전압이하 특성이 매우 크게 변화하였으며 특히 문턱전압의 변화는 상대적으로 매우 크게 나타난다는 것을 관찰하였다.
본 연구에서는 가우스분포함수의 형태에 따라 DGMOSFET에 스켈링이론을 적용하였을 때 문턱전압이하특성의 변화를 분석하고자 한다. 포아송방정식의 분석학적 해를 구할 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 특성을 분석할 것이다. 스켈링이론은 소자파라미터의 변화에 대하여 출력특성을 변함없이 유지하기 위하여 적용하는 이론이다. DGMOSFET에 스켈링이론을 적용한 결과, 가우스함수의 형태에 따라 문턱전압이하 특성이 매우 크게 변화하였으며 특히 문턱전압의 변화는 상대적으로 매우 크게 나타난다는 것을 관찰하였다.
본 연구에서는 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 DGMOSFET에서 채널내 전위와 전하분포의 관계를 유도하고자 한다. 이때 가우스 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압이하 스윙값을 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 가우스 함수의 형태에 따라 문턱전압이하 스윙을 분석하였다.
이 논문에서는 자원을 공유하는 여러 개의 QoS(Quality of Service) 큐(queue)를 서비스하기 위한 새로운 서비스 규칙 - 선형 서비스 규칙을 제안하고, 그 특징을 분석하였다. 제안하는 선형 서버는 각각의 큐에 대한 출력 트래픽(traffic) 및 고객 수 과정을 입력 트래픽의 선형 함수로 만든다 특히 입력 트래픽이 가우스 분포를 갖는 경우에는 큐 길이의 분포와 출력 트래픽 분포가 모두 가우스 분포를 갖게 하며, 그 분포의 평균과 분산이 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼(power Spectrum)의 함수로 나타나게 한다. 중요한 QoS 척도인 버퍼 넘침 확률 및 지연 분포 역시 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼의 함수로 나타나게 된다. 이 연구는 네트워크의 각 노드를 하나의 선형 필터로 볼 수 있게 하므로, 선형 시스템 이론에 기초한 네트워크 전반에 걸친 트래픽 관리 기술의 새로운 방향을 제시하였다.
집속음장의 고조파성분을 이용한 초음파영상의 특성을 해석하기 위해 집속된 가우스 음원에 직선 edge를 초점면 및 초점면의 전, 후방에 삽입하여 edge의 후방에서 생성되는 음장을 조사하였다. 계산에서는 그린함수의 간단화를 위해 Fresnel근사를 이용하였고, 실험에서는 성형전극을 형성시킨 1.9MHz 요면진동자에 의한 가우스분포의 음장을 갖는 초음파빔에 수직하게 edge를 삽입시켰다. 음장의 이론해석 및 실험결과, 초점면의 제2고조파의 빔형상을 제외하고는 계산치와 실험치가 잘 일치하고 있으며, 제2고조파의 공간 분해능이 기본파에 비해 높음을 알았다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG)MOSFET의 채널내 전위와 전하분포의 관계를 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 유도하고자 한다. 즉, 도핑분포는 가우스 함수를 이용하였으며 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙과 산화막 두께의 관계를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 산화막 두께에 대한 문턱전압이하 스윙값의 변화를 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60 mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 도핑분포에 따라 문턱전압이하 스윙과 산화막두께의 관계를 분석하였다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에서 스켈링 이론에 대한 문턱전압이하 스윙을 분석하였다. 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하기 위하여 가우스 전하분포를 이용하였다. 문턱전압이하 스윙의 저하와 같은 단채널 효과를 분석하기 위하여 스켈링이론이 사용되었으며 이중게이트 MOSFET의 특성상 두 개의 게이트 효과를 포함하기 위하여 일반적인 스켈링 이론을 수정하였다. 게이트길이에 대한 스켈링인자가 일반적인 스켈링인자의 1/2일 때 문턱전압이하 스윙의 저하현상이 매우 빠르게 감소하였으며 가우스함수의 이온주입범위 및 분포편차도 문턱전압이하 스윙에 영향을 미치는 것을 알았다.
본 논문에서는 적층구조 해석을 위해 부분 선형 층별이론에 의해 정식화된 저매개변수 유한요소 모델을 제안한다. 얇은 직교이방성 문제뿐만 아니라, 두꺼운 식교이방성 적층판 해석을 위해 제안된 모델은 2차원 세분화 기법에 기초를 두고 있다. 즉, 이 모델은 두께방향으로의 면내거동에 대해서는 선형변화로 가정하는 층별분리 이론이 적용되고, 두께방향으로의 면외거동에 대해서는 상수로 가정하는 등가단층이론이 사용된다. 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 다항식이 사용된다. 또한 가우스-로바토 적분법을 사용하여, 적층평판의 종래의 가우스적분점이 아닌 절점의 위치에 발생하는 최대응력값을 별도의 외삽법을 사용하지 않고 바로 산출하였다. 제안된 모델의 정당성과 특성은 직교이방성 다층적층판 문제를 사용하여 검증되었으며, 그 결과는 출판된 참고문헌의 값들과 비교되었다. 이 연구에서는 최적의 유한요소 적층모델을 결정하기 위해 응력과 최대처짐을 사용한 수렴성조사가 수행되었다. 또한, 적층 수의 증가에 따른 두께방향으로의 변위와 응력분포의 변화가 조사되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.737-752
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2008
오차에 대한 분석은 18세기 천문학과 측지학에서 시작된 뒤, 19세기 초 가우스와 라플라스에 의해 정규분포 및 최소제곱법과 결합되면서 오차이론이라고 불리기 시작하였다. 19세기 중엽 벨기에의 케틀레는 자연과학의 관측결과를 분석하는데 쓰이던 오차이론을 사회 데이터에 적용함으로써 사회 연구를 보다 더 과학적인 연구로 만들어보려 하였다. 그는 사회데이터에서 개인의 특수성을 배제하고 집단의 보편적인 사실만을 나타내는 '평균적인 사람'이라는 개념을 만들었다. 또 그는 비슷한 조건에 있는 여러 사람을 측정한 결과는 단일한 대상을 반복측정한 결과와 마찬가지라고 보고, 천문학의 오차이론을 사회데이터에 적용하였다. 이 논문에서는 오차와 정규분포가 사회 연구에 도입되면서 새로이 나타난 개인과 집단의 관계를 비롯하여 오차이론에 대한 반대 의견들, 오차를 대신하여 나타난 용어 등을 중심으로 19세기 중반에 통계학의 영역이 확대되는 과정을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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