이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
다층박막 거울은 산업뿐만 아니라 의료 분야에서도 사용되고 있다. 층수가 40인 W/C 다층박막 거울의 성능을 평가하기 위해 엑스선회절분석기로 엑스선반사율을 측정하였다. 40층의 각 층에 대해 두께, 밀도, 계면거칠기를 획득하기 위하여 유전 알고리즘이 사용된다. 기존의 균일 무작위 선택을 하면 해가 수렴하지 않거나 수렴하더라도 오차가 커지는 문제가 발생하여 개선이 요구되었다. 유전 알고리즘의 적합도를 계산하는 시간을 단축하기 위해 C/C++로 병렬 프로그래밍하였다. 제작된 유전 알고리즘은 세대수의 증가와 개체군의 증가에 대해 선형적인 시간 증가를 보여 우수한 scalability를 보였다. 유전 알고리즘의 선택을 균일과 가우시안 무작위를 1:1로 하여 해의 수렴을 보다 안정적으로 개선하였다. 개선된 유전 알고리즘은 다층 박막 거울과 같이 층의 개수가 수십 층 이상이 되는 시료의 각 층의 특성을 파악하는데 적용할 수 있을 것이다.
한국 전체 에너지 사용량 중약 24%의 에너지가 건축물 부분에 소비되고 있다. 건축물의 벽체나 유리창 등을 통해서 에너지 손실이 이루어지는데 유리창은 벽체에 비해 약 10배 이상 낮은 단열 특성을 가지고 있기 때문에 유리창을 통한 열손실량은 더 크다. 이러한 유리창 부분의 열손실 문제를 해결할 수 있는 방안으로 좋은 단열 특성 및 낮은 방사율을 가지고 있는 Low-e coating 방법을 사용하였다. 본 실험에서는 XG glass 기판 위에 IGZO/Ag/IGZO OMO 구조의 다층 박막을 증착하였다. RF magnetron sputtering방법을 이용하여 OMO 구조의 상부와 하부의 Oxide layer로 IGZO 박막을 증착하였다. 사용된 IGZO 타겟은 $In_2O_3$ (99.99%), $Ga_2O_3$ (99.99%), ZnO (99.99%)의 분말을 각각 1:1:1 mol% 조성비로 혼합하여 소결하여 제작하였다. Thermal Evaporator 장비를 이용하여 OMO 구조의 Metal layer로 Ag (99.999%)를 증착하였다. 실험 기판은 크기 $30{\times}30mm$의 0.7T XG glass를 사용하였다. OMO 구조의 산화층 IGZO 박막은 상/하층 동일 조건으로 기판 온도는 실온으로 고정하였으며, 초기 압력 $3.0{\times}10^{-6}$ Torr, 증착 압력 $3.0{\times}10^{-2}$ Torr, RF 파워 50W, Ar 유량 50 sccm로 고정시키고 증착 시간이 변화하면서 박막을 증착하였다. OMO 구조의 Metal layer로 Ag 증착 조건은 초기 진공도가 약 $6.0{\times}10^{-6}$ Torr 이하로 유지하고 기판을 2 Rpm의 속도로 회전시켰다. 이후 0.3 V로 Ag를 10분간 가열하여 충분히 녹인 후 Film Thickness Monitor로 두께를 확인하였다. OMO 다층 박막의 산화물층 변화에 따라 로이다층 박막의 구조적, 광학적 및 전기적 특성을 분석하였다. XRD 분석결과에 의하여 Bragg's 법칙을 만족하는 피크가 나타나지 않는 비정질 구조임을 확인할 수 있으며, AFM 분석결과에 통해서 최소 1.3 nm의 Roughness를 나타내었다. UV-Visible-NIR 분광광도계를 이용하여 다층 박막은 가시광선 영역에서 평균 80%의 광 투과성을 보여 IR 영역에서 평균 30% 투과하고 좋은 차단 특성을 나왔다. Low-e 특성을 갖는 유리창을 통해서 에너지 절약을 이룰 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
잉크젯 프린터 헤드용 기능성 막으로 많이 활용하고 있는 다층박막(SiO$_2$/poly-Si/SiN/SiO$_2$, 두께, 2.77 $\mu\textrm{m}$)과 다이아몬드 박막(두께, 1.6 $\mu\textrm{m}$)을 미소 외팔보($\mu$-CLB) 형태로 가공한 후 nanoindenter를 이용한 굽힘 시험 방법으로 탄성계수와 굽힘 강도를 측정하였으며 다층막을 이루는 박막 중 SiO$_2$ 박막(두께, 1 $\mu\textrm{m}$)과 SiN 박막(두께, 0.43 $\mu\textrm{m}$)의 탄성계수를 미소 외 팔보 굽힘 시험 방법과 nanoindentation 방법으로 측정한 후 그 결과를 비교하였다. 미소 외팔보 굽힘 시험방법으로 측정한 다층막의 탄성계수와 파괴강도는 외팔보의 폭이 18.5 $\mu\textrm{m}$에서 58.5 $\mu\textrm{m}$로 증가함에 따라 각각 68.08 ㎬과 2.495 ㎬에서 56.53 ㎬과 1.834 ㎬로 감소하였다. SiO$_2$ 박막의 탄성계수 측정값은 외팔보의 폭이 29.6$\mu\textrm{m}$ 와 59.5 $\mu\textrm{m}$ 범위에서 변하여도 영향을 받지 않고 68.16$\pm$0.942 ㎬이었으며, SiN 박막의 탄성계수는 215.45 ㎬이었다. Nanoindentation 방법으로 측정한 SiO$_2$ 박막과 SiN 박막의 탄성계수는 각각 98.78 ㎬, 219.38 ㎬이었다. 이 결과로부터 미소 외팔보 굽힘 시험방법으로 측정한 박막의 탄성계수가 nanoindentation 방법으로 측정한 탄성계수와 2% 미만의 차이를 보이며 일치함을 알 수 있었다.
수직자기이방성을 갖는 [Pd(0.6 nm)/$Co(0.2)]_5$/FeMn(10) 다층박막 구조를 이용하여 삽입층 물질과 각 물질의 두께 증가에 따른 보자력(coercivity, $H_c$)과 교환력(exchange bias, $H_{ex}$)의 변화를 관찰하였다. $[Pd(0.6 nm)/Co(0.2)]_4$/Pd(0.6)/NiFe(t)/FeMn(10) 구조에서 Co 대신에 NiFe를 삽입하였을 때 0.78 nm와 1.28 nm에서 360 Oe의 교환바이어스를 얻었다. [Pd(0.6 nm)/$Co(0.2)]_5$/FeMn(10) 다층박막 구조에서 Co/FeMn 사이 계면에 $Co_8Fe_2$와 $Co_9Fe_1$ 물질을 삽입하여 두께 증가에 따라 $Co_8Fe_2$의 경우 0.68 nm에서 30 Oe 증가한 380 Oe의 교환바이어스를 얻었다. $Co_9Fe_1$ 경우 두께 0.52 nm에서 약 200 Oe 증가한 580 Oe 가장 큰 교환바이어스를 얻었다.
RF magnetron sputtering법으로 Cr을 하지층으로 하여 CoPrCr 자성층을 성막한 후 보호층으로 $SiO_2$를 증착한 Cr/CoPtCr/$SiO_2$ 다층박막을 상온에서 제조하여 자기적 성질을 조사하였다. Cr 하지층 두께가 증가함에 따라 보자력이 증가하다가 거의 일정한 값을 얻었으며 최대 보자력값은 860 Oe였다. 보자력의 증가원인은 자성상의 면내 배향화와 자성 결정립간의 자기적인 분리에 의한다고 생각된다. 시편을 각 온도별로 열처리 함으로써 보자력이 크게 증가하였으며,$ 550^{\circ}C$에서 1시간 열처리한 박막의 보자력은 1650 Oe였다.
본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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