최근 아이들의 창의력 학습 및 놀이에 로봇이 활발하게 이용되고 있지만 대부분 로봇이 정형화된 형태를 가지고 있으며 프로그램의 의존도가 높아 창의력 학습 및 놀이에 어려움이 있다. 우리는 이러한 단점을 보완하기 위해 정형화 되지 않은 모듈 형태의 로봇구조를 가지고 있으면서 결합을 쉽고 안정적으로 할 수 있도록 하였고 하나의 버튼을 이용하여 사용자가 원하는 동작을 기억시키고 기억된 동작을 똑같이 재생하는 로봇을 제작 하였다. 또한 모듈 사이를 무선으로 연결하고 정보를 공유하여 다수의 모듈이 결합 되었을 경우 어느 모듈에서나 버튼을 한번 누르면 결합된 모든 모듈의 동작을 쉽게 조정할 수 있도록 하였다. 실제 동작을 검증하기 위해 두 개, 3개 및 5개의 모듈을 결합하여 자벌레 동작과 보행 로봇을 구현하여 제안된 구조와 알고리즘의 유용성을 보였다. 향 후 무선연결 방법을 보완하여 인터넷상에서 통제할 수 있는 지능화된 모듈라 로봇의 연구가 필요하다.
단위면적 당 메모리 집적도를 높이기 위해 플래시 기억소자의 크기를 줄일 때, 절연층 두께 감소에 의한 누설 전류의 발생, 단채널 효과 및 협폭 효과와 같은 문제 때문에 소자 크기의 축소가 한계에 도달하고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 연구에서는 FinFET구조위에 Oxide-Nitride-Oxide (ONO) 층을 적층하여 2-비트 특성을 갖는 플래시 메모리 소자를 제안하였다. 소자의 작동전압을 크게 줄일 수 있으며 소자의 크기가 작아질 때 일어나는 단채널 효과의 문제점을 해결할 수 있는 FinFET 구조를 가진 기억소자에서 제어게이트를 제어게이트1과 제어게이트2로 나누어 독립적으로 쓰기 및 소거 동작하도록 하였다. 2-비트 동작을 위해 제어 게이트1의 게이트 절연막의 두께를 제어게이트2의 게이트 절연막의 두께보다 더 얇게 함으로써 두 제어게이트 사이의 coupling ratio를 다르게 하였다. 제어게이트1의 트랩층의 두께를 제어게이트2의 트랩층의 두께보다 크게 하여 제어게이트1의 트랩층에 더 많은 양의 전하가 포획될 수 있도록 하였다. 제안한 기억소자가 2-비트 동작하는 것을 확인 하기위하여 2차원 시뮬레이션툴인 MEDICI를 사용하여 제시한 FinFET 구조를 가진 기억소자의 전기적 특성을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 2-비트에 대한 각 상태에서 각 전하 포획 층에 포획된 전하량의 비교를 통해서 coupling ratio 차이와 전하 포획층의 두께 차이로 인해 포획되는 전하량이 달라졌다. 각 상태에서 제어게이트에 읽기 전압을 인가하여 전류-전압 특성 곡선을 얻었으며, 각 상태에서의 문턱전압들이 잘 구분됨을 확인함으로써 제안한 FinFET 구조를 가진 플래시 메모리 소자가 셀 당 2-비트 동작됨을 알 수 있었다.
유기물/무기물 나노복합체를 사용한 비휘발성 메모리 소자는 낮은 공정 가격 및 높은 유연성 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 나노복합체를 사용한 비휘발성 메모리 소자의 형성 및 전기적 특성에 대한 연구는 많지만, 나노 입자가 포함된 고분자층을 이용한 플렉서블 유기 메모리 소자의 전기적 특성 및 동작 메커니즘에 대한 연구는 미미하다. 이 연구에서는 나노입자와 고분자가 혼합된 나노복합체를 유연성 있는 indium-tin-oxide (ITO)가 코팅된 polyethylene terephthalate (PET) 기판 위에 형성하여 비휘발성 메모리 소자를 제작하여 유연성 있는 기판이 휘어짐에 따른 전기적 특성과 기억 메커니즘을 설명하였다. 나노입자가 포함된 고분자층은 스핀코팅 방법을 이용하여 쉽게 형성한 후, 그 위에 금속 마스크를 사용하여 상부 Al 전극을 형성하였다. Al/나노입자가 포함된 고분자층/ITO/PET 메모리 소자의 전류-전압 (I-v) 특성에서 낮은 전도도와 높은 전도도를 갖고 있는 쌍안정성 동작을 관측할 수 있었다. 같은 조건에서 나노입자가 포함되지 않은 메모리 소자를 제작하여 측정한 I-V 특성은 쌍안정성 동작이 일어나지 않은 것을 관측하였다. 실험적 결과를 바탕으로 나노입자가 쌍안정성을 일으키는 메모리 저장 물질임을 확인할 수 있었다. 유연성 있는 기판의 휘어짐에 따른 I-V 특성과 스트레스에 의한 전도도 상태 유지 능력 측정을 수행하여 기판 휘어짐에 따른 전기적 특성과 안정성이 변화되는 것을 관측하였다. 측정된 I-V와 스트레스에 의한 전도도 상태 유지 능력 측정 결과를 기반으로 기억 메커니즘과 기판의 휘어짐에 따른 안정성을 설명하였다.
뇌는 신경세포로 이루어진 거대한 시스템이다. 이러한 뇌의 특징은 자기조직 시스템이면서 외계의 정보구조에 맞추어서 자신의 능력을 높일 수 있다는 것이다. 또한 뇌는 병렬정보처리 방식을 대폭적으로 채용한 시스템으로서 제어기구가 전체적으로 분산되어 있다. 이러한 뇌의 동작은 구조적으로 안정적이며 그 구성소자가 어느 정도 파괴되더라도 우수한 동작특성을 유지할 수 있다. 이것은 뇌에 있어서 정보가 거시화 및 분산화 되어 있다는 증거이며, 연상기억과 내용 어드레스 기억 등과 같은 탁월한 기억방식을 실현할 뿐만 아니라 망각능력도 가지고 있다. 현실의 뇌 그 자체를 조사하는 것이 어려운 상황에서는 뇌에 관한 여러 가지 모델을 만들고 이 모델을 구체적으로 상세히 조사함으로써 현실의 뇌를 이해하고자하는 방법이 중요시 된다. 본 강연에서는 이러한 구성적 방법론의 필요성 및 뇌의 생리학적 측면, 뇌의 모델로서의 측면 그리고 신경회로망의 발전단계와 뇌 과학의 세계적 연구동향에 관하여 살펴본다.
본 논문에서는 산화막의 두께가 23.angs.이며 질화막의 두께를 각각 530.angs., 1000.angs.으로한 캐패시터형 MNOS소자를 제작하고 기억특성을 비교, 분석하였다. 특성조사를 위해 자동 .DELTA. $V_{FB}$ 추적장치를 설계, 제작하여 사용하였다. 기억트랩밀도는 질화막 두께 530.angs.인 소자가 1000.angs.인 소자보다 0.18 x $10^{16}$$m^{-2}$ 크며, 0.31 x $10^{8}$ V/m 낮은 산화막 전기장에서 전자가 주입되었으며 $10^{4}$sec경과후 포획전자의 유지율도 우수하였다. 또한 포획된 전자는 실리콘쪽으로의 역터넬링으로 인한 감쇠가 우세하게 나타났다. 펄스전압 인가에 따른 플랫밴드전압의 변화가 선형적으로 증가하는 영역에서는 산화막 전류가 지배적이었으며 포화하다 감소하는 영역에서는 질화막 전류의 영향이 컸다. 소거동작은 포획된 전자의 방출과 실리콘으로 부터의 정공주입이 동시에 일어남을 관측하였다.
최근 전 세계적으로 사람이 직접 작업할 수 없는 환경이나 작은 공간에서의 용이한 작업수행을 위해서 초소형 정밀 기계 기술에 관한 연구 및 개발이 활발하게 이루어지면서 형상기억합금(Shape Memory Alloy : SMA)을 이용한 초소형 액츄에이터(Micro Actuator)에 관한 관심이 증대되고 있다. 그 이유 중의 하나는 형상기억합금을 이용한 구동 방식은 다른 구동 방식보다 높은 에너지 대 부피비율을 가지고 있기 때문에 기존의 모터에 의한 구동보다 소형화가 간단하기 때문이다.(중략)
MNOS 구조에서 23.angs.의 얇은 산화막을 성장한 후 LPCVD방법으로 S $i_{3}$$N_{4}$막을 각각 530.angs., 1000.angs. 두께로 달리 증착했을때 비휘발성 기억동작에 미치는 전하주입 및 기억유지 특성을 자동 .DELTA. $V_{FB}$ 측정 시스템을 제작하여 측정하였다. 전하주입 측정은 펄스전압 인가전의 초기 플랫밴드전압 0V.+-.10mV, 펄스폭 100ms 이내로 설정하고 단일 펄스전압을 인가하였다. 기억유지특성은 기억트랩에 전하를 포획시킨 직후 $V_{FB}$ 유지와 0V로 유지한 상태에서 $10^{4}$sec까지 측정하였다. 본 논문에서 유도된 산화막 전계에 대한 터넬확률을 적용한 전하주입 이론식은 실험결과와 잘 일치하였으며 본 해석방법으로 직접기억트랩밀도와 이탈진도수를 동시에 평가할 수 있었다. 기억트랩의 포획전하는 실리콘쪽으로의 역 터넬링으로 인한 조기감쇠가 컸으며 $V_{FB}$ 유지인 상태가 초기 감쇠율이 0V로 유지한 경우 보다 낮았다. 그리고 기억유지특성은 S $i_{3}$$N_{4}$막의 두께보다 기억트랩밀도의 의존성이 크며 S $i_{3}$$N_{4}$막두께의 축소로 기록전압을 저전압화시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 아동 기억력 향상 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 유아층의 기억력을 향상시키고 팔 동작으로 소근육 발달에 도움을 주는 카드 짝 맞추기 게임의 기능을 구현한다. 카드 짝 맞추기 게임은 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤, 뎁스스트림, 조인트, 음성 정보를 활용하여 플레이어의 오른손을 인식하여 카드를 뒤집고 짝이 맞는 경우는 그대로 두고 짝이 맞지 않는 경우에는 다시 뒤집는다. 사용자는 카드의 위치와 그림을 기억하며 16장의 카드를 모두 맞출때까지 계속 진행한다. 이 게임은 유아들이 재미있게 게임을 즐기면서 기억력을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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