본 연구는 비례 추론의 중요성을 바탕으로 5, 6, 7학년 학생들의 비례추론 능력을 알아보고자, 다양한 유형의 비례 문제와 비례가 아닌 문제로 구성된 검사지를 이용하여 5학년 155명, 6학년 153명, 7학년 190명의 반응을 분석하였다. 분석 결과, 비례문제 유형별로는 정비례 상황의 미지값 구하기 문제, 수리적 비교, 반비례 상황의 미지값 구하기 문제, 질적 예측 및 비교의 순으로 성취 정도가 높게 나타났으며, 비례가 아닌 문제에서는 비례 상황이 아님에도 불구하고 전체 약 34%의 학생들이 비례관계를 적용하는 오류를 범하였다. 문제유형별로 학년별 학생들의 반응을 비교 분석함으로써 비와 비율 및 비례와 관련한 교수 학습 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 미지의 두 열물성 값인 열전도율과 열확산율을 구하기 위하여 Levenberg-Marquardt 방법에 의한 역해석 기법을 도입하였다. 일차원 열전도 문제에 대하여 연산식을 유도하였으며, 시편에 대하여 두 지점의 온도 및 입력유동의 열유속 측정값을 적용하였다. 예측된 열전도율 및 열확산율은 알려진 그라파이트 시편에 대한 열물성 값과 비교하였으며 그 결과 본 논문에서 제시된 역해석 예측 기법 실험의 유효성이 파악되었다.
대부분의 초등학생이 어려워하는 개념 중 하나인 비례추론은 이후 함수적 사고, 대수적 사고, 그리고 수학적 사고에 연결되는 본질적인 개념이다. 이에 본 연구에서는 초등학교 6학년 학생들의 비례추론의 발달 단계를 분석하기 위해 서로 다른 비례문제를 적용하여 비례추론의 발달 단계에 비례문제의 유형과 문제의 비(非)구조화된 정도가 어떠한 영향을 주는지 학생들의 구체적인 문제해결 과정을 통해 살펴보았다. 초등학교 6학년 학생들의 비례추론의 발달단계를 분석한 결과, 과반수의 학생이 모든 문제에서 비례적 추론 단계로 나타났으며 문제에 따라 서로 다른 다양한 비례추론의 발달단계가 나타났다. 특히, 수리적 비교 문제보다 미지값 구하기 문제에서 과도기 비례적 추론의 발달단계가 더 높은 비율로 나타났다.
차세대 반도체 및 나노소자 산업에 대한 국제적 기술은 고밀도 직접화의 추세에 따라서 .게이트 산화막의 두께가 급속히 작아지는 추세이다. 지금까지 이산화규소(A1₂O₃)가 게이트 산화막으로 주로 사용되어 왔으나 점차 SiON 혹은 high k 박막으로 바뀌고 있다. 본 연구에서는 차세대 반도체 소자에 사용될 게이트 산화막 물질인 SiON 박막과 Al₂O₃박막에 대한 SE(Spectroscopic Ellipsometry)분석 모델을 확립하였고, SE 측정결과를 TEM, MEIS, XRR의 결과들과 비교하였다. SiON 박막의 굴절률 값은 Si₃N₄와 SiO₂가 물리적으로 혼합되어 있다고 가정하여 Bruggeman effective medium approximation을 사용하여 구하였다. 동일한 시료를 절단하여 TEM, MEIS, 그리고 XRR에 의하여 SiON 박막의 두께를 측정하였으며, 그 결과 SE와 XRR에 의해 얻어진 박막두께가 TEM과 MEIS의 결과 값보다 약 0.5 nm 크게 주어짐을 알 수 있었다(Table 1 참조). 본 연구결과는 비파괴적이며 비접촉식 측정방법인 SE가 2~4nm 두께의 초미세 SiON 박막의 두께와 N 농도의 상대적 값을 빠르고 쉽게 구할 수 있는 유용한 측정방법 임을 보여주었다. 기존의 게이트 산화물인 SiO₂를 대체할 후보 물질들 중의 하나인 A1₂O₃의 유전함수를 구하기 위하여 8 inch, p-type 실리콘 기판 위에 성장된 5 nm, 10 nm, 및 20 nm 두께의 A1₂O₃ 박막의 유전함수와 두께를 측정하였다. 이 시료들에 대한 SE data는 vacuum-UV spectroscopic ellipsometer를 사용하여 세 개의 입사각에서 0.75 eV에서 8.75 eV까지 0.05 eV 간격으로 측정되었다. A1₂O₃ 박막의 유전함수와 두께를 얻기 위하여 공기층/A1₂O₃ 박막/Si 기판으로 구성된 3상계 모델을 사용하였다. Si 기판에 대한 복소 유전함수는 문헌상의 값(1)을 사용하였고, A1₂O₃ 박막의 유전함수는 5개의 미지상수를 갖는 Tauc- Lorentz(TL) 분산함수(2)를 사용하였다. A1₂O₃ 박막의 경우 두께가 증가함에 따라서 굴절률이 커짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 접지평면위에 2개의 유전체 층을 가지는 완전도체 격자구조에서의 전자파 산란문제를 간단한 방수치해석 방법으로 잘 알려진 PMM방법을 적용하여 입사각에 따라 수치해석하였다. 산란전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였다. 경계조건은 미지의 계수를 구하기 위하여 적용하였고, 도체의 경계조건은 접선성분의 전계와 스트립 위의 전류와의 관계를 위해 적용하였다. 입사각이 수직일 때 비유전율이 증가함에 따라 기하광학적 반사전력의 변하는 최소점은 스트립 폭이 높은 값으로 이동한다는 것은 주목되며, 이때 수직입사시 대부분의 전력은 다른 각도의 방향으로 산란된다.
본 논문에서는 접지된 2중 유전체층 사이의 저항띠 격자구조에 의한 TM(tranverse magnetic) 전자파 산란문제를 전자파 수치해석방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)과 PMM(point matching method)을 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였으며, 저항띠의 해석을 위해 저항경계조건을 적용하였다. 전반적으로 저항율이 작으면 저항띠에 유도되는 전류밀도의 크기가 증가하였고, 반사전력도 증가하였다. 또한, 유전체층의 두께와 비유전율의 값이 증가하면 전반적으로 반사전력은 증가하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대해 FGMM과 PMM의 수치해석 방법을 적용한 수치결과들은 매우 잘 일치하였다.
본 논문에서는 접지된 2중 유전체층 사이의 도체띠 격자구조에 의한 TM(tranverse magnetic) 전자파 산란 문제를 전자파 수치해석방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)과 PMM(point matching method)을 적용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였다. 접지된 2중 유전층의 비유전율과 두께는 동일한 값에 대해서만 취급하였으며, 유전체층의 두께와 비유전율의 값이 증가하면 전반적으로 반사전력은 증가하였으며, 반사전력의 최소값들이 스트립 폭이 증가하는 방향으로 이동하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대해 FGMM과 PMM의 수치해석 방법을 적용한 수치결과들은 매우 잘 일치하였다.
본 논문에서는 접지평면위에 2개의 유전체 층을 가지는 저항띠 격자구조에서의 전자파 산란 문제를 수치해석 방법으로 잘 알려진 PMM 방법을 적용하여 저항띠의 저항을, 유전체층의 비유전율 및 두께, 입사각에 따라 수치해석하였다. 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였다. 경계조건은 미지의 계수를 구하기 위하여 적용하였고, 저항띠의 경계조건은 접선성분의 전계와 스트립 위의 전류와의 관계를 위해 적용하였다. 유전체층의 비유전율 및 두께가 커질수록 정규화된 반사전력이 커짐을 알 수 있었고, 스트립 폭의 값이 왼쪽에서 오른쪽으로 가면서 큰 값으로 이동하였다. 그리고 본 논문의 저항율이 영일 때 기존의 논문과 비교하여 매우 일치하였으며, 급변점에서의 대부분의 에너지는 입사각 이외의 다른 방향으로 산란된다.
본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 저항띠 격자구조에 의한 TE(transverse electric) 산란 문제는 전자파 수치해석 방법으로 알려진 PMM(point matching method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였고, 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였고, 저항띠의 해석을 위해 저항 경계조건을 적용하였다. 저항띠의 폭과 주기, 2중 유전층 사이의 비유전율, 두께, 입사각 및 균일저항율에 대해 정규화된 반사과 투과전력을 계산하였다. 전반적으로, 도체 스트립에 대한 반사 전력은 비유전율의 값이 증가함에 따라 증가하였고, 균일저항율을 갖는 저항띠에 대한 반사 전력은 저항율의 값이 증가함에 따라 감소하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대한 수치결과들은 기존 논문의 수치해석 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.
본 논문은 회귀신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 예측형 신경망으로 음절단위로 모델링한 후 미지의 입력음성에 대하여 예측오차가 최소가 되는 모델을 인식결과로 한다. 이를 위해서 예측형으로 구성된 신경망에 음성의 시변성을 신경망 내부에 흡수시키기 위해서 회귀구조의 동적인 신경망인 회귀예측신경망을 구성하고 Elman과 Jordan이 제안한 회귀구조에 따라 인식성능을 서로 비교하였다. 음성DB는 ETRI의 샘돌이 음성 데이터를 사용하였다. 그리고, 신경망의 최적모델을 구하기 위하여 예측차수와 은닉층 유니트 수의 변화에 따른 인식률의 변화와 문맥층에서 자기회귀계수를 두어 이전의 값들이 문맥층에서 누적되도록 하였을 경우에 대한 인식률의 변화를 비교하였다. 실험결과, 최적의 예측차수, 은닉층 유니트수, 자기회귀계수는 신경망의 구조에 따라 차이가 나타났으며, 전반적으로 Jordan망이 Elman망보다 인식률이 높았으며, 자기회귀계수에 대한 영향은 신경망의 구조와 계수값에 따라 불규칙하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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