Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.438-438
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2012
은(Ag) 또는 금(Au) 입자를 촉매로 이용하여 습식식각을 통해 선택적으로 짧은 시간동안 단결정 실리콘 웨이퍼의 표면을 텍스쳐링하여 반사방지막 특성을 효과적으로 얻을 수 있다. 일반적으로 금속입자는 주로 금속 이온이 포함된 용액이나, 전기증착법을 통해서 실리콘 웨이퍼 표면에 형성시켰지만, 금속입자의 크기와 분포를 조절하기 어려웠다. 하지만, 최근 진공장비를 이용하여 열증발증착법(thermal evaporation)과 급속열처리법(rapid thermal annealing)을 통해서 금속입자를 대면적으로 크기와 분포를 균일하게 조절할 수 있다. 이러한 현상은 열적 비젖음(thermal dewetting) 현상에 의해 실리콘 표면위에 증착된 금속 박막으로부터 나노입자로 형성할 수 있다. 본 연구에서는 실리콘 (100)기판위에 다양한 크기의 은 또는 금 나노입자를 형성시켜 식각용액에 짧은 시간동안 담그어 식각하여, 텍스쳐링 효과와 반사방지(antireflection) 특성을 분석하였다. 실험을 위해 각각 은 또는 금 박막을 열증발증착법을 이용하여 ~3-8 nm의 두께로 형성시켰으며, 급속가열장치를 이용하여 $500^{\circ}C$에서 5분 동안 열처리하였다. 그리고 탈이온수(de-ionized water)에 불화수소와 과산화수소가 혼합된 식각용액에 1-5분 동안 습식식각을 하였다. 각각의 텍스쳐링 된 샘플의 식각의 상태와 깊이를 관찰하기 위해 field emission scanning electron microscopy (FE-SEM)을 이용하여 측정하였으며, UV-vis-NIR spectrophotometer를 이용하여 300 nm에서 1,200 nm의 반사특성을 분석하였다. 또한 RCWA (rigorous coupled wave analysis) 시뮬레이션을 이용하여 텍스쳐링 된 기하학적구조에 대하여 반사방지막 특성을 이론적으로 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.1
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pp.119-133
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1999
A Markov Chain Monte Carlo method is developed to compute the software reliability model. We consider computation problem for determining of posterior distibution in Bayseian inference. Metropolis algorithms along with Gibbs sampling are proposed to preform the Bayesian inference of the Mixed model with record value statistics. For model determiniation, we explored the prequential conditional predictive ordinate criterion that selects the best model with the largest posterior likelihood among models using all possible subsets of the component intensity functions. To relax the monotonic intensity function assumptions. A numerical example with simulated data set is given.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.2
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pp.211-224
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1994
In this paper, a multi-level adaptive intraframe method has been proposed to separate the luminance and chominance components in NTSC composite signal. The control signals are generated by detecting the vertical correlation and transition in the horizontal and diagonal directions. The chrominance component is adaptively processed through vertical and horizontal filters according to the control signals and the luminance component is processed by subtracting the chrominance component from the composite video signal. The several filters have been used at the sampling rate of four times the color subcarrier frequency and computer simulation and SVP(Serial Video Processing) system have been introduced to compare the performance of the conventional methods and that of proposed one.
Image segmentation and supervised classification techniques are widely used to monitor the ground surface using high-resolution remote sensing images. In order to classify various objects, a process of defining a class corresponding to each object and selecting samples belonging to each class is required. Existing methods for extracting class samples should select a sufficient number of samples having similar intensity characteristics for each class. This process depends on the user's visual identification and takes a lot of time. Representative samples of the class extracted are likely to vary depending on the user, and as a result, the classification performance is greatly affected by the class sample extraction result. In this study, we propose an image classification technique that minimizes user intervention when extracting class samples by applying the histogram back-projection technique and has consistent intensity characteristics of samples belonging to classes. The proposed classification technique using histogram back-projection showed improved classification accuracy in both the experiment using hue subchannels of the hue saturation value transformed image from Compact Advanced Satellite 500-1 imagery and the experiment using the original image compared to the technique that did not use histogram back-projection.
In this paper, a novel soft shadow method is suggested to support realistic shadows in mobile ray tracing. In ray tracing, soft shadow is generally generated by sampling a shadow ray. As this sampling method increases the number of rays to be processed, it has undermined the performance. We designed the proposed soft shadow processing method and hardware architecture to overcome this problem through selective shadow generation and triangle address caching for minimizing the performance degradation caused by sampling. The proposed hardware architecture can be integrated into a mobile ray-tracing hardware and was evaluated in terms of its performance on the FPGA. Based on the results, the rendering performance about 4, 8, and 16 samples were improved, respectively, by 40%, 50%, and 56% on average compared to the previous method, and it was found that the real-time soft shadow processing is feasible with the proposed hardware architecture.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.3
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pp.69-76
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2008
This work proposes a 12b 1kS/s 65uA 0.35um CMOS algorithmic ADC for sensor interface applications such as accelerometers and gyro sensors requiring high resolution, ultra-low power, and small size simultaneously. The proposed ADC is based on an algorithmic architecture with recycling techniques to optimize sampling rate, resolution, chip area, and power consumption. Two versions of ADCs are fabricated with a conventional open-loop sampling scheme and a closed-loop sampling scheme to investigate the effects of offset and 1/f noise during dynamic operation. Switched bias power-reduction techniques and bias circuit sharing reduce the power consumption of amplifiers in the SHA and MDAC. The current and voltage references are implemented on chip with optional of-chip voltage references for low-power SoC applications. The prototype ADC in a 0.35um 2P4M CMOS technology demonstrates a measured DNL and INL within 0.78LSB and 2.24LSB, and shows a maximum SNDR and SFDR of 60dB and 70dB in versionl, and 63dB and 75dB in version2 at 1kS/s. The versionl and version2 ADCs with an active die area of $0.78mm^2$ and $0.81mm^2$ consume 0.163mW and 0.176mW at 1kS/s and 2.5V, respectively.
Kim, Young-Joon;Kim, Won-Kyun;Jung, Dong-Jin;Jeong, Je-Chang
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.3
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pp.471-479
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2012
Intra prediction is one of the significant techniques in H.264/AVC reference software; however, it has heavy computational complexity. In order to solve this problem, many fast algorithms have been proposed. In this paper, we propose a fast intra mode decision algorithm which predicts the edge direction of the current block using sub-sampled pixels to reduce high computational complexity of the H.264/AVC encoder. The proposed algorithm shows that it not only improves the coding performance but also reduces the computational complexity of the H.264/AVC encoder compared to previous algorithms. The experimental results show that the proposed algorithm achieves the encoding time reduction of 75.93% on an average with slight peak signal-to-noise ratio (PSNR) drop and bit-rate increment.
In this paper we consider the change point problem in a sequence of univariate normal observations. We want to know whether there is any change point or not. In case a change point exists, we will identify its change type. Namely, it can be a mean change, a variance change, or both the mean and variance change. The intrinsic Bayes factors of Berger and Pericchi (1996, 1998) are used to find the type of optimal change model. The Gibbs sampling including the Metropolis-Hastings algorithm is used to estimate all the parameters in the change model. These methods are checked via simulation and applied to the winter average temperature data in Seoul.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.880-883
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2002
In this paper, we propose the synchronization recovery algorithm which is suitable to wireless multimedia of wireless channel situation which is being used OFDM signaling method. The basic of the suggested clock synchronization. restoration Algorithm is to getting the shock response of channel or getting the multipath strength profile through IFFT after the getting the frequency, response of deducted channel from channel deductor of receiver and to trace the location in the channel energy concentrated area of timing area. And it also analysis the start point of 64-QAM and 16-QAM if the sampling clock offset has the sample of $\pm$1-3, and we identified the occurance of performance deterioration when occures more than 2 samples of offset to compare with star point and BER performance in optimum sampling point result of BER performance checking, and we know that the recovery algorithm proposed algorithm also provide excellent synchronization characteries under frequency, selecting fading channel as result of simulation.
The congestion in wireless sensor network increases the ratio of data loss and causes the delay of data. The existing congestion protocols for wireless sensor network reduces the amount of transmission by control the sampling frequency of the sensor nodes related to the congestion when the congestion has occurred and was detected. However, the control method of sampling frequency is not applicable on the situation which is sensitive to the temporal data loss. In the paper, we propose a new congestion control, ACT - Adaptive Congestion conTrol. The ACT monitors the network traffic with the queue usage and detects the congestion based on the multi level threshold of queue usage. Given network congestion, the ACT increases the efficiency of network by adaptive flow control method which adjusts the frequency of packet transmission and guarantees the fairness of packet transmission between nodes. Furthermore, ACT increases the quality of data by using the variable compression method. Through experiment, we show that ACT increases the network efficiency and guarantees the fairness to sensor nodes compared with existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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