자기정렬구조의 실리콘-게르마늄 이종접합 트랜지스터에서 $f_{max}$를 높이기 위한 방안으로 베이스의 저항 값을 감소시키고자 외부 베이스에 실리콘 및 실리콘-게르마늄 박막을 저온에서 선택적으로 성장할 수 있는 방법을 연구하였다. RPCVD를 이용하여 $SiH_{2}Cl_{2}$과 $GeH_{4}$를 소스 가스로 하고 HCI을 첨가하여 선택성을 향상시킴으로써 $675\sim725^{\circ}C$의 저온에서도 실리콘 및 실리콘-게르마늄의 선택적 에피성장이 가능하였다. 고온 공정에 주로 이용되는 $SiH_{2}Cl_{2}$를 이용한 실리콘 증착은 $675^{\circ}C$에서 열분해가 잘 이루어지지 않고 HCl의 첨가에 의한 식각반응이 동시에 진행되어 실리콘 기판에서도 증착이 진행되지 않으나 $700^{\circ}C$ 이상에서는 HCI을 첨가한 경우에 한해서 선택성이 유지되면서 실리콘의 성장이 이루어졌다, 반면 실리콘-게르마늄막은 실리콘에 비해 열분해 온도가 낮고 GeO를 형성하여 잠입시간을 지연하는 효과가 있는 게르마늄의 특성으로 인해 선택성이나 증착속도 모두에서 유리하였으나 실리사이드 공정시에 표면으로 게르마늄이 석출되는 현상 등의 저항성분이 크게 작용하여 실리콘-게르마늄막 만으로는 외부 베이스에의 적용은 적절하지 않았다. 그러나 실리콘막을 실리콘-게르마늄막 위에 Cap 층으로 증착하거나 실리콘막 만으로 외부 베이스에 선택적으로 증착하여 베이스의 저항을 70% 가량 감소시킬 수 있었다.
실리콘-게르마늄 이종접합 바이폴라 트랜지스터 (SiGe HBT)에서 발생하는 신뢰성 열화 현상을 고찰하였다. SiGe HBT의 경우에 전류이득 감소, AC특성 저하, 오프셋 전압이 자주 관찰되는데 그 원인으로는 각각 에미터-베이스 역 바이어스 전압 스트레스, 과도촉진확산 (transient enhanced diffusion), 공정 변동 (fluctuation)에 따른 베이스-콜렉터 접합 특성 저하를 들 수 있다. 에미터-베이스 접합에 역 바이어스 전압 스트레스가 걸리면 에미터-베이스 접합면의 테두리 부분에서 높은 에너지를 가지는 전자와 정공들이 생성되고, 이들 전자와 정공들이 실리콘-산화막 계면 및 산화막 내부에 전하를 띈 트랩을 생성하기 때문에 재결합에 의한 베이스 누설전류가 증가하여 소자의 전류이득은 크게 감소하게 된다. 에미터-베이스 접합과 외부 베이스의 거리가 임계 값보다 짧을 때에는 소자의 차단주파수($f_t$)가 감소하게 되는데 이것은 외부 베이스 이온주입에 의하여 내부 베이스 내의 도펀트의 확산이 촉진되어 나타나는 현상이다. 외부 베이스 이온주입 에너지가 충분하지 않은 경우에는 콜렉터-베이스 접합의 턴온 전압이 감소하여 전류-전압 특성 곡선에서 오프셋 전압이 발생하게 된다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
외부 조인은 조인에 참여하는 릴레이션들에서 조인 조건을 만족하지 않는 한쪽 또는 양쪽 튜플들도 결과로 반환하는 조인 연산으로 OLAP 질의 처리, 계층적 뷰 처리, 중첩 질의 처리 등의 다양한 고급 데이타베이스 응용에서 널리 사용된다. 많은 상용 DBMS에서 외부 조인을 지원하고 있으나, 상세한 구현 방법은 공개되어 있지 않다. 본 논문에서는 한국과학기술원 멀티미디어 및 데이타베이스 연구실에서 개발하고 있는 오디세우스 객체관계형 DBMS를 위한 외부 조인을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 거의 모든 DBMS에서 제공 되는 가장 기본적인 조인 방법인 중첩 루프 조인 알고리즘을 확장하여 외부 조인 연산을 구현한다. 그리고, 외부 조인이 포함된 질의를 최적화하기 위해 조인 연산의 결과를 임시 릴레이션에 저장하는 대신에 다음 조인 연산의 입력으로 파이프라이닝시키는 것을 최대화 하는 방법을 제안한다.
외부 베이스 표면에 형성되는 표면 재결합 상태의 불안정성을 개선하기 위해 에미터 ledge 구조로 제작된 InGaP/GaAs HBT의 신뢰도 측정을 위해 고온에서 오랜 시간동안 정전류 스트레스를 인가하였다. 553K, 533K, 513K에서 콜렉터 전류 24㎃로 스트레스를 인가해 전류이득의 열화를 관찰하였다. 그 결과 EA=1.97eV, WTTF=4.8$\times$108시간(14$0^{\circ}C$)을 구하였다. InGaP/GaAs HBT의 열화 원인은 베이스 도펀트인 C의 확산으로 추정된다.
본 연구에서 구축된 멀티미디어 도서관 정보시스템은 대학도서관을 기본 모형으로 하여 설계하였다. 이 시스템은 7 개의 모듈 즉 참고문헌제공 전문가시스템, 학술지 브라우징, 멀티미디어 데이타베이스, 텍스트 데이타베이스(온라인 열람목록, OPAC), 외부데이타베이스(온라인/CD-ROM/인터넷 데이터베이스), 도서관 이용안내, 시스템이용법으로 구성된다. 시스템의 구현 환경은 IBM 컴퓨터 466DX2/Dp을 사용하고 시스템 개발도구로는 하이퍼텍스트 기능이 첨가된 멀티미디어 저작 도구인 멀티미디어 툴북을 이용하고 이용자 인터페이스는 메뉴방식을 채택하였다.
본 연구에서 구축하고자 하는 통합OPAC은 특정 주제의 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원을 제시해 주는 참고봉사 전문가 시스템, 온라인 열람목록(OPAC), 이용 안내, 외부데이타베이스의 검색 모듈이 결합된 시스템이다. 지식베이스는 문헌정보원 지식베이스, 전문가정보원 지식베이스, 통계정보원 지식베이스로 구성된다. 지시베이스의 추론방법은 전진추론(forword chining) 방식을 채택하였다. 시스템의 구현 환경은 먼저 하드웨어는 IBM 호완기종의 개인용 컴퓨터들(IBM386-DX33이상)을 사용하고 시스템 개발도구로는 전문가시스템과 하이퍼텍스트가 결합된 쉘(shell)인 KPWin++를 이용하였고 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원에서의 키워드추출 등 정보처리 작업은 터보C를 사용하였다.
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안된 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC 2.0을 이용하여 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 검증하였다.
지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상창을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용시킬 수 있다 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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