• Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.67-67
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• 2002

패키지 기술의 개발은 저비용, 고성능, 높은 패키징 효율의 추세로 가고 있다. 이러한 추세에 따라 기판재료의 개발 및 구조의 변형이 요구된다. 패키지의 한 형태인 MCM(Multi-Chip Module)에 연성기판을 사용할 경우 fine pattern이 가능하고 부피가 작기 때문에 패키지의 효율이 좋고 또한 reel to reel process에 적용이 가능하기 때문에 대량생산의 이점을 가지고 있다. 연성기판은 좋은 전기적 특성을 가진 polyimide와 구리 층으로 구성된다. 그러나 polyimide와 구리 계층 사이에 약한 접착력과 구리로의 polyamic acid의 diffusion, 다층 기판의 제조의 어려움 등의 문제점을 남겨두고 있다. 본 연구는 일반적인 polyimide/copper가 구조가 가지고 있는 문제점을 해결하고 구리 패턴을 제작하기 위해 에칭을 쓰는 것을 배제함으로 fine pattern을 이루어 내었으며 전기도금으로 완전하게 채워진 pluged via을 사용함으로 각층간의 연결에 신뢰성을 부여하였다. 또한, 연성기판의 구조적인 문제점인 해결하여 다층 연성기판을 제조하려고 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2656-2659
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• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.766-776
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• 2001

In the constructing of the multi layer neural network, the network topology is often chosen arbitrarily for different applications, and the optimum topology of the network is determined by the long processing of the trial and error. In this paper, we propose the automatic topology construction using the fuzzy rule that optimizes the neurons of hidden layer, and prune the weights connecting the hidden layer and the output layer during the training process. The simulation of pattern recognition, and the experiment of the mapping of the inverted pendulum showed the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.87-88
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• 2007

무전해 구리 도금 공정에서 첨가제로 사용되는 HIQSA 화합물이 Damascene 공정을 이용한 60nm급 trench 패턴 내 무전해 구리 배선 형성 과정에 미치는 효과를 전기 화학적 기법과 광학적 기법을 이용하여 관찰하였다. HIQSA 농도별 open circuit potential의 변화를 관측한 결과, 3ppm 수준으로 첨가되었을 때, 무전해 도금 과정 중 가장 안정한 전위가 유지됨을 볼 수 있었다. 무전해 도금액 내 HIQSA 농도가 높아짐에 따라 구리 도금층의 두께는 지수적으로 감소하였으며, 표면의 결정 크기도 감소하였다. 60nm급 trench 내 무전해 구리 도금 시, 용액 내 침적 시간 60초가 무결함 superconformal copper filling을 얻기 위한 최적 시간이었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.164-165
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• 2007

Si(중간층)/DLC(diamond-like carbon)막은 스퍼터와 이온소스(ion source)법에 의한 복합방식(hybrid method)을 이용하여 3mTorr의 반응가스 벤젠($C_6H_6$)분위기에서 Si wafer에 기판온도 $130^{\circ}C$로 180분간 증착하였다. 평가는 표면과 단면에 대해 주사전자현미경(scanning electron microscopy, SEM)과 투자전자현미경(trasmission electron microsope, TEM)으로 관찰하였다. 경도와 마찰계수는 나노인텐터(nanoindetor)와 마모시험기를 이용하였으며, 박막의 구조는 라만스펙트럼으로 분석하였다. 그 결과 박막의 두께는 약 $0.9{\mu}m$, 표면조도는 약 $0.34{\sim}1.64nm$로 평탄한 표면을 가지며 경도는 약 $35{\sim}37GPa$, 마찰계수는 약 $0.02{\sim}0.07$로 관찰되었다. 라만분광법과 전자회절패턴에 의해 IG/ID의 함량비는 $0.54{\sim}0.59$로 $sp^2$와 $sp^3$가 혼재된 전형적인 비정질 구조임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.24-31
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• 2004

Masking effect of the nanoscratched silicon (100) surface was studied and applied to a maskless nanofabrication technique. First, the surface of the silicon (100) was machined by ductile-regime nanomachining process using the scratch option of the Nanoindenter${ \circledR}$ XP. To clarify the possibility of the nanoscratched silicon surfaces for the application to wet etching mask, the etching characteristic with a KOH solution was evaluated at room temperature. After the etching process, the convex nanostructures were made due to the masking effect of the mechanically affected layer. Moreover, the height and the width of convex structures were controlled with varying normal loads during nanoscratch.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2006.03a
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• pp.382-389
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• 2006

구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동 문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생 시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 확률신경망이론을 사용한 구조물의 능동제어방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위하여 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 기존의 인공신경망의 제어 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.323-324
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• 2021

본 연구는 애슬레저 레깅스의 주 소비층인 20대 여성의 체형에 적합한 레깅스 패턴을 개발하기 위한 선행연구로, 20대 대학생을 대상으로 레깅스의 착용실태를 알아보고 애슬레저 레깅스의 선호도를 파악하고자 하였다. 본 연구는 20대 여대생 189명을 대상으로 하였으며, 구글 설문지를 통해 조사하였다. 분석은 SPSS 26.0 프로그램을 활용하였다. 레깅스는 운동용으로 착용하고 검은색의 발목까지 오는 밀착되는 기본 레깅스 디자인에 대한 선호가 높았으며, Y존 부위에 대한 불편함을 호소하는 경우가 많았다. 동작 시에는 허리가 노출되는 것에 대한 불편함을 호소하는 경우가 많았다. 선호 브랜드는 아디다스가 가장 많았고 레깅스에 몸매 보정 기능이 추가되기를 원하였다. 선호하는 브랜드를 구매했을 경우 디자인, 치수, 소재, 활동성, 내구성 등 대부분 항목에서 만족도가 높았다. 원단을 고려하여 레깅스를 구매한 경우에는 봉제상태에 대한 만족도가 높고, 브랜드를 고려하여 구매한 경우 가격에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 일반화시키는 데 주의하여야 하며, 향후 연구에서는 좀 더 포괄적인 연령대와 남성에 대한 조사가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.426-427
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• 2023

최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.5 s.305
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• pp.123-136
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• 2005

We propose a recognition system for superimposed patterns based on selective attention model and SVM which produces better performance than artificial neural network. The proposed selective attention model includes attention layer prior to SVM which affects SVM's input parameters. It also behaves as selective filter. The philosophy behind selective attention model is to find the stopping criteria to stop training and also defines the confidence measure of the selective attention's outcome. Support vector represents the other surrounding sample vectors. The support vector closest to the initial input vector in consideration is chosen. Minimal euclidean distance between the modified input vector based on selective attention and the chosen support vector defines the stopping criteria. It is difficult to define the confidence measure of selective attention if we apply common selective attention model, A new way of doffing the confidence measure can be set under the constraint that each modified input pixel does not cross over the boundary of original input pixel, thus the range of applicable information get increased. This method uses the following information; the Euclidean distance between an input pattern and modified pattern, the output of SVM, the support vector output of hidden neuron that is the closest to the initial input pattern. For the recognition experiment, 45 different combinations of USPS digit data are used. Better recognition performance is seen when selective attention is applied along with SVM than SVM only. Also, the proposed selective attention shows better performance than common selective attention.