Ha, W.H.;Kang, H.K.;Kim, M.C.;Moon, S.;Oh, M.H.;Kim, D.H.;Choi, J.S.
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.11d
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pp.1137-1139
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1999
저가의 우수한 성능을 갖는 적외선 영상표시 소자 구현에 적합한 마이크로 볼로미터를 MEMS 기술을 사용하여 제작하였다. 작은 열질량을 갖는 마이크로미터 단위의 열적고립 구조(thermal isolation structure) 제작은 폴리이미드(PI2611)를 희생층으로 사용하여 최종적으로 ashing공정 단계에서 폴리이미드를 제거하여 마이크로 볼로미터 구조를 완성하였다. 이 때의 구조층으로는 PECVD 질화실리콘($SiN_x$) 박막, 감지층으로 산화바나듐($VO_x$) 박막을 사용하였다. 본 연구에서는 폴리이미드 패턴 형성시 건식식각 공정조건 변수에 따라서 패턴의 기울기를 조절하여 폴리이미드 측면에서 발생되는 불 균일한 박막 증착과 패터닝 문제를 개선하였다. 또한 저응력의 질화실리콘 박막을 사용하여 잔류응력에 의한 열적고립 구조의 뒤틀림 현상을 완화하였다.
In this paper, radiation pattern of rectangular microstrip patch antenna with anisotropy substrates and superstrate is studied by using a rigorous full-wave approach and a moment method calculation. Dyadic Green's function is derived for selected anisotropy material by constitutive relation. From these results, integral equations of electric fields are formulated. The electric field integral equations are discretized into the matrix form by applying Galerkin's moment method and then the current coefficients are obtained.. After solving the current coefficients, the far-zone electric field in spherical coordinates can be obtained by using the stationary phase method. To verify the validity of numerical result, we compare our result with existing one and get a good agreement between them. From the numerical results, the radiation patterns for variation of uniaxial superstrate thickness, anisotropy ratio of substrate and superstrate layer are presented and analyzed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1993-1998
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2011
Semiconductor industry needs to have fine patterns in order to fabricate the high density integrated circuit. For nano-scale patterns, hard-mask is used to multi-layer structure which is formed by CVD (chemical vaporized deposition) process. In this work, we prepared single-layer hard-mask by using organic-inorganic hybrid polymer for spin-on process. The inorganic part of hard-mask was much easier etching than photo resist layer. Beside, the organic part of hard-mask was much harder etching than substrate layer. We characterized the optical and morphological properties to the hard mask films using organic-inorganic hybrid polymer, and then etch rate of photo resist layer and hard-mask film were compared. The hybrid polymer prepared from organic and inorganic materials was found to be useful hard-mask film to form the nano-patterns.
Deposition of $TEOS-O_3$ oxide film as inter-metal dielectric layer shows the substrate dependency according to the substrate material and pattern density and pitch size. To minimize substrate and Pattern dependency, TEOS-base and $SiH_4-base$ Plasma oxide were predeposited as underlying material on the substrate. The substrate dependency of $TEOS-O_3$ oxide film was more significant on TEOS-base plasma oxide than on $SiH_4-base$ plasma oxide. The dependency of $TEOS-O_3$ oxide film was remarkably reduced, or nearly eliminated, by $N_2$plasma treatment on TEOS-base plasma oxide, which appears to be caused by the O-Si-N structure, observed on the the surface of TEOS-base plasma oxide.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.617-620
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2016
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.
This study proposes a technique for the recognition of crack patterns, which includes horizontal, vertical, diagonal($-45^{\circ}$), diagonal($+45^{\circ}$), and random cracks, based on image processing technique and artificial neural network. A MATLAB code was developed for the proposed image processing algorithm and artificial neural network. Features were determined using total projection technique, and the structure(no. of layers and hidden neurons) and weight of artificial neural network were determined by learning from artificial crack images. In this process, we adopted Bayesian regularization technique as a generalization method to eliminate overfitting Problem. Numerical tests were performed on thirty-eight crack images to examine validity of the algorithm. Within the limited tests in the present study, the proposed algorithm was revealed as accurately recognizing the crack patterns when compared to those classified by a human expert.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.475-480
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2017
In this paper, the conductivity of the fine pattern is improved in the insulating substrate by laser-induced forward transfer (LIFT) process. The high laser beam energy generated in conventional laser induced deposition processes induces problems such as low deposition density and oxidation of micro-patterns. These problems were improved by using a polymer coating layer for improved deposition accuracy and conductivity. Chromium and copper were used to deposit micro-patterns on silicon wafers. A multi-pulse laser beam was irradiated on a metal thin film to form a seed layer on an insulating substrate(SiO2) and electroless plating was applied on the seed layer to form a micro-pattern and structure. Irradiating the laser beam with multiple scanning method revealed that the energy of the laser beam improved the deposition density and the surface quality of the deposition layer and that the electric conductivity can be used as the microelectrode pattern. Measuring the resistivity after depositing the microelectrode by using the laser direct drawing method and electroless plating indicated that the resistivity of the microelectrode pattern was $6.4{\Omega}$, the resistance after plating was $2.6{\Omega}$, and the surface texture of the microelectrode pattern was uniformly deposited. Because the surface texture was uniform and densely deposited, the electrical conductivity was improved about three fold.
Neural Networks(NNs) are applied for solving a wide variety of nonlinear problems in several areas, such as image processing, pattern recognition etc. Although NN can be simulated by using software, many potential NN applications required real-time processing. Thus they need to be implemented as hardware. The hardware implementation of multi-layer perceptrons(MLPs) in several kind of NNs usually uses a fixed-point arithmetic due to a simple logic operation and a shorter processing time compared to the floating-point arithmetic. However, the fixed-point arithmetic-based MLP has a drawback which is not able to apply the MLP software that use floating-point arithmetic. We propose a design method for MLPs which has the floating-point arithmetic-based fully-pipelining architecture. It has a processing speed that is proportional to the number of the hidden nodes. The number of input and output nodes of MLPs are generally constrained by given problems, but the number of hidden nodes can be optimized by user experiences. Thus our design method is using optimized number of hidden nodes in order to improve the processing speed, especially in field of a repeated processing such as image processing, pattern recognition, etc.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.369-372
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1999
본 연구는 제주방언의 억양 패턴에 대하여 실험음성학적 분석을 하였다. 이전의 제주방언에 대한 음성 음운론적 연구는 거의 분절음 연구에 국한되었다. 억양 패턴 분석은 K-ToBI 레이블링 시스템에서 사용하는 성조기호를 사용하여 수행되었다 제주 방언의 운율구는 서울말, 전남방언과 같이 억양구와, 그 하위 층에 악센트구 두 개로 이루어져 있다. 본 연구는 크게 억양구의 경계성조 유형 연구와 악센트구의 성조 연구를 수행하였다. 억양구 경계성조로는 서울말과 같이 $L\%,\;H\%$를 기본으로 하여 $HL\%,\;LHL\%,\;HLHL\%,\;LHLHL\%,\;LH\%,\;HLH\%,\;LHLH\%,\;HLTLH\%$ 등의 유형과 그 외 제주방언만의 유형 또한 관찰되었다. 악센트구의 성조패턴 연구는 음절수와 억양구내 악센트구의 위치를 변수로 하여 살펴보았다. 제주방언의 악센트구 기본 성조는 'LH'로서 마지막 음절에서 ?'가 실현되는 패턴이다. 음절수가 많아지면 마지막 둘째음절에 아주 완만한 피치상승을 보이긴 하나 'H'로 기술하기에는 부적절하였다 유성음화의 범위는 서울방언에서와 같이 악센트구로 나타났다. 강자음이 악센트구 초에 올 때 ?'성조로 시작이 되었으며 피험자에 따라 'H'성조가 첫째음절에서만 실현되고 바로 하강하던가 또는 둘째음절까지 지속되는 것이 관찰되었다.
계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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