• 제목/요약/키워드: Multi-stacked

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터널링 $SiO_2/Si_3N_4$ 절연막의 적층구조에 따른 비휘발성 메모리 소자의 특성 고찰 (Study of Nonvolatile Memory Device with $SiO_2/Si_3N_4$ stacked tunneling oxide)

  • 조원주;정종완
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2008년도 하계학술대회 논문집 Vol.9
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    • pp.189-190
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    • 2008
  • The electrical characteristics of band-gap engineered tunneling barriers consisting of thin $SiO_2$ and $Si_3N_4$ dielectric layers were investigated. The band structure of stacked tunneling barriers was studied and the effectiveness of these tunneling barriers was compared with that of the conventional tunneling barrier. The band-gap engineered tunneling barriers show the lower operation voltage, faster speed and longer retention time than the conventional $SiO_2$ tunnel barrier. The thickness of each $SiO_2$ and $Si_3N_4$ layer was optimized to improve the performance of non-volatile memory.

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질화막 성장의 하지의존성에 따른 적층캐패시터의 이상산화에 관한 연구 (A Study on the Abnormal Oxidation of Stacked Capacitor due to Underlayer Dependent Nitride Deposition)

  • 정양희
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.33-40
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    • 1998
  • The composite SiO$_2$/Si$_3$N$_4$/SiO$_2$(ONO) film formed by oxidation on nitride film has been widely studied as DRAM stacked capacitor multi-dielectric films. Load lock(L/L) LPCVD system by HF cleaning is used to improve electrical capacitance and to scale down of effective thickness for memory device, but is brings a new problem. Nitride film deposited using HF cleaning shows selective deposition on poly silicon and oxide regions of capacitor. This problem is avoidable by carpeting chemical oxide using $H_2O$$_2$cleaning before nitride deposition. In this paper, we study the limit of nitride thickness for abnormal oxidation and the initial deposition time for nitride deposition dependent on underlayer materials. We proposed an advanced fabrication process for stacked capacitor in order to avoid selective deposition problem and show the usefulness of nitride deposition using L/L LPCVD system by $H_2O$$_2$cleaning. The natural oxide thickness on polysilicon monitor after HF and $H_2O$$_2$cleaning are measured 3~4$\AA$, respectively. Two substrate materials have the different initial nitride deposition times. The initial deposition time for polysilicon is nearly zero, but initial deposition time for oxide is about 60seconds. However the deposition rate is constant after initial deposition time. The limit of nitride thickness for abnormal oxidation under the HF and $H_2O$$_2$cleaning method are 60$\AA$, 48$\AA$, respectively. The results obtained in this study are useful for developing ultra thin nitride fabrication of ONO scaling and for avoiding abnormal oxidation in stacked capacitor application.

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3차원 적층 구조 저항변화 메모리 어레이를 활용한 CNN 가속기 아키텍처 (CNN Accelerator Architecture using 3D-stacked RRAM Array)

  • 이원주;김윤;구민석
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.234-238
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    • 2024
  • 본 논문은 낮은 구동 전류 특성과 3차원 적층 구조로 확장시킬 수 있는 장점을 가진 3차원 적층형 이중 팁 RRAM을 CNN 가속기 아키텍처에 접목하는 연구를 수행한 논문이다. 3차원 적층형 이중 팁을 적층 형태의 병렬연결로 시냅스 어레이에 사용하여 멀티-레벨을 구현하였다. 이를 Network-on-chip 형태의 가속기 내에 DAC, ADC, 버퍼 및 레지스터, shift & add 회로 등 다양한 하드웨어 블록들과 함께 구성하여 CNN 가속기에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시냅스 가중치와 활성화 함수의 양자화는 16-bit으로 가정하였다. 해당 가속기 아키텍처를 위한 병렬 파이프라인을 통해 CNN 연산을 시뮬레이션한 결과, 연산효율은 약 370 GOPs/W를 달성하였으며, 양자화에 의한 정확도 열화는 3 % 이내가 되는 결과를 나타냈다.

적층식 모듈러 공동주택 현장설치 단계의 생산성 분석 (Productivity Analysis of the Site Installation Stage of Laminated Modular Multi-Family Housing)

  • 박문선;김석
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제22권5호
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    • pp.519-527
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    • 2019
  • This study was conducted to present useful information on the utilization and productivity analysis of laminated modular multi-family housing. To this end, the process of site installation was investigated and analyzed through a prior study, and the monitoring survey was conducted through the site installation case of an stacked multi-family housing. Based on the above, the results of productivity analysis using the web-cyclone technique were also presented. However, the site installation process has limitations on generalisation because the process is not the same for each construction company, and also limits that require verification through application in the actual site of the web-cyclone model presented in this study.

구형 빔 패턴 형성을 위한 MDAS-DR 안테나에 대한 연구 (A Study on the MDAS-DR Antenna for Shaping Flat-Topped Radiation Pattern)

  • 엄순영;윤재훈;전순익;김창주
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.323-333
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    • 2007
  • 본 논문에서는 구형 빔 패턴을 효율적으로 형성하기 위한 새로운 MDAS-DR 안테나 구조를 제안하였다. 안테나 구조는 크게 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자, 다층 원형 도체 배열 소자들과 그 주위를 에워싸고 있는 유전체 링으로 구성된다. 다층 원형 도체 배열 구조는 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자에 의해 방사 전력을 공급 받아 그 주변의 유전체 링과의 전기적 상호 결합 작용에 의해 원거리에서 구형 빔 방사 패턴을 형성할 수 있다. 유전체 링 구조의 설계 변수는 다층 원형 도체 배열 구조의 설계 변수와 더불어 구형 빔 패턴 형성에 중요한 설계 변수들로서 구형 빔 안테나를 위해 12개의 다층 원형 도체 배열과 유전율이 2.05인 테프론 유전체가 사용되었다. 제안된 안테나 구조의 유효성을 검증하기 위하여 10 GHz 대역$(9.6\sim10.4\;GHz)$에서 동작하는 안테 나를 설계하였으며, 시뮬레이션에는 삼차원 안테나 구조 해석에 적합한 상용 CST Microwave $Studio^{TM}$ 시뮬레이터가 사용되었다. 또한, 안테나 시제품을 제작한 후 무반사실 안테나 챔버에서 전기적 특성들을 측정하였다. 구형 빔 패턴 형성을 갖는 안테나 시제품의 측정 결과들은 시뮬레이션 결과들과 잘 일치하였으며, 측정 결과들로부터 MDAS-DR 안테나의 10 GHz에서의 측정 이득은 11.18 dBi이었으며, 최소한 8.0 % 대역 폭 내에서 약 $40^{\circ}$의 양호한 구형 빔 패턴을 형성함을 확인할 수 있었다.

유기금속화학기상증착법을 이용한 적층 InAs 양자점 적외선 수광소자 성장 및 특성 평가 연구 (Study of Multi-stacked InAs Quantum Dot Infrared Photodetectors Grown by Metal Organic Chemical Vapor Deposition)

  • 김정섭;하승규;양창재;이재열;박세훈;최원준;윤의준
    • 한국진공학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.217-223
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    • 2010
  • 유기금속화학기상증착법으로 적층 InAs/$In_{0.1}Ga_{0.9}As$ DWELL (dot-in-a-well) 구조를 성장하여 n-i-n 구조의 적외선 수광소자를 제작하였으며, PL (photoluminescence) 발광 특성 및 암전류 특성을 분석하였다. 동일한 조건으로 양자점을 적층하였을 때 크기 및 밀도의 변화에 의한 이중 PL peak을 관찰하였으며, TMIn의 유량을 조절함으로써 단일 peak을 갖는 균일한 크기의 양자점 적층 구조를 성장할 수 있었다. 적외선 수광소자 구조를 성장함에 있어서, 상부의 n-형 GaAs의 성장 온도가 600도 이상인 경우 PL 발광 세기가 급격히 감소하였고 이에 따른 암전류의 증가를 관찰하였다. 0.5 V 인가 전압에서 암전류의 온도 의존성에 대한 활성화 에너지의 크기는 성장온도가 580도인 경우 106 meV이고, 650도의 경우는 48 meV로 급격이 낮아졌다. 이는 고온의 성장 온도에 의한 InAs 양자점과 $In_{0.1}Ga_{0.9}As$ 양자우물구조 계면에서의 열적 상호 확산에 의하여 비발광 천이가 증가되었기 때문이다.

Si3N4/SnZnO/AZO/Ag/Ti/ITO 다층 박막의 적층 횟수에 따른 광학적 특성 (The Optical Properties of Si3N4/SnZnO/AZO/Ag/Ti/ITO Multi-layer Thin Films with Laminating Times)

  • 이상윤;장건익
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.7-11
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    • 2015
  • In this study, $Si_3N_4$/SnZnO/AZO/Ag/Ti/ITO multi-layer film were prepared on glass substrate by DC/RF magnetron sputtering method. To prevent interfacial reaction between Ag and ITO layer, Ti buffer layer was inserted. Optical properties and sheet resistance were studied depending on laminating times of each multi-layered film especially in visible ray. The simulation program, EMP (essential macleod program), was adopted and compared with experimental data to expect the experimental result. It was found out that the transmittance of the first stacked $Si_3N_4$/SnZnO/AZO/Ag/Ti/ITO multi-layer film was more than 90%. However, with increasing stacking times, the optical properties of $Si_3N_4$/SnZnO/AZO/Ag/Ti/ITO multi-layer film get worse. Consequently, Ti layer is good for oxidation barrier, but too many uses of this layer may have an adverse effect to optical properties of TCO film.

Two-stage Deep Learning Model with LSTM-based Autoencoder and CNN for Crop Classification Using Multi-temporal Remote Sensing Images

  • Kwak, Geun-Ho;Park, No-Wook
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.719-731
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    • 2021
  • This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.