Non-volatile memory is approaching its fundamental limits with the Si3N4 storage layer, necessitating the use of alternative materials to achieve a higher programming/erasing speed, larger storage window, and better data retention at lower operating voltage. This limitation has restricted the development of the charge-trap memory, but can be addressed by using high-k dielectrics. The paper reviews the doping of nitrogen, titanium, and yttrium on high-k dielectrics as a storage layer by comparing MONOS devices with different storage layers. The results show that nitrogen doping increases the storage window of the Gd2O3 storage layer and improves its charge retention. Titanium doping can increase the charge capture rate of HfO2 storage layer. Yttrium doping increases the storage window of the BaTiO3 storage layer and improves its fatigue characteristics. Parameters such as the dielectric constant, leakage current, and speed of the memory device can be controlled by maintaining a suitable amount of external impurities in the device.
Among numerous material candidates, Cu(InxGa1-x)(SySe2-y) (CIGS) thin films have emerged as promising material candidates for thin film solar cell applications due to the high energy conversion efficiency and relatively low fabrication cost. The CIGS thin film solar cells consist of several materials, including Mo back contacts, ZnO-based window layers, and CdS buffer layers. All these materials have different crystal structures and contain quite distinct chemical elements, and hence the device characterization requires careful analyses. Most of all, identification of the major trap states resulting in the carrier recombination processes is a key step toward realization of high efficiency CIGS solar cells. We have carried out electrical investigations of CIGS thin film solar cells to specify the major trap states and their roles in photovoltaic performance. In particular, we have used the temperature-dependent transport characterizations and admittance spectroscopy. In this presentation, we will introduce some exemplary studies of DC and AC electrical characteristics of the CIGS solar cells.
본 논문에서는 packet switching network의 국제 표준 접속 protocol인 CCITT X.25 protocol의 성능을 분석하며 특히 X.25 protocol의 유통 제어 방식에 대하여 분석한다. Protocol의 성능 분석은 normalized channel throughput, mean transmission time과 transmission efficiency를 사용하면 이들은 window 크기, $T_1$ 및 $T_2$ 값 그리고 message길이 등과 같은 주어진 protocol parameter의 함수로 표시된다. 먼저 protocol 서비스에 따른 입력 데이타의 서비스 특성과 piggybacked acknowledgment를 하는 sliding window flow control 방식에 대하여 discrete-time Markov chain을 사용하여 연구한다. Protocol의 성능은 link layer 및 packet layer 에 대하여 각기 독립적으로 분석하며 분석결과를 통하여 각 protocol parameter의 영향을 조사한다. 수치적인 분석 결과로 부터 채널 서비스 환경에 따른 protocol parameter의 최적치를 찾을 수 있는데 window크기는 고속채널의 경우 7이상이 되는 것이 바람직 하며, $T_1$ timer 값은 채널의 전송 유실이 많은 경우 신중히 선택되어져야 하며 보통의 경우에는 1초 정도가 타당하다. $T_2$ parameter는 trnasmission efficiency의 개선에 있어 약간의 효과를 미치나 그리 크지는 않다.
Reel-to-reel deposition of $Y_2O_3$ has been performed on Ni-5%W metal substrates using the RF-sputtering method. The epitaxial orientation of $Y_2O_3$ buffer layers to the base bi-axially textured substrate was well identified using ${\theta}-2{\theta}$, out-of-plane ($\omega$), and in-plane ($\phi$) scans in X-ray diffraction analysis. The optimization of $Y_2O_3$ seed layers in reel-to-reel fashion were investigated varying the deposition temperature, sputtering power, and pressure for its significant roles for the following buffer stacks and superconducting layers. $Y_2O_3$ were all grown epitaxially on bi-axially textured metal substrates at 380 watts and 5 mTorr in the temperature range of $600-740^{\circ}C$ with higher $Y_2O_3$ (400) intensities at ${\sim}710^{\circ}C$. It was found that the $\Delta\omega$ values were $1-2^{\circ}$ lower but the $\Delta\phi$ values were above $1^{\circ}$ higher than that of Ni-W substrates. As the sputtering power increased from 340 to 380 watts, $\Delta\omega$ and $\Delta\phi$ values showed decreased tendency. Even in the small window of deposition pressure of 3-7 mTorr, the $Y_2O_3$ (400) intensities increased and $\Delta\omega$ and $\Delta\phi$ values were reduced as sputtering pressure increased.
어종의 식별을 위한 수중음향학적 정보를 수집하는 데 사용하기 위한 광대역 초음파 변환기를 개발할 목적으로 저주파용 Tonpilz형 초음파 변환기를 설계, 제작하고, 이 변환기의 음향 방사면에 $Al_2O_3$와 epoxy 수지를 서로 혼합하여 생성한 복합재료층과 폴리우레탄 수지로서 제작한 음향 정합층을 각각 직렬 접착시킨 복합구조 초음파 변환기의 광대역 주파수 특성에 대하여 분석, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Tonpilz형 transducer (head mass : 알류미늄 / 두께 22.0 mm, tail mass : 황동 / 두께 15.0 mm )의 음향 방사면에 두께 7.0 mm의 $Al_2O_3$와 epoxy 수지로서 생성한 복합재료층의 두께 18.0 mm의 폴리우레탄 수지로서 제작한 정합층을 직열접착한 복합 구조 초음파 변환기의 - 3 dB점에 대한 하한 및 상한 주파수 범위는 35.0~42.3 kHz (${\Delta}f=7.3 kHz)$이었고, 이 주파수 구간에 있어서의 송파전압감도의 최대치는 135.7 dB re $1\;{\mu}Pa/V$ 이었다. 2) Tonpilz형 transducer (head mass : 알류미늄 / 두께 23.0 mm, tail mass : 황동 / 두께 15.0 mm )의 음향 방사면에 두께 11.0 mm의 $Al_2O_3$와 epoxy 수지로서 제작한 복합재료층과 두께 15.8.0 mm의 폴리우레탄 수지로서 제작한 정합층을 직열접착한 복합 구조 초음파 변환기의 - 3 dB점에 대한 하한 및 상한 주파수 범위는 35.5~41.73 kHz (${\Delta}f=6.2 kHz)$이었고, 이 주파수 구간에 있어서의 송파전압감도의 최대치는 136.3 dB re $1\;{\mu}Pa/V$ 이었다. 3) 본 연구에서 시작한 복합구조 초음파 변환기에 chirp 신호(펄스 폭 4 ms, 중심주파수 40 kHz, 대역폭 40 kHz)를 인가하고, 수중방사음역에 있어서의 시간응답특성을 조사한 결과, 그 응답특성은 송신전압감도의 주파수특성과 매우 잘 일치하는 경향을 나타내었다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 설계, 제작한 이중정합층을 갖는 복합구조 초음파 변환기는 단순구조의 Tonpilz형 초음파 변환기와 비교하여 비록 송파전압감도에 있어서는 약 5 dB 정도의 음향출력의 손실이 불가피하지만, 그 대신 주파수 대역폭을 약 5 재 정도 확대시킬 수 있는 장점이 있기 때문에 이 넓은 주파수 대역을 효과적으로 활용하면 어종식별을 위한 음향산란신호를 정량적으로 수집 및 평가하는 것이 가능하다고 판단된다.
Tunneling barrier engineered charge trap flash (TBE-CTF) memory capacitor were fabricated using the tunneling barrier engineering technique. Variable oxide thickness (VARIOT) barrier and CRESTED barrier consisting of thin $SiO_2$ and $Si_3N_4$ dielectrics layers were used as engineered tunneling barrier. The charge trapping characteristic with different metal gates are also investigated. A larger memory window was achieved from the TBE-CTF memory with high workfunction metal gate.
Artificial neural network (ANN) model is applied to predict arc welding process window for automotive steel plate. Target weldment was various automotive steel plate combination with lap fillet joint. The accuracy of prediction was evaluated through comparison experimental result to ANN simulation. The effect of ANN variables on the accuracy is investigated such as number of hidden layers, perceptrons and transfer function type. A static back propagation model is established and tested. The result shows comparatively accurate predictability of the suggested ANN model. However, it restricts to use nonlinear transfer function instead of linear type and suggests only one single hidden layer rather than multiple ones to get better accuracy. In addition to this, obvious fact is affirmed again that the more perceptrons guarantee the better accuracy under the precondition that there are enough experimental database to train the neural network.
The interior vehicle noise due to the exterior aerodynamic field is an important topic in the acoustic design of a car. The air flow detached from the A-pillar and impacting the side windows are of particular interest as they are located close to the driver / passenger and provides a lower insulation index than the trimmed car body parts. This paper presents a numerical analysis method for a simplified vehicle model. The internal air cavity including trim component are included in the simulation. The car body includes the windshield and two side windows. The body is made of aluminum and trimmed with porous layers. The methodology proposed in this paper relies on two steps: the first step involves the computation of the exterior flow and turbulence induced non-linear acoustic field using CFD Code. The second step consists in the computation of the vibro-acoustic transmission through the window using the finite element vibro-acoustic solver Actran.
ECG pattern was classified using a back-propagation neural network. An improved feature extractor of ECG is proposed for better classification capability. It is consisted of preprocessing ECG signal by an FIR filter faster than conventional one by a factor of 5. QRS complex recognition by moving-window integration, and peak extraction by quadratic approximation. Since the FIR filter had a periodic frequency spectrum, only one-fifth of usual processing time was required. Also, segmentation of ECG signal followed by quadratic approximation of each segment enabled accurate detection of both P and T waves. When improtant features were extracted and fed into back-propagation neural network for pattern classification, the required number of nodes in hidden and input layers was reduced compared to using raw data as an input, also reducing the necessary time for study. Accurate pattern classification was possible by an appropriate feature selection.
As device sizes are scaled down to submicron dimensions, planarization technology becomes increasingly important for both device fabrication and formation of multilevel interconnects. Chemical mechanical polishing (CMP) has emerged recently as a new processing technique for achieving a high degree of planarization for submicron VLSI applications. The polishing process has many variables, and most of which are not well understood. The factors determine the planarization performance are slurry and pad type, insert material, conditioning technique, and choice of polishing tool. Circuit density, pattern size, and wiring layout also affect the performance of a CMP planarization process. This paper presents the results of studies on CMP process window characterization for 0.35 micron process with 5 metal layers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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