Kim, Seunghyun;Kwon, Dae Woong;Lee, Sang-Ho;Park, Sang-Ku;Kim, Youngmin;Kim, Hyungmin;Kim, Young Goan;Cho, Seongjae;Park, Byung-Gook
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권2호
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pp.167-173
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2017
In this paper, the characterization of the vertical position of trapped charges in the charge-trap flash (CTF) memory is performed in the novel CTF memory cell with gate-all-around structure using technology computer-aided design (TCAD) simulation. In the CTF memories, injected charges are not stored in the conductive poly-crystalline silicon layer in the trapping layer such as silicon nitride. Thus, a reliable technique for exactly locating the trapped charges is required for making up an accurate macro-models for CTF memory cells. When a programming operation is performed initially, the injected charges are trapped near the interface between tunneling oxide and trapping nitride layers. However, as the program voltage gets higher and a larger threshold voltage shift is resulted, additional charges are trapped near the blocking oxide interface. Intrinsic properties of nitride including trap density and effective capture cross-sectional area substantially affect the position of charge centroid. By exactly locating the charge centroid from the charge distribution in programmed cells under various operation conditions, the relation between charge centroid and program operation condition is closely investigated.
본 논문에서는 중심이동과 국부기저영상을 이용한 동작인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 위치나 크기 변화에 강건한 동작영상을 얻기 위함이고, 국부기저영상의 추출은 독립성분분석 기법에 기반을 둔 것으로 각 동작들마다에 포함된 통계적으로 독립인 동작특징들의 집합을 얻기 위함이다. 특히 국부기저영상을 빠르게 추출하기 위해 뉴우턴(Newton)법의 고정점 알고리즘에 기반을 둔 독립성분분석을 이용하였다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 160(1명*10종류*16동작)개 동물표현의 수화 동작영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 척도들을 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 국부고유영상을 이용한 방법과 중심이동을 거치지 않는 국부기저영상을 이용하는 기법보다 각각 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
도로상에 다양한 ITS 장비들의 제어기 함체를 하나의 함체로 물리적 기능적으로 통합하고자 개발중인 통합표준제어기의 설치위치에 대한 논리적인 근거나 도출방법이 마련되어 있지 못하여 현장적용에 어려움이 발생하고 있다. 특히, 노드부와 링크부 등 거리상 여러 곳에 분산 설치된 개별 제어기들을 통합하기 위한 최적의 위치를 도출하는 표준화된 방법론의 정립이 필요하다. 따라서 본 연구는 새로이 개발되는 통합표준제어기의 보다 합리적이며 효율적인 위치결정방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 여기에서는 도시계획에서 시설입지결정에 활용하는 센트로이드를 활용하여 해결방안을 모색하였다. 분석결과 센트로이드 중에서 모든 장비에 균등한 연계가 가능한 중앙점(central point)의 적용이 가장 합리적인 것으로 나타났으며, 좌표계 설정을 통해 도로상에 정확한 좌표와 존을 설치위치로 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 방법론은 통합표준제어기의 시장 확대에 따른 현장적용에 활용도가 높을 것으로 보인다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1295-1303
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2015
혼합물 실험으로부터 실험자는 주효과와 저차의 상호작용 효과의 추정을 원한다. 이를 위해 심플렉스 중심배열법과 같은 적절한 실험을 통해 추정할 수 있다. 그러나, 요인의 수가 늘어나면 부득이 일부실시를 행하게 된다. 이 경우 각 성분의 혼합비율의 합이 일정하다는 제약 조건은 교락으로 인해 추정가능한 상호작용의 선택을 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 $Scheff{\acute{e}}$의 정준 모형 대신에 대수기하학을 기초로 한 동차다항식 (homogeneous polynomial)으로 구성된 모형을 도입하여 문제를 풀려고 한다. 이를 활용하여 심플렉스 중심배열법의 일부실시법에 대해 추정가능한 모형을 제시한다. 연산은 CoCoA 대수연산 소프트웨어를 이용하였다.
음악 유사도 계산은 음악 검색 및 분류 등의 정보 처리 시스템 구현에 있어서 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 최근 제안된 무게중심 모델을 이용한 음악 검색 방법에 대해서 살펴보고, 무게중심 모델의 확률 분포 유사도를 이용하여 음악 검색을 수행하고 성능을 평가하였다. 확률 분포간의 거리는 주어진 두 개의 확률 분포가 특정 기준에서 얼마나 가까운 지를 계산하는 것으로 다이버전스라고 불리기도 한다. 본 논문에서는 무게중심 모델에서 확률 분포 간의 거리 비교 시에 알파 다이버전스를 활용하였다. 알파 다이버전스는 알파 값에 따라 다양한 형태를 가지며, 널리 사용되고 있는 KLD(Kullback-Leibler)와 BD(Bhattacharyya Distance)를 포함한다. 음악 장르와 가수 데이터셋에서 검색 실험을 수행했고, 확률 분포 거리 기반 유사도와 벡터 거리 기반 유사도의 음악 검색 성능을 비교하였다. 알파 다이버전스를 통해서 무게중심 모델 기반 음악 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 일반적으로 생산운영관리 교재나 일부 연구들에서, 각 수요지에서 가중 유클리디안 거리의 합이 가장 작은 새로운 단일 설비의 위치(가중기하중위점)를 찾고자 할 때, 무게중심점을 대안으로 사용하는 것에 의문을 가지고 두 지점의 차이와 유사점을 살펴본다. 먼저, 수요지 가운데 한 곳의 수요량이 전체의 절반을 초과한다면, 그곳이 무게중심점과는 완전히 별개로 가중기하중위점이 됨을 보였고, 모든 수요지가 일직선상에 있는 특별한 경우의 가중기하중위점의 위치를 살펴보았다. 한편, 정n각형에서 각각의 꼭짓점에 수요량이 동일한 수요지들이 위치한 특별한 경우에는 기하중위점이 무게중심점과 일치함을 쉽게 알 수 있다. 또한, 삼각형과는 달리 볼록사각형의 경우에는 기하중위점의 위치를 간단히 구할 수 있다.
두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두 점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질 때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의 거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한 뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며 같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이 가능함을 보인다.
The most comprehensive and particularly reliable method for non-destructively measuring the residual stress of the surface layer of metals is the sin2ψ method. When X-rays were used the relationship of εφψ-sin2ψ measured on the surface layer of the processing metal did not show linearity when the sin2ψ method was used. In this case, since the effective penetration depth changes according to the changing direction of the incident X-ray, σφ becomes a sin2ψ function. Since σφ cannot be used as a constant, the relationship in εφψ-sin2ψ cannot be linear. Therefore, in this paper, the orthogonal function method according to Warren's diffraction theory and the basic profile of normal distribution were synthesized, and the X-ray diffraction profile was calculated and reviewed when there was a linear strain (stress) gradient on the surface. When there is a strain gradient, the X-ray diffraction profile becomes asymmetric, and as a result, the peak position, the position of half-maximum, and the centroid position show different values. The difference between the peak position and the centroid position appeared more clearly as the strain (stress) gradient became larger, and the basic profile width was smaller. The weighted average strain enables stress analysis when there is a strain (stress) gradient, based on the strain value corresponding to the centroid position of the diffracted X-rays. At the 1/5 Imax max height of X-ray diffraction, the position where the diffracted X-ray is divided into two by drawing a straight line parallel to the background, corresponds approximately to the centroid position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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