설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
기존의 MOSFET는 단채널 현상의 증가로 인하여 스케일링에 한계를 가지고 있다. Double-Gate MOSFET (DG-MOSFET)는 소자의 길이가 축소되면서 나타나는 단채널 현상을 효과적으로 제어하는 차세대 소자이다. DG-MOSFET으로 소자를 축소시키면 채널 길이가 10nm 이하에서 게이트 방향뿐만 아니라 소스와 드레인 방향에서도 양자 효과가 발생한다. 또한 게이트 길이가 매우 짧아지면 ballistic transport 현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 양자 효과와 ballistic transport를 고려하여 DG-MOSFET의 특성을 분석하였다. 또한 단채널 효과를 줄이기 위해서 $t_{si}$와 underlap 그리고 lateral doping gradient를 이용하여 소자 구조를 최적화하였다.
제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열 모집단의 길이분포에 대한 스케일링 성질을 조사하였다. 15개 방향각 및 5개 그룹 (I~V)에 대한 길이범위의 분포도에서 미세균열의 방향성에 따른 평균길이의 체계적인 변화가 나타난다. 분포도는 거의 남-북방향을 경계로 하여 좌우 대칭형태를 취하는 것이 특징이다. 미세균열의 모집단에 대한 길이-누적빈도 도표의 전 영역은 상관곡선의 분포양상에 의하여 3개 구간으로 구분할 수 있다. 특히, 5개 그룹에 대한 각 도표의 선형의 중앙구간은 멱함수 분포를 지시한다. 5개 그룹에 대한 중앙의 선형구간의 빈도비는 46.6%~67.8T의 범위이다. 한편 각 그룹에 대한 선형의 중앙구간의 기울기는 그룹 V($N60{\sim}90^{\circ}E$, -2.02) > 그룹 IV($N20{\sim}60^{\circ}E$, -1.55) > 그룹 I($N60{\sim}90^{\circ}W$, -1.48), 그룹 II($N10{\sim}60^{\circ}W$, -1.48) > 그룹 III($N10^{\circ}W{\sim}N20^{\circ}E$, -1.06)의 순으로 나타난다. 거의 멱함수의 길이분포를 따르는 부집단(5개 그룹)에서는 지수(-1.06~-2.02)의 범위가 넓다. 5개 그룹간의 이러한 지수의 상대적인 차이는 방향성 효과의 중요성을 강조한다. 또한, 곡선의 하부에서의 기울기의 분리는 보다 긴 미세균열의 급격한 발달을 대변하며, 멱함수 지수의 감소로 반영된다. 특히, 이러한 분포양식은 $N10{\sim}20^{\circ}E,\;N10{\sim}20^{\circ}W$ 및 $N60{\sim}70^{\circ}W$의 방향각에 대한 도표에서 볼 수 있다. 이들 3개 방향각은 연구지역 일대에서 발달한 단층의 주방향과 부합한다. 15개 방향각에 대한 길이-누적빈도 도표의 개개 특성을 보여주는 분포도를 작성하였다 상기한 도표들을 3개 그룹(A, B and C)의 범주에 따라 배열함으로서 이들 그룹간 길이-빈도 분포의 차이를 용이하게 도출할 수 있다. 분포도는 미세균열 조들에 대한 개별적인 분리의 중요성을 보여준다. 관계도에서, 보다 짧은 미세균열의 출현빈도는 그룹A > 그룹 B > 그룹 C의 순서를 보인다. 이들 3가지 유형의 분포양상은 미세균열이 성장하는 동안 발생한 과정들에 대한 중요한 정보를 드러낼 수 있다.
화강암 석산에서 1번 면, 2번 면 및 3번 면으로 알려진 세 직교하는 분할면의 강도 특성을 검토하였다. R, G 및 H 공시체는 거창 및 합천 지역에서 분포하는 쥬라기 화강암류의 블럭 샘플로부터 획득하였다. 이들 세 공시체의 장축의 방향은 세 면 각각에 수직이다. 세 면에 대한 판별에 유용한 주요 사항은 다음과 같다. 첫째, R, G 및 H 공시체의 일축압축강도와 관련된 세 그래프의 스케일링 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 강도의 증가에 따라 세 공시체의 그래프는 H < G < R의 순으로 배열한다. 공시체 내부의 조직균일도를 지시하는 세 공시체에 대한 그래프의 경사각을 비교하였다. H 공시체(θH, 24.0°~37.3°)에 대한 상기한 각이 세 공시체 중에서 가장 낮다. 둘째, 두 공시체의 평균압축강도의 조합을 나타내는 RG, GH 및 RH 공시체의 세 그래프와 관련된 스케일링 특성을 도출하였다. 다양한 형태를 취하는 이들 세 그래프는 GH < RH < RG의 순으로 배열한다. 섯째, 강도차(Δσt)와 경사각(θ) 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터는 -0.003의 지수(λ)를 갖는 지수함수의 상관성을 보여 준다. 두 화강암에서, RH-그래프의 경사각(θRH)이 가장 낮다. 넷째, 세 공시체에 대한 세 종류의 압축강도 그리고 각 공시체에 가해진 압축하중에 평행 배열하는 두 조의 미세균열에 대한 다섯 파라미터 사이의 상관 관계를 보여 주는 여섯 유형의 도면을 작성하였다. 거창 및 합천화강암에 대한 이들 도면으로부터, 빈도수(N, 0.872) 및 밀도(ρ, 0.874)와 함께 총 길이(Lt)에 대한 상관계수(R2)의 평균값(0.877)이 가장 높다. 또한, 세 공시체의 최소(0.768) 및 최대(0.804)의 압축강도에 비하여 평균압축강도와 관련된 상관계수의 값(0.829)이 보다 높다. 다섯째, 거창화강암의 세 공시체에서 발달된 상기의 두 조의 미세균열과 평행한 방향으로 측정한 압열인장강도의 분포 특성을 도출하였다. 관련 도면으로부터, R, G 및 H 공시체에 해당하는 이들 인장강도에 대한 세 그래프는 H(R1+G1) < G(R2+H1) < R(R1+G1)의 순을 보여 준다. 인장강도에 대한 세 그래프의 배열순과 압축강도에 대한 세 그래프의 배열순과 상호 부합한다. 따라서, 세 공시체의 압축강도는 상기한 세 유형의 인장강도와 상호 비례한다. 여섯째, 상기한 세 그래프에서 도출한 각 누적수(N=1~10)에 해당하는 세 인장강도 그리고 각 그래프에 해당하는 다섯 파라미터의 값 사이의 상관 계수를 도출하였다. 10개의 상관도에서 도출한 각 파라미터에 대한 상관 계수의 평균값은 밀도(0.763) < 총 길이(0.817) < 빈도수(0.839) < 평균 길이(Lm, 0.901) ≤ 중앙 길이(Lmed, 0.903)의 순으로 증가한다. 일곱째, 세 공시체에 대한 일축압축강도 그리고 압열인장강도 사이의 상관도를 작성하였다. 상기한 상관도는 세 종류의 압축강도 그리고 다섯 그룹(A~E)의 인장강도를 근거로 아홉 유형으로 분류하였다. 관련 도면으로부터, 최소압축강도를 제외한 평균 및 최대압축강도와 함께 인장강도가 증가할수록, 상관계수의 값은 급격하게 증가한다.
이중게이트 MOSFET는 스케일링 이론을 확장하고 단채널효과를 제어 할 수 있는 소자로서 각광을 받고 있다. 단 채널효과를 제어하기 위하여 저도핑 초박막 채널폭을 가진 이중게이트 MOSFET의 경우, 20nm이하까지 스케일링이 가능한 것으로 알려지고 있다. 이 논문에서 는 20m이하까지 스켈링된 이중게이트 MOSFET소자에 대한 분석학석 전송모델을 제시하고자 한다. 이 모델을 이용하여 서브문턱스윙(Subthreshold swing), 문턱전압변화(Threshold voltage rolloff) 드레인유기장벽저하(Drain induced barrier lowering)와 같은 단채널효과를 분석하고자 한다. 제안된 모델은 열방출 및 터널링에 의한 전송효과를 포함하고 있으며 이차원 포아슨방정식의 근사해를 이용하여 포텐셜 분포를 구하였다. 또한 터널링 효과는 Wentzel-Kramers-Brillouin 근사를 이 용하였다. 이 모델을 사용하여 초박막 게이트산화막 및 채널폭을 가진 5-20nm 채널길이의 이중게이트 MOSFET에 대한 서브문턱영역의 전송특성을 해석하였다. 또한 이 모델의 결과값을 이차원 수치해석학적 모델값과 비교하였으며 게이트길이, 채널두께 및 게이트산화막 두께에 대한 관계를 구하기 위하여 사용하였다.
In order to quantify the flow distribution characteristics of APR+ reactor, a test was performed on a test facility, ACOP ($\underline{A}$PR+ $\underline{C}$ore Flow & $\underline{P}$ressure Test Facility), having a length scale of 1/5 referring to the prototype plant. The major parameters are core inlet flow and outlet pressure distribution and sectional pressure drops along the major flow path inside reactor vessel. To preserve the flow characteristics of prototype plant, the test facility was designed based on a preservation of major flow path geometry. An Euler number is considered as primary dimensionless parameter, which is conserved with a 1/40.9 of Reynolds number scaling ratio. ACOP simplifies each fuel assembly into a hydraulic simulator having the same axial flow resistance and lateral cross flow characteristics. In order to supply boundary condition to estimate thermal margins of the reactor, the distribution of inlet core flow and core exit pressure were measured in each of 257 fuel assembly simulators. In total, 584 points of static pressure and differential pressures were measured with a limited number of differential pressure transmitters by developing a sequential operation system of valves. In the current study, reactor flow characteristics under the balanced four-cold leg flow conditions at each of the cold legs were quantified, which is a part of the test matrix composing the APR+ flow distribution test program. The final identification of the reactor flow distribution was obtained by ensemble averaging 15 independent test data. The details of the design of the test facility, experiment, and data analysis are included in the current paper.
지난 10여 년 동안 MOSFET는 전력감소, 도핑농도 증가, 캐리어 속도 증가를 위해서 많은 변화를 가져왔다. 이러한 변화를 받아들이기 위해서, 채널의 길이와 공급되어지는 전압이 감소해야만했으며, 그것으로 인해 소자가 더욱 작아지게 되었다. 그러므로 본 논문은 이러한 변화를 위해 채널의 길이와 전압에 의한 MOSFET 구조에서의 변화를 관찰하고, 드레인과 게이트 사이에서의 임팩트 이온화의 변화를 관찰하였다. 본 논문은 세 가지의 모델 즉, conventional MOSFET와 LDD(lightly doped drain) MOSFET, EPI MOSFET을 제시하였다. 게이트 길이는 0.15um, 0.075um을 사용하였고, 스케일링계수는 λ = 2를 사용하였다 스케일링방법은 Constant-Voltage 스케일링으로 하였고, TCAD를 사용하여, 스케일링에 의한 MOSFET의 특성과 임팩트 이온화, 전계를 비교 분석하였으며, 최적의 채널과 도필 농도에 대하여 분석하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권6호
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pp.622-634
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2013
The circuit level implementation of nanoscale Insulated Shallow Extension Silicon On Nothing (ISE-SON) MOSFET has been investigated and compared with the other conventional devices i.e. Insulated Shallow Extension (ISE) and Silicon On Nothing (SON) using the ATLAS 3D device simulator. It can be observed that ISE-SON based inverter shows better performance in terms of Voltage Transfer Characteristics, noise margin, switching current, inverter gain and propagation delay. The reliability issues of the various devices in terms of supply voltage, temperature and channel length variation has also been studied in the present work. Logic circuits (such as NAND and NOR gate) and ring oscillator are also implemented using different architectures to illustrate the capabilities of ISE-SON architecture for high speed logic circuits as compared to other devices. Results also illustrates that ISE-SON is much more temperature resistant than SON and ISE MOSFET. Hence, ISE-SON enables more aggressive device scaling for low-voltage applications.
태양전지의 특성분석에 관한 최근의 동향을 고찰해 보기로 한단. 첫째, $CuInSe_2$와 비정질 실리콘 등의 광전압 용도의 태양전지의 재료선택에 관한 일반 규칙을 살펴 보고, 둘째, AM1 조건에서 보다 정확한 전지효율의 측정방법을 조사하며, 셋째, 태양전지의 중요 특성분석방법들을 소개 설명한다. 특히 생산 품질관리의 규모로 까지 확대적용이 가능한 다음과 같은 태양전지의 특성분석방법들의 장치개선 및 컴퓨터제어를 고찰하기로 한다. 전지효율 및 기타 전지특성을 위한 전류-전압 성질 측정장치, 양자효율을 위한 분광반응장치, 소수 이동자의 확산거리를 위한 표면광전압장치, 또한 에너지갭 내의 양자상태밀도를 위한 광열굴절장치 등이다.
The matching probability P(ο/$\lambda$), of the signal sequence(ο) observed for a finite time interval with a HMM (Hidden Markov Model $\lambda$) indicates the probability that signal comes from the given model. By utilizing the fact that the probability represents matching score of the observed signal with the model we can recognize an unknown signal pattern by comparing the magnitudes of the matching probabilities with respect to the known models. Because the algorithm however uses floating point variables during the computing process hardware implementation of the algorithm requires floating point units. This paper proposes an integer algorithm which uses positive integer numbers rather than float point ones to compute the matching probability so that we can economically realize the algorithm into hardware. The algorithm makes the model parameters integer numbers by multiplying positive constants and prevents from divergence of data through the normalization of variables at each step. The final equation of matching probability is composed of constant terms and a variable term which contains logarithm operations. A scheme to make the log conversion table smaller is also presented. To analyze the qualitive characteristics of the proposed algorithm we attatch simulation result performed on two groups of 10 hypothetic models respectively and inspect the statistical properties with repect to the model order the magnitude of scaling constants and the effect of the observation length.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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