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Jeong, Jaehun,Choi, Yoon-Ho,Jeong, Kwangsik,Park, Hanbum,Kim, Dasol,Cho, Mann-Ho American Physical Society 2018 Physical Review B Vol.97 No.7
<P>The dependence of the optical and electrical properties of two-dimensional transition metal dichalcogenides on the number of layers has garnered significant interest. In particular, the indirect-to-direct band gap transition and the resulting changes, such as improved quantum yield, have been widely studied. However, an experimental investigation of the dependence of the optical transition for a wide range of photon energies is still lacking. Here, we report the broadband optical response of large-area MoSe2 grown from monolayer to pentalayer thicknesses by molecular beam epitaxy, for photon energies in the 0.9-5.5 eV range. We observed a dramatic evolution of the absorption spectrum that depends on the number of layers. Using the density functional theory, we show that this feature is related to a change in the energy and geometric shape of the band structure at the. point in the Brillouin zone. The dependence of these optical properties on the number of layers yields insights into the underlying physics and is promising for photonic and optoelectronic applications.</P>
유전알고리즘 기반의 사용자 파라미터 설정과 코드 진행을 고려한 리듬과 멜로디 자동 작곡 시스템
정재훈(Jaehun Jeong),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.2
본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다. In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.