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규소에 있어서 붕소의 확산에 대한 2차원적 수치해석 모델
고관영,송준호,윤석길 울산대학교 1992 공학연구논문집 Vol.23 No.2
본 연구에서는 불활성 분위기에서 규소에 대한 붕소의 예비석출과 주입에 대한 확산모델을 세워 수치해석법으로 최종 농도분포를 계산하였다. 확산계수의 모델로서는 공공기구를 사용하였으며, Fair모델을 사용하였다. 붕소의 표면농도는 내삽법에 의해 구하였다. 확산 방정식의 선형화 방법으로는 유한 차분법을 사용하였으며, 해법으로는 Stone의 SIP 방법을 적용했다. 시뮬레이션 결과와 실험치의 비교로부터 제시된 모델의 유효성을 확인하였다. In the present work, the final impurity distributions in silicon through boron diffusion processes in inert atmosphere were calculated using computer aided numerical analysis methods. The diffusion coefficients of substitutional impurities were modeled with vacancy mechanism. It is assumed that the boron diffusion is governed by Fair model. The surface concentration of boron was approximated by the interpolation. For the linearization of diffusion equation the finite difference method was utilized. For the linearization of diffusion equation the finite difference method was utilized. For the solution of the resulting simultaneous equations the strong implicit procedure by Stone was used. It is observed that the simulated results of boron diffusions have been well-fitted to the experimental results.
원석준(Sek Jun Weon) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.12
In this paper, we investigates the long-term memory and the Correct answer rate of the foreign exchange data (Yen/Dollar) that is one of economic time series. There are many cases where two kinds of fractal dimensions exist in time series generated from dynamical systems such as AR models that are typical models having a short-term memory. The sample interval separating from these two dimensions are denoted by kcrossover. Let the fractal dimension be D1 in k < kcrossover, and D2 in k > kcrossover from the statistics model. In usual, Statistic models have dimensions D1 and D2 such that D1 < D2 and D2 2. But it showed a result contrary to this in the real time series such as NIKKEI. The exchange data that is one of real time series have relation of D1 > D2. When the interval between data increases, the correlation between data increases, which is quite a peculiar phenomenon. We predict exchange data by neural networks. We confirm that β obtained from prediction errors and D calculated from time series data precisely satisfy the relationship = 2-2D which is provided from a non-linear model having fractal dimension. And We identified that the difference of fractal dimension appeared in the Correct answer rate.
원석준,Weon, Sek-Jun 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.12
본 논문에서는 경제시계열 데이타중에 하나인 환율데이타(Yen/Dollar)의 장기기억성과 정답율을 조사했다. 통상 단기 기억성을 가진 대표적 모델 AR 모델로 부터 생성되는 시계열에는 두종류의 프랙탈차원이 존재하는 경우가 많다. 두차원으로 분리되는 샘플 간격을 $k^{crossover}$라고 한다면, 통계모델에서K < $k^{crossover}$일때의 프랙탈차원을 $D_1$, K > $k^{crossover}$일때의 프랙차원을 $D_2$라고 한다면 $ D_1<D_2$이면서 $D_2\cong2$ 인 관계를 가진다. 그러나 일본경제평균등 실제의 시계열에서는 이것에 반대되는 결과가 나타났다. 그 한 예로써 환율데이타에서는 $D_1>D_2$라는 관계를 가진다는 것을 알았다. 이것은 데이타 사이의 시간 간격이 멀어지는데 오히려 상관은 강해지는 현상을 나타내는 것이다. 환율 시계열을 뉴럴네트워크를 이용해서 예측한 결과, 예측오차로부터 얻어진 지수(指數) $\beta$와 D가 프랙탈성질을 가진 비선형 모델로 부터 구한 관계식 $\beta$=2-2D을 정확히 만족 시키는 것을 확인했다. 그리고 프랙탈차원의 차이가 정답율에서도 나타남을 확인했다. In this paper, we investigates the long-term memory and the Correct answer rate of the foreign exchange data (Yen/Dollar) that is one of economic time series, There are many cases where two kinds of fractal dimensions exist in time series generated from dynamical systems such as AR models that are typical models having a short terrr memory, The sample interval separating from these two dimensions are denoted by kcrossover. Let the fractal dimension be $D_1$ in K < $k^{crossover}$,and $D_2$ in K > $k^{crossover}$ from the statistics mode. In usual, Statistic models have dimensions D1 and D2 such that $D_1$ < $D_2$ and $D_2\cong2$ But it showed a result contrary to this in the real time series such as NIKKEL The exchange data that is one of real time series have relation of $D_1$ > $D_2$ When the interval between data increases, the correlation between data increases, which is quite a peculiar phenomenon, We predict exchange data by neural networks, We confirm that $\beta$ obrained from prediction errors and D calculated from time series data precisely satisfy the relationship $\beta$ = 2-2D which is provided from a non-linear model having fractal dimension, And We identified that the difference of fractal dimension appeaed in the Correct answer rate.
원석준,Weon, Sek-Jun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.4
지금까지 삽입(Embedding)백터를 이용한 국소적예측방법은 고차미분방정식으로부터 생성된 카오스 시계열을 예측할 때, 파라메타 $\tau$의 추정이 정확하지 않으면 예측성능은 떨어졌다. 지금까지 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하는 방법은 많이 제안되어있지만 실제로 고차원미분방정식부터 생성되어진 수많은 시계열에 모두 적용 가능한 방법은 아직 없다. 이것을 기울기 백터를 이용한 기울기 선형모델을 도입하는 것에 의해 정확한 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하지 않아도 예측성능에 만족할 수 있는 결과를 표시했다. 이것을 이론뿐이 아니고 경제시계열에도 적용해서 종래의 예측방법과 비교해서 그 유효성을 표시했다. The local prediction method utilizing embedding vector loses the prediction power when the parameter r estimation is not exact for predicting the chaos time series induced from the high order differential equation. In spite of the fact that there have been a lot of suggestions regarding how to estimate the delay time ($\tau$), no specific method is proposed to apply to any time series. The inclinded linear model, which utilizes inclinded netter, yields satisfying degree of prediction power without estimating exact delay time ($\tau$). The usefulness of this approach has been indicated not only theoretically but also in practical situation when the method w8s applied to economical time series analysis.