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이중 크기분포를 가지는 자발형성 InAs 양자점의 광특성 평가
정순일,여현영,윤일구,한일기,이주인,Jung, S.I.,Yeo, H.Y.,Yun, I.,Han, I.K.,Lee, J.I. 한국진공학회 2006 Applied Science and Convergence Technology Vol.15 No.3
서로 다른 성장조건 하에서 자발형성 InAs 양자점 (quantum dot, QD)을 제작하고. 그 특성을 photoluminescence (PL) 로 분석하였다. 비교적 높은 기판온도에서 성장된 QD 시료들의 PL 스펙트럼에서 분명한 차이를 나타내는 double-peak이 관측되었다. 온도 및 여기광 출력의존성 (temperature- and excitation power dependence) PL을 이용하여 그 double-peak이 서로 다른 크기분포를 가지는 두개의 InAs QD집단에서의 기저발광 (Eo) 에 의한 peak 임을 알 수 있었다. 게다가 이중크기분포에서 InAs 두께변화는 서로 대립되는 두 QD집단에서 QD 수의 변화를 초래한다는 것 또한 증명하였다. We report a photoluminescence (PL) study on the growth process of self-assembled InAs quantum dots (QDs) under the various growth conditions. Distinctive double-peak feature was observed in the PL spectra of the QD samples grown at the relatively high substrate temperature. From the excitation power-dependent PL and the temperature-dependent PL measurements, the double-peak feature is associated with the ground state transitions from InAs QDs with two different size branches. In addition, the variation in the bimodal size distribution of the QD ensembles with different InAs coverage is demonstrated.
머신러닝 기반 스마트폰 어플리케이션 멀웨어 감지에 관한 연구
차채연(Chaeyeon Cha),여현영(Hyeonyeong Yeo),심서영(Seoyoung Sim),홍수민(Sumin Hong),박형곤(Hyunggon Park) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 스마트폰 어플리케이션이 실행될 때 요구하는 피쳐 데이터를 통해 머신러닝 기반 어플리케이션 멀웨어 여부를 감지하는 모델에 있어 학습에 사용된 데이터의 수와 사용된 머신러닝 알고리즘에 따른 모델의 분류 성능을 분석하였다. 학습에 사용된 데이터의 수와 사용한 알고리즘에 따라 모델의 분류 성능이 달라지는 점을 실제 데이터를 통하여 확인하였다.