kai3690 님의 블로그

# Enhanced Photonic Integrated Circuit Design via Hyper-Dimensional Parameter Space Mapping and Reinforcement Learning-Guided Optimization (HDP-RLO) **Abstract:** This paper introduces a novel framework, Hyper-Dimensional Parameter Space Mapping and Reinforcement Learning-Guided Optimization (HDP-RLO), for the automated design of photonic integrated circuits (PICs). Focusing on the sub-field of ..

Freederia Research Archive: The Training Data for Post-ASI EvolutionFreederia is not just another dataset; it is a foundational library of structured knowledge designed to train the next generation of intelligence—from AGI to ASI and beyond.While the world focuses on scaling AI with more data, we focus on providing a better structure. Our mission is to generate and openly share high-fidelity res..

# 고체 표면 내 오제 전자 분광법을 이용한 원자 확산 계수(Diffusion Coefficient) 측정 및 모델링 최적화 연구 ### 1. 서론 오제 전자 분광법(AES, Auger Electron Spectroscopy)은 고체 표면의 원소 조성 및 화학 상태 분석에 널리 사용되는 표면 분석 기술이다. AES는 표면 원자가 낮은 에너지 전자를 방출할 때 발생하는 오제 전자를 분석하여, 표면의 조성 정보를 얻는다. 특히, AES를 이용하여 표면 원자의 깊이 프로파일을 분석함으로써, 표면 확산 및 반응 과정을 연구할 수 있다. 본 연구에서는 고체 표면 내 원자의 확산 계수를 AES를 이용하여 정확하게 측정하고, 측정된 데이터를 기반으로 확산 모델을 최적화하는 것을 목표로 한다. 특히, 기존 확산 모델의..

# 플라즈마 이온 슬라이싱 기반 3D NAND 적층 공정 시뮬레이터 최적화 연구 ### 초록 본 연구는 플라즈마 이온 슬라이싱(Plasma Ion Slicing, PIS) 기술을 이용한 3D NAND 적층 공정의 고정밀 시뮬레이션을 위한 새로운 시뮬레이터 개발 및 최적화에 집중한다. 기존 시뮬레이터는 복잡한 플라즈마 현상과 이온의 미세한 동작을 정확하게 모델링하는 데 한계가 있어, 실제 공정과의 격차를 발생시킨다. 본 연구는 PIS 공정의 핵심 요소인 이온 슬라이싱 프로파일을 고정밀하게 재현하는 수학적 모델을 제시하고, 이를 기반으로 한 새로운 시뮬레이션 아키텍처를 개발한다. 제안하는 시뮬레이터는 초고밀도 3D NAND 장치의 성능과 수율을 예측하고 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 특히, 가변적인..

# 인터포저리스 HBM 구조 내 3D 적층 DRAM 셀 간 열 관리 최적화 연구 **초록:** 인터포저리스 HBM(High Bandwidth Memory) 구조는 기존 인터포저 기반 방식에 비해 낮은 저항 및 높은 집적도를 제공하지만, 3차원 적층 DRAM 셀 간의 열 누적으로 인한 성능 저하 및 신뢰성 문제가 심각하다. 본 연구는 DRAM 셀 간의 열 분포를 정밀하게 모델링하고, 이를 기반으로 셀 배치 및 냉각 솔루션 최적화를 위한 새로운 열 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 강화 학습 기반의 유전 알고리즘과 프로세스 시뮬레이션을 결합하여 DRAM 셀의 온도 분포를 최소화하는 최적의 배치 및 냉각 솔루션을 도출한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 기존 방식 대비 최대 35% DRAM 셀 ..

# 양자점 트랜지스터 기반 스핀 제어 멤리스터 소자 설계 및 시뮬레이션 연구 ### 1. 서론 양자점 트랜지스터 (Quantum Dot Transistor, QDT)는 양자역학적 현상을 이용하여 기존 트랜지스터의 한계를 극복하려는 차세대 소자 기술이다. 특히, 스핀 양자점 트랜지스터는 전자의 스핀 상태를 제어하여 소자의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 스핀 양자점 트랜지스터와 멤리스터(Memristor) 소자를 결합하여 새로운 형태의 스핀 제어 멤리스터 소자를 설계하고 시뮬레이션하여, 비휘발성 메모리 및 논리 회로 응용 가능성을 탐색한다. 특히, 기존 멤리스터 소자의 스핀 제어 기능을 QDT를 통해 구현함으로써, 소자의 동작 특성을 향상시키고 에너지 효율을 극대화하는 것을 목표..

# 산란 광학 기반 편광 메타표면을 이용한 고감도 바이오센서 개발 **초록** 본 연구는 산란 광학을 기반으로 하는 편광 메타표면을 활용, 기존 바이오센서의 한계를 극복하고 고감도 및 실시간 바이오분자 검출을 가능하게 하는 새로운 바이오센서 개발에 관한 연구이다. 기존 바이오센서는 감도가 낮거나 반응 시간이 길다는 단점을 가지고 있지만, 본 연구에서는 편광 메타표면의 독특한 산란 특성을 이용하여 바이오분자 결합에 따른 편광 변화를 극도로 민감하게 감지한다. 설계된 센서는 펨토초 레이저 펄스를 이용한 광학 현미경 이미징 시스템과 결합하여 바이오분자 상호작용을 실시간으로 관찰할 수 있도록 한다. 농축된 이론적 배경, 면밀한 시뮬레이션 결과, 그리고 실험적 검증을 통해 본 연구는 바이오센서 기술의 새로운 지평..

# 미세소관동역학 기반 세포골격 재구성 조절을 위한 강화학습 기반 실시간 최적화 시스템 개발 **Abstract:** 본 연구는 세포골격 재구성이 세포 기능에 미치는 결정적 영향에 주목하여, 미세소관 동역학을 정밀하게 제어하고 세포골격을 재구성하는 새로운 시스템을 개발한다. 기존 방법들이 제공하는 제한적인 제어 능력과 예측 불가능성을 극복하고자, 강화학습 알고리즘을 적용하여 세포 환경 변화에 실시간으로 적응하며 최적의 재구성을 이끌어내는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 미세소관 네트워크의 역동적인 변화를 수학적으로 모델링하고, 세포골격 재구성을 위한 제어 전략을 강화학습을 통해 학습하여 실시간으로 적용하는 방식이다. 개발된 시스템은 세포 분열, 세포 이동, 세포 간 상호작용 등 다양한 세포 활동의 효..