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|---|---|---|---|---|
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인공물ED
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에너지 회생 스버너를 적용한 3레벨 DC/DC 컨버터
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<h1>4. 실험 결과 및 분석</h1> <p>본 논문에서 실험된 회로들은 각각 그림 7에 보여지는바와 같이 점선으로 표시된 실험시 가변된 회로 부분만을 수정하여 각각 실험하였다.</p> <p>사용된 고주파 변압기는 페라이트 재질의 코아를 선정하여 사용하였으며 주 회로의 입력 조건은 3상의 상용 입력 전원 \( 380 \mathrm{VAC} \)를 입력하여 6상 브리지 회로를 이용한 3상의 부스트(Boost)형 AC/DC 컨버터를 거쳐서 정류된 직류의 \( 540 \mathrm{VDC} \)를 영전압 영전류 스위칭 3레벨 DC/DC 컨버터의 입력으로 받고, 컨버터의 출력은 정격 부하 최대 \( 58 \mathrm{~A}, 110 \mathrm{VDC}, 6 \mathrm{~kW} \)로 설정하여 제작했고 적용된 스위칭 소자는 IGBT를 사용하였고 스위칭 주파수는 \( 30 \mathrm{kHz} \)로 동작하였다.</p> <p>그림 8을 보면 실험을 통하여 영전압 스위칭 3레벨 DC/DC 컨버터의 환류 구간 동안 중부하일 때와 경부하일 때에 순환전류가 저감되지 않고 영전압 스위칭이 일어남을 볼 수 있으며 부하의 변동에 의한 도통 손실이 증가하고 스위칭 턴-오프 손실이 증가하는 것을 볼 수 있다.</p> <table border><caption>표 1 실험에 소요된 소자들의 용량</caption> <tbody><tr><td>실험에 소요된 소자명</td><td>소요 소자의 용량</td></tr><tr><td>주스위치용 IGBT</td><td>600[V], 150[A]</td></tr><tr><td>1차축 고속 회복 다이오드</td><td>600[V], 50[A]</td></tr><tr><td>폴라잉 커패시터</td><td>400[V], 15[uF]</td></tr><tr><td>1차측 분압 커패시터</td><td>450[VDC], 4700[uF]</td></tr><tr><td>2차측 출력 정류 다이오드</td><td>600[V], 200[A]</td></tr><tr><td>에너지회생 스너버 커패시터</td><td>400[V], 0.33[uF]</td></tr><tr><td>에너지 회생 스너버 다이오드</td><td>600[V], 200[A]</td></tr><tr><td>2차측 필터 연덕터</td><td>33[mH]</td></tr><tr><td>출력 평활 커패시터</td><td>450[VDC], 4700[uF]</td></tr></tbody></table> <p>가포화 리액터(Saturable Core)를 적용한 영전압 영전류 스위칭 3레벨 DC/DC 컨버터는 가포화 리액터가 항상 포화영역에서 동작하므로 리액터 자체의 열손실등의 요인으로 소비되며, 저지능력이 부족할 경우 방전하게되어 경부하 시에는 순환전류 저감특성이 있어 영전압 영전류 스위칭이 되지만 중부하 시에는 순환 전류 저감 특성을 잃어버리고 영전압 영전류 스위칭이 무너짐을 그림 9를 통하여 알 수 있으며, 높은 입력 전압 및 대용량 분야에 사용하는 것은 한계가 있으며 소용량에 적합함을 알 수 있다.</p> <p>그림 10을 보면 탭인덕터를 적용한 영전압 영전류 스위칭 3레벨 DC/DC 컨버터는 순환모드 동안 변압기 2차 축에 역바이어스 전압에 의해 1차 전류는 0으로 저감시키면서 영전압 영전류 스위칭이 되지만, 2차 촉에 링잉이 발생하여 시스템의 안정도를 저해하고 있음을 볼 수 있으며 탭 필터 인덕터를 적용한 영전압 영전류 스위칭 3레벨 DC/DC 컨버터는 소용량의 전원장치 등에 적합함을 알 수 있다.</p> <p>순환 전류 저감 방식의 영전압 영전류 스위칭이 가능한 3레벨 DC/DC 컨버터는 순환 구간에서 1,2 차 전류가 0 으로 되고, 변압기와 스위칭 소자에 대한 동 손실 및 도통 손실이 저감됨을 알 수 있다. 또한 정류 다이오드도 에너지 회생 스너버를 적용함에 따라 변압기 1차 측 스위칭 소자의 도통 모드(Powering)로의 전이시 2차 측의 낮은 임피던스 경로를 통해 정류 다이오드 및 환류 다이오드가 소프트하게 영전압으로 턴오프 스위칭 됨으로써 다이오드 역 회복 특성에 따른 손실이 저감되고 도통모드(Powering) 동안 스너버 커패시터에 충전된 스위칭 손실 흡수분을 순환 모드 동안 부하로 회생 할 수 있는 것이 중부하일 때와 경부하일 때에도 유지됨을 알 수 있었다.</p>
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"표에서 600[V], 150[A], 450[VDC], 4700[uF] 값들은 실험에 소요된 소자명에 대한 무엇을 나타내는 거야?",
"실험에서 600[V], 150[A] 용량을 가지는 소자명은 무엇이지?",
"600[V], 50[A] 용량을 가지는 소자명은 어떤 거야?",
"본 실험에서 33[mH]용량을 어떤 소자가 가지고 있지?",
"용량표에서 600[V], 200[A]의 값의 용량인 실험 소자는 무엇이지?",
"실험에 소요된 소자들의 용량표에서 1차측 분압 커패시터의 용량은 얼마야?",
"주스위치용 IGBT의 용량은 얼마야?",
"450[VDC], 4700[uF] 용량을 가지는 실험 소자는 무엇이지?",
"표 1에서 450[VDC], 4700[uF]의 값의 용량인 실험 소자는 무엇이지?",
"해당 표에서 400[V], 15[uF]의 값의 용량인 소자는 무엇이지?",
"2차측 필터 연덕터 실험 소자의 용량은 얼마를 나타내지?",
"2차측 출력 정류 다이오드의 용량은 실험에 소요된 소자들의 용량표에서 얼마를 나타내지?",
"실험에서 600[V], 200[A]용량을 어떤 소자가 가지고 있지?",
"실험 소자 폴라잉 커패시터의 용량은 얼마지?",
"표 1에서 출력 평활 커패시터의 용량은 얼마지?",
"실험에서 1차축 고속 회복 다이오드의 용량은 얼마야?",
"실험 소자 에너지 회생 스너버 다이오드의 용량은 얼마야?",
"실험 소자 에너지회생 스너버 커패시터의 용량은 실험에 소요된 소자들의 용량표에서 얼마를 나타내지?",
"400[V], 0.33[uF]용량을 가지는 소자는 무엇이지?",
"주스위치용 IGBT, 1차측 분압 커패시터, 출력 평활 커패시터 등은 표에서 어떤 항목을 나타내지?"
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a714a149-1324-4c75-a459-8c141cb892a9
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인공물ED
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단락지연제어 및 아크재생검출제어에 의한 \(\mathrm{O}_2\) 인버터 아크 용접기의 용접성능향상에 관한 연구
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<h1>4. 실험 및 검토</h1> <p>본 절에서는 제안된 (SCDC+ARDC) 기법의 평가를 위해서 실험 결과에 대하여 검토한다. 제안된 기법의 제어 및 PWM발생은 디지털 제어방식을 적용하였으며, 컨트롤러는 TI의 TMS320F240을 이용하였다. 제어 신호 및 변수들은 각자의 정격으로 정규화 하여 고정소 수점(fixed point) 연산에 의해서 구현하였다. 시스템의 정격은 표 1 에 나타내었다.</p> <p>실험은 전압 및 전류제어기법, SCDC, ARDC, (SCDC+ARDC)을 이용하여 각각의 용접성능을 비교, 평가하였다. 용접전류는 \( 100[\mathrm{~A}], 200[\mathrm{~A}] \) 의 조건에서 실시하였으며, 와이어의 공급 속도는 각각의 용접전류에대해서 \( 2.0[\mathrm{~m} / \mathrm{min}] \) 과 \( 5.5[\mathrm{~m} / \mathrm{min}] \) 을 적용하였으며, 모재의 이송속도는 각각의 용접전류에 대해서 \( 15[\mathrm{~cm} / \mathrm{min}] \) 과 \( 30[\mathrm{~cm} / \mathrm{min}] \) 을 적용하였다. 사용된 와이어와 모재 그리고 전극과 모재와의 거리도 모두 동일한 조건에서 실시하였다.</p> <table border><caption>표 1 실험에 적용된 시스템 사양</caption> <tbody><tr><td>항 목</td><td>사 양</td></tr><tr><td>전원전압</td><td>3 상 \( 220[\mathrm{~V}] \)</td></tr><tr><td>전력용량</td><td>\( 15[\mathrm{kVA}] \)</td></tr><tr><td>최대출력전압(무부하시)</td><td>\( 70[\mathrm{~V}] \)</td></tr><tr><td>최대출력전류(부하시)</td><td>\( 350[\mathrm{~A}] \)</td></tr><tr><td>최대출력전압(부하시)</td><td>\( 40[\mathrm{~V}] \)</td></tr><tr><td>스위칭주파수</td><td>\( 10[\mathrm{kHz}] \)</td></tr></tbody></table> <p>용접성능을 분석하기 위해서 용접전압, 용접전류 파형 및 전압-전류 궤적, 스패터 발생량을 분석하는 것이 일반적이다. 그림 10은 실시간 전압 및 전류의 파형이고, 그림 11는 전압-전류의 궤적으로서 인버터 아크용접기의 출력전압과 전류를 50,000 개/초의 비율로 수집한 후, Matlab을 이용하여 나타낸 것이다. V-I 궤적은 그림 2 와 같이 단락이행을 수행하는 동안 반시계 방향으로 회전하며 사각형의 궤적을 나타낸다. 특히, 사각형 내부에 존재하는 궤적들은 순간단락과 같이 불안정한 금속이행에서 나타난다.</p> <p>전압 및 전류제어방식을 이용한 출력파형은 그림 10(a) 및 그림 11a 에서 보는 바와 같이 출력전류의 피크 값이 균일하지 않고, 정상적인 단락이행시간보다 작은 즉 \( 2[\mathrm{msec}] \) 이하의 순간단락이 발생한다.</p> <p>그림 10(b) 및 그림 11(b)는 SCDC 제어방식을 이용한 출력파형으로 전압 및 전류제어방식과 비교하여 단락주기가 훨씬 일정하게 이루어지고 있으며, V-I궤적의 내부를 가로지르는 순간단락이 줄어든 것을 볼 수 있다. 반면에 아크재생시의 피크전류는 균일하지 않다.</p> <p>그림 10(c) 및 그림 11(c)는 ARDC 제어방식의 출력 파형 및 궤적이다. 아크 재생전의 검출은 기준전압을 \( 100[\mathrm{~A}] \) 용접시에는 \( 5.5[\mathrm{V}] \), \( 200[\mathrm{~A}] \) 용접시에는 \( 6.5[\mathrm{~V}] \)로 선정하였다. 아크 재생전 검출을 통한 전류제어에 의해서 전류의 최대치가 균일해졌지만, 순간단락이 존재함을 볼 수 있다.</p> <p>그림 10(d)와 그림 11(d)는 SCDC와 ARDC를 동시에 적용한 실험결과의 파형 및 V-I 궤적이다. SCDC 제어시 전류제어 시간은 \( 1[\mathrm{msec}] \) 로 설정하였고, ARDC 제어시 전류제어는 \( 0.6[\mathrm{msec}] \) 로 실험하였다. 이 경우 ARDC에 의해 전류의 최대치가 균일하고, SCDC에 의해 순간단락이 발생하지 않는다.</p> <p>표 2 는 제어기법에 따른 스패터의 발생량을 나타내었다. 스패터 발생량을 측정하기 위해서 실험 전에 재중량 및 사용될 와이어의 중량을 측정하고, 실험 후에 용접된 와이어 및 모재의 총 중량을 축정하였다. 스패터의 발생량은 실험전의 모재 및 와이어의 총중량에서 실험후의 총중량을 뺀 것으로 정확한 스패더량을 얻을 수 있었다. 표에서 나타난 것과 같이 SCDC 및 ARDC를 동시에 하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있다. 또한, 단락순간의 제어보다 아크재생시의 제어가 스패터의 저감 효과가 큰 것을 볼 수 있다.</p>
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"정확한 스패터의 발생량은 어떻게 계산하였는가?",
"어떻게 정확한 스패터의 발생량을 계산했지?",
"부하시 최대출력전류 값은 얼마야?",
"얼마의 값이 부하시 최대출력전류 값이지?",
"항목이 전원전압일 때 사양의 값은 얼마인가?",
"실험에 적용된 전력용량의 사양은 얼마야?",
"얼마의 전력용량이 실험에 사용되었니?",
"사양의 값으로 \\( 10[\\mathrm{kHz}] \\)을 적용한 시스템의 이름을 알려줄래?",
"본 실험은 어떻게 용접성능을 비교하고 평가하였는가?",
"어떻게 본 실험이 용접성능을 비교하고 평가했지?",
"제어 신호와 변수들은 어떻게 구현하였어?",
"어떻게 제어 신호와 변수들을 구현하였지?",
"사양이 \\( 70[\\mathrm{~V}] \\)인 항목은 무엇인가?"
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cb634b1a-785f-4d71-b13b-c76950f891b8
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인공물ED
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안테나 소형화를 위한 CO2 페라이트의 마이크로파 특성
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<p>페라이트를 적용시킨 안테나의 소형화 가능성을 고찰하기 위하여 PIFA 형태의 안테나를 설계하여 모의실험을 진행하였다. 설계된 안테나의 접지면의 크기는 \( 90 \times 50 \times 1 \mathrm{~mm}^{3} \)이며, 안테나의 크기는 \( 10 \times 50 \times 3 \mathrm{~mm}^{3} \) 이다. 안테나의 구조를 FR4, 페라이트, 페라이트+FR4의 3가지 구조로 설계하였으며 안테나 구조를 그림 6에 나타내었다. 이때 사용된 FR4의 유전율과 투자율은 각각 4.4와 1이다.</p><p>모의실험한 안테나 구조들의 반사손실특성을 그림 7에 나타내었다. FR4대신 페라이트를 사용함으로써 같은 안테나 크기에서 공진주파수가 \( 200 \mathrm{~MHz} \)정도 감소하였다. FR4와 페라이트를 같이 사용한 구조의 공진주파수도 약 \( 650 \mathrm{~MHz} \)로 페라이트를 사용함으로써 공진주파수가 감소하였다. 공진주파수의 감소로부터 페라이트를 사용함으로써 안테나의 크기를 소형화시킬 수 있을 것으로 생각한다. 또한 페라이트를 사용함으로써 반사손실이 증가하였다. 하지만 모든 구조에서 \( -10 \mathrm{~dB} \) 이하의 낮은 반사손실을 나타내었다. \( -10 \mathrm{~dB} \) 의 반사손실은 정재파비 (Voltage Standing Wave Ratio, VSWR) 특성이 1:2 되는 지점으로, \( -10 \mathrm{~dB} \) 이하의 반사손실에서 안테나로 활용할 수 있다. 이상의 결과로 페라이트를 적용한 안테나는 크기의 소형화와 함께 안테나로 동작할 수 있을 것으로 생각한다.</p><p>표 1에 모의실험한 안테나의 특성을 나타내었다. FR4와 페라이트만을 사용하였을 경우, 대역폭과 효율은 각각 \(46 \mathrm{~MHz}, 70 \% \) 그리고 \( 39 \mathrm{~MHz}, 17 \% \)를 나타내었다. FR4대신 페라이트를 사용함으로써 대역폭은 크게 감소하지 않았지만 효율이 크게 감소하였다. 페라이트 적용 시 나타나는 효율 감소를 보완하기 위하여 페라이트와 FR4를 같이 사용하여 안테나를 설계하였다. 이때 페라이트를 전계가 가장 강한 open단에(b) 위치시킬 경우 효율은 \( 26 \% \)로 크게 증가되지 않았다. FR4를 open단, 페라이트를 전계가 약한 급전부분(a)에 위치시킴으로 \( 42 \% \)의 효율을 나타내었다.</p><p>그림 7-(d)에 안테나의 크기를 감소시키기 위하여 페라이트와 FR4를 이용하여 제안한 구조를 나타내었다. FR4만을 사용했을 경우와 비교하여 크기를 \( 25 \% \) 감소시킬 수 있었다. 제안된 구조의 안테나는 \( 44 \mathrm{~MHz} \)의 대역폭과 \( 51 \% \)의 효율을 나타내었다. 페라이트와 FR4를 파트별로 나누어서 사용함으로써 안테나의 크기 감소와 함께 효율 감소를 억제할 수 있었다.</p><table border><caption>표 1 모의실험한 PIFA 형태 안테나의 안테나 특성</caption><tbody><tr><td>구조</td><td>공진주파수</td><td>대역폭</td><td>효율</td></tr><tr><td>FR4</td><td>\( 770 \mathrm{~MHz} \)</td><td>\( 46 \mathrm{MHz} \)\( (5.9 \%) \)</td><td>\( 70 \% \)</td></tr><tr><td>Ferrite</td><td>\( 541 \mathrm{~MHz} \)</td><td>\( 39 \mathrm{MHz} \)\( (7.2 \%) \)</td><td>\( 17 \% \)</td></tr><tr><td>FR4 + Ferrite</td><td>\( 629 \mathrm{~MHz} \)</td><td>\( 31 \mathrm{MHz} \)\( (4.9 \%) \)</td><td>\( 26 \% \)</td></tr><tr><td>Ferrite + FR4</td><td>\( 650 \mathrm{~MHz} \)</td><td>\( 37 \mathrm{MHz} \)\( (5.6 \%) \)</td><td>\( 42 \% \)</td></tr><tr><td>Suggested structure</td><td>\( 768 \mathrm{~MHz} \)</td><td>\( 44 \mathrm{MHz} \)\( (5.7 \%) \)</td><td>\( 51 \% \)</td></tr></tbody></table><p>본 연구를 통하여, 기본적인 \( \mathrm{Ba} \) 페라이트에 \( \mathrm{Zn} \)을 치환함으로써 비교적 높은 주파수 영역까지 유전율과 투자율을 유지하는 페라이트 조성을 개발할 수 있었다. 그 중 우수한 특성을 나타내는 조성을 안테나로 적용하여 모의실험한 결과 안테나 크기의 감소효과를 확인할 수 있었다. 이상의 결과로 \( \mathrm{Ba}_{3} \mathrm{CO}_{2-2 \times} \mathrm{Zn}_{2 \times} \mathrm{Fe}_{24} \mathrm{O}_{41} \) 세라믹스는 안테나 재료로 응용가능 할 것으로 생각한다.</p>
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"같은 크기의 안테나를 사용하여 실험중에 공진주파수가 \\( 200 \\mathrm{~MHz} \\)정도 감소함은 어떤 절차를 거쳐 감소하였어?",
"안테나 크기의 소형화를 가능하게 생각한것은 어떤한 절차를 따라 이루어졌어?",
"어떤 절차를 따라 안테나 크기의 소형화가 가능하게 되었어?",
"\\( 541 \\mathrm{~MHz} \\)주파수와 대역폭이 \\( 39 \\mathrm{MHz} \\)\\( (7.2 \\%) \\)의 Ferrite적용 안테나의 효율은 몇 퍼센트야?",
"Ferrite를 적용한 안테나의 공진 주파수는 얼마야?",
"Ferrite를 적용한 경우 안테나의 공진 주파수 값은 어떻게 돼?",
"\\( 39 \\mathrm{MHz} \\)\\( (7.2 \\%) \\)의 대역폭과 \\( 17 \\% \\)의 효율이 나타낸 것은 안테나에 어떤구조를 적용했어?",
"Ferrite와 전계가 약한 부위에 페라리트를 적용한 안테나의 대역폭은 얼마야?",
"Ferrite와 전계가 약한 부위에 페라리트를 적용했을 때 안테나의 대역폭 값은 얼마일까?",
"안테나의 Suggested structure(제안된구조)에서의 효율은 얼마야?",
"얼마의 효율이 안테나의 Suggested structure(제안된구조)에서 제안되었지?",
"Suggested structure의 안테나에서 공진주파수는 얼마야?",
"공진주파수는 Suggested structure의 안테나에서 얼마야?",
"FR4와 전계가 가장강한곳에 Ferrite를 적용시킨 안테나 실험에서 대역폭의 값은 얼마야?",
"안테나의 크기를 감소하더라도 비교적 높은 주파수 영역까지 유지할수 있었던 실험절차는 어떻게 돼?",
"비교적 높은 주파수 영역까지 안테나의 크기를 감소하더라도 지속하였던 실험절차는 어떻게 돼?",
"모의실험한 PIFA 형태 안테나의 안테나 특성을 나타낸 표1에서 제안된구조의 효율은 얼마야?",
"표1에서 FR4의 대역폭은 얼마야?",
"표1에서 FR4의 대역폭은 값은 뭐야?",
"PIFA 형태 안테나의 안테나 특성을 모의실험한 표에서 FR4의 공진주파수는 뭐야?",
"표 1에서 FR4의 공진주파수는 뭐야?",
"표1에서 Ferrite의 공진주파수의 값은 뭐야?",
"Ferrite의 공진주파수는 표1에서 어떤 값이지?",
"모의실험한 PIFA 형태 안테나의 안테나 특성에서 FR4의 효율값은 뭐야?",
"FR4의 효율값은 모의실험한 PIFA 형태 안테나의 특성에서 무엇이지?",
"표1에서 Ferrite의 대역폭은 얼마야?",
"Ferrite의 대역폭은 표1에서 얼마지?",
"안테나 특성을 나타낸 표1에서 Ferrite의 효율은 몇퍼센트야?",
"Ferrite의 효율은 안테나 성취를 나타낸 표1에서 몇퍼센트지?",
"표1에서 FR4 + Ferrite의 대역폭값은 얼마야?",
"FR4 + Ferrite의 대역폭값은 표1에서 얼마지?",
"표1에서 Ferrite + FR4의 고인주파수는 몇이야?",
"Ferrite + FR4의 고인주파수는 표1에서 얼마의 값을 가지니?",
"PIFA 형태 안테나의 특성중 FR4 + Ferrite의 효율값은 몇프로야?",
"모의실험한 PIFA 형태 안테나의 안테나 특성에서 FR4 + Ferrite의 공진주파수는 얼마지?",
"FR4 + Ferrite의 공진주파수는 모의실험한 PIFA 형태 안테나의 특성에서 얼마일까?",
"모의실험한 PIFA 형태 안테나의 안테나 특성의 표1에서 Ferrite + FR4의 대역폭은 얼마야?",
"Ferrite + FR4의 대역폭은 모의실험한 PIFA 형태 안테나의 특성 표1에서 얼마야?",
"\\( 42 \\% \\)의 효율을 가진것은 안테나의 구조중 어떤거야?",
"안테나의 구조중 어떤 것이 \\(42 \\% \\)의 효율을 가졌어?",
"안테나특성을 모의실험에서 제안된 구조의 공진주파수는 얼마야?",
"표1에서 제안된 구조의 대역폭값은 얼마지?",
"표1에서 제의된 구조의 대역폭값은 얼마야?",
"FR4를 적용시킨 안테나의 공진주파수는 얼마야?",
"안테나의 대역폭이 \\( 46 \\mathrm{MHz} \\)\\( (5.9 \\%) \\)으로 나타난 것은 어느 구조를 사용한거야?",
"안테나의 대역폭이 \\( 46 \\mathrm{MHz} \\)\\( (5.9 \\%) \\)일 때에는 표 1에서 어떤 구조를 사용한 걸까?",
"공진주파수\\( 770 \\mathrm{~MHz} \\)의 안테나에 FR4구조를 적용한 안테나의 효율은 얼마야?",
"공진주파수\\( 770 \\mathrm{~MHz} \\)의 안테나에 FR4구조를 적용한 경우 안테나의 효율 값은 어떻게 돼?",
"안테나에 페라이트를 사용함으로써 효율이 얼마로 감소 하였어?",
"페라이트를 안테나에 사용함으로써 얼마나 효과가 줄어들었어?",
"페라이트와 FR4를 같이 사용한 안테나에서 페라이트를 전계가 강한 open단에(b) 위치시켰을때 효율은 얼마로 나타났어?",
"페라이트와 FR4를 같이 사용한 안테나에서 전계가 강한 open단에(b) 페라이트를 위치시면 그 때의 효율은 몇 퍼센트로 나타났어?",
"FR4와 open단에 페라이트를 전계가 약한 급전부분에 적용한 안테나의 효율은 얼마야?",
"페라이트를 FR4와 open단의 전계가 약한 급전부분에 적용한 안테나의 효율은 얼마지?",
"제안된 구조의 안테나에서 대역폭은 얼마야?",
"제안된 구조의 안테나에서 확인할 수 있는 대역폭은 값 얼마야?"
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인공물ED
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상관 계수를 이용한 유사 모집단 기반의 분광 반사율 추정
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<h1>V. 실험 및 결과</h1><p>본 실험에서는 6개의 광학 필터들과 단채널 카메라로 구성된 다채널 카메라 시스템과 D65 광원을 사용하였다. 광학 필터로는 Lambda사의 10-2 Optical Filter Changer를 사용하였고 단채널 카메라로는 Photome-trics사의 CoolSNAPES CCD Monochrome Camera를사용하였다. 위너 추정법의 모집단으로는 1,485개의 Mu-nsell 색 패치들에 대한 분광 반사율들을 사용하였고테스트 색 패치로는 Macbeth ColorChecker(MCC)의 색 패치들을 사용하였다.</p><p>제안된 방법의 추정 성능을 평가하기 위해 실험을 통해 위너 추정법과 Shen의 방법을 비교 분석하였다. 이를 위해 측정한 분광 반사율과 추정된 분광 반사율 간의 RMSE(root mean square error)를 적용하였으며 다음 식과 같이 정의된다.</p><p>\( \operatorname{RMSE}=\frac{1}{s} \sum_{1}^{s}\left\{\sqrt{(O_{i}-\hat{O})^{2}}\right\} \)<caption>(27)</caption></p><p>각각의 방법에 대한 추정 성능을 평가하기에 앞서, 제안된 방법의 유사 모집단에 속한 분광 반사율의 개수를 다르게 구성하여 최적의 개수를 알아보는 실험을 하였다. 그림 3은 제안된 방법에 분광 반사율의 개수를 다르게 구성한 유사 모집단들을 적용하여 MCC의 색패치에 대한 평균 RMSE를 나타내었다. 그림 3에서 알수 있듯이 평균 RMSE는 유사 모집단에 속한 분광 반사율의 개수에 따라서 가변적이며 개수가 너무 작을 경우, 추정 성능이 떨어지는 것을 알 수 있다. 따라서 75개로 구성하였을 때, 분광 반사율을 추정함에 있어서 최적의 개수임을 확인하였다.</p><p>유사 모집단의 정확도를 평가하기 위해 1차 근사화된 분광 반사율을 기준으로 Shen의 방법과 제안된 방법의 유사 모집단을 비교하는 실험을 하였다. 그림 3는 각각의 방법에 대한 유사 모집단을 나타낸다. 유사 모집단의 분광 반사율들과 1차 근사화된 분광 반사율 간의 형태를 정확하게 비교하기 위해 다음 식과 같이 정규화를 수행하였다.</p><p>Normalization \( =\frac{O-\min (O)}{\max (O)-\min (O)} \)<caption>(27)</caption></p><p>그림 4에서 알 수 있듯이 기존 모집단으로부터 유사 모집단을 구성할 때, 제안된 방법은 Shen의 방법에 적용된 거리 기반의 분광 유사도와는 다르게 상관 계수기반의 분광 유사도를 적용함으로써 1차 근사화된 분광 반사율과 유사하지 않은 분광 반사율들을 유사 모집단에서 최대한 배제시켰다. 그 결과, 유사 모집단의 정확도에 대해서 제안된 방법이 Shen의 방법보다 더 향상되었음을 확인하였다.</p><table border><caption>표 1. MCC의 색 패치에 따른 평균 RMSE</caption><tbody><tr><td></td><td>Wiener estimation</td><td>Shen’s method</td><td>Proposed method</td></tr><tr><td>No. 1</td><td>0.006657</td><td>0.005935</td><td>0.005206</td></tr><tr><td>No. 2</td><td>0.022467</td><td>0.026671</td><td>0.015954</td></tr><tr><td>No. 3</td><td>0.012424</td><td>0.019617</td><td>0.016663</td></tr><tr><td>No. 4</td><td>0.012589</td><td>0.011474</td><td>0.010771</td></tr><tr><td>No. 5</td><td>0.018288</td><td>0.009743</td><td>0.010746</td></tr><tr><td>No. 6</td><td>0.014196</td><td>0.006719</td><td>0.007272</td></tr><tr><td>No. 7</td><td>0.014156</td><td>0.008844</td><td>0.009622</td></tr><tr><td>No. 8</td><td>0.014004</td><td>0.007062</td><td>0.006578</td></tr><tr><td>No. 9</td><td>0.013179</td><td>0.009104</td><td>0.015211</td></tr><tr><td>No. 10</td><td>0.054280</td><td>0.040282</td><td>0.040692</td></tr><tr><td>No. 11</td><td>0.007996</td><td>0.006139</td><td>0.004958</td></tr><tr><td>No. 12</td><td>0.037748</td><td>0.014391</td><td>0.013705</td></tr><tr><td>No. 13</td><td>0.040386</td><td>0.025060</td><td>0.021955</td></tr><tr><td>No. 14</td><td>0.008236</td><td>0.004996</td><td>0.005237</td></tr><tr><td>No. 15</td><td>0.058158</td><td>0.047235</td><td>0.045954</td></tr><tr><td>No. 16</td><td>0.019933</td><td>0.005076</td><td>0.004617</td></tr><tr><td>No. 17</td><td>0.082326</td><td>0.027530</td><td>0.017611</td></tr><tr><td>No. 18</td><td>0.013395</td><td>0.004977</td><td>0.004630</td></tr><tr><td>No. 19</td><td>0.009412</td><td>0.017781</td><td>0.020534</td></tr><tr><td>No. 20</td><td>0.008304</td><td>0.024544</td><td>0.024434</td></tr><tr><td>No. 21</td><td>0.008708</td><td>0.018658</td><td>0.018408</td></tr><tr><td>No. 22</td><td>0.005896</td><td>0.011410</td><td>0.011731</td></tr><tr><td>No. 23</td><td>0.003023</td><td>0.005617</td><td>0.005540</td></tr><tr><td>No. 24</td><td>0.000707</td><td>0.001525</td><td>0.001556</td></tr><tr><td>mean</td><td>0.020269</td><td>0.015016</td><td>0.014149</td></tr></tbody></table><p>MCC에 속한 24개의 색 패치들에 대해서 위너 추정법, Shen의 방법, 제안한 방법의 추정 성능을 비교하는 실험을 하였다. 그림 5과 표 1은 각각의 방법에 대해서 24개의 RMSE들과 이에 대한 평균들을 각각 나타내었다. 무채색 계열에 대해서 Shen의 방법과 제안된 방법이 위너 추정법보다 추정 성능이 떨어지지만 전체적인 추정 성능을 고려하였을 때, 제안된 방법이 가장 우수한 추정 성능을 보였다. 특히, 제안된 방법에서 가장 큰 RMSE로 계산된 15번 색 패치에 대해서 위너 추정법과 Shen의 방법보다 RMSE가 낮은 결과를 볼 수 있었다.</p><p>이처럼 제안된 방법은 유사 모집단을 사용함으로써 위너 추정법보다 추정 성능이 향상되었다. 또한 분광 유사도에 상관 계수를 적용함으로써 Shen의 방법보다 추정 성능이 향상되었음을 확인하였다.</p>
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"다채널 카메라 시스템은 무엇으로 구성되어 있는가?",
"10-2 Optical Filter Changer는 어느 곳의 제품인가?",
"Photome-trics사에서 어떤 카메라를 사용하였는가?",
"위너 추정법의 모집단으로 몇 개의 색 패치들에 대한 분광 반사율을 이용하였는가?",
"1,485개의 Mu-nsell 색 패치들에 대한 분광 반사율들은 어떻게 사용되는가?",
"위너 추정법과 Shen의 방법은 왜 비교 분석하는가?",
"분광 반사율과 추정된 분광 반사율 간의 RMSE는 어떻게 구하는가?",
"추정 성능을 평가하기 위해 어떤 방법을 통해 두 가지의 방법을 비교 분석하는가?",
"나와있는 방법의 무엇의 개수를 다르게 하여 최적화된 개수를 확인하는 실험을 진행하는가?",
"분광 반사율은 어디에 속하는 값인가?",
"RMSE는 무엇에 대한 평균인가?",
"유사 모집단들은 제안된 방법에 무엇의 개수를 다르게 구성하는가?",
"평균 RMSE의 추정 성능은 어떤 경우에 떨어지는가?",
"반사율의 개수를 몇 개로 구성하였을 때 분사율을 추정할 때 최적인가?",
"분광 반사율의 개수가 적을 경우 무엇이 떨어지는가?",
"분광 반사율의 개수가 75개일 때, 분광 반사율을 추정함에 최적인 이유가 무엇인가?",
"1차 근사화된 분광 반사율을 기준으로 Shen의 방법과 제안된 방법의 유사 모집단을 비교하는 목적은 무엇인가?",
"제안된 방법의 유사 모집단과 무엇을 비교하는가?",
"그림 3은 각각의 방법에 대해서 어떤 것을 보여주는가?",
"유사 모집단의 분광 반사율들과 1차 근사화된 분광 반사율 간의 형태를 정확하게 비교하기 위해 무엇을 수행하는가?",
"유사 모집단의 분광 반사율들과 1차 근사화된 분광 반사율 간의 형식을 비교하기 위한 식은 어떻게 나타내는가?",
"유사 모집단의 정확도에 대해서 어떤 방법이 더 향상되는가?",
"최솟값이 0.014149인 방법은 무엇인가?",
"No. 22의 값 중에서 Shen’s method의 값은 몇인가?",
"Shen’s method중 최고값은 몇인가?",
"Shen’s method의 최소값은 몇인가?",
"표의 전체 값 중 제일 작은 값은 무엇인가?",
"제안된 방법의 유사 모집단에 속한 분광 반사율을 어떻게 하여 최적의 개수를 알아보는 실험을 진행하는가?",
"상관 계수기반의 분광 유사도를 적용함으로써 무엇을 유사 모집단에서 배제시키는가?",
"평균값이 제일 적은 방법은 무엇인가?",
"위너 추정법의 평균은 몇인가?",
"Shen’s method에서 No. 2 의 분광 반사율은 몇인가?"
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인공물ED
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Multi-Harmonic Matching Network을 이용한 동시-이중 대역 Class-E 전력 증폭기
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<h1>Ⅳ. 제작 및 측정</h1> <p>그림 9는 제작된 동시-이중 대역 Class-E 전력 증폭기의 사진을 나타낸다. 제작된 전체 회로의 크기는 \( 50 \times 39 \mathrm{mm^2}\)이다.</p> <p>그림 10 은 제작된 전력 증폭기의 전력 측정 셋업을 간략하게 블록화한 것이다. 입력 전력은 Signal generator Agilent E8247 모델을 사용하였고, Power sensor는 DC부터 \( 26.5 \mathrm{GHz} \) 까지 측정 가능한 Agilent 4413A 모델, Power meter는 Agilent E4419 모델을 사용하여 측정하였다.</p> <p>그림 11은 기본 주파수 \( \left(f_{1}, f_{2}\right),\) 2차 고조파 \( \left(2 f_{1}, 2 f_{2}\right) \) 및 3차 고조파 \( \left(3 f_{1}, 3 f_{2}\right) \) 에서 트랜지스터의 드레인 단자가 바라보는 출력 임피던스 \( \left(Z_{\text {load }}\right) \) 의 측정 결과를 나타낸다. 그림 7의 시뮬레이션 결과와 비교했을 때 측정된 기본 주파수 임피던스는 시뮬레이션과 거의 일치했으며, 2차 및 3차 고조파 임피던스는 \( 100 \Omega \) 이상의 충분히 큰 값이 측정되었다.</p> <p>그림 12 는 하위 대역 \( \left(f_{1}=1.3 \mathrm{GHz}\right) \) 과 상위 대역 \( \left(f_{2}=2.1\mathrm{GHz}\right)\)에서 입력 전력 \( 21 \mathrm{dBm} \) 을 인가했을 때, 드레인 전압의 변화 \( (0 \sim 4.8 \mathrm{~V}) \) 에 따른 출력 전력과 드레인 효율의 측정 결과를 각각 나타낸다. 이론적으로 출력 전력과 드레인 전압 간의 관계는 \( P_{\text {out }} \propto V_{d d}^{2} \) 이고, 이에 따라 드레인 전압을 증가시킬 경우에도 드레인 효율은 일정하게 유지된다. 하지만 트랜지스터의 비선형 특성으로 인해 드레인 전압의 변화에 따라 출력 임피던스가 변하게 되는데, 이에 따라 출력 전력이 드레인 전압과의 관계 \( P_{\text {out }} \propto V_{d d}^{2} \) 을 따라 가지 못하고 효율이 감소하게 된다.</p> <p>그림 13 은 \( f_{1}=1.3 \mathrm{GHz} \) 과 \( f_{2}=2.1 \mathrm{GHz} \) 에서 드레인 전압 \(3 \mathrm{V} \) 를 인가했을 때, 입력 전력에 따른 출력 전력과 드레인 효율의 측정 결과를 나타낸다. 그림에서 볼 수 있듯이, \( f_{1} \)에서 \( 27.1 \mathrm{dBm} \) 의 출력 전력과 \( 71.2 \% \) 의 드레인 효율을 나타냈으며, \( f_{2} \) 에서는 \( 25.7 \mathrm{dBm} \) 의 출력 전력과 \( 60.1 \% \) 의 드레인 효율을 얻었다. 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때, \( f_{1} \) 의 경우 출력 전력이, \( f_{2} \) 의 경우 드레인 효율이 큰 차이를 보이는데, 이는 트랜지스터 모델의 부정확성, 기판의 추가적인 손실 또한 Lumped element(chip capacitor)의 부정확성에 따른 손실에 의해 오차가 생긴 것으로 추정된다.</p> <p>그림 14 는 \( 21 \mathrm{dBm} \) 의 입력 전력과 \( 3 \mathrm{~V} \) 의 드레인 전압을 인가했을 때, \( f_{2} \) 과 \( f_{1} \) 에서 각각 측정된 출력 스펙트럼을 나타낸다. \( f_{1} \) 에서의 2차 및 3차 고조파 왜곡 특성은 각각 \( -14.2 \mathrm{dBc} \) 와 \( -40.7 \mathrm{dBc} \) 이며, \( f_{2} \) 에서는 각각 \( -24.9 \mathrm{dBc} \) 과 \( -33 \mathrm{dBc} \) 로 측정되었다.</p> <p>그림 15 는 \( 14 \mathrm{dBm} \) 의 입력 전력과 \( 3 \mathrm{~V} \) 의 드레인 전압을 인가했을 때, 주파수를 스윕해가며 측정한 주파수에 따른 출력 전력을 나타낸다. 그림에서 볼 수 있듯이, 설계 주파수인 \( 1.3 \mathrm{GHz} \) 와 \( 2.1 \mathrm{GHz} \) 에서 피크 값을 보인다.</p> <table border><caption>표 1. 기존 이중 대역 스위칭 모드 전력 증폭기와의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>Reference</td><td>Class</td><td>Freq(\(\mathrm{GHz})\)</td><td>Output power(\(\mathrm{dBm})\)</td><td>Drain effciency\((\%)\)</td><td>PAE\((\%)\)</td></tr><tr><td>Ref. [3]</td><td>-</td><td>0.8 / 1.5</td><td>30.9 / 28.2</td><td>-</td><td>51.6 / 51.9</td></tr><tr><td>Ref. [4]</td><td>F</td><td>1.7 / 2.14</td><td>32.8 / 34.4</td><td>44 / 61.3</td><td>31.1 / 50</td></tr><tr><td>Ref. [5]</td><td>E</td><td>0.92 / 1.2</td><td>38.1 / 38.6</td><td>63.4 / 65.1</td><td>47.8 / 50.9</td></tr><tr><td>This work</td><td>E</td><td>1.3 / 2.1</td><td>27.5 / 26.4</td><td>72.6 / 67.2</td><td>59 / 39.7</td></tr></tbody></table> <p>Table 1은 본 논문의 전력 증폭기와 유사 주파수 대역에서 동작하는 스위칭 전력 증폭기들의 결과와 본 논문에서 제작된 MHMN 전력 증폭기의 성능을 비교하여 정리한 표이다. Output power, Drain efficiency, PAE는 모두 각 논문의 최대값을 기준으로 표기하였다. 드레인 효율이 이중 대역에서 모두 우수한 것을 통해 출력단 정합 회로 MHMN이 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다. 상대적으로 낮은 PAE는 낮은 전력 이득에서 기인하며, 입력 정합의 최적화 혹은 추가적인 driver 증폭기의 삽입으로 개선할 수 있다.</p>
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"Ref. [3] 스위칭 전력 증폭기에서 Freq는 무엇인가?",
"Ref. [3] 스위칭 전력 증폭기에서 Freq수치가 뭐지",
"Output power의 결과는 Ref. [3]에서 어떤가요?",
"Output power의 결과치가 Ref. [3]에서 뭐지",
"Ref. [4] 의 Class는 어떤가?",
"Ref. [4] 의 Class 상태가 뭐지",
"스위칭 전력 증폭기 Ref. [4]의 Freq값은 무엇입니까?",
"스위칭 전력 증폭기 Ref. [4]의 Freq 는 어때",
"Output power와 Ref. [4]가 교차하는 영역의 결과값은 얼마인가?",
"Ref. [4]은 Drain effciency에서의 성능이 어떤가요?",
"Class에서 Ref. [5]에 해당하는 결과는 뭐야?",
"어떤 스위칭 전력 증폭기의 Output power의 값이 38.1 / 38.6인가?",
"Freq의 결과가 0.92 / 1.2인 스위칭 전력 증폭기는 뭘까?",
"Drain effciency가 \t63.4 / 65.1인 스위칭 전력 증폭기는 뭐야?",
"PAE에서의 성능 결과가 47.8 / 50.9인 것은 어떤 스위칭 전력 증폭기일까?",
"This work에서 Output power의 성능 결과는 무엇인가요?",
"This work에서의 Freq성능은 어떠한가?",
"This work에 해당하는 Class는 뭐야?",
"Drain effciency가 72.6 / 67.2인 스위칭 전력 증폭기는 뭘까요?",
"Ref. [3]에서 PAE의 결과는 어떻습니까?",
"Ref. [3]에서 PAE의 수치가 뭐지",
"Ref. [4]의 성능을 살펴볼 때 PAE는 어떻습니까?",
"This work에서 PAE의 성능은 어떤가요?",
"PAE의 성능은 This work에서 어떤 것이 요구돼"
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인공물ED
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RtMLF(Routable Mo lded Lead Frame) 패키지 소개 및 응용
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<h1>2. RtMLF 제품 구조 및 서브스트레이트 제조공정</h1><p>WLP(Wafer Level Package)는 가격경쟁력과 초소형 제품 군으로 그 사용이 늘고 있다.<caption>\( { }^{7)} \)</caption>그러나 WLP는 인터포저(Interposer)없이 바로 보드에 실장이 되기에 낙하충격이나 진동 등의 보드 신뢰성에 문제를 가지고 있으며 또한 사이즈에 제약을 가지고 있다.<caption>\( { }^{8,9)} \)</caption>이러한 보드 신뢰성 문제를 해결하면서 제품의 사이즈는 최소화하며 가격경쟁력이 있는 WLP의 대체품이 필요하였다. 기존 리드프레임은 고신뢰성을 보여주고 있으나 BGA(Ball Grid \( \Lambda \) rray) 구조를 만들 수가 없었고, 최소 \(2\) 층인 라미네이트 다층구조는 가격경쟁력이 낮았다. 이에 두 가지의 장점을 결합한 새로운 패키지인 RtMLF를 개발하였고, RtMLF는 특성 및 구조적으로 고객의 니즈(Needs)을 홀릉하게 만족시킨다. 패키지 사이즈는 다이 크기 \( +0.3 \mathrm{~mm} \) 로 최소화 되었고, 기존 다이패드 위치를 변경하지 않고도 볼 어레이로 고 신뢰성을 만족시킬 수 있었다. 또한 \( \mathrm{Cu} \) 기둥범프를 사용하여 프레임위에 직접 인터커넥션을 구현하였다(Fig. 2).</p><p>RtMLF은 Pre-etching된 리드프레임에 pre-resin으로 라미네이션 혹은 스크린 프린팅방식으로 절연하여 상층 (Top)과 하층(Land)을 분리한 구조를 가지고 있다. RtMLF의 서브스트레이트를 만드는 공정은 Fig. 3과 같다. 1) 리드프레임 준비 2) 바닥면 에칭으로 랜드 형성 3) 레진충진 및 열처리 4) 연마 5) 상층부 에칭으로 패턴 형성등의 구성으로 이루어져 있으며, 단순한 프로세스 공정으로 경쟁력을 갖추고 있다. 이때 기존 리드프레임과 라미네이트와 달리 중요한 기술은 수지충진(Resin fill)과 연마(Grinding) 공정이다.</p><p>이와 같은 구조와 제조공정의 차별화로 RtMLF 패키지의 특성을 다음과 같이 요약할 수 있다. 1) 기존 라미네이트 물질 구성을 탈피한 몰딩기판(molded substrate) 이다. 2) 수지 충진(mold resin fill)과 연마(grinding) 공정을 통해 서브스트레이트을 제조한다. 3) 패턴은 \(1\)층의 에칭 혹은 다층의 프레이팅 업(plating up)으로 형성한다. 4) \(1\)층만으로 하층의 랜드와 분리하여 상층 패턴 형성이 가능하다. 5) 구성물질과 제조공정의 단순화로 가격경쟁력이 우수하다.</p><h1>3. 열적 전기적 특성을 구현한 RtMLF 구조</h1><p>RtMLF은 Fig. 3의 제조공정에서 살펴본 것처럼 리드프레임의 캐리어를 상/하층부 분리 에칭을 함으로써 상/하층에 별도의 특이한 구조를 형성할 수 있다. Fig. 4는 고성능 와이파이용으로 개발된 RtMLF 구조이다. 고 열적특성이 요구되었고, 웨이퍼 칩에 내장된 회로 부위에 전기적 간섭을 최소화하는 요구사항을 만족하여야 하였으며, 리드프레임에서 구현할 없는 \( \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 집적도 및 갯수를 구현하여야 하였다. 이러한 요구조건은 기존 리드프레임과 라미네이트 제품으로 구현할 수 없었기에 RtMLF을 도입하였다. 하부층은 노출된 패드(b: Bottom vicw, E-Pad, exposed pad)을 형성하였으며 상부층은 에칭으로 전기적 특성을 위한 홈 (a: Top vicw, Top side puddle)을 형성하여 주었다. 또한 E-PAD 주변부에 랜드를 부분적으로 \(2\)열 배치를 하였다. 하부충에 노출된 패드는 열 방출을 위한 패드역할을 하며, 상층부 흠(puddle)은 프레임(frame)과 칩 내부 특성 회로간의 거리(clearance)를 확보하여 간섭을 최소화 하는 효과를 주었다.</p>
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"무엇은 가격경쟁력과 초소형 제품 군으로 사용이 늘고있는가?",
"WLP는 무엇과 초소형 제품 군으로 그 사용이 늘고 있는가?",
"WLP는 무엇이나 진동 등의 보드 신뢰성에 문제를 가지고 있는가?",
"WLP은 무엇없이 바로 보드에 실장이 되는가?",
"WLP는 무엇에 제약을 가지고 있는가?",
"어떤 문제를 해결하면서 제품의 사이즈는 최소화하며 가격경쟁력이 있는 WLP의 대체품이 필요하였는가?",
"어떤 제품 군으로 WLP의 사용이 늘고 있는가?",
"제품의 사이즈는 최소화하며 무엇이 있는 WLP의 대체품이 필요하였는가?",
"고신뢰성을 보여주고 있으나 BGA(Ball Grid \\( \\Lambda \\) rray) 구조를 만들 수가 없는 것은?",
"라미네이트 다충구조는 최소 몇층인가?",
"최소 \\(2\\) 층인 무슨 다층구조는 가격경쟁력이 낮았는가?",
"두 가지의 장점을 결합한 새로운 패키지는 무엇인가?",
"두 가지의 장점을 결합한 새로운 패키지는 특성 및 구조적으로 고객의 무엇을 만족시키는가?",
"어떤 기둥펌프를 사용하여 프레임위에 직접 인터커넥션을 구현하였는가?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 기둥범프를 사용하여 프레임위에 직접 무엇을 구현하였는가?",
"패키지 사이즈는 다이 크기 얼마만큼으로 최소화 되었는가?",
"기존 무엇 위치를 변경하지 않고도 볼 어레이로 고 신뢰성을 만족시키는가?",
"단순한 프로세스 공정으로 무엇을 갖추고 있는가?",
"무엇으로 라미네이션 혹은 스크린 프린팅방식으로 절연하는가?",
"RtMLF의 무엇을 만드는 공정은 Fig. 3과 같은가?",
"Pre-etching된 리드프레임에 pre-resin으로 라미네이션 혹은 스크린 프린팅방식으로 절연하여 상층 (Top)과 하층(Land)을 분리한 구조를 가지고 있는 것은?",
"Fig. 4는 고성능 무엇으로 개발된 RtMLF 구조인가?",
"바닥면 에칭으로 무엇을 형성하는가?",
"수지 충진(mold resin fill)과 연마(grinding) 공정을 통해 서브스트레이트을 제조하는 것은 무엇 패키지의 특성인가?",
"기존 리드프레임과 라미네이트와 달리 중요한 기술은 무엇과 연마 공정인가?",
"RtMLF은 무슨 방식으로 절연하는가?",
"구성물질과 제조공정의 무엇으로 가격경쟁력이 우수한가?",
"패턴은 몇층의 애칭으로 형성하는가?",
"RtMLF 패키지의 특성에는 기존 라미네이트 물질 구성을 탈피한 무엇인가?",
"리드프레임의 캐리어를 상/하층부 분리 에칭을 함으로써 상/하층에 별도의 특이한 구조를 형성할 수 있는 것은 무엇인가?",
"\\(1\\)층의 에칭 혹은 다층의 무엇으로 패턴을 형성하는가?",
"어디에 내장된 회로 부위에 전기적 간섭을 최소화하는 요구사항을 만족하여야 하는가?",
"리드프레임에서 구현할 없는 무엇 집적도 및 갯수를 구현하여야 하는가?",
"\\(1\\)층만으로 하층의 랜드와 분리하여 무엇 형성이 가능한가?",
"웨이퍼 칩에 내장된 회로 부위에 무엇을 최소화하는 요구사항을 만족하여야 하는가?",
"하부층은 무엇을 형성하였는가?",
"E-PAD 주변부에 랜드를 부분적으로 몇열 배치를 하였는가?",
"어디 주변부에 랜드를 부분적으로 \\(2\\)열 배치를 하였는가?",
"RtMLF을 도입한 이유는?",
"상부층은 에칭으로 전기적 특성을 위한 무엇을 형성하여 주었는가?",
"하부충에 노출된 패드는 무엇을 방출하는가?",
"프레임(frame)과 칩 내부 특성 회로간의 거리(clearance)를 확보하면 무엇이 최소화 되는가?",
"상층부 흠(puddle)은 프레임(frame)과 칩 내부 특성 회로간의 무엇을 확보하는가?",
"RtMLF은 Fig. RtMLF은 Fig. 3의 제조공정에서 살펴본 것처럼 리드프레임의 무엇을 상/하층부 분리 에칭을 하는가?"
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인공물ED
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RtMLF(Routable Mo lded Lead Frame) 패키지 소개 및 응용
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<p>RtMLF 구조가 갖는 열적 우수성을 확인하기 위하여 E-\( \mathrm{PAD} \) 가 있는 구조와 없는 구조에 대하여 열적 시뮬레이션을 수행하여 비교 분석하였다. E-PAD가 있는 구조는 Fig. 4에 나타난 구조를 기준으로 삼았으며, E-PAD가 없는 구조는 제조 공정상 E-PAD 형성이 어려운 패키지를 고려하여 라미네이트와 유사한 몰딩기판(molded substrate) 구조를 가정하여, Fig. 5 와 같이 E-PAD의 하부층에 랜드을 형성하여 주었다. Fig. 5 의 시뮬레이션 데이터에서 확인된 것처럼 E-PAD가 있는 RtMLF가 E-PAD가 없는 패키지구조에 비해 열적 특성이 약 \( 30 \% \) 우수함을 알 수 있다.</p><p>또한 구조적 차이가 갖는 전기적 특성을 확인하기 위하여 리드프레임과 라미네이트 제품과 비교 시뮬레이션을 수행하였으며, 각각의 장점과 차이점을 확인하였다. 리드 프레임의 경우, 구조적 한계로 \( \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 는 칩(Chip)에 가까이 위치 시키지 못하고 주변부에 배치하게 되어 상대적으로 저항과 인덕턴스 등 전기적 특성이 떨어짐을 알 수 있으며, 삽입손실(Insertion loss) 그래프에서도 \( 9 \mathrm{GHz} \) 까지 지속적인 손실이 발생함을 알 수 있다. 이에 반해 라미네이트는 상층부의 패턴형성으로 칩 근처까지 신호선을 팬인(Fan-in) 배치할 수 있기에 저항과 인덕턴스는 우수하였으나, 라미네이트 층간 관통홀인 비아를 통한 공조 손실이 \( 5 \mathrm{GHz} \) 에서 발생하였다. 반면 리드프레임과 라미네이트의 혼합구조를 가지고 있는 RtMLF는 신호선의 팬인 배치와 \(1\) 층 구조로 Via가 없는 특징으로 인해 저항과 인덕턴스 그리고 삽입손실에서도 우수한 전기적 특성을 보여주었다.</p><h1>4. E-pad 구조의 RtMLF 신뢰성</h1><p>RtMLF의 패키지 제조공정은 기존의 리드프레임과 라미네이트와 동일한 공정이며, 제품특성에 따라 \( \mathrm{LG} \Lambda \) 의 경우 Matte \( \mathrm{Sn} \) 표면 처리가 가능하며, \( \mathrm{BG} \Lambda \) 제품도 구현 가능하다(Fig. 7). 실험에 사용된 패키지 정보는 다음과 같다. 다이 크기 \( =2.7 \times 2.45 \mathrm{~mm} \), 다이 두께 \( =102 \mathrm{um} \). 패키지 사이지 \( =3.4 \times 3.0 \mathrm{~mm} \), 패키지 높이 \( =0.45 \mathrm{~mm}, \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 수 \( =29 \), 리드피치 \( =0.4 \mathrm{~mm} \), 기판두께 \( =0.125 \mathrm{~mm}, \mathrm{Cu} \) 는 \( \mathrm{Cl} 94 \), 표면처리는 Matte Sn을 적용한 LGA 패키지로 구성하였다. 또한 본 신뢰성 실험에서는 랜드 사이즈를 주변부에 \( 200 \times 300 \mathrm{um} \) 와 코너에 \( 200 \times 250 \mathrm{um} \) 크기로 디자인하였으며, 고열적 특성을 구현하기 위해 중앙에 \( 1.93 \times 1.71 \mathrm{~mm} \) 의 c-pad구조와 전기적 간섭을 최소화하기 위해 상부에 half-ctching(puddle)을 형성하였다(Fig. 4).</p>
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"구조적 차이가 있는 전기적 특성을 파악하기 위해서 무엇을 비교 시뮬레이션을 진행했어?",
"E-\\( \\mathrm{PAD} \\) 가 있는 구조와 없는 구조에 대하여 열적 시뮬레이션을 수행하고 비교 분석을 통해 RtMLF 구조의 무엇을 확인할 수 있어?",
"E-PAD가 있는 RtMLF 구조는 E-PAD가 없는 패키지구조와 비교했을 때 열적 특성이 얼마나 높아?",
"E-PAD가 없는 구조는 라미네이트와 유사한 몰딩기판 구조를 가정하여 E-PAD의 하부층에 무엇을 만들었어?",
"리드프레임은 어디에 배치함으로써 상대적으로 저항과 인덕턴스 등 전기적 특성이 떨어지는 것을 확인해?",
"리드프레임에서 발생하는 지속적인 손실은 어디에서 확인할 수 있어?",
"리드 프레임에서 확인할 수 있는 감소하는 전기적 특성은 어느 소자를 통해 알 수 있어?",
"라미네이터는 상부층에 무엇이 만들어져 칩 근처까지 신호선을 팬인 배치할 수 있어?",
"라미네이트는 칩 근처까지 무엇을 팬인 배치할 수 있어?",
"라미네이트 층간 관통홀에서 무엇이 발생해?",
"라미네이트 층간 관통홀은 무엇이야?",
"라미네이트 층간 관통홀인 비아에서 공조손실이 얼마나 발생해?",
"RtMLF는 무엇을 이용한 혼합구조를 가지고 있어?",
"RtMLF는 1층 구조로 구성되어 무엇이 없어?",
"RtMLF는 어떤 특징으로 저항과 인덕턴스와 삽입손실에서도 높은 전기적 특성을 보여줬어?",
"RtMLF는 어떤 구조이기 때문에 Via가 없어?",
"RtMLF의 패키지 제조공정에서 \\( \\mathrm{LG} \\Lambda \\)은 어떤 표면 처리를 진행해?",
"실험에 사용한 패키지는 어떤 거야?",
"실험에서 사용한 패키지의 표면처리는 어떻게 했어?",
"변부에 \\( 200 \\times 300 \\mathrm{um} \\) 와 코너에 \\( 200 \\times 250 \\mathrm{um} \\) 크기로 디자인 한 것은 어떤 실험을 진행하기 위해서야?",
"중앙에 \\( 1.93 \\times 1.71 \\mathrm{~mm} \\) 의 c-pad구조를 형성한 이유는 무엇을 구현하기 위한거야?",
"무엇을 최소화하기 상부에 half-ctching을 형성해?",
"신뢰성 실험에서 랜드 사이즈를 디자인할 때 주변부의 크기는 얼마야?",
"고열적 특성을 구현하기 위해 중앙에 어떤 크기의 c-pad 구조를 형성했어?",
"고열적 특성을 구현하기 위해서는 어떤 구조를 형성해야해?",
"RtMLF 구조가 갖는 열적 우수성을 확인하기 위해 무엇이 있는 구조와 없는 구조에 대하여 열적 시뮬레이션을 진행해?",
"무엇과 유사한 몰딩 기판 구조를 가정하여 E-PAD가 없는 구조는 제조 공정상 E-PAD 형성이 어려운 패키지를 고려했어?",
"라미네이트의 신호선 팬인 배치를 통해 어떤 소자가 우수하다는 것을 확인했어?",
"\\( \\mathrm{LG} \\Lambda \\외에 Matte \\( \\mathrm{Sn} \\) 표면 처리가 가능한 제품은 뭐가 있어?",
"신뢰성 실험에서 랜드 사이즈를 디자인할 때 코너의 크기는 얼마로 정해?",
"리드 프레임은 어디에 가까이 위치 시키지 못해 구조적 한계를 가지고 있어?"
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인공물ED
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RtMLF(Routable Mo lded Lead Frame) 패키지 소개 및 응용
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<p>웨이피 칩(Chip)과 Substrate의 Interconnection은 \( \mathrm{Cu} \) Pillar을 사용하였으며 이때 Cu Pillar height는 Molded Under Fill을 위하여 \( 65 \mathrm{um}(\mathrm{Cu}=42, \mathrm{Sn} / \mathrm{Ag}=23 \mathrm{um}) \) 높이를 적용하였다. 어셈블리과정 중에, Chip attach 이상유무, \( \mathrm{Cu} \) pillar의 interconnection과 Wetting 및 구조를 확인하였으며, Mold 후에 Void 유무를 확인하였다.</p><p>Fig. 8의 요약과 같이 각 주요 공정 별 진행에 문제가 없었으며, 각 공정별 패키지 섹션을 통하여 주요 관심항목을 확인하였다. Chip Attach 공정에서 misalign 발생하지 않았으며 Cu pillar interconnection 상의 non-wet 상황도 이상 없었다. 또한 상층부 Half-ctching 영역에도 Void 발생하지 않고 mold로 잘 채워져 있음을 확인하였으며, Cu pillar 섹션 사진에서 Cu pillar부분과 Solder wetting 부분을 측정하여 확인하였다. 또한 각 조건에 맞는 MSL3와 장기 신뢰성 조건을 기준에 따라 수행하였으며, 전 유닛에서 \( \mathrm{O} / \mathrm{S} \) 테스트 결과에 이상 없었다.</p><h1>5. 결 론</h1><p>리드프레임과 라미네이트 제품이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하고 장점을 살리는 새로운 \(1\) 층의 몰딩기판(Molded substrate)인 RtMLF를 소개하였다. 리드프레임이 가지고 있는 우수한 열적 특성을 유지하기 위해 E-PAD 구조를 형성할 수 있었고 상층에 전기적 간섭을 최소화하기 위한 half-ctching(Puddle)구조도 형성이 가능하였다. 또한 라미네이트 제품이 가지고 있는 신호 집적도를 구현하였으며 열적/전기적 시뮬레이션을 통해 우수성을 검증하였다. 본 연구에서 RtMLF로 구현한 제품과 같이, 여러 응용 분야에서 적용이 가능할 것으로 판단되며 시장의 요구사항에 맞게 다양한 제품군에 지속적인 개발 및 연구가 진행되고 있다.</p>
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"왜 Cu Pillar height는 \\( 65 \\mathrm{um}(\\mathrm{Cu}=42, \\mathrm{Sn} / \\mathrm{Ag}=23 \\mathrm{um}) \\) 높이를 적용한거야?",
"Chip attach 이상유무, \\( \\mathrm{Cu} \\) pillar의 interconnection과 Wetting 및 구조를 어떤 과정에서 확인했어?",
"리드프레임과 라미네이트 제품의 장점을 살리는 새로운 \\(1\\) 층의 몰딩기판(Molded substrate)이 뭐야 ?",
"non-wet 상황도 이상 없었던 공정이 어떻게 돼?",
"non-wet 상황도 이상 없었던 공정은 뭐야?",
"Void 발생하지 않고 mold로 잘 채워져 있음을 확인된 영역이 어디야 ?",
"Cu Pillar height는 Molded Under Fill을 위하여 어떤 높이를 적용했지 ?",
"E-PAD 구조를 형성할 수 있었던 이유가 뭐야?",
"라미네이트 제품이 가지고 있는 신호 집적도를 구현한걸 어떻게 검증할 수 있었어?",
"라미네이트 제품이 가지고 있는 신호 집적도를 구현한걸 어떤 방법으로 검증할 수 있었어?",
"시장의 요구사항에 맞게 다양한 제품군에 지속적인 개발 및 연구가 진행되고 있는 제품은 뭐야?"
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인공물ED
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RtMLF(Routable Mo lded Lead Frame) 패키지 소개 및 응용
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<h1>초 록</h1><p>리드프레임의 우수한 열적/전기적 특성은 유지하면서 많은 \( \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 수를 수용할 수 있는 구즈, 그리고 라미네이트의 디자인 팬인(Fan-in) 및 팬아웃(Fan-out) 설계 유연성은 유지하면서 가격경쟁력은 향상 시킬 수 있는 몰딩기판(Molded substrate)은 기반으로 한 RtMLF(Routable Molded Lead Frame) 패키지를 개발하였다. 개발된 패키지의 구조적 특징은 이용하여, 열적 전기적 성능의 우수성은 시뮬레이션은 통해서 확인하였으며, 제조 및 신뢰성 분석은 수행하여 생산 적용 가능성은 확인하였다.</p><h1>1. 서 론</h1><p>모바일 전자제품의 고성능화에 필요한 다양한 응용기술들이 집적화 되고 다기능화 되고 있다.<caption>\( { }^{1)} \)</caption>단순한 통화기능에서 컴퓨터와 같이 연산하고 명령을 수행하는 범위를 뛰어넘어 이제는 센서 및 연결성(connectivity)의 핵심 제품으로 성장하며 경쟁이 가속화 되고 있다.<caption>\( { }^{1,2)} \)</caption></p><p>이와 같은 변화의 시기에 고객과 시장의 요구사항을 충족시키기 위해 기존의 제품에서 장단점을 보완하는 제품간 합종연횡이 활발히 연구되고 있다. caption>\( { }^{1)} \)</caption>십여 년 동안 반도체 제품의 주류였던 리드프레임(Leadframe) 제품은 뛰어난 열적 특성에도 불구하고 \( \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 숫자의 제한과 수십나노 단위의 반도체공정 기술의 발전을 따라가지 못하여 \( \mathrm{PCB} \) 라미네이트(Laminate) 제품으로 고성능 제품의 기능을 넘겨주어야 했으나, \( \mathrm{PCB} \) 라미네이트(Laminate) 제품이 가지고 있는 상대적 저신뢰성 및 가격경쟁력은 또 다른 도전이 되고 있는 실정이며 고집적에 따른 열적 성능 저하에 대한 우려도 증가하고 있다.<caption>\( { }^{3)} \)</caption>최근 모바일 제품에 사용된 패키지 제품을 분석하더라도 경박단소화와 가격경쟁력 그리고 성능향상을 위한 패키지의 변화를 쉽게 확인 할 수 있다(Fig. 1).</p><p>즉, 모바일 제품은 더 이상 브랜드별 가치와 차이를 구분할 수 없을 정도로 범용화되어 가고 있으며, 이러한 패러다임의 전환기에 무엇보다 중요한 것이 가격 경쟁력과 차별화된 요소의 도입이라 하겠다. 이에 리드프레임(Leadframe)의 우수한 열적/전기적 특성을 유지하면서,<caption>\( { }^{4,5)} \)</caption>많은 \( \mathrm{I} / \mathrm{O} \) 수를 수용할 수 있는 구조, 그리고 \( \mathrm{PCB} \) 라미네이트(Laminate)의 팬인(Fan-in) 및 팬아웃(Fan-out) 설계유연성을 유지하면서 가격경쟁력을 향상 시킬 수 있는 구조의 패키지가 필요하게 되었다. 이는 웨이퍼레벨에서 진행되고 있는 WLFO(Wafer Level Fan-out)의 Molded 구조와 유사하며 상호경쟁 및 보완의 구조로 판단된다.<caption>\( { }^{6,7)} \)</caption>본 논문에서는 이러한 시장의 요구사항을 바탕으로 리드프레임과 라미네이트 제품의 장점을 갖는 혼합형 구조인 RtMLF(Routable Molded Lead Frame) 패키지를 소개하고 새로운 제품의 응용 가능성에 대해 분석하고자 한다.</p>
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"개발된 패키지의 열적 전기적 성능의 우수성은 무엇을 통해 확인했나요?",
"개발된 패키지의 생산 적용 가능성은 어떻게 확인했나요?",
"리드프레임 제품이 라미네이트 제품으로 고성능 제품 기능을 넘겨주어야 했던 이유는 어떻게 되나요?",
"\\( \\mathrm{PCB} \\) 라미네이트(Laminate) 제품이 가진 문제로 옳은 것은 무엇일까요?",
"본 연구에서는 몰딩기판을 기반하여 가격경쟁력을 향상시킨 어떤 패키지를 개발했니?",
"본 연구에서 개발한 패키지는 리드프레임의 어떤 특성을 유지하도록 제작되었니?",
"본 연구에서 개발한 패키지는 라미네이트의 어떤 설계 유연성을 유지하도록 고안되었니?",
"근래 모바일 전자제품들은 어떤 요소들의 핵심 제품으로 성장하며 경쟁이 가속화 되고 있니?",
"모바일 제품의 범용화에 따른 가장 중요한 과제는 무엇이야?",
"본 연구에서 개발한 패키지는 어떤 값을 많이 수용하도록 제작되었니?",
"본 연구에서 개발한 패키지는 어떤 기판을 기반으로 제작되었니?",
"리드프레임은 얼마 기간 동안 반도체 제품의 주류로 활약했었니?",
"본 논문에서는 소개하는 패키지는 어떤 제품들의 장점을 갖는 혼합 구조이니?"
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인공물ED
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배열 구조 바이스태틱 지대공 레이다의 이미징 기법
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<h1>Ⅳ. 시뮬레이션</h1><p>표 1은 시뮬레이션에서 사용한 파라미터를 나타낸다. 수신신호에는 이동 표적 및 정지 클러터 성분과 잡음이 포함되었다. 클러터는 이산적인(discrete) 특성을 갖도록 로그노말(lognormal) 분포를 발생시켰고, 윈도우를 슬라이딩해서 인접 클러터간 상관성을 갖도록 하였다. PRI는 \( 5 \mathrm{~ms} \)이며, 탐지 영역에 두 개의 이동 표적이 마하 3의 속도로 이동하는 환경을 가정하였다. 수신 레이다는 \( 150 mathrm{~m} \) 직선상에 50개를 배치하였으며, 인접한 레이다 간 간격은 일정하지 않도록 하였다. 이때 인접한 두 레이다 사이는 인터폴레이션 오차가 발생하지 않도록 지나치게 크지 않도록 하였다. 또한 수신 레이다들 중 \( 50 \% \) 정도가 고도가 0이 아닌 위치에 배치하였다. 시뮬레이션 결과의 스케일 단위는 \( \mathrm{dB} \)로 나타내었다.</p><p>그림 4(a)는 정합필터를 통과한 잡음이 더해진 수신신호 \( s(u, t) \)를 나타낸 것으로 수신 레이다의 위치에 따라 펄스가 수신된 시간이 달라지는 것을 볼 수 있다. 그림 4(b)는 추가로 클러터까지 더해진 \( (u, t) \) 도메인 데이터로 이후 시뮬레이션에서는 클러터까지 더해진 수신 신호를 사용하였다.</p><table border><caption>표 1. 시뮬레이션 파라미터</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>Vaue</td></tr><tr><td>Camier trequency \(f_{c}\)</td><td>\(3 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>Aperture length \( L \)</td><td>\(150 \mathrm{~m} \)</td></tr><tr><td>Target area \( X_{0} \)</td><td>\( 100 \mathrm{~m} \)</td></tr><tr><td>The number of receivers \(N_{u} \)</td><td>50</td></tr><tr><td>Location of transmitter \( (x_{T}, y_{T}) \)</td><td>\( (-1,000 \mathrm{~m}, 0 \mathrm{~m}) \)</td></tr><tr><td>Location of \( (X_{1}, Y_{1}) \)</td><td>\( (300 \mathrm{~m}, 12,000 \mathrm{~m}) \)</td></tr></tbody></table><p>그림 5는 클러터 억제과정 없이 하나의 펄스로부터 얻은 탐지 영역의 이미지를 나타낸 것으로 클러터 전력이 커서 표적 성분을 구분하기 힘든 경우이다.</p><p>그림 6은 두 펄스를 이용해서 클러터를 억제한 후 얻어진 이동표적 이미지를 나타낸다. 인접한 두 펄스로 부터 얻어진 결과이므로 PRI 전후의 이동표적 영상이 겹쳐져 마치 두 개의 표적이 있는 것처럼 보인다. 또한 수신 레이다의 고도 정보를 무시하고 알고리즘을 적용시켰을 때의 결과로써 약 최대 피크 대비 약 \( 3 \mathrm{dB} \) 차이가 나는 사이드로브가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 그림 7은 수신 레이다의 고도를 보상해서 얻어진 결과로써 그림 6의 결과에 비해 퍼짐현상이 줄어든 것을 확인할 수 있다. 그림 8은 일부 수신 레이다의 이격을 크게 하여 일부 \( \Delta_{k_{x}} \)가 \( \Delta_{\text {grid }} \) 보다 큰 경우에 얻어진 결과로써 인터폴레이션 오차에 의해서 최대 피크 대비 약 \( 9 \mathrm{~dB} \) 차이가 나는 사이드로브가 발생하는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"클러터가 이산적인 특성을 가지게 하는 방법은 뭐야?",
"인접한 클러터 사이에 상관성을 만드는 방법은 뭐야?",
"시뮬레이션을 한 파라미터의 수신 레이다 사이의 간격은 어떻게 해야해?",
"인터폴레이션 오차가 일어나지 않게하려면 인접한 수신 레이다의 간격은 어떻게 설정해야해?",
"수신 레이다들의 반 정도는 어떻게 배치해야해?",
"수신신호에 잡음이 추가되려면 어떻게 해야해?",
"표 1에서 vaue가 \\(3 \\mathrm{~GHz}\\) 의 값을 가지는 셀의 열 이름은 뭐야?",
"시뮬레이션 파라미터 중에서 Vaue가 \\(150 \\mathrm{~m} \\)인 파라미터는 어떤거야?",
"시뮬레이션 했을때 Vaue가 \\(150 \\mathrm{~m} \\) 미만인 값을 가지는 파라미터는 뭐야?",
"표 1에서 Vaue가 \\(150 \\mathrm{~m} \\) 보다 작은 값은 얼마야?",
"시뮬레이션 파라미터 중 \\( (X_{1}, Y_{1}) \\)의 위치는 어떻게 돼?",
"시뮬레이션에서 사용한 파라미터 중 트랜스미터의 위치는 어디야?",
"이동표적을 얻는 방법은 뭐야?",
"어떻게 이동표적을 얻어?",
"일부 \\( \\Delta_{k_{x}} \\)가 \\( \\Delta_{\\text {grid }} \\) 보다 크게 만들려면 어떻게 해야해?",
"시뮬레이션한 Camier trequency \\(f_{c}\\) 파라미터가 \\(3 \\mathrm{~GHz}\\)인 열의 이름은 뭐야?",
"표 1의 Vaue 값이 단위을 갖지 않는 파라미터의 이름은 뭐야?",
"클러터 전력이 크기 때문에 표적 성분을 구분하기 힘든 탐지 영역은 어떻게 얻어?",
"이동표적을 얻기 위한 클러터 억제 방법은 뭐야?",
"두 펄스를 사용해서 이동표적을 얻으려면 어떻게 해야해?",
"사이드로브가 최대 피크와 약 \\( 3 \\mathrm{dB} \\) 차이가 나는 결과를 얻는 방법은 뭐야?",
"알고리즘 적용 후 가장 큰 피크 대비 \\( 3 \\mathrm{dB} \\) 차이가 나는 사이드로브가 발생하려면 어떻게 알고리즘을 적용시켜야해?",
"퍼짐현상의 감소 여부를 알 수 있는 방법은 뭐야?"
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인공물ED
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중증뇌졸중환자의 발목재활로봇을 위한 힘센서 설계
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<h2>2.3 힘센서의 설계 및 제작</h2><p>\(2\)축 힘/토크센서의 설계변수는 \(2\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \( \mathrm{t}_{1} \), 폭 \( \mathrm{b}_{1} \), 길이 \( \mathrm{l}_{1} \)과 스트레인게이지 부착위치이다. 그리고 \(1\)축 힘센서의 설계변수는 힘센서의 전체 크기, 정격용량, 정격변형률, 감지부의 크기인 두께 \( \mathrm{t}_{2} \), 폭 \( \mathrm{b}_{2} \), 길이 \( \mathrm{l}_{2} \)와 스트레인게이지 부착위치이다.</p><p>각 센서는 \(4\)개의 스트레인게이지로 휘스톤브리지를 구성하고, 정격용량이 가해질 때 휘스톤브리지에서 출력되는 총 변형률(정격변형률)식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\[ \varepsilon=\varepsilon_{T 1}-\varepsilon_{C 1}+\varepsilon_{T 2}-\varepsilon_{C 2} \]<caption>(1)<caption></p><p>여기서 \(8\)은 휘스톤브리지의 총 변형률, \( \varepsilon_{T 1} \)은 인장 스트레인게이지 \( T_{1} \)의 변형률, \( \varepsilon_{C 1} \)은 압축 스트레인게이지 \( C_{1} \)의 변형률, \( \varepsilon_{T 2} \)은 인장 스트레인게이지 \( T_{2} \)의 변형률, \( \varepsilon_{C 2} \)은 압축 스트레인게이지 \( C_{2} \)의 변형률이다.</p><p>각 센서의 정격용량을 가했을 때 입력전압과 출력전압의 비로 나타내는 정격출력은 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \frac{E_{o}}{E_{i}}=\frac{1}{4} K \varepsilon \)<caption>(2)<caption></p><p>여기서 \( E_{i} \)는 휘스톤브리지의 입력전압, \( E_{o} \)는 휘스톤브리지의 출력전압, \( \mathrm{K} \)는 스트레인게이지의 상수(약 \( 2.03), \varepsilon \)는 식(\(2\))로 부터 얻은 총 변형률이다.</p><p>\(2\)축 힘/토크센서의 설계변수들은 전체 크기를 \( 86 \mathrm{~mm} \times 24 \mathrm{~mm} \times 15 \) \( \mathrm{mm} \), 각 센서의 정격출력을 약 \( 0.5 \mathrm{mV} / \mathrm{V} \), 정격변형률을 1000 \( \mathrm{um} / \mathrm{m}, \mathrm{Fy} \) 힘센서의 정격용량을 \( 500 \mathrm{~N}, \mathrm{Tz} \) 토크센서의 정격용량을 \( 11 \mathrm{Nm} \), 센서의 감지부의 폭 \( \mathrm{b}_{1} \)을 \( 24 \mathrm{~mm} \), 길이 \( \mathrm{l}_{1} \)를 \( 10 \mathrm{~mm} \), 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인, 즉 폭의 \( 1 / 2 \)인 중심선상이다. \( \mathrm{Fy} \)힘센서와 \( \mathrm{Tz} \) 토크센서의 정격용량은 성인이 누워서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였다. 그리고 \(1\)축 힘센서의 설계변수들은 전체 크기를 \( 64 \mathrm{~mm} \times 48 \mathrm{~mm} \times 30 \mathrm{~mm} \), 각 센서의 정격출력을 약 \( 05 \mathrm{mV} / \mathrm{V} \), 정격변형률을 \( 1000 \mathrm{um} / \mathrm{m} \), 정격용량을 \( 400 \mathrm{~N} \), 센서의 감지부의 폭 \( \mathrm{b}_{2} \)을 \( 48 \mathrm{~mm} \), 길이 \( \mathrm{l}_{2} \)를 \( 10 \mathrm{~mm} \), 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인, 즉 폭의 \( 1 / 2 \)인 중심선상이다. 힘센서의 정격용량은 성인이 누워서 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였다. \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 크기는 하지재활로봇에 부착하기에 적당한 크기로 결정하였다.</p><p>\(2\)축 힘/토크센서의 두께 \( \mathrm{t}_{1} \)과 \(1\)축 힘센서의 두께 \( \mathrm{t}_{2} \)은 각 센서의 결정된 설계변수들을 유한요소법을 적용하여 결정하였다. 유한요소해석을 위해 소표트웨어에 입력한 재료상수 는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 \( 210 \mathrm{GPa} \), 프와송의 비가 \( 0.3 \) 이며, \(8\)절점 \(6\)면체 블록을 선택하였다.</p><p>Fig. \(3\)은 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (a)는 \(2\)축 힘/토크센서에 정격힘 \( \mathrm{Fy} \)가 가해졌을 때, (b)는 \(2\)축 힘/토크센서에 정격토크 \( \mathrm{Tz} \)가 가해졌을 때, (c)는 \(1\)축 힘센서에 정격힘 \( \mathrm{Fx} \) 가 가해졌을 때, 각 센서의 변형된 모습을 나타내고 있다. 모두 센서의 구조를 모델링 할 때 예상했던 모습으로 변형되었다.</p><p>Fig. \(4\)의 (a)와 (b)는 \(2\)축 힘/토크센서의 \( \mathrm{Fy} \) 힘센서와 \( \mathrm{Tz} \) 토크센서에 각각의 정격용량을 가했을 때, (c)는 \(1\)축 힘센서의 정격 용량을 가했을 때, 각 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것이다. 각 센서 감지부의 \(2\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 \(2\)개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문이다. 변형률분포에서 변형률이 \( 0 \mathrm{um} / \mathrm{m} \)인 지점은 \( \mathrm{Fy} \) 힘센서의 보가 약 \( 4.8 \mathrm{~mm} \) 지점, \( \mathrm{Tz} \) 토크센서가 약 \( 3.0 \mathrm{~mm} \) 지점, \( \mathrm{Fx} \) 힘 센서가 약 \( 7.7 \mathrm{~mm} \) 지점이고, 각 변형률분포에서 좌측과 우측의 끝의 변형률이 감소한 것은 유한요소 프로그램의 끝 효과 오차 때문이다.</p><p>Fig. \(5\)의 (a)는 \(2\)축 힘/토크센서의 스트레인게이지 부착위치, (b)는 \(1\)축 힘센서의 스트레인게이지 부착위치를 각각 나타내고 있고, 이것들은 유한요소해석 결과를 토대로 결정되었다. \(2\)축 힘/토크센서의 \( \mathrm{Fy} \) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 \(S1\sim S4\)이고, \(2\)축 힘/토크센서의 \( \mathrm{Tz} \) 힘센서는 \( \mathrm{S} 5 \sim \mathrm{S} 8 \)이며, \(1\)축 힘센서의 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서는 \(S9\sim S12\)이다. 스트레인게이지의 부착위치는 길이방향으로가 \( 1.5 \mathrm{~mm} \), 폭방향으로는 중심선상이다. 이 위치는 식(\(1\))을 이용하여 계산한 각 센서의 정격용량에서 상호간섭오차가 0\( \% \)이고, 최대의 정격변형률이 발생되는 지점이다.</p><p>유한요소해석 결과, \(2\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 폭 \( \mathrm{b}_{1} \)은 \( 24 \mathrm{~mm} \), 길이 \( \mathrm{l}_{1} \)은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 두께 \( \mathrm{t}_{1} \)은 \( 2.35 \mathrm{~mm} \)이었고, \(1\)축 힘 센서는 폭 \( \mathrm{b}_{2} \)은 \( 48 \mathrm{~mm} \), 길이 \( \mathrm{l}_{2} \)은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 두께 \( \mathrm{t}_{2} \)은 \( 2.10 \mathrm{~mm} \) 이었으며, 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \) 이고 폭방향으로는 중심선상이었다.</p><p>Table \(1\)은 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 각 센서의 스트레인게이지 부착위치에서의 유한요소해석 결과와 각 스트레인게이지 부착위치에서의 변형률들을 식 (\(1\))에 대입하여 계산한 정격변형률을 나타낸 것이다. \(2\)축 힘/토크센서의 최대오차는 \( 0.4 \)\( \% \)이었고, \(1\)축 힘센서의 최대오차는 \( 4.0 \% \) 이었다. 이와 같은 오차는 설계시 가공의 가능성을 고려하여 감지부의 두께를 \( 0.01 \) \( \mathrm{mm} \) 단위로 조절하였기 때문이다.</p>
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"각 센서는 몇 개의 스트레인게이지로 휘스톤브리지를 구성하는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량과 무엇, 그리고 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 스트레인게이지 부착위치인가?",
"각 센서의 정격용량은 \\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 무엇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 무엇과 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 스트레인게이지 부착위치인가?",
"각 센서의 정격변형률은 \\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인가?",
"각 센서의 감지부의 크기는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 스트레인게이지 부착위치는 어떤 센서의 설계변수인가?",
"힘센서의 전체 크기, 정격용량, 정격변형률, 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{2} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{2} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{2} \\)와 스트레인게이지 부착위치는 어떤 센서의 설계변수인가?",
"스트레인게이지 부착위치는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인가?",
"힘센서의 전체 크기는 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"1축 힘센서의 설계변수는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 스트레인게이지 부착위치인가?",
"힘센서의 정격용량은 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"힘센서의 정격변형률은 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"스트레인게이지 부착위치는 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"스트레인게이지 부착위치는 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"힘센서의 감지부의 크기는 \\(1\\)축 힘센서의 설계변수인가?",
"각 센서는 \\(4\\)개의 스트레인게이지로 무엇을 구성하는가?",
"각 센서는 \\(4\\)개의 무엇으로 휘스톤브리지를 구성하는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 전체 크기, 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)과 스트레인게이지 부착위치는 2축 힘/토크센서의 어떤 변수인가?",
"정격용량이 가해질 때 휘스톤브리지에서 출력되는 총 변형률(정격변형률)식은 \\[ \\varepsilon=\\varepsilon_{T 1}-\\varepsilon_{C 1}+\\varepsilon_{T 2}-\\varepsilon_{C 2} \\]인가?",
"\\( \\varepsilon_{C 1} \\)은 무엇의 변형률인가?",
"정격용량이 가해질 때 무엇에서 출력되는 총 변형률을 정격변형률이라고 하는가?",
"정격용량이 가해질 때 휘스톤브리지에서 출력되는 총 변형률을 무엇이라고 하는가?",
"정격변형률은 무엇이 가해질 때 휘스톤브리지에서 출력되는 총 변형률인가?",
"\\( \\varepsilon_{T 2} \\)은 무엇의 변형률인가?",
"정격용량이 가해질 때 휘스톤브리지에서 출력되는 총 변형률(정격변형률)식은 무엇인가?",
"\\( \\varepsilon_{C 2} \\)은 무엇의 변형률인가?",
"\\( \\varepsilon_{T 1} \\)은 무엇의 변형률인가?",
"\\( \\varepsilon_{T 1} \\)은 압축 스트레인게이지 \\( T_{1} \\)의 변형률인가?",
"\\( \\varepsilon_{C 1} \\)은 인장 스트레인게이지 \\( C_{1} \\)의 변형률인가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 정격출력은 어떤 비율로 나타내는가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 정격출력은 입력전압과 무엇의 비로 나타내는가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 정격출력은 입력전압과 출력전압의 무엇으로 나타내는가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 입력전압과 출력전압의 비로 나타내는 것은 무엇인가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 입력전압과 출력전압의 비로 나타내는 정격출력의 식은 어떻게 되는가?",
"\\( \\varepsilon_{C 2} \\)은 인장 스트레인게이지 \\( C_{2} \\)의 변형률인가?",
"각 센서의 정격용량을 가했을 때 정격출력은 무엇과 출력전압의 비로 나타내는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 Tz 토크센서의 정격용량은 몇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 정격출력은 몇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 센서의 감지부의 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)은 몇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 전체 크기는 몇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 스트레인게이지 부착위치는 어디인가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 정격용량은 무엇을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 설계변수인 센서의 감지부의 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)는 몇인가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 무엇의 정격용량은 성인이 누워서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 정격용량은 어린이가 누워서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"무엇과 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 정격용량은 성인이 누워서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 정격용량은 성인이 어떤 자세에서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 정격용량은 성인이 누워서 무엇으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\)힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서의 무엇은 성인이 누워서 발바닥으로 누르는 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"힘센서의 정격용량은 어린이가 누워서 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"어떤 센서의 정격용량은 성인이 누워서 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 센서의 감지부의 폭 \\( \\mathrm{b}_{2} \\)은 몇인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 정격용량는 몇인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 센서의 감지부의 길이 \\( \\mathrm{l}_{2} \\)는 몇인가?",
"힘센서의 정격용량은 무엇을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 각 센서의 정격출력은 몇인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 전체 크기는 몇인가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 무엇은 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 \\( 210 \\mathrm{GPa} \\), 프와송의 비가 \\( 0.3 \\) 이며, \\(8\\)절점 \\(6\\)면체 블록을 선택하였는가?",
"유한요소해석을 위해 소표트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 무엇이므로 종탄성 계수가 \\( 210 \\mathrm{GPa} \\), 프와송의 비가 \\( 0.3 \\) 이며, \\(8\\)절점 \\(6\\)면체 블록을 선택하였는가?",
"힘센서의 정격용량은 성인이 누워서 다리를 어느 방향으로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"힘센서의 정격용량은 성인이 어느 자세로 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 크기는 무엇에 부착하기에 적당한 크기로 결정하였는가?",
"2축 힘/토크센서의 정격용량은 성인이 누워서 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 설계변수인 스트레인게이지 부착위치는 어디인가?",
"힘센서의 정격용량은 성인이 누워서 어느 부위를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 무엇은 각 센서의 결정된 설계변수들을 유한요소법을 적용하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)과 \\(1\\)축 힘센서의 두께 \\( \\mathrm{t}_{2} \\)은 각 센서의 결정된 설계변수들을 무엇을 적용하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 크기는 하지재활로봇에 부착하기에 적당한 크기로 결정하였는가?",
"무엇의 크기는 하지재활로봇에 부착하기에 적당한 크기로 결정하였는가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (c)는 어디에 정격힘 \\( \\mathrm{Fx} \\)가 가해졌을 때의 모습을 나타내고 있는가?",
"모두 센서의 구조를 무엇할 때 예상했던 모습으로 변형되었는가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (a)는 \\(2\\)축 힘/토크센서에 정격힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)가 가해졌을 때, (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서에 정격토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)가 가해졌을 때, (c)는 \\(1\\)축 힘센서에 정격힘 \\( \\mathrm{Fx} \\) 가 가해졌을 때, 각 센서의 변형된 모습을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(4\\)의 (c)는 어느 센서에 정격 용량을 가했을 때 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타내고 있는가?",
"\\( \\mathrm{t}_{1} \\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서의 두께인가?",
"힘센서의 무엇은 성인이 누워서 다리를 좌우로 밀었을 때의 힘을 고려하여 결정하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)과 \\(1\\)축 힘센서의 두께 \\( \\mathrm{t}_{2} \\)은 각 센서의 결정된 설계변수들을 유한요소법을 적용하여 결정하였는가?",
"\\( \\mathrm{t}_{2} \\)는 \\(1\\)축 힘센서의 두께인가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 몇인 블록을 선택하였는가?",
"무엇을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 \\( 210 \\mathrm{GPa} \\), 프와송의 비가 \\( 0.3 \\) 이며, \\(8\\)절점 \\(6\\)면체 블록을 선택하였는가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 몇 절점, 몇 면체인 블록을 선택하였는가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 프와송의 비가 0.5인 블록을 선택하였는가?",
"Fig. \\(3\\)은 무엇을 유한요소해석한 결과를 나타내는가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 230GPa인 블록을 선택하였는가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 \\(2\\)개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 무엇으로 대칭되도록 변형되기 때문인가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 \\(4\\)개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문인가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (a)는 \\(2\\)축 힘/토크센서에 어떤 힘이 가해졌을 때의 모습을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서에 무엇이 가해졌을 때의 모습을 나타내고 있는가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 \\( 210 \\mathrm{GPa} \\), 프와송의 비가 \\( 0.3 \\) 이며, \\(8\\)절점 \\(6\\)면체 블록을 선택하였는가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (a)는 어디에 정격힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)가 가해졌을 때 모습을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서를 어떻게 해석한 결과를 나타내는가?",
"Fig. \\(4\\)의 (c)는 \\(1\\)축 힘센서의 무엇을 가했을 때, 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것인가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (b)는 어디에 정격토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)가 가해졌을 때의 모습을 나타내고 있는가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 이유는 무엇인가?",
"유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 프와송의 비가 몇인 블록을 선택하였는가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 \\(2\\)개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 무엇과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문인가?",
"Fig. \\(4\\)의 (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 어느 센서에 정격용략을 가했을 때 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것인가?",
"Fig. \\(4\\)의 (a)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 어느 센서에 정격용략을 가했을 때 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것인가?",
"Fig. \\(4\\)의 (a)와 (b)는 어느 센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서에 각각의 정격용량을 가했을 때 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것인가?",
"Fig. \\(4\\)의 (a)와 (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서에 각각의 정격용량을 가했을 때, (c)는 \\(1\\)축 힘센서의 정격 용량을 가했을 때, 각 감지부의 보에 발생되는 무엇을 나타낸 것인가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 몇 개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문인가?",
"각 센서 감지부의 \\(2\\)개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 무엇이 \\(2\\)개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서의 보가 몇 mm인 지점인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 어떤 센서의 보가 약 \\( 4.8 \\mathrm{~mm} \\) 지점인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서가 몇 mm인 지점인가?",
"유한요소 프로그램의 끝 효과 오차 때문에 변형률분포에서 어떤 모습이 나타나는가?",
"유한요소 프로그램의 끝 효과 오차 때문에 변형률분포의 좌측의 끝만 변형률이 감소하는가?",
"유한요소 프로그램의 끝 효과 오차 때문에 변형률분포의 우측의 끝만 변형률이 감소하는가?",
"Fig. \\(5\\)의 (a)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 무엇을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(5\\)의 (b)는 \\(1\\)축 힘센서의 무엇을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(5\\)의 (a)는 1축 힘센서의 스트레인게이지 부착위치, (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 스트레인게이지 부착위치를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(5\\)의 (a)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 스트레인게이지 부착위치, (b)는 \\(1\\)축 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 어떤 결과를 토대로 결정되었는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 어디인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 어떤 힘센서의 스트레인게이지 부착위치가 \\(S1\\sim S4\\)인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 \\( \\mathrm{S} 5 \\sim \\mathrm{S} 8 \\)인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 \\( \\mathrm{Fx} \\) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 어디인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 \\( \\mathrm{Fx} \\) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 \\(S9\\sim S12\\)인가?",
"무엇의 부착위치가 길이방향으로 \\( 1.5 \\mathrm{~mm} \\), 폭방향으로는 중심선상인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 폭방향으로는 중심선상인가?",
"Fig. \\(3\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (c)는 \\(1\\)축 힘센서에 무엇이 가해졌을 때의 모습을 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(4\\)의 (a)와 (b)는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서에 각각의 정격용량을 가했을 때, (c)는 \\(1\\)축 힘센서의 정격 용량을 가했을 때, 무엇의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 \\[ \\varepsilon=\\varepsilon_{T 1}-\\varepsilon_{C 1}+\\varepsilon_{T 2}-\\varepsilon_{C 2} \\]을 이용하여 계산한각 센서의 정격용량에서 어떤 오차가 0%인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 어떤 식을 이용하여 계산한 각 센서의 정격용량에서 상호간섭오차가 0\\( \\% \\)인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 어떤 변형률이 발생되는 지점인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 최소의 정격변형률이 발생되는 지점인가?",
"어떤 정격변형률이 발생되는 지점에서 스트레인게이지가 부착되는가?",
"유한요소해석 결과, \\(1\\)축 힘 센서의 폭 \\( \\mathrm{b}_{2} \\)은 몇 mm인가?",
"유한요소해석 결과, \\(1\\)축 힘 센서의 두께 \\( \\mathrm{t}_{2} \\)은 몇 mm인가?",
"유한요소해석 결과, 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로 1.5mm인가?",
"유한요소해석 결과, 스트레인게이지 부착위치는 폭방향으로는 중심선상인가?",
"Table \\(1\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 각 센서의 스트레인게이지 부착위치에서의 유한요소해석 결과와 각 스트레인게이지 부착위치에서의 변형률들을 \\[ \\varepsilon=\\varepsilon_{T 1}-\\varepsilon_{C 1}+\\varepsilon_{T 2}-\\varepsilon_{C 2} \\]에 대입하여 계산한 무엇을 나타낸 것인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 최대오차는 몇 %인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 최대오차와 \\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 4.0%로 동일한가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 최대오차와 \\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 몇 %인가?",
"각 변형률분포에서 좌측과 우측의 끝의 변형률이 감소한 이유는 무엇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 설계시 가공의 가능성을 고려하여 무엇을 0.01mm 단위로 조절하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 설계시 가공의 가능성을 고려하여 감지부의 두께를 0.1mm 단위로 조절하였는가?",
"Fig. \\(5\\)의 (a)는 1출 힘센서의 스트레인게이지 부착위치를 나타내고 있는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 설계시 어떤 가능성을 고려하여 감지부의 두께를 \\( 0.01 \\) \\( \\mathrm{mm} \\) 단위로 조절하였는가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 길이방향으로 몇 mm인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 \\[ \\varepsilon=\\varepsilon_{T 1}-\\varepsilon_{C 1}+\\varepsilon_{T 2}-\\varepsilon_{C 2} \\]을 이용하여 계산한 각 센서의 무엇에서 상호간섭오차가 0%인가?",
"유한요소해석 결과, \\(1\\)축 힘 센서의 길이 \\( \\mathrm{l}_{2} \\)는 몇 mm인가?",
"Table \\(1\\)은 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서의 각 센서의 스트레인게이지 부착위치에서의 유한요소해석 결과와 각 스트레인게이지 부착위치에서의 변형률들을 어떤 식에 대입하여 계산한 정격변형률을 나타낸 것인가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 최대오차는 몇 %인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 어디인가?",
"유한요소해석 결과, \\(2\\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)은 몇 mm인가?",
"\\( \\frac{E_{o}}{E_{i}}=\\frac{1}{4} K \\varepsilon \\)에서 \\( E_{i} \\)는 무엇을 나타내는가?",
"\\( \\frac{E_{o}}{E_{i}}=\\frac{1}{4} K \\varepsilon \\)에서 휘스톤브리지의 입력전압은 무엇인가?",
"스트레인게이지의 부착위치는 \\[ \\varepsilon=\\varepsilon_{T 1}-\\varepsilon_{C 1}+\\varepsilon_{T 2}-\\varepsilon_{C 2} \\] 을 이용하여 계산한 각 센서의 정격용량에서 상호간섭오차가 몇 퍼센트인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 어떤 센서가 약 \\( 3.0 \\mathrm{~mm} \\)인 지점인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 \\( \\mathrm{Fx} \\) 힘 센서가 몇 mm인 지점인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 어떤 센서가 약 \\( 7.7 \\mathrm{~mm} \\)인 지점인가?",
"변형률분포에서 변형률이 \\( 0 \\mathrm{um} / \\mathrm{m} \\)인 지점은 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서의 보가 약 3.0mm인 지점인가?",
"유한요소해석 결과, \\(2\\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)은 몇 mm인가?",
"유한요소해석 결과, 1축 힘센서 감지부의 크기인 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)은 \\( 24 \\mathrm{~mm} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)은 \\( 10 \\mathrm{~mm} \\), 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)은 \\( 2.35 \\mathrm{~mm} \\)인가?",
"유한요소해석 결과, \\(2\\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)은 몇 mm인가?",
"\\( \\frac{E_{o}}{E_{i}}=\\frac{1}{4} K \\varepsilon \\)에서 \\( E_{o} \\)는 무엇을 나타내는가?",
"어떤 해석 결과 \\(2\\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)은 \\( 24 \\mathrm{~mm} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)은 \\( 10 \\mathrm{~mm} \\), 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)은 \\( 2.35 \\mathrm{~mm} \\)인가?",
"유한요소해석 결과, \\(2\\)축 힘/토크센서 감지부의 크기인 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)은 \\( 24 \\mathrm{~mm} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)은 \\( 10 \\mathrm{~mm} \\), 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\)은 \\( 2.35 \\mathrm{~mm} \\)인가?",
"\\( \\frac{E_{o}}{E_{i}}=\\frac{1}{4} K \\varepsilon \\)에서 \\( \\mathrm{K} \\)는 무엇을 나타내는가?"
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8d204a2a-bc02-455b-8b52-24805ffc1912
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인공물ED
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중증뇌졸중환자의 발목재활로봇을 위한 힘센서 설계
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<h1>3. 힘센서 제작 및 특성평가</h1><p>\(2\)축 힘/토크센서는 Fig. 5의 (a), \(1\)축 힘센서는 Fig. \(5\)의 (b)에 나타낸 각 센서의 게이지부착위치에 스트레인게이지(N\(2\)A-\(13\)-S\(1452\)-\(350\), 게이지 상수 \( 2.03 \), 크기 \( 3 \times 5.2 \mathrm{~mm} \) )를 순간접촉제(M-bond \(200\))을 이용하여 부착하고, 휘스톤브리지를 구성하여 제작하였으며, Fig. \(6\)의 (a)은 제작된 \(2\)축 힘/토크센서, Fig. \(6\)의 (b)는 제작된 \(1\)축 힘센서의 사진을 보이고 있다.</p><p>Fig. \(7\)은 제작한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서를 특성실험을 위한 실험장치 및 실험장면을 나타내고 있다. Fig. \(7\)의 (a)는 다축 힘센서 교정기에 힘센서를 실험장치를 나타내고 있고, 각 센서의 출력은 고성능측정장치(DMP\(40\))로 측정하였다. 그리고 Fig. \(7\)의 (b)는 \(2\)축 힘/토크센서에 \( \mathrm{y} \) 방향의 힘 \( \mathrm{Fy} \)를 가하는 모습, (c)는 \(2\)축 힘/토크센서에 \( \mathrm{z} \) 방향의 토크 \( \mathrm{Tz} \)를 가하는 모습, (d)는 \(1\)축 힘센서에 \( \mathrm{x} \) 방향의 힘 \( \mathrm{Fx} \)를 가하는 모습을 각각 나타내고 있다. \(2\)축 힘/토크센서는 각 센서의 정격용량인 \( \mathrm{Fy}=500 \mathrm{~N} \)과 \( \mathrm{Tz}=11 \mathrm{Nm}, 1 \)축 힘센서의 정격용량인 \( \mathrm{Fx}=400 \mathrm{~N} \)을 가하고 정격출력을 측정 하였고, 총 세 번을 실시한 값을 평균한 값을 각 센서의 정격출력으로 결정하였다.</p><p>Table \(2\)는 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 유한요소해석 결과와 실험결과의 정격출력 및 오차를 나타내고 있다. 유한요소해석 결과의 정격출력값은 Table \(1\)의 정격변형률을 식 (\(2\))에 대입하여 계산한 것이다. 그리고 실험에 의한 정격출력은 본 논문에서 특성실험한 결과를 나타내고 있다. \(2\)축 힘/토크센서인 경우에는 유한요소해석 결과를 기준으로 실험 결과의 오차가 최대 \( 2.24 \% \)이었고, \(1\)축 힘센서의 경우에는 \( 1.68 \% \)이었다. 이 오차들은 감지부의 가공오차, 스트레인게이지의 부착오차, 유한요소 프로그램의 고유오차 등으로 판단된다. \(2\)축 힘/토크센서의 최대 상호간섭 오차는 \( 1.56 \% \)이다. 상호간섭오차는 하나의 센서의 정격용략(하중)을 가했을 때 다른 센서의 출력값을 측정하고 그 값을 센서의 정격출력으로 나눈 후 \(100\)을 곱하여 계산하였다.</p><p>Table \(3\)은 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 재현도오차와 비직선성오차를 나타낸 것이고, 각 센서의 최대 재현도오차와 최대 비직선성오차는 각각 \( 0.03 \% \) 이내이었다. 제작한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 특성실험 결과 상호간섭오차, 재현성오차, 비직선성오차가 이미 판매하고 있는 다축 힘센서의 오차들과 비슷한 수준이었다.</p><p>Fig. \(8\)은 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서가 부착된 하지재활로봇의 발판을 나타내고 있다. 이것은 하부발판과 상부발판에 \(2\)축 힘/토크센서의 고정블록과 힘전달블록을 각각 고정하였으므로 환자의 발바닥에 가해지는 힘 \( \mathrm{Fy} \)와 토크 \( \mathrm{Tz} \)를 감지할 수 있고, \(1\)축 힘센서가 하부발판의 오른쪽에 고정되어 있으므로 다리를 좌우로 밀거나 당길 때 힘 \( \mathrm{Fx} \)를 측정할 수 있다. 제작된 발판은 하지재활로봇에 부착되어 발에 가해지는 힘과 토크를 측정하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"1축 힘센서의 정격용량은 얼마인가?",
"토크센서의 정격출력을 측정하기위해 총 몇 번의 실시한 값의 평균값을 취하니?",
"총 몇 번을 실시하여 평균한 값을 각 센서의 정격출력으로 결정한다고 본문에 나와?",
"Table \\(1\\)의 정격변형률을 식 (\\(2\\))에 대입하여 계산한 결과로 얻을 수 있는 값은 무엇일까?",
"테이블 2는 무엇을 나타내고 있을까?",
"2축 힘/토크센서의 유한요소해석 결과를 기준으로 한 실험 결과의 오차는 몇 퍼센트일까?",
"본문에서 2축 힘/토크센서와 1축 힘센서의 유한요소해석 결과와 실험결과의 정격출력 및 오차를 나타내고 있는 표는 무엇일까?",
"1축 힘센서는 실험 결과의 오차가 얼마일까?",
"2축 힘 토크센서인 경우에는 유한요소해석 결과를 기준으로 한 실험 결과를 보면 최대 오차는 얼마일까?",
"센서의 실험 결과 오차가 발생하는 요인은 무엇 때문일까?",
"2축 힘토크센서의 경우에 상호간섭 오차의 최대치는 몇 퍼센트야?",
"유한요소해석 결과를 기준으로 한 실험에서 1축 힘센서의 경우에는 몇 %가 나왔어?",
"본문에서 2축 힘토크센서의 최대 상호간섭 오차는 몇 퍼센트일까?",
"최대 상호간섭 오차가 1.56 \\%1.56%인 센서는 무엇이라고 본문에 명시되어있어?",
"상호간섭오차는 어떤 과정을 거쳐 계산한다고 본문에 나오니?",
"본문에서 하나의 센서의 정격용략을 가했을 때 다른 센서의 출력값을 측정하고 그 값을 센서의 정격출력으로 나눈 후 \\(100\\)을 곱하여 계산한 값을 무엇이라고 할까?",
"상호간섭오차를 구할때는 하나의 센서의 정격용략(하중)을 가했을 때 다른 센서의 출력값을 측정하고 그 값을 센서의 정격출력으로 나눈 후 얼마를 곱하여 계산한다고 본문에 기록되 있니?",
"하나의 센서의 정격용략(하중)을 가했을 때 다른 센서의 출력값을 측정하고 그 값을 센서의 정격출력으로 나눈 후 \\(100\\)을 곱하면 나오는 값은 무엇이라고 본문에 나와?",
"본문에서 Fig. 88은 22축 힘/토크센서와 11축 힘센서가 부착된 어떤 로봇의 발판을 나타내고 있어?",
"제작된 발판으로 측정할 수 있는 것은 무엇일까?",
"토크센서의 정격출력을 결정하기위해 총 두번을 실시한 값의 평균값을 사용하니?",
"2축 힘/토크센서인 경우에는 유한요소해석 결과를 기준으로 실험 결과의 오차가 최대 3%지?",
"본문에서 1축 힘센서의 경우에는 실험 결과 오차가 4%로 나왔니?",
"1축 힘/토크센서의 최대 상호간섭 오차는 1.56 \\%1.56%라고 본문에 나와?",
"상호간선오차의 계산법은 센서의 출력값을 정격출력으로 나누고 곱하기 100을 하여 산출하지?",
"상호간섭오차를 계측하는 과정에서 부하를 하나의 센서에 가하여 측정하니?",
"본문에서 2축 힘/토크센서의 경우, 최대 상호간섭 오차값이 \\( 1.56 \\% \\)이라고 나와?",
"본문에서 2축 힘/토크센서의 경우, 최대 상호간섭 오차값이 \\( 1.56 \\% \\)이라고 나오는 게 맞아?",
"상호간섭오차를 산출할 때, 하중을 센서에 가했을 때 다른 센서의 출력값을 계측하고 그 값을 센서의 정격출력으로 나눈 후 100을 곱하면 계산 가능해?"
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인공물ED
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중증뇌졸중환자의 발목재활로봇을 위한 힘센서 설계
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 하지재활로봇을 이용한 발목재활운동시 힘제어를 위한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서를 설계 및 제작하였다. \(2\)축 힘/토크센서의 특성실험 결과, 최대상호간섭오차는 \( 1.56 \% \)이내이고, 최대재현도오차와 최대비직선성오차는 각각 \( 0.03 \% \)이내이었다. 그리고 \(1\)축 힘센서의 재현도오차와 비직선성오차는 각각 \( 0.03 \% \)와 \( 0.02 \% \) 이내이었다. 이 센서들은 하지재활로봇에 직접 부착될 수 있도록 특수하게 설계된 전용센서이다. 제작한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 오차들은 이미 개발완료된 다축 힘센서의 오차들과 비슷한 수준이므로 하지재활로봇에서 힘과 토크를 측정하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.</p>
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"이 로봇을 이용한 발목재활운동시 힘제어를 위한 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서를 설계 및 제작하였는데 이 로봇은 무엇인가?",
"하지재활로봇을 이용한 발목재활운동시 힘제어를 위한 \\(2\\)축 힘/토크센서와 몇 축 힘센서를 사용하여 설계 및 제작하였는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 특성실험 결과, 최대상호간섭오차는 몇 \\(\\% \\) 이내였는가?",
"최대재현도오차와 최대비직선성오차는 각각 \\( 0.03 \\% \\)이내였어?",
"\\(1\\)축 힘센서의 재현도오차와 비직선성오차는 각각 \\( 0.03 \\% \\)와 몇 \\(\\% \\) 이내였는가?",
"하지재활로봇을 본 논문에서 이를 이용해 어떻게 설계 및 제작을 하였는가?",
"하지재활로봇을 이용한 발목재활운동시 \\(2\\)축 힘/토크센서의 실험 결과는 어떻게 나타났는가?",
"힘센서 \\(1\\)축을 설계, 제작하여 어떻게 되는 것을 알 수 있었는가?"
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인공물ED
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중증뇌졸중환자의 발목재활로봇을 위한 힘센서 설계
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<h1>1. 서 론</h1><p>중증뇌졸중환자는 상지관절(손목관절, 팔꿈치 관절, 어깨관절 등)과 하지관절(발목관절, 무릎과절, 고관절 등)이 마비되는 현상이 발생된다. 이들 관절을 유연성을 위해서는 전문재활치료사가 \(1\)일 \(2\)회 \(30\)분 정도씩 재활운동을 시킨다. 중증뇌졸중환자를 충분히 치료할 전문재활치료사가 부족하므로 이를 대체할 로봇이 필요하므로 상지와 하지재활로봇이 개발되었고 현재도 개발하고 있다. 본 논문에서는 하지재활로봇 중에서 발목재활로봇의 전문재활치료사가 재활운동을 시키는 효과와 비슷한 효과를 낼 수 있는 발목재활로봇의 힘센서에 관한 것이다.</p><p>뇌졸중환자의 발목 재활운동을 위해 개발된 발목재활로봇은 발목의 회전력을 측정하기 위해 로봇의 발판과 본체에 토크 센서를 부착하였으나 발판의 회전각에 따라 발판의 무게가 토크센서에 전달되므로 정확한 발목의 회전력을 측정할 수 없는 단점이 있다. 햅틱기술을 이용하여 가상보행 운동을 수행할 수 있는 발목재활로봇는 환자의 발목을 재활운동시키기 위해 설계 및 제작되었고, 피험자를 대상으로 특성실험한 결과 원활하게 동작되나 발목에 작용되는 회전력을 측정할 수 없어 힘제어가 불가능하다. 이로 인해 전문재활치료사가 운동을 시키는 것과 같은 효과를 발휘할 수 없다. 착용하는 발목로봇은 발에 로봇을 착용하여 \(4\)개 기구를 이용하여 환자가 걸을 때 도와주는 역할을 하는데 힘을 측정할 수 없어 정확한 재활훈련과 안전에 대처할 수 없다. 토크센서가 부착된 발목재활로봇는 토크센서가 발바닥 밑에 부착되어 회전모터가 동작되면 발목의 회전력을 측정하는 방식이나 정확한 발목 굽힘력과 긴급상황시 대처할 수 있는 회전력과 다른 방향의 힘 혹은 토크를 측정할 수 없는 단점을 가지고 있다.</p><p>현재 하지재활로봇에는 발목관절의 재활운동을 위한 적합한 힘센서가 부착되지 않아 전문재활치료사가 힘을 가하여 재활운동을 실시하는 것과 같은 효과를 발휘하지 못할 뿐만 아니라 발에 큰 힘이 가해지는 등의 긴급상황에서 로봇을 정지하고 초기 위치로 복귀할 수 있는 기능이 없다. 즉, 개발된 하지재활로봇은 위치제어만으로 발목재활운동을 실시하기 때문에 여러 번 번복하면, 발목에 힘이 가해지는 정도가 약해지기 때문이다. 그러므로 재활로봇은 힘제어를 실시해야 하고, 이를 위해서는 발목 회전력을 측정하는 힘센서와 긴급상황시 발의 움직임을 감지하는 힘/토크센서가 재활로봇에 부착되는 것이 필요하다. 하지재활로봇의 발목에 필요한 힘센서는 발목의 회전력을 측정하기 위한 발바닥에 수직으로 작용되는 힘을 측정하는 힘센서와 긴급 상황에서 발이 움직일 때 발생되는 힘 및 토크센서가 필요하다. 그러므로 하지재활로봇의 발목의 힘을 측정하는 센서는 발바닥에 장착되는 \(2\)축 힘/토크센서와 발을 옆으로 움직일 때의 힘을 감지하는 \(1\)축 힘센서가 필요하다.</p><p>기 개발된 \(6\)축 힘/토크센서는 중앙을 기준으로 십자형구조이고 평판보를 가진 것으로서 \( \mathrm{x}, \mathrm{y}, \mathrm{z} \) 방향의 각각의 힘을 측정하는 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서, \( \mathrm{Fy} \) 힘센서, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서를 한 몸체에 구성되어 있다. 이 센서는 발바닥에 부착은 가능하나 필요 이상의 많은 센서가 부착되어 있고 각 센서의 용량이 발목에 가해지는 힘을 측정하는 용량과 적합하지 않다. 또 다른 \(6\)축 힘센서은 상부감지부에서는 힘\( \mathrm{Fx} \) , \( \mathrm{Fy} \)와 토크 \( \mathrm{Fz} \)를 측정할 수 있는 \(3\)개의 센서와 하부감지부에서는 힘 \( \mathrm{Fz} \)와 토크 \( \mathrm{Tx} \), \( \mathrm{Ty} \)를 측정하는 \(3\)개의 센서가 하나의 몸체로 조립되어 있는 구조이다. 이 센서는 손가락의 힘을 측정하는 목적으로 설계 및 제작되었으므로 발목의 힘을 측정하기 위해서는 각 용량이 적어 파손될 수 있고, \(6\)축 힘/토크센서이므로 가격이 고가이다. \(6\)축 힘/토크센서은 로봇의 발에 부착하기 위해 단일평판보와 평행평판보로 구성되었고 중앙을 중심으로 십자형으로 구조를 형상하고 있다. 이 센서는 용량 등은 적합하나 구조가 복잡하여 가격이 고가이고, 크기 등이 하지재활로봇에 부착하기 적합하지 않다. \(4\)축 힘/토크센서은 평행평판보를 이용하여 감지부를 설계하였으나 센서의 높이가 높고 용량이 발목 힘을 측정하기에 부적합하다.</p><p>이와 같이 기 개발한 다축 힘/토크센서는 크기와 헝태가 하지재활로봇에 부착하기가 어렵고, 발에 가해지는 하중을 측정하는 최대용량인 정격하중과 정격하중이 가해질 때 출력되는 정격출력이 너무 작거나 너무 크므로 정확하게 측정할 수 없거나 센서의 파괴가 발생될 수 있으며, 가격이 고가이므로 사용하기 어렵다. 그러므로 중증뇌졸중환자의 안전한 발목재활운동을 위한 하지재활로봇에 부착하기 적합한 힘센서의 개발이 필요하다.</p><p>따라서 본 논문에서는 중증뇌졸중환자의 발목재활운동시 발목의 힘제어와 힘측정에 필요한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서를 설계 밎 제작하였다. 이를 위해 하지재활로봇의 발구조에 맞도록 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서를 모델링 및 설계하였고, 스트레인게이지를 부착하여 제작하였다. 그리고 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서의 특성실험을 실시하였다.</p>
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"발목재활로봇의 경우, 발목에 작용되는 회전력을 측정할 수 없어 발생되는 결과는 뭐지?",
"착용하는 발목로봇은 신체 어디에 로봇을 착용할까?",
"착용하는 발목 로봇은 신체 중 어디에 착용할까?",
"관절 유연성을 위해서 전문재활치료사가 몇 분씩 재활운동을 시킬까?",
"어떤 운동을 환자의 관절 유연성을 위해서 전문재활치료사가 \\(1\\)일 \\(2\\)회 \\(30\\)분 정도씩 진행해?",
"왜 전문재활치료사를 대체할 로봇이 필요해?",
"누가 환자들의 관절을 유연성을 위해서 재활운동을 \\(1\\)일 \\(2\\)회 \\(30\\)분 정도씩 실시해?",
"중증뇌졸중환자는 증상으로 어느 부위가 마비되?",
"중증뇌졸중환자 대상의 충분한 전문재활치료사가 부족한데 이를 대체하기 위한 방안은 뭐지?",
"발목재활로봇은 어떤 환자를 위해 개발되었지?",
"발목재활로봇의 경우, 무엇을 부착하여 발목의 회전력을 측정해?",
"무엇을 계측하기 위해 발목재활로봇의 토크 센서를 부착해?",
"발목재활로봇이 정확한 발목의 회전력을 측정할 수 없는 이유는 뭐야?",
"발목의 회전력을 측정하기 위해 어디에 발목재활로봇의 토크 센서를 부착하였나?",
"어느 센서에 발판의 무게는 전달될까?",
"햅틱기술을 이용하여 가상보행 운동이 가능한 로봇은 뭐지?",
"왜 발목재활로봇을 설계 및 제작했어?",
"어떤 로봇이 환자의 발목을 재활운동시키기 위해 설계 및 제작되었지?",
"착용하는 발목로봇은 어떤 기능을 하지?",
"착용하는 발목로봇은 어떤 역할을 해?",
"착용하는 발목로봇이 힘을 측정할 수 없어 나타나는 결과는 무엇이야?",
"착용하는 발목로봇이 힘을 측정하지 못해 발생하는 문제는 무엇인가요?",
"토크센서가 부착된 발목재활로봇은 어떤 방식으로 발목의 회전력을 측정하지?",
"착용하는 발목로봇이 정확한 재활훈련과 안전에 대처할 수 없는 이유는 무엇이야?",
"전문재활치료사가 힘을 가하여 재활운동을 실시하는 것과 같은 효과를 발휘하기위해 하지재활로봇에 필요한 센서는 무엇이지?",
"토크센서가 부착된 발목재활로봇의 단점은 무엇이야?",
"힘 토크 센서가 재활로봇에 부착되면 어떤 기능이 가능해질까?",
"발바닥에 부착은 가능하나 필요 이상의 많은 센서가 부착되어 있고 각 센서의 용량이 발목에 가해지는 힘을 측정하는 용량과 적합하지 않은 센서는 어떤 센서일까?",
"\\(6\\)축 힘센서는 무엇으로 구성되어 있나?",
"손가락의 힘을 측정하기 위해 제작된 센서는 무엇이지?",
"6축 힘센서가 발목의 힘을 측정하다 파손될 가능성이 있는 이유는 무엇이야?",
"6축 힘센서가 가격이 고가인 이유는 무엇이지?",
"왜 \\(6\\)축 힘/토크센서는 단일평판보와 평행평판보로 구성되었나?",
"로봇의 발에 부착하기 위해 단일평판보와 평행평판보로 구성되었고 중앙을 중심으로 십자형으로 구조를 형상하고 있는 센서는 무엇이야?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서는 무엇으로 구성되어 있지?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서은 중앙을 중심으로 어떤 형태의 구조를 형상하고 있니?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서는 어디를 중심으로 십자형 구조를 형상하고 있을까?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서은 로봇의 발에 부착하기 위해 무엇으로 구성되어 있지?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서은 중앙을 중심으로 나선형으로 구조를 하고 있지?",
"\\(4\\)축 힘/토크센서가 부적합한 이유는 뭐지?",
"무엇을 이용하여 \\(4\\)축 힘/토크센서은 감지부를 설계하였지?",
"상지관절과 하지관절이 마비되는 현상은 어떤환자에게 발생할까?",
"중증뇌졸중환자는 어디가 마비되는 현상이 발생하지?",
"\\(4\\)축 힘/토크센서은 평행평판보를 이용하여 무엇을 설계하였지?",
"어떤 센서가 발목재활로봇의 전문재활치료사가 재활운동을 시키는 효과와 비슷한 효과를 낼까?",
"본 논문에서는 중증뇌졸중환자의 발목재활운동시 발목의 힘제어와 힘측정을 위해 어떤 센서를 설계 밎 제작하였지?",
"중증뇌졸중환자를 충분히 치료할 전문재활치료사가 부족하므로 이를 대체하기 위해 어떤 로봇이 개발되었지?",
"어떤 로봇이 개발되어 중증뇌졸중환자 대상의 전문재활치사를 대체하고 있어?",
"발목재활로봇의 단점은 무엇이지?",
"햅틱기술을 이용해 발목재활로봇이 할 수 있는 건 뭐지?",
"발목재활로봇의 특성실험한 결과 원활하게 동작되나 힘제어가 불가능한 원인은 무엇이야?",
"토크센서가 부착된 발목재활로봇의 경우 토크센서는 신체 어느 부위에 부착될까?",
"현재 하지재활로봇에는 발목관절의 재활운동을 위한 적합한 힘센서가 부착되지 않아서 초래되는 결과는 무엇이지?",
"재활로봇이 힘제어를 실시하기 위해서는 무엇이 부착되어야 할까?",
"왜 하지재활로봇은 여러 번 번복하면, 발목에 힘이 가해지는 정도가 약해질까?",
"기 개발된 \\(6\\)축 힘/토크센서는 무엇으로 구성되어 있나?",
"하지재활로봇의 발목의 힘을 측정하는 센서로 어떤 센서가 필요할까?",
"기 개발된 \\(6\\)축 힘/토크센서는 어디를 기준으로 십자형구조일까?",
"6축 힘센서가 발목의 힘을 측정학기에 각 용량이 적은 이유는 무엇이야?",
"환자의 어느 부위를 재활운동시키기 위해 발목재활로봇이 설계되었지?",
"발목재활 로봇은 환자의 어느 부위를 재활운동시키기 위해 설계되었나?",
"전문재활치료사가 \\(1\\)일 \\(2\\)회 \\(30\\)분 정도씩 재활운동을 시키는 이유는 무엇이야?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서가 하지재활로봇에 부착하기 적합하지 않은 이유는 무엇이지?",
"평행평판보를 이용하여 감지부를 설계하였으나 센서의 높이가 높고 용량이 발목 힘을 측정하기에 부적합한 센서는 무엇이지?",
"중앙을 기준으로 십자형구조이고 평판보를 가진 센서는 무엇일까?",
"본 논문에서는 중증뇌졸중환자의 발목재활운동시 발목의 힘제어와 힘측정에 필요한 \\(6\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서를 설계 밎 제작하였지?",
"발목재활로봇의 개발 목적은 무엇이야?",
"착용하는 발목로봇의 경우, 몇 개의 기구를 이용할까?",
"착용하는 발목 로봇은 몇 개의 기구를 이용하나요?",
"\\(6\\)축 힘/토크센서은 로봇의 발에 부착하기 위해 단일평판보와 평행평판보로 구성되었고 중앙을 중심으로 정방형으로 구조를 형상하고 있니?",
"본 논문에서는 어떤 환자를 위해 발목재활운동시 발목의 힘제어와 힘측정에 필요한 \\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서를 설계 밎 제작하였나?",
"발목재활로봇은 어떤 기술을 통해 가상보행 운동을 수행할 수 있나?",
"하지재활로봇이 위치제어만으로 발목재활운동을 실시하기 때문에 어떤 상황이 발생하나?",
"본 논문에서는 중증뇌졸중환자의 발목재활운동시 발목의 힘제어와 힘측정을 위해 어떤 센서를 설계 및 제작하였나?",
"하지재활로봇의 발목에 필요한 힘센서는 무엇일까?",
"기 개발된 \\(6\\)축 힘/토크센서는 중앙을 기준으로 어떤 형태의 구조인가?"
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인공물ED
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중증뇌졸중환자의 발목재활로봇을 위한 힘센서 설계
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<h1>2. 발목 힘측정을 위한 힘센서의 설계</h1><h2>2.1 하지재활로봇의 발목 힘측정 원리</h2><p>Fig. \(1\)은 중증뇌졸중환자의 발목을 재활운동하기 위한 재활로봇의 원리를 나타내고 있다. 하지재활로봇의 구조는 몸체(body), 링크(link), 지지대(support), 발판(foot plate), \(2\)축 힘/토크센서(two-axis force/torque sensor), \(1\)축 힘센서(one-axis force sensor), 회전모터 (rotational motor), 관절\(1\)(joint \(1\)), 관절\(2\)(joint \(2\)), 관절 \(3\)(joint \(3\)), 접착천(velcro) 등으로 구성된다. 몸체는 중증뇌졸증 환자가 누워서 발목재활운동을 받을 수 있도록 침대역할을 하고, 한쪽 끝은 링크와 관절 \(3\)으로 회전할 수 있도록 연결되어 있으며, 다른 쪽 끝은 지지대의 하부와 미끄럼 운동을 할 수 있도록 LM 가이드로 연결되어 있다. 링크는 한쪽 끝은 몸체와 연결되어 있고 다른 쪽은 \(1\)축 힘센서와 고정되어있다. 지지대는 발판과 회전할 수 있도록 관절 \(3\)으로 연결되어 있고, 발판은 \(2\)축 힘/토크센서, \(1\)축 힘센서와 고정되어 있다. \(2\)축 힘/토크센서는 \( \mathrm{y} \) 방향의 힘 \( \mathrm{Fy} \)와 \( \mathrm{z} \) 방향의 토크 \( \mathrm{Tz} \) 를 감지하는 \( \mathrm{Fy} \) 힘센서와 \( \mathrm{Tz} \) 토크센서가 한 몸체로 구성되어있다. 1축 힘센서는 \( \mathrm{x} \) 방향의 힘을 측정하는 센서이다.</p><p>회전모터는 \(1\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 관절 \(1\)로 연결되어 있고, 접착천은 환자의 발과 몸을 재활로봇에 고정시키는데 사용된다. 로봇의 동작은 회전모터가 시계방향과 반시계 방향으로 회전하면 발판에 연결된 관절 \(1\)이 회전각 \( \mathrm{q}_{1} \)으로 회전되고, 이에 따라 발판 끝에 연결되어 있는 관절 \(2\)가 \( \mathrm{q}_{2} \)로 회전되어 지지대 하부가 미소하게 좌우로 미끄럼 운동함과 동시에 링크와 연결된 과절 \(3\)이 \( \mathrm{q}_{3} \)로 회전한다. 로봇이 이와 같이 동작됨으로써 발목은 \( \mathrm{q}_{1} \)으로 회전하게 되어 환자의 발목이 회전운동을 하게 된다. \(2\)축 힘/토크센서의 \( \mathrm{Fy} \) 힘센서는 발바닥에 가해지는 힘을 측정하여 로봇을 힘제어하는데 사용되며, 이로 인해 전문재활치료사가 재활운동시 가하는 힘과 같이 발바닥에 힘을 가하는 힘제어를 한다. \(2\)축 힘/토크센서의 \( \mathrm{Tz} \) 토크 센서와 \(1\)축 힘센서는 발에 큰 힘이 가해지는 등 긴급상황시 한쪽 방향의 발바닥측면으로 힘을 가하거나 다리로 좌우로 밀거나 끄는 힘을 측정하는데 사용되고, 이 값들은 로봇을 정지하고 초기위치로 복귀시키는데 사용된다. 본 논문에서는 하지재활로봇에 부착하기 적합한 \(2\)축 힘/토크센서와 \(1\)축 힘센서를 설계 및 제작한다.</p><h2>2.2 힘센서의 구조</h2><p>Fig. \(2\)는 하지재활로봇에 부착될 힘센서들의 구조를 나타내고 있고, (a)는 \(2\)축 힘/토크센서의 구조, (b)는 \(1\)축 힘센서의 구조이다. \(2\)축 힘/토크센서는 하지재활로봇의 발판에 고정되어 환자의 발에 가해지는 힘 \( \mathrm{Fy} \)와 토크 \( \mathrm{Tz} \)를 감지하고, 이것의 구조는 좌측고정블록 FB\(1\), 우측고정블록 FB\(2 \), 힘전달블록 FTB, 그리고 평행평판보 PPB\(1\)(Parallel Plate Beam), PPB\(2\) 등으로 구성된다. 힘전달블록을 기준으로 양쪽에 평행평판보가 고정되어 있고, 각 평행평판보의 한쪽 끝에는 고정블록들이 각각 고정된다. \(2\)축 힘/토크센서의 감지부로는 PPB\(1\)과 PPB\(2\)가 사용되고, PPB\(1\)와 PPB\(2\)의 보의 크기는 각각 두께 \( \mathrm{t}_{1} \), 폭 \( \mathrm{b}_{1} \), 길이 \( \mathrm{l}_{1} \)이다.</p><p>\(1\)축 힘센서 구조는 평행평판보 PPB\(3\)가 중앙에 위치하고 양 쪽에 고정블록으로 구성되어 있고, 이것은 하지재활로봇에 부착할 수 있도록 설계되었으며, 발에 큰 힘이 가해지는 등 긴급상황이 발생되었을 때 힘 \( \mathrm{Fx} \)를 감지한다. \(1\)축 힘센서의 감지부로는 PPB\(3\)을 사용되고, 이 감지부의 크기는 각각 두께 \( \mathrm{t}_{1} \), 폭 \( \mathrm{b}_{1} \), 길이 \( \mathrm{l}_{1} \)이다. 이것들은 센서의 설계 시 설계변수로 사용된다.</p>
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"Fig. \\(1\\)은 중증뇌졸중환자의 무엇을 재활운동하기 위한 재활로봇의 원리를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(1\\)은 중증뇌졸중환자의 발목을 재활운동하기 위한 무엇의 원리를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(1\\)은 어떤 환자의 발목을 재활운동할 때 도움이 되는 재활로봇의 원리를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(1\\)은 소아마비환자의 발목을 재활운동하기 위한 재활로봇의 원리를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(1\\)은 중증뇌졸중환자의 어떤 부위를 재활운동하기 위한 재활로봇의 원리를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(1\\)은 어떤 질병을 가진 환자의 발목을 재활운동하기 위한 재활로봇의 원리를 나타내고 있는가?",
"몸체, 링크, 지지대, 발판, \\(2\\)축 힘/토크센서, \\(1\\)축 힘센서, 회전모터, 관절\\(1\\), 관절\\(2\\), 관절 \\(3\\), 접착천 등으로 구조가 구성된 것은 무엇인가?",
"하지재활로봇의 구조는 몸체, 링크, 지지대로만 구성되어 있는가?",
"하지재활로봇의 경우 몸체, 링크, 지지대로만 조직되니?",
"하지재활로봇의 구성요소로 회전모터가 포함되는가?",
"중증뇌졸증 환자가 누워서 발목재활운동을 받을 수 있도록 침대 역할을 수행하는 것은 무엇인가?",
"몸체는 중증뇌졸증 환자가 누워서 무엇을 받을 수 있도록 침대역할을 하는가?",
"몸체는 중증뇌졸증 환자가 누워서 발목재활운동을 받을 수 있도록 침대역할을 하고, 한쪽 끝은 무엇과 관절 \\(3\\)으로 회전할 수 있도록 연결되어 있는가?",
"중증뇌졸증 환자가 누워서 발목재활운동을 받을 수 있도록 침대역할을 하는 몸체의 한쪽 끝은 링크와 무엇으로 회전할 수 있도록 연결되어 있는가?",
"몸체의 한쪽 끝은 링크와 관절 3으로 회전할 수 있도록 연결되어 있고, 다른 쪽 끝은 무엇의 하부와 미끄럼 운동을 할 수 있도록 LM 가이드로 연결되어 있는가?",
"몸체의 한쪽 끝은 지지대의 하부와 미끄럼 운동을 할 수 있도록 무엇으로 연결되어 있는가?",
"중증뇌졸증 환자가 누워서 발목재활운동을 받을 수 있도록 침대역할을 하는 것은 영어로 무엇인가?",
"한쪽 끝은 몸체와 연결되어 있고 다른 쪽은 \\(1\\)축 힘센서와 고정되어있는 것은 무엇인가?",
"링크는 한쪽 끝은 몸체와 연결되어 있고 다른 쪽은 무엇과 고정되어 있는가?",
"링크는 한쪽 끝은 \\(1\\)축 힘센서와 고정되어 있고 다른 쪽 끝은 무엇과 연결되어 있는가?",
"링크는 한쪽 끝은 몸체와 연결되어 있고 다른 쪽은 2축 힘/토크센서와 고정되어 있는가?",
"한쪽 끝은 몸체와 연결되어 있고 다른 쪽은 \\(1\\)축 힘센서와 고정되어 있는 것은 영어로 무엇인가?",
"발판과 회전할 수 있도록 관절 \\(3\\)으로 연결되어 있는 것은 무엇인가?",
"지지대는 발판과 회전할 수 있도록 무엇으로 연결되어 있는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서, \\(1\\)축 힘센서와 고정되어 있는 것은 무엇인가?",
"몸체는 발판과 함께 회전할 수 있도록 관절 \\(3\\)으로 연결되어 있는가?",
"지지대는 무엇과 함께 회전할 수 있도록 관절 \\(3\\)으로 연결되어 있는가?",
"발판은 무엇과 \\(1\\)축 힘센서가 함께 고정되어 있는가?",
"발판은 \\(2\\)축 힘/토크센서, 그리고 무엇과 고정되어 있어?",
"다음 중 발판과 회전할 수 있도록 관절 \\(3\\)으로 연결되어 있는 것은 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{y} \\) 방향의 힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 \\( \\mathrm{z} \\) 방향의 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\) 를 감지하는 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서가 한 몸체로 구성되어있는 것은 무엇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서는 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서와 힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 무엇으로 한 몸체가 구성되어있는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 구성요소 중 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\) 를 감지하는 것은 무엇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서는 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서와 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서가 한 몸체로 구성되어있는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서가 한 몸체로 구성되어 있는 것은 무슨 센서인가?",
"어떤 센서가 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서와 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크센서가 한 몸체로 조직되어 있지?",
"\\( \\mathrm{x} \\) 방향의 힘을 측정하는 센서는 무엇인가?",
"어떤 센서가 \\( \\mathrm{x} \\) 방향의 힘을 계측하지?",
"1축 힘센서는 어느 방향의 힘을 측정하는 센서인가?",
"1축 힘센서는 \\( \\mathrm{y} \\) 방향의 힘을 측정하는 센서인가?",
"\\( \\mathrm{x} \\) 방향의 힘을 측정하기 위해 1축 힘센서가 사용되나요?",
"\\(1\\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 관절 \\(1\\)로 연결되어 있는 것은 무엇인가?",
"회전모터는 무엇과 회전할 수 있도록 관절 \\(1\\)로 연결되어 있는가?",
"회전모터는 \\(1\\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 무엇과 연결되어 있는가?",
"환자의 발과 몸을 재활로봇에 고정시키는데 사용되는 것은 무엇인가?",
"무엇이 환자의 발과 몸을 재활로봇에 고정시키는데 이용되지?",
"접착천은 환자의 발과 몸을 무엇에 고정시키는데 사용되는가?",
"회전모터는 \\(1\\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 관절 \\(2\\)로 연결되어 있는가?",
"회전모터는 \\(2\\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 관절 \\(1\\)로 연결되어 있는가?",
"접착천은 환자의 손과 몸을 재활로봇에 고정시키는데 사용되는가?",
"환자의 손과 몸을 재활로봇에 고정시키는데 접착천이 이용되지?",
"접착천은 환자의 무엇을 재활로봇에 고정시키는데 사용되는가?",
"환자의 무엇을 재활로봇에 고정시키는데 접착천이 활용되지?",
"접착천은 환자의 어느 부위를 재활로봇에 고정시키는데 사용되는가?",
"\\(1\\)축 힘센서와 회전할 수 있도록 관절 \\(1\\)로 연결되어 있는 것을 영어로 무엇이라 부르는가?",
"회전모터가 시계방향과 반시계 방향으로 회전하면 발판에 연결된 무엇이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되는가?",
"무엇이 시계방향과 반시계 방향으로 회전함에 따라 발판에 연결된 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전하는가?",
"시계방향과 반시계 방향으로 회전모터가 회전함에 따라 발판에 연결되어 있는 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되는가?",
"회전모터가 시계방향과 반시계 방향으로 회전하면 발판에 연결된 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{2} \\)으로 돌아가는가?",
"발판에 연결된 무엇이 회전모터가 시계방향과 반시계 방향으로 회전함에 따라 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되는가?",
"회전모터가 어느 방향과 반시계 방향으로 회전하면 발판에 연결된 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되는가?",
"발판에 연결된 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되기 위해서는 회전모터가 시계방향과 어느 방향으로 회전해야 하는가?",
"회전모터가 시계방향과 반시계 방향으로 회전하면 발판에 연결된 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되고, 이에 따라 발판 끝에 연결되어 있는 무엇이 \\( \\mathrm{q}_{2} \\)로 회전되는가?",
"회전모터가 회전하면 관절 \\(1\\)이 회전각 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전되고, 따라서 관절 \\(2\\)가 무엇으로 회전되는가?",
"로봇의 동작에 따라 발목은 무엇으로 회전하게 되어 환자의 발목이 회전운동을 하게 되는가?",
"로봇이 동작하며 발목은 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전하게 되고 환자의 발목이 무슨 운동을 하게 되는가?",
"로봇이 작동하면서 발목은 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전하게 되어 환자의 발목이 회전운동을 해?",
"로봇이 동작할 때, 발목은 \\( \\mathrm{q}_{2} \\)으로 회전하면서 환자의 발목이 회전운동을 하니?",
"로봇의 동작에 따라 발목은 \\( \\mathrm{q}_{1} \\)으로 회전하며 환자의 발목이 무엇을 하게 되는가?",
"무엇의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 발바닥에 가해지는 힘을 측정해 로봇의 힘을 제어하는가?",
"로봇의 힘제어를 위해 \\(2\\)축 힘/토크센서의 무엇이 발바닥에 가해지는 힘을 측정하는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 로봇의 힘을 제어하기 위해 어디에 가해지는 힘을 측정하는가?",
"왜 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서를 통해 발바닥에 가해지는 힘을 측정해?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서를 통해 발바닥에 가해지는 힘을 계측하는 이유가 뭐지?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 손바닥에 가해지는 힘을 측정하여 로봇을 힘제어하는데 사용되는가?",
"1축 힘센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 발바닥에 가해지는 힘을 잼으로써 로봇을 힘제어하는데 사용되는가?",
"로봇을 힘제어하기 위해서 \\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 발바닥에 가해지는 힘을 측정하는가?",
"\\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서로 측정된 힘은 누가 재활운동 시에 가하는 힘과 비슷하게 발바닥에 힘을 가하는 힘제어를 하는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Fy} \\) 힘센서는 손바닥에 가해지는 힘을 측정하여 로봇의 힘을 제어하는 데에 사용되므로 전문재활치료사가 재활운동시 가하는 힘처럼 손바닥에 힘을 가하는 힘제어를 수행하는가?",
"\\(1\\)축 힘센서와 무엇의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크 센서는 긴급할 때에 한 방향의 발바닥 쪽으로 힘을 주거나 다리로 좌우로 밀거나 끄는 힘을 측정하는데 사용되는가?",
"긴급 상황에서 한쪽 방향의 발바닥 쪽으로 힘을 줄 때에 사용되는 센서는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 어떤 센서와 \\(1\\)축 힘센서인가?",
"다리로 좌우로 밀거나 끄는 힘을 측정하는데에는 \\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크 센서와 어떤 센서가 사용되는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크 센서와 \\(1\\)축 힘센서는 긴급 상황에서 무엇을 하는데 사용되는가?",
"센서는 어디에 큰 힘이 가해지는 것을 긴급상황으로 판단하는가?",
"2축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크 센서와 1축 힘센서는 긴급상황 시 측정한 값을 사용해 로봇을 어떻게 하는 데에 이용되는가?",
"긴급상황이 발생하면 \\(2\\)축 힘/토크센서의 \\( \\mathrm{Tz} \\) 토크 센서와 \\(1\\)축 힘센서는 로봇을 어떤 상태로 만든 후 초기위치로 복귀시키는가?",
"하지재활로봇에 부착하기 적합한 센서는 무엇과 \\(1\\)축 힘센서인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 무엇이 하지재활로봇에 부착하기에 적합한가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서는 어느 로봇에 부착하기 적합한가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서와 \\(1\\)축 힘센서는 하지재활로봇에 부착하여 사용하기에 적절한가?",
"Fig. \\(2\\)는 어디에 부착될 힘센서들의 구조를 나타내고 있는가?",
"Fig. \\(2\\)는 하지재활로봇에 부착될 무엇의 구조를 나타내고 있는가?",
"하지재활로봇에 부착될 힘센서들의 구조는 Fig. 2에서 확인할 수 있는가?",
"Fig. \\(2\\)의 (a)는 하지재활로봇에 부착될 힘센서들의 구조 중 무엇의 구조를 나타내는가?",
"Fig. 2에서 (b)는 어떤 센서의 구조를 나타낸 것인가?",
"Fig. 2에서 (a)는 1축 힘센서의 구조, (b)는 2축 힘/토크센서의 구조를 나타내는가?",
"Fig. \\(2\\)에서 나타내고 있는 것은 하지재활로봇에 부착될 어떤 센서들의 구조인가?",
"하지재활로봇의 발판에 고정되어 환자의 발에 가해지는 힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)를 감지하는 것은 무엇인가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서는 하지재활로봇의 어디에 고정되어 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 \\( \\mathrm{Tz} \\)를 감지하는가?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서는 하지재활로봇의 발판에 고정되어 무엇과 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)를 감지하는가?",
"하지재활로봇의 발판에 고정된 \\(2\\)축 힘/토크센서는 환자의 발에 가해지는 힘과 무엇을 감지하는가?",
"환자의 발에 가해지는 힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)를 감지하는 센서는 2축 힘/토크센서인가?",
"하지재활로봇의 발판에 고정되어있는 1축 힘센서는 환자의 발에 가해지는 힘 \\( \\mathrm{Fy} \\)와 토크 \\( \\mathrm{Tz} \\)를 감지하는가?",
"2축 힘/토크센서의 구조는 무엇으로 구성되는가?",
"무엇으로 2축 힘/토크센서가 조직되지?",
"\\(2\\)축 힘/토크센서의 무엇으로 PPB\\(1\\)과 PPB\\(2\\)가 사용되는가?",
"무엇의 감지부로 PPB\\(1\\)과 PPB\\(2\\)가 사용되는가?",
"PPB\\(1\\)과 PPB\\(2\\)가 무엇의 감지부로 이용되지?",
"무엇과 PPB\\(2\\)가 \\(2\\)축 힘/토크센서의 감지부로 사용되는가?",
"PPB1과 무엇이 2축 힘/토크센서의 감지부로 사용되는가?",
"2축 힘/토크센서의 감지부로 사용되는 것은 PPB1과 PPB2가 맞아?",
"2축 힘/토크센서의 감지부에는 어떤 부품들이 사용되었어?",
"어떤 부품들이 2축 힘/토크센서의 감지부에 이용되지?",
"PPB\\(1\\)와 PPB\\(2\\)의 보의 두께는 어떻게 되는가?",
"PPB\\(1\\)와 PPB\\(2\\)의 보의 폭은 어떻게 표현하는가?",
"어떤 방법으로 PPB\\(1\\)와 PPB\\(2\\)의 보의 폭을 나타내지?",
"PPB\\(1\\)와 PPB\\(2\\)의 보의 길이는 어떻게 되는가?",
"PPB\\(1\\)의 보의 크기는 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)로 측정되었어?",
"평행평판보 PPB\\(3\\)가 중앙에 위치하고 양 쪽에 고정블록으로 구성되어 있는 센서는 무엇인가?",
"\\(1\\)축 힘센서 구조에서 중앙에 위치하고 있는 것은 무엇인가?",
"\\(1\\)축 힘센서 구조에서 평행평판보 PPB\\(3\\)는 어디에 위치하는가?",
"어디에 \\(1\\)축 힘센서 구조에서 평행평판보 PPB\\(3\\)가 위치하나요",
"\\(1\\)축 힘센서 구조에서 중앙에 위치한 평행평판보 PPB\\(3\\) 양 쪽에는 무엇이 있는가?",
"평행평판보 PPB\\(3\\)가 중앙에 위치하고 양 쪽에 고정블록으로 구성되어 있는 것은 2축 힘/토크센서의 구조인가?",
"1축 힘센서 구조는 무엇에 부착할 수 있도록 설계되었는가?",
"긴급상황 발생시에 1축 힘센서가 감지하는 것은 무엇인가?",
"무엇을 1축 힘센서가 긴급상황 발생시에 감지하지?",
"어떤 센서의 감지부로서 PPB\\(3\\)가 사용되는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 감지부로 무엇이 사용되는가?",
"무엇이 \\(1\\)축 힘센서의 감지부로 이용되지?",
"PPB3은 1축 힘센서에서 감지부의 역할로 사용되었어?",
"PPB3은 1축 힘센서의 감지부뿐만 아니라 2축 힘/토크센서의 감지부로도 사용되는가?",
"PPB1과 PPB2가 1축 힘센서의 감지부로 사용되는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 어떤 부분으로써 PPB\\(3\\)이 사용되는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 감지부로 사용되는 PPB3의 두께는 어떻게 되는가?",
"감지부로 사용된 PPB3의 크기는 각각 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\), 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\)로 측정되었어?",
"\\(1\\)축 힘센서의 감지부로 사용되는 PPB\\(3\\)의 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)는 센서의 설계 시 무엇으로 사용되는가?",
"\\(1\\)축 힘센서의 감지부로 사용되는 PPB\\(3\\)의 두께 \\( \\mathrm{t}_{1} \\), 폭 \\( \\mathrm{b}_{1} \\), 길이 \\( \\mathrm{l}_{1} \\)는 센서의 설계 시 무슨 변수로 사용되는가?"
] |
4e73997c-fc73-4882-b671-ba3cbc2fa314
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인공물ED
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위상 배열레이더의 다채널 수신 데이터 전송 기법
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<h1>요 약</h1><p>향후 레이더는 능동 위상 배열레이더(Active Phased-Array Radar System)로 발전하는 추세이다. 특히, 다채널 수신 시스템에서 실시간 신호처리를 위해서 신호처리용 보드의 처리 속도와 개수와의 trade-off는 최적화 되어야 한다. 본 논문에서는 많은 양의 수신 데이터를 안테나부에서 신호처리부로 전달하기 위한 전송 기법에 대하여 소개하고자 한다. 그 결과, 기존 방법에 비해 신호처리부의 S/L 보드 개수는 절반(1/2) 수주으로 감소하였고, 통신 전송 속도 여유 마진은 약 2 배 더 증가되는 효과가 있다.</p>
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[
"향후 레이더는 무엇으로 발전하는 추세인가?",
"다채널 수신 시스템에서 실시간 신호처리를 위해서 신호처리용 보드의 처리 속도와 개수와의 무엇이 최적화 되어야 하나요?",
"본 논문에서는 많은 양의 수신 데이터를 어디에서 어디로 전달하는가?",
"본문에서 기존 방법에 비해 통신 전송 속도 여유 마진은 얼마나 증가했나요?",
"본문에서 기존 방법에 비해 신호처리부의 S/L 보드 개수는 얼마나 감소했나요?",
"본문에서 기존 방법에 비해 신호처리부의 S/L 보드 개수는 절반 수준으로 어떻게 되었나요?"
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인공물ED
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지하 매설물 원격 관리를 위한 지표면 매입형 안테나
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<h1>III. 실험 및 분석</h1> <p>FR4 기판 상에 제작된 안테나의 모습을 그림 4에 나타내었다. 지하 매설물 원격 관리 시스템에 활용하기 위해서 땐홀 뚜껑과 같은 금속 함체 뚜껑에 원형의 홈을 파고 안테나를 삽입하게 되는데, 이를 위해 원형 패치 안테나 주변 기판을 홈의 크기에 맞게 원형으로 절단하게 된다.</p> <p>그림 5는 직경이 \( 7 \mathrm{~cm}\)(PCS), \(11 \mathrm{~cm} \)(셀룰러) 인 원형의 금속 함체 홈에 안테나를 삽입하여 안테나의 반사 손실을 측정한 결과이다. 그림 5에서 알 수 있듯이 시뮬레이션 결과와 약간의 차이가 있음을 알 수 있다. 측정된 결과는 PCS 안테나의 경우 \( 1.80 \sim 1.84 \mathrm{GHz}, 1.87 \sim 1.92 \mathrm{GHz} \)의 대역폭을 가지는 것을 확인할 수가 있으며, 셀률러 안테나의 경우 \(844 \sim 869 \mathrm{MHz}, 889 \sim 914 \mathrm{MHz} \)의 대역폭을 가지는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 6은 원형의 금속 함체 뚜껑에 안테나를 삽입한 후 안테나 보호를 위해 몰딩 액을 이용하여 안테나를 뚜껑과 일체화한 안테나의 시제품 모습을 나타내었다. 그림 6의 몰딩된 안테나의 반사 손실을 측정하여 그림 7에 나타내었다.</p> <p>그림 7에서 Mark 1과 2, Mark 3과 4는 각각 PCS 및 셀룰러 안태나의 송수신 대역폭의 가장자리 주파수를 나타내고 있다. 그림 7(a)에서 PCS 안테나의 경우, 송수신 주파수 대역 전체에서 반사 손실이 \(-10 \mathrm{dB} \) 이하이며, 그림 7(b)에서 셀룰러 안테나의 경우 \( -8.4 \mathrm{~dB} \) 이하로 측정이 되었다.</p> <p>표 1은 시뮬레이션부터 몰딩 후까지, 안테나를 제작하는 과정에서 반사 손실 \( -10 \mathrm{~dB} \) 이하 되는 안테나의 주파수 변화를 정리해 나타내었다. 시뮬레이션과 몰딩 전,후 안테나의 주파수 변화를 관찰해 보면 대역폭의 변화는 거의 없이 중심 주파수가 아래 쪽으로 이동을 하고 있다는 것을 알 수 있다.</p> <p>표 1에서 몰딩 후 반사 손실 \( -10 \mathrm{~dB} \)를 만족하는 셀룰러 대역 안테나의 주파수 대역이 \(824 \sim 847 \mathrm{MHz} \)로 \(824 \sim 849 \mathrm{MHz} \)을 만족하지 못하고 있다. \(849 \mathrm{MHz} \)에서 측정된 반사 손실은 \( -8.4 \mathrm{~dB} \)로 다소 임피던스 매칭이 완벽하지는 못하지만 필드에서 실험적으로 확인을 해보니 통신에 별 문제가 없었다.</p> <p>시뮬레이션과 몰딩 전의 안테나의 주파수 변화를 살펴보면 PCS 안테나의 경우 수신 주파수 \( 20 \mathrm{MHz} \), 송신 주파수 \( 70 \mathrm{MHz} \) 정도의 차이를 보이고 있으며, 셀룰러 안테나의 경우 수신 주파수는 \( 30 \mathrm{MHz} \), 송신 주파수는 \( 25 \mathrm{MHz} \)의 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 그리고 몰딩 전·후를 비교해 보면 PCS 안테나의 경우 수신 \( 60 \mathrm{MHz} \), 송신 \( 50 \mathrm{MHz} \)의 차이를 보이고 있으며, 셀룰러 안테나의 경우 송-수신 모두 \( 20 \mathrm{MHz} \)의 차이가 나는 것을 알 수가 있다.</p> <p>또한, 동일한 조건에서 다이풀 안테나와의 수신 전력 비교 테스트를 통하여 제안하는 안테나의 복사 특성을 측정하였다. 송신측 조건을 동일하게 하고 송신 안테나로부터 \( 1.5 \mathrm{~m} \) 떨어진 지점에서 최대 전력이 수신되도록 정렬을 하여 다이폴 안테나 및 제안하는 PCS 안테나를 통해 수신된 전력을 측정하여 그림 8에 나타내었다. 측정 결과 다이폴에 비해 약 \( 1.5 \mathrm{~dB} \) 정도 수신 전력이 작게 측정이 되었으나, 실제 필드에서 상용망을 통해 제작된 안테나를 사용하여 양 방향 통신 테스트를 실시한 결과, 별 문제없이 통신이 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 셀룰러 안테나의 경우도 유사한 결과를 얻었다.</p> <p>그립 9에 금속 함체에 삽입한 형태에서의 주파수 \( 1.745 \mathrm{GHz} \)에서의 안테나의 시뮬레이션 복사 패턴을 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. 안테나의 주파수 대역폭 변화 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>PCS 안테나</td><td>셀룰러 안테나</td></tr><tr><td rowspan=2>시뮬레이션</td><td>\(1.82 \sim 1.86 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(874 \sim 899 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>\(1.94 \sim 1.99 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(914 \sim 939 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>몰딩 전</td><td>\(1.80 \sim 1.84 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(844 \sim 869 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>\(1.87 \sim 1.92 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(889 \sim 914 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>몰딩 후</td><td>\(1.74 \sim 1.78 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(824 \sim 847 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>\(1.82 \sim 1.87 \mathrm{GHz} \)</td><td>\(871 \sim 894 \mathrm{GHz} \)</td></tr></tbody></table>
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[
"안테나의 주파수 대역폭 변화 비교표에서 몰딩전 값이 \\(1.80 \\sim 1.84 \\mathrm{GHz} \\)와 \\(889 \\sim 914 \\mathrm{GHz} \\)을 가지는 안테나는 무엇이야?",
"안테나의 주파수 대역폭 변화 비교표에서 셀룰라 안테나값은 \\(871 \\sim 894 \\mathrm{GHz} \\)과 어떤값이야?",
"표1에서 PCS 안테나값은 몰딩전과 몰딩후중 어떤값이 높아?",
"PCS 안테나값은 몰딩전과 몰딩후중 어떤값이 높다고 표1에 기술되어 있어?",
"안테나의 주파수 대역폭 변화 비교표에서 PCS 안테나값이 \\(1.82 \\sim 1.86 \\mathrm{GHz} \\)와 \\(1.94 \\sim 1.99 \\mathrm{GHz} \\)의 PCS 안테나값을 나타낸것은 무엇이야?",
"표1에서 셀룰러 안테나값이 \\(874 \\sim 899 \\mathrm{GHz} \\)와 \\(914 \\sim 939 \\mathrm{GHz} \\)는 어떤거지?",
"표1에서 셀룰러 안테나 값이\\(844 \\sim 869 \\mathrm{GHz} \\)등으로 나타난것은 몰딩전과 후중 언제야?",
"안테나의 주파수 대역폭 변화 비교표에서 PCS 안테나값이 \\(1.74 \\sim 1.78 \\mathrm{GHz} \\)등으로 나타난것은 무엇이야?",
"PCS 안테나값이 \\(1.94 \\sim 1.99 \\mathrm{GHz} \\), \\(914 \\sim 939 \\mathrm{GHz} \\)인것은 무엇이야?"
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인공물ED
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유속 및 각도 측정을 위한 인공 옆줄 센서 개발
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<h1>2. 이론 및 시뮬레이션</h1> <p>이번 장에서는 Bernoulli 방정식과 Navier-Stokes 방정식을 서술하였다. Bernoulli 방정식을 통해 속도와 압력의 관계에 대해 알 수 있으며, Navier-Stokes 방정식을 통해 형상의 압력 분포를 측정하였다. Navier-Stokes 방정식은 해석적인 해를 구할 수 없기 때문에 수치적으로 해를 구하는 CFD를 통해 압력 분포를 알아보았다.</p> <h2>2.1 Bernoulli 방정식</h2> <p>비압축성, 비점성 유동에 관한 에너지방정식을 Bernoulli 방정식이라고 한다. Bernoulli 방정식은 다음과 같이 표현될 수 있다.</p> <p>\( \frac{p_{+}}{\rho}+\frac{v^{2}}{2}+g z=E=\frac{p_{\text {sensor }}}{\rho} \)<caption>(1)</caption></p> <p>위의 식에서 \( \mathrm{p} / \rho \)은 압력에너지(pressure energy), \( \mathrm{v}^{2} / 2 \)은 운동에너지(kinetic energy), gz는 포텐설 에너지(potential energy)이며, E는 부정 적분 시의 적분상수로서 전 에너지(total energy)를 의미한다.</p> <p>실험적 검증을 위헤서 절대값 방식(absolute type) 압력 센서를 사용할 예정이기 때문에 측정되는 압력 값을 \( \rho \) 로 나누면 전 에너지가 되는데, 고정된 위치에서 유속이 있을 때 \( \left(p_{1}\right) \) 와 없을 때 \( \left(p_{2}\right) \) 의 압력 값의 차이를 구하면, 운동에너지 항만 남게 되고 다음과 같다.</p> <p>\( \frac{p_{1}-p_{2}}{\rho}=\frac{v_{1}^{2}}{2} \)<caption>(2)</caption></p> <h2>2.2 Navier-Stokes 방정식</h2> <p>점성층류유동(viscous laminar flow)에 대한 운동방정식을 Navier-Stokes 방정식이라 하고 다음과 같이 표시된다.</p> <p>\( \rho\left(\frac{\vec{d}}{d t}+(\vec{v} \cdot \nabla) \cdot \vec{v}\right)=-\nabla p+\rho g+\mu \nabla^{2} v \)<caption>(3)</caption></p> <p>Navier-Stokes 방정식을 사용하여 유체가 흐를 때 형상 표면의 위치에 따른 압력 분포 양상을 구할 수 있다. 하지만 Navier-Stokes 방정식의 해를 해석적으로 구하는 방법이 없기 때문에 전산유체역학(CFD) 방법을 사용하여 수치해석적으로 근사값을 구하고자 한다.</p> <h2>2.3 전산유체역학(CFD)</h2> <p>앞서 설명한 Navier-Stokes 방정식의 해를 해석적으로 구하지 못하기 때문에 CFD를 통해 근사값을 구하였다. CFD 해석 툴인 Ansys Fluent \( 15.0 \)을 사용하였으며, Fig. 2와 같이 형상을 설계하여 형상의 피치(Pitch) 값을 변경하면서 총 4 가지 경우에 대해 해석해 보았다.</p> <p>메쉬(mesh) 모양은 사면체(tetrahedron), 형상 주위에 인플레이션(inflation)을 주어 형상 근처의 해석을 주되게 하였으며, Table 1 과 같은 경계조건을 주어 해석하였다.</p> <p>해석 결과 평판에서의 압력 분포는 Fig. 3와 같이 유체 방향과 수직으로 압력 분포가 형성하는 것을 알 수 있다. Pitch의 각도가 증가할수록 압력 분포의 간격이 더 크게 나타나며, 평판에 수직(피치 각도 값 \( 0^{\circ} \) ) 또는 수평(피치 각도 값 \( 90^{\circ} \) )하게 유속이 존재할 때에는 압력 분포는 위치에 따라 압력 차이가 크지 않다는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>Table 1. CFD boundary condition</caption> <tbody><tr><td colspan = "2">Fluid, mesh information</td></tr><tr><td>Dimension</td><td>3D</td></tr><tr><td>Viscous model</td><td>Laminar</td></tr><tr><td>Material</td><td>Water-liquid</td></tr><tr><td>Density \( (\rho) \)</td><td>\( 998.2 \mathrm{~kg} / \mathrm{m}^{3} \)</td></tr><tr><td>Viscosity \( (\mu) \)</td><td>\( 0.001003 \mathrm{~kg} / \mathrm{m} \cdot \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td colspan = "2">Boundary condition</td></tr><tr><td>Inlet</td><td>Velocity-inlet \( (0.5 \mathrm{~m} / \mathrm{s}) \)</td></tr><tr><td>Side, Target</td><td>Stationary Wall (Roughness Constant \( : 0.5 \) )</td></tr><tr><td>Outlet</td><td>Outlet-vent</td></tr></tbody></table>
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[
"Table 1. CFD boundary condition에서 Dimension는 어떤거야?",
"Table 1. CFD boundary condition에서 Outlet은 무엇입니까?",
"Table 1에서 Inlet,Side, Target,Outlet은 어느 항목에서 나누어지나요?",
"Table 1. CFD boundary condition에서 Laminar의 결과는 어떤 항목이야?",
"Table 1. CFD boundary condition에세 재료의 양상은 무슨 결과 입니까?",
"Table 1. CFD boundary condition에서 Side, Target은 뭐야?"
] |
1969e76e-0530-47ee-9053-62b21b1e1f5d
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인공물ED
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베어링 생산수율 향상을 위한 센서기반품질 체크 모니터링 장치
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<h1>I. 서론</h1><p>자동차 보링의 제품 정밀도 및 신뢰성을 위해 제조 장비의 지능화(Intelligent)가 요구되고 있다. 특히 제조현장은 무인 자동화 및 지능화를 갖춘 시 템으로 급속히 변화고 있다. 자동화를 위한 요소로는 PLC, 서보모터, 클램핑 장치 등이 있고, 각 부품의 스펙에 따라 성능은 매우 다양하다.</p><p>IT 융합형 자동화시스템은 가공공정에서 소재 검사를 지능화하여 생산관리 및 품질 모니터링을 통하여 전사적 자원관리 및 품질 체크가 가능하다.</p><p>보링(boring)은 홀을 확대하는 공동적인 동작으로 대부분의 연구가 보령바나 진동흡수기의 동적 인 관절운동을 증대시키는 데 집중되었다 .</p><p>Kuster는 보링에 있어 진동을 예측하는 모델을 연구하였고, Lazoglu는 공정에 있어 시간영역 해석에 대한 수학적인 모델과 계산알고리즘을 발표했다. Jialin Zhou는 인공뉴럴망에 기초한치수 예측 모델을 제안했고 치수 오차 예측과 보상에 사용하였다. 이 방법은 예측 전에 많은 시험이필요하다. Guibo Cui은 깊은 홀보링 실시간 검출에 초저주파를 사용했으나 검출 구현에 어려움이 따른다.</p><p>본 연구에서는 베어링의 보링 생산성 향상을 위하여 검사 공정을 신속하고 표준화된 방법으로 진행할 수 있는 모니터링 시스템을 개발한다. IT 기반의 모니터링이 가능하게 됨으로써 조기에 불량제품을 체크하고, 수율 개선 및 생산성 향상을 기할 수 있다.</p>
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"보링에 있어 진동을 예측하는 모델을 연구한 자의 이름은?",
"PLC, 서보모터, 클램핑 장치 등은 무엇을 위한 요소인가?",
"자원관리 및 품질 체크가 가능한 시스템의 이름은 무엇인가?",
"제조 장비의 지능화는 자동차 보링에서 무엇을 위해 요구되고 있는가?",
"검사 공정을 신속하고 표준화된 방법으로 진행하게 되면 무엇이 향상될 수 있는가?",
"보링에 있어 진동을 예측하는 모델을 연구한 자는 누구인가?",
"공정의 수학적인 모델과 계산알고리즘을 연구한 이는 누구인가?",
"자원관리 및 품질 체크는 자동차 보링의 어떤 특성을 향상시키기 위해 필요한 과정인가?",
"홀을 확대하는 공동적인 동작을 일컫는 단어는 무엇인가?",
"Jialin Zhou가 제안한 예측 모델의 단점으로 알맞은 것은 무엇인가?",
"PLC, 서보모터, 클램핑 장치 등은 무엇에 해당되는 부품인가?",
"실시간 검출에 초저주파를 사용한 연구자의 이름은 무엇인가?",
"예측 전에 많은 시험이 필요한 인공뉴럴망에 기초한 예측 모델을 제안한 이로 알맞은 이름은 무엇인가?",
"수율 개선 및 생산성을 향상할 수 있기 위해서 어떤 기반의 모니터링이 가능해야 하는가?",
"인공뉴럴망에 기초한 치수 예측 모델을 제안한 연구가는 누구인가?",
"홀을 확대하는 공동적인 동작의 정밀도 및 신뢰성을 위해 요구되고 있는 것은 무엇인가?",
"모니터링 시스템은 제조 장비의 무엇과 관련이 있는가?",
"Jialin Zhou가 제안한 예측 모델은 예측 전 어떤 것을 거쳐야 하는가?",
"자동차 제품의 정밀도 및 신뢰성을 제조 장비의 지능화와 상관이 없는가?",
"Kuster는 보링 진동 예측 모델을 연구하였으며, 이는 홀보링 실시간 검출 구현에 어려움이 있다는 단점을 지니는가?",
"자동차 제조 현장에서 무인 자동화의 비율은 점차 감소하고 있는가?",
"Lazoglu가 발표한 계산 알고리즘은 활용 전에 많은 시험이 필요하다는 단점을 지니는가?",
"베어링의 보링 생산성은 모니터링 시스템과 관련이 없는가?",
"PLC, 서보모터, 클램핑 장치 등은 부품의 스펙에 따라 성능이 똑같은가?",
"자원관리 및 품질 체크는 품질 모니터링과 관계없이 이루어지는가?",
"IT 기반의 모니터링은 수율 개선 및 생산성 향상과 관련이 있는가?",
"가공공정에서 소재 검사를 지능화하면 제품 정밀도 및 신뢰성이 증가하는가?",
"보링에서 보령바와 관절운동은 고려되어야 할 대상이 아닌가?",
"보령바나 진동흡수기의 동적인 관절운동을 감소시키는 추세로 보링은 연구되어 왔는가?"
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베어링 생산수율 향상을 위한 센서기반품질 체크 모니터링 장치
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<h1>III. 에러 체크 시스템 개발</h1><p>그림 3은 시스템 구성을 나타낸다. PC에서 시스템을 부팅(Booting) 후 바탕화면 실행 아이콘을 클릭하면, S/W가 실행된다.</p><p>초기 설정을 위한 기본조건 실정은 샘플링시간 (Sampling time)은 \(1\) 초에 \(5\)회 샘플링을 시도한다. 이 때 ViewCount는 데이터의 개수를 그레프로 표시하고, ViewScale은 공차크기의 ViewScale 만큼 관리도 그레프의 Y축 레벨을 조정한다. Cutoff는 자동측정용으로 제품두입 판단 기준으로 MasterSet 값에서 변위만큼 제품이 빠진 상태를 인식한다.</p><p>그림 4는 초기 측정화면으로 부팅 전원, 마스터 셋의 영점 조정, 베어링측정 작업, 에러 검사 후 통과(Pass) 및 손실 발생 논패스(Nonpass)로 화면에 표시된다. 이때 데이터 저장 및 열기를 수행할 수 있다.</p><p>그림 5는 마스터셋의 영점 조절을 나타낸다. 디스플레이 전원을 동작 On 시킨 후 측정용 마스터 베이링의 영점조정을 실행한다. 마스터에 베어링을 올리면 규격 조전에 따라 Pass 및 Nonpass를 결정한다.</p><p>그림 6은 저장된 데이터를 활용할 경우, 데이터를 불러내는 장면이다.</p><h1>IV. 실험결과</h1><p>표 1은 기존 검사공정과 시스템 사용 후 비교 분석한 결과이다. \(8\) 시간 작업 결과 생산수량 \(976\) 개중 7～10개가 불량으로 나타난다. 홀(1 공정), 선삭(2, 3 공정), 검사(4 공정)에 대해, 하루 \(19\) 시간 작업기준으로 평균 생산량은 \(860\) 개이고, \(24\) 시간 기준시 \(1085\) 개로 효율이 증가한다.</p><table border><caption>표 1. 공정 입력정보</caption><tbody><tr><td rowspan=2>No</td><td rowspan=2>Proass cmsumpion</td><td colspan=2>man</td><td colspan=2>timc(sec)</td></tr><tr><td>M</td><td>M2</td><td>w1</td><td>M2</td></tr><tr><td>1</td><td>material</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>2</td><td>4-7D hole</td><td>1</td><td>0</td><td>30</td><td>30</td></tr><tr><td>3</td><td>1th cutting</td><td>0</td><td>0</td><td>80</td><td>78</td></tr><tr><td>4</td><td>Shuttle & Turnover</td><td>0</td><td>0</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>5</td><td>cleaning & Air Blow</td><td>0</td><td>0</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>6</td><td>2nd cutting</td><td>0</td><td>0</td><td>90</td><td>79</td></tr><tr><td>7</td><td>hole test</td><td>0</td><td>0</td><td>30</td><td>30</td></tr><tr><td>8</td><td>stamp</td><td>1</td><td>1</td><td>20</td><td>20</td></tr><tr><td>9</td><td>caving</td><td>2</td><td>2</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td colspan=2>sum</td><td>4</td><td>3</td><td>280</td><td>267</td></tr></tbody></table><p>표 2는 전반적인 지표들에 대한 시뮬레이션 분석결과를 나타낸다. 이때 자동으로 생성되는 작업지시 번호에 품명, 계획수량, 시작시간, 종료시간 등을 입력하여 생산수율에 대한 여러 가지 지표들을비교한다.</p><p>그림 7은 불량 수량을 분석하는 디스플레이 화면이다. 모니터링 화면에서 작업장 별로 실적이 업데이트되고 조건에 따라 조회할 수 있는 기능으로,작업장 별로 작업 실적을 관리하고, 특정 작업장에 대해서는 시간대별로 계획대비 실적, 달성률을 분석하여 제공할 수 있도록 한다. 생산품목 별로 실적이 업데이트되고 조건에 따라 조회할 수 있는 기능으로, 생산품목 별로 작업실적을 관리하고 특정품목에 대해서는 품목코드, 품목명과 시간대별로 계획대비 실적, 달성률을 분석하여 제공할 수 있다.</p>
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"ViewCount가 무엇을 그래프로 표시해?",
"MasterSet 값에서 변위만큼 제품이 빠진 상태를 뭐라고 불러?",
"초기 측정 화면에서 통과 및 손실발생 논패스로 화면에 통과되기 전에 어떠한 과정을 거쳐?",
"마스터셋의 영점조절은 어떻게 해?",
"표 1은 기존검사공정과 무엇을 비교분석하였어?",
"생산수량 976개 중 몇개가 불량으로 나타났어?",
"하루 19시간 작업기준으로 홀, 선삭, 검사에 대한 평균 생산량은 얼마야?",
"산품목 별로 실적이 업데이트 되고 조건에 따라 조회할 수 있는 기능은 어떤 것을 분석할 수 있어?",
"공차크기를 나타내는 것은 무엇으로 나타내?",
"불량 수량을 분석하는 디스플레이 화면에서 생산품목 별로 작업실적을 관리하고 특정품목에 대해서는 품목코드, 품목명과 시간대별로 계획대비 실적, 달성률을 분석하여 제공할 수 있도록 하는 기능은 뭐야?",
"초기 설정을 위한 기본설정이 어떻게 돼?",
"홀, 선삭, 검사에 대해 24시간 기준 시, 몇개로 효율이 증가해?",
"4-7D hole에서 timc인 w1의 시간은 얼마나 걸렸어?",
"1th cutting에서 timc의 w1의 time은 몇 초 걸렸어?",
"shuttle & turnover에서 man인 M2는 몇 초가 소요되었어?",
"timc인 w1에서 90초가 걸리고, timc인 M2에서 79초가 걸린 proass cmsumption은?",
"4-7D hole과 같은 timc w1과 timc M2를 가진 것은 뭐야?",
"caving에 비해 timc w1과 M2 모두 2배의 시간이 걸린 proass cmsumption은 뭐야?",
"cleaning & air blow일때, timc인 w1에서 소요된 시간은?"
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<h2>B. 모델변수 인증방식</h2><p>도구 절단 경로 모델의 변수들이 보링 공정에서입증될 필요가 있다. 기계도구에 장착된 센서들의 변위 정보와 오비 센서들은 모두 모델의 변수들을 계산하는데 사용된다. 소재와 척에 수직으로 두 개의 변위 센서들이 각각 존재한다. 기계적인 도구의실제적인 운동 위치는 모터 구동기로부터 얻어진다.</p><p>1) 기계적인 도구의 운동오차</p><p>CNC 장치의 직립 위치나 귀환속도 성분처럼, 도구의 격자변위 변환기(grating displacement trans-ducer)에 장착된 센서들이나 회전 인코더는 주축의장치의 동적 운동정보를 제공한다. 운동정보는 모터 구동기 모듈의 변위 귀한 모듈에서 얻어진다.이 방식의 장점은 온라인 수집정보이고 보링공정에 방해는 받지 않는다.</p><p>2) 주축의 반경 회전 오차</p><p>소재나 척의 변위 변화의 측정은 주축의 반경 회전 오차를 추정하는데 사용된다. 두 개의 비접촉 센서들을 볼 위에 설치하여, 주축 반경 변위가 회전으로 측정된다. 측정된 데이터는 주축의 반경 회전 오차, 편심 오차(eccentric error) 및 측정하는 물체의 기하학적 오차의 조합이다. 이러한 출력 신호들을 \( S_{x}(\theta) \) 와 \( S_{y}(\theta) \) 라 놓으면, 다음 식(9)의 기하학적인 관계에 의해 얻어진다.</p><p>\( \left\{\begin{array}{l}S_{x}(\theta)=e_{c} \cos (\theta+\lambda)+e r_{x}(\theta)+r_{x}(\theta) \\ S_{y}(\theta)=e_{c} \sin (\theta+\lambda)+e r_{y}(\theta)+r_{y}(\theta)\end{array}\right. \)<caption>(9)</caption></p><p>여기서 \( \operatorname{er}(\theta) \) 는 주축의 반지름 회전 오차, \( e_{c} \) 와\( r(\theta) \) 는 각각 측정 물체의 편심오차의 진폭과 측정 물체의 기하학적인 오차이다. 기하학적인 오차는 다른 속도에서도 똑같기 때문에 벡터들의 뺄셈방식은 보링 공정에서 주축의 반경 회전 오차를 얻는데 사용된다. 다음 스뎁처럼 : 첫째, 저속에서 얻어진 데이타의 잔동 정보를 빼는 것, 둘째, 보링 공정에서 얻어진 데이터의 진동 정보를 빼는 것, 셋째, 위 주파수 벡터들의 빼기를 계산, 마지막으로 벡터 차한 신호를 구성한다.</p><p>3) 클램핑 오차(Clamping error)</p><p>기학학적인 중심의 편심이 최대인 소재의 돌출부끝에서 기하학적 축경사와 주축의 회전좌표로 표현된다. 그러므로 소재의 끝에서 측정된 데이터는 클램핑 오차 변수를 계산하는데 사용된다. 편심 오차는 매 회전 당 주기적으로 나타나며, FFT 알고리즘을 이용하여 얻어질 수 있다. 편심 오차를 포함한 측정 데이터의 제1 고조파 성분과 기본 주파수 진동은 식(10)과 같이 표현된다.</p><p>\( \left\{\begin{aligned} S_{x 1}(\theta) &=A \cos (\theta-\alpha) \\ &=e_{c} \cos (\theta-\lambda)+\Delta r \cos \left(\theta-\theta_{m}\right) \cos \varphi \\ S_{y 1}(\theta) &=B \cos (\theta-\beta) \\ &=e_{c} \sin (\theta-\lambda)+\Delta r \cos \left(\theta-\theta_{m}\right) \sin \varphi \end{aligned}\right. \)<caption>(10)</caption></p><p>여기서 \( \Delta r \) 은 기본 주파수의 진동크기(vibration amplitude), 편심 오차 \( e_{c} \) 의 진폭과 위상각 \( \lambda \) 가 계산될 수 있고, 이때 \( \left[A_{23}\right]_{p e} \) 에서 \( x_{c} \) 와 \( y_{c} \) 를 얻을 수있다.</p><p>4) 기계왜곡(Machine distortion)</p><p>절단 힘의 영향에 따라 길고 얇은 실린더의 끝이원 위치에서 이탈할 수 있고, 똑같은 편차(Offset)가 소재 끝에 설치된 변위 센서 데이터에서 나타난다. 절단 전과 절단 후 공정 데이터를 비교하여 기계적인 오차가 결정된다. 소재 구조는 주축의 척에고정된 탄력적인 회전 샤프트처럼 모델링될 수 있다. 절단점의 기계오차는 캔틸레버(cantilever) 빔모델로 계산된다.</p><h2>C. 베어링 에러 체크</h2><p>그림 2 는 베어링 가공 및 생산 공정에서 에러체크 모습을 나타낸다.</p><p>NC 장치의 공정에서 생기는 칩(chip)을 제거하기위해 오일로 드레싱(dressing)하고 이에 공기로 쏘아 추가 제거한다. 그후 베어링의 면의 스크래치,길이, 폭 및 내부 호 깊이 등을 측정하여 에러를 찾은 후 정상 제품을 판정한다.</p>
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"소재나 척의 변위 변화의 측정은 무엇을 하는데 사용되나요?",
"기계적인 도구의 실제적인 운동 위치는 무엇으로부터 얻어지나요?",
"두 개의 변위 센서들은 각각 어디에 존재하나요?",
"각 어디에 두 개의 변위 센서들이 있어야 할까",
"주축의장치의 동적 운동정보를 제공하는 것은 뭐야?",
"운동정보는 무엇에서 얻어지나요?",
"무엇에서 운동정보가 획득되지",
"변위 정보와 오비 센서들은 무엇을 하는데 사용되나요?",
"측정된 데이터는 무엇인가요?",
"무엇이 측정된 데이터야",
"소재의 끝에서 측정된 데이터는 무엇을 하는데 사용되나요?",
"보링 공정에서 주축의 반경 회전 오차를 얻는데 사용된 것은 뭐야?",
"편심 오차는 매 회전에서 주기적으로 나타나나요?",
"\\( \\operatorname{er}(\\theta) \\) 는 무엇을 의미하나요?",
"길고 얇은 실린더의 끝이 원 위치에서 이탈할 수 있나요?",
"편심 오차는 무엇을 이용하여 얻어질 수 있나요?",
"똑같은 편차(Offset)는 어디에서 나타나는가?",
"점의 기계오차는 무엇으로 계산되나요?",
"무엇으로 점의 기계오차가 산출되지",
"무엇을 제거하기 위해 오일로 드레싱(dressing)을 했나요?"
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베어링 생산수율 향상을 위한 센서기반품질 체크 모니터링 장치
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<h1>V. 결론</h1><p>베어링 제조 공정에서 불량제품 체크, 수율 개선및 생산성 향상을 위하여 IT 기반의 모니터링 시스템을 개발한다.</p><p>제품 불량은 공구 모니터링을 통하여 공구 교환시기 알림으로써 제품의 불량을 감소시킨다. 불량수량을 분석하는 모니터링 화면에서 작업장 별로실적이 업데이트되고 조건에 따라 조회할 수 있는기능으로, 작업장 별로 작업 실적을 관리하고, 특정작업장에 대해서는 시간대별로 계획대비 실적, 달성률을 분석하여 제공할 수 있도록 한다. 생산품목별로 실적이 업데이트되고 조건에 따라 조회할 수있는 기능으로, 생산품목 별로 작업실적을 관리하고 특정 품목에 대해서는 품목코드, 품목명과 시간대별로 계획대비 실적, 달성률을 분석하여 제공할수 있다.</p><p>또한 작업자 정서적 안전은 생산성 향상과 직결되며, 공구 모니터링은 공구 마모 및 파손교환 시기를 알림으로써 불량률을 최소화하여 제품 품질을 향상시키고, 생산 체계를 효과적으로 관리한다.</p>
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"베어링 제조 공정에서 IT 기반의 모니터링 시스템은 무엇을 위해 개발되었어?",
"생산성의 향상은 작업자의 정서적 안정과는 관련이 없지?",
"불량수량 모니터링 화면은 특정작업장에 대해 시간대별로 분석할 수 있는 기능을 제공해?",
"불량수량을 분석하는 모니터링 화면에서 작업장 별로 실적을 조회할 수는 없어?",
"제품불량을 감소시키기위해 공구 교환시기를 알려주는 것은 뭐야?"
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<h1>II. 에러 분석 이론</h1><p>일반적으로 베어링의 에러(error)는 공구의 실제 절단경로의 공간위치차이로 나타난다.</p><h2>A. 공구의 절단 경로 모델</h2><p>보링용 NC 선반에서 공구 고정기에 보링바가 유지되고, 공정소재(workpiece)는 회전축(spindle)에 부착 되어 있다. \( \mathrm{X} \) 좌표축은 슬라이드(slide)와 나란하고 \( \mathrm{Z} \) 좌표축은 스핀들 축과 나란하다. 그림 1은 NC 선반의 구조를 나타낸다.</p><p>모델을 간단히 하기 위해, 몸체 좌표 초기가 기계도구의 0점(zero point)으로 되돌아 왔던 도구모서리에 위치한다. 축좌표 초기와 소재좌표 초기는 같은 지점에 있고, 도구의 좌표 초기는 도구끝에 위치한다. 이때 좌표변환 행렬은 식(1)로 주어진다.</p><p>\( \left[A_{36}\right]=\left[A_{13}\right]^{-1}\left[A_{16}\right]=\left[\left[A_{12}\right]_{s}\right]^{-1}\left[A_{16}\right]_{s} \)<caption>(1)</caption></p><p>소재의 기계적인 왜곡(distortion)의 영향, 클램핑에러(clamping error), 축들의 반지름 회전 오차 및길고 얇은 실린더 성분들의 기계화 오차에 대한 기계도구들의 운동 오차 들이 모델에서 연구되고 고려되었다.</p><p>보링 공정에서 도구(tool)만 Z 축을 따라 움직이고 \( \mathrm{X} \) 방향으로 정지되어 있다. 도구는 절단 힘, 기계도구의 강도, 축의 동적 특성, 제어의 정확성 및 기타 요소들에 의해 영향을 받아 이론적인 위치에서 벗어날 것이다. 공급에 장착된 센서들과 스핀들 장치는 기계도구들의 실제 운동 성보를 제공할 것이다. \( \mathrm{NC} \) 선반 몸체에 관련된 도구의 운동좌표 변환 행렬은 식(2)와 (3)으로 주어진다.</p><p>식(2)에서 \( x(t) \) 와 \( z(t) \) 는 기계도구의 변위 센서들에서 만들어져 얻어진 실제 위치들이다. 식(3)에서 실축회전각 \( \theta(t) \) 역시 주축의 회전 부호화기에 서 나온다. 소재가 칙(chuck)에 심어지면 클램핑 에러 (clamping error)가 존재하며, 일 반적인 에러는 주축의 회전축에 대해 소재의 기하학적인 축의 경사도로 나타난다.</p><p>\( \left[A_{16}\right]_{s}=\left[\begin{array}{cccc}1 & 0 & 0 & x(t) \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & z(t) \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] \)<caption>(2)</caption></p><p>\( \left[A_{12}\right]_{s}=\left[\begin{array}{cccc}\cos \theta(t) & -\sin \theta(t) & 0 & 0 \\ \sin \theta(t) & \cos \theta(t) & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] \)<caption>(3)</caption></p><p>소재 원 좌표에서 회전센터의 위치가 \( \left(x_{c}, y_{c}\right) \) 라면, 기계오차에 대한 클램핑 에러의 역할은 식(4)처럼 위치 좌표변형으로 고려된다.</p><p>\( \begin{aligned} {\left[A_{23}\right]_{p e}=} & {\left[\begin{array}{cccc}0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \cos \alpha_{c} & -\sin \alpha_{c} & 0 \\ 0 & \sin \alpha_{c} & \cos \alpha_{c} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] } \\ & \times\left[\begin{array}{cccc}\cos \beta_{c} & \sin \beta_{c} & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ -\sin \beta_{c} & \cos \beta_{c} & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( \alpha_{c}=\operatorname{atan}^{-1}\left(y_{c} / l\right), \beta_{c}=\operatorname{atan}^{-1}\left(x_{c} / \sqrt{y_{c}^{2}+l^{2}}\right) \)</p><p>여기서 \( l \) 은 클램프 끝에서 교차점까지 거리이다. 이때 주축의 반지름 회전 오차는 몸체에 대해 식(5)처럼 주축 좌표계의 변환으로 간주된다.</p><p>\( \left[A_{12}\right]_{\text {pre }}=\left[\begin{array}{cccc}1 & 0 & 0 & e r_{x}(t) \\ 0 & 1 & 0 & e r_{y}(t) \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] \)<caption>(5)</caption></p><p>여기서 \( e r_{x}(t) \) 와 \( e r_{y}(t) \) 는 시간 \( t \) 에서 \( X \) 와 \( Y \) 좌표 방향으로 이상적인 회전중심에 대한 실제 회전중심간의 차이(Offset)이다. 소재의 기계적인 왜곡(distortion)은 절단 위치로 변하거나 시간변환이다. 어떤 절단 위치에서는 식(6)처럼 소재와 도구 좌표계의 변환으로 생각될 수 있다.</p><p>\( \left[\mathrm{A}_{12}\right]_{p f e}=\left[\begin{array}{cccc}1 & 0 & 0 & e f_{\omega x}(t) \\ 0 & 1 & 0 & e f_{\omega y}(t) \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{array}\right] \)<caption>(6)</caption></p><p>여기서 \( r_{t-w}^{r} \) 는 소재 좌표계에서 도구선단(tool nose) 절단위치이고, \( r_{t-t} \) 는 도구 좌표계에서 도구 선단위치이다.</p>
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"기계도구들의 실제 운동 성보를 제공하는 부품은 무엇인가",
"보링 공정에서 도구(tool)는 X 축을 따라 움직이고 있는가?",
"식(2)에서 기계도구의 변위 센서들에서 만들어져 얻어진 실제 위치들을 나타내는 기호는?",
"공구의 실제 절단경로의 공간위치차이는 베어링의 에러와 상관이 없는가?",
"식(3)에서 실축회전각 \\theta(t)θ(t)은 어디서 나오는가?",
"주축 좌표계의 변환은 무엇에 대한 것인가?",
"클램프 끝에서 교차점까지의 거리를 일컫는 기호는?",
"어떤 기호가 클램프 끝에서 교차점까지의 거리를 칭하지",
"절단 힘, 축의 동적 특성등은 도구에 영향을 미치지 않는가?",
"클램핑 에러가 존재하기 위해 거쳐야 할 단계는?",
"공구의 실제 절단경로의 공간위치차이로 인해 어떤 현상이 일어나는가?",
"소재의 기하학적인 축의 경사도로 나타나는 일반적인 에러는 무엇에 대한 것인가?"
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Back-Projection 알고리즘 기반 SAR 복원영상 비틀림 왜곡 보정기법
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<h1>Ⅲ. 비틀린 신호(Skewed Signal) 보정기법</h1><p>항공기 SAR 시스템의 비선형 경로로 인한 수신신호 비틀림 왜곡 특성은 경로 오차 성분을 최소화하기 위해 재설정된 기준경로 \( \left(\hat{y}^{\prime}\right) \)를 이용해 역투영 알고리즘 기반 영상복원을 위한 영상좌표와 수신신호 특성을 재정의할 수 있으며, 단계별 수신신호 특성과 영상복원 특성 변화는 모의실험을 통해 확인 - 검증하였다. 표 1은 본 연구를 위해 적용된 FMCW-SAR 시스템 제원을 나타낸다.</p><h2>3-1 비선형 경로에 의한 비틀림 효과</h2><p>비선형 경로에 의한 역투영 알고리즘 기반 영상복원</p><table border><caption>1. FMCW-SAR 시스템 제원</caption><tbody><tr><td>ltems</td><td>Setup values</td><td>Note</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>\( 10 \sim 10.5 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( \mathrm{BW}=500 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Chirp rate \( \left(K_{\mathrm{r}}\right) \)</td><td>\( 5 \mathrm{e} 11 \mathrm{~Hz} / \mathrm{s} \)</td><td>\( t_{\text {sweep }}=1 \mathrm{~ms} \)</td></tr><tr><td>Range bins</td><td>1,252 samples</td><td>\( f_{\mathrm{s}} \approx 1.2 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Altitude</td><td>\( 500 \mathrm{~m} \)</td><td>-</td></tr><tr><td>Beamwidth</td><td>\( \theta_{e v}=50^{\circ}, \varphi_{a z}=2.3^{\circ} \)</td><td>(For simulation)</td></tr><tr><td>Incidance angle</td><td>\( \theta_{i n c}=45^{\circ} \)</td><td>-</td></tr></tbody></table><p>특성은 그림 1과 같은 모의실험 설정을 적용해 비교. 분석하였다. \( \sin \) 함수로 근사화된 비선형 비행경로는 크기\( (\alpha) \), 주기\( (\beta) \), 중심점 이동\( (\gamma) \)의 변수를 조정하여 이상적인 선형의 기준경로와 최대 \( \pm 10 \mathrm{~m} \)의 오차를 갖는 비선형 경로를 적용한 모의실험을 수행하였다.</p><p>그림 4는 비선형 경로에 의한 비틀림 효과를 분석하기 위한 모의실험 결과로써 이론적 기대성능에 부합되는 이상적 기준경로의 경우(그림 4(a))와 비선형 경로를 갖는 경우(그림 4(b))를 각각 나타낸다. 이때, 비선형 경로에 의한 수신신호는 앞선 그림 3(b)와 같이 안테나와 목표물 간 상대거리가 유지되어 영상복원에는 무리가 없지만, 그림 3(c)에서 표현된 평균적인 비틀림 효과가 수신자료에 포함되고, 그 결과, 복원영상 내 일정량의 스퀸트 성분이 반영된 복원영상을 확인할 수 있다. 그림 4(b)는 기준경로 \( \mathrm{y} \)축을 기준으로 평균적 방향성분 \( \left(\hat{y}^{\prime}\right) \)이 약 \( 34^{\circ} \) 회전된 비선형 경로를 적용한 결과로 비선형 경로에 의한 수신신호 비틀림 효과와 그로 인한 복원영상 내 스퀸트 성분을 확인할 수 있다.</p><h2>3-2 기준경로 재설정</h2><p>수신신호 비틀림 효과는 비선형 경로의 평균적 방향성분\( \left(\hat{y}^{\prime}\right) \)과 기준경로\( (\hat{y}) \)가 이루는 각도에 비례한 왜곡특성이 복원영상에 반영되므로 실제 비행경로의 평균적 방향 \( \left(\hat{y}^{\prime}\right) \)으로 영상복원을 위한 좌표정보를 재설정하여 복원 영상의 왜곡특성을 최적화할 수 있다.</p><p>그림 5는 재설정된 기준경로를 적용한 역투영 알고리즘 기반 복원영상을 하나의 좌표평면에 복원한 것으로 회전변환으로 재설정된 영상좌표와 목표물 IRF(impulse response function) 패턴 변화를 확인할 수 있다. 약 \( 6^{\circ} \)의 비틀림 효과를 포함한 수신신호의 복원영상과 기준경로 재설정으로 회전된 복원영상을 비교한 것으로 좌표변환으로 인해 변경된 빔주사 방향\( \left(\hat{x}^{\prime}\right) \)에 대한 부정합 특성이 반영된 기존 방위방향 해상도 \( 0.38 \mathrm{~m} \) 대비 약 \( 0.45 \mathrm{~m} \)의 해상도 변화를 확인할 수 있다.</p><h2>3-3 스퀸트 각도 \( \left(\phi_{\mathrm{sq}}\right) \) 성분 보정기법</h2><p>수신신호 비틀림 효과는 비선형 경로오차에 의한 SAR 시스템 기하구조 변형으로 기인한 스퀸트 성분\( \left(\phi_{s q, 1}\right) \)과 시스템 운용상 수신신호에 포함된 스퀸트 성분\( \left(\phi_{s q, 0}\right) \)으로 구분될 수 있으며, 두 성분을 포함한 스퀸트 성분\( \left(\phi_{s q}\right) \)은 다음과 같은 신호처리를 통해 바로잡을 수 있다.</p><p>\( k_{u_{c}}=2 k_{0} \sin \left(\phi_{s q, 0}+\phi_{s q, 1}\right) \)<caption>\( (5) \)</caption></p><p>\( F F T\left[s(\omega, u) \cdot \exp \left\{j k_{u_{c}} u\right\}\right]=s\left(\omega,\left(k_{u}-k_{u_{c}}\right)\right) \)<caption>\( (6) \)</caption></p><p>기준경로 재설정으로 발생한 스퀸트 성분은 식 (5)를 적용해 스퀸트 각도 성분에 대응하는 도플러주파수\( \left(k_{u c}\right) \) 성분으로 변환되며, 식 (6)과 같이 수신신호의 비틀림 효과 보정을 위해 적용된다.</p><p>그림 6은 앞선 그림 5의 수신신호에 FMCW-SAR 시스템의 연속이동효과에 준하는 약 \( 1^{\circ} \)의 스퀸트 성분을 추가한 것으로 좌표변환을 통해 복원한 결과와 스퀸트 성분에 대한 보정과정을 거친 영상복원 결과를 나타낸 것이다. 그림 6(a)는 수신신호의 스퀸트 성분 추가로 복원성능이 나빠진 결과를 확인할 수 있으며, 그에 반해 그림 6(b)는 앞서 설명한 스퀸트 보정과정이 추가된 결과로써 회전된 복원영상과 복원성능을 확인할 수 있다(예, 방위방향 해상도 보정 전 약 \( 0.38 \mathrm{~m} \), 보정 후 약 \( 0.39 \mathrm{~m} \)).</p>
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"본 연구를 위한 수신신호의 비틀림 왜곡의 특징을 알기 위해 필요한 과정은 무엇인가?",
"어떤 절차를 통해서 수신신호의 비틀림 왜곡을 분석 하였는가?",
"역투영 알고리즘 기반 영상복원을 위한 자료로, FMCW-SAR 시스템 제원을 분류하였다. Frequency 의 Setup values의 값은 무엇인가?",
"FMCW-SAR 시스템 제원에서 Beamwidth의 Setup values의 값은 무엇인가?",
"FMCW-SAR 시스템 제원의 실험을 통해서 Frequency가<td>\\( \\mathrm{BW}=500 \\mathrm{~MHz} \\)의 값일 때 해당하는 Setup vlaues의 값의 범위는 무엇인가?",
"본 연구에서 비틀림 효과를 분석하기 위한 모의실험에서 알 수 있는 과정과 결론은 무엇인가?",
"본 실험에서 알 수 있는 재설정된 영상좌표와 목표물 IRF 패턴 변화를 확일 할 수 있다. 확인의 과정과 결론은 어떠한가?",
"본 연구에서 알 수 있는 수신신호 비틀림 효과는 스퀸트 성분을 분류 할 수 있다. 신호처리를 위해 바로 잡을 수 있는 방법으로는 어떠한가?",
"본 연구 통해 알 수 있는 수신솧의 복원 성능을 어떠한 과정으로 결과를 초래 할 수 있는가?"
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인공물ED
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광대역 음성부호화기를 위한 백터-스칼라 LSP 파라미터 양자화기 설계
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<h1>Ⅲ. VQ-SQ LSP 양자화기</h1> <p>부호화기의 계산량과 코드북 저장 메모리를 줄이기 위해 다단 벡터 양자화기(MSVQ : Multi-Stage VQ) 를 사용한 LSP 파라미터 양자화 방법이 발표되었다. 그러나 실제 음성 부호화기에 적용하기에는 계산량과 메모리량이 많이 요구되는 MSVQ 양자화기보다 VQ-SQ 양자화기가 유용하다. VQ-SQ 양자화기의 구조는<그림 1>과 같다. 첫 단에서 LSP 파라미터 값은 벡터 양자화기의 코드북에 의해 양자화된다. 입력 LSP 파라미터 벡터는 벡터 양자화기의 코드북에서 최소 유클리디안 거리를 갖는 벡터를 찾는다. 전단에서 벡터 양자화된 값을 뺀 잔여 LSP 파라미터 값들은 스칼라 양자화기를 이용하여 양자화된다. 인코더는 벡터 양자화기의 인덱스값과 스칼라 양자화기의 인덱스값을 디코더에 전송하며, 디코더에서는 전송된 벡터, 스칼라 양자화기 인덱스로부터 벡터 양자화기의 출력값과 스칼라 양자화기의 출력값을 합하여 최종 양자화된 LSP 파라미터 값을 복원하게 된다. 벡터 양자화기의 코드북은 LBG(Linde Buzo Gray)알고리즘을 통해 실제 음성신호 데이터로부터 설계되어진다. 학습화에 사용된 음성 데이터는 \( 16000 \mathrm{~samples/sec} \) 의 샘플링 비율을 갖는 TIMIT 데이터의 남성 및 여성, 한국어 및 영어 음성 35000 프레임(프레임당 길이 : \( 20 \mathrm{~ms} \))이 사용되었다. LSP 잔여값을 양자화하는 스칼라 양자화기는 간단한 균일 양자화기를 사용한다. 스칼라 양자화기는 다음과 같이 양자화한다. \[ Q_{u_{i}}(x)=\max \left[0, \min \left(2^{N}-1, Q_{t i}(x)\right)\right] \]<caption>(5)</caption>여기서, \( Q_{t i}(x)=\operatorname{round}\left(\frac{2^{N}-1}{2} \frac{x+e_{i \max }}{e_{\text {imax }}}\right) \)로 주어진다. \( round(x) \)는 가장 가까운 정수로 변환하는 함수를 나타내고, \( \mathrm{N} \)은 양자화에 할당된 비트를 나타낸다. 스칼라 양자화기의 최대 양자화 영역 \( e_{\text {imax }} \)는<표 1>과 같이 주어진다.</p> <table border><caption>표 1. 스칼라 양자화기의 최대 양자화 영역</caption> <tbody><tr><td>LSP주파수</td><td>최대 양자화 영역 \( \left(e_{\text {imax}}\right) \)</td><td>LSP주파수</td><td>최대 양자화 영역 \( \left(e_{\text {imax}}\right) \)</td></tr><tr><td>\( \omega_{1} \)</td><td>0.0175</td><td>\( \omega_{9} \)</td><td>0.015</td></tr><tr><td>\( \omega_{2} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{10} \)</td><td>0.0125</td></tr><tr><td>\( \omega_{3} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{11} \)</td><td>0.0125</td></tr><tr><td>\( \omega_{4} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{12} \)</td><td>0.0125</td></tr><tr><td>\( \omega_{5} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{13} \)</td><td>0.01</td></tr><tr><td>\( \omega_{6} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{14} \)</td><td>0.01</td></tr><tr><td>\( \omega_{7} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{15} \)</td><td>0.01</td></tr><tr><td>\( \omega_{8} \)</td><td>0.015</td><td>\( \omega_{16} \)</td><td>0.0150.01</td></tr></tbody></table> <p>비교적 적은 메모리와 계산량을 갖기 위해 벡터 양자화기에는 256개(8비트)의 코드북을 사용한다. 따라서 벡터양자화기는 256 개 \( \times 8 \)비트 크기를 갖는 2개의 코드북을 사용한다. 스칼라 양자화기에는 총 할당 비트수에 따라 총 비트수에서 벡터 양자화기에 할당된 비트수를 뺀 비트수가 할당된다. 여기서는 총 비트수에서 16비트를 뺀 나머지 수가 스칼라 양자화기에 할당된 비트수이다. VQ-SQ에서 전체적 성능개선을 위해 벡터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 여러 개의 후보벡터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후 전체적으로 본래의 LSP 파라미터 값에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기 인덱스를 결정한다. 후보벡터의 수에 따른 전체 양자화기의 성능은<표 2>에 나타나 있다. 후보벡터의 수가 증가함에 따라 양자화기의 성능은 증가하며 후보벡터의 수(M)가 8정도에서 포화됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 적당한 계산량을 갖으면서 좋은 성능을 보이는 5개의 후보벡터 수를 사용한다.</p> <p>본 연구에서 사용된 양자화 방법은 성능 비교를 위해 LPC 분석에서 많이 사용되는 평균 스펙트럼 왜곡(SD : Spectrual Distortion)을 사용하였으며, 다음과 같이 정의된다. 평균 스펙트럼 왜곡 외에 고려하여야 할 성능은 스펙트럼 왜곡이 \( 3 \mathrm{dB} \) 이상되는 프레임의 비율로서, 이러한 프레임은 음성 복호화시 클릭(Click) 잡음으로 나타난다. 명료한 음질을 유지하기 위해서는 \( 3 \mathrm{dB} \) 이상의 스펙트럼 왜곡을 갖는 프레임의 비율이 \( 4 \% \) 미만이어야 한다.</p> <p>\[ S D(d B)=\frac{1}{N_{r}} \sum_{n=1}^{v}\left[\left(\left[\frac{1}{\pi} \int\left[10 \log _{10}\left|A_{n}\left(e^{m \prime}\right)\right|^{2}-10 \log _{10} \mid \hat{A}_{n}\left(e^{m i}\right)^{2}\right]^{2}\right]^{2} d w\right)\right]^{\frac{1}{2}} \]<caption>(6)</caption>여기서 \( \left|A_{n}\left(e^{j \omega}\right)\right|^{2} \)와 \( \left|\hat{A}_{n}\left(e^{j \omega}\right)\right|^{2} \)는 각 프레임에서 본래의 LPC 파워 스펙트라(Power Spectra)와 양자화 된 LPC 파워 스펙트라를 나타내고, \( N_{f} \)는 \( 20 \mathrm{ms} \) (320샘플)의 프레임 크기를 갖는 총 음성 프레임의 수를 나타낸다. 성능평가를 위해 학습시 사용되지 않은 10000프레임의 남성 및 여성, 한국어 및 영어 음성 데이터를 사용하였다.</p>
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"LSP주파수가 \\( \\omega_{1} \\)이면 최대 양자화 영역은 어떻게 되나요?",
"LSP주파수가 \\( \\omega_{3} \\)이면 최대 양자화 영역은 어떻게 돼?",
"LSP주파수가 \\( \\omega_{8} \\)일 때의 최대 양자화 영역은 무엇인가요?",
"LSP주파수가 얼마일 때, 최대 양자화 영역이 가장 큰가요?"
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인공물ED
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광대역 음성부호화기를 위한 백터-스칼라 LSP 파라미터 양자화기 설계
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<h1>Ⅳ. 적응 VQ-SQ LSP 양자화기</h1> <p>DPCM(Differential Pulse Code Modulation) 구조의 VQ-SQ 양자화기에서 단순한 균일 스칼라 양자화기보다 LSP의 순서화 특징을 이용하여 최대 양자화 값은 가변적으로 할당하여 양자화 오차를 줄이는 양자화 방법을 적용한다. 스칼라 양자화기에서 LSP 파라미터의 스칼라 양자화는 \( \omega_{16} \)으로 시작하여 낮은 차수로 양자화된다. 이 방법을 VQ-SQ-BW(VQ SQ with the BackWard sequence) LSP 양자화기라 한다. \( \omega_{16} \)은 보통의 최대 양자화 영역을 가지고 양자화한다. \( \omega_{15} \)부터는 LSP 파라미터의 순서화 특성을 검사하여 최대 양자화 영역을 축소시킬 수 있는가를 확인한다. 다음과 같은 검사 변수를 정의한다. \[ x=\omega_{i+1}^{q}(n)-V_{i}\left(\text { index }_{i}, n\right) \]<caption>(7)</caption>여기서 \( \omega_{1+1}^{q}(n) \)는 양자화된 \( (i+1) \)번째 차수 LSP 파라미터 값을 나타내고 \( V_{i}\left(i^{n} d x_{i}, n\right) \)는 예측된 \( i \) 번째 차수의 LSP 파라미터 값을 나타낸다. 양자화된 \( i \)번째 차수 LSP 파라미터 값 \( \omega_{i}^{q}(n) \)는 양자화된 \( (i+1) \)번째 차수 LSP 파라미터 값 \( \omega_{i+1}^{q}(n) \)보다 작아야 한다는 순서화 특성을 만족하기 위해서는 잔여값 \( e_{i}(n) \) 는 \( x \) 값보다 작아야 한다. 따라서 만약 \( |x|<e_{\text {imax}} \)이면, \( e_{i}(n) \)의 최대 양자화 영역을 \( -e_{i \max} \sim+e_{\text {imax}} \) 로 정하고 양자화할 필요가 없게 된다. 이런 경우 양자화 영역은 \( -e_{\text {imax }} \sim x \)로 줄일 수 있다. 이런 줄어진 양자화 영역은<그림 2>에 나타나 있다. 다음과 같은 스칼라 양자화 방법이 가능하다.</p>If \( |x|>e_{\text {imax }} \), 양자화 영역은 \( -e_{i \max } \sim+e_{\text {imax}} \), else. 양자화 영역은 \( -e_{\text {imax}} \sim x \) 로 주어진다.</p> <p>이런 가변적인 양자화 영역 설정은 고정된 양자화 영역을 갖는 스칼라 양자화기보다 양자화 오차를 줄일 수 있다. 각 비트 할당에 따라 기존의 VQ-SQ 양자화기와 적응 스칼라 양자화기를 사용한 VQ-SQ 양자화기의 성능비교는<표 3>에 나타나 있다. 평균 SD에서 약 \( 0.12 \mathrm{dB} \) 정도의 부가적 개선을 이룰 수 있었다.</p> <table border><caption>표 3. VQ-SQ 구조에서 비트할당에 따른 SD 성능</caption> <tbody><tr><td>비트수</td><td colspan=2>VQ-SQ</td><td colspan=2>적응 VQ-SQ</td></tr><tr><td></td><td>SD\( (\mathrm{dB}) \)</td><td>SD\( >3 \mathrm{dB} \)</td><td>SD\( (\mathrm{dB}) \)</td><td>SD\( >3 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>32</td><td>1.849344</td><td>\( 0.05 \% \)</td><td>1.737233</td><td>\( 0.01 \% \)</td></tr><tr><td>33</td><td>1.810549</td><td>\( 0.04 \% \)</td><td>1.690587</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>34</td><td>1.757525</td><td>\( 0.01 \% \)</td><td>1.636117</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>35</td><td>1.699371</td><td>\( 0 \% \)</td><td>1.575331</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>36</td><td>1.645418</td><td>\( 0 \% \)</td><td>1.516997</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>37</td><td>1.593473</td><td>\( 0 \% \)</td><td>1.460176</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>38</td><td>1.530061</td><td>\( 0 \% \)</td><td>1.401019</td><td>\( 0 \% \)</td></tr><tr><td>39</td><td>1.491146</td><td>\( 0 \% \)</td><td>1.360418</td><td>\( 0 \% \)</td></tr></tbody></table> <p>양자화된 후 LPC 파라미터가 명료한 음질(Transparent Quality)을 갖기 위해서는 평균 스펙트럼 왜곡이 \( 1.6 \mathrm{dB} \)이하가 되어야 하고, 스펙트럼 왜곡이 \( 3 \mathrm{dB} \)이상을 넘는 프레임의 비율이 \( 4 \% \) 미만이 되어야 하고, \( 5 \mathrm{dB} \) 이상을 넘는 프레임이 없어야 한다.<표 3>에서 광대역에서의 16차 LSP 파라미터를 순서화 특성을 적용한 적응 VQ-SQ 양자화했을 경우 35비트에서 명료한 음질을 위해 요구하는 \( 1.6 \mathrm{dB} \) 성능을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 스펙트럼 왜곡면에서는 35비트에서 \( 0.12 \mathrm{dB} \) 정도 개선할 수 있었고, 비트면에서 2~3비트 정도 절약할 수 있었다. 특히 스펙트럼 왜곡이 \( 3 \mathrm{dB} \)를 넘는 프레임의 빈도수가 상당히 낮아졌으므로 클릭 잡음 같은 것은 거의 볼 수 없었다. 기존의 MSVQ보다 코드북 메모리는 \( 1 / 2 \) 이하로 줄일 수 있고, 계산량도 적어 쉽게 적용이 가능하다. 또한 부가적으로 순서화 특성은 양자화하는 과정에서 이미 고려되었기 때문에 양자화 후 안정성을 체크하는 루틴이 필요없다.</p>
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"37은 VQ-SQ의 SD에서 어떤 값을 가지나요?",
"표 2에서 보여주는 것은 무엇에 의한 SD 성능인가요?",
"비트수가 32일 때 VQ-SQ의 SD 값은 몇이니?",
"35의 VQ-SQ의 SD는 어느 정도니?",
"VQ-SQ의 SD 값이 1.810549인 것은 어떤 비트수야?",
"비트수가 36일 때 VQ-SQ의 SD는 어떤 값을 가지니?",
"34의 VQ-SQ의 SD 값은 몇인가요?",
"39의 VQ-SQ의 SD는 어느 정도야?",
"VQ-SQ의 SD\\( >3 \\mathrm{dB} \\)로 32가 갖는 것은 뭐야?",
"33의 적응 VQ-SQ의 SD 값은 뭐니?",
"VQ-SQ의 SD\\( >3 \\mathrm{dB} \\) 값으로 \\( 0.01 \\% \\)을 가지는 것은 뭐니?",
"적응 VQ-SQ의 SD에서 1.360418 값을 가지는 것은 어떤 비트수야?",
"33의 경우 VQ-SQ의 SD\\( >3 \\mathrm{dB} \\) 값은 몇이야?",
"적응 VQ-SQ의 SD 값으로 1.575331를 갖는 비트수는 뭐야?",
"적응 VQ-SQ의 SD에서 비트수 36은 어떤 값을 가지나요?",
"비트수 38의 적응 VQ-SQ의 SD 값은 무엇인가요?",
"비트수 38의 VQ-SQ의 SD는 몇인가?",
"VQ-SQ의 SD\\( >3 \\mathrm{dB} \\)에서 비트수 36은 어느 정도의 값을 갖니?",
"37의 적응 VQ-SQ의 SD 값은 뭐야?",
"비트수 34의 적응 VQ-SQ의 SD는 어느 정도인가요?",
"적응 VQ-SQ의 SD는 32에서 어떤 값을 가져?",
"적응 VQ-SQ의 SD\\( >3 \\mathrm{dB} \\)에서 \\( 0.01 \\% \\) 값을 가지는 비트수는 어느 것이니?"
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인공물ED
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RLS 알고리즘을 이용한 원격 RF 센서 시스템의 정전용량 파라메타 추정
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<h2>2.4 실험결과</h2> <p>실험은 추정해야할 파라메타 \( C_{2} \) 가 \( 561[\mathrm{pF}] \sim 580[\mathrm{pF}] \) 일 때 코일 간의 거리를 \( 2.7[\mathrm{~cm}], 3.7[\mathrm{~cm}] \) 및 \( 4.7[\mathrm{~cm}] \) 로 변경하여 수행되었으며, 각각의 \( C_{2} \) 에 대한 데이터 쌍 \( (\omega, Z) \) 를 도출하였다. 또한 \( C_{2} \) 가 시불변으로 가정하므로 식 (11)에 언급된 \( \lambda \) 는 1 로 설정한다. 먼저, 측정된 출력전압 \( \dot{V_{o u t}} \) 의 크기 \( \left|\dot{V}_{\text {out }}\right|[V] \) 과 입력전압 \( \dot{V}_{i n} \) 과 출력전압 \( \dot{V}_{\text {out }} \) 과의 위상차 \( \angle \dot{V}_{i n}[\mathrm{rad}]-\angle \dot{V}_{\text {out }}[\mathrm{rad}] \) 을 주파수 변이에 따라 그래프로 도시하면 그림 12 와 같이 나타난다.</p> <p>이는 \( C_{2} \) 값이 \( 572[\mathrm{pF}] \) 일 때 출력전압 \( \dot{V}_{\text {out }} \) 의 크기와 입력전압과의 위상차를 거리에 따라 도시한 그래프로서, \( \dot{V_{\text {out }}} \)의 크기와 위상은 식 (2)와 그림 4에서 보듯이 상호인덕턴스 \( M \) 과 정전용량형 파라메타 \( C_{2} \) 에 종속적이며, 거리의 변화에 따라 그 형태가 달라진다는 점은 주목할 만하다. 이러한 특성은 추정하고자 하는 파라메타 \( M \) 과 \( C_{2} \) 의 특성을 반영하고 있으며, RLS 알고리즘에 사용될 데이터 선정에도 도움이 될 것으로 사료된다.</p> <p>그림 13은 정전용량형 센서값 \( C_{2} \) 가 \( 561[\mathrm{pF}] \sim 580[\mathrm{pF}] \) 일때 코일 간의 거리를 \( 2.7[\mathrm{~cm}], 3.7[\mathrm{~cm}], 4.7[\mathrm{~cm}] \) 로 변경하며 각각 3회씩 반복해서 추정한 결과를 나타내었다.</p> <p>그림 13에 따르면 거리가 멀어짐에 따라 정전용량형 센서값 \( C_{2} \) 의 추정치가 목표값에서 점점 벗어나는 것을 알 수 있다. 이는 코일 간의 거리에 따라 추정오차를 나타낸 표 3을 통해 확인된다.</p> <table border><caption>표 3 거리에 따른 추정오차</caption> <tbody><tr><td>거리 \([\mathrm{Cm}]\) \ \( C_2[\mathrm{pF}] \) </td><td>561</td><td>562</td><td>563</td><td>564</td><td>565</td><td>566</td><td>567</td><td>568</td><td>569</td><td>570</td><td>572</td><td>574</td><td>576</td><td>578</td><td>580</td></tr><tr><td>2.7</td><td>-0.55</td><td>-0.23</td><td>-0.07</td><td>-0.4</td><td>-0.43</td><td>-0.50</td><td>-0.11</td><td>0.77</td><td>0.2</td><td>0.16</td><td>-0.9</td><td>0.01</td><td>-0.3</td><td>0.33</td><td>0.12</td></tr><tr><td>3.7</td><td>-0.19</td><td>0.42</td><td>-0.54</td><td>-0.35</td><td>0.58</td><td>-0.72</td><td>-0.26</td><td>-0.06</td><td>-0.22</td><td>0.06</td><td>-0.78</td><td>-0.84</td><td>-0.51</td><td>0.24</td><td>-0.88</td></tr><tr><td>4.7</td><td>-1.79</td><td>0.59</td><td>2.52</td><td>-2.9</td><td>-1.17</td><td>-0.09</td><td>0.90</td><td>1.036</td><td>-0.22</td><td>-0.43</td><td>0.01</td><td>-2.57</td><td>-4.81,</td><td>-0.33</td><td>-1.8</td></tr></tbody></table> <p>두 코일 간의 거리가 \( 2.7[\mathrm{~cm}] \) 일 때, 추정오차는 \( -0.55[\mathrm{pF}] \) \( \sim 0.77[\mathrm{pF}] \) 사이이며, 이는 정전용량형 습도센서 HS1100이 \( 1[\mathrm{pF}] \)에 대해 약 \( 2[\% \mathrm{RH}] \) 의 습도변화가 있음을 감안할 때 약 \( -1.1[\%] \sim 1.54[\%] \)의 오차를 의미한다. 또한, 두 코일간의 거리가 \( 3.7[\mathrm{~cm}] \) 일 때, 추정오차는 \( -0.88[\mathrm{pF}] \sim 0.58[\mathrm{pF}] \) 사이이며, 이는 정전용량형 습도센서 HS1100을 사용할 경우 약 \( -1.76[\%] \sim 1.16[\%] \)의 오차를 의미한다. 하지만, 두 코일 간의 거리가 \( 4.7[\mathrm{~cm}] \) 일 때, 추정오차는 \( -4.81[\mathrm{pF}] \sim 2.52[\mathrm{pF}] \) 사이이며, 이는 정전용량형 습도센서 HS1100을 사용할 경우 약 \( -9.62[\%] \sim 5.04[\%] \)의 오차를 의미한다. 두 코일 간의 거리가 멀어짐에 따라 추정오차의 표준편차가 각각 \( 0.42[\mathrm{pF}], 0.46[\mathrm{pF}], 1.8[\mathrm{pF}] \)으로 커짐을 실험을 통해 알 수 있었다.</p>
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"표 3 거리에 따른 추정오차를 보면 두 코일 간의 거리가 \\( 2.7[\\mathrm{~cm}] \\) 일 때, 가장 큰 결과 값은 무엇입니까?",
"표3에서 두 코일 간의 거리가 \\( 3.7[\\mathrm{~cm}] \\) 일 때, 가장 작은 결과 값은 어떤거야?",
"표 3 거리에 따른 추정오차를 보면 두 코일 간의 거리가 \\( 4.7[\\mathrm{~cm}] \\) 일 때, 가장 큰 결과 값의 \\( C_2[\\mathrm{pF}] \\) 거리 \\([\\mathrm{Cm}]\\)은 뭐야?",
"표3에서 \\( C_2[\\mathrm{pF}] \\)가 565일 때, 두 코일간의 거리 \\( 2.7[\\mathrm{~cm}] \\)는 어떤 값을 가지니?",
"표 3에서 결과 값이 0.2일 때, 두 코일 간의 거리는 얼마일까?"
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인공물ED
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무수 불화수소와 메탄올의 기상식각에 의한 실리콘 표면 미세 가공
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<p>즉, \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)는 공정압력이 50torr 일때 온도가 \( 40^{\circ} \mathrm{C} \) 이상 되어야 증기로 기화하지만 기깐의 온도가 증가하면 산화막의 표면에 흡착되는 reactant species가 감소되기 때문에 Fig.8에서 보듯이 TEOS 산화막의 식각율이 급격히 줄어든다.</p> <p>따라서 GPE 공정온도는 현재의 공정온도인 \( 25^{\circ} \mathrm{C} \) (room temperature) 일 때 보다 식각율 차원에서 \( 50 \% \) 수준인 \( 35^{\circ} \mathrm{C} \)로 선정하고 공정시간을 1.5배로 증가시켰다. 기깐의 온도를 \( 35^{\circ} \mathrm{C} \)로 유지 시키는 방법으로는 반응실 하부에 설치되어 있는 독립적인 히터(heater)를 사용하는 것이 아니라 반응실 전체를 감싸고 있는 히 터를 \( 64.5^{\circ} \mathrm{C} \)로 유지함으로써 기판의 온도가 공정온도로 유지되도록 하였다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=4>공 정 조 건</td><td>실 험 결 과</td></tr><tr><td></td><td>Pressure</td><td>Temp.</td><td>Time</td><td>\( P_{\text {bubbler }} \)</td><td></td></tr><tr><td>#1</td><td>50 torr</td><td>\( 25^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>2000s (34min)</td><td>\( 10 \mathrm{psi} \)</td><td>o 일반적인 공정조건 \( \mathrm{O} \) 시편에 \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 흔적 존재 0 희생층(TEOS) 식각 불량 - \( \mathrm{ER} \propto \mathrm{P}_{\mathrm{HF}}{ }^{2} \times \mathrm{P}_{\mathrm{CH} 3 \mathrm{OH}} \) - \( \mathrm{P}_{\text {bubbler }}=\mathrm{P}_{\mathrm{N} 2}+\mathrm{P}_{\mathrm{CH} 3 \mathrm{OH}}\left(\approx \mathrm{P}_{\text {vap }}\right) \) \( -\mathrm{P}=\mathrm{P}_{\mathrm{HF}}+\mathrm{P}_{\mathrm{CH} 3 \mathrm{OH}}+\mathrm{P}_{\mathrm{N} 2} \)</td></tr><tr><td>#2</td><td>75 torr</td><td>\( 25^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>1500s (25min)</td><td>\( 5 \mathrm{psi} \)</td><td>o 전체적으로 \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 생성 확인 - 화학반응식 (2) \( 0 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 의 상평형도: vaporize - 공정 압력 감소 및 온도 증가</td></tr><tr><td>#3</td><td>25 tor</td><td>\( 25^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>4000s (70min)</td><td>\( 5 \mathrm{psi} \)</td><td>o 희생층(TEOS) 식각 양호 o 고착현상 존재 - \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 미량 존재</td></tr><tr><td>#4</td><td>50 torr</td><td>avg. \( 35^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>3000s (50min)</td><td>\( 5 \mathrm{psi} \)</td><td>o 최적화된 공정조건o 희생층(TEOS) 완전 식각- 구조체 release 완료\( -\mathrm{T}_{\text {wall }}=64.5^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr></tbody></table> <p>결과적으로 새로운 공정조건에서는 일반적인 공정조건에서 온도를 중가시키고 버블러의 압력을 감소시킨 반면에 공정시간을 1.5배 증가시켰다. 즉 압력이 50 torr, 온도가 \( 35^{\circ} \mathrm{C} \), 버블러의 압력이 \( 5 \mathrm{psi} \), 공정 시간이 \( 3000 \mathrm{sec} \) 로 공정한 결과, Fig.9의 SEM사진에 보듯이 하부 전극인 다결정실리콘 표면, comb 및 지지 스프링 부분, 캔티레버 부분 등 모든 TEOS산화막이 완전히 식각되었으며, 모든 구조체가 고착현상없이 Fig.10의 순서(sequence)와 같이 재현성있게 띄워졌다. 또한 공정 중에 발생되는 stress를 annealing 처리하여 제거함으로써 comb drive부분이 전혀 활처럼 휘어지지 않는 마이크로 자이로스코프의 제작 공정이 역시 확립되었 음을 알 수 있다. 지금까지 수행한 공정에 대한 실험조건과 실험결과에 대한 전체적인 요약을< Table 1 >에 나타내었다.</p>
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"#1의 압력은 얼마야?",
"#3가 25 torr 값을 가지는 것은 무엇에서니?",
"#3의 온도는 몇 도씨인가?",
"#2는 Time 값으로 몇 분을 가져?",
"#2의 \\( 25^{\\circ} \\mathrm{C} \\)는 무엇의 값인가요?",
"#1 Time 값은 몇이니?",
"#4는 실험결과에서 어떤 공정 조건임이 확인되었니?",
"#4의 온도는 평균 몇 도씨니?",
"#4는 Time 값으로 몇 분을 가지니?",
"\\( P_{\\text {bubbler }} \\) 값으로 #1이 갖는 것은 뭐야?",
"#4가 \\( 5 \\mathrm{psi} \\) 값을 가지는 것은 뭐니?",
"#2의 실험결과는 무엇을 나타내니?",
"#3의 실험결과 존재를 확인한 것은 뭐야?",
"#3의 Time 값은 몇 초야?",
"#2의 \\( P_{\\text {bubbler }} \\) 값은 얼마니?",
"#2의 압력은 몇인가?"
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인공물ED
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ENEPIG 표면처리에서의 \(\mathrm{Sn-Ag-Cu}\) 솔더조인트 신뢰성: \(1\). 무전해 \(\mathrm{Ni-P}\)도금의 두께와 표면거칠기의 영향
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<h1>1. 서 론</h1> <p>전자제품의 경박단소화 및 고집적화에 대한 기술개발이 지속적으로 이루어 지면서 실리콘 칩과 인쇄회로기판(Printed Circuit Board)의 인터커넥션(interconnection)의고신뢰도가 요구되고 있다. 무연 솔더(Pb-free solder)와유기 기판의 표면처리에 따른 솔더 조인트 신뢰성에 대한 연구가 보고 되고 있으며, \(\mathrm{Sn}\)-\(\mathrm{Ag}\)-\(\mathrm{Cu}\) 삼원계 무연 솔더와 무전해 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\)/ \(\mathrm{Au}\) (ENIG) 표면처리는 높은 가격에도불구하고 우수한 solderability과 부식저항성으로 널리 사용되고 있다. 그러나 솔더 조인트에서의 ENIG 도금의 취성파괴가 보고되고, 이는 Ni-P도금과 솔더와의 계면층에서의 \(\mathrm{P}\)의 편석, 무전해 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\)도금의 계면 반응층에서의 크랙과 void의 생성, immersion \(\mathrm{Au}\) 도금bath에서의 \(\mathrm{Ni}\)의 galvanic hyper-corrosion 등이 보고 되면서 대안 찾기로 ENIG 도금에 무전해 \(\mathrm{Pd}\)를 추가한 무전해 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\)/\(\mathrm{Pd}\)/\(\mathrm{Au}\)가제안되었다. 무연 솔더 조인트 신뢰성에 영향을 주는 \(\mathrm{Cu}\) 확산을 방지하고자 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 이상의 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\) 두께가 제안되었고,산업계에서는 5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 이상을 널리 사용하고 있다.</p> <p>본 연구에서는 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\) 도금 두께에 대한 솔더 조인트 신뢰성을 연구하기 위하여 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\) 도금 두께별 high speedshear 평가를 통하여 shear 에너지 변화를 관찰하였고, 특히 \(\mathrm{Ni}\)-\(\mathrm{P}\) 도금두께와 \(\mathrm{Ni}\) 부식의 영향도 분석을 위하여 질산 기상 처리를 통하여 high speed shear 에너지 변화와계면 미세 조직을 고찰하여 shear 에너지에 영향을 주는 인자를 검토하였다.</p>
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"실리콘 칩과 인쇄 회로기판의 인터커넥션의 신뢰도가 어떻게 요구되게 되었는가?",
"솔더 조인트에서의 ENIG 도금의 취성파괴가 보고된 후, 제안된 새로운 무전해는?"
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인공물ED
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\(3\)차원적 전류 흐름을 고려한 FinFET의 기생 Source/Drain 저항 모델링
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<h1>II. 모델링 구조 및 simulation 방법</h1><p>본 논문의 해석적 모델링을 위한 FinFET의 단면도가 그림 1에 도시되어 있다. FinFET을 이루는 영역은 gate, top oxide, S/D silicide, S/D extension, S/DHDD(Heavily-Doped raised S/D region), channel영역으로 나눌 수 있다. HF는 fin의 높이, HS는 contact에 의해 만들어지는 silicide의 두께, 그리고 LR과 LF는RSD와 extension의 길이를 나타낸다. 모델링을 진행한 기본적인 RSD 구조와 확장된 RSD구조는 그림 2에 비교되어 있다. 기본적인 구조는 RSD의 두께인 TR과 extension의 두께인 TF가 동일하다. 확장된 구조는 TR이 TF보다 큰 경우로 기본구조에 비해 소스/드레인 저항이 작아지지만 게이트 기생 capacitance가 증가하게된다. 그림 2(a)의 기본적인 구조의 모델링을 진행한후 추가적인 모델을 통해 그림 2(b)의 두꺼운 RSD구조로 확장했다. FinFET의 두 가지 구조는 표 1에 나타낸 값을 통해 정의했고 RSD의 두께인 TR이외의 구조적변수가 동일하다.</p><p>FinFET의 기생저항을 모델링하기 위해 contact의 위치는 그림 3과 같이 source와 drain의 위쪽으로 하고 numerical solver인 raphael을 사용하여 simulation을 진행했다. 실제 공정 시 contact 위치에 따라 fin의 옆면에 형성되는 silicide의 영향은 모델링을 진행한 silicide가 fin의 위쪽에서 깊이 방향으로 형성되는 기본 구조의 기생 저항의 병렬합으로 확장시킬 수 있다. fin의 크기와 silicide의 깊이 변화에 대한 기생저항을 분석하기위해 RSD의 폭, 길이가 변할 경우 contact의 크기를 같이 변화시켜 contact의 크기에 대한 변화는 고려하지않았다. 또한, 채널 저항을 제외한 얇은 fin에 의해 생기는 기생저항을 추출해내기 위해 채널의 길이인 LG의값을 변화시키면서 저항을 각각 구한 뒤 LG의 값을 0으로 수렴시키는 저항 추출방법을 사용했다.</p><table border><caption>표 \(2\). FinFET의 구조를 나타내는 변수</caption><tbody><tr><td>변수</td><td>설명</td><td>값</td></tr><tr><td>HF</td><td>Fin height</td><td>\( 50 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>TF</td><td>Fin width</td><td>\( 15 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>LF</td><td>Fin length</td><td>\( 40 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>TR</td><td>RSD width</td><td>\( 15/55 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>LR</td><td>RSD length</td><td>\( 40 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>LR</td><td>RSD length</td><td>\( 30 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>\( \rho_{\mathrm{s}} \)</td><td>S/D HDD resistivity</td><td>\( 5 \mathrm{e}-6 \Omega \cdot \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \rho_{c} \)</td><td>S/D silicide resistivity</td><td>\( 2.5 \mathrm{e}-6 \Omega \cdot \mathrm{m} \)</td></tr></tbody></table>
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"FinFET의 기생저항 모델링을 위해 어떤 방식으로 모의 실험을 수행했지?",
"어떤 방식으로 FinFET의 기생저항 모델링을 위해 몇 퍼센트를 진행했니?",
"본 실험에서 어떤 방법을 통해서 얇은 fin으로 발생하는 기생저항을 검출하였나요?",
"어떤 방법을 통해 본 실험에서 fin으로 생겨나는 기생저항을 만들었지?",
"표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 변수에서 변수 HF의 값은 얼마지?",
"변수 HF의 값은 표 \\(2\\�� FinFET의 조장을 나타내는 변인은 얼마야?",
"표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 변수 중 Fin length라고 설명되는 변수는 무엇이지?",
"어떤 변수가 표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 경향 중 Fin length라고 설명돼?",
"표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 변수 중 S/D HDD resistivity의 값이 \\( 5 \\mathrm{e}-6 \\Omega \\cdot \\mathrm{m} \\)로 나타나는 변수는 어떤값이지?",
"표현의 구조를 나타내는 변수 중 S/D HDD resistivity 값이 \\( 5 \\mathrm{e}-6 \\Omega \\cdot 발생시킨 것은 무엇이지",
"표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 변수 중 \\( 15 \\mathrm{~nm} \\)라는 값을 나타내는 변수는 무엇이지?",
"어떤 변수가 표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 방법 중 \\( 15 \\mathrm{~nm} \\)라고 값을 보유하지?",
"표 \\(2\\). FinFET의 구조를 나타내는 변수에서 RSD width의 값은 얼마야?",
"RSD width의 값은 표 \\(2\\�� FinFET의 조직을 나타내는 변수에서 얼마지?"
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인공물ED
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픽서 접합 로봇 시스템의 개발
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<h2>2.3 시뮬레이션</h2> <p>2.2절에서 제안된 모든 후보 로봇들에서는 디스펜싱 로봇에 의해서 픽서가 부착될 캐비닛 상의 위치에 자외선 접착제가 도포된 캐비닛이 전송되어 오고, 픽서 접합 로봇이 픽서 공급기 위치로 이동하여 엔드이펙터로 다수 개의 픽서를집고 픽서를 부착할 위치로 이동한 후, 가경화를 위해서 자외선이 조사되는 동안 픽서를 고정시키는 동일한 과정을 반복하게 된다. 이러한 일련의 과정에 대해 시뮬레이션을 진행하기위해서 로봇 구동 샘플링 타임 및 로봇의 직선 관절및 회전 관절의 운동 속도, 자외선 접착제를 경화시키기 위한 자외선 조사시간, 로봇 엔드이펙터가 픽서를 집는데 소요되는 시간 등을 모두 고려하여 하나의 캐비닛의 네 변에 픽서를 모두 부착하는데 걸리는 총 시간을 구하고 그 결과를 바탕으로 최적 로봇 시스템의 구조를 선정하였다. Microsoft社의 Visual C++ 6.0 과 그래픽스 표준 API규격인OpenGL(Open Graphics Library)을 사용하여 그림 15와 같은 그래픽 시뮬레이션 프로그램을 제작하여 시뮬레이션을 수행하였다.</p> <h3>2.3.1 시뮬레이션 모델</h3> <p>시뮬레이션 상에서 접합공정을 진행하는데 필요한 \(XYZ\)형태의 로봇 및 스카라 형태의 로봇의 시간에 따른 움직임경로 데이터를 생성하기위한 경로 계획은 일반적으로 많이 사용하는 3차 다항식을 이용하여 다음과 같이 구하였다.</p> <p>\( d(t)=a_{0}+a_{1} t+a_{2} t^{2}+a_{3} t^{3} \) \[\] \( a_{0}=d_{0} \) \[\] \( a_{1}=0 \) \[\] \( a_{2}=\frac{3}{t_{f}^{2}}\left(d_{f}-d_{0}\right) \) \[\] \( a_{3}=-\frac{2}{t_{f}^{3}}\left(d_{f}-d_{0}\right) \)<caption>(2.1)</caption></p> <p>여기에서,\( t_{f} \) 는 초기위치에서 최종위치까지 도달하는데걸리는 시간이고, \( d_{f}, d_{0} \)는 각각 최종 위치와 초기 위치이다. \(XYZ\)형태 로봇의 직선관절 값과는 달리 스카라 형태 로봇의 회전관절 값은 초기위치와 최종위치가 주어지면 역기구학을 이용하여 로봇 관절 공간에서의 해를 구해주어야 한다. 시뮬레이션에서 사용된 스카라 로봇을 로봇의 \(Z\)축에서 본 모습을 다시 도시하면 그림 16과 같다. 이 스카라 로봇의 역기구학 해는 그림 17과 같은 평면 3R 머니퓰레이터로 모델링하면 쉽게 구할 수 있다. 그림 17에서 링크 3(L3)의 길이는 0으로 설정한다.</p> <p>평면 3R 머니퓰레이터의 역기구학 해는 다음과 같이 구할 수 있다.</p> <p>\( c_{2}=\frac{x^{2}+y^{2}-l_{1}^{2}-l_{2}^{2}}{2 l_{1} l_{2}}, s_{2}=\pm \sqrt{1-c_{2}^{2}} \) \[\] \( \theta_{1}=\operatorname{atan} 2(y, x)-\operatorname{atan} 2\left(l_{2} s_{2}, l_{1}+l_{2} c_{2}\right) \)\[\] \( \theta_{2}=\operatorname{atan} 2\left(s_{2}, c_{2}\right) \)\[\] \( \theta_{3}=-\theta_{1}-\theta_{2} \)<caption>(2.2)</caption></p> <p>여기에서,\( s_{2}=\sin \left(\theta_{2}\right)\),\( \quad c_{2}=\cos \left(\theta_{2}\right) \) 이고 \(x,y\)는 스카라 로봇이 도달해야하는 위치의 좌표를 나타낸다. 역기구학 해는 \( s_{2} \) 의 부호에 따라 2가지 경우가 존재하며, 2가지해 모두 스카라 로봇이 도달하는 최종위치는 같으나 링크배열 모양이 달라진다</p> <h3>2.3.2 시뮬레이션 결과 및 구조 분석</h3> <p>2.3.1에서 기술한 모델에 기반하여 시뮬레이션을 수행하여얻은 공정 시간을 표 1에 나타내었다. 표 1에서 1행은 선속도와 각속도, 자외선 조사시간 및 엔드이펙터의 작업 시간을 나타내고 1열은 각 로봇의 형태를 나타내고 있다. 2.1절에 제시된 바와 같이 로봇의 최적 구조는 공정시간뿐 아니라 공정 변화에 대한 유연성 및 시스템 제작의 용이성, 기타 주변 장비들과의 구조적 간섭 영향, 비용 등을 고려하여야 한다. 표 2는 최적 구조를 결정하기위해 제시된 후보 로봇들의 구조를 분석한 결과를 요약한 것이다.</p> <table border><caption>표 2 제안한 후보 로봇들의 구조분석</caption> <tbody><tr><td>로봇 형태</td><td>구조 분석</td></tr><tr><td>\(XYZ\) 형태1</td><td>회전관절에 의해서 \(Y\)축이 회전을 하게 되면서 회전 반경만큼의 공간이 필요하게 되며, 이로 인하여 자외선조사 장비 등과 같은 주변 장비와의 간섭이 존재하게 됨.</td></tr><tr><td>\(XYZ\) 형태2</td><td rowspan=3>로봇 자체적으로 회전관절이 없기 때문에 캐 비닛을 회전시키면서 픽서를 부착해 나가야 하며, 픽서 부착 전 캐비닛의 중심을 잡아주기 위한 센터링 로봇이 함께 존재하므로 픽서 안착볼록 내에 설치되는 여러 로봇 및 자외선 조사 장비 등 주변 장치들과의 간섭이 존재함.</td></tr><tr><td>\(XYZ\) 형태3</td></tr><tr><td>\(XYZ\) 형태5</td></tr><tr><td>\(XYZ\)형태3</td><td rowspan=2>캐비닛의 회전이 픽서 안착블록 내에서 이루 어질 경우 마찬가지로 많은 주변 로봇 및 장비들과의 간섭이 존재 할 것이며, 캐비닛의 회전이 픽서 안착블록 외부에서 이루어질 경우 주변 로봇이나 장비들과의 간섭은 없을 것 이나 \(XYZ\) 형태3, 4의 경우 \(X\)축 상에 설치된 \(1\)축의 모터로 2개의 \(Y\)축을 동시에 제어하게 되므로 공정 환경변화에 유연히 대처할 수 없을 것임.</td></tr><tr><td>\(XYZ\) 형태4</td></tr><tr><td>\(XYZ\)형태7</td><td rowspan=2>이 구조의 경우 픽서는 캐비닛의 이송경로를 포함하여 4변에 해당하는 모든 위치에 존재하여야 하는데, 이송 경로상의 픽서 공급에는 수작업으로 이루어지는 픽서의 공급방법에 따라 어려움이 존재하며, 별도의 픽서 공급 장치를 설계할 필요가 있음. 또한 2축의 모터로 4축의 \(XYZ\)축을 제어하므로 공정 환경변화에 유연하지 못함.</td></tr><tr><td>SCARA 형태1</td></tr><tr><td>SCARA 형태2</td><td>시스템을 설계하는 비용면에 있어서 직각좌표 형태의 로봇에 비해서 높으며, 제어의 복잡도가 증가함. 또한 추가로 부착되는 1축의 직각좌표 로봇에 의해서 스카라 로봇 본연의 투성인 고속의 움직임을 저해하여 작업의 효율을 떨어뜨림.</td></tr></tbody></table>
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"스카라 로봇의 역기구학 해는 어떻게 구할 수 있을까?",
"스카라 로봇의 역기구학 해는 어떻게 구할 수 있니?",
"디스펜싱 로봇이 자외선 접착제가 도포된 캐비닛을 지정된 위치로 전송하면, 픽서 접합 로봇은 어떻게 작동할까?",
"시뮬레이션을 수행하기 위한 프로그램을 어떻게 제작했을까?",
"시뮬레이션을 수행하기 위한 프로그램을 어떻게 만들었니?",
"\\(XYZ\\) 형태2와 \\(XYZ\\) 형태3과 같은 구조분석 결과가 확인된 로봇 형태는 무엇인가?",
"회전관절에 의해 \\(Y\\)축이 회전을 하는 로봇 구조는 무엇인가?",
"\\(XYZ\\) 형태7과 분석 내용이 같은 형태는 무엇인가?",
"\\(XYZ\\) 형태 중 4축의 \\(XYZ\\)를 제어하는 데 2축의 모터를 사용하는 로봇 형태는 무엇일까?",
"시스템 설계 비용이 직각좌표 형태 로봇보다 높은 로봇 형태는 무엇일까?",
"SCARA 형태2는 어떤 구조적 특징을 가지고 있을까?",
"\\(X Y Z\\) 형태1에 대한 구조분석 결과는 무엇인가?",
"\\(XYZ\\) 형태4와 같은 구조 분석 내용을 공유하는 로봇 형태는 무엇인가?",
"\\(XYZ\\) 형태3의 구조 분석 내용은 무엇인가?",
"\\(X\\)축 상에 설치된 1개의 모터가 2개의 \\(Y\\)축을 제어하고 \\(XYZ\\) 형태2와는 같은 구조적 특징을 가지지 않는 로봇 형태는 무엇일까?",
"로봇 자체적으로 회전관절이 없고, \\(X\\) 축 상에 설치된 1개의 모터로 2개의 \\(Y\\) 축을 동시에 제어하는 로봇 형태는 무엇일까?",
"\\(XYZ\\) 형태3, \\(XYZ\\) 형태5와 마찬가지로 구조 상 센터링 로봇이 함께 존재해야 하는 로봇 형태는 무엇일까?",
"\\(X Y Z\\) 형태 7과 SCARA 형태1이 공통적으로 가지는 구조적인 한계는 무엇일까?",
"구조분석 결과가 두 가지 제시된 로봇 형태는 무엇일까?",
"\\(XYZ\\) 형태 7은 구조적 한계가 있을까?",
"추가로 부착되는 1축의 직각좌표 로봇에 의해 구조적 간섭을 받는 로봇 형태는 무엇이니?"
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인공물ED
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능동형 기지국안테나의 PIMD 특성분석
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<h1>요 약</h1><p>이동 통신 서비스가 확대됨에 따라 인접 기지국 간의 간섭 문제가 증가하게 되었으며, 이에 따라 이동통신 시스템의 수동 상호변조왜곡(PIMD: Passive Inter-Modulation Distortion)에 대한 문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 수동형 안테나구조에서 증폭기 등의 핵심 능동부가 기지국안테나의 방사소자에 직접 연결되는 안테나 일체형 능동안테나에 대한 새로운 PIMD 특성시험 방안을 제안하고 이에 대한 시험결과를 제시한다. 제안된 시험결과 통하여, 능동형 기지국안테나는 기존의 수동형 구조에 비하여 약 \( 8.4 \mathrm{~dB} \) 의 PIMD 개선효과를 가지며, 제안된 PIMD 시험방식은 기지국안테나가 실제 기지국에서 운용되는 환경에 근접하게 시행됨으로써 보다 정확한 시험결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.</p><h1>1. 서론</h1><p>급속한 성장을 보이고 있는 무선 이동통신서비스는 수요자가 원하는 정보를 언제 어디서나 이용할 수 있는 이동성과 편의성을 제공하기 위하여 꾸준한 기술적 진보를 거듭해 오고 있으며, 향후에는 수 \( \mathrm{GHz} \) \( \mathrm{bps} \) 급의 대용량 데이터를 초고속으로 전송할 수 있는 \(5\)세대 통신서비스로 발전해 나가고 있다. 이러한 데이터 용량증대와 통화품질 개선을 위한 주요 기술적 극복과제로 채널 간의 간섭이 중요한 기술적 문제가 되고 있으며, 이중 수동 상호변조왜곡 현상(PIMD)에 대한 관심과 성능개선을 위한 연구활동은 날로 증가하고 있는 실정이다=. PIMD는 능동소자에 의하여 발생되는 능동 상호변조왜곡과는 달리 위성 통신과 같은 고출력 통신 시스템에서만 고려되어온 현상으로 상용 이동통신 시스템에서는 거의 무시되어온 것이 사실이다. 그러나, 이동통신 서비스가 확장됨에 따라 인접 기지국 간의 간섭이 증가하고, 그에 따른 상호 변조왜곡 문제도 증가하면서 PIMD에 대한 관심은 더욱 커질 것으로 보인다.</p><p>또한, 이동통신서비스의 고도화에 따라 수동형 기지국안테나 인근에 증폭기모듈을 설치함으로써 시스템의 방사전력 및 시스템 전력효율을 개선하는 기존의 방식을 탈피하여, 증폭기 등의 핵심 능동부를 안테나의 방사소자에 직접 연결하는 능동형 안테나에 대한 연구가 매우 활발하다. 그러나, 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성연구는 지금까지 이루어지지 않아 이에 대한 세부적인 분석이 필요한 실정에 있다. 본 논문에서는 상술한 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성을 기존의 수동형 기지국안테나와 비교함으로써 능동형 기지국 구축에 대한 기술적 지침으로 적용될 수 있도록 하였다.</p>
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"인접 기지국 간의 간섭 문제가 왜 증가하게 되었어?",
"인접 기지국 사이의 간섭 문제가 왜 증대되었니?",
"수동형 구조의 기지국안테나가 능동형 기지국안테나보다 PIMD 개선효과가 큰가?",
"수요자가 원하는 정보를 언제 어디서나 이용할 수 있는 이동성과 편의성을 제공하는 서비스는 무엇인가?",
"대용량 데이터를 초고속으로 전송할 수 있는 통신서비스는 몇 세대인가?",
"몇 세대의 통신서비스가 대용량 데이터를 초고속으로 보낼 수 있어?",
"이동 통신 서비스가 확대되어 인접 기지국 사이 간섭 문제가 증가하게 됨에 따라 어떤 문제가 대두되고 있는가?",
"데이터 용량증대와 통화품질 개선을 위해 채널 간의 방임이 중요한 기술적 문제로 대두된다고 볼 수 있는가?",
"PIMD에 대한 관심이 왜 증가하나요?",
"왜 PIMD에 대한 관심이 늘어났지?",
"시스템의 방사전력 및 시스템 전력효율을 개선시키는 기존의 방식으로 인해 능동형 안테나에 대한 연구가 활발해지고 있는가?",
"핵심 능동부를 안테나의 방사소자에 간접적으로 연결하는 안테나는 능동형 안테나가 맞는가?",
"능동형 기지국안테나의 PIMD 특성연구는 활발하게 잘 이루어지고 있는가?",
"능동 상호변조왜곡은 수동소자에 의하여 발생되는가?",
"위성 통신은 저출력 통신 시스템이 맞는가?",
"안테나에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?",
"이동 통신 서비스에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?",
"무선 이동통신서비스에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?",
"PIMD에 대한 설명으로 옳은 것은 뭐야?"
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인공물ED
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능동형 기지국안테나의 PIMD 특성분석
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<h1>II. PIMD 시험환경 구축</h1><p>능동형 기지국안테나의 PIMD 특성을 확인하기 위한 측정장비 구성은 (그림 1)과 같다. 본 시험에서는 능동형 기지국안테나가 실제 기지국에서 동작하는 상황과 동일한 조건에서 시험하기 위하여 기존의 PIMD 장비를 이용하지 않고, 신호발생기(signal generator)를 통하여, \(2\)개의 신호 \( \left(\mathrm{f}_{1}=2113 \mathrm{MHz}, \mathrm{f}_{2}=2115 \mathrm{MHz}\right. \), \( \Delta=2 \mathrm{MHz} \) )를 측정대상 안테나에 입력하도록 하였다. 이때, 수동형과 능동형 기지국안테나 모두 안테나의 방사출력(EIRP)이 \( 4 \mathrm{~W} \) 가 되도록 하였다. 기지국안테나로부터 방사된 신호전력은 이격거리 \( 9 \mathrm{~m} \) 에 위치한 표준 혼 안테나(standard gain horn)를 이용하여 수신하도록 하였으며, 수신전력이 신호분석기(spectrum analyzer)의 최저 잡음전력(noise floor) 수준 이상으로 유지하기 위하여 저잡음 증폭기를 부가하였다. 이때 수동형과 능동형 기지국안테나의 측정환경은 모두 동일하게 구성함으로써 측정환경의 차이로 인한 PIMD의 상대적 성능에 영향을 미치지 않도록 하였다. 본 논문에서 시행된 모든 시험은 Orbit 사의 무반사실 (Anechoic chamber)에서 수행하였다.</p><p>(그림 2)는 본 시험을 위하여 사용된 수동형 및 능동형 기지국안테나의 구조를 도식하고 있다. (그림 2)의 (a)에 도식된 수동형 기지국안테나는 기존에 널리 사용되고 있는 (주)하이게인안테나의 WCDMA 서비스용 상용모델로서 8 개의 평판형 다이폴 방사소자로 구성되었으며 \( 26 \mathrm{dBi} \) 의 이득을 갖는다. (그림 2)의 (b)는 능동형 안테나의 PIMD 시험을 위하여 제작한 기지국안테나로 (그림 2)의 (a)에 도식된 안테나를 능동형 구조를 변경하여 개발하였다. 따라서, 능동형 기지국안테나 역시 8 개의 동일한 방사소자로 구성 되었으며, 각 안테나소자는 개별 송신용 증폭기 모듈과 연결된다. \(8\)개의 증폭기 모듈은 다시 \( 1: 8 \) 행분배기를 이용하여 안테나의 입력단자로 연결됨으로써, 안테나에 입력된 신호전력이 \(8\)개의 능동채널로 균등하게 분배되도록 하였다.</p><p>(그림 3)은 능동형 기지국안테나에 사용된 송신용 능동모듈의 구조도이다. 능동모듈은 위상천이기(phase shifter), 구동증폭기(drive amp.)를 포함한 \(4\)단의 증폭기블록과 함께 마이크로스트립 대역통과필터(microstrip BPF)로 구성되었다. 위상천이기는 안테나의 포함된 \(8\)개의 채널이 동일한 위상을 가질 수 있도록 채널의 위상제어를 수행하며, \(4\)-bit로 최소 \( 22.5^{\circ} \) 간격으로 위상을 제어를 할 수 있다. 또한, \(4\)단의 증폭기블록을 통하여 \( 40 \mathrm{~dB} \)의 선형이득과 함께 최대 \( 16 \mathrm{~W} \) 의 출력을 낼 수 있으며, 대역통과필터는 증폭기블록에서 발생되는 상호변조왜곡(IMD) 신호를 \( 30 \mathrm{~dB} \) 이상 억압할 수 있도록 하였다. 또한, 가변감쇄기(attenuator)의 경우, 위상천이기 제어에 따라 발생되는 입출력 정합특성 변화에 의한 전체 능동부의 성능열화를 방지하며, PIMD 시험 시, 적절한 안테나 출력 조정을 위하여, \( 20 \mathrm{~dB} \) 범위에서 능동모듈의 이득을 제어할 있다.</p>
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"위상천이기는 안테나의 포함된 8개의 채널이 동일한 위상을 가질 수 있도록 채널의 위상제어를 수행하며, 4-bit로 최소 22.5∘간격으로 위상을 제어를 할 수 있나?",
"기지국안테나로부터 방사된 신호전력은 이격거리 9 m 에 위치한 표준 혼 안테나(standard gain horn)를 이용하여 수신하도록 하였나?",
"능동모듈은 위상천이기(phase shifter), 구동증폭기(drive amp.)를 포함한 44단의 증폭기블록과 함께 마이크로스트립 대역통과필터(microstrip BPF)로 구성되었나?",
"능동형 기지국안테나 역시 8 개의 동일한 방사소자로 구성 되었으며, 각 안테나소자는 개별 송신용 증폭기 모듈과 연결되는가?",
"수동형과 능동형 기지국안테나의 측정환경은 모두 동일하게 구성함으로써 측정환경의 차이로 인한 PIMD의 상대적 성능에 영향을 미치지 않도록 하였나?",
"본 논문에서 시행된 모든 시험은 Orbit 사의 무반사실 (Anechoic chamber)에서 수행하였나?",
"가변감쇄기(attenuator)의 경우, 위상천이기 제어에 따라 발생되는 입출력 정합특성 변화에 의한 전체 능동부의 성능열화를 방지하는가?",
"수동형과 능동형 기지국안테나 모두 안테나의 방사출력(EIRP)이 4W 가 되도록 하였나?",
"수신전력이 신호분석기(spectrum analyzer)의 최저 잡음전력(noise floor) 수준 이상으로 유지하기 위하여 저잡음 증폭기를 부가하였나?",
"본 시험에서는 능동형 기지국안테나가 실제 기지국에서 동작하는 상황과 동일한 조건에서 시험하기 위하여 기존의 PIMD 장비를 이용하지 않는가?",
"8개의 증폭기 모듈은 다시 1:8 행분배기를 이용하여 안테나의 입력단자로 연결됨으로써, 안테나에 입력된 신호전력이 8개의 능동채널로 균등하게 분배되도록 하였나?"
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인공물ED
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능동형 기지국안테나의 PIMD 특성분석
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<h1>III. PIMD 시험 및 분석</h1><p>제작된 능동형 기지국안테나를 이용하여 (그림 4)와 같이 PIMD 시험을 수행하였다. (그림 4)의 좌측이 능동형 기지국안테나의 시험전경이며, 우축의 사진이 기존의 수동형 기지국안테나를 이용한 PIMD 시험전경을 보여주고 있다. 본 시험에서는, 우선 수동형 기지국안테나를 (그림 1)과 같이 설치하고, 신호 발생기를 통하여 생성된 두 개의 신호 \( \mathrm{f}_{1}(2113 \mathrm{MHz}) \)과 \( \mathrm{f}_{2}(2115 \mathrm{MHz}) \) 을 입력하였다. 이때, 신호분석기의 출력단에 연결된 전력증폭기를 통하여 안테나의 방사 전력이 \( 4 \mathrm{~W} \) 가 되도록 설정하였으며. 수동형 안테나에서 방사된 신호전력은 자유공간의 전송손실(free space loss)을 거쳐 반대편의 표준 혼 안테나로 수신되도록 하였다. 혼 안테나를 통하여 수신된 신호전력은 RF 케이블과 저잡음증폭기를 거쳐 최종적으로 신호분석기로 입력됨으로써 기존의 수동형 기지국안테나에서 발생되는 PIMD 특성을 확인할 수 있었다. 본 시험에서 사용된 기지국안테나는 기존에 널리 사용되고 있는 Summitek사의 장비를 이용하는 경우, 약 \( 145 \mathrm{dBc} \) 의 PIMD 특성을 보였다. 그러나, 본 논문에서 시행한 시험방식을 이용하는 경우, (표 1)과 같이, 최종 \( 71 \mathrm{dBc} \) 의 PIMD 특성이 확인된 바, 기존의 방식에 비하여 \( 74 \mathrm{~dB} \) 의 편차를 갖는다는 것을 알 수 있다. 이는 기존의 측정방식과는 달리, 본 논문에서 제안하는 송수신 연동방식으로 PIMD를 측정하는 경우, 신호발생기의 출력에 위치한 전력증폭기 및 RF 케이블과 수신부의 혼 안테나 및 RF 케이블 등에서 발생되는 PIMD 특성이 누적되어 신호분석기에 나타나는 바 기존의 방식에 비하여 많은 오차를 보이게 된다.</p><p>다음으로 개발된 능동형 기지국안테나를 동일한 측정환경에 설치하고, 수동형 기지국안테나와 동일한 방식으로 시험을 진행하였다. 본 시험에서는 능동형 기지국안테나의 방사출력이 수동형과 동일하게 \( 4 \mathrm{~W} \) 가 되도록 하였으며, 능동블록의 이득을 \( 20 \mathrm{~dB} \) 로 설정하였다. 따라서, 능동블록의 이득을 고려하여 신호발생기의 출력이 조정된 점을 제외하면 기존의 수동형 기지국안테나의 측정환경과 동일함을 알 수 있다. 본 시험을 통하여 확인된 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성은 (표 1)에 나타난 바와 같이 \( 79.4 \mathrm{dBc} \) 이며. 수동형안테나에 비하여 \( 8.4 \mathrm{~dB} \) 만큼의 개선효과를 보였다.</p><p>본 시험은 상술한 바와 같이, 실제 기지국안테나로부터 방사되는 신호전력을 수신하여 PIMD를 분석함으로써, 이동 단말을 포함한 수신시스템 관점에서의 성능분석이 가능하도록 하였다. 또한, 기존의 수동형 기지국안테나에 비하여 능동형안테나의 PIMD 특성을 비교함으로써 간접적으로 능동안테나의 성능을 파악할 수 있다. 기존의 방식을 이용하여 확인된 수동형 기지국안테나의 PIMD 특성은 \( 145 \mathrm{dBc} \) 이고, 본 시험을 통하여 측정된 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성은 수동형 기지국안테나에 비하여 \( 8.4 \mathrm{~dB} \) 만큼 개선된 결과를 보였다. 따라서, 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성을 기존의 방식으로 환산하는 경우, \( 153.4 \mathrm{dBc} \) 임을 알 수 있다.</p>
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"혼 안테나를 통하여 PIMD 특성을 확인할 수 있었는가?",
"본 시험을 통하여 측정된 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성은 수동형 기지국안테나에 비하여 개선되었는가?",
"신호전력은 최종적으로 신호분석기로 입력되기 전에 RF 케이블과 저잡음증폭기를 거치는가?",
"실제 기지국안테나로부터 방사되는 신호전력을 수신하여 이동 단말을 포함한 수신시스템 관점에서의 성능분석이 가능하도록 하기 위해 무엇을 분석하였는가?",
"혼 안테나를 통하여 수신된 신호전력은 최종적으로 어디에 입력되는가?",
"신호발생기의 출력에 위치한 전력증폭기 및 RF 케이블과 수신부의 혼 안테나 및 RF 케이블 등에서 발생되어 누적되는 것은 무엇인가?",
"전력증폭기 및 RF 케이블과 수신부의 혼 안테나 및 RF 케이블 등에서 발생되는 PIMD 특성이 누적되는 곳은 어디인가?",
"수동형 기지국안테나에 비해 본 시험을 통하여 더 나은 결과를 보인 것은 무엇인가?",
"능동형 기지국안테나는 수동형안테나에 비해 얼만큼 개선되었는가?",
"본 시험에서는, 우선 수동형 기지국안테나를 설치하고, 신호 발생기를 통하여 몇 개의 신호를 생성하였는가?"
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인공물ED
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능동형 기지국안테나의 PIMD 특성분석
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<h1>IV. 결론</h1><p>본 논문에서는 능동형 기지국안테나의 PIMD 측정방식을 제안하고 해당 결과를 통하여 기존의 수동형 안테나와의 성능을 비교하였다. 제안된 PIMD 측정방식은 기존의 방식과는 달리 실제의 기지국안테나가 운용되는 기지국환경과 유사하도록 안테나로부터 방사되는 신호전력을 직접 수신하는 방식으로 수행되었다. 또한, 시험을 위하여, 8 개의 능동채널로 구성된 WCDMA 대역의 능동형 기지국안테나를 개발하고, 동일한 방사구조를 갖는 수동형 기지국안테나와 성능을 비교하였다. 시험결과, 능동형 기지국안테나는 기존의 수동형 안테나에 비하여 8.4dB만큼의 PIMD 개선효과가 있음을 확인하였으며, 제안된 시험방식은 능동형 기지국안테나의 PIMD 특성을 실제 동작 환경에서 측정함으로써 보다 정확한 성능분석을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"능동형 기지국안테나에서 PIMD 개선효과가 수동형 안테나에 비하여 있음을 시험을 통해서 밝혀냈어?",
"본 논문에서는 능동형 기지국안테나의 어떤 측정방식을 제안했어?",
"본 논문에서 제안한 측정방식의 효과를 증명하기 위해서 어떤 성능과의 비교를 진행하였어?",
"본 논문에서 PIMD 측정방식을 제안한 안테나의 종류는 뭐야?",
"제안된 PIMD 측정방식이 기존의 방식과 다른 점이 뭐야?",
"시험을 위하여 몇 개의 능동채널로 구성된 WCDMA 대역의 능동형 기지국안테나를 개발하였어?",
"시험을 위하여 본 논문에서는 어떤 기지국안테나와의 성능비교를 진행하였어?",
"시험을 통해서 얻은 결과를 분석해보면 능동형 기지국안테나는 기존의 수동형 안테나에 비해서 얼마만큼의 PIMD 개선효과가 있었어?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>Ⅲ. 흡수체에 따른 안테나 성능시험</h1><p>NFC 통신을 위한 흡수체에 따른 안테나 성능변화를 시험하기 위하여, 우선, (그림 3)에 도식된 회로망 분석기(Network analyzer)를 이용한 안테나 간의 송수신 채널이득 시험을 수행하였다.</p><p>본 시험에서는 안테나 간의 높이에 따른 송수신 채널이득을 측정하였으며, 안테나 간의 전기적 결합에 의한 자체적인 성능열화가 발생하지 않는 \( 15 \mathrm{Cm} \) 거리에서의 성능결과를 비교하였다. 본 결과에서는 [표 1]에 정리한 흡수체에 따른 반사손실 편차가 고려되지 않았다. 따라서, 흡수체에 따른 정확한 안테나의 성능을 비교하기 위해서는 개별 흡수체를 사용했을 때의 반사손실을 채널이득에 보상하여야 한다.</p><p>또한, [표 1]에는 반사손실을 보상한 흡수체에 따른 채널이득 특성이 제시되어 있다. 여기서, 보정된 안테나의 반사손실특성 (S11) 은 안테나의 정합회로를 통하여 보정한 동작주파수 \( 13.56 \mathrm{MHz} \) 에서의 반사손실 특성이다. 또한, 송수신 채널이득( S21) 은 안테나의 특성이 보정된 상태에서 2 개의 동일 안테나 간의 채널이득을 나타내고 있다. 여기서, 상술한 바와 같이, 반사손실의 편차가 채널이득에 미치는 영향을 개량화 (반사손실에 따른 채널이득 보상값)하여 보상함으로써 최종적인 채널이득 특성을 도출하였다.</p><table border><caption>[표 1] 흡수체에 따른 안테나 성능보정 및 채널시험 결과</caption><tbody><tr><td>흡수체 모델</td><td>보정된 반사소실 (S11)</td><td>송수신 채널이득 (S21)</td><td>반사손실에 따른 채널이득 보상값</td><td>보상된 안테나 간의 채널이득</td></tr><tr><td>3M AB7020</td><td>\( -9.0 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -30.4 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.52 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -21.6 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>3M AB70110</td><td>\( -5.6 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -33.8 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -1.345 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -24.9 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>Youngi</td><td>\( -15.6 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -30.4 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.06 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -21.6 \mathrm{dB} \)B</td></tr><tr><td>Doosung</td><td>\( -8.5 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -33.3 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.60 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -24.4 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>Wurth (t=\(0.2\mathrm{mm}\))</td><td>\( -8.4 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -32.4 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.62 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -23.5 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>Wurth (t=\(0.3\mathrm{mm}\))</td><td>\( -9.1 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -29.6 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.51 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -20.9 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>Wurth (t=\(1.0\mathrm{mm}\))</td><td>\( -18.5 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -23.6 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -0.00 \mathrm{dB} \)</td><td>\( -15.1 \mathrm{dB} \)</td></tr></tbody></table><p>본 결과에 따르면, 보상된 채널이득 성능이 가장 우수한 모델은 Wurth\((\mathrm{t}=1.0 \mathrm{mm}) \) 제품이나, NFC 통신용 안테나에 사용되기에는 너무 두꺼운 이유로 \( 0.1 \mathrm{mm} \) 이하의 두께를 갖는 3M AB7020 및 Younyi 사의 제품이 NFC 단말에 가장 적합한 것으로 나타났다.</p><p>다음은 상술한 송수신 채널이득시험의 신뢰성을 검증하기 위하여, 자계측정기를 이용한 안테나의 자계 강도시험을 수행하였다. 본 시험의 구성은 (그림 4)와 같다.</p><p>본 시험에서는 흡수체에 따라 보정된 NFC 안테나로부터 방사되는 실제 자계신호의 세기를 측정함으로써 흡수체에 따른 안테나성능을 비교한다. 7 종의 흡수체를 삽입한 NFC 안테나의 자계강도 시험 결과는 [표 2]에 정리되어 있다.</p><table border><caption>[표 2] 흡수체에 따른 안테나의 자계강도 시험결과</caption><tbody><tr><td rowspan=2>흡수체 모델</td><td colspan=3>자계강도 시험결과</td></tr><tr><td>안테나출력 강도</td><td>환경잡음 강도</td><td>실제 강도</td></tr><tr><td>3M AB7020</td><td>\( 0.181 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.158 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.023 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>3M AB70110</td><td>\( 0.160 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.147 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.013 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>Youngi</td><td>\( 0.144 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.110 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.034 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>Doosung</td><td>\( 0.178 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.156 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.022 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>Wurth \( (\mathrm{t}=0.2 \mathrm{mm}) \)</td><td>\( 0.172 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.156 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.016 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>Wurth \( (\mathrm{t}=0.3 \mathrm{mm}) \)</td><td>\( 0.184 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.162 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.022 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr><tr><td>Wurth \( (\mathrm{t}=1.0 \mathrm{mm}) \)</td><td>\( 0.176 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.136 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td><td>\( 0.040 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)</td></tr></tbody></table><p>본 결과에서, 안테나의 출력강도는 신호발생기 (Signal generator)를 통하여 생성된 \( 13.56 \mathrm{MHz} \) 의 신호전력을 안테나에 입력하였을 때, 안테나로부터 방사된 자계의 세기와 주변의 환경잡음이 포함된 측정결과를 나타낸다. 따라서, 측정시설에서의 환경잡음을 제거해야 하여야 실질적으로 안테나로부터 방사된 자계의 세기를 확인할 수 있다.</p><p>본 논문의 모든 시험은 주변에서 발생된 모든 잡음신호전력을 최소화하기 위하여, 무반사실(Anechoic chmaber)에서 수행하였으나, 무반사실 내부에 위치한 시험장비에 의하여 발생되는 잡음전력은 제거할 수 없다는 문제점을 갖는다. 따라서, 본 잡음전력을 보상하기 위하여, 안테나의 자계강도를 측정한 직후, 안테나의 방사전력을 OFF 시킨 상태에서 측정환경 주변의 자계강도를 5 회 측정하여 평균화하였다. 이렇게 얻어진 환경잡음 강도를 기존의 안테나로부터 출력된 자계강도에서 차감함으로써 순수하게 안테나로부터 실제 방사된 자계강도를 얻을 수 있었다.</p><p>앞선 시험결과와 같이, 본 시험에서도 Wurth \( (\mathrm{t}=1.0 \mathrm{mm}) \) 모델이 가장 높은 자계강도를 보였으며, 그 다음으로, Younyi사의 제품이 우수한 성능을 보였다.</p>
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"안테나 간의 송수신 채널이득 시험을 수행하기 위해 이용한 것은 무엇인가?",
"본 시험에서 무엇에 따라 송수신 채널이득을 측정하였는가?",
"본 시험에서는 안테나 간의 높이에 따른 무엇을 측정하였는가?",
"몇 \\(\\mathrm{Cm} \\) 거리에서 성능열화가 생성되지 않는가?",
"본 시험에서는 몇 \\(\\mathrm{Cm} \\) 거리에서의 기능 결과를 대조하였는가?",
"안테나의 정확한 기능을 비교하기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"\\( 15 \\mathrm{Cm} \\) 거리에서는 성능열화가 생기지 않는가?",
"정교한 안테나 기능을 비교하기 위해 흡수손실을 채널이득에 보상하는 것이 필요한가?",
"반사손실특성 (S11)은 몇 \\(\\mathrm{MHz} \\)에서의 특징인가?",
"송수신 채널이득은 몇 개의 같은 안테나 간의 채널이득을 보여주고 있는가?",
"보정된 반사소실 (S11)은 흡수체 모델이 3M AB7020일 때 얼마인가?",
"송수신 채널이득 (S21)은 흡수체 모델이 3M AB70110일 때 어떻게 나타나는가?",
"흡수체 모델 Youngi를 사용했을 때 안테나의 성능이 가장 낮은 결과를 보인 것은 무엇인가?",
"보정된 반사소실 값이 가장 낮은 경우의 흡체 모델은 무엇인가?",
"흡수체 모델 Doosung을 사용했을 때의 보상된 안테나 간의 채널이득 값은 얼마인가?",
"보상된 안테나 간의 채널이득 값이 가장 높은 경우에 사용된 흡수체 모델은 무엇인가?",
"흡수체 모델 Wurth (t=\\(0.3\\mathrm{mm}\\))을 사용했을 경우 가장 낮은 값을 보인 것은 무엇인가?",
"반사손실에 따른 채널이득 보상값이 \\( -0.62 \\mathrm{dB} \\)을 나타낼 때의 흡수체 모델은 무엇인가?",
"반사손실에 따른 채널이득 보상값이 가장 우수하게 나타날 때의 보상된 안테나 간의 채널이득 값은 얼마인가?",
"반사손실에 따른 채널이득 보상값이 가장 낮게 타나난 결과는 얼마인가?",
"S21은 흡수체 모델이 Wurth (t=\\(0.2\\mathrm{mm}\\))일 때 몇 \\(\\mathrm{dB} \\)인가?",
"흡수체 모델이 Wurth (t=\\(0.3\\mathrm{mm}\\))일 때 보상된 안테나 간의 채널이득은 얼마인가?",
"어떤 흡수체 모델에서 송수신 채널이득의 값이 가장 낮은가?",
"Wurth\\((\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\) 모델에서 가장 높은 성능을 보인 것은 무엇인가?",
"보상된 채널이득 기능이 좋은 모델은 Wurth\\((\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\) 제품 및 NFC 통신용 안테나에 활용되기에 적절한가?",
"NFC 단말에 알맞은 제품은 무엇인가?",
"무엇이 NFC 단말에 알맞은 제품인가?",
"송수신 채널이득은 흡수체 모델이 3M AB7020일 때 몇 \\(\\mathrm{dB} \\)인가?",
"NFC 단말에 알맞은 상품은 Wurth\\((\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\) 인가?",
"왜 자계측정기를 활용하여 안테나의 자계 강도시험을 진행하였는가?",
"안테나의 자계 강도시험을 왜 자계측정기를 이용하여 진행했지?",
"안테나 성능은 어떻게 대조되었나?",
"어떻게 안테나 성능이 대조되었지?",
"무반사실에서 실험했을 때의 문제점은 무엇인가?",
"흡수체 모델이 3M AB7020일 때 안테나출력 강도는 얼마인가?",
"흡수체 모델이 3M AB7020일 때 안테나출력 강도는 얼마야?",
"흡수체 모델 Doosung을 사용했을 때 강도가 가장 낮게 나온 것은 무엇인가?",
"환경잡음 강도가 가장 낮을 때의 흡수체 모델은 무엇인가?",
"환경잡음 강도가 제일 낮을 때의 흡수체 모델은 뭐야?",
"실제 강도가 가장 낮게 나타났을 때의 안테나출력 강도는 얼마인가?",
"흡수체 모델 Wurth \\( (\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\)의 실제 강도는 얼마인가?",
"흡수체 모델 Wurth \\( (\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\)의 실제 강도는 무엇인가?",
"자계강도 시험결과에서 흡수체 모델 3M AB7020 의 실제 강도는 3M AB70110 의 실제 강도보다 강한가?",
"자계강도 시험결과에서 흡수체 모델 3M AB70110의 환경잡음 강도는 얼마인가?",
"안테나의 입력된 신호전력은 얼마인가?",
"안테나의 입력된 신호전력은 얼마지?",
"안테나로부터 방사된 자계의 강도를 파악하기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"안테나로부터 방사된 자계의 강도를 알기 위해서는 환경잡음을 없애야 하는가?",
"왜 본 시험이 무반사실에서 진행되었는가?",
"왜 안테나의 자계강도를 계측한 후에 주변의 자계강도를 다섯번 계측하여 평균화 하였는가?",
"측정환경 주변의 자계강도를 세번 계측하여 평균화 하였는가?",
"어떻게 최종적인 채널이득 특징을 유추하였는가?",
"최종적인 채널이득 특성을 어떻게 유추하였지?",
"실제 방사된 자계강도를 추출할 수 있는 방법은 무엇인가?",
"얼마 이하의 두께를 갖는 제품이 NFC 단말에 가장 적절한가?",
"Younyi사의 제품 Wurth \\( (\\mathrm{t}=1.0 \\mathrm{mm}) \\) 보다 좋은 성능을 나타냈는가?",
"어떤 흡수체 모델을 사용했을 경우 안테나출력 강도가 가장 높게 나타나는가?",
"안테나의 출력강도는 무엇을 거쳐 만들어지는가?",
"무엇을 거쳐 안테나의 출력강도가 생성돼?",
"흡수체 모델 Youngi를 사용했을 때 환경잡음 강도는 얼마인가?",
"[표 1]에서 제시되고 있는 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 이동통신 서비스의 발전에 따라 향후 급속한 성장이 예상되는 NFC 통신용 안테나의 성능최적화를 위한 흡수체 성능을 실험적으로 비교 분석하였다. 또한, 해당 실험결과로부터 NFC 안테나의 성능개선을 위해서는 흡수체의 복소투자율의 차가 일정수준이상 확보되어야 하며, 보다 우수한 성능을 유지하기 위해서는 복소투자율 이외에도 동작주파수에서 해당 흡수체가 최적의 성능을 가질 수 있도록 흡수체 제작물질의 조성 및 공정이 안정적이어야 한다는 사실을 확인할 수 있었다.</p><p>이외에도 본 논문을 통하여, 흡수체에 따른 NFC 안테나 성능을 측정하는 방식이 제안되고 검증됨으로써, 추후 안테나관점에서의 흡수체 영향을 검토하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.</p>
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"NFC 안테나의 우수한 성능을 유지하기 위해 복소투자율 이외에 무엇이 안정적이어야 하는가?",
"본 논문에서는 무엇을 실험적으로 비교 분석했는가?",
"본 논문에서는 NFC 통신용 안테나 시장의 급속한 성장을 원인을 무엇으로 보았는가?",
"NFC 통신용 안테나 시장을 급속 성장시킨 요인은 무엇인가?",
"NFC antenna의 기능보완을 위해서는 무엇을 일정Level이상 확보해야하는가?",
"Mobile통신 SVC의 발달에 따라 향후 빠른약진이 예상되는 것은 무엇인가?",
"흡수체에 따른 무엇의 antenna 기능을 점검했는가?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>NFC (Near Field Communication)는 RFID의 하나로 \( 13.56 \mathrm{MHz} \) 주파수 대역을 사용하는 비접촉식근거리 무선통신 모듈로 \( 10 \mathrm{cm} \) 의 가까운 거리에서 단말기간 데이터를 전송하는 기술로 결제뿐만 아니라 마켓, 여행정보, 교통, 출입통제, 잠금장치 등에서 광범위하게 활용되고 있다.NFC의 특징으로는 기존 RFID에서 확장된 개념으로 태그가 내장된 단말기를 능동형 (Active)모드로도 작동할 수 있어 태그로서의 기능 뿐만 아니라, 태그를 읽는 리더(Reader), 태그에 정보를 입력하는 라이터(Writter)의 기능까지 수행하며, 단말과 단말 간 양방향 통신이 가능하다는 주요한 특징을 갖는다.</p><p>NFC의 급속한 대중화에는 2011년 이후에 출시되는 대부분의 스마트 폰에 NFC 기능을 탑재하고 있다는 점을 들 수 있으며, NFC 탑재형 단말은 2015년 전체 휴대폰 시장에 \( 47 \% \) 인 8 억대 이상이 될 것으로 전망하고 있다.</p><p>본 논문에서는 상술한 NFC 용 안테나의 성능 최적화를 위하여 폭 넓게 사용하고 있는 전파 흡수체의 특성에 따른 안테나의 성능변화를 실험적으로 고찰하고, 최적의 안테나 성능 구현을 위하여 요구되는 흡수체의 기본 성능을 확인하였다. 이를 통하여, NFC 통신성능을 최적화 할 수 있는 흡수체의 전기적 성능을 도출하였다.</p>
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"본문에서 말하는 가까운 거리에서 데이터를 전송하는 기술과 관계가 먼 것은 무엇인가?",
"무선통신 모듈의 가까운 거리는 몇 \\( \\mathrm{cm} \\)를 뜻하는가?",
"NFC의 특징으로 태그가 내장된 단말기를 어떤 모드로 설정할 수 있는가?",
"리더를 영어로 어떻게 쓰는가?",
"NFC의 특징 중에 단말기를 능동형 모드로 설정하여 태그에 정보를 입력하는 것은 어떤 기능인가?",
"NFC의 특징 중에 단말기를 능동형 모드로 설정하여 태그를 읽은 것을 무엇이라 하는가?",
"NFC 기능을 가지고 있는 스마트 폰은 언제 이후로 대부분 가지고 있는가?",
"전파 흡수체의 특성과 관련하여 어떤 성능변화를 실험 연구하는가?",
"NFC 통신성능의 어떤 성능을 결론으로 이끌어 냈는가?",
"NFC의 fullterm은 어떻게 쓰는가?",
"\\( 13.56 \\mathrm{MHz} \\) 주파수 대역을 사용하는 거리는 어떤 거리인가?",
"\\( 13.56 \\mathrm{MHz} \\) 주파수 대역은 어떤 것에 속하는가?",
"능동형을 영어로 어떻게 쓰는가?",
"태그에 정보를 입력하는 기능을 영어로 어떻게 쓰는가?",
"스마트 폰이 2011년 이후에 나온 대부분의 제품들은 어떤 기능을 가지고 있나?",
"능동형 모드로 설정하면 단말과 단말 간 어떤 통신이 가능한가?",
"\\( 47 \\% \\) 인 8 억대 이상인 NFC 탑재형 단말의 핸드폰 시장은 몇 년도로 전망하는가?",
"2015년 NFC 탑재형 단말의 전체 휴대폰 시장이 몇 \\( \\% \\)일 것으로 예상하는가?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 비접촉식 근거리 무선통신 방식인 NFC (Near field communications)용 안테나에 있어서, 성능 최적화를 위하여 폭 넓게 사용하고 있는 전자기 흡수체에 따른 안테나의 전기적 성능변화를 분석한다. 다양한 투자율을 갖는 흡수체를 이용하여, 해당 흡수체 적용에 따른 안테나성능 변화를 실험을 통하여 확인하고, 흡수체가 NFC 안테나의 성능변화에 미치는 영향을 실험적으로 분석하는 방안을 제시한다.</p>
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"NFC란 비접촉식 장거리 무선통식 방식을 의미하는게 맞아?",
"NFC 안테나의 성능을 최대화하기 위해, 주로 사용되는 흡수체는 무엇인가?",
"NFC는 어떤 무선통신 방식이야?",
"본 논문에서 전자기 흡수체 적용에 따른 안테나성능의 변화는 실험으로도 확인이 불가능한가?",
"NFC용 안테나의 성능 향상을 위해 본 논문에서는 주로 사용되는 전자기 흡수체에 따른 안테나의 전기적 성능 변화의 분석을 진행했는가?",
"다양한 투자율을 갖는 흡수체를 사용하면, 해당 흡수체 적용에 따른 NFC안테나 성능 변화의 실험이 어려워지는가?",
"다양한 투자율을 갖는 흡수체를 적용하여, NFC안테나의 성능변화에 미치는 영향의 관찰이 가능한가?",
"본 논문에서 비접촉식 근거리 무선통신을 뜻하는 영어의 약자로 알맞은 것은 뭐야?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>Ⅳ. NFC 안테나 시험결과에 따른 흡수체성능분석</h1><p>(그림 5)는 앞 장에서 수행한 흡수체에 따른 안테나의 송수신 특성시험 및 자계강도 시험결과를 비교한 결과이다. 본 결과에서 알 수 있듯이, 흡수체에 따른 안테나의 송수신 특성시험 결과는 자계강도 시험결과와 유사하다는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서 제시한 두 개의 시험결과를 통하여, 사용하는 흡수체에 따라 안테나의 성능이 분명하게 변화한다는 사실을 확인할 수 있다.</p><p>또한, 흡수체의 전기적특성이 해당 흡수체가 NFC 통신성능에 미치는 인과관계를 확인하기 위하여 임피던스 측정기(Impedance analyzer)를 이용하여 흡수체의 전기적특성을 측정하였다.</p><p>본 시험을 위하여, 상용 임피던스 측정기에 도넛형상의 시료를 제작 및 삽입하여 복소투자율 \( \left(\mu^{ \prime}, \mu^{\prime \prime}\right) \)을 측정하였다. 측정된 결과는 (그림 6)과 같으며, 두 개의 복소투자율 성능지표가 일정수준 이상의 차이 \( (\mid \mu 1 \) \( \left.-\mu^{\prime \prime} \mid \geq 35\right) \) 를 갖는 경우, 안테나의 성능 열화를 최소화할 수 있다는 사실을 알 수 있다.</p><p>흡수체의 전기적 특성을 포함하여, 흡수체의 종류에 따른 안테나의 특성의 변화는 상기 제시된 결과를 통하여 다각적으로 확인할 수 있다.</p>
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"안테나의 성능 열화를 최소화하기 위해서는 두 개의 복소투자율 성능지표가 어느 정도의 차이를 가져야 하나요?",
"흡수체에 따른 안테나의 송수신 특성시험의 결과는 자계강도 시험결과와는 전혀 다르다?",
"흡수체의 전기적특성이 해당 흡수체가 NFC 통신성능에 미치는 인과관계를 확인하기 위하여 사용할 수 있는 기기는 무엇인가요?"
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인공물ED
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NFC 안테나의 흡수체에 따른 전기적 특성 연구
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<h1>Ⅱ. 흡수체에 따른 안테나 성능보정</h1><p>(그림 1)은 일반적인 NFC 안테나의 동작방식을 도식적으로 설명하고 있다. 일반적으로 NFC 통신은 리더안테나가 방사하는 자기(Magnetic) 에너지를 일정거리(일반적으로 \( 10 \mathrm{cm} \) 이내) 내에 위치한 단말안테나가 수신함으로써, 해당 자기에너지가 단말안테나의 주변회로를 동작시키는 방식으로 이루어지며, 다시, 단말안테나는 NFC 통신방식에 따라 리더안테나로 관련 데이터를 송신한다. 이때, 리더와 단말안테나는 간단한 구조로 자기력을 발생시킬 수 있는 루프(Loop)나 코일(Coil)의 형태로 제작되며, NFC 안테나와 금속 그라운드 사이에 페라이트(Ferrite) 흡수체를 삽입함으로써, 자속변화에 의하여 발생되는 와전류(Eddy current)에 의한 통신성능 저감을 해소하도록 한다.</p><p>따라서, 흡수체는 금속 그라운드를 갖는 NFC 안테나 구조에서 전기적성능에 결정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이러한, NFC 안테나의 성능 최적화를 위한 흡수체의 성능검토를 위하여, 널리 사용되고 있는 상용 흡수체의 성능을 실험적으로 검토하였다.</p><p>다음은 본 시험에 사용된 국내외 상용 NFC용 전파흡수체 7 종의 정보이다.</p><ul><li>3M AB7020 (t=\(0.2\mathrm{mm}\)): 외국산</li><li>3M AB70110h0 (t=\(0.1\mathrm{mm}\)): 외국산</li><li>Younyi material (t=\(0.1\mathrm{mm}\)): 국산</li><li>Doosung material (t=\(0.1\mathrm{mm}\)): 국산</li><li>Wurth electronics material (t=\(0.2\mathrm{mm}\)): 외국산</li><li>Wurth electronics material (t=\(0.3\mathrm{mm}\)): 외국산</li><li>Wurth electronics material (t=\(1\mathrm{mm}\)): 외국산</li></ul><p>우선, 흡수체를 삽입함으로써 발생되는 NFC의 성능 변화를 알아보기 위하여, (그림 2)에 도시된 루프형태의 NFC 안테나를 설계하였다. 본 안테나는 단일 루프로 이루어져 있으며, 흡수체의 종류에 따라서 변화하는 안테나의 전기적 성능, 특히, 공진주파수 및 반사손실 특성을 보정하기 위하여, 안테나의 급전부에 특성보정이 가능한 정합회로를 추가하였다. 본 정합회로는 기존의 복잡한 구조가 아닌, 매우 간단한 RC 회로로 동작주파수 및 반사손실 특성을 최적화하도록 설계하였다. (그림 2.(a))에 도시된 정합회로의 좌측 저항 및 인덕터는 NFC 안테나의 방사부를 등가적으로 나타내고 있으며, 저항 및 캐패시터의 값을 조정함으로써 흡수체에 따른 안테나성능 변화를 보정하도록 하였다.</p>
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"본 안테나는 어떻게 이루어젔어?",
"그림 1을 보면 NFC 안테나에 대해 무엇을 나타내려고 하는가?",
"NFC 안테나에 대해 무엇을 나타내려고 그림 1에 설명한거야?",
"그림 1은 동작방식을 어떤 표현 방법으로 설명하고 있는가?",
"그림 1은 어떤 표현 방법으로 동작방식을 설명하는거야?",
"일반적으로 무엇이 NFC 통신을 받아들여?",
"일반적으로 NFC 통신을 무엇이 송신하나요?",
"단말안테나는 무엇에 따른 리더안테나로 연관된 데이터를 보낸다고 하는가?",
"무엇에 따른 리더안테나로 단말안테나가 연관된 데이터를 보내나요?",
"리더와 단말안테나는 복잡한 구조를 가지는가?",
"복잡한 구조를 가지는 것이 리더와 단말안테나의 특성인가요?",
"리더와 단말안테나는 어떤 모습으로 만들어지나요?",
" 어떤 모습으로 리더와 단말안테나가 제작되지?",
"리더와 단말안테나는 무엇을 삽입해?",
"무엇을 리더와 단말안테나 삽입하나요?",
"금속 그라운드를 가지는 NFC 안테나 구조에서 전기적 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 뭐라고 하는가?",
"금속 그라운드를 가지는 NFC 안테나 구조에서 무엇이 전기적 성능에 큰 영향을 끼치는 것인가요?",
"어째서 도시된 루프형태의 NFC 안테나를 제작한거야?",
"도시된 루프형태의 NFC 안테나를 제작한 이유가 뭐지?",
"본 정합회로는 기존의 복잡한 구조를 가지는가?",
"기존의 복잡한 구조를 가지는 것이 본 정합회로인가요?",
"어떻게 본 정합회로가 만들러 졌나요?",
"본 정합회로가 어떻게 제작되었는가?"
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인공물ED
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주파수 영역에서 주요 피크에 QIM을 적용한 오디오 워터마킹
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<h1>III. 실험 결과 및 토의</h1> <p>본 논문에서는 워터마킹 대상 오디오 파일로 폭넓은스펙트럼을 보이는 클래식 음악 두 종류와 팝, 기타, 피아노연주곡 그리고 음성신호를 사용하였다. 이들 모두 44.1\(\mathrm{kHz }\) 샘플링에 16비트로 양자화된 음원이다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하였고, 오디오 파일을 읽어올 때 최대값을 1로 정규화 (normalization)함을 감안하여 스텝사이즈 \( \Delta_{T} \) 는 10으로 설정하였고 프레임 길이 \(L\) 은 2048샘플로 하였다. 영교차율을 이용한 프레임 선택에는 대상 오디오 파일의 유사 무음 구간을 선택하여 노이즈 프로파일을 만들어 임계값을 결정하였다. 주요 피크의 개수는 최적의 성능을 보인 15~20개 사이에서 선택하였고,주변 샘플 수는 2개로 고정하였다. 강인성 검증을 위하여 표 1과 같은 StirMark , SMDI , STEP2000 벤치마크의 시간 및 주파수 영역에서의 공격을 가하여 BER (bit-error-ratio)로 정량화하였고, 시간영역에서의 QIM 기반 워터마킹 방법과 비교하였다. 시간 영역에서의 방법에서는 스텝사이즈를 음질의 열화가 발생하지 않도록 실험을 통해 0.01로 설정하였다.</p> <p>제안한 워터마킹 방법은 대부분의 공격에 약 5 \(\%\) 이하의 BER을 보여 강인성을 확인할 수 있었고 시간영역에서의 QIM 워터마킹 방식보다 월등히 우수함을 확인할 수있었다. 하지만 몇몇 공격에는 취약성을 보였는데 이에대한 분석 결과는 다음과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 강인성 검사를 위한 공격의 종류</caption> <tbody><tr><td>공격 종류</td><td>파라미터</td><td>벤치마킹</td></tr><tr><td>Amplitude Compression</td><td>Quantization bit : 16 bit to 8 bit</td><td>STEP2000</td></tr><tr><td>BPF</td><td>Cut-off freq. : 100 Hz, 6 kHz</td><td>SDMI</td></tr><tr><td>Codecs</td><td>MPEG-1 Audio Layer3</td><td>SDMI</td></tr><tr><td>Crop</td><td>Cut and replace time : 2s</td><td>-</td></tr><tr><td>Down Sampling</td><td>Sampling freq. : 44.1 kHz to 16 kHz</td><td>STEP2000</td></tr><tr><td>Echo</td><td>Delay: 100 ms, Feedback Coeff.: 0.5</td><td>SDMI</td></tr><tr><td>FFT_Invert</td><td>FFT size : 1024 samples</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>FFT_RealReverse</td><td>FFT size : 1024 samples</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>Invert</td><td>FFT size : -</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>LPF</td><td>FFT size : Cut-off freq. : 10 kHz</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>LSBZero</td><td>FFT size : Cut-off freq. : 10 kHz</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>Noise Addition</td><td>FFT size : White noise, S/N : -40 dB</td><td>STEP2000</td></tr><tr><td>Normalize</td><td>FFT size : Maximum value</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>Nothing</td><td>FFT size : -</td><td>StirMark</td></tr><tr><td>Resampling</td><td>FFT size : Sampling freq. : 48 kHz to 44.1 kHz</td><td>SDMI</td></tr></tbody></table> <p>Down sampling 공격은 원신호의 길이를 변화시키므로 프레임 기반의 워터마킹에 매우 강한 특성을 보인다.하지만, 만약 디코더에서 원신호에 대한 샘플링 정보를알고 있다면 재샘플링 (resampling)이 해결책이 될 수 있다. 이 경우 표 2의 Resampling 공격에 대한 BER에서 알수 있듯이 100 \(\%\) 워터마크를 검출할 수 있다.</p> <p>Echo 공격은 신호를 중첩시켜 원신호의 스펙트럼에 큰 변화를 준다. 이는 주파수 크기 응답에 워터마크를 삽입하는 방법에 대해 매우 강한 특성이 있다. 제안한 알고리듬에서 주요 피크의 개수와 주변 샘플의 개수를 증가시킬수록 BER이 개선되었으나 결국 표 2의 결과에 수렴하였다.</p> <p>FFT RealReverse 공격은 푸리에 변환 후 실수부의 순서를 역으로 바꾸는 것으로, 실제 DC성분은 다른 값으로 대체되고 허수부분은 한 샘플씩 이동된다. 그 결과 주파수 크기 응답이 달라져 주요 피크가 바뀌게 되었고, BER이 높게 나왔다. 그러나 이 공격은 가역적 (invertible)이어서 공격에 대한 정보가 디코더에 제공된다면, Downsampling 공격과 마찬가지로 BER이 0 \(\%\)가 될 수 있다.</p> <p>워터마킹에 대한 공격의 목적이 원 신호를 훼손시키지않고 삽입된 워터마크만 제거하는 것이라면, 본 논문에서 제안한 알고리듬은 이러한 공격에 매우 강인한 특성을 보임을 알 수 있다. 본 논문에서 사용한 모든 오디오 파일과 설명은 “http://signal.ulsan.ac.kr/doc/qimwm/”에서 확인할 수 있다.</p>
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"워터마킹 대상 검사를 위해 사용한 Echo의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹의 강인성 검사 중 Echo 공격에 사용된 벤치마킹은 뭐야?",
"워터마킹을 위해 오디오 파일 시뮬레이션을 어떻게 진행했어?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 시뮬레이션시 임계값 결정은 어떻게 이루어 졌어?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 시뮬레이션시에 주요피크 샘플수 고정은 어떻게 이루어졌어?",
"워터마킹 대상 오디오 파일의 강인성 검사를 위한 Amplitude Compression의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일의 강인성 검사를 위해 사용한 BPF의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Codecs의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 LPF의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 LSBZero의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Noise Addition의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Normalize의 사이즈는 얼마야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Nothing의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Resampling의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 FFT_RealReverse의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Normalize의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 Down Sampling의 벤치 마킹은 뭐야?",
"워터마킹 대상 오디오 파일 강인성 검사를 위해 사용한 FFT_Invert의 사이즈는 얼마야?"
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인공물ED
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수소생산을 위한 태양열 이용 메탄 분해 반응기 개발
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<h2>2.6 간접 가열식 회전형 반응기(\(5\))</h2><h3>2.6.1 반응기 개발</h3><p>반응기의 내구성을 향상시켜 고온 환경에서 장시간 실험이 가능하도록 \(5 \)차 반응기는 가스터빈 블레이드 및 항공엔진에 사용되는 열차폐 코팅을 Fig. \(18 \)과 같이 반응기에 적용하였다.</p><p>열차폐 코팅으로 인한 온도 감소 효과는 \( 100 \sim 200^{\circ} \mathrm{C} \) 정도 이며 이로 인해 기존 반응기 재질인 SUS \(310 \)의 재료 한계 온도 이상에서 운전이 가능할 것으로 판단하였다.</p><h3>2.6.2 반응기 실험</h3><p>Fig. \(19 \)는 \(5 \)차 반응기를 이용한 실험결과를 나타내었으며 메탄 공급 전 승온시 내부 열순환을 위해 질소를 \(40\mathrm{~L} / \mathrm{min} \)으로 공급하였으며 반응기 내 촉매 온도가 전체적으로 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \)에 도달할 때 메탄 \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)로 전환하였다. 메탄으로 전환된 초기 촉매온도가 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)정도 하락하였으며 이후 \(1 \)시간 \(30 \)분 이상 가열하여 촉매 온도가 지속적으로 상승하였다. 메탄 전환율도 지속적으로 상승하여 최대 \( 82.6 \% \)까지 도달하였다. 이후 메탄 유량을 \( 50 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)으로 증가하였으나 일사량 감소로 실험을 중지하였다. 이후 추가 실험을 통해 메탄유량 \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 평균 \( 89.0 \% \) 전환율을 달성하였다.</p><h2>2.7 해외 실험결과와 비교</h2><p>태양열을 이용한 메탄분해 연구는 프랑스 CNRS가 가장 앞서 있으며 촉매를 이용하지 않고 \( 50 \mathrm{~kW}_{\mathrm{th}} \)급 반응기를 통해 \( 1,525^{\circ} \mathrm{C} \), 메탄 유량 \( 21 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 전환율 \( 98 \% \)를 달성하였다. 이와 비교할 때 본 연구에서는 보다 낮은 태양열 공급열량으로 메탄유량 \( 20 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 평균 \( 96.7 \% \)의 전환율을 달성하였으며 \(2 \)배가량 높은 유량인 \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 평균 \( 89.0 \% \)의 전환율을 달성하였다.</p><h1>3. 결 론</h1><p>본 논문은 태양열을 이용한 메탄 분해 연구를 수행하는 과정에서 개발한 반응기와 이를 이용한 실험결과를 나타내었다.</p><p>\(1 \)차 반응기인 직접가열식 반응기는 촉매에 열을 직접 공급한다는 장점이 있지만 내부로 태양광을 투과시키기 위해 장착된 쿼츠에 반응 후 생성된 탄소 입자가 침착되고 이로 인해 쿼츠가 손상되는 문제가 발생하였다.</p><p>\(2 \)차 반응기는 간접가열식 고정형 반응기로서 반응기 내부 온도가 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상으로 균일하게 상승하는 것을 확인하였으나 반응기로의 촉매 삽입이 어렵고 반응기 내 압력강하가 발생하였다.</p><p>\(3 \)차 반응기는 원통형 반응기로서 균일한 열유속을 공급하기 위하여 반응기를 회전시켰으며 반응기의 열손실을 줄이기 위하여 바깥쪽에 단열재가 채워진 캐비티를 설치하였다. 메탄 유량이 \( 10 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)일 때 \( 88.1 \% \)의 전환율을 얻었으나 이보다 높은 유량에서 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 온도를 유지하는 것이 어려웠다.</p><p>\(4 \)차 반응기는 반응기의 길이를 늘려 촉매의 양을 증가시켰으며 체류시간을 확대하였다. 또한 열손실을 최소화할 수 있도록 캐비티의 형상을 최적화 하였으며 추가적인 열량 공급이 가능하도록 보조열원을 장착하였다. 실험결과 메탄 유량이 \( 20 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)일 때 \( 96.7 \% \) 의 전환율을 확인 하였다.</p><p>\(5 \)차 반응기는 반응기의 내구성을 향상시키기 위해 열차폐 코팅을 적용하여 내구성을 증가시켰다. 실험결과 메탄 유량이 \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)일 때 평균 \( 89.0 \% \)의 전환율을 확인하였으며 프랑스 CNRS의 연구결과와 비교하여 약 \(2 \)배의 유량에서 유사한 메탄 전환율을 달성하였다.</p>
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"\\(2 \\)차 반응기는 내부 온도가 몇 도 이상으로 상승하나요?",
"내부 온도가 \\(2 \\)차 반응기는 몇 도 이상으로 올라갈까?",
"무엇을 향상시켜 고온 환경에서 장시간 실험이 가능하도록 했나요?",
"고온 환경에서 장시간 실험이 가능하도록 무엇을 향상시켰지?",
"Fig. \\(19 \\)는 무엇을 나타내는가?",
"무엇을 Fig. \\(19 \\)가 나타내지?",
"열차폐 코팅으로 인한 온도 감소 효과는 어느정도 인가요?",
"온도 감소 효과는 열차폐 코팅으로 얼마 정도 나타났지?",
"메탄 공급 전 승온시 내부 열순환을 위해 질소를 얼마의 농도로 공급하였나요?",
"내부 열순환을 위해 메탄 공급 전 승온시 질소를 얼마의 농도로 공급하였니?",
"추가 실험을 통해 평균 얼마큼의 전환율을 달성하였나요?",
"평균 얼마큼의 전환율을 추가 실험을 통해 달성했니?",
"태양열을 이용한 메탄분해 연구는 어디가 가장 앞서있나요?",
"어디가 태양열을 사용한 메탄분해 연구에 가장 앞서있니?",
"본 논문은 어떤 실험결과를 나타내었나요?",
"어떤 실험결과가 본 논문에서 드러났지?",
"프랑스 CNRS 는 무엇을 통해 메탄 유량 \\( 21 \\mathrm{~L} / \\mathrm{min} \\)에서 전환율 \\( 98 \\% \\)를 달성하였나요?",
"메탄 유량 \\( 21 \\mathrm{~L} / \\mathrm{min} \\)에서 전환율 \\( 98 \\% \\)를 프랑스 CNRS가 무엇을 통해 달성했니?",
"메탄으로 전환된 초기 촉매온도가 얼마나 하락하였나요?",
"메탄으로 전환된 초기 촉매온도는 얼마나 감소했니?",
"직접가열식 반응기는 어떤 문제점이 있나요?",
"어떤 문제점이 직접가열식 반응기에 있나요?",
"\\(3 \\)차 반응기는 왜 캐비티를 설치하였나요?",
"\\(5 \\)차 반응기는 반응기의 내구성을 향상시키기 위해 무엇을 적용하였나요?",
"실험을 중지한 이유는 무엇인가요?",
"메탄 전환율도 지속적으로 상승하여 최대 \\( 52.6 \\% \\)까지 도달하였나요?",
"본 연구에서는 태양열 공급열량으로 평균 몇 퍼센트의 전환율을 달성했나요?"
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인공물ED
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수소생산을 위한 태양열 이용 메탄 분해 반응기 개발
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<h2>2.5 간접 가열식 회전형 반응기(\(4\))</h2><h3>2.5.1 반응기 개발</h3><p>캐비티 내부의 복사 및 대류 열손실을 최소화하여 반응에 필요한 열량을 확보하기 위해 Fig. \(13 \)과 같이 캐비티를 개선하였다. 기존 육면체 형상의 캐비티와 비교하여 원통형으로 변경됨으로서 단열재와 반응기 간의 간격을 줄였으며 \( 100 \mathrm{~mm} \) 두께의 단열재가 반응기 형상을 따라 원형으로 감싸는 형태로 설계하였다.</p><p>또한 일사량 부족 및 실험 조건에 따라 추가적인 열량 공급이 가능하도록 캐비티 안쪽, 반응기 후면에 열량이 \( 2 \mathrm{~kW} \)인 히터 \(4 \)개를 장착하였다. 히터 공급 최대 열량은 \( 8 \mathrm{~kW} \)이며 최대온도는 \( 1,400^{\circ} \mathrm{C} \)로서 분당 \( 5 \sim 10^{\circ} \mathrm{C} \)씩 승온이 가능하다.</p><p>\(4\)차 반응기는 반응 시 유입되는 저온의 메탄으로 인해 반응기 상부의 촉매온도 감소에도 반응기 내 충분한 양의 촉매가 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상으로 유지될 수 있도록 반응기 유효 길이를 기존 \( 315 \mathrm{~mm} \)에서 \( 400 \mathrm{~mm} \)로 증가시켜 촉매 양과 체류시간을 \( 27 \% \) 늘렸다.</p><p>또한 기존 반응기는 상부 플랜지만 개패가 가능하여 촉매를 교체할 때 불편하였으나 이를 개선하기 위하여 반응기 하단에도 플랜지를 설치하여 촉매 교체가 용이하도록 하였다.</p><p>\(4\)차 반응기의 경우 반응기의 길이가 길어짐에 따라 반응기 내 촉매 온도분포가 클 것으로 판단하여 길이 방향으로 \( 50 \mathrm{~mm} \) 간격으로 \(7\)지점의 촉매 온도를 측정하였다.</p><h3>2.5.2 반응기 실험 및 문제점</h3><p>Fig. \(14\)와 같이 \(4\)차 반응기를 태양로에 설치한 후 실험을 수행하였다. \(4 \)차 반응기와 캐비티 수정 후 실험 결과를 Fig. \(15\)와 같이 나타내었다. 촉매 최상부를 제외하고 전체적으로 온도가 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상을 보이고 있다. 촉매 중앙부 온도가 약 \( 1,100^{\circ} \mathrm{C} \)일 때 메탄 유량을 \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)로 \(30 \)분가량 공급하였고 이때 촉매온도가 급격히 감소하는 것을 확인하였는데, 상부와 중앙부 촉매온도는 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 가량 감소하였고 하부는 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 정도 감소하였다. \( 40 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 촉매의 온도 하락 폭이 큼으로 인해 유량을 \( 20 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)으로 감소시켰으며 이때 반응기 상부를 제외하고 내부 온도는 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상으로 유지되었고 평균 \( 96.7 \% \) 메탄 전환율을 확인하였다. \(3 \)차 반응기와 비교하여 \( 20 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)에서 높은 메탄 전환율로 향상된 결과를 얻었으나 유량 증가에 따른 상부 촉매 온도하락이 여전히 큼을 알 수 있었다.</p><p>중앙부 촉매 온도가 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \)일 때 반응기 표면을 열화상 카메라로 측정하여 Fig. \(16\)에 나타내었다. 측정된 촉매온도와 반응기 표면의 열화상 카메라 온도차를 비교하면 반응기 표면이 약 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \)가량 온도가 높음을 알 수 있다. 이는 촉매 온도가 \( 1,100^{\circ} \mathrm{C} \) 영역에서 활성화가 높고 전환율이 \( 80 \% \) 이상을 보이는데, 이때 반응기 표면온도가 \( 1,400^{\circ} \mathrm{C} \) 가까이 증가할 수 있으며 이는 SUS \(310\)S로 제작된 반응기의 한계 온도로 손상이 발생할 수 있다.</p><p>실제 실험 중 반응기 손상으로 인해 가스 누출이 발생하였으며 Fig. \(17\)과 같이 반응기 표면 손상으로 인해 여러 구멍이 발생하여 표면 두께가 감소하였다.</p>
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"캐비티 내부의 복사 및 대류 열손실을 최소화하기 위하여 기존 육면체 형상의 캐비티를 어떤 형태로 변경하였나요?",
"캐비티 내부의 복사 및 대류 열손실을 최소화하기 위해 캐비티 개선을 하였니?",
"추가적인 열량 공급을 위해 히터 몇 개를 장착했니?",
"캐비티가 원통형으로 변경되면서 단열재와 반응기 간의 간격이 늘어났니?",
"촉매온도가 반응기 표면 온도보다 더 높아?",
"4차 반응기의 반응기 내의 촉매 온도는 몇 도 이상으로 유지 되어야 하나요?",
"추가적인 열량 공급을 위해서 열량이 얼마인 히터를 장착했니?",
"히터는 분당 \\( 20^{\\circ} \\mathrm{C} \\)씩 온도를 올릴 수 있어?",
"반응기 내 충분한 양의 촉매의 온도를 충분히 높게 유지하기 위해서 반응기 유효 길이를 줄였니?",
"히터의 최대온도는 몇 도야?",
"4차 반응기는 어디에 설치되었어?",
"반응기의 길이가 길어지면 반응기 내 촉매 온도분포가 클 것으로 판단되니?",
"반응기 유효 길이가 늘어나면, 촉매의 체류시간이 늘어나니?",
"실험 중 가스가 누출됐어?",
"히터 공급 최대 열량은 몇이니?",
"촉매와 반응기 표면 중 온도가 더 높은 것은 뭐야?",
"반응기 표면의 온도가 촉매온도보다 얼마나 더 높아?",
"캐비티 후면과 반응기 안쪽에 히터를 장착했니?",
"반응기 손상으로 인해 표면 두께가 감소했어?",
"반응기 하단에도 플랜지를 설치하면 촉매를 교체할 때 편하니?"
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인공물ED
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수소생산을 위한 태양열 이용 메탄 분해 반응기 개발
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<h1>2. 반응기 개발</h1><p>태양열을 이용한 메탄 분해반응 시스템은 태양에너지를 공급하는 태양열 집광시스템과 여기서 열에너지를 공급받아 메탄을 분해하는 반응기 및 메탄을 공급하는 배관으로 구성되어 있다. 본 연구는 개발된 반응기에 대해 Fig. \(2 \)와 같이 한국에너지기술연구원에 설치되어 있는 \( 40 \mathrm{~kW}_{\mathrm{th}} \)급 태양로에서 실험을 수행하였다.</p><h2>2.1 태양열 집광시스템</h2><p>태양로는 크게 Fig. \(3 \)과 같이 헬리오스타트, 포물반사경, 블라인드로 구성된다. 태양을 추적하는 헬리오스타트를 통해 태양광이 포물반사경으로 전달되고 최종적으로 초점부에 위치한 반응기에 집광되어 고온의 열이 발생한다. 블라인드는 헬리오스타트와 포물반사경 사이에 위치하여 개폐율 조절을 통해 집광되는 태양광의 양을 조절한다.</p><p>헬리오스타트의 면적은 \( 87.3 \mathrm{~m}^{2} \)이며 \(2 \)개의 구동부로 고도각과 방위각을 조절하여 태양을 추적하며 포물반사경에 태양광을 반사한다. 포물반사경의 집광 면적은 \( 61.8 \mathrm{~m}^{2} \)이며 집광 초점거리는 \( 4.98 \mathrm{~m} \)이다. 분광측색계로 측정한 헬리오스타트와 포물반사경의 반사율은 각각 \( 84 \%, 94 \% \)이며 블라인드에 의한 유효면적비율은 \( 85 \% \)로서 집광시스템의 총괄 광학효율은 \( 67 \% \)이다.</p><h2>2.2 직접가열식 반응기(\(1\))</h2><h3>2.2.1 반응기 개발</h3><p>\(1 \)차 반응기는 Fig. \(4 \)와 같이 쿼츠 윈도우를 이용한 직접가열식 반응기로 태양광이 반응기 내부 촉매에 직접 집광이 되는 방식이다. 집광을 통해 내부 촉매가 균일하게 가열될 수 있도록 초점 형상을 고려하여 원뿔모양의 촉매를 적용하였다.</p><p>쿼츠는 반응기 전면부 플랜지 사이에 위치하며 볼트 체결 시 쿼츠의 파손 및 반응기 내부 가스 유출을 방지하기 위해 고온 내구성이 높은 카본 소재의 실링을 사용하였다. 집광시 고온으로 인해 발생하는 반응기 플랜지 및 체결부의 열손상을 줄이기 위해 플랜지 내부에 유로를 만들어 시수를 공급하여 냉각하였다. 메탄은 반응기 후면에 있는 \(4 \)개 의 튜브를 통해 공급되고 쿼츠와 촉매 사이에 있는 포트를 통해 분사되며 고온의 구조체를 통과하며 반응이 이루어지고 이후 생성물은 출구를 통해 배출된다.</p><h3>2.2.2 반응기 실험 및 문제점</h3><p>Fig. \(5 \)와 같이 태양로에 반응기를 설치하고 예비실험을 수행하였다. 초기 촉매의 승온과정에서 내부 열순환을 위해 질소를 공급하였으며 촉매 온도가 \( 1,000^{\circ} \mathrm{C} \)일 때 질소 대신 \( 5 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \)의 메탄을 공급하였다.</p><p>반응기로 공급된 메탄이 분해되며 수소와 탄소가 생성되고 일부 탄소가 반응기 전면 쿼츠에 침착되었다. 이로 인해 반응기로 공급되는 태양광 중 일부가 쿼츠에 침착된 카본에 의해 국부적으로 쿼츠의 온도를 증가시켜 변색되는 과정을 통해 Fig. \(6 \)과 같이 쿼츠가 파손되는 현상이 발생되었다. 이는 쿼츠와 반응기 내부 촉매 간격이 짧아 메탄이 분해되어 생성된 카본이 쿼츠에 접촉되면서 발생하는 현상으로 판단하였으며 이를 해결하기 위해 설계변경을 통해 쿼츠와 촉매의 거리를 늘린 후 재실험을 진행 하였으나 유사한 문제가 다시 발생하였다.</p>
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"본 연구에서 사용한 태양로는 어디에 설치되어 있는가?",
"메탄은 몇 개의 튜브를 통해 공급되는가?",
"몇 개의 튜브를 통해 메탄이 제공되지?",
"태양열을 이용한 메탄 분해반응 시스템의 구성요소는 무엇인가?",
"무엇이 태양열을 사용한 메탄 분해반응 시스템의 구성요소일까?",
"블라인드의 역할은 무엇인가?",
"태양로의 구성요소는 무엇인가?",
"헬리오스타트의 역할은 무엇인가?",
"반응기로 공급된 메탄은 쿼츠 파손의 원인이라고 볼 수 있는가?",
"반응기 플랜지 및 체결부의 열손상을 줄이기 위해 무슨 조치를 취했는가?",
"헬리오스타트의 면적은 무엇인가?",
"블라인드는 어디에 위치하는가?",
"집광시스템의 총괄 광학효율은 몇 \\(\\%\\)인가?",
"포물반사경의 집광 면적은 얼마인가?",
"질소를 공급하는 이유는 무엇인가?",
"쿼츠와 촉매의 거리가 쿼츠 파손의 원인인가?",
"헬리오스타트는 몇 개의 구동부로 이루어져 있는가?",
"1차 반응기는 어떤 방식으로 집광이 되는가?",
"쿼츠가 파손되는 현상은 어떻게 발생하나요?",
"고온 내구성이 높은 카본 소재의 실링을 사용한 이유는 뭐야?",
"메탄이 분해되며 무엇이 생성되었는가?",
"원뿔모양의 촉매를 적용한 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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복잡한 대형 구조물의 효율적인 전자파 해석을 위한 통계적인 PWB 방법의 유용성에 관한 연구
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<p>위의 개념을 통해 살펴본 PWB 해석의 결과가 가지는 “통계적 분산”의 의미를 물리적으로 살펴보고 검증하기 위하여 식 (8)과 (9)를 통해 시뮬레이션을 행하였다. 표 1은 손실 정도를 의미하는 \( \mathrm{Q} \) 인자의 변화에 따라 캐비티 전장 성분의 분산값이 변화하는 추이를 나타낸 것이다. 캐비티 크기는 \( a=4.57 \mathrm{~m} \), \( b=3.05 \mathrm{~m} \) 이며, 급전 주파수는 \( 4 \mathrm{GHz} \) 이어서 캐비티는 파장에 비해 충분히 커서 고주파 환경을 만족하며, 전원점은 \( x^{\prime}=0.5 \mathrm{~m}, y^{\prime}=0.5 \mathrm{~m} \) 에 위치한다. 전체 관측점의 수는 1,000 개이며, 균등 분포(uniform distribution)를 갖는 난수 발생기로 캐비티 면적 \( A \) 전체를 커버하도록 하여 앞 절에서 추정한 “부피 평균"의 가설이 손실이 존재하는 구조에서도 타당한지 살펴보았다. 위에서 살펴볼 수 있듯이 \( Q \) 값이 감소하여 공간 내에 어느 정도의 손실이 점점 증가할수록 정규화된 \( E_{0}^{2} \)는 1로 수렴하며, 이 때 각 복소 전장 성분의 분산도 거의 동일 분산을 가져가는 것으로 파악된다. 반면 \( Q \)가 너무 커서 완전 도체에 가까울수록 \( E_{0}^{2} \)는 1보다 작은 값을 가지게 되며, 복소 전장 성분의 개별 분산도 허수부가 실수부를 압도하게 된다. 이는 식 (8)을 통해 살펴볼 수 있듯이 손실이 없는 이상적인 캐비티에서는 전장이 허수 성분 만을 가지게 되는데, 손실이 충분치 안으면 우다중 광선 반사가 위상의 상호 얶힘 효과를 충분히 주지 못하여 우세한 본래 입사 성분이 그대로 남게 되기 때문이다. 또한, 식 \( (15) \) 로 인하여 정규화된 \( E_{0}^{2} \)는 \( P_{d}=P_{i} \)의 관계로부터 결국 입사 전력 \( P_{i} \)로 정규화된 것이다. 캐비티 내부 손실이 작을 경우에는 이 입사 전력 \( P_{i} \)를 소모시킬 만한 상황이 공간 내에 존재치 못하고, 정상 상태에서도 위의 가정이 붕괴하여 이러한 결과가 나온다는 것을 살펴볼수 있다. 이 입사 전력 \( P_{i}( \) 식 \( (14)) \)는 물론 자유 공간에서의 도출값을 사용한 것이지만, 실제 안테나의 이득 퐈라미터 등이 자유 공간 원거리장 기반 물리량임을 살펴볼 때 충분히 타당한 모델이가 볼 수 있다.</p> <p>PWB의 또 다른 기반 가정은 앞 절에서 살펴보았듯이 각 개별 복소 전장 성분들이 평균 0의 정규 분포를 따른다는 것이다. 이를 살펴보기 위해 그림 2는 \( Q=10^{3} \)의 경우에 앞의 표 1의 시뮬레이션 파라미터와 같은 경우를 상정하여, 덜 우세한 성분인 실수 성분의 분포 히스토그램 과 PWB 해석을 통해 계산된 분산값 \( \left\langle E_{z r}^{2}\right\rangle \) 을 가지고 도시한 평균 0의 정규분포 곡선을 나타낸 것이다. 상호 간에 매우 유사한 결과를 보이는 것을 알 수 있다. 그림 3은 같은 파라미터를 상정한 경우이나 주파수를 10배 낮추어 상대적으로 저주파인 경우에 히스토그램 데이터와 pdf 곡선의 양상을 살펴본 것이다. 저주파 영역에 들어서면 이처럼 정규 분포 가정이 붕괴한다는 것을 살펴볼 수 있다. 이를 위의 해석 공간에서 물리적으로 살펴보면 관측점의 분포로 인해 “부피 평균" 효과가 일어날 시, 저주파 영역의 경우에는 캐비티 내부에 충분히 상쇄 및 얽힘 효과가 발생할 만큼 필드의 변화가 심하지 않기 때문이라 할 수 있다. 이는 낮은 주파수 영역에서 관측 전장이 정규 분포가 깨져가는 잔향실의 상황과도 유사하다. 통상적으로 잔향실과 같은 실제 캐비티에서는 위와 같이 필드의 앙상블 집합이 정규 분포를 따르는 동작주파수 영역을 과모드(overmode) 여기되었다고 부르며, 이 과모드 조건으로 진입하는 천이주파수의 추정치는 첫 번째 공진 주파수의 약 3배가 되는 주파수로서 약 60개의 모드가 발생하는 지점으로 정하거나, 흑체 복사 이론의 원리에 따른 근사치를 사용하기도 한다. 위 논의로부터 이와 같은 "부피 평균"이 손실이 있는 실제 상황에서도 PWB의 해석 결과의 기반이 되는 물리적인 의미를 제공한다는 것을 알 수 있다.</p>
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"앞 절에서 가정한 “부피 평균\"의 가설이 손실이 존재하는 구조에서도 타당한지 살펴보기 위해 어떻게 하였는가?",
"Q 값이 감소하여 공간 내에 어느 정도의 손실이 점점 증가할수록 어떻게 되는가?",
"위의 개념을 통해 어떻게 시뮬레이션을 행하였는가?"
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인공물ED
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4H-SiC Trench MOSFET 응용을 위한 Ar Reshape 공정 최적화
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 실험 방법</h2><p>본 연구에서는 \( 4^{\circ} \) off-axis 된 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) 기판(Cree 사) 위에 \( 8 \mu \mathrm{m} \) 두께의 \( \mathrm{n} \)-형 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \)(\(N=8 \times 10^{15} \)\( \mathrm{cm}^{-3} \) ) 에피 층을 성장한 웨이퍼를 사용하였다. 준비 된 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) 은 피라나 \( \left(\mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{4}: \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}_{2}=4: 1\right) \) 세정 공정을 거친 후, \( 2 \mu \mathrm{m} \) 두께의 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 를 플라즈마 화학기상 증착법(PECVD)으로 성막하였다(그림. 1(a)). 일반적인 포토리소그래피 공정을 통해 1-3 씨곡 폭의 선형 패턴을 형성한 뒤, 유도 결합 플라즈마 반응성 이온 식각 장비(ICP-RIE)를 사용하여 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 을 국부적으로 식각하였다(그림. 1(b)). 산소 플라즈마 공정으로 감광물질을 제거한 후, ICP−RIE 를 사용하여 트렌치 구조를 위한 건식식각을 진행했다(그림. 1(c)). 건식식각은 \( 700 \mathrm{~W} \) 의 소스 파워, \( \mathrm{SF}_{6}: \mathrm{O}_{2} \)\( =150: 25 \mathrm{sccm} \) 분압의 가스 분위기에서 300 초 동안 진행하였다. \( \mathrm{SiC} \) 트렌치 깊이는 약 \( 1.3 \mu \mathrm{m} \) 로 측정되었다. 마지막으로 trench Etch의 마스크로 사용된 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 막은 \( \mathrm{BOE} \) (Buffer Oxide Etchant) 용액에서 제거되었다(그림. \( 1(\mathrm{~d}) \) ). Ar reshape 공정은 \( 1100-1700^{\circ} \mathrm{C} \) 의 범위에서 10-30분 동안 진행하였다. 트렌치 단면은 주사전자현미경(SEM)을 이용하여 관찰하였으며, 표면 거칠기는 원자힘현미경(AFM)을 사용하여 확인하였다.</p><h2>2. 결과 및 고찰</h2><p>우선 Ar reshape공정에 의한 라운딩 효과를 비교하기 위해 reshape 공정을 하지 않은 trench 식각된 \( \mathrm{SiC} \) 에피 웨이퍼의 단면을 SEM 이미지로 확인 하였다(그림. 2(a)). Ar reshape 공정 전에는 trench 개구부는 모서리져 있으며 바닥면에는 Sub-trench가 발생해서 뽀족해져 있었다. Ar reshape 공정에 의한 라운딩 효과의 기준을 정하기 위해 과도한 조건이라 생각되는 \( 1700^{\circ} \mathrm{C} \) 온도와 30 분의 공정시간으로 진행한 샘플의 SEM 이미지를 확인하였다.Ar 어닐 공정에 의해 trench 개구부는 둥근 모서리 모양을 가지며, 바닥면의 Sub-trench도 둥글게 라운딩 되어 있었다. 하지만 \( 1700^{\circ} \mathrm{C} \) 의 고온에서의 오랜 시간동안 공정을 진행한 결과 trench 윗면의 거칠기가 매우 높은 것을 확인하였다.</p><p>그림 3 은 온도 및 공정시간별 라운딩 효과를 확인한 이미지이다. \( 1100^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 1600^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 온도를 변화시키면서 10 분간 Ar reshape 공정을 진행하였다. 그림 3에서 보듯 \( 1100^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 trench 개구부도 모서리져 있으며, Sub-trench도 reshape 공정전의 샘플처럼 뽀족해져 있었다. 또한 표면 거칠기는 낮음을 추가적으로 확인할 수 있었다. \( 1300^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 10 분간 Ar reshape 공정을 진행한 샘플도 110\( 0^{\circ} \mathrm{C} \) 에서와 마찬가지로 개구부와 Sub-trench는 모서리져 있으며 표면 거칠기도 낮은 형태를 보였다. \( 1400^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 10 분 동안 진행된 샘플부터 trench 개구부와 sub-trench의 라운딩이 시작되었다. 개구부는 여전히 모서리져 있으나 라운딩이 시작되는 형상을 보이고 있으며, sub-trench는 Ar reshape 공정 전에 비해 명확히 라운딩 되어 있음을 확인할 수 있었다. \( 1500^{\circ} \mathrm{C} \) 와 \( 1600^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 진행한 샘플의 개구부는 \( 1400^{\circ} \mathrm{C} \) 와 큰 차이는 없으나 Ar 에 의한 라운딩 효과가 나타나고 있었으며, sub-trench에서는 많은 차이를 보여주고 있다. 하지만 두 결과 모두 여전히 sub-trench의 모양이 있으므로 항복전압 개선에 있어서 trench MOSFET에 적용시키기에는 어려운 결과이다. 우리는 sub-trench의 라운딩 효과를 더욱 극대화시키기 위해 라운딩 효과가 시작되는 \( 1400^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도에서 Ar reshape 공정 시간을 20 분으로 증가시키고 표면의 거칠기를 AFM으로 측정하였다.</p><p>그림 4에서 보듯이 20 분 reshape한 샘플들은 10 분 reshape한 결과보다 라운딩 효과는 매우 개선됨을 확인할 수 있었다. \( 1400^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 20 분 동안 진행한 샘플은 개구부의 모서리에서도 라운딩 효과가 나타났으며 sub-trench에서도 라운딩 효과가 뚜렷해졌다. 윗면의 거칠기는 낮았으나 trench 측벽의 거칠기는 높아졌음을 확인할 수 있었다 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{a}}=0.7 \mathrm{~nm}\right) \). \( 1500^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 20 분 동안 Ar reshape 진행한 샘플의 개구부의 모서리는 완만하게 라운딩 되었으며, sub-trench는 완전히 없어졌다. 윗면의 거칠기는 140\( 0^{\circ} \mathrm{C} \) 의 결과보다는 거칠어졌지만 trench 측벽의 거칠기는 낮아졌다 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{a}}=3.4 \mathrm{~nm}\right) .1600^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 20 분 동안 공정 진행한 결과는 라운딩이 매우 잘 이루어졌다. Trench의 개구부는 모서리 없이 라운딩이 부드럽게 진행되었으며, sub-trench의 형태는 완전히 사라졌다. 하지만 윗면의 거칠기는 다른 온도에 비해서 매우 높아 졌다 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{a}}=5.7 \mathrm{~nm}\right) \).</p><p>Trench 개구부, sub-trench, 윗면의 거칠기 등을 종합적으로 고려해보면 \( 1500^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도에서 20 분간 Ar reshape 진행한 조건이 가장 효과적임을 확인 할 수 있었다. 이후 Ar reshape 공정 후 산화공정을 진행할 때 결정면에 따른 산화막 성장률을 확인하기 위해 건식산화와 습식산화 공정으로 산화막을 형성한 뒤 저압화학기상증착장비(LPCVD)를 이용하여 폴리실리콘을 증착하였다.</p><p>Trench에서 산화공정에 의한 산화률은 결정방향에 따라 다르게 나타났다. 윗면과 아랫면은 Si-face로 동일하므로 비슷한 두께의 산화막이 성장되었으며, 측면은 a-face 또는 m-face로 Si-face에 비해 두껍게 산화막이 성장되었다. 추후 산화막을 균일하게 성장시키는 공정 방법의 연구가 요구된다.</p><p>\( \mathrm{SiC} \) 웨이퍼를 trench 식각한 후 라운딩하는 공정은 여러 논문에서 발표되어 왔다. 일반적으로 많은 연구기관에서 \( \mathrm{Si} \) 공정에 적용되고 있는 고온 \( \mathrm{H}_{2} \) reshape 공정을 사용하여 라운딩 공정을 수행하고 있다. \( \mathrm{H}_{2} \) 어닐 공정의 경우 \( \mathrm{H}_{2} \) 이온이 표면을 식각하여 sub-trench를 라운딩 하지만 Ar reshape 경우는 이와는 반대의 효과를 보이고 있다. 따라서 trench의 깊이는 Ar reshape 공정 전에 비해서 얕아짐을 알 수 있다.</p>
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"ICP-RIE는 무엇을 나타내는가?",
"측정된 \\( \\mathrm{SiC} \\) 트렌치의 깊이는 대략 얼마인가?",
"산소 플라즈마 공정으로 무엇을 제거하였는가?",
"trench Etch의 마스크로 사용된 것은 무엇인가?",
"trench Etch의 마스크로 사용된 \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 막를 제거하기 위해 사용한 용액은?",
"PECVD는 무엇의 약자인가?",
"무엇을 사용하여 트렌치 구조를 위한 건식식각을 하였는가?",
"Trench에서 산화공정에 의한 산화율은 무엇에 따라 다르게 나타나는가?",
"산화공정 후 측면은 Si-face에 비해 산화막이 두껍게 성장된 것이 맞는가?",
"BOE는 무엇의 약자인가?",
"Ar reshape 공정이 이루어진 온도는 얼마인가?",
"Ar reshape 공정은 \\( 1100-1700^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 의 범위에서 얼마 동안 진행 되었는가?",
"SEM은 무엇의 약자인가?",
"AFM은 무엇을 의미하는가?",
"웨이퍼의 트렌치 단면은 무엇을 통해 관찰하였나?",
"Ar reshape공정에 의한 라운딩 효과를 비교하기 위해 어떻게 하였나?",
"웨이퍼의 표면 거칠기를 확인하기 위해 사용한 장비는?",
"SiC 웨이퍼에 1-3 씨곡 폭의 선형 패턴을 형성하기 위해 어떤 공정을 이용했는가?",
"샘플 개구부의 모서리는 완만하게 라운딩 되었으며, sub-trench가 완전히 없어진 상태의 Ar reshape 공정 조건은?",
"Ar reshape 공정 전 SiC 웨이퍼의 상태는 어떤가?",
"\\( 1400^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 20 분 동안 Ar reshape 공정을 진행한 샘플의 trench 측벽의 거칠기 높이는?",
"몇 도에서 10 분간 Ar reshape 공정을 진행했을 때 trench 개구부와 sub-trench의 라운딩이 시작되었는가?",
"\\( 1700^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 온도와 30 분의 공정시간에서 진행한 샘플 trench의 상태는 어떤가?",
"Trench 개구부, sub-trench, 윗면의 거칠기 등을 종합적으로 고려할 때 가장 효과적인 Ar reshape 공정의 온도와 시간은?",
"LPCVD는 어떤 장비를 지칭하는가?",
"웨이퍼에 산화막을 형성한 뒤 저압화학기상증착장비(LPCVD)를 이용하여 무엇을 증착하였은가?",
"Ar reshape 공정 후 산화막을 형성하기 위해 어떤 공정을 거치는가?",
"\\( \\mathrm{H}_{2} \\) 어닐 공정에서 웨이퍼의 표면을 식각하는 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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4H-SiC Trench MOSFET 응용을 위한 Ar Reshape 공정 최적화
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 planar MOSFET 대비 on 저항 감소 및 스위칭 속도 개선의 장점이 있는H-SiC trench MOSFET 응용을 위하여 trench MOSFET 중요 이슈 중 하나인 sub-trench의 개선연구를 수행하였다. sub-trench의 제거를 위하여 Ar reshape 공정을 수행하였고, 온도와 공정시간을 변화해가며 trench 형태의 변화를 관찰하였다. 그 결과 \( 1500^{\circ} \mathrm{C}\), 20 분 조건에서 가장 적절한 sub-trench 완화를 확인하였다. 또한 Ar reshape 공정 이후 건식/습식 산화공정을 진행하여 결정방향에 따른 산화막 두께변화에 대해 확인하였다.</p>
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"본 연구에서 sub-trench 완화를 확인할 때 온도 조건은 뭐였어?",
"본 연구에서 sub-trench 완화를 체크할 때 온도 조건은 뭐였어?",
"본 연구에서 sub-trench 완화를 확인할 때 총 몇 분 동안 확인했니?",
"Ar reshape 공정에서, 변화를 준 두 가지 조건은 뭐야?",
"무엇이 Ar reshape 공정에서 변화를 준 두 가지 조건일까",
"본 연구에서 Ar reshape 공정을 수행한 목적이 뭐야?",
"무엇이 본 연구에서 Ar reshape 공정을 실행한 목적이지",
"본 연구에서는 Ar reshape 공정 이후에 산화막의 넓이 변화를 관찰했지?",
"본 연구에서 sub-trench를 제거하기 위해 어떤 공정을 수행했니?",
"sub-trench의 개선은 trench MOSFET의 중요 이슈라고 볼 수 있지?",
"H-SiC trench MOSFET은 스위칭 속도 개선의 장점을 가지고 있지?"
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인공물ED
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4H-SiC Trench MOSFET 응용을 위한 Ar Reshape 공정 최적화
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<h1>III. 결론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{SiC} \) trench MOSFET 공정에서의 핵심인 trench 형상과 라운딩에 대해서 실험을 진행하였다. 고온에서의 Ar reshape 공정으로 sub-trench를 라운딩 시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 1500\( ^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 20 분 동안 Ar reshape 공정을 진행할 경우 trench 개구부와 sub-trench가 가장 효과적으로 라운딩 되는 것을 확인할 수 있었다.</p>
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"고온의 Ar reshape 공정으로 무엇을 라운딩 시킬 수 있는가?",
"1500\\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 20분 동안 어떤 공정을 진행할 경우 trench 개구부와 sub-trench가 가장 효과적으로 라운딩 되는가?",
"trench 개구부와 sub-trench가 가장 효과적으로 라운딩 되는 Ar reshape 공정의 온도와 시간은?"
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인공물ED
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4H-SiC Trench MOSFET 응용을 위한 Ar Reshape 공정 최적화
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<h1>I. 서론</h1><p>실리콘 카바이드 \( \mathrm{SiC} \) 는 \( \mathrm{Si} \) 대비 3 배 정도 넓은 밴드 갭으로 인해 높은 임계 전계 및 우수한 물성을 가지고 있어 금속 산화물 반도체 트랜지스터(MOSFET)와 같은 고전력 반도체 소자에 광범위하게 적용되고 있다. \( \mathrm{SiC} \) 기반 쇼트키 장벽 다이오드(Schottky Barrier Diode)는 상용화 수준까지 기술이 개발되었으며, \( \mathrm{SiC} \) MOSFET 의 경우 상용화 수준까지는 아니지만 인버터 및 파워 회로에 시연되고 있다. Trench MOSFET은 Planar MOSFET의 온-저항 \( \left(R_{\mathrm{on}}\right) \) 을 획기적으로 낮출 수 있기 때문에 \( \mathrm{SiC} \) 기반 분야에서도 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 \( \mathrm{SiC} \) 는 기본적으로 매우 단단하고 화학적 안정성이 우수하기 때문에 건식 식각을 이용한 깊이와 형상을 제어하기가 매우 까다롭고, 플라즈마 데미지로 인해 식각 영역의 표면 거칠기가 상당히 높은 단점이 있다. Trench MOSFET에서는 채널의 형성이 측벽을 통해서 이루어지므로 표면 거칠기는 채널 캐리어 이동도에 악영향을 미친다. 또한 트렌치 바닥면의 마이크로 트렌치(Sub-trench)는 트렌치 영역 모서리에 전계 집중(Field crowding)을 유발해 항복전압을 감소시킨다. 따라서 trench MOSFET을 구현함에 있어서 트렌치 영역의 측벽과 바닥면을 둥글게 교정하는 reshape 공정은 필수적이다. 현재 트렌치 reshape 공정은 대부분 1400\( ^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 온도에서 수소 분위기 열처리로 진행되고 있다 . 그러나 수소 열처리를 이용한 방식은 공정비용의 증가를 필연적으로 수반하므로 새로운 방식의 도입이 부각되고 있다.</p><p>이에 본 연구에서는 \( \mathrm{SiC} \) 기반 트렌치 구조를 형성하기 위해 기존의 \( \mathrm{Si} \) 용 건식식각 장비를 사용하여 선폭과 깊이를 제어한 후 Ar을 이용한 reshape 공정 최적화 연구를 진행하였다. 또한 추가적으로 Ar을 이용한 reshape 공정이 게이트 산화막에 미치는 영향에 대해 검증하였다.</p>
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"\\( \\mathrm{SiC} \\) MOSFET 은 상용화 수준까지 연구가 진행되었지?",
"상용화 수준까지 \\( \\mathrm{SiC} \\) MOSFET는 어디까지 연구가 진행되었지?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\)는 \\( \\mathrm{Si} \\) 대비 약 몇 배 넓은 밴드 갭을 가지고 있니?",
" 약 몇 배 넓은 밴드 갭을 \\( \\mathrm{SiC} \\)가 \\( \\mathrm{Si} \\) 대비하여 가지고 있니?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\)는 \\( \\mathrm{Si} \\) 보다 고전력 반도체 소자에 더 광범위하게 적용되고 있지?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\) MOSFET은 현재 단계에서 주로 어떤 회로에 시연되고 있니?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\) 기반 쇼트키 장벽 다이오드(Schottky Barrier Diode) 보다 \\( \\mathrm{SiC} \\) MOSFET의 연구가 더 후속 단계에 놓여 있지?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\)는 화학적 안정성이 매우 낮은 편이지?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\)의 단점이 뭐야?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\)의 단점이 무엇이니?",
"Trench MOSFET의 채널 형성은 무엇을 통해 이루어지니?",
"무엇을 통해 Trench MOSFET의 채널 형성이 이루어지니?",
"트렌치 reshape 공정이 진행되는 온도는 몇 도씨 부터야?",
"온도는 몇 도씨 부터 트렌치 reshape 공정이 진행되니?",
"트렌치 reshape 공정은 어떤 방식으로 진행되고 있어?",
"어떤 방식으로 트렌치 reshape 공정이 진행되니?",
"본 연구에서는 Ar을 이용한 reshape 공정이 무엇에 미치는 영향을 검증했니?",
"본 연구에서는 Ar을 이용한 reshape 공정이 무엇에 미치는 영향을 검증했나요?",
"트렌치 바닥면의 Sub-trench는 항복전압을 감소시키지?",
"트렌치 바닥면의 Sub-trench는 항복전압을 감소시키나요?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\) 기반 쇼트키 장벽 다이오드의 개발 수준은 아직 상용화 단계는 아닌 거지?",
"Trench MOSFET은 Planar MOSFET의 온-저항을 높이는 데에 기여하지?",
"Trench MOSFET에서, 표면의 거칠기는 채널 커리어 이동도에 악영향을 미치니?"
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인공물ED
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SRR (Split Ring Resonator) 덮개 구조를 갖는 전기적 소형 정사각형 루프 안테나
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<h1>II. 본 론</h1> <h2>1. 전기적 소형 안테나의 정합</h2> <p>그림 1 에 전기적 소형 안테나의 개념도를 나타내었다. 일반적으로 전기적 소형 안테나는 높은 리액턴스 성분을 갖게 되므로 안테나의 리액턴스부에 대한 정합이 이루어지지 않게 되면 안테나의 방사효율이 낮아지게 된다. 따라서 추가적인 리액턴스부의 정합 회로망이 필요하게 되며, 소형 루프 안테나의 경우에는 등가임피던스가 인덕턴스 성분을 갖고 소형 다이폴인 경우에는 캐패시턴스 성분을 갖는다. 소형 안테나 주위에 캐패시턴스 성분 또는 인덕턴스 성분을 갖는 구형 덮개 구조를 적용하면 전체적으로 LC 공진기 형태로 임피던스 정합이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 캐패시턴스 성분의 덮개 구조를 적용하여 간단한 구조로 임피던스 정합을 이룬 전기적 소형 루프 안테나를 제안한다.</p> <h2>2. 제안된 안테나의 구조 및 등가회로</h2> <p>그림 2 에 제안된 안테나의 구조를 나타내었다. 소형 루프에 의해 형성된 시간에 따라 변하는 자속에 의해 안테나 뒷면의 SRR (Split Ring Resonator)에 전류를 인가시키므로 SRR의 캐패시터 갭 사이에 강한 전계가 형성된다. 인가된 전계에 의해 발생된 캐패시턴스는 소형 루프 안테나의 인덕턴스 성분과 정합되어 공진하게 된다. 제안된 안테나의 설계변수들은 공진주파수 및 임피던스 정합을 결정짓는 중요한 요소이다.</p> <p>제안된 안테나는 소형 루프와 SRR의 결합을 통하여 동작하게 되뜨로 주로 SRR이 방사에 기여하게 되고 캐패시터 갭의 간격과 길이 조절에 의한 캐패시턴스 값의 변화로 인하여 공진주파수가 결정된다. 안테나의 인덕턴스와 캐패시턴스 값들은 SRR의 루프 길이와 캐패시터 갭의 간격과 길이에 의해서 결정되어진다.</p> <p>그림 3에 제안된 안테나의 등가회로를 나타내었다. \( L_{L} \) 은 소형 루프와 급전선로에서의 인덕턴스, \( L_{S} \) 는 SRR에 형성된 인덕턴스를 나타내고 \( C_{f} \) 는 급전선로에 의한 캐패시턴스 성분, \( C_{S} \) 는 SRR의 캐패시터 갭과 소형 루프와 SRR과의 상호 결합에 의한 캐패시턴스, \( C_{g} \)는 급전선로와 SRR사이에서의 결합에 의한 캐패시턴스를 나타낸다.</p> <p>제안된 안테나의 설계에 앞서 등가회로를 통하여 안테나를 구성하고 있는 각 소자 값의 변화에 따른 동작특성의 변화를 확인하였다. 그림 4 에 등가회로에서 소자 값의 변화에 따른 안테나 동작특성의 변화를 나타내었다. 등가회로를 이용한 모의실험은 Ansoft사의 Designer V2.0을 사용하였다. 등가회로를 이용한 모의실험 결과 소형 루프에서의 인덕턴스 성분인 \( L_{L} \) 에 의해 임피던스 정합 특성이 결정되고 SRR의 캐패시터 갭에 헝성되는 캐패시터스 성분인 \( C_{S} \) 에 의해 제안된 안테나의 동작주파수가 결정됨을 알 수 있다.</p> <p>표 1 에 제안된 동가회로에서의 최적화된 설계변수들의 소자 값을 나타내었다. 제안된 안테나의 설계 중심 주파수는 \( 911 \mathrm{MHz} \) 로 하였다. 그림 5에 등가회로로부터 얻어진 안테나의 반사손실 및 입력 임피던스 특성을 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. 제안된 등가회로에서의 소자 값</caption> <tbody><tr><td colspan=2>인덕턴스 (nH)</td><td colspan=3>캐패시턴스 (pF)</td></tr><tr><td>Uv</td><td>Ds</td><td>Cf</td><td>Cs</td><td>CJ</td></tr><tr><td>41.4</td><td>134.7</td><td>1.2</td><td>0.23</td><td>0.025</td></tr></tbody></table> <h2>3. 3 차원 모의실험 결과</h2> <p>설계변수들의 변화에 따른 제안된 안테나의 특성변화를 파악하고 안테나구조를 구체화시키기 위하여 상용 소프트웨어인 CST사의 MWS 2006 을 모의실험에 사용하였다. 그림 6 에 SRR의 캐패시터 갭의 간격 \( (g) \) 과 길이 \( \left(L_{S}\right) \) 에 따른 반사손실 변화를 나타내었다.</p> <p>캐패시터 갭의 간격과 길이의 변화가 안테나의 공진 주파수 변화의 중요한 요소임을 확인할 수 있었다. 캐패시턴스 성분이 증감함에 따라 공진주파수가 하향됨을 알 수 있다. 표 2에 캐패시터 갭의 간격과 길이에 따른 제안된 안테나의 이득 및 방사효율 변화를 나타내었다. 캐패시턴스 성분의 증가에 따라 안테나가 저장하는 에너지가 많아져 이득 및 효율이 저하되므로 안테나의 이득 및 효율을 고려하여 캐패시터 갭의 길이와 간격을 결정하여야 한다.</p> <p>그림 7 에 모의실험을 통하여 얻어진 최적화된 안테나의 반사손실 및 입력 임피던스 특성을 나타내었다. 모의실험 결과와 등가회로를 이용하여 계산한 결과는 유사한 특성을 나타내고 있으므로 제안된 안테나의 등가회로는 적합함을 확인하였다.</p> <p>그림 8에 \( 911 \mathrm{MHz} \) 에서 제안된 안테나의 전자기장 분포를 나타내었다. SRR의 캐패시터 갭에 의한 캐패시턴스 성분과 소형 루프와 SRR 에서의 인덕턴스 성분을 확인할 수 있었다. 제안된 안테나는 모의실험결과 \( 911 \mathrm{MHz} \) 에서 최대이득 \( 1.58 \mathrm{dBi} \), 최대방사효율 \( 57.6 \% \) 를 보였다.</p>
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"표 1에서 Ds가 134.7인 것은 무엇입니까?",
"표 1. 제안된 등가회로에서의 소자 값에서 캐패시턴스 (pF)의 Cf는 얼마야?\t",
"표 1. 제안된 등가회로에서의 소자 값에서 인덕턴스 (nH)의 Uv는 얼마 입니까?",
"표 1에서 Uv가 41.4인 값을 가지는 것은 무엇입니까?",
"표 1에서 Cs가 0.23인 값은 무엇을 나타냅니까?",
"표 1. 제안된 등가회로에서의 소자 값에서 인덕턴스 (nH)의 Ds는 얼마 입니까?",
"설계변수들의 변화에 따른 제안된 안테나의 특성변화를 파악하고 안테나구조를 구체화시키기 위하여 어떻게 했어?",
"표 1. 제안된 등가회로에서의 소자 값에서 캐패시턴스 (pF)의 CJ는 뭐야?"
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인공물ED
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최신 준안정성 및 발진기 기반 진 난수 발생기 비교
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<p>[7]은 2개의 서로 다른 발진기를 랜덤 소스로 사용하여 ASIC으로 구현한 발진기 기반 진 난수 발생기에 대한 논문이다. 이 논문에서는 두 개의 발진기를 구현할 때, 두 발진기의 주파수를 약 1\( \% \) 수준으로 미세하게 차이 나도록 하고, 이 차이를 beat frequency로 징의한다. 이렇게 구현한 두 발진기의 출력은 그림 5-a 에서 보이는 바와 같이 샘플링을 위한 DFF의 입럭과 클록 신호로 각각 연견되며, 두 발진기 중에서 느린 발진기의 출력이 DFF의 클록 신호로 입럭되어 샘플링된다. 다른 난수 발생기와는 다르게 beat frequency 개넘을 이용하여 DFF로 출력된 값을 난수로 사용할 수 없으므로, 카운터를 추가하여 한 단계의 샘플링을 더 거치게 된다. 그림 5-b는 클록 지터에 의해 발진기 출력 A와 B가 변하고 DFF에 의해 샘플링된 출력 C의 결과와 카운터를 통해 난수 D가 생성되는 예시를 보인다. 클록 지터가 발생하지 않았을 경우를 생각했을 때, 발진기 A와 발진기 B의 주파수가 1\( \% \) 차이를 가지면 DFF의 샘플링 과징을 거치면서 기존 발진기의 100 사이클에 해당하는 길이를 갖는 펄스 형태의 출력을 보이게 된다. 여기에 클록 지터가 발생하면서 100 사이클보다 길거나 짧은 길이의 펄스로 출력이 변화하게 되고, 카운터를 통해 이 출력 펄스의 길이를 세어 난수를 생성하게 된다. 생성된 난수는 폰 노이만 후처리 모듈을 통해 후처리 과징을 거치며, 이 후처리 과정에서는 출력 시퀀스를 감소시키는 것이 아닌 기존의 출력 시퀀스에 후처리를 통해 생성된 값을 추가하는 방식으로 동작하여 전체 시퀀스가 증가하도록 설계되었다. 또한, 이 논문에서는 그림 6 에서 보이는 바와 같이 동일 회로를 여러 단으로 중첩하는 구조를 제안하고 있으며, 다단 난수 발생기는 발진기를 공유하는 서로 다른 인버터의 출력을 각각 다른 샘플링 모듈로 입력하여 그중 한 단의 출력과 전체를 연산한 출력을 MUX를 통해 선택적으로 사용하는 구조를 갖는다.</p><p>[8]은 [7]이 FPGA에 적용하는 과징에서 발진기 회로의 구조 변화로 인해 ASIC에 구현할 수밖에 없었다는 점을 해결하기 위해, 그림 7에서 보이는 바와 같이 발진기를 Xilinx 사의 FPGA 보드 내부에 있는 DCM(Digital Clock Manager) 로 대체하는 방식을 통해 FPGA에 구현하였다.</p><p>DCM은 Xilinx 사의 FPGA 보드에 내장되어 있는 보드 내부 클록을 생성하고 조절하는 모듈로 이 논문에서는 DCM에서 생성하는 클록과 클록에 발생하는 클록 지터의 영향을 받아 랜덤 소스로 사용한다. 생성된 랜덤 소스는 DFF를 통해 샘플링하고 카운터를 통해 난수로 변환되어 폰 노이만 후처리 과정을 거처 더 좋은 품질의 난수로 생성된다. ASIC으로 구현된 [7]은 발진기의 주파수가 처음 선징된 값을 유지하지만, DCM을 통해 구현한 발진기는 간단하게 주파수를 조절할 수 있으므로 ASIC기반의 난수 발생기보다 우수한 활 용도를 갖는다. [8]에서는 DCM의 주파수를 다양하게 조절하고 실험하여 난수 생성에 최적화된 두 주파수의 조합을 선징하여 FPGA 보드 내부의 램에 저장하는 방식으로 더욱 편리하게 주파수를 조절하여 난수의 생성을 조절할 수 있다.</p>
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"두 개의 발진기를 구현할 때, 두 발진기의 주파수를 약 1\\( \\% \\) 수준으로 미세하게 차이 나도록 하고, 이 차이를 beat frequency라고 정의하는게 맞아?",
"두 발진기의 주파수를 약 1\\( \\% \\) 수준으로 미세하게 차이나도록 하는 것을 뭐라고 정의해?",
"두 개의 발진기를 구현할 때, 두 발진기의 주파수를 약 1\\( \\% \\) 수준으로 미세하게 차이 나도록 하는데 이 차이를 뭐라고 정의해?",
"클록 지터가 발생하지 않았을 때, 두 발전기에 beat frequency 개념을 적용하면 DFF 샘플링 과정을 거치면 기존 발진기 길이와 비교하여 어느 정도 길이를 갖는 펄스 형태가 출력돼?",
"두 발전기의 출력 중 어떤 발진기의 출력이 DFF의 클록 신호로 입력돼?",
"다른 난수 발생기와 달리, beat frequency 개념을 이용하여 DFF로 출력된 값을 난수로 사용할 수 없으므로 카운터를 추가하여 한 단계의 샘플링을 더 거치게 되는게 맞아?",
"두 발전기의 출력 중 느린 발진기의 출력이 DFF의 클록 신호로 입력되어 샘플링되는게 맞아?",
"다른 난수 발갱기와 다르게 카운터를 추가하여 한 단계의 샘플링을 더 거치는 이유가 뭐야?",
"클록 지터가 발생하지 않았을 때, 두 발전기에 beat frequency 개념을 적용하면 DFF 샘플링 과정을 거치면 기존 발진기의 100 사이클에 해당하는 길이를 갖는 펄스 형태가 출력돼?",
"폰 노이만 후처리 과정을 거치면 전체 시퀀스는 증가해?",
"폰 노이만 후처리 과정을 거치면 출력 시퀀스는 어떻게 돼?",
"다단 난수 발생기는 발진기를 공유하는 서로 다른 인버터의 출력을 각각 다른 샘플링 모듈로 입력하여 그 중 한 단의 출력과 전체를 연산한 출력을 MUX를 통해 선택적으로 사용하는 구조를 갖는게 맞아?",
"Xilinx 사의 FPGA 보드에 내장되어 있는 보드 내부 클록을 생성하고 조절하는 모듈이 뭐야?",
"발진기를 공유하는 서로 다른 인버터의 출력을 각각 다른 샘플링 모듈로 입력하여 그 중 한 단의 출력과 전체를 연산한 출력을 MUX를 통해 선택적으로 사용하는 구조를 갖는 발생기가 뭐야?",
"DCM에서 생성하는 클록과 클록 지터의 영향을 받아 생성된 랜덤 소스는 무엇을 통해 샘플링 되는가?",
"DCM에서 생성하는 클록과 클록 지터의 영향을 받아 생성된 랜덤 소스는 무엇을 통해 샘플링 되는가?",
"DCM에서 생성하는 클록과 클록 지터의 영향을 받아 생성된 랜덤 소스는 DFF를 통해 샘플링돼?",
"Xilinx 사의 FPGA 보드에 내장되어 있는 보드 내부 클록을 생성하고 조절하는 모듈이 뭐야?",
"DCM은 Xilinx 사의 FPGA 보드에 내장되어 있는 보드 내부 클록을 생성하고 조절하는 모듈이 맞아?",
"ASIC으로 구현된 발진기의 주파수는 어떤 값을 유지해?",
"발진기를 공유하는 서로 다른 인버터의 출력을 각각 다른 샘플링 모듈로 입력하여 그 중 한 단의 출력과 전체를 연산한 출력을 MUX를 통해 선택적으로 사용하는 구조를 갖는 발생기가 뭐야?",
"ASIC으로 구현된 발진기의 주파수는 처음 선정된 값을 유지해?"
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인공물ED
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최신 준안정성 및 발진기 기반 진 난수 발생기 비교
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<h1>요 약</h1><p>산업의 발전과 인터넷의 발전으로 보안의 중요성이 증가하면서 암호화에 필수적인 요소인 암호화 키의 생성에 사용되는 난수 발생기의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 외부 공격으로부터 안전한 고성능의 암호화 키를 생성하기 위해서는 예측하기 어려운 품질 좋은 난수 발생기가 필수적이다. 일반적으로 사용되는 의사 난수 발생기는 충분한 성능의 난수를 발생하기 위해서 많은 양의 하드웨어 리소스가 요구됨에도 외부에서 암호화 키를 외부에서 알아낼 가능성이 존재한다. 그러므로, 다양한 잡음을 통해 난수를 발생시켜 외부에서 예측 불가능하며 품질 좋은 진 난수 발생기에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 진 난수 생성기술로 대표적인 준안정성 및 발진기를 통한 진 난수 발생기의 최신구조가 랜덤소스를 생성하는 방식을 조사 및 비교한다. 또한, NIST에서 제공하는 난수 검증용 도구인 SP 800-22 테스트를 통해 발진기 기반 진 난수 발생기 성능을 김증한 자료를 분석한다.</p><h1>I. 서론</h1><p>산업의 발전이 이루어지면서 모든 기업, 연구소와 같은 단체들의 보안에 대한 중요성이 부각되었고, 또한, 인터넷의 발전으로 은행 업무, 소셜 네트워크 서비스 등의 사용자가 나날이 증가하면서, 개인에 대한 중요 개인정보의 유출은 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이를 위해 다양한 보안 솔루션이 개발되었으며, 대표적으로 암호화 키를 이용한 암호화 방식이 폭넓게 사용된다. 암호화 키를 이용한 암호화 방식은 암호화 키를 외부에서 유추할 수 없도록 생성하는 것이 핵심이며, 이 암호화 키를 생성하기 위해 일반적으로 사용되는 기술이 난수 생성기술이다. 난수 생성기술을 통해 암호화 키를 생성하고, 생성된 암호화 키의 성능을 높이기 위해서는 품질 좋은 난수의 생성이 필요하다. 난수 생성기술은 의사 난수 생성기술과 진 난수 생성기술로 나뉘는데, 초기의 암호화 키 생성은 비교적 구현이 단순하고 쉬운 의사 난수 생성기술을 이용했다. 그러나 의사 난수 생성기술은 출력의 예측이 가능하므로 외부에서 암호화 키를 알아내어 보안 문제를 일으킬 염려가 있으므로, 최근 진 난수 발생기의 연구 및 개발이 활발하게 이루어지고 있다.</p><p>일반적으로 사용되는 하드웨어 의사 난수 생성기는 선형 피드백 시프트 레지스터와 같은 구조를 이용하여 구성된다. 이러한 구조로 인해 의사 난수 발생기는 온전한 난수가 아닌 일정 범위 안의 값을 정해진 순서에 맞추어 출력하는 선형성을 갖게 되지만, 통계학 입각 기준에 따라 일정 수준 이상의 의사 난수를 난수로 가정하여 사용하게 된다. 하지만 이 경우, 외부의 공격자가 난수의 발생 패턴을 유추할 가능성이 존재하기 때문에 출력의 범위를 최대한 늘려서 유추하기 어럽도록 구현해야 하지만, 출력의 길이가 길어질수록 하드웨어 오버헤드의 증가가 불가피하다. 이러한 의사 난수 발생기의 예측 가능성을 보완하기 위해 진 난수 발생기의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 진 난수 발생기는 다양한 종류의 잡음원을 이용하여 특정 회로에 랜덤성을 부여하고, 이를 통해 예측 불허한 출력을 생성한다. 일반적으로 진 난수 생성기술은 PLL(Phase-Locked Loop) 방식, Self-Timed Ring 방식, Metastability (준안정성) 방식, 그리고 Ring Oscillator (발진기) 방식으로 크게 4가지 방식을 통해 랜덤 소스를 생성한다. 진 난수 발생기는 그림 1 에서 보이는 바와 같이 각 랜덤소스를 구현하기 위한 하드웨어, 출력된 랜덤 소스를 난수로 변환하기 위한 샘플링, 그리고 의미 있는 난수 생성을 위한 후 처리 하드웨어로 구성되기 때문에 상대적으로 적은 하드웨어 오버헤드를 사용하여 구현할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 방식으로 연구 및 개발되고 있으며 구현 난이도와 성능 측면에서 선호되어 일반적으로 많이 사용되는 준안정성 기반 및 발진기 기반의 진 난수 발생기를 연구한 논문을 분석한다.</p>
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"보안의 중요성이 증가한 이유는 뭘까?",
"왜 보안의 중요성이 커졌어?",
"암호화에 필수적인 요소는 뭘까?",
"외부 공격으로부터 안전한 고성능의 암호화 키를 생성하기 위해서는 어떻게 해야 할까?",
"난수 발생기는 어디에 사용하지?",
"어디에 난수 발생기가 이용돼?",
"일반적으로 가장 많이 암호화 키의 생성에 사용되는 난수 발생기는 뭐지?",
"진 난수 발생기가 난수를 발생시키는 방법은 뭐야?",
"암호화 키의 생성에 사용되는 진 난수 생성기술에서 대표적인 건 뭘까?",
"NIST에서 제공하는 난수 검증용 도구는 뭐지?",
"무엇이 NIST에서 공급하는 난수 검증용 도구지?",
"외부의 공격자가 난수의 발생 패턴을 유추할 가능성을 최대한 막으려면 어떻게 해야 하지?",
"개인에 대한 중요 개인정보의 유출은 심각한 사회적 문제는 아니지?",
"다양한 보안 솔루션 중에서 가장 대표적으로 사용되는 방식은 뭘까?",
"암호화 키를 이용한 암호화 방식에서 가장 중요한 핵심은 뭘까?",
"생성된 암호화 키의 성능을 높이기 위해서는 뭐가 필요할까?",
"암호화 키를 생성하기 위해 일반적으로 사용되는 기술은 뭐지?",
"의사 난수 생성기술과 진 난수 생성기술 중, 초기의 암호화 키 생성에는 진 난수 생성기술이 사용되었지?",
"의사 난수 생성기술이 외부에서 암호화 키를 알아내어 보안 문제를 일으킬 염려가 있는 이유는 뭐야?",
"하드웨어 의사 난수 생성기는 선형 피드백 시프트 레지스터 구조로 인해 어떠한 특징을 가지게 될까?",
"암호화 키 생성에 사용하는 하드웨어 의사 난수 생성기의 일반적인 구조는 뭘까?",
"일정 수준 이상의 의사 난수를 난수로 가정하는 건 어떤 기준에 따른 거지?",
"출력의 길이가 길어질수록 하드웨어 오버헤드는 감소하니?",
"진 난수 발생기가 특정 회로에 랜덤성을 부여하는 방법은 뭘까?",
"진 난수 생성기술이 랜던 소스를 생성하는 대표적인 방식 4가지는 뭐지?",
"진 난수 발생기의 예측 가능성을 보완하기 위해 의사 난수 발생기의 개발이 활발하게 이루어지고 있니?",
"진 난수 발생기에서 출력된 랜덤 소스를 난수로 변환하는 건 뭐지?",
"의사 난수 생성기술의 장점은 뭐지?",
"무엇이 의사 난수 생성기술의 장점일까?",
"PLL 방식, Self-Timed Ring 방식, Metastability 방식, 그리고 Ring Oscillator 방식은 무슨 기술에 해당될까?",
"의사 난수 발생기는 충분한 성능의 난수를 발생하기 위해서 많은 양의 하드웨어 리소스가 요구되기 때문에 외부에서 암호화 키를 외부에서 알아낼 가능성은 거의 없지?"
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인공물ED
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최신 준안정성 및 발진기 기반 진 난수 발생기 비교
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 준안정성 기반 진 난수 발생기</h2><p>준안정성은 CMOS 회로에서 pull-up과 pull-down 회로가 모두 부분적으로 동작하여 low도 아니고 high도 아닌 중간상태를 지속하는 현상으로 일반적인 하드웨어 설계에서 준안정성 현상의 발생은 회로의 동작을 방해하여 정상적인 출력의 생성을 위해서는 회피해야 한다. 준안정성은 그림 2에서 보이는 바와 같이 전압의 크기가 안정적이게 되는 \( V_{d d} \) 와 GND 의 중간 부근의 값을 갖게 되어 불안정한 상태를 형성한다. 득정 모듈에서 준 안정 상태가 유지되면 회로의 출력은 한 값으로 결정되지 않고, 알 수 없는 값이 출력되므로 이후의 모듈에서 값을 인지할 수 없어 전체적인 출력이 정상적으로 생성될 수 없게 된다. 그러나 준안정성을 기반으로 하는 진 난수 생성기술은 의도적으로 high 또는 low로 결정되지 않은 준안정성 상태를 유도하여 불안정한 출력을 생성하다가 회로에 다양한 잡음으로 랜덤성을 부여하여 준 안정 상태의 회로가 임의의 한 값으로 결정되도록 하는 방식을 통해 난수를 생성한다.</p><p>논문은 준안정성 기반의 진 난수 발생기에 대한 구조를 제안하고 있다. 이 논문에서는 그림 3에서 보이는 것과 같이 MUX를 이용하여 인버터의 입력이 클록에 맞추어 변화되면서 Metastability(MS) 모드와 Generation(Gener.) 모드가 반복되며 생기는 변화가 진 난수 발생기의 랜덤소스로 사용된다. MS 모드는 준 안정 모드를 의미하며, 그림 4 에서 보이는 바와 같이 클록이 low인 때, 각 단의 인버터 출력이 MUX에 의해 입력으로 피드백되어 각 인버터가 준 안정 상태가 된다. 이때의 출력은 준 안정 상태이므로 알 수 없는 값이 출력되어 정상적인 동작이 불가능하지만, 클록이 high로 변화하면서 Gener. 모드가 되면 각 단의 인버터 출력이 MUX에 의해 다음 단의 인버터 입력으로 들어가면서 잡음의 영향을 받아 난수를 출력하게 된다. 랜덤소스에서 출력된 난수는 지연 모듈을 거친 클록에 의해 DFF에서 샘플링되어 폰 노이만 후처리 모듈로 입력된다. 폰 노이만 후처리 방식은 대부분의 진 난수 발생기에서 선호되는 방식으로, 출력이 00 과 11일 때는 제거하고 10일 때는 1, 01일 때는 0 으로 대입하여 출력을 조정한다. 후처리를 거친 출력은 비록 그 길이가 입력 대비 25\( \% \) 수준으로 감소하지만, 연속 시퀀스를 제거함으로씨 0과 1 의 비율을 유사하게 조정한다.</p><h2>2. 발진기 기반 진 난수 발생기</h2><p>발진기는 홀수개의 인버터를 체인 형태로 연견하여 연견된 인버터의 개수만큼의 덜레이를 갖고 홀수개의 인버터를 거처 입력이 반전되어 출력되며 안정 주기를 갖는 펄스를 생성한다. 발진기 기반의 진 난수 생성기술은 일반적으로 발진기를 랜덤소스로 활용하여 발진기의 출력을 DFF의 입력 또는 클록 신호로 넣어주는 방법을 퐁해 샘플링하여 난수를 생성한다. 발진기 기반의 난수 생성기술은 발진기 출력이 잡음의 영향을 받아 클록의 값이 주기보다 빠르게 또는 느리게 변화하여 출력이 불규칙해지는 것이 핵심으로, 지터가 발생하는 정도 와 빈도에 따라 난수의 질이 달라진다.</p>
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"폰 노이만 후처리를 거친 출력은 어떻게 0과 1의 비율을 유사하게 조정해?",
"폰 노이만 후처리를 거친 출력에서 0과 1의 비율을 유사하게 조절하는 것은 뭐야?",
"발진기에서 어떤 주기를 갖는 펄스가 생겨나니?",
"어떤 주기를 갖는 펄스가 발진기에서 생성되니?",
"발진기는 안정 주기를 갖는 펄스를 만들어 내나요?",
"발진기 기반의 난수 생성기술은 무엇에 따라 난수의 질이 달라져?",
"무엇에 따라 발진기 토대의 난수의 질이 바뀌나요?",
"진 난수 생성기술은 무엇을 토대로 해?",
"무엇을 바탕으로 진 난수 생성기술을 하지?",
"특정 모듈에서 준안정 상태가 유지되면 전체적인 출력이 정상적으로 생성될 수 없어?",
"준안정성은 CMOS 회로에서 pull-up과 pull-down 회로가 모두 부분적으로 동작하여 중간상태를 지속하는 현상을 의미하는게 맞아?",
"CMOS 회로에서 pull-up과 pull-down 회로가 모두 부분적으로 동작하여 low도 아니고 high도 아닌 중간상태를 지속하는 현상을 의미하는 개념은 뭐야?",
"CMOS 회로에서 pull-up과 pull-down 회로가 모두 부분적으로 동작하여 low도 아니고 high도 아닌 중간상태를 지속하는 현상을 의미하는 개념이 뭐야?",
"준안정성은 왜 불안정한 상태를 형성하나요?",
"준안정성이 불안정한 상태를 형성하게 하는 전압의 크기는 뭐야?",
"준안정성이 불안정한 상태를 형성하는 이유가 전압의 크기가 안정적이게 되는 \\( V_{d d} \\) 와 GND 의 중간 부근의 값을 갖게 되어서야?",
"폰 노이만 후처리를 거친 출력은 입력 대비 얼마나 감소해?",
"진 난수 생성기술은 의도적으로 준안정성 상태를 유도하여 난수를 생성하는게 맞아?",
"진 난수 생성기술은 어떻게 난수를 생성해?",
"특정 모듈에서 회로의 출력을 한 값으로 결정시키기 위해 필요한 상태는 뭐야?",
"특정 모듈에서 회로의 출력을 한 값으로 결정되도록 하기 위해서는 준안정성 상태를 유도해야해?",
"랜덤소스에서 출력된 난수가 폰 노이만 후처리 모듈로 입력되는 과정은 뭐야?",
"특정 모듈에서 회로의 출력이 한 값으로 결정되도록 하기 위해서는 전압의 크기를 어느 수준에서 결정해야해?",
"MS 모드는 무엇을 뜻하나요?",
"MS 모드가 의미하는 것은 뭐야?",
"MS 모드가 의미하는게 뭐야?",
"발진기 기반의 진 난수 생성기술은 일반적으로 발진기를 랜덤소스로 활용하여 발진기의 출력을 DFF의 입력 또는 클록 신호로 넣어주는 방법을 통해 샘플링하여 난수를 생성해?",
"발진기 기반의 진 난수 생성기술은 어떻게 난수를 생성해?",
"폰 노이만 후처리 방식을 거친 출력은 어떻게 0과 1의 비율을 유사하게 조정해?",
"폰 노이만 후처리 방식을 거친 출력은 연속 시퀀스를 제거함으로써 0과 1의 비율을 유사하게 조정해?",
"발진기 기반의 난수 생성기술은 지터가 발생하는 정도와 빈도에 따라 난수의 질이 달라져?",
"발진기 기반의 난수 생성기술의 핵심은 뭐야?",
"발진기 기반의 난수 생성기술은 발진기 출력이 잡음의 영향을 받아 클록의 값이 주기보다 빠르게 또는 느리게 변화하여 출력이 불규칙해지는 것이 핵심이야?",
"폰 노이만 후처리를 거친 출력은 그 길이가 입력 대비 25\\( \\% \\) 수준으로 감소해?",
"특정 모듈에서 전체적인 출력은 왜 정상적으로 생성될 수 없게 되나요?",
"진 난수 생성기술은 준안정성을 기반으로 하는게 맞아?",
"폰 노이만 후처리 방식은 대부분의 진 난수 발생기에서 선호되는 방식으로, 출력이 00 과 11일 때는 제거하고 10일 때는 1, 01일 때는 0 으로 대입하여 출력을 조정해?",
"MS 모드는 준안정 모드를 의미하는게 맞아?"
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인공물ED
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최신 준안정성 및 발진기 기반 진 난수 발생기 비교
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<p>[9]는 Xilinx 사의 FPGA 보드를 활용하여 발진기를 구현하여 랜덤소스로 사용하기 위해 PDL(Programmable Delay Line)이라는 개념을 도입하였다. PDL은 Xilinx 사의 FPGA 보드 내부에서 사용되는 4-input 또는 6-input LUT을 이용하여 LUT의 내부에서 데이터의 이동 경로를 선택적으로 사용하여 경로의 차이에 따른 지연시간의 차이를 임의로 조절하는 것이다. 이 논문에서는 그림 8에서 볼 수 있듯이 인버터를 PDL개념을 활용하여 Programmable Delay Inverter를 구현하여 발진기를 구성하였다. Programmable Delay Inverter는 그림 8과 같이 4-input LUT을 구성하는 MUX tree의 각 MUX 입력을 select 신호와 반대되는 값으로 고정하여 반전 값을 출력할 수 있도록 하고, select 신호 Al을 inverter의 입력으로 선정하여 한 개의 4-input LUT가 한 개의 inverter의 역할을 하도록 구성된다. 입력으로 사용된 Al을 제외한 나머지 3개의 select 신호는 LUT의 출력이 생성되기 위해 거치는 경로를 선택하는 신호로 사용되어 각 경로의 지연시간 차이를 이용하여 inverter의 내부 지연시간을 조절할 수 있도록 한다. 이와 같은 방식으로 만들어진 인버터를 그림 9과 같이 체인 형태로 홀수개를 연결하는 방법으로 다수의 발진기를 생성하고, 각 발진기의 인버터에 관하여 입력 및 지연시간 조절에 사용되는 MUX의 select 신호를 컨트롤 로직을 통해 선택적으로 입력할 수 있도록 구성하여 진 난수 발생기의 랜덤소스를 구현한다. 구현된 랜덤소스의 각 발진기에서 생성된 랜덤 비트는 같은 샘플링 클록에 의해 DFF을 통해 샘플링되고, 샘플링된 데이터는 XOR tree를 통한 연산과정을 거쳐 다시 한번 동일한 샘플링 클록으로 DFF에서 샘플링되어 난수로 출력된다. [9]에서는 생성된 난수를 폰 노이만 후처리 모듈을 통해 후처리한 난수와 후처리를 거치지 않은 난수를 MUX를 통해 선택적으로 시프트 레지스터로 입력하여 USB 인터페이스를 통해 PC와 통신할 수 있도록 회로를 구성하여 후처리를 거친 난수 시퀀스와 후처리를 거치지 않은 난수 시퀀스에 대하여 각각 NIST SP 800-22 테스트를 통해 난수성을 비교 검증하였다.</p><h2>3. 발진기 기반 진 난수 발생기 성능 비교 분석</h2><p>표 1은 본 논문에서 소개한 발진기 기반 진 난수 발생기의 성능을 NIST에서 제공하는 SP 800-22 테스트를 통해 검증한 결과를 나타내며, 다양한 데이터에 대해 비교한 논문의 경우 한 개의 데이터만을 선별하여 작성하였다. NIST SP 800-22 테스트는 검증하고자 하는 난수 발생기의 출력 시퀀스에 대하여 표 1에 표시한 15가지 항목으로 검증하여 난수 발생기의 난수성을 판단하는 지표로 사용된다. 각 항목의 최소 요건은 p-value가 0.001 이상이어야 하며, 세부적인 성능에 대한 지표는 검사 항목에 따라 달라진다. 각 논문의 성능을 비교하기 위해 Proportion을 확인였을 때, [7]의 성능이 전반적으로 우수한 값을 보이고 있고, [8]의 경우 Runs와 Nonoverlap.에서 유독 약한 모습을 보인다.</p><h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 준안정성 기반의 진 난수 발생기와 발진기 기반의 진 난수 발생기에 대하여 연구를 진행한 논문 4편을 분석하였다. 일반적인 진 난수 발생기는 랜덤소스를 발생시키는 모듈, 랜덤소스를 난수로 샘플링하는 모듈, 그리고 샘플링 된 난수의 질을 높이기 위한 후처리 모듈로 구성이 되며, 그 중에서도 샘플링은 DFF, 후서리는 폰 노이만 방식을 이용하는 경우가 일반적이다. 그러므로, 랜덤소스 생성 방법이 진 난수 발생기의 동작과 성능을 결정짓게 되며, 생성된 난수의 질을 높이기 위해 랜덤소스 모듈의 하드웨어 리소스가 굉장히 커지는 경우도 존재한다. 향후 진 난수 발생기 연구는 기즌의 발진기나 준안정성을 위해 사용되는 모듈과 동일한 기능을 더 소량의 하드웨어 리소스로 구현하기 위한 방식을 연구 및 개발하는 방향으로 진행할 예정이다.</p>
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[
"진 난수 발생기는 어떠한 구성으로 이루어집니까?",
"진 난수 발생기는 어떻게 구성되니",
"NIST SP 800-22 테스트는 검증하고자 하는 난수 발생기의 출력 시퀀스에 대하여 어떻게 검증했나요?",
"입력으로 사용된 Al을 제외한 나머지 3개의 select 신호는 LUT의 출력이 생성되기 위해 어떻게 합니까?",
"표 1은 본 논문에서 소개한 발진기 기반 진 난수 발생기의 성능을 어떻게 검증하였나?",
"일반적인 진 난수 발생기는 어떻게 구성되어 있어?",
"일반적인 진 난수 발생기는 어떻게 조직되지",
"일반적인 진 난수 발생기의 샘플링과 후서리는 어떻게 이루어져?",
"어떻게 일반적인 진 난수 발생기의 샘플링과 후서리가 실현되었지",
"일반적인 진 난수 발생기는 샘플링 된 난수의 질을 높이기 위해 어떻게 이루어져?",
"일반적인 진 난수 발생기의 샘플링은 DFF, 후서리는 폰 노이만 방식을 이용하는 경우가 일반적인게 맞습니까?"
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인공물ED
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광학적 열적 최적화를 통한 6인치 다운라이트 설계
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<h1>2. 실험 및 시뮬레이션</h1> <h2>2.1 목표배광을 위한 광학 설계</h2> <p>LED 다운라이트는 최적화된 배광을 찾기 위해 LED칩 간격을 조정하고 리플렉터의 길이 및 넓이를 조절 하였다. 본 논문에서는 그림 1과 같이 PCB와 리플렉터 내에서의 최대의 배광 특성과 광 출력을 나타낼 수 있는 \( 1 \mathrm{~W} \)급 고출력 LED (Cree사 XLamp XP-E Q4)를 사용하여 광 특성을 모델링하여 평가하였다. 또한 표 1은 사용된 칩의 광학 특성을 나타내고 이를 바탕으로 \( 16 \mathrm{~W}\)LED 다운라이트를 구성하여 리플렉터의 높이 및 구조변화에 따른 배광변화를 Light-tools를 이용하여 확인하였다.</p> <table border><caption>표 1 LED 패키지 스펙</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>IF\[[\mathrm{mA}]\]</td><td rowspan=2>Size \( [\mathrm{mm}] \)</td><td rowspan=2>Color</td><td colspan=2>CCT \( [\mathrm{K}] \)</td><td rowspan=2>View angle \( \left[{ }^{\circ}\right] \)</td><td rowspan=2>Luminous Flux \( [\mathrm{lm}] \)</td></tr><tr><td>min</td><td>max</td></tr><tr><td>350</td><td>\( 3.45 \times 3.45 \)</td><td>Cool White</td><td colspan=2>5,000</td><td>10,000</td><td>115</td></tr></tbody></table> <p>\( 1 \mathrm{~W} \) 고출력 LED Chip을 바탕으로 광학 프로그램을 O용 하여 Reflecto를 설계하여 구조변화에 따른 배광 특성을 확인 하였다. 또한 목표배광을 얻기 위하여 시뮬레이션을 통해 모델링된 LED 다운라이트의 리플렉터는 반사율 \( 90 \% \)로 설정하였으며 리플렉터의 높이 \( 25 \sim 65[\mathrm{~mm}] \) 및 기울기 10 \( \sim 30\left[^{\circ}\right] \)내에서 각각 높이 \( 5[\mathrm{~mm}] \), 기울기 \( 5^{\circ} \) 씩 변화를 주어 배광 특성을 확인 하였다. 또한 램버시안 배광 분포 를 위해 LED 패키지의 간격을 변화하면서 그에 따른 배광을 Ray-tracing을 이용하여 최적화 하였다.</p> <h2>2.2 PCB 구조 및 열 시뮬레이션</h2> <p>그림 3은 Metal PCB와 FR4 PCB, Via-hole이 형성된 FR4 PCB의 단면을 나타낸다. Metal PC의 Al 열전도도는 150 \( [\mathrm{W}-\mathrm{m} . \mathrm{K}) \)이며 FR4 PCB의 FR4 열전도도는 0.2\( [\mathrm{W}-\mathrm{m} . \mathrm{K}] \)로 열전도도의 차이로 인하여 High Power LED의 높은 열을 원활하게 방출시키기 위해서 Metal PCB를 사용하게 된다. 하지만 FR4 PCB에 Via-hole을 형성하면 LED PKG의 Heat slug에서 발생되는 열이 Via-hole을 타고 직접적으로 방열부까지 전달이 되는 장점이 있다.</p> <p>시뮬레이션을 통한 열 분포는 CFDesign V10을 이용하여 해석하였으며, 외부 환경 조건은 그림 3과 같이 LED Chip Heat Power \( 1[\mathrm{~W}] \)를 인가하여 그에 따른 특성을 확인 하였다. 외부 환경 조건은 압력은 0 [\( \mathrm{psi} \)], 외부온도는 25 [ \( \left.{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)로 설정하여 강제대류가 아닌 자연대류에 의한 영향만 고려하였다. 또한 FR4 PCB에 Via-hole을 형성함으로써 MCPCB에 버금가는 특성을 얻고자 하였으며 표 2는 열 해석 시뮬레이션에 사용된 FR4 PCB와 MCPCB의 각층의 구조와 서로 다른 열전도도 및 두께를 나타낸다. 이때 FR4 PCB에 사용된 Via-hole 사이즈는 \( 0.3[\mathrm{~mm} \) ]로 형성하였다.</p> <table border><caption>표 PCB 특성</caption> <tbody><tr><td></td><td>Layer/ Material</td><td>Thickness \[(\mu \mathrm{m})\]</td><td>Thermal conductivity \( (W / m k) \)</td></tr><tr><td rowspan=5>FR4</td><td>\( \mathrm{Sn} \mathrm{Ag} \mathrm{Cu} \) solder</td><td>75</td><td>58</td></tr><tr><td>Top layer copper</td><td>70</td><td>398</td></tr><tr><td>FR-4</td><td>1500</td><td>0.2</td></tr><tr><td>Bottom layer copper</td><td>70</td><td>398</td></tr><tr><td>ENIG</td><td>35</td><td>58</td></tr><tr><td rowspan=4>MC PCB</td><td>\( \mathrm{Sn} \mathrm{Ag} \mathrm{Cu} \) solder</td><td>75</td><td>58</td></tr><tr><td>Top layer copper</td><td>70</td><td>398</td></tr><tr><td>PCB dielectric</td><td>100</td><td>2.2</td></tr><tr><td>AI plate</td><td>1500</td><td>150</td></tr></tbody></table>
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"본문에서 LED 다운라이트는 최적화된 배광을 찾기 위해 어떻게 했어?",
"표 1 LED 패키지 스펙에서 Size \\( [\\mathrm{mm}] \\)는 얼마야?",
"표 1 LED 패키지 스펙에서 무슨 색을 사용했어?",
"표 1에서 CCT \\( [\\mathrm{K}] \\)의 min,max 값은 얼마야?",
"표 1 LED 패키지 스펙에서 View angle \\( \\left[{ }^{\\circ}\\right] \\)은 얼마야?",
"표 1에서 Luminous Flux \\( [\\mathrm{lm}] \\)은 뭐야?",
"표 PCB 특성에서 FR4,SnAgCu solder일 때, Thickness \\[(\\mu \\mathrm{m})\\]은 무엇입니까?",
"표 PCB 특성에서 FR4에서 Thickness \\[(\\mu \\mathrm{m})\\]의 값이 제일 큰 Layer/ Material는 무엇입니까?",
"표 PCB 특성에서 MC PCB에서 Thickness \\[(\\mu \\mathrm{m})\\]의 값이 제일 작은 Layer/ Material는 무엇입니까?",
"표 PCB 특성에서 MC PCB에서 Thermal conductivity \\( (W / m k) \\)의 값이 제일 큰 Layer/ Material는 뭐야?",
"표 PCB 특성에서 AI plate의 Thermal conductivity \\( (W / m k) \\)은 무엇입니까?"
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인공물ED
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유니버셜모터 속도제어기의 고조파전류 특성에 관한 연구
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<h1>3. 시뮬레이션</h1> <h2>3.1 위상각 제어방식</h2> <p>Matlab simulink를 이용하여 위상각제어시스템으로 유니버셜모터의 속도를 제어하기 위한 모델링을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 유니버셜모터의 파라미터는 표 1 과 같다.</p> <table border><caption>표 1 유니버셜모터의 파라미터</caption> <tbody><tr><td>Rated Power</td><td>\( 1.2[\mathrm{~kW}] \)</td><td>Rated Frequency</td><td>\( 60[\mathrm{Hz}] \)</td></tr><tr><td>Rated Voltage</td><td>\( 220[\mathrm{V}] \)</td><td>Armature Resitancc</td><td>\( 11.6[\Omega] \)</td></tr><tr><td>Rated Speed</td><td>\( 12,000[\mathrm{RPM}]\)</td><td>Field Resistance</td><td>\( 36[\Omega] \)</td></tr><tr><td>Armature Inductance</td><td>\( 6[\mathrm{mH}] \)</td><td>Rotor Ineria</td><td>\( 0.015\left[\mathrm{Kgm}^{2}\right] \)</td></tr><tr><td>Field Inductance</td><td>\( 6.26[\mathrm{mH}] \)</td><td>Rated current</td><td>\( 6[\mathrm{A}] \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 4 는 위상각제어시스템과 DC 초퍼시스템으로 제어되는 유니버셜모터의 전체 제어블록도를 나타낸것이다. 셀렉트 스위치의 위치에 따라 위상각 제어모드와 DC 초퍼제어모드로 모터를 제어하게 된다.</p> <p>그림 5는 위상각제어방식을 이용한 유니버셜모터의 속도제어시 입력전류에 대한 시뮬레이션 파형 및 입력전류에 대한 FFT 분석을 나타낸 것이다.</p> <p>그림 6은 기동시 토크와 속도곡선을 나타낸다.</p> <h2>3.2 DC 초퍼 제어방식</h2> <p>그림 7은 DC 초퍼 제어방식 유니버셜모터의 속도제어 시뮬레이션으로 입력전류 및 입력전류에 대한 FFT 분석을 나타낸 것이다.</p> <p>그림 8은 DC 초퍼시스템으로 제어했을 때의 토크와 속도곡선을 나타낸 것이다.</p>
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"표에서 정격전력은 얼마의 크기를 가지나?",
"인덕턴스 파라미터 중에 더 적은 값을 가진 파라미터는 뭐야?",
"표에서 어떤 값의 정격전압을 가지고 있나?",
"정격전압은 표에서 얼마지",
"유니버셜모터의 분당 회전 속도는 얼마인가?",
"유니버셜모터의 분당 회전 속도는 표에서 얼마지",
"인덕턴스 파라미터 값 중에 더 큰 값은 얼마지?",
"어떤 파라미터가 \\( 60[\\mathrm{Hz}] \\)의 값을 가지지?",
"저항 값을 가진 파라미터 값 중에 더 적은 값은 얼마니?",
"어떤 파라미터가 \\(\\mathrm{Kgm}^{2} \\) 단위를 쓰지?",
"20 이상의 저항값을 가지는 파라미터는 어떤 것이니?",
"표에서 소수점 이하의 값을 가장 많이 가진 파라미터의 값은 얼마인가?",
"표에서 정격전류는 얼마의 값을 가질까?",
"정격전류는 표에서 어떤 수치가 되니"
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인공물ED
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PSCAD/EMTDC를 이용한 계통연계형 태양광발전시스템의 MPPT제어를 위한 Double Fuzzy 제어기 설계에 관한 연구
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<h1>3. 시뮬레이션 및 고찰</h1> <p>본 논문에서는 \( 53 \mathrm{kW} \) 급 계통연계형 태양광발전시스템을 PSCAD/EMTDC를 이용하여 모델링하였다. 그리고 기존의 MPPT 제어 기법중의 하나인 IncCond기법과 제안한 퍼지제어 기법에 의한 출력특성을 시뮬레이션 하였다. PSCAD/EMTDC에서 구현한 태양전지 어레이 모델은 일사량과 온도를 입력변수로 가지고, 표 2는 태양전지 어레이 모델에 입력되는 데이터 및 파라미터를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 \(2\) 태양광발전시스템 모델의 파라미터</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>데이터</td><td>기호</td><td>값</td></tr><tr><td rowspan=6>태양전지 모듈 데이터(단, \( \mathrm{T}=\mathrm{T}_{\mathrm{ref}} \), \( S=S_{\text {ref}} \))</td><td>개방전압</td><td>\( \mathrm{V}_{o c} \)</td><td>\( 21.7[\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>단락전류</td><td>\( I_{S C} \)</td><td>\( 3.35[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td>최대출력점 전압</td><td>\( V_{mp} \)</td><td>\( 17.4[\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>최대출력점 전류</td><td>\( I_{mp} \)</td><td>\( 3.05[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td>최대출력</td><td>\( P_{max} \)</td><td>\( 53 \mathrm{Wp} \)</td></tr><tr><td>모듈 내 cell수</td><td>\(m\)</td><td>\(36\)</td></tr><tr><td rowspan=2>태양전지 어레이</td><td>모듈의 직렬 연결수</td><td>\(N\)</td><td>\(50\)</td></tr><tr><td>모듈의 병렬 연결수</td><td>\( N_{S} \)</td><td>\(20\)</td></tr><tr><td rowspan=5>기타 데이터</td><td>이상정수</td><td>\(n\)</td><td>\(1.5\)</td></tr><tr><td>온도의존 계수</td><td>\( \mathrm{\gamma} \)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>기준온도 \( \left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)</td><td>\( T_{ref} \)</td><td>\( 25\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)</td></tr><tr><td>기준 일사량[ \( [\mathrm{W} / \mathrm{m} 2] \)</td><td>\( S_{ref} \)</td><td>\( 1000[\mathrm{W} / \mathrm{m} 2] \)</td></tr><tr><td>단락전류 온도계수 \( [\% /{ }^{\circ} \mathrm{C}] \)</td><td>\( J \)</td><td>\(0.065\)</td></tr></tbody></table> <p>그림 5는 구현한 계통연계형 태양광발전시스템을 PSCAD/EMTDC를 이용하여 나타낸 모델을 보여준다.</p> <p>그림 7은 태양전지 어레이의 출력전압을 기존의 MPPT 알고리즘중 하나인 Incremental Conductance 제어기법을 적용하여 태양전지 어레이의 저대전력점에 대한 최대출력전합의 추종결과를 보여주고 있으며, 그림 8은 태양전지의 출력전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{pv}} \) 의 오차와 태양전지의 컨덕턴스인 \( \frac{I p v}{V p v} \) 의 오차를 입력으로 가지는 기존의 퍼지제어기로 MPPT제어를 구현하여 태양전지 어레이의 최대전력점에 대한 최대출력전압의 추종결과를 나타내고 있다. 그림 9는 본 논문에서 제시한 Double Fuzzy Logic Controller(DFLC)를 적용하여, 태양전지 어레이의 최대전력점에 대한 태양전지 어레이의 최대출력전압 추종결과를 보여주는 그림이다.</p> <p>그림 7, 8 그리고 9 의 시뮬레이션 결과를 토대로, IncCond MPPT제어기법, MPPT제어를 위한 FLC 그리고, MPPT제어를 위한 DFLC 모두 최대전력점에 대한 최대출력 전압을 잘 추종하는 것을 알 수 있다. 그림 10에서 세 개의 MPPT제어 기법들의 성능을 비교하여 분석할 수 있는데, IncCond기법의 제어성능이 제일 좋지 않는 것을 알 수 있고, MPPT제어를 위한 DFLC의 성능이 제일 뛰어나다는 것을 알 수 있다. DFLC는 다른 MPPT제어기보다 더 빠른 시간에 최적전력점에 대응하는 최대출력전압점에 도달하고, 동시에 오버슈트도 다른 제이기보다 낮은 비율을 가지는 것을 알 수 있다.</p> <p>그리고 그림 11에서 각각의 MPPT제어기가 태양전지의 출력에 대한 영향을 분석할 수 있는데, 마찬가지로 DFLC가 태양전지 어레이의 유효전력을 다른 2가지 제어기보다 더 빠르고, 안정적으로 출력하는 것을 볼 수 있다.</p>
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"태양전지 모듈 데이터의 개방전압을 나타내는 기호는 뭐야?",
"최대출력점 전류는 어느 값이 나오지?",
"어떤 값이 최대출력정 전류야?",
"\\( P_{max} \\)는 무엇을 나타내는 기호야?",
"무엇의 기호가 \\( P_{max} \\)야?",
"태양 전지 모듈 데이터의 최대 출력은 얼마인가?",
"최대출력이 태양 전지 모듈 데이터애서 얼마야?",
"모듈 내의 cell 수를 나타내는 기호는 어떤 것이지?",
"어떤 기호가 모듈 내의 cell 수를 나타내지?",
"모듈 내의 cell은 몇 개야?",
"몇 개의 cell이 모듈 내에 있어?",
"기타 데이터의 기준온도는 얼마일까?",
"기준 온도의 경우 어느 기호로 표현할 수 있지?",
"단락전류 온도계수는 어떤 단위를 사용해야 해?",
"이상 정수는 어느 값을 가지지?",
"\\( \\mathrm{\\gamma} \\)는 어떤 수치를 가지는가?",
"기준 일사량의 기호는 무엇인가요?",
"단락전류 온도계수를 표현하는 기호는 어떤 것일까?",
"이상정수를 나타내는 기호는 무엇인가요?",
"기준일사량은 무슨 값을 가지는가?",
"기준 일사량의 단위는 무엇이지?",
"\\( \\mathrm{\\gamma} \\)는 무엇을 나타내는 기호인가?",
"\\( J \\)은 얼마의 값을 가지지?",
"이상정수, 온도의존 계수 등은 어떤 구분에 해당하는 데이터인가요?",
"단락전류는 얼마의 값이 도출되는가?",
"얼마의 값이 단락전류에서 나와?",
"태양전지 모듈 데이터의 개방전압은 얼마의 값을 가져?",
"표2에서 태양전지 모듈 데이터의 개방전압 값은 얼마야?",
"단락전류를 나타내는 기호는 무엇인가?",
"어떤 기호가 단락전류를 나타내?",
"최대출력전압은 어떤 기호로 나타낼 수 있어?",
" 어떤 기호로 최대출력전압을 표현할 수 있어?",
"\\( 17.4[\\mathrm{V}] \\)의 값을 가지는 것은 어떤 데이터야?",
" 어떤 데이터가 \\( 17.4[\\mathrm{V}] \\)의 값을 가져?",
"최대출력점 전류를 기호로 나타내면 무엇으로 나타낼 수 있어?",
"무엇으로 최대출력점 전류를 기호로 표현할 수 있어?",
"개방 전압의 경우, 어떤 구분에 해당하는 데이터야?",
"\\(N\\)이 나타내는 데이터는 무엇일까?",
"무슨 데이터를 \\(N\\)으로 나타낼 수 있니?",
"\\( N_{S} \\)는 몇 개인가요?",
"모듈의 직렬 연결 수는 몇 개인가?",
"직렬 연결 몇 개가 모듈에 있어?",
"구분의 데이터들 중에서 모듈의 직렬 연결 수는 어떤 구분에 해당하지?",
"모듈의 병렬 연결 수를 나타내는 기호는 어느 것이지?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. Long-short term memory network</h2><p>순환신경망은 가변적인 언어, 음성, 주가 등 시간이나 순서 데이터 모델링을 위해 등장하였다. 히든 상태(Hidden State)를 통해 순환신경망에서 시퀀스 상태를 요약하여 네트워크에 가지고 있지만, 고질적인 기울기 소실, 장기간 의존성 소실 등의 문제를 가지고 있다. 순환신경망의 단점을 극복하기 위한 방안으로 1990 넌대 중반 LSTM 네트워크가 제안되었으며 은닉 상태에 셀 상태(Cell State)를 추가한 구조이다. 이는 장시간에도 학습할 수 있는 바탕이 되어 시계열 데이터 유형의 어플리케이션에 널리 사용되고 있다.</p><p>SOC 추정을 위한 LSTM 네트워크 구조는 그림 1 과 같이 표현할 수 있다. 훈련 데이터 세트는 입력 데이터와 측정 SOC 로 구성되었다. 입력 데이터는 전압, 전류, 온도이며 각각 V, I, T 로 표현한다. 타임 스텝인 t로 네트워크에 입력을 표현하면 (V1, I1, T1), (V2, I2, T2), ... (Vt-1, It-1, Tt-1), (Vt, It, Tt) (t = 1, 2, 3 ...) 이다. 네트워크의 출력인 SOCt 는 추정 SOC 이다. 그림 2 는 전 방향(forward)로 흐르는 순전파 LSTM 셀 내부를 도식화한 것이다. 순전파 LSTM 셀의 입력은 현재의 데이터와 이전 시간의 상태이며, 각 게이트를 거쳐 상태벡터를 얻는다. 삭제 게이트는 과거 정보를 유지할 지 삭제할 지 결정하며 시그모이드 함수의 범위인 0~1 사이의 값을 가진다. 1 에 가까울수록 과거 정보를 보존하게 된다. 입력 게이트는 현재 스텝의 기억해야할 정보를 결정하며 삭제 게이트와 마찬가지로 1 이면 현재 입력으로 들어온 정보를 모두 기억한다. LSTM 셀을 거치고 난 후 출력층에 도달하면 상태 벡터와 편향을 이용해 추정 SOC를 구한다.</p><p>식 \( 1 \sim 5 \) 는 LSTM 셀의 계산과정을 나타낸다.</p><p>\( i_{t}=\sigma\left(W_{D i} D_{t}+W_{h i} h_{t-1}+b_{i}\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>\( f_{t}=\sigma\left(W_{D f} D_{t}+W_{h f} h_{t-1}+b_{f}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>\( c_{t}=f_{t} c_{t-1}+i_{t} \tanh \left(W_{D c} D_{t}+W_{h c} h_{t-1}+b_{c}\right) \)<caption>(3)</caption></p><p>\( o_{t}=\sigma\left(W_{D o} D_{t}+W_{h o} h_{t-1}+b_{o}\right) \)<caption>(4)</caption></p><p>\( h_{t}=o_{t} \circ \tanh \left(c_{t}\right) \)<caption>(5)</caption></p><p>i, f, o 는 각각 입력, 삭제, 출력 게이트를 표현하며 c 는 상태를 저장하는 메모리 셀을 나타낸다. h 는 셀 상태로 필터링 된 상태 벡터를 의미하며, 식 5의 ◦은 요소별 곱셈을 나타낸다. \( \sigma \) 는 활성화 함수이며 시그모이드 함수로 설정된다. 시그모이드 함수는 식 6 번과 같다. W 는 게이트 사이의 가중치 행렬을 뜻한다. b 는 각 게이트에서의 편향으로 모델의 유연성을 결정하여 일반화에 영향을 준다.</p><p>\( \sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \)<caption>(6)</caption></p><p>각 순전파의 마지막 단계에서 추정값과 측정값의 오차를 최소화하기 위한 손실함수가 계산되며 이는 평균제곱오차(Mean Square Error, MSE)를 사용된다. 손실함수는 다음 식 7 번과 같다.</p><p>\( L=\frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n}\left(S O C_{t}-S O C_{t}^{*}\right)^{2} \)<caption>(7)</caption></p><p>SOCt 는 스텝 t 의 측정값이고, SOCt* 네트워크에의해 추정된 값이다. \( \mathrm{n} \) 은 데이터의 총 길이이다.</p><p>측정값과 추정 값의 차이를 역전파 기법을 통해 네트워크 가중치를 업데이트한다. 이는 최적화 기법인 Adam을 통해 수행된다. Adam은 AdaGrad (duchi et al,. 2011)와 RMSProp(Tieleman \& Hinton, 2012)의 장점을 결합한 방법이며 구현이 간단하고 계산 효율성이 높은 것이 특징이며 최적화 식은 8과 같다.</p><p>\( m_{t}=\beta_{1} \cdot m_{t-1}+\left(1-\beta_{1}\right) \cdot g_{t} \)</p><p>\( n_{t}=\beta_{2} \cdot n_{t-1}+\left(1-\beta_{2}\right) \cdot g_{t} \)</p><p>\( \widehat{m_{t}}=\frac{m_{t}}{\left(1-\beta_{1}^{t}\right)} \)</p><p>\( W_{t}=W_{t-1}-\alpha \cdot \frac{\widehat{m}_{t}}{\sqrt{n_{t}}+\epsilon} \)<caption>(8)</caption></p><p>여기서 \( \beta_{ 1 }\) 과 \( \beta_{ 2 }\) 는 지수감소평균이며 각각 모멘텀(Momentum)과 스케일(Scale) 감쇠 하이퍼 파라미터이다. m, n 은 각각 기울기에 대한 1 차, 2 차 모멘트 벡터이다. 이는 g 는 목적함수로 손실함수 L 을 뜻한다. \( \alpha \) 는 훈련 스텝 사이즈이며 W 는 네트워크 매개변수를 나타낸다. LSTM 네트워크는 앞선 내용을 반복하여 업데이트 되고 각 스텝마다 추정 SOC 를 계산한다.</p>
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"LSTM forwarding 과정에서 레이어의 입력으로 받는 두 가지는 무엇인가요?",
"레이어가 길어졌을 때, 순환신경망이 가지는 단점은 무엇인가요?",
"순환신경망에서 시퀀스 상태를 요약하기 위해 어떤 상태를 이용하였나요?",
"순환신경망의 단점을 극복하기 위한 방안으로 1990 넌대 중반 제안된 네트워크는 무엇인가요?",
"LSTM에서 사용한 loss function은 무엇인가요?",
"LSTM에서 사용하는 activation function은 무엇인가요?",
"순환신경망의 단점을 극복하기 위한 방안으로 1990 넌대 중반에 제안된 LSTM 네트워크는 레이어에 셀 상태(Cell State)를 추가한 구조인가요?",
"순환신경망의 단점을 극복하기 위해 제안된 LSTM 네트워크는 장시간에도 학습할 수 있는 바탕이 되어 어떤 어플리케이션에 널리 이용되고 있나요?",
"네트워크의 가중치를 업데이트하는 과정을 무엇이라고 하나요?",
"Back propagation의 대표적인 방법으로, 구현이 간단하고 계산 효율성이 높은 평을 받는 이 방법은 무엇인가요?",
"타입 스텝 t에 대한 네트워크 입력은 [Vt, It,Tt]로 표현되나요?",
"Adam 기법은 AdaGrad와 RMS의 장점을 결합한 기법인가요?",
"그림 2 는 reverse로 흐르는 순파 LSTM 셀 내부를 도식화한 것인가요?",
"LSTM에서 삭제 게이트가 과거 정보를 유지할 지 결정하는데 사용하는 함수는 무엇인가요?",
"순전파 LSTM 셀의 입력이 현재의 데이터와 이전 시간의 상태를 말한다면, 각 게이트를 거쳐 어떤 벡터를 얻을 수 있나요?",
"입력 게이트의 값이 1에 가까우면 출력으로 나가는 정보를 모두 기억하나요?",
"삭제 게이트에서 1에 가까운 값을 가질수록 과거 정보를 지우나요?",
"LSTM에서 현재 셀의 출력 상태 벡터는 다음 셀의 입력으로 들어가나요?",
"가변적인 언어, 음성, 주가 등 시간이나 순서 데이터 모델링을 위해 등장한 network는 무엇인가요?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<p>이러한 기존 문제점 방식을 개선하고자 인공지능 알고리즘을 접목한 기법을 포함하여 여러 기법들이 제안되었다. 일찍이 인공지능 알고리즘이 등장하였으나 최근 컴퓨터 장비의 고급화와 데이터 폭증, 새로운 기법의 등장으로 인해 인공 지능에 대한 관심이 커지며 많은 분야에서 활용하고 있다. 현재 인공지능은 학습된 지능에 기반을 두어 인지된 환경에 대한 추론 및 예측이 가능한 수준에 이르렀다. 배터리 분야에서도 마찬가지로 데이터 증가와 복잡한 배터리 모델을 반영하지 않아도 되는 편의성으로 인해 인공지능을 적용한 연구가 많이 진행되었다. 인공지능 기반의 SOC 추정으로는 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 피지 알고리즘(Fuzzy Logic), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN )과 같은 방법이 소개되고 있다. SVM과 같은 머신러닝 방식으로 작동 가능한 모든 전류 범위에서 높은 SOC 추정 정확도를 얻을 수 있다. 하지만 이는 현재 입력에 의해 계산되는 값이다. 배터리의 SOC 는 전류의 누적량으로 계산되기 때문에 추정 네트워크에 시퀀스 정보를 포함해야할 필요가 있다. 인공지능 알고리즘을 사용한 RNN은 상태 변수를 통해 시퀀스에 따라 변화하는 데이터를 학습할 수 있다. 또한 LSTM, Gate Recurrent Unit(GRU) 와 같은 메모리셀의 등장하여 장기간의 큰 데이터 에서도 훈련을 수행하여 네트워크의 정확도를 향상시킬 수 있다. 최근에는 Convolutional Neural Network(CNN) 방식과 결합하여 SOC 를 추정하기도 한다.</p><p>본 논문에서는 LSTM 메모리 셀을 사용한 RNN 네트워크로 SOC 를 추정하는 방법을 제안한다. 2절에서 LSTM의 구조와 동작과 훈련 데이터를 얻기 위한 전기적 방전 용량 실험과 Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS) 실험을 수행한다. 실험을 통해 수집한 데이터는 총 4 개의 프로파일로 최대 방전 크기가 모두 다르다. 3 절에서는 훈련 데이터의 질을 높이기 위한 데이터 전처리 방법을 소개하고 제안한 LSTM 모델 훈련을 위한 실험 매개 변수를 실정한다. 충 ◦ 방전 크기가 다르고 빈번한 프로파일에서 적합성을 가지는지 판단하기 위해 특정 방전 크기 프로파일로 훈련된 모델과 다양한 방전 크기로 훈련된 모델의 정확도를 비교한다. 그 후 UDDS 프로파일을 검증 데이터로 사용하여 모델 파라미터에 대한 정확도를 비교한다. LSTM 모델의 구조와 학습 방법에 대한 영향은 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱근 오차(RMSE), 최대 오차 (MAX) 를 평가지표로 비교하고 최적의 모델 파라미터를 제시한다.</p>
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"인공지능 알고리즘은 최근 등장하여 많은 분야에서 활용하고 있어요?",
"현재 인공지능은 학습된 지능을 기반으로 인지된 환경에 대해 어떤 사고까지 가능해졌나요?",
"현재 인공지능은 학습된 지능에 기반을 두어 인지된 환경에 대해 추론 및 예측이 가능한가요?",
"기존 문제점 방식을 개선하기 위해 어떤 기술과 접목한 기법이 제안되었나요?",
"배터리 분야에서 인공지능을 사용하게된 배경으로 옳은 것은 무엇인가요?",
"작동 가능한 모든 전류 범위에서 높은 SOC 추정 정확도를 얻기위해 사용하는 방식은 무엇인가요?",
"인공지능 알고리즘을 사용하는 것으로, 상태 변수를 통해 시퀀스에 따라 변화하는 데이터를 학습할 수 있는 것은 무엇인가요?",
"배터리의 SOC 는 어떤 값으로 계산되기 때문에 추정 네트워크에 시퀀스 정보를 포함해야할 필요가 있나요?",
"배터리의 SOC 는 추정 네트워크에 시퀀스 정보를 포함해야 하나요?",
"본 논문에서 특정 방전 크기 프로파일로 훈련된 모델과 다양한 방전 크기로 훈련된 모델의 정확도를 비교하는 이유는 프로파일의 적합성을 판단하기 위함인가요?",
"인공지능 알고리즘에 대한 관심이 커지게된 요인으로 옳은 것은 무엇인가요?",
"배터리 분야에서 인공지능의 어떤 이점 때문에 인공지능을 적용한 연구가 많이 진행되었나요?",
"충 ◦ 방전 크기가 다르고 빈번한 프로파일에서 적합성을 가지는지 판단하기 위해 특정 방전 크기 프로파일로 훈련된 모델과 다양한 방전 크기로 훈련된 모델의 어떤 특성을 비교하나요?",
"인공지능 알고리즘을 사용한 RNN은 상태 변수를 통해 시퀀스에 일정한 데이터를 학습할 수 있나요?",
"무엇의 등장으로 장기간의 큰 데이터에서도 훈련을 수행하여 네트워크의 정확도를 향상시킬 수 있었나요?",
"본 논문의 3절에서 훈련 데이터의 질을 높이기 위한 방법으로 무엇을 소개하였나요?",
"최근에는 메모리셀과 CNN 방식을 결합하여 SOC를 추정하기도 하나요?",
"본 논문에서 전기적 방전 용량 실험과 Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS) 실험을 통해 어떤 데이터를 얻고자 하였나요?",
"전기적 방전 용량 실험과 Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS) 실험을 통해 수집한 데이터는 최대 방전 크기가 모두 같았나요?"
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h3>3.4 SOC 추정에서 모델 파라미터의 영향</h3><p>모델 파라미터는 모델의 구성이나 훈련 과정에 필요한 파라미터로 레이어, 유넛, 배치 사이즈, 에포크 등이 해당된다. 이 장에서는 동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 레이어, 유닛 두 가지의 파라미터를 선정하고 실험을 통해 정확도를 비교한다. 선정된 파라미터를 제외한 모델 파라미터는 모두 동일하게 설정한다. 실험에 사용한 훈련 데이터는 3.3 절에서 얻은 다양한 방전 크기 데이터와 UDDS 프로파일이다. 검증 데이터는 SOC \(50 \% \) 의 UDDS 프로파일로 모델의 적합성을 판단한다. 우선 그림 9 와 표 6은 각각 계산 유닛 수 차이에 따른 추정 SOC 와 모델의 성능 지표를 나타낸다. 하나의 레이어에 각각 64, 128, 256, 512 개의 유닛을 가진 모델로 실험을 수행하였다. 실험 결과 유닛의 수가 많을수록 추정 정확도는 높아지는 경향을 보였으나 유닛수가 512개일 때는 오히려 추정 정확도가 떨어졌다. 이는 과적합이 발생하였으며 동일 배치사이즈와 에포크라면 유닛의 수 차이에따라 과적합이 발생하여 정확도가 떨어질 수 있다.</p><p>다음으로 레이어 수 차이에 따른 모델 성능을 비교한다. 각 1,2,4 개의 레이어를 포함하는 모델 3 개를 각각 학습하고 성능을 비교한다. 다수의 레이어를 사용하기 때문에 각 모델은 드롭 아웃층을 포함한다. 그림 10 은 레이어 수에 따른 추정 SOC 이다. 표 7은 레이어 수 증가에 따라 모델 성능이 낮아지는 것을 나타낸다. 이는 데이터의 양이 풍부하지 않은 상황에서 레이어 수의 증가는 모델 성능이 저하될 수 있음을 보여준다. 두 가지 모델 파라미더를 선정하여 실험한 결과 유닛의 수가 128 개인 레이어 1 개와 드롭아웃을 포함한 모델의 성능이 MAE \( 0.62 \%\), RMSE \(0.82 \%\), MAX \(2.54 \% \) 로 가장 좋은 것으로 나타난다.</p><table border><caption>표 6. 유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능</caption><tbody><tr><td>Number units</td><td>MAE</td><td>RMSE</td><td>MAX</td></tr><tr><td>64</td><td>0.66</td><td>0.86</td><td>2.85</td></tr><tr><td>128</td><td>0.62</td><td>0.85</td><td>2.62</td></tr><tr><td>256</td><td>0.67</td><td>0.86</td><td>2.58</td></tr><tr><td>512</td><td>8.71</td><td>9.31</td><td>23.9</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 7. 유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능</caption><tbody><tr><td>Number units</td><td>MAE</td><td>RMSE</td><td>MAX</td></tr><tr><td>1</td><td>0.62</td><td>0.82</td><td>2.54</td></tr><tr><td>2</td><td>0.66</td><td>0.90</td><td>3.78</td></tr><tr><td>4</td><td>0.99</td><td>1.45</td><td>5.80</td></tr></tbody></table>
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"모델 파라미터가 뭐야?",
"모델의 구성이나 훈련 과정에 필요한 파라미터를 무엇이라고 해?",
"모델의 구성이나 훈련 과정에 필요한 파라미터를 모델 파라미터라고 하니?",
"모델 파라미터의 예시로는 무엇이 있어?",
"레이어, 유넛, 배치 사이즈, 에포크 등을 무엇이라고 하는가?",
"레이어, 유넛, 배치 사이즈, 에포크 등을 모델 파라미터라고 해?",
"레이어, 유넛, 배치 사이즈, 에포크 등을 뭐라고 해?",
"레이어, 유닛 두 가지의 파라미터를 선정하고 실험을 통해 정확도를 비교하는 이유가 뭐야?",
"두 가지의 파라미터를 선정하고 실험을 통해 정확도를 비교하는 이유는 동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위함이야?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 선정한 파라미터는 레이어와 유닛이야?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 선정한 파라미터는 총 다섯 가지야?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 선정한 파라미터는 뭐야?",
"선정된 파라미터를 제외한 모델 파라미터는 어떻게 해야 해?",
"동일하게 설정해야 하는 파라미터는 어떤 파라미터들이야?",
"선정된 파라미터를 제외한 모델 파라미터들도 각각의 조건데 따라 모두 다르게 설정해 주어야 하니?",
"모두 동일하게 설정해 주어야 하는 파라미터들은 무엇이야?",
"모두 동일하게 설정해 주어야 하는 모델 파라미터는 레이어와 유닛이야?",
"3.3 절에서 얻은 데이터는 어떤 데이터야?",
"모델의 적합성을 판단할 때 SOC \\(20 \\% \\) 의 UDDS 프로파일을 사용해?",
"3.3 절에서 얻은 다양한 방전 크기 데이터와 UDDS 프로파일을 실험에 훈련 데이터로 사용했어?",
"그림 9와 표 6이 각각 나타내는 것은 무엇인가?",
"그림 9 와 표 6가 나타내는 것은 각각 계산 유닛 수 차이에 따른 추정 SOC 와 모델의 성능 지표야?",
"유닛 수가 몇 개일 때 오히려 추정 정확도가 감소했어?",
"하나의 레이어에 각각 몇 개의 유닛을 가진 모델로 실험을 수행했어?",
"실험 결과 유닛의 수가 많을수록 추정 정확도는 높아지는 경향을 보였지만 유닛수가 512개일 때는 어떤 결과가 나타났어?",
"실험 결과 유닛의 수가 많을 수록 추정 정확도가 증가하는 경향을 보였니?",
"실험 결과 유닛수가 512개일 때에도 추정 정확도가 증가했니?",
"유닛수가 몇 개인 경우에 오히려 추정 정확도가 낮아지는 경향을 보였니?",
"각 모델이 드롭 아웃층을 포함하는 이유가 뭐야?",
"유닛수가 512개일 때 과적합으로 인해 오히려 추정 정확도가 감소했어?",
"다수의 레이어를 사용하기 때문에 각 모델이 포함해야 하는게 뭐야?",
"각 모델이 드롭 아웃층을 포함하는 이유는 다수의 레이어를 사용하기 때문이야?",
"표 7에서 모델 성능이 낮아지는 것은 무엇이 증가함에 따른 영향이니?",
"표 7에서 레이어 수 증가에 따라 모델 성능이 증가함을 알 수 있니?",
"데이터의 양이 풍부하지 않은 상황에서 레이어 수의 증가는 모델 성능의 저하에 영향을 줄 수 있니?",
"실험 결과 어떤 모델의 성능이 가장 좋은 것으로 나타났니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 것으로 나타난 모델은 유닛의 수가 512개인 레이어 1 개와 드롭아웃을 포함한 모델이니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 것으로 나타난 모델의 유닛은 몇 개니?",
"실험 결과 가장 좋은 성능을 가진 것으로 나타난 모델의 MAE는 몇 \\( \\%\\)였니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 것으로 나타난 모델은 유닛 몇 개를 포함한 모델이니?",
"실험 결과 가장 좋은 성능을 가진 것으로 나타난 모델의 MAE는 몇 \\( \\%\\)였니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 모델의 RMSE는 몇 \\( \\%\\)였니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 모델의 RMSE는 \\( 0.82\\%\\)였니?",
"실험 결과 성능이 가장 뛰어난 것으로 나타난 모델의 MAX는 몇 \\( \\%\\)니?",
"실험 결과가 MAE \\( 0.62 \\%\\), RMSE \\(0.82 \\%\\), MAX \\(2.54 \\% \\) 인 모델이 성능이 가장 좋은 모델이니?",
"모델의 구성이나 훈련 과정에 필요한 파라미터를 무엇이라고 하니?",
"유넛은 모델 파라미터의 예시가 아니야?",
"실험 결과 가장 좋은 성능을 가진 것으로 나타난 모델의 MAE는 \\( 1\\%\\) 이상의 값을 가지니?",
"실험 결과 성능이 가장 뛰어난 것으로 나타난 모델의 MAX는 몇 \\( \\%\\)였니?",
"실험 결과 MAX가 \\( 2.54\\%\\)인 모델이 성능이 가장 뛰어난 것으로 나타난 모델이니?",
"모델 파라미터는 모델의 구성이나 훈련 과정에 사용해?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 몇 가지의 파라미터를 선정했는가?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻으려면 어떻게 해야 해?",
"실험에서 사용한 훈련 데이터는 무엇인가?",
"모델의 적합성을 판단하는 데 SOC 몇 \\( \\% \\) 의 UDDS 프로파일을 사용하는가?",
"실험을 진행할 때, 유닛 수는 500 이하로만 설정했어?",
"실험 결과 유닛의 수가 많을 수록 어떤 경향을 보이니?",
"동일 배치사이즈와 에포크라면 유닛의 수 차이에따라 과적합이 발생하여 정확도가 떨어질 수 있어?",
"레이어 수 차이에 따른 모델 성능은 어떻게 비교해야 해?",
"표 7이 나타내는 것은 무엇이야?",
"데이터의 양이 많지 않은 상황에서 레이어 수가 증가한다면 어떤 결과가 나타날 수 있니?",
"실험 결과 성능이 가장 좋은 모델의 RMSE는 몇 \\( \\%\\)였니?",
"동적인 프로파일에서 적합한 추정 정확도를 얻기 위해 선정한 파라미터는 뭐야?",
"모델의 적합성은 어떻게 판단해야 해?",
"그림 10이 나타내는 것이 뭐야?",
"그림 10이 나타내는 것은 레이어 수에 따른 추정 SOC야?",
"그림 10이 나타내는 것은 무엇에 따른 추정 SOC야?",
"유닛수가 512개였을 때 오히려 추정 정확도가 감소한 이유가 뭐야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 64일 때 MAE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, MAX 값이 2.85인 경우는 유닛 수를 몇으로 설정하였을 때야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 64일 때 0.86 값을 갖는 항목은 무엇인가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 가장 큰 경우의 RMSE 값은 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, MAE 값이 가장 작은 데이터의 MAX 값은 얼마인가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 128인 경우의 MAE 값은 얼마인가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 64일 때 RMSE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 64일 때 MAX 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 128일 때 RMSE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 128인 경우 MAX 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 256일 때 MAE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 256일 때 RMSE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛 수가 256일 때 MAX 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 512인 경우에 MAE 값이 얼마로 나타났어?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 512인 경우에 RMSE 값이 얼마로 나타났어?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 512인 경우에 MAX 값이 얼마로 나타났어?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 1인 경우에 MAE 값이 얼마로 나타났는가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 2인 경우에 MAE 값이 얼마로 나타났는가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, Number units가 4인 경우에 MAE 값이 얼마로 나타났는가?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛수가 1일 때 RMSE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛수가 2일 때 RMSE 값이 얼마야?",
"유닛 수 차이에 따른 LSTM 모델 성능에서, 유닛수가 4일 때 RMSE 값이 얼마야?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h1>요 약</h1><p>안전하고 최적의 배터리 성능을 유지하기 위해 정확한 충전상태(SOC) 추정 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 전류적산 방법이 가지고 있는 문제를 해결하기 위해 시간 종속성을 가지는 인공지능 기반의 LSTM을 이용한 SOC 추정 방법을 적용하였다. 훈련과 검증에 필요한 데이터는 전기적 실험을 통해 일정 크기로 방진된 전류, 전압, 온도를 수집하였고 학습을 위한 입력데이터의 질을 향상시키기 위해 데이터 전처리를 수행하였다. 또한, LSTM 모델의 구조 및 하이퍼파라미터 설정에 따른 학습 능력과 SOC 추정 성능을 비교하였다. 학습한 모델은 UDDS 프로파일을 통해 검증하였으며, RMSE \( 0.82 \% \), MAX \(2.54\%\)의 추정 정확도를 달성하였다.</p>
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"전류적산 방법의 문제해결을 위해 SOC 추정 방법은 무엇을 이용했어?",
"훈련과 검증에 필요한 데이터를 얻기 위해 어떤 실험을 했어?",
"학습을 위한 입력데이터의 질을 향상시키기 위해서 진행한 것은 뭐야?",
"전기적 실험을 통해서 수집한 것은 뭐야?",
"LSTM 모델의 구조 및 하이퍼파라미터 설정에 따른 학습 능력과 비교한 것은 뭐야?",
"안전하고 최적의 배터리 성능을 유지하기 위해 필요한 기술은 뭐야?",
"어떤 기술이 안전하고 최적의 배터리 성능을 지속하기 위해 필요하니?",
"인공지능 기반의 LSTM은 어떤 특징을 가지고 있어?",
"본 지문에서 기존의 전류적산 방법이 가진 문제점 해결을 위해 어떤 방법을 도입하였는가?",
"기존의 전류적산 방법이 가진 문제점 타개를 위해 본 논문에서 적용한 방법은 무엇이지?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h1>I. 서론</h1><p>2020 년 전후로 미국, 유럽 등 주요 국가에서 온실 가스 배출량 \( 2030 \% \) 감소를 위한 환경규제가 도입되므로 재생에너지 사용 증가와 더불어 배터리 시장도 급격히 성장할 것으로 예상된다. 특히, 스마트 그리드(Smartgrid) 및 전기 자동차(Electric Vehicle) 주요산업에서는 배터리는 주동력원이 되어 가고 있으며, 그 중 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도와 긴 수명으로 납축전지 (PbAB) 를 대체하여 널리 사용되고 있다. 전기 자동차용 배터리의 경우 고용량과 복잡한 운영환경을 가지고 있으므로 리튬 이온 배터리가 안전하고 신뢰성 있게 작동하기 위해서는 배터리 관리 시스템이 필요하다. 배터리 관리 시스템은 배터리 상태를 모니터링하고 안정적인 운영 영역에서만 작동하도록 제어하며, 충전상태 (SOC) 는 배터리 상태 판단에 중요한 요소이다. 충전상태는 작동중인 배터리의 정격 용량 대비 잔류 전하 비율로 정의되는데 이는 배터리의 비선형성 또는 전기화학적인 반응으로 인해 직접 측정할 수 없기 때문에 다양한 방법들이 연구되었다.</p><p>기존 SOC 추정 방법은 전류적산법을 사용하거나 적응형 필터 기반인 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 를 사용한다. 전류적산법은 쉽고 강력하여 널리 사용되지만 곱셈에 의존한 방법으로 곱셈의 초기값, 전류 센서 또는 열화에 대한 오차 등에 영향을 받는다는 문제점이 있다. KF 의 개선된 기법인 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter, EKF) 는 선형 시간 변화(Linear Time Varying, LTV)시스템으로 근사화하여 비선형 시스템 추정을 한다. 이는 역동적인 시스템이나 배터리 종류가 다른 시스템에서도 적합한 성능을 낸다. 또한 잘못 초기화된 상황에도 빠르게 올바른 결과로 수렴된다. 하지만 매우 복잡하여 구현하기 어렵고 배터리 모델링에 고려해야할 매개변수와 조건이 많다. 이는 모델링에 따라 정확도가 달라질 수 있음을 말한다.</p>
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"환경규제가 도입된 시기는 대략 언제인가?",
"고용량과 복잡한 운영환경을 내재한 전기 자동차용 리튬 이온 배터리가 안전성, 신뢰성 있게 동작하기 위해서 필요한 것은 어떤 것일까요?",
"미국, 유럽 등 주요 국가에서 2020 년 전후로 어떤 것을 위한 환경규제가 도입되었나요?",
"온실 가스 배출량 감소를 위한 규제 도입으로 어떻게 하는 것을 이루고자 하나요?",
"전기 자동차, 스마트 그리드 주요산업에서 주동력원이 되어 가고 있는 것은 어떤 것일까요?",
"본문에서 배터리 관리 시스템이 필요한 전기 자동차용 배터리의 특징은 어떻게 되나요?",
"납축전지를 높은 에너지 밀도와 긴 수명으로 대체하여 널리 사용되는 것은 어떤 것일까요?",
"적응형 필터 기반인 칼만 필터를 사용하거나 전류적산법을 이용하는 것은 어떤 방법이야?",
"배터리 상태 판단은 해당 관리 시스템에서 필요한 부분인데, 이를 결정짓는 중요한 요소는 어떤 것이 있나요?",
"고용량과 복잡한 운영환경을 가지고 있는 전기 자동차용 배터리의 경우 배터리 관리 시스템을 통해 어떻게 할 수 있게 되나요?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h2>3. LSTM 네트워크의 SOC 추정 결과</h2><p>이 장에서는 LSTM 네트워크 모델을 위한 데이터 전처리 방법과 구현 방법을 다룬다. 먼저, 모델 입력의 모양에 따른 영향을 비교하고, 다음으로 LSTM의 구조와 모델 파라미터 설정에 따른 학습 능력 및 성능을 비교 · 분석한다.</p><h3>3.1 실험 매개변수 설정</h3><p>실험 환경은 CPU Intel i7 9700K 12Mb, GPUNVIDIA GeForce RTX 2060 6GB와 RAM 64GB로 구성된 데스크탑이다. 모델 구현은 Python과 Tensorflow Backend를 사용한다. 모델은 입력층과 2개의 은닉층을 사용한다. 입력층의 입력 형태는 데이터의 깊이를 반영할 수 있도록 배열 모양을 결정하였다. 입력 데이터의 깊이는 100 개로 1 분 40 초 간의 데이터를 고려한다. 각 은닉층은 128 개의 계산 유닛을 가지고 있다. 출력층은 은닉층의 유닛과 연결되어 하나의 추정 SOC 를 산출한다. 모델의 과적합(Overfitting) 방지를 위한 드롭아웃 층은 \( 25 \% \)로 설정한다. 훈련 과정에서 사용되는 최적화 알고리즘은 adam으로 수행한다.</p><p>모델 성능의 검증 지표는 MAE, RMSE, MAX를 사용한다. 각 지표의 계산식은 아래 식 10,11 과 같다.</p><p>\( M A E=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \mid\ S O C_{i}-S O C_{i}^{*} \mid \)<caption>(10)</caption></p><p>\( RMSE =\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(S O C_{i}-S O C_{i}^{*}\right)^{2}} \)<caption>(11)</caption></p><h3>3.2 훈련 데이터의 전처리</h3><p>인공지능 알고리즘 기반의 훈련에서 입력 데이터의 전처리는 중요한 영향을 미친다. 사용하려는 입력 데이터의 전압은 \( 2.5 \mathrm{~V} \) 에서 \( 4.2 \mathrm{~V} \), 온도는 \( 25^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 52^{\circ} \mathrm{C} \) 와 같이 다른 범위를 가지고 있다. 이는 신경망 모델뿐 아니라 선형 회귀 모델에서도 특성 간의 단위 차이가 크다면 추정 과정에서 오버플로우 (Overflow)나 언더플로우(Underflow)를 발생시킬 수 있다. 데이터 스케일링은 표준화를 이용해 이와 같은 문제점을 방지하고 최적화 과정에서 수렴 속도를 향상시킬 수 있다. 1C 프로파일을 훈련데이터로 입력 벡터가 0에서 1 사이에 있도록 식 12 를 통해 표준화를 한다. 입력 데이터 벡터는 표 3 에서 확인할 수 있다.</p><p>\( x_{\text {sacaled }}=\frac{x_{\text {raw }}-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }} \)<caption>(12)</caption></p><p>표준화를 한 데이터와 기존 데이터를 각각 훈련하여 평가를 진행하였고 전류적산법 기반의 SOC 와 결과를 비교하였다. 실험 결과는 표 4 에 나타냈다. 일반 데이더로 훈련한 모델보다 표준화가 된 데이터가 최적결과로 수렴하는데 더 적은 시간이 걸린다는 것을 확인하였다.</p><h3>3.3 SOC 추정에서 훈련 데이터의 영향</h3><p>특정 방전 크기 데이터로 훈련된 모델이 다른 방전 크기 데이터를 추정할 수 있는지 확인하기 위해 표 5 와 같이 훈련 데이터를 다르게 설정하여 실험을 수행한다. Case 1 로 특정 방전 크기로 데이터를 훈련 데이더로 사용하며 Case 2 로 다양한 방전 크기 데이터로 훈련한다.</p><p>Case 1은 1C 프로파일로 훈련한 모델로 \( 0.5 \mathrm{C}\) , 2C 프로파일로 검증을 수행한다. 그림 7은 1C 프로파일로 훈련한 모델의 추정 SOC 와 오차율이다. 0.5C 프로파일은 RMSE \( 8 \%\), MAX \(14 \% \) 를 보였고, 2C 프로파일은 RMSE \( 12 \% \), MAX \( 17 \% \) 의 결과를 보였다. 이는 특정 방전 크기의 데이터가 다양한 방전 크기의 데이더에서 추정 성능이 떨어질 수 있음을 확인할 수 있다.</p><p>다음으로 Case 2 는 앞서 실험한 0.5C, 1C, 2C 프로파일을 한 스텝의 입력으로 단일 모델을 훈련한다. 이 모델 네트워크의 결과는 그림 8 번과 같다. 평균 RMSE \(3\%\), MAX \( 6 \% \) 로 특정 방전 데이터로 훈련한 것보다 RMSE \( 5 \% \) 낮은 결과를 보였다. 이를 통해 다양한 방전 크기의 프로파일로 훈련한 모델이 다양한 C - rate에서 추정 성능이 향상된 결과를 확인하였다.</p>
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"입력 데이터의 깊이는 몇 초간의 데이터를 고려하나요?",
"실험 환경에 쓰인 CPU는 무엇인가요?",
"입력층의 입력 형태는 데이터의 깊이를 반영할수 있도록 무엇을 결정해야 하나요?",
"실험 환경에 쓰인 램의 용량은 얼마인가요?",
"LSTM 네트워크 모델에 사용된 층은 무엇인가요?",
"실험 환경에 쓰인 그래픽카드는 무엇인가요?",
"각 은닉층은 몇개의 계산 유닛을 가지고 있나요?",
"각 은닉층은 64개의 계산 유닛을 가지고 있나요?",
"입력 데이터의 깊이는 몇개를 고려해야 하나요?",
"모델의 과적합 방지를 위한 드롭아웃 층은 몇 % 설정하나요?",
"입력층의 입력 형태는 무엇을 반영할수 있도록 배열 모양을 결정해야 하나요?",
"은닉층의 유닛과연결되어 하나의 추정 SOC로 산출되는 것은 무엇인가요?",
"모델 구현에 사용된 프로그램은 무엇인가요?",
"드롭아웃 층을 25%로 설정하는 이유는 무엇인가요?",
"입력층은 은닉층의 유닛과 연결되어 하나의 추정 SOC로 산출되나요?",
"adam 알고리즘을 사용하는 이유는 무엇인가요?",
"MAE, RMSE, MAX를 사용하는 목적은 무엇 때문인가요?",
"훈련 과정에서 사용되는 최적화 알고리즘은 무엇으로 수행하나요?",
"모델 성능의 검증 지표는 무엇이 있나요?",
"모델 성능 검증 지표중 RMSE를 계산하는 방정식은 무엇인가요?",
"입력 데이터의 전처리는 인공지능 알고리즘 기반의 훈련에서 중요하지 않나요?",
"선형 회귀 모델에서 오버플로우나 언더플로우를 방지하는 방법은 무엇인가요?",
"데이터 스케일링은 어떠한 과정을 거쳐 수렴속도를 향상시킬수 있나요?",
"데이터 스케일링이 오버플로우나 언더플로우를 방지하는 방법은 무엇인가요?",
"선형 회귀 모델에서 특성 간의 단위차이가 크다면 추정 과정에서 무엇이 발생할수 있나요?",
"1C 프로파일을 훈련데이터로 입력 벡터가 얼마가 되도록 하나요?",
"사용하려는 입력 데이터의 온도는 얼마인가요?",
"인공지능 알고리즘 기반의 훈련에서 중요한 영향을 미치는 요소는 무엇인가요?",
"모델 성능 검증 지표중 MAE를 계산하는 방정식은 무엇인가요?",
"표준화 된 데이터가 일반 데이터로 훈련한 모델보다 최적결과 수렴에 더 적은 시간이 걸렸나요?",
"사용하려는 입력 데이터의 전압은 얼마인가요?",
"데이터 스케일리은 최적화 과정을 통해 무엇을 향상시킬수 있나요?",
"특성 간의 단위 차이가 크다면 추정 과정에서 오버플로우 (Overflow)나 언더플로우(Underflow)를 발생하는건 신경망 모델에서만 발생하나요?",
"Case 1은 어떠한 모델로 훈련하였나요?",
"일반 데이터와 표준화 된 데이터 중 최적결과로 수렴하는데 더 적은 시간이 걸린것은 무엇인가요?",
"1C 프로파일을 훈련데이터로 입력 벡터가 0에서 1 사이에 있도록 표준화하는 방정식은 무엇인가요?",
"0.5C 프로파일의 MAX 값은 얼마인가요?",
"Case 1은 1C 프로파일로 훈련한 모델로 무엇으로 검증하나요?",
"그림 7은 무엇을 나타낸 그림인가요?",
"0.5C 프로파일과 2C 프로파일 검증을 통해서 알수 있는 사실은 무엇인가요?",
"Case 2에서 사용된 프로파일은 무엇인가요?",
"Case 2에서는 한 스텝의 입력으로 어떤한 모델로 훈련했나요?",
"특정 방전 크기의 데이터가 다양한 방전 크기의 데이터에 비해 추정 성능이 떨어지나요?",
"2C 프로파일의 RMSE 값은 얼마인가요?",
"Case2의 실험에서 나온 평균 RMSE 값은 얼마인가요?",
"Case 2 실험에서 나온 MAX값은 얼마인가요?",
"Case2 실험을 통해서 RMSE값이 \\( 5 \\% \\) 높은 결과를 보였나요?",
"다양한 방전 크기의 프로파일로 훈련한 모델이 어디에서 추정성능이 향상되었나요?",
"2C 프로파일은 MAX값은 얼마인가요?",
"0.5C 프로파일의 RMSE 값은 얼마인가요?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h2>2. 훈련과 검중 데이터를 위한 전기적 실험</h2><h3>2.1 충전상태 (SOC)</h3><p>SOC 는 배터리에 저장되어 있는 전하랑을 나타내며, 배터리 관리 시스템에 의해 계산된다. 이는 피센트 또는 0 에서 1 사이의 범위로 표현된다. 전류적산법을 통한 SOC 를 계산하는 식은 다음 9 와 같다.</p><p>\( S O C_{t}(\%)=S O C_{0}-\frac{\int_{0}^{t} i d t}{C_{n}} \times 100 \)<caption>(9)</caption></p><p>SOCt 는 타임 스텝 t의 측정 SOC 이며, SOCO 은 초기 SOC 값이다. SOCO 은 SOC \( 5 \% \) 펄스로 실험한 OCV 실험 결과를 룩업 테이블을 기반으로 추정하였으며, 관련 SOC-OCV 곡선 그래프는 그림 3 에 나타내었다. Cn 은 정격 용량이며 i 는 각 타임 스텝의 전류이다. Cn은 실제 배터리 노화 정도에 따라 가변 값이지만 본 논문에서는 짧은 주기의 데이터를 사용하므로 일정한 용량으로 가정하고 계산한다.</p><h3>2.2 배터리 특성 실험</h3><p>훈련 데이터 수집 위해 사용한 테스트 장비는 그림 4번과 같다. 실헙에 사용한 삼성 INR21700 50E 셀은 리튬 망간 니켈( \( \mathrm{LiNiMnCoO2}) \) 충전 화학 물질의 배터리이며 공칭 용량은 \( 5000 \mathrm{~mA} \), 최대 전압은 \( 4.2 \mathrm{~V} \) 이다. 자세한 사양은 표 1 에서 확인할 수 있다. 배터리 베스트 장비는 MACCOR Model 4300이며 전류범위는 최대 \( 15 \mathrm{~A} \) 까지다. 훈련 데이터 수집을 위해 표 2 와 같이 두 가지의 실험을 수행한다.</p><p>첫 번째로 방전 용량 실험을 수행한다. 이 실험은 배터리의 용량을 확인하는 실험으로 \( 2,450 \mathrm{~mA} \) \( (0.5 \mathrm{C}) \) 의 크기로 정전류 충전을 하였고 최대 전압 \( 4.2 \mathrm{~V} \) 에서 완전 충전을 하였다. 그 후 1 시간 동안휴지 시간을 거쳐 배터리 내부를 안정시키고 샘플 타임 1 초로 각 \( 0.5 \mathrm{C}, 1 \mathrm{C}(4,900 \mathrm{~mA}), 2 \mathrm{C}(9,800 \mathrm{~mA}) \) 로 방전 하한 전압 \( 2.5 \mathrm{~V} \) 까지 방전을 진행하였다. 그림 5 는 방전 실험 결과이며 각 방전 크기의 전압과 전류를 나타낸다. 하한전압에 도달하는 시간을 기준으로 각 방전 크기의 용량을 계산하여 전류적산법으로 SOC 를 구할 때 반영한다. 다음으로 전류의 급격한 변화에 대한 SOC 추정 성능을 검증하기 위해 전기차 주행 시험에 사용되는 프로파일인 UDDS 실험을 진행하였다. 그림 6 은 UDDS 프로파일의 전류, 전압을 나타내며, 최대 \( 2 \mathrm{C} \) 로 단시간 내에 충 ◦ 방전을 수행한 프로파일이다. UDDS 사이클 구간동안 인가된 총 전하량은 0 이다.</p>
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"실헙에 사용한 삼성 INR21700 50E 셀은 어떤 종류의 배터리인가요?",
"SOC 는 피센트로 표현되기도 하며 표현되는 범위는무엇인가?",
"\\( S O C_{t}(\\%)=S O C_{0}-\\frac{\\int_{0}^{t} i d t}{C_{n}} \\times 100 \\)<caption>(9)</caption>는 SOC 를 계산하는 식으로 어떤 방법을 이용했는가?",
"계산식에서 Cn은 배터리 노화 정도와는 관계없이 불변의 값이야?",
"SOC는 무엇에 의해 계산되는가?",
"무엇에 의해 SOC가 계산되지?",
"\\( S O C_{t}(\\%)=S O C_{0}-\\frac{\\int_{0}^{t} i d t}{C_{n}} \\times 100 \\)<caption>(9)</caption>에서 SOCO는 무엇인가?",
"전기차 주행 시험에 사용되는 프로파일은 무엇인가?",
"전류적산법으로 OC 를 구할 때 무엇을 반영하는가?",
"전류적산법으로 OC 를 구할 때 무엇을 반영해?",
"방전 용량 실험은 배터리의 무엇을 확인하는 실험인가요?",
"방전 용량 실험은 배터리의 어떤 것 을 확인하는 실험인가요?",
"배터리에 저장되어 있는 전하랑을 나타내는 것은 무엇인가?",
"무엇이 배터리에 저장되어 있는 전하랑을 뜻하니?"
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인공물ED
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리튬 이온 배터리의 충전 상태 추정을 위한 LSTM 네트워크 학습 방법 비교
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<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 직접 측정이 불가능한 리튬 이온 배터리 SOC 를 추정하기 위해 시간 종속성을 학습 할 수 있는 LSTM 네트워크를 사용하였다. 훈련과 검증에 필요한 데이터는 전기적 실험을 통해 일정 크기로 방전된 전류, 전압, 온도를 수집하였다. 인공지능 알고리즘에서 데이터의 양과 질이 추정 정확도에 큰 영향을 주는 만큼 데이터 전처리를 수행하였다. 방전 실험 데이터를 통해 동적인 프로파일 추정을 위해서는 다양한 방전 크기의 데이터가 필요하다는 것을 확인하고, 정확도 향상에 영향을 미치는 모델 파라미터를 선정하여 실험을 수행하였다. 그 결과 과적합이 발생하는 모델 파라미터의 조건을 확인하고 드롭 아웃와 파라미터 조절을 통해 LSTM 모델을 구현하였다. 추가적으로 다양한 종류의 주행 프로파일로 훈련을 한다면 정확도 향상에 도움을 줄 것이라고 생각한다.</p>
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"인공지능 알고리즘에서 추정 정확도를 높익 위해 뎨이터에 하는 것은?",
"인공지능 알고리즘에서 추정 정확도에 큰 영향을 주는 것은?",
"직접 측정이 불가능한 리튬 이온 배터리 SOC 를 추정하기 위해 사용한 네트워크의 이름은?",
"직접 측정이 불가능한 리튬 이온 배터리 SOC 를 추정하기 위해 TM 네트워크를 사용하였나?",
"리튬 이온 배터리의 SOC는 직접 측정이 가능한가?",
"인공지능 알고리즘에서 데이터의 양과 질은 어떤 부분에 큰 영향을 주는가?",
"인공지능 알고리즘에서 추정 정확도를 높이기 위해 일반적으로 후처리를 하는가?",
"과적합이 발생하는 모델에 할 수 있는 방법중 하나는?"
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인공물ED
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IC 보호회로를 갖는 저면적 Dual mode DC-DC Buck Converter
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<h2>2.3 레귤레이터 설계</h2><p>그림 15와 같이 PWM 방식의 SMPS는 높은 출력전류에서 높은 전력변환 효율을 갖는다. 하지만 출력전류가 낮아지면 효율이 급격히 떨어진다. 요즈음 필수적인 휴대용 장비들은 대기모드 상태에서 매우 적은 전류를 소모한다. 대기상태에서의 전류가 점점 작아지는 추세이기 때문에, 대기모드에서 PWM 방식의 SMPS를 사용하여 전원을 공급하는 것은 매우 비효율적이다. 반면에 LDO 레귤레이터는 부하의 변화에 따라 효율이 크게 변하지 않기 때문에 대기상태의 매우 낮은 전류에서도 일정 이상의 효율을 보장할 수있다. 휴대용 장비의 대기모드에서 일정 수준 이상의 효율을 보장하기 위해 본 논문에서는 대기모드에서 LDO를 이용하여 전원을 공급하였다.</p><p>그림 16 은 LDO에 대한 블럭도이다. 전압 분할 저항과 출력 커패시터, 기준전압 발생기는 기존의 Buck 컨버터에 있는 것을 사용하였고, 오차증폭기만 추가 하여 Buck 컨버터에서 추가되는 외부 소자를 최소화하여 LDO 동작을 구현하였다. LDO 모드를 추가함에 따른 면적의 증가는 \( 4 \mathrm{~mm}^{2} \) 으로 전체 면적 \( 232 \mathrm{~mm}^{2} \) 에서 약 \( 1 / 60 \) 면적 증가로 낮은 전류에서도 높은 효율을 구현하였다. 그림 17처럼 Buck 컨버터는 일반모드에서는 Buck 컨버터로 동작하다가 휴대용 장비가 대기모드가 되면, 두 개의스위치가 차단되고 LDO가 동작한다. 일반모드와 대기모드는 외부의 제어에 의해서 동작하도록 설계하였다. \( 1 \mathrm{~mA} \) 의 출력전류 조건에서 Buck converter는 약 \(28\%\)의 효율을 갖고, 본 논문에서 설계한 LDO는 약 \( 60 \% \) 의 효율을 가짐으로써 장비가 대기모드에서도 일정 이상의 효율을 유지하도록 하였다.</p><h2>2.4 IC 보호회로 설계</h2><h3>가. Thermal shut-down(TSD)</h3><p>Thermal shut-down(TSD)은 벅 컨버터가 큰 부하혹은 dropout 동작에서 높은 접합 온도에 의해 손상되는 것을 말한다. 이러한 이유 때문에 컨버터는 온도에 대한 대책이 필요하다. 그림 18은 Thermal shut-down 회로도이다. BJT에서 VBE는 온도의 변화에 대한 응답으로 변하기 때문에 온도변화를 VBE의 변화를 통해 알 수 있다. 동작을 살펴보면 설계한 Thermal shut-down 회로는 negative적인 특성을 갖고 있다. 상온 \( \left(27^{\circ} \mathrm{C}\right) \)에서정상동작을 위해 BJT는 꺼짐 상테를 유지해야 출력이 low가 되어 IC의 정상 동작이 가능하다. VBE는 은도의 증가에 따라 감소하게 되는데 온도가 \( 158^{\circ} \mathrm{C} \)까지 상승하게 되면 BJT의 VBE가 낮아지고, BJT는turn-on이 된다. 이로 인해 TSD_out 단자는 high가 되어 회로를 차단한다. 출력이 high가 된 후 M2가 꺼짐 상태가 되기 때문에 VBE는 R1과 R2의 전압만큼이 인가된다. BJT 베이스에 인가되는 전압증가로 인해그만큼 장시간 BJT의 turn-on상태를 유지하며 온도가 \( 101^{\circ} \mathrm{C} \) 될 때 다시 turn-off가 되어 IC가 정상 동작할 수 있도록 한다. 이와 같은 hysteresis 동작 특성을 갖고 있기 때문에 온도상승으로 인한 IC의 파괴를 막아준다.</p><h3>나. Current limit protection</h3><p>Current limit protection(CLP)회로는 순간적으로 전압을 인가했을 때 과전류가 흐르는 경우가 발생하는데, 이 때 IC의 오동작이나 파손으로부터 IC를 보호하기 위하여 전원 관리 회로에 이용 된다. Current limit protection 회로는 동작할 때나 스위칭 컨버터의 출력이 단락회로의 조건으로 발생할 때, 피드백 노드의 전압이 기준전압보다 낮게 유지된다.그 결과 켜진 PMOS 스위치에서 인덕터로 많은 양의 전류가 급격하게 흐르게 되고 커패시터나 인덕터또는 IC내부 회로에 심각한 손상을 입을 수 있다. 따라서 이러한 손상을 막기 위해서 Buck 컨버터내부에 과도한 전류가 흐를 경우 회로의 동작을 차단해주는 회로 Current limit protection회로가 필요하다.Current limit protection회로는 인덕터 전류가 일정량을 초과하면 스위치를 차단하여 전체 IC의 동작을 차단한다. 비교가 되는 기준은 BGR 회로 또는 VDD전압 또는 온도에 둔감한 회로를 이용한다.</p>
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"BJT 베이스에 인가되는 전압증가로 인해그만큼 장시간 BJT의 turn-on상태를 유지하며 온도가 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)가 될 때 다시 turn-off가 되어 IC가 정상 동작할 수 있도록 하는가?",
"LDO 모드를 추가함에 따른 면적의 증가는 \\( 4 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 으로 전체 면적 얼마의 \\( \\mathrm{~mm}^{2} \\) 에서 약 \\( 1 / 60 \\) 면적 증가로 낮은 전류에서도 높은 효율을 구현하였나?",
"그림 15에 SMPS는 높은 출력전류에서 높은 전력변환 효율은 어떤 방식인가?",
"무엇을 추가함에 따른 면적의 증가는 \\( 4 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 으로 전체 면적 \\( 232 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 에서 약 \\( 1 / 60 \\) 면적 증가로 낮은 전류에서도 높은 효율을 구현하였나?",
"그림 15와 같이 PWM 방식의 SMPS는 높은 출력전류에서 높은 전력변환 효율을 갖나?",
"전압 분할 저항과 출력 커패시터, 기준전압 발생기는 기존의 Buck 컨버터에 있는 것을 사용하였고, 오차증폭기만 추가 하여 Buck 컨버터에서 추가되는 외부 소자를 최소화하여 LDO 동작을 구현하였나?",
"전압 분할 저항과 출력 커패시터, 기준전압 발생기는 기존의 Buck 컨버터에 있는 것을 사용하였고, 오차증폭기만 추가 하여 Buck 컨버터에서 추가되는 외부 소자를 최소화하여 무엇을 구현하였는가?",
"그림 15와 같이 PWM 방식의 단점은 무엇인가?",
"대기상태에서의 전류가 점점 작아지는 추세이기 때문에, 대기모드에서 PWM 방식의 SMPS를 사용하여 전원을 공급하는 것은 매우 비효율적인가?",
"전압 분할 저항과 출력 커패시터, 기준전압 발생기는 기존의 Buck 컨버터에 있는 것을 사용하였고, 오차증폭기만 추가 하여 Buck 컨버터에서 추가되는 외부 소자를 최소화하여 LDO 동작을 구현하는 것은 무엇에 관련된 내용인가?",
"전압 분할 저항과 출력 커패시터, 기준전압 발생기는 기존의 어디에 있는 것을 사용하였는가?",
"무엇을 추가하여 Buck 컨버터에서 추가되는 외부 소자를 최소화하여 LDO 동작을 구현하였는가?",
"그림 17처럼 Buck 컨버터는 일반모드에서는 Buck 컨버터로 동작하다가 휴대용 장비가 대기모드가 되면 어떻게 되는가?",
"부하의 변화에 따라 효율이 크게 변하지 않기 때문에 대기상태의 매우 낮은 전류에서도 일정 이상의 효율을 보장할 수 있는 것은 무엇인가?",
"\\( 1 \\mathrm{~mA} \\) 의 출력전류 조건에서 Buck converter는 약 얼마의 \\(\\%\\)의 효율을 갖는가?",
"LDO 모드를 추가함에 따른 면적의 증가는 얼마의 \\( \\mathrm{~mm}^{2} \\) 으로 전체 면적 \\( 232 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 에서 약 \\( 1 / 60 \\) 면적 증가로 낮은 전류에서도 높은 효율을 구현하였나?",
"LDO 모드를 추가함에 따른 면적의 증가는 \\( 4 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 으로 전체 면적 \\( 232 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 에서 약 \\( 1 / 60 \\) 면적 증가로 낮은 전류에서도 높은 효율을 구현하였나?",
"휴대용 장비의 대기모드에서 일정 수준 이상의 효율을 보장하기 위해 본 논문에서는 대기모드에서 LDO를 이용하여 전원을 공급하였나?",
"LDO 모드를 추가함에 따른 면적의 증가는 \\( 4 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 으로 전체 면적 \\( 232 \\mathrm{~mm}^{2} \\) 에서 대략적으로 면적이 어떻게 되는가?",
"일반모드와 대기모드는 외부의 제어에 의해서 동작하도록 설계하였나?",
"\\( 1 \\mathrm{~mA} \\) 의 출력전류 조건에서 무엇이 약 \\(28\\%\\)의 효율을 갖는가?",
"얼마의 출력전류 조건에서 Buck converter는 약 \\(28\\%\\)의 효율을 갖는가?",
"그림 17처럼 Buck 컨버터는 일반모드에서는 Buck 컨버터로 동작하다가 휴대용 장비가 대기모드가 되면, 두 개의스위치가 차단되고 LDO가 동작하나?",
"TSD의 약자를 풀어서 어떻게 쓰나?",
"본 논문에서 설계한 LDO는 약 얼마의 \\( \\% \\) 의 효율을 가짐으로써 장비가 대기모드에서도 일정 이상의 효율을 유지하도록 하였는가?",
"\\( 1 \\mathrm{~mA} \\) 의 출력전류 조건에서 Buck converter는 약 \\(28\\%\\)의 효율을 갖고, 본 논문에서 설계한 LDO는 약 \\( 60 \\% \\) 의 효율을 가짐으로써 장비가 대기모드에서도 일정 이상의 효율을 유지하도록 하였나?",
"Thermal shut-down(TSD)은 벅 컨버터가 큰 부하혹은 어디에서 높은 접합 온도에 의해 손상되는 것을 말하는가?",
"그림 17처럼 Buck 컨버터는 일반모드에서는 Buck 컨버터로 동작하다가 휴대용 장비가 무엇이 되면, 두 개의스위치가 차단되고 LDO가 동작하는가?",
"Thermal shut-down(TSD)은 벅 컨버터가 큰 부하혹은 dropout 동작에서 높은 접합 온도에 의해 손상되는 것을 말하는 것인가?",
"그림 18은 Thermal shut-down 회로도이다. BJT에서 VBE는 온도의 변화에 대한 응답으로 변하기 때문에 온도변화를 VBE의 변화를 통해 알 수 있나?",
"그림 18은 Thermal shut-down 회로도이다. BJT에서 VBE는 온도의 변화에 대한 응답으로 변하기 때문에 온도변화를 무엇의 변화를 통해 알 수 있나?",
"Thermal shut-down(TSD)은 벅 컨버터가 큰 부하혹은 dropout 동작에서 높은 접합 온도에 의해 손상되는 것을 말하는데 어떠한 대책이 필요한가?",
"PWM 방식의 SMPS는 동작할 때나 스위칭 컨버터의 출력이 단락회로의 조건으로 발생할 때, 피드백 노드의 전압이 기준전압보다 낮게 유지되는가?",
"그 결과 켜진 PMOS 어디에서 어디로 많은 양의 전류가 급격하게 흐르게 되고 커패시터나 인덕터또는 IC내부 회로에 심각한 손상을 입을 수 있는가?",
"CLP의 약자를 풀어서 어떻게 쓰나?",
"VBE는 은도의 증가에 따라 감소하게 되는데 온도가 \\( 158^{\\circ} \\mathrm{C} \\)까지 상승하게 되면 BJT의 VBE가 낮아지고, BJT는turn-on이 되는가?",
"순간적으로 전압을 인가했을 때 과전류가 흐르는 경우가 발생하는데, 이 때 IC의 오동작이나 파손으로부터 IC를 보호하기 위하여 전원 관리 회로에 이용 되는데 이것은 무엇인가?",
"상온 \\( \\left(27^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)에서정상동작을 위해 BJT는 꺼짐 상테를 유지해야 출력이 low가 되어 IC의 정상 동작이 가능한가?",
"출력이 high가 된 후 무엇이 꺼짐 상태가 되기 때문에 VBE는 R1과 R2의 전압만큼이 인가되는가?",
"온도상승으로 인한 IC의 파괴를 막아주는 것은 어떤 특성 때문인가?",
"상온 얼마의 \\( \\left(^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)에서정상동작을 위해 BJT는 꺼짐 상테를 유지해야 출력이 low가 되어 IC의 정상 동작이 가능한가?",
"은도의 증가에 따라 감소하게 되는데 온도가 \\( 158^{\\circ} \\mathrm{C} \\)까지 상승하게 되는데 이것은 무엇인가?",
"Thermal shut-down(TSD)은 순간적으로 전압을 인가했을 때 과전류가 흐르는 경우가 발생하는데, 이 때 IC의 오동작이나 파손으로부터 IC를 보호하기 위하여 전원 관리 회로에 이용 되는가?",
"VBE는 은도의 증가에 따라 감소하게 되는데 온도가 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)까지 상승하게 되면 BJT의 VBE가 낮아지고, BJT는turn-on이 되는가?",
"인가되는 전압증가로 인해그만큼 장시간 BJT의 turn-on상태를 유지하며 온도가 \\( 101^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 될 때 다시 turn-off가 되어 IC가 정상 동작할 수 있도록 하는데 그곳은 어디인가?",
"출력이 high가 된 후 M2가 꺼짐 상태가 되기 때문에 VBE는 R1과 R2의 전압만큼이 인가되는가?",
"BJT 베이스에 인가되는 전압증가로 인해그만큼 장시간 BJT의 turn-on상태를 유지하며 온도가 \\( 101^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 될 때 다시 turn-off가 되어 IC가 정상 동작할 수 있도록 하나?",
"Current limit protection회로는 인덕터 전류가 일정량을 초과하면 스위치를 차단하여 전체 IC의 동작을 차단한다. 비교가 되는 기준은 BGR 회로 또는 VDD전압 또는 온도에 둔감한 회로를 이용하나?"
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인공물ED
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IC 보호회로를 갖는 저면적 Dual mode DC-DC Buck Converter
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<h1>II. 본론</h1><h2>2.1 DT-CMOS(Dynamic Threshold voltage Complementary MOS)</h2><p>SMPS의 스위치는 On,Off 동작을 반복하면서 기생커패시턴스에 의해 스위칭 손실이 발생하며, 스위치가 켜졌을 때 스위치의 온 저항에 의해 도통 손실이 발생한다. 스위치의 기생성분 커패시턴스에 의해 발생하는 스위칭 손실은 스위치의 기생성분 커패시턴스와 스위칭 주파수에 비례한다. 한편 스위치의 면적은 최대일 때의 출력 전류에 의해 결정되고, 스위칭 주파수는 SMPS를 PWM(Pulse Frequency Modulation)방식으로 제어했을 때 고정된다. 언급한 것과 같이 스위칭 손실은 고정적인 요인이지만, 스위치의 온 저항에 의한 전도 손실은 출력 전류가 커질수록 증가하게 된다. 그림 1에서와 같이 출력 전류가 증가할수록 도통손실은 증가하며, 출력 전류가 일정 부분을 넘어서는 순간 스위칭 손실보다 커지게 된다. 결국 SMPS의 효율을 높이기 위해서는 낮은 온 저항을 지니는 스위치의 개발이 필수적이다. 성능의 손실 없이 저전력을 구현하기 위해서는 공급전압의 감소에 따라 문턱전압도 감소시켜야 한다.이것은 대기상태에서 누설전류(Leakage current)로 d인해 한계가 있으며, 이를 해결하기 위해선 동적 문턱전압의 제어기술이 필요하다. 동적 문턱전압 기술은 로직 천이(logic transition)때에 낮은 문턱전압을 갖고, 대기상태에서는 높은 문턱전압을 갖도록 하여 빠른 스위치의 Turn-on 속도를 유지하고, 대기상태에서의 전력 소모를 줄이는 기술이다.</p><p>그림 2는 SOI를 기반으로 사용한 NMOS의 단면도이다. SOI기판을 사용한 NMOS처럼 DTMOS는 gate와 body를 연결시켜 문턱전압이 낮아지도록 하였으며, 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더많은 전류를 흘릴 수 있게 되어 스위칭 소자에서 향상된 효율을 기대할 수 있게 된다. 하지만 이러한 경우에 body로의 누설 전류가 커지게 되는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해여 그림 3과 같은 구조의 스위치를 통해 body로 흐르는 전류를 제어하였다. 제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 body 전압을 제어하여 문턱전압을 낮추고, 스위치가 꺼졌을 때, 각각pMOS와 nMOS의 body 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 높인다. 또한, 스위치가 On 상태에서 낮은 문턱전압으로 인해 기존의 CMOS 스위치보다 낮은 온 저항을 가진다. 또한, 다이오드로 연결된 MOS의 사이즈를 조절하여 높은 입력전압에서도 body 쪽 누설전류를 최소화 하여, 기존 DT-CMOS의 단점인 누설 전류에 의한 전원전압의 제한을 극복하였다.</p><p>한편 본 논문에서는 SOI 기판을 사용하는DT-CMOS를 PWM 제어회로와 SoC를 구현하기 위해 CMOS 공정을 통한 DT-CMOS를 구현하였다. 그림 2의 스위치를 MOS/SOI와 같이 SOI 기판에 구현을 하던 것과 달리 그림 4에서는 일반적인 실리콘 기판에 Deep-Nwell 영역을 사용하여 substrate와 body를 분리시켜 소자를 구현하였다. 이로 인해 스위칭소자와 PWM 제어블럭을 SoC로 구현할 수 있게 되었다. 그림 5는 DT-CMOS와 CMOS의 문턱전압을 비교한 시뮬레이션 결과이며, DT-CMOS가 CMOS보다 낮은 문턱 전압을 갖는 것을 확인 할 수 있으며, 같은 전압에서 더 많은 전류의 도통이 가능함을 확인할 수 있다. 그림 6은 Vds에 따른 DT-CMOS와 CMOS 스위치의 I-V 특성 그래프로서, DT-CMOS가 CMOS보다동일한 전압에서 더 많은 전류의 흐름을 가능하게 하는 것을 확인 할 수 있다.</p><p>그림 7은 CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프이다. 부하 전류를 최소 \( 100 \mathrm{uA} \) 부터 최대 \( 300 \mathrm{~mA} \) 까지 변화 시켰을 때, \( 10 \mathrm{~mA} \) 까지는 CMOS의 효율이 더 높아지는 것을 화인 할 수 있다. 하지만 \( 100 \mathrm{~mA} \) 의 부하 전류를 기준으로 삼아 결과를 보면 CMOS의 효율 은 \( 96.25 \% \) 이고, DT-CMOS의 효율은 \( 97 \% \) 이다. 여기서 CMOS로 \( 97 \% \) 정도의 효율을 내려면 CMOS 스위치의 사이즈는 약 2배가 되어야 하기 때문에 사이즈의 증가를 초래하게 된다.</p><h2>2.2 DC-DC Converter 설계</h2><h3>가. Current-mode PWM(Pulse Width Modulation)</h3><p>그림 8은 본 논문에서 제안된 Buck 컨버터의 전체블록도이다. 제안하는 컨버터는 Current-mode PWMmode로 설계 되었으며, 동작 방식은 다음과 같다.PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되면서,스위치는 On, Off 동작을 하게 되며, 이에 따라 출력신호가 생성된다. 생성된 출력전압은 전압 분배기를통해 궤환전압을 생성하며, 궤환전압은 오차증폭기를 통해 기준전압과 비교된다. 오차 증폭기의 출력은 컨버터의 발진을 막기 위한 보상회로의 출력과 합해져 비교기에 인가되며, 비교기의 출력을 통해 pulse의width가 조절됨으로서 일정한 출력레벨을 유지한다.</p><h3>나. Band-Gap Reference(BGR)</h3><p>기준전압 발생회로는 전원전압과 온도의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는 블록으로 band-gap reference회로를 이용하여 설계하였다. 기준전압 발생기는 DC-DC 컨버터에서 출력전압의 최소 범위를 결정한다. 따라서 넓은 출력범위를 갖기 위해 기존의 1.2V를 출력하는 기준전압 발생기가 아닌 저전압 \( (555 \mathrm{mV}) \) 기준전압 발생기를 설계하였다. 그림 9는 저전압 기준전압 발생기의 회로도이고, 그림10은 기준전압 발생기의 시뮬레이션 결과이다. 온도변화에 대한 기준전압의 변화는 \( 5 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이다.</p><h3>다. 오차 증폭기</h3><p>오차 증폭기는 Buck 컨버터의 출력 전압과 기준전압 발생회로의 출력을 비교하여 그 오차만큼 증폭시키는 역할을 한다. 높은 이득을 갖기 위해서 foldedcascode 형태를 이용하였고, 저항을 구동해야 하기때문에 출력단은 common source 형태로 구성하였다. 그림 12는 오차 증폭기의 AC시뮬레이션 결과이다.</p><h3>라. 삼각파 발생기</h3><p>삼각파 발생기는 오차증폭기의 출력과 비교하여 알맞은 Pulse Width를 생성하기 위한 블록이며 그림 13은 삼각파 발생기의 시뮬레이션 결과이다.</p><h3>마. 비교기</h3><p>비교기는 오차증폭기의 출력과 발진을 방지하기 위한 보상회로의 삼각파 출력이 비교기에서 비교되어 구형파 펄스를 생성한다. 여기서 삼각파의 주파수가 DC-DC 컨버터의 스위칭 주파수를 결정하고, 비교기는 스위칭 주파수를 커버하는 충분한 대역폭을 가지고 있어야 한다. 본 논문에서는 2단 증폭기를 이용하여 비교기를 간단히 구현하였다. 그림 14는 비교기의 시뮬레이션 결과이다.</p><h3>바. DC-DC 컨버터 설계</h3><p>앞서 언급한 PWM 제어 회로를 바탕으로 그림 8과 같은 step-down Buck 컨버터를 설계하였다. Buck 컨버터의 입력전압은 \( 3.3 \mathrm{~V} \), 출력전압은 \( 2.5 \mathrm{~V} \) 이며, 최대 출력전류 는 \( 100 \mathrm{~mA} \), 스위칭 주파수는 \( 1.2 \mathrm{MHz} \), 인덕터와 커패시터 의 ESR (Equivalent Series Resistance)을 \( 100 \mathrm{~m} \) 으로 시뮬레이션 했을 때, 최대 \( 96 \% \) 의 효율을 가지고, 리플전압은 \( 12 \mathrm{mV} \) 를 갖는다. DT-CMOS 스위치와 DT-CMOS 오차증폭기를 사용한 컨버터에 대해 시뮬레이션 한 결과, CMOS 스위치와 CMOS 오차증폭기를 사용할 때 보다약 \( 0.5 \% \) 정도 효율의 개선을 확인하였다. 그림 14는 Buck converter의 인덕터 전압, 인덕터 전류, 출력전압을 언급한 순서로 나타낸다.</p>
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"낮은 온 저항을 지니는 스위치의 개발이 필수적인 이유는 무엇인가?",
"DTMOS는 gate와 body를 연결시켜 문턱전압이 어떻게 되도록 하였는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 무엇을 제어하여 문턱전압을 낮췄는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\) 의 부하 전류를 기준으로 삼았을 때 CMOS의 효율은 \\( 97 \\% \\) 이고, DT-CMOS의 효율은 \\( 96.25 \\% \\)가 맞는가?",
"gate와 ody를 연결시켜 문턱전압이 낮아지도록 한 것은 무엇인가?",
"DTMOS는 gate와 body를 연결시켜 무엇이 낮아지도록 하였는가?",
"DTMOS는 gate와 무엇을 연결시켜 문턱전압이 낮아지도록 하였는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 어떻게 되었을 때, 각각 pMOS와 nMOS의 body 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 높이는가?",
"제안된 DT-CMOS에서 MOS는 무엇으로 연결되었는가?",
"본 논문에서는 무엇을 구현하기 위해 CMOS 공정을 통한 DT-CMOS를 구현했는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더많은 전류를 흘릴 수 있게 되는데 이러한 경우에 body로의 무엇이 커지게 되는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 어떻게 되었을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 body 전압을 제어하여 문턱전압을 낮추는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 부하 전류를 어느 범위 내에서 변화시켰을 때 \\( 10 \\mathrm{~mA} \\) 까지는 CMOS의 효율이 더 높아짐을 알 수 있는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, 무엇에 의해 스위치의 body 전압을 제어하여 문턱전압을 낮추는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때, 무엇의 body 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 높이는가?",
"본 논문에서 그림 4에서는 일반적인 실리콘 기판에 무슨 영역을 사용하여 소자를 구현했는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 스위칭 소자에서 효율이 어떻게 변함을 기대할 수 있게 되었는가?",
"본 논문에서 그림 4에서는 어디에 Deep-Nwell 영역을 사용하여 소자를 구현했는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, 문턱전압을 어떻게 조절하는가?",
"제안된 DT-CMOS에서는 기존의 DT-CMOS의 단점인 누설 전류에 의한 무엇의 제한을 극복했는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, 낮은 문턱전압으로 인해 기존의 CMOS 스위치보다 어떤 저항을 가지는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더많은 전류를 흘릴 수 있게 되는데 이러한 경우에 어느 부분으로의 누설 전류가 커지게 되는가?",
"제안된 DT-CMOS와 CMOS 중 더 낮은 문턱 전압을 갖는 것은 무엇인가?",
"본 논문에서 스위치를 일반적인 실리콘 기판에 Deep-Nwell 영역을 사용하여 substrate와 body를 분리시켜 구현함으로 인해 무엇과 무엇을 SoC로 구현할 수 있게 되었는가?",
"제안된 DT-CMOS는 다이오드로 연결된 MOS의 사이즈를 조절하여 높은 입력전압에서 body쪽 누설전류를 어떻게 하는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 몇\\(\\mathrm{~mA} \\)를 가지는 부하 전류를 기준으로 결과를 관찰 했을 때 CMOS의 효율이 \\( 96.25 \\% \\)이고, DT-CMOS의 효율이 \\( 97 \\% \\)임을 발견할 수 있는가?",
"제안된 DT-CMOS와 CMOS 중 같은 전압에서 더 적은 전류를 흐르게 하는 것은 무엇인가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때, 각각pMOS와 nMOS의 body 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 어떻게 조절하는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과 DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 CMOS로 \\( 97 \\% \\) 정도의 효율을 내려면 CMOS 스위치의 사이즈는 몇 배정도가 되어야 하는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과 어디에서 더 많은 전류를 흘릴 수 있게 되었는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\) 의 부하 전류를 기준으로 삼아 결과를 보면 DT-CMOS의 효율은 몇 \\(\\% \\)가 되는가?",
"DTMOS에서 body로의 누설 전류가 커지게 되는 문제점을 해결하기 위해 스위치를 통해 body로 흐르는 전류를 어떻게 하였는가?",
"본 논문에서 그림 4에서는 일반적인 실리콘 기판에 Deep-Nwell 영역을 사용하여 무엇과 무엇을 분리시켰는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 부하 전류를 최소 \\( 100 \\mathrm{uA} \\) 부터 최대 \\( 300 \\mathrm{~mA} \\) 까지 변화 시켰을 때, 몇\\(\\mathrm{~mA} \\)까지는 CMOS의 효율이 더 높아짐을 알 수 있는가?",
"그림 6은 무엇에 따른 DT-CMOS와 CMOS 스위치의 I-V 특성 그래프인가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때, 각각pMOS와 nMOS의 body 전압을 무엇으로 만들어 문턱전압을 높이는가?",
"본 논문에서는 PWM 제어회로와 SoC를 구현하기 위해 CMOS 공정을 통해 무엇을 구현하였는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\) 의 부하 전류를 기준으로 삼아 결과를 보면 CMOS의 효율은 몇 \\(\\% \\)인가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 무엇을 변화시켰을 때 CMOS의 효율이 높아지는 것이 확인 가능한가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더많은 전류를 흘릴 수 있게 되는데 이러한 경우에 body로의 누설전류가 어떻게 되는가?",
"오차 증폭기의 출력은 무엇을 막기 위한 보상회로의 출력과 합해져 비교기에 인가되는가?",
"본 논문에서 제안된 Buck 컨버터는 무엇으로 설계되었는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되면 스위치는 무슨 동작을 하게 되는가?",
"본 논문에서 제안된 Buck 컨버터에서 PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되면서 무엇이 생성되는가?",
"본 논문에서 제안된 Buck 컨버터에서 PWM 제어 신호는 무슨 게이트에 인가되는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되어 생성된 출력전압은 전압 분배기를 통해 무엇을 생성하는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되어 생성된 출력전압은 전압 분배기를 통해 궤환전압을 생성하며, 궤환전압은 무엇을 통해 기준 전압과 비교되는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되어 생성된 출력전압은 전압 분배기를 통해 궤환전압을 생성하며, 궤환전압은 오차증폭기를 통해 무엇과 비교되는가?",
"본 논문에서 제안된 Buck 컨버터에서 무슨 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되는가?",
"제안된 Buck 컨버터에서 오차 증폭기의 출력은 무엇의 출력과 합해져 비교기에 인가되는가?",
"오차 증폭기는 Buck 컨버터의 출력 전압과 기준전압 발생회로의 출력을 비교하여 얼마만큼 증폭시키는가?",
"오차 증폭기는 Buck 컨버터의 출력 전압과 기준전압 발생회로의 출력을 비교하여 오차만큼을 어떻게 하는 역할을 수행하는가?",
"기존의 기준전압 발생기는 몇 V를 출력하는가?",
"본 논문에서 온도변화에 대한 기준전압의 변화는 몇 \\(\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"오차 증폭기는 Buck 컨버터의 출력 전압과 무엇의 출력을 비교하는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되어 생성된 출력전압은 무엇을 통해 궤환전압을 생성하는가?",
"제안된 Buck 컨버터에서 오차 증폭기의 출력은 컨버터의 발진을 막기 위한 보상회로의 출력과 합해져 어디에 인가되는가?",
"넓은 출력범위를 갖기 위해 새로 설계한 기준전압 발생기는 어떤 기준전압 발생기인가?",
"오차 증폭기는 무엇의 출력 전압과 기준전압 발생회로의 출력을 비교하여 그 오차만큼 증폭시키는 역할을 하는가?",
"제안된 Buck 컨버터에서 비교기의 출력을 통해 pulse의width가 조절됨으로서 어떤 출력 레벨을 유지하게 되는가?",
"기준전압 발생기는 DC-DC 컨버터에서 무엇의 최소 범위를 결정하는가?",
"기준전압 발생기는 DC-DC 컨버터에서 출력전압의 어떤 범위를 결정하는가?",
"기준전압 발생회로는 무엇의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는 블록으로 band-gap reference회로를 이용하여 설계되었는가?",
"DC-DC 컨버터에서 출력전압의 최소 범위를 결정하는 것은 무엇인가?",
"어떤 출력범위를 갖기 위해 저전압 기준전압 발생기를 설계하였는가?",
"Buck 컨버터의 출력 전압과 기준전압 발생회로의 출력을 비교하여 그 오차만큼 증폭시키는 역할을 하는 것은 무엇인가?",
"기준전압 발생기는 어디에서 출력전압의 최소 범위를 결정하는가?",
"제안된 Buck 컨버터에서 비교기의 출력을 통해 무엇이 조절되어 일정한 출력 레벨을 유지할 수 있게 되는가?",
"전원전압과 온도의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는 블록으로 band-gap reference회로를 이용하여 설계한 회로는 무엇인가?",
"기준전압 발생회로는 전원전압과 온도의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는 블록으로 무슨 회로를 이용하여 설계하였는가?",
"SMPS의 스위치는 무슨 동작을 반복하는가?",
"무슨 스위치는 On, Off 동작을 반복하면서 기생커패시턴스에 의해 스위칭 손실이 발생하는가?",
"SMPS의 스위치는 On,Off 동작을 반복하면서 무엇에 의해 스위칭 손실이 발생하는가?",
"SMPS의 스위치는 On,Off 동작을 반복하면서 기생커패시턴스에 의해 무엇이 발생하는가?",
"SMPS의 스위치는 언제 온 저항에 의해 도통 손실이 발생하는가?",
"SMPS의 스위치는 스위치가 켜졌을 때 스위치의 온 저항에 의해 무엇이 발생하는가?",
"스위치의 기생성분 커패시턴스에 의해 발생하는 스위칭 손실은 스위치의 기생성분 커패시턴스와 무엇에 비례하는가?",
"스위치에서 최대일 때의 출력 전류에 의해 결정되는 것은 무엇인가?",
"스위치의 기생성분 커패시턴스에 의해 발생하는 스위칭 손실은 스위치의 기생성분 커패시턴스와 스위칭 주파수의 비례 관계는 어떠한가?",
"스위칭 주파수는 SMPS를 무슨 방식으로 제어했을 때 고정되는가?",
"스위칭 주파수는 SMPS를 PWM방식으로 제어했을 때 어떻게 되는가?",
"스위치의 온 저항에 의한 무엇이 출력 전류가 커질수록 증가하게 되는가?",
"스위치의 온 저항에 의한 전도 손실은 무엇이 커질수록 증가하게 되는가?",
"스위치의 온 저항에 의한 전도 손실은 출력 전류가 커질수록 어떻게 되는가?",
"출력 전류가 일정 부분을 넘어서는 순간 무엇보다 도통손실이 증가하는가?",
"출력 전류가 일정 부분을 넘어서는 순간 스위칭 손실보다 도통 손실이 어떻게 되는가?",
"SMPS의 효율을 높이기 위해서는 어떤 온 저항을 지니는 스위치의 개발이 필요한가?",
"성능의 손실 없이 무엇을 구현하기 위해서 공급전압의 감소에 따라 문턱전압도 감소시켜야 하는가?",
"문턱전압을 감소시키려면 공급전압이 어떠해야 하는가?",
"성능의 손실 없이 저전력을 구현하기 위해서는 공급전압의 감소에 따라 문턱전압도 감소시켜야 하는데 이는 어떤 상태에서 누설전류로 인해 한계가 발생하는가?",
"대기상태에서 누설전류로 인해 발생하는 한계점을 해결하기 위해 동적 문턱전압의 어떤 기술이 필요한가?",
"동적 문턱전압 기술은 대기상태에서 무엇을 줄이는 기술인가?",
"오차 증폭기의 출력단은 어떤 형태로 구성되었는가?",
"동적 문턱전압 기술은 로직 천이 때에 어떤 문턱전압을 갖는가?",
"오차 증폭기는 어떤 이득을 갖기 위해 foldedcascode 형태를 이용하였는가?",
"동적 문턱전압 기술은 언제 낮은 문턱전압을 갖는가?",
"삼각파 발생기는 알맞은 Pulse Width를 생성하기 위해 무엇의 출력과 비교하는가?",
"삼각파의 주파수가 무엇의 스위칭 주파수를 결정하는가?",
"그림 2에서 NMOS의 단면도는 무엇을 기반으로 사용했는가?",
"그림 2는 SOI를 기반으로 사용한 무엇의 단면도인가?",
"오차 증폭기는 어떤 부분이 common source 형태로 구성되었는가?",
"동적 문턱전압 기술은 어떤 상태에서의 전력 소모를 줄이는 기술인가?",
"오차 증폭기는 높은 이득을 갖기 위해 어떤 형태를 이용했는가?",
"동적 문턱전압 기술은 대기상태에서는 어떤 문턱전압을 갖는가?",
"삼각파 발생기는 오차증폭기의 출력과 비교하여 무엇을 생성하는가?",
"오차증폭기의 출력과 비교하여 알맞은 Pulse Width를 생성하는 것은 무엇인가?",
"오차증폭기의 출력과 발진을 방지하기 위한 보상회로의 삼각파 출력이 비교기에서 비교되어 무엇을 생성하는가?",
"오차 증폭기는 무엇을 구동하는 역할을 하는가?",
"동적 문턱전압 기술은 로직 천이 때에 낮은 문턱전압을 갖고, 대기상태에서는 높은 문턱전압을 갖도록 하여 빠른 스위치의 무슨 속도를 유지하는가?",
"비교기는 스위칭 주파수를 커버하기 위해 충분하게 무엇을 가지고 있어야 하는가?",
"스위치의 면적은 최소일 때의 출력 전류에 의해 결정되는가?",
"오차증폭기의 출력과 발진을 방지하기 위해 무엇의 삼각파 출력이 비교기에서 비교되는가?",
"설계된 step-down Buck 컨버터는 무슨 회로를 기반으로 설계되었는가?",
"SMPS의 스위치는 꺼졌을 때 스위치의 온 저항에 의해 도통 손실이 발생하는가?",
"오차증폭기의 출력과 발진을 방지하기 위한 보상회로의 삼각파 출력을 비교하는 것은 무엇인가?",
"본 논문에서는 PWM제어 회로를 바탕으로 무슨 컨버터를 설계했는가?",
"step-down Buck 컨버터의 입력전압은 \\( 3.3 \\mathrm{~V} \\), 출력전압은 \\( 2.5 \\mathrm{~V} \\) 이며, 최대 출력전류 는 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\), 스위칭 주파수는 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\), 인덕터와 커패시터 의 ESR을 \\( 100 \\mathrm{~m} \\) 으로 시뮬레이션 했을 때, 최대 몇 \\(\\% \\)의 효율을 가지는가?",
"step-down Buck 컨버터의 입력전압은 \\( 3.3 \\mathrm{~V} \\), 출력전압은 \\( 2.5 \\mathrm{~V} \\) 이며, 최대 출력전류 는 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\), 스위칭 주파수는 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\), 인덕터와 커패시터 의 ESR을 \\( 100 \\mathrm{~m} \\) 으로 시뮬레이션 했을 때, 리플전압은 몇 \\( \\mathrm{mV} \\)를 가지는가?",
"스위칭 손실은 고정적인 요인이 아니라는 설명을 옳은가?",
"DT-CMOS 스위치와 DT-CMOS 오차증폭기를 사용한 컨버터에 대해 시뮬레이션 한 결과, CMOS 스위치와 CMOS 오차증폭기를 사용할 때 보다 몇 \\(\\% \\)정도 효율의 개선이 가능한가?",
"스위치의 기생성분 커패시턴스에 의해 발생하는 스위칭 손실은 스위치의 기생성분 커패시턴스와 스위칭 주파수에 반비례하는가?",
"SMPS의 효율을 높이기 위해서는 큰 온 저항을 지니는 스위치의 개발이 필수적이라는 설명은 옳은 것인가?",
"스위치의 온 저항에 의한 전도 손실은 출력 전류가 커질수록 감소하게 된다는 설명은 옳은가?",
"성능의 손실 없이 저전력을 구현하기 위해서는 문턱전압을 증가시켜야 하는가?",
"동적 문턱전압 기술은 대기상태에서는 낮은 문턱전압을 갖는가?",
"동적 문턱전압 기술은 로직 천이 때에 높은 문턱전압을 갖는가?",
"SMPS의 스위치는 기생커패시턴스에 의해 스위칭 손실이 발생하는가?",
"동적 문턱전압 기술은 활성화상태에서의 전력 소모를 줄이는 기술인가?",
"낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더 적은 전류를 흘릴 수 있게 하는가?",
"DTMOS에서 body로의 누설 전류가 커지는 문제를 해결하기 위해 gate로 흐르는 전류를 제어했는가?",
"DTMOS는 gate와 body를 연결시켜 문턱전압이 높아지도록 하였는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 스위치 소자에서 향상된 효율을 기대하게 하는데 이러한 경우에 gate로의 누설 전류가 커지게 되는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 gate 전압을 제어하여 문턱전압을 낮추는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 body 전압을 제어하여 문턱전압을 낮추는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, diodeconnection nMOS에 의해 스위치의 body 전압을 제어하여 문턱전압을 높이는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 켜졌을 때, 각각pMOS와 nMOS의 body 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 높이는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 On 상태에서 낮은 문턱전압으로 인해 기존의 CMOS 스위치보다 높은 온 저항을 가지는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때 기존의 CMOS 스위치보다 낮은 온 저항을 가지는가?",
"제안된 DT-CMOS는 스위치가 꺼졌을 때, 각각pMOS와 nMOS의 gate 전압을 입력전압과 ground로 만들어 문턱전압을 높이는가?",
"누설 전류에 의한 전원전압의 제한은 제안된 DT-CMOS의 단점인가?",
"본 논문에서 그림 4에서는 일반적인 실리콘 기판에 Deep-Nwell 영역을 사용하여 substrate와 body를 합체시켜 소자를 구현하였는가?",
"CMOS가 DT-CMOS보다 같은 전압에서 더 많은 전류가 흐르게 할 수 있는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 부하 전류를 최소 \\( 100 \\mathrm{uA} \\) 부터 최대 \\( 300 \\mathrm{~mA} \\) 까지 변화 시켰을 때, \\( 50 \\mathrm{~mA} \\) 까지는 CMOS의 효율이 더 높아지는 것을 확인할 수 있었는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 CMOS로 \\( 97 \\% \\) 정도의 효율을 내려면 CMOS 스위치의 사이즈는 약 4배가 되어야 하는가?",
"CMOS 스위치를 이용한 컨버터의 효율과DT-CMOS를 이용한 컨버터의 효율을 비교한 그래프에서 CMOS로 \\( 97 \\% \\) 정도의 효율을 내려면 CMOS 스위치의 사이즈는 약 0.5배가 되어야 하기 때문에 사이즈의 감소를 초래하게 되는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 body에 인가되면서 스위치는 On, Off 동작을 하게 되는가?",
"PWM 제어 신호가 DTMOS의 게이트에 인가되면서 스위치는 On, Off 동작을 하게 되며, 이에 따라 입력신호가 생성되는가?",
"DTMOS에서 낮아진 문턱전압은 동일한 면적과, Vgs에서 더많은 전류를 흘릴 수 있게 되어 스위칭 소자에서 하향된 효율을 기대하게 하는가?",
"대기상태에서의 누설전류로 인해 발생하는 한계점을 해결하기 위해 무엇의 제어기술이 필요한가?",
"제안된 DT-CMOS는 다이오드로 연결된 MOS의 사이즈를 조절하여 높은 입력전압에서도 gate쪽 누설전류를 최소화하는가?",
"성능의 손실 없이 저전력을 구현하기 위해서는 무엇의 감소에 따라 문턱전압도 감소시켜야 하는가?",
"스위치의 면적은 무엇이 최대일 때에 의해 결정되는가?",
"제안하는 컨버터에서 생성된 출력전류는 전압 분배기를 통해 궤환전압을 생성하는가?",
"제안된 컨버터에서 생성된 출력전압은 전류 분배기를 통해 궤환전압을 생성하는가?",
"제안된 컨버터에서 전압 분배기를 통해 생성된 궤환전압은 삼각파 발생기를 통해 기준전압과 비교되는가?",
"제안된 컨버터에서 비교기에 오차 증폭기의 출력과 보상회로의 입력이 합해져 인가되는가?",
"기준전압 발생회로는 전원전압과 온도의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는가?",
"Buck 컨버터의 입력전압은 \\( 3.3 \\mathrm{~V} \\), 출력전압은 \\( 2.5 \\mathrm{~V} \\) 이며, 최대 출력전류 는 \\( 100 \\mathrm{~mA} \\), 스위칭 주파수는 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\), 인덕터와 커패시터 의 ESR (Equivalent Series Resistance)을 \\( 100 \\mathrm{~m} \\) 으로 시뮬레이션 했을 때, 최대 \\( 89 \\% \\) 의 효율을 가지게 되는가?",
"오차증폭기의 발진을 방지하기 위한 보상회로의 삼각파 출력이 비교기에서 비교되어진다는 설명은 옳은가?",
"DT-CMOS 스위치와 DT-CMOS 오차증폭기를 사용한 컨버터에 대해 시뮬레이션 한 결과, CMOS 스위치와 CMOS 오차증폭기를 사용할 때 보다 약 \\( 10 \\% \\) 정도 효율 개선이 되었는가?"
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인공물ED
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IC 보호회로를 갖는 저면적 Dual mode DC-DC Buck Converter
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<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 낮은 온 저항을 갖는 DT-CMOS 스위치를 사용한 Current-mode Buck 컨버터를 설계하였으며, 기존의 CMOS 스위치 대신에 DT-CMOS 스위치를사용하여 동일한 면적에서 높은 효율을 구현하였다. 입력전압 \( 3.3 \mathrm{~V} \), 츌럭전압 \( 2.5 \mathrm{~V} \), 최대 출력 전류 \( 100 \mathrm{~mA} \), 인덕터와 커패시터의 ESR(Equivalent Series Resistance)를 \( 100 \mathrm{~m} \) 으로 시뮬레이션을 수행 한 결과 최대 \( 96 \% \) 의 효율을 얻었으며, \( 1.2 \mathrm{MHz} \) 의 스위칭 주파수를 사용하였다. 또한 LDO 레귤레이터를 사용하여 출력 전류 \( 1 \mathrm{~mA} \) 이하에 서는 대기모드로 동작하여 \( 60 \% \) 이상의 효율을 보장하였으며, IC 보호 회로를 설계하여 IC의 신뢰성을 향상 시켰다.</p>
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"본문에서 어떤 스위치가 낮은 온 저항을 갖는가?",
"어떤 스위치가 본문에서 낮은 온 저항을 가지지?",
"본문에서 DT-CMOS 스위치를 이용해 어떤 컨버터를 만들었나?",
"DT-CMOS 스위치는 어떤 것을 대신해 이용한 것인가?",
"DT-CMOS 스위치를 사용해 어디에서 높은 효율을 나타냈나?",
"어디에서 DT-CMOS 스위치를 사용해 높은 효율을 드러냈지?",
"ESR의 full term은 어떻게 쓰는가?",
"시뮬레이션을 수행할 때 입력 전압은 몇 \\( \\mathrm{~V} \\)로 사용하였나?",
"시뮬레이션을 실행할 때 \\( 2.5 \\mathrm{~V} \\)를 무엇으로 사용했어?",
"시뮬레이션을 실행할 때 무엇을 \\( 2.5 \\mathrm{~V} \\)로 했어?",
"시뮬레이션을 실행할 때 최대 출력 전류는 몇 \\( \\mathrm{~mA} \\)로 설정하였나?",
"시뮬레이션을 돌릴 때 \\( 100 \\mathrm{~m} \\)으로 설정한 것은 무엇인가?",
"무엇이 시뮬레이션을 돌릴 때 100 \\mathrm{~m} \\)으로 설정됐어?",
"시뮬레이션을 수행할 때 어떤 스위칭 주파수를 사용하였나?",
"시뮬레이션을 수행한 결과 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\)의 어떤 주파수를 사용하였나?",
"대기모드로 동작하는 출력 전류 \\( 1 \\mathrm{~mA} \\) 이하에 대해서 어떤 레귤레이터를 사용하였나?",
"LDO 레귤레이터를 사용하면 대기모드 동작에서 몇 \\( \\% \\) 이상의 efficiency을 보장하였나?",
"IC 보호 회로를 만들어 IC의 무엇을 높였나?",
"IC의 무엇을 IC 보호 회로를 제작해 높였지?",
"시뮬레이션을 실행한 이후 최대 몇 \\( \\% \\)의 effectiveness을 얻었나?"
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2bdc0016-a03a-4fe9-9f8e-53635c56bb2c
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인공물ED
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IC 보호회로를 갖는 저면적 Dual mode DC-DC Buck Converter
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 DT-CMOS(Dynamic Threshold voltage Complementary MOSFET) 스위칭 소자를 사용한 DC-DC Buck 컨버터를 제안하였다. 높은 효율을 얻기 위하여 PWM 제어방식을 사용하였으며, 낮은 온 저항을 갖는 DT-CMOS 스위치 소자를 설계하여 도통 손실을 감소시켰다. 제안한 Buck 컨버터는 밴드갭 기준 전압 회로,삼각파 발생기, 오차 증폭기, 비교기, 보상 회로, PWM 제어 블록으로 구성되어 있다. 삼각파 발생기는 전원전압(3.3V)부터 접지까지 출력 진폭의 범위를 갖는 \( 1.2 \mathrm{MHz} \) 의 주파수를 생성하며, 비교기는 2단 증폭기로 설계되었다.그리고 오차 증폭기는 \( 70 \mathrm{~dB} \) 의 이득과 \( 64^{\circ} \)의 위상여유를 갖도록 설계하였다. 또한 제안한 Buck 컨버터는current-mode PWM 제어회로와 낮은 온저항을 갖는 스위치를 사용하여 \( 100 \mathrm{~mA} \)의 출력 전류에서 최대 \( 95 \% \)의 효율을 구현하였으며, \( 1 \mathrm{~mA} \)이하의 대기모드에도 높은 효율을 구현하기 위하여 LDO 레귤레이터를 설계하였으며,또한 2개의 IC 보호 회로를 내장하여 신뢰성을 확보하였다.</p><h1>1. 서론</h1><p>최근의 휴대전화, PDA, MP3과 같은 휴대용 멀티미디어의 사용이 급증함에 따라 고효율, 소형화를 위해 기존의 Linear 방식의 전원장치에서 SMPS 방식으로 대체되고 있는 추세이다. SMPS(Switching Mode Power Supply)는 스위칭주파수를 이용해 에너지 축적용 소자의 소형화를 이룰 수 있으나, 스위칭 주파수의 고주파화로 인해 생기는 스위칭 손실, 인덕터 손실, 전도 손실 등에 대한대책을 강구하여야 한다. 기존의 저전압 DC-DC 컨버터는 스위칭 소자로서 일반적인 CMOS 소자를 사용해 왔다. 그러나 CMOS 스위칭 소자는 매우 작은 온 저항을 얻기 위해서 매우 큰 면적을 필요로 하기 때문에 본 연구에서는 이러한 스위칭 소자의 면적 문제를 개선 하고자 문턱전압을 낮추어 온 저항을 줄일 수 있는 DT-CMOS를 사용한 스위칭 소자를 제안하였다. 제안된 소자는 기존의 일반적인 CMOS 공정을 이용하고, 기존의 CMOS 소자 보다 더 적은 면적을 갖고, 더 작은 온저항을 갖는다.[3]</p><p>따라서 본 논문에서는 DT-CMOS 스위칭 소자를이용하여 동일 면적에서 기존의 CMOS 스위칭 소자를 사용한 SMPS 보다 더 높은 효율을 갖는 DC-DCBuck 컨버터를 설계하였다. 본론 1절에서는 DT-CMOS 스위칭 소자의 기본적인 개념과 구현 방법 그리고 동작 특성에 대해 설명하였으며, 2절에서는 DC-DC Buck 컨버터 설계에 대해 설명하였다. 3절에서는 낮은 출력 전류에서 효율이 급격히 감소하는 PWM 방식을 보완하는 LDO 레귤레이터에 대해 설명하였으며, 4절에서는 IC를 보호하기 위한 회로에 대해 설명하였다.</p>
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"본 논문에서는 컨버터의 높은 효율을 얻기 위해 무슨 제어 방식을 사용했는가?",
"본 논문에서는 무슨 스위칭 소자를 사용한 DC-DC Buck 컨버터를 제안하였는가?",
"Buck 컨버터에서 오차 증폭기는 어느 정도의 이득을 가지는가?",
"본 논문에서는 Dynamic Threshold voltage Complementary MOSFET 스위칭 소자를 이용한 컨버터를 제시하였는가?",
"LDO 레귤레이터를 통해 PWM 방식을 보완할 수 있는가?",
"SMPS에서 스위칭 주파수의 고주파화로 인해 생기는 대표적인 손실 3가지는 무엇인가?",
"어떤 소자를 소형화하기 위해 SMPS는 스위칭주파수를 이용하니?",
"제안한 Buck 컨버터는 무엇을 가짐으로써 신뢰성을 얻었는가?",
"DT-CMOS 스위치 소자는 어떤 저항을 가지는가?",
"Buck 컨버터에서 \\( 64^{\\circ} \\)의 위상여유와 \\( 70 \\mathrm{~dB} \\)의 이득을 가지도록 제작된 것은 무엇인가?",
"출력 전류가 \\(100\\mathrm{~mA} \\)가 흐를 때, 제안된 Buck 컨버터는 어느 정도의 효율을 구현했니?",
"LDO 레귤레이터 설계, 2개의 IC 보호 회로 내장을 통해 제안한 Buck 컨버터는 무엇을 확보했는가?",
"최근 무엇의 사용이 급증하여 기존 Linear 방식에서 SMPS 방식의 전원장치로 바뀌고 있는가?",
"\\( 1 \\mathrm{~mA} \\)이하의 대기모드에도 높은 효율을 구현하기 위하여 제안한 Buck 컨버터는 무엇을 설계했는가?",
"스위칭 소자인 기존의 저전압 DC-DC 컨버터는 일반적으로 무슨 소자를 사용해왔는가?",
"밴드갭 기준 전압 회로, 삼각파 발생기, 오차 증폭기, 비교기, 보상 회로, PWM 제어 블록으로 구성되어 있는 컨버터는 무엇인가?",
"휴대전화, PDA, MP3들을 무엇이라고 통칭하는가?",
"최근의 휴대전화, PDA, MP3의 사용이 어떻게 변화함에 따라 전원장치가 SMPS 방식으로 대체되고 있는가?",
"Buck 컨버터에서 2단 증폭기로 설계가 된 것은 무엇인가?",
"본 논문에서는 낮은 온 저항을 가지는 DT-CMOS 스위치 소자를 제작하여 무엇을 줄였는가?",
"스위칭주파수를 통해 에너지 축적용 소자의 소형화를 이루는 방식은 무엇인가?",
"제안한 Buck 컨버터는 어느 정도의 출력 전류에서 최대 \\( 95 \\% \\)의 효율을 얻어냈는가?",
"기존의 전원장치는 어떤 방식인가?",
"SMPS는 에너지 축적용 소자의 소형화를 이루기 위해 무엇을 사용하는가?",
"DT-CMOS 스위칭 소자를 사용한 컨버터는 무슨 컨버터인가?",
"Buck 컨버터에서 삼각파 발생기는 어느 정도의 주파수를 만들어내는가?",
"전원장치가 Linear 방식에서 SMPS 방식으로 대체되고 있는 목적은 무엇인가?",
"DT-CMOS를 사용한 스위칭 소자와 기존의 CMOS 소자를 비교했을 때 전자는 후자보다 어떤 면적을 가지는가?",
"DT-CMOS를 사용한 스위칭 소자와 기존의 CMOS 소자와의 비교에서 전자는 어떤 온저항을 가졌는가?",
"본 연구에서 무엇을 낮추어 온 저항을 줄이는 소자를 제안했는가?",
"스위칭주파수를 통해 SMPS는 에너지 축적용 소자의 대형화의 목적을 이룰 수 있는가?",
"스위칭 소자인 고전압 DC-DC 컨버터는 일반적인 CMOS 소자를 사용해 왔는가?",
"Buck 컨버터는 온저항이 높은 스위치와 current-mode PWM 제어회로를 사용하는가?",
"본 논문에서는 스위칭 소자의 면적에 대한 문제를 개선하기 위해 DT-CMOS를 사용한 스위칭 소자를 제안하했는가?",
"고효율, 대형화를 위해 전원장치는 기존의 Linear 방식에서 SMPS 방식으로 바뀌고 있는가?",
"SMPS는 스위칭 주파수의 고주파화가 발생한다면 언제든지 스위칭 손실, 인덕터 손실, 전도 손실 등이 발생할 수 있는가?",
"Buck 컨버터가 내장하고 있는 IC 보호 회로는 6개가 맞니?",
"Buck 컨버터는 \\( 10 \\mathrm{~mA} \\)이하의 대기모드에도 높은 효율을 구현하려는 목적을 가지고 LDO 레귤레이터를 제작하였는가?",
"Buck 컨버터에는 보상 회로가 포함되어 있는가?",
"무슨 공정을 이용하여 스위칭 소자는 DT-CMOS을 사용하는가?",
"CMOS 스위칭 소자는 온 저항을 크게 얻기 위해서 매우 큰 면적을 요구하니?",
"DT-CMOS 스위치 소자 중 낮은 온 저항을 갖는 것은 도통 손실을 증가시키는가?",
"Buck 컨버터는 LDO 레귤레이터를 설계한 이유는 \\( 1 \\mathrm{~mA} \\)이하의 활성모드에서의 고효율을 위한 것이라는 설명이 맞니?",
"최근에는 휴대용 멀티미디어의 사용이 감소하고 있는가?",
"매우 작은 온 저항을 얻기 위해서 CMOS 스위칭 소자는 어느 정도의 면적을 필요로 하는가?",
"Buck 컨버터에서 오차 증폭기는 \\( 97^{\\circ} \\)의 위상여유와 \\( 100 \\mathrm{~dB} \\)의 이득을 가지도록 만들어졌는가?",
"본 논문에서 제안된 컨버터는 고효율을 위해 PWM 제어방식을 사용한 것이 맞는가?",
"최근의 휴대용 멀티미디어의 사용이 급격하게 증가함으로 인해 SMPS 방식의 전원장치에서 Linear 방식으로 변환되고 있는가?",
"스위칭 소자의 무슨 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서 DT-CMOS를 사용한 스위칭 소자를 제안했는가?",
"PWM방식은 출력 전류가 높을 때 효율이 급격히 감소하는 방식인가?",
"비교기는 Buck 컨버터에서 몇 단 증폭기로 설계되었는가?",
"무슨 제어회로를 사용하여 본 논문에서 제안한 Buck 컨버터를 설계했는가?",
"Buck 컨버터에서 오차 증폭기는 위상여유를 어느 정도 가지도록 만들어졌니?",
"일반적인 CMOS 소자를 사용해 온 컨버터를 무엇이라고 일컫는가?",
"기존의 전원장치는 Linear 방식인데 최근에 어떤 방식으로 대체되고 있는 추세인가?",
"제안한 Buck 컨버터는 몇 개의 IC 보호 회로를 포함하고 있는가?",
"어떤 원인으로 인해 스위칭 손실, 인덕터 손실, 전도 손실이 생기는가?",
"기존의 저전압 DC-DC 컨버터는 현재까지 DT-CMOS 소자를 사용해 왔다는 설명은 옳은가?",
"Buck 컨버터의 삼각파 발생기에서 생성되는 주파수는 \\( 5.2 \\mathrm{MHz} \\)인가?",
"Buck 컨버터는 current-mode PWM 제어회로와 온저항이 낮은 스위치를 통해 \\( 2000 \\mathrm{~mA} \\)의 출력 전류에서 최대 \\( 90 \\% \\)의 효율을 얻었는가?",
"DC-DCBuck 컨버터가 SMPS보다 더 낮은 효율을 낸다는 설명은 옳은가?",
"본 논문에서 제안된 소자와 기존의 소자 중 더 큰 온저항을 가지는 것은 제안된 소자가 맞니?",
"비교기는 전원전압부터 접지까지 출력 진폭의 범위를 갖는 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\)의 주파수를 만들어낸다는 설명은 옳은 것인가?",
"SMPS에는 CMOS 스위칭 소자를 사용하는 방식이야?",
"Buck 컨버터에서 \\( 1.2 \\mathrm{MHz} \\)의 주파수를 만들어내도록 설계되었으며, 비교기는 2단 증폭기로 설계되어진 것은 무엇인가?",
"본 논문에서 제안된 소자는 기존의 소자보다 더 넓은 면적을 가지는가?",
"낮은 출력 전류에서 효율이 급격하게 줄어드는 방식은 무엇인가?",
"SMPS 방식에서는 스위칭 주파수의 저주파화로 인해 스위칭 손실이 생길 수 있는가?",
"본 논문에서는 SMPS보다 어떤 효율을 갖는 DC-DCBuck 컨버터를 DT-CMOS 스위칭 소자를 통해 만들었니?",
"DC-DC Buck 컨버터는 밴드갭 기준 전압 회로, 삼각파 발생기, 오차 증폭기, 비교기 등으로 이루어져 있니?"
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인공물ED
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멀티레벨 인버터 시스템의 전도손실과 스위칭손실 해석
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<h1>2. 멀티레벨 인버터 시스템에서의 스위칭 상태와 부하전류에 따른 도통경로</h1> <p>3-레벨과 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에 대한 각 상의 스위칭 상태와 이에 따른 기호를 표 1 과 표 2에 각각 나타내었다.</p> <p>그림 2와 그림 3은 스위칭 상태와 부하전류의 방향에 따른 도통경로를 3-레벨과 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 한 레그에 대해 나타내었다. 여기서 \( i_{c} \)는 부하 전류를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 1. 3-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 스위칭 상태</caption> <tbody><tr><td rowspan = 2>스위칭 기호</td><td colspan = 4>스위칭 상태</td></tr><tr><td>S1</td><td>S2</td><td>S3</td><td>S4</td></tr><tr><td>P</td><td>ON</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>OFF</td></tr><tr><td>O</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>ON</td><td>OFF</td></tr><tr><td>N</td><td>OFF</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>ON</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 스위칭 상태</caption> <tbody><tr><td rowspan = 2>스위칭 기호</td><td colspan = 6>스위칭 상태</td></tr><tr><td>S1</td><td>S2</td><td>S3</td><td>S4</td><td>S5</td><td>S6</td></tr><tr><td>P</td><td>ON</td><td>ON</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>OFF</td><td>OFF</td></tr><tr><td>O+</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>ON</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>OFF</td></tr><tr><td>O-</td><td>OFF</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>ON</td><td>ON</td><td>OFF</td></tr><tr><td>N</td><td>OFF</td><td>OFF</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>ON</td><td>ON</td></tr></tbody></table> <p>그림 4와 그림 5는 각각 3-레벨과 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에 대한 지령 상전압 \( \left(V_{p}\right) \) 과 부하전류 \( \left(i_{c}\right) \) 의 관계에 따른 도통상태 소자를 보여준다.</p> <p>본 논문에서는 SPWM을 사용하였기 때문에 지령 상전압과 부하 전류는 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p> <p>\( V_{P}=\frac{V_{d c}}{2} \cdot M \cdot \cos \theta \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( i_{c}=I_{\max } \cdot M \cdot \cos (\theta-\phi) \)<caption>(2)</caption></p> <p>여기서, \( M \) 은 변조지수를 나타내고 \( \phi \) 는 역률 각을 나타낸다.</p>
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"3-레벨 다이오드 클램프트 인버터에서 O와 N이 모두 스위칭상태가 OFF인 곳은 어디인가?",
"표1에서 P는 S1에서의 스위칭 상태는 어떠한가?",
"표1에서 P와 O 모두 ON상태인 곳은 어디인가?",
"3-레벨 다이오드 클램프드 인버터에서 O와 N이 모두 ON의 스위칭 상태를 갖는 곳은 어디인가?",
"표1에서 기호P는 S3에서 스위칭 상태가 어떠한가?",
"표2에서 P의 S4에서의 스위칭 상태는 어떠한가?",
"표1에서 스위칭 기호N은 S4에서의 상태는 어떠한가?",
"표2에서 P만이 ON상태인 곳은 어디인가?",
"표1의 S1에서 스위칭 기호 O의 상태는 어떠한가?",
"표1에서 P와 O가 모두 OFF상태인 곳은 어디인가?",
"O+의 S2에서의 스위칭 상태는 어떠한가?",
"O+의 S5에서의 스위칭 상태는 어떠한가?",
"O-는 S3에서 어떤 스위칭 상태를 갖는가?",
"O-는 S4에서 어떤 스위칭 상태를 갖는가?",
"표2에서 N만이 ON상태인 곳은 어디인가?",
"4-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 경우 P와 O+가 모두 ON상태인 곳은 어디인가?",
"4-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 경우 N만이 OFF상태인 곳은 어디인가?",
"표2에서 O-와 N모두 ON의 스위칭 상태를 갖는 곳은 어디인가?",
"4-레벨 다이오드 클램프드 인버터의 경우 P만이 OFF의 스위칭 상태를 갖는 곳은 어디인가?",
"표2에서 N은 S1에서 어떤 스위칭 상태를 갖는가?"
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인공물ED
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멀티레벨 인버터 시스템의 전도손실과 스위칭손실 해석
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<p>\( \langle\mathrm{P} \sim \mathrm{O} \) 스위칭 영역 \( \rangle \)</p> <p>\( \mathrm{P} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{\left.P O_{P}\right)}\right) \) :\( \begin{array}{l}\frac{V_{d c}}{2}: 1=\frac{V_{d c}}{2} \cdot M \cdot \cos \theta: k_{P Q P} \\k_{P Q P}=M \cdot \cos \theta\end{array}\)<caption>(7)</caption></p> <p>\( \mathrm{O} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{\mathrm{PO}_{-} \mathrm{O}}\right) \) : \(k_{P Q O}=1-k_{P Q P}=1-M \cdot \cos \theta\)<caption>(8)</caption></p> <p>지령 상 전압이 \( \mathrm{O} \sim \mathrm{N} \) 스위칭 영역에 있는 경우 \( \left(V_{p}{ }^{\prime}\right) \) 도 같은 방법으로 다음과 같이 \( \mathrm{O} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{O N_{-} O}\right) \) 와 \( \mathrm{N} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{O N_{-}}\right) \)를 구할 수 있다</p> <p>\( \langle\mathrm{O} \sim \mathrm{N} \) 스위칭 영역 \( \rangle \)</p> <p>\( \mathrm{O} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{O, 1} \mathrm{O}\right) \) : \(-\left(-\frac{V_{d c}}{2}\right): 1=\frac{V_{d c}}{2} \cdot M \cdot \cos \theta-\left(-\frac{V_{d c}}{2}\right): k_{O \underline{N} O}\)\( k_{\text {ON O }}=1+M \cdot \cos \theta \)<caption>(9)</caption></p> <p>\( \mathrm{N} \) 스위칭 상태 비 \( \left(k_{O, N}\right) \) ):\(k_{O N N}=1-k_{O N O}=-M \cdot \cos \theta\)<caption>(10)</caption></p> <p>위 식의 결과들을 표 3 에 정리하였다.</p> <table border><caption>표 3. 3-레벨 다이오드 클램프드 인버터에 대한 지령전압의 영역과 스위칭 상태에 따른 스위치 소자의 전도상태 비</caption> <tbody><tr><td>지령 상 전압영역</td><td>스위칭 상태</td><td>기호</td><td>온-상태 비(\(k\))</td></tr><tr><td rowspan = 2>P~O</td><td>P</td><td>kPO_P</td><td>\( M \cos \theta \)</td></tr><tr><td>O</td><td>kPO_O</td><td>\( 1-M \cos \theta \)</td></tr><tr><td rowspan = 2>O~N</td><td>O</td><td>kON_O</td><td>\( 1+M \cos \theta \)</td></tr><tr><td>N</td><td>kON_N</td><td>\( -M \cos \theta \)</td></tr></tbody></table> <p>그러면 3-레벨 인버터 시스템에서 각 스위치 소자의 평균 전도손실은 다음과 같이 순시 전도 손실과 도통하는 스위치 소자의 전도상태 비를 곱하여 한 주기 중 도통하는 구간동안 적분하여 평균해 주면 된다.</p> <p>\( P_{\text {aug.conduction. loss }}=\frac{1}{2 \pi} \int_{\alpha}^{\beta} P_{o n} \cdot k d \theta \)<caption>(11)</caption></p> <p>여기서, \( a, \beta \) 는 각각 인버터 시스템 출력 한 주기 동안 각 스위치 소자에 대한 도통상태 구간의 시작과 끝을 나타내며 그림 4를 통하여 각 소자의 도통구간을 알 수 있다. 식 (11)과 그림 4를 통한 3-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에 대한 각 소자의 평균 전도 손실 계산식은 부록 A에 정리되어 있다.</p>
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"P~O의 경우 스위칭 상태가 P 일 때 기호는 뭐니?",
"표 3에서 보여지는 것은 무엇의 지령전압 영역 및 스위칭 상태에 의한 스위치 소자의 전도상태 비인가?",
"P~O의 스위칭 상태가 P일 때의 온-상태 비는 무엇이야?",
"P~O의 스위칭 상태가 O면 어떤 기호를 갖니?",
"O~N에서 kON_O의 기호가 나타내는 것은 어떤 스위칭 상태인가?",
"스위칭 상태가 O 일 때 \\( 1-M \\cos \\theta \\)의 값을 갖는 지령 상 전압영역은 무엇인가요?",
"O~N의 O의 온-상태 비는 몇이야?",
"O~N에서 스위칭 상태가 N이면 기호는 어떤 것을 갖게 되니?",
"스위칭 상태가 N일 때 온-상태 비는 무엇이니?"
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인공물ED
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멀티레벨 인버터 시스템의 전도손실과 스위칭손실 해석
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<h2>3.2 n-레벨 인버터</h2> <p>4-레벨 이상의 멀티레벨 인버터 시스템에 대한 전도 손실을 해석하는데 있어서 두 가지 고려해야 할 사항이 있다.</p> <p>먼저 첫 번째는 변조지수의 크기이다. 3-레벨 인버터 시스템은 도통소자가 지령 상 전압의 위치에 따른 스위치 상태와 부하전류의 관계에 의해서 결정되고 변조지수의 크기와는 무관하다. 그러나 4-레벨 이상의 멀티레벨 인버터 시스템에서는 도통소자가 변조지수의 크기에 의해 큰 영향을 받게 된다. 즉 4-레벨 이상의 시스템에서는 변조지수가 특정 값 이하인 경우 몇몇 스위치 소자에서 손실이 발생하지 않는다는 것이다. 예를 들면 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에서 변조지수가 \( 1 / 3 \) 이하가 되면 그림 \( 5(\mathrm{a}) \) 와 같이 부하 출력선을 기준으로 가장 외측의 제어 가능한 스위치 소자 S1, S6와 환류 다이오드에서는 전류가 도통하지 않아 전도 손실이 발생되지 않는다.</p> <p>두 번째는 변조지수와 역률과의 관계이다. 그림 5 (b), (c)에 보여지듯이 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에서 변조지수가 \( 1 / 3 \) 보다 큰 경우에 전체 직류-링크에 가상의 중성점을 기준으로 내측의 직류-링크 전압 \( (\mathrm{Vdc} / 6) \) 이 출력 상 전압과 같은 값을 갖게되는 각 \( \cos ^{-1}(1 / 3 \mathrm{M}) \) 과 출력 상 전류가 영이 되는 각의 관계에 따라 전도상태 스위치 소자와 도통구간이 변하게 된다. 즉 4-레벨 이상의 다이오드 클램프드 인버터 시스템에서 내측의 직류-링크 전압과 출력 상 전압이 같은 값을 갖게 되는 각 \( (\theta) \) 은 변조지수에 의해 결정되며 출력 상 전류가 영이 되는 각은 역률각에 의해 결정되므로 이들의 관계가 손실에 영향을 준다.</p> <p>그러므로 4-레벨 이상의 멀티레벨 인버터는 위의 두 가지 사항을 고려하여 손실을 계산해야만 한다. 평균</p> <p>전도 손실을 계산하기 위한 각 소자의 전도 상태 비는 3-레벨에서와 같은 방법으로 쉽게 구해지머 4-레벨 인버터 시스템에 대한 결과를 표 4에 정리하였다. 그림 5 는 위의 두 가지 사항을 고려하여 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템의 도통 소자와 각 소자의 도통구간을 나타내었다. 그러면 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터 시스템에 대한 평균 전도손실 또한 식(11)을 사용하여 구할 수 있으며 그 이상의 레벨에 대해서도 같은 방법을 사용하여 구할 수 있다. 4-레벨 다이오드 클렘프드 인버터 시스템에 대한 평균 전도손실 계산식은 부록 B에 정리되어 있다.</p> <table border><caption>표 4. 4-레벨 다이오드 클램프드 인버터에 대한 지령전압의 영역과 스위칭 상태에 따른 스위치 소자의 전도상태 비</caption> <tbody><tr><td>지령 상 전압영역</td><td>스위칭 상태</td><td>기호</td><td>온-상태 비(\(k\))</td></tr><tr><td rowspan = 2>P~O+</td><td>P</td><td>\( \mathrm{K}_{PO+_{\_} \mathrm{P}} \)</td><td>\( -\frac{1}{2}+\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr><tr><td>O+</td><td>\( \mathrm{K}_{PO+_{\_} \mathrm{O+}} \)</td><td>\( \frac{3}{2}-\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr><tr><td rowspan = 2>O+~O-</td><td>O+</td><td>\( \mathrm{K}_{O+O-_{\_} \mathrm{O+}} \)</td><td>\( \frac{1}{2}+\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr><tr><td>O-</td><td>\( \mathrm{K}_{O+O-_{\_} \mathrm{O-}} \)</td><td>\( \frac{1}{2}-\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr><tr><td rowspan = 2>O-~N</td><td>O-</td><td>\( \mathrm{K}_{O-N_{\_} \mathrm{O-}} \)</td><td>\( \frac{3}{2}+\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr><tr><td>N</td><td>\( \mathrm{K}_{O-N_{\_} \mathrm{N}} \)</td><td>\( -\frac{1}{2}-\frac{3}{2} M \cos \theta \)</td></tr></tbody></table> <p></p>
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"온-상태 비가 \\( \\frac{3}{2}+\\frac{3}{2} M \\cos \\theta \\)일 때 스위칭상태는 뭐야?",
"어떻게 하면 스위치 소자 S1, S6와 환류 다이오드에서 전도 손실이 발생하지 않아?",
"P~O+의 스위칭상태가 P일때 기호는 뭐야?",
"\\( \\frac{3}{2}+\\frac{3}{2} M \\cos \\theta \\), \\( \\mathrm{K}_{PO+_{\\_} \\mathrm{P}} \\), \\( \\mathrm{K}_{O-N_{\\_} \\mathrm{O-}} \\)중에 기호에 속하지 않는 것은 뭐야?",
"O+~O-와 O-~N이 갖는 하나의 스위칭 상태는 뭐야?",
"O+~O-의 스위칭상태가 O+인 온-상태 비가 \\( \\frac{1}{2}+\\frac{3}{2} M \\cos \\theta \\)이면 P~O+의 스위칭 상태도 같이 O+일 때의 온-상태 비가 뭐야?",
"O+~O-, C+~O-, O+~P-중에서 지령상 전압 영역에 속하는 것은 뭐야?"
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인공물ED
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재구성 가능한 가변 포인트 IFFT/FFT 프로세서 설계에 관한 연구
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<h1>III. 제안된 가변 포인트 IFFT/FFT 프로세서 설계 방법</h1> <p>그림 2 는 물리레벨에서 접속 방식에 구애 받지 않는 재구성 가능한 IFFT 프로세서 구조-I를 보여준다. 이 재구성 가능한 IFFT 프로세서는 IFFT zero inserter장치와 IFFT 계산 장치 및 IFFT output selector 장치로 구성되어 있다. IFFT zero inserter장치와 IFFT output selector 장치는 제어신호 (s0, s1) 신호를 받아 동작하도록 되어있다. 동작 모드 선택은 표 2과 같다.</p> <table border><caption>표 2. 동작 모드</caption> <tbody><tr><td>(S1,S0) 값</td><td>(IFFT/FFT)동작 모드</td></tr><tr><td>00</td><td>64 포인트</td></tr><tr><td>01</td><td>128 포인트</td></tr><tr><td>10</td><td>256 포인트</td></tr><tr><td>11</td><td>reserved</td></tr></tbody></table> <p>IFFT zero inserter 장치는 동작 모드에 따라서 IFFT 장치의 중간 입력 영역에 0 을 삽입하는 역할 수행한다. 그림 2 에서 보인 것처럼 64 포인트 IFFT인 경우 1:4 zero insertion 기능을 수행하고 128 포인트 IFFT인 경우 1:2 zero insertion을 수행한다. 1:4 zero insertion 기능은 입력에서 64 개 포인트 입력 데이터를 받아서 0~31, 224~255 포인트 범위의 영역에는 전송하고자 하는 원래의 데이터를 입력한다. 나머지 32~223까지의 범위는 모두 영(zero)을 입력한다. 1:2 zero insertion 기능은 입력에서 128 개 포인트 입력 데이터를 받아서 0~63, 192~255 범위의 영역에는 전송하고자 하는 원래의 데이터를 입력한다. 나머지 64~191까지의 범위는 모두 영(zero)을 입력한다. 64 포인트 IFFT와 128 포인트 IFFT계산 결과는 IFFT 프로세서 중간 영역에 삽입한 zero 값으로 인하여각각 4 배, 2 배 오버샘플링된 IFFT 계산 결과가 된다. 이 오버샘플링된 IFFT 계산 결과를 D/A를 통과하면 더 좋은 아날로그 출력 결과를 얻을 수 있다. 그러나 본 논문에서는 재구성 가능한 IFFT가 고정된 IFFT와 동일한 결과를 출력해야 된다. 즉, 오버샘플링된 IFFT 계산 결과에서 decimation을 위한 output selector가 필요하다. IFFT output selector는 4:1 decimator, 2:1 decimator 및 1:1 buffer로 구성되어 있다. IFFT output selector의 내부동작은 표 2 에 제시된 제어신호 (s1,s0) 값에 따른다. 4:1 decimator는 64 포인트 IFFT 모드인 경우 동작하며 4 개의 출력 데이터 중 1 개의 데이터를 출력에 전달토록 한다. 2:1 decimator는 128 포인트 IFFT 모드인 경우 동작하며 2 의 출력 데이터 중 1 개의 데이터를 출력에 전달토록 한다. 1:1 buffer는 256 포인트 IFFT 모드인 경우 동작하며 모든 출력 데이터를 그대로 출력에 전달한다. 256 포인트 IFFT 구조에서 64 포인트 IFFT의 출력을 얻기 위해 256/64 즉, 4 배 만큼의 scaling 값을 곱해 줘야 된다. 256 포인트 IFFT구조에서 128포인트 IFFT의출력을 얻기 위해서는 2 배의 scaling 값을 곱해 준다.</p> <p>그림 3은 물리레벨에서 접속 방식에 구애 받지 않는 재구성 가능한 FFT 프로세서 구조-I을 보여주고 있다.가변 포인트 FFT 하드웨어 프로세서는 FFT interpolator 장치, FFT 계산 장치 및 FFT output selector 장치로 구성되어 있다. FFT interpolator 장치 와 FFT output selector 장치는 제어신호 (s0,s1) 신호를 받아 동작하도록 되어있다. 동작 모드 선택은 표 2와 같다.</p> <p>FFT interpolator 장치는 64 개 혹은 128 개의 수신 입력 신호 중간 중간에 0 을 1:4 혹은 1:2 비율로 0 을 삽입하여 256 개의 출력을 만든다. 이렇게 비율적으로 0을 삽입하였기 때문에 실시간으로 처리하기 위해서는 증가된 비율만큼 빠른 클록을 사용해야 된다. 표 3 은 그림 3 에서 입력데이터가 들어가서 interpolator 장치를 통과한 결과를 보여준다. 1:4 interpolator 경우 64 개의 입력데이터가 256 개가 되기 때문에 출력된 결과가 입력된 데이터와 같은 시간에 동작하기 위해서는 출력된 데이터가 4 배 빠르게 출력되어야 되기 때문에 4 배 빠른 클록이 필요하고 1:2 interpolator 경우는 2 배 빠른 클록이 필요하다. 식 (1)은 1:4 interpolator의 동작의 예를 수식으로 표현한 것이다.</p> <p>\( w(m)=\left\{\begin{array}{ll}X(n) & \text { if } \mathrm{m}=4 \mathrm{n} \\ 0 & \text { otherwise }\end{array}\right. \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서 \( w(m) \) 은 FFT interpolator의 출력을 나타내며 \( X(n) \) 은 FFT interpolator의 입력을 나타낸다. 이후 FFT가 수행된 결과는 최종 선택을 위해서 FFT output selector 장치로 전송된다. FFT output selector 장치는 256 개의 계산 결과에서 FFT 포인트에 맞도록 선택한다. 64 포인트 FFT인 경우에는 4:1 selector가 동작한다. 4:1 selector는 256 개의 FFT 계산 결과 중에 앞의 0~63까지의 계산 결과를 취해서 출력으로 보낸다. 128 포인트 FFT인 경우에는 2:1 selector가 동작한다. 2:1 selector는 256 개의 FFT 계산 결과 중에 앞의 0~127까지의 계산 결과를 취해서 출력으로 보낸다. 256 포인트 FFT인 경우에는 1:1 buffer가 동작하며 256 데이터 전체가 출력으로 보내진다.</p> <p>그림 2 와 그림 3 에서의 예시는 256, 128, 64 포인트의 IFFT/FFT 하드웨어 장치를 구현하기 위한 예이다. 본 논문에서 제시한 재구성 가능한 가변포인트 IFFT 및 FFT 프로세서 구조-I는 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048 등 여러 가지의 IFFT/FFT 크기를 수용하기 위한 구조로 확장할 수 있다.</p> <p>그림 4는 물리레벨에서 접속 방식에 구애 받지 않는 재구성 가능한 IFFT 프로세서의 구조-II를 보여준다. 이 재구성 가능한 IFFT 프로세서는 IFFT input converter 장치 및 bitreverse가 제거된 IFFT 계산 장치 그리고 variable point bitreverse 장치로 구성되어 있다. IFFT input converter 장치와 variable point bitreverse 장치는 제어신호 (s0, s1)신호를 받아 동작하도록 되어있다. 동작 모드 선택은 표 2과 같다.</p> <p>IFFT input converter 장치는 동작 모드에 따라서 N/2 포인트 IFFT로 변경해 주는 장치이다. IFFT 알고리즘에서 IFFT는 butterfly와 회전계수 장치 그리고 N/2 point IFFT 2 개로 구성될 수 있다.</p> <p>그림 4(a)는 이와 같이 입력이 병렬로 들어 올 때 한 개의 stage를 표시한 것이다. 일반적으로 하드웨어로 구성할 때 하드웨어의 크기를 고려해 입력이 직렬로 처리 되도록 설계하며 이 때 한 개의 stage 구조는 그림 4(b) 와 같이 구성된다. 그림 4(b)를 이용한 재구성 가능한 IFFT 프로세서는 그림 4(c) 와 같다. 그림 4(c)는 64포인트 IFFT프로세서를 기반으로 128포인트 IFFT와 256 포인트 IFFT로 재구성 할 수 있는 예이다. 128 포인트 IFFT 프로세서는 64 포인트 IFFT 앞단에 butterfly와 회전계수 장치로 구성된 one stage 장치로 128 포인트 IFFT 연산을 수행 할 수 있다.</p> <p>256 포인트 IFFT는 64포인트 IFFT 앞단에 two stage로 128 포인트 IFFT 연산을 수행하고 다시 one stage로 256 포인트 IFFT 연산을 수행하게 된다. 이 때 two stage 장치는 128 포인트의 one stage과 같은 구조이기 때문에 설계 시에는 공유할 수 있다. 다시 말해 one stage와 two stage를 구성해 놓고 128포인트 IFFT로 구성하고 싶으면 one stage는 비활성 시키고 two stage에 128 개의 입력을 넣어 준다. 그럼 two stage의 출력 중 0~63 포인트는 64 포인트 IFFT의 입력으로 들어가고 또다시 출력 중 64~127 포인트도 64 포인트 IFFT의 입력으로 들어간다. 시간적으로 직렬입력이기 때문에 한 개의 64 포인트 IFFT로 구성할 수 있다. 이렇게 가변 포인트로 IFFT를 구성하면 그림 4(c)의 variable points bitreverse와 같이 bitreverse 장치는 가변적이어야 한다. 제어신호 (s0, s1)가 128 포인트로 설정되면 64 개의 IFFT출력 2 개가 합쳐진 128 개의 출력이 한 묶음의 신호로 처리 될 수 있도록 128 index converter와 128 포인트 bitreverse 장치를 활성화 시킨다. 제어신호 (s0, s1)가 256 포인트로 설정되었으면 64 개의 IFFT 출력 4 개가 합쳐진 256 개의 출력이 한 묶음의 신호로 처리 될 수 있도록 256 index converter와 256 포인트 bitreverse 장치를 활성화 시킨다. 재구성 가능한 FFT 프로세서는 재구성 가능한 IFFT 구조에서 회전계수의 부호만 변경하면 된다.</p>
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"본문의 표 2. 동작 모드에서 (S1,S0) 값이 00일 때 (IFFT/FFT)동작 모드는 뭐야?",
"본문의 표 2. 동작 모드에서 (S1,S0) 값이 11일 때 (IFFT/FFT)동작 모드는 뭘까?",
"본문의 표 2. 동작 모드에서 (S1,S0) 값이 01일 때 (IFFT/FFT)동작 모드는 뭐지?",
"본문의 표 2. 동작 모드에서 (S1,S0) 값이 10일 때 (IFFT/FFT)동작 모드는 뭐니?"
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인공물ED
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마코프 특징을 이용하는 고속 위조 영상 검출 알고리즘
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<h1>Ⅱ. 제안하는 위조 검출 알고리즘</h1><p>본 논문에서는 DCT 영역에서 블록 내 DCT 계수의 차이를 이용하여 이미지 검색에 유용한 마코프 특징은 유지하고 나머지 특징은 제거함으로써 위조 검출 성능은 유지하며 복잡도를 낮추는 방법을 제안한다. 제안하는 기술은 DCT 변환 및 양자화, 2차원 차이값 배열 생성, 임계값을 이용한 특징 변환, Transition Probability Matrix (TPM)순으로 동작한다.</p><h2>1. DCT변환 및 양자화</h2><p>우선 제안하는 기술은 조작이 의심되는 \( H \times W \) 크기의 이미지를 \( 8 \times 8 \) 크기의 블록으로 분할 한 후 2D-DCT를 적용한다. DCT 변환을 거친 이미지는 주파수 영역으로 변환되어, 위치에 따라 다른 주파수를 나타내는 DCT계수로 표현된다. 예를 들어 주파수 영역으로 변환된 후 각 \( 8 \times 8 \) 블록은 좌측상단의 1 개의 직류(DC) 계수와, 우측 하단에 인접할수록 주파수가 커지는 63개의 교류성분(AC)들로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 처리 속도를 높이기 위해 실수로 표현되는 DCT계수를 정수 절대값으로 양자화하여 2 차원 배열 \( I \) 에 저장한 후 다음 검출 과정의 입력 값으로 사용한다.</p><h2>2. 2차원 차이 값 배열 생성</h2><p>DCT 변환을 하면 주파수가 낮은 쪽으로 데이터가 몰리게 되는 에너지 집중 현상이 나타난다. 사람의 시각 또한 DC에는 민감하게 반응하지만 AC 에는 차이를 잘 느끼지 못한다. 본 논문에서는 DCT 계수의 정수 절대값 생성 이후 마코프 특징의 수를 감소하고자, AC영역 중 우측 하단의 2행과 2열을 생략하여 블록의 크기를 \( 8 \times 8 \) 에서 \( 6 \times 6 \) 으로 줄인다. 블록의 크기를 줄임으로써 마코프 과정과 SVM에서 계산이 빠르게 처리되므로 조작 검출과정의 효율성이 높아지게 된다.</p><p>제안된 알고리즘은 2차원 배열 안에서 DC를 시작점으로 수평, 수직, 주대각선, 부대각선 방향으로 계수 값의 차이를 계산하여 \( C_h\), \(C_v\), \(C_d\), \(C_a\) 의 4개 차이 값 배열을 다음과 같이 생성한다.<ul><li>\( C_{h}(k, l)=I(u, v)-I(u, v+1) \)<caption>(1)</caption></li><li>\( C_{v}(k, l)=I(u, v)-I(u+1, v) \)<caption>(2)</caption></li><li>\( C_{d}(k, l)=I(u, v)-I(u+1, v+1) \)<caption>(3)</caption></li><li>\( C_{a}(k, l)=I(u+1, v)-I(u, v+1) \)<caption>(4)</caption></li></ul>위 식에 따라 각 차이 값 배열은 \( M \times N \) \( (M=3 H / 4, N=3 W / 4) \) 크기를 가지게 된다. 또, \( k \) 와 \( l \) 은 블록 내의 좌표 값이고 \( (k=1,2, \ldots, M, l=1,2, \ldots, N)\), \(r \) 과 \( s \) 는 \( k \) 와 \( l \)을 6으로 나눈 나머지 값들을 의미한다. 또, 위 식에서 \( u=\left\lfloor\frac{k}{6}\right\rfloor \times 8+r ; \quad v=\left\lfloor\frac{l}{6}\right\rfloor \times 8+s \)이다.</p>
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"본 논문에서의 DCT 영역에서 블록 내 DCT 계수의 차이를 이용한 기술은 어떤 순서로 동작해?",
"본 논문에서 DCT 영역에서 블록 내 DCT 계수의 차이를 이용해서 제안한 기술은 어떤 순으로 동작하는가?",
"제안하는 기술은 조작이 의심되는 이미지를 \\( 8 \\times 8 \\) 크기의 블록으로 분할 한 후 무엇을 적용하는가?",
"DCT 변환을 거친 이미지를 주파수 영역으로 변환한 경우를 무엇이라 하는가?",
"DCT변환을 거친 이미지를 위치에 따라 다른 주파수를 나타내는 것을 무엇이라 하는가?",
"주파수 영역으로 변환된 후 각 \\( 8 \\times 8 \\) 블록은 좌측 상단의 몇개의 직류(DC) 계수로 구성되는가?",
"주파수 영역으로 변환된 후 각 \\( 8 \\times 8 \\) 블록은 우측 하단에 인접할수록 주파수가 커지는 몇 개의 교류 성분(AC)들로 구성되는가?",
"제안하는 알고리즘은 실수로 표현되는 DCT계수를 정수 절대값으로 양자화하는 이유는 무엇인가?",
"DCT 변환을 하면 주파수가 높은 쪽으로 에너지 집중 현상이 일어나지?",
"DCT 변환을 한 후 주파수가 낮은 쪽으로 데이터가 몰리는 현상을 뭐라고 하는가?",
"사람의 시각은 DC에는 둔감하지만 AC에는 민감하게 반응하지?",
"사람의 시각이 민감하게 반응하는 성분은 DC와 AC중 무엇인가?",
"본 눈문에서 DCT 계수의 정수 절대값 생성 이후 블록의 크기를 줄이는 이유는 무엇을 감소하기 위한거야?",
"DCT 변환을 거친 이미지가 주파수 영역으로 변환되어 위치에 따라 다른 주파수로 변환될때 어떤 숫자 체계로 표현되는가?",
"DCT 계수의 정수 절대값 생성 이후 블록의 크기를 줄이면 어떤 과정에서 계산이 빠르게 처리 돼?",
"블록의 크기를 줄이면 계산 과정이 더 빨리 처리 돼서 효율성이 높아져?",
"제안하는 기술은 조작이 의심되는 이미지를 어떤 사이즈의 블록으로 분할하는가?",
"본 눈문에서 이미지 검색에 유용한 마코프 특징을 유지하고 나머지 특징은 제거함으로써 위조 검출 성능은 유지하며 복잡도를 낮추는 방법으로 무엇을 이용했는가?"
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인공물ED
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마코프 특징을 이용하는 고속 위조 영상 검출 알고리즘
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<h2>3. 임계값을 이용한 특징 변환</h2><p>DCT 계수의 차이 값은 넓은 범위를 가지게 되고 이에 따라 많은 마코프 상태를 가지게 된다. 그러나 이전 연구에서 DCT 계수의 차이 값은 0을 중심으로 집중되어 있음을 볼 수 있다. 따라서 임계값 정수 \( T \) 를 설정하여 차 값을 \( -T \) 에서 \( T \) 까지 값으로 제한한다면, 특징벡터의 수를 \( (2 T+1) \)개로 줄일 수 있다. 이 과정은 벡터공간의 특징을 줄이는 동시에 남은 계산 과정의 복잡도를 낮출 수 있다. 식 (5)에 의해서 \( \tilde{C}_{h} \) 은 \( C_h \)에 임계값을 적용하여 구하고, 마찬가지로 \( \tilde{C_v}\), \(\tilde{C_d}\), \(\tilde{C_a} \) 은 \( C_v\), \(C_d\), \(C_a \) 을 이용하여 구할 수 있다.</p><p>\( \widetilde{C}_{h}(k, l)=\left\{\begin{array}{ll}T, & \text { if } C_{h}(k, l)>T \\ -T, & \text { if } C_{h}(k, l)<-T \\ C_{h}(k, l), & \text { otherwise }\end{array}\right. \)<caption>(5)</caption></p><h2>4. Transition Probability Matrix (TPM)</h2><p>TPM은 특정 상태에서 다른 상태로 천이되는 확률을 나타내는 행렬이다. 이를 각 차이 값 배열\( \tilde{C_h}\), \(\tilde{C_v}\), \(\tilde{C_d}\), \(\tilde{C_a} \) 에 적용시키면 인접 값 간의 특정 천이확률을 계산할 수 있다. 식 (6)은 임계값의 과정을 거친 2차원 행렬 \( \tilde{C_h} \)의 TPM 계산방법이다. \[\begin{array}{} P_{h}^{c}(i, j)=P\left(\widetilde{C}_{h}(k, l+1)=j \mid \widetilde{C}_{h}(k, l)=i\right) \\ =\frac{\sum_{k=1}^{M} \sum_{l=1}^{N-1} \delta\left(\widetilde{C_{h}}(k, l)=i\right) \times \delta\left(\widetilde{C}_{h}(k, l+1)=j\right)}{\sum_{k=1}^{M} \sum_{l=1}^{N-1} \delta\left(\widetilde{C}_{h}(k, l)=i\right)} \end{array} \]<caption>(6)</caption>식 (6)에서 \( i \) 와 \( j \) 는 \( -T \) 에서 \( T \) 의 크기를 갖고 \( (i, j=-T,-T+1, \ldots, 0, \ldots, T-1, T)\), \(P_{h}^{c}(i, j) \) 은 식 (7)에 의해 값이 결정된다.</p><p>\[ \delta(a=b)=\left\{\begin{array}{ll}1, & \text { if } a=b \\ 0, & \text { otherwise }\end{array}\right. \]<caption>(7)</caption>식 (6)과 (7)에 따라 \( P_{h}^{c}(i, j) \) 은 \( (2 T+1)^{2} \)개의 확률 값을 얻고 이를 마코프 특징으로 사용한다. 마찬가지로 \( P_{v}^{c}(i, j)\), \(P_{d}^{c}(i, j)\), \(P_{a}^{c}(i, j) \) 에서도 각각 \( (2 T+1)^{2} \)개의 확률 값이 계산되어 총 \( 4(2 T+1)^{2} \)개의 마코프 특징을 얻을 수 있다. 제안하는 기술은 마코프 특징을 구한 후 이를 SVM(Support vector machine)에 입력하여 해당 영상의 위조 여부를 판별한다.</p><table border><caption>표 2. 다른 방법을 통한 성능 비교</caption><tbody><tr><td>Feature vector</td><td>\(\mathrm{He}\)</td><td>\(\mathrm{Li}\)</td><td>Proposed method (\( T=3 \))</td><td>Proposed method (\( T=3 \))</td></tr><tr><td>Dimensionality</td><td>100</td><td>972</td><td>196</td><td>324</td></tr><tr><td>Accuracy(\( \% \))</td><td>89.76</td><td>92.38</td><td>90.77</td><td>92.92</td></tr><tr><td>Feature extraction time(\( \mathrm{s} \))</td><td>2.218</td><td>4.61</td><td>0.985</td><td>1.489</td></tr><tr><td>Feauture selection time(\( \mathrm{s} \))</td><td>2.158</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Total time(\( \mathrm{s} \))</td><td>4.376</td><td>4.61</td><td>0.985</td><td>1.489</td></tr></tbody></table>
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"표 2. 다른 방법을 통한 성능 비교에서 Dimensionality의 \\(\\mathrm{He}\\)는 얼마인가?",
"표 2. 다른 방법을 통한 성능 비교에서 \\(\\mathrm{Li}\\)의 Accuracy는 몇 퍼센트인가?",
"\\(\\mathrm{He}\\)의 총 시간은 무엇인가?",
"표 2. 다른 방법을 통한 성능 비교에서 Proposed method (\\( T=3 \\))은 Feature extraction time가 얼마라고 나오는가?",
"표 2. 다른 방법을 통한 성능 비교에서 Total time의 수가 가장 큰 것은 어느 벡터인가?",
"특징벡터의 수를 \\( (2 T+1) \\)개로 낮추기 위해서 어떻게 하였는가?"
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인공물ED
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마코프 특징을 이용하는 고속 위조 영상 검출 알고리즘
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<h1>Ⅲ 실험 및 분석</h1><p>본 논문에서는 제안하는 마코프 특징을 이용하는 위조 검출 기술의 객관적 성능 평가를 위하여 CASIA TIDE v2.0 데이터 세트를 사용하였다. 이 데이터 세트는 7491장의 원 이미지와 5123장의 조작 이미지로 구성되어 있으며 ISD(Image Splicing Detection) 관련 연구에서 널리 사용되었다.</p><p>제안 방법의 객관적 검증을 위하여 RBP커널(radial basis function kernel) SVM을 사용하여 검출 성능을 측정하였다. 또한 10겹 교차검증법(10-folds cross-validation)을 사용하기 위해 데이터 세트를 같은 수의 조작 이미지를 포함하는 10개의 동일한 서브세트로 분할하였다. 10겹 교차검증시에는 9개의 트레이닝 세트를 이용하여 SVM을 훈련시키고 1개의 테스트 세트를 이용하여 성능을 측정하였다.</p><p>표 1은 \( T=3 \) 과 \( T=4 \) 를 사용하였을 때, 제안하는 기술의 이미지 위조 검출 성능을 나타낸다. 표 1 에서 TPR(true positive rate)는 조작되지 않은 이미지가 입력되었을 경우 정확히 분류된 비율을 의미하며, TNR(true negative rate)는 조작된 이미지가 입력되었을 경우 조작 이미지로 정확히 분류된 비율을 말한다. ACC(accuracy)는 TPR값과 TNR값의 평균이고 위조 검출 기술의 성능을 나타낸다. 표 1 에서 확인할 수 있듯이 제안하는 기술은 상대적으로 적은 수의 마코프 특징을 이용하여 위조 검출을 수행함에도 불구하고 \( T=4 \) 일 때 평균적으로 \(92.92 \% \)의 검출 성능을 보였다.</p><p>제안하는 기술을 적용한 후 표 2를 확인하면 실행 시간과 검출 시간, 검출 정확도에서 \( T=4 \) 가 가장 우수하다. 이는 \( 8 \times 8 \) 블록을 계산하는 대신 \( 6 \times 6 \) 블록을 계산하면서 계산 횟수가 줄어들고 계산 복잡도가 감소하였기 때문이다.</p><h1>Ⅳ 결론</h1><p>본 논문에서는 이미지 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 줄임으로써 검출 성능은 유지하고 복잡도를 낮추는 기술을 제안하였다. 제안하는 기술은 유명 위조 검출 데이터 세트를 이용한 실험에서 \(92.92 \% \)의 우수한 위조 검출 성능을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안하는 기술이 위조 검출에 사용되지 않는 마코프 특징을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.</p>
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"마코프 특징을 이용하는 위조 검출 기술의 객관적 성능 평가를 위하여 CASIA TIDE v2.0 데이터 세트를 사용한게 맞습니까?",
"교차검증법은 몇 겹을 이용하였습니까?",
"몇 겹의 교차검증법이 사용했지",
"마코프 특징을 이용한 위조 검출 기술의 객관적 성능 평가하기 위해 사용한 CASIA TIDE v2.0 데이터 세트는 어떻게 구성되어 있어?",
"10겹 교차검증법을 사용하기 위해 어떻게 했어?",
"10겹 교차검증법을 이용하기 위해 어떻게 했어",
"10겹 교차검증시에는 어떻게 성능을 측정했어?",
"어떻게 10겹 교차검증시에 성능을 측정했지",
"본문에서 제안법의 객관적 검증을 하기 위해 어떻게 했어?",
"본문에서 제안법의 객관적 검증을 하기 위해 한 방법은 뭐지",
"제안하는 기술을 적용한 후 표 2를 확인하면 실행 시간, 검출 시간, 검출 정확도에서 \\( T=4 \\)가 가장 우수한 결과 값을 갖기 위해 어떻게 측정했어?",
"실행 시간과 검출 시간, 검출 정확도에서 \\( T=4 \\) 가 가장 우수한 결과를 얻기 위해 \\( 8 \\times 8 \\) 블록 대신 어떻게 계산했어?"
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인공물ED
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마코프 특징을 이용하는 고속 위조 영상 검출 알고리즘
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<h1>요 약</h1><p>이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다.</p><h1>Ⅰ. 서론</h1><p>휴대용 영상 획득장치의 대중화로 일반 사용자가 사진을 촬영하여 소셜네트워크에 공유하는 것이 보편화되었다. 최근에는 이미지편집 툴의 발전으로 원본 이미지를 조작하여 보다 매력적인 이미지를 만든 후에 이를 공유하는 경우가 점차 증가하고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다.</p><p>이미지 조작은 한 장 혹은 여러 장의 이미지를 이용하여 수정하려는 부분을 정교하게 편집하는 것이다. 이미지 조작여부를 판별하기 위해서는 편집과정에서 발생하는 영상 정보 변화를 기반으로 위조 내역을 검출하는 기술이 이용될 수 있다.</p><p>이미지를 조작하는 경우 특정 영역의 영상 정보가 변화되어 국부적으로 영상의 통계적 특성이 바뀌게 된다. 따라서 이미지 전체 영역을 대상으로 구해지는 영상 정보를 이용하여 위조를 검출하는 경우는 영상의 국부적인 특성을 반영하지 못함으로 비효율적이다. 이러한 단점을 극복하기 위해 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 국부 영역의 영상 정보 변화를 검출하는 기술이 최근에 발표되었다. 또한 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)과 다중 블록 이산 코사인 변환(Multi-size Block Discrete Cosine Transform, MBDCT)을 이용한 위조 검출 방법이 보고되었다. 최근에는 마코프특징(Markov features) 추출을 이용하는 방법, DCT와 공간 주파수 특성을 함께 이용한 방법, 사원수(Quaternion)를 이용하는 방법이 제안되었다. 그 중 마코프 특징을 이용하는 검출 기술의 성능이 상대적으로 우수한 것으로 조사되었다.</p><p>다양한 변환을 거친 전체 마코프 특징을 이용하여 위조 내역을 검출하는 방법은 추출되는 마코프 특징의 수가 많기 때문에 계산복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 블록 내 DCT 계수의 차이를 이용하여 위조 검출이 유용한 마코프 특징은 유지하고, 나머지 특징은 제거하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다.</p><p>본 논문은 다음과 같이 구성되었다. Ⅱ 장에서 제안하는 위조 검출 속도 향상 알고리즘을 소개한다. Ⅲ장에서는 실험을 통해 기존의 방법과 제안 방법의 성능을 비교 분석하고, Ⅳ장에서 결론을 제시한다.</p>
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"사용자가 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것은 무엇의 발전으로 이루어지는가?",
"무엇의 발전으로 사용자가 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 발생하나요?",
"이미지 편집툴의 발달은 사용자가 워논 이미 조작을 가능케 만들었나?",
"사용자가 원본 이미지 조작이 가능해지게 된 것은 이미지 편집툴의 발전으로 인한 것인가?",
"전문가가 아닌 일반 사용자들이 원본 이미지를 조작할 수 있게 된 것은 무엇의 발달 덕분인가?",
"무엇의 발전으로 인해 전문가가 아닌 일반 사용자들이 원본 이미지를 조작할 수 있게 되었는가?",
"이미지의 시뢰도가 낮아지게 된 원인에는 무엇이 있는가?",
"무엇이 이미지의 신뢰도가 낮아지게 된 이유인가?",
"이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성은 무엇으로 부터 야기되었는가?",
"무엇으로부터 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 일어났는가?",
"이미지 편집툴은 이미지의 신뢰도를 향상시키는데 기여했나?",
"이미지의 신뢰도를 올리는데 이미지 편집툴이 기여했는가?",
"이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성은 이미지 편집출의 발전으로 부터 시작되었나요?",
"이미지 편집출의 발달으로부터 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 시작되었는가?",
"이미지의 조작여부를 검출하는 알고리즘은 무엇을 이용하는가?",
"무엇을 활용하여 이미지의 조작여부를 검출하는 알고리즘이 동작하는가?",
"마코프 특징을 이용해 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘 만들 수 있나요?",
"이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 마코프 특징을 활용하여 만들 수 있나요?",
"마코프 특징으로 향상시킬 수 있는것은 무엇인가?",
"무엇을 마코프 특징으로 증가시킬 수 있는가?",
"전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출한뒤 어떤 특징을 제거하나요?",
"어떤 특징이 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출한뒤 없어지나요?",
"제안하는 기술은 어떻게 전체 검출 속도 향상시키는가?",
"어떤 방식으로 제안하는 기술이 전체 검출 속도 증가시키는가?",
"위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수가 감소되면 전체 검출 속도는 저하되나요?",
"전체 검출 속도는 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수가 줄어들면 감소하나요?",
"사용자가 사진을 소셜네트워크에 공유하는 것이 보편화된 이유가 무엇인가?",
"어떤 원인으로 사용자가 사진을 소셜네트워크에 공유하는 것이 보편화되었나요?",
"일반 사용자가 사진을 소셜네트워크에 공유하는 것이 보편화된것은 휴대용 영상 획득장치의 대중화 때문인가요?",
"휴대용 영상 획득장치의 대중화로 인해 일반 사용자가 사진을 소셜네트워크에 공유하는 것이 일반화되었나요?",
"이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 된 것을 해결하기 위해서는 어떻게 해야하나?",
"어떤 방식으로 이미지의 신뢰도가 감소하게 된 것을 해결할 수 있어?",
"이미지 조작여부를 판별하려면 무엇을 기반으로 하여 위조내역을 검출해야하는가?",
"무엇을 기반으로 이미지 조작여부를 구분하기 위해 위조내역을 검출해야하는가?",
"이미지 조작은 집과정에서 발생하는 위조내역을 통해 검출 할 수 있나요?",
"집과정에서 발생하는 위조내역을 통해 이미지 조작을 알아낼 수 있나요?",
"이미지 조작을 판별하려면 무엇이 필요한가?",
"무엇이 이미지 조작 판별을 위해 요구되나요?",
"위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거하 전에 전체 입력 이미지에서 무엇을 추출해야 이미지 위조 검출을 수행할 수 있는가?",
"무엇을 전체 입력 이미지에서 추출해야 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 없애기 전에 이미지 위조 검출을 수행할 수 있는가?",
"이미지 전체 영역을 대상으로 구해지는 영상 정보를 이용하여 위조를 검출하는 것이 비효율적인 이유는 무엇인가?",
"어떤 이유로 이미지 전체 영역을 대상으로 구해지는 영상 정보를 활용하여 위조를 검출하는 것이 비효율적인가?",
"이미지 전체 영역을 대상으로 구해지는 영상 정보에서 이미지 위조를 검출하는 경우는 효율적인가요?",
"이미지 위조 검출을 이미지 전체 영역을 대상으로 얻어지는 영상 정보에서 수행하는 것은 효율적인가?",
"영상의 국부적인 특성을 반영하지 못한다는 단점을 무엇을 통해 개선하는가?",
"무엇을 통해 영상의 국부적인 특성을 반영하지 못한다는 문제를 개선하는가?",
"국부 영역의 영상 정보 변화를 검출하는 기술이 무엇인가?",
"어떤 기술이 국부 영역의 영상 정보 변화를 검출하는가?",
"국부 영역의 영상 정보 변화를 검출하는 기술은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용한 것인가요?",
"코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)이 국부 영역의 영상 정보 변화를 검출하는 기술에 활용되었나요?",
"최근 보고된 위조 검출 기술중 상대적으로 우수한 기술은 무엇인가?",
"어떤 기술이 최근 보고된 위조 검출 기술중 상대적으로 준수한가?",
"검출 기술의 성능이 상대적으로 우수한 것은 공간 주파수 특성을 이용한 것인가요?",
"공간 주파수 특성으로 인해 검출 기술의 성능이 상대적으로 우수한가요?",
"검출 기술의 성능이 상대적으로 우수한 것은 무엇인가요?",
"무엇으로 인해 검출 기술의 성능이 상대적으로 준수한가요?",
"다양한 변환을 거친 마코프 특징을 이용는 방법의 단점은 무엇인가?",
"다양한 변환을 거친 마코프 특징을 활용하는 방법에는 어떤 단점이 있나요?",
"다양한 변환을 거친 마코프 특징의 계산복잡도가 높아지는 문제점이 생기는 이유는 무엇인가?",
"어떤 이유로 다양한 변환을 거친 마코프 특징의 계산복잡도가 높아지는 문제점이 발생하나요?",
"추출되는 마코프 특징 수가 많을 수록 계산복잡도는 줄어드나요?",
"계산복잡도는 추출되는 마코프 특징 수가 증가할수록 감소하나요?",
"마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키기 위해서 어떻게 했는가?",
"어떻게 마코프 특징의 수를 줄여 전체 검출 속도를 향상시키도록 했나요?",
"위조 검출이 유용한 마코프 특징은 유지하고, 나머지 특징은 제거하는 기술 어떤 효과를 가져왔는가?",
"어떤 효과가 위조 검출이 유용한 마코프 특징은 유지하고, 나머지 특징은 없애는 기술을 통해 발생했나요?",
"마코프 특징의 수를 감소시키기 위해서 무엇을 이용해 마코프의 특징을 제거했는가?",
"무엇을 활용해 마코프 특징의 수를 감소시키기 위해 마코프의 특징을 제거했는가?",
"위조 검출이 유용한 마코프 특징은 유지하고, 나머지 특징은 제거하는 기술에는 사원수를 이용하는 방법을 사용하였요?",
"본 논문에서 위조 검출이 유용한 마코프 특징은 유지하고, 나머지 특징은 제거하는 기술에는 사원수를 이용하는 방법이 활용되었나요?",
"본 논문 Ⅱ 장에서 제안하는 주제는 무엇인가?",
"어떤 주제가 본 논문 Ⅱ 장에서 제시되었나요?"
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인공물ED
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새로운 주파수 선택 표면: 주파수 선택적인 직물 복합 재료
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<h1>V. Simulation</h1> <p>본 연구에서는 FSFC를 이루는 재료가 이방성과 그림 5와 6에서 보듯 비선형적 형상을 가지므로 이에 맞는 해석 프로그램은 구현하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 상용 프로그램인 CST Micro-wave Studio 5.1을 이용하여 해석을 수행하고 실험 결과와 비교를 통해, 제안한 FSFC의 전자기적 특성을 고찰하였다.</p> <p>단위 격자에 대해 \( x \) 방향과 \( y \) 방향의 경계면에는 주기 경계 조건(periodic boundary condition)을 부과하였으며, \( z \) 방향의 경계면에는 PML(Perfectly Matched Layer)을 이용하여 열린(open) 공간을 모사하였다.</p> <h2>5-1 로빙의 전기적 이방성의 영향</h2> <p>FSFC가 제작된 후 탄소 로빙이나 유리 로빙은 국부적으로 일방향(unidirectional) 섬유 강화 복합 재료로 생각할 수 있다. 따라서 FSFC의 특성 해석시, 로빙의 이방성을 고려해 주어야 한다.</p> <p>일방향 섬유 강화 복합 재료의 길이 방향(longitu-dinal)과 횡 방향(transverse)의 전기 전도도는 탄소 섬유 및 모재의 전기 전도도 \( \left(\sigma_{f}, \sigma_{m}\right) \)의 관계식인 rule of mixture를 이용하여 탄소 섬유 및 모재의 전기 전도도도 예측할 수 있다. 그림 5에서 로빙의 길이 방향은 국부 좌표계 \( x^{\prime} \)축 \( x^{\prime \prime} \)축 방향이고, 횡방향은 \( y^{\prime} \)축 및 \( y^{\prime \prime} \)축 방향이다.</p> <p>일반적으로 복합 재료의 길이 방향 전기 전도도 \( \left(\sigma_{c, 1}\right) \)는 섬유 체적비(fiber volume fraction) \( V_{f} \)가 \( 0.6 \) 이상인 경우에 실헙치와 예측치가 잘 일치하여 식 (1)이 등식 관계에 있으나, 횡방향 전기 전도도 \( \left(\sigma_{c, 2}\right) \)의 경우는 예측하기 어려운 것으로 알려져 있다.</p> <p>\( \sigma_{c, 1} \leq V_{f} \sigma_{f}+\left(1-V_{f}\right) \sigma_{m} \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( \frac{1}{\sigma_{c, 2}} \leq \frac{V_{f}}{\sigma_{f}}+\frac{1-V_{f}}{\sigma_{m}} \)<caption>(2)</caption></p> <p>일반적으로 탄소 섬유의 전기 전도도, \( \sigma_{f c} \)는 \( 10^{4} \sim 10^{5} \mathrm{~S} / \mathrm{m}, \sigma_{m} \)은 \( 10^{-10} \sim 10^{-15} \mathrm{~S} / \mathrm{m} \)인 값을 가진다. 따라서 \( \sigma_{f c} \gg \sigma_{m} \)이므로, 식 \( (2) \) 는 \( \sigma_{c, 2} \approx \sigma_{m} \)이 된다. 그러나 실제적으로 하나의 탄소 로빙 내에서의 탄소섬유 체적비 \( \left(V_{f c}\right) \)가 \( 0.6 \) 이상인 경우, \( \sigma_{c, 2} \)는 \( \sigma_{m} \)보다 훨씬 큰 값을 가지며, 이방성 계수(coefficient of ani-sotropy)가 \( \alpha\left(\triangleq \sigma_{c, l} / \sigma_{c, 2}\right) \leq 10^{3} \)인 범위의 값을 가진다. 이는 식 (2)가 섬유들 간의 접촉이 전혀 없다는 가정 하에 만들어진 식이기 때문이다. \( V_{f c} \)가 증가할수록 섬유간의 접촉은 더욱 많아지므로 \( \alpha \)는 감소하며, \( V_{f c} \)가 \( 0.7 \) 이상인 경우는 수 십 정도로 감소하게 된다.</p> <p>탄소 로빙과 유리 로빙이 직조된 상태로 성형이 이루어지므로, \( V_{f c} \)가 \( 0.6 \sim 0.7 \) 사이의 값을 가질 것으로 보이나 정확한 값을 측정하기가 어렵다.</p> <p>또한 탄소 섬유 복합 재료의 AC(Alternating Current) 전기 전도도, \( \sigma_{A C} \)는 주파수에 의존하는 특성을 가진다. 고주파 대역인 \( 9 \mathrm{GHz} \)에서 \( 16 \mathrm{GHz} \) 사이에서는 열처리 온도(heat treatment temperature)가 증가함에 따라 \( 0.75 \leq \beta\left(\sigma_{A C} / \sigma_{D C}\right) \leq 1.75 \) 범위에서 주파수 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 그러나 정해진 열처리 온도에 대해서는 \( \beta \)값이 일정하였다민</p> <p>따라서 본 연구에서 탄소 로빙의 \( V_{f c} \)와 주파수 의존성을 고려하였다. \( V_{f c} \)는 \( 0.6 \)과 \( 0.7 \) 사이의 값을 가진다고 가정하였고, \( V_{f c} \)가 \( 0.6 \)일 때와 \( 0.7 \)일 때의 \( \alpha \)값을 400과 50 으로 가정하였다. 또한 본 연구에서는 T300의 열처리 온도가 완전 비공개되어 있고, \( 0 \sim 30 \mathrm{GHz} \) 대역에서 해석을 수행하였으므로, 참고문헌에 나타난 \( \beta \)의 범위보다 더 넓은 범위인 \( 0.5 \leq \beta \leq 2.0 \)으로 잡았다. 섬유 체적비와 주파수 의존성을 함께 고려하였을 때, 각 경우에 대한 탄소 로빙의 전기 전도도를 Table 1에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. 섬유체적비에 따른 탄소 로빙의 전기 전도도</caption> <tbody><tr><td colspan=2>\( V f_{c} \)</td><td>0.6</td><td>0.7</td></tr><tr><td colspan=2>\( \alpha \)</td><td>400</td><td>30</td></tr><tr><td rowspan=6>\( \beta \)</td><td rowspan=2>0.5</td><td>\( \sigma_{f c, 1}, \quad 1.8 \times 10^{4} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 1,}, 2.1 \times 10^{4} \)</td></tr><tr><td>\( \sigma_{f c, 2,} \quad 4.4 \times 10^{1} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 2}, 4.1 \times 10^{2} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>1.0</td><td>\( \sigma_{f c, 1,} \quad 3.5 \times 10^{4} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 1,} \quad 4.1 \times 10^{4} \)</td></tr><tr><td>\( \sigma_{f c, 2,} \quad 8.9 \times 10^{1} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 2,} \quad 8.3 \times 10^{2} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>2.0</td><td>\( \sigma_{f c, 1,} \quad 7.1 \times 10^{4} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 1,} \quad 8.3 \times 10^{4} \)</td></tr><tr><td>\( \sigma_{f c, 2,} \quad 1.8 \times 10^{2} \)</td><td>\( \sigma_{f c, 2,} \quad 1.7 \times 10^{3} \)</td></tr></tbody></table> <p>유리 로빙 또한 탄소 로빙과 마찬가지로 유전율에서 이방성을 가진다. 식 (1)과 (2)에서 전기 전도도를 유전율로 대체하여, 각 방향으로의 유전율을 예측할 수 있다. E-glass와 에폭시는 \( 10 \mathrm{GHz} \)에서 각각 \( 6.1-j 0.03 \) 과 \( 3.0-j 0.03 \) 의 유전율을 가지므로, 하나의 유리 로빙 내에서 유리 섬유 체적비, \( V_{f g} \)가 \( 0.6 \)과 \( 0.7 \)인 경우 각각 \( 4.9-j 0.03 \)과 \( 5.2-j0.03 \)의 유전율을 가진다. 다른 주파수에서는 \( 10 \mathrm{GHz} \)에서와 tangent loss 값이 동일하다는 가정 하에 1st Debye 이론을 적용한 값들을 사용하였다.</p> <p>해석 결과를 실험 결과와 비교하여 기림 7에 나타내었다. 저주파 대역에서는 반사가 많이 이루어지나 공진 주파수에 가까워질수록 투과가 많이 일어나는 전형적인 고역 통과 필터(high pass filter)의 역할을 수행함을 확인할 수 있었다.</p> <p>또한 섬유 체적비의 불확실성과 전기 전도도의 주파수 의존도를 고려하더라도, 해석 결과와 실험 결과가 잘 일치함을 황인할 수 있었다. 이는 측정하기 까다로운 \( V_{f c} \)를 측정하지 않고, 예상되는 범위 내의 특정한 \( V_{f c} \) 를 사용하여 FSFC의 전자기적 특성을 예측할 수 있음을 의미한다.</p> <p>실험치와 예측치가 차이를 보이는 것은 예측치의 경우 시편이 무한 평면이며, 입사파가 평면파라고 가정하였으나, 실제 촉정시 시편의 크기가 유한하고, 실제 입사파는 far field 조건을 만족한다 하더라도 완전한 평면파는 아니기 때문이다. 또한 제작된 시편이 송수신 안테나와 미소하게나마 정렬되지 않고, FSFC의 제작 상에서 수반되는 오차 등이 복합적으로 작용한 결과라 볼 수 있다.</p>
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"\\( V f_{c} \\)값이 0.6이고 베타값이 0.5일때의 전기 전도도는 얼마야?",
"알파값이 400이고 베타값이 0.5일때 탄소 로빙의 전기 전도도는 뭐야?",
"베타값이 1.0이고 알파값이 400일때 로빙의 전도도는 뭐야?",
"\\( \\beta \\)값이 0.5이고 \\( \\alpha \\)값이 30일때 전도도는 얼마야?",
"\\( \\beta \\)값이 0.5이고 \\( \\alpha \\)값이 30일때 전도도 값은 어때",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.6이고 베타값이 1.0일때 로빙의 전도도는 뭐야?",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.7이고 \\( \\beta \\)값이 1.0일때 전도도는 얼마야?",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.7이고 \\( \\beta \\)값이 1.0일때 전도도는 어떻게 되지",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.6이고 베타값이 2.0일때의 섬유체적비에 따른 탄소 로빙의 전기 전도도는 뭐지?",
"400\\( \\alpha \\)값과 2.0\\( \\beta \\)값의 전기 전도도는 얼마야?",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.7이고 \\( \\beta \\)값이 2.0일때의 탄소 로빙의 전기 전도도는 뭐지?",
"30의 알파값과 2.0의 베타값에 따른 로빙의 전기 전도도는 뭐야?",
"30의\\( \\alpha \\)값과 1.0의 \\( \\beta \\)값의 로빙의 전기 전도도는 얼마야?",
"\\( V f_{c} \\)값이 0.7이고 \\( \\beta \\)값이 0.5일때의 섬유체적비에 따른 탄소 로빙의 전기 전도도는 얼마야?"
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인공물ED
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VHF 대역 능동 위상 배열안테나 구현을 위한 2×2 부배열 안테나 설계에 관한 연구
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<h1>III. 제작 및 측정 결과</h1> <p>그림 4는 제작된 안테나 모습이다. 부배열 안테나의 3,4번 포트를 \( 50 \Omega \) 터미널에 연결하고 1,2 번 포트를 급전시켜 S -파라미터를 측정하였으며, 그 결과는 그림 5(a)와 같다. 도의실험 및 측정된 \( -10 \mathrm{~dB} S_{11}, S_{22} \) 대역은 목표대역을 만족하며, \( S_{21} \) 은 목표대역에서 포의실험 결과 \( -20.2 \mathrm{~dB} \) 이하이고, 측정 결과 \( -14.75 \mathrm{~dB} \) 이하이다. 방사패턴은 한국표준과학연구원 전자파 야외시험장에서 측정하였으며, 제작된 안테나 지그(Bakelite; \( \left.\varepsilon_{r}=1.5\right) \) 에 거치하였다. 동축 선로 및 N-type 커넥터를 이용하여 급전하였으며, 동시 급전을 위해 4-포트 전력분배기에 연결하였다. 그림 5(b)와 표 3은</p> <table border><caption>\(2 \times 2\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=2>Simulated result</td><td colspan=2>Measured resut</td></tr><tr><td>xz plane</td><td>yz plane</td><td>xZ plane</td><td>yz plane</td></tr><tr><td>Peak gain \( (\mathrm{dBi}) \)</td><td>11.74</td><td>11.76</td><td>10.61</td><td>10.61</td></tr><tr><td>FBR \((\mathrm{dB}) \)</td><td>24.04</td><td>23.98</td><td>26.67</td><td>26.23</td></tr></tbody></table> <p>지그 및 동축 선로와 연결된 부배열 안테나의 모든 포트를 동시 급전시켰을 때의 모의실험 및 측정된 방사패턴 결과 이다. 전체적인 방사패턴 특성은 유사하였으나, 측정된 최대 이득이 모의실험에 비해 약 \( 1.14 \mathrm{~dB} \) 정도 감소하였는데, 이는 야외 측정 환경 등의 요인 때문에 발생한 것으로 볼 수 있다.</p>
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"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교표에서 능동소음제어 작동하지 않을 때의 Peak gain값은 얼마야?",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교표에서 능동소음제어 작동하지 않을 때의 Peak gain수치가 무엇이지",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나의 모의 결과에서 Peak gain의 yz plane의 값은 얼마지?",
"표에서 \\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나의 모의 결과에서 Peak gain의 yz plane의 수치는 어때",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나실험의 결과표에서 Peak gain의yz plane 측정결과는 뭐지?",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나실험의 결과표에서 Peak gain의yz plane 측정값은 얼마야",
"안테나 모의실험 및 측정 결과 비교중에서 FBR 의 xz plane는 얼마지?",
"안테나 모의실험 및 측정 결과 비교중에서 FBR 의 xz plane는 어떤 값을 가지니",
"안테나 모의실험결과에서 FBR의 값이 23.98\\( (\\mathrm{dBi}) \\)로 나타나는것은 어떤거야?",
"안테나 모의실험결과에서 FBR의 값이 23.98\\( (\\mathrm{dBi}) \\)값을 가지는 파라미터는 무엇이지",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교표에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 yz plane 모의실험결과는 얼마야?",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교표에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 yz plane 모의실험결과는 무엇이지",
"부배열 안테나 모의실험결과표에서 xZ plane의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)값은 뭐지?",
"부배열 안테나 모의실험결과표에서 xZ plane의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\) 수치는 얼마지",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교에서 yz plane의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)값은 얼마지?",
"\\(2 \\times 2\\) 부배열 안테나 모의실험 및 측정 결과 비교에서 yz plane의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\) 수치가 어느 정도니",
"안테나 모의실험의 결과에서 xZ plane의 Peak gain의 값은 뭐야?",
"안테나 모의실험의 결과에서 xZ plane의 Peak gain 수치는 무엇이지"
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인공물ED
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VHF 대역 능동 위상 배열안테나 구현을 위한 2×2 부배열 안테나 설계에 관한 연구
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<h1>II. 안테나 설계 및 특성</h1> <h2>2-1 단일 복사소자 설계</h2> <p>이론에 따라 설계된 복사소자 구조는 그림 1(a)와 같으며, 알루미늄으로 제작되었다. 그림 1(b)는 도파기 길이(l) 변화에 따른 반사계수 특성이며, l 의 변화는 임피던스 매칭에 영향을 주는 것을 볼 수 있다. 처음에 l 을 \( 0.39 \lambda_{d}\) (VHF 대역 중심주파수 \( f_{c} \) 에서의 파장)로 설계했지만 임피던스 매칭이 좋지 않아서 l 을 조정하였다. l 을 \( 0.35 \lambda_{c} \) 로 변화시킴으로써 최적의 임피던스 매칭 특성을 구현할 수 있었으며, \( -10 \mathrm{~dB} \) 반사계수 대역이 목표 대역 \( \left(0.98 \sim 1.02 f_{c}\right) \) 을 포함하였다. 그림 1(c) 는 투사기의 굵기 (D) 변화에 따른반사계수 특성이다. 투사기는 다이폴 안테나로 볼 수 있으며, 다이폴 안테나의 대역폭은 굵기를 두껍게 변화시킴으로써 확장시킬 수 있다. 제작된 안테나 구조가 견딜수 있는 무게를 고려하여 \( D=40 \mathrm{~mm} \) 까지 증가시켰고, 이경우의 대역폭은 \( 21.57 \% \) 로 최초 설계된 \( D=23 \mathrm{~mm} \) 일 때의 대역폭인 \( 16.27 \% \) 에 비해 \( 5.3 \% \) 증가하였다. 표 1 은 반사기와 투사기 사이의 간격 (d)변화에 따른 배열안테나 성능 모의실험 결과이다. 이론적으로는 \( d=0.25 \quad \lambda_{c} \) 일 때 후방방사가 최소화되지만, 제안된 구조에서는 d가 감소될수록 이득 및 전후방비가 증가하는 경향을 확인할 수있다. 대역폭은 약간 감소되지만 목표 대역을 만족하며, 지향성 증가 및 안테나 크기 감소 등의 장점을 고려하여 최종적으로 \( d=0.16 \quad \lambda_{c} \) 인 복사소자를 설계하였다.</p> <table border><caption>표 1. d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교</caption> <tbody><tr><td>Length of \( d\left(\lambda_{c}\right) \)</td><td>0.11</td><td>0.16</td><td>0.21</td><td>0.25</td></tr><tr><td>- \( 10 \mathrm{~dB} S_{11} \) bandwidth\(\%\)</td><td>13.5</td><td>17.9</td><td>20.9</td><td>21.6</td></tr><tr><td>Peak gain \( (\mathrm{dBi}) \)</td><td>6.77</td><td>6.69</td><td>6.46</td><td>6.26</td></tr><tr><td>FBR \((\mathrm{dB}) \)</td><td>14.06</td><td>13.89</td><td>13.71</td><td>13.41</td></tr></tbody></table> <h2>2-2 \( 2 \times 2 \) 부배열 안테나 설계</h2> <p>앞서 설계된 복사소자를 이용하여 \( 2 \times 2 \) 부배열 안테나를 제안하였다. 적절한 간격으로 배열해야 상호 커플링영향을 최소화하여 목표 성능을 구현할 수 있으며, 일반적으로 \( 0.5 \lambda_{c} \) 이상의 간격으로 배열한다. 따라서 설계된 복사소자의 급전부를 기준으로 x 축 방향으로 \( 0.52 \lambda_{c} \), \( \mathrm{y} \) 축 방향으로 \( 0.54 \quad \lambda_{c} \) 간격으로 배열한 안테나를 설계하였다. \( x \) 축 방향과 \( y \) 축 방향으로의 배열간격을 다르게 설정한 이유는 최종 목표인 \( 7 \times 12 \) 배열안테나 구조에서 주빔 조향 시 grating lobe나 부엽의 크기가 커지는 현상이 발생하여, CST 를 사용하여 최적화한 결과이다. 그림 2 는 반사기 형태에 따른 \( 2 \times 2 \) 배열안테나 구조를 나타내며, 각 경우의 성능을 표 2 에 정리하였다. 전후방비를 개선하기 위해 복사소자 후방에 반사기를 추가하였으며, 도체판반사기를 추가한 경우는 반사기가 없는 경우보다 전후방비가 크게 증가하였다. 하지만 도체판 반사기를 사용하면 무게 및 바람 저항이 증가하여 안테나 특성이 영향을 받게 되므로, 이를 최소화하기 위해 그리드 형태로 변형하였다. 일반적으로 그리드 간격을 \( 0.1 \lambda_{c} \) 정도로 설계할 때 도체판 반사기 수준의 성능을 나타내며, 그리드 간격이</p> <table border><caption>표 1. 반사기 형태에 따른 \(2 \times 2\) 배열안테나 모의실험 결과 비교</caption> <tbody><tr><td>Structure of \(2 \times 2\) subarrary ant.</td><td>(a)</td><td>(b)</td><td>(c)</td><td>(d)</td></tr><tr><td>- \( 10 \mathrm{~dB} S_{11} \) bandwidth \(\%\)</td><td>17.9</td><td>17.6</td><td>18.4</td><td>17.8</td></tr><tr><td>Peak gain \( (\mathrm{dBi}) \)</td><td>11.92</td><td>12.08</td><td>11.94</td><td>11.9</td></tr><tr><td>\( \operatorname{FBR}(\mathrm{dB}) \)</td><td>17.03</td><td>25.55</td><td>25.15</td><td>25.28</td></tr></tbody></table> <p>너무 좁으면 그리드 간의 커플링이 증가하여 성능 열화가 발생하고, 너무 넓으면 불필요한 사이드 로브가 발생하게 된다. 본 논문에서는 그림 2(c)와 같이 그리드 간격이 \( 0.14 \lambda_{c} \) 일 때 최적 성능을 나타냈다. 그림 2(d)는 알루미늄 하우징이 추가된 구조이다. 송수신 모듈(TRM) 탑재공간 확보 및 배열안테나 지탱을 위해 속이 비어있는 하우징을 설계하였다. 하우징을 추가함으로써 최대 이득은 약간 감소하였으나, 후방방사가 줄어들어 전후방비가 개선되었다. 이는 그리드 반사기의 금속 부분 증가에 의한 효과로 볼 수 있다. 그림 3은 최종 설계된 \( 2 \times 2 \) 부배열 안테나를 나타낸다. 복사소자 간격 유지 및 무게지탱을 위해 지지대 MC nylon; \( \left.\varepsilon_{r}=3.7, \tan \delta=0.02\right) \) 를 추가하였다.</p>
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"표1에서 0.11에 해당되는 모의실험값은 어떤거야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교를 나타낸 표에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)에서 가장 작은 값은 무엇이야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교하는 표에서의 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.25일때의 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\)는 값이 어떤거야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교를 나타낸 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.11일때의 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)은 무슨 값을 가져?",
"본 논문의 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.21일때는 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 어떤값이야?",
"표1에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.25일 경우에는 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 얼마야?",
"본문의 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.16이면 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)는 무슨값을 가져?",
"본문의 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.21일때는 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)가 얼마야?",
"Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\) 값들 중 가장 작은값은 무엇이야?",
"표1에서 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\) 값들 중에서 가장 큰 값은 무엇이야?",
"본 논문의 표에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값들 중에서 가장 큰 값은 어떤거야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교를 나타낸 표에서 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)의 값들 중에서 가장 작은 값에 해당되는 것은 무엇이야?",
"표1에서 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)의 값들 중 가장 큰값에 해당되는 값은 어떤거야?",
"본 논문의 표에서 11.94의 값을 가지는 모의실험은 어떤것이야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교 분석한 표에서 17.9의 값을 가지는 모의실험 항목은 무엇이야?",
"본문의 표에서 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)의 값이 13.89일때의 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 어느값을 가져?",
"FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)의 값이 13.71을 가질때 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 얼마를 가져?",
"반사기 형태에 따른 \\(2 \\times 2\\) 배열안테나 모의실험 결과를 나타낸 표에서 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.의 (d)는 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)에서 무슨값이야?",
"FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)이 13.41값을 가질때 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 무엇이야?",
"표1에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값들 중 가장 큰값은 무슨값이야?",
"반사기 형태에 따른 \\(2 \\times 2\\) 배열안테나 모의실험 결과를 나타낸 표에서 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값들 중 가장 작은 값은 어떤거야?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)의 값이 25.55일때 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)에 해당되는 값은 어떤거야?",
"표1에서 \\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)에서 가장 작은 값은 어떤거야?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)가 25.15의 값을 가질때 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 어떤값을 가져?",
"- \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)의 값들 중 2번째로 큰 작은일때의 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.는 어떤거야?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)의 값들 중 2번째로 가장 큰값을 가질 경우에 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.는 어떤거야?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)가 2번째로 가장 작은 값일때의 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.는 무엇이야?",
"본문의 표1에서 25.28의 값을 가지는 모의실험 항목은 어느거야?",
"본문의 표1에서의 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.16일때의 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\)는 값이 무엇이야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교를 나타낸 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.11일때의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)는 무슨 값을 가져?",
"본문의 표1에서 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\) 값들 중에서 가장 작은 값에 해당되는 것은 무엇이야?",
"Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\) 값들 중 가장 큰값은 무엇이야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교를 나타낸 표에서 13.41의 값을 가지는 모의실험은 어느것이야?",
"FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)의 값들 중 14.06에 해당되는 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값은 무엇이야?",
"본 논문의 표에서 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.의 (c)에서 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)에서는 어떤값을 가져?",
"표1에서 \\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)의 값들 중에서 가장 큰 값은 무엇이야?",
"Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\) 값이 2번째로 클때의 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.은 무엇이야?",
"본 논문의 표에서 17.6의 값을 가지는 모의실험은 무엇이야?",
"반사기 형태에 따른 \\(2 \\times 2\\) 배열안테나 모의실험 결과를 나타낸 표에서 11.94의 값을 가지는 모의실험 항목은 무엇이야?",
"표1에서의 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.11일때의 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\)는 값이 무엇이야?",
"d의 변화에 따른 복사소자 모의실험 결과 비교 분석한 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.25일때의 FBR \\((\\mathrm{dB}) \\)는 무슨값이야?",
"표1에서 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant. (a)에서의 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)는 무슨값이야?",
"반사기 형태에 따른 \\(2 \\times 2\\) 배열안테나 모의실험 결과 비교한 표에서 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant. (b)의 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)는 어떤값을 가져?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)의 값이 17.03일때의 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값은 무엇이야?",
"Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.21의 값을 가질때 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth\\(\\%\\)는 얼마야?",
"본문의 표에서 Length of \\( d\\left(\\lambda_{c}\\right) \\)가 0.16일때는 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 얼마야?",
"표1에서 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)의 값들 중에서 2번째로 큰 값에 해당되는 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.는 어떤거야?",
"\\( \\operatorname{FBR}(\\mathrm{dB}) \\)의 값으로 25.28을 가질때 해당되는 Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)는 어떤값을 가져?",
"Peak gain \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 값들 중 2번째로 가장 작은 값을 가질때의 Structure of \\(2 \\times 2\\) subarrary ant.는 어떤거야?",
"표1에서 - \\( 10 \\mathrm{~dB} S_{11} \\) bandwidth \\(\\%\\)에서 가장 큰값은 무엇이야?"
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984c9539-d283-48a0-92e3-a1c9e9604ff0
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인공물ED
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<h1>V. 결 론</h1><p>본 연구에서는 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위해 FEM과 최적설계기법을 사용하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 수행하고, 광대역 배열 센서 구조를 설계하였다. 이를 달성하기 위해 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하였고, 분석된 결과를 바탕으로 배열형 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화시킬 수 있는 소자 간 중심 주파수 차이와 CTC 간격의 최적 값들을 도출하였다. 최적설계 결과로서, 최적구조 배열센서의 비대역폭은 초기 모델에 비해 \( 80 \% \) 증가하였다. 이 연구결과는 향후 UWSN에서 기존 수중 음향 트랜스듀서의 한계를 극복할 수 있는 초광대역 송신센서 개발에 활용될 수 있다.</p>
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"본 연구의 결과는 향후 UWSN에서 기존 수중 음향 트랜스듀서의 한계를 극복할 수 있는 어떤 장치의 개발에 활용할 수 있는가?",
"이 연구에서 FEM과 최적설계기법을 사용하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 수행하고, 광대역 배열 센서 구조를 설계한 이유는 어떤 것을 만들기 위해서였는가?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위하여 FEM과 최적설계기법을 사용하여 연구한 것은 무엇의 배열방법에 대해서였는가?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 진행 할 때 사용한 것은 MEF와 최적설계기법인가?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위해 어떤 것의 구조를 설계하였는가?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위해 설계한 것은 어떤 것의 구조인가?",
"본 연구에서는 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성에 무엇이 영향을 미치는지 분석하였는가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 무엇에 영향을 미치는지 분석했는가?",
"본 연구에서는 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 어떻게 만들 수 있는 최적 값들을 찾아냈는가?",
"본 연구에서는 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최소화 만들 수 있는 최적 값들을 찾아냈는가?",
"본 연구에서는 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 도출한 최적 값들은 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 어떻게 만드는가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 소자 간 최대 주파수 차이인가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 무엇에 대한 것이었나?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 TCT 간격에 대한 것이었나?",
"본 연구를 통한 최적설계 결과로서, 최적구조 배열센서의 비대역폭은 초기 모델에 비해 \\( 90 \\% \\) 이상 증가했는가?",
"본 연구의 결과를 통해 향후 UWSN에서 기존 수중 음향 트랜스듀서의 한계를 극복할 수 있는 무엇의 개발에 활용할수 있는가?",
"본 연구의 결과를 통해 향후 UWSN에서 기존 수중 음향 트랜스듀서의 한계를 극복할 수 있는 초협대역 송신센서 개발에 활용할수 있는가?",
"이 연구에서 FEM과 최적설계기법을 사용하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 수행하고, 광대역 배열 센서 구조를 설계한 이유는 무엇을 만들기 위해서였나?",
"이 연구에서 FEM과 최적설계기법을 사용하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 수행하고, 광대역 배열 센서 구조를 설계한 이유는 공중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위해서였나?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위하여 심벌 트랜스듀서의 배열방법에 대한 연구를 진행 할 때 사용한 것은 무엇인가?",
"본 연구에서는 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성에 무엇이 영향을 미치는지 확인하였는가?",
"본 연구에서 수중 센서 노드용 광대역 음향센서를 만들기 위해 협대역 배열 센서 구조를 설계하였는가?",
"본 연구에서는 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성에 구조상수가 영향을 미치는지 확인하였는가?",
"본 연구에서는 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 무엇에 영향을 미치는지 확인하였는가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 소자 간 무엇의 차이인가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 어떤 간격에 대한 것이었나?",
"본 연구를 통한 최적설계 결과로서, 최적구조 배열센서의 비대역폭은 초기 모델에 비해 얼마나 증가하였는가?",
"본 연구를 통한 최적설계 결과로서, 최적구조 배열센서의 비대역폭은 초기 모델에 비해 몇 \\( \\% \\) 증가했는가?",
"본 연구에서는 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향향상성 영향을 미치는지 확인하였는가?",
"본 연구에서 구조변수가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성(중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭)에 미치는 영향을 분석하여 찾아낸, 심벌 트랜스듀서의 대역폭을 최대화 할 수 있는 최적 값은 소자 사이의 어느 것에 대한 차이인가?"
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<h1>I. 서 론</h1><p>최근 무선 센서 네트워크 기술을 이용한 다양한 응용 분야가 나타나게 되면서 수중에서도 다수의 센서 노드들을 활용한 수중 센서 네트워크(Under Water Sensor Networks, UWSN)에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 이 기술의 대표적인 예로 수중으로 침투하는 적을 탐지하기 위한 Seaweb이 있는데, 이는 센서 노드와 중계 노드, 게이트웨이 등으로 구성되며 센서 노드는 다시 고정형 노드와 이동형 노드로 이루어진다. 이 기술은 해양 오염 모니터링, 재해 예측, 무인 또는 자율 잠수정을 이용한 해저 자원 탐사와 과학적 데이터 수집 등 광범위한 응용 분야에 활용되고 있다. UWSN 체계에서 음향 트랜스듀서는 UWSN의 성능을 좌우하는 핵심요소인데, UWSN의 효과적인 작동을 위해서 고성능 음향 트랜스듀서는 필수적이다. 특히, 고속 통신과 대용량의 정보 전송을 위해서는 광대역 주파수 특성을 가지는 음향 트랜스듀서가 요구된다.</p><p>본 연구에서는 위와 같은 조건을 만족하는 수중 음향 트랜스듀서로 심벌 트랜스듀서를 연구하였다. 심벌 트랜스듀서는 1990 년대 초 Newnham et al.에 의해 개발되었으며 Class V flextensional 트랜스듀서의 소형화된 버전이다.심벌 트랜스듀서는 두 개의 심벌 모양의 금속 캡 사이에 압전 세라믹 디스크가 끼워져 있는 단순한 구조를 가진다. 금속 캡은 기계적 변압기 역할을 하며 세라믹의 높은 음향 임피던스, 작은 인장 변형을 트랜스듀서 전체의 낮은 음향 임피던스, 큰 굽힘 변형으로 변환시키는 역할을 한다. 심벌 트랜스듀서는 구조가간단하여 제조가 용이하고, 크기가 작고 가벼우며, 비교적 낮은 공진주파수에서 고출력으로 구동된다. 그리고 설계변수를 제어하여 특정 응용 분야에 맞게 공진 주파수를 조정하기가 쉬워서 설계 시 큰 유연성을 가질 수 있다. 또한, 제작 공정이 저렴하여 UWSN의 특징인 대규모 노드를 구성하기에 적합하다. 하지만 이 트랜스듀서는 크기가 작고, 높은 품질계수와 낮은 에너지 변환 효율을 가지기 때문에 원하는 소스 레벨과 지향성을 달성하기 위해서는 단일보다는 배열형으로 많이 사용한다. 하지만 이러한 심벌 트랜스듀서 여러 개를 배열한 형태로 사용하게 되면 소자들간의 상호 간섭으로 인해 단일 트랜스듀서에 비해 주파수 특성에 많은 변화가 나타나게 되며, 이를 잘 활용하면 광대역 특성을 구현할 수 있다.</p><p>심벌 트랜스뉴서의 배열 구조에 관해서는 많은 연구들이 수행된 바 있다. Tressler et al.은 배열형 심벌 트랜스듀서의 금속 캡 재료와 캡의 기하학적 구조에 따른 성능을 비교하였다. 그리고 Zhang et al.은 장착 방식에 따른 배열 구조의 성능 차이를 비교하고, 어레이 요소 간의 상호 작용을 분석하는 연구도 수행하였다. Newnham et al.은 2가지 \( (3 \times 3,~5 \times 20\))의 배열형 심벌 트랜스듀서들을 제작하여 Trans-mitting Voltage Response(TVR)을 비교하였다. 또한, Zhang et al.은 유한 요 소 해석과 적분 방정식을 결합하여 \( 3 \times 3 \) 심벌 어레이를 모델링하였다. 이 외에도, 수중 청음기용 배열형 심벌 트랜스듀서의 수신 전압 감도 및 지향성 특성 비교 평가, 6개의 심벌 모듈을 직렬, 병렬 또는 두 가지의 조합으로 배열한 프로젝터 설계 등과 같은 연구들이 이루어진 바 있다. 그러나 이들 연구의 대부분은 배열형 심벌 트랜스듀서의 성능 평가와 활용에 중점을 둔 것으로서, UWSN 체계에 필요한 트랜스듀서의 대역폭 개선과 직접적인 연관은 없다. 그리고 위 사례들에서의 배열형 트랜스듀서들은 동일한 심벌 트랜스듀서들로만 이루어져 있다.</p><p>따라서 본 연구에서는 UWSN에 적용할 수 있도록 광대역 주파수 특성을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서를 설계하였다. 이를 위해 먼저 특정 주파수에서 작동하는 개별 심벌 트랜스듀서를 설계한 다음, 이들을 배열함에 있어 구조변수들이 배열 트랜스듀서의 음향특성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 TVR 레벨에 대한 제한 조건을 만족시키면서 최대의 비대역폭을 갖는 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조를 설계하였다. 설계된 구조의 타당성은 초기 모델과 TVR 스펙트럼을 비교함으로써 확인하였다.</p>
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"무선 센서 네트워크 기술을 이용한 다양한 응용 분야가 나타나게 되면서 다수의 센서 노드들을 활용한 연구가 이뤄지고 있는데 어떤 연구야?",
"무선 센서 네트워크 기술을 이용한 다양한 응용 분야 중 하나로 수중으로 침투하는 적을 탐지하기 위한 Seaweb는 어떤 과정으로 이루어지는가?",
"수중으로 침투하는 적을 탐지하기 위한 Seaweb이 포함된 네트워크 기술은 무엇인가?",
"UWSN 체계에서 음향 트랜스듀서는 UWSN의 성능을 좌우하는 핵심요소인데, UWSN의 효과적인 작동을 위해서 저성능 음향 트랜스듀서는 필수적인게 맞아?",
"Zhang et al.은 유한 요 소 해석과 적분 방정식을 결합하여 어떤 심벌 어레이를 모델링하였는가?",
"Newnham et al.에 의해 개발된 심벌 트랜스듀서는 언제 만든거야?",
"심벌 트랜스듀서는 1990 년대 초 Newnham et al.에 의해 개발되었으며 Class V flextensional 트랜스듀서의 대형화된 버전이 맞아?",
"1990 년대 초 개발되어 두 개의 심벌 모양의 금속 캡 사이에 압전 세라믹 디스크가 끼워져 있는 단순한 구조를 가진 이것은 무엇인가?",
"세라믹의 작은 인장 변형을 큰 굽힘 변형으로 바꾸고, 심벌 트랜스듀서를 구성하는 것은 뭐야?",
"심벌 트렌스듀서는 비교적 높은 공진주파수에서 고출력으로 작동해?",
"원하는 소스 레벨과 지향성을 달성하기 위해서 많이 사용하는 형태로 단일 트랜스듀서에 비해 주파수 특성에 많은 변화가 나타내는 형태를 무엇이라하는가?",
"UWSN에 적용할 수 있도록 광대역 주파수 특성을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서를 설계하기 위해서 어떤 방법으로 분석하였는가?",
"수중 청음기용 배열형 심벌 트랜스듀서는 몇 개의 심벌 모듈을 사용하였나?",
"광대역 주파수 특성을 가지는 단일형 심벌 트랜스듀서를 설계한 이유는 UWSN에 적용하기 위해서야?",
"UWSN의 성능을 좌우하는 핵심요소로 광대역 주파수 특성을 가지는 음향 트랜스듀서가 요구되는 이유가 뭐야?",
"최대의 비대역폭을 갖는 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조의 타당성은 어떤 방법으로 확인하였는가?",
"개별 심벌 트랜스듀서를 설계한 후 구조변수들이 배열 트랜스듀서의 음향특성에 미치는 영향을 분석한 이유가 뭐야?",
"제조가 용이하고, 크기가 작고 가벼우며, 비교적 낮은 공진주파수에서 고출력으로 작동하는 트랜스듀서가 설계 시 큰 유연성을 가지는 이유는 무엇인가?",
"제작 공정이 저렴하여 UWSN의 특징인 대규모 노드를 구성하기에 적합하며 설계변수를 제어하여 특정 응용 분야에 맞게 공진 주파수를 조정하기가 어려운게 맞아?",
"무선 센서 네트워크 기술을 이용한 여러 응용 분야가 나타나면 지하에서도 여러개의 센서 노드들을 이용한 연구가 이뤄지고 있는게 맞아?",
"해저 탐사나 과학 데이터 수집으로 여러가지 분야에 이용되고 있는 기술은 무엇인가?",
"UWSN 체계 중 UWSN의 성능을 좌우하는 중요한 요소로 고속 통신과 대용량 정보 전송을 위해서 광대역 주파수 특성을 가지는 이것은 무엇인가?",
"트랜스듀서는 크기가 크고 높은 품질계수와 낮은 에너지 변환 효율을 가져서 원하는 소스 레벨의 지향성을 달성하려 단일이 아닌 배열형으로 사용하는게 맞아?",
"Zhang et al.은 심벌 트랜스뉴서의 배열 구조에 관한 연구를 어떤 과정으로 수행했어?"
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인공물ED
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<h1>III. 배열형 심벌 트랜스듀서 성능에 미치는 구조변수 영향</h1><p>광대역 배열형 심벌 트랜스듀서 설계를 위해서 우선 배열의 구조변수가 트랜스듀서에 미치는 영향을 분석하였다. 여기서 말한 구조변수는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 분극 방향, \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심 주파수와 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심간(Center-To-Center, CTC) 간격 등이다. \( \lambda \)는\( f_{1} \) 주파수에서의 물속 음파의 파장이다. 구조변수에서 중심 주파수와 중심간 간격의 범위는 중심 주파수인\( f_{1} \) 대비 비율, 파장 대비 비율로 설정하였다. 먼저, 분극 방향은 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)가 동일하거나 서로 반대되는 방향을 가지도록 설정하였다. 그리고 트랜스듀서 중심 주파수의 차이가 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성에 미치는 영향을 분석하였는데, \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 주파수는 기준 주파수인\( f_{1} \)로 고정시키고, \( \mathrm{Tx}_{2} \) 의 주파수 \( f_{2} \)만 \( 0.8 f_{1}, 1.0 f_{1}, 1.2 f_{1} \)로 변화시켰다. 동시에, 트랜스듀서들 중심간 간격이 배열형 심벌 트랜스듀서의 성능에 미치는 영향을 분석하였는데, 향후 시제품으로 제작되어 측정할 때 사용할 취구의 크기를 고려하여 중심간 간격을 \( 0.3 \lambda, 0.36 \lambda, 0.42 \lambda \)로 설정하였다. TVR 스펙트럼에서 추출한 음향특성은 중심 주파수, 최대 TVR 값, 대역폭 등이고, \( -3 \mathrm{~dB} \) 대역폭을 중심 주파수로 나누어 비대역폭을 구하였다. Fig. 5는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 분극 방향이 같을 때, 중심 주파수 차이와 중심간 간격의 변화에 따른 배열형 심벌 트랜스듀서의 TVR 스펙트럼 변화를 나타낸다. Fig. 5(a)와 (c)에서 TVR 스펙트럼의 통과대역에서 노치가 발생하는 이유는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 공진 주파수 전후의 음향 임피던스가 서로 반대의 부호를 가지기 때문인 것을 판단된다. 전체적으로 중심간간격이 좁아질수록 TVR이 낮아지고, 대역폭이 증가한다. Fig. 5(a)~(c)의 경우, 중심간 간격이 \( 0.3 \lambda \)일 때 비대역폭이 각각 \( 29.9 \%, 40.6 \%, 26.4 \% \)이다.</p><p>Fig. 6 은 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 분극 방향이 다를 때, 중심 주파수 차이와 중심간 간격의 변화에 따른 배열형 심벌 트랜스듀서의 TVR 스펙트럼 변화를 나타낸다. Fig. 6에서는 Fig. 5와는 반대로 중심간 간격이 넓을수록 TVR이 낮아지고, 대역폭이 증가하는 것으로 나타났다. 구체적으로 Fig. 6(a)과 (c)의 경우, 중심간 간격이 \( 0.42 \lambda \)일 때 비대역폭은 각각 \( 33 \% \)와 \( 25.6 \% \)이다. 단, Fig. 6(b)의 경우에는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심 주파수가 같고 분극 방향이 반대이다 보니 두 트랜스듀서에서 발신되는 음파들의 위상이 정확히 반대가 되어서 서로를 상쇄시키는 현상이 나타난다. 그러다 보니 Fig. 5 혹은 Fig. 6(a), (c)와같은 경우들에 비해 최종 음압이 \( 120 \mathrm{~dB} \) 이상 현저히 낮게 나와서 본래 용도인 수중 탐지용으로 사용하기에 부적합해졌기 때문에 더 이상 배역폭을 비교할 대상이 되지 않는다. 위의 결과를 바탕으로 배열형 심벌 트랜스듀서의 비대역폭은 구성 소자의 분극 방향, 소자들 간 중심 주파수 차이 그리고 중심간 간격을 제어함으로써 효과적으로 조절할 수 있음을 알 수 있다.</p><p>Fig. 5에서 노치가 발생하지 않은 경우인 Fig. 5(b)와 Fig. 6 의 결과를 비교해보면, 소자들 분극 방향이 같을 때의 비대역폭이 서로 다를 때의 비대역폭보다 훨씬 크다. 따라서 이후의 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 설계에서는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 분극 방향을 서로 같게 해서 설계를 하였고, 설계변수에서 분극 방향을 제외하였다. 배열 구조 설계를 좀 더 정확하게 하기 위해 같은 분극 방향일 때 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심 주파수와 중심간 간격을 좀 더 세분화하고, 사전 분석을 통해 대역폭 확장에 유리한 설계변수의 변화 구간을 설정하여 Table 3에 나타내었다. Table 3에 나타낸 구간에 대해 중심 주파수 차이와 중심간 간격 변화에 따른 배열형 심벌 트랜스듀서의 성능에 대해서 추가적으로 분석하여 Fig. 7에 나타내었다. 여기서 \( 0.85 f_{1}, 0.9 f_{1}, 0.95 f_{1} \)의 중심 주파수를 가지는 트랜스듀서들의 구조는 2장에서와 동일한 방법을 사용하여 도출하였다.</p>
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"분극 방향은 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)가 동일하거나 서로 반대되는 방향을 가지도록 했어?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)의 주파수는 무엇으로 고정시켰지?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{2} \\) 의 주파수 \\( f_{2} \\)를 \\( 0.8 f_{1}, 1.0 f_{1}, 1.2 f_{1} \\)로 변화시켰어?",
"트랜스듀서들 중심간 간격이 무엇에 영향을 미치치?",
"시제품으로 제작되어 측정할 때를 고려하여 중심간 간격을 얼마로 설정했지?",
"TVR 스펙트럼에서 추출한 음향특성 중 하나는 최소 TVR값이 맞아?",
"TVR 스펙트럼에서 추출한 음향 대역폭을 \\( -2 \\mathrm{~dB} \\) 중심으로 나눴어?",
"TVR 스펙트럼의 통과대역에서 노치가 발생하는 이유는 뭐야?",
"중심간간격이 좁아질수록 TVR이 낮아져?",
"중심간간격이 좁아질수록 대역폭이 줄어들어?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 분극 방향이 다를 때, 중심 주파수 차이와 중심간 간격의 변화에 대해 무엇이 변화 되었어?",
"중심간 간격이 넓을수록 대역폭이 어떻게 되었어?",
"중심간 간격이 \\( 0.42 \\lambda \\)일 때 비대역폭은 얼마지?",
"두 트랜스듀서에서 발신되는 음파들의 위상이 반대가 되어 무슨 현상이 나타나?",
"노치가 발생하지 않은 경우를 비교 했을 때 알 수 있는 사실은 뭘까?",
"수중 탐지용으로 사용하기에 적합해?",
"광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 설계에서는 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 분극 방향을 서로 같게 해서 설계를 하였니?",
"배열 구조 설계를 좀 더 정확하게 하기 위해 사전 분석을 통해 변화를 준 것은 뭐지?",
"배열 구조 설계를 좀 더 정확하게 하기 위해 같은 분극 방향일 때 처리한 방법은 뭐야?",
"구조변수에서 중심 주파수와 중심간 간격의 범위는 어떤 비율로 설정했지?",
"중심간 간격이 넓을수록 TVR이 높아지니?",
"광대역 배열형 심벌 트랜스듀서 설계를 위해서 먼저 무엇을 분석했어?",
"최종 음압이 얼마가 나왔어?",
"광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 설계변수에서 제외한 항목은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 분극 방향이 같을 때 나타내는게 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 공진 주파수 전후의 음향 임피던스가 서로 반대의 부호를 가지면 뭐가 발생해?",
"중심간 간격이 \\( 0.3 \\lambda \\)일 때 비대역폭이 각각 얼마야?"
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인공물ED
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<h1>IV. 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서 구조 설계</h1><p>본 절에서는 비대역폭을 최대로 갖는 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조를 설계하였다. 3장의 구조변수 변화에 따른 배열형 심벌 트랜스듀서의 음향특성 변화 분석 결과를 바탕으로 설계변수를 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심 주파수 \( f_{2} \)와 중심간 간격으로 설정하였다. \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 중심 주파수는 3 장과 동일하게 \( f_{1} \)로 고정하였다. 최적설계를 위한 설계변수 변화 범위는 경향성 분석에 사용하였던 것과 동일하게 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 주파수 범위는 \( 0.8 f_{1} \sim 1.0 f_{1},\) CTC 간격의 범위는 \( 0.3 \lambda \sim 0.36 \lambda \)로 설정하였다. 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계는 Fig. 8에 나타낸 것과 같은 순서로 진행하였다. 비대역폭 최대화를 목적 함수로 설정하였고, 이 때 제한 조건으로 배열 트랜스듀서의 최대 TVR은 기준 모델인 \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 최대 TVR 이상이 되도록 하였으며, 이를 Eq. (1)에 나타내었다.</p><p>Objective function : maximize the fractional bandwidth Constraint : \(\mathrm{TVR}\) \( \geq 130.9 \mathrm{~dB}\left(\right. \)\(\mathrm{TVR}\) of \(\mathrm{Tx}\))<caption>(1)</caption></p><p>최적설계를 위해 실험계획법 중 중심 주파수 차이는 \( 5 \mathrm{k} \) 요인배치법, 중심간 간격은 \( 3 \mathrm{k} \) 요인배치법을 이용하여 15개의 표본을 선정하고, 각 표본에 대해 설계변수들의 변화에 따른 중심 주파수와 최대 TVR 값, 대역폭, 비대역폭을 분석하였다. 그 후, 분석된 데이터에 대해 다중 회귀 분석을 수행하여 목적 함수와 제한 조건에 대한 회귀방정식을 도출하였다. 그리고, 도출된 회귀방정식에 대해 OptQuest Nonlinear Programs(OQNLP) 알고리즘을 적용하여 목적 함수와 제한 조건을 만족하는 배열형 심벌 트랜스듀서의 최적구조를 도출하였다. OQNLP 알고리즘은 비선형적인 문제에서 최적점을 찾는 Multistart 휴리스틱 알고리즘이다. 해당 알고리즘을 사용한 이유는 하나의 시작점만 찾는 것이 아니라 많은 수의 시작점을 선정하여 많은 수의 최적점을 얻을 수 있고, 얻어진 최적점들을 비교하여 전역 최적점을 찾을 수 있기 때문이다.</p><p>초기 모델 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 중심 주파수는 \( 1.08 f_{1} \), 최대 TVR 값은 \( 137.4 \mathrm{dB} \), 대역폭은 \( 0.32 f_{1} \), 비대역폭은 \( 28.9 \% \)이다. 위에서 도출된 배열형 심벌 트랜스듀서의 최적구조는 Table 4에 나타내었다. 여기서 \( 0.92 f_{1} \)의 중심 주파수를 가지는 트랜스듀서의 구조는 2장의 방법과 동일한 방법을 사용하여 구하였다. 초기 배열 트랜스듀서 모델을 구성하는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \) 소자 각각의 TVR 스펙트럼은 Fig. 9에 나타내었으며, 정량적인 음향특성 값을 Table 5에 나타내었다. 이후, \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)를 Fig. 4와 같이 배열한 초기 배열 트랜스듀서의 TVR 스펙트럼을 Fig. 10에 보였다. 최적구조를 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서의 중심 주파수는 \( 1.07 f_{1} \), 최대 TVR 값은 \( 135.0\mathrm{dB} \), 대역폭은 \( 0.57 f_{\mathrm{l}} \), 비대역폭은 \( 52 \% \)이다. 최적화된 배열형 심벌 트랜스듀서의 TVR 값은 \( 135.0 \mathrm{~dB} \)로서 제한 조건을 만족하였으며, 비대역폭은 최적설계 전의 결과에 비해 1.8배 증가한 것으로 나타났다.</p><p>Fig. 10은 초기 배열 구조의 TVR 스펙트럼과 비교하여 최적화된 배열 구조의 TVR 스펙트럼을 나타낸 것이며, 정량적인 음향특성 값들을 Table 6에 비교하였다. 동일한 트랜스듀서 개수를 사용했음에도 불구하고 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 주파수와 트랜스듀서 간격을 최적화함으로써 비대역폭을 획기적으로 증대시킬 수 있었다. 그러나 트랜스듀서들에 의해 공급되는 음향 파워는 일정한 상태에서 대역폭이 넓어지다 보니 최대 TVR이 불가피하게 낮아지는 것으로 나타났다. 그러나 설계된 최대 TVR인 \( 135.0 \mathrm{~dB} \)는 Eq. (1)에서 인가한 제한조건 \( 130.9 \mathrm{~dB} \)를 초과하므로, 설계결과는 이 조건을 만족시켰다. 결론적으로, 이상에서 설계된 광대역 심벌 트랜스듀서는 비록 TVR이 어느 정도 저하되기는 했지만 본 연구에서 의도했던 UWSN용 광대역 센서로서의 성능은 충분히 향상되었다고 할 수 있다.</p><table border><caption>Table 6. Comparison of the acoustic characteristics of the initial and optimized cymbal transducer arrays.</caption><tbody><tr><td></td><td>Center frequency</td><td>Maximum TVR</td><td>Bandwidth</td><td>Fraction bandwidth</td></tr><tr><td>Initial model</td><td>\( 1.08 f_{1} \)</td><td>\( 137.4 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 5.0 \mathrm{kHz} \)</td><td>\(28.9\%\)</td></tr><tr><td>Optimized model</td><td>\( 1.07 f_{1} \)</td><td>\( 135.0 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 9.2 \mathrm{kHz} \)</td><td>\(52.0\%\)</td></tr><tr><td>Difference</td><td>\(-0.01 f_{1} \)</td><td>\( -2.4 \mathrm{~dB} \)</td><td>\(+4.2 \mathrm{kHz} \)</td><td>\(+23.1\%\)</td></tr></tbody></table>
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"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법에서는 몇개의 표본을 선정하였는가?",
"본 절에서는 어떠한 부품의 설계를 다루는가?",
"본 장에서는 설계변수를 무엇으로 설정하였나?",
"본 장에서는 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)의 중심 주파수는 3 장과 상이하게 \\( f_{2} \\)로 고정하였나?",
"본 절에서 배열형 트랜스듀서의 구조를 설계하였을때 최적 설계를 위한 설계변화를 위한 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 주파수 범위는 얼마인가?",
"본 장에서는 설계변수를 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)의 중심 주파수 \\( f_{1} \\)와 중심간 간격으로 설정하였나?",
"본 절에서 배열형 트랜스듀서의 구조를 설계하였을때 최적 설계를 위한 설계변화를 위한 CTC 간격의 범위는 \\( 0.3 \\lambda \\sim 0.36 \\lambda \\)으로 설정하는 것이 맞는가?",
"본 절에서 배열형 트랜스듀서의 구조를 설계하였을때 최적 설계를 위한 설계변화를 위한 CTC 간격의 범위는 얼마인가?",
"본 절에서 배열형 트랜스듀서의 구조를 설계하였을때 최적 설계를 위한 설계변화를 위한 CTC 간격의 범위는 \\(\\mathrm{Tx}_{2} \\)의 주파수 범위를 \\( 0.8 f_{1} \\sim 1.0 f_{1},\\)으로 설정하는 것이 맞는가?",
"본 절에서 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계 진행시 Eq.(1)의 식이 나오는데, 이때 목적 함수는 무엇으로 정하였는가?",
"본 절에서 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계 진행시 Eq.(1)의 식이 나오는데, 이때 목적 함수는 비대역폭 최대화로 설정하였는가?",
"본 절에서 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계 진행시 Eq.(1)의 식이 나오는데, 이때 제한 조건으로 배열 트랜스튜서의 최대 TVR의 기준은 어떻게 되는가?",
"본 절에서 나온 비대역폭 최대화는 몇 \\({~dB}\\) 이상인가?",
"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법 중 중심 추파수 차이는 어떤 계획으로 표본을 선정하였나?",
"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법 중 중심간 간격 차이는 어떤 계획으로 표본을 선정하였나?",
"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법 중 중심 추파수 차이는 \\( 5 \\mathrm{k} \\) 요인배치법으로 표본을 선정하였는가?",
"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법 중 중심간 간격은 \\( 5 \\mathrm{k} \\) 요인배치법으로 표본을 선정하였는가?",
"본 절에서 최적설계를 위해 15개의 표본을 선정하였는가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계를 진행하면서 최적의 설계를 위해 선정된 각 표본은 설계변수들의 변화에 따라 분석이 되었는데, 이때 비교 분석 대상은 무엇이었나?",
"본 절에서 최적설계를 위한 실험 계획법을 이용하여 10개의 표본을 선정하였는가?",
"목적 함수와 제한 조건에 대한 회귀방정식을 구하기 위하여 OQNLP 알고리즘을 적용하였는가?",
"목적 함수와 제한 조건에 대한 회귀방정식을 구하기 위하여 어떠한 알고리즘을 적용하였는가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 대역폭은 얼마로 확인하였는가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 비대역폭은 얼마로 확인하였는가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 중심 주파수는 \\( 1.8 f_{1} \\) 인가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 최대 TVR 값은 \\( 137.4 \\mathrm{dB} \\) 인가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 대역폭은 \\( 0.32 f_{1} \\) 인가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위한 중심 주파수는 얼마인가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위한 대역폭은 얼마인가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위한 최대 TVR값은 얼마인가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위한 비대역폭은 얼마인가?",
"중심 주파수가 \\( 1.07 f_{1} \\) 이면 배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가질 수 있는가?",
"최대 TVR 값이 \\( 135.0\\mathrm{dB} \\)인 경우 배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가질 수 있는가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위해서는 대역폭이 \\( 0.57 f_{\\mathrm{l}} \\) 가 되어야 하는가?",
"배열형 심벌 트랜스듀서가 최적구조를 가지기 위한 비대역폭은 \\( 52 \\% \\)가 되어야 하는가?",
"OQNLP 알고리즘을 사용한 이유는 하나의 시작점만 찾는 것이 아니라 많은 수의 시작점을 선정하여 많은 수의 최적점을 얻을 수 있기 때문인가?",
"OQNLP 알고리즘을 사용하여서는 전역 최적점을 찾기 힘들기 때문에 본 절에서는 사용하지 않았나?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 중심 주파수는 얼마로 확인하였는가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 최대 TVR 값은 얼마로 확인하였는가?",
"본 절에서 광대역 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조 설계 진행시 Eq.(1)의 식이 나오는데, 이때 제한 조건은 기준 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)의 최대 TVR 이상으로 정하는 것이 맞는가?",
"본 절에서 초기 모델 \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)과 \\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)로 구성되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 비대역폭은 \\( 28.9 \\% \\) 인가?",
"Table 6에서는 정량적인 음향 특성을 비교하였는데, Optimized model의 Fraction bandwidth는 몇 %인가?",
"정량적인 음향특성 값들을 비교한 Table 6을 참고하였을때, Initial model의 Bandwidth는 몇 \\( \\mathrm{kHz} \\) 인가?",
"표 6을 참고하여 Optimized model의 Maximum TVR는 얼마인가?",
"Table 6에서는 정량적인 음향 특성을 비교하였는데, Initial model의 Fraction bandwidth는 몇 %인가?",
"정량적인 음향특성 값들을 비교한 표 6을 참고하면 Optimized model의 Center frequency은 얼마인가?",
"정량적인 음향특성 값들을 Table 6을 참고하였을때 Initial model의 Center frequency는 얼마인가?",
"표 6을 참고하여 Initial model의 Maximum TVR는 얼마인가?",
"정량적인 음향특성 값들을 비교한 Table 6을 참고하였을때, Optimized model의 Bandwidth는 몇 \\( \\mathrm{kHz} \\) 인가?",
"하나의 시작점만 찾는 것이 아니라 많은 수의 시작점을 선정하여 얻어진 최적점들을 비교하여 전역 최적점을 찾을 수 있기 때문인가?"
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<p>초 록: 심벌 트랜스듀서는 늪은 품질계수와 낮은 에너지 변환 효율성을 가지기 때문에 단일보다는 배열형으로 많이 사용된다. 단, 배열형으로 사용하면 구성 트랜스듀서들 간의 상호작용으로 인해 주파수 특성에 많은 변화가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 성질을 이용하여 초광대역 특성을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조를 설계하였다. 먼저, 특정 중심 주파수를 가지는 심벌 트랜스듀서를 설계하였다. 그리고 설계된 심벌 트랜스듀서들로 \( 2 \times 2 \) 평면 배열을 구성하는데, 구성 트랜스듀서들이 모두 동일하거나 엇갈리는 분극 방향을 가지도록 하였다. 이 배열구조에 대해서 구성 트랜스듀서들 간의 중심 주파수 차이와 트랜스듀서들 중심과 중심 간의 간격이 전체 배열 구조의 음향특성에 미치는 영향을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 비대역폭이 최대가 되는 배열형 심벌 트랜스듀서의 구조를 도출하였다.</p>
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"심벌 트랜스듀서는 어떤 형으로 많이 사용되니?",
"구성 트랜스듀서들간의 상호작용으로 인해 주파수 특성에 많은 변화가 나타나는 것은 무엇을 이용했을 때 인가?",
"트랜스듀서들 간의 중심 주파수 차이만을 이용하여 전체 배열 구조의 음향 특성에 미치는 영향을 분석하였니?",
"단일형 보다는 배열형에 많이 사용되는 것은 무엇인가?",
"본 연구에서 초광대역 특성을 가지는 어떤 유형의 심벌 트랜스듀서를 설계하였는가?",
"배열형으로 사용했을 때 어떤 부분에 많은 변화가 나타나니?",
"심벌 트랜스듀서가 배열형으로 많이 사용되는 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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광대역 심벌 트랜스듀서 배열 설계
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<h1>II. 배열형 심벌 트랜스듀서 구성</h1><p>본 연구에서는 상용 프로그램인 PZFlex를 이용하여 심벌 트랜스뉴서의 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA) 모델을 구축하고 음향특성을 분석하였다. 단일 심벌 트랜스듀서에 대해 구축된 2D 축대칭 모델과 해당 트랜스듀서의 구조를 Fig. 1에 나타내었다. Fig. 1에서 \( \mathrm{d}_{a} \)는 공동 위 직경, \( \mathrm{d}_{b} \)는 공동 아래 직경, \( \mathrm{d}_{\mathrm{c}} \)는 압전 세라믹 직경, \( \mathrm{t}_{\mathrm{m}} \)은 금속 캡 두께, \( \mathrm{t}_{\mathrm{c}} \)는 압전 세라믹 두께, \( \mathrm{h}_{c} \)는 공동 높이를 말한다. 압전 세라믹 디스크상하면에 금속 캡이 접착된 구조를 가지는데, 압전 세라믹 디스크와 금속 캡 사이의 접착층은 너무 얇아서 해석 모델에서는 무시하였다. 압전 세라믹 재료는 PLT-5A이고, 금속 캡 재료는 황동이다. 각 재료의 물성은 Reference의 값을 인용하였다.</p><table border><caption>Table 1. Structural parameters and dimensions of the cymbal transducer \( \mathrm{Tx}_{1} \).</caption><tbody><tr><td>Structural Parameter</td><td>Symbol</td><td>Dimension \((\mathrm{mm}\))</td></tr><tr><td>Diameter of the cavity apex</td><td>\(\mathrm{d}_\mathrm{a}\)</td><td>5.1</td></tr><tr><td>Diameter of the cavity base</td><td>\(\mathrm{d}_\mathrm{b}\)</td><td>14.5</td></tr><tr><td>Diameter of the piezoceramic</td><td>\(\mathrm{d}_\mathrm{c}\)</td><td>20.0</td></tr><tr><td>Thickness of the metal cap</td><td>\(\mathrm{t}_\mathrm{m}\)</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Thickness ofhe piezocaramic</td><td>\(\mathrm{t}_\mathrm{c}\)</td><td>1.0</td></tr><tr><td>Height ofthe cavity</td><td>\(\mathrm{h}_\mathrm{c}\)</td><td>0.7</td></tr></tbody></table><p>우선 배열형 심벌 트랜스듀서를 구성하기 위한 특정 중심 주파수와 TVR 값을 가지는 단일 심벌 트랜스듀서를 설계하였다. 먼저, 중심 주파수가\( f_{1} \)인 심벌 트랜스듀서 \( \left(\mathrm{Tx}_{1}\right) \)의 구조를 설계하였다. 설계 방법 및 설계 결과는 선행 연구인 Reference 에서 도출된 결과를 사용하였으며, 그 값을 Table 1에 나타내었다. Fig. 2 는 \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 수중 TVR 스펙트럼이고, \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 음향특성 값을 Table 2에 표시하였다. 여기서 \( f_{1} \)은 \(16 \mathrm{kHz} \)이며 모든 주파수 특성은\( f_{1} \)에 정규화되었다.</p><p>다음으로,\( f_{2} \)를 중심 주파수로 가지는 심벌 트랜스듀서 \( \left(\mathrm{Tx}_{2}\right) \)를 설계하였다. \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 중심 주파수는\( f_{1} \) 대비 \( 20 \% \) 증감시킨 값들로 설정하였다. \( \mathrm{Tx}_{1} \)의 치수를 기준으로 Reference 에 사용된 설계변수를 사용하여 해당 변수의 치수 범위를 조정함으로써 \( \mathrm{Tx}_{2} \)를 설계하였고, 설계된 두 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 TVR 스펙트럼을 Fig. 3에 나타내었다. 중심 주파수 \( 0.8 \mathrm{f}_{1} \)을 가지는 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 최 대 TVR은 \( 130.7 \mathrm{~dB},-3 \mathrm{~dB} \) 비대역폭은 \( 17.3 \% \)이며, 중심 주파수 \( 1.2 \mathrm{f}_{1} \)을 가지는 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 최대 TVR은 \( 130.9 \mathrm{~dB} \), \( -3 \mathrm{~dB} \) 비대역폭은 \( 16.0 \% \)이다. 그 후, 설계된 심벌 트랜스듀서 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)를 사용하여 Fig. 4와 같은 평면 배열 구조를 구성하였다. Fig. 4에서 대각선으로 마주보는 트랜스듀서 쌍이 각각 \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)이다. 여기서, \( \mathrm{Tx}_{1} \)과 \( \mathrm{Tx}_{2} \)의 분극 방향은 서로 동일하거나 반대 되는 방향을 가지도록 설정하였다. 이 연구의 목적은 배열 트랜스듀서의 구조변수가 트랜스듀서의 음향특성에 미치는 영향을 분석하여, 가능한 한 넓은 대역폭을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서를 설계하는 것이다. 이를 달성하기 위해서 배열형 심벌 트랜스듀서의 성능에 대한 구조변수의 영향을 FEA를 통해 분석하였다.</p>
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"본 연구에서는 상용 프로그램인 PZFlex를 이용하여 심벌 트랜스뉴서의 어떤 모델을 구축했어?",
"Table 1.에서 유한요소해석모델의 Height of the cavity의 Dimension은 몇mm야?",
"Table 1.에서 유한요소해석모델의 Diameter of the piezoceramic의 Dimension는 몇mm야?",
"중심 주파수가\\( f_{1} \\)인 심벌 트랜스듀서 \\(\\left(\\mathrm{Tx}_{1}\\right) \\)의 구조에서 \\( f_{1} \\)은 어떤 주파수를 가져?",
"\\( \\mathrm{Tx}_{2} \\)의 중심 주파수는\\( f_{1} \\) 대비 \\( 30 \\% \\) 증감시킨 값들로 이루어져있어?",
"이 연구의 목적은 가능한 한 넓은 대역폭을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서를 설계하는 것이야?",
"Table 1의 Dimension이 14.5인 parameter는 뭐야?",
"Table 1에서 Dimension값 중 세번째 값에 해당하는 값은 얼마야?",
"Table 1.에서 유한요소해석모델의 Diameter of the cavity apex의 Dimension은 얼마야?",
"심벌 트랜스뉴서의 유한요소해석에서 배열형 심벌 트랜스듀서를 구성하기 위한 특정 중심 주파수와 TVR 값을 가지는 무엇을 설계했어?",
"가능한 한 넓은 대역폭을 가지는 배열형 심벌 트랜스듀서를 설계하기 위해 배열형 심벌 트랜스듀서의 성능에 대한 구조변수의 영향을 무엇을 통해 분석했어?",
"Structural parameters and dimensions of the cymbal transducer \\( \\mathrm{Tx}_{1} \\)에서 Symbol이 \\(\\mathrm{t}_\\mathrm{c}\\)일 때 \tDimension값은 얼마야?"
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인공물ED
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공진주파수 간격을 확장시키는 Whispering Gallery 모드 유전체 복합공진기에 관한 연구
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<p>복합공진기의 제원은 실험을 위해 공진기 및 유전체 직선도파로를 제작하는 것을 염두에 두고 테프론의 제원을 선택하였다. 직선도파로의 크기는 \( E_{y}^{11} \) 모드를 전파할 수 있도록 선택하였고, 공진기의 크기 역시 방사손실을 적게 하면서 \( \mathrm{WGM}_{\mathrm{m}, 1,1} \) 모드를 전파할 수 있도록 비교적 큰 반경의 공진기를 선택하였다. 계산에 있어서 원판공진기의 고유모드로 공진기 1과 2 모두 \( y \)축 방향으로 편파방향을 가지는 \( \mathrm{WGM}_{\mathrm{m}, 1,1} \) 모드를 고려하고 직선도표로의 전송모드 로서는 직선도파로 1, 2, 3 모두 \( E_{y 11} \) 모드를 고려한다. 분포결합특성을 고려한 W. G. 모드 공진기의 공진주파수 특성은 원판과 직선도파로간의 거리에 따라 공진주파수가 미세하게 변동한다. 본 논문에서 는 이러한 공진주파수의 변화를 고려하여 원판과 직선도파로간의 거리를 \( 2 \mathrm{~mm} \)로 고정하였다. 이상의 제원을 가진 복합공진기를 식 (5)의 \( a_{1,1} \)에 대한 과 \( b_{4,3} \) 의 출력특성을 \( 26.8 \mathrm{GHz} \)로부터 \( 28.3 \mathrm{GHz} \)의 주파수 범위에서 \( 10 \mathrm{MHz} \) 간격으로 제산하면 그림 3과 같은 주파수 특성을 가진다.</p> <p>그림 3에서 \( R=110 \mathrm{~mm}, R=82.15 \mathrm{~mm} \)는 반경 \(110 \mathrm{mm} \) 및 \( 82.15 \mathrm{~mm} \) 의 원판공진기가 단독으로 직선도파로에 의해 입출력 될 때의 주파수 특성을 나타낸다.</p> <p>Coupled disk는 그림 1의 복합공진기의 주파수 특성을 나타낸다. 각각의 단독원판공진기의 공진주파수는 표 2에 나타낸다.</p> <p>그림 3에서 반경이 \( 110 \mathrm{~mm} \)인 단독원판공진기의 경우 공진주파수 간격은 약 \( 320 \mathrm{MHz} \)이며, \( R=82.15\mathrm{mm} \)의 경우 공진주파수 간격은 약 \( 400 \mathrm{MHz} \) 인 것을 알 수 있으며 \( 26.90 \mathrm{GHz} \) 부근에서 원판공진기 1과 2의 공진주파수가 비교적 일치하는 것을 알 수 있다. 이 경우 원판공진기 1의 모드 차수는 75이고 원판공진기 2의 모드차수는 55이다. \( 28.11 \mathrm{GHz} \) 부근에서 원판 공진기 1과 2의 공진주파수가 \( 10 \mathrm{MHz} \) 정도 떨어져 있으며, 이 부근의 주파수에서도 \(26.90 \mathrm{GHz} \) 보다는 약하지만 비교적 강한 공진 피크가 발생함을 알 수 있다. 따라서, 공진주파수 간격은 \(1.2 \mathrm{GHz} \) 보다 커지는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 복합공진기의 제원</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>원 판</td><td colspan=3>직선도파로</td></tr><tr><td></td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>비유전율 \( \varepsilon_{r} \)</td><td colspan=5>\( 2.06 \sim j 5.8610^{-4} \)</td></tr><tr><td>두께 \( h \)</td><td colspan=5>\( 8 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>반경 \( R \)</td><td>\( 110 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( 82.15 \mathrm{~m} \)</td><td colspan=3></td></tr><tr><td>폭 \( W \)</td><td colspan=2></td><td colspan=3>\( 8 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td colspan=3>주위의 매질의 비유전율 \( \varepsilon_{1} \)</td><td colspan=3>\( 1.0+\mathrm{j} 0.0 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 단독원판공진기의 공진주파수</caption> <tbody><tr><td colspan=2>\( R=110 \mathrm{~mm} \) 공진기</td><td colspan=2>\( R=82.15 \mathrm{~mm} \) 공진기</td></tr><tr><td>모드차수</td><td>공진주파수 (\(\mathrm{GHz}\))</td><td>모드차수</td><td>공진주파수 (\(\mathrm{GHz}\))</td></tr><tr><td>75</td><td>26.89</td><td>55</td><td>26.90</td></tr><tr><td>76</td><td>27.21</td><td>56</td><td>27.31</td></tr><tr><td>77</td><td>27.53</td><td>57</td><td>27.71</td></tr><tr><td>78</td><td>27.84</td><td>58</td><td>28.11</td></tr><tr><td>79</td><td>28.16</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
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"테프론 제원의 선택은 어떻게 이뤄졌나요?",
"W. G. 모드 공진기는 어떻게 공진주파수가 미세하게 변동하나요?",
"그림 3처럼 원판 공진기가 주파수 특성을 나타내려면 어떻게 해야하나요?",
"선택된 복합공진기를 어떻게하면 그림 3과 같은 주파수 특성을 가질 수 있나요?",
"반경이 \\( 110 \\mathrm{~mm} \\)인 단독원판공진기는 공진 주파수 간격을 어떻게 알 수 있나요?",
"원판공진기 1,2의 공진 주파수가 비슷하게 일치하는 \\( 26.90 \\mathrm{GHz} \\)라는 것을 어떻게 알 수 있나요?",
"공진기와 직선도파의 크기는 어떻게 설정했나요?",
"원판 공진기 1,2의 공진 주파수가 대체로 일치하려면 차수를 어떻게 설정해야하나요?",
"원판 공진기 1,2,의 공진주파수 간격은 \\(1.2 \\mathrm{GHz} \\) 보다 크다는 것을 어떻게 알았나요?",
"표 1에서 원판 공진기의 두께는 몇인가요?",
"복합공진기의 제원에서 비유전율은 몇으로 설정하나요?",
"복합 공진기 제원에서 원판 1의 반경은 몇이니?",
"표1에서 직선도파로 공진기의 주위 매질의 유전율은 얼마로 설정하나요?",
"표2에서 모드차수가 78이면\\( R=82.15 \\mathrm{~mm} \\) 공진기의 모드 차수는 몇이어야 공진 주파수가 유사해지나요?",
"표2에서 모드차수가 76이면 \\( R=82.15 \\mathrm{~mm} \\) 공진기의 모드 차수는 몇으로 설정하면 공진 주파수가 비슷해지나요?",
"표1에서 직선도파로의 폭은 몇인가요?",
"표2에서 \\( R=110 \\mathrm{~mm} \\) 공진기의 차수가 79이면 공진 주파수는 몇인가요?",
"표2에서 \\( R=82.15 \\mathrm{~mm} \\)에서 모드차수 55면 공진 주파수는 몇으로 나오나요?",
"표2에서 \\( R=110 \\mathrm{~mm} \\)인 공진기의 모드 차수는 몇까지 나타나있나요?",
"해당 표에서 공통적으로 사용하는 공진주파수 단위는 무엇인가요?",
"W. G. 모드 공진기가 직선도파로간의 거리에 따라 변동이 있는걸 고려하여 어떻게 실험하나요?"
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인공물ED
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LLCT적용 고집적 스위칭 전원을 위한 Half-Bridge 직렬 공진컨버터
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<h1>3. 실험 및 고찰</h1> <p>저항 부하가 \( 40 \Omega \), 입력전압 \( 300 \mathrm{VDC} \), 출력전압 \( 110 \mathrm{VDC} \)에서 주파수가 \( 300 \mathrm{kH} \)일 경우 \( 300 \mathrm{W} \)급 고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-bridge 직렬 공진컨버터에 대한 실험조건과 적용된 소자정격은 표 4에 나타내었다.</p> <table border><caption>고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격</caption> <tbody><tr><td>입력전압</td><td>\( 300 \mathrm{VDC} \pm 10 \% \)</td></tr><tr><td>출력전압</td><td>\( \mathrm{DC}\) \( 110 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>출력전류</td><td>\( \mathrm{DC}\) \( 0 \sim 3 A \)</td></tr><tr><td>스위칭 주파수(fs)</td><td>\( 300 \sim 450 \mathrm{~kHz} \)</td></tr><tr><td>스위칭 소자</td><td>\( 15 \mathrm{~N} 60 \mathrm{C} 3,650 \mathrm{V}, 15 \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>출력정류다이오드 \( D_{1}, D_{2}, D_{3}, D_{4} \)</td><td>Ultrafast Rectifier 8ETH03 \( 300 \mathrm{V}, 8 \mathrm{A} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 9에서부터 그림 14는 스위칭 주파수 가변 제어를 통해 출력 전압을 일정하게 제어하며 경 부하 \( (68 \mathrm{W}) \)에서 중 부하 \( (300 \mathrm{W}) \)에 대해 고집적 LLCT 평면 변압기 1차측의 단자전압 \( \left(V_{d s}\right) \)과 전류 \( \left(I_{1}\right) \) 그리고 변압기 2차측 단자전압 \( \left(V_{T 2}\right) \)과 전류 \( \left(I_{2}\right) \)의 실험파형을 나타냈다. 그림 9, 그림 11 그리고 그림 13에서 볼 수 있는 것처럼 고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-bridge 직렬 공진컨버터의 스위칭 주파수는 \( 68 \mathrm{W} \)에서 약 \( 330 \mathrm{kHz} \)이고 \( 160 \mathrm{W} \)에서는 약 \( 324 \mathrm{kHz} \) 그리고 \( 300 \mathrm{W} \)에서는 \( 300 \mathrm{kHz} \)로 동작한다. 뿐만 아니라 이 스위칭 주파수는 그림 4의 전압이득 특성곡선의 B영역에서 스위칭 동작을 하기 때문에 그림 10 , 그림 12 그리고 그림 14와 같이 고집적 LLCT 평면변압기 2차측의 전류는 불연속으로 흐르게 된다.</p> <p>이와 같이 그림 9에서부터 그림 15에서 볼 수 있는 것처럼 고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-bridge 직렬 공진컨버터는 전 부하 범위에서 영 전압 스위칭(ZVS)을 하는 것을 알 수 있고,고집적 LLCT 평면변압기 2차측의 전류가 불연속으로 흐르기 때문에 정류다이오드의 역 회복 특성에 따른 스위칭 손실을 줄일수 있다. 그리고 그림 15와 그림 16은 출력전압 실험파형과 부하변화에 따른 효율특성을 나타낸 것이다. 그림 16의 효율특성에서 볼 수 있는 것처럼 영 전압 스위칭과 고집적 LLCT 평면변압기 2차측 정류다이오드의 스위칭 손실 저감에도 불구하고 좋은 효율 특성을 갖지 못했다. 이러한 이유는 고집적 LLCT 평면변압기의 누설 인덕턴스를 만들기 위해 삽입된 저투자율 코어(Leakage layer)의 주파수 손실 특성이 좋지 못했기 때문이다. 향후 좋은 코어특성을 가진 저투자율 코어를 적용하여 좀더 보완하고자 한다</p> <p>마지막으로 그림 17은 고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-bridge 직렬공진 컨버터의 시제품 사진을 나타냈다.</p>
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"고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격의 표에서 스위칭 주파수는 어떤 조건이였나요?",
"고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격의 표를 보면 입력전압은 무엇입니까?",
"고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격의 표를 보면 \\( \\mathrm{DC}\\) \\( 110 \\mathrm{V} \\)의 결과 값은 출력 전압, 출력전류 중 무엇을 나타냅니까?",
"고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격의 표를 보면 \\( 15 \\mathrm{~N} 60 \\mathrm{C} 3,650 \\mathrm{V}, 15 \\mathrm{A} \\)은 어떤 항목인가?",
"고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-br idge 직렬 공진컨버터 주요정격의 표에서 출력정류다이오드 \\( D_{1}, D_{2}, D_{3}, D_{4} \\) 값은 어떤거야?"
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인공물ED
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LLCT적용 고집적 스위칭 전원을 위한 Half-Bridge 직렬 공진컨버터
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<h2>2.2 FEMM을 이용한 고집적 LLCT 평면변압기의 전자장 해석</h2> <p>아래의 그림 5는 Finite Element Method Magnetics(FEMM)이라는 전자장 해석을 할 수 있는 소프트웨어를 이용하여 실제 고집적 LLCT 평면변압기 적용 Half-bridge 직렬 공진컨버터에 적용한 고집적 LLCT 평면변압기의 파라메타와 같게 주 코어(Main Core)는 투자율이 1400인 3F3 재질의 EE32 Planar Core 재질과 B-H특성조건을 주고 1차측 턴수: 8 turns, 2차측 턴수:: 4turns로 하는 병렬 3층으로 적용하였다. 그리고 1차 권선은 표피 깊이(Skin Depth)를 고려하여 폭: \( 1.4 \mathrm{mm} \) 두께: \( 0.2 \mathrm{mm} \)로 하고 2차 권선은 폭: \( 3.5 \mathrm{mm} \) 두께: \( 0.2 \mathrm{mm} \)로 하였다. 그리고 직렬공진을 위해 요구되는 누설 인덕턴스는 공극(Gap)으로는 그 누설 인덕턴스 값을 얻기에 한계성을 가지기 때문에 공극 대신 투자율이 45인 CK45라는 분말 코어로 적용했을 경우의 고집적 LLCT 평면변압기의 자속분포를 나타내고 있다. 아래 그림 5를 통해서 알 수 있듯이 주 코어(Main core)를 통해서 2차측을 쇄교하는 주 자속의 일부가 투자율이 낮은 코어(Leakage Layer)를 통해서 흐르는 것을 볼 수 있다. 이러한 결과로 자화 인덕턴스 \( L_{~m} \)은 감소하고 누설인덕턴스 \( L_{l} \)는 증가함을 알 수 있다. 즉, 고집적 LLCT 평면변압기를 설계함에 있어서 저 투자율 코어(Leakage Layer)를 통해 직렬공진에 필요한 누설 인덕턴스 값을 저 투자율 코어의 두께나 투자율을 조절함으로써 얻을 수 있다. 그리고 공극을 사용했을 경우와 달리 주 자속의 일부가 저 투자율 코어를 통해서 흐르기 때문에 프린징 자속(Fringing Flux)에 따른 EMI영향을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다.</p> <p>또한 2차측을 개방한 상태에서 시뮬레이션 한 그림 5의 결과로부터 1차측 권선에 흐르는 여자전류는 \( 1.83 \mathrm{A} \)이고, 이에 대한 1차측 권선 한 층에 대한 자기인덕턴스는 \( 165.734 \mu \mathrm{H} \)의 값을 얻을 수 있다. 그러나 1차측 권선의 구조가 회로 적으로 3층 병렬연결되어 있으므로 실제 1차측 자기인덕턴스 값은 \( L_{\text {self }}=55.25 \mu H \)을 얻을 수 있었다. 그리고 실제 제작한 고집적 LLCT 평면변압기의 1차측 자기 인덕턴스는 \( 50.9 \mu \mathrm{H} \)을 얻었다. 이와 같이 실제 설계한 변압기의 특성을 FEMM을 통해서 거의 일치함을 알 수 있다.</p> <h2>2.3 고집적 LLCT 평면변압기 설계</h2> <p>저투자율 코어를 사용한 고집적 LLCT 평면변압기의 자기적 에너지, 세라믹 평판커패시터 유전체에서의 전기적 에너지, 패러데이 법칙, 표피 깊이, 풋 프린트(Footprint)의 종횡비등의 고려하여 그림 6에 대한 임의의 변수들 \( \left(w, l, n, N_{1}, h_{l}, h_{c}\right) \)의 필요한 고집적 LLCT 평면변압기 설계에 대한 방정식을 유도함으로써 설계사양에 맞는 보다 적합한 고집적 LLCT 평면변압기를 설계할 수 있고, 관련된 수식과 변수들을 아래 표 1에 정리하였다.</p> <p>(Winding layer 수)</p> <p>\( n=\frac{\Delta B_{l}}{4 J \delta \mu_{o} \mu_{l}} \)<caption>(2)</caption></p> <p>(Winding window 폭)</p> <p>\( w=\sqrt{\frac{C_{r} V_{c}}{2 \epsilon_{0} \epsilon_{d} E_{\max }\left(k_{f}+2\right)}} \)<caption>(3)</caption></p> <p>(1차 권선의 턴수)</p> <p>\( N_{1}=\frac{\Delta B_{l}}{2 I_{1} \mu_{0} \mu_{l}} \sqrt{\frac{C_{r} V_{c}}{2 \varepsilon_{0} \varepsilon_{d} E_{\max }\left(k_{f}+2\right)}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>(변압기 구조의 길이)</p> <p>\( l=k_{f} \sqrt{\frac{C_{r} V_{c}}{2 \varepsilon_{0^{\varepsilon} \varepsilon_{d}} E_{\max }\left(k_{f}+2\right)}} \)<caption>(5)</caption></p> <p>(누설 인덕턴스 layer의 높이)</p> <p>\( h_{l}=\frac{2 L_{r} I_{1}^{2} \mu_{0} \mu_{l} \varepsilon_{0} \varepsilon_{d} E_{\max }\left(k_{f}+2\right)}{\Delta B_{l}^{2} k_{f} C_{r} V_{c}} \)<caption>(6)</caption></p> <p>(Main core의 높이)</p> <p>\( h_{c}=\frac{4 V_{1} I_{1} \mu_{0_{0}} f_{f_{0}}{ }^{\varepsilon}{ }_{d} E_{\max }\left(k_{f}+2\right)}{\Delta B \Delta B{ }_{f} f k_{t} k_{f} C_{r} V_{c}} \)<caption>(7)</caption></p> <p>\( h / 2=\left(2 \delta n+\frac{V_{C}}{E_{\max }}\right) k_{P}=2.63 \mathrm{~mm} \)<caption>(8)</caption></p> <table border><caption>설계 방정식에 의한 변수 값</caption> <tbody><tr><td>변수</td><td>변수값</td></tr><tr><td>\( n \)(Winding layer 수)</td><td>2.2</td></tr><tr><td>\( w \)(Winding window 폭)</td><td>\( 10.9 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( N_{1} \)(1차권선의 턴 수)</td><td>\( 6 \mathrm{turn} \)</td></tr><tr><td>\( l \)(변압기 구조의 길이)</td><td>\( 23.16 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( h_{l}( \) 누설 인덕턴스 layer의 높이)</td><td>\( 0.32 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( h_{c} \)(Main core의 높이)</td><td>\( 4.26 \mathrm{mm} \)</td></tr></tbody></table> <p>표 1과 수식 (2)~(8)을 이용하여 표 2와 같은 결과 값을 얻을 수 있었지만, 위의 조건에 맞는 코어를 직접 제작하는데 어려움이 있어 비슷한 조건의 코어인 \( \mathrm{EE} 32 \)를 적용하였다. 이 경우 \( n=2, w=9.276 \mathrm{mm} \), \( N_{1}=8, \quad l=20.32 \mathrm{mm}, \quad h_{l}=1 \mathrm{mm}, \quad h_{c}=3.17 \mathrm{mm} \)의 값을 갖는다. 또한, 1차측 턴 수를 6에서 8 턴으로 한 것은 계산된 \( 0.32 \mathrm{mm} \) 저 투자율의 두께를 제작하는 데 어려움이 있어 턴 수와 저 투자율 코어의 두께를 증가시켜 필요한 자화 인덕턴스와 누설 인덕턴스의 값을 얻기 위해서이다. 이와 같은 방법에 의해서 만들어진 고집적 LLCT 평면변압기의 측정된 변압기의 1차측 자기인덕턴스 \( \left(L_{P}\right) \)와 2차측 자기인덕턴스 \( \left(L_{S}\right) \), 차측 등가 누설인덕턴스\( \left(L_{c q}\right) \) 및 1차측 자화인덕턴스 \( \left(L_{m p}\right) \)와 1차측 누설인덕턴스\( \left(L_{l p}\right)\), 2차측 누설인덕턴스\( \left(L_{l s}\right) \)는 아래 표 3에 나타내었다.</p> <p>아래 그림 7은 실제 제작한 1 차측 권선과 2차측 권선 및 유전율이 2000인 평판 세라믹 커패시터(11nF)와 두께가 \( 1 \mathrm{mm} \)인 저투자율(45) 분말자성체 코어를 나타낸 것이다. 그리고 그림 8은 하나의 변압기에 일체화시킨 용량이 \( 300 \mathrm{VA} \)인 고집적 LLCT 평면변압기의 시제품을 나타낸 것이다. 이와 같이 FEMM해석 및 이론적인 해석을 통해서 높은 전력밀도를 가지는 \( 295.4 \mathrm{VA} / \mathrm{in} 3[0.6 \operatorname{in}(\mathrm{H}) \times 1.24 \mathrm{in}(\mathrm{W}) \times 1.82 \mathrm{in}(\mathrm{L})] \quad 300 \mathrm{VA} \)인 고집적 LLCT 평면변압기를 제작하였다.</p>
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"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 \\( n \\) 의 값은 뭐야?",
"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 \\( h_{l}( \\) 누설 인덕턴스 layer의 높이)는 어떻게 돼?",
"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 \\( w \\) 값은 무엇이지?",
"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 변압기 구조의 길이 값은 뭐야?",
"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 \\( N_{1} \\)의 값은 어떻게 돼?",
"설계 방정식에 의한 변수 값 표에서 \\( n \\)의 의미는 뭐야?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<h1>IV. 모의실험 결과</h1><p>위의 두 가지 기법을 공정히 비교해 보기 위하여 1 \( \mathrm{Gbps} \) 의 동일한 전송 속도에서 동일한 구동 회로를 이용하여 모의실험을 진행 하였다. 또한 쉬운 성능 지수 비교를 위하여 다음과 같은 signal quality factor 를 제안하였다.</p><p>\( Q_{\text {Signal }}=\frac{V_{\text {swing,peak }}}{I_{\text {driver,avg }}} \cdot N P W \)<caption>(6)</caption></p><p>\( N P W=\frac{T_{\text {pulse width }}}{T_{\text {period }}} \)</p><p>위의 수식에서 \( I_{\text {driver,avg }} \) 는 송신 회로의 평균 전류 소모, \( N P W \) 는 Net Pulse Width를 표현한다. 이 성능 비교 지수는 수신 데이터의 아이다이어 그램이 얼마나 떠져 있는지와 신호 전달 기법의 성능 비교 시 중요한 요소인 전력 소모를 포함하고 있다. 이 지수를 이용하여 \( 1 \mathrm{Gbps} \) 데이터 전송 속도에 대하여 두 신호 기법을 비교한 결과는 그림 5 , 그림 6 과 그림 7 에 나타내었다. 이때 BPM 신호 전달 기법에서 펄스폭은 \( 228 \mathrm{ps} \) 이며 이에 따라 전달되는 신호의 대역폭은 \( 4 \mathrm{GHz} \) 이다. 그림 5. 는 송신 측의 차단 주파수를 \( 13.4 \mathrm{GHz} \) 로 고정 시켜놓고 수신 측의 차단 주파수를 변화시키면서 신호 전달 특성을 살펴본 결과이며 그림 6.은 수신 측의 차단 주파수를 \( 13.4 \mathrm{GHz} \) 로 고정 시켜놓고 송신 측의 공진 주파수를 변화시키면서 신호 전달 특성을 살펴본 결과이다. 이때 기생 커패시턴스 성분과 LC tank 의 Q 값은 고정 시켰으며 저항성분의 크기를 이용하여 차단 주파수를 변화 시켰다. 따라서 차단 주파수가 낮아질수록 인덕턴스는 Q 값을 일정하게 유지시키기 위해서 인덕턴스는 증가 시켰다. 그림 6. 에서 송신 측 차단 주파수가 낮아짐에 따라 수신되는 전압이 급격하게 낮아지는 이유는 인덕터의 기생 저항 성분이 증가함에 따라 드라이버에 흐르는 전류의 변화량이 감소하기 때문이다. 그림 7. 은 위의 모의 실험결과 를 근거로 본 연구에서 제시한 signal quality factor를 적용 시켰을 경우의 결과이다. 이를 토대로 할 시 NRZ 신호 전달 방식 이 \( 1 \mathrm{Gbps} \) 의 data rate 가정 하 에서 송수신 단의 차단 주파수를 더 낮출 수 있으므로 더 우수한 신호 전달 특성을 가짐을 확인 할 수 있다.</p>
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"본 모의실험을 진행하는 이유는 뭐야?",
"다음 중 본 모의실험의 구동 속도로 옳은 것은?",
"본 모의실험은 어떤 전송속도의 구동 회로를 이용하지?",
"본 연구에서 signal quality factor를 제안한 목적은 뭐야?",
"본 모의실험에서는 성능 지수를 비교하기 위해 어떤 걸 제안했니?",
"본 논문의 6번 수식에서, \\( I_{\\text {driver,avg }} \\) 는 어떤 걸 의미하지?",
"두 신호 기법을 비교할 때 데이터 전송 속도는 얼마였니?",
"본 모의실험의 성능 비교 지수는 어떤 내용들을 포함하지?",
"BPM 신호 전달 기법에서 펄스폭은 얼마야?",
"본 논문에서 그림 6은 어디의 공진 주파수를 변화시키며 관찰한 결과야?",
"BPM 신호 전달 기법에서 전달 신호의 대역폭은 얼마였어?",
"BPM 신호 전달 기법에서 펄스폭은 얼마였어?",
"본 논문의 6번 수식에서, \\( N P W \\) 는 어떤 걸 의미하지?",
"본 논문에서 그림 5는 송신 측의 차단 주파수를 얼마로 고정시킨 결과야?",
"BPM 신호 전달 기법에서 신호의 대역폭은 얼마야?",
"본 논문에서 그림 5는 어디의 차단 주파수를 변화시키며 관찰한 결과야?",
"신호 전달 특성을 살펴볼 때 어떤 값들을 고정시켰니?",
"신호 전달 특성을 살펴볼 때 어떤 값을 이용하여 차단 주파수를 변화시켰니?",
"본 실험에서는 차단 주파수가 낮아질수록 인덕턴스는 어떤 변화를 주었지?",
"실험에서 송신 측 차단 주파수가 낮아짐에 따라 수신 전압이 급격히 감소한 이유가 뭐야?",
"본 논문의 그림 7은 어떤 팩터를 적용시킨 결과이니?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 인덕터브 커플링 송수신 회로를 위한 효과 적인 신호 전달 기법을 제안하기 위하여 인덕터브 커플링 채널과 기존의 신호 전달 기법들을 분석 하였다. 신호 전달 기법을 공정히 비교하기 위하여 새로운 성능 비교 지수를 소개하고 이를 토대로 비교 결과를 산출할 시 NRZ 신호 전달 기법이 기존에 제안 되었던 BPM 신호 전달 기법보다 더 우수함을 나타내었다. 모의실험은 CMOS 0.13μm 공정을 이용하여 송수신 회로를 설계하였으며 인덕터는 칩 내 spiral 인덕터를 가정하여 모델링 하였다.</p><h1>I. 서 론</h1><p>최근 휴대용 장치들과 응용프로그램의 수요가 빠르게 증가 하면서 새로운 대용량 저장 매체의 필요성이 증가 되고 있다. 하지만 기존에 일반적으로 이용되던 HDD (Hard Disk Drive)는 기계적 제어가 필요해 저 전력, 소 면적 구현에 어려움이 있다. 따라서 이를 해결하고자 최근 SSD (Solid-state Drive)에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. SSD 는 기계적 제어 없이 데이터를 저장하거나 읽기 때문에 저 전력, 소 면적 구현에 장점을 가지고 있다. SSD 를 구현하기 위해서는 차원 시스템 집적화가 필요하다.</p><p>차원 시스템 집적은 "More than Moore"를 실현할 수 있는 주요 기술이다. 3 차원 시스템 집적을 통해 IC 를 수직으로 적층하여 하나의 패키지에 집어넣고 적층된 IC 사이의 통신은 수직 방향으로 구성된 연결을 통해 이루어진다. 수직 방향의 데이터 통신 방식으로는 through-실리콘-via (TSV) 방식을 가장 먼저 생각할 수 있는데 TSV 는 실리콘 기판을 관통하는 비아 구멍을 만들어야 하므로 웨이퍼 수준에서 polishing과 같은 추가적인 공정을 수행해야 한다. 따라서 가격의 상승으로 이어진다. 또한, 다수의 IC가 TSV를 통해 전기적 접촉을 하게 되므로 TSV에는 반드시 ESD (Electro-Static Discharge) 보호회로가 추가되어야 한다. 이러한 ESD 보호회로로 인해 기생 커패시턴스가 증가하여 송수신 회로 속도를 제한할 수 있으며 전력 소모와 실리콘 면적의 증가를 가져올 수 있다. TSV가 갖는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술에는 전기적 접촉 이 없는 비접촉 방식의 수직 송수신 기술인 커패시터브 커플링 송수신과 인덕티브 커플링 송수신 방식이 있다. 커패시터브 커플링 방식은 두 개의 IC에 각각 구현된 metal pad가 커패시터의 top plate와 bottom plate로 작용하고 IC 사이에 있는 insulating glue가 plate 사이의 insulator로 작용한다. 이와 같이 하면 두 개의 IC가 서로 커플링 커패시터를 통해 연결되어 데이터 통신이 가능하게 된다. 인덕티브 커플링 방식에서는 두 개의 IC에 각각 인덕터를 구현하고 두 인덕터가 서로 커플링 되도록 하여 상호 인덕턴스를 통해 데이터를 주고받을 수 있도록 한다. 커패시터브 커플링 방식 방식의 가장 큰 단점은 3 개 이상의 IC를 적층할 경우에는 적용이 어렵다는 것이다. 커패시터의 metal plate 사이에 실리콘이 있을 경우 실리콘 기판의 loss로 인해 커플링 효율이 급격히 떨어지게 되어 두 개의 IC를 face-to-face 형태로 적층 해야만 하기 때문이다. 이에 비해 인덕티브 커플링 방식은 인덕터 사이에 실리콘 기판이 있다고 하더라도 커플링 효율의 저하가 적어 3개 이상의 IC를 적층할 경우에는 face-up, back-to-back 형태로 적층 할 수 있다.</p>
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"\"More than Moore\"를 실현할 수 있는 주요 기술은 뭐야?",
"3 차원 시스템 집적을 통해 IC 를 수직으로 적층하여 하나의 패키지에 집어넣고 적층된 IC 사이의 통신은 수직 방향으로 구성된 연결을 통해 이루어지는데 수직방향의 데이터 통신 방식이면서 실리콘 기판을 관통하는 비아 구멍을 만들어야 하므로 웨이퍼 수준에서 polishing과 같은 추가적인 공정을 수행해야 하는 것은 뭐야?",
"TSV 는 실리콘 기판을 관통하는 비아 구멍을 만들어야 하므로 어떤 추가 공정을 행해야 해?",
"신호 전달 기법을 공정히 비교하기 위하여 새로운 성능 비교 지수를 소개하고 이를 토대로 비교 결과를 산출할 시 BPM 신호 전달 기법보다 더 우수한 기법은 뭐야?",
"모의실험은 어떤 공정을 이용하여 송수신 회로를 설계했어?",
"모의실험은 어떻게 송수신 회로를 설계 했어?",
"저장 매체에서 기존에 일반적으로 이용되었고, 기계적 제어가 필요해 저 전력, 소 면적 구현에 어려움이 있는 것은 뭐야?",
"SSD의 장점으로 옳은 것은?",
"HDD (Hard Disk Drive)는 기계적 제어가 필요해 저 전력, 소 면적 구현에 어려움이 있어 이런 단점을 해결하고자 최근에 연구가 활발한 저장매체는 뭐야?",
"SSD 를 구현하기 위해서는 필요한 게 뭐야?",
"왜 기존에 일반적으로 이용되던 HDD (Hard Disk Drive)는 저 전력, 소 면적 구현에 어려움이 있어?",
"본 논문에서는 인덕터브 커플링 송수신 회로를 위한 효과 적인 신호 전달 기법을 제안하기 위해 무엇을 분석 했어?",
"커패시터의 metal plate 사이에 실리콘이 있을 경우 왜 커플링 효율이 급격히 떨어지게 되는가?",
"어떻게 하나의 패키지에 집어넣을 수 있어?",
"SSD는 왜 저 전력, 소 면적 구현이 가능해?",
"왜 TSV에는 반드시 ESD 보호회로가 추가되어야 해?",
"차원 시스템 집적이 실현할 수 있는 것은 뭐야?",
"인덕티브 커플링 방식은 인덕터 사이에 실리콘 기판이 있다고 하더라도 커플링 효율의 저하가 적기 때문에 face-up, back-to-back 형태로 적층 할 수 있는 경우는 몇 개 이상의 IC를 적층하는 경우야?",
"수직 방향의 데이터 통신 방식으로는 through-실리콘-via (TSV) 방식을 가장 먼저 생각할 수 있는데 TSV 는 실리콘 기판을 관통하는 비아 구멍을 만들어야 하므로 웨이퍼 수준에서 polishing과 같은 추가적인 공정을 수행해야 하므로 이런 과정으로 가격이 어떻게 돼?",
"최근 휴대용 장치들과 응용프로그램의 수요가 빠르게 증가 하면서 새로운 대용량 저장 매체의 필요성이 어떻게 되고 있어?",
"커패시터의 metal plate 사이에 실리콘이 있을 경우 실리콘 기판의 loss로 인해 커플링 효율이 급격히 떨어지게 되어 두 개의 IC를 face-to-face 형태로 적층 해야하는데, 인덕터 사이에 실리콘 기판이 있다고 하더라도 커플링 효율의 저하가 적어 3개 이상의 IC를 적층할 경우에는 face-up, back-to-back 형태로 적층 할 수 있는 방식은 뭐야?",
"TSV는 ESD보호회로가 추가되어야 하는 단점이 있는데 이를 해결하기 위한 기술이 뭐야?",
"두 개의 IC에 각각 구현된 metal pad가 커패시터의 top plate와 bottom plate로 작용하고 IC 사이에 있는 insulating glue가 plate 사이의 insulator로 작용하는 방식이 뭐야?",
"커패시터브 커플링 방식 방식의 가장 큰 단점은 일정 개수 이상의 IC를 적층할 경우에는 적용이 어렵다는 것이다. 일정 개수는 몇 개인가?",
"다수의 IC가 TSV를 통해 전기적 접촉을 하게 되므로 TSV에 필수적으로 추가 설치해야 하는 것은?",
"인덕티브 커플링 방식은 어떻게 상호 인덕턴스를 통해 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 거야?",
"다수의 IC가 TSV를 통해 전기적 접촉을 하게 되므로 TSV에는 반드시 ESD가 보호회로가 추가되어야 하는데 이 ESD 보호회로의 장점은 뭐야?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<h1>Ⅲ. 인덕티브 커플링을 위한 신호 전달 기법</h1><p>일반적인 전압 신호 전달 기법은 크게 RZ (Return to Zero) 와 NRZ (Non Return to Zero) 나눌 수 있다. 하지만 인덕티브 커플링 링크는 전류 변화량이 전압 신호로 바뀌어 전달되는 시스템이기 때문에 신호 전달 기법에 대한 새로운 분석이 필요하다. 하지만 기존의 논문 들에서는 저 전력 송수신 회로 구현을 위해서 비교적 낮은 전송 속도 \( (1 \mathrm{Gbps}) \) 에서는 데이터의 변화 시점에 전류 펄스를 만들어 신호를 전달하여 주고 높은 전송 속도 \( (8 \mathrm{Gbps}) \) 에서는 펄스를 만들어 주기 어려우므로 NRZ 전송 방식을 이용하였다. 본 논문에서는 전류 펄스 기반 송수신 회로의 대표적인 예인 그림 2. (a)의 BPM(Bi-phase modulation)기법과 그림 2. (b) 의 NRZ 기법을 비교함 으로써 더 효율적인 신호 전달 기법을 도출 하고자 한다.</p><p>먼저 BPM 방식의 신호 전달은 매 샘플링 클럭마다 펄스를 만들어 신호를 전달한다. 이때 생성되는 전류가 그림 3. 의 (a)와 같이 가우시안 펄스 모양이라고 가정 한다면 수식 (3)과 같이 표현 할 수 있다.</p><p>\( I_{T}(t)=I_{P P} \cdot \exp \left(-\frac{4\left(t-t_{0}\right)^{2}}{\tau^{2}}\right) \)<caption>(3)</caption></p><p>위의 수식에서 \( \mathrm{I}_{\mathrm{PP}} \) 는 최대 전류, to는 시간 축 오프셋, \( \tau \) 는 펄스폭을 나타낸다. 이를 기반으로 주파수 영역에서의 수신 전압을 분석하면 수식 (4)를 얻을 수 있다.</p><p>\( \begin{aligned} V_{R}(j \omega) &=j \omega M \cdot I_{T}(j \omega) \\ &=j \omega M \frac{\tau I_{P P}}{16 \pi} \exp \left(-\frac{\omega^{2} \tau^{2}}{16}\right) \exp \left(-j \omega t_{0}\right) \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p><p>이상적인 인덕티브 커플링 된 수신 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{R}}(\mathrm{j} \omega) \) 은 \( F_{P}=\sqrt{2} / \pi \tau \) 의 기본 주파수를 가지며 신호의 대역폭은 \( 2 \cdot F_{P} \) 를 가진다. 이러한 특성을 그림 3 . 에 나타내었다.</p><p>위와 동일한 방법으로 NRZ 신호 전달 방식의 송신 전류와 수신 전압을 분석하면 수식 (5)를 얻을 수 있다.</p><p>\( I_{T}(t)=-I_{P P}+2 I_{P P} \sum_{k} b_{k} p\left(t-k T_{b}\right) \)</p><p>\( \begin{aligned} V_{R}(j \omega) &=j \omega M \cdot I_{T}(j \omega) \\ &=j \omega M I_{P P} \cdot T_{b} \cdot\left[\frac{2 \sin \frac{\omega T_{b}}{2}}{\omega T_{b}}\right] \end{aligned} \)<caption>(5)</caption></p><p>위의 수식에서 \( T_{b} \) 는 데이터 전송 속도를 나타내며 NRZ 신호 전달 방식의 대역폭은 \( 1 / T_{b} \) 이다. 이러한 특성을 그림 4. 에 나타 내었다.</p>
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"RZ (Return to Zero) 와 NRZ (Non Return to Zero) 나눌 수 있는 기법은 무엇인가요?",
"일반적인 전압 신호 전달 기법을 크게 무엇으로 나눌 수 있나요?",
"인덕티브 커플링 링크는 어떤 과정으로 이루어진 시스템이나요?",
"비교적 낮은 전송 속도 \\( (1 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 데이터의 변화 시점에 전류 펄스를 만들어 신호를 전달하여 주고 높은 전송 속도 \\( (8 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 펄스를 만들어 주기 어려우므로 NRZ 전송 방식을 이용하는 이유는무엇인가요?",
"기존의 논문 들에서는 저 전력 송수신 회로 구현을 위해서 높은 전송 속도 \\( (8 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 펄스를 만들어 주기 어려우므로 어떤 방식을 이용하나요?",
"존의 논문 들에서는 저 전력 송수신 회로 구현을 위해서 비교적 낮은 전송 속도 \\( (1 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 어떤 방식을 이용하나요?",
"BPM 방식의 신호 전달은 어떤 과정으로 신호전달을 하나요?",
"\\( I_{T}(t)=I_{P P} \\cdot \\exp \\left(-\\frac{4\\left(t-t_{0}\\right)^{2}}{\\tau^{2}}\\right) \\)<caption>(3)</caption>에서 to가 의미하는 것은 무엇이나요?",
"이상적인 인덕티브 커플링 된 수신 전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{R}}(\\mathrm{j} \\omega) \\) 은 어떤 기본 주파수를 가지나요?",
"수식 (5)를 얻을 수 있는 방법은 NRZ 신호 전달 방식의 송신 전류와 무엇을 분석하면 얻을 수 있나요?",
"전류 변화량이 전압 신호로 바뀌어 전달되는 시스템이기 때문에 신호 전달 기법에 대한 새로운 분석이 필요한 것은 무엇이나요?",
"이때 생성되는 전류가 그림 3. 의 (a)와 같이 어떤 모양이라고 가정 한다면 수식 (3)과 같이 표현 할 수 있나요?",
"본 논문에서는 전류 펄스 기반 송수신 회로의 대표적인 예인 그림 2.(a)는 무슨 기법인가요?",
"본 논문에서는 전류 펄스 기반 송수신 회로의 대표적인 예인 그림 2. (a)의 BPM(Bi-phase modulation)기법과 그림 2. (b) 의 NRZ 기법을 비교함 으로써 어떤 결과를 도출하고 싶어 하나요?",
"이때 생성되는 전류가 그림 3. 이때 생성되는 전류가 그림 3. 의 (a)와 같이 가우시안 펄스 모양이라고 가정 한다면 무슨 식으로 표현 할 수 있나요?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<h1>V. 결 론</h1><p>기존의 인덕티브 커플링 연구에서는 신호 전달에 대한 비교 분석을 하지 않고 저 전력 송수신 회로 구현을 위해서 비교적 낮은 전송 속도 \( (1 \mathrm{Gbps}) \) 에서는 데 이터의 변화 시점에 전류 펄스를 만들어 신호를 전달하여 주고 높은 전송 속도 \( (10 \mathrm{Gbps}) \) 에서는 펄스를 만들어 주기 어려우므로 NRZ 전송 방식을 이용하였다. 본 연구에서는 전류 펄스 방식에서 대표적인 BPM과 NRZ 신호 전달 방식을 세로운 성능 지수를 통하여 비교함으로써 NRZ 신호 전달 방식이 저 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 인덕티브 커플링 링크에서는 인덕터의 크기에 의하여 응용분야가 제한 될 수 있다. 이 경우 인덕터 채널의 개수를 줄이고 전송속도를 높이는 방안으로 해결된다고 가정 한다면 BPM 방식은 펄스를 만들어 주는 것이 어려우므로 NRZ 방식이 더 우수함을 알 수 있다.</p>
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"기존 인덕티브 커플링 연구는 어떤 분석을 시행하지 않나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구는 무슨 회로를 구현하나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구중 비교적 낮은 전송 속도 \\( (1 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 데이터의 변화 시점에 무엇을 만들어 신호를 전달해주나요?",
"인덕티브 커플링 링크 무엇에 의해 응용분야가 제한될 수 있나요?",
"본 논문에서 비교적 높은 전송 속도는 얼마 정도 되나요?",
"인덕티브 커플링 링크에서 인덕터의 크기에 따라 무엇이 제한될 수 있나요?",
"본 논문에서 비교적 낮은 전송 속도는 얼마 정도 되나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구에서 전송 속도가 어떨 때 전류 펄스를 이용해 신호를 전달하나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구의 문제점은 채널 개수를 줄이고 어떤 걸 높여 해결하나요?",
"BPM 방식은 어떤 걸 만들기 어렵나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구중 비교적 낮은 전송 속도 높은 전송 속도 \\( (10 \\mathrm{Gbps}) \\) 에서는 데이터의 변화 시점에 무슨 방식을 이용해 신호를 전달해주나요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구에서 NRZ 전송 방식은 전송 속도가 어떨 때 사용하나요?",
"채널 개수를 줄이고, 전송 속도를 높이면 BPM 방식보다 어떤 방식이 우수한가요?",
"기존의 인덕티브 커플링 연구는 무엇을 줄이는 방식으로 해결될 수 있나요?",
"인덕티브 커플링 링크에서는 무엇의 크기에 영향을 받나요?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<p>기존의 연구들을 살펴보면 인덕티브 커플링 방식이 SSD를 구현하기 위한 차원 시스템 집적에 유리함을 알 수 있다. 하지만 효율적인 신호 전달 방식에 대해서는 구체적으로 명시되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 인덕티브 커플링 채널을 분석하고 기존에 저 전력 송수신 신호 전달방식으로 발표된 BPM (Bi-phase modulation) 기법과 일반적인 NRZ (Non Return to Zero) 신호 기법을 비교함으로서 더욱 우수한 신호 전달 방식을 도출 하고자 한다.</p><h1>II. 인덕티브 커플링 채널</h1><p>인덕티브 커플링 송수신은 그림 1. 의 (a) 와 같이 두 인덕터가 서로 커플링 되도록 하여 상호 인덕턴스를 통해 데이터를 주고받을 수 있도록 한다. 데이터 전달은 수식 (1) 에서와 같이 송신단 측의 전류 변화량에 비례하는 전압이 수신단 측에 인가된다. 전달되는 전압의 양은 이상적인 인덕터브 커플링 채널의 경우 송신 측 전류의 변화량과 상호 인덕턴스에 비례한다. 이는 마치 주파수 영역에서 분석 시 고주파 대역 통과 필터링과 유사하다.</p><p>\( V_{R}(t)=M \frac{d I_{T}(t)}{d t} \)</p><p>\( V_{R}(j \omega)=j \omega M I_{T}(j \omega) \)<caption>(1)</caption></p><p>\( M=k \sqrt{L_{T} L_{R}} \)</p><p>하지만 chip 내부에 인덕터를 구현 할 경우 그림 1. 의 (b)와 같이 기생 저항과 커패시턴스가 발생 한다. 이 기생 저항성분과 커패시턴스 성분은 저주파 대역 통과 필터를 구성하며, 이 저주파 대역 통과 필터는 고주파 신호 성분의 전달을 방해한다. 이를 토대로 입력으로부터 출력까지의 전달 임피던스를 주파수 영역에서 수식으로 표현하면 다음과 같다.</p><p>\( \begin{aligned} \frac{V_{R}}{I_{T}}(j \omega)=& \frac{1}{\left(1-\omega^{2} L_{T} C_{T}\right)+j \omega R_{T} C_{T}} \cdot j \omega M \\ & \cdot \frac{1}{\left(1-\omega^{2} L_{R} C_{R}\right)+j \omega R_{R} C_{R}} \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></p><p>위의 수식을 보면 송신단 측의 전류 변화량은 대역필터링 되어 수신단 측의 전압으로 나타나며 각각의 차단 주파수는 송수신 단 인덕터의 기생 저항성분과 커패시턴스 성분에 의해 결정됨을 알 수 있다. 따라서 큰 상호 인덕턴스를 가지도록 인덕터를 크게 설계하더라도, 인덕터의 크기가 증가함에 따라 기생 저항성분과 커패시턴스 성분이 증가하므로 신호 전달에 제약을 받게 된다. 이를 고려하여 실제 인덕티브 채널 링크 구현 시는 ISI(Inter symbol interference)가 일어나지 않도록 저주파 통과 필터 의 차단 주파수를 신호의 대역폭보다 크게 설계해 주어야 한다.</p>
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"실제 인덕티브 채널 링크 구현 시 저주파 통과 필터 의 차단 주파수를 신호의 대역폭보다 왜 크게 설계해?",
"SSD를 구현하기 위한 차원 시스템 집적에 유리한 방법이 뭐야 ?",
"어떤 방법이 SSD를 구현하기 위한 차원 시스템 집적에 유리하였니?",
"인덕티브 커플링 송수신은 어떤 방식으로 데이터를 주고받을 수 있어 ?",
"더욱 우수한 신호 전달 방식을 도출 하고자 사용한 방법이 뭐야 ?",
"전달되는 전압의 양이 송신 측 전류의 변화량과 상호 인덕턴스에 비례하는 경우는 어떤 경우야 ?",
"그림 1. 의 (b)와 같이 기생 저항과 커패시턴스가 발생하는 경우는 어떤 경우야 ?",
"입력으로부터 출력까지의 전달 임피던스를 주파수 영역에서 수식으로 표현하면 어떻게 표현돼 ?",
"이상적인 인덕터브 커플링 채널일 때 송신 측 전류의 변화량과 상호 인덕턴스에 비례하는 건 뭐야 ?"
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인공물ED
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인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 신호 전달 기법
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<p>위의 수식 (3) (5) 과 그림 3.4 에서와 같이 두 신호 전달 방식은 전류 변화 기울기와 대역폭의 차이를 가진다. 이러한 특성은 인덕티브 커플링 채널의 인덕터 설계에 영향을 미친다. 앞 절에서 언급한 바와 같이 인덕티브 커플링 채널 링크에서 기생 저항 성분과 커패시턴스 성분에 의해 나타나는 2차 저주파 대역 통과 필터의 차단 주파수는 신호의 대역폭 보다 커야 한다. 따라서 BPM 신호 전달 방식에서 저 전력을 위해 펄스폭을 줄일 시 신호 왜곡 없이 전달 가능한 차단 주파수가 증가하므로 허용 가능한 인덕턴스 또한 감소하게 된다. 인덕터의 크기가 증가 할수록 기생 저항 성분과 커패시턴스 성분 또한 증가하기 때문이다. 인덕턴스가 감소하면 뮤튜얼 인덕턴스 또한 감소한다. 위와 같이 뮤튜얼 인덕턴스가 작을 시는 검출 가능한 전압을 만들어 주기 위해서 송신 전류의 기울기를 증가 시켜야 한다. 이때 송신 전류의 기울기를 증가시키기 위해서는 주변 회로의 전력 소모 또한 증가시켜야 하며 작은 폭의 펄스를 만들어 주기 위해서는 펄스 발생기 또한 많은 전류를 소모해야 하므로 구동 회로의 전력은 감소하더라도 송신기 전체의 전력 소모는 증가 할 수 있다.</p><p>반면 NRZ 신호 기법의 경우는 기본적으로 전류가 음의 방향에서 양의 방향으로 움직이므로 BPM 방식보다 전류의 기울기가 크다. 또한 차단 주파수가 데이터 전송 속도에 의해 결정 되므로 인덕터의 크기를 증가 시킬 수 있다. 이에 더 큰 뮤튜얼 인덕턴스를 가지므로 전류의 기울기 증가 없이 수신단에서 검출 가능한 전압을 얻을 수 있는 장점을 가질 수 있다.</p><p>위와 더불어 수신 신호의 펄스폭 또한 고려 돼야 한다. 수신 단 비교기가가 동일하다 고 가정 시 오류 없이 신호를 검출하기 위해서는 수신 신호의 크기도 커야 하지만 비교기의 set up, hold time 또한 영향을 미치기 때문에 신호의 펄스폭 또한 중요한 요소이다. 인덕티브 커플링 링크에서는 송신 전류의 변화 기울기에 비례하는 수신 전압이 생성된다. 따라서 BPM 신호 전달 방식은 그림 3. 에서와 같이 데이터가 1 인 경우 한 펄스 내에서 전압이 양에서 음으로 변화하며 데이터가 0 인 경우에는 한 펄스 내에서 전압이 양에서 음으로 변화하기 때문에 신호 검출 가능 시간이 짧을 수밖에 없다. 반면 NRZ 신호 전송 방식은 그림 4. 에서와 같이 데이터가 1 인 경우에는 양의 펄스가 생성되며 데이터가 0 인 경우에는 음의 펄스만이 생성되기 때문에 송수신 단의 저주파 차단 주파수가 낮아져 신호가 늘어지더라도 \( 1 \mathrm{UI} \) 안에 들어올 가능성이 많으므로 더 긴 펄스폭을 허용 할 수 있다.</p>
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"기생 저항 성분과 커패시턴스 성분이 증가시키기 위해서 인덕터의 크기를 어떻게 해야 하나요?",
"뮤튜얼 인덕턴스가 작을 시는 검출 가능한 전압을 만들어 주기 위해서 송신 전류의 기울기를 어떻게 해야 하나요?",
"BPM 신호 전달 방식에서 저 전력을 위해 펄스폭을 줄일 시 신호 왜곡 없이 전달 가능한 차단 주파수가 증가하고, 인덕터의 크기가 증가 할수록 기생 저항과 커패시턴스 또한 증가하기 때문에 허용 가능한 인덕턴스는 증가하나요 ? 또는 감소하나요 ?",
"전류가 음에서 양의 방향으로 움직이므로 전류의 기울기가 BPM 방식보다 크고 인덕터 크기 및 더 큰 뮤튜얼 인덕턴스를 가지는 신호 기법은 무엇인가요?",
"전류 변화 기울기와 대역폭의 차이를 가지는 두 신호 전달 방식은 인덕티브 커플링 채널에 영향을 미치는 데 그 것은 무엇인가요?",
"인덕티브 커플링 채널의 인덕터 설계에 영향을 미치는 두 신호 전달 방식 중 하나는 대역폭의 차이이고 다른 하나는 무엇인가요?",
"전류 변화 기울기와 대역폭의 차이를 가지는 두 신호 전달 방식은 어떤 채널의 인덕터 설계에 영향을 미치는 데 그 것은 무엇인가요?",
"BPM 신호 전달 방식에서 저 전력을 위해 펄스폭을 줄일 시 신호 왜곡 없이 전달 가능한 무엇이 증가하므로 허용 가능한 인덕턴스 또한 감소하게 되나요?",
"인덕터의 크기가 증가 할수록 기생 저항 성분과 커패시턴스 성분이 증가하나요 ? 또는 감소하나요 ?",
"NRZ 신호 전송 방식은 그림 4. 에서와 같이 양의 펄스가 생성되는 데이터는 무엇인가요?",
"차단 주파수가 데이터 전송 속도에 따라 결정되는 NRZ 기법이 BPM 방식보다 전류의 기울기가 크기 위한 전류 흐름의 방향조건은 무엇인가요?",
"NRZ 신호 전송 방식은 그림 4. 에서와 같이 데이터가 1 인 경우에는 양의 펄스가 생성되며 데이터가 0 인 경우에는 음의 펄스만이 생성되기 때문에 송수신 단의 저주파 차단 주파수가 낮아져 신호가 늘어지더라도 몇 \\( \\mathrm{UI} \\) 안에 들어올 가능성이 많아지나요?",
"수신단 비교기가가 같다면 에러 없이 신호를 검출하려면 수신 신호 크기도 증가해야 하지만 비교기의 set up, hold time 도 영향 인자이기 때문에 신호의 무엇을 고려해야 하나요?",
"NRZ 기법의 경우는 인덕터의 크기를 크게할 수 있고, 더 큰 뮤튜얼 인덕턴스를 가지므로 무엇의 기울기 증가 없이 수신단에서 검출할 수 있는 전압을 얻을 수 있는가요?",
"BPM 전달 방식은 데이터가 0 일 때, 한 펄스에서 전압이 +에서 -으로 변하기 때문에 신호 검출 시간이 짧을 수밖에 없는데, 이것은 인덕티브 커플링 링크에서 송신 전류의 변화 기울기에 비례하는 무엇이 생성되기 때문인가요?",
"NRZ 기법의 경우는 더 큰 뮤튜얼 인덕턴스가 전류 기울기 증가없이 수신단에서 검출할 수 있는 전압을 얻을 수 있는데, 차단 주파수가 이것에 의해 결정하는 되므로 인덕터의 크기를 증가 시킬 수 있는 것은 무엇인가요?",
"이 방식은 NRZ 기법보다 전류의 기울기가 작고, 저전력을 위해 펄스폭을 감소 시킬 때 신호 왜곡없이 전달 가능한 차단 주파스가 증가하는 방식은 무엇인가요?",
"NRZ 신호 전송 방식은 그림 4. 에서와 같이 데이터가 1 인 경우에는 양의 펄스가 생성되며 데이터가 0 인 경우에는 음의 펄스만이 생성되기 때문에 송수신 단의 저주파 차단 주파수가 낮아져 신호가 늘어지더라도 \\( 1 \\mathrm{UI} \\) 안에 들어올 가능성이 많으므로 더 긴 무엇을 허용 할 수 있나요?",
"NRZ 전송 방식은 데이터가 1 일 때, +의 펄스가 생성되고, 다른 데이터에서 -의 펄스만이 발생되기 때문에 더 긴 펄스폭을 받을 수 있는데 여기서 다른 데이터에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"전류 변화 기울기와 대역폭의 차이에 영향을 받는 인덕티브 커플링 채널 링크에서 기생 저항과 커패시턴스에 의해 발생하는 2차 저주파 대역 통과 필터의 차단 주파수는 무엇보다 커야 하나요?",
"전류 변화 기울기와 대역폭의 차이에 영향을 받는 인덕티브 커플링 채널 링크에서 기생 저항과 커패시턴스 성분에 의해 발생하는 주파수로 신호의 대역폭 보다 커야 하는 것은 무엇인가요?",
"송신 전류의 기울기를 증가시키기 위해서는 주변 회로의 전력 소모 또한 증가시켜야 하며 작은 폭의 펄스를 만들어 주기 위해서는 펄스 발생기 또한 많은 전류를 소모해야 하므로 구동 회로의 전력은 감소하더라도 무엇의 전체의 전력 소모는 증가 할 수 있나요?",
"인덕티브 커플링 채널의 인덕터 설계에 영향을 미치는 두 신호 전달 방식 중 하나는 전류 변화 기울기이고 다른 하나는 무엇의 차이를 가지나요?",
"뮤튜얼 인덕턴스가 작을 시는 검출 가능한 전압을 만들어 주기 위해서 송신 전류의 기울기를 증가 시켜야 한다. 이때 송신 전류의 기울기를 증가시키기 위해서는 어떤 방법을 사용해야 하나요?",
"인덕티브 커플링 채널 링크에서 커패시턴스와 기생 저항 성분에 의해 발생하는 2차 저주파 대역 통과 필터의 차단 주파수는 신호의 대역폭 보다 커야 하나요? 또는 작아야 하나요?",
"인덕티브 커플링 링크에서 송신 전류의 변화 기울기에 따라서 수신 전압이 생성되기 때문에 BPM 전달 방식은 한 펄스 내에서 전압이 +에서 -으로 변화하는 데이터는 어떤 것인가요?",
"NRZ 신호 전송 방식은 그림 4. 에서와 같이 음의 펄스만이 생성되는 데이터는 무엇인가요?",
"뮤튜얼 인덕턴스가 작을 시는 검출 가능한 전압을 만들어 주기 위해서 어떤 방법을 사용해야 하나요?",
"인덕턴스가 감소하면 뮤튜얼 인덕턴스는 증가하나요 ? 또는 감소하나요 ?",
"전류 변화 기울기와 대역폭의 차이로부터 영향을 받는 인덕티브 커플링 채널 링크에서 2차 저주파 대역 통과 필터의 차단 주파수를 구성하는 성분은 무엇인가요?"
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인공물ED
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데이터 유사도를 이용한 지속적 학습방법
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>CL(Continuous Learning)은 새로운 환경에 적응하고 복잡한 기술과 지식을 습득할 수 있는 인공지능 에이전트를 생성하기 위한 중요한 단계이다. CL 관련 기술의 특징 중 하나는 최신 데이터를 사용하여 모델은 계속 업데이트해야 한다는 것이다. 그러나 이진 학습 테이터를 메모리에 계속 보존하며 학습하는 것은, 시스템의 구현 관점에시 힘든 것이다. 또한 신경망이 새로운 데이터에 대해서만 학습하여 가중치를 업데이트 하면, 치명적 망각 (Catastrophic Forgetting) 현상이 발생하여, 이전 데이터에 맞춰진 가중치 분포를 재구성하게 되고 이전 데이터에 대한 정보를 잊게 된다. 이러한 현상을 완화하기 위해 여러 가지 전략이 제안되었다. 그러나 치명적 망각은 여전히 효과적인 CL 구현을 향한 주요 장애물이다. 특히 새로운 데이터가 이전 데이터의 분포와 상반된 분포를 보인다면 이러한 현상은 더 심해지게 된다. 망각현상을 제어하기 위해시는 이전 데이터와 새로운 데이터를 같이 고려하는 방법이 펼요하다. 본 논문에서는 새로운 데이터를 학습할 때, 기존에 학습된 데이터와의 유사도가 CL 관점에서 의미있는 관련성이 있음은 실험적으로 제시하고, 치명적 망각은 완화시키는 주요방법 중 하나인 EWC(Elastic Weight Consolidation) 방법에 이 결과를 적용하여, 실험적 환경에서 효과적으로 망각현상은 완화시킬 수 있음을 보인다. 본 논문의 결과는 가변적인 비용함수의 기반 데이터가 되어 효율적인 함수 적용에 의한 망각현상 개선에 이용될 수 있다.</p>
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"EWC의 약자를 풀어서 어떻게 쓰나?",
"이러한 현상을 완화하기 위해 여러 가지 전략이 제안되었다. 그러나 치명적 망각은 여전히 효과적인 CL 구현을 향한 주요 장애물입니까?",
"치명적 망각은 여전히 효과적인 무엇을 향한 주요 장애물입니까?",
"본 논문의 결과는 가변적인 비용함수의 기반 데이터가 되어 효율적인 함수 적용에 의한 어떤 현상 개선에 이용될 수 있습니까?",
"치명적 망각은 완화시키는 주요방법 중 하나인 어떤 방법에 이 결과를 적용합니까?",
"치명적 망각은 완화시키는 주요방법 중 하나인 EWC(Elastic Weight Consolidation) 방법에 이 결과를 적용하여, 실험적 환경에서 효과적으로 망각현상은 완화시킬 수 있음을 보입니까?",
"CL 관련 기술의 특징 중 하나는 최신 데이터를 사용하여 모델은 계속 업데이트해야 한다는 것입니까?",
"CL 관련 기술의 특징 중 하나는 무엇입니까?",
"이진 학습 테이터를 메모리에 계속 보존하며 학습하는 것은, 무슨 관점에시 힘듭니까?",
"이진 학습 테이터를 메모리에 계속 보존하며 학습하는 것은, 시스템의 구현 관점에시 힘듭니까?",
"시스템의 구현 관점에시 힘든 것이다. 또한 신경망이 새로운 데이터에 대해서만 학습하여 가중치를 업데이트 하면, 어떤 현상이 발생합니까?",
"이전 데이터에 맞춰진 무엇을 재구성하게 되고 이전 데이터에 대한 정보를 잊게 된다. 이러한 현상을 완화하기 위해 여러 가지 전략이 제안되었습니까?",
"신경망이 새로운 데이터에 대해서만 학습하여 가중치를 업데이트 하면, 치명적 망각 (Catastrophic Forgetting) 현상이 발생하여, 이전 데이터에 맞춰진 가중치 분포를 재구성하게 되고 이전 데이터에 대한 정보를 잊게 됩니까?",
"특히 새로운 데이터가 이전 데이터의 분포와 상반된 분포를 보인다면 이러한 현상은 더 심해지게 됩니까?",
"본 논문의 결과는 가변적인 비용함수의 기반 데이터가 되어 효율적인 함수 적용에 의한 망각현상 개선에 이용될 수 있습니까?",
"CL의 약자를 풀어서 쓰면 어떻게 쓰나? ",
"CL(Continuous Learning)은 무엇입니까?",
"CL(Continuous Learning)은 새로운 환경에 적응하고 복잡한 기술과 지식을 습득할 수 있는 무엇을 생성하기 위한 중요한 단계입니까?",
"CL(Continuous Learning)은 새로운 환경에 적응하고 복잡한 기술과 지식을 습득할 수 있는 인공지능 에이전트를 생성하기 위한 중요한 단계입니까?"
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인공물ED
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데이터 유사도를 이용한 지속적 학습방법
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<h2>2. 본 논문의 방법</h2><p>NI 방법을 사용한 학습에서 EWC와 같은 다양한 정규화 기법들은 우수한 성능을 보인다. 하지만 IDL(Incremental Domain Learning) 환경에서는 낮은 성능을 보인다. IDL 환경은 이전 입력 데이터와 다른 Domain을 가진 데이터가 Task마다 학습 데이터로 들어오는 환경이다.</p><p>[4]의 3 가지 학습 시나리오는, 그림 2와 같이 순서대로 MT, SIT/ NI, SIT/NC 방법에 해당한다. 실제 환경에서 모델이 CL을 수행할 때 비슷한 형태의 데이터들이 연속으로 들어오는 환경이 아닌, 서로 다른 형태를 가진 데이터가 들어오는 IDL 과 같은 상황은 언제든지 발생할 수 있다.</p><p>데이터에 따라 망각의 정도를 알아보기 위해, 그림 3과 간은 MNIST, EMNIST 데이터를 사용하여 같은 Domain의 데이터가 들어오는 환경과 IDL, 환경처럼 다른 Domain의 데이터가 들어오는 환경을 구성하였고, 표 1 과 같은 환경으로. 실험하였다. 테스트한 결과는 그림 4에 나타낸다.</p><table border><caption>표 1. EMNIST 데이터를 사용한 실험 구성</caption><tbody><tr><td colspan="2">Scenario\Task</td><td>A</td><td>B</td></tr><tr><td rowspan="3">Same Domain</td><td>a</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(number)</td></tr><tr><td>b</td><td>EMNIST(lowercase)</td><td>EMNIST(uppercase)</td></tr><tr><td>c</td><td>EMNIST(uppercase)</td><td>EMNIST(lowercase)</td></tr><tr><td rowspan="4">Different Domain</td><td>d</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(lowercase)</td></tr><tr><td>e</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(uppercase)</td></tr><tr><td>f</td><td>EMNIST(lowercase)</td><td>MNIST</td></tr><tr><td>g</td><td>EMNIST(uppercase)</td><td>MNIST</td></tr></tbody></table><p>EMNIST 데이터는 숫자, 영문자(대문자/소문자) 데이터로 이루어져 있다. 이를 사용하여 같은 Domain을 학습할 경우 MNIST의 숫자 데이터와 EMNIST의 숫자 데이터로가 Task를 구성하고 EMNIST의 영문자를 대문자, 소문자로 나누어 각 Task를 구성하여 테스트한다. 다른 Domain의 경우 숫자 데이터와 영문자 데이터의 다양한 조합으로 각 Task를 구성하여 테스트한다.</p><table border><caption>표 2. Domain에 따라 발생하는 망각의 차이</caption><tbody><tr><td rowspan="2">method\Avg Acc (\(\%\))</td><td colspan="3">Same Domain</td><td colspan="4">Different Domain</td></tr><tr><td>a</td><td>b</td><td>c</td><td>d</td><td>e</td><td>f</td><td>g</td></tr><tr><td>SGD</td><td>82.7</td><td>67.9</td><td>79.2</td><td>54.6</td><td>53.0</td><td>54.7</td><td>56.8</td></tr></tbody></table><p>그림 4는 SGD(stochastic gradient descent)를 사용하여 학습하는 일반적인 딥러닝 모델 네트워크로 실험한 그래프이다. Task A 실선은 Task A에서 사용한 데이터의 정확도를 나타내고, Task B 실선은 Task B에서 사용한 데이터의 정확도를 나타낸다. 검은색 점선은 전체 Task의 평균이다. 실험결과에 따른 망가의 차이를 표 2에 나타내었다. 표 2 에서 같은 Domain을 가진 데이터로 학습할 경우 두 Task의 평륜 정확도가 약 \( 68 \sim 83 \% \) 이다. 다른 Domain은 가진 데이터로 학습한 경우 나타나는 평균 정확도가 약 53~57\(\%\)인 것에 비해 \( 15 \% \sim 26 \% \) 큰 값을 보인다. 또한, Task A 학습 시 Task B의 정화도가 올라가는 모습을 볼 수 있는데 이는 두 Task 데이터들의 형태가 유사하고 Domain이 같기 때문이다. 이러한 결과를 통해 이전 데이터와 같은 Domain의 데이터를 사용한 경우 망각현상은 비교적 두드러지게 나타나지 않지만, 이전 데이터와 다른 Domain인 데이터가 들어오게 되면 망각현상이 두드러지게 나타나게 된다는 것은 알 수 있다.</p>
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"IDL 환경은 이전 입력 데이터와 같은 Domain을 가진 데이터가 Task마다 학습 데이터로 들어오는 환경인가?",
"NI 방법을 사용한 학습과 IDL 환경 중 EWC와 같은 다양한 정규화 기법들이 우수한 성능을 보이는 조건은 무엇인가?",
"망각현상이 비교적 두드러지게 나타나는 학습조건은 이전과 같은 Domain의 데이터를 사용한 경우인가?",
"Task A 학습 시 Task B의 정화도가 올라가는 모습을 볼 수 있는 이유는?",
"실제 상황에서 서로 다른 형태를 가진 데이터가 들어오는 IDL과 같은 상황은 비교적 희소한가?",
"두 Task의 평륜 정확도가 약 \\( 68 \\sim 83 \\% \\) 를 나타낸 학습 조건은 다른 Domain을 가진 데이터로 학습한 경우인가?",
"같은 Domain을 학습하도록 Task A는 EMNIST (lowercase), Task B는 EMNIST(uppercase)로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"같은 Domain을 학습하도록 Task A는 EMNIST (uppercase), Task B는 EMNIST(lowercase)로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"EMNIST 데이터를 사용한 실험구성에서, Task A가 MNIST일 때 같은 Domain을 학습하도록 구성하려면 Task B는 무엇으로 설정해야해?",
"다른 Domain을 학습하도록 Task A는 MNIST, Task B는 EMNIST(lowercase)로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"다른 Domain을 학습하도록 Task A는 MNIST, Task B는 EMNIST(uppercase)로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"다른 Domain을 학습하도록 Task A는 EMNIST(lowercase), Task B는 MNIST로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"다른 Domain을 학습하도록 Task A는 EMNIST(uppercase), Task B는 MNIST로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?",
"EMNIST 데이터를 사용한 실험구성에서, 다른 Domain을 학습하도록 구성하려면 Task A가 EMNIST(lowercase)일 때 Task B는 무엇인가?",
"EMNIST 데이터를 사용한 실험구성에서, 다른 Domain을 학습하도록 구성하려면 Task A가 EMNIST(uppercase)일 때 Task B는 무엇인가?",
"EMNIST 데이터를 사용해서 같은 Domain을 학습하도록 구성하려면 Task A가 EMNIST(lowercase)일 때 Task B는 뭐야?",
"EMNIST 데이터를 사용한 실험구성에서, 같은 Domain을 학습하도록 구성하려면 Task A가 EMNIST(uppercase)일 때 Task B는 무엇인가?",
"같은 Domain을 학습하도록 Task A는 MNIST, Task B를 EMNIST(number)로 설정하였을 때 측정된 평균 SGD값은 얼마인가?"
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인공물ED
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데이터 유사도를 이용한 지속적 학습방법
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<h2>3. 실험 및 고찰</h2><h3>(1) 실험 환경</h3><p>본 논문에서는 MNIST, Permuted MNIST, EMNIST 데이터를 실험에 활용하였다. 표 6 과 같은 데이터들의 조합으로 실험을 구성하였고. \( \lambda \) 값은 모든 조합에 대해 0 부터 90 까지의 값 7 가지를 모두 실험하여 비교한다.</p><p>첫 번째 Task의 학습 반복 횟수는 800번으로 설정하고 두 번째 Task는 5000번으로 설정하였다. 사용한 모델은 stochastic gradient descent(SGD)를 사용하여 학습하는 일반적인 딥러닝 모델(Vanilla SGD)과 EWC를 사용한 모델을 사용하였다. 신경망 구조는 \( 784,50,10 \) 개의 노드로 구성된 구조를 사용하였고, Task A의 Learning rate는 \( 0.1 \) 로 설정하였고, Task B에서 \( \lambda \) 값이 50 을 넘어가는 경우 Loss 함숫값이 발산하는 현상이 발생하므로 Task A를 제외한 모든 Learning rate를 \( 0.01 \) 로 설정하였다.</p><p>그림 9는 MNIST 데이터로 학습한 모델을 다양한 데이터로 다시 학습한 후 최종 정확도를 나타낸 그래프이다. 즉, TaskA는 MNIST 데이터의 정확도 Task B는 다시 학습한 데이터의 정확도이다. 전체적으로 \( \lambda \)가 커질수록 Task A의 정확도가 상승하는 모습을 보인다. 하지만 무조건 \( \lambda \)를 크게 설정한다면 Task B의 정확도가 낮아지게 되고 신경망 학습 시 오차 함수가 발산할 확률이 커지는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 적절한 \( \lambda \) 값을 찾기위해 두 Task의 평균 정확도와 Task A의 정확도 상승 폭이 \( 0.02 \) 이하인 지점의 \( \lambda \) 값을 최적의 값으로 선택하였다. 표 8 은 모든 데이터 조합에 대한 최적의 \( \lambda \) 값과 그에 따른 Task A의 정확도 증가량을 나타낸다.</p><table border><caption>표 8. 최적 \( \lambda \) 값에 대한 Task \( \mathrm{A} \) 정확도 증가량</caption><tbody><tr><td>Train Data \ Test Data</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(N)</td><td>EMNIST(L)</td><td>EMNIST(U)</td><td>MNIST(P)</td></tr><tr><td>MNIST</td><td></td><td>0.064</td><td>0.454</td><td>0.296</td><td>0.206</td></tr><tr><td>EMNIST(N)</td><td>0.051</td><td></td><td>0.241</td><td>0.141</td><td>0.247</td></tr><tr><td>EMNIST(L)</td><td>0.283</td><td>0.438</td><td></td><td>0.252</td><td>0.230</td></tr><tr><td>EMNIST(U)</td><td>0.296</td><td>0.265</td><td>0.006</td><td></td><td>0.099</td></tr><tr><td>MNIST(P)</td><td>0.126</td><td>0.123</td><td>0.194</td><td>0.461</td><td></td></tr></tbody></table><p>상관 계수와 정확도의 차이가 낮은 경우 최적의 \( \lambda \) 값이 잘 변하지 않지만, 차이가 커질수록 급격히 늘어나는 것을 알 수 있다. 따라서 상관 계수와 정확도의 차이를 계산한다면 치명적 망각을 쉽게 일으킬 수 있는 데이터들을 파악하는 기준이 될 수 있다.</p>
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"본 논문에서 실험에 사용한 데이터가 맞는 것은 뭐야?",
"본 논문에 소개된 실험 중, Task A를 제외한 모든 Learning rate 설정값은 얼마야?",
"본 논문에 소개된 실험 중, Task B에서 \\( \\lambda \\) 값이 50을 넘어가는 경우 Loss 함숫값이 수렴하는 현상이 발생해?",
"본 논문의 표8에서 Test Data EMNIST(L)의 Train Data MNIST(P) 값은 얼마야?",
"본 논문에 소개된 실험 중, \\( \\lambda \\) 값의 범위로 알맞은 것은 뭐야?",
"표 8에서 Test data EMNIST(L)의 MNIST값은 얼마인가?\t",
"표 8에서 0.265값은 EMNIST(N)과 무엇에 관한 값인가?",
"표 8에서 Test Data가 MNIST(P)인 경우, 최저값은 무엇에 대한 결과인가?",
"본 논문에 소개된 실험 중, 두 번째 Task로 설정된 횟수는 뭐야?",
"어떤 횟수가 본 논문에 소개된 실험 중 두 번째 Task로 설정되었어?",
"본 논문에 소개된 실험 중, \\( \\lambda \\)값이 작아질수록 Task A의 정확도가 높아지니?",
"본 논문의 실험에서 EWC를 사용하지 않은 모델만 활용되었어?",
"논문에서는 EWC를 사용하지 않았어?",
"Train Data가 MNIST(P)일 때, 가장 높게 나온 수치는 얼마인가?"
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인공물ED
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데이터 유사도를 이용한 지속적 학습방법
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<p>하지만 상관 계수를 바로 유사도로 사용하기에는 무리가 있는데, 숫자 데이터와 영문 데이터 사이의 상관관계 측정 결과와 같이 Domain이 달라도 출력 형태가 비슷한 경우 상관 계수가 높게 나오기 때문이다. 출력 분포의 상관도가 높다면 모델의 최종 출력 값도 유사한 분포를 보일 것이고, 최종 출력값의 오류가 많다면 오류를 계산하여 역전파 하는 과정에서 기존 데이터에 맞춘 매개변수 값들이 크게 변화될 위험이 있다. 즉, 상관 계수가 높다면 오류 값이 이전 데이터에 미치는 영향이 높고, 상관 계수가 낮다면 오류 값이 이전 데이터에 미치는 영향이 낫다는 것이다. 따라서 상관 계수와 오류 값을 알 수 있으면 데이터가 치명적 망각을 일으키는 정도를 파악할 수 있다. 상관 계수가 \( -1 \sim 1 \) 사이의 값을 가지므로, 본 논문에서는 \( 0 \sim 1 \) 범위 값을 가지는 정확도를 오차값으로 대체하여 사용한다.</p><p>정확도 계산에서 사용할 표본의 개수를 정하기 위해 이전 실험과 같은 실험을 수행하였고 그 결과는 그림 8과 표 5 와 같다.</p><table border><caption>표 5. 표본 개수에 따른 정확도의 표준편차</caption><tbody><tr><td>Samples</td><td>100</td><td>500</td><td>1000</td><td>1500</td><td>2000</td></tr><tr><td>Standard deviation</td><td>0.00121</td><td>0.00024</td><td>0.00013</td><td>0.00008</td><td>0.00006</td></tr></tbody></table><p>이전 실험과 마찬가지로 그림 8의 그래프를 통해 추출하는 표본의 개수가 많아질수록 표준편차가 줄어드는 것을 알 수 있다. 추출하는 표본의 개수가 1000개인 경우 모든 조합의 표준편차 평균값은 0.00013값을 갖고, 이후 평균 표준편차의 변화량이 0.00007 이하로 낮아지므로 표본 추출 개수를 1000개로 선정하여 출력 분포를 계산한다. 표 8은 각 데이터로 측정한 정확도를 나타낸다.</p><table border><caption>표 6. 각 데이터에 따른 정확도 측정</caption><tbody><tr><td>Train Data \ Test Data</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(N)</td><td>EMNIST(L)</td><td>EMNIST(U)</td><td>MNIST(P)</td></tr><tr><td>MNIST</td><td>0.88</td><td>0.55</td><td>0.09</td><td>0.113</td><td>0.124</td></tr><tr><td>EMNIST(N)</td><td>0.569</td><td>0.87</td><td>0.114</td><td>0.086</td><td>0.103</td></tr><tr><td>EMNIST(L)</td><td>0.09</td><td>0.076</td><td>0.81</td><td>0.501</td><td>0.083</td></tr><tr><td>EMNIST(U)</td><td>0.1</td><td>0.112</td><td>0.326</td><td>0.775</td><td>0.085</td></tr><tr><td>MNIST(P)</td><td>0.114</td><td>0.096</td><td>0.064</td><td>0.099</td><td>0.885</td></tr></tbody></table><p>표 6 에서 동일한 Domain을 가지는 데이터를 제외한 다른 데이터는 정확도가 떨어지는 것을 알 수 있다. 그러나 Permuted MNIST의 경우 MNIST와 동일한 Domain을 가지지만 정확도가 낮게 나오는데 이는 상관 계수와 마찬가지로 형태가 유사하지 않기 때문이다. 표 9는 상관 계수와 징화도의 차이를 나타넨다.</p><p>표 7에서 형태가 유사하고 Domain이 다른 데이터들은 상관 계수와 정확도의 차이가 상대적으로 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 이러한 데이터들은 표 2 의 Different Domain 결과처럼 망각현상이 크다는 것을 알 수 있다. Permuted MNIST의 경우 다른 데이터에 대한 상관 계수와 정확도의 차이가 평균 0.529로 비교적 유사한 값을 가진다.</p><p>상관 계수와 징확도의 차이가 망각현상의 크기와 비례하는 관계를 바탕으로 망각현상이 심한 데이터에 대해서 매개변수의 변화량을 억제하면 이전 데이터에 대한 망각현상도 억제시킬 수 있다. 이것을 EWC에 적용하기 위해 비용함수를 살펴봐야 한다. EWC의 비용함수는 식 (1)과 같다.</p><p>식 (1)에서 \( \lambda \) 값은 고정된 값으로 이전 Task 데이터의 중요도를 나타낸다. 이 값을 망각현상이 심한 데이터일수록 크게 설정한다면 매개변수의 변화량을 억제할 수 있게 된다. 상관 계수와 정확도의 차이가 망각현상의 크기와 비례하는 관계를 보이므로 \( \lambda \) 값을 이 값과 비례하게 설정한다면 더 망각현상을 더 효율적으로 억제할 수 있을 것이다.</p><table border><caption>표 7. 각 데이터에 따른 상관 계수와 정확도 차이</caption><tbody><tr><td>Train Data \ Test Data</td><td>MNIST</td><td>EMNIST(N)</td><td>EMNIST(L)</td><td>EMNIST(U)</td><td>MNIST(P)</td></tr><tr><td>MNIST</td><td>0.12</td><td>0.378</td><td>0.824</td><td>0.766</td><td>0.594</td></tr><tr><td>EMNIST(N)</td><td>0.347</td><td>0.13</td><td>0.745</td><td>0.872</td><td>0.526</td></tr><tr><td>EMNIST(L)</td><td>0.78</td><td>0.75</td><td>0.19</td><td>0.432</td><td>0.511</td></tr><tr><td>EMNIST(U)</td><td>0.792</td><td>0.843</td><td>0.612</td><td>0.225</td><td>0.549</td></tr><tr><td>MNIST(P)</td><td>0.399</td><td>0.514</td><td>0.673</td><td>0.463</td><td>0.115</td></tr></tbody></table>
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"식(1)에서 망각현상이 심한 데이터일수록 큰 값으로 설정한다면 매개변수의 변화량을 억제할 수 있는 것은 뭐야?",
"본 논문에서 오차값으로 대체하여 사용한 범위값은 뭐야?",
"그림 8의 그래프를 살펴보면, 추출하는 표본의 개수가 증가할수록 표준편차도 증가하는 것을 알 수 있어?",
"표본 개수에 따른 정확도의 표준편차를 나타난 표에서, Standard deviation값이 최저치로 나온 건 몇이야?",
"표 5에 따르면, 표본 개수가 가장 큰 것은 몇 개야?",
"망각현상을 억제시키는 방법을 EWC에 적용하기 위해 살펴봐야 하는 함수 이름이 뭐야?",
"데이터가 치명적 망각을 일으키는 정도를 파악하기 위해 오류 값 이외에 필요한 것은?",
"Samples이 1500개라면 정확도의 표준편차는 얼마니?",
"표 5에서 비교한 표본 개수 중 최소값의 Standard deviation 결과는 얼마인가?",
"출력 분포의 상관도가 높으면 최종 출력 값은 상이한 분포를 보이니?",
"본문의 표6에서 Test Data EMNIST(U)의 Train Data MNIST(P) 값은 얼마야?",
"본문의 표7에서 Test Data EMNIST(U)의 Train Data MNIST(P) 값은 뭐야?"
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Subsets and Splits
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