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인공물ED
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유기발광소자에 적용 가능한 \(NiO_{x}\) 기반의 정공주입층 연구
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><p>\( \mathrm{NiO}_{x} \) 가 HIL로 적용 가능한지를 확인하기 위해 OLED 소자를 제작하고 분석을 진행하였다. Fig. 1(a)는 HAT-CN과 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 전구체인 nickel(Ⅱ) acetate hydrate 분자구조이다. Fig. 1(b) 는 OLED 소자의 구조를 그림으로 나타낸 것이다. Fig. 2(b)는 사용된 재료의 에너지 밴드 다이어그램으로 각 재료들의 LUMO 및 HOMO 에너지 준위를 보여준다. 연구에 사용된 HTL, EML, ETL은 개발중인 방향족 유기 단분자 재료로써 화학적 구조와 같은 자세한 사항들은 공개할 수 없지만, 본 연구의 목적인 HIL로써의 \( \mathrm{NiO}_{\mathrm{x}} \) 특성을 검증하고 HAT-CN과 비교하는데 있어서는 문제가 되지 않을 것으로 판단된다.</p><h2>3.1 \(\mathrm{NiO}_{\mathrm{x}}\) film 의 전기적 특성 분석을 위한 OLED소자 제작</h2><p>일반적으로 용액공정 기반의 sol-gel 방법으로 결정성이 우수한 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막을 형성하기 위해서는 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 의 고온이 필요한 것으로 알려져 있다. 따라서 우리는 370, 500 \({ }^{\circ} \mathrm{C} \) 의 두가지 온도에서 열처리 공정을 진행한 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막을 HIL으로 사용하여 OLED소자를 제작, 분석하였다. 또한, 추가적으로 UVO처리에 의한 전기적 특성 변화도 비교 분석하였다. Fig. 3(a), (b)는 각각 조건 별로 제작된 소자의 전류밀도(current density)-전압(voltage) 휘도(uminance)-전압(voltage)의 분석 결과이다. 그래프에서 확인할 수 있듯이 \( 370^{\circ} \mathrm{C} \) 보다 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 의 열처리 온도에서 제작된 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막을 OLED에 적용했을 때 전류밀도와 휘도가 향상되었음을 알 수 있다. 이는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 를 고온인 \( 500{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리하였을 때 우수한 전기 전도특성을 가지는 것을 알 수 있다. 추가로, UVO 처리를 했을 때, 전류밀도와 휘도가 상승한 결과를 보였다. 이러한 결과는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막에 UVO 처리를 진행했을 때, 일 함수가 증가하고 이로인해 HTL로의 정공주입 장벽이 감소하였기 때문으로 해석된다. 이러한 분석을 통해 우리는 공정온도 \( 500{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 형성된 \( \mathrm{NiO}_{\mathrm{x}} \) 박막에 UVO 공정을 적용하는 조건이 최적의 조건임을 확인하였다.</p><h2>3.2 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 와 HAT-CN의 정공 주입 특성 비교</h2><p>앞서 최적화한 공정 온도 \( 500^{\circ} \mathrm{C},\) UVO 처리를 한 조건의 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막을 유기 HIL인 HAT-CN을 사용한 OLED 소자와 비교 분석하였다. 일반적으로 ITO는 고온에서 열처리 할 때 저항이 증가하는 현상이 발생한다. 따라서 정확한 비교를 위해서 HAT-CN을 HIL로 사용한 OLED 소자의 경우, 제작 전 ITO/Glass 기판을 동일하게 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 40분 동안 열처리를 한 후에 공정을 진행하였다. HIL을 제외하고는 모두 동일한 재료로 OLED 소자를 제작하여 소자 특성을 분석하였다. Fig. 4(a), (b), (c) 및 (d)는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 와 HAT-CN을 각각 HIL로 사용한 OLED 소자의 전류밀도-전압-휘도 특성 및 효율 특성을 보여준다. 전류밀도의 경우 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 는 \( 6 \mathrm{~V} \) 에서 \( 147.76 \mathrm{~mA} / \mathrm{cm}^{2} \) 의 특성을 보였으며, HAT-CN 의 경우 \( 6 \mathrm{~V} \) 에서 \( 91.94 \mathrm{~mA} / \mathrm{cm}^{2} \) 을 기록하였다. 이를 통해 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 가 유기 반도체 재료인 HAT-CN보다 향상된 전기적특성을 보여주는 것을 확인할 수 있다. \( \mathrm{NiO}_{x} \) 와 HAT-CN을 HIL로 적용했을 때의 휘도는 각각 \( 6 \mathrm{~V} \) 에서 \( 12,600 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2}\), \(11,005 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 으로 \( \mathrm{NiO}_{x} \)가 소폭 향상된 특성을 보인다. 그러나 최대 휘도는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우 \( 18,505 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \), HAT-CN의 경우 \( 21,182 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 로 역전된 결과를 기록하였다. 이는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 정공주입능력이 HAT-CN보다 뛰어나 고전류 구동을 할 수록 전자와 정공의 비율(charge balance)의 불균형이 심해져 exciton의 비발광성 재결합이 증가한 것으로 예상된다. 이러한 특성은 Fig. 4(c)의 발광효율특성에서도 고전류 구동에서의 효율저하가 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 에서 더 급격하게 나타나는 것으로 확인된다.</p><p>발광효율 최대값의 경우에는 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우 \( 21.9 \mathrm{~cd} / \mathrm{A} \), HAT-CN의 경우 \( 22.38 \mathrm{~cd} / \mathrm{A} \) 로 비슷한 수준을 기록하였다. 외부양자 효율은 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우 \( 6.72 \%, \) HAT-CN의 경우 \( 6.85 \% \) 의 최대값을 가졌다. 전력효율의 경우에도 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우 \( 31.30 \mathrm{~lm} / \mathrm{W},\) HAT-CN의 경우 \( 31.97 \mathrm{~lm} / \mathrm{W} \) 의 최대값을 기록하였으며, 발광효율과 마찬가지로 비슷한 수준임을 확인할 수 있었다. 결과적으로 향상된 전류 특성으로 인해 \( 1,000 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 의 동일 휘도의 구동 시 소비전력은 HAT-CN의 경우 \( 0.74 \mathrm{~mW} \) 였고, \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우 이보다 낮은 \( 0.54 \mathrm{~mW} \) 로 소비전력이 \( 37 \% \) 감소하였다.</p><p>Fig .5의 경우에는 각각의 HIL에 따른 전계 발광(electroluminescent,EL) 스펙트럼이다. 스펙트럼의 최대값은 \( 544 \mathrm{~nm} \)으로 동일한 위치를 기록하였다. 즉, 유기 반도체 재료인 HAT-CN 대신 \( \mathrm{NiO}_{x} \)를 사용하여도 발광 특성은 변하지 않는 것으로 판단된다.</p><p>OLED 소자 특성 분석 결과 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 는 HIL으로서 유기 반도체 재료인 HAT-CN 보다 전기적인 특성이 향상되었으며, 휘도, 발광 효율의 경우에는 비슷한 수준을 기록하였다. 이는 전이금속 산화물계 재료인 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 가 정공주입층으로서 유기재료를 대체하여 적용 가능함을 알 수 있다. 이러한 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막은 OLED 뿐만 아니라 유기센서, 유기태양전지 등 다양한 유기전자소자에도 사용 가능 할 것으로 생각된다. 그러나, 박막 형성을 위한 공정 온도가 높기 때문에 저온 공정 개발이 필요할 것이며, 하부 층을 고려하여 소자의 설계가 되어야 할 것이다.</p>
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"\\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 가 HIL로 적용 가능한지를 확인하기 위해 어떻게 하였나?",
"Fig. 2(b)는 사용된 재료의 에너지 밴드 다이어그램으로 각 재료들의 무엇을 보여주는가?",
"연구에 사용된 개발중인 방향족 유기 단분자 재료 중 관계가 먼 것은 무엇인가?",
"HIL로써의 \\( \\mathrm{NiO}_{\\mathrm{x}} \\) 특성을 검증하고 HAT-CN과 비교하는데 있어서 어떻게 판단하나?",
"일반적으로 용액공정 기반의 sol-gel 방법으로 결정성이 우수한 \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막을 형성하기 위해서는 어떻게 알려져있나?",
"우수한 \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막을 형성하기 위해서는 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 의 고온이 필요한 것으로 알려져 있나?",
"두가지 온도에서 열처리 공정을 진행한 \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막을 HIL으로 사용하여 OLED소자를 제작, 분석하고 또 무엇을 분석하였나?",
"Fig. 3(a), (b)는 각각 조건 별로 제작된 분석 결과가 어떻게 나왔나?",
"박막을 OLED에 적용했을 때 어떻게 되었음을 알 수 있나?",
"이는 \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 를 고온인 \\( 500{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 열처리하였을 때 무엇을 가지는 것을 알 수 있나?",
"일반적으로 ITO는 어떤 현상이 발생되는가?",
"Fig. 4(a), (b), (c) 및 (d)는 무엇을 각각 HIL로 사용한 OLED 소자의 전류밀도-전압-휘도 특성 및 효율 특성을 보여주나?",
"Fig .5의 경우에는 전계 발광(electroluminescent,EL) 스펙트럼이 무엇에 따른 것인가?",
"무엇이 HIL로 적용 가능한지를 확인하기 위해 OLED 소자를 제작하고 분석을 진행하였나?",
"\\( 370^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 몇 \\(^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 의 열처리 온도에서 제작된 \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막을 OLED에 적용했을 때 전류밀도와 휘도가 향상되었음을 알 수 있나?",
"제작 전 ITO/Glass 기판을 동일하게 \\( 500^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 어떻게 공정을 진행하는가?",
"OLED 소자를 제작하여 소자 특성을 분석하는 것은 HIL을 제외하고는 모두 동일한 재료로 하는 것인가?",
"HIL로써의 \\( \\mathrm{NiO}_{\\mathrm{x}} \\) 특성을 검증하고 HAT-VN과 비교하는데 있어서는 문제가 되지 않을 것으로 판단되는가?",
"Fig. Fig. 1(b) 는 무엇을 그림으로 나타낸 것인가?"
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인공물ED
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유기발광소자에 적용 가능한 \(NiO_{x}\) 기반의 정공주입층 연구
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<h1>4. 결론</h1><p>본 연구에서는 수분과 산소에 취약한 유기 반도체 재료를 무기 재료인 전이금속산화물 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 로 대체하고자 OLED소자를 제작 및 분석을 진행하였다. \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막의 특성을 향상시키고자 공정 온도 최적화 및 UVO 처리를 진행하였고, OLED 소자를 제작하여 유기 반도체 기반의 HIL인 HAT-CN과 동등한 수준의 특성을 확인하였다. 또한, 이러한 결과를 통해 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 가 유기 반도체 재료를 대체할 수 있는 무기물 기반의 전이금속산화물 재료라는 결과를 얻을 수 있었다.</p><p>무기 재료 기반의 HIL인 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 박막은 OLED 뿐만 아니라 다양한 유기전자소자에 적용이 가능할 것으로 기대된다. 또한 무기 재료인 \( \mathrm{NiO}_{x} \) 의 경우에는, 산소와 수분에 취약한 유기재료의 단점을 보완할 수 있기 때문에 수명의 향상이 기대된다.</p>
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"본 연구에서는 유기 반도체 재료를 무엇으로 대체하고자 했어?",
"무엇으로 본 연구에서는 유기 반도체 재료를 대체하고자 했어?",
"본 연구에서는 재료 대체를 위해 어떤 소자를 제작하고 분석했니?",
"재료 대체를 위해 본 연구에서는 어떤 소자를 제작하고 분석했어",
"본 연구에서 소자를 제작하여 특성을 확인할 때 비교 대상으로 삼은 유기 반도체 기반의 HIL은 무엇이니?",
"\\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막의 특성을 향상시키기 위해 무엇을 진행했니?",
"본 연구를 통해 어떤 결과를 얻을 수 있었니?",
"어떤 결과가 본 연구를 통해 획득할 수 있었지",
"HIL로써, \\( \\mathrm{NiO}_{x} \\) 박막은 OLED 소자에만 적용이 가능하지?",
"\\( \\mathrm{NiO}_{x} \\)은 산소와 수분에 강한 편이지?",
"\\( \\mathrm{NiO}_{x} \\)은 산소와 수분에 강하니",
"본 연구에서 다룬 유기 반도체 재료는 무엇에 취약하니?",
"무엇에 대해 본 연구에서 다룬 유기 반도체 재료가 약하지",
"본 연구에서는 무기 반도체 재료를 유기 반도체 재료로 대체하기 위해 진행되었지?",
"공정 온도 최적화 및 UVO 처리를 진행한 이유가 뭐야?",
"어떤 이유로 공정 온도 최적화 및 UVO 처리를 추진했지"
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25b4eeff-8b84-4032-8ede-568df4baa85b
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인공물ED
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초연결 시대의 UAS 주파수의 효율적 활용방안
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<h1>Ⅳ. 공역통합</h1> <p>상용(즉, 화물 운송)뿐만 아니라, 국가 안전 및 방위, 긴급 재난 재해 대처, 과학 등을 위한 중요한 미션을 수행하기 위해 무인기를 NAS로 비행할 필요성이 증가하고 있다. 이러한 공역통합에서 해결해야 할 중요한 문제 중의 하나가 지상에서 무인기에 접속하는 제어 비업무용 통신 (CNPC: Control and Non-payload Communications) 링크를 확보하는 것이다. 이에 ICAO(International Civil Aviation Organization)에서는 CNPC 링크가 ITU 지정 AM(R)S (Aeronautical Mobile(Route) Service) 및 AMS(R)S(Aeronautical Mobile Satellite(Route) Service) 하에서 보호된 항공 스펙트럼에서 운용되어야 한다고 결정했다. AM(R)S 스펙트럼은 LOS 지상 기반의 CNPC 링크를 지원하는 반면, AMS(R)S 스펙트럼은 BLOS 위성기반의 CNPC 링크를 지원한다.</p> <h2>4-1 CNPC 스펙트럼 소요 대역폭</h2> <p>UAS CNPC 용 스펙트럼 소요 대역폭은 향후 스펙트럼 할당을 결정하기 위해 ITU에서 2030 년까지의 무인기 밀도를 가정하여 계산되었다. 여기서, 지상 LOS 스펙트럼 소요 대역폭은 \( 34 ~ \mathrm{MHz} \) 로 결정되었으며, 위성 BLOS 컴포넌트를 위한 스펙트럼 소요 대역폭은 사용된 위성 시스템 형태(스폿빔이나 지역빔)에 따라 \( 46 \sim 56 ~ \mathrm{MHz} \)이다. 이에 UAS용 최대 스펙트럼 소요 대역폭은 다음과 같다.</p> <ul> <li>LOS 지상 시스템용 소요 대역폭 \( 34 ~ \mathrm{MHz} \)</li> <li>BLOS 위성 시스템용 소요 대역폭 \( 56 ~ \mathrm{MHz} \)</li></ul> <h2>4-2 LOS CNPC 스펙트럼</h2> <p>AM(R)S를 사용하는 LOS CNPC용 스펙트럼 할당은 ITU 보고서에서 고려되었다. 이 보고서는 \( 960 \sim 1,164 ~ \mathrm{MHz} \) 대역의 기존 AM(R)S 대역을 고려하고 있지만, 그림 5 에 보이는 것처럼 대부분 DME(Distance Measuring Equipment)와 TACAN(Tactical Air Navigation) 시스템이 대역을 점유하고 있으며, 단지 \( 960 \sim 977 ~ \mathrm{MHz} \) 의 \( 17 ~ \mathrm{MHz} \) 가 비어 있어, UAS 운용을 위한 \( 34 ~ \mathrm{MHz} \) 지상 스펙트럼 소요 대역폭의 조건을 만족할 수가 없다. 이에 WRC-12에서는 \( 5,030 \sim 5,091 ~ \mathrm{MHz} \) 대역을 AM(R)S용으로의 할당을 승인하였다. 현재 이 대역은 ARNS(Aeronautical Radio Navigation Service)용으로 중국에서는 MLS(Microwave Landing System) 주파수로 이용되고 있으며, 이 대역에서 운용되는 위성이 없어 AM(R)S용으로서 사용이 가능하다.</p> <h2>4-3 BLOS CNPC 스펙트럼</h2> <p>BLOS 위성 CNPC를 지원하기 위한 소요 대역폭은 \( 56 ~ \mathrm{MHz} \) 이므로 \( 5,030 \sim 5,091 ~ \mathrm{MHz} \) 대역에서 LOS 소요 대역 폭 \( 17 ~ \mathrm{MHz} \) 를 제외한 \( 44 ~ \mathrm{MHz} \) 는 이를 만족시킬 수가 없다.</p> <p>이에 올해 WRC-15에서는 FSS(Fixed Satellite Service)가 UAS의 안전한 운용에 필요한 서비스 레벨을 제공하기 위한 두 서비스 간의 호환성이 만족된다면, UAS CNPC 용으로 FSS 주파수 사용 승인이 예상된다. 두 서비스 간의 호환성을 평가하기 위해 NASA에서는 그림 6 과 같은 간섭 시나리오를 설정하여 UAS CNPC와 FSS 대역 내의 FS(Fixed Service) 간의 호환성을 평가하였다.</p> <p>UAS 지상국과 FSS 대역 내의 기존 서비스 간의 호환성의 기술적 연구가 무인기 지상국(UAES: UA Earth Station)으로 알려진 무인기를 서비스하는 위성통신 터미널과 동일 주파수 지상 서비스인 FS 할당 하의 P-P(Point-to-Point) 마이크로웨이브 통신 간의 주파수 공동사용에 관한 것이다. WRC- 15 에서 Agenda Item 1,5 에 주어진 호환성 평가를 위한 후보 대역은 표 3 과 같다.</p> <p>여기서, FS에 적용된 장기간 보호기준은 \( 20 \% \) 시간에 대해 \( I / N = - 10 \mathrm{~dB} \) 를 초과하지 않는다는 기준을 이용한다. 그림 7은 주파수 \( 14.0 \sim 14.5 ~ \mathrm{GHz} \) 에서 NASA에서 얻어진 간섭 누적 분포 결과의 한 예를 보인다. 이 결과로부터 \( 20 \% \) 시간에서 \( I / N \) 값이 \( -50 \mathrm{~dB} \) 이하로 \( 40 \mathrm{~dB} \) 이상의 마진을 가져 주파수 공동사용이 가능함을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 3. WRC-15 호환성 평가 대역</caption> <tbody><tr><td>주파수 대역</td><td>주파수 범위</td><td>호환성 연구(그림 6)</td></tr><tr><td>Ku</td><td>\( 10.95 \sim 12.75 ~ \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 2 ~ \text{and} ~ 2 \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Ka</td><td>\( 17.3 \sim 20.2 ~ \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 2 ~ \text{and} ~ 2 \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Ku</td><td>\( 14.0 \sim 14.5 ~ \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 3 ~ \text{and} ~ 3 \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Ka</td><td>\( 27.5 \sim 30.0 ~ \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 3 ~ \text{and} ~ 3 \mathrm{s} \)</td></tr></tbody></table>
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[
"표 3. WRC-15 호환성 평가 대역에서 주파수 대역이 Ku이고 호환성 연구가 \\( 2 ~ \\text{and} ~ 2 \\mathrm{s} \\)일 때, 주파수 범위는 무엇입니까?",
"표 3에서 주파수 범위가 \\( 17.3 \\sim 20.2 ~ \\mathrm{GHz} \\)일 때, Ka의 호환성 연구는 무엇을 나타냅니까?",
"표 3에서 2 and 2s의 호환성 연구, ku일 때, 주파수 범위의 값은 얼마입니까?",
"표 3에서 주파수 범위가 \\( 27.5 \\sim 30.0 ~ \\mathrm{GHz} \\)일 때, 호환성 연구의 값은 어떤가요?",
"표 3. WRC-15 호환성 평가 대역에서 주파수 범위가 \\( 27.5 \\sim 30.0 ~ \\mathrm{GHz} \\)일 때, 어떤 주파수 대역입니까?",
"표 3에서 주파수 대역이 Ku이고 호환성 연구가 \\( 3 ~ \\text{and} ~ 3 \\mathrm{s} \\)일 때, 주파수 범위는 얼마입니까?"
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fdcb7e09-50d1-4f95-ba7a-1c9d050dfcd1
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인공물ED
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광 밴드 갭 (Photonic Band Gap) 구조를 응용한 원형 마이크로스트립 패치 안테나
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<h2>4-4 PBG의 형태</h2> <p>표 3은 PBG의 형태가 원형일 때와 사각형일 때를 비교하여 그 시뮬레이션 조건과 결과 값을 나타내었다.</p> <p>표 3에서 알 수 있듯이 접지면에 PBG 구조를 취함으로써 안테나의 대역폭이 증가되었음을 관찰할 수 있고 빔폭이 늘어 이득이 줄어든 것을 볼 수 있다. 미세한 차이이지만 일반 안테나에 비해 PBG를 가진 안테나가 HPBW(반전력 빔폭)이 넓으므로 이득이 줄어든 것을 표 4에서 확인할 수 있다.</p> <p>이렇게 모양에 따라 대역폭이 차이를 보이는 이유는, 일단 동일한 구조가 여러 번 반복되어야 하는 PBG 구조의 특성상 원형보다는 정사각형 모양의 구조가 그림 6에서 보듯 더 많은 부분에서 그 간격이 일정하기 때문이다.</p> <table border><caption>표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성</caption> <tbody><tr><td colspan=2>구 분</td><td>공진 주파수 \( (\mathrm{GHz}) \)</td><td>대역폭 \( (\mathrm{MHz}, \%) \)</td><td>최대 이득 \( (\mathrm{dBi}) \)</td></tr><tr><td rowspan=2>단일유전체</td><td>일반</td><td>4.66</td><td>36 (\(0.77 \%\))</td><td>6.26</td></tr><tr><td>PBG(원형)</td><td>4.67</td><td>44.3(\(0.95 \%\))</td><td>6.3</td></tr><tr><td rowspan=2>공기층 \( 1 \mathrm{~mm} \)</td><td>일반</td><td>6.22</td><td>330(\(5.31 \%\))</td><td>8.08</td></tr><tr><td>PBG(원형)</td><td>6.26</td><td>400(\(6.39 \%\))</td><td>8.0</td></tr><tr><td rowspan=2>공기층 \( 2 \mathrm{~mm} \)</td><td>일반</td><td>6.57</td><td>630(\(9.59 \%\))</td><td>8.46</td></tr><tr><td>PBG(원형)</td><td>6.635</td><td>870(\(13.11 \%\))</td><td>8.218</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 접지면의 PBG 형태에 따른 안테나의 특성</caption> <tbody><tr><td colspan=2>구 분</td><td>공진 주파수 \( (\mathrm{GHz}) \)</td><td>대역폭 \( (\mathrm{MHz}, \%) \)</td><td>최대 이득 \( (\mathrm{dBi}) \)</td></tr><tr><td rowspan=2>단일유전체</td><td>원형</td><td>4.67</td><td>44.3\( (0.95 \%) \)</td><td>6.3</td></tr><tr><td>정사각형</td><td>4.67</td><td>58\( (1.24 \%) \)</td><td>5.76</td></tr><tr><td rowspan=2>공기층 \( 1 \mathrm{~mm} \)</td><td>원형</td><td>6.26</td><td>400\( (6.39 \%) \)</td><td>8.0</td></tr><tr><td>정사각형</td><td>6.29</td><td>480\( (7.63 \%) \)</td><td>7.66</td></tr><tr><td rowspan=2>공기층 \( 2 \mathrm{~mm} \)</td><td>원형</td><td>6.635</td><td>870\( (13.11 \%) \)</td><td>8.22</td></tr><tr><td>정사각형</td><td>6.77</td><td>1,110\( (16.40 \%) \)</td><td>7.88</td></tr></tbody></table>
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[
"표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성에서 공진 주파수 \\( (\\mathrm{GHz}) \\)가 가장 높은 값은 얼마야?",
"표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성 중에서 최대 이득 \\( (\\mathrm{dBi}) \\)의 최솟값은 얼마야?",
"표 3. 접지면의 PBG 형태에 따른 안테나의 특성에서 단일유전체의 형태가 원형일 때의 최대 이득 \\( (\\mathrm{dBi}) \\)은 얼마야?",
"표 3. 접지면의 PBG 형태에 따른 안테나의 특성 중 공진 주파수 \\( (\\mathrm{GHz}) \\)의 최대값은 얼마야?",
"표 3. 접지면의 PBG 형태에 따른 안테나의 특성 중 공기층 \\( 2 \\mathrm{~mm} \\)의 형태가 정사각형일 때의 대역폭은 얼마야?",
"공기층 \\( 1 \\mathrm{~mm} \\)의 형태가 원형일 때 최대 이득 \\( (\\mathrm{dBi}) \\)값은 표 3.에서 얼마라고 나타나 있어?",
"표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성에서 단일유전체가 일반 일 때 공진 주파수 \\( (\\mathrm{GHz}) \\)는 얼마야?",
"표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성에서 단일유전체가 PBG(원형)일 경우 대역폭은 얼마지?",
"표 2. 접지면의 PBG 유무에 따른 안테나의 특성에서 공기층 \\( 1 \\mathrm{~mm} \\)가 일반일 때의 최대 이득 \\( (\\mathrm{dBi}) \\) 값은 얼마로 나타나지?",
"표 3.에서 최대 이득 \\( (\\mathrm{dBi}) \\)이 가장 낮은 값은 얼마입니까?"
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인공물ED
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새로운 고속 저전력 TSPC D-플립플롭을 사용한 CMOS Dual-Modulus 프리스케일러 설계
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<h1>IV. 모의 실험 결과</h1> <h2>4-1. TSPC D-플립플롭</h2> <p>표 1 은 기존의 회로들과 제안된 회로에 대해 클럭 주파수 \( 2 \mathrm{GHz} \) (slope \( 0.01 \mathrm{nsec} \) )일 때 임의의 입력패턴을 인가하여 동일한 조건하에 HSPICE로 모의실험 한 결과이다. 모의실험은 \( 0.18 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정변수를 사용하였다. Song의 회로와 제안된 회로 모두 Yuan의 회로와 비교했을 때, low-to-high 지연시간은 빨라진 반면, high-to-low 지연시간은 다소 길어진 것을 확인할 수 있다. 이는 앞서 언급했듯이 출력단의 글리치 방지를 위한 NMOS 삽입의 결과로써, 이로 인해 어느 정도 대칭적인 전파 지연시간을 갖게 됨을 알 수 있다. 더불어 제안한 회로는 A노드의 방전경로를 짧게 구성함에 따라 high-to-low 지연시간이 Song의 회로에 비해 줄었으며, 전체적으로 지연시간이 짧아져 좀 더 고속 동작에 적합한 성능을 보인다. 또한 소비전력 측면에서 제안된 회로는 내부노드의 불필요한 충 ◦ 방전이 일어나지 않기 때문에 전력소비가 Song의 회로에 비해 약 \( 28 \% \) 감소한다.</p> <table border><caption>표 1. D-플립플롭 성능비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>Conventional D-F/F[3]</td><td>Song's D-F/F[9]</td><td>Proposed D-F/F</td></tr><tr><td>The number of transistors</td><td>9</td><td>8</td><td>9</td></tr><tr><td>low-to-high delay ( Clock-QB delay ) (\(\mathrm{nsec}\))</td><td>0.0652</td><td>0.0513</td><td>0.0450</td></tr><tr><td>high-to-low delay ( Clock-QB delay ) (\(\mathrm{nsec}\))</td><td>0.0238</td><td>0.0473</td><td>0.0313</td></tr><tr><td>Power consumption (\(\mathrm{mW}\))</td><td>0.0641</td><td>0.0794</td><td>0.0574</td></tr></tbody></table> <h2>4-2. 프리스케일러</h2> <p>그림 12 는 본 논문에서 설계한 128/129분주 프리스케일러의 블록도이다. 프리스케일러는 고속 동작이 요구되는 동기식 4/5 분주회로와 비동기식 32 분주회로로 구성된다. 클럭이 동기식 카운터에 입력되어 4/5분주된 신호가 출력되고, 이 신호는 다시 32분주 카운터의 입력이 된다. 따라서 프리스케일러는 클럭 신호를 128 또는 129로 분주하여 최종 출력으로 내보내게 된다. 그림에서 Select(S) 신호에 의해 동기식 4/5분주 카운터의 분주비가 선택된다.</p> <p>고속의 VCO 출력을 일차적으로 분주하는 4/5분주 동기식 카운터의 최대 동작 주파수가 프리스케일러의 최대 동작 주파수를 결정 하게 된다. 또한, 프리스케일러에서 D-플립플롭 외에 추가되는 로직 게이트들에 의해 발생되는 전달 지연 시간이 프리스케일러의 동작 속도를 제한하는 원인이 된다.</p> <p>\( 0.18 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정변수를 이용하여 Song의 플롭플롭과 제안된 플립플롭으로 구성된 프리스케일러를 각각 설계하였으며, 동일한 조건하에서 모의실험을 수행하였다. 그림 13은 제안된 플립플롭으로 구성된 프리스케일러의 최대동작주파수에서 128분주된 파형이다. 클럭 주기 \( 0.199 \mathrm{nsec} \) (약 \( 5 \mathrm{GHz} \) )에 대해 \( 0.199 \mathrm{nsec} \times \)\( 128=25.5 \mathrm{nsec} \)로 128분주를 확인할 수 있다. 표 2는 Song의 회로와 제안한 회로로 구성된 프리스케일러에 대한 성능비교를 나타낸다. Song의 회로는 최대 \( 4.4 \mathrm{GHz} \)까지 동작이 가능하나 제안된 회로는 최대 \( 5 \mathrm{GHz} \)에서도 동작이 가능하며, 클럭주파수 \( 4 \mathrm{GHz} \)에서 측정한 소비전력 또한 제안된 회로가 약 \( 34 \% \)정도 개선되어 고속, 저 전력 특성이 보임을 확인할 수 있다.</p>
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"본문의 표 1. D-플립플롭 성능비교에서 Conventional D-F/F[3]의 The number of transistors는 얼마야?",
"표 1에서 Conventional D-F/F[3]의 low-to-high delay는 얼마지?",
"low-to-high delay의 Conventional D-F/F[3]는 표 1에서 뭐야?",
"D-플립플롭 성능비교에서 Conventional D-F/F[3]의 high-to-low delay는 얼마인가?",
"high-to-low delay의 Conventional D-F/F[3]는 D-플립플롭 성능비교에서 뭐야?",
"본문의 표 1. D-플립플롭 성능비교에서 Conventional D-F/F[3]의 Power consumption는 얼마니?",
"본문의 표 1. D-플립플롭 성능비교에서 Song's D-F/F[9]의 Power consumption는 얼마일까?",
"본문의 표 1. D-플립플롭 성능비교에서 Song's D-F/F[9]의 high-to-low delay는 얼마 정도야?",
"D-플립플롭 성능비교에서 Song's D-F/F[9]의 low-to-high delay는 얼마 정도지?",
"표 1에서 Proposed D-F/F의 The number of transistors는 얼마 정도인가?",
"표 1에서 Song's D-F/F[9]의 The number of transistors는 얼마 정도니?",
"D-플립플롭 성능비교에서 Proposed D-F/F의 low-to-high delay는 얼마 정도일까?",
"본문의 표 1. D-플립플롭 성능비교에서 Proposed D-F/F의 high-to-low delay는 얼마 정도의 값이야?",
"표 1에서 Proposed D-F/F의 Power consumption는 얼마 정도의 값인가?"
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32ca4d68-c478-42b3-8b5d-9fbfa9a4c91b
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인공물ED
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ARIA 암호 알고리듬의 하드웨어 설계 및 구현
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<h2>2. 제안된 ARIA 구조</h2> <p>ARIA 알고리듬은 AES 알고리듬에 비하여 2 사이클의 연산을 더 수행해야 한다. 동일 클록으로 동작한다고 할 때, ARIA는 AES보다 17\(\% \) 낮은 성능을 보인다. 동일한 성능을 위해서는 동작 주파수를 높일 수 있는 구조가 필요하다. 그림 2는 본 논문에서는 제안하는 ARIA의 하드웨어 구조이다. 라운드 키 생성방식 중 on-the-fly 방식은 선 처리(pre-computation) 방식에 비해 라운드 키를 저장하는 레지스터가 필요치 않아 하드웨어의 크기를 줄일 수 있다.</p> <p>제안된 키 스케줄러 블록은 초기화 블록과 라운드 키 생성 블록으로 나뉠 수 있다. 키 스케줄러를 초기화 블록은 Feistel 구조이다. Feistel 구조의 f 함수는 라운드 함수가 사용되고, EXOR 연산은 라운드 함수의 Addroundkey layer를 사용할 수 있도록 설계하였다. 그림 4의 KEY MUX는 초기화 블록의 Wi 값과 라운드 키 생성 블록의 라운드 키를 라운드 함수로 전달한다.</p> <p>라운드 키 생성 블록은 on-the-fly 방식으로 키를 생성하기 위해 배럴 로테이터 (barrel rotator) 구조를 사용하였다. 배럴 로테이터는 곱셈기에서 고속 연산을 위해서 사용하는 배럴 쉬프터 (barrel shifter)를 수정하여 적용한 것이다. 이러한 배럴 로테이터는 한 사이클에 임의의 수만큼 회전이 가능하기 때문에 표 1과 같이 4 라운드를 주기로 매 라운드 마다 일정하게 회전하여 라운드 키를 생성하는 ARIA의 라운드 키 생성 블록에 적합하다. 표 1 에서 ' \( \gg 19\)' 는 19 만큼 오른 방향 회전을 의미한다.</p> <table border><caption>표 2. 제어신호</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Round</td><td colspan=5>Control signal</td><td rowspan=2>decode [3:0]</td><td rowspan=2>Rotation number</td><td colspan=2>Selected 0%</td></tr><tr><td>4</td><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>Mux1</td><td>Mux2</td></tr><tr><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0000</td><td>19</td><td>\(W_{0}\)</td><td>\(W_{1}\)</td></tr><tr><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0000</td><td>19</td><td>\(W_{1}\)</td><td>\(W_{2}\)</td></tr><tr><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0000</td><td>19</td><td>\(W_{2}\)</td><td>\(W_{3}\)</td></tr><tr><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0000</td><td>19</td><td>\(W_{3}\)</td><td>\(W_{0}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0100</td><td>31</td><td>\(W_{0}\)</td><td>\(W_{1}\)</td></tr><tr><td>5</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0100</td><td>31</td><td>\(W_{1}\)</td><td>\(W_{2}\)</td></tr><tr><td>6</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0100</td><td>31</td><td>\(W_{2}\)</td><td>\(W_{3}\)</td></tr><tr><td>7</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0100</td><td>31</td><td>\(W_{3}\)</td><td>\(W_{0}\)</td></tr><tr><td>8</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0110</td><td>67</td><td>\(W_{0}\)</td><td>\(W_{1}\)</td></tr><tr><td>9</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0110</td><td>67</td><td>\(W_{1}\)</td><td>\(W_{2}\)</td></tr><tr><td>10</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0110</td><td>67</td><td>\(W_{2}\)</td><td>\(W_{3}\)</td></tr><tr><td>11</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0110</td><td>67</td><td>\(W_{3}\)</td><td>\(W_{0}\)</td></tr><tr><td>12</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0111</td><td>97</td><td>\(W_{0}\)</td><td>\(W_{1}\)</td></tr><tr><td>13</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0111</td><td>97</td><td>\(W_{1}\)</td><td>\(W_{2}\)</td></tr><tr><td>14</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0111</td><td>97</td><td>\(W_{2}\)</td><td>\(W_{3}\)</td></tr><tr><td>15</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0111</td><td>97</td><td>\(W_{3}\)</td><td>\(W_{0}\)</td></tr><tr><td>16</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1111</td><td>109</td><td>\(W_{0}\)</td><td>\(W_{1}\)</td></tr></tbody></table> <p>라운드 키 생성은 4 라운드를 주기로 매 라운드 마다 Wi 의 선택이 바뀌고, 4 라운드 마다 회전하는 수가 바뀐다. 따라서 라운드 수로 회전수와 Wi 선택을 제어할 수 있다. 매 라운드 키를 생성하기 위한 제어신호를 표 2 와 같이 사용하였다. 제어신호는 그레이 코드를 수정한 것으로, 매 라운드마다 1 비트 변하고, 4 라운드를 주기로 2 비트 변한다. 제어신호는 라운드 키생성 회로의 MUX와 배럴 로테이터의 선택 신호로 사용된다. 라운드 수의 세 번째, 네 번째 비트에 의해 생성된 배럴 로테이터의 decode 신호는 입력된 벡터의 회전이나 바이패스를 선택한다. 예를 들어, 1 ~ 4 라운드까지는 19 만큼 회전하므로 두 번째 단 이하에서는 바이패스가 선택되어서 최종 출력에서는 19 만큼 회전된 값이 결정된다. 5~8 라운드에서는 31 번 회전해야 하므로 처음 19만큼 회전하고 두 번째 단에서 12만큼 더 회전된다. 세 번째 단 이하에서는 바이패스가 선택되므로 31만큼 회전한 값을 출력으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는 FPGA로 설계하기 때문에 배럴 로테이터를 직접 구현하지 못하고 그림 6과 같이 4개의 MUX를 직렬로 연결하여 구현하였다. 배럴 로테이터의 구조로 구현한다면, 회로의 크기를 줄일 수 있고, 라운드 키 생성을 빠르게 할 수 있다.</p> <p>LT 함수와 LT\(^{-1} \) 함수를 공유하기 위해 듀얼 포트 ROM을 채택하였다. 그림 6과 같이 LT 함수와 LT\(^{-1} \) 함수는 S-box의 배열순서만 바꿔줌으로써 쉽게 공유될 수 있다. 수정된 LT 블록의 구조는 그림 6b 와 같이 LT 함수를 듀얼 포트 ROM으로 구현하고 두 출력을 선택하는 멀티플렉서를 추가하였다. LT 함수와 LT\(^{-1} \) 함수를 구별하기 위해 sel_mode 신호를 사용하였다.</p> <p>두 S-box는 설계의 용이성과 고속 처리를 위해 Lookup-table을 사용하였다. Diffusion Layer에서는 \( 16 \times 16 \) involution 이진 행렬을 그림 7과 같이 EXOR 게이트의 시리얼 연결로 구현하였다. 키 확장은 암/복호화와 독립적으로 동작하기 때문에, 키 확장 과정의 Feistel 구조의 f 함수를 round 함수를 공유할 수 있도록 설계하였다.</p>
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"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 0이고 Control signal이 4인 값은 뭐야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 0이고 Control signal이 3인 값은 뭐지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 1이고 Control signal이 0인 값은 무엇이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 0이고 Control signal이 0인 값은 무엇인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 1이고 Control signal이 1인 값은 무엇일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 0이고 Control signal이 2인 값은 뭐니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 0이고 Control signal이 1인 값은 뭘까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 1이고 Control signal이 3인 값은 무엇이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 1이고 Control signal이 2인 값은 무엇이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 1이고 Control signal이 4인 값은 무엇으로 보여?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 2이고 Control signal이 4인 값은 무엇으로 보이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 2이고 Control signal이 3인 값은 무엇으로 보이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 2이고 Control signal이 2인 값은 무엇으로 보일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 2이고 Control signal이 1인 값은 무엇으로 보이는가?",
"본문의 표 2.에서 Round가 16이고 Control signal이 3인 값은 어떤 값을 보이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 2이고 Control signal이 0인 값은 얼마야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 3이고 Control signal이 0인 값은 얼마지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 3이고 Control signal이 2인 값은 얼마인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 3이고 Control signal이 1인 값은 얼마니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 3이고 Control signal이 3인 값은 얼마일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 3이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 4이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 4이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 4이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 4이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 4이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 5이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 5이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 5이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 5이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 5이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 6이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 6이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도의 값을 가지니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 6이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 7이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 6이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 7이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 7이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도의 값을 보이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 7이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도의 값으로 나타내?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 8이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도의 값으로 나타내는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 8이고 Control signal이 4인 값은 얼마 정도의 값으로 나타내지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 8이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도의 값으로 나타내니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 9이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 8이고 Control signal이 0인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 10이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 9이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 10이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 10이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 10이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 10이고 Control signal이 1인 값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 11이고 Control signal이 1인 값은 어느 정도의 값이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 11이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 11이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 12이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 12이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도의 값을 보이니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 12이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 12이고 Control signal이 1인 값은 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 12이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 13이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 13이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 13이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도의 값으로 나타내?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 14이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도의 값으로 나타내지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 14이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도의 값으로 나타내니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 14이고 Control signal이 1인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 15이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 14이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 15이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 15이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 2.에서 Round가 15이고 Control signal이 4인 값은 어떤 값을 보여?",
"본문의 표 2.에서 Round가 16이고 Control signal이 4인 값은 어떤 값을 보이지?",
"본문의 표 2.에서 Round가 16이고 Control signal이 2인 값은 어떤 값을 보이는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 1인 경우 decode [3:0]은 뭐지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 0인 경우 decode [3:0]은 뭐야?",
"본문의 표 2.에서 Round가 16이고 Control signal이 1인 값은 어떤 값을 보일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 2인 경우 decode [3:0]은 뭐니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 3인 경우 decode [3:0]은 뭘까?",
"본문의 표 2.에서 Round가 16이고 Control signal이 0인 값은 어떤 값을 가져?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 8인 경우 decode [3:0]은 무엇이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 6인 경우 decode [3:0]은 무엇이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 5인 경우 decode [3:0]은 무엇일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 9인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보여?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 13인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보일 수 있지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 10인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 4인 경우 decode [3:0]은 무엇인가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 12인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보이는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 7인 경우 decode [3:0]은 무엇이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 11인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 14인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보일 수 있니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 15인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보일 수 있는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 16인 경우 decode [3:0]은 무엇으로 보일 수 있을까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 2인 경우 Rotation number는 얼마니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 0인 경우 Rotation number는 얼마야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 1인 경우 Rotation number는 얼마지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 3인 경우 Rotation number는 얼마인가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 5인 경우 Rotation number는 얼마 정도야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 4인 경우 Rotation number는 얼마일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 6인 경우 Rotation number는 얼마 정도지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 2인 경우 Mux2값은 어떤 값이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 3인 경우 Mux2값은 어떤 값이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 5인 경우 Mux2값은 어떤 값일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 2인 경우 Mux2값은 무엇으로 나타낼까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 4인 경우 Mux2값은 어떤 값이니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 6인 경우 Mux2값은 어떤 값을 가져?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 7인 경우 Mux2값은 어떤 값을 가지니?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 11이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 9이고 Control signal이 4인 값은 어느 정도야?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 11이고 Control signal이 3인 값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 13이고 Control signal이 0인 값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 14이고 Control signal이 2인 값은 어느 정도의 값으로 나타내는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 15이고 Control signal이 1인 값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 7인 경우 Rotation number는 얼마 정도니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 8인 경우 Rotation number는 얼마 정도인가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 9인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 12인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 11인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 16인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 0인 경우 Mux1값은 무엇인가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 1인 경우 Mux1값은 무엇이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 2인 경우 Mux1값은 무엇이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 3인 경우 Mux1값은 무엇이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 5인 경우 Mux1값은 뭐야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 4인 경우 Mux1값은 무엇이니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 8인 경우 Mux1값은 뭘까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 9인 경우 Mux1값은 무엇으로 보여?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 6인 경우 Mux1값은 뭐지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 10인 경우 Mux1값은 무엇으로 보이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 7인 경우 Mux1값은 뭐니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 11인 경우 Mux1값은 무엇으로 보이니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 13인 경우 Mux1값은 무엇으로 보일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 12인 경우 Mux1값은 무엇으로 보이는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 14인 경우 Mux1값은 무엇으로 나타내?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 15인 경우 Mux1값은 무엇으로 나타내지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 16인 경우 Mux1값은 무엇으로 나타내니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 9인 경우 Mux2값은 어떤 값을 가지는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 0인 경우 Mux2값은 무엇으로 나타내는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 14인 경우 Mux2값은 어떤 값을 보일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 11인 경우 Mux2값은 어떤 값을 보여?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 12인 경우 Mux2값은 어떤 값을 보이지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 15인 경우 Mux2값은 어떤 값을 나타내?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 10인 경우 Mux2값은 어떤 값을 가질까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 8인 경우 Mux2값은 어떤 값을 가지지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 13인 경우 Mux2값은 어떤 값을 보이는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 16인 경우 Mux2값은 어떤 값을 나타내지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 6이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 7이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 8이고 Control signal이 1인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼까?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 9이고 Control signal이 3인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 15인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값을 가지니?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 14인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2. 제어신호에서 Round가 9이고 Control signal이 2인 값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있는가?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 13인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2를 보았을 때 Round가 10인 경우 Rotation number는 얼마 정도의 값일까?"
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인공물ED
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ARIA 암호 알고리듬의 하드웨어 설계 및 구현
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<h1>III. 성능 평가 및 영상 보안 시스템</h1> <p>본 장에서는 구현한 ARIA 블록의 효율성을 평가한다. 하드웨어 구현에서 효율성은 처리 속도 및 하드웨어의 면적으로 평가한다. 하드웨어 구조는 VHDL로 설계하였고, Xilinx VirtexE-1600 FPGA를 사용하여 검증하였다. ARIA 블록은 1 라운드 반복 구조로 구현하였고, 라운드 키 생성 블록의 배럴 로테이터는 FPGA에서 연속된 MUX 로 구현되었다. S-box는 Xilinx FPGA의 Block RAM으로 구현하였다. 설계된 ARIA 블록의 알고리듬 검증은 국가보안기술연구소에서 제공하는 테스트 벡터를 사용하였다.</p> <p>ARIA 알고리듬은 AES 알고리듬에 비하여 2 사이클의 연산을 더 수행해야 한다. 동일 클록으로 동작한다고 할 때, ARIA는 AES보다 17\(\% \) 낮은 성능을 보인다. 동일한 성능을 위해서는 동작 주파수를 높일 수 있는 구조가 필요하다. 제안한 ARIA 구조는 Addroundkey layer, Substitution layer 그리고 Diffusion layer를 포함한 1 라운드가 한 클록 사이클에 동작하는 구조로 제안되었다. 1 라운드를 통과하는 데는 약 21\(\mathrm{ns} \)가 걸린다.</p> <p>ARIA는 AES에 비해 하드웨어 설계가 간단하다. Involution 함수로 이루어진 ARIA는 사용하는 키를 제외하면 암호화 과정과 복호화 과정이 동일하다. 따라서 복호화를 위한 회로가 추가로 필요한 AES에 비해서 작은 회로로 암/복호기를 제작할 수 있다. 제안된 ARIA에서는 회로 크기를 줄이기 위해 s-box에 듀얼 포트 ROM를 채택하였고, 라운드 키 생성기에 배럴 로테이터를 채택하였다. 설계한 ARIA는 1,491 \(\mathrm{SLICES}\)의 크기로 496 \(\mathrm{Mbps} \) 의 성능을 보이고 있다.</p> <table border><caption>표 4. 성능 평가표</caption> <tbody><tr><td></td><td>Encryption/Decryption</td><td>Device</td><td>Slices</td><td>BRAM</td><td>output cycle</td><td>Frequency(\(\mathrm{MHz}\))</td><td>Throughput(\(\mathrm{Mbps}\))</td><td>Thouenput/Area (\(\mathrm{Mbps/slices}\))</td></tr><tr><td>AES[6]</td><td>Encryption</td><td>Virtex-E 3200</td><td>542</td><td>10</td><td>2</td><td>119</td><td>1,450</td><td>1.65</td></tr><tr><td rowspan=2>AES[7</td><td>Encryption</td><td>Vitex-E 1000</td><td>1,877</td><td></td><td>1/10</td><td>125.38</td><td>1,604</td><td>0.867</td></tr><tr><td>En/De</td><td>Vinex-E 1000</td><td>5,150</td><td></td><td>1/21</td><td>76</td><td>463.2</td><td>0.089</td></tr><tr><td>AES[8]</td><td>Encryption</td><td>XCV1000E-8</td><td>11,022</td><td>0</td><td>1</td><td>168.4</td><td>21,556</td><td>1.956</td></tr><tr><td>AES[9]</td><td>En/De</td><td>XC3S50-4</td><td>166</td><td>3</td><td>1/44</td><td>71.5</td><td>208</td><td>1.26</td></tr><tr><td>OurARIA</td><td>En/De</td><td>XCV1600E-8</td><td>1,491</td><td>16</td><td>1/12</td><td>46.5</td><td>496</td><td>0.33</td></tr></tbody></table> <p>표 4의 성능 평가표에서는 ARIA 회로와 AES 회로들과 면적과 성능을 비표하고 있다. AES\( ^{[6]}\)과 AES\(^{[8]} \) 은 암호기의 설계 구조만을 다루고 있기 때문에, 복호화 기능을 추가한다면 AES\( ^{[7]} \)과 같이 면적과 성능의 차이가 날것이다. 제안된 ARIA는 암/복호화 기능을 모두 가지고 있으면서 위와 같은 성능을 보이고 있다. AES\(^{[9]} \)는 면적 대비 성능은 우수하더라고 고성능을 필요로 하는 어플리케이션보다는 소형의 임베디드 어플리케이션에 적당한 회로이다. 본 논문에서 제안된 구조보다는 AES\(^{[9]} \)와 같은 32 비트 구조로 ARIA를 다시 설계해서 평가하는 것이 필요하다.</p> <table border><caption>표 5. ARIA 설계의 블록 크기</caption> <tbody><tr><td colspan=2>Block</td><td>Size (\(\mathrm{slice}\))</td><td>Rate (\(\%\))</td></tr><tr><td rowspan=3>f function</td><td>Addroundkey</td><td>78</td><td>5.23</td></tr><tr><td>SubstLayer</td><td>128</td><td>8.58</td></tr><tr><td>DiffLayer</td><td>123</td><td>8.57</td></tr><tr><td rowspan=2>key scheduer</td><td>Inital block</td><td>384</td><td>25.7</td></tr><tr><td>round key generator</td><td>647</td><td>43.3</td></tr><tr><td colspan=2>controler</td><td>131</td><td>8.78</td></tr><tr><td colspan=2>total</td><td>1,491</td><td>100</td></tr></tbody></table> <p>표 5와 같이 ARIA의 라운드 키 생성 불록은 BRAM을 제외한 전체 ARIA \(\mathrm{slices}\)의 69\(\% \) 인 1,031 \(\mathrm{slices}\)이다. 4개의 128 비트 레지스터와 두 개의 4X1MUX 그리고 배럴 로테이터 때문이다. FPGA에서는 배럴 로테이터가 MUX로 구현 되어 많은 회로 차지한다. 라운드 함수가 차지하는 비율이 낮기 때문에 라운드 함수에 레지스터를 추가하여 동작 주파수를 높이더라고 회로의 크기가 크게 커지지 않음을 예측할 수 있다. FPGA에서 연속된 MUX로 배럴 로테이터를 구현한 ARIA가 표 4와 같은 성능을 보인다는 것은 칩으로 설계하여 배럴 로테이터를 레이아웃 한다면 더욱 높은 성능과 적은 회로를 예측 할 수 있다. 동작 실측을 위한 칩 제작이 현재 진행 중이다.</p> <p>ARIA 블록을 검증하기 위해서 영상 정보를 암호화하여 인터넷 회선을 통해 주고 받율 수 있는 보안 애플리케이션인 영상 보안 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위해 플랫폼 기반의 검증 툴인 Dynalith사의 iPROVE emulator를 사용하였다. 두 컴퓨터의 통신은 TCP/IP를 사용하였고, 전송하는 패킷의 구조는 IPSec의 ESP (Encapsulation Security Payload)의 포맷을 사용하였다. 그림 7은 영상 보안 시스템의 볼록도이다. 영상 보안 시스템의 데이터 흐름은 다음과 같다.</p> <ol type= start=1><li>사용자 A는 사용자 B와 통신을 연결하고, PC-Cam을 작동 시킨다.</li> <li>동영상 데이터를 USB를 통해 한 프레임씩 버퍼에 저장하고, PCI를 통해 ARIA 암호 블록으로 입력한다.</li> <li>암호화가 끝난 데이터는 사용자 B에서 인터넷으로 전송한다.</li> <li>사용자 B는 전송받은 데이터를 ARIA 암호 블록으로 복호화하여 화면에 출력한다.</li></ol> <p>\( 640 * 480 \) 의 해상도를 갖는 영상을 초당 15 프레임으로 전송될 때 실시간으로 암호화하기 위한 대역폭이 약 110\( \mathrm{Mbps} \)이다. 33\(\mathrm{MHz} \) 32-비트 PCI 버스의 클록에서 ARIA의 처리율이 341\( \mathrm{Mbps} \)이므로 실시간으로 처리에 충분하다. 그림 8은 영상 보안 시스템의 시연 장면을 포착한 것이다.</p>
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"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Encryption/Decryption은 뭐야?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Encryption/Decryption은 뭐지?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Encryption/Decryption은 뭐니?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Device은 무엇인가?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Device은 무엇이지?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Slices은 얼마야?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Slices은 얼마지?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Slices은 얼마니?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 BRAM은 얼마인가?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 BRAM은 얼마일까?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 BRAM은 얼마 정도야?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 output cycle은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 output cycle은 얼마 정도니?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 output cycle은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Frequency은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Frequency은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Frequency은 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Throughput은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Throughput은 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Throughput은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[8]의 Thouenput/Area은 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[9]의 Thouenput/Area은 얼마 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 Addroundkey의 Size는 얼마야?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 SubstLayer의 Size는 얼마지?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 DiffLayer의 Size는 얼마니?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 Inital block의 Size는 얼마인가?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 round key generator의 Size는 얼마일까?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 controler의 Size는 얼마 정도야?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 total Size는 얼마 정도지?",
"total Size는 본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기를 참조하면 어떤 값이지",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 total Rate는 얼마 정도니?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 round key generator의 Rate는 얼마 정도일까?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 controler의 Rate는 얼마 정도인가?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 Inital block의 Rate는 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 DiffLayer의 Rate는 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 SubstLayer의 Rate는 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표 5. ARIA 설계의 블록 크기에서 Addroundkey의 Rate는 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Thouenput/Area은 얼마 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 4. 성능 평가표에서 AES[6]의 Device은 뭘까?"
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인공물ED
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이동성을 구비한 능동위상배열안테나 근접전계스캐너 설계 및 성능 검증
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<h1>요 약</h1><p>사이트에 설치되어 운용 중인 능동위상배열레이다가 외부의 충격 또는 장기간 운용에 따른 성능열화가 의심될 경우, 위상배열안테나의 이상여부를 확인해야 한다. 하지만, 위상배열안테나를 측정하기 위해서는 무반향성 챔버에서 근접전계 시험이 수행되어야 하므로, 레이다 장치의 분해 및 운송을 위해 많은 시간과 비용이 투입되어야 하고 레이다 시스템의 운용 가용도가 나빠지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사이트에서 위상배열안테나의 이상여부를 확인 할 수 있도록 이동성을 구비한 능동위상배열안테나 근접전계 스캐너를 제안하고, 무반향성 챔버에서 측정한 데이터 와 비교하여 크기 \( \pm 0.5 \mathrm{~dB} \) 와 위상 \( \pm 1.5^{\circ} \) 오차수준으로 측정유효성을 검증하였다.</p><h1>1. 서론</h1><p>능동 위상배열안테나는 안테나에 급전되는 신호의 크기와 위상을 반도체 송수신모듈을 통해 제어함으로써, 빠른 전자적 빔 조향, 다중 빔 형성, 실시간 적응법 형성 등 다양한 복사패턴을 형성 한다.</p><p>능동 위상배열안테나는 각각의 복사소자가 송수신모듈과 연결되어 있으므로 배열안테나, 송수신 모듈, 하향변환기, 파형발생기, 디지털 송수신기, A/D변환기를 포함하여 경로별 크기와 위상보정을 수행하고, 시스템 전체통합 후 근접전계 측정시스템을 활용하여 복사패턴이 측정되어야 한다.</p><p>기존의 아날로그 방식으로 빔을 합성하는 능동 위상배열안테나는 RF단에서 근접전계 시험 또는 원전계 시험을 통해 안테나 빔 패턴 특성을 측정 할 수 있지만, 디지털 수신방식을 사용하는 능동 위상배열안테나는 디지털처리를 통해 안테나 빔 패턴이 형성되기 때문에 기존의 아날로그 측정방식을 적용하기 어려운 한계가 있다.</p><p>또한, 위상배열 안테나를 사용하는 레이다는 측정 정확도를 향상하기 위한 목적으로 하나의 안테나를 사용하여 서로 다른 합 채널과 차 채널로 이루어진 두 개의 안테나 경로로 수신하여 위상 또는 진폭비교를 통해 방위각 또는 고각의 정확도를 향상하는 모노펄스 기능을 활용한다.</p><p>그러므로, 능동 위상배열안테나를 적용한 레이다 시스템은 정확한 성능측정과 시스템의 안정성을 위하여 무반향성 챔버 안에서 근접전계 시설을 이용하여 보정 및 송수신시험이 이루어지며, 체계 시험에는 모노펄스 레이더 시뮬레이터를 이용한 모의시험 및 실 표적 탐지시험을 모두 수행한 후에 사이트에 설치된다.</p><p>그러나, 레이다 설치 또는 운용 중 외부충격으로 인해 안테나부의 고장 및 장기간 운용에 따른 열화가 의심되면 성능 및 기능의 확인이 필요하다.</p><p>이 경우, 근접전계 시험을 위해 장비의 분해 및 이송이 불가피하므로 많은 시간과 비용이 투입되 어야 하며, 장비의 운용 가용도가 낮아지게 된다.</p><p>따라서, 레이다 설치사이트에서 안테나부의 고장여부를 판단할 수 있도록 근접전계시험을 모사가 가능한 경량이며 이동성을 보유하고 신뢰성이 높은 근접전계 시험장치가 필요하다.</p><p>대부분의 레이다시스템은 시스템을 구성하는 하부 구성품의 고장유무 및 시스템전체 성능을 점검할 수 있는 기능을 보유하고 있지만, 안테나는 시스템의 초단에 위치하기 때문에 자체점검기능이 포함시키기 어렵다.</p><p>본 논문에서는 레이다가 설치된 사이트환경에서 안테나부의 고장판단 및 장기간 사용에 따른 성능열화를 점검하여 재보정의 필요성을 판단할 수 있는 이동성을 구비한 이동조립형 근접전계 스캐너를 제안하고, 설계 및 구현하여 측정결과의 유효성을 검증하였다.</p><p>II 장에서는 근접전계 스캐너의 설계고려사항을 반영한 하위 구성품의 선정 및 설계내용을 설명 하고, III장에서는 구현된 스캐너를 이용하여 레이다 설치사이트에서 수행한 근접전계 시험데이터와 무반향성 챔버에서 측정한 데이터를 비교분석 하여 그 유효성을 검증하였으며, 마지막 장에서는 결론으로 마무리하였다.</p>
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"사이트에 설치되어 운용 중인 능동위상배열레이다가 외부의 충격 또는 장기간 운용에 따른 성능열화가 의심될 경우는 무엇을 확인해야 하니?",
"위상배열안테나를 측정하기 위해서는 어디에서 근접전계 시험이 수행되어야 하니?",
"무반향성 챔버에서 근접전계 시험이 수행되는 이유는 무엇인가?",
"능동위상배열안테나 근접전계 스캐너의 특징은 무엇인가?",
"사이트에 설치되어 운용 중인 능동위상배열레이다는 언제 위상배열안테나의 이상여부를 확인해야 하지?",
"능동 위상배열안테나의 복사소자는 어디에 연결되어 있지?",
"능동 위상배열안테나는 어떤 것들을 포함하여 경로별 크기와 위상보정을 수행하니?",
"디지털 수신방식을 사용하는 능동 위상배열안테나는 무엇을 통해 안테나 빔 패턴이 형성되니?",
"능동 위상배열안테나이 안테나에 급전되는 신호의 크기와 위상을 반도체 송수신모듈을 통해 제어하면 어떻게 되는가?",
"능동 위상배열안테나는 시스템 전체통합 후 어떤 시스템을 활용하여 복사패턴이 측정하니?",
"기존의 아날로그 방식으로 빔을 합성하는 능동 위상배열안테나는 RF단에서 무엇을 통해 안테나 빔 패턴 특성을 측정하지?",
"디지털 수신방식을 사용하는 능동 위상배열안테나는 RF단에서 안테나 빔 패턴 특성을 측정하지?",
"체계 시험에는 무엇을 이용해서 모의시험 및 실 표적 탐지시험을 하니?",
"체계 시험에는 모노펄스 레이더 시뮬레이터를 이용해서 무엇을 수행하니?",
"능동 위상배열안테나를 적용한 레이다 시스템은 정확한 성능측정과 시스템의 안정성을 위하여 어디에서 보정 및 송수신시험이 이루어지니?",
"안테나에 급전되는 신호의 크기와 위상을 반도체 송수신모듈을 통해 제어 하는것은 무엇이지?",
"근접전계 시험은 장비의 분해 및 이송이 불가피해 많은 시간과 비용이 투입되고 장비의 운용 가용도가 낮아지게 되는가?",
"근접전계 시험을 위해 장비의 분해 및 이송이 불가피해지면 어떻게 될까?",
"위상배열안테나를 측정하기 위해 무반향성 챔버에서 근접전계 시험이 수행되면 어떻게 되는가?"
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인공물ED
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이동성을 구비한 능동위상배열안테나 근접전계스캐너 설계 및 성능 검증
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<h2>3.3 시험 성능검증</h2><p>본 과제에서 설계한 이동조립형 근접전계 스캐너를 이용하여 측정한 위상배열안테나의 기능블록도는 그림 8.과 같다.</p><p>송신은 파형발생기에서 신호를 발생시키고 상향 변환기에서 주파수를 S-밴드 대역으로 상향 변환하여 급전기를 통하여 반도체송수신모듈로 신호를 전달한다.</p><p>반도체송수신모듈에서 증폭된 신호는 배열안테나로 급전되어 방사된다.</p><p>수신은 배열안테나로 입력된 신호가 안테나에서 물리적으로 합 채널과 차 채널로 분리되며, 반도체송수신모듈의 저잡음 증폭기를 통하여 증폭되어 수신기로 전달된 후, 하향 변환되어 A/D변환기로 입력된다.</p><p>배열 안테나와 반도체송수신모듈은 각각 하나의 채널을 구성하며, 시스템의 기능 및 성능의 정상유무는 배열안테나의 급전부에서 커플링을 통하여 확인할 수 있다.</p><p>그러나, 배열안테나의 정상유무 판단을 할 수 없으므로 외부의 신호원을 이용하여 안테나의 기능 및 성능확인이 이루어져야 한다.</p><p>안테나의 합 채널 경로는 송수신을 공유하며, 차 채널은 안테나에서 물리적 수신경로만을 제공하므로, 수신시험만으로도 안테나의 정상유무 판단이 가능하다.</p><p>그림 9.는 근접전계 수신시험을 위한 시험구성도이다.</p><p>시험구성은 프로브 위치제어기를 제어하기 위한 제어컴퓨터, AC모터를 제어하여 프로브의 위치를 결정하는 프로브 위치제어기, 프로브를 정확한 위치로 이동시키기 위한 스캐너, RF 프로브, 피측정 안테나 그리고 시험시나리오에 따라 피측정 안테나를 제어하고 측정값을 광 데이터로 저장하는 안테나 시험용 시스템으로 구성된다.</p><p>동작순서는 제어컴퓨터에서 스캐너의 원점을 결정하고, 스캐너의 이동속도와 측정을 위한 이동거리 스텝을 입력하면 모터가 구동하게 된다.</p><p>모터에 내장된 엔코더에서 펄스열이 회전수에 따라 발생되며, 모터가 1회전 시 프로브가 0.1mm 이동하게 된다.</p><p>펄스 개수를 스캐너제어기에서 카운트하여 이동 거리로 환산하여 트리거가 발생하게 된다.</p><p>트리거는 안테나 시험 장비를 구동시켜 시나리오를 발생시키며, 시나리오에 따라 안테나부의 송신기와 수신기를 제어 및 측정하여 데이터를 저장하 게 된다.</p><p>그림 11.은 무반향성 챔버에서 측정한 근접전계 수신시험결과와 레이다 설치사이트에서 측정한 근접전계 수신시험 결과를 비교한 것이다.</p><p>레이다 설치장소는 동일대역의 전파간섭 영향성이 가장 작은 곳으로 선정하여 측정에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 관찰되었으며, 노출된 야외환경에서는 주변잡음성분으로 인하여 노이즈레벨이 높게 측정되었다.</p><p>합 채널과 차 채널의 크기 및 위상변화량은 무 반향성 챔버에서 측정한 데이터와 비교한 결과 기구물 조립공차를 포함하여 크기 \( \pm 0.5 \mathrm{~dB} \) 와 위상 \( \pm 1.5^{\circ} \) 수준으로, 제안한 이동조립형 근접전계 스캐너의 성능 유효성이 검증되었다.</p><h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 위상 배열안테나를 사용하는 레이다 시스템에 대하여 자체점검이 되지 않는 안테나의 기능 및 성능점검이 가능하도록 이동성을 구비한 근접전계 수신 시험용 스캐너를 제안하고, 시스템에 적용하여 그 측정결과의 유효성을 검증 하였다. 이는 설치운용 중인 레이다가 외부의 충격 또는 예상치 못한 하드웨어적인 문제로 인하여 근접전계 시험을 통해 검증이 펼요할 경우, 장비의 분해 및 이송 등을 위해 투입되는 시간과 비용을 절감할 수 있으며 장비의 운용가용도도 높이는 효과가 있다. 레이다 시스템마다 크기와 설치환경이 상이하지만 제안한 이동조립형 근접 전계 스캐너에서 가이드의 길이등 부분 변경만으로도 유사 레이다 시스템에 적용 할 수 있으므로 활용도가 높을 것으로 기대된다.</p>
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"송신은 어디에서 신호를 발생시켜?",
"송신은 급전기를 통해 어디로 신호를 전달해?",
"송신은 어떤것을 통해 신호를 전달해?",
"반도체송수신모듈에서 증폭된 신호는 방사되는 것이 옳아?",
"수신은 어떤 것을 통해 증폭돼?",
"배열 안테나로 입력된 신호는 어떤 채널로 분리돼?",
"시스템의 기능 및 성능의 정상유무는 어떤 것을 통해 확인할 수 있어?",
"수신에서 입력된 신호는 어떤 변환기로 입력돼?",
"배열 안테나와 반도체송수신모듈은 각각 몇개의 채널을 구성해?",
"외부의 신호원을 이용하는 이유가 뭐야?",
"외부의 신호원을 이용하여 가능한 것이 뭐야?",
"안테나의 합 채널 경로는 어떤 것을 공유해?",
"수신시험만으로 안테나의 불량 판단이 가능해?",
"안테나의 차 채널은 어떤 것을 제공해?",
"그림 9는 어떤것을 위한 시험구성도야?",
"프로브 위치제어기를 제어하기 위한 것이 뭐야?",
"제어컴퓨터에서 스캐너의 원점을 결정하는 것이 옳아?",
"프로브를 정확한 장소로 이동시키기 위한 것이 뭐야?",
"피측정 안테나를 제어하고 측정값을 광 데이터로 저장하는 역할을 하는 것이 뭐야?",
"엔코더는 어디에 내장되어 있어?",
"트리거가 발생하는 동기가 뭐야?",
"모터가 1회전 하면 프로브는 어느정도 이동해?",
"스캐너 제어기에서 어떤 것을 카운트해?",
"트리거는 시나리오를 발생시키는 것이 옳아?",
"트리거는 데이터를 저장시켜?",
"트리거는 어떤 것에 따라 송신기와 수신기를 제어해?",
"그림 11은 수신시험 결과를 비교한 것이 옳아?",
"야외환경에서 어떤것으로 인해 노이즈레벨이 높아?",
"어디에서 노이즈레벨이 높게 측정되었어?",
"합 채널과 차 채널의 위상변화량은 어느정도야?",
"그림 11은 어디에서 수신시험 결과를 비교했어?",
"본 논문에서 어떤 것을 제안했어?",
"본 논문에서 스캐너를 이용한 측정결과의 유효성을 증명한 것이 옳아?",
"수신 시험용 스캐너는 시간과 비용을 절감 할 수 있는 것이 옳아?",
"레이다 시스템마다 크기가 다른 것이 옳아?",
"제안한 스캐너에서 부분 변경만으로 유사 레이다 시스템에 적용할 수 있는 것이 옳아?",
"수신 시험용 스캐너는 어떤 것에 대한 시간과 비용을 절감할 수 있어?",
"상향 변환기에서 주파수를 어떤 것으로 변환해?",
"수신은 하향 변환되는 것이 옳아?",
"이동거리 스텝은 스캐너의 이동시간과 측정을 위한 것이 옳아?",
"트리거는 어떤 것을 구동시켜?",
"합 채널과 차 채널의 크기는 어느정도야?",
"스캐너는 장비의 운용가용도를 높이는 효과가 있는 것이 옳아?",
"제안한 스캐너는 어떤 형태야?",
"이동조립형 근접 전계 스캐너의 활용도가 높을 것으로 기대되는 것이 옳아?",
"레이다 설치장소는 어디로 선정해?",
"프로브의 위치를 결정하는 것이 뭐야?"
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인공물ED
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이동성을 구비한 능동위상배열안테나 근접전계스캐너 설계 및 성능 검증
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<h1>II. 본론</h1><h2>2.1 근접전계 스캐너 설계 고려사항</h2><p>스캐너는 근접전계 측정시스템의 주요 구성품으로 안테나 개구면을 이동하는 프로브의 이동 정확도 및 안정도를 결정짓는다.</p><p>스캐너의 설계고려사항에는 스캐너의 형상과 기구적 안정성 및 RF케이블을 포함한 RF시스템의 정확도, 그리고 프로브의 정확한 위치제어가 포함되어야 한다.</p><p>부가적으로 빠른 측정을 위한 스캐닝속도와 업그레이드 가능성도 고려되어야 한다.</p><p>본 과제에서는 이동성과 편의성을 감안하여 박스프레임 형태에 비해 소모자재가 적게 들고, 제작이 용이하며 보정 및 교정이 간편한 무빙타워 형태를 선정하여 설계하였다.</p><p>무빙타워 형태의 스캐너는 레일 가이드 부분만 흡수체 부착이 필요하며, 반사 면적이 작으므로 클러터 성분을 최소화 할 수 있는 장점도 있다.</p><p>제안한 이동성을 구비한 무빙타워형태의 근접전계 스캐너를 이용하여 데이터를 추출할 피측정 레이다의 제원은 표 1. 과 같다.</p><table border><caption>표 1. 레이다 제원</caption><tbody><tr><td>Item</td><td>Specification</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>S-band</td></tr><tr><td>Tx Power</td><td>O.O\( \mathrm{kW} \)</td></tr><tr><td>Pulse Type</td><td>Linear Frequency Modulation</td></tr><tr><td>Antenna</td><td>Active Phased Array Antenna</td></tr><tr><td>Mono Pulse</td><td>2-Axis(Azimuth/Elevation)</td></tr><tr><td>Aperture Size</td><td>O.Om x O.Om</td></tr></tbody></table><h2>2.2 RF프로브와 RF케이블의 선정</h2><p>레이다 설치사이트에서 측정한 근접전계 결과는 무반향 챔버에서 수행한 근접전계 결과와 비교하여 데이터의 유효성을 판단하여야 한다.</p><p>따라서, RF프로브는 피측정 안테나의 사용주파수와 및 개구면의 크기 및 측정공간의 크기를 감안하여 표 2.와 같이 선정하였다.</p><p>RF 케이블은 삽입손실 성능이 우수하고, 진폭변화율 및 위상안정도가 높고 유연성 좋아야 한다.</p><p>프로브가 가이드를 이동하며 케이블에 꺾임이 발생하게 되면 진폭과 위상이 변화하여 정확한 측정이 되지 않기 때문이다.</p><p>따라서, 주파수범위를 만족하고 삽입손실 및 꺾임에 의한 위상변화 특성이 우수한 Gore사의 Phaseflex 시리즈의 OS타입 RF케이블을 선정하였다.</p><h2>2.3 가이드(Guide) 선정 및 설계</h2><p>근접전계를 수행하기 위해서는 프로브를 제어하여 이동시켜야 하므로, 프로브를 장착할 수 있는 가이드가 필요하다.</p><p>가이드를 설계하기 위해서는 피측정 안테나의 운용주파수에 따른 파장을 먼저 계산하여야 한다.</p><p>그림 1.과 같이 방사근접전계 영역에서는 프로브와 안테나의 거리가 변화하더라도 평균에너지 밀도가 일정하게 유지된다.</p><p>따라서, 레이다와 프로브사이의 거리가 \( 3 \lambda \) 에서 \( 2 \mathrm{D}^{2} / \lambda \) 사이에 위치하도록 설계하여야 한다.</p><p>본 과제에서는 피측정 안테나의 운용주파수인 S-밴드 대역을 포함하며, 협소한 사이트 설치환경 및 이동 편이성을 감안하여 최소 이격 요구거리가 되도록 피측정 안테나 개구면과 프로브 개구면 사이의 거리를 40cm로 구성하였다.</p><p>안테나와 프로브의 거리가 결정되면, 프로브가 이동하는 레일의 길이가 계산되어야 한다.</p><p>근접전계를 측정하기 위한 프로브 이동영역은 그림 2.와 같이 안테나 개구면의 크기와 안테나 개구면 양 끝단과 프로브의 개구면 중심으로부터 방사패턴을 모두 포함시킬 수 있는 임계각으로 정의되며, 계산식은 수식(1)과 같다.</p><p>\( L=D+P+2 Z \operatorname{Tan}(\widetilde{\Phi}) \)<caption>(1)</caption></p><p>L : Probe travel length</p><p>D : Diameter of antenna under test</p><p>P : Probe diameter (72.14mm)</p><p>Z : Antenna and probe separation distance</p><p>\( \Phi \) : Critical angle</p><p>피측정 안테나의 개구면 세로 길이가 \( 2.2 \mathrm{~m} \), 프 로브의 개구면 크기가 \( 72.14 \mathrm{~mm} \), 안테나 개구면과 프로브 개구면 이격 거리가 \( 40 \mathrm{~cm} \) 이고, 임계각은 방사 빔 패턴 폭을 고려하여 \( 60^{\circ} \) 로 계산하여 가이 드의 길이는 최소한 \( 3.3 \mathrm{~m} \) 이상을 만족하여야 한다.</p><p>여기에 장착대 및 리미트 스위치 설치공간을 감안하여 총 길이는 \( 3.8 \mathrm{~m} \)로 설계하였다.</p><p>가이드의 사양은 표 2.와 같으며, 형상은 그림 3.과 같다.</p><table border><caption>표 2.LM 가이드 사양</caption><tbody><tr><td>Item</td><td>Specification</td></tr><tr><td>Max speed</td><td>5m/sec</td></tr><tr><td>Stroke per revolution</td><td>130mm/rev</td></tr><tr><td>Repeating Accuracy</td><td>\( \pm \)0.05mm</td></tr><tr><td>Straightness of rail</td><td>0.35mm</td></tr><tr><td>Parallelism between shafts</td><td>\( \pm \)0.02mm/m</td></tr><tr><td>Tolerance of length</td><td>\( \pm \)0.5mm</td></tr></tbody></table><p>\( d=\frac{F \times L^{3}}{192 \times E \times I} \)<caption>(2)</caption></p><p>E : Young's modulus, \( 70,000 \mathrm{~N} / \mathrm{mm}^{2} \) (aluminum)</p><p>d : Deflection [mm]</p><p>F : Load [N]</p><p>L : Free Length \( [\mathrm{mm}], 3800 \mathrm{~mm} \)</p><p>I : 2nd moment of area \( \left[\mathrm{mm}^{4}\right], 1870000 \mathrm{~mm}^{4} \)</p><p>프로브와 장착대 및 가이드에 부착되는 기구물의 중량은 약 20 \(\mathrm{~kg} \) 이며 가이드 설치방향이 수직 에서 \( 15^{\circ} \) 기울여진 상태에서 설치되므로, 수식(2)에 이 값들을 대입하여 계산하면 레일의 처짐은 약 0.1mm가 발생하게 된다.</p><p>또한, 레일의 평행도가 \( \pm \)0.02mm/m 이므로 전체 길이 3.8m를 감안하면 \( \pm \)0.064mm 수준의 평행도 오차가 발생한다.</p><p>스캐너를 설치에 발생하는 기구적 공차를 제외하고 가이드에서 발생 가능한 최대 변화량은 처짐과 평행도를 더하여 \( \pm \)0.164mm이며, 이를 S-밴드 대역의 파장으로 변환하면 약 \( \pm 0.6^{\circ} \)의 오차가 발생하는 것으로 계산되었다.</p>
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"피측정 레이다의 제원을 나타낸 표 1에서 어떤 pulse type이 사용되었나요?",
"근접전계 측정시스템의 주요 구성품에 속하는 것으로, 안테나 개구면을 이동하는 프로브의 안정도를 결정하는 것은 무엇인가요?",
"스캐너를 설계할 때 스캐닝 속도를 고려하는 이유는 무엇인가요?",
"이 과제에서는 박스프레임 형태 대신 어떤 형태를 선정해서 설계하였나요?",
"스캐너는 어떤 측정시스템의 주요 구성품에 해당하나요?",
"무빙타워 형태의 스캐너에서 클러터 성분을 최소화 할 수 있다는 장점을 가지는 이유는 무엇인가요?",
"무빙타워 형태를 갖춘 스캐너의 장점은 무엇인가요?",
"이 과제에서는 어떤 사항을 고려하여 무빙타워 형태를 선정하였나요?",
"스캐너를 설계할 때 스캐너의 무엇을 고려해야하나요?",
"스캐너는 안테나 개구면을 움직이는 프로브의 무엇을 결정하나요?",
"스캐너를 설계할 때 프로브의 정확한 위치제어는 고려하지 않아도 되나요?",
"피측정 레이다의 제원을 나타내는 표 1에 따르면 사용된 주파수 대역은 무엇인가요?",
"레이다 제원에 관해 언급한 표 1에 따르면 어떤 안테나가 사용되었나요?",
"레이다의 설치사이트에서 측정한 근접전계 결과는 어떤 결과와 비교해서 데이터의 유효성을 판단해야 하나요?",
"RF 프로브를 선정할 때에는 개구면의 크기를 고려하지 않아도 되나요?",
"RF 케이블은 언제 꺾임이 발생할 수 있나요?",
"Gore사의 Phaseflex 시리즈의 OS타입 RF케이블은 위상변화 특성이 좋지 않기로 악명이 높나요?",
"케이블이 꺾였을 때 발생하는 문제점은 무엇인가요?",
"피측정 레이다에서 mono pulse를 위해 사용하고 있는 두 가지 axis는 무엇인가요?",
"근접전계를 수행 할 때, 프로브를 장착할 수 있는 가이드가 필요한 이유는 무엇인가요?",
"근접전계를 수행할 때 프로브를 제어하며 이동시키기 위해 무엇이 필요한가요?",
"가이드를 설계하는 과정에서 무엇에 따른 파장을 먼저 계산해야 하나요?",
"가이드를 설계할 떄에 먼저 계산해야 할 사항은 무엇인가요?",
"방사근접전계 영역에서는 프로브와 안테나의 거리에 비례하여 평균에너지 밀도가 증가하는 특성을 보이나요?",
"안테나와 프로브 사이의 거리가 결정된 후에 함께 계산되어야 하는 길이는 무엇인가요?",
"이 과제에서 설정한 피측정 안테나 개구면과 프로브 개구면 사이의 거리는 얼마인가요?",
"근접전계를 측정하기 위한 프로브 이동영역은 어떻게 정의되나요?",
"안테나 개구면의 크기와 안테나 개구면 양끝단과 프로브의 개구면 중심으로부터 방사패턴을 모두 포함시킬 수 있는 임계각은 무엇인가요?",
"\\( L=D+P+2 Z \\operatorname{Tan}(\\widetilde{\\Phi}) \\) 식에서 \\( L\\)이 의미하는 바는 무엇인가요?",
"다음 중 근접전계를 측정하기 위한 프로브 이동 영역에 관한 계산식으로 알맞은 것은 무엇인가요?",
"\\( L=D+P+2 Z \\operatorname{Tan}(\\widetilde{\\Phi}) \\) 식에서 critical angle을 의미하는 기호는 무엇인가요?",
"가이드의 길이는 최소한 어떤 조건을 만족해야 하나요?",
"피측정 안테나의 개구면 크기는 \\( 72.14 \\mathrm{~mm} \\) 인가요?",
"무엇의 개구면 세로 길이가 \\( 2.2 \\mathrm{~m} \\) 인가요?",
"가이드의 총 길이는 얼마로 설계되었나요?",
"LM 가이드의 최대 속도는 얼마인가요?",
"LM 가이드의 tolerance of length는 얼마인가요?",
"LM 가이드의 회전 당 스트로크 수는 얼마인가요?",
"LM 가이드의 repeating accuracy는 어느 정도인가요?",
"\\( d=\\frac{F \\times L^{3}}{192 \\times E \\times I} \\) 식에서 \\( d \\) 는 무엇을 의미하나요?",
"Young's modulus 값은 \\( 50,000 \\mathrm{~N} / \\mathrm{mm}^{2} \\) 인가요?",
"레일의 처짐은 대략 얼마 정도 발생하나요?",
"\\( d=\\frac{F \\times L^{3}}{192 \\times E \\times I} \\) 식에서 \\( F \\) 에 대입해야 하는 중량은 얼마인가요?",
"레일의 전체 길이는 4m이므로 평행도 오차는 약 \\( \\pm \\)0.04mm 정도 발생하게 되나요?",
"다음 중 어떤 특성을 지닌 RF 케이블을 선정해야 하나요?",
"다음 중 레이다와 프로브사이의 거리가 어떤 범위에 속하도록 설계해야 하나요?",
"LM 가이드의 parallelism between shafts 사양은 얼마인가요?",
"임계각은 무엇을 고려해서 \\( 60^{\\circ} \\) 로 계산하나요?",
"레이다에 사용된 Tx Power의 전력은 얼마인가요?"
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인공물ED
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이동성을 구비한 능동위상배열안테나 근접전계스캐너 설계 및 성능 검증
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<h2>2.4 RF프로브의 위치제어 설계</h2><p>인버터와 AC서보 제어방식에는 주로 아날로그 전압 등으로 모터의 회전속도를 제어하는 속도제어, 리미트 스위치나 고정밀의 엔코더 등을 사용해 모터의 회전량을 제어하는 위치제어, 서보모터에 흐르는 전류를 제어해 토크가 항상 일정한 값으로 유지하도록 제어하는 토크제어방식이 있다.</p><p>근접전계 스캐너는 고정밀의 엔코더를 이용하여 모터의 회전량을 제어하는 것으로, 무엇보다도 위치정확도가 중요한 요소로 작용한다.</p><table border><caption>표 3. 인버터와 AC서보의 성능비교</caption><tbody><tr><td>Item\Division</td><td>Commercial inverter</td><td>Vector inverter</td><td>AC servo</td></tr><tr><td>Power</td><td>\( 0.1 \mathrm{~kW} \sim 280 \mathrm{~kW} \)</td><td>\( 1.5 \sim 280 \mathrm{~kW} \)</td><td>\( 10 \mathrm{~W} \sim 280 \mathrm{~kW} \)</td></tr><tr><td>Transmission ratio</td><td>1:10 ~ 1:120</td><td>1:1000 ~ 1:1500</td><td>1:1000 ~ 1:5000</td></tr><tr><td>Speed change rate</td><td>3 ~4%</td><td>0.03%</td><td>0.03%</td></tr><tr><td>Frequency response</td><td>\( 1 \sim 5 \mathrm{~Hz} \)</td><td>\( 30 \sim 50 \mathrm{~Hz} \)</td><td>\( 200 \sim 550 \mathrm{~Hz} \)</td></tr><tr><td>Position accuracy</td><td>1mm ~5mm</td><td>10um ~100um</td><td>1um ~10um</td></tr><tr><td>Torque</td><td>steady</td><td>steady</td><td>steady</td></tr></tbody></table><p>위치제어 정확도 향상을 위해 높은 해상도는 필수적으로, 17비트 엔코더를 채용하여 모터 1회전당 131072개의 펄스를 발생하는 AC모터를 선정하였으며, 사양은 표 4.와 같다.</p><p>이는 앞서 선정된 레일의 1회전 당 이동거리가 130mm 이므로, 0.01mm/pulse로 이동하게 된다.</p><table border><caption>AC서보모터 사양</caption><tbody><tr><td>Item</td><td>Specification</td></tr><tr><td>Power facility capacity(kVA)</td><td>1.3</td></tr><tr><td>Rated output(W)</td><td>750</td></tr><tr><td>Maximum torque \( (\mathrm{N} \cdot \mathrm{m}) \)</td><td>2.4</td></tr><tr><td>Maximum speed(r/min)</td><td>4500</td></tr><tr><td>Maximum current(A)</td><td>5.8</td></tr><tr><td>Speed/position detector</td><td>131072 p/rev</td></tr></tbody></table><h1>III. 구현 및 성능검증</h1><h2>3.1 스캐너 구현</h2><p>위상배열안테나의 개구면과 프로브 개구면 사이의 이격거리에 대한 미세조정이 가능하도록 레일의 각도조절기능과 중심선을 일치시킬 수 상하좌우 이동기능을 구현하였다.</p><p>또한, 위상배열안테나와 프로브 사이의 거리는 레이저 거리 측정계를 프로브의 종단에 고정시켜 측정하도록 하였으며, 스캐너의 설치각도는 레일의 상단부와 하단부에 각도계를 장착하여 거리 및 각도조절이 확인이 가능하도록 하였다.</p><p>그림 4. 는 스케너의 설계 형상과 구현된 스캐너를 배열안테나에 설치한 형상이다.</p><h2>3.2 스캐너 제어기와 소프트웨어 구현</h2><p>스캐너를 제어하기 위해서는 제어용 소프트웨어로부터 명령을 받아 서보를 제어하여 모터를 구동시키고, 모터의 엔코더로부터 펄스를 입력받아 프로브의 위치정보를 계산하고 명령한 위치로 이동하면 트리거를 발생하여 근접전계 시험장비를 구동할 수 있어야 한다.</p><p>그림 5.는 프로브 스캐너 제어기의 기능블록이며, 그림 6.은 구현된 제어기 형상과 제어용 프로그램 GUI이다.</p><p>그림 7.은 스캐너 제어 프로그램을 이용하여 제어명령을 인가하고 모터의 엔코더 펄스 출력을 카운트하여 프로브가 정위치에 도달하면 트리거를 발생하는 파형을 측정한 것이다.</p>
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"AC서보모터의 Maximum speed는 어떻게 되나요?",
"모터의 엔코더로부터 입력받아야 할 것은 무엇인가?",
"무엇이 모터의 엔코더로부터 입력받아야 할 것일까?",
"제어용 소프트웨어로부터 명령을 받아 서보를 제어하는 것은 무엇을 위함인가?",
"무엇을 위해 제어용 소프트웨어로부터 명령을 받아 서보를 제어하지?",
"펄스를 입력받아야 할 곳은 어디인가?",
"어디에서 펄스를 입력받아야 할까?",
"제어용 소프트웨어에서 명령을 받고 서보를 제어하여 모터를 구동시키는 것은 스캐너를 제어하기 위해서니?",
"스캐너를 제어하기 위하여 명령을 받아야 할 곳은 어디인가?",
"어디에서 스캐너를 제어하기 위하여 명령을 받아야 할까?",
"근접전계 시험장비를 구동하기 위해 발생되어야 하는 게 트리거가 맞니?",
"트리거가 근접전계 시험장비를 구동하기 위해 발생되어야 하지?",
"모터의 엔코더로부터 펄스를 입력받아 계산해야 할 것은 뭐니?",
"펄스를 모터의 엔코더로부터 입력받아 무엇을 계산하지?",
"프로브의 위치정보를 계산해 명령한 위치로 이동한 후 트리거가 발생했을 때 구동할 수 있어야 하는 것은 뭐야?",
"그림 5가 의미하는 것은 뭐야?",
"무엇이 그림 5가 뜻하지?",
"그림 6. 이 나타내는 것이 구현된 제어기 형상과 무엇이니?",
"구현된 제어기 형상과 무엇이 그림 6에서 나타날까?",
"Commercial inverter의 Speed change rate는 몇 퍼센트니?",
"몇 퍼센트가 Commercial inverter의 Speed change rate야?",
"Vector inverter의 Power는 얼마로 나타났어?",
"얼마로 Vector inverter의 Power가 나타났지?",
"Vector inverter의 Transmission ratio는 어떻게 되니?",
"AC servo의 Frequency response는 어떻게 되니?",
"AC servo의 Power는 몇 와트야?",
"AC서보모터의 Rated output은 몇이니?",
"AC서보모터의 Rated output은 얼마니?",
"AC서보모터의 Speed/position detector는 뭐니?",
"주로 아날로그 전압으로 모터의 회전속도를 제어하는 방식은 무엇인가?",
"모터의 회전속도를 주로 아날로그 전압으로 제어하는 방식은 무엇인가?",
"모터의 회전량을 제어하는 위치제어를 활용하기 위해 사용하는 것은 리미트 스위치나 뭐야?",
"모터의 회전속도를 제어하는 속도제어로 활용하기 위해 사용되는 전압은 뭐니?",
"어떤 전압이 모터의 회전속도를 제어하는 속도제어로 활용되지?",
"서보모터에 흐르는 전류를 제어하여 토크를 일정한 값으로 유지하는 방법은 뭐야?",
"어떤 방법이 서보모터에 흐르는 전류를 제어해 토크르 일정한 값으로 지속하지?",
"토크제어방식을 사용해 제어하는 것은 무엇인가요?",
"무엇이 토크제어방식에서 제어되지?",
"고정밀의 엔코더를 이용해 모터의 회전량을 제어하는 것은 무엇이니?",
"모터의 회전량을 고정밀의 엔코더를 활용해 제어하는 것은 무엇일까?",
"근접전계 스캐너가 고정밀의 엔코더를 이용할 때 중요하게 작용하는 요소는 무엇일까요?",
"고정밀의 엔코더를 근접전계 스캐너가 활용할 때 중요하게 작동하는 요인은 무엇일까?",
"서보모터에 흐르는 전류를 제어해 항상 일정한 값을 지속하게 해주는 방식은 토크제어방식이 맞니?",
"근접전계 스캐너가 고정밀의 엔코더를 이용할 때 중요한 요소로 작용하는 것은 위치정확도가 맞아?",
"AC서보모터의 Maximum current는 어떻게 될까?",
"Commercial inverter의 Position accuracy는 몇 미리미터일까?",
"모터의 회전량을 제어하는 위치제어 방식을 위해 사용되는 것은 무엇인가?",
"무엇이 모터의 회전량을 제어하는 위치제공 방식을 위해 사용되지?",
"근접전계 스캐너가 고정밀의 엔코더를 이용해 제어하는 것은 뭐야?",
"고정밀의 엔코더를 이용해 제어하는 것은 근접전계 스캐너에서 무엇이지?",
"AC서보모터는 Power facility capacity 사양이 얼마야?"
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인공물ED
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단일 전류센서를 사용한 마스터-슬레이브 전류 분배형 2개의 DC-DC 컨버터 병렬운전
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<h1>6. 실험 결과</h1> <p>본 논문에서 제안한 병렬 운전 방법의 부하 전류 분배 특성을 확인하기 위하여 \( 25 \mathrm{~W} \) 의 DC-DC 컨버터 모듈 2 대를 설계, 제작하여 실험하였다.</p> <p>기존의 CT 2개가 필요한 Peak current method에 의한 병렬 운전 방법에 의한 전류 분배 성능을 비교하였다.</p> <p>설계, 제작 실험한. 컨버터의 사양은 표1과 같다.</p> <table border><caption>표 1 컨버터 설계 사양</caption> <tbody><tr><td>입력 전압(Vi)</td><td>\( 28(24\sim32) [\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>출력 전압(Vo)</td><td>\( 5 [\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>출력 전류(Io)</td><td>\( 5[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td>변압기의 권선비(n)</td><td>0.7</td></tr><tr><td>스위칭 주파수(Fsw)</td><td>\( 40 [\mathrm{kHz}] \)</td></tr><tr><td>비교기 이득(Vm)</td><td>1/3</td></tr><tr><td>인덕터(L)</td><td>\( 76 [\mathrm{uH}] \)</td></tr><tr><td>캐패시터(C)</td><td>\( 2660 [\mu \mathrm{F}] \)</td></tr><tr><td>기준전압(Vref)</td><td>\( 2.5 [\mathrm{V}] \)</td></tr></tbody></table> <p>부하 전류 분배 특성을 확인하기 위헤서 임의의 실험 조건하(두 컨버터의 서로 다른 기준전압, 부하까지의 서로 다른 케이블 저항, 컨버터의 서로 다른 피드백 이득)에서 부하 실험을 수행하였다.</p> <p>각 컨버터의 평균전류 \( \left(I_{a v g}\right) \) 는 \( I_{a v g}=\frac{I_{a}+I_{b}}{2}[\mathrm{A}] \)<caption>(13)</caption>이고, 전류 불평형률(Current Unbalance Ratio: CUR)을 다음과 같이 정의한다면 \( C U R=\frac{\left|I_{a}-I_{\text {avg }}\right|}{I_{avg}} \times 100 (\%) \)<caption>(14)</caption></p> <p>이러 가지의 조건하에서 전류불평형률(CUR) 값은 위에서 정의된 식(13), (14)에 의해서 요약되고 표 2, 3, 4 와 나타난다.</p> <p>서로 다른 기준전압 \( \left(V_{r e f}\right) \) 조건은 컨버터 A의 기준 전압 \( \left(V_{\text {ref1}}\right) \) 은 \( 2.5[\mathrm{V}] \), 컨버터 B의 기준 전압 \( \left(V_{\text {ref2}}\right) \) 은 \( 2.6[\mathrm{V}] \)로 하여 나타난 전류 분배 특성은 표 2와 그림 10 과 같다.</p> <p>부하까지의 서로 다른 케이블 저항(B 컨버터는 컨버터 출력 단자와 부하 사이에 \( 47 \mathrm{~m} \Omega \) 의 저항을 삽입)의 조건하에서의 전류 분배 특성은 표 3과 그림 11 과 같다</p> <p>그림 12 는 컨버터의 피드백 이득 \( \left(G_{f}\right) \) 이 서로 다른 경우에 있어서의 부하 전류 분배 툭성을 나타낸다. 컨버터 A의 \( G_{f} \) 는 2극과 2영점을 갖기 B 컨버터는 하나의 극점과 하나의 영점을 갖는다. (각각의 원점의 영점은 제외)</p> <p>그림 10은 SCS 방법은 부하 전류 분배가 2 컨버터에서 동일하게 잘 이루어지고 있으며, 최대 전류법은 어느 정도의 불평형이 나타나는데 이는 표 2의 전류 불평형률(%)로 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 2 서로 다른 기준전압에 대한 전류 불평형률 실험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>항목</td><td colspan=2>SCS method</td><td colspan=2>Peak Current Method</td></tr><tr><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td></tr><tr><td rowspan=5>기준 전압</td><td>1.76</td><td>3.41</td><td>1.84</td><td>40.22</td></tr><tr><td>3.72</td><td>1.61</td><td>3.87</td><td>20.41</td></tr><tr><td>5.65</td><td>1.24</td><td>5.87</td><td>14.14</td></tr><tr><td>7.54</td><td>0.80</td><td>7.83</td><td>11.37</td></tr><tr><td>9.40</td><td>0.43</td><td>9.75</td><td>9.54</td></tr></tbody></table> <p>그림 11은 SCS방법의 부하 전류 분배 특성은 양호하고 최대 전류법은 부하 전류가 증가함에 따라 불안정한 전류 분배 특성을 나타냄을 알 수 있으며 또한 표 3의 CUR 값으로 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 3 서로 다른 케이블 저항 대한 전류 불평형률 실험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>항 목</td><td colspan=2>SCS법</td><td colspan=2>최대전류법</td></tr><tr><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td></tr><tr><td rowspan=5>케이블 저항</td><td>1.73</td><td>0.58</td><td>1.75</td><td>4.00</td></tr><tr><td>3.64</td><td>0.55</td><td>3.69</td><td>7.86</td></tr><tr><td>5.47</td><td>0.55</td><td>5.61</td><td>9.09</td></tr><tr><td>7.25</td><td>0.41</td><td>7.50</td><td>9.87</td></tr><tr><td>8.95</td><td>0.78</td><td>9.35</td><td>10.37</td></tr></tbody></table> <p>그림 12 는 SCS방식은 양호하게 운전하며, 최대 전류법은 부하 전류가 작은 부분에서 약간의 불평형이 발생할 뿐 양호한 전류 분배를 이루고 있다. 그리고 표 4의 CUR값으로 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 4 서로 다른 피드백 이득인 경우의 전류 불평형률 실험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>항목</td><td colspan=2>SCS법</td><td colspan=2>최대전류법</td></tr><tr><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td><td>\( I_{L}[\mathrm{A}] \)</td><td>CUR(%)</td></tr><tr><td rowspan=5>게인</td><td>1.77</td><td>0</td><td>1.76</td><td>9.09</td></tr><tr><td>3.74</td><td>0</td><td>3.73</td><td>2.95</td></tr><tr><td>5.65</td><td>0</td><td>5.64</td><td>1.06</td></tr><tr><td>7.55</td><td>0.14</td><td>7.52</td><td>0</td></tr><tr><td>9.41</td><td>0.21</td><td>9.37</td><td>0.53</td></tr></tbody></table> <p>두 컨버터 각각이 동일한 조건하에서는 SCS방법이나 최대전류법 모두 양호한 부하 전류 분배를 보였지만, 세 가지 임의의 경우에서 확인하였듯이, SCS 방식을 다른 모든 경우의 조건하에서노 양호한 전류 분배 방식을 임을 확인하였고, 최대 전류법에 비헤 SCS방법의 전류 불병형률이 작음을 알 수 있다.</p> <p>표2, 3, 4 의 결과로부터 제안된 방법(SCS 방식)에 의한 부하전류 분배 불평형률(CUR)은 거의 모든 경우에 있어서 최대 \( 4 \% \) 내에서 운전함을 확인할 수 있지만, 최대전류법에 있어서는 최대 \( 40 \% \) 까지로 제안된 SCS 방식보다는 부하 전류 불평형률이 훨씬 큼을 확인할 수 있었다.</p>
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"입력 전압의 설계사양은 무엇인가?",
"입력 전압의 설계사양은 뭐야?",
"표에서 인턱터의 값은 얼마일까?",
"출력 전압 크기의 1/2의 값을 가지는 파라미터는 어떤거야?",
"\\( 5 [\\mathrm{V}] \\)의 값을 가지는 파라미터는 뭐야?",
"입력 전압의 최대값은 어떤 값에서 알 수 있나?",
"0.7의 값을 가지는 파라미터는 무엇이니?",
"표에서 \\(\\mathrm{kHz} \\) 단위를 쓰는 파라미터는 무엇일까?",
"\\( 5[\\mathrm{A}] \\)의 수치를 갖는 것은 무엇인가?",
"어떤 값에서 가장 적은 입력 전압 값을 알 수 있나?",
"표에서 가장 큰 수의 값을 가지는 파라미터 값은 얼마인가?",
"표에서 분수 형태의 값을 가진 파라미터는 뭐야?",
"SCS method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\)의 최대치 보다 큰 Peak Current Method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값의 전류 불평형률은 얼마일까?",
"SCS method 전류 불평형률이 최대일 때 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값은 얼마니?",
"SCS method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값이 최대일 때 전류 불평형률은 얼마야?",
"SCS method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 3.72의 전류 불평형률은 얼마야?",
"Peak Current Method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값이 가장 적을 때 전류 불평형률은 얼마인가?",
"Peak Current Method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 7.83의 전류 불평형률은 얼마니?",
"SCS method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 5.65와 가장 가까운 값의 Peak Current Method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값의 전류 불평형률은 얼마야?",
"SCS method의 전류 불평형률 0.41의 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값은 뭐야?",
"최대전류법에서 전류 불평형률 값이 가장 클 때 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값은 얼마일까?",
"SCS method에서 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 3.64 보다 적은 값의 전류 불평형률은 얼마일까?",
"최대전류법에서 CUR(%) 값이 0일 때 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값의 크기는 무엇인가?",
"SCS method \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 3.64의 전류 불평형률 값과 같은 전류 불평형률 값을 가진 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값은 얼마일까?",
"SCS법에서 CUR(%) 값이 0이 아닌 것들 중에 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값의 더 적은 값의 CUR(%) 값은 얼마인가?",
"SCS법 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\)가 최대값일 때 전류 불평형률 값은 얼마야?",
"최대전류법에서 CUR(%) 값이 9.09일 때 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값은 뭐니?",
"최대전류법에서 전류 불평형률 값 7.86의 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\)값보다 적은 \\( I_{L}[\\mathrm{A}] \\) 값이 무엇이니?"
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인공물ED
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PoP용 패시브 소자 임베디드 기판의 warpage 감소를 위한 파라메타 설계에 관한 연구
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<h1>2. 수치해석</h1><h2>2.1. 유한요소 모델링</h2><p>Fig. 1은 기판의 구조와 유한요소 모델을 보여주고 있다. 기판은 그림과 같이 양면 회로 중 윗 회로층이 프리프레그 내부에 형성되고(buried), 유닛에 2 개의 MLCC 소자가 임베딩되었다. 기판의 사이즈는 \( 240.7 \mathrm{~mm} \times 76.3 \mathrm{~mm} \) 이며, \( 10.6 \mathrm{~mm} \times 11 \mathrm{~mm} \) 크기의 유닛이 126개가 구성되어 있다. 기판은 Fig. 2와 같이 \( 1 / 2 \)면적만을 118,000 개의 3차원 솔리드 요소로 모델링하였고, 강체모션(Rigid motion)을 방지하기 위해 기판의 중심노드를 고정하였다. 기판을 구성하고 있는 재료의 특성값은 Table 1 과 같다. 회로층의 물성은 단순 복합체(Simple rule of mixture)을 적용하고 회로층의 잔동율을 고려하여 유닛과 더미영역을 구분하여 계산하였다. 잔동율은 동일한 회로층 면적에 회로형성을 위한 구리가 차지하는 면적비율을 의미한다. 기판의 초기온도를 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 로 설정하고 Fig. 3 과 같은 리플로우 온도조건에서 기판의 휨을 해석하였다. 본 논문에서는 유한요소 해석을 위해 범용 프로그램인 MSC/Software사의 MSC/MARC2014 소프트웨어를 사용하였다.</p><table border><caption>Table 1. Mechanical properties of materials</caption><tbody><tr><td></td><td>Solder resist</td><td>Prepreg 1, 2</td><td>MLCC</td></tr><tr><td>Tg(by TMA), \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>105</td><td>240</td><td>-</td></tr><tr><td>CTE, \( \mu \mathrm{m} / \mathrm{m}^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>60/130</td><td>8</td><td>10.6</td></tr><tr><td>Poission's ratio</td><td>0.3</td><td>0.3</td><td>0.3</td></tr><tr><td>Tensile modulus \( \left(25^{\circ} \mathrm{C}\right)\), Gpa</td><td>3.2</td><td>33</td><td>195</td></tr></tbody></table><table border><caption>Table 2. Factor and conditions for the Taguchi method</caption><tbody><tr><td>level</td><td>Solder resist on chip side(SR_Top)</td><td>L1 Layer(L1)</td><td>L2 Layer(L2)</td><td>Solder resist on ball side(SR_BTM)</td></tr><tr><td>1</td><td>19</td><td>13</td><td>13</td><td>10</td></tr><tr><td>2</td><td>25</td><td>19</td><td>19</td><td>16</td></tr><tr><td>3</td><td>31</td><td>25</td><td>25</td><td>22</td></tr></tbody></table><h2>2.2. 기판의 설계인자 영향도 분석</h2><p>Table 2 는 다구찌법을 사용하여 휨에 미치는 솔더 레지스트와 회로층 두께의 영향도를 분석하기 위해 4 인자 3 수준을 나타낸 표이다. 설계인자는 칩 사이드와 볼 사이드의 솔더 레지스트와 양면 회로층 두께이고, 최소, 평균, 최대 두께를 3수준으로 설정하였다. 이와 같이 4 인자 3수준의 다구찌설계와 수치해석을 위해 본 논문에서는 Table 3과 같이 직교배열표 \( \mathrm{L}_{9}\left(4^{3}\right) \)를 사용하였다.</p><table border><caption>Table 3. Orthogonal array of L9(43) of the Taguchi method</caption><tbody><tr><td>No.</td><td>Solder resist on chip side(SR_Top)</td><td>L1 layer(L1)</td><td>prepreg 1</td><td>prepreg 2</td><td>L2 layer(L2)</td><td>Solder resist on ball side(SR_BTM)</td><td>Total Thickness</td></tr><tr><td>1</td><td>19</td><td>13</td><td>120</td><td>45</td><td>13</td><td>10</td><td>207</td></tr><tr><td>2</td><td>19</td><td>19</td><td>120</td><td>45</td><td>19</td><td>16</td><td>219</td></tr><tr><td>3</td><td>19</td><td>25</td><td>120</td><td>45</td><td>25</td><td>22</td><td>231</td></tr><tr><td>4</td><td>25</td><td>13</td><td>120</td><td>45</td><td>19</td><td>22</td><td>231</td></tr><tr><td>5</td><td>25</td><td>19</td><td>120</td><td>45</td><td>25</td><td>10</td><td>225</td></tr><tr><td>6</td><td>25</td><td>25</td><td>120</td><td>45</td><td>13</td><td>16</td><td>219</td></tr><tr><td>7</td><td>31</td><td>13</td><td>120</td><td>45</td><td>25</td><td>16</td><td>237</td></tr><tr><td>8</td><td>31</td><td>19</td><td>120</td><td>45</td><td>13</td><td>22</td><td>231</td></tr><tr><td>9</td><td>31</td><td>25</td><td>120</td><td>45</td><td>19</td><td>10</td><td>225</td></tr></tbody></table><h2>2.3. 다구찌 망소특성의 파라미터 설계</h2><p>본 논문에서는 설계인자들의 휨에 대한 영향도를 분석하고 최적조건을 도출하기 위해 망소특성에 의한 파라미터 설계를 적용하였다. 사용된 다구찌법은 휨이 작으면 작을수록 강건설계인 망소조건을 사용하였고 성능특성치인 휨 대신 SN비(Signal to Noise ratio)분석을 수행하였다. 망소조건은 SN 값이 높으면 높을수록 강건설계에 부합한 설계임을 의미한다. 해석에 의해 계산된 SN 비에 대한 분산분석은 ANOVA(Analysis of variance)를 이용하여 SN 비를 최대로 하는 수준을 최적조건으로 선정하였다.</p>
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"MLCC의 Mechanical properties 중 Tensile modulus는 얼마입니까?",
"기판을 구성하는 재료의 특성값 중 Solder resist의 Tg값은 얼마입니까?",
"기판을 구성하는 재료 중에서 Tg값이 존재하지 않는 재료는 뭘까요?",
"SN비를 최대로 하여 최적조건을 도출하기 위해 계산된 SN비를 어떻게 하였나요?",
"Prepreg 1, 2재료의 물리적 특성 중에서 CTE는 얼마입니까?",
"재료의 물리적 특성 중에서 솔더 레지스트가 60/130 값을 갖는 특성은 무엇인가요?",
"재료의 물리적 특성 중에서 표 1에 제시된 세 가지 재료 모두가 동일한 값을 갖는 특성은 무엇인가요?",
"재료들의 물리적인 특성 중에서 Tensile modulus가 가장 낮은 재료는 뭘까요?",
"1수준에서 칩 사이드의 솔더 레지스트값은 얼마입니까?",
"L2 레이어의 1수준 인자값은 얼마에요?",
"칩 사이드의 솔더 레지스트가 인자값 25인 수준은 몇 수준인가요?",
"L1레이어가 수준3에서 갖는 인자값은 얼마인가요?",
"회로층의 최대 두께가 가장 두꺼운 번호는 몇 번인가요?",
"3번째에서 칩 사이드의 솔더 레지스트 값은 얼마인가요?",
"볼 사이드의 솔더 레지스트 결과값 중에서 8번째의 값은 얼마인가요?",
"L1 레이어의 9번째 인자값은 얼마인가요?",
"볼 사이드의 솔더 레지스트 인자값 3번째는 얼마인가요?",
"3수준에서 인자값이 가장 낮은 설계인자는 무엇입니까?",
"1수준에서 가장 낮은 값을 갖는 인자의 인자값은 얼마입니까?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h2>2. 송신부의 구성 및 관측파형</h2><p>실험에 사용한 송신부의 구조는 그림 3과 같다.</p><p>송신부에는 동기펄스, NRZ 전송데이터, 조명제어를 위한 듀티율이 입력된다. 마이크로프로세서는 매 동기펄스마다 1 바이트의 NRZ 입력데이터를 정해진 듀티율에 따라 맨체스터 코드로 변환하며,전류원을 통하여 LED array를 구동한다. 맨체스터 코드의 듀티율 D 은 \( 10 \% \) - \( 90 \% \) 사이를 9 구간으로 나누고, 마이크로프로세서의 입터럽트 버튼을 한 번씩 누를 때마다 듀티율이 \( 10 \% \) 씩 증가하고, 최대 \( 90 \% \) 가 된 다음에는 다시 \( 10 \% \) 부터 단계별로 증가하도록 서브루틴을 구성하였다.</p><p>실험에서 송신부에 사용한 마이크로프로세서는 Atmega8이며, LED 를 구동하는 전류원으로는 IRF-540 FET 를 사용하였다. 가시광 신호를 발생하기 위한 LED-array는 \( 1 \mathrm{W} \) 백 색광 LED 12개를 사용하여 \( 3 \times 4 \) 평면배열 구조로 제작하여 사용하였다.</p><p>그림 4 는 송신부에서 오실로스코프로 관측한 전압파형을 나타낸다. 그림 4(a) 는 동기펄스를 나타내며, 펄스의 주기는 \( T=1.38 \mathrm{ms} \), 펄스폭은 1 비트시간과 동일하게 \( \mathrm{t} \mathrm{p}=104 \mu \mathrm{s} \) 로 설정하였다. 그림 4(b) 는 입력데이터인 문자 "F"를 UART 형식으로 보낼 때 나타나는 10 비트의 NRZ 코드이다. 그림 4(c), (d), (e)는 모두 입력데이터에 대한 맨체스터 코드이며, 듀티율이 각각 \( D=10 \%, 50 \%, 90 \% \) 일 때의 파형을 나타낸다. 이 전압을 사용하여 LED 를 구동하면 듀티율에 비례하여 평균 광전력의 세기가 바뀌게 되고 그 결과 LED 조명이 제어되었다.</p><h2>3. 수신부에서 스파이크를 이용한 검출방법</h2><p>가시광 수신부의 광검출기는 대기 중에 노출되어 있기 때문에, 인접된 다른 조명램프로부터 발생하는 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음광이 수신부에 유입되는 경우가 많으며, 이러한 상태가 심하면 수신에 장애를 초래할 수 있다. 특히 송신부의 신호광이 반송파를 사용하지 않는 기저대역의 신호인 경우에는 이러한 잡음광에 매우 취약한 경향이 있다.</p><p>이런 상태에서 잡음광의 유입을 방지하기 위해서 수신부에 고역통과필터 또는 대역통과필터를 사용하면 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음이 쉽게 차단되지만 이와 동시에 데이터의 수신파형에도 신호의 왜곡이 발생한다. 이러한 경우에는 데이터의 가장자리에서 발생하는 스파이크 (edge-spike)신호를 이용하면 원 신호를 쉽게 복구할 수 있다.</p><p>이러한 과정을 도식적으로 나타내면 그림 5와 같다. 그림 5(a) 는 포토다이오드 전압으로 송신부에서 보낸 맨체스터 코드와 주변의 잡음광이 혼합되어 검출되는 상태를 나타낸다. 이 전압이 RC-고역 통과필터를 통과하면 그림 5(b) 와 같이 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음은 사라지고, 구형퐈 데이터의 미분퐈형에 해당하는 (+)와 (-)의 스파이크가 각 구형파의 전단과 후단의 가장자리에서 발생한다. 이 때 마이크로프로세서를 사용하여 (+) 스파이크 발생 지점에서 low-to-high 전압변화를, (-) 스퐈이크 지점에서 high-to-low 전압변화를 발생시키면 그림 5(c)와 같이 송신부에서 보낸 원래의 맨체스터 코드가 다시 생성된다.</p><p>이와 같이 재생된 맨체스터코드와 동기펄스를 사용하여 각 비트시간의 시작지점에서 전압을 읽어들이면 그림5(d)와 같이 NRZ 형태의 데이터가 복구되고 정상적으로 데이터를 수신하게 된다. 고역 통과필터(HPF)에서 스파이크 신호가 발생하는 현상을 확인해 보기 위하여 Pspice를 사용하여 시뮬레이션을 먼저 수행하였다. 그 결과는 그림 6 과 같다. 그림 6(a) 는 입력파형으로서 주기 \( T=100 \mathrm{us} \) 인 구형파를 사용하였으며, 그림 6(b) 는 HPF 의 출력단에 발생하는 스파이크 전압을 나타낸다. 시뮬레이션에서는 저항 \( R=500 \Omega \), 캐퍼시턴스 \( C=5 \mathrm{nF}\), \(10 \mathrm{nF} \), \( 15 \mathrm{nF} \) 을 사용하였다. 예측한 바와 같이 구형파 신호의 전단과 후단에서 미분신호에 해당하는 (+) 스파이크와 (-) 스파이크 신호가 각각 발생함을 볼 수 있다.</p>
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"송신부에서 입력받는 인자가 뭐야?",
"맨체스터 코드의 듀티율을 몇 개의 구간으로 나누어서 실험을 진행했어?",
"그림 4의 전압파형은 어떤 계측장비로 관측된 결과야?",
"맨체스터 코드의 듀티율을 몇 개의 구간으로 나누어서 실험을 진행했어?",
"맨체스터 코드의 듀티율에 대한 서브루틴을 어떻게 구성했어?",
"마이크로프로세서의 어떤 버튼을 입력받을 때마다 듀티율이 변하게 설계했어?",
"마이크로프로세서가 LED array를 구동하는 과정이 어떻게 되는거야?",
"실험에서 LED 를 구동하는 전류원으로 어떤 것을 사용했어?",
"실험에서 송신부에 사용한 마이크로프로세서의 종류는 뭐야?",
"실험에서 LED 를 구동하는 전류원으로는 어떤 것을 사용했어?",
"가시광 신호를 발생하기 위해서 백색광 LED를 어떤 구조로 배열해서 제작했어?",
"가시광 신호를 발생하기 위해서 어떤 크기 전력의 백색광 LED를 사용했어?",
"가시광 신호를 발생하기 위해서 백색광 12개를 평면배열 구조로 배열해서 제작했어?",
"가시광 수신부의 광검출기에서 검출되는 잡음광의 주파수는 얼마야?",
"고역통과필터를 사용하면 잡음광을 방지할 수 있으며 신호왜곡도 피할 수 있어?",
"실험에서 정한 전압을 사용하여 LED를 구동했을 때 조명이 제어된 원리가 뭐야?",
"가시광 수신부의 광검출기에서 인접된 다른 조명램프로부터 발생하는 \\( 120 \\mathrm{Hz} \\) 의 잡음광이 수신부에 유입되는 경우가 많은 이유가 뭐야?",
"어떤 주파수영역의 신호가 잡음광에 취약한 경향을 보여?",
"고역통과필터 또는 대역통과필터를 사용하여 잡음광을 방지했을 때 얻는 불이익이 뭐야?",
"가시광 수신부의 광검출기는 대기와 접촉하지 않는 상태에 있어?",
"스파이크 (edge-spike)신호는 데이터의 어떤 부분에서 발생해?",
"어떤 신호를 이용하면 필터에 의해 왜곡된 신호를 복구할 수 있어?",
"Atmega8는 마이크로프로세서의 한 종류야?",
"마이크로프로세서를 사용하여 (+) 스파이크 발생 지점에서는 어떤 전압변화를 발생시켜?",
"스파이크 (edge-spike)신호는 데이터의 중심부에서 발생하는 신호야?",
"그림 5(b)에서 보이는 결과는 어떤 필터를 통과해서 잡음을 사라지게 만든거야?",
"잡음광의 유입을 막아주는 필터는 어떤 것들이 있어?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h2>5. 동기펄스 발생 회로</h2><p>송신부에서 NRZ 코드를 맨체스터 코드로 변환할 때와 수신부에서 이의 역작용을 수행할 때는 기준시간이 되는 동기펄스가 필요하다. 송신부와 수신부에서 서로 동기화된 펄스를 공급하기 위해서는 데이터 전송과는 별도로 전송채널을 준비하여야한다. 본 논문에서는 이러한 부담을 줄이기 위하여 동기펄스를 따로 보내지 않고, 그 대신에 \( 60 \mathrm{Hz} \) 의 전력전압을 전파정류(full-rectified)하여 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 구형파를 만들고, 이를 마이크로프로세서에 공급하여 반복주파수가 \( 720 \mathrm{Hz} \), 주기 \( T=1.38 \mathrm{ms} \) 인 의 동기펄스를 생성하여 사용하였다. 가시광통신을 사용하는 실내에서는 대부분 \( 220 \mathrm{V} 60 \mathrm{Hz} \) 의 전원을 공동으로 사용하므로, 이와 같이 송신부 또는 수신부가 설치된 각 지점에서 전력선 주파수를 이용하여 동기펄스를 생성하면, 가시광 시스템에서 별도의 클럭을 전송하지 않아도 송 - 수신부에서 모두 일치하는 동기펄스를 쉽게 얻을 수 있어 시스템의 구성이 매우 간편해지는 이점이 있다. 실험에서 제작한 동기펄스 발생회로의 구조는 그림 11 과 같다.</p><p>\( 220 \mathrm{V} \) 전력선으로부터 트랜스를 통하여 약 \( 30 \mathrm{V} \) 의 AC 전압으로 변환한 후, 이를 다이오드-브리지회로를 통하여 전파정류하면 피크간 전압이 약 \( 15 \mathrm{V} \) 인 전파정류 신호로 바뀌게 된다. 이 전압을 비교기(comparator)에 인가하면 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 구형펄스가 발생하며, 이를 마이크로프로세서에 입력하여 6 배의 주파수인 \( 720 \mathrm{Hz} \) 의 동기펄스를 생성하였다. 실험에서 사용한 다이오드-브리지는 KBP206, 비교기는 LM311, 마이크로프로세서는 Atmega8이었다. 그림 12 는 동기펄스 발생회로에서 관측한 전압파형이다.</p><p>그림 12(a) 는 다이오드브리지의 출력전압으로서 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 주기의 전파정류(full-rectified) 파형을 나타낸다. 그림 12(b) 는 비교기의 출력전압으로서 120 \( \mathrm{Hz} \) 의 반복주파수를 가지는 구형펄스를 나타낸다. 그림 12(c) 는 마이크로프로세서의 출력전압으로서 \( 720 \mathrm{Hz} \) 의 반복주파수를 가지는 동기펄스를 나타낸다. 가시광 송신부와 수신부에서 동일한 구조의 동기펄스발생기를 각각 사용하여 맨체스터코드와 NRZ 코드 사이의 변환을 수행하였다.</p><h2>6. 공기센서 데이터 전송에 가시광의 활용</h2><p>실내에서 LED의 조명 빛을 공기센서의 데이터 전송에 활용할 수 있는 가시광 시스템을 구성하였다. 송신부에서는 맨체스터코드를 사용하여 LED 의 출력광을 변조하고, 수신부에서는 스파이크 검출을 이용하여 데이터를 수신하였다. 이러한 구조는 실내의 공기상태를 실시간으로 점검하여 주기적으로 보고하는 기능이 탑재된 LED 램프의 개발 가능성을 고려하여 실험한 것이다. 공기센서와 LED-array가 부착된 송신부를 천정부근에 설치하고 바닥부근에 수신부를 설치하였다. 송신부와 수신부 사이의 거리는 약 \( 2 \mathrm{m} \) 이었으며, 실험실의 천정에는 가시광 통신과 무관한 다른 조명등이 다수 설치되어 있어 잡음광의 간섭이 비교적 심한 환경이었다.</p><p>공기센서는 ZP01-MP503 로서 일산화탄소, 암모니아, 연기 등 유해물질을 검출하며, 공기의 청정상태를 Clean, Light pollution, Moderate pollution, Severe pollution의 4 단계로 구분하여 전압을 출력하는 센서이다. 마이크로프로세서에서는 센서의 전압을 입력받아 문자열을 생성하고, LED-array의 출력광을 변조하였다. 공기가 청정한 상태에서 문자열 "\tAir-Clean \r \n"이 전송될 때 관측한 수신부의 전압파형은 그림 13 과 같다.</p><p>그림 13(a)는 증폭된 포토다이오드 전압을 나타내며, 송신부에서 보낸 문자열과 주변에서 발생한 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음광이 혼합된 모양을 보이고 있다. 이 상태에서 맨체스터 코드의 진폭이 약 \( 3.7 \mathrm{V} \) 일 때, \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음진폭이 약 \( 9.4 \mathrm{V} \) 로서 잡음이 비교적 심한 상태이었다. 그림 13(b)는 수신부의 RC-HPF 출력전압인 스파이크 신호, 그림 13(c)는 재생된 맨체스터코드, 그리고 그림 13(d)는 복구된 NRZ코드를 나타낸다. 신호의 복구과정은 앞에서 소개한 4절의 절차와 같다. 이와 같이 복구된 NRZ 코드를 관리자 컴퓨터에 연결할 때, 모니터에 표시된 문자열은 그림 14 와 같다.</p><p>송신부에서 보낸 문자열 "\tAir-Clean \r \n " 중에서 위치제어용 특수문자 "\t"(tab), "\r"(carriage return), " \n"(line feed)는 화면에 나타나지 않으며, 나머지 문자열 “Air-Clean"이 정상적으로 잘 표기되고 있음을 확인하였다.</p><p>이와 같은 구조를 이용하면 공기센서의 기능이 부가된 다목적 LED 램프를 제작하는 데에 곧바로 활용이 가능하며, 데이터 전송용 LED 램프를 다른 일반 LED 램프에 가까이 배치하여도 잡음소거 효과가 좋아 안정된 가시광통신 시스템을 쉽게 구축할 수 있다.</p>
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"수신부에서는 맨체스터 코드를 NRZ 코드로 변환하나요?",
"논문에서는 동기펄스를 따로 보내는 대신에 \\( 60 \\mathrm{Hz} \\) 의 전력전압을 전파정류하려 진동수가 얼마인 구형파를 만들었나요?",
"\\( 220 \\mathrm{V} \\) 전력선으로부터 무엇을 통해 \\( 30 \\mathrm{V} \\) 의 AC 전압으로 변환했나요?",
"수신부에서 맨체스터 코드를 NRZ 코드로 변환할 때와 송신부에서 NRZ 코드를 맨체스터 코드로 변환할 때는 기준시간이 되는 무엇이 필요한가요?",
"논문에서는 동기펄스를 따로 보내는 대신 구형파를 마이크로프로세서에 공급하여 주기가 얼마인 동기펄스를 생성했나요?",
"논문에서는 동기펄스를 따로 보내는 대신 구형파를 마이크로프로세서에 공급하여 반복주파수가 얼마인 동기펄스를 생성했나요?",
"전파정류한 전압을 비교기에 인가하면 어떤 진동수의 구형펄스가 발생하나요?",
"실내에서 가시광통신을 사용하면 전입과 진동수가 얼마인 전원을 주로 사용하나요?",
"공기센서로 사용한 것은 무엇인가요?",
"수신부 또는 송신부가 설치된 각 지점에서 전력선 주파수를 이용하여 동기펄스를 생성할 때의 장점은 무엇인가요?",
"실험에서 비교기로는 무엇을 사용했나요?",
"실험에서 마이크로프로세서로 사용한 것은 무엇인가요?",
"멘체스터코드를 NRZ 코드로 변환시키는 것에 동기펄스 발생기가 쓰이나요?",
"가시광 시스템의 수신부에서는 무엇을 통해 데이터를 수신하였나요?",
"가시광 시스템에서 송신부는 무엇을 이용하여 LED의 출력광을 변조했나요?",
"논문에서 만든 가시광 시스템에서 수신부와 송신부 사이의 거리는 얼마였나요?",
"논문에서 가시광 시스템을 만든 실험실은 잡음광의 간섭이 거의 없는 곳이었나요?",
"\\( 30 \\mathrm{V} \\) 의 AC 전압은 어떤 회로를 통해 정파전류신호로 바뀌나요?",
"송신부에서 보낸 문자열 \"\\tAir-Clean \\r \\n \" 중에서 화면에 나타나는 것은 무엇인가요?",
"\"\\tAir-Clean \\r \\n \"에서 \" \\n\"은 줄바꿈을 나타내나요?",
"\"\\tAir-Clean \\r \\n \"에서 \"\\r\"은 무엇을 의미하나요?",
"실험에서 사용한 다이오드-브리즈는 무엇인가요?",
"다이오드브리지의 출력전압은 주기가 얼마야?",
"ZP01-MP503은 공기의 상태를 몇 단계로 구분하나요?",
"\"\\tAir-Clean \\r \\n \"에서 \"\\t\"는 무엇을 의미하나요?",
"맨체스터 코드의 진폭이 약 \\( 3.7 \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 120 \\mathrm{Hz} \\)의 잡음진폭은 얼마엿나요?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h2>4. 수신부의 구성 및 관측파형</h2><p>스파이크 검출방식을 이용하여 데이터를 수신하기 위한 가시광 수신부의 구성은 그림 7 과 같다.</p><p>포토다이오드(PD)에 신호광이 입사하면 광전류가 생성되고 부하저항 \( \left(R_{\mathrm{L}}\right) \) 에 검출전압이 발생한다. 검출전압이 증폭기와 RC-HPF 를 통과하면서 맨체스터 코드를 구성하는 각 구형파의 가장자리에서 미분파형에 해당하는 스파이크 신호가 발생한다. RC-HPF 에서 \( R_{1}=500 \Omega\), \(C_{1}=10 \mathrm{nF} \) 을 사용하였으며, 이 상태에서 차단주파수는 약 \( 31 \mathrm{kHz} \) 이고, 하강시간(fall-time)은 약 \( 11 \mu \mathrm{s} \) 로 측정되었다.</p><p>스파이크 신호는 비반전증폭기(amp1)와 반전증폭기 (amp2) 에서 증폭된 후, 각각 다이오드1과 다이오드2를 통과한다. RC-HPF 출력이 비반전증폭기 (amp1)와 다이오드1을 통과한 신호 \( \left(v_{1}\right) \) 는 (-) 부분이 소거되고 (+) 부분만 나타나는 스파이크 신호이다. 반면에 반전증폭기 (amp2) 와 다이오드 2 을 통과한 신호 \( \left(v_{2}\right) \) 는 원래의 RC-HPF 출력 중에서 (-) 부분만 반전되어 (+) 스파이크 전압으로 출력된다. 따라서 다이오드1과 2 의 출력전압 \( v_{1} \) 과 \( v_{2} \) 는 각각 RC-HPF 의 출력에서 \( (+) \) 스파이크와 (-) 스파이크 신호가 발생한 지점을 나타낸다. 마이크로프로세서의 인터럽트 단자인 INT0와 INT1에 \( v_{1} \) 과 \( v_{2} \) 를 각각 입력하여 low-to-high와 high-to-low 전압변화를 발생시켜 맨체스터 코드를 재생하였다. 그림 8은 이러한 과정을 오실로스코프로 관측한 파형이다.</p><p>그림 8(a) 는 동기펄스를 나타내며, 그림 8(b)는 포토다이오드 전압으로서, 송신부에서 듀티율 \( D=50 \% \) 인 맨체스터 코드를 전송할 때, 신호광와 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음광이 혼합된 상태로서 검출전압이 전체적으로 기울어진 모양을 보이고 있다. 그림 8(c)는 RC-HPF 의 출력전압으로서 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음성분은 모두 소거되고, 맨체스터코드를 구성하는 구형파 신호에서 발생한 \( (\pm) \) 스파이크 전압을 나타낸다. 그림 9는 수신부에서 스파이크 신호를 이용하여 맨체스터코드가 재생되는 과정을 오실로스코프로 관측한 것이다.</p><p>그림 9(a) 는 RC-HPF 의 출력인 \( (\pm) \) 스파이크 신호로서 그림 8(c)와 동일한 퐈형이다. 그림 9(b) 는 다이오드1의 출력전압 \( \left(v_{1}\right) \) 으로서 (+) 스퐈이크 신호만 나타남을 볼 수 있다. 그림 9(c) 는 다이오드2의 출력전압 \( \left(v_{2}\right) \) 으로서 RC-HPF 출력 중에서 (-) 스파이크만 반전되어 나타난 것이다. 그림 9(d) 는 그림 9 (b)와 (c)를 마이크로프로세서에 입력하여 (+) 스파이크에서 low-to-high 전압변화, 그리고 (-) 스파이크에서 high-to-low 전압변화를 발생시킴으로써 재생된 맨체스터 코드이다. 이 파형은 듀티율 \( D=50 \% \) 인 맨체스터코드로서 앞의 그림 4(d)에서 보인 송신파형과 동일함을 볼 수 있다. 그림 10 은 이와 같이 재생된 맨체스터코드를 사용하여 NRZ 데이터로 복구하는 과정을 보여준다.</p><p>그림 10(a) 는 동기펄스이며, 그림 10(b) 는 수신부에서 재생된 맨체스터코드로서 듀티율 \(D=50 \% \) 인 파형이다. 그림 10(c) 는 재생된 맨체스터코드를 사용하여 복구된 NRZ 데이터로서 이는 송신부에서 보낸 그림 4(b)와 동일함을 볼 수 있다.</p>
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"RC-HPF 에서 \\( R_{1}\\)은 얼마인가요?",
"RC-HPF 에서 \\(C_{1}\\)은 얼마인가요?",
"RC-HPF 에서 차단주파수는 얼마였나요?",
"스파이크 신호는 무엇에서 증폭되니?",
"\\( v_{2} \\)는 RC-HPF 의 출력에서 무엇을 나타내나요?",
"RC-HPF에서 fall-time은 대략 얼마였나요?",
"송신부에서 듀티율이 얼마인 맨체스터 코드를 전송했나요?",
"RC-HPF 의 출력전압에서 잡음 성분은 없어졌나요?",
"반전증폭기 (amp2) 와 다이오드 2 을 통과한 신호 \\( \\left(v_{2}\\right) \\) 는 (-) 스파이크 전압만 나타나나요?",
"PD에 신호광이 입사하면 무엇에서 검출전압이 발생하나요?",
"비반전승폭기와 다이오드1을 통과한 신호는 (-) 부분이 존재하나요?",
"비반전승폭기와 다이오드1을 통과한 신호는 (-) 부분이 존재한다고 볼 수 있어?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 가시광 송신부에서 맨체스터코드의 듀티율을 조정함으로써 플리커를 방지함과 동시에 조명제어를 실시하였으며, 수신부에서 RC-HPF의 스파이크를 이용하여 인접된 잡음광을 차단하고 원신호를 복구하는 방식을 소개하였다. 또한 맨체스터코드의 듀티율에 따른 평균 광출력의 변화를 예측하고 계산과 실험을 통하여 조명제어가 가능함을 확인하였다. 실험에서는 맨체스터코드의 듀티율을 \( D=10 \sim 90 \% \) 범위에서 변경함으로써, LED의 평균 광출력을 CW 값의 약 \( 8 \sim 68 \% \) 범위에서 제어하였다.</p><p>또한 실내에서 가시광 신호를 전송하는 LED 램프와 단순히 조명만을 위한 LED 램프가 서로 근접하여 설치되는 경우에 \( 120 \mathrm{Hz} \) 의 잡음광의 간섭이 심하게 유입되는 경우가 많아, 이를 극복하기 위한 방법으로 고역통과필터의 스파이크신호를 이용하는 방법을 소개하였다. 그리고 이러한 구조를 활용할 수 있는 하나의 예로써 공기센서를 가시광 전송용 LED-array에 연결하여 LED 조명을 이용한 센서 데이터 전송실험을 실시하였다. 이러한 실험결과는 실내의 환경을 실시간으로 관측하기 위한 온도센서, 가스센서, 먼지센서 등 다양한 센서 기능이 부가된 다기능 LED 램프의 개발에 이용할 수 있으며, 조명과 통신이 서로 영향을 주지 않는 안정된 가시광시스템의 구축에 넓게 활용할 수 있다.</p>
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"본 논문에서는 인접 잡음광을 차단하기 위해 어떤 것을 사용했어?",
"본 논문에서 가시광 송신부에서 통제 변인으로 설정한 것이 뭐야?",
"실험에서 맨체스터코드의 듀티율 변경을 통해 LED의 평균 광출력을 어떤 범위 내에서 제어했어?",
"가시광 송신부에서 맨체스터코드의 듀티율 조정을 통해서 어떤 조절을 했어?",
"맨체스터코드의 듀티율의 변화를 통해서 조명제어가 가능함을 보였어?",
"본 논문에서는 RC-HPF의 스파이크를 이용하여 플리커를 방지했어?",
"\\( 120 \\mathrm{Hz} \\) 의 잡음광의 간섭이 심하게 유입되는 경우는 어떤 상황에서 주로 발생했어?",
"본 실험과정에서 유입된 잡음광의 주파수는 얼마야?",
"얼마의 잡음광이 본 실험과정에서 유입된 주파수일까?",
"본 논문에서 스파이크신호를 이용한 방법을 활용하기 위해서 어떤 추가실험을 진행했어?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h1>요약</h1><p>가시광통신은 조명과 통신을 동시에 수행하므로, 데이터 전송과정에서 광전력의 변동으로 인하여 발생하는 플리커를 방지함과 동시에 조명제어 기능을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 플리커를 방지하고 조명제어를 위하여 맨체스터코드를 사용하였다. 송신부에서는 맨체스터코드의 듀티율을 사용하여 LED의 조명을 제어하였고, 수신부에서는 RC-고역통과필터의 가장자리 스파이크 신호를 사용하여 인접된 잡음광을 차단하고 맨체스터코드를 복구하였다. 실험에서 LED 빛은 플리커가 없는 상태를 유지하였고, 맨체스터코드의 듀티율을 변경함으로써 평균 광전력을 CW LED 광의 약 \(8\sim 68\%\) 의 범위에서 제어하였다.</p>
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"조명과 통신을 동시에 수행하는 통신이 뭐야?",
"본문에서 맨체스터코드의 듀티율을 변경해서 평균 광전력을 CW LED 광의 약 \\(8\\sim 90\\%\\) 의 범위에서 제어 했어?",
"본 논문에서 LED 빛은 플리커가 없는 상태로 유지했어?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>가시광통신은 조명용으로 사용되는 광원의 빛을 이용하여 조명과 통신을 동시에 수행하는 근거리 무선통신기술이다. 가시광통신에서는 육안으로 구분할 수 없는 빠른 속도로 광원을 변조하여 자유공간으로 데이터를 전송하고, 포토다이오드 또는 CCD 카메라와 같은 수광소자를 사용하여 빛을 수신하는 구조로 시스템을 구성한다. 가시광통신의 광원으로는 기존의 형광등이나 백열등에 비하여 점멸속도가 현저히 빠른 조명용 LED 가 주로 많이 사용되고 있다. 최근에 전력변환 효율이 높고 성능이 우수한 고출력의 가시광 LED 가 다양한 구조로 많이 개발 및 보급되어, 실내조명, 가로등조명, 차량조명 등 거의 모든 조명에서 기본적인 광원으로 사용되고 있어 가시광통신을 적용할 수 있는 기반 시설이 점점 확대되고 있다.</p><p>가시광통신은 조명과 통신을 겸하기 때문에 이들이 서로 영향을 주지 않도록 시스템을 잘 설계하여야 한다. 특히 통신과정에서 LED 의 평균 광전력의 변동으로 인하여 조명이 깜박거리는 플리커 (flicker) 현상이 발생할 수 있다. 이러한 플리커를 방지하기 위해서는 LED 의 평균 광전력이 항상 일정하게 유지될 수 있도록 시스템을 잘 구성하여야 한다. 기저대역에서는 맨체스터코드를 사용하면 플리커를 쉽게 방지할 수 있으며, 부반송파를 사용하는 시스템에서는 데이터를 ASK, OOK, FSK 방식으로 변조하여 플리커를 방지할 수 있다. 가시광시스템에서 요구되는 또 하나의 중요한 기능은 사용자의 필요에 따라 조명제어(dimming control)가 가능하여야한다. 조명 제어를 위해서는 조명과 통신의 광원을 겸하고 있는 LED 의 평균 광전력이 사용자의 요구에 따라 변경될 수 있도록 시스템을 구성하여야 한다. 기저대역에서는 맨체스터코드의 듀티율(duty factor)을 조정함으로써 조명제어가 가능함을 본 논문의 실험과정에서 확인하였다.</p><p>그러나 기저대역의 맨체스터코드를 사용하는 경우에 수신부에 인접된 다른 조명램프로부터 \( 120 \mathrm{Hz} \)의 잡음광이 유입되어 전송과정에 오류를 일으키는 경우가 많다. 이런 환경에서는 간단히 고역통과 필터를 사용하여 잡음광의 간섭을 쉽게 차단할 수 있지만, 기저대역의 신호 자체도 필터를 통과하기 때문에 수신퐈형이 심하게 왜곡되는 경우가 많다.</p><p>이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 수신부에 RC-고역통과필터를 사용할 때 맨체스터 코드의 가장자리에서 발생하는 스파이크 전압을 이용하여 원 신호를 복구하는 방법을 새로이 개발하였다. 수신부의 검출전압이 RC-고역통과필터를 통과하면 \( 120 \mathrm{Hz} \) 잡음광이 소거되고, 맨체스터 코드를 구성하는 각 구형파 펄스의 전단과 후단의 가장자리(edge)에서 각각 (+)와 (-)의 스파이크(edge-spike) 전압이 발 생한다. 마이크로프로세서를 사용하여 이러한 (+)와 (-) 스파이크가 발생하는 지점에서 각각 low-to-high와 high-to-low 전압변화를 발생시키면 원신호의 맨체스터 코드가 재생된다.</p><p>이와 같은 전송 구조를 사용하면 송신부에서는 플리커를 방지함과 동시에 조명제어가 가능하고, 수신부에서는 잡음광의 간섭을 차단하는 효과가 있어, 조명기능과 통신 기능이 모두 안정적으로 수행되는 가시광 시스템을 간편하게 구축할 수 있다.</p>
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"가시광통신에서는 포토다이오드 또는 CCD 카메라와 같은 수광소자를 사용하는 빛을 수신하는 구조로 시스템을 구성하는가?",
"부반송파를 사용하는 시스템에서는 데이터를 ASK, OOK, FSK 방식으로 변조 하여 플리커를 방지 할 수 있어?",
"기저대역의 맨체스터코드를 사용하면 다른 조명램프에 몇 \\(\\mathrm{Hz} \\)의 잡은광이 유입되어 전송과정에 오류를 생기게 해?",
"LED의 평균 광전력의 변동으로 인하여 조명이 깜박거리는 현상이 뭐야?",
"가시광통신의 광원으로 무엇이 주로 많이 사용되고 있어?",
"최근에 가시광 LED가 다양한 구조로 많이 개발 및 보급 되고 있어?",
"사용자의 필요에 따라 조명제어(dimming control)가 가능해야 되는 시스템은 뭐야?",
"기저대역에서는 맨체스터코드를 사용하면 플리커를 쉽게 방지할 수 있어?",
"수신부의 검출전압이 RC-고역통과필터를 통과하면 맨체스터 코드를 구성하는 각 구형파 펄스의 전단과 후단의 가장자리에서 어떤 전압이 발생해?",
"가시광통신은 육안으로 구분할 수 없는 빠른 속도로 광원을 변조하는가?",
"조명과 통신을 동시에 수행하는 근거리 무선통신기술이 뭐야?"
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인공물ED
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가시광통신에서 맨체스터코드 듀티율과 스파이크 검출을 이용한 LED 조명제어
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 송신부에서 듀티율에 따른 LED 조명변화</h2><p>가시광통신 시스템에서 맨체스터코드를 사용하면 LED 의 평균 광전력을 일정하게 유지하여 플리커를 방지할 수 있다. 또한 LED 의 평균 광전력은 듀티율에 비례하므로, 이를 조정하면 LED의 조명 제어가 가능하다. 맨체스터코드의 듀티율을 이용한 LED 의 조명제어 방법을 도식적으로 나타내면 그림 1 과 같다. 그림 1(a) 는 동기펄스로서 non-return-to-zero (NRZ) 형태의 입력 데이터를 맨체스터코드로 변환할 때 기준시간으로 사용된다. 그림 1(b) 는 UART 전송규격으로 데이터를 전송할 때 1 개의 문자에 대한 NRZ 전압파형으로서 start bit (0) 와 stop bit (1) 를 포함하여 총 10 비트로 구성된다. 여기에서는 편의상 문자 "F"를 사용하였다. UART 전송에서는 " 1 " 에 high, "0"에 low 전압이 지정되어 문자 "F"에 대한 전압파형은 그림 1(b) 와 같다.</p><p>그림 1(c) 는 문자 “F"가 맨체스터코드로 변환된 상태를 나타내며, 이 파형으로 LED가 변조될 때 LED 의 평균 광전력을 수식으로 나타내면 다음과 같다.</p><p>\( \begin{aligned} P_{a v g} &=\frac{1}{T} \int_{0}^{T} P(t) d t=\frac{P_{0}}{T} \times \sum_{i=0}^{9} t_{h} \\ &=\frac{P_{0}}{T} \times 10 t_{h}=\frac{P_{0}}{T} \times 10 \times t_{b} D \end{aligned} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기에서 \( P_{a v g} \) 는 LED 의 평균 광전력, P(t) 는 맨체스터코드로 변조된 LED 의 광전력, T 는 동기펄스의 주기, \( P_{0} \) 는 진폭을 나타낸다. \( t_{b} \) 는 1-비트시간(bit time)이며, \( t_{h} \) 는 1 개의 비트시간 중에서 "high"로 유지되는 시간으로서 \( t_{h}=t_{b} \times D \) 의 관계를 가진다. D 는 맨체스터 코드의 듀티율로서 \( D= t_{h} / t_{b} \) 이다. 식(1)에서 보는 바와 같이 LED 의 평균 광전력 \( \left(P_{a v g}\right) \) 은 듀티율 (D) 에 비례하는 관계를 가지므로, 듀티율 (D) 을 조정함으로써 LED의 조명제어가 가능함을 알 수 있다. 동기펄스의 주기 T 에는 동기펄스폭 \( \left(t_{p}\right)\), 10 개의 비트시간 \( \left(10 t_{b}\right) \), 그리고 동기펄스와 데이터 사이에 존재하는 2 번의 정지시간 \( \left(t_{s}\right) \) 이 포함된다. 즉, \( T=t_{p}+10 t_{b}+2 t_{s} \)<caption>(2)</caption>이다. 실험에서는 UART \( 9.6 \mathrm{kbps} \) 의 속도를 사용하여 1-비트시간은 \( t_{b}=104 \mu \mathrm{s} \) 이었으며, 동기펄스 폭은 비트시간과 동일하게 \( t_{p}=104 \mu \mathrm{s} \), 정지시간 \( t_{s}=122 \mu \mathrm{s} \) 로 정하여 사용하였다. 동기펄스 1 개당 1 바이트의 신호가 전송될 수 있도록 동기펄스의 반복주기를 \( T=1.38 \mathrm{ms} \) 로 설정하였으며, 이 때 동기펄스의 반복주파수는 \( 720 \mathrm{Hz} \) 이었다. 이 값을 식(1) 에 대입하여 LED 의 평균 광전력을 CW 광전력으로 정규화 \( \left(P_{a v g} / P_{0}\right) \) 하여 나타내면,</p><p>\( \frac{P_{a v g}}{P_{0}}=\frac{1}{T} \times 10 t_{b} D=0.75 \times D \)<caption>(3)</caption>이 된다. 식(3)을 사용하여 듀티율과 평균 광전력의 관계를 그래프로 나타내면 그림 2 와 같다.</p><p>그림 2 에서 실선의 그래프는 식(3)을 도시한 그래프이며, 기호(■)는 측정값을 나타낸다. 듀티율 (D) 을 단계별로 \( 10 \% \) 씩 증가하면서 LED 의 평균 광전력을 측정하여 기록하였으며, 광전력의 측정에 사용한 장비는 optical power meter OMM-6810B이었다. 측정결과 \( D=10 \% \) 일 때 \( P_{a v g} / P_{0} \simeq 0.08 \) 이었으며, \( D=90 \% \) 일 때 \( P_{\text {avg }} / P_{0} \simeq 0.68 \) 이었다. 이와 같이 가시광 송신부에서는 맨체스터코드의 듀티율을 조정하여 LED 의 조명제어가 가능함을 실험적으로 확인하였다.</p>
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"가시광통신 시스템에서 맨체스터코드를 사용하면 어떻게 플리커가 방지되는거야?",
"가시광통신 시스템에서 어떤 것을 이용하여 플리커를 방지해?",
"LED 의 평균 광전력은 듀티율과 어떤 상관관계를 가지고 있어?",
"LED 의 평균 광전력과 듀티율은 양의 상관관계를 가지고 있어?",
"LED 의 평균 광전력과 듀티율의 비례관계를 사용하여 LED의 조명 제어가 가능해?",
"non-return-to-zero (NRZ) 형태의 입력 데이터를 맨체스터코드로 변환할 때 기준시간으로 사용되는 것은 뭐야?",
"동기펄스는 어떤 형태의 입력 데이터를 맨체스터코드로 변환할때 기준시간으로 사용해?",
"데이터를 전송할 때 1 개의 문자에 대한 NRZ 전압파형으로서 start bit (0) 와 stop bit (1) 를 포함하여 총 10 비트로 구성하는 전송규격의 종류는 뭐야?",
"UART 전송규격은 데이터를 전송할 때 1개의 문자에 대해 몇 비트로 구성해?",
"UART 전송규격 데이터 전송 시 10비트를 구성하는 구성 비트의 종류는 뭐야?",
"UART 전송규격에서 start bit는 0에 대응되어 있어?",
"UART 전송에서는 1에 \"low\" 전압이 지정되는거야?",
"UART 전송에서는 2진법을 사용해?",
"1 비트시간은 LED의 평균 광전력과 정비례관계에 있어?",
"동기펄스의 주기는 LED의 평균 광전력과 정비례관계에 있어?",
"맨체스터 코드의 듀티율은 1비트시간과 반비례 관계에 있어?",
"듀티율 (D) 을 조정함으로써 LED의 조명제어가 가능함을 어떤 비례관계에서 추론할 수 있어?",
"동기펄스의 주기를 구성하는 인자에는 어떤 것들이 있어?",
"실험에서 동기펄스의 폭과 비트시간을 같은 값으로 설정했어?",
"동기펄스 1개당 1바이트의 신호가 전송될 수 있도록 실험에서는 동기펄스의 반복주기를 얼마로 설정했어?",
"동기펄스의 반복주기를 \\( T=1.38 \\mathrm{ms} \\) 로 설정했을 때 동기펄스의 반복주파수는 얼마야?",
"실험에서 듀티율을 단계별로 얼마씩 증가하면서 LED 의 평균 광전력을 측정했어?",
"실험을 통해 듀티율에 따른 조명제어의 가능성을 증명했어?"
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인공물ED
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CNTFET 기반 디지털 회로 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. CNTFET</h2><p>CNTFET은 그림 1과 간이 반도체 기판(Sub-strate)과 금속 게이트(Metal Gate) 사이에 CNT를 배치시켜 CNT를 소스(Souce)와 드레인(Drain) 사이에 전류가 흐르는 통로로 활용하고, 게이트(Gate), 소스, 그리고 드레인 전압으로 전류의 양을 제어하는 구조로 되어 있다.</p><p>CNT를 통해 전류가 흐르는 만큼,CNT의 수를 증가시키면 전류의 양은 증가되어 CNTFET 회로의 지연 시간(delay)은 감소될 수 있으나, 제한된 CNTFET 공간 안에 CNT의 숫자를 증가시키기 위해 CNT 사이의 간격을 좁게 만들면, 즉, CNT의 밀도를 증가시키면, 스크리닝 효과(screening effect)에 의해 각 CNT에 흐르는 전류의 양이 감소될 수 있으며, 동시에, 그림 1 의 \( C_{o f m} \) 그리고 \( C_{o f} e_{e} \) 같이, 다양한 커패시턴스 요소들을 증가시켜 CNTFET의 게이트 커패시턴스(gate capaci-tance) 값이 증가될 수 있다. 이는 CNT 사이의 간격이 넓을 때는 CNT 수의 증가가 CNTFET 회로의 지연 시간을 감소시키는 역할을 할 수 있으나, CNT 사이의 간격이 좁아질 경우 CNTFET 회로의 지연을 오히려 증가시킬 수 있음을 보여준다. 따라서, CNTFET을 활용하여 회로를 디자인할 때, CNTFET의 gate width, CNT의 수, 그리고 CNT 밀도에 대한 신중한 선택이 중요하다.</p><h2>2. CNT 밀도 선택</h2><p>그동안 많은 연구들이 CNTFET을 활용한 다양한 회로 블록들을 제안하고, 그 결과를 동일한 MOS-FET 회로 블록과 비교를 해왔으나, 두 회로 블록의 성능을 비교하는데 사용된 회로 구성에 대한 자세한 설명이 없어, 어떤 환경에서 CNTFET 회로의 성능이 측정되었는지 그리고 어떤 CNTFET 특성이 회로 성능에 반영 되었는지 그 자세한 원리를 이해하는데 어려움이 있었다. CNT의 밀도가 CNTFET의 게이트 커패시턴스와 전류의 양을 결정하는 만큼, CNTFET의 CNT 밀도가 변할 때, 테스트하고자하는 CNTFET 회로 블록(test block)은 CNT 밀도에 따라 신호를 입력하는 회로 블록(input block)의 영향을 받고, 동시에 신호를 받는 회로 블록(output block)에 영향을 주는 상황에서 그 성능이 결정하게 되므로, 본 논문에서는 CNT-FET 성능 분석을 위한 회로 구성과 함께 CNT 밀도가 CNTFET 성능에 미치는 영항을 논하고자 한다.</p><p>CNT의 밀도를 선택하는데 있어, 본 논문에서는 그림 2와 같이 5 stage FOM(Fan-out of 4) inverter를 이용하여, 즉, 회로 관점에서 각 디지털 회로 블록에서 요구하는 최적의 CNT 밀도를 선택하고자 한다. 논하고자 하는 디지털 회로 블록은 Inverter, NAND2, 그리고 NOR2를 기본으로 그 성능을 기존 MOSFET의 Inverter, NAND2, 그리고 NOR2와 그 성능을 비교하고자 하며, 회로 블록을 NAND3와 NOR3로 확장하였을 경우, 즉, 전원과 접지 사이에 더 많은 트랜지스터를 연결하였을 경우, 두 소자의 성능 변화를 살펴보고자 한다. 더 나아가 XOR2를 앞서 언급한 NAND2로 입력 단자와 출력 단자 사이에 연속으로 연결하여, 두 반도체 소자가 시리즈로 연결되었을 때 성능의 변화 역시 같이 논하고자 한다.</p><p>다양한 디지털 블록의 FO4를 논할 때 그림 2 와 같이 input block과 output block은 test block과 같은 종류의 회로 블록을 사용하며 그 사이즈를 4배 로 늘려야만 각 회로 블록의 출력 커패시턴스가 4배로 늘어나는 FO4 인버터 체인을 구성할 수 있다. 따라서, test block이 inverter가 아닌 다른 회로 블록인 경우, 예를 들어, NAND2인 경우, 그림 2의 input block과 output block은 NAND2로 구성되어야지만 이론적으로 FO4 회로가 구성된다.</p><p>하지만, 본 논분에서는 inverter가 아닌 다른 디지털 블록을 테스트한 때 input block과 output block은 그림 2와 같이 inverter로 구성하고자 한다. 왜냐하면, 일반적으로 디지털 회로를 디자인하는데 있어서, 특정 위치에 있는 회로 블록까지 신호를 전달하는데 있어 일반적으로 inverter가 많이 사용되고, 일부러 FO4를 맞추겠다고 제한된 칩 디자인 면적 안에 신호를 전달하는 회로 블록을 신호를 받는 회로 블록과 같은 회로 블록을 사용하지 않기 때문이다. 이는 test block과 out- put block 사이의 관계에서도 마찬가지이다. 그리고 무엇보다 이러한 접근 방법이 중요한 이유는 현재 기술 수준에서 충분한 CNT 순도와 밀도를 확보하기 어려운 상황에서 회로 위치별로 다른 CNT 밀도를 구현하는 것은 더욱 어려운 일이기 때문에, CNT 밀도를 적용할 때는 전체 CNTFET 회로에 동일하게 적용 할 수 있는 하나의 CNT 밀도만을 고려해야 한다.</p>
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"CNT를 통해 전류가 흐르는 만큼,CNT의 수를 증가시키면 전류의 양은 증가되어 CNTFET 회로의 지연 시간(delay)은 감소될 수 있지?",
"CNTFET을 활용하여 회로를 디자인할 때, CNTFET의 gate width, CNT의 수, 그리고 무엇에 대한 신중한 선택이 중요하지?",
"CNTFET의 게이트 커패시턴스와 전류의 양을 결정하는 것은 무엇이지?",
"회로 관점에서 각 디지털 회로 블록에서 요구하는 최적의 CNT 밀도를 선택하고자 그림 2와 같은 어떤 것을 이용하였지?",
"CNT 사이의 간격이 넓을 때는 CNT 수의 증가가 CNTFET 회로의 지연 시간의 어떤 변화가 있지?",
"본 논분에서는 inverter가 아닌 다른 디지털 블록을 테스트한 때 input block과 output block은 그림 2와 같이 무엇으로 구성하고자 하지?",
"다양한 디지털 블록의 FO4를 논할 때 그림 2 와 같이 input block과 output block은 test block과 같은 종류의 회로 블록을 사용하며 그 사이즈를 몇 배로 늘려야만 각 회로 블록의 출력 커패시턴스가 4배로 늘어나는 FO4 인버터 체인을 구성할 수 있지?",
"무엇보다 이러한 접근 방법이 중요한 이유는 현재 기술 수준에서 충분한 CNT 순도와 밀도를 확보하기 어려운 상황에서 회로 위치별로 다른 CNT 밀도를 구현하는 것은 더욱 어려운 일이기 때문에, CNT 밀도를 적용할 때는 전체 CNTFET 회로에 동일하게 적용 할 수 있는 하나의 CNT 순도만을 고려해야 하지?",
"논하고자 하는 디지털 회로 블록은 Inverter, NAND2, 그리고 NOR2를 기본으로 어떤 것들과 그 성능을 비교하고자 하지?",
"CNTFET은 반도체 기판(Sub-strate)과 금속 게이트(Metal Gate) 사이에 CNT를 배치시켜 CNT를 소스(Souce)와 드레인(Drain) 사이에 전류가 흐르는 통로로 활용하고, 게이트(Gate), 소스, 그리고 드레인 전압으로 무엇을 제어하는 구조로 되어있지?",
"test block이 inverter가 아닌 다른 회로 블록인 경우, 예를 들어, NAND2인 경우, 그림 2의 input block과 output block은 NAND3로 구성되어야지만 이론적으로 FO4 회로가 구성되지?",
"그림 1 의 \\( C_{o f m} \\) 그리고 \\( C_{o f} e_{e} \\) 은 어떤 요소이지?",
"XOR2를 무엇과 입력 단자와 출력 단자 사이에 연속으로 연결하여, 두 반도체 소자가 시리즈로 연결되었을 때 성능의 변화 역시 같이 논하고자 하지?",
"그동안 많은 연구들이 CNTFET을 활용한 다양한 회로 블록들을 제안하고, 그 결과를 동일한 MOS-FET 회로 블록과 비교를 해왔으며 두 회로 블록의 성능을 비교하는데 사용된 회로 구성에 대한 자세한 설명이 있었지?",
"일반적으로 디지털 회로를 디자인하는데 있어서, 특정 위치에 있는 회로 블록까지 신호를 전달하는데 있어 일반적으로 무엇이 많이 사용되지?"
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인공물ED
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CNTFET 기반 디지털 회로 디자인 방법에 관한 연구
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<h2>3. 디지털 회로 디자인 룰</h2><p>전통적으로 MOSFET을 이용하여 다양한 디지털 회로를 디자인할 때, 일반적으로 디지털 회로를 구성하는 PMOS와 NMOS의 gate length는 반도체를 제조하는 공정에 따라 일정하게 정해지며, gate width는 gate length의 배수로 디자인 된다. 그림 3의 (a) 가장 기본적인 디지털 블록인 inver-ter를 나타내며, 일반적으로 NMOS의 gate width는 gate length와 동일한 값을 갖기 때분에, '1'이라는 값으로 표기를 하였으며, PMOS는 NMOS보다 부족한 이동도(mobility)를 보상하기 위해 gate length보다 3 배 더 넓은 gate width를 필요로 하기 때문에 '3'이라는 숫자로 표기하였다. 이와 같은 디자인 룰을 NAND2 와 NOR2에 적용할 때, 그림 3의 (a)와 비교하여 트랜지스터가 추가로 그리고 직렬 (전원과 접지 사이에)로 연결된 경우, gate width를 2배로 늘려 트랜지스터 직렬 연결로 인한 저항의 증가를 보상해야 한다. 이러한 NAND2 그리과 NOR2 디자인 결과 는 그림 3의 (b) 그리고 (c)와 같다.</p><p>이와 같은 전통적인 디지털 회로 디자인 룰은 gate width가 늘어날 때, 회로의 지연 시간을 결정 하는 gate capacitance와 current가 동시에 늘어나기 때문에 그림 3과 같은 반복적인 확장이 가능하지만, CNTFET인 경우, 앞서 언급한 바와 같이, 전류가 CNT를 통해 흐르고, CNT의 수와 위치가 gate capacitance를 변화시키기 때문에 그림 3과 같은 단순한 확장이 불가능하다.</p><h2>4. 시뮬레이션 검토</h2><p>그림 2 와 같은 조건하에 inverter, NAND2, 그리 고 NAND3의 하강 시간(FT, Fall Time), 상승 시간(RT, Rise Time), 그리고 두 시간의 평균인 지연 시간을 시뮬레이션 하면 그림 4와 같다. CNT의 지름은 \( 1.5 \mathrm{~nm} \)이며, gate width \( 32 \mathrm{~nm} \) 기본으로 CNT 사이의 간격을 일정하게 줄이며 그 숫자를 늘렸을 때, 즉, CNT의 밀도를 일정하게 증가시켰을 때, 하강 시간, 상승 시간, 그리고 지연 시간을 계산하였다. Power는 CNT가 수가 증가할수록 PDP를 지속적으로 증가시킬 정도로 그 값이 빠르게 증가하였기 때문에 본 논문에서 최적의 밀도를 찾을 때 고려하지 않았다.</p><p>그림 4에서 NAND2 그리고 NAND3에서의 PFET 그리고 NFET 사이의 비율은 그림 3 의 (b)와 같이 수직으로 연결되는 NFET의 숫자가 늘어날수록 gate width를 늘려주었다. 하지만, 같은 방식으로, NOR2 그리고 NOR3에서 PFET의 gate width를 늘려주었을 경우, 그림 5와 같이, 수직으로 연결하는 PFET 수가 늘어날수록 상승 시간과 하강 시간 사이의 차이가 크게 벌어짐을 알 수 있었다. 원인을 밝히기 위해 그림 6과 같이 다양한 PFET 그리고 NFET 비율로 시뮬레이션을 검토한 결과 PFET과 NFET 비율이 2:1일 때, 상승 시간과 하강 시간 사이의 차이가 가장 적었다. 이는 PFET과 NFET의 비율을 2:1 보다 크게 증가할 경우, PFET과 NFET 사이의 성능차이가 너무 커져 상승 시간과 하강 시간의 차이가 커진 것으로 볼 수 있다.</p><p>그림 4 부터 그림 6 까지의 시뮬레이션 검토 결과 gate width가 \( 32 \mathrm{~nm} \) 기준으로 CNT 4개가 같은 간격으로 배치되었을 때, 본 논문에서 언급한 대부분의 디지털 회로 블록에서 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 이와 같은 CNT 밀도로 구성된 CNT-FET 디지털 회로와 MOSFET 디지털 회로와의 지연 시간과 PDP(Power Delay Product)를 비교하면 각각 그림 7과 그림 8과 같다. 그림 7 그리고 그림 8을 통해 CNTFET은 MOSFET보다 지연시간 그리고 PDP 측면에서 각각 5.4배 그리고 12.6 배의 성능 향상이 있음을 알 수 있다.</p><h1>III. 결론</h1><p>CNT를 활용하여 기존 MOSFET보다 높은 성능을 구현한 CNTFET은 MOSFET과 다른 구조를 가진 만큼, 디지털 회로 블록을 디자인할 때, 고려 해야할 변수와 접근 방법이 기존 MOSFET의 디지털 회로 블록 디자인 방법과 다를 수 밖에 없다. 본 논문에서는 CNT 밀도를 고려한 CNTFET 디지털 회로 성능 최적화 방법에 대해 논의 하였으며, 이러한 최적화가 적용된 후, CNTFET 디지털 회로의 지연 시간과 PDP는 기존 MOSFET에 비해 각 각 평균 약 5.4배 그리고 약 12.6배 개선되었음을 알 수 있었다.</p>
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"일반적으로 디지털 회로를 구성하는 것은 무엇인가?",
"다음 시뮬레이션에서 CNT의 밀도를 일정하게 증가시켰을 때 계산한 시간들은 뭐야?",
"하강 시간(FT)의 약자의 뜻은 무엇인가?",
"CNTFET 디지털 회로 성능 최적화가 적용되었을 때, 지연 시간과 기존 MOSFET에 비해 각 각 몇 배의 시간이 개선되었는가?",
"다양한 디지털 회로를 MOSFET를 이용하여 디자인하게 될 때 gate width 같은 경우 gate length를 통해 어떻게 디자인 되는가?",
"gate width를 늘려주는 방식으로 NOR2, NOR3에서 PFET의 gate width를 늘려주었을 경우 어떻게 되는가?",
"시뮬레이션 검토 결과 gate width가 32nm 기준으로 CNT 몇 개가 같은 간격으로 배치되었을 때 가장 우수한 성능을 보여주었는가?",
"gate width는 무엇의 배수로 디자인되는거야?",
"본 논문에서는 어떤 밀도를 고려한 CNTFET 디지털 회로 성능 최적화 방법을 논의 하였는가?"
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인공물ED
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CNTFET 기반 디지털 회로 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>지난 수십 년간 반도체 업계에서는 반도체 소자의 성능을 높이고 높은 밀도로 반도체 소자를 칩 위에 집적하기 위해 끊임없이 그 크기를 축소해 왔다. 하지만, 게이트 제어의 감소, 높아진 누설 전류, 그리고 단 채널 효과와 같은 다양한 문제점에 직면하면서 이를 극복할 수 있는 차세대 반도체에 점점 더 많은 관심을 보이고 있다. 본 논문에서는 다음 반도체 세대를 이끌 후보로 관심을 받고 있는 CNTFET(Carbon NanuTube Ficld Effoct Transistor)을 활용하여 디지털 회로를 디자인하는 방법에 대해 논하고자 한다. CNTFET이 분명 구조적으로 기존 MOSFET과 다른 구조를 가진 만큼, CNTFET을 활용하여 디지털 회로를 디자인할 때, 기존 디지털 회로 기법을 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 알아보고 시뮬레이션을 통해 두 소자의 성능 차이를 확인해 보고자 한다.</p><h1>I. 서론</h1><p>지난 수십 년간 반도체 업계는 무어의 법칙에 따라 끊임없이 반도체 소자의 크기를 축소해 왔으나, 최근 게이트 제어의 감소, 높아진 누설 전류, 그리고 단 채널 효과와 같은 다양한 문제점에 직면하면서 기존 반도체 소자의 추가적인 축소에 어러움을 겪고 있다. 무엇보다 소스와 드레인 사이가 \( 5 \mathrm{~nm} \)보다 작아질 경우, 양자 터널링 (quan-tum tunneling) 효과에 의해 전자의 이동을 게이트 전압으로 제어될 수 없어, \( 5 \mathrm{~nm} \) 는 기존 실리콘 기반 트랜지스터 스케일링(scaling)의 한계로 받아들여지고 있다. 이러한 상황에서 최근 CNT(Car-bon NanoTube)로 \( 1 \mathrm{~nm} \) 의 gate length를 갖는 트랜지스터가 제작에 성공하여 CNT가 기존 실리콘 기반 트랜지스터의 한계를 극복할 수 있는 물질로 기대를 받고 있으 며, 최근(2019년 8월) MIT에서 CNTFET 1 만4000 개로 16 비트 프로세서를 만드는데 성공하여 CNT로 만든 마이크로프로세서가 컴퓨터 프로그램을 구동시키는데 처음으로 성공하였다. IBM은 2014년 5년간 30억 달러를 투자를 통해 \( 7 \mathrm{~nm} \) 칩을 개발 계획을 발표하면서 “탄소나노튜브가 가장 유력한 차세대 반도체 재료"라고 언급하였으며, 미국 방위고등연구계획국(DAPRA)도 2018년 MIT 슐레이커 교수의 연구와 탄소나노튜브 차세대 칩 개발에 15억 달러를 지원하고 있다.</p><p>CNTFET이 기존 MOSFET과 그 구조가 다른 만큼, CNTFET을 활용한 CNTFET 회로를 디자인 할 때, 최적화해야 할 변수와 변수의 변화에 따른 소자 특성이 다를 수밖에 없으며, CNTFET이 정교 한 CNT 배치를 요구하는 만큼, 높은 밀도로 CNT를 배치시키는 기술이 CNTFET을 개발하는데 있어 극복해야할 중요한 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 CNTFET을 활용하여 디지덜 회로 블록을 디자인 하는데 있어 기존 MOSFET 회로 디자인률이 어떻게 활용될 수 있는지 CNT 밀도와 함께 알아보고, 최적화된 CNTFET 회로와 기존 MOSFET 회로의 성능차를 비교하고자 한다. 성능 차 비교를 위한 시뮬레이션 툴로 HSPICE를 사용하였으며, 공정한 비교를 위해 동일한 \( 32 \mathrm{~nm} \) gate length의 CNTFET Model과 PTM MOSFET Model을 사용하였다.</p>
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"차세대 반도체에 점점 더 많은 관심을 보이게 된 이유 중 하나는 높아진 누설 전류 때문이야?",
"성능 차 비교를 위한 시뮬레이션 툴로 MOSFET을 사용했어?",
"고도화된 칩 개발이 CNTFET을 개발하는데 있어 극복해야 할 중요한 기술이야?",
"IBM이 탄소나노튜브가 가장 유력한 차세대 반도체 재료라고 언급했어?",
"CNTFET을 개발하는데 있어서 해결해야 하는 중요한 기술이 뭐야?",
"기존 실리콘 기반 트랜지스터 스케일링의 문제점이 뭐야?",
"기존 실리콘 기반 트랜지스터의 한계를 극복할 수 있는 물질은 뭘까?",
"기존 실리콘 기반 트랜지스터의 한계를 극복한 물질이 뭐야?",
"본 논문에서 동일한 23 nm gate length의 CNTFET Model과 PTM MOSFET Model을 사용해서 공정하게 비교했어?",
"기존 반도체 소자의 추가적인 축소가 어려운 이유는 뭐야?"
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인공물ED
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다중센서의 사용에 의한 계측의 불확실성 감소기법
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<h1>Ⅲ. 실험결과 및 고찰</h1> <h2>1. 논리적 센서의 정의</h2> <p>센서의 출력특성은 여러가지 내부적, 외부적 환경 요소에 의존적이므로 성능을 시험한다는 것은 쉽지 않은 일이다. Henderson" 등이 제안한 '논리적 센서(logical sensors)'의 개념은 센서를 특성에 따라 정의하고 시험하는데 편리하다. 논리적 센서는 소프트웨어와 하드웨어의 결합체로 기능에 따라 추상적으로 정의 되는데, 크게 {입력, 계산단위, 출력벡터}의 세 부분으로 구성된다. 논리적으로 정의된 센서는 물리적 센서장치와 응용 프로그램을 하나의 단위로 취급할 수 있게 하기 때문에, 다수의 센서가 복합적으로 사용되는 로보트를 비롯한 자동화 장치에 유용하게 사용될 수 있다.</p> <p>본 논문에서는 변화하는 환경에 대하여 서로 다른 감도를 가진 센서들을 구현하기 위해 하나의 양안시 장치에 다른 노출시간을 차례로 부여하였다. 그러면 광감도외에는 동일한 내외부 파라메터를 가지는 센서들이 정의되게 되는 것이다. 그림 1은 정의된 논리적 센서의 구성을 보여준다.</p> <h2>2. 실험의 절차와 결과</h2> <p>실험장치는 양안시 장치와 점광원으로 구성된다. 양안시는 거리정보를 계산해낼 수 있도록 보정되었으며, 목표위치로는 광점의 중심이 설정되었다. 점광원의 사용은 본 논문의 영역밖에 있는 스테레오 정합의 문제와 카메라 촛점의 문제를 배제시킬 수 있게 하므로 유용하다.</p> <p>카메라에 3개의 다른 노출시간을 부가하여 다른 광 감도를 가진 3개의 논리적 센서가 정의되었다. 이로부터 어두운 환경에서는 가장 긴 시간이 설정된 센서(Sensorl)가, 밝은 환경에서는 가장 짧은 노출이 허용 제안된 기법은 다음의 알고리듬에 의해 실현되었으며, PC/486DX에서 Turbo-Pascal로 프로그램되었다:</p> <p>단계1: 각 센서의 신뢰도를 동일치로 초기화한다.</p> <p>단계2: 센서출력둘의 중간값을 구한다.</p> <p>단계3: 중간값을 중심으로 임의의 임계치로 군집화를 행한다.</p> <p>단계4: 군집화된 센서자료의 가중치를 식(11)을 사용하여 구한다.</p> <p>단계5: 자료들을 식(12)에 의해 가중평균하여 피 계측치를 추정한다.</p> <p>단계6: 추정치를 사용하여 식(15)에 의해 각 센서의 신뢰도를 추정한다. 단, \( \tau<n \) 이면 식(15)에서 \( 1 / n \) 대신 \( 1 / \tau \)을 사용한다.</p> <p>단계7: 새로운 계측치가 입력되면 단계 2로 간다.</p> <table border><caption>표 1. 계측 오차</caption> <tbody><tr><td>Sensors/Techniques</td><td>Squared Error \( \left[\mathrm{mm}^{2}\right] \)</td></tr><tr><td>Sensor1</td><td>15.18</td></tr><tr><td>Sensor2</td><td>2.48</td></tr><tr><td>Sensor3</td><td>1.24</td></tr><tr><td>Averaging</td><td>6.30</td></tr><tr><td>Median Filtering</td><td>2.51</td></tr><tr><td>The Proposed</td><td>2.32</td></tr></tbody></table> <p>임계치를 3으로 \( \mathrm{n}=10 \)으로 하여 실험된 결과는 그림 3과 표 1에 보인 바와 같고, 산술평균 및 중간값 필터링에 의한 결과와 비교되었다. 예측한 바와 같이 평균치는 과도한 잡음을 가진 값(주로 밝은 환경에서 Sensor1의 출력)에 의해 심하게 영향받게 되며 중간값은 이보다 훨씬 좋은 결과를 얻게 해 주었다. 제안된 기법을 사용했을 때 중간값에 의한 결과보다 약간 좋은 결과를 얻을 수 있었는데, 이는 군집화를 통해 가장 정확한 센서(어두운 상황에서는 Sensor1, 밝은 상황에서는 Sensor3)의 출력올 고려할 수 있게 되었기 때문이다.</p>
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"{입력, 계산단위, 출력벡터}의 세 부분으로 구성되는 것은 어떻게 정의 할 수 있는가?",
"실험장치는 어떻게 구성되었는가?",
"어떻게 실험장치가 조직되었지",
"목표위치는 어떻게 설정되었는가?",
"어떻게 목표위치가 설정되었지",
"어두운 상황에서 이용한 센서의 Squared Error의 값은 몇인가?",
"어떻게 하여 제안된 기법이 더 좋은 성적을 득점 할 수 있었는가?",
"Sensor2보다 크고 Averaging보다는 작은 에러를 가지는 것은 무엇인가?",
"6.3의 값을 가지는 것은 센서인가 기술인가?",
"논리적 센서의 정의 방법은?",
"논리적 센서의 정의는 어떻게 해",
"표 1에서 Squared Error의 값을 나타낼 때 단위는 무엇을 사용하는가?",
"밝은 환경에서는 어떤 센서를 이용하였는가?",
"위 실험에서 PC는 어떻게 프로그램 되었는가?",
"어떻게 위 실험에서 PC는 프로그램 되었는가?",
"본 논문에서 환경에 따라 변화하는 서로 다른 감각을 가진 센서들을 정의하기 위해 어떻게 실험조건을 세워 진행하였는가?",
"논리적 센서는 어떻게 구성되었는가?",
"10\\( \\left[\\mathrm{mm}^{2}\\right] \\)이상의 Squared Error를 가지는 센서는 무엇인가?"
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3bdee1bd-e389-490a-aa35-9dc38e02da8e
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인공물ED
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3상 전압형 PWM 컨버터 운전시 전원측 리액터의 불평형을 고려한 보상법
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<h1>3. 시뮬레이션 결과</h1> <p>제안된 이론의 검증을 위하여 그림 5의 전력변환기에 대하여 표 1과 같이 변압기 2차측에 의한 전원의 불평형과 서로 다른 리액턴스의 크기를 갖는 조건에서 MATLAB/SIMULINK를 이용 시뮬레이션을 행하였다.</p> <table border><caption>표 1 시뮬레이션 조건</caption> <tbody><tr><td>분 류</td><td>a 상</td><td>b 상</td><td>C 상</td><td>비고</td></tr><tr><td>전원전압</td><td>100</td><td>100</td><td>150</td><td>최대전압[\(\mathrm{V} \)]</td></tr><tr><td>리액턴스</td><td>3.9</td><td>0</td><td>3.9</td><td>[\(\mathrm{mH} \)]</td></tr></tbody></table> <p>그림 6은 컨버터 운전시 정상전압과 역상전압의 궤적을 나타낸다. 그림 6(a)와 (b)에서 회전방향은 서로 반대방향으로 되어 있으며 반대방향의 회전좌표계에서 정상분과 역상분의 제어가 각각 이루어 짐을 알 수 있다. 또한 그림 6(c)는 불평형을 보상하기 위하여 보상된 변조파의 벡터궤적이다. 역상분이 보상되어 변조파의 궤적이 일그러져 있다.</p> <p>각 상의 리액턴스 크기가 비슷한 경우는 정상전류의 제어만으로도 어느 정도 불평형의 보상이 이루어지나 큰 차이가 있는 경우나 표 1의 조건과 같이 한상의 리액터성분이 존재하지 않을 경우에는 전류 제어기의 이득을 상당히 크게 하여야 목적을 달성할 수 있으며 제어기의 band-width를 높일 경우 시스템의 불안정을 일으키는 원인이 되므로 현실적으로 구현이 어렵다. 그러나 본 논문에서 제안된 기법의 경우 적은 제어기의 band-width로도 평형된 전원전류를 얻을 수 있어 불평형을 제어하는 적절한 방법으로 판단된다.</p>
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"시뮬레이션 조건의 b 상 리액턴스 값은 얼마인가?",
"시뮬레이션 조건의 C 상 전원전압은 얼마인가?",
"시뮬레이션 조건의 전원전압의 측정단위는 무엇인가?",
"시뮬레이션 조건에서 \\(\\mathrm{mH} \\)의 측정단위를 가지는 분류는 무엇인가?",
"제안된 이론을 실험하기 위한 시뮬레이션 조건 중 A 상의 전원전압은 얼마인가?",
"시뮬레이션 조건에서 a 상의 전원전압은 얼마인가?"
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인공물ED
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유•무기 하이브리드 페로브스카이트 소재의 안정성 향상 기술 동향
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<h2>3.4. 무기물 캡슐화</h2><p>열에 안정한 무기물을 페로브스카이트 소재의 캡슐로 사용하여 열적 안정성을 높일 수 있으며 그중 \( \mathrm{SiO}_{2} \)는 화학적, 수분 안정성이 우수해 캡슐 소재로 주로 사용된다. 단 분산 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) @ \( \mathrm{SiO}_{2} \) 코어-쉘 나노입자는 온도, 전구체 및 \( \mathrm{pH} \) 와 같은 합성 조건을 제어하여 합성한다. 고온에서 실리카 층이 빠르게 형성된 \( \mathrm{CsPbBr}_{3}-\mathrm{SiO}_{2} \) 복합체는 향상된 광 안정성 및 증가된 발광 특성을 보인다. 하지만 페로브스카이트 소재에 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 층을 직접 성장하는 것은 어려운 공정이며, \( \mathrm{SiO}_{2} \) 층 제작은 시간 소모적인 공정으로 인해 광학적 특성이 감소되는 문제가 발생한다.</p><h2>3.5. 0차원 매트릭스 내 3차원 페로브스카이트</h2><p>페로브스카이트 소재를 pc-LED에 적용하기 위해서는 고상 형태여야 하지만 일반적인 페로브스카이트 소재는 고상으로 합성 시 입자들 간의 응집으로 인해 양자구속 효과를 잃어 발광 효율이 감소하게 된다. 위에서 언급한 다양한 안정화 방법들을 이용하여 페로브스카이트 소재의 안정성을 높이기 위한 연구를 진행했지만 추가적인 공정이 필요하거나 빛과 수분에는 강한 안정성을 보이지만 열에는 약해 pc-LED의 발광 소재로서 한계를 보여줬다.</p><p>본 연구진이 보유하고 있는 기술인 동일한 화학 원소를 가지고 있으나 결정 구조가 다른 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) (0차원 페로브스카이트) 매트릭스가 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) (3차원 페로브스카이트)를 보호해 빛과 열에 대한 안정성을 증가시킨 방법에 대해서 기술할 것이다.</p><p>먼저 리간드 (oleic acid; OlAc), oleylamine;OlAm) 의 농도를 조절하면서 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 와 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \)의 비율을 조절하는 방법에 대해서 체계적으로 적립했다. 세슘 양과 납의 양을 동일한 비율로 합성 (\(\mathrm{Cs}\) : \( \mathrm{Pb}=1: 1 \)) 하면 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 가 형성되기 쉬운 환경이 된다. 하지만 OlAm양이 증가하게 되면 세슘 양이 증가하지 않았음에도 불구하고 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 가 형성됨을 \( \mathrm{X} \)-선 회절 분석 방법과 흡수파장 분석을 통해 알 수 있다. 이러한 현상이 발생할 수 있는 조건은 세슘의 양이 납의 양 보다 많은 (\(\mathrm{Cs}\) : \( \mathrm{Pb}=4 \) : 1) 경우에 가능하다. 이는 부분적으로 \( \mathrm{PbBr}_{2} \)가 OlAm과 강한 결합을 하면서 납 이온의 수가 줄어들었기 때문에 세슘이 풍부한 조건이 되어 가능하게 된다.</p><p>\( \mathrm{Cs}: \mathrm{Pb}=5: 1 \) 비율로 합성하면 \( \mathrm{CS}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 가 형성되기 쉬우나 OlAc의 양이 점점 증가하게 되면 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 로 상이 변화하게 된다. 이를 통해 세슘과 납의 비율과는 상관없이 리간드의 농도에 의해서 상이 변화하는 것을 확인할 수 있다. OlAc가 페로브스카이트 표면에 직접 결합하지 않지만, 리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 상을 안정화할 수 있다. 또한 OlAc의 농도가 증가하게 되면 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 의 입자 크기가 커져 \( \mathrm{X} \)-선 회절 패턴의 peak 이 비교적 넓어진 것을 확인할 수 있다. OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 세슘 혹은 납이 풍부한 조건을 만들어 원하는 조성의 물질을 합성할 수 있다. 이러한 결과는 OlAm이 녹색 발광의 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 불순물 상의 핵 형성을 방지하면서 비발광성의 순수한 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 의 형성을 촉진함을 의미한다. 반면에OlAc의 농도가 높은 경우 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 와 더불어 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 가 함께 생성되어 녹색 발광을 보인다. \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 매트릭스 내에 존재하는 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 는 TEM 이미지로 확인할 수 있다.</p><p>다수의 연구진은 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} / \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) 하이브리드 상을 연구했지만 발광 효율이나 안정성에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 하이브리드 상의 발광 특성에 대한 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 불순물 상의 부동태화 및 응집 효과를 연구하기 위해, 합성 조건을 수정하여 하이브리드-Ⅰ (납 전구체에 브로민화 수소 첨가)와 하이브리드-Ⅱ (세슘 전구체 및 납 전구체에 브로민화 수소 첨가)의 두 가지 상을 합성했다.</p><p>\( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 와 두 가지 하이브리드 상의 빛 안정성을 측정하기 위해 UV (\( 365 \mathrm{~nm} \)) 여기 시 변화하는 발광 강도를 측정했다. \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 는 12시간 후에 발광 강도가 초기 대비 \( 20 \% \) 감소를 보였으며 이는 표면 분해 및 트랩 준위 증가로 설명할 수 있다. 하이브리 드-I은 8시간 후에 \( 70 \% \) 의 발광 강도를 유지하였으나 하이브리드-Ⅱ는 광 유도 표면 부동태화 (photo-induced surface passivation)에 의해 오히려 발광 강도가 약 \( 15 \% \) 증가했다. 강한 UV (\( 365 \mathrm{~nm} \)) 여기 조건에서는 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 는 3 시간 후에 발광 강도를 약 \( 50 \% \) 만 유지했으나 하이브리드-II는 8시간 후에 약 \( 80 \%\), 19 시간 후에는 약 \( 70 \% \) 를 유지하였으며 대기 중에 1년 동안 노출되어도 발광을 유지했다.</p><p>11일 동안 두 단계를 거쳐 하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정했다. 첫 번째 단계에서 \( 120{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 로 5일 동안 열처리를 한 후 이어서 두 번째 단계에서 \( 160{ }^{\circ} \mathrm{C} \)로 6 일 동안 열처리를 진행 시 상이 변하지 않는 것을 X-선 회절패턴 분석으로 확인했다. 이는 열처리를 진행하는 동안 구조가 변화하지 않았음을 의미한다. 열적 소광 (thermal quenching) 특성을 확인하기 위해 하이브리드-II에 온도를 올린 후 상온으로 다시 냉각하는 실험을 진행했다. 고온에서, 하이브리드-Ⅱ의 발광 강도는 일반적으로 관찰되는 현상인 비방사성 채널의 활성화 또는 고온에서 새로운 트랩 생성으로 인해 감소했다. 하지만 상온에서는 다시 발광 강도를 회 복하는 것으로 보아 고온에서 일어나는 일시적인 현상 으로 추측할 수 있다. 여러 번의 가열-냉각주기에도 불구하고 발광 강도의 손실은 일어나지 않았으며 특히 \( 150{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 가열해 준 후에도 발광을 유지했다.</p><p>하이브리드-II를 고상으로 합성한 후 상용 적색 형광체와 청색 LED칩 (\( \lambda_{\max }=395 \mathrm{~nm} \)) 과 함께 백색 LED 를 제작했다. \( 20 \mathrm{~mA} \) 구동 전류에서 CIE (0.294,0.313 ) 의 백색광을 얻을 수 있으며 \( 3561 \mathrm{K} \)의 색온도와 약 88의 고연색 지수 (Color Rendering ; CRI)를 확보했다.</p>
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"무엇을 연구하기 위해, 합성 조건을 수정하였는가?",
"\\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 매트릭스 내에 존재하는 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 는 어떤 이미지로 확인할 수 있는가?",
"하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정하기 위한 첫 번째 단계에서 상이 변하지 않는 것을 무엇으로 확인했어?",
"\\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 는 12시간 후에 발광 강도가 초기 대비 \\( 20 \\% \\) 감소를 보였는데 이는 무엇으로 설명할 수 있어?",
"하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정하기 위한 두 번째 단계에서 일주일 동안 열처리를 진행했어?",
"하이브리드-Ⅱ는 광 유도 표면 부동태화 (photo-induced surface passivation)에 의해 발광 강도가 약 \\( 15 \\% \\) 감소했어?",
"여러 번의 가열-냉각주기에도 불구하고 발광 강도의 손실은 일어나지 않았으며 특히 \\( 200{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 가열해 준 후에도 발광을 유지했어?",
"OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 세슘 혹은 납이 풍부한 조건을 만들어 원하는 조성의 물질을 합성할 수 있어?",
"OlAc가 페로브스카이트 표면에 직접 결합하는가?",
"분산 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) @ \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 코어-쉘 나노입자는 온도, 전구체 및 \\( \\mathrm{pH} \\)는 어떤 조건인가?",
"다양한 안정화 방법들을 이용하여 페로브스카이트 소재의 안정성을 높이기 위한 연구를 진행했고, 추가적인 공정이 필요없었어?",
"어떤 소재의 안정성을 높이기 위해 다양한 안정화 방법들을 이용하여 연구를 진행했어?",
"일반적인 페로브스카이트 소재는 고상으로 합성 시 양자구속 효과를 잃는 이유는 무엇인가?",
"페로브스카이트 소재의 무엇을 높이기 위해 다양한 안정화 방법들을 이용하였어?",
"고온에서 실리카 층이 빠르게 형성된 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3}-\\mathrm{SiO}_{2} \\) 복합체는 향상된 광 안정성을 가지게 되는가?",
"\\( \\mathrm{Cs}: \\mathrm{Pb}=5: 1 \\) 비율로 합성하면 \\( \\mathrm{CS}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성되기 쉬우나 OlAc의 양이 점점 감소하게 돼?",
"리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 안정화할 수 없는가?",
"OlAm양이 증가하게 되면 세슘 양이 감소하지 않았음에도 불구하고 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성돼?",
"본 논문은 동일한 화학 원소를 가지고 있으나 결정 구조가 같은 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) (0차원 페로브스카이트) 매트릭스에 관한 방법에 대해서 기술하고 있어?",
"다양한 안정화 방법들을 이용하여 페로브스카이트 소재의 안정성을 높이기 위한 연구를 진행했지만 무엇에 약한 모습을 보여주었어?",
"분산 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) @ \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 코어-쉘 나노입자는 온도, 전구체 및 \\( \\mathrm{pH} \\)를 이용하여 합성하지 않는가?",
"소재를 pc-LED에 적용하기 위해서는 고상 형태여야 하는가?",
"OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 구리가 풍부한 조건을 만드는가?",
"이러한 현상이 발생할 수 있는 조건은 납의 양이 세슘의 양 보다 많은 (\\(\\mathrm{Cs}\\) : \\( \\mathrm{Pb}=4 \\) : 1) 경우에 가능해?",
"세슘과 납의 비율과는 상관없이 무엇에 의해서 상이 변화하는 것을 확인할 수 있는가?",
"화하적, 수분 안정성이 우수하여 캡슐 소재로 주로 사용되는 것은?",
"부분적으로 \\( \\mathrm{PbBr}_{2} \\)가 OlAm과 강한 결합을 하면서 납 이온의 수가 줄어들었기 때문에 세슘이 부족한 조건이 돼?",
"일반적인 페로브스카이트 소재는 고상으로 합성 시 감소하게 되는 것은 무엇인가?",
"무엇 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 안정화할 수 있어?",
"OlAc의 농도가 증가하게 되면 \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 패턴의 peak 이 비교적 좁아지는가?",
"리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 안정화할 수 없어?",
"OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 원하는 조성의 물질을 합성할 수 없는가?",
"OlAm양이 증가하게 되면 세슘 양이 증가하지 않았음에도 불구하고 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성됨을 어떻게 알 수 있어?",
"다양한 안정화 방법들을 이용하여 페로브스카이트 소재의 안정성을 높이기 위한 연구를 진행해서 pc-LED의 발광 소재로서 가능성을 보여줬어?",
"열적 안정성을 높일 때 열에 안정한 무기물을 어떤 소재의 캡슐로 사용하는가?",
"열에 안정한 무기물을 페로브스카이트 소재의 캡슐로 사용한다면 열적 안정성이 높아지는가?",
"시간 소모적인 공정으로 인해 \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 층 제작에서 발생하는 문제는 무엇인가?",
"또한 OlAc의 농도가 감소하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 의 입자 크기가 커지는가?",
"OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 세슘 혹은 납이 부족한 조건을 만드는가?",
"위에서 언급한 기 위한 연구를 진행했지만 한계가 있거나 어떤 공정이 필요했어?",
"일반적인 페로브스카이트 소재는 고상으로 합성 시 양자구속 효과를 잃는가?",
"고온에서 실리카 층이 빠르게 형성된 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3}-\\mathrm{SiO}_{2} \\) 복합체는 어떤 특성을 보이는가?",
"또한 OlAc의 농도가 증가하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 의 입자 크기가 작아지는가?",
"OlAm이 녹색 발광의 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 불순물 상의 핵 형성을 방지하면서 무엇을 촉진함을 의미하는가?",
"일반적인 페로브스카이트 소재는 고상으로 합성 시 발광 효율이 증가하게 되는가?",
"무엇의 비율을 조절함으로써 세슘 혹은 납이 풍부한 조건을 만들어 원하는 조성의 물질을 합성할 수 있어?",
"여러 번의 가열-냉각주기에도 불구하고 발광 강도의 무엇이 일어나지 않았는가?",
"하이브리드-II에 온도를 올린 후 상온으로 다시 냉각하는 실험은 어떤 특성을 확인하기 위한 거야?",
"\\( \\mathrm{Cs}: \\mathrm{Pb}=5: 1 \\) 비율로 합성하면 OlAc의 양이 점점 감소하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 로 상이 변화하게 되는가?",
"부분적으로 \\( \\mathrm{PbBr}_{2} \\)가 OlAm과 강한 결합을 하면서 무엇이 줄어들었는가?",
"다수의 연구진이 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} / \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 하이브리드 상을 연구했지만 연구를 많이 하지 않은 것은 무엇인가?",
"세슘과 납의 비율과는 상관없이 리간드의 농도에 의해서 상이 변화하는 것을 확인할 수 있는가?",
"OlAc가 페로브스카이트 표면에 직접 결합해서, 리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 안정화할 수 있는가?",
"세슘과 납의 비율과 리간드의 농도에 의해서 상이 변화하는 것을 확인할 수 있어?",
"부분적으로 \\( \\mathrm{PbBr}_{2} \\)가 OlAm과 강한 결합을 하면서 납 이온의 수가 증가해?",
"세슘 양과 납의 양을 동일하지 않은 비율로 합성 (\\(\\mathrm{Cs}\\) : \\( \\mathrm{Pb}=1: 2 \\)) 하면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 가 형성되기 쉬운 환경이 돼?",
"리간드의 농도에 의해서 상이 변화하는 것을 확인할 수 없어?",
"\\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 는 12시간 후에 발광 강도가 초기 대비 \\( 20 \\% \\) 증가를 보였는가?",
"\\( \\mathrm{Cs}: \\mathrm{Pb}=5: 1 \\) 비율로 합성하면 \\( \\mathrm{CS}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성되기 쉬우나 무엇이 점점 증가하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 로 상이 변화하게 되는가?",
"본 논문에서는 일반적인 페로브스카이트 소재를 무엇으로 합성하는가?",
"\\( \\mathrm{Cs}: \\mathrm{Pb}=8: 1 \\) 비율로 합성하면 \\( \\mathrm{CS}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성되기 쉬워져?",
"세슘 양과 납의 양을 동일한 비율로 합성 (\\(\\mathrm{Cs}\\) : \\( \\mathrm{Pb}=1: 1 \\)) 하면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 가 형성되기 어려운 환경이 돼?",
"세슘 양과 무엇의 양을 동일한 비율로 합성했어?",
"하이브리드-Ⅱ는 무엇때문에 오히려 발광 강도가 약 \\( 15 \\% \\) 증가했는가?",
"두 번째 단계에서 \\( 120{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 6 일 동안 열처리를 진행했어?",
"상온에서는 다시 발광 강도를 회복하는 것으로 보아 고온에서 일어나는 장기적인 현상 으로 추측할 수 있어?",
"반면에OlAc의 농도가 높은 경우 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 와 더불어 무엇이 함께 생성되어 녹색 발광을 보이는가?",
"\\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 와 두 가지 하이브리드 상의 빛 안정성을 측정하기 위해 UV (\\( 365 \\mathrm{~nm} \\)) 무엇을 측정하였는가?",
"한 번의 가열-냉각주에도 불구하고 발광 강도의 손실은 일어나지 않았어?",
"하이브리드-II를 고상으로 합성한 후 상용 적색 형광체와 청색 LED칩 (\\( \\lambda_{\\max }=395 \\mathrm{~nm} \\)) 과 함께 무엇을 제작했어?",
"하이브리 드-I은 8시간 후에 \\( 70 \\% \\) 의 발광 강도를 유지하지못하였어?",
"열적 소광 (thermal quenching) 특성을 확인하기 위해 어떤 실험을 진행했어?",
"리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 안정화할 수 없어?",
"고온에서, 하이브리드-Ⅱ의 무엇이 감소했어?",
"하이브리드-II를 무엇으로 합성했어?",
"\\( 20 \\mathrm{~mA} \\) 구동 전류에서 \\( 3561 \\mathrm{K} \\)의 색온도와 무엇을 확보했어?",
"11일 동안 세 단계를 거쳐 하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정했어?",
"리간드 쉘 내에 높은 OlAc : OlAm (부피 기준)은 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 상을 어떻게 할 수 있는가?",
"하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정하기 위한 첫 번째 단계에서 \\( 150{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 5일 동안 열처리를 했어?",
"21일 동안 두 단계를 거쳐 하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정했어?",
"또한 OlAc의 농도가 증가하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 의 입자 크기가 작아져 \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 패턴의 peak 이 비교적 넓어진 것을 확인할 수 있는가?",
"OlAc의 농도가 증가하게 되면 \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 패턴의 peak 이 비교적 넓어진 것을 확인할 수 없어?",
"하이브리드-Ⅱ의 열적 안정성을 측정하기위한 첫 번째 단계에서 일주일 동안 열처리를 했어?",
"\\( \\mathrm{Cs}: \\mathrm{Pb}=5: 1 \\) 비율로 합성하면 \\( \\mathrm{CS}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 가 형성되기 쉬운가?",
"부분적으로 \\( \\mathrm{PbBr}_{2} \\)가 OlAm과 강한 결합을 하면서 납 이온의 수가 늘어났는가?",
"어떤 경우 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) 와 더불어 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 가 함께 생성되어 녹색 발광을 보이는가?",
"고온에서, 하이브리드-Ⅱ의 발광 강도는 일반적으로 관찰되는 현상인 비방사성 채널의 활성화 또는 고온에서 새로운 트랩 생성으로 인해 증가했어?",
"OlAc와 OlAm의 비율을 조절함으로써 세슘 혹은 납이 부족한 조건을 만들어 원하는 조성의 물질을 합성할 수 있어?",
"\\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 와 두 가지 하이브리드 상의 무엇을 측정하려고 하였는가?",
"11일 동안 두 단계를 거쳐 하이브리드-Ⅱ의 무엇을 측정했어?",
"OlAc의 농도가 증가하게 되면 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) 의 입자 크기가 커져 \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 패턴의 무엇이 비교적 넓어진 것을 확인할 수 있는가?",
"하이브리 드-I은 8시간 후에 \\( 80 \\% \\) 의 발광 강도를 유지하였어?",
"\\( \\mathrm{SiO}_{2} \\)는 화학적, 수분 안정성이 낮은가?",
"\\( \\mathrm{SiO}_{2} \\)가 캡슐소재로 주로 사용되는 2가지 이유는 무엇인가?",
"페로브스카이트 소재에 \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 층을 직접 성장하는 것은 쉬운 공정인가?",
"열에 안정한 무기물을 페로브스카이트 소재의 캡슐로 사용하여 높일 수 있는 것은 무엇인가?",
"페로브스카이트 소재의 캡슐을 만들 때 열에 안정한 무기물을 사용하면 무엇을 높일 수 있어?"
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인공물ED
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유•무기 하이브리드 페로브스카이트 소재의 안정성 향상 기술 동향
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<h1>1. 서 론</h1><p>페로브스카이트 소재는 우수한 광학적 특성과 가시광 영역의 범위에서 조절 가능한 밴드갭 (tunable bandgap), 높은 광양자 효율 (high photolumi-nescence quantum yield), 높은 광흡수 계수(strong light-absorption coefficients), 좁은 광방출 선폭 (narrow emission spectra), 높은 결함 내성 (high defect tolerance)등의 특성을 바탕으로 태양전지와 디스플레이 분야에서 주목받는 소재이다. 2009 년에 용액공정으로 합성된 유 무기 할로겐화 페로브스카이트 물질을 태양 전지의 광흡수체로 사용된 것을 기점으로 태양 전지 분야에서 활발히 연구되던 페로브스카이트 소재는 발광 다이오드(Light-Emitting Diode; LED), 센서, 레이저 등 다양한 분야에서 응용되며 우수한 특성을 나타내고 있다.</p><p>기본적인 페로브스카이트 구조는 \( \mathrm{ABX}_{3} \) 이며, 모서리의 \( \mathrm{A} \) 자리에 1 가 유 무기 양이온, 체심격자 \( \mathrm{B} \)자리에 2 가 금속 양이온, 면심격자 \(\mathrm{X}\)자리에 할로겐 음이온으로 구성되어 있다. \( \mathrm{A} \) 자리에 유기 양이온 (\(\mathrm{CH}_{3} \mathrm{NH}_{3}{ }^{+} ; \mathrm{MA}^{+}\),\(\mathrm{CH}\left(\mathrm{NH}_{2}\right)_{2}{ }^{+} ; \mathrm{FA}^{+}\), etc.)이 있는 경우 유기 페로브스카이트라 하며, 무기 양이온 (세슘, 루비듐 etc.)이 있는 경우 무기 페로브스카이트로 구별된다.</p><p>페로브스카이트의 입방 (cubic) 구조를 안정하게 유지하기 위해서는 구성 이온들 간의 크기 비를 나타내는 구조적 인자 (structural factor)들을 고려해야 한다. 이는 Goldschmidt가 제안한 tolerance factor (\( \tau) \)( 와 octahedral factor (\( \mu \)) 를 통해 확인할 수 있다.</p><p>\( \tau=\frac{r_{A}+r_{x}}{\sqrt{2}\left(r_{B}+r_{x}\right)} \)<caption>(1)<caption></p><p>\( \mu=\frac{r_{B}}{r_{x}} \)<caption>(2)<caption></p><p>\( r_{A}\), \(r_{B}\), \(r_{x} \) 는 페로브스카이트 이온들의 반지름이며 \( 0.85< \text{tolerance factor} (\tau)< 1.1 \) 를 만족하며 \( 0.44< \text{octahedral factor} (\mu) \) 조건을 만족할 때 안정한 입방 구조를 가지게 된다.</p><p>할로겐 음이온을 \( \mathrm{I}^{-}\), \(\mathrm{Br}^{-}\), \(\mathrm{Cl}^{-} \)로 변환하면서 적색,녹색 및 청색으로 쉽게 색을 조정할 수 있으며 색순도가 높은 페로브스카이트 소재는 형광체 변환 LED(phosphor-converted LED; pc-LED)에 적용될 수 있다. 특히 페로브스카이트 소재를 적용한 pc-LED의 색영역은 National Television System Committee (NTSC) \( 140 \% \) 이상의 영역을 확보하며 기존의 OLED와 QLED를 상회한다. 하지만 pc-LED 구동 시 LED 칩에서 발생하는 열 ( \(200{\circ} \mathrm{C}\)) 은 일반적으로 발광 손실을 일으켜 소자 효율 감소에 심각한 영향을 미치게 된다. 또한 pc-LED는 일 상생활에서 사용하기 때문에 pc-LED의 발광재료로 빛과 수분 등 환경적 요인에 대한 안정성이 높은 소재가 요구된다.</p><p>하지만 페로브스카이트 소재는 열, 수분, 빛, 산소 등 환경적 요인에 대한 안정성이 낮아 pc-LED의 발광재료로 응용하는 데 한계가 있다. 본 기고에서는 페로브스카이트 소재가 환경적 요인에 의해 안정성이 저하되는 메커니즘에 대해 알아 보며, 이를 극복하기 위한 연구들에 대해 기술할 것이다.</p>
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"페로브스카이트의 입방 구조를 안정하게 유지하기 위해서는 구성 이온들 간의 크기 비를 나타내는 무슨 구조를 고려해야 하는가?",
"페로브스카이트 소재에 대한 설명으로 맞는 말은 무엇인가요?",
"우수한 광학적 특성과 가시광 영역의 범위에서 조절 가능한 밴드갭 , 높은 광양자 효율, 높은 광흡수 계수, 좁은 광방출 선폭, 높은 결함 내성 등의 특성을 가진 것은 무엇입니까?",
"페로브스카이트 소재는 어떤 분야에서 응용되었습니까?",
"\\( \\mathrm{A} \\) 자리에 유기 양이온 (\\(\\mathrm{CH}_{3} \\mathrm{NH}_{3}{ }^{+} ; \\mathrm{MA}^{+}\\),\\(\\mathrm{CH}\\left(\\mathrm{NH}_{2}\\right)_{2}{ }^{+} ; \\mathrm{FA}^{+}\\), etc.)이 있는 경우 무엇 이라합니까?",
"\\( r_{A}\\), \\(r_{B}\\), \\(r_{x} \\) 는 페로브스카이트 이온들의 반지름이며 팔면체 인자의 범위는 얼마 입니까?",
"용액공정으로 합성된 유 무기 할로겐화 페로브스카이트 물질을 태양 전지의 광흡수체로 사용된 것을 기점은 언제입니까?",
"\\( r_{A}\\), \\(r_{B}\\), \\(r_{x} \\) 는 페로브스카이트 이온들의 반지름이며 공차 계수를 만족하는 범위는 무엇입니까?",
"구성 이온들 간의 크기 비를 나타내는 구조적 인자를 고려해야 하는 이유는 무엇입니까?",
"pc-LED는 일 상생활에서 사용하기 때문에 어떻게 해야 합니까?",
"\\( r_{A}\\), \\(r_{B}\\), \\(r_{x} \\) 는 페로브스카이트 이온들의 무엇입니까?",
"할로겐 음이온의 색순도가 높은 페로브스카이트 소재는 무엇에 적용할 수 있나요?"
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인공물ED
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유•무기 하이브리드 페로브스카이트 소재의 안정성 향상 기술 동향
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<h1>3. 페로브스카이트 소재 안정성 향상 전략</h1><h2>3.1. 다차원 (multi-dimension)에 따른 페로브스카이트 안정성 향상</h2><p>일반적인 페로브스카이트 구조인 \( \mathrm{ABX}_{3} \) 는 3 차원 페로브스카이트라 불리우며 \( \mathrm{BX}_{6} \) 로 이루어진 팔면체의 6 개 모서리가 모두 연결되어 있다. \( \mathrm{A} \) 자리에 긴 체인 유기 분자가 존재하면 \( \mathrm{BX}_{6} \) 의 연결을 끈어 층상구조를 형성한다. 이를 2차원 페로브스카이트 또는 Ruddlesden-Popper구조라고 한다. 2차원 페로브스카이트는 \( \mathrm{L}_{2}\left\{\mathrm{ABX}_{3}\right\}_{\mathrm{n}-1} \) 으로 표현할 수 있으며 \( \mathrm{L} \) 은 긴 체인 리간드 양이온, \( \mathrm{n} \) 은 \( \mathrm{BX}_{6} \) 의 꼭지점들끼리 모두 연결되어 있는 페로브스카이트의 층의 개수를 의미하며 이는 유기 양이온에 의해 조절된다. 긴 체인 유기 분자 간의 반데르발스 (Van der Waals) 결합으로 인해 생성 에너지가 높아 2 차원 페로브스카이트 소재는 3차원 페로브스카이트 소재에 비해 안정성이 높다. 이는 대기중에 노출된 \( \mathrm{PEA}_{2} \mathrm{PbI}_{4} \) (2차원 페로브스카이트 소재)가 \( \mathrm{MAPbI}_{3} \) (3차원 페로브스카이트 소재)보다 느리게 구조가 분해 되는 것으로 확인할 수 있다.</p><h2>3.2. A자리 및 B자리 치환</h2><p>\( \mathrm{A} \) 자리를 치환하는 것만으로도 페로브스카이트 소재의 안정성을 증가할 수 있다. 예를 들어 이온 반지름이 \( 1.81 \mathring{A} \) 인 \( \mathrm{Cs}^{+} \)가 있는 페로브스카이트에 이온 반지름이 \( 2.79 \mathring{A} \) 인 \( \mathrm{FA}^{+} \)를 치환하면 구조 안정성이 증가한다. \( \mathrm{PbBr}_{6} \) 팔면체 연결의 간극에 있는 \( \mathrm{FA}^{+} \)는\( \mathrm{Pb}-\mathrm{Br}-\mathrm{Pb} \) 결합에 영향을 미쳐 화학적 압력에 의해 이상적인 각도에서 \( 15^{\circ} \) 까지 편차가 발생한다. 이러한 화학적 압력은 \( \mathrm{PbBr}_{6} \) 팔면체의 기울어짐 또는 공간 충진 밀도의 증가를 초래하며, 이는 FA기반 페로브스 카이트 구조가 보다 우수한 안정성을 갖는 이유이다. 이는 동일한 조건으로 \( \mathrm{MAPbBr}_{3} \) 와 \( \mathrm{FAPbBr}_{3} \) 를 세척 시 \( \mathrm{FAPbBr}_{3} \) 가 더 높은 발광 효율을 유지하는 것을 통해 확인할 수 있다. A 자리의 도핑을 통해 구조적 안정성을 높일 수 있지만 밴드 엣지 캐리어 (band edge carrier) 특성에 크게 영향을 미치지 않으며 광학적 특성은 \( \mathrm{B} \) 자리의 도핑에 의해 주로 변화한다.\( \mathrm{B} \) 자리에 \( \mathrm{Pb}^{2+} \) 가 존재하는 페로브스카이트 소재에 \( \mathrm{Mn}^{2+} \) 를 도핑 하게 되면 밴드 갭 내에 \( { }^{4} \mathrm{~T}_{1} \) 준위와 \( { }^{6} \mathrm{~A}_{1} \) 준위가 형성되고 \( ~ 2.06 \mathrm{eV} \) 의 추가적인 에너지 준위가 형성되어 두 개의 발광 peak을 보인다. 이는 모체가 되는 \( \mathrm{Pb}^{2+} \) 페로브스카이트 소재에서 \( \mathrm{Mn}^{2+} \) 준위로 에너지 전달이 발생하여 나타나는 현상이다. \(\mathrm{Mn}^{2+} \) 도핑 시 광학적 특성이 변화할 뿐만 아니라 tolerance factor의 증가로 안정성 또한 증가한다. 이는 \( \mathrm{CsPbBr}_{3}: \mathrm{Mn}^{2+} \) 가 120 일 동안 대기중에 노출되면 기존 발광 효율 대비 \( 60 \% \) 를 유지하는 반면 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 는 30일 후에 발광하지 않는 것으로 확인 가능하다.</p><h2>3.3. 폴리머 매트릭스 캡슐화</h2><p>폴리머 매트릭스 (polymer matrix)는 페로브스 카이트 소재를 효과적으로 캡슐화하여 주변 환경으로부터 보호할 수 있으며 특히 수분에 우수한 안정성을 보인다. 일부 폴리머는 페로브스카이트 소재를 부동태화 (passivation)하여 발광 특성을 향상시킨다. Polystyrene (PS), Polycarbonate (PC) 폴리머 매트릭스 사용 시 물속에 60 일 이상 보관하여도 높은 발광을 유지하고 있는 반면 Poly (methyl methacrylate); PMMA를 매트릭스로 사용할 경우 발광을 잃는 것을 확인할 수 있다. 또한 폴리머의 한 종류인 Poly (alphamethylstyrene); PMS와 나노 금 입자 (nano gold particle; NGP)를 함께 섞어 매트릭스를 형성한 후 NGP를 제거하고 남은 공간에 \( \mathrm{MAPbBr}_{3} \) 를 성장시키는 방법으로 제조한다. 형성된 페로브스카이트-폴리머 복합체는 7달 후에도 안정성을 유지했다. 이처럼 폴리머 매트릭스는 수분에 대한 안정성은 매우 뛰어나지만 폴리머 자체가 열에 취약한 단점이 있어 pc-LED 응용에는 한계가 있다.</p>
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"일반적인 페로브스카이트 구조는 뭐야?",
"일반적인 페로브스카이트 구조는 뭐지?",
"2차원의 페로브스카이트 소재가 3차원 페로브스카이트 소재보다 안정성이 높은 이유는 뭐야?",
"페로브스카이트 소재의 안정성을 증가시킬 수 있는 방법은 뭐가 있어?",
"FA기반 페로브스카이트 구조가 우수한 안정성을 가지는 이유가 뭐야?",
"A자리 도핑을 통해 무엇을 높일 수 있니?",
"무엇을 A자리 도핑을 통해 향상시킬 수 있어?",
"\\( \\mathrm{FAPbBr}_{3} \\)가 \\( \\mathrm{MAPbBr}_{3} \\)보다 더 높은 발광 효율을 유지해?",
"매트릭스로 사용할 경우 발광을 잃는 것은 뭐야?",
"\\(\\mathrm{Mn}^{2+} \\) 도핑 시 안정성이 증가하는 이유가 뭐야?",
"폴리머 매트릭스가 pc-LED에 사용되지 못하는 이유가 뭐야?",
"어떻게 일부 폴리머 매트릭스의 발광 특성을 향상시켜?",
"일부 폴리머 매트릭스의 발광 특성을 어떻게 향상시키니?",
"만약 \\( \\mathrm{B} \\) 자리에다가 \\( \\mathrm{Pb}^{2+} \\)가 존재하는 페로브스카이트 소재에 도핑을 실시하여 밴드 갭 내에 \\( { }^{4} \\mathrm{~T}_{1} \\) 준위와 \\( { }^{6} \\mathrm{~A}_{1} \\) 준위가 형성되면, 하나의 발광 피크만 보여?"
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인공물ED
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유•무기 하이브리드 페로브스카이트 소재의 안정성 향상 기술 동향
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<h1>2. 환경적 요인에 의한 페로브카이트 소재 불안정성</h1><h2>2.1. 수분에 의한 안정성 영향</h2><p>유기 페로브스카이트인 \( \mathrm{MAPbI}_{3} \) 의 \(\mathrm{MA}^{+}\)와 \(\mathrm{I}^{-}\)는 약한 결합을 하고 있어 이수화 상 (dihydrate phase)에서는 물과 반응하여 페로브스카이트 소재의 분해를 야기한다. 이는 \( \mathrm{MAPbI}_{3} \) 와 물이 반응하여 생성된 이수화 화합물 (\( \mathrm{MAPbI}_{3} \cdot \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)) 이 \( \mathrm{CH}_{3} \mathrm{NH}_{2}\), \(\mathrm{HI}\), \(\mathrm{PbI}_{2} \) 로 분해되고, 생성된 \( \mathrm{CH}_{3} \mathrm{NH}_{2} \) 와 \( \mathrm{HI} \) 는 물에 녹아 결국 고상의 \( \mathrm{PbI}_{2} \) 만 남는 것으로 설명할 수 있다.</p><p>무기 페로브스카이트는 수분에 의한 재결정화 및 표면 결합 리간드의 손실과 분해로 인해 표면에 트랩 준위가 증가하여 발광효율이 감소한다. 또한 페로브 스카이트 소재는 빛이 없는 상황에서도 물에 의해 소재가 분해되어 안정성이 감소한다.</p><h2>2.2. 빛에 의한 안정성 영향</h2><p>페로브스카이트 소재가 장시간 빛에 노출되는 경우 광-생성 전하 (photo-generated carrier)가 페로브스카이트 소재 표면으로 확산되어 이온성 표면 리간드와 결합한다. 이 과정 중에 몇 개의 리간드들은 용매에 녹아, 보호되지 않은 면을 중심으로 페로브스카이트 소재끼리 응집하여 발광 효율이 감소한다. 또한 페로브스카이트 소재의 응집 및 리간드 손실로 인해 트랩 준위가 증가하여 광학적 특성이 현저히 감소된다. pc-LED는 실생활에서 장시간 빛에 노출되기때문에 빛에 의한 발광 감소 및 소재 안정성 감소는 고연색 발광을 필요로 하는 pc-LED의 적용에 문제가 된다.</p><h2>2.3. 산소에 의한 안정성 영향</h2><p>페로브스카이트 소재는 빛에 노출된 경우에만 산소와 반응하며 특히 광-생성 전하를 가진 페로브스카이트 소재는 산소 분자의 영향을 받기 쉽다. 산소 분자가 격자로 확산되어 공공 결함 (vacancy)을 채우게 되고 광-생성 전자가 전도대에, 정공이 가전자대에 생성된다. 페로브스카이트 소재와 산소가 반응해 \( \mathrm{O}^{2-} \) 가 생성되어 \( \mathrm{MAPbI}_{3} \) 가 \( \mathrm{PbI}_{2}\), \(\mathrm{H}_{2} \mathrm{O}\), \(\mathrm{I}_{2}\), \(\mathrm{CH}_{3} \mathrm{NH}_{2} \) 로 분해된다. 이러한 광-산화 (photo-oxidation) 과정으로 페로브스카이트 소재가 분해되어 안정성이 감소한다.</p><h2>2.4. 열에 의한 안정성 영향</h2><p>열중량분석 (TGA) 분석으로 확인한 페로브스카이트 소재는 수분과 산소가 없을 때 \( \mathrm{CsPbX}_{3} \) 는 \( 500{ }^{\circ} \mathrm{C} \),\( \mathrm{MAPbX}_{3} \) 는 \( 220{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 구조를 유지할 수 있다. 유 · 무기 페로브스카이트는 열에 의해 비교적 높은 안정성을 가지고 있지만 고온에서 페로브스카이트 소재가 수분과 산소에 반응하면 구조 분해가 더 가속화되어 안정성이 급격히 감소한다.</p><p>또한 고온에서 발광 효율이 감소하는데 이는 열적으로 활성화된 할로겐 공공 결함에 의해 \(\mathrm{MAPbBr}_{3} \) 는\( 100{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 온도에서 발광을 거의 보이지 않으며 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) 는 약 \( 80 \% \) 의 발광 손실을 보이는 것으로 확인할 수 있다.</p>
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"무기 페로브스카이트의 표면에 트랩 준위가 증가하여 발광효율이 감소하는 원인이 뭐야?",
"페로브스카이트 소재는 빛이 있는 상황에서만 물에 의해 소재가 분해돼?",
"페로브스카이트 소재가 장시간 빛에 노출되는 경우 이온성 표면 리간드와 결합을 하는 이유가 뭐야?",
"페로브 스카이트 소재끼리는 응집이 불가능해?",
"페로브스카이트 소재의 응집과 리간드 손실로 인해 광학적 특성이 감소될 수 있어?",
"발광감소와 소재 안정성 감소가 pc-LED의 적용에 문제를 발생시키는 원인이 뭐야?",
"페로브스카이트 소재는 산소의 반응과 상관없이 고온에서도 높은 안정성을 지니고 있어?",
"페로브스카이트 소재는 빛이 없을 때 산소와 반응해?",
"\\( \\mathrm{MAPbX}_{3} \\) 는 산소가 있어도 고온에서 구조를 유지할 수 있어?",
"광-생성 전하를 가진 페로브스카이트 소재가 산소분자의 영향을 받을 때, 광-생성 전자는 가전자대에 생성이되고, 정공은 전도대에 생성이 돼?",
"이수화 상에서는 물과 반응하여 페로브스카이트 소재의 분해를 야기하는 원인이 뭐야?"
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인공물ED
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유•무기 하이브리드 페로브스카이트 소재의 안정성 향상 기술 동향
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<h1>4. 결론</h1><p>본 원고에서는 흥미로운 특성으로 인해 광응용 분야에서 주목받고 있는 페로브스카이트 소재의 환경적요인인 수분, 빛, 산소, 열로 인한 불안정성 원인에대해 알아보았으며, 이를 극복하기 위한 방법으로 다차원 페로브스카이트, 치환, 폴리머 캡슐화, 무기물캡슐화에 대해 살펴보았다.</p><p>본 연구진에서는 \( \mathrm{Cs}_{4} \mathrm{PbBr}_{6} \) (0차원 페로브스카이트) 매트릭스 내 \( \mathrm{CsPbBr}_{3} \) (3차원 페로브스카이트)가 존재하는 하이브리드 타입을 합성하여 빛과 열에 안정 성이 뛰어난 페로브스카이트 소재에 대한 연구를 진행 했다. 합성된 소재를 이용하여 pc-LED의 발광소재로 적용하고 그 결과로 고연색 지수의 WLED를 구현 했다.</p><p>많은 연구진들이 페로브스카이트 소재의 안정성을 증가하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 추후에 높은 광학적 특성과 고안정성의 페로브스카이트 소재가 pc-LED뿐만 아니라 차세대 디스플레이 등 다양한 분야에서 응용되기를 기대한다.</p>
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"광응용 분야에서 주목받고 있는 페로브스카이트 소재의 환경적요인인 수분, 빛, 산소, 열로 인한 효율성의 원인에대해 알아보았습니까?,",
"본 연구진에서는 \\( \\mathrm{Cs}_{4} \\mathrm{PbBr}_{6} \\) (0차원 페로브스카이트) 매트릭스 내 \\( \\mathrm{CsPbBr}_{3} \\) (4차 페로브스카이트)가 존재하는 하이브리드 타입을 합성하여 빛과 열에 안정 성이 뛰어난 페로브스카이트 소재에 대한 연구를 진행 했습니까?"
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인공물ED
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AMFPD를 위한 TFT 기초
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<h2>3.2. TFT 소자의 응용 분야</h2><p>AMFPD는 TFT의 가장 큰 응용 분야이다. 본 절에서는 LCD 및 OLED 디스플레이의 기본 pixel 구조를 설명하고 TFT 역할에 대해 살펴보고자 한다. 먼저, LCD는 전압 구동 방식으로 1개의 기본 pixel은 1개의 TFT와 1개의 capacitor로 구성되어 있다. 여기서, TFT는 pixel의 on/off를 위한 스위칭 역할 (SW TFT)을 하므로, 앞서 설명된 TFT의 transfer 특성에 대한 분석이 중요하다. SW TFT의 on 시간은 off 시간과 비교하여 매우 짧기 때문에, 고해상도 AMFPD 제품의 구동을 위해서는 빠른 스위칭 특성 (ex. 큰 \( \mu_{\mathrm{FET}} \), 작은 S.S 등)이 반드시 필요하다. 한편, OLED 디스플레이는 전류 구동 방식으로 1개의 기본 pixel은 2개의 TFT (일반적으로, p-type LTPS TFT)와 1개의 capacitor로 구성되어 있다. LCD와 동일한 역할을 수행하는 1개의 SW TFT 외에 추가로 OLED 구동을 위한 1개의 TFT (DR TFT)가 있다. 한편, 각각의 pixel마다 동일한 OLED 전류 구동 구현을 위한 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 보상 기술이 매우 중요하고 이를 위해 다수의 SW TFT를 추가적으로 적용한다. 이를 다음 수식을 통해 살펴보면 OLED 구동전류는 주어진 data 신호에 의존하게 된다.</p><p>\( \begin{aligned} \mathrm{I}_{\mathrm{OLED}}=& \mu_{\mathrm{FET}} \cdot \mathrm{C}_{\mathrm{ox}} \cdot(\mathrm{W} / 2 \mathrm{~L}) \cdot\left(\mathrm{V}_{\mathrm{SG}}-\mathrm{V}_{\mathrm{th}}\right)^{2} \\=& \mu_{\mathrm{FET}} \cdot \mathrm{C}_{\mathrm{ox}} \cdot(\mathrm{W} / 2 \mathrm{~L}) \cdot\left(\mathrm{V}_{\mathrm{DD}}-\left(\mathrm{V}_{\mathrm{Data}}-\mathrm{V}_{\mathrm{th}}\right)-\mathrm{V}_{\mathrm{th}}\right)^{2}\\=& \mu_{\mathrm{FET}} \cdot \mathrm{C}_{\mathrm{ox}} \cdot(\mathrm{W} / 2 \mathrm{~L}) \cdot\left(\mathrm{V}_{\mathrm{DD}}-\mathrm{V}_{\mathrm{Data}}\right)^{2} \end{aligned} \)</p><p>최근, 디스플레이의 전력 감소 및 해상도 향상에 대한 요구가 지속적으로 높아지면서 차세대 디스플레이 기술 중 하나로 micro/mini LED 디스플레이가 연구 및 개발되고 있다. 통상적으로 \( 100 \mu \mathrm{m} \) 미만 크기의 LED를 micro LED로, \( 100 \mu \mathrm{m} \)보다 크면서 현재 LED보다 작은 것을 mini LED로 분류한다. 일반적으로 micro LED는 GaN 기반의 wafer에서 제작되므로, 이를 기존의 AM 기술과 접목시키는 것은 어렵다. 또한, micro LED 디스플레이에서 고정 프레임 시간으로 수백만 pixel에 전력을 공급하려면 보다 빠른 소자가 필요하다. 현재의 TFT 기술은 필요한 전류와 속도를 제공하기 어렵기 때문에, 이를 뛰어넘는 새로운 기술을 필요로 하고 있다.</p><p>끝으로, TFT소자는 디스플레이 이외에도 RFID 태크, 센싱 소자, 의료 응용분야, 저가 일회용 전자기기 등 매우 다양한 응용 분야에서 활발히 연구/개발되고 있다.</p>
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"본 논문의 설명에 따르면 LCD는 어떤 방식으로 구성되어있나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이의 기본 픽셀은 무엇으로 이루어져있나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 LCD는 전류 구동 방식으로 작동하나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 어느정도 크기 밑의 LED를 micro LED라고 분류하나?",
"본 논문에서 소개하고 있는, 디스플레이 이외에 TFT소자가 이용되고 있는 분야 중 RFID 태크, 센싱 소자, 의료 응용분야 이외의 분야는 무엇인가?",
"본 논문에 따르면 AMFPD는 무엇의 가장 큰 응용분이인가?",
"본 논문의 설명에 따르면, 전압 구동 방식의 LCD의 경우 1개의 기본 pixel은 무엇으로 이루어져 있는가?",
"본 절에서는 LCD 및 OLED 디스플레이의 기본적인 무엇의 구조에 대해 설명하는가?",
"본 논문의 설명에 따르면, 전압 구동 방식의 LCD에서 TFT의 transfer 특성에 대한 분석이 중요한 이유는 무엇인가?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이는 어떤 방식으로 작동하나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이는 전류 구동 방식으로 작동하나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이에서 각각의 pixel마다 동일한 OLED 전류 구동 구현을 위해서 중요한 기술은 무엇인가?",
"본 논문에 따르면 차세대 디스플레이 기술 중 하나로 micro/mini LED 디스플레이에 대한 연구가 이루어지는 이유는 무엇인가?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이의 경우 1개의 기본 픽셀은 2개의 TFT로 이루어져 있는데 LCD와 동일한 역할을 수행하는 것 말고 다른 하나는 어떤 역할을 위한 것인가?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 어느정도 크기 밑의 LED를 mini LED라고 부르나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 \\( 100 \\mu \\mathrm{m} \\) 보다 작은 LED를 micro LED라고 분류하나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 \\( 100 \\mu \\mathrm{m} \\) 보다는 크지만 현재 사용중인 LED보다 작은 것을 뭐라고 분류하나?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 micro LED를 나누는 기준 크기는 어느정도 되나?",
"본 논문에 따르면 일반적으로 micro LED의 경우 wafer에서 제작되는데, 이는 무엇을 기반으로 하는가?",
"본 논문에 따르면 일반적으로 micro LED의 경우 GaN 기반의 wafer에서 제작되기 때문에 기존의 어떤 기술과 접목시키기 어려운가?",
"본 논문에 따르면 micro LED 디스플레이에 사용하기 위해 보다 빠른 소자가 필요한 이유는 무엇인가?",
"본 논문에서 소개하고 있는, 디스플레이 이외에 TFT소자가 이용되고 있는 분야 중 센싱 소자, 의료 응용분야, 저가 일회용 전자기기 이외의 분야는 무엇인가?",
"본 논문에서 소개하고 있는, 디스플레이 이외에 TFT소자가 이용되고 있는 분야 중 RFID 태크, 의료 응용분야, 저가 일회용 전자기기 이외의 분야는 무엇인가?",
"본 논문에서 소개하고 있는, 디스플레이 이외에 TFT소자가 이용되고 있는 분야 중 RFID 태크, 센싱 소자, 저가 일회용 전자기기 이외의 분야는 무엇인가?",
"본 논문의 설명에 따르면, 전압 구동 방식의 LCD의 경우 1개의 TFT와 1개의 capacitor가 모이면 무엇이 되나?",
"본 논문의 설명에 따르면, 전압 구동 방식의 LCD의 경우 TFT는 pixel의 무엇을 스위칭 하는가?",
"본 논문에서 설명하는 바에 따르면 OLED 디스플레이의 경우 1개의 기본 픽셀은 2개의 TFT로 이루어져 있는데 LCD와 동일한 역할을 수행하는 것의 이름은 무엇인가?",
"본 논문에 따르면 디스플레이의 전력 감소 및 해상도 향상에 대한 요구가 높아지면서 차세대 디스플레이 기술 중 하나로 주목받으며 연구되는 기술의 이름은 무엇인가?",
"본 논문에서 설명하는 바에 의하면 \\( 100 \\mu \\mathrm{m} \\) 보다 작은 LED를 뭐라고 분류하나?",
"본 논문에 따르면 일반적으로 micro LED의 경우 GaN 기반의 무엇에서 제작하는가?",
"본 논문에 따르면 micro LED 디스플레이에서 고정 프레임 시간으로 수백만 pixel에 전력을 공급하기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"본 논문에 따르면 TFT 소자 분야에서 새로운 기술이 필요한 이유는 무엇인가?",
"본 논문의 설명에 따르면, 전압 구동 방식의 LCD에서 고해상도 AMFPD 제품의 구동을 위해서는 빠른 스위칭 특성이 필요한 이유는 무엇인가?",
"본 논문에 따르면 TFT의 가장 큰 응용 분야는 무엇인가?"
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인공물ED
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AMFPD를 위한 TFT 기초
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<h1>2. TFT 구조 및 동작 원리</h1><h2>2.1. TFT 소자의 구조</h2><p>그림 2는 MOSFET과 TFT의 기본적인 소자 구조를 보여준다. TFT는 MOSFET과 동일하게 게이트 (gate), 소오스 (source), 드레인 (drain)으로 구성된 3단자 소자로 박막 (thin film)의 형태를 가지고 있다. 가장 큰 차이점은 MOSFET의 경우 기판(substrate)으로 반도체층인 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼 (wafer)가 이용되는 반면에, TFT는 보통 절연 기판 (ex. 유리)이 이용된다는 것이다. 그에 따라, TFT의 반도체층은 별도의 공정을 통해 증착되므로 보통 MOSFET에 비해 성능이 우수하지 못하다. 대표적인 예로, 플라즈마 강화 화학적 기상 증착법 (plasma enhanced chemical vapor deposition, PECVD)으로 형성된 \(\mathrm{Si}\)은 비정질 형태를 가지게 되고 이는 결정질 (crystalline) 형태의 \( \mathrm{Si} \) 웨이퍼에 비해 낮은 이동도 (mobility)를 초래한다. 또한, TFT에서의 유리 기판 사용은 MOSFET과 달리 소자 제작 과정에서 최대 공정 온도에도 제약을 가져온다. 한편, MOSFET은 채널 (channel) 영역의 캐리어 (carrier) 반전 (inversion)을 통해 동작하지만, TFT는 축적 (accumulation)을 통해 동작한다. 즉, 전자가 다수 캐리어 (majority carrier)인 n-type 소자 제작을 위해서는 반도체층으로 MOSFET은 p-type Si 웨이퍼, TFT는 n-type 반도체 박막을 각각 이용한다. 표 1에 MOSFET과 TFT의 소자 비교를 나타내었다.</p><p>그림 3은 TFT의 일반적인 4가지 구조를 보여준다. 일반적으로 TFT 구조는 반도체층을 기준으로 전극의 위치에 따라 구분된다. 우선, Weimer 정의에 따라 반도체층을 기준으로 소오스/드레인 전극이 게이트 전극과 반대 방향에 위치하면 staggered, 동일한 방향이면 coplanar로 분류한다. 그리고 게이트 전극의 위치에 따라 하부 게이트 (bottom-gate) 구조, 상부 게이트 (top-gate) 구조로 다시 나눈다. 이러한 각각의 TFT 구조는 이용되는 재료/공정에 따라 장/단점이 있다. 예를 들어, a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H} \) TFT의 경우에는 \( \mathrm{SiN}_{\mathrm{x}} \) 게이트 절연막층, a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H} \) 반도체층, 오믹접촉 (ohmic contact)을 위한 \( \mathrm{n}^{+}\) a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) 층 모두 PECVD 공정을 통해 증착된다.</p><p>따라서, TFT를 staggered 하부 게이트 구조로 제작할 경우에 PECVD 챔버 (chamber)의 진공(vacuum)을 계속 유지하면서 3층막 연속 증착이 가능하게 되므로 staggered 상부 게이트 구조 대비 시간 및 비용 측면에서 유리할 수 있다. 게다가, 하부 게이트 전극은 a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) 반도체층을 backlight에 의한 영향으로부터도 보호해 줄 수 있다. 다만, a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) 반도체층의 상부가 노출되어 환경적인 요인에 의해 TFT 전기적 특성이 저하되는 것을 방지하기 위한 보호막 (passivation) 층이 반드시 필요하다. 이에 대한 a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) TFT의 구조 비교를 그림 4에 나타내었다. 한편, oxide TFT는 주로 a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) TFT와 동일한 구조 (즉, staggered 하부 게이트 구조)로 제작된다. 다만, oxide 반도체층은 보통 물리적 기상 증착법 (physical vapor deposition, PVD)을 이용하여 증착하고 있다. 반면에, LTPS TFT의 경우에는 일반적으로 coplanar 상부 게이트 구조를 이용한다. 이는 a-\(\mathrm{Si}\)을 poly-\(\mathrm{Si}\)으로 변환하기 위한 레이저 결정화 공정을 TFT 제작 과정에서 가장 먼저 수행하여 레이저 조사에 의한 다른 부가적인 영향을 최소화하고자 하기 때문이다. 여기서, 레이저는 매우 높은 에너지를 좁은 영역에 순간적으로 집중시켜 유리 기판에 열적문제를 일으키지 않으면서 표면의 a-\(\mathrm{Si}\)을 poly-\(\mathrm{Si}\)으로 결정화시킬 수 있다. 그림 5는 레이저 결정화 기술을 포함한 LTPS TFT 제작 공정 및 구조를 보여준다.</p>
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"TFT경우, a-\\(\\mathrm{Si}\\):\\(\\mathrm{H} \\) TFT의 경우에는 \\( \\mathrm{SiN}_{\\mathrm{x}} \\) 게이트 절연막층, a-\\(\\mathrm{Si}\\):\\(\\mathrm{H} \\) 반도체층, 오믹접촉 (ohmic contact)을 위한 \\( \\mathrm{n}^{+}\\) a-\\(\\mathrm{Si}\\):\\(\\mathrm{H}\\) 층 모두 어떤 공정을 통해 증착되나?",
"oxide TFT와 LTPS TFT는 동일한 게이트구조를 이용하여 제작할까?",
"공통적으로 TFT와 MOSFET는 무엇으로 구성되어있어?",
"MOSFE는 박막 (thin film)의 형태를 가지고 있지만, TFT는 후막 (thick film)의 형태를 가지고 있나?",
"TFT와 MOSFET는 3단자 소자인가?",
"TFT의 기판으로 사용할 수 있는 것은?",
"MOSFET의 경우 기판으로 Ge(게르마늄)을 이용하는가?",
"TFT의 반도체층이 MOSFET보다 성능이 우수하지 못하는 이유는 뭐야?",
"플라즈마 강화 화학적 기상 증착법은 MOSFET 제조공정에 사용되는 방법인가?",
"규소의 원소기호는 무엇인가?",
"플라즈마 강화 화학적 기상 증착법으로 형성된 Si는 결정질 Si에 비해 낮은 이동도를 초래하는가?",
"비정질 실리콘이 결정질 형태의 실리콘보다 이동도가 높을까?",
"n-type 소자는 정공(hole)이 다수인 소자인가?",
"n-type소자 제작을 위해 TFT가 이용하는 것은 뭐야?",
"일반적으로 TFT 구조는 무엇을 기준으로 구분되나?",
"누가 TFT 구조를 staggered와 coplanar로 분류하었나?",
"TFT를 staggered 상부 게이트 구조로 제작할때와 비교하여 staggered 하부 게이트 구조로 제작할때의 장정은 무엇인가?",
"TFT를 staggered 하부 게이트 구조로 제작할 경우, 시간과 비용측면에서 유리한 이유는 무엇인가?",
"하부 게이트 구조는 a-\\(\\mathrm{Si}\\):\\(\\mathrm{H}\\) 반도체층을 backlight에 의한 영향으로부터 보호해 줄 수 있나?",
"TFT구조를 하부 게이트 (bottom-gate) 구조, 상부 게이트 (top-gate) 구분하는 기준은 뭐야?",
"oxide TFT는 staggered 상부 게이트 구조로 제작되나?",
"TFT 반도체층 상부에 보호막 (passivation) 층이 없다면 어떻게 될까?",
"LTPS TFT가 coplanar 상부 게이트 구조를 이용하는 이유는 뭐야?",
"MOSFET이 기판으로 사용하는 것은 무엇인가 ?",
"TFT 구조를 하부 게이트 (bottom-gate) 구조, 상부 게이트 (top-gate) 구조로 나누는 기준이 되는 것은 뭐야?",
"MOSFET은 채널 (channel) 영역의 캐리어 (carrier) 축적을 통해 동작하는가?",
"a-\\(\\mathrm{Si}\\)을 poly-\\(\\mathrm{Si}\\)으로 결정화시키는 빛은 뭐야?",
"n-type소자 제작을 위해 MOSFET가 이용하는 것은 뭐야?",
"oxide 반도체층은 플라즈마 강화 화학적 기상 증착법을 이용하여 증착하나?",
"유리기판을 사용한 TFT 소자 제작 과정은 온도에 제약이 없을까?",
"레이저를 사용하면 유리기판에 열적문제를 일으킬까?"
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인공물ED
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AMFPD를 위한 TFT 기초
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<h1>3. TFT 종류 및 응용 분야</h1><h2>3.1. TFT 소자의 종류</h2><p>일반적으로, TFT 종류는 반도체의 종류에 따라 분류된다. 현재, AMFPD를 위한 TFT에 적용 중인 대표적인 반도체로는 앞서 언급한 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \), LTPS, oxide가 있다. 이 외에도 유기물 (organic), 2D 재료, 카본 나노 튜브 (CNT), 나노 와이어 등 다양한 종류의 TFT 소자가 활발히 연구 및 개발되고 있다. 표 2는 현재 양산에 적용 중인 대표적 반도체 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H}\), LTPS, oxide에 따른 TFT 특성에 대한 비교를 보여준다. 먼저, \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT는 다른 TFT에 비해 상대적으로 낮은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \) 를 보이지만 우수한 균일도 (uniformity) 특성 및 낮은 설비 투자 비용으로 인해 주로 대면적 LCD 제품에 적용되고 있다. 반면에, LTPS TFT의 경우에는 레이저 결정화 공정에 따른 설비 투자 비용이 매우 높고 레이저 결정화에 따른 poly−Si 표면의 균일성 이슈가 있으나, 높은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \) 특성으로 인해 중/소형 OLED 디스플레이 제품에 적용되고 있다 (레이저 결정화 공정에 따른 대형 유리 기판 적용이 어렵다). 또한, oxide TFT는 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT의 단점 (낮은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \))과 LTPS TFT의 단점 (균일성 이슈)은 극복하면서 이들의 장점 (\( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT의 우수한 균일도 및 LTPS TFT의 높은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \))을 지닐 수 있을 것으로 기대되고 있다. 각 TFT의 성능 (performance) 및 제작 비용에 대한 비교를 그림 9에 나타내었다. 본 절에서는 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT, LTPS TFT, oxide TFT 각각의 특성에 대해 살펴보고자 한다.</p><h3>\( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT</h3><p>\( \mathrm{a}-\mathrm{Si} \)는 실리콘 원자의 연속적인 랜덤 네트워크로 구성되는 것으로 간주된다 (비정질 상태). 즉, \( \mathrm{Si} \)의 모든 결합은 동일한 에너지를 가지지 못하고 경우에 따라 원자가 4개의 \( \mathrm{Si}-\mathrm{Si} \) 결합을 형성하는 것을 방지한다. 결과적으로, dangling bond 및 약한 \( \mathrm{Si}-\mathrm{Si} \) 결합을 형성하게 되며 이들의 존재는 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si} \)의 상태 밀도(density of state) 및 전기적 특성에 영향을 미치고 나아가 TFT 특성에도 영향을 줄 수 있다.</p><p>따라서, 이를 감소시키기 위해 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si} \)의 수소화를 진행하고 있다. 그럼에도 불구하고 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \)는 여전히 낮은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \) 특성을 보이기 때문에 고해상도/고기능화 AMFPD 제품 적용에 상대적으로 어려움을 가지고 있다. 그림 10은 수소화에 의한 결함 (defects:dangling bond states)의 감소 효과를 에너지 밴드 다이어그램을 이용하여 나타내었다.</p><h3>LTPS TFI</h3><p>대표적인 레이저 결정화 기술로는 excimer laser annealing (ELA)와 sequential lateral solidification (SLS)가 있다.</p><p>현재, LTPS TFT의 양산에 적용 중인 기술은 ELA로 레이저 에너지 및 조사 수에 따라 그레인 크기 조절이 가능하다. 하지만, 레이저 에너지가 너무 클 경우 그레인 크기가 오히려 작아지며 레이저 조사 수는 레이저 설비의 수명에 영향을 미치는 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 방법 중 하나로, \( \mathrm{SiO}_{2} \) capping layer를 증착 후에 레이저 조사를 수행하는 pressure-induced nucleation 기술이 보고되었다. 이를 통해, 레이저 조사 수를 줄이면서도 그레인 크기를 증가시킬 수 있음이 확인되었다. 한편, 그레인 배열의 균일도를 높이고자 SLS 기술이 제안되기도 하였다. 하지만, SLS 기술은 일정 간격으로 돌출 영역 (protrusion) 발생을 야기하여 제작된 LTPS TFT 특성의 \( \mu_{\mathrm{FET}} \) 및 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 균일성을 저하시키는 이슈가 있었다. 이는 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si} \) 박막이 증착된 유리 기판을 일정 각도만큼 기울인 후, 레이저 조사를 수행하여 해결될 수 있음이 보고되었다 (실제로, ELA 양산 공정에서도 유리 기판을 기울여서 레이저 조사를 하고 있다) 그럼에도 ELA 기술과 비교하여 추가적인 마스크 (Mask)가 필요하다는 한계를 지니고 있다.</p><h3>Oxide TFT</h3><p>Oxide TFT는 앞에 언급된 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}: \mathrm{H} \) TFT, LTPS TFT와 달리, 상대적으로 큰 밴드갭으로 인해 투명한 특성을 지니므로 투명 디스플레이 응용이 가능하다. 또한, 추가적인 오믹 접촉층이 필요하지 않고 낮은 off-전류 특성을 보이는 장점이 있다. 그러나, 빛 또는 수분과 같은 환경적인 요인에 의한 신뢰성 이슈, LTPS TFT 대비 여전히 낮은 \( \mu_{\mathrm{FET}} \)로 인한 고해상도 제품에 적용되기 어렵다는 점 등은 단점으로 지적되고 있다. 대표적인 oxide 반도체는 \( \mathrm{In}\)-\(\mathrm{Ga}\)-\(\mathrm{Zn}\)-\(\mathrm{O} \) (IGZO)로 이에 대한 전도성 메커니즘을 그림 12에 나타내었다. 또한, oxide 반도체층은 보통 PVD (ex. sputtering 방법)를 이용하여 증착하며, 다양한 용액 공정 (ex. spin-coating, inkjet printing, spray pyrolysis, gravure printing 등)에 대한 연구도 활발히 수행되고 있다.</p>
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"TFT에 적용 중인 반도체는 \\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si}: \\mathrm{H} \\), LTPS, oxide가 있어?",
"나노 와이어, 유기물, 2D 재료 등 다양한 종류의 TFT 소자가 연구되고 있어?",
"a−Si:H TFT가 주로 어느 분야에 적용돼?",
"\\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si}: \\mathrm{H} \\) TFT의 우수한 균일도 및 LTPS TFT의 높은 \\( \\mu_{\\mathrm{FET}} \\)를 가질 것으로 기대되는 TFT는 뭐야?",
"\\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si} \\)는 무엇으로 구성될까?",
"dangling bond 및 약한 \\( \\mathrm{Si}-\\mathrm{Si} \\) 결합의 형성이 TFT 특성에 미치는 영향을 줄이기 위해 하는 것이 뭐야?",
"고해상도/고기능화 AMFPD 제품 적용에 \\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si}: \\mathrm{H} \\)가 이용되기 어려운 이유는 뭐야?",
"equential lateral solidification (SLS)는 대표적인 레이저 결정화 기술이야?",
"ELA 기술에서 레이저 에너지와 조사 수를 바꾸면 무엇이 가능해?",
"TFT 종류는 무엇에 따라 분류돼?",
"레이저 조사 수를 줄이면서도 그레인 크기를 증가시키기 위해 어떤 방법을 사용해?",
"SLS 기술을 사용하면 그레인 배열의 균일도가 증가해?",
"LTPS TFT 제작에 SLS 기술을 사용하면 어떤 영역이 발생해?",
"SLS 기술의 이슈를 해결하기 위해서 어떤 방법을 사용할 수 있어?",
"ELA 양산 공정에서는 SLS 기술과는 다르게 유리 기판을 기울여서 레이저 조사를 할 필요가 없어?",
"SLS 기술을 사용하며 유리 기판을 기울여서 레이저 조사하는 방법을 써도 ELA 기술과 비교하여 여전히 남아있는 SLS 기술의 한계는 뭐야?",
"\\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si}: \\mathrm{H} \\) TFT의 장점이 뭐야?",
"OTFT는 오믹 접촉층을 추가로 사용하며 on-전류 특성이 높은 경향이 있어?",
"상대적으로 큰 밴드갭으로 투명한 특성을 지니며, 추가적인 오믹 접촉층이 필요하지 않고 낮은 off-전류 특성을 보이는 TFT는 뭐야?",
"LTPS TFT는 설비 투자 비용이 낮아?",
"ELA 기술의 한계를 극복하기 위해 제안되어서 레이저 조사 수를 줄이면서도 그레인 크기를 줄일 수 있는 기술의 명칭이 뭐야?",
"oxide TFT는 균일성 이슈를 극복할 것으로 기대되고 있어?",
"oxide 반도체층은 보통 어떤 증착 방법을 사용해?",
"본 논문에서 제시된 대표적인 oxide 반도체는 뭐야?",
"LTPS TFT 제작에서 돌출 영역이 발생하게 되면 생기는 문제점이 뭐야?",
"Oxide TFT는 \\( \\mathrm{a}-\\mathrm{Si}: \\mathrm{H} \\) TFT, LTPS TFT와 비교하여 밴드갭이 큰 것으로 인해 어떤 특성을 지녀?",
"Oxide TFT는 어떤 디스플레이에 응용이 가능해?",
"LTPS TFT의 양산에 적용 중인 기술이 뭐야?",
"신뢰성 이슈, 낮은 \\( \\mu_{\\mathrm{FET}} \\) 은 Oxide TFT의 단점으로 지적되고 있어?",
"큰 에너지의 레이저를 자수 사용하면 레이저 설비의 수명이 짧아지는 경향이 있어?"
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인공물ED
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AMFPD를 위한 TFT 기초
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<h1>4. 결 론</h1><p>지금까지 본 기고에서 AMFPD를 위한 TFT 소자의 구조 및 동작 원리, 종류 및 응용 분야에 대해 살펴보았다. 현재, AMFPD 산업은 LCD 및 OLED 디스플레이 제품의 대형화/고기능화에 따라 빠른 속도로 발전해 나가고 있다. 이에 맞추어, AMFPD 핵심 요소인 TFT 기술 역시 반도체 소재, 공정, 소자 구조 등의 측면에서 지속적으로 연구/개발되고 있다. 그럼에도 여전히, 가격 경쟁력을 확보하고 차세대 디스플레이를 위한 현재의 TFT 기술을 뛰어넘는 새로운 기술 혁신도 필요하다.</p>
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"현재 AMFPD 산업은 LCD 및 OLED 디스플레이 제품의 어떤 특성에 의해 빠른 속도로 발전해 나가고 있어?",
"지금까지 본 논문에서 살펴본 내용은 뭐야?",
"본 논문에서 지금까지 무엇을 알아봤어?",
"지금 AMFPD 산업은 LCD 및 OLED 디스플레이 제품의 대형화/고기능화에 따라 어떻게 변하고 있어?",
"현재 AMFPD 산업이 빠른 속도로 발전해 나가고 있는 요인은 뭐야?",
"AMFPD의 핵심 요소는 무슨 기술이야?",
"무슨 기술이 AMFPD의 중심 요소지?",
"AMFPD 핵심 요소인 TFT 기술은 어떤 측면에서 지속적으로 연구,개발되고 있어?",
"본 논문에서는 무엇을 위한 현재의 TFT 기술을 뛰어넘는 새로운 기술 혁신이 필요하다고 했니?",
"본 논문에서 AMFPD를 위한 TFT 소자에 대해 살펴 본 내용으로 적합 하지 않은 것은 무엇이지?",
"AMFPD에 있어 가장 중요한 요소인 TFT 기술이 어떤 측면에서 꾸준하게 개발이 진행 되고 있을까?",
"현재 활성 메트릭스 편평 패널 산업의 LCD 및 OLED 디스플레이 제품의 특성은 어떻게 변하고 있는가?",
"TFT의 가장 큰 응용 분야로서, LCD 및 OLED 디스플레이 제품의 고기능화 및 대형화에 따라 급속도로 발전하고 있는 산업은 어떤 거지?",
"본 논문에서는 무엇을 위한 TFT 소자의 구조 및 동작 원리, 종류 및 응용 분야에 대해 살펴보았니?",
"어떤 디스플레이 제품으로 인해 현재 AMFPD 산업이 급속도로 발전 하고 있는 것이지?",
"현재, AMFPD 산업은 발전 속도가 둔화되었니?",
"현재 AMFPD 핵심 요소인 TFT 기술이 반도체 소재, 공정, 소자 구조 등의 측면에서 지속적으로 연구/개발되고 있지만 여전히 현재의 TFT 기술을 뛰어넘는 새로운 기술 혁신의 필요성이 있니?"
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인공물ED
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AMFPD를 위한 TFT 기초
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<h1>1. 서론</h1><p>최근 개인용 디스플레이 제품의 고기능화 및 가정용 디스플레이 제품의 대형화에 따라 평판 디스플레이 (flat-panel display, FPD) 산업은 빠른 속도로 발전해 나가고 있다. 이를 위해 디스플레이 내 각각의 화소 (pixel)를 개별적으로 스위칭하는 능동 매트릭스 (active matrix, AM) 기술의 중요도가 더욱 커지고 있다. 여기서, 매트릭스로 배열된 스위치 역할을 하는 능동 소자가 박막 트랜지스터 (thin-film transistor, TFT)이다. 즉, TFT와 관련된 다양한 기술의 발전을 원동력으로 AMFPD 산업 규모는 지속적으로 확대되고 있다.</p><p>TFT 소자는 현대의 집적 회로 (integrated circuit, IC)에서 가장 중요한 소자인 금속 산화막 반도체 전계 효과 트랜지스터 (metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET)와 소자 구조 및 동작 원리가 유사하다. 초기 TFT소자는 화합물 반도체 (ex. \( \mathrm{CdS} \) 또는 \( \mathrm{CdSe} \))를 기반으로 제작되어 특성 제어 및 소자 재현성 측면에서 대면적 양산 적용에 어려움이 있었으나, 1970년대 후반 수소화 비정질 실리콘 (hydrogenated amorphous \(\mathrm{Si}\), a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\)) TFT 소자 기술이 보고된 이후로 액정 디스플레이 (liquid crystal display, LCD)의 백플레인 (backplane)용 구동 소자로 적용되어 현재의 대형 TV 기술로 발전하였다. 또한, a-\(\mathrm{Si}\)의 결정화 과정을 통해 제작된 저온폴리실리콘 (low temperature polycrystalline \(\mathrm{Si}\), LTPS) TFT 소자는 유기발광 다이오드 (organic light emitting diode, OLED) 디스플레이 구현에 필수적인 기술이 되었다. 한편, a-\(\mathrm{Si}\):\(\mathrm{H}\) TFT 및 LTPS TFT 각각의 단점을 극복하기 위한 산화물 (oxide) TFT 소자 기술도 2000년대 초반 개발되어 현재는 디스플레이 제품 양산에 적용되고 있다. 이러한 반도체 종류에 따른 TFT 기술 개발의 흐름을 그림 1에 나타내었다.</p><p>본고에서는 AMFPD 핵심 요소인 TFT 소자의 구조 및 동작 원리에 대해 설명한 후, 종류 및 응용분야에 대해 살펴보고자 한다.</p>
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"디스플레이 안에서 개별적인 화소를 스위칭하는 기술을 뭐라고 불러?",
"TFT 소자는 어떤 것과 구조와 동작 원리가 비슷해?",
"최근엔 개인용 디스플레이보단 회사에서 사용하는 사업자용 디스플레이 제품이 빠르게 발전하고 있지?",
"최근에 디스플레이 화소 및 능동 매트릭스 기술이 중요해지고 있는데 그 이유가 뭐야?",
"최근엔 가정용 디스플레이 제품이 소형화되는 추세라 해당 산업의 속도가 빨라지고 있지?",
"박막 트랜지스터 기술의 발전과 함께 AMFPD 산업 규모가 커지는데 박막 트랜지스터는 뭐야?",
"초기 TFT소자부터 대면적 양산 적용은 성공적이었지?",
"디스플레이 화소 기술의 중요도 보다 어떻게 마케팅하고 판매하는지가 더 중요해졌지?",
"유기발광 다이오드 디스플레이 구현에 필수적인 기술은 뭐야?",
"현재의 대형 TV 기술로 발전할 수 있었던 건 언제부터야?"
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인공물ED
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SHE방식을 적용한 직류전력 회상시스템의 고조파 저감에 관한 연구
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<h1>5. 시뮬레이션</h1> <p>직류모선전압이 1,500[\(\mathrmV}\)]인 국내 지하철에 적용하기 위해 한국철도차량(주)에서 개발한 직류전력 회생시스템은 용량이 1.5[\(\mathrm{MVA}\)]이며, 회생 시작전압이 1,750[\(\mathrm{V}\)]이고 종료전압이 1,630[\(\mathrm{V}\)]로서 회생 시작전압을 기준으로 6.9[\(\%\)]의 제어폭이 필요하다. 1.5[\(\mathrm{MVA}\)] 용량의 직류전력 회생시스템을 개발하기 위한 기반기술을 연구하기 위해 제작한 축소모델에서도 6.9[\(\%\)] 이상의 제어폭이 필요하다.</p> <p>본 연구에서는 단국대학교 전력전자연구실에서 제작한 5[\(\mathrm{kVA}\)] 용량의 축소모델을 대상으로 하며, 축소모델의 파라미터는 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1 축소시스템의 파라미터</caption> <tbody><tr><td>파라미터</td><td>값</td></tr><tr><td>교류모선전압</td><td>3상, 220[\(\mathrm{V} \)]</td></tr><tr><td>출력 용량</td><td>5[\(\mathrm{kVA} \)]</td></tr><tr><td>직렬리액터</td><td>0.577[\(\mathrm{mH} \)]</td></tr><tr><td>변압기 권수비</td><td>\(N_{1}\)=25/49, \(N_{2}\)=15/51</td></tr><tr><td>연계리액터</td><td>3.88[\(\mathrm{mH} \)]</td></tr></tbody></table> <h2>5.1 MAC방식의 고조파 분석</h2> <p>식 (2)에서 \( v_{R S} \)의 기본파 출력값을 일정하게 유지하면서 입력전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{d}} \)가 최소가 되는 경우는 \( \mathrm{a}=\pi / 2 \)일 때이다. 축소모델에서 교류모선전압에 해당하는 교류 전원이 220[\(\mathrm{V} \)]이고 \( N_{1}=25 / 49 \)이므로 \( \mathrm{V}_{\mathrm{d}} \)값이 159.7[\(\mathrm{V} \)] 이상이면 시스템의 기본파 출력전압을 교류 모선전압인 220[\(\mathrm{V} \)]로 일정하게 유지할 수 있다.</p> <p>입력전압이 159.7[\(\mathrm{V} \)] 이상인 170~300[\(\mathrm{V} \)] 범위일 때 주요 고조파의 크기와 THD는 그림 8과 같다. MAC방식을 적용한 회생시스템에서 잔존하는 고조파중 최저 차수의 고조파는 11차 고조파이다. 그런데 11차 교류 필터를 설치하는 것보다는 12차 교류필터를 설치하는 것이 출력전압 THD 저감면에서 더 효과적임이 확인 되었다. THD를 더 저감시키기 위해 시스템의 출력단에 \( \mathrm{L}=135[\mu \mathrm{H}], \mathrm{C}=360[\mu \mathrm{F}] \)인 12차 교류필터를 설치하였다.</p> <p>그림 9는 MAC방식을 적용한 직류전력 회생시스템의 출력단에 12차 교류필터를 설치한 경우의 출력전압 THD를 나타낸 것이다. 입력전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{d}} \)가 170~300[\(\mathrm{V} \)]로 변해도 기본파 출력전압의 크기를 220[\(\mathrm{V} \)]로 일정하게 유지할 수 있다. 이 전압범위에서 THD가 낮은 범위인 204~234[\(\mathrm{V} \)]를 직류입력전압의 변동범위로 선정하였으며 제어폭이 12.8[\(\% \)]로서 필요한 제어폭 6.9[\(\% \)] \)보다 충분히 크다. 이 제어범위에서는 전압 THD를 1.75[\(\% \)] 이내로 낮출 수 있다.</p> <h2>5.2 SHE방식의 고조파 분석</h2> <p>SHE방식일 때의 결과수식인 식 (5)에서 \( v_{R S} \)의 기본파 출력전압이 일정하게 유지되면서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{d}} \)가 최소가 되는 경우는 \( a_{1}=0, a_{2}=a_{3} \)일 때이다. 축소모델에서 교류모선전압이 200[\(\mathrm{V} \)]이고 권수비가 \( N_{1}=25 / 49 \)이므로 SHE방식에서도 \( \mathrm{V}_{\mathrm{d}} \)가 159.7[\(\mathrm{V} \)] 이상이면 시스템의 기본파 출력전압을 220[\(\mathrm{V} \)]로 일정하게 유지할 수 있다.</p> <p>그림 10은 SHE방식으로 운전되는 직류전력 회생시스템에서 교류필터를 설치하기 전의 주요 고조파 분포를 나타낸 것이다. 입력전압의 변동범위 전구간에서 23차 고조파가 다른 고조파보다 현저히 크게 나타남을 알 수 있다. 따라서 시스템의 출력단에 23차 교류필터를 설치하여 잔존고조파를 저감시키는 것이 고조파 저감측면에서 효과적이다. 시뮬레이션에 사용한 23차 교류필터는 리액터가 37[\(\mu \mathrm{H}\)], 커패시터가 360[\(\mu \mathrm{H}\)]이다.</p> <p>SHE방식을 적용한 회생인버터 시스템에 23차 교류필터를 설치한 경우의 출력전압 THD는 그림 11과 같다. 그림 11에서 알 수 있듯이 교류필터 설치 후에는 \( V_{d}=190[\mathrm{~V}] \) 근처에서 THD가 낮다. 따라서 본 연구에서 SHE방식을 적용함에 있어 직류입력전압의 변동 범위를 \( 180 \sim 210[\mathrm{V}] \)로 설정하며, 이때의 제어폭은 회생 시작전압인 210[\(\mathrm{V}\)]를 기준으로 14.3[\(\%\)]이다. 이 제어 범위 내에서 전압 THD의 최대값은 0.68[\(\%\)]이다.</p> <h2>5.3 MAC방식과 SHE방식과의 비교</h2> <p>그림 12는 직류전력 회생시스템에 12차 교류필터를 설치하고 MAC방식을 적용한 경우의 THD와 23차 교류필터를 설치하고 SHE방식을 적용한 경우의 THD를 비교한 그림이다.</p> <p>MAC방식에서는 12차 교류필터 설치 후에 THD가 낮게 나타나는 영역인 204~234[\(\mathrm{V}\)]를 제어범위로 선정 하였으며, 이 범위에서 출력 전압의 THD는 0.85~1.75[\(\%\)] 정도이다.</p> <p>SHE방식에서도 필터 설치 후의 THD를 기준으로 하여 180~210[\(\mathrm{V}\)] 범위를 제어범위로 선정했는데, 이</p> <p>범위에서의 THD는 0.53~0.68[\(\%\)]이며 THD가 최대로 나타나는 180[\(\mathrm{V}\)]에서도 MAC 방식의 최저값인 0.85[\(\%\)]보다 낮은 0.68[\(\%\)]이다. 따라서 입력직류전압 변동범위 전구간에서 SHE방식이 MAC방식에 비해 항상 THD 값이 낮으므로 직류전력 회생시스템에서 고조파를 저감하는데에는 SHE방식이 훨씬더 유리하다.</p> <p>SHE방식은 MAC방식에 비해 스위칭 횟수가 증가한다. 단국대학교 전력전자연구실에서 개발한 기법을 기반으로 제작한 직류전력 회생시스템의 용량은 위에서 밝혔듯이 1.5[\(\mathrm{MVA}\)]이다. 그런데 최근 현장 실측결과에 따르면 회생시스템의 용량을 500[\(\mathrm{kVA}\)] 정도로 줄이는 것이 경제적이라는 잠정 결론을 얻었다. 그러므로 시스템에 사용되는 반도체 스위칭소자의 용량을 줄일 수 있으며, 이에 따라 스위칭소자의 허용가능한 최대 스위칭주파수가 높아지므로 약간의 스위칭 횟수 증가는 문제가 되지 않는다.</p> <p>MAC방식에서는 a값의 계산이 복잡하지 않아서 실시간 적용에 별 문제가 없다. 이에 반해 SHE방식에서 스위칭각을 구하기 위해 사용한 Newton-Raphson 방법은 계산시간이 길어 실시간으로 스위칭각을 구하기는 어렵다. 그러나 그림 7에서 알 수 있듯이 스위칭각의 변화가 입력전압에 대해 거의 선형적이므로 선형근사화가 가능하다. 따라서 조견표(look-up table)를 사용하거나 선형근사화기법을 사용하면 실제로 시스템에 적용하는데에 어려움이 없다.</p> <p>또한, MAC방식은 입력전압 제어범위인 204~234[\(\mathrm{V}\)] 구간을 제외하면 THD가 상당히 크게 나타나지만, 본 연구에서 제안한 SHE방식의 경우는 제어범위 이외의 구간에서도 THD가 크게 증가하지 않는다.</p>
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"본 논문에서, THD를 더 낮추기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"본 논문에서의 그림 12는 어떤 과정을 거친 THD를 비교하였는가?",
"표 1에서, 0.577[\\(\\mathrm{mH} \\)]에 해당하는 파라미터는 무엇인가?",
"직류모선전압이 1,500[\\(\\mathrmV}\\)]인 것을 국내 지하철에 이용하기 위해 어떤 설정 과정이 이루어지는가?",
"표 1에서, 3.88[\\(\\mathrm{mH} \\)]에 해당하는 파라미터는 무엇인가?",
"표 1에서, 출력 용량에 해당하는 값은 무엇인가?",
"표 1에서, 변압기 권수비에 해당하는 값은 무엇인가?",
"무엇에 표 1에서 변압기 권수비에 해당하는 값이니?",
"표 1에서, 교류모선전압, 출력 용량, 직렬리엑터 등은 무엇을 기준으로 분류되었는가?"
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인공물ED
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무가압 어닐드한 SiC-TiB2 전도성 복합체의 특성에 미치는 In Situ YAG의 영향
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1> <h2>3.1 상대밀도</h2> <p>LPS의 첨가소결조제, 분위기와 열처리 제어에 따라 입계의 구조와 결정화가 다르게 나타나고 미세구조의 치밀화와 기계적, 전기적 제 특성을 증진시킬 수가 있다. 입계에 형성된 amorphous film이나 결정화에 따라 bulk 세라믹의 고온 특성에 강하게 영향을 미친다고 잘 알려져 있다. \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량은 \( \mathrm{SiC} \)와의 반응으로 식 (1)에서 식 (3)과 같은 액상 반응식이 나타나는데 식(1)과 (2)의 현상은 두드러지지만, 식(3)은 거의 일어나지 않는다.</p> <p>\( \mathrm{SiC}(\mathrm{S})+2 \mathrm{SiO}_{2}(\mathrm{~L}) \rightleftarrows 3 \mathrm{SiO}(\mathrm{g})+\mathrm{CO}(\mathrm{g}) \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( \mathrm{SiC}(\mathrm{S})+\mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}(\mathrm{~S}) \rightleftharpoons \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}(\mathrm{g})+\mathrm{SiO}(\mathrm{g})+\mathrm{CO}(\mathrm{g}) \)<caption>(2)</caption></p> <p>\( \mathrm{SiC}(\mathrm{S})+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3}(\mathrm{~S}) \rightleftarrows \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}(\mathrm{g})+\mathrm{SiO}(\mathrm{g})+\mathrm{CO}(\mathrm{g}) \)<caption>(3)</caption></p> <p>위의 반응식으로 인해 생성되는 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}, \mathrm{YO}, \mathrm{SiO}, \mathrm{CO} \)등의 휘발성 성분이 기공형성을 초래할 수 있고 입계상의 In situ YAG \( \left(\mathrm{Al}_{5} \mathrm{Y}_{3} \mathrm{O}_{12}\right) \)상이 형성될 수도 있다. 이중 가장 많은 휘발성 성분은 Al이고 annealing에 따라서 유리상과 In situ YAG상을 용융시킨다. \( \mathrm{SiO}_{2} \) 는 \( \mathrm{SiC} \) 에 항상 포함되어 있기 때문에, 액상선과 공정선은 \( \mathrm{Al}_{3} \mathrm{O}_{3}-\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3}-\mathrm{SiO}_{2} \) 상평형도에 따라서 변하며 치밀화와 최종 미세구조에 영향을 미친다. 상대밀도는 그림 2에 나타난 바와 같이 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량이 증가할수록 높게 나타나고 있다.</p> <p>이것은 소결과정 중 carbon의 oxygen에 대한 높은 친화력으로 인하여 식 (1)과 (2)에서 나타난 바와 같이 \( \mathrm{SiC} \)와 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 간의 반응으로 인해 생성되는 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}, \mathrm{SiO}, \mathrm{CO} \) 등의 성분이 휘발됨에 따라 나타난 기공을 표 1의 EDS 분석에서 나타나듯이 In situ YAG상이 형성되어 기공을 채워줌으로써 밀도가 증가하였다.</p> <table border><caption>표 1 EDS 분석</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Eelement</td><td colspan=3>\( [\mathrm{wt} \%] \)</td></tr><tr><td>8\( [\mathrm{wt} \%] \)</td><td>12\( [\mathrm{wt} \%] \)</td><td>16\( [\mathrm{wt} \%] \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{C}\)</td><td>32.25</td><td>31.59</td><td>33.25</td></tr><tr><td>\(\mathrm{O}\)</td><td>8.22</td><td>7.29</td><td>7.96</td></tr><tr><td>\(\mathrm{Al}\)</td><td>2.98</td><td>3.36</td><td>3.65</td></tr><tr><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>33.58</td><td>34.57</td><td>30.64</td></tr><tr><td>\(\mathrm{Y}\)</td><td>2.73</td><td>3.46</td><td>3.63</td></tr><tr><td>\(\mathrm{Ti}\)</td><td>20.24</td><td>19.73</td><td>20.87</td></tr><tr><td>Total</td><td>100.00</td><td>100.00</td><td>100.00</td></tr></tbody></table> <p>그림 3 의 XRD분석에서도 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량이 증가할 수록 In situ YAG상의 intensity가 강하게 나타나고 있음을 알 수가 있는데, 치밀화의 mechanism은 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)와 \( \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)사이에 공정액이 형성되어 액상소결이 이루어지기 때문이다. LPS-SiC에서 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량 중 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)보다 \( \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 \( [\mathrm{wt} \%] \)가 높을수록 치밀화가 떨어지게 되어 꺾임강도 등의 기계적 제 특성이 낮아진다고 보고되었다. 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가로 3중 이상의 grain접합의 입계에 형성된 Perovskite와 같은 orthorhombic 결정구조인 In situ \( \mathrm{YAlO}_{3}\) (YAP : 열팽창 계수는 a축 \( 9.5 \times 10^{-6} /\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right]\), b축 \( 4.3 \times 10^{-6} /\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \), c축 \( \left.10.8 \times 10^{-6} /\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right]\right) \)의 준안정상태가 입계상의 grain boundary films로 나타나기도 하지만 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)가 있는 상태에서 \( 1,418 \pm 7\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)에서 고상인 YAG상으로(열팽창 계수는 \( \left.8.0 \times 10^{-6} /{ }^{\circ} \mathrm{C}\right) \)변태된다. \(1,702 \pm 7\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 공정온도와 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} 77[\mathrm{~mol} \%], \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} 23[\mathrm{~mol} \%] \)의 혼합조성비에서 준안정 공정반응의 상평형도가 이루어지고 \( \mathrm{In} \) situ YAG의 융점은 \( 1,940 \pm 7\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)로 안정적이지만 In situ \( \mathrm{YAlO}_{3} \)의 융점은 액상선에서는 \( 1934 \pm 7\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \), peritectic 반웅에서는 \( 1,916 \pm 7\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)로 일치되지 않는다고 보고되었다[30]. \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)와 \( \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)은 고온에서 진공이나 공기 중에서 안정적이지만 \( \mathrm{SiC} \) matrix상에 있으면 반응하여 휘발성 성분에 의한 기공을 발생시키기도 한다.</p> <p>\( \mathrm{SiC} \)는 입방정계의 \( \beta-\mathrm{SiC} \)와 육방정계 및 능면정계인 \( \alpha -\mathrm{SiC} \)의 2가지 종류로 대별 할 수 있다. 결정구조의 기본은 \( \mathrm{SiC}_{4} 4 \) 면체 및 \( \mathrm{CSi}_{4} 4 \) 면체이며 \( \mathrm{Si} \)와 \( \mathrm{C} \)는 서로 둥가 관계에 있다. \( \mathrm{SiC} \)의 소결체의 대부분은 \( 3 \mathrm{C}, 2 \mathrm{H}, 4 \mathrm{H}, 6 \mathrm{H}, 15 \mathrm{R} \)의 5종류의 동질이상 중 어느 한개 이상으로 되어있다. \( \beta \)형은 \( 1,500 \sim 1,600\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 저온영역에서 생성하는 반면, \( \alpha \)형은 생성온도 범위가 넓고, 통상 \( 1,800 \sim 2,000\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)이상 고온영역에서 생성하는 고온안정형이다. \( \beta \)형은 \( 1,800 \sim 2,000\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)에서 \( \alpha\)형으로 불가역적으로 상전이 변태를 개시하므로 소결시 온도제어가 충분히 요구된다. 3C의 \( \mathrm{SiC} \)는 rhombohederal 15R, hexagonal \( 6 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \)와 비교하여 준안정성으로 고온에서 \( \beta \rightarrow \alpha \) \( -\mathrm{SiC} \)의 상전이 변태가 일어난다.</p> <p>그림 3에서 나타난 바와 같이 XRD 분석결과 \( \mathrm{TiB}_{2} \) 입자는 \( \mathrm{SiC} \) matrix상에 제 2차상으로 존재하고 \( \mathrm{SiC} \) 와 \( \mathrm{TiB}_{2} \)의 반응은 일어나지 않았으며 액상소결을 위해 소결조제로 첨가한 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)와 \( \mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)은 액상반응하여 In Situ YAG상이 소결조제의 첨가량이 증가할수록 intensity가 강하게 나타나고 있다.</p> <p>In Situ YAG상은 annealing동안 plate-shaped 또는 elongated 형태로 grain 성장을 가속시켜 거칠어진 미세구조가 된다. \( \mathrm{SiC} \)는 주로 6H polytype으로 변하여 \( \beta \)상에서 \( \alpha \)상으로의 상전이가 나타나고 있다. 이것은 \( \mathrm{SiC} \)elongated grain의 성장이 \( \beta \rightarrow \alpha-\mathrm{SiC} \)로 상전이 변태와 직접적으로 관계가 있음을 의미하기 때문이다.</p> <p>그림 4의 꺾임강도 측정이 끝난 시편 파단면의 미세구조에 나타난 바와 같이 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량이 증가 할수록 입계에 In Situ YAG상이 많고 기공이 적으며 grain이 미미하게 약간 성장하였지만, \( \mathrm{SiC} \) elongated grains로 크게 변태되지는 않고 있다. 이것은 소결온도가 일반적인 고온 가압소결온도보다 \( 300 \sim 50\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 상대적으로 낮은 \( 1,650\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)에서 annealing되었기 때문이라고 생각된다.</p>
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"\\(\\mathrm{Si}\\)가 가장 높은 EDS값을 가지는 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)의 값은 얼마야?",
"annealing동안 In Situ YAG상은 어떻게 grain 성장을 가속할 수 있어?",
"3C의 \\( \\mathrm{SiC} \\)의 경우 고온에서 어떻게 돼?",
"\\( \\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)와 \\( \\mathrm{Y}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)이 휘발성 성분에 의해 기공을 발생시키기 위해서는 어떻게 해야해?",
"\\( 1,800 \\sim 2,000\\left[{ }^{\\circ} \\mathrm{C}\\right] \\)의 고온영역에서 \\( \\beta \\)형은 어떻게 돼?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\) 의elongated grain 성장과정은 어떻게 돼?",
"소결온도가 고온 가압소결 온도보다 상대적으로 낮은 1,650\\left[{ }^{\\circ} \\mathrm{C}\\right] \\)에서 annealing될 경우, 파단면의 SiC는 어떻게 돼?",
"공정선과 액상선을 변하게 하려면 어떻게 해야해?",
"상대밀도를 증가시키기 위해서는 어떻게 해야해?",
"In situ YAG상과 유리상은 어떻게 용융시켜?",
"휘발성 성분으로서 \\( \\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}, \\mathrm{YO}, \\mathrm{SiO}, \\mathrm{CO} \\)등은 입계상에서 어떻게 해?",
"소결과정 중에서 기공이 형성되기 위해서는 어떻게 되어야 해?",
"\\mathrm{SiO}, \\( \\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}, \\mathrm{CO} \\) 등의 성분을 만들기 위해서는 어떻게 해야해?",
"LPS의 첨가소결조제, 열처리 제어 등에 따라 어떻게 돼?",
"\\( \\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}+\\mathrm{Y}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)의 첨가량을 식(3)과 같은 액상 반응식으로 나타내기 위해서는 어떻게 해야해?",
"12\\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)에서 탄소는 얼마의 EDS값을 가져?",
"탄소의 EDS 값이 32.25로 나타나는 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)는 얼마야?",
"소결 과정 중 형성된 기공을 채우기 위해서는 어떻게 되어야 해?",
"산소의 EDS값이 가장 높게 나오는 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)는 얼마야?",
"산소는 얼마의 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때, 7.29의 EDS값을 가져?",
"16\\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때 산소의 EDS 값은 얼마야?",
"8 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때, \\(\\mathrm{Al}\\)의 EDS값은 얼마야?",
"16\\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때, EDS 값이 30.64가 나오는 구성요소는 무엇이야?",
"\\(\\mathrm{Y}\\)의 EDS값이 3 미만인 경우, \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)는 얼마야?",
"12 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때, 19.73의 EDS값을 가지는 구성요소는 무엇이야?",
"In situ YAG상의 intensity를 강하게 나타나게 하려면 어떻게 해야해?",
"치밀화 매커니즘 하에서 액상소결은 어떻게 이루어져?",
"LPS-SiC에서 꺾임 강도 등 기계적 특성을 감소시키기 위해서는 어떻게 해야해?",
"grain접합의 입계에 orthorhombic 결정구조 Perovskite를 형성하기 위해서는 어떻게 해야해?",
"In Situ YAG상의 강도가 증가하기 위해서는 어떻게 되어야 해?",
"탄소가 가장 높은 EDS값을 가지는 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)는 얼마야?",
"\\(\\mathrm{Al}\\)의 EDS값은 \\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)가 얼마일 때 가장 크게 나타나?",
"\\(\\mathrm{Ti}\\)는 16\\( [\\mathrm{wt} \\%] \\)일 때, EDS값은 얼마야?"
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인공물ED
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무가압 어닐드한 SiC-TiB2 전도성 복합체의 특성에 미치는 In Situ YAG의 영향
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<h2>3.3 Vicker's Hardness</h2> <p>그림 7은 실온에서 Vicker's 압인 법으로 측정하여 경도의 최고, 최저 및 평균값을 나타낸 것인데 \( 1.81 \sim 2.84[\mathrm{Gpa}] \)로 나타나고 있다. 기공 없는 각각의 단일상 \( \mathrm{SiC}, \mathrm{TiB}_{2} \)의 25.50~27.46\([\mathrm{GPa}]\)와 25.50~26.57\([\mathrm{GPa}]\) 값보다는 낮게 나타나고 있지만 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 의 첨가량이 증가 할수록 경도 값이 높아지는 것은 표 1의 EDS와 그림 3의 XRD의 분석결과에 나타난 바와 같이 In Situ YAG상이 많이 나타나 상대밀도가 높아지기 때문이다. 소결조제 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량이 증가할수록 소결과정 중 \( \mathrm{SiC} \)와 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \)간의 반응으로 인해 생성되는 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}, \mathrm{SiO}, \mathrm{CO} \)등의 volatile components에 따른 시편내부에서의 porosity보다 더 In Situ YAG상이 나타나는 것이 우선하기 때문에 \( 16[\mathrm{wt} \%] \)의 경도 값이 가장 높게 나타난 것으로 사료된다. 따라서 소결온도를 더욱 낮출 수 있는 LPS법 개발과 액상의 휘발성 증발압력을 줄일 수 있는 \( \mathrm{CaO}\)와 같은 첨가제 연구가 필요하다고 본다.</p> <h2>3.4 전기저항률</h2> <p>전기저항률과 저항온도계수를 2단자법을 이용하여 \( 25\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)에서 \( 700\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 사이의 온도 범위에서 측정하였으며, 그 결과를 그림 8과 표 2에 나타내었다.</p> <p>그림 8과 표 2 에서 나타나듯이 \( \mathrm{SiC}^{-} \mathrm{TiB}_{2} \) 복합체는 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 첨가량에 관계없이 모두 NTCR 특성을 나타내고 있다. 참고문헌[51]에서 소결온도가 \( 1,700\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \)일 때 \( 16[\mathrm{wt} \%] \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}+\mathrm{Y}_{2} \mathrm{O}_{3} \)를 첨가한 복합체에서만 저항온도계수가 약간 높고, 8과 \( 12[\mathrm{wt} \%] \)일 때는 저항온도계수가 낮게 나타나는 PTCR 특성을 나타내고 있다. 이번 실험에서는 대량 생산과 생산비를 낮추기 위해 소결온도를 \( 50\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 낮춰 상압 소결한 결과 밀도가 약 0.4~3.5[\(\%]\)가 떨어져 기공이 천이금속 물질인 제2차상인 \(\mathrm{TiB}\)2의 chain formation을 방해하여 전기저항률이 \( \mathrm{SiC} \)의 성질인 NTCR 특성을 나타내고 있는 것으로 사료되고, PTCR 특성을 나타내기 위해서는 소결온도가 \( 1,650\left[{ }^{\circ} \mathrm{C}\right] \) 이상이 필요한 것으로 사료된다.</p>
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"경도의 최고, 최저 및 평균값을 어떻게 나타냈는가?"
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인공물ED
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발진출력 측정을 통한 94 GHz Gunn Diode의 최대 전력 조사
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<h2>2-2 고정발진기의 제작 및 측정</h2><p>그림 4에는 제작된 발진기를 나타내었다. 제작된 발진기는 상부 몸체와 하부 몸체로 나눠져 있다. 상부 몸체에는 바이어스 포스트, 백솟, WR-10 도파관이 있으며, 하부 몸체에는 Gunn 다이오드가 조립된 구조이다.</p><p>그림 5에는 발진기의 측정 구성을 나타내었다. 측정 구성은 3-포트 커플러를 이용하여, 한 쪽에는 전력센서(power sensor) 및 전력메터(power meter)를 연결하고, 한 쪽에는 고주파 믹서 (harmonic mixer) 및 스펙트럼 분석기(spectrum analyzer)를 연결하여 한 번에 발진주파수와 출력 전력을 확인할 수 있도록 구성하였다. 사용된 전력메터는 Agilent사의 N1911A, 전력센서는 W8486A, 스펙트럼 분석기는 E4440A, 고주파 믹서는 11970W 모델을 사용하였다.</p><p>측정 결과, 발진주파수 \( 95 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 12.64 \mathrm{dBm} \) 의 출력 전력을 얻었다. 위상잡음 결과는 그림 6의 스펙트럼 측정 결과를 통해 계산되었다. 위상잡음 계산 결과, \( 1 \mathrm{MHz} \) 오프셋 주파수에서 \( -92.7 \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \) 를 얻었다. 이는 도파관 구조를 이용한 발진기의 일반적인 위상잡음의 정도이다. 그리고 그림 6의 스펙트럼의 결과에서 \( 1 \mathrm{MHz} \) 오프셋 주파수보다 높은 오프셋 주파수에서 같은 위상잡음의 결과를 보이고 있는데, 이는 고주파 믹서에서 발생하는 불요파에 의한 영향으로 사료된다.</p><p>표 1 에는 제작된 \( 94 \mathrm{GHz} \) Gunn 고정 발진기의 성능을 정리하였다.</p><p>표 2에는 본 논문에서 제작된 발진기와 참고논문들의 발진기에 대해 성능을 비교하였다. 비교한 참고논문들의 발진기는 본 논문과 같은 도파관 구조를 이용한 발진기이다. 성능 비교 결과, 위상잡음 성능은 큰 차이가 없다. 이에 반해 출력 전력 성능은 참고논문 [1]과 [10]에 비해 낮다. 이는 사용된 Gunn 다이오드의 성능 차이도 있지만, 본 논문의 발진기가 사용된 Gunn 다이오드의 출력을 최대로 이끌어내지 못하기 때문이다.</p><table border><caption>표 2. 발진기의 성능 비교</caption><tbody><tr><td>Ref.</td><td>\( f_{0}(\mathrm{GHz}) \)</td><td>\( P_{o}(\mathrm{dBm}) \)</td><td>Phase noise @1 MHz offset freq.</td></tr><tr><td>[1]</td><td>95</td><td>15</td><td>\( -101.78 \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td>[10]</td><td>94</td><td>19.8</td><td>-</td></tr><tr><td>[11]</td><td>93.9</td><td>11.34</td><td>\( -102.79 \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td>This work</td><td>95</td><td>12.64</td><td>\( -92.7 \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \)</td></tr></tbody></table><p>발진기 발진출력 성능은 참고논문들에 비해 다소 떨어지지만, 발진출력 측정은 가능하므로 제작된 고정발진기를 이용하여, 발진기에 사용된 Gunn 다이오드의 최대 전력을 조사하였다.</p>
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[
"그림 5에서 나타내는 발진기는 어떻게 구성되어 있어요?",
"표 2는 무엇의 성능 비교를 나타내니?",
"발진기에 활용된 Gunn 다이오드 최대전력을 확인하기 위해서 발진출력 측정은 어떻게 진행되었나?",
"\\( f_{0}(\\mathrm{GHz}) \\)가 93.9일 때 Phase noise @1 MHz offset freq.는 어떻게 돼?",
"19.8의 값을 갖는 \\( f_{0}(\\mathrm{GHz}) \\)은 무엇인가?",
"\\( P_{o}(\\mathrm{dBm}) \\) 값이 15인 \\( f_{0}(\\mathrm{GHz}) \\)가 95인 것의 Phase noise @1 MHz offset freq.는 어느 정도니?",
"Phase noise @1 MHz offset freq.의 값이 \\( -92.7 \\mathrm{dBc} / \\mathrm{Hz} \\)인 \\( f_{0}(\\mathrm{GHz}) \\)는 무엇인가?",
"93.9, 94, 95가 나타내는 것은 무엇인가요?",
"\\( -101.78 \\mathrm{dBc} / \\mathrm{Hz} \\), \\( -102.79 \\mathrm{dBc} / \\mathrm{Hz} \\), \\( -92.7 \\mathrm{dBc} / \\mathrm{Hz} \\)이 보여주는 것은 뭐니?",
"11.34, 12.64, 15, 19.8이 의미하는 것은 뭐야?"
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인공물ED
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발진출력 측정을 통한 94 GHz Gunn Diode의 최대 전력 조사
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<h2>3-2 조사과정에 필요한 측정 자료</h2><p>조사과정에 필요한 측정 자료는 1) 턱의 높이에 따른 외부회로망, 2) 턱의 높이에 따른 발진주파수 및 출력 전력이다.</p><h3>3-2-1 턱의 높이에 따른 외부회로망</h3><p>외부회로망을 측정하기 위해서 발진기를 2-포트 측정이 가능하도록 구성하였다. 그리고 바이어스 포스트와 Gunn 다이오드를 제외하기 위해서 WR-10 도파관 구조만 있는 상부 몸체와 Gunn 다이오드가 없는 패키지가 조립된 하부 몸체를 사용하였다.</p><p>그림 11에는 WR-10 도파관 구조의 상부 몸체를 보였고, 그림 12에는 Gunn 다이오드가 없는 패키지가 조립된 하부 몸체를 보였다.</p><p>외부회로망은 그림 11의 상부 몸체와 그림 12의 하부 몸체를 조립하고, 한 쪽 포트에 발진기 전체 길이의 절반 길이에 해당하는 도파관을 연결하여 교정한 후 S-파라미터(S-parameter)로 측정되었다. 따라서 측정 시의 측정 기준면은 그림 13과 같다. 이와 같은 측정된 도파관의 결과를 이용하면, 그림 9의 포스트 면을 기준으로 한 발진기의 시뮬레이션 구조를 구성할 수 있다.</p><p>측정에 사용된 장비는 Agilent의 E8363C 회로망 분석기(Network Analyzer)와 N5260A 밀리미터파 제어기(Millimeter-Wave Controller) 그리고 Morgan Hill의 밀리미터파 주파수 확장기(Millimeter Wave VNA Extender)이다. 그리고 턱의 높이에 따른 도파관의 삽입 손실 측정 결과는 그림 14와 같다. 그림 14의 측정 결과를 통해 높이에 따라 삽입손실의 결과가 다른 것을 확인할 수 있고, 이를 통해 5개의 서로 다른 외부회로망이 구성됨을 알 수 있다.</p><h3>3-2-2 턱의 높이에 따른 발진주파수 및 출력 전력</h3><p>Gunn 다이오드의 최대 전력을 조사하기 위해 본 논문에서 얻고자 하는 \( G_{L}-A^{2} \) 그래프는 \( G_{L} \)의 변화에 따라 발진주파수가 일정해야 한다. 하지만 턱의 높이 따라 변화하는 외부회로망의 허수부 임피던스는 발진주파수에 영향을 줄 수 있다. 따라서 턱의 높이에 따른 발진기 측정 시, 발진주파수의 변화 범위를 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이내로 가정하고 측정하였다. 측정 시의 측정 구성은 그림 5와 동일하다.</p><p>표 3에는 턱의 높이에 따른 발진기의 발진 주파수 및 출력 전력 측정 결과를 정리하였다.</p><p>표 3의 발진주파수 측정 결과, 제작된 발진기의 발진주파수인 \( 95 \mathrm{GHz} \) 에서 가정한 변화 범위인 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이내에 있는 것을 확인할 수 있다. 그리고 출력 전력의 측정 결과는 그림 14에서 턱의 높이에 따라 삽입손실은 증가하지만, 턱의 높이가 \( 30 \mathrm{mil} \) 일 때 가장 큰 것을 확인할 수 있다.이는 각각의 턱 높이에 따라 외부회로망의 임피던스가 다르.고, 이에 따라 Gunn 다이오드에서 이끌어낼 수 있는 최대 전력이 다르기 때문이다.</p><table border><caption>표 3. 턱의 높이에 따른 발진기의 측정 결과</caption><tbody><tr><td>높이(\( \mathrm{mil} \))</td><td>발진주파수(\( \mathrm{GHz} \))</td><td>출력 전력(\( \mathrm{dBm} \))</td></tr><tr><td>0</td><td>94.428</td><td>5.3</td></tr><tr><td>20</td><td>94.962</td><td>6.5</td></tr><tr><td>30</td><td>94.462</td><td>7.3</td></tr><tr><td>35</td><td>94.428</td><td>6.4</td></tr><tr><td>40</td><td>95.462</td><td>3.9</td></tr></tbody></table>
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[
"표3에서 6.4가 포함되는 행의 이름이 뭐야?",
"표3에서 94.428값의 열의 이름이 뭐야?",
"두 셀을 더한 값이 11.8이 되는 열의 이름이 뭐야?",
"표3에서 3.9가 속하는 행은 무슨 이름을 가져?",
"표3에서 높이가 0인 발진주파수는 몇이야?",
"표3에서 턱의 높이가 가장 높은 값은 몇이야?",
"표3에서 턱의 높이가 30보다 10작은 높이의 행에서 출력 전력 값은 몇이야?",
"표3에서 20값이 속하는 열은 무슨 이름을 가지지?",
"표3에서 두 출력 전력의 합이 11.8이 되는 행 중에서 발진주파수가 더 큰 값을 보이는 행의 이름이 뭐야?",
"표3의 35 행과 출력전력 열에 해당하는 값은 몇이야?",
"표3에서 6.4에 해당하는 열의 발진주파수 값이 몇이야?",
"표3의 7.3에 해당하는 행의 이름이 뭐야?",
"표3의 높이가 30이상 40미만 사이에 해당하는 행에서 발진주파수가 더 높은 값이 몇이야?",
"표3에서 발진주파수 열에서 95이상의 값이 몇이야?",
"외부회로망 값을 어떻게 측정해서 알아냈어?",
"변하는 임피던스에 따라 발진주파수가 영향 받지 않으려고 어떻게 가정을 설정했어?",
"Gunn 다이오드의 최대 전력을 알려면 주파수를 어떻게 설정해야돼?",
"이 논문에서 발진기를 어떻게 놓았어?"
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인공물ED
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CDMA 이동통신의 해상 서비스를 위한 전파예측모델 제안
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<h2>3. 출력과 자유공간 손실에 의한 수신전력</h2> <p>자유공간 손실을 기준으로 할 때, 실효 방사전력 \( P_{t} \)인 기지국의 등방성 안테나로부터 일정거리 \(\d\) 떨어진 임의 수신점에서의 수신전력 \( P_{r} \)은 식(6)과 같다.</p> <p>\( \begin{array}{l} P_{r}[\mathrm{dBm}]=10 \log \frac{P_{r}}{1 \times 10^{-3}} \\ =10 \log \frac{P_{t}\left(\frac{\lambda}{4 \pi d}\right)^{2}}{1 \times 10^{-3}}=30+10 \log P_{r} \end{array} \)<caption>(6)</caption></p> <p>여기서, \( \lambda \) : 파장이다.</p> <p>기지국의 최대 출력을 \( 120 \mathrm{W} \), 최대 채널 용량을 20 으로 하고, 기지국 출력을 임의로 \( 40 \mathrm{W}, 50 \mathrm{W}, 60 \mathrm{W}, 80 \mathrm{W} , 120 \mathrm{W} \)로 가변할 때, 채널당 출력은 각각 \( 2 \mathrm{W} / \mathrm{Ch} \), \( 2.5 \mathrm{W} / \mathrm{Ch}, 3 \mathrm{W} / \mathrm{Ch}, 4 \mathrm{W} / \mathrm{Ch}, 6 \mathrm{W} / \mathrm{Ch} \)이다.</p> <p>해상에 위치한 이동국이 수평면 상 직선거리에 있다는 가정 하에 직진거리에 따른 수신전력을 식(6)로부터 구한 결과는 그림4이고 최소 수신전력을 \( 94 \mid \mathrm{dBm} \mid \) 으로 기준할 때, 기지국 출력에 따른 서비스 가능 최장직진거리는 그림4와 같고, 주요 데이터는 표4와 같다.</p> <table border><caption>표 4. 기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력, \( \mid \mathrm{dBm} \mid \)</caption> <tbody><tr><td>\(D [ \mathrm{km} ]\) \ \(P_{t} [\mathrm{W}/\mathrm{Ch}] \)</td><td>2</td><td>2.5</td><td>3</td><td>4</td><td>6</td></tr><tr><td>10</td><td>77.49</td><td>76.52</td><td>75.73</td><td>74.48</td><td>72.72</td></tr><tr><td>20</td><td>83.51</td><td>82.54</td><td>81.75</td><td>80.50</td><td>78.74</td></tr><tr><td>30</td><td>87.04</td><td>86.07</td><td>85.24</td><td>84.03</td><td>82.26</td></tr><tr><td>40</td><td>89.53</td><td>88.57</td><td>87.77</td><td>86.52</td><td>84.76</td></tr><tr><td>50</td><td>91.47</td><td>90.50</td><td>89.71</td><td>88.46</td><td>86.70</td></tr><tr><td>60</td><td>93.06</td><td>92.09</td><td>91.30</td><td>90.;5</td><td>88.29</td></tr><tr><td>65</td><td>93.75</td><td>92.78</td><td>91.99</td><td>90.74</td><td>88.98</td></tr><tr><td>70</td><td>94.40</td><td>93.43</td><td>92.63</td><td>91.38</td><td>89.62</td></tr><tr><td>80</td><td>95.56</td><td>94.59</td><td>93.79</td><td>92.54</td><td>90.78</td></tr><tr><td>90</td><td>96.58</td><td>95.61</td><td>94.82</td><td>93.57</td><td>91.81</td></tr><tr><td>100</td><td>97.49</td><td>96.52</td><td>95.73</td><td>94.48</td><td>92.72</td></tr><tr><td>110</td><td>98.32</td><td>97.35</td><td>96.56</td><td>95.31</td><td>93.55</td></tr><tr><td>120</td><td>99.08</td><td>98.11</td><td>97.32</td><td>96.07</td><td>94.31</td></tr></tbody></table> <p>해상 이동전화 서비스 경우의 전파환경은 도심지역에서와는 달리 지형지물에 의해 전파방해를 거의 받지 않으므로 서비스 가능 최장직진거리만을 고려한 자유공간손실을 계산하여 기지국 안테나의 출력을 결정한다.</p> <h2>4. 기본 파라미터의 시뮬레이션 결과</h2> <p>이동전화 서비스 가능 최소 수신전력을 \( 94 \mid \mathrm{dBm} \mid \)으로 할 때, 기본 파라미터의 시뮬레이션 결과인 표1, 표2, 표3, 표4로부터 하나의 기지국이 줄 수 있는 서비스 가능 최장직진거리 즉, 등가 가시거리 \( D_{m} \)에 따른 최적 부가 PN코드의 지연칩 수 \( N_{o a} \) 및 최적지연시간 \( T_{o d} \), 최적 기지국 실효 해발고 \( h_{o b} \), 기지국 출력 \( P_{t} \)을 정리하면 표5와 같다.</p> <table border><caption>표 5. 등가 가시거리에 따른 최적 파라미터, \( 94 \mid \mathrm{dBm} \mid \)</caption> <tbody><tr><td>\(D_{m}\)[\(\mathrm{km} \)]</td><td>\(N_{oa}\)</td><td>\(T_{od}\)[\(\mu \mathrm{s}\)]</td><td>\(h_{ob}\)[\(\mathrm{m}\)]</td><td>\(P_{t}\)[\(\mathrm{W} / \mathrm{Ch} \)]</td></tr><tr><td>40</td><td>0</td><td>0</td><td>64.00</td><td>2</td></tr><tr><td>45</td><td>41</td><td>33.36</td><td>84.95</td><td>2</td></tr><tr><td>50</td><td>82</td><td>66.73</td><td>108.86</td><td>2</td></tr><tr><td>55</td><td>123</td><td>100.09</td><td>135.72</td><td>2</td></tr><tr><td>60</td><td>164</td><td>133.46</td><td>165.55</td><td>2</td></tr><tr><td>65</td><td>205</td><td>166.82</td><td>198.33</td><td>2</td></tr><tr><td>70</td><td>246</td><td>200.19</td><td>234.08</td><td>2.5</td></tr><tr><td>75</td><td>287</td><td>233.56</td><td>272.78</td><td>3</td></tr><tr><td>80</td><td>328</td><td>266.92</td><td>314.43</td><td>3</td></tr><tr><td>85</td><td>369</td><td>300.29</td><td>358.93</td><td>4</td></tr><tr><td>90</td><td>410</td><td>333.65</td><td>406.66</td><td>4</td></tr><tr><td>95</td><td>451</td><td>367.02</td><td>457.20</td><td>6</td></tr><tr><td>100</td><td>492</td><td>400.38</td><td>510.71</td><td>6</td></tr></tbody></table>
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[
"표4에서 수신받는 직진거리가 30이고 기지국 출력이 2인 자유공간 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 기지국의 출력이 4이고 직진거리가 20인 수신전력은 무슨 값으로 측정되었어?",
"본 논문의 표4에서 직진거리가 20이고 기지국 출력이 6일때의 수신 전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 직진거리 10의 출력이 3인 수신전력은 무슨 값이야?",
"본 실험과정에서 전파환경에 따른 기지국 안테나의 출력은 어떻게 결정했어?",
"본 논문의 표4에서 직진거리 10에서 출력 2일때의 수신 전력은 얼마야?",
"본 논문의 표4에서 직진거리 10의 출력이 4인 수신전력은 어떤 값으로 측정되었어?",
"본 논문의 출력과 자유공간 손실에 의한 수신전력을 측정할때 채널당 출력의 값이 각각 \\( 2 \\mathrm{W} / \\mathrm{Ch} \\), \\( 2.5 \\mathrm{W} / \\mathrm{Ch}, 3 \\mathrm{W} / \\mathrm{Ch}, 4 \\mathrm{W} / \\mathrm{Ch}, 6 \\mathrm{W} / \\mathrm{Ch} \\)로 출력하기 위해서 최대출력과 최대채널용량, 기지국 출력을 어떻게 설정해야해?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리가 40이고 출력이 4일때의 자유공간 수신전력은 무엇이야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 6일때의 수신전력 값중 가장 높은 값은 어떤거야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리가 40이고 출력이 2일때의 전력값은 무엇이야?",
"본문의 표4에서 직진거리가 40이고 출력 전압이 2.5인 경우의 수신전력은 얼마야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 50의 직진거리와 2.5의 출력에서의 수신전력은 무슨 값이야?",
"본 논문의 표4에서 직진거리 20의 기지국 출력이 2인 수신전력은 어떤 값이 나왔어?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리 10의 출력이 6인 수신전력은 무슨 값으로 측정되었어?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리 10의 출력이 2.5인 수신저력은 무슨 값이야?",
"본 논문의 표4에서 직진거리가 30이고 기지국 출력이 2.5인 자유공간 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 기지국 출력이 3이고 직진거리가 20일때의 수신전력은 어떤 값이야?",
"본 논문의 표4에서 기지국 출력이 2.5이고 직진거리가 20일때의 수신전력은 무슨 값이야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 기지국 출력값이 2인 수신전력중에 가장 작은값의 전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 수신으로부터 직진거리가 30이고 기지국 출력이 6일때의 자유공간 수신전력은 얼마로 측정되었어?",
"본문의 표4에서 출력 전압이 3인 자유공간 수신전력에서 가장 높은 값은 어떤거야?",
"본 논문의 표4에서 기지국 출력값이 2인 수신전력중에 가장 큰 전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표4에서 직진거리가 30이고 출력이 3인 수신전력은 무슨 값이야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 기지국 출력이 2.5인 전력값들 중에서 가장 높은 전력은 어떤거야?",
"본 논문의 표4에서 기지국 출력값이 2.5인 수신전력중에서 가장 낮은 값의 전력값은 어떤거야?",
"본문의 표4에서 수신받는 직진거리가 10이고 출력이 4인 자유공간의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 기지국 출력전압이 3인 경우에 가장 낮은 수신전력값은 어떤거야?",
"본 논문의 표4에서 직진거리가 20인 경우의 수신전력 값중에서 가장 큰 값은 어떤거야?",
"본 연구에서의 결과를 정리한 표4에서 직진거리 80과 출력이 3일때의 수신전력은 무슨값이야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력전압이 6일때 가장 낮은 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 기지국 출력값이 4인 경우에서 가장 낮은 수신전력값은 어떤거야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 측정하고 정리한 표에서 출력이 4일 경우에 가장 높은 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 거리가 40이고 출력전압이 6일때의 자유공간 수신전력 값은 얼마야?",
"표4에서 50의 거리와 출력전압이 2일때의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 직진거리 50과 출력전압 4일때의 수신전력은 어떤거야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 50의 직진거리와 3의 출력일때 자유공간 수신전력은 얼마야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 50의 직진거리와 출력이 6일때 자유공간 수신전력은 무슨 값이야?",
"본문의 표4에서 직진거리는 60인데 출력이 2.5인 자유공간 수신저력은 무슨 값이야?",
"본 논문에서의 표4에서 알 수 있는 정보로 출력이 3이고 직진거리가 60일때의 수신전력 값은 얼마야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리가 10인 경우의 수신전력값중에서 가장 낮은 수치는 어떤거야?",
"표4에서 직진거리가 10인 수신전력 중에서 가장 큰 값은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리가 60이고 출력이 2인 수신저력은 무슨 값이야?",
"본 논문의 표4에서 출력이 6이고 직진거리 60인 경우에서의 자유공간 수신전력은 무슨 값이야?",
"표4에서 직진거리가 30일때의 자유공간 수신전력 중에서 가장 높은 값은 어떤거야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표4에서 직진으로의 거리가 30인 자유공간 수신전력 중에서 값이 가장 낮은 값은 어떤거야?",
"본문의 표4에서 직진거리가 40인 수신전력값이 가장 낮은 값은 무슨 값이야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 거리가 40인 수신전력 값 중에서 가장 높은 값은 어떤거야?",
"본 논문의 표4에서 출력이 2이고 직진거리가 65일때의 수신전력값은 무엇이야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 65인 자유공간에서의 수신전력은 무슨 값이야?",
"본 연구의 표4에서 출력이 3이고 직진거리가 65일때의 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 4이고 직진거리가 65인 자유공간에서의 수신전력은 무슨 값이야?",
"본 논문의 표4에서 출력이 6이고 직진으로 거리가 65인 기지국에서의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 직진으로 거리가 70이고 출력이 2일때의 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 70인 자유공간에서의 수신전력은 무슨 값이야?",
"본문의 표4에서 출력이 3이고 직진거리가 70인 기지국일때 수신전력은 무슨값이야?",
"본문의 표4에서 알 수 있는 정보로 출력이 4이고 직진거리가 70인 기지국에서의 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 6이고 직진거리가 70인 자유공간 수신전력은 어떤 값이야?",
"본 논문의 표4에서 직진거리 80과 출력이 2일때의 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 80인 자유공간에서의 수신전력은 어떤 값이야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진인 거리가 20일때의 가장 낮은 수신전력 수치는 어떤거야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 4이고 직진거리가 80인 자유공간에서의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 출력이 6이고 직진거리가 80인 경우에 수신전력은 얼마로 나왔어?",
"표4에서 직진거리가 50인 수신전력값 중에서 가장 높은 값은 어떤거야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진거리가 50일때 가장 낮은 값으로 측정된 수신전력은 얼마야?",
"본 연구의 결과를 보여주는 표4에서 직진거리가 60일때 가장 큰값인 수신전력은 무슨값이야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 직진으로 거리가 60인 자유공간에서의 수신전력은 가장 낮을때는 얼마야?",
"표4에서 직진거리가 65인 수신전력 값들 중에서 가장 큰 값은 어떤거야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서직진거리가 65인 자유공간에서의 수신전력이 가장 낮을때는 얼마야?",
"표4에서 직전거리가 70일때의 수신전력 측정값들 중에서 가장 큰 값은 무슨 값이야?",
"본문의 표4에서 직진거리 70인 자유공간 수신전력 값중에서 가장 낮은 값은 어떤거야?",
"본 논문의 표 4에서 기지국 출력전압이 2이고 직진거리가 80인 수신전력은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 6이고 직진거리가 80인 자유공간 수신전력은 어떤 값이야?",
"본 연구의 표4에서 직진거리가 90이고 출력이 2일때의 수신전력 값은 얼마야?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 90인 자유공간 수신전력은 무슨 값이야?",
"표4에서 직진거리 90에 출력이 3이면 수신전력이 얼마로 측정돼?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 4이고 직진거리가 90인 자유공간 수신전력은 얼마로 측정되었어?",
"본문의 표4에서 출력이 6이고 직진으로 거리가 90이면 수신전력이 얼마로 나와?",
"표4에서 직진거리가 100이고 출력이 2이면 자유공간 수신전력이 얼마로 나와?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 100인 수신전력은 무슨 값이야?",
"표4에서 직진으로 거리가 100이고 출력이 3일때의 자유공간 수신전력은 무엇으로 나와?",
"본문의 표4에서 출력이 4이고 직진거리가 100이면 수신전력은 얼마로 측정돼?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 6이고 직진거리가 100인 수신전력은 얼마로 측정돼?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2이고 직진거리가 110일때의 수신전력값은 얼마야?",
"표4에서 출력이 2.5이고 직진거리가 110일때의 수신전력값은 얼마야?",
"본문의 표4에서 직진거리가 110이고 출력이 3인 자유공간 수신전력의 수치는 무엇이야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 4이고 직진거리가 110일때의 자유공간 수신전력은 무슨 값이야?",
"표4에서 출력이 6이고 직진으로 거리가 110일때의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 출력이 2.5이고 기지국으로부터 직진거리가 120이면 수신전력은 얼마야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 측정하여 정리한 표에서 출력이 3이고 직진거리가 120일때의 수신전력값은 얼마야?",
"표4에서 알 수 있는 정보로 출력이 4이고 기지국 직진거리가 120이면 수신전력은 무슨값으로 측정돼?",
"본 논문에서의 표4에서 직진거리가 120이고 출력이 6인 경우에 자유공간 수신전력은 얼마로 측정돼?",
"자유공간 수신전력을 측정한 표4에서 직진거리가 80일때의 최대 전력값은 얼마야?",
"표4에서 직진거리가 120인 수신전력값들 중에서 가장 큰값은 어떤거야?",
"본 논문의 실험결과를 나타낸 표4에서 기지국으로부터 직진거리가 120인 수신전력값중에서 가장 낮은 값은 얼마야?",
"표4에서 직진거리가 120일때 2번째로 큰 수신전력의 출력은 얼마야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표4에서 직진거리가 110일때의 3번째로 큰 수신전력의 출력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 기지국으로부터 직진거리가 100인 수신전력중에서 4번째로 큰 값의 기지국 출력은 얼마야?",
"본문의 표4에서 알 수 있는 정보로 수신전력의 단위는 어떤거야?",
"본 논문에서의 표4에서 출력이 6일때 3번째로 큰 수신전력 값은 기지국으로부터 얼마나 멀리있어?",
"본문의 표4에서 출력값이 4일때의 수신전력 중에서 6번째로 큰 값은 기지국으로부터 얼마나 멀리있는거야?",
"직진거리와 기지국 출력에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2일때의 수신전력에서 5번째로 큰값을 가지는 경우는 기지국으로부터 거리가 얼마나돼?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)의 크기가 40일때 \\(N_{oa}\\)은 얼마야?",
"\\(T_{od}\\)가 0일때의 \\(D_{m}\\)값은 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 정리한 표에서 \\(N_{oa}\\)의 가장 큰 값은 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)이 45일때 \\(T_{od}\\)는 얼마야?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)가 45일때 \\(h_{ob}\\)는 얼마의 값을 가져?",
"본 연구에서의 표4에서 직진거리가 120이고 출력이 2일때의 수신전력은 얼마로 측정됐어?",
"본 논문에서의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 45일때 \\(P_{t}\\)은 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 45일때의 \\(N_{oa}\\)는 어떤 값이야?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)이 50의 값을 가질때 \\(N_{oa}\\)의 값은 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터값들을 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 \\(T_{od}\\)는 얼마로 측정됐어?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표5에서 \\(D_{m}\\)이 50일때의 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)의 값이 50일때 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)의 값이 55일때의 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)의 값이 55일때의 \\(T_{od}\\)의 값은 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터값을 정리한 표5에서 \\(D_{m}\\)이 55이면 \\(h_{ob}\\)의 값은 무슨 값이야?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)이 55이면 \\(P_{t}\\)는 얼마로 측정돼?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 60일 경우에 \\(N_{oa}\\)는 얼마의 값을 가지게 돼?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 164이면 \\(T_{od}\\)은 얼마를 가지게돼?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)의 값이 60인 경우에는 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(T_{od}\\)가 165.55이면 \\(P_{t}\\)는 얼마의 값을 가져?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 65일때 \\(N_{oa}\\)은 얼마의 값이야?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 65일때 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)이 65일때 \\(P_{t}\\)은 무슨 값을 가져?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 측정한 표에서 \\(D_{m}\\)의 값이 70일때 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 70의 값을 가질때는 \\(h_{ob}\\)의 값으로 어떤값이 나와?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 70일때 \\(T_{od}\\)은 어떤 값을 가져?",
"본문의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 70인 경우에 \\(P_{t}\\)는 무슨 값이 나와?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)값으로 75일때 \\(N_{oa}\\)은 얼마가 나와?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 75일때 \\(T_{od}\\)은 무슨값을 가져?",
"본 논문에서 표5의 \\(N_{oa}\\)는 \\(D_{m}\\)가 80일때 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 75일 경우에는 \\(h_{ob}\\)는 무슨값이야?",
"표5에서 \\(h_{ob}\\)는 \\(D_{m}\\)가 80의 값을 가질때 무슨값을 가져?",
"본문의 표5에서\\(P_{t}\\)는 \\(D_{m}\\)이 75일때 얼마의 값이야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 정리한 표에서 \\(T_{od}\\)은 \\(D_{m}\\)가 80일때 얼마가 나와?",
"최적 파라미터들을 구한 표5에서 \\(D_{m}\\)가 90일 경우에 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"본 논문에서의 표5은 \\(P_{t}\\)의 값으로 \\(D_{m}\\)가 80일때 얼마가 나와?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 표현한 표에서 \\(D_{m}\\)가 85일때의 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"최적 파라미터들을 가시거리에 따라 정리한 표에서 \\(N_{oa}\\)값은 \\(D_{m}\\)가 95일 경우에 얼마야?",
"본 논문에서의 표5 값들 중에서 \\(T_{od}\\)는 \\(D_{m}\\)가 90의 값을 가질때 어떤값이야?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)의 값이 95일때 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서는 \\(h_{ob}\\) 값으로 \\(D_{m}\\)가 85일때 무슨값을 가져?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)이 90일때 \\(h_{ob}\\)은 얼마로 측정됐어?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)값이 90일때 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"본문의 표5의 \\(D_{m}\\)가 85일때의 \\(T_{od}\\)는 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표5에서 \\(N_{oa}\\)는 \\(D_{m}\\)가 85일때 무슨 값이야?",
"표5에서 \\(D_{m}\\)이 90일때 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본문의 표5에서는 \\(D_{m}\\)가 90의 값을 가질때 \\(P_{t}\\)는 얼마로 측정돼?",
"표5에서 \\(T_{od}\\)는 \\(D_{m}\\)가 100의 값을 가질때 무슨값이 나와?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 100일 경우에 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"표5에서 \\(P_{t}\\)은 \\(D_{m}\\)가 95일때 얼마나 돼?",
"표5에서 \\(h_{ob}\\)는 \\(D_{m}\\)가 95일때 무슨값이 나와?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 표현한 표에서 \\(T_{od}\\)은 \\(D_{m}\\)가 95일때 얼마의 값을 가져?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 측정한 표에서 \\(D_{m}\\)가 95일때 \\(N_{oa}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(D_{m}\\)가 100일때의 \\(h_{ob}\\)는 무슨 값을 가지게돼?",
"표5에서 \\(P_{t}\\)은 \\(N_{oa}\\)가 205일때 무슨 값으로 측정돼?",
"본 논문의 표5에서 \\(T_{od}\\)은 \\(N_{oa}\\)가 246일때 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\) 328일때 \\(T_{od}\\)는 무슨값이야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(N_{oa}\\)가 70의 값을 가질때 \\(P_{t}\\)는 얼마로 측정돼?",
"표5에서 \\(N_{oa}\\)가 328일때 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(P_{t}\\)는 \\(N_{oa}\\)가 287일때 무슨값으로 측정돼?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)이 328일때의 \\(T_{od}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 328의 값을 가질때 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(T_{od}\\)의 값은 \\(N_{oa}\\)가 369일때 무슨 값이야?",
"표5에서 \\(P_{t}\\)는 \\(N_{oa}\\)이 328일때 무슨 값을 가지게돼?",
"표5에서 \\(h_{ob}\\)은 \\(N_{oa}\\)가 410일때 얼마야?",
"본 연구의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 410의 값으로 측정할때 \\(P_{t}\\)의 값은 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 451일때의 \\(T_{od}\\)는 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(P_{t}\\)의 값들 중에서 가장 큰 값은 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 측정되는 \\(h_{ob}\\) 값들 중 가장 큰 값은 무엇이야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(T_{od}\\)가 0일때의 \\(h_{ob}\\)은 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(T_{od}\\)가 166.82일때의 \\(h_{ob}\\)은 얼마로 측정돼?",
"본 연구의 표5에서 \\(h_{ob}\\)은 \\(T_{od}\\)가 66.73일때 얼마야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(T_{od}\\)가 233.56일때의 \\(h_{ob}\\)의 값은 무슨값이야?",
"표5에서 \\(T_{od}\\)가 200.19일때의 \\(h_{ob}\\)은 얼마야?",
"본 연구의 표5에서 \\(h_{ob}\\)의 값은 \\(T_{od}\\)가 266.92일 경우에 얼마로 측정돼?",
"본 연구의 표5에서 \\(T_{od}\\)가 367.02의 값을 가질때의 \\(h_{ob}\\)은 얼마야?",
"표5에서 측정된 \\(P_{t}\\)값들중 2번째로 가장 작은 값은 어떤거야?",
"본문의 표5에서 \\(h_{ob}\\)은 \\(T_{od}\\)가 333.65로 측정되었을때 얼마로 측정돼?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(T_{od}\\)가 400.38일때의 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(h_{ob}\\)는 \\(T_{od}\\)가 300.29일때 무슨 값을 가지게돼?",
"기지국 출력과 직진거리에 따른 자유공간 수신전력을 나타낸 표에서 출력이 2.5이고 직진거리가 80인 자유공간에서의 수신전력은 무슨 값이야?",
"본문의 표4에서 출력전압이 3이고 직진거리가 80인 경우의 수신전력은 얼마야?",
"본 연구의 표4에서는 직진거리가 80이고 출력전압이 4일때의 수신전력은 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 0일때 \\(T_{od}\\)값은 얼마야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)이 100일때 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표5에서 \\(h_{ob}\\)는 \\(N_{oa}\\)으로 41의 값을 가지게 될때 얼마가 돼?",
"본문의 표5에서 \\(P_{t}\\)값은 \\(N_{oa}\\)이 0일때 무슨 값을 가져?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(T_{od}\\)는 \\(N_{oa}\\)이 82의 값을 가지게 될때 무슨 값을 가져?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(h_{ob}\\)는 \\(N_{oa}\\)이 0일때 얼마야?",
"본 연구의 표5에서 \\(P_{t}\\)은 \\(N_{oa}\\)이 41일때 무슨 값을 가지게돼?",
"표5에서 \\(T_{od}\\)는 \\(N_{oa}\\)가 41일때 얼마가 돼?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(N_{oa}\\)가 82의 값을 가질때 \\(h_{ob}\\)는 얼마야?",
"표5에서 \\(T_{od}\\)는 \\(N_{oa}\\)가 123일때 얼마야?",
"본 연구의 표5에서 \\(N_{oa}\\)의 값으로 123일때 \\(h_{ob}\\)는 무슨값을 가져?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 2일때 \\(P_{t}\\)은 얼마가 돼?",
"본 연구의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 246의 값을 가질때 \\(h_{ob}\\)은 무슨 값이야?",
"본 연구의 표5에서 \\(N_{oa}\\)가 369일때 \\(h_{ob}\\)는 어떤값으로 측정돼?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(N_{oa}\\)가 369일때의 \\(P_{t}\\)은 얼마야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(T_{od}\\)는 \\(N_{oa}\\)가 410일때 얼마야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(N_{oa}\\)가 451일때의 \\(h_{ob}\\)의 값은 무슨값이야?",
"표5에서 \\(P_{t}\\)는 \\(N_{oa}\\)가 451일때 얼마로 측정돼?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(N_{oa}\\)가 492일때 \\(T_{od}\\)는 무슨값이야?",
"표5에서 \\(P_{t}\\)의 값이 \\(N_{oa}\\)가 492로 측정할때는 어떤값이야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 나타낸 표에서 \\(T_{od}\\)가 100.09일때의 \\(h_{ob}\\)은 얼마야?",
"본문의 표5에서 \\(T_{od}\\)가 133.46일때의 \\(h_{ob}\\)은 무엇이야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(P_{t}\\)은 \\(N_{oa}\\)이 123일때 얼마로 측정돼?",
"본 연구의 표5에서 \\(h_{ob}\\)은 \\(D_{m}\\)가 164의 값을 가질때 얼마로 측정돼?",
"표5에서 \\(T_{od}\\)는 \\(N_{oa}\\)이 164일때 어떤 값으로 측정돼?",
"등가 가시거리에 따른 최적 파라미터를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)의 값은 \\(N_{oa}\\)가 164일때 얼마의 값으로 계산되어져?",
"본문의 표5에서 \\(N_{oa}\\)이 205일때 \\(T_{od}\\)의 값은 얼마야?",
"최적 파라미터를 등가 가시거리에 따라 표현한 표에서 \\(h_{ob}\\)은 \\(N_{oa}\\)가 205일때 무슨 값이야?"
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인공물ED
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CDMA 이동통신의 해상 서비스를 위한 전파예측모델 제안
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<h1>Ⅲ. 기본 파라미터의 시뮬레이션</h1> <h2>1. PN코드의 칩지연과 서비스영역</h2> <p>칩지연이란 복조부 PN코드의 칩을 지연시켜 복호 시간을 늦추는 것이다. 이동통신 기지국 채널카드의 복조부에 있는 기존 PN 코드 384개의 칩지연에 따른 서비스 가능 최장직진거리는 \( 40 \mathrm{km} \)이다. 서비스 거리를 \( 40 \mathrm{km} \) 이상 확장하기 위해서는 Shift Register로 시간지연을 하는 방법과 PN코드의 칩을 직렬로 부가하여 지연하는 방법이 있으나, 채널 용량 측면에서 전자가 더 유리하다. 부가 PN코드의 칩지연을 함으로써 서비스가 가능한 최장직진거리 \( D_{m} \)은 식(5)와 같다. 여기서 유의해야 할 점은 서비스 최장직진거리를 확장하기 위해 PN코드의 칩 지연 수를 과다하게 시키는 것은 채널 용량이 줄어드는 결과를 초래한다. 편의상 시간 지연의 경우는 총 시간 지연을 칩 수로 환산하여 계산한다.</p> <p>\( D_{m} [\mathrm{km}]=40+N_{a} \cdot T_{c} \cdot C / 2 \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서, \( N_{a} \) : 부가지연칩 수, \( T_{c} \) : 칩주기[\(\mathrm{s} \)], \( C \) : 전파 속도\( [\mathrm{km} / \mathrm{s}] \)</p> <p>부가된 PN코드의 지연칩 수 또는 지연시간 \( T_{d} \)에 따른 서비스 가능 최장직진거리를 식(5)으로부터 구한 결과는 그림2, 주요 데이터는 표2와 같다.</p> <table border><caption>표 2. 부가 PN코드와 시간지연에 따른 서비스 가능 최장직진거리</caption> <tbody><tr><td>\(\mathrm{N}_{a}\)</td><td>0</td><td>82</td><td>164</td><td>246</td><td>328</td><td>410</td><td>492</td></tr><tr><td>\(\mathrm{T}_{d}\) [\(\mu \mathrm{s}\)]</td><td>0</td><td>66.73</td><td>133.46</td><td>200.19</td><td>266.92</td><td>333.65</td><td>400.38</td></tr><tr><td>\(\mathrm{D}_{m}\) [\(\mathrm{km} \)]</td><td>40</td><td>50</td><td>60</td><td>70</td><td>80</td><td>90</td><td>100</td></tr></tbody></table> <p>PN코드의 1칩 지연당 보상시간은 \( 0.8138 \mu \mathrm{s} \)이므로 RTD(Round Trip Delay)를 고려할 때, 1칩 지연당 서비스 가능 추가 직진거리는 약 \( 122 \mathrm{m} \) 이다. 해상 이동통신에 있어서 서비스 가능 최장직진거리를 \( 40 \mathrm{km} \) 이상 확장하기 위해서는 부가 PN코드의 칩지연 또는 시간지연이 우선되어야 하나, 결코 서비스 가능 최장직진거리는 등가 가시거리를 초과할 수 없다. 따라서 서비스 영역확장을 위한 첫 단계는 등가 가시거리의 결정이 최우선이고 다음이 등가 가시거리에 따른 부가 PN코드의 칩지연 또는 시간지연이다.</p> <h2>2. 기지국 안테나의 실효 해발고에 따른 등가 가시거리</h2> <p>이동국 안테나의 실효 해발고를 \( 3 \mathrm{m} \)로 가정할 때, 기지국 안테나의 실효 해발고에 따른 가시거리와 등가 가시거리 즉, 서비스 가능 최장직진거리를 식(2), 식(3)으로부터 구한 결과는 그림3, 주요 데이터는 표3과 같다.</p> <p>해상 이동통신의 서비스 영역을 확장하기 위해서는 서비스 가능 최장직진거리를 등가 가시거리 기준으로 먼저 설정하고 이에 따른 기지국 안테나의 실효 해발고를 결정해야 한다.</p> <table border><caption>표 3. 기지국 안테나의 실효 해발고에 따른 가시거리와 등가 가시거리</caption> <tbody><tr><td>\(h_{b}\) [\(\mathrm{m}\)]</td><td>40</td><td>50</td><td>60</td><td>70</td><td>80</td><td>90</td><td>100</td><td>290</td><td>300</td><td>4Q0</td><td>500</td><td>600</td></tr><tr><td>\(d_{s}\) [\(\mathrm{km} \)]</td><td>28.76</td><td>31.42</td><td>33.83</td><td>36.04</td><td>38.11</td><td>40.04</td><td>41.87</td><td>56.66</td><td>68.00</td><td>77.57</td><td>85.99</td><td>93.61</td></tr><tr><td>\(D\) [\(\mathrm{km} \)]</td><td>33.20</td><td>36.28</td><td>39.06</td><td>41.62</td><td>44.00</td><td>46.23</td><td>48.35</td><td>65.42</td><td>78.52</td><td>89.57</td><td>99.30</td><td>108.09</td></tr><tr><td>\(D-d_{s} \) [\(\mathrm{km} \)]</td><td>4.44</td><td>4.86</td><td>5.23</td><td>5.58</td><td>5.89</td><td>6.19</td><td>6.48</td><td>8.76</td><td>10.52</td><td>12.00</td><td>13.31</td><td>15.08</td></tr><tr><td>\(D / d_{s} \) [\(\%\)]</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td><td>115</td></tr></tbody></table>
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"최장직진거리 \\( D_{m} \\)은 어떻게 계산할 수 있는가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 82, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 66.73일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 0, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 0일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 164, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 133.46일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 410, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 333.65일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"\\(h_{b}\\)가 50m, \\(d_{s}\\)가 31.42km일 때 D는 몇 km인가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 328, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 266.92일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"\\(h_{b}\\)가 60m이고, \\(d_{s}\\)가 33.83km일 때 D는 몇 km인가?",
"부가지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 492, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 400.38일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"\\(h_{b}\\)가 40m, \\(d_{s}\\)가 28.76km일 때 D는 몇 km인가?",
"\\(h_{b}\\)가 90m일 때 D는 몇 km인가?",
"\\(d_{s}\\)가 41.87km일 때 D는 몇 km인가?",
"\\(d_{s}\\)가 38.1이고, \\(h_{b}\\)가 80일때, D는 몇 km인가?",
"표에서 \\(h_{b}\\)가 600m, \\(d_{s}\\)가 93.61km일 때 D는 몇 km인가?",
"\\(h_{b}\\)값이 70, \\(d_{s}\\)값이 36.04일 때 D는 몇 km인가?",
"지연칩 수 \\(\\mathrm{N}_{a}\\)가 246, 지연시간 \\(\\mathrm{T}_{d}\\)가 200.19일 때 최장직진거리 \\(\\mathrm{D}_{m}\\) 값은 무엇인가?",
"\\(d_{s}\\)가 68.00일 때 D는 몇 km로 나타나는가?",
"표3에서 \\(h_{b}\\)가 400m, \\(d_{s}\\)가 77.57km일 때 D는 몇 km로 나타나있는가?",
"표3에서 \\(h_{b}\\)가 500m, \\(d_{s}\\)가 85.99km일 때 D는 몇 km인가?",
"\\(h_{b}\\)값이 290일 때 D는 몇 km인가?"
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인공물ED
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CDMA 이동통신의 해상 서비스를 위한 전파예측모델 제안
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<h1>Ⅳ. 전파예측모델 제안 및 시뮬레이션</h1> <h2>1. 전파예측모델 제안</h2> <p>식(6)을 근간으로 기본 파라미터의 시뮬레이션 결과인 기지국과 이동국의 안테나 이득 \( G_{t}\left(=G_{b}+G_{m}\right) \) 그리고 기지국과 이동국간 거리 \( d \)에 대응한 등가 가시거리 \( \mathrm{D} \)를 파라미터로 한 전파예측모델 식(7)을 제안한다.</p> <p>단, 이동국 안테나의 실효 해발고는 \( 3 \mathrm{m} \)로 가정한다.</p> <p>\( P_{r}[d B m]=-43.37 \log D-41.98+10 \log \left(\frac{P_{t}}{8}\right) +\left(G_{t}-8\right)+20 \log \left(\frac{h_{b}}{0.018}\right)-\left(\frac{D-40}{8}\right) \)<caption>(7)</caption></p> <p>식 (7)의 상수 43.37은 실험 값으로서 이동전화 서비스의 직진거리가 10배 확장될 때마다의 감쇄되는 기준 값이며, 상수 41.98 또한 실험 값으로서 안테나에서 전기신호가 전파신호로 바꾈 때 감쇄되는 값이다. 한편, 식(3)으로부터 구한 안테나의 실효 해발고를 식(7)에 대입하여 이를 등가 가시거리로 나타내면 식(8)과 같다.</p> <p>\( P_{r}[d B m]=-43.37 \log D-41.98+10 \log \left(\frac{P_{t}}{8 W}\right) +\left(G_{t}-8\right)+20 \log \left(\frac{D-7.14}{17.49}\right)^{2}-\left(\frac{D-40}{8}\right) \)<caption>(8)</caption></p> <h2>2. 제안한 모델의 시뮬레이션 및 결과검토</h2> <p>이동통신의 서비스 가능 최장직진거리 \( D_{m}\) \(\mathrm{km} \)와 기지국 출력 \( P_{t} \)에 따른 제안한 모델 식(7)의 시뮬레이션 결과 \( P_{r} \mid \mathrm{dBm} \mid \), 자유공간손실 \( P_{s} \mid \mathrm{dBm} \mid \) 그리고 상대오차 \( \varepsilon\left(P_{r}-P_{s}\right) \mathrm{dBm} \) 은 표6과 같다.</p> <p>표6의 결과로써 CDMA 이동통신의 해상 서비스를 위해 제안한 전파예측모델의 타당성과 실용성을 확인한다. 이동전화 서비스 대상 해상전역에 대한 시뮬레이션 결과의 수신전력이 자유공간 손실 기준보다 평균 \( -0.84 \mathrm{dBm} \) 적다. 이는 서비스 가능 최장직진거리를 \(5 \sim 10 \mathrm{km} \)의 여유를 갖도록 함으로써 악천후 등에 의한 기상 이변에 무관한 전천후 서비스 가능 최장직진거리를 확보할 수 있도록 하기 위한 보정 값이다.</p> <table border><caption>표 6. 제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차 ,( \( \mid dBm \mid \) )</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>\(D_{m}\) \ \(P_{t}\)</td><td colspan=3>2</td><td colspan=3>2.5</td><td colspan=3>3</td></tr><tr><td>\(P_{r}\)</td><td>\(P_{s}\)</td><td>\(\varepsilon\)</td><td>\(P_{r}\)</td><td>\(P_{s}\)</td><td>\(\varepsilon\)</td><td>\(P_{r}\)</td><td>\(P_{s}\)</td><td>\(\varepsilon\)</td></tr><tr><td>40</td><td>91.52</td><td>89.5</td><td>-1.99</td><td>90.55</td><td>88.57</td><td>-1.98</td><td>89.76</td><td>87.77</td><td>-1.99</td></tr><tr><td>50</td><td>91.36</td><td>91.4</td><td>-0.89</td><td>92.39</td><td>90.50</td><td>-0.89</td><td>90.59</td><td>89.71</td><td>-0.88</td></tr><tr><td>60</td><td>93.40</td><td>93.0</td><td>-0.34</td><td>92.43</td><td>92.09</td><td>-0.34</td><td>91.64</td><td>91.30</td><td>-0.34</td></tr><tr><td>70</td><td>94.54</td><td>94.4</td><td>-0.14</td><td>93.57</td><td>93.43</td><td>-0.14</td><td>92.78</td><td>92.63</td><td>-0.15</td></tr><tr><td>80</td><td>95.74</td><td>95.5</td><td>-0.18</td><td>94.77</td><td>94.59</td><td>-0.18</td><td>93.98</td><td>93.79</td><td>-0.19</td></tr><tr><td>90</td><td>96.97</td><td>95.5</td><td>-0.39</td><td>96.01</td><td>95.61</td><td>-0.40</td><td>95.21</td><td>94.82</td><td>-0.39</td></tr><tr><td>100</td><td>98.23</td><td>97.4</td><td>-0.74</td><td>97.26</td><td>96.52</td><td>-0.74</td><td>96.47</td><td>95.73</td><td>-0.74</td></tr><tr><td>110</td><td>99.59</td><td>8.3</td><td>-1.27</td><td>98.53</td><td>97.35</td><td>-1.18</td><td>97.74</td><td>96.56</td><td>-1.18</td></tr><tr><td>120</td><td>100.78</td><td>99.0</td><td>-1.70</td><td>99.81</td><td>98.11</td><td>-1.70</td><td>99.01</td><td>97.32</td><td>-1.69</td></tr><tr><td colspan=3>\(P_{r} - P_{s}\)</td><td>-0.84</td><td colspan=2></td><td>-0.83</td><td colspan=2></td><td>-0.83</td></tr><tr><td rowspan=2>\(D_{m}\) \ \( P_{t}\)</td><td colspan=3>4</td><td colspan=3>6</td></tr><tr><td>\(P_{r}\)</td><td>\(P_{s}\)</td><td>\(\varepsilon\)</td><td>\(P_{r}\)</td><td>\(P_{s}\)</td><td>\(\varepsilon\)</td></tr><tr><td>40</td><td>88.51</td><td>86.52</td><td>-1.99</td><td>86.75</td><td>84.76</td><td>-1.99</td></tr><tr><td>50</td><td>89.34</td><td>88.46</td><td>-0.88</td><td>87.58</td><td>86.70</td><td>-0.88</td></tr><tr><td>60</td><td>90.39</td><td>90.05</td><td>-0.34</td><td>88.62</td><td>88.29</td><td>-0.33</td></tr><tr><td>70</td><td>91.53</td><td>91.38</td><td>-0.15</td><td>89.77</td><td>89.62</td><td>-0.15</td></tr><tr><td>80</td><td>92.73</td><td>92.54</td><td>-0.19</td><td>90.97</td><td>90.78</td><td>-0.19</td></tr><tr><td>90</td><td>93.96</td><td>93.57</td><td>-0.39</td><td>92.20</td><td>91.81</td><td>-0.39</td></tr><tr><td>100</td><td>95.22</td><td>94.48</td><td>-0.74</td><td>93.46</td><td>92.72</td><td>-0.74</td></tr><tr><td>110</td><td>96.49</td><td>95.31</td><td>-1.18</td><td>94.73</td><td>93.55</td><td>-1.18</td></tr><tr><td>120</td><td>97.77</td><td>96.07</td><td>-1.70</td><td>96.00</td><td>94.31</td><td>-1.69</td></tr><tr><td colspan=3>\(P_{r} - P_{s} \)</td><td>-0.84</td><td colspan=2></td><td>-0.83</td></tr></tbody></table>
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"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100인 경우에 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 본 논문의 표 6에서 100이고 \\(P_{t}\\)가 3알 경우 (P_{r}\\)는 얼마로 측정되었어?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 \\(P_{s}\\)에서 계산된 값은 어떤거야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 자유공간손실은 무엇이야?",
"본문의 식(8)을 정리할 때 등가 가시거리를 어떻게 표현했어?",
"본문의 식(8)을 정리할 때 어떻게 등가 가시거리를 나타냈지?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 60일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 얼마인가?",
"시뮬레이션 결과 값들 중 본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 60일때 가장 작은 \\(P_{t}\\) 값은 얼마로 측정되지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{r}\\)가 99.59 일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"표 6에서 \\(P_{r}\\)가 94.54일때 \\(D_{m}\\)의 값은 무엇이지?",
"표 6에서 \\(P_{r}\\)가 94.54일때 무엇이 \\(D_{m}\\)의 값으로 확인되지?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\)가 98.23일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇인걸 알 수 있어?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90이고 기지국 출력이 3일때의 시뮬레이션 결과는 무슨값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90일때 기지국 출력이 4일 경우에 자유공간손실은 무엇이야?",
"본 논문의 표 6에서 기지국 출력이 3이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리는 90인 경우에 자유공간손실은 무슨 값으로 측정돼?",
"기지국 출력이 3이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리는 90인 경우에 무슨 값이 자유공간손실 값으로 확인되지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리는 90이고 기지국 출력이 2.5인 경우에 자유공간손실은 무슨값으로 측정돼?",
"표6에서 기지국 출력이 2.5이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90일때의 시뮬레이션 결과는 얼마야?",
"기지국 출력이 2.5이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 표6에서 90일때 시뮬레이션 결과 값은 얼마로 측정되지?",
"본 논문의 표 6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90이고 기지국 출력이 6일때의 시뮬레이션 결과는 무슨 값이야?",
"이동통신의 서비스 가능 본 논문의 표 6에서 90이고 기지국 출력이 6일때 시뮬레이션 결과는 얼마의 값으로 확인되지?",
"본 논문의 표 6에서 기지국 출력이 2이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90인 경우에 자유공간손실은 무슨값으로 측정돼?",
"기지국 출력이 2이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리는 본 논문의 표 6에서 90인 경우 자유공간손실 값은 얼마로 계측되지?",
"본 논문의 표 6에서 기지국 출력이 6이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리이 90이면 자유공간손실의 값은 무엇이야?",
"기지국 출력이 6이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리이 90이면 본 논문의 표 6에서 자유공간손실 값은 얼마로 측정되지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일 경우에는 \\(P_{r}\\)가 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이고 \\(P_{t}\\)가 2일때의 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 본 연구의 표6에서 100이고 \\(P_{t}\\)는 2일때의 (P_{r}\\)의 값은 얼마로 측정되지?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 2.5이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100일때의 \\(P_{s}\\)의 값은 무엇이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이고 본 연구의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 3일 경우 (P_{s}\\)는 얼마로 확인되지?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 \\(P_{s}\\)로 측정된 값은 얼마야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마로 계측되었어?",
"본 연구의 표6에서 자유공간손실 값들 중에서 가장 큰 값은 얼마야?",
"자유공간손실 값들 중에서 본 연구의 표6에서 제일 큰 값은 얼마였지?",
"본 논문의 표 6에서 자유공간손실가 88.57 일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 \\(D_{m}\\)이 60일때의 \\(P_{s}\\)는 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 2.5일때의 \\(P_{r}\\)는 무슨 값이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 60이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 \\(P_{s}\\)는 무슨 값이야?",
"표6에서 \\(P_{s}\\)는 \\(D_{m}\\)가 60이고 \\(P_{t}\\)가 4일때 값이 얼마지?",
"표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 4일때의 \\(P_{r}\\)은 무슨 값을 가져?",
"표6에서 \\(P_{r}\\)은 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 4일때 얼마로 측정되지?",
"본 논문의 표 6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력은 4인 경우에 \\(P_{s}\\)는 어떤 값을 가져?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)일때의 \\(P_{r}\\)은 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{r}\\)은 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)일때 값이 얼마지?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)가 2인 경우에 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"표6에서 \\(P_{s}\\)는 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)가 2인 경우에 얼마의 값을 갖지?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)는 80이고 \\(P_{t}\\)는 3일때의 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\)는 \\(D_{m}\\)는 80이고 \\(P_{t}\\)는 3일때 값이 얼마지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 2.5일때 \\(P_{r}\\)는 무슨 값이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 3일때의 \\(P_{s}\\)는 어떤 값으로 계측돼?",
"표6에서 \\(P_{s}\\)는 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 3일때의 얼마로 확인되지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 4일때의 \\(P_{r}\\)는 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 4일때의 \\(P_{s}\\)는 어떤 값이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 6인 경우의 \\(P_{r}\\)는 무슨 값으로 측정돼?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{r}\\)는 \\(D_{m}\\)가 80이고 \\(P_{t}\\)는 6인 경우 얼마로 확인되지?",
"표6에서 기지국 출력이 2이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 90이면 시뮬레이션 결과는 얼마로 나와?",
"표6에서 기지국 출력이 2이고 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리는 90이면 얼마로 시뮬레이션 결과가 나오지?",
"표 6에서 자유공간손실가 94.59 일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 자유공간손실가 96.52 일 때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤값으로 측정돼?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 4인 경우에 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 6일때의 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)이 40이고 \\(P_{t}\\)가 3일때 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 3이면 \\(\\varepsilon\\)은 얼마야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 2일때의 시뮬레이션 결과는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 3일때 \\(P_{s}\\)의 값은 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 자유공간손실\\(P_{s}\\)가 97.35일때 \\(D_{m}\\)의 값이 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 \\(P_{r}\\)의 값은 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 \\(\\varepsilon\\)은 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)가 2인 \\(P_{s}\\)는 무슨값이야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 40일때 상대오차는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 2일때 자유공간손실값은 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 2인 시뮬레이션 결과는 얼마야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)값이 40이고 \\(P_{t}\\)는 6일때 \\(\\varepsilon\\)의 값은 무슨값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 2일때의 상대오차는 얼마로 계산되었어?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)는 6에서 \\(P_{s}\\)는 무슨값으로 측정돼?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)는 50이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때의 자유공간손실는 얼마로 측정돼?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 시뮬레이션 결과는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때 상대오차는 어떤값으로 계산됐어?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 2.5일때의 시뮬레이션 결과는 어떤 값이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 3일때는 자유공간손실은 얼마야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)은 4일때 \\(P_{r}\\)는 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)는 50이고 \\(P_{t}\\)가 4일때의 자유공간손실은 어떤값으로 측정돼?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 상대오차는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 \\(D_{m}\\)가 60이라면 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 \\(P_{t}\\)가 4이면 상대오차는 얼마야?",
"표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 2일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 2.5일때 \\(D_{m}\\)가 60이면 \\(P_{r}\\)가 얼마로 계산되어져?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 6이고 \\(D_{m}\\)가 60일때는 \\(P_{s}\\)가 무슨값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 2.5이고 \\(D_{m}\\)는 60일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력은 2.5일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 60이고 \\(P_{t}\\)가 6일때의 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 2일때의 \\(P_{r}\\)은 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 3일때의 \\(P_{r}\\)는 무슨값이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 4이고 \\(D_{m}\\)가 60이면 \\(P_{r}\\)는 얼마가돼?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 3이면 \\(P_{s}\\)은 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 6일때 \\(P_{r}\\)의 값은 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 70이고 기지국 출력이 6일때의 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"표6에서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이고 \\(P_{t}\\)가 4일때 \\(P_{r}\\)는 무슨 값으로 측정돼?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 4이면서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이면 \\(P_{s}\\)는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 6이면서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이면 \\(P_{r}\\)은 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)는 6이면서 이동통신의 서비스 가능 최장직진거리가 100이면 \\(P_{s}\\)는 무슨 값으로 측정돼?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)가 2면 \\(P_{r}\\)은 얼마를 가져?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)이 110이면 \\(P_{t}\\)이 2일때 \\(P_{s}\\)로는 무슨 값을 가져?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때의 \\(P_{r}\\)로 측정된 값은 어떤거야?",
"표6에서 제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 110 이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때의 \\(P_{s}\\)은 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 110이고 \\(P_{t}\\)는 4의 값을 가질때의 \\(P_{r}\\)은 어떤값이야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 6의 값을 가지고 \\(D_{m}\\)가 110일때는 \\(P_{s}\\)가 어떤값으로 측정돼?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)는 6이고 \\(D_{m}\\)가 110일때의 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때의 시뮬레이션 결과는 어떤거야?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 6이고 \\(D_{m}\\)가 110이면 \\(P_{r}\\)는 어떤거야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때의 자유공간손실은 어떤 값이야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)이 110이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 \\(P_{r}\\)는 무슨 값을 가져?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 2일때의 시뮬레이션 결과는 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 2이고 \\(D_{m}\\)가 120일때의 자유공간손실은 무슨값으로 나타내어져?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 4일때는 시뮬레이션 결과로 어떤 값이 측정돼?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 \\(D_{m}\\)가 120일때의 자유공간손실은 어떤값이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 120일때 \\(P_{t}\\)가 4일때의 상대오차는 얼마야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 6이고 \\(D_{m}\\)가 120일때의 \\(P_{r}\\)은 무엇이야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 2인 \\(P_{r}\\) 중에서 가장 큰값은 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 6일때의 상대오차값은 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)는 120이고 \\(P_{t}\\)는 6일때의 자유공간손실는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 \\(P_{r}\\)값 중에서 가장 큰것은 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 120이고 \\(P_{t}\\)가 3일때의 시뮬레이션 결과는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 3일때의 \\(P_{r}\\) 값들 중에서 가장 큰 값은 무슨값이야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 \\(P_{r}\\)의 값들중 가장 큰 값은 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 3일때의 \\(P_{s}\\) 값들 중에서 가장 큰 값에 해당되는 것은 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 4일때 \\(P_{r}\\) 값들 중에서 가장 큰 값은 무슨값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 6일때의 \\(P_{r}\\)값들 중에서 가장 큰 값은 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 6일때의 \\(P_{s}\\)값에서 가장 큰 값은 무엇이야?",
"표6에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 \\(P_{r} - P_{s}\\)는 얼마야?",
"본문의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 3일때 \\(P_{r} - P_{s}\\)는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 4일때의 \\(P_{r} - P_{s}\\)는 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서에서 \\(P_{t}\\)가 2.5일때 \\(P_{r} - P_{s}\\)는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 70이고 \\(P_{t}\\)가 2.5일때 \\(\\varepsilon\\)는 무슨 값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 70이고 \\(P_{t}\\)가 2일때의 \\(\\varepsilon\\)는 무슨값이야?",
"본 논문의 표 6에서의 \\(D_{m}\\)이가 40인 \\(P_{r}\\)의 값들 중에서 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"표 6에서의 \\(D_{m}\\)이가 50인 \\(P_{r}\\)의 값들 중에서 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서의 \\(D_{m}\\)이가 50인 \\(P_{r}\\)의 값들 중에서 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 70일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 연구의 표6에서에서 \\(P_{r}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 80일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤값이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 6일때의 시뮬레이션 결과는 무슨 값이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 6일때의 무슨 값이 시뮬레이션 결과로 나와?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)이 2일때의 상대오차 값은 얼마야?",
"상대오차는 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 40이고 \\(P_{t}\\)이 2일때 얼마의 값을 갖지?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 6일때 자유공간손실은 얼마야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 6일때의 상대오차값은 무엇으로 측정돼?",
"본 논문의 표 6에서 상대오차값은 \\(D_{m}\\)가 50이고 \\(P_{t}\\)는 6일 때 얼마로 계측되지?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 2일때 \\(D_{m}\\)가 60이면 \\(P_{r}\\)는 얼마야?",
"본 연구의 표6에서 \\(P_{t}\\)가 6일때 \\(P_{r} - P_{s}\\)은 어떻게 측정됐어?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 \\(D_{m}\\)가 60일때는 \\(P_{r}\\)의 값은 얼마야?",
"\\(P_{r}\\)의 값은 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 3이고 \\(D_{m}\\)가 60일때 얼마로 확인되지?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)이 40이고 \\(P_{t}\\)이 2일때 \\(P_{r}\\) 에 해당하는 시뮬레이션 결과값은 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)이 40이고 \\(P_{t}\\)이 2일때 자유공간 손실 \\(P_{s}\\) 은 얼마야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{r}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 90일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 100일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 120일때의 \\(P_{r}\\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{r}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 110일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 50일때의 \\(P_{s}\\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{s}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 40일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 80일때의 \\(P_{s}\\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 \\(P_{t}\\)는 어떤값을 가져?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{s}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 70일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{s}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 90일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무슨 값으로 측정돼?",
"본 연구의 표6에서 \\(D_{m}\\)가 120일때의 \\(P_{s}\\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 \\(P_{t}\\)는 어떤값으로 측정돼?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 60일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표6에서 \\(D_{m}\\)가 100일때의 \\(P_{s}\\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 \\(P_{t}\\)는 어떤 값을 가져?",
"표 6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 70일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{s}\\) 값들 중 \\(D_{m}\\)가 110일때 가장 큰 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 논문의 표 6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 40일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 110일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 90일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 80일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 100일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 40일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 100일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 연구의 표 6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 120일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 연구의 표6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 80일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 110일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 시뮬레이션 결과 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 70일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 90일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(D_{m}\\)가 100일때 자유공간손실 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"표 6에서 \\(D_{m}\\)가 90일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 90일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무슨값이야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 60일때 자유공간손실 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"본 논문의 표 6에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 40일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 시뮬레이션 결과\\(P_{r}\\) 가 92.39일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"표 6에서 \\(D_{m}\\)가 110일때 자유공간손실 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤 값으로 측정돼?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\)가 91.52일때 \\(D_{m}\\)의 값이 뭐야?",
"표 6에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤거야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{r}\\)가 95.74일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 70일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{r}\\)가 93.40일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(D_{m}\\)가 80일때 자유공간손실 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤값이야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{s}\\)가 89.5일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{s}\\)가 97.4일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"본 연구의 표 6에서 자유공간손실 값들 중에서 \\(D_{m}\\)가 120일때 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 무엇이야?",
"표 6에서 \\(P_{s}\\)가 91.4일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{s}\\)가 94.4일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{r}\\)가 91.36일때 \\(D_{m}\\)의 값이 뭐야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{s}\\)가 99.0일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{s}\\)가 93.0일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{r}\\)가 100.78일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨값이야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{s}\\)가 8.3일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{r}\\)가 96.97일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤것이야?",
"본 논문의 표 6에서 시뮬레이션 결과가 90.55\t일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{s}\\)가 95.5일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 자유공간손실가 98.11일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨값이야?",
"표 6에서 시뮬레이션 결과\\(P_{r}\\) 가 98.53일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨 값으로 측정됐어?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 시뮬레이션 결과\\(P_{r}\\) 가 96.01일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 시뮬레이션 결과가 99.81일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 자유공간손실\\(P_{s}\\)가 93.43일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"본 연구의 표 6에서 시뮬레이션 결과가 94.77일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 70일때 자유공간손실이 더 큰 건 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 50일때 자유공간손실이 더 큰 건 무엇이야?",
"본 연구의 표 6에서 시뮬레이션 결과가 97.26일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤 값으로 측정됐어?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 60일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 자유공간손실\\(P_{s}\\)가 95.61일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨 값이야?",
"표 6에서 자유공간손실\\(P_{s}\\)가 90.50일때 \\(D_{m}\\)의 값이 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 시뮬레이션 결과\\(P_{r}\\) 가 93.57일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무엇이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 시뮬레이션 결과가 92.43일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨 값이야?",
"본 연구의 표 6에서 자유공간손실가 92.09일때 \\(D_{m}\\)의 값이 무슨 값이야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 100일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤거야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 나타낸 표에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 100일때 자유공간손실이 더 큰 건 무슨 값이야?",
"본 연구의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 80일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤값이야?",
"제안한 전파예측모델의 시뮬레이션 결과와 자유공간 손실 및 상대오차를 측정하여 정리한 표에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 110일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤 수치를 가져?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 40일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤거야?",
"표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 120일때 시뮬레이션 결과가 더 큰 건 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(P_{t}\\)가 4와 6 중에서 \\(D_{m}\\)가 90일때 자유공간손실이 더 큰 건 어떤거야?",
"본 논문의 표 6에서 \\(D_{m}\\)가 120일때 시뮬레이션 결과 값들 중에서 가장 작은 값의 \\(P_{t}\\)는 어떤값이야?"
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인공물ED
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확장된 동작 영역을 갖는 3상 전압원 PWM 컨버터의 최적 제어
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<h1>6. 시뮬레이션 및 실험 결과</h1><p>제안된 제어 블록도는 그림 8과 같다.</p><p>시뮬레이션은 ACSL(Advanced Continuous Simulation Language)을 사용하여 수행하였으며, 실험을 위한 3상 전압원 PWM 컨버터 시스템은 그림 9과 같다. 전력 소자는 미쯔비 시 던 의 IPM(Intelligent Power Module)인 PM200DSA120을 사용하였고 DSP는 Texas Instrument 사의 TMS320C31을 사용하였다.</p><p>그림 10은 표 1의 실제 시스템 파라미터에 의한 PWM 컨버터의 동작 영역이다. 최소 스위치 오프-시간은 \( 13 \mu \mathrm{s} \) (데드 타임의 약 2 배)이다. 낮은 DC 링크 전압으로 선형 변조 영역을 강제적으로 작게 하여 어떠한 부하 조건에서도 감역률 영역에서 동작하게 하였다.</p><table border><caption>표 1 시스템 파라미터</caption><tbody><tr><td>입력 인덕턴스</td><td>\( 1 \mathrm{~mH} \)</td></tr><tr><td>\(DC \) 링크 커패시턴스</td><td>\( 2300 ~\mu \mathrm{F} \)</td></tr><tr><td>DC 링크 전압</td><td>\( 330 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>선간 입력 전압</td><td>\( 234 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>부하 저항</td><td>\( 18 ~\Omega \)</td></tr><tr><td>입력 전류 제어 주기</td><td>\( 200 ~\mu{\mathrm{sec}} \)</td></tr><tr><td>DC 링크 전압 제어 주기</td><td>\( 2~\mathrm{msec} \)</td></tr></tbody></table><p>그림 11은 기존의 단위 역률 제어 방식(그림 10에서 '○'의 전류 벡터)으로 제어하여 감역률 영역에서 동작시 시뮬레이션 파형이다. 그림 11(a)는 입력 전압이며 그림 11(b)는 입력 전류로 선형적으로 제어되지 않아 파형이 왜곡되어 있음을 알 수 있다. 그림 11(c)는 입력 전류를 고조파 분석한 것으로 기본파의 크기로 정규화 한 것이다. 저차 고조파 성분이 많이 포함되어 있음을 알 수 있다. 그림 11(d)는 전압 지령 벡터가 선형적으로 변조되면 0의 값을, 과변조 되면 1의 값을 가지는 과변조 플래그로 계속 과변조 되고 있음을 알 수 있다. 그림 11(e)는 DC 링크 전압 에러로 전압 제어 오차와 리플이 포함되어 있음을 알 수 있다.</p><p>그림 12는 동일한 조건에서 제안된 최적 전류 벡터(그림 10에서 '\( \times \)'의 전류 벡터)로 전류 제어를 하였을 경우 시뮬레이션 파형이다. 최적 전류 벡터는 동작점을 감역률 영역에서 선형 제어 영역으로 이동시켜 입력 전류는 정현적으로 제어되고 DC 링크 전압은 제어 오차 없이 안정하게 제어되고 있음을 알 수 있다.</p><p>그림 13과 그림 14는 각각 단위 역률 제어 방식과 최적 전류 벡터 제어 방식의 경우, 시뮬레이션과 동일한 조건에서의 실험 파형이다. 시뮬레이션과 마찬가지로 동일한 제어 상태를 실험적으로 확인할 수 있다. 실험 결과에서 그림 13(b)의 THD(Total Harmonic Distortion)는 \( 17.16 \% \)이고, 그림 14(b)의 THD는 \( 3.53 \% \)로 최적 전류 벡터로 제어시 입력 전류의 고조파분이 상당히 감소함을 알 수 있다.</p>
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"어떤 방법으로 시뮬레이션이 진행되었어?",
"모든 부하 조건에서 감역률 영역 중에서 수행되게 하려면 어떻게 해야돼?",
"표1의 \\( 2~\\mathrm{msec} \\) 이 포함된 행의 이름은 뭐야?",
"표 1의 \\(DC \\) 링크 커패시턴스의 파라미터 값은 몇이야?",
"표1에서 \\( 2300 ~\\mu \\mathrm{F} \\)는 무슨 파라미터 값이야?",
"표1에서 \\( \\Omega \\)이 속하는 행의 이름이 뭐야?",
"표1에서 가장 큰 값의 전압은 몇이야?",
"표 1의 항목 중 가장 큰 전압은 얼마인가?",
"표1의 가장 작은 전압의 크기의 행의 이름이 뭐야?",
"표1 시스템 파라미터 중에서 입력 인덕턴스는 무슨 값이야?",
"table1에서 \\(\\mu \\mathrm{F} \\)값은 어떤 파라미터에 대한 값이야?"
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인공물ED
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열린 비아 Hole의 전기도금 Filling을 이용한 \(\mathrm{Cu}\) 관통비아 형성공정
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<h1>2. 실험 방법</h1><p>열린 비아 홀의 \(\mathrm{Cu}\) filling 도금으로 \(\mathrm{Cu}\) 관통비아(through via)를 형성하기 위해 Fig. 1과 Fig. 2에 모식도로나타낸 두가지 방법을 사용하였는데, 본 연구에서는 그림 1에 나타낸 방법을 열린 비아 홀의 top-down filling 공정이라 명명하고, Fig. 2와 같은 방법을 열린 비아 홀의bottom-up filling 공정이라 명명하였다.</p><p>Fig. 1에 나타낸 열린 비아 홀의 top-down filling 공정으로 \(\mathrm{Cu}\) 관통비아를 형성하기 위해, 우선 직경 50~400 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 비아 홀들을 형성하기 위한 메탈 마스크를 4인치 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼 크기로 제조하였다. Fig. 1(a) 및 (b)와 같이 표면에 100 \(\mathrm{mm}\) 두께의 \(\mathrm{SiO_{2}}\)가 형성되어 있는 두께 550 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 4인치 p형 (100) \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼에 메탈 마스크를 사용하여 비아 홀 photoresist(PR) 패턴을 형성한 후, Deep RIE 공정으로 깊이 300 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 비아 홀들을 형성하였다. 비아 홀들의 외벽 전면에 절연층으로 사용하기 위한 0.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 두께의 \(\mathrm{SiO_{2}}\) 산화막을 건식산화법으로 형성하였다. 그런 다음 \(\mathrm{SiO_{2}}\) 계면과 접착력이 우수한 \(\mathrm{Ti}\)를 0.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 두께로 스퍼터링 하고 그 위에 2 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 두께의 \(\mathrm{Cu}\)를 스퍼터링하여 Cufilling 도금용 \(\mathrm{Ti}\)/\(\mathrm{Cu}\) 도금 씨앗층을 형성하였다. Fig. 1(c)와 같이 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼의 두께가 300 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 이하가 되도록 뒷면을 연마하여 비아 홀들을 오픈 시켰다. 이와 같은 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼를 \(\mathrm{Cu}\) 전기도금용액에 장입하고 \(\mathrm{Ti}\)/\(\mathrm{Cu}\) 전기도금 씨앗층에 전류를 걸어주어 Fig. 1(d) 및 (e)와 같이 열린 비아 홀 내를 \(\mathrm{Cu}\)로 채운 후, Fig. 1(f)와 같이 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼의 윗면과 아랫면을 chemical-mechanical polishing(CMP) 하여 \(\mathrm{Cu}\) 관통비아를 형성하였다. 본 연구에서는 열린 비아 홀에 대한 \(\mathrm{Cu}\) filling 공정과 비교하기 위해 기존 TSV 공정에서 사용되는 닫힌 비아 홀에 대한 \(\mathrm{Cu}\) filling 공정도 함께 실험하였다.</p><p>비아 홀에 대한 \(\mathrm{Cu}\) filling 도금에는 Table 1에 나타낸 조성을 갖는 두 가지 도금용액을 사용하였는데, 도금용액 A는 주로 범프 형성용으로 사용되는 도금용액이며 도금용액 B는 TSV 형성용 도금용액으로 알려져 있다. Table 1 에서 PEG, MPSA, JGB, SPS는 각기 polyethyleneglycol 600, 3-mecapto-1-propanesulonic acid sodium salt,Janus Green B, bis(3-sulfopropyl) disulfide의 약자이다. 이들 도금용액은 사용하기 전에 200 \(\mathrm{rpm}\)의 속도로 24시간 교반하여 주었다. 전기도금으로 비아 filling을 하기 전에비아 홀이 형성된 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼를 10 \(\mathrm{vol}\)\(\%\) \(\mathrm{H_{2}SO_{4}}\) 수용액에 5~10초간 담구어 \(\mathrm{Ti}\)/\(\mathrm{Cu}\) 씨앗층의 산화피막을 제거하였다. \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼를 \(\mathrm{Cu}\) 도금용액에 장입하고 \(1\times10^{-2}\) \(\mathrm{torr}\)의 진공도로 30분간 유지하여 비아 홀 내부에 포획되어 있는 기포를 제거하여 \(\mathrm{Cu}\) 도금용액이 비아 홀의 내부까지 완전히 흡착될 수 있도록 하였다. 그런 다음에 닫힌 비아 홀에 대한 \(\mathrm{Cu}\) filling 실험시에는 전류밀도 50 \(\mathrm{mA/cm^{2}}\)의 직류전류 또는 펄스-역펄스 전류를 3시간 인가하며 Cufilling을 하였으며, 열린 비아 홀에 대한 \(\mathrm{Cu}\) filling 실험시에는 전류밀도 50 \(\mathrm{mA/cm^{2}}\)의 직류전류를 인가하며 3시간 도금하여 \(\mathrm{Cu}\) filling을 하였다.</p><p>열린 비아 홀의 bottom-up filling 공정을 사용하여 \(\mathrm{Cu}\)관통비아를 형성하기 위해, 우선 Fig. 2(a) 및 (b)와 같이표면에 100 \(\mathrm{nm}\)의 \(\mathrm{SiO_{2}}\)를 형성한 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼에 Deep RIE공정으로 300 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 깊이의 비아 홀들을 형성하였다. 그런다음 Fig. 2(c)와 같이 \(\mathrm{Si}\) 웨이퍼의 뒷면을 CMP 공정으로제거하여 비아 홀들을 오픈 시킨 후, 비아 홀 측면에 건식산화법으로 0.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 두께의 \(\mathrm{SiO_{2}}\) 층을 형성하였다. Fig.2(d)와 같이 \(\mathrm{Ti}\) 도금 씨앗층을 스퍼터링한 핸들링 웨이퍼에 접착제를 도포한 후 오픈 비아 홀이 형성된 \(\mathrm{Si}\) 기판을 접착하였다. 그런 다음 Fig. 2(e)와 같이 핸들링 웨이퍼에 접착된 \(\mathrm{Si}\) 기판의 가장자리에 포토레지스트를 발라 sealing 하고, 열린 비아 홀 내부에 노출된 접착제를 알코올로 제거하여 열린 비아 홀 내에서 핸들링 웨이퍼의 \(\mathrm{Ti}\)도금 씨앗층이 노출되도록 하였다. Fig. 2(e) 및 (f)와 같이 시편을 도금용액에 장입하고 직류전류를 인가하여 전기도금된 \(\mathrm{Cu}\)가 비아 홀 위로 충분히 과도금 되도록 하였다. 이후 Fig. 2(h)와 같이 핸들링 웨이퍼를 제거하고 과도금된 상부 \(\mathrm{Cu}\)를 CMP 공정으로 제거하여 250 \(\mathrm{m}\) 두께의 \(\mathrm{Cu}\) 관통비아 시편을 완성하였다.</p><p>막힌 비아 홀 및 열린 비아 홀에 대해 \(\mathrm{Cu}\) filling 도금을한 시편들의 단면을 연마한 후 광학현미경과 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 \(\mathrm{Cu}\) 비아의 형상을 관찰하였다</p><table border><caption>Table 1. Compositions of the Cu electroplating solutions.</caption><tbody><tr><td>Constituent</td><td>Function</td><td>Solution A(g/L)</td><td>Solution B(g/L)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{CuSO}_{4} \cdot 5 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)</td><td>\( \mathrm{Cu}^{2+} \) ion source</td><td>62.42</td><td>200</td></tr><tr><td>\( \mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{4} \)</td><td>Reducing agent</td><td>98</td><td>100</td></tr><tr><td>CuCl</td><td>Additive carrier</td><td>0.17</td><td>-</td></tr><tr><td>HCl</td><td>Additive carrier</td><td>-</td><td>0.14</td></tr><tr><td>PEG</td><td>Inhibitor</td><td>0.3</td><td>0.3</td></tr><tr><td>MPSA</td><td>Leveler</td><td>0.02</td><td>-</td></tr><tr><td>JGB</td><td>Leveler</td><td>-</td><td>0.1</td></tr><tr><td>SPS</td><td>Accelerator</td><td>-</td><td>0.02</td></tr></tbody></table>
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"Cu electroplating solutions 에서 \\( \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{SO}_{4} \\) 의 기능은 무엇입니까?",
"Cu electroplating solution 에서 inhibitor 역할을 하는 성분은 무엇입니까?",
"Cu electroplating solutions 중 \\( \\mathrm{Cu}^{2+} \\) ion source 역할을 하는 것은 어떤 성분입니까?",
"Cu electroplating solutions 으로 Solution A와 Solution B를 만들 수 있습니다. 이 떄 가장 많은 농도를 가지는 물질은 무엇입니까?",
"Cu electroplating solution 인 Solution A 에서 CuCl 의 농도는 얼마입니까?",
"Solution B 를 구성하는 성분 중 가장 적은 농도를 가진 물질은 무엇입니까?",
"Cu electroplating solution 인 Solution B 에서 HCl 의 농도는 얼마입니까?",
"Cu electroplating solution 에서 MPSA 를 사용하는 Solution 은 어떤 Solution 입니까?",
"Cu electroplating solution 중 Solution B 에서 SPS의 농도는 얼마입니까?",
"Solution A 를 구성하는 성분 중 가장 적은 농도를 가진 물질은 무엇입니까?",
"Solution A 를 구성하는 성분 중 가장 많은 농도의 성분은 무엇입니까?",
"Solution B 를 구성하는 성분 중 가장 높은 농도를 가진 물질은 무엇입니까?"
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인공물ED
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나노 입자 분리/분류를 위한 유전영동 칩 및 전극 패시베이션 기술 개발
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 나노 입자의 효율적이면서도 안정적인 분리/분류에 활용될 수 있는 microfluidic DEP chip 을 설계/제작하고 hydrogel 기반 전극 passivation 기술을 개발하였다. 광학 이미지를 이용하여 hydrogel의 농도에 따른 전극 passivation layer의 성능을 평가하였고, hydrogel이 코팅된 DEP chip에 교류 전압을 인가하여 PBS \( 0.1 \times\) 용액에 현탁된 PS bead를 안정적으로 분리하였다. 본 연구에서 제안하는 microfluidic DEP chip 및 전극 passivation 기술은 여러 나노 입자, 특히 엑소좀과 같은 생체 나노 입자의 물리적/생물학적 특성 분석 및 이를 이용한 액상생검법 기반 암 조기 진단을 위한 기반 기술로 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
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"microfluidic DEP chip을 사용하면 나노 입자의 효율적이면서도 안정적인 분리/분류할 수 있어?",
"나노 입자의 효율적이면서도 안정적인 분리/분류에 활용할 수 있는 장치가 뭐야?",
"엑소좀과 같은 생체 나노 입자의 물리적/생물학적 특성 분석에 사용할 수 있는 장치 이름이 뭐야?",
"생체 나노입자에 엑소좀이 포함되니?",
"PBS \\( 0.1 \\times\\) 용액에 현탁된 PS bead를 안정적으로 분리하기 위해 사용한 장치 이름이 뭐야?",
"microfluidic DEP chip 및 전극 passivation 기술은 암 조기 진단 기반 기술로 사용할 수 있어?",
"생체 나노 입자에 포함되는 물질이 뭐야?",
"Microfludics 기술로 분리할 수 있는 미세 입자의 분리 효율은 어떤 이미지를 통해 분석할 수 있어?",
"전극 passivation을 위해 사용할 수 있는 물질이 뭐야?",
"microfluidic DEP chip 및 전극 passivation 기술은 어떤 목적으로 사용할 수 있어?",
"DEP chip 구동에는 어떤 종류의 전류를 인가하여 사용해?",
"나노 입자의 효율적이면서도 안정적인 분리/분류할 수 있는 장치가 뭐야?",
"전극 passivation에 사용한 hydrogel의 농도를 변화시키면 passivation layer의 어떤 특성이 달라져?",
"전극 passivation을 위해 사용한 hydrogel의 농가 passivation layer의 성능에 영향을 줄 수 있어?",
"전극 passivation에 사용할 수 있는 물질이 뭐야?"
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인공물ED
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나노 입자 분리/분류를 위한 유전영동 칩 및 전극 패시베이션 기술 개발
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<h1>3.결과 및 고찰</h1><h2>3.1 Hydrogel을 이용한 microfluidic DEP chip의 전극 passivation</h2><p>DEP chip을 이용하여 나노 입자를 정확하면서도 안정적으로 분리/분류하기 위해서는 전극이 전해 용액과 직접 접촉하는 것을 방지하면서도 전기 신호가 손실 없이 나노 입자에 인가될 수 있어야 하고, 이를 위해 전극 위에 passivation layer를 올리는 과정이 요구된다. Fig. 3(c)는 전극 위에 hydrogel layer를 코팅하지 않은 DEP chip에 PBS \( 0.1 \times\) 용액을 주입하고 5 \(\mathrm{V_{pp}}\), \(1 \mathrm{kHz}\)의 교류 전압을 4분 간 인가했을 때의 광학 현미경 이미지로, 전극 손상을 직관적으로 확인할 수 있다. 전기 분해로 인한 전극의 손상은 곧 나노 입자의 분리/분류를 위한 DEP chip의 기능 상실을 의미하기에, 전극 passivation layer의 코팅이 반드시 필요하다는 것을 Fig. 3(c)를 통해 판단할 수 있다</p><p>Fig. 3(d) – 3(f)는 hydrogel의 농도에 따른 hydrogel layer의 전극 passivation 효율을 보여준다. 에탄올 5 \(\mathrm{mL}\)에 hydrogel powder를 \(0.1\mathrm{g}\), \(0.3\mathrm{g}\), \(0.5 \mathrm{g}\)의 3가지 조건으로 나누어 용해시키고 전극이 patterning된 slide glass에 이를 코팅한 후 \(5 \mathrm{V_{pp}}\), \(1 \mathrm{kHz}\)의 교류 전압을 4분 간 인가하였다. 여기서 4분은 공초점 현미경의 촬영 영역 내의 PS bead중 \(90\%\) 이상이 전극으로 capture되는적정 시간으로(Fig. 4 참고), 교류 신호를 이보다 긴 시간동안 인가할 경우 hydrogel이 떨어져 나가거나 전극이 손상되어 나노입자의 분리/분류 효율을 감소시킬 수 있다. Fig. 3(d)에서 확인할 수 있듯, hydrogel \(0.1 \mathrm{g}\) 조건에서 DEP chip의 전극은 Fig.3(c)에서의 전극보다는 그 정도가 약하지만 전반적으로 손상된것을 확인할 수 있다. Fig. 3(e)는 hydrogel \(0.3\mathrm{g}\) 조건에서의 전극 손상 정도를 보여주는데, 전극의 극히 일부 영역에서 움푹패인 것으로 확인되는 형상이 관측되었다. 그러나 Fig. 3(d)의 전극과 달리 이 영역에서 \(\mathrm{Au}\)의 고유 색이 유지되는 것으로 보아, 전극이 손상된 것이 아니라 hydrogel layer의 일부가 손상된것으로 추정된다. 손상된 hydrogel은 나노 입자를 포함하는 용액에 섞일 수 있으나 이는 용액의 부피에 비해 무시될 수 있을 정도로 작은 양이고, 대부분의 경우 hydrogel과 나노 입자의 유전율 및 전기 전도도가 큰 차이를 보이기 때문에 나노 입자의 분리/분류 효율에 미치는 영향은 미비할 것으로 예상할 수 있다. 이로 보아 hydrogel \(0.3 \mathrm{g}\) 조건은 DEP chip의 전극 passivation에 비교적 적합한 조건임을 유추할 수 있다. Fig. 3(f)는 hydrogel \(0.5 \mathrm{g}\) 조건에서의 전극 손상 정도를 보여주는데, Fig. 3(e)의 전극과 달리 움푹 패인 영역도 확인되지 않는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구팀은 hydrogel 1.0\(\mathrm{g}\) 조건에서도 위와 동일한 실험을 수행하였는데, hydrogel이 용해된 에탄올의 점성이 너무 높아 전극 위에 균일하게 코팅되지 않는 것을 확인하였다. 위의 결과들을 종합하였을 때, DEP chip의 전극 passivation에 가장 적합한 hydrogel 농도 조건은 0.5 \(\mathrm{g}\)임을 판단할 수 있다.</p><h2>3.2 Microfluidic DEP chip 및 전극 passivation 기술을 이용한 PS bead capture/release</h2><p>전극 passivation을 위한 hydrogel 코팅 조건을 DEP chip에 적용하고, 이 chip을 나노 입자의 capture/release에 활용해 보았다. Fig. 4(a)는 PBS \( 0.1 \times\) 용액에 현탁된 \(500\mathrm{nm}\) 크기의 형광 PSbead 시료를 microfluidic DEP chip에 주입하고 공초점 현미경을 이용하여 chip 내 bead를 관찰한 이미지이다. 본 실험에서 사용한 PS bead는 \(480\mathrm{nm}\) 파장의 빛에 의해 여기(excitation)되어 \(520 \mathrm{nm}\) 파장의 빛을 방출하기 때문에, Fig. 4(a)에서 확인할 수 있듯이 초록색의 작은 점으로 관찰된다. 이미지에서 직사각형 형태로 반복되어 관찰되는 옅은 초록색의 패턴은 DEP chip의 전극으로, \(100 \mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 폭과 \(200\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 간격을 보인다. Fig. 4(b)는 Fig. 4(a)의 상황에서 전극을 통해 PS bead에 \(5 \mathrm{V_{pp}}\), \( 1\mathrm{kHz}\)의 교류 전압을 4분 간 인가한 직후 전극 표면 근처를 관찰한 이미지로, PS bead의 상당수가 전극 표면으로 capture되는 현상을 확인할 수 있다. 이는 PBS \( 0.1 \times\)에 현탁된 PS bead에 pDEP힘이 작용하여 PS bead가 전극 근처로 모였음을 의미한다. 또한 본 연구팀은 Fig. 4(a)의 상황에서 전극을 통해 PS bead에 \(5\mathrm{V_{pp}}\), \(500\mathrm{kHz}\) 및 \(5 \mathrm{V_{pp}}\), \(1 \mathrm{MHz}\)의 교류 전압을 4분 간 인가한후 전극 표면 근처를 관찰하였으나, Fig. 4(b)의 이미지처럼 PSbead가 전극 근처로 capture되는 현상은 확인되지 않았다. 이는 Fig. 2(b)의 결과로 추론할 수 있듯이 DEP chip 내에 균일하게 분포된 PS bead에 nDEP 힘이 인가되어 PS bead의 위치 변화가 거의 나타나지 않은 것으로 해석된다. 이로 보아, \(5\mathrm{V_{pp}}\), \(1\mathrm{kHz}\)의 교류 전압 조건은 제안하는 DEP chip에서 PS bead를 전극 근처로 capture할 수 있는 적절한 조건임을 판단할 수 있다.</p>
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"나노 입자를 정확하고 안정적으로 분리/분류할 때 사용되는 chip은 뭐야?",
"나노 입자를 정확하며 동시에 안정적으로 분류하려면 전기 신호를 손실하지 않은 채 무엇에 인가해야 해?",
"전기 신호를 손실하지 않고 나노입자에 인가하려면 어떤 과정을 거쳐야해?",
"Fig. 3(c)는 무엇을 의미해?",
"Fig. 3(c)에서 직접적인 전극 손상을 알아보기 위해 무엇을 사용해?",
"전기 분해로 인한 전극의 손상이 의미하는 것이 뭐야?",
"Fig. 3(d) – 3(f)에서 hydrogel layer의 전극 passivation 효율은 무엇을 반영해?",
"hydrogel powder를 용해할 때 얼마의 에탄올을 사용해?",
"에탄올로 용해된 hydrogel powder을 어디에 코팅해야해?",
"에탄올 5 \\(\\mathrm{mL}\\)로 hydrogel powder를 용해할 때 사용한 hydrogel powder 3가지 용량 조건이 뭐야?",
"교류 전압을 4분 보다 긴 시간동안 인가할 경우 무엇이 떨어져 나갈 가능성이 있어?",
"왜 4분동안 \\(5 \\mathrm{V_{pp}}\\), \\(1 \\mathrm{kHz}\\)의 교류 전압을 인가하는 거야?",
"교류 전압을 4분간 인가하는 동안 촬영 영역 내의 PS bead중 얼마 이상이 전극으로 capture되는 거야?",
"Fig. 3(e)에서 hydrogel \\(0.5 \\mathrm{g}\\) 조건에서의 전극 손상 정도를 관측했을 때 어떤 형상이 나타나?",
"Fig. 3(e)의 전극에서 Au의 고유 색이 유지되는 걸로 뭘 추측해볼 수 있어?",
"DEP chip의 전극 passivation에 꽤 적합한 조건이 뭐라고 예측해?",
"hydrogel \\(0.3 \\mathrm{g}\\) 조건을 통해 무엇을 예측해볼 수 있어?",
"DEP chip의 전극 passivation에 가장 알맞은 hydrogel 농도 조건이 뭐야?",
"나노 입자를 정확하고 안정적으로 분리하려면 전극이 무엇에 접촉하는 것을 막아야해?",
"DEP chip을 사용하여 나노 입자를 안정적으로 분리/분류하기 위해서는 어떻게 해야해?",
"Fig. 3(c)가 의미하는 현미경 이미지는 DEP chip에 무엇을 주입한 후의 이미지야?",
"Fig. 3(c)의 전극 손상을 확인하기 위해서, PBS \\( 0.1 \\times\\) 용액을 주입한 DEP chip에 무엇을 해?",
"Fig. 3(d) – 3(f)는 hydrogel laye의 어떤 효율을 나타내?",
"Fig. 3(f)는 어떤 조건에서의 전극 손상 정도를 나타내?",
"hydrogel \\(0.5 \\mathrm{g}\\) 조건에서의 전극 손상 정도의 결과는 뭐야?",
"전극 passivation layer을 코팅하는 과정은 왜 필요한거야?",
"hydrogel 1.0\\(\\mathrm{g}\\) 조건에서의 전극 손상 정도 실험의 결과가 뭐야?",
"손상된 hydrogel이 나노 입자의 분리에 미치는 영향이 낮을 것으로 추정하는 이유는 뭐야?",
"hydrogel의 농도에 따른 hydrogel layer의 전극 passivation 효율을 알아보기 위해 실행한 hydrogel powder의 조건에 해당하는 게 뭐야?",
"DEP chip의 전극 passivation에 가장 알맞는 hydrogel 농도 조건이 뭐야?",
"Fig. 4(a)의 내용이 뭐야?",
"Fig. 4(a)에서 공초점 현미경으로 chip 속의 bead를 관찰하기 위해 어떤 과정을 거쳤어?",
"Fig. 4(a)에서 bead를 관찰할 때 어떤 기구를 사용해?",
"Fig. 4(a)에서 bead를 관찰하려면 PSbead 시료를 어디에 부어 넣어야 해?",
"Fig. 4(a)의 PS bead가 520 \\mathrm{nm}520nm 파장의 빛을 뿜는 데에 영향을 미치는 빛의 파장이 뭐야?",
"Fig. 4(a)에서 PS bead가 초록색의 작은 점으로 보이는 이유가 뭐야?",
"상당수의 PS bead가 전극 표면으로 capture되는 상태를 관찰하려면 어떤 과정을 거쳐야 해?",
"Fig. 4(a)에서 PS bead는 왜 520nm 파장의 빛을 내뿜는 거야?",
"Fig. 4(a)에서 발견되는 작은 초록색 점의 패턴은 어떤 형태로 관찰돼?",
"Fig. 4(a)에서 발견되는 초록색 패턴의 간격은 어느 정도야?",
"Fig. 4(a)에서 발견되는 초록색 점이 뭐야?",
"다수의 PS bead가 전극 표면으로 capture되는 현상이 의미하는 것이 뭐야?",
"상당한 양의 PS bead를 전극 표면으로 capture하려면 pDEP힘은 어디에 기능해야해?",
"PS bead를 전극 주변으로 모으려면 어떤 에너지가 필요해?",
"Fig. 4(a)에서 발견되는 DEP chip의 전극의 폭은 얼마야?",
"대다수의 PS bead가 전극 표면으로 capture되게 하려면 어느 정도의 전압을 인가해야해?",
"Fig. 4(a)에 \\(5 \\mathrm{V_{pp}}\\), \\( 1\\mathrm{kHz}\\)의 교류 전압을 4분동안 인가하면 어떻게 돼?",
"Fig. 4(b)는 어떤 내용이야?",
"Fig. 4(b)는 몇 분동안 \\(5 \\mathrm{V_{pp}}\\), \\( 1\\mathrm{kHz}\\)의 교류 전압을 인가한 결과야?",
"PSbead가 전극 근처로 capture되는 현상이 나타나지 않았다면 그 이유는 뭘까?",
"PS bead를 전극 근처로 capture하기 위해 제안되는 적절한 교류 전압 조건은 얼마야?",
"hydrogel \\(0.3\\mathrm{g}\\) 조건에서 손상된 것으로 추정되는 hydrogel이 나노 입자의 분리에 미치는 영향은 미비할 것으로 예상할 수 있어?",
"hydrogel의 농도에 따른 hydrogel layer의 전극 passivation 효율을 알아보기 위한 마지막 절차로 \\(5 \\mathrm{V_{pp}}\\), \\(1 \\mathrm{kHz}\\)의 교류 전압을 4분 이상 인가해?",
"DEP chip을 이용하여 나노 입자를 정확하고 안정적으로 분리/분류하기 위해서는 전극 위에 passivation layer를 올리는 과정이 필요해?",
"DEP chip의 전극 passivation에 꽤 적합한 조건으로 \\(0.5\\mathrm{g}\\) 조건을 추론해볼 수 있어?",
"교류 전압을 인가하는 4분이라는 적정 시간동안 촬영 영역 내의 PS bead중 \\(99\\%\\) 이상이 전극으로 capture돼?",
"DEP chip을 통해 나노 입자를 분리 하려면 나노 입자에 인가되는 과정에서 전기 신호의 적절한 손실이 필요해?",
"Fig. 3(d)를 참고했을 때, hydrogel \\(0.1 \\mathrm{g}\\) 조건에서 DEP chip의 전극은 90%이상 손상된 모습이야?",
"hydrogel \\(0.3\\mathrm{g}\\) 조건의 결과를 통해 전극과 hydrogel layer가 손상됨을 추정할 수 있어?"
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인공물ED
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시공간 특성을 이용한 고속 움직임 백터 예측 방법
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<h1>Ⅳ. 실험 및 고찰</h1> <p>\( \mathrm{H} 263+ \) 부호화기의 움직임 벡터 예측 모듈을 기존의 방법틀과 제안하는 방법으로 대치하여 성능을 비교 하였다. 실헙에 사용한 비디오 시퀀스는 \( \mathrm{H} 26 \mathrm{x} \) 와 MPEG에서 보편적으로 사용하는 akiyo, coastguard, foreman, stefan 시퀀스이다. 사용한 시퀀스의 크기는 CIF 이다. 펜티엄 \( 3800 \mathrm{MEz} \) CPU와 \( 256 \mathrm{MB} \) SDRAM 이 장착된 PC 에서 실험하였다. 비트율을 고정한 경우와 비트율을 고정하지 않은 경우로 구분하여 실험하였고 탐색영역의 크기는 \( \pm 15 \) 로 하였다.</p> <h2>4.1 비트율을 고정하지 않은 실험</h2> <p>시퀀스의 프레임율을 \( 30 \mathrm{fps}( \) frames per second)로 고정한 후, 목표 비트율을 정하지 않고 부호화하였다. 따라서 각 방법의 성능에 따른 결과는 비트율의 수치와 움직임 벡터 예축 모듈의 속도를 비교하여 판단할 수 있다.</p> <p> <그림 12 15>는 실험 시퀀스에 대한 각 방법들의 프레임별 비트량을 비교한 것이다.<표 5>는 300 프레임을 부호화하여 최종 생성된 비트스트림 (bitstream)의 크기를 촉정한 것이며<표 6>은 각 방법들 간의 프레임 당 평균 속도를 비교한 것이다.</p> <p>제안한 방법은 기존 움직임 예측 방법보다 더 적은 비트스트림을 생성하였으며, stefan 시퀀스의 경우 프레임별 비트량은 FS 방법과 거의 유사한 결과를 보였다. 또한 모듈의 평균 속도는 가장 빠른 결과를 보여주며 특히 NNS 방법보다 \( 2-3 \mathrm{~ms} / \) frame 정도 빠른 것을 알 수 있다. 이것은 \( 11 \sim 14 \% \) 정도 속도가 향상된 것이다.</p> <table border><caption>재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량 (300 frame 사용, 단위: bytes)</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NNS</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>akiyo</td><td>67,982</td><td>68,273(4.3)</td><td>68,188(3.0)</td><td>68,086(1.5)</td></tr><tr><td>coastguard</td><td>569,804</td><td>598,014(49.5)</td><td>569,042(-1.3)</td><td>564,821(-8.7)</td></tr><tr><td>foremam</td><td>366,987</td><td>429,097(169.2)</td><td>368,626(4.5)</td><td>367,829(2.3)</td></tr><tr><td>stefan</td><td>1,277,540</td><td>1,615,230(264.3)</td><td>1,374,093(75.6)</td><td>1,347,162(54.5)</td></tr></tbody></table> <p>주: 숫자 옆의 ( )는 FS에 대한 상대적인 비트량을 표 시한 것임(단위 : 천분율)</p> <table border><caption>각 방법의 연산 속도 비교(300 frame, 단위: \( \mathrm{ms} / \mathrm{frame}) \)</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NNS</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>akiyo</td><td>574.67</td><td>37.51</td><td>24.86</td><td>21.44</td></tr><tr><td>coastguard</td><td>568.47</td><td>37.55</td><td>24.61</td><td>23.12</td></tr><tr><td>forernan</td><td>569.21</td><td>37.43</td><td>25.37</td><td>22.98</td></tr><tr><td>stefan</td><td>569.69</td><td>36.92</td><td>25.76</td><td>23.13</td></tr></tbody></table> <h2>4.2 비트율을 고정한 실험</h2> <p>비디오 시퀀스에 대해서 목표 비트율을 고정하고 CIF 크기의 300 프레임 시퀀스를 부호화하였다. Rate Control 방법은 프레임율을 변화시키지 않는 알고리즘을 사용하였으며 각 움직임 벡터 예측 방법들의 성능은 화질적인 측면에서 비교하였다.</p> <p> <그림 16 >은 \( 200 \mathrm{kbps} \) 로 부호화된 coastguard 시퀸스이며<그림 17>은 \( 300 \mathrm{kbps} \) 로 부호화된 stefan 시퀀스이다.<표 7 8>은 각 시퀀스들의 휘도 성분의 PSNR 을 측정한 것이다.</p> <p>제안된 방법은 비트율을 고정하였을 경우에도 시각적인 측면이나 PNSR에서 거의 유사한 결과를 보여준다.</p> <table border><caption>\( 200 \mathrm{kbps} \) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NNS</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>akiyo</td><td>40.80</td><td>40.80</td><td>40.81</td><td>40.81</td></tr><tr><td>coastguard</td><td>27.17</td><td>27.00</td><td>27.18</td><td>27.17</td></tr><tr><td>foreman</td><td>30.33</td><td>29.84</td><td>30.32</td><td>30.29</td></tr><tr><td>stefan</td><td>24.71</td><td>24.54</td><td>24.73</td><td>24.70</td></tr></tbody></table> <table border><caption>\( 300 \mathrm{kbps} \) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NNS</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>akiyo</td><td>42.41</td><td>42.38</td><td>42.39</td><td>42.38</td></tr><tr><td>coastguard</td><td>28.68</td><td>28.48</td><td>28.67</td><td>28.67</td></tr><tr><td>foreman</td><td>31.93</td><td>31.18</td><td>31.83</td><td>31.78</td></tr><tr><td>stefan</td><td>25.51</td><td>25.06</td><td>25.50</td><td>25.58</td></tr></tbody></table>
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"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 akiyo의 Proposed값은 얼마인가?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 coastguard의 Proposed값은 얼마일까?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 coastguard의 NNS값은 얼마 정도야?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 coastguard의 FS값은 얼마 정도니?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 coastguard의 TSS값은 얼마 정도지?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 akiyo의 FS값은 얼마야?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 akiyo의 NNS값은 얼마니?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 akiyo의 TSS값은 얼마지?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 stefan의 TSS값은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 foremam의 FS값은 얼마 정도인가?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 Proposed값은 얼마니?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 foremam의 NNS값은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 foremam의 TSS값은 얼마 정도일까?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 foremam의 Proposed값은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 stefan의 Proposed값은 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 stefan의 NNS값은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 재구성된 시험 시퀀스의 총 데이터 량에서 stefan의 FS값은 얼마 정도의 값으로 보여?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 TSS값은 얼마지?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 FS값은 얼마야?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 Proposed값은 얼마인가?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 Proposed값은 얼마일까?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 TSS값은 어느 정도니?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 NNS값은 어느 정도인가?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 Proposed값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 TSS값은 어느 정도일까?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 TSS값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 NNS값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 akiyo의 FS값은 얼마야?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 akiyo의 Proposed값은 얼마인가?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 coastguard의 Proposed값은 얼마일까?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 coastguard의 TSS값은 얼마 정도니?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 coastguard의 NNS값은 얼마 정도야?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 coastguard의 FS값은 얼마 정도지?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 forernan의 NNS값은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 forernan의 FS값은 얼마 정도인가?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 forernan의 Proposed값은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 stefan의 FS값은 얼마 정도의 값으로 보여?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 stefan의 Proposed값은 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 stefan의 TSS값은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 TSS값은 얼마지?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 FS값은 얼마야?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 NNS값은 얼마 정도야?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 TSS값은 얼마 정도니?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 FS값은 얼마 정도지?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 TSS값은 얼마 정도일까?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 Proposed값은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 NNS값은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 NNS값은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 TSS값은 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 NNS값은 얼마니?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 FS값은 어느 정도야?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 NNS값은 어느 정도지?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 Proposed값은 어느 정도의 값이니?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 FS값은 어느 정도의 값으로 보여?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 stefan의 NNS값은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 coastguard의 Proposed값은 얼마일까?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 stefan의 FS값은 얼마 정도의 값을 가지지?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 akiyo의 TSS값은 얼마지?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 akiyo의 NNS값은 얼마인가?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 FS값은 얼마 정도인가?",
"본문의 \\( 200 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 FS값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 forernan의 TSS값은 얼마 정도일까?",
"본문의 각 방법의 연산 속도 비교에서 akiyo의 NNS값은 얼마니?",
"본문의 \\( 300 \\mathrm{kbps} \\) 로 부호화된 시퀀스의 PSNR 비교에서 foreman의 Proposed값은 얼마 정도의 값이지?"
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인공물ED
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High Dynamic Range Imaging 기술 및 최근 동향
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<h1>1. 서 론</h1><p>실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력이 가능해지고 있다. 구체적으로 패널의 색재현율 향상 및 이를 표현할 수 있는 개별 pixel의 bit depth가 기존 디스플레이 대비 향상되고 있다. 기존 디스플레이 시스템에서는 RGB 개별 color 기준으로 \(8 \mathrm{bit}\) depth를 사용하여 영상을 표현하는 계조가 dynamic range 향상으로 인해 \( 10 \mathrm{bit}\) 에서 \( 12\mathrm{bit}\) 까지 확장되었다. 이를 통해서 그림 1과 같이 출력 화질이 큰 폭으로 향상되어 기존에 표현되지 않았던 정보의 출력이 가능하게 되었다. 이렇게 최근 디스플레이에서는 화질을 인지적 측면을 고려하여 기존 대비 큰 폭으로 발전시켜 보다 실감나는 영상을 표현할 수 있도록 변화하고 있다. 이러한 기술 개발을 위해서 현재 가장 주목받고 있는 기술이 High Dynamic Range Imaging(HDRI)이다.</p><p>HDR imaging 기술은 영상을 취득하는 카메라 기술과 영상을 출력하는 디스플레이 기술과 같이 크게 2가지 측면에서 고려될 수 있다. 카메라 기술의 경우는 일반적으로 입력 영상에 대해서 노출 정도를 다르게 설정하여 취득한 여러 장의 영상들을 합성하여 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 내는 기술이다. 영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 카메라에 의해 취득된 HDR 영상을 Liquid Crystal Display (LCD)나 Organic Light-Emitting Diode (OLED) Display 등과 같은 디바이스에서 정확히 표현할 수 있도록 하는 기술이다. 특히 디스플레이 패널 기술 발전과 함께 출력 가능한 휘도의 범위가 크게 확 장되면서 기존 디스플레이 대비 인지 특성을 고려하여 밝고 어두운 부분에 대한 정확한 재현이 가능하게 되었다. 이를 바탕으로 입력 영상의 다양한 특성을 고려 하여 디스플레이에 최적화된 영상을 출력하는 기술이 더욱 중요하여, 이러한 관점에서 HDR imaging 기술은 매우 중요하다고 할 수 있다.</p><p>본 논문에서는 이러한 HDR 기술에 대한 기본적인 개념 이해를 바탕으로 HDR의 세부 기술 내용 및 이를 통한 화질 향상 기법에 대해서 기술하고자 한다. 또한 현재 많이 연구되고 있는 딥러닝 기술을 HDR imaging 기술에 적용하기 위해서 현재 어떤 연구들 이 이루어지고 있는지에 대한 최근 동향에 대해서도 함께 기술하고자 한다.</p>
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"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 어떤 것에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 어떤 것에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 어떤 기술의 발전으로 가능해졌는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술의 발전으로 가능해졌는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌을 때 구체적으로 기존 디스플레이와 대비하여 향상된 것에는 무엇이 있는가?",
"dynamic range는 인간 시각 시스템 시스템에 가까운가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌을 때 구체적으로 기존 디스플레이와 대비하여 향상된 것에는 무엇이 있는가?",
"실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술의 발전으로 본문에서는 어떤것이 가능해지고 있다고 하는가?",
"실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술의 발전으로 본문에서는 저화질의 영상 출력이 가능해지고 있다고 하는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 어떤 기술의 발전으로 가능해졌는가?",
"dynamic range는 어떤 시스템에 가까운가?",
"기존 디스플레이 시스템에서 영상을 표현하는 계조는 어떤 것을 기준으로 표현되었는가?",
"인간 시각 시스템에 가까운 dynamic range를 갖는 고화질의 영상 출력은 실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술 발전으로 가능해졌을 때 구체적으로 기존 디스플레이와 대비하여 향상된 것에는 패널의 색재현율 향상 및 이를 표현할 수 있는 개별 pixel의 bit depth 이 있는가?",
"실감형 디스플레이 시스템에 대한 사용자의 요구와 패널 기술의 발전으로 본문에서는 어떤것이 가능해지고 있다고 하는가?",
"dynamic range는 어떤 시스템에 가까운가?",
"영상을 표현하는 계조는 dynamic range의 향상으로 \\(8 \\mathrm{bit}\\) depth 에서 \\( 10 \\mathrm{bit}\\) 에서 \\( 12\\mathrm{bit}\\) 까지 확장되었는가?",
"기존 디스플레이 시스템에서 영상을 표현하는 계조는 어떤 것을 기준으로 표현되었는가?",
"기존에 표현되지 않았던 정보의 출력은 출력 화질이 큰 폭으로 향상되었기 때문인가?",
"기존보다 실감나는 영상을 표현할 수 있도록 High Dynamic Range Imaging 기술이 가장 주목받고 있는가?",
"영상을 취득하는 카메라 기술과 영상을 출력하는 디스플레이 기술 등과 같이 크게 2가지 측면에서 고려되는 기술을 어떤 기술이라고 하는가?",
"영상을 표현하는 계조는 무엇의 향상으로 \\(8 \\mathrm{bit}\\) depth 에서 \\( 10 \\mathrm{bit}\\) 에서 \\( 12\\mathrm{bit}\\) 까지 확장되었는가?",
"dynamic range가 향상과 함께 출력 화질이 큰 폭으로 향상 되면서 기존에 표현되지 않았던 정보의 출력이 가능하게 되었는가?",
"dynamic range가 향상과 함께 출력 화질이 큰 폭으로 향상 되면서 어떤 것이 가능하게 되었는가?",
"dynamic range가 향상과 함께 출력 화질이 큰 폭으로 향상 되면서 어떤 것이 가능하게 되었는가?",
"최근 디스플레이에서는 어떤 것을 표현할 수 있도록 변화하고 있는가?",
"기존에 표현되지 않았던 정보의 출력은 dynamic range를 제외하고 무엇이 큰 폭으로 향상되었기 때문인가?",
"최근 디스플레이에서는 기존보다 실감나는 영상을 표현할 수 있도록 변화하고 있는가?",
"기존 디스플레이 시스템에서 영상을 표현하는 계조는 RGB 개별 color 을 기준으로 표현되었는가?",
"화질에 대해 최근 디스플레이에서는 어떤 측면을 고려하고 있는가?",
"화질에 대해 최근 디스플레이에서는 어떤 측면을 고려하고 있는가?",
"화질에 대해 최근 디스플레이에서는 인지적 측면을 고려하고 있는가?",
"최근 디스플레이에서는 어떤 것을 표현할 수 있도록 변화하고 있는가?",
"기존보다 실감나는 영상을 표현할 수 있도록 어떤 기술이 가장 주목받고 있는가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 출력하는 디스플레이 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 어떤 기술인가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 출력하는 디스플레이 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 영상을 취득하는 카메라 기술인가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 취득하는 카메라 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 영상을 출력하는 디스플레이 기술인가?",
"영상을 취득하는 카메라 기술과 영상을 출력하는 디스플레이 기술 등과 같이 크게 2가지 측면에서 고려되는 기술을 HDR imaging 기술이라고 하는가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 취득하는 카메라 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 어떤 기술이라고 하는가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 취득하는 카메라 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 어떤 기술인가?",
"HDR imaging 기술이 크게 2가지 측면으로 고려될 때, 영상을 출력하는 디스플레이 기술이 2가지 측면 중 한가지 기술이라면 나머지 한가지 기술은 어떤 기술이라고 하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 일반적으로 무엇에 대해서 노출 정도를 다르게 설정하여 여러 장의 영상을 취득하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 어떤 정도를 다르게 설정하여 입력 영상에서 여러 장의 영상들을 취득하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 반사 정도를 다르게 설정하여 입력 영상에서 여러 장의 영상들을 취득하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 어떤 정도를 다르게 설정하여 입력 영상에서 여러 장의 영상들을 취득하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 낼 때 취득한 여러 장의 영상들로 어떤 작업을 하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 낼 때 취득한 영상들로 합성 작업을 하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 낼 때 취득한 영상들로 어떤 작업을 하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 어떤 기술인가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 내는 기술인가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술에서 HDR 영상을 취득하기 위해 쓰인 것은 무엇인가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술에서 HDR 영상을 취득하기 위해 쓰인 것은 카메라인가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술에서 HDR 영상을 취득하기 위해 쓰인 것은 무엇인가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 카메라를 이용하여 HDR 영상을 취득하는가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 카메라를 이용하여 어떤 영상을 취득하는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 일반적으로 입력 영상에 대해서 노출 정도를 다르게 설정하여 여러 장의 영상을 취득하는가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 HDR 영상을 어떤 디바이스에서 정확히 표현할 수 있게 하는 기술인가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 HDR 영상을 Liquid Crystal Display (LCD)나 Organic Light-Emitting Diode (OLED) Display 등과 같은 디바이스에서 정확히 표현할 수 있게 하는 기술인가?",
"디스플레이 패널 기술 발전과 함께 어떤 것의 범위가 크게 확장 되었는가?",
"디스플레이 패널 기술 발전과 함께 출력 가능한 휘도의 범위가 크게 확장 되었는가?",
"디스플레이 패널 기술 발전과 함께 어떤 것의 범위가 크게 확장 되었는가?",
"밝고 어두운 부분에 대한 정확한 재현은 기존 디스플레이 대비 어떤 특성을 고려한 것인가?",
"밝고 어두운 부분에 대한 정확한 재현은 기존 디스플레이 대비 인지 특성을 고려한 것인가?",
"밝고 어두운 부분에 대한 정확한 재현은 기존 디스플레이 대비 어떤 특성을 고려한 것인가?",
"HDR imaging 기술의 발전으로 기존 디스플레이와 대비해서 어떤 것에 대한 정확한 재현이 가능하게 되었는가?",
"HDR imaging 기술의 발전으로 기존 디스플레이와 대비해서 어떤 것에 대한 정확한 재현이 가능하게 되었는가?",
"HDR imaging 기술의 발전으로 기존 디스플레이와 대비해서 밝고 어두운 부분에 대한 정확한 재현이 가능하게 되었는가?",
"디스플레이에 최적화된 영상을 출력하는 기술의 관점에서 매우 중요한 기술은 어떤 기술인가?",
"디스플레이에 최적화된 영상을 출력하는 기술의 관점에서 매우 중요한 기술은 HDR imaging 기술인가?",
"본문에서 설명한 개념들은 어떤 것에 대한 개념인가?",
"본문에서 설명한 개념들은 HDR 기술에 대한 기본적인 개념인가?",
"본문에서 설명한 개념들은 어떤 것에 대한 개념인가?",
"본문에서 HDR imaging 기술에 적용하려는 기술은 어떤 기술인가?",
"본문에서 HDR imaging 기술에 적용하려는 기술은 딥러닝 기술인가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 어떻게 dynamic range를 증가시킨 영상을 만들어 내는가?",
"HDR imaging 기술의 영상을 취득하는 카메라 기술은 일반적으로 무엇에 대해서 노출 정도를 다르게 설정하여 여러 장의 영상을 취득하는가?",
"영상 출력을 위한 디스플레이 기술은 카메라를 이용하여 어떤 영상을 취득하는가?"
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High Dynamic Range Imaging 기술 및 최근 동향
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<h1>4. 딥러닝 기반 HDR 기술 동향</h1><p>Inverse tone mapping 기술의 경우 입력 신호인 LDR 영상으로부터 없는 정보를 추정하여 HDR 영상을 생성하는 기술이다. 해당 방법의 경우 딥러닝 기술이 활용되기 전부터 다양한 접근 방법들이 존재하였다. 구체적으로 [7]의 방법에서는 출력 디스플레이 특성을 고려하여 dynamic range를 적응적으로 조절한다. 특히 이 방법의 경우는 빛이 방출되거나 반사되는 영역에 대해서 더 많은 정보를 부여하여 해당 영역이 잘 표현될 수 있도록 하였다. [8]의 방법에서는 그림 8에서와 같이 입력 영상 내에서 상위 계조를 갖는 영역을 검출하여 앞의 방법과 마찬가지로 해당 영역에 대해 더 많은 정보를 할당하여 표현력을 높이는 방식이다. 특히 해당 방법은 빛에 대한 분포를 고려하여 pixel이 표현할 수 있는 범위를 넘어간 saturation된 상위 계조에 대해 추가적인 정보를 할당하여 표현이 잘 될 수 있도록 하였다. [9]의 방법에서는 그림 9에서와 같이 인간의 시각적인 특성을 반영할 수 있도록 인지 밝기 (perceptual brightness)를 정의하여 이에 대한 입력과 출력 영상 신호 간의 상관 관계를 적응적으로 정의하여 최종 HDR 영상을 생성하게 된다. 하지만 앞에서 언급한 방법들에서는 HDR 영상 신호에 대한 추정 시 입력 영상들의 특성을 파악하게 최적 신호 출력이 불가능하며, 출력 영상에 따라서 매우 큰 화질 저하가 발생하기도 한다.</p><p>최근 딥러닝 기술을 적용하여 이러한 문제를 해결하고자 여러 방법들이 제안되고 있다. [10] 의 방법에서는 HDR 영상 복원을 위한 inverse tone mapping을 위해서 매우 많은 convolutional layer들을 배치하여 뉴럴 네트워크를 구성하였고, 이를 통해서 기존 방법들 대비 큰 성능 향상을 도출하였다. 구체적으로 해당 방법에서는 입력 영상 신호에 대해서 상위 계조와 하위 계조를 나눈 후에 하위 계조의 영역에 대한 영상은 원 입력 신호를 사용하고, 상위 계조의 영상 신호는 convolutional neural network (CNN)을 통해 유추한 후에 2가지 신호를 적절히 합성하여 최종 HDR 영상을 생성하게 된다. 이를 통해서 생성된 최종 HDR 출력 영상은 입력 LDR 영상에서 saturation 된 상위 계조의 정보들이 복원되게 된다. 하지만 해당 방법은 전체적으로 어두운 영상의 상위 계조는 잘 복원하지만 다양한 특성을 갖는 일반적인 노출 영상에 대해서 복원력이 감소하는 문제를 갖는다.</p><p>이러한 문제를 해결하기 위해서 [11]의 방법에서는 multi-exposure stack이라는 개념을 정의하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. Multi-exposure stack이란 그림 10 과 같이 다양한 노출 정도를 갖는 동일한 dynamic range를 갖는 LDR 영상들로 구성된 stack을 의미한다. 이러한 multi-exposure stack 영상 출력을 위해서 그림 11과 같이 입력 영상 신호를 기반으로 같은 범위의 dynamic range를 갖는 다양한 노출 정도의 영상을 생성한 후 이들을 합성하여 최종 HDR 영상을 만든다. 따라서 입력 영상의 특성을 고려하여 최종 영상 출력이 가능하기 때문에 앞의 방법에서 문제되었던 특정 영상에만 복원력이 높은 문제를 해결 가능하게 된다. 이 경우 노출 정도가 다른 영상 생성을 위한 딥 뉴럴 네트워크는 그림 11과 같이 동일한 sub-network 모듈을 반복적으로 배치하여 각기 다른 노출 영상을 생성하게 된다. 이러한 경우 추가적으로 dynamic range를 확장시키기 위해서 sub-network 모듈을 추가하여 노출 정도가 확장 된 LDR 영상을 추가하여 가변적으로 확장이 가능하 다. 하지만 이 방법의 경우 다른 노출 영상 생성을 위 해서 개별적으로 학습된 동일 sub-network 모듈이 중복해서 존재해야 하기 때문에 network 크기가 커질 수 있다는 단점이 존재한다.</p><p>[12]의 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서 딥 뉴럴 네트워크의 구조를 기존과 다르게 설계 하였고, Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법을 활용하여 성능을 향상시켰 다. 구체적으로 학습을 위한 loss function을 정의 할 때 일반적으로 많이 사용되는 L1 loss 뿐만 아니라 GAN lOSS를 추가하여 화질에 대한 정량적인 수치 와 정성적인 부분에 대한 고려를 하였다. 또한 네트워크 구조적으로 U-net 및 patch-GAN 을 사용하여 네트워크에 대한 성능을 추가적으로 향상시켰다. 또한 [11] 방법과는 다르게 단일 모듈을 통해서 multi-exposure stack이 출력될 수 있는 효율적인 구조를 제안하여 기존 보다 network 크기에 대한 측면에서 장점을 갖는다.</p>
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"LDR 영상을 입력 신호로 받아 없는 정보를 추정해 HDR 영상을 생성하는 기술은 무엇인가?",
"LDR 영상으로 부터 없는 정보를 추출해 HDR 영상을 생성하는 Inverse tone mapping 기술에서 출력 디스플레이 특성을 고려하여 무엇을 조절하는가?",
"본문에서 출력 디스플레이 특성을 고려한 dynamic range를 조절하는 경우 어떻게 원하는 영역을 잘 표현할 수 있는가?",
"본문에서 해당 영역에 대해 더 많은 정보를 할당하여 표현력을 높이는 방식을 활용할 때 빛에 대한 분포를 잘 고려하지 못하기 때문에 pixel 이 표현되는 범위를 넘어가지 않는 선에서 정보를 잘 할당하여 표현이 되도록 하는 것이 옳아?",
"본문에서 인간의 시각적인 특성을 반영할 수 있도록 무엇을 정의 하였는가?",
"본문에서 앞서 언급한 방법들에 대해 어떤 단점이 있다고 지적하고 있는가?",
"본문에서 HDR 영상 복원을 위한 방법으로 딥러닝 구조를 구성하였는데 주로 사용한 layer의 종류는 무엇인가?",
"본문에서 HDR 영상 복원을 위한 방법으로 뉴럴 네트워크를 구성하였는데 이때 사용된 Layer의 종류 올바른 것은 무엇인가?",
"본문에서 convolutional layer들을 배치하여 뉴럴 네트워크를 구성하여 HDR영상 복원을 위해 무엇을 하고자 하였는가?",
"본문에서 지적하고 있는 convolution layer를 적용한 inverse tone mapping으로 HDR 영상을 복원하는 경우 발생할 수 있는 문제는 무엇인가?",
"본문에서 소개하는 convolution layer를 적용한 inverse tone mapping으로 HDR 영상을 복원하는 방법의 경우 전체적으로 밝은 영상의 상위 계조를 잘 복원하며 다양한 특성을 갖는 일반적인 노출 영상에 대해서도 복원력이 뛰어난 것이 옳아?",
"HDR 영상을 복원하기 위한 기존의 딥러닝 기술의 노출 영상에 대한 복원력 감소의 문제점을 해결하기 위해 어떤 개념이 정의되었는가?",
"multi-exposure stack 기술을 활용하여 어떻게 최종 HDR 영상을 만드는가?",
"Multi-exposure stack이 특정 영상에 대해서만 복원력이 높았던 문제를 해결할 수 있는 이유는 무엇인가?",
"Multi-exposure stack을 활용함여 입력 영상의 특성을 고려한 최종 영상 출력을 통해 특정 영상에만 복원력이 높은 문제를 해결할 수 있는데, 이 때 노출 정도가 다른 영상을 생성하기 위해 어떤 딥러닝 모듈이 필요한가?",
"노출 정도가 다른 영상을 생성하기 위해 sub-network 모듈을 반복적으로 배치하고 이 과정에서 Network 의 구조가 커질 수 밖에 없는 단점이 발생하는데 이 이는 왜 그런것인가?",
"기존의 다른 노출 영상 생성을 위해 개별적으로 학습된 동일 sub-network 모듈의 중복으로 network의 크기가 커지는 문제를 해결하기 위해 새롭게 제안된 방법은 무엇인가?",
"본문에서 제안된 Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법의 경우 기존의 sub-network가 중복해서 존재하여 network가 커지는 크기를 해결하기 위해 어떤 구조를 제안하였는가?",
"Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법을 활용할 때 L1 Loss와 GAN Loss를 모두 활용하게 되는데 이를 통해 얻을 수 있는 효과는 무엇인가?",
"기존의 문제를 해결하기 위해 제안된 Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법은 L1 Loss외에 어떤 Loss 추가로 활용하게되는가?",
"본문에서 제안한 Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법의 경우 L1 loss외에 정량적인 수치와 정성적인 부분을 모두 고려 가능하도록 다른 loss를 추가하였는데 이 loss로 올바른 것은 무엇인가?",
"본문에서 HDR 영상 복원을 위해 소개한 딥러닝 기술 방법은 inverse tone mapping을 위해 convolutional layer로 이루어진 뉴럴넷 구조를 사용하여 큰 성능 향샹을 얻었는데 해당 아키텍쳐가 HDR 영상을 생성하는 구체적은 절차는 어떻게 되는가?",
"본문에서 dynamic range를 갖는 LDR 영상들로 구성된 stack을 의미하는 것은 무엇인가?",
"노출 정도가 다른 영상을 생성하기 위해 sub-network 모듈을 반복적으로 배치하게 되는데 이때 발생할 수 있는 단점은 무엇인가?",
"본문에서 제안된 Conditional Generative Adversarial Network (GAN) 기법은 네트워크 자체의 성능을 향상 시키기 위해 어떤 구조들로 제안되었는가?"
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High Dynamic Range Imaging 기술 및 최근 동향
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<h1>5. 요약</h1><p>본 논문에서는 HDR imaging 기술의 기본 원리와 전반적인 내용에 대해서 살펴보았다. 특히 최근 많은 관심을 받고 있는 딥러닝 기술에 대한 소개와 HDR imaging 기술에 어떤 형태로 적용되고 있는지에 대한 내용 및 최근 동향에 대해서도 함께 살펴보았다. HDR imaging 기술은 기존 디스플레이 대비 높은 인지 화질을 제공해주기 때문에 현재 많은 관심을 받고 있는 기술이며, 디스플레이 패널 기술 발전과 함께 지속적으로 연구되어야 하는 기술이다. 이와 관련해서 현재 많은 연구 기관 등에 대해서 관련 기술에 대해서 연구하고 있지만, 아직 많은 부분에 있어서 해결되어야 하겠다. 특히 궁극적으로 인간의 시각 특성을 고려한 영상 출력을 위해서는 디스플레이 기술 발전과 함께 알고리즘 측면에서 많은 연구가 필요하겠다. 따라서 이러한 HDR imaging 기술을 포함한 다양한 알고리즘 개발을 통해서 현재보다 높은 수준의 실감형 디스플레이 기술 개발이 이루어질 것으로 기대된다.</p>
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"기존 디스플레이 대비 높은 인지 화질을 제공해주기에 많은 관심을 받는 디스플레이 기술이 뭐야?",
"HDR imaging 기술은 기존 디스플레이 대비 높은 인지 화질을 제공해주기 때문에 현재 많은 관심을 받고 있는 기술이 맞아?",
"HDR imaging 기술 및 다양한 알고리즘 개발을 통해 달성하고자 하는 디스플레이 기술 개발이 뭐야?",
"HDR imaging 기술을 포함하여 어떻게 해야 현재보다 높은 수준의 실감형 디스플레이 기술 개발이 가능해?"
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High Dynamic Range Imaging 기술 및 최근 동향
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<h1>3. HDR Imaging에서 딥러닝 기술 적용 방법</h1><p>최근 딥러닝 기술이 발전하면서 다양한 분야에 해당 기술이 적용되어 기존에 다루지 못했던 문제들을 해결하고자 연구되고 있다. 특히 단일 영상이나 비디오 입력 신호에 대해서 객체를 검출하거나 인식하는 문제들에 대해서는 기존의 방법들 대비 큰 폭의 성능 향상을 가져왔다. 이러한 딥러닝 기술을 최근에는 image restoration 분야에 적용하려는 많은 시도들이 존재한다. 가장 많이 연구되고 있는 분야로 영상의 공간 해상도를 향상시킬 수 있는 super resolution 기술에 대한 연구이다. 과거에 입력 영상에 대한 kernel 단위의 분석과 이를 이용한 출력 영상 개선이 주요 연구였지만, 최근에는 convolutional neural network 기반의 다양한 방법들이 소개되어 기존 방법들 대비 큰 성능 향상을 도출하였다.</p><p>이러한 딥러닝 방법을 HDR imaging에 활용하려는 많은 연구들이 이루어지고 있다. HDR imaging 기술에는 크게 입력 신호와 출력 신호의 dynamic range를 고려하여 3 가지 관점에 대한 기술 개발이 이루어지고 있다. 첫번째는 입력 신호가 HDR이고 출력 신호가 HDR인 경우이고, 두번째는 입력 신호가 HDR이고 출력 신호가 LDR인 경우이다. 이러한 기술을 일반적으로 tone mapping이라고 정의한다. 세번째는 입력 신호가 LDR이고 출력 신호가 HDR 인 경우이며, 이는 inverse tone mapping이라고 정의한다. LDR 신호를 HDR로 변환하는 경우 그림 6 과 같이 입력 영상의 dynamic range를 확장해야 한다. 이를 통해 목표로 하는 디스플레이의 규격에 맞도록 HDR 영상을 적절하게 출력해야 한다. 하지만 그림 7에서와 같이 실제 목표로 하는 HDR 영상 신호 대비 LDR 신호에는 해당 정보가 손실되어 있기 때문에 이에 대한 변환은 매우 어려운 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존에 다양한 사전 정보를 가지고 목표로 하는 출력 HDR 영상이 어떤 특성을 갖게 될지 추정하는 방법이 필요하다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 딥러닝 기술이 많이 사용되고 있으며, 기존에 해결하기 어려웠던 문제에 대해서 성능을 크게 개선하였다. 다음 section에서는 이러한 딥러닝 기술을 HDR 기술에 어떻게 적용하고 있는지 구체적인 내용에 대해서 기술하고자 한다. 특히 딥러닝 기술이 많이 활용되고 있는 LDR 입력 영상으로부터 HDR 출력 영상을 생성할 수 있는 inverse tone mapping 기술에 대한 내용을 위주로 설명하고자 한다.</p>
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"최근 어떠한 기술이 발전하면서 단일 영상이나 비디오 입력 신호에 대해서 객체를 검출하거나 인식하는 문제에 있어 기존 대비 성능 향상을 가져왔는가?",
"최근 image restoration 분야에서 가장 많이 연구되고 있는 분야로 영상의 공간 해상도를 향상시킬 수 있는 기술은 무엇인가?",
"본 논문에서는 답러닝 기술을 어떠한 기술분야에 적용하는 연구를 진행한 것인가?",
"본 논문에서는 LDR 신호의 정보 손실 및 목표로 하는 출력 HDR 영상이 어떤 특성을 갖게 될지 추정하는 방법 등의 문제를 해결하기 위한 방법으로 어떠한 기술을 적용하였는가?",
"최근에는 어떤 네트워크 기반의 다양한 방법들이 소개되어 영상개선에 성능 향상을 도출하였는가?",
"HDR imaging 기술 어떤 절차에 따라 기술 개발이 이루어지고 있는가?",
"HDR imaging 기술의 두번째 기술은 입출력 신호에 어떤 차이를 주는 방법으로 진행되는가?",
"HDR imaging 기술 중 입력 신호가 LDR이고 출력 신호가 HDR 인 경우를 무엇이라 정의하는가?",
"HDR imaging 기술 중 첫 번째는 입력 신호와 출력신호가 어떻게 진행되는가?",
"HDR imaging 기술 중 입력 신호가 HDR이고 출력 신호가 HDR인 경우, 입력 신호가 HDR이고 출력 신호가 LDR인 경우의 기술을 일반적으로 무엇이라 정의하는가?",
"HDR imaging 기술 중 세 번째는 입력 신호 LDR를 어떻게 변환하는가?",
"그림 6 과 같이 입력 영상의 LDR 신호를 HDR로 변환하는 경우 dynamic range를 축소해야 하는가?"
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인공물ED
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가전기기용 교류 전동기 구동 시스템의 EMI 특성 및 필터 설계
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<h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>최근 들어 전력전자 기술의 발전과 저가의 고속 디지털 프로세서의 개발에 따라 세탁기, 에어컨과 같은 가전기기 분야에도 인버터를 이용한 가변속 전동기 구동 시스템이 폭 넓게 적용되고 있다. 가전기기에 인버터 시스템을 적용하는 것은 성능 향상과 에너지 절약 등 여러 가지 장점이 있다. 그러나 인버터는 전력용 반도체 소자의 스위칭을 기반으로 동작하므로 이로 인한 전자파 간섭 (electromagnetic interference; EMI)이 큰 문제점 중의 하나이다. 또한, 세계적으로 EMI 규제가 점점 엄격해 지고 있어 EMI는 가전기기의 설계 및 제작에 있어서 매우 중요한 문제로 인식되고 있다.</p><p>전기전자 기기에서 발생되는 전자기적 노이즈는 전달 경로에 따라 전도 노이즈 (conducted noise)와 복사 노이즈 (radiated noise)로 나눌 수 있으며 본 논문에서는 전도성 노이즈를 다룬다. 전력전자 시스템의 전도성 노이즈 저감에 관해서는 스위칭 전원 장치를 중심으로 많은 연구가 진행되어 왔으며 최근 들어 전동기 구동 시스템 분야에서도 연구 결과들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 가전기기에 사용되는 가변속 교류 전동기 구동 시스템의 전도성 노이즈 저감을 위한 EMI 필터 설계 기법을 제시하였다. 이를 위해 먼저 교류 전동기 구동 시스템에서 전도성 노이즈의 발생 및 전달 메커니즘을 분석하였다. 그리고 공통모드 (common mode; CM )와 차동모드 (differential mode; DM )에 대한 EMI 필터 등가 회로를 유도 한 다음 노이즈 분리기 (noise separator)를 이용하여 가전기기에 적용되는 EN55014 기준을 만족하는 EMI 필터를 설계 하였다. 설계된 EMI 필터의 성능을 검증하기 위해 PWM 인버터로 구동되는 유도 전동기에 대한 실험을 수행하였고 그 결과 요구되는 EMI 기준을 만족함을 입증할 수 있었다.</p>
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"인버터 시스템을 가전기기에 적용하면 어떤 장점이 있어?",
"가전기기에 인버터 시스템을 사용하면 무슨 장점이 있지?",
"인버터를 이용한 가변속 전동기 구동 시스템은 어디에 폭 넓게 적용돼?",
"어디에서 인버터를 활용한 가변속 전동기 구동 시스템이 폭 넓게 적용되고 있지?",
"인버터는 어떻게 작동하나요?",
"인버터의 동작은 어떻게 이루어지지?",
"EMI 필터를 가전기기에 적용되는 기준으로 충족시키기 위해 공통, 차동 모드에 대한 EMI 필터 등가회로를 유도한 후 무엇을 사용해?",
"최근 인버터를 이용한 가변속 전동기 구동 시스템이 가전기기 분야에 적용되는 이유가 뭐야?",
"인버터의 큰 문제점은 뭐야?",
"가전기기의 설계 및 제작에 중대한 문제로 여겨지고 있는 요소는 뭐야?",
"어떤 요소가 가전기기의 설계 및 제작에 중대하게 여겨지고 있어?",
"전자기적 노이즈는 어떻게 복사 노이즈와 전도 노이즈로 나눌 수 있지?",
"전력 전자 시스템에서 전도성 노이즈를 저감시키기 위해 무엇을 중심으로 연구가 많이 진행되고 있어?",
"스위칭 전원 장치 외 최근에 전도성 노이즈 저감을 위한 연구 분야로 제시되고 있는 것은 무엇이야?",
"본 논문에서는 EMI 필터 설계 기법의 제시를 위해 먼저 어떻게 했어?",
"전동기 구동 시스템의 전도성 노이즈의 저감을 위해 본 논문에서는 어떻게 했지?",
"논문에서는 어떤 방법을 통해 EMI 필터를 설계했지?",
"실험에서 설계된 필터의 성능 검증은 어떻게 했어?",
"실험에서 어떻게 설계된 필터 성능을 검증했어?"
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인공물ED
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가전기기용 교류 전동기 구동 시스템의 EMI 특성 및 필터 설계
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<h1>2. 교류 전동기 구동 시스템의 EMI 특성</h1><h2>2.1 EMI 측정 시스템의 구성</h2><p>그림 1은 인버터 구동 교류 전동기에 대한 EMI 측정 및 해석 시스템을 나타내고 있다. 시스템의 구성은 전동기, 인버터, 정류기, line impedance stabilization network (LISN), 접지판, 노이즈 분리기 및 스펙트럼 분석기로 이루어져 있다. LISN은 전원과 피 측정기기 (equipment under test; EUT) 사이에 위치하며 전도성 EMI의 측정에 필수적이다. LISN은 전원 단자에 안정된 표준 임피던스를 제공하고 과도 상태에 임피던스 변동 방지 및 전원으로부터 노이즈 차단 역할을 한다. 또한, EMI 측정을 위해 hot line (L) 과 return line (N) 에 대한 측정 단자를 가지며 \( 50 \Omega \) 케이블을 이용하여 측정한다. 노이즈 분리기는 CM 과 DM 노이즈를 분리하는 역할을 하며 L, N, CM, DM 노이즈 출력을 스펙트럼 분석기를 이용하여 측정할 수 있다.</p><h2>2.2 EMI 발생 원인과 경로 분석</h2><p>전도성 노이즈는 전달 경로에 따라 CM 및 DM 노이즈로 구분되며 LISN 의 측정 단자 L, N 에는 두 성분의 노이즈가 모두 나타난다. 그림 2는 전동기 구동 시스템의 CM 및 DM 노이즈 경로를 나타내고 있다.</p><p>CM 노이즈의 경로는 케이블과 공통접지 또는 전동기 권선과 공통접지 사이의 기생 커패시턴스 (stray capacitance)에 의해 형성된다. 노이즈 전류의 원인은 스위칭 소자의 \( d v / d t \) 와 기생 커패시턴스의 결합이며 노이즈 전류와 접지 임피던스에 의한 CM 노이즈 전압, 전동기 중성점과 접지 사이에 CM 전압 등이 발생된다. 그림 3은 전동기 중성점의 CM 전압과 전원 입력 라인에서 측정한 CM 노이즈를 나타내었다. 이 파형에서 인버터 스위칭 순간에 CM 노이즈가 크게 발생하며 스위칭 소자의 \( d v / d t \) 와 기생 커패시턴스의 결합이 CM 노이즈의 가장 큰 원인임을 알 수 있다.</p><p>DM 노이즈 경로는 DC link 커패시터에 의해 분리된 두 개의 노이즈 전류 루프 (loop)로 구성되며 첫 번째 루프는 인버터의 출력과 케이블 및 전동기 권선 간에 발생하는 노이즈 전류 루프이다. 이 루프는 케이블 간 또는 전동기 권선 간의 기생 커패시턴스에 의해 형성이 되며 노이즈 전류는 스위칭 소자의 \( d v / d t \) 와 이들 기생 커패시턴스의 결합에 의해 발생한다. 한편, 다른 노이즈 경로는 정류기에서 형성되며 다이오드의 스위칭에 의한 \( d v / d t \) 와 케이블 및 전원 단자에서의 기생 커패시턴스의 결합으로 발생된다. 그림 4는 정류기의 입력 전류와 DM 노이즈를 나타내고 있다. LISN에서 측정된 DM 노이즈는 DC link 커패시터에 의해 독립된 루프를 형성하므로 정류기의 스위칭이 가장 큰 원인이 됨을 알 수 있다.</p><h2>2.3 EMI 측정 및 시험</h2><p>EMI에 대한 규정은 지역에 따라 다르며 IEC, FCC, VDE 등에 의해 정의되어 있다. 본 논문에서는 IEC 규정을 사용하였다. IEC 규정은 전도성 노이즈에 대해서 \( 150 \mathrm{kHz}-30 \mathrm{MHz} \) 범위의 EMI 레벨을 측정하며 산업용 기기, 통신기기, 가전기기, 램프, 정보기기 등의 종류에 따라 각각의 허용 레벨이 정해져 있다. 여기서는 가전기기에 적용되는 EN55014 규정을 사용하였다.</p><p>Z 전도성 노이즈는 그림 1과 같은 장치를 이용하여 peak, quasi-peak, average 값을 측정할 수 있으며, \( 150(\mathrm{kHz}-30 \mathrm{MHz} \) 전 구간에서 quasi-peak 및 average 값의 측정은 많은 시간이 필요하므로 먼저 peak 값에 대해 quasi-peak 및 average 조건 통과 여부를 검사한 후 통과 하지 못할 경우 다시 quasi-peak 및 average 값을 측정하여 각각의 기준에 대해 통과 여부를 검사한다. 그림 5는 EMI 필터를 적용하지 않은 경우 LISN L 단자의 EMI 측정 결과를 나타내고 있으며 각 EMI 레벨이 EN55014 기준을 초과하여 EMI 저감 대책이 필요함을 알 수 있다. 실험에 사용된 전동기의 사양 및 동작 조건은 표 1 과 같다.</p><table border><caption>표 1 실험용 전동기의 사양</caption><tbody><tr><td>항목</td><td>값</td><td>항목</td><td>값</td></tr><tr><td>정격용량</td><td>400\( \mathrm{W} \)</td><td>정격속도</td><td>1750\( \mathrm{rpm} \)</td></tr><tr><td>고정자 저항</td><td>\( 19 \Omega \)</td><td>회전자 저항</td><td>\( 19 \Omega \)</td></tr><tr><td>1차측 누설 인덕턴스</td><td>12\( \mathrm{mH} \)</td><td>2차측 누설 인덕턴스</td><td>12\( \mathrm{mH} \)</td></tr><tr><td>자화 인덕턴스</td><td>245\( \mathrm{mH} \)</td><td>스위칭 주파수</td><td></td></tr><tr><td>PWM 방식</td><td colspan=3>Space Vector PWM</td></tr></tbody></table><p>전원 라인에서 측정되는 노이즈는 CM 및 DM 성분으로 구성되어 있으며 노이즈의 효과적인 저감을 위해 각 성분에 대한 저감 대책이 필요하다. 이를 위해 노이즈 분리기가 필요하며 이 장치는 LISN에서 측정된 L 과 N 노이즈 성분의 위상차를 이용해 노이즈 성분을 분리해 낸다. 그림 6(a), (b) 는 노이즈 분리기를 이용하여 측정한 CM 및 DM 노이즈를 나타내고 있다.</p>
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"본 논문을 위해 가지고 있는 인버터 구동 교류 전동기에 대한 EMI 측정 시스템은 어떻게 구성될까?",
"본 연구에서 LISN은 전원 단자가 과도 상태에 도달 하면 어떻게 역할을 하지?",
"본 실험에서 EMI 측정을 위해 어떻게 조건을 가져야하는가?",
"본 실험에서 분리된 노이즈 경로 중 인버터의 출려과 케이블 및 전동기 권선 간에 발생하는 노이즈 전류 루프 외 다른 노이즈 경로가 형성되는데 형성은 어떻게 진행되는가?",
"전원 라인에서 측정되는 노이즈는 CM 및 DM 성분으로 구성되어 있는데 노이즈의 효과적인 저감을 위해 어떤 과정을 거쳐야하는가?",
"본 연구에서 전도성 노이즈는 전달 경로에 따라 어떻게 구분 할 수 있는가?",
"본 실험에서 인버터의 출력과 케이블 및 전동기 권선 간에 발생하는 노이즈 전류 루프는 어떤 결합에 의해 발생하는가?",
"이 논문에서 가전기기에 적용하려 할 때, 어떤 규정을 따라야하는가?",
"본 논문에서 사용된 IEC의 규정은 어떤 종류에서 사용되는가?",
"본 실험에서 LISN에서 측정된 DM 노이즈는 어떻게 형성되는가?",
"본 연구를 통해 CM 노이즈의 경로는 어떤 이유로 형성 될 수 있는가?",
"본 논문에서 사용된 IEC 규정은 어떤 값을 측정하는가?",
"Z 전도성 노이즈를 구 할 때 많은 시간이 필요하므로 어떤 조건을 충족시켜야하는가?",
"본 눈문에서 Z 전도성 노이즈는 어떤 값을 측정 할 수 있는가?",
"본 실험에서 축정 한 결과 CM 노이즈의 가장 큰 원인은 어떤 것인가?",
"본 실험을 위해 실험용 전동기 중 정격용량을 연구 할 때 기대하는 값은 무엇인가?",
"본 실험에서 정격속도의 항목을 구하기 위해 실험용 전동기의 사양을 비교할 때 어떤 값을 가지는가?",
"본 실험은 EMI 측정을 위한 단계이자 조건이다 항목 조건을 회전차 저항으로 두었을때 기대하는 결과는 무엇인가?",
"본 논문을 위해 실험용 전동기의 사양을 비교한다. 비교값의 항목을 자화 인덕턴스로 볼때, 값은 무엇인가?",
"본 실험에서 PWM 방식을 이용 할 때 기대할 수 있는 결과는 무엇인가?"
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인공물ED
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380 MHz대 TRS 단말기용 전압제어 발진기 설계 및 제작
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<h1>II. 전압제어 발진기 설계</h1> <p>본 연구에서 설계하고자 하는 전압제어 발진기는 \( 380 \mathrm{MHz} \) 대역의 TRS 단말기의 국부발진용 주파수 합성기에 사용하게 되는데 \( 380 \mathrm{MHz} \) 대역에서는 사용되는 소자들의 기생성분이 크게 영향을 미치지 않으므로 발진기의 발진주파수는 공진회로만으로 거의 결정된다. 이러한 경우에는 능동소자를 포함하여 고주파를 생성하는 부저항부와 발진주파수를 안정시키는 공진부 그리고 부하에 큰 출력이 전달되도록 하는 임피던스 정합부로 나누어 해석할수가 있다. 트랜지스터를 이용하여 발진기를 구성하는 방법에는 크게 에미터 접지회로와 베이스 접지회로로 나눌 수가 있다. 베이스 접지회로는 VCO의 부하 임피던스 변화에는 둔감하나 에미터 접지에 비해 다양한 규격을 만족시키기가 어렵다. 그런데 에미터 접지회로는 높은 출력 및 다양한 특성을 만족시키기 유리하기 때문에 그림 1과 같이 발진부는 에미터 접지회로를 사용하고 발진부와 출력단 사이에 버퍼 증폭기를 설치하여 부하의 임피던스 변화에 따른 발진주파수의 변화(pulling figure)를 개선시키는 구조를 선택하였다.</p> <p>표 1에 TRS 단말기에 사용되는 VCO의 규격을 나타내었다.</p> <p>VCO 회로는 \( 380 \mathrm{MHz} \) 대역에서는 인덕터보다는 캐패시터가 높은 \(\ mathrm{Q}|)값을 나타내므로 Hartley형보다는 Colpitts형을 주로 사용한다. 그림 2에 본 논문에서 사용한 회로를 나타내었다.</p> <p>본 논문에서 제작하고자 하는 전압제어 발진기는 \( 380 \mathrm{MHz} \) 대역의 TRS 단말기의 국부발진용으로 채널간의 주파수 간격이 \( 12.5 \mathrm{KHz} \)로서 매우 좁기 때문에 위상잡음 특성이 중요하다. 발진기의 위상 잡음 특성은 트랜지스터의 잡음지수, 배랙터 다이오드의 \( \mathrm{Q} \)값 그리고 공진부를 구성하는 소자들의 \( \mathrm{Q} \)값에 의해 주로 결정된다. 이를 위해 트랜지스터는 잡음지수가 \( 1 \mathrm{GHz} \)에서 \( 1.2 \mathrm{~dB} \)이고 \( f_{T} \) 가 \(4.5 \mathrm{GHz} \)인 NEC사의 2SC4226, 배랙터 다이오드는 \(\mathrm{Q}\)값이 70 인 Toshiba의 1SV229을 이용하여 설계하였다. 또한 비유전율이 4이고 두께가 \( 1.0 \mathrm{~mm} \)인 FR4 기판에 마이크로스트립 라인을 이용하여 공진부의 인덕터를 구현하였다.</p> <p>그림 2에서 알 수 있듯이 VCO는 바이어스 전압 \( V_{c c,} \), 제어전압 \( V_{c o n,} \) 음성신호를 주파수변조시키기 위한 \( MOD \), 발진주파수 출력단자 \( P_{\text {out }} \)으로 구성되어 있다. 회로적으로 보면 발진단과 버퍼단으로 구성되어 있는데 발진단은 \( C_{5}, C_{6}, L_{1} \)으로 구성된 Colpitts 형태임을 알 수 있으며 VCO의 주파수 가변 범위는 배랙터 다이오드의 가변 범위와 \( C_{3} \)에 의해 조정할 수 있다. 또한 같은 발진주파수에서 \( C_{4} \)와 \( C_{5}, C_{6} \)의 크기는 서로 반비례하게 된다. \( C_{4} \)를 크게 하면 발진출력은 증가하게 되나 \( C_{5}, C_{6} \)가 작아지게 되어 트랜지스터에서 발생하는 잡음에 민감해지게 되고 반대로 \( C_{4} \) 를 작게 하면 발진출력은 떨어지나 \( C_{5}, C_{6} \)가 증가하게 되어 잡음의 영향을 덜 받게 된다. 그리고 버퍼단은 출력을 높이는 역할뿐 아니라 VCO의 발진주파수가 부하 임피던스의 변화에 민감하지 않도록 하는 기능을 하고 있다. 그리고 \( C_{9}, C_{10} \) 전송선으로된 \(L_{2}\)는 부하에 최대의 전력을 전달하기 위한 정합용 소자이다. 또한 \( MOD \) 단자로 음성신호가 들어가면 음성신호의 크기 변화에 따라 배랙터 다이오우드의 캐패시턴스가 변하게 되어 발진주파수가 움직이게 된다. 따라서 음성신호의 크기 변화가 주파수 변화로 나타나는 주파수 변조회로 기능을 한다. 그런데 배랙터 다이오우드의 캐패시턴스는 제어전압에 의해 비선형으로 변하기 때문에 발진주파수에 따라 주파수 변조의 주파수 변조 편이(FM deviation) 가 달라지게 된다. 이러한 FM 감도(FM sensitivity) 편차를 줄이기 위해서는 발진주파수의 대역과 제어전압의 변화 범위에 따라 적절한 배랙터 다이오우드를 선택해야한다. 이와 같은 기본 원리를 이용하여 회로를 설계하였으며 설계된 정수값을 표 2에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 2. VCO의 설계된 정수값</caption> <tbody><tr><td>부품</td><td>설계값</td><td>부품</td><td>설계값</td></tr><tr><td>\( C_{1} \)</td><td>\( 1000 \mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{C}_{11} \)</td><td>\( 1000 \mathrm{~pF} \)</td></tr><tr><td>\( C_{2} \)</td><td>\( 100 \mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{C}_{12} \)</td><td>\( 4.3\mathrm{~pF} \)</td></tr><tr><td>\( C_{3} \)</td><td>\( 22\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{1} \)</td><td>\( 100 \mathrm{~K} \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{4} \)</td><td>\( 4\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{2} \)</td><td>\( 91 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{5} \)</td><td>\( 10\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{3} \)</td><td>\( 150 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{6} \)</td><td>\( 10\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{4} \)</td><td>\( 1.8\mathrm{~K} \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{7} \)</td><td>\( 1000 \mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{5} \)</td><td>\( 5.1\mathrm{~K} \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{8} \)</td><td>\( 1000 \mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{6} \)</td><td>\( 5.1\mathrm{~K} \Omega \)</td></tr><tr><td>\( C_{9} \)</td><td>\( 27\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{L}_{1} \)</td><td>\( 11.6 \mathrm{nH} \)</td></tr><tr><td>\( C_{10} \)</td><td>\( 51\mathrm{~pF} \)</td><td>\( \mathrm{L}_{2} \)</td><td>\( 10 \mathrm{nH} \)</td></tr></tbody></table>
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"VCO 부품 중 설계된 정수 값이 \\( 27\\mathrm{~pF} \\) 부품은 무엇인가?",
"발진기를 트랜지스터를 이용하여 구성할때 구성 방법은 어떻게 나눌 수 있는가?",
"VCO 부품 중 \\( C_{10} \\)의 설계를 위한 정수 값은 얼마인가?",
"부품 \\( \\mathrm{R}_{2} \\)가 VCO에서 사용될때 설계 값은 얼마인가?",
"설계된 정수 값이 \\( 100 \\mathrm{~K} \\Omega \\)을 갖는 VCO 내의 부품은 무엇인가?",
"VCO의 부품 중 \\( \\mathrm{R}_{3} \\)의 설계된 정수 값은 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{R}_{4} \\)의 설계값은 얼마입니까?",
"\\( \\mathrm{L}_{2} \\) 부품이 VCO에 사용될때 설계 값은 얼마인가?",
"부품 \\( \\mathrm{R}_{5} \\)와 \\( \\mathrm{R}_{6} \\)가 공통적으로 갖는 설계 값은 얼마인가?",
"VCO는 어떻게 구성되는가?",
"어떻게 VCO가 조직되지",
"VCO의 주파수 가변 범위는 어떻게 조정 가능한가?",
"어떻게 VCO의 주파수 가변 범위를 조절할 수 있니",
"\\( C_{2} \\) 부품의 설계값은 얼마인가?",
"VCO 설계에 사용된 부품 \\( C_{1} \\)의 설계 값은 얼마인가?",
"\\( C_{6} \\)가 VCO에서 설계될 때 정수 값은 얼마인가?",
"VCO에서 사용된 여러 부품 중 \\( C_{5} \\)에 대한 설계 정수 값은 얼마인가?",
"VCO 내의 \\( C_{7} \\) 부품에 대해 설계 정수 값을 구한다면 얼마인가?",
"VCO에서 \\( C_{8} \\)이 갖는 설계 값은 무엇인가?",
"부품의 설계된 정수 값을 구할때 VCO의 부품 \\( \\mathrm{L}_{1} \\)의 정수 값은 얼마인가?",
"부품의 설계 값이 \\( 4\\mathrm{~pF} \\)을 값는 부품은 무엇인가?",
"트랜지스터는 어떻게 설계 되는가?",
"어떻게 트랜지스터가 제작되지",
"VCO에 사용된 부품의 설계값을 구할때 \\( \\mathrm{C}_{12} \\)가 갖는 설계값은 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{C}_{11} \\) 부품을 VCO에 설계할 때 설계 값은 얼마인가?"
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인공물ED
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h1>II. 관련 연구</h1><p>Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였다. 또한 중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 분산된 대 규모의 디지털 트윈 환경을 제안 하였으며, 이를 위해 분산된 트윈 간 데이터 통신 미들웨어 메커니즘을 설계 하였다. 제안한 플랫폼을 검증할 수 있는 시나리오를 제안하여, 그 적합성을 주장하였다. 하지만 HILS와의 구체적인 통신을 고려하지 않기 때문에 하드웨어 기반의 검증 시뮬레이션은 불가능 하다는 단점이 있다.</p><p>Hong은 CPS 기반으로 동작하는 LVC(Live Virtual Constructive)를 연구 하였다. L, V, C는 각각 다른 시간도메인, 해상도와 동작방식을 갖는 특성 상 연동 gateway를 통한 시뮬레이션 동기화가 매우 중요하다. LVC의 동기화를 위해 DDS 기반의 L과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안 하였고, 실제 응용을 개발하여 제안한 동기화 방식을 검증 하였다. 결과적으로는 더 신뢰성이 있는 L의 DDS에 V와 C의 HLA/RTI의 시간을 맞춤으로써 동기화를 하였고, 실시간성에 있어서 DDS의 우수성을 입증 하였다.</p><h1>Ⅲ. 본론</h1><h2>3.1 시스템 개요</h2><p>DsM을 설계하기 위한 전체적인 구조를 정의한다. 복합적인 시스템을 개발하기 위해 실제 존재하는 구성 요소들과 각각의 구성 요소들에 대응하는 시뮬레이션이 존재하여 대규모의 시스템을 여러 개로 분산된 시뮬레이션들로 나타낼 수 있다.</p><p>예를 들어 전기자동차의 구성 요소는 배터리 모듈이나 브레이크 모듈이 될 수 있으며, 이들은 서로 연계되어 HILS를 통해 테스트 할 수 있다. 분산 시뮬레이션을 지원하기 위해 시뮬레이션 적응 계층이 필요하다. 시뮬레이션 적응 계층을 통하여 각 시뮬레이션 세션의 모델 및 파라미터를 설정할 수 있고, 시뮬레이션 간 상호작용을 위해 데이터 통신 제어 기능을 제공한다. 분산된 시뮬레이션들의 데이터 교환을 위해 DDS가 사용되고, DDS는 QoS를 만족시키기 위해 SDN(Software Defined Network)을 기반으로 동작한다. 또한 HILS를 수행하기 위해 이종 네트위크를 활용하고 있는 검증 타겟 하드 웨어의 적응 계층이 포함된다. 전체적인 시스템의 구조는 그림 \(1\)과 같다.</p><h2>3.2 시뮬레이션 적응 계층</h2><p>시뮬레이션 적응 계층(Simulation adaptation layer) 계층은 분산 시뮬레이션 진행을 위하여 시뮬레이션 세션 관리 모듈(Simulation session mananger)과 시뮬레이션 간 통신 제어 모듈(Simulation communication control module)을 가지고 있다. 시뮬레이션 적응 계층의 구성은 그림 \(2\)와 같다.</p><h3>3.2.1 시뮬레이션 세션 관리 모듈</h3><p>시뮬레이션 세션 관리 모듈은 검증하고자 하는 시스템을 분산 시뮬레이션화 시켰을 때 생성되는 여러 시뮬레이션들의 관리를 위한 모듈이다. 검증 하고자 하는 시스템의 시뮬레이션 환경을 만들기 위해 모델 설정 블록(Model configuration block)에서는 사용자가 입력한 시뮬레이션 모델 정보들을 처리하여 시뮬레이션에 참여하게 될 시뮬레이션 모델들을 설정할 수 있도록 지원 한다. 또한, 각 시뮬레이션 모델들이 상호작용 할 수 있도록 파라미터 설정 블록(Parameter configuration block)에서는 각 모델별로 시뮬레이션 파라미터를 설정하는 기능을 제공해 준다(예, 시뮬레이션 스텝 사이즈, 시뮬레이션 시간). 마지막으로 시뮬레이션 세션 처리 블록(Simulation session handling block)에서는 모델 설정 블록, 파라미터 설정 블록과 데이터 교환 관리 모듈로부터 전달받은 시뮬레이션의 모델 정보, 시뮬레이션 파라미터, DDS 토픽, 데이터 교환 정책을 반영하여 각 시뮬레이션 모델들끼리의 의존성을 정하고 각각의 시뮬레이션 모델들의 수행 상태 관리 및 시뮬레이션 결과를 취합한다.</p><h3>3.2.2 시뮬레이션 간 통신 제어 모듈</h3><p>시뮬레이션 간 통신 제어 모듈은 시뮬레이션 세션에 참여하는 시뮬레이터 모델 간 데이터 교환 관리 및 데이터 전송 제어 기능을 제공한다. 연결 설정 블록(Connection configuration block)에서 시뮬레이션 세션에 참여하는 구성요소 간의 변수 연결 관계를 설정하여 상호작용을 시작하거나 연결을 해제하여 연관성을 없애는 작업을 한다. DDS 토픽 생성 블록(DDS Topic generation block)은 연결 설정 블록을 통해 사용자가 설정한 구성요소들의 변수 간 연결 관계를 통하여 각 시뮬레이션 모델들 이 주고받을 데이터 형태인 DDS Topic을 IDL 형태로 정의하고, 이를 처리하여 시뮬레이션에서 사용할 수 있도록 한다. 데이터 교환 정책 관리 블록(Data exchange policy mananger block)에서는 각 모델별 설정된 시뮬레이션 스텝 사이즈나 시뮬레이션 입력 값의 분석을 통하여 각 시뮬레이션 모델 간 데이터 교환 주기를 제어하고 데이터 교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 지원 한다.</p>
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"Hong은 무엇을 기반으로 동작하는 LVC를 연구 하였나요?",
"HILS와의 구체적인 통신을 고려하지 않기 때문에 무엇의 기반한 검증 시뮬레이션은 불가능 한가요?",
"시뮬레이션 적응 계층을 통하여 각 시뮬레이션 세션의 모델 및 파라미터를 설정할 수 있고, 시뮬레이션 간 상호작용을 위해 무엇을 제공 하나요?",
"전기자동차의 구성 요소는 무엇과 브레이크 모듈이 될 수 있으며, 이들은 서로 연계되어 HILS를 통해 테스트 할 수 있나요?",
"시뮬레이션 적응 계층을 통하여 설정할 수 있는 것은 무엇인가요?",
"전기자동차의 구성 요소는 배터리 모듈이나 무엇이 될 수 있으며, 이들은 서로 연계되어 HILS를 통해 테스트 할 수 있나요?",
"시뮬레이션 적응 계층을 통하여 각 시뮬레이션 세션의 모델과 무엇을 설정 할수있나요?",
"실제 존재하는 이것들과 각각의 이것들에 대응하는 시뮬레이션이 존재하여 대규모의 시스템을 여러 개로 분산된 시뮬레이션들로 나타낼 수 있는데 이것은 무엇인가요?",
"전기자동차의 구성 요소는 배터리 모듈이나 브레이크 모듈이 될 수 있으며, 이들은 서로 연계되는데 무엇을 통해 시험을 할수 있나요?",
"시뮬레이션 적응 계층이 필요한 이유는 분산 시뮬레이션을 지원하기 위해서 인가요?",
"전기자동차의 구성 요소는 배터리 모듈이나 브레이크 모듈이 될 수 있으며, 이들은 서로 상관없으므로, HILS를 통해 테스트 할 수 있나요?",
"시뮬레이션 적응 계층을 통하여 각 시뮬레이션 세션의 모델 및 파라미터를 설정할 수 있고, 데이터 통신 제어 기능을 제공하는데, 시뮬레이션간 무엇을 위함인가요?",
"분산된 시뮬레이션들의 데이터 교환을 위해 DDS가 사용되는데, 이 DDS는 무엇을 만족시키기 위해 SDN을 기반으로 동작하나요?",
"HILS를 통해 테스트 할 때 이 수행을 위해 무엇을 활용하고 있는 검증 타겟 하드 웨어의 적응 계층이 포함되나요?",
"실제 존재하는 구성 요소들과 각각의 구성 요소들에 대응하는 시뮬레이션이 존재하여 대규모의 시스템을 여러 개로 분산된 무엇으로 나타낼 수 있나요?",
"분산된 시뮬레이션들의 데이터 교환을 위해 DDS가 사용되고, DDS는 QoS를 만족시키기 위해 어떤 기반으로 작동하나요?",
"HILS를 수행하기 위해 이종 네트위크를 활용하고 있는 무엇의 적응 계층이 포함되나요?",
"시뮬레이션 적응 계층은 분산 시뮬레이션 진행을 위하여 시뮬레이션 세션 관리 모듈과 무엇을 가지고 있나요?",
"시뮬레이션 적응 계층(Simulation adaptation layer) 계층은 분산 시뮬레이션 진행을 위하여 두가지를 가지고 있는데 그 두가지는 무엇인가요?",
"분산 시뮬레이션 진행을 위하여 시뮬레이션 세션 관리 모듈과 시뮬레이션 간 통신 제어 모듈을 가지고 있는 것은 무엇인가요?",
"시뮬레이션 세션 관리 모듈은 검증하고자 하는 시스템을 어떻게 했을때 생성되는 여러 시뮬레이션들의 관리를 위한 모듈인가요?",
"시뮬레이션 적응 계층은 검증하고자 하는 시스템을 분산 시뮬레이션화 시켰을 때 생성되는 여러 시뮬레이션들의 관리를 위한 모듈을 가지고 있나요?",
"시뮬레이션 세션 관리 모듈이 검증하고자 하는 시스템의 환경을 만들기 위해서 필요한 것은 무엇인가요?",
"검증 하고자 하는 시스템의 시뮬레이션 환경을 만들기 위해 파라미터 설정 블럭에서는 사용자가 입력한 시뮬레이션 모델 정보들을 처리하여 시뮬레이션에 참여하게 될 시뮬레이션 모델들을 설정할 수 있도록 지원 하는것이 맞나요?",
"검증하고자 하는 시스템을 분산 시뮬레이션화 시켰을 때 생성되는 여러 시뮬레이션들의 관리를 위한 모듈은 무엇인가요?",
"검증 하고자 하는 시스템의 시뮬레이션 환경을 만들기 위해 모델 설정 블록에서는 누가 입력한 시뮬레이션 모델 정보들을 처리하나요?",
"각 시뮬레이션 모델들이 어떻게 할 수 있도록 파라미터 설정 블록에서는 각 모델별로 시뮬레이션 파라미터를 설정하는 기능을 제공하나요?",
"각 시뮬레이션 모델들이 상호작용 할 수 있도록 파라미터 설정 블록에서는 각 모델별로 시뮬레이션 파라미터를 설정하는 기능은 어떤것들이 있나요?",
"시뮬레이션 세션 처리 블록에서는 무엇의 수행 상태 관리 및 결과를 취합하나요?",
"시뮬레이션 간 통신 제어 모듈은 시뮬레이션 세션에 참여하는 시뮬레이터 모델 간 데이터 교환 관리 및 데이터 전송 제어 기능을 제공하는것은 무엇인가요?",
"연결 설정 블록에서 시뮬레이션 세션에 참여하는 구성요소 간의 무엇을 설정하여 상호작용을 시작하거나 연결을 해제하여 연관성을 없애는 작업을 하나요?",
"각 시뮬레이션 모델들이 상호작용 할 수 있도록 파라미터 설정 블록에서는 각 모델별로 시뮬레이션 파라미터를 설정하는 기능은 어떤것이 있나요?",
"시뮬레이션 세션에 참여하는 구성요소 간의 변수 연결 관계를 설정하여 상호작용을 시작하거나 연결을 해제하여 연관성을 없애는 작업 후에 하는것은 무엇인가요?",
"DDS 토픽 생성 블록은 연결 설정 블록을 통해 사용자가 설정한 구성요소들의 변수 간 연결 관계를 통하여 각 시뮬레이션 모델들이 주고받을 데이터 형태의 이름은 무엇인가요?",
"시뮬레이션 세션 처리 블록에서는 모델 설정 블록, 파라미터 설정 블록과 어디서부터 전달받은 시뮬레이션의 모델 정보, 시뮬레이션 파라미터, DDS 토픽, 데이터 교환 정책을 반영하나요?",
"DDS 토픽 생성 블록은 연결 설정 블록을 통해 사용자가 설정한 구성요소들의 변수 간 연결 관계를 통하여 각 시뮬레이션 모델들 이 주고받을 데이터 형태인 DDS Topic을 어떤 형태로 이를 처리하여 시뮬레이션에서 사용할 수 있도록 하나요?",
"각 모델별 설정된 시뮬레이션 스텝 사이즈나 시뮬레이션 입력 값의 분석을 통하여 각 시뮬레이션 모델 간 데이터 교환 주기를 제어하고 데이터 교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 지원 하는것은 무엇인가요?",
"중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 분산된 대 규모의 디지털 트윈 환경을 제안 하기위해 분산된 트윈 간 데이터 통신의 무엇을 설계하였나요?",
"Yun은 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하여 대규모의 디키털 트윈 환경을 제안하면서 그 플랫폼을 검증할수 있는 시나리오를 제안하며 무엇을 주장 하였나요?",
"제안한 플랫폼을 검증할수 있는 시나리오를 제안하며 그적합성을 주장 하였지만 무엇과의 구체적인 통신을 고려하지 않았나요?",
"제안한 플랫폼을 검증할 수 있는 시나리오를 제안하여, 그 적합성을 주장하였지만 HILS와의 무엇을 고려하지 않아서 하드웨어 기반의 검증 시물레이션이 불가능한가요?",
"L, V, C의 특성 상 연동 gateway를 통한 시뮬레이션 동기화가 매우 중요한데, 그 특성은 무엇인가요?",
"본문에서의 L, V, C는 뜻은 각각 무엇인가요?",
"CPS 기반으로 동작하는 LVC를 연구한 사람은 누구인가요?",
"제안한 플랫폼을 검증할 수 있는 시나리오를 제안하여, HILS와의 구체적인 통신을 고려하지 않기 때문에 하드웨어 기반의 검증 시뮬레이션은 가능하다는 장점이 있나요?",
"L, V, C는 각각 다른 시간도메인, 해상도와 동작방식을 갖는 특성 상 무엇을 통한 시뮬레이션 동기화가 매우 중요한가요?",
"Hong은 CPS 기반으로 동작하는 무엇을 연구하였나요?",
"YUN은 CPS 기반으로 동작하는 LVC를 연구한 사람이 맞나요?",
"LVC의 무엇를 위해 DDS 기반의 L과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안 하였고, 실제 응용을 개발하여 제안한 동기화 방식을 검증 하였나요?",
"L, V, C는 특성 중 각각 다른 시간도메인, 해상도와 무엇을 연동 gateway를 통한 시뮬레이션 동기화가 매우 중요한가요?",
"LVC의 동기화를 위해 어떤 기반의 L과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안 하였고, 실제 응용을 개발하하였나요?",
"신뢰성이 있는무엇의 시간을 맞춤으로써 동기화를 하였고, 실시간성에 있어서 DDS의 우수성을 입증 할수있었나요?",
"무슨 이유때문에 실제 존재하는 구성 요소들과 각각의 구성 요소들에 대응하는 시뮬레이션이 존재하여 대규모의 시스템을 여러 개로 분산된 시뮬레이션들로 나타낼 수 있나요?",
"LVC의 동기화를 위해 DDS 기반의 L과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안 하였고, 결과적으로 더 믿을수 있는 동기화가 가능해졌나요?",
"LVC의 동기화를 위해 DDS 기반의 L과 HLA/RTI 기반의 V와 C를 연동하는 방안을 제안 하였고, 실제 응용이 어려워 제안한 동기화 방식을 검증하기 어려웠나요?",
"무엇을 설계하기 위한 전체적인 구조를 정의하였나요?",
"시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구 사람은 누구인가요?",
"Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 무엇을 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 어떻게 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 무엇을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 어떻게 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 생산 시설들이 서로 반대 작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 시뮬레이션을 이용해 이종 간 어떤 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였나요?",
"Yun은 이종 간 생산 시설들이 서로 상호작용 할 수 있도록 표준화를 수행하는 연구를 진행 하였는데, 분산된 대 규모의 디지털 트윈 환경을 제안한 이유는 무엇입니까?",
"Yun은 중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 무엇을 하였나요?",
"YUN은 중앙 집중형 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비를 해결하기 위해 분산된 대 규모의 디지털 트윈 환경을 제안 하기 위해 무엇을 하였나요?",
"실제 구성 요소들과 각각 구성요소들이 대응하여 시뮬레이션의 존재로 복합적인 시스템을 개발하는데, 이는 대규모의 시스템이 하나로 응집된 시뮬레이션들로 나타내는게 맞나요?",
"시뮬레이션 적응 계층이 필요한 이유는 분산 시뮬레이션의 저지 하기 위함인가요?",
"각 시뮬레이션 모델들끼리의 의존성을 정하고 수행 상태 관리 및 시뮬레이션 결과를 취합하기 위해서 시뮬레이션 세션 처리 블록에서는 시뮬레이션 교환정보만 반영하면 되나요?",
"시뮬레이션 간 통신 제어 모듈에서 시뮬레이션 세션에 참여하는 무엇과의 데이터 교환 관리 및 전송 제어 기능을 제공하나요?",
"시뮬레이션 세션에 참여하는 시뮬레이터 모델 간에 제공하는 기능중 하나로 시뮬레이션 간 통신 제어 모듈에서 데이터 교환 관리와 또 다른 하나는 무엇인가요?",
"각 시뮬레이션 모델 간 데이터 교환 주기를 제어하고 스텝 사이즈나 시뮬레이션 입력 값의 분석하는것이 데이터 검증 정책 관리 블록이 맞나요?",
"분산된 트윈 간 데이터 통신 미들웨어 메커니즘을 설계한 이유는 분산 디지털 트윈의 자원과 에너지 낭비의 해결을 위함이 맞나요?",
"데이터 교환을 위해 분산된 시뮬레이션들이 사용되는 것으로 QoS를 만족시키기 위해 SDN을 기반으로 하는것은 무엇인가요?",
"시뮬레이션 세션에 참여하고 구성요소간의 상호작용이나 연결 해제 등 연관성을 없애는 작업은 연결 설정 블록에서 하는 것이 맞나요?"
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인공물ED
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 현실에 존재하는 요소와 가상에 존재하는 요소들이 복합적으로 통합되어 동시에 동작하는 CPS(Cyber-Physical System)라는 아키텍처가 제시되었고, 복잡한 구조를 가지는 전기자동차, 자율 주행 등의 하이브리드 시스템의 개발에 적용되고 있는 추세이다. 특히나 \(4\)차 산업혁명에서 전기자동차의 하이브리드 시스템이나 자율주행을 위한 ADAS(Advanced Driving Assistance System) 등의 중요성이 커지고 있다. 하지만, 이 시스템들을 이루는 구성 요소들은 거대하고 복잡하게 얽힌 관계를 가지고 있다. 이처럼 복합적인 시스템은 개발을 하는 데 많은 시간과 비용을 소모해야 하고 시스템의 복잡한 구성은 개발을 한층 더 어렵게 하기 때문에 결과적으로 완성된 제품을 신뢰할 수 있는지에 대한 문제가 생긴다. 또한, 하이브리드 시스템이나 ADAS 등의 시스템은 계속적으로 발전이 되고 있으며, 자동차의 ECU(Electronic Control Unit) 같은 제어장치들의 복잡도가 더 증가 하고 있다.</p><p>다양한 모델링 환경을 가진 복잡한 시스템을 개발하기 위해선 시스템 성능의 정확한 검증을 위해 시스템의 구성요소 마다 동작하는 시뮬레이션 간의 신뢰성 있는 연동을 지원해야 한다. M&S(Modeling and Simulation) 기술은 전기자동차나 자율주행의 ADAS와 같은 기술 연구 및 개발에 널리 이용된다. M&S를 이용하면 복합적인 시스템 개발에 필요한 가성요소들을 실세로 구축할 필요 없이 시스템의 동작을 연구하는데 도움을 줄 수 있다. FMI는 이종 시뮬레이션 모델링 환경에서 만들어진 모델의 교환이나 모델 간 연결을 위한 인터페이스 표준이다. 또한 시뮬레이션 모델의 재사용성을 높히고 이종 시뮬레이션 모델 간의 상호 호환성을 제공하여 모델 교환, 동시 시뮬레이션 기능을 제공한다. FMI 표준을 준수하여 만들어진 모델은 FMU 라고 하며 FMI 인터페이스를 통해 FMU 모델을 읽어와 각각의 시뮬레이션 환경에서 사용할 수 있도록 하거나 FMU에 재장된 시뮬레이션 솔버(Solver)를 활용하여 여러 FMU들이 연결된 연동 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있다. 또한 분산되어있는 이종 시뮬레이션들은 서로 상호작용하기 위해 데이터 교환이 이루어져야 하며, 정확하고 빠른 데이터 교환을 위해시 DDS(Data Distribute System), HLA/RTI(High Level Architecture/Real Time Infrastructure)와 같은 기술을 사용할 수 있다. 모델 연동 기술을 통해 서로 다른 환경에서 동작하는 시뮬레이션들을 연결시키고, 자동차의 ECU같은 실제 하드웨어를 HILS를 통해 시뮬레이션 가능하다면, 정확한 분산 시뮬레이션이 가능할 것이다.</p><p>본 연구에서는 HILS 검증을 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어(H-DsM : Distributed Simulation Middleware with HILS for Hybrid System Verification)를 제안하여 다양한 환경에서 분산되어 동작하는 시뮬레이션을 지원하고 높은 신뢰도를 가지는 시스템 개발에 기여한다. 본 논문의 \(2\)장에서는 분산 시뮬레이션을 이용한 개발의 신뢰성을 검증한 기존 연구 사례와 실시간 연동을 위해 사용한 시뮬레이터들 간의 통신 방식에 대해서 조사한다. \(3\)장에서는 본 연구에서 제안하는 미들웨어의 설계, 시스템 전체 아키텍처와 그 세부사항들을 설명한다. \(4\)장 에서는 검증 시나리오를 설정하여 실험을 진행하고 그 결과를 확인한다. 마지막 \(5\) 장에서 본 연구의 결론을 내린다.</p>
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"복합적으로 현실에 존재하는 요소와 가상에 존재하는 요소들을 통합하여 동시에 동작하는 아키텍처가 뭐지?",
"현실과 가상에 존재하는 요소들을 통합시켜 동시에 동작하는 CPS(Cyber-Physical System)는 전기자동차, 자율 주행 등의 어떤 시스템 개발에 적용이 될까?",
"현실과 가상에 존재하는 요소들을 복합적으로 통합시켜 동시에 동작을 하는 아키텍처는 무엇일까?",
"CPS(Cyber-Physical System)은 현실과 가상에 존재한는 요소들을 통합하여 동시에 동작하는 아키텍처인데 전기자동차, 자율 주행 등의 하이브리드 시스템 개발에 적용되고 있을까?",
"CPS(Cyber-Physical System)은 하이브리드 시스템인 복잡한 구조를 가지고 있는 전기자동차 그리고 무엇에 적용이 될까?",
"CPS(Cyber-Physical System)은 현실에 존재하는 요소와 가상에 존재하는 요소들을 개별로 동작시키는 아키텍처일까?",
"ADAS은 \\(4\\)차 산업혁명에서 전기자동차의 하이브리드 시스템이나 자율주행 개발에 중요한 시스템일까?",
"전기자동차의 하이브리드 시스템 혹은 자율주행을 위해서 어떤 시스템이 중요할까?",
"FMI 인터페이스를 통해 FMU 모델을 읽어와 각각의 시뮬레이션 환경에서 이용할 수 있거나 FMU에 재장된 시뮬레이션 솔버(Solver)를 활용하여 FMU들이 연결된 연동 시물레이션 환경을 구축할 수 있을까?",
"서로 상호작용하기 위해서 분산되어있는 이종 시뮬레이션들은 데이터 교환이 이루어져야 하는데 정확하고 빠른 데이터 교환을 위해서 어떤 기술을 사용할 수 있을까?",
"무엇을 통해 자동차의 ECU같은 실제 하드웨어를 시뮬레이션 하면 정확한 분산 시뮬레이션이 가능해질까?",
"데이터 교환은 분산되어있는 이종 시물레이션들이 서로 상호작용하기 위해 필요한데 정확하고 빠른 데이터 교환을 위해서 DDS, HLA/RTI와 같은 기술을 사용할 수 있을까?",
"HLA/RTI를 통해 자동차 ECU같은 하드웨어를 시뮬레이션 한다면, 정확한 분산 시뮬레이션을 할 수 있을까?",
"HILS를 통해서 자동차의 ECU같은 실제 하드웨어를 시뮬레이션 한다면, 무엇이 가능해질까?",
"복잡한 구조를 가지는 전기동차, 자율 주행 등의 하이브리드 시스템 개발에 적용이 되는 CPS(Cyber-Physical System)과 같은 시스템 개발은 많은 시간과 비용을 투자해야 하고 복잡한 시스템 구성으로 개발이 어렵기 때문에 결과적으로 어떤 문제를 가지고 있지?",
"복잡도가 높은 자동차의 ECU(Electronic Control Unit)는 어떤 장치일까?",
"복합적인 시스템은 많은 시간과 비용의 투자가 필요로 하고 시스템의 복잡한 구성으로 인해 개발이 더 어렵지만, 완성된 제품을 신뢰할 수 있어 결과적으로 문제가 없지?",
"다양한 모델링 환경을 가진 복잡한 시스템을 개발하기 위해서 시스템 성능을 정확히 검증 위해 어떻게 해야 해?",
"어떤 기술이 전기자동차 혹은 자율주행의 ADAS와 같은 시스템의 기술 연구 및 개발에 이용이 될까?",
"전기자동차나 자율주행의 ADAS의 기술 연구와 개발을 위해서 M&S 기술이 이용될까?",
"전기자동차 그리고 자율주행의 ADAS와 같은 기술 연구 및 개발에 이용이 되는 기술은 무엇일까?",
"복합적인 시스템 개발에 사용되는 가성요소들을 실세로 구축할 필요 없이 시스템 동작 연구에 도움을 주는 것은 무엇일까?",
"이종 시뮬레이션 모델링 환경에서 제작이 된 모델의 교환 혹은 모델 간 연결을 위한 인터페이스 표준은 무엇일까?",
"인터페이스 표준으로 이종 시뮬레이션 모델링에서 만들어진 모델의 교환 혹은 모델 간의 연결을 해주는 것은 무엇일까?",
"인터페이스 표준인 FMI는 시뮬레이션 모델의 재사용성을 높히고 이종 시물레이션 모델 간의 무엇을 제공하여 모델 교환, 동시 시물레이션 기능을 제공할까?",
"FMI는 이종 시물레이션 모델간의 상호 호환성을 제공함으로써 어떤 기능을 제공할까?",
"분산 시뮬레이션 미들웨어는 다양한 환경에서 동일한 동작하는 시뮬레이션을 지원하고 높은 신뢰도를 가지는 시스템을 개발하는데 기여를 할까?",
"전기자동차나 자율주행의 ADAS의 연구 및 개발에 이용되는 M&S(Modeling and Simulation)를 이용하면 가성요소들을 실세로 구축할 필요 없이 시스템의 동작을 연구할 수 있지?",
"FMU는 무엇을 활용하여 FMU들이 연결된 연동 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있을까?",
"서로 다른 환경에서 동작하는 시뮬레이션들을 모델 연동 기술로 연결시키고, HILS를 통해 자동차의 ECU와 같은 실제 하드웨어를 시뮬레이션하면 정확한 분산 시뮬레이션이 가능해질까?",
"다양한 환경에서 분산되어 작동하는 시뮬레이션을 지원하고 높은 신뢰도를 가지는 시스템 개발에 기여하는 것으로 HILS 검증을 지원하는 것은 무엇일까?",
"높은 신뢰도를 가지는 시스템 개발에 기여하고 분산된 시뮬레이션을 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어는 무엇을 검증할 수 있어?",
"모델의 교환이나 모델 간 연결을 위한 인터페이스 표준인 FMI는 다중 시뮬레이션 모델링 환경에서 만들어졌지?",
"FMI 표준을 이용해 제작이 된 모델은 무엇일까?",
"HILS 검증을 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 통해서 다양한 환경에 분산되어 동작하는 시뮬레이션을 지원하고 무엇을 개발하는데 기여할까?",
"FMI 표준을 통해서 제작이 된 모델인 FMU들이 연결된 연동 시물레이션 환경을 어떻게 구성할 수 있을까?"
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인공물ED
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h1>V. 결론</h1><p>본 연구에서는 하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어(H-DsM)을 제안하였다. 전기자동차와 자율주행의 ADAS와 같이 복합적인 시스템을 개발하는데 ECU들의 연동이 어렵고 완성된 시스템의 검증을 하는 것은 쉽지 않다. 제안한 H-DsM은 HILS 적응 계층을 이용하여 각 하드웨어의 소프트웨어적 시뮬레이션을 가능하게 하였고, 데이터 중심 통신 지원 계층을 통해 ECU들의 연동 시뮬레이션을 지원할 수 있다. 이러한 강점은 전기자동차, 자율주행 시스템, 스마트 팩토리 및 스마트 그리드 시스템과 같은 \(4\)차 산업혁명의 핵심 기술 분야의 개발에 적용되어 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.</p>
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"본 연구가 건의한 것은 무엇인가?",
"본 연구가 제안한 것은 무엇인가요?",
"본 논문이 건의한 H-DsM은 무엇을 활용하여 각각의 하드웨어의 소프트웨어적 시뮬레이션을 수행할 수 있게 하는가?",
"본 논문이 건의한 H-DsM은 무엇에 의해 ECU들의 연동 시뮬레이션을 줄 수 있는가?",
"본 논문이 건의한 H-DsM은 데이터 중심 통신 지원 계층에 의해 무엇을 도울 수 있는가?",
"전기자동차, 자율주행 시스템 등은 모두 몇 차 산업에 해당되는가?",
"자율주행의 ADAS와 같이 종합적인 시스템을 만드는데 있어 어떤 것들의 한 부분을 움직이면 연결되어 있는 다른 부분도 잇따라 함께 움직이는 일이 쉽지 않은가?",
"본 논문이 건의한 것의 장점을 통해 어느 분야의 발전에 활용되어 믿음성을 가질 수 있다고 보는가?",
"본 연구는 무엇을 위해 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어를 건의하였는가?",
"본 논문이 건의한 H-DsM은 HILS 적응 계층을 활용하여 무엇을 수행할 수 있게 하는가?"
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인공물ED
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h1>IV. 구현</h1><h2>4.1 시뮬레이션 구성을 위한 유저 인터폐이스</h2><p>시뮬레이션 적응 계층에서 분산 시뮬레이션 진행을 위한 모델들의 구성 정보를 UI 환경을 통해 설정할 수 있다. 아래 그림 \(5\)와 같이 \(3\)가지의 UI 예시가 있으며, 모델 설정 블록, 파라미터 설정 블록과 연결 설정 블록에서 수행하는 작업들을 처리할 수 있다.</p><h2>4.2 구현 및 결과</h2><p>본 연구에서 제안한 H-DsM의 실용성을 검증하기 위해 한 시뮬레이터의 파라미터 값을 다른 시뮬레이터에게 전달하는 간단한 분산 시뮬레이션을 구성하였다. 분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 수행하고자 하는 타겟 모델을 세 부분으로 나누어서 세 게의 FMU를 구성하였다. 각 FMU들의 분산 동시 시뮬레이션을 위하여 그림 \(5\)와 같이 구성한 GUI를 통해 시뮬레이션 연결, 단위, 타임스텝 등의 시뮬레이션을 위한 파라미터들을 설정하였다. 이러한 구성 과정을 통하여 \(3\)개의 FMU들은 H-DsM을 활용하여 분산 동시-시뮬레이션을 수행할 수 있게 된다. H-DsM 기반의 분산 동시-시뮬레이션은 그림 \(6\)과같이 수행된다.</p><p>아래의 그림 \(7\)은 제안한 H-DsM을 활용하여 수행한 분산 동시-시뮬레이션의 구현을 보여준다. \(3\)개의 FMU를 연동하기 위하여 하나의 시뮬레이션 마스터와 두개의 시뮬레이션 슬레이브를 구성하였다. 각 분산된 시뮬레이션은 \(0.1\)초의 시간 단위를 시뮬레이션 스텝으로 가지며 H-DsM을 통하여 스텝 마다 지정된 시뮬레이션 파라미터의 데이터를 교환한다.</p>
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"분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 시행하고자 FMU를 총 몇 개로 이뤘는가?",
"본 논문에 따르면 시뮬레이션 적응 계층에서 UI 환경에 의해 어떤 데이터를 수립할 수 있는가?",
"본 논문에서 건의한 것은 무엇인가?",
"무엇이 본 논문에서 제안되었어?",
"본 연구가 건의한 H-DsM에 있어 한 시뮬레이터의 파라미터 값을 다른 시뮬레이터에게 전하는 단순한 분산 시뮬레이션을 이룬 이유는 무엇인가?",
"본 연구가 건의한 H-DsM의 실제적인 쓸모를 확인하기 위해 어떻게 했는가?",
"분산 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션을 시행하고자 타켓 모델을 몇 개로 갈랐는가?",
"\\(3\\)개의 FMU를 연동하기 위해 시뮬레이션 마스터를 몇 개 썼는가?",
"본 논문에 따르면 각각 흩어진 시뮬레이션은 몇 초 단위로 시뮬레이션 스텝으로 가는가?",
"본 논문에 따르면 각각 흩어진 시뮬레이션은 무엇에 의해 스텝마다 정해진 시뮬레이션 파라미터의 정보를 서로 주고 받는가?",
"본 논문은 UI 예시를 몇 가지로 들었는가?",
"각 FMU들의 분산 동시 시뮬레이션을 하기 위하여 GUI의 도움을 받아 무엇을 위한 파라미터들을 수립하였는가?",
"시뮬레이션 적응 계층에서 분산 시뮬레이션 진행을 위한 모델들의 구성 정보를 어디에서 수립할 수 있는가?",
"\\(3\\)개의 FMU를 연동하기 위해 어떤 것들을 이뤘는가?",
"본 논문에 따르면 각각 흩어진 시뮬레이션은 H-DsM에 의해 어떤 작업을 수행할 수 있는가?",
"본 연구가 건의한 H-DsM의 실제적인 쓸모를 확인하기 위해 한 시뮬레이터의 어떤 데이터를 다륜 시뮬레이터에게 전할 수 있도록 설계하였는가?"
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h2>3.3 데이터 중심 통신 지원 계층</h2><p>데이터 중심 통신 지원 계층(Data-centric communication layer)는 미들웨어를 통해 연결된 시뮬레이터, HILS 타겟 시스템과 같은 분산 시뮬레이션 환경의 개체들 사이의 통신 기능을 제공해준다. DDS 기반의 데이터 중심 발간/구독 환경을 구성하여 시뮬레이션 적응 계층과 HILS 적응 계층을 통해 정의된 DDS 토픽 기반의 데이터 교환을 가능케 한다. DDS에서 제공하는 \(21\) 종의 QOS 정책을 활용하여 HILS 지원 분산 시뮬레이션 데이터 교환을 위한 네트워크 요구사항을 정의 한다. 하지만 DDS는 QOS 정착을 활용해 설정된 네트워크 요구사항의 만족 여부에 대해서는 보장하지 못하고 있다. HILS 지원 분산 시뮬레이션 환경을 위해서는 설정된 네트워크 요구사항들이 반드시 만족되어야 하는데, 이러한 한계점을 보완하기 위하여 소프트웨어 기반의 네트워크 제어 기술인 SDN을 적용한다. 이를 활용하여 분산 시뮬레이션에 참여하는 개체들이 요구하는 DDS QOS 정보들을 수집해서 이를 만족시킬 수 있도록 네트워크 라우팅 설정을 수행한다. 그림 \( \mathrm{x} \).는 SDN 기반의 제안 미들 웨어를 활용한 통신 환경 구조도이다.</p><h2>3.4 HILS 연동을 위한 하드웨어 적응 계층</h2><p>HILS 연동을 위한 하드웨어 적응 계층(HILS Adaptation Layer)은 아래 그림 \(4\)와 같이 구성되며, 이종 네트워크를 사용하는 하드웨어와 데이터 중심 통신 미들웨어를 중심으로 구성되는 분산 시뮬레이션 검증 프레임워크와의 연동 기능을 제공한다. 발간/구독(Publish/Subscribe) 인터페이스와 이종 네트워크(CAN, Ethernet) 인터페이스를 통하여 각각 검증 프레임 워크로부터의 데이터와 HIIS 대상 하드웨어로부터 데이터를 받는다. 그 후 각각의 데이터는 HILS 메시지 처리 모듈(HILS message handler module)을 통하여 메시지 분석이 수행되고 전달 대상이 사용하고 있는 네트워크에 적합한 형태로 메시지를 가공하여 이종 네트워크 간 데이터 교환이 일어날 수 있도록 돕는다.</p><h3>3.4.1 HILS 메시지 처리 모듈</h3><p>HILS 메시지 처리 모듄은 시뮬레이션에서 전달된 DDS 데이터와, 검증 타겟 하드웨어로부터 전달된 데이터를 처리하여 핸들링 하는 기능을 제공한다. DDS 토픽 처리 블록(DDS Topic handling block)은 검증 프레임워크에서 사용하는 데이터 중심 통신 미들웨어의 데이터 구조체인 토픽을 처리하는 블록으로 전달된 데이터를 분석하고, 이종 네트위크 적응 계층으로부터 전달된 데이터를 DDS 토픽에 담아 Publish 할 수 있도록 지원 한다.</p><p>이종 네트위크 적응 블록(Heterogeneous network adaption block)에시는 연결된 하드웨어가 사용하는 네트워크 인터페이스를 인식하여 전달된 데이터를 적합한 메시지 형태로 변환하는 기능을 제공한다. CAN 메시지 처리 블록(CAN message handling block)은 CANBUS 네트위크를 사용하는 검증 대상 하드웨어로부터 전달된 데이터 데이터 파싱과 CAN 인터페이스를 통하여 이종 네트위크 적응 블록에서 전달된 데이터의 전송 처리 기능을 제공한다. Etherent 메시지 처리 블록(Ethernet message handling block)은 Ethernet 네트위크를 사용하는 검증 대상 하드웨어로부터 전달된 데이터를 파싱하는 기능과 Ethernet 인터페이스를 통하여 이종 네트워크 적응 블록에서 전달된 데이터의 전송 처리 기능을 제공한다.</p>
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"이종 네트워크를 사용하는 하드웨어와 데이터 중심 통신 미들웨어를 중심으로 구성되는 분산 시뮬레이션 검증 프레임워크와의 연동 기능을 제공하는 것은 무엇이지?",
"미들웨어를 통해 연결된 시뮬레이터, HILS 타겟 시스템과 같은 분산 시뮬레이션 환경의 개체들 사이의 통신 기능을 제공해 주는 것은 뭐지?",
"DDS 기반의 데이터 중심 발간/구독 환경을 구성하여 시뮬레이션 적응 계층과 HILS 적응 계층을 통해 정의된 데이터 교환을 가능케 하는 것은 어떤 기반인가?",
"발간/구독(Publish/Subscribe) 인터페이스와 이종 네트워크(CAN, Ethernet) 인터페이스를 통하여 각각 검증 프레임 워크로부터의 데이터와 HIIS 대상 하드웨어로부터 데이터를 받은 후에 각각의 데이터는 어떻게 메시지 분석이 수행되고 전달 대상이 사용하고 있는 네트워크에 적합한 형태로 메시지를 가공하여 이종 네트워크 간 데이터 교환이 일어날 수 있도록 돕지?",
"검증 프레임워크에서 사용하는 데이터 중심 통신 미들웨어의 데이터 구조체인 토픽을 처리하는 블록으로 이종 네트위크 적응 계층으로부터 전달된 데이터를 DDS 토픽에 담아 Publish 할 수 있도록 지원하고 전달된 데이터를 분석하는 것은 무엇이지?",
"검증 타겟 하드웨어로부터 전달된 데이터와, 시뮬레이션에서 전달된 DDS 데이터 를 처리하여 핸들링 하는 기능을 제공하는 것은 뭐지?",
"Ethernet 인터페이스를 통하여 이종 네트워크 적응 블록에서 전달된 데이터의 전송 처리 기능을 제공하며 Ethernet 네트위크를 사용하는 검증 대상 하드웨어로부터 전달된 데이터를 파싱하는 기능을 제공하는 것은 뭐지?",
"CAN 인터페이스를 통하여 이종 네트위크 적응 블록에서 전달된 데이터의 전송 처리 기능을 제공하고 CANBUS 네트위크를 사용하는 검증 대상 하드웨어로부터 전달된 데이터 데이터 파싱기능을 제공하는 것은 뭐지?",
"Etherent 메시지 처리 블록(Ethernet message handling block)은 Ethernet 네트위크를 사용하는 검증 대상 하드웨어로부터 전달된 데이터를 파싱하는 기능과 Ethernet 인터페이스를 통하여 어떻게 기능을 제공하지?"
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인공물ED
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H-DsM:하이브리드 시스템 검증을 위한 HILS 지원 분산 시뮬레이션 미들웨어
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<h1>요 약</h1><p>\(4\)차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율수행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 \(1\)차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율수행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.</p>
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"현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용하는 것을 뭐라고 해?",
"스마트 팩토리나 그리드 시스템들은 단순한 구조를 가지고 있어?",
"\\(1\\)차 산업혁명의 핵심 기술의 예시에는 어떤 것들이 있어?",
"시스템 구성요소들이 복잡하게 연결되어 있으면 개발의 신뢰성을 보장하는 것이 어려워?",
"본 논문에서는 무엇을 검증하기 위해 분산 시물레이션 미들웨어를 제안했어?",
"실제 자동차의 하드웨어와 무엇의 연결된 검증이 필수적이야?",
"시스템 구성요들의 무엇이 개발을 어렵게 해?",
"개발을 어렵게 만드는 것은 시스템 구성요들의 무엇이야",
"CPS에서 현실에 존재하는 요소들과 상호작용하는 또 다른 요소는 뭐야?",
"자율수행자동차의 경우 무엇이 사람의 안전과 직결되어 있어?",
"본 논문에서 제안하고 있는 분산 시뮬레이션 미들웨어는 무엇을 지원해?"
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인공물ED
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개선된 영상 정보를 이용한 가혹한 환경에서의 후방 차량 감지 방법
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<h1>III. 실 험</h1><p>구현에 사용된 프로그램은 Microsoft사의 Visual Studio 2015과 OpenCV 3.10이 사용 되었으며 시스템 환경은 Intel ® CoreTM2 Quad Q8400 2.66GHZ CPU에 \( 8 \mathrm{~GB} \) 메모리, GeForce GTS 450 그래픽 카드이다. 그림 15 를 제외한 나머지 영상은 1200 만화소의 스마트폰 카메라를 사용하였으며 어안렌즈 영상은 스마트폰 카메라에 어안렌즈를 장착해 얻은 영상이다.</p><p>그림 12 는 구해진 왜곡 상수를 이용하여 보정을 실시한 결과이다. 그림 12(a), (c) 는 어안렌즈에 의해 왜곡된 원본 영상이며, 그림 12(b), (d) 는 구해낸 왜곡 상수를 이용해 보정한 영상을 보여준다.</p><p>그림 13은 일반카메라로 촬영한 영상과 어안렌즈로 촬영한 영상을 보정한 결과이다. 그림 3(b)와 13(d) 의 붉은 선은 일반카메라의 범위를 나타내며, 일반 카메라의 경우 3 개의 차선범위만 보이지만, 보정된 어안렌즈 영상에서는 최대 6 개의 차선까지 보인다. 이를 통해 일반카메라에 비해 시야 반경이 넓어짐을 확인 할 수 있다.</p><p>아래의 표 1 은 분할 블록 크기별 성능 결과를 보여준다. 샘플 영상 전체를 이용해 계산한 밝기 평균값은 (a)는 0.41 (b)는 0.52 이다. 이를 분할해서 계산한 밝기 평균값은 블록값이 달라도 전체 영상의 밝기 평균값과의 오차율이 약 \( 2 \% \) 로 거의 차이가 없으나 연산 속도 차이는약 \( 10 \% \) 차이가 나며 \( 3 \times 3 \) 이 가장 빠른 것을 확인할 수 있다.</p><table border><caption>표 1. 분할 블록 크기별 결과</caption><tbody><tr><td>샘플 영상 (밝기값)</td><td colspan="2">(a)밝기값 = 0.411 수행시간 = 0.024</td><td colspan="2">(a)밝기값 = 0.525 수행시간 = 0.043</td></tr><tr><td rowspan="2">블록 크기 및 영역</td><td colspan="2">밝기값</td><td colspan="2">수행시간(s)</td></tr><tr><td>(a)</td><td>(b)</td><td>(a)</td><td>(b)</td></tr><tr><td>3\(\times\)3</td><td>0.409</td><td>0.513</td><td>0.022</td><td>0.039</td></tr><tr><td>4\(\times\)4</td><td>0.413</td><td>0.508</td><td>0.023</td><td>0.041</td></tr><tr><td>5\(\times\)5</td><td>0.412</td><td>0.526</td><td>0.024</td><td>0.042</td></tr><tr><td>7\(\times\)7</td><td>0.410</td><td>0.503</td><td>0.023</td><td>0.039</td></tr><tr><td>11\(\times\)11</td><td>0.413</td><td>0.506</td><td>0.023</td><td>0.040</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2. 전체 영상 계산법과 분할 영상 계산법의 밝기값과 계산시간</caption><tbody><tr><td colspan="2">전체 영상법</td><td colspan="2">분할 영상법</td></tr><tr><td>NBD, \( r_{N B D} \)</td><td>Time(s)</td><td>NBD, \( r_{N B D} \)</td><td>Time(s)</td></tr><tr><td>0.050, 8.0</td><td>0.011</td><td>0.052, 8.0</td><td>0.010</td></tr><tr><td>0.525, 1.0</td><td>0.042</td><td>0.513, 1.1</td><td>0.039</td></tr><tr><td>0.411, 1.5</td><td>0.024</td><td>0.409, 1.5</td><td>0.022</td></tr><tr><td>0.429, 1.4</td><td>0.025</td><td>0.440, 1.3</td><td>0.024</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 3. 전체 영상 계산법과 분할 영상 계산법의 안개값과 계산시간</caption><tbody><tr><td colspan="2">전체 영상법</td><td colspan="2">분할 영상법</td></tr><tr><td>D</td><td>Time(s)</td><td>D</td><td>Time(s)</td></tr><tr><td>0.752</td><td>0.002</td><td>0.723</td><td>0.001</td></tr><tr><td>0.056</td><td>0.004</td><td>0.054</td><td>0.003</td></tr><tr><td>0.256</td><td>0.013</td><td>0.261</td><td>0.010</td></tr><tr><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td></tr></tbody></table><p>위의 표 2 는 동일한 영상에서 전체 영상과 본 논문에서 제시한 분할 영상을 이용해 얻은 밝기값, 밝기값 계산시간을 각각 나타낸다. 그리고 표 3은 안개값에 대해서 나타낸다. 표 2 와 표 3 에서 보이듯이 논문에서 제시한 밝기 및 안개 계산 값은 전체 영상의 계산값과 오차율은 밝기의 경우 \( 5\%\) 이내이고, 안개값의 오차율은 \( 4 \% \) 이내로 전체 영상 계산 결과와 비슷하며, 계산시간은 \( 10 \% \) 가량 줄어들었다.</p><p>아래의 그림 14 는 어두운 영상을 보정한 것이며 그림 15 는 밝은 영상을 보정한 결과이다. 각 그림의 (a)는 원본 영상이며 (b)는 원본 영상에 밝기 보정을 실시한 것이다. 결과와 같이 그림 14에서는 저조도 영상이 밝아지면서 어두워서 보이지 않던 우측의 나무들이 선명히 보이고, 그림 15의 고조도 영상에서는 빛에 가려지던 물체의 윤곽이 선명하게 나타났다.</p><p>표 4 와 그림 16 은 DCP 기반 안개 제거 결과들과 히스토그램 평활화를 이용한 결과를 나타낸 것으로 이미지의 해상도는 \( 1024 * 768 \) 이다.</p><table border><caption>표 4. 안개 제거 알고리즘 수행 시간</caption><tbody><tr><td>사용 방법</td><td>수행 시간</td></tr><tr><td>(b) He 방법</td><td>12.58(\(\mathrm{s}\))</td></tr><tr><td>(c) S. B. Park 방법</td><td>1.38(\(\mathrm{s}\))</td></tr><tr><td>(d)제안하는 방법</td><td>0.017(\(\mathrm{s}\))</td></tr></tbody></table><p>위의 그림 16 에서 보이는 것처럼 (b)와 (c)는 제안하는 방법 (d)에 비해 안개 제거가 자연스럽고 색의 변화가 적다. 하지만 표 4 에서처럼 (b)와 (c)는 각각 12.58 초 1.38 초로 제안하는 방법에 비해 시간이 약 100 배에서 1000 배까지 차이가 났다.</p><p>위 그림 17은 밝기 보정과 안개 제거를 동시에 실시한 결과이며, 그림 18 은 밝기 보정과 안개 제거, 렌즈 보정을 하나의 영상으로 통합해 적용한 결과이다. 먼 거리의 안개는 더 짙어진 현상이 나타났지만 차량 검출이 가능한 가까운 거리의 안개는 줄어든 모습을 확인할 수 있다.</p><table border><caption>표 5. 제안하는 알고리즘의 인식률</caption><tbody><tr><td>영상</td><td>전체 차량</td><td>검출된 차량</td><td>수행 시간(\(\mathrm{Frame}/\mathrm{Sec}\))</td><td>검출률</td></tr><tr><td>Clip1</td><td>79</td><td>74</td><td>0.067\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>93.7\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip2</td><td>69</td><td>66</td><td>0.064\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>95.6\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip3</td><td>31</td><td>29</td><td>0.064\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>93.5\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip4</td><td>93</td><td>88</td><td>0.066\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>94.6\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip5</td><td>215</td><td>201</td><td>0.064\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>93.4\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip6</td><td>54</td><td>46</td><td>0.065\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>85.1\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip7</td><td>27</td><td>24</td><td>0.064\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>88.8\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip8</td><td>35</td><td>26</td><td>0.065\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>74.2\(\%\)</td></tr><tr><td>총합</td><td>603</td><td>554</td><td>0.064\(\mathrm{s}\)(15\(\mathrm{fps}\))</td><td>89.8\(\%\)</td></tr></tbody></table><p>위의 표 5 와 그림 19 는 보정이 된 영상에 HOG 를 이용하여 후방 차량을 감지한 제안하는 알고리즘의 영상 클립 별 시뮬레이션 결과로 Clip1, 2,3 은 안개가 자욱한 영상, Clip4, 5는 비가 오는 영상, Clip 6, 7, 8은 어두운 영상이며 모든 영상의 해상도는 \( 800 * 600 \) 이다. 표 5에서 전체 차량은 영상 내에 등장하는 모든 차량수를 의미하며, 검출된 차량은 제안한 알고리즘을 통해 차량으로 인식되어 초록색 테두리가 그려진 차량의 숫자를 의미한다. 검출률은 검출된 차량수를 영상에 등장하는 전체 차량수로 나누어 구했다.</p><table border><caption>표 6. 후방 차량 인식 결과 비교</caption><tbody><tr><td>영상</td><td>기존 방법 검출률</td><td>제안하는 방법 검출률</td></tr><tr><td>Clip1</td><td>88.6\(\%\)</td><td>93.7\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip2</td><td>91.3\(\%\)</td><td>95.6\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip3</td><td>80.6\(\%\)</td><td>93.5\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip4</td><td>92.4\(\%\)</td><td>94.6\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip5</td><td>88.8\(\%\)</td><td>93.4\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip6</td><td>70.3\(\%\)</td><td>85.1\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip7</td><td>81.4\(\%\)</td><td>88.8\(\%\)</td></tr><tr><td>Clip8</td><td>57.1\(\%\)</td><td>74.2\(\%\)</td></tr><tr><td>평균</td><td>81.3\(\%\)</td><td>89.8\(\%\)</td></tr></tbody></table><p>위의 표 6 은 기존의 영상 보정 없이 HOG만을 이용해 인식하는 기존의 방법과 제안하는 방법 간의 결과를 비교한 것이다. 검출률은 표 4 와 같이 검출된 차량수를 전체 차량수로 나누어 구한 결과로 시뮬레이션에 사용된 영상은 그림 19 의 Clip1\(\sim\) Clip8 이다. 표 6 에서 확인할 수 있듯이 기존의 HOG 알고리즘만을 이용한 검출률은 평균 \( 81.3 \% \) 이며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용한 경우 평균 \( 89.8 \% \) 의 검출률을 보였다. 즉, 동일 조건에서 기존 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘이 약 \( 8.5 \% \) 향상된 검출률을 보였다.</p><p>본 논문에서는 기존의 HOG 차량 검출법에 어안 렌즈를 이용해 검출 범위를 늘리고, 조도변화에 적응하기 위해 밝기 보정을 실시한다. 또한 안개에 대해 안개 제거 알고리즘을 실시간 영상처리에 사용가능하게 가볍게 만들어 보정함으로써 인식률을 높였다. 결과적으로 동일 조건에서 기존의 알고리즘에 비해 제안하는 알고리즘의 경우 인식률이 약 \( 8.5 \% \) 향상되어 평균 \( 89.8 \% \) 의 인식률을 보였다.</p>
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"분할 영상법의 \\( r_{N B D} \\)값이 8.0인경우 NBD값은 얼마야?",
"D값이 0.752일 때 Time 값은 얼마인가?",
"검출된 차량의 수가 200보다 크고 202보다 작은 경우의 영상은 뭐야?",
"Clip의 번호가 5보다 크고 7보다 작은 항목의 검출율은 어느정도야?",
"기존 방법 검출률에서 검출률이 88.8\\(\\%\\) 보다 크고 92\\(\\%\\)보다 작은 항목의 영상이 뭐야?",
"3\\(\\times\\)3 에서 밝기값 (a)는 어떤 값을 가져?",
"밝기값은 3\\(\\times\\)3 에서 얼마야?",
"수행시간 (b)의 값이 0.039보다 크고 0.041보다 작은 항목의 밝기값 (b)는 얼마야?",
"블록 크기 및 영역이 3\\(\\times\\)3 보다 크고 5\\(\\times\\)5보다 작은 경우의 수행시간 (a)의 값은 얼마야?",
"블록 크기가 7\\(\\times\\)7인 항목의 수행시간 (a)값은 얼마야?",
"전체 영상법에서 NBD값이 0.050인 경우 \\( r_{N B D} \\)의 값은 얼마야?",
"Time 값이 0.022인경우 NBD, \\( r_{N B D} \\)값은 얼마인가?",
"D값이 0.7보다 크고 0.733보다 작은 경우 Time값은 얼마인가?",
"분할 영상법의 경우 D의 값이 3번째로 큰 경우 Time은 얼마야?",
"수행시간이 11(\\(\\mathrm{s}\\))보다 크고 13(\\(\\mathrm{s}\\))보다 작은 경우의 사용 방법이 뭐야?",
"S. B. Park 방법의 수행시간은 어느정도야?",
"Clip1의 전체 차량은 얼마의 값을 가져?",
"수행시간이 0.5초미만인 항목이 뭐야?",
"전체 차량의 총합은 얼마야?",
"전체 차량과 검출된 차량의 합이 61인 항목의 검출률은 어느정도야?",
"기존 방법 검출률의 평균은 얼마야?",
"Time값이 0.009보다 크고 0.011보다 작은 경우 D의 값은 얼마인가?",
"Clip7의 제안하는 방법 검출률은 얼마야?",
"밝기값 (b)의 값이 0.513일 경우 블록 크기는 어느 정도야?",
"밝기값 (b)의 값이 0513일 경우 어느 정도가 블록의 크기야?",
"NBD값이 0.411인경우 분할영상법의 NBD값은 얼마야?",
"Time 값이 0.038보다 크고 0.040보다 작을 경우 NBD, \\( r_{N B D} \\)값은 뭐야?",
"He사용 방법은 어느정도의 수행시간을 가져?",
"검출률이 88.9\\(\\%\\)이상 90\\(\\%\\)이하인 경우 검출된 차량의 수는 얼마야?",
"Time값이 0.001일 경우 전체 영상법의 D값은 얼마인가?",
"수행시간이 10초미만 1초이상인 항목이 뭐야?",
"제안하는 방법 검출률의 평균이 얼마야?",
"제안하는 방법 검출률이 80\\(\\%\\)보다 크고 86\\(\\%\\)보다 작은 경우 기존 방법 검출률은 어느정도야?",
"Clip2의 수행시간은 어느정도야?",
"제안하는 방법은 몇초의 수행시간을 가져?",
"전체 영상법에서 NBD, \\( r_{N B D} \\)값이 0.429, 1.4인경우 Time값은 얼마야?"
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인공물ED
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비전을 이용한 비접촉 스크린 입력장치
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<h1>4. 운영체제와의 연동</h1> <h2>4.1 터치 판단 방법</h2> <p>비접촉 스크린에서 손 스켈레톤 모델은 입력장치로써 손가락의 터치 유무를 인식 한다. 터치 판단 방법은 각 손가락에 추출된 3개의 특징점을 이용하여, 코사인 제2법칙으로 손가락의 구부림에 따른 각도를 계산한다. 계산된 각도는 임계값 이상의 각도가 되면 터치로 판단되며 터치되는 좌표는 손 영역의 중심에 해당한다.</p> <p>그림 5는 손 영역 스켈레톤 모델을 적용하고 손가락을 폈을 때와 구부렸을 때의 손가락 각도를 나타내었다. 각도의 차이를 수치를 통해 비교 할 수 있다.</p> <h2>4.2 운영체제와의 연동</h2> <p>비접촉 스크린 입력장치를 운영체제와 연동시키기 위해 윈도우7 멀티터치 플랫폼을 이용한다. 애플리케이션은 가공되지 않은 터치 메시지 WM_TOUCH와 기본적인 제스처 메시지 WM_GESTURE 둘 중 하나만을 받게 된다. 본 논문에서는 새로운 터치명령을 정의하기 때문에 WM_TOUCH 메시지 만을 받게 된다. 윈도우의 WndProc 함수에서 WM_TOUCH 메시지를 처리하며 메시지를 받고 나면 해석하고 터치 지점을 풀어낸다. 터치 지점들은 처리해야 할 데이터를 포함한다. 단일 터치 입력 구조체인 TOUCHINPUT은 WinUser.h에 정의 되어 있으며 터치 지점에 대한 필요한 정보 모두가 들어 있다. 기본적으로 터치 지점의 (x, y) 좌표가 있으며 dwFlags에는 터치 지점의 상태를 나타내는 비트 플래그가 포함되어 있다. TOUCHEVENTF_DOWN,TOUCHEVENTF_UP, TOUCHEVENTF_MOVE는 각각 접촉 시작, 접촉 끝, 접촉을 유지하고 위치 바꿈을 나타낸다.</p> <p>터치 동작이 인식되면 윈도우7은 터치 메시지를 어플리케이션으로 전송하고 명령을 수행한다. 각 손가락의 터치 명령은 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1 손가락의 터치 명령</caption> <tbody><tr><td>손가락</td><td>터치 명령</td></tr><tr><td>엄지</td><td>창 전환</td></tr><tr><td>검지</td><td>기본 클릭</td></tr><tr><td>중지</td><td>뒤로 가기</td></tr><tr><td>약지</td><td>스크롤 다운</td></tr><tr><td>소지</td><td>스크롤 업</td></tr></tbody></table> <h1>5. 실험 및 결과 고찰</h1> <p>본 연구에 사용된 하드웨어 시스템은 IBM 호환 컴퓨터 (CPU : Intel Q6600, RAM : \( 4 \mathrm{~GB} \) )이며 1440 * 900의 해상도를 갖는 모니터 2대가 사용되었다. 입력 영상은 640 x 480의 해상도를 가지는 \( 24 \mathrm{bit} \) RGB 영상이고 웹 카메라로 실시간 처리하였다.</p> <p>그림 6에서 (a)는 입력 영상이며 이를 바탕으로 (b)와 (c)에서 HCbCr 컬러 모델을 생성하여 피부를 검출하고 레이블링을 적용하여 손을 추출한다. (d)에서는 추출 된 손의 특징점을 찾고 (e)에서 스켈레톤을 생성하였다. (f)는 입력 영상에 손 영역의 스켈레톤을 적용한 모습이다.</p> <p>한편, 표 2는 손과 웹 카메라 간의 거리에 따른 스켈레톤 인식률을 나타내었다. 손 영역 스켈레톤이 생성되는가의 여부를 3단계를 나누어 판단하였으며 스켈레톤이 계속 유지되면 좋음, 10초 이내에 재생성되면 보통, 생성되지 않으면 나쁨으로 판단하였다. 이 실험은 높은 곳에 위치한 스크린이나 대형 스크린에서의 사각지대 터치 유용성을 확인하기 위해 실행하였다.</p> <p>실험 결과 \( 40 \mathrm{cm} \)에서 \( 180\mathrm{cm} \) 사이의 거리에서는 좋은 인식률을 나타내는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2 손과 카메라의 거리에 따른 인식률</caption> <tbody><tr><td>거리 \( (\mathrm{cm}) \)</td><td>인식률</td></tr><tr><td>40~60</td><td>보통</td></tr><tr><td>60~80</td><td>좋음</td></tr><tr><td>80~100</td><td>좋음</td></tr><tr><td>100~120</td><td>좋음</td></tr><tr><td>120~140</td><td>좋음</td></tr><tr><td>140~160</td><td>좋음</td></tr><tr><td>160~180</td><td>좋음</td></tr><tr><td>180~</td><td>나쁨</td></tr></tbody></table> <p>다음 그림은 어플리케이션에서의 비접촉 스크린 입력장치를 실행한 결과이다. 손 중심에 터치 포인터가 생성되며 검지, 중지, 약지, 소지에는 각각 기본 터치, 뒤로 가기, 스크롤 다운 및 스크롤 업 등의 동작들이 실행 가능하다.</p> <p>그림 7은 검지 및 중지를 이용하여 클릭과 뒤로가기를 실행한 모습이고, 그림 8은 엄지를 이용하여 창을 전환하는 모습이다.</p>
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"손가락의 터치 명령에서 창 전환의 손가락은 무엇인가?",
"손가락의 터치 명령에서 검지의 명령어는 무엇인가?",
"손가락의 터치 명령에서 검지의 명령어가 뭘까",
"손과 카메라의 거리에 따른 인식률에서 좋은 인식률을 보여주는 거리의 최대값은 얼마인가?",
"손과 카메라의 거리에 따른 인식률에서 거리가 50\\( \\mathrm{cm} \\)일 때의 인식률은 어떠한가?",
"손과 카메라의 거리에 따른 인식률에서 거리가 67\\( \\mathrm{cm} \\)일 때의 인식률은 어떠한가?",
"손과 카메라의 거리에 따른 인식률에서 거리가 180\\( \\mathrm{cm} \\) 이상일 때의 인식률은 어떠한가?",
"손과 카메라의 거리에 따른 인식률에서 좋은 인식률을 가지는 최소 거리는 얼마인가?",
"손가락의 터치 명령에서 약지의 터치 명령은 무엇인가?",
"손가락의 터치 명령에서 뒤로 가기 명령어의 손가락은 무엇인가?"
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인공물ED
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CDTP 기법을 이용한 BLDC 전동기의 토크맥동 저감에 관한 연구
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<h1>4. 시뮬레이션 및 실험</h1><p>표 1은 본 논문에 사용된 BLDCM 의 전동기상수를 보여준다.</p><table border><caption>표 1 BLDCM 파라미터</caption><tbody><tr><td>정격속도</td><td>3000 (rpm]</td></tr><tr><td>정격전류</td><td>\( 9.2[\mathrm{~A}] \)</td></tr><tr><td>상당저항</td><td>\( 0.379[\Omega] \)</td></tr><tr><td>상당 인덕턴스</td><td>5.26 [\(\mathrm{mH}\)]</td></tr><tr><td>역기전력상수</td><td>0.0372 [\(\mathrm{V/rpm}\)]</td></tr><tr><td>직류단 전압</td><td>310 [\(\mathrm{V}\)]</td></tr><tr><td>극수</td><td>4</td></tr></tbody></table><p>본 연구에 사용한 BLDCM은 권선방식이 전절권의 형태를 띄고 있어 역기전력의 평탄한 구간이 상대적으로 작게 나타나며 그림 3과 같다. 실험에 사용된 BLDCM은 역기전력의 평탄한 구간이 약 \( 40^{\circ} \) 의 구간을 갖는 정현파형태의 역기전력에 가까운 전압형태를 나타내고 있는데 가감속 운전이 빈번한 응용분야에 이러한 전동기가 적용되고 있다. 특히 BLDCM 은 고속영역의 경우에 토크맥동이 크게 나타나며 직류단 전압의 한계로 인하여 제어가 어려움이 있으며 본 논문에서도 고속영역에서의 특성을 살펴보았다.</p><p>그림 4는 비교적 제어특성이 좋은 비전환상의 전류를 일정하게 제어하는 비전환 상전류제어방식을 적용하여 제어한 정현파 형태의 역기전력을 갖는 BLDCM의 각 부 출력파형을 보여주고 있으며 그림 5는 제안한 제어방법에 의해 제어되는 토크맥동성분을 보여주고 있다. 가속구간에서의 토크맥동성분은 비슷한 경향을 나타내고 있으나 고속영역에서의 정속구간에서는 기존의 제어방법보다 맥동토크가 다소 줄어듦을 알 수 있다.</p><p>그림 6은 고속영역에서 전류제어에 의한 CDTP제어방식을 적용한 실험파형을 보여준다. 고속영역에서의 전류맥동이 작게 나타나며 상 전환시 전류의 기울기 일정하게 나타남을 알 수 있다. 그림 7과 8은 식 (7)에서 제안된 방식에 따라 역기전력을 구성하여 본 것이다. 가장자리 효과지수 및 평탄구간에 따라 여러 가지 형태의 역기전력을 재구성할 수 있다.</p><p>그림 9는 그림 8에서 얻어진 역기전력의 평탄구간을 고려하여 기존의 방식과 제안한 방식을 비교하여 각 속도에 따른 토크의 맥동률을 나타낸 것이다. 토크의 맥동률은 평균토크와는 달리 상전환시에 발생하는 토크맥동의 크기를 측정한 것으로서 일정토크성분에 대한 비로서 나타내었다. 기존방식은 임계속도이상에서는 토크맥동률이 높게 나타나며 따라서 그 사용영역의 한계를 극복할 수 없었다. 제안한 방식의 경우 임계속도이상에서도 토크맥동률을 최소화할 수 있음을 알 수 있다.</p>
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[
"BLDCM 파라미터의 극수는 몇개인가?",
"BLDCM 파라미터의 역기전력상수는 얼마의 [\\(\\mathrm{V/rpm}\\)]를 가지는가?",
"표 1 BLDCM 파라미터에서 \\( 9.2[\\mathrm{~A}] \\)를 가지는 것은 무엇인가?",
"표 1 BLDCM 파라미터에 포함된 5.26 [\\(\\mathrm{mH}\\)]은 무엇인가?",
"직류단 전압은 어떻게 되는가?",
"무엇이 직류단 전압이야?",
"표 1 BLDCM 파라미터에서 정격속도는 몇 (rpm]인가?",
"상당저항은 얼마의 값을 가지고 있나?"
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인공물ED
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1,200V 급 Trench Gate Field stop IGBT 공정변수에 따른 스위칭 특성 연구
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>Gate Oxide Thickness 증가에 따라 Eon과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 이 증가하였고, Eoff의 특성이 감소하는 경향을 보였다. 이러한 Trade-off 관계를 고려하여 Gate Oxide Thickness는 700 \(\mathring{A}\) 일 때 가장 좋은 특성을 가졌다.</p><p>P+ Emitter Width는 0.3\(\mathrm{um}\) 이하에서 우수한 전기적 특성을 가졌고, Trench Gate width는 증가할 수록 특성이 향상되었다. 이는 단위 Cell의 크기를 최소화하면서 Trench Gate width는 공정이 허용하는 범위에서 넓게 설계하는 것이 스위칭 특성에서 유리한 것으로 판단된다.</p><p>하지만 Trench Gate width가 증가하면 Cell Pitch의 증가로 인해 웨이퍼당 순수 소자의 수가감소하기 때문에 생산비용을 고려하여 소형화가 필요하다.</p><p>Synopsys T-CAD Simulator를 통해 \( 1,200 \mathrm{V} \) 급 IGBT 의 마진율을 고려한 항복전압 \( 1,470 \mathrm{V} \) 와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) \( 2.17 \mathrm{V} \), Eon \( 0.361 \mathrm{mJ} \), Eoff \( 1.152 \mathrm{mJ} \) 의 전기적 특성을 갖는 IGBT 소자를 구현하였다.</p>
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"Gate Oxide Thickness 증가에 따라 증가한 값이 뭐야?",
"Gate Oxide Thickness와 Eon은 양의 상관관계를 가져?",
"Gate Oxide Thickness와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CE}-\\mathrm{SAT}} \\) 는 정비례 관계야?",
"Eon과 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CE}-\\mathrm{SAT}} \\) 과 Eoff는 서로 Trade-off 관계에 있어?",
"P+ Emitter Width는 어떤 조건에서 우수한 전기적 특성을 가져?",
"Gate Oxide Thickness증가에 따른 Trade-off를 고려했을 때 최적의 특성을 가지는 조건은 언제야?",
"Trench Gate가 증가할 때 특성이 어떻게 변해?",
"Trench Gate width는 어떻게 설계하는 것이 스위칭 특성에서 유리할 수 있어?",
"Trench Gate width가 증가하면 웨이퍼당 순수 소자의 수가감소하는 이유가 뭐야?",
"Trench Gate width는 Cell Pitch와 양의 상관관계를 가지고 있어?",
"Cell의 크기를 최소화하면서 Trench Gate width는 가능한 좁게 설정하는게 스위칭 특성에서 유리해?",
"Trench Gate width와 웨이퍼당 순수 소자의 수는 반비례 관계야?",
"Synopsys T-CAD Simulator를 통해 어떤 전기적 특성을 갖는 소자를 구현했어?",
"스위칭 특성에서 유리하게 설계할 때 소형화가 필요한 이유가 뭐야?",
"Trench Gate width가 증가하면 Cell Pitch는 어떻게 변해?",
"본 논문에서 구현한 소자의 항복전압의 크기가 얼마야?"
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인공물ED
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1,200V 급 Trench Gate Field stop IGBT 공정변수에 따른 스위칭 특성 연구
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<h1>Ⅱ. FS-IGBT 구조와 스위칭 회로</h1><h2>2.1 Field-stop IGBT의 구조</h2><p>그림 1은 Trench Gate Field stop IGBT의 구조를 나타내었고, IGBT를 설계하기 위해 기본적인 파라미터로 Cell Thickness는 120\(\mathrm{um}\), N-Drift의 비저항은 60\(\Omega \times \mathrm{cm} \) 을 고정하였다. 소자의 항복전압은 마진율 \( 20 \% \) 를 고려하여 \( 1,440 \mathrm{V} \) 이상을 목표로 한다.</p><h2>2.2 IGBT Switching simulation을 위한 회로와 파라미터</h2><p>그림 2에서 IGBT의 Switching 특성 Simulation을 위한 Circuit을 나타내었고, 표 1에 Simulation 조건을 나타내었다.</p><p>상온 \( 25^{\circ} \mathrm{C} \) 의 조건에서 Collector에 \( 600 \mathrm{V} \) 를 인가하고, Gate와 Emitter 간 전압이 \( 0 \mathrm{V} / 15 \mathrm{V} \) 일 때 스위칭 특성을 측정하였다.</p><h1>Ⅲ. FS-IGBT 스위칭 특성 분석</h1><h2>3.1 Gate Oxide에 따른 전기적 특성 분석</h2><p>Gate Oxide Thickness( 600 \(\sim\) 950 \(\mathring{A}\)) 증가에 따른 Eon과 Eoff 특성을 비교하였으며 시뮬레이션 결과는 그림 3 에 나타내었다.</p><p>게이트 산화막 두께가 증가함에 따라 문턱전압이 증가하게 되어 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 은 증가하고 Eoff는 감소하는 특성을 보이고 있다. 게이트 산화막 크기가 900 \(\mathring{A} \) 이상이 될 때 Eon이 급격하게 증가하게 되는데, 문턱전압의 증가로 Turn-on 초기구간에서 충분한 전류를 공급하지 못하여 Collector와 Emitter간 전위차가 증가한 구간에 따라 Eon이 급격하게 증가하는 것을 그림 4 를 통해 확인할 수 있다.</p><p>Gate Oxide Thickness는 Eon 특성과 Eoff 특성을 고려하여 700 \(\mathring{A}\) 으로 고정하였다. Gate Oxide Thickness의 증가에 따라 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 이 증가하는 경향을 보였고, 스위칭 손실(Eon + Eoff)는 880 \(\mathring{A}\) 이하에서 \( 1.58 \mathrm{mJ} \) 수준의 값을 나타내고 있으나, 900 \(\mathring{A}\) 이상부터 스위칭 손실이 급격히 증가하는 경향을 확인할 수 있다.</p><p><table border><caption>표 2. Gate Oxide thickness에 따른 Eon과 Eoff 변화</caption><tbody><tr><td>Gate Oxide(A)</td><td>Eon(\(\mathrm{mJ}\))</td><td>Eoff(\(\mathrm{mJ}\))</td><td>Eon+Eoff(\(\mathrm{mJ}\))</td></tr><tr><td>600</td><td>0.5392</td><td>1.0429</td><td>1.5021</td></tr><tr><td>700</td><td>0.5582</td><td>1.0068</td><td>1.485</td></tr><tr><td>800</td><td>0.5894</td><td>0.9967</td><td>1.5061</td></tr><tr><td>840</td><td>0.6143</td><td>0.9936</td><td>1.5279</td></tr><tr><td>880</td><td>0.6694</td><td>0.9915</td><td>1.5809</td></tr><tr><td>900</td><td>0.7467</td><td>0.9876</td><td>1.6543</td></tr><tr><td>930</td><td>1.2542</td><td>0.9705</td><td>2.1447</td></tr><tr><td>950</td><td>1.9825</td><td>0.8567</td><td>2.7592</td></tr></tbody></table></p><h2>3.2 Gate width에 따른 전기적 특성 분석</h2><p>Half cell pitch를 2.0\(\mathrm{um}\)으로 고정한 상태에서 Trench Gate width를 0.5\(\mathrm{um}\)에서 1.2\(\mathrm{um}\) 까지 0.1 \(\mathrm{um} \) 씩 증가시키면서 Eoff와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 특성을 확인하였다.</p><p>Trench Gate width가 증가함에 따라 그림 6에 주어진 바와 같이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 이 감소하며 Eoff는 증가하는 경향을 나타내고 있다. Trench Gate width가 증가함에 따라서 게이트 하단의 면적의 증가하게 된다. 게이트 하단 면적 증가에 따라 injection enhancement 효과가 증가되어 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 은 감소하지만, 주입된 hole carrier의 증가로 Turn-off 손실은 증가하는 경향을 보이고 있다.</p><h2>3.3 P+ Emitter Width에 따른 전기적 특성 분석</h2><p>Trench width가 0.8,1.0,1.2\((\mathrm{um}) \) 일 때 P+ Emitter Width 변화에 따른 전기적 특성을 확인하였다. Emitter 영역의 P+ 을 제외한 상단의 파라미터를 고정하였기 때문에 Cell pitch도 함께 변화한다.</p><p>그림 7, 8에 주어진 바와 같이 P+ Emitter Width 증가에 따라서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) 은 감소하고 Eoff 는 증가하는 경향을 나타내고 있다.</p><h2>3.4 최종 설계한 FS-IGBT의 전기적 특성</h2><p>최종 설계한 FS-IGBT의 항복전압과 Switching 특성은 그림 9 와 10 에 나타내었고, 최종소자 설계의 공정 변수는 표 3 에 나타내었다.</p><p><table border><caption>표 3. 최종소자 설계 공정변수</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>value</td><td>Unit</td></tr><tr><td>Cell pitch(half)</td><td>1.8</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>Cell thickness</td><td>120</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>Gate Oxide</td><td>700</td><td>\(\mathring{A}\)</td></tr><tr><td>Gate width</td><td>1.2</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>Gate thickness</td><td>4.9</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>N+ Emitter width</td><td>0.3</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>P+ Emitter Width</td><td>0.3</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>Field stop layer thickness</td><td>3.54</td><td>\(\mathrm{um}\)</td></tr><tr><td>N+ doping concentration</td><td>1.1e20</td><td>\(\mathrm{cm}^{-3}\)</td></tr><tr><td>P+ emitter doping concentration</td><td>1.6e19</td><td>\(\mathrm{cm}^{-3}\)</td></tr><tr><td>P-base doping concentration</td><td>2.8e17</td><td>\(\mathrm{cm}^{-3}\)</td></tr><tr><td>Field stop layer doping concentration</td><td>1.0e17</td><td>\(\mathrm{cm}^{-3}\)</td></tr><tr><td>P+ collector doping concentration</td><td>5.87e18</td><td>\(\mathrm{cm}^{-3}\)</td></tr><tr><td>N- drift resistivity</td><td>60</td><td>\(\text{Ohm} \times\mathrm{cm}\)</td></tr></tbody></table></p>
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"Collector와 Emitter간 전위차가 증가한 구간에 따라 Eon이 급격하게 증가하는 것을 무엇을 통해 확인할 수 있는가?",
"그림 1은 무엇의 구조야?",
"IGBT를 설계하기 위해 기본적인 파라미터로 Cell Thickness는 110\\(\\mathrm{um}\\)으로 고정했어?",
"소자의 항복전압은 마진율 \\( 20 \\% \\) 를 고려하여 얼마를 목표로해?",
"IGBT를 설계하기 위해 N-Drift의 비저항은 얼마로 고정했어?",
"IGBT를 설계하기 위해 얼마로 N-Drift의 비저항을 고정했지?",
"그림 2에서 무엇을 위한 Circuit을 나타낸거야?",
"상온 \\( 25^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 의 조건에서 Collector에 무엇을 인가해?",
"Gate와 Emitter 간 전압이 얼마일 때 스위칭 특성을 측정했어?",
"Gate와 Emitter 간 전압이 얼마일 때 스위칭 특성을 측량했지?",
"Gate Oxide Thickness 증가에 따른 Eon과 Eoff 특성을의 결과를 어디에 나타냈어?",
"Gate Oxide Thickness는 얼마로 고정했어?",
"얼마로 Gate Oxide Thickness가 정해졌지?",
"Trench Gate width가 증가함에 따라 어디의 면적이 증가해?",
"최종소자 설계의 공정 변수를 어디에 나타냈어?",
"게이트 하단 면적 증가에 따라 무슨 효과가 증가하는가?",
"무슨 효과가 게이트 하단 면적 상승에 따라 늘어나지?",
"그림 2에서 무엇을 나타냈어?",
"표 3을 봤을때, Gate width의 단위로 무엇을 사용했어?",
"표 2를 보면, 게이트 600의 Eon 값은 어떻게 돼?",
"표 2에서, 게이트 880의 Eon은 어떻게 나타나는가?",
"표 2에서, 게이트700의 Eon값을 뭐라고 하는가?",
"표 2를 봤을때, 게이트800의 Eon은 무엇이었지?",
"게이트800의 Eon은 표 2를 봤을때 무엇이야?",
"첫 번째 주어진 표를 보면, 게이트900에 대한 Eon은 얼마를 가지는가?",
"표 3을 보면 Gate Oxide의 단위는 뭐야?",
"표3을 보면, Field stop layer thickness의 값은 무엇인가?",
"표 3에서, N+ Emitter width의 단위를 어떻게 나타내고 있는가?",
"표 3에서 Gate width의 값은 얼마야?",
"표 3을 보면, Cell thickness의 단위를 뭐라고 하는가?",
"표 3에서 Cell thickness의 값은 얼마야?",
"얼마의 값이 표 3에서 Cell thickness의 값이지?",
"표 3에서 N- drift resistivity의 값은 얼마지?",
"N- drift resistivity의 값은 표 3에서 얼마지?",
"표 3에서 셀 피치(half)의 값은 얼마야?"
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인공물ED
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1,200V 급 Trench Gate Field stop IGBT 공정변수에 따른 스위칭 특성 연구
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<h1>요약</h1><p>IGBT는 MOSFET과 BJT의 구조를 동시에 포함하고 있는 전력반도체 소자이며, MOSFET의 빠른 스위칭 속도와 BJT의 고 내압, 높은 전류내량 특성을 갖고 있다. GBT는 높은 항복전압, 낮은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \), 빠른 스위칭 속도, 고 신뢰성의 이상적인 파워 반도체 소자의 요구사항을 목표로 하는 소자이다. 본 논문에서는 1,200V 급 Trench Gate Field Stop IGBT의 상단 공정 파라미터인 Gate oxide thickness, Trench Gate Width, P\(+\) Emitter width를 변화시키면서 변화하는 Eoff, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-S A T} \) 을 분석하였고, 이에 따른 최적의 상단 공정 파라미터를 제시하였다. Synopsys T-CAD Simulator를 통해 항복전압 \( 1,470 \mathrm{V} \) 와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CE}-\mathrm{SAT}} \) \( 2.17 \mathrm{V} \), Eon \( 0.361 \mathrm{mJ} \), Eoff \( 1.152 \mathrm{mJ} \) 의 전기적 특성을 갖는 IGBT 소자를 구현하였다.</p>
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"MOSFET과 BJT의 구조를 동시에 포함하고 있는 전력반도체 소자가 뭐야?",
"IGBT는 어떤 두 가지의 구조를 동시에 포함하고 있는 소자야?",
"IGBT는 고 내압과 높은 전류내량 특성을 갖고 있어?",
"IGBT의 빠른 스위칭 속도는 BJT구조의 장점에서 기인한거야?",
"IGBT의 높은 전류내량 특성은 BJT구조의 장점에서 기인한거야?",
"파워 반도체의 요구사항이 뭐야?",
"1,200V 급 Trench Gate Field Stop IGBT의 상단 공정 파라미터에는 어떤 것들이 있어?",
"Gate oxide thickness 는 1,200V 급 Trench Gate Field Stop IGBT의 상단 공정 파라미터중에 하나야?",
"1,200V 급 Trench Gate Field Stop IGBT의 상단 공정 파라미터를 변화시켜서 어떤 인자가 변하는 것을 분석했어?",
"1,200V 급 Trench Gate Field Stop IGBT의 상단 공정 파라미터에 따른 에너지와 기전력 변화를 분석해서 어떤 것을 결과로 제시했어?",
"Synopsys T-CAD Simulator를 통해 어떤 전기적 특성을 갖는 IGBT소자를 구현했어?",
"어떤 Simulator를 통해서 원하는 전기적 특성을 갖는 소자를 구현했어?",
"MOSFET 구조는 빠른 스위칭 속도를 가져?",
"IGBT는 각 구조의 어떤 장점들을 모아서 가지고 있어?"
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인공물ED
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\(4\)개의 칩이 적층된 FBGA 패키지의 휨 현상 및 응력 특성에 관한 연구
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<h1>2. 유한요소 해석</h1><h2>2.1. 유한요소 모델링</h2><p>패키지의 휨 특성 및 응력을 분석하기 위해 상용 해석프로그램인 ANSYS 11.0을 사용하여 유한요소해석을 수행하였다. Fig. 1은 본 연구에서 사용된 패키지의 개략도를 나타내고 있으며 Table 1은 각 재료들의 치수를 나타내고 있다. PCB의 크기는 14 \(\mathrm{mm}\)\(\times\)14 \(\mathrm{mm}\) 이며, 각 실리콘다이(또는 칩)들의 크기는 Table 1에 표시되어 있다. 특히 4번째 맨 위의 다이의 크기는 7.2 \(\mathrm{mm}\)\(\times\)5.84 \(\mathrm{mm}\)로써 3번째의 다이 보다 크다. 다이와 다이 사이는 DAF가 도포되어있으며, 전체 다이들은 EMC로 몰딩되어 있다. PCB는 low CTE 코어를 갖는 2층의 FR4 PCB가 사용되었으며,두 종류의 PCB가 각각 사용되었다. EMC는 각기 다른 물성을 갖는 3가지의 EMC가 사용되었다. 사용된 각 PCB,EMC, DAF의 물성들이 Table 2에 나타나 있다.</p><h2>2.2. 유한요소 해석 조건</h2><p>해석을 위하여 8 절점 3차원 요소를 형성하는 SOLID45 요소가 사용되었다. FBGA 패키지의 구조는 실리콘 다이가 4층으로 적층된 구조로써 절점(node) 수는 78,800개이며, 요소의 수는 84,800개로 구성되었다. 유한요소의휨 해석 모델에 가해지는 열 하중 조건은 초기 온도175\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 상온(25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \))으로 감소 후 다시 250\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)로 상승시켰다. 이 때 175\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)는 EMC 재료의 큐어링(curing) 온도로써 스트레스가 없다는 stress-free 상태로 가정하였다. 250\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)는 솔더의 리플로우 온도로서, 25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)와 250\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서FBGA 패키지의 각 재료들 간의 열팽창계수 차이에 의하여 각각 다른 휨 변형을 보이게 된다.</p><p>본 해석에서 사용된 패키지의 모델은 Fig. 2에 나타난것 처럼 x 축 방향에서는 칩들이 비대칭적으로 배치되어있기 때문에 대칭성이 존재하는 칩 전체의 \(1/2\)(half) 만을모델링 하였으며 해석에 소요되는 시간과 해석의 용이성을 고려하여 결과의 오차가 크지 않은 조건 하에서 모델을 단순화하였다. Fig. 2는 또한 본 연구에서 사용된 FBGA의 수치해석 모델링을 보여 주고 있다. 변위 경계조건은 전체 모델의 대칭이 시작하는 부분의 중심점과 z축 방향 일부 절점들을 x, y, z 축으로 모두 구속하여 해석을 수행하였고, 해석의 결과로서 휨의 크기, von Mises응력을 각각 확인하였다. 모든 재료는 탄성 영역 내에 있다고 가정하였으며, 패키지 재료들의 물성 값은 Table 2에서 명시된 온도에 따른 변화 값을 사용하였다. 온도에따른 재료들의 물성은 대부분 업체에서 제공된 데이터를사용하였다. FBGA 패키지의 솔더볼 및 실제 어셈블리공정 중에 배선(interconnection)으로 이용되는 와이어 본딩(wire bonding) 부분은 휨 해석 결과에 큰 영향을 미치지 않으므로 모델링에서 생략되었다. 한편 수치해석의 유효성에 대한 검증 부분은 기존의 연구에서 수행되었기때문에 본 논문에서는 생략하였다.</p>
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"유한요소의휨 해석 모델에서 열 하중 조건은 어떻게 변화시켰나요?"
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인공물ED
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\(4\)개의 칩이 적층된 FBGA 패키지의 휨 현상 및 응력 특성에 관한 연구
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<p>한편 최근 패키지 기술의 동향은 적층되는 칩의 개수는 많아지는 반면에, 더 얇은 패키지가 요구되고 있다. 따라서 실리콘 다이의 두께도 현재의 70 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 까지, 혹은 그 이하의 두께를 요구하고 있다. 이 경우 칩(혹은 다이)은 응력에 더 취약한 조건이 되며, 쉽게 파괴될가능성이 높다. 특히 적층된 다이의 크기가 상부 쪽으로가면서 작아지는 피라미드 구조가 아닌 경우, 즉 본 연구의 FBGA의 경우와 같이 상부 다이의 크기가 하부 다이보다 클 경우 응력 집중에 의한 다이의 파괴가 발생될 가능성이 높다. 이렇게 상부 다이의 크기가 하부 다이보다큰 구조를 overhang 구조라고 한다. 따라서 본 연구에서는 최상부의 다이 즉, 네 번째 다이의 두께를 변화시키면서 다이의 응력 분포 및 응력 집중 현상을 해석하였다. 우선 다이의 두께를 120 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 70 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)로 변경시켜 가면서 Fig. 8과 같이 네 번째 다이(4th die)의 상부면(A-line)및 하부면(B-line), 그리고 세 번째 다이(3rd die)의 상부면(C-line)의 최대 von Mises 응력 변화를 관찰하였다. 다이두께 120 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 경우, Fig. 9(a)와 같이 상온에서는 다이의최대 응력은 세 번째 다이와 네 번째 DAF가 맞닿은 부분(C-line)에서 발생하였으며, 그 값은 111.5 \(\mathrm{MPa}\)이다. 또한 Fig. 9(b)의 리플로우 온도에서는 세 번째 다이의 끝부분(edge)에서 최대 응력이 발생하였고, 그 값은 59.0\(\mathrm{MPa}\)이었다. 특히 Fig. 9(a)의 경우와 같이 네 번째 다이의경우 다이의 끝 부분으로 가면서 응력이 급격히 증가하기 시작한다. 이러한 응력의 급격한 변화는 실리콘 다이의 파괴를 유발시킬 가능성이 많다. Fig. 10 및 Fig. 11은다이의 두께가 각각 70 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)로 얇아졌을 때의 최대응력을 나타내고 있다. 응력 분포는 120 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 다이의 경우와 유사하다. 그러나 다이가 얇아지면서 최대 응력은 점점 증가하고 있으며, 다이의 두께가 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)인 경우 최대응력은 네 번째 다이에서 발생하고, 약 145 \(\mathrm{MPa}\)이 됨을알 수 있다. 특히 다이의 끝 부분에서 응력이 증가하다가 갑자기 감소하는 급격한 변화를 보여 준다. 이러한 응력의 집중 현상으로 인하여 다이의 파괴가 발생될 가능성이 높음을 알 수 있다. 특히 Zang의 연구에 의하면 실리콘 재질의 파괴 응력은 1 \(\mathrm{GPa}\)이나, 실리콘 칩을 thinning 공정에 의하여 얇아지게 되면서 thinning 공정으로 발생한 마이크로 결함이나 스크래치에 의하여 실리콘 칩이 응력을 받았을 때 칩이 쉽게 파괴될 수 있는 위험이 높아지며, 궁극적으로 파괴 응력이 175 \(\mathrm{MPa}\) 정도로 급격히 감소한다는 결과를 제시한 바 있다. 또한 다이가 얇아지게 되면서 각 다이들의 최대 응력도 상승함을 알 수 있다.리플로우 온도 조건에서도 다이의 두께가 얇아지면서 응력이 증가함을 알 수 있다. 결론적으로 다이의 두께가 초박형이 될 경우, 응력의 감소를 위한 재료의 선택 및 구조 설계가 중요함을 알 수 있다.</p> <table border><caption>Table 7. (a) RSM results of FBGA (b) RSM optimization with thedifferent factors at reflow temperature</caption> <tbody><tr><td>RunOrder</td><td>EMC_E</td><td>EMC_CTE</td><td>PCBCore_E</td><td>PCBCore_CTE</td><td>Warpage</td></tr><tr><td>1</td><td>44</td><td>13</td><td>43</td><td>13.5</td><td>62.5</td></tr><tr><td>2</td><td>2.5</td><td>39</td><td>3</td><td>21</td><td>222.9</td></tr><tr><td>3</td><td>1.5</td><td>44</td><td>33</td><td>13.5</td><td>183.6</td></tr><tr><td>4</td><td>1.5</td><td>44</td><td>13</td><td>13.5</td><td>77.3</td></tr><tr><td>5</td><td>0.5</td><td>39</td><td>3</td><td>6</td><td>128.5</td></tr><tr><td>6</td><td>1.5</td><td>44</td><td>44</td><td>13.5</td><td>84.2</td></tr><tr><td>8</td><td>0.5</td><td>39</td><td>3</td><td>21</td><td>61.9</td></tr><tr><td>9</td><td>2.5</td><td>39</td><td>23</td><td>21</td><td>133</td></tr><tr><td>10</td><td>0.5</td><td>44</td><td>13</td><td>13.5</td><td>61.9</td></tr><tr><td>11</td><td>1.5</td><td>44</td><td>13</td><td>13.5</td><td>61.3</td></tr><tr><td>12</td><td>0.5</td><td>49</td><td>3</td><td>6</td><td>129</td></tr><tr><td>13</td><td>1.5</td><td>44</td><td>7</td><td>13.5</td><td>60.9</td></tr><tr><td>14</td><td>0.5</td><td>39</td><td>23</td><td>21</td><td>130.6</td></tr><tr><td>15</td><td>2.5</td><td>49</td><td>3</td><td>21</td><td>61.9</td></tr><tr><td>16</td><td>0.5</td><td>49</td><td>23</td><td>21</td><td>159.8</td></tr></tbody></table>
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"RunOrder이 1일 때 EMC_E는 몇인가?"
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인공물ED
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얼굴 인식을 통한 신뢰성 있는 디지털 도어록제어 시스템
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<h1>III. 제안 시스템</h1><p>본 논문에서는 스마트 폰을 이용한 홈오토메이션 및 디지털 도어록 제어시스템을 구현하기 위해 개발머신은 Windows 기반 PC 와 Android \( 2.3 \) Platform 기반의 스마트 폰을 이용하였으며 개발 서버는 Linux 환경에서 구축하였다.</p><h2>1. 디지털 도어록 시스템 구성</h2><p>외부에서 디지털 도어록의 비밀번호를 누르는 경우, 방문자의 영상 정보를 이동 단말로 보내 잠금장치 개폐를 제어할 수 있도록 [그림 4]와 같이 디지털 도어록 시스템을 구성하였다.</p><p>방문자가 디지털 도어록 키 입력부를 조작하여 비밀번호와 같은 특정 정보를 입력하게 되는 경우, 디지털 도어록 제어시스템은 방문자의 사진을 카메라를 통해 촬영하게 되고 무선네트워크를 통해 얼굴 및 키 정보를 가지고 있는 서버에 전송한다. 도어록 서버는 촬영된 영상과 함께 방문자 신원에 대해 사전에 등록된 스마트폰으로 전송을 하도록 하고 원 사용자로 하여금 어떤 방문자가 왔는지 확인하도록 한다. 사용자는 스마트폰으로 방문자를 위해 잠금장치를 해제시킬 것인지, 혹은 침입자인 경우 원격으로 신고하여 방범 상태를 보다 강화할 것인지 결정하도록 하여 보안 상태를 강화할 수 있도록 한다.</p><h2>2. PCA 알고리즘 기능 국화</h2><p>PCA 알고리즘은 얼굴 전체를 비교하는 국부적인 방식을 사용하기에 각 사진의 전체 부분으로 비교 시 결과가 일정하지 않고 인식률이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이미지의 얼굴만 추출하는 기술, 일정한 밝기와 대비 차를 조절하는 함수를 모듈화 하여 적용하였고, [그림 5]와 같이 카메라에서 찍은 사진에서 얼굴을 검출한 후, 해당 부분만 추출하고 이미지 파일을 서버에 저장하여 데이터베이스화 하였다. 마지막으로 PCA 알고리즘을 이용하여 두 사진을 비교한다. 비교 시 일치한다면 서버는 아두이노에게 신호를 보내서 DC 모터를 작동시킨다.</p><h1>IV. 성능평가</h1><p>본 논문에서 제안하는 지능형 디지털 도어락 시스템은 경량 컨트롤러를 통해 보다 효율적으로 잠금장치를 제어할 수 하도록 기획되었다.</p><p>실제 구현을 위하여 [그림 6]과 같이 디지털 도어록의 비밀번호를 누르는 장치를 아두이노를 이용하여 가상 장치로 만들어 실험하였다. 이 장치는 사용자가 \(4\) 개의 버튼으로 처음에 입력한 번호가 비밀번호로 서버에 저장되며 다음부터는 비밀번호를 누르고 얼굴인식을 통해 que 값이 바뀌는 형식으로 구현되었다.</p><p>이 과정에서 디지털 도어록 시스템은 내장된 카메라를 이용하여 [그림 5]에서 나타난 바와 같이 촬영된 사진에서 특화된 PCA 알고리즘을 이용, 얼굴 사진을 추출 후 서버에 데이터베이스화 하게 된다. 방문자가 만약 비밀번호를 입력하게 되면 장치는 촬영한 정보를 [그림 7]과 같이 스마트폰으로 전송한다. [그림 8]과 같이 해당 방문자의 사진과 기존 데이터베이스와 대조작업을 수행하여 동일인으로 판정되면 잠금장치를 해제할 수 있도록 한다. 만약 특정 시간이 경과하게 된다면 자동으로 잠금장치를 제어하여 잠글 수 있도록 한다.</p>
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"도어록 서버는 촬영된 영상과 함께 방문자 신원에 대해 사전에 등록된 스마트폰으로 전송을 하도록 하고 원 사용자로 하여금 어떤 방문자가 왔는지 확인하도록 하는가?",
"본 논문의 가상 장치는 사용자가 44 개의 버튼으로 처음에 입력한 번호가 비밀번호로 서버에 저장되며 다음부터는 비밀번호를 누르고 얼굴인식을 통해 que 값이 바뀌는 형식으로 구현되었나?",
"카메라에서 찍은 사진에서 얼굴을 검출한 후, 해당 부분만 추출하고 이미지 파일을 서버에 저장하여 데이터베이스화 하였나?",
"사용자는 스마트폰으로 방문자를 위해 잠금장치를 해제시킬 것인지, 혹은 침입자인 경우 원격으로 신고하여 방범 상태를 보다 강화할 것인지 결정하도록 하여 보안 상태를 강화할 수 있도록 하는가?",
"방문자가 디지털 도어록 키 입력부를 조작하여 비밀번호와 같은 특정 정보를 입력하게 되는 경우, 디지털 도어록 제어시스템은 방문자의 사진을 카메라를 통해 촬영하게 되고 무선네트워크를 통해 얼굴 및 키 정보를 가지고 있는 서버에 전송하는가?",
"PCA 알고리즘은 얼굴 전체를 비교하는 국부적인 방식을 사용하기에 각 사진의 전체 부분으로 비교 시 결과가 일정하지 않고 인식률이 떨어지는 단점을 가지고 있나?",
"PCA 알고리즘을 이용하여 두 사진을 비교하는가?",
"본 논문에서 제안하는 지능형 디지털 도어락 시스템은 경량 컨트롤러를 통해 보다 효율적으로 잠금장치를 제어할 수 하도록 기획되었나?",
"디지털 도어록 시스템은 내장된 카메라를 이용하여 촬영된 사진에서 특화된 PCA 알고리즘을 이용, 얼굴 사진을 추출 후 서버에 데이터베이스화 하게 되는가?",
"특정 시간이 경과하게 된다면 자동으로 잠금장치를 제어하여 잠글 수 있도록 하는가?",
"외부에서 디지털 도어록의 비밀번호를 누르는 경우, 방문자의 영상 정보를 이동 단말로 보내 잠금장치 개폐를 제어할 수 있도록 하는가?",
"본 논문에서는 스마트 폰을 이용한 홈오토메이션 및 디지털 도어록 제어시스템을 구현하기 위해 개발 서버는 Linux 환경에서 구축하였나?",
"마지막으로 PCA 알고리즘을 이용하여 두 사진을 비교 시 일치한다면 서버는 아두이노에게 신호를 보내서 DC 모터를 작동시키는가?",
"본 논문에서는 스마트 폰을 이용한 홈오토메이션 및 디지털 도어록 제어시스템을 구현하기 위해 개발머신은 Windows 기반 PC 와 Android 2.3 Platform 기반의 스마트 폰을 이용하였나?",
"이미지의 얼굴만 추출하는 기술, 일정한 밝기와 대비 차를 조절하는 함수를 모듈화 하여 적용하였나?",
"해당 방문자의 사진과 기존 데이터베이스와 대조작업을 수행하여 동일인으로 판정되면 잠금장치를 해제할 수 있도록 하는가?"
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인공물ED
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얼굴 인식을 통한 신뢰성 있는 디지털 도어록제어 시스템
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<h1>II. 관련 연구</h1><h2>1. 디지털 도어록</h2><p>도어록(Door Lock)이란 문을 닫은 뒤 열리지 않도록 잠가주는 역할을 하는 기계장치이다. 최근 이런 기계장치에 급속도로 발전하고 있는 IT 기술을 접목한 디지털 도어록(Digital Door Lock)이 등장하였다. 기존 기계식 도어록과 달리 별도의 열쇠관리가 필요하지 않으며, 자동 잠금 기술과 같은 기능을 통해 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 편리함을 제공하고 있는 것이 특징이다.</p><p>초기 디지털 도어록은 마그네틱 전자키 방식과 비밀번호 입력방식이 주로 사용되었으나, 최근에는 RFID 카드 접촉방식 및 지문인식과 같은 기술이 적용된 도어록이 사용되고 있다.</p><h2>2. PCA 알고리즘</h2><p>PCA(Principal Component Analysis)는 패턴인식, 통계학, 신호처리 분야 등에서 많이 쓰이는 패턴 분류 방법으로, 고차원의 입력 데이터를 분산을 고려한 선택적인 몇 개의 축으로 투영시켜서 저차원의 데이터로 줄이는 방법이다.</p><p>PCA 는 데이터를 한 개의 축으로 사상시켰을 때 그 분산이 가장 커지는 축이 첫 번째 좌표축으로 오고, 두 번째로 커지는 축이 두 번째 순으로 차례로 놓이도록 새로운 좌표계로 데이터를 선형 변환한다. 이와 같이 각각의 축에 데이터의 "가장 중요한" 성분을 위치시킴으로써 축소 표현된 입력 데이터는 PCA 에 의해 같은 축에 미리 투영되어 있던 학습 데이터들과 각각 유사.</p><h2>3. 아두이노</h2><p>아두이노(Arduino)는 오픈소스를 기반 한 단일 보드 마이크로 컨트롤러이며 AVR(Automatic Voltage Regulator)를 기반으로 [그림 1]과 간이 구성되어 있으며 소프트웨어 개발을 위한 통합개발환경(IDE)을 제공 한다.</p><p>기존의 AVR 프로그래밍이 컴파일된 펌웨어를 ISP 장치를 통해 업로드를 해야 하는 불편함이 있었으나, 아두이노는 USB를 통한 업로드가 가능한 특징이 있다. 다른 모듈 대비 상대적으로 저렴하며, 마이크로 컨트롤러를 쉽게 작동시킬 수 있으며, Windows, Linux 및 OS / X 와 같은 여러 OS 플랫폼을 지원하는 장점이 있다.</p><p>아두이노는 다수의 스위치 혹은 센서로 부터 수치를 받아 전자모터나 LED 와 같은 외부장치를 제어함으로서 주변 환경과 상호작용이 가능한 제품을 제작 할 수 있다.</p><h2>4. WiFly Shield</h2><p>WiFly 실드는 아두이노와 연결을 통하여 무선네트워크를 가능하게 하는 아두이노의 애드온 실드 중 하나이다. WiFly 실드는 아두이노의 digital pin \(10-13\)번을 사용하며, SPI(Serial to Peripheral Interface) 통신을 한다.<p>[그림 2]는 아두이노와 결합된 WiFly 실드를 보여준다. WiFly 실드는 Wi-Fi 무선 네트워크를 통하여 신호를 전달하며, 통신 시 LED 가 점등됨으로서 현재 통신 중임을 개발자에게 알려준다.</p><p>WiFly 실드의 Wi-Fi 암호화 방식은 WEP(Wired Equivalent Privacy Key) \( 128 \mathrm{bit} \) 방식만을 사용함으로 연결하기 위해 무선 네트워크의 암호화 방식 설정을 WEP 128bit 방식으로 변경해야한다.</p><h2>4. DC 모터</h2><p>DC 모터의 동작 원리는 자기장 속에서 전류가 흐르면 전류가 흐르는 도선은 힘을 받아 움직인다는 원리를 이용하여 작동한다.</p><p>디지털 도어록에서의 전원공급을 받은DC 모터를 아두이노가 관리하며 잠금장치의 개폐를 제어한다.</p><p>[그림 3]은 도어록 시스템에서 사용될 초소형 DC 모터를 보여준다. 이 모터를 이용하여 디지털 도어록 장치에서 비밀번호를 해제하면 모터가 작동하여 잠금 장치를 해제토록 한다. 역으로 잠금 시에도 사용된다.</p>
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"PCA(Principal Component Analysis)는 패턴인식, 통계학, 신호처리 분야 등에서 많이 쓰이는 패턴 분류 방법인가?",
"아두이노(Arduino)는 오픈소스를 기반 한 단일 보드 마이크로 컨트롤러인가?",
"도어록(Door Lock)이란 문을 닫은 뒤 열리지 않도록 잠가주는 역할을 하는 기계장치인가?",
"최근 기계장치에 급속도로 발전하고 있는 IT 기술을 접목한 디지털 도어록(Digital Door Lock)이 등장하였나?",
"IT 기술을 접목한 디지털 도어록(Digital Door Lock)은 기존 기계식 도어록과 달리 별도의 열쇠관리가 필요하지 않은가?",
"디지털 도어록(Digital Door Lock)은 자동 잠금 기술과 같은 기능을 통해 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 편리함을 제공하고 있는 것이 특징인가?",
"초기 디지털 도어록은 마그네틱 전자키 방식과 비밀번호 입력방식이 주로 사용되었나?",
"최근에는 RFID 카드 접촉방식 및 지문인식과 같은 기술이 적용된 도어록이 사용되고 있나?",
"아두이노(Arduino)는 AVR(Automatic Voltage Regulator)를 기반으로 구성되어 있는가?",
"PCA(Principal Component Analysis)는 고차원의 입력 데이터를 분산을 고려한 선택적인 몇 개의 축으로 투영시켜서 저차원의 데이터로 줄이는 방법인가?",
"각각의 축에 데이터의 \"가장 중요한\" 성분을 위치시킴으로써 축소 표현된 입력 데이터는 PCA 에 의해 같은 축에 미리 투영되어 있던 학습 데이터들과 각각 유사한가?",
"PCA 는 데이터를 한 개의 축으로 사상시켰을 때 두 번째로 커지는 축이 두 번째 순으로 차례로 놓이도록 새로운 좌표계로 데이터를 선형 변환하는가?",
"PCA 는 데이터를 한 개의 축으로 사상시켰을 때 그 분산이 가장 커지는 축이 첫 번째 좌표축으로 오는가?",
"아두이노(Arduino)는 소프트웨어 개발을 위한 통합개발환경(IDE)을 제공 하는가?",
"아두이노는 USB를 통한 업로드가 가능한 특징이 있나?",
"기존의 AVR 프로그래밍이 컴파일된 펌웨어를 ISP 장치를 통해 업로드를 해야 하는 불편함이 있었나?",
"아두이노는 다른 모듈 대비 상대적으로 저렴한가?",
"아두이노는 Windows, Linux 및 OS / X 와 같은 여러 OS 플랫폼을 지원하는 장점이 있나?",
"WiFly 실드는 아두이노와 연결을 통하여 무선네트워크를 가능하게 하는 아두이노의 애드온 실드 중 하나인가?",
"아두이노는 마이크로 컨트롤러를 쉽게 작동시킬 수 있는가?",
"아두이노는 다수의 스위치 혹은 센서로 부터 수치를 받아 전자모터나 LED 와 같은 외부장치를 제어함으로서 주변 환경과 상호작용이 가능한 제품을 제작 할 수 있나?",
"WiFly 실드는 아두이노의 digital pin 10−13번을 사용하며, SPI(Serial to Peripheral Interface) 통신을 하는가?",
"WiFly 실드는 Wi-Fi 무선 네트워크를 통하여 신호를 전달 하는가?",
"WiFly 실드의 연결하기 위해 무선 네트워크의 암호화 방식 설정을 WEP 128bit 방식으로 변경해야 하는가?",
"WiFly 실드의 Wi-Fi 암호화 방식은 WEP(Wired Equivalent Privacy Key) 128bit 방식만을 사용하는가?",
"DC 모터의 동작 원리는 자기장 속에서 전류가 흐르면 전류가 흐르는 도선은 힘을 받아 움직인다는 원리를 이용하여 작동하는가?",
"디지털 도어록에서의 전원공급을 받은DC 모터를 아두이노가 관리하며 잠금장치의 개폐를 제어하는가?",
"WiFly 실드는 통신 시 LED 가 점등됨으로서 현재 통신 중임을 개발자에게 알려주는가?"
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인공물ED
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얼굴 인식을 통한 신뢰성 있는 디지털 도어록제어 시스템
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<h1>요 약</h1><p>IT 기술 발전과 함께 다양한 분야에서 자동화가 진행되고 있다. 홈오토메이션 또한 현재 다양한 형태로 적용되고 있다. 현재 이용 중인 디지털 도어록 시스템은 단순히 비밀번호 입력 및 마그네틱 전자키 방식을 통한 잠금장치의 개폐만을 지원하고 있다. 본 논문에서는 홈오토메이션과 디지털 도어록 시스템 안전성 확보를 위한 지능화된 얼굴인식기술을 활용한 도어록 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 원격지에서 방문자의 신원을 확인한 후 이를 바탕으로 잠금장치의 개폐를 조정할 수 있으며, 이를 통해 안전한 출입 통제 관리가 가능하도록 지원해준다.</p><h1>I. 서론</h1><p>IT 기술의 급격한 발전과 더불어 홈오토메이션 또한 지속적인 발전을 이루고 있다. 현재 홈오토메이션은 그린IT에 맞추어 에너지 효율을 높이기 위해 외출 시에 최소한의 에너지로 집을 유지하고 밖에서도 가스 및 전기, 창문 디지털 도어록 제어 등의 기능을 제공하고 있다. 국내 디지털 도어록 시장 규모는 \(2011\) 년 \(1,285\) 억 원에서 \(5\) 년 후 \(2016\) 년에는 \(1,664\) 억 원 규모로 연평균 \( 5.3 \% \) 성장할 것으로 기대되고 있다. 기존 디지털 도어록 시스템은 방문자의 신원에 관계 없이 단순히 비밀번호 입력만을 통하여 잠금장치의 개폐를 지원해왔기에 보안상 부족한 점이 있었다. 그러므로 본 논문에서는 홈오토메이션과 디지털 도어록 시스템 안전성 확보를 위한 지능화된 스마트폰 기반 얼굴인식 도어록 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 자동차와 같은 경우 자동차 문의 열림 및 운전자의 인식을 통한 시동 장치 가동 등의 영역에서 활용이 가능하다.</p><p>본 논문의 구성은 다음과 같다. \(2\)절에서는 관련 연구에 대해 살펴보고, \(3\)절에서 제안 시스템의 내용을 설명한다. \(4\)절에서는 제안한 시스템을 평가하며 마지막으로 \(5\)절에서 본 연구의 결론을 맺는다.</p>
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"대한민국의 디지털 도어록 시장 규모는 연평균 얼마나 증가할 것으로 기대되어지는가?",
"본 논문에서는 홈오토메이션과 디지털 도어록 시스템 안전성 확보를 위해 어떤 시스템을 제안하는가?",
"기존 디지털 도어록 시스템은 방문자의 신원을 확인한 후 이를 바탕으로 잠금장치의 개폐를 조정할 수 있는가?",
"본 논문에서 제안한 시스템은 단순한 비밀번호 입력 및 마그네틱 전자키 방식을 통한 잠금장치의 개폐만을 지원하고 있는가?",
"2011년 당시 에너지 효율을 높이기 위해 홈오토메이션 기능을 제공하고 있지 않은 분야는 무엇인가?",
"논문이 쓰일 당시에 이용 중이던 디지털 도어록 시스템은 무엇을 지원해?",
"논문이 쓰일 당시에 이용 중이던 디지털 도어록 시스템이 지원하는 것은 무엇일까?",
"본 논문에서 지능화된 얼굴 인식 기술을 사용하여 도어록 시시스템을 왜 제안했을까?",
"제안된 도어록 시스템에서 시스템의 안전성 확보를 위해 어떠한 기술을 이용하였는가?",
"얼굴 인식 기술을 사용한 도어록 시스템에서 잠금 장치의 개폐를 조정하려면 그 전에 어떠한 과정이 필요한가?",
"홈오토메이션을 이용하여 외출을 할 때 최소한의 에너지만을 사용하여 집을 유지하려고 하면 어떤 효과를 얻어?",
"기존에 있던 디지털 도어록의 시스템이 보안상 왜 안전하지 못해?",
"기존 디지털 도어록 시스템의 보안상의 단점을 보완하기 위해 본 논문에서 제안한 시스템은 무엇인가?",
"스마트폰을 기반으로 하는 얼굴인식 도어록 시스템은 자동차에 적용했을 때 어떻게 활용될 수 있는가?",
"2011년으로부터 5년 뒤 국내 디지털 도어록의 시장 규모는 얼마가 될 것으로 기대되는가?",
"2016년에 국내 디지털 도어록 시장 규모는 얼마일까?"
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인공물ED
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얼굴 인식을 통한 신뢰성 있는 디지털 도어록제어 시스템
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<h1>V. 결론</h1><p>본 논문에서는 지능형 디지털 도어락 시스템은 경량 컴퓨팅 컨트롤러를 통해 보다 효율적으로 잠금장치를 제어하는 시스템을 제안하였다. ICT (Information & Communication Technology) 산업에 발맞춰 얼굴 인식을 통한 신뢰성 있는 디지털 도어록 제어 시스템은 디지털 도어록 시스템에 카메라를 설치하여 촬영한 이미지를 스마트폰에 전송하는 방식을 통하여 원 격지에서 방문자의 신원을 확인한 후 이를 바탕으로 잠금장치를 조정할 수 있다. 이를 통해 보다 안전한 출입 통제 관리가 가능 할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 자동차와 같은 경우 자동차 문의 열림 및 운전자의 인식을 통한 시동 장치 가동 등의 응용에 사용이 가능하다.</p>
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"디지털 도어록 제어 시스템은 ICT (Information & Communication Technology) 산업에 발맞춰 얼굴 인식을 통한 신뢰성 있나?",
"자동차와 같은 경우 자동차 문의 열림 및 운전자의 인식을 통한 시동 장치 가동 등의 응용에 사용이 가능한가?",
"본 논문에서 안전한 출입 통제 관리가 가능 할 수 있을 것으로 기대하는가?",
"디지털 도어록 제어 시스템은 디지털 도어록 시스템에 카메라를 설치하여 촬영한 이미지를 스마트폰에 전송하는 방식을 통하여 원 격지에서 방문자의 신원을 확인한 후 이를 바탕으로 잠금장치를 조정할 수 있나?",
"논문에서는 지능형 디지털 도어락 시스템은 경량 컴퓨팅 컨트롤러를 통해 보다 효율적으로 잠금장치를 제어하는 시스템을 제안하였나?"
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인공물ED
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경쟁적 전력시장에서 송전권을 이용한 지역적 시장지배력 완화방안
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<p>표 7과 그림 7은 발전기-G2의 단계적인 용량철회에 따른 수익 및 CTR 가치의 변화를 살펴본 것이다.</p> <caption>표 7 발전기-G2 용량철회에 따른 수익 및 CTR 변화</caption> <table border>1<tbody><tr><td>Gen \((5\%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal price</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>265.7</td><td>14.85</td><td>3945.91</td><td>3864.07</td><td>81.83</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>342</td><td>14.85</td><td>5079.04</td><td>4836.76</td><td>242.28</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>14.85</td><td>5643.38</td><td>5424.55</td><td>218.82</td><td rowspan=2>5304.17</td><td rowspan=2>2648.11</td></tr><tr><td>G4</td><td>162.6</td><td>20.36</td><td>3311.83</td><td>3250.03</td><td>61.80</td></tr><tr><td>G5</td><td>148.5</td><td>20.36</td><td>3024.64</td><td>296.28</td><td>48.36</td><td rowspan=2>226.09</td><td rowspan=2>452.87</td></tr><tr><td>G6</td><td>101.1</td><td>27.10</td><td>2740.41</td><td>2739.81</td><td>0.61</td></tr></tbody></table> <table border>2<tbody><tr><td>Gen \((35\%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal prce</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>350</td><td>26.86</td><td>9403.1</td><td>5129.65</td><td>4273.45</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>234</td><td>26.86</td><td>6286.64</td><td>3277.38</td><td>3009.25</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>26.86</td><td>10209.08</td><td>5424.55</td><td>4784.52</td><td rowspan=2>0.00</td><td rowspan=2>0.00</td></tr><tr><td>G4</td><td>180</td><td>26.86</td><td>4835.88</td><td>3605.16</td><td>1230.71</td></tr><tr><td>G5</td><td>170</td><td>26.86</td><td>4567.22</td><td>3415.79</td><td>1151.42</td><td rowspan=2>0.00</td><td rowspan=2>0.00</td></tr><tr><td>G6</td><td>86</td><td>26.86</td><td>2310.47</td><td>2331.73</td><td>-21.25</td></tr></tbody></table> <table border>3<tbody><tr><td>Gen \((65\%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal price</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>350</td><td>28.58</td><td>10003.35</td><td>5129.65</td><td>4873.7</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>126</td><td>28.58</td><td>3601.20</td><td>1762.10</td><td>1839.1</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>28.58</td><td>10860.78</td><td>5424.55</td><td>5436.22</td><td rowspan=2>0.00</td><td rowspan=2>0.00</td></tr><tr><td>G4</td><td>180</td><td>28.58</td><td>5144.58</td><td>3605.16</td><td>1535.41</td></tr><tr><td>G5</td><td>170</td><td>28.58</td><td>4858.77</td><td>3415.79</td><td>1442.97</td><td rowspan=2>0.00</td><td rowspan=2>0.00</td></tr><tr><td>G6</td><td>194</td><td>28.58</td><td>5544.71</td><td>5325.86</td><td>218.84</td></tr></tbody></table> <p>이 사례연구에서는 다음과 같은 결론을 도출해 낼 수 있다. 발전기-G2의 대체발전기는 G3, G5 이며, 발전회사-B는 발전기-G2의 용량철회를 이용하여 자사의 이익을 증가시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. 그러나 CTR 13과 CTR 23의 소유로 인해 B 사의 이익은 줄어들 수 있다.</p>
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"표1에서, Generation이 162.6인 Gen은 무엇인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G4와 Nodal price에 해당하는 값은 뭐야?",
"표1에서, G4와 Nodal price에 해당하는 값은 뭐야?",
"표1에서, Revenue가 3311.83에 해당하는 Gen은 무엇인가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 G1과 Benefit의 결과는 무엇일까?",
"표2에서, G1과 Benefit의 결과는 무엇일까?",
"표1에서, 어떤 Gen이 Revenue의 값이 2740.41인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G1은 Generation에서 어떤 값을 갖나요?",
"표1에서, G1은 Generation에서 어떤 값을 갖나요?",
"표 1에서, G1은 Nodal price에서 얼마인가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 발전기 G1은 Revenue에서 어떤 값을 갖는가?",
"표1에서, Revenue과 G1에 해당하는 값은 뭐야?",
"표 1에서, G1에 해당하는 PCOST는 무엇입니까?",
"표1에서, G2는 Generation에서 얼마의 값은 갖는가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 대체 발전기 G2에서 Nodal price는 어떻게 되나요?",
"표1에서, G2에서 Nodal price는 어떻게 되나요?",
"표1에서, Revenue와 G2가 만나는 영역의 값은 무엇입니까?",
"표1에서, G2를 살펴볼 때 Benefit에서의 값은 뭘까?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 발전기 G2에 해당하는 PCOST는 뭘까요?",
"표1에서, G2에 해당하는 PCOST는 뭘까요?",
"표1에서, Nodal price은 G3에 해당하는게 무엇인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표1에서, Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표1에서, PCOST을 살펴볼 때 G3과 연관된 값은 뭐야?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Benefit과 G3이 만나는 영역의 값은 뭐야?",
"표1에서, Benefit과 G3이 만나는 영역의 값은 뭐야?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Nodal price이 27.10인 Gen는 어떤 것일까요?",
"표1에서, Nodal price이 27.10인 Gen는 어떤 것일까요?",
"표1에서, Benefit에서의 값이 61.80일 때 관련있는 Gen은 어떤 것일까요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G5와 Benefit이 만나는 영역의 값은 무엇일까?",
"표1에서, G5와 Benefit이 만나는 영역의 값은 무엇일까?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 PCOST의 값이 3250.03인 Gen은 무엇일까요?",
"표1에서, PCOST의 값이 3250.03인 Gen은 무엇일까요?",
"표1에서, G5는 Nodal price에서 얼마의 값을 보여주나요?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Revenue의 값들 중 G5에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"표1에서, Revenue의 값들 중 G5에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 어느 대체용 발전기 Gen이 2739.81의 PCOST값을 갖습니까?",
"표1에서, 어느 Gen이 2739.81의 PCOST값을 갖습니까?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 대체용 발전기 G5는 얼마의 Generation값을 갖는가?",
"표1에서, G5는 얼마의 Generation값을 갖는가?",
"표1에서, G5를 살펴볼 때 PCOST에서의 수치는 얼마인가요?",
"표1에서, 101.1의 Generation에 해당하는 Gen은 무엇일까요?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 대체용 발전기 G1은 Generation에서 무엇입니까?",
"표2에서, G1은 Generation에서 무엇입니까?",
"표 2에서, G1은 Nodal price에서 얼마인가?",
"표1에서, Benefit이 0.61에 해당하는 Gen은 무엇입니까?",
"표 2에서, G1에 해당하는 PCOST는 무엇입니까?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Revenue과 G1에 해당하는 값은 뭐야?",
"표2에서, Revenue과 G1에 해당하는 값은 뭐야?",
"표2에서, G5와 Benefit이 만나는 영역의 값은 무엇일까?",
"표2에서, Revenue와 G2가 만나는 영역의 값은 무엇입니까?",
"표2에서, Nodal price은 G3에 해당하는게 무엇인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 어느 Gen이 2331.73의 PCOST값을 갖습니까?",
"표2에서, 어느 Gen이 2331.73의 PCOST값을 갖습니까?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 PCOST의 값이 3605.16인 Gen은 무엇일까요?",
"표2에서, PCOST의 값이 3605.16인 Gen은 무엇일까요?",
"표3에서, G1은 Generation에서 어떤 값을 갖나요?",
"표2에서, G2에 해당하는 PCOST는 뭘까요?",
"표2에서, G2는 Generation에서 얼마의 값은 갖는가?",
"표2에서, Revenue가 4835.88에 해당하는 Gen은 무엇인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Generation이 180인 Gen은 무엇인가?",
"표2에서, Generation이 180인 Gen은 무엇인가?",
"표2에서, Benefit에서의 값이 1230.71일 때 관련있는 Gen은 어떤 것일까요?",
"표2에서, Benefit이 -21.25에 해당하는 Gen은 무엇입니까?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 86의 Generation에 해당하는 Gen은 무엇일까요?",
"표2에서, 86의 Generation에 해당하는 Gen은 무엇일까요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G2에서 Nodal price는 어떻게 되나요?",
"표2에서, G2에서 Nodal price는 어떻게 되나요?",
"표2에서, Nodal price와 G6이 교차하는 영역의 값은 어떤 것일까요?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표2에서, Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표2에서, Benefit과 G3이 만나는 영역의 값은 뭐야?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 대체용 발전기 G2를 살펴볼 때 Benefit에서의 값은 뭘까?",
"표2에서, G2를 살펴볼 때 Benefit에서의 값은 뭘까?",
"표2에서, G5는 얼마의 Generation값을 갖는가?",
"표2에서, G5를 살펴볼 때 PCOST에서의 수치는 얼마인가요?",
"표2에서, G4와 Nodal price에 해당하는 값은 뭐야?",
"표2에서, PCOST을 살펴볼 때 G3과 연관된 값은 뭐야?",
"표2에서, Generation은 G3에서 얼마인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Revenue의 값들 중 G5에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"표2에서, Revenue의 값들 중 G5에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"표2에서, 어떤 Gen이 Revenue의 값이 2310.47인가?",
"표2에서, G5는 Nodal price에서 얼마의 값을 보여주나요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G2는 Generation에서 얼마의 값은 갖는가?",
"G2는 Generation에서 얼마의 값은 갖는가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 G2에 해당하는 PCOST는 뭘까요?",
"표3에서, G2에 해당하는 PCOST는 뭘까요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표3에서, Revenue와 G3이 교차하는 영역의 값은 어떤 것인가요?",
"표3에서, G2에서 Nodal price는 어떻게 되나요?",
"표 3에서, G1은 Nodal price에서 얼마인가?",
"표3에서, Revenue와 G2가 만나는 영역의 값은 무엇입니까?",
"표 3에서, G1에 해당하는 PCOST는 무엇입니까?",
"표3에서, G1과 Benefit의 결과는 무엇일까?",
"표3에서, Nodal price은 G3에 해당하는게 무엇인가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Revenue과 G1에 해당하는 값은 뭐야?",
"표3에서, Revenue과 G1에 해당하는 값은 뭐야?",
"표3에서, G2를 살펴볼 때 Benefit에서의 값은 뭘까?",
"표3에서, PCOST을 살펴볼 때 G3과 연관된 값은 뭐야?",
"표3에서, Generation은 G3에서 얼마인가?",
"표3에서, Benefit과 G3이 만나는 영역의 값은 뭐야?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 어떤 Gen이 Revenue의 값이 5544.71인가?",
"표3에서, 어떤 Gen이 Revenue의 값이 5544.71인가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 194의 Generation에 해당하는 Gen은 무엇일까요?",
"표3에서, 194의 Generation에 해당하는 Gen은 무엇일까요?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 G5는 Nodal price에서 얼마의 값을 보여주나요?",
"표3에서, G5는 Nodal price에서 얼마의 값을 보여주나요?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Generation이 180인 Gen은 무엇인가?",
"표3에서, Generation이 180인 Gen은 무엇인가?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Benefit에서의 값이 1535.41일 때 관련있는 Gen은 어떤 것일까요?",
"표3에서, Benefit에서의 값이 1535.41일 때 관련있는 Gen은 어떤 것일까요?",
"표3에서, G6와 Nodal price에 해당하는 값은 뭐야?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 G5를 살펴볼 때 PCOST에서의 수치는 얼마인가요?",
"표3에서, G5를 살펴볼 때 PCOST에서의 수치는 얼마인가요?",
"표3에서, Revenue의 값들 중 G5에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"표3에서, PCOST의 값이 3605.16인 Gen은 무엇일까요?",
"표3에서, G4와 Nodal price에 해당하는 값은 뭐야?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 Revenue가 5144.58에 해당하는 Gen은 무엇인가?",
"표3에서, Revenue가 5144.58에 해당하는 Gen은 무엇인가?",
"표3에서, Benefit이 218.84에 해당하는 Gen은 무엇입니까?",
"표3에서, G5와 Benefit이 만나는 영역의 값은 무엇일까?",
"표3에서, 어느 Gen이 5325.86의 PCOST값을 갖습니까?",
"표3에서, G5는 얼마의 Generation값을 갖는가?",
"발전기와 CTR 가치 변화를 나타낸 표에서 대체발전기 G1과 Benefit의 결과는 무엇일까?",
"표에서 대체발전기 G1과 Benefit의 결과는 무엇일까?",
"대체발전기 사용에 따른 CTR 가치 변화 표에서 Generation은 G3에서 얼마인가?",
"표1에서, Generation은 G3에서 얼마인가?"
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인공물ED
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경쟁적 전력시장에서 송전권을 이용한 지역적 시장지배력 완화방안
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<p>표 9와 그림 9는 발전기-G5의 단계적인 용량철회에 따른 수익 및 CTR 가치의 변화를 살펴본 것이다.</p> <caption>표 9 발전기-G5 용량철회에 따른 수익 및 CTR 변화</caption> <table border>1<tbody><tr><td>Gen \((15\%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal price</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>247.7</td><td>14.78</td><td>3661.25</td><td>3597.38</td><td>63.86</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>360</td><td>14.78</td><td>5321.16</td><td>5100.94</td><td>220.21</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>14.78</td><td>5616.78</td><td>5424.55</td><td>192.22</td><td rowspan=2>5467.46</td><td rowspan=2>2729.63</td></tr><tr><td>G4</td><td>166.7</td><td>20.40</td><td>3401.84</td><td>3332.25</td><td>60.59</td></tr><tr><td>G5</td><td>144.5</td><td>20.40</td><td>2948.81</td><td>2894.21</td><td>54.59</td><td rowspan=2>218.76</td><td rowspan=2>438.19</td></tr><tr><td>G6</td><td>101.1</td><td>27.10</td><td>2740.41</td><td>2739.81</td><td>0.60</td></tr></tbody></table> <p>이 사례연구에서 다음과 같은 결론을 도출해 낼 수 있다. 발전기의-G5 대체 발전기는 G2, G3 \) 이며, 발전회사-A 는 발전기-G5의 용량철회를 이용하여 자사의 이익을 증가시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 경우 A사가 CTR 13을 소유한다면, A사의 이익은 더욱 증가하나, CTR 23 의 소유로 인해 이익이 줄어 들 수 있다. 따라서 이 경우에는 CTR 13에 대한 보상을 하지 않는 것이 벌칙(규제)의 방법일 것이다.</p>
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"본문의 표 9 발전기-G5 용량철회에 따른 수익 및 CTR 변화 1에서 G1의 Generation값은 얼마인가?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G1의 Revenue값은 얼마인가?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G1의 PCOST값은 얼마의 값으로 나타내?",
"본문의 표 9에서 G6의 Generation값은 얼마로 보여?",
"본문의 표 9의 경우에서 G4의 PCOST값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 9에서 G6의 Nodal price값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 9 발전기-G5 용량철회에 따른 수익 및 CTR 변화 1에서 G2의 Generation값은 얼마인가?",
"본문의 표 9에서 G3의 Generation값은 얼마일까?",
"본문의 표 9에서 G4의 Generation값은 얼마야?",
"본문의 표 9에서 G5의 Generation값은 얼마지?",
"본문의 표 9에서 G1의 Nodal price값은 얼마로 보이는가?",
"본문의 표 9에서 G2의 Nodal price값은 얼마로 보일까?",
"본문의 표 9에서 G3의 Nodal price값은 어느 정도야?",
"본문의 표 9에서 G4의 Nodal price값은 어느 정도지?",
"본문의 표 9에서 G5의 Nodal price값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G2의 Revenue값은 얼마일까?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G3의 Revenue값은 얼마의 값을 가져?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G4의 Revenue값은 얼마의 값을 가지는가?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G5의 Revenue값은 얼마야?",
"본문의 표 9를 보았을 때 G6의 Revenue값은 얼마지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G2의 PCOST값은 어느 정도야?",
"본문의 표 9의 경우에서 G3의 PCOST값은 어느 정도지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G5의 PCOST값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 9의 경우에서 G6의 PCOST값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 9의 경우에서 G1의 Benefit값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G2의 Benefit값은 얼마로 나타내지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G3의 Benefit값은 얼마로 나타내는가?",
"본문의 표 9의 경우에서 G4의 Benefit값은 얼마로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G5의 Benefit값은 얼마의 값으로 표현하지?",
"본문의 표 9의 경우에서 G6의 Benefit값은 얼마의 값으로 표현할 수 있지?"
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인공물ED
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경쟁적 전력시장에서 송전권을 이용한 지역적 시장지배력 완화방안
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<p>표 6과 그림 6 은 발전기-G6의 단계적인 용량철회에 따른 수익 및 CTR 가치의 변화를 살펴본 것이다.</p> <caption>표 6 발전기-G6 용량철회에 따른 수익 및 CTR 변화</caption> <table border>1<tbody><tr><td>Gen \((50\%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal price</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>246.2</td><td>14.77</td><td>3637.60</td><td>3575.19</td><td>62.41</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>360</td><td>14.77</td><td>5319</td><td>5100.94</td><td>218.05</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>14.77</td><td>5614.5</td><td>5424.55</td><td>189.94</td><td rowspan=2>1935.89</td><td rowspan=2>966.50</td></tr><tr><td>G4</td><td>164</td><td>20.38</td><td>3342.48</td><td>3277.09</td><td>65.394</td></tr><tr><td>G5</td><td>149.8</td><td>20.38</td><td>3053.07</td><td>3002.68</td><td>50.39</td><td rowspan=2>279.55</td><td rowspan=2>559.94</td></tr><tr><td>G6</td><td>118</td><td>27.89</td><td>2789.4</td><td>2709.41</td><td>79.99</td></tr></tbody></table> <p>이 사례연구에서는 다음과 같은 결론을 도출해 낼 수 있다. 발전기-G6의 대체발전기는 G1, G4이며, 발전회사-A는 발전기-G6의 용량철회를 이용하여 자사의 이익을 증가시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 경우 A사는 CTR 13과 CTR 23을 소유한다면, A사의 이익이 더욱 증가할 것이므로, 모든 CTR에 대한 보상을 하지 않는 것이 벌칙(규제)의 방법이 될 수 있다.</p>
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"G1의 Generation은 몇인가?"
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인공물ED
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경쟁적 전력시장에서 송전권을 이용한 지역적 시장지배력 완화방안
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<p>표 5와 그림 5는 G4 발전기의 단계적인 용량철회에 따른 수익 및 CTR 가치의 변화를 살펴본 것이다.</p> <caption>표 5 발전기-G4 용량철회에 따른 수약 및 CTR 변화</caption> <table border>4<tbody><tr><td>Gen \((100 \%)\)</td><td>Generation</td><td>Nodal pnice</td><td>Revenue</td><td>PCOST</td><td>Benefit</td><td colspan=2>CTR</td></tr><tr><td>G1</td><td>322.3</td><td>15.07</td><td>4857.06</td><td>4710.18</td><td>146.88</td><td rowspan=2>CTR 13</td><td rowspan=2>CTR 23</td></tr><tr><td>G2</td><td>360</td><td>15.07</td><td>5425.2</td><td>5100.94</td><td>324.25</td></tr><tr><td>G3</td><td>380</td><td>15.07</td><td>5726.6</td><td>5424.55</td><td>302.04</td><td rowspan=2>2549.89</td><td rowspan=2>1273.03</td></tr><tr><td>G4</td><td>0</td><td>21.43</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>G5</td><td>170</td><td>21.43</td><td>3643.95</td><td>3415.79</td><td>228.15</td><td rowspan=2>0.00</td><td rowspan=2>0.00</td></tr><tr><td>G6</td><td>167.7</td><td>28.16</td><td>4723.10</td><td>4580.66</td><td>142.43</td></tr></tbody></table> <p>이 사례연구에서는 다음과 같은 결론을 도출해 낼 수 있다. 발전기-G4의 대체발전기는 G1, G6이며, 발전회사-A는 발전기-G4의 용량철회를 이용하여 자사의 이익을 증가시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 경우 A사가 CTR 13을 소유한다면, A사의 이익이 더욱 증가할 것이고, CTR 23으로부터의 이익은 줄어 들 수 있다. 따라서 이 경우에는 CTR 13에 대한 보상을 하지 않는 것이 벌칙(규제)의 방법이 될 수 있다.</p>
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"발전기 G4의 대체발전기로 G1이 사용될 수 있는 이유가 뭐야?",
"발전기 G4의 대체발전기로 G6가 사용되는 근거는 뭐야?",
"발전회사 A사의 이익이 증가하려면 CTR13과 CTR23중 무었을 소유해야 해?"
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2d4109bf-29e3-4b36-87b0-1765819a36a3
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인공물ED
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Mapping 기법을 이용한 효율적인 IFFT 설계
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<h2>2. 제안방법 2</h2> <p>제안방법 1에서는 변조된 입력변수를 양자화 시키지 않고 mapping하고 이를 카르노맵을 이용하여 butterfly 출력으로 mapping시키는 조합회로를 얻었다. 하지만 제안방법 1은 입력의 종류가 8이상으로 늘어날 경우 그 복잡도가 매우 높아지며 또한 fan-in과 fan-out 문제를 발생시킨다.</p> <p>대수적으로 서로 다른 \( \mathrm{N} \)개의 수를 더할 경우에 덧셈 결과의 종류는 \( N(N+1) / 2 \)개 이다. 그러나 서로 등간격을 이루며 0을 중심으로 대칭인 수의 경우에는 덧셈 결과의 종류는 \( 2 N-1 \)이 되며 덧셈 결과도 0을 중심으로 대칭이고 둥 간격을 유지하게 된다. 덧셈 결과의 종류가 줄어든 이유는 크기가 같고 부호가 반대인 수가 서로 상쇄되어 0이 되기 때문이다. 따라서 표 1과 같은 변조방식을 사용할 경우 입력 종류의 개수를 \( N_{i n} \), 덧셈 결과 종류의 개수를 \( N_{o u t} \)이라하면 다음 관계가 성립한다.</p> <p>\( N_{\text {out }}=2 N_{\text {in }}-1 \)<caption>(4)</caption></p> <p>입력 워드길이 \( W \)를 가지는 mapping 된 입력을 \( X_{\text {map }} \), mapping 된 입력 \( X_{m a p} \)을 양의 정수로 가정했을 때의 값을 \( X_{i n t} \)라 한다면 다음과 같이 표현 할 수 있다.</p> <p>\( X_{m a p}=x_{W-1} x_{W-2} \cdots x_{1} x_{0} \)<caption>(5)</caption></p> <p>\( \begin{aligned} X_{i n t} &=\sum_{i=0}^{W-1} x_{i} \bullet 2^{i} \\ &=x_{W-1} \bullet 2^{W-1}+\bullet+x_{0} \cdot 2^{0} \end{aligned} \)<caption>(6)</caption></p> <p>표 1과 같이 변조된 신호를 절대값이 가장 큰 음수부터 시작하여 '\( 00 \cdots 00 \)', '\( 00 \cdots 01 \)', '\( 00 \cdots 10 \)'과 같이 1씩 증가시키며 mapping 했을 때의 실제 값 \( X_{a} \)와 \( X_{i n t} \) 사이의 관계는 다음과 같음을 보일 수 있다. (N은 신호의 개수)</p> <p>\( X_{a}=\frac{2 X_{i n t}}{N-1}-1 \)<caption>(7)</caption></p> <p>따라서 입력의 실제값을 \( X_{a, i n} \), 덧셈 결과의 실제 값을 \( X_{a, o u t} \)라 한다면 다음의 관계가 성립한다.\( \left(X_{i n t, i n}\right. \)는 입력을 양의 정수로 가정했을 때의 값, \( X_{i n t, o u t} \)은 덧셈 결과를 양의 정수로 가정했을 때의 값이다.)</p> <p>\( X_{a, i n}=\frac{2 X_{i n t, i n}}{N_{i n}-1}-1 \)<caption>(8)</caption></p> <p>\( X_{a, \text { out }}=\frac{2 X_{\text {int }, \text { out }}}{N_{\text {out }}-1}-1 \)<caption>(9)</caption></p> <p>두 입력 신호의 실제 값을 각각 \( 1 / 2 \)로 scale down하여 더한 값이 원하는 출력 신호의 실제 값이 되므로 이 식으로 나타내면 다음과 같다. (입력 \( i n_{1} \)과 \( i n_{2} \)의 실제 값이 \( X_{a, i n 1}, X_{a, i n 2} \)이며, 양의 정수로 가정 했을 때의 값이 \( X_{i n t, i n 1}, X_{i n t, i n 2} \)이다.)</p> <p>\( \begin{aligned} X_{a, o u t} &=\frac{1}{2} X_{a, i n 1}+\frac{1}{2} X_{a, i n 2} \\ &=\frac{X_{i n t, i n 1}}{N_{i n}-1}-\frac{1}{2}+\frac{X_{i n t, i n 2}}{N_{i n}-1}-\frac{1}{2} \\ &=\frac{X_{i n t, i n 1}+X_{i n t, i n 2}}{N_{i n}-1}-1 \\ &=\frac{X_{i n t, i n 1}+X_{i n t, i n 2}}{\left(N_{\text {out }}+1\right) / 2-1}-1 \\ &=\frac{2\left(X_{\text {int }, \text { in } 1}+X_{\text {int }, \text { in } 2}\right)}{N_{\text {out }}-1}-1 \end{aligned} \)<caption>(10)</caption></p> <p>식 (9)와 식 (10)으로부터 다음 관계가 성립함을 알 수 있다.</p> <p>\( X_{\text {int }, \text { out }}=X_{\text {int }, \text { in } 1}+X_{\text {int }, \text { in } 2} \)<caption>(11)</caption></p> <p>식 (11)은 입력된 실제 값을 \( 1 / 2 \)로 scale down해서 더한 출력값의 mapping 표현이 두 입력의 mapping 표현을 단순히 adder를 통해 더한 결과와 같다는 것을 의미한다. 예를 들어, 표 3에서 \( i n_{1} \)과 \( i n_{2} \)의 실제 값을 더한 결과의 mapping 표현은 \( i n_{1} \)과 \( i n_{2} \)의 mapping 표현을 더한 값과 같음을 알 수 있다. 따라서 제안방법 1과 같이 카르노맵을 이용하지 않고 덧셈기를 통하여 mapping 회로를 간단히 구성 할 수 있다.</p> <p>변조 된 모든 신호는 0을 중심으로 대칭이므로 뺄셈 연산 수행 시 실제값의 반대부호에 해당하는 값의 mapping 값을 할당함으로써 덧셈연산으로 대체 할 수 있다. 표 5는 butterfly내의 뺄셈 연산을 위해서 16-QAM 변조된 입력을 변환한 것을 나타내며 표 6은 16-QAM 변조시 stage 1에서 덧셈의 mapping을 보인다. 덧셈 출력은 3비트로 표현되며 0을 중심으로 서로 대칭임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping</caption> <tbody><tr><td>16-QAM 입력</td><td>\( 1 / 2 \) down scale</td><td>변환 전 mapping</td><td>뺄셈 변환값</td><td>변환 후 mapping</td></tr><tr><td>\(-1\)</td><td>\(- 1 / 2 \)</td><td>00</td><td>\( 1 / 2 \)</td><td>11</td></tr><tr><td>\( -1 / 3 \)</td><td>\( -1 / 6 \)</td><td>01</td><td>\( 1 / 6 \)</td><td>10</td></tr><tr><td>\( 1 / 3 \)</td><td>\( 1 / 6 \)</td><td>10</td><td>\( -1 / 6\)</td><td>01</td></tr><tr><td>1</td><td>\( 1 / 2 \)</td><td>11</td><td>\( -1 / 2 \)</td><td>00</td></tr></tbody></table>
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"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 변환 후 mapping값은 어느 정도지?",
"16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 변환 후 mapping값이 표5에 따르면 얼마가 되나요",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(-1 / 3\\)일 때 \\( 1 / 2 \\) down scale 값은 얼마지?",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 \\( 1 / 2 \\) down scale 값은 얼마인가?",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 변환 전 mapping 값은 어느 정도의 값이야?",
"16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 변환 전 mapping 수치가 표5에서 얼마야",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 뺄셈 변환값은 얼마지?",
"16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 표 5에 의하면 뺄셈 변환값이 어떤 수치가 되지",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 변환 후 mapping값은 어느 정도인가?",
"16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 변환 후 mapping값은 표5에서 얼마지",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 변환 전 mapping 값은 어느 정도야?",
"16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 변환 전 mapping 값은 표 5에 의하면 어떤 값을 가지니",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 \\( 1 / 2 \\) down scale 값은 얼마일까?",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 변환 후 mapping값은 어느 정도일까?",
"16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 표5에서 변환 후 mapping값이 얼마일까",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 변환 전 mapping 값은 어느 정도의 값이지?",
"16-QAM 입력이 \\(1\\)일 때 표5에 의하면, 변환 전 mapping 수치가 얼마지",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 변환 전 mapping 값은 어느 정도일까?",
"16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 변환 전 mapping 수치는 표5에서 어떤 값을 가지지",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 뺄셈 변환값은 얼마일까?",
"16-QAM 입력이 \\(-1\\)일 때 표5에 보면 뺄셈 변환값이 어느 정도가 될까",
"본문의 표 5. 16-QAM의 입력과 뺄셈 변환값의 mapping에서 16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 \\( 1 / 2 \\) down scale 값은 얼마야?",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 뺄셈 변환값은 얼마야?",
"16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 표5에서 뺄셈 변환값이 어느 정도 값을 가지니",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 변환 후 mapping값은 어느 정도야?",
"16-QAM 입력이 \\(1/3\\)일 때 변환 후 mapping값이 표5에서 얼마가 될까",
"본문의 표 5에서 16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 뺄셈 변환값은 얼마인가?",
"16-QAM 입력이 \\(-1/3\\)일 때 뺄셈 변환값은 표5에 따르면 얼마지"
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인공물ED
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Mapping 기법을 이용한 효율적인 IFFT 설계
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<h1>IV. 시뮬레이션 및 비교</h1> <h2>1. MATLAB 시뮬레이션</h2> <p>WiBro에 적용할 수 있는 그림 5와 같은 1024-point SDF Radix-\( 2^{4} \) 구조의 IFFT 블록을 제안한 방법과 기존의 방법으로 fixed point 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 방법은 아래와 같다.</p> <ol type=1 start=1><li>1024 개의 64-QAM 입력 data 생성</li> <li>기존의 구조로 1024-point IFFT 연산</li> <li>MATLAB의 IFFT 함수로 1024-point IFFT 수행</li> <li>제안된 구조로 1024-point IFFT 연산 후 동일한 방법을 거쳐 SQNR의 이득비교</li></ol> <p>기존방법으로 시뮬레이션 한 결과 twiddle factor가 12비트 일 경우 양자화 비트가 하나씩 증가할수록 낮은 비트에서는 약 \( 6 \mathrm{~dB} \) SQNR이 개선되다가 \( 60 \mathrm{~dB} \) 이상 증가하지 않았다. 또한 제안한 방법과 기존방법의 시뮬레이션 결과를 비교했을 때는 양자화 비트를 약 2비트 적게 해도 같은 결과를 얻었다. \( 70 \mathrm{~dB} \) 이상의 SQNR은 twiddle factor가 14비트 일 경우에 도달하였다. 본 논문에서 제안한 mapping기법을 사용하였을 경우의 비트별 SQNR 및 SQNR 이득을 각각 표 11과 표 12에 나타내었다.</p> <h2>2. Verilog 시뮬레이션</h2> <p>그림 5의 구조와 같은 WiBro용 Radix-\( 2^{4} \) SDF 1024포인트 IFFT를 제안한 구조와 기존의 구조로 Verilog-HDL로 코딩하였고 Xilinx ISE tool에서 Modelsim을 통해 시뮬레이션을 수행하였다. 또 Synplify Pro를 통해 합성하여 면적을 비교하였다. WiBro에서는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조방식을 다 지원해야 하며 SQNR이 \( 70 \mathrm{~dB} \)이상이어야 한다. 변조된 신호는 10비트로 양자화되어 첫 번째 stage로 입력된다. 첫 번째 메모리와 두 번째 메모리의 워드길이는 각각 11비트, 12비트이다.</p> <p>Xilinx의 XC2V3000- 6bf957을 디바이스로 선택하여 Xilinx ISE tool을 이용해 Synplify Pro로 synsynthesis를 수행하였다. 곱셈계수가 저장되기 위한 ROM을 2개 사용하였다. 또한 Bit-reverse를 위해 RAM을 2개 사용하였다. 그림 5에서 표시한 부분을 제안한 방법과 기존의 방법으로 설계하여 표 13에서 비교하였으며 제안한 방법에 의해 \( 61 \% \)의 면적 감소를 얻을 수 있음을 알 수 있다.</p>표 11. 기존방법과 제안방법의 bit 수에 따른 SQNR 비교<h1>IV. 시뮬레이션 및 비교</h1> <h2>1. MATLAB 시뮬레이션</h2> <p>WiBro에 적용할 수 있는 그림 5와 같은 1024-point SDF Radix-\( 2^{4} \) 구조의 IFFT 블록을 제안한 방법과 기존의 방법으로 fixed point 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 방법은 아래와 같다.</p> <ol type=1 start=1><li>1024 개의 64-QAM 입력 data 생성</li> <li>기존의 구조로 1024-point IFFT 연산</li> <li>MATLAB의 IFFT 함수로 1024-point IFFT 수행</li> <li>제안된 구조로 1024-point IFFT 연산 후 동일한 방법을 거쳐 SQNR의 이득비교</li></ol> <p>기존방법으로 시뮬레이션 한 결과 twiddle factor가 12 비트 일 경우 양자화 비트가 하나씩 증가할수록 낮은 비트에서는 약 \( 6 \mathrm{~dB} \) SQNR이 개선되다가 \( 60 \mathrm{~dB} \) 이상 증가하지 않았다. 또한 제안한 방법과 기존방법의 시뮬레이션 결과를 비교했을 때는 양자화 비트를 약 2비트 적게 해도 같은 결과를 얻었다. \( 70 \mathrm{~dB} \) 이상의 SQNR은 twiddle factor가 14비트 일 경우에 도달하였다. 본 논문에서 제안한 mapping기법을 사용하였을 경우의 비트별 SQNR 및 SQNR 이득을 각각 표 11과 표 12에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 11. 기존방법과 제안방법의 bit 수에 따른 SQNR 비교 (\( W_{T} \) : twiddle factor 비트수)</caption> <tbody><tr><td>양자화 비트수</td><td>9</td><td>10</td><td>11</td><td>12</td><td>13</td><td>14</td><td>15</td><td>16</td><td>\( W_{T} \)</td></tr><tr><td>기존 SQNR</td><td>44.6</td><td>50.1</td><td>55.0</td><td>57.8</td><td>59.3</td><td>59.5</td><td>59.6</td><td>59.6</td><td>12</td></tr><tr><td>제안 SQNR</td><td>54.5</td><td>57.7</td><td>59.0</td><td>59.5</td><td>59.6</td><td>59.6</td><td>59.6</td><td>59.6</td><td>12</td></tr><tr><td>기존 SQNR</td><td>44.8</td><td>50.7</td><td>56.7</td><td>62.2</td><td>66.5</td><td>69.8</td><td>70.1</td><td>71.3</td><td>14</td></tr><tr><td>제안 SQNR</td><td>56.0</td><td>61.6</td><td>66.6</td><td>69.9</td><td>71.1</td><td>71.5</td><td>71.6</td><td>71.6</td><td>14</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 12. 양자화 bit 수와 twiddle factor 비트수에 따른 제안방법의 기존방법에 대한 SQNR 이득 결과</caption> <tbody><tr><td>양자화 비트수</td><td>9</td><td>10</td><td>11</td><td>12</td><td>13</td><td>14</td><td>15</td><td>16</td></tr><tr><td>\( W_{T}=12 \) SQNR(\(\mathrm{dB}\))</td><td>9.9</td><td>7.6</td><td>4.0</td><td>1.7</td><td>0.2</td><td>0.1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>\( W_{T}=14 \) SQNR(\(\mathrm{dB}\))</td><td>11.2</td><td>10.9</td><td>9.9</td><td>7.5</td><td>4.6</td><td>1.7</td><td>1.5</td><td>0.3</td></tr></tbody></table> <h2>2. Verilog 시뮬레이션</h2> <p>그림 5의 구조와 같은 WiBro용 Radix-\( 2^{4} \) SDF 1024포인트 IFFT를 제안한 구조와 기존의 구조로 Verilog-HDL로 코딩하였고 Xilinx ISE tool에서 Modelsim을 통해 시뮬레이션을 수행하였다. 또 Synplify Pro를 통해 합성하여 면적을 비교하였다. WiBro에서는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조방식을 다 지원해야 하며 SQNR이 \( 70 \mathrm{~dB} \)이상이어야 한다. 변조된 신호는 10비트로 양자화되어 첫 번째 stage로 입력된다. 첫 번째 메모리와 두 번째 메모리의 워드길이는 각각 11비트, 12비트이다.</p> <p>Xilinx의 XC2V3000- 6bf957을 디바이스로 선택하여 Xilinx ISE tool을 이용해 Synplify Pro로 synsynthesis를 수행하였다. 곱셈계수가 저장되기 위한 ROM을 2개 사용하였다. 또한 Bit-reverse를 위해 RAM을 2개 사용하였다. 그림 5에서 표시한 부분을 제안한 방법과 기존의 방법으로 설계하여 표 13에서 비교하였으며 제안한 방법에 의해 \( 61 \% \)의 면적 감소를 얻을 수 있음을 알 수 있다.</p>
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"\\( W_{T} \\) 12일 때 양자화 비트수 9에서 기존방법 SQNR은 얼마야?",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 기존방법 SQNR 59.3의 양자화 비트수는 얼마니?",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 기존방법 SQNR 값이 두번째로 큰 양자화 비트수는 얼마지?",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 기존방법 SQNR 값이 양자화 비트수 13과 차이가 가장 적은 양자화 비트수는 얼마지?",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 양자화 비트수 15의 제안방법 SQNR 값은 얼마일까?",
"표 11에서 \\( W_{T} \\) 12일 때 양자화 비트수 15의 제안방법 SQNR 수치는 얼마가 되지",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 제안방법 SQNR 값이 59.0인 양자화 비트수는 얼마니?",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 제안방법 SQNR 값이 가장 적은 양자화 비트수는 어떤 값이니?",
"표11의 내용에서, \\( W_{T} \\) 12일 때 제안방법 SQNR 값이 가장 적은 양자화 비트수는 뭐지",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 가장 많은 수의 제안방법 SQNR 값은 얼마니?",
"표11에 따르면, \\( W_{T} \\) 12일 때 가장 많은 수의 제안방법 SQNR 수치가 얼마지",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 양자화 비트수 14의 값과 가장 가까운 값을 가진 양자화 비트수는 얼마일까?",
"표11의 비교표에 의하면, \\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 양자화 비트수 14의 값과 가장 가까운 값을 가진 양자화 비트수는 어떤 수치가 되지",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 양자화 비트수 11의 제안방법 SQNR 값은 어떤 값이야?",
"표11에서 \\( W_{T} \\) 14일 때 양자화 비트수 11의 제안방법 SQNR 값은 어느 정도가 되지",
"얼마의 양자화 비트수 값이 \\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값 71.1을 가지나?",
"표11의 비교표에 의하면 얼마의 양자화 비트수 값이 \\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값 71.1이 되지",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 두번째로 적은 양자화 비트수는 얼마야?",
"표11에 의하면, \\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 두번째로 적은 양자화 비트수는 어떤 값을 가지니",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값이 양자화 비트수 15와 동일한 값을 가지는 양자화 비트수는 얼마일까?",
"표11의 내용에 의하면 \\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값이 양자화 비트수 15와 동일한 값을 가지는 양자화 비트수는 어느 정도지",
"어떤 양자화 비트수가 \\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 50.7인가?",
"표11을 보면, 어떤 양자화 비트수가 \\( W_{T} \\) 14일 때 기존방법 SQNR 값이 50.7이지",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값이 양자화 비트수 10 보다 적은 값을 가지는 양자화 비트수는 얼마지?",
"표 11의 내용을 볼 경우, \\( W_{T} \\) 14일 때 제안방법 SQNR 값이 양자화 비트수 10 보다 적은 값을 가지는 양자화 비트수는 어떤 수치가 되지",
"SQNR 평균값이 가장 큰 양자화 비트수는 얼마인가?",
"표11의 비교표를 볼 때, SQNR 평균값이 가장 큰 양자화 비트수는 어떻게 되나요",
"가장 적은 SQNR 평균값을 가지는 양자화 비트수는 얼마일까?",
"표11의 내용을 보면 가장 적은 SQNR 평균값을 가지는 양자화 비트수는 무엇이지",
"\\( W_{T} \\)가 12일 때 최고의 SQNR 이득값을 가지는 양자화 비트수는 얼마지?",
"표11에 따르면, \\( W_{T} \\)가 12일 때 최고의 SQNR 이득값을 가지는 양자화 비트수는 어느 정도지",
"\\( W_{T} \\)가 12일 때 0의 SQNR 이득값을 가지는 양자화 비트수 중에 더 큰수의 양자화 비트수는 얼마야?",
"표11의 내용을 보면, \\( W_{T} \\)가 12일 때 0의 SQNR 이득값을 가지는 양자화 비트수 중에 더 큰수의 양자화 비트수는 어떤 수치가 되지",
"\\( W_{T} \\)가 12일 때 SQNR 이득값 1.7의 양자화 비트수는 얼마지?",
"표 11의 내용을 따르면, \\( W_{T} \\)가 12일 때 SQNR 이득값 1.7의 양자화 비트수는 어떤 값이 되지",
"\\( W_{T} \\)가 14일 때 양자화 비트수 14의 SQNR 이득값은 얼마인가?",
"표11을 보면, \\( W_{T} \\)가 14일 때 양자화 비트수 14의 SQNR 이득값은 무엇인가요",
"\\( W_{T} \\)가 14일 때 SQNR 이득값이 양자화 비트수 10 보다 더 큰 양자화 비트수는 어떤거니?",
"표11을 참고하면, \\( W_{T} \\)가 14일 때 SQNR 이득값이 양자화 비트수 10 보다 더 큰 양자화 비트수는 얼마가 되지",
"\\( W_{T} \\)가 14일 때 SQNR 이득값이 최소인 양자화 비트수는 얼마일까?",
"표11에 따르면, \\( W_{T} \\)가 14일 때 SQNR 이득값이 최소인 양자화 비트수는 얼마가 될까",
"어떤 \\( W_{T} \\) 값이 SQNR 이득값 평균이 더 적을까?",
"표11의 내용을 따르면, 어떤 \\( W_{T} \\) 값이 SQNR 이득값 평균이 더 적지",
"\\( W_{T} \\) 14일 때 양자화 비트수 13의 기존방법 SQNR 값은 뭐야?",
"표11의 경우, \\( W_{T} \\) 14일 때 양자화 비트수 13의 기존방법 SQNR 값이 어느 정도야",
"\\( W_{T} \\) 12일 때 기존방법 SQNR 값이 양자화 비트수 16과 같은 값을 가지는 양자화 비트수는 얼마지?"
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인공물ED
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Mapping 기법을 이용한 효율적인 IFFT 설계
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<p>그림 4는 제안방법 2를 나타내는 블록도이다. 입력되는 실제 값을 mapping하는 블록과 뺄셈 변환회로를 나타내는 Map_sub, stage 2에서 나온 mapping 값을 양자화 된 값으로 바꿔주는 mapper 블록이 기존의 구조와는 다른 부분이다. WiBro를 위한 1024포인트 FFT (SQNR=\(70 \mathrm{~dB} \), 변조방식 : 64-QAM)에서 필요한 메모리/레지스터는 입력을 10비트로 양자화 했을 경우 첫 번째 stage에서 \( 11 \times 512 \), 두 번째 stage에서 \( 12 \times 256 \)이지만 제안방법 2에서는 각각 \( 4 \times 512,5 \times 256 \)이다. 그리고 N-bit adder의 경우 기존구조에서는 10비트, 11비트의 덧셈이 이뤄지지만 제안방법 2는 3비트, 4비트의 덧셈이 이뤄진다.</p> <p>제안방법 2는 다음의 세 가지 step으로 표현할 수 있다.</p> <p>step 1. 입력의 종류를 나누어 제안방법 1의 step 1과 같은 요령으로 mapping한다. step 2. 실제 값의 butterfly 연산이 이루어질 경우에 뺄셈을 adder를 통해 연산할 수 있도록 부호를 바꾼 뺄셈 변환값을 구한다. 현재 입력되는 mapping값(now_map)으로 뺄셈 변환값의 mapping(mod_map)을 얻어야 하므로 now_map)을 변수로 하고 mod_map에서 각 비트별로 '1'을 카르노맵으로 묶어 변환회로를 만든다. step 3. Adder를 이용하여 out을 구한다.</p> <p>표 5에서 보는 것과 같이 16-QAM 변조된 입력값 \( (-1,-1 / 3,1 / 3,1) \)을 \( 1 / 2 \)로 scale down\( (-1 / 2,-1 / 6, 1 / 6, 1 / 2) \)하여 가장 절대값이 큰 음수인 \( -1 / 2 \)부터 시작하여 '00', '01', '10', '11'로 차례로 mapping 한다. 뺄셈 변환 값에 해당하는 값들을 새로 mapping한다. 뺄셈 변환회로는 표 5에서 보는 바와 같이 입력이 실제 값 0을 포함하지 않을 경우 변환 전 mapping 값을 단순히 complement 시킴으로써 뺄셈 변환값의 mapping을 얻을 수 있다. 하지만 입력이 0을 포함하고 있을 경우 단순히 complement를 통해서 가능하지 않고 뺄셈 변환 값의 mapping을 가지고 뺄셈 변환회로를 만들어야 한다. 표 7의 경우 뺄셈 변환값에 해당하는 mod_map[0] = now_map[0]이다. 나머지 뺄셈 변환회로를 만들기 위한 카르노맵은 표 8 및 표 9와 같고 정리하면 표 10과 같다.</p> <table border><caption>표 7. 16-QAM IFFT의 stage 2의 입력과 뺄셈 변환 값의 mapping</caption> <tbody><tr><td>stage1 out</td><td>\( 1 / 2 \) down scale</td><td>now_map [2:0]</td><td>뺄셈 변환값</td><td>mod_map [2:0]</td></tr><tr><td>\( -1 \)</td><td>\(- 1 / 2 \)</td><td>000</td><td>\( 1 / 2 \)</td><td>110</td></tr><tr><td>\(- 2 / 3 \)</td><td>\(- 1 / 3 \)</td><td>001</td><td>\( 1 / 3 \)</td><td>101</td></tr><tr><td>\( -1 / 3 \)</td><td>\( -1 / 6 \)</td><td>010</td><td>\( 1 / 6 \)</td><td>100</td></tr><tr><td>0</td><td>0</td><td>011</td><td>0</td><td>011</td></tr><tr><td>\( 1 / 3 \)</td><td>\( 1 / 6 \)</td><td>100</td><td>\( -1 / 6 \)</td><td>010</td></tr><tr><td>\( 2 / 3 \)</td><td>\( 1 / 3 \)</td><td>101</td><td>\( -1 / 3 \)</td><td>001</td></tr><tr><td>1</td><td>\( 1 / 2 \)</td><td>110</td><td>\(- 1 / 2 \)</td><td>000</td></tr></tbody></table> <p>제안방법 1에서는 각 stage에서의 out을 만들기 위해 현재의 입력으로 조합회로를 만들었지만 제안방법 2는 adder로 입력되는 뺄셈 변환값을 얻기 위해 조합회로를 만든다. 실제적인 stage out은 adder를 통해 출력된다. Adder를 통해 나온 stage 2의 출력 out[3:0]은 butterfly를 통해 나오는 실제 값의 mapping address를 나타내며 시스템에서 요구하는 성능에 따라 양자화 된 값이 저장되어 있어야 한다.</p> <p>그림 4에 보인 바와 같이 out[3:0]은 양자화 한 값을 저장하고 있는 mapper로 입력되어 양자화 된 값을 출력하고 이는 회전인자와 곱해져서 stage 3부터는 기존의 방법과 동일한 연산을 이루게 된다.</p>
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"뺄셈 변환값이 1/3의 경우 stage1 out은 어떤 값을 가지니?",
"stage1 out이 1/3 일 때 now_map [2:0]은 어떤 값이야?",
"stage1 out이 -1 일 때 1/2 down scale은 얼마야?",
"1/2 down scale 1/2의 경우 mod_map [2:0]은 어떤 값이야?",
"stage1 out의 값의 1/2을 값을 가진 항목은 어떤거야?",
"1/2 down scale의 값과 크기는 같고 부호가 반대인 값을 가진 항목은 무엇이니?",
"1/2 down scale 1/6과 같은 크기를 가진 뺄셈 변환값의 mod_map [2:0]는 어떤 값이니?",
"now_map [2:0] 101의 1/2 down scale 값과 같은 뺄셈 변환값의 mod_map [2:0]값은 얼마야?",
"now_map [2:0]과 mod_map [2:0]의 값이 같은 stage1 out의 값은 무엇일까?",
"뺄셈 변환값의 크기 보다 2배가 크고 부호가 반대인 항목은 어떤걸까?"
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인공물ED
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InGaP/GaAs HBT를 이용한 900 MHz 대역 1 W급 고선형 전력증폭기 MMIC 설계
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<h1>II. 회로 설계 및 시뮬레이션</h1> <h2>2-1 회로 설계</h2> <p>그림 1은 설계된 선형 전력 증폭기의 회로도이다. 선형 전력 증폭기는 파워 셀과 능동 바이어스 회로, 입출력 정합 회로 \( \left(L_{1}, L_{2}, L_{3}, C_{1}, C_{2}\right) \)로 구성된다. 파워 셀은 \( 1 \mathrm{~W} \)의 출력 전력을 고려하여 에미터 면적이 \( 80 \mu \mathrm{m}^{2}(2 \mu \mathrm{m} \times 20 \mu \mathrm{m} \times 2 \) fingers \( ) \)인 단위 셀 44개를 내부적으로 병렬 연결하여 총 \( 3,520 \mu \mathrm{m}^{2} \)의 에미터 면적을 갖도록 구성하였다.</p> <p>HBT로 설계된 전력 증폭기는 출력 전력이 증가함에 따라 파워 셀의 베이스에 공급되어야 하는 전류 또한 증가하게 된다. 따라서 파워 셀의 베이스에 능동 바이어스 회로를 적용하여 충분한 바이어스 전류를 공급함과 동시에 온도 변화에 따른 전력 증폭기의 RF 특성 변화를 최소화하고자 하였다. 그리고 파워 셀을 구성하는 단위 셀의 베이스와 에미터에 안정 저항(ballast resistor)을 삽입하여 전류 붕괴(current collapse)와 열 폭주(thermal runaway)에 의한 회로 파괴를 방지하였다. 또한, 파워 셀의 콜렉터-베이스 간에 \( 2,200 \Omega \)의 저항(Rf)과 \( 10 \mathrm{pF} \) 의 캐패시터(Cf)를 연하여 궤환 회로를 구성하여 전력 증폭기의 안정성과 선형성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 그리고 칩의 외부에서 입력 정합 회로와 출력 정합 회로를 사용하여 전력 증폭기가 최적의 출력과 선형성을 가질 수 있도록 설계하였다.</p> <h2>2-2 안정 저항(Ballast Resistor)과 능동 바이어스 회로</h2> <p>그림 2 는 파워 셀을 구성하고 있는 단위 셀의 회로도이다. HBT의 경우 반도체 표면의 trap에 의해 콜렉터에 인가되는 전압이 일정 전압 이상으로 증가하면 콜렉터 전류가 급격히 감소하는 전류 붕괴(cul-rrent collapse) 현상이 발생한다. 이러한 전류의 감소는 전력 증폭기의 출력을 낮아지게 하여 전력 증폭기의 온도를 상승시켜 소자의 파괴를 발생시킨다. 그리고 내부적으로 병렬 연결된 다수의 단위 셀들 중 일부에만 온도 및 전류가 증가하게 되어 국부적으로 소자가 파괴되는 열 폭주(thermal runaway) 현상이 발생할 수 있다. 이러한 악영향으로부터 전력 증폭기를 안정적으로 동작시키기 위해 단위 셀의 베이스와 에미터에 각각 \( 400 \Omega \)과 \( 30 \Omega, 3 \Omega \)으로 최적화된 안정 저항(ballast resistor \( )\left(R_{B 1}, R_{B 2}, R_{E}\right) \)을 삽입하였다. 특정 단위 셀의 콜렉터 전류가 상승하게 되면\( R_{E} \)에 의해 에미터 전압이 상승하여 베이스-에미터 간의 전압이 작아지면서 콜렉터 전류가 감소하게 된다. \( R_{B} \)는 증가하는 바이어스 전류에 의한 전압 강하에 의해 단위 셀의 베이스 전압을 낮추어 베이스-에미터 간의 전압을 감소시킨다. 이러한 부궤환 작용을 통하여 단위 셀을 전류 붕괴(current collapse)와 열 폭주(thermal runaway)로부터 보호하였다.</p> <p>그림 3은 설계된 능동 바이어스 회로도이다. HBT 소자는 온도 변화에 민감하여 발생하는 열로 인해 증폭기의 효율 및 선형성이 악화되기 쉽다. 따라서 온도 보상을 위하여 파워 셀을 구성하고 있는 단위 셀과 온도 특성 및 RF 특성이 동일한 트랜지스터를 이용하여 능동 바이어스 회로를 설계하였다. 설계된 능동 바이어스 회로는 온도 상승에 의해 HBT의 turn-on 전압이 감소하여 파워 셀의 콜렉터 전류가 증가하면 \( Q2 \)의 콜렉터 전류도 역시 증가하여 \( Q3 \)의 바이어스 전압 \( \left(V_{x}\right) \)을 감소시킴으로써 온도 변화에 따른 전력 증폭기의 RF 특성 변화를 최소화할 수 있다</p> <table border><caption>표 1. 소자값</caption> <tbody><tr><td>\( R_{1} \)</td><td>\( R_{2} \)</td><td>\( R_{3} \)</td><td>\( R_{4} \)</td><td>\( C_{1} \)</td></tr><tr><td>\( 450 \Omega \)</td><td>\( 4,200 \Omega \)</td><td>\( 800 \Omega \)</td><td>\( 10 \Omega \)</td><td>\( 4 \mathrm{pF} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 4는 온도 변화에 따른 파워 셀의 콜렉터 전류 변화를 시뮬레이션한 결과이다. \( -40{ }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 80^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 온도를 변화시켰을 때 DC 전압원을 사용하여 파워 셀의 베이스에 바이어스를 인가한 경우에는 온도가 상승함에 따라 파워 셀의 콜렉터 전류가 약 \( 220 \mathrm{~mA} \)에서 \( 470 \mathrm{~mA} \) 까지 큰 폭으로 변화하였다. 반면, 온도 보상 회로가 포함된 능동 바이어스 회로를 사용하여 파워 셀의 베이스에 바이어스 전류를 인가한 경우에는 파워 셀의 콜렉터 전류의 변화폭이 약 \( 366 \mathrm{~mA} \)에서 \( 377 \mathrm{~mA} \)로 상당히 감소하여 DC 전압원을 사용한 경우에 비해 파워 셀의 콜렉터 전류가 매우 일정하게 유지되었다.</p> <h2>2-3 시뮬레이션 결과</h2> <p>그림 5는 설계된 전력 증폭기의 gain과 PAE의 시뮬레이션 결과이다. 전력 증폭기는 중심 주파수 \( 900 \mathrm{MHz} \)의 one-tone 신호를 인가하였을 때 상온 \( \left(25{ }^{\circ} \mathrm{C}\right) \)에서 \( 17.6 \mathrm{~dB} \)의 전력 이득을 가지고 \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 지점인 출력 전력 \( 32 \mathrm{dBm} \)에서 \( 50.4 \% \)의 높은 효율을 나타냈다. 또한, 온도가 \( -40^{\circ} \mathrm{C} \)일 때와 \( 80{ }^{\circ} \mathrm{C} \)일 때에도 상온에서와 유사한 성능을 나타내 온도 변화에 둔감한 특성을 보였다. 그림 6은 설계된 전력 증폭기에 \( 1 \mathrm{MHz} \)의 tone-spacing을 가지는 two-tone 신호를 인가한 경우의 OIP3와 IMD3의 시뮬레이션 결과이다. 설계된 전력 증폭기는 상온 \( \left(25{ }^{\circ} \mathrm{C}\right) \)일 때 평균 전력 \( 20 \mathrm{dBm} \)에서 \( 49.1 \mathrm{dBm} \)의 매우 높은 OIP3를 가지며, 평균 전력 \( 22 \mathrm{dBm} \)까지MD3를 \( -60 \mathrm{dBc} \) 이하로 유지하여 매우 선형적인 특성을 나타내는 것을 확인하였다. 또한 온도가 \( -40{ }^{\circ} \mathrm{C} \)일 때와 \( 80{ }^{\circ} \mathrm{C} \)일 때 모두 평균 전력 \( 20 \mathrm{dBm} \)에서 \( 48 \mathrm{dBm} \) 이상의 OIP3와 그 때까지 약 \( -60 \mathrm{dBc} \) 이하의 IMD3를 유지하여 온도 변화에 따라서도 매우 선형적인 특성을 나타냈다.</p>
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"선형 전력 증폭기의 RF 특성 변화를 최소화하기 위해 어떤 절차를 적용하였어?",
"안정적으로 전력 증폭기를 동작시키기 위해 어떤 절차로 셀을 삽입하였어?",
"어떤 절차로 안정적으로 전력 증폭기를 동작시키고 셀을 주입했지?",
"\\( R_{1} \\)일때의 소자값은 얼마야?",
"설계된 선형 전력 증폭기는 열 폭주와 전류붕괴에 의한 회로 바괴 방지를 위해 어떤 절차를 거쳤어?",
"전력 증폭기의 선형성과 안정성을 향상시킬 수 있게 회로는 어떻게 구성하였어?",
"설계된 선형 전력 증폭기에서 최적의 선형성과 출력을 가질수 있도록 어떻게 설계했어?",
"\\( R_{2} \\)의 소자값은 얼마야?"
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인공물ED
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InGaP/GaAs HBT를 이용한 900 MHz 대역 1 W급 고선형 전력증폭기 MMIC 설계
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<h1>III. 제작 및 측정</h1> <p>그림 7은 제작된 선형 전력 증폭기의 칩 사진이다. WIN semiconductor corporations 의 \( \mathrm{InGaP} / \mathrm{GaAs} \) HBT 공정을 통해 제작되었다. 출력 신호의 불일치를 최소화하기 위해 단위 셀을 일렬로 배열하지 않고 11개씩 세로로 배치하여 이를 4열로 배열하였다. 또한, 발생하는 열의 효과적인 방출을 위해 각 열의 에미터가 마주 보는 위치에 비아를 넓게 삽입하였다. 패드를 포함한 칩의 사이즈는 \( 1,090 \times 1,090 \mu \mathrm{m}^{2} \)이다. 중심 주파수 \( 900 \mathrm{MHz} \)에서 \( 5 \mathrm{~V} \) 단일 전압을 인가하여 측정되었고, 정동작 전류(quiescent current)는 \( 382 \mathrm{mA} \)이다.</p> <p>그림 8은 제작된 선형 전력 증폭기의 이득과 효율의 측정 결과이다. 제작된 전력 증폭기는 중심 주파수 \( 900 \mathrm{MHz} \)의 one-tone 신호를 인가하였을 때 \( 17.6 \mathrm{dB} \)의 전력 이득을 가지고, \( \mathrm{P} 1 \mathrm{dB} \) 지점인 출력 전력 \( 30 \mathrm{dBm} \)에서 \( 436 \mathrm{~mA} \)의 전류를 소비하여 \( 44.9 \% \)의 높은 효율을 갖는다. 그림 9는 제작된 전력 증폭기에 \( 1 \mathrm{MHz} \)의 tone-spacing을 가지는 two-tone 신호를 인가한 경우의 OIP3와 IMD3의 측정 결과이다. 제작된 전력 증폭기는 평균 전력 \( 20 \mathrm{dBm} \)에서 \( 47.3 \mathrm{dBm} \)의 OIP3를 가지며, 이때까지 IMD3는 \( -60 \mathrm{dBc} \) 이하로 매우 좋은 선형성을 유지하였다.</p> <p>표 2는 HBT 공정을 통하여 제작된 \( 1 \mathrm{~W} \)급 상용 MMIC 전력 증폭기들과 본 논문에서 제작된 전력 증폭기의 성능을 비교하여 정리한 표이다. 동작 주파수는 모두 \( 900 \mathrm{MHz} \) 대역이다. 제작된 전력 증폭기는 비교적 낮은 정동작 전류(quiescent current)를 소비하면서 가장 높은 출력 파워에서 가장 높은 OIP3 성능을 가져 기존의 MMIC 전력 증폭기들에 비해 매우 선형적인 특성을 보이는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 상용 MMIC 전력 증폭기와의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>TriQuint's AH215</td><td>RFMD's SPA-2118</td><td>Prewell's PH 530</td><td>This work</td></tr><tr><td>Process</td><td>\( \mathrm{InGaP} \) HBT</td><td>\( \mathrm{GaAs} \) HBT</td><td>\( \mathrm{InGaP} \) HBT</td><td>\( \mathrm{InGaP} \) HBT</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>\( 900 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 900 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 900 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 900 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>Gain</td><td>\( 18 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 33 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 20 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 17.6 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{P} 1 \mathrm{dB} \)</td><td>\( 31 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 29 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 30 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 30 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>OIP3</td><td>\( 46 \mathrm{dBm} 18 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 47 \mathrm{dBm} 17 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 45 \mathrm{dBm} @ 12 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 47.3 \mathrm{dBm} @ 20 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>Voltage</td><td>\( 5 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>Current</td><td>\( 450 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( 400 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( 260 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( 382 \mathrm{~mA} \)</td></tr></tbody></table>
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"출력 신호의 불일치를 가장 작게하기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"발생하는 열을 효과적으로 방출하기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"표 2에서, Gain 값이 가장 큰 전력 증폭기는 무엇인가?",
"표 2에서, Current가 가장 작은 값을 가지는 전력 증폭기는 무엇인가?",
"표 2에서, Prewell's PH 530의 Process는 무엇인가?",
"표 2에서, ( \\mathrm{P} 1 \\mathrm{dB} \\)가 가장 큰 값은 무엇인가?",
"표 2에서, OIP3가 \\( 47.3 \\mathrm{dBm} @ 20 \\mathrm{dBm} \\)에 해당하는 전력 증폭기는 무엇인가?",
"표 2에서, ( \\mathrm{P} 1 \\mathrm{dB} \\)가 \\( 29 \\mathrm{dBm} \\)에 해당하는 전력 증폭기는 무엇인가?"
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인공물ED
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압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발
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<h1>2. 압광 및 형광 기초특성</h1><h2>2.1. 발광 기구</h2><p>압광 관련 연구에 사용되어온 SAO 소재의 경우 응력 또는 변형에 의해 유발된 트랩 방출 과정이 발광 기구의 해석에 주로 사용되어 왔으며, 그림 1에 이러한 압광 기구의 전체 모식도를 기술하였다. 동 그림에서 압광 현상에 있어 가장 주요한 활성인자인 \( \mathrm{Eu}^{2+} \) 이온들은 통상 외부 에너지의 공급(UV 램프 조사 등)에 의해 광-여기 현상을 일으키며 충만대로의 홀 방출을 일으키게 된다. 방출된 홀은 \( \mathrm{Dy}^{3+} \) 이온들이 충만대(valence band)직 상의 홀 트랩 에너지 준위를 구성하게 되므로 결과적으로 \( \mathrm{Dy}^{4+} \) 에 의해 트랩 될 수밖에 없다. 이때 하중이 외부에서 부가되면, 트랩된 홀은 그림 1의 터널링 및 가전자대를 경유하는 두 가지 경로에 의해 방출되어 \( \mathrm{Eu}^{+} \)활성인자와 재결합함으로써, \( \mathrm{Eu}^{2+} \) 여기 상태를 만들게 되며, 그 즉시 즉각적인 기저 상태로의 전환에 의해 압광 현상을 유발시키게 된다.</p><h2>2.2. 수학적 예측모델</h2><p>Kim 등은, 하중 속도에 따른 압광 현상의 시간적 변화를 정량적으로 밝히기 위하여 그림 1의 트랩 방출 과정에 기반한 새로운 속도 식을 유도하였다. 기본적으로, 압광 현상을 기술할 수 있는 가장 적절한 수학적 모델은 속도 방정식 형태로 구성 되어야 하여, 특히 홀을 붙잡고 있는 트랩의 수가 감소됨에 따라, 여기 되어 빛을 방출하는 활성인자들이 증가 된다는 점은 명백하다. 따라서 압광 현상을 기술하는 속도 방정식은 다음과 같이 주어 질 수 있다.</p><p>\( \frac{d N_{E u^{2+}}}{d t}=K_{T} \frac{d P}{d t} N_{E u^{+}} N_{D y^{4+}}-K_{p} N_{E u^{2+}} \)<caption>식(1)</caption></p><p>\( \frac{d N_{E u^{2+}}}{d t}=K_{p} N_{E u^{2+}} \).<caption>식(2)</caption></p><p>\( \frac{d N_{E u^{+}}}{d t}=\frac{d N_{D y^{4+}}}{d t}=-\frac{d N_{D y^{3+}}}{d t}=-K_{T} \frac{d P}{d t} N_{E u^{+}} N_{D y^{4+}} \)<caption>식(3)</caption></p><p>위 식에서 \( \mathrm{NEu}^{*} 2+ \) 및 \( \mathrm{NEu} 2+ \) 는 각각 \(2\)가 Eu 활성 인자의 여기 상태 및 기저 상태 밀도 수를, \( \mathrm{NEu}+ \) 는 \(1\)가 \( \mathrm{Eu} \) 활성인자의 밀도 수를, \( \mathrm{NDy} 3+ \) 와 \( \mathrm{NDy} 4+ \) 는 \(3\)가 및 \(4\)가 Dy 이온의 밀도 수를 나타낸다. 또한, \( \mathrm{P} \) 는 부가 하중을 나타내며, 특히 탄성 영역에서의 압광 거동을 측정하였으므로 하중 \( \mathrm{P} \) 는 응력 및 변형량에 거의 직선적으로 비례한다고 할 수 있다. 마지막으로, \( \mathrm{MT} \)는 상호작용 혹은 재결합 항의 속성을 나타내는 상수이며,\( \mathrm{CP} \) 는 무 하중 상태에서 측정된 장 형광 속도 상수이다.</p>
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"다음 중 압광 관련 연구 분야에서 트랩 방출 과정을 일으켜 발광 기구의 해석에 주로 활용하는 소재의 이름은?",
"SAO 소재의 응력 또는 변형에 의해 유발된 트랩 방출 과정은 어떤 연구 분야에 사용될 수 있어?",
"SAO 소재에 응력 또는 변형이 가해지면 어떤 과정이 일어나?",
"SAO 소재의 트랩 방출 과정은 압광 관련 연구 분야에서 어떤 기구의 해석에 주로 사용되어 왔는가?",
"압광 관련 연구 분야에서 SAO 소재의 트랩 방출은 무엇의 해석에 주로 사용되어 왔는가?",
"SAO 소재에 응력 또는 변형이 가해지면 발광 기구의 해석에 사용할 수 있는 트랩 방출 과정이 진행돼?",
"SAO 소재에 응력 또는 변형에 의한 트랩 방출 과정을 유발시켜 발광 기구를 연구하는 연구 분야는?",
"본문에서 다루는 압광 현상에 있어 가장 주요한 활성 인자인 이온의 이름이 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Eu}^{2+} \\) 이온에 UV 램프 조사 등 처리를 하면, 어떤 현상이 발생해?",
"동 그림에서 압광 현상에 있어 가장 주요한 활성인자인 \\( \\mathrm{Eu}^{2+} \\) 이온에 외부 에너지가 공급되어 광-여기 현상이 진행되면, 어떤 일이 일어나?",
"압광 관련 연구에서, SAO 소재의 경우 응력 또는 변형에 의해 유발된 트랩 방출 과정이 소재 탄성도 개발에 주로 사용되어 왔어?",
"\\( \\mathrm{Eu}^{2+} \\) 이온의 광-여기 현상 발생을 위해 외부 에너지 공급원으로 주로 사용되는 것이 뭐야?",
"본문에서 압광 현상에 있어 가장 주요한 활성인자인 \\( \\mathrm{Eu}^{2+} \\) 이온들에 UV 램프 조사 등을 쬐는 이유가 뭐야?",
"식 \\( \\frac{d N_{E u^{+}}}{d t}=\\frac{d N_{D y^{4+}}}{d t}=-\\frac{d N_{D y^{3+}}}{d t}=-K_{T} \\frac{d P}{d t} N_{E u^{+}} N_{D y^{4+}} \\) 에서 \\( \\mathrm{NEu}^{*} 2+ \\)는 무엇을 나타내?",
"압광 관련 연구 분야에서 응력 또는 변형에 의해 유발된 트랩 방출 과정이 발광 기구의 해석에 사용되는 소재의 이름이 뭐야?",
"SAO 소재에서 무엇에 의해 트랩 방출 과정이 일어나?",
"본 논문에서 다루는 이온 중, 압광 현상에 있어 가장 주요한 활성인자는 무엇일까?",
"압광 현상에 있어 가장 주요한 활성인자인 \\( \\mathrm{Eu}^{2+} \\) 이온들이 광-여기 현상을 일으키며 충만대로의 홀 방출을 일으키기 위해 필요한 것은?"
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인공물ED
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압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발
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<h1>1. 서 론</h1><p>\( \mathrm{SrAl}_{2} \mathrm{O}_{3}: \mathrm{Eu}, \mathrm{Dy} \) (SAO) 소재의 경우 녹색 형광(Green Phospher; GP), 장-잔광(Long Phosphorescent; LP), 열여기-형광(Thermo-luminescent; TL), 압광 특성(Mechano-luminiscence; ML) 등 다양한 물성으로 인하여 다수의 응용분야에서 많은 주목을 받아왔다. 특히, 동 재료의 압광 특성은 외부에서 가해진 응력수준에 비례하여 가시적인 발광특성을 나타냄으로써, 극히 최근에 들어서야 응력상태 표시기로서의 가능성에 기초하여 본격적인 연구가 시작된 분야이다. 이러한 압광 재료 개발의 최종 목표는 형광 페인트나 박막 형태로 제조되어, 응력을 받고 있는 소재의 표면에 적용됨으로써 실시간으로 가해지는 응력과 변형의 정도 및 그 변화를 가시적으로 표시 하고자 하는 것이다. 상술한 물리적 특성을 기반으로 지난 10 여 년간 다양한 연구 성과들이 발표되어왔으나, 본 기술 특집 원고에서는 그 중에서도 압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발과 관련된 분야에 특화된 내용을 중점적으로 요약해서 소개하고자 한다.</p>
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"본 논문의 소재의 경우 녹색 형광(Green Phospher; GP), 장-잔광(Long Phosphorescent; LP), 열여기-형광(Thermo-luminescent; TL), 압광 특성(Mechano-luminiscence; ML) 등 다양한 물성으로 인하여 다수의 응용분야에서 많은 주목을 받아왔나?",
"본 논문의 소재의 경우 동 재료의 압광 특성은 외부에서 가해진 응력수준에 비례하여 가시적인 발광특성을 나타내는가?",
"압광 재료 개발의 최종 목표는 형광 페인트나 박막 형태로 제조되어, 응력을 받고 있는 소재의 표면에 적용됨으로써 실시간으로 가해지는 응력과 변형의 정도 및 그 변화를 가시적으로 표시 하고자 하는 것인가?"
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인공물ED
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압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발
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<h1>3. 응력, 균열 및 토크 센서로의 응용</h1><h2>3.1. 이론적 근거</h2><p>응력확대 계수(Stress Intensity Factor; SIF) 값이 균열 첨단 근처에서의 등색곡선(Isochromatic) 패턴에서 주어진 프린지 루프상의 극좌표 값(균열 원점 및 프린지 상의 선택 좌표간 거리, 균열 원점 연장선과 선택 좌표 사이의 회전각) 으로부터 계산 가능하다는 것이 Irwin 에 의해 밝혀진 이후, 다수의 연구자들에 의해 균열 첨단 근처에서의 정적 및 동적 문제들을 해석하기 위한 등색곡선 패턴으로부터의 파괴인성(Mode I Fracture Toughness; KI) 값 측정 시도들이 활발하게 이루어져 왔다. 여기에 더하여 유사한 목적 하에 응력장을 직접 혹은 간접적인 방법으로 반영하는 다양한 형태의 균열첨단 응력패턴으로부터 응력확대계수 값을 평가하기 위한 다수의 시각적인 방법들이 탄성 및 소성역에서의 균열 현상 연구들을 통해 추가적으로 개발되었다. 구체적으로는 광학적인 방법, 모아레 패턴에 기반을 둔 방법, 변형된 표면에서의 외곡현상을 이용한 방법, 광학 간섭법, 홀로그래피법, 광학현미경을 이용한 소성역의 부식기법을 포함하는 금속학적 접근법 등을 들 수 있다. 상술한 연구 성과들의 결과로 균열 첨단 근처의 응력장을 제어하는 변수인 응력확대계수는 다양한 광학적 방법에 의해 도출된 등강도 응력 프린지 패턴과 이론적으로 예측된 값 사이의 상호 비교를 통해 비교적 성공적으로 결정될 수 있었다. 그러나 앞서 언급된 모든 시각적 기법들은 고비용의 다루기 힘든 장치나 복잡한 시편 준비 혹은 데이터의 후 처리 과정 등을 요구하거나, 미소 영역에서의 변형장을 결정하기에 불충분한 해상도를 제공하거나, 또는 동적 균열 전파 혹은 일반적인 균열 전파 과정에서의 측정에도 미치지 못하는 상대적으로 느린 반응 특성 등을 가지는 다양한 문제점들을 노출함으로써, 사실상 상업적 측면에서 뿐만 아니라 학문적 측면에서 조차도 그 적용 가능 범위가 급격하게 감소하고 있는 추세에 있다. 따라서 이러한 문제점들을 근본적으로 모두 회피할 수 있는 새로운 형태의 시각적 균열 탐지 및 파괴인성 측정 기법 확립이 무엇보다 절실하게 요구되어 왔으며, 압광 현상을 이용한 균열 탐지, 전파 추적 및 균열첨단의 응력장 평가기법이 이러한 산업적 요구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 이러한 산 업적 요구에 부합하여 응력 및 균열 센서로서의 응용에 필수적인 균열 탐지, 추적 및 평가와 관련된 기초기술들이 아래와 같이 확립되었다./p><h2>3.2. 세라믹스, 콘크리트 및 토크 센서 응용</h2><h3>(1) 구조용 세라믹스 응용</h3><p>일반적으로 구조용 재료에 있어 준 정적 상태에서의 R-곡선 거동은 구조 세라믹스의 안정성 확보차원에서 유일한 인성증진기구로써 주목받아 지난 30년 이상 실험 및 이론적으로 매우 심도 있게 연구되어 온 연구 분야에 해당된다. 그중에서도 알루미나와 같이 변태를 일으키지 않는 단상 다결정 구조용 세라믹 재료의 R-곡선 거동은 균열 활동 영역에서의 결정립 브리징 현상에 기인한 것으로 잘 알려져 왔다. 그런데 동 현상에 대한 신뢰성 있는 브리징 기구 규명을 위해서는 우선적으로 R-곡선의 정확한 측정 방법을 고안하는 것이 필수적이라 할 수 있다. Kim 등은 이러한 학문적 산업적 요구에 부응하여 압광 세라믹 재료를 이용하여 일반적인 속도로 전파되는 동적 균열을 시각적으로 검출하는 새로운 기법을 그림 5 와 같이 개발함으로서, 균열 영향부에서의 브리징 거동과 관련된 파괴 기구를 새롭게 밝혀내었다. 동 결과에서 압광 기술은 응력 및 균열 표시기로서의 폭넓은 응용 가능성을 가지며 특히 구조물의 비파괴 검사 혹은 미세전계시스템(MEMS) 등의 작동 가시화와 같은 특수한 용도로도 사용될 수 있을 것으로 기대되었다.</p>
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"프린지 루프상의 극좌표 값을 통해 응력확대 계수를 측정할 수 있다는 사실을 누가 알아냈지?",
"누가 프린지 루프상의 극좌표 값을 통해 응력확대 계수를 측정할 수 있다는 사실을 파악했지",
"광학적 방법은 압력을 통한 방법보다 더 빠르게 구조체의 균열을 탐지할 수 있나?"
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압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발
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<h1>4. 요 약</h1><p>압광 기술의 발전으로 인하여 압광 소재가 형광 페인트나 박막 형태로 제조되어, 응력을 받고 있는 소재의 표면에 적용됨으로써 실시간으로 가해지는 응력과 변형의 정도 및 그 변화를 가시적으로 표시 하고자 하는 센서 기술이 지난 10 여 년간 비약적으로 발전하였다. 이러한 성과를 바탕으로 본 기술 특집 원고에서는 압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발과 관련된 분야에 특화된 내용을 중점적으로 요약 소개 하였다.</p>
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"센서 기술은 지난 10년간 비약적으로 발전하였을까요??",
"압광 소재는 형광 페인트나 박막 형태로도 제조 될 수 있을까요??",
"센서 기술이 발전할 수 있도록 이바지한 기술은 무엇일까요??"
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압광 및 형광 기반의 스마트 센서 개발
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<p>한편 지르코니아 소재의 경우 변태에 의한 인성 강화가 R-곡선 거동에 있어서의 주요 기구 중 하나로 최대 \(16-28 \mathrm{MPa}\) \( \sqrt{m} \) 정도의 인성 증가를 가능하게 하는 것으로 알려져 있다. 상술한 변태에 의한 인성 증가는, 균열의 진전에 따라 파괴 시 균열 첨단에서 촉발되는 마르텐 사이트 변태가 변태유기 변형률을 발생시킴으로써 변태에 의한 부피 팽창을 스스로 수용하는 과정에서 균열 활동 영역(wake zone)에 일정 정도의 차폐 효과를 가져 오는 기구를 따르는 것으로 보고되어 있다. 따라서 학문적인 관점에서 변태에 의해 발생된 균열 활동부의 형성과 균열 진전에 의한 점진적 변화가 R-곡선 거동에 미치는 영향을 밝혀내는 것은 명확한 기구 규명에 필수적이라 할 수 있다. 이러한 목적 하에 새롭게 개발된 압광 기술을 마그네시아 부분 안정화 지르코니아 (MG-PSZ) 소재에 적용함으로써, 동 재료의 급작스럽게 전파되는 준-동적 영역에서의 매크로 스케일 균열을 실시간으로 검출하고 동시에 변태에 의한 R-곡선 거동을 정량적으로 모사 가능함이 입증되었다. (그림 6)</p><h3>(2) 콘크리트 구조물 응용</h3><p>건축물 소재로 사용되고 있는 콘크리트 재료의 경우에도 균열 진행 관찰 또는 균열 첨단에서의 응력 인지를 위해서, strain gauge 방법, acoustic emission 방법 등 고비용의 복잡한 장치가 필요한 간접적 평가 방법들이 이용되고 있다. 일반적인 촬영 장치를 이용할 경우 균열 발생 및 진행상황을 직접 촬영이 가능하나, 장비 성능의 한계로 인해 미세 균열의 발생과 진행상황을 관찰하기에는 그 한계가 있다. 따라서 최근에 압광 소재 (Mechano luminescence material)와 비교적 저가의 촬영 장치를 이용하여, 콘크리트 균열의 발생과 진행상황의 시각화를 위한 시험을 하였다. 그 시험 결과로서, 시험체에 가해진 하중 및 시간에 따른 균열의 진행 형 상, 길이, 속도 등의 정보를 시각적으로 확보할 수 있었다. 결과적으로 압광 재료를 이용하여 콘크리트의 균열 진행 상황을 시각화 하였으며 성공적으로 그 적용가능성을 보여주었다. 또한 동 연구에서 균열 진행속도에 비해 하중 재하 속도가 현저하게 느리다는 것을 확인하였다. 건설 분야에서 압광 재료의 활용성은 다양할 것으로 생각된다. 적용 가능 분야 중 하나는 콘크리트 구조물에서의 눈에 잘 띄지 않는 미세한 균열검출이다. 이러한 미세균열 검출은 작은 외부 하중 변화에 따른 균열선단에서의 높은 응력, 변형률 필드의 변화로서 검출 가능할 것으로 보인다.</p><h3>(3) 토크센서 응용</h3><p>센서(sensor)를 이용한 자동차 전자 제어 제어 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 스트레인 게이지(strain gage), 슬립링(slip ring) 및 무선 송수신기(telemetry systems)를 사용하여 회전 축 토크를 측정하는 기존 비접촉 방식으로는 차량 구동계(driveline systems)의 출력축 토크 측정에 적용하기 에는 기술적 단점이 많기 때문에 직접적인 측정 대신 관측기 (observer)를 사용하여 추정하거나 속도 신호만을 이용하여 간접적으로 토크 정보를 얻는 연구가 수행되었다. 그러나 이러한 방법은 추정 또는 연산 오차가 크게 발생하며 광범위한 운전 영역에 사용하기에 부적합하므로 이러한 기술적 문제를 해결하기 위해 기존 비접촉 토크 센서이외에 새로운 형태의 비접촉 토크 센서에 대한 연구가 시도되고 있다. 대표적인 연구 시례가 비틀림 응력 변화에 의해 자기장 변화를 능동적으로 발생시키는 자기 탄성(magneto-elastic) 재료를 이용한 새로운 비접촉 방식의 토크 변환기에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 이러한 비접촉 토크 센서를 사용하면 측정 시스템의 구조도 간단해 지며 차량의 엔진 토크 또는 변속기 출력 토크를 실제 회전 환경 상태(in-situ)에서 실시간 측정이 가능해 진다. 또한 폐루프 제어가 가능하여 외란에 보다 강건한 동력 전달 제어가 가능해지므로 차량의 상품성 및 연비 등을 향상 시킬 수 있다. 이러한 비접촉 토크 센서를 사용하면 측정 시스템의 구조도 간단해 지며 차량의 엔진 토크 또는 변속기 출력 토크를 실제 회전 환경 상태(in-situ)에서 실시간 측정이 가능해 진다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 가격이 다른 자동차 센서에 비해 고가이고 자기 탄성 재료의 취성(brittle)으로 인한 내구 문제와 같은 기술적 단점 때문에 아직 자동차에 광범위하게 적용되고 있지 않은 실정이다. 따라서 Kim 등은 기존 비접촉 토크 변환기에 사용한 자기 탄성 재료와 다른 새로운 압광 소재를 사용한 다른 방식의 비접촉 방식을 이용한 토크 측정 시스템을 아래 그림과 같이 성공적으로 제안 하였다.</p>
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"비접촉 토크 센서를 사용 시, 측정 시스템 구조를 단순화할 수 있을까?",
"압광 재료는 건설 분야에서 콘크리트 구조물에서의 눈에 잘 띄지 않는 미세한 균열 검출에 적용 가능할까?",
"무엇을 사용하면 측정 시스템의 구조를 단순화하고 차량의 엔진 토크 또는 변속기 출력 토크를 실제 회전 환경 상태에서 실시간 측정이 가능할까?",
"압광 재료를 콘크리트 구조물에서 미세한 균열 검출에 적용 시, 외부 하중 변화에 따른 균열서단에서의 높은 응력, 변형률 필드의 변화로서 균열을 검출 가능할까?",
"변태에 의한 인성 증가는 균열의 진전에 따라 파괴 시 마르텐 사이트 변태가 변태유기 변형률을 발생시킴으로써 균열 활동 영역에 일정 정도의 차폐 효과를 가져올까?",
"콘크리트 균열의 발생과 진행 상황의 시각화를 위해 사용한 소재는 뭘까?",
"콘크리트 재료의 경우 균열 진행 관찰 또는 균열 첨단에서의 응력 인지를 위해 많은 평가 방법들이 이용되고 있을까?"
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인공물ED
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MSP\(430\) 기반 저전력 뇌 신경자극기 S/W 설계 및 구현
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<h1>II. 저전력 뇌 신경자극기 S/W 구조 설계</h1><h2>1. LPM운용 방안</h2><p>본 논문에서 설계 및 구현한 저전력 뇌 신경자극기의 자극신호는 상대적으로 짧은 시간인 \( \mathrm{ms} \) 단위에서 자극 신호 펄스를 생성하고, 긴 대기시간을 갖는다. 또한 자극 신호 생성시점과 종료시점을 미리 알 수 있기에 LPM 을 운용하여 소모 전력을 줄이는데 적합하다. 저전력 뇌 신경자극기를 구현하기 위해 MCU 의 AM(active mode, 동작모드) 및 LPM의 소모전류 측정이 우선시 되어야 한다. MCU에서 소모전류를 측정하는 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 디지털 멀티미터를 사용하여 전류량을 측정 하는 것이다. 이 경우, 소수점이하 3자리 단위로 전류량을 정확하게 측정 할 수 있지만 시간 축에서 소모전류량의 변화를 관찰하기 어렵다. 두 번째는 오실로스코프와 전류 프로브를 이용하여 소모전류량을 측정하는 방법이다. 이 방법은 다루기는 쉽지만, 전류 프로브를 별도로 구매해야 하고, 주로 \( \mathrm{mA} \) 이상의 전류만 측정 할 수 있도록 구성되어 있다. 세번째는 전력 분석기(power analyser)를 이용하는 방법이다. 전력 분석기는 전압, 전류, 전력의 정보를 실시간으로 측정이 가능한 장비이지만, 상당히 고가인 장비이다. 이에 따라 본 논문에서는 내부클럭을 사용한 타이머로 각 모드에서의 프로그램의 수행시간을 계산하여 소모 전력을 추정하는 방법을 사용한다.</p><p>뇌 신경자극기에 사용된 MCU 는 TI사의 MSP430 시리즈로서, 표 1 과 같이 6 개의 절전모드를 지원한다. 그 중 LPM3은 ACLK를 제외한 모든 클럭이 멈춰 있는 상태로, 뇌 자극신호 생성시 수행대기시간동안 스스로 AM-LPM 간 변환이 필요한 뇌 신경자극기에 적합하다.</p><table border><caption>표 1. MSP430시리즈 절전모드</caption><tbody><tr><td>Mode</td><td>CPU and Clocks status</td></tr><tr><td>AM</td><td>CPU is active, all enabled clocks are active.</td></tr><tr><td>LPM0</td><td>CPU, MCLK are disabled. SMCLK, ACLK areactive.</td></tr><tr><td>LPM1</td><td>CPU, MCLK are disabled. DCO and DCgenerator are disabled if the DCO is not usedfor SMCLK. ACLK is active.</td></tr><tr><td>LPM2</td><td>CPU, MCLK, SMCLK, DCO are disabled. DCgenerator remains enabled. ACLK is active.</td></tr><tr><td>LPM3</td><td>CPU, MCLK, SMCLK, DCO are disabled. DCgenerator disabled. ACLK is active.</td></tr><tr><td>LPM4</td><td>CPU and all clocks disabled.</td></tr></tbody></table><h2>2. 뇌 신경자극기 S/W 동작 구조 설계</h2><p>본 논문에서 제안하는 저전력 뇌 신경자극기 S/W 동작 상태도는 그림 1 과 같다. 그림 1 에서 원은 상태를 나타내고 해당상태는 원 안에 굵은 문자로 표시하였다. 원(상태)과 원을 연결하는 화살표는 상태 천이를 의미하며 화살표 연결선의 위 또는 아래는 사건(또는 입력)을 나타내었다. 각 상태에서의 출력은 상태를 표시한 문자의 밑줄 아래에 나타냈으며 가능한 출력은 함수,버퍼 또는 외부 출력 신호 등 으로 표시하였다. 생체에 적용될 것을 고려하여, 뇌 신경자극신호 생성의 무결성을 위해 상태천이과정이 순차적으로 동작되도록 설계하였고, 또한 새로운 기능을 추가하기 쉽도록 모듈로 구성하여 확장성을 제공하였다.</p><p>본 논문에서 제안하는 뇌 신경자극기 S/W 의 동작 흐름은 다음과 같다. 뇌 신경자극기에 전원이 인가되면 'Ready' 상태로 진입하여 뇌 신경자극기와 외부제어장치와의 통신 속도 및 클럭 등을 설정하는 초기화 함수가 실행된다. 본 상태에서 처리하는 인터럽트는 외부제어장치에서 뇌 신경자극기로 신경자극 명령 및 데이터를 송신하는 경우이다.</p><p>그림 1의 'Ready' 상태에서 'UART Interrupt'가 발생하는 경우의 동작을 살펴보면, 뇌 신경자극기는 수신받은 명령과 데이터를 차례로 'QUEUE' 에 저장한다. 뇌 신경자극기와 외부제어장치는 사전에 잘 정의되어진 프로토콜에 따라 수신하게 되며, 자극신호는 시작과 '종료' 구분자에 의해 패킷을 구분한다. 따라서 한 패킷의 수신을 완료하게 되면 Receive FLAG가 설정된다.</p><p>뇌 신경자극기는 상기 플래그에 의해, 'Command' 상태로 천이하게 되고 해당 'QUEUE'에 저장된 데이터를 구문 분석하여 필드별로 'BUF'에 저장 한다. 'BUF' 에 저장된 데이터는 명령 구분자에 의해 뇌 신경자극기의 동작이 결정 되는데, 현재는 ' S'와 'N'만 지원한다. 'S'에 해당되는 상태는 'Setting'이고 'N'에 해당되는 상태는 'SSG'로 뇌 신경자극기의 핵심 기능을 수행하는 상태이다.</p><p>뇌 신경자극기의 환경설정을 수정하는 'Setting' 상태에서는 뇌 신경자극기와 외부 제어 장치와의 통신 속도, 뇌 신경자극기의 클럭 등을 변경 할 수 있으며, 변경완료 후 'Ready' 상태로 천이한다.</p><p>뇌 신경자극기의 'SSG' 상태에서는 'BUF'에 구조화되어 저장된 데이터를 이용하여 뇌신경자극신호를 생성한다. 뇌신경자극신호의 모양의 일례는 그림 2 와 같다. 뇌신경자극신호는 먼저 양극자극(anode pulse) 후에 음극자극(cathodic pulse)을 주는 형태로, 이는 동일한 전하량의 균형을 얻기 위해서이며, 음극자극신호의 크기 \( (\mathrm{mV) \) 에 따른 시간 \( (\mathrm{ms}) \) 을 조절하여 급격한 전하량의 이동을 방지하였다. 이에 따라 뇌신경자극신호를 생성하기 위해서는 각 필드마다 자극신호의 크기와 자극시간의 정보가 필요하다. 여기서 자극신호의 크기는 PWM(pulse width modulation) 출력신호의 주파수로 제어하게 되는데, 그림 3 과 같이 PWM 신호가 LPF(low pass filter, 저대역통과 필터)와 전압분배기(voltage divide)를 통과하면서 뇌신경자극신호의 해당필드에 대응하는 전압을 출력하게 된다. 또한 상기 상태에 진입함과 동시에 뇌 신경자극신호의 다음 주기 신호 생성을 위한 설정을 수행하게 된다.</p><p>궁극적으로 뇌 신경자극기 S/W 는 그림 3 의 H/W 모듈을 통해 자극신호를 생성 하게 된다. H/W 모듈의 스위치 제어를 통해 원하는 채널에 구형파와 극 타입(단일극성 또는 양극성)을 갖는 자극 신호 출력이 가능하며, 그림 2 와 같은 자극신호를 출력하게 된다. 그림 2 를 다시 보면, 자극신호는 5개 필드로 구성되고, 자극신호의 유지기간은 타이머를 운영하여 관리한다. 그림 1 의 'F1' 상태에서부터 차례로 시작하여 'F5' 상태까지 타이머가 운영되고, 'F5' 상태에서 타임아웃이 발생하면 자극 신호 생성 완료를 의미하고, 다음 자극신호 주기까지 대기상태를 가진다. 이때 LPM 타이머를 동작시키고 AM 에서 타임아웃이 되어 인터럽트가 발생하면 LPM에서 AM 로 전환되며 MCU 는 깨어난다. 자극신호의 한 주기가 종료되고 'SSG' 상태에서 'Ready' 상태로 천이한 후 미리 설정된 반복주기에 의해 뇌 신경자극신호의 새로운 주기가 시작되어 주기적으로 그 다음 뇌 신경자극신호를 생성하며 위의 과정을 반복하게 된다.</p>
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"저전력 뇌 신경자극기의 자극신호는 어떻게 전력 소모를 감소시킬 수 있어?",
"MCU에서 어떻게 소모 전류량을 측정할 수 있어?",
"본문에서는 어떻게 전력 소모량을 추정해?",
"어떻게 본문에서 전력 소모량을 추측하지?",
"MSP430시리즈에서 AM은 어떤 상태를 나타내는 절전모드야?",
"MSP430 시리즈에서 ACLK를 제외한 모든 클럭이 멈춰 있는 상태는 어떤 절전모드일 때야?",
"가장 많은 내부 클럭이 멈춰 있는 절전모드는 무엇이야?",
"본문에서 제안하는 뇌 신경자극기 소프트웨어는 어떻게 동작해?",
"뇌 신경자극기의 'SSG' 상태에서 어떻게 자극 신호를 만들어?",
"뇌신경자극신호에 대응하는 전압을 어떻게 내놓아?",
"자극 신호의 크기는 어떻게 조절돼?",
"뇌 신경자극기 소프트웨어는 어떻게 자극 신호를 만들어?",
"CPU, MCLK는 멈춰있고 SMCLK, ACLK은 활동하고 있는 상태는 무슨 절전모드일 때야?"
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인공물ED
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MSP\(430\) 기반 저전력 뇌 신경자극기 S/W 설계 및 구현
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<table border><caption>표 4. 뇌 신경자극기 S/W 프로그램 평균수행시간(단위: \(\mathrm{㎳}\))</caption><tbody><tr><td>타이머 bit</td><td>UART 통신</td><td>패킷 파싱</td><td>자극신호 생성</td><td>수행 대기</td></tr><tr><td>128</td><td>53.7311</td><td>1.1230</td><td>3.6926</td><td>12.9577</td></tr><tr><td>256</td><td>53.7388</td><td>1.1260</td><td>3.6895</td><td>13.0065</td></tr><tr><td>512</td><td>53.7474</td><td>1.1230</td><td>3.7902</td><td>13.0462</td></tr><tr><td>8192</td><td>53.7419</td><td>1.1291</td><td>3.7109</td><td>13.0798</td></tr><tr><td>평균</td><td>53.7423</td><td>1.1253</td><td>3.7208</td><td>13.0226</td></tr></tbody></table><h2>2. MCU 프로그램의 수행시간 추정 방법</h2><p>본 절에서는 MCU에서 동작하는 프로그램의 수행시간을 추정하기 위한 방법에 대하여 기술한다.</p><p>MCU에서 수행되는 프로그램의 수행시간 추정을 위해 타이머를 활용한다. 수행시간을 추정하고자 하는 프로그램 모듈의 시작에 타이머를 동작시키고 해당 모듈이 종료되는 시점에서 타이머의 내부 카운터 값을 읽어 모듈의 수행시간을 추정한다. 타이머의 내부 카운터는 16 비트로 표시되며, 보다 긴 수행시간의 추정이 필요할 경우, 외부 카운터를 사용해야 한다. 이 경우, 타이머에 인터럽트 루틴을 설정하여 내부 카운터가 타임아웃이 되면 외부 카운터를 하나씩 증가시키고 내부 카운터는 다시 0에서 반복적으로 카운터를 시작하도록 두 개의 카운터를 운용하게 된다.</p><p>본 논문에서는 제안하는 수행시간 추정 방법을 활용하여 MCU에서 수행되는 프로그램의 수행시간을 분석하기 위하여, 선행 연구에 기술된 MSP430 기반 뇌 신경자극기 S/W의 모듈 별 수행시간을 분석하였다.</p><p>그림 6 은 뇌 신경자극기 S/W의 동작 흐름과정을 나타내었다. 뇌 신경자극기는 PC로부터 자극신호 패킷을 UART를 통해 수신하게 되고, 한 패킷의 수신이 완료되면 해당 패킷을 포맷에 따라 파싱을 수행하며, 수신된 패킷이 자극신호 생성 명령이면 파싱된 데이터를 이용하여 자극신호를 생성한다. 이후, 뇌 신경자극기는 새로운 패킷을 PC로부터 수신하기 전까지 현재 자극신호 파라미터를 이용하여 주기적으로 전극을 통해 자극하게 된다.</p><p>표 4는 MSP430에서 수행되는 뇌 신경자극기 S/W의 수행시간 10 회 평균을 나타내었다. 표에서와 같이 \( \mathrm{ms}\ \) 단위의 수행시간을 측정할 경우, 타이머에 미리 설정되는 내부 비교 카운터의 값 설정에 따른 차이는 크게 없음을 확인하였다. UART모듈의 수행시간 평균은 \( 53.74 \mathrm{~ms} \)로 이는 \( 9600 \mathrm{bps} \) 의 속도에서 \( 52 \mathrm{bytes} \) 의 자극신호 데이터를 송.수신하는데 필요한 시간과 비슷하다. 이는 타이머를 이용한 수행시간 추정이 잘 동작함을 알 수 있다. 수행대기시간은 미리 설정된 반복 주기, 여기서는 자극신호를 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 의 주기로 반복 생성하게 되는데, 자극 신호 생성과 수행대기 시간을 계산하면 \( 16.7 \mathrm{~ms}(1 / 60 \mathrm{~s}) \) 를 주기로 반복됨을 확인할 수 있었다.</p><h3>3. 저전력 알고리즘 및 소모전류 추정을 통한 알고리즘 검증</h3><p>본 절에서는 수행대기시간에 AM-LPM간 전환하여 소모 전력을 줄일 수 있는 저전력 알고리즘을 기술하고, 이를 기존 뇌 신경자극기 S/W 에 적용하여 소모전류를 비교한다. LPM를 운영하기 위하여, AM에서 LPM으로 전환에 필요한 sleep time을 추정하였으며, 그 알고리즘을 그림 7에 나타내었다. LPM에서 AM로의 전환에 필요한 wake-up time의 추정 알고리즘은 그림 8과 같다. 반복적인 실험을 통해 추정된 sleep time과 wake-up time의 평균을 표 5에 정리하였다.</p><p>LPM를 운용하는 저전력 알고리즘은 앞 절에서 기술한 MCU 프로그램의 수행시간 추정 기법을 통해, 프로그램의 대기시간을 산출하고 여기에서 다시 sleep time과 wake-up time을 고려하여 타이머 값을 설정하게 된다. 저전력 뇌 신경자극기 프로그램은 마지막 구간의 자극신호를 생성하고 나면, LPM로 진입하기 전에 타이머를 가동시키고, 해당 타이머는 설정된 값에 따라 정해진 시간 후에 인터럽트를 발생시킨다. 인터럽트가 발생하면 MCU는 LPM에서 AM으로 전환하게 되고, AM으로 돌아온 MCU는 다음주기의 자극신호 생성모듈을 호출하면서 상기 과정을 계속 반복하게 된다.</p><p>본 논문에서 추정한 값을 토대로, 뇌 신경자극기의 자극신호 생성 구간에서 저전력 알고리즘이 적용 전 후의 소모전류비율을 비교해 보면 다음과 같다.</p><p>\( t_{t}=t_{\text {sleep }}+t_{\text {wakeup }} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( r(\%)=\frac{c_{A M} \times\left(t_{s}+t_{t}\right)+c_{L P M B} \times\left(t_{w}-t_{t}\right)}{c_{A M} \times\left(t_{s}+t_{w}\right)} \times 100 \% \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서, 식(1)의 \( t_{\text {sleep }} \) 은 sleep time, \( t_{\text {wakevp }} \) 은 wake-up time, \( t_{t} \) 는 \( t_{\text {sleep }} \) 과 \( t_{\text {wakeup }} \) 의 합이다. 식(2)의 \( t_{s} \)는 자극신호 생성시간, \( t_{\mathrm{m}} \) 은 수행대기시간, \( c_{A M} \) 은 동작모드에서의 소모전류, \( C_{L P M 3} \) 은 LPM3의 소모전류, \( r(\%) \)은 저전력 알고리즘 적용 전 대비 적용 후 소모전류의 비율이다.</p><p>표 6 은 식 (1),(2)에서 사용되는 측정 및 추정한 값을 정리한 것이다. 표 6 의 값을 식(2)에 대입하여 계산한 결과로부터 저전력 알고리즘을 적용 전에 비하여 소모전류를 \( 76.31 \% \) 감소시킴을 확인 할 수 있었다.</p>
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"타이머 bit 값이 128인 뇌 신경자극기가 파싱된 데이터를 사용해 자극신호를 만들 때, 자극신호의 생성값은 얼마인가?",
"타이머 bit 값이 512이면 자극신호 생성은 얼마로 측정되었나요?",
"UART 통신 값이 53.7388, 패킷 파싱 값이 1.1260일 때의 수행 대기 값은 얼마야?",
"자극신호 생성의 평균은 몇 \\(\\mathrm{㎳}\\)인가요?",
"뇌 신경자극기 S/W 프로그램의 타이머 bit시간이 8192\\(\\mathrm{㎳}\\)일 때 자극신호 생성값은 얼마인가?",
"뇌 신경자극 기계 S/W의 타이머 bit 시간이 8192\\(\\mathrm{㎳}\\)일 때 수행 대기 값은 얼마로 계산되는가?",
"UART 통신이 53.7388이고 패킷 파싱이 1.1230 값을 나타낼 때 자극신호 생성 값이 얼마야?",
"S/W 프로그램이라는 뇌 신경자극 기계의 평균수행시간을 계산했을 때 패킷 파싱 시간이 1.1230이고 자극신호 생성 시간이 3.7902이면 수행대기 시간은 얼마인가?",
"S/W 프로그램의 평균적인 수행시간을 계산한 결과 타이머 bit가 128이라는 값을 가질 때의 수행 대기 값은 얼마인가?",
"뇌의 신경을 자극하도록 설계된 S/W 프로그램의 평균 수행 대기 값은 얼마인가?",
"타이머 bit가 256을 나타낼 때 UART 통신 모듈의 수행 시간은 얼마인가?",
"뇌 신경자극기 S/W 프로그램의 타이머 bit가 128일 때 UART 통신의 값은 얼마인가?",
"UART 통신의 값이 53.7311일 때 타이머의 bit는 얼마인가요?",
"인체의 신경을 자극하는 S/W 프로그램 UART묘듈의 수행시간 평균은 얼마인가요?",
"두뇌의 신경을 자극하는 S/W 프로그램의 타이머가 512비트인 경우 UART 신호 값은 얼마인가?",
"S/W 프로그램에서 타이머 비트가 8192일 경우 UART 통신의 값은 몇 \\(\\mathrm{㎳}\\)인가요?",
"UART 통신이 53.7388로 신호를 줄 때 타이머 bit는 얼마인가?",
"UART 통신 값이 53.7474일 때는 bit 타이머를 얼마로 설정해둔 것인가요?",
"UART를 사용한 신호값이 53.7419일 때 타이머의 비트는 얼마인가?",
"타이머 bit가 128이고 UART 통신이 53.7311이라는 값을 나타낼 때 패킷 피싱의 수치는 얼마인가?",
"UART를 통해 수신한 값이 53.7388일 경우 패킷 파싱 값은 얼마인가?",
"타이머 bit가 512인 경우 패킷을 포맷에 따라 파싱할 때 수행 시간은 얼마인가?",
"S/W 프로그램의 평균적인 작업 시간을 나타내는 표에서 타이머 bit가 8192일 때 패킷 파싱은 몇 \\(\\mathrm{㎳}\\)인가?",
"뇌의 신경에 자극신호를 전달하는 S/W 프로그램의 평균적인 패킷 파싱 시간은 얼마인가?"
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인공물ED
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MSP\(430\) 기반 저전력 뇌 신경자극기 S/W 설계 및 구현
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<table border><caption>표 2. 동작모드와 저전력모드에서 측정한 MCU 소모전류량 비교 (단위: \(\mu\mathrm{A}\))</caption><tbody><tr><td rowspan="2">세부 조건</td><td colspan="2">AM(동작 모드)</td><td colspan="5">LPM(저전력 모드)</td></tr><tr><td>8\(\mathrm{MHz}\), 3.0\(\mathrm{V}\), 1.4\(\mathrm{V}\)</td><td>1\(\mathrm{MHz}\), 3.0\(\mathrm{V}\), 1.4\(\mathrm{V}\)</td><td>LPM0-1\(\mathrm{MHz}\)</td><td>LPM3-REFO</td><td>LPM3-XT1</td><td>LPM3-VLO</td><td>LPM4</td></tr><tr><td>Data Sheet</td><td>2,320</td><td>360</td><td>83</td><td>-</td><td>2.5</td><td>1.6</td><td>1.3</td></tr><tr><td>5529USB</td><td>2,363</td><td>351</td><td>90.76</td><td>5.25</td><td>2.84</td><td>1.69</td><td>1.45</td></tr><tr><td>eZUSB</td><td>2,678</td><td>475</td><td>826.7</td><td>791.7</td><td>789.3</td><td>788.2</td><td>788.5</td></tr><tr><td>외부 전원, 3.0\(\mathrm{V}\)</td><td>2,297</td><td>356</td><td>89.09</td><td>5.25</td><td>2.82</td><td>1.74</td><td>1.47</td></tr></tbody></table><h1>III. Sleep time/Wake-up time 추정 알고리즘 및 소모전류를 통한 검증</h1><h2>1. 저전력 S/W 설계를 위한 중요한 요소들</h2><p>본 절에서는 MCU의 소모전류를 측정하기 위한 방법에 대하여 기술하고, 실제로 측정된 전류량을 비교하여 저전력 S/W 설계를 위한 중요한 요소들을 살펴본다.</p><p>MSP430개발보드의 전원공급방식과 MCU의 동작 클럭, 그에 따른 코어전압과 소모전류량 사이 간 상관관계를 찾기위해, MSP430 개발보드에 지원되는 3 개의 전원공급방식(5529USB, eZUSB, 외부전원3V)에 대한 AM 에서의 소모전류량을 측정하고, 동작 클럭과 코어전압설정에 따른 소모전류량을 비교하였다.</p><p>그림 4는 전원공급방식과 코어전압설정에 따른 소모 전류량이다. 그림에서 볼 수 있듯이 MSP430 개발보드에 외부전원을 인가하여 측정할 경우, MCU 의 소모전류가 대부분의 경우에서 가장 낮게 나왔다. 따라서 이하 본 논문에서 측정한 소모전류는 특별한 설명이 없는 경우, 외부전원 \( 3.0 \mathrm{~V} \) 를 인가하여 측정한 전류 값을 의미한다.</p><p>그림 5은 외부전원 \( 3.0 \mathrm{~V} \) 를 MSP430 개발보드에 인가하고, MCU의 동작클럭과 코어전압의 설정을 바꿔가며 측정한 MCU 의 소모전류 값을 나타내었다. 그림에서 볼 수 있듯이, 코어 전압의 증가에 따른 측정된 소모전류량의 증가율보다는 MCU 동작 클럭의 증가에 따라, 측정된 소모전류는 큰 폭으로 증가하고 있다. 따라서 저전력 S/W 설계에 있어서, MCU의 동작클럭설정은 중요한 요소로 작용함을 알 수 있다.</p><p>표 2 는 AM 과 LPM 에서 측정된 MCU 의 소모전류량을 비교하여 나타내었다. 표에 표기된 \( 8 \mathrm{MHz}, 1 \mathrm{MHz} \) 는 MCU 동작 클럭을, \( 3.0 \mathrm{~V} \) 와 \( 1.4 \mathrm{~V} \) 는 MCU 의 공급전압과 코어전압을, REFO(internal Reference, Low-Frequency Oscillator)는 내부 \( 32 \mathrm{KHz} \) 오실레이터를, XT1 은 \( 32 \mathrm{KHz} \) 크리스탈 오실레이터를, VLO는 내부 \( 10 \mathrm{KHz} \) 오실레이터를 각각 의미한다. 표에서 볼 수 있듯이 전원공급 방식이 eZUSB인 경우, 데이터 시트에 표기된 수치와 비교하여 많은 차이를 보인다. 따라서 LPM에서의 MCU의 소모전류를 해당 방식으로는 측정할 수 없음을 알 수 있다. 기타 전원공급 방식의 경우에는 데이터 시트에 표기된 수치와 유사함을 볼 수 있다.</p><p>표 3 은 외부전원 \( 3.0 \mathrm{~V} \) 인가 시, AM와 LPM에서 측정한 모든 경우에 대한 소모전류비율이다. AM와 LPM에서의 소모전류를 비교해 보면, AM에서 클럭을 \( 8 \mathrm{MHz} \) 로 설정할 경우 측정된 소모전류량은 \( 2,297 \mu \mathrm{A} \) 이며, \( 1 \mathrm{MHz} \)로 설정할 경우는 \( 356 \mu \mathrm{A} \) 이다. 반면에, LPM0의 경우 \( 89.09 \mu \mathrm{A} \) 로 \( 8 \mathrm{MHz} \) 대비 \( 3.88 \%, 1 \mathrm{MHz} \) 대비 \( 25.03 \% \) 수준으로 소모전류량이 낮다. 또한 LPM4 경우는 \( 8 \mathrm{MHz} \),\( 1 \mathrm{MHz} \) 대비 소모전류량이 각각 \( 0.06 \%, 0.41 \% \) 로 낮아지는 것을 볼 수 있다. 따라서 저전력 S/W설계에 있어서, 반드시 고려해야 하는 것은 LPM의 효율적인 운용임을 알 수 있다.</p><p>위에서 살펴본 바와 같이, 저전력 S/W설계 및 구현을 위하여 우선 시스템의 요구사항에 근거하여 MCU의 동작 클럭을 결정하고, MCU에서 동작하는 프로그램의 실행시간(execution time)과 대기시간(wating time)을 분석할 수 있어야 한다. 이를 이용하여 대기시간이 길 경우는 LPM으로 전환하여 MCU의 소모전류를 줄이는 것이 적합하다는 것을 알 수 있다.</p><p>본 논문에서는 MSP430 개발보드에 외부전원3.0\(\mathrm{V}\)를 인가하여 \( 8 \mathrm{MHz} \) 동작클럭으로 AM, LPM 운영시 ACLK를 사용하는 LPM3-VLO 를 이용한 저전력 뇌 자극신경기 S/W를 구현하였다.</p><table border><caption>표 3. 외부전원 3.0\(\mathrm{V}\) 인가 시, 동작모드와 저전력모드에서 측정한 모든 수에 대한 소모전류비율 (단위: \(\mu\mathrm{A}\))</caption><tbody><tr><td rowspan="2">세부 사항</td><td colspan="2">AM(동작 모드)</td><td colspan="5">LPM(저전력 모드)</td></tr><tr><td>8\(\mathrm{MHz}\), 3.0\(\mathrm{V}\), 1.4\(\mathrm{V}\)</td><td>1\(\mathrm{MHz}\), 3.0\(\mathrm{V}\), 1.4\(\mathrm{V}\)</td><td>LPM0-1\(\mathrm{MHz}\)</td><td>LPM3-REFO</td><td>LPM3-XT1</td><td>LPM3-VLO</td><td>LPM4</td></tr><tr><td>소모전류량(\(\mu\mathrm{A}\))</td><td>2,297</td><td>356</td><td>89.09</td><td>5.25</td><td>2.82</td><td>1.74</td><td>1.47</td></tr><tr><td>AM(1\(\mathrm{MHz}\)) 대비 비율</td><td>-</td><td>100\(\%\)</td><td>25.03\(\%\)</td><td>1.47\(\%\)</td><td>0.79\(\%\)</td><td>0.49\(\%\)</td><td>0.41\(\%\)</td></tr><tr><td>AM(1\(\mathrm{MHz}\)) 대비 비율</td><td>100\(\%\)</td><td>15.50\(\%\)</td><td>3.88\(\%\)</td><td>0.23\(\%\)</td><td>0.12\(\%\)</td><td>0.08\(\%\)</td><td>0.06\(\%\)</td></tr></tbody></table>
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"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 AM 8\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 1\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 LPM0-1는 얼마인가?",
"표 2에 나온 세부 조건에서 Date Sheet의 LPM0-1은 뭐야?",
"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 LPM3-XT1는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 1\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 LPM3-VLO는 얼마인가?",
"표 2에 나온 세부 조건에서 Date Sheet의 LPM3-VLO는 뭐야?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 1\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 8\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 LPM0-1\\(\\mathrm{MHz}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 LPM4는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 8\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 LPM0-1\\(\\mathrm{MHz}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 LPM3-REFO는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 LPM3-VLO는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 LPM3-XT1는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 8\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 eZUSB에서 LPM4는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 1\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 LPM0-1\\(\\mathrm{MHz}\\)는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 LPM3-REFO는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 LPM3-XT1는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 LPM3-VLO는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 외부 전원, 3.0\\(\\mathrm{V}\\)에서 LPM4는 얼마인가?",
"본 절에서는 어떻게 S/W 설계를 위한 중요한 요소들을 다루는가?",
"MSP430 개발보드에 외부전원을 인가하여 측정할 경우 어떻게 되었는가?",
"MSP430개발보드의 전원공급방식과 MCU의 동작 클럭 간 상관관계를 찾기 위해 어떻게 하였는가?",
"본 논문에서는 어떻게 측정한 전류의 값을 보여주는가?",
"그림 5는 어떻게 바꿔가며 측정한 MCU의 소모전류 값을 나타내었는가?",
"MCU 동작 클럭의 증가에 따라 어떻게 되는가?",
"MCU 동작 클럭의 증가하면 어떻게 돼?",
"저전력 S/W를 설계할 때 어떻게 고려해야하는가?",
"저전력 S/W를 설계할 때 뭐를 고려해야해?",
"저전력 S/W에 있어서 어떻게 작용함을 알 수 있는가?",
"AM에서 클럭을 \\( 1 \\mathrm{MHz} \\)로 설정할 경우 어떻게 되는가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 8\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)의 값은 얼마인가?",
"대기시간이 길 경우 어떻게 하는것이 적합한가?",
"대기시간이 길 때 적합한건 뭐야?",
"MCU의 동작 클럭을 어떻게 결정하는가?",
"표에서 전원공급 방식이 eZUSB일 경우 어떻게 차이를 보이는가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 1\\(\\mathrm{MHz}\\), 3.0\\(\\mathrm{V}\\), 1.4\\(\\mathrm{V}\\)의 값은 얼마인가?",
"AM에서 클럭을 8 \\mathrm{MHz}8MHz로 설정할 경우 어떻게 되는가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 LPM3-VLO의 값은 얼마인가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 LPM3-XT1의 값은 얼마인가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 LPM4의 값은 얼마인가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 LPM0-1\\(\\mathrm{MHz}\\)의 값은 얼마인가?",
"표 3에서 소모전류량(\\(\\mu\\mathrm{A}\\))일때 LPM3-REFO의 값은 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 Data Sheet에서 LPM4는 얼마인가?",
"표 2에 나온 세부 조건에서 Date Sheet의 LPM4는 뭐야?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 LPM3-VLO는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 LPM3-XT1는 얼마인가?",
"표 2 세부 조건 5299USB에서 LPM3-REFO는 얼마인가?",
"표2 에 표기된 AM(동작 모드)와 LPM(저전력 모드)는 각각 어떻게 의미되는가?"
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인공물ED
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스마트 안경용 초소형 MIMO 안테나 설계
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<h1>Ⅱ. 안테나 설계 및 측정 결과</h1> <p>그림 1은 제안된 스마트 안경용 초소형 MIMO 안테나의 구조와 제작된 사진을 보여준다. 제안된 MIMO 안테나는 서로 가깝게 놓인 두 개의 대칭 IFA 안테나 사이에 접힌 T-형태의 isolator가 접지면 위에 위치하고, 접지면에 추가적인 두 개의 slot이 대칭으로 위치한다. 좁은 공간에 효율적인 IFA 안테나 설계를 위해 비아홀을 통해 아랫면으로 방사체의 길이를 연장하였다. 접지면과 IFA 및 isolator를 포함한 안테나의 전체 크기는 \( 35 \mathrm{~mm} \times 9 \mathrm{~mm} \times 0.8\mathrm{mm} \)로, 스마트 안경의 안경다리에 위치하기에 적합하도록 비유전율 4.4의 FR-4 기판 위에 초소형으로 설계하였다. 또한, 제안된 안테나는 설계 초기부터 인체의 영향을 고려하여 SPEAG에서 제공하는 \( 120 \mathrm{~mm} \times 60 \mathrm{~mm} \times 60 \mathrm{~mm} \) 크기의 phantom sample \( \left(\varepsilon_{r}=28, \sigma=1.1\right) \) 위에서 \( 10 \mathrm{~mm} \)이격시켜 안테나 설계 및 측정을 진행했다.</p> <p>그림 2는 isolator와 slots 유무에 따른 산란 파라미터 특성을 보여준다. 제안된 안테나는 두 개의 IFA가 매우 근접하게 위치하기 때문에 기존의 연구에서 주로 사용하던 안테나 사이의 isolator만으로는 우수한 격리도 특성을 얻을 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 추가로 1 쌍의 slots을 설계함으로써 우수한 격리도 특성을 얻을 수 있었다. 게다가 slots을 IFA 안테나의 임피던스 정합부분인 급전부와 단락부 사이에 적절하게 설계함으로써 동시에 임피던스 정합특성을 개선할 수 있었다. 격리도 개선 특성은 그림 3 의 isolator와 slots 유무에 따른 \( 2.45 \mathrm{GHz} \)에서 안테나의 표면 전류 분포 비교를 통해서 명확히 확인할 수 있다. 제안된 안테나는 스마트 안경용으로써 인체에 근접해 위치하기 때문에 인체 전자파 영향(SAR: Specific Absorption Rate)을 필수적으로 고려해야 한다. 그림 4는 CST사의 MWS를 이용한 SAR 분포를 보여준다.</p> <p>제안된 안테나는 그림 4(a)와 같이 안경다리에 부착되기 때문에 이를 고려하여 안구 옆쪽으로 \( 10 \mathrm{~mm} \)이격시켜 모의실험을 하였다. 입력 전력은 일반적으로 Wifi나 Bluetooth 통신에서 사용하는 입력 전력 규격인 \( 18 \mathrm{dBm} \)을 인가하였고, 이때 제안된 안테나의 SAR값은 그림 4(b)와 같이 왼쪽과 오른쪽 각각 \( 0.557 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \) 과 \( 0.454 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \) 으로써, \( 1 \mathrm{~g} \) 평균 \( 1.6 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \) 으로 제한한 FCC의 지침을 초과하지 않음을 알 수 있었다. 또한, Dasy5를 이용한 측정결과도, 동일한 조건하에서 \( 1.38 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \)으로 FCC기준을 만족하였다.</p> <p>그림 5 는 제안된 안테나의 측정결과이며, 안테나는 모의실험과 동일하게 phantom으로부터 \( 10 \mathrm{~mm} \)이격시켜 측정하였다. 측정 결과는 모의실험 결과와 상당히 일치하며, 측정된 안테나는 \( 50 \mathrm{MHz}(2.43 \sim 2.48 \mathrm{GHz}) \)의 \( -10 \mathrm{~dB}\) \(S_{11} \) 대역폭을 가지고, \( 2.45 \mathrm{GH} \)에서 \( 29 \mathrm{~dB} \)의 격리도 특성을 갖는다. 그림 5(b)에서 볼 수 있듯이, 제안된 안테나는 \( -1.08 \mathrm{dBi} \)의 최대이득, \( -6.37 \mathrm{dBi} \)의 평균이득과 \( 23 \% \)의 방사효율을 가진다. 표 1 은 이러한 특성을 앞서 서론에서 소개했던 isolator나 slot 등을 사용하는 다양한 MIMO 안테나와 제안된 안테나의 성능 비교를 보여준다.</p> <table border><caption>표 1. 제안된 안테나와 기존 연구 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>\(2.4 \mathrm{GHz}\) 대역 MMO 안테나</td><td>크기 [\(\mathrm{mm}^{3}\)]</td><td>방사체 사이의 거리 [\(\mathrm{mm}\)]</td><td>격리도 [\(\mathrm{dB}\)]</td><td>최대 방사 이득 [\(\mathrm{dBi}\)]</td><td>인체적용여부</td></tr><tr><td>Ref. [5]</td><td>\(100\times 40\times 4\)</td><td>28</td><td>37.5</td><td>NA</td><td>×</td></tr><tr><td>Ref. [6]</td><td>\(75\times 50\times 1.6\)</td><td>14.2</td><td>40</td><td>1.1</td><td>×</td></tr><tr><td>Ref. [7]</td><td>\(40\times 20\times 1.6\)</td><td>3.6</td><td>30</td><td>2</td><td>x</td></tr><tr><td>Ref. [8]</td><td>\(40\times 40\times 5\)</td><td>26</td><td>30</td><td>1.49</td><td>○</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>\(35\times 9\times 0.8\)</td><td>3</td><td>29</td><td>-1.08</td><td>○</td></tr></tbody></table>
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[
"임피던스 정합특성을 보완하기 위해서 어떻게 설계하였나?",
"본 실험에서 사용한 안테나는 얼마의 주파수 대역을 사용하나?",
"크기 [\\(\\mathrm{mm}^{3}\\)]가 1,000 보다 크고 2,000 보다 적은 구조는 뭐야?",
"어떤 구조가 크기가 가장 크나?",
"크기가 1000 \\(\\mathrm{mm}^{3}\\) 이하인 구조는 어떤 구조야?",
"방사체 사이의 거리가 가장 큰 구조의 크기 [\\(\\mathrm{mm}^{3}\\)]는 얼마니?",
"소숫점 이하 값이 있는 방사체 사이의 거리를 가진 구조 중에 크기가 더 큰 구조는 어떤 거니?",
"격리도 [\\(\\mathrm{dB}\\)]가 Ref. [7] 값 보다 적은 값을 가진 구조는 무엇이야?",
"Ref. [8]의 방사체 사이의 거리는 얼마인가?",
"격리도 [\\(\\mathrm{dB}\\)]가 Ref. [8]의 값과 같은 구조의 방사체 사이의 거리는 얼마일까?",
"표에서 최대 방사 이득이 값이 없는 구조는 무엇인가?",
"소수점 이하 값이 없는 최대 방사 이득 값을 가진 구조는 어떤거니?",
"최대 방사 이득이 음수의 값을 가지는 구조는 어떤거야?",
"효율적인 IFA 안테나 설계를 위해 좁은 공간안에 어떻게 설계했나?",
"제안한 구조와 같은 인체적용여부 상태를 가진 구조는 어떤 것일까?",
"뛰어난 격리도 특성 획득을 위해서 어떻게 설계하였니?",
"격리도 40의 값을 가진 구조의 방사체 사이의 거리 값은 얼마냐?",
"Ref. [6] 구조의 인체적용여부 가능 여부는 어떤 값이야?",
"스마트 안경 다리와 안테나가 잘 어울리게 하기 위해 어떻게 설게하였지?"
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인공물ED
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전류모드 논리 회로 기반의 고속 디지털 회로 디자인 최적화
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<h1>II. Geometric Programming</h1><p>본 장에서는 최적화 엔진으로 사용되는 geometric programming에 대해 설명한다. Geometric Programming (GP)는 convex optimization 의 종류 중, 하나로서 다음과 같은 형태를 가진다.</p><p>\( \text{minimize } f_{0}(x) \\ \text{subject to } f_{i}(x) \leq 1, i=1, \ldots, n \\ \begin{array}{ll} g_{i}(x)=1, & i=1, \ldots, p \\ x_{i}>0, & i=1, \ldots, m \end{array} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( f_{i} \)와 \( g_{i} \)는 각각 posynomial 과 monomial 함수이다. Monomial 함수의 경우는 실수를 지수로 가지는 양의 계수 다항식이며, posynomial 함수는 여러 개의 monomial의 합으로 이루어진 함수의 형태를 나타낸다. 설계에 작용하는 모든 제약 조건과 성능에 대한 모델이 다음과 같은 형태로 수식화되면, 최적화 엔진에 존재하는 알고리즘이 제약 함수 \( g_{i} \)와 \( f_{i} \)를 만족하는 범위 내에서 목적 함수 \( f_{0} \)를 최소화하는 변수 값을 생성해 낸다. 이러한 알고리즘의 복잡도는 제약 함수와 목적 함수의 총 개수에 비례하기 때문에 상당히 효율적인 알고리즘에 속한다. 이러한 효율성뿐만 아니라, geometric programming에서 사용하는 알고리즘은 동일한 함수에 대해서 초기 조건에 관계없이 전역 최적화를 수행하기 때문에 알고리즘의 신뢰성 또한 매우 유용하다는 것을 알 수 있다.</p><h1>III. 제안된 최적화 틀</h1><p>최적화 framework는 그림 1에 나와 있듯이 총 3가지 과정으로 나누어지고 그 과정들은 다음과 같다. 1) 트랜지스터 레벨 모델링, 2) 게이트 레벨 모델링, 그리고 3) 시스템 레벨 모델링.</p><h2>1. 트랜지스터 레벨 모델링</h2><table border><caption>표 1. 단일 트랜지스터 모델에 필요한 변수</caption><tbody><tr><td>변수 이름</td><td>설명</td></tr><tr><td>\( \mathrm{V}_{DS} \)</td><td>드레인-소스 전압 (\( \mathrm{V} \))</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{DS} \)</td><td>정규화 된 드레인 소스 전류(\( \mathrm{A}/ \mathrm{um} \))</td></tr><tr><td>\( \mathrm{V}_{SB} \)</td><td>소스-벌크 전압 (\( \mathrm{V} \))</td></tr><tr><td>\( m \)</td><td>핑거 수</td></tr></tbody></table><p>새롭게 적용되는 최적화 틀은 트랜지스터 레벨의 디바이스 모델을 geometric programming에서 요구하는 기본적인 함수의 형태인 monomial 함수로 모델링하는 것부터 시작하게 된다. 고속 입출력 회로에서 사용하는 회로에서는 최대의 단일 이득 대역폭 \( \left(f_{T}\right) \)을 위해 최소 크기의 게이트 길이를 사용하기 때문에, 트랜지스터 게이트 길이를 최소 사이즈인 \( L=L_{\min } \)으로 사용하도록 한다. 이처럼 변수의 수를 줄임에 따라 디바이스 모델의 정확도를 높일 수 있고 이는 추후에 최적화 될 회로나 시스템의 정확도를 높이는 데도 기여하게 된다. 게이트 길이를 제외한 디바이스 모델에서 사용되는 변수들을 정리하면 표 1과 같다. 디바이스 모델링 통해 얻고자 하는 monomial 함수는 다음 수식 (2)와 같다.</p><p>\( V_{O V}, V_{T H}=a_{1} V_{D S}^{a_{2}} I_{D S}^{a_{3}} V_{S B}^{a_{4}} \\ C_{g g}, C_{d d}, C_{s s}=m \times b_{1} V_{D S}^{b_{2}} I_{D S}^{b_{3}} V_{S B}^{b_{4}} \\ g_{m}, g_{d s}=m \times c_{1} V_{D S}^{c_{2}} I_{D S}^{c_{3}} V_{S B}^{c_{4}} \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( V_{O V^{\text {는 }}} \) 게이트 오버드라이브 전압, \( V_{T H} \)는 문턱 전압, \( C_{g g}, C_{d d}, C_{s s} \)는 각각 게이트, 드레인, 소스 커패시턴스이고, \( g_{m} \)과 \( g_{d s} \)는 게이트, 드레인 트랜스컨덕턴스이다. 여기서 주목할 점은, \( V_{O V} \)와 \( V_{T H} \)는 트랜지스터의 핑거에 대해 독립적이지만 나머지 게이트, 접합 커패시턴스, 그리고 트랜스컨덕턴스는 핑거 수에 비례에서 그 값이 증가한다. 그림 1과 같이 모델링 과정은 단일 트랜지스터의 노드 전압 값을 바꿔가면서 SPICE 시뮬레이션을 통해 모델링 하고자 하는 monomial 함수 값들을 얻는 데서 시작한다. 그리고 트랜지스터의 동작 범위가 saturation 혹은 linear 영역에서 벗어난 데이터 샘플은 제거하도록 한다. 이는 디바이스 동작 특성이 원하는 동작 범위 바깥이고 또한, 하나의 monomial 함수 모델로 표현하기에는 트랜지스터의 특성이 너무 급격하게 변하기 때문이다. 이러한 데이터 필터 작업을 한 후에, 최적화 엔진에 존재하는 SeDuMi를 이용해 monomial 함수 피팅을 실시한다.</p>
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"\\( \\mathrm{V}_{SB} \\)의 단위는 무엇인가?",
"소스-벌크 전압 (\\( \\mathrm{V} \\))은 어느 변수에 해당하는가?",
"표 1. 단일 트랜지스터 모델에 필요한 변수에서 \\( \\mathrm{V}_{DS} \\)는 무엇인가?",
"최적화 framework는 과정이 어떻게 이루어져있는가?",
"최대의 단일 이득 대역폭 \\( \\left(f_{T}\\right) \\)을 위해서 고속 입출력 회로에서 이용하는 회로는 어떻게 하는게 좋은가?",
"\\( \\mathrm{I}_{DS} \\)는 설명이 어떻게 되어있는가?",
"표 1. 단일 트랜지스터 모델에 필요한 변수에서 핑거 수를 뜻하는 변수는 무엇인가?"
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인공물ED
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전류모드 논리 회로 기반의 고속 디지털 회로 디자인 최적화
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<h2>3. 시스템 레벨 모델링</h2><p>고속 시리얼 링크 전송회로의 시스템 레벨 모델링은 여러 개의 단일 전류 모드 논리 게이트를 주어진 구조에 맞게 연결하는 과정이다. 그러므로 시스템 레벨 모델링에 있어 중요한 점은 하위 전류 모드 논리 게이트들의 인터페이스를 연결하는 변수를 정의하고 이를 연결하는데 있다. 기본적인 고속 시리얼 링크 전송회로의 구조는 그림 3과 같고 시스템 레벨의 디자인 사양은 표 3과 같다.</p><table border><caption>표 3. 시리얼 링크 전송회로의 사용자 정의 사양 변수</caption><tbody><tr><td>변수</td><td>설명</td></tr><tr><td>N</td><td>시리얼라이져 스테이지 수</td></tr><tr><td>Vout-min</td><td>최종 출력 데이터의 전압 폭</td></tr><tr><td>Area max</td><td>허용 가능한 최대 면적</td></tr><tr><td>Cout</td><td>최종 단 부하 커패시턴스</td></tr></tbody></table><p>이와 같이 단일 전류 모드 논리 게이트들로 이루어진 시리얼 링크를 연결하는 변수와 이를 연결하는 과정은 다음 그림 4와 같은 알고리즘을 통해 구현될 수 있다. 여기서 주목 할 점은, 시스템 레벨의 모델은 모든 하위 블록의 게이트 레벨 모델뿐만 아니라 이를 연결하기 위한 변수 또한 포함해야 한다. 예를 들어서, 2: 1 멀티플렉서 모델의 경우, 래치의 부하 커패시턴스의 값은 멀티플렉서의 입력 게이트 커패시턴스 값으로 대체 된다. 또한 래치의 출력 전압 폭이 멀티플렉서의 입력 전압폭이 된다. 뿐만 아니라, 시리얼 링크 내부의 모든 개별 전류 모드 논리 게이트에 대한 바이어스 모델, 성능 모델이 또한 시스템 레벨에서 주어진 사용자 정의 사양 변수에 따라 생성이 된다.</p><p>이처럼 인접한 블록 사이를 연결 하는 변수들을 시스템 레벨의 모델에 추가함에 따라, 시스템 레벨에서 최적화를 가능하게 한다. 이러한 시스템 내부에 존재하는 인접 블록 사이를 연결하는 변수화함에 따른 장점은 사용자가 입력한 시리얼 링크 사양이 변하더라도 그에 따라 디자인을 재합성을 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서는 8:1 시리얼 링크의 설계 최적화를 수행하여 제안된 모델의 신뢰성을 보여줄 것이다. 실제 시리얼 링크의 환경에서는 최종 출력 단의 부하를 2개의 \( 50 \Omega \) 저항을 병렬로 매칭시키기 때문에 이를 반영하여, 최종 출력 단의 부하 저항 값을 \( 25 \Omega \)으로 고정하도록 한다. 그리고 최종단의 부하 커패시턴스 값은 \( 300 \mathrm{fF} \)값으로 하여 실제 제작 시 에 발생하는 부하 커패시턴스 값과 비슷하게 하도록 한다.</p><p>최종적인 geometric programming 기반의 시스템 레벨 모델이 완성되면, 최적화 엔진에 존재하는 알고리즘에 따라 목적 함수인 전체 시스템의 전력 소모를 최소화하는 작업을 수행하게 되고 이를 통해 모든 개별 전류 모드 논리 게이트의 디자인 파라미터들을 얻을 수 있다. 최적화 수행을 통해 얻은 파라미터를 이용해 SPICE simulation을 수행하여서 모델의 신뢰성을 보여 줄 수 있도록 한다. 실제 테스트 환경을 제공하기 위해, PRBS (Pseudo Random Binary Sequence) 생성회로를 이용하여 임의의 데이터 패턴을 형성하여 그림 3에 나오는 \( D_{0} \sim D_{2^{N}-1} \)에 해당하는 데이터를 시리얼 링크의 입력 데이터로 인가하도록 한다.</p>
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"표 3. 시리얼 링크 전송회로의 사용자 정의 사양 변수 중 Vout-min은 어떤 변수로 설명되고 있지?",
"표 3. 에서 Vout-min은 어떠한 데이터의 전압 폭을 나타내?",
"표3에서 나타내는 첫번째 항목의 변수는 뭐야?",
"그림 4에서 나타내는 알고리즘은 어떠한 것을 연결하는 과정을 나타내는가?",
"고속 시리얼 링크 전송회로의 시스템 레벨 모델링의 진행 과정은 어떻게 돼?",
"고속 시리얼 링크 전송회로의 시스템 레벨 모델링은 어떤 논리 게이트를 구조에 맞게 연결하는 방식인가?",
"표 3.에서 허용 가능한 최대 면적이라고 설명된 변수는 무엇이지?",
"표 3.에서 허용 가능한 최대 면적을 나타내는 영여 변수는 뭐라고 나타내?",
"본 연구에서 시스템 레벨에서 최적화를 가능케 한 방법은 무엇이지?",
"시스템 레벨의 모델에 어떠한 변수를 추가함으로 인해 시스템 레벨의 기능이 향상할 수 있었던거야?",
"최종 geometric programming 토대의 시스템 레벨 모델이 완료되면 어떤 과정들을 지나 디자인 파라미터들을 얻게되는가?",
"본 연구에서 제시된 모델의 신뢰도를 어떤 방법을 통해 보여줄 것이라고 하지?",
"논문에서 제시하는 모델의 신뢰를 나타내기 위해서는 어떤 실험을 수행하여야 하는가?",
"표 3. 시리얼 링크 전송회로의 사용자 정의 사양 변수에서 최종 단 부하 커패시턴스를 나타내는 변수는 무엇이지?",
"표 3에서 변수 마지막 항목은 뭘 나타내고 있어?",
"표 3. 시리얼 링크 전송회로의 사용자 정의 사양 변수에서 변수 N에 대한 설명은 어떻게 나타나있지?",
"표 3에서 나타내는 첫번째 변수의 설명은 뭐라고 나와있어?"
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37708cbd-ca05-4887-a54f-9cb1f8f2c78d
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인공물ED
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전류모드 논리 회로 기반의 고속 디지털 회로 디자인 최적화
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<h1>IV. 시뮬레이션 결과</h1><p>제시된 시스템 레벨의 모델을 증명하기 위해, 본 논문에서는 전류 모드 논리 회로 기반의 시리얼 링그 전송회로의 전력 소모량의 최적화를 수행한다. 기존의 시뮬레이션 기반의 최적화 방법과는 다르게 수식 기반의 모델을 GP toolbox 내부에 존재하는 solver가 수식 모델을 해결하는 과정에서 시뮬레이션을 수행하지 않기 때문에 설계 최적화에 소요되는 시간을 상당 부분 단축시킬 수 있다. 실제로 MATLAB 환경에서 최적화를 수행하는 시간은 Xeon(R) \( 2.67 \mathrm{GHz} \) quad-core CPU환경에서 23.1초이다. III장에서 제시된 최적화 방법을 따라, \( 90 \mathrm{nm} \)와 \( 45 \mathrm{nm} \) 두 가지 CMOS 공정에 적용시켰다. 표 4와 5에 나오듯이 실제 SPICE 시뮬레이션을 수행 결과와 모델에서 얻은 값을 비교 해 보았을 때, 모델링 오차의 최대값이 \( 5 \% \) 미만으로 나오는 것을 확인 할 수 있다. 이를 통해, 본 논문에서 제시된 수식 모델 기반의 최적화 틀이 공정 변화에 확장성이 있다는 것을 확인 할 수 있다. 뿐만 아니라, 원하는 출력 데이터 속도를 변화시키면서 얻은 최적화 결과를 통해 주어진 공정에 존재하는 전력 소모량과 데이터 속도 사이의 트레이드 오프 관계를 정량적으로 해석 가능하게 한다. 뿐만 아니라, 최종 출력 데이터의 전압 폭 또한 시스템 레벨의 입력 변수를 변경함으로써 손쉽게 변화시킬 수 있고 결과 또한 신뢰성이 있다는 것을 확인 할 수 있다.</p><table border><caption>표 4. 시스템 레벨의 증명을 위한 \( 90 \mathrm{~nm} \) CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Data rate</td><td rowspan=2>Vout_min[\( \mathrm{mV} \)]</td><td colspan=2>Power dissipation [\( \mathrm{mW} \)]</td><td rowspan=2>Eror[\( \% \)]</td><td rowspan=2>Power effcienceI[\( \mathrm{mW} \)/\( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)]</td><td rowspan=2>Vm [\( \mathrm{mV} \)]</td><td rowspan=2>Outout Jitter[\( \mathrm{ps}_{pp} \)]</td></tr><tr><td>Model</td><td>Simulation</td></tr><tr><td rowspan=2>4 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>5.850</td><td>6.035</td><td>3.15</td><td>1.509</td><td>200</td><td>1.50</td></tr><tr><td>400</td><td>10.991</td><td>11.1514</td><td>1.46</td><td>2.788</td><td>400</td><td>1.80</td></tr><tr><td rowspan=2>8 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>6.456</td><td>6.602</td><td>2.27</td><td>0.825</td><td>200</td><td>5.46</td></tr><tr><td>400</td><td>12.296</td><td>12.420</td><td>1.00</td><td>1.553</td><td>400</td><td>4.17</td></tr><tr><td rowspan=2>12 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>7.690</td><td>7.860</td><td>2.21</td><td>0.655</td><td>200</td><td>1.28</td></tr><tr><td>400</td><td>14.819</td><td>15.046</td><td>1.53</td><td>1.254</td><td>400</td><td>1.50</td></tr><tr><td rowspan=2>16 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>13.224</td><td>13.46</td><td>1.68</td><td>0.840</td><td>200</td><td>1.01</td></tr><tr><td>400</td><td>26.085</td><td>26.329</td><td>0.93</td><td>1.664</td><td>380</td><td>0.68</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 \( 45 \mathrm{~nm} \) CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Data rate</td><td rowspan=2>Vout_min[\( \mathrm{mV} \)]</td><td colspan=2>Power dissipation [\( \mathrm{mW} \)]</td><td rowspan=2>Eror[\( \% \)]</td><td rowspan=2>Power effcienceI[\( \mathrm{mW} \)/\( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)]</td><td rowspan=2>Vm [\( \mathrm{mV} \)]</td><td rowspan=2>Outout Jitter[\( \mathrm{ps}_{pp} \)]</td></tr><tr><td>Model</td><td>Simulation</td></tr><tr><td rowspan=2>20 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>7.627</td><td>7.865</td><td>3.12</td><td>0.393</td><td>198</td><td>1.69</td></tr><tr><td>400</td><td>14.806</td><td>15.024</td><td>1.47</td><td>0.751</td><td>392</td><td>2.06</td></tr><tr><td rowspan=2>24 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>8.769</td><td>8.980</td><td>2.41</td><td>0.374</td><td>200</td><td>1.52</td></tr><tr><td>400</td><td>17.819</td><td>17.637</td><td>1.02</td><td>0.742</td><td>392</td><td>1.70</td></tr><tr><td rowspan=2>28\( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>10.670</td><td>10.898</td><td>2.14</td><td>0.389</td><td>194</td><td>1.39</td></tr><tr><td>400</td><td>22.111</td><td>22.046</td><td>0.29</td><td>0.787</td><td>384</td><td>1.40</td></tr><tr><td rowspan=2>32 \( \mathrm{Gb} \)/\( \mathrm{s} \)</td><td>200</td><td>15.744</td><td>15.793</td><td>0.31</td><td>0.494</td><td>196</td><td>1.05</td></tr><tr><td>400</td><td>34.844</td><td>34.278</td><td>1.72</td><td>1.071</td><td>380</td><td>1.01</td></tr></tbody></table><p>\( 90 \mathrm{nm} \) CMOS 공정 기술에서 존재하는 최적의 전력 효율을 가지는 데이터 스피드는 대략적으로 \( 12 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)라는 것을 알 수 있다. 이 때의 출력 데이터의 eye-diagram을 그림 6에서 확인 할 수 있다. 이러한 결과가 나오게 되는 원인을 분석하게 되면, 저속 동작하는 전송회로의 경우에는 대부분의 전력 소비가 출력 드라이버에서 소모된다. 하지만 최적의 전력 효율 데이터 스피드인 \( 12 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \) 보다 고속 동작하는 전송회로의 경우에는, 데이터 스피드와 관계없이 상대적으로 일정한 전력 소모를 하는 프리드라이버와 출력 드라이버와는 달리 멀티플렉서와 래치에서 소모하는 전력이 급격히 증가하기 때문에 전력 효율이 떨어지게 된다. 또한 최적의 전력 효율 데이터 스피드인 \( 12 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)까지는 전력 효율과 출럭 데이터의 전압 폭과 선형적으로 비례하는 사실을 확인 할 수 있다. 하지만 그 이상의 데이터 속도에서는 해당 데이터 속도가 허용하는 전달 지연 시간을 만족시키기 위해 전류원이 공급하는 전류가 그만큼 많아지게 되고 또, 이를 차동쌍의 한 쪽 트랜지스터로 완전히 끌어오기 위해 차동쌍의 트랜지스터 사이즈가 커지게 된다. 이는 전류 모드 논리 게이트의 출력단에 존재하는 기생 커패시턴스가 커지게 되고 이는 전류 모드 논리 게이트가 바라보는 전체 커패시턴스가 증가하게 된다. 이레한 커패시턴스의 증가는 전체 전력 소모의 증가를 초래하게 된다. 이러한 영향은 그림 5에서 나타나듯이, 상대적으로 많은 전류를 소모하는 최종 출력 데이터의 전압 폭이 클수록 더 뚜렷이 나타나게 된다.</p><p>\( 45 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정을 적용시켰을 때도 마찬가지 이유로 인해 최적의 전력 효율을 가지게 하는 데이터 스피드가 존재한다. \( 45 \mathrm{nm} \) CMOS 공정을 적용시켜서 동일 최적화 과정을 거쳐 얻은 결과는 그림 7과 8과 같다. 이 경우에는 최적의 데이터 스피드가 대략 \( 24 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \) 정도 인 것을 그림 7을 통해 알 수 있고 이 때의 출력 데이터의 eye-diagram은 그림 8과 같다.</p>
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"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Error는 몇 \\( \\% \\)인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Error는 몇 \\( \\% \\)인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 200일 경우 Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 200일 경우 Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 4 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 8 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 12 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Eror의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Power effcience의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 200일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Outout Jitter의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 Data rate가 16 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min[\\( \\mathrm{mV} \\)]이 400일 때, Vm의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 200일 경우 Power effcience의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 200일 경우 Vm의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 400일 경우 Eror의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 400일 경우 Power effcience의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 400일 경우 Vm의 값은 얼마인가?",
"표 5. 시스템 레벨의 증명을 위한 45 \\mathrm{~nm}45 nm CMOS technology에서의 시리얼 링크 전송 회로의 시뮬레이션 결과에서 Data rate가 20 \\( \\mathrm{Gb} \\)/\\( \\mathrm{s} \\)이고 Vout_min이 400일 경우 Outout Jitter의 값은 얼마인가?"
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22f0aa4a-53ca-4aa1-8489-9d367c8f5556
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<h1>1. 서 론</h1><p>반도체 소자는 무어의 법칙(Moore’s Law)을 따라 집적도가 약 18개월마다 2배씩 증가하면서 집적회로(integratedcircuit, IC)의 성능 개선 및 소형화를 이루어 왔다. 그러나 최근 반도체 소자는 소형화에 물리적 한계를 맞게 되었고, 급증하는 입력/출력(I/O) 수로 인하여 집적도 향상이 매우 어려워졌다. 반도체 소자의 집적도 향상을 위한 방법 중 소자를 수직으로 적층시키는 3D 패키징 기술은, 특히 차세대 반도체의 핵심 기술 방향인 이종소자 집적화(heterogeneous integration) 기술을 이용한 시스템-인-패키지(system-in-package) 분야에서, 소자의 성능 향상 뿐 아니라 소형화, 신뢰성 향상, 그리고 제조 비용 절감 등의 장점을 가지고 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 소자의 적층 기술은 실리콘 관통 비아(through Si via, TSV),웨이퍼 연삭(thinning), 그리고 본딩(bonding)의 3가지 단위공정이 요구되며, 최근 미세 피치(pitch)와 고성능 수요로 인해 구리 본딩 공정이 핵심 기술로 대두되고 있다. 소자 적층을 위한 본딩 방법은 먼저 구조적인 측면에서 웨이퍼 대 웨이퍼(wafer-to-wafer) 본딩, 칩 대 칩(Chip-to-chip) 본딩, 칩 대 웨이퍼(Chip-to-wafer) 본딩으로 나뉘며,소재적인 측면에서는 금속 대 금속(metal-to-metal) 본딩, 고분자 또는 산화물을 이용한 유전체 대 유전체 본딩, 그리고 금속과 유전체를 동시에 본딩하는 하이브리드(hybrid) 본딩으로 나뉜다.</p><p>이 중 금속 대 금속 본딩은 금속 원자들의 확산에 의해 본딩되는 기술이며, 그 농안 본딩 소재로는 대부분 \( \mathrm{Sn} \) 계열의 소재가 사용되어 왔다. 차세대 3D 또는SIP 구조에서는 \( \mathrm{Sn} \) 계열의 소재가 아닌 \( \mathrm{Cu} \) 의 적용이 필요하며, 이는 \( \mathrm{Cu} \) 가 비교적 낮은 비용, 미세 피치 패턴 가능, 그리고 우수한 전기전도도 및 열전도도 특성을 가지고 있기 때문이다. 그러나 \( \mathrm{Cu} \) 는 응점이 높아 일반적으로 \( 400^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 고온 본딩이 필요하고, 낮은 산소 함량에도 자연산 화막을 형성하여 본딩 품질을 저하시킨다는 단점을 가지고 있다. 이에 구리산화막 형성을 방지하면서 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 온도를 낮추는 연구가 최근에 활발하게 발표되고 있다. Tan 연구진은 self-assembled monolayer(SAM) 표면처리를 이용해 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화를 방지한 후 \( 250^{\circ} \mathrm{C} \) 의 저온 본딩 결과를 보고하였고, 최근 아르곤 \( (\mathrm{Ar}) \) 과 질소 \( (\mathrm{N}_{2}) \)의 혼합가스 플라즈마를 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 표면 산화방지에 대하여 보고하였다, 반면, Kim 연구진은 순차적인 2단계 \( \mathrm{Ar} \) 과 \( \mathrm{N}_{2} \) 플라즈마를 이용하여 균일한 나노 구리질화물 \( \left(\mathrm{Cu}_{4} \mathrm{~N}\right) \) 을 형성하고, 이를 산화방지층으로 이용한 \( 260^{\circ} \mathrm{C} \) 와 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \mathrm{Cu} \) 본딩 결과를 보고하였다. 그러나, 구리 질화물은 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하에서는 분해가 어렵기 때문에 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하의 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 적용에는 쉽지 않을 것으로 보인다. 나노 금속 박막을 이용한 본딩 연구로는 Huang 연구진이 초박막 \( \mathrm{T1} \) 층을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화방지와 \( 180^{\circ} \mathrm{C} \) 저온 본딩을 발표하였고, Bonan 연구진이 \( \mathrm{Au} \) 를 패시베이션(passivation) 층으로 이용한 \( 140^{\circ} \mathrm{C} \) 에서의 저온 본딩을 보고하였다. 또한 최근에는 나노입자(nanoparticle)를 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 연구가 활발해지고 있는데, 이는 나노입자의 높은 비표면적(specific surface area), 높은 확산속도(diffusion rate), 그리고 낮은 변형(deformation) 때문이다. Liu 연구진은 PLD(pulsed laser deposition) 방법으로 증착된 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자를 이용하여 \( 180^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 본딩 계면에 보이드(void)가 없는 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 결과를 보고하였다. 한편, Chen 연구진은 나노입자가 아닌 스피터링으로 증착된 \( \mathrm{Ag} \) 박막을 이용하여 \( 180^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 칩 레벨 본딩을 진행하였고, 표면 거칠기를 줄이고 접촉 면적을 높여 본딩 품질이 향상된 결과를 발표하였다.</p><p>본 연구에서는 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화 방지와 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하의 \( \mathrm{Cu} \) 본딩을 위해 \( \mathrm{Cu} \) 와 금속 간 화합물(intermetallic compound) 생성이 없는 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩과 고상 확산을 연구하였다. 나노막 증착에는 밀도가 높고 접착력(adhesion)이 좋은 박막을 형성시키는 PLD나 스퍼터링 공정이 아닌 porous한 박막이 증착되는 이베포레이션(evaporation) 공정을 사용하였다. 일반적으로 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자나 \( \mathrm{Ag} \) 나노튜브(nanotube)의 경우 기존 반도체 제조공정과 호환성이 떨어지고, 특히 나노입자는 소결과정에서 보이드 조절이 쉽지 않은 단점이 있다. 반면, 이베포레이션 공정은 반도체 제조공정과 호완성이 매우 뛰어날 뿐 아니라 공정이 간단하고, 가격이 저렴하며, 고진공에서 낮은 접착력으로 증착되어 porous한 \( \mathrm{Ag} \) 나노막 증착에 유리한 장점을 제공한다.</p>
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"3D 패키징 기술은 어떤 기술을 통해 이루어지는가?",
"반도체 소자는 무슨 법칙을 따라 집적도가 약 18개월마다 2배씩 증가하면서 집적회로(integratedcircuit, IC)의 성능 개선 및 소형화를 이루었는가?",
"반도체 소자의 집적도는 약 18개월마다 2배씩 증가하며 어떤 것의 성능 개선과 소형화를 이루었는가?",
"반도체 소자의 집적도는 몇개월마다 몇배 증가하여 집적회로(integratedcircuit, IC)의 성능 개선 및 소형화를 이루었는가?",
"반도체 소자의 집적도를 약 18개월마다 2배씩 증가시키며 집적회로에서의 어떤 점을 발전시켜왔는가?",
"최근 반도체 소자의 소형화에 물리적 한계에 도달을 하고 설상가상으로 어떠한 상황으로 인해 집적도 향상이 어려워졌는가?",
"3D 패키징 기술의 장점은 무엇인가?",
"3D 패키징 기술은, 이종소자 집적화(heterogeneous integration) 기술을 통해 어떠한 분야에서 많은 연구가 진행이 되는가?",
"소자의 적층 기술은 어떤 것을 요구하는가?",
"소자 적층을 위한 본딩 방법 중 구조적인 측면은 어떤 식으로 나누어져 있는가?",
"차세대 3D 또는SIP 구조에서 Sn 계열의 소재가 아닌 어떤 적용이 필요로 하는가?",
"최근 미세 피치(pitch)와 고성능 수요로 인하여 곽광받고 있는 기술의 이름은 무엇인가?",
"금속 대 금속 본딩은 어떤 기술에 의해 본딩 되는 기술인가?",
"차세대 3D 또는SIP 구조에서 Cu 의 적용이 필요한 이유는 무엇인가?",
"Cu는 어떤 단점을 지니고 있나?",
"Cu는 몇도 이상의 본딩이 필요한가?",
"최근 대두 되고 있는 연구 발표의 내용은 무엇인가?",
"Tan 연구진은 어떤 방식의 표면처리를 이용하여 해 \\mathrm{Cu}Cu 표면의 산화를 방지하였는가?",
"Tan 연구진은 self-assembled monolayer(SAM) 표면처리를 이용하여 어떤 결과를 보고하였는가?",
"Tan 연구진은 최근 어떤 것들을 조합하여 Cu 표면 산화방지에 대하여 보고하였는가?",
"반도체 소자의 소형화의 한계와 급증하는 입력/출력(I/O) 수로 인하여 집적도 향상이 매우 어려워지자 집적도 향상을 위해 어떠한 방법을 채택하여 사용 중인가?",
"최근 어떤 이유로 인해 구리 본딩 공정이 핵심 기술로 대두되고 있는가?",
"소자 적층을 위한 본딩 방법 중 소재적인 측면에서는 어떤 방법으로 나누어져 있는가?",
"본딩 소재로는 대부분 어떤 소재가 사용되어 왔나?",
"Cu는 낮은 산소 함량에도 어떤 것을 형성하여 본딩 품질을 저하시키는가?",
"Huang 연구진이 본딩 연구로 활용한 것은 어떤 것인가?",
"Huang 연구진이 연구한 초박막 T1 층을 이용하였을 때 얻는 이점은 무엇인가?",
"Au 를 패시베이션(passivation) 층으로 이용하였을 때 얻을 수 있는 이점은 어떤 것인가?",
"Bonan 연구진은 어떤 층을 이용하여 140 ∘ C 에서의 저온 본딩을 보고할 수 있었는가?",
"나노입자를 통해 활발히 연구 되고 있는 본딩 연구는 무엇인가?",
"porous한 박막이 증착되는 이베포레이션(evaporation) 공정과 반대 되는 성향을 가진 공정법은 어떠한 것인가?",
"Chen 연구진은 스피터링으로 증착된 \\mathrm{Ag}Ag 박막을 이용하여 어떠한 연구 결과를 도출하였는가?",
"Chen 연구진은 나노입자가 아닌 다른 방법을 통해 연구 결과를 발표했다. 이 방법은 무엇인가?",
"최근 무슨 방식으로 Cu 본딩 연구가 활발히 진행이 되고 있는가?",
"Liu 연구진은 어떤 방법을 통해 연구 결과를 보고 하였는가?",
"나노입자 연구를 통해 얻을 수 있는 이점이 총 세 가지가 있다 이 세 가지는 어떤 것인가?",
"Ag 나노입자나 Ag 나노튜브(nanotube)의 단점은 무엇인가?",
"Liu 연구진은 PLD(pulsed laser deposition) 방법을 통해 어떤 결과를 이루어냈는가?",
"일반적으로 Ag 나노입자나 Ag 나노튜브(nanotube)의 경우 기존 반도체 제조공정과 호환성이 높고, 특히 나노입자는 소결과정에서 보이드 조절에 유리한 장점을 갖고 있다",
"본 연구에서는 Cu 표면 산화 방지와 200 ∘ C 이하의 Cu 본딩을 위해 어떠한 것을 연구를 하였는가?",
"나노막 증착에는 어떠한 공정을 사용하였는가?",
"Ag 나노막 증착에 유리한 장점을 제공하는 공정의 이름은 무엇인가?",
"이베포레이션 공정의 장점은 무엇인가?",
"나노막 증착에는 porous한 박막이 증착되는 이베포레이션(evaporation) 공정이 아닌 밀도가 높고 접착력(adhesion)이 좋은 박막을 형성시키는 PLD나 스퍼터링 공정이 사용되었다",
"Kim 연구진은 무엇을 이용하여 균일한 나노 구리질화물 \\( \\left(\\mathrm{Cu}_{4} \\mathrm{~N}\\right) \\) 을 형성하였는가?",
"Kim 연구진은 나노 구리질화물 \\( \\left(\\mathrm{Cu}_{4} \\mathrm{~N}\\right) \\)을 형성하고 본딩 결과를 보고하였는데 이 본딩 결과의 내용은 무엇인가?",
"Kim 연구진은 순차적인 2단계 \\( \\mathrm{Ar} \\) 과 \\( \\mathrm{N}_{2} \\) 플라즈마를 이용하여 무엇을 형성하였나?",
"구리 질화물은 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이하에서는 분해가 쉽다는 결과로 200 ∘ C 이하의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 적용 또한 긍정적으로 바라보고 있는 추세인가?",
"Huang 연구진은 무엇을 이용하여 Cu 표면의 산화방지와 \\( 180^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 저온 본딩을 발표였는가?",
"본 연구는 무엇을 위해 Cu 와 금속 간 화합물(intermetallic compound) 생성이 없는 \\( \\mathrm{Ag} \\)나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\)본딩과 고상 확산을 연구를 진행하였는가?"
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<h1>초 록</h1><p>차세대 반도체 기술은 이종소자 집적화(heterogeneous integration)를 이용한 시스템-인-패키징(system-in-package, SIP) 기술로 발전하고 있고, 저온 \( \mathrm{Cu} \) 본딩은 SIP 구조의 성능 향상과 미세 피치 배선을 위해서 매우 중요한 기술이라 하겠다. 본 연구에서는 porous한 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용하여 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화 방지 효과와 저온 \( \mathrm{Cu} \) 본딩의 가능성을 조사하였다. \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 의 저온 영역에서 \( \mathrm{Ag} \) 가 \( \mathrm{Cu} \) 로 확산되는 것보다 \( \mathrm{Cu} \) 가 \( \mathrm{Ag} \) 로 확산되는 것이 빠르게 관찰되었고, 이는 저온에서 \( \mathrm{Ag} \) 를 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 간의 고상 확산 본딩이 가능함을 나타내었다. 따라서 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본당을 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 진행하였고, 본딩 계면의 전단 강도는 \( 23.27 \mathrm{MPa} \) 로 측정되었다.</p>
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"차세대 반도체 기술은 이종소자 집적화(heterogeneous integration)를 이용한 기술로 발전하고 있는가?",
"차세대 반도체 기술은 무엇을 이용한 시스템-인-패키징(system-in-package, SIP) 기술로 발전하고 있는가?",
"시스템-인-패키징(system-in-package, SIP) 기술은 이종소자 집적화(heterogeneous integration)를 이용한 기술인가?",
"SIP는 system-in-package의 약자인가?",
"system-in-package의 약자는 무엇인가?",
"시스템-인-패키징의 영문 약자는 무엇인가?",
"시스템-인-패키징의 영문 약자는 SIP인가?",
"저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩은 무엇의 성능 향상을 위해 중요한 기술인가?",
"어떤 본딩은 SIP 구조의 성능 향상을 위해 중요한 기술인가?",
"저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩은 SIP 구조의 성능 향상을 위해 중요한 기술인가?",
"저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩은 무엇의 배선을 위해 중요한 기술인가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 어떤 효과와 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 가능성을 조사하는데 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하였는가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 산화 방지 효과와 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 가능성을 조사하는데 porous한 무슨 나노막을 이용하였는가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 산화 방지 효과와 어떤 본딩의 가능성을 조사하는데 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하였는가?",
"본 논문에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 어떤 본딩을 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였는가?",
"본 논문에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 몇\\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였는가?",
"본 논문에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 \\(200 ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였는가?",
"본 논문에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 계면의 전단 강도는 몇 \\( \\mathrm{MPa} \\)로 측정되었는가?",
"본 논문에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 계면의 전단 강도는 몇 \\( \\mathrm{MPa} \\)로 측정되었는가?",
"본 논문에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 계면의 전단 강도는 \\(23.27 \\mathrm{MPa} \\)로 측정되었는가?",
"차세대 반도체 기술은 이종소자 집적화(heterogeneous integration)를 이용한 어떤 기술로 발전하고 있는가?",
"차세대 반도체 기술은 시스템-인-패키징(system-in-package, SIP)기술로 발전하고 있는가?",
"시스템-인-패키징(system-in-package, SIP) 기술은 무엇을 이용한 기술인가?",
"저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩은 미세 피치 배선을 위해 중요한 기술인가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 산화 방지 효과와 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 가능성을 조사하는데 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하였는가?",
"몇\\({\\circ} \\mathrm{C} \\)의 저온 영역에서 \\( \\mathrm{Ag} \\)가 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로 확산되는 것보다 \\( \\mathrm{Cu} \\)가 \\( \\mathrm{Ag} \\)로 확산되는 것이 빠르게 관찰되었는가?",
"본 논문에서는 어떤 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본당을 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였는가?",
"본 논문에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 몇\\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였는가?",
"본 논문에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 계면의 무엇이 \\( 23.27 \\mathrm{MPa} \\)로 측정되었는가?",
"본딩 계면의 전단 강도의 측정 단위는 \\( \\mathrm{MPa} \\)인가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 산화 방지 효과와 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 가능성을 조사하는데 어떠한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하였는가?",
"본 연구에서는 무엇 표면의 산화 방지 효과와 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 가능성을 조사하는데 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하였는가?"
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<h1>3. 결과 및 토론</h1><p>\( \mathrm{Ag} \) 나노막의 구조와 형상을 관찰하기 위해 \( \mathrm{Ag} \) 나노막 단면을 TEM으로 분석하였다. Fig. 2에서 보듯이 \( \mathrm{Ag} \) 나노막은 약 \( 15 \mathrm{~nm} \) 두께로 증착되었으며, 균일하고 밀도가 높은 결정 박막 형태가 아닌 다소 porous 한 막으로 증착되었다. 일부 \( \mathrm{Ag} \) 입자들이 불규칙하게 표면에서 위로 자란 형상이 보이고, 계면에서는 \( \mathrm{Cu}(111) \) 결정 방향을 따르는 듯 보이나 전체적으로는 뭉쳐있는 입자 형태를 띄고 있다. 하지만, \( \mathrm{Ag} \) 나노막은 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화를 방지하기에는 충분한 것으로 XPS 측정 결과(Fig. 3)에서 확인할 수 있다.</p><p>먼저 \( \mathrm{Ag} \) 와 \( \mathrm{Cu} \)의 확산 거동을 분석하기 위해 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 \( \mathrm{Cu} \) 박막 위에 증착한 후 상온에서 1시간 유지된 시편과 핫 플레이트에서 각각 \( 100^{\circ} \mathrm{C}, 150^{\circ} \mathrm{C}, 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1시간 농안 가열한 시편을 XPS depth profile 측정을 통하여 온도에 따른 \( \mathrm{Ag} \) 의 \( \mathrm{Cu} \) 내로의 확산과 \( \mathrm{Cu} \) 의 \( \mathrm{Ag} \) 내로의 확산을 분석하였다. Fig. 3의 \( \mathrm{Ag} 3 \mathrm{d} \) profilc(a) 과 \( \mathrm{Cu} 2 \mathrm{p} \) profile(b)에서 보면 온도가 증가함에 따라 표면에서 \( \mathrm{Ag} \) 농도는 줄어들고 \( \mathrm{Cu} \) 농도가 증가하였으며, \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 표면에 \( \mathrm{Ag} \) 가 거의 존재하지 않는 것을 볼 수 있다. Fig. 3(c)의 \( \mathrm{O} 1 \mathrm{s}\) profilc에서도 상온에서는\( \mathrm{Ag} \) 에 의해 표면산화가 거의 일어나지 않지만, 온도가 증가함에 따라 \( \mathrm{Cu} \) 가 표면으로 확산되고, 빠르게 표면산화가 일어나는 것을 보였고, 산소의 구리 내부로의 확산도 확인할 수 있다. \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)에서 1 시간 후 \( \mathrm{Ag} \) 는 약 \( 74 \% \) 가 표면에서 구리 내부로 확산되었는데, 이는 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 이하에서 \( \mathrm{Cu} \) 본딩을 진행해도 \( \mathrm{Cu} \) 의 본딩 계면으로의 빠른 확산으로 인해 본딩 계면에서 순수 \( \mathrm{Cu} \) 본딩이 층분히 이루어질 수 있다는 것을 설명한다. 또한, Fig. 3(a)와 3(c) 결과를 \( \mathrm{Ag} \) 나노막이 없는 구리 시편의 상온에서의 XPS 결과와(Fig. 4) 비교해 볼 때 \( 15 \mathrm{~nm} \) 의 \( \mathrm{Ag} \) 나노막의 구리 산화방지 효과를 확인할 수 있다. 그리고, 아레니우스(Arrhenius) 방정식을 이용하여 표면에서 \( \mathrm{Ag} \) 가 \( \mathrm{Cu} \) 로 확산되는 경우와 \( \mathrm{Cu} \) 가 \( \mathrm{Ag} \) 로 확산되는 경우에 필요한 활성화 에너지(activation energy)를 계산하였고, Fig. 5에 나타내었다. 활성화 에너지 \( \left(\mathrm{E}_{\mathrm{a}}\right) \) 는 온도(\(T\))별 XPS에서 측정된 원소의 양(\(K\))을 다음의 아레니우스(Arrhenius) 방정식에서 대입하여 계산하였다.</p><p>\[ \begin{array}{l} K=A \exp \left(\frac{-E_{a}}{R T}\right) \\ \ln (K)=\ln (A)-\left(\frac{E_{a}}{R}\right) \frac{1}{T} \end{array} \]</p><p>\( K \) 는 표면에서의 원소 농도, \( A \) 는 확산 상수, \( E_a \) 는 활성화에너지, \( T \) 는 절대온도, 그리고 \( R \) 은 기체상수 \( (8.314 \mathrm{J} \cdot \mathrm{mol}^{-1} \cdot \mathrm{K}^{-1} \) )이다. Fig. 5에서 \( \mathrm{Ag} \) 의 양은 표면에서 감소하고, \( \mathrm{Cu} \) 의 양은 표면에서 증가하기 때문에 두 기울기는 반대로 나타나는 것이고, \( \mathrm{Ag} \) 의 \( \mathrm{Cu} \) 로의 활성화 에너지는 \( \mathrm{Cu} \)의 \( \mathrm{Ag} \) 로의 활성화에너지와 비교하여 약 \( 3.95 \) 배 높게 나왔다. 이는 이베포레이션에 의해 porous하게 증착된 \( \mathrm{Ag} \) 나노막으로의 \( \mathrm{Cu} \) 확산이 빠르게 진행되는 것으로 설명된다.</p>
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"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 관찰했을 때 일부 입자들은 어디에서 불규칙하게 생성되어 있는가?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막의 형태를 알기 위해서는 무엇으로 단면을 분석해야 하는가?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막은 무엇 표면의 산화를 방지하기에 충분한가?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막이 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면의 산화를 막기에 충분하다는 사실은 어떻게 알 수 있는가?",
"온도에 따른 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 내로의 확산을 분석하기 위해 어떤 방법을 사용하는가?",
"표면에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 가 거의 존재하지 않는 온도는 몇 도 인가?",
"상온에서는 \\( \\mathrm{Ag} \\)에 의한 무엇이 거의 일어나지 않을까?",
"온도가 상승함에 따라 산소는 어디로 확산하는가?",
"왜 \\( 100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이하에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행해도 본딩이 충분히 이루어질 수 있을까?",
"표면에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 가 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로 확산되는 경우에 요구되는 활성화 에너지를 계산하는 데 필요한 방정식은 무엇인가?",
"\\( 100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 1시간 후 어느 정도의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 가 표면에서부터 구리 내부로 이동하였는가?",
"온도가 증가함에 따라 표면에서의 농도가 감소하는 것은 무엇인가?",
"\\( 100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이하에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행해도 순수 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩이 층분히 이루어질 수 있을까?",
"TEM을 이용해서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막의 구조를 살펴볼 수 있을까?",
"XPS depth profile 측정을 통해 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 내로의 확산을 알아볼 수 있을까?",
"아레니우스 방정식을 통해서 활성화 에너지를 알아낼 수 있을까?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 나노막은 \\( \\mathrm{Ag} \\) 표면의 산화를 방지하기에 충분해?",
"\\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 표면에 존재하는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 농도는 아주 낮은가?",
"상온에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 로 인한 표면산화가 잘 일어날까?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 입자들은 전반적으로 흩어져 있는 모습을 띄고 있어?",
"온도가 감소한다면 표면에 존재하는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 농도는 증가할까?"
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<p>\( 1.5 \mathrm{~cm} \times 1.5 \mathrm{~cm} \) 크기의 \( \mathrm{Ag} \) 나노막이 증착된 \( \mathrm{Cu} \) 웨이퍼 blanket 시편 두 개를 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도 그리고 \( 30 \mathrm{MPa} \) 의 압력으로 대기 상태에서 heating press 장비를 이용하여 본딩하였다. 본딩 후 단면을 FESEM으로 관찰하였고, EDS로 원소 분석을 진행하였다. Fig. 6의 FESEM 이미지 보면 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩의 경우 \( \mathrm{Cu} \) 계면에 작은 원형 형태의 void가 존재하지만, 계면의 대부분은 본딩을 한 것으로 보인다. 그러나, \( \mathrm{Ag} \) 나노막이 없는 \( \mathrm{Cu} \) 본딩은 계면에 길게 본딩되지 않은 영역이 많은 것을 관찰할 수 있다. 한편, Fig. 3(a)의 XPS 결과를 볼 때 \( \mathrm{Ag} \) 는 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1시간 후 본딩 계면에서 약 \( 30 \mathrm{~nm} \mathrm{Cu} \) 내로 확산되어 들어 갔을 것으로 예상하지만, Fig. 6의 EDS 원소 분석의 경우 현재 이미지의 스케일(scale)로는 본딩 전 계면에 있었던 \( 15 \mathrm{~nm} \) 두께의 \( \mathrm{Ag} \) 가 본딩 계면에서 \( \mathrm{Cu} \) 내부로 얼마나 확산이 되었는지 정확하게 알 수는 없었다. 다만 \( \Lambda \mathrm{g} \) 는 계면에서 완전히 \( \mathrm{Cu} \) 내부로 확산되지 않고 원자 상태로 흩어져 본딩 계면 근처에 남아 있는 것으로 확인된다.</p><p>정량적 본딩 품질 비교를 위해서 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 시편과 동일 한 조건에서 본딩된 \( \mathrm{Ag} \) 나노막이 없는 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 시편의 shear test를 진행하였다. 본딩된 시편을 \( 2 \mathrm{~mm} \times 2 \mathrm{~mm} \) 크기로 절단하여 shear test에 사용하였고, 본딩된 하부 시편의 실리콘 웨이펴 부분을 고정하고, 상부 시편의 실리콘 웨이펴 부분을 툴 팁 속도 \( 600 \mu \mathrm{m} / \mathrm{ sec} \)로 밀어내어 본딩된 시편의 계면 분리를 유도하였다. Shear test는 30회 측정 후 평균값으로 확정되었고, Fig. 7에 나타내었다. Shear test 중 \( \mathrm{Cu} \) 본딩 계면이 떨어지지 않고 시편이 완전히 부서진 경우나 \( \mathrm{Cu} \) 계면에서 분리된 경우는 평균 측정 값에 포함하였고, \( \mathrm{Cu} \) 계면보다 \( \mathrm{Ti}^{2} \) 와 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 계면이 먼저 분리된 경우는 측정 값에서 제외하였다. \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 사용하지 않는 \( \mathrm{Cu}\)-\(\mathrm{Cu} \) 본딩의 평균 전단 강도는 \( 23.25 \mathrm{MPa} \) 로 \( 43 \% \) 높게 측정되었다. 반면 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩의 경우 평균 전단 강도 측정값에 편차가 매우 크게 나타났는데, 이는 많은 시편이 \( \mathrm{Cu} \) 계면이 분리되기 전에 완전히 파괴되었기 때문이었다. 따라서 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 사용한 접합부의 실제 전단 강도 값은 현재의 측정값보다 높을 것으로 예상된다.</p>
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"XPS 결과에서 \\( \\mathrm{Ag} \\)는 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 1시간 후 본딩 계면에서 약 몇\\(\\mathrm{~nm} \\mathrm{Cu} \\) 내로 확산되어 들어갈 것으로 예상해?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용한 접합부의 어떤 값이 현재의 측정값보다 높을 것으로 예상 돼?",
"나노막이 증착된 \\( \\mathrm{Cu} \\) 웨이퍼 blanket 시편의 크기는 어떻게 돼?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 웨이퍼 blanket 시편 두 개를 어떤 대기 상태에서 본딩해?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 웨이퍼 blanket 시편을 본딩하는 장비는 뭐야?",
"본딩 한 구리 웨이퍼 blanket 시편을 무엇으로 관찰해?",
"나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 시편과 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막이 없는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩 시편을 동일 한 조건에서 shear test를 진행한 이유는 뭐야?",
"정략적 본딩 품질 비교를 위해서 사용한 시험의 이름은 뭐야?",
"본딩된 시편의 계면 분리는 어떻게 유도 해?",
"shear test에 사용한 본딩된 시편의 크기는 몇이야?",
"30회 측정 후 Shear tests는 무슨값으로 확정 되었어?",
"Shear test에서 평균값과 측정값을 구분한 방법은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하지 않는 \\( \\mathrm{Cu}\\)-\\(\\mathrm{Cu} \\) 본딩에서 \\( 23.25 \\mathrm{MPa} \\) 로 높게 측정된건 뭐야?",
"은 나노막을 사용하지 않는 구리-구리 본딩의 평균 전단 강도는 \\( 23.25 \\mathrm{MPa} \\) 로 어떻게 측정되었어?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하지 않는 \\( \\mathrm{Cu}\\)-\\(\\mathrm{Cu} \\) 본딩의 평균 전단 강도 몇이야?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩에서 평균 전단 강도 측정값에 무엇이 크게 나타났어?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 경우 평균 전단 강도 측정값에 편차가 매우 크게 나타난 이유는 뭐야?",
"\\( \\Lambda \\mathrm{g} \\) 는 계면에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 내부로 확산되지 않고 어떤 상태로 흩어져?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 경우 구리 계면에 원형 형태의 void가 존재해?",
"EDS 원소 분석은 본딩 계면에서 구리 내부로 얼마나 확산이 되었는지 정확하게 알 수는 없어?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막이 없는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 계면은 본딩이 잘 되지 않아?",
"시편의 \\( \\mathrm{Si} \\) 웨이펴 부분을 툴 팁 속도 \\( 600 \\mu \\mathrm{m} / \\mathrm{ sec} \\)로 밀어내어 본딩된 시편의 계면 분리를 발생시켜?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용한 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 경우 많은 시편이 구리 계면이 분리되기 전에 파괴되었어?",
"Shear test는 30회 측정 후 평균값으로 지정 되었어?",
"본문에서 \\( \\mathrm{Au} \\) 웨이퍼 blanket 시편 두 개를 사용해?",
"은 나노막을 사용한 접합부의 실제 전단 강도 값은 현재의 측정값보다 높아?"
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<h1>2. 실험 방법</h1><p>8 인치 실리콘 웨이퍼(p-type, (100)) 위에 oxidation furnace를 이용하여 실리콘 옥사이드 \( \left(\mathrm{SiO}_{2}\right) \) 막을 \( 700 \mathrm{~nm} \)로 균일하게 성장시킨 후 파워 \( 2,500 \mathrm{~W} \) 와 압력 \( 3.7 \times 10^{-3} \mathrm{torr} \)의 DC 스퍼터링(SRN-110, SORONA Inc.) 방법으로 \( \mathrm{Ti} ~ 50 \mathrm{~nm} \) 와 \( \mathrm{Cu} ~ 1 ~ \mu \mathrm{m} \) 박막을 순차적으로 증착하였다. 이후 e-beam evaporator(SRN-200, SORONA Inc.)를 이용하여 \( \mathrm{Cu} \) 박막 위에 평균 두께 약 \( 15 \mathrm{~nm} \) 의 porous한 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 증착하였고, 증착 속도는 약 \( 1 \mathrm{~nm} / \mathrm{sec} \) 이었다. E-beam evaporator 내 도가니(crucible)에 granule 형태 \( (3 \sim 5 \mathrm{~nm}) \) 의 \( \mathrm{Ag} \) 를 약 \( 70 \% \) 넣어 녹인 후 증착을 진행하였고, \( \mathrm{Ag} \) 나노막의 오염을 막고 \( \mathrm{Ag} \) 가 기상에서 분자와 충돌하여 scattering하는 것을 최소화하기 위해 작동 압력(working pressure)을 약 \( 2.7 \times 10^{-6} \mathrm{torr} \) 이하로 한 후 증착을 실시하였다. 증착된 \( \mathrm{Ag} \) 나노막의 단면은 투과전자현미경(Transmission Electron Microscopy, TEM, TM 80-300, Titan)으로 확인하였다.</p><p>본딩 공정에서 \( \mathrm{Ag} \) 나노막의 \( \mathrm{Cu} \) 내 확산 거동을 분석하기 위해 본딩 전 고상 확산 테스트를 진행하였다. 상온에서 유지된 시편과 핫 플레이트(hot plate)에서 각각 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \), \( 150^{\circ} \mathrm{C} \), 그리고 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1시간 동안 가열한 시편들을 엑스선 광전자 분광법(X-ray Photoelectron Spectroscopy, XPS, K-Alpha XPS system, Thermo Fisher Scientific)의 depth profile을 이용하여 \( \mathrm{Ag} \) 와 \( \mathrm{Cu} \) 원소의 확산 거동을 분석하였다. \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용한 \( \mathrm{Cu} \) 본딩은 두 개의 \( 1.5 \mathrm{~cm} \times 1.5 \mathrm{~cm} \) 크기의 blanket 시편을 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도, \( 30 \mathrm{MPa} \)의 압력에서 1 시간 동안 heating press (D3p-05j, Daeheung science)를 이용하여 열 압착 본딩을 진행하였다. 본딩 시편 제작 과정은 Fig. 1에 도식도로 설명하였다. 본딩 계면의 품질은 전단강도 (shear test, DAGE 4800, DAKO) 측정으로 분석하였고, 전계방출주사전자현미경(Field Emission Scanning Electron Microscopy, FESEM, Apreo S HiVac, FEI)과 에너지 분산형 분광법(Energy Dispersive Spectro-scopy, EDS, XFlash61100, BRUKER)을 이용하여 본딩 시편의 단면 분석을 진행하였다.</p>
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"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막의 오염을 막고 \\( \\mathrm{Ag} \\) 가 기상에서 분자와 충돌하여 scattering하는 것을 최소화하기 위한 증착 방법은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Ti} ~ 50 \\mathrm{~nm} \\) 와 \\( \\mathrm{Cu} ~ 1 ~ \\mu \\mathrm{m} \\) 박막을 증착시킨 방법은 뭐야?",
"8 인치 실리콘 웨이퍼(p-type, (100)) 위에 실리콘 옥사이드 \\( \\left(\\mathrm{SiO}_{2}\\right) \\) 막을 \\( 700 \\mathrm{~nm} \\)로 균일하게 성장시키기 위해 이용된 것은 뭐야?",
"박막을 증착 시키는 정렬 방법은 무엇인가?",
"실리콘 옥사이드 \\( \\left(\\mathrm{SiO}_{2}\\right) \\) 막을 성장시킨 곳은 어디야?",
"실리콘 웨이퍼(p-type, (100)) 위에 \\( 700 \\mathrm{~nm} \\)로 균일하게 성장시킨 것은 뭐야?",
"파워 \\( 2,500 \\mathrm{~W} \\) 와 압력 \\( 3.7 \\times 10^{-3} \\mathrm{torr} \\)의 DC 스퍼터링(SRN-110, SORONA Inc.) 방법으로 순차적으로 증착시킨 것은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 박막 위에 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 증착 시키기 위해 이용된 것은 뭐야?",
"e-beam evaporator를 이용하여 porous한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 증착한 곳은 어디야?",
"\\( \\mathrm{Cu} \\) 박막 위에 증착된 나노막은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막의 형태는 어때?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막의 증착 속도는 어떻게 돼?",
"E-beam evaporator 내 증착이 진행된 곳은 어디야?",
"도가니에 넣어 녹인 Ag의 형태는 뭐야?",
"도가니에 Ag를 얼마나 넣었나요?",
"작동 압력(working pressure)을 약 \\( 2.7 \\times 10^{-6} \\mathrm{torr} \\) 이하로 한 후 증착을 시킨 이유는 뭐야?",
"도가니에 Ag를 넣은 후의 증착 진행 방법은 뭐야?",
"Ag 가 기상에서 충돌해 scattering할 수 있는 것은 뭐야?",
"작동 압력(working pressure)을 약 \\( 2.7 \\times 10^{-6} \\mathrm{torr} \\) 이하로 하는것은 Ag의 scattering 현상을 어떻게 하기 위해서야?",
"Ag 가 기상에서 분자와 충돌하여 생기는 현상은 뭐야?",
"증착된 Ag 나노막의 단면을 관찰하는 도구는 뭐야?",
"Ag 나노막의 Cu 내 확산 거동 분석을 위해 본딩전 할 것은 뭐야?",
"본딩 전 고상 확산 테스트를 진행하는 이유는 뭐야?",
"시편과 핫 플레이트의 가열 시간은 얼마야?",
"가열한 시편들로 Ag 와 \\mathrm{Cu}Cu 원소의 확산 거동을 분석하기 위해 이용하는 것은 뭐야?",
"엑스선 광전자 분광법의 depth profile을 이용해 분석하는 것은 뭐야?",
"열 압착 본딩이 진행된 Cu 본딩은 무엇을 이용 하였는가?",
"blanket 시편의 크기는 얼마야?",
"Cu 본딩의 열 압착 본딩을 진행 방법은 뭐야?",
"Cu 본딩은 몇 개의 blanket 시편 이용했나요?",
"blanket 시편의 heating press 이용 시간은 얼마야?",
"본딩 계면의 품질 분석을 위해 측정하는 것은 뭐야?",
"전단강도 측정으로 분석할 수 있는 것은 뭐야?",
"본딩 시편의 단면 분석을 위해 이용하는 것은 뭐야?",
"전계방출주사전자현미경과 에너지 분산형 분광법으로 분석 가능한 것은 뭐야?",
"투과전자현미경으로 확인하는 것은 뭐야?",
"시편과 핫 플레이트의 유지 상태는 어때?",
"엑스선 광전자 분광법의 depth profile을 이용해 확산 거동을 분석 하는 것은 무엇인가?",
"열 압착 본딩을 진행한 blanket 시편의 온도는 얼마야?",
"열 압착 본딩에 이용된 도구는 뭐야?",
"blanket 시편의 압력은 얼마인가?",
"실리콘 옥사이드막을 얼마로 균일하게 성장 시켰을까?",
"나노막의 오염을 막고 Ag 가 기상에서 분자와 충돌해 scattering하는 것을 최소화하기 위해 작동 압력을 얼마로 해?"
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02520dc0-fa81-4b40-91ad-d9452dfa86b6
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인공물ED
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저온 \(\mathrm{Cu/Ag-Ag/Cu}\) 본딩에서의 \(\mathrm{Ag}\) 나노막 효과
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{Cu} \) 표면을 산화로부터 보호하면서 저온 \( \mathrm{Cu} \) 본딩을 진행하기 위해 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용하였다. \( \mathrm{Ag} \) 나노막은 e-bcam evaporator 장비를 이용하여 약 \( 15 \mathrm{~nm} \) 를 증착하였고, \( \mathrm{Ag} \) 나노막은 porous한 형테로 \( \mathrm{Cu} \) 의 \( \mathrm{Ag} \) 로의 확산을 용이하게 하였고, \( \mathrm{Cu} \) 의 \( \mathrm{Ag} \) 로의 확산이 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하의 온도 영역에서 \( \mathrm{Ag} \) 의 \( \mathrm{Cu} \) 로의 확산보다 낮은 활성화 에너지를 가짐을 확인하였다. \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용하여 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( \mathrm{Cu} \) 본딩을 진행한 결과 \( \mathrm{Cu} \) 의 산화 방지 뿐 아니라 전단 강도 값 또한 \( 23.27 \mathrm{~MPa} \) 로 \( \mathrm{Cu} \)-\( \mathrm{Cu} \) 본딩의 측정값보다 \( 43 \% \) 우수한 결 과를 나타내었다. 이러한 결과는 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용하면 \( \mathrm{Cu} \) 표면의 산화 방지 효과 뿐 아니라 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하의 낮은 온도에서도 \( \mathrm{Cu} \) 본딩이 가능한 것을 보여주었다. 본 연구 결과를 토대로 \( \mathrm{Ag} \) 나노막을 이용하여 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하의 보다 낮은 온도에서 본딩을 유도하는 한편, 본딩 시간을 줄이고, 후속 열처리를 통해 \( \mathrm{Cu} \) 본딩이 강화되는 후속 연구를 수행하고자 한다.</p>
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"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Au} \\) 표면을 보호하기 위해 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였나?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하여 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행한 결과 전단 강도 값이 \\( 23.27 \\mathrm{~MPa} \\) 로 높게 나타났는데, 이는 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 몇 %나 높은 수치인가?",
"\\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하여 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행한 결과 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 산화 방지 뿐 아니라 전단 강도 값 또한 \\( 23.27 \\mathrm{~MPa} \\) 로 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 \\( 43 \\% \\) 우수했는데, 이러한 결과가 나타내는 것은 무엇인가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하여 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행했을 때 전단 강도 값이 높게 나타났는데, 이는 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 \\( 48 \\% \\) 높은 수치인가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 이용하여 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행한 결과 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 산화 방지 뿐 아니라 전단 강도 값 또한 \\( 23.27 \\mathrm{~MPa} \\) 로 높게 나타났는데, 이는 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 얼마나 높은 수치인가?",
"본 실험에서 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 \\( 43 \\% \\) 우수한 결과를 보인 전단 강도는 얼마인가?",
"저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였는데, 이 때 \\( 300^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이하에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 로의 확산이 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로의 확산보다 낮은 활성화 에너지를 나타냈는가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 산화로부터 지키며 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 수행하기 위하여 \\mathrm{Au} \\) 나노막을 사용하였는가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 산화 방지 뿐 아니라 전단 강도 값 또한 \\( 23.27 \\mathrm{~MPa} \\) 로 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 우수한 결과를 보인 온도는 얼마인가?",
"본 연구에서는 어떤 나노막을 사용하여 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 산화로부터 보호하면서 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 수행하였는가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면이 산화되지 않음과 동시에 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 수행하기 위하여 어떤 물질을 나노막으로 사용하였는가?",
"저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였는데, 이 때 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이하에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 로의 확산이 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로의 확산보다 높은 활성화 에너지를 나타냈는가?",
"본 연구에서는 무슨 금속의 표면이 산화되지 않도록 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였는가?",
"본 연구에서 Ag 나노막을 증착하기 위해 사용한 장비는 무엇인가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 산화에서부터 지키기 위해 저온 \\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행할 때 사용한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막은 non-porous한 형태를 띄는가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 산화로부터 보호하면서 저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 사용한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막은 어떠한 형태를 띄었는가?",
"본 연구에서 e-bcam evaporator 장비를 이용해 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 총 몇 nm 증착시켰는가?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 지키는 저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였는데, 이 때 몇 도 이하에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 로의 확산이 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로의 확산보다 낮은 활성화 에너지를 나타냈는가?",
"본 연구에서 e-bcam evaporator 장비를 이용해 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 얼마나 증착시켰는가?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Cu} \\) 표면을 산화에게 지키기 위해 저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 사용한 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막은 무슨 형태인가?",
"본 연구에서는 저온\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩을 진행하기 위하여 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였는데, \\( \\mathrm{Cu} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\) 로의 확산이 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 \\( \\mathrm{Cu} \\) 로의 확산보다 낮은 활성화 에너지를 가진 온도는 몇 도인가?",
"본 실험에서 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 \\( 43 \\% \\) 우수한 결과를 보인 전단 강도는 몇인가?",
"본 연구에서 e-bcam evaporator 장비를 이용해 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 총 20nm 증착시켰는가?",
"본 실험에서 \\( \\mathrm{Cu} \\)-\\( \\mathrm{Cu} \\) 본딩의 측정값보다 \\( 43 \\% \\) 우수한 결과를 보인 전단 강도는 \\( 23.27 \\mathrm{~MPa} \\) 이 맞는가?",
"본 연구에서는 무슨 금속의 표면을 지키기 위해 \\( \\mathrm{Ag} \\) 나노막을 사용하였나?"
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