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인공물ED
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경쟁시장내의 수요자원입찰을 고려한 모선별 한계가격의 구성요소산정 기법
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<h2>3.3 수요자원입찰을 고려한 모선별 한계가격의 구성요소 분헤 방법론</h2><p>식 (5)에서 발전제약에 대한 제약이 발생하지 않으면 발전기가 달려있는 모선의 한계가격은 발전기의 한계비용과 동일하게 된다. 또한, 모선별 한계가격의 구성요소는 식 (6)과 같이 일반화된 분해가 가능하다.</p><p>\( \begin{aligned} {\left[\begin{array}{c}\lambda^{P} \\ \lambda^{Q}\end{array}\right]=} &-\left[J^{T}\right]-1\left[\begin{array}{c}A_{\theta}^{P_{R}} \\ A_{V}^{P_{I R}}\end{array}\right] \lambda_{R}^{P}-\left[J^{T}\right]^{-1}\left[A_{V}^{V}\right]\left(\bar{\rho}^{V \cdot \max } \text { or } \bar{\rho} V, \text { min }\right) \\ &-\left[J^{T}\right]-1\left[\begin{array}{c}A_{\theta}^{f} \\ A_{V}^{f}\end{array}\right]\left(\bar{\rho}_{P_{i j}}^{\max } \text { or } \bar{\rho}_{P_{i j}}^{\min }\right) \end{aligned} \)<caption>(6)</caption></p><p>식 (6)의 구성요소 중 \( -\left[J^{T}\right]^{-1}\left[\begin{array}{c}A_{\theta}^{P_{R}} \\ A_{V}^{P_{R}}\end{array}\right] \) 은 송전송실을 고려한 경제급전 문제 중 페널티 계수의 역수가 되며, 이는 한계송전손실계수(Marginal Loss Factor)로 나타낼 수 있다. 결론적으로 식 (6)로부터 한계송전손실을 고려한 손실비용, 선로혼잡의 잠재가격 \( \left(\bar{\rho}_{P_{i j}}^{\max }\right. \) or \( \left.\bar{\rho}_{P_{i j}}^{\min }\right) \) 이 포함된 혼잡비용은 \( -\left[J^{T}\right]^{-1}\left[\begin{array}{c}A_{\theta}^{f} \\ A_{V}^{f}\end{array}\right]\left(\vec{\rho}_{P_{i j}}^{\max }\right. \) or \( \left.\bar{\rho}_{P_{i j}}^{\min }\right) \) 로 분리가 가능하며, 전압 품질 비용은 \( -\left[J^{T}\right]^{-1}\left[A_{V}^{V}\right]\left(\bar{\rho}^{V, \max }\right. \) or \( \left.\bar{\rho}^{V, \min }\right) \) 로 분리가 가능하다. 결국 식 (6)을 이용하여 잠재가격으로부터 모선별 한계가격의 구성요소를 도출할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 식으로부터 발전기별 발전량과 관련된 정보를 제외하고, 각 모선의 전압, 위상크기, 전력조류계산의 자코비안 행렬, 기준 모선의 등식, 부등식제약조건에 대한 잠재가격이 있으면 모선별 한계가격의 구성요.소를 분해 할 수 있다.</p><h1>4. 사레 연구</h1><h2>4.1 사례연구 대상시스템</h2><p>본 논문에서는 제안한 방법론들의 호용성을 입증하기 위해서 IEEE 14 표본계통에 대해서 사례연구를 수행하며, 입찰된 부하의 변화에 따른 모선별 한계가격의 변화추이를 수행하기 위해 IEEE RTS을 이용 하였다. 그림 3은 IEEE 14모선 계통이다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 예제 시스템은 발전기 5 대로 구성되어 있는 시스템으로, 표 1은 각 발전기별 발전비용 및 발전용량, 표 2 는 선로데이터, 그리고 표 3 는 모선데이터를 나타내고 있다.</p><table border><caption>표 1 IEEE 14모선 표본계통의 발전기 데이터</caption><tbody><tr><td rowspan=2>발전기명</td><td rowspan=2>모선</td><td colspan=2>에너지 입찰가격데이터</td><td colspan=2>발전제약</td></tr><tr><td>\( a_{i} \)</td><td>\( b_{i} \)</td><td>최소</td><td>최대</td></tr><tr><td>G1</td><td>1</td><td>19.12</td><td>0.0082</td><td>10</td><td>100</td></tr><tr><td>G2</td><td>2</td><td>18.28</td><td>0.Q096</td><td>20</td><td>100</td></tr><tr><td>G3</td><td>3</td><td>18.28</td><td>0.0059</td><td>10</td><td>150</td></tr><tr><td>G6</td><td>6</td><td>18.6</td><td>0.006</td><td>20</td><td>100</td></tr><tr><td>G8</td><td>8</td><td>18.28</td><td>0.0087</td><td>10</td><td>120</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2 IEEE 14모선 표본계통의 선로 데이터</caption><tbody><tr><td rowspan=2>선로 번호</td><td colspan=2>모선</td><td rowspan=2>저항</td><td rowspan=2>선로 리액턴스</td><td rowspan=2>대지 커패시턴스</td><td colspan=2>송전용량제약</td></tr><tr><td>From</td><td>To</td><td>MAX</td><td>MIN</td></tr><tr><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>0.01938</td><td>0.05917</td><td>0.0528</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>0.04699</td><td>0.19797</td><td>0.0438</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>3</td><td>2</td><td>4</td><td>0.05811</td><td>0.17632</td><td>0.0374</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>4</td><td>1</td><td>5</td><td>0.05403</td><td>0.22304</td><td>0.0492</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>5</td><td>2</td><td>5</td><td>0.05695</td><td>0.17388</td><td>0.034</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>6</td><td>3</td><td>4</td><td>0.06701</td><td>0.17103</td><td>0.0346</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>7</td><td>4</td><td>5</td><td>0.01335</td><td>0.04211</td><td>0.0128</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>8</td><td>5</td><td>6</td><td>0</td><td>0.25202</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>9</td><td>4</td><td>7</td><td>0</td><td>0.20912</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>10</td><td>7</td><td>8</td><td>0</td><td>0.17615</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>11</td><td>4</td><td>g</td><td>0</td><td>0.55618</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>12</td><td>7</td><td>g</td><td>0</td><td>0.11001</td><td>O</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>13</td><td>9</td><td>10</td><td>0.03181</td><td>0.0845</td><td>o</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>14</td><td>6</td><td>11</td><td>0.09498</td><td>0.1989</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>15</td><td>6</td><td>12</td><td>0.12291</td><td>0.25581</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>16</td><td>6</td><td>13</td><td>0.06615</td><td>0.13027</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>17</td><td>9</td><td>14</td><td>0.12711</td><td>0.27038</td><td>D</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>18</td><td>10</td><td>11</td><td>0.08205</td><td>0.19207</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>19</td><td>12</td><td>13</td><td>0.22092</td><td>0.19988</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr><tr><td>20</td><td>13</td><td>14</td><td>0.17093</td><td>0.34802</td><td>0</td><td>45</td><td>-45</td></tr></tbody></table><p>표 2 에서 볼 수 있듯이 모든 선로의 송전용량을 동일한 것으로 가정하였다. 이러한 가정은 선로계수의 차이에 의해 현실성이 떨어 질수 도 있다. 그러나 선로용량을 임의적으로 수정하여 혼잡등과 같은 제약을 더욱 발생시키는 방법은 사례연구를 더욱 왜곡 시킬 수 있다. 그래서 본 논문에서는 사례연구 1, 2 로 나누워 부하를 증대시키는 방법을 이용하여 제약을 더욱 발생시키는 방법을 사용하였다.</p><table border><caption>표 3 IEEE 14모선 표본계통의 모선 데이터</caption><tbody><tr><td rowspan=2>모선</td><td rowspan=2>초기전압</td><td rowspan=2>초기 위상각</td><td colspan=2>전압제약</td><td colspan=2>부햐량</td></tr><tr><td>최대</td><td>최소</td><td>MW</td><td>MVar</td></tr><tr><td>1</td><td>1.06</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>2</td><td>1.045</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>21.7</td><td>12.7</td></tr><tr><td>3</td><td>1.01</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>94.2</td><td>19</td></tr><tr><td>4</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>47.8</td><td>-3.9</td></tr><tr><td>5</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>7.6</td><td>1.6</td></tr><tr><td>6</td><td>1.07</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>11.2</td><td>7.5</td></tr><tr><td>7</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>8</td><td>1.09</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>9</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>29.5</td><td>16.6</td></tr><tr><td>10</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>9</td><td>5.8</td></tr><tr><td>11</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>3.5</td><td>1,8</td></tr><tr><td>12</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>6.1</td><td>1.6</td></tr><tr><td>13</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>13.5</td><td>5.8</td></tr><tr><td>14</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>14.9</td><td>5</td></tr></tbody></table><p>에너지 시장에 식(7)과 같이 입찰가격을 제시한다고 가정하였으며, 각 발전기의 증감발율은 각 발전기가 동일하다고 가정한다.</p><p>\( C_{k}=a_{k}+2 b_{k} P_{t, k}^{g} \)<caption>(7)</caption></p><p>여기서, \( a_{k} \) : 발전기 입찰함수의 1 차 계수 \( b_{k} \) : 발전기입찰함수의 2 차 계수</p><p>또한 기준모선은 모선 \( -1 \) 에 위치하고 있으며, \( 100 \mathrm{MW} \) 를 기준 값으로 설정한다. 또한 수요자원입찰시의 입찰가격은 한계가격을 결정하는 발전기의 입찰가격보다 작아야 하다. 만약 수요자원의 입찰가격이 한계발전기보다 클 경우, 시장 운영자의 입장에서는 통제와 관리가 쉬운 발전기를 반영할 가능성이 더욱 크다. 본 논문에서는 이러한 조건을 반영하여 유효전력에 대한 입찰가격을 \( B_{s}=18.7+0.008 Y_{t, s} \) 로 가정하며, 무효전력은 고려하지 않는다. 무효전력 입찰은 특정한 수용가에 대해서만 제어가 가능하며, 조상기등 전력설비에 의해 추가적인 공급이 가능하므로, 무효전력은 입찰을 하지 않는 것으로 가정한다.</p><p>그림 4는 RTS을 이용하여 부하의 변화를 나타낸 것으로 피크시간을 기준으로 5 대의 발전기가 부하를 어떻게 담당하고 있는 지를 나타내고 있다. 그림 4 에서 볼 수 있듯이 피크시를 제외한 나머지 시간에는 G1 발전기가 발전을 하지 않는다. 결국 피크 시에 G1 발전기가 발전함으로써 모선별 한계가격이 상승하게 된다. 본 논문에서는 G1발전기를 수요 자원입찰으로 대체 하였을 때와 그렇지 않았을 때를 모선별 한계가격과 구성요소를 통하여 비교함으로써 수요자원이 가질 수 있는 이익을 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 피크시간대를 모의하기 위해서 13 시-14시를 기준으로 수요입찰자원을 투입한다.</p>
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"표 1 IEEE 14모선 표본계통의 발전기 데이터에서 G1의 모선은 무엇인가?",
"대지 커패시턴스가 0.0128로 나온 선로 번호는 몇인가?",
"선로 번호가 5일 때 대지 커패시턴스는 얼마인가?",
"From가 가장 큰 선로 번호는 무엇인가?",
"선로 번호가 7이면 송전용량제약의 MAX 값은 어떠한가?",
"에너지 입찰가격데이터의 \\( a_{i} \\)를 볼 때 G6은 얼마인가?",
"G1의 \\( a_{i} \\) 값은 어떠한가?",
"모선이 6일 때 발전기명은 어디에 해당 돼?",
"모선이 6일 때 발전기명은 무엇에 해당하는가?",
"G3은 \\( b_{i} \\)의 수가 몇인가?",
"발전제약이 최대 120인 것은 어느 발전기인가?",
"어느 발전기가 발전제약이 최대 120인 거야?",
"선로 번호가 4인 경우에 선로 리액턴스는 얼마인가?",
"선로 번호 2의 To는 얼마인가?",
"표 2 IEEE 14모선 표본계통의 선로 데이터에서 선로 번호 1의 모션 From은 몇인가?",
"3이 선로번호인 것의 저항은 몇인가?",
"G1의 발전제약의 최대는 몇인가?",
"저항의 수가 0.09498인 선로 번호의 To는 얼마인가?",
"선로 리액턴스의 값이 0.25202인 선로 번호는 무엇인가?",
"표 3 IEEE 14모선 표본계통의 모선 데이터에서 모선 1의 초기전압은 몇인가?",
"부햐량 MW은 8에서 얼마가 나오는가?",
"모선 2의 초기 위상각은 몇인가?",
"모선 3의 전압제약의 최대 값은 무엇인가?",
"11의 선로번호에서 송전용량제약의 MIN의 수는 얼마인가?",
"표 1 IEEE 14모선 표본계통의 발전기 데이터에서 어떤 발전기가 발전 제약의 최대 값이 가장 큰가?",
"모선 4의 전압제약의 최소는 수가 어떻게 되는가?",
"초기전압의 수가 가장 큰 모선은 무엇인가?",
"건의한 방법론들의 호용성을 겁증하기 위해 어떻게 하였는가?"
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2e163f1e-24e9-4d2b-8d5d-10610f41d3b0
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인공물ED
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경쟁시장내의 수요자원입찰을 고려한 모선별 한계가격의 구성요소산정 기법
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<h2>4.2 사례연구 1 : 단순 IEEE14 모선</h2><p>아래의 표 4과 5는 수요자원입찰을 고려하지 않았을 때의 조류계산의 결과를 나타내고 있다. 표 4에서 볼 수 있듯이 수요자원입찰을 고려하지 않았을 때의 각 발전기의 발전량 결과이며, G1 발전기는 자신의 최소 발전제약에 구속되고 있다. 표 5는 수요자원입찰을 고려하지 않았을 때의 각 모선의 전압 및 위상각 결과를 나타내고 있다. 표 5에서 볼수 있듯이 모선 1 , 모선 8에서 최대 전압제약에 구속되어 있다.</p><table border><caption>표 4 각 발전기의 발전량 결과</caption><tbody><tr><td rowspan=2>발전기명</td><td rowspan=2>모선</td><td colspan=2>발전량</td></tr><tr><td>MW</td><td>Mvar</td></tr><tr><td>G1</td><td>1</td><td>10</td><td>-0.627</td></tr><tr><td>G2</td><td>2</td><td>52.388</td><td>14.774</td></tr><tr><td>G3</td><td>3</td><td>95.163</td><td>19.468</td></tr><tr><td>G6</td><td>6</td><td>57.592</td><td>16.667</td></tr><tr><td>G8</td><td>8</td><td>45.000</td><td>18.549</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 5 각 모선에서의 전압 및 위상각 결과</caption><tbody><tr><td>모선</td><td>전압</td><td>위상각(rad)</td></tr><tr><td>1</td><td>1.050</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>2</td><td>1.046</td><td>-0.013</td></tr><tr><td>3</td><td>1.040</td><td>-0.035</td></tr><tr><td>4</td><td>1.033</td><td>-0,040</td></tr><tr><td>5</td><td>1.035</td><td>-0.032</td></tr><tr><td>6</td><td>1.023</td><td>-0.035</td></tr><tr><td>7</td><td>1.022</td><td>-0.022</td></tr><tr><td>8</td><td>1.050</td><td>0.052</td></tr><tr><td>9</td><td>1.001</td><td>-0.061</td></tr><tr><td>10</td><td>0.997</td><td>-0.062</td></tr><tr><td>11</td><td>1.006</td><td>-0.051</td></tr><tr><td>12</td><td>1.007</td><td>-0.052</td></tr><tr><td>13</td><td>1.001</td><td>-0.055</td></tr><tr><td>14</td><td>0.982</td><td>-0.077</td></tr></tbody></table><p>본 논문에서는 모든 선로의 송전용량제약을 최소 \( -45 \mathrm{MW} \), 최대 \( 45 \mathrm{MW} \) 로 제한하였으며, 조류계산의 결과에 따라 선로 7,8 에서 최대 송전용량제약조건에 구속되고 있다. 아래의 표 6, 그림 5는 수요자원입찰(DSB)을 고려하였을 때 와 그렿지 않았을 때의 모선별 한계가격의 변화를 나타내고 있다.</p><p>표 6에서 볼 수 있듯이 수요자원입찰을 고려하였을 때 모선별 한계가격이 약간 감소하고 있는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 G1 발전기의 발전량에 따라 수요자원입찰이 \( 10 \mathrm{MW} \) 밖에 투입되지 않기 때문에 수요자원입찰을 투입하더라도 가격 감소폭이 작기 때문이다. 그림 5 에서 볼 수 있듯이 모선 8의 가격 감소폭이 제일 큰 것을 알 수 있다. 이것은 수요자원입찰을 고려하지 않았을 때 송전흔잡과 전압 제약이 8번 모선에 나타나고 있으나, 수요자원입찰을 고려함으로써 송전혼잡이 감소하게 되어, 결국 모선별 한계가격의 감소로 나타나기 때문이다. 모선 7의 경우, 연결모선이므로 특별한 변화가 나타나지 않는다.</p>
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"표 5에서 모선 1의 전압값은 어떻게 나타나지?",
"표 4에서 보여지는 무효 전력값 중 가장 낮은 값은 얼마지?",
"표 4 에서 G1 발전기에 모선 1의 경우 무효전력은 얼마로 나타나지?",
"표 4에서 제일 높은 유효전력을 나타내는 발전기는 무엇이지?",
"최대 전압제약에 구속되어 있는 모선은 표 5에서 볼 수 있듯이 모선 1과 무엇이 있지?",
"표 4 에서 52.388의 유효 전력이 나타난 발전기는 무엇이지?"
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4a71d3ad-3d59-4473-a981-ab561d8482d8
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경쟁시장내의 수요자원입찰을 고려한 모선별 한계가격의 구성요소산정 기법
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<h2>4.3 사례연구 2 : 수정된 IEEE14 모선</h2><p>사례연구 1에서 볼 수 있듯이, IEEE 14 모선의 경우 부하자원의 크기가 작아, 전압제약과 송전흔잡과 같은 모선별 한계가격의 구성요소의 변화가 나타나기 섭기 않았다. 예를들면 전압제약이나 송전혼잡에 의해 주변 모선들에 대해서 영향이 나타나야 하지만, 사례연구 1에서는 크게 나타나지 않았다. 본 논문에서는 수요자원입찰에 따른 모선별 한계가격의 변화와 구성요소의 변화에 따른 수요자원입찰의 이익을 구현하기 위하여 예제 계통에 대해서 다음과 같이 수정하였다. 표 7, 8에서 볼 수 있듯이 부하를 2배 증가하였다.</p><table border><caption>표 7 수정된 IEEE 14모선 계통의 모선데이터</caption><tbody><tr><td rowspan=2>모선</td><td rowspan=2>초기전압</td><td rowspan=2>초기 위상각</td><td colspan=2>전압제약</td><td colspan=2>부하량</td></tr><tr><td>최대</td><td>최소</td><td>MW</td><td>MVar</td></tr><tr><td>1</td><td>1.06</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>2</td><td>1.045</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>43.4</td><td>12.7</td></tr><tr><td>3</td><td>1.07</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>188.4</td><td>19</td></tr><tr><td>4</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>95.6</td><td>-3.9</td></tr><tr><td>5</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>15.2</td><td>1.6</td></tr><tr><td>6</td><td>1.07</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>22.4</td><td>7.5</td></tr><tr><td>7</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>8</td><td>1.09</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>9</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>59</td><td>16.6</td></tr><tr><td>10</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>18</td><td>5.8</td></tr><tr><td>11</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>7</td><td>1.8</td></tr><tr><td>12</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>12.2</td><td>1.6</td></tr><tr><td>13</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>27</td><td>5.8</td></tr><tr><td>14</td><td>1</td><td>0</td><td>1.05</td><td>0.9</td><td>29.8</td><td>5</td></tr></tbody></table><p>표 9와 그림 6 는 수정된 IEEE 14모선에 따른 모선별 한계가격을 나타내고 있다. 그림 6에서 볼 수 있듯이 모선별 한계가격이 그림 5에 비하여 제약지역에서 보다 크게 감소하고 있음을 알 수 있다. 그러나 이러한 감소폭이 모든 모선에 걸쳐 크게 나타나는 것은 아니다. 이것은 발전기의 발전비용을 대신하여 부하자원 입찰 비용이 포함되어 있으며, 수요자원입찰이 모든 지역에 걸쳐서 동일한 효과를 얻지 못하기 때문이다.</p><p>표 6과 표 9를 통하여 송전혼잡(선로7-8), 전압제약(모선 1,8) 모선들 주변으로 모선별 한계가격의 감소폭이 커지는 것을 알 수 있다. 이는 사례연구1에서는 제약 크게 발생하 지 않음으로써 부하자원입찰이 큰 역할을 할 수 없었다. 그러나 사례연구 2 에서는 부하를 2 배 증가시킴으로써 제약이 크게 발생하게 되고, 이로 인하여 부하입찰자원이 제약 지역 내에서 큰 역할을 할 수 있는 것을 알 수 있다. 이러한 결과를 통하여 부하자원이 입찰을 통해 발전자원을 대치하여 전체적인 한계가격의 낮출 수 있는 요인이 된다.</p><p>표 10에서 볼 수 있듯이 본 논문에서 제안한 수요자원입찰을 고려한 모선별 한계가격의 구성요소 도출 방법론은 송전손실, 선로혼잡, 모선별 전압제약이 모선별 한계가격에 얼마만큼의 영향을 주는지를 분석 할 수 있다. 그림 7은 수요 자원입찰의 투입에 따른 혼잡비용의 변화를 나타내고 있다. 그림 7에서 볼 수 있듯이 송전제약 선로인 7, 8에서 수요자원입찰의 효과가 크게 나타나고 있다. 결국 수요자원입찰이 혼잡비용 측면에서도 효과를 나타낼 수 있다.</p><p>그림 8은 수요자원입찰을 피크시간대(11시-14)에 고려 하였을때 모든 발전기의 총 비용의 변화를 나타내고 있다. 그림 8에서 볼 수 있듯이 수요자원입찰을 고려하지 않았을때는 한계발전기(G1)가 가동되어 피크시간대의 비용 증가하게 된다. 수요자원입찰을 고려 하였을때는 한계발전기를 수요 자원입찰이 대신 하게되어 비용의 급등을 억제 할 수 있다. 결국 수요자원입찰을 고려하지 않을 경우의 비용은 그림 4에서 볼 수 있듯이 C3+C6+C8+C2+C1 형태로 나타나게 되며, 수요자원입찰을 고려할 경우의 비용은 한계발전기(C1)의 비용을 수요자원입찰(B1)이 대체 하게 되어 C3+C6+C8+C2+B 형태로 나타나게 된다. 이는 한계비용측면에서 비용이 급격하게 증가되는 일부 시간대에 수요입찰자원이 비용의 급등을 억제할 수 있다.</p><p>결국 수요자원입찰이 발전자원과 같이 전력시장내에서 하나의 자원으로 고려할 수 있으나, 상기 사례연구의 결과에서 알 수 있듯이 수요자원이 지역과 시간에 큰 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 수요자원 입찰이 단순한 보조서비스시장 내에서의 비상시를 위한 역할에서 한정하지 않고, 에너지시장 내에서도 하나의 자원이 고려할 수 있을 것이다.</p>
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"모선 1의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 3의 초기 위상각은 표 7에서 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 3의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 4의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 2의 초기 위상각은 표 4에서 어떻게 돼?",
"모선 6의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 5의 초기 위상각은 표 7에서 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 5의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 9의 초기 위상각은 표 7에서 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 9의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 14의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 10의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 11의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 13의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 1의 최대 전압제약은 몇인가?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 1에서 뭐야?",
"모선 14의 최대 전압제약 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 2의 최대 전압제약은 몇인가?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 2에서 뭐야?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 3에서 뭐야?",
"표 7에서 모선 3의 최대 전압제약은 몇인가?",
"표 7에서 모선 4의 최대 전압제약은 몇인가?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 4에서 뭐야?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 5에서 뭐야?",
"표 7에서 모선 5의 최대 전압제약은 몇인가?",
"모선 6의 최대 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 10의 최대 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 11의 최대 전압제약 값은 어떻게 돼?",
"모선 7의 최대 전압제약 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 8의 최대 전압제약은 몇인가?",
"최대 전압제약이 표 7의 모선 8에서 뭐야?",
"모선 9의 최대 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 12의 최대 전압제약 값은 어떻게 돼?",
"모선 13의 최대 전압제약 값은 어떻게 돼?",
"모선 14의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 1의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 5의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 8의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 10의 최소 전압제약 값이 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 4의 최소 전압제약 값이 어떻게 돼?",
"모선 4의 최소 전압제약이 표 7에서 뭐야?",
"표 7에서 모선 3의 최소 전압제약 값이 어떻게 돼?",
"모선 13의 최소 전압제약이 표 7에서 뭐야?",
"모선 7의 최소 전압제약이 표 7에서 뭐야?",
"모선 9의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 6의 최소 전압제약 값이 어떻게 돼?",
"모선 11의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 12의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 6의 초기전압 값은 어떻게 돼?",
"초기전압 값이 모선 3에서 뭐야?",
"모선 3의 초기전압 값은 몇인가?",
"초기전압 값이 모선 4에서 뭐야?",
"모선 10의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 2의 초기전압 값이 어떻게 돼?",
"초기전압 값이 모선 8에서 어떻게 돼?",
"모선 8의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 6의 초기전압 값은 어떻게 돼?",
"초기전압 값이 모선 6에선 뭘까?",
"초기전압 값이 모선 5에서 뭐야?",
"모선 5의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 14의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 9의 초기전압 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 11의 초기전압 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 13의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 13이 표 7에서 초기전압이 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 12의 초기전압 값은 몇인가?",
"모선 1의 초기 위상각 값이 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 2의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 2의 초기 위상각은 표 7에서 어떻게 돼?",
"모선 7의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 8의 초기 위상각 값은 몇인가?",
"모선 8의 초기 위상각은 표 7에서 어떻게 돼?",
"모선 2의 최소 전압제약 값은 몇인가?",
"모선 3은 표 7에서 부하량 MW 값이 뭐야?",
"표 7에서 모선 3의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 6의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 9의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 4의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 12의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 3의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 9의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 14의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 10의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 13의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 11의 부하량 MVar 값은 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 1의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 1은 표 7에서 부하량 MW 값이 뭐야?",
"표 7에서 모선 2의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 2은 표 7에서 부하량 MW 값이 뭐야?",
"모선 14의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 11의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 5은 표 7에서 부하량 MW 값이 뭐야?",
"표 7에서 모선 7의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 8의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 10의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 12의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 13의 부하량 MW 값은 몇인가?",
"모선 1의 부하량 MVar 값은 어떻게 돼?",
"모선2의 부하량 MVar 값은 어떻게 돼?",
"모선 4의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"모선 7의 부하량 MVar 값은 몇인가?",
"표 7에서 모선 5의 부하량 MVar 값은 어떻게 돼?",
"표 7에서 모선 8의 부하량 MVar 값은 어떻게 돼?"
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인공물ED
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새로운 하프 브리지 소프트 스위칭 PWM 인버터를 이용한 용접기용 DC-DC 컨버터의 개발
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<h2>\(2\). 시뮬레이션 결과 및 고찰</h2> <p>표 2 는 시뮬레이션과 실험에 사용된 회로 정수를 나 타낸 것이다. 시뮬레이션에 사용된 수동소자는 이상적 인 것으로 하였으며, 그 외의 능동소자는 실제 소자와 가장 가까운 조건으로 모델링하여 사용하였다. 그리고 실험에 사용된 \( \mathrm{IGBT} \) 모듈 \( \left(\mathrm{S}_{1}-\mathrm{D}_{1}, \mathrm{~S}_{2}-\mathrm{D}_{2}, \mathrm{~S}_{3}-\mathrm{D}_{3}, \mathrm{~S}_{4}-\mathrm{D}_{4}\right) \) 및 다이오드( \( \left.\mathrm{D}_{5}, \mathrm{D}_{6}\right) \) 는 냉각용의 히트 싱크(Heat sink)에 장착하였으며, 각각 프린트 기판으로 접속하였다. 프린트 기판에는 무손실 스너버 부분 공진 커패시터 \( C_{1} \) 과\( \mathrm{C}_{2} \) 가 실장되어 있고, 가 \( \mathrm{IGBT} \) 사이나 \( \mathrm{DC} \) 버스 라인 사이의 표유 정전용량(stray capacitance)은 최소한으로 억제하였다.</p> <p>그림 5는 시도한 하프 브리지 소프트 스위칭 \( \mathrm{PWM} \) \( \mathrm{DC}-\mathrm{DC} \) 컨버터 회로의 스위치 \( \mathrm{Q}_{1} \)과 \( \mathrm{Q}_{3} \)의 스위칭 동작 시뮬레이션 파형을 나타넨 것이다. 그림 \( 5(\mathrm{a}) \)에서 브리 지를 구성한 암의 스위치 \( Q_{1} \)의 \( \mathrm{S}_{1} \) 은 ZCS로 턴-온하여 \( \mathrm{ZVS} \)로 턴-오프하고 있는 것을 확인할 수 있으며, 그림 \( 5(\mathrm{~b}) \)에서 \( \mathrm{DC} \) 버스 라인 스위치 \( \mathrm{Q}_{3} \)의 \( \mathrm{S}_{3} \)은 \( \mathrm{ZCS} / \mathrm{ZVS} \)로 턴-온하여 \( \mathrm{ZVS} \)로 턴-오프하고 있는 것이 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 \(2\). 시뮬레이션과 실험에 사용된 회로정수</caption> <tbody><tr><td colspan=3>직류 전원전압 \( \left(\mathrm{E}_{1}, \mathrm{E}_{2}\right) \)</td><td>\( 280\left[V_{D C}\right] \)</td></tr><tr><td colspan=3>인버터 스위칭 주파수 \( \left(f_{s}\right) \)</td><td>\( 40[\mathrm{kHz}] \)</td></tr><tr><td colspan=3>누설 인덕턴스(Ls)</td><td>\( 2[\mathrm{uH}] \)</td></tr><tr><td colspan=3>부분 공진 커패시터 \( \left(C_{1}, C_{2}\right) \)</td><td>\( 0.235[\mathrm{uF}] \)</td></tr><tr><td rowspan=2>부하측</td><td colspan=2>부하 인덕터 \( \left(L_{0}\right) \)</td><td>\( 60[u H] \)</td></tr><tr><td colspan=2>부하 전류 \( \left(I_{0}\right) \)</td><td>\( 400[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td colspan=3>변압기 권선비 \( \left(\mathrm{N}_{1}: \mathrm{N}_{2}: \mathrm{N}_{3}\right) \)</td><td>\( 4: 1: 1 \)</td></tr><tr><td colspan=3>턴-오프 지연시간 \( \left(\mathrm{t}_{\mathrm{a}}\right) \)</td><td>\( 0.6[ \) usec]</td></tr><tr><td colspan=3>스너버 커패시터 \( \left(\mathrm{C}_{3}, \mathrm{C}_{4}\right) \)</td><td>\( 2200[\mathrm{uF}] \)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=2>IGBT'S (Diodes))</td><td>\( S_{1}-S_{2}\left(D_{1}-D_{2}\right) \)</td><td>SKM150GB128D \( ( \) Vces \( =1200 \mathrm{~V}, I C=150 \mathrm{~A}) \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{S}_{3}-\mathrm{S}_{4}\left(\mathrm{D}_{3}-\mathrm{D}_{4}\right) \)</td><td>CM150DY-12NF \( (V c e s=600 \mathrm{~V}, I C=150 \mathrm{~A}) \)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=2>Diodes</td><td>\( D_{5}-D_{6} \)</td><td>FRG25CA120 \[\left(V_{\text {R }}=1200 \mathrm{~V}, \mathrm{I}_{\mathrm{F}}=25 \mathrm{~A}\right)\]</td></tr><tr><td></td><td>DSE12 \( 101-06 \mathrm{~A} \)\( \left(\mathrm{~V}_{\mathrm{RPM}}=600 \mathrm{~V}, \mathrm{l}_{\mathrm{F}}=96 \mathrm{~A}\right) \)</td></tr></tbody></table>
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[
"표 2에서, 인버터 스위칭 주파수 \\( \\left(f_{s}\\right) \\)의 크기는 얼마인가?",
"표 2에서, 변압기 권선비 \\( \\left(\\mathrm{N}_{1}: \\mathrm{N}_{2}: \\mathrm{N}_{3}\\right) \\)는 무엇인가?",
"표 2에서 \\( 2[\\mathrm{uH}] \\)에 해당하는 회로정수는 무엇인가?",
"표 2에서, CM150DY-12NF \\( (V c e s=600 \\mathrm{~V}, I C=150 \\mathrm{~A}) \\)에 해당하는 IGBT 모듈은 무엇인가?",
"표 2에서, 부하 전류\\( \\left(I_{0}\\right) \\)에 해당하는 값은 무엇인가?"
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인공물ED
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Full FPGA 기반 DC 모터 제어 및 모니터링 시스템 설계
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<h2>3. RGB 그래프 코드 생성기</h2><p>그림 12 는 3 비트 RGB 그래프 코드 생성기를 보인다. 오실로스코프 제어기로부터 전달된 데이터, SDout로부터 파형이 그려질 LCD 상의 y-픽셀 좌표를 계산하고 픽셀 좌표들에 대한 RGB 색상 코드를 생성한다. 본 연구에서는 LCD RGB 인터페이스를 24 비트에서 3 비트로 간략화 시켜, 3 비트 RGB 값에 따라 표 4 와 같이 픽셀 색상이 정해지도록 하였다. 스캔 도중에 픽셀 위치 \( (\mathrm{pX} \),\( \mathrm{pY} \) )가 비트맵 영역에 도달하면 bitmapon 신호가 'high'가 되고, 이후, y-픽셀 값\((\mathrm{pY}) \) 이 SDout 값과 같아지는 지점에 도달하면 RGB 값, 100 을 출력하여 해당 위치에 빨간색으로 점을 찍으며 파형을 그린다. 또한, 특정 위치에는 RGB 값, 000 을 출력하며 검정색으로 그래프의 외곽 경계와 눈금 등을 그린다.</p><table border><caption>표 4. 3비트 RGB 테이블</caption><tbody><tr><td>R</td><td>G</td><td>B</td><td>Color</td><td>R</td><td>G</td><td>B</td><td>Color</td></tr><tr><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>black</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>red</td></tr><tr><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>blue</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>magenta</td></tr><tr><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>green</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>vellow</td></tr><tr><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>cyan</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>white</td></tr></tbody></table><p>비트맵 영역의 중심점 (X_CEN, Y_CEN)을 원점으로 하여 그래프를 그리는 경우, 비트맵 영역에 도시할 수 있는 모터 속도 (\(\mathrm{rpm})\) 범위를 구하면 다음과 같다. 식 (13)과 같이 좌표 이동하여, SDout에 해당하는 y-픽셀 위치 \( (\mathrm{pY}) \) 가 구해지고, \( \mathrm{pY} \) 가 비트맵 영역내로 제한되므로(식 (14)) 식 (15)와 같이 SDout의 범위가 정해진다.</p><p>\( p Y=Y_{-} C E N \) - SDout \( =V D / 2\)-SDout<caption>(13)</caption></p><p>\( Y_{-} T L<p Y<Y_{-} B R \)<caption>(14)</caption></p><p>\( -b V D / 2+1< \) SDout \(<b V D / 2+1 \)<caption>(15)</caption></p><p>SDout는 엔코더-펄스 카운트(SPDCNT)와 y-축 스케일(scale)를 곱한 것이므로(그림 9), 식 (15)로부터 식 (16)이 구해지고, 식 (17)과 같이 엔코더-펄스 카운트의 범위가 결정된다.</p><p>\(-b V D / 2+1<S P D C N T \times {\text {scale }}<b V D / 2+1\)<caption>(16)</caption></p><p>\( (-b V D / 2+1) / \) scale \(< \) SPDCNT \(<(b V D / 2+1) / \) scale<caption>(17)</caption></p><p>SPDCNT로부터 모터의 속도를 환산하면 식(18)과 같고, 이를 식(17)에 대입한 후, 정리하면 식(19)가 구해진다. 예를 들어, bVD, scale, EncPul, SpdSamT가 각각 400 pixels, 5, 2000 pulses/rev, \( 1 \mathrm{msec} \) 인 경우, \( W_{r p m} \) 의 범위는 \( -1194 \sim 1206 \mathrm{rpm} \) 이 된다.</p><p>\(W_{r p m}=S P D C N T / \mathrm{EncP} u l \times 60 / \mathrm{SpdSamT}\)<caption>(18)</caption></p><p>\(\begin{array}{l} 60(-b V D / 2+1) /(\text { scale } \times \text { EncPul } \times \operatorname{SpdSam} T)<W_{r p m}< \\ 60(b V D / 2+1) /(\text { scale } \times \text { EncPul } \times \text { SpdSamT }) \end{array}\)<caption>(19)</caption></p><p>\( W_{r p m} \) : 모터 속도 \( [\mathrm{rpm}]\), EncPul : 모터의 회전당 엔코터 펄스수, SpdSamT: 속도 샘플링 주기</p><p>그림 13 은 RGB 그래프 코드 생성에 대한 시뮬레이션 결과를 보인다. x-픽셀 (pixel_x)이 343이 되는 시점에서 SDout가 90으로, 식 (13)에 의해 150 (Ydata)으로 환산되고, 이로부터 그래프가 그려질 지점의 좌표 (pixel_x, pixel_y)가 (343,150) 으로 결정된다. 따라서, 비트맵 영역내의 (343,150) 지점에서 RGB 포트 (rgb) 로 빨간색에 해당하는 4 가 출력되어야 하는데, 시뮬레이션 결과와 일치함을 알 수 있다.</p><h2>5. RGB 문자 생성기</h2><p>그림 14 는 모터의 회전속도를 LCD에 표시하기 위한 문자 생성 모듈을 보인다. rpm으로 환산한 모터 속도를 bcd 코드로 디코딩한 후, 해당 십진수를 폰트가 저장된 8\(\times\)2048 비트 폰트-롬으로부터 불러와 비트맵 영역 외부의 좌측 상단에 표시한다. U_text_gen 블록에 보이는 videoon 입력 신호는 x, y 픽셀 위치가 비트맵 외부에 있음을 나타내는 신호로, 이 신호가 'high' 인 경우 정해진 픽셀 위치에 폰트를 검정색으로 디스플레이 한다.</p><h1>V. DC 모터 PID 속도 제어 실험</h1><p>PID 속도 제어기 파라미터들은 III 장의 표 1 과 같고 반복 실험을 통해 설정하였다. 그림 15 는 실험 장치 사진을 보인다. 속도 응답을 TFT-LCD 상에서 모니터링</p><p>한 결과를 보이면 그림 16 과 같다. \( \mathrm{P} \) 제어의 경우 속도 오차를 보이지만 PI 와 PID 제어의 경우 오차가 제거되는 모습을 보인다. PID 제어가 PI 제어에 비해 오버슈트가 약간 줄어들고 완만해 짐을 알 수 있다. LCD 상단에 모터의 회전 속도를 표시하였다.</p>
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"픽셀 좌표들에 대한 RGB색상을 어떻게 생성하였는가?",
"표에서 RGB의 값이 모두 1인 색상은 무엇인가?",
"RGB값이 000일때의 픽셀 색상은 무엇인가?",
"3비트 RGB 테이블 표에서 RGB 값이 001일때의 픽셀 색상은 무엇인가?",
"RGB값이 모두 0인 색상은 무엇인가?",
"R의 값이 모두 같은 0의 값을 갖는 네개의 색상중 G의 값이 0이고 B의 값이 1인 색상은 무엇인가?",
"그린 칼라의 R의 값은 얼마인가?",
"블랙과 블루는 R과 G의 값이 같은데 무엇인가?",
"표에서 magenta 의 R 값은 얼마인가?",
"white와 vellow 는 같은 R의 값과 G의 값을 갖는데 무엇인가?",
"G의 값이 0인 네개의 색상중 R과 B의 값이 1인 색상은 무엇인가?"
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인공물ED
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Full FPGA 기반 DC 모터 제어 및 모니터링 시스템 설계
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<h1>IV. 모니터링 모듈 설계</h1><p>모니터링 모듈은 TFT LCD의 제어 신호들을 발생하기 위한 TFT LCD 제어기, 듀얼-포트 램 (dual-port RAM:DPRAM)을 통해 모터 속도 데이터를 저장하다가 LCD 스캔 위치가 비트맵 영역에 도달하면 데이터를 읽어 RGB 그래프 코드 생성기로 전달하는 오실로스코프 제어기, 오실로스코프 제어기로부터 받은 데이터로부터 파형이 그려질 LCD 상의 y-픽셀 좌표를 계산하고 픽셀 좌표들에 대한 3 비트 RGB 색상 코드를 생성하는 RGB 그래프 코드 생성기, LCD 에 모터 속도와 문자들을 표시하기 위한 RGB 문자 생성기 등으로 구성된다.</p><h2>1. TFT LCD 제어기</h2><p>그림 6 은 LCD 타이밍 조건에 부합하도록 제어신호 들을 생성하여 TFT LCD를 구동하기 위해 VHDL 로 작성한 LCD 제어기 심볼이다. 표 2 는 본 연구에서 사용한 LCD 의 기본사양을 보이고, 그림 7은 LCD 의 스크린 사이즈와 인터페이스 타이밍도를 보인다. \(50 \mathrm{MHz} \)의 FPGA 메인 클록을 2 분주하여 \( 25 \mathrm{MHz} \) 의 LCD 구동 클록 dotclk 을 생성하고, dotclk에 동기하여 LCD 수평 동기 신호(hsync), 수직동기 신호(vsync), 데이터-인에 이블 신호(DE) 등의 LCD 에 인가될 제어 신호들을 생성한다. 이외에도 필요한 픽셀 위치 정보들을 계산하여 모니터링 모듈의 나머지 부분들에게 제공한다. 그림 7과 같이 LCD 상에 속도 데이터 파형이 그려질 비트맵 영역을 설정하고, 이를 전체 LCD 스크린상의 중심에 위치하도록 배치한다면, 그림 7에 표시된 각 기준 픽 셀들의 위치 값들은 표 3 과 같이 계산된다.</p><table border><caption>표 2. TFT-LCD 사양</caption><tbody><tr><td>Model</td><td>LMS480KF01</td></tr><tr><td>screen sIze [pixel]</td><td>800\(\times\)480</td></tr><tr><td>intreface</td><td>24bits rgb</td></tr><tr><td>frame trequency [\(\mathrm{Hz}\)]</td><td>60 (typ.)</td></tr><tr><td>dot dock [\(\mathrm{MHz}\)]</td><td>24.5 (typ.)</td></tr><tr><td>suppy voltage [\(\mathrm{V}\)]</td><td>3.3 (typ.)</td></tr></tbody></table><p>그림 8은 LCD 제어기에 대한 시뮬레이션 결과를 보이는 것으로, 기준-픽셀들의 위치 값이 표 3 과 일치하는 것을 알 수 있다. 그림 8(a)로부터 dotclk 주파수가 메인 클록 (clk) 주퐈수의 1/2 이 되고, HSYNC 펄스 발생 타이밍이 그림 7 과 일치함을 알 수 있다. 픽셀 위치 (PIXEL_X, PIXEL_Y)가 비트맵 영역의 시작위치 (X_TL, Y_TL)에 도달하면 BITMAP_ON 신호가 'high' 가 되는 것을 보인다. 그림 8(b)로부터 VSYNC 펄스 발생 타이밍 역시 그림 7과 일치하고, PIXEL_Y의 최종 값이 표 3의 Y_END 값과 같음을 알 수 있다.</p>
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"본 실험에서 모니터링 모듈의 오실로스코프 제어기는 어떤 방식으로 진행되는가?",
"본 실험의 모니터링 모듈 중 RGB 그래프 코드 생성기는 어떤 방식으로 진행되는가?",
"본문의 표 2. TFT-LCD 사양 중 Model 명은 무엇인가?",
"본문의 표 2. TFT-LCD 사양 중 LMS480KF01의 screen sIze는 얼마인가?",
"본문의 표 2. TFT-LCD 사양 중 LMS480KF01의 intreface는 무엇인가?",
"본문의 표 2에서 LMS480KF01의 frame trequency는 몇 \\(\\mathrm{Hz}\\)인가?",
"본문의 표 2에서 LMS480KF01의 dot dock는 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)인가?",
"본문의 표 2에서 LMS480KF01의 suppy voltage는 몇 \\(\\mathrm{V}\\)인가?"
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인공물ED
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이중 사각 링 패치 결합효과와 접지면 L-슬롯을 이용한 4중 대역 인쇄형 모노폴 안테나 개발
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<h2>2-2 안테나 설계</h2> <p>접지면 슬롯을 갖는 다중 대역 안테나는 EM 시뮬레이터인 SEMCAD-X를 사용하여 설계 및 해석을 하였다. 본연구에서는 안테나 부피의 소형화와 다중 대역 특성을 얻기 위하여 크기가 다른 두 개의 사각 링형 패치 안테나를 순차적으로 배열하였다.</p> <p>설계 초기에는 기본적인 사각 형태의 패치 안테나를이용하여 \(2 \mathrm{GHz}\) 대역에서 공진이 발생하도록 하였다. 또한, 유전체 기판의 두께는 비유전율과 급전선로의 폭과함께 마이크로스트립 급전선로를 구성하는 가장 주요한파라미터로서, 그림 2에서 보여주는 것과 같이 두께가 \(0.8\mathrm{mm}\) 일 때 \(2 \mathrm{GHz}\)대역에서 공진 주파수 특성이 좋은 것을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서는 \(0.8\mathrm{mm}\) 두께의 기판을 선택 설계하였다.</p> <p>두께면 패치를 링형태의 패치로 변형하여 그림 3(a)에서 보여주는 것과 같이 공진주파수 대역을 낮아지도록설계하였다. 또한, 기본 사각 링형 패치 내부에 소형의 사각 링형 패치를 삽입하여 3.5 GHz 대역에서 공진이 발생하도록 설계하였다. 링형태의 패치를 연속으로 배열함으로써 두 패치 사이에서 커플링 효과를 기대할 수 있으며,이는 추가적인 공진대역을 예상할 수 있다. 이를 비교한 공진 그래프를 그림 3(b)에서 보여준다.</p> <p>내부 링 패치의 위치를 적절히 조절하면, 패치 사이 간격에서 발생하는 유도 전류의 커플링 효과로 다중 공진대역을 얻을 수 있으며, 임피던스 정합 특성 또한 향상시킬 수 있다. 따라서 두 패치 간의 간격 gap 1과 gap 2가주요 설계 변수가 되며, 두 설계 변수 변화에 따른 안테나특성 변화에 대해서 설계 변수를 찾아내었고, 이를 분석하였다</p> <p>그림 5는 추가로 접지면 위에 크기가 다른 두 L자형 슬롯을 삽입한 안테나의 구조이다. 그림 4와 같이 접지면에폭이 좁은 슬롯을 삽입하였고, 이 슬롯이 방사소자가 되어 목표로 하는 WLAN 802.11a 주파수 대역을 추가로 만족하도록 하였다.</p> <p>두 L자형 접지면 슬롯 안테나의 설계 변수는 슬롯의 길이 \( s l_{1} \) 과 \( s l_{2} \), 슬롯의 가장 자리 끝에서부터 접지면 끝단까지의 거리 \( D_{1} \) 과 \( D_{2} \), 그리고 급전선로의 중앙에서부터 슬롯의 옵셋 간격 \( r_{1} \) 과 \( r_{2} \) 이다. 이러한 설계변수들의 변화에 대한 분석을 수행하여 WLAN 802.11a 대역을 만족시키는 최적화된 사중 대역 안테나를 설계하였다.</p> <p>그림 6은 두 L자형 슬롯의 길이 \( s l_{1} \) 과 \( s l_{2} \) 의 변화에 따른 반사계수 특성 변화를 보여주고 있다. 슬롯의 길이가 길어질수록 공진 주파수는 낮아지고, 반사계수 특성이 길이에 따라 차이를 보이고 있다. 슬롯의 길이가 \( s l_{1} \) 은 \( 20 \mathrm{~mm} \), \( s l_{2} \) 가 \( 22 \mathrm{~mm} \) 일 때 가장 양호한 특성이 나타났다.</p> <p>그림 7은 L자 슬롯의 길이는 \( s l_{1} \) 은 \( 20 \mathrm{~mm}, s l_{2} \) 는 \( 22 \mathrm{~mm} \)로 유지한 채 슬롯의 가장자리에서부터 접지면 끝단까지의 거리 변수 \( D_{1} \) 과 \( D_{2} \) 의 변화에 따른 반사계수 특성 변화를 나타내었다. 그림 7(a)는 \( D_{1} \) 의 변화에 따른 반사계수 특성 결과이며, 이때의 \( D_{2} \) 는 초기 값인 \( 31.5 \mathrm{~mm} \) 로 유지한 채 \( D_{1} \) 만을 변화시켰다. 그 결과, \( D_{1} \) 이 \( 24 \mathrm{~mm} \) 일 때 주파수 대역폭 \( 5.56 \quad 5.88 \mathrm{GHz} \) 을 만족하였다. 그림 7(b)는 \( D_{2} \) 의 변화에 다른 반사계수 특성 결과이며, 이때의 \( D_{1} \) 은 그림 7 (a)의 결과에 따라 최적화 값 \( 24 \mathrm{~mm} \) 로 유지한 채 \( D_{2} \) 만 변화시켰다. \( D_{2} \) 의 변화에 따라 \( 5.2 \mathrm{GHz} \) 주파수 대역을 제외한 나머지 대역은 임피던스 정합 매칭 특성만 변화가 있을 뿐, 주파수 대역은 거의 변화가 없었으며, \( D_{2} \) 가 \( 33.3 \) \( \mathrm{mm} \) 일 때 \( 5.14 \sim 5.35 \mathrm{GHz} \) 와 \( 5.56 ~ 5.88 \mathrm{GHz} \) 주파수 대역폭을 얻었다. 변수 \( D_{1} \) 이 \( 24 \mathrm{~mm}, D_{2} \) 가 \( 33.3 \mathrm{~mm} \) 일 때 가장 양호한 특성이 나타났고, 목표로 하는 WLAN 802.11a 주파수 대역을 만족하였다.</p> <p>그림 8은 급전선로의 중앙에서부터 슬롯의 옵셋 간격 \( r_{1} \) 과 \( r_{2} \) 의 변화에 따른 반사계수 특성을 보여주고 있다. 옵셋 간격 \( r_{1} \) 과 \( r_{2} \) 를 \( 0.175 \mathrm{~mm} \) 에서 \( 0.775 \mathrm{~mm} \) 로 \( 0.3 \mathrm{~mm} \) 간격으로 증가시킨 결과, 옵셋 간격이 증가함에 따라 \(5.14\sim5.35\mathrm{ GHz}\)와 \(5.56\sim5.88\mathrm{GHz}\) 주파수 대역의 대역폭과매칭 특성이 향상됨을 확인할 수 있었다. 옵셋 간격이 짧을 경우, 슬롯에 여기되는 전계의 세기가 작아져서 입력 임피던스가 커져 반사 손실 값이 커지게 된다. 최종적으로 \(0.755 \mathrm{mm}\)일 때, 가장 이상적인 결과를 얻을 수 있었다.</p> <p>설계 변수 변화에 따른 시뮬레이션 결과를 바탕으로 다중 대역 안테나의 특성을 분석하여 최종적으로 결정한설계 변수 값을 얻을 수 있었고, 표 1에 각 파라미터에 대한 변수 값을 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. 제안된 Table 1. 안테나의 최적화 파라미터</caption> <tbody><tr><td>변수</td><td>값[\(\mathrm{mm}\)]</td><td>변수</td><td>값[\(\mathrm{mm}\)]</td></tr><tr><td>\(W\)</td><td>45</td><td>gap 1</td><td>0.1</td></tr><tr><td>\(L\)</td><td>85</td><td>gap 2</td><td>0.5</td></tr><tr><td>\(L_f\)</td><td>43.5</td><td>\(sl_1\)</td><td>20</td></tr><tr><td>\(L_g\)</td><td>41.5</td><td>\(sl_2\)</td><td>22</td></tr><tr><td>\(W_1\)</td><td>28</td><td>\(D_1\)</td><td>24</td></tr><tr><td>\(L_1\)</td><td>25</td><td>\(D_2\)</td><td>33.3</td></tr><tr><td>\(W_2\)</td><td>22</td><td>\(r_1\)</td><td>0.775</td></tr><tr><td>\(L_2\)</td><td>13.5</td><td>\(r_2\)</td><td>0.775</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 두 개의 사각 링형 패치와 두 개의 L자형 슬롯을 이용하여 다중 대역 특성을 얻었으며, 그림 9는 각 방사소자의 추가에 따른 반사계수 특성 변화를 나타내고 있다.</p> <p>첫 번째 사각 링 패치를 통해 기본적으로 2 GHz 대역의 공진이 발생하는 것을 알 수 있고, 내부에 사각 링 패치를 추가 삽입함에 따라 \( 3.5 \mathrm{GHz} \) 대역에서 공진추가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 두 번째 사각 링 패치 삽입 결과, \( 5.3 \mathrm{GHz} \) 대역에서도 공진이 발생하였지만, 목표로 하는 WLAN 802.11a 주파수 대역을 만족하지 않아, 접지면 위에 두 개의 슬롯을 삽입하였으며, 삽입 결과 \( 5.6 \mathrm{GHz} \) 대역에서 공진 주파수 대역을 추가로 발생시켰다. 최종적으로 설계된 안테나의 반사계수 시뮬레이션 결과는 그림 8에서 'with L-slots' 그래프에서 보여주고 있으며, 공진 주파수 대역은 \( -10 \mathrm{~dB} \) 를 기준으로 \( 1.44 \sim 2.72 \mathrm{GHz} \), \( 3.19 \sim 3.84 \mathrm{GHz}, 5 .14 \sim 5.35 \mathrm{GHz}, 5.56 \sim 5.88 \mathrm{GHz} \) 의 사중 공진 대역 특성을 만족하였다.</p>
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"변수 \\(r_1\\)와\\(r_2\\)의 값이 얼마야?",
"\\(W_2\\)는 얼마의 값을 가져?",
"0.2보다 크고 0.6보다 작은 값을 가지는 변수가 뭐야?",
"다중 대역 안테나는 어떤 방식으로 설계 및 해석을 진행했어?",
"사중 대역 안테나를 설계 하기 위해 어떤 방법을 취했어?",
"변수 \\(W\\)의 값이 얼마야?",
"값이 85인 변수가 뭐야?"
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인공물ED
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이중 사각 링 패치 결합효과와 접지면 L-슬롯을 이용한 4중 대역 인쇄형 모노폴 안테나 개발
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<h1>III. 안테나 제작 및 측정</h1> <p>그림 10 은 실제 제작된 안테나의 사진이며, 설계된 안테나와 마찬가지로 비유전율 \( 4.4 \) 의 FR-4 기판에 제작되었다. 그림 11은 안테나의 반사계수에 대해 모의실험 결과와 측정 결과를 비교한 그래프이며, 측정에 사용된 시스템은 Agilent Tchnologist社의 네트워크 분석기를 사용하였다.</p> <p>측정 결과, 그림 11 에서 확인할 수 있듯이 공진 주파수 대역은 반사 손실 \( -10 \mathrm{~dB} \) 를 기준으로 \( 1.6 \sim 2.8 \mathrm{GHz}, 3.28 \) \( \sim 4.0 \mathrm{GHz}, 5.14 \sim 5.44 \mathrm{GHz}, 5.56 \sim 6.25 \mathrm{GHz} \) 의 특징을 보였다. 공진되는 패턴은 유사하나, 대역폭에는 다소 차이가 발생하였으며, 이는 안테나 제작상의 오차 및 실험실에서측정하여 발생하는 오차로 분석되었다</p> <p>공진 특성에 따라 DCS1800(\(1,710\sim 1,880\mathrm{MHz}\)), PCS-1900(\(1,850 \sim 1,990 \mathrm{MHz}) \), WCDMA(\(1,920\sim 2,170 \mathrm{MHz}\)), Wi-bro(\(2,300 \sim 2,380 \mathrm{MHz}\)), WLAN (\(2,400 \sim 2,480 \mathrm{MHz}, 5,150 \sim 5,350 \mathrm{MHz}, 5,725 \sim 5,825 \mathrm{MHz}) \), Mobile WiMAX(\(2,500 \sim 2,600 \mathrm{MHz}, 3,400 \sim 3,600 \mathrm{MHz} \) ) 등에 적용이 가능하며, 안테나 설계 파라미터의 즈절로 다른 서비스 대역으로 응용이 가능하다.</p> <p>그림 12과 13에서는 안테나의 모의실험 및 측정된 방사 패턴을 비교하여 보여주고 있다. 방사 패턴은 각각의 통신 서비스 대역에서의 중심주파수 \( 1,795 \mathrm{MHz}, 1,920 \mathrm{MHz} \), \( 2,045 \mathrm{MHz}, 2,350 \mathrm{MHz}, 2,450 \mathrm{MHz}, 2,600 \mathrm{MHz}, 3,500 \mathrm{MHz} \), \(5250 \mathrm{MHz}\), \(5,750 \mathrm{MHz}\)에서 측정하였으며, H-plane(x-z plane)과 E-plane(y-z plane)을 보여준다. 일반적인 모노폴 안테나의 경우, H-plane 특성이 등방성이어야 하는데, 본 논문에서 설계 제작한 안테나는 대체적으로 모노폴 안테나의 등방성 패턴과 유사함을 확인할 수 있다.</p> <p>표 2 는 각 주파수에서 \( \mathrm{H} \)-plane의 평균 이득과 최대 이득이다. DCS1800, PCS1900, UMTS(WCDMA) 대역에서 \( -2.76 \sim 0.75 \mathrm{dBi} \) 의 평균 이득을 나타냈고, Wibro, Mobile WiMAX(\(2.6 \mathrm{GHz}\)), WLAN 802.11b 대역에서 \( -0.67 \sim 0.87 \) \( \mathrm{dBi} \) 의 평균 이득을 나타내었다. 또한, Mobile WiMAX( \(3.5 \mathrm{GHz} \) ) 대역에서 \( -1.00 \sim 1.49 \mathrm{dBi} \) 의 평균 이득을 나타냈으며, WLAN 802.11a 대역에서 \( -1.14 \sim 0.63 \mathrm{dBi} \) 의 평균 이득을 나타냈다.</p> <p>제작된 안테나는 모의실험에서 분석한 것과 같이 이중의 방사 패치와 2개의 접지면 슬롯을 이용하여 최종적으로 사중 대역 공진 특성을 얻었으며, 각 공진 주파수 대역은 안테나를 구성하는 주요 파라미터의 크기 및 위치 조절을 통하여 원하는 공진 대역으로 조정할 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 제작된 안테나의 이득</caption> <tbody><tr><td>주파수 [\(\mathrm{MHz}\)]</td><td>평균 [\(\mathrm{dBi}\)]</td><td>최대 [\(\mathrm{dBi}\)]</td><td>주파수 [\(\mathrm{MHz}\)]</td><td>평균 [\(\mathrm{dBi}\)]</td><td>최대 [\(\mathrm{dBi}\)]</td></tr><tr><td>1,710</td><td>-2.76</td><td>-1.32</td><td>2,600</td><td>-0.19</td><td>2.01</td></tr><tr><td>1,800</td><td>-0.66</td><td>0.79</td><td>3,400</td><td>1.06</td><td>1.90</td></tr><tr><td>1,830</td><td>0.75</td><td>2.13</td><td>3.500</td><td>1.49</td><td>2.79</td></tr><tr><td>1,920</td><td>-0.95</td><td>0.44</td><td>3,600</td><td>1.00</td><td>2.38</td></tr><tr><td>1,990</td><td>-0.71</td><td>0.39</td><td>5.150</td><td>-1.14</td><td>0.86</td></tr><tr><td>2,045</td><td>-2.24</td><td>-0.57</td><td>5.250</td><td>0.07</td><td>2.33</td></tr><tr><td>2,170</td><td>-0.49</td><td>0.76</td><td>5.350</td><td>0.50</td><td>3.09</td></tr><tr><td>2,300</td><td>0.77</td><td>2.26</td><td>5,725</td><td>025</td><td>3.37</td></tr><tr><td>2,400</td><td>0.87</td><td>2.28</td><td>5,775</td><td>0.63</td><td>4.07</td></tr><tr><td>2.500</td><td>-0.67</td><td>1.29</td><td>5.825</td><td>-0.62</td><td>2.88</td></tr></tbody></table> <h1>IV. 결 론</h1> <p>본 논문에서는 DCS1800, PCS1900, WDCMA, MobileWiMAX 대역을 만족하는 사중 공진 모노폴 안테나를 설계 및 제작하였다. 사중 대역 공진 특성을 얻기 위해, 크기가 다른 두 개의 사각 링형 패치와 접지면 위에 두 개의 L자형 슬롯을 이용하였고, 각 공진 주파수 대역은 설계 시 주요한 설계변수 조정을 통해 조절할 수 있다. 또한, 두 사각 링 패치 사이의 간격에서 발생하는 커플링 효과를 통해 \( 3.5 \mathrm{GHz} \) 대역의 임피던스 매칭 정합 특성을 개선하였다. 최종적으로 제작된 안테나의 측정 결과, 공진 주파수 대역은 \( -10 \mathrm{~dB} \) 를 기준으로 \( 1.6 \sim 2.8 \mathrm{GHz}, 3.2 \) \( 4.0 \mathrm{GHz}, 5.14 \sim 5.44 \mathrm{GHz}, 5.56 \sim 6.25 \mathrm{GHz} \) 의 주파수 대역을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안 및 제작한 안테나는 다중 대역 통신 서비스를 위해 활용이 가능할 것으로 판단되며, 차후 전자파 인체 흡수율(SAR)의 측정을 통하여 인체에 미치는 영향을 연구하여야할 것이다.</p>
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"각 공진 주파수 대역의 제작된 안테나에서 평균 이득 가장 작은 주파수 대역은 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)이야?",
"각 공진 주파수 대역의 제작된 안테나에서 평균 이득 가장 작은 주파수 대역은 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)라고 볼 수 있어?",
"각 공진 주파수 대역의 제작된 안테나에서 평균 이득과 최대이득의 차가 큰 주파수 대역은 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)이야?",
"각 공진 주파수 대역의 제작된 안테나에서 평균 이득과 최대이득의 차가 큰 주파수 대역은 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)라고 볼 수 있어?",
"제작된 안테나에서 각 공진 주파수 대역에서 최대 이득 중 가장 작은 값을 가지는 주파수는 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)이야?",
"제작된 안테나에서 각 공진 주파수 대역에서 최대 이득 중 가장 작은 값을 가지는 주파수는 몇 \\(\\mathrm{MHz}\\)라고 볼 수 있어?",
"공진 주파수 대역이 2500 \\(\\mathrm{MHz}\\)으로 제작된 안테나에서 최대 이득이 1.29 \\(\\mathrm{dBi}\\)이면 평균 이득을은 몇 \\(\\mathrm{dBi}\\)이야?",
"공진 주파수 대역이 2500 \\(\\mathrm{MHz}\\)으로 제작된 안테나에서 최대 이득이 1.29 \\(\\mathrm{dBi}\\)이면 평균 이득을은 몇 \\(\\mathrm{dBi}\\)라고 할 수 있지?",
"제작한 안테나의 각 공진 주파수 대역을 어떤 방법으로 조절할 수 있어?",
"제작한 안테나의 각 공진 주파수 대역을 어떤 방법으로 조절할 수 있다고 봐?",
"제작한 안테나에서 사중 대역 공진 특성을 얻으려면 어떻게 해야해?",
"제작한 안테나에서 사중 대역 공진 특성을 얻으려면 어떤 식으로 해야해?",
"제작한 사중 공진 모노폴 안테나에서 \\( 3.5 \\mathrm{GHz} \\) 대역에서 발생하는 임피던스 매칭 정합 특성을 개선하기 위해 어떤 효과를 만들어야해?",
"제작한 사중 공진 모노폴 안테나에서 \\( 3.5 \\mathrm{GHz} \\) 대역에서 발생하는 임피던스 매칭 정합 특성을 개선하기 위해 어떤 효과를 내야할까?",
"안테나를 다른 서비스 대역으로 응용하기 위해서는 어떻게 해야해?",
"안테나를 다른 서비스 대역으로 응용하기 위해서는 어떤 과정을 거쳐야할까?",
"설계한 안테나에서 사중 대역 공진 특성을 가지려면 어떻게 해야해?",
"설계한 안테나에서 사중 대역 공진 특성을 가지려면 어떤 과정을 거쳐야해?",
"제작된 안테나에서 원하는 공진 대역을 조정하려면 어떤 방법을 사용해야해?",
"제작된 안테나에서 원하는 공진 대역을 조정하려면 어떤 방식을 활용해야해?",
"제작된 안테나에서 최대 이득값을 가지는 안테나의 공진 주파수는 얼마야?",
"제작된 안테나에서 최대 이득값을 가지는 안테나의 공진 주파수는 어느정도야?",
"공진 주파수 대역이 3600 \\(\\mathrm{MHz}\\)으로 제작된 안테나에서 평균 이득이 1 \\(\\mathrm{dBi}\\)이면 최대 이득을은 몇 \\(\\mathrm{dBi}\\)이야?",
"공진 주파수 대역이 3600 \\(\\mathrm{MHz}\\)으로 제작된 안테나에서 평균 이득이 1 \\(\\mathrm{dBi}\\)이면 최대 이득을은 몇 \\(\\mathrm{dBi}\\)라고 볼 수 있어?"
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인공물ED
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펄스 타이밍 제어를 활용한 Ka-대역 \(10\mathrm{W}\) 전력증폭기 모듈
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<h1>Ⅱ. Ka-대역 \( 10 \mathrm{~W} \) 전력증폭기 모듈의 설계 및 제작</h1> <h2>1. 개별블록 구성</h2> <p>본 논문에서 구현하고자 하는 전력증폭기 모듈의 설계목표는 Ka-대역의 중심주파수를 기준으로 \( 2 \% \)의 대역폭을 가지며 \( 65 \mathrm{~dB} \)의 선형전력이득과 \( 10 \mathrm{~W} \)의 출력 전력을 달성하는 것이다. 증폭기의 이득은 \( 65 \mathrm{~dB} \)로 설정되었으나 증폭기의 앞 단에 위치하는 PLL(Phase Locked Loop) 주파수합성기의 출력이 충분히 여유가 있어 증폭모듈의 이득이 다소 떨어져도 전체 시스템의 동작에는 아무런 문제가 되지 않는다. 따라서 설계, 제작의 주된 목표는 \( 10 \mathrm{~W} \)의 출력을 대역폭 내에서 얻는 것이다. \( 10 \mathrm{~W} \) 전력모듈의 개발을 위해 별도로 제작된 MMIC 칩들을 사용하는 것이 아니라 상용으로 가용한 칩들을 활용하는 것이기 때문에 칩 선정에 있어 이러한 점들을 충분히 고려하였다. 여기서는 설계목표를 충족하는 전력증폭기 모듈을 위해 Fujitsu사와 Triquint사의 MMIC 칩을 선정하였고 그 특성들을 데이터시트 기준으로 표 1에 정리하였다.</p> <table border><caption>표 1. 전력모듈에 사용된 MMIC 특성 (데이터시트 기준)</caption> <tbody><tr><td></td><td>MMIC</td><td>출력 전력</td><td>이득</td><td>동작전압</td></tr><tr><td>Fujitsu</td><td>FMM5704X</td><td>\( 9 \mathrm{dBm} \)(P1dB)</td><td>\( 18 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~V} \), \( 20 \mathrm{~mA} \)(sef bias)</td></tr><tr><td>Triquint</td><td>TGA4522</td><td>\( 27 \mathrm{dBm} \)(P1dB)</td><td>\( 18 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 6 \mathrm{~V} \), \( 400 \mathrm{~mA} \)(Vg=\( -0.6 \mathrm{~V} \))</td></tr><tr><td>Triquint</td><td>TGA4516</td><td>\( 33 \mathrm{dBm} \)(Psat)</td><td>\( 18 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 6 \mathrm{~V} \), \( 1050 \mathrm{~mA} \)(Vg=\( -0.6 \mathrm{~V} \))</td></tr><tr><td>Triquint</td><td>TGA4517</td><td>\( 35 \mathrm{dBm} \)(PSat)</td><td>\( 15 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 6 \mathrm{~V} \), \( 2 \mathrm{~A} \)(Vg=\( -0.5 \mathrm{~V}) \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 1은 선정한 MMIC 칩을 사용하여 구성한 \( 10 \mathrm{~W} \) 전력증폭기 모듈의 블록도를 보여주고 있다. 앞의 3단 증폭기를 사용하여 이득을 충분히 확보한 뒤 전력분배기를 통해 전력증폭단의 4개의 MMIC에 전력을 공급한다. 전럭증폭단의 4개의 MMIC에서 증폭된 전력은 전력합성기를 통해 합성함으로써 \( 10 \mathrm{~W} \)의 출력전력을 구현하고자 했다. 또한 전력증폭기 모듈을 펄스모드로 동작시키기 위해 각 MMIC의 게이트 전압을 제어할 수 있는 게이트 전압 제어기를 설계하고 적용하였다. 전력 증폭기 모듈은 조립 및 개별측정, 수리의 용이성을 위하여 기능별로 각각 Silvar로 구성된 캐리어 위에 MIC 실장기술을 사용하여 칩을 조립하였다. 마이크로스트립으로 구성된 캐리어 모듈들을 본딩 와이어로 직접 연결 할 경우, 캐리어의 깊이와 간격에 따라 주파수가 높아 질수록 임피던스 부정합에 의해 삽입손실이 커지게 된다. 반면에 CPW(Coplanar Waveguide)의 경우 전자계가 윗면에 주로 형성되어 있어 이를 활용하여 연결할 경우 캐리어 깊이의 영향을 적게 받아 낮은 삽입손실을 가질 수 있다. 따라서 캐리어로 구성된 단위모듈들을 이용하여 MIC 복합모듈을 구성할 때 밀리미터파 대역에서 삽입손실 및 반사손실 특성이 우수한 새로운 형태의 CBFGCPW(Conductor Backed Finite Ground CPW)-Microstrip 천이구조를 사용하여 설계하였다.</p> <h2>2. 펄스 전압 제어기</h2> <p>전력증폭기 모듈을 펄스모드로 동작시키는 방법에는 입력신호를 펄스로 변조하여 증폭기에 직접 입력하는 방법과 증폭기 전원전압을 on/off 시키는 방법이 있다. 본 논문에서는 전력증폭기 모듈의 펄스 구동 방법으로 증폭기 전원전압을 on/off 시키는 방법 중 게이트 전압을 펄스로 제어하는 방법을 사용하였다. 회로의 게이트를 펄스로 제어하는 방법은 드레인을 제어하는 방법보다 적은 전류로 동작할 수 있어 제어기 회로가 간단해질 수 있으며 큰 전류를 직접 공급하고 차단할 때보다 회로의 동작속도가 빠르다. 게이트 전압 제어기는 트랜지스터를 이용한 에미터팔로워(emitter follower) 회로를 사용하였다. 트랜지스터는 NEC사의 2SC4226을 사용하였고 설계는 Agilent사의 ADS 소프트웨어를 사용하였다. 그림 2는 설계된 제어기 회로를 보여주고 있다.</p> <p>제어기에서 나오는 출력은 각 MMIC의 게이트 단자로 연결되며 MMIC 게이트 단자에 존재하는 바이패스 (bypass) 캐패시터와 바이어스 연결을 위한 피드스루 (feed thru)에 존재하는 캐패시터는 게이트 전압 제어기의 부하로 작용하게 된다. 따라서 게이트 전압 제어기 설계에서 두 캐패시터 값을 부하 캐패시터로 고려하여 제어기를 설계하였다. 설계 결과 MMIC를 on 시킬 수 있는 \( -0.6 \mathrm{~V} \)에서 off 시킬 수 있는 \( -1.3 \mathrm{~V} \)의 전압을 보이는 펄스 파형을 구현하였으며 펄스 상승시간이 약 \( 800 \mathrm{nsec} \)임을 확인하였다.</p> <h2>3. Ka-대역 \( 10 \mathrm{~W} \) 전력증폭기 모듈 제작</h2> <p>그림 3은 제작된 \( 10 \mathrm{~W} \) 전력증폭기 모듈을 보여주고 있다. 전력증폭기 모듈은 크게 구동증폭단과 전력증폭단으로 나눌 수 있다. 그림에서 A 부분은 구동증폭단의 드레인 바이어스를 인가하기 위한 회로이고,B 부분은 구동증폭단 및 전력증폭단 MMIC의 게이트 전압을 제어하기 위한 게이트 전압 제어기이다. C 부분은 구동증 폭단 모듈을 나타내며, D부분은 전력을 분배 및 합성하기 위한 4-출력 전력분배기와 전력증폭을 위해 MMIC 4개가 병렬로 연결된 모습을 나타낸다. 전력중 폭기 모듈의 크기는 \( 72 \mathrm{~mm} \times 62 \mathrm{~mm} \)이다.
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"표 1에서 MMIC가 TGA4522 인 업체는 어디야?",
"표 1. 전력모듈에 사용된 MMIC 특성에서 Fujitsu사의 출력전력은 어떻게 돼?",
"표 1. 전력모듈에 사용된 MMIC 특성에서 MMIC가 TGA4516 일 때 이득은 몇이야?",
"표 1에서 이득이 가장 작을 때의 동작전압은 어떻게 돼?",
"표 1. 전력모듈에 사용된 MMIC 특성에서 출력 전력이 가장 작을 때의 이득은 몇이야?",
"표 1. 전력모듈에 사용된 MMIC 특성 에서 Fujitsu의 MMIC 값은 뭐야?",
"표 1에서 Fujitsu의 MMIC이 나타내는 것은 무엇인가?"
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c58914d7-eb61-4275-a923-1860607341b8
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인공물ED
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전압안정도를 고려한 확률론적 도달전력 산정에 관한 연구
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<table border><caption>표 3-3 각 부하지점별 도달전력 확률분포</caption> <tbody><tr><td>부하지점 \ 도달진력</td><td>213</td><td>214</td><td>215</td><td>216</td></tr><tr><td>140</td><td></td><td>0.000367133</td><td></td><td></td></tr><tr><td>180</td><td></td><td>0.020575158</td><td></td><td></td></tr><tr><td>200</td><td></td><td>0.001409836</td><td></td><td></td></tr><tr><td>220</td><td></td><td>0.022592244</td><td></td><td></td></tr><tr><td>240</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>260</td><td></td><td>3.09058E-07</td><td></td><td></td></tr><tr><td>280</td><td></td><td>0.000112206</td><td>0.000729871</td><td></td></tr><tr><td>300</td><td></td><td>0.024384707</td><td></td><td></td></tr><tr><td>320</td><td></td><td>0.001873888</td><td></td><td>0.00031153</td></tr><tr><td>340</td><td></td><td>0.140102725</td><td>0.000685366</td><td></td></tr><tr><td>350</td><td></td><td></td><td>0.00036519</td><td></td></tr><tr><td>355</td><td></td><td></td><td>0.00031153</td><td></td></tr><tr><td>360</td><td></td><td>0.690574538</td><td>0.000372056</td><td></td></tr><tr><td>365</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>380</td><td></td><td></td><td>0.016425273</td><td></td></tr><tr><td>400</td><td></td><td></td><td>0.002229637</td><td>0.000614429</td></tr><tr><td>405</td><td></td><td></td><td></td><td>2.62699E-07</td></tr><tr><td>410</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>415</td><td></td><td></td><td>0.0003118</td><td></td></tr><tr><td>420</td><td></td><td></td><td>2.62699E-07</td><td>0.000605798</td></tr><tr><td>425</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>430</td><td></td><td></td><td></td><td>0.000357653</td></tr><tr><td>440</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>445</td><td></td><td></td><td>0.00073391</td><td></td></tr><tr><td>450</td><td></td><td></td><td>0.001063788</td><td></td></tr><tr><td>455</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>460</td><td></td><td></td><td>0.001699957</td><td>0.0003118</td></tr><tr><td>470</td><td></td><td></td><td>0.00127838</td><td>0.000682939</td></tr><tr><td>475</td><td></td><td></td><td></td><td>0.000742817</td></tr><tr><td>480</td><td></td><td></td><td>0.01659313</td><td>0.001422621</td></tr><tr><td>490</td><td></td><td></td><td></td><td>0.001230956</td></tr><tr><td>500</td><td>0.901992743</td><td></td><td>0.859192592</td><td>0.895711937</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3-4 각 부하지점별 도달전력 확률분포</caption> <tbody><tr><td>부하지점 \ 도달전력</td><td>218</td><td>219</td><td>220</td></tr><tr><td>140</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>180</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>200</td><td></td><td>0.000696965</td><td>0.0003118</td></tr><tr><td>220</td><td></td><td>0.001072959</td><td></td></tr><tr><td>240</td><td></td><td>0.002002202</td><td></td></tr><tr><td>260</td><td></td><td>0.017510451</td><td></td></tr><tr><td>280</td><td></td><td>0.00070128</td><td>0.001072959</td></tr><tr><td>300</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>320</td><td></td><td></td><td>0.000366823</td></tr><tr><td>340</td><td></td><td>0.00031153</td><td>0.019365924</td></tr><tr><td>350</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>355</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>360</td><td>0.00160782</td><td></td><td>0.00038948</td></tr><tr><td>365</td><td></td><td></td><td>0.00031153</td></tr><tr><td>380</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>400</td><td>0.001368575</td><td>0.000284828</td><td></td></tr><tr><td>405</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>410</td><td>0.000293459</td><td></td><td></td></tr><tr><td>415</td><td>0.000312063</td><td></td><td></td></tr><tr><td>420</td><td>0.000774105</td><td>0.001393929</td><td></td></tr><tr><td>425</td><td>0.000320971</td><td></td><td></td></tr><tr><td>430</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>440</td><td>0.018948531</td><td>0.0012472</td><td>0.003397163</td></tr><tr><td>445</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>450</td><td>0.001765068</td><td></td><td></td></tr><tr><td>460</td><td>0.021961455</td><td>0.005655271</td><td>0.00411058</td></tr><tr><td>470</td><td>0.015960359</td><td></td><td></td></tr><tr><td>475</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>480</td><td></td><td>0.073651664</td><td>0.009525921</td></tr><tr><td>490</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>500</td><td>0.83799255</td><td>0.797464465</td><td>0.862975222</td></tbody></table> <p>\( 230 \mathrm{kV} \) 지역은 충분한 발전력으로 무효전력 수급이 원활하여 전반적으로 최대 도달전력이 커고 확률분포도 우수하다. 반면 \( 138 \mathrm{kV} \) 지역은 발전력의 부족으로 최대 도달전력 수준이 낮고 확률분포도 최대부하 부근에 존재한다.</p> <h2>4.3 Case Study 2 (FACTS 100MVar 설치)</h2> <p>106모선에 FACTS 설비 \( 100 \mathrm{MVar} \)를 추가하였을 경우 각 부하지점별 도달전력 확률분포는 표 4-1~4-3과 같다.</p> <table border><caption>표 4-1 각 부하지점별 도달전력 확률분포</caption> <tbody><tr><td>부하지점 \ 도달전력</td><td>106</td><td>07</td><td>108</td><td>109</td><td>110</td></tr><tr><td>40</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>60</td><td>4.61573E-05</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>70</td><td>0.000110778</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>80</td><td>0.006253541</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>90</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>100</td><td></td><td></td><td>0.000135769</td><td></td><td></td></tr><tr><td>105</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>110</td><td></td><td>0.000696185</td><td>0.000516962</td><td></td><td></td></tr><tr><td>115</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>120</td><td></td><td>0.031782545</td><td>0.058299985</td><td>2.2133E-10</td><td></td></tr><tr><td>125</td><td></td><td>0.02647328</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>130</td><td></td><td>1.12188E-06</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>140</td><td></td><td>0.006139686</td><td>0.000102</td><td></td><td></td></tr><tr><td>150</td><td>4.07956E-07</td><td>3.31464E-07</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>160</td><td>0.00051737</td><td>0.836899635</td><td>0.006039029</td><td></td><td></td></tr><tr><td>180</td><td>0.03211737</td><td></td><td>0.836898998</td><td>0.000621427</td><td>8.01343E-08</td></tr><tr><td>185</td><td>2.2133E-10</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>190</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>195</td><td>3.7396E-07</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>200</td><td>0.000163502</td><td></td><td></td><td>1.63182E-06</td><td>0.000101626</td></tr><tr><td>210</td><td>0.000176952</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>220</td><td>0.062366728</td><td></td><td></td><td>0.001047131</td><td>0.000104623</td></tr><tr><td>225</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>230</td><td>0.514989656</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>240</td><td>0.285249908</td><td></td><td></td><td>0.002150981</td><td>0.000135964</td></tr><tr><td>250</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>260</td><td></td><td></td><td></td><td>0.026145335</td><td>0.000716072</td></tr><tr><td>265</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>270</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4.07956E-07</td></tr><tr><td>280</td><td></td><td></td><td></td><td>0.008684338</td><td>0.005355407</td></tr><tr><td>290</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2.48968E-06</td></tr><tr><td>300</td><td></td><td></td><td></td><td>0.071761592</td><td>0.00227637</td></tr><tr><td>305</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2.2133E-10</td></tr><tr><td>310</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.000422695</td></tr><tr><td>315</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1.06239E-06</td></tr><tr><td>320</td><td></td><td></td><td></td><td>0.129102057</td><td>0.022290306</td></tr><tr><td>340</td><td></td><td></td><td></td><td>0.662478251</td><td>0.027279712</td></tr><tr><td>350</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.000569655</td></tr><tr><td>360</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.079784184</td></tr><tr><td>3370</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.000575451</td></tr><tr><td>380</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.110488716</td></tr><tr><td>400</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.65188792</td></tr></tbody></table>
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"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 부하지점이 140이고 도달전력이 214인 경우의 확률분포 값은 얼마인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 도달전력이 213일 때 존재하는 확률분포의 부하지점 값은 무엇인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 부하지점이 380이고 도달전력이 215인 경우의 확률분포 값은 얼마인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 모든 도달전력에 대해서 확률분포가 없는 경우 중에서 가장 큰 부하지점 값은 얼마인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 확률분포 값이 가장 클 때의 도달전력 값은 얼마인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 도달전력이 218일 때, 확률분포 값이 가장 작을 때의 부하지점 값은 얼마인가?",
"각 부하지점별 도달전력 확률분포에서 도달전력의 확률분포 값이 모두 있는 경우 가장 큰 부하지점 값과 도달전력 값을 가질 때의 확률분포 값은 얼마인가?"
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인공물ED
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기생 소자를 이용한 3중 대역 모노폴 안테나 SAR 저감 설계
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<h1>Ⅰ. 서 론</h1> <p>최근 무선 기술 발전과 다양한 무선 통신이 빠른 속도로 발전하고 있으며, LTE, WLAN, 5G 같은 무선통신 기술이 많은 주목을 받았다. 이런 다기능 무선통신을 만족시키기 위해 넓은 동작주파수, 안정된 이득과 방사패턴을 갖는 안테나가 요구된다. 일반적으로 평면형 다이폴 안테나는 넓은 임피던스 대역폭과 높은 안테나 이득 특성을 가지고 있기 때문에 많은 연구가 진행되고 있다.</p> <p>한편, 다양한 무선통신 시스템에 적응하기 위해서, 다중 동작 주파수를 갖는 안테나가 필요하다. 이런 여러 대역폭을 만족시키기 위해 다양한 다중 동작 안테나에 대한 연구가 진행되었다. 멀티밴드 안테나는 별다른 필터 없이도 불필요한 대역을 억제시켜 비용 면에서 효율적이다. 이를 위한 브랜치 라인 커플러의 급진 기법을 이용한 CP 안테나, 나선형 공진기를 사용한 안테나, 밴드갭(EBG) 공진기 안테나 그 외에도 T모양 슬릿을 이용한 안테나, L모양 슬릿을 이용한 안테나 등 슬릿을 이용한 멀티밴드 안테나가 개발되고 있다. 하지만 이런 안테나들은 구조가 복잡하거나 부피가 크고, 이중 동작대역에 한한다.</p> <p>또한, SAR(Specific Absorption Rate)은 무선 통신 안테나의 설계에 중요한 요소이다. SAR은 전자파가 인체에 흡수되는 에너지의 양(단위: \( \mathrm{W} / \mathrm{kg} \))을 나타내는 단위이다. 현재 우리나라는 국제권고기준인 \( 2 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \) 보다 엄격한 값인 \( 1.6 \mathrm{~W} / \mathrm{kg} \) 을 적용하고 있다.</p> <p>본 논문에서는 기존의 모노폴 안테나에 기생소자를 추가하여 WLAN 대역의 \( 2.4 \sim 2.484 \mathrm{GHz}, 5.75 \sim 5.85 \mathrm{GHz} \) 와 5G 대역의 \( 3.4 \sim 3 .7 \mathrm{GHz} \) 에서 사용가능한 3중 대역 모노폴 안테나를 제안하였으며, 제안하는 안테나에 반사판을 설치함으로써 SAR을 저감시켰다.</p> <h1>Ⅱ. 안테나 구조 및 설계</h1> <h2>2-1 기생소자가 추가된 안테나</h2> <p>결함 접지 구조(defected ground structure: DGS) 는 접지면에 슬롯이나 슬릿을 통해 접지면 구조를 변형시킨 것이다. 접지면의 결함 모양과 크키를 변형시켜 전송선로의 임피던스를 조정할 수 있다. 또한 결함을 적용했을 때, 유전율이 높아짐으로써 선로의 길이가 감소한다. 결과적으로 DGS 를 통해 안테나의 경량화 효과를 누릴 수 있다. 제안된 안테나는 앞면에 H 자 모양을 포함한 결함 접지구조를 바탕으로 한 접지면과 뒷면에 모노폴 안테나를 연결하여 배치하였다. 비아를 통해 모노폴 안테나와 접지면을 연결해 주고 있다. 또한, 중심 모노폴 주위로 기생소자를 추가하여 삼중대역을 가지는 반사계수 특성을 구현할 수 있도록 하였다. 그림 1 은 제안된 안테나의 구조로 총 크기는 \( 100 \times 75 \mathrm{~mm}^{2} \) 이며, 기판은 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 두께의 FR4(\(\varepsilon=4.6) \) 기판 위에 인쇄되었다. 시뮬레이션 툴인 CST microwave studio를 사용하여 시뮬레이션을 진행하였다.</p> <p>제안하는 안테나 앞면에 기생소자를 추가하지 않았을 때, 약 \(1 \sim 4 \mathrm{GHz}\)의 대역폭을 가지는 광대역안테나였으나, 앞면 모노폴 안테나 주위에 기생소자를 추가함으로써 삼중대역의 동작주파수를 구현했으며, 그에 따른 반사 계수 결과는 그림 2와 같다.</p> <p>또한, 기생소자가 삼중대역 구현에 미치는 영향을 기생소자 생성 단계에 따른 반사계수의 변화를 통해 확인하였다. 중심 모노폴 안테나를 둘러싸고 있는 계단 모양의 기생소자를 각각 1 단(그림 3 의 안테나 1 ), 2 단(그림 3의 안테나 2), 그리고 3단(그림 3의 안테나 3) 단계별로 적층한 그림 3에서 반사계수를 비교하였다. 기생소자를 1 단만 적층시켰을 때, 기생소자가 없을 때와 같이 저주파 영역에서 광대역 반사계수 특성을 가진다. 또한 그 위에 2단을 적층시키면 WLAN 대역 \( (5.8 \mathrm{GHz}) \) 에서 공진특성이 나타났다. 마지막으로 모노폴의 길이와 비례한 기생소자를 3 단으로 적층시킴으로 3중 대역 특성을 구현하였다. 이렇게 3 중대역을 구현한 뒤, 기생소자에 사용된 각 파라미터 변화에 따른 반사계수에 대한 시뮬레이션을 실시하였으며, 여러 개의 파라미터들 중 대표적인 2개의 값을 그림 4에 나타내었다.</p> <p>그림 4(a)와 같이 \(Lp2\) 길이 변화 시 \( 5.8 \mathrm{GHz} \) 대역의 공진점에 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 그러므로 시뮬레이션 결과에 따라 \( 5.8 \mathrm{GHz} \) (WLAN)에 해당하는 주파수 대역을 구현할 수 있도록 최적의 \(Lp2 \) 값을 \( 20 \mathrm{~mm} \) 로 설정하였다.</p> <p>또한, 그림 4(b)와 같이 \(Wp3 \) 넓이 변화 시 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 와 \( 3.4 \mathrm{GHz} \) 대역의 공진점에 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따라 WLAN \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 와 5G 의 \( 3.4 \) \( \mathrm{GHz} \) 에 해당하는 주파수 대역을 구현할 수 있도록 최적의 \( Wp3 \) 값을 \( 1 \mathrm{~mm} \) 로 설정하였다.</p> <p>CST 시물레이션을 통해 각각의 파라미터 값들을 목표 대역폭을 만족하면서 임피던스 이득을 만족하는 최적의 값으로 설정하였다. 이와 같은 시뮬레이션 과정을 통해 제안된 안테나 각각의 최적 파라미터 값들은 표 1 과 같다. 시뮬레이션 결과, 낮은 대역에서는 WLAN의 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 대역을 만족하는 \( 2.114 \sim 2.503 \mathrm{GHz} \) 를, 높은 대역에서는 \( 5.8 \mathrm{GHz} \) 대역을 만족하는 \( 5.627 \sim 5.923 \mathrm{GHz} \) 를, 그리고 중간에 위치한 대역에서는 5G 대역을 만족하는 \( 3.3891 \sim 3.7002 \mathrm{GHz} \) 를 구현하였다.</p>
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"현재 우리나라는 SAR을 어떻게 적용하고 있는가?",
"어떻게 SAR을 저감시켰는가?",
"제안된 안테나는 어떻게 배치하였는가?",
"어떻게 모노폴 안테나와 접지면을 연결해 주고 있는가?",
"어떻게 삼중대역을 가지는 반사계수 특성을 구현할 수 있도록 하였는가?",
"삼중대역의 동작주파수를 어떻게 구현했는가?",
"기생소자가 삼중대역 구현에 미치는 영향을 어떻게 확인하였는가?",
"어떻게 3중 대역 특성을 구현하였는가?",
"5.8GHz 대역의 공진점에 영향을 미치는 것을 어떻게 알 수 있는가?",
"주파수 대역을 구현할 수 있도록 어떻게 하였는가?",
"시뮬레이션 결과에 따라 5.8GHz(WLAN)에 해당하는 주파수 대역을 구현할 수 있도록 어떻게 했는가?",
"그림 4(b)와 같이 Wp3 넓이 변화 시 어떻게 되는가?",
"시뮬레이션 결과에 따라 WLAN 2.4GHz 와 5G 의3.4GHz 에 해당하는 주파수 대역을 구현할 수 있도록 어떻게 하였는가?",
"어떻게 각각의 파라미터 값들을 목표 대역폭을 만족하면서 임피던스 이득을 만족하는 최적의 값으로 설정하였는가?",
"이런 다기능 무선통신을 만족시키기 위해 어떻게 요구되는가?",
"다양한 무선통신 시스템에 적응하기 위해서 어떻게 해야 되는가?",
"이런 여러 대역폭을 만족시키기 위해 어떻게 했는가?",
"멀티밴드 안테나는 어떻게 비용 면에서 효율적인가?",
"어떻게 시뮬레이션을 진행하였는가?",
"결함 접지 구조는 어떻게 접지면 구조를 변형시킨 것인가?",
"어떻게 전송선로의 임피던스를 조정할 수 있는가?",
"평면형 다이폴 안테나는 어째서 많은 연구가 진행되고 있는가?",
"이를 위해 어떻게 하고있는가?",
"어떻게 선로길이를 감소시키는가?",
"어떻게 안테나의 경량화 효과를 누릴 수 있는가?",
"공진특성은 어떻게 나타났는가?"
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인공물ED
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주파수 선택적 채널에서의 OFDM 시스템을 위한 PSAM 채널 추정 기법의 성능 개선
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 주파수 선택적 채널 환경의 OFDM 시스템에서 파일럿 심볼을 이용한 채널 추정 기법인 pilot Symbol Assisted Modulation(PSAM) 채널 추정 성능을 개선하는 방법을 제안한다. OFDM시스템에서는 채널 추정에 쓰이는 파일럿의 밀도가 적을수록 시스템의 유효 데이터량과 전력 효율이 증가되는 장점이 있다. 이를 위해 송신단에서는 채널 추정에 사용되는 파일럿의 수를 적게 사용하는 것이 좋다. 본 논문에서의 수신단에서는 인접한 파일럿 중간에 위치한 채널값이 먼저 추정된 후, 기존의 파일럿 값과 추정된 중간값을 사용하여 나머지 채널값을 추정한다. 그 후 채널의 최대 응답 길이를 고려하여 설계된 보호 구간의 길이를 이용하여 추정된 채널값의 오차를 줄여준다. 제안된 채널 추정 기법의 평균 제곱 오차(MSE) 성능은 기존의 PSAM 채널 추정 방법에 비해 신호대 잡음비 면에서 약 \( 2 \mathrm{~dB} \) 정도의 개선 효과를 보여주었다.</p>
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"본 논문에서는 주파수 선택적 채널 환경의 OFDM 시스템에서 채널 추정 성능 개선을 위해 이용한 것은 무엇입니까?",
"본 논문에서는 파일럿 심볼을 이용한 채널 추정 기법인 무엇을 제안했나요?",
"파일럿 심볼을 사용한 채널 추정 기법인 무엇을 본 논문에서 제안했나?",
"본문에서 제안된 채널 추정 기법의 평균 제곱 오차 성능은 기존의 PSAM 채널 추정 방법에 비해 신호대 잡음비 면에서 얼마나 개선된 거야?",
"본문에서 제안된 채널 추정 기법의 MSE 성능은 기존의 PSAM 채널 추정 방법에 비해 어느 정도의 개선효과를 보여줬습니까?",
"본문에서 기존의 PSAM 채널 추정 방법에 비해 신호대 잡음비 면에서 약 \\( 2 \\mathrm{~dB} \\) 정도의 개선 효과를 보여주는 채널 추정 기법은 무엇입니까?",
"OFDM시스템에서 채널 추정에 쓰이는 파일럿의 밀도가 적을수록 시스템의전력 효율이 어떻게 됩니까?",
"본 논문에서는 주파수 선택적 채널 환경의 시스템 어디에서 파일럿 심볼을 이용했습니까?",
"본 논문에서는 주파수 선택적 채널 환경의 어디의 파일럿 심볼을 이용했습니까?",
"주파수 선택적 채널 환경의 어디의 파일럿 심볼을 논문에서 이용했습니까?"
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인공물ED
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주파수 선택적 채널에서의 OFDM 시스템을 위한 PSAM 채널 추정 기법의 성능 개선
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<h1>V. 시뮬레이션 결과</h1><p>제안된 방법의 효율성을 보여주기 위하여 OFDM 시스템하에서 WSSUS 채널 환경을 가정하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 조건은 표 2와 같으며, 채널 추정의 성능 변화를 MSE 관점에서 분석하였다. 시뮬레이션 수행시 송신단에서 전송되는 파일럿 정보는 수신단에서 정확하게 알고 있다고 가정하였다. 또한, 주파수 영역의 채널값을 먼저 추정한 후 시간 영역의 채널값을 추정하는 1-D 추정기를 사용하였고, MMSE 알고리즘을 통해 채널 추정을 수행하기 위하여 파일럿 위치를 동기 주파수와 동기 시간보다 작게 위치시켰다. 파일럿의 배치 형태는 사각 형태를 사용하였다. 인접한 파일럿만을 채널 추정에 사용하는 고전적인 MMSE 기법은 시뮬레이션에서 PSAM-MMSE로 표기하였으며, 인접한 파일럿 사이의 중간값만을 채널 추정에 이용하였을 때의 결과는 Extended-MMSE로 표기하였다.</p><table border><caption>표 2. 시뮬레이션 파라미터</caption><tbody><tr><td>신호의 대역폭</td><td>\( 5 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>채널</td><td>WSSUS, AWGN</td></tr><tr><td>부반송파의 수</td><td>1,024</td></tr><tr><td>IFFT 크기</td><td>1,024</td></tr><tr><td>OFDM 심볼 길이</td><td>\( 215 ~\mu \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>OFDM 보호 구간 길이</td><td>\( 10 ~\mu \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>채널 추정 알고리즘</td><td>MMSE</td></tr><tr><td>인접한 파일럿간 간격</td><td>frequency : 16, time : 8</td></tr><tr><td>파일럿 밀도</td><td>\(0.78 ~\%\)</td></tr></tbody></table><p>\( M S E=E\left[|h-\hat{h}|^{2}\right] \)<caption>(12)</caption></p><p>그림 9는 그림 4에서 보인 사각 형태의 파일럿 패턴을 사용하고 채널의 최대 도플러 주파수가 \( 5 \mathrm{~Hz} \), 채널의 최대 지연 시간을 \( 10~ \mu s \) 로 가정하였을 때, OFDM 심볼이 WSSUS 채널을 통과한 후의 채널 추정 기법들의 성능을 보여주고 있다. 이 경우에는 \( 2.4 \mathrm{~GHz} \)의 캐리어 주파수를 사용할 때 이동체의 속도가 \( 2.4 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \)인 경우이고, 채널의 최대 지연 시간이 OFDM 심볼의 보호 구간 설계시 고려된 채널의 최대 지연만큼 발생한 경우이다. 고려한 채널의 최대 지연 시간은 무선 전송 채널의 주파수 선택적 채널 특성이 심한 환경임을 의미한다. 제안된 채널 추정 기법은 파일럿간 보간 간격을 감소시키고 추정 오차를 감소시켜줌으로써, 기존의 MMSE 기법에 비해 MSE 성능이 \( 10^{-1} \)일 때 SNR이 \( 1 \mathrm{~dB} \) 정도 개선된 효과를 보여주고 있다. 그림 10은 도플러 주파수가 \( 5\mathrm{~Hz} \)이고, 채널의 최대 지연 시간이 \( 8 ~\mu \mathrm{s} \)인 경우로 그림 9의 경우와 비교해서 채널의 최대 지연 시간이 \(2 ~\mu s \) 줄어든 경우로, 주파수 선택적 채널 특성이 감소된 채널 환경을 가정하였다. 이 경우 채널의 동기 대역폭이 증가하고, PSAM 방식의 채널 추정 오차가 감소되기 때문에 채널 추정의 MSE 성능이 \( 10^{-2} \)일 때 \( 2 \mathrm{~dB} \) 정도의 신호대 잡음비 개선 효과를 보여주고 있다. 그림 11은 도플러 주파수가 \( 111 \mathrm{~Hz} \)이고, 채널의 최대 지연 시간이 \( 10 ~\mu \mathrm{s} \)인 경우로 무선 채널의 동기 시간이 감소된 고속 페이딩(fast fading)과 주파수 선택적 채널 환경을 고려하였다. 그림 10은 무선 채널의 변화가 더욱 심한 환경일수록 제안된 알고리즘은 기존의 MMSE추정 방법보다 성능 개선 효과가 커짐을 나타낸다. MSE 성능이 \( 10^{-1} \) 기준일 때 제안된 채널 추정 기법은 신호대 잡음비면에서 약 \( 2 \sim 3 \mathrm{~dB} \) 정도의 우수한 성능을 보여주고 있다. 이는 기존의 MMSE 방식은 채널의 변화가 심한 환경에서 파일럿간 간격이 멀어질수록 추정 오차가 증가되는 반면, 제안된 기법은 파일럿 사이의 중간값이 추정됨으로써 보간 간격이 줄어들어 채널의 주파수 응답추정이 보다 능동적으로 수행되었고, OFDM 심볼의 순환 구간 이후의 추정된 데이터는 영 매핑을 해줌으로써 채널 추정시 발생되는 오차를 줄여 주었기 때문으로 판단된다.</p>
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"시뮬레이션 파라미터 중 OFDM 보호 구간 길이 값은 얼마야?",
"시뮬레이션 결과, IFFT 크기는 어떤 값으로 측정되었어?",
"시뮬레이션 결과, 신호의 대역폭은 어떤 값으로 측정되었어?",
"시뮬레이션 결과, 추정된 두 채널은 무엇이야?",
"추정된 두 채널은 시뮬레이션 결과에 의하면 어떤 것이지 ",
"본 연구에서 왜 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했어?",
"시뮬레이션 결과, OFDM 심볼 길이는 어떤 값으로 측정되었어?",
"제안한 방법의 효율성 검증을 위해 어떤 시스템 하에서 시뮬레이션을 수행했어?",
"제안한 방법의 효율성 검증을 위해 어떤 채널 환경을 가정해서 시뮬레이션을 수행했어?",
"시뮬레이션 결과, 부반송파의 수는 어떤 값으로 측정되었어?",
"부반송파의 수는 어떤 값으로 시뮬레이션 결과를 보면 계측되었나 ",
"시간 영역의 채널값을 추정할 때 어떤 추정기를 사용했어?",
"어떤 알고리즘을 통해 채널 추정을 수행했어?",
"고전적인 MMSE 기법은 시뮬레이션에서 무엇으로 표기했니?",
"파일럿의 배치 형태는 어떤 형태를 사용했니?",
"파일럿 채널 추정 기법에 따라 시뮬레이션에서 MMSE 기법은 어떻게 표기했니?",
"그림 9에서는 어떤 파일럿 패턴을 사용했을 때 성능결과를 보여주고 있니?",
"파일럿 위치를 동기 주파수와 동기 시간보다 작게 위치시킨 이유가 뭐야?",
"그림 9에서는 채널의 최대 도플러 주파수가 얼마일 때 성능결과를 보여주고 있니?",
"무선 채널의 변화가 더욱 심한 환경일수록 어떤 결과를 도출할 수 있었니?",
"MSE 성능이 \\( 10^{-1} \\) 기준일 때 제안된 채널 추정 기법은 신호대 잡음비면에서 얼만큼 우수한 성능을 나타냈니?",
"인접한 파일럿 사이의 중간값만을 채널 추정에 이용하였을 때 무엇으로 표기했니?"
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인공물ED
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효율적인 H.264/AVC 엔트로피 복호기 설계
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<h1>III. 제안하는 엔트로피 복호기</h1> <p>본 절에서는 프로세서를 사용하지 않고 비트열을 처리하는 Hardwired 엔트로피 복호기를 제안한다. 복호기는 크게 NAL 복호기, Exp-Golomb 복호기, CAVLC 복호기로 구성되며 NAL 복호기와 Exp Golomb 복호기를 프로세서에서 처리하지 않고 CAVLC 복호기와 같이 Hardwired로 설계함으로써 프로세서의 부하를 줄여주고 데이터 처리 속도롤 증가시키며, 전력 소모를 줄인다. 또한 CAVLC 복호기는 룩업 테이블 및 저장 공간의 최적화 기법을 통해 하드웨어 크기를 줄인다.</p> <h2>1. 엔트로피 복호기</h2> <p>제안하는 엔트로피 복호기는 그림 1과 같이 NAL 복호기, Exp-Golomb 복호기, CAVLC 복호기, Input Buffer, ReOrder 등으로 구성된다. NAL 복호기는 비트열을 처리하며 프로세서 대신 엔트로피 복호기를 제어한다. NAL 복호기는 현재 복호되는 코드워드의 종류를 판단한 후, 영상 데이터에 해당하는 비트열은 CAVLC 복호기로 보내고, 그 외 구문요소에 해당하는 비트열은 Exp-Golomb 복호기로 보낸다. CAVLC 복호기가 얻은 영상 데이터는 ReOrder를 거쳐 IQ/IT 블록으로 전송되며, Exp-Golomb 복호기가 얻은 구문요소는 MC, INTRA, IQ/IT, DF 등 다른 블록으로 전송된다.</p> <p>엔트로피 복호기가 프로세서 대신 H.264/AVC 복호기 전체를 제어함으로써 시스템의 복잡도 및 면적이 줄어들고 다른 IP 블록과의 연계를 통한 설계 및 디버깅이 쉬어진다. 또한 프로세서 없이 동작하는 단일 H.264/AVC 복호기를 구현할 수 있다. 엔트로피 복호기는 다른 IP 블록의 동작 상태에 영향을 받지 않도록 FIFO를 통해서 데이터를 전달한다. FIFO의 상태가 'Full'이면 다른 IP 블록이 더 이상 데이터를 받아서 저장해 둘 여유가 없다는 것을 의미하므로 엔트로피 복호기는 대기 상태가 된다.</p> <h2>2. Exp-Golomb 복호기</h2> <p>일반적인 복호기는 비트열을 입력받아 데이터 복호에 필요한 길이만큼 처리한 뒤, 다음 데이터 복호를 위해 그 길이만큼 비트열을 이동시키는 부분을 가진다. NAL 복호기, Exp-Golomb 복호기, CAVLC 복호기도 이러한 입력단을 필요로 한다. 그러나 제안하는 엔트로피 복호기는 입력단을 하나만 설계하여 같이 사용함으로써 불필요한 면적을 줄였다. 제안하는 Exp- Golomb 복호기는 그림 2와 같으며, 입력된 비트열을 code_num으로 복호화해주는 First 1 Detector와 Combination 로직, 그리고 code_num을 구문요소로 복호화 해주는 Postprocessing Module 등으로 구성되어 있다.</p> <h2>3. CAVLC 복호기</h2> <p>제안하는 CAVLC 복호기의 구조는 그림 3과 같다. CAVIC 복호기도 엔트로피 복호기의 입력단을 공동으로 사용함으로써 불필요한 면적을 줄였다. CAVLC 복호기는 coeff_token, T1s, Level, total_zeros, run_before 5개의 구문 요소를 처리하는 복호기와 내부 버퍼 (nC Register, Level FIFO, Run_Before Stack), 제어기 블록으로 이루어져 있다. 특히 coeff_token과 total_zeros 복호 시 참조해야할 룩업 테이블의 크기가 매우 크고 비슷한 유형의 인덱스가 많기 때문에 두 복호기를 통합하여 설계하였다.</p> <h3>가. 룩업 테이블의 최적화</h3> <p>CAVLC 복호화는 각 단계별로 여러 개의 룩업 테이블을 참조하여 코드워드를 구문요소로 복호한다. 룩업 테이블의 인덱스들은 매우 길고 그 양 또한 방대하다. 이를 로직으로 구현한다면 그 크기 또한 상당해진다. 그래서 테이블의 크기를 줄이고자 다음과 같은 기법들을 사용한다. 코드워드를 처음 '1'이 나올 때까지의 '0'의 개수(Prefix Length)와 그 외 부분(Suffix Info.)으로 나누어서 이를 룩업 테이블의 인덱스로 이용하는 것이다. 표 3은 이를 적용한 예를 보여준다. 또한 coeff_token 룩업 테이블에서 \( '8\le\mathrm{nC}' \) 범위의 코드워드는 \(6\mathrm{bit}\)로 고정된 값을 가지며 아래 식과 같은 규칙성을 가지고 있다. 이렇게 간단한 식으로 인덱스를 나타냄으로써 테이블의 크기를 크게 줄일 수 있다.</p> <p>\( \operatorname{TrailingOnes~=~ Input~Bit}[1: 0] \)<caption>\(\qquad\)(2)</caption></p> <p>\( \operatorname{TotalCoeff~=~ Input~Bit}[5: 2]+1 \)<caption>\(~\quad\)(3)</caption></p> <table border><caption>표 3. 룩업 테이블의 최적화 방법 ([1]에서 Table 9-5 의 일부를 예시)</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Trailing Ones</td><td rowspan=2>Total Coeff</td><td>Before</td><td colspan=2>After</td></tr><tr><td>Codeword (\(0\le nC<2)\)</td><td>Prefix Lengh</td><td>Suffix Info.</td></tr><tr><td>3</td><td>4</td><td>0000 11</td><td rowspan=3>4</td><td>1</td></tr><tr><td>3</td><td>5</td><td>0000 100</td><td>00</td></tr><tr><td>2</td><td>3</td><td>0000 101</td><td>01</td></tr><tr><td>3</td><td>6</td><td>00000 100</td><td rowspan=4>5</td><td>00</td></tr><tr><td>2</td><td>4</td><td>00000 101</td><td>01</td></tr><tr><td>1</td><td>3</td><td>00000 110</td><td>10</td></tr><tr><td>0</td><td>2</td><td>00000 111</td><td>11</td></tr></tbody></table> <p>위의 두 방법을 사용하여 표 4에서 보는 것과 같이 coeff_token과 total_zeros 룩업 테이블을 최적화하였다. 'Suffix Info.'의 비트수만 보면 룩업 테이블의 크기가 크게 줄어들었다. 하지만 로직으로 구현 시 'Prefix Length' 값도 참조해야 하기 때문에 비트수로 계산한 값을 포함한 비트수는 증가하게 된다. 그러나 두 개의 룩업 테이블을 통합하여 하나의 복호기로 설계함으로써 하드웨어의 크기는 크게 감소한다. First 1 Detector와 Bit Clipper를 하나씩만 사용하여 효율성을 높인다. 또한 여러 개의 'Suffix Info.'가 동일한 'Prefix Length' 값을 공유하고 3비트 이내의 값을 중복으로 가지기 때문 에 최적화 과정을 거쳐 합성함으로써 로직의 크기가 크게 감소한다. 기존의 연구에서는 여러 룩업 테이블을 각각 ROM으로 구현하여 메모리의 크기는 줄일 수 있 으나, ROM의 개수가 증가함에 따라 ROM 내부 셀보다는 디코더 등 부가적인 면적이 크게 증가하여 하드웨어 면적이 증가하는 단점이 있다. 그림 4는 두 복호기를 통합한 복호기이다.</p> <table border><caption>표 4. 룩업 테이블의 최적화</caption> <tbody><tr><td></td><td>Codeword 비트수</td><td>Suffix Info. 비트수(1)</td><td>Prefix Length 비트수(2)</td><td>(1)+(2) 비트수</td></tr><tr><td>coeff token</td><td>2248</td><td>491</td><td>800</td><td>1291</td></tr><tr><td>total zeros</td><td>544</td><td>109</td><td>576</td><td>685</td></tr></tbody></table> <h3>나. nC 레지스터</h3> <p>CAVLC 알고리즘은 이전에 복호된 정보를 현재 복호에 참조하는 방식을 택하고 있다. 이 방식은 블록간의 유사성을 이용함으로써 높은 압출 효율을 가지나,참조할 정보를 저장할 공간이 필요하다. 블록의 계수의 개수를 복호화 할 때, 이전에 복호화 된 위쪽과 왼쪽 블록 TotalCoeff의 nC (평균값)가 룩업 테이블의 인덱스로써 사용된다. 참조되는 블록의 정보를 저장하기 위한 공간이 필요하며, CIF\((352\times288) \) 영상에서는 9504\(\mathrm{~byte}\) 의 저장 공간이 필요하다. 그러나 지상파 DMB 표준 에서는 ASO (Arbitrary Slice Order)를 지원하지 않아 매크로블록 부호화 순서가 주사선 방식 (Raster Order) 이므로 저장된 블록의 정보는 두 번 참조된 이후 더 이상 참조되지 않는다.</p> <p>본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 모든 블록에 대해 저장 공간을 할당하지 않고, 같은 열의 블록끼리 저장 공간을 재사용할 수 있는 구조를 제시함으로써 저장 공간을 줄였다. 그림 5에서 보듯이 기본적으로 같은 열의 블록들은 하나의 공통 저장 공간을 사용하고, 그 중에서 특정한 위치의 블록들 (1,5,7,9,13,19,23)만 따로 저장 공간을 사용하는 기법을 사용하였다. 이렇게 저장 공간을 구분하는 이유는 다음과 같다. 현재 복호화 중인 매크로블록에서 블록 1번은 3번과 4번 복호화 시 참조된다. 블록의 복호화 순서 (1~25)에 따라 3번의 복호화 후에 공통 저장 공간에 있던 1 번의 값은 3 번의 값으로 바뀌게 된다. 그러면 4번 복호화 시 필요한 1번의 값은 사라지게 되어 다음 블록의 복호화가 불가능하다. 이를 방지하기 위해 특정한 위치의 블록들은 따로 저장 공간을 둔다. 또한 모든 매크로블록 마다 따로 저장 공간을 두지 않고 공통 저장 공간을 재사용함으로써 불필요한 중복을 없앤다.</p> <p>CIF 영상에서는 매크로블록 1개당 8개 (Luma:4, \( \mathrm{Cb}: 2, \mathrm{Cr}: 2) \)의 저장 공간이 필요하며, 가로 22개의 매크로블록이 있다. 또한 특정한 위치의 블록 7개(1,5,7,9,13,19,23)의 저장 공간이 필요하며, TotalCoeff값 ( 0~16)을 저장하기 위해서는 \( 5 \mathrm{bit} \) 의 공간이 필요하다. 즉, CIF 영상에서는 \( 5 \mathrm{bit} \) 크기의 저장 공간 183개가 푈요하다. 표 5는 CIF 영상을 CAVLC 복호화 할 때 필요한 참조 값 저장 공간 요구량을 다른 기법들과 비교 하여 보여주고 있다. nC 레지스터는 CIF 크기보다 작은 QCIF(\(176 \times 144\)), QGVA\((320 \times 240) \) 영상도 지원한다.</p> <table border><caption>표 5. 참조 값 저장 공간 요구량</caption> <tbody><tr><td></td><td>[3]</td><td>소프트웨어 기반</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>\( \operatorname{CIF}(352 \times 288) \)</td><td>\(320 \mathrm{~byte}\)</td><td>\(9054 \mathrm{~byte}\)</td><td>\(915 \mathrm{~byte}\)</td></tr><tr><td>비 고</td><td>RAM만 계산 Register 제외</td><td>RAM</td><td>Register</td></tr></tbody></table>
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"프로세서의 부하를 줄이고 데이터 전력 소비 절감은 물론 데이터 속도를 증가시키는 CAVLC 복호기는 어떻게 하드웨어 크기를 줄이는가?",
"일반적인 복호기와 달리 여기서 제안하는 엔트로피 복호기는 어떻게 불필요한 면적을 줄이는 것이 가능했나?",
"coeff_token의 Suffix Info. 비트수(1)와 Prefix Length 비트수(2)의 합은 얼마인가?",
"Suffix Info. 비트수(1) 과 Prefix Length 비트수(2) 중 coeff token의 값이 더 큰 것은 무엇인가?",
"제안하는 Hardwired 엔트로피 복호기는 비트열을 어떻게 처리하는가?",
"Trailing Ones 3, Total Coeff 5 일때 After 그 외 부분의 값은 얼마인가?",
"참조 값 저장 공간 요구량 표에서 CIF(352×288) 영상의 소프트웨어 기반은 몇 바이트인가?",
"참조값 저장공간 요구량을 구할 때 소프트웨워 기반에서는 무엇을 계산하는가?",
"Trailing Ones 3, Total Coeff 4 의 비포 Codeword (\\(0\\le nC<2)\\)(2584, 2607) 값은 얼마인가?",
"[3]에서 (352×288) 의 값 320 byte는 무엇을 계산한 것인가?",
"Register값을 계산하는 Proposed의 CIF 영상의 저장공간은 얼마인가?",
"표에서 Before Codeword 값이 00000 111일때이 After Suffix Info. 값은 얼마인가?",
"제안된 저장 공간에서는 무엇을 사용하는가?",
"표에서 CIF(352×288) 영상의 proposed 기반의 byte수는 얼마인가?",
"After Prefix Lengh 값이 4이고 Before Codeword값이 0000 100일때의 Suffix Info. 값은 얼마인가?",
"Total Coeff 가 6이고 After Suffix Info. 값이 00일때의 비포 코드워드는 어떤 값을 갖는가?",
"coeff token 값이 2248이고 total zeros 값이 544 일때의 비트수는 무엇을 나타내는가?",
"[3]에서의 CIF 영상에서 램의 값은 얼마인가?",
"룩업 테이블의 최적화 표에서 Suffix Info. 비트수(1)과Prefix Length 비트수(2)를 합한 total zeros 값은 얼마인가?",
"total zeros 의 코드워드 비트수는 얼마인가?"
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인공물ED
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효율적인 H.264/AVC 엔트로피 복호기 설계
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<h1>IV. 하드웨어 구현</h1> <p>설계된 H.264/AVC 엔트로피 복호기는 영상을 부호화한 비트열을 직접 입력으로 받아 복호한 데이터를 다른 IP 블록들과 주고받는 것을 통해 검증하였다. 표 6은 IDEC (IC Design Education Center)의 설계 도구 지원을 받아 엔트로피 복호기를 TSMC \( 90 \mathrm{nm} \) 공정으로 \( 108 \mathrm{MHz}\)로 합성한 결과이며, 최적화한 룩업 테이블과 nC 레지스터를 ROM과 RAM이 아닌 오직 로직으로만 구현하였다. 복호기의 최대동작주파수는 \( 125 \mathrm{MHz} \) 이며, CIF, QCIF, QVGA의 다양한 영상 크기에 대해서 검증하였다. 또한 nC 레지스터 등 약간의 수정을 통해서 VGA(\(640\times480)\) 영상도 지원 가능하다.</p> <p>표 7은 CAVLC 복호기의 면적을 다른 복호기와 비교한 것이다. 제안하는 복호기는 룩업 테이블과 nC 레지스터를 메모리의 사용 없이 오직 로직으로만 구현하였다. 따라서 ROM 또는 RAM이 지원되지 않는 디지털 로직 제조 공정에서도 쉽게 구현이 가능하다.</p> <table border><caption>표 6. 엔트로피 복호기의 합성 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td>Gate Counts (2-NAND equivalent)</td></tr><tr><td>엔트로피 복호기</td><td>7567</td></tr><tr><td>CAVLC 복호기</td><td>24517</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 7. CAVLC 복호기의 면적 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>[3]</td><td>[5]</td><td>Proposed</td></tr><tr><td>Gate Counts</td><td>11700</td><td>17202</td><td>24517</td></tr><tr><td>메모리 요구량</td><td>\(6400\mathrm{~bits}\)</td><td>\(5120\mathrm{~bits}\)</td><td>N/A</td></tr></tbody></table>
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"표 6. 엔트로피 복호기의 합성 결과를 보면 Gate Counts가 더 작은 것은 무엇입니까?",
"표 6. 엔트로피 복호기의 합성 결과에서 엔트로피 복호기의 Gate Counts (2-NAND equivalent)는 얼마야?",
"표 6에서 CAVLC 복호기의 Gate Counts는 무엇입니까?",
"표 6. 엔트로피 복호기의 합성 결과를 보면 Gate Counts가 더 큰 것은 무엇입니까?",
"표 6에서 Gate Counts가 24517인 것은 무엇입니까?",
"표 7. CAVLC 복호기의 면적 비교에서 [3]의 메모리 요구량은 얼마야?",
"표 7에서 [3]과 [5]를 비교 했을 때, Gate Counts가 큰 것은 무엇입니까?",
"표 7. CAVLC 복호기의 면적 비교에서 17202의 Gate Counts는 무슨 항목이야?",
"표 7. CAVLC 복호기의 면적 비교에서 [5]의 메모리 요구량은 얼마야?",
"표 7에서 Proposed의 Gate Counts는 무엇입니까?"
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인공물ED
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효율적인 H.264/AVC 엔트로피 복호기 설계
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<h1>II. 엔트로피 복호화</h1> <p>엔트로피 복호기는 비트열을 입력받아 구문요소(Syntax Element)의 종류에 따라 복호화 방법을 결정하여 해당하는 복호기에 데이터를 보내준다. 표 1을 보면 대부분의 구문요소는 Exp-Golomb 복호화를 하며, 영상 정보 데이터는 CAVLC 복호화를 한다.</p> <table border><caption>표 1. 구문요소에 대한 부호화 방식</caption> <tbody><tr><td>Syntax Element</td><td>Description</td><td>Coding</td></tr><tr><td>SPS/PPS</td><td>Headers and parameters</td><td rowspan=6>Exp-Golomb Coding</td></tr><tr><td>MB type</td><td>Prediction method for each coded MB</td></tr><tr><td>Coded Block Pattern</td><td>Indicates which blocks within a MB contain coded coefficients</td></tr><tr><td>Quantization Parameter(QP)</td><td>Transmitted as a delta value from the previous value of QP</td></tr><tr><td>Reference frame index</td><td>Identify reference frame(s) for inter prediction</td></tr><tr><td>Motion Vector(MV)</td><td>Transmitted as a difference from predicted MV</td></tr><tr><td>Residual data</td><td>Coefficient data for each \(4\times4\) or \( 2\times2\) block</td><td>CAVLC Coding</td></tr></tbody></table> <h2>1. Exp-Golomb 복호화</h2> <p>Exp-Golomb 부호는 표 2의 코드워드(Codeword)처럼 규칙적이다. 처음 ' 1 '이 나올 때까지의 ' 0 '의 개수(\(\mathrm{M}\))와 ' 1 ' 뒷부분에 대한 정보(INFO)를 얻어낸 뒤 식(1)을 이용하여 code_num 값을 구한다. 그리고 표 2와 같이 code_num 값에서 ue(unsigned exp-golomb code), se(signed exp-golomb code), me(mapped exp-golomb code), te(truncated exp-golomb code)의 4가지 방법에 따라 구문요소 값을 구한다. 같은 code_num 값이라도 구하는 방법에 따라 구문요소 값은 달라진다.</p> <p>code_num \( =2^{\mathrm{M}}+\mathrm{INFO}-1 \)<caption>\(\quad\)(1)</caption></p> <table border><caption>표 2. Exp-Golomb 복호화 예제</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Codeword</td><td rowspan=2>code_num</td><td colspan=2>Syntax Element</td></tr><tr><td>ue(v)</td><td>se(v)</td></tr><tr><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>010</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>011</td><td>2</td><td>2</td><td>-1</td></tr><tr><td>00100</td><td>3</td><td>3</td><td>2</td></tr><tr><td>00101</td><td>4</td><td>4</td><td>-2</td></tr><tr><td>00110</td><td>5</td><td>5</td><td>3</td></tr><tr><td>00111</td><td>6</td><td>6</td><td>-3</td></tr><tr><td>\(\cdots\)</td><td>\(\mathrm{k}\)</td><td>\(\mathrm{k}\)</td><td>\( (-1)^{\mathrm{k}+1} \) Ceil \( (\mathrm{k} / 2) \)</td></tr></tbody></table> <h2>2. CAVLC 복호화</h2> <p>CAVLC 부호화는 DCT계수를 지그재그 스캐닝한 후 5가지의 구문요소(coeff_token, sign of \( \mathrm{T} 1 \mathrm{s}\)), level, total_zeros, run_before)로 변환한 뒤, 서로 다른 룩업 테이블을 참조하여 코드워드로 부호화한다.</p> <ul> <li>coeff_token: '0'이 아닌 계수의 개수 (TotalCoeff)와 \( \pm 1 \)의 개수 \( (\mathrm{T} 1 \mathrm{s}) \) 의 전체 숫자</li> <li>Sign of \(\mathrm{T} 1 \mathrm{s} \): trailing \( \pm \)의 부호 \((0\)이면\(+, 1 \)이면\(-)\)</li> <li>Level: \( \mathrm{T} 1 \mathrm{s} \)을 제외한 '0'이 아닌 계수들의 값</li> <li>total_zeros: DC와 마지막 계수 사이 '0'인 계수들의 개수</li> <li>run_before: 각 '0'이 아닌 계수들 사이에 있는 '0'인 계수들의 개수</li></ul> <p>복호화 시, 이전에 복호화 된 위쪽과 왼쪽 블록 TotalCoeff의 nC (평균값)에 따라 룩업 테이블을 선택하고, 입력된 코드워드에 맞게 TotalCoeff, \(\mathrm{T} 1 \mathrm{s}\) 값을 복호한다. 또한 값\((0\)이면 \(+, 1 \)이면 \(-) \)에 맞게 \( \mathrm{T} 1(\pm 1)\)값을 복호한다. Level 값은 각 조건에 따라 맞게 복호하며, total_zeros, run_before는 룩업 테이블을 이용하여 복호한다. 이렇게 5가지의 구문요소를 얻은 뒤 DCT계수를 결정한다.</p>
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"표 2에서 알 수 있는 011에 해당하는 code_num는 어떤 것일까?",
"표 2를 참조하면 011에 해당하는 code_num는 뭐지?",
"표 1에서 알 수 있는 SPS/PPS의 Description은 무엇인가?",
"표 1에서, Residual data를 제외한 모든 Syntax Element는 어떤 코딩을 사용하는가?",
"표 2에서, Codeword가 1인 경우의 코드넘버는 무엇인가?",
"표 2에서, Codeword 1에 해당하는 se 값은 몇 v인가요?",
"표 2에서, Codeword가 010인 경우 code_num는 어떤 값이지?",
"Codeword가 010인 경우 code_num는 표 2에 따르면 얼마지",
"표 1에서 알 수 있는 Reference frame index에 대한 설명은 무엇인가요?",
"표 1에 나타난 Syntax 요소들 중, Motion Vector에 대한 설명은 뭐지?",
"표 1에 의하면, Motion Vector에 대한 설명이 어떤 것일까",
"표 2에서, 코드넘버 4에 해당하는 Codeword는 무엇인가?",
"표 1에서, Coefficient data for each \\(4\\times4\\) or \\( 2\\times2\\) block은 어떤 Syntax Element를 의미하나요?",
"표 2에서, code_num가 5인 Codeword는 어떤 값을 가지지",
"code_num가 5인 Codeword는 표 2를 볼 경우, 어떤 값이 되나요",
"표 2에서 알 수 있는 code_num가 6일 때의 Codeword는 어떤 수가 되나",
"code_num가 6일 때의 Codeword는 표2에 따르면 어떤 수치를 가지지",
"표 2에서, ue값 중 Codeword 1에 해당하는 값은 어떤 수가 되나요",
"ue값 중 Codeword 1에 해당하는 값은 표2에서 어떤 수일까",
"표 2에서, se 값이 1인 Codeword는 무엇이지?",
"se 값이 1인 Codeword는 표에 의하면 뭐지",
"표 2에서, Syntax Element 중 se 값은 Codeword 00100에서 몇 v인가?",
"표 2의 Codeword 중 se 값이 가장 큰 경우에 해당하는 Codeword는 어떤 값에 해당하지?",
"se 값이 가장 큰 경우에 해당하는 Codeword는 표2를 참조하면 무엇이지",
"표 2에서, Syntax Element 중 ue 값이 1v인 Codeword는 어떤 것이 될까",
"Syntax Element 중 ue 값이 1v인 Codeword는 표를 보면 어떤 값이지",
"표 2의 Codeword 중 se 값이 가장 작은 것은 무엇인가요?",
"표 1에서 알 수 있는 MB type에 대한 Description은 어떤 것이지?",
"MB type에 대한 Description은 표 1의 내용상 무엇인가?",
"표 1의 Syntax Element 중 Quantization Parameter에 관한 설명은 어떤 것이 되나요?",
"표 1의 내용을 보면 Quantization Parameter에 관한 설명에 해당하는 것은 무엇이지",
"표 1에서 확인할 수 있는 Coded Block Pattern에 관한 Description은 어때?",
"표 1에 의하면, Coded Block Pattern에 관한 Description은 뭐지",
"표 1에서, Residual data는 어떤 코딩을 사용하는가?",
"표 2에서 알 수 있는 Codeword 중에서 00100에 해당하는 코드넘버는 어떻게 되지?",
"표 2에 따를 경우, Codeword 중에서 00100에 해당하는 코드넘버가 어떤 값이 되니"
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인공물ED
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열박막 풍속계의 제작 및 특성
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<h1>Ⅳ. 실험 및 결과</h1> <p>그림 5는 제작한 풍속계를 실험하기 위해 풍속 실험 장치의 설계도이다. 실험장치는 측정부에서 일정한 풍속이 발생하도록 설계되었다. 송풍기에 의해서 바람이 발생하여 먼저 확산부를 거쳐 바람이 확산이 된 후 안정부에서 안정화가 이루어진다. 안정부를 거친 바람은 수축부에서 수축이 된 후 측정부를 통과하여 외부로 빠져나간다. 수축부는 풍속을 증가시키기 위한 부분이고 풍속 실험은 측정부에서 수행된다. 그림 6은 풍속 실험 장치의 사진이다.</p> <p>그림 7은 풍속에 대한 실험 결과이다. 출력 전압을 풍속으로 환산하는 식(6)에서 상수\(\mathrm{~A}^{\prime}\)와 \(\mathrm{B}^{\prime} \)는 반복 실험으로 구하였다. 기준 풍속계는 I Denshi의 VF-01을 사용하여 풍속을 측정하였다. 제작한 풍속계의 출력 풍속값은 기준 풍속계와 비교한 결과 \( \pm 2 \% \)의 오차가 발생하였다.</p> <p>그림 9는 제작한 디지털 열박막 풍속계의 사진이다. 디지털 열박막 풍속계는 디지털 회로와 구동 회로를 PCB로 제작하였고, 케이스는 금형을 제작하여 사출하였다. 풍속을 측정하는 프로브는 스테인리스 관을 가공하여 제작하였고, 커넥터를 사용하여 본체와 연결하였다.</p> <p>제작한 풍속계의 특성은 표 1과 같아서 일반적인 실내환기 및 공기흐름을 측정하는데 간단하고 편리하게 사용할 수 있을 것이다.</p> <table border><caption>표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>내 용</td></tr><tr><td>풍속 범위</td><td>\( 0 \sim 40 \mathrm{~m} / \mathrm{sec} \)</td></tr><tr><td>응답 시간</td><td>0.1초이내</td></tr><tr><td>오 차</td><td>\( \pm 3 \% \)</td></tr><tr><td>온도 범위</td><td>\( -20^{\circ} \mathrm{C} \sim 80^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>크 기</td><td>\( 90 \mathrm{~mm} \times 230 \mathrm{~mm} \times 15 \mathrm{~mm} \)</td></tr></tbody></table>
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"본문의 표 1에서 내용이 \\( 90 \\mathrm{~mm} \\times 230 \\mathrm{~mm} \\times 15 \\mathrm{~mm} \\)인 항목은 무엇일까?",
"본문의 표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성에서 풍속 범위의 내용은 뭐야?",
"본문의 표 1에서 내용이 \\( \\pm 3 \\% \\)인 항목은 뭘까?",
"본문의 표 1에서 내용이 \\( 0 \\sim 40 \\mathrm{~m} / \\mathrm{sec} \\)인 항목은 뭐야?",
"본문의 표 1에서 내용이 0.1초이내인 항목은 뭐지?",
"본문의 표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성에서 오차의 내용은 뭘까?",
"본문의 표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성에서 온도 범위의 내용은 무엇인가?",
"본문의 표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성에서 응답 시간의 내용은 뭐지?",
"본문의 표 1에서 내용이 \\( -20^{\\circ} \\mathrm{C} \\sim 80^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인 항목은 무엇인가?",
"본문의 표 1. 제작한 디지털 열박막 풍속계의 특성에서 크기의 내용은 무엇일까?"
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인공물ED
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수평 자기정렬 InGaAs/GaAs 양자점의 형태 및 분광 특성 연구
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<h1>IV. 결 론</h1><p>2 단계의 CL 성장법을 이용한 다중 적층기술을 도입하여 수평으로 자기정렬하는 \( \mathrm{InGaAs/Ga As} \) QD를 제작하였다. 먼저, 성장조건의 최적화를 위하여 적층주기와 성장온도의 변화에 따른 자기정렬 QD의 형태 및 분광 특성을 AFM 형상과 PL스펙트럼을 이용하여 분석하였다. 적층 주기의 증가에 따라 QD의 정렬이 향상 되었으나, \( 520^{\circ} \mathrm{C} \)의 임계 성장온도 이상에서는 열화가 일어남을 관측하였다. 적층주기, CL의 성장온도, GI시간 등이 서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과는, 적층주기가 증가할수록 비등방성 변형력이 증가하고 CL층 성장온도가 자기정렬 QDC의 형성에 중요한 역할을 함을 보여 주었다. 또한 GI 시간도 1D QDC의 형성에 중요 변수로 작용하고 있음을 알 수 있었으며, CL의 고온 성장과정은 \( \mathrm{InGaAs} \) QD 바깥으로 \( \mathrm{In} \)을 확산시켜 PL 에너지가 청색변위가 일어남을 알았다.</p>
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[
"본 논문에서 2단계의 CL성장법을 이용한 다중 적층기술을 도입해 수평으로 자기정렬할 수 있도록 제작한 QD는 무엇인가?",
"자기정렬 QD의 형태 및 분광 특성을 분석하기 위해서 필요한 2가지 정보는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{InGaAs/Ga As} \\) QD를 제작할 때 수평으로 자기정렬를 할 수 있도록 도입한 기술은 무엇인가?",
"적층 주기의 증가에 따라 무엇이 향상 되는가?",
"1D QDC의 형성에 중요 변수로 작용하는 시료는 무엇인가?",
"성장온도의 변화에 따른 자기정렬 QD의 형태 및 분광 특성을 분석해야 하는 이유는 무엇인가?",
"서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과 가운데, 적층주기가 증가할 수록 증가하는 것은 무엇인가?",
"열화가 일어나는 임계 성장온도는 몇 도 이상인가?",
"서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과 가운데 비등방성 변형력은 무엇이 증가함에 따라 같이 증가했는가?",
"자기정렬 QDC의 형성에 중요한 역할을 하는 시료는 무엇인가?",
"서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과 자기정렬 QDC의 형성에 중요한 역할을 하는 시료는 무엇인가?",
"서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과, GI 시간은 무엇을 형성하는데 중요 변수로 작용하고 있는가?",
"서로 다른 4개 시료에 대한 분석 결과 CL층 성장온도는 무엇을 형성하는데 중요한 역할을 하는가?",
"CL의 고온 성장과정은 어떤 방식으로 일어나는가?",
"CL의 고온 성장과정에서 \\( \\mathrm{InGaAs} \\) QD 바깥으로 무엇을 확산시켜야 하는가?",
"CL의 고온 성장과정에서 \\( \\mathrm{InGaAs} \\) QD 바깥으로 \\( \\mathrm{In} \\)을 확산시켜 청색변위가 일어나는 에너지의 이름은 무엇인가?",
"CL의 고온 성장과정에서 PL 에너지에 일어나는 현상은 무엇인가?",
"CL의 고온 성장과정에서 \\( \\mathrm{In} \\)을 어디로 확산시켜야 하는가?"
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인공물ED
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캔테나를 이용한 아두이노기반 FMCW 레이다 시스템 설계
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<h1>II. 제안하는 FMCW 레이다 시스템</h1> <p>본 논문에서 제안하는 아두이노 기반 FMCW 레이다 시스템의 블록도는 그림 1 과 같다. 시스템의 RF 전단은 분석과 제작의 편의를 위해 총 4 개의 모듈로 분할하여 설계되었다. 제안하는 변조기 회로는 비안정 멀티바이브레이터와 적분기를 결합하여 사각파와 삼각파를 생성하며, 사각파는 시스템의 동기를 맞추고 삼각파는 전압제어발진기(voltage controlled oscillator: VCO)의 주파수를 제어하는 역할을 수행한다.</p> <p>수신단은 시스템의 단순화를 위해 중간 주파수 없이 직접하향변환하는 호모다인 구조를 채택하였으며, 후방 산란된 RF 아날로그 신호는 기저대 회로의 저역통과필터 \( \left(f_{c}<1.5 \mathrm{kHz}\right) \) 와 증폭회로를 통과 후 아두이노 플랫폼에 의해 데이터가 수집된다. 수집된 데이터는 PC에 직렬 통 신으로 전송되어 Matlab 상에서 고속푸리에변환(fast Fourier transform, FFT)분석을 통해 거리 대 시간(RTI) 그래프로 나타낸다(표 1).</p>
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"아두이노 플랫폼에 수집된 데이터는 어떻게 나타내져?",
"분석과 제작의 편의를 위해 시스템의 RF 전단은 총 몇개의 모듈로 분할하여 설계되었어?",
"비안정 멀티바이브레이터와 적분기를 결합하여 생성되는 파동 중 시스템의 동기를 맞추는건 뭐야?",
"전압제어발진기(voltage controlled oscillator: VCO)의 주파수를 제어하는 역할을 수행하는 파형은 뭐야?",
"후방 산란된 RF 아날로그 신호는 어떻게 데이터가 수집돼?"
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인공물ED
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캔테나를 이용한 아두이노기반 FMCW 레이다 시스템 설계
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<h1>IV. 안테나 설계</h1> <h2>4-1 캔테나 구조</h2> <p>안테나는 주변에서 손쉽게 구할 수 있는 상용 깡통들을 이용한 캔테나로 제작하였다. Ansys사의 HFSS 2021 R2를 사용해서 깡통들의 기본 모드(dominant mode)를 분석하였고, 시중에서 손쉽게 구할 수 있는 상용 표준 깡통 패키지들의 크기와 그에 따른 기본 모드를 계산하여 표 2에 기술하였다. 원통형 깡통의 기본 모드는 지름에 의해 결정되는 것을 확인할 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 가장 적절한 7번 캔을 선정하였다(지름: \( 35 \mathrm{~mm} \), 높이: 88 \( \mathrm{mm} \) ). 원통형 용기의 소재가 플라스틱이었기 때문에 용기의 겉면에 구리 테이프를 부착하여 원통형 도파관으로 만들었고, 동축 SMA 커넥터와 프로브를 이용하여 캔테나를 급전하였다. 모의실험을 통해 최적의 방사 성능을 가지는 캔테나의 높이와 급전 프로브의 위치를 설계하였다. 필요한 캔테나의 높이는 \( 70 \mathrm{~mm} \) 이고, 급전 프로브의 위치는 캔테나 벽면으로부터 \( 20 \mathrm{~mm} \) 떨어진 곳에 길이 \( 12 \mathrm{~mm} \) 이다.</p> <table border><caption>표 2. 상용 깡통 단일 모드 대역 분석</caption> <tbody><tr><td>ltem</td><td>Diameter \( \times \) height \( \left(\mathrm{mm}^{2}\right) \)</td><td>Single-mode (dominant mode) bandwidth</td></tr><tr><td>Can1</td><td>\( 128 \times 160 \)</td><td>\( 1.3 \sim 1.8 \mathrm{GHz}\) (L-band)</td></tr><tr><td>Can2</td><td>\( 85 \times 120 \)</td><td>\( 2.0 \sim 2.7 \mathrm{GHz}\) (S-band)</td></tr><tr><td>Can3</td><td>\( 65 \times 167 \)</td><td>\( 2.7 \sim 3.5 \mathrm{GHz}\) (S-band)</td></tr><tr><td>Can4</td><td>\( 50 \times 132 \)</td><td>\( 3.5 \sim 4.6 \mathrm{GHz}\) (S,C-band)</td></tr><tr><td>CanS</td><td>\( 75 \times 111 \)</td><td>\( 2.3 \sim 3.1 \mathrm{GHz}\) (L-band)</td></tr><tr><td>Can6</td><td>\( 70 \times 110 \)</td><td>\( 2.5 \sim 3.3 \mathrm{GHz}\) (S-band)</td></tr><tr><td>Can7</td><td>\( 35 \times 88 \)</td><td>\( 5.0 \sim 6.6 \mathrm{GHz}\) (C-band)</td></tr><tr><td>Can8</td><td>\( 50 \times 95 \)</td><td>\( 3.5 \sim 4.6 \mathrm{GHz}\) GHz (S,C-band)</td></tr></tbody></table> <h2>4-2 캔테나 측정</h2> <p>제작된 캔테나(그림 9)는 무반향실에서 S-파라미터 \( \left(\left|S_{11}\right|,\left|S_{21}\right|\right) \), 안테나 이득, 그리고 방사패턴(radiation pattern)을 확인하였다. 동작 주파수(5.83~5.94 \( \mathrm{GHz} \))에서 반사 계수 \( \left(\left|S_{11}\right|\right) \) 는 \( -10 \mathrm{~dB} \) 이하를 만족하였으며, 캔테나 간의 거리가 \( 12 \mathrm{~cm} \) 일 때 전송 계수 \( \left(\left|S_{21}\right|\right) \) 는 \( -40 \mathrm{~dB} \) 이하로 측정 되었다. 안테나 이득은 동작 주파수에서 6.8~7.8 \(\mathrm{dBi} \) 로 측정되었다. 안테나 이득 측정결과와 모의실험 결과값의 차이는 캔테나 내부를 구성하는 폴리머 소재의 비유전율 \( \left(\varepsilon_{r}\right) \) 과 손실 \( (\tan \delta) \) 모델링이 실제값과 다르고, 제작 오차로 인해서 발생한 것으로 생각할 수 있다. 안테나의 방사 패턴은 동작 주파수에서 거의 일정 했으며, 중심 주파수인 \( 5.85 \mathrm{GHz} \) 에서 측정된 방사패턴은 그림 12와 같다.</p>
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"표2에서 실험에 선택된 7번캔의 주파수는 어떻게 돼?",
"안테나 이득 측정결과와 모의실험의 결과가 다른 이유 중 폴리머 소재의 어떤 값이 달라서 차이가 나?",
"캔테나 간의 거리가 \\( 12 \\mathrm{~cm} \\)일 때 전송계수 \\(\\left(\\left|S_{21}\\right|\\right) \\) 는 몇 \\( \\mathrm{~dB} \\) 이하인가?",
"캔테나의 깡통의 지름에 의해 결정되는 모드는 뭐야?"
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인공물ED
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지능형 비디오 분석을 위한 적응적 배경 생성 기반의 이상행위 검출
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<h2>2. 객체 검출 및 특징 정보 추출</h2><h3>(1) 객체 특징 정의</h3><p>검출된 객체의 특징 정보는 무게중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적, 불변 모멘트로 정의한다. 이때 무게중심, 실루엣, 크기, 불변 모멘트 정보는 객체 검출 결과로부터 추출한다. 무게 중심, 실루엣, 크기 정보는 인접 프레임 간의 동일 객체를 판단하는 기준이 되며 판단된 동일객체의 무게 중심으로 객체의 이동 궤적을 갱신한다.</p><p>영상에서 검출된 객채는 이전 프레임의 객체와 특징을 비교하여 총 오차값이 가장 작은 객체를 동일한 객체라고 판단한다. 이때 총 오차 값(E)는 식 (6)과 같다.</p><p>\( E=s_{w} s_{e}+m_{w} m_{e}+b_{w} b_{e} \)<caption>(6)</caption></p><p>여기서 \( s_{w}, m_{w}, b_{w} \)는 객체 크기, 무게중심, 실루엣의 가중치 값이며, 그 합은 1이다. \( s_{e}, m_{e}, b_{e} \)는 객체 크기, 무게중심, 실루엣에 대한 오차 값이다. 무게중심의 오차 \( m_{e} \)는</p><p>\( m_{e}=\sqrt{\left(m_{x}-\hat{m}_{x}\right)^{2}+\left(m_{y}-\hat{m}_{y}\right)^{2}} \)<caption>(7)</caption></p><p>여기서 \( m_{x}, m_{y} \)는 객체의 무게 중심 좌표이며, \( \widehat{m}_{x}, \widehat{m}_{y} \)는 이전 객체의 무게 중심 좌표이다.</p><p>비정형 객체는 연속된 영상에서 크기 변화를 갖기 때문에 동일한 개수의 성분을 추출하여 사용한다. 실루엣 추출은 외곽 성분에 대해서 \( 5^{\circ} \)씩 회전시켜 추출한다. 최대 외곽 성분의 총 오차 \( b_{e} \)는 다음과 같이 계산된다.</p><p>\( b_{e}=\sum_{i=1}^{n} \sqrt{\left(x_{i}-\hat{x}_{i}\right)^{2}+\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right)^{2}} \)<caption>(8)</caption></p><p>여기서 n은 외곽 성분의 총 개수이다. x, y는 현재 검출된 객체의 외곽 성분이고, \( \hat{x}, \hat{y} \)는 이전 검출된 객체 외곽성분이다. 크기에 대한 오차는 이다.</p><p>\( s_{e}=\sqrt{(w-\hat{w})^{2}+(h-\hat{h})^{2}} \)<caption>(9)</caption></p><p>여기서 w, h는 객체의 그기를 나타내는 가로와 세로이다. \( \hat{w}, \hat{h} \)는 이전 객체의 크기이다. 식 (6)에 의해서 총 오차 E를 계산하여 가장 적은 오차 값으로 영상 내에서 동일한 객체로 판단한다. 이 결과로 무게중심은 이동 궤적 정보로 활용된다.</p><p>그림 4는 정의된 객체의 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적의 결과를 나타내었다. 그림 4(e)는 총 오차(E)에 따라 계산된 동일 객체와 이동궤적을 나타낸다.</p><h3>(2) 불변 모멘트</h3><p>Hu가 제안한 불변 모멘트는 객체의 모든 화소 정보를 이용하여 7개의 모멘트 계수 값으로 분류하는 방법을 제안하였다. 따라서 본 논문에서는 객체 정보 중의 하나로 불변 모멘트를 정의하고 버려진 물체와 실신 행위를 구분하는데 사용한다.</p><p>불변 모멘트는 2차원 영상을 함수 \( f(x, y) \)의 형태로 정의하여 기하학적 모멘트를 구하며, 영상 이동에 불변 하도록 중심 모멘트를 계산하고 정규화된 중심 모멘트를 사용하여 크기, 회전, 이동, 대칭 변환에 불변한 모멘트를 생성한다. 기하학적 모멘트는 다음 같이 정의된다.</p><p>\( m_{p q}=\sum_{y=0}^{N-1} \sum_{x=0}^{M-1} x^{p} y^{q} f(x, y) \)<caption>(10)</caption></p><p>여기서 p와 q는 0과 같거나 큰 정수이며, \( (p+q) \)는 모멘트의 차수이다. M, N은 각각 영상의 가로와 세로 크기이다. 일반적인 기하학적 모멘트는 영상이 이동하면 위치에 따른 오차 때문에 영상의 무게 중심이 변형되므로 중심 모멘트를 계산한다. 이때 기하학적 모멘트에서 낮은 차수 값으로 무게 중심을 다음 같이 계산한다.</p><p>\( \bar{x}=\frac{m_{10}}{m_{00}}, \bar{y}=\frac{m_{01}}{m_{00}} \)<caption>(11)</caption></p><p>여기서 \( \bar{x}, \bar{y} \)는 영상의 무게 중심이고, 중심 모멘트는 다음과 같이 정의한다.</p><p>\( \mu_{p q}=\sum_{y=0}^{N-1} \sum_{x=0}^{M-1}(x-\bar{x})^{p}(y-\bar{y})^{q} f(x, y) \)<caption>(12)</caption></p><p>식 (12)를 비선형 조합하여 크기, 회전, 위치에 불변 한 모멘트를 갖도록 정규화된 중심 모멘트를 계산한다.</p><p>\( \eta_{p q}=\frac{\mu_{p q}}{\mu_{00}^{\gamma}} \)<caption>(13)</caption></p><p>여기서 \( \gamma \) 는 다음과 같이 정의된다.</p><p>마지막으로 7개의 불변 모멘트는 정규화된 중심 모멘트 \( \eta_{p q} \) 을 사용하여 계산된다.</p><p>\( \gamma=\frac{p+q}{2}+1(p+q=2,3, \cdots) \).<caption>(14)</caption></p><p>\( \begin{aligned} \phi_{1}=& \eta_{20}+\eta_{02}, \\ \phi_{2}=&\left(\eta_{20}-\eta_{02}\right)^{2}+4 \eta_{11}^{2} \\ \phi_{3}=&\left(\eta_{30}-3 \eta_{12}\right)^{2}+\left(3 \eta_{21}-\eta_{03}\right)^{2} \\ \phi_{4}=&\left(\eta_{30}-\eta_{12}\right)^{2}+\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2} \\ \phi_{5}=&\left(\eta_{30}-3 \eta_{12}\right)\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)\left[\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)^{2}-3\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2}\right] \\ &+\left(3 \eta_{21}-\eta_{03}\right)\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)\left[3\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)^{2}-\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2}\right], \\ \phi_{6}=&\left(\eta_{20}-\eta_{02}\right)\left[\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)^{2}-\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2}\right] \\ &+4 \eta_{11}\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right), \end{aligned} \)</p><p>\( \begin{aligned} \phi_{7}=&\left(3 \eta_{21}-\eta_{03}\right)\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)\left[\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)^{2}-3\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2}\right] \\ &+\left(3 \eta_{12}-\eta_{30}\right)\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)\left[3\left(\eta_{30}+\eta_{12}\right)^{2}-\left(\eta_{21}+\eta_{03}\right)^{2}\right] \end{aligned} \)<caption>(15)</caption></p><p>여기서 \( \phi_{1}, \phi_{2}, \cdots, \phi_{7} \)는 7개의 모멘트 차수를 나타낸다.</p><p>표 2는 물체와 사람에 대하여 불변 모멘트를 계산한 결과를 나타내었다. 표 2에서 비교한 물체와 사람은 그림 5(a)의 입력영상에서 추출된 객체로 그림 5(b)의 정형 객체인 물체와 그림 5(c)의 비정형 객체인 사람에 대해 각각 모멘트를 계산하였다. 표 2는 계산된 두 객체의 모멘트 값의 차이를 보인다. 본 논문에서는 물체와 사람을 구분하기 위해 이동, 회전, 크기, 대칭 변환에 불변한 특징을 갖는 불변 모멘트를 사용하고 모멘트 값에 따라 버려진 물체와 실신을 구분한다.</p><table border><caption>표 \(2\). 비-정형 객체의 불변 모멘트 계산결과 \( \left(\times 10^{-6}\right. \), 가방과 사람의 경우)</caption><tbody><tr><td>불변 모멘트</td><td>정형 객체 (물체: 가방)</td><td>비정형 객체 (사람)</td></tr><tr><td>\( \phi_{1} \)</td><td>\( 736.1232900403 \)</td><td>\( 1327.8735138149 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{2} \)</td><td>\( 0.1286295792 \)</td><td>\( 1.1101559689 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{3} \)</td><td>\( 0.0000050461 \)</td><td>\( 0.0000723962 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{4} \)</td><td>\( 0.0000008044 \)</td><td>\( 0.0001222019 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{5} \)</td><td>\( 0.0000000000 \)</td><td>\( 0.0000000000 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{6} \)</td><td>\( 0.0000000003 \)</td><td>\( 0.0000001227 \)</td></tr><tr><td>\( \phi_{7} \)</td><td>\( 0.0000000000 \)</td><td>\( 0.0000000000 \)</td></tr></tbody></table>
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"검출된 객체의 특징 정보는 어떻게 정의돼?",
"무게중심, 실루엣, 크기, 불변 모멘트 정보는 어떻게 추출해?",
"검출된 객체의 특징 정보는 어떻게 추출해?",
"비정형 객체는 어떻게 사용해?",
"무게 중심, 실루엣, 크기 정보의 역할은 어떻게 돼?",
"최대 외곽 성분의 총 오차는 어떻게 구해?",
"실루엣 추출 방법은 뭐야?",
"영상에서 검출된 객채는 이전 프레임의 객체와 특징을 비교한 총 오차값의 식은 어떻게 나타내?",
"불변 모멘트는 어덯게 생성해?",
"본 논문에서 버려진 물체와 실신 행위를 어떻게 구분해?",
"크기에 대한 오차는 어떻게 구해?",
"기하학적 모멘트에서 낮은 차수 값으로 무게 중심은 어떻게 구해?",
"본 논문에서 물체와 사람을 구분하기 위해 어떻게 했어?",
"영상에서 검출된 객채는 어떻게 판단해?",
"일반적인 기하학적 모멘트는 영상이 이동하면 위치에 따른 오차때문에 중심은 어떻게 돼?",
"중심 모멘트는 어떻게 정의할 수 있어?",
"기하학적 모멘트는 어떻게 정의할 수 있어?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{1} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{2} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{4} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{3} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{5} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{1} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{7} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{2} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{3} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{4} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{5} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{6} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 정형 객체의 불변 모멘트 값이 가장 큰 모멘트 차수는 얼마야?",
"표2에서 모멘트 차수 \\( \\phi_{5} \\)와 \\( \\phi_{7} \\)의 불변 모멘트 계산결과는 얼마로 동일하게 나타나?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{6} \\)일 때 정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 불변 모멘트\\( \\phi_{7} \\)일 때 비정형객체의 계산 결과는 얼마야?",
"표2에서 비정형 객체의 불변 모멘트 값이 가장 큰 모멘트 차수는 얼마야?"
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인공물ED
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발진부 귀환 스위칭회로를 이용한 이동통신 단말기용 듀얼대역 전압제어 발진기 특성에 관한 연구
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<h1>IV. 듀얼 VCO 제작 및 측정</h1><p>실제 제작된 듀얼대역 VCO의 기판은 유전율 3.2 두께 \( 0.8 \mathrm{~mm} \)인 테프론 기판을 사용하였고, 그림 10은 설계된 VCO PCB 패턴이다. 그림 11은 제작된 듀얼대역 VCO의 실물사진으로 실제 크기는 약 \( 9 \times 15 \mathrm{mm} \)이다. 사용된 소자는 NEC사의 \( \mu\) PA840TC Twin Transistor와 바렉터 다이오드는 TOSHIBA사의 ISV280, 스위칭 다이오드로는 HITACHI사의 HSU277을 사용하였다. 측정을 위하여 HP사의 8593E Spectrum Analyzer를 사용하였다.</p><p>그림 12는 제작된 듀얼대역 VCO의 위상잡음 특성이며 제어전압 \( 1.5 \mathrm{~V} \)에서 Span \( 500 \mathrm{~kHz} \)이고, RES 밴드 \( 10 \mathrm{~kHz} \)에서 측정된 결과이다. GSM 대역은 offset 주파수 \( 100 \mathrm{~kHz} \)에서 \(- 107 \mathrm{~dBc} / \mathrm{Hz} \)이고, DCS 대역은 offset 주파수 \( 100 \mathrm{~kHz} \)에서 \( -105 \mathrm{~dBc} / \mathrm{Hz} \)로 측정 되었다. 그림 12은 제어전압 \( 0.5 \sim 2.5 \mathrm{~V} \) 가변 하였을 때 출력전력 특성을 나타내고 있다. GSM 대역은 \( 40 \mathrm{~MHz} / \mathrm{V}\), DCS 대역에서 \( 20 \mathrm{~MHz} / \mathrm{V} \) 주파수 제어 감도 특성을 보이며, 출력전력은 \(0 \mathrm{~dBm} \pm 3 \mathrm{~dBm} \)을 만족한다.</p><table border><caption>표 1. 졔작된 VCO 측정결과.</caption><tbody><tr><td>구 분</td><td>단 위</td><td>시뮬레이션 결과</td><td>추정 결과</td><td>오 차</td></tr><tr><td rowspan=2>Frequency range</td><td rowspan=2>\( \mathrm{MHz} \)</td><td>GSM : 1130~1230</td><td>GSM : 1008~1087</td><td>편차:70 폭:-20</td></tr><tr><td>DCS : 1580 ~ 1660</td><td>DCS : 1559~1599</td><td>편차.20 폭:-30</td></tr><tr><td rowspan=2>Output power</td><td rowspan=2>\( \mathrm{dBm} \)</td><td>GSM : \( \leq 1 \mathrm{~dBm} \)</td><td>GSM : \( 2 \pm 1 \mathrm{~dBm} \)</td><td>\( \pm1 \mathrm{~dBm} \)</td></tr><tr><td>DCS : \( \leq-3 \mathrm{~dBm} \)</td><td>DCS \( : 0 \pm 1 \mathrm{~dBm} \)</td><td>\( \pm 2 \mathrm{~dBm} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>Phase noise (\(@100 \mathrm{~kHz}\))</td><td rowspan=2>\( \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \)</td><td>GSM : -115</td><td>GSM : -107</td><td>-8</td></tr><tr><td>DCS : -110</td><td>DCS : -105.5</td><td>-4.5</td></tr><tr><td>DC current dissipation</td><td>\( \mathrm{mA} \)</td><td>\( 7 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( 8 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( -1 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>Input voltage</td><td>\(\mathrm{V}\)</td><td>\( 2.7 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 2.7 \mathrm{~V} \)</td><td>동일조건</td></tr><tr><td>Control voltage</td><td>\(\mathrm{V}\)</td><td>\( 0.5 \sim 2.5\mathrm{~V} \)</td><td>\( 0.5 \sim 2.5\mathrm{~V} \)</td><td>동일조건</td></tr><tr><td rowspan=2>Spurious level</td><td rowspan=2>\( \mathrm{dBc} \)</td><td>GSM : \(16 \pm 3 \mathrm{~dBc} \)</td><td>GSM : \(15 \pm 3 \mathrm{~dBc} \)</td><td>\( -1 \mathrm{~dBc} \)</td></tr><tr><td>GSM : \(26 \pm 3 \mathrm{~dBc} \)</td><td>GSM : \(19 \pm 3 \mathrm{~dBc} \)</td><td>\( -7 \mathrm{~dBc} \)</td></tr></tbody></table><p>표 1은 시뮬레이션 결과와 측정 결과를 비교하였으며, 오차를 분석한 결과이다. 동작주파수는 대역에 따라 \( 20 \mathrm{~MHz} \sim 70 \mathrm{~MHz} \) 주파수가 천이되었으며, \( 20 \mathrm{~MHz} \sim 30 \mathrm{~MHz} \) 대역 감소 특성을 보인다. 위상잡음 특성은 시뮬레이션 결과 치와 \( -4.5 \mathrm{~dBc} / \mathrm{Hz} \sim 8 \mathrm{~dBc} / \mathrm{Hz} \) 편차가 발생되었으며, 하모닉 특성과 출력전력 특성이 듀얼대역에 양호한 특성을 보인다. 이와 같은 오차는 시뮬레이션 과정에서 소자와 소자간의 연결에 나타나는 기생성분을 고려하지 않은 결과에 따른 오차라 사려된다.</p>
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"VCO 측정결과의 Frequency range의 오차의 편차는 얼마인가?",
"VCO 측정결과의 Phase noisedml 시뮬레이션 결과 GSM 값은 얼마인가?",
"VCO 측정결과에서 Output power의 단위는 무엇인가?",
"VCO 측정결과의 Frequency range의 오차 폭은 얼마인가?",
"VCO 측정결과에서 Phase noise의 단위는 무엇인가?",
"VCO 측정결과에서 Spurious level의 단위는 무엇인가?",
"제작된 VCO 측정결과에서 스퓨리어스 추정 결과 GSM 값의 범위는 얼마인가?",
"VCO 측정결과에서 Control voltage의 시뮬레이션 결과값은 얼마인가?",
"제작된 VCO 측정결과에서 추정 결과의 GSM 값이 \\( 2 \\pm 1 \\mathrm{~dBm} \\)인 구분항목은 무엇인가?",
"제작된 VCO 측정결과의 출력 파워의 오차 값은 얼마인가?",
"VCO 측정결과에서 DC current dissipation의 추정 결과는 얼마인가?",
"VCO 측정결과에서 Input voltage의 단위는 무엇인가?",
"VCO 측정결과에서 DC current dissipation의 단위는 무엇인가?",
"제작된 VCO의 측정결과에서 Frequency range의 단위는 무엇인가?",
"제작된 VCO 측정결과에서 주파수 범위의 시뮬레이션 결과에서 DCS의 최소값은 얼마인가?"
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인공물ED
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적응형 강제 수렴 기법을 이용한 저전력 LDPC 복호기
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<h1>III. 제안하는 강제 수렴 알고리즘</h1><table border><caption>표 1. \( \left|\beta_{i j}\right| \) 가 선택될 확률 \( \left(\left|\beta_{i j}\right|>t_{v}\right) \)</caption><tbody><tr><td rowspan="2">\( t_{V} \)</td><td colspan="5">\( E_{\mathrm{b}} / N_{0} \)</td></tr><tr><td>\( 2 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 2.5 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 3.5 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 4 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>5</td><td>0\(\%\)</td><td>0.000785\(\%\)</td><td>0.013238\(\%\)</td><td>0.038083\(\%\)</td><td>0.053334\(\%\)</td></tr><tr><td>6</td><td>0\(\%\)</td><td>0.000643\(\%\)</td><td>0.011722\(\%\)</td><td>0.035252\(\%\)</td><td>0.050135\(\%\)</td></tr><tr><td>7</td><td>0\(\%\)</td><td>0.000345\(\%\)</td><td>0.009290\(\%\)</td><td>0.032529\(\%\)</td><td>0.046992\(\%\)</td></tr></tbody></table><h2>1. 단순화한 강제 수렴 알고리즘</h2><p>제안하는 강제 수렴 알고리즘은 기존 강제 수렴 알고리즘과 달리 체크 노드 비활성화 식을 사용하지 않고, 변수 노드 비활성화 식만을 이용하여 변수 노드뿐만 아니라 체크 노드도 비활성 한다.</p><p>위의 표 1은 체크 노드 값이 체크 노드 임계값보다 클 확률을 SNR에 따라 나타낸다. 미리 정의한 체크 노드 임계값이 5 일 때 \( 2.5 \mathrm{~dB} \) 부터 \( 4 \mathrm{~dB} \) 까지 \( 0.5 \mathrm{~dB} \) 씩 증가 해감에 따라 비활성화될 확률은 \( 0 \%, 0.000785 \%, 0.013238 \%, 0.038083 \%, 0.053334 \) 로 미미하게 증가되며 비활성화 될 확률은 거의 없다. 그러므로 기존 강제 수렴 조건에서 체크 노드 갱신 연산량이 줄었다고 보기에는 힘든 문제점이 있어, 이를 개선한 새로운 강제 수렴 알고리즘을 제안한다.</p><p>그림 2 에서 회색 원으로 표시한 변수 노드 \( V_{2} \) 는 비활성 변수 노드라 가정하고, 점선으로 표현된 에지는 체크 노드와 비활성 변수 노드 간에 연결된 에지를 의미한다. 제안하는 체크 노드 갱신 연산에서는 비활성 변수 노드 연산 결과의 크기값을 필요로 하지 않기 때문에, 비활성 변수 노드인 \( V_{2} \) 에서는 체크 노드 \( C_{1} \) 으로 \( \beta_{12} \) 의 부호값만을 전달한다. 나머지 변수 노드들 \( V_{1}, V_{3}, V_{4} \) 에서는 기존과 같은 방법으로 각각 \( \beta_{11}, \beta_{13}, \beta_{14} \) 를 체크 노드 \( C_{1} \) 으로 전달한다. 식 (4.4)는 그림 2의 체크 노드 \( C_{1} \) 에서 이웃 변수 노드들로부터 받은 입력으로 연산하는 수식들을 나타낸다.</p><p>\( \alpha_{11}=\operatorname{sign}\left(\beta_{12}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{13}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{14}\right) m \min \left(\left|\beta_{13}\right|,\left|\beta_{14}\right|\right) \) \( \alpha_{13}=\operatorname{sign}\left(\beta_{11}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{12}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{14}\right) \min \left(\left|\beta_{11}\right|,\left|\beta_{14}\right|\right) \) \( \alpha_{14}=\operatorname{sign}\left(\beta_{11}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{12}\right) \operatorname{sign}\left(\beta_{13}\right) \min \left(\left|\beta_{11}\right|,\left|\beta_{13}\right|\right) \)<caption>(3.1)</caption></p><p>식 (3.1)의 첫 번째 식에서는, \( \alpha_{11} \) 의 부호값은 \( \beta_{12}, \beta_{13}, \beta_{14} \) 의 부호값을 모두 곱한 값으로 결정하고, \( \alpha_{11} \)의 크기값은 \( \beta_{13} \) 와 \( \beta_{14} \) 의 크기를 비교하여 얻은 최소값으로 결정한다. 이와 같이 \( \alpha_{13}, \alpha_{14} \) 를 연산한다.</p><p>그림 3 를 보면, 체크 노드 \( C_{1} \) 에서는 변수 노드 \( V_{1}, V_{3}, V_{4} \) 에 각각 \( \alpha_{11}, \alpha_{13}, \alpha_{14} \) 를 전달하지만 \( V_{2} \) 에는 \( \alpha_{12} \) 를 전달하지 않는다. 식 (3.1)에서도 \( \alpha_{12} \) 에 대한 연산이 제외되었는데, 비활성 변수 노드에서는 변수 노드 갱신 연산을 진행하지 않기 때문에 해당 연산을 위한 입력값을 전달받을 필요가 없다. 따라서, 그림 3 와 같이 해당 변수 노드로 전달될 \( \alpha_{12} \) 를 연산에서 제외한다.</p><h2>2. 적응형 강제 수렴 알고리즘</h2><p>제안하는 적응형 강제 수렴 알고리즘에서는 변수 노드 및 체크 노드 비활성화를 더욱 가속화 하는 알고리즘을 제안한다. 비활성 변수 노드의 수를 더욱 증가시킨다면 변수 노드와 체크 노드의 연산량을 동시에 더 줄일 수 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 강제 수렴 알고리즘의 변수 노드 연산량을 더 효율적으로 감소시키기 위해, 식 (3.2)와 같이 변수 노드의 강제 수렴 조건식에 사용되는 \( t_{v} \) 의 크기를 동적으로 결정하는 방법을 새롭게 제안하였다.</p><p>\( t_{v}=t_{0}-(t \times i) \)<caption>(3.2)</caption></p><p>\( t_{v} \) 는 변수 노드의 강제 수렴 조건식에 사용되는 비교값이다. \( t_{0} \) 는 첫 번째 반복복호에서 사용되는 \( t_{v} \) 의 초기값이며, \( t \) 는 각 반복복호 마다 \( t_{v} \) 를 감소시킬 상수이다. \( i \) 는 반복복호의 횟수를 의미한다. 그림 4 는 제안하는 조건식인 식 (3.2)를 기존의 조건식인 식 (3.1)과 비교한 그림이다.</p><p>그림 4는 제안하는 적응형 강제수렴 알고리즘의 동적 변수노드 임계값을 나타낸다. 반복 복호 횟수가 증가함에 따라 변수 노드 임계값을 감소하여 기존 강제수렴 알고리즘 보다 더욱 많은 비활성 노드를 생성시킨다. 이미 발산하려는 방향성을 가진 변수 노드들은 반복 복호를 계속하여도 크기가 작아질 확률이 거의 없기 때문에, 더 작은 크기의 값을 가지더라도 비활성 시키도록 한다.</p><p>따라서 식 (3.2)와 같이 \( t_{v} \) 의 크기를 조금씩 줄여 가면, 기존 방식에 비해 비활성 변수 노드를 더 많이 생성하게 되어 변수 노드의 연산량을 줄일 수 있다. 또한, 이 방식을 제안하는 체크 노드 갱신과 연동한다면 체크 노드의 연산량도 함께 줄일 수 있다. 이미 방향성을 가지게 된 메시지들을 비활성 시키는 것이기 때문에 성능저하도 거의 없을 것이라 예상할 수 있다.</p><table border><caption>표 2. \( t_{V}=t_{c}=8 \) 에 대한 체크 노드 연산량 감소율 비교</caption><tbody><tr><td rowspan="2">알고리즘</td><td rowspan="2">\( \left(t_{v}, t_{c}\right) \)</td><td rowspan="2">부호율</td><td colspan = "3'">체크 노드 연산량 감소율</td></tr><tr><td>\(E_{\mathrm{b}} / N_{0}= 5 \mathrm{~dB} \)</td><td>\(E_{\mathrm{b}} / N_{0}= 6 \mathrm{~dB} \)</td><td>\(E_{\mathrm{b}} / N_{0}= 7 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td rowspan="4">강제 수렴 알고리즘</td><td rowspan="4">(8, 8)</td><td>\(1/2\)</td><td>0.89\(\%\)</td><td>0.91\(\%\)</td><td>0.71\(\%\)</td></tr><tr><td>\(5/8\)</td><td>0.06\(\%\)</td><td>0.09\(\%\)</td><td>0.09\(\%\)</td></tr><tr><td>\(3/4\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0.01\(\%\)</td><td>0.01\(\%\)</td></tr><tr><td>\(13/16\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td></tr><tr><td rowspan="4">제안하는 강제 수렴 알고리즘</td><td rowspan="4">(8, -)</td><td>\(1/2\)</td><td>37.03\(\%\)</td><td>26.58\(\%\)</td><td>15.58\(\%\)</td></tr><tr><td>\(5/8\)</td><td>33.71\(\%\)</td><td>24.21\(\%\)</td><td>14.13\(\%\)</td></tr><tr><td>\(3/4\)</td><td>27.04\(\%\)</td><td>24.70\(\%\)</td><td>15.36\(\%\)</td></tr><tr><td>\(13/16\)</td><td>18.36\(\%\)</td><td>22.61\(\%\)</td><td>13.88\(\%\)</td></tr></tbody></table>
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"\\( t_{v} \\) 의 크기를 조금씩 줄여 가는 방식을 어떻게 했을 때 체크 노드의 연산량도 함께 줄일 수 있나?",
"체크 노드의 연산량도 함께 줄일 수 있는 것은 어떻게 했을 때\\( t_{v} \\) 의 큰 기여를 조금씩 위치한 방법이야",
"\\( t_{v} \\) 의 크기를 조금씩 줄여 가면 어떻게 변수 노드의 연산량을 감소시키나요?",
"어떻게 변수 노드의 연산량을 줄일 수 있는 것이\\( t_{v} \\) 의 크기를 조금씩 감소시켜서야",
"표 1. \\( \\left|\\beta_{i j}\\right| \\) 가 선택될 확률 \\( \\left(\\left|\\beta_{i j}\\right|>t_{v}\\right) \\)에서 체크노드 임계값이 5일때 2dB의 비활성화 확률은 몇%인가?",
"표 1.에서 체크노드 임계값이 5일때, 2.5dB의 비활성화 확률은 얼마인가?",
"체크노드 임계값이 5일때 표 1의 비활성화 확률은 얼마야",
"표 1.에서 체크노드 임계값이 6일때, 3dB의 비활성화 확률은 무엇인가요?",
"체크노드 임계값이 6일때 표 1에서 3dB의 비활성화 확률은 무엇인가",
"표 1.에서 체크노드 임계값이 5일때, 4dB의 비활성화 확률은 어떻게 되나요?",
"체크노드 임계값이 5일때 표 1에서 4dB의 비활성화 확률은 어떻게 되나요가",
"표 1.에서 3.5dB의 비활성화 확률이 0.38083%일 때, 체크 노드 임계값은 얼마인가?",
"5dB의 비활성화 확률이 표 1에서 038083%일 때 체크 노드 임계값은 얼마인가",
"표 1.에서 4dB의 비활성화 확률이 0.050135%일 때, 체크 노드 임계값은 뭐야?",
"4dB의 비활성화 확률이 표 1에서 00135%일 때 체크 노드 임계값은 뭐지",
"표 1.에서 4dB에서 비활성화 확률이 가장 높을 때는 체크노드 임계값이 몇일 때인가?",
"4dB에서 비활성화 확률이 가장 높을 때는 체크노드 임계값은 표 1일 몇일까",
"표 1.에서 3.5dB에서 비활성화 확률이 가장 높을 때는 체크노드 임계값이 몇일 경우인가?",
"체크노드 임계값은 표 1에서 비활성화 확률이 가장 높을 때 몇일 경우야",
"표 1.에서 3dB에서 비활성화 확률이 가장 낮을 때의 체크노드 임계값은 얼마인가?",
"체크노드 임계값은 표 1에서 큰 활동성화를 통해 가장 낮을 때 얼마일까",
"표 1.에서 2.5dB에서는 임계값이 얼마일 때의 비활성화 확률이 가장 높은가?",
"임계값이 표 1에서 얼마일 때의 비활성화 확률이 매겨졌지",
"표 1.에서 임계값 5, 6, 7에서 모두 0%의 비활성화 확률를 보인 때의 dB는 몇인가?",
"임계값 5, 6, 7에서 모두 0%의 비활성화 확률를 보인 표 1의 dB는 몇인가",
"표 2.에서 강제 수렴 알고리즘에서 \\(E_{\\mathrm{b}} / N_{0}= 5 \\mathrm{~dB} \\) 의 체크노드 연산량 감소율이 0.89일때의 부호율은 얼마인가?",
"강제 수렴 알고리즘에서 표 2년 이후 가장 큰 체크노드 연산량 줄어들이 089일때의 부호율은 얼마인거야",
"표 2.에서강제 수렴 알고리즘에서 \\(E_{\\mathrm{b}} / N_{0}= 5 \\mathrm{~dB} \\) 의 체크노드 연산량 감소율이 0.06일때의 부호율은 몇인가?",
"표 2에서강제 수렴 알고리즘의 체크노드 연산량 감소율이 0.06일때의 몇인가 있어",
"표 2.에서제안하는 강제 수렴 알고리즘 에서의\\( \\left(t_{v}, t_{c}\\right) \\)(4151, 4181) 값은 값은 어떻게 되나요?",
"어떤 것이 표 2에서제안하는 강력 수렴 알고리즘 에 대한 본보기 위해 4181본 변경이지",
"표 2.에서강제 수렴 알고리즘 에서의\\( \\left(t_{v}, t_{c}\\right) \\)(4151, 4181) 값은 값은 뭐야?",
"어떤 값이 표 2에서강제 수렴 알고리즘 에 의해 본격적으로 변경되었니"
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인공물ED
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점탄성 물성치를 고려한 WB-PBGA 패키지의 열-기계적 변형 거동
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<h1>3. 수지 복합재의 점탄성 해석</h1> <h2>3.1. 점탄성 해석 이론</h2> <p>점탄성 거동은 외부 하중에 의한 변형이 일어날 때 점성과 탄성의 특징이 동시에 나타나는 현상을 말하며, 온도 뿐 아니라 시간에도 의존적인 거동을 보인다. 이러한재료는 특히 유리전이온도(glass transition temperature :Tg)가 나타나는 지점에서 탄성계수가 급격히 감소하며,열팽창계수는 급격히 증가하는 거동을 보인다. Fig. 5 는이완시험을 통해 구해진 시간에 따른 응력과 변형률 곡선의 한 예를 보여주고 있다. 그림에서 보는 바와 같이 하중을 가해 시간에 따라 변형률을 증가시키다가 일정한 변형률을 유지시키더라도 시간이 지남에 따라 응력이 서서히 감소하는 특성을 나타낸다. 이러한 거동을 특별히 응력이완(stress relaxation)이라고 하고, 시간에 따른 응력의관계는 Fig. 6과 같이 지수함수 형태를 보인다. 점탄성 재료의 시간에 대한 응력이완 거동은 다음 식과 같은 프로니 함수(Prony series)로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( E(t)=E_{\infty}+\sum_{i=1}^{n} E_{i} \exp \left(\frac{\xi}{\tau}\right) \)<caption>(3)</caption></p> <p>여기서 \( \mathrm{E}_{\infty} \) 는 완전 이완됐을 때의 탄성계수(fully relaxed modulus), \( \mathrm{E}_{i} \) 는 구간 탄성계수(weighting parameter), \( \tau_{i} \) 는 구 간별 탄성계수의 이완 시간(discrete relaxation time)을 나 타낸다. \( \xi \) 는 시간과 온도로 표현되는 변수이며, 다음 식 으로 표현할 수 있다.</p> <p>\( \xi=\int_{0}^{t} \frac{1}{a_{t}} \mathrm{dt}=\frac{t}{a_{t}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>여기서 \( \mathrm{a}_{t} \) 는 시간과 온도를 포함한 이동함수(shift function)이고 \(t\)는 시간을 의미한다. 점탄성 재료는 시간뿐 아니라 온도에도 상당히 민감한 변화를 보인다.점탄성 이론에서 프로니 함수는 시간에 대해 응력이 이완되는 거동을 나타낼 수 있고, 온도와 전체 시간에 대한거동은 이동함수를 이용하여 나타낼 수 있다. 이동함수는여러 연구자들에 의해 연구되어 이용되고 있으며, 본 논문에서는 다음 식으로 표현된 이동함수를 이용하였다.</p> <p>\( \log _{10} a_{t}=A\left(T-T_{r e f}\right)+B\left(T-T_{r e f}\right)^{2}+C\left(T-T_{r e f}\right)^{3} \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서 A, B, C는 실험에 의한 상수를 나타내고, Tref는실험의 초기 온도(상온)를 나타낸다. 복잡하게 표현되는프로니 함수의 계수와 이동함수의 계수는 응력이완시험에서 얻은 데이터를 비선형 곡선 근사(curve fitting)를 통하여 구할 수 있으며, 수지 복합재에 대해서는 여러 연구자에 의해 상수 값이 발표되었다.</p> <p>전자 패키지에서 사용되는 수지 복합재는 점탄성 재료로 알려져 있다. 수지 복합재는 제조 회사마다 구성 물질및 제조공정이 조금씩 다르게 제조되며, 경우에 따라서는 같은 패키지 제품이라도 원료의 제공처나 제공 시기에 따라서 달라지는 경우도 있다. 그러나 현재 많이 사용되고 있는 수지 복합재는 크게 두 가지 종류인데, 하나는 유리전이온도가 105\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 근처로 상대적으로 낮은 수지 복합재(A-type)이고 다른 하나는 유리전이온도가 135\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)근처로 상대적으로 높은 수지 복합재(B-Type)이다. 본 논문에서는 문헌을 참고하여 두 가지 종류의 수지 복합재재료모델을 해석에 사용하였다. 각 재료모델의 프로니 계수와 이동함수의 계수를 Table 1과 Table 2에 나타냈다.</p> <p>해석에 사용한 두 가지 재료모델의 온도와 시간에 대한 탄성계수의 영향을 구체적으로 알아보기 위해 Table 1에서 보여준 프로니 계수와 Table 2의 이동함수의 계수를이용하여 온도와 시간에 따른 탄성계수를 구하여 Fig. 7에 나타내었다. 온도는 0\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 200\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)까지 10\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 증가시켰으며, 점탄성의 영향을 보기 위하여 온도 유지시간을 1초, 1분, 30분으로 정하고 각각의 경우에 탄성계수를 계산하였다. Fig. 7(a)에서 보는 바와 같이 A-type 수지 복합재는 온도 유지시간이 대단히 짧을 때, 온도의증가에 따라 탄성계수가 서서히 감소하다가 유리전이온도인 105\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 근처에서 탄성계수가 급격히 감소하여 115\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 이상에서는 1 \(\mathrm{GPa}\) 이하의 작은 탄성계수 값이 유지되었다. 온도 유지시간이 증가할수록 점탄성의 영향이 커져서 유리 전이 온도 이하인 90\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 근처에서도 탄성계수가급격하게 감소하는 현상을 보였다. Fig. 7(b)에서 보는 바와 같이 B-type 수지 복합재는 온도 유지시간이 대단히짧을 때, 온도의 증가에 따라 탄성계수가 서서히 감소하다가 유리전이온도인 135\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 근처에서 탄성계수가 급격히 감소하여 150\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 이상에서는 1 \(\mathrm{GPa}\) 이하의 작은 탄성계수 값이 유지되었다. 그러나 A-type 수지 복학재에 비해서는 탄성계수가 완만하게 감소하였다. 유지시간이 증가할수록 점탄성의 영향이 커져서 유리 전이 온도 이하인 60\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 근체에서도 탄성계수가 급격하게 감소하는 현상을 보였으며, A-type 수지 복합재에 비해 점탄성의 영향이 크게 나타났다.</p>
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"응력이완 거동은 수식으로 어떻게 나타낼 수 있어?",
"\\( \\xi \\) 는 어떻게 표현할 수 있어?",
"재료 모델의 온도와 시간에 대한 탄성계수 영향을 알아보기 위해 어떤 방법을 취했어?",
"본 논문에서 이동함수는 어떻게 표현해?"
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인공물ED
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점탄성 물성치를 고려한 WB-PBGA 패키지의 열-기계적 변형 거동
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<h2>3.2. 이종 접합체의 점탄성 유한요소 해석</h2> <p>PCB에 솔더볼로 실장된 WB-PBGA 패키지는 여러 다양한 기계적 성질을 가지는 재료로 구성되고 형상이 복잡하므로 온도에 따른 열변형 해석을 수행했을 때 점탄성 물성의 영향에 따른 변형 거동을 파악하기 어려울 수있다. 또한 무연 솔더 패키지는 기본적으로와 무연 솔더패키지와 솔더의 점소성 물성치뿐 아니라 패키지에 사용하는 수지 복합재의 기계적 물성이 다르므로 변형 거동을 단순하게 비교하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는WB-PBGA 패키지 전체의 변형 해석에 앞서, 수지 복합제와 패키지 기판의 이종 접합체로 단순화시킨 유한요소 모델을 사용하여 수지 복합제의 온도와 시간에 따른 변형거동을 파악하였다.</p> <p>Fig. 8은 단순화한 이종 접합체의 유한요소 모델을 보여주고 있다. 모델의 크기는 폭이 3 \(\mathrm{mm}\), 높이가 1.53 \(\mathrm{mm}\),길이 13.5 \(\mathrm{mm}\)로 WB-PBGA 패키지와 비슷한 크기로 정하였다. 해석을 위해서 상용 프로그램인 ANSYS 12.1을 사용하였으며, 유한요소는 탄성 및 점탄성해석이 가능한 3차원 8절점 요소인 SOLID185를 사용하였다. 패키지 기판(substrate)은 이방성을 가진 탄성 거동을 한다고 가정하였고, 수지 복합재에 대해서는 3가지 다른 물성치를 적용하여 해석을 수행하고 결과를 비교하였다. 즉, 탄성 물성치를 적용한 해석(Elastic)과 Fig. 7과 같이 온도에 따른변화하는 탄성계수와 열팽창계수를 적용한 해석(Temp.Elastic) 및 식(3)과 같이 시간과 온도가 식에 모두 포함된 점탄성 물성치를 적용한 해석(Viscoelastic)을 수행하였다. 적용한 수지 복합제의 점탄성 탄성계수는 Table 1에 나타냈으며, 패키지 기판의 탄성 물성치와 수지 복합제의 나머지 물성치는 Table 3에 나타내었다. 시간에 대한 영향을 포함하지 않은 온도에 따른 탄성계수는 Table 4에 나타내었다. 해석에서 온도하중으로는 Fig.9와 같이 상온(20\( { }^{\circ} \mathrm{C} \))→60\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)→80\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)→100\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)→125\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도단계를 주었고, 가열 속도는 6\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)/\(\mathrm{min}\)로 하였다. 온도 유지시간에 대한 영향을 비교할 수 있도록 온도 유지시간(DT, dwell time)을 1 \(\mathrm{s}\), 60 \(\mathrm{s}\) 및 1800 \(\mathrm{s}\)의 3가지로 하고 해석을 수행하였다.</p> <table border><caption>Table 3. Material properties of two material layers</caption> <tbody><tr><td colspan="2"></td><td>Young`sModulus (MPa)</td><td>Poisson`sRatio</td><td>CTE(ppm/oC)</td></tr><tr><td rowspan="2">Substrate</td><td rowspan="2"></td><td>22000(x)</td><td rowspan="2">0.39</td><td>20.0(x)</td></tr><tr><td>11000(y)</td><td>30.0(y)</td></tr><tr><td rowspan="4">Moldingcompound</td><td rowspan="2">Elastic</td><td>16000</td><td>0.25</td><td>8.0</td></tr><tr><td>16000</td><td>0.25</td><td>13.0</td></tr><tr><td rowspan="2">Viscoelastic</td><td>A-Type</td><td>0.26</td><td>α1=14.5,α2=56.6</td></tr><tr><td>B-Type</td><td>0.30</td><td>α1=8.0,α2=31.0</td></tr></tbody></table> <table border><caption>Table 4. Temperature-dependent Young`s modulus of moldingcompounds</caption> <tbody><tr><td rowspan="2">온도(\( { }^{\circ} \mathrm{C} \))</td><td colspan="2">Young`s Modulus (MPa)</td></tr><tr><td>A-Type</td><td>B-Type</td></tr><tr><td>25</td><td>16200</td><td>18600</td></tr><tr><td>45</td><td>16000</td><td>18200</td></tr><tr><td>65</td><td>15900</td><td>18100</td></tr><tr><td>85</td><td>15700</td><td>17900</td></tr><tr><td>105</td><td>15400</td><td>17600</td></tr><tr><td>125</td><td>15000</td><td>17200</td></tr><tr><td>145</td><td>14500</td><td>16800</td></tr><tr><td>165</td><td>13600</td><td>16500</td></tr></tbody></table>
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"Table 3. Material properties of two material layers에서 Young`sModulus (MPa)일 때, Elastic은 무엇입니까?",
"Table 3에서 Poisson`sRatio일 때, Viscoelastic이고 \tA-Type은 무엇입니까?",
"Table 3에서 Poisson`sRatio일 때, 최고 큰 값은 무엇입니까?",
"Table 3에서 Poisson`sRatio이 0.30 일 때, \tYoung`sModulus (MPa)은 무엇입니까?",
"Table 3에서 Young` Substrate가 11000(y)일 때, CTE(ppm/oC)는 무엇입니까?",
"Table 4. Temperature-dependent Young`s modulus of moldingcompounds에서 Young`s Modulus (MPa)가 A-Type일 때, 가장 큰 값의 온도는 얼마 입니까?",
"Table 4. Temperature-dependent Young`s modulus of moldingcompounds에서 Young`s Modulus (MPa)가 A-Type일 때, 가장 작은 값의 온도는 얼마 입니까?",
"Table 4. Temperature-dependent Young`s modulus of moldingcompounds에서 Young`s Modulus (MPa)가 B-Type일 때, 가장 큰 값은 얼마 입니까?",
"Table 4에서 온도 (\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\))가 85일 때, A-Type은 무엇입니까?",
"Table 4에서 온도 (\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\))가 85일 때, A-Type은 얼마야?",
"Table 4에서 Young`s Modulus (MPa)가 B-Type일 때, 가장 작은 값은 얼마입니까?",
"Table 4에서 온도가 145도일 때, B-Type은 무엇입니까?",
"Table 4에서 온도가 145도일 때, B-Type은 얼마니?"
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인공물ED
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점탄성 물성치를 고려한 WB-PBGA 패키지의 열-기계적 변형 거동
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<h1>4. 무연 솔더 WB-PBGA 패키지의 점탄성 유한요소 해석</h1> <p>무연 솔더 실장 WB-PBGA 패키지의 온도 변화에 따른열-기계적 거동을 파악하기 위하여 점탄성 해석을 수행하였다. 즉, 온도-시간 히스토리를 고려한 점탄성 해석을 수행하고 무아레 간섭계 실험결과와 비교하였다.</p> <h2>4.1. WB-PBGA 패키지의 유한요소 모델링</h2> <p>이전의 연구들은 반도체 패키지의 거동을 파악하기 위하여 모든 구성 재료가 탄성 영역에 있다고 가정하거나,솔더의 경우만 탄소성, 혹은 점소성 거동을 한다고 가정하여 해석한 연구가 대부분이다. 이러한 해석결과는 해석 조건에 따라 실험결과와는 상당히 큰 차이를 보였다.본 논문에서는 WB-PBGA 패키지에서 사용하는 수지 복합재가 점탄성의 성질을 가지고 있으므로, 이를 고려하기 위하여 솔더는 점소성 물성치로, 수지 복합재는 점탄성 물성치로 가정하여 온도 및 시간에 따른 해석을 수행하였다.</p> <p>유한요소 모델링에서 사용된 시편의 구조는 Fig. 1과 같으며, 유한요소 모델은 Fig. 15와 같다. WB-PBGA 패키지에서 그림과 같이 솔더가 포함된 한 피치의 패키지를 대상으로 모델링하였으며, 패키지가 좌우 대칭적이므로 \(1/2\)만 모델링하였고 대칭 경계조건을 부여하여 해석을 수행하였다. 해석은 상용코드인 ANSYS 12.1을 이용하였으며, 탄성과 점탄성 및 점소성 해석이 가능한 3차원 8절점 요소인 SOLID185를 사용하였다. 온도 상승시간과온도 유지시간을 Fig. 2와 같이 실험에서와 동일하게 적용하였다.</p> <p>일반적으로 솔더 재료는 점소성 성질을 가지며 온도와시간에 따라 변하는 재료 물성치를 갖는다. 본 논문에서는 점소성 해석이 가능한 통합 구성방정식 모델인 Anand3)모델을 사용하였다. Anand 모델에서는 비탄성 변형률(inelastic strain rate)과 변형저항률(rate of deformationresistance)을 다음의 식으로 정의하며, 소성 변형률과 크립변형률을 통합하여 하나의 식으로 표현한다.</p> <p>\( \dot{\varepsilon}_{p}=A_{\exp }\left(-\frac{Q}{R T}\right)\left[\sinh \left(\zeta \frac{\sigma}{s}\right)\right]^{1 / m} \)<caption>(4)</caption></p> <p>\( \dot{s}=\left\{h_{o}\left|1-\frac{s}{s^{*}}\right|^{a} \cdot \operatorname{sig} n\left(1-\frac{s}{s^{*}}\right)\right\} \bullet \dot{\varepsilon}_{p} \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서</p> <p>\( s^{*}=\hat{s}\left[\frac{\dot{\varepsilon}_{p}}{A} \exp \left(\frac{Q}{R T}\right)\right]^{n} \)<caption>(6)</caption></p> <p>Anand 모델은 Table 5와 같이 9가지 상수로 솔더의 점소성 특성을 나타내는데 본 논문에서는 이전의 연구 결과를 바탕으로 SAC 무연 솔더에 적합하다고 알려진 Chang이 제안한 Anand 상수를 사용하였다.</p> <p>WB-PBGA 패키지의 수지 복합재는 앞에서 다룬 유리전이온도가 낮은 A-Type 수지 복합재와 유리 전이온도가비교적 높은 B-type 수지 복합재의 점탄성 물성치를 각각적용하였다. 솔더와 수지 복합재를 제외한 다른 재료는탄성 영역 내에 있다고 가정하였고 Table 6과 같은 탄성 물성치를 사용하여 유한요소 해석을 수행하였다.</p> <table border><caption>able 5. Anand material properties of SAC305 solder</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Units</td><td>Lead-free solder (Chang)</td></tr><tr><td>so</td><td>stress (MPa)</td><td>45.9</td></tr><tr><td>Q/R</td><td>1/temperature (K -1)</td><td>7460</td></tr><tr><td>A</td><td>1/time (s -1)</td><td>5.87(106)</td></tr><tr><td>ξ</td><td>dimensionless</td><td>2</td></tr><tr><td>m</td><td>dimensionless</td><td>0.0942</td></tr><tr><td>ho</td><td>stress (MPa)</td><td>9350</td></tr><tr><td>s</td><td>s</td><td>58.3</td></tr><tr><td>n</td><td>dimensionless</td><td>0.015</td></tr><tr><td>a</td><td>dimensionless</td><td>1.5</td></tr></tbody></table> <table border><caption>Table 6. Material properties of the WB-PBGA package assembly</caption> <tbody><tr><td></td><td>Young`s Modulus(MPa)</td><td>Poisson`sRatio</td><td>CTE(ppm/°C)</td></tr><tr><td>Substrate</td><td>22000( x)11000 (y)</td><td>0.39</td><td>21.0 (x)50.0 (y)</td></tr><tr><td>Chip</td><td>137000</td><td>0.30</td><td>3.5</td></tr><tr><td>Solder</td><td>Anand(Chang)</td><td>0.40</td><td>25.0</td></tr><tr><td>PCB</td><td>24100 (x)19300 (y)</td><td>0.13 (x)0.11 (y)</td><td>13.5 (x)50.0 (y)</td></tr><tr><td>Moldingcompound</td><td>A-Type B-Type</td><td>0.26 0.30</td><td>α1=14.5, α2=56.6 α1=8.0, α2=31.0</td></tr></tbody></table>
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"9가지 Parameter로 so,Q/R,A,ξ,m,ho,n,a 와 나머지 하나는 무엇인가?",
"Parameter 중 Units가 dimensionless인 것은 ξ,n,a 외에 무엇이 있는가?",
"Q/R의 Lead-free solder는 무엇인가?",
"WB-PBGA 패키지를 해석하는 방법은 어떻게 되는가?",
"2는 어떤 Parameter 인가?",
"Substrate의 Poisson`sRatio값은 얼마인가?",
"CTE가 25.0인 것은 무엇인가?",
"Young`s Modulus의 값이 22000( x)11000 (y)로 나타나는 것은 무엇인가?",
"Moldingcompound 의 종류는 무엇인가?",
"Young`s Modulus 값이 없는 것은 Solder와 무엇인가?"
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인공물ED
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직접토크제어에 의한 위치검출기 없는 릴럭턴스 동기전동기의 위치 제어 시스템
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<h1>5. 제어시스템 구성</h1> <p>직접 고정자 자속과 토크제어에 의한 고성능 릴럭턴스 동기전동기의 제어 시스템을 구현하기 위하여 그림6 과 같은 제어시스템을 구성하였다. 위치제어는 PD 제어기를, 속도제어는 PI 제어기를 사용하였으며, 최적효율제어를 위해 전류각을 \( 45[\mathrm{deg}] \) 로 유지하기 위한 기준 자속을 만들어주었으며, 토크 및 고정자 자속 추정은 전동기 단자에서 측정된 전압전류를 사용한 전압전류모델 관측기를 이용하였고 자속은 2레벨로, 토크 는 3레벨의 히스테리시스 밴드 제어기를 사용하였다. 디지털 제어를 위한 제어기는 TI사의 TMS320C31 DSP를 사용하였다. 실험에 적용된 RSM의 특성은 표 1 과 같다.</p> <table border><caption>표 1 적용된 RSM의 특성</caption> <tbody><tr><td>고정자 외경</td><td>\( 128 \mathrm{~mm} \)</td><td>정격출력</td><td>\( 1.0 \mathrm{~kW} \)</td></tr><tr><td>고정자 내경</td><td>\( 79.46 \mathrm{~mm} \)</td><td>정격회전수</td><td>\( 2400 \mathrm{rpm} \)</td></tr><tr><td>공극</td><td>\( 0.3 \mathrm{~mm} \)</td><td>정격부하</td><td>\( 4.0 \) N.m</td></tr><tr><td>회전자 두께</td><td>\( 65 \mathrm{~mm} \)</td><td>정격전류</td><td>\( 5.0 \mathrm{~A} \)</td></tr><tr><td>관성모먼트</td><td>\( 0.003 \mathrm{Kg} \cdot \mathrm{m}^{2} \)</td><td>Ld</td><td>\( 72.0 \mathrm{mH} \)</td></tr><tr><td>고정자 극수</td><td>4</td><td>Lq</td><td>28.0 mH</td></tr><tr><td>회전자 극수</td><td>4</td><td>Rs</td><td>\( 1.0 \Omega \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2 적용된 제어기 이득</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>Parameters</td></tr><tr><td>자속 Hys. 밴드폭</td><td>\( \left|\Phi_{s}^{*}\right| \times 0.03 \)</td></tr><tr><td>토크 Hys. 밴드폭</td><td>\( \left|T_{e}^{*}\right| \times 0.03 \)</td></tr><tr><td>자속 관측기</td><td>\( \mathrm{Kp}=125, \mathrm{Ki}=628 \)</td></tr><tr><td>속도제어기</td><td>\( \mathrm{Kp}=0.5, \mathrm{Ki}=10 \)</td></tr><tr><td>위치제어기</td><td>\( K p=400, K d=5000 \)</td></tr></tbody></table> <p>이때 부하는 파우더 브레이크 동력제어 장치를 사용하였다. (a) 위치제어 응답특성 (b) 속도제어 응답특성, (c) 토크제어 응답특성, (d) 고정자 자속파형, (e) 고정자 전류파형, (f) 고정자자속의 리샤츄 도형을 보여준 것이다.</p> <p>그림 9는 고속영역인 \( \pm 1500 \mathrm{rpm} \) 에서 위치제어의 실험결과를 보여준 것이다. (a)는 위치제어 응답특성, (b) 속도제어특성, (c) 토크제어 응답특성, (d) d- \( \mathrm{q} \) 축 고정자 자속파형, e는 \( \mathrm{d}-\mathrm{q} \) 축 전류파형을 보여준 것이다.</p>
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"본 논문의 표1에서 고정자 내경의 값은 무엇이야?",
"적용된 RSM의 특성을 나타낸 표에서 공극의 값은 얼마야?",
"본문의 표1에서 관성모먼트에 해당되는 값은 얼마야?",
"본 연구의 표1에서 회전자 두께는 얼마야?",
"적용된 RSM의 특성을 나타낸 표에서 회전자 극수는 얼마야?",
"본문의 표1의 고정자외경에 해당되는 값은 어떤거야?",
"표1에서 고정자 극수의 값은 무엇이야?",
"본 논문의 표1에서 정격출력의 값은 얼마야?",
"본 연구의 표1에서 정격회전수에 해당되는 값은 무엇이야?",
"본문의 표1에서 정격부하는 얼마야?",
"표1에서 정격전류로 측정된 값은 얼마야?",
"적용된 RSM의 특성을 나타낸 표에서 Ld는 얼마로 측정됐어?",
"본 논문의 표1에서 측정된 Rs의 값은 무엇이야?",
"적용된 RSM의 특성을 나타낸 표에서 \\( 128 \\mathrm{~mm} \\)에 해당되는 항목은 어떤거야?",
"표1에서 \\( 1.0 \\mathrm{~kW} \\)의 값으로 측정되는 RSM의 특징은 어떤거야?",
"본 연구의 표1에서 \\( 2400 \\mathrm{rpm} \\)로 측정된 항목은 무엇이야?",
"본 논문의 표1에서 \\( 0.3 \\mathrm{~mm} \\)인 항목은 어떤거야?",
"적용된 RSM의 특성을 측정하고 정리한 표에서 \\( 0.003 \\mathrm{Kg} \\cdot \\mathrm{m}^{2} \\)에 해당되는 특성은 무엇이야?",
"표1에서 \\( 5.0 \\mathrm{~A} \\)으로 측정된 RSM의 특성은 어떤거야?",
"적용된 RSM의 특성을 나타낸 표에서 \\( 65 \\mathrm{~mm} \\)로 측정된 특징은 무엇이야?",
"본문의 표1에서 \\( 79.46 \\mathrm{~mm} \\)으로 측정되는 RSM의 특징은 무엇이야?",
"적용된 제어기 이득을 나타낸 표에서 토크 Hys. 밴드폭이 파라미터는 무엇으로 표현돼?",
"본문의 표1에서 \\( 72.0 \\mathrm{mH} \\)에 해당되는 값을 가지는 특징은 어떤거야?",
"표2에서 자속 Hys. 밴드폭의 파라미터는 어떤거야?",
"본 논문의 표1에서 \\( 1.0 \\Omega \\)을 가지는 RSM의 특성은 무엇이야?",
"표2에서 \\( \\left|\\Phi_{s}^{*}\\right| \\times 0.03 \\)에 해당되는 제어기 항목은 무엇이야?",
"본 논문의 표2에서 위치제어기의 파라미터에 해당되는 것은 어떤거야?",
"본문의 표2에서 자속 관측기의 파라미터는 무엇이야?",
"적용된 제어기 이득을 정리한 표에서 속도제어기의 파라미터는 어떤거야?",
"본문의 표2에서 \\( \\mathrm{Kp}=125, \\mathrm{Ki}=628 \\)의 파라미터를 가지는 제어기 구분은 무엇이 있어?",
"적용된 제어기 이득을 나타낸 표에서 \\( \\left|T_{e}^{*}\\right| \\times 0.03 \\) 파라미터를 가지는 제어기 이득은 무엇이야?",
"본 논문의 표2에서 \\( K p=400, K d=5000 \\)의 파라미터를 가지는 제어기 항목은 무엇이야?",
"적용된 제어기 이득을 정리한 표에서 \\( \\mathrm{Kp}=0.5, \\mathrm{Ki}=10 \\)로 관측된 파라미터를 가지는 제어기 항목은 무엇이야?"
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인공물ED
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LED 조명을 위한 발광효율 개선 기술
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<h1>3. 내부양자효율</h1><h2>3.1. Multiple quantum well(MQW)</h2><p>내부양자효율을 높이는 기술 중 대표적인 양자우물구조(multiple quantum well, MQW)를 소개한다. MQW은 수 nm 두께의 well 층과 barrier 층을 차례대로 적층한 구조를 뜻하며 청색 LED를 기준으로 well은 InGaN을, barrier는 GaN을 사용한다. GaN 층 사이에 상대적으로 에너지 밴드가 낮은 InGaN이 위치함으로써 전자와 정공을 에너지 우물(well) 안에 구속시켜 재결합 효율을 높이게 된다. 양자 우물의 깊이, 활성층의 수, 배리어 두께 등을 변화시켜서 내부양자효율을 높이려는 연구가 계속해서 진행 중이며 이 기술이 개발된 이후로 LED의 효율은 획기적으로 증가하였다.</p><p>MQW구조는 내부양자효율에 매우 큰 영향을 준다. 예를 들어, MQW은 p-GaN근처에 위치한 \( 1 \sim 2 \)층만 발광하는 것으로 알려져 있는데 이런 문제를 해결하기 위해서 비대칭 양자우물 구조(Asymmetric quantum well, AQW가 제시되었다. 그림 \(3\)에서 보이는 것처럼 AQW는 n-GaN층에 가까운 활성층의 두께를 늘리는 것을 말하며 높은 전류밀도에서 내부양자효율이 감소하는 efficiency droop 현상을 완화시킨 결과를 보고하였다.</p><h2>3.2. Nonpolar GaN</h2><p>일반적으로 LED를 성장하는 데 사용되는 기판은 \((0001)\) c-plane 사파이어다. 이 기판 위에 성장된 InGaN/GaN MQW은 \((0001)\)에 평행하고 이에 수직한 방향으로 자발분극 및 압전분극이 생성된다. 결과적으로 그림 \(4\)(좌)와 같이 에너지 밴드가 휘게 되어 발광 파장이 red-shift되고 동시에 전자와 정공의 분포가 공간적으로 분리되면서 전자와 정공의 재결합 효율이 떨어진다. 이런 현상을 Quantum-confined Stark effect(QCSE)라고 한다. 이 문제점을 극복하기 위해서 무분극(nonpolar) InGaN/GaN 구조가 제시되었다. \((10-12)\) r-plane 사파이어 기판 위에 GaN을 성장하면 분극성이 없는 \((11-20)\) a-plane에 평행한 박막을 얻을 수 있다.</p><p>\((11-20)\)GaN 위에 성장된 InGaN/GaN MQW 구조는 극성이 없기 때문에 원리적으로 QCSE가 없어 내부양자 효율을 비약적으로 증가시킬 수 있다. 그럼에도 불구하고 현재 무분극 LED가 널리 사용되지 않는 이유는 대구 경 r-사파이어 기판을 얻기 어렵고 고가이며, 결정학적으로 a-GaN 박막이 표면이 거칠고 stacking fault 및 dislocation이 많이 발생하기 때문이다. 이런 문제들로 인해서 실제적으로는 오히려 내부양자효율이 감소되는 결과를 불러온다.</p><h2>3.3. 버퍼층</h2><p>GaN과 사파이어 기판 사이의 격자불일치로 인해 GaN 박막에 dislocation이 발생하게 된다. 이에 격자불일치를 줄이기 위한 기술이 요구되었고 그 중 하나가 버퍼층 삽입이다. 사파이어 기판보다 버퍼층의 계면 에너지가 감소되어 높은 밀도의 핵생성이 가능하다. 버퍼층으로는 ZnO, SiC, AlN, GaN 등을 사용한다.</p>
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"MQW은 무슨 색의 LED를 기준으로 합니까?",
"MQW은 p-GaN근처에 위치한 몇 층이 발광하는 것으로 알려져 있습니까?",
"QCSE의 현상을 극복하기 위해서 어떻게 했습니까?",
"GaN과 사파이어 기판 사이의 격자불일치를 줄이기 위한 기술은 무엇인가?",
"사파이어 기판 사이의 격자불일치와 GaN을 줄이려고 하는 기술은 무엇일까?",
"버퍼층의 종류가 맞는 것은 무엇입니까?",
"GaN과 사파이어 기판 사이의 격자불일치로 인해 GaN 박막에 dislocation이 발생하여 격자불일치를 줄이기 위한 기술이 요구되었고 그 중 하나가 버퍼층 삽입이 맞습니까?",
"일반적으로 LED를 성장하는 데 사용되는 기판은 무엇입니까?",
"내부양자효율을 높이는 기술 중 대표적인 MQW은 무엇의 약자인가요?"
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LED 조명을 위한 발광효율 개선 기술
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<h1>1. 서 론</h1><p>조명은 세계 전력소비 중 \( 19 \% \) 를 차지하고 있다. 지금까지의 조명은 백열등에서와 같은 필라멘트 가열에 의한 열전자 방출을 이용하거나 형광등에서처럼 수은에서 방출하는 자외선으로 백색 형광체를 여기시키는 방법을 이용하였다. 이때 대부분의 에너지는 열로 사라지기 때문에 에너지의 손실이 매우 크다. 또한 기존 조명은 수은을 사용하고 있기 때문에 친환경적이지 않은 문제도 가지고 있다. 최근 \( \mathrm{CO}_{2} \) 배출 규제 및 환경규제가 강화되고있으며, 이러한 문제로 최근에 발광 다이오드(light-emitting diode, LED)를 이용한 조명이 각광 받기 시작하였다.</p><p>LED는 p-n 접합 반도체 소자로서 전압을 인가하면 전자와 정공이 재결합하여 빛을 방출하며, 반도체의 밴드갭에 따라 발광 색깔이 결정된다. 1962년 GE에서 GaAsP기반의 적색 LED가 개발되었고, 1993년 니치아 화학의 슈지 나카무라 박사에 의해서 InGaN 기반 청색 LED가 개발되었다. 니치아 화학에서는 청색 LED개발 에 이어 1996년 청색 LED에 황색 형광체를 사용하여 백색을 구현하였다. 그 이후로 LED를 조명에 적용할 수 있 도록 연구가 활발히 진행되었다.</p><p>LED는 백열등의 필라멘트 가열 방식과 달리 전류를 주입하면 바로 빛으로 전환하기 때문에 광효율이 높다. LED는 효율 외에도 수명이 \(10\)만 시간 이상으로 매우 길고, 칩 크기가 매우 작으며 다양한 색상의 빛을 방출할 수 있다는 장점이 있다. 즉 LED는 적색, 녹색, 청색 그리고 백색까지 개발이 되었고 원하는 색을 선택할 수 있으며, 친환경적이며 뛰어난 전력효율에 의한 에너지 절감 성능으로써 기존 조명을 대체할 수 있는 특징을 모두 갖추고 있다. 이러한 장점들로 LED는 자동차, 신호등, TV, 전광판, 일반 조명 등 기존에 차지하고 있던 조명 시장을 빠르게 대체해 가고 있으며, 이외에도 디스플레이, 스마트폰, LCD의 back light unit(BLU) 등 다양한 광원 시장까지 그 응용이 확대되고 있다.</p><p>LED는 이러한 장점에도 불구하고 높은 단가 때문에 여전히 일반 소비자 입장에서는 기존 조명 대신 LED조명을 선택하기 어려웠다. 그러나 최근 빠른 기술 발전과 산업 인프라를 갖추게 되면서 가격은 가파르게 떨어지고 있으며, 가격절감을 위해서는 LED의 효율을 더욱 증가시킬 필요가 있다.</p>
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"세계 전력소비중 19%를 차지하는 것은 조명이다.",
"발광 다이오드는 수명이 10만시간 이상이며 광효율이 좋은 장점이 있으나 단가가 높음으로 발광 다이오드를 선택하기 어려웠으나 최근 가격이 많이 떨어지고 있다.",
"최근 \\(CO_2\\)배출 규제 및 환경 규제가 강화되어 발광 다이오드를 이요한 조명이 각광을 받는다.",
"발광다이오드는 가열을 통해 빛에너지를 만드는 것이 아닌 전류를 주입시 바로 빛 에너지로 전환이 되므로 효율적인 기기이다."
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LED 조명을 위한 발광효율 개선 기술
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<p>LED의 효율은 그림 \(1\)에서 보듯이 내부양자효율, 광추출효율, 패키지 효율의 곱으로 표현되고 이 모든 효율들을 개선시켜야 할 필요가 있다. LED에 주입된 전자와 정공은 활성층에서 만나 재결합하는데, 재결합 방법은 빛을 방출하는 발광 재결합과 빛을 방출하지 않는 비발광 재결합으로 구분할 수 있다. 내부양자효율은 LED에 주입된 전자와 정공이 활성층에서 얼마나 효율적으로 발광 재결합을 하는지, 즉 얼마나 많은 광자를 만들어 낼 수 있는지를 표현한다. 내부양자효율은 소자의 구조, 도핑 농도 및 전기적으로 주입된 캐리어의 밀도, 결함 등에 의해 영향을 받는다. 광추출효율은 활성층에서 생성된광자 중에서 소자 밖으로 방출되는 광자의 비울을 뜻한다. 활성층에서 생성된 빛은 LED 재료의 높은 굴절률에 따른 내부전반사, Fresnel 반사 및 자체 흡수 등에 의해 소자 밖으로 방출되지 못하고 소멸하여 광추출효율이 감소한다. 본 기고에서는 LED의 효율을 높일 수 있는 주요한 기술들을 소개하고자 한다.</p><h1>2. LED 기초</h1><p>LED는 n형과 p형 접합으로 이루어진 반도체로써 전압을 걸어주면 전자와 정공이 결합하여 빛을 방출하는 소자를 말한다. 그림 \(\)2 (좌)와 같이 p-n 접합에 순방향전압을 인가하면 n형 반도체의 전자는 p쪽으로, p형 반도체의 정공은 n쪽으로 소수 운반자로써 확산된다. 확산된 전자 및 정공은 다수 운반자와 재결합하고 이 때 conduction band와 valance band의 에너지 차이(에너지 밴드갭)에 해당하는 빛을 방출하게 된다.</p><p>LED 재료는 크게 직접천이형과 간접천이형 반도체로 구분한다. 간접천이형 반도체 재료는 전자와 정공이 결합할 때 빛을 방출하지 못하고 열과 격자진동으로 에너지를 잃는 반면 직접천이형 반도체 재료는 대부분의 에너지가 빛으로 변환된다. 이런 이유로 LED는 직접천이형 재료를 선택하며 또한 재료마다 가지고 있는 에너지 밴드갭이 다르기 때문에 주로 청색과 녹색은 InGaN, 적색은 InGaAlP 화합물반도체 재료를 사용한다.</p><p>단결정 기판 위에 박막을 성장하는 공정을 에피성장(epitaxy)이라고 한다. 일반적으로 metal organic chemical vapor deposition(MOCVD) 장비를 이용하여 LED 구조를 성장시킨다. 청색 LED를 살펴보면 사파이어 기판 위에 n형 반도체인 n-GaN과 활성층인 InGaN/GaN 양자우물구조 그리고 p형 반도체인 p-GaN이 차례로 성장된다. 마지막으로 전극을 형성하기 위해서 투명 전극 및 금속을 증착하여 그림 \(2\)(우)와 같은 구조가 만들어지게 된다. 실제로 사용되는 구조는 캐리어의 재결합 효율 증가를 위한 electron blocking layer나 응력완화를 위한 초격자 등이 추가되어 더 복잡하다.</p>
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"LED재료는 직접천이형과 간접천이형 반도체로만 구분된다.",
"LED는 n형과 p형 접합으로 이루어진 반도체로써 전압을 걸어주면 필라멘트에 열이 가해져 빛을 방출하는 소자이다."
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LED 조명을 위한 발광효율 개선 기술
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<p>그리고 사파이어 기판 위에 성장된 GaN LED는 특성이 뛰어나지만 대구경 기판으로 갈수록 기판가격이 급격하게 증가한다. 이에 대안으로 가격이 저렴한 Si 기판을 적용하려는 노력이 활발하게 이루어졌다. Si 기판과 GaN 사이에서도 열팽창계수 및 격자불일치가 크기 때문에 버퍼층을 삽입한다. AlGaN/AlN 버퍼층을 삽입하여 그림 \(5\)에서처럼 성공적으로 \(6\) 인치 GaN LED on Si이 제작되었다.</p><h2>3.4. Electron blocking layer(EBL)</h2><p>n-GaN의 전자와 p-GaN의 정공이 활성층 안에서 확산되고 모두 재결합 하는 게 좋지만 실제로 일정량 전류 주입이 커지게 되면 빠르게 효율이 감소하는 현상이 발생한다. 이 현상을 efficiency droop이라고 부르며 보통 \( 10 \mathrm{~A} / \mathrm{cm}^{2} \) 이상의 전류밀도에서 나타나며 LED 조명을 위해서는 이 문제를 해결할 필요가 있다. efficiency droop 의 원인으로 carrier overflow, auger recombination, carrier delocalization 등 여러 가지로 보고되어 있지만 아직 확실하게 규명되지 않은 상태다. 그 중 carrier overflow 현상 개선 기술에 대해 설명하고자 한다.</p><p>GaN에서 전자와 정공의 이동도는 각각 약 \( 1350 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \)\( \cdot \mathrm{s} \) 와 \( 13 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \) 정도이므로 전자는 정공보다 약 \(1000\) 배 정도 빠르기 때문에 활성층에 주입된 전자가 활성층을 지나쳐서 p-GaN 층 가까이에서 정공과 재결합하는 문제가 있다. 고농도로 도핑된 p-GaN 영역에서 전자와 정공이 재결합하면 결함에 의해 비발광 재결합을 하게 된다. 이 문제를 해결하려면 활성층에 빠르게 주입되는 전자를 적절히 막아주면 되는데 그 역할을 하는 것이 바로 EBL이다. 그림 \(6\) 에서 보듯이 EBL은 전자가 바로 p-GaN으로 overflow 하지 않도록 마지막 배리어층 다음에 삽입되며 높은 에너지 장벽을 형성하기 위해서 주로 p-AlGaN 삼원계 재료를 사용한다.</p><h2>3.5. ELOG(Epitaxial lateral overgrowth)</h2><p>GaN 위에 띠모양으로 패턴된 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 를 증착한 후에 재성장하는 기술을 측면성장법(ELOG)이라 부른다. 이 기술은 \(1997\)년 NC State University의 Davis group에서 GaN/SiC의 결정성 향상을 위해 처음 적용한 기술이다. 그림 \(7\) (위)에서 처럼 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 가 있는 부분에서는 dislocation의 전파가 blocking 되는 것을 확인할 수 있다. \( \mathrm{SiO}_{2} \) 마스크 위에 성장된 GaN 의 dislocation density는 약 \( 10^{6} \mathrm{~cm}^{-2} \) 로 노출되어 있는 영역보다 약 \(10,000\)배나 감소한 것으로 매우 효율적으로 dislocation을 감소시킨다. 그림 \(7\)의 ELOG 방법 이후로 pendeo-epitaxy, cantilever epitaxy, lateral epitaxy on patterned sapphire 등 다양한 관련 기술들이 연구되고 있는 중이다.</p>
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"GaN에서 전자와 정공의 이동도는 각각 약 1350 \\mathrm{~cm}^{2} / \\mathrm{V}1350 cm 2 /V\\cdot \\mathrm{s}⋅s 와 13 \\mathrm{~cm}^{2} / \\mathrm{V} \\cdot \\mathrm{s}13 cm 2 /V⋅s 정도이므로 전자는 정공보다 약 \\(10^3\\) 배 정도 빠르기 때문에 활성층에 주입된 전자가 활성층을 지나쳐서 p-GaN 층 가까이에서 정공과 재결합하는 문제가 있다",
"n-GaN의 전자와 p-GaN의 정공이 활성층 안에서 확산되고 모두 재결합 하는 게 좋다",
"GaN 위에 띠모양으로 패턴된 \\(SiO_2\\)가 있는 부분에서는 전파가 막히는 것을 확인할 수 있다."
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LED 조명을 위한 발광효율 개선 기술
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<h2>4.2. p-GaN roughening</h2><p>PSS가 사파이어 기판으로 향하는 빛을 추출하는 방법이라면 p-GaN roughness는 그림 \(11\)에서 보듯이 LED의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 방지하는 방법이다. p-GaN roughness는 에칭 기술로 손쉽게 구현이 되지만 p-GaN층이 손상을 입어서 저항증가와 누설전류가 커지게 되는 데 내부양자효율을 떨어트리는 원인이 된다. 광추출효율을 높이되 내부양자효율을 유지할 수 있도록 에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법이 제시되었고, 일예로 v-pit을 형성시키는 기술이 있다.</p><h2>4.3. 광결정(Photonic crystal)</h2>수백 nm 혹은 수 um 크기의 유전체가 주기적인 배열을 가질 때 특정파장의 빛을 반사시킬 수 있다. 주기적인 배열에 의해서 유전체를 통과한 빛은 브래그 반사 법칙에 의해 그주기에 해당하는 파장의 빛을 반사를 하게 된다. 이 특징을 이용하여 원하는 색의 파장의 빛을 반사시키는 기술을 LED에 적용하면 광추출효율을 높일 수 있다. 그림 \(12\)에서처럼 ITO에 규칙적인 패턴을 적용하여 광추출효울을 개선시켰고, 그 결과 광출력을 약 \( 94 \% \) 향상시킬 수 있었다. 이 기술은 p-GaN roughness처럼 에칭에 의한 손상으로 인해서 전기적 특성이 떨어지게 되어 효율이 감소한다. 광결정은 균일한 크기의 입자를 이용한 방법도 제시되었으나 여전히 전기적 특성을 고려해야 하는 문제가 남아있다.</p><h2>4.4. Chip design</h2><p>고출력 LED를 얻기 위해서는 발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하여 소자를 제작할 필요가 있다. 일반적으로 사용되는 lateral chip은 위쪽으로 빛을 내는 방식으로 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 손실된다. 물론 소자의 크기를 늘려서 출력을 높일 수 있지만 그럴 경우 투명전극의 높은 저항으로 인해서 전류가 퍼지기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서 최근 플립칩이 보고되었다. 플립칩은 lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 Si 위에 올린 구조에 불과하지만 기존 lateral chip보다는 뛰어난 방열 특성과 높은 광출력을 보여준다. 플립칩은 사파이어 기판 방향으로 빛을 방출시키는 방법으로 투명전극 대신 금속전극을 사용함으로써 전류 주입을 개선시킬 수 있다. 추가적으로 반사율이 좋은 금속 전극을 사용하여 아래로 향하는 빛 대부분을 사파이어 방향으로 반사시켜 광추출효율을 높일 수 있다.</p><p>플립칩 외에도 비아홀, chip shaping, thin GaN LED 등 다양한 방법으로 기술이 소개되어 왔다. 이렇게 lateral chip부터 thin GaN LED까지 개발되면서 그림 \(13\)에서 보듯이 광추출효율을 \( 75 \% \) 까지 끌어올릴 수 있었다.</p>
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"pss가 무엇인가?",
"PSS는 무엇이라 정의할 수 있어?",
"p-GaN roughness는 LED의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 투과되는 것을 방지하는 방법일까?",
"LED의 표면을 고의적으로 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 투과되는 것을 막는 방법이 p-GaN roughness가 맞는가?",
"p-GaN roughness를 사용했을 때 저항증가와 누설전류가 커지게 되는 이유는 무엇인가?",
"왜 p-GaN roughness를 사용한 경우 저항증가와 누설전류가 증가하는가?",
"에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법 중 하나인 v-pit을 형성시키는 기술 등이 제시된 이유는 무엇인가?",
"왜 에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법 중 하나로 v-pit을 형성시키는 기술 등이 나타나게 되었는가?",
"p-GaN roughness는 어떤 기술로 손쉽게 구현할 수 있을까?",
"어떤 기술로 p-GaN roughness를 용이하게 구현할 수 있니?",
"사파이어 기판으로 향하는 빛을 추출하는 방법은 PSS인가?",
"PSS은 사파이어 기판으로 향하는 빛을 추출하는 방법으로 정의할 수 있지?",
"p-GaN roughness는 LED의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 어디로 반사되는 것을 방지하는 방법일까?",
"p-GaN roughness는 어디로 반사되는 것을 LED의 표면을 고의적으로 패터닝이나 거칠게 하여 막는 방식이니?",
"사파이어 기반으로 향하는 빛을 추출하는 방법은 뭐야?",
"어떤 방법이 사파이어 기판으로 향하는 빛을 추줄하게 하는가?",
"PSS는 어떤 방법이야?",
"PSS의 정의에 따르면 이것은 어떤 방법인가?",
"본문에서 v-pit을 형성시키는 기술이 나오게 된 배경은 무엇인가?",
"본문에 따르면 어떤 배경에서 v-pit을 만드는 기술이 나오게 되었는가?",
"본문에서 LED의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 방지하는 방법은 무엇인가?",
"본문에 따르면, 어떤 방법이 LED의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 막는 것을 의미하는가?",
"LED의 표면을 가공할 때, 박막을 반복적으로 식각하는 과정을 통해 형성되거나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 방지하는 방법은 무엇이니?",
"박막을 반복적으로 식각하는 과정을 통해 거칠게 하여 내부의 변경을 위한 방법은 뭐야?",
"p-GaN roughness는 무엇의 표면을 일부러 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 방지하는 방법인가?",
"p-GaN roughness가 패터닝이나 거칠게 하여 내부로 반사되는 것을 방지하며 무엇의 표면을 일으켜?",
"본문에서 p-GaN roughness를 구현했을 때, p-GaN층에서 손상을 입어 무엇이 커지게 되었을 때, 내부양자효율을 떨어트리는가?",
"내부양자효율을 감소시키는 원인은 p-GaN층에서 손상을 입어 무엇이 손상되었을 때인가?",
"본문에서 p-GaN roughness방법을 구현할 때, p-GaN층이 손상을 입는 이유는 무슨 방법을 사용해서일까?",
" p-GaN roughness방법을 구현할 때, 무슨 방법을 사용하였기 때문에 p-GaN층에 손상이 가해지는가?",
"본문에서 p-GaN roughness방법을 구현했을 때, p-GaN층이 손상을 입어서 저항증가와 누설전류가 커져서 무엇을 떨어트리는 원인이 되는가?",
"p-GaN roughness방법을 구현했을 때, p-GaN층이 손상을 입어서 저항증가와 누설전류가 커지면 무엇이 감소하게 되는가?",
"본문에서 p-GaN roughness방법을 구현했을 때, p-GaN층이 손상을 입어 저항증가와 누설전류가 커지게 되었을 때, 태양 전지에서 수집한 전하 캐리어 수와 외부에서 태양 전지로 빛나고 셀에 흡수 된 주어진 에너지의 광자 수의 비율을 떨어트리는 원인이 되는게 맞아?",
"태양 전지에서 수집한 전하 캐리어 수와 외부에서 태양 전지로 빛나고 셀에 흡수 된 주어진 에너지의 광자 수의 비율을 떨어트리는 원인이 p-GaN층이 손상을 입어 저항증가와 누설전류가 커지게 되었을 때가 맞아?",
"본문에서 광추출효율을 높이되 내부양자효율을 유지할 수 있는 에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법은 왜 제시되었을까?",
"왜 본문에서 광추출효율을 높이지만 내부양자효율을 유지할 수 있는 성장기술로 접근하는 방식이 제시되었어?",
"본문에서 v-pit을 형성시키는 기술 등 에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법이 제시된 이유는 왜일까?",
"무엇 때문에 본문에서 v-pit을 만드는 기술 등 성장기술로 접근하는 방법이 제시되었니?",
"p-GaN roughness를 구현했을 때, 무엇이 손상을 입어서 저항증가와 누설전류가 커지게 되고, 내부양자효율을 떨어트리는 원인이 되는가?",
"p-GaN roughness를 구현한 경우, 저항증가와 누설전류가 커지게 되고, 내부양자효율을 떨어트리는 원인이 되는 이유는 무엇이 손상을 입었기 때문인가?",
"p-GaN roughness는 에칭 기술로 손쉽게 구현이 가능하지만 내부양자효율을 떨어트리는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 v-pit 등 방법이 제시되었는다. 이 때 에칭 기술 대신 무엇으로 접근하는 방식을 사용이 되는가?",
"v-pit 등 방법은 내부양자효율을 떨어트리는 것을 보완하기 위해 제시되었는데, 이 때 에칭 기술을 대체하여 무엇으로 접근하는 방법이 사용되니?",
"에칭이 아닌 성장기술로 접근하는 방법은 무엇을 높이고 무엇을 유지할 수 있도록 하는가?",
"어떤 것을 높이고 어떤 것을 유지할 수 있도록 성장기술로 접근하는 방식이 기능하는가?",
"고출력 LED를 얻기 위해서는 발광 효율, 소자 크기, 열 전도 등을 고려하여 소자를 제작할 필요가 있나?",
"발광 효율, 소자 크기, 열 전도 등을 고려하여 소자를 제작하는 것이 고출력 LED를 얻기 위해 요구되는가?",
"소자를 제작할 때, 발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하는 것은 무엇을 얻기 위해서인가?",
"무엇을 얻기 위해 소자를 제작할 때 발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 생각하지?",
"고출력 LCD를 얻기 위해서는 발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하여 소자를 제작할 필요가 있을까?",
"발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하여 소자를 제작하는 것이 고출력 LCD를 얻기 위해서 요구되니?",
"반도체 필라멘트이라 불리는 lighting emitting diode를 얻기 위해서는 발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하여 소자를 제작할 필요가 있을까?",
"발광 효율, 소자 크기, 열 저항 등을 고려하여 소자를 만드는 것이 반도체 필라멘트이라 명명되는 lighting emitting diode를 얻기 위해서 요구되는가?",
"고출력 LED를 얻기 위해서 고려해야 할 대표적인 3가지는 무엇을까?",
"고출력 LED를 얻기 위한 3가지의 대표적 고려사항은 무엇인가?",
"LED chip design에서 일반적으로 사용되는 chip deisgn은 무엇일까?",
"보편적으로 사용되는 chip deisgn은 무엇이지?",
"lateral chip은 어느 방향으로 빛을 내는 방식일까?",
"어느 방향으로 빛을 내뿜는 방식이 lateral chip인가?",
"LED design에서 일반적으로 사용되는 lateral chip은 위쪽 방향으로 빛을 내는 방식일까?",
"lateral chip은 LED design에서 일반적으로 사용되는데, 위쪽 방향으로 빛을 내는 방식이 맞아?",
"본문에서 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 손실되며, 위쪽으로 빛을 내는 방식은 무엇일까?",
"위쪽으로 빛을 내는 방식임과 동시에 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 손실되는 특성을 지닌 방식은 무엇인가?",
"플립칩은 위쪽으로 빛을 내는 방식으로 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 손실된다는 맞는 설명일까?",
"위쪽으로 빛을 내는 방식으로 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 손실된다는 특성을 지닌 것은 플립칩인가?",
"본문에서 lateral chip이 사용하는 방식은 무엇인가?",
"어떤 방식을 lateral chip은 활용하는가?",
"lateral chip이 빛을 흡수하는 3가지는 무엇일까?",
"어떤 3가지에 의해 lateral chip이 빛을 흡수하니?",
"lateral chip은 위쪽으로 빛을 내는 방식으로 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 보존될까?",
"위쪽으로 빛을 내뿜는 방법인 lateral chip은 투명금속, 결합 패드, 전극 연결부에 의해 빛이 흡수되어 보존되니?",
"lateral chip 방식을 사용할 때 빛이 흡수되어 손실될까?",
"빛이 흡수되어 손실되는 경우는 lateral chip 방식을 사용할 때인가?",
"lateral chip방식은 빛이 흡수되어 손실된다는 문제점이 있다. LED 출력을 어떻게 높일 수 있을까?",
"어떻게 lateral chip방식은 빛이 흡수되어 손실된다는 문제점에도 불구하고 LED 출력을 증가시킬 수 있니?",
"lateral chip방식은 소자의 크기를 줄임으로써 출력을 높일 수 있을까?",
"소자의 크기를 줄임으로써 lateral chip방식은 출력을 증가시킬 수 있니?",
"lateral chip design은 소자의 크기를 늘리면 빛이 흡수되고 난 뒤 어떻게 될까?",
"소자의 크기를 확대하면 lateral chip design은 어떻게 되지?",
"lateral chip design을 이용할 경우 빛이 흡수되어 손실되지만, 소자의 크기를 늘리면 출력을 높일 수 있다. 소자의 크기를 늘릴 경우 어떤 문제를 야기할 수 있을까?",
"소자의 크기를 늘릴 경우 출력은 높일 수 있음과 동시에 어떤 문제가 발생하니?",
"lateral chip design방식은 빛이 흡수되면서 손실된다. 소자의 크기를 늘리면 전류가 퍼지기 어려운 단점을 가지고 있지만, 장점은 뭐가 있을까?",
"어떤 장점이 lateral chip design방식에서 소자의 크기를 늘렸을 때 존재하니?",
"본문에서 lateral chip design에서 소자의 크기를 늘리는 방식을 사용하는 이유는 왜일까?",
"소자의 크기를 증가시키는 방법을 lateral chip design에서 이용하는 이유는 무엇 때문인가?",
"lateral chip design의 빛 손실 및 투명전극의 높은 저항을 해결하기 위해 제시된 design은 무엇인가?",
"어떤 design이 lateral chip design의 빛 손실 및 투명전극의 큰 저항을 타개하기 위해 제시되었지?",
"본문에서 lateral chip design의 문제를 보완하기 위해 제시된 design은 무엇일까?",
"어떤 design이 본문에서 lateral chip design의 문제를 해결하기 위해 제시되었니?",
"lateral chip design의 문제를 보완하기 위해 제시된 design은 vertical chip design일까?",
"vertical chip design은 lateral chip design의 문제를 해결하기 위해 제시된 design인가?",
"본문에서 플립칩은 lateral chip과 같은 방식을 LED에 적용하니?",
"lateral chip와 같은 방법을 플립칩은 LED에 적용하니?",
"플립칩은 lateral chip이 소자의 크기를 늘렸을 때, 어떤 문제를 보완하기 위해 제시되었을까?",
"어떤 문제를 해결하기 위해서 lateral chip이 소자의 크기를 늘렸고 플립칩이 보고되었어?",
"본문에서 플립칩은 무엇을 거꾸로 뒤집어서 적용하는 방식인가?",
"플립칩은 본문에서 무엇을 거꾸로 뒤집어서 사용하는 방법일까?",
"본문에서 어떤 chip design이 lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 Si 위에 올린 구조에 불과하지만 기존 lateral chip보다는 뛰어난 방열 특성과 높은 광출력을 보여줄까?",
"본문에서 lateral LED를 단순히 거꾸로 올린 구조이지만 기존 lateral chip보다는 뛰어난 방열 특성과 높은 광출력을 보여주는 chip design은 무엇일까?",
"플립칩은 lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 어디에 올린 구조인가?",
"어디에 lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 올린 구조를 플립칩이라 칭하는가?",
"플립칩은 lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 실리콘 소재 위에 올린 구조일까?",
"lateral LED를 단순히 거꾸로 뒤집어서 실리콘 소재 위에 위치하게 한 구조를 플립칩이라 칭하는가?",
"본문에서 flip chip이 lateral chip보다 좋은 점은 무엇인가?",
" flip chip이 lateral chip과 비교하여 가지는 장점은 무엇인가?",
"lateral chip은 filp chip의 단점을 보완해서 제시된 design일까?",
"filp chip의 단점을 보완하기 위해서 lateral chip이 등장했는가?",
"본문에서 플립칩은 기존 vertical chip보다는 뛰어난 방열 특성과 높은 광출력을 보여준다가 맞을까?",
"기존 vertical chip보다 뛰어난 방열 특성과 높은 광출력을 플립칩은 가지고 있는가?",
"본문을 봤을 때 플립칩은 PSS와 유사한 빛 추출 방법을 사용할까?",
"플립칩은 본문을 봤을 경우 PSS와 비슷하게 빛을 추출하지?",
"본문에서 PSS는 플립칩과 같은 사파이어 기판을 이용해 빛을 다루는데 높은 광출력을 보여줄 수 있을까?",
"PSS는 높은 광출력을 나타낼 수 있어?",
"본문에 나온 내용에서 플립칩은 전류 방출을 개선시킬 수 있을까?",
"본문에서 플립칩은 내용의 전류 방출을 향상할 수 있는 방법으로 소개되고 있어?",
"플립칩은 투명전극 대신 무엇을 사용하여 전류 주입을 개선시켰을까?",
"플립칩은 무엇을 활용하여 투명전극 대신 전류 주입을 향상시켰지?",
"플립칩은 금속전극을 사용함으로써 무엇을 개선시켰을까?",
"금속전극을 이용함으로써 플립칩이 향상시킨 것은 뭐야?",
"플립칩은 투과율이 좋은 금속 전극을 사용하여 빛 대부분을 SiC기판 방향으로 반사시켜 광추출효율을 높일 수 있을까?",
"투과율이 좋은 금속 전극을 사용하여 빛 대부분을 SiC기판 방향으로 반사시키는 방식으로 플립칩은 광추출효율을 향상시킬 수 있을까?",
"플립칩은 무엇이 좋은 금속 전극을 사용하여 광추출효율을 높일 수 있을까?",
"플립칩이 광추출효율을 높이기 위해서는 무엇이 좋은 금속 전극을 이용하였을 때 가능하니?",
"본문에서 플립칩은 어디로 향하는 빛을 어디 방향으로 반사시켜 광추출효율을 높일 수 있다고 나오니?",
"본문에 따르면 플립칩은 어디로 향하는 빛을 반사시켜 광추출효율을 증가시킬 수 있다고 나오니?",
"본문을 보고 플립칩 방법을 이용했을 때, lateral chip을 이용한 것보다 광추출효율이 높아진다는 것을 알 수 있니?",
"본문에 따르면 lateral chip을 사용한 것보다 플립칩 방법을 활용했을 때 광추출효율이 상승한다는 것을 알 수 있니?",
"본문에서 나온 플립칩, PSS, lateral chip, p-GaN roughness외에 나온 방법이 뭐가 있을까?",
"어떤 방법이 플립칩, PSS, lateral chip, p-GaN roughness외에 존재하는가?",
"본문에서 나온 방법은 플립칩과 lateral chip, PSS, p-GaN roughness가 유일할까?",
"플립칩과 lateral chip, PSS, p-GaN roughness가 유일한 본문에 기재된 방법인가?",
"본문에서 나온 여러가지 방법들에 의해 광추출효율을 몇 %까지 끌어올릴 수 있을까?",
"광추출효율을 몇 %까지 본문에서 나온 여러가지 방법들을 이용하여 끌어올릴 수 있니?"
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅲ. 규칙문서 (Rule4BPE : Rule for BPEL)</h1><p>본 논문에서 제안하는 시스템은 규칙을 BPEL 문서의 다양한 위치에 사용할 수 있도록 정의하여, 규칙이 생성한 결과를 분기에 사용하거나 서비스의 입력으로 사용할 수 있는 장점을 가진다. 그림 4는 제안하는 규칙이 적용된 워크플로우를 보인다.</p><p>규칙 엔진은 상태에 따라 동작을 정의하는 규칙을 시행하는 프로그램이다. 규칙 엔진 중에서 Drools는 JBoss에서 개발한 엔진으로 이클립스 플러그인 형태로 되어 있고 전용 편집기도 제공하여 많은 분야에서 사용되고 있다. Drools는 전용 비즈니스 규칙 언어를 갖는다. 그림 5는 Drools가 제공하는 XML 기반의 규칙 언어를 보이는 예제이다.</p><p>그림 5는 간단한 규칙 문서의 예로서 규칙의 특징을 보여준다. 규칙은 복잡한 조건과 조건에 합당할 경우의 실행을 결합하여 식별자 (Identifier)로 추상화한다. 규칙을 시스템에 적용할 경우 사용자에게 제공할 서비스를 독립적인 문서로 모델링할 수 있는 방법을 제공하고 복잡한 조건을 단순화할 수 있다. 본 연구에서는 서비스의 흐름을 기술하는 BPEL과 함께 규칙을 사용할 수 있는 방법을 보인다. 본 연구에서 보이는 규칙 문서는 Drools의 XML 기반 규칙 문서를 확장하여 정의한다. 그림 6 은 규칙 문서인 R4BPEL의 스키마를 보인다.</p><p>그림 6과 같이 규칙 문서는 규칙을 기술하는 부분 (rules)와 규칙의 결합을 기술하는 부분 (apply-rule) 으로 구성되어 있다. 규칙을 기술하는 부분은 Drools 에서 제공하는 XML 기반 규칙 문서를 사용하고, 규칙 문서는 R4BPEL 문서 외부의 문서를 참조할 수 있다. 규칙 문서의 외부 참조는 서비스 모델링과 워크플로우간의 독립성을 보장한다. 그리고 규칙의 결합을 기술하는 부분은 규칙이 BPEL 문서에 결합되어야 할 위치와 규칙 적용에 필요한 정보를 기술한다. 이렇게 작성된 문서는 Drools 규칙 문서로 변환되어 규칙 웹 서비스를 통해 실행된다.</p>
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"본 논문에서 제안하는 시스템은 규칙을 BPEL 문서의 다양한 위치에 사용할 수 있도록 정의하여 규칙이 생성한 결과를 어디에 사용할 수 있는가?",
"본 논문에서 제안하는 시스템은 규칙을 어떤 문서의 다양한 위치에 사용할 수 있도록 정의하는가?",
"그림 4는 제안하는 규칙이 적용된 무엇인가?",
"상태에 따라 동작을 정의하는 규칙을 시행하는 프로그램이란 무엇인가?",
"JBoss에서 개발한 엔진으로 이클립스 플러그인 형태로 되어 있고 전용 편집기도 제공하여 많은 분야에서 사용되는 규칙 엔진의 이름은 무엇인가?",
"규칙 엔진 중에서 Drools는 무엇도 제공하는가?",
"규칙 엔진 중에서 Drools는 JBoss에서 개발한 엔진의 형태는 무엇인가?",
"규칙은 복잡한 조건과 조건에 합당할 경우의 실행을 결합하여 무엇으로 추상화하는가?",
"규칙을 시스템에 적용할 경우 복잡한 조건을 어떻게 할 수 있는가?",
"규칙을 기술하는 부분은 Drools 에서 제공하는 어떤 기반 규칙 문서를 사용하는가?",
"그림 6 은 규칙 문서인 R4BPEL의 무엇을 보여주는가?",
"그림 6과 같이 규칙 문서는 규칙을 기술하는 부분 (rules)와 규칙의 무엇을 기술하는 부분 (apply-rule) 으로 구성되어 있는가?",
"규칙 문서의 외부 참조는 서비스 모델링과 워크플로우간의 무엇을 보장하는가?",
"Drools는 어떤 언어를 갖고 있는가?",
"규칙의 결합을 기술하는 부분은 규칙이 어떤 문서에 결합되어야 할 위치를 알려주는가?",
"Drools가 제공하는 규칙 언어는 어떤 기반인가?",
"Drools 규칙 문서로 변환된 후 어디를 통해 실행 가능한가?",
"Drools 규칙 문서로 변환되지 못하는 대신에 규칙 웹 서비스를 통해 실행되는가?",
"본 논문에서 제안하는 시스템은 규칙을 BPEL 문서의 정해진 위치에 사용할 수 있도록 정의하는가?",
"본 논문에서 사용한 규칙 문서는 Drools의 XML 기반 규칙 문서의 정의에 비해 더욱 축소된 개념으로 보았는가?"
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>워크플로우는 작업 절차를 통한 정보 또는 업무의 흐름이며, 워크플로우 시스템은 이를 적용한 시스템이다. 워크플로우 시스템에서는 워크플로우 언어를 사용하여 작업의 흐름을 기술한다. 워크플로우 언어 중 BPEL (Business Process Execution Language)은 OASIS (Organization for the Advancement of Structured Information Standards)의 표준으로서 웹 서비스를 이용하여 프로세스의 흐름을 작성할 수 있는 XML 기반의 언어이다. BPEL은 XML 변수와 웹 서비스 호출, 조건 분기, 루프, 그리고 비동기식 병렬 실행을 지원한다. 사용자는 이와 같은 BPEL 의 기능을 이용하여 비즈니스 프로세스의 흐름을 기술한다.</p><p>하지만 BPEL이 제공하는 워크플로우만으로는 복합적인 비즈니스 규칙을 표현하기 위해서는 복잡한 조건문을 작성해야 하는데, 조건이 복잡할수록 기술하기 어렵고 사용자의 의도와 다르게 동작할 가능성이 높아지게 된다. 복잡한 조건을 처리하기 위해서는 규칙을 사용할 수 있다. 규칙은 조건이 충족할 경우의 실행을 식별자로 추상화시킨다. 하지만 BPEL은 규칙을 제공하지 않는다. 규칙은 복잡하고 복합적인 조건을 단순화하고 조건이 충족할 때에 실행할 수 있는 동작을 기술하여 비즈니스 규칙을 손쉽게 모델링 할 수 있도록 한다.</p><p>일반적으로 BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 BPEL 문법을 확장하여 규칙 기능을 작성할 수 있도록 하고, 확장 문법을 처리하는 BPEL 엔진을 새롭게 개발하거나 기즌의 BPEL 엔진을 수정해야 한다. 하지만 이 방법은 많은 비용이 많이 필요하다. BPEL 엔진을 수정하지 않고 규칙을 적용하기 위하여 BPEL의 흐름을 인터셉트하여 규칙을 적용한다. BPEL의 흐름을 인터셉트하는 방법은 두 가지가 있다. 첫 번째는 웹 서비스의 호출을 인터셉트하는 방법이고 두 번째는 BPEL의 흐름을 인터셉트하는 방법이다. 웹 서비스의 호출을 인터셉트하는 방법은 Florian Rosenberg의 연구가 있다. BPEL은 "invoke"를 이용하여 웹 서비스로 프로세스를 호출한다. Rosenberg는 invoke의 이전과 이후에 적용할 규칙을 기술하고 이를 처리하는 규칙 엔진을 제안하였다. 하지만 규칙으로 생성된 값을 BPEL의 분기나 다른 서비스의 입력 값으로 사용하기 어려워 규칙 기능을 한정적으로 사용하도록 제한하였다. 그리고 BPEL의 흐름을 인터셉트하는 방법으로는 AspectJ를 이용하는 R4BPEL이 있다.이 연구에서는 손쉽게 BPEL 흐름에 규칙을 적용하기 위해 R4BPEL 문서를 제안하고 이를 처리하는 엔진을 구현하였다. 이 엔진은 BPEL 엔진 중 하나인 B2J (BPEL to JAVA) 엔진을 사용하는데, B2J 엔진은 BPEL 문서를 JAVA 프로그램으로 변환하고 실행한다. 또한 AspectJ는 JAVA에 관점지향 프로그래밍 기법 을 적용한 언어이다. AspectJ는 직조(weaving)를 이용하여 함수를 호출하지 않고 개발되어 있는 프로그램에 기능을 추가할 수 있다. 하지만 이 방법은 B2J 엔진을 제외한 다른 BPEL 엔진에 적용하기가 어럽다.</p><p>본 논문은 규칙을 BPEL 흐름에 손쉽게 적용하고 다양한 범용 BPEL 엔진을 제사용하기 위해 R4BPEL 문서를 처리하는 규칙 웹 서비스 기반의 R4BPEL 엔진을 제안한다. 제안하는 시스템은 규칙을 추상적으로 사용하기 위해 BPEL 문법을 확장한 R4BPEL 문법을 사용한다. 그리고 규칙을 처리하기 위해 JAVA 기반의 규칙 엔진을 사용하는데, 범용 BPEL은 JAVA 프로그램을 직접 사용할 수 없다. 그러므로 본 연구에서는 BPEL 엔진에서 규칙을 사용할 수 있도록 규칙 웹 서비스를 개발하고, R4BPEL 문서로 작성된 규칙을 인자로 규칙 웹 서비스에 전송될 수 있도록 범용 BPEL 엔진을 확장할 수 있는 방법을 보인다. 규칙 웹 서비스를 이용한 방법은 기존의 워크플로우 시스템을 그대로 사용하면서 규칙 웹 서비스와 문법 변환기만을 추가하여 규칙을 워크플로우에 적용할 수 있다. 또한, 규칙 엔진으로 Drools를 이용한다. Drools는 JBoss에서 개발한 엔진으로 이클립스 플러그인 형태로 되어 있고 전용 편집기와 XML 기반의 규칙문서를 제공하고 있어 많은 분야에서 사용되고 있다. 그리고 실험에서 규칙을 이용한 BPEL 문서가 기존의 BPEL 문서에 비해 단순함을 보인다.</p><p>본 논문은 2장에서 관련 연구를 보이고, 3장에서 규칙 문서의 구조에 관해 설명한다. 4장에서 본 논문에서 제안하는 시스템의 구조를, 5장에서 간단한 실험과 각 시스템을 비교한 후, 6장에서 결론을 맺는다.</p>
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"워크플로우는 무엇인가요?",
"BPEL은 어떤 언어인가요?",
"BPEL이 지원하는 구체적인 분야가 아닌것은?",
"왜 BPEL 엔진을 수정하지 않고 BPEL의 흐름을 인터셉트하여 규칙을 적용하나요?",
"BPEL의 흐름을 인터셉트하는 방법은 무엇이 있나요?",
"invoke의 이전과 이후에 적용할 규칙을 기술하고 이를 처리하는 규칙 엔진을 제안한 사람은 누구인가요?",
"규칙 기능을 한정적으로 사용하도록 왜 제한하였나요?",
"B2J 엔진은 BPEL 문서를 어떠한 프로그램으로 변환하고 실행하나요?",
"JAVA에 관점지향 프로그래밍 기법을 적용한 언어는 무엇이 있나요?",
"AspectJ는 어떻게 함수를 호출하지 않고 개발되어 있는 프로그램에 기능을 추가할 수 있나요?",
"BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 어떻게 해야하나요?",
"BPEL은 무엇을 이용하여 웹 서비스로 프로세스를 호출하나요?",
"워크플로우에 적용할 수 있는 규칙 웹 서비스에서 사용할 수 있는 규칙 엔진은 무엇이 있나요?",
"BPEL 문법을 확장하여 규칙 기능을 작성할 수 있도록 하고, 확장 문법을 처리하는 BPEL 엔진을 새롭게 개발하거나 기즌의 BPEL 엔진을 수정하는 것은 비용이 적게 들어가나요?",
"AspectJ는 다른 BPEL 엔진에 쉽게 적용할 수 있나요?",
"AspectJ는 함수를 호출하지 않고 프로그램에 기능을 추가할 수 있나요?",
"JAVA 프로그램을 범용 BPEL에서 직접적으로 사용할 수 있어?"
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>요 악</h1><p>BPEL은 작업의 순서를 기술하는 워크플로우의 표준으로서, 웹 서비스를 기반으로 하는 분산 컴퓨팅 환경의 많은 응용 분야에 적용되고 있다. BPEL의 요구사항이 복잡해지면서 규칙기반의 엔진이 요구되고 있다. 본 논문은 BPEL 문법을 그대로 이용하면서 규칙을 추가하기 위해 규칙을 기술할 수 있는 R4BPEL 문서를 제안하고 규칙 웹 서비스를 이용하여 BPEL에 규칙을 사용할 수 있도록 제안한다. BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 BPEL 엔진을 새롭게 개발하거나 수정해야 하는데, 이 방법은 많은 비용이 많이 필요하다. 제안하는 방법은 기존의 범용 BPEL 시스템에 규칙 웹 서비스와 R4BPEL 문서 분석기를 추가하여 손쉽게 규칙 기반의 BPEL 환경을 구성할 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 시스템에서의 BPEL 문서와 기존 방식의 BPEL 문서를 비교하여 제안하는 시스템의 규칙 기반 BPEL 문서가 단순함을 보인다.</p>
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"BPEL 엔진에 규칙을 추가하기 위한 방법은 어떻게 진행돼?",
"규칙 기반의 BPEL 환경을 어떻게 손쉽게 구성할 수 있나요?",
"BPEL은 주로 어디에서 적용되고 있나요?",
"BPEL의 표준인 워크플로우에서 할 수 있는 작업은 무엇인가요?",
"본 논문에서는 규칙 기반 BPEL 문서가 단순함을 어떻게 보였어?",
"BPEL 엔진을 새롭게 개발하거나 수정하는 방법으로 본 논문에서는 어떻게 제안해?",
"BPEL의 요구사항 복잡해짐에 따라 요구되고 있는 것은 무엇인가요?",
"본 논문에서 규칙기반의 엔진을 추가하기 위해 BPEL 문법을 그대로 이용하면서 어떻게 제안하고 있어?"
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c7c4863e-77c1-460f-9889-ff08274a50a8
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅱ. 관련연구</h1><h2>1. Model-based Verification of BPEL</h2><p>BPEL은 비즈니스 작업의 흐름을 기술하고 조건에 따라 웹 서비스를 호출하여 사용자에게 서비스를 제공한다. 하지만 요구사항이 복잡해지면서 요구사항을 표현하는 BPEL 문서도 복잡해지고 있다. 이에 따라, Cao는 BPEL로 작성된 비즈니스 로직을 검증할 필요성을 지적하고 이를 위해 BPEL 비즈니스 규칙의 종류를 7 가지로 구분하였다. 그림 1은 Cao 연구자가 제안한 BPEL 비즈니스 규칙의 종류를 보인다.</p><p>워크플로우의 요구사항이 복잡해지면서 BPEL 문서의 복잡도도 증가하고 있다. 본 연구에서는 BPEL에규칙을 적용하여 BPEL 문서의 복잡도를 줄인다. 본 논문에서는 CaO 연구자가 제안한 모델링 방법으로 실험 시나리오를 모델링하고 이를 제안하는 시스템으로 변환하여 노드를 갯수를 비교하여 복잡도를 측정한다.</p><h2>2. BRIB (Business Rule Integration in BPEL)</h2><p>Rosenberg는 BPEL에 규칙을 추가한 BRIB를 제안하였다. Rosenberg는 BPEL 문법을 그대로 이용하면서 규칙을 적용하기 위해 BPEL 엔진이 웹 서비스를 호출하는 “invoke"를 인터셉트하여 규칙 엔진을 호출하는 방법을 사용하였다. 그림 2는 BRIB에서의 웹 서비스 호출 구조를 보인다.</p><p>BRIB는 BPEL 문법을 수정하지 않고 규칙 맵을 통해 BPEL 엔진에 규칙을 적용할 수 있다. 하지만 규칙 엔진의 호출이 “invoke"에만 국한되어 규칙에 비교 대상을 invoke의 인자 외에는 사용할 수 없어 규칙 엔진을 한정적으로 제한한다.</p><h2>3. AOP를 이용한 규칙 기반 BPEL</h2><p>BPEL은 워크플로우의 표준으로 다양한 응용에서 사용되고 있다. BPEL의 요구사항이 복잡해지면서 규칙 기반의 엔진이 요구되고 있다. R4BPEL은 BPEL 문법을 그대로 유지하면서 규칙을 추가하기 위해 제안된 XML 기반 언어이다. 이 연구에서는 횡단관심사를 모듈화한 관점지향 프로그래밍을 이용하여 새롭게 추가된 규칙 기능을 추가한다. 그림 3은 관점지향 프로그래밍 기법 기반의 R4BPEL 시스템의 구조를 보이고 있다.</p><p>관점지향 프로그래밍 기법을 이용한 R4BPEL 시스템은 직조(weaving)를 이용하여 BPEL 엔진을 수정하지 않고 규칙을 적용할 수 있다. 이 방법은 관점지향 프로그래밍 기법을 사용하기 때문에 B2J (BPEL to JAVA) 엔진을 사용한다. B2J 엔진은 BPEL 엔진 중 하나로 BPEL 문서를 JAVA 프로그램으로 변환하여 이 프로그램을 실행하여 BPEL 문서의 요구사항을 실행한다. 이 시스템은 B2J 엔진이 변환한 JAVA 프로그램에 직조될 규칙을 관점지향 프로그램으로 생성하여 B2J 엔진을 수정하지 않고 규칙을 적용한다. 하지만 이 연구에서 사용한 방법은 B2J 엔진에만 적용할 수 있어 기존에 B2J 를 사용하지 않은 시스템에서 사용하기 위해서는 BPEL 엔진을 교체해야 한다.</p>
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"본 연구에서 BPEL로 작성된 비즈니스 로직을 검증할 필요성을 지적한 사람이 누구야?",
"Cao는 BPEL 비즈니스 규칙의 종류를 총 몇 가지로 구분했니?",
"본 연구에 따르면, BRIB를 제안한 인물은 누구니?",
"누가 BRIB를 제의했어?",
"R4BPEL은 무엇을 목적으로 제안되었어?",
"BRIB는 BPEL 문법을 반드시 수정 해야 하지?",
"워크플로우의 요구사항이 복잡해질수록 BPEL 문서는 단순해지지?",
"본 논문에서 시스템의 복잡도를 측정하기 위해 무엇의 개수를 비교해?",
"R4PEL은 무엇을 기반으로 만들어진 언어야?"
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅳ. 시스템 구조</h1><p>본 장에서는 3장에서 보인 R4BPEL 문서에 작성된 규칙이 BPEL 문서에 적용하기 위한 시스템 구조를 보인다. 제안하는 시스템은 워크플로우가 작성되어 있는 BPEL 문서와 규칙을 이용하여 서비스를 모델링한 규칙 문서를 입력으로 하는 워크플로우와 서비스 모델링을 제공한다. 그림 7은 본 논문에서 제안하는 시스템의 실행 흐름을 보여준다.</p><p>그림 7과 같이 제안하는 시스템은 Rule4BPEL 변환기 (Rule4BPEL to BPEL Engine)와 BPEL 엔진 (BPEL Engine), 규칙 웹 서비스 (Rule Web Service)로 구성되어 있다. 시스템의 입력은 BPEL 문서와 R4BPEL 문서인데 BPEL 문서에는 작업의 흐름이 기술되어 있고 R4BPEL에는 작업의 흐름간에 호출될 규칙이 기술되어 있다. BPEL 문서와 R4BPEL 문서는 Rule4BPEL 변환기를 통해 BPEL 문서로 변환되고 규칙은 변환된 BPEL 문서의 변수에 할당되어 규칙 웹 서비스가 호출될때 인자로 전달되게 된다. 규칙 웹 서비스는 전달받은 인자로 사용자에게 비즈니스 규칙을 제공한다. 그림 8은 Rule4BPEL 변환기의 구조를 보인다.</p><p>본 시스템에서 Rule4BPEL 변환기는 XML 문서 변환의 W3C 표준인 XSLT(Extensible Stylesheet Language Transformations)[]를 사용한다. XSLT를 사용하면 XSL 문서만으로 기존의 XSLT 엔진을 사용하여 문서의 변환을 할 수 있다. 제안하는 방법은 기존의 BPEL 실행 환경에 Rule4BPEL 변환기를 추가하여 BPEL에 규칙을 추가하여 사용할 수 있어 기존의 시스템을 재사용할 수 있다.</p>
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"BPEL 문서와 R4BPEL 문서인 시스템의 입력에서 BPEL 문서에 기술되어 있는 것은 무엇이지?",
"시스템의 입력은 두가지 문서인데 작업의 흐름간에 호출될 규칙이 기술 되어 있는 R4BPEL과 작업의 흐름이 기술된 것은 무엇이지?",
"제공하는 워크플로우와 서비스 모델링은 워크플로우가 작성되어 있는 무슨 문서를 이용하지?",
"제안하는 시스템의 경우 BPEL 엔진과 Rule4BPEL 변환기 그리고 무엇으로 구성되어 있지?",
"변환된 BPEL 문서의 변수에 할당된 규칙은 할당되어 인자로 전달 될 때 무엇이 호출이 되어야하지?",
"규칙 웹 서비스가 호출될때 인자로 전달되고 그 인자는 비지니스 규칙을 누구에게 제공하지?",
"Rule4BPEL 변환기가 사용하는 것으로 XSL 문서만으로 기존의 XSLT 엔진을 사용하여 문서의 변환을 이용할 수 있고 W3C 표준인 이것은 무엇이지?",
"BPEL 문서와 R4BPEL 문서를 BPEL 문서 변환시키는 변환기는 무엇이지?",
"기존의 XSLT 엔진을 사용하여 문서의 변환이 가능한 것은 Rule4BPEL 변환기에서 사용하는 XSLT이지?",
"시스템의 입력에서 R4BPEL 문서는 작업의 흐름간에 호출될 규칙, BPEL 문서는 작업의 흐름이 기술되어 있지?",
"전달받은 인자를 통해서 사용자에게 규칙 웹서비스가 제공하는 것은 무엇이지?"
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인공물ED
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅵ. 결론</h1><p>BPEL은 비즈니스 프로세스를 정의하고 실행하기 위한 워크플로우의 표준으로서, XML 기반으로 하여 학습이 용이하여 다양한 응용에서 사용되고 있다. BPEL은 조건을 처리할 수 있는 조건문을 제공하고 있는데 조건의 복잡도가 높아질수록 기술하기 어렵고 이는 사용자의 의도와 다르게 동작할 가능성을 높인다.</p><p>본 논문은 BPEL에 규칙을 추가하기 위해 R4BPEL 문서를 제안하고 이를 위한 시스템을 보인다. 일반적으로 BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 엔진을 새롭게 개발하거나 기존의 엔진을 수정해야한다. 하지만 새로운 엔진의 개발이나 기존 엔진의 수정은 많은 비용이 필요하다. 이에 따라 관점지향 프로그래밍 기법과 B2J 엔진을 이용한 R4BPEL 시스템은 BPEL 엔진 중 하나인 B2J 엔진을 수정하지 않고 관점지향 프로그래밍 기법의 직조를 통해 규칙을 적용한 시스템이 있었다. 하지만 이 시스템은 B2J 엔진에만 적용할 수 있어 기존의 BPEL 환경에 바로 적용하기 어렵다.</p><p>제안하는 시스템은 기존의 범용 BPEL 엔진을 사용하는 환경에 쉽게 적용할 수 있는 규칙 기반 BPEL 엔진이다. 본 연구에서는 규칙 엔진 중 하나인 Drools를 이용하여 규칙 웹 서비스를 개발하고 규칙이 기술되어 있는 R4BPEL 문서를 웹 서비스의 인자로 전달하여 규칙을 수행하도록 한다. 본 시스템은 기존의 BPEL 환경에 규칙 웹 서비스 추가와 R4BPEL 문서 처리기만을 도입하여 규칙 기능을 추가한다.</p>
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"이에 따라 어떤 프로그래밍 기법과 B2J 엔진을 이용한 R4BPEL 시스템은 BPEL 엔진 중 하나인 B2J 엔진을 수정하지 않나?",
"본 연구에서는 규칙 엔진 중 하나인 Drools를 이용하여 규칙이 기술되어 있는 R4BPEL 문서를 웹 서비스의 인자로 전달하여 규칙을 수행하도록 어떤 서비스를 개발하는가?",
"본 논문은 BPEL에 규칙을 추가하기 위해 제안하는 것이 무엇인가?",
"일반적으로 BPEL 엔진에 규칙 기능을 추가하기 위해서는 새롭게 개발하거나 수정해야 하는 것은 무엇인가?",
"BPEL은 비즈니스 프로세스를 정의하고 실행하기 위한 무엇의 표준이 되는가?",
"BPEL은 조건을 처리할 수 있는 무엇을 제공하고 있는가?",
"비지니스 프로세스를 정의, 실현할 수 있는 워크플로우 표준은 뭐니?",
"BPEL은 조건을 처리할 수 있는 조건문을 제공하고 있는데 조건의 어떤 부분이 높아질수록 기술하기 어렵게 되는가?",
"이 시스템은 B2J 엔진에만 적용할 수 있어 바로 적용하기 어려운 기존의 어떤 환경인가?",
"일반적으로 규칙 기능을 추가하기 위해서는 엔진을 새롭게 개발하거나 기존의 엔진을 수정해야하는데 어떤 엔진에 규칙 기능을 추가하는가?",
"BPEL은 프로세스중 어떤 프로세스를 정의하니?",
"BPEL은 비즈니스 프로세스를 정의하고 실행하기 위한 워크플로우의 표준으로서, 어떤 기반으로 하여 학습이 용이하도록 하는가?",
"본 연구에서는 규칙 웹 서비스를 개발하고 규칙이 기술되어 있는 R4BPEL 문서를 웹 서비스의 인자로 전달하여 규칙을 수행하도록 하는 규칙 엔진 중 하나는 무엇을 이용하는가?",
"이에 따라 관점지향 프로그래밍 기법과 어떤 엔진을 이용한 R4BPEL 시스템은 BPEL 엔진 중 하나인 B2J 엔진을 수정하지 않는가?",
"이 시스템은 어떤 엔진에만 적용할 수 있어 기존의 BPEL 환경에 바로 적용하기 어려운가?",
"본 연구에서는 규칙 엔진 중 하나인 Drools를 이용하여 규칙 웹 서비스를 개발하고 규칙이 기술되어 있는 웹 서비스의 인자로 전달하여 규칙을 수행하도록 하는 것은 무엇인가?",
"본 논문은 규칙을 추가하기 위해 R4BPEL 문서를 제안하는데 어디에 규칙을 추가하는가?"
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BPEL 규칙 모델링을 위한 규칙 기반 BPEL 시스템 설계와 구현
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<h1>Ⅴ. 실험 및 시스템 비교</h1><p>본 논문에서는 제안하는 시스템의 사용 예제로서, 인사정보를 이용한 급여 시스템을 보인다. 실험에서 예로 사용하는 급여 시스템은 인사정보 데이터베이스로부터 인사 정보를 받아 급여에 관한 규칙을 적용하는 급여 정보 데이터베이스에 저장한다. 그림 9는 제안하는 실험 시나리오를 보여주고 있다.</p><p>그림 9에서 인사정보 데이터베이스는 기업의 인사정보를 저장하고 있으며, 인사정보 서비스는 데이터베이스로부터 인사정보를 출력한다. 그리고 인사정보에 따라 급여지급 규칙이 적용되는데, 이는 규칙문서인 R4BPEL 에 작성되어 있고 규칙 서비스를 통해 적용된다. 제안하는 시스템은 BPEL 문서를 자바 프로그램으로 변환하여 실행하는 BPEL을 이용하여 규칙을 적용할 수 있다.</p><p>BPEL은 조건과 웹 서비스 실행을 제공하고 있어 다른 추가적인 기능이 없더라도 조건에 따른 실행을 기술할 수 있다. 하지만 복잡한 조건에 따른 실행에서는 사용자의 요구사항에 맞는 문서를 작성하기 어렵다. 복잡한 조건에 따른 실행을 이해하기 쉽게 작성하기 위해서는 규칙을 사용할 수 있는데 하지만 BPEL 문서에는 규칙을 제공하지 않아 BPEL에서 사용할 수 있는 웹 서비스를 이용하여 규칙을 사용해야 한다. 그러나 이 경우에는 사용자가 규칙을 위한 변수를 직접 다루어야 하기 때문에 사용하기 쉽지 않다. 그러므로 본 연구에서는 BPEL 문법을 확장하여 R4BPEL을 제안한다. 본 장에서는 5장 실험에서 보인 규칙 기반의 급여 시스템의 요구사항을 두 가지 형태로 구현한 경우를 보인다. 표 1 은 본 장에서 보이는 두 가지 시스템의 특징을 보인다.</p><p>표 1에서와 같이 본 장에서 비교하는 시스템은 두 가지이다. 한 가지는 BPEL 문서만을 이용한 경우 (BPEL 시스템)이고 다른 하나는 제안하는 규칙 기반 문서를 사용하는 경우 (Rule based BPEL 시스템)를 보인다. 첫 번째 BPEL 시스템은 사용자가 직접 BPEL에서 제공하는 조건과 웹 서비스를 이용하여 모든 조건에 따른 실행을 작성해야 한다. 그림 10은 BPEL 문서만을 이용한 시스템을 2장에서 보인 Cao 연구자의 모델링 방법으로 보인다.</p><p>그림 10과 같이 BPEL 문서만을 이용하여 급여 시스템을 작성하기 위해서는 워크플로우에서 인사 정보 웹 서비스를 호출한 후 사용자에 직급에 따라 분기하여 직급에 따른 급여를 결정한다. 그리고 시간 외 수당을 연산한 후 급여 웹 서비스를 호출하여 데이터를 저장한다. 이 방법은 총 10개의 노드와 함께 직급의 개수 만큼의 노드가 필요하다. 그림 11은 본 연구에서 제안하는 규칙 문서를 이용한 시스템 모델을 보인다.</p><p>그림 11과 같이 인사 웹 서비스를 호출한 후 규칙 문서를 통해 규칙이 적용된다. 규칙이 적용된 급여 정보는 급여 웹 서비스를 통해 실행되어 급여 정보에 저장된다. 이 방법은 8개의 노드가 사용되고 있으며 규칙을 다루기 위한 변수의 할당을 사용자가 작성할 필요가 없다. 표 2는 앞서 소개한 2가지 경우를 비교하고 있다.</p><p>표 2와 같이 세 가지 경우를 노드의 갯수와 조건 분기의 유무, 복잡한 규칙 변수 할당을 비교하면 제안하는 시스템이 문서의 복잡한 정도가 낮다.</p>
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"본 논문에서는 제안하는 시스템의 사용 예제로서, 무엇을 이용한 급여 시스템을 보이는가?",
"본 논문에서는 제안하는 시스템의 사용 예제로서, 인사정보를 이용한 시스템은 무엇인가?",
"급여 시스템은 인사정보 데이터베이스로부터 인사 정보를 받아 급여에 관한 규칙을 적용하는 것은 어디에 저장하는가?",
"급여지급 규칙이 적용되는 것은 무엇에 따라 급여지급이 되는가?",
"규칙문서는 어디에 작성하는가?",
"어디에 규칙문서를 만들어?",
"자바 프로그램으로 변환하여 실행하는 것은 어떤 문서를 말하는가?",
"BPEL 문서를 변환할 때 어떤 프로그램으로 변환하는가?",
"BPEL이 조건과 함께 실행을 제공하는 것은 무엇인가?"
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16-QAM 시스템에서 HPA 비선형성을 보상하기 위한 사전왜곡기의 설계 및 성능 평가
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<h1>IV. 시뮬레이션 결과 및 분석</h1> <p>시스템의 성능 평가를 위해 MATLAB 툴을 통해 Saleh 모델의 비선형 HPA와 비선형성을 보상해주는 사전왜곡기를 설계하여 시스템 성능을 평가하였다. HPA의 비선형 계수 및 SRRC(Square Root Raised Cosine) 필터 특성 등 설계된 시스템에서의 시뮬레이션 조건들은 표 1 과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 시뮬레이션 조건</caption> <tbody><tr><td>Parameters</td><td>Value</td></tr><tr><td>Modulation</td><td>16-QAM</td></tr><tr><td>SRRC flter</td><td>Roll-off factor: 0.5, Upsampling factor: 8</td></tr><tr><td>HPA mode</td><td>Saleh mode</td></tr><tr><td>HPA coefficients</td><td>\( \alpha_{a}=2.0587, \quad \beta_{a}=1.0517 \), \( \alpha_{p}=18.233, \beta_{p}=9.004 \)</td></tr><tr><td>\( E_{b} / N_{o} \)</td><td>\( 0 \sim 20 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Channel</td><td>AWGN channel</td></tr></tbody></table> <p>그림 3은 시스템에서 사용한 비선형 계수에 대한 HPA의 AM-AM 및 AM-PM 특성 그래프이다. 그림 4는 HPA를 사용한 16-QAM 시스템에서 HPA 출력 후 채널을 통과한 신호의 성좌도이다. 왼쪽은 사전왜곡기를 사용하지 않은 것이고, 오른쪽은 사전왜곡기를 사용한 것이다. 보이는 바와 같이 사전왜곡기를 사용함으로써 HPA로 발생하는 비선형 왜곡을 보상해주는 효과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 5는 HPA를 사용한 16-QAM 시스템의 스펙트럼을 나타낸 것이다. Spectrum mask 1은 SFCG 21-2R2 Mask for \( 9.35 \mathrm{Msps} \) 이며, Spectrum mask 2는 NTIA Mask for \( 6 \mathrm{MHz} \) necessary BW이다. 사전왜곡기 없이 HPA 만 통과한 경우 HPA의 비선형성으로 인하여 OB(Out of Band)가 증가되어 스펙트럼 마스크에 충족하지 못하지만 사전왜곡기를 통과한 후 HPA를 통과한 경우에는 스펙트럼 마스크에 충족하므로 사전왜곡기를 통해 HPA의 비선형 왜곡이 보상되었다고 할 수 있다.</p> <p>그림 6은 각 조건에 따른 16-QAM의 BER 성능으로 사전왜곡기를 사용하는 경우 이론치와 \( 10^{-4} \)의 경우 약 \( 3 \mathrm{~dB} \)차이로 근접한 이론값에 근접한 BER 성능을 나타낸다.</p> <p>그림 7 및 그림 8은 사전왜곡기가 없는 HPA 시스템에서 IBO(Iutput Back-off)에 따른 16-QAM 시스템의 스펙트럼과 BER 성능을 나타낸다. IBO 수치가 높을수록 HPA 비선형 왜곡이 발생하는 포화 영역에서 선형적인 구간으로 동작점이 이동하게 된다. 결과적으로 약 \( 20 \mathrm{~dB} \)의 IBO 값을 가질 때에 16-QAM 시스템의 스펙트럼과 BER 성능 등이 이론값에 가까운 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.</p> <p>그림 9 및 그림 10은 사전왜곡기가 있는 HPA 시스템에서 IBO에 따른 16-QAM 시스템의 스펙트럼과 BER 성능을 나타낸다. 사전왜곡기가 없는 경우에 대한 성능을 나타내는 그림 7 및 그림 8과 비교하였을 때에 전체적인 Spec-trum과 BER 성능이 모두 이론값에 가까워지는 것을 확인 할 수 있다. 표 2는 사전왜곡기를 사용한 경우와 그렇지 않은 경우, 일반적인 16-QAM 시스템의 성능과 비슷한 성능을 갖도록 요구되어지는 IBO 값들을 나타낸다.</p> <table border><caption>표 2. IBO 값에 따른 16-QAM 시스템의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>Condition</td><td>Required input-back-off value</td></tr><tr><td>16-QAM\( (\mathrm{w} / \mathrm{o} \) predistorter)</td><td>\( 20 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>16-QAM\( (\mathrm{w} /\) predistorter)</td><td>\( 15 \mathrm{~dB} \)</td></tr></tbody></table>
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"표2에서 16-QAM\\( (\\mathrm{w} / \\mathrm{o} \\) predistorter)일때 요구되는 input-back-off 값은 얼마인가?",
"표 1에서 \\( E_{b} / N_{o} \\)의 값은 무엇인가?",
"시뮬레이션에 사용된 파라미터 중 채널은 무엇을 사용하였는가?",
"파라미터 HPA coefficients의 Value는 무엇인가?",
"표1에서 Saleh mode값을 가지는 파라미터는 무엇인가?",
"표2에서 Required input-back-off value가 \\( 15 \\mathrm{~dB} \\)인 Condition은 무엇인가?",
"시뮬레이션 조건 중 Parameters의 Modulation이 가지는 값은 얼마인가?",
"시뮬레이션 파라미터 중 SRRC flter의 값은 무엇인가?"
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다중필터 리프팅 방식을 이용한 고성능 라인기반 필터링 구조
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<h1>Ⅳ. 실 험</h1> <p>본 논문에서 제안된 리프팅 커널은 ASIC 및 FPGA 환경으로 모두 구현하였다. ASIC은 삼성전자의 \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS 라이브러리를 이용하여 구현하였고 FPGA은 Altera사의 APEX를 타겟으로 하였다. 리프팅 알고리즘은 C++언어를 이용하여 검증하였고 이를 Verilog-HDL을 사용하여 RTL 수준의 H/W로 사상하였다. 그리고 H/W에 대한 동작을 용이하게 검증하기 위해서 Verilog 2001의 문법을 일부 사용하였고 이때 ModelSim (5.7버전 이상에서 지원)의 시뮬레이터를 이용하였다. Verilog 2001 로 구현된 H/W는 ASIC과 FPGA로 구현 시 해당 라이브러리와 지원되는 매크로로 교체하였다. 제안된 리프팅 커널은 JPEG2000 표준을 위한 H/W이므로 입력 영상을 타일 단위로 처리한다. 따라서 라인버퍼는 최대 \( 512 \times 512 \) 크기의 타일을 수용할 수 있도록 하였고 ASIC의 경우에는 제공되는 메모리 컴파일러를 통한 임베디드 RAM을 사용하였다. 또한 FPGA의 경우에는 해당 FPGA 내부의 임베디드 시스템 메모리들을 사용하였다. 3장에서 언급한 것과 같이 구현된 H/W는 (9,7) 및 (5,3) 필터를 모두 수용할 수 있고 입력되는 데이터의 양과 동일한 출력율을 가진다.</p> <h2>1. 구현 및 동작 검증</h2> <p>표 2에는 Lena 영상에 대한 리프팅 연산의 실제적인 예를 나타내고 있다. 표에서 Step은 그림 4와 6에서 열방향의 단위 연산을 나타내는 것으로, 각 단위 연산은 다음의 계수에 의해서 수행된다.</p> <table border><caption>표 2. Lena 영상에 대한 리프팅 연산 예</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>#</td><td rowspan=2>Data</td><td colspan=4>Lifting</td><td rowspan=2>Binary of Step4</td></tr><tr><td>Step 1</td><td>Step 2</td><td>Step 3</td><td>Step 4</td></tr><tr><td>4</td><td>171</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>163</td><td>-379.458</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>171</td><td>171</td><td>211.887</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>193</td><td>-392.284</td><td>-379.458</td><td>6.310</td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>198</td><td>198</td><td>239.566</td><td>239.566</td><td>245.163</td><td>011110101_0010100</td></tr><tr><td>1</td><td>193</td><td>-392.284</td><td>-392.284</td><td>6.310</td><td>6.310</td><td>O00000110_0100111</td></tr><tr><td>2</td><td>171</td><td>171</td><td>211.887</td><td>211.887</td><td>212.068</td><td>011010100_0001000</td></tr><tr><td>3</td><td>163</td><td>-379.458</td><td>-392.284</td><td>-5.902</td><td>-5.902</td><td>111111010_0001100</td></tr><tr><td>4</td><td>171</td><td>171</td><td>211.209</td><td>211.209</td><td>210.95</td><td>011010010_1111001</td></tr><tr><td>5</td><td>182</td><td>-379.492</td><td>-379.458</td><td>5.318</td><td>5.318</td><td>000000101_0101000</td></tr><tr><td>6</td><td>183</td><td>183</td><td>224.632</td><td>224.632</td><td>229.406</td><td>011100101_0110100</td></tr></tbody></table> <p>그림 11에 수평방향의 LBFC를 동작시킨 시뮬레이션 결과를 보이고 있는데 이는 표 2의 Step 1의 연산 결과에 해당하는 것으로 출력인 "dout"의 값이 '1010000100.1000100(-379.458)', ' \( 0010101011.000000(171) \) ', '1001110111.1011011(-392.284)', '0011000110.0000000(198)' 의 순서로 정확하게 출력되는 것을 볼 수 있다. 또한 그림 12은 한 레벨에 대한 수평방향 리프팅 필터링의 최종 결과에 해당하는 것으로 "dout1"신호의 값이 표 2의 Step 4의 결과와 동일함을 볼 수 있다. 물론 표 2는 C++ 언어를 이용한 64 비트 floating 연산을 수행한 것이기 때문에 그림 11및 12의 고정소수점 연산과 소수점 하위 비트에서 약간의 오차를 보일 수 있다. 그러나 이러한 오차는 JPEG2000의 영상 압축 과정에서 발생하는 양자화 및 패킷 분할 전송 과정에서 발생하는 오차에 포함되어 실제적으로 결과에 영향을 주지는 않는다.</p> <p>또한 그림 13는 수직 방향 LBFC에 대한 결과를 나타내고 있다. 수직 방향의 경우에 라인 기반의 DWT를 수행하게 되는데, 동작을 용이하게 관찰할 수 있도록 행방향으로 동일한 값들이 존재하는 영상을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 따라서 그림 13에서 보이듯이 4 클록 동안 동일한 출력이 발생하는데, 이는 관찰의 용이성을 위해서 동일한 값을 가진 4 열의 영상을 입력한 결과에 해당한다.</p> <p>그림 11, 12을 통해서 직관적으로 알 수 있듯이 LBFC는 복잡한 제어가 필요하지 않고 단순히 실제 영상의 순서대로 화소 혹은 계수값을 입력만하면 출력을 발생하는 매우 단순한 동작 및 제어관계를 보이고 있다. 또한 동작의 초기에 "fc"와 "load"를 이용하여 필터 계수를 프로그래밍할 수 있게 하여 다양한 필터에 대해서 적용 가능한 구조를 가지고 있고 각 필터의 특성에 따라서 LBFC를 선형적으로 확장시켜주면 원하는 동작을 얻을 수 있다. 이러한 H/W의 특성에 따라서 수직 LFDWT 동작도 수직 LBFC의 단순한 확장으로 구현이 가능하다(이에 대한 동작의 시뮬레이션 결과는 생략).</p>
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"163 데이터의 리프팅 연산값은 Step 1에서 어떤 값을 나타내?",
"리프팅 연산값이 Step 2에서 211.887을 보이는 데이터 번호가 뭐야?",
"#3의 163 데이터에서 Step 4의 값은 뭐야?",
"198 데이터의 Binary of Step4값이 뭐야?",
"210.95은 몇번 데이터의 Step 4 연산값이야?",
"#이 6인 항목의 Step1 값이 얼마야?"
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다중필터 리프팅 방식을 이용한 고성능 라인기반 필터링 구조
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<h2>2. ASIC 및 FPGA 구현과 성능 비교</h2> <p>이미 설명한 것과 같이 제안된 리프팅 커널은 ASIC과 FPGA로 모두 구현하였다. 구체적인 결과와 다른 연구 및 상용 제품과의 비교를 표 3과 표 4에 나타내었다. [11]에서 제안된 것을 제외하고는 모두 리프팅 알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 알려진 것과 같이 컨벌루션 방식이 H/W 양이나 메모리양이 많은 것을 볼 수 있다.뿐만 아니라 가시적으로 나타내지는 않았지만 실제 구현에서 가장 중요한 요소인 메모리 접근횟수도 리프팅 방식에 비해 컨벌루션 방식이 상당히 많은 것이 일반적이다. H/W양은 [16]에서 제안한 것이 가장 작은데, 이는 (5,3) 필터만이 수용가능하기 때문으로 (5,3) 필터를 이용한 필터링이 (9,7) 필터를 이용한 필터링에 비해서 리프팅의 경우에 약 2배 이상의 복잡도를 가지는 것을 고려하여 다른 H/W와 동일한 기준을 적용하면 약 2배정도로 H/W 양이 증가해야 한다. 두 필터를 수용하면서 H/W 양이 가장 작은 것이 [17]에서 제안된 H/W인데, 출력의 데이터율이 다른 것들에 비해서 1/2인 단점이 있다. [17]에서 제안된 구조는 데이터율을 높이기 위해서 수직 필터링 블록을 하나 증가시켜야 하는데, 이 경우에 곱셈기(*)와 덧셈기 \( (+) \) 가 원래의 H/W에서 약 \( 30 \% \) 정도 증가해야 한다. 또한 내부적인 파이프라인 단계를 맞추기 위한 레지스터와 FIFO가 상당히 많이 내장되어야 하는 단점이 있다. 그리고 제어의 복잡도를 살펴보면 [11]과 본 논문의 H/W가 비교적 단순한 제어 특성을 보이고 [16]과 [17]은 상당히 복잡한 제어 관계를 가진다.</p> <table border><caption>표 3. 제안된 H/W의 자원 사용</caption> <tbody><tr><td>Arch</td><td>Filter</td><td>Image Size</td><td>※</td><td>+</td><td>Storage Size</td><td>Output Rate</td><td>Operation Frequency</td><td>Gate Count</td><td>Control Complexity</td></tr><tr><td>[11]</td><td>(9,7)/(5.3)</td><td>\( \mathbf{N} \times \mathbf{N} \)</td><td>36</td><td>36</td><td>\( N / 4+ \)\( K N+K \)</td><td>f</td><td>-</td><td>-</td><td>Simple</td></tr><tr><td>[16]</td><td>(5,3)</td><td>\(129 \times 129\)</td><td>4</td><td>8</td><td>236 \( \mathrm{Kbits} \)</td><td>f</td><td>\( 200 \mathrm{Mhz} \) \( (0.18 \mathrm{um}) \)</td><td>15,000 \( (0.18 \mathrm{um}) \)</td><td>Complex</td></tr><tr><td>[17]</td><td>(9,7) / (5,3)</td><td>\(256 \times 256\)</td><td>8</td><td>16</td><td>57.6\( \mathrm{Kbits} \)</td><td>f/2</td><td>\( 110 \mathrm{Mhz} \) (FPGA)</td><td>2,363 SL (+3,449 Reg)</td><td>Complex</td></tr><tr><td>Ours</td><td>(9,7) / (5,3)</td><td>\(512 \times 512\)</td><td>12</td><td>24</td><td>128\( \mathrm{Kbits} \)</td><td>f</td><td>\( 125 \mathrm{Mhz} \)\( (0.35 \mathrm{um}) \)</td><td>41,592 \( (0.35 \mathrm{um}) \)</td><td>Simple</td></tr></tbody></table> <p>필터의 적응성, 처리할 수 있는 영상크기에 따른 저장 공간(메모리의 양), 동일 성능에 대한 곱셈기 및 덧셈기의 수, 그리고 제어의 복잡도 등을 비교할 때 본 논문에서 제안된 리프팅 커널이 가장 우수한 것을 볼 수 있다.</p> <p>JPEG2000의 저변이 확대되면서 업계에서 상용화된 다양한 리프팅 커널을 출시하고 있는데, 그러한 IP들과 본 논문에서 제안하고 구현한 H/W를 표 4에서 비교하였다. 표 4에서 보인 IP들은 JPEG2000을 위한 것이므로 표 3의 연구들과 달리 입력 영상을 타일 단위로 규정하고 있고 제품으로 이미 판매하는 것들이기 때문에 실제로 구현이 가능한 것들로 그 성능 또한 명확히 나타내고 있다.</p> <table border><caption>표 4. 상용 IP들과 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>Design</td><td>Tile Size</td><td>Transform</td><td>Filter</td><td>Target Technology</td><td>Gate Count</td><td>Clock ( \(\mathrm{Mhz} \))</td><td>Memory</td></tr><tr><td rowspan=3>BA113FDWT[18]</td><td rowspan=3>\(128 \times 128\)</td><td rowspan=3>F</td><td rowspan=3>(9,7) (5,3)</td><td>Altera EP1S2</td><td>4,291 LE</td><td>130</td><td>2 MRAM</td></tr><tr><td>Xilinx XC2V100</td><td>3,381 SL</td><td>135</td><td>42 RAMB16</td></tr><tr><td>ASIC(\(0.18 \mathrm{um}\))</td><td>50,000 gate</td><td>205</td><td>112\( \mathrm{Kbits} \)+512\( \mathrm{Kbits} \)(tile buffer)</td></tr><tr><td rowspan=2>RC_2DD WT[19]</td><td rowspan=2>\(512 \times 512\)</td><td rowspan=2>F/I</td><td rowspan=2>(9,7)</td><td>Altera</td><td>3,280 LE</td><td>65</td><td>External RAM</td></tr><tr><td>Xilinx Vertex Ⅱ</td><td>1,698 SL</td><td>95</td><td>External RAM</td></tr><tr><td>LB-2DFD WT[20]</td><td>\(256 \times 256\)</td><td>F</td><td>(9,7)</td><td>Xilinx Vertex Ⅱ</td><td>2,227 SL</td><td>51</td><td>14 Block RAM</td></tr><tr><td>BB-2DFD WT[21]</td><td>-</td><td>F</td><td>(5,3)</td><td>Xilinx Vertex Ⅱ</td><td>946 SL</td><td>52</td><td>10 B1ock RAM</td></tr><tr><td rowspan=3>CS6210 [22]</td><td rowspan=3>\(128 \times 128\)</td><td rowspan=3>F</td><td rowspan=3>(9,7), (5,3)</td><td>Altera APEX20</td><td>7,381 LE</td><td>47</td><td>24 ESB</td></tr><tr><td>Xilinx VirtexE-8</td><td>3,784 SL</td><td>55</td><td>24 BRAB</td></tr><tr><td>ASIC(\( (0.18 \mathrm{um}) \))</td><td>55,000 gate</td><td>150</td><td>50\( \mathrm{KB} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>Ours</td><td rowspan=2>\(512 \times 512\)</td><td rowspan=2>F/I</td><td rowspan=2>(9,7), (5,3)</td><td>Altera APEX20</td><td>6520 LE</td><td>52</td><td>128 ESB</td></tr><tr><td>ASIC(\( (0.35 \mathrm{um}) \))</td><td>41,592 gate</td><td>125</td><td>128\( \mathrm{Kbits} \)</td></tr></tbody></table> <p>표 4에서 'Tile Size'는 입력 영상크기를 뜻하고 이는 'Memory'의 크기와 직결된다. 'Transform'은 순방향 및 역방향 변환을 수행할 수 있는지를 나타내는 것이고 'Filter'는 어떤 필터를 지원할 수 있는지를 나타낸다. 그리고 구현 환경(Target Technology)과 게이트 수(Gate Size), 동작 속도(Clock) 등을 비교하고 있다.</p> <p>먼저 [21]의 경우 (5,3) 필터만을 지원하면서 순방향 필터링만 가능한 Soft IP 형태로서 성능이 가능 떨어지는 것을 볼 수 있다. 또한 [19] 및 [20]도 [18]과 [22]에 비해서 성능이 낮은 적용분야에 사용되는. IP 이다. [18]과 [22] 및 제안된 H/W를 비교하면 H/W 양에 비해서 순방향 필터링만 수행하는 [18]이 가장 많은 자원을 사용하고 본 논문에서 제안된 H/W가 순방향 및 역방향 필터링을 모두 지원하면서 ASIC의 경우 41,592개로 가장 작고 FPGA의 경우 6520 개의 LE(Logic Element)로 두 번째로 작은 자원을 사용하고 있다. 동작 속도의 경우에 [18]과 [22]가 제안된 H/W에 비해 높은 것을 볼 수 있으나, 이는 공정 및 타겟 디바이스의 변경으로 극복될 수 있는 부분이라 판단된다. 또한 메모리의 사용을 보면 동일한 타일 크기를 지원한다고 가정할 경우에 [18]은 \( 112 \mathrm{Kbit} \times 4 \)이고 [19]는 \( 50 \mathrm{~K} \times 8 \times 4 \)의 메모리를 사용하여 \( 128 \mathrm{Kbit} \)를 사용하는 본 논문의 H/W가 가장 작게 사용한다.</p>
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"표 3에서, image size가 \\(256 \\times 256\\)인 필터의 storage size는 뭐야?",
"표 3에서, Storage Size가 200 \\( \\mathrm{Kbits} \\) 이상인 Filter의 Output Rate는?",
"표 4에서 Tile Size가 \\(128 \\times 128\\)인 항목의 Filter는?",
"표 4에서 Tile Size가 \\(128 \\times 128\\)인 항목에서의 Filter 값은 어떻게 돼?",
"표 4에서 Design이 RC_2DD WT[19]인 항목의 Transform은 무엇인가요?",
"상용 IP들과 성능 비교를 나타낸 표에서 Clock이 51인 항목의 Design은 어떻게 되나요?"
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인공물ED
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복공진 인버터를 적용한 고역률 메탈헬라이드 램프용 전자식 안정기에 관한 연구
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<h1>5. 실 험</h1> <p>특성해석에서 얻은 설계수치 값과 계산에 의해 얻어진 값을 고려하여 그림 11과 같은 \( 250[\mathrm{W}] \) MHD 램프용 전자식 안정기를 구현하였다. 회로에 사용된 공진용 커패시터\( \left(\mathrm{C}_{1}=\mathrm{C}_{2}\right) \)의 용량은 \( 2.2[\mathrm{nF}] \)이며, 보상용 커패시터 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{p}}\right) \)의 용량은 \( 4.7[\mathrm{nF}]\), ZVS용 커패시터 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{s} 1}=\right. \) \( \left.\mathrm{C}_{\mathrm{s} 2}\right) \) 는 \( 47[\mathrm{pF}] \)이다. 또한, 공진용 인덕터\( \left(\mathrm{L}_{\mathrm{s}}\right) \)의 용량은 \( 180[\mu \mathrm{H}] \), 램프와 직렬 연결된 인덕터\( \left(\mathrm{L}_{\mathrm{p}}\right) \)는 \( 50[\mu \mathrm{H}] \) 로 설정하였다.</p> <p>구현된 \( 250[\mathrm{W}] \) MHD 램프용 전자식 안정기는 \( 250[\mathrm{W}] \) 램프 전력에 \( 260[\mathrm{W}] \) 전력 소모를 나타내어 자기식 안정기에 비하여 훨씬 낮은 \( 10[\mathrm{W}] \) 안정기 손실을 가졌다. PM3000A로 측정한 결과를 표 2에서와 같이 정리를 하였으며, 역률이 0.996, 전류고조파 함유율이 \(7[\%]\), 안정기의 효율이 \(94.17[\%]\)로 나타남을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2 측정결과</caption> <tbody><tr><td>측정항목</td><td>측정결과</td><td>측정항목</td><td>측정결과</td></tr><tr><td>입력전압</td><td>\(220[\mathrm{V}]\)</td><td>역률</td><td>0.996</td></tr><tr><td>입력전류</td><td>\(1.2[\mathrm{A}]\)</td><td>\(A_{THD}\)</td><td>\(7[\%]\)</td></tr><tr><td>입력전력</td><td>\(260[\mathrm{W}]\)</td><td>C.F</td><td>1.5</td></tr><tr><td>2차전압</td><td>\(146[\mathrm{V}]\)</td><td>입력임피던스</td><td>\( 182[\Omega] \)</td></tr><tr><td>2차전류</td><td>\(1.69[\mathrm{A}]\)</td><td>안정기효율</td><td>\(94.17[\%]\)</td></tr></tbody></table> <p>그림 12 는 \( 250[\mathrm{W}] MHD 램프용 전자식 안정기 초기 시동기 전압이 \( 2.5[\mathrm{kV}] \)가 됨을 보여주고 있으며, 그림 13은 정상 점등까지의 전압과 전류 파형을 보여주는데, 큰 피크전압 없이 정상상태에 도달함을 알 수 있다. 그림 14 는 정상상태에서의 입력전압과 전류이며 역률을 개선함으로써 입력에 고조파가 포함되지 않고 단위 역률에 가까움을 알 수 있다.</p> <p>그림 15와 그림 16 은 램프가 안정된 상태의 안정기 출력 전압 및 전류 파형을 보이고 있는데 그림 15의 경우는 \( 75[\mathrm{kHz} \) ]에서 동작하고 있으며, 그림 16 은 \( 84[\mathrm{kHz}] \)에서 동작하고 있음을 볼 수 있다. 그림을 통해 정상적으로 주파수 변조가 되고 있음을 보여 주고 있으며, 출력전력의 변화도 거의 없음을 알 수 있다. 그림 17은 턴 · 온 시의 스위치 전압과 전류 파형을 나타내고 있다. 그림에서 알 수 있듯이, 큰 피크 값없이 ZVS 동작이 이루어지고, 유도성으로 동작함을 알 수 있다.</p> <p>그림 18은 음향공명으로 인한 불안정한 불꽃을 보여주며, 그림 19 는 제안된 주파수 변조제어기에 의한 음양공명이 제거로 안정된 불꽃을 보여준다. 그림 20은 안정기에서 방출되는 전도성 EMI level을 보여주고 있으며, 56[db\( \mu V] \) 이하로 EN50081-1 표준을 만족시키고 있음을 알 수 있다.</p>
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"본 논문은 특성해석에서 얻은 설계수치 값과 계산을 통해 가진 값을 생각하고 헤아려 어떻게 하였는가?",
"표 2 측정결과에서 입력전류는 몇인가?",
"표 2 측정결과에서 입력임피던스는 얼마가 나왔는가?",
"표 2 측정결과에서 무엇이 결과로 0.996이 나왔는가?",
"표 2 측정결과에서 입력전압의 값은 어떻게 나왔는가?",
"표 2 측정결과에서 안정기효율 면에서 어느 값을 얻었는가?"
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6b9545d2-1fe0-40dc-aa9f-3e8c202a52b3
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인공물ED
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32비트 3단 파이프라인을 가진 RISC 프로세서에 최적화된 Multiplier 구조에 관한 연구
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<h1>Ⅳ. 곱셈기 설계 결과비교</h1><h2>4.1 곱셈기 자체 성능비교</h2><p>설계된 세 가지 곱셈기 구조를 삼성의 \( 0.5 \mu \mathrm{m} \mathrm{} \)CMOS 라이브러리를 이용하여 Synopsys사의 design compiler를 통해 합성하였다. 합성할 경우 구조는 CSA의 수에 따라 달라지지만 면적의 차이는 \( 20 \% \) 내외로 크게 차이가 나지 않았다. 부스 부호화 과정이 복잡해진 만큼 주변 중간 값 처리부와 결과 값 정렬을 위한 회로가 간소화되어 전체적으로 면적이 상쇄되는 부분이 많았다. 곱셈 연산은 다중 사이클에 수행되므로 각각의 구조에서 사이클 당 지연시간이 가장 긴 것을 선택하여 산출하였다. 곱셈기의 구조별로 면적(게이트 수), 사이클 당 시간지연, 사이클 수를 성능지수로 비교하였다. 결과는 전체 프로세서 core에 곱셈기를 내장하지 않고 곱셈기 자체를 timing simulation하여 분석하였다. 분석 결과는 표 4에 나타내었는데 성능지수 ATC의 괄호안 값은 성능비를 역수로 환산해서 백분율을 구한 것이다.</p><p><table border><caption>표 4. 곱셈기 자체 성능 비교</caption><tbody><tr><td>Multiply Method</td><td>Area (A) gates</td><td>Delay time/ Cycle \( (\mathrm{T}) \)</td><td>Cycle (C)</td><td>\( \mathrm{A} \times \mathrm{T} \times \mathrm{C} \) Ratio\( (\%) \)</td></tr><tr><td>Radix-4 \( 32 \times 8 \)</td><td>6374</td><td>\( 10 \mathrm{~ns} \)</td><td>7</td><td>1 (100)</td></tr><tr><td>Radix-4 \( 32 \times 16\)</td><td>7281</td><td>\( 14.5 \mathrm{~ns} \)</td><td>5</td><td>1.18 (85)</td></tr><tr><td>Radix-8 \( 32 \times 32\)</td><td>8114</td><td>\( 19.7 \mathrm{~ns} \)</td><td>4</td><td>1.43 (70)</td></tr></tbody></table></p><p>R4-\( 32\times 8 \) 구조에 비해 나머지 두 구조는 파이프라인 상의 수행 사이클 수는 줄었으나 면적 및 사이클 당 시간지연이 큰 폭으로 증가하여 성능평가 기준인 면적과 속도측면으로 볼 때 각 \( 85 \% \)와 \( 70 \% \)로 성능이 떨어졌다.</p><h2>4.2 곱셈기 장착 결과</h2><p>모든 곱셈기가 그것이 내장 될 프로세서의 최대지연 시간 이내에 동작하는 것으로 가정한다면 곱셈기의 사이클 당 지연시간은 프로세서의 최대 동작속도에 따른 지연시간으로 대체 될 것이다. 곱셈기가 내장될 대상 프로세서가 3단 파이프라인을 가지므로 곱셈기의 사이클 수와 프로세서 상에서 결과출력 사이클 수가 일치한다. 따라서 곱셈기의 속도측면은 연산완료까지의 사이클 수가 기준이 될 것이다. 설계된 ARM7 호환 프로세서의 최대 동작속도는 \( 50 \mathrm{Mhz} \)이므로 사이클 당 최대 지연시간은 \( 20 \mathrm{~ns} \)이다. 제어신호 생성과 레지스터 출력 시간을 고려하면 연산처리를 \( 14 \mathrm{~ns} \) 이내에 수행해야한다. 그러나 R8 구조의 곱셈기는 \( 19.7 \mathrm{~ns} \)에 동작하므로 프로세서에 장착이 불가능하다. 나머지 R4 구조의 곱셈기들은 지연시간 내에 수용되므로 두 곱셈기의 사이클 당 지연시간은 프로세서 전체의 지연시간인 \( 20 \mathrm{~ns} \)가 된다. 이러한 측면에서 다시 성능평가를 하면 표 5와 같다.</p><p><table border><caption>표 5. 프로세서 코어에 장착된 곱셈기 성능비교</caption><tbody><tr><td>Multiply Method</td><td>Area (\(\mathrm{A}\)) gates</td><td>Delay time/ Cycle (T)</td><td>Cycle (c)</td><td>\[\mathrm{A} \times \mathrm{T} \times \mathrm{C}\] Ratio\( (\%) \)</td></tr><tr><td>radix-4\( (32 \times 8) \)</td><td>6374</td><td>\( 20 \mathrm{~ns} \)</td><td>7</td><td>1 (100)</td></tr><tr><td>radix-4\( (32 \times 16) \)</td><td>7281</td><td>\( 20 \mathrm{~ns} \)</td><td>5</td><td>0.82 (123)</td></tr><tr><td>radix-8\( (32 \times 32) \)</td><td>8114</td><td>\( >20 \mathrm{~ns} \)</td><td>4</td><td></td></tr></tbody></table></p><p>설계된 프로세서에 내장할 곱셈기는 최종적으로 \( 23 \% \)의 성능향상을 나타낸 R4-\(32 \times 16 \) 구조가 선택되었다. R4-\(32 \times 8 \) 구조와 대비하여 \( 15 \% \) 정도의 면적 증가로 곱셈연산의 최대 수행 사이클 수를 7에서 5로 줄여 연산 수행 속도는 \( 40 \% \)가 향상되었다. 소비전력은 동일한 구조일 때 면적과 클럭 속도에 비례한다. 곱셈기의 구조가 복잡해질수록 면적과 사이클 당 연산량이 증가하므로 동일한 속도일 때 전력소비는 면적과 구조 복잡도가 큰 R4-\(32 \times 16 \) 구조가 높을 것이다. 그러나 적용된 알고리즘은 동일하므로 최종 결과의 출력에 소요되는 사이클 수를 고려하면 소비전력의 차이는 미비할 것으로 예상된다. 또한 기존에 내장된 곱셈기의 구조인 R4-\(32 \times 8 \)과 구조적 유사성으로 무리 없이 프로세서에 내장할 수 있었다. 반면예 R8 구조의 경우 프로세서의 내부구조를 일부 변경하여 선처리방식으로 3배수 처리부의 시간지연을 해결하면 우수한 성능을 가진 내장형 곱셈기가 될 것이다.</p><h1>Ⅴ. 설계 검증</h1><p>곱셈기가 내장된 프로세서를 보다 효율적으로 검증 하기위해 그림 13과 같은 명령어 무작위 추출방식 (random instruction generation)으로 테스트 벡터를 만들었다. 명령어의 기능을 정하는 opcode는 효과적인 설계오류 검출을 위해 곱셈 명령어를 중심으로 특성별로 분류하여 테이블화하였으며 opcode의 특성에 따라 필요로 하는 레지스터 번호, 상수 값, 주소 값 등은 일정한 한계 값 내에서 무작위로 생성시켰다. 이렇게 생성된 명령어 코드는 기능별 분류기준에 따라 다양한 방식으로 조합되어 곱셈 명령어 사이에서 발생할 수 있는 오동작을 검출할 수 있게 하였다. 명령어들이 프로세서 내에서 실행될 때마다 연산결과 값과 상태 값들이 외부 메모리에 전달되도록 그림 13의 가운데와 같이 2개의 루틴을 결합시켜 테스트 벡터가 생성되게 하였다. 모든 명령어들의 시뮬레이션 결과는 메모리에 저장되어 상용 시뮬레이터의 결과와 비교 검증되었다.</p><p>응용 프로그램을 이용한 수행검증을 위해 다양한 오디오 신호처리 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 ADPCM (G.726)과 SOLA(synchronized overlap and add using edge detection) 및 MP3 디코딩으로 오디오 응용분야에서 널리 이용되는 것이다. SOLA 알고리즘은 음정의 변화 없이 오디오 속도변환기능을 수행하는 것으로 어학학습에 유용하다. ADPCM과 SOLA 알고리즘은 컴파일러를 거치지 않고 직접 어셈블리어로 구현했기 때문에 컴파일러에서 사용되지 않는 명령어와 의도된 명령어간의 조합을 적용할 수 있었다. MP3 디코딩 알고리즘의 경우 일차적으로 컴파일러를 통해 변 환하였고 부분적으로 인위적 수정을 하였다. 이러한 응용 프로그램의 시뮬레이션 수행에는 긴 시간과 노력을 요하므로 오디오 프레임 단위로 C 프로그램의 결과 값과 로직 시뮬레이션의 결과 값을 비교하여 명령어 동작이 정확히 일치함을 확인하였다.</p>
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"곱셈 연산은 어떻게 선택하여 계산하였어?",
"곱셈기 비교는 어떻게 하였어?",
"곱셈기에서 산출된 결과는 어떻게 분석하였어?",
"표 4는 무엇을 나타내었어?",
"사이클 당 지연시간이 \\( 14.5 \\mathrm{~ns} \\)일 때 Area (A) gates 는 얼마니?",
"R4-\\( 32\\times 8 \\) 구조와 비교했을 때 나머지 두 구조에서 줄어든 항목은 무엇이야?",
"Radix-4 \\( 32 \\times 8 \\) 구조에서 사이클 당 시간지연은 얼마야?",
"프로세서 코어에 장착된 곱셈기의 성능을 비교한 것은 무엇이야?",
"\\( 23 \\% \\)의 성능향상을 나타낸 구조는 무엇이야?",
"Area (\\(\\mathrm{A}\\)) gates 수가 가장 많은 곱셈기는 무엇이야?",
"최대 수행 사이클이 7인 곱셈기는 무엇이야?",
"최대 수행 사이클 수를 7에서 5로 줄였을 때 연산 수행 속도는 얼마가 향상되었어?",
"우수한 성능을 가진 내장형 곱셈기가 되려면 어떻게 해야 하니?",
"응용 프로그램의 시뮬레이션 실행은 어떻게 해야 하니?"
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738c3681-d3dd-4e69-94f9-3f4f4dc2fee8
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인공물ED
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32비트 3단 파이프라인을 가진 RISC 프로세서에 최적화된 Multiplier 구조에 관한 연구
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<h1>Ⅱ. 대상 프로세서의 구조 분석</h1><p>곱셈기가 내장될 프로세서의 중요 기능블럭으로는 그림 1에 나타낸 바와 같이 ALU, 곱셈기, 레지스터 뱅크, 명령어 디코더, 컨트롤로직, 명령어 파이프라인 등이 있다. 3개의 내부 데이터 버스는 32 비트로 구성되어 있다. 베럴쉬프터(barrel shifter)와 ALU가 순차 연결되어 쉬프트(shift) 연산과 논리/산술 연산을 동시에 수행 할 수 있다. 곱셈연산에서는 부분합들이 ALU를 통해 최종 값으로 더해져 레지스터에 저장된다.</p><p>대상 프로세서는 패치, 디코드, 실행으로 단순하게 구성된 3 단계의 파이프라인을 내장하고 있다. 대부분의 명령어는 단일 사이클에 수행되나 특정 명령어의 수행에는 다수의 사이클을 필요로 한다. 수행 사이클은 1~17 사이클로 가변적이다. 메모리로부터 데이터를 읽어 내는LDR 명령어의 파이프라인 단계를 그림 2에 나타내었다. LDR 명령어는 실행단계에서 execution, data, write 순으로 3 사이클에 걸쳐서 수행된다. 이러한 다중 사이클의 실행 뒤에 따르는 명령어는 자동적으로 디코더 이후의 과정이 지연되게 된다. 두 사이클이 지연되므로 LDR 명령어 이후 ADD 명령어와 SUB 명령어가 지연되고 다음 MOV 명령어부터 정상적인 파이프라인 동작이 이루어진다. 곱셈명령어인 MUL의 경우 최소 2에서 최대 7 사이클이 소요되므로 실행 사이클 수를 줄여 곱셈 연산시간을 단축하는 알고리즘이 요구된다.</p><h1>Ⅲ. 곱셈기의 구조와 설계</h1><h2>3.1 곱셈기의 기능적 구조</h2><p>곱셈기는 승수와 피승수인 2개의 32 비트 값을 입력 받아서 부분곱을 단계적으로 누산하여 곱셈결과인 sum 32비트와 carry 32비트로 분리하여 출력한다. 부분곱의 누산 결과인 sum과 carry는 프로세서에 포함된 고속 ALU와 쉬프터를 통해 합산되어 최종 64 비트의 결과 값을 얻게 된다. 64비트 결과 값은 상위와 하위 32비트 씩 각각의 레지스터에 저장된다. 그림 3에 이러한 부스 알고리즘이 적용된 곱셈기의 구조도를 나타내었다.</p><p>그림 3에 나타낸 세부 동작은 radix-4(이후 R4) 구조에 맞춰진 것이다. 한 사이클에 승수를 8비트씩 부스 부호화하여 4 개의 피승수 부분곱이 누산된다. Radix -8(이후 R8) 알고리즘으로 변환할 경우 쉬프트 값이 16비트로 늘어나고 부스 부호기와 CSA (Carry Save Adder)의 내부구조를 변경해야 된다. 그러나 전반적인 구조 크게 달라지지 않는다. 덧셈연산의 동시실행, 64비트 결과출력, 부호연산 여부에 따라 6가지의 명령어로 구별된다. 명령어에 따른 기능을 나타내면 표 1과 같다.</p><p><table border><caption>표 1. Multiply 명령어별 기능</caption><tbody><tr><td>Mnemonic</td><td>Meaning</td></tr><tr><td>MUL</td><td>Multiply (32bit result)</td></tr><tr><td>MLA</td><td>Multiply-Accumulation (32bit resutt)</td></tr><tr><td>UMULL</td><td>Unsigned Multipy Long</td></tr><tr><td>UMLAL</td><td>Unsigned Multipy-Accumulate Long</td></tr><tr><td>SMULL</td><td>Signed Multiply Long</td></tr><tr><td>SMLAL</td><td>Signed Multiply-Accumulate Long</td></tr></tbody></table></p><h2>3.2 Radix-4 \( 32 \times 8 \) 곱셈기 구조</h2><p>R4 구조의 부스 알고리즘은 Wallace tree에 들어가는 부분합의 수를 줄이기 위한 것으로 변형된 부스 알고리즘이 사용되었다. 일반적인 변형 부스알고리즘에서는 \( x_{0} \) (승수의 최하위 비트)의 하위에 0값을 가지는 \( x_{-1} \)을 두어 3 비트 묶음으로 부스 부호화(recode)의 첫 단계가 시작된다. 그리고 상위로 2비트씩 쉬프트하면서 1 비트씩 중첩되어 부호화가 이루어진다. 이러한 동작은 그림 4에 나타내었고 부호화 논리표는 표 2에 나타내었다. 그림 4에서 보면 첫 번째 부분곱을 생성하는 CSA1의 최하위 비트는 앞서 설명한 경우와 달리 \( x_{0} \)인데 이러한 방법은 \( x_{0} \)의 값에 따라 피승수의 값을 감산하는 보정연산이 필요하다 그러나 별도의 추가 회로 없이 \( x_{0} \) 값이 1인 경우 피승수의 반전된 값을 CSAl의 carry 초기값으로 입력하고 아닌 경우는 0 값을 입력하면 된다.</p><p></p><p>설계된 곱셈기의 구조인 R4-\(32 \times 8 \)에서 8이 의미하는 바는 한 사이클에 승수로부터 8비트씩 받아들여서 부호화한다는 것이다. 실제로는 9비트를 읽어서 4번의 부스 부호화를 하며 4개의 부분곱을 누산해야 된다. 즉 32비트의 곱셈 연산을 하기 위해서는 4번의 실행 사이클이 필요하다. 그리고 8비트 부스 부호화를 통해서 만들어진 부분곱은 한 사이클 내에 CSA의 입력으로 들어가게 되고 계산된 결과는 sum과 carry로 나뉘어서 저장 된다. 이러한 과정을 4번 반복하면 32비트 피승수의 곱 비트이므로 32비트 결과만을 저장할 때는 한 사이클이 소요되고 64비트 결과를 저장할 때는 두 사이클이 소요 된다. 만약 덧셈연산(accumulation)이 필요할 경우 선처리로서 덧셈 값이 저장되어야 하기 때문에 가장 첫 사이클에 한 사이클이 소요된다. 결론적으로 SMLAL의 명령어의 경우에 7 사이클이 걸린다. 이를 그림 5에 나타내었다. 그러나 반드시 7번의 실행 사이클을 가지는 것은 아니다. 승수 값의 크기에 따라 곱셈실행 부분은 1~4사이클로 가변적이다. 즉 선 종료가 가능하며 중간 값 보정은 최종 결과 값 저장 시에 처리된다.</p><p>한 사이클에 4번의 부스 부호화를 하므로 곱셈기 구조는 연산부분에 4개의 32 비트 CSA (Carry Save Adder)가 필요하다. 이들은 2개씩 순차 연결되어 있으며 한 사이클에 두개의 위상이 존재하므로 사이에 래치를 이용하여 중간 값을 저장한다. 곱셈기 R4-\(32 \times 8 \) 구조에서 실제로 가장 스피드와 면적에서 중요한 부분을 차지하는 부분의 구조를 그림 6에 나타내었다.</p><h2>3.3 Radix-4 \( 32 \times 16 \) 곱셈기 구조</h2><p>R4 -\(32 \times 16 \) 구조의 곱셈기는 R4-\(32 \times 8 \) 곱셈기와 부스 부호화 및 CSA 구조는 동일하게 R4 방식을 사용한다. 다른 점은 곱셈실행에 4 사이클이 소요되기 때문에 이를 줄이기 위해서 부스 부호화를 한 사이클에 16비트씩 하도록 구조를 바꾼 것이다. 이렇게 처리하면 곱셈연산 실행에 2 사이클 소요된다. 첫 위상에서의 부스 부호화 순서를 그림 7에 나타내었다. 가장 긴 사이클을 가지는 명령어인 SMLAL와 UMLAL의 경우 그림 8과 같은 사이클을 가진다.</p><p>16비트씩 부스 부호화를 하게 되면 부분합의 수가 동시에 8개가 생성된다. 이 부분곱들을 동시에 더해 주기 위해서는 CSA의 개수 또한 8개가 필요하게 되며 CSA 면적의 비중이 크므로 전체 곱셈기의 면적이 크게 증가 한다. 따라서 두 위상에서 CSA를 4개씩 할당하는 것이 아니라 4개의 CSA를 가지고 위상마다 그것을 반복해서 사용하는 구조로 설계하였다. 각 위상 별로 CSA를 공유하므로 사이클 별로 부스 부호화된 값을 위상에 맞추어 분배하는 멀티플렉서가 추가된다. 이와 같이 변경 된 구조를 그림 9에 나타내었다.</p><p>그림 6과 비교하면 32 비트 CSA가 동일하게 4개가 사용되었고 33비트 래치 부분과 부스 부호화 부분의 멀티플렉서가 수정되고 추가되었다. 선 종료를 처리하는 부분과 중간 값 처리 부분이 추가적으로 축소되어 전체 면적에서는 R4-\(32 \times 8 \)과 크게 차이가 나지 않는다.</p><p>한 위상에서 처리되는 CSA의 개수가 4개이고 부스 부호화나 기타 경로의 지연은 거의 동일하기 때문에 R4-\(32 \times 8\) 구조보다 사이클 당 지연시간이 길어지게 된다. 따라서 전체 사이클 수는 2 사이클 줄일 수 있으나 사이클 당 지연시간의 증가는 감수해야 된다.</p><p>그러나 CSA에 의한 지연시간 상승은 전체 지연시간에 비해 큰 비중을 차지하는 것은 아니다. 곱셈기의 사이클 속도와 사이클 수는 내장될 프로세서의 구조 및 동작속도에 밀접하게 영향을 받으므로 곱셈기 자체의 성능과 프로세서 내의 곱셈연산 성능에는 차이가 있다.</p>
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"Multiply 명령어별 기능에서 Signed Multiply Long의 약어는 무엇인가?",
"Multiply 명령어별 기능에서 MUL은 무엇의 약어인가?",
"변형 부스알고리즘에서 3 비트 묶음으로 부스 부호화(recode)를 한 다음 작업은 어떻게 진행되는가?",
"Multiply 명령어별 기능에서 UMULL은 무엇의 약어인가?",
"Multiply 명령어별 기능에서 UMLAL은 무엇의 약어인가?",
"명령어별 기능에서 Multiply-Accumulation의 약어는 무엇인가?",
"Multiply 명령어별 기능에서 Signed Multiply-Accumulate Long의 약어는 무엇인가?"
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인공물ED
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32비트 3단 파이프라인을 가진 RISC 프로세서에 최적화된 Multiplier 구조에 관한 연구
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<h1>Ⅵ. 결론</h1><p>본 논문에서는 ARM7과 호환되는 32비트 RISC 프로세서에 내장할 수 있는 R4-\(32 \times 8 \), R4-\(32 \times 16 \) , R8-\(32 \times 16 \)과 같은 3가지 구조의 곱셈기를 설계하고 비교분석하였다. 면적과 수행속도의 2가지 측면으로 프로세서에 최적화된 구조를 연구하였다. 정확한 소비전력의 측정은 시행하지 못했으나 면적 및 사이클 속도를 기준으로 간접적인 비교는 가능하였다. 기능블럭의 최적화가 아닌 구조적 변경으로 연산속도 측면에서 \( 40 \% \) 개선시켰으며 증가된 면적은 \( 15 \% \)대에 머물렀다. 이러한 성능으로 최종 설계된 곱셈기는 R4-\(32 \times 16 \) 방식의 구조이다. 설계된 곱셈기는 \( 50 \mathrm{Mhz} \)로 동작하는 ARM7 호환 프로세서에 내장되어 명령어 테스트 및 다양한 오디오 응용 알고리즘 시뮬레이션을 통해 정확한 연산동작이 검증되었다. 향후 계획으로 5단 이상의 파이프라인을 가진 프로세서에 내장되는 곱셈기의 연구를 수행할 것이다.</p>
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"향후 계획은 어떻게 돼?",
"어떻게 향후 연구를 진행해?",
"ARM7과 RISC 프로세서를 어떻게 비교분석 했어?",
"ARM7과 RISC 프로세서를 어떤 방법으로 비교분석 했어?",
"정확한 소비전력의 측정은 시행하지 못했지만 다른 방법으로는 비교가 가능했는데 그 방법은 어떻게 진행한거야?",
"프로세서에 최적화된 구조를 연구할 때 어떻게 했어?",
"프로세서에 최적화된 구조를 어떻게 연구해?",
"기능 블럭의 구조적 변경으로 연산속도 측면에서 개선된 것은 어떻게돼?",
"최종 설계된 곱셈기는 어떻게 되었어?",
"어떻게 최종 설계된 곱셈기가 되었지",
"기능블럭의 최적화가 아닌 구조적 변경을 했을 때 증가된 면적은 어떻게 돼니?",
"어떻게 정확한 연산동작을 검증했어?",
"정확한 연산동작을 어떻게 검증해?"
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인공물ED
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32비트 3단 파이프라인을 가진 RISC 프로세서에 최적화된 Multiplier 구조에 관한 연구
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<h2>3.4 Radix-8 \( 32 \times 32 \) 곱셈기 구조</h2> <p>R8-\(32 \times 32 \) 구조는 부스 부호화 방법을 달리 하여 부분합의 수를 줄인다. R8 구조에서는 승수의 4비트 입력 을 받아 16개의 비트 조합을 부호화하여 5가지 \( (0, \pm 1 \), \( \pm 2, \pm 3, \pm 4) \)의 피승수 배수로 만들어진다. 표 3에 R8 부호화의 피승수 배수를 나타내었다.</p> <p> <table border><caption>표 3. R8 부스의 피승수 배수 선택</caption> <tbody><tr><td>Multiplier bits</td><td>Selection</td><td>Mutiplier bits</td><td>Selection</td></tr><tr><td>0000</td><td>0</td><td>1000</td><td>-4Y</td></tr><tr><td>0001</td><td>+1Y</td><td>1001</td><td>-3Y</td></tr><tr><td>0010</td><td>+1Y</td><td>1010</td><td>-3Y</td></tr><tr><td>0011</td><td>+2Y</td><td>1011</td><td>-2Y</td></tr><tr><td>0100</td><td>+2Y</td><td>1100</td><td>-2Y</td></tr><tr><td>0101</td><td>+3Y</td><td>1101</td><td>-1Y</td></tr><tr><td>0110</td><td>+3Y</td><td>1110</td><td>-1Y</td></tr><tr><td>0111</td><td>+4Y</td><td>1111</td><td>0</td></tr></tbody></table></p> <p>R8-\(32 \times 32 \) 구조에서는 부스 부호화를 4비트씩 하게 되므로 승수 32비트에 적용하면 전체 11개의 부분곱이 생성된다. 부분곱을 균등분할 하기 위해 승수를 확장하여 부분곱의 수를 12개로 늘리고 위상 별로 6개씩 두 부분으로 나누었다. 따라서 필요한 CSA의 개수는 6개가 되고 두 개의 위상으로 나누어 연산을 할 수 있다. R8 구조의 부스 부호화 과정을 그림 10에 나타내었다. 승수의 값에 상관없이 한 사이클 이내에 곱셈 연산을 수행하므로 가장 긴 사이클을 가지는 곱셈 명령어의 사이클 수를 4로 줄일 수 있다. 파이프라인에서 곱셈실행 사이클을 나타내면 그림 11과 같다.</p> <p>승수의 값에 상관없이 한 사이클 이내에 곱셈 연산을 수행하므로 가장 긴 사이클을 가지는 곱셈 명령어의 사이클 수를 4로 줄일 수 있다. 파이프라인에서 곱셈실행 사이클을 나타내면 그림 11과 같다.</p> <p>R4 구조에서는 별도의 덧셈기가 필요 없지만 R8 구조에서는 부호화 과정에서 3의 배수 값이 필요하므로 CPA(Carry Propagate Adder)형태의 덧셈기가 포함된다. 피승수의 3배수는 한번의 쉬프트와 덧셈으로 만들 수 있다. R8 구조에서는 이와 같이 추가적인 덧셈기로 인해 부스 부호화과정의 지연시간을 크게 증가시켜 빠른 클럭을 사용하지 못하게 하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 partially redundant partial product 부스 알고리즘을 사용하기도 하지만 파이프라인 구조에서 보상해주는 부분에 추가적인 사이클이 필요하기 때문에 사용하기 어렵다. 또한 게이트 단계(gate level)의 VLSI 설계에서는 고속의 덧셈기를 구현하는데 문제가 있다. CLA(Carry Lookahead Adder) 방식이나 carry-select adder를 사용할 수 있지만 트랜지스터 단계에서 설계된 고속 덧셈기에 비해 성능이 저하된다. 최종 설계된 덧셈기는 대상 프로세서에 포함된 ALU의 carry-select adder를 확장하여 구현하였다. R8-\( -32 \times 32 \) 곱셈기 구조는 다음 그림 12에 나타내었다.</p> <p>3배수를 형성하는 부호기, 멀티플렉서 및 CSA가 추가 된 반면, 데이터를 저장하는 부분들은 줄어서 면적 이 소폭 증가하였다. 부호화 과정에서 덧셈기의 지연시간을 줄이기 위해서 파이프라인의 실행단계 이전에 3배수 값을 연산하여 부호화 시에는 저장된 값을 불러오는 방식을 적용할 수 있다. 그림 11과 같이 RA단계가 항상 존재하면 간단히 이러한 동작을 구현할 수 있으나 아닐 경우에는 제어회로와 레지스터 뱅크의 대폭적인 수정이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 3배수 선처리 과정은 다루지 않고 곱셈기 자체 구조를 중점으로 다루겠다. 참고적으로 R8- \( \mathrm32 \times 16 \) 구조도 구현 가능하나 R4-\( \mathrm32 \times 16 \) 구조와 비교하여 부스 부호화에서 시간 지연이 발생하며 동일한 사이클 수를 가지므로 비교검증에서 생략되었다.</p>
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"균등분할된 부분곱을 얻기 위해 어떻게 실행했나?",
"실험의 곱셈기에서 부분곱을 균등분할을 어떻게 진행하였는가?",
"본문에서 곱셈 명령어의 가장 긴 사이클 수를 4로 줄이기 위해 어떻게 계산했나?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 -4Y의 값을 갖는 Mutiplier bits는 무엇인가?",
"R8 구조에서 부스 부호화과정의 지연시간을 증가시켜 빠른 클럭을 방해하는 추가적인 덧셈기 문제를 해결하기 위하여 최종 덧셈기는 어떻게 설계했나?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits가 0011인 경우 Selection 값은 얼마인가?",
"표에서 비트수가 0011일때 피승수 배수는 얼마야?",
"표에서 4자리 수가 모두 같은 값을 가진 비트수의 피승수 배수는 얼마야?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits가 0100일 때, Selection 값은 얼마인가?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits의 값이 0001 일 때, Selection의 값은 얼마인가?",
"R8 구조에서 비트 조합을 부호화 값 중 0010의 피승수는 얼마인가?",
"4비트 부스 부호화를 진행한 결과 Multiplier bits 가 0101인 경우 피승수는 얼마인가?",
"표3. 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits의 값이 0110 일 때, 피승수는 얼마인가?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits의 값이 1001 일 때, Selection의 값은 얼마인가?",
"부호화 과정에서 생기는 덧셈기의 지연시간 감소를 위해 어떻게 실행했나?",
"R8 구조에서 비트 조합을 부호화 값 중 1010의 피승수는 얼마인가?",
"4비트 부스 부호화를 진행한 결과 Multiplier bits 가 1011인 경우 피승수는 얼마인가?",
"표3. 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits의 값이 1100 일 때, 피승수는 얼마인가?",
"R8 부스의 피승수 배수 선택표에서 Multiplier bits의 값이 1101 일 때, Selection의 값은 얼마인가?",
"R8 구조에서 비트 조합을 부호화 값 중 1110의 피승수는 얼마인가?"
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인공물ED
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웹 기반의 입체 동영상 통신을 위한 3차원 입출력 시스템의 최적화 구현
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<p>현재 근거리 Ethernet 기반의 근거리 네트워크 시스템(LAN)은 \( 100 \mathrm{Mbps} \)로 \( 12.5 \mathrm{MB} / \mathrm{s} \)의 대역폭을 가진다. 전송 대역폭 만으로 볼 때 \( 640 \times 480 \)급의 고해상도 다시점 영상도 근거리 네트워크 내에서 다시점 전송/ 디스플레이가 가능하다. 그러나 서버 시스템에서 다시점 카메라 시스템으로부터 다시점 영상을 받아 압축하여 전송하여 클라이언트 시스템에서 재분배, 디스플레이이하기까지의 여러 가지의 지연시간이 존재한다.</p> <p>표 4 는 표준 압축 기법의 시점수에 따른 전송 대역폭을 나타낸 것으로, 본 논문에서는 상대적으로 구현이 간단한 JPEG에 의한 영상 압축을 사용하여 실험하였으며 H.264나 MPEG4 기법에 의하여 3차원 다시점 영상을 전송할 경우 보다 고성능을 기대할 수 있다.</p> <table border><caption>표 4. 표준 압축 기법의 시점수에 따른 전송 대역폭</caption> <tbody><tr><td>압축 표준</td><td>단위 대역폭</td><td>시점수</td><td>필요 대역폭</td></tr><tr><td rowspan=2>MPEG2 SD</td><td rowspan=2>\(4 \sim 8 \mathrm{~Mbps}\)</td><td>2</td><td>\(8\sim 16 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(16 \sim 32 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td rowspan=2>MPEG2 HD</td><td rowspan=2>\(25 \mathrm{~Mbps}\)</td><td>2</td><td>\(50 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(100 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td rowspan=4>MPEG4</td><td rowspan=4>\(64 \mathrm{~kbps} \sim 2 \mathrm{~Mbps}\)</td><td>2</td><td>\(128 \mathrm{~kbps} \sim 4 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(256 \mathrm{~kbps} \sim 8 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td>6</td><td>\(384 \mathrm{~kbps} \sim 12 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr><tr><td>8</td><td>\(512 \mathrm{~kbps} \sim 16 \mathrm{~Mbps}\)</td></tr></tbody></table> <p>그림 11과 12 는 전체 30 frame의 전송된 입력 영상 중 5th 프레암과 10th 프레임의 영상에 대해 원본 좌 영상과 식 (3), (4)에 의해 생성된 중간시점의 영상들 중 5 번째 시점\( (N=5) \)과 10번째 시점\( (N=10) \)의 중간영상과 복원된 우 영상을 각각 나타낸 것이다. 그림 11과 12에서 영상속의 사람이 보이는 시점이 각 영상마다 조금씩 다르며 시각적으로 보기에도 별다른 오정합 없이 성공적으로 합성되었음을 알 수 있다.</p> <p>표 5는 본 논문에서 제안한 3D 화상 전송 시스템의 시점별 중간영상 합성 소요시간을 나타낸 것이다. 표 5에서, 중간영상 획득시 발생하는 지연시간이 4시점의 결과에서 초당 15프례임에 해당하는 \( 66 \mathrm{ms} \) 에 근접하기 때문에 실시간 15프레임의 전송에는 4시점 합성이 현재 제안된 시스템에서의 한계이다. 또한 1시점에서는 지연시간이 \( 30 \mathrm{ms} \)로 초당 30프레임의 처리가 가능하며 16시점에서는 초당 3프레임으로 제한된다. 전송되는 영상은 좌 영상과 변이지도 이기 때문에 1시점의 중간영상 합성에는 \( a=0.5 \) 의 중간영상과 우 영상 복원에 해당하는 2회의 영상합성이 발행하게 된다.</p> <table border><caption>표 5. 시점별 중간영상 합성시 소요시간</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>실험횟수</td><td colspan=3>소요시간</td></tr><tr><td>1 시점</td><td>4 시점</td><td>16 시점</td></tr><tr><td>1</td><td>\(30 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(70 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(281 \mathrm{~ms}\)</td></tr><tr><td>2</td><td>\(31 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(67 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(276 \mathrm{~ms}\)</td></tr><tr><td>3</td><td>\(30 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(63 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(280 \mathrm{~ms}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(30 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(66 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(280 \mathrm{~ms}\)</td></tr><tr><td>5</td><td>\(30 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(70 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(277 \mathrm{~ms}\)</td></tr><tr><td>평균</td><td>\(30.2 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(67.2 \mathrm{~ms}\)</td><td>\(278.8 \mathrm{~ms}\)</td></tr></tbody></table> <p>따라서 좌 영상, 중간영상, 우 영상의 3시점을 얻게 되며, 4시점에서는 총 6시점의 영상을 얻게 되고 16시점에서는 총 18시점의 영상을 얻을 수 있다는 분석을 내릴 수 있다.</p>
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"표4의 결과치는 어떤 방법에 기반한 것인가요?",
"표에서 MPEG2 HD의 단위 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG2 SD 의 시점수가 4개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG2 HD의 시점수가 2개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG2 SD의 단위 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG2 SD 의 시점수가 2개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG4의 단위 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG2 HD의 시점수가 4개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG4의 시점수가 6개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG4의 시점수가 2개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG4의 시점수가 4개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 MPEG4의 시점수가 8개일 경우 필요 대역폭은 얼마인가?",
"표에서 시점수가 가장 많은 압축 표준은 무엇인가요?",
"표5에서는 어떤 시스템의 시점별 소요시간을 나타내는가?",
"표에서 MPEG2 SD와 시점 개수가 동일한 압축 표준은 무엇인가요?",
"표에서 1시점의 경우 소요시간이 가장 긴 실험횟수는 무엇인가요?",
"표에서 4시점에서 평균 소요시간은 얼마인가?",
"표에서 4시점의 경우 소요시간이 가장 짧은 실험횟수는 무엇인가요?",
"표에서 16시점에서 평균 소요시간은 얼마인가?",
"표에서 1시점의 경우 소요시간이 평균보다 긴 실험 횟수는 무엇인가요?",
"표에서 16시점의 경우 소요시간이 가장 긴 실험횟수는 무엇인가요?",
"표에서 1시점에서의 지연시간은 얼마인가?",
"표5에서 1시점은 초당 얼마를 처리가능한가?",
"표5에서 16시점은 초당 얼마를 처리가능한가?",
"표에서 1시점에서 평균 소요시간은 얼마인가?"
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1b409ba9-c491-449c-ae2f-dcdd116a0218
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인공물ED
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웹 기반의 입체 동영상 통신을 위한 3차원 입출력 시스템의 최적화 구현
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<h1>Ⅲ. 실험 및 결과 분석</h1> <p>본 논문에서 제안한 웹 기반의 실시간 3차원 디스플레이 응용을 위한 카메라 및 프로세싱 시스템은 그림 9와 같이 사용하였으며, 카메라 시스템은 VGA급의 24비트 컬러영상을 지원하는 Unibrain 사의 Firei-400을 사용하였으며, 전체 실험과정에서 Microsoft DirectX 9.0 SDK 와 Microsoft Visual C++.Net을 사용하여 직접 구현한 응용 프로그램 사용하여 다시점 디지털 카메라 시스템의 제어, 획득된 다시점 영상의 압축 및 전송 프로세싱, 다시점 영상의 디스플레이에 이르는 모든 과정을 제어하였다.</p> <p>Microsoft DirectX SDK는 윈도우즈 시스템에서 멀티미디어를 지원하기 위한 개발 키트로 멀티미디어 장치의 구동, 데이터 획득, 압축, 해제, 디스플레이 등을 지원한다. Microsoft Visual C++.Net은 카메라 기반의 멀티미디어 프로그램을 개발하기 위하여 Microsoft DirectX 9.1 SDK 와 함께 사용되었다. 전송방식으로 IEEE 1394a를 사용하였으며, 실험에 사용될 수 있는 컬러형식과 데이터양을 표 1에 나타내었다.</p> <p>표 2는 다시점 카메라 시스템의 환경을 일치 시키기 위하여 사용된 카메라의 변수이며, 다시점 카메라 시스템에서 획득된 영상을 보다 이상적으로 획득하기 위한 기본 조건이다.</p> <p>본 실험에서는 에피폴라 기하학의 구속조건에 따라 설정된 스테레오 카메라를 이용하여 실제 촬영된 \( 640 \times 480\) 해상도의 스테레오 영상을 사용하였다. 즉, 그림 10과 같이 배경에 인물의 그림자(silhouette)와 함께 측면으로 다른 물체가 존재하는 영상과 이를 이용한 검출된 시차 영상을 각각 나타낸 것이다.</p> <p>그림 10과 같이 획득된 좌 영상과 시차영상은 JPEG 형식으로 압축되어 클라이언트 시스템으로 전송하였다. JPEG 압축 기법은 MPEG4나 H.264와 같은 알고리즘보다 큰 대역폭이 필요하지만 본 실험의 목적인 웹기반의 3차원 응용을 위한 분석과 그 가능성을 제안하는 것에 충분하다. 실험에서 쓰인 JPEG 압축 기법에 의하여 \( 320 \times 240 \) 급의 RGB영상은 평균 \( 13 \mathrm{kB}, ~640 \times 480 \)급의 RGB영상은 평균 \( 34 \mathrm{kB} \) 의 압축 크기를 나타내었다.</p> <p>표 3은 시스템 설정에 따른 전송에 필요한 대역폭을 나타낸 것이다.</p> <table border><caption>표 3. 시스템 설정에 따른 전송에 필요한 채널 대역폭</caption> <tbody><tr><td>해상도</td><td>평균압축</td><td>평균 FPS</td><td>시점</td><td>전송용량</td></tr><tr><td rowspan=4>\(320 \times 240\)</td><td rowspan=4>\(13 \mathrm{kB}\)</td><td rowspan=2>15</td><td>2</td><td>\(390 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(780 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td rowspan=2>30</td><td>2</td><td>\(780 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(1560 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td rowspan=4>\(640 \times 480\)</td><td rowspan=4>\(34 \mathrm{kB}\)</td><td rowspan=2>15</td><td>2</td><td>\(1020 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(2040 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td rowspan=2>30</td><td>2</td><td>\(2040 \mathrm{kB}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>\(4080 \mathrm{kB}\)</td></tr></tbody></table>
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"평균압축이 \\(34 \\mathrm{kB}\\)인 경우 해상도가 어느정도야?",
"시점 4에서 전송용량이 \\(780 \\mathrm{kB}\\)의 값일 때, 평균 FPS는 어느정도야?",
"평균압축이 \\(13 \\mathrm{kB}\\)일 때, 평균 15 FPS에서 2시점의 전송용량은 어느정도야?",
"\\(640 \\times 480\\)의 해상도에서 평균 FPS가 30일때, 4시점의 전송용량은 얼마의 값을 가져?",
"시차 영상과 좌 영상은 어떻게 시스템으로 전송돼?",
"\\(320 \\times 240\\)의 해상도에서 평균압축은 얼마야?"
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인공물ED
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비정질 탄소박막의 광발열 특성 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 실험방법</h2><p>본 연구에서의 비정질 탄소박막은 실리콘 기판위에 DC스퍼터링 방법으로 제작하였다. 비정질 탄소박막의 DC스퍼터링 공정에서는 graphite 타켓 \( (99.999 \%) \) 을 이용하였으며, 공정온도는 400 도이었다. 증착분위기는 아르곤과 질소를 혼합하여 \( \left(\mathrm{Ar}: \mathrm{N}_{2}=20: 20 \mathrm{sccm}\right. \) ) 조성하였으며, 1 mTorr의 증착압력에서 \( 300 \mathrm{~W} \) 의 파워로 40 분간 증착하였다. 제작된 탄소박막은 350 \( \mathrm{nm} \) 두께를 가지는 것을 알파스텝을 통해 확인하였다. 그리고 탄소박막에 의한 광발열특성을 확인하기 위하여 실리콘 기판 한 부분에만 탄소박막을 증착하였다. 한 부분에 탄소박막이 증착된 실리콘 기판에 램프를 10 분 동안 조사하면서 IR 카메라를 통해 온도 변화를 측정하였다. 램프는 태양광과 유사한 백색광인 KOVEA KF-102 장비를 사용하였고, FLIRA645SC장비를 사용하여 실시간 온도변화를 측정하였다. 또한, 비정질 탄소박막의 흡광도는 Carry 5000 장비로 측정하였다.</p><h2>2. 결과 및 고찰</h2><p>그림 1 은 적외선 영역인 1000 에서 3000\( \mathrm{~nm} \) 파장 범위에서의 비정질 탄소박막의 흡광도이다. 비정질 탄소박막은 \( 1000 \mathrm{~nm} \) 파장에서 \( 97 \% \) 의 흡광도를 가지는 것으로 나타났으며, 파장이 증가함에 따라 흡광도는 다소 감소하여 \( 3000 \mathrm{~nm} \) 파장에서는 약 \( 80 \% \) 의 흡광특성을 나타내었다.</p><p>적외선 영역에서의 광흡수가 우수한 비정질 탄소박막에 백색광을 조사하였을 때의 광발열 특성은 그림 2 의 열영상 이미지로부터 관찰된다.</p><p>그림 2 (a)는 백색광을 조사하기 전의 열영상 이미지로, 실리콘 기판과 증착된 비정질 탄소박막의 온도에는 거의 차이가 없으나, 백색광을 조사한 후의 상태인 (b)와 (c)에서는 기판과 비정질 탄소박막의 두 영역에서의 온도차이가 확연하게 보인다.</p><p>이러한 열영상 이미지를 통해 비정질 탄소박막과 실리콘 기판부분에 대한 평균 온도값을 추출하였다.</p><p>백색광을 조사하였을 때 시간에 따른 비정질 탄소박막의 온도변화 그래프를 그림 3에 나타내었다.</p><p>초기상태(I 구간)에서부터 백색광을 조사한 후 220 초(II 구간)가 되는 시점에서 실리콘 기판의 온도는 \( 6.4 \times 10^{-3} \quad{ }^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{sec} \) 의 기울기를 가지며 선형적으로 상승하였고, 비정질 탄소박막에서는 온도가 상승함에 있어 두 단계를 거치는 것으로 나타났다. 즉, 비정질 탄소박막에서는 초기상태에서 백색광 조사 50 초까지는 온도 상승 속도가 \( 27.9 \times 10^{-3}\)\({}^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{sec} \) 이였고, 백색광 조사 50 초 이후부터 220 초까지의 온도 상승 속도는 \( 12.9 \times 10^{-3} \) \( { }^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{sec} \) 이였다. 이것은 시간이 지나감에 따라 비정질 탄소박막의 발열 속도가 감소하면서 나타난 영향으로 사료된다. 백색광 조사 후 온도상승 속도는 실리콘 기판에 비해 초기에는 4 배, 그 후에는 2 배로 증가하여, 백색광 조사에 의해 비정질 탄소박막에서 광발열이 활발히 일어난다는 것을 알 수 있다. 한편, 백색광을 조사한 후 220 초(II 구간)에서 600 초(III 구간)사이의 온도상승속도는 비정질 탄소박막에서는 \( 3.2 \times 10^{-3} \) \( { }^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{sec} \) 이고, 실리콘 기판에서는 \( 2.8 \times 10^{-3}{ }^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{sec} \) 로 근소한 차이이긴 하나 여전히 비정질 탄소박막에서의 온도상승속도가 큰 것을 알 수 있다. 또한, 백색광이 III 구간까지 조사됨에 따라 비정질 탄소박막의 온도는 초기온도인 \( 21.1{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 24.1{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 \( 3{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도상승을 보였고, 그에 비해 비정질 탄소박막이 없는 실리콘 기판의 온도는 \( 2.7{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도변화가 관측되었다. 이러한 비정질 탄소박막 유무에 따른\( 0.3{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 온도차이는 비정질 탄소박막의 광발열 특성을 나타낸다.</p>
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"열영상 이미지를 통해 비정질 탄소박막과 실리콘 기판부분에 대한 평균 온도값을 추출하였나?",
"탄소박막에 의한 광발열특성을 확인하기 위하여 실리콘 기판 한 부분에만 탄소박막을 증착하였나?",
"비정질 탄소박막의 흡광도는 Carry 5000 장비로 측정하였나?",
"FLIRA645SC장비를 사용하여 실시간 온도변화를 측정하였나?",
"본 연구에서의 비정질 탄소박막은 실리콘 기판위에 DC스퍼터링 방법으로 제작하였나?",
"실리콘 기판과 증착된 비정질 탄소박막의 온도에는 거의 차이가 없는가?",
"파장이 증가함에 따라 흡광도는 다소 감소하여 3000 nm 파장에서는 약 80% 의 흡광특성을 나타내었나?",
"백색광 조사에 의해 비정질 탄소박막에서 광발열이 활발히 일어난다는 것을 알 수 있나?",
"비정질 탄소박막 유무에 따른 0.3 ∘C 이상의 온도차이는 비정질 탄소박막의 광발열 특성을 나타내는가?",
"증착분위기는 아르곤과 질소를 혼합하여 (Ar:N2=20:20sccm ) 조성하였나?",
"한 부분에 탄소박막이 증착된 실리콘 기판에 램프를 10 분 동안 조사하면서 IR 카메라를 통해 온도 변화를 측정하였나?",
"비정질 탄소박막에서는 온도가 상승함에 있어 두 단계를 거치는 것으로 나타났는가?",
"시간이 지나감에 따라 비정질 탄소박막의 발열 속도가 감소하면서 나타난 영향으로 사료되는가?",
"비정질 탄소박막의 DC스퍼터링 공정에서는 공정온도는 400 도이었나?",
"램프는 태양광과 유사한 백색광인 KOVEA KF-102 장비를 사용하였나?",
"1 mTorr의 증착압력에서 300 W 의 파워로 40 분간 증착하였나?",
"적외선 영역에서의 광흡수가 우수한 비정질 탄소박막에 백색광을 조사하였을 때의 광발열 특성은 열영상 이미지로부터 관찰되는가?",
"백색광 조사 후 온도상승 속도는 실리콘 기판에 비해 초기에는 4 배, 그 후에는 2 배로 증가하는가?",
"제작된 탄소박막은 350 nm 두께를 가지는 것을 알파스텝을 통해 확인하였나?",
"비정질 탄소박막은 1000 nm 파장에서 97% 의 흡광도를 가지는 것으로 나타났는가?",
"비정질 탄소박막의 DC스퍼터링 공정에서는 graphite 타켓 (99.999%) 을 이용하였나?"
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인공물ED
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비정질 탄소박막의 광발열 특성 연구
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<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 실리콘 기판 위에 DC스퍼터링 방법을 이용하여 비정질 탄소박막을 제작하고, 흡광특성과 광발열 특성을 조사하였다. 비정질 탄소박막은 \( 1000 \mathrm{~nm} \) 파장에서 \( 97 \% \) 의 흡광도를 보였으며, 백색광이 조사됨에 따라 비정질 탄소박막의 온도는 \( 21.1{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 24.1{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 로 상승하여 약 \( 3{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도가 증가하였다. 또한, 백색광이 50 초 동안 조사되는 동안 비정질 탄소박막에서는 기판에 비해 4 배 빠른 온도상승속도로 온도가 증가하였다.</p>
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"본 연구에서는 흡광특성과 광발열 특성을 조사하였나?",
"본 연구에서는 실리콘 기판 위에 DC스퍼터링 방법을 이용하여 비정질 탄소박막을 제작하는가?",
"비정질 탄소박막은 1000 nm 파장에서 97% 의 흡광도를 보였으며, 백색광이 조사됨에 따라 비정질 탄소박막의 온도는 21.1 ∘C 에서 24.1 ∘C 로 상승하여 약 3 ∘C 의 온도가 증가하였나?",
"백색광이 50 초 동안 조사되는 동안 비정질 탄소박막에서는 기판에 비해 4 배 빠른 온도상승속도로 온도가 증가하였나?"
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인공물ED
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비정질 탄소박막의 광발열 특성 연구
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<h1>III 결론</h1><p>본 연구에서는 실리콘 기판위에 DC 스퍼터링 방법을 이용하여 비정질 탄소박막을 제작하고, 적외선 영역에서 비정질 탄소박막의 고흡광 특성을 확인하였다. 또한, 백색광을 조사하여 실리콘 기판과 비정질 탄소박막의 온도를 비교하여 비정질 탄소박막의 발열 특성을 확인하였다. 본 연구결과로 부터 비정질 탄소박막이 태양열 발전소자의 효율 향상 물질로서 활용가능하다는 것이 증명되었다.</p>
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"본 연구에서는 실리콘 기판위에 DC 스퍼터링 방법을 이용하여 비정질 탄소박막을 제작하는가?",
"본 연구결과로 부터 비정질 탄소박막이 태양열 발전소자의 효율 향상 물질로서 활용가능하다는 것이 증명되었나?",
"본 연구에서는 적외선 영역에서 비정질 탄소박막의 고흡광 특성을 확인하였나?",
"백색광을 조사하여 실리콘 기판과 비정질 탄소박막의 온도를 비교하여 비정질 탄소박막의 발열 특성을 확인하였나?"
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인공물ED
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비정질 탄소박막의 광발열 특성 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>최근 신재생에너지에 대한 관심이 커지면서 태양열, 태양광발전, 바이오매스, 풍력, 소수력, 지열, 해양에너지, 폐기물에너지 등에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서도 태양열과 태양광발전은 태양으로부터 오는 복사에너지를 이용하는 발전시스템들로, 최근에는 이둘의 발전 시스템을 하나로 병합하여 발전효율을 향상시키려는 연구가 시작되었다. 이 병합발전시스템은 기존의 태양광 모듈인 PV(Photo Voltaic)과 그 후면에서 발생되는 열을 열원으로 이용하는 PVT(Photo Voltaic Thermal)의 열병합발전시스템이다.</p><p>이 열병합발전시스템의 효율을 향상시키기 위해서는 PV의 성능향상과 더불어 태양광발전의 효율이 중요하다. PV의 후면에서 발생되는 열이 태양열발전에 효율적으로 쓰일 수 있기 위해서는 PV에서 미활용 되는 적외선 영역의 태양에너지를 활용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 적외선영역의 흡수가 뛰어난 비정질 탄소박막을 제작하고, 태양광과 유사한 백색광을 조사하여 비정질 탄소박막의 광발열특성을 살펴보고자 한다.</p>
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"뭘 활용해서 PV의 후면의 열을 태양열발전에 쓸 수 있어?",
"활발히 연구가 진행되는 신재생에너지에는 어떤 게 있어?",
"어떤 신재생에너지가 활발히 연구가 진행되는 것을 위한 거야",
"발전효율을 향상시키기 위해 하나로 병합하게 된 발전시스템들이 뭐야?",
"발전효율을 향상시키기 위해 하나로 합치게 된 발전시스템들이 뭐야?",
"PV와 PVT를 통한 발전시스템이 뭐야?",
"무엇이 PV와 PVT를 통한 발전시스템일까",
"태양광 모듈 뒤에서 발생되는 열을 열원으로 이용하는 건 PV야?",
"PV의 경우, 태양광 모듈 뒤에서 발생되는 열을 열원으로 이용하는 건 ",
"비정질 탄소박막의 광발열특성을 파악하기 위한 조사대상은 백색광이야?",
"열병합발전시스템의 효율을 높이기 위해 중요한 게 뭐야?",
"무엇이 열병합발전시스템의 효율을 높이기 위해 중요하니",
"태양의 복사에너지를 이용하는 발전시스템에는 뭐가 있어?",
"무엇이 태양의 복사에너지를 활용하는 발전시스템이니",
"적외선영역의 흡수를 위해 제작한 게 뭐야?",
"무엇이 적외선영역의 흡수를 위해 만들었지?"
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인공물ED
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소프트웨어 컴포넌트 규모에 의한 소프트웨어 결함 밀도의 평가
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<h2>3. 모델 parameter 추정 및 검토사항</h2><p>표 5의 추정치는 문헌[7]에서 발표된 추정방법에 의거하여 5.1, 5.2항에 언급된 3개의 프로젝트에 대하여 분석한 결과이다.</p><p>3개의 parameter 추정 결과는 지수분포모델에 의한 방법을 이용하여 모듈의 크기를 추정한 결과 실제 소프트웨어 시스템 크기인 130만 라인 및 240만 라인과 거의 유사한 결과를 얻었다. 그러나 모듈크기 개선방법의 지수분포모델에 의한 결함수(N) 및 결함밀도(D) 추정치는 실제 경험데이터와는 많은 차이가 있다(낮게 평가 됨). 즉, 정확한 결과를 얻기 위해서는 g-parameter에 대한 추정값과 식 (1)의 parameter c에 대한 값을 추가로 고려하여야 한다.</p><p>지수분포 모듈크기 분산인 경우를 가정하면 소프트웨어 결함밀도의 또 다른 변형식인 아래 식 (18)에 적용하여 추정하면 우선 \( c=0 \) 적용시 data set(Ⅰ, Ⅱ)는 각 각 \( 3.17 \times 10-4, 1.32 \times 10-4 \)로 추정되어 크게 차이가나지 않음을 알 수 있다. 또한 문헌[7]의 모듈크기분포변수(module size distribution parameter)의 추정결과인 \( c=0.0097\)(Gnu C library : c-언어 기준)를 적용하는 경우 KLOC(kilo-line of code) 당 각각 (0.2462, 0.8298)로 추정되었다. 사용된 언어에 따른 또 다른 모델 파라미터인 c 값에 의한 비교결과는 표 6과 같다.</p><table border><caption>표 6. 소프트웨어 결함밀도(D) 비교</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Data set</td><td colspan=2>Another parameter(/KLOC)</td></tr><tr><td>\( c=0 \)</td><td>\( c=0.0097 \)</td></tr><tr><td>Ⅰ</td><td>0.312</td><td>0.246</td></tr><tr><td>Ⅱ</td><td>0.130</td><td>0.829</td></tr><tr><td>Ⅲ</td><td>0.207</td><td>0.392</td></tr></tbody></table><p>\( D=\int_{1}^{s_{\operatorname{mx}}} g^{2} e^{-g s}(a / s+b+c s) . 10^{-3} . s . d s \)<caption>(18)</caption></p><p>즉, 소프트웨어 결함밀도 추정치는 적용 모델별로 차이가 있으며, 다양한 모델 parameter 추정에 따라 변화된다. 실측 경험 데이터에 의존하여 개발된 소프트웨어를 정적분석(static analysis)한 결과와 비교해 볼 때 KLOC(kilo-line of code) 당 결함밀도가 \(2^\sim3\)배 정도 차이를 보이는 경향을 보인다. 이와 같은 차이는 모듈의 크기가 적은것(1,000 라인 이하)부터 매우 큰 모듈(수만 라인 이상)로 다양하게 분포되어 있어 적정한 소프트웨어 모듈 크기의 조정이 필요하다. 그러나 과거 경험데이터를 분석한 결과 수행된 프로젝트의 성격상 소프트웨어 모듈의 크기 선정에는 큰 변화가 없는 것(실제 조사결과 일부 모듈을 제외하고는 module size가 커지면 결함 밀도도 약간씩 증가하는 경향을 띤다)으로 예상되며, 소프트웨어의 복잡도(complexity)에 따라 결함밀도가 좌우될 것으로 예측된다.</p><p>즉, 모듈크기에 따라서 대체적으로 결함이 증가하며, 시스템의 핵심기능과 타 기능과의 연동(interface) 부분이 많은 기능으로 소프트웨어 구현상에 복잡도가 높은 일부 분야에 많은 결함이 집중되는 결과 보이는 현상 등 이러한 연구결과는 기 발표된 바 있다.</p><p>이와 같은 상황을 종합해 볼 때 적용된 3개의 데이터 그룹으로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.</p><ol type=1 start=1><li>MD 모델의 parameter 추정법을 개선하는 경우 결함밀도의 추정결과를 제공하는 데는 어느 정도의 한계가 있음</li><li>Laplace Newton 보간공식에 대한 근사는 결함함수의 형상을 가정하는 이점이 있는 반면에 결함밀도의 추정 정도에 관한 본질적인 개선이 필요함</li><li>모듈크기의 분포 개선은 데이터 그룹(data set)의 추정결과에 대해 둔감하고 이런 물리적 의미로부터 절단 기하분포를 사용하여야 함</li><li>소프트웨어 결함밀도 함수를 사용한 Project의 해석결과는 모듈크기 분포를 기준으로 할 때 기하분포, 지수분포, MD 모델 순으로 적합(실측 데이터 에 근접)하다는 점</li></ol><p>그 이외에 Ⅳ장의 경험적인 방법에 의해 얻어진 결과는 대체적으로 프로그램 크기(program size)에 따라 결함밀도가 증가하나 시스템 특성상 여러 기능과의 연동(interface)이 많은 소프트웨어 블록(high complexity or high cyclomatic)에 에러가 집중되는 현상을 보이며, 연동(interface)이 적은 경우에는 프로그램 크기에 거의 무관한 것으로 분석되었다. 다시 말해서 망 관리기능(NMF: Network Management Function)이나 HMI(human-machine interface) 기능 등 연동이 단순한 기능인 경우에는 소프트웨어 컴포넌트의 프로그램 크기가 \(20,000 ^\sim40,000\) 라인으로 정도인데 결함밀도는 매우 낮은 반면에 \( 8,000 ^\sim 15,000 \) 라인 전후의 시스템 운용보전 기능인 OAM(Operation and Administration, Maintenance) 기능 및 호 제어(call control & processing) 기능 관련 모듈은 소프트웨어 결함이 많이 발생하는 것으로 밝혀졌다. 가장 최근에 수행된 데이터 그룹 III은 주로 시스템 자원의 제어(system resource handling) 및 NP(Network Processor) Level의 Firmware 에러, 구성 관리(configuration management) 문제, L2 Bridge 기능 등에 많은 에러가 집중되고 있다.</p><p>본 논문애 적용, 분석된 결과를 고려해 볼 때 소프트웨어 모듈의 최적 크기(optimal size)는 8,500 line 전후인 것으로 판정되었다.</p>
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"어떻게 실제 사용하는 소프트웨어 시스템과 비슷하게 결과를 얻을 수 있었어?",
"표6에서 Ⅱ이 해당하는 열의 이름이 뭐야?",
"표6에서 Ⅰ\t행과 \\( c=0 \\)열에 해당하는 값이 뭐야?",
"표6에서 Another parameter(/KLOC)값이 \\( c=0.0097 \\)에서 0.5이상으로 나타난 data set는 뭐야?",
"표6에서 어떤 data set의 \\( c=0.0097 \\)값이 0.246이야?",
"table6중의 모든 결함밀도 값들 중에서 어떤 data set에서 가장 작은 값이 나타나?",
"table6에서 \\( c=0 \\) 열 중에서 가장 작은 값의 행 이름이 뭐야?",
"표6에서 Ⅰ와 Ⅱ의 값을 더하면 0.442이 나타나는 Another parameter(/KLOC)는 뭐야?",
"표6의 Ⅰ행 중에서 어떤 Another parameter(/KLOC)가 더 큰 값이 나타나?",
"표6에서 \\( c=0 \\) 열 중에서 가장 큰 값은 몇이야?",
"table6에서 \\( c=0.0097 \\)열 중에서 중간 값이 포함된 행에서 \\( c=0 \\)값이 뭐야?",
"표6에서 어떤 parameter 기준에서 Ⅲ값이 0.392로 나타나?",
"표6에서 행에 있는 모든 값을 더하면 0.959인 행의 이름이 뭐야?"
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인공물ED
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소프트웨어 컴포넌트 규모에 의한 소프트웨어 결함 밀도의 평가
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<h2>2. 적용된 실측 데이터(II, III)</h2><p>문헌 [9]에 의해 보고된 소프트웨어 결함데이터를 표3에 표시하였다. 이 데이터는 대용량 셀 처리 능력을 갖춘 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 교환시스템의 응용프로그램 개발 과정에서 얻어진 결함데이터이다. 프로그램 개발 경험이 풍부한 소프트웨어 개발팀에서 개발한 총 136개의 모듈(본 논문에서는 121 개 모듈만 적용)로 전체 시스템 규모는 240만 라인이다.</p><p>시스템 전체의 모듈 당 평균 결함밀도는 22.16 으로 추정되었으며, 순수 MD모델을 제외하고는 추정결과가 실제 관측된 데이터와 비교해 볼 때 가하분포, 지수분포 순으로 양호한 것으로 나타났다. 순수 MD모델의 결함밀도 추정결과는 저평가된 것으로 판명되었다.</p><p>표 3은 2개 프로젝트에 대한 소프트웨어 모듈크기에 따른 현황으로 모듈 당 결함밀도(결함수)를 나타낸 것이다. 즉, 전체 시스템에서 모듈 크기에 따른 분포 비율과 각 규모별, 모듈 당 소프트웨어.결함수를 분석한 결과로써 모듈 크기에 따라 결함수도 증가하는 추세를 보인다. 모듈의 규모는 대체로 data set II가 \(3,000 \sim 10,000\) 라인, data set Ⅲ는 10,000 라인과 15,000 라인 이상인 것이 가장 많이 차지하고 있는 것으로 밝혀졌다. Data set Ⅲ의 defect density 괄호 안의 데이터는 전체 시스템에서 발생되고 있는 결함수에서 각 모듈 크기별로 차지하고 있는 결함수의 비율을 나타낸다.</p><p>데이터 그룹(data group) III은 FTTH(fiber to the home) 실현을 위해 광가입자망 구축의 핵심 장비인 OLT/ONU/ONT 시스템 개발에서 수집된 데이터로 시스템의 소프트웨어 규모는 약 92만 라인에 40개 소프트웨어 모듈(기능 블록)로 구성된 시스템이다.</p><p>모듈 당 크기(규모)는 평균 22,944 라인으로 데이터 그룹(data group) I, II에 비해 다소 큰 편이다. 또한 모듈 당 평균 결함수(Mean Value)는 18.28개, 1,250 라인 당 1개의 fault가 발생하는 것으로 추정되었다.</p><p>표 1,3에 의해 관측된 모듈의 소스라인 규모(그림 1 참조)에 따른 소프트웨어 결함밀도 추세는 그림 2와 같으며, 소프트웨어 결함은 데이터 그룹(III)이 그룹(I, II)에 비해 낮은 것으로 판정되었다.</p><p>단위 소프트웨어 모듈크기는 10,000 라인 전후로 최소 수백 라인부터 30,000 라인이 넘는 경우로 파악되었으며, 이에 대한 세부 현황은 그림 1,2와 같다.</p><table border><caption>표 5. 소프트웨어 모듈수 및 모델 parameter 추정치</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Data set</td><td colspan=3>parameter</td><td rowspan=2>\( \mathrm{M} \)</td><td rowspan=2>s(Avg.)</td><td rowspan=2>\( s_{\max } \)</td><td rowspan=2>\( { }^{s_{T}} \)</td><td rowspan=2>\( \mathrm{N} \)</td><td rowspan=2>\( D / \mathrm{LOC} \)</td></tr><tr><td>\( \hat{a} \)</td><td>\( \hat{b} \)</td><td>g</td></tr><tr><td>Ⅰ</td><td>1842</td><td>0.10157</td><td>\( 1.06 \times 10^{-4} \)</td><td>138</td><td>8,479</td><td>74,325</td><td>1,297,510</td><td>405</td><td>\( 3.12 \times 10^{-4} \)</td></tr><tr><td>Ⅱ</td><td>940</td><td>0.0657</td><td>\( 5.7 \times 10^{-5} \)</td><td>136</td><td>14,152</td><td>294,273</td><td>2,385,960</td><td>315</td><td>\( 1.3 \times 10^{-4} \)</td></tr><tr><td>Ⅲ</td><td>421</td><td>0.0993</td><td>\( 4.35 \times 10^{-5} \)</td><td>40</td><td>22,944</td><td>110,080</td><td>917,818</td><td>191</td><td>\( 2.07 \times 10^{-4} \)</td></tr></tbody></table><p>\( \mathrm{s} \) (Avg.) : 모듈의 평균 size, \( s_{\max } \) : 최대 모듈 size, \( s_{T} \) : 전체 모듈 size, \( \mathrm{M} \) : 모듈수, \( \mathrm{N} \) : 결함수 \( \mathrm{D} \) : 결함밀도(defect density), \( \mathrm{LOC} \) : line of code, \( \mathrm{g}=\mathrm{M} / s_{T}, \hat{a} \) : 총고장수, \( \hat{b}: \) 결함발견율</p>
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"Data set ⅠII의 모듈 수 M은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 결함발견율 \\( \\hat{b} \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 모듈의 최대 size \\( s_{\\max } \\)은 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 모듈의 최대 size \\( s_{\\max } \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 g값 얼마인가?",
"Data set ⅠII의 전체 모듈 size \\( {s_{T}} \\)은 얼마인가?",
"Data set II의 \\( D / \\mathrm{LOC} \\)은 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 g값 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 전체 모듈 size \\( {s_{T}} \\)은 얼마인가?",
"Data set III의 \\( D / \\mathrm{LOC} \\)은 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 모듈의 평균 size s(Avg.)은 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 모듈 수 M은 얼마인가?",
"Data set lII의 g값 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 결함발견율 \\( \\hat{b} \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 결함수 N은 얼마인가?",
"Data set ⅠII의 모듈의 평균 size s(Avg.)은 얼마인가?",
"Data set ⅠI의 전체 모듈 size \\( {s_{T}} \\)은 얼마인가?",
"Data set ⅠII의 모듈의 최대 size \\( s_{\\max } \\)은 얼마인가?",
"Data set I의 \\( D / \\mathrm{LOC} \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 모듈의 평균 size s(Avg.)은 얼마인가?",
"Data set III의 결함수 N은 얼마인가?",
"데이터 그룹 III의 구성은 어떻게 이루어져있는가?",
"Data set Ⅰ의 모듈 수 M은 얼마인가?",
"Data set Ⅱ의 총 고장수 \\( \\hat{a} \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅲ의 총 고장수 \\( \\hat{a} \\)은 얼마인가?",
"Data set III의 결함수 N은 얼마인가?",
"Data set ⅠII의 결함발견율 \\( \\hat{b} \\)은 얼마인가?",
"Data set Ⅰ의 총 고장수 \\( \\hat{a} \\)은 얼마인가?"
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인공물ED
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소프트웨어 컴포넌트 규모에 의한 소프트웨어 결함 밀도의 평가
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<h1>V. 실측 데이터 적용 결과</h1><p>실제 시스템의 모듈 크기(개별 코드수, 결함수, 사후 계측된 결함밀도[각 모듈의 결함밀도에 대한 산술평균])에 대한 데이터를 적용하는 경우 모듈 크기의 분포 개선점이나 결함함수의 개선점에 대한 검토를 추가한다.</p><p>Malaiya와 denton의 논문에서는 식 (1)에 의한 결함함수의 파라미터 \( \mathrm{a}, \mathrm{b}, \mathrm{c}, \mathrm{d} \)를 추정하는데 있어서 초기에 \( \mathrm{c}=0 \)를 가정하는 경우 코드수(라인수)와 모듈에 포함된 결함수로부터 구성된 \( \mathrm{n} \)개 데이터 즉,</p><p>\( \left(s_{1}, d_{1}\right),\left(s_{2}, d_{2}\right) \ldots\left(s_{n}, d_{n}\right) \) 의 최소자승법에 의한 추정치 \( \hat{a}, \hat{b} \)를 구한다. 한편 \( \hat{a}, \hat{b} \)를 고정시 동일한 데이터에 대한 \( c \)를 추정할 수 있다. 이러한 파라미터 추정법은 문헌 [7]에 명기된 파라미터 \( \mathrm{a}, \mathrm{b}, \mathrm{c}\)를 동시에 최소자숭법으로 추정할 필요가 있다.</p><p>문헌 [7]의 추정결과를 MD, 3개의 파라미터를 동시에 추정한 MD모델을 improved MD, Laplace 다항식, Newton 차분상보간 공식, 식 (17)에 의해 대체된 결함 함수를 사용한 모델, 다양한 Lagrange, Newton, Alter-native로 표기할 수 있다. 또 모듈크기 분포식인 식 (2)의 지수함수분포를 가정하는 경우, 수정지수분포를 가정하는 경우, 수정기하분포(mgd: modified geometric distribution)를 가정하는 경우 등으로 각각 D1, D2, D3, 로 표기한다.</p><p>본 논문에서는 III, IV장에 표시한 MD 모델에 대해 모듈크기 분포와 결함함수의 2가지 관점으로부터 개선을 행한다. 원래 모듈분포와 결함함수에 대해 제안된 방법에 대한 유효성을 검토할 필요가 있으며, 데이터 set의 성질을 고려 시 종합적인 추정에 관한 성능평가에 대해 전체적인 결함밀도에 대한 추정치의 정확성에 목적을 두고 있다.</p><h2>1. 적용된 실측 데이터(I)</h2><p>문헌 [8]에 의거하여 보고된 소프트웨어 결함데이터(I)을 표 1에 표시하였다. 이 데이터는 음성 및 패킷데이터 전송을 위한 멀티미디어 시스템으로서 소프트웨어 개발그룹에 의해 개발된 대형 스위칭 시스템으로부터 얻어진 데이터이다. 시스템의 규모는 약 130만 라인, 138개의 모듈(기능 블록으로 호칭)로 구성되어 있다. 표 2는 본 연구에서 제안된 모델에 의해 추정된 소프트웨어 결함밀도이다.</p><p>표 1 에 의하면 시스템 전체의 모듈 당 평균 결함밀도는 33.27 이며, 경험데이터(empirical data)와 비교해 볼 때 소프트웨어 결함밀도는 모듈 크기분포 모델에서 수정기하분포, 수정지수분포, MD 모델 순으로 양호한 것으로 분석되었다. 다시 말해서 결함함수 \( \mathrm{D}(\mathrm{S}) \)의 추정 결과를 살펴보면 MD와 지수분포 등이 관측 데이터에 대해 과대평가 또는 저평가된 상태이다.</p><p>모듈크기에 따른 각 모델별 소프트웨어 결함수의 관계는 표 2 와 같이 추정되었다.</p><table border><caption>표 1. 소프트웨어 결함 데이터(data set I)</caption><tbody><tr><td>모듈 크기(size)</td><td>No. of modules</td><td>Defect density</td></tr><tr><td>\(<1,000 \)</td><td>\( 1(0.70 \%) \)</td><td>3.0</td></tr><tr><td>3,000</td><td>\( 26(18.8 \%) \)</td><td>\( 149 / 26=5.73 \)</td></tr><tr><td>5,000</td><td>\( 32(23.2 \%) \)</td><td>\( 293 / 32=9.16 \)</td></tr><tr><td>10,000</td><td>\( 46(33.3 \%) \)</td><td>\( 579 / 46=12.59 \)</td></tr><tr><td>15,000</td><td>\( 14(10.2 \%) \)</td><td>\( 399 / 14=28.5 \)</td></tr><tr><td>\( >15,000 \)</td><td>\( 19(13.8 \%) \)</td><td>\( 772 / 19=40.63 \)</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 3. 모듈 크기별 소프트웨어 결함 데이터(Ⅱ/Ⅲ)</caption><tbody><tr><td rowspan=2>모듈 크기 (size)</td><td colspan=2>data set Ⅱ</td><td colspan=2>data set Ⅲ</td></tr><tr><td>No. of modules</td><td>Defect density</td><td>No. of modules</td><td>Defect density</td></tr><tr><td>\(<1,000 \)</td><td>\( 16(13.2 \%) \)</td><td>\( 88 / 16=5.50 \)</td><td>\( 1(2.5 \%) \)</td><td>\( 6.0(1.3 \%) \)</td></tr><tr><td>3,000</td><td>\( 31(25.6 \%) \)</td><td>\( 345 / 31=11.12 \)</td><td>\( 2(5.0 \%) \)</td><td>\( 7.5(3.4 \%) \)</td></tr><tr><td>5,000</td><td>\( 22(18.2 \%) \)</td><td>\( 555 / 22=25.23 \)</td><td>\( 5(12.5 \%) \)</td><td>\( 7.0(7.8 \%) \)</td></tr><tr><td>10,000</td><td>\( 25(20.7 \%) \)</td><td>\( 714 / 25=28.56 \)</td><td>\( 10(25 \%) \)</td><td>\( 11.3(25.3 \%) \)</td></tr><tr><td>15,000</td><td>\( 10(8.30 \%) \)</td><td>\( 404 / 10=40.4 \)</td><td>\( 4(10 \%) \)</td><td>\( 15.75(14.1 \%) \)</td></tr><tr><td>\( >15,000 \)</td><td>\( 17(14.0 \%) \)</td><td>\( 911 / 17=53.6 \)</td><td>\( 18(45 \%) \)</td><td>\( 11.94(48.1 \%) \)</td></tr></tbody></table>
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"표1의 Defect density값 중에 가장 큰 값의 행의 모듈 크기는 몇이야?",
"table 1에서 \\( 32(23.2 \\%) \\)이 포함된 열의 이름은 뭐야?",
"표1에서 No. of modules 열에서 가장 큰 값은 몇이야?",
"표3의 \\(<1,000 \\) 행에서 defect density가 적은 data set 이름은 뭐야?",
"table1의 결함수가 5.73인 모듈의 크기는 몇이야?",
"표1에서 15,000와 10,000의 열에 해당하는 이름은 뭐야?",
"표1에서 \\(<1,000 \\)행의 3.0값에 해당하는 열의 이름은 뭐야?",
"표1에서 5,000\t크기 모듈의 결함수보다 3.43 큰 모듈의 개수는 몇이야?",
"표1에서 모듈 크기가 \\(<1,000 \\)인 모듈은 몇 개야?",
"표1에서 Defect density 가 가장 적은 모듈의 size는 몇이야?",
"표3에서 모듈 크기를 더하면 25,000이 되는 행 중에서 data set Ⅱ의 Defect density\t값이 큰 값은 몇이야?",
"표1에서 모듈크기가 4,000에서 6,000 사이인 모듈의 결함수는 몇이야?",
"표1에서 모듈 크기가 가장 큰 행에서 No. of modules값은 뭐야?",
"표3에서 10,000 크기에서 data set Ⅲ의 No. of modules 값은 뭐야?",
"표3의 data set Ⅲ의 결함수가 두 번째로 큰 값은 모듈 크기가 몇이야?",
"표3에서 data set Ⅱ\t의 결함수가 가장 높은 값은 몇이야?",
"표3의 \\( 11.94(48.1 \\%) \\)이 있는 행의 이름은 뭐야?",
"표3에서 data set Ⅱ\t과 data set Ⅲ의 모듈 수를 더한 값이 33이 되는 행의 이름은 뭐야?",
"표3의 \\( 4(10 \\%) \\)이 나타나게 하는 행의 이름이 뭐야?",
"표3에서 결함 수가 40이상인 값이 있는 data set는 뭐야?",
"표3에서 결함수가 10이상 12이하인 값이 2개나 있는 data set는 무엇이지?"
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인공물ED
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딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출 및 식별 방법
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<h1>III. 딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠의 특정점 인식률 향상 방법</h1> <p>실감형 콘텐츠는 UHD 이상의 화질을 지원하는 초고화질의 특징을 가지고 있어 특징점 데이터의 증가로 인해 특징점 추출 및 인식속도가 느려질 수 있는 문제를 해결하기 위한 방법은 Fig. 4 와 같다.</p> <p>본 논문에서 제안하는 딥러닝을 이용한 실감형 콘텐츠의 특징점 추출 및 인식속도 개선 방법으로 크게 전처리 과정, 특징점 추출 과정, 매칭 과정으로 3 개의 영역으로 나눈다. 전처리 과정에서는 먼저 실감형 콘텐츠가 입력되면 콘텐츠의 프레임을 추출한다. 추출방법은 GOP (Group of Picture) I-frame을 이용하여 추출한다. 추출된 프레임에서 입력된 실감형 콘텐츠의 프로젝션 타입을 확인한다. 본 논문에서 필요한 프로젝션 타입은 ERP 임으로 다른 타입의 프로젝션이 사용된 콘텐츠는 ERP 로 바꾼다.</p> <p>추출한 프레임이 ERP 로 변환되었거나 확인이 되었으면 프레임의 크기를 줄이고 각 실감형 콘 리사이즈를 실시한다. 실감형 콘텐츠는 작게는 HD 급 (1280×640) 영상에서 크게는 8K UHD 급 \( (7680 \times 4320) \) 을 지원하기 때문에 동일한 해상도로 리사이즈를 해야한다. 영상의 화질이 크면 클수록 데이터셋의 크기도 커지기 때문에 최대한 줄이기 위해서는 작은 크기로 리사이즈를 해야 한다. 리사이즈 크기는 HD 급 \( (1280 \times 640) \) 으로 한다.</p> <table border><caption>표 1 . 프레임(이미지) 리사이즈</caption> <tbody><tr><td>Quality</td><td>Vaue</td></tr><tr><td>HD</td><td>1280x640</td></tr><tr><td>FHD</td><td>1920 x 960</td></tr><tr><td>QHD</td><td>2560x1280</td></tr><tr><td>4K UHD</td><td>3840x1920</td></tr><tr><td>8K UHD</td><td>7680x4320</td></tr><tr><td>Resize</td><td>1280x640</td></tr></tbody></table> <p>다음으로 객체 추출을 위한 영역을 지정한다. 전방향을 표시하는 ERP에서 왜곡 영역이 가장 심한 위, 아랫부분을 제외한 나머지 부분에서 객체를 추출한다. 객체 식별 영역 선정 방법은 구 형상 (Sphere) 인 프레임을 평명 형상으로 펼치고 상하 45 도 기준으로 4 분할하고 좌우 90 도를 기준으로 4 분할하여 분할된 각각의 영역에 대해 왜곡 보정을 수행한 후, 평면 형상의 되도록 분할된 영역을 순서대로 병합하여 상하기준 45 도 내지 \( -45 \) 도에 해당하는 중앙 영역을 객체 식별 영역으로 선정한다.</p>
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"리사이즈한 프레임중 4K UHD의 크기는 얼마야?",
"프레임 8K UHD의 크기는 얼마의 사이즈야?",
"리사이즈한 프레임크기는 얼마의 사이즈야?",
"실감형 콘텐츠를 딥러닝을 이용하여 특징점추출 및 인식속도 개선방법으로 어떻게 영역을 나눠 진행했어?",
"전처리 과정에서 프레임 추출은 어떻게 진행했어?",
"콘텐츠의 프레임의 추출방법은 어떻게 진행했어?",
"실감형 콘텐츠의 프로젝션 타입을 확인한 추출된 프레임타입을 어떻게 바꿨어?",
"실감형 콘텐츠의 추출한 프레임의 특정점 인식률 향상을 위해 어떻게 진행했어?",
"프레임중 HD의 크기는 얼마야?",
"리사이즈한 프레임중 FHD의 크기는 얼마야?",
"프레임중 QHD의 크기는 얼마야?"
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39c3de7b-9793-4fb5-baf0-f67bcbf0b8fe
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인공물ED
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딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출 및 식별 방법
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<p>영역이 선정되고 리사이즈 된 HD 급 프레임에서 특징점 추출을 위한 선택 영역에서 4 개 영역 픽셀은 Table 2 와 같다.</p> <table border><caption>표 2 . 영역 지정</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Quality</td><td colspan=2>AREA 1</td><td colspan=2>AREA 2</td><td colspan=2>AREA 3</td><td colspan=2>AREA 4</td></tr><tr><td>Row</td><td>Couum</td><td>Row</td><td>Columm</td><td>Row</td><td>Colum</td><td>Row</td><td>Colum</td></tr><tr><td>Rato</td><td>0- 90</td><td>30- 70</td><td>91- 180</td><td>30- 70</td><td>181- 270</td><td>30- 70</td><td>271- 360</td><td>30- 70</td></tr><tr><td rowspan=2>HD</td><td colspan=8>1280x640</td></tr><tr><td>0- 30</td><td>193- 448</td><td>321- 640</td><td>193- 448</td><td>641- 960</td><td>193- 668</td><td>9612- 1280</td><td>193 - 448</td></tr></tbody></table> <p>특징점 추출 과정에서는 먼저 딥 러닝을 이용하여 객체를 추출한다. 객체를 추출하기 위하여 ImageNet에서 제공하는 이미지를 데이터셋으로 1,000 개의 카테고리로 객체를 학습하였다. 객체 추출 과정은 Fig. 6 과 같다.</p> <p>추출 과정에서 바운딩박스가 생성되며 객체가 추출되게 된다. 각 프레임에서 여러 객체가 추출될 수 있다. 추출한 객체에서 ID, 해당 프레임 내에서 해당 객체가 차지하는 면적 비율 정보 및 해당 객체에서 추출된 인접한 특징점간 벡터 정보가 포함된 원본 데이터셋을 복수 개의 프레임별로 각각 생성하는 데이터셋이 생성한다.</p> <p>생성된 바운딩박스의 각 모서리를 특징점으로 하여 각 객체 마다 복수의 특징점을 추출한다(a). 그리고 K-means 알고리즘을 이용하여 추출된 특징점들을 군집화하고 주성분 분석 알고리즘을 이용하여 군집화된 특징점들의 차원을 감소하여 인접한 벡터 정보를 추출한다.(b). 특징점 간의 관계에 대한 벡터의 내적을 구하는 방법은 식(1)과 같다.</p> <p>\( \overrightarrow{O A} \cdot \overrightarrow{O B}=\vec{a} \cdot \vec{b}=\left.\overrightarrow{|a|} * \vec{b}\right|^{*} \cos \theta(0 \leq \theta \leq \pi) \)<caption>(1)</caption></p> <p>식별된 각 객체의 입력된 영상에서 프레임 간 변화율이 설정 비율 이상인 프레임을 설정값에 따라서 추출하되, 2D 뷰포트 형태의 프레임으로 추출한다.</p>
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"본 실험에서 사용한 HD 해상도는 얼마야?",
"HD 해상도는 본 실험에서 얼마였어",
"HD AREA 4에서 Column의 영역 범위는 얼마야?",
"표의 4개 영역 HD에서 Column 범위의 크기가 가장 큰 영역은 뭐야?",
"표의 4개 영역 HD에서 Column 범위의 최소값은 얼마야?",
"HD AREA 2에서 Row의 영역 범위는 얼마야?",
"표의 4개 영역 HD에서 Column 범위의 크기가 AREA 1, AREA 4와 같은 영역은 뭐야?"
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e1529564-9557-45e8-b7ee-d33b45358bc6
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인공물ED
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딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출 및 식별 방법
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<h1>IV. 실험 및 결과</h1> <p>본 논문에서 제안한 딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠의 특징점 추출 및 식별을 위하여 다음과 같은 PC 를 구비하여 실험하였다.</p> <table border><caption>Table 3. PC Specification.</caption> <tbody><tr><td></td><td>Specification</td></tr><tr><td>CPU</td><td>Inte(R) Core(TM) i7-6700 3.40GHz</td></tr><tr><td>RAM</td><td>8 GB</td></tr><tr><td>HDD</td><td>512 GB</td></tr><tr><td>NC</td><td>Ethernet \( 100 \mathrm{Mbps} * 1 \) Port</td></tr><tr><td>OS</td><td>Windows 10 Pro 64bit</td></tr></tbody></table> <p>또한, 실험에 사용할 실감형 콘텐츠는 유튜브의 실감형 콘텐츠를 사용하였으며, 총 200개의 콘텐츠로 콘텐츠의 길이는 짧게는 약 1 분에서 길게는 약 5분의 콘텐츠로 구성되어 있다.</p> <p>200개의 실감형 큰텐츠를 이용하여 특징점 추출과 식별을 확인하기 위하여 각 곤텐츠 당 특징점 추출하고 추출된 특징점으로 같은 콘텐츠로 식별되는지 실험을 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 (A), 기존에 제안되었던 방법을 (B) 로 표시하였다. (B) 에서 제안된 특징점 추출방법은 ORB 알고리즘을 이용하여 특징점 추출과 특징점 식별 및 인식속도를 측정하였다.</p> <p>Test_001부터 Test_010의 각 실감형 콘텐츠의 10 회 실험 동안 추출된 특징점 평균 수와 평균 시간 데이터셋은 Table 4 와 같다.</p> <table border><caption>표 4. 데이터셋</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>(A)</td><td colspan=2>(B)</td></tr><tr><td>Content Name</td><td>Feature Point</td><td>Extraction Time(ms)</td><td>Feature Point</td><td>Extraction Time(ms)</td></tr><tr><td>Test_001</td><td>318</td><td>216.8</td><td>3,753</td><td>192.0</td></tr><tr><td>Test_002</td><td>217</td><td>155.6</td><td>1,353</td><td>142.6</td></tr><tr><td>Test.003</td><td>282</td><td>191.1</td><td>8.648</td><td>202.1</td></tr><tr><td>Test.004</td><td>255</td><td>177.4</td><td>4,682</td><td>151.6</td></tr><tr><td>Test_005</td><td>219</td><td>158.4</td><td>1,368</td><td>172.4</td></tr><tr><td>Test.006</td><td>286</td><td>194.4</td><td>8,648</td><td>192.1</td></tr><tr><td>Test_007</td><td>114</td><td>97.3</td><td>5,212</td><td>101.5</td></tr><tr><td>Test_008</td><td>80</td><td>76.3</td><td>4,987</td><td>100.7</td></tr><tr><td>Test_009</td><td>263</td><td>185.5</td><td>5,789</td><td>147.5</td></tr><tr><td>Test.010</td><td>136</td><td>106.9</td><td>9,878</td><td>114.4</td></tr><tr><td colspan=2>Average Extraction of 200 Time</td><td>155.97</td><td></td><td>151.12</td></tr></tbody></table> <p>또한, 각 특징점에 대한 객체들의 X, Y 의 값이 벡터의 내적 값으로 저장되었다. 이렇게 추출된 데이터셋을 바탕으로 동일한 콘텐츠로 식별되는지 총 10 회(1회, 200 개 \( \mathrm{X} 1 \) 번)를 반복하여 실험하였으며, 식별률은 식(2)로 하여 계산하였고, 결과 값은 Table 5 와 같다. 200개의 실감형 콘텐츠의 평균 식별률도 표시하였다.</p> <p>\( \frac{\sum \text { 인식결과 갯수 }}{\sum \text { 반복시험 횟수 }} * 100 \)<caption>(2)</caption></p> <p>Test_001에서 Test_200, 총 200개의 실감형 콘텐츠의 특징점 추출 및 식별 실험 결과 특징점 추출 과정에서 특징점 추출 속도는 두 과정이 비슷하였으나, 특징점 추출 개수가 (A)가 더 적어 \( 100 \% \) 의 식별률을 확인할 수 있었으며, 특징점 추출 개수가 많은 (B) 는 식별률이 (A) 보다 다소 떨어진 것을 확인할 수 있어 본문에서 제안하는 방법이 좀 더 특징점 추출에서 유리하다는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"표 4에서 Test_007일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마일까?",
"표 4에서 Test_008일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이니?",
"데이터셋 표에서 Test.010 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표 4에서 Test_008일 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이니?",
"Table 3에서 피씨의 램 사양은 어떻게 돼?",
"PC 사양표에서 Inte(R) Core(TM) i7-6700 3.40GHz 는 피씨 중 어느곳의 사양이지?",
"Table 3의 피씨 사양표에서 8 GB는 피씨 중 어디의 사양이니?",
"Table 3의 피씨 사양 표에서 Ethernet \\( 100 \\mathrm{Mbps} * 1 \\) Port 의 사양은 피씨 부분 중 어디의 사양이니?",
"PC 사양표에서 Windows 10 Pro 64bit 의 사양은 피씨 내부 중 어디의 사양일까?",
"실험에서 사용하고자 하는 실감형 콘텐츠는 어떻게 구성되어 있지?",
"표 4에서 Test_001회 때 제안하는 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표 4에서 Test_001일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마지?",
"표 4에서 Test_001일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이지?",
"데이터셋 표에서 Test_002회 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 얼마야?",
"표 4에서 Test_002회 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 얼마일까?",
"표 4에서 Test.003일 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표에서 Test.003회일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간이 몇일까?",
"데이터셋 표 4에서 Test.003회 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이니?",
"데이터셋 표에서 Test.004일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇일까?",
"데이터셋 표에서 Test_005일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이니?",
"데이터셋 표 4에서 Test_005 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표 4에서 Test.006일 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇일까?",
"표 4에서 Test.006일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이지?",
"표 4에서 Test_007일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이야?",
"데이터셋 표 4에서 Test_008일 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇일까?",
"데이터셋 표에서 Test_009일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표 4에서 Test.010 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이니?",
"데이터셋 표 4에서 Test.010 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이야?",
"데이터셋 표에서 Test_002일 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마지?",
"본문에서 제안하는 방법과 기존에 제안되었던 방법 중, 실험 결과 특징점 추출에서 더 유리한 방법은 뭘까?",
"표 4에서 Test.006 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이지?",
"표 4에서 Test_005 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"데이터셋 표에서 Test_009일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"표 4에서 Test.004일 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇일까?",
"표 4에서 Test.004일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇일까?",
"실험에는 실감형 콘텐츠를 이용해서 어떤 방식의 실험을 실행했지?",
"피씨 사양표에서 피씨의 씨피유의 사양은 어떻게 되니?",
"표 4에서 Test_009일 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마니?",
"피씨 사양표에서 하드의 사양은 어떻게 될까?",
"PC 사양표에서 NC의 사양은 어떻게 되지?",
"Table 3의 피씨 사양표에서 OS의 사양은 어떻게 되니?",
"논문에서 ORB 알고리즘을 사용하여 인식속도 측정 및 특징점 추출. 식별을 한 기존에 제안되었던 방법인 (B)는 뭐야?",
"데이터셋 표 4에서 Test_002회 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마니?",
"표 4에서 Test.003일 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마야?",
"데이터셋 표에서 Test_001회 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마일까?",
"데이터셋 표 4에서 Test.004 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 얼마지?",
"표 4에서 Test_005 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이니?",
"데이터셋 표에서 Test.006일 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이니?",
"데이터셋 표에서 Test_007일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이니?",
"표 4에서 Test_008일 때 제안된 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"표 4에서 Test_009일 때 방법 (A)에서 추출된 특징점 평균 시간은 몇이지?",
"표 4에서 Test.010 때 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇일까?",
"200개의 실감형 콘텐츠의 평균 식별률이 표시된 표 5와 같은 결과 값은 어떤 절차로 얻어질 수 있었니?",
"데이터셋 표에서 Test_007일 때 기존에 제안된 방법 (B)에서 추출된 특징점 평균 수는 몇이야?",
"PC 사양표에서 512 GB의 사양은 피씨 중 어디의 사양이야?"
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인공물ED
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마이크로그리드의 안정적 운영을 위한 풍력 및 태양광 발전원 최적 구성 비율 산정 방안 연구
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<h1>3. 사례 연구</h1><h2>3.1 에너지 부하곡선</h2><p>전력은 공급과 수요가 동시에 이루어져야 한다. 전력의 생산량을 신재생에너지원들로 구성한다면, 입출력 제어가 자유롭지 못한 신재생에너지원의 특성상 부하곡선과 공급곡선을 추정하여 계통을 운영하여야 한다. 부하곡선은 그 목적에 따라 여러 가지의 형태로 나타낼 수 있는데, 본 논문에서는 2004 년부터 2006 년에 걸쳐 에너지관리공단에서 조사한< 수용가 부하곡선을 이용한 전력사용 행태분석>을 인용하였다. 주중을 기준으로 연간평균을 내어 기본 단위시간(1시간)에 대한 24시간에 걸친 주택용, 일반용, 산업용 부하곡선을 나타내었다.</p><p>그림 6과 같이 용도에 따라 주택용, 일반용, 산업용으로 구분되어지고, 각각의 용도별로 부하곡선 특징이 다르게 나타난다. 본 논문에서는 소규모계통을 대상으로 한다는 가정하에 주택용 부하곡선을 기준으로 모델링 하였다. 일반용 부하곡선은 아침 출근시간을 시작으로 부하량이 급격하게 증가하며, 근무시간에는 변동이 거의 없으며 퇴근시간을 기준으로 부하량이 다시 급격히 감소하는 특성을 갖는 반면, 주택용 부하곡선은 아침 출근시간에 부하량이 증가하며, 저녁시간에 가장 많은 부하량을 보이는 특성을 갖는다.</p><h2>3.2 에너지원 이용률</h2><p>각 에너지원별 시간대별 평균 에너지 출력 곡선을 기준으로 각각의 에너지원별로 최대 용량 대비 정격 용량 비율을 알 수 있다. 이를 이용률이라 하고 이는 각 시간대별시 발전기들의 실제 이용 용량을 알 수 있다. 본 논문에서는 24시간동안 각각의 시간대별 안에서 이용률의 평균값을 사용하였다. 또한 각 전원별로 미치는 기후데이터 분석에 신뢰도를 높이기 위하여 표준편차를 이용하였다.</p><p>풍력발전기의 경우 지역마다 그 이용률이 다른데, 본 논문에서는 울릉도 지역을 기준으로 산정하였다. 최대 이용률은 풍속이 가장 높은 오전 1시부터 4 시까지로 약 \( 24.9 \% \)의 이용률을 보인다. 울릉도의 풍속 변화는 타 지역에 비해 미세하여 이용률에서도 많은 차이를 보이지 않았다.</p><p>태양광발전기의 경우 태양이 떠 있는 낮시간 동안만 발전하므로 오전 8시부터 오후 6까지 이용률이 나타난다. 오후 \( 12^{\sim} 1 \)시에 최대 이용률이 나타나며 풍력 발전기와 달리 우리나라 지역마다의 차이는 거의 없다. 다음 그림 8은 울릉도의 각 시간대별 풍력과 태양광 발전기의 설비 이용률을 \(\%\)로 나타낸 그림이다.</p><h2>3.3 소규모 계통에서의 용량 산정 결과</h2><p>계통에서의 전원별 용량 산정을 위해서 하루단위로 운영될 때 24시간을 4시간 단위로(시간대별 \( 1 \sim 6 \)으로 구분) 나누어 사용하였다. 주어진 제약조건에서 배터리 용량은 시간대별로 구분하였다. 배터리의 용량은 다른 발전기와는 달리 시간에 따라 충•방전되는 양으로 따져야 하므로 각 시간대별로 필요 용량을 계산한 후 그 용량을 산정하도록 하였다. 표 2에서 투자비용곡선이 풍력 발전기에 비해 태양광 발전기가 10배정도 비쌈에도 불구하고, 태양광 발전기는 풍력발전기 설비용량에 약 \( 50 \% \)를 차지한다. 이는 시간대별 이용률에 따라 시간대 3과 4에서 태양광 발전기로부터 많은 전력이 생산되고 있기 때문이다. 시간대별로 각각의 발전기로부터 생산•소모되는 전력량 계산 결과 다음과 같다.</p><table border><caption>표 2 주택용 시간대별 발전량</caption><tbody><tr><td></td><td>풍력</td><td>태양광</td><td>배터리</td><td>합계</td><td>부하</td></tr><tr><td>시간대1 (1~4시)</td><td>0.76991</td><td>0</td><td>0</td><td>0.76991</td><td>0.77</td></tr><tr><td>시간대2 (5~8시)</td><td>0.73899</td><td>0.06481</td><td>0.296</td><td>1.09980</td><td>1.11</td></tr><tr><td>시간대3 (9~12시)</td><td>0.72353</td><td>1.0455</td><td>-0.669</td><td>1.10003</td><td>1.1</td></tr><tr><td>시간대4 (13~16시)</td><td>0.72971</td><td>1.1554</td><td>-1.016</td><td>0.86911</td><td>8.7</td></tr><tr><td>시간대5 (17~20시)</td><td>0.7359</td><td>0.16063</td><td>0.603</td><td>1.49953</td><td>1.5</td></tr><tr><td>시간대6 (21~24시)</td><td>0.7544</td><td>0</td><td>0.785</td><td>1.5394</td><td>1.54</td></tr></tbody></table><p>그림 9는 시간대별 공급곡선과 부하곡선을 나타낸다. 시간대별로 신재생에너지원의 입력값과 이용률에 따라 공급곡선이 확보되는데, 이때의 공급량과 부하량의 차이에 의하여 배터리의 용량이 결정된다. 시간대별로 필요한 배터리 용량에서 가장 큰 용량을 산정하였을 경우, 이 계통의 단독운전이 가능하게 된다.</p>
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"본 논문에서는 2004 년에서 2006 년에 걸쳐 수용가 부하곡선을 이용해 전력사용 행태분석을 인용한 부하곡선을 어떻게 기본 1시간에 대한 24시간에 걸친 부하곡선을 나타내었어?",
"부하곡선 주에서 일반용 부하곡선은 어떻게 변화하는 특성을 가졌니?",
"부하곡선 중 주택용 부하곡선은 어떻게 변화하는 특성을 가졌어?",
"다른 발전기와는 달리 배터리의 용량은 어떻게 산정하도록 했지?",
"각 시간대별 발전기들의 실제 이용률은 어떻게 알 수 있니?",
"신뢰도를 높이기 위해 각 전원별로 미치는 기후데이터 분석에는 어떤 방법을 이용했지?",
"표 2에서 시간대2의 태양광 발전량은 얼마지?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대2의 풍력 발전량은 뭘까?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대2의 배터리 발전량은 뭘까?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대3의 태양광 발전량은 뭐야?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대3의 풍력 발전량은 뭐니?",
"표 2에서 시간대4의 태양광 발전량은 뭐니?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대5의 배터리 발전량은 뭘까?",
"표 2에서 시간대5의 풍력 발전량은 뭐니?",
"시간대별로 신재생에너지원의 공급곡선이 확보되는데 이때 배터리의 용량은 어떤 방법으로 결정되니?",
"표 2에서 시간대1의 풍력 발전량은 뭐야?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대4의 배터리 발전량은 뭘까?",
"주택용 시간대별 발전량표에서 시간대6의 배터리 발전량은 뭐야?",
"표 2에서 시간대3의 배터리 발전량은 뭘까?",
"신재생에너지원들로 전력 생산량을 구성한다면, 신재생에너지원의 특성상 계통을 어떻게 운영해야 하니?"
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인공물ED
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위성통신용 MSM을 위한 흡수형 SPST MMIC 스위치의 설계 및 제작
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<h1>Ⅲ. MMIC 스위치 측정 및 고찰</h1> <p>이와 같이 설계된 흡수형 SPST MMIC 스위치는 InGaAs/GaAs \( 0.15 \mathrm{~um} \) p-HEMT 공정을 이용하여 제작되었다. 제작된 초소형의 MMIC 스위치는 설계 주파수 대역인 \( 3.2 \sim 3.6 \mathrm{~GHz} \)를 포함한 \( 1 \sim 10 \mathrm{~GHz} \) 대역에서 on-wafer 측정을 통해 성능이 확인되었다. 그림 5(a)와 (b)는 스위치가 on과 off 상태일 때 삽입 손실과 입출력 반사계수 특성을 각각 나타내고 있다. 그림 5(a)는 게이트 전압 \( V_{g}=0 \mathrm{~V} \)를 인가한 스위치 on 상태에서의 측정 결과로서 응용 주파수 대역에서 \( 2 \mathrm{~dB} \) 이하의 삽입 손실과 \( -25 \mathrm{~dB} \) 이하의 입출력 반사계수를 각각 얻었다. 그리고 그림 5(b)는 게이트 전압 \( V_{g}=-2 \mathrm{~V} \)를 인가한 스위치 off 상태에서의 측정 결과로서 \( 58.8 \mathrm{~dB} \) 이상의 삽입 손실과 \( -23 \mathrm{~dB} \) 이하의 입출력 반사계수를 각각 얻었다. MMIC HEMT 스위치의 on-off 격리도 측정 결과는 \( 56.8 \mathrm{~dB} \)로 우수한 특성을 나타냈으며, 이와 같은 측정 결과는 설계 결과와 잘 일치하는 것이다. 표 1은 제작된 MMIC 스위치의 전기적 특성을 나타내고 있으며 설계목표를 모두 만족한다. 그림 6은 제작된 MMIC HEMT 스위치 칩의 사진으로 \( 1.6 \mathrm{~mm} \times 1.3 \mathrm{~mm} \)의 크기를 갖는다.</p> <table border><caption>표 1. MMIC HEMT 스위치의 특성</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Requirement</td><td>Measurement</td></tr><tr><td>Frequency\( [\mathrm{GHz}] \)</td><td>\( 3.2 \sim 3.6 \)</td><td>\( 3.2 \sim 3.6 \)</td></tr><tr><td>Insertion Loss\( [\mathrm{dB}] \)</td><td>\(<2.5 \)</td><td>\(<2.0 \)</td></tr><tr><td>Isolation\( [\mathrm{dB}] \)</td><td>\( >55 \)</td><td>\( >56.8 \)</td></tr><tr><td>\( S_{11} @ \) on and off\( [\mathrm{dB}] \)</td><td>\(<-15 \)</td><td>\(<-25 \)</td></tr><tr><td>\( S_{22} @ \) on and off\( [\mathrm{dB}] \)</td><td>\(<-15 \)</td><td>\(<-23 \)</td></tr><tr><td>Chip Size\( [\mathrm{um} \times \mathrm{um}] \)</td><td>\( 1,620 \times 1,300 \)</td><td>\( 1,620 \times 1,300 \)</td></tr></tbody></table>
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"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 Isolation[\\mathrm{dB}][dB]는 얼마야?",
"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 Frequency[\\mathrm{GHz}][GHz]는 얼마야?",
"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 Insertion Loss[\\mathrm{dB}][dB]는 얼마야?",
"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 S11@ on and off[\\mathrm{dB}][dB]는 얼마야?",
"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 S22@ on and off[\\mathrm{dB}][dB]는 얼마야?",
"MMIC HEMT 스위치의 측정경과로 Chip Size[um×um]는 얼마야?"
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인공물ED
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디지털 방사선촬영 환경에서 선량의 최적화 및 영상품질에 대한 연구
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<h1>III. 실 험</h1><h1>1. 실험장비</h1><table border><caption>title</caption><tbody><tr><td colspan="3"></td></tr><tr><td>제조사</td><td>GE</td><td>SIEMENS</td></tr><tr><td>모델명</td><td>Revolution XRD</td><td>Aristos MX</td></tr><tr><td>converter</td><td>CsI,</td><td>CsI</td></tr><tr><td>image area</td><td>41cm×41cm</td><td>43cm×43cm</td></tr><tr><td>pixel pitch</td><td>200㎛</td><td>143㎛,</td></tr><tr><td>pixel matrix</td><td>2022×2022</td><td>3001×3001</td></tr></tbody></table><p>표 1은 본 연구에 사용된 X-선 발생장치의 제원이다.</p><p>가. Step Wedge (\(\mathrm{Al}\))</p><p>알루미늄소재의 21단 step wedge</p><p>나. 선량계</p><p>ERO-MAX8000 관전압, 관전류, 선량 측정기</p><p>다. Head phantom</p><p>불투명한 재질의 외관과 Skull bone이 포함된phantom</p><h2>2. 실험방법</h2><p>가. 관전압 증가에 따른 대조도 변화 구현 실험</p><p>(1) Tube-Detector 거리: 100\(\mathrm{cm}\)</p><p>(2) AEC Mode 적용</p><p>(3) 촬영 조건 : 70, 80, 90, 100\(\mathrm{kVp}\)</p><p>(4) step wedge를 detector의 장축방향으로 위치시킨후 10\(\mathrm{kVp}\)씩 조건변화를 시켜 촬영하고 영상을 image J를 이용하여 step wedge 중앙을 text file로 변환시켜 microsoft excel에서 그래프를 그려냈다.</p><p>나. 관전류 증가에 따른 MTF변화 측정 실험</p><p>(1) Tube-detector 거리: 156\(\mathrm{cm}\)</p><p>(2) 촬영조건 : IEC61267에서 제정된 4종류의 선질중 RQA5를 이용하였다</p><p>(3) 부가필터 : 21\(\mathrm{mm}\) \(\mathrm{Al}\) filter를 collimator 앞에 위치시킨다.</p><p>(4) tungsten wedge를 detector 중앙에 위치시키고 수직방향에 2∼3\( { }^{\circ} \) 기울여 놓고, RAQ5 선질 조건에서 \(\mathrm{mA}\)만 50, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 800으로 변화시켜 촬영했다.</p><p>촬영된 DICOM(Digital Image and Communicationsin Medicine) image를 Matlab S/W를 이용하여 MTF를측정하였다.</p><p>다. 관전압 증가에 따른 영상 비교</p><p>(1) Tube-detector 거리 : 100\(\mathrm{cm}\)</p><p>(2) AEC Mode 적용</p><p>(3) 촬영조건 : 70∼100\(\mathrm{kVp}\) 10\(\mathrm{kV}\)씩 증가시켜 촬영하였다.</p><p>(4) head phantom을 detector 중앙에 위치시키고, 조건의 변화를 주어 촬영된 영상을 image J를 이용하여PSNR을 측정 하였다.</p><p>라. 선량 측정</p><p>(1) Tube∼선량계 거리: 78\(\mathrm{cm}\)(detector∼head phantom 상단까지 거리: 12\(\mathrm{cm}\))</p><p>(2) 촬영조건: Manual (AEC적용 했던 촬영조건 사용) head phantom image를 얻을 때 사용했던 조건을 Manual로 선량계에 exposure하여 조사선량 수치를 기록했다.</p>
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"표 1에서 GE의 Revolution XRD은 컨버터로 어떤 것을 사용하지?",
"표 1 중 SIEMENS사 Aristos MX의 image area는 얼마야?",
"표 1. 중 pixel pitch의 값이 200㎛로 나타나는 모델은 무엇이지?",
"표 1.에서 3001×3001라는 pixel matrix 값을 가지는 모델은 무엇이지?",
"표 1. 중 Revolution XRD라는 모델의 제조사는 어디야?",
"나. 관전류 증가에 따른 MTF변화 측정 실험에서 MTF를 측정하는 과정은 어떻게 돼?",
"다. 관전압 증가에 따른 영상 비교에서는 어떤 과정을 통해 PSNR을 측정했지?",
"가. 관전압 증가에 따른 대조도 변화 구현 실험 중 (4)번의 과정은 어떻게 진행돼?",
"라. 선량 측정은 어떤 방법을 취하여 진행했지?"
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인공물ED
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디지털 방사선촬영 환경에서 선량의 최적화 및 영상품질에 대한 연구
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<h1>IV. 결 과</h1> <h2>1. 관전압 증가에 따른 대조도 변화 구현 결과</h2> <p>표 2는 관전압별 step wedge의 최소값과 최대값의차이를 나타낸 표이며, 최소값과 최대값의 차이가 클수록 step wedge의 영상 대조도가 크다고 할 수 있다. 같은 관전압을 비교 하였을 때 보정 후 대조도 차이가 더 커지므로 관전압이 주는 영향이 보정에 의해 보완 되는것을 알 수 있다.</p> <p>보정 전의 Step Wedge는 관전압이 높을수록 픽셀의 최대값(max)-최소값(min) 차이가 70\(\mathrm{kVp}\) 기준으로 최대 39\(\%\) 감소하여 그래프의 기울기가 완만해지며 저 대조도의 양상을 보인다.(그림 2의 붉은 계열 그래프)보정 후 Step Wedge영상은 보정 전에 비해 픽셀의최대값(max)-최소값(min) 차이가 70\(\mathrm{kVp}\) 기준으로 최대 28\(\%\)로 감소, 그래프의 기울기가 증가하며, 고 대조도 양상을 보이며 각 Step 단계의 경계도 명확해진다.(그림 2의 파란계열 그래프)</p> <table border><caption>표 2. step wedge의 픽셀 최대, 최솟값</caption> <tbody><tr><td rowspan="2"></td><td colspan="3">보정 전</td><td colspan="3">보정 후</td></tr><tr><td>min</td><td>max</td><td>max-min</td><td>min</td><td>max</td><td>max-min</td></tr><tr><td>70kVp</td><td>2097</td><td>3954</td><td>1857</td><td>1611</td><td>3613</td><td>2002</td></tr><tr><td>80kVp</td><td>2208</td><td>3596</td><td>1388</td><td>1742</td><td>3446</td><td>1704</td></tr><tr><td>90kVp</td><td>2313</td><td>3535</td><td>1222</td><td>1851</td><td>3432</td><td>1571</td></tr><tr><td>100kVp</td><td>2350</td><td>3486</td><td>1136</td><td>1881</td><td>3324</td><td>1443</td></tr></tbody></table> <h2>2. 관전류 증가에 따른 MTF변화 측정 결과</h2> <p>표 3은 MTF 측정치를 기록한 표이다. 해상력을 나타내는 MTF 10\(\%\)의 수치는 관전류가 증가 할수록 저하된다. 50\(\mathrm{mA}\) 기준으로 최대 13\(\%\)까지 저하되지만, 2.5\(\mathrm{lP/mm}\) 이상의 수치를 보인다.</p> <p>선예도를 나타내는 MTF 50\(\%\)의 수치는 50\(\mathrm{mA}\)∼800\(\mathrm{mA}\)까지 큰 차이를 보이지 않는다. (그림 3)</p> <table border><caption>표 3. 관전류 변화에 따른 MTF 측정 결과표</caption> <tbody><tr><td></td><td>10%(lp/mm)</td><td>백분율(%)</td><td>50%(lp/mm)</td><td>백분율(%)</td></tr><tr><td>50mA</td><td>3.19</td><td></td><td>1.41</td><td></td></tr><tr><td>100mA</td><td>3.19</td><td>100%</td><td>1.41</td><td>100%</td></tr><tr><td>200mA</td><td>3.02</td><td>94.6%</td><td>1.41</td><td>100%</td></tr><tr><td>300mA</td><td>3.27</td><td>102.5%</td><td>1.40</td><td>99.29%</td></tr><tr><td>400mA</td><td>3.1</td><td>97.17%</td><td>1.40</td><td>99.29%</td></tr><tr><td>500mA</td><td>2.98</td><td>93.4%</td><td>1.39</td><td>98.58%</td></tr><tr><td>600mA</td><td>2.98</td><td>93.4%</td><td>1.40</td><td>99.29%</td></tr><tr><td>800mA</td><td>2.8</td><td>87.7%</td><td>1.39</td><td>98.58%</td></tr></tbody></table> <h2>3. 영상의 정량평가 및 조사선량 측정결과</h2> <p>가. PSNR 측정 결과</p> <p>그림 4는 관전류를 200\(\mathrm{mA}\)(소초점), 500\(\mathrm{mA}\)(대초점),관전압을 10\(\mathrm{kVp}\)씩 증가하여 촬영한 실제 영상이다. 전반적으로 관전압이 상승 할수록 PSNR 측정치가 감소되는 추세를 보이며, 70\(\mathrm{kVp}\) 200\(\mathrm{mA}\)(Small focus) 기준으로 비교하여 전 영역 30\(\mathrm{dB}\)을 넘는 결과를 얻었다.(표 4)(그림 5)</p> <p>나. 조사선량 측정치</p> <p>표 5는 Head Phantom의 촬영조건 그대로 Exposure하여 NERO 8000 선량계를 이용하여 측정한 결과 이다.</p> <p>70\(\mathrm{kVp}\)를 기준으로 하여 관전압이 증가할수록 조사선량측정치는 감소하는 추세를 보인다. 특정 관전압에서 급감소하는 추세는 보이지 않으며, 100\(\mathrm{kVp}\) 일때 최대 49.3\(\%\) 선량 감소를 보였다</p> <table border><caption>표 4. 관전압, 초점별 PSNR 측정값</caption> <tbody><tr><td colspan="5">post-processing image (Skull)</td></tr><tr><td>초점</td><td>관전압</td><td>PSNR</td><td>RMSE</td><td>MAE</td></tr><tr><td rowspan="4">200mA(소초점0.6mm)</td><td>70kVp</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>80kVp</td><td>40.4</td><td>155.4</td><td>73.5</td></tr><tr><td>90kVp</td><td>33.3</td><td>353.9</td><td>131.8</td></tr><tr><td>100kVp</td><td>32.2</td><td>399.5</td><td>167.3</td></tr><tr><td rowspan="4">500mA(대초점1.20mm)</td><td>70kVp</td><td>29.4</td><td>553.9</td><td>256.1</td></tr><tr><td>80kVp</td><td>30.0</td><td>512.6</td><td>181.8</td></tr><tr><td>90kVp</td><td>30.3</td><td>499.3</td><td>143.8</td></tr><tr><td>100kVp</td><td>30.3</td><td>498.4</td><td>114.2</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 5. 조사선량 측정치</caption> <tbody><tr><td colspan="5">조사선량 측정치 (mR)</td></tr><tr><td></td><td>SIEMENS</td><td>백분율</td><td>GE</td><td>백분율</td></tr><tr><td>70kVp 200mA</td><td>109.7</td><td>100%</td><td>105.8</td><td>100%</td></tr><tr><td>80kVp 200mA</td><td>82.7</td><td>75%</td><td>88.3</td><td>83%</td></tr><tr><td>90kVp 200mA</td><td>71.8</td><td>65%</td><td>66.5</td><td>62%</td></tr><tr><td>100kVp 200mA</td><td>63.1</td><td>57%</td><td>52.2</td><td>49%</td></tr></tbody></table>
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"표의 소초점에서 MAE 최대값의 관전압은 얼마야?",
"표의 관전압 90kVp의 보정 전 픽셀 최소값은 얼마야?",
"표의 관전압 100kVp의 보정 후 픽셀 최대값과 최소값 차이는 얼마야?",
"표에서 보정 전 최대값과 최소값의 차이가 가장 90kVp의 값 보다 적은 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 후 최대값과 최소값의 차이가 가장 적은 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 후 80kVp의 최대값과 최소갑 차이는 얼마야?",
"표에서 보정 전의 최소값과 보정 후 최소값의 차이가 가장 큰 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 전의 최소값과 보정 후 최소값의 차이가 최소인 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 전의 최대값과 보정 후 최대값의 차이가 가장 적은 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 후 최대값과 최소값의 차이가 70kVp의 값보다 크고 90kVp의 값보다 적은 값은 뭐야?",
"표에서 100kVp와 관전압 차이가 20kVp 나는 관전압의 보정 후 픽셀 최대값은 뭐야?",
"표에서 관전류 300mA일 때 MTF 10%의 수치는 얼마야?",
"MTF 10% 수치가 가장 많이 증가한 관전류는 얼마야?",
"MTF 10% 수치 백분율이 97.17%일 때 관전류는 얼마야?",
"관전류 50mA와 100mA의 MTF 10% 수치와 차이가 가장 적은 수치를 가진 관전류는 얼마야?",
"백분율이 가장 높은 MTF 50% 수치는 얼마야?",
"MTF 50% 수치가 1.40일때 백분율은 얼마야?",
"MTF 50% 수치가 관전류 500mA의 수치와 같은 관전류는 얼마야?",
"표에서 50mA 보다 큰 관전류 중에 MTF 10% 백분율과 MTF 50% 백분율이 같은 관전류는 얼마야?",
"MTF 10%의 백분율이 MTF 50% 백분율 보다 큰 관전류는 얼마야?",
"가장 적은 값의 MTF 50% 수치는 얼마야?",
"MTF 10% 수치와 MTF 50% 수치의 차이가 가장 큰 관전류는 얼마야?",
"MTF 10% 수치와 MTF 50% 수치의 차이가 최소인 관전류는 얼마야?",
"100mA의 MTF 10% 수치와 200mA의 MTF 50% 수치의 백분율은 얼마야?",
"표에서 소초점의 크기는 얼마인가?",
"표에서 초점 200ml 관전압 80kVp 에서 PSNR 값은 얼마야?",
"표에서 초점 200ml 관전압 90kVp 에서 RMSE 값은 얼마야?",
"표에서 대초점일 때, 관전압 70kVp 에서 MAE 값은 얼마야?",
"표에서 대초점일 때, 관전압 80kVp 에서 RMSE 값은 얼마야?",
"표에서 대초점일 때, 관전압 90kVp 에서 PSNR 값은 얼마야?",
"표에서 80kVp 이상 관전압 중에 소초점과 대초점의 PSNR 값 차이가 최소인 관전압은 뭐야?",
"표의 소초점에서 RMSE 최소값의 관전압은 얼마야?",
"GE의 조사선량이 최대치인 관전압은 얼마야?",
"관전압 70kVp에서 조사선량이 더 큰 것은 뭐야?",
"표에서 80kVp 이상 관전압 중에 소초점과 대초점의 PSNR 값 차이가 가장 큰 관전압은 뭐야?",
"표에서 조사선량 측정 실험에 사용한 관전류는 얼마야?",
"표에서 조사선량 백분율이 SIEMENS가 더 큰 관전압 중에 보다 큰 값의 조사선량 값을 가지는 관전압은 얼마야?",
"표에서 대초점일 때, 관전압 90kVp의 PSNR 값과 같은 값을 가진 관전압은 얼마야?",
"표의 대초점에서 RMSE 값이 가장 적은 관전압은 얼마야?",
"표에서 GE가 더 큰 조사선량 백분율을 가지는 관전압은 뭐야?",
"SIEMENS의 조사선량이 가장 적은 관전압은 얼마야?",
"표에서 최소치의 조사선량 측정치를 가지는 제품은 뭐야?",
"표의 소초점에서 RMSE 값이 가장 큰 관전압은 얼마야?",
"표의 대초점에서 관전압 90kVp RMSE 값과 가장 차이가 적은 RMSE 값을 갖는 관전압은 뭐야?",
"표에서 관전압이 70kV의 보정 전 픽셀 최대값은 얼마야?",
"관전압 80kVp의 보정 전 픽셀 최대값과 최소값을 차이는 얼마야?",
"표에서 보정 전 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 관전압을 얼마야?",
"표에서 보정 후 최대값과 최소값의 차이가 80kVp의 값 보다 큰 관전압은 얼마야?",
"표에서 보정 전의 최대값과 보정 후 최대값의 차이가 가장 큰 관전압은 얼마야?",
"관전류 600mA의 MTF 10% 수치와 동일한 수치를 갖는 관전류는 얼마야?",
"관전류 300mA, 400mA의 MTF 50% 수치와 동일한 수치의 관전류는 얼마야?",
"MTF 10% 수치가 가장 많이 감소한 관전류의 백분율은 얼마야?",
"관전류 50mA와 같은 MTF 10% 수치의 관전류는 얼마야?",
"표에서 초점 200ml 관전압 100kVp 에서 MAE 값은 얼마야?"
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인공물ED
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보조 도선과 Annular Gap을 추가한 PCS 대역 마이크로스트립 패치 안테나 설계
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<h1>III. PCS 주파수 대역 안테나 설계 및 측정 결과</h1> <p>PCS 대역\((1.75\sim 1.87 \mathrm{~GHz})\)의 중계기용 안테나로 마이크로스트립 안테나가 많이 사용되고 있다. 상용화된 중계기용 안테나의 경우, VSWR 1.5를 요구하고 있으며 이득은 \( 6 \mathrm{~dBi} \)가 넘어야 한다. 본 논문에서 설계하려는 안테나의 목표는 대역폭 \( 120 \mathrm{~MHz} \)(VSWR 1.5:1)이고, 이득은 \( 7 \mathrm{~dBi} \) 이상이며, 수직편파를 갖도록 하였다.</p> <h2>3-1 프로브 길이 및 직경 변화에 대한 영향</h2> <p>급전선의 길이가 길어지게 되면, 유도성 리액턴스가 과도하게 흐르게 되며 입력 임피던스는 스미스차트 상에서 윗부분에 존재한다. 또한 급전선의 직경의 변화에 의해서도 리액턴스가 영향을 받게 된다. 따라서 급전선의 길이, 직경을 최적화시켰을 때 좋은 특성을 얻을 것이다. 그래서 각 파라미터를 변화시키면서 시뮬레이션을 하였다.</p> <p>기판은 유전율이 2.5, 두께가 \( 0.76 \mathrm{~mm} \)인 테프론 기판을 사용하였다. 패치의 길이는 \( 51 \mathrm{~mm} \), 폭은 \( 10\mathrm{~mm} \), annular gap의 폭은 \( 0.2 \mathrm{~mm} \), 길이는 \( 4 \mathrm{~mm} \), 급전점의 위치는 좌표상\( (20.8 \mathrm{~mm}, 5 \mathrm{~mm}) \)이다. 이 조건은 공통된 사항이며, 길이에 대한 변화에서는 프로브의 직경을 \( 0.8 \mathrm{~mm} \)로 고정하고 급전선의 길이 \( 17.3,17.8,18.3,18.8 \mathrm{~mm} \)에 대해서 시뮬레이션을 하였다. 또한 프로브 직경의 경우는 가장 좋은 특성을 보이는 급전선의 길이인 \( 18.8 \mathrm{~mm} \)에서 직경을 \( 0.6,0.8,1.0 \mathrm{~mm} \)로 변화시켜 시뮬레이션 하였다.</p> <p>프로브의 길이가 증가할수록 유도성 리액턴스 성분이 증가하였고, 입력 임피던스도 \( 50\) \( \Omega \) 부근에서 잘 매칭이 되었고, 임피던스 궤적은 길이가 증가할수록 줄어들었다. 그리고 프로브 직경이 증가할수록 유도성 리액턴스 줄어들고, 용량성 리액턴스 성분이 커지는 것을 알 수 있었다.</p> <h2>3-2 Annular gap의 길이, 폭 변화에 대한 영향</h2> <p>Annular gap의 폭을 증가시키면 직렬 캐패시턴스 성분이 커지므로 안테나 특성이 변하게 된다. An-nular gap의 길이가 변하면, 직렬 캐패시턴스의 양이 변할 것이라 생각하여, 길이에 대한시뮬레이션도 같이 하였다. 패치의 길이는 \( 51 \mathrm{~mm} \), 폭은 \( 10 \mathrm{~mm} \), probe 길이는 \( 18.8 \mathrm{~mm} \), 지름은 \( 0.8 \mathrm{~mm} \), 급전점의 위치 좌표는\( (20.8 \mathrm{~mm}, 5 \mathrm{~mm}) \)이다.</p> <p>Annular gap의 폭의 변화를 시뮬레이션 할 때는 annular gap의 길이를 \( 4 \mathrm{~mm} \)로 고정하였고, gap의 폭을 \( 0.2,0.3,0.4 \mathrm{~mm} \)로 변화시켰다. 길이 변화를 시뮬레이션할 때는 gap의 폭이 \( 0.2 \mathrm{~mm} \)일 때, 길이를 \( 3,4,5 \mathrm{~mm} \)로 변화시켰다. Annular gap의 폭을 초기에 \( 0.2 \mathrm{~mm} \)로 정한 이유는 실제로 에칭 작업이 가능한 폭이기 때문이다.</p> <p>시뮬레이션 결과, 폭이 커지면 캐패시턴스 성분이 감소하여 공진주파수가 내려가는 것을 알 수 있으며, 길이가 커지면 인덕턴스 성분이 증가하여 공진 주파수가 올라가는 것을 알 수 있다.</p> <h2>3-3 패치 폭 변화에 대한 영향</h2> <p>도체 패치의 폭이 변할 경우, 안테나의 입력 임피던스에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 그림 4(a)에 나타내었다.</p> <p>패치의 길이는 \( 51 \mathrm{~mm} \), probe 길이는 \( 18.8 \mathrm{~mm} \), 지름은 \( 0.8 \mathrm{~mm} \), 급전점의 위치는 좌표상\( (20.8 \mathrm{~mm}\), \( 5\mathrm{mm} \) )이다. Annular gap의 폭은 \( 0.2 \mathrm{~mm} \), annular gap의 길이는 \( 4 \mathrm{~mm} \)이다. 패치의 폭은 \( 6,8,10,12 \mathrm{~mm} \)에 대하여 시뮬레이션 하였다.</p> <p>도체 패치의 폭이 증가할수록 입력 임피던스는 낮아지게 되는데, 이로 인해 패치의 폭이 증가할수록 임피던스 매칭은 \( 50\) \( \Omega \) 부근에서 더 잘 이루어졌다. 그러나 폭이 증가할수록 임피던스 궤적이 줄어들기 때문에 반사계수가 작은 곳에서의 주파수 대역폭은 넓어지지만, 반사계수가 높은 곳에서는 주파수 대역폭이 감소하는 특성을 보였다.</p> <h2>3-4 급전점 위치 변화에 대한 영향</h2> <p>프로브 급전의 경우, 임피던스가 \( 50\) \( \Omega \)이기 때문에 패치 상에서 입력 임피던스가 \( 50\) \( \Omega \)인 지점을 찾아야 한다. 그래서 급전점의 위치를 \( 16.8 \mathrm{~mm} \)에서 \( 22.8 \mathrm{~mm} \)까지 변화시키면서 매칭되는 지점을 찾아보았다. 급전점의 위치가 \( 22.8 \mathrm{~mm} \)로 갈수록 궤적이 커짐을 알 수 있다.</p> <h2>3-5 최적화된 시뮬레이션 및 측정 결과</h2> <p>지금까지 안테나의 각 파라미터에 대해서 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션 결과로부터 가장 최적화된 조건을 얻었으며 그림 5에 나타내었다.</p> <p>이 조건을 적용하여 안테나를 시뮬레이션 하였으며, 그 결과는 그림 6과 같다. 최적화된 안테나의 그림이 제시된 구조인 그림 1과 다른 이유는 Ensem-ble로 3차원 구조의 시뮬레이션이 불가능하기 때문이다. 그래서 보조 도선을 포함하지 못하고 시뮬레이션 하였다.</p> <p>최적화된 안테나의 시뮬레이션 결과는 공진주파수는 \( 1.74 \mathrm{~GHz} \)이며, \( \mathrm{VSWR}<2 \)에서 대역폭은 \( 300\mathrm{~MHz} \)이고, \( \mathrm{VSWR}<1.5 \) 에서의 대역폭은 \( 185 \mathrm{~MHz} \)를 얻었다. 입력 임피던스는 \( 50\) \( \Omega \) 근처에서 매칭되었고, 이득은 \( 6.95 \mathrm{~dBi} \)이다.</p> <p>안테나는 보조 도선이 있는 것과 없는 것, 두 가지를 제작하여 측정하였다. 보조 도선이 없는 경우의 결과는 그림 7과 같다. \( \mathrm{VSWR}<2 \) 에서 대역폭이 \( 294 \mathrm{~MHz} \)로서, 송수신 주파수 대역을 모두 포함하지만, \( \mathrm{VSWR}<1.5 \)에서는 기지국의 송신대역을 포함하지 못하고 있다.</p> <table border><caption>표 1. 안테나 측정 결과</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>보조 도선 없는 안태나</td><td>보조 도선 포함한 안테나</td></tr><tr><td>설계 중심주파수</td><td>\(1.81\mathrm{~GHz} \)</td><td>\(1.81\mathrm{~GHz} \)</td></tr><tr><td>대역폭 \( (\mathrm{VSWR}<2) \)</td><td>\(294\mathrm{~MHz} \)</td><td>\(235\mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>대역폭 \( (\mathrm{VSWR}<1.5) \)</td><td>\(100\mathrm{~MHz} \)</td><td>\(180\mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>이 득</td><td>\(7.9\mathrm{~dBi} \)</td><td>\(8.6\mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>FBR</td><td>\(19\mathrm{~dB} \)</td><td>\(20\mathrm{~dB} \)</td></tr></tbody></table> <p>측정 결과 안테나의 이득은 \( 7.9 \mathrm{~dBi} \)였다.</p> <p>보조 도선을 추가해서 제작한 안테나의 측정 결과는 그림 8과 같다. \( \mathrm{VSWR}<2 \)에서는 \( 235 \mathrm{~MHz} \)로 보조 도선이 없는 경우보다 \( 59 \mathrm{~MHz} \) 줄었지만, \( \mathrm{VSWR}<1.5 \)에서는 \( 180 \mathrm{~MHz}, \mathrm{VSWR}<1.2 \)에서는 \( 140\mathrm{~MHz} \)로서 설계 목표를 충족시켰다. 이는 현재 상용되고 있는 PCS 대역 안테나 기준인 \( \mathrm{VSWR}<1.5 \)이하보다 좋은 결과이다. 또한 안테나의 이득도 시뮬레이션 결과보다 더 높은 \( 8.6 \mathrm{~dBi} \)로 측정되었다.</p> <p>지금까지 살펴본 보조 도선을 추가한 안테나와 추가하지 않은 안테나의 측정결과를 정리하면 표 1과 같다.</p> <p>복사패턴은 일반적으로 마이크로스트립 패치안테너의 broadside 방향으로 잘 나타나고 있다. 보조 도선이 없는 경우, Far-field에서의 전계를 안테나의긴 변이 수직인 상태에서 측정한 E-plane 패턴에서 side lobe 는 \( -13 \mathrm{~dB}\), FBR(Front to Back Ratio)은 \( 19 \mathrm{~dB} \)의 값을 가지며, 안테나의 긴 변을 수평으로 놓고 측정한 H-plane 복사패턴에서는 side lobe가 없으며, FBR은 \( 21 \mathrm{~dB} \)의 값을 가진다. 보조 도선을 추가한 경우는, 수직 절단면에서 잘라서 본 패턴에서 side lobe는 훨씬 줄어든 \( -19 \mathrm{~dB} \)이며, FBR은 \( 20\mathrm{~dB} \)의 값을 갖는다. 수평 절단면에서는 side lobe가 없으며, FBR은 \( 25 \mathrm{~dB} \)이다.</p>
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"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 없는 안태나의 대역폭 \\( (\\mathrm{VSWR}<2) \\)이 얼마지?",
"보조 도선 없는 안태나의 대역폭 \\( (\\mathrm{VSWR}<2) \\)이 본문의 표 1. 안테나 측정 결과를 참고하면 얼마가 될까",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 없는 안태나의 대역폭 \\( (\\mathrm{VSWR}<1.5) \\)이 얼마니?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 없는 안태나의 이득은 얼마인가?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 없는 안태나의 설계 중심주파수는 얼마야?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 없는 안태나의 FBR은 얼마일까?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 포함한 안테나의 FBR은 얼마 정도야?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 포함한 안테나의 대역폭 \\( (\\mathrm{VSWR}<1.5) \\)은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 포함한 안테나의 설계 중심주파수가 얼마 정도일까?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 포함한 안테나의 이득은 얼마 정도지?",
"본문의 표 1. 안테나 측정 결과에서 보조 도선 포함한 안테나의 대역폭 \\( (\\mathrm{VSWR}<2) \\)은 얼마 정도니?"
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인공물ED
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EzPlay/EPG를 적용한 멀티미디어 원격제어 시스템 구현
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<h1>III. PC/TV 무선 송. 수신기 시스템</h1> <h2>1. PC/TV 무선 송수신 시스템 설계</h2> <p>본 논문에서는 무선 송 - 수신 방식에 따라 컴퓨터 시스템과 AV 수신 장치를 원격제어 하도록 편리하게 설계하였다.</p> <p>송신부는 광 전송 소자를 사용한 적외선 방식을 적용하였으며, 수신부는 FM 변조 방식과 컴퓨터에 USB 포트를 연결하여 동작하는 방식을 적용하여 설계하였다.</p> <p>무선 송 - 수신기 시스템 블록도는 그림 2 에 나타내었다. 무선 송. 수신기는 리모콘 송신부, 무선 디지털 비디오 수신부, USB 리모콘 수신부로 구성된다.</p> <p>무선 디지털 비디오 수신기는 코드화된 이진 신호의 적외선 무선 리모콘 신호를 송신부로부터 수신 받아 적외선 수신부롤 통하여 RF 신호로 변환되어 RF 변환신호를 USB 리모콘 수신부에 송신한다. USB 리모콘수신부는 RF 신호를 적외선 신호로 변환하여 USB 포트를 연결한 컴퓨터에 데이터 신호를 입력한다. 컴퓨터는 텔레비전에 적합한 사용자 인터페이스를 포함한 응용 프로그램이 실행되고, 선택된 모드를 다시 USB 리모콘 수신기를 통해서 무선 디지털 비디오 수신기에 송신된다. 사용자는 원하는 출력을 텔레비전 모니터로 입력받아 수신하게 된다.</p> <h3>가. 무선 송신기 설계</h3> <p>본 논문에서는 설계한 무선 송신기 시스템에 기존의 오디오/비디오 무선 디지털 비디오 수신 장치를 포함하여 구성되며, 무선 송신기 시스템 블록도는 그림 3에나타내었다.</p> <p>무선 송신기 시스템 설계 블록도는 비디오 신호 및 R/L 오디오 신호를 선택적으로 출력 제어하는 무선 디지털 비디오 수신기를 통하여 USB 리모콘 수신기에 송신한다.</p> <p>무선 송신부는 데이터를 무선화 하기 위하여 기존의 아날로그 오디오/비디오 신호용 적외선 무선 송신 시스템을 활용하여 무선으로 아날로그 FM 변조 신호를 송신하는 시스템이다. 송신부의 출력에서는 적외선 리모트 신호를 이진 코드화 하여 디지털 비트 스트림으로 전송하는 방식을 적용하였다. 무선 송신기 시스템은 적외선 송신을 기본 동작으로 하며, 프로그램이 입력된신호 제어부에서 키 매트릭스 패드의 입력 선택기에 의해서 입력 신호가 선택된다. 선택된 신호는 디지털 비트 스트림을 심볼화하며, 주기적인 동기 신호를 삽입한다. 동기 신호가 다중화된 NTSC 영상산호 형태는 NTSC 규격의 신호와 동일한 형태의 무선 신호를 가지며, 적외선 무선 산호로 변조한 후 디지털 비트 스트림을 송신한다. 무선 송신기 특성 사양을 표 1 에 나타내었다</p> <table border><caption></caption> <tbody><tr><td>통신속도</td><td>\( 600[\mu \mathrm{s}] / 1[\mathrm{bit}] \)</td></tr><tr><td>변조 주파수</td><td>\( 37.9[\mathrm{KHz}] \)</td></tr><tr><td>통신 시간</td><td>\( 24[\mathrm{~m}] \)</td></tr><tr><td>반복 시간</td><td>\( 26[\mu \mathrm{s}] \)</td></tr><tr><td>프레임 입력</td><td>\( 8[\mathrm{bit}] \)</td></tr><tr><td>2련송 데이터</td><td>\( 16[\mathrm{bit}] \)</td></tr></tbody></table> <h3>나. 무선 송신기 특성</h3> <p>무선 적외선 리모콘 송신기의 특성은 소비 전류는 대 기시 \( 500[\mu \mathrm{A}] \), 데이터 송신시 \( 2[\mathrm{~mA}] \) 를 소모하며, 최대 32개까지 인식 가능하도록 설계한 프로그램 스캔 방식이다. 콜록은 \( 4[\mathrm{MHz}] \) 크리스탈 발진을 이용하여 소비전류를 최대한 작게 하여 낮은 주파수에서 데이터 신호가 안정되계 전송된다. 두선 송신기에 대한 데이터 신호 전송에 대한 규격과 데이터 형태는 표 2 와 같다.</p>
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"컴퓨터가 선택된 모드를 어떻게 무선 디지털 비디오 수신기에 보내나?",
"USB 리모콘수신부는 데이터 신호를 어떻게 컴퓨터에 입력하나?",
"무선 디지털 비디오 수신기는 어떻게 USB 리모콘 수신부에 RF 변환신호를 보내나?",
"무선 송신기는 어떻게 낮은 주파수에 안정된 데이터 신호를 전송하나?",
"무선 송신부는 어떻게 아날로그 FM 변조 신호를 보내나?",
"비트 단위를 가지는 항목 중에서 더 적은 값을 가지는 항목은 뭐야?",
"무선 송신기 특성에서 통신 시간은 얼마야?",
"비트 단위를 가지는 항목 중에서 더 큰 값을 가지는 항목의 비트 수는 얼마야?",
"무선 송신기 특성에서 사용되는 주파수 크기는 얼마야?",
"무선 송신기 특성에서 1비트당 얼마의 통신속도를 가지는가?",
"무선 송신기 특성에서 \\( 26[\\mu \\mathrm{s}] \\) 값을 가지는 항목은 뭐야?"
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인공물ED
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전도성 섬유 기반 심전도 전극의 성능 평가에 관한 연구
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<h2>3. 심전도 신호의 측정 결과</h2><p>그림 17(a) 와 같이 필터 처리 전 Raw Data를 보면 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극으로 측정된 심전도 신호가 가장 노이즈의 영향을 덜 받는 것을 확인 할 수 있다. 하지만 공기에 노출 시킨 후 12 시간이 지난 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극으로 측정된 그림 17(b)의 필터 처리 전 그림을 보면 노이즈의 정도가 심해진 것을 육안으로 확인 할 수 있다. 단, 필터 처리를 한 후에는 심전도 신호의 R-Peak값이 줄어든 것만이 확인 가능하다. 하지만 24 시간이 지난 그림 17(c)를 보면 필터 처리 전에는 노이즈의 영향을 받아 심전도 신호의 파형 자체를 확인 할 수 없었고, 필터 처리 후에 노이즈는 제거 되었지만 R-Peak값의 검출이 용이하지 못함을 확인 하였다. 30시간이 지난 그림 17 (d)의 파형을 확인하면 필터 처리 전에는 그림 17(c)와 같이 노이즈로 인해 파형을 확인 할 수 없었고, 그림 17 (c)의 필터 처리 후 그림을 보면 용이하지는 않으나 굉장히 작은 R-Peak 값을 확인을 할 수는 있었지만 그림 17 (d) 필터처리 후를 보면 R-Peak값 자체를 확인할 수 없었다.</p><p>- Red : Conductive Fabric</p><p>- Blue : Conductive Fabric \( + \) Conductive Epoxy</p><p>- Green : \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극</p><h3>(나) 시간에 따른 심전도 신호의 상관관계의 변화</h3><p>아래 표 2 와 표 3 은 공기에 노출 시기지 않은 채 바로 측정에 사용한 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극과 다른 전극들 간의 필터처리 전과 필터처리 후의 추정된 파형에 대한 상관 관계에 대한 표이다. 아래 표 2 와 표 3을 보면 시간이 지남에 따라 기준이 되는 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극과의 상관관계가 급격히 변화하는 것을 볼 수 있으나, 공기에 노출된 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극에 비해 전도성 섬유로 구성된 전극들은 상관관계의 변화가 있지만 표 2 의 공기에 노출되어진지 12 시간 경과한 \( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \) 전극처럼 큰 차이를 보이는 전극은 확인 되지 않았다. 이러한 상관관계의 변화 현상은 필터 처리 5 의 표 3 에서도 동일하게 확인할 수 있었다.</p><p>CF : 전도성 섬유</p><p>CF with CE : 전도성 섬유 \( + \) 전도성 에폭시 전극</p><table border><caption>표 2. 시간에 따른 상관관계의 변화(필터 처리 전)</caption><tbody><tr><td>Elapsed Time</td><td>\( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \)</td><td>CF</td><td>CF with CE</td></tr><tr><td>o</td><td>1</td><td>.914</td><td>.942</td></tr><tr><td>6</td><td>.627</td><td>.938</td><td>.926</td></tr><tr><td>12</td><td>.415</td><td>.956</td><td>.918</td></tr><tr><td>18</td><td>.023</td><td>925</td><td>.882</td></tr><tr><td>24</td><td>.002</td><td>.894</td><td>.915</td></tr><tr><td>30</td><td>.001</td><td>.791</td><td>.934</td></tr><tr><td>36</td><td>N/A</td><td>.882</td><td>.979</td></tr><tr><td>42</td><td>N/A</td><td>.919</td><td>.933</td></tr><tr><td>48</td><td>N/A</td><td>.887</td><td>.931</td></tr><tr><td>54</td><td>N/A</td><td>.836</td><td>.917</td></tr><tr><td>60</td><td>N/A</td><td>.903</td><td>.922</td></tr><tr><td>66</td><td>N/A</td><td>.925</td><td>.863</td></tr><tr><td>72</td><td>N/A</td><td>.812</td><td>.921</td></tr></tbody></table><p></p><table border><caption>표 3. 시간에 따른 상관관계의 변화 (필터 처리 후)</caption><tbody><tr><td>Elapsed Time</td><td>\( \mathrm{Ag} \)-\(\mathrm{AgCl} \)</td><td>CF</td><td>CF with CE</td></tr><tr><td>o</td><td>1</td><td>.818</td><td>.875</td></tr><tr><td>6</td><td>.428</td><td>.835</td><td>.824</td></tr><tr><td>12</td><td>.082</td><td>.894</td><td>.858</td></tr><tr><td>18</td><td>.011</td><td>.876</td><td>.862</td></tr><tr><td>24</td><td>N/A</td><td>.802</td><td>.831</td></tr><tr><td>30</td><td>N/A</td><td>.709</td><td>.836</td></tr><tr><td>36</td><td>N/A</td><td>.837</td><td>.825</td></tr><tr><td>42</td><td>N/A</td><td>.755</td><td>.887</td></tr><tr><td>48</td><td>N/A</td><td>.882</td><td>.789</td></tr><tr><td>54</td><td>N/A</td><td>.811</td><td>.765</td></tr><tr><td>60</td><td>N/A</td><td>.763</td><td>.794</td></tr><tr><td>66</td><td>N/A</td><td>.732</td><td>.842</td></tr><tr><td>72</td><td>N/A</td><td>.828</td><td>.823</td></tr></tbody></table>
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"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 18일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 24일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 12일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 0일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 30일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 12일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 54일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 72일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 48일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 42일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 18일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 30일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 6일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 48일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 6일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 24일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 12일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 0일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 0일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 66일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 얼마의 Elapsed Time 이후로 Ag-AgCl 전극의 변화 N/A인가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 18일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 24일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 60일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 30일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 60일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 66일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 54일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 36일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 18일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 72일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 0일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 6일 때 Ag-AgCl 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 42일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 6일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 6일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 6일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 0일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 66일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 54일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 24일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 0일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 48일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 30일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 12일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 30일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 36일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 60일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 36일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 48일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 72일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 72일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 66일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 42일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 얼마의 Elapsed Time 이후로 Ag-AgCl 전극의 변화가 N/A인가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 54일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 36일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 12일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 18일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 60일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 24일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 12일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 후 Elapsed Time이 18일 때 CF 전극은 얼마나 변하는가?",
"필터 처리 하기 전 Elapsed Time이 42일 때 CF with CE 전극은 얼마나 변하는가?"
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9fb21c76-1955-4d02-bccb-b52ddff3bdfa
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인공물ED
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전도성 섬유 기반 심전도 전극의 성능 평가에 관한 연구
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<h1>IV. 성능 평가 결과</h1><h2>1. CMRR의 측정 결과</h2><p>표 1을 보면 OP-amp의 순수한 값이 약 \( 100 \mathrm{~dB} \), \( \mathrm{Ag}-\mathrm{AgCl} \) 전극이 약 \( 94 \mathrm{~dB} \), 전도성 섬유만을 사용한 전극이 약 \( 89 \mathrm{~dB} \) 그리고 전도성 에폭시를 사용한 전극이 \( 92 \mathrm{~dB} \) 인 것을 확인 할 수 있다. 일반적으로 심전도 신호를 측정함에 있어서 CMRR의 값이 \( 80 \mathrm{~dB} \) 이상으로 권장되고 있음을 고려할 때, 전도성 섬유로 구성된 전극이 최소한의 성능적 요구를 벋어나지 않았다.</p><table border><caption>표 1. CMRR 결과표</caption><tbody><tr><td colspan=5>구분</td><td>OP177</td><td>\( \mathrm{Ag} \)-\( \mathrm{AgCI} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>\(A_{dm}\)</td><td colspan=4>Input Signal</td><td colspan=2>Freuuancy \(60 \mathrm{Hz} \)/Amplitude \(100 \mathrm{m~V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=4>Otutut Signal</td><td colspan=2>Fieuuency 약\(80 \mathrm{Hz} \)/Amplitude</td></tr><tr><td>\(10 \mathrm{V}_{p-p}\)</td><td>\(9.1 \mathrm{V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td rowspan=3>\(A_{cm}\)</td><td colspan=4>Input Signal</td><td colspan=2>Frequency \(60 \mathrm{Hz} \)/Amplitude \(10 \mathrm{V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=3>Output Signal</td><td>Frequency</td><td>약 \(60 \mathrm{Hz} \)</td><td>약 \(60 \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td>Amplitude</td><td>\(10.5 \mathrm{m~V}_{p-p}\)</td><td>\(18.27 \mathrm{m~V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=5>Differential Gain \(A_{dm}\)=\( \frac{\text { Input Amplitude }}{\text { Output Amplitude }} \)</td><td rowspan=2>100</td><td rowspan=2>91</td></tr><tr></tr><tr><td rowspan=2 colspan=5>Common Mode Gain \(A_{cm}\)=\(\frac{\text{Output Amplitude}}{\text {Input Amplitude}}\)</td><td rowspan=2>0.00105</td><td rowspan=2>0.001827</td></tr><tr></tr><tr><td colspan=5>\( \frac{\left|A_{d m}\right|}{\left|A_{c m}\right|} \)</td><td>95238.095</td><td>54734.537</td></tr><tr><td colspan=5>CMRR \( =20 \log _{10}\left(\frac{\left|A_{d m}\right|}{\left|A_{c m}\right|}\right) \) \( \mathrm{dB} \)</td><td>99.57621402 약 99.58 dB</td><td>93.9460569 약 93.95 dB</td></tr><tr><td colspan=5>구분</td><td>CF</td><td>CF with CE</td></tr><tr><td>\(A_{dm}\)</td><td colspan=4>Input Signal</td><td colspan=2>Freuuancy \(60 \mathrm{Hz} \)/Amplitude \(100 \mathrm{m~V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td rowspan=2></td><td rowspan=2 colspan=4>Output Signal</td><td colspan=2>Freuuancy \(60 \mathrm{Hz} \)/Amplitude \(100 \mathrm{m~V}_{p-p}\)</td></tr><tr><td>\( 8.4 V_{P-F} \)</td><td>\( 8.7 V_{P-P} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>\(A_{cm}\)</td><td colspan=4>Input Signal</td><td colspan=2>Frequency \(60 \mathrm{Hz} \)/Amplitude \(100 \mathrm{V}_{P-P}\)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=3>Output Signal</td><td>Frequency</td><td>약 \( 60 \mathrm{Hz} \)</td><td>약 \( 60 \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td>Amplitude</td><td>\( 30.83 \mathrm{m~V}_{P-P}\)</td><td>\( 21.05 \mathrm{m~V}_{P-P}\)</td></tr><tr><td rowspan=2 colspan=5>- Differential Gain \( A_{d m}=\frac{\text { InputAmplitude }}{\text { OutputAmplitude }} \)</td><td rowspan=2>84</td><td rowspan=2>87</td></tr><tr></tr><tr><td rowspan=2 colspan=5>- Conmon Mode Gain \( A_{c m}=\frac{\text { OutputAmplitude }}{\text { InputAmplitude }} \)</td><td rowspan=2>0.003083</td><td rowspan=2>0.002105</td></tr><tr></tr><tr><td colspan=5>- \( \frac{\left|A_{d m}\right|}{\left|A_{c m}\right|} \)</td><td>27246.189</td><td>41330.166</td></tr><tr><td colspan=5>- CMRR \( =20 \log _{10}\left(\frac{\left|A_{r m}\right|}{\left|A_{c m}\right|}\right) \)</td><td>88.70611523 약 88.71 dB</td><td>92.3253429 약 92.33 dB</td></tr></tbody></table>
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"표 1에서 Common Mode Gain \\(A_{cm}\\)=\\(\\frac{\\text{Output Amplitude}}{\\text {Input Amplitude}}\\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐야?",
"CMRR 결과표에서 \\( \\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|} \\) 의 OP177 값은 뭐니?",
"표 1에서 - Conmon Mode Gain \\( A_{c m}=\\frac{\\text { OutputAmplitude }}{\\text { InputAmplitude }} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐니?",
"CMRR 결과표에서 Common Mode Gain \\(A_{cm}\\)=\\(\\frac{\\text{Output Amplitude}}{\\text {Input Amplitude}}\\) 의 OP177 값은 뭐지?",
"표 1에서 \\( \\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐야?",
"CMRR 결과표에서 Differential Gain \\(A_{dm}\\)=\\( \\frac{\\text { Input Amplitude }}{\\text { Output Amplitude }} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값이 뭘까?",
"표 1에서 - Differential Gain \\( A_{d m}=\\frac{\\text { InputAmplitude }}{\\text { OutputAmplitude }} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐니?",
"표 1에서 - CMRR \\( =20 \\log _{10}\\left(\\frac{\\left|A_{r m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|}\\right) \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐니?",
"CMRR 결과표에서 - \\( \\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|} \\) 의 OP177 값은 뭐니?",
"표 1에서 Differential Gain \\(A_{dm}\\)=\\( \\frac{\\text { Input Amplitude }}{\\text { Output Amplitude }} \\)의 OP177 값은 뭐니?",
"CMRR 결과표에서 - Conmon Mode Gain \\( A_{c m}=\\frac{\\text { OutputAmplitude }}{\\text { InputAmplitude }} \\) 의 OP177 값은 뭘까?",
"표 1에서 - \\( \\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭐야?",
"CMRR 결과표에서 CMRR \\( =20 \\log _{10}\\left(\\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|}\\right) \\) \\( \\mathrm{dB} \\) 의 OP177 값은 뭐지?",
"CMRR 결과표에서 - Differential Gain \\( A_{d m}=\\frac{\\text { InputAmplitude }}{\\text { OutputAmplitude }} \\) 의 OP177 값은 뭐니?",
"표 1에서 - CMRR \\( =20 \\log _{10}\\left(\\frac{\\left|A_{r m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|}\\right) \\) 의 OP177 값은 뭘까?",
"표 1에서 CMRR \\( =20 \\log _{10}\\left(\\frac{\\left|A_{d m}\\right|}{\\left|A_{c m}\\right|}\\right) \\) \\( \\mathrm{dB} \\) 의 \\( \\mathrm{Ag} \\)-\\( \\mathrm{AgCI} \\) 값은 뭘까?"
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인공물ED
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Mu-Negative Metamaterial 단일 셀을 가진 듀얼 대역 모노폴 안테나 설계
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. MNG를 부가한 전송선로</h2><p>그림1은 전송선로에 직렬 커패시터를 삽입한 MNG 단일셀의 전송선로 모델이며, 분포정수회로와 집중정수회로이다. 주기경계조건을 적용하면 그림1에 대한 정확한 분산은</p><p>\( \cos (\beta d)=\cos (\theta)+\left(\frac{1}{2 \omega C_{0} Z_{0}}\right) \sin (\theta) \)<caption>(1)</caption></p><p>와 같이 표편할 수 있다. 여기서 \( \theta \)는 전송선로의 전기적인 길이이며, \( \theta=\omega \sqrt{LC}d \)이다.</p><p>여기서 병렬 인덕터의 크기를 무한하다고 가정하도, 단일 셀의 크기가 작다 \( (\theta \ll 1) \)고 가정하면 식1은 다음과 같다.</p><p>\( \cos (\beta d)=1-\frac{1}{2}\left(\omega^{2} L C d^{2}-\frac{C d}{C_{0}}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( C_{0}\)는 직렬부하 커패시터이고, \( \mathrm{C}, \mathrm{L} \)은 전송선로의 단위길이당 커패시터와 인덕터이고, \( \beta \)는 전파상수이고, \( Z_{0} \)는 전송선로의 특성임피던스이다. 셀의 크기가 무한히 작다고 가정하면 MNG의 전파상수는 다음과 같다.</p><p>\( \beta_{M N G}=\omega \sqrt{\left[L-\frac{1}{\omega^{2} C_{0} d}\right] C} \)<caption>(3)</caption></p><p>식(3)을 자세히 분석하면 임의의 주파수에서 전파상수가 영의 값을 가질 수 있음을 직관적으로 알 수 있다. 즉 직렬로 삽입한 \( C_{0} \)와 전송선로의 직렬 인덕턴스를 조합함으로써 전파상수가 영인 공진조건을 얻을 수 있으며, 이를 영차공진(Zeroth-order resonance)이라 한다. 이에 따른 분산은 그림 2와 같다.</p><p>MNG 전송선로의 공진이 발생하는 조건은 다음과 같이 표현할 수 있다.</p><p>\( \beta_{M N G} d=\frac{n \pi}{N}: n=0,1,2,3,4 \ldots(N-1) \)<caption>(4)</caption></p><p>여기서 N은 셀의 수이며, 따라서 정모드(positive mode)에서 공진점을 구할 수 있다.</p><h2>2. MNG 단일 셀 설계</h2><p>MNG 단일 셀의 부하 커페시터는 집중소자, 스트립 선고의 간극, IDC(Interdigital capacitor)를 사용해서 구현할 수 있다. 본 논문에서 부하커패시더는 IDC를 사용하였으며, 그 구조는 그림 2와 갇으며, 앞에서 설명한 MNG 셀의 분산효과는 그림2(b)와 같다. 그림 2 는 유전체는 FR-4이며, 유전률은 4.4, 손실 탄젠트는 0.02, 두께는 0.8\( \mathrm{~mm} \), 선로폭은 10\( \mathrm{~mm} \), 길이는 50\( \mathrm{~mm} \) 일 때 전파상수에 대한 분산을 나타낸 것이다</p><p>그림2의 IDC는 접지가 없는 조건에서 \( C_{0} \)를 계산하였다. 그림 3은 유전체 두께는 \( 0.8 \mathrm{~mm} \), 인터디지털의 수는 5개, 인터디지털 폭은 \( 0.5 \mathrm{~mm} \), \( 1.0 \mathrm{~mm}, 1.5 \mathrm{~mm} \) 일 때 \( d_{\text {finger }} \) 에 따른 커패시터를 계산하였고, 또한 선로간의 간격이 \( 0.2 \mathrm{~mm} \), \( 0.5 \mathrm{~mm}, 0.8 \mathrm{~mm} \) 일 때 커패시턴스를 각각 계산하였다. 계산결과 인터디지털 선로폭이 넓을수록, 선로간의 간격이 가까울수록 커패시턴스가 증가함을 확인하였으며, 이를 통해서 영차공진의 값을 구할 수 있다.</p><p>무손실 전송선로의 특성임피던스는<p>\( Z_{0}=\sqrt{\frac{L}{C}} \)<caption>(5)</caption></p><p>이며, 셀의 크기가 \( d \) 인 경우에 전송선로의 전기적인 길이는 \( \theta=\beta d \) 이며, 전송선로의 인덕턴스와 커패시턴스는 식(5)와 \( \theta=\omega \sqrt{L C} d \) 를 이용하면 다음과 같이 구할 수 있다</p><p>\( L=\frac{\theta Z_{0}}{\omega d} \)<caption>(6)</caption></p><p>\( C=\frac{L}{Z_{0}^{2}} \)<caption>(7)</caption></p><p>따라서 위에서 언급한 분석방법을 사용하면 주기구조에서 \( \mathrm{MZR}(\mathrm{Mu} \)-zero resonator \( ) \) 의 공진주파수를 구할 수 있다. 본 논문에서 전송선로 폭은 \( 50 \mathrm{~mm}\) MZR주파수는 \( 0.75 \mathrm{GHz} \) 이고 \( C_{0}=3.23 p \mathrm{~F} \) 이다.</p>
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"그림1에 나타난 MNG 단일셀의 전송선로 모델은 병렬 커패시터가 사용된 거야?",
"분산을 나타내는 식 \\( \\cos (\\beta d)=\\cos (\\theta)+\\left(\\frac{1}{2 \\omega C_{0} Z_{0}}\\right) \\sin (\\theta) \\) 에서 그 값이 \\( \\omega \\sqrt{LC}d \\) 인 것을 나타내는 문자는 뭐야?",
"\\( \\cos (\\beta d) \\)는 \\(\\left(\\frac{1}{3 \\omega C_{0} Z_{0}}\\right) \\)와 \\( \\sin (\\theta) \\)를 곱한 값에 \\( \\cos (\\theta) \\)를 더하면 구할 수 있는 것이 맞아?",
"\\( \\cos (\\beta d)=\\cos (\\theta)+\\left(\\frac{1}{2 \\omega C_{0} Z_{0}}\\right) \\sin (\\theta) \\) 에서 \\( \\theta \\)가 의미하는 건 뭐야?",
"식 \\( \\cos (\\beta d)=1-\\frac{1}{2}\\left(\\omega^{2} L C d^{2}-\\frac{C d}{C_{0}}\\right) \\) 에서 전파상수를 나타내는 문자는 뭐야?",
"셀의 크기가 무한히 작다고 가정할 경우 \\( \\omega \\sqrt{\\left[L-\\frac{1}{\\omega^{2} C_{0} d}\\right] C} \\) 로 표현되는 것은 뭐야?",
"전파상수가 0인 공진조건은 \\( C_{0} \\)와 전송선로의 직렬 인덕턴스를 조합하여 얻을 수 있는데 이것을 뭐라고 해?",
"MNG 전송선로의 공진이 발생하는 조건은 셀의 수와는 관련이 없는 것이 맞아?",
"그림 2 에서 나타낸 분산은 두께는 8\\( \\mathrm{~mm} \\), 선로폭은 10\\( \\mathrm{~mm} \\) 일 때의 전파상수에 대한 거야?",
"본문에서 다룬 커패시터 계산과 관련하여 옳은 것은 뭐야?",
"셀의 크기가 \\( d \\) 일 때 전송선로의 전기적인 길이는 \\( \\beta d \\) 또는 \\( \\sqrt{\\omega L C} d \\) 로 표현 가능해?",
"전송선로의 인덕턴스와 커패시턴스는 둘 다 특성임피던스 \\( Z_{0} \\)에 비례하는 것이 맞아?",
"본문에서 다룬 전송선로에 대하여 그 값이 \\( 0.75 \\mathrm{GHz} \\) 인 것은 뭐야?",
"\\( \\theta \\ll 1 \\)이라는 것은 무엇을 의미하는 거야?",
"\\( \\cos (\\beta d) \\)가 \\( 1-\\frac{1}{2}\\left(\\omega^{2} L C d^{2}-\\frac{C d}{C_{0}}\\right) \\) 이라고 표현될 때 그 크기가 무한하다고 가정이 되는 것은 뭐야?"
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Mu-Negative Metamaterial 단일 셀을 가진 듀얼 대역 모노폴 안테나 설계
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<h2>3. MZR 안테나 특성 분석</h2><p>\( 700 \mathrm{MHz} \) UHD대역과 \( 2.45 \mathrm{GHz} \) WiFi대역에서 만족하는 모노폴 안테나 설계는 MZR 공진기의 설계에 기반하였다. 그림 4 는 본 논문에서 제안한 MNG 단일 셀의 모노폴 안테나 구조이다. 그림 4(b)는 모노폴 안테나의 세부구조를 제시하고 있다. 안테나는 MNG 단일셀과 스터브로 구성하고 있으며, 세부 크기는 표1과 같다.</p><p>제안한 안테나의 특성 변화는 전송선로의 길이 \( d_{0} \)와 스터브의 길이 \( d_{s t u b} \)에 대한 모노폴 안테나의 반사손실에 대하여 분석하였다. 안테나의 접지면은 \( 100 \times 50 \mathrm{~mm}^{2} \)이고, 방사부는 \( 100 \times 100 \mathrm{~mm}^{2} \)이다.</p><p>그림 5 는 MNG 단위셀의 전송선로의 길이에 따른 반사손실을 분석하였다. IDC에서 finger 수를 5 개, 폭은 \( 10 \mathrm{~mm}, ~d_{\text {stub }} \)는 \( 20 \mathrm{~mm} \) 로 제한하고, 단위 셀의 전송선로 길이를 \( 15 \mathrm{~mm}, 25 \mathrm{~mm}, 35 \mathrm{~mm} \)로 하였을 경우의 반사손실을 보여주고 있다. 길이가 증가함에 따라 안테나의 첫 번째 공진점과 두 번째 공진점이 낮은 주파수로 이동함으로 보여주고 있다. 따라서 전송설로 길이를 변화시킴으로써 공진주파수를 조정할 수 있음을 알 수 있다.</p><p>그림6은 스터브의 길이에 따른 안테나의 반사손실 특성을 분석하였다. 표1에서 스터브의 길이만을 \( 5 \mathrm{~mm}, 10 \mathrm{~mm}, 15 \mathrm{~mm} \) 일 때 안테나의 공진특성을 보여주고 있다. 스터브가 증가함으로써 첫 번째 공진은 반사손실을 개선하고, 공진주파수를 낮은 주파수로 이동하였다. 반면 두 번째 공진점은 스터브가 \( 10 \mathrm{~mm} \) 변함으로 최대 주파수가 \( 500 \mathrm{MHz} \) 이동하였고, 공진특성을 개선하였다. 따라서 스터브 길이를 사용하여 두 번째 공진점을 개선할 수 있음을 보여주고 있다.</p><p>안테나에 기생소자를 부착하여 안테나의 성능과 공진점을 개선하며, 기생소자의 위치는 급전구조와 안테나 방사부 근처에 놓는다. 본 연구에서는 그림7과 같이 안테나 방사부 뒷면에 배치하였으며, 기생소자의 크기 \( p_{W} \)는 \( 14 \mathrm{~mm} \), 안테나 방사부와 기생도체판 사이의 거리 \( p_{d} \)는 \( 2 \mathrm{~mm} \)로 제한하였다. 기생 도체의 길이 \( p_{L} \)를 \( 40 \mathrm{~mm} \), \( 50 \mathrm{~mm}, 60 \mathrm{~mm} \)로 변화시킬 경우의 공진점 변화에 대하여 분석하였다. 기생도체의 크기에 따라서 첫 번째 공진점과 두 번째 공진점에서 공진특성 및 매칭특성이 개선됨을 확인할 수 있다.</p><h2>4. 안테나 설계 제작 및 실험</h2><p>앞에서는 본 논문에서 제안한 MZR metamaterial 모노폴 안테나에서 IDC, 전송선로 길이, 스터브 길이, 기생도체부의 크기에 따른 공진점, 반사손실 및 매칭의 개선정도에 대하여 분석하였다.</p><p>현재 우리나라에서는 \( 700 \mathrm{MHz} \) 대역을 \( \mathrm{UHD} \) 방송 채널 \((698 \sim710 \mathrm{MHz}, 753 \sim 771 \mathrm{MHz}) \), 재난망 통신\((718 \sim728 \mathrm{MHz}, 773 \sim 743 \mathrm{MHz}) \), 통신대역 \((728 \sim748 \mathrm{MHz}, 783 \sim 803 \mathrm{MHz}) \)으로 할당하였으며, WiFi 대역으로 \( 2.45 \mathrm{GHz} \)를 할당하여 사용하고 있다. 향후 무선서비스에 대비하고, 상기 대역에서 동작하는 MNG Metamaterial 단위셀을 사용한 듀얼 밴드 안테나를 설계 제작하여 실험을 하였다.</p><p>앞에서 분석한 결과를 사용하여 최적의 안테나를 설계하였다. 안테나 접지영역 크기는 \( 100 \times 50 \mathrm{~mm}^{2} \)이고, 방사부는 \( 100 \times 100 \mathrm{~mm}^{2} \) 로 제한 하였으며, IDC에서 \( \mathrm{n} \)은 5 개, 길이는 \( 20 \mathrm{~mm} \), 공진기 전송선로 길이는 \( 20 \mathrm{~mm} \), 스터브의 길이는 \( 10 \mathrm{~mm} \), 모노폴 안테나의 폭은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 기생 도체판의 크기는 \( 14 \times 40 \mathrm{~mm}^{2} \) 이다. 안테나는 기판의 상대 유전율이 4.4이고, 손실 탄젠트가 \( 0.002 \) 이고, 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 인 FR-4 기판에 제작하였으며, 제작된 안테나는 그림 8과 같다.</p><p>제작한 안테나의 특성 실험은 구미전자정보기술원이 보유하고 있는 ZVA40(Rohde & Schwarz) 회로망 분석기와 OTA 방사패턴 측정기를 사용하여 제작한 안테나의 반사손실과 방사특성을 각각 실험하였으며, 실험결과는 그림 9 와 같으며, 안테나 측정항목에 대한 이론값과 실험값의 비교를 표 2에 제시하였다. 그림9은 제작한 안테나의 반사 손실과 \( 750 \mathrm{MHz} \) 와 \( 2.45 \mathrm{GHz} \) 에서 방사패턴을 이론값과 실험값을 나타내고 있다. 반사손실은 첫 번째와 두 번째 공진점은 이론값과 실힘값은 동일하였다. 실험결과 첫 번째 공진점에서 \( 8 \mathrm{dB} \) 대역폭과 이득은 각각 \( 320 \mathrm{MHz}(42.7 \%), 5.28 \mathrm{dB} \) 이며, 두 번째 공진점에서 \( 6 \mathrm{dB} \) 대역폭과 이득은 각각 \( 540 \mathrm{MHz}(21.6 \%),-0.46 \mathrm{dB} \) 이다. 제작한 안테나의 이론값과 실험값의 오차는 대역폭의 경우 \( 750 \mathrm{MHz} \) 에서 대역폭과 안테나 이득은 \( 190 \mathrm{MHz} \), \( 2 \mathrm{dB} \) 오차가 발생하였으며, \( 2.45 \mathrm{GHz} \) 에서 이득과 대역폭은 \( 80 \mathrm{MHz} \) 와 \( 2 \mathrm{dB} \) 정도 오차가 발생하였다. 이것은 케이블 및 실험측정상의 오차로 인한 결과로 사료된다. 방사패턴은 대체적으로 전방향 특성을 가지고 있는 것으로 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 MZR metamaterisal 단일 셀을 모노폴 안테나에 적용함으로써 이중대역의 안테나 설계가 용이함을 확인할 수 있었다.</p>
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"안테나는 MNG 다중셀과 스터브로 구성되어 있는가?",
"이중대역의 안테나 설계가 용이하기 위해서 적용 해야 할 ㅔㄹ의 이름은?",
"MZR metamaterisal 단일 셀을 모노폴 안테나에 적용하게 되면 이중대역의 안테나 설계가 불확실해지는가?",
"ZVA40(Rohde & Schwarz) 회로망 분석기와 OTA 방사패턴 측정기는 어디서 보유하고 있는가?",
"안테나의 성능과 공진점을 개선하기 위해서 부착할 수 있는 것은?",
"공진주파수를 조정하기 위해서 무엇의 길이를 변화시켜야 하는가?",
"전송설로의 넓이를 변화시키면 공진주파수를 조정할 수 있는가?",
"ZVA40(Rohde & Schwarz) 회로망 분석기와 OTA 방사패턴 측정기로 반사손실을 측정할 수 없는가?",
"첫 번째 공진의 반사손실을 개선하기 위해서 무엇이 증가해야 하는가?",
"급전구조와 안테나 방사부 근처는 기생소자의 위치로 적합한가?",
"제작한 안테나의 반사손실과 방사특성을 실험하기 위해 사용해야할 도구는 무엇인가?",
"현재 우리나라에서는 WiFi 대역으로 몇 \\(\\mathrm{GHz} \\)를 할당하여 사용하고 있는가?",
"첫 번째 공진점과 두 번째 공진점에서 기생도체의 크기를 달리하면 무엇이 개선될 수 있는가?",
"대체적으로 전방향 특성을 가지고 있는 패턴은 무엇인가?",
"두 번째 공진점을 개선하기 위해서 이용해야 할 스터브의 특성은 무엇인가?",
"무엇에 따라 안테나의 첫 번째 공진점과 두 번째 공진점이 낮은 주파수로 이동하는가?",
"MZR 공진기의 설계에 기반한 모노폴 안테나 설계는 어떤 대역에서 기능하는가?",
"듀얼 밴드 안테나를 설계 제작하기 위해서는 어떤 단위셀을 사용해야 하는가?",
"MNG 단일셀과 스터브로 구성된 것은 무엇인가?",
"제작한 안테나의 이론값과 실험값의 오차는 \\( 2.45 \\mathrm{GHz} \\) 에서 이득과 대역폭 오차가 어떻게 나타났는가?"
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Mu-Negative Metamaterial 단일 셀을 가진 듀얼 대역 모노폴 안테나 설계
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<h1>I. 서론</h1><p>안테나의 원래 특성을 유지하면서 안테나의 크기를 줄일 수 있는 기술과 다중대역 안테나를 설계와 성능을 개선시키는 기술들은 전자파 분야를 연구하는 사람들의 주요 관심이다. 이동성과 소형화를 추구하는 무선통신시스템을 위해서 아주 작은 안테나 개발이 필요한 상황이다. 이러한 특성을 갖는 안테나는 패치안테나에 단락핀을 사용하여 구현하며, 다이폴 안테나에 유도성결합에 용량성 부하를 사용하는 방법, Folded 기법, Meandering 기법등을 사용하였다.</p><p>최근에 Metamaterial을 안테나에 적용함으로 아주 작은 안테나를 설계하고 연구하였다. 주기구조를 기존의 안테나에 부가함으로써 안테나는 후방전파(backward propagation)와 무한파장(infinite wavelength)특성을 제시하였다. 이러한 안테나는 부성 굴절율(Negative refractive index) 전송선로(NRI-TL) Metamaterial의 이론을 사용하였다. 이것은 전송선로에 직렬 용량성분과 병렬 인덕터 성분을 부가함으로써 일반적으로 구현할 수 없는 맞춤형 전파특성을 구현할 수 있다. 이러한 성질들을 사용함으로 크기가 주파수에 무관한 안테나와 소자 설계에 구현이 가능하게 되었으며, 아울러 안테나의 엄청난 소형화가 가능하였다. 게다가 소형화를 구현함에도 불구하고, 안테나 방사부에 위상차가 없는 일정한 전류특성을 갖게 함으로 안테나의 방사특성을 디자인 할 수 있다.</p><p>실제 안테나 설계에서 커패시터와 인덕터의 구현의 어려움에도 불구하고 영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 mu-zero와 esplion-zero metamaterial 안테나를 제시하였다. 이 구조는 전송선로에 병렬로 연결된 인덕터와 직렬로 연결된 커패시터를 이용하여 무한 파장과 영차공진을 구현한다. 안테나 방사부에 직렬 커패시터를 부가하여 mu-negative metamaterial unit 셀을 사용하여 소형이면서 광대역 특성을 갖는 안테나를 구현하였다.</p><p>동작주파수가 1\( \mathrm{GHz} \) 이하에서 metamaterial unit cell을 이용한 안테나는 대체적으로 커서 실제 적용하기에 어려운 단점이 있다.</p><p>본 논문에서는 전송선로에 Mi-negative(MNG) metamaterial 단일 셀을 모노폴 안테나에 부가하여 이중대역에서 공진하는 안테나를 설계하였다. Mu-negative 셀은 직렬 커패시터는 Interdigital 커패시터를 사용하였으며, 접지가 없는 경우에 커페시턴스를 계산하였다. 안테나의 공진특성을 개선하기 위해 안테나 후면에 기생소자를 부착하였다. 이러한 설계기법을 사용하여 700\( \mathrm{MHz} \) UHD방송대역과 2.45\( \mathrm{GHz} \) WiFi 대역에서 동작하는 소형 모노풀 소형 안테나를 설계하였다. 이론의 객관성을 입중하기 위해 안테나를 제작하여 실험하였다.</p><p>논문 구성은 본론에서 MNG 단일셀 구성과 단위셀의 분석, MZR 안테나 분석하여 700\( \mathrm{MHz} \) UHD방송대역과 2.45\( \mathrm{GHz} \) WiFi 대역에서 공진하는 안테나를 설계 및 제작하고 실험하여 본 논문의 타당성에 대한 내용으로 구성하였고, 마지막으로 결론을 제시하였다.</p>
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"안테나 방사부에 무엇을 부가하여 mu-negative metamaterial unit 셀을 사용하였는가?",
"안테나의 공진특성을 분석하기 위해 안테나 후면에 기생소자를 부착하였는가?",
"Mu-negative 셀은 접지가 없는 경우에 무엇을 계산하였는가?",
"Mu-negative 셀은 직렬 커패시터는 어떤 커패시터를 사용하였는가?",
"본 논문에서는 어떤 안테나를 설계하였는가?",
"동작주파수가 1\\( \\mathrm{GHz} \\) 이상에서 metamaterial unit cell을 이용한 안테나는 대체적으로 큰가?",
"동작주파수가 1\\( \\mathrm{GHz} \\) 이하에서 metamaterial unit cell을 이용한 안테나는 대체적으로 커서 실제 적용하기 쉬운가?",
"안테나 방사부에 직렬 커패시터를 부가하여 mu-negative metamaterial unit 셀을 사용하여 소형이면서 어떤 특성을 갖는 안테나를 구현하였는가?",
"커패시터는 전송선로에 병렬로 연결되어있는가?",
"인덕터는 전송선로에 직렬로 연결되어있는가?",
"전송선로에 직렬로 연결된 것은 무엇인가?",
"전송선로에 병렬로 연결된 것은 무엇인가?",
"영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 안테나는 어떤 것이 있는가?",
"실제 안테나 설계에서 어떤 어려움이 있는가?",
"본 논문은 이론의 객관성을 입중하기 위해 안테나를 제작하여 실험하였는가?",
"전송선로에 Mi-negative(MNG) metamaterial 단일 셀을 모노폴 안테나에 부가하여 어디에서 공진하는 안테나를 설계하였는가?",
"동작주파수가 5\\( \\mathrm{GHz} \\) 이하에서 metamaterial unit cell을 이용한 안테나는 대체적으로 큰가?",
"안테나 방사부에 직렬 커패시터를 부가하여 어떤 셀을 사용하였는가?",
"소형이면서 광대역 특성을 갖는 안테나를 어떻게 구현하였는가?",
"본 논문에서는 전송선로에 무슨 셀을 모노폴 안테나에 부가하여 이중대역에서 공진하는 안테나를 설계하였는가?",
"안테나의 원래 특성을 유지하면서 안테나의 크기를 줄일 수 있는 기술과 다중대역 안테나를 설계와 성능을 개선시키는 기술들은 무엇을 연구하는 사람들의 주요 관심인가?",
"전송선로에 직렬 용량성분과 병렬 인덕터 성분을 부가함으로써 일반적으로 구현가능한 맞춤형 전파특성을 구현할 수 있는가?",
"전송선로에 무엇을 부가함으로써 일반적으로 구현할 수 없는 맞춤형 전파특성을 구현할 수 있는가?",
"후방전파(backward propagation)와 무한파장(infinite wavelength)특성을 가진 안테나는 어떤 이론을 사용하였는가?",
"주기구조를 기존의 안테나에 부가함으로써 안테나는 어떤 특성을 제시하게 되었는가?",
"주기구조를 새로운 안테나에 부가했는가?",
"최근에 Metamaterial을 무엇에 적용했는가?",
"기존의 안테나에 무엇을 부가함으로써 안테나는 후방전파(backward propagation)와 무한파장(infinite wavelength)특성을 제시하게 되었는가?",
"아주 작은 안테나는 무엇에 단락핀을 사용하여 구현하는가?",
"이동성과 소형화를 추구하는 무선통신시스템을 위해서 큰 안테나 개발이 필요한 상황인가?",
"아주 작은 안테나는 패치안테나에 무엇을 사용하여 구현하는가?",
"영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 mu-zero와 esplion-zero metamaterial 안테나 구조에서는 크기가 무엇에 무관한 안테나와 소자 설계에 구현이 가능하게 되었는가?",
"아주 작은 안테나 개발은 무엇을 추구하는 무선통신시스템을 위해 필요한가?",
"영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 mu-zero와 esplion-zero metamaterial 안테나 구조에서는 크기가 주파수에 관련된 안테나와 소자 설계에 구현이 가능하게 되었는가?",
"안테나의 엄청난 대형화가 가능하게 되었는가?",
"안테나 방사부에 위상차가 없는 일정한 전류특성을 갖게 함으로 안테나의 무엇을 디자인 할 수 있는가?",
"실제 안테나 설계에서 영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 안테나를 제시하지 못하였는가?",
"본 논문에서는 안테나 방사부에 위상차가 있는 일정한 전류특성을 갖게 했는가?",
"인덕터와 커패시터는 어디에 연결되어 있나?",
"소형화를 구현함에도 불구하고 안테나의 방사특성을 어떻게 디자인하는가?",
"안테나의 공진특성을 개선하기 위해 안테나 전면에 기생소자를 부착하였는가?",
"동작주파수가 1\\( \\mathrm{GHz} \\) 이하에서 metamaterial unit cell을 이용한 안테나는 실제 적용하기에 쉬운 작은 크기인가?",
"안테나 후면에 기생소자를 부착한 이유는 무엇인가?",
"영차모드(zero mode)와 정모드(positive mode)를 지원하는 mu-zero와 esplion-zero metamaterial 안테나 구조에서 무한 파장과 영차공진을 어떻게 구현하는가?",
"안테나의 공진특성을 개선하기 위해 안테나 후면에 무엇을 부착하였는가?",
"본 논문에서는 800\\( \\mathrm{MHz} \\) UHD방송대역과 2.45\\( \\mathrm{GHz} \\) WiFi 대역에서 동작하는 소형 모노풀 소형 안테나를 설계하였는가?",
"본 논문에서는 5\\( \\mathrm{GHz} \\) WiFi 대역에서 동작하는 소형 모노풀 소형 안테나를 설계하였는가?",
"전자파 분야를 연구하는 사람들의 주요 관심사는 무엇인가?",
"최근에 Metamaterial을 안테나에 적용함으로써 무엇을 설계하고 연구하였는가?"
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Mu-Negative Metamaterial 단일 셀을 가진 듀얼 대역 모노폴 안테나 설계
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<h1>요 약</h1><p>최근 태양열의 열 취득과 태양광의 전기에너지 취득의 상호 보완으로 테양광열(PV/T) 연구가 활발히 진행되고 있으며 대체로 PV/T의 에너지 효율이 더 높은 것으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 대상 건물을 모델링하여 연간 에너지 수요량을 산정하고 옥상면에 PV/T를 설치하여 PV/T와 PV의 에너지 생산량을 시뮬레이션별 Case로 비교 분석 하였다. 결과로 남부 지방인 부산광역시의 에너지 생산량이 가장 많았다. 또한 에너지 수요량에서 남는 에너지 생산량을 에너지 공유 시스템의 도입은 가정하였을 때 에너지 공급 가능 세대수를 산정하 결과 최대 3.3세대로 나타났다.</p>
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"최근 태양열의 열 취득과 태양광의 전기에너지 취득의 상호 보완으로 테양광열(PV/T) 연구가 활발히 진행되고 있는가?",
"에너지 수요량에서 남는 에너지 생산량을 에너지 공유 시스템의 도입은 가정하였을 때 에너지 공급 가능 세대수를 산정하 결과 최대 3.3세대로 나타났나?",
"최근 태양열의 열 취득과 태양광의 전기에너지 취득의 상호 보완으로 테양광열(PV/T) 연구가 활발히 진행되고 있으며 대체로 PV/T의 에너지 효율이 더 높은 것으로 연구되고 있나?",
"본 연구에서는 대상 건물을 모델링하여 연간 에너지 수요량을 산정하고 옥상면에 PV/T를 설치하여 PV/T와 PV의 에너지 생산량을 시뮬레이션별 Case로 비교 분석 하였나?"
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인공물ED
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Mu-Negative Metamaterial 단일 셀을 가진 듀얼 대역 모노폴 안테나 설계
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 Mu-negative Metamaterial 단일 셀을 사용하여 700\( \mathrm{MHz} \) 대역과 2.45\( \mathrm{GHz} \) 대역에서 농작하는 이중 대역 모노폴 안테나 설계에 관하여 연구하였다. Mu-negative metamaterial 단일 셀은 interdigital capacitor 구조를 사용하였고, 안테나 방사부에 삽입함으로써 이중대역 안테나를 구현하였다. 또한 기생도체를 안테나 방사부 뒷면에 있도록 구현하여 안테나의 공진점을 제어할 수 있고, 대역폭을 개선하였다. 최종적으로 750 \( \mathrm{MHz} \) UHD대역과 2.45 \( \mathrm{GHz} \) WiFi대역에서 동작하는 안테나를 구현하였다. 설계제작한 안테나의 크기는 \( 200 \times 100\) \(\mathrm{mm}^{2}\)이고, 실험 결과 750 \( \mathrm{MHz} \) 대역에서 8\( \mathrm{~dB} \) 대역폭과 이득특성은 각각 320\( \mathrm{MHz}(42.8 \%)\), 5.28 \(\mathrm{~dB}\), 2.45 \(\mathrm{GHz} \) 에서 6\( \mathrm{~dB} \) 대역폭과 이득은 540 \( \mathrm{MHz}(21.6 \%)\), -0.46 \(\mathrm{~dB} \) 이다. 공진점은 이론값과 실험값이 일치하였으며, 방사패턴은 두 대역에서 전방향 특성을 갖고 있음을 확인하였다.</p>
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"Mu-negative metamaterial 단일 셀은 안테나 방사부에 삽입함으로써 무엇을 구현했나요?",
"750 \\( \\mathrm{MHz} \\) UHD대역과 2.45 \\( \\mathrm{GHz} \\) WiFi대역으로 대역폭을 개선하는 안테나를 구현했는데 이때 안테나의 무엇을 제어할수있나요?",
"Mu-negative Metamaterial 단일 셀은 여러대역에 따른 무엇을 구현할수있나요?",
"방사패턴은 750 \\( \\mathrm{MHz} \\) UHD대역과 2.45 \\( \\mathrm{GHz} \\) WiFi대역에서 전방향 특성을 갖고 있나요?",
"Mu-negative metamaterial 단일 셀은 무슨 구조를 사용하였나요?",
"공진점은 이론값과 실험값이 일치하며 방사패턴은 위에서 언급한 대역에서 무슨 특성을 가지고 있나요?",
"기생도체를 어떻게 하면 안테나의 공진점을 제어할 수 있고, 대역폭을 개선할 수 있나요?",
"750 \\( \\mathrm{MHz} \\) UHD대역과 2.45 \\( \\mathrm{GHz} \\) WiFi대역에서 동작하는 안테나를 구현했을때 설계 제작한 안테나의 크기는 얼마인가요?",
"Mu-negative metamaterial 단일 셀은 방사부 뒷면에 있도록 이중대역 안테나를 구현하였는데 무엇을 사용하였나요?",
"Mu-negative metamaterial 단일 셀을 안테나 방사부에 삽입하면서 이중대역 안테나를 구현했는데 이때 UHD대역의 수치는 다음중 무엇일까요?",
"Mu-negative Metamaterial 단일 셀은 무슨 대역 모노폴 안테나 설계에 대해 연구했나요?",
"안테나 방사부에 삽입함으로써 이중대역 안테나를 구현하는 Mu-negative metamaterial 단일 셀은 다음 중 무슨 구조를 사용하나요?",
"Mu-negative Metamaterial 단일 셀을 사용하여 700\\( \\mathrm{MHz} \\) 대역과 2.45\\( \\mathrm{GHz} \\) 대역에서 동작하는 무슨 설계에 대해 연구하였나요?"
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인공물ED
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개선된 정합 비용 및 시차 지도 재생성 기반 지역적 스테레오 정합 기법
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<h1>III. 실험 결과</h1> <p>본 논문에서 제안한 스테레오 정합 기법은 Intel Core I\(5 \) \(3.4 \)GHz의 PC를 사용하여 실험하였고, Visual Studio \(2015 \) 버전을 통해 구현하였다. 식 (\(5 \)) 에서의 정합 비용의 \( \lambda_{a d} \), \( \lambda_{census } \), \( \lambda_{gradient} \)는 각각 \( \lambda_{a d} \)는 \( 8 \), \( \lambda_{census} \)는 \( 1 \), 그리고 \( \lambda_{gradient} \)는 \( 3 \) 으로 설정하였다.</p> <p> <그림 \( 7 \)>는 미들버리 연구실에서 제공하는 실험 영상을 입력하여 제안한 기법과 기존의 정합률이 높은 스테레오 정합 기법의 결과와 비교한 결과이다. 기존의 결과 영상들과 비교해 보면 알 수 있듯이 제안하는 방법이 시차 불연속성 영역이 감소하였고 기존의 결과 영상에서 보이는 홀 영역 역시 감소하였음을 알 수 있다. 더 자세한 결과 분석을 위해서 본 논문의 결과 영상과 기존의 논문의 결과 영상을 확대하여 비교하였다. 두 번째 열은 실험 영상의 가운데 부분이다. 본 논문의 결과 영상이 기존 논문의 결과 보다 영상의 에지 부분이 선명히 보존되었음을 볼 수 있다. 세 번째 열은 실험 영상의 오른쪽 윗부분이다. 기존의 논문들은 시차 불연속성 영역과 폐색 영역으로 인한 홀 영역이 존재하지만, 본 논문의 결과 영상은 위의 부정합 영역이 감소하였음을 알 수 있다. 그리고 네 번째 열에서도 볼 수 있듯이, 본 논문의 결과 영상의 에지가 선명해졌음을 알 수 있다. 그리고 기존의 AD-Census를 적용한 논문과 본 논문의결과를 비교하였는데, 이는<그림 \( 8 \)>과 같다.<그림 \( 8 \)>에서 알 수 있듯이, 시차 불연속성 영역이 개선되었고 영상의 정밀도 또한 향상되었음을 알 수 있다.<그림 \( 9 \)>와<그림 \( 10 \)>은 다른 영상으로 실험한 시차지도 생성 결과이다. 시차 지도의 정확도 비교를 위해, D.Scharstein과 R. Szeliski가 제시한 방법을 이용하여 기존의 스테레오 정합 기법들과 본 논문에서 제안하는 방법의 오차율을 평가하였다. 위의 평가 방법은 미들버리 연구실에서 제공하는 오차율을 측정하는 방법과 같은데, 이는 식 (\( 12 \))와 같다.</p> <table border><caption>표 \( 1 \). 다른 스테레오 정합 기법들과의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Method</td><td colspan=4>정합 오차율 [%]</td></tr><tr><td>Tsukuba</td><td>Venus</td><td>Teddv</td><td>Cones</td></tr><tr><td>[\( 15 \)]</td><td>\( 1.09 \)</td><td>\( 0.24 \)</td><td>\( 5.10 \)</td><td>\( 3.55 \)</td></tr><tr><td>[\( 16 \)]</td><td>\( 1.03 \)</td><td>\( 0.27 \)</td><td>\( 9.45 \)</td><td>\( 2.89 \)</td></tr><tr><td>[\( 17 \)]</td><td>\( 1.21 \)</td><td>\( 0.25 \)</td><td>\( 6.62 \)</td><td>\( 4.30 \)</td></tr><tr><td>[\( 18 \)]</td><td>\( 1.31 \)</td><td>\( 0.24 \)</td><td>\( 6.67 \)</td><td>\( 5.35 \)</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>\( 1.61 \)</td><td>\( 0.28 \)</td><td>\( 6.07 \)</td><td>\( 4.89 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \( 2 \). 다른 스테레오 정합 기법들과의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Method</td><td colspan=4>정합 오차율 [%]</td></tr><tr><td>Aloe</td><td>Baby</td><td>Rock</td><td>Wood</td></tr><tr><td>[\( 12 \)]</td><td>\( 14.654 \)</td><td>\( 17.172 \)</td><td>\( 19.647 \)</td><td>\( 16.442 \)</td></tr><tr><td>[\( 19 \)]</td><td>\( 8.264 \)</td><td>\( 4.059 \)</td><td>\( 16.071 \)</td><td>\( 7.911 \)</td></tr><tr><td>[\( 20 \)]</td><td>\( 11.758 \)</td><td>\( 7.208 \)</td><td>\( 23.493 \)</td><td>\( 15.538 \)</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>\( 10.671 \)</td><td>\( 5.610 \)</td><td>\( 16.138 \)</td><td>\( 9.608 \)</td></tr></tbody></table> <p>\( N \)은 영상의 전체 화소의 개수이고, \( \delta_{d} \)는 \( 1 \)로 설정하였다. 그리고 \( d(p) \)는 추출된 시차 지도 에서 화소 \( p \)의 시차 값이며 \( d_{g t}(p) \)는 실제 시차지도 \( d_{g t} \)에서 화소 \( \mathrm{p} \)의 시차 값이다.</p> <p>위 방법을 이용하여 정합 오차율을 계산한 결과는,<표\( 1 \)>과 같다.<표 \( 1 \)>에서도 볼 수 있듯이, 정합 오차율이 기존의 상위의 스테레오 정합 기법 결과와 비슷하거나 우위에 있음을 볼 수 있다. 이는 제안하는 방법의 결과가 정합률이 높은 수준임과 동시에 영상의 정밀도가 개선되고 홀 영역과 시차 불연속 영역이 감소하여서 높은 품질의 시차지도임을 보여준다. 아래의<표 \( 2 \)>에서 표시된 다른 영상과의 비교 결과는<그림 \( 10 \)>과 같다.<표 \( 2 \)>에서도 볼 수 있듯이 제안하는 기법이 최근에 발표된 스테레오 정합 기법들과 비교하여 평균적으로 \( 3.22 \)(%) 가량 정합 오차율이 감소하였음을 확인하였다.</p>
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"표 1 다른 스테레오 정합 기법들과의 성능 비교에서 정합 오차율 Tsukuba의 결과가 가장 클 때 어떤 항목입니까?",
"표1에서 Venus의 정합 오차율이 가장 클 때 얼마입니까?",
"표1에서 Method[\\( 15 \\)]와 [\\( 16 \\)]을 비교하면 Teddv의 결과는 무엇이 더 작은가요?",
"표2에서 Method[\\( 12 \\)]와 [\\( 20 \\)]을 비교하면 Wood의 결과는 무엇이 더 큰가요?",
"표1에서 Cones의 정합 오차율이 가장 낮을 때 어떤 값을 가집니까?",
"Cones의 정합 오차율이 가장 낮을 때 표1을 참고하면 어떤 값에 해당하지",
"표 2 다른 스테레오 정합 기법들과의 성능 비교에서 Aloe의 정합 오차율이 가장 낮을 때 어떤 Method입니까?",
"표2를 보면 Wood가 9.608일 때 어떤 항목의 값인가요?",
"표2를 보면 Aloe,Baby,Rock,Wood의 결과들은 어떤 값을 나타냅니까?",
"표2에서 Rock의 결과가 가장 작을 때, Method는 무엇입니까?",
"표1에서 Venus의 값이 0.28일 때, Method는 뭐야?"
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인공물ED
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근접 통신 단말의 무선 전력 전송 효율 향상을 위한 자기 공진코일 시스템
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<h1>Ⅲ. 실 험</h1><p>본 연구에서는 RFID 리더와 태그를 이용하여 공진 코일에 의한 NFC 시스템의 전력 전달 특성을 측정하였다. NFC 수동 모드 동작에서의 RF 송수신 표준은 ISO14443 RFID 와 호환되므로 RFID 리더와 태그를 이용하여, 자기 공명 공진코일에 의한 무선전력전송 방식의 전력 전송 효율 향상을 측정할 수 있다. 공진코일의 크기는 \( 55 \times 55 \mathrm{mm}^{2} \), 두께는 \( 0.26 \mathrm{mm} \)이며, 안테나를 각기 \( 670 \mathrm{nH}, 200 \mathrm{pF} \)의 인덕턴스와 커패시턴스를 이용하여 \( 13.56 \mathrm{MHz} \) 공진 주파수로 튜닝하였다.</p><p>표 1은 측정된 공진코일 유무에 따른 동작 거리이다. 공진코일을 적용하지 않은 종래의 방식은 약 \( 61 \mathrm{mm} \)의 동작거리를 가진다. 이에 반해 수신단에 공진코일을 적용할 경우 \( 103 \mathrm{mm} \), 송 수신단에 모두 공진코일을 적용할 경우 \( 120 \mathrm{mm} \)로, 공진코일을 적용하지 않았을 때에 비해 동작거리는 최대 \( 96.72 \% \) 증가하였다.</p><p>그림 5는 공진주파수에 따른 거리에 대한 태그 인식률 측정 결과이다. 동일한 대역의 공진 주파수를 갖는 공진코일을 적용할 경우, 공진코일을 적용하지 않은 경우에 비해 동작 거리 및 인식률이 개선됨을 알 수 있다.</p><p>표 2는 공진코일에 따른 인식률 측정 결과이다. 동일한 조건의 동작거리에서 수신단에 공진코일을 적용했을 때에 비해 송 수신단에 모두 공진코일을 적용할 경우 인식률이 2배 이상 증가함을 표 2를 통해 확인할 수 있다.</p><p>표 3은 공진코일의 유무에 따른 RFID 태그에 수신된 전압의 측정 결과이다. 수신 전압은 공진코일을 적용하지 않았을 경우 최대 동작 거리인 \( 61 \mathrm{mm} \)에서 측정하였고, 공진 코일을 적용하지 않았을 때는 \( 195 \mathrm{mV} \), 공진코일을 적용하였을 때는 \( 230 \mathrm{mV} \)로, 공진코일의 적용으로 약 \( 17.95 \% \) 수신 전압이 상승하였다.</p><p>그림 6은 제작된 공진코일 안테나 및 공진코일의 유무에 따른 실험환경이다.</p><table border><caption>표 1. 공진코일 유무에 따른 최대 동작 거리 측정 결과</caption><tbody><tr><td colspan=2>Resonant coil</td><td rowspan=2>Max. Operating distance [\(\mathrm{mm}\)]</td><td rowspan=2>(mprovement [\(\%\)]</td></tr><tr><td>TX</td><td>RX</td></tr><tr><td>x</td><td>x</td><td>61</td><td>-</td></tr><tr><td>x</td><td>O</td><td>103</td><td>68.85</td></tr><tr><td>O</td><td>O</td><td>120</td><td>96.72</td></tr></tbody></table>
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"본 연구에서 주파수를 튜닝한 과정은 어떻게 돼?",
"표 1. 공진코일 유무에 따른 최대 동작 거리 측정 결과에서 공진코일을 송 수신단에 모두 적용하지 않았을 경우의 동작거리는 얼마야?",
"표 1.에서 수신단에 공진코일을 적용했을 때의 동작거리는 얼마로 나타났지?",
"표 1.에서 나타난 것처럼 송 수신단 모두에 공진코일을 적용했을 경우의 동작거리 값은 얼마지?",
"표 1.에서 공진코일을 수신단에만 적용했을 경우 mprovement [\\(\\%\\)]는 얼마를 나타내지?",
"표 1. 공진코일 유무에 따른 최대 동작 거리 측정 결과에서 송 수신단 모두에 공진코일을 적용했을 때 나타나는 mprovement [\\(\\%\\)]값은 얼마야?"
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인공물ED
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비접촉 전력전송 시스템을 위한 'ㅁㅓ' 형 코어 설계 및 분석
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<h1>3. 시스템 시뮬레이션</h1> <p>그림 5는 시뮬레이션에 사용된 비접촉 변압기를 적용한 dc-dc 풀 브리지 컨버터의 회로도이다. 입력 전압을 \( 100 \mathrm{V} \)로 고정하고 스위칭 주파수는 \( 50 \mathrm{kHz} \)로 설정하였다. EE 코어와 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 비접촉 변압기의 실측 데이터를 적용하여 공극 \( 1 \mathrm{mm} \)와 \( 10 \mathrm{mm} \)의 경우에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.</p> <p>그림 6은 공극에 따른\( (1 \mathrm{mm}, 10 \mathrm{mm}) \) EE 코어를 사용한 비접촉 변압기, 그림 7은 'ㅁㅓ' 코어의 파라미터 사용 시의 결과 시뮬레이션이다. 각각의 코어를 사용한 비접촉 변압기의 1차측 전압, 전류와 2차측 전압, 전류를 표 3에서 비교하였다. 표 3의 모든 경우에서 변압기 1차측 전압 \( V_{1 r m s} \)는 약 \( 98 \mathrm{V} \)로 동일하지만 2차측 전압 \( V_{2 r m s} \)는 \( 1 \mathrm{mm} \) 공극 EE 코어의 경우 \( 40 \mathrm{V} \), 'ㅁㅓ' 코어의 경우 \( 71.6 \mathrm{V} \)로 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 비접촉 변압기가 높은 전압이득을 나타내고 \( 10 \mathrm{mm} \) 공극에도 마찬가지임을 알 수 있다. 또한 \( 1 \mathrm{mm} \) 공극 EE 코어를 사용한 비접촉 변압기 1차측 전류 \( I_{1 r m s} \)는 \( 6.9 \mathrm{A} \), 2차측 전류 \( I_{2 r m s} \)는 \( 4.4 \mathrm{A} \)이나 'ㅁㅓ'코어의 경우 \( 10 \mathrm{A} \)와 \( 7.9 \mathrm{A} \)로 더욱 높은 전류이득을 나타냄을 알 수 있고 \( 10 \mathrm{mm} \) 공극에서도 같은 결과가 나타남을 확인하였다.</p> <table border><caption>표 3 시뮬레이션으로 구한 1차측 전압, 전류와 2차측 전압, 전류의 \( \mathrm{rms} \) 값</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>EE 코어 사용</td><td colspan=2>'ㅁㅓ' 코어 사용</td></tr><tr><td>공극(gap)</td><td>\( 1 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 10 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 1 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 10 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( V_{1 r m s}(\mathrm{V}) \)</td><td>98</td><td>98</td><td>97.7</td><td>98</td></tr><tr><td>\( I_{1 r m s}(\mathrm{A}) \)</td><td>6.9</td><td>10</td><td>10</td><td>12</td></tr><tr><td>\( V_{2 r m s}(\mathrm{V}) \)</td><td>40</td><td>15</td><td>71.6</td><td>46</td></tr><tr><td>\( I_{2 r m s}(\mathrm{A}) \)</td><td>4.4</td><td>1.5</td><td>7.9</td><td>5</td></tr></tbody></table>
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"10mm EE코어 사용시 제일 높은 전압을 필요로 하는 공극은 무엇일까?",
"\\( V_{1 r m s}(\\mathrm{V}) \\) 는 10mm 공극 EE 코어 사용시 전압은 몇 V 인가요?",
"10mm 공극 ㅁㅓ' 코어 사용시 가장 높은 전압을 필요로 하는 것은 무엇인가?",
"\\( I_{1 r m s}(\\mathrm{A}) \\) 는 1mm EE 코어 사용시 전압이 몇 볼트입니까?",
"1mm 'ㅁㅓ' 코어 사용시 가장 낮은 전압을 필요로 하는 공극은 무엇인가?",
"\\( I_{1 r m s}(\\mathrm{A}) \\) 는 10mm EE 코어 사용시 전압이 몇 볼트인가?",
"\\( V_{1 r m s}(\\mathrm{V}) \\) 는 1mm 공극 EE 코어 사용시 전압은 몇 볼트인가?",
"\\( V_{2 r m s}(\\mathrm{V}) \\) 10mm EE 코어 사용시 몇 볼트의 전압을 필요로 하는가?",
"1mm EE코어 사용시 가장 높은 전압을 필요로 하는 공극은 무엇인가?"
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인공물ED
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비접촉 전력전송 시스템을 위한 'ㅁㅓ' 형 코어 설계 및 분석
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<h1>2. 비접촉 변압기 설계와 특성 분석</h1> <h2>2.1 비접촉 변압기 설계</h2> <p>그림 1은 변압기 등가모델을 나타내며 결합계수(coupling coefficient, \( \mathrm{k} \)), 자기인덕턴스 (self inductance, \( L_{1} \), \( L_{2} \)), 상호인덕턴스(mutual inductance, \( L_{M} \)), 누설인덕턴스(leakage inductance, \( L_{l k 1} \), \( L_{l k 2} \)), 자화인덕턴스(magnetizing inductance, \( L_{m} \))와 변압기의 권선 비\( \left(N_{1}: N_{2}\right) \) 사이의 관계식은 다음과 같다. \[ \begin{array}{l} L_{M}=L_{m}\left(\frac{N_{2}}{N_{1}}\right), \quad k=\frac{L_{M}}{\sqrt{L_{1} L_{2}}}, \\ L_{l k 1}=L_{1}-L_{m}, \quad L_{l k 2}=L_{2}-\left(\frac{N_{2}}{N_{1}}\right) L_{M} \end{array} \]<caption>(1)</caption></p> <p>변압기의 1차측 전압은 \( L_{l k 1} \)과 \( L_{m} \)으로 전압 분배되고 \( L_{m} \)에 걸리는 전압이 이상적인 변압기의 1차측에 인가되어 권선 비에 의해 2차측으로 전달된다. 이상적인 변압기의 2차측 전압은 \( L_{l k 2} \)와 부하의 전압 분배에 의해 부하에 전압이 전달되기 때문에, 결합계수가 낮으면 \( L_{l k 1} \)과 \( L_{l k 2} \)가 증가하여 전압이득이 낮아짐을 알 수 있다. 전류이득 측면에서 보면 결합계수가 낮아짐에 따라 상대적으로 변압기의 \( L_{m} \)은 작아지고 누설인덕턴스는 증가하게 되어 \( L_{l k} \)를 거쳐 2차측으로 전달되는 전류는 감소하고, \( L_{m} \)을 통하여 흐르는 순환전류는 증가하게 된다. 즉, 부하가 요구하는 전류를 공급하기 위해서는 입력전류가 커져야 하고 그로인해 스위치 등의 도통손실이 증가하여 시스템의 효율을 떨어뜨리는 원인이 된다.</p> <p>누설인덕턴스를 줄이기 위해 본 논문에서는 'ㅁㅓ' 형 코어를 제안하고 그것의 형태를 그림 2 (c), (d)에 나타내었다. 그림 2는 일반적인 EE 코어와 'ㅁㅓ' 형 코어를 사용한 비접촉 변압기의 형태를 나타낸다.</p> <h2>2.2 비접촉 변압기 특성 분석</h2> <p>Maxwell 3D를 사용하여 EE core, 'ㅁㅓ' core의 자속 흐름과 자속 분포에 대하여 비교하고, 실제 제작된 각 코어를 사용한 비접촉 변압기 파라미터를 분석하였다.</p> <p>그림 3(a)와 그림 3(b)는 EE 코어와 'ㅁㅓ' 코어를 지나는 자속 흐름을 각각 나타낸다. 화살표의 두께와 길이는 자속의 세기를 나타내며 코어 내의 자속 흐름을 파악할 수 있다. 그림 3 (c), (d)는 EE와 'ㅁㅓ' 코어 자속밀도의 단면도를 나타낸다. 코일이 감겨있는 center leg에서 자속의 분포가 ㅁㅓ' 코어에서 더 많음을 알 수 있다. 그림 3 (e), (f)는 EE와 'ㅁㅓ' 코어의 자속분포를 나타낸다. EE 코어에서는 코어를 통한 자기경로를 벗어나는 자속이 많이 분포하나 'ㅁㅓ' 코어에서는 상대적으로 적은 것을 볼 수 있다. 이는 EE 코어를 사용한 비접촉 변압기의 1차 2차 권선이 위 아래로 나누어져 감겨있기 때문에 권선이 밀접하게 결합되지 않아 누설인덕턴스가 크게 발생하게 된다. 반면 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 비접촉 변압기는 1차 권선을 2차 권선이 감싸고 있고 나란히 위치하기 때문에 공극이 일정 부분 증가 되어도 높은 자기 결합을 하게 되어 EE 코어보다 누설 성분이 적고 결합계수를 높게 유지할 수 있게 된다.</p> <table border><caption>표 1 공극에 따른 EE 코어를 사용한 비접촉 변압기 파라미터 (12턴 \( 1 : 1 \))</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( 1 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 2 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 4 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 6 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 8 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 10 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( L_{1} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>70.55</td><td>48.81</td><td>37.03</td><td>32.83</td><td>30.8</td><td>29.63</td></tr><tr><td>\( L_{2} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>66.76</td><td>47.2</td><td>36.38</td><td>32.58</td><td>30.83</td><td>29.76</td></tr><tr><td>\( L_{m} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>49.91</td><td>28.6</td><td>16.38</td><td>11.21</td><td>8.85</td><td>7</td></tr><tr><td>\( L_{l k 1} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>20.65</td><td>20.21</td><td>20.65</td><td>21.62</td><td>21.95</td><td>22.63</td></tr><tr><td>\( L_{l k 2} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>16.86</td><td>18.6</td><td>20</td><td>21.37</td><td>21.98</td><td>22.76</td></tr><tr><td>\( \mathrm{k} \)</td><td>0.7272</td><td>0.5958</td><td>0.4463</td><td>0.3428</td><td>0.2872</td><td>0.24</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2 공극에 따른 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 비접촉 변압기 파라미터 (12턴 \( 1 : 1 \))</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( 1 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 2 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 4 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 6 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 8 \mathrm{mm} \)</td><td>\( 10 \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>\( L_{1} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>77.45</td><td>53.48</td><td>39.98</td><td>34.67</td><td>31.39</td><td>29.3</td></tr><tr><td>\( L_{2} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>76.80</td><td>53.18</td><td>37.28</td><td>30.16</td><td>25.48</td><td>21.83</td></tr><tr><td>\( L_{m} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>70.70</td><td>47.95</td><td>32.58</td><td>25.64</td><td>20.90</td><td>17.02</td></tr><tr><td>\( L_{l k 1} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>6.75</td><td>5.53</td><td>7.40</td><td>9.03</td><td>10.49</td><td>12.28</td></tr><tr><td>\( L_{l k 2} (\mu \mathrm{H}) \)</td><td>6.10</td><td>5.23</td><td>4.70</td><td>4.52</td><td>4.58</td><td>4.81</td></tr><tr><td>k</td><td>0.9167</td><td>0.8991</td><td>0.8438</td><td>0.793</td><td>0.7989</td><td>0.6729</td></tr></tbody></table> <p>표 1과 2는 공극 변화에 따른 EE 코어와 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 비접촉 변압기를 제작하여 측정한 변압기 파라미터이다. 제작된 비접촉 변압기에 대하여 최소 공극 \( 1 \mathrm{mm} \), 최대 공극 \( 10 \mathrm{mm} \)를 가정하여 공극에 따른 변압기 파라미터를 측정하였다. 인덕턴스 측정은 임푀던스 분석기(RLC meter)를 사용하였으며 식 (1)과 함께 각 파라미터를 구하기 위해 사용된 수식은 다음과 같다. \[ L_{M}=\frac{L_{p a r}-L_{s e r}}{4} \]<caption>(2)</caption></p> <p>여기서, \( L_{p a r} \)은 비접촉 변압기 1차측과 2차측을 병렬 연결하여 측정한 인덕턴스이고 \( L_{s e r} \)은 직렬 연결하여 측정한 인덕턴스이다.</p> <p>그림 4는 공극 변화에 따른 측정된 비접촉 변압기 파라미터 값을 나타낸 그래프이다. 그림 4 (a)에서 공극의 변화에 따라서 자화인덕턴스가 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 경우 \( 1 \mathrm{mm} \) 공극에서 약 \( 20 \mu \mathrm{H} \), \( 10 \mathrm{mm} \) 공극에서 약 \( 10 \mu \mathrm{H} \) 더 높게 발생한다는 것을 확인할 수 있다. 그림 4 (b)와 (c)는 1차측 누설인덕턴스와 2차측 누설인덕턴스의 변화를 보여준다. EE 코어를 사용한 경우보다 'ㅁㅓ' 코어의 경우가 더욱 낮은 누설성분이 발생하는 것을 확인하였다. 결과적으로 그림 4 (d)에서 볼 수 있듯이 결합계수는 EE 코어의 경우 공극 가변에 따라 0.727 -0.24로 급격하게 낮아지나 'ㅁㅓ' 코어를 사용한 경우는 0.917-0.673로 \( 10 \mathrm{mm} \)의 공극에서도 높게 유지되어 큰 공극을 갖는 비접촉 시스템에 사용되는 변압기 코어형태로써 'ㅁㅓ' 코어가 훨씬 좋은 성능을 나타낼 수 있음을 확인하였다.</p>
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"공극이 1mm일 때, EE 코어를 사용한 \\( L_{1} (\\mu \\mathrm{H}) \\)의 파라미터는 얼마야?",
"\\( L_{1} (\\mu \\mathrm{H}) \\) 파라미터가 29.63이 나오려면 공극이 몇 mm여야해?",
"\\( L_{m} (\\mu \\mathrm{H}) \\) 파라미터가 7이 나오려면 공극이 얼마여야 하나요?",
"EE 코어를 사용하였고 공극이 6mm일 때, \\( L_{l k 2} (\\mu \\mathrm{H}) \\) 파라미터는 얼마인가요?",
"EE 코어를 사용한 k 변압기의 파라미터가 0.2872면 공극이 몇 mm야?",
"'ㅁ ㅓ' 코어를 사용한 k의 공극이 1mm면 파라미터가 얼마야?",
"'ㅁㅓ' 코어를 사용한 \\( L_{l k 2} (\\mu \\mathrm{H}) \\)의 공극이 4mm일 때, 파라미터는 얼마인가요?",
"공극이 1mm일 때, \\( L_{l k 1} (\\mu \\mathrm{H}) \\)의 파라미터가 6.75이려면 어떤 코어를 사용해야해?",
"공극이 10mm이고 'ㅁ ㅓ' 코어를 사용했을 때, 파라미터가 21.83인 비접촉 변압기는 뭐야?",
"\\( L_{m} (\\mu \\mathrm{H}) \\)에 'ㅁ ㅓ' 코어를 사용하고 공극이 2mm면 파라미터 값은 얼마야?"
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인공물ED
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5.8 GHz 대역 드론레이싱시스템 운용을 위한 기술기준 개선방안 연구
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<h1>Ⅲ. 분석에 필요한 운용시스템들의 특성</h1><h2>3-1 드론레이싱시스템</h2><p>유럽의 기술기준을 반영하여 드론레이싱시스템의 분석에 적용된 특성은 표 5와 같다.</p><table border><caption>표 5. 드론레이싱시스템의 특성</caption><tbody><tr><td>ltem</td><td>Value</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>\( 5,843 \mathrm{~MHz}, 5,880 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Bandwidth</td><td>\( 20 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Power</td><td>\( 10 \mathrm{~mW}, 25 \mathrm{~mW}, 200 \mathrm{~mW}, 400 \mathrm{~mW} \)</td></tr><tr><td>Sensitivity</td><td>\( -91 \mathrm{~dBm} \)</td></tr><tr><td>Protection ratio</td><td>C/I : \( 8 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>Antenna pattern</td><td>Transmitter: Patch antenna Receiver: Omnidirectional antenna</td></tr><tr><td>Antenna height</td><td>Transmitter: \( 20 \mathrm{~m}\sim30 \mathrm{~m} \) Receiver: \( 3 \mathrm{~m} \)</td></tr><tr><td>Antenna gain</td><td>\( 6 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>Propagation model</td><td>Free space</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 6. 드론레이싱시스템의 채널과 중심주파수</caption><tbody><tr><td>Ch.</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td></tr><tr><td>Freq. [\( \mathrm{MHz} \)]</td><td>5,658</td><td>5,695</td><td>5,732</td><td>5,769</td><td>5,806</td><td>5,843</td><td>5,880</td><td>5,917</td></tr></tbody></table><p>드론레이싱시스템의 제조사들은 국제주파수채널(race band)을 적용하여 사용할 수 있는 주파수를 제시하고 있으며, 현재 국내에서도 한시적으로 Race band를 사용하고 있어 Race band를 기준으로 분석하였으며, 표 6과 같다.</p><p>스펙트럼 마스크는 실제 경기장에서 운용되고 있는 드론레이싱시스템의 송신파워를 샘플로 측정한 데이터를 반영하여 가정하였으며, 그림 1과 같다. 실선은 측정한 값을 고려한 스펙트럼 마스크 특성이고, 점선은 한국과 유럽의 규격을 반영한 스펙트럼 마스크 특성이다.</p><h2>3-2 지능형 교통체계시스템</h2><p>국내에서 운영되고 있는 차세대 지능형 교통체계시스템은 교통시스템 구성요소가 실시간 상호 연계를 통해 차량이 주행 중 운전자에게 주변 교통상황과 급정거, 낙하물 등의 사고 위험 정보를 실시간으로 제공하는 시스템이다. 이 시스템의 특성은 표 7과 같으며, 주파수채널은 표 8과 같다.</p><table border><caption>표 7. 지능형 교통체계시스템의 특성</caption><tbody><tr><td>ltem</td><td>Value</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>\( 5,860 \mathrm{~MHz}, 5,880 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Bandwidth</td><td>\( 10 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Power</td><td>\( 33 \mathrm{~dBm}/\mathrm{MHz}(23 \mathrm{~dBm}/10 \mathrm{MHz}) \)</td></tr><tr><td>Sensitivity</td><td>\( -82 \mathrm{~dBm}/10 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Protection ratio</td><td>C/I: \( 6 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Antenna pattern</td><td>Omnidirectional antenna</td></tr><tr><td>Antenna height</td><td>Transmitter: \( 1.5 \mathrm{~m} \) Receiver: \( 2 \mathrm{~m} \)</td></tr><tr><td>Antenna gain</td><td>\( 0 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>Propagation model</td><td>Free space</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 8. 지능형 교통체계시스템의 채널과 중심주파수</caption><tbody><tr><td>Ch.</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td></tr><tr><td>Freq. [\( \mathrm{MHz} \)]</td><td>5,860</td><td>5,870</td><td>5,880</td><td>5,890</td><td>5,900</td><td>5,910</td><td>5,920</td></tr></tbody></table>
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"표 5는 드론레이싱 시스템을 어떻게 분석 적용하여 기록했나?",
"운영중인 차세대 지능형 교통체계시스템은 어떻게 주행중인 차량의 운전자에게 교통상황과 낙하물 등의 사고 위험정보를 실시간으로 제공할 수 있나?",
"드론레이싱 시스템 제조사들은 사용가능 주파수를 어떻게 제시하고 있나?",
"주파수 대역폭의 측정 기록은 얼마인가?",
"측정값이 10 mW,25 mW,200 mW,400 mW 로 기록된 것은 무엇을 측정한 것인가?",
"드론레이싱시스템의 특성 표에서 안테나 패턴은 어떻게 기록되었나?",
"드론레이싱 시스템 채널 2의 주파수는 몇 번인가?",
"드론 레이싱 시스템의 중심 주파수가 5,880 MHz 인 채널은 몇번인가?",
"−91 dBm 은 드론 레이싱 시스템의 무엇에 대한 측정값인가?",
"드론 레이싱 시스템의 특성에서 5,843 MHz,5,880 MHz은 무엇을 기록한 것인가?",
"채널 4의 중심주파수는 몇 Freq. [MHz] 인가?",
"표에서 Value 값이 Free space라고 표기된 것은 어떤 아이템의 특성인가?",
"Ch. 2의 중심주파수는 몇 Freq. [MHz] 인가?",
"Antenna gain 의 Value는 얼마인가?",
"시스템중 안테나 패턴은 무엇인가?",
"지능형 교통체계시스템의 특성 표에서 Bandwidth 의 주파수는 몇인가?",
"주파수가 5,900 Freq. [MHz] 인 채널은 몇번인가?",
"채널 1의 중심주파수는 몇 메가헤르츠인가?",
"지능형 교통체계 시스템의 특성을 기록한 표에서 Protection ratio 의 Value는 얼마인가?",
"드론레이싱 시스템 채널 4의 주파수는 몇 메가헤르츠인가?",
"드론 레이싱 시스템의 중심 주파수가 5,843 MHz 인 채널은 몇번인가?",
"드론레이싱 시스템 채널 1의 주파수는 몇 메가헤르츠인가?",
"지능형 교통체계시스템의 특성 표에서 33 dBm/MHz(23 dBm/10MHz) 은 어떤 아이템의 특성을 기록한 것인가?",
"Value값이 5,860 MHz,5,880 MHz 로 기록된 것은 어떤 아이템에 대한 기록인가?",
"지능형 교통체계시스템의 특성 표에서 −82 dBm/10 MHz 는 어떤 아이템의 특성을 기록한 것인가?",
"드론 레이싱 시스템의 중심 주파수가 5,806 MHz 인 채널은 몇번인가?",
"C/I : 8dB는 드론 레이싱 시스템의 무엇에 대한 측정값인가?",
"중심주파수가 5,910 Freq. [MHz] 인 채널의 주파수는 몇번인가?",
"지능형 교통체계시스템 특성표에서 Transmitter: 1.5 m Receiver: 2 m 은 어떤 아이템에 대한 기록인가?",
"몇번 채널의 중심 주파수가 5,917 MHz 인가?",
"채널 3의 중심주파수는 표에 어떻게 나타나있는가?",
"중심주파수가 5,920 Freq. [MHz] 인 채널은 몇번인가?",
"Transmitter: 20 m∼30 m Receiver: 3 m 은 시스템의 무엇을 측정한 값인가?",
"드론레이싱시스템의 특성표에서 Antenna gain의 측정값은 얼마인가?",
"표에서 드론레이싱 시스템 채널 3의 중심주파수는 얼마인가?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>I. 서론</h1><p>타원곡선 암호는 1985년 Miller에 의해 소개된 공개키 암호이며, 미국 표준기술연구소 (NIST)가 표준으로 지정한 타원곡선 디지털서명 알고리듬 (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm; ECDSA)의 기반이 되는 암호 방식이다. 기존의 공개키 암호 RSA와 비교하여 짧은 키를 사용하면서도 동등한 수준의 보안을 제공하는 장점이 있다. 타원곡선 암호는 점 스칼라 곱셈을 통해 암호화를 하며, 점스칼라 곱셈은 점 덧셈과 점 두 배 연산의 반복으로 계산된다. 기존의 타원곡선 암호는 Weierstrass 곡선을 기반으로 하며, 점 연산의 단일성(uniformity)이 부족하다. 단일성이란 점 덧셈과 점 두 배 연산 수식의 일치를 의미하며, 점 덧셈과 점 두 배 연산 수식이 일치하지 않을 경우 부채널 공격(side channel attacks)에 취약한 단점이 있다.</p><p>에드워즈 곡선(Edwards curve; EdC)은 타원곡선의 새로운 형태이다. EdC 를 일반화한 트위스티드 에드워즈 곡선(twisted Edward curve; TEdC) 또한 NIST에서 표준으로 지정한 에드워즈 곡선 디지털 서명 알고리듬(Edwards-curve Digital Signature Algorithm; EdDSA )의 기반이 된다. EdC 는 기존 타원곡선과 비교하여 점 연산의 단일성이 보완 되어 점 덧셈과 점 두 배 연산이 동일한 수식으로 정의될 수 있으며, 따라서 기존 타원곡선 암호에 비해 부채널 공격에 내성을 갖는다. EdDSA는 에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을 기반으로 하며 알고리듬과 파라미터 값들은 RTF RFC 8032 문서에 서술되어 있다.</p><p>EdDSA 의 기반이 되는 Edwards25519와 Edwards448 곡선을 지원하는 점 스칼라 곱셈기를 워드 기반 유한체 연산기로 설계하였다. 2장에서는 TEdC 와 점스칼라 곱셈 및 점 연산의 유한체 연산에 대해 설명하며, 3장은 점 스칼라 곱셈 연산을 수행하는 에드워즈 곡선 암호 코어의 하드웨어 구현에 대해 서술한다. 4장에서 설계된 회로의 RTL 기능검증 및 성능 평가를 하며 5장에서 결론을 맺는다.</p>
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"공개키 암호로 미국 표준기술연구소 (NIST)가 표준으로 지정한 타원곡선 디지털서명 알고리듬 (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm; ECDSA)의 기반이 되는 암호 방식이며 1985년 Miller에 의해 소개된 암호의 이름은 무엇이지?",
"EdC 를 일반화한 트위스티드 에드워즈 곡선을 기반으로 하며, NIST에서 표준으로 지정한 알고리듬의 이름은 무엇이지?",
"기존의 타원곡선 암호에서 부족한 점인 단일성이 부족할 경우 발생할 수 있는 단점으로 무엇에 취약하지?",
"타원곡선 암호란 1985년 Miller에 의해 소개된 공개키 암호이며 무엇의 기반이 되는 암호 방식이지?",
"타원곡선 암호의 암호화 방법으로 점 덧셈과 점 두 배 연산의 반복으로 계산하는 방법은 무엇이지?",
"기존의 타원 곡선에서 부족한 점 연산의 단일성이 보완되어 Edc에서 점 덧샘과 점 두배 연산이 무엇으로 정의될 수 있지?",
"미국 표준기술연구소에서 표준으로 지정한 타원곡선 디지털서명 알고리듬의 기반인 암호방식인 타원곡선 암호는 Miller에 의해 언제 소개되었지?",
"타원곡선의 새로운 형태인 에드워즈 곡선을 일반화 한것은 무엇이지?",
"타원곡선 암호는 타원곡선 디지털서명 알고리듬의 기본이 되는 공개키 암호이며 이 알고리듬은 어디에서 표준으로 지정했지?",
"1985년 타원곡선 디지털서명 알고리듬의 기반 암호방식인 타원곡선암호를 공개키 암호로 소개한 사람은 누구지?",
"짧은 키를 사용하는 타원곡선 암호였지만 제공하는 보안의 수준이 동등한 기존 공개암호키의 이름은 무엇이지?",
"점 덧셈과 점 두 배 연산 수식의 일치를 의미하는 것으로 Weierstrass 곡선을 기반으로 하는 기존의 타원곡선 암호에서 부족한 점은 무엇이었지?",
"기존의 공개키 암호보다 타원곡선 암호이 더 짧은 키를 사용하지만 가지는 장점은 무엇이었지?",
"점 연산의 단일성이 보완된 EdC에서는 기존 타원곡선 암호에 비해 부채널 공격에 내성을 가지게 되었지?",
"타원 곡선 암호의 장점은 기존 RSA와 동등한 수준을 짧은 키를 사용함에도 제공하는 것에 있지?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>V. 결론</h1><p>에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448 상의 점 스칼라 곱셈을 지원하는 EdCC 코어를 워드기반 유한체 연산기를 기반으로 설계하고, RTL 시뮬레이션을 통해 검증하였다. \( 100 \mathrm{MHz} \) 의 동작주파수로 합성한 결과, 24,073 등가 게이트와 \( 11 \mathrm{kbit} \)의 RAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 \( 285 \mathrm{MHz} \) 로 추정되었다. 유사 구조의 타원곡선 암호 프로세서와 비교하여 256 비트 점 스칼라 곱셈 연산에 소요되는 클록 사이클 수가 약 \( 60 \% \) 감소되어 초당 연산량이 \( 7.3 \) 배 우수한 것으로 평가되었다. 설계된 EdCC 코어는 EdDSA 의 하드웨어 구현에 핵심 기능블록으로 사용될 수 있다.</p>
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"EdCC 코어를에서 최대 동작 주파수를 추정하기 위한 구현에 있어 사용된 등가 게이트의 갯수는 26000개인가?",
"EdCC 코어를에서 최대 동작 주파수를 추정하기 위한 구현에 있어 사용된 RAM의 용량은 11kbit인가?",
"EdCC 코어는 EdDSA의 구현에 있어서 핵심 기능블록으로 사용될 수 있는가?",
"EdCC 코어를 \\( 100 \\mathrm{MHz} \\)의 동작주파수로 합성한 결과 나타난 최대 동작 주파수는 어떠한가?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>IV. 기능검증 및 성능평가</h1><p>설계된 EdCC 코어를 Vivado의 Xsim으로 시뮬레이션하여 기능검증을 하였다. 검증에 사용된 기준점과 모듈러스 값은 SP.800-186의 곡선 파라미터 값을 참고하였다. TEdC 상의 PSM 연산에 대한 RTL 시뮬레이션 결과는 그림 3 과 같으며, 소프트웨어 계산 값과 비교하여 정상 동작함을 확인 하였다. 설계된 EdCC 코어를 그림 4- (a)의 SoC (System-on-Chip) 검증 플랫폼에 구현하여 하드웨어 동작을 검증했다. Zynq UltraSCALEe+ MPSoC 디바이스가 탑재된 보드를 이용하였으며, PS 영역의 CPU와 EdCC 코어를 AXI4 Lite 버스로 인터페이스 하여 동작을 검증하였다. 그림 3 의 RTL 시뮬레이션과 동일한 TEdC 파라미터와 키 값을 사용해서 검증한 결과는 그림 4-(b) 와 같으며, SoC 에 슬레이브 IP 로 사용된 EdCC 코어에서 PSM 연산이 올바로 수행됨을 확인하였다.</p><p>표 2 는 설계된 EdCC 코어와 유사 구조의 타원곡선 암호 코어 [9]의 성능 비교를 보인 것이다. Edwards2551 곡선과 문헌 [9]의 P256K1 과 P256R1의 전체 점 스칼라 곱셈 소모 사이클을 비교했을 때, 약 \( 60 \% \) 의 적은 소모 사이클로 연산된다. Edwards 448 곡선의 경우 P384R1과 비교했을 때, 체 크기가 64-비트 더 크지만 약 \( 45 \% \) 의 사이클만 소모하여 점스칼라 곱셈이 연산된다.</p><p>설계된 EdCC 코어를 \( 180 \mathrm{~nm}\) CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, 동작 주파수 \( 100 \mathrm{MHz} \) 에서 24,073 등가 게이트와 약 \( 11 \mathrm{kbit} \) 의 RAM으로 구현되었다. 최대동작 주파수는 \( 285 \mathrm{MHz} \) 로 예측되었고, Edwards25519와 Edwards448 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산량은 각각 초당 299회, 66회로 평가 되었다. 문헌 [9]의 타원곡선 암호 프로세서의 경우 256 비트 P256K1 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산량 초당 41 회와 비교하여 약 \( 7.3 \) 배 높은 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.</p><table border><caption>표 2. 성능 비교</caption><tbody><tr><td colspan = "2" rowspan="3">Elliptic Curve(Field Size)</td><td colspan="6">Number of clock cycles</td><td rowspan = "3">Computation time for PSM [\(\mathrm{msec}\)]</td></tr><tr><td colspan = "2">Parameter Gen</td><td rowspan = "2">ECPSM</td><td rowspan = "2">Transfer Affine</td><td rowspan = "2">Remapping</td><td rowspan = "2">Total [cycles]</td></tr><tr><td >\( R^{2} \) Gen</td><td>Mapping</td></tr><tr><td rowspan = "2">Thispaper</td><td>Edwards25519(255-bit)</td><td>14,467</td><td>720</td><td>846,934</td><td>87,637</td><td>342</td><td>950,100</td><td>3.35</td></tr><tr><td>Edwards448(448-bit)</td><td>41,385</td><td>1,920</td><td>3,836,519</td><td>417,244</td><td>930</td><td>4,297,998</td><td>15.15</td></tr><tr><td rowspan="4">[9]</td><td>P256K1 (256-bit)</td><td rowspan="2">28,672</td><td rowspan="2">1,680</td><td>2,222,135</td><td>170,417</td><td rowspan="2">672</td><td>2,423,576</td><td>24.39</td></tr><tr><td>P256R1 (256-bit)</td><td>2,494,519</td><td>129,761</td><td>2,655,304</td><td>27.03</td></tr><tr><td>P384R1 (384-bit)</td><td>64,512</td><td>3,480</td><td>7,529,555</td><td>490,081</td><td>1,392</td><td>8,089,020</td><td>83.33</td></tr><tr><td>P521R1 (521-bit)</td><td>129,472</td><td>6,630</td><td>19,920,310</td><td>1,383,179</td><td>2,652</td><td>21,442,243</td><td>250</td></tr></tbody></table>
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"문헌 [9]의 타원곡선 암호 프로세서는 256 비트 P256K1 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산량과 비교하여 약 몇 배 높은 연산 성능을 가져?",
"Vivado의 무엇으로 설계된 EdCC 코어를 시뮬레이션하여 기능을 검증하였어?",
"SP.800-186의 곡선 파라미터 값을 참고하여 검증에 사용된 기준점을 설정했어?",
"그림 3은 TEdC 상의 PSM 연산에 대한 무엇과 같아?",
"SoC 검증 플랫폼에 무엇을 구현하여 하드웨어 동작을 검증했어?",
"PS 영역의 CPU와 EdCC 코어를 무엇으로 인터페이스 하여 동작을 검증하였어?",
"그림 4-(b)는 그림 3 의 RTL 시뮬레이션과 동일한 무엇을 사용한 결과야?",
"타원곡선 암호 코어 [9]는 설계된 EdCC 코어와 유사 구조를 가졌어?",
"본문에서는 문헌 [9]의 P256K1 과 P256R1의 전체 점 스칼라 곱셈 소모 사이클을 무엇과 비교하였어?",
"Edwards 448 곡선은 P384R1과 비교하면 약 \\( 45 \\% \\) 의 사이클만 소모해?",
"Edwards448 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산량은 초당 몇 회로 평가되었어?",
"동작 주파수 \\( 100 \\mathrm{MHz} \\) 에서 24,073 등가 게이트와 약 \\( 11 \\mathrm{kbit} \\) 의 RAM으로 구현되는 것은 설계된 EdCC 코어를 무엇으로 합성한 결과야?",
"문헌[9]의 P384R1 곡선의 ECPSM은 얼마인가?",
"문헌[9]의 P256K1 곡선의 ECPSM은 얼마인가?",
"문헌[9]의 P521R1 곡선의 ECPSM은 얼마인가?",
"문헌[9]의 P521R1 곡선의 PSM작업시간은 몇 \\( \\mathrm{ msec } \\)인가?",
"문헌[9]의 P384R1 곡선의 PSM작업시간은 몇 \\( \\mathrm{ msec } \\)인가?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>요 약</h1><p>에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448 상의 점 스칼라 곱셈(point scalar multiplication; PSM)을 지원하는 EdCC (Edwards curve cryptography) 코어를 설계하였다. 저면적 구현을 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 기반으로 유한체 곱셈기를 설계하였으며, 나눗셈 연산 없이 점 연산을 구현하기 위해 확장 트위스티드 에드워즈 좌표계를 적용하였다. EdCC 코어를 \( 100 \mathrm{MHz} \) 의 클록으로 합성한 결과, 24,073 등가 게이트와 \( 11 \mathrm{kbit} \) 의 RAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 \( 285 \mathrm{MHz} \) 로 추정되었다. Edwards25519와 Edwards448 곡선 상의 PSM을 각각 초당 299회, 66회 연산하는 것으로 평가되었으며, 유사한 구조의 타원곡선 암호 코어에 비해 256 비트 PSM 연산에 소요되는 클록 사이클 수가 약 \( 60 \% \) 감소하여 연산 성능이 약 \( 7.3 \) 배 향상되었다.</p>
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"EdCC 코어는 Edwards448 상의 점 스칼라 곱셈과 무엇을 지원하지?",
"EdCC 코어는 Edwards448 상의 점 스칼라 곱셈과 에드워즈 곡선 Edwards25519을 지원하지?",
"유한체 곱셈기는 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 기반으로으로 무엇을 위해 만들어졌지?",
"점 연산을 나눗셈 없이 구현하기 위해서 무엇을 적용한 좌표계의 이름은 무엇이지?",
"\\( 100 \\mathrm{MHz} \\) 의 클록으로 EdCC 코어를 합성했을 때 24,073 등가 게이트와 \\( 11 \\mathrm{kbit} \\) 의 RAM으로 구현되었고, 최대 동작 주파수는 얼마였지?",
"Edwards25519와 Edwards448 곡선 상의 PSM은 유사한 구조의 타원곡선 암호 코어에 비하여 256 비트 PSM 연산에서 무엇이 약 \\( 60 \\% \\) 감소했지?",
"256 비트 PSM 연산에 소요되는 클록 사이클 수가 유사한 구조의 타원곡선 암호 코어에 비해 Edwards25519와 Edwards448 곡선 상의 PSM에서 약 \\( 60 \\% \\) 감소되면서 약 \\( 7.3 \\) 배 향상된 것은 무엇이지?",
"연산의 성능은 PSM 연산에 소요되는 클록 사이클 수의 감소와 관련있지?",
"유한체 곱셈기를 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 기반으로 설계하여 어떻게 했지?",
"본 연구에 따르면 확장 트위스티드 에드워즈 좌표계를 이용하여 어떻게 했지?",
"\\( 100 \\mathrm{MHz} \\) 의 클록으로 EdCC 코어를 합성함으로써 어떻게 되었지?",
"24,073 등가 게이트와 \\( 11 \\mathrm{kbit} \\) 의 RAM으로 구현하기 위해서 EdCC 코어를 어떻게 했지?",
"EdCC 코어를 \\( 100 \\mathrm{MHz} \\) 의 클록으로 합성하여 실험을 한 결과로 24,073 등가 게이트와 \\( 11 \\mathrm{kbit} \\) 의 RAM이 구현되었으며 최대 동작 주파수는 어떻게 되었지?",
"256 비트 PSM 연산에 사용되는 클록 사이클 수가 유사한 구조의 타원곡선 암호 코어에 비해 약 \\( 60 \\% \\) 감소해서 연상 성능이 어떻게 되었지?",
"연산 성능이 약 \\( 7.3 \\) 배 높아진 것으로 나타나며 256 비트 PSM 연산에 소요되는 클록 사이클 수가 어떻게 되었지?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>III. 에드워즈 곡선 암호 코어 구현</h1><p>Edwards25519와 Edwards448의 두 가지 에드워즈 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산을 지원하는 에드워즈 곡선 암호(Edwards curve cryptography: EdCC ) 코어를 설계하였다. EdCC 코어의 내부 구조는 그림 1과 같으며, GF_ALU,, Ctrl_FSM 그리고 RAM_32x338 블록으로 구성되고 내부 데이터 패스는 32-비트로 설계되었다. GF_ALU 블록은 유한체 연산을 수행하는 블록이며, 유한체 가산/감산기와 유한체 곱셈기 그리고 내부 제어기로 구성된다. RAM은 Ctrl_FSM의 제어를 받아 유한체 연산에 필요한 파라미터 값과 입력 데이터, 중간 연산결과값 그리고 최종 결과 값을 저장한다. Ctrl_FSM 블록은 EdCC 코어의 전체 동작을 제어하며, GF_ALU 제어신호와 RAM의 읽기/쓰기 신호 등을 생성한다.</p><p>GF_ALU 내부의 MAS 블록은 유한체 가산/감산기이며, 모듈러 가산/감산 알고리듬을 기반으로 설계되었다. 32-비트 캐리선택 가산기 2개가 사용되었으며, 첫 번째 캐리선택 가산기는 입력 가산/감산 선택신호로 두 피연산자의 가산 또는 감산 연산을 수행하며 두 번째 캐리선택 가산기는 첫 번째 가산기의 결과 값과 모듈러 값으로 모듈러 축약 연산을 수행한다. 모듈러 축약 연산이 완료되면, 두 가산기의 캐리와 입력된 가산/감산 선택신호를 조합하여 첫 번째 가산기 또는 두 번째 가산기의 결과를 선택하여 출력한다.</p><p>MMul 블록은 수정된 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 기반으로 구현되었다. 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬은 두 피연산자를 워드 단위로 곱하는 알고리듬으로 본 논문에서는 32-비트를 한 워드로 정의하였으며, 승수를 처리하는 루프와 피승수를 처리하는 루프로 연산이 순차적으로 진행된다. 몽고메리 곱셈은 피연산자 A, B 와 모듈러스 값 \( N \) 에 대해 모듈러 곱셈 결과 \( \left(A \times B \times R^{-1}\right) \bmod N \) 를 출력하며, \( R^{-1}=2^{-m} \) 이고 \( m \) 은 모듈러스 \( N \) 의 비트 길이이다. 곱셈 결과에 \( R^{-1} \) 이 포함되는 이유는 매 루프에서 모듈러 축약 연산이 이루어지기 때문이며, 이를 고려하여 몽고메리 곱셈의 피연산자를 몽고메리 도메인으로 매핑하는 전처리를 추가하였다. 데이터 A 를 몽고메리 도메인으로 매핑하는 과정은 식 (7)과 같이 정의되며, 데이터 A 와 \( R^{2} \) 을 몽고메리 곱셈 연산하여 몽고메리 도메인으로 매핑된 값 A R 이 얻어진다. 모든 연산이 완료된 후에는 몽고메리 도메인의 데이터를 일반 데이터로 변환하는 리매핑 과정이 필요하며, 이는 식 (8)과 같이 몽고메리 도메인 상의 데이터 A R 과 1 을 몽고메리 곱셈 연산하여 리매핑된 데이터 A 가 얻어진다.</p><p>\( \begin{aligned} M M\left(A, R^{2}, N\right) &=\left(A \times R^{2} \times R^{-1}\right) \bmod N \\ &=A R \bmod N \end{aligned} \)<caption>(7)</caption></p><p>\( \begin{aligned} M M(A R, 1, N) &=\left(A R \times R^{-1}\right) \bmod N \\ &=A \bmod N \end{aligned} \)<caption>(8)</caption></p><p>Ctrl_FSM 블록의 유한상태머신은 그림 2 와 같이 대기 상태를 제외하고 6 단계로 동작한다. 단계-(1) In-data 단계에서는 곡선 상 점의 좌표 값 \( G=(x, y) \), 키 값 그리고 체 크기에 따른 모듈러스 값을 입력 받아 저장하고, 몽고메리 도메인 매핑에 사용될 \( R^{2} \) 값과 몽고메리 곱셈의 축약 연산에 사용될 \( p_{0}^{*}=-p_{0}^{-1} \bmod 2^{w} \) 을 생성한다. \( p_{0} \) 는 소수 값의 최하위 워드 32 비트를 의미하고, \( w \) 는 워드 길이 32 -비트를 나타낸다. 단계-(2) Mapping 단계에서는 몽고메리 도매인 매핑과 ETEd 좌표계로 투영하는 연산이 수행되며, 곡선 상 점의 좌표 값 \( G=(x, y) \) 와 \( z=1 \) 을 몽고메리 도메인으로 매핑하여 얻어진 \( G R=\left(X_{1}, Y_{1}\right) \) 과 \( Z_{1} \) 을 저장한다. 생성된 GR 값을 이용해 보조 좌표 \( T_{1} \) 을 생성하고 \( \left(X_{1}: Y_{1}: T_{1}: Z_{1}\right) \) 으로 투영한다. 단계-(3) PSM 단계에서는 몽고메리 래더 알고리듬을 기반으로 PSM 연산이 수행된다. 점 \( M=\left(X_{1}: Y_{1}: T_{1}: Z_{1}\right) \) 와 \( N=\left(X_{2}: Y_{2}: T_{2}: Z_{2}\right) \) 에 대해, 점 덧셈 연산 \( M+N \) 과 점 두 배 연산 \( M+M=2 M \) 은 표 1 의 세부 단계에 의해 연산된다. 단계-(4) Trans-Affine 단계에서는 점 스칼라 곱셈 연산 결과 \( \left(X_{3}: Y_{3}: T_{3}: Z_{3}\right) \) 를 \( \left(X_{3} / Z_{3}\right. \), \( \left.Y_{3} / Z_{3}\right) \) 의 아핀 좌표계로 변환한다. \( Z_{3} \) 의 역원은 페르마 소정리 (Fermat's little theorem) 알고리듬을 사용하여 계산된다. 단계-(5) Remapping 단계에서는 식 (8)의 연산을 통해 몽고메리 도메인에서 일반 데이터로 변환된다. 마지막 단계-(6) Out-data 단계에서는 리매핑을 통해 얻어진 최종 연산 결과가 외부로 출력되며, 출력이 완료되면 대기 상태로 돌아간다.</p><table border><caption>표 1. ETEd 좌표계 상의 점 연산</caption><tbody><tr><td>Step</td><td>Point Addition</td><td>Point Doubling</td></tr><tr><td>1</td><td>\( A \leftarrow X_{1} \cdot X_{2} \)</td><td>\( A \longleftarrow X_{1}^{2} \)</td></tr><tr><td>2</td><td>\( B \longleftarrow Y_{1} \cdot Y_{2} \)</td><td>\( B \leftarrow Y_{1}^{2} \)</td></tr><tr><td>3</td><td>\( C \leftarrow Z_{1} \cdot T_{2} \)</td><td>\( C \leftarrow 2 Z_{1}^{2} \)</td></tr><tr><td>4</td><td>\( D \leftarrow T_{1} \cdot Z_{2} \)</td><td>\( D \longleftarrow a A \)</td></tr><tr><td>5</td><td>\( E \longleftarrow D+C \)</td><td>\( E \leftarrow\left(X_{1}+Y_{1}\right)^{2}-A-B \)</td></tr><tr><td>6</td><td>\( \begin{aligned} F \longleftarrow &\left(X_{1}-Y_{1}\right) \cdot\left(X_{2}+Y_{2}\right) \\ \quad &+B-A \end{aligned} \)</td><td>\( G \leftarrow D+B \)</td></tr><tr><td>7</td><td>\( G \longleftarrow B+a A \)</td><td>\( F \longleftarrow G-C \)</td></tr><tr><td>8</td><td>\( H \longleftarrow D-C \)</td><td>\( H \longleftarrow D-B \)</td></tr><tr><td>9</td><td colspan = "2">\( X_{3} \leftarrow E \cdot F \)</td></tr><tr><td>10</td><td colspan = "2">\( Y_{3} \longleftarrow G \cdot H \)</td></tr><tr><td>11</td><td colspan = "2">\( T_{3} \leftarrow E \cdot H \)</td></tr><tr><td>12</td><td colspan = "2">\( Z_{3} \leftarrow F \cdot G \)</td></tr></tbody></table>
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"ETEd 좌표계 상의 점 연산표에서 제일 마지막 Step의 연산값은 뭐야?",
"ETEd 좌표계 상의 점 연산의 Step3에 point Addition은 뭐야?",
"ETEd 좌표계 상의 점 연산중 아홉번째 Step은 뭐야?",
"ETEd 좌표계 상의 점 연산의 Step6의 Point Doubling은 뭐야?",
"EdCC 코어는 RAM_32x338 블록으로 구성되고 내부 데이터 패스는 64-비트로 설계 되었어?",
"F_ALU 내부의 MAS 블록은 어떤 알고리듬을 기반으로 설계 되었어?",
"MMul 블록은 어떤 알고리듬을 기반으로 구현되었어?",
"ETEd 좌표계 상의 점 연산의 첫번째 Step에 point Addition은 뭐야?",
"두 가지 에드워즈 곡선 상의 점 스칼라 곱셈 연산을 지원하는 암호는 뭐야?",
"워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬은 피승수를 처리하는 루프 다음에 승수를 처리하는 루프를 진행하니?"
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인공물ED
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에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448을지원하는 공개키 암호 코어
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<h1>II. 트위스티드 에드워즈 곡선과 확장 트위스티드 에드워즈 좌표</h1><p>2007년 Harold Edwards에 의해 소개된 에드워즈 곡선은 이진체와 소수체로 나누어지며, 본 논문은 소수체 TEdC인 Edwards25519와 Edwards448을 사용한다. TEdC은 Bernstein 등 5 명에 의해 소개된 에드워즈 곡선의 일반화된 형태이다. \( p>3 \) 인 \( G F(p) \) 상에서 식 (1)과 같이 정의되며, 계수 \( a \) 와 \( d \) 는 \( a, d \neq 0 \) 이고 \( a \neq d \) 인 조건을 만족하는 \( G F(p) \) 에 속하는 수이다. \( a=1 \) 일 때 EdC 이다. TEdC 은 몽고메리 형태로 변환이 가능하며 그 반대의 경우도 성립한다. 곡선 방정식의 계수 \( d \) 가 유한체 \( G F(p) \) 에서 제곱이 아닌 경우, 점 연산이 완전성 (completeness)을 가지는 장점이 있다. 완전성이란 항등원을 포함한 모든 입력 점들에 대해 동작된다는 것을 의미한다.</p><p>\( a x^{2}+y^{2}=1+d x^{2} y^{2} \)<caption>(1)</caption></p><p>일반 타원곡선과 비교하여 EdC 은 점 스칼라 곱셈에 사용되는 유한체 연산량이 적어 연산속도가 빠른 장점을 갖는다. 또한 EdC 는 예외점이 존재하지 않아 설계의 한계점이 적으며, 점 덧셈과 점 두배 연산의 식이 동일하여 부채널 공격에 강한 내성을 가진다.</p><p>타원곡선 암호는 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈 (point scalar multiplication; PSM)을 기반으로 한다. 점 스칼라 곱셈은 식 (2)와 같으며, 곡선 상의 점 \( P \) 를 \( k \) 번 더하여 타원 곡선 상의 점 이동을 의미한다. 즉, 점 스칼라 곱셈은 점 덧셈의 반복으로 수행 된다</p><p>\( Q=k P \)<caption>(2)</caption></p><p>타원곡선 암호는 \( Q \) 를 공개키, \( k \) 를 개인키로 사용한다. 곡선 상의 점 \( A=\left(x_{1}, y_{1}\right) \) 와 \( B=\left(x_{2}, y_{2}\right) \) 에 대해, TEdC 상의 점 덧셈은 식 (3)과 같이 정의되며, 점 두 배 연산 또한 동일한 식으로 정의된다. 점 연산은 유한체 연산으로 구성되며, 식 (3)은 아핀 좌표계에서 연산된다. 식 (3)은 유한체 나눗셈 연산을 포함하고 있어 하드웨어 구현 시 면적이 증가하고 연산 속도가 느려지므로 하드웨어 구현에 적합하지 않다.</p><p>\( A+B=\left(\frac{x_{1} y_{2}+y_{1} x_{2}}{1+d x_{1} x_{2} y_{1} y_{2}}, \frac{y_{1} y_{2}-a x_{1} x_{2}}{1-d x_{1} x_{2} y_{1} y_{2}}\right) \)<caption>(3)</caption></p><p>나눗셈 연산을 사용하지 않는 다양한 좌표계들이 제안되고 있으며, 투영(projective) 좌표계, 혼합(mixed) 좌표계, 확장 트위스티드 에드워즈(extended twisted Edwards; ETEd) 좌표계 등이 사용되고있다. 본 논문에서는 ETEd 좌표계를 사용하여 유한체 나눗셈 연산 없이 점 연산이 처리되도록 하였다.</p><p>ETED 좌표계는 높은 연산 속도를 위해 곡선 상의 점 \( (x, y) \) 를 확장 아핀 좌표계의 점 \( (x, y, t) \) 로 표현하며, 여기서 \( t=x y \) 이고 \( (x, y, t) \) 는 \( (x: y: t: 1) \) 로 투영 시킬 수 있다. ETED 좌표계의 점 \( (X: Y: T: Z) \) 는 \( Z \neq 0 \) 일 때 확장 아핀 좌표계의 점 \( (X / Z, Y / Z, T / Z) \) 와 일치한다. \( T=X Y / Z \) 이고 항등원은 \( (0: 1: 0: 1) \) 이다. ETED 좌표계에서는 곡선 상의 세 점 \( A \equiv\left(X_{1}: Y_{1}: T_{1}: Z_{1}\right) \), \( B \equiv\left(X_{2}: Y_{2}: T_{2}: Z_{2}\right), C \equiv\left(X_{3}: Y_{3}: T_{3}: Z_{3}\right) \) 에 대해, 점 덧셈 \( C=A+B \) 와 점 두 배 \( C=2 A \) 의 연산을 두가지 형태로 정의할 수 있다. 식 (4)는 점 덧셈과 점 두 배 연산이 하나의 식으로 정의된 경우이다.</p><p>\( X_{3}=\left(X_{1} Y_{2}+Y_{1} X_{2}\right)\left(Z_{1} Z_{2}-d T_{1} T_{2}\right) \)<caption>(4-a)</caption></p><p>\( Y_{3}=\left(Y_{1} Y_{2}-a X_{1} X_{2}\right)\left(Z_{1} Z_{2}+d T_{1} T_{2}\right) \)<caption>(4-b)</caption></p><p>\( T_{3}=\left(Y_{1} Y_{2}-a X_{1} X_{2}\right)\left(X_{1} Y_{2}+Y_{1} X_{2}\right) \)<caption>(4-c)</caption></p><p>\( Z_{3}=\left(Z_{1} Z_{2}-d T_{1} T_{2}\right)\left(Z_{1} Z_{2}+d T_{1} T_{2}\right) \)<caption>(4-d)</caption></p><p>또 다른 방법은 점 덧셈 연산을 식 (5)로, 점 두배 연산을 식 (6)으로 정의할 수 있으며, 식 (4)에 비해 연산량이 적어 연산 속도가 빠른 장점을 갖는다. 본 논문의 설계에서는 부채널 공격에 강한 몽고메리 래더 스칼라 곱셈 알고리듬을 사용하므로, 높은 연산 속도를 위해 식 (5), 식 (6)의 점 연산 알고리듬을 채택하였다.</p><p>\[ X_{3}=\left(X_{1} Y_{2}-Y_{1} X_{2}\right)\left(T_{1} Z_{2}+Z_{1} T_{2}\right) \]<caption>(5-a)</caption>\[ Y_{3}=\left(Y_{1} Y_{2}+a X_{1} X_{2}\right)\left(T_{1} Z_{2}-Z_{1} T_{2}\right) \]<caption>(5-b)</caption>\[ T_{3}=\left(T_{1} Z_{2}+Z_{1} T_{2}\right)\left(T_{1} Z_{2}-Z_{1} T_{2}\right) \]<caption>(5-c)</caption>\[ Z_{3}=\left(Y_{1} Y_{2}+a X_{1} X_{2}\right)\left(X_{1} Y_{2}-Y_{1} X_{2}\right) \]<caption>(5-d)</caption></p><p>\[ X_{3}=2 X_{1} Y_{1}\left(2 Z_{1}^{2}-Y_{1}^{2}-a X_{1}^{2}\right) \]<caption>(6-a)</caption>\[ Y_{3}=\left(Y_{1}^{2}+a X_{1}^{2}\right)\left(Y_{1}^{2}-a X_{1}^{2}\right) \]<caption>(6-b)</caption>\[ T_{3}=2 X_{1} Y_{1}\left(Y_{1}^{2}-a X_{1}^{2}\right) \]<caption>(6-c)</caption>\[ Z_{3}=\left(Y_{1}^{2}+a X_{1}^{2}\right)\left(2 Z_{1}^{2}-Y_{1}^{2}-a X_{1}^{2}\right) \]<caption>(6-d)</caption></p>
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"타원곡선 암호는 타원곡선 상의 무엇을 기반으로 할까?",
"에드워즈 곡선은 어디에서 소개가 되었니?",
"어디에 에드워즈 곡선이 소개 되었나?",
"에드워즈 곡선이 Harold Edwards에 의해 소개된 년도는 언제야?",
"몇 년도에 에드워즈 곡선이 Harold Edwards에 의해 소개되었지?",
"에드워즈 곡선은 무엇으로 나누어지니?",
"에드워즈 곡선은 어떻게 분류되나?",
"Edwards25519와 Edwards448은 이진체이니?",
"Edwards25519와 Edwards448는 이진체라고 볼 수 있어?",
"Edwards25519은 소수체 TEdC이니?",
"곡선 방정식의 계수는 \\( a \\) 이니?",
"곡선 방정식의 계수 \\( d \\) 가 유한체 \\( G F(p) \\) 에서 제곱이 아닌 경우 점 연산은 무엇을 가질까??",
"무엇을 포함한 모든 입력 점들에 대해 동작된다는 것을 완전성이라 할까?",
"EdC 은 점 스칼라 곱셈에 사용되는 무엇이 적어서 연산속도가 빠른 장점을 가지고 있지?",
"점 덧셈과 점 두배 연산의 식이 동일하여 부채널 공격에 강한 내성을 가지는 것은 무엇이야?",
"타원곡선 암호는 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 기반으로 하지?",
"투영 좌표계는 무엇을 사용하지 않는 좌표계일까?",
"확장 트위스티드 에드워즈 좌표계는 나눗셈 연산을 사용하지 않는 유일한 좌표계일까?",
"Bernstein 등 5 명에 의해 소개된 에드워즈 곡선의 일반화된 형태는 무엇일까?",
"EdC 는 예외점이 존재하지 않아 설계의 한계점이 크다는 단점이 있니?",
"점 스칼라 곱셈에 사용되는 유한체 연산량이 적어지면 EdC은 연산 속도가 느려지니?",
"몽고메리 래더 스칼라 곱셈 알고리듬은 무엇에 강할까?",
"몽고메리 래더 스칼라 곱셈 알고리듬은 어떤 공격에 강한가?",
"TEdC은 무엇의 일반화된 형태인가?",
"무엇이 일반화된 형태가 TEdC인가?",
"점 스칼라 곱셈은 점 두배 연산의 반복으로 수행되나?",
"나눗셈 연산을 사용하지 않는 좌표계에는 투영 좌표계, 혼합 좌표계 그리고 비확장 트위스티드 에드워즈 좌표계가 있지?",
"일반 타원곡선과 비교하여 EdC의 장점은 무엇이야?"
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인공물ED
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손목 피부 온도에 의한 맥센서 어레이(array)의 신호 변동 및 보정
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<h1>1. 서 론</h1><p>한의학의 대표직 신단 방법 중 하나인 맥신을 객관화하고 과학화 하기 위한 많은 연구가 수행 되었고 지금도 신행되고 있다. 객관화, 과학화를 위한 대부분의 언구들은 각종 센서를 이용하여 요골동맥 맥파를 징확하고 정밀하게 축정하여 수치직으로 보여주는 방법이었다. 이러한 방법들은 맥파를 촉정하는 맥센서가 가장 중요한 요소이기 때문에 적합한 맥센서 개발에 대한 연구는 지속직으로 이루어지고 있다. 맥파 측정을 위한 맥센서가 갖추어야 할 조건은 기본적으로 좋은 시/공간 분해능을 가져야 하고, 가압 시 발생하는 외력을 견딜 수 있는 강인함 (robust)을 가지면서 맥동을 정밀하게 측정할 수 있어야 한다. 좋 은 시/공간 분해능을 가지는 맥센서를 제작하기 위해서 높은 정 밀도와 빠른 응답특성을 가지는 압력센서를 어레이 형태로 배 열하는 방식을 주로 사용한다. 또한 외력을 견디기 위해 어레이 형태의 압력센서 위에 보호층을 두는 경우가 대부분이다. 외력 때문에 보호층을 만들 수 밖에 없지만 보호층 때문에 센 서의 성능 저하가 발생하고, 센서들 간에 신호 간섭 현상이 발생할 수 있다. 보호층에 의한 센서 성능 감소와 센서 사이의 간 섭 현상을 실험적으로 규명하고 이를 최소화 하려는 방안을 기존 연구에서 보고한 바 있다.</p><p>맥파를 측정하기 위해 맥센서를 손목의 요골동맥 위에 접촉 시킬 때, 측정 환경의 외부 온도와 측정하려는 손목의 온도 차이로 인하여 맥파 측정 중 맥센서들의 신호가 변화하는 현상이 발생한다. Fig. 1을 보면 맥센서를 손목에 접촉했을 때, 온도센서의 출력값은 상승하고 압력센서의 출력값은 하강하는 현상이 보이고, 맥센서를 손목에서 떼어내면 온도센서의 출력값은 하강하고 압력센서 출력값은 상승하는 현상을 볼 수 있다. 이는 맥센서가 피부에 접촉하면 온도가 상승하고 압력센서 출력 신호 크기는 감소하며, 피부에서 멀어지면 온도는 다시 멀어지고 압력 신호는 증가한다는 것을 보여준다. 위 결과는 외부 온도가 \( 24^{\circ} \mathrm{C} \) 이고 손목 피부 온도가 \( 33^{\circ} \mathrm{C} \) 인 경우에 동맥이 없는 부위 에서 온도 센서와 압력 센서가 내재된 맥센서로 측정한 신호 결과이다. 압력센서의 신호가 접촉 후 노이즈가 많은 이유는 손목 피부 온도에 의한 맥센서 신호 영향을 확인하기 위해 손목에 맥센서를 올려놓고 측정하면서 측정자 혹은 피험자의 미세한 움직임에 의해 발생한 신호로 보여진다. 하지만 이런 노이즈에도 불구하고 손목 표면의 온도와 외부 온도 차이에 의한 맥센서의 신호 변화 현상을 충분히 확인할 수 있었기 때문에, 손목의 움직임이나 측정자의 움직임에 영항을 반지 않고 온도 변화에 의한 센서 영향을 확인하기 위한 실험을 진행하여 그 정도를 파악하였다. 또한 온도 변화가 맥센서 보호층의 두께에 따라 미치는 영향을 파악하고, 정확한 맥파를 측정할 수 있도록 온도에 대한 신호 왜곡을 최소화 하려고 한다.</p><p>기존 연구 중에 온도차이에 의해 발생하는 압력 차를 보정하는 연구가 보고 되었다. 하지만, 온도 변화에 의한 압력센서의 신호를 직접적으로 측정한 것은 아니고 측정 환경의 온도를 변화하고 챔버 내부의 압력을 공압펌프로 변화시키며 쳄버 안에 위치한 압력센서의 신호를 측정하여 보정식을 도출한 실험으로, 피부 표면에 의해 발생하는 온도 차이 때문에 맥센서 내부의 온도 센서와 압력센서의 신호 변화가 발생하는 실험 모델과는 차이가 있다. 본 연구에서는 인체 접촉으로 인한 맥센서 표면에서 발생하는 온도차이로 신호 변동을 가져오게 되는데 이를 직접적으로 측정 분석하여 피부 온도의 영향을 분석하였고 온도 영향에 대한 보정이 펼요함을 확인하였다. 또한 온도는 보호층의 영향을 많이 반을 수 밖에 없는데 이를 측정하여 맥센서 설계에 도움 을 주고자 하였다. 손목 피부 온도에 의한 맥센서 신호 변화를 직접적으로 측정 및 분석하기가 어려워 피부 표면에서 발생하는 열의 실험적 모델로 펠티어(Peltier) 소자를 사용하였다. 팰티어 소자를 이용하여 맥센서 표면에서의 온도 변화를 유발하고 이에 따른 맥센서 신호 변화를 측정하였다. 또한 측정된 데이터를 분석하여 맥센서 신호 변화를 최소화하기 위환 온도 보정식을 만들어 압력센서의 신호를 실시간 보정할 수 있도록 하였다 . 또한 맥센서 보호층의 두께에 의한 표면 온도 변화에의 영향을 확인하여 맥센서 제작 시 온도 영향을 고려하여야 한다는 것 을 확인하였고, 이를 그래프로 표현하여 보호층 설계 시 참고할 수 있도록 하였다.</p>
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"맥센서가 피부에서 멀어질 때, 압력센서의 신호는 어떻게 변화되니?",
"맥신을 객관화하고 과학화 하기 위해 센서로 측정하는 맥파의 종류는 뭐야?",
"높은 정 밀도와 빠른 응답특성을 가지는 압력센서를 어레이 형태로 배 열하는 방식은 맥센서의 강인함을 증가시키기 위해서이니?",
"어레이 형태의 압력센서 위에 보호층을 둔 맥센서는 외력을 견디기 쉬운 구조인가?",
"맥센서에 보호층을 만들어주면, 센서의 성능이 향상되니?",
"맥센서의 압력센서 위에 보호층을 두면, 신호 간섭 현상이 해소되니?",
"맥센서의 온도센서의 출력값은 하강하고 압력센서의 출력값은 상승하는 현상이 보이는 때는 맥센서를 손목에서 떼어냈을 때이니?",
"맥센서의 온도센서의 출력값은 상승하고 압력센서의 출력값은 하강하는 현상이 보이는 때는 맥센서를 손목에서 떼어냈을 때이니?",
"맥센서가 피부에 접촉할 때, 압력센서 출력 신회 크기는 어떻게 변화되니?",
"맥센서로 온도와 압력을 측정할 때의 손목 피부 온도는 몇 도야?",
"맥센서 보호층의 두께는 온도 변화에 영향을 미치니?",
"맥파를 측정하기 위해 맥센서를 손목의 요골동맥 위에 접촉 시킬 때, 맥파 측정 중 맥센서들의 신호가 변화하는 현상이 발생하는 이유는?",
"맥센서로 온도와 압력을 측정할 때의 외부 온도는 몇 도야?",
"손목 피부 온도에 의한 맥센서 신호 변화를 직접적으로 측정 및 분석하기가 어려울 때 사용할 수 있는 피부 표면에서 발생하는 열의 실험적 모델 이름은 뭐야?",
"맥신은 한의학 대표적 치료 방법의 하나이니?",
"맥센서가 피부에 접촉할 때, 온도는 어떻게 변화되니?",
"맥센서 제작 시 온도의 영향은 고려하지 않아도 되니?",
"온도의 영향은 맥센서 제작 시 고려하지 않아돼",
"압력센서의 신호가 접촉 후 노이즈가 많은 이유는 뭐야?"
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인공물ED
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손목 피부 온도에 의한 맥센서 어레이(array)의 신호 변동 및 보정
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<h1>4. 결 론</h1><p>맥센서는 펴부에 접촉하여 맥동을 측정하는 센서이므로 피부 접촉 시 측정 환경과 측정 부위의 피부 온도차이에 의해서 맥파 신호의 변동이 발생하여 정확하고 정밀한 맥파 측정을 어렵게 한다. 따라서 맥센서 표면에 피부 접촉 시 발생하는 온도 변화에 따른 맥센서 신호 변동의 영항을 파악하기 위해 온도와 압력을 동시 측정 가능한 맥센서를 제작하고, 펠티어 소자를 사용하여 맥센서 표면의 온도 변화에 의한 온도 센서와 압력센서의 신호 변동을 실험적으로 확인해 보았다. 온도 센서와 압력센서의 신호 획득을 통해 온도센서의 신호가 증가하면서 압력센서의 신호는 감소하는 것을 확인하였고, 센서 보호층의 두께에 따라 온도 변화량 대비 압력센서의 신호 변화량 비가 더욱 커지는 것을 확인할 수 있었다. 정확한 맥파를 측정하기 위해 온도 센서의 신호를 통한 압력센서 신호 추정 및 온도 영향에 대한 보정식을 도출하였고, 실제 측정된 압력센서 신호를 보정하여 압력센서의 신호가 온도 변화에도 일정한 출력을 유지하는 것을 확인하였다.</p><p>맥센서 보호층의 두께가 두끼울수록 온도 센서 신호 변화량 대비 압력센서 신호 변동폭이 커저 보호층의 두께를 일정수준이하로 제작하는 것을 고려해야 할 것이라 생각된다. 또한 두꺼운 보호층은 온도 보정식을 활용환 신호 보정에도 얇은 보호층에 비해 더 큰 오차를 보이기 때문에 정확하고 정밀한 맥파 측정을 위해 보호충의 두께가 두꺼운 것은 바람직하지 않다고 판단된다. 본 연구 결과를 기반으로 맥센서의 안정성과 성능 최직화를 위한 직절한 보호층 두께를 산출할 수 있을 것 으로 기대한다.</p>
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"맥센서는 펴부에 접촉을 해서 무엇을 측정하는 센서일까?",
"펴부에 붙어 맥동을 측정하는 센서는 무엇일까?",
"피부에 부착하여 맥동을 측정하는 센서는 무엇일까?",
"멕센서는 피부에 접촉을 하여 동맥을 측정하는 센서일까?",
"피부에 접촉하여 맥동을 측정하는 맥센서는 무엇에 의해서 맥파 신호에 변도이 발생할까?",
"맥센서는 측정 환경과 측정 부위의 피부 온도차로 인해서 정확하고 정밀한 맥파 측정이 어려운데 이를 보안하기 위해서 어떤 맥센서가 제작이 되었을까?",
"맥센서를 사용할 시에 측정 환경 그리고 측정 부위의 피부 온도차이는 무엇을 어렵게 할까?",
"맥센서를 피부에 접촉하여 측정을 할 때, 측정 환경과 측정 부위의 피부 온도차이에 의해서 발생이된 맥파 신호의 변동은 정확하고 정밀한 맥파 측정을 쉽게 해줄까?",
"맥센서를 피부에 접촉 시에 발생하는 온도 변화로인한 신호 변동의 영향을 파악하기 위해서 온도와 습기를 동시 측정 가능한 맥센서를 제작했을까?",
"온도 센서의 신호를 사용하여 정확한 맥파를 측정하기 위해서 무엇을 도출했지?",
"피부에 접촉하여 맥동을 측정할 수 있는 맥센서는 측정 시에 피부 온도차이와 맥파 신호의 변동으로 인해서 정확하고 정밀한 맥파 측정이 어려운데 어떻게 온도와 압력을 동시 측정 가능한 맥센서를 이용해서 실험을 했을까?",
"멕센서에 무엇을 사용하여 온도 센서와 압력 센서의 신호 변동을 실험적으로 확인했을까?",
"온도 센서 신호 변화량 대비 압력센서 신호의 변동폭이 멕센서의 보호층이 두꺼워질수록 커지기 때문에 무엇을 고려하여 맥센서를 제작해야 할까?",
"압력센서 신호 추정 및 온도 영향에 대한 보정식은 온도 센서의 신호를 통해서 부정확한 맥파를 측정하기 위해서 도출이 되었을까?",
"맥센서의 무엇에 따라서 온도 변화량 대비 압력센서의 신호 변화량 비가 커지는 것을 확인했을까?",
"맥센서의 온도 센서 신호 변화량 대비 압력센서 신호 변동폭의 커짐을 해결하기 위해서 보호층의 두께를 일정수준이하로 제작해야 할까?",
"맥센서의 보호층이 두꺼워질수록 온도 센서 신호 변화량 대비 압력센서 신호의 무엇이 커질가?",
"정확한 맥파를 측정하기 위해서 도출이 된 보정식은 압력센서 신호를 보정시 온도 변화에도 일정한 출력을 유지할까?",
"센서 보호층의 두께에 따라 온도 변화량과 압력센서의 신호변화량을 비교 했을때 더 작아지는 것을 확인할 수 있지?",
"정확한 맥파를 측정하기 위해서 도출이된 압력센서 신호 추정 및 온도 영향에 대한 보정식은 실제로 측정된 압력센서 신호를 보정하여 온도 변화시에 압력센서의 신호기 어떻게 됨을 확인하였을까?",
"정확한 맥파를 측정하기 위해 만들어진 압력센서 신호 추정 및 온도 영향에 대한 보정식은 어떻게 온도 변화에도 일정한 출력을 유지했을까?",
"온도 센서와 압력센서의 신호 획득 시에 온도센서의 신호가 증가 함께 무엇을 확인했을까?",
"맥센서 표면의 온도 변화에 의한 온도 센서와 압력 센서의 신호 변동을 확인하기 위해서 무엇을 사용해서 실험을 했을까?",
"멕센서의 온도 센서 신호 변화량 대비 압력센서 신호 변동폭의 커짐을 방지하기 위해서 맥센서의 어떻게 제작을 해야 할까?",
"맥센서의 두꺼운 보호층은 온도 보정식을 활용해도 얇은 보호층에 비해서 더 큰 오차를 보이기 때문에 정밀한 맥파 측정을 위해 무엇이 바람직하지 않지?",
"온도 보정식을 활용을 해도 두꺼운 보호층이 얇은 보호층에 비해 더 큰 오차를 보이기 때문에 정확하고 정밀한 맥파를 측정하기 위해서 보호층의 두께가 두꺼운게 바람직하지?",
"정확한 맥파를 측정하기 위해서 온도 센서의 신호를 통한 어떤 보정식을 도출해야 될까?"
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인공물ED
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손목 피부 온도에 의한 맥센서 어레이(array)의 신호 변동 및 보정
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<h2>2.2 실험 결과</h2><p>맥센서 내부에 포함된 온도센서의 신호는 펠티어 소자가 맥 센서 위에 접촉하면서 출력값이 상승하였고, 압력센서의 신호는 펠티어 소자가 접촉하면서 출력값이 하강하는 현상을 보였다. Fig. 4는 맥센서 표면에서의 온도 변화에 따른 온도 센서와 압력센서 출력값의 변화를 시간이 지남에 따라 보여주는 그래프이다. 압력센서의 신호는 압력센서 \(6\)개의 출력값 평균을 도식화 한 것이다. \(5\)분 동안 측정한 온도 센서와 압력센서의 신호 변동폭을 보면, 보호층이 없는 센서의 경우 \( (0 \mathrm{~mm}) \) 온도 센서는 \( 412.7 \)\( \mathrm{mV} \) 의 신호 증가 폭을 보였으며 압력센서는 \( 73.3 \mathrm{mV} \) 의 신호 감소를 보였다. 보호층이 \( 1.5 \mathrm{~mm} \) 두께의 센서에서 온도 센서와 압력센서의 신호 변동 폭은 각각 \( 304.3 \mathrm{mV}, 127.1 \mathrm{mV}, 1.9 \mathrm{~mm} \) 의 경우 \( 292.7 \mathrm{mV}, 175.4 \mathrm{mV}, 2.5 \mathrm{~mm} \) 는 \( 256.3 \mathrm{mV}, 198.7 \mathrm{mV} \),\( 3.4 \mathrm{~mm} \) 는 \( 214.6 \mathrm{mV}, 224.2 \mathrm{mV} \) 로 측정되었다. 보호층의 두께가 \( 3.4 \mathrm{~mm} \) 인 경우 최대 전압차가 \( 224 \mathrm{mV} \) 발생하는데, 이는 약 \( 35 \mathrm{mmHg} \) 의 압력차이를 나타내는 것으로 정밀한 맥파 측정에서는 무시할 수 없는 크기이다. 그리고 신호 변동은 접촉 이후 급격한 변화를 일으키고 시간이 지날수록 변화가 작아지는 것처럼 보인다. 맥센서 보호층의 두께가 두끼울수록 온도센서 신호의 변화량은 같은 시간 동안 더 작았으며, 압력센서의 신호는 간은 시간 동안 더 큰 출력값의 차이를 보였다. 맥센서 보호층의 두께가 두꺼울수록 단열 효과에 의해 같은 시간 동안 온도 상승 폭이 더 작지만, 더 적은 온도 변화에도 압력센서의 신호는 더 큰 폭으로 떨어졌다. 맥센서 보호층의 두께에 따른 온도 센서와 압력센서의 신호변화 폭을 확인해 보면, Fig. 5 에서 보여지는 것처럼 온도센서의 초기값과 \(5\)분뒤의 신호 차이는 두께에 따라 선형적으로 감소하는 반면 압력센서의 신호 차이는 선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 선형적으로 증가 및 감소하는 신호 차이를 일차회귀식으로 나타낸 것이 Fig. 5 안에 검정색 점선과 일차식으로 표현되어있다. 센서 보호층은 실리콘(silicone) 성분의 단일 재질로 이루어저 있고 맥센서 표면 온도가 일정하다고 가정하면, 보호층의 두께에 따라 온도센서의 신호는 선형적으로 감소하는 것이 열전도 측면에서 적합한 현상이다. \(1\)차원 열전도에 열량 \( (\mathrm{q}) \) 이 일정하다면 거리에 따른 온도 \( \left(\mathrm{T}_{\mathrm{x}}\right) \) 는 다음 수식에서처럼 거리에 따라 선형적으로 감소한다.</p><p>\( T_{x}=T_{0}-\frac{q}{k A} x \)<caption>(1)</caption></p><p>식에서 \( \mathrm{T}_{\mathrm{x}} \) 는 거리 \( \mathrm{x} \) 에서의 온도, \( \mathrm{T}_{0} \) 는 거리0에서의 온도, \( \mathrm{k} \) 는 열전도 개수, \( \mathrm{A} \) 는 면직, \( \mathrm{q} \) 는 열량, \( \mathrm{x} \) 는 거리를 의미하고 초기온도, 열전도 계수, 면적, 열량은 일정하므로 거리에 따른 온도변화는 거리에 대한 음의 기울기를 가지는 일차 함수가 된다. 또한 압력센서의 신호 차이 증가 현상은 실리콘 재질의 보호층이 표면 온도 상승에 의한 열팽창이 주된 요인인 것으로 보인다. 단일 재질의 보호층이 열에 의해 팽창하는 것은 이론적으로 같은 온도 변화 하에서 두께가 두꺼울수록 팽창 길이는 선형적으로 늘어난다. 일정한 열팽창계수를 가지는 물질인 경우 온도변화에 의한 길이 변화는 다음 식으로 유도된다.</p><p>\( \Delta l=l \cdot \alpha \cdot \Delta T \).<caption>(2)</caption></p><p>식에서 변형되는 길이는 \( \Delta l \), 초기 길이 \( l \), 열팽창 계수 \( \alpha \), 온도 변화 \( \Delta T \) 로 표현된다. 하지만, 압력센서 초기 출력값이 보호층의 두께가 두꺼울수록 점점 커지는 것, 온도 상승에 의한 열팽창에도 압력센서 신호 감소, 작은 온도 변화에도 보호층이 두꺼운 경우 압력센서 신호 감소 폭이 더 커지는 점 등을 볼 때 정확한 분석을 위해서는 전도와 대류에 의한 열전달, 열팽창, 센서 제작 시 발생하는 열에 의한 잔류응력 등을 고려하여야 더 정확한 분석이 가능할 것이라 생각된다.</p>
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"맥센서의 온도센서 신호가 펠티어 소자가 맥 센서에 접촉할 때 어떠한 반응이 일어났는가?",
"압력센서의 신호는 압력센서 몇 개의 출력값 평균을 도식화시킨 것인가?",
"온도 센서와 압력센서를 몇 분 동안 측정하였는가?",
"몇 분 동안 압력센서와 온도 센서를 측정했지?",
"압력센서는 얼마나 신호 감소가 되었는가?",
"얼마나 압력센서 신호가 감소 되었니?",
"맥센서 보호층의 두께가 두꺼운 경우, 온도센서 신호의 변화량은 같은 시간 동안 더 컸는가?",
"압력센서 신호 차이 증가 현상의 주된 이유는 무엇인가?",
"압력센서의 신호 차이 증가 현상은 실리콘 재질의 보호층 때문에 발생한 것이 맞는가?",
"보호층이 없는 온도 센서의 경우 신호가 얼마나 증가했는가?"
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손목 피부 온도에 의한 맥센서 어레이(array)의 신호 변동 및 보정
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 온도 실험 결과</h2><p>맥센서 표면에서의 온도 변화로 온도 센서와 압력센서의 신호가 선형적으로 변화한다고 가정하여 온도 대비 압력 센서 신호의 비율을 센서 보호층의 두께 변로 나타넨 그림이 Fig. 6 에 표현되어 있다. 온도 실험을 통해 보호층의 두께가 두꺼울수록 온도센서의 신호 변화폭은 점점 작아졌지만, 압력센서의 신호 변화폭은 점점 커지는 것을 알 수 있었다. 즉, 센서 보호층이 없는 경우에는 온도센서의 신호가 \( 1 \mathrm{~V} \) 증가하는 동안 압력센서의 신호는 \( 0.2 \mathrm{~V} \) 감소하지만, \( 1.5 \mathrm{~mm} \) 의 보호층이 있으면 같은 크기의 온도센서 신호 변화에 대해 약 \(2\)배정도 압력센서의 신호가 변화하고, \( 1.9 \mathrm{~mm} \) 의 경우에는 \(3\) 배, \( 2.5 \mathrm{~mm} \) 는 \(4\) 배, \( 3.4 \mathrm{~mm} \)는 \(5\)배 정도 큰 신호 변동이 발생하는 것을 나타낸다. 그림에서 검정색 라인으로 표시된 곡선은 두께에 따른 온도 센서 변화량 대비 압력센서 신호 변화량 비를 계산하여 나타낸 것이다. 이는 Fig. 5 에서 언급한 것처럼 온도 센서와 압력센서의 신호 차이가 두께에 따라 선형적으로 증가 및 감소한다고 가정하여 만들어진 선형 \(1\)차식으로부터 계산한 온도와 압력센서의 값들의 차이를 표현한 그래프이다. 또한 그래프에서 알 수 있듯 이 센서 보호층의 두께가 두꺼울수록 피부의 온도에 의한 센서 출력 값의 변동폭이 커지면서 맥파 측정 결과에 영향을 미칠 수 있는 것으로 보인다. 그리고 그 영향은 선형적으로 증가하는 것이 아닌 지수함수처럼 커지는 것으로 보아 보호층 두께가 맥센서 제작 시 고려해야 할 중요한 요소임을 알 수 있다.</p><p>맥센서에 온도 센서와 압력센서를 내장하여 두 신호를 동시에 측정한 이유는 측정되는 온도센서를 통해 온도에 따라 변화하는 압력센서의 신호를 보정하기 위해서이다. 이러한 백센서의 장짐은 온도센서의 신호를 통해 실시간으로 압력센서의 신호를 보정할 수 있어 보다 정확한 맥파 측정과 분석을 가능케 한다. 우선 온도센서의 신호로부터 압력센서의 신호를 추정하는 식은 센서 보호층의 두께에 따라 다음 Table 1. 과 같이 표힌된다. 이 식에서 \( \mathrm{x}^{2} \) 온도센서의 출력값(V)을 의미한다. 따라서 압력센서의 신호를 보정하기 위한 보정식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( C_{p t}=P_{m}+\left(P_{0}-P_{c t}\right) \).<caption>(3)</caption></p><p>식에서 \( \mathrm{C}_{\mathrm{p}} \) 는 보정된 압력센서 값, \( \mathrm{P}_{\mathrm{m}} \) 은 측정된 압력센서출력값, \( \mathrm{P}_{0} \) 는 피부 접촉 전 압력센서의 초기 값, \( \mathrm{P}_{\mathrm{ct}} \) 는 위 Table 1.에서 언금한 두께 별 온도 센서 신호에 따른 압력센서 계산 값을 의미한다. \( \mathrm{P}_{\mathrm{c}} \) 의 한 예로 \( 1.5 \mathrm{~mm} \) 센서 보호층의 두 께를 가지는 맥센서를 사용하여 맥파를 측정할 경우, 위 추정식 중 \( P_{\mathrm{c} 1.5} \) 의 값을 사용하면 된다. 보정식을 사용하여 압력센서들 의 칙정값을 보정한 걸과를 Fig. 7에 표헌하였다. 파란색 마름 모 형태의 그래프가 측정한 압력센서의 신호를 나타내며, 주황 색의 네모 모양의 그래프는 제시한 보정식을 이용하여 측정된 압력센서 신호를 보정한 결과이다. 센서 보호층의 두께가 얇은 경우 보정식을 사용하면 압력센서 신호가 일정한 값으로 보정되는 것을 알 수 있지만, 보호층이 두꺼운 \( 3.4 \mathrm{~mm} \) 인 경우에는 보정을 해도 오차가 발생하는 것을 알 수 있다. \( 2.5 \mathrm{~mm} \) 두께의 보호층까지는 보정식을 통해 보호층이 없는 센서의 신호 변동폭인 약 \( 70 \mathrm{mV} \) 이내로 보정이 가능현데, \( 3.4 \mathrm{~mm} \) 는 이 범위를 넘어간다. 이 이유는 온도센서 신호로 압력센서 신호를 추정하는 식이 정확하지 않기 때문인데, 이를 해결하려면 좀 더 복잡한 고차원 폴리노미얼 보정식이나 구간을 시간 단위로 나누어서 보정하는 등 의 보정 방식이 필요하다.</p><h2>3.2 고찰</h2><p>맥센서가 온도에 영향을 반는 것은 당연한 현상이라 할 수 있다. 맥센서의 온도 영향 테스트를 위해 챔버를 이용하여 맥센서 전체의 온도를 상승시켜 그 영향을 확인하려 한 초기 실험에서는 여러 번의 반복 실험에도 일정한 결과값을 얻기 힘들었다. 챔버를 이용한 온도 영향 테스트에서도 온도센서의 신호가 상승하고 압력센서의 신호는 하강하는 경향성은 보였지만, 측정 시마다 센서 신호 값들이 달라져 통게에 의한 값들을 산출해 내기가 어려웠다. 초기 실험에서는 쳄버의 온도 상승을 위해 전열선을 챔버 외벽에 설치하여 온도를 통제하였지만 챔버를 일정 온도로 유지시키기가 쉽지 않았다. 또한 측정 시점에 피부에 접촉한 것치럼 일정한 온도 변화를 일시에 맥 센서에 인가해야 하는데 쳄버를 사용하면 계단(step) 형태처럼 급작스런 온도 변화를 주기 어렵고 서서히 증가하는 형태의 온도 변화에 대한 실험만 가능하다. 그래서 펴부 표면에 의한 온도 영향 실험 모델을 인체 측정 과정과 유사한 모델로 수정 하고자 팰티어 소자를 사용하게 되었고 반복 실험에 의한 측정 결과도 일정하여 맥센서의 표면 온도 변화에 의한 신호변동 실험을 진행하게 되었다.</p><p>온도 변화에 의한 신호 변동 분석에서는 보혀층의 열팽창에 의해 압력센서 신호. 감소푹이 커진다고 하였는데, 열팽창이 발생하면 보호층이 압력센서를 가압하여 압력센서의 신호는 증가해야 하는데 감소하는 것은 센서 자체의 푸성과 센서의 보호층 제작 시 발생한 열에 의한 잔류응력 때문이라고 생각된다. 보호층이 없는 센서의 경우 온도가 증가하면서 압력센서의 신호가 감소하는 현상을 보이긴 했지만, 그 정도가 더 큰 온도 변화에도 \( 73 \mathrm{mV} \) 변동된 반면 \( 3.4 \mathrm{~mm} \) 인 경우 \( 224 \mathrm{mV} \) 변동한 것에 비해 \( 1 / 3 \) 수준의 작은 값이다. 이는 실리콘 보호층 제작 시 실리콘을 굳히기(hardening)위해 일정 온도에서 일정시간 동안 노출시킨 뒤 다시 상온에서 식히는데, 이 과정에서 열 응력이 발생했을 가능성이 피다. 두께가 두끼울수록 발생하는 열 잔류응력은 더 커지기 때문에, 실험치럼 외부 열을 가해주면 잔류응력이 작아지면서 압럭센서의 신호가 감소한 것으로 보인다. 외부 열원에 의해 압련센서 신호 변동폭이 두께가 두꺼운 경우 \(3 \sim 4\)배 정도 커진 이유는 백센서 제작 시 발생하는 잔류 응력의 영향이 더 큰 것으로 보이며 이에 대한 추가 연구가 필요해 보인다.</p>
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"온도 실험을 통해 보호층의 두께가 두꺼울수록 온도센서의 신호 변화폭은 점점 작아졌는가?",
"온도 실험을 통해 보호층의 두께가 두꺼울수록 압력센서의 신호 변화폭은 점점 커지는가?",
"센서 보호층의 두께가 두꺼울수록 센서 출력 값의 변동폭이 커지는 것의 영향이 선형적으로 증가하는가?",
"맥센서 제작 시 고려해야 할 중요한 요소는 무엇인가?",
"피부 표면에 의한 온도 영향 실험 모델을 인체 측정 과정과 유사한 모델로 수정 하고자 사용한 소자는 무엇인가?",
"두께가 두꺼울수록 발생하는 열 잔류응력은 더 커지는가?",
"즉, 센서 보호층이 없는 경우에는 온도센서의 신호가 \\( 1 \\mathrm{~V} \\) 증가하는 동안 압력센서의 신호는 몇 \\( \\mathrm{~V} \\) 감소하는가?",
"센서 보호층의 두께가 두꺼울수록 피부의 온도에 의한 센서 출력 값의 변동폭이 커지면서 맥파 측정 결과에 영향을 미칠 수 있는 것으로 보이는가?"
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인공물ED
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손목 피부 온도에 의한 맥센서 어레이(array)의 신호 변동 및 보정
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<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 온도변화에 따른 맥센서 신호 검출 실험</h2><p>맥센서 표면에서의 온도 변화에 의한 맥센서 신호 변화 실험 은 온도와 압력 신호를 동시에 측정 가능한 맥센서를 이용하여, 피부에 접촉헸을 때와 유사한 온도 조건을 만들기 위해 맥센서 접촉면에만 온도를 높여줄 수 있는 펠티어(Peltier: TEC1-12706, ANY VENDOR, China) 소자를 사용하여 실험을 수행 하였다. 사용된 맥센서는 Fig. 2에서 보이는 것과 같이 한 개의 온도센서(NCP15XH103D, NTC thermistor, Murata, Japan)와 \(6\)개의 압저항형 센서(Piezo-resistive pressure sensor, C33, \( 1.2 \) typ., EPCOS, Germany)가 일렬로 배치된 형태로 제작되어 온도와 압력 신호를 동시 측정 가능한 상태로 실험에 사용되었다. 맥센서의 보호층은 실리콘(silicone)을 코팅하여 제작하였고, 액체상태의 실리콘 양을 조절하여 원하는 보호층의 두께를 맞추었다. 자세한 제작 방법은 참고문헌에 잘 나타나 있다. 또한 센서 보호층이 개별 센서 위에 일정 높이로 코팅되어 피부 접촉 및 가압 시 압력센서의 파손 위험을 최소화할 수 있게 설계하였다. 피부에 직접 접촉하여 실험하는 것은 여러가지 변수들이 존재하기 때문에 온도의 변화에 대한 압력센서 신호 변화만을 측정하기 위해 펠티어 소자를 사용하였다. 기존 문헌에서 인체의 팔목 온도는 하루 동안 평균 \( 32^{\circ} \mathrm{C} \sim 35^{\circ} \mathrm{C} \) 사이 변화가 발생하는 것으로 보고하였기 때문에, 펠티어 소자의 온도 는 \( 35^{\circ} \mathrm{C} \) 로 유지하며 온도변화 실험을 진행하였다.</p><p>맥센서의 온도변화 특성 실험은 항온항습이 가능한 실험실에서 \( \left(24^{\circ} \mathrm{C}, 60 \%\right) \) 진행하여 다른 요인에 의한 신호 변화를 최소화 하고자 하였다. 맥센서의 신호가 측징 환경에 의해 변동이 발생하지 않고 일정하게 측정되도록 외부 환경에 충분한 시간동안 노출시킨 후 신호 획득을 시작하였으며 일정 온도로 유지되는 펠티어 소자를 맥센서 표면에 올려놓고 맥센서 신호. 변화를 측정하였다. 펠터어 소자를 맥센서 위에 올려놓은 상태가 맥센서가 손목의 요골동맥 부위에 접촉한 상태임을 가정한 것이다. 실험에 사용된 맥센서는 KIOM-PAS V2 (Korea Institute of Oriental Medicine (KIOM), Republic of Korea) 라는 연구용 맥 진기에 사용될 맥센서로 맥진기에서 맥파를 측정하는 시간은 대략 \(3\)분 이내이다. 따라서 맥센서의 온도 변화 실험은 맥파 측정시간을 고려하여 \(5\)분 동안 신행하였고, 신호 획득 방법은 맥센서 위에 펠터어 소자를 올려놓고 초당 \(200\)샘플의 속도로 온도센서와 압력센서 신호를 동시에 획득하여 분석하였다. 온도 변화에 의한 압력센서 신호 측정 실험 장치는 Fig. 3과 같이 구성되었다. 메인 회로는(main circuit) 맥신기에 사용되는 회로로 전치 증폭과 필터, 주 증폭 회로를 포함하고 있으며, DAQ를 이용하여 동기화 된 신호를 획득하였다. 센서 보호층의 두께에 따라 맥센서의 온도 특성이 달라질 수 있어서, 코팅 두께를 \( 0 \mathrm{~mm} \),\( 1.5 \mathrm{~mm}, 1.9 \mathrm{~mm}, 2.5 \mathrm{~mm}, 3.4 \mathrm{~mm} \) 로 구분하여 제자 및 실험을 진행하였다. 센서 보호를 위해 코팅한 보호층의 재질은 실리콘(silicone)을 사용하였다. 제작된 맥센서의 크기는 \( 10.3 \mathrm{~mm} \mathrm{x} \)\( 8.3 \mathrm{~mm} \) 이고 두께는 실리곤 보호층이 \( (0 \mathrm{~mm} \sim 3.4 \mathrm{~mm}) \) 이고 PCB기판은 \( 0.9 \mathrm{~mm} \) 이다.</p>
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"다른 요인에 의한 신호 변화를 최소화하기 위한 실험실의 특성으로 알맞은 것은?",
"직접 피부에 접촉하여 실험하는 방법에는 변수들이 존재하지 않는가?",
"온도 및 압력센서 신호를 차례로 획득하여 분석하면 신호를 획득할 수 있는가?",
"펠티어 소자를 이용하는 이유는 무엇인가?",
"펠티어 소자는 맥센서 접촉면에만 온도를 높여줄 수 있는 소자인가?",
"맥센서의 온도 특성은 센서 보호층의 어떤 특징에 따라 달라질 수 있는가?",
"외부 환경에 충분한 시간동안 노출시키면 맥센서의 신호는 어떻게 측정될 수 있는가?",
"외부 환경에 충분한 시간동안 노출시키면 맥센서의 신호는 불안정하게 측정되는가?",
"신호를 획득하기 위해 초당 몇 샘플의 속도로 온도와 압력 센서 신호를 동시에 획득 및 분석해야 하는가?",
"센서가 손목의 요골동맥 부위에 접촉한 상태를 펠터어 소자로 대체하여 가정할 수 있는가?",
"맥센서가 맥파를 측정하는 시간은 대략 몇 분 이내인가?",
"파손 위험을 최소화할 수 있는 방법은?",
"전치 증폭과 필터, 주 증폭 회로를 포함하고 있는 메인 회로는 무엇을 이용하여 동기화된 신호를 얻을 수 있는가?",
"메인 회로로 동기화된 신호를 획득하기 어려운가?",
"센서 보호층은 압력센서에 피부의 접촉 및 가압시 파손될 수 있는 위험성을 줄여주는가?",
"DAQ를 이용하여 어떤 과정을 거친 신호를 얻었어?",
"맥센서 신호 변화 실험은 어떤 표면에서 이루어지는가?",
"맥센서 신호변화실험에서 사용하는 맥센서는 온도와 압력 신호를 동시에 처리하지 못하는가?",
"압력센서 신호는 온도의 변화에 따라 변하지 않는가?",
"맥센서의 보호층은 무엇을 코팅하여 제작되었는가?",
"다른 요인에 의한 신호 변화를 최소화하기 위해서 갖춰야 할 실험실의 특징은?",
"보호층의 두께를 맞추기 위해 실리콘 양을 고체 상태에서 조절하게 되는가?",
"보호층 두께를 조절하기 위해 어떤 상태의 실리콘을 이용하게 되는가?",
"실리콘은 센서 보호를 위해 쓰여지는 재질인가?",
"펠티어 소자는 무엇을 측정하기 위해 사용되는가?",
"연구용 맥 진기에 사용될 맥센서 실험에 사용된 맥센서의 이름은?",
"센서 보호층의 두께에 따라 맥센서의 온도 특성이 달라질 수 있어, 진행한 실험에서 가장 두꺼운 두께는 얼마야?"
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 초소형 센서노드를 위한 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 MPPT 제어를 통해 온칩 솔라 셀과 압전소자로부터 최대 가용 전력을 수확하고, 수확된 에너지를 저장 커패시터에 병합하여 저장한다. 병합된 에너지는 PMU(Power Management Unit)를 통해 센서노드로 공급된다. MPPT 제어는 변환소자의 개방전압과 MPP 전압간의 비례관계를 이용하여 구현하였다. 제안된 회로는 \(0.18 \mathrm{um}\) CMOS 공정으로 설계하였으며, 모의실험을 통해 동작을 검증하였다. 설계된 에너지 하베스팅 회로와 온칩 솔라 셀의 칩 면적은 각각 \( 2.85 \mathrm{mm}^{2} \) 와 \( 8 \mathrm{mm}^{2} \) 이다.</p><h1>Ⅰ. 서론</h1><p>오늘날 RFID/USN 기술은 리더기를 통해 태그 내에 수록되어 있는 정보를 읽어내는 단순한 기능에서 벗어나, 무선 네트워킹을 통해 사람과 사물간의 통신뿐만 아니라 사물과 사물간의 통신까지 정보흐름의 영역을 확대할 수 있는 센서노드 형태로 발전하고 있다. 이에따라 센서노드에 전원공급이 문제가 되고 있는데 기존의 배터리는 크고 무거우며 유한한 수명을 가지고 있다는 단점이 있다. 이러한 센서노드에 자가 충전 또는 배터리 대용으로 사용될 수 있는 기술이 에너지 하베스팅(Energy Harvesting) 기술이다. 에너지 하베스팅은 주로 빛, 진동, 열 등 주변의 버려진 에너지를 전기 에너지로 변환하여 사용하는 기술로 친환경적이라는 점에서 더욱 주목을 받고 있다.</p><p>지금까지 에너지 하베스팅 기술에 대한 연구는 빛, 진동, 열 등 단일 에너지원을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 한 가지 유형의 에너지 변환 소자만을 사용하는 경우에는 에너지 하베스팅이 환경 변화에 매우 민감하며, 따라서 응용분야가 제한적일 수밖에 없다. 최근 여러 에너지원을 사용하는 다중입력 에너지 하베스팅 기술에 대한 연구논문도 발표되고 있다. 기존의 다중입력 에너지 하베스팅 시스템에서는 입력단 스위칭에 의해 한 번에 하나의 에너지원으로부터 에너지를 수확할 수 있도록 되어 있어 다른 에너지원들에서 동시에 수확되는 에너지는 버려지게 되는 문제점이 있다. 참고문헌에서는 여러 에너지원으로부터 동시에 에너지를 수확할 수 있는 회로를 구현하였으나, MPPT 제어기능을 적용하지 않았기 때문에 효율성이 떨어지며, 여러 개의 off-chip 솔라 셀과 PZT 소자를 사용하였기 때문에 초소형 센서 노드에의 적용에는 적합하지 않다.</p><p>에너지 변환소자들에는 최대 가용 전력을 출력하는 MPP(Maximum Power Point)가 존재하고 MPP는 변환소자의 주변 환경에 의해 실시간 변하기 때문에 MPPT(Maximum Power Point Tracking)가 필요하게 된다. 기존에 에너지 하베스팅 시스템에서는 최대 가용 전력을 에너지원으로부터 획득하기 위해 주로 복잡한 MPPT 알고리즘(ex: hill climbing algorithm)을 마이크로컨트롤러나 DSP를 사용하여 구현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 많은 비용과 전력이 요구되기 때문에, 본 설계의 응용분야인 초소형 센서노드에는 적합하지 않다. 최근에 DSP를 사용하지 않고 비교적 간단한 회로 기술로 MPPT 제어를 구현하려는 연구가 시도되고 있다.</p><p>본 논문에서는 MPPT 제어 기능을 갖는 빛과 진동 에너지 하베스팅 회로를 제안하고 \( 0.18 \mathrm{um}\) CMOS 공정으로 설계하였다. 제안된 회로는 빛과 진동에너지를 동시에 얻기 쉬운 실외환경에 적용되는 초소형 센서노드를 대상으로 하기 때문에 빛 에너지 변환소자를 CMOS 공정의 포토다이오드(photodiode)를 이용하여 ISC(Integrated Solar Cell) 형태로 구현함으로써 시스템의 크기를 줄이고 다른 회로와 집적화하도록 하였다. 빛과 진동 에너지로부터 수확되는 에너지들을 실시간 병합, 관리 및 저장을 할 수 있도록 하고, 에너지 변환 소자별로 실시간 MPPT를 통해 독립적인 에너지 관리 시스템을 구현하였다. MPPT 제어기능은 에너지 변환소자의 개방전압과 MPP 전압간의 연관성을 이용하여 간단히 구현하였다.</p>
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"무엇을 통해 사람과 사물간의 통신뿐만 아니라 사물과 사물간의 통신까지 정보흐름의 영역을 확대할 수 있는 센서노드 형태로 발전하고 있나?",
"MPPT는 무엇의 약자입니까?",
"무엇을 위한 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로를 설계하였습니까?",
"센서노드에 무엇이 문제가 되고 있는데 기존의 배터리는 크고 무거우며 유한한 수명을 가지고 있다는 단점이 있나?",
"센서노드에 자가 충전 또는 배터리 대용으로 사용될 수 있는 기술이 어떤 기술인가?",
"에너지 하베스팅은 주로 무엇의 주변의 버려진 에너지를 전기 에너지로 변환하여 사용하는 기술로 친환경적이라는 점에서 더욱 주목을 받고 있나?",
"무엇을 적용하지 않았기 때문에 효율성이 떨어지며, 여러 개의 off-chip 솔라 셀과 PZT 소자를 사용하였기 때문에 초소형 센서 노드에의 적용에는 적합하지 않은가?",
"MPPT 제어기능을 적용하지 않았기 때문에 효율성이 떨어지며, 여러 개의 off-chip 솔라 셀과 PZT 소자를 사용하였기 때문에 어디에 적용에는 적합하지 않은가?",
"MPP는 무엇의 약자인가?",
"최근에 무엇을 사용하지 않고 비교적 간단한 회로 기술로 MPPT 제어를 구현하려는 연구가 시도되고 있나?",
"본 논문에서는 MPPT 제어 기능을 갖는무엇을 제안하고 \\( 0.18 \\mathrm{um}\\) CMOS 공정으로 설계하였습니까?",
"ISC는 무엇의 약자인가?",
"PMU는 무엇의 약자인가?",
"설계된 회로는 무엇을 통해 온칩 솔라 셀과 압전소자로부터 최대 가용 전력을 수확합니까?",
"병합된 에너지는 PMU(Power Management Unit)를 통해 어디로 공급되나?",
"제안된 회로는 \\(0.18 \\mathrm{um}\\) CMOS 공정으로 설계하였으며, 모의실험을 통해 무엇을 검증하였나?",
"설계된 에너지 하베스팅 회로와 온칩 솔라 셀의 칩 면적은 각각 얼마의 \\( \\mathrm{mm}^{2} \\) 와 얼마의 \\( \\mathrm{mm}^{2} \\) 인가?",
"오늘날 어떤 기술은 리더기를 통해 태그 내에 수록되어 있는 정보를 읽어내는 단순한 기능에서 벗어났나?",
"MPPT 제어는 변환소자의 개방전압과 무엇을 이용하여 구현하였나?",
"제안된 회로는 얼마의 \\( \\mathrm{um}\\) CMOS 공정으로 설계하였으며, 모의실험을 통해 동작을 검증하였습니까?",
"무선 네트워킹을 통해 사람과 사물간의 통신뿐만 아니라 사물과 사물간의 통신까지 정보흐름의 영역을 확대할 수 있는 어떤 형태로 발전하고 있는가?",
"MPPT의 풀텀은 Maximum Power Point Tracking로 쓰는 것이 맞는가?",
"최대 가용 전력을 수확하고 어디에 병합하는가?",
"병합된 에너지를 센서노드로 보낼 때 PMU를 거치는가?",
"MPP 전압은 MPPT 제어에 관련하였는가?",
"저장 커패시터에 병합한 것은 최대 가용 전력을 수확한 것인가?",
"빛과 진동 에너지를 사용한 회로는 무엇인가?",
"모의실험을 통해 검증한 것은 CMOS 공정으로 설계한 것인가?"
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h3>2.2.2 Voltage Booster</h3><p>Voltage booster는 ISC에서 출력되는 \( 0.5 \mathrm{V} \) 이하의 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)를 SEMC가 동작하는데 필요한 \( 1 \mathrm{V} \) 의 이상의 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \)로 승압하는 역할을 한다. Voltage booster는 링 발진기(ring oscillator)와 버퍼(buffer), 그리고 전하펌프(charge pump) 회로로 구성되어 있다.</p><p>그림 5 의 링 발진기는 인버터 3단 체인 형태로 구성하였으며, 인버터를 추가하여 발진 출력을 개선하고 중첩되지 않는 클록을 생성하였다. 링 발진기의 출력에는 버퍼 단을 연결하여 비교적 크기가 큰 전하펌프의 단(stage) 커패시터들을 구동하도록 하였다. 설계된 링 발진기의 발진 주파수와 소비전류는 약 \( 2 \mathrm{MHz} \)와 \( 800 \mathrm{nA} \) 이다.</p><p>Voltage booster의 전하펌프는 Dickson 유형의 전하펌프 회로를 사용하였다. 본 설계에서는 ISC의 출력전압(수백 \( \mathrm{mV} \) )으로부터 \( 1 \mathrm{V} \) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해 전하펌프를 8단으로 구성하였으며, 각 단에 사용된 커패시턴스 \( \left(\mathrm{C}_{\text {stage }}\right)\)는 \( 4 \mathrm{pF} \)을 사용하였다. 또한 작은 입력전압으로부터 트랜지스터가 펌핑(pumping) 동작을 원활히 수행하도록 하기 위해 공정에서 제공하는 medium-Vt 트랜지스터를 사용하였다.</p><h3>2.2.3 SEMC (Solar Energy MPPT Control)</h3><p>그림 6 은 SEMC의 블록도이다. SEMU의 구성은 pilot ISC와 비교기, 디지털 로직 게이트 등으로 구성된다. Pilot ISC는 출력에 연결된 저항 분주기(divider)를 통해 main ISC의 MPP 전압에 해당하는 기준전압 \( \left(V_{\mathrm{M P P}, \max }, V_{\mathrm{M P P}, \ min}\right) \) 을 비교기에 공급하는 역할을 한다. 비교기는 pilot ISC에서 공급된 기준전압을 main ISC의 출력인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)와 비교하여 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \max } \) 또는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min } \)에 도달했는지를 감지한다. 비교기가 감지한 신호를 기반으로 디지털 로직 회로는 enable 신호 \( \mathrm{V}_{\mathrm{EN}} \)을 발생시켜서, 부하에 전력을 공급하기 위한 전력(power) 스위치의 on/off 상태를 결정하게 된다.</p><p>SEMC의 동작원리는 그림 7 에서와 같이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \max } \)보다 커지면 enable 신호 'EN'이 '1'이 되어, nMOS 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on'시키고, \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min } \)보다 작아지면 'EN'이 '0'이 되어, 스위치는 'off'된다. ISC의 최대 전력전달 점인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}} \)의 예측은 다음 식에서와 같이 ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{OC}} \) 사이에 비례관계가 성립한다는 점을 이용하였다.</p><p>\[ V_{M P P} \cong K \cdot V_{O C} \]<caption>(1)</caption></p><p>참고문헌에 따르면 비례상수 \( K \)는 일사랑에 따라 변하지만, \( K \) 가 고정됐다고 가정해도 MPP 예측의 오차는 \( 5 \% \) 이내 임을 측정결과로 보여주었다.</p><p>본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 이용하여 main ISC의 \( \mathrm{V}_{\mathrm{OC}} \)를 실시간 추적할 수 있도록 하였다. Pilot ISC은 main ISC와 같은 공정으로 같은 칩에 집적되기 때문에 같은 환경에서 같은 빛의 세기를 받게 된다. 따라서 두 ISC의 MPP는 일치한다고 가정할 수 있다.</p><p>본 설계에서 사용된 ISC의 \( K \) 값은 그림 4 에서 보듯이 약 \( 0.78\left(\mathrm{V}_{ \mathrm{OC}}=480 \mathrm{mV}, \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}}=375 \mathrm{mV}\right) \) 이며 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \max } \)와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min } \) 은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}} \)를 기준으로 대략 \( \pm 5 \% \) 이내로 트래킹(tracking)할 수 있도록 pilot ISC 출력의 저항 분주기 저항 값을 설정하였다. 저항 분주기에 사용된 저항 값의 합은 \( 2 \mathrm{M \Omega} \)으로 비교적 큰 값을 사용하였기 때문에 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \max } \) 와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min } \)은 pilot ISC의 개방전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{OC}} \)에 비례하는 값이 된다.</p><h3>2.2.4 Charge Pump</h3><p>MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 센서노드를 구동하기에는 너무 작기 때문에 센서노드를 동작시키는데 필요한 전압이상으로 승압이 필요하다. 이를 위한 전하펌프는 그림 8에서와 같이 Dickson 전하펌프 구조를 사용하였으며 8단으로 구성하였다. 단 커패시턴스 \( \left(\mathrm{C}_{\text {stage }}\right) \)는 \( 10 \mathrm{pF} \)을 사용하였으며 M1~M8은 native MOSFET를 사용하여 전압강하를 줄였으며, 마지막 트랜지스터 M9는 일반 MOSFET를 사용하여 역전류를 방지하였다.</p>
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"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 ISC에서 출력되는 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 이하의 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 ISC에서 출력되는 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 이하의 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 어디에서 출력되는 \\( 0.5 \\mathrm{V} \\) 이하의 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 ISC에서 출력되는 \\( 0.5\\mathrm{V} \\) 이하의 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)는 무엇이 동작하는데 필요한 전압인가?",
"ISC에서 출력되는 \\( 0.5 \\mathrm{V} \\) 이하의 전압은 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)는 SEMC가 동작하는데 필요한 몇 \\( \\mathrm{V} \\)이상의 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)는 SEMC가 동작하는데 필요한 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 이상의 전압인가?",
"SEMC가 동작하는데 필요한 \\( 1 \\mathrm{V} \\) 이상의 전압은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)인가?",
"Voltage booster는 무엇을 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)로 승압하는가?",
"Voltage booster는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)를 무엇으로 승압하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 ISC에서 출력되는 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)를 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)로 승압하는 장치는 무엇인가?",
"Voltage booster의 구성은 세가지로 나뉘어져있는가?",
"Voltage booster의 버퍼와 전하펌프회로, 그리고 무엇으로 구성되어있는가?",
"Voltage booster의 링 발전기와 전하펌프회로, 그리고 무엇으로 구성되어있는가?",
"Voltage booster의 버퍼와 링 발전기, 그리고 무엇으로 구성되는가?",
"링 발전기는 Voltage booster의 구성 요소인가?",
"전하펌프(charge pump) 회로는 Voltage booster를 구성하는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 어떤 형태로 구성되었는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 3단의 체인을 가지고 있는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 몇 단의 체인을 가지고 있는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)는 SEMC가 동작하는데 필요한 전압인가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 몇 단의 체인을 가지고 있는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 인버터가 추가되었는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 무엇을 추가하여 발진 출력을 개선하였는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 인버터가 추가되어 발진출력이 개선되었는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 인버터가 추가되어 중첩되지 않는 클록을 생성하였는가?",
"본문의 링 발진기의 출력에는 무엇을 연결하였는가?",
"본문의 링 발진기의 출력에는 버퍼 단을 연결하였는가?",
"버퍼 단이 연결된 곳은 링 발진기의 출력 부분인가?",
"링 발진기의 출력에 버퍼 단을 연결하여 전하펌프의 어떤 커패시터들을 구동하였는가?",
"전하펌프의 단 커패시터들은 링 발진기의 출력에 버퍼 단을 연결하여 구동하였는가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 발진 주파수는 몇 \\( \\mathrm{MHz} \\)인가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 발진 주파수는 몇 \\( \\mathrm{MHz} \\)인가?",
"본 논문의 Voltage booster를 설계할 때, 전하펌프를 몇단으로 구성하였는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)는 \\(1 \\mathrm{V} \\) 이상인가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 센서노드를 동작시키는데 필요한 전압 이상으로 승압이 필요한가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M9은 무엇을 사용하여 역전류를 방지하였는가?",
"Voltage booster는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)를 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)로 승압하는가?",
"버퍼는 Voltage booster의 구성요소 중 하나인가?",
"본 논문의 Voltage booster를 설계할 때, 전하펌프를 8단으로 구성하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 설계할 때, 각 단에 사용된 커패시턴스로 \\( 4 \\mathrm{pF} \\)를 사용하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 8단으로 구성한 이유는 대략 몇\\( \\mathrm{mV} \\)의 ISC 출력전압으로부터 \\( 1 \\mathrm{V} \\) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해서인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 8단으로 구성한 이유는 대략 몇\\( \\mathrm{mV} \\)의 ISC 출력전압으로부터 \\( 1 \\mathrm{V} \\) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해서인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 8단으로 구성한 이유는 수백\\( \\mathrm{mV} \\)의 ISC 출력전압으로부터 몇\\( \\mathrm{V} \\) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해서인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 8단으로 구성한 이유는 ISC 출력전압으로부터 \\( 1\\mathrm{V} \\) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해서인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프 회로에 medium-Vt 트랜지스터를 사용하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프 회로에 medium-Vt 트랜지스터를 사용한 것은 작은무엇으로부터 트랜지스터가 펌핑 동작을 원활히 수행하도록 하기 위함인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프 회로에 medium-Vt 트랜지스터를 사용한 것은 작은 입력전압으로부터 트랜지스터가 어떤 동작을 원활히 수행하도록 하기 위함인가?",
"SEMC는 무엇의 약자인가?",
"SEMC는 Solar Energy MPPT Control의 약자인가?",
"Solar Energy MPPT Control의 약자는 무엇인가?",
"SEMC의 구성에는 무엇이 있는가?",
"SEMC는 세 가지 이상의 부품들로 구성되어 있는가?",
"pilot ISC는 SEMC의 구성요소인가?",
"비교기는 SEMC를 구성하는가?",
"디지털 로직 게이트는 SEMU의 구성요소 중 하나인가?",
"저항분주기는 Pilot ISC의 출력에 연결되어 있는가?",
"Pilot ISC의 출력에 연결되어 있는 것은 무엇인가?",
"저항분주기는 Pilot ISC의 어디에 연결되어 있는가?",
"출력부분에 저항분주기가 연결되어 있는 것은 무엇인가?",
"Pilot ISC는 저항 분주기를 통해 main ISC의 어떤 전압에 해당하는 기준전압을 비교기에 공급하는가?",
"Pilot ISC가 저항 분주기를 통해 공급하는 기준전압은 main ISC의 MPP 전압에 해당하는가?",
"Pilot ISC는 저항 분주기를 통해 무엇의 MPP 전압에 해당하는 기준전압을 비교기에 공급하는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 인버터가 추가되어 어떤 출력이 개선되었는가?",
"본문 그림 5의 링 발진기는 인버터가 추가되어 어떤 클록을 생성하였는가?",
"\\(V_{\\mathrm{M P P}, \\max }, V_{\\mathrm{M P P}, \\ min}\\ \\)는 저항분주기를 통해 비교기에 공급되는가?",
"비교기는 무엇에서 공급된 기준 전압을 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)와 비교하는가?",
"비교기는 pilot ISC에서 공급된 기준 전압을 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)와 비교하는가?",
"비교기는 pilot ISC에서 공급된 무엇을 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)와 비교하는가?",
"비교기는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\) 또는 무엇에 도달했는지를 감지하는가?",
"비교기는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\) 또는 무엇에 도달했는지를 감지하는가?",
"비교기는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)에 도달했는지를 감지하는가?",
"디지털 로직 회로는 어떤 신호를 발생시키는가?",
"디지털 로직 회로는 enable 신호를 발생시키는가?",
"enable 신호는 무엇이 감지한 신호를 기반으로 발생되는가?",
"enable 신호는 비교기가 감지한 신호를 기반으로 발생되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{EN}} \\)는 어떤 신호인가?",
"디지털 로직 회로는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{EN}} \\)을 발생시켜 전력 스위치의 on/off 상태를 결정하는가?",
"전력 스위치는 부하에 전력을 공급하기 위한 스위치인가?",
"전력 스위치는 어디에 전력을 공급하기 위한 스위치인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 커지면 무엇을 'on' 시키는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 커지면 enable 신호가 1이 되는가?",
"전력 스위치는 부하에 무엇을 공급하기 위한 스위치인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 커지면 전력스위치가 어떤 상태로 변하는가?",
"enable 신호 'EN'이 '1'이 되면 전력스위치가 'on'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 커지면 전력스위치가 'on'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 무엇보다 작아지면 'EN'이 '0'이 되는가?",
"enable 신호 'EN'이 '1'이 되면 무엇이 'on'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)보다 작아지면 무엇이 '0'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 무엇보다 작아지면 스위치가 'off'되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)보다 작아지면 스위치가 'off'되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 무엇보다 크면 'EN'이 '0'이 되는가?",
"'EN'이 '0'이 되면 스위치가 'off'되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 크면 'EN'이 '0'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)가 무엇보다 작으면 'EN'이 '1'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 작으면 'EN'이 '1'이 되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 작으면 스위치를 'on'시키는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 크면 스위치는 'off'되는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 커지면 어떤 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 작으면 어떤 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)보다 작으면 nMOS 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"SEMC의 전력 스위치는 어떤 트랜지스터를 이용하여 구현되었는가?",
"SEMC의 전력 스위치는 nMOS 트랜지스터를 이용하여 구현되었는가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 소비전류는 몇 \\( \\mathrm{nA} \\)인가?",
"본 논문의 Voltage booster에 Dickson 유형의 전하펌프 회로를 사용하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster에 어떤 유형의 전하펌프 회로를 사용하였는가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 소비전류는 몇 \\( \\mathrm{nA} \\)인가?",
"ISC의 최대 전력전달 점은 무엇인가?",
"ISC의 최대 전력전달 점은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)는 ISC의 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)의 예측은 무엇과 개방회로 전압 사이에 비례관계가 성립한다는 점을 이용하는가?",
"ISC의 MPP 전압과 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\) 사이에 비례 관계가 성립한다는 점을 이용하여 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)를 예측하는가?",
"ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 사이에 비례 관계가 성립한다는 점을 이용하여 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)를 예측하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)의 예측은 ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 사이에 어떤 관계가 성립한다는 점을 이용하는가?",
"\\[ V_{M P P} \\cong K \\cdot V_{O C} \\]을 통해서 ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\) 사이에 비례관계가 성립한다는 것을 알 수 있는가?",
"\\[ V_{M P P} \\cong K \\cdot V_{O C} \\]을 통해서 ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\) 사이에 어떤 관계가 성립한다는 것을 알 수 있는가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)가 고정됐다고 가정했을 때, MPP 예측의 오차는 몇 \\( \\%\\)이내인가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)가 고정됐다고 가정했을 때, 무엇의 예측 오차는 \\(5 \\%\\)이내인가?",
"본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 사용하여 무엇의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\)를 실시간 추적하였는가?",
"본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 사용하였는가?",
"Pilot ISC는 main ISC와 같은 공정을 거치는가?",
"본 논문에서는 main ISC의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\)를 실시간으로 추적하였는가?",
"Pilot ISC는 main ISC와 같은 칩에 집적되는가?",
"Pilot ISC은 무엇과 같은 환경에서 같은 빛의 세기를 받게 되는가?",
"본 논문에서 main ISC와 Pilot ISC의 MPP가 일치한다고 가정한 이유는 무엇인가?",
"main ISC와 같은 공정으로 같은 칩에 집적되는 ISC는 무엇인가?",
"본 논문에서는 main ISC와 Pilot ISC의 MPP가 일치한다고 가정하였는가?",
"본 논문에서 main ISC와 Pilot ISC의 MPP가 일치하다고 가정한 이유는 두 ISC가 같은 환경에서 같은 빛의 세기를 받게 되기 때문인가?",
"본 논문에서 사용된 ISC의 \\( K \\) 값은 약 \\( 0.78\\left(\\mathrm{V}_{ \\mathrm{OC}}=480 \\mathrm{mV}, \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}}=375 \\mathrm{mV}\\right) \\) 인가?",
"본 논문에서 사용된 ISC의 \\( K \\) 값은 몇인가?",
"본 논문의 저항 분주기에 사용된 저항 값의 합은 \\( 2\\mathrm{M \\Omega} \\)인가?",
"본 논문의 저항 분주기에 사용된 저항 값의 합은 몇 \\( \\mathrm{M \\Omega} \\)인가?",
"MPPT 제어가 된 어떤 셀의 MPP 전압은 센서노드를 구동하기에 너무 작은가?",
"본 논문의 저항 분주기에 사용된 저항 값의 합은 몇 \\( \\mathrm{M \\Omega} \\)인가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 무엇을 구동하기에 너무 작은가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 센서노드를 구동하기에 너무 작은가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프는 어떤 유형의 전하펌프 구조를 사용하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프는 Dickson 전하펌프 구조를 사용하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압이 승압이 필요한 이유는 MPP 전압이 센서노드를 구동하기에는 너무 작기 때문인가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프는 몇단으로 구성되었는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프는 몇단으로 구성되었는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프는 8단으로 구성되었는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 단 커패시턴스로 무엇을 사용하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 단 커패시턴스로 \\( 10 \\mathrm{pF} \\)을 사용하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M1~M8은 native MOSFET을 사용하여 무엇을 줄였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M9은 일반 MOSFET을 사용하여 무엇을 방지하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M9은 일반 MOSFET을 사용하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M9에 일반 MOSFET을 사용한 이유는 역전류를 방지하기 위해서인가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M1~M8은 native MOSFET을 사용하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 8단으로 구성한 이유는 수백\\( \\mathrm{mV} \\)의 ISC 출력전압으로부터 몇\\( \\mathrm{V} \\) 이상의 승압된 전압을 얻기 위해서인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프를 설계할 때, 각 단에 사용된 커패시턴스로 무엇을 사용하였는가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프 회로에 medium-Vt 트랜지스터를 사용한 것은 작은 입력전압으로부터 트랜지스터가 펌핑 동작을 원활히 수행하도록 하기 위함인가?",
"출력부분에 저항분주기가 연결되어 있는 것은 Pilot ISC인가?",
"\\(V_{\\mathrm{M P P}, \\max } \\)는 main ISC의 MPP 전압에 해당하는 기준전압인가?",
"\\( V_{\\mathrm{M P P}, \\ min} \\)는 main ISC의 MPP 전압에 해당하는 기준전압인가?",
"비교기는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)에 도달했는지를 감지하는가?",
"본문의 무엇의 출력에 버퍼 단을 연결하였는가?",
"디지털 로직 회로는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{EN}} \\)을 발생시켜 어떤 스위치의 on/off 상태를 결정하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 무엇보다 커지면 enable 신호가 1이 되는가?",
"링 발진기의 출력에 버퍼 단을 연결하여 무엇의 단 커패시터들을 구동하였는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)보다 크면 nMOS 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)는 일사량에 따라 변하는가?",
"ISC의 MPP 전압과 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\) 사이에 비례 관계가 성립한다는 점을 이용하여ISC의 최대 전력전달점을 예측하는가?",
"ISC의 MPP 전압과 개방회로전압 사이에 비례 관계가 성립한다는 점을 이용하여 ISC의 최대 전력전달점을 예측하는가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)는 무엇에 따라 변하는가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 소비전류는 \\(800 \\mathrm{nA} \\)인가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)가 고정됐다고 가정했을 때, MPP 예측의 오차는 몇 \\( \\%\\)이내인가?",
"본문에서 설계된 링 발진기의 발진 주파수는 \\( 2\\mathrm{MHz} \\)인가?",
"본 논문의 Voltage booster를 설계할 때, 전하펌프를 몇단으로 구성하였는가?",
"식 (1)의 비례상수 \\( K \\)가 고정됐다고 가정했을 때, MPP 예측의 오차는 \\(5 \\%\\)이내인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\) 와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)는 무엇에 비례에 비례하는가?",
"본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 사용하여 main ISC의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\)를 실시간 추적하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 어떤 전압 이상으로 승압이 필요한가?",
"pilot ISC 출력의 저항 분주기 저항 값은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)을 기준으로 대략 ( 5\\% \\) 이내로 트래킹(tracking)할 수 있도록 설정되었는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)의 예측은 ISC의 MPP 전압과 어떤 전압 사이에 비례관계가 성립한다는 점을 이용하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\) 와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)는 pilot ISC의 개방전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\)에 비례에 비례하는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 단 커패시턴스로 무엇을 사용하였는가?",
"본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 사용하여 main ISC의 무엇을 실시간 추적하였는가?",
"어떤 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압은 센서노드를 구동하기에 너무 작은가?",
"Pilot ISC은 main ISC와 같은 환경에서 같은 빛의 세기를 받게 되는가?",
"Pilot ISC와 같은 공정으로 같은 칩에 집적되는 ISC는 무엇인가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M1~M8은 무엇을 사용하여 전압강하를 줄였는가?",
"본 논문에서는 작은 크기의 pilot ISC를 사용하여 main ISC의 개방회로전압을 실시간 추적하였는가?",
"MPPT 제어가 된 온칩 솔라 셀의 MPP 전압을 승압시키기 위한 전하펌프의 트랜지스터 M1~M8은 native MOSFET을 사용한 것은 전압강하를 줄이기 위함인가?",
"본 논문의 Voltage booster의 전하펌프 회로에 어떤 트랜지스터를 사용하였는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{EN}} \\)는 enable 신호인가?",
"pilot ISC 출력의 저항 분주기 저항 값은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)을 기준으로 대략 몇 \\( \\% \\) 이내로 tracking 가능하도록 설정되었는가?",
"SEMC가 동작하는데 필요한 전압은 무엇인가?",
"pilot ISC 출력의 저항 분주기 저항 값은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 무엇을 기준으로 대략 \\( \\pm 5 \\% \\) 이내로 트래킹 할 수 있도록 설정되었는가?",
"pilot ISC 출력의 저항 분주기 저항 값은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\max } \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}} \\)을 기준으로 대략 몇 \\( \\% \\) 이내로 트래킹(tracking)할 수 있도록 설정되었는가?"
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h1>Ⅲ. 모의실험 결과</h1><h2>3.1 빛에너지 하베스팅 회로 모의실험 결과</h2><p>빛에너지 하베스팅회로 모의실험은 구름 낀 날에 해당되는 \( 40 \mathrm{kLux} \)의 조도에서 \( 480 \mathrm{mV} \)의 개방전압(Voc)과 \( 100 \mathrm{uA} \)의 단락전류(Isc) 특성을 갖는 그림 4(a)의 ISC 등가회로를 사용하였다. 그림 2에서 전하폄프 대신 \( \mathrm{V}_{\mathrm{Load}} \)에 부하저항 \( 3.6 \mathrm{k \Omega} \)을 달고 모의실험한 결과를 그림 18에 보였다. Main ISC의 출력전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \)는 의도했던 대로 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \ max } \)와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min } \) 사이의 값을 가지며 MPP 근처에서 동작하는 것을 첫 번째 파형에서 확인할 수 있다. 두 번째 파형인 Voltage Booster의 출력 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \)는 SEMC가 동작하는데 필요한 \( 1 \mathrm{V} \) 이상의 전압을 공급하는 것을 알 수 있다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{SC}} \) 값에 따른 SEMC의 출력 enable 신호, \( \mathrm{V}_{\mathrm{EN}} \)과 전력 스위치의 on/off 동작에 따라 부하에 전달되는 전압 신호인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{Load }} \)를 세 번째와 네 번째 파형에서 확인할 수 있다. Voltage booster와 SEMU는 각각 \( 8.88 \mathrm{uW} \)와 \( 1.87 \mathrm{uW} \)를 소모한다.</p><h2>3.2 진동에너지 하베스팅 회로 모의실험 결과</h2><p>모의실험은 \( 3 \mathrm{V} \)의 \( \mathrm{V}_{\mathrm{O C}} \)와 \( 150 \mathrm{uA} \)의 \( \mathrm{I}_{\mathrm{SC}} \) 특성을 갖는 그림 10(a)의 PZT 등가회로를 이용하였고 그 결과를 그림 19와 20에 보였다. 그림 19 의 (a)는 압전소자로부터 FWR에 입력되는 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{PZT}} \) 파형이다. 그림 19 의 (b)와 (c)는 MC 신호와 SH 신호이다. 그림 19의 (d)는 FWR의 출력 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{VD}} \)로 MC 신호가 '1' 일 때, 즉 샘플링 구간 동안은 FWR의 개방전압에 해당하는 약 \( 3 \mathrm{V} \) 정도가 되며, 'Hold' 구간 동안에는 MPP 전압(개방전압의 \( 1 / 2 \) )에 해당하는 약 \( 1.5 \mathrm{V} \) 정도의 전압을 유지하는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 20 (a)는 Enable Generator에 입럭되는 MPP 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV},\mathrm{opt}} / 4\right) \)과 내부적으로 발생된 최대 MPP 기준전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max }/ 4\right) \), 최소 MPP 기준전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \ min } / 4\right) \) 그리고 전파 정류기의 출력전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}} / 4\right) \) 파형이다. 그림 20 (b)는 Enable Generator의 출력 신호. 'EN' 파형이다. 그림으로부터 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}} \) 가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \mathrm{max} } \)보다 커지면 부하로 전력을 공급하고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max } \)보다 작아지면 전력 공급을 중단하는 것을 확인 할 수 있다. VEHC의 전체 전력소모는 \(3.78 \mathrm{uW}\)이다.</p><h2>3.3 이중입력 에너지 하베스팅 회로 모의실험 결과</h2><p>본 논문에서 사용된 진동 및 빛 에너지는 항상 같은 에너지를 출력하는 것이 아니라, 주변 환경의 변화에 따라 출력되는 에너지의 양이 달라질 수 있다. 또한, 진동 에너지 또는 빚 에너지만 존재할 수 있고, 둘 다 존재하는 경우도 있을 수 있다. 따라서 모의실험은 각 경우에 따라 빛 에너지만 공급될 때, 진동 에너지만 공급될 때와 두 에너지가 함께 공급될 때를 비교하였다. 이 때 \( \mathrm{C}_{\text {strorage}}\)는 \(10 \mathrm{nF} \) 으로 모의실험을 하였다.</p><p>그림 21은 진동 에너지가 빛 에너지 보다 큰 경우, 저장 커패시터에 충전되는 전압 파형이다. 이중 입력일 때의 전압의 상승 기울기는 진동 또는 빛 에너지만 공급될 때 보다 가파르며 승압 레벨은 강한 에너지를 출력하는 진동 에너지의 출력 전압을 따른다.</p><p>그림 22 는 빛 에너지가 진동 에너지보다 큰 경우, 저장 커패시터에 충전되는 전압 파형이다. 이중 입력일 때의 출력전압 상승 기울기가 가장 가파르며 승압 전압은 강한 에너지를 출력하는 빛 에너지의 출력을 따른다.</p><p>두 가지 경우 모두 전하펌프의 reverse current protection에 의해 저장 커패시터로부터 역전류가 발생하지 않음을 모의실험을 통해 확인할 수 있었다.</p>
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"그림 4(a)의 ISC 등가회로는 \\( 100 \\mathrm{uA} \\)의 단락전류 특성을 가져?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\) 가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\max } \\)보다 작아지면 전력 공급을 중단해?",
"이중입력 에너지 하베스팅 회로 모의실험은 세 가지 경우로 나눠서 비교해?",
"FWR의 출력 전압이 무슨 구간 동안에 약 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 정도의 전압을 유지해?",
"그림 4(a)의 ISC 등가회로는 무슨 특성을 가져?",
"그림 4(a)의 ISC 등가회로의 개방전압은 몇 \\( \\mathrm{mV} \\)이야?",
"그림 2에서 무슨 펌프 대신에 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{Load}} \\)에 부하저항 \\( 3.6 \\mathrm{k \\Omega} \\)을 달아?",
"무엇의 출력 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\ max } \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\min } \\) 사이의 값을 가져?",
"어디에 부하저항 \\( 3.6 \\mathrm{k \\Omega} \\)을 달아?",
"두 번째 파형이 뭐야?",
"\\( 1 \\mathrm{V} \\) 로 SEMC를 동작할 수 있어?",
"SEMC가 동작하는데 필요한 전압은 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 야?",
"Voltage Booster의 출력 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\)으로 무엇을 알 수 있어?",
"세 번째 파형에서 확인할 수 있는 게 뭐야?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{Load }} \\) 를 몇 번째 파형에서 알 수 있어?",
"Voltage booster는 몇 \\( \\mathrm{uW} \\) 를 소모해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{Load }} \\) 가 뭐야?",
"진동에너지 하베스팅 회로 모의실험에서 무슨 회로를 이용해?",
"전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{PZT}} \\) 는 무슨 소자로부터 FWR에 입력돼?",
"전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{PZT}} \\) 는 압전소자로부터 어디에 입력되는 전압이야?",
"FWR의 출력 전압이 언제 약 \\( 3 \\mathrm{V} \\) 정도가 돼?",
"FWR의 개방전압에 해당하는 전압은 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 야?",
"무슨 구간 동안 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{VD}} \\) 가 약 \\( 3 \\mathrm{V} \\) 정도가 돼?",
"MPP 전압은 개방전압의 절반이야?",
"MPP 전압은 약 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 정도야?",
"그림 20 (a)는 무슨 파형이야?",
"그림 20 (a)는 외부적으로 발생된 최대 MPP 기준전압이 있어?",
"그림 20 (a)는 4가지 전압의 파형이야?",
"'EN' 파형이 뭐야?",
"그림 20 (b)는 Enable Generator의 입력 신호를 나타내?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\) 가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\mathrm{max} } \\)보다 커지면 어떻게 해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\) 가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\max } \\)보다 작아지면 무슨 공급을 중단해?",
"VEHC의 전력 전체 소모량은 몇 \\( \\mathrm{uW}\\) 야?",
"PZT 등가회로의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{O C}} \\) 가 \\( 3 \\mathrm{V} \\) 야?",
"그림 19 의 (a)가 뭐야?",
"본 논문에서 사용된 진동 및 빛 에너지는 항상 일정해?",
"본 논문에서 사용된 진동 및 빛 에너지는 무슨 변화에 따라 에너지의 양이 달라져?",
"본 논문에서 사용된 빛 및 진동 에너지는 주변 환경의 변화에 따라 무슨 양이 달라져?",
"진동에너지와 빛 에너지는 항상 같이 존재해?",
"이중입력 에너지 하베스팅 회로 모의실험에서 어떨 때를 비교해?",
"\\( \\mathrm{C}_{\\text {strorage}}\\)는 몇 \\( \\mathrm{nF} \\) 야?",
"그림 21은 무슨 에너지가 큰 경우야?",
"그림 21은 무슨 파형이야?",
"그림 21은 저장 커패시터에서 출력되는 전압 파형이야?",
"그림 21은 어디에 충전되는 전압 파형이야?",
"이중 입력일 때 전압의 상승 기울기는 언제 보다 커?",
"이중 입력일 때 빛 에너지만 공급될 때 보다 전압의 상승 기울기가 커?",
"그림 22 는 무슨 경우에 저장 커페시터에 충전되는 전압 파형이야?",
"그림 22 는 무슨 에너지가 커?",
"전하펌프의 무엇에 의해 역전류가 발생하지 않아?",
"그림 22에서 승압 전압은 무슨 출력을 따라?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{Load}} \\)에 몇 \\( \\mathrm{k \\Omega} \\)의 부하저항을 달아?",
"구름 낀 날에 해당되는 조도는 몇 \\( \\mathrm{kLux} \\)야?",
"MPP 근처에서 동작하는 것을 어디서 알 수 있어?",
"SEMU가 Voltage booster 보다 전력을 더 적게 소모해?",
"SEMU는 몇 \\( \\mathrm{uW} \\) 를 소모해?",
"PZT 등가회로의 특성이 뭐야?",
"그림 19 의 (c)는 MC 신호야?",
"그림 19의 (d)가 뭐야?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\) 가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\mathrm{max} } \\)보다 커질 때 무엇으로 전력을 공급해?",
"승압 레벨은 무슨 전압을 따라?",
"그림 22 의 전압 파형의 출력전압 상승 기울기가 가장 가팔라?",
"전하펌프의 reverse current protection에 의해 역전류가 발생하지 않음을 무엇을 통해 확인해?",
"그림 19 의 (c)는 무슨 신호야?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SC}} \\)는 \\(mathrm{V}_{\\mathrm{MPP}, \\ max } \\) 보다 큰 값을 가져?"
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h1>Ⅱ. 회로설계</h1><h2>2.1 제안된 이중입력 에너지 하베스터 구조</h2><p>그림 1은 본 논문에서 제안하는 이중 입력 에너지 하베스팅 시스템의 블록도이다. 회로의 구성은 크게 빛 에너지 하베스팅 회로(SEHC), 진동에너지 하베스팅 회로(VEHC), 전력관리 회로(PMU)로 구성된다.</p><p>SEHC는 온칩 솔라 셀인 ISC(Integrated Solar Cell)로부터 빛에너지를 전기에너지로 변환하고, 변환된 에너지를 SEMC(Solar Energy MPPT Control)을 통해 MPP에서의 전력을 전하폄프(Charge Pump)를 통해 승압하여 저장 커패시터 \( C_{\text {storage }} \)에 저장한다. VEHC 는 압전소자(PZT)와 AC-DC 변환기를 통해 진동 에너지를 전기에너지로 변환하고, 변환된 에너지를 VEMC(Vibration Energy MPPT Control)를 통해 MPP에서의 전력을 전하펌프를 통해 승압하여 저장 커패시터에 저장한다. 저장 커패시터에 병합된 에너지는 PMU에 의해 제어되어 센서노드로 공급된다.</p><h2>2.2 제안된 온칩 빛에너지 하베스팅 회로</h2><p>그림 2 는 본 논문에서 제안하는 MPPT 제어기능을 포함한 온칩 빛에너지 하베스팅 회로의 블록도이다. 회로의 구성은 ISC, Voltage booster, SEMC, 전하펌프로 구성된다. ISC를 p-diff/n-well 다이오드들의 병렬연결로 구현하였기 때문에 ISC에서 출력되는 전압은 최대 \( 0.5 \mathrm{V} \) 정도로 SEMC를 구동하기에는 어려움이 있다. Voltage booster는 ISC의 출력전압을 \( 1 \mathrm{V} \) 이상으로 승압하여 SEMC에 공급한다. SEMC는 ISC의 출력전압이 MPP 근처 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \min} \sim \mathrm{V}_{\mathrm{MPP}, \max }\right) \) 에서 동작하도록 하는 MPPT 제어 기능을 하며, ISC로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 전하펌프에 전달하는 역할을 한다.</p><h3>2.2.1 Integrated Solar Cell (ISC)</h3><p>본 논문에서는 그림 3 과 같이 n-well에 p-diffusion finger를 일정한 간격으로 배치하는 finger 구조의 레이아웃 패턴으로 main ISC와 pilot ISC를 설계하였다. 참고문헌에서 \( 1 \mathrm{mm}^{2} \)의 면적을 갖는 ISC(p-diff/n-well 다이오드)는 \( 300 \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \)의 조도에서 약 \( 12.3 \mathrm{uA} \)의 전류를 생성하는 것으로 보고되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 논문에서는 \( 100 \mathrm{uA} \)의 전류를 발생하는 ISC를 설계하기 위해 Main ISC의 면적을 \( 8 \mathrm{mm}^{2} \) 의 크기로 설계하였다.</p><p>그림 4 는 설계된 ISC의 등가회로 모델과 출력특성을 나타낸다. 등가모델의 전류원은 빛에 의해 발생된 전류를 나타내며, 다이오드는 n-well과 기판사이에 존재하는 기생다이오드이다. 두 개의 저항은 ISC 등가모델의 병렬 및 직렬 임피던스 성분을 나타낸다. 구름 낀 날에 해당되는 \( 40 \mathrm{kLux} \) 의 빛에서 설계된 ISC는 \( 480 \mathrm{mV} \)의 개방전압(Voc)과 \( 100 \mathrm{uA} \) 의 단락전류(Isc) 특성을 보인다.</p>
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"ISC의 풀텀은 어떻게 쓰는가?",
"SEMC의 풀텀은 어떻게 쓰는가?",
"VEHC는 진동 에너지가 전기에너지로 바뀌는 과정에서 압전소자와 무엇을 통해 변환하는가?",
"VEMC의 full term은 어떻게 쓰는가?",
"빛 에너지 하베스팅 회로를 영어로 표기할 때 어떻게 쓰는가?",
"영어로 빛 에너지 하베스팅 회로를 어떻게 표기해?",
"ISC에 대해 SEMC를 구동하기에는 어려움이 있는 것은 무엇으로 연결을 구현했기 때문인가?",
"ISC에 대해 SEMC를 구동하는데 어려움이 있는 것은 무엇으로 연결을 구현했기 때문이야?",
"SEMC에 공급할 때 ISC의 출력전압을 승압하는 것을 무엇이라하는가?",
"SEMC에 ISC의 출력전압을 올려 공급해주는 역할을 하는것을 뭐라고 해?",
"ISC에 관련하여 SEMC를 구동할 때 전압을 최대 얼마의 \\(\\mathrm{V} \\)로 했을 때 어려움이 있는가?",
"ISC에 관련하여 SEMC를 구동할 때 전압을 최대 얼마의 \\(\\mathrm{V} \\)로 했을 경우 어려움이 있어?",
"진동에너지 하베스팅 회로를 영어로 표기할 때 어떻게 쓰는가?",
"영어로 진동에너지 하베스팅 회로를 뭐라고 해?",
"출력전압을 SEMC에 공급 할 때 얼마의 \\( \\mathrm{V} \\) 이상으로 승압하는가?",
"SEMC에 출력전압을 공급 할 때 얼마의 \\( \\mathrm{V} \\) 이상으로 승압돼?",
"전력관리 회로를 영어로 표기할 때 어떻게 쓰는가?",
"영어로 전력관리 회로를 어떻게 표기해?",
"pilot ISC와 main ISC를 계획을 세울 때 n-well에 p-diffusion finger를 일정한 간격으로 배치하는 어떤 패턴을 생각하였나?",
"pilot ISC와 main ISC를 계획을 세울 때 p-diffusion finger외 pilotisC는 n-well에 일정한 간격으로 배치되는 어떤 패턴을 생각해?",
"전하폄프를 영어로 어떻게 쓰나?",
"영어로 전하폄프를 어떻게 써?",
"참고문헌에서 ISC는 얼마의 \\( \\mathrm{W} / \\mathrm{m}^{2} \\) 조도에서 생성하는가?",
"ISC는 참고문헌에서 조도가 얼마로 생성돼?",
"\\( 300 \\mathrm{W} / \\mathrm{m}^{2} \\)의 조도는 얼마의 면적을 갖는가?",
"면적은 \\( 300 \\mathrm{W} / \\mathrm{m}^{2} \\)의 조도에서 얼마값이야?",
"이 연구를 기준으로 계획을 세울 때 Main ISC의 면적을 얼마의 크기로 설계하였나?",
"계획을 세울 때 이 연구를 기준으로 Main ISC의 면적을 얼마로 설계했어?",
"압전소자를 영어로 표기할 때 어떻게 쓰는가?",
"영어로 압전소자를 어떻게 표기해?",
"본문의 그림 4가 보이는 것은 ISC의 등가회로 모델과 무엇을 나타내는가?",
"본문의 그림 4가 보이는 것은 모델과 무엇을 ISC의 등가회로로 나타내고 있어?",
"ISC를 설계할 때 얼마의 전류를 필요로 하였나?",
"얼마의 전류를 ICT률을 설계할 때 필요로 해?",
"빛으로 만들어진 전류를 나타내는 것은 뭐야?",
"빛으로 만드는 전류를 보여주는 것은 뭐야?",
"단락전류는 영어로 어떻게 표기하는가?",
"영어로 단락전류를 어떻게 표기해?",
"\\( 480 \\mathrm{mV} \\)의 개방전압은 구름 낀 날에 얼마의 빛에서 설계되었나?",
"구름이 낀 날 얼마의 빛에서 \\( 480 \\mathrm{mV} \\)의 개방전압이 설계되었어?",
"회로의 구성과 거리가 먼 것은 무엇인가?",
"그림 1은 본 논문에서 제안하는 것은 무엇인가?",
"회로의 구성은 크게 어떻게 구성되는가?",
"회로의 구성은 크게 빛 에너지 하베스팅 회로(SEHC), 진동에너지 하베스팅 회로(VEHC), 전력관리 회로(PMU)로 구성됩니까?",
"온칩 솔라 셀인 ISC(Integrated Solar Cell)로부터 빛에너지를 전기에너지로 변환하는 것은 무엇인가?",
"SEHC는 온칩 솔라 셀인 ISC(Integrated Solar Cell)로부터 빛에너지를 전기에너지로 변환하는 과정을 거쳐?",
"변환된 에너지를 SEMC(Solar Energy MPPT Control)을 통해 MPP에서의 전력을 전하폄프(Charge Pump)를 통해 승압하여 저장 커패시터 어디에 저장합니까?",
"VEHC 는 압전소자(PZT)와 AC-DC 변환기를 통해 진동 에너지를 전기에너지로 변환하는 과정을 거쳐?",
"저장 커패시터에 병합된 에너지는 PMU에 의해 제어되어 어디로 공급됩니까?",
"저장 커패시터에 병합된 에너지는 무엇에 의해 제어되어 센서노드로 공급됩니까?",
"그림 2 는 본 논문에서 제안하는 MPPT 제어기능을 포함한 것은 무엇입니까?",
"회로의 구성은 ISC, Voltage booster, SEMC, 전하펌프로 구성됩니까?",
"그림 1은 본 논문에서 제안하는 이중 입력 에너지 하베스팅 시스템의 블록도입니까?",
"회로의 구성과 관련이 먼 것은 무엇인가?",
"그림 2 는 온칩 빛에너지 하베스팅 회로의 블록도입니까?",
"압전소자(PZT)와 AC-DC 변환기를 통해 진동 에너지를 전기에너지로 변환하고, 변환된 에너지를 저장 커패시터에 저장하는 것은 무엇입니까?",
"저장 커패시터에 병합된 에너지는 PMU에 의해 제어되어 센서노드로 공급됩니까?",
"변환된 에너지를 SEMC(Solar Energy MPPT Control)을 통해 MPP에서의 전력을 무엇을 통해 승압하여 저장 커패시터 \\( C_{\\text {storage }} \\)에 저장합니까?"
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h2>3.4 전체 회로 모의실험 결과</h2><p>그림 1 의 이중 입력 하베스팅 회로의 최종 출력에 \( 300 \mathrm{k \Omega} \)의 부하저항을 달고 전체회로를 모의실험한 결과를 그림 23에 보였다. 저장 커패시터에 저장된 전압이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{Cmax}} \)에 도달하면 EN 신호가 '0'이 되면서 pMOS 스위치가 on이 되어 부하로 전력을 공급하기 시작하며, \( \mathrm{V}_{\text {Cstrorage }} \)가 \( \mathrm{V}_{\text {Cmin }} \)에 도달하면 EN이 '1'이 되어 스위치가 off되고 전력공급을 중단한다. 이 때 PMU의 밴드갭 회로가 \( 600 \mathrm{mV} \)의 전압을 비교기에 공급하는 것을 확인할 수 있다. PMU는 \( 3.58 \mathrm{uW} \)의 전력을 소모한다.</p><p>그림 2와 9의 \( \mathrm{V}_{\text {Load }} \) 단에 부하저항을 달고 SEHC와 VEHC의 효율을 측정한 결과를 그림 24에 보였다. SEHC는 대략 \( 4 \mathrm{k \Omega} \)에서 최대 \( 78.5 \% \)의 효율을 보였고 VEHC는 \( 5 \mathrm{k \Omega} \)에서 \( 95.6 \% \)의 최대 효율을 보였다. SEHC가 VEHC보다 낮은 효율을 보이는데 이는 전류소모가 많은 voltage booster를 사용하기 때문이다.</p><p>설계된 ISC와 이중입력 하베스터의 레이아웃 도면을 그림 25 와 26 에 보였다. Main ISC의 면적은 \( 2 \mathrm{mm} \times 4 \mathrm{mm} \)이고 pilot ISC는 \( 1 \mathrm{mm} \times 0.4 \mathrm{mm} \)이며 에너지 하베스팅 회로는 패드를 포함하여 \( 1.5 \mathrm{mm} \times 1.9 \mathrm{mm} \) 이다. 기존에 발표된 에너지 하베스팅 회로와 본 논문에서 제안한 회로를 표 1 에 비교하였다. 표에서 보듯이 본 논문은 처음으로 MPPT 제어기능을 갖는 on-chip 빛 에너지와 진동에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다.</p><table border><caption>표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>[2]</td><td>[4]</td><td>[6]</td><td>[8]</td><td>This work</td></tr><tr><td>Energy Source</td><td>Solar (off-chip)</td><td>Vibration (off-chip)</td><td>Solar & Vib.(off-chip)</td><td>Solar & Vib. & RF (off-chip)</td><td>Solar(on-chip) & Vib.(off-chip)</td></tr><tr><td>Input voltage (\(\mathrm{V}\))</td><td>\( 2 \sim 3.6 \)</td><td>\( 1.02 \sim 1.14 \)</td><td></td><td>Solar/RF: \( 1.3 \sim 2.5 \) Vib.: \( 1 \sim 2.5 \)</td><td>Solar: \( 0.35 \sim 0.38 \) Vib.: \( \sim 1.5 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>MPPT Control</td><td>\( \mathrm{O} \)</td><td>\( \mathrm{X} \)</td><td>\( \mathrm{X} \)</td><td>\( \mathrm{X} \)</td><td>\( \mathrm{O} \)</td></tr><tr><td>Architecture</td><td>Charge pump & Controller</td><td>Simple control circuits</td><td>SC booster & DC-DC converter</td><td>LDO & Controller</td><td>Charge pump & Simple circuits</td></tr><tr><td>Maximum Efficiency(\(\%\))</td><td>67 (@\(1141 \mathrm{lux}\))</td><td></td><td>\( 74.5(\mathrm{DC} / \mathrm{DC}) \)</td><td></td><td>Solar:\(78.5\)(@\(40 \mathrm{kux}\)) Vib.: \( 95.6 \)</td></tr><tr><td>Controller Power(\(\mathrm{uW}\))</td><td></td><td>67</td><td>3</td><td>160</td><td>17</td></tr><tr><td>Process(\(\mathrm{um}\))</td><td>\( 0.35 \)</td><td>\( 0.13 \)</td><td>\( 0.25 \)</td><td>\( 0.13 \)</td><td>\( 0.18 \)</td></tr></tbody></table><h1>Ⅳ 결론</h1><p>본 논문에서는 \( \mathrm{0.18um}\) CMOS 공정을 이용하여 MPPT 제어 기능을 갖는 빛과 진동에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 이중입력 에너지 하베스팅 회로는 각각의 에너지원을 MPPT 제어를 통해 동시에 실시간 병합할 수 있기 때문에 기존에 연구되어왔던 단일 입력 하베스팅 회로나 다중입력 하베스팅 회로보다 환경 변화에 덜 민감하다는 장점을 갖는다. 또한 빛 에너지 변환 소자를 집적화함으로써 시스템의 크기를 줄여 초소형 센서노드에 적용이 용이하다. 설계된 회로는 요구되는 duty rate가 비교적 낮으며, 빛과 진동 에너지를 동시에 얻기 쉬운 다리(bridge)와 같은 구조물 모니터링과, 산림 등의 환경모니터링에 적용될 수 있다.</p><p>본 논문에서 제안된 에너지 하베스팅 방식은 에너지 변환 소자 각각에 대해 최적화된 에너지관리 시스템의 독립적 모듈화 설계 및 병합을 가능하도록 하였기 때문에, 에너지 변환 소자 수에 무관하게 시스템을 동작 시킬 수 있다. 따라서, 이중 입력뿐만 아니라 삼중 이상의 다중 입력 에너지 하베스팅 회로에 확장이 매우 용이하다.</p>
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"저장 커패시터에 저장된 전압 무엇이 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Cmin }} \\)에 도달하면 EN이 '1'이 되어 스위치가 off되고 전력공급을 중단하는가?",
"그림 1 의 이중 입력 하베스팅 회로의 최종 출력에 얼마의 \\( \\mathrm{k \\Omega} \\)의 부하저항을 달았나?",
"본문에서 그림 1 의 이중 입력 하베스팅 회로의 어디에 \\( 300 \\mathrm{k \\Omega} \\)의 부하저항을 달았는가?",
"본문에서 PMU의 밴드갭 회로가 얼마의 \\( \\mathrm{mV} \\)의 전압을 비교기에 공급하는 것을 확인할 수 있나?",
"무엇이 \\( 600 \\mathrm{mV} \\)의 전압을 비교기에 공급하는 것을 확인할 수 있나?",
"본문에서 VEHC는 \\( 5 \\mathrm{k \\Omega} \\)에서 \\( 95.6 \\% \\)의 최대 효율을 보였 고 대략 \\( 4 \\mathrm{k \\Omega} \\)에서 최대 \\( 78.5 \\% \\)의 효율을 보인 것은 무엇인가?",
"본문에 그림 2와 9의 어디에 부하저항을 달고 SEHC와 VEHC의 효율을 측정한 결과를 그림 24에 보였나?",
"MU의 밴드갭 회로가 \\( 600 \\mathrm{mV} \\)의 전압을 비교기에 공급하는 것을 확인할 수 있는데 PMU는 얼마의 \\( \\mathrm{uW} \\)의 전력을 소모하는가?",
"SEHC는 대략 \\( 4 \\mathrm{k \\Omega} \\)에서 최대 \\( 78.5 \\% \\)의 효율을 보였고 VEHC는 \\( 5 \\mathrm{k \\Omega} \\)에서 몇 \\( \\% \\)의 최대 효율을 보였나?",
"Main ISC의 면적은 얼마의 \\( \\mathrm{mm} \\)인가?",
"Main ISC의 면적은 \\( 2 \\mathrm{mm} \\times 4 \\mathrm{mm} \\)이고 pilot ISC는 \\( 1 \\mathrm{mm} \\times 0.4 \\mathrm{mm} \\)이며 패드를 포함하여 \\( 1.5 \\mathrm{mm} \\times 1.9 \\mathrm{mm} \\)인 것은 무엇인가?",
"SEHC가 VEHC보다 왜 낮은 효율을 보이는가?",
"표에서 보듯이 본 논문은 처음으로 MPPT 제어기능을 갖는 on-chip 빛 에너지와 진동에너지를 이용한 무엇을 설계하였나?",
"SEHC가 VEHC보다 낮은 효율을 보이는데 이는 전류소모가 많은 무엇을 사용하기 때문인가?",
"본문에 있는 표를 보면 처음으로 무엇을 설계하였나?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 Energy Source에 해당되는 [2]는 무엇인가?",
"본 논문에서는 무엇을 이용하여 MPPT 제어 기능을 갖는 빛과 진동에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로를 설계하였나?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 MPPT Control의 [6]은 무엇인가?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 Input voltage (\\(\\mathrm{V}\\))에 해당하는 [4]는 무엇인가?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 This work에 Solar: \\( 0.35 \\sim 0.38 \\) Vib.: \\( \\sim 1.5 \\mathrm{V} \\) 포함이 되는 Parameter는 무엇인가?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 [8] 에 Architecture 해당하는 것은 무엇인가?",
"빛 에너지 변환 소자를 집적화함으로써 어떻게 용이한가?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 Energy Source [8]에 해당하는 것은 무엇인가?",
"설계된 이중입력 에너지 하베스팅 회로는 어떠한 장점을 가지고 있나?",
"본 논문에서는 MPPT 제어 기능을 갖는 빛과 진동에너지를 이용한 무엇을 설계하였나?",
"표 1. 에너지 하베스팅 회로 비교에서 67 (@\\(1141 \\mathrm{lux}\\))에 해당하는 것은 무엇인가?",
"이중 입력뿐만 아니라 삼중 이상의 어디에 확장이 매우 용이합니까?",
"저장 커패시터에 저장된 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{Cmax}} \\)에 도달하면 EN 신호가 '0'이 되면서 pMOS 스위치가 off가 되어 부하로 전력을 공급하기를 중단하는가?",
"MPPT Control에서 [2]에 해당하는 것은 무엇인가?"
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eb7baedf-bc8f-4aaf-9dc0-e72e74a97872
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인공물ED
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MPPT 제어기능을 갖는 빛과 진동 에너지를 이용한 에너지 하베스팅 회로
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<h2>2.3 제안된 진동에너지 하베스팅 회로</h2><p>그림 9 는 본 논문에서 제안하는 MPPT 제어기능을 갖는 진동에너지 하베스팅 회로의 블록도이다. 회로의 구성은 압전소자(piezoelectric device), AC-DC 변환기, VEMC, 전하펌프로 구성되어 있다. 압전소자의 출력 전압은 교류 형태이기 때문에 직류로 변환하기 위한 AC-DC 변환기인 전파 정류기(FWR)가 필요하다. VEMC는 압전소자의 출력전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는 MPPT 제어 기능을 하며, 압전소자로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 전하펌프에 전달하는 역할을 한다.</p><h3>2.3.1 압전소자</h3><p>압전소자는 진동 에너지를 전기 에너지로 변환하는 역할을 한다. 그림 10 은 압전소자의 등가 회로와 출력 특성을 나타낸다. 교류 전류원의 진폭은 진동의 주파수와 크기에 따라 변하며, \( \mathrm{C}_{\mathrm{P}} \)는 압전소자에 존재하는 고유의 커패시터이다. 본 논문에서 사용된 압전소자(QP20W)의 경우 \( \mathrm{C}_{\mathrm{P}} \)의 값은 \( 200 \mathrm{nF} \) 이며, \( 80 \mathrm{Hz} \)의 주파수와 \( 7 \mathrm{m} / \mathrm{s}^{2} \)의 진동크기에서 개방회로 전압은 \( 3 \mathrm{V} \)이하이고 최대 생성 전력은 \( 125 \mathrm{\mu W}\)이다.</p><h3>2.3.2 AC-DC 변환기 (FWR)</h3><p>그림 11 은 AC-DC 변환기로 설계된 전파 정류기이며 압전소자로부터 생성된 AC 전압을 DC 전압으로 변환하는 역할을 한다. 기존의 전파 정류기에서처럼 4개의 다이오드로 구성할 경우, 출력에서의 전압 강하로 전력 변환 효율이 떨어지는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 4 개의 MOSFET 스위치만으로 정류기를 구성할 경우, 스위치에서의 전압 강하는 감소하지만 전류의 역 흐름을 차단하지 못해 전력 변환 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 MOSFET 스위치에 비교기를 추가한 active 다이오드를 사용하여, 다이오드만으로 또는 MOSFET 스위치만으로 구성했을 때 발생하던 문제점을 보완하였다.</p><p>그림 12 는 압전소자의 등가회로를 입력으로 사용하고 설계된 전파 정류기의 출력 특성을 모의실험 한 결과이다. 압전소자의 전력-전압 특성과 마찬가지로 정류기의 개방회로 전압이 \( 3 \mathrm{V} \) 일 때 그 절반인 \( 1.5 \mathrm{V} \) 부근에서 최대 가용전력이 생성되는 것을 확인 할 수 있다.</p><h3>2.3.3 VEMC (Vibration Energy MPPT Control)</h3><p>그림 9 에서와 같이 VEMC는 Pulse Generator, Control Logic, Sampler, Enable Generator 등으로 구성된다. Pulse Generator에서는 전파 정류기의 개방회로 전압을 주기적으로 샘플링하기 위한 신호(MC)와 Control Logic에 필요한 신호 (SH/MC)를 출력한다. Control Logic은 Sampler 동작에 필요한 신호를 출력하고, Sampler는 전파정류기의 개방회로 전압을 주기적으로 샘플링하여 Enable Generator에 전달하는 역할을 한다. Enable Generator는 먼저 샘플링 된 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \text { opt }}\right) \)을 기준으로 MPP 전압 범위, 즉 최대 MPP 기준전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \ max }\right) \)과 최소 MPP 기준전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \ min }\right) \) 값을 생성한다. 그리고 전파정류기의 출력 전압인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max } \)보다 크면 전력 스위치(power switch)를 'on'시켜서 부하로 전력을 공급하고, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \ min } \)보다 작으면 전력 스위치를 'off' 시켜서 부하에 전력 공급을 차단한다. 따라서 압전소자는 항상 MPP 근처에서 동작하게 된다.</p><h3>2.3.4 Pulse Generator</h3><p>그림 13은 Pulse Generator 블록 다이어그램이다. 압전소자에서 생성되는 교류전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{PZT}} \)로부터 인버터를 사용하여 클록으로 복원한다. \(7 \mathrm{bit}\) 카운터의 상위 6개 \(\mathrm{bit}\)가 '0'일 때 'MC'는 '1'이 되고, 나머지 경우에는 '0'이 된다. 신호 'SH'는 128 사이클을 주기로 '0'과 '1'을 토글한다. 또한 전파 지연으로 인해 어긋난 'SH'와 'MC' 신호를 동기화시키기 위해 D 플립플롭 2 개를 사용하였다. 생성된 'MC' 신호는 전파 정류기의 출력 커패시터 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{FWR}}\right) \)와 저장 커패시터 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{CV}}\right) \) 사이의 MOSFET 스위치를 주기적으로 개방하여 압전소자의 개방회로 전압을 샘플링하기 위한 신호로 사용된다.</p><h3>2.3.5 Control Logic</h3><p>그림 14 는 Control Logic의 회로도이다. Sampler 동작에 필요한 신호를 출력한다. 'Sample' 신호와 'Hold' 신호는 겹치지 않아야 샘플링 한 신호의 손실이 없다. 따라서 입력된 신호 'SH'와 'MC'를 Non overlapping signal generator를 통해 위상이 \( 180^{\circ} \) 차이나고 오버랩 되지 않는 신호를 생성한다.</p><h3>2.3.6 Sampler</h3><p>그림 15 는 Sampler의 회로도이다. 개방회로 전압을 연속적으로 전달하기 위해 2개의 Sample/Hold 경로를 사용하였다. 'Hold' 신호의 유지 시간이 길어서 발생하는 누설전류로 인한 샘플링된 신호의 손실을 줄이기 위해서는 큰 커패시턴스 값을 사용해야만 한다. 본 설계에서는 커패시턴스 값을 줄이기 위해 샘플링단을 2 단으로 구성하였다. 사용된 \( \mathrm{C}_{\mathrm{SHA}} \)와 \( \mathrm{C}_{\mathrm{SHB}} \)의 값은 \( 15 \mathrm{pF} \)이다. MPPT 제어가 동작하는 경우 Sampler는 개방회로 전압의 \( 1 / 2 \) 근처의 전압으로 구동된다. 즉 Sampler의 VDD로 공급되는 전압은 \( 1.5 \mathrm{V} \) 근처이다. 따라서 개방회로 전압의 \( 1 / 2 \) 전압을 샘플링하여 sampler의 입력으로 사용하기는 어럽다. 본 설계에서는 sampler의 원활한 동작을 위해 개방전압의 \( 1 / 8 \) (MPP 전압 \( \mathrm{V}_{ \mathrm{CV},\mathrm{opt}} \)의 \( 1 / 4 \)) 전압을 Sampler의 입력으로 사용하였다.</p><h3>2.3.7 Enable Generator</h3><p>그림 16 은 Enable Generator의 회로도이다. 샘플링된 전파 정류기 출력의 MPP 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV} \text {,opt }}\right) \)을 기준으로 최대 MPP 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max }\right) \)과 최소 MPP 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \min }\right) \)을 생성한 뒤, 전파 정류기 출력전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CV}}\right) \)과 비교하기 위해 2 개의 비교기로 인가한다. 실제로는 비교기의 동작을 위해 각각의 전압의 \( 1 / 4 \) 전압을 사용하여 비교한다. 밴드갭 회로(BGR)를 사용하여 기준 전류를 생성하고, 이 전류를 저항 R1과 R2에 공급하여 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max } \) 와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \min } \) 을 생성하였으며 각각 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \text { opt }} \) 전압과 \( \pm 60 \mathrm{mV} \) 정도 차이가 나도록 설계하였다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \max } \) 보다 커지면 enable 신호 'EN'이 '0'이 되어, pMOS 트랜지스터로 구현된 전력 스위치를 'on'시키고, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}} \)가 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CV}, \min } \) 보다 작아지면 'EN'이 '1'이 되어, 스위치는 'off' 된다.</p><h2>2.4 Power Management Unit (PMU)</h2><p>그림 17은 전력관리 회로(PMU)의 전체블록도이다. PMU는 pMOS 스위치, 비교기, 래치로 구성되어 있다. 두 개의 비교기 중 하나는 \( V_{\text {Cstorage }} \)의 최소값을 감지하고 또 다른 하나는 \( V_{\text {Cstorage }} \)의 최대값을 감지하는 역할을 한다. 비교기가 감지한 신호가 래치로 전달되면 래치는 감지된 신호에 따라 pMOS 스위치를 on/off 시킬 신호를 내보낸다. 따라서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SW}} \)에 따라 저장 커패시터가 충전과 방전을 반복하게 되고 이 때 방전되는 에너지가 부하에 공급된다.</p>
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"본 논문의 하베스팅 회로는 네가지 요소로 구성되어있는가?",
"본 논문의 그림 9는 어떤 에너지 하베스팅 회로의 블록도인가?",
"본 논문의 그림 9는 진동에너지 하베스팅 회로의 블록도인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 압전소자, VEMC, 전하펌프와 무엇으로 구성되어있는가?",
"본 논문의 그림 9는 MPPT 제어기능을 갖는 어떤 회로의 블록도인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 압전소자, AC-DC 변환기, VEMC와 무엇으로 구성되어있는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 압전소자, AC-DC 변환기, 전하펌프와 무엇으로 구성되어있는가?",
"전하펌프는 본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는가?",
"본 논문 그림 9의 진동에너지 하베스팅 회로는 MPPT 제어기능을 가지는가?",
"본 논문 그림 9의 진동에너지 하베스팅 회로는 어떤 제어기능을 가지는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 Vibration Energy MPPT Control를 포함하고 있는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 AC-DC 변환기, VEMC, 전하펌프와 무엇으로 구성되어있는가?",
"AC-DC 변환기는 본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로의 구성 요소인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 교류 전압을 직류로 변환시켜야 하는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 교류 전압을 무엇으로 변환하기 위한 변환기가 필요한가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로는 압전소자(piezoelectric device)를 가지고 있는가?",
"VEMC는 본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 출력 전압은 교류 형태인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 출력 전압은 어떤 형태인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 교류 전압을 직류로 변환시키기 AC-DC 변환기인 무엇이 필요한가?",
"AC-DC 변환기는 교류 전압을 직류로 변환하는가?",
"전파 정류기의 영문 약자는 무엇인가?",
"전파 정류기는 교류 전압을 직류로 변환하는가?",
"FWR은 교류 전압을 직류로 변환하는가?",
"FWR은 무엇의 영문 약자인가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 교류 전압을 직류로 변환시키기 위해 AC-DC 변환기를 사용해야 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자의 에너지를 무엇을 통해 전하펌프에 전달하는가?",
"본 논문의 진동에너지 하베스팅 회로를 구성하는 압전소자의 교류 전압을 직류로 변환시키기 위해 전파 정류기가 필요한가?",
"전파 정류기는 어떤 변환기인가?",
"어떤 변환기에 전파 정류기가 해당해",
"전파 정류기는 AC-DC 변환기인가?",
"본 논문의 VEMC는 어떤 제어 기능을 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자의 출력전압이 무엇 근처에서 동작하도록 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 무엇의 출력전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 무엇으로부터 얻은 에너지를 전하펌프에 전달하는가?",
"본 논문의 VEMC가 전하펌프에 전달하는 에너지는 압전소자로부터 얻는가?",
"압전소자의 출력전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는 것은 진동에너지 하베스팅 회로의 어떤 구성요소인가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자로부터 얻은 에너지를 무엇에 전달하는가?",
"본 논문의 VEMC는 MPPT 제어 기능을 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자의 출력전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"본 논문의 압전소자의 교류 전류원의 진폭은 무엇의 주파수와 크기에 따라 변하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자로부터 얻은 무엇을 전하펌프에 전달하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자로부터 얻은 에너지를 전하펌프에 전달하는가?",
"MPPT 제어 기능은 압전 소자의 출력 전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"압전소자는 진동 에너지를 열 에너지로 변환하는가?",
"압전소자는 어떤 에너지를 전기 에너지로 변환하는가?",
"본 논문의 VEMC는 스위치를 통해 압전소자의 에너지를 전파펌프에 전달하는가?",
"본 논문의 압전 소자는 어떤 회로를 가지는가?",
"압전소자는 어떤 에너지를 전기에너지로 변환하는가?",
"어떤 에너지를 압전소자가 전기에너지로 바꾸지",
"MPPT 제어 기능은 압전소자의 출력 전압이 무엇 근처에서 동작하도록 하는가?",
"본 논문의 압전 소자는 등가 회로를 가지는가?",
"압전소자는 진동 에너지를 어떤에너지로 변환하는가?",
"압전소자는 진동 에너지를 어떤 에너지로 변환하는가?",
"압전소자는 진동 에너지를 전기 에너지로 변환하는가?",
"본 논문의 압전소자의 교류 전류원의 진폭은 진동의 주파수에 따라 변하는가?",
"본 논문의 압전소자의 교류 전류원의 진폭은 진동의 크기에 따라 변하는가?",
"본 논문의 압전소자의 어떤 전류원의 진폭은 진동의 주파수와 크기에 따라 변하는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 몇 \\( \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3 \\mathrm{V} \\)이하의 개방회로 전압을 가지는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 몇 \\( \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3 \\mathrm{V} \\)이하의 개방회로 전압을 가지는가?",
"본 논문의 압전소자의 교류 전류원의 무엇은 진동의 주파수와 크기에 따라 변하는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80 \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 몇 \\( \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3\\mathrm{V} \\)의 개방회로 전압을 가지는가?",
"128사이클을 주기로 '0'과 '1'을 토글하는 신호는 SH인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 최대 생성 전력은 몇 \\( \\mathrm{\\mu W}\\)인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 최대 생성 전력은 몇 \\( \\mathrm{\\mu W}\\)인가?",
"전파 정류기를 4개의 다이오드로 구성하면 전력 변환 효율이 떨어지는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 무엇에서의 전압강하가 감소하는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 스위치에서의 무엇이 감소하는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 전류의 어떤 흐름을 차단하지 못하는가?",
"MPPT 제어 기능은 무엇의 출력 전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"FWR은 전파 정류기의 영문 약자인가?",
"MPPT 제어 기능은 압전소자의 어떤 전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"본 논문의 VEMC는 압전소자의 어떤 전압이 MPP 근처에서 동작하도록 하는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 어떤 효율이 떨어지는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 전력 변환 효율이 떨어지는가?",
"본 논문에서 설계한 전파정류기는 압전소자의 어떤 회로를 입력으로 사용하는가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 전류의 역흐름을 차단하지 못하는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 몇 \\( \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 몇 \\( \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 \\(3 \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 부근에서 어떤 전력이 생성되었는가?",
"VEMC는 4가지 이상의 구성요소를 가지는가?",
"4가지 이상의 구성요소를 VEMC는 지니고 있어",
"VEMC는 무엇과 Pulse Generator, Control Logic, Sampler 등으로 구성되는가?",
"VEMC는 무엇과 Pulse Generator, Sampler, Enable Generator 등으로 구성되는가?",
"Control Logic는 VEMC를 구성하는가?",
"\\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)는 무엇에 존재하는 커패시터인가?",
"VEMC는 무엇과 Control Logic, Sampler, Enable Generator 등으로 구성되는가?",
"\\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)는 압전소자에 존재하는 커패시터인가?",
"\\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)는 커패시터인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)의 값은 몇 \\( \\mathrm{nF} \\)인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)의 값은 몇 \\( \\mathrm{nF} \\)인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{P}} \\)의 값은 \\( 200\\mathrm{nF} \\)인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80\\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3 \\mathrm{V} \\)이하의 개방회로 전압을 가지는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80 \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 몇 \\( \\mathrm{V} \\)의 개방회로 전압을 가지는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80 \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 몇 \\( \\mathrm{V} \\)의 개방회로 전압을 가지는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80 \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 \\( 7 \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3\\mathrm{V} \\)의 개방회로 전압을 가지는가?",
"Sampler는 VEMC를 구성하는 부품인가?",
"VEMC를 구성하는 부품은 Sampler야",
"Enable Generator는 VEMC를 구성하는가?",
"전파 정류기의 개방회로 전압을 주기적으로 샘플링 하기 위한 신호는 무엇인가?",
"Control Logic에 필요한 신호는 무엇인가?",
"Control Logic에 필요한 신호 SH/MC인가?",
"SH/MC는 무엇에 필요한 신호인가?",
"MC와 SH/MC의 출력은 무엇에서 이뤄지는가?",
"Sampler 동작에 필요한 신호를 출력하는 것은 무엇인가?",
"Sampler 동작에 필요한 신호를 출력하는 것은 Control Logic인가?",
"Sampler는 전파정류기의 개방회로 전압을 무엇에 전달하는가?",
"Sampler는 전파정류기의 개방회로 전압을 Enable Generator에 전달하는가?",
"전파정류기의 개방회로 전압을 Enable Generator에 전달하는 것은 무엇인가?",
"\\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\text { opt }} \\)는 샘플링 된 전압인가?",
"\\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ max } \\)는 최대 MPP 기준전압인가?",
"\\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min }\\)는 최소 MPP 기준전압인가?",
"Enable Generator는 \\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min }\\)를 생성하는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ max }\\)를 생성하는가?",
"Enable Generator는 \\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\text { opt }} \\)을 기준으로 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ max }\\)를 생성하는가?",
"Enable Generator는 \\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\text { opt }} \\)을 기준으로 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ max }\\)를 생성하는가?",
"Enable Generator는 \\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\text { opt }} \\)을 기준으로 \\(\\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min }\\)를 생성하는가?",
"Enable Generator는 샘플링된 전압을 기준으로 MPP 전압 범위를 생성하는가?",
"Enable Generator는 샘플링된 전압을 기준으로 최대 MPP 기준전압 값을 생성하는가?",
"Enable Generator는 샘플링된 전압을 기준으로 최소 MPP 기준전압 값을 생성하는가?",
"Enable Generator는 최소 MPP 기준전압 값을 생성하는가?",
"Enable Generator는 최대 MPP 기준전압 값을 생성하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)는 전파 정류기의 출력전압인가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\max } \\)보다 크면 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 무엇보다 크면 전력 스위치를 'on' 시키는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min } \\)보다 크면 무엇을 'on' 시키는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min } \\)보다 작으면 전력 스위치를 'off' 시키는가?",
"신호 'SH'는 몇 개의 사이클을 주기로 '0'과 '1'을 토글하는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{PZT}} \\)는 압전소자에서 생성되는 어떤 전압인가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\max } \\)가 무엇보다 작으면 전력스위치를 'on' 시키는가?",
"Enable Generator는 부하에 무엇을 공급하는 것을 차단하는가?",
"128사이클을 주기로 '0'과 '1'을 토글하는 신호는 무엇인가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자는 \\( 80 \\mathrm{Hz} \\)의 주파수와 몇 \\( \\mathrm{m} / \\mathrm{s}^{2} \\)의 진동크기에서 \\( 3\\mathrm{V} \\)의 개방회로 전압을 가지는가?",
"Enable Generator는 무엇에 전력 공급을 차단하는가?",
"신호 'SH'는 128 사이클을 주기로 무엇을 토글하는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 무엇보다 작으면 전력 스위치를 'off' 시키는가?",
"신호 'SH'는 몇 개의 사이클을 주기로 '0'과 '1'을 토글하는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min } \\)가 무엇보다 크면 전력스위치를 'off' 시키는가?",
"\\(7 \\mathrm{bit}\\) 카운터의 상위 몇개 \\(\\mathrm{bit}\\)가 '0'일 때 'MC'는 '1'이 되는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\max } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)보다 작으면 전력스위치를 'on' 시키는가?",
"Enable Generator는 부하에 전력 공급을 차단하는가?",
"\\(7 \\mathrm{bit}\\) 카운터의 상위 몇개 \\(\\mathrm{bit}\\)가 '0'일 때 'MC'는 '1'이 되는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min } \\)보다 작으면 무엇을 'off' 시키는가?",
"Enable Generator는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}, \\ min } \\)가 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CV}} \\)보다 크면 전력스위치를 'on' 시키는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{PZT}} \\)는 압전소자에서 생성되는 교류 전압인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{PZT}} \\)는 무엇에서 생성되는 교류전압인가?",
"본 논문에서는 D 플립플롭을 2개 사용하였는가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'SH'와 'MC' 신호를 동기화 하기 위해 무엇을 사용하였는가?",
"'SH'와 'MC' 신호가 어긋난 것은 전파지연때문인가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'SH'와 어떤 신호를 동기화 하기 위해 D 플립플롭을 사용하였는가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'SH'와 'MC' 신호를 동기화 하기 위해 D 플립플롭을 사용하였는가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'SH'와 'MC' 신호를 동기화 하기 위해 D 플립플롭 몇 개를 사용하였는가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'SH'와 'MC' 신호를 동기화 하기 위해 D 플립플롭 몇 개를 사용하였는가?",
"본 논문에서는 전파 지연으로 어긋난 'MC'와 어떤 신호를 동기화 하기 위해 D 플립플롭을 사용하였는가?",
"본 논문에서 설계한 전파정류기는 압전소자의 등가회로를 입력으로 사용하는가?",
"본 논문에서 설계한 전파정류기는 어떤자의 등가회로를 입력으로 사용하는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 \\( 3 \\mathrm{V} \\)일 때 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 \\( 3 \\mathrm{V} \\)일 때 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"본 논문의 정류기의 개방회로전압이 \\( 3 \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"본 논문에서 사용된 압전소자의 최대 생성 전력은 \\(125 \\mathrm{\\mu W}\\)인가?",
"전파 정류기를 몇 개의 다이오드로 구성하면 전력 변환 효율이 떨어지는가?",
"전파 정류기를 몇 개의 다이오드로 구성하면 전력 변환 효율이 떨어지는가?",
"Pulse Generator는 VEMC의 구성요소인가?",
"MC는 전파 정류기의 개방회로 전압을 주기적으로 샘플링 하기 위한 신호인가?",
"'MC'는 개방회로 전압을 샘플링하기 위한 신호로 사용되는가?",
"\\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{CV}}\\)는 전파정류기의 저장 커패시터인가?",
"MC는 무엇의 개방회로 전압을 주기적으로 샘플링 하기 위한 신호인가?",
"샘플링 한 신호의 손실이 없기 위해서는 'Hold' 신호와 'Sample' 신호를 겹치지않아야 하는가?",
"Sampler의 동작에 필요한 신호를 출력하는 것은 무엇인가?",
"\\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{FWR}} \\)는 전파정류기의 출력 커패시터인가?",
"'SH'와 'MC' 신호가 어긋난 것은 무엇때문인가?",
"Control Logic은 Sampler의 동작에 필요한 신호를 출력하는가?",
"\\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{CV}}\\)는 전파정류기의 어떤 커패시터인가?",
"MC는 전파 정류기의 어떤 전압을 주기적으로 샘플링 하기 위한 신호인가?",
"'MC'는 \\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{FWR}}\\)와 \\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{CV}}\\) 사이의 어떤 스위치를 주기적으로 개방하여 개방회로 전압을 샘플링하기 위한 신호로 사용되는가?",
"\\(\\mathrm{C}_{\\mathrm{FWR}}\\)는 전파정류기의 어떤 커패시터인가?",
"'Hold' 신호의 유지 시간이 길면 누설전류가 발생하는가?",
"본 논문에서는 개방회로 전압을 연속적으로 전달하기 위해 몇개의 Sample/Hold 경로를 사용하였는가?",
"'Sample' 신호와 'Hold' 신호가 겹치면 어떤 신호의 손실이 발생하는가?",
"누설전류에 의해 샘플링 된 신호의 손실이 일어나는가?",
"샘플링 된 신호의 손실은 누설전류에 의해 발생하지",
"'Sample' 신호와 'Hold' 신호가 겹치면 샘플링 한 신호의 손실이 발생하는가?",
"샘플링 한 신호의 손실이 없기 위해서는 'Hold' 신호와 어떤 신호를 겹치지않아야 하는가?",
"샘플링 한 신호의 손실이 없기 위해서는 'Sample' 신호와 어떤 신호를 겹치지않아야 하는가?",
"본 논문에서는 개방회로 전압을 연속적으로 전달하기 위해 몇개의 Sample/Hold 경로를 사용하였는가?",
"Control Logic은 무엇의 동작에 필요한 신호를 출력하는가?",
"어떤 신호의 유지 시간이 길면 누설전류가 발생하는가?",
"누설전류에 의해 샘플링 된 신호의 무엇이 일어나는가?",
"누설전류에 의한 샘플링 된 신호의 손실을 줄이기 위해 어떤 값을 사용해야 하는가?",
"본 논문에서는 개방회로 전압을 연속적으로 전달하기 위해 2개의 Sample/Hold 경로를 사용하였는가?",
"'Hold' 신호의 유지 시간이 길면 어떤 전류가 발생하는가?",
"본 논문에서는 개방회로 전압을 연속적으로 전달하기 위해 2개의 어떤 경로를 사용하였는가?",
"큰 커패시턴스 값은 어떤 신호의 손실을 줄이기 위해 사용되는가?",
"본 논문의 정류기의 어떤 전압이 \\(3 \\mathrm{V} \\)일 때 \\( 1.5 \\mathrm{V} \\) 부근에서 최대 가용전력이 생성되었는가?",
"VEMC는 무엇과 Pulse Generator, Control Logic, Enable Generator 등으로 구성되는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 커패시턴스 값을 줄이기 위해 샘플링단을 몇 단으로 구성하였는가?",
"큰 커패시턴스 값은 누설전류로 인한 신호의 손실을 줄이기 위해 사용되는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 커패시턴스 값을 줄이기 위해 샘플링단을 몇 단으로 구성하였는가?",
"큰 커패시턴스 값은 어떤 전류로 인한 신호의 손실을 줄이기 위해 사용되는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHA}} \\)의 값은 몇\\( \\mathrm{pF} \\)인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHA}} \\)의 값은 \\( 15\\mathrm{pF} \\)인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 어떤 값을 줄이기 위해 샘플링단을 2단으로 구성하였는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 커패시턴스 값을 줄이기 위해 구성되었는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHB}} \\)의 값은 \\( 15\\mathrm{pF} \\)인가?",
"본 논문의 Sampler에서 VDD로 공급되는 전압은 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 근처인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHA}} \\)의 값은 몇\\( \\mathrm{pF} \\)인가?",
"본 논문의 Sampler에서 VDD로 공급되는 전압은 \\( 1.5\\mathrm{V} \\) 근처인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHB}} \\)의 값은 몇\\( \\mathrm{pF} \\)인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 커패시턴스 값을 줄이기 위해 무엇을 2단으로 구성하였는가?",
"MPPT 제어가 동작하는 경우 Sampler는 어떤 회로의 전압의 \\( 1 / 2 \\) 근처의 전압으로 구동되는가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler는 샘플링단을 2단으로 구성하였는가?",
"Sampler가 개방회로 전압의 \\( 1 / 2 \\) 근처의 전압으로 구동되는 것은 MPPT 제어가 동작하는 경우인가?",
"본 논문에서 설계한 Sampler에 사용된 \\( \\mathrm{C}_{\\mathrm{SHB}} \\)의 값은 몇\\( \\mathrm{pF} \\)인가?",
"Sampler가 개방회로 전압의 \\( 1 / 2 \\) 근처의 전압으로 구동되는 것은 무엇의 제어가 동작하는 경우인가?",
"본 논문의 Sampler에서 VDD로 공급되는 전압은 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 근처인가?",
"전파정류기를 4개의 MOSFET 스위치만으로 구성하면 스위치에서의 전압강하는 감소하는가?",
"전파정류기를 4개의 다이오드로 구성하면 무엇에서 전압강하가 일어나는가?",
"전파정류기를 4개의 다이오드로 구성하면 출력에서 전압강하가 일어나는가?"
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f700867c-b75f-4765-9b89-5ee22bb28945
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인공물ED
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RPS (Renewable Protfolio Standard) 제도 도입에 따른 국내 장기 전원구성 변화에 관한 연구
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<h3>5.3.4 신재생에너지 보급량을 고려한 기술개발목표 예측</h3> <p>학습곡선을 이용한 설비 단가를 GATE-PRO 모형에 적용한 결과는 아래 그림과 같다. 현재 발전차액지원제도를 중단 하고, RPS 제도를 도입할 경우의 태양광 발전설비는 현재의 기술개발 수준 및 목표로는 경제성이 없지만, 태양광 발전설비의 기술개발에 더욱 많은 기술개발 및 투자를 하여 설비비의 큰 비중을 차지하고 있는 모듈 가격의 인하가 가능하다면 태양광 발전설비의 경제성을 제고 할 수 있다.</p> <caption>표 13 RPS 도입 시 신재생에너지 발전설비(증설) 용량 및 대수, 2020년 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>SOLAR</td><td>WIND</td><td>LFG</td><td>FUEL</td><td>소수력</td></tr><tr><td>단위용량</td><td>1</td><td>40</td><td>50</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>RPS \(3\%\) 증설용량 (대수)</td><td>1,000(1,000)</td><td>160(4)</td><td>3,250(65)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(5\%\) 증설용량 (대수)</td><td>1,000(1,000)</td><td>320(8)</td><td>5,750(115)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(10\%\) 증설용량 (대수)</td><td>1,000(1,000)</td><td>600(12)</td><td>11,900(238)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(20\%\) 증설용량 (대수)</td><td>1,000(1,000)</td><td>1,240(31)</td><td>24,250(485)</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table> <h3>5.3.5 총비용 및 평균발전원가 (신재생에너지 기술개발을 고려하지 않은 경우)</h3> <p>다음 표 14는 신재생에너지 기술개발을 고려하자 않았을 경우의 총 비용이다. 이는 현재 적용되고 있는 신재생에너지 전원의 건설비용을 2020년도에도 적용하였을 때의 결과 값이며, RPS 제도 의무량이 증가할수록 신재생에너지 전원의 비중이 커지므로, 이를 충당하기 위한 설비계획의 예산이 증대되며 신재생에너지 전원의 건설비가 고가이며, 비신재생에너지 전원의 발전설비가 경제적 우위를 갖는 것을 알 수 있다.</p> <caption>표 14 각 설비계획별 총 비용, 2020년 (단위:조원)</caption> <table border><tbody><tr><td>RPS 의무량</td><td>\(3\%\)</td><td>\(5\%\)</td><td>\(10\%\)</td><td>\(20 \%\)</td></tr><tr><td>비신재생에너지 비용</td><td>6.584</td><td>6.360</td><td>5.803</td><td>4.710</td></tr><tr><td>신재생에너지 비용</td><td>1.845</td><td>3.154</td><td>6.424</td><td>12.960</td></tr><tr><td>총 비용</td><td>8.429</td><td>9.514</td><td>12.227</td><td>17.670</td></tr></tbody></table> <p>다음 표 15는 신재생에너지 기술개발을 고려하지 않았을 경우의 평균발전단가 변화를 나타낸 것이다. 현재 2006년도 비신재생에너지 전원 각 전원별 발전량과 발전단가를 이용하여 구한 평균발전단가는 58,553 원/\(\mathrm{MWh}\) 이다. RPS 제도가 도입되지 않았을 경우에 비하여 약 2.4 배 평균발전원가 상승이 불가피 함을 알 수 있다.</p> <caption>표 15 기술개발을 고려하지 않은 평균발전원가, 2020 년 (단위:원/\(\mathrm{MWh}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>RPS 의무량</td><td>평균발전원가</td></tr><tr><td>\(3\%\)</td><td>135,572</td></tr><tr><td>\(5\%\)</td><td>138,524</td></tr><tr><td>\(10 \%\)</td><td>140,337</td></tr><tr><td>\(20 \%\)</td><td>140,336</td></tr></tbody></table> <h3>5.3.6 총비용 및 평균발전원가(신재생에너지 기술개발을 고려한 경우)</h3> <p>다음 표 16은 정부의 신재생에너지 보급 증대 지원을 통한 기술개발에 따른 신재생에너지 전원의 건설비 절감에 따른 설비계획별 총 비용을 나타낸 것이다.</p> <caption>표 16각 설비계획별 총 비용, 2020년 (단위:조원)</caption> <table border><tbody><tr><td>RPS 의무량</td><td>\(3\%\)</td><td>\(5\%\)</td><td>\(10 \%\)</td><td>\(20 \%\)</td></tr><tr><td>비신재생예너지 비용</td><td>6.584</td><td>6.360</td><td>5.803</td><td>4.710</td></tr><tr><td>신재생에너지 비용</td><td>1.533</td><td>2.832</td><td>6.079</td><td>12.570</td></tr><tr><td>총 비용</td><td>8.117</td><td>9.192</td><td>11.882</td><td>17.280</td></tr></tbody></table> <p>이는 비신재생에너지 전원은 RPS 제도 도입에 따라 신규 설비용량의 감소로 인하여 신재생에너지를 고려하지 않은 비신재생에너지 전원의 총 비용은 감소를 하였다. 하지만 신재생에너지 의무량이 증가함에 따라 초기 푸자비가 비싼 신재생에너지 전원의 발전설비의 증설로 인하여 비신재생에너지 전원과 신재생에너지 전원을 합한 총 비용은 증가되었지만, 태양광, 풍력, 연료전지의 원가절감에 의한 설비중설에 의한 비용절감이 3 천억 원 정도 발생한다. 그러므로 비신재생에너지 전원과 신재생에너지 전원을 합한 총 비용은 기술 개발을 고려하지 않았을 경우보다 비용이 감소되었음을 알 수 있다. 그러나 신재생에너지 전원의 설치비용이 고가이므로, RPS 도입에 따른 예산 증액이 불가피 할 것이다.</p> <p>아래 표 17은 신재생에너지 기술 개발 지원을 통한 설치비 절감에 따른 평균발전원가 절감을 나타낸 표이다.</p> <caption>표 17기술개발을 고려하지 않은 평균발전원가, 2020년 (단위:원/\(\mathrm{MWh}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>RPS 의무량</td><td>평균발전원가</td></tr><tr><td>\(3\%\)</td><td>114,924</td></tr><tr><td>\(5\%\)</td><td>125,739</td></tr><tr><td>\(10 \%\)</td><td>133,487</td></tr><tr><td>\(20 \%\)</td><td>136,465</td></tr></tbody></table> <p>이는 태양광, 풍력, 연료전지의 원가절감에 의한 설비증설에 따른 비용절감이 발생하여, 기술개발을 고려하지 않았을 경우보다 평균발전원가가 감소되었음을 알 수 있다. 그러나 신재생에너지 기술개발 지원을 동하여 원가절감을 이루더라도, 비신재생에너지 전원에 비해 전원의 설치비용이 고가이므로 RPS 도입에 따른 예산 증설이 불가피 함을 알 수 있다.</p>
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"본 논문에서 어떤 과정을 거친다면 태양광 발전설비의 경제성을 제고가 가능하다고 보는가?",
"표 15에서, RPS 의무량이 \\(20\\%\\)에 해당하는 평균발전원가는 얼마인가?",
"표 17에서, RPS 의무량이 가장 작은 것에 해당하는 평균발전원가는 무엇인가?",
"표 14에서, 신재생에너지 비용이 6.424인 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 15에서, 평균발전원가가 가장 큰 값을 가지는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 15에서, 평균발전원가가 138,524일 때의 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 16에서, RPS 의무량이 \\(10 \\%\\)에 해당하는 신재생에너지 비용은 얼마인가?",
"표 14에서, RPS 의무량이 \\(3\\%\\)일 때의 총 비용은 얼마가 드는가?",
"표 17에서 평균발전원가가 125,739에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 16에서, 총 비용이 두 번째로 많은 값에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 14에서, 총 비용이 가장 많은 것에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 14에서, RPS 의무량이 \\(5\\%\\)인 경우의 신재생에너지 비용은 얼마인가?",
"표 15에서, 비신재생에너지 비용과 신재생에너지 비용의 차이가 가장 큰 값에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 15에서, 평균발전원가가 두 번째로 큰 값을 가지는 것에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 13에서, RPS \\(10\\%\\) 증설용량 (대수)이 가장 작은 TYPE은 무엇인가?",
"표 14에서, RPS 의무량이 \\(20 \\%\\)에 해당하는 비신재생에너지 비용은 얼마인가?",
"표 17에서, 평균발전원가가 114,924에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 17에서, 평균발전원가가 두 번째로 높은 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 15에서, RPS 의무량이 \\(3\\%\\)인 경우의 평균발전원가는 얼마인가?",
"표 16에서 비신재생에너지 비용이 두 번째로 큰 값에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 17에서, RPS 의무량이 \\(10 \\%\\)에 해당하는 평균발전원가는 무엇인가?",
"표 13에서, RPS \\(3\\%\\) 증설용량 (대수)가 가장 많은 TYPE은 무엇인가?",
"표 16에서 비신재생에너지 비용이 가장 적은 값에 해당하는 RPS 의무량은 무엇인가?",
"표 13에서, SOLAR, WIND, LFG등은 무엇을 기준으로 분류되었는가?",
"표 13에서 WIND의 단위용량은 얼마인가?",
"단위용량이 50에 해당하는 TYPE은 무엇인가?"
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RPS (Renewable Protfolio Standard) 제도 도입에 따른 국내 장기 전원구성 변화에 관한 연구
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<h1>5. 사례 연구</h1> <h2>5.1 사례연구계통</h2> <p>본 연구에서는 향후 2012년 이후 우리나라의 RPS 제도 도입이 발전량제약 형태로 부담될 것임을 고려하여 단일모선 시스템에 대한 설비계획을 도출하였다. 본 연구에서 사용한 입력 자료는 발전설비 관련자료, 부하특성자료 및 계절별 설비톡성 자료로 구분할 수 있다.</p> <p>우리나라에 존재하는 발전설비는 전원유형별로 동일한 기술적, 경제적 특성을 갖는 것으로 가정한다. 비신재생에너지 전원 유형은 수력(hydraulic power plant : HPP), LNG복합(GAS CC), 석유화력(OIL), 석탄화력(COAL), 원자력(NUCLEAR), 양수(pumped storage power plat: PSPP) 발전설비로 구분하였다. 신재생에너지 발전설비는 11개의 신재생에너지 전원 모두를 고려하지 않았고, 현재까지 보급데이터가 있고, 잠재량을 추정할 수 있는 태양광(SOLAR), 풍력(WIND), 매립지가스(LFG), 연료전지(FUEL CELL), 소수력(hydro-small)으로 5가지 발전설비로 구분하였다.</p> <p>각 전원유형별 기존 발전설비용량은 2006년 발전설비용량을 적용하였으며, 2006년 실적자료는 제3차 전력수급기본계획을 참고 하였다[11].</p> <p>부하특성 자료로는 시간대별 부하를 이용하며, 매 시간대별 부하는 근무일(weekday)과 공휴일(weekend)로 구분한다. 시간대별 부하패턴은 2006년 시간대별 발전량을 바탕으로 작성하였으며, 최대부하는 제 3 차 전럭수급계획을 토대로 수요관리 후의 값 \(71,810 \mathrm{MW}\)을 적용하였다.</p> <p>계절별 설비특성 자료로는, 일반적으로 시간대별 수요는 각기 다르지만 계산상의 편의를 위해 1년을 4계절로 구분하였고, 각 계절의 주중과 주말의 대표일의 시간대별 부하를 입력 자료로 활용한다.</p> <caption>표 3 우리나라의 주중/주말 일수 (단위:일)</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>주중</td><td>주말</td></tr><tr><td>겨울</td><td>64</td><td>28</td></tr><tr><td>봄</td><td>63</td><td>28</td></tr><tr><td>여름</td><td>60</td><td>30</td></tr><tr><td>가을</td><td>62</td><td>30</td></tr></tbody></table> <h2>5.2 사례연구 시나리오 및 주요가정</h2> <p>본 연구는 GATE-PRO를 사용하여 RPS 제도 도입에 따른 2020년도의 설비계획을 도출한다. 기존의 설비계획 모형은 모든 전원을 동시에 고려하면, 비신재생에너지(중앙급전) 전원이 전체 수요 및 예비력을 충당할 수 있으므로, 신재생에너지 전원의 설비증설이 발생하지 않았다. 따라서 RPS 제도를 고려하기 위하여 전원구성모형을 2가지로 나누어 목표 연도의 설비계획을 도출 하였다.</p> <p>2012년도 RPS 의무량이 전체 발전량의 \(3 \%\) 로 도입될 예정이다. 그러므로 본 연구에서는 신재생에너지 전원(태양광, 풍력, LFG, 연료전지, 소수력) 5가지가 전체 발전량의 피크 부분 중 \(3 \%\), \(5\%\), \(10 \%\), \(20 \%\)를 담당하는 것으로 가정하였다. \(3 \%\)는 도입 목표량이며, 신재생에너지 보급 확대 계획의 적정 대안으로 \(5 \%\)를 가정하였다. \(10 \%\)와 \(20 \%\)는 RPS 제도 도입에 따른 민감도를 비교하기 위하여 세계 주요국들의 RPS 의무량의 최대값을 시나리오에 적용하였다.</p> <h3>5.2.1 신재생에너지 기술개발 목표를 고려하지 않은 경우 (잠재량 고려한 경우)</h3> <p>본 연구에서는 목표연도(2020년)의 전체 발전설비 운전비용과 신규 발전설비 투자비용 지출을 최소화 하는 해와 최적전원구성에 관한 결과를 도출하기 위하여 각 유형별 전원의 기술력은 동등하다고 가정을 하고, 모든 전원의 기술개발을 고려하지 않는다. 그러므로 한국에너지기술연구원의 신재생에너지 잠재량을 준용하여 각 신재생에너지 전원 신규 증설용량을 제약한 설비계획을 도출한다.</p> <caption>표 4 신재생에너지 발전설비 잠재량 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>SOLAR</td><td>WING</td><td>LFG</td><td>FUEL</td><td>소수력</td></tr><tr><td>잠재량</td><td>100,000</td><td>26,400</td><td>58.1</td><td>100,000</td><td>1,500</td></tr></tbody></table> <h3>5.2.2 신재생에너지 기술개발 목표를 고려하지 않은 경우 (증설용량 비제약 시)</h3> <p>본 연구에서는 RPS 제도 도입에 따른 전원구성비의 변화를 분석하기 위해 2가지 경우를 가정하였다. 첫 번째는 제 3차 전력수급기본계획에 제시된 적정 구성비를 무시하며, 전원별 최대 발전설비용량은 상한 값 \(100,000 \mathrm{MW}\)로 가정하였다.</p> <caption>표 5 비신재생에너지 전원 발전설비 데이터 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>현 설비용량</td><td>증설 가능한 최대 용량</td><td>단위설비용량</td></tr><tr><td>HYDRO</td><td>1,529</td><td>100,000</td><td>300</td></tr><tr><td>LNG</td><td>17,437</td><td>4,700</td><td>500</td></tr><tr><td>OIL</td><td>4,686</td><td>100,000</td><td>500</td></tr><tr><td>COAL</td><td>18,456</td><td>100,000</td><td>500</td></tr><tr><td>NUCLEAR</td><td>17,716</td><td>100,000</td><td>1,000</td></tr><tr><td>PSPP</td><td>3,900</td><td>100,000</td><td>300</td></tr></tbody></table> <caption>표 6 신재생에너지 전원 발전설비 데이터 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <h3>5.2.3 신재생에너지 기술개발 목표를 고려한 경우</h3> <p>현재 정부는 신에너지 및 재생에너지개발 · 이용 · 보급촉진법 및 동법 시행령에 따라 선진국과 기술격차가 적어 기술개발을 통한 실용가능화가 가능한 태양광, 풍력, 연료전지의 기술개발에 대해 집중 지원함으로써 향후 3가지 전원의 원가절감을 다음과 같이 예상한다. 그러므로 우리는 신재생에너지를 제외한 각 유형별 전원의 기술력은 동등하다고 가정을 하고, 신재생에너지의 기술개발을 고려한 경우의 설비계획을 도출한다.</p> <h3>5.2.4 신재생에너지 보급량을 고려한 기술개발목표 예측</h3> <p>현재 신재생에너지 전원 중 태양광 발전의 설치단가가 가장 높다. 정부 주도 하에 태양광, 풍력, 연료전지에 대하여 중점 기술 개발을 하여도 태양광 발전의 설치단가는 발전차액지원제도로 정부의 지원을 받지 않는 이상, 다른 전원에 비하여 경제성이 없을 것으로 예상된다. 그러므로 본 연구에서는 발전차액지원제도와 RPS 제도가 병행되지 않음을 가정을 하고, 태양광 발전의 설비계획을 유도하기 위한 기술개발 목표를 예측한다. 제 4차 전력수급기본계획의 태양광 발전 설비계획을 기본으로 하여 2020년도 보급량을 가정하고, 학습곡선을 이용하여 2020년도 태양광 설비가격을 예측하여 본다.</p> <p>물가의 변동을 반영한 정확한 학습곡선을 그리기 위해 연도별 가격을 소비자물가지수에 비추어 계산한 소비자물가 고려가격이 필요하며, 다음 표. 8과 같다. 태양광에너지 모듈의 가격은 1998년 IMF 사태로 인한 일시적인 가격 상승을 제외하고는 보다 완만하게 가격이 하락하고 있음을 알 수 있다.</p> <caption>표 8 태양광 설비 보급현황과 가격변화 추이</caption> <p>위 그림 2은 물가변동을 고려한 태양광 발전 모듈의 학습곡선이다. 추정된 학습곡선의 식은 \(y=396,211x^{-0.477}\)이다. 2020년도의 태양광 발전 누적 보급량은 제4차 전력수급기본계획을 준용하여, \(1045.6 \mathrm{MW}\)이라 가정한다. 이 누적 보급량을 위에서 추정한 학습곡선 식에 대입 하였을 경우의 태양광 발전 모듈의 단가는 532.967원/\(\mathrm{W}\)가 된다. 태양광 발전 설비비 중 모듈이 차지하는 비용은 전체 비용 중 \(45 \% \sim 70 \%\)이고, 나머지는 인버터, 토지 및 간접비용이 점하고 있다. 구조물에 따라 태양광 설비비의 편차가 크므로, 이를 평균화시키기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 태양광의 설비비 중 모듈이 차지하는 가격은 해외의 추세에 따라 \(50 \%\)라고 하고, 나머지는 그 외 직접 · 간접비용이 차지하는 것으로 가정한다. 따라서 2020년도의 설비비는 1,065.934원/\(\mathrm{W}\)로 가정한 후 GATE-PRO 모형에 적용하여 설비계획을 도출한다.</p>
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"2012년 이후 우리나라의 RPS 제도 도입이 발전량제약 형태로 담당하게 될 것을 생각하고 헤아려 어떻게 하였는가?",
"본 논문은 RPS 제도를 헤아리고 생각하여 어떻게 하였는가?",
"주중 겨울에는 얼마가 나왔는가?",
"\\(10 \\%\\)와 \\(20 \\%\\)는 RPS 제도 도입에 따른 민감도를 대조하기 위해 본 논문은 어떻게 하였는가?",
"봄과 어느 계절이 주말에서 같은 값을 가지는가?",
"SOLAR와 잠재량 값이 같은 것은 무엇인가?",
"잠재량이 26,400인 것은 무엇인가?",
"봄의 경우 주말에 얼마가 나오는가?",
"잠재량이 가장 적은 것은 무엇인가?",
"주중에서 여름과 가을 중 누가 더 값이 높은가?",
"HYDRO의 현 설비용량은 몇인가?",
"어느 계절에서 주중의 값이 가장 높게 나왔는가?",
"잠재량이 두번 째로 낮은 것은 어느 것인가?",
"본 표에서 단위설비용량이 가장 높은 타입은 무엇인가?",
"SOLAR의 잠재량은 얼마인가?",
"OIL의 단위설비용량은 얼마인가?",
"현 설비용량이 3,900인 타입은 단위설비용량이 몇인가?",
"LNG의 증설 가능한 최대 용량은 얼마인가?"
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RPS (Renewable Protfolio Standard) 제도 도입에 따른 국내 장기 전원구성 변화에 관한 연구
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<h1>2. 신재생에너지 지원제도</h1> <p>신재생에너지 보급을 위한 제도는 크게 보아 가격규제의 발전차액지원(Feed-In Tariff) 제도와 물량규제의 RPS(Renewable Portfolio Standard) 제도로 대별된다.</p> <h2>2.1 RPS 제도</h2> <p>RPS(Renewable Portfolio Standard) 제도는 발전사업자나 판매사업자에게 발전량이나 판매량의 일정부분을 신재생에너지원으로부터 공급하도록 의무수준을 할당하고 각 사업자에게 신재생 에너지원으로부터 공급한 전력량만큼의 REC(Renewable Energy Certificate), 신재생 에너지발전인증서)를 주어, 의무수준 초과분만큼의 REC를 의무수준 달성에 미달한 사업자에게 판매할 수 있도록 하는 신재생에너지 보급제도이다[3].</p> <p>RPS 제도를 국내에 도입하기 위해서는 RPS 목표수준, 스케쥴, 인증전원의 범위, 의무사업자 선정 또는 효율적인 신재생에너지발전인증서(REC, Renewable Energy Certificate) 거래제도 확립 등을 고려해야 한다. RPS 목표는 정책기관(규제기관)에서 RPS 제도를 통해 달성하고자 하는 국가 전체의 신재생에너지 목표수준을 장기적으로 설정해야 하며, 이 목표수준은 목표비율로 표시할 수도 있고, 목표량으로 표시할 수도 있다. 또한 장기적 목표수준이 설정되면 이 목표수준을 달성할 수 있도록 하는 연도별 목표수준 즉, 목표달성 스케쥴을 세워야 한다. 인증전원의 범위에 있어서는 RPS 제도로 편입시킬 신재생에너지 인증대상 전원을 어디까지 포함시킬 것이며, 인증전원 내에서도 더욱 보급을 촉진시킬 전원이 있는지 등을 결정해야 한다[4].</p> <h2>2.2 발전차액지원제도</h2> <p>발전차액지원제도(FIT)는 현재 우리나라에서 시행되고 있는 기준가격제도의 명칭으로 신재생에너지 사업자에게 일단은 전력시장의 가격인 SMP를 지급하고, 정책기관에서 정한 기준가격과 SMP와의 차이를 나중에 지원해줌으로써 결과적으로는 사업자에게 기준가격에 해당하는 가격을 보장해주는 제도이다. 기준가격이 적용되는 신·재생에너지원은 2004년 10월에 개정된 "대체에너지이용 발전전력의 기준가격지침" 을 통해 소수력, 풍력, 매립가스(LFG), 태양광, 폐기물, 조력으로 정해져 있으며 이들은 소정의 설비용량 기준 및 기술 기준을 충족하여야 한다. 발전차액을 보장해주는 기간은 풍력과 태양광은 15년이며, 소수력, 매립지 가스, 폐기물소각, 조력의 경우는 5년으로 하고 있으며 최초사업자의 적용기간 만료일 30일 이전에 새로운 적용기간을 고시하도록 되어 있다.</p> <p>차액지급정책의 지원대상은 전력시장에 참여하여 운전 중인 신·재생에너지 발전사업자(소수력, 풍력, 매립가스, 폐기물, 태양광발전 )와 신·재생에너지를 이용한 발전전력의 우선구매자 (전력수급계약을 체결한 전기판매사업자)로 구분되며 지원액수는 발전차액, 즉 위에서 언급한 신·재생에너지원을 이용하여 생산 공급한 전력에 대하여 기준가격과 계통한계가격(시장가격)과의 차액이다.</p> <h2>2.3 RPS 제도와 발전차액지원제도와의 비교</h2> <p>아래의 표에서 보듯이, FIT 제도는 신재생에너지 보급을 위한 투자유도에 효과적인 반면 RPS 제도는 신재생에너지 정책목표 달성에 효과적임을 알 수 있다. 독일 등 유럽의 많은 국가들에서는 대체로 FIT 제도를 시행하고 있으며, 마국과 영국, 호주, 일본 등지에서는 RPS 제도를 시행중이다. 우리나라의 경우 FIT 제도를 원용한 발전차액지원제도를 시행중이나 2012년부터는 RPS 제도로 이행하기로 계획되어 있다.</p> <caption>표 1 발전차액지원제도와 RPS 제도 비교</caption> <table border><tbody><tr><td>구분</td><td>발전차액지원제도 (기준가격의무구매)</td><td>RPS 제도 (쿼터제)</td></tr><tr><td>매커니즘</td><td>정책기관 : 가격 설정 \(\\\)시 장 : 물량 설정</td><td>정책기관 : 물량 설정 \(\\\)시 장 : 가격 설정</td></tr><tr><td>도입효과</td><td>가격수준에 따른 경제성 여부에 따라 도입목표 달성이 유동적</td><td>목표량의 의무부과로 효과적인 정책목표 달성이 가능함</td></tr><tr><td>장점</td><td>보장가격에 높은 경우 신규설비투자 유인에 효과적</td><td>시장원리에 의해 목표 달성을 위한 비용최소화 유도</td></tr><tr><td>단점</td><td>목표 달성이 불확실함</td><td>투자 불확실성 존재</td></tr></tbody></table>
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"어떤 제도의 단점이 목표 달성이 불확실함일까?",
"RPS제도의 실현 과정은 어떻게 됩니까?",
"발전차액지원제도의 절차는 어떤식으로 이뤄지는가?",
"발전차액지원제도의 매커니즘은 어떻게 되나요?",
"RPS 제도의 매커니즘은 무엇입니까?",
"무엇이 RPS 제도의 매커니즘이지",
"RPS 제도에서 기대할 수 있는 도입효과는 무엇입니까?",
"무엇입이 RPS 제도에서 기대할 수 있는 입장이지",
"신재생에너지 지원제도 중 발전차액지원제도의 도입효과는 무엇일까요?",
"발전차액지원제도의 장점은 무엇이 있을까요?",
"무엇이 발전차액지원제도의 장점이야",
"신재생에너지 보급을 위한 제도로 RPS 제도의 장점은 어떤 것일까?",
"매커니즘에 대해서 정책기관은 가격을, 시장은 물량을 설정하는 제도는 무엇인가요?",
"발전차액지원제도는 어떤 단점을 안고 있을까요?",
"어떤 단점을 발전차액지원제도가 안고 있을까",
"RPS 제도가 갖는 단점은 무엇이라고 보시나요?",
"RPS 제도가 갖는 취약점은 무엇이지",
"정책기관은 물량을, 시장은 가격을 설정하는 매커니즘을 가진 제도는 어떤 것인가요?",
"신재생에너지 지원제도의 도입효과로 가격수준에 따른 경제성 여부에 따라 도입목표 달성이 유동적인 것이 기대되는 제도는 무엇입니까?",
"목표량의 의무부과로 효과적인 정책목표 달성이 가능함이 도입효과로 기대되는 제도는 뭐야?",
"어떤 제도의 장점이 보장가격에 높은 경우 신규설비투자 유인에 효과적인가요?",
"신재생에너지 보급을 위한 제도 중 투자 불확실성 존재가 단점으로 꼽히는 제도는 뭘까요?",
"시장원리에 의해 목표 달성을 위한 비용최소화 유도가 장점인 신재생에너지 지원제도는 무엇인가?"
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RPS (Renewable Protfolio Standard) 제도 도입에 따른 국내 장기 전원구성 변화에 관한 연구
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<h2>5.3 사례연구결과</h2> <h3>5.3.1 신재생에너지 기술개발 목표를 고려하지 않은 경우(잠재량 고려한 경우)</h3> <caption>표 9 RPS 도입 시 비신재생에너지 전원 발전설비(증설) 용량 및 대수, 2020년 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>HYDRO</td><td>LNG</td><td>OIL</td><td>COAL</td><td>NUCLEAR</td><td>PSPP</td></tr><tr><td>단위용량</td><td>300</td><td>500</td><td>500</td><td>500</td><td>1,000</td><td>300</td></tr><tr><td>RPS \(3\%\) 증설용량 (대수)</td><td>12,080 (40)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>18,000 (18)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(5\%\) 증설용량 (대수)</td><td>11,700 (39)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>17,900 (17)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(10\%\) 증설용량 (대수)</td><td>11,100 (37)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>15,000 (15)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(20\%\) 증설용량 (대수)</td><td>8,700 (29)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>9,000 (9)</td><td>0</td></tr></tbody></table> <p>위 표 9는 RPS 도입 시 비신재생에너지 전원의 발전설비 증설을 보여준 것이다. RPS 제도의 의무량이 높아질수록 원자력 발전과 수력발전의 설비증설비율이 낮아짐을 알 수 있다.</p> <p>그림 3은 RPS 제도의 의무량에 따라 비신재생에너지 전원의 설비계회 결과이다. 연료비가 저렴한 원자력발전과 수력발전설비가 경제적 우위를 갖게 되어 신규설비로서 증설되었다. 그러나 RPS 제도의 의무량이 커질수록 비신재생에너지 전원의 발전량이 줄어들었으며, 의무량이 낮을 때와, 높을 때의 수력발전 증설비율이 \(27.5 \%\), 원자력발전은 \(50 \%\) 증설 비율이 줄어든 것을 확인 할 수 있다. 이는 건설비가 비싼 수력발전과 원자력발전설비의 설비증설 비율이 낮아짐을 알 수 있다.</p> <caption>표 10 잠재량을 고려한 RPS 도입 시 신재생에너지 발전설비(증설) 용량 및 대수, 2020년 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>SOLAR</td><td>WIND</td><td>LFG</td><td>FUEL</td><td>소수력</td></tr><tr><td>단위용량</td><td>1</td><td>40</td><td>50</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>RPS \(3\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>8,440(211)</td><td>100(2)</td><td>0</td><td>1,500(150)</td></tr><tr><td>RPS \(5\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>18,080(452)</td><td>100(2)</td><td>0</td><td>1,500(150)</td></tr><tr><td>RPS \(10\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>26,408(660)</td><td>100(2)</td><td>2,452(2,452)</td><td>1,500(150)</td></tr><tr><td>RPS \(20\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>26,400(660)</td><td>100(2)</td><td>2,452(2,452)</td><td>1,500(150)</td></tr></tbody></table> <p>헌재 발전설비 잠재량을 기준으로 하여 신재생에너지 신규 발전설비 증설용량을 제약함에 따라, LFG 발전은 증설제약에 따라 설비증설 비율이 큰 폭으로 감소하였음을 알 수 있다. 따라서 신규 발전설비 증설용량을 제한하지 않았을 경우와 차이만큼의 설비용량은 LFG 발전 다음으로 설비비가 낮은 소수력 및 연료전지의 설비용량이 큰 폭으로 상승하였음을 알 수 있다. 태양광 발전은 모든 전원의 잠재량을 고려하여도, 높은 설비단가와 다른 전원에 비하여 상대적으로 낮은 설비이용률로 인하여 설비증설이 발생하지 않으며, 발전차액지원제도를 통하여 자금지원을 받지 않는 이상, 더 이상의 경제성이 없음을 알 수 있다.</p> <h3>5.3.2 신재생에너지 기술개발 목표를 고려하지 않은 경우 (증설용량 비제약 시)</h3> <p>다음은 신재생에너지의 기술개발을 고려하지 않고, 신규 발전설비 증설용량을 제약하지 않은 설비계획 결과이다.</p> <caption>표 11 RPS 도입 시 신재생에너지 발전설비(증설) 용량 및 대수, 2020년 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>SOLAR</td><td>WIND</td><td>LFG</td><td>FUEL</td><td>소수력</td></tr><tr><td>단위용량</td><td>1</td><td>40</td><td>50</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>RPS \(3\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>40(1)</td><td>3,600(72)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(5\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>160(4)</td><td>6,050(121)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(10\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>480(12)</td><td>12,200(244)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(20\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>1,080(27)</td><td>24,550(491)</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table> <p>RPS 제도의 의무량이 커질수록 신재생에너지 전원 중에서 건설비가 비교적 낮은 풍럭발전과 LFG 발전의 설비증설이 증가되었음을 알 수 있다. 풍럭발전과 LFG 발전의 건설비는 비슷하나 매립지가스 발전의 높은 설비이용률과 큰 단위용량에 의해서 LFG 발전의 설비증설이 큰 폭으로 상승하였음을 알 수 있다. 잠재량을 고려하지 않았을 경우 LFG 발전의 경제성이 가장 높음을 알 수 있다.</p> <h3>5.3.3 신재생에너지 기술개발 목표를 고려한 경우</h3> <p>다음은 정부의 프로젝트형 기술개발에 의한 태양광, 풍력, 연료전지의 원가절감을 고려한 전원구성 모헝을 적용한 설비계획의 결과이다.</p> <caption>표 12 RPS 도입 시 신재생에너지 발전설비(증설) 용량 및 대수, 2020년 (단위:\(\mathrm{MW}\))</caption> <table border><tbody><tr><td>TYPE</td><td>SOLAR</td><td>WIND</td><td>LFG</td><td>FUEL</td><td>소수력</td></tr><tr><td>단위용량</td><td>1</td><td>40</td><td>50</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>RPS \(3\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>40(1)</td><td>1,900(38)</td><td>1,08O(1,000)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(5\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>160(4)</td><td>4,400(88)</td><td>1,08O(1,000)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(10\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>480(12)</td><td>10,550(211)</td><td>1,08O(1,000)</td><td>0</td></tr><tr><td>RPS \(20\%\) 증설용량 (대수)</td><td>0</td><td>1,080(27)</td><td>22,750(455)</td><td>1,080(1,000)</td><td>0</td></tr></tbody></table> <p>정부의 태양광, 풍력, 연료전지에 대한 지원으로 기술개발을 통한 원가절감이 예상된다. 그러므로 GATE-PRO 모형을 이용한 결과는 위 그림 6과 같다. 기술을 고려하지 않았 을 경우와 비교하면, 풍럭발전의 신규 설비증설 크기는 변화가 없었으며, LFG 발전의 설비증설 비율이 더 크게 발생하였다. 또한 투자비 절감에 의한 연료전지의 신규 설비증설이 발생하였음을 알 수 있다.</p> <p>비신재생에너지 전원은 기술고려를 하지 않았을 경우와 결과값이 같으며, 연료비가 저렵한 원자력발전과 수력발전설비가 경제적 우위를 갖게 되어 신규설비로서 증설이 된 것을 알 수 있다.</p>
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"RPS 3% 증설용량 (대수)의 LFG는 얼마인가?",
"RPS 3% 증설용량 (대수)의 LFG 수치가 뭐지",
"RPS 3% 증설용량 (대수)의 HYDRO는 얼마인가?",
"RPS 3% 증설용량 (대수)의 HYDRO값이 뭐지",
"WIND가 18,080(452)인 TYPE는 무엇인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 FUEL은 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 FUEL 수치가 뭐야",
"WIND가 26,400(660)인 TYPE은 무엇인가?",
"SOLAR의 단위 용량은 얼마인가?",
"SOLAR의 단위 용량은 뭐야",
"소수력의 단위 용량은 얼마인가?",
"소수력의 단위 용량은 뭐지",
"WIND가 40(1)인 TYPE은 무엇인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 LFG는 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 LFG는 얼마야",
"RPS 5% 증설용량 (대수)의 LFG는 얼마인가?",
"RPS 5% 증설용량 (대수)의 LFG는 뭐지",
"LFG가 1,900(38)인 TYPE은 무엇인가?",
"LFG가 10,550(211)인 TYPE은 무엇인가?",
"RPS 5% 증설용량 (대수)의 WIND는 얼마인가?",
"RPS 5% 증설용량 (대수)의 WIND값이 뭐지",
"RPS 20% 증설용량 (대수)의 소수력은 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 WIND는 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 WIND 값이 뭐지",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 HYDRO는 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 HYDRO 값이 뭐지",
"NUCLEAR가 17,900 (17)인 TYPE은 무엇인가?",
"RPS 20% 증설용량 (대수)의 소수력은 얼마인가?",
"얼마의 소수력이 RPS 20% 증설용량을 위한 것일까",
"WIND가 1,080(27)인 TYPE은 무엇인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 소수력은 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 FUEL은 얼마인가?",
"RPS 10% 증설용량 (대수)의 FUEL 수치가 뭐야",
"NUCLEAR가 9,000 (9)인 TYPE은 무엇인가?"
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인공물ED
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다중 전송선에 영향을 받는 Crosstalk 잡음을 위한 테스트 생성
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<h1>IV. 실헐 결과</h1> <p>본 논문에서 제안하는 테스트 생성 알고리즘은 C 언어를 통해 구현하여 ISCAS '85 벤치마크 회로에 적용하였으며, 프로그램은 512MB의 메인메모리를 갖는 Sun Sparc 5 머신에서 실행하였다. 주어진 벤치마크 회로가 가지는 crosstalk 고장 정보, 회로의 레이아웃, 그리고 타이밍에 관련된 정보는 알 수 없기 때문에 고장목록을 만들어 주는 별도의 프로그램을 작성하여 무작위로 crosstalk 고장 위치를 지정하였으며 고장의 수는 회로당 500개를 가정하였다. 타이밍 지정에는 게이트 넷-리스트의 1 레벨을 1 단위시간(unit time)으로 하는 단위-타이밍 지정 방법(unit timing method)을 사용하였다.</p> <p>능동선로의 수가 여러 가지로 변화하는 경우의 테스트 생성 결과를 표 2에 표시하였다. ISCAS '85 벤치마크 회로 중 무작위로 하나를 선정하여 능동선로의 수를 3개에서 6개까지 늘려가며 테스트를 생성한 결과이다. 알고리즘을 레이블 [DETECTED]에서 끝낸 횟수를 Detected 항목에 기재하였고, 테스트 생성이 불가하여 레이블 [UNDETECTED]에서 알고리즘을 끝낸 경우엔 ①시도철회 제한 횟수를 초과하여 테스트 생성이 중단된 경우 Aborted 항목에, ②테스트 패턴을 찾을 수 없어 알고리즘을 탈출한 경우를 Undetected 항목으로 구분하여 기술하였다. TG Rate(Test Generation Rate) 항목은 테스트 생성의 효율성을 평가하기 위한 수치로서 참조논문 [7]의 방법을 이용했다. 이와는 달리, 여러가지 ISCAS '85 벤치마크 회로를 대상으로 2개의 능동선로만을 가정한 경우를 표 2와 동일한 형식으로 표 3에 표시하였다.</p> <table border><caption>표 2. 능동선로의 수에 따른 테스트 생성 결과</caption> <tbody><tr><td>Affecting line</td><td>Detected</td><td>Undetected</td><td>Aborted</td><td>TG Rate</td><td>Time\((s) \)</td></tr><tr><td>3</td><td>282</td><td>177</td><td>41</td><td>\( 91.8 \% \)</td><td>32</td></tr><tr><td>4</td><td>243</td><td>223</td><td>34</td><td>\( 93.2 \% \)</td><td>38</td></tr><tr><td>5</td><td>198</td><td>254</td><td>48</td><td>\( 90.4 \% \)</td><td>42</td></tr><tr><td>6</td><td>188</td><td>257</td><td>55</td><td>\( 89.0 \% \)</td><td>44</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. ISCAS'85 벤치마크 회로에 대한 테스트 생성 결과</caption> <tbody><tr><td>Circuit</td><td>Detected</td><td>Undetected</td><td>Aborted</td><td>TG Rate</td><td>Time\((s) \)</td></tr><tr><td>c1355</td><td>166</td><td>322</td><td>12</td><td>\( 97.6 \% \)</td><td>21</td></tr><tr><td>c1908</td><td>307</td><td>163</td><td>30</td><td>\( 94.0 \% \)</td><td>15</td></tr><tr><td>c2670</td><td>359</td><td>82</td><td>59</td><td>\( 88.2 \% \)</td><td>19</td></tr><tr><td>c3540</td><td>106</td><td>298</td><td>96</td><td>\( 80.8 \% \)</td><td>59</td></tr><tr><td>c5315</td><td>339</td><td>121</td><td>40</td><td>\( 92.0 \% \)</td><td>24</td></tr><tr><td>c6288</td><td>155</td><td>311</td><td>34</td><td>\( 93.2 \% \)</td><td>381</td></tr><tr><td>c7552</td><td>304</td><td>174</td><td>22</td><td>\( 95.6 \% \)</td><td>36</td></tr></tbody></table>
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"표2에서 능동선로가 3일때 Detected는 얼마인가?",
"표2에서 능동선로가 3일때 TG Rate는 얼마인가?",
"표2에서 TG Rate가 93.8%인 능동선로의 Undetected는 얼마인가?",
"표2에서 능동선로가 5일때 시간은 얼마나 걸리는가?",
"표2에서 능동선로가 6일때 Aborted는 얼마인가?",
"표3에서 회로 c1355의 TG Rate는 얼마인가?",
"표3에서 Detected가 307이고 Undetected가 163인 회로는 무엇인가?",
"표3에서 TG Rate가 88.2%인 회로의 Aborted는 얼마인가?",
"표3에서 시간이 가장 많이 소요되는 회로는 무엇인가?",
"표3에서 회로 c5315의 테스트 결과 시간은 얼마나 걸리는가?"
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인공물ED
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전기적 빔 조향기반의 기지국 안테나에 관한 연구
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<h1>Ⅱ. 안테나 설계 및 제작</h1> <h2>2-1 안테나 성능 목표</h2> <table border><caption>표 1. 안테나 성능 규격</caption> <tbody><tr><td>항 목</td><td colspan=2>규 격</td></tr><tr><td>Frequency</td><td colspan=2>\( 1,920 \sim 2,170 \mathrm{~MHz} \)</td></tr><tr><td>Electric tilt</td><td>\( 0^{\circ} \)</td><td>\( -10^{\circ} \)</td></tr><tr><td>Gain</td><td colspan=2>\( >14 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>Null-fill</td><td colspan=2>\( -30^{\circ} \sim 0^{\circ} \)</td></tr><tr><td>VSWR</td><td colspan=2>1.3 : 1</td></tr><tr><td>Null-depth</td><td colspan=2>\( 15 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Half power beam width</td><td colspan=2>Vertical \( 10^{\circ} \), \( \pm 3^{\circ} \) Horizontal \( 65^{\circ}, \pm 5^{\circ} \)</td></tr><tr><td>Upper side lobe suppression</td><td rowspan=2>\( -20\mathrm{~dB} \)</td><td rowspan=2>\( -15\mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Grating lobe suppression</td></tr><tr><td>Cross polarization ratio \( 0^{\circ}, \pm 60 \)</td><td>\( -25 \mathrm{~dB} \) \( -15 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( -20 \mathrm{~dB} \) \( -10 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Front to back ratio</td><td colspan=2>\( >25 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Isolation</td><td colspan=2>\( >30 \mathrm{~dB} \)</td></tr></tbody></table> <p>도심지에 위치한 기지국 안테나 간의 간섭을 줄이기 위해 수평 패턴의 빔 폭을 \( 65^{\circ} \pm 5^{\circ} \) 로 제한하고, \( \pm 45^{\circ} \) 편파에 대한 격리도 또한 \( 30 \mathrm{~dB} \) 이상으로 설정하였다. W-CDMA 대역에서 안테나의 수직 빔 패턴을 하향 \( -10^{\circ} \sim 0^{\circ} \) 구간 내에서 전기적 빔 조향을 가변시킬 수 있으며, 수직 빔 패턴의 \( -30^{\circ} \sim 0^{\circ} \) 에서 nulldepth \( 15 \mathrm{~dB} \) 을 유지하고, 이득은 \( 14 \mathrm{~dBi} \) 이상을 가져야 하며, 기타 파라미터는 상용화된 안테나 성능을 기준으로 하였다.</p>
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"도심에 분포된 기지국 안테나 간의 간섭을 최소화하기위해 어떻게 설정했는가?",
"표1에서의 항목 중 기타 파라미터는 어떤 기준으로 설정했는가?",
"표1에서 진동수의 규격은 얼마인가요?",
"표1에서 gain값은 규격수준은 얼마인가?",
"표1에서 수평 패턴의 빔 폭의 규격은 얼마입니까?",
"표1에서 Isolation의 규격은 얼마입니까?",
"표1에서 Front to back ratio와 Isolation 중 어느 것이 더 hurdle이 높습니까?",
"표1에서 Null-fill의 표준은 얼마인가?",
"표1에서 Null-depth의 표준은 얼마인가?",
"표1에서 Upper side lobe suppression과 동일한 규격은 어떠한 항목입니까?",
"표1에서 VSWR의 표준은 얼마인가?",
"표1에서 Front to back ratio의 규격은 얼마입니까?"
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Subsets and Splits
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