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인공물ED
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다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드 모델을 이용한 베이지안 결 분할
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<h1>IV. 실험 및 결과</h1> <p>본 논문에 제안한 결 분할 방법을 결 영상들에 대해 실험하였다. 그리고 이 방법의 유용성과 성능을 보이기 위하여, HMT와 HMTseg 알고리즘에 의한 결 분할 결과들과 비교하였다. 본 논문에서는 훈련 데이터를 얻기 위하여 22개의 Brodatz 결 영상을 실험에 사용하였다. 훈련 데이터를 위하여, 하나의 \( 512 \times 512 \) 결 영상에서 임의 위치 선택을 10번하여 얻은 10 개의 \( 64 \times 64 \) 크기의 결 영상들을 3단계 웨이블릿 변환하여 결 영상의 특징을 추출하였다. 모든 다층 퍼셉트론은 하나의 은닉층을 가지며, 은닉층은 20개의 뉴런들을 가진다. 그리고 다층 퍼셉트론의 입력 벡터는 각 스케일 \( s \)에 따라 \( \left(\left(\left(4^{s}-4\right) / 3+1\right) \times 2+\left(\left(4^{s+1}-4\right) / 3+1\right)\right) \) 차원을 가진다(II.1절을 참고). HMT 모델도 위의 방법으로 확보한 훈련 데이터를 훈련에 똑같이 사용하였다. 다만 HMT를 이용한 시스템과 다층 신경회로망을 이용한 시스템의 다른 점은 다층 신경회로망이 하나의 결 모델을 만들기 위해 동종의 결과 이종의 결에 대한 훈련 데이터를 모두 사용하는 반면, HMT는 하나의 결 모델을 만들기 위해 동종의 결에 대한 훈련 데이터만 이용한다. 다층 퍼셉트론의 훈련은 resilient 역전파 훈련 알고리즘을 사용하였고, HMT 훈련은 지능적인 초기 파라메타 설정 방법을 이용한 EM 알고리즘을 사용하였다. 그림 4는 4개의 테스트 영상과 이상적인 분할 결과를 나타낸다.</p> <p>다중 스케일에서 결 분할 융합을 하기 전의 각 스케일에서의 결 분할 결과가 좋으면, 융합 후의 결 분할 결과도 좋다. 따라서 다층 퍼셉트론에 의한 각 스케일에서의 융합 전의 결 분할 결과가 HMT에 의한 결과보다 좋다는 것을 보여준 연구도 있다. 본 논문은 다층 퍼셉트론에 의한 각 스케일에서의 결 분할을 융합하고 분류 오류를 줄이는 방법에 대한 것이다. 그림 5는 다층 신경 회로망에 의한 각 스케일에서의 결 분할을 HMTseg 알고리즘을 이용하여 융합하는 과정과 본 논문에서 제안한 그림 3의 방법으로 융합하는 과정의 그림을 비교하여 나타내고 있다. 다중 스케일 분할 결정 융합을 위한 초기 시작 스케일을 \( s=3 \)으로 설정하였다. 이 초기 시작 스케일은 초기 거친 스케일의 분할이 충분히 신뢰성을 가지는 스케일로 설정된 것이다(아주 거친 스케일에서 블록 입력의 영역이 아주 넓어서 그 블록 안에 몇 개의 다른 결 영역을 포함하고 있을 가능성이 있다.). 그림 5의 거친 스케일에서부터 섬세한 스케일까지, 윦합 과정에서의 분할 그림들에서 볼 수 있듯이, 다중스케일 결 분할 융합과 분류 오류에 의한 노이즈를 줄이는 능력의 면에서 그림 3의 제안된 방법이 HMTseg보다 더 뛰어난 성능을 나타낸다.</p> <p>그림 6은 그림 4의 실험 영상들에 대하여, 가장 섬세한 스케일에서 최종의 결 분할 결과들을 비교하여 보여준다. 그리고 표 1은 그림 4의 실험 영상들에 대하여, 그림 6의 분할과 그림 4-(b)의 이상적인 분할 사이의 오류율을 보여준다. 이 오류율은 영상의 총 화소수에 대한 오류 분류된 화소수의 비율이다. 그림 6과 표 1에서 그림 3의 제안한 다중스케일 결 분할 융합 방법이 뛰어남을 볼 수 있을 뿐만 아니라, 다층 신경 회로망을 이용한 제안한 결 분할 방법이 HMT와 HMTseg 알고리즘을 이용하는 방법보다 횔씬 뛰어난 결 분할 성능을 보임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>실험 영상들에 대한 분할 오류율; 오류율 \( =( \)실험 영상의 오류 분류된 화소수) / (실험 영상의 총 화소수) \( \times 100 \% \)</caption> <tbody><tr><td>실험 영상\분할 방법</td><td>HMT and HMTseg</td><td>MLP and HMTseg</td><td>The proposed method</td></tr><tr><td>Dragonals2</td><td>\(6.81\%\)</td><td>\(3.86\%\)</td><td>\(1.20\%\)</td></tr><tr><td>Blocks3</td><td>\(13.72\%\)</td><td>\(9.11\%\)</td><td>\(2.56\%\)</td></tr><tr><td>Cross4</td><td>\(11.62\%\)</td><td>\(5.32\%\)</td><td>\(1.56\%\)</td></tr><tr><td>Squares9</td><td>\(8.07\%\)</td><td>\(5.16\%\)</td><td>\(0.98\%\)</td></tr></tbody></table>
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[
"Dragonals2 를 실험영상으로 선택하여 HMT and HMTseg 분할 방법으로 가공하였을 때 오류율은 얼마의 값을 갖는가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 Dragonals2 영상의 HMT 분할 방법의 오류율은 얼마인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 오류율의 계산식은 어떻게 되는가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 Blocks3 영상의 MLP와 HMTseg 알고리즘을 사용하였을 때의 오류율은 얼마인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 Cross4 영상에 제안한 알고리즘을 사용하였을 때의 오류율은 얼마인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 제안한 기법이 \\(1.56\\%\\)의 오류율을 가지는 영상의 HMT와 HMTseg 알고리즘을 적용했을 때의 오류율은 얼마인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 제안한 기법이 가장 작은 오류율을 가지는 실험 영상은 무엇인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 HMT와 HMTseg 알고리즘을 적용했을 때, 가장 높은 오류율을 갖는 영상은 무엇인가?",
"실험 영상들에 대한 분할 오류율에서 제안한 기법이 \\(0.98\\%\\)의 오류율을 가지는 실험 영상은 무엇인가?"
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86e4bc14-f5a8-4d01-bff6-746cb673db93
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인공물ED
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IPSec 보안서버의 성능분석 모델
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<h1>Ⅲ. 성능분석</h1> <p>본 장은 시뮬레이션을 위한 테스트 환경과 보안서버의 성능분석 시 고려해야할 파라미터를 정의하였다. 특히 본 논문에서 제안한 디코딩지연을 설명하였고 시뮬레이션을 통하여 디코딩지연을 추출하는 과정을 설명하였다. 또한 제안된 모델의 시뮬레이션을 통해 IPSec가속기를 보안서버에 장착하였을 경우의 처리량과 응답 시간을 측정하였다.</p> <h2>1. 테스트 환경 및 성능변수</h2> <p>장비를 이용한 측정 시 테스트 환경은 그림 4와 같이 네트워크 상에서 클라이언트 수를 증가시키면서 입력되는 요청과 출력되는 서비스를 측정하게끔 설계된다. 제안된 모델을 적용하기 위한 테스트 환경은 그림 5와 같다. IPSec 가속기는 M/M/1 시스템의 프로세서로 네트워크 입력은 포아송분포로 그리고 보안서버의 운영체제 및 하드웨어는 성능변수(performance variables)로 각각 모델링되었다.</p> <p>성능변수는 IPSec 가속기 내의 암호화 모듈로 데이터를 공급하는 과정에서 저해요소롤 뜻한다. 즉, 네트워크 대역폭이 \( 100 \mathrm{Mbps} \)와 \( 10 \mathrm{Mbps} \)일 경우 서버로 입력되는 데이터양은 계산상 10배의 차이를 보인다. 만약 전자의 네트워크에서 보안서버의 데이터 암호화 처리량이 \( 100 \mathrm{Mbps} \)였다면 후자는 \( 10 \mathrm{Mbps} \)에 불과할 것이다. 이는 네트워크 대역폭에 따라 IPSec 가속기로의 데이터 공급에 영향을 주는 성능변수가 된다. 그 밖의 성능변수는 CPU와 메모리의 처리속도, 네트워크 어댑터, 운영체제, 패킷크기 등이 있다.</p> <p>그림 5에서 보이고 있는 성능변수들을 통합하여 디코딩지연(decoding delay)으로 정의하였다. 디코딩지연은 보안서버가 패킷 한 개를 처리하기 위해 최초 네트워크 입력으로부터 성능변수들을 거쳐 IPSec 가속기까지 패킷을 전달하는데 소요되는 시간이다.</p> <h2>2. 시뮬레이션을 통한 디코딩지연 값의 결정</h2> <p>Miltchev의 실험 시 사용된 장비들의 사양은 표 1과 같고 본 논문에서는 이를 표 2와 같이 모델링하였다. BCM5820의 데이터암호화 속도는 \( 300 \mathrm{Mbps} \)이므로 \(50 \mathrm{kbyte} \) 파일을 처리하는 시간은 \( 1.333 \mathrm{ms} \)로 계산된다. 패킷크기가 \(64 \mathrm{byte} \)인 경우 \( 50 \mathrm{kbyte} \) 파일은 총 782개의 패킷으로 나누어 전송된다. 패킷의 개수만큼 디코딩지연이 발생하고 총 디코딩지연과 데이터 처리시간을 합하면 해당 패킷(782개)을 모두 처리하는 데 소비되는 총 처리시간\( (1 / \mu) \)이 계산된다. 패킷크기에 따른 총 처리시간을 표 3에서 정리하였다.</p> <table border><caption>표 2. 제안된 시뮬레이션 모델</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>Performance variable</td><td>Value</td></tr><tr><td rowspan=2>네트위크</td><td>Bandwidth(\(1 \mathrm{Gbps}\))</td><td>DistrPoisson.sample(0.4)</td></tr><tr><td>File Size</td><td>\(50 \mathrm{kByte}\)</td></tr><tr><td>가속기</td><td>BCM5820</td><td>Queue model</td></tr><tr><td rowspan=5>하드웨어</td><td>CPU</td><td rowspan=6>Decoding delay(\(\mathrm{ms}\))</td></tr><tr><td>Memory</td></tr><tr><td>Hard drive</td></tr><tr><td>Network adapter</td></tr><tr><td>Mother board</td></tr><tr><td>운영체제</td><td>OS</td></tr><tr><td>시뮬레이션 반복회수</td><td>Simulation times</td><td>\(100 \mathrm{times} \)</td></tr></tbody></table> <p>적당한 디코딩지연 값 구하기 위하여 \( 0.01 \mathrm{ms} \sim 10 \mathrm{ms} \)사이에서 값을 \( 0.01 \mathrm{ms} \) 간격으로 변화시키며 시뮬레이션을 반복하였다. 그 결과 디코딩지연을 \( 0.5 \mathrm{ms} \)로 설정하였을 때, 그림 6과 같이 실측 결과(Miltchev)와 비교하여 가장 유사한 결과를 얻었다.</p> <p>두 결과의 차이의 평균은 \( 15.4 \% \)이다. 패킷의 크기가 8192바이트 이하의 경우 평균 \( 13.3 \% \)의 차이만을 보였다. 시뮬레이션 결과는 패킷크기가 작을수록 실측 결과와 적은 차이를 보였다. 현재 네트워크상의 패킷크기는 메시지 전송기준의 경우 최대 \( 1500 \mathrm{byte} \), 미디어 스트리밍기준은 \(820 \mathrm{byte} \) 패킷크기가 가장 많은 분포를 보이고 있다.</p> <table border><caption>표 5. 보안서버의 성능 시뮬레이션 파라미터</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=3>Security Association</td><td colspan=3>File transfer</td></tr><tr><td rowspan=4>Throughput</td><td>metric</td><td colspan=2>\( \mathrm{comnection} / \mathrm{s} \)</td><td>metric</td><td colspan=2>file \(\mathrm{transfer} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>output</td><td colspan=2>Processing -RSA\(1024 \mathrm{bit} \) key time setup</td><td>output</td><td colspan=2>Processing-\(10 \mathrm{kB} \) file transfer</td></tr><tr><td rowspan=2>process time</td><td>RSA</td><td>1.25</td><td rowspan=2>proscess time</td><td>3DES+SHA1</td><td>3.08</td></tr><tr><td>TDD\(*\)</td><td>0.5</td><td>TDD</td><td>78.5</td></tr><tr><td rowspan=2>Response time</td><td>metric</td><td colspan=2>\(\mathrm{ms} \)</td><td>metric</td><td colspan=2>\( \mathrm{ms} \)</td></tr><tr><td>output</td><td colspan=2>Queue size</td><td>output</td><td colspan=2>Queue size</td></tr><tr><td colspan=3>Simulation step</td><td colspan=4>1</td></tr><tr><td colspan=3>Average step (unit time)</td><td colspan=4>1000</td></tr><tr><td colspan=3>Repetition times</td><td colspan=4>\(100 \mathrm{times} \)</td></tr></tbody></table>
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[
"표 2에서 네트워크의 Performance variable이 Bandwidth(1Gbps)일때 값은 무엇인가?",
"표 2에서 네트워크의 파일 사이즈는 얼마인가?",
"표 5에서 Throughput output 값은 File transfer에서 얼마야?",
"표 2에서 시뮬레이션 반복 회수의 Value은 몇인가?",
"시뮬레이션 반복 회수의 Value 값은 표 2에서 얼마야?",
"표 5에서 Security Association의 Throughput 중 metric의 결과는 뭐지?",
"보안서버의 성능 시뮬레이션 파라미터에서 Security Association의 프로세스 타임 중 RSA는 얼마인가?",
"표 5를 볼 때 File transfer의 처리 속도 중 3DES+SHA1의 값은 어떻게 돼?",
"표 2에서 가속기의 Performance variable은 어떻게 돼?",
"표 5에서 Security Association의 응답 시간 중 metric은 무엇인가?",
"보안서버의 성능 시뮬레이션 파라미터 표에서 File transfer의 응답 시간 중 output은 얼마의 값을 보이는가?",
"표 5에서 Simulation step은 무엇인가?",
"어떤 값이 표 5에서 Simulation step의 값이니?",
"표 5에서 1000은 무엇을 나타내는가?",
"표 5에서 1000의 값을 나타내는 것은 뭐야?",
"표 5에서 Repetition times은 얼마인가?",
"본 논문에서 측정 시 테스트 환경은 어떻게 설계되는가?"
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7427d6cf-bb2b-4683-9431-540ce149d71e
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인공물ED
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One-Zero 감지기와 버퍼드 기준 저항열을 가진 \(1.8\mathrm{V}\) 6-bit 2GSPS CMOS ADC 설계
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<h1>III. FULL chip 회로도 및 모의실험 결과</h1> <p>그림 15는 \(6 \mathrm{bit}\) A/D 변환기 전체 회로도 이다. 모의 실험은 \(6- \mathrm{bit}\) A/D변환기 Full code 확인과 FFT를 통해 Schematic Level의 Pre simulation, Layout Level의 Post Simulation에 대하여 모의실험을 하였다.</p> <p>표 3.은 \(6 \mathrm{bit}\) A/D 변환기 FFT 모의실험 결과 이다. 샘플링 주파수 \( 2 \mathrm{GHz} \)에서 공정파라미터, 파워, 온도가 변할 때 각 주파수별 유효 비트수를 나타낸다. 모의실험 결과 평균 SNDR \(35\mathrm{dB}\), ENOB \(5.5\mathrm{bit}\)로 나타났다.</p> <table border><caption>표 3. \(6 \mathrm{bit}\) A/D 변환기 FFT 모의실험 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2 colspan=2>PVT \입력주파수</td><td colspan=2>\(31.25\mathrm{MHz}\)</td><td colspan=2>\(453.125\mathrm{MHz}\)</td><td colspan=2>\(953.125\mathrm{MHz}\)</td></tr><tr><td>Pre</td><td>Post</td><td>Pre</td><td>Post</td><td>Pre</td><td>Post</td></tr><tr><td rowspan=5>\( 1.8 \mathrm{V} \), \( 25^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>TT</td><td>6.00</td><td>5.95</td><td>5.98</td><td>5.54</td><td>5.68</td><td>5.65</td></tr><tr><td>FF</td><td>6.00</td><td>6.00</td><td>5.93</td><td>5.67</td><td>5.81</td><td>5.82</td></tr><tr><td>SS</td><td>6.00</td><td>5.31</td><td>5.49</td><td>5.08</td><td>5.49</td><td>4.70</td></tr><tr><td>FS</td><td>5.52</td><td>5.69</td><td>5.41</td><td>5.35</td><td>5.43</td><td>5.33</td></tr><tr><td>SF</td><td>5.57</td><td>5.57</td><td>5.66</td><td>5.40</td><td>5.19</td><td>5.25</td></tr><tr><td colspan=2>\( 2 \mathrm{V} \),FS, \( -55^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>5.82</td><td>5.46</td><td>5.56</td><td>5.14</td><td>5.32</td><td>5.65</td></tr><tr><td colspan=2>\( 1.6 \mathrm{V} \),SF, \( 80^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>5.70</td><td>5.72</td><td>5.55</td><td>5.24</td><td>5.13</td><td>5.27</td></tr></tbody></table>
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[
"표 3에서 \\( 2 \\mathrm{V} \\),FS, \\( -55^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 Post 결과를 비교하면 가장 큰 값은 얼마입니까?",
"표3에서 \\(31.25\\mathrm{MHz}\\)의 Pre의 결과 중 가장 작은 수치를 가질 때, \\( 1.8 \\mathrm{V} \\), \\( 25^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 항목 중 어느 것입니까?",
"표3을 보면 \\(31.25\\mathrm{MHz}\\)과 \\(953.125\\mathrm{MHz}\\)을 비교하면 \\( 1.8 \\mathrm{V} \\), \\( 25^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 SS, Pre 값이 가장 작은 값은 얼마일까?",
"표3에서 \\( 1.6 \\mathrm{V} \\),SF, \\( 80^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 \\(31.25\\mathrm{MHz}\\)의 결과를 비교하면 어느 쪽의 값이 더 큽니까?",
"표3에서 \\(953.125\\mathrm{MHz}\\)일 때, \\( 1.6 \\mathrm{V} \\),SF, \\( 80^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 Pre 결과는 뭐지?"
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인공물ED
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One-Zero 감지기와 버퍼드 기준 저항열을 가진 \(1.8\mathrm{V}\) 6-bit 2GSPS CMOS ADC 설계
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<h1>V. 결 론</h1> <p>본 연구의 목적은 고속 Interface를 위한 높은 변환 속도와 적은 전력 소모를 갖는 A/D 변환기의 개발이었다. 본 연구에서는 \(0.18\mathrm{um}\) 1-poly 3-metal N-well CMOS 공정을 사용하여, 고속 동작을 목표로 한, \( 1.8 \mathrm{~V} \) 6-bit 2GSPS CMOS A/D 변환기를 설계하였다. Interpolation A/D 변환기는 같은 해상도의 Flash A/D 변환기에 비해 프리앰프의 수가 줄기 때문에 작은 입력 커패시턴스를 가지며 면적과 전력소모도 작다. 또한 고속 동작의 문제점들을 해결하기 위하여 새로운 구조의 One-zero Detecting Encoder, Reference Fluctuation을 보정하기 위한 회로를 제안하였고, 비교기 자체의 Offset과 Feedthrough에 의한 오차를 최소화하기 위하여 Averaging Resistor와 SNDR을 향상시키기 위한 Track & Hold를 설계하여 최종 결과를 얻을 수가 있었다. 또한 입력단 T/H 의 PVT 조건에 따른 DC offset을 보정한 Buffered Reference를 제안하였고 설계된 칩의 모의실험 결과를 통하여 각 부분의 성능을 평가하였다. 제안한 A/D 변환기의 측정 결과 SNDR은 입력주파수 \( 2 \mathrm{MHz} \)에서 \( 34.55 \mathrm{~dB}\), \(250 \mathrm{MHz} \) 에서 \( 31.5 \mathrm{~dB}\), \(500 \mathrm{MHz} \) 에서 \( 28 \mathrm{~dB} \)로 측정되었고 Static 상태에서 INL/ DNL은 \( \pm 0.5\) LSB 이내이다. 유효 칩 면적은 \( 977 \mu \mathrm{m} \times 1040 \mu \mathrm{m} \) 으로 \( 6\mathrm{bit}\)을 Full-Flash 타입으로 A/D 변환기를 구현했을 때에 비해 작은 칩 면적을 차지하였다. 표 4은 본 연구에서 설계된 A/D 변환기의 사양 및 측정 결과를 정리한 도표이다. 표 5는 최근 \( 6 \mathrm{bit}\) ADC 연구동향을 정리하였으며, 타 연구 논문과 비교해 볼 때 높은 변환속도와 적은 전력 소모를 가짐을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 4. 설계된 A/D 변환기 사양 및 측정 결과</caption> <tbody><tr><td>분해능</td><td>6 비트</td></tr><tr><td>입력 주파수</td><td>Nyquist</td></tr><tr><td>변환속도</td><td>2GSPS</td></tr><tr><td>전원 전압</td><td>단일 \( 1.8 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>아날로그 입력 범위</td><td>\( 0.5 V_{P P}\left(\right. \) Diff. \( \left.=1 V_{P P}\right) \)</td></tr><tr><td>DNL / INL</td><td>\( \pm 0.5\) LSB / \(\pm 0.5\) LSB (Static), \( \pm 0.5\) LSB / \(\pm 1.5\) LSB (Dynamic)</td></tr><tr><td>ENOB</td><td>\(5\mathrm{bit}\) at Input Freq \( 250\mathrm{MHz}\), 2GSPS</td></tr><tr><td>전력소모(ADC Core)</td><td>\(145\mathrm{mW}\)</td></tr><tr><td>유효 칩 면적</td><td>\( 977 \mu \mathrm{m} \times 1040 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>공정</td><td>\( 0.18 \mu \mathrm{m} \), 1-poly, 3-metal N-well CMOS</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 5. 최근 \(6 \mathrm{bit}\) ADC 연구동향</caption> <tbody><tr><td>참고문헌</td><td>Sampling</td><td>공정[\(\mathrm{um}\)]</td><td>전력[\(\mathrm{mW}\)]</td><td>전원[\(\mathrm{V}\)]</td><td>ENOB[\(\mathrm{bit}\)]</td></tr><tr><td>본 논문</td><td>\( 2 \mathrm{GHz} \)</td><td>0.18</td><td>145</td><td>1.8</td><td>5</td></tr><tr><td>IEEE '04</td><td>\( 4 \mathrm{GHz} \)</td><td>0.13</td><td>990</td><td>1.5</td><td>5.5</td></tr><tr><td>전자공학회◦04</td><td>\( 70 \mathrm{MHz} \)</td><td>0.18</td><td>40</td><td>3.3</td><td>5.5</td></tr><tr><td>IEEE '03</td><td>\( 2 \mathrm{GHz} \)</td><td>0.18</td><td>310</td><td>1.8</td><td>4.7</td></tr><tr><td>참고문헌 [8]</td><td>\( 1.6\mathrm{GHz} \)</td><td>0.18</td><td>328</td><td>1.8</td><td>5</td></tr><tr><td>IEEE '01</td><td>\( 1.3 \mathrm{GHz} \)</td><td>0.35</td><td>250</td><td>3.3</td><td>5</td></tr><tr><td>IEEE '01</td><td>\( 1.1 \mathrm{GHz} \)</td><td>0.35</td><td>300</td><td>3.3</td><td>4.5</td></tr><tr><td>IEEE '00</td><td>\( 700 \mathrm{MHz} \)</td><td>0.25</td><td>190</td><td>3.3</td><td>4.7</td></tr></tbody></table>
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[
"설계된 A/D 변환기의 DNL / INL값은 얼마지?",
"A/D 변환기의 ENOB는 뭐야?",
"설계된 A/D 변환기 사양 및 측정 결과를 나타낸 표4에서 전력소모는 얼마지?",
"표5에 나타난 연구동향중 IEEE '04의 Sampling값은 뭐야?",
"\\( 1.3 \\mathrm{GHz} \\)의 Sampling값은 나타낸것은 \\(6 \\mathrm{bit}\\)의 참고문헌중 무엇이야?",
"표5에서 IEEE '00의 Sampling은 얼마야?",
"표5에서 IEEE '03의 공정은 얼마야?",
"표5에 나타난 연구동향중 IEEE '04의 공정값은 뭐야?",
"최근 \\(6 \\mathrm{bit}\\) ADC 연구동향중 본논문에서 나타낸 공정은 얼마야?",
"전자공학회◦04에서 연구한 최근 \\(6 \\mathrm{bit}\\) ADC의 샘플링은 얼마지?",
"\\(6 \\mathrm{bit}\\)6bit ADC 연구동향의 IEEE '03의 Sampling값은 뭐지?",
"\\(6 \\mathrm{bit}\\)6bit ADC 연구동향의전자공학회◦04의 공정값은 뭐지?",
"\\(6 \\mathrm{bit}\\)6bit ADC 연구동향의 참고문헌 [8]의 공정값은 뭐지?",
"표4에 나타난 A/D 변환기의 변환속도는 얼마야?",
"A/D 변환기의 변환속도는 표4에 의하면 어떻게 되지",
"설계된 A/D 변환기의 전원 전압은 몇 볼트야?",
"표4에서 A/D 변환기의 아날로그 입력 범위는 어떻게 되니?",
"A/D 변환기의 유효 칩 면적은 어떻게 했어?",
"표4에서 설계된 A/D 변환기 사양 및 측정 결과중 공정값은 어떻게 사용했어?",
"최근 6 \\mathrm{bit}6bit ADC 연구동향중 본논문에서 나타낸 샘플링 값은 얼마야?",
"최근 \\(6 \\mathrm{bit}\\) ADC 연구동향중 IEEE '00에서 나타낸 공정값은 얼마야?",
"설계된 A/D 변환기 사양 및 측정 결과를 나타낸 표에서 입력주파수는 뭐지?",
"표5에서 전자공학회의 전력은 얼마야?",
"전자공학회의 전력값이 표에 의하면 얼마니",
"최근 \\(6 \\mathrm{bit}\\) ADC 연구동향중 IEEE '01에서 나타낸 전력값은 얼마야?",
"표5에서본 논문의 전원은 얼마야?",
"논문의 전원수치가 표에서 얼마라고 나와",
"\\(6 \\mathrm{bit}\\)6bit ADC 연구동향의 IEEE '00의 전력값은 뭐지?",
"표5에 나타난 연구동향중본 논문의 전력값은 뭐야?",
"연구동향중본 논문의 전력수치는 표에서 얼마지",
"\\(6 \\mathrm{bit}\\)6bit ADC 연구동향의 IEEE '04의 전력값은 뭐지?",
"설계된 A/D 변환기의 분해능은 뭐야?"
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인공물ED
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HORB에 기반한 신뢰성 있는 분산 프로그래밍 환경의 설계 및 구현
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<p>제시된 세 가지 응용 프로그램들은 cold standby 와 warm standby 모드에서 고정된 집합의 문제 해결을 위해 사용되었다. 문제 해결은 메시지 로깅 및 체크포인트 메커니즘을 사용한 경우와 사용하지 않은 경우로 나뉘어 반복 시도되었다. tsp 프로그램을 위한 지도와 Gauss 프로그램을 위한 행렬은 임의적으로 생성되었으며, 반복되는 실험을 위해 따로 저장되었다. 각 프로그램에서 제시된 문제는 적절한 파티션(partition) 단계를 거쳐, 네트웍에 연결된 8개의 독립적인 노드에서 대기 중인 서버 객체들에게 분배되었다. 메시지 로깅 메커니즘을 사용한 실험의 경우, 클라이언트와 서버 객체간에 전달되는 모든 메시지들이 저장되었다.</p> <p>표 1은 cold standby 모드에서 메시지 로깅의 오버헤드를 보여주고 있다. 체크 포인트의 오버헤드는 그 발생 빈도수에 크게 의존적이므로, 이 실험에서는 제외되었다. 표의 각 엔트리는 실험에 관련된 응용 프로그램 및 문제 크기를 의미한다. 각 프로그램의 해를 찾기 위해 요구되는 실행시간을, 메시지 로깅을 사용한 경우와 그렇지 않은 경우로 각각 나누어서 제시하였다.</p> <table border><caption>표 1. 에버그린 환경하의 Cold standby mode에서의 메시지 로깅 오버헤드 ( \( \mathrm{msec}) \)</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Program</td><td rowspan=2>Size</td><td colspan=2>Message Logging</td><td colspan=2>Overhead</td></tr><tr><td>with</td><td>without</td><td>time</td><td>percent(\( \% \))</td></tr><tr><td rowspan=3>n-queens</td><td>6</td><td>11.65</td><td>11.55</td><td>0.1</td><td>0.9</td></tr><tr><td>8</td><td>19.95</td><td>19.8</td><td>0.15</td><td>0.8</td></tr><tr><td>10</td><td>201.5</td><td>201.4</td><td>0.1</td><td>0.05</td></tr><tr><td rowspan=3>tsp</td><td>4</td><td>81.7</td><td>79</td><td>2.7</td><td>3.4</td></tr><tr><td>6</td><td>117.25</td><td>114</td><td>3.25</td><td>2.9</td></tr><tr><td>8</td><td>29498.94</td><td>29290.4</td><td>208.54</td><td>0.7</td></tr><tr><td rowspan=3>Gauss</td><td>20</td><td>365</td><td>340.28</td><td>24.72</td><td>7.3</td></tr><tr><td>40</td><td>1393.55</td><td>1343.3</td><td>50.25</td><td>3.7</td></tr><tr><td>60</td><td>3275</td><td>3210.35</td><td>64.65</td><td>2.01</td></tr></tbody></table> <p>표 1에 의하면, n-queens와 tsp 프로그램은 주어진 문제 크기에서 약 3 퍼센트에서 1 퍼센트 미만의 메시지 로깅 오버헤드를 보여주고 있다. 세 가지 실험 모델 중 가장 많은 통신을 수행하는 Guass 프로그램은 약간 높은 약 7 퍼센트에서 2 퍼센트의 메시지 로깅 오버헤드를 나타내고 있다. 각 실험 모델에서, 문제 크기가 증가할수록 전체 실행시간에서 메시지 로깅이 차지하는 비율이 줄어듬을 알 수 있는데, 이는 문제 크기가 증가하면 메시지 전송 사이의 계산량이 함께 증가하므로 상대적으로 메시지 로깅의 오버헤드는 감소한다는 사실에 기인하고 있다.</p> <p>그림 8은 Gauss 프로그램에 결함이 발생했을 경우, 체크포인트 회수에 따른 결함 복구 오버헤드를 측정한 결과이다. \(X \)축은 체크포인트 회수를, \( Y \)축은 전체실행 시간에서 결함복구에 소요되는 시간이 차지하는 비율을 나타내는 결함복구 오버헤드를 의미한다. 실험은 cold standby 모드에서 프로그램의 문제 크기를 20으로 고정하여 실시되었다. 실험 결과는 체크포인트 횟수가 6일 경우에 최적의 성능을 보여주고 있으며, 체크포인트 횟수와 결함복구 오버해드는 서로 반비례하지 않음을 나타내고 있다. 최적의 체크포인트 횟수는 응용 프로그램과 문제 크기에 의존적이므로 이를 고려한 적절한 선택이 필요하다.</p> <p>결함 허용 CORBA의 RFP에 따르면, Passive 결함 허용 모드는 cold standby 와 warm standby로 구성되며, 제안된 에버그린에서는 두 모드를 성공적으로 지원하고 있다. 그림 9는 tsp 프로그램을 warm standby 모드에서 standby 개수를 변화시키면서 실험한 결과이다. \( x \)축은 standby 개수를, \( y \)축은 실행시간을 의미하며, 실험을 위해 문제크기는 6, 체크포인트의 횟수는 2로 고정되었다. 그림 9에 의하면, standby 개수가 증가함에 따라 평균 \( 13.7 \% \) 정도의 오버해드가 발생하였고, 포화(saturation) 현상은 발생하지 않음을 알 수 있다. warm standby 모드가 제공하는 빠른 결함 복구시간을 고려할 때, 실험결과는 warm standby 모드의 적절한 성능을 보여주고 있다. 응용프로그램이 warm standby 모드에서 적절한 성능을 발휘하기 위해서는, 분산 시스템에서의 파티션 개수를 고려하여 warm standby의 개수를 신중하게 결정해야 한다.</p>
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"표1에서 tsp 행 값 중에서 Overhead시간 값이 가장 큰 열에서 크기 4에 해당하는 값은 얼마니?",
"표1에서 percent 열 중에 가장 큰 값은 얼마인가?",
"표1에서 percent 열 중에 가장 큰 값은 무슨 프로그램에 속해?",
"표1에서 percent 열 중에 가장 작은 값의 overhead time값은 뭐니?",
"표1에서 tsp 프로그램 4크기의 Message Logging가 없을 때 값이 뭔가?",
"표1에서 60값이 해당되는 열은 이름이 뭐니?",
"표1에서 n-queens이 포함되는 열의 이름이 무엇인가?",
"각 프로그램의 해를 찾으려고 실행시간을 어떻게 제시했어?",
"표1에서 n-queens 프로그램의 10크기의 행 중에서 가장 큰 값은 Message Logging 중 어떤 값이야?",
"표1에서 n-queens의 크기 6인 with Message Logging값이 얼마야?",
"표1에서 n-queens 행에서 201.5값은 어떤 크기에 속해?",
"표1에서 n-queens size 6의 Overhead시간 값이 얼마야?",
"표1에서 tsp 행 값 중에서 Overhead 시간 값이 가장 큰 size는 뭐지?",
"표1에서 tsp프로그램의 Overhead 값 중에서 가장 큰 값이 몇이야?",
"표1에서 n-queens 프로그램에 해당하는 값 중에서 0.1을 가지는 행 중에서 더 작은 with Message Logging값은 얼마지?",
"표1에서 n-queens 프로그램의 10크기의 행 중에서 가장 큰 값이 얼마야?",
"표1에서 n-queens 프로그램에 해당하는 값 중에서 0.1을 가지는 행 중에 with Message Logging값의 크기가 더 큰 행의 size이름이 뭐야?",
"표1에서 Gauss의 Message Logging를 가진 값 중에서 20 size의 값은 얼마야?",
"표1에서 Gauss의 Message Logging를 가진 값 중에서 60크기의 값과 합하면 3640이 되는 size는 뭐지?",
"표1에서 Gauss의 Message Logging를 가진 값과 없는 값을 더하면 6485.35가 되는 size는 몇이지?"
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386d06b8-5fe7-400b-8969-461a0b3fc9f0
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인공물ED
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미세유체 제어방법을 사용한 가변 커패시터
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<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 유체를 유전체 재료로 사용하는 가변 커패시터를 시연하고, 자기 공명 현미경(MRM)의 코일에 적용 가능성을 알아보려고 하였다. 전극으로 이루어진 커패시터 구조는 마이크로 유체 채널과 통합하여 제작되었고, 커패시턴스는 채널내의 유체 충전율을 변화시키면서 측정되었다.DI water와 미네랄 오일을 사용하여 측정된 커패시턴스는 \( 1.7 \mathrm{pF} \) 에서 \( 12 \mathrm{pF} \),그리고 \( 1.7 \mathrm{pF} \) 에서 \( 2 \mathrm{pF} \) 으로 변하였고, 유체의 유전율에 따라 커패시턴스의 변화를 확인하였다.</p><h1>I. 서론</h1><p>RF 회로에서 가변 RF 품은 중요한 구성 요소중 하나이며, 가변 커패시터 (variable capacitor)는 그중에서 대표적인 부품이다. 바리콘과 같은 기계적 튜닝(tuning)이 가능한 커패시터나 PN 합의공핍층을 사용하는 반도체 버랙터 다이오드(varactordiode)와 같은 전자적 튜닝이 가능한 커패시터가일반적으로 RF 회로에 사용된다. 또한 최근에는 MEMS(Microelectromechanical system) 기술을 사용하여, 움직일 수 있는 한 쌍의 마이크로 전극을 만들고, 두 전극에 높은 전압을 인가하여 정전기력에 의한 전극 간격의 줄어듬으로 커패시터용량을 조절하는 MEMS 가변 커패시터도 연구되고 있다. 자기 공명 이미지(magnetic resonance imaging, MRI)의 원리를 이용하여 마이크론 스케인 샘플의 이미지를 보는 MRM(magnetic resonance microscopy) 시스템은 해상도가 \( 10 \sim 100 \mu \mathrm{m}^{3} \) 수준의 voxel을 표현할 수 있을 정도로 매우 성능이 높은 이미지를 제공한다 . 이 MRM 시스템의 경우, RF 를 신호를 주고 받는 RF 코인의 성능이 중요한데, 이 코인을 자기 공명용 자석 안에 넣은 후에 코인의 임피던스와 공진 주파수를 미세하게 조정할 필요가 생긴다. 따라서 RF 코인 회로에는 매칭 및 튜닝을 위해 가변 커패시터를 넣게 되며, 자석 외부에서 커패시터를 조정하여 RF 코일의 임피던스와 공진주파수를 조절할 수 있다. 기계적으로 조정 가능한 커패시터는 자석 보어 외부에서 원격으로 제어하기에 적합하지 않으며 반도체 버랙터 다이오드는 고정 커패시터보다 상대적으로 낮은 \( \mathrm{Q} \) 값(quality factor)을 가진다. MEMS 가변 커패시터는 상대적으로 높은 \( \mathrm{Q} \) 값을 갖지만 기하학적 변위의 제한으로 인해 낮은 튜닝 범위를 지닌다는 한계가 있다.</p><p>이러한 한계를 해결하는 대안으로, 커패시터의유전체 재료가 유전체 유체로 대체된다면, 커패시턴스는 특수한 기계장치 없이 원격으로 변경할 수 있다. 또한 유전율이 큰 유체를 선택함으로서 넓은 범위의 가변성을 얻을 수 있다. 또한, 미세 용량의 유체를 제어할 수 있는 미세유체기술(microfluidics)을 사용한다면, 커패시터 내부에서 유체의 위치를 마이크로리터 또는 나노리터 단위로 미세하게 조정함으로써 정밀한 커패시턴스 제어가 가능하다는 장점이 있다. 또한 반도체 버랙터는 커패시턴스를 유지하는데 지속적인 전압을 인가해주어야 하지만, 미세유체를 이용한 가변 커패시터는 커패시턴스를 변경할 때만 유체를 이동시키는데 전력을 사용한다. 그리고 움직이는 부품이 있는 MEMS 가변 커패시터보다 미세유체 가변 커패시터는 따로 움직이는 부품이 없어 수명이 길다는 장점을 지닌다.</p><p>금속판 사이에서 유전체 유체를 제어함으로써 커패시턴스를 조절하는 가변 커패시터 개념은 과거에 보고된 바 있다. 그러나 유체를 미세하게 제어하는 구조를 커패시터에 적용하여 가변 커패시터를 만들고, 이를 실제 RF 회로에 적용하는 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 RF 코인에 집적화 가능한 미세유체 가변 커패시터 구조의 몇가지 안을 제시하려 한다.</p>
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"본문의 연구에서는 무엇을 유체로 사용하는 가변 커패시터를 시연하였나요?",
"본문의 연구에서는 유체를 유전체 재료로 사용하는 무엇을 시연하고, 자기 공명 현미경의 코일에 적용 가능성을 확인하려고 하나요?",
"본문의 연구에서는 유체를 유전체 재료로 사용하는 가변 커패시터를 시연하고, 어떤 가능성을 알아보려고 하나요?",
"커패시터 구조는 마이크로 유체 채널과 통합하여 제작되었고, 커패시턴스는 채널내의 유체 충전율을 고정시켜서 측정되었나요?",
"커패시터 구조는 무엇으로 이루어져 마이크로 유체 채널과 통합하여 만들어졌나요?",
"커패시턴스는 채널내의 유체 충전율을 변화시키면서 측정되었는데, 무엇을 사용하여 측정하였나요?",
"커패시턴스는 채널내의 무엇을 변화시키면서 측정되었나요?",
"커패시턴스를 측정할때 DI water와 미네랄 오일을 사용하는데 미네랄오일은 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 얼만큼 변화하였나요?",
"커패시터 구조는 전극으로 이루어졌고 마이크로 유체 채널과 함께 제작되었는데, 채널내의 유체 충전율에 변화를 주어가며 측정하는 것은 무엇인가요?",
"전극으로 구성된 커패시터 구조는 무엇과 통합하여 만들어졌나요?",
"커패시터 구조는 마이크로 유체 채널과 합하여 만들었으며, 채널 내에서 커패시턴스는 어떻게 측정하였나요?",
"DI water를 사용하여 알게된 실험 결과중 커패시턴스는 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 얼마로 변화하였나요?",
"커패시턴스는 DI water와 미네랄 오일을 사용하였으며 그 실험결과, \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 \\( 12 \\mathrm{pF} \\), 그리고 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 \\( 2 \\mathrm{pF} \\) 으로 달라졌고, 유체의 유전율에 따라 알 수 있는 것은 무엇인가요?",
"커패시턴스의 변화는 유체의 유전율에 따라 유체의 충전율을 변화시키면서 확인 할 수 있나요?",
"일반적인 RF 회로에 사용되는 커패시터 중 PN 합의공핍층을 사용하는 반도체 버랙터 다이오드는 무엇이 가능한가요?",
"RF 회로의 대표적인 부품 중 가변 커패시터는 전자적 튜닝과 기계중 튜닝이 가능한 보편적인 커패시터인가요?",
"커패시터용량을 조절하는 기술이 연구된 것으로 MEMS가변 커패시터는 한 쌍의 마이크로 전극을 만들고, 낮은 전압을 두 전극에 인가하여 정전기력에 의한 전극 간격의 벌어짐이 맞나요?",
"커패시터이름으로 두 전극에 높은 전압을 인가하고, 움직일 수 있는 한 쌍의 마이크로 전극을 만들어 정전기력에 의한 전극 간격의 줄어듬으로 커패시터용량을 조절하는 것은 무엇인가요?",
"최근에 움직일 수 있는 한 쌍의 마이크로 전극을 만들고, 높은 전압을 두 전극에 인가하여 정전기력에 의한 전극 간격의 감소함으로 커패시터용량을 조절하는 기술의 이름은 무엇인가요?",
"커패시터용량은 어떻게 조절하나요?",
"두 전극에 높은 전압을 인가하여 전극 간격을 줄어들게 함으로써 커패시터용량을 조절하는데 어떤 힘에 의해 전극 간격은 줄어들게 되나요?",
"자기 공명 이미지의 원리를 이용하여 마이크론 스케인 샘플의 이미지를 보며, RF 를 신호를 주고 받는 RF 코인의 성능이 중요한 시스템의 이름은 무엇인가요?",
"마이크론 스케인의 샘플의 이미지를 보는 MRM 시스템의 경우, RF 를 신호를 주고 받는 어떤 성능이 중요한가요?",
"마이크론 스케인 샘플의 이미지를 볼 때 자기 공명 이미지의 원리를 이용한 MRM시스템은 해상도가 어느정도 되나요?",
"RF 를 신호를 주고 받는 RF 코인의 성능이 중요한 MRM 시스템의 경우, 이 코인을 자기 공명용 자석 안에 넣은 후에 미세하게 조정해야 하는것은 무엇인가요?",
"RF 코인의 성능이 중요하며 RF 를 신호를 주고 받는 MRM 시스템의 경우, 이 코인을 어디에 넣은 후에 코인의 임피던스와 공진 주파수를 조정해야 하나요?",
"RF 코인 회로에서 매칭, 튜닝을 위해 가변 커패시터를 넣은 후 어디에서 커패시터를 조정하나요?",
"자석 외부에서 커패시터를 조정하는데 RF 코인 회로에는 매칭 및 튜닝을 위해 가변 커패시터를 넣은 후 RF 코일의 임피던스와 함께 조절할 수 있는 것은 무엇인가요?",
"PN 합의공핍층을 사용하고 고정 커패시터보다 상대적으로 낮은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값(quality factor)을 가지는 것은 무엇인가요?",
"MEMS 가변 커패시터는 상대적으로 높은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값을 갖지만, 반도체 버랙터 다이오드는 고정 커패시터보다 상대적으로 낮은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값(quality factor)을 가지는게 맞나요?",
"MEMS 가변 커패시터는 상대적으로 높은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값을 갖지만 가지고 있는 한계는 무엇인가요?",
"MEMS 가변 커패시터의 낮은 튜닝 범위를 지니는 한계를 해결하는 대안으로 커패시터의 유전체 재료를 무엇으로 바꿀수있나요?",
"MEMS 가변 커패시터는 기하학적 변위의 제한으로 인해 낮은 튜닝 범위를 지닌다는 한계가 있는데 이 해결책으로 커패시터의 무엇을 유전체 유체로 대체할수 있나요?",
"커패시터의 유전체 재료가 유전체 유체로 바뀌게된다면, 커패시턴스원격으로 변경할 수 있는데 무엇이 없어도 가능한가요??",
"MRM 시스템은 어떤 원리를 이용하여 성능이 높은 마이크론 스케인 샘플의 이미지를 보나요?",
"MRM시스템은 해상도가 \\( 10 \\sim 100 \\mu \\mathrm{m}^{3} \\) 수준의 voxel을 나타내줄 수 있을 정도로 높은 이미지를 주나요?",
"RF 회로에서 가변 커패시터는 그 중에서 대표적인 부품인데 전자적 튜닝만이 가능한 커패시터가 보편적으로 사용되나요?",
"기계적으로 조정이 가능한 바리콘과 같은 커패시터는 자석 보어 외부에서 무엇으로 제어하기 어렵나요?",
"PN 합의공핍층을 사용하는 반도체 버랙터 다이오드와 같은 전자적 튜닝이 가능한 커패시터는 어떤 커패시터보다 상대적으로 낮은 값을 가지나요?",
"MEMS 가변 커패시터의 한계의 해결책으로 유전율이 큰 유체를 선택하여 얻을수 있는 것은 무엇인가요?",
"미세용량의 유체를 제어 할수 있는 기술로 정밀한 커패시턴스 제어가 가능한 이것은 무엇인가요?",
"커패시턴스를 변경할 때만 전력을 사용하는 가변 커패시터는 무엇인가요?",
"MEMS 가변 커패시터는 움직이는 부품이 있는데 따로 움직이는 부품이 없는 미세유체 가변 커패시터는 어떤 장점을 갖나요?",
"미세유체 가변 커패시터가 MEMS 가변 커패시터보다 왜 수명이 긴가요?",
"미세유체기술을 사용한다면 미세 용량의 유체를 제어할 수 있는데, 유체의 위치를 마이크로리터 또는 어떤 단위로 조정할수 있나요?",
"커패시터 내부에서 유체의 위치를 마이크로리터나 나노리터 단위로 미세하게 조정함으로써 미세 용량의 유체를 제어할 수 있는데 미세유체기술을 사용할 때 장점은 무엇인가요?",
"커패시터 내부에서 유체의 위치를 조정하는것이 미세 용량의 유체를 제어할 수 있는 미세유체기술을 사용할 때 어렵다고 볼 수 있나요?",
"미세유체기술을 적용하여, 미세 용량의 유체를 통제할 수 있는 유체의 위치를 마이크로리터나 나노리터 단위로 미세하게 조정하는 곳은 어디인가요?",
"PN 합의공핍층을 사용하는 반도체 버랙터는 커패시터를 유지 하기 위해 어떻게 해야 하는가요?",
"커패시턴스를 유지하는데 반도체 버랙터는 지속적인 전압을 인가해 주어야 하지만, 미세유체를 이용한 가변 커패시터는 언제 유체를 이동시키는데 전력을 사용하면 되나요?",
"MEMS 가변 커패시터는 움직이는 부품이 있고 미세유체 가변 커패시터는 따로 움직이는 기계장치가 없어 성능이 더 좋은가요?",
"커패시터의 유전체를 유전율이 큰 유체를 선택한다면 넓은 범위의 어떤 성질을 얻을수 있나요?",
"과거에 무엇 사이에서 유전체 유체를 통제함으로써 커패시턴스를 조절하는 가변 커패시터 개념이 보고 되었나요?",
"실제 RF 회로에 적용하는 연구는 거의 없으나 가변 커패시터를 만들어 커패시터를 적용하는 구조는 무엇인가요?",
"미세유체 가변 커패시터는 따로 움직이는 부품이 없어 수명이 긴데, 유체를 이동시키는데 전력을 쓰는 건 언제인가요?",
"본문의 연구에서 RF코인의 축적화 가능한 어떤 구조의 안을 제시하려고 하나요?",
"유체를 미세하게 통제하는 구조를 커패시터에 적용하여 가변 커패시터를 만들고, 이를 실제 RF 회로에 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있나요?",
"MEMS 가변 커패시터는 움직이는 부품이 있고, 미세유체 가변 커패시터는 따로 움직이는 부품이 없어 무엇이 길다고 알려져 있나요?",
"RF 코인 회로에는 매칭과 무엇을 위해서 가변 커패시터를 넣어 조정하여 자석 외부에서 커패시터를 조정하나요?",
"움직일 수 있는 한 쌍의 마이크로 전극을 만드는 MEMS 가변 커패시터는, 높은 전압을 두 전극에 인가하여 정전기력에 의한 전극 간격의 줄어듦으로 커패시터용량을 조절하는데, 이는 움직이는 부품이 있어서 수명이 짧은가요?",
"본문의 연구에서 어디에 집적화 가능한 미세유체 가변 커패시터의 구조를 제안하려고 하는가요?",
"미세유체기술을 사용한다면, 커패시터 내부에서 유체의 위치를 마이크로리터나 나노리터 단위로 미세하게 조정이 가능하며 정밀한 커패시턴스 통제가 가능해지는 것이 맞나요?",
"미세유체기술을 사용한다면 미세 용량의 유체를 통제할 수 있는데 어떻게 정밀한 커패시턴스 제어가 가능한가요?",
"MEMS 가변 커패시터의 한계가 커패시터의 유전체 재료가 유전체 유체로 대체된다면, 커패시턴스는 무엇 없이 원격으로 변경할 수 있나요?",
"움직이는 부품이 있는 MEMS 가변 커패시터는 커패시턴스를 변경 할때만 유체를 이동시키는 전력을 사용하나요?",
"반도체 버랙터 다이오드보다 기계적으로 조정 가능한 커패시터는 고정 커패시터가 상대적으로 낮은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값(quality factor)을 가지는 것이 맞나요?",
"유전체 유체를 나무판 사이에서 제어함으로써 커패시턴스를 조절하는 가변 커패시터가 과거에 보고 된 바가 있었나요?",
"MEMS 가변 커패시터는 상대적으로 높은 \\( \\mathrm{Q} \\) 값을 갖지만, 자석 보어 외부에서 원격으로 제어하기 적합한가요?",
"자석 보어 외부에서 원격으로 제어하기에 적합하지 않는 커패시터가 기계적으로 조정 가능한 것이 맞나요?",
"RF 회로에서 가변 커패시터는 대표적인 부품 중 하나인데, 기계적인 튜닝이 가능한 캐퍼시터는 어떤 것이 있나요?"
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인공물ED
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미세유체 제어방법을 사용한 가변 커패시터
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 디자인 및 제작</h2><p>커패시터는 한 쌍의 컨덕터와 컨덕터 사이의 유전체로 구성된다. 평행 판 모델 \( (\mathrm{C}=\varepsilon \mathrm{A} / \mathrm{d}) \) 에 따르면, 용량은 면적 \( (\mathrm{A}) \) 과 유전율 \( (\varepsilon) \) 에 비례하여 증가하고, 컨덕터 거리(d)에 따라 반비례한다. 면적과 거리의 변화를 이용한 현재의 가변 커패시터와는 달리, 한 쌍의 컨덕터 사이에 미세유체 채널을 채워 다양한 유전체 물질을 공급하면 또다른 방식의 가변 커패시터를 얻을 수 있다.</p><p>그림 1,2 는 제안하는 미세유체 튜닝 가능한 커패시터 구조를 보여준다. 그림 1 의 커패시터는 전극은 IDT 형태(interdigitated type)이며, 그 위에 유전체 역할을 할 액체를 흘려 줄 수 있는 미세유체관 구조가 위치한다. 그림 1(A)에서는 그림표현상 전극과 폴리머재질의 미세유체관 구조가 떨어져 그려져 있으나, 실제로는 미세유체관 구조가 전극 바로 위에 붙어서 위치하게 된다. 디자인된 커패시터의 전극 두께는 \( 0.05 \mu \mathrm{m} \) 이며, IDT 전극을 구성하는 한 finger 의 길이는 약 \( 1 \mathrm{~mm} \), finger 사이의 거리는 \( 50 \mu \mathrm{m} \),finger의 개수는 20 개 이다. 전극의 두께는 전자빔 증착기(e-beam evaporator)에서 표준 레서피를 사용 하여 구리를 증착할 수 있는 높이를 기준으로 하였다. 미세유체관 구조는 높이 \( 1 \mathrm{~mm} \) 로 되어 있으며, 구조 내부에 폭 \( 130 \mu \mathrm{m} \), 높이 \( 30 \mu \mathrm{m} \) 의 단면적을 가지는 지그재그 형태의 미세유체관이 형성되어 있다.</p><p>그림 \( 1(\mathrm{~B}) \) 에서 가변 커패시터 디바이스의 단면을 보여주고 있는데, 미세유체관은 전극의 finger 쌍을 덮고 있으므로, 미세유체관에 들어온 유체는 그 아래 finger 전극 쌍 사이에도 채워지게 된다.</p><p>그림 2의 커패시터는 그림 1의 커패시터와 유사한 구조이나, 전극의 두께를 높게 올려주어 finger 한쌍이 바라보는 전극의 면적을 높여지게 되므로 커패시터의 크기를 높일 수 있는 방법이다. 또한 finger 사이의 간격이 미세유체관 역할도 해줄 수 있어서 따로 미세유체관 구조를 만들어 줄 필요가 없다(그림 2B). 다만 전극의 두께를 올리기 위한 반도체 공정이 여러 단계를 거쳐야 하므로 공정상의 어려움이 단점이 된다. 전극의 높이는 \( 25 \mu \mathrm{m} \) 이며, IDT 전극을 구성하는 한 finger의 길이는 약 \( 1 \mathrm{~mm} \), finger 사이의 거리는 \( 50 \mu \mathrm{m} \), finger의 개수는 20 개이다.</p><p>그림 3는 IDT 가변 커패시터의 전체 제조 단계를 보여준다. \( 50 \times 75 \times 1 \mathrm{~mm}^{3} \) 유리 슬라이드 기판에 크롬/구리 \( (30 / 500 \mathrm{~nm}) \) 금속층을 전자빔 증착기를 사용하여 증착하였다. 다음으로 \( 35 \mu \mathrm{m} \) 두께의 포토 레지스트(NR21-20000P)를 스핀코터를 사용하여 균일하게 도포한 후에, 설계된 IDT 전극의 모양이 그려진 포토마스크를 사용하여 포도 레지스트를 패터닝한다.</p><p>이 포토리소그래피 공정부터 제 1형태와 제 2형태의 가변 커패시터에 따라 제조 단계가 달라지게된다. 제 1형태의 가변 커패시터는 전자빔 증착기에서 증착된 구리의 두께 \( 500 \mathrm{~nm} \) 를 IDT전극의 두께로 사용하므로, 추가공정 없이 포토 레지스트에 의해 드러난 크롬/구리 금속층을 구리 에칭제 (CE-100)과 크롬 에칭제(TFE)과 크롬 에칭제(TFE)를 사용하여 제거한다. 그리고 포토레지스트는 아세톤에 의해 제거한다. 제 2형태의 가변 커패시터는 두꺼운 전극 두께를만들기 위해, 전기도금을 사용한다. 전류 밀도 10\( \mathrm{mA} / \mathrm{cm}^{2} \) 에서 황산구리 수용액에서 \( 25 \mu \mathrm{m} \) 두께만큼의 구리를 전기도금 하였다.</p><p>다음으로 제1형태에서 미세유체채널 구조를 만드는 공정을 그림 4에서 보여준다. PDMS(polydim ethylsiloxane) 폴리머를 사용한 soft lithography 공정으로, 반도체 공정에 비해 간편하게 패터닝할 수 있는 장점을 사용하였다.</p><p>제작된 PDMS 미세유체채널 구조와 IDT 전극기판인 유리 기판에 \( \mathrm{O}_{2} \) plasma를 노출시킨 후 접합하였다. 제 2형태의 가변 커패시터는 IDT 전극과 PDMS 박막을 양면테이프로 밀봉을 하여 미세유체채널을 형성하였다. 그림 5는 제작된 커패시터를 보여준다. 그림 5(A, B)는 각각 제 1 형태와 제 2형태의 가변 커패시터 사진을 보여주고 있다. 그림 5(C)는 현미경에서 촬영한 제 1 형태의 전극이며, 그림 5(D)는 전극과 미세유체관이 결합되어 있는 구조를 현미경에서 촬영한 사진이다.</p><p>그림 1(B)에서 가변 커패시터 디바이스의 단면을 보여주고 있는데, 미세유체관은 전극의 finger 쌍을 덮고 있으므로, 미세유체관에 들어온 유체는 그 아래 finger 전극 쌍 사이에도 채워지게 된다.</p><p>그림 2의 커패시터는 그림 1의 커패시터와 유사한 구조이나, 전극의 두께를 높게 올려주어 finger 한쌍이 바라보는 전극의 면적을 높여지게 되므로 커패시터의 크기를 높일 수 있는 방법이다. 또한 finger 사이의 간격이 미세유체관 역할도 해줄 수 있어서 따로 미세유체관 구조를 만들어 줄 필요가 없다(그림 2B). 다만 전극의 두께를 올리기 위한 반도체 공정이 여려 단계를 거쳐야 하므로 공정상의 어려움이 단점이 된다. 전극의 높이는 \( 25 \mu \mathrm{m} \) 이며, IDT 전극 을 구성하는 한 finger의 길이는 약 \( 1 \mathrm{~mm} \), finger 사이의 거리는 \( 50 \mu \mathrm{m} \), finger의 개수는 20 개이다.</p><p>그림 3는 IDT 가변 커패시터의 전체 제조 단계를 보여준다. \( 50 \times 75 \times 1 \mathrm{~mm}^{3} \) 유리 슬라이드 기판에 크롬/구리 \( (30 / 500 \mathrm{~nm}) \) 금속층을 전자빔 증착기를 사용하여 증착하였다. 다음으로 \( 35 \mu \mathrm{m} \) 두께의 포토 레지스트(NR21-20000P)를 스핀코터를 사용하여 균일하게 도포한 후에, 설계된 IDT 전극의 모양이 그려진 포토마스크를 사용하여 포도 레지스트를 패터닝한다.</p><p>이 포토리소그래피 공정부터 제 1형태와 제 2형태의 가변 커패시터에 따라 제조 단계가 달라지게된다. 제 1형태의 가변 커패시터는 전자빔 증착기에서 증착된 구리의 두께 \( 500 \mathrm{~nm} \) 를 IDT전극의 두께로 사용하므로, 추가공정 없이 포토 레지스트에 의해 드러난 크롬/구리 금속층을 구리 에칭제 (CE-100)과 크롬 에칭제(TFE)과 크롬 에칭제(TFE)를 사용하여 제거한다.그리고 포토레지스트는 아세톤에 의해 제거한다.제 2형태의 가변 커패시터는 두꺼운 전극 두께를만들기 위해, 전기도금을 사용한다. 전류 밀도 10\( \mathrm{mA} / \mathrm{cm}^{2} \) 에서 황산구리 수용액에서 \( 25 \mu \mathrm{m} \) 두께만큼의 구리를 전기도금 하였다.</p><p>다음으로 제1형태에서 미세유체채널 구조를 만드는 공정을 그림 4에서 보여준다. PDMS(polydim ethylsiloxane) 폴리머를 사용한 soft lithography 공정으로, 반도체 공정에 비해 간편하게 패터닝할 수 있는 장점을 사용하였다.</p><p>제작된 PDMS 미세유체채널 구조와 IDT 전극기판인 유리 기판에 \( \mathrm{O}_{2} \) plasma를 노출시킨 후 접합하였다. 제 2형태의 가변 커패시터는 IDT 전극과 PDMS 박막을 양면테이프로 밀봉을 하여 미세유체채널을 형성하였다. 그림 5는 제작된 커패시터를 보여준다. 그림 5(A, B)는 각각 제 1 형태와 제 2형태의 가변 커패시터 사진을 보여주고 있다. 그림 5(C)는 현미경에서 촬영한 제 1 형태의 전극이며, 그림 5(D)는 전극과 미세유체관이 결합되어 있는 구조를 현미경에서 촬영한 사진이다.</p>
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"PDMS(polydim ethylsiloxane) 폴리머를 사용한 soft lithography 공정을 거치면 반도체 공정보다 간편하게 패터닝할 수 있다는 장점이 있어?",
"IDT 가변 커패시터를 제조하려면 금속층을 증착한 후 어떤 과정 진행해?",
"제 1형태의 가변 커패시터가 추가공정 없는 이유는 전자빔 증착기에 증착된 구리의 두께 \\( 50 \\mathrm{~nm} \\) 를 IDT전극의 두께로 사용하기 때문이야?",
"제 2형태의 가변 커패시터에서 미세유체채널을 형성하려면 어떻게 해야해?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서 포토레지스트를 제거하기 위해 구리 에칭제 (CE-100)를 사용해?",
"커패시터의 크기를 어떻게 높일 수 있어?",
"한 쌍의 컨덕터와 컨덕터 사이의 유전체로 구성되는 것은 뭐야?",
"용량은 컨덕터 거리(d)와 무슨 상관 관계를 가져?",
"커패시터에 어떤 역할을 수행할 액체가 필요해?",
"면적 \\( (\\mathrm{A}) \\) 과 유전율 \\( (\\varepsilon) \\) 에 비례하여 증가하는 것이 뭐야?",
"커패시터는 한 쌍의 컨덕터와 컨덕터 사이의 무엇으로 구성돼?",
"표준레서피를 참고할 때 전극의 두께는 무엇을 기준으로 만들어져?",
"DT 형태의 전극 위에 유전체 역할을 할 액체를 흘리기 위한 구조가 뭐야?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서, 전극의 두께로 뭘 사용해?",
"전극의 두께를 두껍게 올리는 것에 단점이 뭐야?",
"디자인된 커패시터에서 finger는 총 몇개야?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서 추가공정 없이 크롬/구리 금속층을 제거하는 이유는 뭐야?",
"디자인된 커패시터의 전극 두께는 얼마야?",
"커패시터의 크기를 높일 수 있는 방법이 있어?",
"미세유체관 구조는 무엇 위에 바로 붙어 있어?",
"미세유체관 구조의 높이는 얼마야?",
"가변 커패시터 디바이스의 단면을 봤을 때, 미세유체관은 무엇을 덮고 있어?",
"가변 커패시터 디바이스의 단면을 참고했을 때, 전극의 finger 쌍을 덮고 있는 건 뭐야?",
"디자인된 커패시터 전극을 구성하는 한 finger의 길이는 얼마야?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서, 가변 커패시터는 무엇에 증착돼있어?",
"전극의 두께를 높게 올리면 따로 미세유체관 구조를 만들어 줄 필요가 없는 이유가 뭐야?",
"미세유체관 구조는 무슨 형태를 이루고 있어?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서 포토레지스트를 지울 때 사용하는 건 뭐야?",
"현재의 가변 커패시터와는 다른 방식의 가변 커패시터를 얻으려면 한 쌍의 컨덕터 사이에 다양한 단백체 물질을 공급해야해?",
"현재의 가변 커패시터와는 다른 방식의 가변 커패시터를 얻기 위해서는 어떤 방법을 사용해야해?",
"제 2형태의 가변 커패시터가 전기도금을 사용하는 이유는 뭐야?",
"제 1형태의 가변 커패시터에서 크롬/구리 금속층을 제거할 때 뭘 사용해?",
"제 2형태의 가변 커패시터는 얼마의 두께만큼 구리를 전기도금해?",
"평행 판 모델 \\( (\\mathrm{C}=\\varepsilon \\mathrm{A} / \\mathrm{d}) \\)을 참고하였을 때, 용량은 컨덕터 거리(d)와 비례의 상관관계를 가져?",
"전극 두께를 만들기 위해 전기도금을 사용하는 것은 무슨 형태의 가변 커패시터야?",
"커패시터를 구성하는 것은 한 쌍의 컨덕터와 컨덕터 사이의 세포체야?",
"제 2형태의 커패시터는 어느 정도의 전류 밀도에서 구리를 전기도금해?",
"디자인된 커패시터의 전극 두께는 \\( 0.05 \\mu \\mathrm{m} \\)야?",
"제 2형태의 가변 커패시터는 전극 두께를 두껍게 만들기 위해서 무엇을 쓸까?",
"PDMS 미세유체채널 구조와 IDT 전극기판인 유리 기판을 접합하기 전에 무엇에 노출시켜?",
"제 2형태의 가변 커패시터의 미세유체채널을 형성하기 위해서는 무엇을 밀봉해야 해?",
"전극의 두께를 설정하는 기준은 미세유체관을 증착할 수 있는 높이야?",
"디자인된 커패시터의 전극 두께가 얼마야?"
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18880dab-e7a9-4c49-b1cd-496236156043
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인공물ED
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미세유체 제어방법을 사용한 가변 커패시터
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<h2>2. 성능 평가</h2><p>제작된 미세유체 가변 커패시터는 그림 6과 같이 측정용 프로브 고정장치를 사용하여 고정하여 네트워크 분석기 (HP 4195 A) 에 연결하였고, \( \mathrm{S} \) 파라미터를 측정하여 \( \mathrm{Z} \) 임피던스를 구한 후, \( \mathrm{C} \) 값으로 변환하였다 \( \left(C=\frac{1}{2 \pi Z_{\mathrm{im}}}\right) \). 커패시터에서 유전체로 사용될 액체는 DI water (deionized water)와 미네랄 오일(mineral oil)을 선택하였다. DI water와 미네랄 오일의 상대 유전율은 각각 약 \(80\) 과 \(3\) 을 사용하였다.</p><p>액체를 주사기와 튜브, 그리고 미세한 액체 용량주입을 제어할 수 있는 주사기펌프(Fusion 200)를 이용하여 커패시터 내부의 미세유체채널을 통해 액체를 채워주었다.</p><p>그림 7(A)는 제 1형태의 커패시터에 DI water와미네랄 오일을 주입할 때 측정된 커패시턴스를 보여준다. 시뮬레이션을 통해 얻은 초기 커패시턴스는 \( 0.35 \mathrm{pF} \) 으로 측정값인 \( 0.41 \mathrm{pF} \) 과 비슷하였다. 커패시터에 DI water를 주입 할 때 IDT 커패시터의 커패시턴스는 \( 0.41 \mathrm{pF} \) 에서 \( 1.25 \mathrm{pF}(305 \% \) 가변성 \( ) \) 로 선형 변화했다. 미네랄 오일을 사용할 때 커패시턴스는 \( 0.41 \mathrm{pF} \) 에서 \( 0.44 \mathrm{pF}(109 \% \) 가변성 \( ) \) 으로 거의 변함이 없어보였다.</p><p>그림 7(B)는 제 2형태의 커패시터에 DI water와미네랄 오일을 주입할 때 측정된 커패시턴스를 보여준다. DI water를 주입 할 때 IDT 커패시터의커패시턴스는 \( 1.7 \mathrm{pF} \) 에서 \( 12 \mathrm{pF}(706 \% \) 가변성 \( ) \) 로 선형 변화했다(그림 7( B)). 미네랄 오일을 사용할 때 커패시턴스는 \( 1.7 \mathrm{pF} \) 에서 \( 2 \mathrm{pF}(117 \% \) 가변성 \( ) \) 의 변화를 보였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 초기 커패시턴스는 \( 1.77 \mathrm{pF} \) 이었다.</p><p>그림 8은 제 2형태의 커패시터의 주파수에 따른 커패시턴스를 보여주고 있다. 아무 액체를 채우지 않았을 때(air), DI water를 \( 100 \% \) 채웠을 때(water), 미네랄 오일을 \( 100 \% \) 채웠을 때에, 각각 주파수를 \( 100 \mathrm{MHz} \) 에서 \( 1 \mathrm{GHz} \) 까지 바꾸어 측정하였다. 전형적인 커패시터의 주파수 반응을 보여주고 있으며 미네랄 오일을 채웠을 때보다 DI water를 채웠을 때, 주파수에 따라커패시턴스가 크게 변함을 측정할 수 있었다.</p>
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"제 1형태의 커패시터에 미네랄 오일을 주입하면 커패시턴스는 선형 변화해?",
"제작된 미세유체 가변 커패시터를 고정한 뒤 어디에 연결해?",
"\\( \\mathrm{Z} \\) 임피던스를 구하려면 무엇을 측정해야해?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 파라미터를 측정하여 \\( \\mathrm{Z} \\) 임피던스를 구하는 이유는 어떤 값을 얻기 위함이야?",
"커패시터에서 DI water (deionized water)와 미네랄 오일(mineral oil)은 무엇에 쓰여?",
"커패시터에서 유전체로 사용할 수 있는 액체는 뭐야?",
"DI water와 미네랄 오일의 상대 유전율은 각각 얼마야?",
"커패시터 내부의 미세유체채널에 액체를 채울 때, 미세한 액체 용량주입을 제어할 수 있는 것은 뭐야?",
"커패시터에서 유전체로 사용된 액체의 상대 유전율은 각가 얼마야?",
"커패시터에서 유전체로 사용되는 액체는 무엇을 이용하여 채울 수 있어?",
"DI water를 커패시터 내부에 채우려면 무엇을 통해야해?",
"제 1형태의 커패시터에서 시뮬레이션을 통해 도출된 초기 커패시턴스의 값은 얼마야?",
"제 1형태의 커패시터에 DI water와 미네랄 오일을 주입했을 때 측정된 커패시터의 측정값은 얼마야?",
"제 1형태의 커패시터에 DI water를 주입 하면 값은 어떤 변화형태를 보여?",
"제 1형태의 커패시터에 DI water를 주입했을 때 IDT 커패시터의 커패시턴스의 값은 얼마야?",
"제 1형태의 커패시터에 미네랄 오일을 넣으면 커패시턴스의 값은 얼마가 돼?",
"제 2형태의 커패시터에 DI water를 주입하면 어떤 값이 나와?",
"제 2형태의 커패시터에 미네랄 오일을 넣었을 때의 값은 얼마야?",
"어떤 액체가 주파수에 다른 커패시턴스의 변화율을 높게 해?",
"제작된 미세유체 가변 커패시터는 측정용 프로브 고정장치로 고정한 후 데이터 분석기에 연결해?",
"커패시터에서 유전체로 사용될 액체는 DI water와 Alcohol이야?",
"DI water의 상대 유전율은 3이야?",
"커패시터에서 유전체로 사용되는 액체는?",
"제 1형태의 커패시터에 DI water를 넣으면 IDT 커패시터의 커패시턴스값은 \\( 1.25 \\mathrm{pF}(305 \\% \\) 가변성 \\( ) \\)로 비선형 변화해?",
"제 2형태의 커패시터에 DI water를 넣으면 커패시턴스의 값은 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 \\( 2 \\mathrm{pF}(117 \\% \\) 가변성 \\( ) \\)로 변화해?",
"제 2형태의 커패시터에 DI water를 주입하면 커패시턴스의 값은 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 \\( 12 \\mathrm{pF}(706 \\% \\) 가변성 \\( ) \\)로 변화해?",
"제 2형태의 커패시터에 미네랄 오일을 사용하면 커패시턴스의 값은 \\( 1.7 \\mathrm{pF} \\) 에서 \\( 1.9 \\mathrm{pF}(67 \\% \\) 가변성 \\( ) \\) 로 변화해?",
"초기 시뮬레이션을 통해 얻은 제 2형태의 커패시터의 초기 커패시턴스의 값은 \\( 1.77 \\mathrm{pF} \\) 이야?",
"제 2형태의 커패시터에서 주파수에 따른 커패시턴스를 측정하고자 할 때, 주파수의 범위는 얼마로 설정해?",
"제 2형태의 커패시터를 주파수에 따라 측정했을 때, 어떤 유전체를 채웠을 때 주파수에 따른 커패시턴스의 변화율이 높아?",
"제작된 미세유체 가변 커패시터를 고정하려면 무엇이 필요해?",
"제 2형태의 커패시터에서 시뮬레이션을 통해 도출한 초기 커패시턴스의 값은 얼마야?"
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인공물ED
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미세유체 제어방법을 사용한 가변 커패시터
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<h1>III. 결론</h1><p>두 개의 미세유체 튜닝 가능한 커패시터가 성공적으로 제작되었고, 두 종류의 액체 유전체(DI water,미네랄 오일)를 사용하여 커패시터의 변화를 살펴보았다. 두 커패시터 모두 유전체의 채워지는 비율에따라 선형적으로 증가됨을 볼 수 있었고, 두꺼운 전극으로 제작된 제 2형태의 커패시터는 DI water를 사용하였을 때 \( 1.7 \mathrm{pF} \) 에서 \( 12 \mathrm{pF} \) 까지 약 \( 706 \% \) 의 가변성을 보여주었다. 따라서 이러한 과정을 통해 미세유체 제어를 사용하여 가변 커패시터가 가능함을 입증했다. 향후 연구로는 미세유체 RF 코일 에 집적화 하여 \( \mathrm{Q} \) factor와 매칭/튜닝의 가능성을 살펴볼 계회이다.</p>
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"두꺼운 전극으로 제작된 제 2형태의 커패시터는 몇 \\( \\% \\) 의 가변성을 보여주었는가?",
"미세유체 제어를 사용하여 가변 커패시터가 가능함을 입증할 수 있는가?",
"두 커패시터 모두 유전체의 채워지는 비율에따라 선형적으로 증가됨을 볼 수 있는가?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<p>본 논문에서는 엔트로피 기반의 초점영역 선택 방법을 제안하고, 이산 코사인 변환 계수들을 이용한 새로운 초점 값 계산 방법을 제안함으로써 피사체의 위치 또는 배경의 특성에 따른 문제점이나 초기 렌즈 위치에 따라 상이한 초점영역을 선택하는 문제점을 개선할 수 있다. 또한, 잡음에 강인하고 초점 값 특성이 뛰어난 초점 값 연산자를 이용하여 자동초점의 속도와 정확도를 향상시킨다.</p><p>본 논문은 다음과 같이 구성된다. 장에서는 초점 영역 선택 방법과 초점 값 계산 방법의 기존 알고리즘 에 대해 알아보고 III장에서는 제안하는 방법에 대해 설명한다. 또한, IV 장에서는 제안된 알고리즘에 대한 실험 결과를 보여주며, 마지막으로 V 장에서는 결론을 맺는다.</p><h1>II. 배경 이론</h1><p>본 절에서는 기존의 초점영역 선택 및 초점 값 계산 방법을 소개한 후, 장단점을 분석하여 3절에서 제안하는 기술의 필요성과 상대적 성능 비교의 토대를 제시한다.</p><h2>1. 기존의 초점영역 선택 방법</h2><h3>가. 중앙부 고정 영역</h3><p>가운데 고정된 초점영역 선택 방법은 가장 일반적이고 많이 사용되는 방법으로 그림 1(a) 와 같이 영상의 가로, 세로의 \( 1 / 2 \) 또는 \( 1 / 3 \) 크기로 선택된다. 피사체가 영상의 가운데에 존재할 확률이 다른 영역에 비해 높다는 가정을 전제로 하며, 고정된 영역을 선택하므로 추가적인 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 피사체가 초점 영역 외부에 존재하는 경우 배경에 초점이 맞는 잘못된 자동초점 결과를 수행할 수 있다.</p><h3>나. 고주파 성분의 에너지가 높은 초점영역</h3><p>초기 초점렌즈 위치에서 얻은 영상의 특성을 분석하여 피사체가 존재하는 영역을 추정하는 방법으로 일반적으로 영상의 에지나 고주파 성분을 이용한다. 그림 1(b) 와 같이 영상을 9 개의 부영역으로 분할하거나 에지 영역과 평탄한 영역으로 구분하여 초점영역을 선택한다. 피사체가 중앙에 존재해야만 하는 문제점은 해결할 수 있으나 배경에 고주파 성분이 많은 경우 배경에 초점이 맞는 결과를 가져올 수 있다.</p><h3>다. 초점 값의 변화를 이용한 피사체 인식 방법</h3><p>그림 1(c) 와 같이 작은 크기의 초점영역을 화면 전체에 분포시키는 방법으로 각각의 영역이 가지는 초점 값의 최고치를 분석하여 피사체를 인식한다. 피사체가 영상에 가운데에 위치하지 않거나 다수의 피사체가 존재할 경우에도 정 초점 탐색이 가능하지만, 초점렌즈의 위치를 0 에서 무한대까지 최소한 한번은 이동시켜야만하는 단점이 있다.</p>
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"초기 초점렌즈 위치에서 얻은 영상의 특성을 분석하여 피사체가 존재하는 영역을 추정하는 방법은 일반적으로 무엇을 이용되는가?",
"본 논문에서 어떻게 피사체의 위치 또는 배경의 특성에 따른 문제점이나 초기 렌즈 위치에 따라 상이한 초점영역을 선택하는 문제점을 개선할 수있지?",
"이산 코사인 변환 계수들을 이용한 새로운 초점 값 계산 방법을 제안함으로써 어떤 문제점을 개선할 수 있는가?",
"본문에서 제안한 방법은 무엇을 향상시키는가?",
"본문에서 제안한 방법은 어떻게 자동초점의 속도와 정확도를 향상시키는가?",
"가운데 고정된 초점영역 선택 방법은 가장 일반적이고 많이 사용되는 방법으로 영상의 가로, 세로의 어느 정도 크기로 선택하는가?",
"기존의 초점영역 선택 방법 중 가장 일반적이고 많이 사용되는 방법은 무엇인가?",
"가운데 고정된 초점영역 선택 방법은 왜 추가적인 연산이 필요하지 않은가?",
"가운데 고정된 초점영역 선택 방법의 장점은 무엇인가?",
"가운데 고정된 초점영역 선택 방법은 피사체가 어떤 경우 배경에 초점이 맞는 잘못된 자동초점 결과를 수행할 수 있지?",
"가운데 고정된 초점영역 선택 방법은 피사체가 초점 영역 외부에 존재하는 경우 어떤 결과를 수행하는가?",
"초점 값의 변화를 이용한 피사체 인식 방법은 어떻게 피사체를 인식하는가?",
"초점 값의 변화를 이용한 피사체 인식 방법의 단점은 무엇인가?",
"초기 초점렌즈 위치에서 얻은 영상의 특성을 분석하여 피사체가 존재하는 영역을 추정하는 방법은 가운데 고정된 초점영역 선택 방법의 어떤 문제점을 해결할 수 있는가?",
"본 논문에서 제안하는 방법은 무엇인가?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<h2>2. 기존의 초점 값 계산 방법</h2><p>자동초점 기능은 크게 레이더나 적외선을 물체에 반사시켜 거리를 측정하는 능동식 자동초점 (active AF)과 초점 면에서의 콘트라스트가 가장 높을 때 피사체가 가장 선명해진다는 원리를 이용하여 카메라 내부의 영상을 분석하는 수동식 자동초점 (passive AF) 두 가지의 방식이 있다. 이 절에서는 수동식 자동초점에서 영상의 선명한 정도를 수치화하는 초점 값 계산 방법에 대한 기존 연구들을 소개한다.</p><h3>가. Sobel</h3><p>영상의 그래디언트를 이용한 초점 값 계산 방법은 Tenenbaum에 의해 식 (1)과 같이 제안되었다. 수평, 수직의 Sobel 연산자를 이용하여 영상의 그래디언트 크기를 계산함으로써 초점 값을 측정한다.</p><p>\( F V_{\text {Sobel }}=\sum_{x} \sum_{y}\left\{\left(\frac{\partial g(x, y)}{\partial x}\right)^{2}+\left(\frac{\partial g(x, y)}{\partial y}\right)^{2}\right\} \)<caption>(1)</caption></p><h3>나. SML</h3><p>Nayer에 의해 제안된 SML 방법은 수정된 라플라시안 연산자를 이용하여 영상의 고주파 성분을 측정한다. 수평과 수직방향의 2차 그래디언트 값이 반대의 부호를 가짐으로써 서로 상쇄되는 문제점을 해결하기 위하여 절대값을 이용한다.</p><p>\( F V_{S M L}=\sum_{x} \sum_{y}\left(\left|\frac{\partial^{2} g(x, y)}{\partial x^{2}}\right|+\left|\frac{\partial^{2} g(x, y)}{\partial y^{2}}\right|\right) \)<caption>(2)</caption></p><h3>다. FSWM</h3><p>가중 미디언 부필터의 선형 조합으로 구성된 FSWM 필터는 미디언 필터의 특성으로 인해 임펄스성 잡음을 제거하는 특징이 있다.</p><p>\( y_{F}(n)=\sum_{i=1}^{N} \alpha_{i} \cdot \hat{y}_{i}(n) \)<caption>(3)</caption></p><p>\( y_{F}(n) \) 은 FSWM 필터, \( N \) 은 미디언 필터 개수, \( y_{i}(n) \) 은 미디언 필터이다. 초점 값은 식 (4)와 같이 수평 및 수직방향에 FSWM 필터를 적용하여 측정한다.</p><p>\( F V_{F S W M}=\sum_{x} \sum_{y}\left(y_{F}(n)^{*} g(x, y)\right)^{2} \)<caption>(4)</caption></p><h3>라. EOL</h3><p>수평과 수직 방향의 2차 그래디언트의 제곱 합을 이용하여 초점 값을 측정하며, Subbarao 등에 의해 제안되었고, 라플라시안 연산자를 이용한다.</p><p>\( F V_{E O L}=\sum_{x} \sum_{y}\left(\frac{\partial^{2} g(x, y)}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} g(x, y)}{\partial y^{2}}\right)^{2} \)<caption>(5)</caption></p><h3>마. Bayes-spectral-entropy (BE)</h3><p>영상의 선명함에 따른 이산 코사인 변환 스펙트럼의 분포 변화를 Bayes-entropy를 이용하여 측정하였고, 임계값 \( \mathrm{t} \) 를 이용하여 잡음에 둔감하도록 하였다. 초점 값은 다음 식 (6)과 같이 계산된다.</p><p>\( F V_{B E}=1-\frac{\sum_{w+v \leq t}\left|F_{c}(w, v)\right|^{2}}{\left(\sum_{w+v \leq t}\left|F_{c}(w, v)\right|\right)^{2}} \).<caption>(6)</caption></p><h3>바. MF-DCT</h3><p>MF-DCT 초점 값 계산 방법은 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 식 (7)과 같은 \( 4 \times 4 \) 크기의 연산자를 이용한다. 밴드 패스 필터를 기반으로 하여 가우시안 잡음과 임펄스 잡음에 강인한 결과를 갖는다.</p><p>초점 값은 연산자와 영상 블록의 컨볼루션 결과의 제곱을 누적하여 측정한다.</p><p>\( F V_{M F D C T}=\sum_{x} \sum_{y}\left(O_{M F D C T}^{*} g(x, y)\right)^{2} \)<caption>(8)</caption></p>
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"능동식 자동초점은 물체에 레이더나 무엇을 반사시켜 거리를 측정하는 방식인가?",
"능동식 자동초점은 물체에 무엇 또는 적외선을 반사시켜 거리를 측정하는 방식인가?",
"능동식 자동초점은 물체에 레이더나 적외선을 어떻게 하여 거리를 측정하는 방식인가?",
"본 논문에서 소개한 연구들은 무엇에 관한 것인가?",
"능동식 자동초점은 무엇을 측정하는 방식인가?",
"능동식 자동초점을 이용해 무엇을 측정하나요?",
"피사체는 초점 면에서의 무엇이 가장 높을 때 선명해지는가?",
"피사체가 가장 선명해질때는 초점 면의 무엇인 높을 때인가?",
"물체에 레이더나 적외선을 반사시켜 거리를 측정하는 방식은 무엇인가?",
"물체에 레이더나 적외선을 반사시켜 거리를 측정하는 방식을 뭐라고 하는가?",
"초점 면에서의 콘트라스트가 가장 높을 때 무엇이 가장 뚜렷해지는가?",
"초점면의 콘트라스트가 최대일때 가장 뚜렷해지는 것은 무엇인가?",
"카메라 내부의 영상을 초점 면에서의 콘트라스트가 가장 높을 때 피사체가 가장 선명해진다는 원리를 이용하여 분석하는 방식은 무엇인가?",
"수동식 자동초점과 능동식 자동초점으로 나뉘는 기능은 무엇인가?",
"수동식 자동초점과 능동식 자동초점으로 나뉘는 기능을 뭐라고 하는가?",
"Sobel 방법에서 영상의 무엇을 이용한 초점 값 계산 방법은 \\( F V_{\\text {Sobel }}=\\sum_{x} \\sum_{y}\\left\\{\\left(\\frac{\\partial g(x, y)}{\\partial x}\\right)^{2}+\\left(\\frac{\\partial g(x, y)}{\\partial y}\\right)^{2}\\right\\} \\)과 같이 제안되었는가?",
"영상의 그래디언트를 이용한 초점 값 계산 방법이 \\( F V_{\\text {Sobel }}=\\sum_{x} \\sum_{y}\\left\\{\\left(\\frac{\\partial g(x, y)}{\\partial x}\\right)^{2}+\\left(\\frac{\\partial g(x, y)}{\\partial y}\\right)^{2}\\right\\} \\)과 같이 제안된 방법은 누구의 방법인가?",
"Sobel 방법에서는 어떤 연산자를 이용하는가?",
"Sobel 방법에서 영상의 그래디언트를 이용한 초점 값 계산 방법은 어떤 식으로 제시되었나?",
"Nayer가 제안한 방법은 영상의 어떤 성분을 측정하는가?",
"영상의 고주파 성분을 수정된 라플라시안 연산자를 이용하여 측정하는 방법은 무엇인가?",
"SML 방법은 어떤 연산자를 이용하는가?",
"FSWM 필터는 무엇의 선형 조합으로 구성되었는가?",
"가중 미디언 부필터의 선형 조합으로 구성된 필터는 무엇인가?",
"식 \\( y_{F}(n)=\\sum_{i=1}^{N} \\alpha_{i} \\cdot \\hat{y}_{i}(n) \\)의 무엇이 FSWM 필터를 의미하는가?",
"식 \\( y_{F}(n)=\\sum_{i=1}^{N} \\alpha_{i} \\cdot \\hat{y}_{i}(n) \\)의 \\( y_{F}(n) \\)은 무엇인가?",
"어떤 잡음이 FSWM 필터에 의해 제거되는가?",
"\\( y_{i}(n) \\)은 무엇인가?",
"식 \\( y_{F}(n)=\\sum_{i=1}^{N} \\alpha_{i} \\cdot \\hat{y}_{i}(n) \\)에서 미디언 필터 개수를 의미하는 것은 무엇인가?",
"FSWM 방법은 수평 및 수직방향에 어떤 필터를 적용하는가?",
"FSWM 방법은 어떤 방향에 FSWM 필터를 적용하여 초점 값을 측정하는가?",
"수평 및 수직방향에 FSWM 필터를 적용하여 초점 값을 측정하는것은 어떤 방법인가?",
"EOL 방법은 무엇을 수평과 수직 방향의 2차 그래디언트의 제곱 합을 이용하여 측정하는가?",
"FSWM 방법은 어떤 식을 이용하여 수평 및 수직방향에 FSWM 필터를 적용하는가?",
"Subbarao 등이 제안한 초점 값 측정 방법은 어떤 방향의 2차 그래디언트의 제곱 합을 이용하는가?",
"누가 Sobel 방법을 제시하였는가?",
"Bayes-spectral-entropy 방법은 어떤 엔트로피를 이용하는 방법인가?",
"Bayes-entropy를 이용하여 영상의 선명함에 따른 이산 코사인 변환 스펙트럼의 분포 변화를 측정하는 방법은 무엇인가?",
"BE 방법은 Bayes-entropy를 이용하여 영상의 무엇에 따른 이산 코사인 변환 스펙트럼의 분포 변화를 측정하였는가?",
"Bayes-spectral-entropy 방법에서 무엇은 식 \\( F V_{B E}=1-\\frac{\\sum_{w+v \\leq t}\\left|F_{c}(w, v)\\right|^{2}}{\\left(\\sum_{w+v \\leq t}\\left|F_{c}(w, v)\\right|\\right)^{2}} \\)과 같이 계산되는가?",
"BE 방법에서 초점 값은 어떤 식과 같이 계산되는가?",
"이산 코사인 변환 계수를 분석하여 초점 값을 계산하는 방법은 어떤 계산 방법인가?",
"MF-DCT 방법은 어떤 변환 계수를 분석하여 초점 값을 계산하는가?",
"수평과 수직방향의 2차 그래디언트 값이 반대의 무엇을 가지면 서로 상쇄되는가?",
"본 연구에서 미디언 필터 개수는 무엇으로 표기되었는가?",
"FSWM 필터는 가중 미디언 부필터의 어떤 조합으로 구성되었는가?",
"EOL 방법은 초점 값을 수평과 수직 방향의 무엇의 제곱 합을 이용하여 측정하는가?",
"FSWM 방법은 무엇을 측정하는 방법인가?",
"Subbarao 등에 의해 제안된 방법은 초점 값을 수평과 수직 방향의 2차 그래디언트의 무엇을 이용하여 측정하는가?",
"초점 값을 수평과 수직 방향의 2차 그래디언트의 제곱 합을 이용하여 측정하는 방법은 어떤 방법인가?",
"Bayes-spectral-entropy(BE) 방법은 Bayes-entropy를 이용하여 영상의 선명함에 따른 어떤 스펙트럼의 분포 변화를 측정하였는가?",
"EOL 방법은 누구에 의해 제안되었는가?",
"식 (3)에서 미디언 필터는 무엇으로 표현되었나?",
"FSWM 필터는 식 (3)에서 무엇으로 표현되었는가?",
"식 \\( y_{F}(n)=\\sum_{i=1}^{N} \\alpha_{i} \\cdot \\hat{y}_{i}(n) \\)에서 미디언 필터를 의미하는 것은 무엇인가?",
"Sobel 방법에서는 무엇을 측정하였는가?",
"자동초점 기능은 크게 수동식 자동초점과 무엇으로 나뉘는가?",
"자동초점 기능은 크게 두가지로 나뉘는데, 수동식 자동초점과 무엇인가?",
"EOL 방법은 어떤 연사자를 이용하는가?",
"Bayes-spectral-entropy 방법은 영상의 선명함에 따른 이산 코사인 변환 스펙트럼의 무엇을 측정하는데 이용되는가?",
"수평과 수직방향의 2차 그래디언트 값이 반대의 부호를 가지면 서로 어떻게 되는가?",
"Nayer가 제안한 방법은 무엇을 이용하여 수평과 수직방향의 2차 그래디언트 값이 서로 상쇄되는 문제를 해결하는가?",
"식 \\( y_{F}(n)=\\sum_{i=1}^{N} \\alpha_{i} \\cdot \\hat{y}_{i}(n) \\)의 \\( N \\)은 무엇인가?",
"MF-DCT 방법에 이용되는 연산자의 크기는 어떠한가?",
"MF-DCT 방법의 초점 값은 영상 블록의 어떤 결과와 연산자의 제곱을 누적하여 측정하는가?",
"어떤 크기의 연산자가 MF-DCT 초점 값 계산 방법에 이용되는가?",
"어떤 필터가 MF-DCT 초점 값 계산 방법의 기반이 되는가?",
"MF-DCT 초점 값 계산 방법은 어떤 잡음과 임펄스 잡음에 강인한가?",
"MF-DCT 방법의 초점 값은 영상 블록의 컨볼루션 결과와 연산자의 제곱을 어떻게 하여 측정하는가?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<h1>III. 엔트로피 기반 초점영역 선택 방법</h1><p>이 절에서는 엔트로피를 이용하여 피사체와 배경을 구분하는 초점영역 선택 방법을 기술한다. 기존의 방법들은 피사체가 영상의 중심에 존재해야 하거나, 여러 장의 입력영상을 이용해야만 하는 단점이 있었다. 하지만 제안된 방법은 초기 초점렌즈 위치에서의 영상만을 가지고 엔트로피 특성을 분석하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정한다. 따라서, 기존의 피사체의 위치나 배경의 고주파 성분에 의한 문제점을 개선할 수 있다.</p><p>엔트로피는 영상이 가지고 있는 정보의 양을 나타내고, 식 (9)과 같이 정의한다.</p><p>\( E=-\sum_{i=0}^{L-1} P_{i} \log P_{i} \)<caption>(9)</caption></p><p>여기에서 \( P_{i} \) 는 밝기 값 \( i \) 가 발생할 확률을 나타내고 다음과 같이 정의된다.</p><p>\( P_{i}=\frac{n_{i}}{M \times N} \)<caption>(10)</caption></p><p>\( n_{i} \) 는 밝기 값 \( i \) 를 갖는 픽셀의 개수, \( M \times N \) 은 영상의 크기를 나타낸다.</p><p>피사체를 추정하기 위해서 입력된 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고, 각 블록에서의 엔트로피를 측정한다. 그림 2 는 세 가지 다른 블록크기에 대한 엔트로피 분포를 나타낸다. 블록크기가 너무 작은 경우에는 에지 영역에서 엔트로피가 높게 측정되기 때문에, 기존의 방<p>법과 같은 배경의 고주파 성분에 대한 문제점이 발생할 수 있다. 반대로 블록크기가 너무 큰 경우에는 피사체의 위치를 정확하게 추정하기가 어렵다.</p><p>제안된 방법은 피사체가 배경에 비해 높은 엔트로피를 갖는다는 가정을 통해 영상에서 피사체가 존재하는 영역을 추정한다. 따라서 피사체와 배경을 구분 할 임계값이 다음과 같이 계산된다.</p><p>\( \frac{E_{\text {Block }}-E_{\min }}{E_{\max }-E_{\min }}>T \)<caption>(11)</caption></p><p>\( E_{\text {Block }} \) 은 각 블록에서의 엔트로피, \( E_{\max } \) 와 \( E_{\min } \) 은 전체 블록의 엔트로피 값들 중에서 최대 값과 최소 값을 나타낸다. \( T \) 는 0 과 1 사이의 실험적인 임계 값으로써, 20 장의 표준영상과 50 장의 실제영상을 이용한 실험을 통해 0.95 일 때 최적의 초점영역을 선택하였다.</p><h1>IV. 이산 코산인 변환(DCT) 계수를 이용한 초점값 계산 방법</h1><p>이 절에서는 대역통과필터에 기반한 초점 값 특성이 우수하고 잡음에 강인한 DCT 를 이용한 초점 값 계산 방법을 제안한다. DCT는 영상의 주파수 특성을 파악할 수 있고, 실시간으로 구현이 가능하다는 장점이 있다. 제안된 방법은 [11]에서 소개된 DCT 계수를 이용한 방법을 개선하여 보다 안정된 초점 값을 얻는다.</p>
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[
"피사체를 추정하기위해 어떤방법으로 측정했는가?",
"피사체의 위치를 정확하게 예측하기 어려울 땐 언제인가요?",
"영상을 실시간으로 구현이 가능하고 주파수 특성을 파악할 수 있는 장점이 있는 장치를 뭐라고 하는가?",
"각 블록에서의 엔트로피를 나타내는 값은 \\( E_{\\text {Block }} \\), \\( E_{\\max } \\) 중 어떤 것인가요?",
"전체 블록의 엔트로피 값들 중에서 최대 값을 나타내는건 어떤 것인가요?",
"0 과 1 사이의 실험적인 임계 값인 \\( T \\) 는 몇일때 최적의 초점영역을 선택했어 ?",
"1과 0사이 \\( T \\) 는 실험적 임계 값으로 영상을 통해 최적의 초점 영역이 몇 인 것을 알 수 있었는가?",
"피사체와 배경을 구분하고자 엔트로피를 이용하여 어떤 방법을 사용하였는가?",
"본문에서 말하는 기존의 방법들을 사용했을 때 발생하는 문제점이 뭐야 ?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<p>제안된 방법은 앞 절에서 제안한 \( M \times N \) 크기의 초점 영역들을 \( 8 \times 8 \) 픽셀의 블록으로 나누고, 각 블록의 DCT 계수를 식 (1)를 이용하여 구한다.</p><p>\( \begin{aligned} S_{w, v}=& \frac{1}{4} C_{w} C_{v} \sum_{x=0}^{7} \sum_{y=0}^{7} f_{x, y} \\ & \cos \left[\frac{(2 x+1) w \pi}{16}\right] \cos \left[\frac{(2 y+1) v \pi}{16}\right] \end{aligned} \)<caption>(12)</caption></p><p>\( f \) 는 그레이 영상이고 \( C_{0}=1 / \sqrt{2} \), 그 밖에 \( C_{\omega}, C_{v}=1 \)이다. 64개의 DCT 계수들 중에서 초점 값 계산에 가장 적합한 계수를 찾기 위해 저주파와 고주파 성분을 대표하는 \( w=v \) 인 8 개의 계수를 선택하고, 그림 3에서 나타낸다.</p><p>그리고 각각의 계수를 식 (13)을 통해 초점 값으로 사용하여 렌즈위치에 따른 초점 값의 변화를 분석하였다.</p><p>\( F V_{\omega, \omega}=\sum_{i=0}^{\frac{M}{8}-1 \frac{N}{8}-1} \sum_{j=0}\left|S_{\omega, \omega}^{i, j}\right|^{2} \)<caption>(13)</caption></p><p>그 결과 중간주파수 대역의 \( F V_{3,3} \) 과 \( F V_{4,4} \) 는 다른 결과 값들에 비해 렌즈 위치에 따른 초점 값의 변화가 크고, 고주파 성분에서 나타나는 잡음의 영향을 적게 받기 때문에 초점 값을 계산하는데 적합하다. 이 결과를 이용한 제안하는 초점 값 계산 방법은 식 (14)과 같다.</p><p>\( F V_{\omega, \omega}=\sum_{i=0}^{\frac{M}{8}-1} \sum_{j=0}^{\frac{N}{8}-1}\left(\left|S_{3,3}^{i, j}\right|+\left|S_{4,4}^{i, j}\right|\right)^{2} \).<caption>(14)</caption></p><h1>V. 실험 결과</h1><p>본 절에서는 제안된 초점영역 선택 방법과 초점 값 계산 방법에 대한 각각의 실험 결과를 보인다. 그리고 기존 방법들과의 비교를 통해 제안된 알고리즘의 우수성을 검증한다. 제안된 방법에 대한 실험은 그림 4 와 같이 \( 768 \times 512 \) 크기의 두 개의 영상시퀀스를 이용하였다. 각 영상시퀀스는 초점렌즈 위치에 따라 20 단계의 초점이 서로 다른 영상들로 구성되어 있다.</p><h2>1. 초점영역 선택 방법</h2><p>그림 5는 인형 영상시퀀스의 초점영역을 결정하기 위해서 기존 두 가지 방법과 제안된 방법을 적용한 결과를 보인다. 그림 5(a) 는 기존의 중앙부 고정 영역 방법을 사용하여 초점영역을 찾아가는 과정을 보이는데, 이 경우 영상 중앙에 위치한 고주파 성분이 없는 배경의 흰 벽 때문에 자동초점 기능이 제대로 수행되지 못한다. 그림 5(b) 는 기존의 고주파 성분 에너지를 사용한 초점영역 선택 방법의 결과를 보이는데, 이 경우 피사체가 아닌 배경의 강한 고주파 성분에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는다. 반면에 그림 5(c)에서 보듯이 제안된 방법은 초기 설정된 영역이나 영상의 특성에 관계 없이 정확하게 피사체가 존재하는 영역을 선택하였다.</p>
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[
"64개의 DCT 계수들 중에서 저주파와 고주파 성분을 대표하는 \\( w=v \\) 인 8 개의 계수를 왜 선택해?",
"중간주파수 대역의 \\( F V_{3,3} \\) 과 \\( F V_{4,4} \\) 은 왜 초점 값을 계산하는데 적합해?",
"본 논문의 (12)식에서 \\( C_{\\omega}, C_{v} \\) 의 값은 얼마야?",
"본 논문의 실험에서 사용한 영상 시퀀스 크기는 얼마야?",
"기존 고주파 성분 에너지를 사용한 초점영역 선택 방법은 왜 잘못된 자동초점 결과를 얻어?",
"본 논문 실험에서 사용한 영상시퀀스는 몇 단계의 초점이 서로 다른 영상들로 구성되어있어?",
"초점 값 변화를 분석한 결과에서 \\( F V_{3,3} \\) 과 \\( F V_{4,4} \\)는 다른 결과 값들에 비해 무엇이 더 커?",
"(12)의 식에서 \\( f \\) 는 뭐야?",
"본 논문에서 사용한 영상시퀀스는 무엇에 따라 서로 다른 영상들로 구성되어있어?",
"본 논문에서 DCT 계수들 중에서 초점 값 계산에 가장 적합한 계수를 찾기 위해 어떻게 해?",
"초점영역을 찾아가는 과정에서 무엇을 사용하여 진행해?",
"본 논문의 (12)식에서 \\( C_{0}\\)의 값은 무엇이야?",
"기존 중앙부 고정 영역 방법을 사용할때 자동초점 기능을 왜 수행 못해?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<h1>요 약</h1><p>본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리즘에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리즘은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.</p><h1>I. 서 론</h1><p>2000 년도 초기에 100 만화소로 시작된 디지털 카메라의 화소 수 경쟁은 2007 년 1000 만 이상의 화소까지 개발되며 디지털 카메라의 대중화에 기여했지만, 현재는 손 떨림 방지, 얼굴인식, 광학 줌, 저장용량, 그리고 터치스크린과 같은 다양한 기능이 카메라 구매를 위한 평가기준이 되는 추세이다. 그 중에서 자동초점 기능은 선명한 영상을 얻기 위한 중요한 요소 중에 하나로써, 휴대폰 카메라 모듈 시장에서도 자동초점 모듈의 수요는 계속 증가하고 있다.</p><p>자동초점 기능은 피사체가 가장 선명하게 나타나는 곳에 자동으로 렌즈를 위치시키는 방법으로, CCD 나 CMOS 센서를 통해 얻은 영상 내에서 피사체가 존재하는 영역을 초점영역으로 선택하는 단계, 선택된 초점 영역에서의 영상의 선명한 정도를 수치화 하는 초점 값 계산 단계, 그리고 초점 값이 최대가 되는 방향으로 초점 렌즈를 이동시키는 정 초점 탐색 단계로 구분할 수 있다.</p><p>배경이 아닌 표사체에 초점을 정확히 맞추기 위해서는 피사체가 존재하는 영역을 초점영역으로 선택하는 것이 중요하다. 초점영역은 사용자가 직접 선택하는 방법이 가장 정확하지만, 감시카메라나 사용자의 추가 조작이 불가능한 저가의 카메라 등에서는 초점영역의 자동 선택이 필요하다. 기존의 초점영역 선택 방법은 영상의 중앙부에 고정된 영역을 선택하는 방법과 영상의 에지나 고주파 성분을 이용하는 방법, 그리고 다수의 초점영역에서 초점 값의 변화를 이용한 피사체 인식 방법 등이 있다. 하지만 초점영역 선택 방법에 관한 연구는 초점 값 계산 방법이나 정 초점 탐색 알고리즘에 비해 충분한 연구가 수행되지 않았다. 또한, 기존의 초점영역 선택 방법들은 피사체의 위치나 배경의 고주파 성분에 의해서 성능의 영향을 받을 수 있고, 이를 개선하기 위해서 연산량을 늘리게 되면 자동초점 처리 속도를 저하시키는 문제가 발생한다.</p><p>초점 값 계산 방법은 자동초점의 속도와 정확도를 결정하는데 중요한 요소로써 많은 연구가 진행되어 왔고, 대부분 실험을 통한 경험적인 연구가 많다. 기존의 초점 값 계산 방법에는 Sobel, sum-modified Laplacian(SML), frequency selective weighted median filter(FSWM), energy of image Laplacian (EOL) 등이 있으며, Bayes-spectral-entropy (BE), mid frequency-DCT (MF-DCT)와 같이 이산 코사인 변환 (discrete cosine transform; DCT)를 이용한 방법도 존재한다.</p>
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"제안된 알고리즘은 엔트로피를 이용한 자동추정으로 어떤 문제점을 해결할 수 있었지?",
"엔트로피를 이용한 자동추정으로 제안된 알고리즘은 어떤 문제를 개선할 수 있었어?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘은 피사체가 존재하는 영역을 추정하기 위해 어떤 값을 활용해?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘은 어떤 값을 활용해 피사체가 존재하는 영역을 추정하지?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘은 무엇을 중심으로 해?",
"무엇을 중심으로 본 논문에서 제의한 알고리즘을 할 수 있어?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘이 초점 값 특성에 강인한 잡음에는 어떤 것들이 있어?",
"어떤 것들이 본 논문에서 제안한 알고리즘이 초점 값 특성에 강인한 잡음이지?",
"제안한 자동초점 알고리즘을 적용할 수 있는 카메라는 어떤 것이 있어?",
"어떤 카메라에 제안한 자동초점 알고리즘을 적용할 수 있어?",
"1000만 이상의 화소까지 개발되어 디지털 카메라의 대중화에 기여한 연도가 언제야?",
"언제 1000만 이상의 화소까지 개발되어 디지털 카메라의 대중화에 기여했니?",
"본 논문에서 새로운 초점 값을 계산하기 위해 분석한 것이 뭐야?",
"무엇을 본 논문에서 새로운 초점 값을 계산하기 위해 분석했어?",
"디지털 카메라의 화소 수 경쟁은 언제 시작되었어?",
"언제 디지털 카메라의 화소 수 경쟁이 시작됐니?",
"선명한 영상을 얻기 위한 중요한 요소가 되는 기능이 뭐야?",
"선명한 영상을 얻기 위해 무슨 기능이 중요한 요소가 되지?",
"카메라를 구입하기 위한 평가기준에는 어떤 기능들이 있어?",
"어떤 기능들이 카메라를 구입하기 위한 평가기준이 될까?",
"자동초점 기능의 초점영역을 선택하기 위한 영상은 어떤 것에서 얻을 수 있어?",
"자동초점 기능의 렌즈가 자동으로 위치하는 곳이 어디야?",
"어디에 자동초점 기능의 렌즈가 자동으로 위치하지?",
"자동초점 기능의 초점 값은 어떻게 구해?",
"초점영역을 선택하는 방법 중 정확도가 가장 높은 방법이 뭐야?",
"자동초점 기능에서 초점영역을 선택하는 중요한 기준이 뭐야?",
"초점영역이 자동으로 선택되어야 하는 경우는 언제야?",
"언제 초점영역이 자동으로 선택되어야 하지?",
"기존 초점영역 선택 방법들이 성능을 개선하기 위해 무엇을 늘렸어?",
"무엇을 기존 초점영역 선택 방법들이 성능을 높이기 위해 늘렸을까?",
"자동초점 기능은 초점을 탐색하기 위해 초점 렌즈를 어느 방향으로 이동시켜?",
"초점 값 계산 방법은 주로 어떤 방식으로 연구되었어?",
"기존의 초점 값 계산 방법에서 이산 코사인 변환을 활용한 방법에는 뭐가 있어?",
"기존 초점영역 선택 방법들이 성능을 개선하기 위해 연산량을 늘릴 때 발생하는 문제가 뭐야?",
"기존 초점영역 선택 방법의 성능에 영향을 주는 것이 뭐야?",
"기존의 초점영역 선택 방법에는 어떤 것들이 있어?",
"초점 값 계산 방법으로 결정되는 요소들이 뭐야?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘은 어떤 문제에 강인한 초점 값을 활용해?",
"어떤 문제에 강인한 초점 초점 값을 활용해하여 본 논문이 알고리즘을 제의했지?"
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인공물ED
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잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
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<h2>2. 초점 값 계산 방법</h2><p>위 실험에서 얻은 제안된 방법에 의한 초점영역을 이용하여 초점 값으로 이용되기에 가장 적합한 DCT 계수를 분석하였다. 서로 다른 주파수 특성을 갖는 8 개의 계수마다 초점렌즈 위치에 따른 초점 값의 변화를 측정하여 그림 6(a)에 나타내었다. \( F V_{1,1} \) 과 \( F V_{2,2} \) 는 변화가 크지 않아 초점 값으로 사용하기에 부적합하다. 그리고 가우시안과 임펄스 잡음이 추가된 경우, \( F V_{3,3} \) 과 \( F V_{4,4} \) 를 제외한 나머지 계수들은 변화가 작고 잘못된 정 초점을 찾음을 그림 6(b) 와 그림 6(c) 에서 각각 나타낸다. 잡음에 따라 실험 결과가 일정하지 않게 변하기 때문에 각 초점렌즈 위치에서 10 번의 실험을 진행하고 평균결과 값을 이용하였다.</p><p>위의 결과에 기반한 제안된 초점 값 계산 방법을 기존의 방법들과 비교하여 그림 7에서 나타낸다. 좋은 성능을 갖는 초점 곡선은 정 초점 위치에서의 기울기가 커야 하고, 국소 최대값이 적어야 한다. 잡음이 없는 경우, 대부분의 초점 값 계산 방법들이 모두 좋은 결과를 나타냄을 그림 7(a)에서 보인다. 하지만 잡음이 존재하는 경우, 제안된 방법이 좋은 초점 값 특성을 갖는 것을 그림 7(b)와 그림 7(c)에서 나타내었다.</p><h1>VI. 결 론</h1><p>본 논문에서는 엔트로피 기반의 초점영역 선택 방법과 이산 코사인 변환 계수의 특성에 기반한 초점 값 계산 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 단 한 장의 영상만으로 피사체가 존재하는 영역을 추정할 뿐만 아니라, 고주파 성분이 아닌 엔트로피를 이용함으로써 초기 초점렌즈의 위치에 따라 쉽게 변하지 않는 장점을 가진다. 그리고 대역통과필터에 기반한 초점 값 연산자를 사용함으로써 가우시안 및 임펄스 잡음에 강인한 자동 초점이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 초점영역 선택 방법이나 초점 값 계산 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다. 향후 제안된 방법에 최적화 된 정 초점 탐색 알고리즘이나 초점영역 선택을 위한 블록사이즈 등의 추가적인 연구가 필요한 것으로 보인다.</p>
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"본 논문에서 제안하는 방법은 엔트로피 기반의 초점영역 선택 방법과 뭐가 있지?",
"\\( F V_{1,1} \\) 과 \\( F V_{2,2} \\) 는 변화가 크지 않기 때문에 무엇으로 이용하기에 적합하지 않지?",
"본문에서 가우시안과 임펄스 잡음이 추가된 경우 실험이 어떻게 되는가?",
"본문에서 어떤 경우에 \\( F V_{3,3} \\) 과 \\( F V_{4,4} \\) 를 제외한 나머지 계수들은 변화가 크지 않고 잘못된 정 초점을 찾는가?",
"성능이 좋은 초점 곡선은 어떤 점을 가지고 있어야 하는가?",
"본문에서 각 초점렌즈 위치에서 10 번의 실험을 진행하고 평균결과 값을 사용해서 실험을 진행한 이유는 무엇인가?",
"본 논문에서는 어떤 방법과 이산 코사인 변환 계수의 특성에 기반한 초점 값 계산 방법을 제안했는가?",
"본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떤 장점을 가지는가?",
"본 논문에서 제안하는 방법은 어떤 방법을 이용해서 초기 초점렌즈의 위치에 따라 쉽게 변하지 않는 장점을 가지는가?",
"본문에서 각 초점렌즈 위치에서 몇 번의 실험을 진행하는가?",
"본문에서 초점렌즈 위치에 따른 초점 값의 변화를 측정하기 위해 서로 다른 주파수 특성을 갖는 몇 개의 계수마다 실험을 진행했지?",
"본문에서 무엇을 측정하기 위해 서로 다른 주파수 특성을 갖는 8 개의 계수마다 실험을 진행했지?",
"본문에서 왜 \\( F V_{1,1} \\) 과 \\( F V_{2,2} \\) 는 초점 값으로 이용되기에 적합하지 않은가?",
"본 논문에서 어떤 방법을 통해서 임펄스 및 가우시안 잡음에 강인한 자동 초점이 가능한가?"
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인공물ED
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지향성 에너지 무기체계와 고출력 마이크로파 무기 효과도 분석
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<h2>\(3-3\) 표적 도달 출력밀도 분석</h2> <p>고출력 반사판 안테나에 대한 \( \mathrm{FEKO} \) 시뮬레이션 툴을 통하여 1) 거리에 따른 유효반경에 대한 전력밀도를 구하고, 2) 실제 유효반경에 위치한 미사일에 인가되는 전력밀도를 구하여 효과도를 분석하였다. 전력밀도 시뮬레이션은 septem 구조에 인가할 수 있는 최대전력 \( (211.3 \mathrm{KW}) \)을 인가한 후 빔폭 \( 1^{\circ} \) 에 대한 유효반경 네 전력밀도를 다양한 거리 \( (2 \mathrm{~km}, 4 \mathrm{~km}, 8 \mathrm{~km}) \) 에 따라 구하는 과정을 통해 수행하였다. 최대/최소 전력밀도는 유효반경 중앙/가장자리에 생성되며, 최대 및 최소간 차이는 \( 3 \mathrm{~dB} \) 정도로 안테나 방사패턴의 \( 3 \mathrm{~dB} \) 빔푹괴 일치한다. 그림\( 7\)은 파라볼릭 반사판 안테나의 방사에 따른 전력밀도 시뮬레이션 결과를 보여준다. 거리별 최대 전력밀도를 표 \(2\) 와 같이 정리하였다. 예상한 바와 같이 전력밀도는 약 \( 1 \sim 15 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2} \)로 표적에 유효한 것으로 나타났다. 시뮬레이션으로 구해진 전기장 크기 \( (E) \) 를 퉁하여 출력밀도 \( (S) \) 를 아래의 관계식을 통하여 구하였다.</p> <p>\( S=\frac{E_{t}^{2}}{\eta_{0}}\left(\mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2}\right) \)<caption>(1)</caption></p> <caption>표 \(2\). 출력밀도 결과 비교(시뮬레이션, 프리스 공식)</caption> <table border><caption>Table 2. Comparison of simulated and calculated power density.</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>거리</td><td colspan=2>출력밀도(시뮬레이션)</td><td colspan=2>출력밀도(프리스 공식)</td></tr><tr><td>최소</td><td>최대</td><td>최소</td><td>최대</td></tr><tr><td>2km</td><td>\( 76.86 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(7.69 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 153.23 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(15.3 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 79.74 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(7.97 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 159.49 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(15.95 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td></tr><tr><td>4m</td><td>\( 21.49 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(2.15 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 38.20 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(3.82 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 19.93 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(1.99 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 39.87 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(3.99 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td></tr><tr><td>8km</td><td>\( 4.24 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(0.42 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 9.54 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(0.95 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 4.98 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(0.50 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 9.96 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \) \( \left(1.00 \mathrm{~mW} / \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td></tr></tbody></table> <ul> <p>\( \eta_{0} \) 는 자유공간 전파임피던스로 약 \( 377 \Omega \) 으로 계산되었다. 시뮬레이션 결과와 프리스 공식 결과를 비교한 결과, 약 \( 15 \% \) 오차범위 내외에서 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 다음으로 미사일에 인가되는 전력밀도를 시뮬레이션을 통하여 구하여 효과도를 분석하였다. 시뮬레이션 수행을 위하여 \( \mathrm{FEKO} \) 사에서 제공하는 미사일 모델을 사용하였다. 미사일 길이는 약 \( 1.5 \mathrm{~m} \) 이며, 안테나로부터 각각 \( 400 \mathrm{~m}, 800 \mathrm{~m} \) 거리에서 전력밀도를 시뮬레이션 하였다. 안테나 방사패턴을 활용하여 미사일 본체 및 날개에 전파를 입사하고 인가되는 전력밀도를 구하였다. 그림 \(8\)은 고출력 안테나의 송신출력에 의하여 미사일 외부에 인가되는 전력밀도를 보여준다. 시뮬레이션 결과, 평균 전력밀도는 약 \( 2.3 \mathrm{~kW}(R=400 \mathrm{~m}) \), 약 \( 0.6 \mathrm{~kW}(R=800 \mathrm{~m}) \) 로 구해졌다. 프리스 공식에 의해 전력밀도를 구한 결과, 시뮬레이션과 비슷한 값을 얻을 수 있었다.</p> <h1>Ⅳ. 결 론</h1> <p>본 논문에서는 최대출력 및 안테나 이득 등을 최적화한 고출력 반사판 안테나를 설계하고, 표적에 인가되는 전력밀도를 분석하였다. 유효면적에 인가되는 전력밀도는 표적에 대한 교란 또는 무력화에 적합한 것으로 분석 되었으며, 약 \( 8 \mathrm{~km} \) 이내에 위치한 표적에 대하여 효과가 있는 것으로 확인되었다. 더 나아가 지향성 에너지 무기의 유효거리 안에 위치한 실제 미사일 표적에 인가되는 전력밀도를 분석하여 효과도를 검증하였다. 본 논문에 제시된 효과도 분석 결과는 높은 출력을 방사하는 레이더 무기체계에도 적용이 가능하며, 고출력 무기체계 설계를 위한 기초자료로 활용 가능하다.</p>
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"거리 2km에서 출력밀도 시뮬레이션 최소값은 얼마야?",
"거리 8km에서 출력밀도 시뮬레이션 최소값은 얼마인가?",
"거리 2km에서 출력밀도 최대값이 \\( 153.23 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\)인 방식은 뭐야?",
"표에서 출력밀도 평균 값이 가장 큰 거리는 얼마인가?",
"거리 4km에서 출력밀도 최소값이 \\( 19.93 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\)인 방식은 뭐야?",
"거리 2km에서 출력밀도 프리스공식 최대값은 얼마일까?",
"거리 4km에서 출력밀도 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 방식은 뭐야?",
"거리 2km에서 출력밀도 프리스 공식 최대값은 얼마야?",
"거리 8km에서 출력밀도 최대값과 최소값의 차이가 적은 방식은 뭐야?",
"거리 4km에서 출력밀도 시뮬레이션 최대값은 얼마니?"
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인공물ED
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지향성 에너지 무기체계와 고출력 마이크로파 무기 효과도 분석
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<h1>Ⅱ. 지향성에너지 무기 소개</h1> <h2>\(2-1\) 지향성에너지 무기의 체계 구성</h2> <p>지향성에너지 무기는 그림 \(1\) 과 같이 전자장비의 반도체 소자에 과도 전압 및 전류를 인가하여 일시적인 비정상적 상태를 유발하거나, 아크방전, 스파크 발생을 통하여 반도체 소자의 영구적 손상을 초래하여 표적(미사일 위협 등)을 무력화할 수 있다. 지항성 에너지무기에 의한효과는 표 \(1\) 과 같이 \(4\) 가지로 구분하여 정의할 수 있다</p> <caption>표 \(1\). 전자표 무기효과도 분류</caption> <table border><caption>Table \(1\). Classificaion of HPM effectiveness.</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>손 상 효 과</td></tr><tr><td>UPSET</td><td><li>일시적 비정상 상태</li> <li>원인제거 시 정상상태 복귀</li></ul></td></tr><td>LOCKUP</td><td><li>일시적 비정상 상태</li> <li>원인제거 시 전기적 리셋 이후 정상상태 복귀</li></ul></td></tr><tr><td>LATCHUP</td><td><li>전기적 결함에 의한 영구적 손상상태</li></ul></td></tr><tr><td>BURNOUT</td><td><li>물리적 결함에 의한 영구적 손상상태</li></ul></td></tr></tbody></table> <ul> <caption>\( [1] \sim[4] \)</caption>,<p>이러한 지항성 에너지무기는 효과를 얻기 위하여 표적에 일정 수준 이상의 전자표-가 전달되어야 하는데, 표적에 인가되는 출력밀도는 평균 수 \( \mathrm{mW} / \mathrm{cm}^{2}\left(\right. \) 수십 \( \mathrm{W} / \mathrm{m}^{2} \) ) 이상이 필요한 것으로 알려져 있다. 지향성 에너지 무기의 효과도 달성을 위해서 무기체계 구성요소별 요구 성능의 도출이 필요.하며, 지항성 에너지 무기체계는 그림 \(2\) 와 같이 구성될 수 있다. 주전원은 상대적으로 낮은 에너지를 갖는 긴 펄스 형태의 입력을 형성한다. 펄스전원은 주전원에서 공급받은 전자빔에너지를 수백 ns 안의 짧은 펄즈 형태로 발생시키며, 일반적으로 다수의 풜스전원을 직렬로 연결하는 방식으로 펄스를 압축하여 높은 최대출럭을 생성한다. 발생된 전자빔에너지는 마이크로웨이브 전원 (마이크로웨이브 증폭기)를 거치며, 마이크로퐈 대역의 전자기파로 변환된다. 전자기파는 도파관을 진행하면서 안테나가 방사할 수 있는 모드로 변환되어 안테나에 전달되고, 안테나의 운용주파수, 최대출력, 안테나 이득 및 편파에 따라 표적에 전달되는 출럭밀도가 결정된다 \( { }^{[1][2]} \). 본 논문에서는 최대 출력, 안테나 이득 등 구성요소의 요구성능을 최적화하고, 이에 따라 표적에 인가되는 출력밀도를 통하여 효과도를 분석하고자 한다.</p> <h2>\(2-2\) 지향성 무기체계 현황</h2> <p>대표적인 지향성에너지 무기로 인용 비살상 무기인 능동 접근 억지 무기체계(ADS)와 휴대용 방공무기(MAN-\( \mathrm{PADS}) \) 로부터 항공기를 보호하기 위한 지향성 에너지 공중방어체계 \( { }^{[6]} \) 등이 존재한다. 언급된 지향성 무기체계 중 본 논문에서는 지향성 에너지 공중방어체계에 대한 효과도 분석을 수행하였다. 지향성 에너지 공중방어체계는 공항에서 이 착륙하는 항공기를 조준하여 미사일이 발사되면 공항 근처에 배치된 적외선 센서가 이를 탐지/추적하고, 지향성 에너지 무기는 높은 출럭의 전자퐈를 미사일에 조사하여 미사일 탐색기의 유도능력을 저하시킨다.</p> <p>Vigilant Eagle은 항공기 보호를 위한 대표적인 지향성 에너지 무기체계이다. 미 레이시온사에서 개발한 Vigilant Eagle은 약 \( 10 \mathrm{~km} \) 반경의 항공기 이착륙구역 내 발사되는 미사일에 대하여 높은 평균출력의 마이크로파를 지속적으로 조사가 가능하다. 다음 장에서는 이러한 지향성 에너지 공중방어체계와 유사한 사례분석을 통하여 실제 무 기체계의 유효성을 검증하였다.</p>
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"표1에서 LOCKUP의 손상효과는 어떻게 나타났어?",
"표 1에 따르면 LOCKUP의 손상효과는 뭐야?",
"Classificaion of HPM effectiveness를 나타낸 표에서 LATCHUP의 손상효과는 뭐지?",
"표 1에 나타난 바에 의하면 LATCHUP의 손상효과는 뭘까?",
"HPM 유효성 분류를 나타낸 표에서 UPSET의 손상효과는 뭐야?",
"표1에서 BURNOUT의 손상효과는 어떻게 나타났어?",
"표 1에 나타난 손상효과 중 BURNOUT에 대한건 뭐야?"
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인공물ED
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IMC의 영향에 따른 Flip-Chip Bump Layer 의 열변형 해석
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<h1>4. IMC의 두께와 범프의 직경에 따른 열해석</h1><p>앞 절에서 FCBGA의 범프에 대한 IMC층의 영향을 분석하였다. IMC의 존재 유무에 따라 범프와 IMC층의 경계부분에서 큰 열응력이 발생하여 열변형량이 크게 증가함을 파악할 수 있었다.</p><p>본 논문에서는 범프에 형성되는 IMC층의 세부적인 분석을 하기 위하여 IMC층의 두께를 구조적 변수로 선정하여 그에 따른 열해석을 수행하였으며, 해석구조를 Fig. 10에 제시하였다.</p><p>우선, IMC층의 두께에 따른 범프의 열해석을 위하여 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 2 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 2.5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 IMC층을 가지고 있는 4가지 모델을 구현하였다. 그리고 각각의 모델에 대하여 1.5\(\mathrm{A}\)의 전류를 3600\(\mathrm{s}\)의 시간 동안 인가시켰을 때 발생하는 열응력 및 열변형에 대한 열해석을 수행하였으며, 그 결과를 Fig. 11과 Fig. 12에 나타내었다.</p><p>Fig. 12(a)의 그래프에서 전류의 인가에 따라 IMC층 부분에서 발생되는 발열이 IMC층의 두께가 증가할수록 크게 상승함을 확인할 수 있었다. 또한 Fig. 12(b) 와 Fig.12(c)에서 발열에 따라 IMC층의 경계부분에서 발생되는열응력과 열변형이 IMC층의 두께가 증가함에 따라 선형적으로 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. IMC층이 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)일 때, 가장 발열이 활발히 일어나며, 그에 따른 열응력 및 열변형이 402.3 \(\mathrm{MPa}\), 0.0345 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)으로 가장 큰 값을 나타내었다.</p><p>또한 범프를 구성하는 층의 열응력 및 열변형 특성에대한 분석결과를 Fig. 13에 제시하였다. 그리고 IMC이 미치는 영향을 분석하기 위하여 \( \mathrm{Ni}_{3} \mathrm{Sn}_{4} \)의 재료물성값을Table 2에 나타내었다.</p><table border><caption>Table 2. Material properties of IMC</caption><tbody><tr><td></td><td>\( \mathrm{Ni}_{3} \mathrm{Sn}_{4} \)</td></tr><tr><td>Density [kg/\(m^{3}\)]</td><td>8650</td></tr><tr><td>Thermal conductivity [W/m \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)]</td><td>19.6</td></tr><tr><td>Heat capacity [J/kg oC]</td><td>444</td></tr><tr><td>Elastic modulus [GPa]</td><td>142.7</td></tr><tr><td>Poisson's Ratio</td><td>0.33</td></tr><tr><td>CTE [\(10^{-6}\)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)]</td><td>13.7</td></tr></tbody></table><p>Fig. 13은 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 IMC가 형성된 범프의 구조를 나타내고 있다. 이는 IMC층을 형성하는 \( \mathrm{Ni}_{3} \mathrm{Sn}_{4} \)의 낮은 열전도도에 의해 IMC층의 두께가 두꺼워질수록 전기적 및 열적 저항값이 증가하게 되고, IMC의 경계부분에서 Jouleheating이 크게 발생되어 두께에 따른 온도 상승이 크게 나타나게 된다고 판단된다. 그리고 이와 같은 IMC층의영향은 범프 내에 void의 형성을 촉진시키고, void의 성장에 영향을 미치게 되어 범프 내부에 균열 및 박리의 문제를 야기시킬 수 있다고 사료된다.</p><p>본 논문에서는 낮은 열전도도를 가지는 \( \mathrm{Ni}_{3} \mathrm{Sn}_{4} \)로 구성된 IMC가 형성된 범프의 미세화에 따른 열변형 특성을분석을 추가적으로 수행하였다. 가장 열변형이 크게 나타났던 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 IMC층이 형성된 범프의 직경을 160 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\),140 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 120 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 100 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 변수로 설정하였으며, 1.5\(\mathrm{A}\)의전류를 인가하였을 때, 범프의 높이에 따른 열변형 특성을 평가하였다. 그리고 그 결과를 Fig. 14에 나타내었다.</p><p>해석 결과, 범프의 직경이 낮아질수록 발열이 증가하여,열응력 및 열변형이 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 범프의 직경이 160 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 100 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)으로 낮아짐에 따라 25.4\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도증가를 보였다. 열응력의 경우, IMC층의 경계부분에서 가장 높은 값을 보였으며, 범프의 직경이 작아짐에 따라 118.4 \(\mathrm{MPa}\)의 응력이 더 부가됨을 확인할 수있었다. 그리고 열변형 역시 IMC의 경계부분에서 가장 큰 변형이 나타남을 확인하였으며, 직경 감소에 따라 열변형이 17.5\(\%\) 증가됨을 확인하였다.</p>
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"본 논문에서는 범프에 형성되는 IMC층의 세부적인 분석을 하기 위해서 어떻게 했어?",
"Fig. 12(a)의 그래프에서 전류의 인가에 따라 IMC층 부분에서 발생되는 발열이 어떻게 되는 것을 확인할 수 있었어?",
"열변형량이 크게 증가함을 파악할 수 있었던 이유는 어떻게 돼?",
"IMC층의 두께에 따른 범프의 열해석을 위해서 어떻게 했니?",
"각각의 4가지 모델을 구현한 후 모델에 대해 실험을 어떻게 진행했어?",
"가장 발열이 활발하게 일어나는 조건은 어떻게 돼?",
"IMC층이 3 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{m}\\)일 때, 가장 발열이 활발히 일어나게 되는데 이에 따르는 결과는 어떻게 나타났어?",
"IMC이 미치는 영향을 분석하기 위하여 어떻게 했어?",
"IMC층의 두께가 두꺼워질수록 전기적 및 열적 저항값이 증가하게 되는 이유는 어떻게 돼?",
"두께에 따른 온도 상승이 크게 나타나게 된다고 판단하게된 이유는 어떻게 돼?",
"가장 열변형이 크게 나타났던 3 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{m}\\)의 IMC층의 실험을 진행할 때 변수를 어떻게 설정했어?",
"이 논문에서는 낮은 열전도도를 가지는 \\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)로 구성된 IMC를 이용하여 실험을 어떻게 진행했어?",
"범프의 높이에 따른 열변형 특성을 평가할 때 조건을 어떻게하여 평가를 했어?",
"이 논문에서 사용된 IMC의 구성은 어떻게 돼?",
"범프의 직경이 낮아질수록 해석결과는 어떻게 나타났어?",
"열응력이 가장 높은 값을 보인 곳은 어떻게 돼?",
"범프의 직경이 작아짐에 따라 나타나는 결과는 어떻게 되니?",
"열변형이 가장 크게 나타나는 곳은 어떻게 돼?",
"범프의 직경이 160 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{m}\\)에서 100 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{m}\\)으로 낮아졌을 때 결과는 어떻게 나왔어?",
"직경 감소에 따라 열변형이 어떻게 되는 것을 확인할 수 있었어?",
"IMC층의영향은 범프 내에 어떻게 영향을 미쳐?",
"IMC층의 영향은 void의 성장에 영향을 미치게 되어 결과를 어떻게 나타내니?",
"Density [kg/\\(m^{3}\\)]를 이용했을 때 \\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)의 재료물성 값은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)의 재료물성값이 19.6을 나타낼 때는 언제야?",
"Heat capacity [J/kg oC]를 이용했을 때의 \\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)의 재료물성값은 어떻게 나왔어?",
"\\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)의 재료 물성값이 142.7을 나타내는 것은 Elastic modulus [GPa]와 Poisson's Ratio 중 어디에 속해?",
"CTE [\\(10^{-6}\\)/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)]를 이용하였을 때 \\( \\mathrm{Ni}_{3} \\mathrm{Sn}_{4} \\)의 값은 어떻게 나왔어?"
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b5c3d3ed-b964-4ef4-93b6-0812d760c3f9
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인공물ED
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IMC의 영향에 따른 Flip-Chip Bump Layer 의 열변형 해석
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<h1>3. FCBGA 패키지의 열해석</h1> <h3>3.1. 플립칩 구조에 따른 열해석</h3> <p>플립칩 패키지의 열변형 특성을 분석하기 위하여 Fig.3와 같은 패키지 모델을 기준 모델로 선정하여 시뮬레이션을 수행하였다.</p> <p>본 논문에서는 Comsol Multiphysics의 Joule heating andthermal stress module을 이용하여 식(1)과 (2)를 통하여 선형탄성모델로 time dependent 해석을 하였다.</p> <p>\( -\nabla \bullet \sigma=F_{V} \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( \rho C_{p} \frac{\partial T}{\partial t}+\rho C_{p} u_{\text {trans }} \nabla T=\nabla \bullet(k \nabla T)+Q \)<caption>(2)</caption></p> <p>우선 IMC의 형성에 따른 플립칩 패키지에 있어서의 열변형 특성을 분석하였으며, 부분 모델링을 통한 범프의 열변형특성을 분석하였다.그리고 플립칩 패키지의 열변형특성 분성을 위하여 Fig. 4와 같이 기존의 모델의 모델링작업과 격자를 생성시킨 후 그에 따른 열소산 특성을 분석하였다. 역학적 모델은 Fig. 3에 제시한 플립칩 패키지의 모델에 나와 있는 치수의 형태로 모델링을 하였으며,중앙을 기준으로 symmetry 해석을 수행하였다. stress freestate은 플립칩 패키지가 대칭되는 부분을 고정시키고 그외의 부분은 free 상태로 조건을 부여하였다. 그리고 사용된 모델의 재료 특성은 Table 1에 나타내었다.</p> <p>본 논문에서는 FCBGA 패키지의 열변형을 분석하기위하여 시뮬레이션을 통한 TCT(Thermal Cycling Test)의 온도조건을 이용하였다. TCT는 상온(25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)), 고온(125\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)) 및 저온(-40\( { }^{\circ} \mathrm{C} \))의 구간을 형성하였다. 그리고 승온, 냉각및 유지시간은 300\(\mathrm{s}\)으로 일정하게 구현하였으며, 총 5700\(\mathrm{s}\)의 평가시간을 설정하였다. 앞에서 언급한 자료를 토대로 하여 시뮬레이션에 이용된 TCT profile은 Fig. 5와같으며, 그에 따른 FCBGA 패키지의 열변형 특성의 결과는 Fig. 6에 나타내었다.</p> <p>Fig. 6에서 볼 수 있듯이, 가열 및 냉각의 과정을 거치면서 FCBGA 패키지의 열팽창 및 열수축이 지속적으로 진행됨을 확인할 수 있었으며, 마지막 TCT cycle의 -40\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 32.8\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 125\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 49.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 4.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 열변형이 나타남을 확인하였다. 그리고 FCBGA 패키지의층을 연결하는 솔더 범프의 위치에 대한 열응력 및 열변형을 분석하였고, 그 결과를 Fig. 7에 나타내었다.</p> <p>Fig. 7에서 볼 수 있듯이, 가열 및 냉각이 반복적으로 이루어질 때, 범프가 칩의 중심부분에서부터 바깥쪽에 위치할수록 많은 열응력이 가해지게 되고 최대 75.4\(\mathrm{MPa}\)의 열응력이 나타났다. 그에 따라 열에 의한 변형량이 크게나타남을 확인할 수 있었으며 최대 11.7 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 열변형이 나타났다. 이는 반복적인 열변형으로 인하여 FCBGA 패키지의 시스템 구동에 큰 영향을 미칠 것으로 사료된다.</p> <p>본 논문에서는 범프 내에서의 열확산에 따른 원자이동으로 인하여 생성되는 IMC층이 범프의 열변형 특성에 큰 영향을 미칠 것으로 사료되기 때문에 IMC층의 형성에 따른 열변형 분석을 수행하였다.</p> <h2>3.2. IMC층의 형성에 따른 FCBGA 패키지의 열해석</h2> <p>유한요소해석을 위하여 기존의 FCBGA 패키지의 범프에 2 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 IMC층을 형성하였으며, IMC의 형성이 범프에 미치는 영향을 앞 절과 비교하여 추가적인 분석을 수행하였다. 그리고 그 결과를 Fig. 8에 나타내었다.</p> <p>Fig. 8에서 볼 수 있듯이, 마지막 TCT cycle의 -40\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 33.3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 125\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 55.5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 7.3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 열변형이 나타남을 확인하였다. 그리고 IMC의 형성에 따른 FCBGA의 열변형이 고온인 125\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 6.4 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), 상온인 25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 3.2 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 열변형 증가가 나타났다. 그리고 IMC층이 FCBGA 패키지의 범프에 미치는 영향을 Fig. 9에 나타내었다.</p> <p>해석 결과, IMC가 형성된 범프의 경우, IMC가 형성되지 않은 범프에 비해 발생되는 열응력이 최대 144.5 \(\mathrm{MPa}\)의 열응력이 나타났으며, 이에 따라 14.2 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)의 열변형이 나타났다. 이는 IMC층의 형성이 범프 열변형에 있어서큰 영향을 미칠 수 있다고 판단된다.</p> <p>따라서, 범프에 형성되는 IMC층에 대한 보다 세부적인분석이 요구되며, IMC층의 두께와 범프의 직경을 변수로 선정하여 그에 따른 열응력 및 열변형 특성 시뮬레이션을 수행하였다.</p>
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"플립칩 패키지의 열변형 특성을 분석하기 위하여 어떻게 하였는가?",
"어떻게 time dependent 해석을 하였는가?"
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1b915c81-5d33-422b-a5fa-ab0d004ef092
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인공물ED
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Wavelet 압축 영상에서 PCA를 이용한 얼굴 인식률 비교
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<h1>Ⅳ. 실험 및 평가</h1> <p>PCA 알고리듬을 이용한 얼굴인식은 캠브리지 대학교의 공학부에서 제공하는 얼굴영상 데이터 \( 92 \times 112 \) 영상 \( 50 \sim 400 \)개를 웨이블릿 1단계 \( 46 \times 56,\) 2단계 \( 23 \times 28,\)3단계 \( 11 \times 14 \)의 실험영상으로 사용하였다. 또한 실험에 사용된 컴퓨터는 Pentium-IV 2.8/512MB이고, VC++ 6.0으로 구현하였다. 그림 6~9는 제안된 방법으로 평균 영상을 추출한 결과이다. 각각 (a)~(h)까지 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400장의 평균영상이다. 그림 7~9에서 나타난 것을 보면 원본 영상과 웨이블릿 압축에서 크기의 변화가 발생하고, 영상의 정보가 손실된 것을 볼 수 있다.</p> <p>그림 10~12는 본 논문에서 제시한 방법을 통하여 실험한 결과이며, 정확한 얼굴 인식, 유사한 얼굴 인식, 잘못된 얼굴 인식의 결과이다. 그림 10은 50개의 영상 중에서 원본 영상, 1단계, 2단계, 3단계 웨이블릿 압축된 영상을 각각 (a),(c),(e),(g)는 입력, (b),(d),(f),(h)는 제안된 방법의 출력으로 정확하게 인식된 결과이다. 그림 11은 50개의 영상 중에서 원본 영상, 1단계, 2단계, 3단계 웨이블릿 압축된 영상을 각각 (a), (c), (e), (g)는 입력, (b),(d),(f),(h)는 제안된 방법의 출력으로 유사하게 인식된 결과이다. 그림 12는 50개의 영상 중에서 원본 영상, 1단계, 2단계, 3단계 웨이블릿 압축된 영상을 각각 (a), (c), (e),(g)는 입력, (b),(d),(f),(h)는 제안된 방법의 출력으로 잘못된 인식 결과이다. 얼굴 영상이 왼쪽으로 치우쳐 있는 특징을 볼 수 있다. 그림 13에서 제안된 방법으로 학습 데이터가 아닌 테스트 데이터를 입력하여 출력한 결과이다. 입력에 대한 테스트 영상이 학습된 영상이 아닌 결과를 보여주며, 평균 벡터거리는 1단계(3113.1993), 2단계(1799.5484), 3단계(450.9759)의 결과를 얻을 수 있었다.</p> <table border><caption>표 1. 제안된 방법의 얼굴 인식률 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>영상의 수</td><td rowspan=2>PCA</td><td colspan=3>제안된 방법(\(\%\))</td></tr><tr><td>1단계</td><td>2단계</td><td>3단계</td></tr><tr><td>50</td><td>99.70</td><td>99.70</td><td>99.60</td><td>99.20</td></tr><tr><td>100</td><td>99.40</td><td>99.40</td><td>99.40</td><td>99.90</td></tr><tr><td>150</td><td>99.20</td><td>99.20</td><td>99.20</td><td>98.80</td></tr><tr><td>200</td><td>99.10</td><td>99.10</td><td>99.00</td><td>98.70</td></tr><tr><td>250</td><td>99.00</td><td>99.00</td><td>98.80</td><td>98.50</td></tr><tr><td>300</td><td>98.80</td><td>98.80</td><td>98.70</td><td>98.20</td></tr><tr><td>350</td><td>98.70</td><td>98.70</td><td>98.50</td><td>98.00</td></tr><tr><td>400</td><td>98.50</td><td>98.50</td><td>98.20</td><td>97.90</td></tr><tr><td>평균</td><td>99.05</td><td>99.05</td><td>98.93</td><td>98.54</td></tr></tbody></table> <p>표 1은 제안된 방법의 얼굴 인식률을 비교한 결과이다. 3단계 웨이블릿 압축으로 진행하여 인식한 결과가 평균 \( 98.54 \% \)정도의 높은 인식결과를 얻었다. 따라서 제안된 방법을 통하여 얼굴 영상을 압축하여 인식을 하면 얼굴 데이터베이스의 용량 및 크기를 줄일 수 있다.</p> <p>그림 14는 표 1에서 제시한 결과를 그래프로 나타낸 것이다. 그림 15는 표 1에서 제시한 결과를 실험을 통하여 인식시간을 제시한 결과이며, \( 92 \times 112 \) 영상의 경우는 영상의 개수가 많아질수록 학습 시간은 많아지고, 본 논문에서 제안한 방법이 학습시간 짧은 것을 볼 수 있다.</p>
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"실험 환경은 어떻게 구현되었나요?",
"그림 12에서 나타난 잘못된 인식결과물은 어떻게 나왔나요?",
"그림 10의 결과물은 어떻게 만들어졌나요?",
"해당 표 1에서 2단계의 평균값은 얼마인가요?",
"표 1에서 가장 낮은 평균은 어떤 제안된 방법에서 나타나나요?",
"표 1에서 제안된 방법 1단계를 적용한 평균값을 얼마니?",
"그림 13의 출력 결과물은 어떻게 제작되나요?",
"해당 표 1에서 PCA의 평균값은 몇이니?",
"해당 표 1에서 제안된 방법은 몇 단계까지 구현되나요?",
"표 1에서 제안된 방법 3단계를 거친 평균값은 얼마니?",
"해당 표 1에서 영상의 수가 100이고 제안된 방법이 1단계이면 어떤 결과가 나오니?",
"제안된 방법의 얼굴 인식률 비교표에서 영상의 수가 300일때 PCA의 값은 얼마니?",
"그림 11의 결과는 어떻게 도출하나요?",
"해당 표 1에서 영상의 수가 100개일때 가장 높은 값을 가지는 값은 얼마니?",
"해당 표 1에서 영상의 수를 50개로 했을때 PCA의 값은 얼마니?",
"그림7~9영상의 영상의 정보 손실은 어떻게 일어나나요?",
"해당 표 1에서 최소 영상 수는 얼마니?",
"해당 표 1에서 평균값이 가장 작은 경우 그 값은 뭐야?",
"\\( 92 \\times 112 \\) 영상의 경우 어떻게 학습시간이 길어지게 되나요?",
"해당 표 1에서 영상의 수는 최대 몇으로 설정가능하니?",
"3단계의 인식한 결과로 나타난 평균 \\( 98.54 \\% \\)정도의 높은 인식결과는 어떻게 얻었나요?",
"\\( 92 \\times 112 \\) 영상의 학습시간을 줄이려면 어떻게 해야하나요?",
"해당 표 1에서 가장 좋은 결과 값을 나타난 영상 수는 얼마니?",
"영상을 압축하여 인식을 할때 얼굴 데이터베이스의 용량 및 크기를 줄일 수 있는 방법은 어떻게 되나요?",
"본 실험에서는 어떻게 얼굴인식을 하나요?"
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인공물ED
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광 패킷 레이블 스택구조 기반의 LSP 터널운용을 위한 머징 포인트
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<h1>Ⅴ. 성능평가 및 고찰</h1><p>성능평가를 위해 전체 노드의 개수는 16개로 가정하였으며 일반노드가 될 수 있는 노드는 16개, 1 차 터널 노드는 7개, 2차 터널 노드는 5개, 3차 터널 노드는 3개로 구성하였다. 노드의 종류에 따라 서로 다른 레이블 설정 확률 값으로 적용 하였다. 머징 발생 전 일반 노드에서의 Flow 하나당 처리시간은 \( 10 \mathrm{~ms} \), 업데이트 완료 시간은 \( 20 \mathrm{~ms} \)로 가정하였으며 Flow의 크기는 \( 1024 \mathrm{bit} \)의 크기이고 머징의 최대 개수는 전체 노드의 수인 16개 이내에서 발생하는 것으로 가정하였다. 업데이트 완료 시간이 처리시간보다 많은 이유는 요구와 응답 과정으로 구성되기 때문이다. 파이버 당 채널 구성은 DWDM 네트워크의 최소단위인 8개의 채널로 가정하였다.</p><h2>1. 레이블 처리 시간 (T)</h2><p>터널 내부에서 머징이 발생 할 경우 하나의 LSP 설정을 위한 시그널링 절차가 머징 요구 수만큼 증가하게 되어 시간 또한 증가 하게 된다. 각 노드에서의 레이블 설정 확률은 \( P_{N S} \) (Node Setup Probability)로 정의하며 구분된 노드의 종류에 따라 다른 값을 갖게 된다. 종단 지점까지의 전송 성공 확률에 따라 전송 레이블 전송 시간이 결정된다. 다음 식은 일반적인 노드에서의 설정 확률 값을 정의한 것이다.</p><p>\( P_{T N S}=\prod_{i=1}^{k}\left(P_{N S S_{i}}\right)=\prod_{i=1}^{k}\left(1-P_{N S F_{i}}\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>\( P_{N S F} \) (Node Setup Failure Probability)는 레이블 설정 실패 확률이며 \( P_{\text {NSS }} \) (Node Setup Success Probability)는 레이블 설정 성공 확률이다. 성능평가를 위해 노드에서 레이블 설정 실패 확률은 극소 값으로 가정하여 위의 식은 (2)와 같이 단순화 시킬 수 있다. 따라서 레이블 처리 시간에서 적용되는 \( P_{i} \) 값은 아래 수식에 의해 산출된다.</p><p>\( P_{T N S}=\prod_{i=1}^{k}\left(1-P_{N S F_{i}}\right) \approx 1-\sum_{i=1}^{k} P_{N S F_{i}} \)<caption>(2)</caption></p><p>각 노드에서의 레이블 처리 시간 \( \left(T_{n}\right) \)은 다음의 네 가지 요소로써 구성된다.</p><p>\( T_{n}=T_{R E C}+T_{S R C}+T_{A S G N}+T_{S T A C K} \)<caption>(3)</caption></p><p>\( R_{R E C} \)는 레이블 복구시간, \( T_{S R C} \)는 레이블 검색 시간, \( T_{A S G N} \) 은 레이블 설정 시간, 그리고 \( T_{S T A C K} \)은 레이블 스택 구성 시간으로 구성된다. 따라서 전체 노드에 대한 레이블 처리시간은 다음과 같이 정의될 수 있다.</p><p>\[T_{t}=\frac{K \cdot T_{a}}{\mu_{a}-\lambda_{a}} \sum_{i=1}^{M-\max (m, n)}\left(1-p_{i}\right)^{-1}\]<caption>(4)</caption></p><p>표 1 에서 \( \mathrm{K} \) 값은 머징이 발생하지 않았을 경우와 비교하기 위한 상수 값이며 머징 발생 수에 따라 결정되어지는 값이기도 하다.</p><table border><caption>표 1. 성능평가 파라미터</caption><tbody><tr><td>기호</td><td>내용</td><td>값</td></tr><tr><td>\(K\)</td><td>머징이 발생하지 않았을 경우의 상수 값</td><td>variable</td></tr><tr><td>\(M\)</td><td>노드에서의 최대 머징 값</td><td>16</td></tr><tr><td>\( \max (\mathrm{m}, \mathrm{n}) \)</td><td>전체 노드와 머징 가능 노드의 교집합 최대 값</td><td>M-x</td></tr><tr><td>\( P_{i} \)</td><td>i 번째 노드의 레이블 설정 성공 확률</td><td>[0, 1]</td></tr><tr><td>\( \mu_{a} \)</td><td>전체 노드에서의 평균 Flow 서비스 율</td><td>variable</td></tr><tr><td>\( \lambda_{a} \)</td><td>전체 노드에서의 평균 Flow 도착 율</td><td>Poisson</td></tr><tr><td>\( T_{a} \)</td><td>전체 노드에서의 평균 레이블 처리 시간</td><td>variable</td></tr></tbody></table><p>그림 6과 같이 각 노드에서 노드의 수가 중가 할수록 많은 레이블을 포함하는 high 스택 구조의 트래픽을 전달하므로 레이블 설정 시간이 증가한다. 터널 내부와 외부는 계층노드들 중심으로 구분되며 레이블 설정 확률이 다르게 발생하므로 처리 시간 또한 차이가 난다. 즉 다시 말하면 터널 내 외부를 상대적으로 1차, 2차, 3차 터널로 구분하여 노드의 수가 증가함에 따라 처리 시간 또한 증가 하는 형태를 띠게 된다. 전반적으로 3차 터널에서 가장 많은 처리시간을 요구하게 된다. 이유는 보다 안쪽 터널에서 보다 작은 레이블 설정 확률 값 및 높은 머징 상수 값을 갖기 때문이다.</p>
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"표 1. 성능평가 파라미터에서 \\(M\\)이라는 기호는 어떤 값이라고 설명되지?",
"어떤 값이 표 1. 성능평가 파라미터에서 \\(M\\)을 나타내지?",
"표 1. 성능평가 파라미터에서 머징이 발생하지 않았을 경우의 상수 값을 나타내는 기호는 무엇이지?",
"표 1. 성능평가 파라미터에서 전체 노드에서의 평균 레이블 처리 시간을 나타내고 있는 파라미터의 기호는 무엇이지?",
"표 1. 성능평가 파라미터에서 [0, 1]이라는 값을 나타내는 기호는 무엇이지?",
"어떤 기호가 표 1. 성능평가 파라미터에서 [0, 1]이라는 값을 가지지?",
"표 1. 성능평가 파라미터에서 M-x라는 값을 나타내는 기호는 무엇이지?",
"어떤 기호가 표 1. 성능평가 파라미터에서 값이 M-x인가?",
"터널 내부에서 머징이 발생 할 경우에 어떤 과정으로 시간이 증가하게 되지?",
"본 연구에서 레이블 설정시간은 어떤 과정으로 증가하게 되지?"
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인공물ED
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화이트 컨버전 방식의 AC직결형 식물생장 LED 보광등 실증 사례 연구
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<h1>1. 서 론</h1><p>LED 조명은 파장을 컨트롤할 수 있다는 장점 때문에 \( 450 \mathrm{nm} \) 와 \( 660 \mathrm{nm} \) 대역이 필요한 식물생장 응용 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 blue와 red bare chip의 동작전압이 상이하기 때문에 하나의 패키지 내부에 함께 회로를 구성하기 어려울 뿐만 아니라 discrete package로 전체 회로를 구성하는 경우에도 역시 회로가 복잡해지는 단점이 있으며, 이러한 이유로 기존의 PG (Plant Growth) LED bar설계에서는 blue와 red 패키지 수의 비율에 따른 배열을 통하여 원하는 파장을 조절하는 방법을 사용해왔다.</p><p>이러한 이유로 최근 들어 하나의 blue chip만을 pumping 광원으로 사용하되 red phosphor로 화이트 컨버전 시키는, 소위 포스포 컨버전 (Phosphor Conversion LED: PC) PG LED 가 새로운 트렌드로 주목받고 있다.</p><p>PCPG LED의 경우 red bare chip 패키지를 사용하는 LED에 비하여 \( 660 \mathrm{nm} \) 대역에서 intensity가 떨어지는 단점이 있으나 blue bare chip만으로 패키지 구성이 가능하기 때문에 회로설계가 자유롭고 광합성에 필요한 PPFD (Photosynthesis Photon Flux Density: 광합성 광량자속 밀도, \( \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \) 를 생성하는 에너지 효율 또한 상대적으로 우수한 것으로 보고 되고 있다.</p><p>본고에서는 AC 직결형 PCPG LED를 적용하여 (유)세미 (http://www, semikorea, kr)에서 제작한 PCPG LED \( 6 \mathrm{W} \) bulb, \( 30 \mathrm{W} \) module 및 \( 40 \mathrm{W} \) bar를 각각 딸기 농장과 토마토 농장에서 테스트베드 실증한 시험 결과를 소개하고자 한다.</p>
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"파장을 관리할 수 있는 장점으로 식물 생물 응용분야에 종종 사용되는 조명이름은 뭐지?",
"생물생장 응용 분야에 사용되는 LED 조명의 대역폭은 무엇이지?",
"무엇을 컨트롤 할 수 있어서 LED 조명이 식물 응용 분야에 사용되지?",
"파장을 컨트롤할 수 있는 LED 조명은 식물생장 응용 분야에서 활발히 사용되고 있지?",
"LED 조명에서 동작전압이 상이한 bare chip은 무엇이지?",
"식물생장 응용분야에서 LED 조명은 \\( 450 \\mathrm{nm} \\) 와 \\( 660 \\mathrm{nm} \\) 대역으로 사용되지?",
"하나의 패키지 내부로 회로를 함께 구성하기 어려운 이유가 무엇이지?",
"새로운 트랜드로 pumping 광원으로 사용한 chip은 무엇이지?",
"새롭게 하는 방법으로 blue chip을 무엇으로 사용하지?",
"LED 조명의 단점을 없애기위해서 PG (Plant Growth) LED bar설계에서 원하는 파장을 조절하기 위해 blue와 red의 무엇을 조절했지?",
"PG (Plant Growth) LED bar설계에서 원하는 파장을 조절하기 위해서 blue와 red 패키지 수의 비율에 따른 배열을 조절했지?",
"광합성 반응에서 필요한 PPFD는 무엇을 뜻하지?",
"주목받는 최근의 트랜드로써 blue chip을 red phosphor로 어떻게 했지?",
"PCPG LED가 구성할 수 있는 하나의 chip은 무엇이지?",
"blue bare chip만으로 구성하여 큰 장점으로 회로의 무엇이 자유롭지?",
"요즘 유행하는 PG LED는 red chip을 blue chip으로 화이트 컨버전 시키는 것이지?",
"본 실험에서 PCPG LED로 테스트베스 실증한 두 농장은 어디이지?",
"blue chip을 화이트 컨버전 시키는 것을 무엇이라고 하지?",
"blue bare chip을 사용하는 PCPG LED는 최로 설계가 자유롭고 광합성 에너지 생성 효율도 우수하지?",
"PCPG LED가 기존의 방법에 비해 크게 나타나는 단점으로 intensity가 떨어지는 대역대는 얼마이지?"
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인공물ED
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화이트 컨버전 방식의 AC직결형 식물생장 LED 보광등 실증 사례 연구
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<p>PPFD 측정 높이는 PCPG LED로부터 식물체까지의 거리 약 \( 20 \mathrm{~cm} \) 지점으로 설정하였고 LED 보광 약 67 PPFD의 광합성 광량자속 밀도를 확보하였다.</p><p>그림 6과 그림 7은 각각 딸기 테스트베드의 실험군과 대조군 실증사진이고, 그림 8은 측정사진이다.</p><p>생육 실험 전 PPFD 측정 결과 PCPG LED의 평균 광량은 \( 69 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \), CW LED는 \( 76 \mu \mathrm{molm} \)\( { }^{-2} \mathrm{s}^{-1} \) 로 측정되었다.</p><p>생육기간 동안 인공광원은 위에 제시한 LED분광감도 조건으로 진행하였고 처리구는 CW LED, PCPG LED 및 무처리구 로 구분하였다.</p><p>정식 후 38일 동안 생육조사 결과, 다른 생육지표(엽장, 옆폭, 관부굵기 등)에서는 유의성 있는 차이는 없었으며 LED 처리구 (CW, PCPG)에서 엽록소 함량이 무처리구 보다 높게 측정되었다. 이는 일조량이 부족한 기상조건에서도 보광을 통한 광합성의 촉진 및 유도의 효과로 사료된다.</p><p>생육지표 중 엽병 (잎자루)에 대한 생육이 LED 처리구에서 높게 관찰되었고 LED 처리 시간이 경과 될수록 엽병 신장이 가속화되어 무처리구에 비해 길이 신장이 향상되는 것으로 관찰할 수 있었다.</p><p>CW LED와 PCPG LED의 딸기 재배온실 적용 시 일조량이 부족한 기상조건에서도 광합성을 유도, 촉진시켜 식물의 기본적인 영양생장과 엽병의 신장을 촉진하여 딸기 식물체의 수광태세 (light interception character) 향상에 도움이 된 것으로 판단된다.</p><p>정식 후 첫 수확 후 딸기의 상품성 비교를 위해 과실의 무게와 당도를 측정하였으며 과실의 무게는 LED 처리구 (PCPG LED, CW LED)에서 높게 나타났고, 당도 또한 LED 처리구에서 평균 12 Brix로 무처리구 평균 11.4 Brix 보다 높게 나타났다.</p><p>LED처리구 (PCPG LED, CW LED)와 무처리구의 생육 특성 중 엽병의 길이에서 차이가 관찰되었는데, 초기 엽병의 길이가 상대적으로 짧았던 CW LED 처리구는 정식 28일 경부터는 무처리구보다 엽병의 길이가 더 길어졌으며, PCPG LED 처리구는 정식 후 4일부터 다른 처리구에 비해 엽병신장이 좀 더 진행되는 것으로 관찰되었다.</p><p>이어서, 20 개체의 잎을 선정하고 비파괴 광학 엽록소함량 측정기 (SPAD meter)를 사용하여 잎 당 부위별 3 번씩 엽록소 측정 결과, 정식 25 일부터 엽록소 함량이 LED처리구 (PCPG LED, CW LED)에서 높게 측정되었다.</p><p>수확 후 생산성과 상품성을 평가하기 위해 (주)우후에 설치된 재배 베드 처리구별 20 개체씩 무작위로 선정하여 평균 무게를 측정하였고, LED처리구 (CW LED, PCPG LED)에서 대조구 (무처리구)에 비해 과실무게가 높게 측정되었으며, 이것은 광합성 촉진과 수광태세 향상으로 인한 딸기 과실 생육촉진의 효과로 사료된다.</p><p>한편, 처리구별 20개체를 무작위로 선정하여 휴대용 당도측정기 (PAL-BX/ACID4)로 당도를 측정하였고, LED처리구 (CW LED, PCPG LED)에서 대조구 (무처리구)에 비해 높은 당도가 측정되었으며, PCPG LED를 활용한 상품성 향상에도 효과가 있는 것으로 사료된다.</p><p>전반적인 식물체의 생육과 과실의 무게와 당도를 측정한 결과 PCPG LED는 딸기의 생육과 생산성, 상품성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"첫 수확 후 당도는 LED 처리구에서 평균 몇 Brix로 나왔는가?",
"광학 엽록소함량 측정기 (SPAD meter)를 사용하여 잎 당 부위 별 몇번씩 엽록소 측정을 하였는가?",
"첫 수확 후 LED 처리구에서 당도가 높게 나왔는데 무처리구 보다 평균 몇 Brix 높게 나왔나?",
"정식 첫 수확 후 과실의 무게는 어떤 처리구에서 더 높게 나왔는가?",
"몇 개체의 잎을 선정하여 비파괴 광합 엽록소함량 측정기로 잎 당 부위별 엽록소를 측정 하였는가?",
"20 개체의 잎을 선정하고 비파괴 광학 엽록소함량 측정기를 사용하여 입 당 부위별 엽록소 측정 결과 엽록소 함량이 어떤 처리구보다 높게 측정되었는가?",
"수확 후 생산성과 상품성을 평가하기 위해 (주)우후에 설치된 재배 베드 처리구별 20 개체씩 무작위로 선정하여 평균 무게를 측정하였는데 LED처리구에서 대조구에 비해 어떤 무게가 높게 측정되었는가?",
"재배 베드 처리구별 20 개체씩 무작위로 선정하여 평균 무게를 측정하한 이유는 상품성과 어떤 것을 평가하기 위함인가?",
"20개체의 잎을 선정하고 어떤 측정기를 사용하여 잎 당 부위별 3번씩 엽록소 측정을 하였는가?",
"전반적인 식물체의 생육과 과실의 무게와 당도를 측정한 결과 PCPG LED는 딸기의 생육과 생산성, 어떤 것 향상에 도움을 줄 것으로 판단하였는가?",
"CW LED와 PCPG LED의 딸기 재배온실 적용 시 일조량이 부족한 기상조건에서도 광합성을 유도, 촉진시켜 식물의 기본적인 영양생장과 엽병의 신장을 촉진하여 딸기 식물체에 어떤 향상에 도움이 많이 되었나?",
"생육 조사결과 처리구에서 무처리구보다 높게 측정된 함량은?",
"생육조사 결과 엽록소 함량이 무처리구보다 높게 측정되었는데 이는 일조량이 부족한 기상조건에서도 보광을 통한 어떤 효과에 의한건가?",
"생육기간동안 인공광원은 어떤 조건으로 진행하였는가?",
"생육지표 중 무처리구 에 비해 길이 신장이 향상되는 것으로 관찰한 신장은?",
"첫 수확 후 딸기의 상품성 비교를 위해 어떤 부분을 측정하였는가?(2가지)",
"CW LED와 PCPG LED의 딸기 재배온실 적용 시 일조량이 부족한 기상조건에서도 어떤 조건을 유도, 촉진시켜 식물의 기본적인 영양생장과 엽병의 신장을 촉진하였나?",
"초기 엽병의 길이가 상대적으로 짧았던 CW LED 처리구는 정식 28일 경부터는 무처리구보다 엽병의 길이가 더 길어졌으며, PCPG LED 처리구는 정식 후 며칠부터 엽변 신장이 좀 더 진행되는 것으로 관찰되었는가?",
"LED처리구가 과실무게가 높아 지게 될때, 이는 어떤 부분의 촉진으로 인한 영향인가?",
"광합성 촉진과 수광태세 향상으로 인한 딸기 과실은 어떤 효과로 인한 것인가?",
"전반적인 식물체의 생육과 과실의 무게와 당도를 측정한 결과 딸기의 생육과 생산성, 상품성 향상에 도움을 주는 LED는 무엇인가?"
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화이트 컨버전 방식의 AC직결형 식물생장 LED 보광등 실증 사례 연구
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<h1>2. PCPG LED 광원</h1><p>그림 1 ~ 그림 3은 테스트베드 실증에 사용된 \( 6 \mathrm{W} \) PCPG LED bulb (PBA-0622-06A), \( 30 \mathrm{W} \) PCPG LED module (PLA-3022-06A) 및 \( 40 \mathrm{W} \) PCPG LED bar (PLA-4022-06A)의 분광 특성이다.</p><p>6 W PCPG LED bulb는 딸기 재배 시설하우스의 육묘기와 수확기 실증에 공통으로 사용되었고 \( 40 \mathrm{W} \) PCPG LED bar는 토마토 육묘기 실증에 적용되었으며 \( 30 \mathrm{W} \) PCPG LED module은 토마토 수확기 실증 테스트 광원으로 사용되었다.</p><p>\( 40 \mathrm{W} \) PCPG LED bar의 경우 육묘실 암실환경을 고려한 작업자 시인성 향상과 blue의존도가 높은 육묘 생육모델 특성을 반영하여 CW (cool white) LED 패키지 소자를 어레이 설계에 일부 사용하였고 분광특성에서 확인할 수 있다.</p><p>일반적으로 PG LED의 배광은 작물 베드의 형태와 조사 거리를 고려하여 설계되며, 본 연구에서는 토마토 농장의 실제 필드 환경을 반영하여 그림 4와 같이 bat wing 배광 렌즈를 적용하였다.</p><p>광원의 PPFD는 APOGEE사 (미국)의 PS-300으 로 측정하였고 표 1 에 정리하였다.</p><h2>3.2. 딸기 테스트베드 실증 결과</h2><p>공시 재료는 딸기 (품종명: 설향)이고 시험처리구는 군산시 산북동 소재 농업회사법인 (주)우후 온실에서 진행하였다. 딸기용 PCPG LED 보광등의 조명 점등시간은 일출 전후 \( (5: 00 \sim 9: 00) 4 \) 시간과 일몰 전 후 \( (4: 00 \sim 8: 00) \) 4시간으로 설정하였는데 bulb의 광량이 낮은 점을 감안하여 점등 시간을 각각 4시간으로 길게 설정하였다.</p><p>구간날씨 (19.11.11 ~ 19.12.2) 및 LED 보광조명에 따른 광합성 광량자속 변화 (측정시각 17시경)는각각 표 3 및 그림 5와 같다.</p><table border><caption>표 3. 날씨에 따른 PPFD 값의 변화</caption><tbody><tr><td>연번</td><td>날씨</td><td>백색LED</td><td>식물LED</td><td>대조구</td></tr><tr><td>1</td><td>맑음</td><td>77</td><td>67</td><td>29</td></tr><tr><td>2</td><td>맑음</td><td>68</td><td>58</td><td>26</td></tr><tr><td>3</td><td>흐림</td><td>54</td><td>47</td><td>12</td></tr><tr><td>4</td><td>아주맑음</td><td>65</td><td>58</td><td>27</td></tr><tr><td>5</td><td>흐림</td><td>51</td><td>41</td><td>11</td></tr><tr><td>6</td><td>맑음</td><td>65</td><td>55</td><td>25</td></tr><tr><td>7</td><td>비</td><td>38</td><td>28</td><td>3</td></tr><tr><td>8</td><td>흐림</td><td>59</td><td>41</td><td>9</td></tr><tr><td>9</td><td>흐리고비</td><td>42</td><td>36</td><td>6</td></tr><tr><td>10</td><td>맑음</td><td>71</td><td>60</td><td>25</td></tr><tr><td>11</td><td>구름</td><td>76</td><td>69</td><td>22</td></tr><tr><td>12</td><td>구름</td><td>84</td><td>79</td><td>27</td></tr><tr><td>13</td><td>흐리고비</td><td>60</td><td>43</td><td>10</td></tr></tbody></table>
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"그림 1 ~ 그림 3은 테스트베드 실증에 사용된 무엇들의 분광 특성이야?",
"6 W PCPG LED bulb 는 어디에 사용했어?",
"6 W PCPG LED bulb에 이용한 곳은 어디야",
"일반적으로 PG LED의 배광은 무엇을 고려해서 설계해?",
"무엇을 고려해서 일반적으로 PG LED의 배광을 세우지",
"본 연구에서 어떤 환경을 반영했어?",
"어떤 환경을 본 연구에서 적용했지?",
"광원의 PPFD는 무엇으로 측정했어?",
"무엇으로 광원의 PPFD가 측량되었지?",
"구간날씨는 언제를 가리켜?",
"구간날씨는 언제를 말해",
"40W PCPG LED bar의 경우 어레이 설계에 일부 사용한 것은 뭐야?",
"그림 4는 어떤 렌즈를 적용한 거야?",
"어떤 렌즈를 그림 4가 사용한 거지",
"30W PCPG LED module은 어디에 사용했어?",
"어디에 30W PCPG LED module을 이용했지",
"\\( 40 \\mathrm{W} \\) PCPG LED bar의 경우 무엇을 고려했어?",
"\\( 40 \\mathrm{W} \\) PCPG LED bar에서 고려한것은 뭐지",
"40W PCPG LED bar의 경우 어떤 특성을 반영했어?",
"어떤 특성을 40W PCPG LED bar의 경우 반영해",
"광합성 광량자속 변화의 측정시각은 몇시야?",
"광합성 광량자속 변화의 측정시각은 언제니",
"표 3에서 1번의 백색LED는 얼마인가?",
"표 3에서 1번의 백색LED값이 뭐야",
"표 3에서 13번의 대조구는 얼마야?",
"표 3에서 얼마의 대조구가 13번이지",
"표 3에서 2번째 대조구 값은 얼마야?",
"2번째 대조구 값은 표 3에서 얼마야?",
"표 3에서 1번의 날씨는 어때?",
"표 3에서 1번의 날씨는 어떤 것이 있어",
"표 3에서 12번의 대조구는 얼마야?",
"표 3에서 12번의 대조구가 뭐지",
"딸기용 보강등 실험에 사용된 딸기의 품종이 뭐야?",
"무슨 품종의 딸기가 보강등 실험에 사용되었니?",
"토마토 육묘기 실증에 적용한 것은 뭐야?",
"무엇이 토마토 육묘기 실증에 사용되었지",
"딸기 테스트베드 실증 실험에서 점등시간을 얼마로 설정했어?",
"딸기 테스트베드 실증 실험에서 언제 점등해"
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화이트 컨버전 방식의 AC직결형 식물생장 LED 보광등 실증 사례 연구
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<h1>4. 결론</h1><p>딸기 농장 테스트베드에서는 날씨에 따른 LED보광에 따라 약 67 PPFD \( (\mu \mathrm{mol} / \mathrm{m} 2 \mathrm{s}) \) 의 광합성 광량자 속 밀도를 확보하였다.</p><p>생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 \( 69 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \), 백색 LED는 \( 76 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \) 로 측정되었으며, 백색LED와 식물생장LED의 딸기 재배온실에 적용 시 일조량이 부족한 기상조건에서도 광합성을 유도, 촉진시켜 식물의 기본적인 영양생장과 엽병의 신장을 촉진하여 딸기 식물체의 수광태세 (light interception character) 향상에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.</p><p>정식 후 첫 수확 후 딸기의 상품성 비교를 위해 과실의 무게와 당도를 측정한 결과 과실의 무게는 LED 처리구 (식물생장, 백색)에서 높게 나타났고, 당도 또한 LED처리구에서 평균 \( 12 \mathrm{brix} \)로 무처리구 평균 \( 11.4 \mathrm{Brix} \) 보다 높게 측정되었다.</p><p>토마토 농장 테스트베드에서는 생육 실험 전 식물생장용 LED PPFD를 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 \( 145 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \), 백색 LED + 식물생장 LED는 \( 351 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \), 백색LED 는 \( 160 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{s}^{-1} \) 로 측정되었다.</p><p>육묘기간 동안 생육조사 결과, 다른 생육지표 (엽장, 옆폭, 등)에서는 유의성 있는 차이는 없었으며 적색 LED 처리구에서 줄기 굵기가 다른 처리구 (식물생장LED, 백색LED+식물생장LED) 보다 높게 측정되었고 이는 적색파장이 유식물체의 초기 영양생장을 촉진시키는 효과로 사료된다.</p><p>정식 후 토마토의 생육 비교를 위해 토마토의 초장, 엽록소 함량, 줄기 굵기 등을 측정하였으며, 식물생장용 LED처리구는 초기에는 대조구 (무처리구)에 비해 초장이 낮았으나, 정식 후 35일 경과 후에는 대조구보다 초장의 길이가 길어진 것을 확인할 수 있었다.</p>
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"생육조사 결과로 볼 때, 적색파장으로 묘종을 키우는 동안 발아식물에 어떤 효과를 미치는 것으로 판단되는가?",
"토마토의 생육 비교시 아주 심기 후 초기단계에 비교 대조구보다 식물의 높이가 낮은 결과를 보인 경우는 어떤 LED로 조명한 결과인가?",
"적색파장으로 묘종을 키우는 기간 동안 생육조사 결과 발아식물의 말기에 영양생장을 촉진시키는 효과가 있는가.?",
"생육 비교를 위한 측정 항목으로 토마토를 아주 심기한 후에 측정하는것은 토마토의 무엇인가?",
"식물생장용 LED로 조명시킨 토마토를 아주 심기한 후 생육 비교를 하였을 때 식물생장용 LED처리구 이외의 대조 비교군에 비해 식물의 높이가 초기단계에서부터 높았나?",
"토마토를 아주 심기한 후에 식물의 높이, 엽록소 성분 함량, 줄기 굵기 등을 측정한 목적은 무엇인가?",
"토마토의 아주 심기 후 생육 비교 시험초기 단계와 35일 경과시점에 식물생장용 LED 조명처리 유무에 따라 서로 다른 경향을 보인 생육지표는 어떤 항목인가?",
"LED 조명 종류별 묘종 기르는 기간 동안 생육조사 결과 잎의 길이와 너비에서 유의성이 있었는가?",
"토마토를 아주 심기한 후 생육 비교 평가에서 초기에는식물생장용 LED처리구보다 식물의 높이가 높았지만 45일 이후에는 상대적으로 낮은 결과를 타나낸것은 어떤 조건의 처리구인가?",
"어떤 LED 조명으로 묘종 기르는 기간 동안 생육조사 결과에서 다른 LED 조명 처리구보다 생육지표 중에 줄기 굵기가 높게 측정되었나?",
"식물생장용 LED 조명 처리된 토마토가 무처리 토마토보다 식물의 높이가 더 높아진것은 아주 심기후 언제 확인되었나?",
"발아식물의 초기 영양생장을 촉진시키는 효과가 있는 빛의 파장은 어떤파장인가?",
"녹색 LED로 육묘기간 동안 식물생장에 처리한 경우가 생육조사 결과 줄기 굵기가 다른 LED로 처리한 경우보다 높게 측정되었나?",
"아주 심기 후, 토마토의 생육 비교를 위해 측정한 것으로 알맞은 것은 무엇인가?",
"토마토를 아주 심기하고 35일 경과 후 식물생장용 LED로 조명된 토마토가 초기때와 같이 대조구보다 식물의 길이가 짧았나?",
"적색 LED 로 조명하여 모종 기르는 기간 동안 생육조사 결과 가 다른 LED 처리구보다 높은 생육지표를 보인값은 어떤 항목인가?",
"생육 비교를 위해 토마토를 아주 심기한 후에 측정한것은 토마토의 초장, 엽록소 함량, 줄기 굵기, 입수량 등인가?",
"날씨에 따른 LED보광에 따라 딸기 농장 테스트베드에서 약 37 PPFD \\( (\\mu \\mathrm{mol} / \\mathrm{m} 2 \\mathrm{s}) \\) 의 광합성 광량자 속 밀도를 확보하였나?",
"날씨에 따른 어떤 광원의 보광으로 딸기 농장 테스트베드에서 약 67 PPFD \\( (\\mu \\mathrm{mol} / \\mathrm{m} 2 \\mathrm{s}) \\) 의 광합성 광량자 속 밀도를 확보하였나?",
"날씨에 따른 LED보광으로 어디에서 약 67 PPFD \\( (\\mu \\mathrm{mol} / \\mathrm{m} 2 \\mathrm{s}) \\) 의 광합성 광량자 속 밀도를 확보하였나?",
"날씨에 따른 LED보광으로 얼마 \\( (\\mu \\mathrm{mol} / \\mathrm{m} 2 \\mathrm{s}) \\) 의 광합성 광량자 속 밀도를 확보하였나?",
"날씨에 따른 LED보광으로 어디에서 약 67 PPFD \\( (\\mu \\mathrm{mol} / \\mathrm{m} 2 \\mathrm{s}) \\) 의 무엇을 확보하였나?",
"생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 \\( 69 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)이었는가?",
"언제 PPFD 를 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 \\( 69 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\) 이었나?",
"생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 무엇의 평균 광량이 \\( 69 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\) 이었나?",
"생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 얼마였나?",
"생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 백색 LED는 \\( 76 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\) 로 측정되었나?,",
"생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 무엇의 평균 광량은 \\( 76 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\) 로 측정되었나?",
"LED의 평균 광량은 딸기 재배 온실에 적용한 생육 실험 전 PPFD 를 측정한 결과 얼마로 확인되었나?",
"딸기 재배온실에서 낮은 일조량 조건에서의 생육 실험에서 LED와 식물생장용 LED 두 종류를 조명하였을 때 광합성 작용을 촉진시켰는가?",
"부족한 일조량 조건에서 백색LED와 식물생장LED를 딸기 생육을 위한 재배온실에 조명했을 때 딸기생장에 촉진된 것은 무엇인가?",
"딸기 재배용 온실에 백색LED와 식물생장LED를 조명하면 LED 조명에 따른 딸기 식물체의 살균 향상에 도움이 되는가?",
"딸기온상에서 백색LED와 식물생장LED를 조명한 경우, 딸기 식물체에 도움이 될 것으로 판단하였는데 무엇이 향상되는가?",
"딸기 재배온실에 식물생장용 LED \\( 69 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\), WLED\\( 76 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)를 조광하면 딸기 식물체의 수광태세 향상에 어떻게 도움이 되는가?",
"딸기를 첫 수확하고 상품성 비교를 위해 측정한 항목은 과실의 크기와 당도였나?",
"상품성 대조를 위해 계측한 항목은 첫 수확한 딸기 과실의 크기와 당도였어?",
"LED 조명 처리 유무에 대한 딸기의 상품성 비교를 위해 과실의 무게와 당도는 언제 측정하는가?",
"딸기를 처음 수확하고 식물생장, 백색LED 처리 유무에 따른 상품성 비교 항목 두가지는 무엇이었나?",
"딸기를 아주심기하여 첫 수확한 후 상품성 비교로 당도를 비교하였을 때 LED 조명처리 된 딸기가 처리되지 않은 딸기보다 약 5% 당도 향상값으로 측정되었나?",
"식물생장, LED 조명 유무로 비교 재배된 딸기 수확품의 과일 무게는 LED 조명 재배품에서 높게 나타났나?",
"딸기 수확 시작품의 당도는 식물생장, LED 조명 유무 재배품 비교결과 LED처리한 딸기가 처리하지 않은 딸기대비 높았나?",
"딸기를 처음 수확 후 과실의 무게는 LED와 식물재배용 LED 조명 재배품에서 높게 나타났고, 당도는 평균 얼마로 측정되었나?",
"LED와 식물재배용 LED 조명을 하지 않고 재배한 딸기의 수확 초도품의 당도는 평균 얼마였나?",
"토마토 농장 시험장에서의 식물생장용 LED의 광합성 광량자속밀도를 생육 실험 전 측정한 결과 식물생장용 LED의 평균 광량은 \\( 105 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)이었나?",
"생육 실험 전 토마토 농장 시험장에서 시험용 LED 의 광량을 측정한 결과 \\( 145 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)이었다. 어떤 LED의 평균 광량이었나?",
"어떤 LED의 평균 광량이 \\( 160 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)로 토마토 농장 실험장에서 생육 실험 전 측정 결과로 나타났을 때 LED 종류는 무엇이었나?",
"토마토 농장에서 생육 실험 실험장에 사용될 백색 LED를 실험에 적용하기 이전에 광량 측정한 결과 평균 광량은 \\( 145\\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)이었나?",
"생육 실험에 사용하기 전 식물생장용 LED의 광량을 먼저 측정한 결과 \\( 351 \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\)로 확인되었다. 토마토 농장 테스트베드에서 적용한 어떤 LED 조합의 평균 광량이었나?",
"토마토의 생육 실험에 식물생장용 LED 를 농장 테스트베드에 적용하였는데 적용전 PPFD를 측정한 결과 WLED 와 식물생장 LED 두 종류의 조합 실험용의 평균 광량은 얼마로 확인되었나?",
"농장의 실험장에서 토마토 생육 실험으로 LED를 적용하였고 사전에 LED 광량을 측정한 결과 평균 광량은 얼마였나?",
"식물생장용 LED 의 토마토 생육 실험 이전에 먼저 농장 테스트베드에서는 LED PPFD를 측정하였는데 그 결과 평균 광량은 몇 \\( \\mu \\mathrm{molm}^{-2} \\mathrm{s}^{-1} \\) 이였나?"
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화이트 컨버전 방식의 AC직결형 식물생장 LED 보광등 실증 사례 연구
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<h2>3.3. 토마토 테스트베드 실증 결과</h2><p>공시 재료는 토마토 (품종명 : TYRED250)이고, 토마토 시험처리구는 익산시 왕궁면 소재 농업회사법인 (유)로즈밸리 온실에서 진행하였으며, 토마토 생장에 미치는 PCPG LED의 효과를 분석하기 위하여 토마토 육묘와 정식 후 생장 조사를 실시하였다.</p><p>토마토 생장 특성으로 엽수, 엽장, 엽폭, 엽록소 함량, 관부굵기 등을 즉정하였으며, 엽록소함량은 휴대용 광학측정장치를 이용하여 비파괴 형식으로 진행하였다.</p><p>한편, 발아된 토마토 육묘에는 자체 조제된 양액에 20 초 침지 ( 1회/일) 하여 수분이 공급되었다.</p><p>생육 실험 전 PCPG LED 의 PPFD 측정 결과 PCPG LED 의 평균 광량은 \( 145 \mu \mathrm{molm}{ }^{-2} \mathrm{~s}^{-1} \), CW (Cool White) LED와 PCPG LED를 동일한 비율로 배열한 경우에는 \( 351 \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{~s}^{-1} \), CW LED는 160 \( \mu \mathrm{molm}^{-2} \mathrm{~s}^{-1} \) 로 측정되었다.</p><p>생육기간의 인공광원의 조건은 위에 제시한 LED 분광감도 조건으로 진행하였고 처리구는 CW LED, PCPG LED, CW LED + PCPG LED 처리구로 구분하였다.</p><p>육묘기간 동안 생육조사 결과, 다른 생육지표 (엽장, 옆폭, 등)에서 유의성 있는 차이는 없었고 PCPG LED 처리구에서 줄기 굵기가 다른 처리구 보다 높게 측정되었으며 이는 적색파장이 유식물체의 초기 영양 생장을 촉진시킨 효과로 사료된다.</p><p>정식 후 토마토의 생육 비교를 위해 토마토의 초장, 엽록소 함량, 줄기 굵기 등을 측정하였고 PCPG LED 처리구는 초기에 대조구 (무처리구)에 비해 초장이 낮았으나, 정식 후 35일 경과 후에 대조구보다 초장의 길이가 길어 진 것을 확인할 수 있었다.</p><p>육묘기 생육변화는 처리구별 10개체를 선발 하여 줄기 굵기. 엽장, 엽폭, 엽록소 함량을 측정하였고 LED 처리구 (PCPG LED, PCPG + CW LED, CW LED)의 생육 특성 중 유묘의 굵기에서 차이가 관찰되었다.</p><p>초기 엽병의 길이가 상대적으로 얇았던 혼합 (PCPG + CW) 처리구는 4일 경부터는 다른 처리구보다 줄기 굵기가 더 굵어졌으며, PCPG LED 처리구는 치리 9일이 경과한 후 다른 처리구보다 출기 굵기가 증가하는 것으로 관찰되었다.</p><p>토마토묘의 줄기 굵기는 작물생육의 지표로서 묘의 품질을 결정하는 요소로 활용할 수 있으며, 줄기가 굵어지는 만큼 이식과, 정식 후에도 건전한 개체로 생육 할 수 있는 가능성이 높다.</p><p>따라서, 줄기 굵기를 향상 시키는 광조건 (PCPG LED + CW LED)에서 육묘 시 건전한 육묘생산에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.</p><p>한편, PPFD 측정 높이는 PCPG LED로 부터 약 \( 30 \mathrm{~cm} \) 이며 생장점 위에서 측정하였다. 구간 날씨에 따른 PCPG LED보광에 따라 약 63 PPFD \((\mu \mathrm{mol} / \)\( \mathrm{m}^{-2} \mathrm{~s}^{-1} \) )의 광합성 광량자속 밀도가 측정되었으며 평균 \( 226 \mu \mathrm{mol} / \mathrm{m}^{-2} \mathrm{~s}^{-1} \) PPFD가 확보되었다.</p><table border><caption>표 \( 4 \). 날씨에 따른 PPFD 값의 변</caption><tbody><tr><td>날짜</td><td>날씨</td><td>다조구</td><td>LED보광등</td></tr><tr><td>2019-11-14</td><td>아주맑음</td><td>\( 278.0 \)</td><td>\( 315.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-16</td><td>아주맑음</td><td>\( 247.0 \)</td><td>\( 284.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-18</td><td>흐림</td><td>\( 125.0 \)</td><td>\( 195.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-19</td><td>호리고비</td><td>\( 82.0 \)</td><td>\( 175.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-21</td><td>흐림</td><td>\( 135.0 \)</td><td>\( 213.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-22</td><td>구름많음</td><td>\( 112.0 \)</td><td>\( 176.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-25</td><td>흐림</td><td>\( 105.0 \)</td><td>\( 179.0 \)</td></tr><tr><td>2019-11-26</td><td>구롬맑음</td><td>\( 142.0 \)</td><td>\( 208.0 \)</td></tr><tr><td>2019-12-02</td><td>구름많음</td><td>\( 165.0 \)</td><td>\( 234.0 \)</td></tr></tbody></table><p>육묘실에서 육묘가 완료된 후, (유)로즈벨리 유리 온실에 정식한 토마토 재배베드에 \( 30 \) W PCP LED module을 설치하여 무처리구와 생육을 비교하였다. PCPG LED module 설치 후부터 3일간 초장을 비교한 결과 처리 25일 경과부터 PCPG LED처리구의 식물체 길이가 길어지는 것을 관찰하였으며, 이것은 일조량 부족 시 광합성의 유도와 촉진을 시켜 길이 신장이 증대된 것으로 사료된다.</p><p>PCPG LED를 설치하여 무처리구와 생육을 비교한 결과, 무처리구에 비해 높은 엽장 평균이 유지되는 것을 확인하였고, 이를 통하여 일조량이 좋지 않은 조건에서도 LED 보광효과로 인한 영양 생장이 유지될 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"다조구와 LED보광등 값이 각각 \\( 165.0 \\)와 \\( 234.0 \\)가 나온 날짜는 언제야?",
"2019년 11월 26일에 다조구 PPFD 값을 알려줄래?",
"육묘기간 동안에 생육조사 결과 엽장, 옆폭등에서 유의성의 차이가 있었어?",
"육묘기간 동안에 생육조사 결과 PCPG LED 처리구에서 다른 처리구 보다 높게 측정된 건 뭐야?",
"줄기 굵기가 PCPG LED 처리구에서 다른 처리구 보다 높게 측정된 이유가 뭐야?",
"유식물체의 초기 영양 생장을 촉진시킨 파장은 뭐야?",
"토마토의 초장, 줄기 굵기, 엽록소 함량 등을 측정한 이유가 뭐야?",
"PCPG LED 처리구는 정식 후 초기에는 무처리구에 비해 초장의 길이가 길었어?",
"PCPG LED 처리구가 정식 후에 대조구보다 초장의 길이가 길어진 것은 며칠이 경과한 뒤야?",
"줄기 굵기. 엽장, 엽폭, 엽록소 함량을 처리구별 10개체를 선발해서 어떤 변화를 측정했어?",
"육묘기 생육 변화 측정 시에 LED 처리구의 생육 특성 중 어느 굵기에서 차이가 발생했어?",
"상대적으로 초기 엽병의 길이가 얇았던 처리구는 뭐야?",
"초기 엽병의 길이가 얇았던 PCPG + CW 처리구는 며칠 경부터 줄기 굵기가 다른 처리구보다 더 굵어졌어?",
"다른 처리구보다 9일이 경과한 후에 출기 굵기가 증가하는 처리구는 뭐야?",
"토마토 묘 줄기의 굵기를 지표로 활용할 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"토마토묘의 줄기 굵기를 묘의 품질을 결정하는 요소로는 절대 활용할 수 없지?",
"토마토 묘의 줄기가 굵어 지는 만큼 이식과 정식 후에 어떠한 개체로 생육할 수 있는 가능성이 높아?",
"줄기 굵기를 향상시킬 수 있는 광조건은 어떻게 돼?",
"PCPG LED + CW LED 광조건에서 육묘 시에는 건전한 육모 생산에 도움을 줄 수 없지?",
"PPFD 측정 높이는 PCPG LED로부터 몇 cm 높이로 측정되었어?",
"PPFD 측정은 어디에서 측정한 거야?",
"PCPG LED보광에 따라서 광합성 광량자속 밀도는 몇으로 측정되었어?",
"PCPG LED 보광에 따라서 광합성 광량자속 밀도의 평균적으로 얼마나 확보됐어?",
"육묘실에서 육묘가 완료되고 유리온실에 정식한 토마토 재배 베드에 무처리구와 생육을 비교하기 위해 설치한 것은 뭐야?",
"PCPG LED module을 설치한 후에 PCPG LED처리구의 식물체 길이가 처리 며칠 경과부터 길어지는 것을 관찰할 수 있어?",
"PCPG LED module 을 설치하면 일조량 부족 시에 광합성의 유도와 촉진을 시켜도 길이 신장은 변화가 없지?",
"무처리구와 생육을 PCPG LED를 설치하면 무처리구에 비해 높은 평균 유지를 하는 것은 어떻게 돼?",
"일조량이 좋지 않은 조건에서는 LED 보광 효과로도 식물의 영양 생장이 유지될 수 없지?",
"날씨가 아주 맑은 2019년 11월 14일에 LED 보광등으로 측정한 PPFD 값은 어떻게 돼?",
"2019년 11월 19일에 다조구의 PPFD 값은 얼마야?",
"LED보광등의 PPFD 값 중 두번째로 높은 값이 나타났을 때 날씨는 어때?",
"LED보광등의 PPFD 값이 \\( 176.0 \\)으로 나올 때의 날씨는 어떻게 돼?",
"2019년 11월 16일 다조구 PPFD 값은 어떻게 돼?",
"2019년 11월 18일에 다조구 PPFD 값이 125인 날의 날씨는 어때?",
"2019년 11월 19일에 LED보광등 PPFD 값은 어떻게 돼?",
"다조구 PPFD 값이 제일 낮은 날짜는 언제야?",
"본문에서 공시 재료인 토마토의 품종명은 뭐야?",
"무슨 토마토 품종이 공시 재료로 사용되었나요?",
"토마토 시험처리구는 어디 지역에 소재되었어?",
"어디 지역에 토마토 시험처리구가 있었지?",
"토마토 시험처리구는 어디 온실에서 진행했어?",
"어디 온실에서 토마토 시험처리구가 진행됐지?",
"토마토 육묘와 정식 후 생장 조사를 실시한 이유는 뭐야?",
"어떤 이유로 토마토 육묘와 정식 후 생장 조사를 실시했지?",
"토마토 생장 특성으로 측정한 것들은 뭐가 있어?",
"토마통 생장 특성으로 무엇이 측정되었지?",
"엽록소 함량을 측정하기 위해 사용된 장치는 뭐야?",
"휴대용 광학측정 장치를 이용해서 엽록소 함량을 측정할 때 파괴 형식으로 진행한거지?",
"발아된 토마토 육묘의 수분은 1일에 몇 회 공급되었어?",
"생육 실험 전에 PCPG LED의 평균 광량은 몇이야?",
"PCPG LED와 CW LED를 동일한 비율로 배열했을 때 PCPG LED 광량은 얼마야?",
"PCPG LED와 CW LED를 동일한 비율로 배열하면 CW LED는 어떻게 돼?",
"생육기간의 인공 광원의 조건으로 제시한 건 뭐야?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>V. 결 론</h1><p>본 논문에서는 BBU와 RRH를 분리 운용하는C-RAN을 지원하는 프론트홀 네트워크 기법으로서 RoF 시스템을 설계 구현하여, 측정 분석하였다. 시스템설계를 위해 프론트홀 네트워크에서의 요구사항을 고찰하고 CPRI와 RoF의 전송용량을 비교 분석하였다. RoF 시스템을 구성하여 다양한 변조나 다중 기법 기반의 신호를 전송하고 BBU 기능을 구현한 기저대역 프로세싱을 통해 EVM 등 시스템 성능에 대한 검증을 수행하였다. RoF는 4G, 5G, Wibro등 다기종 무선 데이터 트래픽의 폭주에 대해 RRH 증설 등 업그레이드를 용이하게 하고, 기존의 D-RAN 구조에 비해 설치 운용비용을 절감시킬 수 있는 차세대 프론트홀의 솔루션으로서, 향후 백홀 통합의 진보된 차세대 RAN 구성에 활용될 것으로 기대된다.</p>
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"RoF 시스템은 C-RAN을 지원하는 어떤 네트워크 기법에 속하는가?",
"C-RAN은 BBU와 RRH를 결합 운용하는가?",
"BBU와 RRH를 분리 운용하는 것으로 알맞은 것은?",
"RoF 시스템은 BBU와 RRH를 분리 운용하는 D-RAN을 지원하는 네트워크 기법인가?",
"시스템설계를 위해 비교 분석해야 할 것으로 알맞은 것은?",
"프론트홀 네트워크에서의 요구사항 고찰은 시스템 설계에 문관한가?",
"다양한 변조나 다중 기법 기반의 신호를 전송할 수 있는 시스템의 이름은?",
"시스템 성능에 대한 검증은 어떤 기능을 구현한 프로세싱을 통해 수행될 수 있는가?",
"시스템 성능 검증의 수행이 가능하며 BBU 기능을 구현한 프로세싱은 무엇인가?",
"시스템 성능에 대한 검증 수행에 기저대역 프로세싱은 무관한 절차인가?",
"다기종 무선 데이터 트래픽의 폭주에 대해 업그레이드를 할 수 있게 하는 것은?",
"RRH 증설은 다기종 무선 데이터 트래픽의 폭주에 대한 다운그레이드에 속하는가?",
"RoF는 다기종 무선 데이터 트래픽의 폭주에 대한 업그레이드에 활용할 수 있는가?",
"설치 운용비용을 기존의 구조에 비해 절감시킬 수 있는 시스템은?",
"RoF는 차세대 RAN 구성에 활용되기 적합하지 않은가?",
"RoF 시스템의 이점으로 알맞은 것은?",
"D-RAN 구조는 RoF 시스템보다 설치 운용비용이 많이 드는가?",
"RoF는 D-RAN 구조에 비해 설치 운용 시간이 감소하는가?",
"RoF 시스템은 무엇을 지원하는 프론트홀 네트워크 기법인가?",
"시스템설계를 위해 어디에서의 요구사항을 고찰해야 하는가?",
"CPRI와 RoF의 전송용량 비교는 시스템 설계에 관련이 없는가?",
"시스템 성능에 대한 검증은 RoF 시스템으로 구현된 프로세싱을 통해 가능한가?",
"다기종 무선 데이터 트래픽의 종류는 무엇이 있는가?",
"4G, 5G, Wibro 등은 어떤 트래픽에 속하는가?",
"C-RAN은 무엇을 분리 운용하는가?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>III. RoF 시스템 구현</h1><p>현재 이동통신망 구조는 프론트홀과 백홀, 또는 가입자 네트워크와 메트로 네트워크로 구분되어 있다. 그러나 광 네트워크 비용 절감을 위해 이러한 구분된 네트워크가 통합되는 추세로 전환되고 있으며, 이에 따라고속 장거리 전송기술이 가입자 네트워크에 도입되면서 OFDM과 같은 코히런트 기법이 사용되고 있다. 현 C-RAN구조에서는 BBU에서 생성된 기저대역 디지털신호를 프론트홀 네트워크상에 전송한 후 RRH에서 무선 신호로 변환하기 위해서는, RRH에 DAC(Digital-to-Analog Converter)와 LO(Local Oscillator)설치를 필요로 하게 되어, RRH에 부하 부과가 발생한다. 그러나 OFDM 기반의 광라디오 신호를 생성시켜 RRH에 전송하게 되면 다수인 RRH 에서의 부하를 덜수 있고, 중앙처리기능 효과를 가져오게 되므로 경제적이고 C-RAN구조에 부합되는 전송기법이 될 수 있다.</p><p>이에 CPRI 기반의 프론트홀 구간을 보완할 기술로OFDM신호 기반의 RoF시스템을 구현하고 전송, 측정하였다.</p><p>시스템에서는 E-UTRA(Evolved Universal TerrestrialRadio Access)네트워크 eNodeB(eNB)를 구현해 하향방향 링크로는 OFDM 신호를 전송하였고, 상향 방향링크는 SC-FDMA방식을 사용하여, 실제 무선 단말기에서 전송되는 RF신호 방식을 재현하고자 하였다. 그림 2는 구현된 시스템 구성도이다.</p><p>BBU의 송신 기저대역신호처리부에서 생성된 OFDM신호는 DAC를 통해 IQ데이터를 아날로그 신호로 변환하여 LPF(Low Pass Filter)와 IQ변조를 거친 후 LO로주파수를 2.1\(\mathrm{GHz}\) 대역으로 변환한다. 이 후 파장이1550\(\mathrm{nm}\)인 DFB-LD(distributed feedback laser diode)직접 변조시켜 E/O변환된 신호는 10\(\mathrm{km}\)의 광케이블로전송된다. 이어서 RRH내의 PD를 통해 O/E변환 된 아날로그 신호가 무선 단말기로 전송되어 안테나를 통해 전파된다. 측정에서는 안테나로 분기 시키지 않고 분석을 위해 이 RF 신호를 LO를 사용하여 다시 기저대역신호로 변환을 시킨 후 스펙트럼을 관찰하였다. 이 후 IQ 복조 및 LPF, ADC (Analog-to-Digital Converter)를 수행한 후 수신 기저대역신호처리부에서 신호처리를 통해 신호 성상도를 관찰하여 EVM 등 성능지표를 측정하였다. 마찬가지로 상향 방향 링크 또한 분석을 위해 RRH의 송신 기저대역신호처리부에서 SC-FDMA신호를 생성하고 LO를 통해 2.1\(\mathrm{GHz}\) 대역으로 변환시킨 후 파장이 1310\(\mathrm{nm}\)인 DFB-LD를 통해 E/O변환을거쳐 10\(\mathrm{km}\)의 fiber 상에서 전송하였다. 이어서 BBU의PD를 통해 O/E변환을 거친 후 LO를 변환하고, 스펙트럼을 관찰하였고 수신 기저대역처리부에서 신호처리를통한 시스템 성능지표를 측정을 하였다.</p><p>하향 방향 링크의 송신 기저대역신호처리부를 보면 이진데이터를 입력 받아 S/P(Serial-to-Paralle)l 변환을거친 후 QPSK, 16QAM, 64QAM 등으로 변조시킨다.이후 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)를 수행하고서 보호구간을 위한 CP(Cyclic Prefix)를 삽입해 준다. 변환된 신호는 P/S(Parallel-to-Serial) 변환을 거친다. RF 단말기를 구현한 수신 기저대역신호처리부에서는 송신부의 역 프로세싱이 진행되며 등화기를 통해 주파수 동기화, 위상 에러, 샘플 타이밍 에러 등을 보정한 후 복조를 한다. 상향 방향 링크의 SC-FDMA방식은 송신 기저대역신호처리부에서 이진 데이터를 S/P변환, QPSK, 16QAM, 64QAM 등의 변조 후에 DFT(Discrete Fourier Transform)처리를 하고 IFFT를 수행한다. OFDM 에 DFT 과정이 추가된 형태이다. 수신 기저대역신호처리부에서는 역으로 FFT 수행 후에 IDFT 처리를 하고 등화기 실행한다. 위 과정에서 PN시퀀스를 사용하여 신호를 발생시켰고, FFT 사이즈는512이고 16\(\%\)의 CP를 사용하였다.</p>
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"현재 이동통신망의 구조를 구분하는 방식에는 프론트홀과 백홀 외에 어떤 것이 있나요?",
"서로 구분되어 있는 가입자 네트워크와 메트로 네트워크가 통합되는 추세로 전환된 이유가 무엇인가요?",
"RRH에 DAC와 LO의 설치를 필수적으로 해야하는 이유는 무엇인가요?",
"어떤 신호를 RRH 에 전송하면 RRH 에서의 부하를 줄이고 중앙처리기능의 효과를 보일 수 있나요?",
"OFDM 신호를 기반으로 하는 RoF 시스템을 보완하기 위해 CPRI 기반의 프론트홀을 구현해보았나요?",
"시스템에서 E-UTRA 네트워크 eNB를 구현하여 하향 방향 링크로 전달한 신호는 무엇인가요?",
"DAC로부터 아날로그 신호로 변환된 IQ데이터는 이후 HPF와 IQ 변조를 거치게 되나요?",
"아날로그 신호로 변환된 IQ데이터는 LPF와 IQ 변조를 거친 후, LO로주파수를 어떤 대역으로 바뀌나요?",
"신호를 측정할 때, 안테나로 분기시키는 대신 어떻게 한 후에 스펙트럼을 관찰하였나요?",
"아날로그 신호는 RRH 내의 PD를 통해 어떤 변환을 거치게 되나요?",
"하향 방향 링크의 송신 기저대역신호처리부에서는 어떤 데이터를 입력받나요?",
"서로 구분된 가입자 네트워크와 메트로 네트워크가 통합됨에 따라 고속 장거리 전송 기술이 메트로 네트워크에 도입되었나요?",
"E/O 변환된 신호는 몇 \\(\\mathrm{km}\\)의 광케이블로 전송되나요?",
"SC-FDMA 방식을 사용하는 상향 방향 링크를 분석할 때에는 생성한 신호를 1.1\\(\\mathrm{GHz}\\) 대역으로 변환시켰나요?",
"RRH에서의 부하를 덜 수 있는 방법은 무엇인가요?",
"C-RAN 구조의 RRH에 DAC과 LO를 설치하는 행위는 RRH에 전혀 무리를 주지 않나요?",
"논문이 쓰여질 당시까지, C-RAN 구조의 프론트홀 네트워크를 향해 전송된 디지털 신호는 어디에서 생성된 것인가?",
"논문이 쓰여질 당시에 존재하는 C-RAN 구조의 BBU에서는 어떤 신호를 만들 수 있나요?",
"백홀과 프론트홀의 형태로 무엇의 구조를 구분할 수 있는가?",
"E-UTRA 네트워크의 eNB를 구현한 시스템에서 상향방향 링크로 활용한 방식은 OFDM 신호인가요?",
"가입자네트워크와 메트로 네트워크로 구분될 수 있는 이동통신망 구조에서 광네트워크에 대해 발생하는 돈을 줄이기 위해 어떻게 하였나요?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>IV. 시스템상의 전송 결과 및 성능 측정</h1><p>구현된 시스템 상의 실험에서는 안테나로의 분기시키지 않고 분석을 위해 RF 신호를 기저대역으로 변환시켜서 수신 기저대역신호처리부에서 신호처리를 수행하며 여러 시스템 파라메터를 측정하였다. 신호의 성상도 관찰 외에 CNR(carrier-to-noise ratio)에 따른 EVM을 측정하였는데 그 관계는 식 (1)과 같다.</p><p>\( \mathrm{CNR}(\mathrm{dB})=-20 \log 10(\mathrm{EVM} / 100 \%) \)<caption>(1)</caption></p><p>3GPP의 LTE 요구사양에 따르면 EVM값은 QPSK,16QAM, 64QAM 변조 방식에 따라 각각 17.5\(\%\), 12.5\(\%\), 8\(\%\) 이내로 제한하고 있으며 이에 해당하는 CNR 값은 각각 15\(\mathrm{dB}\), 18\(\mathrm{dB}\), 22\(\mathrm{dB}\)이다. 그러나 이EVM 제한치는 프론트홀 구간을 포함한 eNB 범위의 값이므로 프론트홀 구간에서는 CNR에 마진 5\(\mathrm{dB}\)를 고려하여 최소 허용 기준 CNR을 20\(\mathrm{dB}\), 23\(\mathrm{dB}\), 27\(\mathrm{dB}\)로 간주하였다.</p><p>하향 방향 링크의 16QAM OFDM 신호를 수신한 결과 CNR값이 23.54\(\mathrm{dB}\)일 때 EVM는 6.65\(\%\)로 측정되었다. 그림 4는 하향 방향 링크에서 수신된 16QAMOFDM 신호에 대한 스펙트럼과 성상도이다. OFDM신호의 전송에 대해 프론트홀 구간만의 시스템 마진을 고려하면 CNR은 23\(\mathrm{dB}\) 수준에서 EVM 요구조건을 만족시킬 것으로 보인다.</p><p>상향 방향 링크에서는 PN시퀀스로 데이터를 생성한후 QPSK, 16QAM, 64QAM으로 변조시키고 SC-FDMA로 다중화하였다. 전송 프레임은 PUSCH(physial uplink control channel)를 구현하였으며 참조신호는 DRS(demodulation reference signal)를 사용하였다.전송한 후 서로 다른 CNR값에 따라 EVM을 측정하였다. 그림4 는 상향 방향 링크에서 변조기법에 대한CNR에 따른 EVM 측정값을 보여준다.</p><p>CNR의 범위가 12\(\mathrm{dB}\)부터 42\(\mathrm{dB}\)까지의 EVM를 측정한 결과, 16QAM의 경우 이론적인 값과 근접한 값을 얻었고 CNR이 18\(\mathrm{dB}\)에서 20\(\mathrm{dB}\)사이의 범위 구간에서EVM은 64QAM의 경우 9.57\(\%\), 16QAM 9.03\(\%\), QPSK8.86\(\%\)의 측정결과를 얻었다. CNR이 24\(\mathrm{dB}\) 이상이면 변조 기법에 따른 EVM 측정치의 차이가 거의 없이 상기한 변조방식에 대해 EVM이 각각 4.49\(\%\), 4.46\(\%\),4.53\(\%\)인 결과를 보였다.</p><p>표1에서의 EVM의 요구사항은 3GPP에서 정의된eNB 구간에서의 규격이다. eNB에는 DAC, 증폭기, 기저대역신호처리부, RF변환 등 BBU와 RRH의 모든 운영장비를 포함하므로, 기저대역신호처리와 증폭기에서 생기는 손실 등을 고려하여 프론트홀 네트워크에서 5dBCNR 마진을 감안하면, 허용 EVM 값은 QPSK일 때10\(\%\), 16QAM 7.08\(\%\), 64QAM 4.47\(\%\) 이하가 요구되며,CNR이 20\(\mathrm{dB}\), 23\(\mathrm{dB}\), 27\(\mathrm{dB}\) 이상에 해당하는 값이 이 EVM 요구조건을 만족할 것으로 보인다. 그림 6은 변조기법에 따른 상향 방향 링크의 수신 신호 성상도 및 스펙트럼을 (a) QPSK, (b) 16QAM, (c) 64QAM의 경우에 대해 측정한 것으로서, 이는 CNR 값이 각각 20\(\mathrm{dB}\),23\(\mathrm{dB}\), 27\(\mathrm{dB}\)일 때 관측한 결과이다.</p><p>결론적으로 프론트홀 네트워크에서 EVM 요구사항은 eNB시스템 전체의 EVM에 비해 마진을 고려하여QPSK, 16QAM, 64QAM에 대해 각각 10\(\%\), 7\(\%\), 4\(\%\)수준이 타당하다고 제안할 수 있다.</p><p>프론트홀 네트워크에서 LTE 신호의 광 라디오파를광케이블에서 전송시 주파수 효율성을 증대시키기 위해서는 64QAM 기법을 사용하여, 수신신호 CNR 27\(\%\) 이상의 신호품질이 요구되며, 더불어 이에 대한 송수신기의 다이나믹 레인지의 향상 등이 시스템 개발에 기여할 것으로 보인다.</p>
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"CNR에 따른 EVM을 측정하는 것 이외에 무엇을 관찰했나요?",
"다음 중 CNR과 EVM 값의 관계를 올바르게 표현한 식은 무엇일까?",
"실험에서 측정한 CNR의 범위로 알맞은 것은 뭐야?",
"3GPP의 LTE 요구사양에서 16QAM의 EVM 값은 얼마 이내로 제한되고 있을까?",
"그림 4에서는 어디에서의 변조기법에 관하여 CNR에 따른 EVM 값을 보여주고 있나요?",
"언제 변조 기법에 대한 EVM의 값에 차이가 거의 발생하지 않았어?",
"상향 방향 링크에서는 참조신호로 무엇을 사용했나요?",
"CNR이 18\\(\\mathrm{dB}\\)에서 20\\(\\mathrm{dB}\\)사이의 범위일 때 무엇의 EVM이 9.03\\(\\%\\)로 나타났어?",
"다음 중 3GPP의 LTE 요구사양에 따른 64QAM 변조방식의 EVM 값 제한 조건으로 알맞은 것은 무엇일까?",
"프론트홀 구간에서 최소 허용 기준 CNR을 가정할 때 마진 5\\(\\mathrm{dB}\\)를 고려해주는 이유는 무엇인가?",
"64QAM 변조 방식을 사용하였을 때의 최소 허용 기준 CNR은 얼마인가?",
"하향 방향 링크의 16QAM OFDM 신호에 대해, CNR 값이 23.54\\(\\mathrm{dB}\\)일 때 EVM는 얼마로 측정되었는가?",
"프론트홀 네트워크에서 무엇을 고려하였을 때 QPSK에 대한 EVM 요구사항은 10\\(\\%\\)이 타당하다고 말할 수 있을까?",
"프론트홀 네트워크에서 16QAM에 대한 EVM 요구사항은 어느 정도의 수준이 타당하다고 말할 수 있을까?",
"프론트홀 네트워크에서, LTE 신호의 광 라디오파를 광케이블에서 전송할 때 주파수 효율을 증가시키기 위해서는 어떤 기법을 사용해야 할까?",
"언제 OFDM 신호 전송과 관련해 CNR은 23\\(\\mathrm{dB}\\)에서 EVM 요구조건을 만족시킬 것이라고 결론지을 수 있나요?",
"PN 시퀀스로 데이터를 만든 후에 QPSK, 16QAM, 64QAM로 변조시킨 것은 어디인가요?",
"EVM 값을 구할 때 어디에서 발생하는 손실을 고려해 5dBCNR 마진을 생각해서 계산해?",
"3GPP의 LTE 요구사양에 언급된 QPSK 변조 방식에 따른 EVM 값 조건은 17.5\\(\\%\\) 이내로, 이를 만족하는 CNR 값은 15\\(\\mathrm{dB}\\)이라고 말할 수 있을까?",
"상향 방향 링크에서 전송 프레임은 무엇을 구현하였을까?",
"그림 4에서는 어디에서 받은 16QAMOFDM 신호와 관련된 스펙트럼 및 성상도를 나타내고 있나요?",
"표 1에 나타난 EVM 요구사항은 어디에서의 규격에 해당해?",
"BBU와 RRH의 운영장비의 예시에는 어떤 것들이 있어?",
"허용 EVM 값을 구할 때 프론트홀 네트워크의 5dBCNR 마진을 고려해주는 이유가 뭐야?",
"그림 6의 수신 신호 성상도는 CNR 값이 얼마일 때 측정한거야?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>I. 서 론</h1><p>인터넷 서비스와 스마트폰의 보급으로 인해 모바일트래픽이 급증하면서, 통신 수요에 부응하는 ISP(Internet Service Provider) 사업자의 수익 모델로서,셀의 크기가 줄고 수가 증가되는 무선 통신망 구조로 진화하고 있다. 기존의 기지국의 형태인 D-RAN(Distributed RAN)구조는 이러한 추세에 따라 증가하는 셀의 수와 함께, 인터넷 서비스 사업자들의 CAPEX/OPEX 또한 증가하는데, 이를 극복하기 위하여 새로운 통신망 형태인 C-RAN(Centralized/Cloud RadioAccess network)이 제안되었다.</p><p>C-RAN은 remote site에 실외용 RRH(Remote RadioHead)만 설치하고 BBU(Baseband Unit)는 중앙기지국에 모아서, RRH와 BBU사이를 RRH당 각각 한 개의전용 광케이블로 연결하여 관리한다. 이 구조의 분리된 RRH에 대해서는 온도 조절을 위한 냉방장치가 필요하지 않고 안테나 전원만 필요하므로 유지비용을 최소화할 수 있으며 옥외설치로 인해 공간 임차비용도 줄어들 뿐 아니라, BBU를 중앙기지국에 모아서 운영하기때문에 전력공급 및 냉방이 더 용이한 구조이다.</p><p>무선 및 이동 통신망이 C-RAN 구조로 발전하면서BBU와 RRH 사이의 프론트홀 구간에 인터페이스 규격이 필요하게 되었다. 현재는 CPRI(Common PublicRadio Interface), OBSAI(Open Base StationArchitecture Initiative), ORI(Open Radio Interface)등의 규격이 사용 되고 있으며, 국내에서는 CPRI가 널리사용되고 있다. 이와 더불어 최근 폭증하는 데이터 수요를 위한 기존 프론트홀 구간의 용량증대와 비용절감을 위해 이를 네트워크로 구성하는 시도로서, CPRIover OTN(Optical Transport network), CPRI overWDM/PON, RoE(Radio over Ethernet), RoF(Radio</p><p>over Fiber)등의 다양한 기술들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 C-RAN을 지원하는 프론트홀 네트워크구성 기법 중 RoF 기술을 기반으로 한 시스템을 구현,분석한다. 2장에서는 이동통신망에서의 프론트홀 네트워크의 요구사항을 고찰, 분석한다. 3장에서는 2.1\(\mathrm{GHz}\)대역의 RoF 시스템 설계와 구현 방법을 설명한다. 하향 방향 링크는 OFDM(orthogonal frequency divisionmultiplexing)을 사용하였고 상향 방향 링크는 SC-FDMA(single carrier-frequency division multipleaccess) 방식인 시스템을 구현하였다. 4장의 측정 분석에서는 다양한 변조 방식에 대해 시스템 파라메터를 도출하고 측정치를 기반으로 전송용량, EVM(ErrorVector Magnitude)등을 측정 분석하여 차세대 프론트홀 네트워크의 솔루션을 검증하도록 한다.</p>
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"어떠한 이유로 인해 BBU와 RRH 사이의 프론트홀 구간에 인터페이스 구격이 필요하게 되었는가?",
"최근 폭증하는 데이터 수요를 위해 기본 프론트홀 구간의 무엇을 증대하기 위해 이를 네트워크로 구성하는 시도를 해보았는가?",
"인터넷 서비스와 스마트폰의 보급으로 모바일트래픽이 급격히 증가하였는가?",
"인터넷 서비스와 스마트폰의 보급으로 인해 무엇이 급증하였는가?",
"무선 통신망 구조가 진화하는 추세에 따라 인터넷 서비스 사업자들의 무엇이 증가하였는가?",
"CAPEX/OPEX의 증가를 극복하기 위해 C-RAN이라는 새로운 통신망이 개발되었나?",
"C-RAN에서 remote site에 설치하는 것은 무엇인가?",
"C-RAN의 RRH와 BBU 사이는 각각 전용 광케이블로 연결하여야 하는가?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>II. 프론트홀 요구사항 및 기술</h1><p>D-RAN 구조와 C-RAN구조에 대한 비교는 그림 1에 나타나 있다. C-RAN구조에서 BBU/DU(Data Unit)와 RRH/RU(Radio Unit)사이의 프론트홀 구간은 수십\(\mathrm{km}\) 분리되어 있어서 이들 사이를 연결하는 시스템의 요구사항이 존재한다.</p><p>CPRI 표준규격에 따르면 BER(bit error rate)은 최대 10-12으로 제한되어 있다. 왕복 지연속도는 프론트홀 구간에서는 정의되지 않았으나 일반적 가입자 네트워크에서 400\(\mathrm{\mu}\mathrm{s}\) 이내로 제한되며 광케이블 전송 지연 제외하고 5\(\mathrm{\mu}\mathrm{s}\)이내 이어야 한다. 주파수 에러는 \(\pm\)2\(\mathrm{ppb}\)(partsper billion)까지 허용하며 지터는 \(\pm\)32\(\mathrm{\mu}\mathrm{s}\)로 제한한다.지연 정확도는 \(\pm\)16.276\(\mathrm{ns}\)로 제한되고, 데이터 압축은50\(\%\) 까지 가능하다. EVM은 프론트홀 구간에서 아직표준화 되지 않았으나 3GPP(3rd generation partnershipproject)에서 정의한 LTE표준에 의하면 신호가 송신될때 eNodeB에서 변조 방식에 따라 QPSK의 경우17.5\(\%\), 16QAM은 12.5\(\%\), 64QAM은 8\(\%\) 이내의 값을 가지도록 제한되어 있다. 이 EVM 기준은 BBU와RRH 사이를 포함한 프론트엔드에서 백홀 사이에서의값이므로 프론트홀 구간만을 고려할 때 이 기준은 보다 엄격해 질 것으로 보인다. 이는 표1과 같이 종합할수 있다.</p><p>이러한 프론트홀 구간의 요구사항을 만족시키면서 네트워크화를 실현시키는 프론트홀 네트워크 기술들에 대한 연구도 태동되고 있다. CPRI over OTN은 초지연성에 부합되는 구조로써 ITU-T G.872에 규정된OTN은 광망요소들로 구성되며 ITU-T의 SG15 G.709Appendix에서는 무선 액세스 망에서 쓰는 CPRI overOTN의 매핑 방식을 정의하고 있다. CRPI overWDM/PON은 광케이블에 CPRI신호를 광다중화 하여 전송하는 방식으로 전송 용량이 증대될 수 있는 기술이나 광스위치 등의 고비용 요소들이 ISP 사업자의 선택에 장애가 될 수 있다. RoE는 프론트홀에 이미 많이 보급되어 있는 이더넷 스위치를 사용하는 기술로적은 비용으로 구현이 가능하나, 초지연 패킷 스위칭을 위한 시간 민감성 네트워크 기법을 필요로 한다.</p><p>이러한 기법들을 기반으로 지터 및 지연 정확도 등 프론트홀 네트워크 요구사항을 정의하고 이동통신망의요구사항을 만족시키기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나, 이러한 기술들은 CPRI신호를 캡슐화하거나 매핑시키는 디지털 전송 기술들로써 급증하는 추세의 모바일 트래픽을 수용하려면 많은 양의 전송회선을 필요로하게 된다. 즉, 8\(\times\)8 MIMO(Multiple Input MultipleOutput) 안테나를 사용하고. LTE 채널 대역폭이20\(\mathrm{MHz}\) 인 시스템의 경우, 셀 내 최대 IP 처리량은600\(\mathrm{Mbps}\)이므로 이 트래픽을 전송하는데 요구되는 대역폭도 600\(\mathrm{Mbps}\)이 된다.</p><p>그러나 이를 CPRI로 전송할 시, 주파수를 2채널 할당 하고, 샘플링 속도 30.72\(\mathrm{MHz}\), IQ 샘플 속도 15bit, 8B/10B 코딩, 상향 방향 링크 및 하향 방향 링크를 사용하고 3개의 섹터를 지원한다면, 최대 110\(\mathrm{Gbps}\)\( (8 * 2 * 30.72 \mathrm{M} * 15 * 2 * 10 / 8 * 2 * 3) \)의 대역폭이 요구된다. 이를 현재 주로 사용되는 2.5\(\mathrm{Gbps}\)의 광케이블 시스템을 사용해 전송하려면 약 45회선이 필요하게 되는데이는 ISP 사업자에게 비용부담이 될 뿐만 아니라, 실제로 네트워크를 구현하는데 어려움이 있다. 그에 비해 아날로그신호를 전송하는 RoF의 경우 MIMO 안테나수와 채널의 대역폭, 섹터 수만 고려하면 되므로 전술한 CPRI와 같은 조건의 신호를 전송했을 경우 RoF는약 2\(\mathrm{GHz}\)정도의 대역폭만 필요하게 되어 CPRI를 기반으로 하는 디지털 전송방식보다 전송대역폭이 매우 적다. 그러나 전송대역폭의 측면에서는 매우 우수하지만 다른 프론트홀 요구사항을 만족시키기 위해서는 다이내믹 레인지의 증대 등 연구가 필요할 것으로 보인다.</p><table border><caption>표 1. 프론트홀에서의 요구사항</caption><tbody><tr><td>Parameters</td><td>Fronthaul requirements</td></tr><tr><td>BER</td><td>\(10^{-12}\)</td></tr><tr><td>Roundtrip latency</td><td>400μs</td></tr><tr><td>Roundtrip latencywithout fiber</td><td>5μs</td></tr><tr><td>Frequency error</td><td>±2ppb</td></tr><tr><td>Jitter</td><td>±32ns</td></tr><tr><td>Latency Accuracywithout fiber</td><td>±16.276ns</td></tr><tr><td>Digital datacompression</td><td>50%</td></tr><tr><td>EVM *</td><td>QPSK: 17.5%16QAM: 12.5%64QAM: 8%</td></tr></tbody></table>
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"프론트홀 구간만 고려하면 EVM 기준은 더 까다로워져?",
"C-RAN구조는 BBU/DU와 RRH/RU 사이 어떤 구간이 수십\\(\\mathrm{km}\\)로 분리되어 있어?",
"프론트홀 구간에서 무엇은 정의되지 않아?",
"왕복지연속도는 일반적 가입자 네트워크에서 몇 이내로 제한되?",
"무엇을 \\(\\pm\\)32\\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{s}\\)로 제한시켜?",
"지연 정확도는 몇으로 제한해?",
"프론트홀 요구사항으로는 데이터 압축은 50%까지 가능해?",
"EVM은 신호가 송신될 때 eNodeB에서 변조 방식에 딸 QPSK와 64QAM은 어떤 것에 의해 제한되?",
"프론트엔드는 어떤 사이를 포함시켜?",
"EVM 기준은 프론트엔드에서 무엇 사이에서의 값이야?",
"CPRI over OTN은 어떤 특성에 부합되는 구조야?",
"ITU-T의 SG15 G.709Appendix에서는 CPRI overOTN의 어떤 방식을 정의하고 있어?",
"CPRI overOTN의 매핑 방식은 어느 망에 사용되?",
"CRPI overWDM/PON기술은 전송용량이 증대될 수 있어?",
"ISP 사업자의 선택에 어려움은 CRPI overWDM/PON의 어떤 요소 때문이야?",
"이미 프론트홀에 많이 보급되어 있는 RoE는 어느 스위치를 사용해?",
"RoE는 초지연 패킷 스위칭을 위해 어떤 기법을 필요로 해?",
"RoE는 구현할 때 드는 비용이 적어?",
"지터 및 지연 정확도 등 어떤 요구사항을 정의해?",
"이동통신망의 요구사항을 만족하는 기술들은 어떤 것을 캡슐화하거나 매칭시켜?",
"급증하는 모바일 트래픽을 수용하려면 어떤 것이 필요해?",
"아날로그 신호를 전송하는 RoF에서는 어떤 것만 고려하면 CPRI와 같은 조건으로 신호를 전송했을 때 보다 전송대역폭이 훨씬 적어?",
"다른 프론트홀 요구사항을 만족하려면 어떤 연구가 필요해?",
"프론트홀에서의 요구사항으로 Roundtrip latency는 얼마야?",
"프론트홀에서 Roundtrip latencywithout fiber는 얼마의 요구사항을 가져?",
"프론트홀에서 요구되는 주파수의 오차값은 얼마야?",
"프론트홀에서 50%를 만족해야하는 파라미터값은 무엇이야?",
"Jitter는 프론트홀에서 얼마로 만족시켜야해?",
"무엇이 CPRI 표준규격에 따라 최대 10~ 12으로 제한되?",
"왕복 지연속도는 일반적 가입자 네트워크는 어떤 지연을 제외해?",
"주파수 에러는 몇까지 허용되?",
"ITU-T G.872에 규정된 OTN은 어떤 요소들로 구성되어 있어?",
"CRPI overWDM/PON은 광케이블에 CPRI 신호를 어떻게 전송하는 방식이야?",
"프론트홀 네트워크 요구사항을 정의하여 어떤 요구사항을 만족시키기 위한 많은 연구가 진행되고 있어?",
"광케이블 시스템에 전송회선이 많아지면 ISP 사업자에게 비용 부담이 커 실제로 네트워크 구현하는게 어려워?",
"16QAM은 EVM파라미터로써 프론트홀에서의 요구사항으로 얼마여야해?",
"64QAM은 EVM 파라미터로 프론트홀에서 얼마로 요구사항을 만족시켜야해?",
"파라미터 BER에서의 프론트홀의 요구사항은 얼마야?",
"EVM파라미터에서 QPSK는 프론트홀에서의 요구사항으로 얼마여야해?"
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인공물ED
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무선 프론트홀 네트워크에서의 광라디오파 시스템
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 무선 및 이동통신을 위한 클라우드 무선 가입자 네트워크를 지원하는 프론트홀에서 무선 라디오파의 광섬유전송망의 기술을 제안하고 구현한다. 하향 링크는 OFMD (orthogonal frequency division multiplexing) (O기법을 사용하였고상향방향의 전송은 SC-FDMA (single carrier-frequency multiple access) 방식으로 구현하였다. 64, QAM, 16QAM, QPSK 등다양한 변조 방식에 대해 시스템 파라메터를 도출하고 측정치를 기반으로 성능을 분석하였다.</p>
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"SC-FDMA 방식으로 다시 발생시킨 것은 하향링크 였는가?",
"어떻게 하향링크를 다시 발생시킬 수 있었나?",
"변조 방식의 예시에는 무엇이 있는가?",
"어떤 광섬유전송말의 기술은 무선 및 이동통신을 할 수 있는가?"
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인공물ED
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시스템 성능 지수 및 동적 전력분산 제어를 통한 무선센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 성능 개선
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<h1>2. 본 론</h1><h2>2.1 무선센서가 적용된 에어컨 네트워크 시스템</h2><p>태양전지 무선 온도센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템은 Fig. 1과 같이 나타낼 수 있다. 에어컨 온도 제어에서 일반적으로 실내기에 장착된 온도센서는 실내기 주변온도는 정확하게 감지하지만 원거리의 온도는 실제보다 높거나 낮을 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서 원거리에 무선 온도센서를 부착하여 이를 에어컨 주변온도로 활용한다.</p><p>무선센서는 주변온도를 주기적으로 감지하며 에너지 소모를 최소화하기 위해서 ZigBee 무선통신을 이용하여 gateway로 정보를 주기적으로 전송한다. 온도 정보는 중계기를 통해 cloud로 전송되고 저장된다. 그리고 에어컨은 주기적으로 cloud에 저장된 온도 정보를 활용하여 목표온도 제어를 한다.</p><h2>2.2 무선센서 네트워크 시스템 성능 지수 제안</h2><p>본 논문에서는 태양전지 무선 온도센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템에서 무선센서의 수명과 연동된 에어컨의 성능에 영향을 미치는 요소가 포함된 시스템 성능 지수를 제안한다. 시스템 성능 지수는 네트워크 시스템을 하나의 수치로 표현하며 그 시스템의 성능을 판달 할 수 있다.</p><p>무선센서의 성능은 수명이 매우 중요하며 연동된 에어컨의 성능은 온도 정보의 정확성과 update 주기에 따라서 목표온도 도달시간이 크게 달라질 수 있다. 에어컨의 목표온도 도달시간은 에어컨의 성능에 매우 중요하며 도달시간 지연은 에어컨의 운전시간이 늘어남으로 인해 소비전력이 증가할 수 있다.</p><p>따라서 시스템 성능 지수는 배터리의 수명과 주변 환경으로부터 수집된 정보의 정확성 그리고 무선 네트워크를 통해 정보가 전송되는 정보 전송주기의 상관관계를 통해 하나의 수치로 표현된다.</p><p>\( R_{\text {system }}=R_{b} \times R_{s} \times R_{c} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( R_{b}=\gamma \times E_{b} \)<caption>(2)</caption></p><p>\( R_{\text {system }}=\gamma \times E_{b} \times R_{s} \times R_{c} \)<caption>(3)</caption></p><p>식(1)은 무선센서 네트워크 시스템의 성능 지수 \( \left(R_{s y s t e m}\right) \) 을 나타낸다. 여기서, \( R_{b} \) 는 무선센서 수명 지수, \( R_{s} \) 는 정보 정확성 지수, \( R_{c} \) 는 네트워크 안정성 지수를 나타낸다. 무선센서의 수명 지수는 식(2)와 같이 나타낼 수 있으며 \( \gamma \) 는 배터리의 잔량변수, \( E_{b} \) 는 태양전지로부터 수집되는 예측 수집전력 변수이다. 즉, 무선센서의 수명 지수는 현재 배터리에 저장된 에너지뿐만 아니라 태양전지로부터 수집되는 예측 에너지의 양도 성능 지수에 반영된다.</p><p>정보 정확성 지수 \( R_{s} \) 는 무선센서 환경정보의 감지주기로 표현된다. 온도 및 습도와 같은 환경 정보는 실시간으로 변하기 때문에 감지주기에 따라서 정보의 정확성이 매우 달라지며 적용되는 제품에 따라서 정확성 기준이 다를 수 있다. 또한, 네트워크 안정성 지수 \( R_{c} \) 는 무선센서 통신주기로 표현된다. 무선센서 네트워크 시스템의 안정적인 운영을 위해서는 최소한의 통신주기가 필요하며 무선센서의 환경 정보가 제품의 동작 변수로 사용될 경우 통신주기는 제품의 응답특성 및 성능에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다.</p><p>이와 같이 제안된 시스템 성능 지수는 무선센서뿐만 아니라 네트워크와 연동된 제품의 성능에 영향을 미치는 요소가 포함된 하나의 수치로 표현된다.</p><p>예를 들어 와이파이가 내장된 가정용 에어컨 환경에서 주변 온도 정보를 얻기 위해 사용되는 무선센서 네트워크 시스템의 성능 지수가 높으면 무선센서의 수명뿐만 아니라 에어컨의 성능 및 효율에도 큰 영향을 미치며, 반대로 시스템 성능 지수가 낮으면 에어컨의 목표 온도 제어가 부정확하여 운전시간이 길어지고 효율이 떨어질 수 있다.</p><p>본 논문은 무선센서의 수명뿐만 아니라 네트워크 시스템에 연동된 제품의 특성인 \( R_{s} \) 와 \( R_{c} \) 을 시스템 성능 지수에 반영함으로써 하나의 성능 지수로 인해 전체 네트워크 시스템의 성능을 표현하였다는 점에서 센서의 수명연장을 위한 기존의 연구들보다 확장성이 있다.</p><h2>2.3 동적 전력분산 제어</h2><p>본 절에서는 무선센서의 전력 관리를 위한 동적 전력분산 제어를 제안한다. 동적 전력분산 제어는 시스템 성능 지수를 활용하여 태양전지로부터 수집될 에너지를 예측하여 식 (4)와 같이 배터리에 저장될 에너지와 시스템 운전을 위한 소비전력으로 동적 분산 한다. 식 4 에서 \( P_{\text {sobar }} \) 는 태양전지로부터 수집될 에너지, \( P_{b} \) 는 배터리에 저장될 에너지, \( P_{c o n} \) 은 무선센서가 운전을 위해 사용할 에너지이다.</p><p>식 (5)는 배터리에 저장될 에너지를 나타내고 있으며, 배터리에 저장될 에너지는 시스템 성능 지수와 반비례적으로 충전 에너지 양이 결정된다. 식 (6)은 사용 가능한 소비전력을 나타내며, 사용 가능한 소비전력은 시스템 성능 지수와 비례적으로 정해진다.</p><p>\( P_{\text {sobar }}=P_{b}+P_{c o n} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( P_{b}=\left(1-R_{\text {system }}\right) \times P_{\text {solar }} \)<caption>(5)</caption></p><p>\( P_{\text {con }}=R_{\text {system }} \times P_{\text {solar }} \)<caption>(6)</caption></p><p>Fig. 2는 동적 전력분산 제어의 블록다이어그램을 나타내고 있다. 무선센서의 사용 가능한 소비전력이 결정되면 연동된 제품의 성능 개선을 위한 최적의 스케줄링이 필요하며 다음 전력 분산제어를 위해 \( R_{s} \) 와 \( R_{c} \) 는 update 된다. 그리고 \( R_{b} \) 의 update를 위해 배터리의 잔량 전압을 측정하여 활용한다. 다음 전력 분산 제어주기가 되면 update된 최신 시스템 성능 지수를 활용하여 전력 분산이 이루어진다.</p><p>\( R_{b} \) 는 무선센서의 설치환경 및 적용되는 어플리케이션의 특성에 맞게 설정이 가능하며, \( R_{s} \) 와 \( R_{c} \) 는 연동되는 제품의 특성에 따라서 정의되어야 한다.</p>
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"\\( R_{\\text {system }}=R_{b} \\times R_{s} \\times R_{c} \\)<caption>(1)</caption>은 무엇을 나타내는 식이야?",
"무선센서는 주변온도를 주기적으로 감지한 정보를 어디로 전송해?",
"무선센서가 에너지 소모를 최소화하기 위해 주기적으로 gateway에 정보를 전송할 때 어떤 무선통신을 사용해?",
"\\( R_{\\text {system }}=R_{b} \\times R_{s} \\times R_{c} \\)<caption>(1)</caption>에서 \\( R_{b} \\)는 무엇을 나타내?",
"\\( R_{b}=\\gamma \\times E_{b} \\)<caption>(2)</caption>와 같은 무선센서의 수명지수 식에서 배터리의 잔량변수를 나타내는 것은 뭐야?",
"온도 정보는 무엇을 통해 cloud로 전송되고 저장돼?",
"본 논문은 네트워크 시스템에 연동된 제품의 특성인 \\( R_{s} \\) 와 \\( R_{c} \\) 을 무엇에 반영했어?",
"\\( P_{\\text {sobar }}=P_{b}+P_{c o n} \\)<caption>(4)</caption>에서 \\( P_{\\text {sobar }} \\) 는 무엇을 나타내?",
"update된 최신 시스템 성능 지수를 사용하여 전력 분산이 이루어지는 때는 언제야?",
"무선센서 네트워크 시스템은 통신주기가 없어도 안정적인 운영이 가능하지?",
"\\( P_{\\text {sobar }}=P_{b}+P_{c o n} \\)<caption>(4)</caption>에서 \\( P_{b} \\) 는 무선센서가 운전을 위해 사용할 에너지, \\( P_{c o n} \\) 은 배터리에 저장될 에너지를 나타내지?",
"에어컨 온도 제어에서 보통 실내기에 장착된 온도센서는 실내기 주변온도는 확실하게 감지하지?",
"에어컨의 목표온도 도달시간이 증가하면 에어컨의 운전시간도 증가하므로 소비전력은 감소하지?",
"\\( R_{b}=\\gamma \\times E_{b} \\)<caption>(2)</caption>에서 \\( E_{b} \\)는 예측 수집전력 변수로 태양전지로부터 수집된 거 맞지?",
"무선센서 수명 지수는 지금 배터리에 저장되어 있는 에너지만 성능 지수에 영향을 미치지?",
"시스템 성능 지수와 반비례적으로 충전 에너지 양이 결정되는 것은 배터리에 저장될 에너지 맞지?",
"주변 온도 정보를 얻기 위해 사용되는 와이파이 내장 가정용 에어컨 환경에서 무선센서 네트워크 시스템의 성능 지수가 높으면 에어컨의 목표 온도 제어가 정확하지 않아 운전시간이 증가하고 효율이 저하되지?",
"사용 가능한 소비전력과 반비례적으로 정해지는 것은 시스템 성능 지수지?",
"에어컨은 클라우드에 저장되어 있는 온도 정보를 이용해서 주기적으로 목표온도를 제어하지?",
"에어컨은 클라우드에 저장되어 있는 온도 정보를 이용해서 주기적으로 목표온도를 제어하는 것이 맞을까?",
"습도 및 온도와 같은 환경 정보는 감지주기에 따라 정보의 정확성이 다르고 시시각각으로 변하기 때문에 적용되는 제품들의 정확성의 기준은 모두 똑같지?",
"습도 및 온도와 같은 환경 정보는 감지주기에 따라 정보의 정확성이 다르고 시시각각으로 변하기 때문에 적용되는 제품들의 정확성의 기준은 모두 똑같다고 볼 수 있어?"
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인공물ED
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시스템 성능 지수 및 동적 전력분산 제어를 통한 무선센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 성능 개선
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<h1>3. 실 험</h1><p>제안한 시스템의 성능 지수 \( \left(R_{s y s t e m}\right) \) 와 동적 전력분산 제어의 유용성을 확인하기 위해 태양전지를 이용한 에어컨 무선 센서 네트워크 시스템을 통한 모의실험과 실험을 수행하였다. 에어컨 무선 센서네트워크 시스템의 \( R_{b}, R_{s}, R_{c} \) 을 정의하고, PSIM Simulator를 사용하여 동적 전력분산 제어가 적용된 시스템 성능 지수 변화를 확인한 후 실제 에어컨 네트워크 시스템에서 에어컨의 성능 변화를 확인한다.</p><h2>3.1 무선센서 에어컨 네트워크 시스템의 성능 지수 정의</h2><p>제안된 기법을 태양전지 온도 센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템에 적용하기 위해서 와이파이가 내장된 가정용 에어컨 네트워크 시스템을 기반으로 각각의 성능 지수를 설정한다.</p><p>식(7)은 수집전력 변수 \( (\gamma) \) 는 파나소닉 PV(AM-1454CA) 태양전지를 사용하여 정의된다. y 는 태양전지가 실내에서 수집될 수 있는 최댓값인 \( 280 \mathrm{uW} \) 에서 \(1\) 로 설정되고 무선센서의 최소 소비전력인 \( 80 \mathrm{uW} \) 이하에서는 \( 0.9 \) 로 고정된다. 배터리는 routejade사의 FLPB052330을 사용하며 \( E_{b} \) 는 배터리가 \( 80 \% \) 이상에서는 \(1\)로 설정되고, \( 10 \% \) 이하에서는 \( 0.3 \) 으로 고정된다. 식(8)은 배터리 잔량과 형광등으로부터 수집전력 변수가 반영된 \( R_{b} \) 을 나타낸다. 배터리 잔량과 형광등으로부터 수집전력 변수가 반영된 \( R_{b} \) 는 식 (8)과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \gamma=0.0005 \times P_{\text {solar }}+0.86 \)<caption>(7)</caption></p><p>\( R_{b}=E_{b} \times\left(0.0005 \times P_{\text {solar }}+0.86\right) \)<caption>(8)</caption></p><p>가정 및 사무실과 같은 실내의 온도 및 습도 변화는 실외보다 급격하게 변화될 수 있다. 실내 환경은 문 또는 창문과 같은 구조물로부터 실외 환경과 분리되어 있으며 이러한 구조물의 이동으로 인해 외부 환경의 영향을 받아서 실내 환경이 갑자기 변할 수 있다. 그리고 갑작스런 에어컨 및 보일러와 같은 온도 조절장치 사용으로 환경이 변할 수 있다. 식(9)은 정보 정확성 지수 \( \left(R_{s}\right) \) 를 나타내고 있으며 기존 실내기 에어컨에 장착된 유선 온도센서의 감지주기 1 초를 정보 정확성지수 1 로 설정하고 감지주기가 길어질수록 \( R_{s} \) 가 감소하도록 정의하였다.</p><p>\( R_{s}=101-T_{s} / 100 \)<caption>(9)</caption></p><p>에어컨은 실내 주변온도 정보를 받아서 목표온도를 맞추는 제어를 하기 때문에 주변 환경 정보의 지연은 시스템의 성능과 효율에 큰 영향을 미칠 수 있다. 만약 실내 온도 및 습도가 안정화되면 환경변화가 적기 때문에 습득된 정보를 전송할 필요는 없다. 하지만 무선센서가 네트워크에 정기적인 통신을 하지 않으면 네트워크는 무선센서가 네트워크를 벗어났다고 판단하여 연동을 끊는다. 이러한 현상을 방지하기 위하여 정기적으로 gateway에 습득 정보를 전송해야 한다. 식(10)는 네트워크 안정성 지수 \( \left(R_{c}\right) \) 을 나타낸다. 보통 에어컨의 냉난방능력 변화는 컴프레서 목표주파수 변경에 의해서 이루어지고 변경주기는 \(30\) 초이다. 따라서 무선센서 통신주기 30 초를 \( R_{c} \) 의 \(1\) 로 설정하고 통신주기가 길어질수록 감소하도록 정의한다. 통신주기가 길어지면 에어컨은 최신 주변온도 update가 지연되고 목표주파수 변경이 지연되면 에어컨의 성능이 떨어질 수 있다. 주변 노이즈 및 무선통신 통신 부하 증가에 따른 통신지연은 희박하다고 가정한다.</p><p>\( R_{c}=-(1 / 6,000) T_{c}+1.005 \)<caption>(10)</caption></p>
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"제안한 시스템의 성능 지수 \\( \\left(R_{s y s t e m}\\right) \\) 와 동적 전력분산 제어의 유용성을 확인하기 위해 진행한 모의실험과 실험은 어떤 시스템을 이용했어?",
"동적 전력분산 제어가 적용된 시스템 성능 지수 변화를 확인할 때 무엇을 이용했어?",
"PSIM Simulator를 이용하여 동적 전력분산 제어가 적용된 시스템 성능 지수 변화를 확인하기 전에 실제 에어컨 네트워크 시스템에서 에어컨의 성능 변화를 먼저 측정해야 하지?",
"\\( \\gamma=0.0005 \\times P_{\\text {solar }}+0.86 \\)<caption>(7)</caption>에서 수집전력 변수 \\( (\\gamma) \\) 는 무엇을 이용해 정의되었어?",
"태양전지가 실내에서 수집될 수 있는 최댓값은 몇 \\( \\mathrm{uW} \\)야?",
"무선센서의 최소 소비전력은 몇 \\( \\mathrm{uW} \\)이야?",
"본문 실험에서 사용한 배터리 FLPB052330는 어디서 만들었어?",
"\\( E_{b} \\) 는 배터리가 \\( 80 \\% \\) 이상에서는 \\(1\\)로 설정되고, \\( 10 \\% \\) 이하에서는 \\( 0\\) 으로 고정되지?",
"\\( R_{b}=E_{b} \\times\\left(0.0005 \\times P_{\\text {solar }}+0.86\\right) \\)<caption>(8)</caption>에서 \\( R_{b} \\)는 배터리 잔량과 형광등으로부터 수집전력 변수가 반영되지 않은 거지?",
"가정 및 사무실과 같은 실내의 온도 및 습도 변화는 실외보다 완만하게 변화되지?",
"\\( R_{s}=101-T_{s} / 100 \\)<caption>(9)</caption>는 정보 정확성 지수를 나타내는 식이지?",
"기존 실내기 에어컨에 부착된 유선 온도센서의 감지주기는 몇 초야?",
"\\( R_{s}=101-T_{s} / 100 \\)<caption>(9)</caption>에서는 기존 실내기 에어컨에 장착된 유선 온도센서의 감지주기 1 초를 정보 정확성지수 1 로 설정하고 감지주기가 길어질수록 \\( R_{s} \\) 가 증가하도록 정의했지?",
"에어컨은 실내 주변온도 정보를 받아서 목표온도를 맞추는 제어를 하기 때문에 주변 환경 정보가 늦어지면 시스템의 성능과 효율에 많은 영향을 미칠 수 있지?",
"무선센서가 네트워크에 정기적인 통신을 하지 않으면 네트워크는 무선센서가 네트워크를 벗어났다고 판단하여 연동을 끊지?",
"컴프레서 목표주파수 변경에 의해서 이루어지는 에어컨의 냉난방능력의 변경주기는 몇 초야?"
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인공물ED
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시스템 성능 지수 및 동적 전력분산 제어를 통한 무선센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 성능 개선
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<h1>1. 서 론</h1><p>산업 현장에서 다양한 센서들은 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서 반드시 필요한 부품이며 일반적인 센서들의 값은 네트워크와 연동된 제품에 전달된다. 이러한 센서를 효율적으로 활용하기 위해서는 설치위치, 설치방법, 설치시간이 고려되어야 하며 설치, 유지, 관리의 편의성을 위해서 다양한 무선센서들이 개발되고 있다. 무선센서는 안정적인 운영을 위해 정기적으로 배터리의 재충전 및 교환이 반드시 필요하며 무선센서의 영구적이고 안정적인 전원 공급을 위해 태양광, 풍력, 열, 진동과 같은 자연 에너지를 전기에너지로 변환시켜 수확하는 에너지 하베스팅 기술이 활발히 연구되고 있다.</p><p>하지만 주변 환경의 변화로 인해 수집되는 에너지양의 변화는 무선센서의 수명에 큰 영향을 줄 수 있으며 수명 연장을 위한 무선센서의 동작시간 단축은 연동되는 제품들의 동작 성능에도 큰 영향을 미친다. 이러한 무선센서의 에너지 문제 해결을 위해 다양한 무선센서 에너지 관리 기술이 연구되고 있다. Jason Hsu 등은 듀티 사이클의 동적인 변화를 제안하여 배터리 목표 잔량을 관리하고 에너지 사용 효율을 극대화 하는 연구를 하였다. Chandra R 는 에너지 수확 능력, 배터리 저장 효율, 평균 통신 데이터 속도 정보를 바탕으로 최적 통신 시간과 속도를 조절하는 연구가 이루어 졌다. 뿐만 아니라 MyungNam Bae 은 배터리에 충전된 에너지 양에 따라서 듀티 사이클을 조정하여 에너지 관리에 대해 연구하였고, Yong-Min Park 에서는 센서 네트워크의 효율적인 라우팅 기법을 제안하여 무선센서 사용을 최소화하여 배터리 소모를 줄이도록 제안하였다. Omer Melih Gul 등은 사용 가능한 에너지를 바탕으로 최적 스케줄링을 연구하였다.</p><p>이러한 무선센서의 다양한 에너지 관리 연구들은 무선센서의 수명 연장에 매우 훌륭한 성과를 만들어 낼 수 있었지만 에너지 관리를 위해 무선센서의 동작을 제한함으로 인해 네트워크와 연동된 전체 시스템 성능은 고려되지 않았다. 예를 들어 무선센서의 온도 정보를 활용하여 온도 제어를 하는 IoT 에어컨에서 온도 정보의 지연은 목표도달 시간이 늦어져 에너지 소비가 늘어날 수도 있다.</p><p>만약 무선센서의 수명뿐만 아니라 네트워크에 연동된 제품의 특성에 영향을 미칠 수 있는 요소들이 무선센서 전력관리에 활용된다면 네트워크에 연동된 제품의 성능 변화에도 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 태양전지 무선센서 네트워크에서 무선센서의 수명과 연동된 제품의 성능에 영향을 미치는 요소들을 하나의 수치로 표현하기 위한 시스템 성능 지수를 제안한다.</p><p>뿐만 아니라 시스템 성능 지수 개선을 위해 동적 전력 분산 제어를 제안한다. 동적 전력분산 제어는 시스템 성능 지수를 활용하여 태양전지로부터 수집될 예측 에너지를 배터리에 저장될 에너지와 무선센서 운영을 위한 사용 가능한 에너지로 분산한다. 즉, 네트워크에 연동된 제품의 성능 특성이 포함된 시스템 성능 지수를 무선센서 전력관리에 사용함으로써 무선 센서의 수명뿐만 아니라 연동된 제품의 성능에도 영향을 미칠 수 있다.</p><p>모의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 시스템 성능 지수와 동적 전력분산 제어의 타당성을 확인하고 태양전지가 내장된 무선 온도센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 연동 실험을 통한 에어컨의 성능 개선을 검증한다.</p>
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"산업 현장에서 센서를 효율적으로 활용하기 위해 고려해야 하는 것은 뭐야?",
"무엇을 고려해야 산업 현장에서 센서를 효율적으로 활용할 수 있나요?",
"산업 현장에서 다양한 센서의 여부와 상관없이 시스템을 안정적으로 운영할 수 있는가?",
"무엇을 위해서 다양한 무선센서들이 개발되고 있어?",
"무선센서의 안정적인 운영을 위해서 필요한 것은 뭐야?",
"무엇이 무선센서의 안정적인 운영을 위해 필요한가요?",
"태양광과 같은 자연 에너지를 전기에너지로 변환시켜 수확하는 기술을 뭐라고해?",
"시스템 성능 지수 개선을 위해 무엇을 제안해?",
"시스템 성능 지수 개선을 위해 제안된 것은 무엇인가요?",
"동적 전력분산 제어는 무엇을 통해 배터리에 저장될 에너지와 사용 가능한 에너지로 분산해?",
"어디에 시스템 성능 지수를 사용하면 무선 센서의 수명 및 연동된 제품의 성능에도 영향을 미칠 수 있어?",
"Chandra R는 무엇을 바탕으로 최적 통신 시간과 속도에 관한 연구를 했어?",
"무선센서의 온도 정보를 이용하여 온도를 제어하는 것은 뭐야?",
"Jason Hsu 등은 무엇에 관한 연구를 했어?",
"본 논문에서 무선센서의 수명과 관련된 제품의 성능에 영향을 미치는 요소들을 어떻게 표현하고자 하는가?",
"듀티 사이클의 동적인 변화를 제안한 사람은 누구야?",
"어떤 사람이 듀티 사이클의 동적인 변화를 제안하였나요?",
"모의 실험을 통해 검증하려 한 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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시스템 성능 지수 및 동적 전력분산 제어를 통한 무선센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 성능 개선
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 태양전지 무선센서의 에너지를 절약하면서 수명뿐만 아니라 네트워크 시스템에 연동된 제품의 성능을 하나의 지표로 표시하기 위한 시스템 성능 지수를 제안하였다. 그리고 시스템 성능 지수 개선을 위해 동적 전력분산 제어를 제안하여 무선센서의 수명 연장과 네트워크에 연동된 에어컨의 성능 개선을 확인하였다.</p><p>모의실험에서 동적 전력분산 제어를 통해 시스템 성능 지수 \( \left(R_{\text {system }}\right) \) 는 \( 0.6 \) 이하에서는 미적용된 \( R_{\text {system }}\_ 1 \) 보다 항상 높게 나타나며 \( 0.6 \) 이상에서도 특정구간에서 \( R_{\text {system }} \)이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 그리고 배터리 잔량이 \( 85 \% \) 이하에서는 수명지수 \( R_{b} \) 는 \( R_{b-} 1 \) 보다 높게 나타나서 수명 연장 개선효과를 확인하였고 태양전지로부터 에너지가 지속적으로 수집되는 환경과 시스템 성능 지수 \( 0.6 \) 이상에서 \( R_{s} \) 와 \( R_{c} \) 도 \( R_{s}\_1 \) 와 \( R_{c}\_ 1 \) 보다 높게 나타나며 이를 통해 감지주기와 통신주기가 짧아져 연동된 제품의 성능이 개선됨을 예측하였다.</p><p>뿐만 아니라 태양전지 무선 온도센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템에 제안된 기법을 적용하여 에어컨의 목표온도 도달시간이 단축되고 이를 통해 에어컨 운전 에너지 소비가 줄어드는 것을 검증하였다.</p><p>향 후 암실조건과 같은 수집전력이 적은 구간과 배터리 잔량이 적은 구간에서도 효과적인 전력관리 연구가 필요하다. 그리고 에어컨뿐만 아니라 다양한 제품 연동 실험을 통해 성능 평가가 필요하다.</p>
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"본 논문에서 제안한 시스템 성능지수는 무엇의 에너지 절약과 수명, 성능을 하나의 지표로 표시하고자 했지?",
"무선센서의 수명 연장과 네트워크에 연동된 에어컨의 성능 개선은 시스템 성능지수를 위해서 무엇의 제어를 제안하면서 확인할 수 있었지?",
"태양전지 무선 온도센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템에 제안된 기법을 적용하므로써 에어컨에서 단축된 것은 무엇이지?",
"에어컨의 목표온도 도달시간이 단축이 되면서 에어컨에서 감소한 것은 무엇이지?",
"본 논문에서 제안한 시스템 성능 지수는 네트워크 시스템에 연동된 제품의 성능을 어떻게 표현하려고 했지?",
"무선센서의 수명 연장과 네트워크에 연동된 에어컨의 성능 개선 확인에서 시스템 성능 지수 개선을 위해서 어떻게 하였지?",
"모의 실험에서 관찰한 결과 미적용된 \\( R_{\\text {system }}\\_ 1 \\) 보다 \\( 0.6 \\) 이하에서는 시스템 성능 지수 \\( \\left(R_{\\text {system }}\\right) \\) 는 어떻게 보였지?",
"수명 개선 효과를 확인한 수명지수 \\( R_{b} \\) 는 \\( R_{b-} 1 \\) 보다 배터리 잔량이 \\( 85 \\% \\) 이하에서 어떻게 나타났지?",
"\\( R_{b-} 1 \\) 보다 배터리 잔량이 \\( 85 \\% \\) 이하에서 수명지수 \\( R_{b} \\) 가 높이 나타나서 수명 연장은 어떻게 되었지?",
"시스템 성능 지수인 \\( R_{\\text {system }} \\) \\( 0.6 \\) 이상에서도 특정구간에서 어떻게 나타나지?",
"에어컨 네트워크 시스템에 태양전지 무선 온도센서를 사용하였을 때 에어컨 운전이 어떻게 되지?",
"태양전지 무선 온도센서를 에어컨 네트워크 시스템에 적용하여 사용하면 어떤 결과를 나타내지?",
"시스템 성능 지수 \\( \\left(R_{\\text {system }}\\right) \\) 는 동적 전력분산 제어를 통하여 \\( 0.6 \\) 이하에서는 적용되지 않은 \\( R_{\\text {system }}\\_ 1 \\) 보다 어떻게 나타나지?",
"감지주기와 통신주기가 짧아 지는 것을 시스템 성능 지수 \\( 0.6 \\) 이상에서 \\( R_{s} \\) 와 \\( R_{c} \\) 도 \\( R_{s}\\_1 \\) 와 \\( R_{c}\\_ 1 \\) 보다 높게 나타나는 것으로 확인하면서 제품은 어떻게 되었지?",
"수집전력이 적은 암실조건과 같은 구간과 베터리 잔량이 적은 구간에서 활용하기 위해서는 어떻게 해야하지?",
"태양전지 무선센서의 에너지 절약과 수명뿐만 아니라 네트워크 시스템에 연동된 제품의 성능을 하나의 지표로 표시하기 위해서 제안한 지수는 무엇이지?"
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인공물ED
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시스템 성능 지수 및 동적 전력분산 제어를 통한 무선센서를 이용한 에어컨 네트워크 시스템의 성능 개선
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<h2>3.2 스케줄 정의</h2><p>태양전지 무선 온도센서의 운전을 위해 사용 가능한 소비전력 \( \left(P_{c o m}\right) \) 이 확정되면 무선센서와 연동된 에어컨의 성능을 최대한 높이기 위해서 감지주기와 통신주기의 최적화 스케줄링이 필요하다. 무선센서의 네트워크 연동을 위한 최소 소비전력인 \( 80 \mathrm{uW} \) 를 기준으로 스케줄링 되며 Table 1에서와 같이 소비전력이 증가될수록 감지주기 및 통신주기는 교번하여 줄어들게 정의한다.</p><h2>3.3 모의 실험</h2><p>태양전지 무선센서는 실내에 설치되고 태양의 영향은 받지 않는 것으로 가정한다. 따라서 형광등의 on/off 시간을 조절하여 태양전지로부터의 수집전력 \( \left(P_{\text {solar }}\right) \) 을 설정한다. 배터리 \( 14 \mathrm{mAh} \)을 사용하며 동적 전력분산 제어 주기는 \(1\)분으로 설정하고 \(3\)일 동안 모의 실험을 한다. 동적 전력분산 제어를 적용하지 않은 무선센서는 사용 가능한 소비전력을 \( 110 \mathrm{uW} \) 로 설정하고 감지주기는 \(9\)초 통신주기는 \(243\)초로 고정한다.</p><p>\( P_{\text {solar }} \) 은 실내 형광등이 \(12\) 시간 on \( (250 \mathrm{uW}) \) 되고 나머지 \(12\) 시간은 off \( (50 \mathrm{uW}) \) 되도록 입력하였고 초기 배터리 잔량을 변경해가며 동적 전력분산 제어가 적용된 \( R_{s y s t e m}, R_{b}, R_{s}, R_{c} \) 와 미적용된 적용된 \( R_{s y s t e m} 1, R_{b} 1, R_{s} 1, R_{c} 1 \) 을 비교 분석한다.</p><p>Fig. 3은 초기 배터리 잔량이 \( 40 \% \), Fig. 4 는 \( 80 \% \) 로 설정 후 시스템 성능 지수변화를 나타낸다. 두 실험 모두 동적 전력분산제어가 적용된 \( R_{s y s t e m} \) 는 \( 0.6 \) 이하에서 \( R_{s y s t e m} 1 \) 보다 항상 높게 나타났다. \( 0.6 \) 이상에서는 형광등이 on되는 구간 중 배터리가 \( 85 \% \) 이하일 때 \( R_{s y s t e m} \) 이 높게 나타났고 off 구간에서는 항상 \( R_{s y s t e m} \) 이 낮게 나타났다.</p><p>Fig. 5 는 배터리 잔량이 \( 40 \% \), Fig. 6은 \( 80 \% \) 로 설정 후 무선 센서의 수명 지수 변화를 나타낸다. 두 모의실험 모두 배터리 잔량이 \( 85 \% \) 이하에서는 동적 전력분산 제어가 적용된 \( R_{b} \) 는 미적용된 \( R_{b}-1 \) 보다 항상 크게 나타난다. Fig. 5 와 Fig. 6 을 통해 배터리 잔량이 \( 85 \% \) 이하에서는 동적 전력분산 제어를 통해 무선센서의 수명은 늘어날 수 있으며 특히 에너지 수집이 어려운 환경에서도 수명 연장 효과를 기대할 수 있다.</p><p>Fig. 7은 초기 배터리 잔량이 \( 40 \% \), Fig. 8 은 \( 80 \% \) 호 설정 후 정보 정확성 지수와 네트워크 안정성 지수의 변화를 나타낸다. 두 모의실험 결과에서 동적 전력분산 제어를 적용된 \( R_{s}, R_{c} \) 는 형광등이 on되고 시스템 성능 지수가 \( 0.6 \) 이상이면 \( R_{s}{ }_{-}{ }^{1}, R_{c}{ }^{1} \) 보다 크게 나타났다. \( R_{s}, R_{c} \) 가 크다는 것은 감지주기 및 통신주기가 짧다는 의미이고 이를 통해 무선센서의 최신 정보가 전달되고 update 주기가 짧아져서 연동된 제품의 성능에 많은 영향을 미칠 수 있다.</p><p>모의실험 결과로 동적 전력분산 제어를 적용하면 특정 구간에서 시스템의 성능 지수가 개선되고 무선센서의 수명 및 연동된 제품의 성능이 개선됨을 예측할 수 있다. 하지만 특정구간에서만 무선센서의 수명과 연동된 제품의 성능이 개선되는 한계점이 있다.</p><h2>3.4 제품 연동 실험</h2><p>태양전지 무선센서가 연동된 에어컨 네트워크 시스템에 시스템 성능 지수와 동적 전력분산 제어를 적용하여 에어컨은 성능변화를 확인한다.</p><p>공기가 차폐된 실험실 벽면에 \(10\) 평 능력이 있는 실내기를 고정시키고 \( 14,000 \mathrm{BTU} \) 능력의 실외기는 실내기에 연결된다. 태양전지 무선센서는 빛 에너지 수집이 가능하도록 형광등 주위에 설치하며 형광등은 항상 on되어 있다. 주변온도는 \( 33^{\circ} \mathrm{C} \) 로 맞추고 목표온도를 \( 18^{\circ} \mathrm{C} \) 로 설정하고 난 후 실내기를 냉방모드로 동작시킨다. 무선센서는 동적 전력분산 제어가 적용된 \(2\) 개(배터리 초기 값 \( 40 \%, 80 \% \) ), 제안된 방법이 적용되지 않은 \(1\) 개(배터리 초기 \( 40 \% \) )를 각 실험마다 설치한다. 동적 전력분산 제어가 적용되지 않은 무선센서는 감지주기 및 통신주기가 고정되어 있다. 배터리 초기 값이 다른 무선센서를 설치한 이유는 시스템 성능 지수의 차이에 따른 에어컨은 성능을 비교하기 위함이다. 실내기 운전이 시작되면 에어컨 실내기에 장착된 온도센서의 값과 각각의 무선센서에서 목표온도 도달시간을 비교한다.</p><p>Fig. 9는 실내기에 장착된 온도센서, 동적 전력분산 제어가 적용(배터리 초기 값 \( 40 \%, 80 \% \) )된 무선센서 \(2\)개, 동적 전력분산 제어가 미 적용된 무선센서 \(1\)개를 실내기 주변온도 값으로 사용한 주변온도 변화를 나타내고 있다.</p><p>동적 전력분산 제어를 적용한 \(2\) 개의 무선센서 중에서, 배터리 초기 값이 \( 80 \% \) 인 무선센서의 목표온도 도달시간이 \(70\) 분으로 \( 40 \% \) 인 \(90\) 분보다 빠른 것을 확인할 수 있다. Fig. 7과 Fig. 8에서 형광등이 on되고 시스템 성능 지수가 \( 0.6 \) 이상에서 \( 80 \% \) 의 \( R_{s}, R_{c} \) 가 \( 40 \% \) 의 \( R_{s_{-}} 1, R_{c} 1 \) 보다 항상 높게 나타나며 이로 인해 에어컨의 성능이 개선됨을 예측할 수 있다.</p><p>초기 배터리 값이 \( 40 \% \) 로 동일한 2 개의 무선센서 중에서, 동적 전력분산 제어를 적용하지 않은 무선센서의 목표온도 도달시간이 \(80\) 분으로 적용한 \(90\) 분보다 더 짧았다. Fig. 9에서 알 수 있듯이 시스템 성능 지수는 동적 전력분산 제어를 사용한 무선센서가 높지만 이 \( 0.6 \) 이하이기 때문에 에어컨 성능 개선에는 영향이 작은 것으로 판단된다.</p><p>에어컨의 목표온도 도달시간이 줄어든다는 것은 에어컨이 동일한 성능을 내면서 운전시간이 감소하는 것을 의미하며 결과적으로 운전시간이 줄어들면서 에너지 소비를 줄이는 효과를 나타낸다.</p>
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"태양전지 무선 온도센서의 운전을 위해 무엇을 확정해?",
"태양전지 무선센서는 태양광의 영향를 받지 않아?",
"태양광은 태양전지 무선센서에 아무런 영향을 주지 않아?",
"태양전지 무선 온도센서가 사용가능한 소비전력을 확정함으로써 어떤 성능을 높이려고 해?",
"태양전지 무선 온도센서를 사용할 수 있는 소비전력을 확정하여 성능을 높이고자 하는 기기는 뭐지?",
"태양전지 무선 온도센서의 운전에서 에어컨의 성능을 최대한 높이기 위해 어떤 것을 최적화 스케줄링을 해야해?",
"무선센서가 네트워크 연동을 위해 필요한 최소 소비전력은 얼마야?",
"네트워크 연동을 하기 위해 무선센서가 필요로 하는 최소 소비전력은 얼마지?",
"태양전지 무선센서는 어디에 설치돼?",
"소비전력이 증가하면 감지 및 통신 주기가 번갈아 가면서 감소해?",
"동적 전력분산 제어를 사용하지 않은 무선센서에서 사용 가능한 소비전력은 얼마로 설정했어?",
"왜 감지주기와 통신주기를 최적으로 스케줄링 해야해?",
"모의실험을 위해 얼마의 용량을 지닌 배터리를 사용해?",
"수집전력에서 실내 형광등의 on/off 시간을 입력하고 어떤 것을 변경하면서 모의실험을 진행해?",
"배터리 잔량이 \\( 85 \\% \\) 이하인 무선센서의 수명은 어떻게 증가시켜?",
"배터리 잔량이 \\(85 \\% \\) 이하인 무선센서의 수명을 연장시키려면 어떻게 해야해?",
"동적 전력분산 제어를 적용한 무선센서의 경우, 배터리 잔량이 \\( 85 \\% \\) 이하일 때에 무엇이 어려운 환경에서도 수명 연장 효과를 볼 수 있어?",
"\\( R_{s} \\), \\( R_{c} \\)가 크면 감지주기와 통신주기가 짧아?",
"감지 및 통신 주기가 짧아지면서 무선센서의 최신정보가 전달되고 어떤 주기가 짧아져?",
"무선센서에 동적 전력분산 제어를 적용할 경우에는 수명과 연동된 제품의 성능이 개선되는 특징을 보여?",
"언제 특정 구간 동안의 시스템 성능 지수와 무선센서의 성능이 나아짐을 예상할 수 있어?",
"제품 연동 실험에서 태양전지 무선센서와 무엇을 연동해?",
"제품 연동 실험을 할 때 공기가 차폐된 실험실에서 실험을 진행했어?",
"제품 연동 실험을 할 때에 실험을 진행한 곳은 공기가 차폐된 실험실이야?",
"제품 연동 실험을 통해 시스템 성능지수와 동적 전력분산 제어를 적용한 에어컨의 성능변화를 확인했어?",
"동적 전력분산 제어가 적용된 무선센서의 경우, 특정 구간에서 어떤 지수가 향상됨을 보였어?",
"제품 연동 실험에서 어느 정도의 능력이 있는 실외기를 실내기에 연결시켜?",
"제품 연동실험에서 태양전지 무선센서는 어디 주위에 설치하여 항상 켜놓고 있어?",
"제품 연동실험을 진행할 때에 태양전지 무선센서는 어디 주위에 설치하여 항상 켜놓은 상태를 유지했어?",
"에어컨과 태양전지 무선센서를 서로 연동한 실험에서 주변온도는 얼마로 설정해주었어?",
"Fig. 5에 따르면, 배터리 잔량을 설정한 후 무선센서의 어떤 지수에 변화가 나타남을 확인할 수 있었어?",
"배터리 잔량을 설정하면 무선센서 상에 어떤 지수의 변화가 나타나?",
"에어컨과 태양전지 무선센서 연동 실험에서 목표온도를 \\( 18^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 설정한 후에 어떤 모드로 실내기를 작동시켰어?",
"제품 연동 실험에서 무선센서에 동적 전력분산 제어가 적용되지 않을 때에 감지주기 이외에 어떤 주기를 고정시켰어?",
"왜 서로 다른 배터리 초기값을 가진 무선센서를 설치했어?",
"시스템 성능 지수의 차이에 따른 에어컨 성능 비교하기 위해 어떤 값이 다른 무선센서를 설치해?",
"에어컨의 목표온도 도달시간이 줄어드는 것은 에어컨이 동일한 성능을 가지면서 어떤 시간이 감소하는걸 의미하지?",
"에어컨의 목표온도 도달시간이 줄어들 때에는 에어컨의 성능은 유지되더라도 어떤 시간이 줄어들지?",
"초기 배터리 잔량을 \\( 40 \\% \\)와 \\( 80 \\% \\)로 설정했을 때 동적 전력분산제어가 적용된 시스템 성능은 0.6 이하에서 미적용 시스템보다 항상 높아?",
"모의실험에 사용한 배터리의 동적 전력분산 제어가 한 번 발생한 이후 되풀이되는 데에 걸리는 시간은 몇 분으로 설정했어?",
"동적 전력분산 제어를 사용하지 않는 무선센서에서 한 번 감지한 후 다시 감지하기까지 걸린 시간은 얼마로 고정해주었어?",
"동적 전력분산 제어를 사용하지 않는 경우, 무선센서는 몇 초의 통신주기를 나타내었어?",
"실내기가 가동되면 에어컨 실내기에 장착한 어떤 센서의 값과 무선센서의 목표온도 도달시간을 비교하는 과정을 거쳤어?",
"동적 전력분산 제어를 적용했을 때, 배터리 초기값인 \\( 80 \\% \\) 센서와 \\( 40 \\% \\)인 센서중에서 \\( 80 \\% \\)인 경우가 목표 온도에 더 빨리 도달해?",
"에어컨 운전 시간이 감소함에 따라 어떤 것을 소비하는 것을 줄일 수 있지?",
"동일한 초기 배터리 값 \\( 40 \\% \\)을 가진 무선센서에서 동적 전력분산 제어를 적용하지 않은 센서가 적용한 센서보다 목표온도 도달시간이 더 짧아?",
"에어컨 운전시간이 감소하면 어떤 효과가 나타나?",
"모의실험에서는 초기 배터리 잔량을 설정하면서 시스템 성능 지수, 정보 정확성 지수, 네트워크 안정성 지수의 변화를 확인할 수 있었어?",
"제품 연동 실험에서 무선센서가 동적 전력분산 제어를 사용했을 때, 왜 시스템 성능지수가 에어컨 성능 개선에는 큰 영향을 주지 못해?",
"태양전지 무선센서는 어떻게 빛 에너지를 수집했어?"
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인공물ED
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수소연료전지자동차용 절연저항 측정시스템 개발에 관한 연구
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<p>본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 HFCV에 적합한 절연저항 측정시스템을 개발하였다. HFCV 절연저항 측정시스템은 자동차 안전기준의 규정에 맞도록 구성하기 위하여 시험인가전압의 경우, 기존의 절연저항계와 유사하게 전압변\((125[\mathrm{V}], 250[\mathrm{V}], 500[\mathrm{V}], 1000[\mathrm{V}])\)로 선택하여 전압을 인가하는 방식으로 설계하였다. 또한, 기존 절연저항계의 시험전류는 측정 대상의 절연상태에 따라 자동으로 결정되기 때문에 개발된 절연저항 측정시스템의 최대시험단락 전류 이상이 필요할 경우 이를 제한하기 위하여 시험인가전압을 낮추어 최대시험단락전류 이상으로 전류가 흐르지 못하게 하는 방식으로 되어 있기 때문에 개발된 절연저항 측정시스템에서는 우선 측정하고자 하는 시스템의 보호를 위하여 최대시험단락전류를 사용자 설정을 통하여 제한할 수 있도록 \( 1[\mathrm{mA}], 5[\mathrm{mA}], 10[\mathrm{mA}], 20[\mathrm{mA}] \)까지 선택할 수 있도록 구성하였다. 사용자가 최대시험단락전류의 선택을 통하여 시험시 최대시험단락전류의 제한으로 인하여 시험인가전압이 실제로 인가되지 못하는 경우 최대시험단락전류의 용량을 큰 것으로 선택하여 시험할 수 있도록 설계하였다. 최대시험단락전류의 선택은 적용하고자하는 시스템의 규정에 맞는 시험에 적합하도록 설계된 것이라 할 수 있다. 또한, \( 10[\mathrm{mA}] \) 이상의 시험전류가 인가된 때에는 알람을 통하여 시험자의 감전위험을 경고하는 기능을 삽입하여 설계하였다.</p> <p>절연저항의 측정범위는 친환경자동차의 관련 기준 및 규격에 맞도록 최소 기준인 \( 100[\Omega / \mathrm{VDC}] \) 기준에 대하여 HFCV의 전압구성을 고려하여 \( 10[\mathrm{k} \Omega \) 이상 측정가능하며 측정 해상도는 \( 1[\mathrm{k} \Omega] \)으로 설계하여 HFCV의 정확한 절연저항을 측정할 수 있도록 설계하였다.</p> <p>그림 1은 HFCV의 절연저항 측정시스템 개발을 위한 블록도와 개발된 측정시스템을 나타낸 것이다.</p> <p>절연저항 측정을 위하여 시험인가전압과 최대단락시험전류를 선택 후 시험전압을 인가하면 DC-DC컨버터/스위칭회로/배전압 및 정류회로에서는 직류 \( 12[\mathrm{V}] \)의 전압을 시험인가전압에 맞게 변환하여 전압을 인가하고 실제 인가되는 전압과 전류을 검출하여 DC-DC 컨버터와 MCU에 실제 인가전압과 전류에 대한 정보를 전송하게 된다. 실제 인가되는 전압과 전류는 DC-DC 컨버터와 MCU에서 인가전압과 전류에 대한 제어를 위한 정보로 활용하게 되며, MCU에서는 디스플레이장치에 디스플레이하기 위하여 정보를 활용하게 된다.</p> <p>HFCV 절연저항 측정시스템은 일반적인 전기설비가 아닌 친환경자동차에 맞게 최적화되어 있는 시험기로서 최대단락 시험전류의 크기가 \( 1[\mathrm{mA}] \)에서부터 \( 20[\mathrm{mA}] \)까지 폭넓게 설정해야 하며, 측정범위가 비교적 높은 시험전압인 \( 500[\mathrm{V}] \) 이상의 인가전압에서도 \( 10[\mathrm{k} \Omega] \) 이상 \( 1[\mathrm{k} \Omega] \)의 해상도를 갖기 때문에 전류검출부에서 MCU로 데이터를 전송할 때 22-Bit의 ADC를 사용하여 측정범위의 폭을 넓게 구성하였다.</p> <p>또한, 시험의 조건에 따라서 최대단락전류가 \( 10[\mathrm{mA}] \) 이상의 전류를 사용하기 때문에 감전사고의 위험성이 존재하게 되며, 시스템 구동시 갑자기 큰 전류가 흐름으로서 측정하고자하는 자동차에 영향을 줄 수 있기 때문에 이를 보호하기 위한 Inrush Current Limit 회로를 적용하였다.</p> <p>개발된 절연저항 측정시스템과 기존 절연저항계의 기능 및 성능에 대한 차이는 표 2에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 2 절연저항 측정시스템과 절연저항계 사양 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>기존 절연저항계</td><td>개발된 절연저항 측정시스템</td></tr><tr><td>시험 인가전압</td><td>\( 125 \mathrm{V}, 250 \mathrm{V}, 500 \mathrm{V} \) \( 1000 \mathrm{V} \) 등 선택가능</td><td>\( 125 \mathrm{V}, 250 \mathrm{V}, 500 \mathrm{V} \) \( 1000 \mathrm{V} \) 등 선택가능</td></tr><tr><td>최대시험 단락전류</td><td>\( 1 \mathrm{mA} \) 또는 \( 5 \mathrm{mA} \) 고정</td><td>\( 1 \mathrm{mA} \) 부터 \( 20 \mathrm{mA} \)까지 선택가능</td></tr><tr><td>측정범위</td><td>\( 250 \mathrm{V} \) 이하 : \( 10 \mathrm{k} \Omega \) 단위 \( 500 \mathrm{~V} \) 이상 : \( 0.1 \mathrm{M} \Omega \) 단위</td><td>시험전압에 상관없이\( 10 \mathrm{k} \Omega \) 이상 \( 1 \mathrm{k} \Omega \) 단위</td></tr><tr><td>기타</td><td></td><td>\( 10 \mathrm{mA} \) 이상 흐를시 경고 알람</td></tr></tbody></table>
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"이용자가 최대시험단락전류를 선택해 시험을 진행할 때 최대시험단락전류가 제한되어 시험인가전압이 인가되지 못할 경우를 대비해 어떻게 설계했나요?",
"절연저항계의 시험전류는 측정할 대상의 상태에 따라 결정되기에 개발된 절연저항 측정시스템의 최대시험단락 전류 이상이 필요할 경우 이것을 제한하고자 어떤 방식으로 구성되어 있나요?",
"자동차 안전기준의 정해진 규범에 맞게 HFCV 절연저항 측정시스템의 시험인가전압을 어떻게 구성했나요?",
"\\( 10[\\mathrm{mA}] \\) 이상의 시험전류가 인가되었을 경우를 대비해 최대시험단락전류 시스템은 어떻게 설계했나요?",
"HFCV 절연저항 측정시스템의 경우 높은 측정범위를 가진 시험전압인 \\( 500[\\mathrm{V}] \\) 이상의 인가전압에서 \\( 10[\\mathrm{k} \\Omega] \\) 이상 \\( 1[\\mathrm{k} \\Omega] \\)의 해상도를 가진다는 점을 고려해 MCU에 데이터를 보낼 때 측정범위를 어떻게 구성했나요?",
"측정 해상도의 경우 HFCV의 확실한 절연저항을 계측하고자 어떻게 설계했는가?",
"친환경자동차에 맞게 최적화되어 있는 시험기인 HFCV 절연저항 측정시스템은 최대단락 시험전류의 크기를 어떻게 설계해야 하나요?",
"HFCV 절연저항 측정시스템을 작동시켰을 때 갑작스레 대량의 전류가 흘러 차량 측정에 영향을 줄 수 있으므로 이를 방지하기 위해 어떤 방법을 사용했나요?",
"최대시험단락전류의 결정은 어떻게 설계되었나요?",
"기존 절연저항계의 경우 선택할 수 있는 시험 인가전압은 무엇인가요?",
"개발된 절연저항 측정시스템의 시험 인가전압에는 뭐가 있나요?",
"기존의 절연저항계 시스템의 최대시험 단락전류는 얼마로 고정되어 있나요?",
"개발된 절연저항 측정시스템에서 선택할 수 있는 최대시험 단락전류에 무엇이 있나요?",
"기존의 절연저항계 시스템이 측정할 수 있는 범위는 \\( 250 \\mathrm{V} \\) 이하일 때 얼마야?",
"기존의 절연저항계 시스템이 측정 가능한 범위는 최대시험 단락전류가 \\( 500 \\mathrm{V} \\) 이상일 경우 얼마까지 측정되나요?",
"개발된 절연저항 측정시스템의 경우 측정범위가 얼마인가요?",
"개발된 절연저항 측정시스템과 기존 절연저항계의 성능을 비교했을 때 개발된 절연저항 측정시스템에만 있는 기능은 무엇인가요?",
"개발된 절연저항 측정시스템은 얼마 이상의 전류가 흐를 경우 경고 알람이 작동되나요?",
"\\( 1 \\mathrm{mA} \\) 부터 \\( 20 \\mathrm{mA} \\)까지 선택할 수 있는 측정시스템은 무엇인가?"
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b9fd81c2-30d4-4d4e-b579-1b9d3d0b78f0
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인공물ED
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수소연료전지자동차용 절연저항 측정시스템 개발에 관한 연구
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<h1>4. 개발된 절연저항 측정시스템의 검증 결과</h1> <p>개발된 HFCV 절연저항 측정시스템의 성능 검증을 위하여 실험실 수준의 검증과 실차 상태의 절연성능 측정을 통하여 검증을 실시하였다.</p> <p>우선 실험실 수준의 검증을 위하여 \( 33.3[\mathrm{k} \Omega]\)의 저항에 대하여 최대시험단락전류를 \( 10[\mathrm{mA}] \)와 \( 20[\mathrm{mA}] \)일 때의 시험인가 전압 및 측정값을 확인하는 방법으로 검증을 실시하였다. 측정결과는 그림 2와 표 3에 나타낸 것과 같이 최대시험단락전류를 \( 10[\mathrm{mA}] \)로 설정한 후, 시험 인가전압을 \(500[\mathrm{V}]\)로 하여 시험하였을 때는 최대시험단락전류가 \( 10[\mathrm{mA}] \)로 제한되기 때문에 시험 인가전압이 \(500 [\mathrm{V}]\)가 인가되지 못하고 전압강하로 \( 333[\mathrm{V}] \)의 시험 인가 전압이 인가된 것을 확인하였다. 하지만, 최대시험단락전류를 \( 20[\mathrm{mA}] \) 로 설정한 후, 시험 인가전압을 \( 500[\mathrm{V}] \)로 하여 시험하였을 때는 최대시험 단락전류가 \( 20[\mathrm{mA}] \)까지 흐를 수 있기 때문에 시험 인가전압이 제한되지 않고 \( 498[\mathrm{V}] \)가 인가된 것을 확인하였으며, 두 가지 경우 모두 측정값은 \( 33[\mathrm{k} \Omega] \)으로 측정된 것을 확인하였다.</p> <p>실차상태의 검증을 위하여 HFCV 연료전지스텍의 \( (-) \) 출력단자와 연료전지스텍의 외함 사이를 측정하였으며, 절연저항 측정값을 비교하기 위하여 Hioki사의 3455 모델과 개발된 측정시스템의 측정값을 비교하였다. 측정을 위한 차량은 시동 off, 퓨즈 on(key on) 상태로 유지하였으며, 연료전지스텍의 동작전압은 \( 440[\mathrm{V}] \)인 HFCV에 대하여 시험하였다. 측정 결과는 표 4 에 나타내었다.</p> <p>실차상태의 검증 결과 시험설정전압과 측정값을 비교해보면, 개발된 시스템의 경우 설정된 시험인가전압에 가까운 값이 실제 인가되는 것을 확인할 수 있었으며, 측정값을 기존에 사용되는 절연저항계와 비교하였을 때 보다 정확하게 높은 해상도로 측정되는 것을 확인하였다.</p>
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"개발된 HFCV 절연저항 측정시스템의 성능 검증을 위하여 어떻게 하였는가?",
"우선 실험실 수준의 검증을 위하여 어떻게 검증을 실시했는가?"
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인공물ED
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멤리스터-CMOS 기반의 잉여 이진 가산기 설계
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<h1>IV. 실험 결과 및 비교</h1> <h2>1. 실험 결과</h2> <p>제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기의 동작을 Mentor사의 Eldo를 사용하여 시뮬레이션 하였다. 본 논문에서는 멤리스터 해석에 Eshraghian의 SPICE 모델을 사용하여 동작을 검증하였다. 시뮬레이션을 통해 \( x_{i}^{+}, x_{i}^{-}, y_{i}^{+}, y_{i}^{-}, b_{i}, m_{i} \) 이 입력 되었을 때, \( s_{i}^{+}, s_{i}^{-}, b_{i+1}, m_{i+1} \) 이 출력되는 것을 확인할 수 있다. 그림 7은 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기의 시뮬레이션 결과를 보여준다.</p> <p>제안하는 가산기에 입력 \( x_{i}^{+}, x_{i}^{-}, y_{i}^{+}, y_{i}^{-}, b_{i} \), 그리고 \( m_{i} \) 의 입력이 \( \{0,1,0,1,0,1\} \) 이 인가되었을 때, 출력 \( s_{i}^{+}, s_{i}^{-}, b_{i+1}, m_{i+1} \) 이 각 각 \( \{0,1,0,1\} \) 이 출력되었다. 이 때 \( x_{i}=1, y_{i}=1 \), carry \( _{i}=1, s_{i}=1 \), carry \( y_{i+1}=1 \) 이다. 따라서 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기가 기존의 RBSD 가산기와 같이 가산 연산 동작을 하는 것을 확인 할 수 있다.</p> <p>기존의 RBSD 가산기는 92개의 트랜지스터를 사용하여 구현된다. 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기는 40개의 트랜지스터와 34개의 멤리스터로 구현된다. CMOS 회로를 먼저 제작한 후 CMOS 웨이퍼 위에 멤리스터 소자를 만든다. 멤리스터는 메탈-3 레이어를 통하여 CMOS 회로와 연결된다. 그림 8은 0.18 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)CMOS 공정을 이용한 기존의 1-비트 RBSD 가산기와 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 1-비트 RBSD 가산기의 레이아웃이다. 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의RBSD 가산기의 단위 셀의 면적은 184\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}^{2}\)이다. 기존 CMOS 기반의 RBSD 가산기의 단위 셀의 면적은 335\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}^{2}\)이다. 따라서 기존의 RBSD 가산기에 비해 제안하는 RBSD 가산기의 면적이 약 45\(\%\) 감소하였다.</p> <h2>2. 성능 비교</h2> <p>기존의 1-비트 RBSD 가산기와 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 1-비트 RBSD 가산기를 구조와 면적,지연시간, 전력소모에 관하여 비교하였다. 구조와 면적은 앞에서 언급하였으며, 0.18\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) CMOS 공정을 사용하여 레이아웃하였다. 지연시간과 전력소모는 SPICE툴인 Eldo를 이용하여 동일한 공정의 모델로 시뮬레이션 하였다. 표 1은 기존 RBSD 가산기와 제안하는 RBSD 가산기의 성능을 비교한 결과이다. 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기는 기존 RBSD 가산기에 비해 45\(\%\)의 면적과 24\(\%\)의 지연시간이 크게 감소하였다. 전력소모는 약 6\(\%\) 증가하였지만 면적과 지연시간의 이득에 비해 크게 증가하지 않았다. 따라서 RBSD 가산기를 구성하였을 때 제안하는 멤리스터-CMOS RBSD 가산기가 더 효율적이다.</p> <p>리플 캐리 가산기와 기존의 RBSD 가산기 그리고 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기의 지연시간을 처리하는 비트 수에 따라 비교한 결과를 그림 9에 나타내었다. 리플 캐리 가산기의 경우 비트 수가 적을 때는 RBSD 가산기에 비해 지연시간이 짧지만, 비트수가 증가할수록 캐리 전달 지연 문제가 발생하게 되어 지연시간이 길어지게 된다. RBSD 가산기는 캐리가 전달되지 않기 때문에 처리하는 비트 수가 증가하여도 지연시간이 증가하지 않는 장점을 갖는다. 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기 또한 비트 수가 증가해도 지연시간이 늘어나지 않는 장점을 가지는 것을 확인할 수 있다. 그림 10은 처리하는 비트 수에 따른 기존의 RBSD 가산기와 제안하는 RBSD 가산기의 면적을 비교한 것이다. 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD가산기는 기존 RBSD 가산기에 비해 비트 수가 증가할수록 더 큰 면적 이득을 가지게 된다. 제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기를 0.18 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 공정에서64-비트로 구현하였을 때 기존의 RBSD 가산기에 비해서 면적이 약 45\(\%\) 개선되었다.</p> <table border><caption>표 1. 0.18 μm 공정의 RBSD 가산기와 제안하는RBSD 가산기 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>[13]</td><td>This work</td><td>개선율 (%)</td></tr><tr><td>구조</td><td>92 Tr.</td><td>40 Tr.34 mem</td><td></td></tr><tr><td>면적 (\(μm^{2}\))</td><td>335</td><td>184</td><td>45%</td></tr><tr><td>지연시간 (ps)</td><td>326</td><td>248</td><td>24%</td></tr><tr><td>전력소모 (μW)</td><td>32.1</td><td>34.2</td><td>-6%</td></tr></tbody></table>
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"멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기는 어떻게 제작되는가?",
"멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기가 만들어지는 과정은 어떻게 돼?",
"기존 RBSD 가산기는 어떻게 구현되는가?",
"기존 RBSD 가산기를 구현하는 방법은 어떻게 되나요?",
"멤리스터는 어떻게 CMOS 회로와 연결돼?",
"표 1에서 면적 개선율은 얼마나 되는가?",
"0.18 μm 공정의 RBSD 가산기와 제안하는RBSD 가산기 비교 표에서 지연시간의 개선율은 얼마야?",
"표 1에서 전력소모 항목의 개선율은 얼마인가?",
"표 1에서 This work의 구조는 어떻게 돼?",
"0.18 μm 공정의 RBSD 가산기와 제안하는RBSD 가산기 비교 표에서 This work의 면적은 몇 \\(μm^{2}\\)인가?",
"표 1에서 [13]의 값이 32.1인 항목은 무엇인가요?",
"표 1에서 개선율이 24%인 항목은 뭐야?",
"제안하는 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기는 어떻게 구현되는가?"
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47022400-339f-4830-918d-0fc6947b4f1b
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인공물ED
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수중 통신에 적합한 CSMA기반 매체접근제어 프로토콜 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 고려한 CSMA 기반 MAC 프로토콜</h2><p>수중 환경에서는 동기화 문제, 좁은 대역폭 등의 제한 사항들로 인해 비경쟁 방식 보다는 경쟁 방식 MAC 프로토콜에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 CSMA를 기반으로 하는 경쟁 방식 중에서 기본 Non persistent CSMA 프로토콜과 무선의 대표적 MAC 프로토콜인 IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function), 그리고 제어 패킷을 줄인 MACA BI (Multiple Access Collision Avoidance By Invitation) 프로토콜을 중심으로 성능을 비교하여 제어 패킷의 영향을 연구하였다. 여기서 사용된 backoff time은 slot time을 기반으로 한 이산시간(discrete time)을 가진다.</p><h2>2. 성능 비교 결과</h2><p>2 차원 마르코프 체인 모델을 사용하여 MAC 프로토콜의 전송지연과 수율에 대한 성능을 분석하였다. 정가화된 수율(Normalized Throughput)은 패킷 전송 시 채널이 비어있는 시간과 전송 성공 시 소요되는 시간 그리고 전송 실패로 인해 낭비되는 시간을 모두 포함한 시간 대비 실제 데이터 패킷의 전송에 소요되는 시간의 비로 표현되며 Eq. (1)로 나타낼 수 있다.</p><p>\( \mathrm{Throughput}\) \( =\frac{E[\text { Successful transmitted data length }]}{\text { E[time interval] }} \) \( =\frac{P_{t r} P_{s} E[P]}{\left(1-P_{t r}\right) \sigma+P_{t r} P_{s} T_{s}+P_{t r}\left(1-P_{s}\right) T_{c}} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( \mathrm{P}_{\mathrm{tr}} \) 은 slot time동안 최소 1 개 이상의 전송이 이루어질 확률, \( \mathrm{P}_{\mathrm{s}} \) 는 전송이 성공할 확률, \( \sigma \) 는 idle time duration, \( T_{3} \) 는 충돌 없이 데이터가 전송에 성공하는 동안의 busy time duration, \( T_{c} \) 는 데이터 충돌 동안의 busy time duration, 그리고 \( \mathrm{E}[\mathrm{P}] \)는 데이터 패킷의 평균 길이이다.</p><p>각 프로토콜의 패킷발생부터 패킷전송 성공때 까지 평균 전송 지연(End-to-End delay)을 확인하기 위하여 Kang의 종단 간 지연 계산 모델을 사용하였다. 노드에서 평균 전송 지연은 다음과 같이 정의 한다.</p><p>\( T_{\text {EndtoEnddelay }}=\frac{T_{\text {wait }}+S T_{t x}}{1+S} \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( T_{\text {wait }} \) 는 한 노드가 백오프 대기로 인해 패킷을 전송하는데 소요되는 평균 지연 시간, \( S \) 는 백오프 대기 없이 즉시 패킷을 전송하는 횟수, \( T_{t x} \)는 패킷 전송 시간이다.</p><p>CSMA, MACA BI, IEEE \( 802.11 \) Basic, IEEE \( 802.11 \mathrm{RTS} / \mathrm{CTS} \) 에 대해 \( T_{3} \) 와 \( T_{c} \) 를 Fig. 1을 참고로 정리하면 다음과 같다.</p><p>\( \left\{\begin{array}{l}T_{s}^{C S M A}=H+E[P]+\delta \\ T_{c}^{C S M A}=H+E[P]+\delta\end{array}\right. \) \( \left\{\begin{array}{l}T_{s}^{M A C A-B I}=R T R+\delta+H+E[P]+\delta \\ T_{c}^{M A C A-B I}=R T R+\delta\end{array}\right. \) \( \left\{\begin{array}{l}T_{s}^{B a s}=H+E[P]+S I F S+\delta+A C K+D I F S+\delta \\ T_{c}^{B a s}=H+E[P]+E I F S+\delta\end{array}\right. \) \( \left\{\begin{aligned} T_{s}^{R T S}=& R T S+S I F S+\delta+C T S+S I F S+\delta \\ &+H+E[P]+S I F S+\delta+A C K \\ T_{c}^{R T S}=& R T S+E I F S+\delta \end{aligned}\right. \)<caption>(3)</caption></p><p>여기서 \( T^{B a s} \) 는 IEEE 802.11 Basic, \( T^{R T S} \) 는 IEEE 802.11 RTS/CTS를 의미한다. \( H \) 는 패킷의 헤더이며 \( P H Y_{\text {header }}+M A C_{\text {header }} \) 이다. \( \delta \) 은 전파 지연이고 \( R T R, R T S, C T S, A C K \) 는 각 제어 패킷의 길이를 나타낸다. IEEE 802.11에서는 충돌 회피를 위하여 IFS (Inter-Frame Space)를 사용한다.</p><p>정리한 수식을 이용하여 주어진 경쟁 기반 MAC 프로토콜들의 수율과 전송 지연을 구한 후 성능을 비교 분석하였다.</p><p>성능 계산에서 수중 통신의 전송 속도는 \( 4800 \mathrm{bps} \), 최대 백오프 스테이지는 3 , 최소 경쟁 윈도우의 크기는 32 로 설정하였으며 시뮬레이션에 사용한 값들은 Table 1 에 정리하였다.</p><p>여기서 MACA-BI나 IEEE 802.11 RTS/CTS와 같이 제어 패킷을 사용하는 경우는 슬롯타임을 전파 지연과 제어 패킷 길이의 합으로 정의하고, CSMA와 IEEE 802.11 Basic처럼 제어 패킷이 없는 경우는 전파 지연과 데이터 길이의 합으로 정의한다. 각 IFS를 식으로 정리하면 다음과 같다.</p><p>SIFS \( =0.56 \times \) Slot time DIFS \( =2 \times \) Slot time \( + \) SIFS \( E I F S=S I F S+A C K+D I F S \)<caption>(4)</caption></p><p>식(1)~(4)를 사용하여 시뮬레이션 한 결과는 다음과 같다. Fig. 2 의 수중과 지상에서 각 MAC 프로토콜의 수율을 나타낸 그래프이다. 지상의 결과는 각 프로토콜이 가지는 충돌 특성 등을 고려한 일반적인 결과를 보인다. 그러나, 수중 환경에서는 IEEE 802.11 RTS/CTS가 가지는 채널 예약특성으로 인해 충돌 회피 효과가 있음에도 불구하고 성능이 떨어지는 것을 알 수 있다. 이것은 수중의 전파 속도가 느려서 제어 패킷의 개수가 늘어날수록 낭비되는 시간이 많기 때문이다. 그러므로 수중에서는 충돌 회피도 중요하지만 MACA-BI처럼 제어패킷 개수를 줄여야 하는 것도 중요한 고려사항이라는 것을 알 수 있다.<p>Fig. 3은 지상과 수중환경에서 각 MAC 프로토의 종단 간 지연을 보여준다. Fig. 3 의 지상 결과에서 MACA-BI와 IEEE 802.11 RTS/CTS의 종단간 지연이 상대적으로 짧다. 그러나, 수중에서는 MACA-BI는 상대적으로 짧지만 IEEE 802.11 RTS/CTS는 지연 성능이 떨어진다. 즉, 수중 환경에서는 MAC 프로토콜의 제어 패킷이 종단 간 지연에 큰 영향이 있음을 알 수 있다.</p>
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"무선의 대표적 MAC 프로토콜은 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{P}_{\\mathrm{tr}} \\)은 무엇인가?",
"\\( \\sigma \\) 는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{E}[\\mathrm{P}] \\)는 무엇인가?",
"\\( T_{3} \\) 는 무엇인가?",
"수중 환경에서는 동기화 문제, 좁은 대역폭 등의 제한 사항들로 인해 비경쟁 방식 연구가 활발히 진행되고 있나?",
"\\( \\mathrm{P}_{\\mathrm{tr}} \\) 은 무엇을 뜻하는가?",
"\\( \\sigma \\) 는 무엇인가?",
"\\( T_{3} \\) 는 무엇인가?",
"\\( T_{t x} \\)는 무엇인가?",
"\\( T_{c} \\) 는 무엇인가?",
"\\( T_{\\text {wait }} \\) 는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{E}[\\mathrm{P}] \\)는 무엇인가?",
"CSMA와 IEEE 802.11 Basic처럼 제어 패킷이 없는 경우는 무엇으로 정의하는가?",
"\\( S \\) 는 무엇인가?",
"H 는 무엇인가?",
"여기서 MACA-BI나 IEEE 802.11 RTS/CTS와 같이 제어 패킷을 사용하는 경우는 슬롯타임을 무엇으로 정의하는 가?",
"\\( T^{R T S} \\) 는 무엇인가?",
"\\( T^{B a s} \\) 는 무엇인가?",
"\\( T_{c} \\) 는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{P}_{\\mathrm{s}} \\) 는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{P}_{\\mathrm{s}} \\) 는 무엇인가?"
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인공물ED
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수중 통신에 적합한 CSMA기반 매체접근제어 프로토콜 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>수중 통신은 해양 정보 수집, 해양 자원 개발, 인명 구조, 해양 방위 등의 목적으로 여러 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 수중 통신 기술은 명확한 국제 표준이 제정되어 있지 않기 때문에 국제적으로 안정화 되어 있지 않다. 그러므로 수중 통신망 기술에 대해 원친 기술을 선점한다면, 해양 개발 기술의 해외 의존도를 줄여 국가 경쟁력을 높일 뿐만 아니라 지식 기반의 고부가가치 창출이 가능할 것으로 전망된다.</p><p>본 논문은 수중 통신을 위한 매체접속제어(MAC :Media Access Control) 프로토콜에 대한 연구이다. 통신망에서 여러 노드가 통신 매체를 공유할 때 데이터 충돌 없이 매체를 효율적으로 사용하는 데 필요한 제어 프로토콜을 MAC 프로토콜이라 하며 크게 경쟁 기반과 비경쟁 기반으로 분류된다. 미리 채널이 할당되는 비경쟁기반에 비해 경쟁기반은 데이터 충돌이 발생되기 때문에 충돌을 줄이기 위해 노드간의 제어 페킷이 요구된다. 전피속포가 빠른 지상에서는 제어 페킷의 전송시간으로 인해 성능에 미치는 영향이 없지만, 수중환경에서는 음파 속도가 약 \( 1500 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 로 지상에서 비해 상당히 긴 전파 지연을 갖게 되므로 수중 MAC 프로토콜에서 사용되는 제어 패킷들은 전송지연이나 수율 같은 통신 성능에 영향을 미친다. 그러므로, 본 논문에서는 제어 페킷의 개수를 고려하여 경쟁 기반 MAC 프로토콜 중에서 가장 대표적인 CSMA(Carrier Sense with Multiple Access)를 기반으로 하는 기존의 몃 가지 MAC 표로토콜들을 대상으로 수중 통신에 적용했을 경우 전송지연이나 수율의 측면에서 성능을 비교 및 분석하여 수중 환경에 적용가능성을 제시하고자 한다.</p>
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"MAC 프로토콜이 뭐야?",
"경쟁기반 MAC 프로토콜에는 노드간 제어 페킷이 필요한 이유가 뭐야?",
"수중통신기술이 국제적으로 안정화 되어 있지 않은 이유가 뭐야?",
"수중 통신망 기술에 대해 원천 기술을 선점한다면 어떤 이익이 있을 것으로 예상해?",
"MAC 프로토콜은 어떻게 두가지 분류로 나눌 수 있어?",
"통신망에서 여러 노드가 통신 매체 공유 시에 데이터 충돌 없이 매체를 효율적으로 사용하는 데 필요한 제어 프로토콜이 뭐야?",
"경쟁기반 MAC 프로토콜은 데이터 충돌이 발생되기 때문에 충돌을 줄이기 위해 노드간에 어떤 것이 필요해?",
"비경쟁기반 MAC 프로토콜에서는 미리 채널이 할당되는거야?",
"수중 MAC 프로토콜에서 사용되는 제어 패킷들은 전송지연이나 수율 같은 성능에 영향을 미치는 이유가 뭐야?",
"수중환경에서 대략적인 음파 속도가 얼마야?",
"경쟁 기반 MAC 프로토콜 중에서 가장 대표적인 CSMA(Carrier Sense with Multiple Access)를 기반으로 연구를 진행할 때 고려된 요소가 뭐야?",
"어떤 결과를 분석하여 수중 환경에 적용 가능성을 제시하는 방향으로 본 연구는 방향성을 잡고 있어?",
"지상에서는 수중환경에 비해서 전파속도가 빨라?",
"본 논문은 어떠한 프로토콜에 대한 수중통신 관련 연구야?",
"MAC 프로토콜 중에서 가장 대표적인 프로토콜이 뭐야?",
"수중 통신은 어떤 목적으로 연구되고 있어?"
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인공물ED
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수중 통신에 적합한 CSMA기반 매체접근제어 프로토콜 연구
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<h1>III. 결론</h1><p>지상 통신환경에 적합한 MAC 프로토콜에 대한 연구는 수 십 년간 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 지상과 다른 수중 환경의 전파특성으로 인해 이 연구결과들이 직접 수중 통신환경에 적용되 사용될 수는 없다. 본 논문에서는 전파 지연이 긴 수중 환경에서 대표적인 경쟁 기반 MAC 프로토콜들의 수중 통신 적용 가능성에 대해 분석하였다.</p><p>시뮬레이션 결과, 수중 무선 통신에서 MACA-BI가 CSMA, IEEE 802.11 Basic, IEEE 802.11 RTS/CTS에 비해 수율과 종단 간 지연 측면에서 우수한 성능을 가진다는 것을 알 수 있었다. 그리고, IEEE 802.11 RTS/CTS가 지상환경에 비해 수중환경에서는 그 성능이 나빠지는 것을 알 수 있었다. RTS-CTS를 사용한 채널예약 효과로 인해 충돌율을 줄이지만 음파의 긴 전파지연으로 인해 제어 패킷 수의 증가는 채널 효율을 저하시키기 때문이다. 결론적으로, 수중 통신에 사용되는 MAC 프로토콜을 설계할 때는 충돌회피 뿐 만 아니라 사용되는 제어 패킷의 개수도 중요한 영향을 미치는 것을 알 수 있다.</p><p>이 결과를 바탕으로 수중 통신에 적합한 MAC 프로토콜은 제어 패킷의 수를 줄이면서 충돌율을 낮출 수 있는 방향으로 설계되어야 함을 알 수 있다. 이후 연구에서는 MACA-BI의 전송 메커니즘을 개선하여 수중 환경에서 전파 지연이 적으며 전송 신뢰도가 높은 수신자 기반 MAC 프로토콜을 연구 할 예정이다.</p>
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"IEEE 802.11 RTS/CTS는 지상환경보다 수중환경에서 성능이 더 나빠지니?",
"수중 무선 통신에서 수율과 종단 간 지연 측면에서 우수한 성능을 가지는 것은 무엇이야?",
"수중 통신에 사용되는 MAC 프로토콜을 설계할 때 충돌회피만큼이나 중요한 영향을 미치는 것은 무엇이지?",
"IEEE 802.11 RTS/CTS는 어느 환경에서 성능이 더 나빠지니?",
"무엇으로 인해 제어 패킷 수는 늘어나는가?",
"수중 통신에 적합한 MAC 프로토콜은 어떤 방향으로 설계되어야 바람직할까?",
"연구결과들을 직접 수중 통신환경에 적용돼 사용될 수 없는 이유는?",
"채널 효율을 저하시키는 요인은 무엇이야?"
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136d4c2b-502a-4645-a97b-c75584c17e23
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인공물ED
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수중 통신에 적합한 CSMA기반 매체접근제어 프로토콜 연구
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<h1>요 약</h1><p>지상의 무선 통신 환경과 비교하여 수중 환경은 전력제한, 긴 전파지연, 낮은 전송율, 큰 전파손실 등 통신에 불리한 많은 제약적인 특성들이 존제한다. 전파의 신호 감쇠가 심하여 상대적으로 전송 손실이 낮은 음파를 이용하여 통신하게 되는데 음파의 수중 속도는 약 \( 1,500 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 로 지상의 전파속도에 비해 매우 느린 속도를 가진다. 따라서, 지상 통신을 위해 제안된 기존의 MAC 프로토콜들은 바로 수중 통신에 적용될 수 없고 수중 환경에 적합하게 새로운 설계가 필요하다. 본 논문은 무선망의 대표적인 CSMA 기반 MAC 프로토콜들에 대해 수중 환경에서 그 성능을 비교 분석하여 수중통신에 적합한 MAC 프로토콜 설계를 위한 중요 고려 사항들을 제시하였다. 분석결과, 수중환경에서는 제어 패킷의 개수가 MAC 프로토콜의 성능에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었고, 이 결과는 수중 통신에 최적인 새로운 MAC 프로토콜을 제안하는 연구들에 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.</p>
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"기존의 MAC 프로토콜들은 바로 수중 통신에 적용가능한가요?",
"수중에서는 전파의 신호 감쇠때문에 어떤 음파를 이용하나요?",
"수중환경에서 어떤 요인이 MAC 프로토콜의 성능에 큰 영향을 미치나요?",
"음파의 수중 속도는 얼마나 되나요?",
"지상보다 수중에서 무선 통신 환경은 어떤 불리한 제약이 존재하나요?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h1>Ⅱ. 이 론</h1><h2>1. 전계적분방정식</h2><p>맥스웰의 전자방정식은 전류의 함수인 스칼라전위 \( (\phi) \) 와 벡터자위 \( (A) \) 로 표현이 가능하다. 전류 \( I\left(r^{\prime}\right) \) 와 전하 \( \sigma\left(r^{\prime}\right) \) 에 의해 만들어지는 전극 표면의 한 점 \( r \) 에서의 산란 전계 \( E^{s}(r) \) 은 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( E^{s}(r)=-j \omega A(r)-\nabla \phi(r) \)<caption>(1)</caption></p><p>여기에서 Lorentz조건과 벡터자위 \( A \) 는 다음과 같다.</p><p>\( \nabla \cdot A=-j \omega \mu \varepsilon \phi \)<caption>(2)</caption></p><p>\( A(r)=\mu \iiint_{V} g\left(r, r^{\prime}\right) \boldsymbol{J}\left(r^{\prime}\right) d r^{\prime} \)<caption>(3)</caption></p><p>여기에서 \( g\left(r, r^{\prime}\right) \) 는 그린함수(Green function)이며, 다음과 같다.</p><p>\( g\left(r, r^{\prime}\right)=\frac{e^{-j k r}}{4 \pi r} \)<caption>(4)</caption></p><p>여기에서 \( r \) 은 \( r=\left|r-r^{\prime}\right| \) 이며, \( k \) 는 손실매질에서의 전파속도로 다음과 같다.</p><p>\( k=j w \sqrt{\mu \varepsilon_{e f f}} \)<caption>(5)</caption></p><p>유효 유전율(effective permittivity) \( \varepsilon_{e f f} \)은 손실 매질에서의 복소유전율로 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( \varepsilon_{e f f}=\varepsilon_{0} \varepsilon_{r}-j \frac{\sigma}{\omega} \)<caption>(6)</caption></p><p>\( \varepsilon_{r} \) 은 매질의 비유전율이고, \( \sigma \) 는 매질의 도전율이다. 도체가 위치한 매질의 종류에 따라 비유전율과 도전율을 선택한다. 매질은 균일매질로 가정한다. 도체의 각 지점에서 흐르는 전류(longitudinal current)는 바로 전 지점에서 흐르는 전류에서 해당 지점에서 매질로 빠져나간 전류(leakage current)를 제외한 값이 된다.</p><p>식 (1)은 식 (3)과 같이 이루어진 3차원 적분을 계산되어야 하지만 계산의 편의를 위해서 도체를 가는 도선으로 가정하는 세선 근사(thin wire approximation)를 적용한다. 즉, 도체 세그먼트의 길이와 반지름의 비가 1보다 훨씬 큰 경우에 적합하다. 세선 근사를 적용하였을 때 접지전극에서의 전류밀도는 다음과 같다.</p><p>\( J(r)=\frac{I_{z}(z)}{2 \pi a} z \)<caption>(7)</caption></p><p>\( a \) 는 도체의 반지름이다. 식 (7)의 관계에 따라 식 (3)은 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( A_{z}(\rho, z)=\mu \int_{-L / 2}^{L / 2} I_{z}\left(z^{\prime}\right) g\left(r, r^{\prime}\right) d z^{\prime} \)<caption>(8)</caption></p><p>식 (2), (7)에 의해 식 (1)은 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( E_{z}^{s}=\frac{j}{\omega \mu \varepsilon_{e f f}}\left[\frac{\partial^{2}}{\partial z^{2}}+k^{2}\right] A_{z} \)<caption>(9)</caption></p><p>또한 도체가 저항성분이 없는 완전도체라고 가정한다면 도체 내부의 전계가 존재하지 않게 되어 도체 표면에서 얻어지는 경계조건에 의해 방정식이 더 간소화 될 수 있다. 접선성분의 전체 전계는 도체 표면에서 사라지게 되며, 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( n \times\left(E^{i}+E^{s}\right)=0 \)<caption>(10)</caption></p><p>따라서 식 (9)는 식 (8)과 식 (10)에 의해서 다음과 같은 포클링턴방정식으로 유도된다.</p><p>\( E_{z}^{i}=\frac{j}{\omega \varepsilon_{e f f}} \int_{-L / 2}^{L / 2} I_{z}\left(z^{\prime}\right)\left[\frac{\partial^{2}}{\partial z^{2}}+k^{2}\right] \frac{e^{-j k r}}{4 \pi r} d z^{\prime} \)<caption>(11)</caption></p><p>여기에서 \( r=\sqrt{\left(z-z^{\prime}\right)^{2}+a^{2}} \) 이다.</p>
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"방정식은 도체가 저항성분이 있는 완전도체라고 가정될 때 간소화될 수 있는가?",
"스칼라전위와 벡터자위로 표현할 수 있는 전자 방정식은?",
"스칼라전위와 벡터자위의 기호로 알맞은 것은?",
"산란 전계의 발생에 전하는 무관한가?",
"손실매질에서의 전파속도의 기호는?",
"매질의 비유전율을 나타내는 기호로 알맞은 것은?",
"유효 유전율은 어디에서의 복소유전율인가?",
"도체를 가는 도선으로 가정하는 것은 세선 근사인가?",
"세선 근사의 적용은 어떤 이유로 적용되는가?",
"도체 세그먼트의 길이와 반지름의 비가 1보다 훨씬 큰 경우 적합한 것은?",
"세선 근사의 적용이 적합한 경우는?",
"방정식이 더 간소화 될 수 있기 위해 어떤 가정이 이루어져야 하는가?",
"도체의 저항성분이 없는 완전도체일 때 접선성분의 전체 전계는 어디서 사라지는가?",
"방정식의 간소화는 도체 표면에서 얻어지는 어떤 조건에 의해 가능한가?",
"식 (8)과 식 (9)는 어떤 방정식으로 유도되는가?",
"식 (3)에서 그린함수를 나타내는 것은?",
"세선 근사는 도체 세그먼트의 길이와 반지름의 비가 1보다 작은 경우에 적합한가?",
"비유전율과 도전율은 무엇의 종류에 따라 선택되는가?",
"산란 전계는 전류와 무엇에 의해 만들어지는가?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>안테나 기지국과 중계소는 대부분 산 정상에 위치하기 때문에 낙뢰의 위험이 매우 높다. 낙뢰가 발생하였을 때 내부의 전자통신장비가 피해를 최소화하기 위한 보호대책으로 피뢰시스템이 설치된다. 피뢰시스템은 뇌격지점 및 유입경로에 따라 외부와 내부로 나뉘며, 각각의 피뢰소자로 구성된다. 외부피뢰시스템으로는 피뢰침, 인하도선 그리고 접지극이 대표적이며, 내부피뢰시스템으로는 서지보호기가 대표적인 예이다. 서지보호기는 낙뢰로 인한 직 · 간접적인 서지가 전원선 또는 통신선을 통해서 들어오는 서지를 보호하는 역할을 하게 된다. 따라서 기지국에 직접 낙뢰가 들어온 경우 서지보호기만으로는 전자통신장비를 완벽히 보호할 수 없기 때문에 외부 피뢰시스템의 효과적인 성능이 함께 이루어져야 한다.</p><p>외부 피뢰시스템 중에서 피뢰침과 인하도선은 규격에서 요구하는 사항을 만족한다면, 설치 조건 혹은 제품의 종류에 따른 피뢰 성능의 차이가 크지 않다. 하지만 접지극의 경우 규격에서 요구하는 조건을 만족한다고 해도 설치 조건에 따라 다양한 성능이 나타나는 특성을 갖는다. 한 예로 접지전극의 요구사항 중에 가장 중요한 접지저항값은 요구된 저항값을 만족하게 설치를 하더라도 낙뢰에 의한 과도접지임피던스는 접지전극의 설계 구조에 따라 다르게 나타난다. 낙뢰의 전류파형은 다양한 주파수 성분을 포함한 임펄스파형이기 때문에 직류성분만을 고려한 접지저항으로는 접지전극의 성능을 전부 검증하기가 어럽다. 이런 이유로 접지전극의 접지저항값 보다 접지전극의 임피던스값으로 접지전극의 성능을 평가하게 된다 .</p><p>접지전극의 임피던스를 분석하는 가장 좋은 방법은 현장에서의 실험이다. 하지만 접지전극이 설치되는 여러 조건상 실험의 어려움이 많아 시뮬레이션이 주로 사용된다. 시뮬레이션에서 주로 사용되는 방법은 전송선로법과 안테나 이론에 바탕을 둔 EM 법이 있다. 본 논문에서는 EM법 중에서 안테나 이론에 의한 포클링턴 방정식에서 모멘트법을 이용하여 전류분포를 계산하였다. 안테나는 대기 중에 위치하기 때문에 안테나의 영상분이 대지에 위치하지만, 접지전극인 경우 영상분이 대지에 위치하게 된다. 이에 대한 부분을 고려하여 접지전극의 임피던스를 계산해야 한다.</p><p>본 논문에서는 포클링턴방정식을 모멘트법으로 계산할 수 있는 프로그램을 MATLAB으로 직접 제작하여 손실매질에 위치한 도체의 임피던스를 계산하였다. 상용프로그램인 NEC 프로그램의 해석결과와 비교하여 프로그램의 신뢰성을 확인한 후 매질의 도전율에 따른 도체의 임피던스를 계산하였다. 또한 실제 손실매질에 위치한 도체의 임피던스를 측정한 값과 시뮬레이션 값을 비교하였다.</p>
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"안테나 기지국과 중계소가 낙뢰의 위험이 매우 높은 이유는 뭐야?",
"안테나 기지국과 중계소는 대부분 어디에 위치해 있어?",
"피뢰시스템이 외부와 내부로 나뉘는 기준은 뭘까?",
"낙뢰가 발생하였을 때 내부의 전자통신장비가 피해를 최소화하기 위한 보호대책으로 설치하는 것은 뭐지?",
"피뢰시스템은 뇌격지점 및 유입경로에 따라 무엇으로 나뉘니?",
"내부피뢰시스템의 대표적인 예는 서지보호기가 맞니?",
"피뢰침, 인하도선 그리고 접지극이 대표적인 피뢰시스템은 뭘까?",
"기지국에 직접 낙뢰가 들어온 경우 서지보호기만으로도 전자통신장비를 충분히 보호하 수 있니?",
"외부 피뢰시스템 중에서 피뢰침과 인하도선은 규격에서 요구하는 사항을 만족한다면, 설치 조건 혹은 제품의 종류에 따른 피뢰 성능의 차이가 크니?",
"기지국에 직접 낙뢰가 들어온 경우 서지보호기 이외에 전자통신장비를 안전하게 보호하기 위해서 어떻게 해야 하니?",
"낙뢰의 전류파형이 직류성분만을 고려한 접지저항으로는 접지전극의 성능을 전부 검증하기가 어려운 이유는 뭐야?",
"접지전극의 성능을 평가하기 위해 사용하는 값은 뭐야?",
"접지전극의 임피던스를 분석하는 가장 좋은 방법은 뭐야?",
"접지전극의 임피던스를 분석하는 가장 좋은 방법은 현장에서의 실험이지만 접지전극이 설치되는 여러 조건상 실험의 어려움이 많아서 주로 뭐가 사용되니?",
"안테나가 대기 중에 위치하기 때문에 안테나의 영상분은 어디에 위치하니?",
"포클링턴방정식을 모멘트법으로 계산할 수 있는 프로그램은 무엇을 이용하여 직접 제작하였니?",
"포클링턴방정식을 모멘트법으로 계산할 수 있는 프로그램의 신뢰성을 확인하기 위해 비교한 프로그램은 뭐지?",
"접지전극의 임피던스를 분석하기 위해 사용하는 시뮬레이션에서 주로 사용되는 방법은 뭐지?",
"EM법 중에서 전류분포를 계산하기 위해 이용한 방법은 어떤 거야?",
"낙뢰로 인한 직 · 간접적인 서지가 전원선 또는 통신선을 통해서 들어오는 서지를 보호하는 역할을 하게 되는 것은 뭐지?",
"외부 피뢰시스템 중에서 규격에서 요구하는 조건을 만족한다고 해도 설치 조건에 따라 다양한 성능이 나타나는 특성을 갖는 것은 뭐지?",
"접지전극의 임피던스를 계산하기 위해서 고려해야 할 사항은 뭐야?",
"손실매질에 위치한 도체의 임피던스를 계산하기 위해서 어떻게 했니?",
"안테나 기지국과 중계소는 대부분 산 밑자락에 위치하기 때문에 낙뢰의 위험이 적니?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h1>III. 해석 결과</h1><p>기저함수와 가중함수를 삼각함수로 동일하게 적용한 캘러킨법을 적용하여 도체에서의 전류분포를 MATLAB을 이용한 자체 제작한 프로그램으로 계산하였다. 먼저 제작한 프로그램의 정확도를 검증하기 위해서 사용 프로그램인 NEC와의 해석 결과를 비교하였다.</p><p>시뮬레이션 조건은 도체의 한쪽 끝에서 전류를 인가 한 경우에 대해서 매질의 도전율을 변화시키면서 계산하였다. 도체의 길이는 \( 10 \mathrm{~m} \), 반지름은 \( 5 \mathrm{~mm} \) 그리고 세그먼트 수는 100 개로 하였다. 인가 전류의 크기는 1 \( \mathrm{A} \) 이고, 주파수는 \( 1 \mathrm{kHz}\), \(100 \mathrm{kHz} \) 그리고 \( 1 \mathrm{MHz} \)에서 각각 계산하였으며, 해석 결과를 그림 2 에 나타내었다.</p><p>손실 매질의 도전율이 \( 0.1 \mathrm{~S} / \mathrm{m} \) 와 \( 0.001 \mathrm{~S} / \mathrm{m} \) 인 경우에 도체의 전류분포는 NEC 프로그램 결과와 일치하는 것을 확인하였다. 하지만 주파수가 \( 1 \mathrm{MHz} \) 인 경우에 전류분포가 최대 약 \( 1 \% \) 의 정도의 차이가 나타났다. 그 이유는 기저함수와 가중함수의 차이에서 기인하는 것으로 판단된다. NEC 프로그램은 정현파를 기저함수와 가중함수로 적용되었으며, 본 논문에서는 삼각함수를 사용하였다. 그림 2 의 결과에 따라 자체 제작된 프로그램의 해석 결과의 신뢰성을 확인하였다.</p><p>길이가 \( 1 \mathrm{~m} \) 와 \( 2 \mathrm{~m} \) 이고, 반지름이 \( 1 \mathrm{~mm} \) 인 도체가 손실매질에 위치하고, 전류가 한쪽 끝 지점에서 인가되었을 때 주파수에 따른 입력 임피던스를 계산하였다. 도전율을 변화시키면서 임피던스를 계산하였으며, 그 결과를 그림 3에 나타내었다.</p><p>실제 대지에 매설된 도체에 대한 입력임피던스를 측정하였다. 측정 장비와 방법은 [14]와 동일하게 적용하여 측정하였다. 측정에 사용된 가변주파수형 접지임피던스를 그림 4에 나타내었다. 함수발생기에서 발생된 정현파를 증폭기를 통해 인가하였으며, 상대적으로 노이즈가 많은 전압 및 전류신호는 필터를 적용하였다. 측정된 주파수의 범위는 \( 10 \mathrm{MHz} \) 까지이며, 이는 뇌격전류의 최대 주파수 성분을 고려하여 선정하였다. 도체의 길이는 \( 10 \mathrm{~m} \), 반지름은 \( 5 \mathrm{~mm} \) 그리고 매설깊이는 \( 0.5\mathrm{m} \) 이며, 이 때 측정된 입력임피던스와 위상을 시뮬레이션값와 비교한 결과를 그림 5에 나타내었다.</p><p>그림 5(a)는 주파수에 따른 도체의 입력임피던스를 나타내며, 그림 5(b)는 위상을 나타낸다. 측정된 도체의 입력임피던스는 \( 1 \mathrm{MHz} \) 까지 감소하는 경향을 보이다가 다시 증가하는 특성이 나타났다. 앞부분에서 임피던스가 점점 감소하는 이유는 도전률이 매우 낮은 대지의 경우 토양의 용량성 특성이 지배적으로 나타났기 때문이다. \( 1 \mathrm{MHz} \) 에서부터 다시 증가하는 이유는 도체의 인덕턴스 특성이 임피던스에 크게 작용하였기 때문이다. 이때의 위상을 살펴보면 약 \( 800 \mathrm{kHz} \) 에서부터 유도성 특성이 나타나는 것을 알 수 있다. 주파수가 증가하면서 입력임피던스의 측정값과 시뮬레이션 값에서 차이가 발생하는 가장 큰 이유는 시뮬레이션에서는 단일 대지로 모의했기 때문이다. 대지 속에는 물을 포함하여 도전율에 영향을 주는 요소들이 많이 있어 도체의 임피던스 변화에 영향을 준다. 따라서 보다 정확한 분석을 위해서는 도체가 매설된 대지의 대지구조를 분석하여 도전율을 산출하여 시뮬레이션에 적용한다면 차이를 줄일 수 있다.</p>
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"왜 주파수가 증가하면서 입력임피던스의 측정값과 시뮬레이션 값에서 차이가 발생하는거야?",
"주파수가 증가하면서 입력임피던스의 측정값과 시뮬레이션 값에서 차이가 발생하는 가장 큰 이유는 뭐야?",
"본 살험에서 도체의 전류분포를 어떻게 계산했니?",
"본 실험에서 제작한 프로그램의 정확도를 검증하기 위해서 어떻게 했니?",
"도체 임피던스의 차이를 줄이기 위해서 어떻게 해야해?",
"대지 속에 있는 물은 도전율에 영향을 주니?",
"왜 그림5의 앞부분에서 임피던스가 감소하는 거야?",
"그림5의 앞부분에서 임피던스가 감소하는 이유는 뭐 때문이야?",
"왜 그림 5에서 \\( 1 \\mathrm{MHz} \\)에서부터 다시 증가하는거야?",
"그림 5에서 \\( 1 \\mathrm{MHz} \\)에서부터 다시 증가하는 이유는 뭐 때문이야?",
"본 실험에서 입력임피던스를 측정시 상대적으로 noise가 많은 전압 및 전류신호는 어떻게 했니?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h2>3. 켈러킨법</h2><p>포클링턴방정식의 해를 구할 때 기저함수와 가중함수의 선택에 따라 결과의 정확도가 달라진다. 기저함수와 가중함수의 선택 방법에는 점정합법 (point-matching)과 캘러킨법 (Galerkin's method)이 있다. 기저함수와 가중함수를 서로 다른 함수로 정의하여 도체의 전류분포를 구하는 것이 점정합법이며, 기저함수와 가중함수를 서로 같은 함수로 정의하여 전류분포를 구하는 것이 캘러킨법이다. 점정합법은 파장에 비해 도체가 짧은 경우 이상적인 전류분포에 접근하지 못하는 한계가 있기 때문에 캘러킨법을 선택하였다.</p><p>캘러킨법에 사용되는 함수는 펄스합수, 삼각함수, 부분정현함수가 있다. 펄스함수보다 삼각함수와 부분정현 함수가 보다 정확한 해를 구할 수 있기 때문에 펄스함수를 피했으며, 수치계산의 편의를 위해서 삼각함수를 선택하였다. 삼각함수는 식 (20)과 같이 정의되며, 그림 1에 나타내었다.</p><p>\( f_{n}(z)=\frac{z-z_{n-1}}{z_{n}-z_{n-1}}, z_{n-1} \leq z \leq z_{n} \)</p><p>\( f_{n}(z)=\frac{z_{n+1}-z}{z_{n+1}-z_{n}}, \quad z_{n} \leq z \leq z_{n+1} \)<caption>(20)</caption></p><p>식 (20)에서 삼각함수는 두 개의 모노폴(monopole)로 구성된 한 개의 다이폴(dipole)이며, \( n \) 개의 세그먼트에서 \( n-1 \) 개의 삼각다이폴이 존재하게 된다.</p><p>도체의 모든 세그먼트로부터의 영향을 고려할 때, 식(11)은 다음과 같이 표현된다.</p><p>\( \sum_{i=1}^{n}[Z]_{j i}[I]_{i}=[V]_{j} \quad j=1,2, \ldots, n \)<caption>(21)</caption></p><p>여기에서 \( n \) 은 도체 세그먼트의 전체 수이며, \( [Z]_{j i} \) 는 \( i \) 번째 세그먼트에 있는 소스에 의한 \( j \) 번째 세그먼트의 관측점에서 상호임피던스(mutual impedance) 매트릭스를 나타낸다. 상호임피던스는 오직 도체의 형상, 주파수 그리고 매질의 특성에 의존하는 값이다. 그리고 지표면을고려한 도체의 영상분은 수정된 영상법을 적용하여 계산하였다.</p><p>도체에 흐르는 전류분포가 결정이 되면, 도체의 전압은 다음과 같다.</p><p>\( V^{s}(x)=-\frac{1}{j 4 \pi w \varepsilon} \int_{0}^{L} \frac{\partial I\left(x^{\prime}\right)}{\partial x^{\prime}} g\left(x, x^{\prime}\right) d x^{\prime} \)<caption>(22)</caption></p><p>이 때 기저함수와 가중함수를 삼각함수로 사용했기 때문에 식 (22)의 전류분포 미분항은 다음과 같이 표현이 가능하다.</p><p>\( \frac{\partial I\left(x^{\prime}\right)}{\partial x^{\prime}}=I_{i} \frac{\partial f_{i}}{\partial x^{\prime}}+I_{i+1} \frac{\partial f_{i+1}}{\partial x^{\prime}}=\frac{I_{i+1}-I_{i}}{\Delta x} \)<caption>(23)</caption></p><p>따라서 식 (22)는 다음과 같이 표현이 가능하다.</p><p>\( V^{s}(x)=-\frac{1}{j 4 \pi w \varepsilon} \sum_{i=1}^{M} \int_{x_{i}}^{x_{i+1}} \frac{I_{i+1}-I_{i}}{\Delta x} g\left(x, x^{\prime}\right) d x^{\prime} \)<caption>(25)</caption></p><p>이 때 인가전류가 \( 1 \mathrm{~A} \) 라고 하면 도체의 임피던스는 식 (24)에서의 전압과 동일하다.</p>
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"기저함수와 가중함수의 선택에 따라 결과의 정확도가 달라지는 것은 어떤 방정식의 해를 구할 때 인가?",
"점정합법은 어떤 방법이야?",
"캘러킨법에 사용되는 함수에는 어떤 것이 있지?",
"식 (22)는 도체에 흐르는 전류분포가 결정이 되었을 때 무엇을 나타내지?",
"상호 임피던스는 어떤 특성에 의존하는 값이니?",
"식 (21)에서 \\( n \\) 은 도체 세그먼트의 전체 수이며, \\( [Z]_{j i} \\) 는 \\( i \\) 번째 세그먼트에 있는 소스에 의한 \\( j \\) 번째 세그먼트의 관측점에서 어떤 매트릭스를 나타내지?",
"기저함수와 가중함수를 서로 같은 함수로 정의하여 전류분포를 구하는 것은 무엇인가?",
"파장에 비해 도체가 짧은 경우 이상적인 전류분포에 접근하지 못하는 한계가 있는 점정합법 대신에 어떤 것을 선택하였지?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h2>2. 모멘트법</h2><p>도체의 임피던스를 구하기 위해서는 식 (11)에서 도체의 전류분포 \( I_{z}\left(z^{\prime}\right) \) 를 알아야 한다.</p><p>식 (11)은 비제차(inhomogeneous) 형태의 방정식 \( L(I)=g \)<caption>(12)</caption>으로 표현이 가능하다. 여기서 \( L \) 은 선형 연산자인 적분항과 미분항을 의미하며, \( g \) 는 입사전계로 소스(source) 함수이고, \( I \) 는 구하고자 하는 각 위치에서의 전류밀도이다. 만약 식 (12)의 해가 존재하고 모든 \( g \) 에 대해 유일하면, 선영 연산자의 역함수인 \( L^{-1} \) 이 존재하여 식 (13)에 의해서 \( I \) 를 구할 수 있다.</p><p>\( I=L^{-1}(g) \)<caption>(13)</caption></p><p>식 (13)과 같은 방정식을 해석적으로 바로 풀 수 있는 경우는 매우 드물기 때문에 방정식을 선형 연립방정식의 형태로 변형하는 것이 요구된다.</p><p>미지함수 \( I \) 는 \( L \) 의 정의역에서 무한 함수열로 표현이 가능하다.</p><p>\( I=\sum_{n}^{\infty} a_{n} f_{n} \)<caption>(14)</caption></p><p>여기에서 \( a_{n} \) 은 결정해야 할 정수이다. \( f_{n} \) 은 기저함수 (basis function)로서 서로 정규직교(orthonormal) 함수의 집합이다. 무한 함수열 대신 \( n \) 개의 유한 함수열로 표현한다면 미지함수 \( I \) 와 유사한 값을 갖는 함수를 얻을 수 있다.</p><p>\( I \cong I_{n}=\sum_{i=1}^{n} a_{i} f_{i} \)<caption>(15)</caption></p><p>식 (15)을 식 (12)에 대입하면 다음과 같다.</p><p>\( L(I) \cong L\left(I_{n}\right)=\sum_{i=1}^{n} a_{i} L\left(f_{i}\right)=g_{n}=P_{n}(g) \)<caption>(16)</caption></p><p>\( P_{n}(g) \) 를 영사(projection) 연산자라 한다. 이 때 참값 \( (g) \) 과 유사값 \( \left(P_{n}(g)\right) \) 의 차를 오차 \( R_{n} \) 이라 하면, 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( R_{n}=L\left(I_{n}\right)-g=P_{n}(g)-g \)<caption>(17)</caption></p><p>내적의 정의에 따라 오차 \( R_{n} \) 은 가중함수(weighting function)에 의해서 영(zero)이 될 수 있다 .</p><p>\( \left\langle R_{n}, W_{j}\right\rangle=0 \quad j=1,2, \ldots, n \)<caption>(18)</caption></p><p>여기서 내적은 다음과 같이 정의된다.</p><p>\( \left\langle R_{n}, W_{j}\right\rangle=\int_{\Omega} R_{n} W_{j}^{*} d \Omega \)<caption>(19)</caption></p><p>여기서 \( \Omega \) 는 해당되는 영역이다. 이와 같이 미지항이 있는 복잡한 미적분방정식을 연립 선형대수 방정식계로 근사해서 풀이하는 과정을 모멘트법이라 한다.</p>
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"비제차 형태의 방정식 \\( L(I)=g \\)에서 무엇이 입사전계로 소스 함수를 의미하는가?",
"도체의 임피던스를 구하기 위해서 알아야 하는 것은 무엇인가?",
"비제차(inhomogeneous) 형태의 방정식 \\( L(I)=g \\)에서 \\( L \\)은 무엇을 의미하는가?",
"식 (11)에서 \\( g \\)는 어떤 함수를 나타내는가?",
"방정식 \\( L(I)=g \\)에서 선형 연산자인 적분항과 미분항을 의미하는것은 무엇인가?",
"비제차 형태의 방정식 \\( L(I)=g \\)의 해가 존재하고 모든 \\( g \\) 에 대해 유일하면 \\( I \\) 를 구할 수 있는가?",
"미지함수 \\( I \\)를 \\( L \\) 의 정의역에서 무한 함수열로 표현한 식 \\( I=\\sum_{n}^{\\infty} a_{n} f_{n} \\)에서 결정해야 할 정수는 무엇인가?",
"위 본문에서 미지항이 있는 복잡한 미적분방정식을 연립 선형대수 방정식계로 근사해서 풀이하는 방법을 무엇이라 하는가?",
"미지함수 \\( I \\) 와 유사한 값을 갖는 함수를 얻기 위해서는 어떻게 해야하는가?",
"식 \\( I=\\sum_{n}^{\\infty} a_{n} f_{n} \\)에서 기저함수로서 서로 정규직교(orthonormal) 함수의 집합은 무엇인가?",
"구하고자 하는 각 위치에서의 전류밀도는 \\( L(I)=g \\)식에서 무엇으로 나타냈는가?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>본 논문에서는 손실매질인 대지에 설치되어 있는 도체의 입력임피던스를 계산하기 위해서 안테나 이론의 전자계 이론을 적용한 프로그램을 제작하여, 다음과 같은 결론을 얻었다.</p><ol type=1 start=1><li>안테나 이론을 적용한 포클링턴방정식을 모멘트 법을 적용하여 도체의 임피던스를 계산하는 프로그램을 MATLAB을 이용하여 제작하였다.</li><li>손실 매질에 위치한 도체의 전류분포를 계산하여 NEC 해석 결과와 비교를 통해서 프로그램의 신뢰성을 확인하였다.</li><li>실제 대지에 위치한 도체의 임피던스와 위상을 시뮬레이션한 결과 측정한 값와 유사한 경향을 나타나는 것을 확인하였다.</li></ol>
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"손실 매질에 위치한 도체의 전류분포를 계산한 뒤 무엇과 비교했나?",
"본 논문에서는 손실매질인 대지에 설치되어 있는 무엇을 계산하기 위해 안테나 이론의 전자계 이론을 적용한 프로그램을 제작했어?",
"본 논문에서는 손실매질인 대지에 설치되어 있는 도체의 입력임피던스를 계산하기 위해서 어떤 이론을 적용한 프로그램을 제작했지?",
"본 논문에서는 왜 안테나 이론의 전자계 이론을 적용한 프로그램을 제작했지?",
"도체의 임피던스를 계산하는 프로그램은 무엇을 이용하여 제작했니?",
"무엇을 이용하여 도체의 임피던스를 계산하는 프로그램을 제작했어?",
"본 논문에서 안테나 이론을 적용한 포클링턴방정식에 어떤 법을 적용해?",
"안테나 이론을 적용한 포클링턴방정식에 어떤 법을 적용시키니?",
"어떤 방정식을 모멘트 법에 적용했지?",
"모멘트 법에 적용한 방정식은 뭐야?",
"어떤 방법으로 프로그램의 신뢰성을 확인했니?",
"무슨 방법으로 프로그램의 신뢰성을 확인했지?",
"실제 대지에 위치한 무엇을 시뮬레이션했지?",
"본 논문에서 손실 매질에 위치한 도체의 전류분포를 계산하여 NEC 해석 결과와 비교를 통해서 무엇을 확인했지?",
"본 논문에서 실제 대지에 위치한 도체의 임피던스와 위상을 시뮬레이션한 결과 측정한 값와 다른 경향을 나타나는 것을 확인했는가?"
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인공물ED
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손실 매질에 위치한 도체의 입력임피던스 수치계산
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<h1>요 약</h1><p>본 논문은 대표적인 손실 매질인 대지에 위치한 도체의 입력임피던스를 MATLAB을 이용한 자체 프로그램을 활용하여 계산하고, 그 결과를 나타내었다. 도체의 입력임피던스는 안테나 이론의 전자계 모델에서 유도된 포클링턴방정식에 모멘트법이 적용되어 계산되었다. 결과의 정확도를 높이기 위해서 기저함수와 가중함수가 삼각함수인 켈러킨법을 적용하였다. 대지에 위치한 도체의 영상분은 수정된 영상법을 적용하여 고려하였다. 도체의 전류분포에 대한 자체 제작한 프로그램 결과와 NEC 프로그램의 결과를 비교하여 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 대지에 위치한 도체의 길이가 \( 1 \mathrm{~m}\), \(2 \mathrm{~m} \) 인 경우에 도전율에 따른 임피던스를 주파수에 따라 시뮬레이션 하였다. 실제 대지에 설치된 도체의 입력임피던스와 위상을 측정하고 동일한 조건에서의 시뮬레이션 결과와 비교하였다.</p>
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"본 논문은 C++을 이용한 자체 프로그램을 활용하여 계산하고, 대표적인 손실 매질인 대지에 위치한 도체의 입력임피던스를 나타내었는가?",
"본 논문은 파이썬을 이용한 자체 프로그램을 활용하여 계산하고, 대표적인 손실 매질인 대지에 위치한 도체의 입력임피던스를 나타내었는가?",
"안테나 이론의 전자계 모델에서 유도된 무엇이 적용되어 도체의 입력임피던스는 계산되었는가?",
"MATLAB을 이용한 자체 프로그램을 활용하여 계산하여 대표적인 손실 매질인 대지에 위치한 무엇을 나타내었는가?",
"기저함수와 가중함수가 결과의 정확도를 높이기 위해서 삼각함수인 무엇을 적용하였는가?",
"무슨 모델에서 유도된 포클링턴방정식에 모멘트법이 도체의 입력임피던스에 적용되어 계산되었는가?",
"삼각함수인 켈러킨법을 기저함수와 가중함수가 적용한 이유는 무엇인가?",
"자체 제작한 프로그램 결과와 NEC 프로그램의 결과를 비교하여 도체의 전류분포에 대한 무엇을 확인하였는가?",
"무엇의 결과를 비교하여 프로그램의 신뢰성을 확인하였는가?",
"대지에 위치한 도체의 영상분은 무엇을 적용하였는가?"
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인공물ED
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2 GHz 8 비트 축차 비교 디지털-위상 변환기
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<h1>2. 제안하는 디지털-위상 변환기 회로</h1><h2>2.1 전체 구조</h2><p>Fig. 5는 제안하는 디지털-위상 변환기의 전체 구조이다. 45도 간격의 위상 차이를 갖는 여덟 개의 구형파 신호를 입력으로 받는다. MSB 부분에서는 입력 디지털 코드 SW 중 상위 3비트를 이용하여 여덟 개의 위상 신호 중 두 개의 인접한 위상 신호를 선택한다. 예를 들어 Fig. 6에서 상위 3비트의 값이 "000"이면 P0, P45를 선택하고, "001"이면 P45, P90을 선택하는 방식이다. LSB 부분에서는 이렇게 선택한 두 위상 신호를 이용하여 축차 비교 방식으로 위상을 보간한다. 그런데 앞에서 설명한 바와 같이 위상 보간이 정확하게 이루어지기 위해서는 입력 위상 신호가 정현파이어야 한다. 따라서 구형파로부터 정현파에 가까운 파형을 만들어내기 위해 구형파의 고조파 성분을 제거할 필요가 있다. Fig. 7의 위상 벡터 다이어그램을 보면, 45도 간격의 신호 세 개를 \( 1: \sqrt{2}: 1 \)의 비율로 더할 경우 기본 주파수 성분은 유지가 되지만, 3차 및 5차 고조파 성분은 상쇄되어 없어짐을 알 수 있다. 따라서 Fig. 5와 같이 여덟 개의 위상 신호 중 네 개의 인접한 위상 신호를 선택하고 이 중 인접한 세 개의 신호끼리 적절한 가중치를 이용하여 더함으로써 정현파에 가까운 신호를 만들어낼 수 있다. 이렇게 만들어진 두 개의 정현파 위상 신호는 다음과 같이 LSB 부분에서 순차적으로 처리된다. LSB의 \( i \)번째 단에 입력 되는 두 위상 신호를 \( \mathrm{S}_{i 1}, \mathrm{~S}_{i 2} \) 라 할 때, 그 단에 입력 되는 디지털 코드 값 SW에 따라 다음 단의 두 입력 위상 신호 \( \mathrm{S}_{(i+1) 1}, \mathrm{S}_{(i+1) 2} \) 는 식 (2)와 같이 정해진다.</p><p>\( S_{(i+1) 1}=\left\{\begin{array}{ll}S_{i 1} & \text { if } \mathrm{SW}=1 \\ \left(S_{i 1}+S_{i 2}\right) / 2 & \text { if } \mathrm{SW}=0^{\prime}\end{array}\right. \)\(\\S_{(i+1) 2}=\left\{\begin{array}{ll}\left(S_{i 1}+S_{i 2}\right) / 2 & \text { if } \mathrm{SW}=1 \\ S_{i 2} & \text { if } \mathrm{SW}=0\end{array}\right. \)<caption>(2)</caption></p><h2>2.2 아날로그 MUX 및 고조파 제거 필터</h2><p>Fig. 8은 아날로그 MUX 및 고조파 제거 필터의 회로 구조를 보이고 있다. 아날로그 MUX는 디지털 인버터 회로를 병렬로 연결하여 구현된다. 고조파 제거 필터의 세 입력 중 \( \sqrt{2} \)의 가중치를 갖는 입력에는 \( 8: 1 \) MUX가 연결되고, 나머지 두 입력에는 \( 4: 1 \) MUX가 연결된다. 여덟 개의 입력 위상 신호 각각은 \( 8: 1 \) MUX와 두 개의 \( 4: 1\) MUX 중 하나에 연결된다. 고조파 제거 필터의 세 입력 신호는 RC 저역 통과 필터에 의해 더해지고 그로 인해 입력 신호들의 3차 및 5차 고조파는 제거 되지만 7차 및 9차 고조파는 남는다. 7차 및 9차 고조파는 기본 주파수에서 멀리 떨어져 있고 그 크기 또한 크지 않기 때문에 추가적인 RC 필터를 이용하여 쉽게 제거할 수 있다. 그러나 입력 위상 신호의 주파수가 낮아질 경우 7차 및 9차 고조파가 RC} 필터에 의해 충분히 제거되지 않을 수 있는데 이런 경우를 위해 커패시터를 가변형으로 구현한다. 전압 제어 발진기(VCO)에서 위상 신호들을 만들어 낼 경우에는 VCO의 제어 전압이 RC 필터의 커패시터 값을 제어하도록 구현할 수도 있을 것이다.</p><p>Fig. 5 에서는 두 개의 고조파 제거 필터가 필요하다. 따라서 Fig. 8의 아날로그 MUX 및 고조파 제거 필터 두 개를 사용하되, 두 번째 아날로그 MUX 및 고조파 필터에는 여덟 개의 위상 신호를 하나씩 이동하여 입력함으로써 Fig. 5 의 MSB 부분을 구현한다.</p><h2>2.3 위상 보간기</h2><p>LSB 부분의 위상 보간기(Fig. 5의 PI)는 식 (2)의 연산을 수행한다. PI는 두 위상 신호의 중간값의 위상을 갖는 신호를 생성해야 한다. 또한 입력 디지털 코드에 따라 다음 단에 전달되는 신호를 선택해야 한다. 따라서 PI 또한 Fig. 9와 같이 아날로그 MUX와 가산증폭기 회로로 구성된다. 가산증폭기는 인버터 기반의 증폭기를 병렬로 연결하여 구현한다. PI는 입출력 신호 모두 정현파의 형태이므로 가산증폭기의 전압이득은 1에 가까워야 한다. 이를 위해 인터버 증폭기 출력 노드에 다이오드-연결된 MOSFET을 연결하여 구현한다.</p>
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"디지털-위상 변환기에서 위상 차이를 가지는 여덟 개의 구형파 신호에서 상위 3비트 값이 \"000\"이면 어떤 위상 신호를 선택하여야 하나요?",
"가산 증폭기의 구현방법은 무엇인가요?",
"PI의 가산 증폭기 전압이득이 1에 가까워야 하는 이유는 무엇인가요?",
"7차 및 9차 고조파는 어떻게 제거하나요?",
"제안하는 디지털-위상 변환기는 30도 간격의 위상 차이를 갇는 여덟 개의 구형파 신호를 입력으로 받나요?",
"MSB 부분에서는 입력 디지털 코드에서 어떻게 처리하나요?",
"위상 보간이 정확하게 이루어지기 위해서는 신호가 어떤 상태여야 하나요?",
"디지털-위상 변환기에서 고조파 성분을 제거하는 이유는 무엇인가요?",
"45도 간격의 신호 세 개의 본 주파수 성분을 유지하며 고조파 성분을 없애기 위해 어떻게 해야하나요?",
"만들어진 정현파 2개는 어디서 처리되나요?",
"고조파 제거 필터의 세 입력 중 1의 가중치를 갖는 입력에는 어떤 MUX가 연결되나요?",
"여덟 개의 입력 위상 신호는 어디에 연결되나요?",
"고조파 제거 필터의 세 입력 신호는 RC 저역 통과 필터에 의해 더해지고 그로 인해 입력 신호들의 고조파는 모두 제거되나요?",
"고조파 제거 필터에서 RC필터는 2번 사용되나요?",
"고조파 제거 필터의 RC 저역 통과 필터는 어디의 고조파를 제거하나요?",
"3차 및 5차 고조파는 기본 주파수에서 멀리 떨어져 있고 그 크기 또한 크지 않나요?",
"위상 보간기에서 PI의 역활은 무엇인가요?",
"PI의 입출력 신호는 모두 정현파의 형태인가요?",
"입출력 신호 모두 정현파의 형태인 PI는 가산 증폭기의 전압 이득은 1에 가까워야 하나요?",
"고조파 제거 필터에서 \\( \\sqrt{2} \\)의 가중치를 갖는 입력에는 어떤 MUX가 연결되나요?",
"고조파 제거 필터의 세가지 입력 신호는 RC 고역 통과 필터에 의해 일부 제거 되나요?",
"고조파 제거 필터의 MUX는 어떻게 연결되나요?",
"7차 및 9차 고조파가 RC필터에 의해 제거되지 않을 수 있나요?",
"PI는 입출력 신호 모두 정현파의 형태이므로 가산증폭기의 전압이득은 0에 가까워야 하나요?",
"PI의 전압이득을 1에 가깝게 하기 위해서 어떻게 해야하나요?",
"상위 3비트의 값이 \"001\"이면 선택되는 위상 신호 두개는 무엇인가요?",
"고조파가 충분히 제거되지 않을 경우 어떻게 해야하나요?"
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인공물ED
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2 GHz 8 비트 축차 비교 디지털-위상 변환기
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문은 고조파 제거 필터와 축차 비교 방식의 위상 보간을 이용한 디지털-위상 변환기를 제시하였다. 고조파 제거 필터를 사용함으로써 축차 비교 방식으로 동작하는 위상 보간기의 선형성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 구조는 \( 65 \mathrm{nm} \) CMOS 공정을 사용하여 설계되었고 Monte Carlo 시뮬레이션 결과 0.46 LSB의 INL과 0.31 LSB의 DNL을 얻을 수 있었다. 대부분의 회로가 디지털 인버터 회로를 기반으로 하고 있기 때문에 \( 3.12 \mathrm{mW} \)의 비교적 적은 전력 소모로 좋은 성능을 얻을 수 있었다. 제시된 디지털-위상 변환기는 분수 비 주파수 합성기(fractional-N frequency synthesizer)나 클럭 데이터 복원 회로에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대 된다.</p>
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"본 논문에서 제안된 디지털-위상 변환기 어떤 방식을 사용하나요?",
"대부분의 회로가 디지털 인버터 회로를 기반으로 하면 전력 소모로 좋은 성능을 얻을 수 있나요?",
"회로에서 비교적 적은 전력 소모로 좋은 성능을 어떻게 얻을 수 있는 방법은 무엇인가요?",
"Monte Carlo 시뮬레이션 결과는 어떻게 도출되었나요?",
"제시된 디지털-위상 변환기의 활용 요소는 무엇인가요?",
"제안된 구조는 어떻게 시뮬레이션 결과를 얻었나요?",
"어떻게 제안된 구조가 시뮬레이션 결과를 획득했지?",
"본 논문에서 사용된 공정은 무엇인가요?",
"무엇이 본 논문에서 이용된 공정이지?",
"해당 논문에서 Monte Carlo 시뮬레이션 결과로 무엇을 얻을 수 있나요?",
"제안된 구조는 어떻게 설계되었나요?",
"어떻게 제의된 구조가 만들어졌어?",
"고조파 제거 필터의 역활은 무엇인가요?",
"무엇이 고조파 제거 필터의 몫이지?",
"대부분의 회로가 디지털 인버터 회로를 기반으로 하나요?",
"대부분의 회로가 어떻게 비교적 적은 전력 소모로 좋은 성능을 얻을 수 있나요?",
"축차 비교 방식으로 동작하는 위상 보간기의 선형성을 향상시키는 방법은 무엇인가요?",
"제안된 디지털-위상 변환기는 어떤 방식을 사용하여 작동하나요?"
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인공물ED
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2 GHz 8 비트 축차 비교 디지털-위상 변환기
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<h1>1. 서 론</h1><p>디지털-위상 변환기는 디지털 입력 코드에 따라 다양한 위상을 갖는 신호를 발생시키는 회로로서, 서로 다른 위상을 갖는 두 입력 신호를 보간하여 새로운 위상을 갖는 신호를 생성한다. 최근 주파수 합성기나 클럭 데이터 복원 회로 등을 구현할 때 아날로그 회로는 최소한으로 사용하고 주로 디지털 회로를 이용하여 구현하는 방식이 주목을 받고 있다. 디지털-위상 변환기는 이러한 디지털 집약형 구조에서 핵심적인 역할을 하는 부품이다.</p><p>위상을 보간하는 방법은 여러 가지 방식이 있을 수 있으나 대표적인 방식은 Fig. 1(a)와 같이 두 입력 신호에 서로 다른 가중치를 두어 더하는 것이다. 두 입력 신호 P1, P2가 같은 진폭을 갖는 정현파이고 위상차가 \( \theta \)라고 했을 때, P1에 \( \alpha \)의 가중치를 두고 P2에 \(1- \alpha \)의 가중치를 두어 더하면, 새로운 신호 Q가 P2와 이루는 위상차 \( \phi \)는 Fig. 1(b)에 보인 바와 같이 다음과 같이 주어진다.</p><p>\( \phi=\tan ^{-1} \frac{\alpha \sin \theta}{1-\alpha+\alpha \cos \theta} \)<caption>(1)</caption></p><p>식 (1)에서 \( \alpha \)와 \( \phi \)의 관계가 선형적이지 않다는 것을 쉽게 알 수 있다. 실제로 \( \theta \)가 90 도일 때 \( \alpha \)의 값을 0에서 1까지 변화시켜가며 \( \phi \)의 값을 그려 보면 Fig. 2 와 같이 된다. 동일한 위상 간격의 \( \phi \)를 얻기 위해 디지털 코드에 따라 \( \alpha \)의 값을 비선형적으로 매핑할 수 있으나, 이는 하드웨어가 매우 복잡해지고 칩 면적이 커지는 결과를 초래한다.</p><p>식(1) 또는 Fig. 2에서 \( \alpha \)의 값이 \( 1 / 2 \)일 때는 \( \theta \)의 값에 상관 없이 \( \phi \)는 \( \theta \)의 \( 1 / 2 \)이 된다. 이를 활용하여 Fig. 3과 같은 토너먼트 방식의 위상 보간을 할 수 있다. \( \theta \)의 값을 순차적으로 \( 1 / 2 \)씩 나눠서 여러 중간 단계의 위상을 생성해 내고 이 중에서 원하는 위상을 멀티플렉서(Multiplexer, MUX)로 선택하는 방식이다. 그러나 원하는 위상 보간의 비트 수가 늘어날수록 하드웨어의 크기가 기하 급수적으로 늘어나는 문제가 있다. 하지만 Fig. 3의 MUX에 입력 되는 여러 출력 위상들은 항상 필요한 것이 아니라 특정 시각에 하나의 위상만 필요한 경우가 대부분이므로, 하드웨어의 개수를 줄이기 위해서 Fig. 4와 같이 MUX를 위상 보간기 사이 사이에 둔 구조를 사용하는 것이 바람직하다.</p><p>Fig. 4의 구조에서 각 단의 두 입력 위상 신호가 정현파일 때는 정확한 \( 1 / 2 \) 위상 보간이 되지만, 구형파일 경우 위상 오차가 발생한다. 그런데 링 발진기를 사용하는 주파수 합성기 등에서는 클럭 신호가 구형파에 가까운 형태로 나오기 때문에 Fig.4의 구조를 바로 사용할 수가 없다. 본 논문에서는 구형파 형태의 입력 신호를 고조파 제거 필터를 이용하여 정현파 신호로 변환 후 축차 비교 방식으로 위상 보간을 수행하는 디지털-위상 변환기를 제시한다.</p>
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"디지털 집약형 구조에서 핵심적인 역할을 하는 부품이 뭐야?",
"디지털 집약형 구조에서 무슨 부품이 핵심적인 역할을 하니?",
"위상을 보간하는 대표적인 방식은 무엇인가?",
"무엇이 위상을 보간하는 대표적인 방법일까?",
"디지털-위상 변환기 신호를 어떤 방식으로 생성해?",
"어떤 방법으로 디지털위상 변환기 신호를 생성하니?",
"디지털-위상 변환기가 뭐야?",
"무엇이 디지털-위상 변환기야?",
"논문이 쓰일 당시에 주목받고 있는 회로 구현 방식이 뭐야?",
"논문이 쓰일 당시에 주목받고 있는 회로 구현 방법이 뭐야?",
"디지털 회로를 이용하여 구현하는 방식을 언제 사용해?",
"언제 디지털 회로를 활용하여 구현하는 방식을 사용하지?",
"디지털 입력 코드에 따라 다양한 위상을 갖는 신호를 발생시키는 회로가 뭘까?",
"다양한 위상을 갖는 신호를 디지털 입력 코드에 따라 발생시키는 회로가 무엇인가?",
"디지털 집약형 구조에서 디지털-위상 변환기는 중요한 역할을 하는 부품이 맞아?",
"\\( \\phi=\\tan ^{-1} \\frac{\\alpha \\sin \\theta}{1-\\alpha+\\alpha \\cos \\theta} \\)에서 쉽게 알 수 있는 것이 무엇인가?",
"\\( \\phi \\)는 어떻게 계산해?",
"\\( \\phi \\)를 계산하는 수식이 뭐야?",
"Fig. 2에서 \\( \\alpha \\)의 값이 \\( 1 / 2 \\)일 때 \\( \\phi \\)는 어떻게 돼?",
"토너먼트 방식의 위상 보간은 어떤 그림에 나타나 있어?",
"각 단의 두 입력 위상 신호가 정현파일 때 위상 보간은 어떻게 돼?",
"클럭 신호가 구형파에 비슷한 형태로 나옴으로써. 사용할 수 없는 구조는 어떤 그림에 나타나 있어?",
"\\( \\alpha \\)의 값을 0에서 1까지 변화시켜가며 \\( \\phi \\)의 값을 그려 Fig . 2와 같이 되려면, \\( \\theta \\)는 몇 도여야 해?"
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인공물ED
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2 GHz 8 비트 축차 비교 디지털-위상 변환기
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><p>2장에서 기술한 디지털-위상 변환기를 \( 65 \mathrm{nm} \) CMOS 공정을 이용하여 설계하였다. Fig. 10은 SPICE 시뮬레이션을 이용하여 얻은 위상 신호의 INL(Integral Non-Linearity), DNL(Differential Non-Linearity)이다. INL과 DNL의 값이 모든 디지털 코드에 대해 \( \pm 0.5 \) LSB보다 작음을 확인할 수 있다. INL과 DNL은 디지털 코드에 따라 주기성이 있음을 볼 수 있다. 특히 디지털 코드가 32만큼 변할 때마다 큰 DNL의 값이 나타나는데 이는 상위 3비트와 하위 5비트의 경계에서 일어나는 것이다. 이렇게 주기적인 비선형성이 나타나는 이유는 Fig. 9의 PI에서 생성하는 두 출력 신호의 진폭이 달라지기 때문이다. PI의 두 입력 위상 신호의 크기가 같다면 식 (2)에 의해 만들어진 두 출력 위상 신호의 위상 차이는 입력 위상 차이의 정확히 반이 된다. 하지만 두 출력 위상 신호의 크기는 달라진다. 서로 다른 위상을 갖는 신호를 더하여 평균을 내면 원래 신호보다 크기가 작아지기 때문이다. 이로 인해 다음 단의 PI에는 서로 다른 크기의 위상 신호가 입력되고 따라서 입력 위상차를 정확히 반으로 나눌 수 없다. Fig. 10 에는 이로 인해 발생하는 INL, DNL의 효과를 함께 표시하였다. SPICE 시뮬레이션 결과는 설계된 디지털-위상 변환기의 위상 해상도가 실제로 8비트임을 보여 준다. 하지만, 만약 더 높은 해상도가 필요한 경우에는 Fig. 9의 가산증폭기에 출력 신호의 진폭을 일정하게 유지시키는 기능이 추가되어야 할 것으로 예상된다. 구체적으로 가산증폭기의 출력을 첨두치 검출기(Peak Detector)에 연결하여 출력의 진폭을 측정하고, 이를 원하는 진폭과 비교한 후, 피드백을 통해 가산증폭기의 전압 이득을 조절하는 것이 가능하다.</p><p>설계된 디지털-위상 변환기의 성능이 공정 변화에 얼마나 영향을 받는지 보기 위하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다(Fig. 11). DNL의 평균값은 0.31 LSB이고 표준 편차는 약 0.04 LSB이다. 공정 변화에도 불구하고 8비트의 해상도를 충분히 높은 수율로 달성할 수 있을 것으로 예상된다.</p><p>제안한 디지털-위상 변환기는 축차 비교 방식으로 여러 단을 거쳐 위상을 보간하기 때문에 출력 위상이 바뀌는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 우려가 있다. Fig. 12는 출력 위상이 180도 바뀌는 과정을 보인 것이다. \( 1.5 \mathrm{ns} \) 이내에 출력 위상이 안정화되는 것을 볼 수 있다. 모든 경우에 출력 신호의 두 주기 안에서 위상이 안정화 되기 때문에 디지털-위상 변환기가 사용되는 대부분의 응용 분야에 큰 문제 없이 사용할 수 있다.</p><p>Table 1은 설계된 디지털-위상 변환기의 성능을 기존에 발표된 것들과 비교한 것이다. \( 3.12 \mathrm{mW} \)의 비교적 낮은 전력 소모로 높은 위상 해상도를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 이렇게 낮은 전력 소모를 보이는 것은 Fig. 8 및 Fig. 9의 아날로그 MUX 와 가산증폭기가 주로 디지털 인버터로 구현되기 때문이다. 일반적으로 널리 사용되는 차동증폭기 방식에 비해 디지털 인버터는 정적 전력 소모가 거의 없고, 회로의 크기가 작아 커패시턴스 값 또한 작기 때문에 동적 전력 소모도 줄어든다.</p>
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"INL과 DNL은 디지털 코드에 따라 어떤 특성이 나타나는가?",
"가산증폭기의 출력의 진폭을 무엇으로 측정하였는가?",
"본 논문에서 제안한 디지털-위상 변환기는 왜 출력 위상이 바뀌는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 우려가 있었는가?",
"본 논문에서 제안한 디지털-위상 변환기는 축차 비교 방식으로 여러 단을 거쳐 위상을 보간한다는 이유로 어떤 우려가 있었는가?"
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인공물ED
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흡음재 물성치 변화에 따른 소음기 음향성능 연구
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<h2>3.3 시뮬레이션 결과</h2><p>Fig. 9는Fig. 3형태의 단순확장형 소음기의 실험결과 및 시뮬레이션 결과를 투과손실로 비교한 그래프다. 차단주파수까지 실험결과와 시뮬레이션 결과가잘 일치하는 것을 확인할 수 있고, 그 이상의 주파수에서는 음파가 전달되지 못하고 오히려 감쇠하여 투과손실이 비정상적으로 증가하는 경향을 보인다. 따라서 차단주파수까지의 결과에 대해서만 유효하게 해석할 수 있다.</p><table border><table border><caption>Table 1. flow resistivity of various glass wool andmineral wool.</caption><tbody><tr><td>Material</td><td>Product</td><td>Flow resistivity (rayl/m)</td></tr><tr><td rowspan="8">Glass wool</td><td>Acoustic guard</td><td>5800</td></tr><tr><td>Absorb Black</td><td>8000</td></tr><tr><td>SSP 1</td><td>11000</td></tr><tr><td>E60 S</td><td>22000</td></tr><tr><td>TP 120A Ecose</td><td>11000</td></tr><tr><td>701</td><td>14000</td></tr><tr><td>Fire & Sound guard</td><td>20000</td></tr><tr><td>703</td><td>27000</td></tr><tr><td rowspan="8">Rock wool</td><td>Termarock 30</td><td>7000</td></tr><tr><td>Sonorock 035</td><td>8000</td></tr><tr><td>Termarock 40</td><td>10000</td></tr><tr><td>Airrock LD</td><td>10800</td></tr><tr><td>Airrock ND</td><td>14400</td></tr><tr><td>Airrock HD</td><td>20700</td></tr><tr><td>ProRox SL 930 = RW3</td><td>28000</td></tr></tbody></table><p>Fig. 10은 Xu et al.의 실험에서 사용된 소음기를 시뮬레이션한 결과와 비교한 그래프이다. 시뮬레이션 결과와 실험결과가 잘 일치하는 것을 확인할 수 있으며, 결과를 통해 앞으로 흡음형 소음기 시뮬레이션에 대한 신뢰성을 얻을 수 있다.</p><p>Fig. 11은 흡음형 소음기에 내장된 흡음재의 두께변화에따른음향성능을확인하기위한개략도이다.흡음재두께는10 \(\mathrm{mm}\)~ 100 \(\mathrm{mm}\) 까지10 \(\mathrm{mm}\)간격으로 구분하였고, 유동저항은 Table 1에서와 같이 많이 사용되는 글라스울과 미네랄울의 유동저항 범위에서10,000 \(\mathrm{rayl/m}\)와 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)를 선정하였다.</p><p>Fig. 12는 흡음형 소음기 내부에 부착된 흡음재의두께변화에따른음향성능을시뮬레이션한결과다.(a)는 유동저항이 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), (b)는 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)의 결과이며, (a)에서는 10\(\mathrm{mm}\) 두께 변화당 10 \(\mathrm{dB}\) 정도의 차이를 보이지만, (b)에서는 5 \(\mathrm{dB}\) ~ 10 \(\mathrm{dB}\) 정도로 증가폭이 작아지게된다. 증가폭은 작아지지만 전반적으로 흡음재의 두께가 두꺼워질수록 투과손실이 크게 나타난다.</p><p>Fig. 13은 흡음재의 유동저항 변화에 따른 소음기 음향성능을 확인하기 위한 개략도이다. 두께에 따른 음향성능 변화와는 달리 흡음재의 유동저항 변화에따른 음향성능 변화를 확인하기 위해 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\)과 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)의 앞 뒤로 유동저항 값을 추가하여 해석하였고, 1,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 2,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 5,000 \(\mathrm{rayl/m}\),10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 40,000\(\mathrm{rayl/m}\)으로 구분하였다.</p><p>Fig. 14는 흡음형 소음기 내부에 부착된 흡음재의 유동저항 변화에 따른 음향성능의 시뮬레이션 결과이다. (a)는 두께가 50 \(\mathrm{mm}\), (b)는 100 \(\mathrm{mm}\)일 때의 결과이며, 전반적으로 유동저항이 증가할수록 투과손실이 증가하지만, (b)에서 보면 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)부터는 오히려 감소하는 것을 알 수 있다. 또한 유동저항이 일정수준 이상으로 높아지게 되면 임피던스가 증가하게 되고, 음이 흡음재에서 반사되는 양이 커져 투과손실이 감소하게 된다. 즉, 흡음효과가 떨어지게된다.</p><p>Fig. 15는 입구단에서 흡음형 소음기로 확장될 때확장된 부분이 모두 흡음재로 채워진 상태로, 흡음재의 두께가 변하면 소음기 직경도 같이 변하는 소음기에대한개략도이다. 흡음재두께는25 \(\mathrm{mm}\)~ 100\(\mathrm{mm}\) 까지 25 \(\mathrm{mm}\) 간격으로 구분하였다.</p><p>Fig. 16은 흡음형 소음기 내부에 부착된 흡음재의 유동저항 변화에 따른 음향성능의 시뮬레이션 결과이다. (a)는 유동저항이 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), (b)는 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)의 결과이며, (a)와 (b)를 비교해보면 0 \(\mathrm{Hz}\) ~ 300\(\mathrm{Hz}\)의 저주파수 대역에서는 흡음재의 유동저항 변화에 따른 투과손실은 약 3 \(\mathrm{dB}\) 정도 차이나지만, 소음기 직경을 변경하면서 나타나는 투과손실변화는 동일한 주파수 범위에서 10 \(\mathrm{dB}\) 이상의 차이를 보인다.즉, 소음기의 크기 변화에 따른 흡음효과가 흡음재의 유동저항 변화에 따른 효과보다 더 큰 것을 확인할 수 있다.</p><p>Fig.17은 소음기 확장부분에 흡음재가 모두 채워지지 않은 상태로 나머지 조건은 Fig. 16과 동일한 소음기에 대한 음향성능 결과이다. Figs. 16과 17의 (a)를 비교해보면 모두 흡음재두께가 증가할수록 투과손실이 증가하였고, (b)에서는 소음기 직경이 변하는 경우가 그렇지 않은 경우보다 적게는2 \(\mathrm{dB}\)에서 크게는 10 \(\mathrm{dB}\) 이상 흡음효과가 크게 나타난다. 같은 흡음재 두께여도 팽창부분이 모두 채워져직경이 변한 경우에 흡음효과가 더 크게 나타났다.</p><p>Fig. 18은 두 층의 흡음재로 이루어진 흡음형 소음기의 개략도를 나타낸다. 각 흡음재의 두께 \( h_{1}, h_{2} \)는 25/75 \(\mathrm{mm}\), 50/50 \(\mathrm{mm}\), 75/25 \(\mathrm{mm}\) 로 구분하였다. 또한각 흡음재의 유동저항은 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\),40,000 \(\mathrm{rayl/m}\)로 구분하였다.</p><p>Figs. 19 ~ 21은 흡음재 층을 구분한 소음기의 시뮬레이션 결과이다. Fig. 19에서는 각 흡음재의 유동저항이 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)인 소음기의 음향성능을 흡음재 두께 구분에 따라 예측한 결과이다. 결과적으로 내측 흡음재의 유동저항이 작은 경우가 큰 경우보다 투과손실이 더 크게 나타나므로 Figs. 20과21에서는 내측흡음재의 유동저항이 더 작은 경우에 대해서만 결과를 확인한다.</p><p>Fig. 20은 3가지의 유동저항을 2개씩 묶어 3가지 경우에 대해 흡음재 두께 구분에 따른 투과손실 결과와 단일흡음재에 대한 결과를 동시에 나타낸다. (a)에서는 약 660 \(\mathrm{Hz}\) 이상에서 최대 10 \(\mathrm{dB}\) 정도 단일흡음재의 경우 흡음효과가 더 크게 나타나고 그 이하의 주파수에서는 두 층의 흡음재가 있는 경우가 약 6~ 7 \(\mathrm{dB}\) 정도 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다.(b)에서도 약 630 \(\mathrm{Hz}\)의 주파수에서 (a)와 같은 경향을 보인다. (c)에서는 앞선 두 경우와는 달리 큰 차이를보이지 않는다. 또한 (a), (b), (c) 모두 내측 두께가 75\(\mathrm{mm}\)인 경우 투과손실이 가장 크게 나왔다. 따라서Fig. 21은 Fig. 20에서 내측두께가 75 \(\mathrm{mm}\)인 결과를 선정하여 비교한다. 여기서는 내측흡음재의 유동저항이 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 외측흡음재가 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)일 때 가장 투과손실이 크게 나타났다. 결론적으로 두 층의 흡음재를 사용하는 소음기의 경우 내측흡음재의 유동저항이 외측 흡음재보다 작을 때 소음기의 음향성능이 좋게 나타나고, 약 600 \(\mathrm{Hz}\) 이하의 저주파수 대역에서는 단일흡음재를 사용하는 경우보다 두 층의 흡음재를 사용하는 경우가 성능이 더 좋게 나타나는 것을 확인할 수 있다.</p><p>위의 경우에 대해 모두 비교해보면, 흡음효과가가장 큰 경우는 약 660 \(\mathrm{Hz}\) 이하에서 내측흡음재 유동저항이 10,000 \(\mathrm{rayl/m}\), 외측흡음재가 20,000 \(\mathrm{rayl/m}\)인경우였고, 660 \(\mathrm{Hz}\) 이상에서는 흡음재가 확장부분에 모두 채워진 상태에서 두께100 \(\mathrm{mm}\), 유동저항10,000\(\mathrm{rayl/m}\)인 경우이다. 결론적으로 전 주파수 대역에서 흡음효과를 높이기 위해서는 소음기의 크기 및 흡음재의 유동저항을 증가시켜야 하지만, 설치 환경 및 흡음재의 유동저항의 영향을 고려하여 최적값을 찾아야 한다.</p>
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"Fig.9의 그래프는 어떻게 만들어졌어?",
"Fig.9의 그래프를 보고 확인할 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"그 이상의 주파수에서 투과손실이지 정상적으로 증가하는 경향을 보이는 것의 이유는 어떻게 돼?",
"Fig.10의 그래프는 어떻게 만들어졌어?",
"Fig.10의 그래프를 보고 확인할 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"시뮬레이션 결과와 실험결과가 잘 일치한다는 것을 바탕으로 우리가 얻을 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"Fig.11이 나타내고 있는 것은 어떻게 돼?",
"흡음재 두께는 어떻게 구분했어?",
"유동저항을 선정할 때 어떻게 했어?",
"(a)가 나타내고 있는 것은 어떻게 돼?",
"두께에 따른 음향성능 변화와는 달리 흡음재의 유동저항 변화에따른 음향성능 변화를 확인하기 위해 어떻게 실험을 진행했어?",
"유동저항이 증가하게되면 투과손실은 어떻게 돼?",
"유동저항이 일정수준 이상으로 높아지게 되면 임피던스가 증가하게 되고, 음이 흡음재에서 반사되는 양이 커져 투과손실이 감소하게 되는 사실로 얻을 수 있는 결론은 어떻게 돼?",
"Fig.15에서 흡음재의 두께는 어떻게 구분했어?",
"(a)와 (b)를 비교해보면 0 \\(\\mathrm{Hz}\\) ~ 300\\(\\mathrm{Hz}\\)의 저주파수 대역에서는 흡음재의 유동저항 변화에 따른 투과손실은 어떻게 돼?",
"소음기 직경을 변경하면서 나타나는 투과손실변화는 동일한 주파수 범위에서 10 \\(\\mathrm{dB}\\) 이상의 차이를 보이는 것으로 우리가 알아낼 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"Figs. 16과 17의 (a)를 비교했을 때의 결과는 어떻게 돼?",
"같은 흡음재 두께여도 흡음효과가 더 크게 나오게 하려면 어떻게 해야해?",
"Fig.18의 흡음재 두께는 어떻게 구분했어?",
"Fig.18에서의 흡음재의 유동저항은 어떻게 구분해놨어?",
"(a)에서 나타난 단일흡음재의 흡음효과가 더 크게 나타나게 하려면 어떻게 하면 돼?",
"약 660 \\(\\mathrm{Hz}\\) 이상에서 최대 10 \\(\\mathrm{dB}\\) 정도 이하의 주파수에서의 결과는 어떻게 나타났어?",
"Fig.12가 나타내고 있는 결과는 어떻게 돼?",
"Fig.15가 나타내고 있는 것은 어떻게 돼?",
"Fig.16은 어떻게 된 것의 결과를 나타내고 있어?",
"Fig.17은 어떻게 실험한 것에 대한 결과를 나타내고 있어?",
"Fig.20은 어떻게 실험한 것의 결과를 나타내고 있어?",
"Acoustic guard는 Table.1의 세로 카테고리 중 어디에 속해?",
"SSP 1의 Flow resistivity (rayl/m)값은 뭐야?",
"Flow resistivity (rayl/m) 값이 20000인 것은 Glass wool 중 어디에 속해?",
"Airrock LD는 어디에 속해있어?"
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인공물ED
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터보 제네레이터의 시동 알고리즘 및 시동기 개발
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<h2>2.2 승압기 하드웨어 설계 및 개발</h2> <p>본 연구에서는 \( 6 \mathrm{~kW} \) 이상의 대용량 승압기(Boost con verter)의 설계가 필요하다. 따라서 단일 모듈로 시스템을 구성하는 것은 단일 소자의 제한, 효율 감소 등 설계의 난점이 존재하여 다중 모듈로 시스템을 구성하였다. 특히 본 승압기와 같이 입력 전압(축전지)이 낮고 입력 전류가 높은 경우 변압기의 누설 인덕턴스에 의해 전류의 변화 속도 di/dt 가 제한되어 과도 시간이 증가되어 스위칭 주파수가 제한된다. 이 누설 인덕턴스로 인한 스위칭 주파수 제한은 단위 모듈의 용량이 커질수록 크게 나타나 다시 변압기 크기의 증가로 유발하여 전체 시스템의 크기를 과도하게 증가시킨다. 따라서 전체 시스템의 복잡도, 크기, 효율, 스위칭 주파수와 변압기의 크기 그리고 스위칭 소자들의 용량 등을 종합적으로 고려하여 단위 모듈을 \( 2 \mathrm{~kW} \), 스위칭 주파수는 \( 60 \mathrm{kHz} \) 로 선정하였으며 전체 시스템을 4 병렬로 구성하였다. 설계된 승압기의 전체 블록 다이어그램는 그림 4와 같다.</p> <p>그림 5는 설계된 승압기(Boost converter) 전력단의 Full-bridge 단위 모듈의 회로도이다. 그림 5의 설계된 회로는 승압 동작 시 Isolated Current fed 방식의 가장 큰 문제인 스위치 턴-오프 시 스위치의 전압 오버슈트를 보조 스위치 S 와 캐패시터 C 로 구성된 전압 제한 보조회로를 통해 효과적으로 막을 수 있다. 이 전압제한 회로는 과도전압의 오버슈트를 막을 뿐 아니라 주스위치들의 (S1-S4) 영 전압 턴온(turn on) 스위칭을 가능하게 해주므로 시스템의 효율이 증대된다.</p> <p>본 연구에서 개발한 Boost converter의 설계 사양은 표 1 과 같다.</p> <table border><caption>표 1 승압기 개발 사양</caption> <tbody><tr><td>시스템 기능</td><td>승압기</td></tr><tr><td>정격 출력 용량</td><td>\( \geqq 6 \mathrm{~kW} \)</td></tr><tr><td>정격 입력 전압</td><td>DC \( 18 \sim 33.6 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>정격 출력 전압</td><td>DC \( 235 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>스위칭 주파수</td><td>\( 60 \quad \mathrm{kHz} \)</td></tr><tr><td>부스터 인덕터(Ld)</td><td>\( 6.7 \mu H \)</td></tr><tr><td>트랜스포머권선비</td><td>1 : 7.5</td></tr><tr><td>단위모듈용량</td><td>2 kW / 4 병렬</td></tr><tr><td>효율</td><td>86 %</td></tr><tr><td>Topology</td><td>Current-fed</td></tr><tr><td>입 출력 전압 \( \frac{V_{O}}{V_{I}} \)</td><td>\( \frac{N_{2}}{N_{1}} \frac{1}{2(1-D)}(0.5<D<1) \)</td></tr></tbody></table>
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"스위칭 주파수를 60킬로헤르츠로 맞춘 대용량 승압기의 부스터 인덕터는 얼마로해?",
"표 1에 따르면 스위칭 주파수를 60킬로헤르츠로 맞춘 대용량 승압기의 부스터 인덕터 값은 얼마인가?",
"정격 입력 전압이 직류 18∼33.6V이고, 출력 전압이 직류 235V인 승압기 설계의 단위모듈용량은 얼마로 할까?",
"개발하는 대용량 승압기의 출력 용량은 얼마야?",
"표 1을 보면 알 수 있는 개발하는 대용량 승압기의 출력 용량은 어느정도야?",
"Boost con verter 설계에 필요한 정격 입력 전압은 얼마인가?",
"표 1에서 Boost con verter 설계에 필요한 정격 입력 전압은 어느정도인가?",
"6 kW 이상의 승압기 개발 사양 중 트랜스포머권선비는 어떻게 돼?",
"표 1에 나타난 트랜스포머권선비는 얼마인가?",
"출력 용량이 ≧6 kW 인 승압기의 설계에 이용된 스위칭 주파수는 얼마로 할까?",
"표 1에 따르면 출력 용량이 ≧6 kW 인 승압기의 설계에 이용된 스위칭 주파수는 몇인가?",
"Boost con verter 개발 사양에서 효율은 얼마일까?",
"표 1에 나타난 승압기 개발 사양 효율은 몇인가?",
"6 kW 이상의 승압기 개발에 사용된 입,출력 전압을 나타내는 공식은 무엇인가?",
"표 1에 기술된 입,출력 전압을 나타내는 공식은 무엇인가?",
"대용량 승압기 설계 시 정격 출력 전압은 얼마로 하는가?",
"표 1을 보면 대용량 승압기 설계 시 정격 출력 전압값은 얼마인가?"
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인공물ED
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터보 제네레이터의 시동 알고리즘 및 시동기 개발
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<h2>2.3 고속 전동기 (발전기) 구동용 Inverter 설계 및 개발</h2> <p>본 연구에서는 엔진의 시동을 위해 정해진 프로파일의 고속 발전기의 초고속 속도 제어가 필요하며, 초고속 전동기(발전기) 구동용 인버터 설계시의 고려 사항은 다음과 같다.</p> <p>가. 고속 발전기 (HSG) 는 고속 회전이 이루어질 수 있도록 상간 저항 및 누설 인턱턴스가 범용적인 저속 전동기에 비해 그 값이 매우 적어 회전을 위한 고주파 전류 제어에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 엔진의 안정적인 시동을 위하여 정상 상태 속도 \( (60,000 \) \( \mathrm{rpm}) \) 의 \( 50 \%(500 \mathrm{~Hz} \) 의 3 상 교류 전류 주입) 까지 프로파일에 따른 속도 제어 설정하였다.</p> <p>나. 고속 발전기 (HSG) 는 초고속 회전에 따라 속도센서 부착 시 기계적 취부 문제, 고온 환경하의 센서 운용 특성 변화 문제 및 고속 회전시의 센서 출력 값의 지연에 의한 오차 등이 나타날 수 있어 센서 부착에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 센스리스 알고리즘을 사용하여 인버터 드라이버를 설계하였다.</p> <p>본 연구에서의 구동한 고속 발전기 사양은 표 2 와 은 다음과 같다.</p> <table border><caption>표 2 고속 발전기 사양</caption> <tbody><tr><td>전동기 구조</td><td>영구자석형(PMSM)</td></tr><tr><td>정격 속도</td><td>\( 60,000 \mathrm{rpm} \)</td></tr><tr><td>정격 출력</td><td>\( 25 \mathrm{~kW} \)</td></tr><tr><td>출력 파형</td><td>Sine Wave</td></tr><tr><td>선간 정격 전압</td><td>AC \( 235 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>극 수</td><td>2 극</td></tr><tr><td>결선 방식</td><td>3상 Y 결선</td></tr><tr><td>상간 저항</td><td>\( 21 \mathrm{~m} \Omega \)</td></tr><tr><td>상간 인덕턴스</td><td>\( 137 \mu H \)</td></tr></tbody></table> <p>본 연구에서 벡터 제어 기법을 이용하여 전동기 제어기를 구현하였으며, 공간벡터 PWM 기법을 이용하여 전류 제어를 하였다. 3상 영구자석 동기전동기 동기 좌표계에서의 d-q 전압방정식은 식 (6)과 같다.</p> <p>\( \left[\begin{array}{c}v_{d s}^{e} \\ v_{q s}^{e}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R_{s}+p L_{s} & -\omega_{e} L_{s} \\ \omega_{r} L_{s} & R_{s}+p L_{s}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}i_{d s}^{e} \\ i_{q s}^{e}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0 \\ \omega_{r} \lambda_{j}\end{array}\right] \)<caption>(6)</caption></p> <p>그림 6 은 가스터빈 엔진 모터링에 적용된 센서리스 벡터 제어기의 블록다이어그램이다.</p>
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"표2에서 영구자석형(PMSM)은 어떤 항목의 결과 입니까?",
"표 2 고속 발전기 사양에서 극 수는 얼마입니까?",
"표2에서 정격속도는 뭐야?",
"표 2 고속 발전기 사양에서 결선 방식은 어떻게 되나요?",
"결선 방식은 표 2 고속 발전기 사양에 의하면 무엇이지?",
"표2를 보면 상간 저항은 어떤 결과를 가지나요?"
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인공물ED
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음향 공명 제거 및 조광 제어가 가능한 1kW 메탈 헬라이드 램프용 전자식 안정기 설계
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<h1>3. 전자식 안정기 설계</h1> <h2>3.1 음향 공명 대역 계산</h2> <p>본 논문에서는 사용된 \( 1 \mathrm{kW} \) MHL는 OSRAM HQI-E 1000/N으며, 음향 공명 주파수의 계산은 각 방향의 3차까지 고려하였다. 방전관의 길이는 \( 85 \mathrm{mm} \), 반지름은 \( 8.6 \mathrm{mm} \)이며 방전관 내부 음속은 \( 500 \mathrm{m} / \mathrm{s} \)를 적용하였다. 그림 10은 AR 대역 중 \( 0 \sim 30 \mathrm{kHz} \) 사이의 계산 결과이다.</p> <p>그림 10으로부터 수백 \( \mathrm{Hz} \)부터 수십 \( \mathrm{kHz} \)까지 음향 공명 대역이 분포함을 확인할 수 있다.</p> <h2>3.2 제어 회로 설계</h2> <p>2장 1절에서 설명한 것과 같이 과도 상태 동안 일정한 전력을 공급한 후 정상 상태에 도달하게 되면 음향 공명 제거를 위한 신호와 디밍을 위한 신호를 더해주는 제어 회로의 소자값은 표 2와 같다.</p> <table border><caption>표 2. 주파수 변조 회로 소자값</caption> <tbody><tr><td>소 자</td><td>소자값</td></tr><tr><td>R1</td><td>\( 200 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R2</td><td>\( 20 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R3,R4</td><td>\( 100 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R5</td><td>\( 820 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R6</td><td>\( 220 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R7</td><td>\( 5.1 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R8</td><td>\( 1.87 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R9,R10</td><td>\( 100 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>R11,R12</td><td>\( 50 \mathrm{k \Omega} \)</td></tr><tr><td>C1</td><td>\( 2 \mathrm{\mu F} \)</td></tr><tr><td>C2</td><td>\( 200 \mathrm{\mu F} \)</td></tr><tr><td>C3</td><td>\( 1 \mathrm{\mu F} \)</td></tr><tr><td>OPA1</td><td>LM311</td></tr><tr><td>OPA2</td><td>LM358</td></tr></tbody></table> <h2>3.3 주파수 변조 범위 결정</h2> <p>본 논문에서는 \( 1 \mathrm{kW} \) MHL의 정격 전류를 고려하여 L1과 L2를 더한 값은 \( 163 \mathrm{uH} \)로 설계하였다. 표 1의 설계 Spec.에 의하면 DC-link 전압의 최대값은 \( 220 \mathrm{V} \)이며 최소값은 \( 200 \mathrm{V} \)이다. 이 수치를 식 (4)에 대입하여 주파수의 변조 범위를 결정할 수 있으며 계산 결과는 식 (9)-1, (9)-2와 같다.</p> <p>\( f_{s w(\max )}=\sqrt{\frac{\left(\left(\frac{220}{130}\right)^{2}-1\right) \times 16.9^{2}}{4 \pi^{2}(163 u)^{2}}}=22.53 k H z \)<caption>(9)-1</caption></p> <p>\( f_{s w(\min )}=\sqrt{\frac{\left(\left(\frac{200}{130}\right)^{2}-1\right) \times 16.9^{2}}{4 \pi^{2}(163 u)^{2}}}=19.29 k H z \)<caption>(9)-2</caption></p> <p>식 9-(1), 9-(2)는 램프에 정격 전력인 \( 1 \mathrm{kW} \)를 공급할 경우 DC-link 전압에 따른 주파수 변조 범위이며 리플 전압이 최소일 때는 \( 19.3 \mathrm{kHz} \), 최대일 때는 \( 22.5 \mathrm{kHz} \)이다. 다른 예로 \( 700 \mathrm{W} \) 디밍시 관전압과 램프 임피던스를 식 (4)에 대입하여 주파수 변조 범위를 계산하면 \( 27.4 \sim 31.6 \mathrm{kHz} \)이다.</p> <h1>4. Pspice 시뮬레이션</h1> <p>3장 3절에서 설계된 소자값을 적용하고 Pspice(Ver.9.2)를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 그림 11과 그림 12는 그림 5의 회로에 대해 램프 전력이 \( 1000 \mathrm{W} \)와 \( 700 \mathrm{W} \)일 경우의 시뮬레이션 결과이다. 시뮬레이션은 램프 전력이 \( 1000 \mathrm{W} \)일 때 램프 임피던스는 \( 16.9 \mathrm{\Omega} \)으로 설정한 뒤 DC-link 전압에 따라서 관전압이 \( 130 \mathrm{V} \)가 걸리는 지점을 확인하였다. 또한, 램프 전력이 \( 700 \mathrm{W} \)일 때 램프 임피던스는 \( 21.33 \mathrm{\Omega} \)이며, 관전압이 \( 122 \mathrm{V} \)가 걸리는 지점이 주파수 변조 범위이다.</p> <p>시뮬레이션 결과 3장 3절에서 계산한 값과 일치함을 확인하였다.</p>
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"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R1의 소자값은 얼마야?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R2의 소자값은 얼마지?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R5의 소자값은 얼마일까?",
"소자 R5의 소자값은 본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값을 참고하면 어떤 수치가 되니",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R7의 소자값은 어느 정도지?",
"소자 R7의 소자값은 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에 따르면 어떤 값이 되니",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R6의 소자값은 어느 정도야?",
"소자 R6의 소자값은 본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 어떤 수가 되지",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R8의 소자값은 어느 정도인가?",
"소자 R8의 소자값은 표 2. 주파수 변조 회로 소자값 표에 따라 어떤 값에 해당하지",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R11,R12의 소자값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R9,R10의 소자값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 C1의 소자값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 C2의 소자값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 C3의 소자값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 OPA2의 소자값은 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 OPA1의 소자값은 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값에서 소자 R3,R4의 소자값은 얼마인가?",
"소자 R3,R4의 소자값의 경우, 본문의 표 2. 주파수 변조 회로 소자값을 보면 얼마가 되지"
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인공물ED
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음향 공명 제거 및 조광 제어가 가능한 1kW 메탈 헬라이드 램프용 전자식 안정기 설계
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<h1>5. 실험 결과</h1> <p>설계된 전자식 안정기의 성능을 검증하기 위해 3장에서 결정한 소자값을 회로에 적용한 후 실험하였다. 측정에 사용된 오실로스코프는 LeCroy사의 LC574A이다. 풀 브리지 인버터에 사용된 스위치는 STW26NM60이며 드라이브 IC는 IRS2453D를 사용하였다.</p> <h2>5.1 주파수 변조 회로 출력</h2> <p>그림 13은 주파수 변조 회로의 출력을 측정한 파형이다.</p> <p>그림 13을 통해 확인할 수 있듯이 수동 PFC 출력 전압의 리플에 따라 제어 회로(그림 2)의 A 단자 전압이 결정된다.</p> <h2>5.2 과도 상태 전류 제한</h2> <p>2장 4절에서 언급한 내용을 증명하기 위해 과전류 제한 기법을 적용하기 전(그림 14)과 후(그림 15)의 과도 상태 전류를 측정하였다.</p> <p>그림 14와 그림 15를 통해 확인할 수 있듯이 과도 상태 전류 제한 기법을 적용하기 전에는 최대 \( 24 \mathrm{A} \)의 전류가 흘렀으나 과전류 제한 후 2.4절에서 계산한 결과와 동일한 \( 19 \mathrm{A} \)로 감소하였다.</p> <h2>5.3 리플에 따른 전류 보상</h2> <p>수동 PFC 회로의 특성상 DC-link 전압에는 리플이 포함된다. 따라서 FB 인버터를 단일 주파수로 구동했을 경우 리플 전압에 따라 램프로 흐르는 전류도 변하게 된다. 이를 보상하기 위해 리플 전압에 따른 구동 주파수 변조 기법을 적용하기 전(그림 16)과 후(그림 17)의 관전류 파형을 측정하였다.</p> <p>그림 16에서 확인할 수 있듯이 고정 주파수로 램프에 전력을 공급하게 되면 관전류의 변동이 \( 2 \mathrm{A} \)로 측정되었으나 구동 주파수 변조를 통해 관전류의 리플을 \( 50 \% \) 감소시켰다. 이로 인해 MHL의 음향 공명 현상을 제거할 수 있으며 램프의 전력 변동을 감소시킬 수 있다.</p> <h2>5.4 디밍시 램프 전력</h2> <p>음향 공명의 발생 여부를 판단하기 위해서 조도계(제조사:EXTECH, 모델명:Light Meter 401025)를 사용하여 빛의 떨림 현상을 측정하였다. 그림 18(a)~(e)는 단계별 디밍시 램프의 관전압, 관전류 그리고 관전류의 스펙트럼을 측정한 파형이다. 그림 19는 램프로 공급되는 전력이 \( 1000 \mathrm{W} \)시 V-I 커브를 측정한 파형이다.</p> <p>그림 18(a)~(e)의 파형 중 하단의 관전류에 대한 전력 스펙트럼을 보면 여러 주파수 대역으로 확산되어 있는 것을 확인할 수 있다. 그림 19의 V-I 커브를 보면 MHL 램프가 저항성 부하로 동작함을 알 수 있다. 표 3은 기존에 사용되고 있는 자기식 안정기와 설계된 전자식 안정기의 성능을 비교한 데이터이다. 표 3을 보면 정격 전력시 자기식 안정기에 비해 제안된 전자식 안정기의 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 표 1의 수동 PFC 설계 Spec.을 만족하는 데이터이다. 그러나, 2단계 이상 디밍시 입력 전류의 THD가 상승하게 되고 고 광변환 효율이 낮아짐을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 3. 자기식 안정기와 제안된 전자식 안정기의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>자기식</td><td>전자식(0단계)</td><td>전자식(1단계)</td><td>전자식(2단계)</td><td>전자식(3단계)</td><td>전자식(4단계)</td></tr><tr><td>입력 전력\( [\mathrm{W}] \)</td><td>1105.4</td><td>1049</td><td>924</td><td>856</td><td>776</td><td>671</td></tr><tr><td>출력 전력\( [\mathrm{W}] \)</td><td>929.97</td><td>980</td><td>885</td><td>781</td><td>700</td><td>598</td></tr><tr><td>효율\( [\%] \)</td><td>84.13</td><td>93.4</td><td>95.8</td><td>91.3</td><td>90.2</td><td>89.1</td></tr><tr><td>광속\( [\mathrm{lm}] \)</td><td>95,100</td><td>100,934</td><td>88,944</td><td>65,400</td><td>52,320</td><td>43,382</td></tr><tr><td>PF</td><td>0.82</td><td>0.93</td><td>0.97</td><td>0.92</td><td>0.91</td><td>0.90</td></tr><tr><td>입려 전류 THD\( [\%] \)</td><td>33.59</td><td>14.69</td><td>19.98</td><td>38.82</td><td>42.51</td><td>42.91</td></tr><tr><td>광변환 효율\( [\mathrm{lm/W}] \)</td><td>95.10</td><td>102.99</td><td>100.50</td><td>83.74</td><td>74.74</td><td>72.55</td></tr></tbody></table>
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"전자식(4단계)는 광변환 효율 값을 얼마나 가지나?",
"입력 전력이 776 값을 가지는 안정기는 어떤거야?",
"입력 전력이 최대인 안정기는 뭐야?",
"가장 적은 입력 전력을 가진 안정기는 어떤 것이야?",
"전자식(1단계)의 출력 전력은 얼마나 되나?",
"어떤 안정기가 출력 전력 700의 값을 가지는가?",
"어떤 안정기의 출력 전력이 전자식(3단계) 보다 적을까?",
"전자식(1단계)의 효율은 어떤 값을 가질까?",
"효율이 최고치인 안정기는 무엇이야?",
"파라미터 광속이 쓰는 단위는 뭐니?",
"효율이 전자식(2단계)와 가장 가까운 값을 가진 안정기는 어떤거지?",
"자기식 안정기의 광속보다 큰 값의 광속은 얼마인가?",
"전자식(4단계)의 광속값과 차이가 가장 적은 광속값을 가진 안정기는 어떤거니?",
"88,944의 광속값을 가진 안정기는 어떤걸까?",
"광속값이 전자식(3단계)와 가장 큰 차이를 가진 안정기는 무엇이니?",
"자기식 안정기와 PF값의 차이가 가장 적은 안정기는 무엇이니?",
"전자식(2단계)의 PF값은 얼마나 되나?",
"어떤 안정기가 0.93의 PF값을 가지나?",
"입력 전류값이 최대치인 안정기 종류는 어떤걸까?",
"입력 전류값이 최소치인 안정기 종류는 어떤거야?",
"전자식(1단계)의 입력 전류 값 보다 적은 입력 전류값은 얼마인가?",
"전자식(0단계)의 광변환 효율 값과 차이가 가장 적은 안정기는 무엇이니?",
"어떤 안정기가 74.74의 광변환 효율을 가지나?",
"안정기의 어떤 파라미터가 가장 적은 값을 가지고 있어?",
"입력 전력값이 전자식(2단계)의 값과 차이가 가장 적은 안정기는 무엇일까?",
"출력 전력이 자기식 보다 더 큰 안정기는 무엇이니?",
"전자식(4단계) 보다 적은 값의 효율은 얼마인가?",
"입력 전류값이 38.82인 안정기는 무엇일까?",
"최대치의 PF값은 얼마니?",
"전자식(0단계) 안정기의 입력 전력 크기는 얼마야?",
"가장 큰 값을 가지는 안정기 파라미터는 어떤걸까?"
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인공물ED
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고효율 고연색 양자점 조명 시뮬레이션
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<h2>2.2. 양자점 조명 시뮬레이션</h2><p>양자점에 대한 시뮬레이션을 위해서는 파장에 따른 양자점의 흡수 스펙트럼, 양자이득 (quantum yield), 그리고 방출 스펙트럼에 대한 정보가 필요하다. 본 글에서는 주로 백색 LED의 발광 특성에 미치는 양자점의 영향을 살펴보는 것이 주 목적이므로 기존에 보고된 논문의 데이터를 활용해 시뮬레이션을 진행했다</p><p>[그림 4]는 LED 조명의 실물을 그대로 구현한 시뮬레이션 모델로서 LED의 배치, 양자점 필름의 특성 등을 반영했다. 시뮬레이션 툴로는 상용화된 광선 추적 소프트웨어인 라이툴즈 (LightTools)를 활용했다. 양자점 필름 (두께 \( 1.0 \mathrm{~mm} \) )이 적용된 조명의 광특성을 변화시키는 변수로서 양자점의 농도, 양자점 필름의 기하학적 형상과 반사율, 투광부에서 확산 기능을 담당하는 마이크로 렌즈의 형상 등을 변화시켰다. 투광부의 재질로는 아크릴 (Acrylic), 폴리카보네이트 (Polycarbonate), 폴리스티렌 (Polysterene)을 적용했다. 양자점의 농도는 양자점의 평균 자유 행정(Mean Free Path, MFP)으로 조정했다. [그림 5]는 MFP와 필름의 반사율 (R), 투광부 마이크로렌즈의 형상 (반구 (Hemisphere), 피라미드 (Pyramid), 원뿔 (cone))에 따른 광효율 (Optical Efficiency)과 CRI를 순서대로 보여주고 있다. 여기서 광효율은 LED에서 방출된 광출력 대비 조명 위 검출기에서 검출된 광출력의 비로 정의되었다.</p><p>시뮬레이션 결과는 MFP가 줄어들고 양자점의 농도가 높아지면 광효율이 감소하고 CRI도 줄어드는 추세를 보여준다. 이는 양자점의 농도가 높으면 양자점 필름 내부에서 다중 산란되는 횟수가 증가하면서 오히려 양자점에 의한 여기광이 외부로 충분히 탈출하지 못하기 때문인 것으로 보인다. 연색지수는 MFP가 \( 1 \sim 0.7 \mathrm{~mm} \) 일 때 제일 높은데, 이는 여기광이 양자점 필름을 통과할 때 양자점을 평균적으로 한 번 정도 만나는 농도에 대응된다. 양자점 필름의 반사율 역시 광효율과 CRI에 중요한 요소이다. 반사율의 감소는 양자점의 여기에 활용되는 여기광 및 양자점에서 방출되는 적색광의 흡수를 증가시켜 CRI와 광효율 모두의 감소를 가져온다.</p><p>투광부에 형성되는 마이크로 렌즈의 형상은 광효율과 연색지수에 다소 영향을 주고 특히 원뿔 형상의 광효율이 가장 높았다. 렌즈의 크기를 \( 0.01 \sim 1 \mathrm{~mm} \) 사이에서 변화시킨 결과는 광효율과 CRI가 렌즈의 크기에 대한 의존성이 매우 작다는 것을 보여주었다. 투광부의 렌즈 형상뿐 아니라 재질 역시 광특성에 상당한 영향을 미쳤다. 동일 시뮬레이션 조건에서 아크릴의 광효율이 제일 높았는데 이는 아크릴의 낮은 굴절률에 따른 프레넬 반사 손실의 저감 및 낮은 흡수율에 기인한 것으로 보인다. 폴리스티렌과 폴리카보네이트는 굴절률이 비슷하지만 흡수율의 차이로 인해 폴리스티렌의 광효율이 상대적으로 높았다.</p><p>배치된 LED를 양자점 필름이 원형 띠의 형태로 감싸고 있는 형상에서 필름의 높이와 원의 직경 역시 광효율과 CRI에 큰 영향을 미치는 요소들이다. 필름의 높이가 늘어나고 직경이 줄어들면 청색 여기광이 양자점을 만날 확률이 높아지기 때문에 파장 변환 효율이 올라가서 CRI도 상승한다. 그렇지만 양자점 필름 자체의 광흡수 비중도 올라가기 때문에 광효율은 감소한다. 따라서 LED 조명에 양자점 필름을 적용할 경우에는 제품의 응용 목적에 따라 적절한 광효율과 CRI를 고려한 설정이 필요하다.</p><p>그렇지만 양자점 필름에 사용되는 반사필름의 반사율 개선 및 양자점 농도의 최적화에 따라 광효율과 CRI를 동시에 높이는 것도 가능하다. 일반 백색 LED 조명에 사용되는 반사 재질의 반사율은 보통 \( 70 \sim 85 \% \) 정도이다. 반면에 본 실험에서 적용한 양자점 필름 하부 반사 재질의 반사율은 약 \( 95 \% \)정도였다. 기존 백색 LED 조명의 하부 반사 재질과 PCB의 반사율 및 양자점 필름에 사용된 반사 재질의 반사율을 파장의 함수로 측정한 후 시뮬레이션에 포함시킨 결과 [그림 6]의 결과를 얻었다. 양자점 필름이 포함되지 않은 경우 (Non QD)에 비해 포함된 경우 (QD)의 CRI는 현저히 높음을 확인할 수 있다. 광효율의 경우에는 전체적으로 양자점 필름이 포함될 경우 낮았지만 MFP가 증가하면서 양자점에 의한 다중산란이 감소할수록 광효율이 개선됨을 확인할 수 있었다. 이 결과는 기존 LED 조명에 비해 반사 재질을 개선하고 양자점 필름의 농도를 적절히 조절하면 광효율과 CRI 모두 높일 수 있는 가능성을 보여주는 것이다.</p>
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"양자점의 농도가 높으면 양자점 필름 내부에서 다중 산란되는 횟수가 증가하는가?",
"양자점에 대한 시뮬레이션을 위해서는 파장에 따른 양자점의 흡수 스펙트럼, 양자이득, 그리고 무엇에 대한 정보가 필요한가?",
"[그림 4]는 LED 조명의 실물을 그대로 구현한 시뮬레이션 모델로서 LED의 배치, 양자점 필름의 특성 등을 반영하였는가?",
"양자점 필름이 적용된 조명의 광특성을 변화시키는 변수로서 양자점의 농도, 양자점 필름의 기하학적 형상과 반사율, 투광부에서 확산 기능을 담당하는 무엇의 형상을 변화시켰어?",
"투광부의 재질로는 아크릴, 폴리카보네이트와 무엇을 적용하였는가?",
"양자점의 농도는 무엇으로 조정하였는가?",
"MFP의 약자의 뜻이 뭐야?",
"광효율은 LED에서 방출된 광출력 대비 조명 위 검출기에서 검출된 광출력의 무엇으로 정의되는가?",
"렌즈의 크기를 \\( 0.01 \\sim 1 \\mathrm{~mm} \\) 사이에서 변화시킨 결과는 광효율과 CRI가 렌즈의 크기에 대한 의존성은 어떠한가?",
"동일 시뮬레이션 조건에서 무엇의 광효율이 제일 높았는가?",
"투광부의 렌즈 형상뿐 아니라 무엇도 광특성에 상당한 영향을 미쳤는가?",
"배치된 LED를 양자점 필름이 원형 띠의 형태로 감싸고 있는 형상에서 무엇과 무엇 또한 광효율과 CRI에 큰 영향을 미치는 요소들인가?",
"필름의 높이가 늘어나고 직경이 줄어들면 청색 여기광이 양자점을 만날 확률이 높아지기 때문에 파장 변환 효율이 올라가서 CRI도 어떻게 되는가?",
"LED 조명에 양자점 필름을 적용할 경우에는 제품의 응용 목적에 따라 어떠한 것을 고려할 필요가 있는가?",
"양자점 필름에 사용되는 반사필름의 반사율 개선 및 양자점 농도의 최적화에 따라 광효율과 CRI를 동시에 높이는 것은 불가능한가?",
"폴리스티렌과 폴리카보네이트는 굴절률이 비슷하지만 흡수율의 차이로 인해 폴리스티렌의 광효율이 상대적으로 높은가?",
"시뮬레이션 툴로는 상용화된 광선 추적 소프트웨어인 무엇을 활용하였는가?",
"투광부에 형성되는 마이크로 렌즈의 형상은 어떤 형상의 광효율이 가장 높은가?"
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인공물ED
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고효율 고연색 양자점 조명 시뮬레이션
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<h1>3. 양자점 백라이트 광특성 최적화</h1><h2>3.1. 양자점 백라이트의 광특성</h2><p>현재 양자점이 디스플레이에 적용되는 방식은 LCD TV용 백라이트 내 파장변환물질로 사용되는 것이다. 적록 양자점이 주로 필름 형태로 가공되어 청색 LED 칩의 여기광으로 발광하는 방식이다. 이 방식은 양자점의 발광 스펙트럼의 반치폭이 좁아 LCD의 색재현성을 큰 폭으로 높이는 데 사용될 수 있다. 본 장에서는 양자점 백라이트의 기본 광특성을 살펴보고 광구조 개선 가능성에 대해 모색해 보고자 한다.</p><p>양자점 필름을 백라이트에 적용하는 방식으로는 한장의 필름 속에 적록 양자점을 한꺼번에 분산시키는 방식과 적색 양자점 필름, 녹색 양자점 필름을 별도로 준비해 백라이트 도광판 상부 혹은 상하부에 적용하는 방식이 있다. [그림 7]은 본 실험에 사용된 15인치 청색 백라이트 및 여기에 적용한 두 장의 양자점 필름 실물 사진이다. 양자점 필름은 CPRI에서 제작된 것으로 베이스 필름 위에 40 마이크로미터 두께로 양자점 층이 적층 되어 있다.</p><p>[그림 8]은 도광판 위에 양자점 필름이 순차적으로 배치된 백라이트의 단면 개략도 및 백라이트 상 색좌표를 시야각에 따라 측정한 후 CIE1931 색도도 상에 표시한 결과를 보여준다. 청색에 제일 가까운 색좌표는 정면으로 측정한 결과이고 시야각을 늘릴수록 색좌표의 위치가 백색의 색좌표 쪽으로 이동함을 볼 수 있다. 양자점 필름 적용 시 가장 문제가 되는 것은 시야각에 따라 여기광이 필름을 지나가는 광경로가 달라지고 이에 따라 각도별 색상 변환 호율이 달라진다는 것 이다. [그림 8] 왼쪽의 색도도 상에서 색좌표가 큰 폭으로 변하는 것은 이 때문이다. 양자점 필름 위에 확산 필름과 프리즘필름을 올린 상태로 시야각에 따라 측정된 색좌표 변화는 오른쪽에 보인다. 양자점 필름만 배치된 경우에 비해 색좌표의 변화 폭이 현저히 줄어들었음을 알 수 있다. 광학필름들은 아래에서 올라오는 여기광과 파장 변환된 빛들의 일부를 다시 반사시켜 내려보낸다. 특히 프리즘 필름은 각도 재생(angle recycling)을 위해 상당량의 빛을 아래로 반사시킨다. 이 과정에서 추가적인 색상 변환이 일어나고 빛의 확산도 증가하므로 색상의 혼합이 증가해 시야각에 따른 색분산의 정도가 줄어든다.</p><p>이상의 결과는 광경로 상에 적당한 반사와 확산 및 추가적인 색변환을 일으킬 수 있는 방법을 활용해 백라이트의 각도에 따른 색분산을 완화시킬 수 있음을 보여준다. 그런 면에서 백라이트 내 포함된 광학 부품들을 활용해 빛의 확산을 촉진함으로써 광효율과 색분산의 정도를 조정할 수 있을 것이다. 예를 들어 백라이트에 포함된 반사필름의 반사 성격이 프리즘필름과 반사형 편광필름의 광효율에 직접적인 관련성을 가진다는 점은 여러 연구를 통해 잘 알려져 있다. 특히 확산반사의 성격이 강하면 프리즘 필름의 각도 재생과 반사형 편광필름의 편광 재생 (polarization recycling) 과정이 촉진되면서 백라이트의 광효율이 증가한다. 반사 필름의 반사 특성이 확산 반사의 성격을 강하게 나타낼 경우 도광판의 하부로 입사하는 여기광을 펴뜨리면서 도광판 상부에 배치되는 양자점 필름의 여기를 증가시키고 빛의 섞임을 통해 각도에 따른 색분산의 정도도 감소시킬 것으로 예상된다.</p><h2>3.2. 양자점 백라이트 시뮬레이션</h2><p>현재 양자점 백라이트는 양자점 필름과 다수의 광학 필름을 포함하고 있다. 만약 양자점 필름과 광학 필름의 기능이 도광판에 일체화된 형태로 집적될 수 있다면 양자점 백라이트와 TV의 비용 저감에 기여할 수 있을 것이다. 그러나 도광판에 양자점 필름을 일체화된 형태로 적층하게 되면 도광판이 가지는 내부 전반사에 의한 빛의 유도 기능이 저하될 가능성이 높다. 이를 위해 [그림 9]와 같이 저굴절률을 가지는 층(Low index layer)을 도광판 상면과 양자점 필름 사이에 배치해 도광판의 빛의 유도 기능을 어느 정도 유지할 수 있다.</p><p>[그림 10]의 왼쪽 그림은 [그림 9]에서 도광판 측면에 일반적인 청색 LED 배열을 배치한 경우 백라이트 위에서 측정된 수직 방향 휘도 분포를 보여준다. LED에 의해 형성되는 밝은 휘점이 현저하게 눈에 띤다. 이는 휘도뿐 아니라 색상 균일도 측면에서도 큰 문제를 야기한다. [그림10]의 오른쪽은 LED 칩 앞단에 적당한 형상의 아나모픽 (anamorphic) 렌즈를 배치해 도광판 입광면에 들어가는 빛의 출광분포를 조절한 백라이트의 휘도균일도이다. 휘점이 생기는 부분으로 입사되는 광량을 제어함으로써 휘도균일도는 \( 90 \% \) 이상, 위치 및 각도에 따른 색좌표의 편차는 0.01 이하로 제어할 수 있다. 단, 이 경우 도광판의 좌우 측면에서 왕복 반사되는 빛의 양이 증가함으로써 광효율이 다소 떨어진다는 것이 이 일체형 양자점 백라이트의 단점이라 할 수 있다.</p>
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"현재 양자점은 어떻게 디스플레이에 적용돼?",
"LCD TV용 백라이트 내 파장변환물질로 사용되는 방식에서 주로 필름으로 가공되는 것은 뭐야?",
"왜 본 논문의 방식으로는 LCD의 색채현성을 크게 향상시킬 수 있지?",
"백라이트에 양자점 필름을 적용하는 방식 중 하나에서는 어디에 적록 양자점을 한꺼번에 분산시켜?",
"실험에서 이용된 양자점 필름은 얼마의 두께로 적층되어있어?",
"본 논문의 그림8에서는 양자점 필름이 어디에 순차적으로 배치되어있어?",
"양자점 필름 적용 시 가장 큰 문제점으로 꼽히는 것은 뭐야?",
"양자점 필름을 적용할 때의 문제점으로 인해 그림 8에서는 무엇이 크게 변해?",
"양자점 필름 위에 무엇을 올려야 시야각에 따라 색좌표의 변화를 잴 수 있지?",
"광학필름은 무엇을 재반사시키지?",
"광학필름이 다시 반사하는 것은 무엇인가요?",
"프리즘 필름은 왜 아래로 상당량의 빛을 반사시켜?",
"실험에서 상당량의 빛을 프리즘 필름이 아래로 반사시키는 과정에서 무엇이 감소해?",
"추가적인 색상 변환이 발생하면 빛의 확산과 또 무엇이 증가하나요?",
"실험에서 사용된 양자점 필름은 어디에서 만들어졌어?",
"실험에서는 CIE1931 색도가 상에 표시되기 전 어떤 절차를 거쳐?",
"양자점 필름 위에서 측정된 색좌표의 변화는 왼쪽에서 관찰할 수 있나요?",
"실험에서 양자점 필름만 배치되었을 때의 색좌표 변화가 다른 필름을 함께 올렸을 때보다 큰가?",
"실험에서 어떤 방법을 통하여 백라이트 각에 따른 색분산을 완화할 수 있어?",
"본 논문에서 광효율을 어떻게 조정할 수 있다고 했어?",
"편광필름의 광효율과 백라이트에 있는 반사필름의 성격은 직접적인 연관성이 있어?",
"확산 반사의 성격이 강할 때 어떤 과정을 통해서 백라이트의 광효율이 증가해?",
"어떤 경우에 도광판 밑부분으로 입사하는 여기광이 펼쳐져?",
"양자점 백라이트가 포함하는 필름 종류 두 가지의 이름이 뭐야?",
"실험에서 각도에 따른 색분산 정도는 빛의 섞임을 통해서 증가해?",
"도광판의 빛의 유도 기능을 어떻게 하면 유지시킬 수 있을까?",
"도광판에서의 내부 전반사로 인한 빛의 유도 기능은 언제 저하돼?",
"[그림 10]의 왼쪽에 위치한 그림은 어떠한 분포를 나타내고 있어?",
"LED에 의해 만들어지는 밝은 휘점은 휘도 외 어디에서도 문제를 일으켜?",
"양자점 필름이 도광판과 일체화되어 집적될 수 있다면 이는 어디에 도움이 되겠는가?",
"어떻게 위치와 각도에 따른 색좌표의 편차를 0.01 이하로 조절할 수 있어?",
"일체형 양자점 백라이트가 가지고 있는 문제점은 뭐야?",
"본 논문의 그림 10에서는 빛의 출광분포 조절을 위해 어떻게 하였지?"
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인공물ED
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고효율 고연색 양자점 조명 시뮬레이션
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<h1>2. 고효율, 고연색 양자점 조명</h1><h2>2.1. 양자점 조명의 발광 특성</h2><p>양자점 조명을 구현하는 방법으로는 청색 LED 위에 녹색 및 적색 양자점 두 종류를 섞어서 백색광을 구현하는 방법 및 기존 백색 LED에 적색 양자점을 결합해 적색 파장 대역의 세기를 강화시키는 방법이 있 다. [그림 1]은 백색 LED가 하면에 배치되어 있고 투광부를 가지고 있는 6 인치, \( 10 \mathrm{~W} \) 급 다운라이트형 LED 조명의 사진 및 양자점 필름이 적용된 조명의 사진을 비교한 것이다. 양자점 필름은 반사필름 위에 레진에 섞인 적색 양자점 층이 부착된 이중 구조를 가지고 있다. 사용된 양자점은 \( \operatorname{InP} / \mathrm{ZnS} \) 인데, 무기 리간드 치환을 통해 열적 안정성이 향상된 것으로서 별도의 배리어 (barrier) 필름이 없어도 장기 신뢰성이 확보된 필름을 사용했다. 특히 적절한 분산체를 활용한 양자점-실리카 복합체를 활용함으로써 FRET(Fluorescence Resonance Energy Transfer)에 따른 광손실을 최소화하고자 하였다. 양자점필름은 LED가 배치된 PCB 위에 LED 위치를 제외한 하면 전체에 부착되었고 아울러 측면에도 배치되어 파장 변환 효율을 높였다.</p><p>[그림 2]는 적색 양자점 필름이 여기 되어 적색광을 내는 사진, 두 종류 백색 LED 제품에 대해 적색 양자점 필름이 적용되기 전과 후의 발광 스펙트럼을 보여주고 있다. 적색 양자점의 여기에 의해 스펙트럼 상의 변화가 현저히 일어남을 확인할 수 있다. 특히 580\( \mathrm{nm} \) 이상의 적색 영역의 스펙트럼 세기가 상당히 증가했다. 이러한 스펙트럼의 변화는 연색지수에 직접적인 영향을 준다. [그림 3]은 양자점 필름이 적용되기 전과 전용된 후의 연색지수를 보여준다. Ra는 8 개의 표준 시료 (R1~R8)의 평균으로 구한 일반 연색지수이고 Re는 14 개 전체 시료의 평균으로 구한 확장된 연색지수이다. 일반 백색 LED 조명은 청색 LED의 빛과 황색의 \( \mathrm{YAG} \) 형광체에 의하여 백색을 만들어 내게 되며, 이외의 파장의 색은 부족하여 연색지수가 80 수준에 머물러 있으며, LED 조명의 광효율만을 강조하였다. 특히 발광 스펙트럼 상 적색이 부족하기 때문에 적색에 대한 연색지수 R9이 12 에 불과하지만 이 수치는 양자점 적용 LED에서 93으로 증가했다. 이에 따라 Ra 및 Re는 각각 79 에서 95 로, 74 에서 92 로 증가했다.</p><p>또한, 광효율이 \( 114 \mathrm{~lm} / \mathrm{W} \)에서 \( 118 \mathrm{~lm} / \mathrm{W} \)로 오히려 개선됨을 확인했다. 이는 주로 기존 조명 제품에 사용된 PCB의 낮은 반사율 대신 양자점 필름에 적용된 높은 반사율의 반사필름에 기인한 것으로 판단된다.</p>
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"[그림 1]은 백색 LED가 하면에 배치되어 있고 투광부를 가지고 있는 6 인치와 몇\\(\\mathrm{~W} \\)급 다운라이트형 LED 조명의 사진 및 양자점 필름이 적용된 조명의 사진을 비교했어?",
"양자점 조명을 구현하는 방법은 무엇이 있는가?",
"레진에 섞인 적색 양자점 층이 부착된 반사필름 위의 양자점 필름의 구조는 어떻게 되나요?",
"광손실을 최대한 줄이고자 적절한 분산체를 사용해 어떤 복합체를 활용했나요?",
"무기 리간드 치환을 통해 사용된 양자점은 열적 안정성이 높아져 신뢰성이 확보된 어떤 필름이 필요없는 필름을 사용했나요?",
"광손실을 줄이기 위해 사용되는 FRET를 풀어 쓰면 무엇이지?",
"양자점-실리카 복합체 분산체를 통해 무엇에 따른 관손실을 줄이고자 했나요?",
"PCB 위에 LED 위치를 제외하고 양자점필름은 측면 부분에서 또한 어떤 것의 효율을 높여주나요?",
"청색 LED의 빛과 함께 일반적인 백색 LED 조명은 황색의 어떤 형광체를 섞어서 만들게 되나요?",
"스펙트럼 상의 적색 양자점으로 인해 변화된 부분 중에서 가장 크게 세기가 증가한 영역은 몇 \\( \\mathrm{nm} \\) 이상부터 인가요?",
"직접적으로 스펙트럼이 변하면 어디에 영향을 주나요?",
"확장된 연색지수를 나타내는 Re는 몇 개의 전체 시료의 평균으로 구하게 되었나요?",
"청색 LED 와 황색 \\( \\mathrm{YAG} \\) 형광체를 사용하여 만드는 백색의 LED 조명은 연색지수가 미달된 파장의 색으로 인해 얼마의 수준에 머물게 되나요?"
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인공물ED
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고효율 고연색 양자점 조명 시뮬레이션
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<h1>1. 서론</h1><p>2014년 노벨물리학상은 20 세기 막바지 시장에 등장했던 청색 고체발광다이오드 (Light Emitting Diode, LED)의 발명자들에게 돌아갔다. 청색 LED는 백색 LED의 탄생을 가능하게 함으로써 본격적인 반도체 광원의 시대를 열었다. 백색 LED의 응용 초기에 백색 LED는 주로 액정표시장치 (Liquid Crystal Display, LCD)의 백라이트용 광원으로 사용되었으나 그 후 일반 조명으로 응용 범위가 확대되면서 이제는 고체 광원이 형광등의 자리를 위협하고 있다. 세계 LED 조명 시장의 규모는 2012년 약 15조 원 규모에서 20년에는 48조 원 규모로 성장할 것으로 예상되고 있다.</p><p>일반 조명에 사용되는 백색 LED로는 주로 청색 LED 위에 파장 변환 물질로 \( \mathrm{YAG}\left(\mathrm{Y}_{3} \mathrm{Al}_{5} \mathrm{O}_{12}\right) \) 와 같은 황색 형광체를 도포한 구조를 가지고 있다. 이 경우 발광 스펙트럼 상 적색 파장 영역의 세기가 부족해 형광등이나 백열등에 비해 연색지수 (Color Rendering Index, CRI)가 떨어지는데 보통 80 이하의 수치를 나타낸다. 이를 개선하는 방법 중 하나는 황색 형광체 대신 적록 형광체 두 종류를 적용하는 것이나 이들은 LED 발광 시 방출되는 고열에 의해 안정성이 떨어지는 문제를 노정하는 경우가 많다.</p><p>또 다른 방법으로는 일반 백색 LED에 적색 양자점을 적용하는 것이다. 백색 LED에 부족한 적색을 보완함으로써 LED 조명의 연색지수를 개선할 수 있다. 열적 안정성의 문제는 양자점을 원격 (remote) 형광체와 같이 원격 배치를 함으로써 개선할 수 있다. 양자점은 크기를 이용해 발광 파장을 조절할 수 있는 만큼 디스플레이와 일반 조명뿐 아니라 식물 생장용 조명이나 의료/바이오 분야에서도 활용 범위가 넓어지고 있다. 아울러 일반 조명 역시 단순한 조광 기능을 넘어서 인간 친화적인 조명, 인간 중심의 감성 조명 및 자연광을 구현하는 조명에 대한 요구가 증대 되고 있다.</p><p>양자점은 현재 LCD TV용 백라이트 내 파장 변환 물질로 주로 사용되고 있다. 아울러 양자점을 조명에 응용하기 위한 연구개발도 진행되고 있다. 가령 강원도에서는 스마트 특성화 사업의 일환으로 "퀀텀닷 나노소재 기반 연계 플랫폼 사업”이 철원플라즈마산업기술연구원 (CPRI)을 중심으로 추진되고 있다. 본 글에서는 양자점을 백라이트용 광원과 조명에 적용하는 데 있어서 고려해야 할 일반적인 측면들에 대해 다룬 후 시뮬레이션을 적용한 몇 가지 최적화 사례를 소개하고자 한다.</p>
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"백색 LED의 어떤 색을 보완해야 LED 조명의 연색지수를 개선할 수 있니?",
"2014년 노벨물리학상을 받은 발명자들은 어떤것을 발명했지?",
"2014년 노벨물리학상을 받은 발명자들이 발명한 것은 청색 고체발광다이오드지?",
"청색 고체발광다이오드로 노벨물리학상을 받은 년도는 어떻게 될까?",
"백색 LED의 파장 변환물질은 어떻게 될까?",
"백색 LED의 응용 초기에 백색 LED는 주로 액정표시장치 (Liquid Crystal Display, LCD)의 백라이트용 광원으로 사용되었지?",
"\\( \\mathrm{YAG}\\left(\\mathrm{Y}_{3} \\mathrm{Al}_{5} \\mathrm{O}_{12}\\right) \\)는 황색 형광체 이지?",
"발광 스펙트럼 상 적색 파장 영역의 세기가 부족해 형광등이나 백열등에 비해 연색지수 (Color Rendering Index, CRI)가 떨어지는 단점을 개산하기 위해 어떻게 해야하니?",
"발광 스펙트럼 상 적색 파장 영역의 세기가 부족해 형광등이나 백열등에 비해 연색지수 (Color Rendering Index, CRI)가 떨어지는 문제점을 개선하는 방법은 뭘까?",
"LED 조명의 연색지수를 개선하기 위해 백색 LED에 부족한 적색을 보완하면 되니?",
"발광 파장은 양자점의 크기를 이용해 조절할 수 있지?",
"LCD TV용 백라이트 내 파장변환 물질은 주로 양자점을 사용하지?",
"강원도의 스마트 특성화 사업인 \"퀀텀닷 나노소재 기반 연계 플랫폼 사업\"은 어디에서 추진하고 있니?",
"강원도 철원플라즈마산업기술연구원에서 추진하는 스마트 특성화 사업의 명치은 퀀텀닷 나노소재 기반 연계 플랫폼 사업 맞니?"
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인공물ED
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고효율 고연색 양자점 조명 시뮬레이션
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<h1>4. 결론</h1><p>양자점은 이미 디스플레이 분야의 핵심 소재 중 하나로 활발히 적용되고 있고 단순히 백라이트 내 필름 형태로 사용되는 차원을 벗어나 청색 OLED 위 화소로 응용하는 방식이 개발되는 등 자발광 디스플레이의 화소 구조에 적용될 가능성이 높아지고 있다. 아울러 디스플레이 응용을 벗어나 고연색성의 인간 중심 조명의 개발에도 활용되기 시작했다. 기존 광구조의 성능을 정확히 구현할 수 있는 광학 시뮬레이션 모델은 기존 구조의 개선과 최적화에 소모되는 개발 기간을 단축할 수 있다. 이번 글에서 소개한 연구 사례들은 기존 백색 LED 조명에 비해 연색지수와 광효율이 동시에 올라갈 수 있는 양자점 조명 및 광특성 균일도가 매우 우수한 일체형 양자점 백라이트의 개발 가능성을 보여주는 예들이라 할 수 있다. 물론 실실적인 최적화를 위해서는 양자점 및 구성 부품들의 광특성에 대한 정밀한 측정 및 적용이 전제되어야 한다.</p>
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"양자점은 디스플레이 개발에만 사용되고 있어?",
"양자점이 정확하게 측정되어 있지 않아도 최적화를 할 수 있어?",
"청색 OLED 위 화소로 응용하는 개발방식에 사용되는 소재는 뭐야?",
"기존 구조의 개선과 최적화에 소요되는 시간 단축을 어떻게 해?",
"기존 백색 LED 조명은 양자점 조명에 비해 연색지수가 높아?",
"양자점 백라이트가 눈이 더 편한 이유가 뭐야?"
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인공물ED
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워핑 변환을 이용한 심전도 신호의 ST 분절 특징 값 강화
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<h1>3. 결 과</h1> <h2>3.1 심전도 신호 데이터</h2> <p>ST 분절을 검출하고 워핑 변환을 적용하기 위하여 심전도 신호 데이터를 획득하였다. 워핑 변환에 사용되는 기준 신호 데이터는 실제 환자의 심전도 신호와 유사한 심전도 신호를 생성해주는 장치인 DYNATECH NEVADA 사의 'medSim 300' Patient Monitoring Simulator(PMS)와 생체신호 측정 장치인 Biopac 사의 MP150 및 ECG100을 이용하여 \( 200 \mathrm{Hz} \)의 샘플링 비율로 심전도 신호를 획득하였다. 이 때, ST 레벨의 전압을 \( -0.6 \mathrm{mV} \sim 0.1 \mathrm{mV} \) 까지 변화를 주어 총 10개의 심전도 신호 데이터를 획득하였다. 또한 검사 데이터는 획득한 기준 신호 데이터와 함께 MIT/BIH Arrhythmia Database에서 \( 160 \mathrm{Hz} \)의 샘플링 비율로 획득한 14명의 ECG 신호 데이터를 선택하였고, European ST-T Database에서 \( 250 \mathrm{Hz} \)의 샘플링 비율로 표현된 15개의 ECG 신호 데이터를 선택하였다. 각각의 데이터는 모두 임의적으로 1분 정도의 길이로 저장하여 사용하였다.</p> <h2>3.2 ST 분절 검출 과정</h2> <p>ST 분절의 검출을 위해서는 심전도 신호의 PQRST 특징점들의 검출이 선행되어야 하는데, 우선적으로 심전도 신호의 가장 큰 특징점인 R-peak를 검출하였다. 그림 2는 R-peak를 검출하기 위한 블록 다이어그램을 보여준다.</p> <p>심전도 신호의 미분 결과로 R-peak의 특징인 기울기의 변화량이 큰 구간을 획득할 수 있고, DC 성분도 제거할 수 있다. 또한 R-peak의 성분을 더욱 강조하고 검출을 용이하게 하기 위해 제곱 과정과 이동 평균 필터링(moving average filtering을 수행하고, 적절한 문턱값(threshold)을 결정하여 R-peak를 검출하였다. 그림 3은 R-peak의 검출 결과의 예를 보여준다.</p> <p>검출된 R-peak를 기준으로 다음의 과정에 따라 심전도 신호의 다른 특징점인 P-peak, Q-peak, S-peak, T-peak를 검출하였고, ST 분절의 검출에 사용되는 J-point와 Baseline-point, T-point를 다음과 같이 검출하였다 :</p> <ol type=1 start=1><li>R-peak에서부터 이후 \( 100 \mathrm{ms} \) 구간의 데이터를 미분하여 그 결과가 0보다 작은 첫 번째 지점을 S-peak로 검출.</li> <li>R-peak 이전 \( 100 \mathrm{ms} \) 지점에서부터 R-peak 사이 구간의 데이터를 미분하여 그 결과가 0보타 큰 마지막 지점을 Q-peak로 검출.</li> <li>R-peak 이전 \( 200 \mathrm{ms} \) 지점에서부터 R-peak 사이 구간의 데이터 중 가장 큰 값을 가지는 지점을 P-peak로 검출.</li> <li>Q-peak 이전 \( 100 \mathrm{ms} \) 지점에서부터 Q-peak 사이 구간의 데이터를 미분하여 그 결과의 절대값이 가장 작은 지점을 Baseline-point로 검출.</li> <li>S-peak에서부터 이후 \( 100 \mathrm{ms} \) 구간의 데이터를 미분하여 그 결과가 0보다 큰 첫 번째 지점을 J-point로 검출. 만약 결과가 도출되지 않으면 S-peak를 J-point로 검출.</li> <li>J-point에서 \( 80 \mathrm{ms} \) 이후의 지점으로부터 R-peak에서 \( 400 \mathrm{ms} \) 이후의 지점 사이 구간의 데이터 중 가장 큰 값을 T-peak로 검출.</li> <li>J-point에서부터 T-peak 사이 구간의 데이터 중 Baseline-point의 값과 같거나 가장 비슷한 값을 가지는 지점을 T-point로 검출. 만약 결과가 도출되지 않으면 J-point에서부터 \( 120 \mathrm{ms} \) 이후의 지점을 T-point로 검출.</li></ol> <p>그림 4는 위에서 설명된 과정을 통하여 검출된 각각의 특징 점들을 보여주고 있다.</p> <p>위에서 검출된 특징점을 활용하여 ST 분절을 도출하고자 하였는데, 일반적으로 ST 분절의 정의 구간은 J-point에서부터 T-point까지이나, 본 연구에서 사용된 ST 분절의 구간은 S-peak에서 T-peak 사이의 구간으로 설정하였다. 그 이유는 J-point의 경우 S-peak가 J-point로서 선택되는 경우와, T-point의 경우 Baseline-point에 따라 선택되는 지점이 달라져서 정확한 ST 분절의 구간이 나오지 않는 경우가 발생할 수 있기 때문이다. 그림 5는 도출된 ST 분절의 예를 보여준다.</p> <h2>3.3 워핑 변환 적용 과정</h2> <p>워핑 변환은 두 신호 사이에 존재하는 시간의 차이를 보상하면서 유사도를 비교하는 방법이므로 2 개의 신호가 필요하다. 따라서 ST 분절에 워핑 변환을 적용하기 위해서는 기준이 되는 ST 분절의 신호와 비교대상이 되는 ST 분절의 신호가 필요하다. 또한 각 데이터마다 신호의 크기가 일정 하지 않기 때문에 두 신호의 크기를 정규화할 필요가 있다. 그림 6은 ST 분절에 워핑 변환을 적용하는 과정에 대한 블록 다이어그램을 보여준다.</p> <p>획득된 ST 분절의 기준 신호와 검사 신호는 정규화 과정에서 \( 0 \sim 1 \) 사이의 크기로 정규화된다. 또한 워핑 변환 적용과정에서는 두 신호 사이의 최적 거리를 계산하여 최소 누적 거리 \( D \)를 도출한다. 도출된 최소 누적 거리 \( D \)는 두 신호 사이의 유사도를 판별하는 기준이 된다. \( D \)가 작을수록 두 신호는 매우 유사한 것으로 판별된다. 예를 들어, 최소 누적 거리가 0일 경우에는 두 신호는 완전히 일치하는 것으로 간별한다. 그림 7은 워핑 변환을 홍하여 기준 ST 분절과 입력 ST 분절의 시간 간격을 동일하게 조정한 결과의 예를 보여주고, 그림 8은 두 ST 분절 사이의 기하학적 거리를 계산하여 최소 누적 거리 \( D \)를 계산한 결과의 예를 보여준다.</p> <p>그림 7에서 위쪽 그림은 워핑 변환을 적용하기 전의 두 ST 분절을 나타내고, 아래쪽 그램은 워핑 변환을 적용한 후의 두 ST 분절을 나타내는데, 시간축의 길이가 약간 확장되면서 두 신호의 시간 간격이 동일하게 조정됨을 확인할 수 있다. 또한 그림 8에서 계산된 최소 부적 거리 \( D \)는 두 ST 분절의 유사도를 평가하는 특징 값이 된다.</p> <h2>3.4 워핑 변환 적용 결과</h2> <p>기준 ST 분절 데이터와 검사 ST 분절 데이터를 각각 \( 1: 1 \)로 대응시키고, 워핑 변환을 적용하여 최소 누적 거리 \( D \)를 도출하였다. 검사 ST 분절 데이터는 하나의 데이터 세트마다 여러 개의 ST 분절이 존재하므로, 워핑 변환을 반복적으로 적용하여 여러 개의 최소 누적 거리를 계산하여 비교하였다. 그림 9의 (a)는 ST 레벨 전압이 \( 0 \mathrm{mV} \)인 기준 ST 분절 데이터와 PMS에서 획득한 10개의 검사 ST 분절 데이터 사이의 최소 누적 거리 \( D \)를, (b)는 ST 레벨의 전압이 \( -0.2 \mathrm{mV} \)인 기준 ST 분절 데이터와 동일한 검사 ST 분절 데이터 사이의 최소 누적 거리 \( D \)를 나타내고, (c)는 ST 레벨의 전압이 \( 0.1 \mathrm{mV} \)인 기준 ST 분절 데이터와 동일한 검사 ST 분절 데이터 사이의 최소 누적 거리 \( D \)를 보여주고 있다.</p> <p>표 1 은 그림 9에서 보여준 데이터들에 대한 표준 편차를 보여주고 있다.</p> <table border><caption>표 \(1\) 획득한 PMS 데이터에 대한 \(D\) 값의 표준편차</caption> <tbody><tr><td>표준편차(\(SD\))</td><td>\( 0 \mathrm{mV} \)</td><td>\( -0.2 \mathrm{mV} \)</td><td>\( 0.1 \mathrm{mV} \)</td></tr><tr><td>\( -0.6 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0028\)</td><td>\(0.0017\)</td><td>\(0.0162\)</td></tr><tr><td>\( -0.5 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0030\)</td><td>\(0.0013\)</td><td>\(0.0154\)</td></tr><tr><td>\( -0.4 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0034\)</td><td>\(0.0013\)</td><td>\(0.0157\)</td></tr><tr><td>\( -0.3 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0043\)</td><td>\(0.0016\)</td><td>\(0.0182\)</td></tr><tr><td>\( -0.2 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0103\)</td><td>\(0.0021\)</td><td>\(0.0449\)</td></tr><tr><td>\( -0.1 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0035\)</td><td>\(0.0034\)</td><td>\(0.0228\)</td></tr><tr><td>\( -0.5 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0062\)</td><td>\(0.0174\)</td><td>\(0.0127\)</td></tr><tr><td>\( 0 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0053\)</td><td>\(0.0389\)</td><td>\(0.0220\)</td></tr><tr><td>\( 0.05 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0060\)</td><td>\(0.0594\)</td><td>\(0.0118\)</td></tr><tr><td>\( .10 \mathrm{mV} \)</td><td>\(0.0162\)</td><td>\(0.0792\)</td><td>\(0.0144\)</td></tr></tbody></table> <p>그림 9에서와 같이 기준 ST 분절 데이터와 같은 ST 레벨을 가지는 데이터는 최소 누적 거리 \( D \)의 값이 가장 작게 산출되고, 다른 ST 레벨의 데이터에서는 상대적으로 \( D \)의 값이 높은 것을 알 수 있다. 또한 표 1에서와 같이 최소 누적 거리 \( D \)의 값이 작게 산출된 데이터들의 표준편차가 \( D \)의 값이 크게 산출된 데이터들의 표준편차보다 상대적으로 작은 것을 알 수 있다. 이는 산축되는 최소 누적 거리 \( D \)의 값의 변화가 크지 않다는 것을 의미한다. 따라서 검사 ST 분절 데이터가 취하는 형태를 쉽게 인지할 수 있다.</p> <p>그림 10은 기준 ST 분절 데이터와 선택된 European ST-T Database의 데이터에서 최소 누적 거리 \( D \)를 연속적으로 계산한 예를 보여주고, 그림 11은 기준 ST 분절 데이터와 선택된 MIT/BIH Arrhythmia Database의 데이터 사이의 최소 누적 거리 \( D \)를 연속적으로 계산한 예를 보여준다.</p> <p>그림 10과 그림 11에서 보는 바와 같이 최소 누적 거리 \(D\)를 연속적으로 계산하면 시간에 따른 ST 분절의 힝태의 변화를 연속적으로 유추할 수 있다.</p>
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"표 \\(1\\) 획득한 PMS 데이터에 대한 \\(D\\) 값의 표준편차에서 ST 레벨 전압이 \\( 0 \\mathrm{mV} \\) 기준으로 검사 ST 레벨 전압이 \\( -0.6 \\mathrm{mV} \\) 일 때의 표준편차 값은 뭐야?",
"표 \\(1\\) 획득한 PMS 데이터에 대한 \\(D\\) 값의 표준편차에서 ST 레벨 전압이 \\( 0 \\mathrm{mV} \\) 기준으로 검사 ST 레벨 전압이 \\( -0.5 \\mathrm{mV} \\) 일 때의 표준편차 수치는 어때?",
"표 \\(1\\) 획득한 PMS 데이터에 대한 \\(D\\) 값의 표준편차에서 ST 레벨 전압이 \\( 0 \\mathrm{mV} \\)인 기준 ST 분절 데이터와 ST 레벨 전압이 \\( -0.2 \\mathrm{mV} \\)인 ST 분절 데이터의 표준편차는 뭐야?",
"표 \\(1\\) 획득한 PMS 데이터에 대한 \\(D\\) 값의 표준편차에서 ST 레벨 전압이 \\( -0.2 \\mathrm{mV} \\)인 기준 ST 분절 데이터와 ST 레벨 전압이 \\( -0.2 \\mathrm{mV} \\)인 ST 분절 데이터의 표준편차 값은 얼마지?",
"표 1에서 ST 레벨 전압이 \\( 0.1 \\mathrm{mV} \\)인 기준 ST 분절 데이터와 ST 레벨 전압이 \\( 0 \\mathrm{mV} \\)인 ST 분절 데이터의 표준편차는 몇이야?"
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인공물ED
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계통연계형 태양광 발전시스템의 태양전지 전류 추정을 위한 슬라이딩 모드 관측기 설계
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<h1>4. 컴퓨터 모의실험</h1> <p>다음과 같은 설계변수를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 하였다 : \( \alpha=3, \beta=1, \quad h_{1}=8000, h_{2}=3000 \), \( k_{1}=3000 \). Luenberger 관측기의 고유치(eigenvalue)는 \( \lambda_{1}=-395, \lambda_{1}=-7605 \) 에 위치한다. 설계변수 선정은 각 고유치의 위치가 최소 \( 10[\mathrm{dB}] \) 이상 떨어질 수 있도록 \( \alpha, \beta, h_{1}, h_{2} \) 를 선정하고, \( C_{n} \) 값의 변화와 다른 회로 상수들의 변화를 포함할 수 있는 값으로 \( k_{1} \) 의 범위를 선정하였다.</p> <table border><caption>표 \(1\) 컴퓨터 모의실험과 실험을 위한 파라미터 값들</caption> <tbody><tr><td rowspan=5>태양전지 (시뮬레이터)</td><td>\( \mathrm{N}_{\mathrm{s}} \)</td><td>\(60\)</td></tr><tr><td>\( N_{p} \)</td><td>\(1\)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{\mathrm{ph}} \)</td><td>\( 1[\mathrm{A}], 2[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{T} \)</td><td>\( 300[\mathrm{k}] \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{V_{m p}} \)</td><td>\( 38[\mathrm{v}] \)</td></tr><tr><td rowspan=4>인버터</td><td>\( \mathrm{C}_{n} \)</td><td>\(1000[\mathrm{uf}]\)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{n} \)</td><td>\(5[\mathrm{mh}]\)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{f}_{\mathrm{s}} \)</td><td>\( 10 \mathrm{KHz} \)</td></tr><tr><td>Output</td><td>\( 25 \mathrm{Vpeak} / 60 \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>관측기 이득</td><td>\( h_{1} \)</td><td>\(8000\)</td></tr><tr><td>\( h_{2} \)</td><td>\(3000\)</td></tr><tr><td>\( k_{1} \)</td><td>\(3000\)</td></tr></tbody></table> <p>Table 1에 주어진 파라미터를 이용하여 태양전지 전압, 전류, 관측된 전압 전류, 그리고 전류오차에 대한 컴퓨터 모의실험에 대한 결과가 그림 4에 나타나 있다. 계통전압의 피크값은 \(25[\mathrm{V}]\)로 주어지고 주파수는 \( 60[\mathrm{Hz}] \) 이다. 최대전력점 제어기의 기준 전압은 \( 40[\mathrm{V}] \) 로 설정하였다. 그림 4에서 보는 것처럼 태양전지 전압과 전류는 계통주파수의 2배인 \( 120[\mathrm{Hz}] \) 로 진동하게 된다. 추정된 태양전지 전압 \( \hat{v}_{s a} \) 은 스위칭 리플 값을 가지지만, 태양전지전압 \( v_{s a} \) 를 정확히 추종하고 있다. 추정된 태양전지 전류 \( \hat{i}_{s a} \) 는 지연된 채터링 값을 가지고 태양전지 전류 \( i_{s a} \) 를 따라가게 된다. 전류오차는 \( 120[\mathrm{Hz}] \) 의 AC 리플을 갖게 된다. 비록 \( \hat{i}_{s a} \) 가 정확히 \( i_{s a} \) 를 추종하지는 않지만, 계통주파수의 반주기에 해당하는 구간 동안의 평균 전류와 추정된 평균전류는 완벽히 일치하게 한다.</p> <p>슬라이딩 모드 관측기의 추적 성능을 알아보기 위해서, \( I_{\text {ph }} \) 값을 \( 1[\mathrm{A}] \) 에서 \( 2[\mathrm{A}] \) 로, 그리고 반대로 변화시켰다. 그림 5에 \( I_{t h} \) 값의 변화에 따른 \( i_{s a}, \hat{i}_{s a}, i_{s a_{-} a g} \) , \( \hat{i}_{s a_{-} a v g} \) 의 파형을 보여주고 있다. 그림에서 보는 것처럼, 추정된 평균 전류는 \( I_{p h} \) 값의 변화에도 불구하고 실제 평균 전류와 정확하게 일치하는 값을 보여주고 있다. 따라서 슬라이딩 모드 관측기를 사용하여 태양 전지 전류를 관측하는 방법은 실제 전류를 측정하지 않고도 사용될 수 있다는 것을 알 수 있다.</p>
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"표 1에서 관측기 이득을 비교하면 가장 큰 값의 항목은 어떤거야?",
"표 1에서 \\( h_{2} \\)의 결과가 3000일 때 무엇을 나타내는 값입니까?",
"표 1에서 인버터의 Output의 결과는 어떤 값이야?",
"표1 컴퓨터 모의실험과 실험을 위한 파라미터 값들을 보면 태양전지의 결과 값이 60일때 어떤 항목입니까?",
"표 1에서 관측기 이득을 비교하면 가장 큰 값은 얼마입니까?",
"표 1에서 태양전지의 결과 값이 1을 가지는 항목은 뭐야?",
"표1 컴퓨터 모의실험과 실험을 위한 파라미터 값들을 보면 인버터의 \\( \\mathrm{C}_{n} \\)은 얼마야?",
"표 1을 보면 관측기 이득 중 \\( h_{2} \\) 값은 얼마일까?",
"관측기 이득 중 \\( h_{2} \\) 값은 표 1에서 얼마가 되지"
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인공물ED
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2 파장 라만 산란을 이용한 비침습적 HbA1c 측정
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<h1>1. 서 론</h1><p>당뇨병은 세계적으로 증가하는 추세이며 현재 약 4억 2200만명이 앓고 있는 질환으로 적절한 시기에 진단을 받지 못하고, 혈당 관리에 어려움이 많아 만성 합병증으로 발전되어 가는 경우가 많다. 더욱이 당뇨병에 대한 현재 치료법은 잘 알려져 있지 않으며 정기적 인슐린 주사와 혈당을 주의 깊게 모니터링하여 일정치 이하의 혈당을 유지하는 것이 유일한 방법이다. 당뇨병의 당 조절과 치료, 합병증의 위험성을 예측하는 중요한 검사항목으로서 표준화된 HbA1c는 혈당 분자가 헤모글로빈에 화학적으로 부착된 헤모글로빈의 비효소 생체 내 글리코실화에 의해 형성된 변형된 헤모글로빈을 말한다. 혈당과는 달리 환자의 식이 상태 등에 관계 없이 모든 임상 환경에서 약 12주 동안의 평균 혈당을 나타내어 주며 당뇨병의 정확한 진단과 치료를 위해 필수적이다.</p><p>현재 체외진단기기의 시장 점유율 2위를 차지하는 자가혈당측정기는 대부분이 침습적 방법의 글루코스 측정법을 사용하고 있으며 최근 들어 몇몇 회사에서 비침습적 글루코스 측정법을 이용한 장치들이 개발되고 있는 추세이다. 국내·외 혈당측정기기 시장 동향을 살펴보면 국외의 경우 선도국 중심으로 비침습형 혈당측정기기가 점차 확대되고 일부 국가에서 제품을 판매하고 있으나 국내의 경우 침습형 혈당측정 기기의 판매가 \( 99 \% \) 이상이며 비침습형은 아직 연구 단계로 관련 선도 기업인 메드트로닉과 비교하면 시제품 단계에도 이르지 못하고 있다. 그에 비해 비침습적 HbA1c 측정으로 당뇨를 선별하는 장치는 연구 및 개발 단계에 있다. 국내-외 당뇨병 선별검사방법 관련 연구의 분류를 살펴보면 대부분이 침습적 글루코스 측정에 집중되어있고, 비침습적 방법에 대한 연구는 오래전부터 지속되어오고 있으나 온도, 피부 환경, 측정 지연 시간, 측정 시스템의 복잡성 등의 단점과 재현성, 신뢰성 등의 관점에서 다수의 논문에서 논의되고 있는 실정이다. 현재 당뇨 측정의 지표로 재평가 받고 있는 HbA1c 측정 방법에 관한 연구는 최근 몇 년 동안 활발히 진행되고 있으며, 이온 교환 크로마토그래피, 면역 분석 및 전기 영동, 광학에 이르기까지 다양한 분석 원리에 기반을 두고있다.</p><p>HbA1c의 측정은 채혈 유무에 따라 침습형과 비침습형으로 구분하고, 측정 원리에 따라 분리법, 화학적 방법, 광학적 방법 등 여러 방법으로 이루어지고 있으며 그 중 침습 형태의 광학적 방법은 2017년 M.I.T의 Rishikesh Pandey 외 6인의 미세한 광의 세기를 측정하기 위해 은 또는 금을 코팅하는 전처리 과정이 포함된 Surface Enhancement Raman Scattering (SERS), 비침습적형태의 광학적 방법은 2014년 Jinan University의 Tao Pan외 3인의 Near-Infrared Spectroscopy (NIR), 2018년 ETRI 의 신주영 외 3인의 Photoacoustic (PA) 대표적이라 할 수 있다.</p><p>그러나 지금까지 연구한 비침습 광학 HbA1c 측정법은 고가의 분광기를 이용한 측정으로 측정 지연시간, 미세한 출력 신호, 측정시스템의 복잡성 등의 단점을 가지고 있으며 이를 보완하여 보다 저가의 측정 장비, 단순한 측정 방법, 피부 환경의 변화에 안정적인 새로운 기술이 절실히 요구되고 있다.</p><p>따라서 본 논문에서는 HbA1c를 비침습적으로 측정하기 위해 근적외선 레이저 2개 파장을 각각 HbA1c 샘플에 방사하여 반사되는 HbA1c의 라만산란광 세기를 Thermopile로 측정하여 HbAlc 농도와의 관련성을 검토하고 당뇨병 선별 가능성을 확인하는 연구를 수행 하였다.</p>
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"당뇨병의 합병증의 위험성을 예측하기 위한 검사항목으로 어떤 것을 표준화해?",
"HbA1c는 환자의 식이 상태에 관계 없이 당뇨병의 정확한 진단과 치료에 필수적으로 필요해?",
"현재 당뇨병 진단은 적절한 시기에 받을 수 있는 질환이야?",
"당뇨병은 무엇을 관리하는데에 어려움이 많아?",
"현재 당뇨병을 치료할 수 있는 방법이 많이 알려져 있어?",
"당뇨병에서 일정치에 얼마 정도 혈당을 유지해야해?",
"당뇨병을 치료하기 위해 정기적으로 어떤 주사를 맞아?",
"최근 체외진단기기의 몇몇 회사들은 어떤 측정법을 이용한 자가혈당측정기를 개발하고 있어?",
"혈당 분자가 화학적으로 헤모글로빈은 비효소 생체 내에서 무엇에 의해 형성된 변형된 헤모글로빈이라고 해?",
"국외 선진국을 중심으로 확대되고 있는 혈당측정기는 어떤 종류야?",
"HbA1c는 화학적으로 혈당분자가 무엇에 부착되어있어?",
"자가혈당측정기는 침습적 방법의 어떤 측정법을 사용해?",
"국내외 당뇨병 선별검사에서는 어떤 측정에 집중되어 있어?",
"현재 연구개발 단계에 있는 당뇨를 선별하는 측정방법은 뭐야?",
"재현성과 신뢰성 등의 관점에서 많은 논문들이 비침습적 방법에 대해 언급하고 있어?",
"HbA1c 측정 방법에서는 어떤 다양한 분석 원리를 기반으로 두고 있어?",
"당뇨병에서 혈당 관리가 어려우면 어떤 것으로 발전될 수 있어?",
"HbA1c의 측정은 무엇의 유무에 따라 침습형과 비침습형으로 구분해?",
"국내에서도 비침습형 혈당 측정기기가 점차 확대 되고 있어?",
"침습적 방법의 글루코스 측정법을 사용하는 체외진단기기는 뭐야?",
"국내의 경우 어떤 유형의 혈당 측정기기가 판매 부분에 많은 비중을 차지하고 있어?",
"비침습적 측정 방식에서 발견되는 단점으로 어떤 복잡성이 있어?",
"HbA1c 측정 원리에 따라 사용되는 대표적인 방법들에 무엇이 있어?",
"HbA1c 측정에서 침습형태의 광학적 방법은 어떤 것을 측정해?",
"침습형태의 광학적 방법은 전처리 할때 어떤 물질로 코팅해?",
"비침습 광학 HbA1c 측정법은 어떤 단점을 가져?",
"비침습 광학 HbA1c 측정법은 고가의 어떤 장비를 이용해?",
"비침습 광학 HbA1c 측정법에서 어떤 변화에서 안정적이어야해?",
"비침습적인 HbA1c 측정을 위해 어떤 2개의 파장을 각각 HbA1c 샘플에 방사해?",
"HbA1c 샘플에 방사하여 반사되는 어떤 세기를 측정해?",
"반사되는 HbA1c 라만산란광 세기를 무엇으로 측정해?"
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인공물ED
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2 파장 라만 산란을 이용한 비침습적 HbA1c 측정
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<h1>2. 당화혈색소 및 측정원리</h1><h2>2.1 HbA1c와 혈당</h2><p>일반적으로 혈액 \(1 \mathrm{ul}\)에 \( 4 \sim500 \)만개의 적혈구가 있고 한 개의 적혈구 안에 2억 8천 만개 정도의 \( \mathrm{Hb} \)(헤모글로빈)가 들어 있다. 성인의 경우 \( \mathrm{Hb} \)는 HbA\((98 \%)\), HbA1\((7 \%)\), HbA2\((2.5\%)\), HbF\((0.5 \%) \)로 구성되어 있다. HbA1은 글리코실화 과정에 의해 HbA1a, HbA1b, HbA1c로 구성되고 그 중 HbA1c가 포도당과 강하게 결합하여 \( 70 \% \) 를 이루고 HbA1a, HbA1b는 \( 20 \% \) 정도로 된다.</p><p>\[ \text{HbA}+ \text{Glucose} \Leftrightarrow \text {PreHbA1c} \rightarrow \text {HbA1c}\]<caption>(1)</caption></p><p>식(1)은 HbA가 Glucose 와 결합하여 Pre HbA1c 를 생성 후 HbA1c화 되는 과정을 식으로 표현한 것으로 HbA1c화는 서서히 진행되며 그 과정에서 결합이 약한 경우에는 원상태로 분리되기도 하고 과정이 완성된 경우는 강한 결합 상태를 형성하게 된다. Fig. 1은 적혈구 내 HbA1c의 생성을 표현한 것으로 HbA1c 수치는 적혈구의 \( 2 \sim 3 \) 개월까지의 혈중 순환 혈당 수치의 가중 평균을 반영하여 당뇨병 환자의 장기 혈당 관리에 대한 중요한 정보를 제공한다. 평균 혈당을 측정하는데 사용되는 HbA1c는 이전의 연구들에서 평균 혈당과 HbA1c 사이에 선형 관계를 보였으며 의학계에서 널리 사용하고 있다.</p><p>\[ \text{AG} (\mathrm{mg} / \mathrm{dl})=28.7 \times \text{HbA1c}-46.7 \]<caption>(2)</caption></p><p>식 (2)로 HbA1C와 AG(average glucose) 값 사이의 선형 회귀 분석의 가장 밀접한 상관 관계를 제공하여 추정 된 평균 포도당(eAG)을 계산할 수 있다. A1c 값과 선형 회귀 방정식은 연령, 성별, 당뇨병 유형, 인종, 민족성 또는 흡연 상태에 따라 하위 그룹에서 크게 다르지 않다.</p><p>근래 침습적 HbA1c 측정이 정확해지고 표준화되면서 2009년 국제 전문가위원회는 새로운 당뇨병의 진단기준으로 사용할 것을 권고하면서 표준화된 표기법HbA1c 농도를 평균혈당치로 변환하였으며 Table 1은 그 값을 보여준다. 이를 기준으로 본 연구에서 측정하는 HbA1c의 농도별 광출력 값을 평균 혈당 값과 비교할 수 있다.</p><h3>2.2 측정 원리</h3><p>위 절과 같이 혈중 평균 혈당 농도와 HbA1c 의 선형적 관계를 이용하여 당뇨 선별에 적용할 수 있다. 제안하는 HbA1c 검출은 특정 파장의 레이저를 발광하는 LED(light emitting diode) 또는 LD(laser diode)를 HbA1c 용액에 조사하여 반사되어 나오는 광 중에서 라만산란광을 Thermopile로 검출하여 전기적 신호로 측정한다.</p><p>레이저를 HbA1c에 조사할 때 산란되는 광은 레일리산란과 라만산란이 있으나 HbA1c 농도에 따라 레일리산란광의 세기보다 더 큰 라만산란광의 세기를 측정한다. 두 산란광의 세기 비교는 3.2절에서 실험을 통해 확인하였다.</p><p>기존의 라만산란특성 측정은 분광법으로 크고 고가인 분광기를 필요로하지만 제안하는 기술은 Thermopile을 이용하여 라만산란광을 검출하고 그 세기를 전기적 신호로 출력하는 것으로 기존 방법과의 차이점이라 할 수 있으며 당뇨병 선별 장치의 새로운 기술이라 하겠다.</p><p>특히 혈중에 분포하는 Hb와 HbA1c의 구분은 두 물질 간 서로 다른 굴절률을 이용하여 할 수 있으며, 굴절률은 반사광의 진행 경로에 변화를 주며 그 결과 산란광의 세기가 다르게 측정된다. 또한 비침습적 HbA1c 측정을 위해 레이저의 피부 침투 깊이를 고려하여 혈관까지 침투하는 두 파장을 선정하였다.</p><p>Table 2 는 Hb와 HbA1c의 파장대별 굴절률을 비교한 것으로 \( 800 \mathrm{~nm}, 850 \mathrm{~nm} \)와 \( 950 \mathrm{~nm} \), 에서의 굴절률은 상반된 특성을 나타내며, \( 900 \mathrm{~nm} \)와 \( 1000 \mathrm{~nm} \)에서는 동일하게 나타난다. Hb와 HbA1c는 각기 다른 파장대에서 굴절률이 변함은 반사광 진행 경로의 변화를 일으켜 산란 광 검출에 영향을 준다.</p><p>Fig. 2는 레이저 파장별 피부 침투 깊이를 나타낸 것으로 혈관 층까지 도달하는 레이저는 \( 800 \mathrm{~nm} \)에서 \( 900 \mathrm{~nm} \) 대역 임을 알 수 있다. Table 2의 굴절률 특성과 Fig. 2 의 레이저 피부 침투 깊이를 고려하여 비침습적 측정에 적용가능한 두 파장을 선정할수 있었다.</p><p>적외선 센서인 Thermopile의 기본 측정 원리는 대상 물체의 온도와 표면 상태에 따라 절대온도 0도 이상을 갖는 모든 물체의 적외선 방출 측정한다. 이때 방출되는 에너지는 절대 온도의 4제곱에 비례하는 스테판-볼츠만의 법칙을 따른다.</p><p>측정에 사용한Thermopile은 센서의 크기가 작고 응답속도가 빠르며 온도변화에 민감하며 컷온 파장이 \( 5 \mathrm{~um} \)이고 컷다운이 \( 14 \mathrm{~um} \)인 밴드 패스 필터 특성이 있으며 입사 IR 복사에 비례하여 응답하며 일정한 신호 응답 특성을 가진다.</p><p>Fig. 3은 레이저 소스 (LED, LD) 를 피부에 조사하고 Thermopile 을 이용하여 HbA1c의 라만산란을 검출하는 센서 시스템의 개략도이다. 기존의 라만산란을 측정하는 원리나 장치에 비교하여 간단하며 소형이며 저가로 센서 시스템을 제작할 수 있는 장점이 있다.</p>
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"Hb와 HbA1c의 산란광의 세기가 다르게 측정되려면 어떤 과정을 거쳐야 하는가?",
"비침습적 HbA1c 측정을 위해 무엇을 고려하여 혈관까지 침투하는 두 파장을 선정하였는가?",
"Table 2 에서 Hb와 HbA1c의 파장대별 굴절률을 비교했을 때 \\( 800 \\mathrm{~nm}, 850 \\mathrm{~nm} \\)와 \\( 950 \\mathrm{~nm} \\), 에서의 굴절률은 동일하게 나타났는가?",
"무엇과 무엇을 고려하여 비침습적 측정에 적용가능한 두 파장을 선정할 수 있었는가?",
"Hb와 HbA1c의 파장대별 굴절률을 비교했을 때 어느 시점에서 굴절률이 동일하게 나타나는가?",
"측정에 사용한 Thermopile의 특성들은 무엇들이 있는가?",
"기존의 라만산란을 측정하는 원리나 장치에 비교하였을 때 어떤 장점이 있는가?",
"Thermopile의 기본 측정 원리로 적외선 방출을 측정한 에너지는 무슨 법칙을 따르는가?",
"일반적으로 혈액 \\(1 \\mathrm{ul}\\)에 몇 개의 적혈구가 있는가?",
"HbA1은 글리코실화 과정에 의해 무엇들로 구성되어지는가?",
"성인의 경우 Hb는 무엇들로 구성되어 있는가?",
"Hb는 성인의 경우 무엇들로 조직되어 있지?",
"HbA1c는 이전의 연구들에서 평균 혈당과 HbA1c 사이에 비선형 관계를 보였는가?",
"HbA1a, HbA1b, HbA1c 중 무엇이 포도당과 결합하여 70%를 이루는가?",
"식 (2)로 무엇을 계산할 수 있는가?",
"혈중 평균 혈당 농도와 HbA1c의 선형적 관계를 이용하여 당뇨 선별에 적용할 수 있는가?",
"A1c 값과 선형 회귀 방정식은 연령, 성별, 당뇨병 유형, 인종, 민족성 또는 흡연 상태에 따라 하위 그룹에서 상당한 차이를 보이는가?",
"레이저를 HbA1c에 조사할 때 산란되는 광은 무엇이 있는가?",
"제안하는 HbA1c 검출에서 특정 파장의 레이저를 발광하는 LED(light emitting diode) 또는 LD(laser diode)를 무슨 용액에 조사하는가?",
"HbA1c 농도에 따라 라만산란광의 세기보다 더 큰 레일리산란광의 세기를 측정하는 것이 맞는가?",
"기존의 라만산란특성 측정은 분광법으로 무엇을 필요로 하는가?",
"본문에서 제안하는 기술은 기존의 라만산란특성 측정법과 어떤 차이점이 있는가?",
"국제 전문가위원회는 표준화된 표기법 HbA1c 농도를 무엇으로 변환하였는가?",
"당뇨병 환자의 장기 혈당 관리에 대한 정보를 어떻게 제공하는가?",
"2009년 국제 전문가위원회는 새로운 당뇨병의 진단기준으로 무엇을 사용할 것을 권고하였는가?",
"일반적으로 1개의 적혈구 안에 몇개의 \\( \\mathrm{Hb} \\)(헤모글로빈)이 들어있는가?",
"기존의 라만산란특성 측정은 어떤 방법을 이용하는가?",
"HbA1c 검출에서 무엇을 Thermopile로 검출하여 전기적 신호로 측정하는가?",
"식(1)은 무엇을 표현한 식인가?"
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인공물ED
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2 파장 라만 산란을 이용한 비침습적 HbA1c 측정
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<h1>3. 실험 및 결과</h1><h2>3.1 센서 시스템</h2><p>본 논문에서 제안하는 HbA1c 측정 방법은 2파장 라만산란광 특성을 이용한 것으로 HbA1c 대조 용액의 농도 차에 따른 전기적 신호를 측정한다. Fig. 4는 HbA1c대조 용액의 라만산란광 실험을 위한 장치로 \( 400 \mathrm{~nm} \sim 2500 \mathrm{~nm} \)파장대에서 광 투과 특성이 우수한 quartz cuvette에 HbA1c 대조 용액을 넣어 안정되게 실험 하였다. HbA1c 대조 용액에 광을 조사하기위하여 레이저 다이오드(InGaAs/InP)와 레일리산란광을 측정하기 위해 포토다이오드를 이용하였고, 라만산란광을 측정하기 위해 Thermopile을 이용하였다. 레이저 다이오드와 포토다이오드는 특정 파장의 광을 발광하고 수광 할 수 있는 장점이 있으며 가격이 저렴하고 구동 전기회로 구성이 간단하여 용액의 광 특성 측정에 용이하다. 또 스펙트럼 폭이 좁은 단일 파장으로 위상이 일정하고 지향성이 높은 빛을 출력하므로 에너지 제어가 용이하다는 특징을 갖는 소자로 광 특성 측정에 우수한 소자라고 할 수 있다.</p><p>실험에 사용한 HbA1c 샘플 용액은 CareUTM A1c 대조 용액으로 Normal(\(5 \%\) HbA1c)과 Abnormal( \(9 \%\) HbA1c) 2개의 레벨을 갖는다. 이 대조 용액은 HbA1c 물질에 대한 검사결과의 정확성을 확인하기 위해 사용된다.</p><p>Fig. 4에서와 같이 레이저 다이오드와 포토 다이오드, Thermopile을 HbA1c 대조 용액이 든 큐벳과 반사광이 큰 각으로 고정 시키기 위한 장치를 제작 하였으며 측정 장치에 사용되는 소자의 규격은 Table 3에 정리한 바와 같다.</p><table border><caption></caption><tbody><tr><td>Device</td><td>Items</td><td>Remark</td></tr><tr><td rowspan=2>LED</td><td>\( 400 \mathrm{~nm}, 500 \mathrm{~nm}, \)</td><td rowspan=2>Marktech Optoelectronics, Inc.</td></tr><tr><td>\( 570 \mathrm{~nm}, 670 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>LD</td><td>\( 850 \mathrm{~nm} \)</td><td rowspan=3>Marktech Optoelectronics, Inc.</td></tr><tr><td>\( 950 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>\( 1450 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>PD</td><td>\( 800 \mathrm{~nm}-1750 \mathrm{~nm} \)</td><td rowspan=2>Marktech Optoelectronics, Inc.</td></tr><tr><td>\( 400 \mathrm{~nm}-1100 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>Thermopile</td><td>OTP-537A</td><td>Oriental system technology</td></tr></tbody></table>
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"본 논문에서 제안하는 HbA1c 측정 방법은 어떤 특성을 이용한 측정 법이야?",
"본 논문에서 제안하는 HbA1c 측정 방법에서 HbA1c 대조 용액의 농도 차가 없다면 전기적 신호를 측정할 수 있지?",
"HbA1c대조 용액의 라만산란광 실험에서 사용한 최대 파장대는 몇 mm야?",
"HbA1c대조 용액의 라만산란광 실험을 위한 장치로 HbA1c 대조 용액을 어디에 넣어 실험했어?",
"HbA1c대조 용액의 라만산란광 실험에서 라만산란광을 측정하기 위해 무엇을 사용했어?",
"Table 3. 에서 가장 많은 item을 가지고 있는 Device는 뭐야?",
"측정 장치에 사용되는 소자의 규격 테이블에서 Thermopile에는 어떤 item이 있어?",
"HbA1c대조 용액의 라만산란광 실험에서 다이오드(InGaAs/InP)와 레일리산란광을 측정하기 위해 무엇을 사용했어?",
"실험에 사용한 HbA1c 샘플 용액은 CareUTM A1c 대조 용액으로 (\\(5 \\%\\) HbA1c)일 때는 Abnormal의 레벨로 분류해?",
"측정 장치에 사용되는 소자의 규격에서 평균적으로 가장 작은 규격을 가지는 Device는 뭐야?",
"Table 3에서 \\( 570 \\mathrm{~nm}, 670 \\mathrm{~nm} \\) LED의 Remark는 뭐야?",
"Table 3에서 \\( 1450 \\mathrm{~nm} \\) LD의 Remark는 뭐야?",
"레이저 다이오드와 포토다이오드는 가격이 저렴하고 구동 전기회로 구성이 간단하지만, 에너지 제어가 어렵다는 특징을 갖는 소자야?",
"레이저 다이오드와 포토다이오드는 가격이 저렴하고 전기회로 구성이 간단해?",
"실험에 사용한 HbA1c 샘플 용액은 CareUTM A1c 대조 용액으로 몇개의 레벨을 가져?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h1>Ⅱ. Micro LED 기술</h1><h2>1. Micro LED</h2><p>일반적으로 \( 100 \mu \mathrm{m} \) 이하 수준으로 제작되는 LED를 Micro LED라 정의하고, Micro LED를 광원으로 이용한 디스플레이를 Micro LED 디스플레이라고 한다. 일반적인 LED는 무기물인 Al, Ga, N, P, As, In 등의 재료로 Sapphire 또는 Si 기판 위에 박막 성장을 통하여 제작된다. 그러나 최근 접거나 휠 수 있는 Flexible Display가 주목을 받으면서 일반적인 LED로는 구부리거나 외부에서 충격을 주면 파손되는 단점이 있어 한계에 봉착했다. 따라서 접거나 휘어도 파손되지 않을 만큼 크기를 Micro 단위로 작게 해서 유연한 기판 위에 제작한다면, 마음대로 접고, 휘어도 깨지지 않는 유연한 디스플레이 실현이 가능하다.</p><p>Micro LED는 그림 \( 1 \)과 같이 기존 LED 크기의 \( 1/100 \)로 크기가 매우 작은 광원이다. 구조는 그림 \( 2 \)와 같이 마이크로 단위로 작은 LED를 기판 위에 붙이고, 기판에는 단순 패턴만 있어 다른 디스플레이 방식에 비해 구성이 간편하다. 각 디스플레이들의 주요 특징들은 표 \( 1 \)에 비교되어 있다.</p><p>일반적으로 각각의 Micro LED는 \( 1 \sim 100 \mu \mathrm{m} \) 정도의 크기이고, 그림 \( 2 \) 와 같이 Micro LED 디스플레이는 LED 구조를 더 작고, 얇은 구조로 만들 수 있다. Micro LED 디스플레이는 기판 위에 전극을 형성하고, 그 위에 Micro LED와 필름이나 유리가 위치하여 복잡한 다른 방식에 비해서 매우 간단하게 제작이 가능하다.</p><p>간단한 구조 이외에도 Micro LED 디스플레이는 다른 디스플레이 방식보다 장점이 많다. OLED보다 전력 소모량은 약 \( 50 \% \) 정도이고, 발광 효율은 \( 3 \)배 정도 높고, 내구성이 우수하고 신축성이 있어 자유로운 형태를 지닌 차세대 디스플레이에 적용할 수 있다. 또한, 투명 디스플레이나 Wearable 디스플레이에도 사용이 가능하다.</p>
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"일반적으로 LED는 유기물을 이용해서 제작되지?",
"일반적으로 LED는 탄소를 포함한 양분을 재료로 이용해서 제작되지?",
"Micro LED 디스플레이에서 Micro 는 LED의 크기가 어느 수준이어야해?",
"Micro LED 디스플레이는 다른 디스플레이 방식보다 발광 효율과 내구성, 신축성에서 장점을 가지지만 전력 소모량이 절반 이상 많이 나가 친환경적이진 않지?",
"휘어도 깨지지 않는 유연한 디스플레이를 실현하려면 일반적인 LED를 어떻게 제작해야해?",
"최근의 Flexible Display는 일반적인 LED를 변형한 형태를 이용해서 만들어졌지?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>본 논문에서는 차세대 디스플레이로 각광받고 있는 Micro LED의 핵심 기술 중 하나인 전사 기술에 대해서 정리해보고, 전사 방법 중 가장 일반적으로 많이 사용하고 있는 Elastomer Stamp를 이용한 전사 기술에 대해 분석해보았다.</p><p>Elastomer Stamp 방식의 전사 기술은 접착력에 대한 부분을 최대한 유지할 수 있게 하는 것이 중요하고, 정확한 부착을 위해서는 Stamp의 수평 재질은 Glass와 같이 투명하고 단단한 재질로, 수직은 Elastomer와 같은 유연한 재질로 제작되어야 한다. 이러한 재질 특성으로 인하여 Micro 단위의 아주 작은 LED를 빠른 속도로 균일하게 전사할 수 있으며, 넓은 면적을 한 번에 정확하게 전사할 수 있어 대량 생산에 적합한 기술이라고 할 수 있다. 또한, 화학적 탄력성이 있고, 제거의 용이성으로 칩 손상 없이 전사시킬 수 있으며, 간단하고, 비용까지 적게 들어 전사 기술에서 중요한 요소라고 할 수 있다.</p><p>이러한 장점이 많은 Elastomer Stamp 전사 기술에는 고려해야 되는 중요한 핵심 요소가 있어 분석하고 정리해 보았다. 중요한 부분은 Stamp의 재질과 구조, 접착 과정에서의 접착력과 속도와의 관계, Stamp의 접착력 유지가 있으며, 이러한 부분들은 Elastomer라는 재질의 특성을 이용한 기술이다. 분석을 통해 재질의 특성에 맞게 Stamp의 구조를 제작하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었고, 점탄성 특성을 통해 속도가 접착력을 제어를 한다는 것을 알 수 있었으며, 마지막으로 Stamp 반복 사용에 대한 접착력의 성능 변화는 참고 자료인 Conference Paper의 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다. Stamp의 구조는 유연한 재질에 맞게 제작되어야 하고, 전사할 때는 Elastomer의 점탄성 특성으로 적절한 속도를 내는 것이 중요하기 때문에 Pick 할 때는 충분히 높은 박리 속도로 움직여야 하며, Place 할 때는 충분히 낮은 박리 속도로 벗겨내야 정확한 전사 Process를 완료할 수 있다. 또한, 참고 Paper에 따르면, 접착력 유지에 대해서도 수천 수만 번 Test 하는 동안 \( 2 \mu \mathrm{m} \) 이내에서 변위의 변화가 없는 것으로 결과가 나왔다.</p><p>따라서 Elastomer Stamp를 이용한 전사 방법은 Stamp 구조 특성상 정확도가 높으며, 전사 과정에서는 적절한 속도가 필요하다는 사실을 알 수 있었고, 반복 사용에 대한 접착력 부분은 참고 Paper의 실험 결과를 통해서 충분한 발전 가능성이 검증되었다. 본 분석에서 언급한 부분의 기술들을 더욱 발전시킨다면 Micro LED의 상용화 즉, 대량 생산화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.</p>
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"Elastomer Stamp 방식의 전사 기술에서 접착력을 높이기 위해서는 Stamp의 수평 재질을 어떤 재질로 제작해야 하는 거야?",
"본 논문의 연구를 통해 알게 된 Elastomer Stamp를 이용한 전사 방법의 특징이 뭐야?",
"전사기술은 Micro LED의 기술 중 하나인 것이 맞아?",
"Ekastomer Stamp를 이용한 전사기술이 전사 방법 중에서 많이 사용되는 기법이야?",
"Elastomer Stamp 방식의 전사 기술에서 접착력을 높이기 위해서는 Stamp의 수직 재질을 어떤 재질로 제작해야 해?",
"전사 과정에서 충분히 높은 박리 속도로 움직여야 하는 이유가 뭐야?",
"전사를 진행하는 과정에서는 높은 박리 속도로 움직여야 하나요?",
"접착력 유지에 대해서 100번 이상의 Test를 시행했어?",
"Place 하는 과정에서는 충분히 높은 박리 속도로 움직여야 하나요?",
"Elastomer Stamp 방식의 전사 기술은 대량생산에는 적합하지 않은 기술이야?",
"Elastomer Stamp에서 수평방향과 수직방향의 구조 중에 유연한 재질로 제작을 요하는 방향은 어디야?",
"Elastomer의 어떠한 특성을 통해서 속도가 접착력을 제어한다는 사실을 알 수 있었어?",
"Elastomer Stamp 방식의 전사가 대량 생산에 적합한 이유가 뭐야?",
"Elastomer Stamp를 이용한 전사 기술에서 연구에서 언급된 중요한 것은 뭐야?",
"본 논문의 결과를 통해 Elastomer Stamp 전사 기술을 활용한다면 대량 생산화를 앞당길 수 있다고 판단할 수 있어?",
"Elastomer Stamp 전사기술에 고려해야 하는 핵심 요소에는 어떤 것들이 있어?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h1>요 약</h1><p>차세대 디스플레이로 부상하고 있는 Micro LED는 현재까지 여러 기술적인 문제로 상용화가 어려운 상황이다. 특히 Micro 단위로 작은 LED를 디스플레이 기판으로 옮기는 전사(Transfer) 기술이 상용화를 가지고 올 수 있는 핵심 기술이며, 중요한 변수다. 전사기술의 핵심은 LED를 원하는 위치에 빠르고 정확하게 이동시키는 것에 있다. 따라서 Micro LED에서 가장 핵심 과제인 전사 기술에 대해 고민할 필요가 있으며, 전사 기술 중 하나인 Elastomer Stamp를 이용한 전사 기술에 대해서 분석해보고 정리해보았다.</p><h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>Big data, 인공지능, 사물인터넷 등 지능과 정보기술이 핵심인 제\( 4 \)차 산업혁명 시대에는 수많은 정보를 빠르게 주고받는 것이 중요하다. 이러한 시대에서 다양하고, 새로운 형태의 디스플레이 기술은 필수적이다. 현재 LCD와 OLED 디스플레이가 대부분의 디스플레이 시장을 지배하는 상황에서 최근 Micro LED 디스플레이가 또 하나의 차세대 디스플레이로 부상하고 있다. Micro LED는 OLED에 비해 더 높은 효율성과 더 높은 해상도를 가지고 있고, 유연하며, 공기 또는 수증기에 민감하지 않고, 번인 현상도 없어 차세대 디스플레이로 발전 가능성이 높다. 또한 뛰어난 광학 특성을 가지고 있어 명암비가 뛰어나고, 선명한 밝기로 표현이 가능해 미래 디스플레이의 중요한 기술이다.</p><p>하지만 이렇게 많은 장점에도 아직 Micro LED 디스플레이를 상용화하기는 어려운 부분이 있다. 상용화를 위해서는 다수의 초소형 구성 요소를 기판 상에 고속 및 저비용으로 정밀하게 조작할 수 있는 효율적인 생산 조립 기술을 필요로 한다. 특히 LED의 크기가 Micro 단위로 작아 손상 없이 정확하게 전사하는 것은 기술적으로 쉽지 않다. 또한, 전사 기술 이외에도 구동 방식에 대한 이슈, Pixel 구현 이슈, 높은 가격 등의 다른 문제들도 있다.</p><p>그중 본 논문은 Micro LED 제조 과정에서 가장 중요한 기술이며, 현 Micro LED 시장에서 상용화에 가장 영향을 끼치는 전사 기술에 대해서 분석해보고, 정리하였다. 먼저 Micro LED에 대한 이론을 정립하고, Micro LED 디스플레이의 중요한 기술인 전사 기술중 가장 일반적으로 많이 사용하고 있는 Elastomer Stamp 전사 기술에 대해 공학적으로 분석해보았다.</p>
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"Micro LED의 전사 기술 중 하나의 예시로는 뭐가 있어?",
"지능과 정보기술이 핵심인 제 4차 산업혁명 시대에서는 정보의 속도만 중요하기 때문에 디스플레이 기술과는 관련성이 없지?",
"Micro LED는 기술적인 응용이 다양하게 이루어져 있어서 차세대 디스플레이로도 현재 상용화가 되고 있지?",
"차세대 디스플레이로 부상하고 있는 Micro LED의 핵심 기술은 뭐야?",
"LED의 크기가 Micro 단위로 작지만, 다수의 초소형 구성 요소를 기판 상에 정밀하게 조작할 수 있는 생산 조립 기술이 마련되어 있기 때문에 Micro LED 디스플레이가 상용화 될 수 있는거지?",
"Micro LED는 OLED에 비해 더 높은 효율성과 더 높은 해상도를 가지고 있지만, 공기 또는 수증기에 민감하기 때문에 차세대 디스플레이로서는 더욱 연구되어야 하지?",
"현재 디스플레이 시장을 지배하는 디스플레이 종류는 뭐야?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h2>2. Micro LED 핵심 기술</h2><p>Micro LED의 핵심 기술로는 Epi 성장 기술, Chip 개발 기술, 기판 분리 기술, 전사 기술 등 여러 기술이 있는데, 앞서 언급한 바와 같이 본 논문에서는 Micro 단위의 작은 LED를 옮기는 전사 기술에 대해서 분석해보았다.</p><h1>Ⅲ. Elastomer Stamp의 전사 기술</h1><h2>1. 전사 기술</h2><p>전사 기술이란 칩을 기판 위에 올리는 기술로 크기가 작은 수백만 개 이상의 Micro LED 디스플레이 칩들을 Flexible이나 평면 기판 상에 정밀하고 빠른 속도로 이송하는 기술이다. 그림 \( 3 \)에서 보는 것과 같이 이론상으로는 단순하지만, 크기가 Micro로 너무 작아 일반적인 방법으로는 어려운 기술이다. 특히 디스플레이 분야에서는 정확하게 패턴을 인쇄할 수 있어야하며, 높은 명암 비를 잘 구현해야하는데, 가장 영향을 주는 부분이 바로 전사 기술이라고 할 수 있다.</p><p>전사 기술은 크게 \( 2 \)가지 방법으로 나누어지며, 직접 이동시키는 직접 전사 기술과 중간 매개체를 이용한 인쇄 전사 기술이 있다. 직접 전사 기술은 Micro LED를 직접 목표 기판에 접합하는 기술이고, 인쇄 전사는 중간 매개체를 이용해서 Micro LED를 이동시키는 기술이다.</p><p>여기서는 상용화에 초점을 두고 Pick and Place 방식의 대량 전사 기술인 인쇄 전사 기술 대해서 알아보고자 한다. 종류는 Electrostatic Head 방식, Elastomer Stamp 방식, 롤투롤 방식, Electromagnetic 방식 등이 있다.</p><p>그중에서 본 논문은 가장 일반적으로 쓰이고 있고, 대량 생산에 적합한 인쇄 전사 방식 중 Elastomer Stamp 방식에 대해 심도 있게 분석하고 연구해보았다. Elastomer Stamp를 이용하는 방식은 여러 다양한 기판에 Micro 단위의 작은 LED도 균일하게 전사할 수 있는 편리한 기술이고, 고해상도 Patterning에 적합한 부드러운 접근법이다.</p><h2>2. Elastomer Stamp를 이용한 Micro LED 전사 기술</h2><p>Elastomer Stamp를 이용한 전사 기술은 상온에서 고무 탄성을 나타내는 부드러운 고분자 물질인 Elastomer를 매개체로 이용해서 고속으로 전송하는 방법이다.</p><p>Elastomer는 접착력이 있어서 LED를 부착시킬수 있으며 이를 이용해서 이동시킬 수 있고, 자연스럽게 호환되며, 얇고 작은 Micro LED를 취급하는 데 이상적이다. 이러한 Stamp를 이용한 방법은 Micro 단위의 물체를 Stamp 표면에 접착시켜 Printing 할 수 있는 기술로 공간적으로 Patterning을 가능하게 하는 강력한 제어 방법으로 선택적 전송이 가능하다. 전사 과정은 그림 \( 4 \)와 같이 간단한 과정으로 전사된다. 또한, Micro 단위의 매우 작은 Micro LED도 정확하게 대량 이동이 가능하며, Elastomer를 Stamp로 이용한 전사 기술은 일리노이 대학 (University of Illinois)의 John Rogers 교수가 개발한 Micro Assembly 기술이다. Elastomer Stamp를 이용한 전사 방법은 용제를 사용하지 않으며 빠른 속도로 실온에서 거의 모든 유형의 기판과 결합이 가능하고, 정확하게 병렬로 넓은 면적을 한 번에 전사할 수 있어서 대량 생산에 적합한 기술이다.</p><p>따라서 Elastomer Stamp 기술은 Pick and Place 방식에서는 다른 여러 방식들 중 최적의 기술 이라고 판단되며, Micro 단위의 디스플레이 분야에서 쉽게 제작할 수 있는 길을 열었다고 할 수 있다. 차세대 디스플레이인 Micro LED를 정확하고 빠르게 대량으로 이동시키기 위한 중간 매개체 역할을 하는 Stamp의 구조, Micro LED를 이동시키는 각 Step별 전사 Process 과정, Micro LED를 접착 및 분리 시키는 방법과 Stamp 반복 사용에 대한 접착력 유지에 대해서 심층적으로 분석해보았다.</p>
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"본 논문에서 분석한 기술은 무엇인가?",
"디스플레이 분야에서 패턴을 인쇄할때 정확한 패턴을 구현하기 위해 가장 영향을 많이 주는 기술이 뭐야?",
"상온에서 고무 탄성을 나타내는 부드러운 고분자 물질인 Elastomer를 매개체로 이용해서 고속으로 전송하는 전사 기술을 뭐라고 해?",
"전사 기술은 일반적인 방법을 이용해서 칩을 기판 위에 올리는 기술로 정밀하지만 느린 기술이지?",
"전사 기술은 크기가 작은 수백만 개 이상의 디스플레이 칩들을 어떤 기판 상에 이송하는 기술이야?",
"직접 전사 기술은 어떻게 이루어져?",
"중간 매개체를 이용해서 Micro LED를 이동시키는 기술은 뭐야?",
"Stamp를 이용한 방법의 선택적 전송이 가능한 이유는 뭐야?",
"상온에서 고무 탄성을 타나내며 접착력이 있어서 LED를 부착하는 데 이상적인 고분자 물질은 뭐야?",
"Elastomer Stamp를 이용하는 방식이 편리성을 가지는 이유는 뭐야?",
"Pick and Place 방식의 대량 전사 기술인 인쇄 전사 기술에 대해서 알아본 이유는 뭐야?",
"Elastomer Stamp를 이용한 전사 방법은 직렬로 넓은 면적에 대해 한번에 전사를 할 수 있기 때문에 대량 생산보단 정확하고 고품질의 소규모 생산에 적합한 기술이지?",
"Stamp를 이용한 방법에서 가능하고 공간적으로 Patterning을 가능하게 하는 강력한 제어 방법을 뭐라고 해?",
"인쇄 전사는 어떻게 이루어져?",
"전사 기술은 크기가 작은 디스플레이 칩들을 어떻게 기판 위에 올려?",
"Elastomer Stamp를 이용하는 방식이 고해상도 Patterning에 적합한 이유는 뭐야?",
"Elastomer를 Stamp로 이용한 전사 기술은 일리노이 대학의 어떤 교수가 개발했어?",
"전사 기술은 크게 2가지 방법으로 구분할 수 있는데 직접 이동시키는 직접 전사 기술과 어떤 방법을 이용한 전사 기술이 있어?",
"Micro LED를 직접 목표 기판에 접합하는 기술은 뭐야?",
"Micro LED 디스플레이의 핵심이 되는 기술로 칩을 기반 위에 올리는 기술을 뭐라고 해?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h3>(1) Stamp 구조</h3><p>먼저 이 방법의 전사 기술에서 가장 중요한 부분인 Stamp 구조를 보면 그림 \( 5 \)의 A와 같이 뒷면은 견고한 유리판으로 기계적 안정성을 높였고, 앞면은 유연한 Elastomer로 만들어 접착의 신뢰도를 높였다. Elastomer는 재질 특성상 상대적으로 큰 열팽창 계수를 가지고 있어 온도 변화에 따른 팽창 및 수축이 쉽게 일어나 전사의 정확도에 영향을 끼친다. 따라서 열에 민감하고, 탄력성이 있는 Elastomer를 견고하게 잡아주기 위해서 낮은 열팽창 계수를 갖는 투명한 유리판으로 만들어야 Target 기판에 Micro LED를 정확하고 신뢰성 있게 이동시킬 수 있다.</p><p>또한, 앞면은 수직 방향으로 유연해야 Micro LED와 완전한 부착을 할 수 있어서 부드러운 고분자 물질인 Elastomer로 구성된다. Elastomer에는 Micro LED와 결합하는 부분인 돌출부 (Post)가 있으며, 이 돌출부가 Micro LED를 부착시켜, Target 기판에 전송하고, 배열시키는 역할을 한다. 이러한 유리판과 Elastomer로 구성된 재질의 구조 특성으로 빠르게 전사할 수 있으며, 재현성까지 있어 생산 관점에서 봤을 때 Micro LED 디스플레이의 핵심적인 부분이다.</p><p>Stamp 제작 방법은 먼저 폴리 디메틸 실록산 (PDMS - PolyDiMethylSiloxane)을 사출 성형시킨다. 그리고 Photo lithography 기술로 제조된 실리콘 마스터 웨이퍼 유리 기판에 사출 성형된 PDMS를 사용하면 Micro 전사용 Stamp를 만들 수 있다.</p><p>Stamp 조건은 크게 \( 4 \)가지가 있다. 첫 번째로 손상되지 않게 벗겨 내야 되고, 두 번째로 정확하게 균일한 패턴을 가져야 하며, 세 번째로는 기판과 등각 (Conformal) 접촉을 할 수 있게 충분히 부드러워야 되고, 마지막으로 기계적으로 안정된 패턴을 가져야 한다. 이 \( 4 \)가지 조건에 맞는 스탬프가 Elastomer이고, Micro LED 전사 기술에 활용하는 이유도 이러한 조건에 부합하기 때문이다.</p><p>또한, Elastomer라는 유연한 고분자 물질로 구성되어 화학적 탄력성이 있으며, 제거의 용이성으로 손상 없이 전사되는 부분도 중요한 장점으로 꼽힌다. 그림 \( 6 \)을 보면 알 수 있듯이 Elastomer Stamp는 높은 전사 수율을 내고, 직각으로 전사되어 높은 정확도가 있으며, 확장성이 있고, 높은 처리량을 보여주는 등 전사 기술에 적합한 부분들을 많이 가지고 있다. 또한 Stamp 자체만 놓고 봐도 유연하고, 투명하며, 간단하고 비용까지 적게 들어 Micro LED 디스플레이 상용화 관점에서도 중요한 요소이다.</p>
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"Stamp구조에서 뒷면은 유연한 Elastomer를 이용해서 기능성을 높이고 앞면은 단단한 유리판으로 견고함을 향상시켰지?",
"Elastomer는 전사의 정확도에 영향을 끼칠 만큼 열팽창 계수가 상대적으로 크지 않지?",
"Elastomer가 열에 민감하고 탄력성이 있기 때문에 낮은 열팽창 계수를 갖는 불투명한 유리판으로 견고하게 잡아주어야 하지?",
"Elastomer에서 Micro LED를 부착시키는 부분을 뭐라고 해?",
"Elastomer는 유연한 고분자 물질로 구성되어 화학적 탄력성이 있지만, 제거의 용이성은 그다지 좋지 않아 전사될때 약간의 손상이 존재하지?",
"전사 기술에서 가장 중요한 부분이 뭐야?",
"무엇이 전사 기술에서 제일 중요하지?",
"Stamp 구조의 뒷면은 무엇으로 구성되어 있어?",
"무엇으로 Stamp 구조의 뒷면이 만들어졌어?",
"Stamp 구조의 앞면은 어떻게 접착의 신뢰도를 높일 수 있어?",
"어떤 방법으로 Stamp 구조의 앞면의 경우, 접착의 신뢰도를 높이지?",
"Elastomer는 전사의 정확도에 어떻게 영향을 끼쳐?",
"어떤 방법으로 Elastomer는 전사의 정확도에 영향을 주나",
"Target 기판에 Micro LED를 정확하고 신뢰성 있게 이동시키기 위해서 Elastomer를 어떻게 견고하게 잡아야 해?",
"열에 민감하고 탄력성이 있는 Elastomer를 견고하게 잡아주기 위해서는 무엇이 필요해?",
"열에 민감하고 탄력성이 있는 Elastomer를 견고하게 잡아주기 위해서는 필요한 것이 뭐지?",
"앞면을 부드러운 고분자 물질인 Elastomer로 구성하는 이유는 뭐야?",
"왜 앞면을 부드러운 고분자 물질인 Elastomer로 만들까?",
"Elastomer의 돌출부는 Micro LED에 어떻게 작용해?",
"어떻게 Elastomer의 돌출부는 Micro LED에 작동하지?",
"Elastomer의 돌출부의 역할은 뭐야?",
"Elastomer의 돌출부가 하는 기능이 뭐지?",
"생산 관점에서 봤을때 Micro LED 디스플레이의 핵심이 되는 구조는 어떻게 구성 되었나요?",
"어떻게 Micro LED 디스플레이의 핵심 구조는 조직되지?",
"Stamp 제작 방법의 첫 단계는 뭐야?",
"Stamp 제작 방법의 경우, 무엇이 첫 단계에 해당하지?",
"Micro 전사용 Stamp를 만들기 위해서 폴리 디메틸 실록산을 사출 성형한 후, 어떤 단계를 거쳐야해?",
"Stamp의 조건으로 손상되지 않게 벗겨 내고, 정확하게 균일한 패턴을 가져야 하며, 기판과 등각 접촉을 할수있게 부드러워야하고, 기계적으로 안정된 패턴을 가지며 Micro LED 전사 기술에 활용되는 물질은 뭐야?",
"Micro LED 전사 기술에서 스탬프의 4가지 조건에 모두 부합하는 소재는 뭐야?",
"어떤 소재가 Micro LED 전사 기술에서 스탬프의 4가지 조건에 모두 부합할까?",
"높은 전사 수율과 직각으로 전사되어 높은 정확도와 확장성을 가지며 높은 처리량을 보여주는 등 전사 기술에 적합한 것은 무엇이야?",
"Stamp 구조의 뒷면은 무엇으로 이루어져 있어?",
"무엇으로 Stamp 구조의 뒷면이 조직되지?",
"Stamp 구조의 앞면은 무엇으로 이루어져 있어?",
"무엇으로 Stamp 구조의 앞면이 조직되니?",
"상대적으로 큰 열팽창 계수를 가지고 있고 온도 변화에 따른 팽창 및 수축이 쉽게 일어나 전사의 정확도에 영향을 끼치는 물질은 뭐야?",
"어떤 물질이 온도 변화에 따른 팽창 및 수축이 쉽게 일어나 전사의 정확도에 영향을 줄까?",
"앞면이 Micro LED와 완전히 부착되려면 어떻게 해야 해?",
"어떤 방법으로 앞면이 Micro LED와 완전히 부착되지?",
"Micro 전사용 Stamp를 만들려면 어떻게 해야 해?",
"어떤 방법으로 Micro 전사용 Stamp를 만들수 있지?",
"Elastomer의 어디에서 Micro LED와 결합해?",
"Micro LED와 결합하는 곳은 Elastomer의 어디일까?",
"왜 Elastomer Stamp가 전사 기술에 적합해?",
"Elastomer Stamp가 전사 기술에 적합한 이유가 뭐지?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h3>(4) 반복성과 접착력 유지</h3><p>지금 다루고 있는 전사 기술은 Elastomer Stamp를 이용하기 때문에 접착 층은 필수적이고, 반복적인 전사 공정을 거듭해도 Stamp의 변형이 없어야 되고, 접착력도 유지가 되어야 한다. 재질 특성상 Elastomer는 여러 번 사용이 가능하고, 재활용을 할 수 있어서 Stamp로서는 적합하지만 수많은 전사 과정에서 접착력이 지속적으로 유지되지 않는다면 안정성, 수율, 생산성, 비용 등의 문제로 Micro LED의 전사 기술로는 적합하지 않게 된다.</p><p>따라서 접착력을 이용하는 Elastomer Stamp 방식은 점성을 유지해야 하는 반복성 특성에 대해 생각해볼 필요가 있다. 이러한 부분에 대해 실험한 Conference Paper 인 "Process Capability and Elastomer Stamp Lifetime in Micro Transfer Printing" 의 실험 결과를 참고해 보았다.</p><p>참고한 Paper에서의 실험 내용은 반복적인 사용에서의 Stamp의 성능(전송량 및 정밀도)이 어떻게 변하는지 확인하는 실험이다. 해당 실험은 오차를 검증하기 위해 총 \( 4 \)개의 Stamp로 검증하였고, 각각의 Stamp에 대해서 성능 저하 여부를 확인했다. 참고 Paper에서 칩은 실험을 위해 \( 40 \times 40 \mu \mathrm{m} \) 크기의 Silicon Nitride 칩이 사용 되었고, Stamp는 \( 2 \times 2 \)로 배열된 \( 4 \)개의 기둥(Post)만 있는 Stamp를 특별히 사용해서 실험을 했다. 그림 \( 9 \)가 실제 실험에 사용된 Stamp와 칩들의 사진이고, 그림과 같이 Stamp의 기둥 \( 1 \)개가 하나의 칩을 전사시킨다.</p><p>참고 Paper에 따르면, \( 4 \)개의 Stamp 중 \( 3 \)개의 Stamp는 \( 7100 \)번으로 종료했고, \( 4 \)번째 Stamp는 추가적으로 \( 30050 \)번을 완료했다. 실험 시 각 인쇄 주기는 약 \( 30 \) 초로 소요되며, 각각 \( 7100 \)번, \( 30050 \)번을 실행했다.</p><p>해당 실험의 결과는 그림 \( 10 \)에 제시된 것과 같이 \( 3 \)개 모두 Stamp에 대한 사용 시간이 지남에도 변위 위치 변화가 \( 2 \mu \mathrm{m} \) 이내로 확인된다. 따라서 7100 번을 실행하는 동안 오차 없이 정확하게 동작했고, Stamp 성능도 저하되지 않은 것을 알 수 있었다.</p><p>\( 4 \)번째 Stamp도 그림 \( 11 \)을 보면 \( 30050 \)번 실행하는 동안 변위의 변화가 \( 2 \mu \mathrm{m} \) 이내로 성공적으로 사용되었고, Stamp도 안정적인 상태로 재질의 변화가 없어 기계적, 화학적 특성이 초기 상태에서 변하지 않은 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 참고 Paper의 실험을 통해서 Elastomer Stamp는 수천~수만 번 동안 반복 사용에도 접착력이 유지되며, 성능도 추가로 사용할 수 있을 정도로 양호한 것을 확인할 수 있었다.</p>
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"Elastomer Stamp를 이용한 전사 기술에서 접착층은 필수적이어야 하지?",
"Elastomer의 재질 특성상 여러번 사용이 가능하고 재활용 할수있다는 이유 때문에 Micro LED의 전사 기술로는 적합하지?",
"접착 층이 필수적이고, 반본적인 공정에도 Stamp의 변형이 없고, 접착력이 유지되는 전사 기술은 뭐야?",
"어떤 기술이 접착 층이 필수적이고, 반본적인 공정에도 Stamp의 변형이 없고, 접착력이 유지되니?",
"접착 층이 필수적이고 반복적인 전사 공정에도 Stamp의 변형이 없고 접착력이 유지되는 전사 기술은 무엇을 이용한거야?",
"어떤 전사 기술이 접착 층이 필수적이고 반복적인 전사 공정에도 Stamp의 변형이 없고 접착력이 유지되니?",
"Elastomer가 재질 특성상 Stamp로서 왜 적합해?",
"왜 Elastomer가 재질 특성상 Stamp로서 적합하지?",
"Elastomer가 Micro LED의 전사 기술로서 적합하려면 수많은 전사 과정에서 접착력이 어떻게 되어야 해?",
"Elastomer Stamp를 이용해서 전사하려면 어떻게 해야 해?",
"실험에서 오차 검증을 위해 어떻게 했어?",
"어떻게 오차 검증을 했지?",
"참고 Paper에서는 어떻게 실험했어?",
"어떻게 참고 Paper에서 실험했나?",
"참고 Paper의 실험에서 Stamp를 어떻게 사용하였지?",
"참고 Paper의 실험에서 어떤 방법으로 Stamp를 사용하지?"
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인공물ED
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Micro LED의 전사 기술(Transfer technology of Micro LED)
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<h3>(2) 전사 Process 과정</h3><p>그림 \( 7 \)은 Donor 기판의 준비로 시작하여 Stamp를 이용해 전사하는 Process를 나타낸다. 먼저 Micro LED에 Elastomer Stamp를 접촉 시키면 반데르 발스(Van der Waals) 상호 작용에 의해 구동되는 등각 접촉이 발생한다. 이 상태에서 특정 조건에서만 Micro LED가 떨어지게 된다.</p><p>이유는 Elastomer의 점탄성 특성 때문에 Stamp와 Micro LED의 접착력이 속도에 의해 제어되기 때문이다. 따라서 Micro LED를 Donor 기판으로부터 떨어뜨리기 위해서 충분히 높은 박리 속도인 \( 10 \mathrm{cm} / \mathrm{s} \)이상으로 Elastomer Stamp를 잡아당기면, Stamp 표면과 Micro LED 사이를 먼저 부착할 수 있는 강한 접착력이 생겨 Donor 기판으로부터 벗겨지게 된다. 마지막으로 Micro LED를 Receiver 기판에 옮기기 위해서 Micro LED가 부착되어 있는 Stamp를 Receiver 기판에 접촉시킨다. 그 다음 Micro LED를 Stamp로부터 제거시켜 Receiver 기판에 부착시키기 위해서는 충분히 낮은 박리 속도인 \( 1 \mathrm{mm} / \mathrm{s} \) 이하로 Stamp를 제거시키면, Micro LED가 Receiver 기판에 우선적으로 부착되어 Stamp에서 Receiver 기판으로 전달된다. 따라서 이러한 Elastomer Stamp방식에서의 전사 과정은 접착력과 전사 방향을 제어할 수 있는 적절한 박리 속도가 핵심적인 부분이다.</p><h3>(3) 접착 방법</h3><p>효과적인 전사를 위해서는 Stamp와 Micro LED 사이의 접착 강도를 조절하는 능력이 매우 중요하다. Stamp의 접착 방법은 앞에서 언급한 바와 같이 박리속도에 의해서 접착되고, 제거되는 것을 알 수 있었다. 그림 \( 8 \)은 속도의 변화에 따라 접착력이 변하는 과정을 나타내었으며, 그래프를 통해 속도에 의해서 제어되는 접착 과정에 대해 분석해보았다.</p><p>그림 \( 8 \)의 그래프를 보면 Substrate와 Object (Micro LED)간의 접착력은 속도와 관계없이 일정한 것을 알 수 있고, PDMS와 Object(Micro LED)는 박리 속도가 증가할수록 접착력도 같이 증가하는 모습을 볼 수 있다.</p><p>따라서 박리 속도가 충분히 빠른 경우에는 PDMS와 Object(Micro LED)의 접착력이 Object(Micro LED)와 Substrate의 접착력보다 강해져서 Pick up 될 수 있고 반대로 박리 속도가 충분히 느리면, PDMS와 Object(Micro LED)의 접착력이 Object(Micro LED)와 Substrate의 접착력보다 약해져서 PDMS로부터 방출되어 Place 될 수 있다.</p><p>이러한 결과는 PDMS가 점탄성 특성을 가졌기 때문이고, 이 특성을 이용해서 Micro 단위의 작은 LED를 정확하게 이동시킬 수 있다. 따라서 Pick up할 경우에는 충분한 속도로 빠르게 벗겨내고, Place할 경우에는 충분한 속도로 천천히 벗겨내야 Micro LED가 정상적으로 전사될 수 있다. Elastomer는 이러한 특성을 통해서 이동시키는 물체인 칩을 손상 없이 반복적으로 전사시킬 수 있으며, 정확도가 높아 고품질의 패턴을 만들 수 있다는 장점이 있다.</p>
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"Elastomer Stamp와 Micro LED를 접촉시키면 어떤 상호 작용이 일어나?",
"Micro LED에 Elastomer Stamp를 접촉 시키면 모든 조건에 대해서 Micro LED가 떨어지지?",
"Elastomer Stamp방식의 전사 과정의 핵심은 뭐야?",
"Substrate와 Object인 Micro LED간의 접착력은 속도와 비례하지?",
"Elastomer는 이동시키는 물체인 칩을 손상없이 전사할 수 있지만 반복횟수에는 한계가 있지?",
"Micro LED에 Elastomer Stamp를 접촉시키고 등각 접촉이 발생하면 특정 조건에서만 어떻게 돼?",
"특정 조건에서 Micro LED가 떨어지는 이유는 Elastomer의 어떤 특성 때문이야?",
"Elastomer의 점탄성 특성 때문에 속도에 의해 제어되는 것은 무엇이야?",
"무엇이 Elastomer의 점탄성 특성 때문에 속도에 의해 제어되지?",
"Micro LED를 Donor 기판으로부터 떨어뜨릴려면 박리 속도인 얼마 이상으로 Elastomer Stamp를 잡아당기면 돼?",
"Micro LED를 Donor 기판으로부터 떨어뜨릴려면 어떻게 해야 해?",
"어떤 방법으로 Micro LED를 Donor 기판으로부터 떨어뜨리지?",
"충분히 높은 박리속도 이상으로 Elastomer Stamp를 잡아당기면 Stamp 표면과 Micro LED 사이에 무엇이 생겨?",
"Micro LED를 Receiver 기판에 옮길려면 어떻게 해야해?",
"어떤 방법으로 Micro LED를 Receiver 기판에 옮기지?",
"Micro LED를 Stamp로부터 제거시켜 Receiver 기판에 부착시키기 위해서 박리 속도를 얼마 이하로 하여 Stamp를 제거해야 해?",
"박리 속도와 관계없이 일정한 것은 뭐야?",
"무엇이 박리 속도와 무관하게 일정한 값을 가져?",
"박리 속도가 증가할수록 접착력도 같이 증가하는 것은 뭐야?",
"반데르 발스 상호 작용은 무엇에 무엇을 접촉 시키면 일어나?",
"Micro LED에 무엇을 접촉 시키면 등각 접촉이 발생해?",
"Elastomer Stamp방식의 전사 과정에서 전사 방향을 제어 할 수 있는 핵심적인 부분은 뭐야?",
"Micro LED에 Elastomer Stamp를 접촉시켰을때 구동되는 등각 접촉에서 Micro LED가 떨어지게 되는 특정 조건의 핵심은 뭐야?",
"효과적인 전사를 위해 Stamp와 Micro LED 사이의 무엇을 조절하는 능력이 중요해?",
"빅리 속도와 관계없이 일정한 것은 무엇이 있어?",
"무엇이 박리 속도와 관계없이 일정하지?",
"고품질의 패턴을 만들기 위해 사용되는 것은 무엇이야?",
"무엇을 이용해서 고품질의 패턴을 제작하지?"
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인공물ED
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Hot Wall Epitaxy(HWE)법에 의한 \(\mathrm{AgGaSe_2}\) 단결정 박막 성장과 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 연구
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<h1>2. 실험 및 측정</h1><h2>2.1. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 다결정 합성</h2><p>성분원소인 \( \mathrm{Ag} \) (Aldrich, \( 6 \mathrm{~N} \) ), Ga(Aldrich, \( 6 \mathrm{~N} \) ), \( \mathrm{Se} \) (Aldrich, \( 6 \mathrm{~N} \) )를 mole 비로 칭량하여 깨끗이 세척된 석영관 (외경 \( 16 \mathrm{~mm} \), 내경 \( 10 \mathrm{~mm} \) )에 넣고 \( 3 \times 10^{-6} \) \(\mathrm{torr}\) 의 진공에서 봉입하여 ampoule을 만들었다. Fig. 1의 수평 전기로의 중앙에 ampoule을 넣고 \( 1 \mathrm{rpm} \) 으로 노심관이 회전하도록 하면서 전기로의 온도를 상승시켰 다. 온도 상승으로 인한 성분원소의 증기압 증가로 ampoule이 파괴되는 것을 방지하기 위해서 시간당 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 로 올리면서 로 중심의 온도가 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 에 도달하면 그 상태에서 24 시간 유지시킨다. 그리고 ampoule을 좌우로 회전시키면서 단위 시간당 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 로 온도를 올리기 시작하여 \( 950^{\circ} \mathrm{C} \) 에 이르면 48 시간 유지시킨 뒤 저속 DC 회진모터와 전원을 끄고, 24시간 동안 자연 냉각시킨 후 합성된 다결정을 꺼내어 HWE source용 ingot을 얻었다.</p><h2>2.2. HWE에 의한 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막성장</h2><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막 성장은 Fig. 2와 같은 진공조 속의 hot wall 전기로와 기판으로 구성된 HWE 장치를 사용하였다. 전기로는 직경 \( 0.4 \mathrm{~mm} \) tungsten wire을 직경 \( 35 \mathrm{~mm} \) 석영관에 감아 만들었으며, 전기로 둘레의 열차폐 원통은 열효율을 높이기 위해 석영관에 금을 증착하여 사용하였다. 증발원은 합성된 \( \Lambda \mathrm{gGaSe} _{2} \) 다결정의 분말을 사용하였고, 반절연성 \( \mathrm{GaAs}(100) \) 을 기판으로 사용하였다. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막 성장은 \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{4} \) : \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}_{2}: \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 를 5:1:1로 chemical etching 한 반절연성 \( \mathrm{GaAs}(100) \) 기판과 증발원은 HWE 장치 속에 넣고 내부의 진공도를 \( 10^{6} \) \(\mathrm{torr}\)로 배기시킨 후 성장하였다.</p><h2>2.3. 결정구조</h2><p>합성된 다결정 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 는 분말법을 이용하여 결정 구조, 격자상수를 구하였으며, HWE 방법으고 성장된 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 결정성은 이중결정 X-선 회절 (double crystal X-ray diffraction, DCXD) 장치로 측정 하였다. 또한 X-ray 회절 장치(Rigaku-Denki, D3F)에 Laue 카메라를 부착하여 Lauc 배면 반사법(기러 \( 3 \mathrm{~cm} \) ) 으로 Laue 사진을 촬영하였다. 이 때 X-선은 \( \mathrm{Cu}-\mathrm{K} \alpha \) 인 파장 \( 1.542 A \)을 사용하였다. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 두께는 \( \alpha \)-step profilometer(Tencor, \( \alpha \)-step 200)으로 측정하였다.</p><h2>2.4. Hall 효과</h2><p>Hall 효과를 측정하기 위해 저온장치 속에 셀을 고정하고 셀에 인가된 전기장에 수직으로 \( 2 \mathrm{KG} \) 의 전자석을 놓고 셀의 온도를 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 30 \mathrm{~K} \) 까지 변화시키면서 van der Pauw방법으로 Hall 효과를 측정하였다.</p><h2>2.5. 광전류(Photocurrent) 측정</h2><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막표면에 단색광을 쪼여 흐르는 광전류와 단색광의 관계를 광전류 스펙트럼이라 한다. 광전류를 측정하기 위해 광전류 측정 셀을 cryostat의 cold finger에 고정하고 DC 전원을 연결하여 단색광을 셀에 조사하면서 나오는 광전류를 lock-in-amplifier (Ithaco, 391\(A\))로 증폭하고 X-Y recoder(MFE, 815M) 로 기록하였다. 이때 사용한 회절격자(Jarrel Ash, 8200 , f: \( 0.5 \mathrm{~m} \) series용)는 1180 grooves \( / \mathrm{nm}(\lambda: 190 \mathrm{~nm} \sim \) \( 910 \mathrm{~m} \) )를 사용하였다.</p>
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"Ampoule을 좌우로 회전시키면서 단위 시간당 몇 도로 온도를 올리는가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 다결정 합성에서 진공 조건은 얼마인가?",
"온도 상승으로 인한 성분원소의 증기압 증가로 ampoule이 파괴되는 것을 방지하기 위해서 시간당 몇 도의 온도를 증가시키는가?",
"온도 상승으로 인한 성분원소의 증기압 증가로 ampoule이 파괴되는 것을 방지하기 위해서 시간당 \\( 20^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 올리면서 로 중심의 온도가 얼마가 될때까지 증가시키는가?",
"Ampoule을 좌우로 회전시키면서 최대 몇 도까지 온도를 올리는가?",
"전기로는 직경 \\( 0.4 \\mathrm{~mm} \\) tungsten wire을 직경 얼마의 석영관에 감아 만들었는가?",
"실험에 사용된 전기로의 tungsten wire 직경은 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막 성장을 위해 Fig. 2와 같은 진공조 속의 hot wall 전기로와 기판으로 구성된 어떤 장치를 사용하였는가?",
"Hall 효과를 측정하기 위한 셀의 온도 범위 변화는 얼마인가?",
"Hall 효과를 측정하기 위해 장치에서 사용된 전자석의 용량은 얼마인가?",
"합성된 다결정은 어떤 장치에 Laue 카메라를 부착하여 Lauc 배면 반사법(기러 3 \\mathrm{~cm}3 cm ) 으로 Laue 사진을 촬영하였는가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 두께는 어떤 장비로 측정하였는가?",
"합성된 다결정은 몇 시간 동안 자연 냉각 시키는가?",
"X-ray 회절 장치 사용된 X-선은 무엇인가?",
"Fig. 1의 수평 전기로의 중앙에 ampoule을 넣고 얼마의 속도로 노심관이 회전하도록 설정하였는가?",
"로 중심의 온도가 \\( 500^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에 도달하면 그 상태에서 몇 시간 유지시키는가?",
"전기로 둘레의 열차폐 원통은 열효율을 높이기 위해 석영관에 어떤 금속을 증착하여 사용하였는가?",
"Ampoule을 좌우로 회전시키면서 단위 시간당 \\( 10^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 온도를 올리기 시작하여 \\( 950^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에 이르면, 몇 시간 그 상태를 유지시키는가?",
"HWE 장치에서 기판으로 사용된 재료는 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막 성장은 \\( \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{SO}_{4} \\) : \\( \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O}_{2}: \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 몇 대 몇의 비율로 사용하였는가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막 성장의 내부 진공도의 압력 조건은 얼마인가?",
"합성된 다결정 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 는 어떤 방법을 이용하여, 결정 구조, 격자상수를 구하였는가?",
"합성된 다결정 박막의 결정성은 어떤 장치로 측정하였는가?",
"단결정 박막표면에 단색광을 쪼여 흐르는 광전류와 단색광의 관계를 무엇이라 하는가?",
"합성 시 ampoule이 파괴되는 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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Hot Wall Epitaxy(HWE)법에 의한 \(\mathrm{AgGaSe_2}\) 단결정 박막 성장과 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 연구
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<h2>3.3. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 광흡수 스펙트럼과 광전류 스펙트럼</h2><h3>3.3.1. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 광흡수 스펙트럼</h3><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 온도에 따르는 광흡수 스펙트럼을 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 까지 온도를 변화시키면서 측정하여 Fig. 9에 보였다. 광흡수 스펙트럼으로 부터 조사광의 에너지 \( (\mathrm{hv}) \) 에 대응하는 광흡수 계수 \( (\alpha) \) 를 구하고 \( (\alpha h v) \sim\left(\mathrm{h} v-\mathrm{E}_{\mathrm{g}}\right) \) 의 관계로부터 에너지 갭을 구하여 표 1 에 모았다.</p><p>Fig. 10 은 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 흡수 곡선에 의한 direct band gap의 온도 의존성을 나타내고 있다. Direct band gap의 온도 의존성은 Varshni식인</p><p>\( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(\mathrm{T})=\mathrm{E}_{\mathrm{g}}(0)-\frac{\alpha T^{2}}{\mathrm{~T}+\beta} \)<caption>(1)</caption></p><p>을 잘 만족하고 있다. 여기서, \( \mathrm{E}_{8}(0) \) 는 \( 0 \mathrm{~K} \) 에서의 에너지 갭, \( \alpha \) 와 \( \beta \) 는 상수이며, \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(0) \) 는 \( 1.9501 \mathrm{eV} \) 이고 \( \alpha \) 는 \( 8.79 \times 10^{-4} \mathrm{eV} / \mathrm{K}, \beta \) 는 \( 250 \mathrm{~K} \) 이다.</p><h3>3.3.2. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \)단결정 박막의 광전류 스펙트럼</h3><p>Fig. 11은 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 온도에 따르는 광 전류 스펙트럼을 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 까지 온도를 변화시키면서 측정한 결과이고 온도에 따르는 광전류 봉우리의 위치는 표 2 에 정리하였다. 광전류 스펙트럼의 측정 에서 에너지 갭에 해당되는 가전자대에서 전도대로 들뜬 전자들에 의한 광전류 봉우리들과 단파장대에서 가 전자대 splitting에 의한 광전류 봉우리들이 관측되었다. 광전류 봉우리는 세 곳에서 관측할 수 있는데, 그 이유는 \( \Lambda \mathrm{gGaSe}_{2} \) 단결정 박막은 정방정계(tetragonal)구조로 성상되어 spin-orbit splitting과 non cubic crystalline field의 동시 효과에 의하여 band splitting이 일어난 것으로 볼 수 있나. 이것은 band theory에 의하면 반도체의 전도대를 S-like, 가전자대를 P-like로 보았으며, 이 때 P-like궤도는 \( \mathrm{P}_{x}, \mathrm{P}_{y}, \mathrm{P}_{z} \) 와 같이 세개의 준위로 나누어질수 있다고 보았다. 정방정계(tetragonal)구조는 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 200 \mathrm{~K} \) 까지는 2 개의 봉우리 \( \mathrm{A}\left(\Gamma_{3} \rightarrow \Gamma_{1}\right), \mathrm{B} \) \( \left(\Gamma_{4} \rightarrow \Gamma_{1}\right), 100 \mathrm{~K} \) 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 까지는 3 개의 봉우리 \( \mathrm{A}\left(\Gamma_{3}\right. \) \( \left.\rightarrow I_{1}\right), \mathrm{B}\left(\Gamma_{4} \rightarrow \Gamma_{1}\right), \mathrm{C}\left(\Gamma_{5} \rightarrow \Gamma_{1}\right) \)전이에 의한 것으로 분석되고 이와 관련된 모델은 미세구조를 나타낸 Fig. 12에 보였다.</p><p>Hopfield는 spin-orbit splitting과 non-cubic crystalline filed의 동시 효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을, Hamilton matrix 로 표현하였다.</p><p>\( \mathrm{E}_{1(2)}=\frac{1}{2}(\Delta \mathrm{so}+\Delta \mathrm{cr})-(+)\left[\frac{1}{4}(\Delta \mathrm{so}+\Delta \mathrm{cr})^{2}-\frac{2}{3} \Delta \mathrm{so} \Delta \mathrm{cr}\right]^{\frac{1}{2}} \)<caption>(2)</caption></p><p>단 여기서 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{(2)} \) 는 다음과 같다. 실험에 의해 찾은 \( \mathrm{A}-, \mathrm{B}- \) 그리고 C-exciton의 에너지를 \( \mathrm{E}_{\mathrm{F} X}(\mathrm{~A}), \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{B}) \) 그 리고 \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{C}) \) 라 표기하면 \( \mathrm{E}_{1}=\mathrm{E}_{\mathrm{FXX}}(\mathrm{B})-\mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{A}) \) 이기 \( \mathrm{E}_{2}= \) \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{B})-\mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{C}) \) 이다. \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 는 각각 \( \Delta \mathrm{cr} \) 과 \( \Delta so\)값을 찾는 산파역이 된다.</p><p>본 연구에서는 광전류 스펙트럼으로부터 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 값을 찾아 Hamilton matrix에 의해 crystal field splitting \( \Delta \mathrm{cr} \) 과 spin-orbit splitting \( \Delta so\)값을 찾았다. 또 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 반도체의 광흡수 곡선으로부터 구한 에너지 띠 간격 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(\mathrm{T}) \) 인 Varshni 관계식으로 부터 \( 10 \mathrm{~K} \) 때의 표 1 의 에너지 띠 간격 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10) \) 값과 \( 10 \mathrm{~K} \) 때 표 2 의 광전류의 에너지의 차이로 부터 free exciton binding energy, \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}} \) 를 찾았다. 이어서 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 까지 사이의 광전류 봉우리(PP)에는 장파장대 \( (\mathrm{L}) \), 중간파장대 \( (\mathrm{M}) \) 와 단파장대 \( (\mathrm{S}) \) 들의 에너지를 각각 \( \mathrm{E}_{\mathrm{Pp}}(\mathrm{L}), \mathrm{E}_{\mathrm{Pp}}(\mathrm{M}) \) 그리고 \( \mathrm{E}_{\mathrm{Pp}}(\mathrm{S}) \) 로 표기해 exciton 양자수 \( n \) 값을 확인하였다.</p><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} / \mathrm{SI} \mathrm{GaAs}(100) \) 의 \( 10 \mathrm{~K} \) 때 광전류 스펙트럼 에는 광전류 봉우리 3 개가 있다. 이들 에너지로부터 구한 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 는 각각 다음과 같다.</p><p>\( \mathrm{E}_{\mathrm{l}}=\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{M})-\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{~L})=2.2000-1.9492=0.2508 \mathrm{eV} \) \( \mathrm{E}_{2}=\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{M})-\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{~S})=2.2000-2.5101=-0.3101 \mathrm{eV} \)<caption>(3)</caption></p><p>\( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 값을 Hamilton matrix에 대입해 연립 방정식을 풀면</p><p>\( \Delta \mathrm{cr}=0.3132 \mathrm{eV}, \Delta \mathrm{so}=0.3725 \mathrm{eV} \)<caption>(4)</caption></p><p>이다. 이 값들은 Sho. Shirakata 등이 electro-reflectance를 측정하여 구한 crystal field splitting \( \Delta \mathrm{cr}=0.30 \) \( \mathrm{eV} \), spin-orbit splitting \( \Delta \mathrm{so}=0.36 \mathrm{eV} \) 값과 근사값임을 알 수 있었다. Varshni의 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(\mathrm{T}) \) 공식 (1)로부터 \( 10 \mathrm{~K} \) 일때의 에너지 띠 간격 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10) \) 값은 표 1 에서 \( 1.9498 \mathrm{eV} \) 이고, 표 2 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 일 때 \( \mathrm{E}_{\mathrm{pp}}(10, \mathrm{~L})=1.9492 \mathrm{eV} \) 이므로 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10) \) \( =\mathrm{E}_{\mathrm{TX}}+\mathrm{E}_{\mathrm{pp}}(10, \mathrm{~L})=\mathrm{E}_{\mathrm{FX}}+1.9492 \mathrm{eV} \) 에서 \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}=1.9498-1.9492 \) \( =0.0006 \mathrm{eV} \) 이다. 그러므로 free excition binding energy \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}-0.0006 \mathrm{eV} \) 이다. 표 1 에서, \( 10 \mathrm{~K} \) 일 때, \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10)= \) \( 1.9498 \mathrm{eV} \) 이고 표 2 에서 \( 10 \mathrm{~K} \) 일 때 \( \mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{~L})=1.9492 \) \( \mathrm{eV} \) 이다. \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10)=\mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(10)+\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{~L}) \) 이므로 \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(10)= \) \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10)-\mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(10, \mathrm{~L})=2.8377-2.8371=0.0006 \mathrm{eV}=\mathrm{E}_{\mathrm{FX}} / \) \( 12-0.0006 \mathrm{eV} \) 이다. \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(10) \) 는 \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}} / 1^{2} \) 와 일치한다. 따라서 \( 10 \mathrm{~K} \) 일 때 광전류 봉우리 장파장대의 에너지 \( \mathrm{E}_{\mathrm{Pp}}(10, \mathrm{~L}) \) 은 \( \mathrm{n}=1 \) 일 때 가전자대 \( \Gamma_{3} \) 에서 전도대 \( \Gamma_{1} \) 로 뜰떠 생긴 \( \mathrm{A}_{1} \)-exciton 봉우리이다.</p><p>\( \mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{M}) \) 을 다음과 같이 고찰한다. \( \mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{M})=\left[\mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10)\right. \) \( +\left\{\mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{M})-\mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{~L})\right]-\mathrm{E}_{\mathrm{FX}} \) 이어서 각각의 값들을 대입하면, \( 2.2000 \mathrm{eV}=1.9498 \mathrm{eV}+(2.2000-1.9492) \mathrm{eV}- \) \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}} \) 가 된다. 그래서 \( \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}=0.0006 \mathrm{eV}=0.0006 \mathrm{eV} / 1^{2} \) 이여 서 \( \mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{M}) \) 봉우리는 \( \Gamma_{4} \) 가전자대에서 전자가 \( \Gamma_{1} \) 전도대에서 아래로 에너지가 \( 0.0006 \mathrm{eV} \) 간격인 \( \mathrm{n}=1 \) 인 궤도로 들떠 생긴 \( \mathrm{B}_{1} \)-exciton 봉우리이나. \( \mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{M}) \) 과 \( \mathrm{E}_{\mathrm{p}}(10, \mathrm{~L}) \) 의 에너지 간격이 겉보기의 \( 0.2508 \mathrm{eV} \) 가 아니 고 (2)식에 따라 crystal field splitting \( \Delta \mathrm{Cr} \) 인 \( 0.3132 \mathrm{eV} \) 이다.</p><p></p>
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"Sho. Shirakata 등이 electro-reflectance를 측정하여 구한 crystal field splitting \\( \\Delta \\mathrm{cr}=0.30 \\) \\( \\mathrm{eV} \\), spin-orbit splitting \\( \\Delta \\mathrm{so}=0.36 \\mathrm{eV} \\) 값과 전혀 다른 값임을 알 수 있었나요?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 온도에 따르는 무엇을 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 에서 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 까지 온도를 변화시키면서 측정하여 Fig. 9에 보였나요?",
"Fig. 10 은 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 흡수 곡선에 의한 무엇의 온도 의존성을 나타내고 있나요?",
"Direct band gap의 온도 의존성은 Varshni식인</p><p>\\( \\mathrm{E}_{\\mathrm{g}}(\\mathrm{T})=\\mathrm{E}_{\\mathrm{g}}(0)-\\frac{\\alpha T^{2}}{\\mathrm{~T}+\\beta} \\)<caption>(1)</caption></p><p>에서 \\( \\mathrm{E}_{8}(0) \\) 는 \\( 0 \\mathrm{~K} \\) 은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 흡수 곡선에 의한 direct band gap의 온도 의존성을 잘 만족하는 식은 무엇인가요?",
"Direct band gap의 온도 의존성은 Varshni식에서 β는 무엇을 나타내나요?",
"Fig. 11은 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 온도에 따르는 광 전류 스펙트럼과 광전류 무엇의 위치를 표2에 정리하였나요?",
"Hopfield는 spin-orbit splitting과 무엇의 동시 효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을, Hamilton matrix 로 나타냈나요?",
"Hopfield는 spin-orbit splitting과 non-cubic crystalline filed의 동시 효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을 어떻게 표현하였나요?",
"Hopfield는 spin-orbit splitting과 non-cubic crystalline filed의 서로 각각의 효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을, Hamilton matrix 로 표현한게 맞나요?",
"광전류 스펙트럼의 측정 에서 에너지 갭에 해당되는 가전자대에서 전도대로 들뜬 전자들에 의한 무엇이 관측되었나요?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} / \\mathrm{SI} \\mathrm{GaAs}(100) \\) 의 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 때 광전류 스펙트럼 에는 광전류 봉우리의 갯수는 몇개 인가요?",
"\\( \\mathrm{E}_{1} \\) 과 \\( \\mathrm{E}_{2} \\) 는 각각 무엇의 값을 찾는 산파역이 되나요?",
"광전류 봉우리에서 장파장대, 중간파장대, 단파장대들의 에너지들을 각각 표기하여 양자수 값을 확인할수 있나요?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 광흡수 스펙트럼을 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 에서 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 까지 무엇을 변화시키면서 측정하여 Fig. 9에 나타냈나요?",
"Direct band gap의 온도 의존성인 Varshni식에서 \\( \\alpha \\) 와 \\( \\beta \\) 는 어떤수 인가요?",
"광흡수 스펙트럼으로 부터 조사광의 에너지 \\( (\\mathrm{hv}) \\) 에 대응하여 무엇을 구했나요?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 반도체의 광흡수 곡선으로부터 구한 에너지 띠 간격 \\( \\mathrm{E}_{\\mathrm{g}}(\\mathrm{T}) \\) 인 Varshni 관계식으로 부터 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 때의 표 1 의 에너지 띠 간격 \\( \\mathrm{E}_{\\mathrm{g}}(10) \\) 값과 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 때 표 2 의 무엇의 차이로 부터 free exciton binding energy, \\( \\mathrm{E}_{\\mathrm{FX}} \\) 를 찾았나요?"
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Hot Wall Epitaxy(HWE)법에 의한 \(\mathrm{AgGaSe_2}\) 단결정 박막 성장과 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 연구
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<h1>4. 결 론</h1><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막을 HWE 방법으로 성장시켰다. X-선 회절 측정 결과 Lave의 회절 무늬로부터 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 박낙은 (001)면으로. 성장된 단결정 박막임을 알 수 있었다. 최적 성장 조건은 기판의 온도가 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \), 증발원의 온도가 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때이었고, 이때 \( \mathrm{PL} \) 스펙트럼에서 exciton emission 스펙트럼이 가장 강하게 나타났고 이중 결정 \( \mathrm{X} \) 선 요동곡선(DCRC)의 반치폭(FWHM) 값이 \( 136 \operatorname{arcsec} \) 로 가장 작았다. 상온에서 Hall 효과를 측정한 결과 운반자 농도와 이동도는 각각 \( 4.05 \times 10^{16} / \mathrm{cm}^{3}, 139 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \) 인 \( \mathrm{n} \) 형의 단결정 박막이였다. 운반자 농도의 온도 의존성은 온도 역수에 대해 음의 지수 형태에 따라 변하였으며, \( \ln \mathrm{n} \) 과 온도 \( \mathrm{I} / \mathrm{T} \) 에서 구한 활성화 에너지는 \( 61 \mathrm{meV} \) 였다. 광흡수 spectra 로부터 구한 에너지 띠 갭 \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}}(\mathrm{T}) \) 는 Varshni equation의 \( \mathrm{E}_{g}(\mathrm{~T})=\mathrm{E}_{g}(0)-\frac{\alpha \mathrm{T}^{2}}{\mathrm{~T}+\beta} \) 에서 \( \mathrm{E}_{g}(0) \) 는 \( 1.9501 \mathrm{eV} \) 이고 \( \alpha \) 는 \( 8.79 \times 10^{-4} \mathrm{eV} / \mathrm{K}, \beta \) 는 \( 250 \mathrm{~K} \) 임을 확인하였다. \( \mathrm{E}_{8}(\mathrm{~T}) \) 는 가전자대 갈라짐에 의한 가전자대의 \( \Gamma_{3} \) 준위와 전도 대 \( \Gamma_{1} \) 사이의 에너지 간격임을 알았다. \( 10 \mathrm{~K} \) 의 광전류 spectra값을 Hamilton matrix에 의해 구한 crystal field splitting \( \Delta \mathrm{cr} \) 값은 \( 0.3132 \mathrm{eV} \) 이며, 이 값은 가전자대 갈라짐에 의한 가전자대 \( \Gamma_{4} \) 와 전도대 \( \Gamma_{1} \) 사이에 존재하였다. 또한 spin-orbit splitting \( \Delta \) so 값은 \( 0.3725 \mathrm{eV} \) 이며, 이값은 가전자대 갈라짐에 의한 가전자대 \( \Gamma_{5} \) 와 전도대 \( \Gamma_{1} \) 사이에 존재하였다. \( 10 \mathrm{~K} \) 일 때 광전류 봉우리는 \( \mathrm{n}=1 \) 일때 \( \mathrm{A}_{1-}, \mathrm{B}_{1} \)-와 \( \mathrm{C}_{1} \)-exciton 봉우리였다.</p>
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"AgGaSe2 단결정 박막을 어떻게 성장 시켰어? ",
"단결정 박막의 최적 성장 조건은 기판의 온도가 630^{\\circ} \\mathrm{C}420 ∘ C일때 인가요?",
"X-선 회절 측정 결과 Lave의 회절 무늬로부터 \\mathrm{AgGaSe}_{2}AgGaSe 2 박낙은 (001)면으로 어떠한 박막인가요?",
"단결정 박막은 기판의 온도가 몇 ∘ C 일때 최적의 성장 조건이었나요?",
"단결정 박막을 HWE 방법으로 성장시켰을시 증발원 온도가 몇 ∘ C일때 최적의 성장 조건이었나요?",
"단결정 박막을 HWE 방법의 최적의 성장 조건일때 PL 스펙트럼에서중 강하게 나타난 스펙트럼은 무엇인가요?",
"AgGaSe 2 단결정 박막을 상온에서 Hall 효과를 측정한 결과 운반자 농도는 4.05×10 16 /cm 3인가요?",
"단결정 박막을 최적의 성장 조건인 HWE 방법으로 성장시켰을때 결정 \\mathrm{X}X 선 요동곡선(DCRC)의 반치폭(FWHM) 값이 136 \\operatorname{arcsec}136arcsec 로 가장 작았나요?",
"AgGaSe 2 단결정 박막을 상온에서 Hall 효과를 측정한 결과 운반자 이동도는 139 cm 2 /V⋅s 인 \\mathrm{n}n 형의 단결정 박막이 었나요?",
"AgGaSe 2 단결정 박막을 HWE 방법으로 성장시켰을시 운반자 농도의 온도 의존성은 온도 역수에 대해 어떻게 변하였나요?",
"A 1− ,B 1 -와 \\mathrm{C}_{1}C 1 -exciton 봉우리였을시 n의 값은 얼마인가요?",
"10 K 의 광전류 spectra값을 Hamilton matrix에 의해 구한 crystal field splitting \\Delta \\mathrm{cr}Δcr 값은 0.3132 \\mathrm{eV}0.3132eV 인가요?",
"AgGaSe 2 단결정 박막을 HWE 방법으로 성장시켰을시 61 \\mathrm{meV}61meV의 활성 에너지가 였을때 구한 수는 어떻게 돼?",
"AgGaSe 2 단결정 박막을 HWE 방법으로 성장시켰을시 \\ln \\mathrm{n}lnn 과 온도 \\mathrm{I} / \\mathrm{T}I/T 에서 구한 활성화 에너지는 얼마 인가요?",
"E 8 ( T) 는 가전자대 갈라짐에 의한 가전자대의 \\Gamma_{3}Γ 3 준위와 전도 대 \\Gamma_{1}Γ 1 사이의 무엇의 간격인가요?",
"0.3725eV의 값은 \\Gamma_{4}Γ 4 와 전도대 \\Gamma_{1}Γ 1 사이에 존재하였는가?",
"광흡수 spectra 로부터 구한 에너지 띠 갭 \\mathrm{E}_{\\mathrm{g}}(\\mathrm{T})E g (T) 는 Varshni equation의 \\mathrm{E}_{g}(\\mathrm{~T})=\\mathrm{E}_{g}(0)-\\frac{\\alpha \\mathrm{T}^{2}}{\\mathrm{~T}+\\beta}E g ( T)=E g (0)− T+β αT 2 에서 \\mathrm{E}_{g}(0)E g (0) 는 1.9501 \\mathrm{eV}1.9501eV 이고 \\alphaα 는 8.79 \\times 10^{-4} \\mathrm{eV} / \\mathrm{K}, \\beta8.79×10 −4 eV/K,β 는 얼마인지 확인 했나요?"
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인공물ED
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Hot Wall Epitaxy(HWE)법에 의한 \(\mathrm{AgGaSe_2}\) 단결정 박막 성장과 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 연구
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<h1>3. 실험 결과 및 고찰</h1><h2>3.1. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 의 결정 구조</h2><h3>3.1.1. 다결정 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 의 결정구조</h3><p>합성된 \( \mathrm{AgGaSe}{ }_{2} \) 다결정을 분말로 만들어 측정한 X- ray 회절 무늬로 부터 (hkl)은 면간격에 의한 \( 2 \theta \) 값이 JCPDS(joint committe on power diffraction standards)와 일치하는 값들이어서 tetragonal로 성장되었음을 알 수 있있다. 격사상수는 Nelson Reley 보정식에 의하여 값을 계산한 후 외삽법으로 구한 결과 다결정의 격자상수는 \( \mathrm{a}_{0}\)\(=5.998A \) 과 \( \mathrm{c}_{0}\)\(=10.872 A \) 이었다. 이 값들은Hanh 등이 보고한 격자상수\( \mathrm{a}_{0}\)\(=5.993A \) 및 \( \mathrm{c}_{0}\)\(=10.880 A \)과 잘 일치함을 알 수 있었다.</p><h3>3.1.2. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 박막 성장 조건과 결정구조</h3><p>HWE 에 의한 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막 성장은 우선적으로 반절연성 \( \mathrm{GaAs}(100) \) 기판의 불순물을 제거하기 위하여 기판을 chemical etching하고, 증발원의 온도롤 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \), 기판의 온도를 \( 400-440^{\circ} \mathrm{C} \) 로 변화시키면서 성장하였다. Fig. 4 는 기판의 온도들 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 로 하여 성장한 단결정 박막으로 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 측정한 광발광(photoluminescence) 스펙트럼으로서 \( 688.5 \mathrm{~nm}(1.8008 \mathrm{eV}) \) 에서 exciton emission 스팩트럼이 가장 강하게 나타났다. 이 때 exciton에 의한 발광 스펙트럼은 결함이 적은 결정이 저온에서 발광할 수 있는 것으로서 성장된 단결정 박막의 질이 양호함을 뜻한다. 성장된 박막들의 이중결정 X-선 요동곡선(DCRC)의 반치폭(FWHM)를 측정한 결과, Fig. 5 와 같이 기판의 온도가 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 일때 반치 폭(FWHM)값이 \( 136 \operatorname{arcsec} \) 로 가장 작았다. 이러한 측정 결과로부터 증발원의 온도가 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \),기판의 온도가 \( 420{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때 열역하적인 평행 상태가 되어 단결정 박막의 결정성이 가상 좋아 최적의 성장 조건임을 알 수 있었다. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막을 Laue 배면 반사법으 로 촬영하여 Fig. 6의 Laue 사진을 얻었다. 이 사진의 회절점에 대응하는 각 좌표 \( \gamma \) 와 \( \delta \) 를 Greninger 도표를 이용하여 읽고 Wulff 망을 이용하여 필름 위의 회절 점들을 투영하였다. 이 투영된 점들이 만드는 여러 쌍곡선에 대응하는 점을 연결하여 대원을 그려 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막에 대한 입체 투영을 그렸다. 이 사진의 입체 투영을 표준 투영과 비교 해석한 결과 Fig. 6은 (001) 면의 Laue의 사진임을 알 수 있었다. 또한, 증발원의 온도를 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \), 기판의 온도를 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 로 하여 성장한 \( \Lambda \mathrm{gGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 두께는 \( \alpha \)-step profilometer 로 측정한 견과 \( 2.1 \mu \mathrm{m} \) 로 성장되었음을 알 수 있었다.</p><h2>3.2. Hall 효과</h2><p>성장된 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막을 van der Pauw 방법 으로 Hall 효과를 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 30 \mathrm{~K} \) 까지 온도 변화를 주면서 측정한 값들 중 이동도 \( \mu \) 값을 Fig. 7에 나타내었 다. Fig. 7에서 보는바와 같이 이동도가 상온에서는 \( 139 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{sec} \) 였으며 Fujita의 결과와 같이 \( 150 \mathrm{~K} \) 에 서 \( 293 \mathrm{~K} \) 까지는 격자 산란(lattice scattering), \( 30 \mathrm{~K} \) 에서 \( 150 \mathrm{~K} \) 까지는 불순물 산란(impurity scattering)에 기인 한 것으로 생각된다. Carrier density는 온도에 대한 음의 지수 형태에 따라 변하고 있었으며 이 때에 온도 역수 \( (1 / \mathrm{T}) \) 에 대한 \( \ln {n} \) 값은 Fig. 8 과 같다. 활성화 에너지 \( E_{d} \) 는 \( \mathrm{n} \propto \exp \left(-\mathrm{E}_{d} / \mathrm{dT}\right) \) 로부터 Fig. 8의 기울기에서 구한 결과 \( 61 \mathrm{meV} \) 였다. 또난 Hall 효과 측정값으로 부터 Hall 계수들이 음의 값이어서 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막은 self activated(SA)에 기인하는 n형 반도체임을 알 수 있었다.</p>
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"HWE 에 의한 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막 성장은 우선적으로 반절연성 \\( \\mathrm{GaAs}(100) \\) 기판의 불순물을 제거하기 위하여 증발원의 온도를 몇으로 변화시켰는가?",
"exciton에 의한 발광 스펙트럼은 성장된 단결정 박막의 질이 불량함을 뜻하는가?",
"Fig. 5에서 기판의 온도가 \\( 420^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 일때 반치 폭(FWHM)값은 몇이였는가?",
"증발원의 온도가 \\( 630^{\\circ} \\mathrm{C} \\),기판의 온도가 \\( 420{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 일 때 최적의 성장 조건이 되는가?",
"Carrier density는 온도에 대한 양의 지수 형태에 따라 변하는가?",
"성장된 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막을 van der Pauw 방법으로 어떤 효과를 주어 측정했는가?",
"Fig. 4는 몇 \\(\\mathrm{nm} \\)에서 exciton emission 스팩트럼이 가장 강하게 나타났는가?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막을 어떤 촬영법으로 촬영하였는가?"
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인공물ED
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Hot Wall Epitaxy(HWE)법에 의한 \(\mathrm{AgGaSe_2}\) 단결정 박막 성장과 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 연구
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<h1>1. 서론</h1><p>\( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 는 \( \mathrm{I}-\mathrm{Ill}-\mathrm{VI}_{2} \) 족 화합물 반도체로서 상온에서 에너지 띠 간격이 \( 1.81 \mathrm{eV} \) 인 직접 천이형 반도체이어서 비선형 광학 소자 IR detector 등에 응용성이 기대되고 있어 주목되고 있는 물질이다. 특히 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 는 원적외선 복사파의 주파수 감지장치, 적외선 복사파의 주파수의 증폭, 변조 전환(conversion)장치에 이용 할 수 있는 비선형 광학소자로의 응용성 때문에 양질의 결정 성장과 물성에 관한 연구가 진행되고 있다. \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 의 성장 방법은 Bridgman-Stockbarger technique, zone levelling , 승화법 , hot wall epitaxy(HWE) 등이 있다. 이 방법 가운데 HWE 방법은 중발원의 물질을 직접 가열하여 기체 상태로 기관에 도달하고 응집되어 막이 성장되도록 하는 방법인데 열역학적 평형 상태에 가까운 조건하에서 결정을 성장시키므로 양질의 박막을 만들 수 있고, 시료의 손실을 줄일수 있으므로 대량으로 생산할 수 있다는 장섬이 있다. Bridgman-Stockbarger technique , zone levelling 법 등으로 성장시킨 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정의 톡성에 관한 연구는 이미 이루이젔으나,HWE 방법으로 성장시킨 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막의 기본 물성 및 가전자대 갈라짐에 대한 광전류 대한 연구는 되지 않았다.</p><p>본 연구에서는 수평 전기로를 제작하여 \( 6 \mathrm{~N} \) 의 \( \mathrm{Ag} \), \( \mathrm{Ga}, \mathrm{Se} \) 시료를 mole비로. 칭량하여 수평로에서 용융 성장법으로 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 다결정을 합성하였나. 합성된 다결정은 X-ray diffraction(XRD)로부터 결정구조 및 격자 상수를 확인하였으며, energy dispersive X-ray spectrometer(FDS)를 이용하여 성분 및 조성비를 확인하였다. 합성된 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 다결정을 증발원으로. 하여 HWE 방법을 이용하여 반절연성(semi-insulate : SI) \(\mathrm{GaAs}\) 기판 위에 \( \mathrm{AgGaSe}_{2} \) 단결정 박막을 성장시켰으며, 결정성은 photoluminescience(PL)의 exciton emission 스펙트럼과 이중 결정 \( \mathrm{X} \) 선 요동 곡선(double crystal X-rayrocking curve, DCRC) 의 반폭치 FWHM 를 측정하여 알아보았다. 또한 온도 의존성에 의한 광전류(photocur-rent) 스펙트럼과 Hamilton matrix를 이용해 가전자대의 결정장 상호작용(crystal field interaction)과 스핀-궤도 상호작용(spin-orbit coupling)에 의한 갈라짐(split-ting) \( \Delta \mathrm{Cr} \) 과 \( \Delta \mathrm{So} \) 를 구하고, 광 전류 봉우리들의 exciton 양자수 n 값을 알아보았다</p>
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"상온에서 에너지 띠 간격이 \\( 1.81 \\mathrm{eV} \\) 이며 \\( \\mathrm{I}-\\mathrm{Ill}-\\mathrm{VI}_{2} \\) 족인 화합물 반도체가 뭐야?",
"\\( \\mathrm{I}-\\mathrm{Ill}-\\mathrm{VI}_{2} \\) 족인 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\)는 화합물 반도체로서 상온에서 에너지 띠의 간격은 얼마야?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 는 직접 천이형 반도체이기 때문에 어떤 장비에 사용될 수 있어?",
"어떤 장비에 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\)에 사용되니?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 는 비선형 광학소자로서 응용할 수 있는 장비 세 가지가 뭐야?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 의 성장 방법 중, 중발원의 물질을 직접 가열하여 기체 상태로 기관에 도달하고 응집되어 막이 성장되도록 하는 방법이 뭐야?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 의 성장 방법 중 HWE 방법은 어떤 장점이 있어?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 의 성장 방법 중 HWE 방법은 중발원의 물질을 직접 가열하여 기체 상태로 기관에 도달하여 응집돼?",
"Bridgman-Stockbarger technique , zone levelling 법 등으로 성장시킨 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정의 특성에 관한 연구는 아직 연구되지 않았어?",
"Bridgman-Stockbarger technique , zone levelling 법 등으로 성장시킨 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정의 특성에 관한 연구는 진행되고 있니?",
"HWE 방법으로 성장시킨 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 기본 물성 및 가전자대 갈라짐에 대한 연구는 계속 연구 중이야?",
"HWE 방법으로 성장시킨 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막의 기본 물성 및 가전자대 갈라짐에 대한 연구는 진행되고 있니?",
"X-ray diffraction(XRD)로 합성된 다결정의 어떤 것들을 확인할 수 있어?",
"합성된 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 의 다결정 성분 및 조성비를 확인하는 방법이 뭐야?",
"Energy dispersive X-ray spectrometer(FDS)를 이용하여 합성된 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 다결정의 무엇을 확인할 수 있어?",
"Zone levelling 방법을 이용하여 합성된 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 다결정을 증발원으로 하여 반절연성(semi-insulate : SI) \\(\\mathrm{GaAs}\\) 기판 위에 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 단결정 박막을 성장시킬 수 있어?",
"Photoluminescience(PL)의 exciton emission 스펙트럼과 이중 결정 \\( \\mathrm{X} \\) 선 요동 곡선(double crystal X-rayrocking curve, DCRC) 으로 결정성을 측정하는 방법이 뭐야?",
"온도 의존성에 의한 광전류(photocur-rent) 스펙트럼과 Hamilton matrix를 이용한 가전자대의 결정장 상호작용(crystal field interaction) 을 어떻게 표현해?",
"어떻게 온도 의존성에 의한 광전류(photocur-rent) 스펙트럼과 Hamilton matrix를 이용한 가전자대의 결정장 상호작용(crystal field interaction) 을 표현하니?",
"온도 의존성에 의한 광전류(photocur-rent) 스펙트럼과 Hamilton matrix를 이용한 스핀-궤도 상호작용(spin-orbit coupling)에 의한 갈라짐(split-ting) 을 어떻게 표현해?",
"어떻게 온도 의존성에 의한 광전류(photocur-rent) 스펙트럼과 Hamilton matrix를 이용한 스핀-궤도 상호작용(spin-orbit coupling)에 의한 갈라짐(split-ting) 을 표현하지?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 는 \\( \\mathrm{I}-\\mathrm{Ill}-\\mathrm{VI}_{2} \\) 족 화합물 반도체로서 상온에서 에너지 띠 간격이 \\( 1.81 \\mathrm{eV} \\) 인 어떤 형의 반도체야?",
"\\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 의 대표적인 성장 방법 네 가지가 뭐야?",
"합성된 \\( \\mathrm{AgGaSe}_{2} \\) 다결정은 어떤 방법으로 결정구조 및 격자 상수를 확인해?"
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인공물ED
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4H-SiC MPS 다이오드의 P 영역 최적화에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>탄화규소(Silicon Carbide) 기반의 1200 V급 Merged Pin Schottky(MPS) 나이오드의 구조를 2D-atlas simulation tool을 사용하여 최적화 및 설계하였다. 최적화된 항복전압과 온-지항 값을 얻기 위해 본 소자에서 중요한 파라미터인 P-Grid의 도핑공도와 에피층의 도핑농도를 각각 \( 2 \sim 10 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3}\), \(2 \sim 10 \times 10^{16} \mathrm{~cm}^{-3} \) 으로 변화시키면서 소자의 전기적 특성을 분석하였으며, 그 후 P-Grid의 Space값을 \( 1 \sim 5 \mu \mathrm{mm} \) 로 설계하여 이에 따른 항복전압과 온-저항의 값을 확인하였다. 항복전압과 온-저항은 서로 trade-off 관계에 있기 때문에 각 변수에서 도출된 값들을 Baliga's Figure Of Merit (BFOM)식에 대입하여 비교하였나. 그 결과 고전압 소자에 적용 가능한 \( 1200 \mathrm{~V} \) 급 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) MPS 다이오드를 최적화 및 설계를 도출하였나.</p>
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"탄화규소 기반의 1200 V급 Merged Pin Schottky 나이오드의 구조에 대해 최적화 및 설계할 때 어떤 도구를 사용해?",
"소자의 전기적 특성을 분석한 후 P-Grid의 어떤 값을 설계하여 항복전압과 온-저항값을 구해?",
"항복전압과 온-저항은 서로 무슨 관계야?",
"최적화된 항복전압과 온-지항(저항) 값을 얻기 위해 P-Grid의 Space를 최대 몇 \\( {mm} \\) 으로 설계했어?",
"P-Grid의 도핑공도와 에피층의 도핑농도를 변화시키면서 소자의 전기적 특성을 분석함으로써 어떤 값을 얻을 수 있어?",
"항복전압과 온-저항은 서로 trade-off 관계에 있기 때문에 각 변수에서 도출된 값들을 어떤 방식을 사용하여 비교해?",
"왜 P-Grid의 도핑공도와 에피층의 도핑농도를 변화시키면서 소자의 전기적 특성을 분석해?",
"최적화된 항복전압과 온-지항 값을 얻기 위해 P-Grid의 도핑공도와 에피층의 도핑농도를 변화시켜 소자의 무슨 특성을 분석해?",
"2D-atlas simulation tool을 사용하여 어떤 기반의 Merged Pin Schottky 나이오드 구조를 최적화 및 설계해?"
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인공물ED
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4H-SiC MPS 다이오드의 P 영역 최적화에 관한 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>최근 친환경 및 그린에너지에 대한 관심이 집중되면서, 전력에너지의 효율적인 사용과 함께 전력변환효율을 높이는 것이 중요하다. 이에 따라 전력변환장치의 핵심 부품인 고효율 저손실 전력반도체 개발이 필수적인 가운데, 탄화규소는 기존 실리콘 대비 높은픈 전계 특성과 에너지 밴드 갭으로 인하여, 고전압 대전류 조건을 만족하는 향상된 항복 전압과 우수한 주파수 특성 및 온도 특성 그리고 극히 낮은 온-저항 특성을 장점으로 가지고 있어 차세대 고효율 전럭반도체용 제료로 대체 될 것으로 예상된다.</p><p>\( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) MPS 다이오드는 기존 쇼트키 다이오드 대비 항복전압과 누설전류 특성을 향상시킬 수 있는 구조이다. 따라서 전력변환 적용에 중요한 소자로서 닐리 연구되고 있다. MPS 다이오드는 에피영역에 쇼트키 접합과 PN 접합이 통합된 구조를 가진다. 이러한 구조에서 P-Grid은 누설 전류가 흐를 수 있는 면적을 감소시켜 주기 때문에 쇼트키 다이오드 보다 낮은 누설전류 값을 갖는다. 또한 P-Grid 과 N 형 반도체 사이에는 PN 접합으로 인한 공핍층이 형성됨에 따라 금속과 N형 반도체가 만나는 영역에 집중되는 전계가 상대적으로 감소하며 이는 쇼트키 다이오드 보다 높은 임계전압을 허용한다. 따라서 에피영역의 도핑농도와 두께, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)은 항북전압과 온-저항에 영향을 미치는 중요한 파라미터이다.</p><p>본 연구에서는 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) 를 기반으로 한 MPS 다이오드 설계 및 P-Grid 간격이 온-상태와 오프-상태에서의 전기적 특성에 미치는 영향을 분석하였다.</p>
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"MPS 다이오드는 에피영역에 쇼트키 접합과 PN 접합이 통합된 구조를 가지고 있어 쇼트키 다이오드 보다 높은 누설전류 값을 가져?",
"전력변환효율을 높이는 것과 무엇이 중요할까?",
"전력에너지의 효율적인 사용과 함께 전력변환효율을 높이는 것이 무엇에 대한 관심이 높아지면서 중요해졌을까?",
"고효율 저손실 전력반도체는 어떤 부품일까?",
"MPS 다이오드는 어떻게 금속과 N형 반도체가 만나는 영역에 집중되는 전계를 상대적으로 감소하며 쇼트키 다이오드 보다 높은 임계전압을 허용해?",
"최근 친환경 및 그린에너지에 대한 관심이 집중되면서 전력에너지의 효율적인 사용과 함께 무엇이 중요한가?",
"전력에너지의 효율적인 사용과 전력변환효율을 높이는 것이 무엇에 대한 관심이 집중되면서 중요해졌을까?",
"기존 실리콘 대비 높은픈 전계 특성과 에너지 밴드 갭으로 인하여 무엇이 차세대 고효율 전력반도체용 제료로 대체 될까?",
"무엇 대비 탄화규소는 높은 전계 특성과 에너지 밴드 갭을 가지고 있을까?",
"무엇이 전력변환장치의 핵심 부품이며 필수적일까?",
"차세대 고효율 전력반도체용 재료의 장점으로 옳은 것은?",
"차세대 고효율 전력반도체용 재료의 좋은 면은 뭘까?",
"항복전압과 누설전류 특성을 향상시킬 수 있는 구조를 가진 전력변환 적용에 중요한 소재는 무엇인가?",
"높은 전계 특성과 에너지 밴드 갭으로 탄화규소는 무엇을 만족할까?",
"전력에너지의 효율적인 사용과 함께 무엇이 최근 친환경 및 그린에너지에 대한 관심이 집중되면서 중요해졌을까?",
"고전압 대전류 조건을 만족하는 향상된 항복 전압과 우수한 주파수 특성 및 온도 특성 그리고 극히 낮은 온-저항 특성을 장점을 가지고 있는 탄화규소는 무엇으로 대체 될 것으로 예상이 될까?",
"무엇과 누설전류 특성을 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) MPS 다이오드가 향상시킬 수 있을까?",
"기존 쇼트키 다이오드 대비 항복전압과 어떤 특징을 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) MPS 다이오드는 향상시킬 수 있는 구조일까?",
"기존 쇼트키 다이오드 대비 항복전압과 누설전류 특성을 향상시킬 수 있는 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) MPS 다이오드는 무엇에 중요한 소자일까?",
"에피영역에 쇼트키 접합과 PN 접합이 통합된 구조를 무엇이 가지고 있을까?",
"어디에 쇼트키 접합과 PN 접합이 통합된 구조를 MPS 다이오드가 가지고 있을까?",
"에피영역에 쇼트키 접합과 PN 접합이 통합된 구조에서 무엇이 누설 전류가 흐를 수 있는 면적을 감소시켜 줄까?",
"무엇이 흐를 수 있는 면적을 P-Grid가 감소시킬까?",
"무엇 보다 누설 전류가 흐를 수 있는 면적을 감소시켜주는 P-Grid가 낮은 누설전류 값을 가질까?",
"쇼트키 다이오드 보다 P-Grid는 무엇을 가질까?",
"왜 P-Grid가 쇼트키 다이오드 보다 낮은 누설전류 값을 가질까?",
"PN 접합으로 인한 공핍층이 어디에 형성이 될까?",
"무엇으로 인한 공핍층이 P-Grid 과 N 형 반도체 사이에 형성이 될까?",
"무엇이 P-Grid 과 N 형 반도체 사이에는 PN 접합으로 인해서 형성이 될까?",
"금속과 무엇이 만나는 영역에 공핍층이 형성되어 집중이 될까?",
"무엇과 N형 반도체가 만나는 여역에 공핍층이 형성됨에 따라 집중될까?",
"중요한 파라미터인 에피영역의 도핑농도과 두께, P 도핑 영역의 무엇이 항북전압과 온-저항에 영향을 미칠까?",
"쇼트키 다이오드 보다 공핍층이 형성되어 금속과 N형 반도체가 만나는 영역에 집중되는 전계가 상대적으로 감소하여 무엇을 허용할까?",
"상대적으로 금속과 N형 반도체가 만나는 영역에 집중되는 무엇이 감소할까?",
"온-상태와 오프-상태에서의 전기적 특성에 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 를 기반으로 한 MPS 다이오드 설계 및 무엇이 영향을 미칠까?",
"에피영역의 도핑농도와 두께, 무엇의 크기와 간격 (S)가 중요한 파라미터이며 항북전압과 온-저항에 영향을 미칠까?",
"무엇에서의 전기적 특성게 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 를 기반으로 한 MPS 다이오드 설계 및 P-Grid 간격이 영향을 미칠까?",
"항북전압과 온-저항에 무엇의 도핑농도와 두께, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)가 영향을 미칠까?",
"어떻게 MPS 다이오드는 쇼트키 다이오드 보다 높은 임계전압을 허용할까?",
"무엇과 온-저항에 에피영역의 도핑농도와 두께, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)은 영향을 미치는 중요한 파라미터일까?",
"무엇 보다 공핍층이 형성됨에 따라 금속과 N형 반도체가 만나는 영역에 집중되는 전계가 상대적으로 감소하여 높은 임계전압을 허용할까?",
"중요한 파라미터인 에피영역의 도핑농도와 두께, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)은 항북전압과 어디에 영향을 미칠까?",
"기존 실리콘 보다 탄화규소는 무엇으로 인하여 고전압 대전류 조건을 만족할까?",
"항북전압과 온-저항에 에피영역의 무엇, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)이 영향을 미치는 중요한 파라미터일까?",
"온-상태와 오프-상태에서의 전기적 특성에 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 를 기반으로한 무엇 및 P-Grid 간격이 영향을 미칠까?",
"온-상태와 오프-상태에서의 무엇에 \\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 를 기반으로 한 MPS 다이오드 설계 및 P-Grid 간격이미치는 영향을 본 연구에서 분석했을까?",
"무엇을 기반으로 한 MPS 다이오드 설계 및 P-Grid 간격이 본 연구에서 온-상태와 오프-상태에서의 전기적 특성에 미치는 영향을 분석했을까?",
"왜 기존 실리콘 대비 높은픈 전계 특성과 에너지 밴드 갭을 가진 탄화규소가 차세대 고효율 전럭반도체용 제료로 대체 될 것으로 예상이 될까?",
"무엇과 PN 접합이 에피영역에 통합된 구조를 MPS 다이오드는 가질까?",
"항북전압과 온-저항에 영향을 미치는 에피영역의 도핑농도와 두께, P 도핑 영역의 크기와 간격 (S)은 중요한 무엇일까?",
"고전압 대전류 조건을 만족하는 탄화규소는 어떤 장점을 가지고 있을까?",
"기존 쇼트키 다이오드 대비 항복전압과 누설전류 특성을 무엇이 향상시킬 수 있는 구조일까?",
"에피영역에 쇼트키 접합 그리고 무엇이 통합된 구조를 MPS 다이오드는 가지고 있을까?"
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인공물ED
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4H-SiC MPS 다이오드의 P 영역 최적화에 관한 연구
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<h1>III 결론</h1><p>본 연구에서는 전럭변화 적용에 중요한 소자인 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) MPS 다이오드 소자의 trade-off 관계인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{B}} \) 와 \( \mathrm{R}_{\mathrm{on}, \mathrm{sp}} \), 를 최적화하기 위해 2 차원 수치해석 기반 시뮬레이션을 수행하였다. P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화한다. P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \( 6 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3}\), \(6 \times 10^{15} \mathrm{~cm}^{-3} \) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\(5.36 \mathrm{MW} / \mathrm{cm}^{2} \)) 을 나타냈다. P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치므로 온특성과 항복특성이 trade-off 관계를 가지게 된다. P-Grid의 간격이 \( 3 \mu \mathrm{m} \) 일 때, 높은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{B}} \) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 앞으로 전력반도체 소자인 MPS 다이오드 소자의 설계에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값이 최적화된 값은 얼마인가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))을 나타내는가?",
"( )농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))을 나타냈다.라는 문장에서 괄호안에 알맞는 단어는 무엇인가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\)인 때 BFOM 값이 최적화된 값은 얼마인가?",
"무엇의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었나?.",
"P-Grid의 간격이 얼마일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 어떤 층에 영향을 미처 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화를 하는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도가 영향을 끼치는 영역이 뭐야?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 무엇과 무엇이 변화하는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도가 변화에 따라 바뀌는 특성이 뭘까?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성은 변화하고 항복특성은 변화하지 않는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 변화에 따라 온특성만 바뀌나요?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성은 변화하지 않고 항복특성은 변화하나?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 변화에 따라 항복특성만 바뀌는 것이 맞나요?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치지 않으므로 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화하나?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도가 변화에 따라 특성이 바뀌는 이유는 PN 접합의 공핍층에 영향을 주지 않기 때문일까?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화하지 않는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도의 두 특성은 변함이 없을까?",
"P-Grid과 ( )의 농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화한다.라는 문장에서 괄호안에 알맞는 단어는 무엇인가?",
"변화에 따라 온특성과 항복특성이 바뀌는 것은 P-Grid와 어떤 것의 농도일까?",
"( )과 N-에피층 도핑농도는 PN 접합의 공핍층에 영향을 미치므로 변화에 따라 온특성과 항복특성이 변화한다.라는 문장에서 괄호안에 알맞는 단어는 무엇인가?",
"변화에 따라 온특성과 항복특성에 변함이 있는 것은 N-에피층 도핑과 또 어떤 것의 농도일까?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\)) 을 나타냈는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\)일 때 최적화된 BFOM 값을 보였어?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))을 나타냈는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\)일 때 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))의 BFOM 값을 보였어?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))을 나타냈는가?",
"\\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\) 농도의 P-Grid와 \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\)의 N-에피층 도핑농도일 때 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))의 BFOM 값을 보였어?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\) 인 때 BFOM 값이 최적화된 값 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))을 나타냈는가?",
"P-Grid과 N-에피층 도핑농도는 각각 \\( 6 \\times 10^{17} \\mathrm{~cm}^{-3}\\), \\(6 \\times 10^{15} \\mathrm{~cm}^{-3} \\)일 때 (\\(5.36 \\mathrm{MW} / \\mathrm{cm}^{2} \\))의 BFOM 값을 보였어?",
"P-Grid의 간격은 어떤 비율에 영향을 미치므로 온특성과 항복특성이 trade-off 관계를 가지게 되는가?",
"P-Grid의 간격이 영향을 미치는 비율이 뭘까?",
"( )의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치므로 온특성과 항복특성이 trade-off 관계를 가지게 된다. 라는 문장에서 괄호안에 알맞는 단어는 무엇인가?",
"쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치는 것은 어떤 것의 간격일까요?",
"P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치므로 ( )과 ( )이 trade-off 관계를 가지게 된다. 라는 문장에서 괄호안에 알맞는 단어는 무엇,무엇인가?",
"P-Grid의 간격이 쇼트키 컨택 비율에 관여함으로서 trade-off 관계를 가지는 두 가지 특성이 뭘까요?",
"P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치므로 온특성과 항복특성이 trade-on 관계를 가지게 되나?",
"P-Grid의 간격이 쇼트키 컨택 비율에 관여함으로서 두 가지 특성이 trade-on의 관계가 되나요?",
"P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치지 않으므로 온특성과 항복특성이 trade-off 관계를 가지게 되나?",
"P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 관여하지 않나요?",
"P-Grid의 간격은 쇼트키 컨택 비율에 영향을 미치므로 온특성과 항복특성이 trade-off 관계를 가지지는 않는가?",
"P-Grid의 간격이 쇼트키 컨택 비율에 관여함으로서 두 가지 특성이 trade-off 관계가 되지 않는 건가요?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, trade-off 면에서 가장 적합하였나요?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최대화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 확인된 것은 trade-off 면이 최대화되었다는 점일까요?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최소화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때 확인된 것은 trade-off 면이 가장 줄었다는 점일까요?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, trade-off 면에서 가장 적합한 것을 볼 수 있었어?",
"P-Grid의 간격이\\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\)와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최소화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, trade-off 면에서 가장 작아지는 것을 볼 수 있었어?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\)와 BFOM 을 보여 trade-off 면에서 최대화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, trade-off 면에서 가장 커지는 것을 볼 수 있었어?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 높은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{B}} \\) 와 BFOM 을 보여 trade-on 면에서 최적화됨을 확인할 수 있었는가?",
"P-Grid의 간격이 \\( 3 \\mu \\mathrm{m} \\) 일 때, 가장 적합하다고 확인된 것은 trade-on의 측면에서일까?"
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8a23a108-2330-447f-9a1d-25229d243b01
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인공물ED
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 소형화, 경량화, 신뢰성 확보가 가능한 웨어러블 디바이스 분야의 요소기술과 ICT 플랫폼 기술에 대한 연구가 활발하다. 의류 및 기구에 센서, 플랫폼, 카메라 등 다양한 입출력장치를 통해 환경정보를 수집함으로써 신체 착용을 용이하게 할 뿐만 아니라 다양한 정보를 실시간으로 제공하는 것이 가능해졌다. 하지만 현재 연구 중인 웨어러블 디바이스 기술들은 빠르게 변화하는 산업의 다양한 분야별, 환경별 전문적인 대응에 한계를 가진다. 또한 의류형태의 웨어러블 디바이스는 고가격일 뿐만 아니라 개별 환경에 맞는 소량, 다제품의 개발에 어려움이 있다. 따라서 필요에 따라 기능을 쉽게 교환, 조립할 수 있는 표준형 모델의 모듈형 웨어러블 플랫폼이 요구 되며 이는 지속적으로 변화하는 다양한 환경에 빠르게 대응하는 동시에 수리·교환·생산이 용이한 장점이 있다. 본 논문에서는 국산 코어기반의 모듈형 플랫폼과 자유롭게 연결 가능한 다수의 센서, 통신, 카메라 등의 모듈, 연동 plug & play 플랫폼을 제안 한다.</p>
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"의류형태의 웨어러블 디바이스는 고가격일 뿐만 아니라 개별 환경에 맞는 소량, 다제품의 개발에 어려움이 있는가?",
"최근 소형화, 경량화, 신뢰성 확보가 가능한 웨어러블 디바이스 분야의 요소기술과 ICT 플랫폼 기술에 대한 연구가 활발한가?",
"본 논문에서는 국산 코어기반의 모듈형 플랫폼과 자유롭게 연결 가능한 다수의 센서, 통신, 카메라 등의 모듈, 연동 plug & play 플랫폼을 제안하는가?",
"의류 및 기구에 센서, 플랫폼, 카메라 등 다양한 입출력장치를 통해 환경정보를 수집함으로써 신체 착용을 용이하게 할 뿐만 아니라 다양한 정보를 실시간으로 제공하는 것이 가능해졌나?",
"현재 연구 중인 웨어러블 디바이스 기술들은 빠르게 변화하는 산업의 다양한 분야별, 환경별 전문적인 대응에 한계를 가지는가?",
"필요에 따라 기능을 쉽게 교환, 조립할 수 있는 표준형 모델의 모듈형 웨어러블 플랫폼이 요구 되며 이는 지속적으로 변화하는 다양한 환경에 빠르게 대응하는 동시에 수리·교환·생산이 용이한 장점이 있는가?"
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6c52a364-2834-4422-b946-c8d0aa50d9f6
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인공물ED
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>다양한 분야와 환경에서 필요에 따라 기능을 쉽게 교환하고 조립이 가능한 모듈형 웨어러블 플랫폼이 제안되었다. 제안된 플랫폼의 SoC는 \(32-\mathrm{bit}\) RISC CPU (MENSA), \(32-\mathrm{bit}\) Symmetric Multi-core processor (SPARC V8), 그리고 \(16-\mathrm{bit}\) DSP 2 array (2개의 \(16-\mathrm{bit}\) CDSP16)으로 구성되고 여기에 필요에 따라 센서 모듈과 통신 모듈이 2 개의 체인을 구성한다. 2 개의 체인 중 한 개는 통신 모듈들을 연결하고, 나머지 한 개의 체인에는 센서 모듈들을 연결하여 체인 clock 주파수를 낮게 설정할 수 있게 되고 전력소비를 최적화 할 수 있다. SoC 칩은 \( 130 \mathrm{nm} \) 공정으로 개발되었고 온도와 습도 센서를 이용하여 제안된 모듈형 웨어러블 플랫폼의 기능의 동작을 테스트하였다. 또한 실제 제품에 적용할 수 있도록 작은 크기의 모듈을 설계하여 마스터 보드와 슬레이브 보드를 구성하였다.</p>
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"SoC 칩은 130nm 공정으로 개발되었고 온도와 습도 센서를 이용하여 제안된 모듈형 웨어러블 플랫폼의 기능의 동작을 테스트하였나?",
"실제 제품에 적용할 수 있도록 작은 크기의 모듈을 설계하여 마스터 보드와 슬레이브 보드를 구성하였나?",
"다양한 분야와 환경에서 필요에 따라 기능을 쉽게 교환하고 조립이 가능한 모듈형 웨어러블 플랫폼이 제안되었나?",
"2 개의 체인 중 한 개는 통신 모듈들을 연결하고, 나머지 한 개의 체인에는 센서 모듈들을 연결하여 체인 clock 주파수를 낮게 설정할 수 있게 되고 전력소비를 최적화 할 수 있나?",
"제안된 플랫폼의 SoC는 32-\\mathrm{bit}32−bit RISC CPU (MENSA), 32−bit Symmetric Multi-core processor (SPARC V8), 그리고 16−bit DSP 2 array (2개의 16−bit CDSP16)으로 구성되고 여기에 필요에 따라 센서 모듈과 통신 모듈이 2 개의 체인을 구성하는가?"
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3eb431d6-49f7-4431-9f23-2915b3195429
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인공물ED
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h2>3. 구현</h2><p>SoC칩은 \( 130 \mathrm{nm} \) 공정으로 개발되었다. 그림 13.은 설계된 SoC의 레이아웃을 보여 준다. 설계된 SoC의 각 블록의 특징에 대한 설명은 앞서 언급되었던 표 1, 2, 3. 과 같다.</p><p>개발된 칩은 225-ball BGA 패키지를 사용하였고 패키지의 크기는 \( 13 \mathrm{mm} \times 13 \mathrm{mm} \) 이다. SoC를 테스트하기 개발된 평가 보드는 보조 보드와 메인보드로 구성된다. 메인 보드는 그림 14. 와 같이 SoC칩과 \(32\mathrm{Mbyte}\) SDRAM, \(128-\mathrm{Mbit}\) 시리얼 플래시, 리셋회로, SoC의 클럭을 위한 오실레이터들로 구성되고, 나머지 인터페이스들은 보드의 주변 부분에 연결할 수 있는 커넥터만 배치하였다. 메인보드에는 전원관련 회로가 없고 보조 보드에서 공급된다. 제작된 메인 보드는 스위치를 이용해서 메인 또는 슬레이브 모듈로 설정할 수 있다.</p><p>그림 15. 는 보조 보드이다. 보조 보드에는 LCD를 부착할 수 있고, SD card 슬롯, USB PHY와 커넥터, UART 인터페이스, 이더넷 PHY, 트랜스포머, 커넥터가 있고 전원회로가 있다. 전원회로는 \( 5 \mathrm{V} \) 입력을 받아서 메인 보드에서 필요로 하는 \( 1.2 \mathrm{V}\), \(3.3 \mathrm{V} \) 전원들을 만들어낸다. 그림 16. 은 보조 보드에 메인 보드를 장착해서 메인 모듈을 구성한 것이다. 이 보드를 이용해서 SoC의 동작을 테스트하고 검증하였다. 평가보드는 프로그램 개발을 위해서 만들어진 것이기 때문에 디버거 포트를 이용해서 PC와 연결하고 개발용 툴 체인과 연동이 되면 프로그램 개발을 시작할 수 있다. 이클립스 환경을 기반으로 한 SPARC CPU용 개발 툴을 이용하여 CPU의 동작과 각 종 인터페이스의 동작을 테스트하였다.</p><p>그림 17. 은 메인 모듈에 LCD를 부착하고, 온도센서와 습도센서를 연결해서 동작을 검증하는 것이다. LCD에 온도와 습도가 디스플레이 되고 있음을 확인할 수 있다.</p><p>메인 보드에는 메인 모듈과 슬레이브 모듈을 연결하는 커넥터가 2개 있다. 이 커넥터를 이용해서 메인 모듈과 슬레이브 모듈을 그림 18. 과 같이 연결할 수 있다. 그림과 같이 연결하면 슬레이브 모듈에 1 개의 연결 커넥터가 연결되지 않았는데, 이 커넥터를 다음 슬레이브에 연결할 수 있다. 이렇게 계속 연결을 확장해서 체인을 구성할 수 있다. 메인 보드 자체는 전원회로가 없다. 그래서 메인 보드로만 구성된 슬레이브 모듈은 마스터 모듈과 연결되는 케이블을 통해서 전원을 공급받도록 설계되었다.</p><p>평가보드를 이용해서 SoC 칩의 검증을 마치고, 이를 기반으로 그림 19. 와 같이 실제 제품에 적용할 수 있도록 작은 크기의 모듈용 보드를 개발하였다. 이 보드의 크기는 \( 3 \mathrm{cm} \times 7 \mathrm{cm} \) 이다. 작은 보드에 적합하도록 부품들도 크기가 작은 것으로 선정하였다. 이 모듈 보드는 평가보드의 메인 보드와 부품 구성의 거의 동일함을 알 수 있다. 평가 보드에서는 전원회로가 보조 보드에 포함되어 있었지만 모듈 보드는 전원회로를 가지고 있고, 소형 배터리로 동작하도록 설계하였다. 평가 보드에서와 마찬가지로 기본 모듈 보드는 저항 설정을 이용해서 마스터 또는 슬레이브로 동작하도록 설정할 수 있다.</p><p>모듈 보드는 센서모듈이나 통신모듈로 동작해야 하는데 그림 19. 의 기본 모듈보드에는 센서나 통신용 부품이 없다. 그래서 센서나 통신용 부품은 별도의 작은 보드로 만들어서 기본 모듈 보드의 sub-board 커넥터로 연결해야 한다. sub-board의 크기는 \( 3 \mathrm{cm} \times 4 \mathrm{cm} \) 의 규격으로 제작하도록 한다.</p><p>서브 모듈보드에는 센서나 통신용 부품을 배치하고 그림 20. 과 같이 기본 모듈 보드에 장착될 수 있도록 정확한 규격으로 PCB를 설계해야 한다. 기본 모듈 보드의 부품들 높이가 높지 않아서 여러 층의 서브 모듈 보드를 쌓는 것도 가능하다. 그림에서와 같이 높이가 약간 있는 모듈간의 커넥터나 LED, 전원스위치는 서브 모듈보드와 겹치지 않도록 설계되어 있다. 기본 모듈보드를 이용해서 만들어지는 마스터와 슬레이브는 그림 21.과 같이 연결용 PCB를 이용해서 연결된다.</p><p>제작된 웨어러블 모듈형 플랫폼의 전력 소비와 사용시간, 그리고 플랫폼의 크기는 표 5 와 같다.</p>
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"그림16에서 SoC의 동작을 테스트하고 검증하기 위해 어떻게 했어?",
"메인 보드 자체는 전원회로가 없어 어떻게 했어?",
"SoC를 테스트하기 개발된 평가 보드는 무엇으로 구성되어 있습니까?",
"개발된 칩은 13 밀리미터×13 밀리미터의 어떤 패키지를 사용하였나요?",
"SoC를 테스트하기 개발된 평가 보드는 보조 보드와 메인보드로 구성이 맞습니까?",
"개발된 칩은 225-ball BGA 패키지를 사용하였고 패키지의 크기는 13 밀리미터×15 밀리미터가 맞습니까?",
"보조 보드에 대해 설명하는 것은 무엇입니까?",
"메인보드에 대한 설명 중 옳은 것은 무엇입니까?",
"본문에서 CPU의 동작과 각 종 인터페이스의 동작을 어떻게 테스트 했어?",
"메인 보드에서 필요로 하는 \\( 1.2 \\mathrm{V}\\), \\(3.3 \\mathrm{V} \\) 전원들을 만들려면 어떻게 해야 해?",
"제작된 메인 보드는 메인 또는 슬레이브 모듈로 어떻게 설정해?",
"높이가 약간 있는 모듈간의 커넥터나 LED와 전원스위치는 어떻게 설계 했어?",
"SoC 칩의 검증을 어떻게 했어?",
"작은 보드에 적합하도록 어떻게 했어?",
"LCD에 온도와 습도가 디스플레이 되고 있음을 어떻게 확인 했어?",
"모듈 보드는 센서모듈이나 통신모듈로 동작해야 하는데 기본 모듈보드에는 센서나 통신용 부품이 없어 어떻게 했어?"
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<h3>나. COM 블록 구성</h3><p>그림 9. 는 COM블록의 단방향(업로드 혹은 다운로드)을 위한 구조이다. COM블록은 업로드와 다운로드가 있어야하기 때문에 COM블록에는 아래의 블록도가 두 개 있다. 아래의 블록 도는 RX, TX, CPU IF 로 구성되는데 각각의 블록에는 512바이트 SRAM과 헤더 레지스터로 구성된 버퍼들이 있다. RX는 수신한 데이터를 CPU IF와 TX로 전달할 수 있다. TX는 RX 또는 CPU IF에서 받은 데이터를 다음 단의 슬레이브 또는 메인 모듈로 전송한다. 2 개의 버퍼를 가진 RX 와 달리 TX는 한 개의 버퍼만으로 구성되어 있는데 내부에서의 전송은 외부 전송 신호보다 32 배 정도 빠르기 때문에 한 개의 버퍼로 처리할 수 있기 때문이다.</p><p>CPU IF에는 RX용 버퍼와 TX용 버퍼가 있다. 전송할 data를 TX 버퍼에 저장한 다음 전송하도록 레지스터를 설정하면 TX의 버퍼로 전달된다. RX 버퍼에는 RX 가 수신한 데이터가 저장되고, CPU는CPU IF의 RX 버퍼를 통해서 패킷을 받는다.</p><h3>다. 모듈간의 체인 구성</h3><p>그림 10. 은 SoC를 이용한 각 모듈을 체인에 연결 했을 때를 표시한 것이다. 1 개의 체인에 연결된 모듈들은 동일한 clock을 이용하는 데, 모듈을 통과할 때마다 clock에 약간의 딜레이가 더해짐에 유의해야 한다. 패킷 헤더의 LOC가 8-bit이고 0xFF는 위치확인 명령에 사용되어 사용할 수 없기 때문에 체인에는 1 개의 메인 모듈과 최대 254개의 슬레이브 모듈이 연결될 수 있다.</p><p>그림 11. 은 2 개의 체인을 구성하는 경우를 표시한 것이다. 메인 모듈에 적용된 COM 블록의 업로드, 다운로드 통로가 내부에서 끊어져서 체인간의 데이터 전송은 이루어지지 않음을 알 수 있다. 그림에는 chain0과 chain1이 같은 clock을 사용하도록 표시되었지만 실제로는 chain0는 chain1의 분주된 clock을 사용한다. 그림 12 는 Ready/Error신호를 이용해서 plug & play기능을 실행하는 것을 표시한 것이다.</p><p>Plug & play를 위해서 TX 의 Ready/Error신호는 그림 12. 에서와 같이 풀-다운 저항을 연결한다. 만약 RX와의 연결이 끊어지면 Ready/Error 신호가 '0'으로 변경되는데, TX는 Ready/Error 신호가 \(2048 \mathrm{cycle}\) 이상 '0'이면 연결이 끟어짐으로 판단하고 데이터를 전송하지 않고 모든 TX 전송 요청을 무시한다. 그림 12 . 의 오른쪽 그림은 끊어진 상태에서 연결된 경우를 표시한 것이다. 이 경 우에도 \(2048 \mathrm{cycle}\)이상 Ready/Error신호가 ' 1 '임을 이용해서 연결됨으로 판단한다. 연결이 끊어진 상태에서 연결 상태로 변경되었을 때 업로드 통로의 RX는 새로 연결된 신호들에서 발생한 노이즈에 의해서 오동작하는 것을 방지하여야 한다. 그래서 COM 블록은 연결 상태로 변경된 후에 정상적으로 위치 확인 명령이 전송되어야 업로드 통로가 동작할 수 있도록 설정해야 한다.</p>
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"COM블록은 업로드와 다운로드가 있어야하기 때문에 COM블록에는 아래의 블록도 세 개가 맞습니까?",
"COM블록은 업로드와 다운로드가 있어야하기 때문에 COM블록에는 아래의 블록도는 몇 개가 있어야 하나요?",
"COM블록에는 아래의 블록도의 구성은 무엇으로 되어 있나요?",
"COM블록에는 아래의 블록도는 무엇으로 구성되어 있나요?",
"블록도는 RX, TX, CPU IF 로 구성되는데 각각의 블록에는 몇 바이트 SRAM이 있습니까?",
"TX는 한 개의 버퍼만으로 구성되어 있는데 내부에서의 전송은 외부 전송 신호보다 몇 배 정도 빠른가요?",
"아래의 블록 도는 RX, TX, CPU IF 로 구성되고 각각의 블록은 612바이트 SRAM, 헤더 레지스터로 구성된 버퍼들이 있는게 맞습니까?",
"본문에서 아래의 블록도는 어떻게 구성되어 있어?",
"2 개의 버퍼를 가진 RX 와 달리 TX는 세 개의 버퍼만으로 구성되어 있는게 맞습니까?",
"2 개의 버퍼를 가진 RX 와 달리 TX는 한 개의 버퍼만으로 구성되고 내부에서의 전송은 외부 전송 신호보다 64 배 빨라서 한 개의 버퍼로 처리할 수 있는게 맞습니까?",
"아래의 블록 도는 RX, TX, CPU IF 로 구성되는데 각각의 블록에 버퍼들은 어떻게 이루어져 있어?",
"2 개의 버퍼를 가진 RX 와 달리 TX는 왜 한 개의 버퍼만으로 구성되어 있습니까?",
"CPU IF에는 RX용 버퍼, FX용 버퍼로 구성되는게 맞습니까?",
"CPU IF는 어떻게 구성되어 있습니까?",
"어떻게 CPU IF가 조직되지?",
"아래의 블록 도는 RX, TX, CPU IF 로 구성되는데 각각의 블록에는 256바이트 SRAM과 헤더 레지스터로 구성된 버퍼들이 있는게 맞습니까?",
"TX는 Ready/Error 신호가 \\(2048 \\mathrm{cycle}\\) 이상 '0'이면 연결이 끊어짐으로 판단하고 어떻게 해?",
"본문에서 COM 블록은 연결 상태로 변경된 후에 어떻게 해야 합니까?"
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h3>가. 모듈 간 통신 구성</h3><p>모듈 간 통신을 위해 COM 블록은 다운로드 통신을 위한 TX, RX 블록과 업로드를 위한 TX, RX 블록으로 구성된다. 통신 속도를 높이기 위해 clock에 동기된 시리얼 방식을 사용하였으며 통신 속도는 메인 모듈이 결정하고, 체인에 연결된 모든 슬레이브 모듈은 동일한 클럭을 이용하여 통신한다.</p><p>1) 패킷과 오류 검출</p><p>COM 블록은 오류 정정 기능을 구현하기 위해 패킷 단위로 통신한다. 그림 5. 는 패킷의 구조를 표시한 것이다.</p><p>하나의 패킷은 크게 idle, header, data, FCS(CRC)로 나누어진다. 각 패킷은 시작할 때 수신 측의 데이터 에러 검출을 위해서 \(20-\mathrm{bit}\)의 idle 구간이 필요하다. 표 4. 는 header의 구성을 보여 준다.</p><p>CRC는 데이터의 에러 검출 위해 사용된다. 수신측에서 에러를 검출하면 송신 측으로 재전송을 요청한다. 수신 측에서 사용하는 CRC는 이더넷 통신에서 사용하는 FCS(frame check sequence)를 적용하였다.</p><p>2) 통신을 위한 data의 형식</p><p>Data의 형식은 그림 6. 과 같이 UART의 바이트 코드와 동일하다.</p><p>UART의 바이트 코드는 START \(\mathrm{bit}\)와 STOP \(\mathrm{bit}\)가 있고 통신하지 않는 구간 동안에는 data line을 '1'로 유지하는 특성이 있다. 이 특성을 이용해서 plug & play기능과 에러 보정 등의 기능을 구현할 수 있다. \(10-\mathrm{bit}\)이상 1이 연속으로 발생하면 idle 상태임을 알 수 있고, idle에서 0 이 발생하면 START임을 알기 때문에 그 때부터는 다시 정상적인 통신을 수행할 수 있다. 시리얼 통신의 큰 문제점은 오류가 발생하면 연속해서 발생한다는 점이지만 UART의 START/STOP \(\mathrm{bit}\)가 이러한 경우를 방지할 수 있다. START/STOP \(\mathrm{bit}\)가 없으면 그 만큼 통신의 속도를 높일 수 있지만 기능 구현이 대단히 어렵게 된다.</p><p>3) COM 블록의 통신 방식</p><p>그림 7. 은 COM 블록의 통신 방식을 보여준다.</p><p>TX 쪽에서는 RX로 clock과 data를 전송하고, RX는 TX 로 Ready/Error신호를 보낸다. 그림 8. 은 패킷 전송에서 오류가 발생하였음을 TX로 알려주는 방법을 표시한 것이다.TX는 전송을 시작하기 전에 반드시 Ready/Error 신호를 확인하여 1일 때만 패킷을 전송한다. 패킷 전송 중에 Ready/Error신호가 0 이 되면 TX는 전송을 중단하고 재전송 한다. FCS에서 에러가 발생한 경우는 그림 8. 의 두 번째 에러와 같이 패킷 전송이 완료된 후에 발생한다. TX는 패킷 전송 후에 \(8-\mathrm{bit}\)구간 동안 발생한 에러는 FCS 에러로 처리하고, 이전 패킷을 재전송해야 한다. 패킷의 구조에서 idle이 \(20-\mathrm{bit}\)가 필요한 이유는 이러한 FCS error의 처리 때문이다.</p>
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"UART 바이트 코드에는 특수한 기능을 하는 bit가 존재하는데 데이터 전송을 시작하는 지점과 종료하는 지점을 구분하는 방식은 어떻게 알 수 있는가?",
"COM블록에서 RX블록은 TX블록으로 무엇을 전송하니?",
"UART의 바이트 코드는 통신하지 않는 구간 동안에 data line을 몇으로 유지하는 특성이 있어?",
"idle 구간에서 20bit가 필요한 이유는 무엇인가?",
"UART 구간에서 1bit를 보내다가 0bit를 보내는 순간은 어떤 순간인가?",
"UART 바이트 코드의 특성을 이용하여 plug & play 기능과 에러 보정 등의 기능을 구현하는데 어떤 특성을 이용하는 것인가?",
"모듈 간 통신을 위한 COM블록은 어떤 구성으로 되어 있냐?",
"COM블록 통신 방식에서 TX블록은 RX블록으로 무엇을 전송하니?",
"COM블록의 오류를 수정하는 패킷은 idle, header, data, FCS로 나누어지는 것이 맞니?",
"발한 패킷은 COM블록의 오류를 idle, header, data, FCS으로 나눠지는 것이 맞을까?",
"COM블록은 오류를 수정하는 기능을 하기 위한 통신 방식이 뭐야?",
" 오류를 수정하는 기능을 하기 위한 통신 방식은 무엇이야?"
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인공물ED
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 다양한 분야와 환경에서 필요에 따라 기능을 쉽게 교환하고 조립이 가능한 모듈형 웨어러블 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 국내 CPU 코어 기반의 모듈형 플랫폼과 다양한 환경에 빠르게 대응하여 자유롭게 연결 가능한 plug & play 플랫폼으로 구성된다. 설계된 SoC는 \(32-\mathrm{bit}\) RISC CPU, \(32-\mathrm{bit}\) symmetric multi-core processor, 그리고 \(16-\mathrm{bit}\) DSP (CDSP)로 구성되고 여기에 필요에 따라 센서 모듈과 통신 모듈이 체인 형태로 연결된다. SoC 칩은 \( 130 \mathrm{nm} \) 공정으로 개발되었고 온도와 습도 센서를 이용하여 제안된 모듈형 웨어러블 플랫폼의 기능의 동작을 검증하였다.</p>
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"본 연구에서 제안하는 플랫폼은 뭐야?",
"무엇이 본 연구에서 제안하는 플랫폼이지?",
"모듈형 웨어러블 플랫폼은 기능을 쉽게 조립할 수 있어?",
"plug & play 플랫폼의 기능은 뭐야?",
"설계한 플랫폼에는 해외 cpu 코어 기반인 플랫폼이 구성되어 있어?",
"모듈형 웨어러블 플랫폼의 장점은 뭐야?",
"무엇이 모듈형 웨어러블 플랫폼의 장점이지?",
"본 논문에서 제안된 플랫폼은 어떤 플랫폼들로 구성되어 있어?",
"설계된 SoC에 통신 모듈과 센서 모듈이 연결되는 형태는 뭐야?",
"본 연구에서 설계된 SoC는 무엇으로 구성되어 있어?",
"무엇으로 본 연구에서 설계된 SoC가 구성되어 있지?",
"설계된 SoC에는 \\(32-\\mathrm{bit}\\) symmetric multi-core processor이 포함되어 있어?",
"어떻게 SoC 칩이 개발 되었어?",
"어떤 공정으로 SoC 칩이 개발 되었어?",
"본 논문에서 제안하는 SoC의 구성에는 \\(16-\\mathrm{bit}\\) RISC CPU이 포함되어 있어?",
"\\(32-\\mathrm{bit}\\) DSP (CDSP)는 본 논문에서 설계된 SoC에 구성되어 있어?",
"본 논문에서 제안하는 플랫폼의 기능을 검증하기 위해 이용한 센서는 뭐야?",
"설계된 SoC 칩은 \\( 100 \\mathrm{nm} \\) 공정으로 개발 되었어?"
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웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼 기술
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. CPU 코어 및 SoC 구성 구성</h2><p>설계한 SoC의 전체 블록도는 그림 1. 과 같다.</p><p>설계된 SoC는 32-bit RISC CPU (MENSA), \(32-\mathrm{bit}\) Symmetric Multi-core processor (SPARC V8), 그리고 \(16-\mathrm{bit}\) DSP 2 array (2개의 \(16-\mathrm{bit}\) CDSP16) 으로 구성 되어 있고 각각의 CPU는 모두 최대 \( 100 \mathrm{MHz} \) 까지 동작 가능하다. 특히 32-bit RISC CPU들은 리눅스 \( \mathrm{OS} \) 를 지원하기 위해서 cache뿐만 아니라 MMU(TLB)를 지원하도록 구성하였다. MENSA CPU와 SPARC V8 CPU는 동시에 사용할 수 없기 때문에 추가적인 핀을 이용하여 사용할 CPU를 결정하고 선택되지 않은 CPU에는 클럭을 제공하지 않음으로써 전력 소모를 감소하였다. 각 CPU의 프로그램 개발을 위해서 각각의 디버거 인터페이스를 지원한다.</p><h3>가. 32-bit SPARC V8 CPU</h3><p>그림 2. 는 SoC에 적용된 \(32-\mathrm{bit}\) SPARC CPU의 블록도이다. SPARC V8 CPU는 MENSA CPU에 비해 면적이 작은 장점이 있다. 저전력 SoC를 설계하기에 유리하고, 최종적으로 생산될 경우 비용면에서도 저렴하다. 설계된 SPARC V8은 FPU (floating point unit)을 제외하여 트랜지스터의 개수를 감소시켰다. 표 1 . 은 SPARC V8 프로세서의 구성을 보여준다.</p><h3>나. CDSP16CPU</h3><p>설계된 SoC는 아날로그 센서 신호를 처리해야 할 경우를 대비하여 일반적으로 사용되는 CDSP16을 내장 하였다. 그림 3. 은 CDSP16의 블록도를 보여준다. 아날로그 센서 신호가 ADC를 거쳐서 메모리에 저장되면 CDSP16은 이것을 분석하여 그 결과를 CPU에 전달한다. CDSP16 은 단순한 신호처리만 반복적으로 수행하기 때문에 instruction/data memory가 최소한으로 설계되었다.CPU를 이용해서 DSP의 역할을 수행할 수도 있지만 디지털신호처리의 경우 DSP가 효율적이다. 표 2. 는 CDSP16 프로세서의 구성을 보여준다.</p><h3>다. 그 외 블록들</h3><p>표 3. 에서는SoC의 다른 블록들은 보여 준다.</p><h2>2. 통신/센서 모듈 인터페이스</h2><p>웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼을 구현하기 위해 모듈화된 SoC가 plug & play 형태로 상호간의 인터페이스를 하며 필요 따라 통신/센서 모듈로서 역할을 한다. 그림 4. 는 체인 형태로 연결 된 모듈을 보여 준다. 각 모듈을 체인으로 연결하기 위해 COM 블록이 설계되었다. COM 블록은 메인 모듈과 슬레이브 모듈로 이루어진 2개의 체인을 구성할 수 있다. 2개의 체인 중 한 개는 데이터양이 상대적으로 밚은 통신 모듈들을 연결하고, 나머지 한 개의 체인에는 데이터양이 적은 센서 모듈들을 연결 한다. 이로 인해 센서 체인 clock 주파수를 낮게 설정할 수 있게 되고 전력소비를 최적화 할 수 있다.</p>
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"설계된 SoC는 아날로그 센서 신호를 처리해야 할 경우를 대비하여 일반적으로 사용되는 CDSP16을 내장 하였나?",
"32-bit SPARC V8 CPU 는 저전력 SoC를 설계하기에 유리한가?",
"32-bit SPARC V8 CPU는 최종적으로 생산될 경우 비용면에서도 저렴한가?",
"설계된 SoC는 각각의 CPU는 모두 최대 100MHz 까지 동작 가능한가?",
"32-bit SPARC V8 CPU는 SPARC V8 CPU는 MENSA CPU에 비해 면적이 작은 장점이 있는가?",
"MENSA CPU와 SPARC V8 CPU는 동시에 사용할 수 없기 때문에 추가적인 핀을 이용하여 사용할 CPU를 결정하고 선택되지 않은 CPU에는 클럭을 제공하지 않음으로써 전력 소모를 감소하였나?",
"본 논문에서 2개의 체인 중 한 개는 데이터양이 상대적으로 밚은 통신 모듈들을 연결하고, 나머지 한 개의 체인에는 데이터양이 적은 센서 모듈들을 연결 하는가?",
"본 논문에 통신/센서 모듈 인터페이스는 센서 체인 clock 주파수를 낮게 설정할 수 있게 되고 전력소비를 최적화 할 수 있나?",
"CDSP16 은 단순한 신호처리만 반복적으로 수행하기 때문에 instruction/data memory가 최소한으로 설계되었나?",
"설계된 SoC는 각 CPU의 프로그램 개발을 위해서 각각의 디버거 인터페이스를 지원하는가?",
"웨어러블 디바이스를 위한 다중 센서/통신용 모듈형 플랫폼을 구현하기 위해 모듈화된 SoC가 plug & play 형태로 상호간의 인터페이스를 하며 필요 따라 통신/센서 모듈로서 역할을 하는가?",
"CPU를 이용해서 DSP의 역할을 수행할 수도 있지만 디지털신호처리의 경우 DSP가 효율적인가?",
"본 논문에서 COM 블록은 메인 모듈과 슬레이브 모듈로 이루어진 2개의 체인을 구성할 수 있나?",
"통신/센서 모듈 인터페이스는 각 모듈을 체인으로 연결하기 위해 COM 블록이 설계되었나?",
"아날로그 센서 신호가 ADC를 거쳐서 메모리에 저장되면 CDSP16은 이것을 분석하여 그 결과를 CPU에 전달하는가?",
"32-bit RISC CPU들은 리눅스 OS 를 지원하기 위해서 cache뿐만 아니라 MMU(TLB)를 지원하도록 구성하였나?",
"설계된 SPARC V8은 FPU (floating point unit)을 제외하여 트랜지스터의 개수를 감소시켰나?",
"설계된 SoC는 각각의 CPU는 모두 최대 10MHz 까지 동작 가능한가?",
"설계된 SoC는 32-bit RISC CPU (MENSA), 32−bit Symmetric Multi-core processor (SPARC V8), 그리고 16−bit DSP 2 array (2개의 16-\\mathrm{bit}16−bit CDSP16) 으로 구성 되어 있는가?"
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인공물ED
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슬라이스 경쟁 방식을 이용한 고속 블럭 정합 알고리즘
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<h2>2. 고속 슬라이스 경쟁 블럭정합 방식</h2> <p>3.1절에 언급되어진 확산누적방식을 기반으로 고속블럭정합 방식을 제안한다.</p> <p>슬라이스 구조(그림 6-(a))와 Slice1, Slice8, Slice16의 SAD 분포(그림 6-(b)) 그리고 SAD 추이 곡선과 연관성(그림 6-(c))을 나타내었다. 하단부 (c)에서 점선으로 표시되어있는 세 부분의 후보들은 (b)의 Slicel, Slice8, Slice16의 SAD 표면값들과 관련이 있다. 그림 6-(b)에서 Slice8과 Slice16의 SAD 분포가 거의 동일하다. 이는 SAD의 크기에 따른 후보의 순서가 추이곡선상의 대응되는 두 위치에서 거의 동일한 순서가 된다는 것을 의미한다. 그림 6(b),(c)에서는 전역탐색 블럭정합 방식처럼 각 슬라이스의 모든 후보들의 SAD 값을 나타내었다.</p> <p>먼저 이해를 돕기 위해 제안 방식에 대하여 간단히 설명하면, 제안하는 방식은 크게 나누어서 후보선출단계와 후보경쟁단계로 나누어진다(그림 7).</p> <p>※후보 선출 단계 (candidate selection step: CCS)</p> <p>: 계산량이 적게 필요한 슬라이스( (Slice \( { }_{S T A R T} \) )에서 적응적 초기후보모델과 3단계의 후보 선출 단계를 수행하여, 탐색영역 내 전반적인 SAD의 분포를 파악하고 가능성 있는 후보들을 선출한다.</p> <p>※후보 경쟁 단계 (candidate competition step: CCS)</p> <p>: 슬라이스가 증가될수록 최상단의 슬라이스와 유사성(선형성)이 높으므로, Slice \( _{S T A R T} \) 에서 선출된 후보 주위를 검색하여 가능성 낮은 후보들을 제거시킨다. 슬라이스를 증가시키며 동일한 과정을 반복한다. 그리고 마지막 슬라이스에 남아있는 후보 중 가장 낮은 SAD 값의 후보가 움직임 벡터가 된다.</p> <p>상기 두 단계는 슬라이스간의 높은 상관성을 가지는 SAD 분포를 토대로 진행되어진다.</p> <h3>1) 후보선출단계(CCS)</h3> <p>첫 번째 단계의 목표는 가능성 높은 후보들을 선출이다. 먼저 초기 후보모델과 항상 수반되는 중도-정지-제거(Halfway-Stop-Reject)방식을 언급한 후 이 방식들을 사용하는 본 단계에 대한 설명으로 전개된다.</p> <p>(1) 초기후보모델(initial candidate model)</p> <p>본 논문에서는 국부최소값에 빠지지 않기 위하여 많은 후보를 균등간격으로 고정 배치하여, 전반적인 분포를 파악한 후, 적절한 후보들을 추출하고 그 주변만 검색하는 방식을 사용하였다. 기본적으로 슬라이스내의 총 후보 \( (2 w+1)^{2} \) 중 \( 3 \times 3 \) 블럭당 한 후보를 할당하였다. 그리고 움직임 벡터의 \( 60 \sim 70 \% \) 이상이 집중되어있는 중심부 \( (-1 \leq x \leq+1,-1 \leq y \leq+1) \) 에 후보 8개를 추가하여 두 그룹(기본그룹, 확장그룹)으로 나누어져 있는 초기후보모델(initial candidate model)을 정하였다. 기본그룹은 후보 0에서 후보 20까지, 확장그룹은 후보 21에서 32까지이다.</p> <table border><caption>표 3. 기본 그룹의 추가 후보</caption> <tbody><tr><td>index</td><td>additional candidte</td><td>index</td><td>additional candidte</td></tr><tr><td>13</td><td>21,22,23</td><td>17</td><td>21,22,23,30,31,32</td></tr><tr><td>14</td><td>24,25,26</td><td>18</td><td>24,25,26,27,28,29</td></tr><tr><td>15</td><td>27,28,29</td><td>19</td><td>21,22,23,27,28,29</td></tr><tr><td>16</td><td>30,31,32</td><td>20</td><td>24,25,26,30,31,32</td></tr></tbody></table> <p>표준 테스트영상들을 사용하여 움직임 벡터의 분포를 그림 8에 나타내었다. 움직임 벡터는 대부분 중심부에 있으며, 카메라 이동에 의해 대각선보다는 축상에 분포할 확률이 높다. 따라서 기본그룹의 형태를 마름모형태로 후보들을 배치하였다. 기본그룹에서 후보 선별과정이 종결되고, 만약 선별된 후보가 후보 13~20사이에 존재한다면 표 3의 각 후보들을 추가시킨다. 이 방식은 불필요한 계산을 줄이기 위함이다. 움직임 벡터가 대부분 중심부에 존재하므로 기본그룹을 수행하고 난 뒤, 후보의 분포를 파악하여 적응적으로 주변의 후보들을 추가하는 방식을 채택하였다. 이 방식은 33개의 후보에 대해 일괄적으로 수행하는 방식보다 평균 MAD를 \( 0.03 \% \) 증가시켰지만, 연산량은 \( 20.66 \% \) 감소하였다.</p>
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"표3에서 index14의 additional candidte는 뭐야?",
"기본 그룹의 추가 후보에서 index13의 추가후보는 몇번이야?",
"기본 그룹의 추가 후보를 나타낸 표3에서 16인덱스의 추가후보는 어떤거야?",
"15index의 additional candidte는 뭐지?",
"기본 그룹의 추가 후보표에서 19그룹의 additional candidte는 뭐야?",
"표 3에서 index17의 additional candidte는 뭐야?",
"표3에서 인덱스 20에서의 additional candidte는 어떤거야?",
"18그룹의 additional candidte는 무엇이야?"
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인공물ED
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슬라이스 경쟁 방식을 이용한 고속 블럭 정합 알고리즘
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<h1>Ⅳ. 실험 결과</h1> <p>본 논문에서는 특색이 다르고 널리 사용되는 여섯 종류의 테스토 영상을 사용하였으며, 널리 알려진 고속 탐색 방식(TSS, NTSS, BBGDS, FSS, 2DLOG, DS)과 비교하였다. 실험에 사용된 매개변수 중 Slice \( _{\text {START }} \) 는 3이며, \( P_{A B S} \) 와 \( P_{R E L} \)은 1.5와 0.5로 고정하였다.</p> <p>한 블럭을 처리하기 위해 사용되는 식 (3)의 사용빈도는 약 500~12,000이였다. 골이 깊은 단일 계곡모양의 블럭은 약 600번 정도 사용이 되었고, 평탄영역일 경우는 10,000번 이상 사용되는 블럭도 있었다. 기존의 블럭정합 방식과 제안하는 슬라이스 경쟁방식의 평균 MAD와 SAD 수식 사용 횟수를 표 4에서 비교하였다. 평균 MAD는 기존 고속 블럭탐색 방식보다 결과가 우수하고 전역 탐색방식에 근접하는 결과를 보여주고 있으며, 다양한 입력영상에 대하여, SAD의 횟수는 기존 방식의 평균보다 \( 10 \% \)~\( 70 \% \) 줄어들었다.</p> <p>제안 방식을 기존 블럭정합 방법들의 평균 연산량으로 조절한 후, 움직임 동작이 많은 "Football2" 테스트영상 중 가장 움직임이 큰 블럭들에 대하여, MAD를 비교하였다(그림 12). 제안하는 방식은 기존의 방식에 비해 전역탐색의 결과에 가장 근접함을 알 수 있다. 그리고 81번째 프레임에 대하여, 각 블럭정합방식에 따른 계산랑을 비교하였다. 제안하는 방식은 평균적으로 가장 적은 계산량을 필요로 하며, 다양한 SAD 분포 특성에 따라 계산량이 변화되어진다(그림 13).</p> <p>동일한 환경에서 동일한 조건으로 최적화를 시킨 후, 각 블럭정합 방법들의 평균 수행시간을 조사하여 표. 5에 나타내었다. 전역탐색방법보다 5.2배, 기존의 고속블럭정합 방식에 비해 \( 18 \% \)~\(35\%\) 수행 시간이 단축이 되었다.</p> <table border><caption>표 5. 각 BMA의 소요시간.(1 프레임)</caption> <tbody><tr><td></td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NTSS</td><td>BB-GDS</td><td>FSS</td><td>2D-LOG</td><td>DS</td><td>Pro-posed</td></tr><tr><td>time(sec)</td><td>0.972</td><td>0.225</td><td>0.239</td><td>0.210</td><td>0.209</td><td>0,220</td><td>0.208</td><td>0.176</td></tr><tr><td>relative time</td><td>5.522</td><td>1.278</td><td>1.357</td><td>1.193</td><td>1.187</td><td>1.250</td><td>1.181</td><td>1.000</td></tr></tbody></table> <p>그리고 제안하는 방식은 후보선출단계에서 연산량의 \( 25 \% ~ 40 \% \) 가 소요되었으며, 나머지는 후보 경쟁단계에서 사용되었다. 후보 선출단계 1, 2단계 이후, 남아있는 후보의 수는 평균 1.3~3.9개이며, 후보경쟁단계에서는 평균 1.0~1.8개의 후보들이 남아있었다.</p>
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"표5에서 relative time의 결과 값이 가장 큰 것은 얼마입니까?",
"표 5에서 relative time의 값이 가장 작은 것의 항목은 무엇입니까?",
"표 5에서 FSS의 시간은 어떤 값을 가지니?",
"표 5에서 time(sec)의 결과 중 가장 작은 값의 항목은 뭐야?",
"표5를 보면 TSS와 FSS를 비교하면 relative time 결과는 어느 것이 더 큰가요?"
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인공물ED
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슬라이스 경쟁 방식을 이용한 고속 블럭 정합 알고리즘
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<p>그림 4는 슬라이스 3 , 즉 두 프레임간 \( 3 \times M \) 의 화소를 비교하여 SAD를 누적시켰을 경우, 두 방식의 화소 참조위치의 차이를 보여주고 있다. 슬라이스 1과 관련 되는 화소들은 회색, 슬라이스 2는 알파벳(A), 그리고 슬라이스 3에 관련되는 화소들은 숫자 \( (\mathrm{N}) \) 로 표시하였다. 순차누적방식에서는 현재 프레임 내 임의의 위치로 물체가 이동을 하였을 경우, 급격한 SAD의 변화가 생긴다(그림 3 참조). 그러나 제안하는 방식은 2차원 공간상 균일하게 확산된 샘플링방식이므로 이전 방식의 급격한 SAD 변화들은 이중 베이어디더의 순서에 따라 누적추이곡선의 전반에 일정간격으로 분할되어져 기존 방법보다 높은 선형성을 확보할 수 있다. 부연하면, 이중 베이어디더에 의해 정해진 순서는 이론상 2차원 공간상에서 가장 넓게 분포되어지는 패턴이므로, 가우시안 분포를 지니는 일반 영상신호나 급격한 변화도 추이곡선에 골고루 분할되므로 기존 방법보다 높은 선형성을 유지할 수 있다.</p> <p>그림 3과 동일한 블럭에 대하여 제안하는 방식을 사용한 결과를 그림 5에 나타내었다. 두 그림에서 각 후보들의 최종 SAD 값들은 동일함을 알 수 있다. 추이곡선들은 초기 0에서부터 최종 SAD까지 급격한 변화 없이 선형적으로 증가하였다.</p> <p>본 논문에서는 \( M, N \) 은 \( 16, M_{\text {mask }}, N_{\text {mask }} \) 는 4를 사용하였으므로 식 (5)에 의하여 총 16개의 슬라이스를 가진다. 블럭의 크기가 \( 2^{n} \) 이라면 곱셈기를 사용하지 않고 이동연산만으로 참조위치가 정해진다.</p> <p>확산누적방식의 타당성을 검증하기 위하여 각 슬라이스별로 SAD의 추이와 \( S A D_{M I N} \) (후보들 중 SAD의 최소값)의 변화율과 각 슬라이스사이의 이동변위, 상관도 등을 분석하였다.</p> <p>표 2는 초기 슬라이스 Slice1과 최종 슬라이스 Slice16에서 \( S A D_{M N} \) 값을 가지는 두 움직임 벡터 사이의 유클리디안 거리를 나타낸 것이다. (식(7))</p> <p>Dist \( =\left\lfloor\sqrt{\left(x_{\text {Slicel6 }}-x_{\text {Slicel }}\right)^{2}+\left(y_{\text {Slicel6 }}-y_{\text {Slicel }}\right)^{2}}\right\rfloor \)<caption>(7)</caption></p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Dist</td><td colspan=4>percentage (%)</td><td rowspan=2>Dist</td><td colspan=4>percentage (%)</td></tr><tr><td>FG</td><td>FB2</td><td>MB</td><td>TT</td><td>FG</td><td>FB2</td><td>MB</td><td>TT</td></tr><tr><td>0</td><td>71.8</td><td>38.3</td><td>68.9</td><td>68.1</td><td>11</td><td>0.59</td><td>1.75</td><td>0.53</td><td>0.74</td></tr><tr><td>1</td><td>5.56</td><td>6.08</td><td>8.82</td><td>4.65</td><td>12</td><td>0.71</td><td>2.03</td><td>0.48</td><td>0.73</td></tr><tr><td>2</td><td>3.13</td><td>4.61</td><td>4.55</td><td>3.37</td><td>13</td><td>0.51</td><td>1.73</td><td>0.39</td><td>0.63</td></tr><tr><td>3</td><td>2.12</td><td>3.31</td><td>2.92</td><td>2.32</td><td>14</td><td>0.60</td><td>1.61</td><td>0.37</td><td>0.74</td></tr><tr><td>4</td><td>1.90</td><td>3.25</td><td>2.27</td><td>2.00</td><td>15</td><td>0.49</td><td>1.44</td><td>0.26</td><td>0.63</td></tr><tr><td>5</td><td>1.84</td><td>2.85</td><td>2.14</td><td>2.05</td><td>16</td><td>0.31</td><td>1.20</td><td>0.22</td><td>0.39</td></tr><tr><td>6</td><td>1.41</td><td>2.70</td><td>1.53</td><td>1.83</td><td>17</td><td>0.33</td><td>0.98</td><td>0.17</td><td>0.38</td></tr><tr><td>7</td><td>1.23</td><td>2.40</td><td>1.43</td><td>1.85</td><td>18</td><td>0.23</td><td>0.89</td><td>0.19</td><td>0.32</td></tr><tr><td>8</td><td>1.18</td><td>2.28</td><td>1.09</td><td>1.42</td><td>19</td><td>0.26</td><td>0.82</td><td>0.08</td><td>0.32</td></tr><tr><td>9</td><td>0.93</td><td>1.92</td><td>0.88</td><td>1.08</td><td>20</td><td>0.23</td><td>0.79</td><td>0.14</td><td>0.28</td></tr><tr><td>10</td><td>0.69</td><td>1.74</td><td>0.72</td><td>0.93</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table> <p>총 131,340블럭이 사용되었으며, 각 거리에 대한 비율을 산출하였다. 평균적으로 \( 62 \% \) 의 블럭에서 초기 슬라이스의 움직임 벡터의 위치가 최종 슬라이스와 동일하다는 결과를 보여준다. 부연하면, 그림 5의 \( X_{M} \) 지점 (전역탐색 SAD 연산량의 \( 1 / 16 \) )에서의 최소값을 가지는 후보가 \( X_{M * N} \) 지점에서도 최소값을 가질 확률이 평균 \( 62 \% \) 정도 되는 것을 의미한다. 그리고 상관도등을 분석한 결과 \( X_{M} \) 이상(Slice2이상)의 지점에서는 표 2의 확률보다 월등히 높아짐을 파악할 수 있었다. 예를 들면, Slice2와 Slice16간은 \( 78.3 \% \) 이며, Slice8과 Slice16간은 \( 90.9 \% \), Slice14와 Slice16간은 \( 95.2 \% \) 의 블럭에서 \( S A D_{M I N} \) 을 가지는 후보와 최종 슬라이스(Slice16)의 후보의 위치와 동일하였다.</p>
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"본문의 표에서 6의 FG percentage는 얼마 정도지?",
"본문의 표에서 20의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 보여?",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 10에서 어느 정도의 값이야?",
"TT percentage는 Dist 10에서 어떤 값을 가질까요",
"본문의 표에서 0의 FG percentage는 얼마인가?",
"본문의 표에서 1의 FG percentage는 얼마일까?",
"1의 FG percentage는 표1을 참조하면 어떤 값이지",
"본문의 표에서 3의 FG percentage는 얼마니?",
"3의 FG percentage는 표에 따르면 어떤 수치가 되니",
"본문의 표에서 4의 FG percentage는 얼마야?",
"4의 FG percentage는 얼마라고 표에 기술되어 있니",
"본문의 표에서 7의 FG percentage는 얼마 정도니?",
"본문의 표에서 8의 FG percentage는 얼마 정도인가?",
"본문의 표에서 9의 FG percentage는 얼마 정도일까?",
"본문의 표에서 10의 FG percentage는 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표에서 11의 FG percentage는 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표에서 14의 FG percentage는 얼마 정도의 값일까?",
"14의 FG percentage는 표에서 어떤 값이지",
"본문의 표에서 13의 FG percentage는 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표에서 16의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 가지지?",
"16의 FG percentage는 표에 보면 얼마가 되지",
"본문의 표에서 18의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표에서 17의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 가지니?",
"본문의 표에서 19의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"19의 FG percentage는 표의 내용에서 얼마가 되지",
"본문의 표를 보았을 때 2의 FB2 percentage는 얼마니?",
"2의 FB2 percentage는 표를 참고하면 어떤 값이지",
"본문의 표를 보았을 때 3의 FB2 percentage는 얼마인가?",
"3의 FB2 percentage는 표에 보면 얼마라고 나와",
"본문의 표를 보았을 때 4의 FB2 percentage는 얼마일까?",
"4의 FB2 percentage는 어떤 값을 가진다고 표에 기술되어 있니",
"본문의 표를 보았을 때 7의 FB2 percentage는 얼마 정도니?",
"표에 의하면 7의 FB2 percentage는 어떤 수에 해당하지",
"본문의 표를 보았을 때 6의 FB2 percentage는 얼마 정도지?",
"6의 FB2 percentage는 표의 내용을 따르면 얼마가 되지",
"본문의 표를 보았을 때 9의 FB2 percentage는 얼마 정도일까?",
"9의 FB2 percentage는 본문의 표 내용을 볼 때 얼마입니까",
"본문의 표를 보았을 때 8의 FB2 percentage는 얼마 정도인가?",
"표를 참고하면 8의 FB2 percentage는 어떤 값에 해당해",
"본문의 표를 보았을 때 5의 FB2 percentage는 얼마 정도야?",
"5의 FB2 percentage는 표에 따르면 얼마일까",
"본문의 표를 보았을 때 10의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값이야?",
"10의 FB2 percentage는 본문의 표를 살펴보면 어떤 값이지",
"본문의 표를 보았을 때 11의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값이지?",
"11의 FB2 percentage는 표의 정보를 볼 때 어떤 수에 해당하니",
"본문의 표를 보았을 때 12의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 표를 고려하면 12의 FB2 percentage는 어떤 수치에 해당해",
"본문의 표를 보았을 때 14의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값일까?",
"14의 FB2 percentage는 표에 따르자면 어떤 수치가 되지",
"본문의 표를 보았을 때 13의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값인가?",
"13의 FB2 percentage는 표의 내용에 의하면 얼마지",
"본문의 표를 보았을 때 15의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 보여?",
"15의 FB2 percentage는 어떤 결과값이 되니",
"본문의 표를 보았을 때 18의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 보일까?",
"18의 FB2 percentage는 어떤 수가 된다고 표에 나와",
"본문의 표를 보았을 때 16의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 보이지?",
"16의 FB2 percentage는 어떤 값을 가질까",
"본문의 표를 보았을 때 19의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 보이는가?",
"19의 FB2 percentage는 어떤 수에 해당해",
"본문의 표를 보았을 때 20의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 나타내?",
"20의 FB2 percentage는 어떤 수치에 해당하나요",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 0에서 얼마야?",
"MB percentage는 Dist 0일 경우, 무엇에 해당하지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 1에서 얼마지?",
"MB percentage는 Dist 1일 경우에 어떤 값이 되지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 2에서 얼마니?",
"MB percentage는 Dist 2가 되면 어떤 값을 가지지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 3에서 얼마인가?",
"MB percentage는 Dist 3에서 표에 따르면 무슨 값이지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 4에서 얼마일까?",
"MB percentage는 Dist 4에 해당하는 수치가 뭐라고 표에 나와",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 5에서 얼마 정도야?",
"MB percentage는 Dist 5에서 가지는 값이 뭐라고 표에 나오니",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 6에서 얼마 정도지?",
"MB percentage는 Dist 6에서 어떤 수치를 가지니",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 7에서 얼마 정도니?",
"MB percentage는 Dist 7에서 해당하는 값이 무엇인가요",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 8에서 얼마 정도인가?",
"MB percentage는 Dist 8일 경우에 가지는 값이 뭐지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 9에서 얼마 정도일까?",
"MB percentage는 Dist 9에서 어떤 값에 해당하지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 10에서 얼마 정도의 값이야?",
"MB percentage는 Dist 10일 경우에 해당하는 수치가 무엇입니까",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 11에서 얼마 정도의 값이지?",
"MB percentage는 Dist 11에서 어떤 수에 대응되지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 12에서 얼마 정도의 값이니?",
"MB percentage는 Dist 12일 경우, 어떤 수에 해당하지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 13에서 얼마 정도의 값인가?",
"MB percentage는 Dist 13에서 가지는 값이 얼마지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 14에서 얼마 정도의 값일까?",
"MB percentage는 Dist 14일 경우, 어떤 수를 가질까",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 16에서 얼마 정도의 값을 가지지?",
"MB percentage는 Dist 16에서 해당하는 값이 뭐지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 15에서 얼마 정도의 값을 가져?",
"MB percentage는 Dist 15에서 가지는 값이 무엇이죠",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 18에서 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"MB percentage는 Dist 18에서 해당되는 수치가 뭐지",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 19에서 얼마 정도의 값을 가질까?",
"MB percentage는 Dist 19에서 어떤 수가 해당되나요",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 17에서 얼마 정도의 값을 가지니?",
"MB percentage는 Dist 17에서 어떤 값이 해당될까",
"본문의 표의 경우 MB percentage는 Dist 20에서 얼마 정도의 값을 보여?",
"MB percentage는 Dist 20에서 표를 볼 때 가지는 값이 뭐지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 2에서 얼마니?",
"어떤 값을 TT percentage는 Dist 2에서 가질까",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 0에서 얼마야?",
"TT percentage는 Dist 0일 경우 표에서 가지는 값이 뭐지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 1에서 얼마지?",
"TT percentage는 Dist 1에서 어떤 값이야",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 3에서 얼마인가?",
"어떤 수치를 TT percentage는 Dist 3에서 갖게되나요",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 4에서 얼마일까?",
"어떤 수가 TT percentage는 Dist 4에서 해당되지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 5에서 어느 정도지?",
"어떤 값이 TT percentage는 Dist 5에서 해당되나요",
"표에 보면 TT percentage는 Dist 6에서 값이 뭐야",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 8에서 어느 정도인가?",
"TT percentage는 Dist 8에서 표에 따르자면 어떤 수치가 되니",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 9에서 어느 정도일까?",
"TT percentage는 Dist 9에서 본문의 표 내용을 보면 갖는 값이 뭐죠",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 7에서 어느 정도야?",
"TT percentage는 Dist 7에서 표에 나온 바로는 어떤 값이 되지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 11에서 어느 정도의 값이지?",
"TT percentage는 Dist 11에서 어떤 수치가 맞나요",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 15에서 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 13에서 어느 정도의 값인가?",
"TT percentage는 Dist 13에서 맞는 수치가 뭐지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 14에서 어느 정도의 값일까?",
"TT percentage는 Dist 14에서 대응되는 값이 뭐지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 18에서 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 16에서 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 12에서 어느 정도의 값이니?",
"TT percentage는 Dist 12에 적당한 수가 뭐지",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 19에서 어느 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 17에서 어느 정도의 값을 보이니?",
"TT percentage는 Dist 17에서 어느 정도의 값을 가지니",
"본문의 표를 참고했을 때 TT percentage는 Dist 20에서 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표에서 2의 FG percentage는 얼마지?",
"2의 FG percentage는 표에 의하면 무엇이니",
"본문의 표에서 12의 FG percentage는 얼마 정도의 값이니?",
"12의 FG percentage는 표에 의하면 어떤 값이지",
"본문의 표에서 15의 FG percentage는 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 표를 보았을 때 0의 FB2 percentage는 얼마야?",
"0의 FB2 percentage는 표를 보면 어떤 수가 될까",
"본문의 표를 보았을 때 1의 FB2 percentage는 얼마지?",
"본문의 표를 보았을 때 17의 FB2 percentage는 얼마 정도의 값을 보이니?",
"17의 FB2 percentage는 표 내용상 어떤 값에 해당하니",
"본문의 표에서 5의 FG percentage는 얼마 정도야?",
"5의 FG percentage는 표를 보면 무엇이지"
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인공물ED
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H.264 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 탐색 기법
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<p>표 4는 각 기법에 따른 PSNR 및 비트율을 비교한 것이다. 율제어(Rate control) 알고리즘을 적용하지 않았기 때문에 각 양자화 계수에 따른 각 PSNR과 비트율을 각 영상별로 나타내었다. DS 및 MVFAST의 경우 FS에 비해 PSNR 측면에서는 모두 평균 약 \( 0.04 \mathrm{dB} \) 정도 손실이 있으며 비트율 측면에서는 각각 \( 3 \%, 1 \% \)의 비트량이 증가하였다. 이에 반해 제안 기법은 FS에 비해 \( 0.08 \mathrm{dB} \) 정도 PSNR 손실과 \( 2 \% \) 정도의 비트율 증가가 발생하였다. 역시 기존 기법을 비롯한 제안 기법에서도 Foreman 영상의 경우 압축 효율 측면에서 성능 저하가 가장 크게 발생하였다. 이것은 다른 영상에 비해 빠른 움직임을 갖는 영상의 이질적 특성 때문인데 이러한 특성에 좀더 적응하도록 제안 기법의 문턱치를 조절할 필요가 있다.</p><p>본 제안 기법이 H.264 부호화기에 구현되었을 경우 실제로 얻을 수 있는 속도 향상을 알아보기 위하여 현재 JM에 구현되어 있는 고속 전역 탐색, FFS(Fast Full Search)를 기준으로 비교대상 방법에 대해 다음과 같이 절감된 시간 TS (Time Saving)를 측정하였다.</p><p>\( TS=\frac{T_{ME}(FFS)-T_{ME}(\text { 선택방법 })}{T_{ME}(FFS)} \)<caption>(6)</caption></p><p>여기서 \( T_{ME}(FFS) \)는 FFS 탐색 기법의 총 수행시간을 의미하는 것으로 전체 부호화기 시스템에서 움직임 탐색(ME) 모듈에 해당하는 수행시간을 초단위로 측정한 값이다. 따라서 TS값이 커질수록 상대적으로 FFS 탐색에 비하여 수행 속도의 절감이 그만큼 증가한다는 것을 의미한다. 본 실험에서 FS 대신 특별히 FFS를 기준으로 속도 향상에 관한 성능을 비교하는 이유는 FFS가 가변 블록 단위 움직임 보상을 위해 본 논문에서 적용한 SAD 재사용 기법을 역시 적용하여 FS의 속도를 향상시킨 기법이기 때문이다. 또한 JM을 이용하여 실험하는 대부분의 경우에는 움직임 탐색을 위해 FS 대신 FFS 기법을 이용하기 때문이기도 하다. \( T_{ME} \)(선택방법)은 비교할 선택 방법에 대한 움직임 탐색 모듈의 수행시간이다.</p>
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[
"율제어(Rate control) 알고리즘을 적용하지 않음으로 인해 어떤 방법을 사용하여 자료를 처리했어?",
"어떤 방법을 사용해야 다른 영상에 비해 움직임을 갖는 빠은 이질적 특성을 해결할 수 있니?",
"논문에서 제안힌 기법이 H.264 부호화기에 구현되었을때 실제로 얻을 수 있는 속도 향상을 알아보기 위해 어떤 방법을 사용했어?",
"TS (Time Saving)는 어떻게 구해?",
"FFS는 해당 논문에서 적용한 SAD 재사용 기법을 적용해서 FS의 속도를 향상시킨 기법이기 때문에 어떤 방법으로 속도향상의 성능을 비교했어?"
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인공물ED
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H.264 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 탐색 기법
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<p>우선 종래 고속 움직임 탐색 기법을 이용하여 한 매크로블록 내 16개의 \( 4 \times 4 \) 단위 움직임 벡터를 구한다. (본 실험에서는 MVFAST 기법을 이용하였다.) 그리고 그 외 상위 블록들의 경우에는 다음과 같이 구한다. 주어진 블록 내에 존재하는 하위 블록의 움직임 벡터를 기본 벡터, \( MV_{b} \)라고 한다. 예를 들어 \( 8 \times 8 \) 블록의 경우 기본 벡터는 해당 블록 내에 존재하는 4개의 \( 4 \times 4 \) 블록 단위 움직임 벡터들이 되고 마찬가지로 \( 16 \times 8 \)의 경우에는 해당 블록 내에 존재하는 두 개의 \( 8 \times 8 \) 블록 단위 움직임 벡터들이 기본 벡터가 된다. 이러한 기본 벡터를 이용하여 움직임 벡터 분산(MV Deviation) \( D \)를 다음 식 (2)와 같은 방법으로 계산한다.</p><p>\(\begin{aligned} D=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} MV_{b}(i)-\overline{M V_{b}} \\ \overline{M V_{b}}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} M V_{b}(i) \end{aligned}\)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( MV_{b}(i) \)는 주어진 블록내의 \( i \)번째 기본 벡터를 의미하고 \( \overline{MV}_{b} \)는 주어진 블록을 구성하는 총 \( \ N \)개의 기본 벡터에 대한 평균 벡터를 나타낸다. 각 기본 벡터들이 서로 다른 방향을 가리키고 있다고 가정하면 \( D \) 값은 커지게 될 것이고, 반면 각 기본 벡터들이 서로 유사한 방향을 가리키게 되면 \( D \) 값은 작아지게 된다. 즉, \( D \) 값은 기본 벡터의 분포를 반영하고 있기 때문에 이 값을 이용하여 기본 벡터와의 유사도를 어느 정도 판단할 수 있다. 따라서 기본 벡터 간의 분산치 \( D \)를 이용하여 표 1과 같이 움직임 벡터 탐색의 시작점과 패턴을 정한다.</p><table border><caption>표 1. 움직임 벡터 분산에 따른 각 탐색 방법</caption><tbody><tr><td></td><td>\( D=0 \)</td><td>\( 0<D \leq T_{1} \)</td><td>\( T_{1}<D \leq T_{2} \)</td><td>\( D>T_{2} \)</td></tr><tr><td>탐색 시작점</td><td>없음</td><td>\( \overline{MV_{b}} \)</td><td>\( \overline{MV_{b}} \)</td><td>\( \overline{MV_{b}} \)</td></tr><tr><td>탐색 패턴</td><td>수행안함</td><td>SDSP 1회 수행</td><td>SDSP</td><td>LDSP+SDSP</td></tr></tbody></table>
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[
"기본벡터와 움직임벡터를 어떻게 지정해?",
"표1에서 LDSP+SDSP이 포함된 행의 이름은 뭐야?",
"표1에서 SDSP 1회 수행 값이 속하는 열은 무슨 이름을 가져?",
"표1에서 \\( D=0 \\)의 탐색 시작점은 뭐야?",
"표1에서 탐색 시작점\t행에서 \\( T_{1}<D \\leq T_{2} \\) 열 값은 뭐야?",
"표1 움직임 벡터 분산에 따른 각 탐색 방법에서 탐색 패턴이 SDSP인 열의 탐색 시작점은 뭐야?",
"table1에서 SDSP 패턴을 1회 실시한 \\( D\\)값의 범위는 뭐야?",
"탐색 시작점 행에서 \\( \\overline{MV_{b}} \\)이 없는 열의 이름은 뭐야?",
"표1에서 SDSP가 속하는 행은 무슨 이름을 가져?",
"표1에서 주어진 블록을 구성하는 총 \\( \\ N \\)개의 기본 벡터에 대한 평균 벡터로 탐색을 시작하지 않는 열의 이름이 뭐야?",
"표1에서 LDSP+SDSP가 해당하는 열의 이름이 뭐지?"
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인공물ED
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H.264 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 탐색 기법
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<h1>Ⅳ. 실험 결과</h1><p>표 2에 나타난 실험 조건은 H.264 표준화 과정의 객관적 실험 결과 비교를 위해 제안된 공통 조건이다. 본 실험에는 JM 6.1d 코덱과 최적의 부호화 모드 결정을 위한 R-D 최적화 기법 및 부화소 움직임 탐색을 위한 Hadamard 변환이 사용되었다. 또한 본 실험은 H.264 베이스라인 프로파일에 한하여 고려하였기 때문에 B 슬라이스 및 CABAC 기술은 사용하지 않았다. 그리고 움직임 벡터의 탐색 범위는 QCIF 포멧 영상인 경우 16, CIF 포멧 영상의 경우에는 32로 하여 실험하였다. 또한 제안 기법에서 정수 화소 단위 탐색을 위해 필요한 표 1 의 문턱치 값, \( T_{1} \)과 \( T_{2} \)는 각각 1과 8이 사용되었고 SAD 재사용을 적용할 움직임 벡터는 예측 벡터(PMV)를 중심으로 \( \pm 8 \) 범위로 제한하였다.</p><p>제안된 고속 움직임 탐색 기법에 대해 기존 다이아몬드 탐색(DS) 및 이를 개선한 MVFAST 기법과 성능을 비교하였다. MVFAST의 경우에는 식 (1)의 문턱치 \( \left(L_{1}, L_{2}\right) \)을 (1,2)로 하여 실험하였다. 각 기법의 성능을 비교하기 위해 다음과 같은 성능 지표를 사용하였다.</p><p>\( S_{S A D}=\frac{\# \mathrm{SAD}_{4 \times 4} \text { for full search }}{\# \mathrm{SAD}_{4 \times 4} \text { in given method }} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( S_{S A(T) D}=\frac{\text { \# SA(T) } \mathrm{D}_{4 \times 4} \text { for full search }}{\# \mathrm{SA}(\mathrm{T}) \mathrm{D}_{4 \times 4} \text { in given method }} \)<caption>(5)</caption></p><p>수식 (4)와 (5)는 모두 각 고속 움직임 탐색 기법들이 FS(Full Search)에 비해 \( 4 \times 4 \) 블록 단위로 SAD 또는 SA(T)D의 연산량 측면에서 얼마나 속도 향상을 가져 오는가에 대한 수치를 나타낸 것이다. 식 (4)의 \( S_{SAD} \)는 정수 화소 움직임 탐색에 대한 속도 향상이며 식 (5)의 \( S_{SA(T)D} \)는 부화소 움직임 탐색에 대한 속도 향상이라고 볼 수 있다. 객관적 성능 비교를 위해 FS를 비롯한 모든 탐색에서 Early termination을 이용한 SAD 연산 생략을 적용하지 않도록 제한하였다. 기존 고속 움직임 탐색 기법 및 제안 알고리즘의 성능을 표 3에서 나타내었다.</p><table border><caption>표 3. 각 기법별 속도 향상 비교</caption><tbody><tr><td rowspan=2></td><td rowspan=2>QP</td><td colspan=2>DS</td><td colspan=2>MVFAST</td><td colspan=2>제안기법</td></tr><tr><td>\( S_{SAD} \)</td><td>\( S_{SA(T)D} \)</td><td>\( S_{SAD} \)</td><td>\( S_{SA(T)D} \)</td><td>\( S_{SAD} \)</td><td>\( S_{SA(T)D} \)</td></tr><tr><td rowspan=4>Container (QCIF)</td><td>28</td><td>80.8</td><td>1.0</td><td>168.4</td><td>1.0</td><td>1135.0</td><td>3.1</td></tr><tr><td>32</td><td>81.2</td><td>1.0</td><td>173.3</td><td>1.0</td><td>1168.8</td><td>3.1</td></tr><tr><td>36</td><td>82.0</td><td>1.0</td><td>170.4</td><td>1.0</td><td>1166.3</td><td>3.1</td></tr><tr><td>40</td><td>82.4</td><td>1.0</td><td>175.3</td><td>1.0</td><td>1197.7</td><td>3.1</td></tr><tr><td rowspan=4>Foreman (QCIF)</td><td>28</td><td>47.3</td><td>1.0</td><td>95.4</td><td>1.0</td><td>254.7</td><td>2.1</td></tr><tr><td>32</td><td>48.0</td><td>1.0</td><td>98.3</td><td>1.0</td><td>275.5</td><td>2.1</td></tr><tr><td>36</td><td>49.3</td><td>1.0</td><td>102.4</td><td>1.0</td><td>317.1</td><td>2.2</td></tr><tr><td>40</td><td>51.2</td><td>1.0</td><td>109.8</td><td>1.0</td><td>394.9</td><td>2.4</td></tr><tr><td rowspan=4>News (QCIF)</td><td>28</td><td>75.4</td><td>1.0</td><td>151.1</td><td>1.0</td><td>752.3</td><td>2.8</td></tr><tr><td>32</td><td>76.0</td><td>1.0</td><td>154.2</td><td>1.0</td><td>810.9</td><td>2.8</td></tr><tr><td>36</td><td>77.1</td><td>1.0</td><td>157.5</td><td>1.0</td><td>851.6</td><td>2.8</td></tr><tr><td>40</td><td>77.8</td><td>1.0</td><td>165.1</td><td>1.0</td><td>936.6</td><td>2.9</td></tr><tr><td rowspan=4>Silent (QCIF)</td><td>28</td><td>72.2</td><td>1.0</td><td>136.7</td><td>1.0</td><td>574.1</td><td>2.5</td></tr><tr><td>32</td><td>72.5</td><td>1.0</td><td>139.4</td><td>1.0</td><td>621.1</td><td>2.5</td></tr><tr><td>36</td><td>73.2</td><td>1.0</td><td>143.2</td><td>1.0</td><td>703.5</td><td>2.6</td></tr><tr><td>40</td><td>74.3</td><td>1.0</td><td>157.1</td><td>1.0</td><td>873.2</td><td>2.8</td></tr><tr><td rowspan=4>Mobile (CIF)</td><td>28</td><td>252.6</td><td>1.0</td><td>576.6</td><td>1.0</td><td>3421.9</td><td>2.2</td></tr><tr><td>32</td><td>253.4</td><td>1.0</td><td>577.7</td><td>1.0</td><td>3480.2</td><td>2.2</td></tr><tr><td>36</td><td>255.3</td><td>1.0</td><td>568.2</td><td>1.0</td><td>3511.6</td><td>2.2</td></tr><tr><td>40</td><td>259.3</td><td>1.0</td><td>555.4</td><td>1.0</td><td>3546.1</td><td>2.2</td></tr><tr><td rowspan=4>Paris (CIF)</td><td>28</td><td>287.3</td><td>1.0</td><td>585.6</td><td>1.0</td><td>2909.5</td><td>2.8</td></tr><tr><td>32</td><td>288.5</td><td>1.0</td><td>595.3</td><td>1.0</td><td>3053.8</td><td>2.8</td></tr><tr><td>36</td><td>291.3</td><td>1.0</td><td>607.6</td><td>1.0</td><td>3216.7</td><td>2.8</td></tr><tr><td>40</td><td>294.1</td><td>1.0</td><td>623.2</td><td>1.0</td><td>3438.9</td><td>2.8</td></tr><tr><td rowspan=4>Tempete (CIF)</td><td>28</td><td>267.8</td><td>1.0</td><td>556.5</td><td>1.0</td><td>2891.2</td><td>2.2</td></tr><tr><td>32</td><td>270.5</td><td>1.0</td><td>560.4</td><td>1.0</td><td>3033.7</td><td>2.2</td></tr><tr><td>36</td><td>273.6</td><td>1.0</td><td>559.2</td><td>1.0</td><td>3183.9</td><td>2.2</td></tr><tr><td>40</td><td>277.8</td><td>1.0</td><td>558.8</td><td>1.0</td><td>3410.1</td><td>2.4</td></tr><tr><td colspan=2>평균</td><td>156.9</td><td>1.0</td><td>329.4</td><td>1.0</td><td>1826.1</td><td>2.6</td></tr></tbody></table><p>표 3에서 보는 바와 같이 먼저 정수 단위 움직임 탐색에 필요한 SAD연산의 경우, DS 기법은 FS에 비해 SAD 연산이 평균적으로 약 \( 1 / 150 \)로 줄어들었으며 이것은 SAD 연산 측면에서 150배 속도 증가(Speed up)을 가져왔다고 말할 수 있다. MVFAST의 경우에는 FS와 비교해 볼 때 평균적으로 약 330배 가까이 속도 증가가 있었는데 이것은 기존 DS 기법에 비해 두 배 정도 속도가 증가하였다고 볼 수 있다. 제안 기법의 경우에는 정수 단위 움직임 탐색을 위해 기본 벡터의 분포에 따른 적응적 탐색과 각 가변 블록별 SAD 재사용을 통하여 FS에 비해 평균 1800배 이상 속도 향상을 가져왔다. 이것은 기존 DS기법에 비해 약 12배, MVFAST 기법에 대해서는 약 5.4배 정도 속도가 향상된 것이다. 움직임 탐색 범위가 16인 QCIF 영상에서는 FS에 대한 SAD 속도 증가는 평균 750배 정도이며 움직임 탐색 범위가 32인 CIF 영상의 경우에는 평균 3250배 가까이 되었다. 표 3에서 Foreman 영상의 경우에는 상대적으로 전체 움직임이 크기 때문에 다른 영상에 비해 속도 향상 측면에서 모든 기법들의 성능이 떨어지는 것을 볼 수 있다.</p><p>또한 부화소 움직임 탐색시 필요한 SA(T)D에 대하여 기존 기법들과 달리 제안 기법은 2단계 탐색에 비해 평균 2.6배 속도 향상을 가져 왔다. 즉, 제안 기법에서는 부화소 단위 움직임 탐색에 있어서 거의 절반 이상 SA(T)D 연산을 줄일 수 있다. Hadamard 변환을 이용한 SA(T)D의 경우 추가적 변환을 위한 계산이 필요한 것을 생각할 때 상당한 속도 개선이 발생한 것을 예상할 수 있다.</p>
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"기존의 고속 움직임 탐색 기법들과 제안 알고리즘의 성능을 나타내는 표에서 MVFAST 기법의 경우 Foreman 영상을 사용할 경우 \\( S_{SA(T)D} \\)의 평균값은 얼마인가?",
"QP의 수치가 36일 때 DS기법의 \\( S_{SAD} \\)의 값은 얼마야?",
"DS기법의 \\( S_{SA(T)D} \\) 평균은 얼마인가?",
"Foreman 영상에서 QP가 28의 값을 나타낼 때 제안기법의 \\( S_{SAD} \\)값은 얼마야?",
"여러 기법의 속도 향상을 비교했을 때, QP가 28일때 DS기법의 \\(S_{SAD}\\)값은 얼마인가?"
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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h1>III. 본론 (결과 및 토의)</h1><h2>1. Au-pentacene 사이에 \( \mathrm{C}_{60} \) 홀 주입층을 삽입한 OTFT</h2><p>기존의 pentacene을 확성층으로 하여 사용되어지는 OTFT 의 제작에 있어 Au 는 pentacene의 HOMO level \( (5.1 \mathrm{eV}) \) 과 비슷한 일함수 \( (5.2 \mathrm{eV}) \) 를 가짐으르 인해 가장 많이 사용되어진 물질이다. 그럼에도 불구하고 최근 XPS (X-ray photoelectron spectroscopy)와 UPS (ultra violet photoelectron spectroscopy) 등을 통한 이들 계면에 대한 연구를 보면 둘 간의 접합 시 interface dipole의 존재로 인해 Au 의 일함수가 변화되어 높은 홀 주입장벽 \( (\sim 0.85 \mathrm{eV}) \) 존재함이 보고되었다. 소자의 성능을 향상시키기 위해서는 pentacene-Au 간의 원하지 않는 화학적 반응에 의한 interface dipole의 형성을 억제하여 순수한 Au 의 work function 을 유지해야 한다. Au-pentacene 계면의 특성을 향상시키기 위해 \( \mathrm{C}_{60} \) 홀 주입층을 삽입함으로써 Au-pentacene 사이의 원하지 않는 화학적 반응을 막아주어 홀 주입을 원활히 하는데 목적이 있다.</p><p>우선 \( \mathrm{C}_{60} \) 의 두께를 다르게 하여 pentacene표면 위에 증착하였을 때 AFM(Atomic Force Microscope)을 통해 표면상태를 관찰하였다. 그림 2 에서는 pentacene의 표면상태와 pentacene위에 \( \mathrm{C}_{60} \) 을 \( 15 Å \) 증착하였을 경우의 표면상태를 보여주고 있다.</p><p>\( \mathrm{C}_{60} \) 을 \( 15 Å \) 증착한 표면을 살펴보면 섬 형태의 \( \mathrm{C}_{60} \) 이 pentacene위를 완전히 덮고 있는 것을 볼 수 있다. 이보다 낮은 두께의 \( \mathrm{C}_{60} \) 이 증착되었을 경우에는 표면을 완전히 덮지는 못하였으며, \( \mathrm{C}_{60} \) 이 평균 \( 15 Å \) 이상으로 증착 되었을 경우 pentacene표면을 완전히 덮는 것을 확인할 수 있었다. 그러므로 \( \mathrm{C}_{60} \) 의 두께를 \( 15 Å \) 이상 증착하여야 Au 가 pentacene으로 칩투하여 생성되는 원하지 않는 화학적 반응을 박을 수 있다.</p><p>\( \mathrm{C}_{60} \) 의 두께를 다르게 삽입하여 제작되어진 소자의 전기적 특성을 측정하였다.</p><p>그림 3 과 4 에서는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SD}} - \mathrm{I}_{\mathrm{D}} \) 출력특성곡선으로서 게이트 전압과 소스-드레인 전압의 변화에 따른 드레인전류의 변화랑을 나타내고 있다. \( \mathrm{C}_{60} \) 이 삽입되어진 소자의 경우 \( \mathrm{C}_{60} \) 을 삽입하지 않은 소자에 비해 할 수입이 향상되어 최대전류량이 \( 6.03 \times 10^{6} \mathrm{~A} \) 에서 \( 1.05 \times 10^{5} \mathrm{~A} \) 로 증가한 것은 볼 순 있다.</p>
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"기존의 pentacene은 OTFT의 제작에 있어서 무엇으로 사용해?",
"pentacene의 HOMO level \\( (5.1 \\mathrm{eV}) \\) 과 비슷한 일함수 \\( (5.2 \\mathrm{eV}) \\) 를 가지는 물질은 뭐야?",
"XPS와 UPS의 둘 간의 접합 시 무엇으로 인해 인해 Au 의 일함수가 변화돼?",
"둘 간의 접합 시 interface dipole의 존재로 인해 Au 의 일함수가 변화되어 무엇이 높다고 보고 되고 있어?",
"화학적 반응에 의한 interface dipole의 형성을 억제 시켜 순수한 Au의 어떤 기능을 유지해야해?",
"Au-pentacene 계면의 특성을 개선시키려면 무엇을 추가해야해?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 주입층을 삽입하면 Au-pentacene 사이에 무엇이 발생하지 않아?",
"Au-pentacene 사이의 원하지 않는 화학적 반응을 막아주면 무엇을 원할히 할 수 있어?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 주입층을 삽입할 때 무엇을 다르게 하여 pentacene표면 위에 증착시켜?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 을 \\( 15 Å \\) 증착한 표면을 보았을 때 어떤 형태의 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 가 pentacene위를 완전히 덮여있었어?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\)를 pentacene표면 위에 증착하였을 때 무엇을 통해 표면상태를 관찰할 수 있어?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 이 pentacene표면을 완전히 덮지 못할 때는 언제야?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 가 pentacene표면을 완전히 덮으려면 어떻게 해야해?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 의 두께를 다르게 삽입하여 소자의 어떤 특성을 측정해?",
"무엇 간의 원하지 않는 화학적 반응에 의한 interface dipole의 형성을 억제하여 소자의 성능을 향상시켜?",
"게이트 전압과 소스-드레인 전압의 변화에 따른 드레인전류의 변화랑을 어느 곡선을 통해 알 수 있어?"
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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h2>2. Al-pentacene 사이에 \( \mathrm{C}_{60} \) 홀 주입층을 삽입한 OTFT</h2><p>Al 은 좋은 부식저항을 가시는 금속물질이다. 하지만 P-type OTFT의 전극으로 적용하는데 있어 낮은 일함수 \( (4.2 \mathrm{eV}) \) 고 pentacene과의 접합 시 높은 홀 주입장벽 \( (\sim 0.8 \mathrm{eV}) \) 으로 인해 전하의 주입이 잘 되지 않아 pentacene은 바탕으로 하는 OTFT의 전극으로 적용하기에는 적합하지 않았다. 하지만 최근 Al 과 C60 의 접합 시 상호작용으로 인해 생성되어진 interface dipole 영향으로 그림 8에 나타낸 것과 같이 Al 의 vacuum level shift에 따론 일함수가 \( 4.3 \mathrm{eV} \) 에서 \( 5.2 \mathrm{eV} \) 로 변화되어지는 연구가 보고 되었다. 이 연구결과를 바탕으로 우리는 Al-pentacene 사이에 두께를 다르게 한 C60 를 삽입하여 제작되어진 소자의 특성을 살펴보았다.</p><p>그림 9 와 10 에서는 C60 을 삽입한 소자와 삽입하지 않은 소자의 \( \mathrm{VG}-\mathrm{ISD} \) 출력특성곡선으로서 게이트 전압의 변화에 따른 드레인전류의 변화량을 나타내고 있다. \( \mathrm{C}_{60} \) 을 삽입한 소자의 경우 홀 주입이 향상되어 전류량이 크게 증가한 것을 볼 수 있으며, \( \mathrm{C}_{60}(50 Å)} / Al 을 전극으로 이용한 OTFT 의 전하이동도는 \( 0.165 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \) 로써 단지 Al 만을 전극으로 이용한 OTFT 의 전하이동도 \( 5.1 \times 10^{-4} \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \) 에 비해 크게 향상되어진 특성을 보였다. 이는 Al 만을 전극으로 사용하였을 경우 pentcene-Al 간의 높은 홀 주입장벽으로 인해 전하의 주입이 잘 되지 않았다는 것을 알 수 있으며, \( \mathrm{C}_{60} \) 을 삽입한 소자의 경우에는 \( \mathrm{C}_{60} \) 과 Al 간의 화학적 반응으로 형성되어진 interface dipole의 영향으로 Al 의 일함수가 증가되어 홀 주입장벽이 낮아졌음을 알 수 있다. C60의 두께는 \( 50 Å \) 에서 최적의 특성을 보였으며, \( 50 Å \) 의 두께를 넘으면 소자의 특성은 다소 감소되는 특성을 보였는데 이는 두께가 두꺼워 질수록 터널링 확률이 줄어들기 때문이다.</p><p>그림 11과 12에서는 전류점멸비와 문턱전압특성을 보여주고 있다. Al 만을 전극으로 사용한 OTFT 의 경우 전류점멸비와 문턱전압은 \( \sim 10^{3},-23 \mathrm{~V} \) 이며, C60(50 \( Å\) / Al 을 전극으로 적용한 소자의 경우 \( 1.4 \times 10^{4},-8 \mathrm{~V} \) 특성을 보였으며, \( \mathrm{C}_{60} \) 의 두께를 다르게 삽입하여 제작되어 진 소자의 전기적 특성은 표1에 나타내었다. 이때 \( \mathrm{C}_{60} \)의 두께가 \( 50 Å \) 에서 최적의 특성을 보였으며, 전체적으로 \( \mathrm{C}_{60} \) / Al 을 전극으로 사용한 소자는 Al 을 단일전극으로 사용한 소자에 비해 크게 향상되었음을 알 수 있다. 이로써 Al 과 같이 일함수가 낮은 전극을 OTFT에 적용 할 수 있는 가능성을 보였다.</p>
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"Al은 무엇으로 적용하는데 있어서는 낮은 일함수이지?",
"본문에서 좋은 부식저항을 가지는 금속물질은 무엇이지?",
"Al이 pentacene을 바탕으로 하는 OTFT의 전극으로 적용하기엔 적합하지 않은 이유는 무엇이지?",
"알루미늄은 무엇을 바탕으로하는 OTFT의 전극으로 적용하기에는 적합하지 않지?",
"알루미늄의 vacuum level shift에 따른 일함수가 변화되어지는 원인은 무엇이지?",
"interface dipole는 알루미늄과 무엇의 접합 시 상호작용으로 인해 생성돼?",
"그림 8에서 나타난 것과 같이 알루미늄의 vacuum level shift에 따론 일함수는 \\( 4.3 \\mathrm{eV} \\) 에서 얼마로 변화되어졌어?",
"앞에서의 결과를 바탕으로 무엇 사이의 두께를 다르게 한 C60를 삽입하여 제작된 소자의 특성을 살펴보았지?",
"그림 9와 10에서는 C60을 삽입한 소자와, 삽입하지 않은 소자의 게이트 전압의 변화에 따른 어떤 전류의 변화량을 나타내지?",
"그림 9와 10에서는 나타내는 C60을 삽입한 소자와 그렇지 않은 소자의 무슨 곡선을 나타내고 있어?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 을 삽입한 소자의 경우 홀 주입이 향상되어 전류량은 어떻게 돼?",
"알루미늄 만을 전극으로 사용하였을 경우 전하의 주입이 잘 되지 않았었다는 것을 알 수 있었던 이유는 뭐지?",
"상대적으로 \\( \\mathrm{C}_{60} \\)을 삽입한 소자의 경우 알루미늄과의 화학적 반응으로 형성된 무엇의 영향으로 알루미늄의 일함수가 증가되어 홀 주입장벽이 낮아졌지?",
"C60의 두께는 어느 환경에서 최적의 특성을 보여줬지?",
"C60의 두께가 \\( 50 Å \\) 의 두께를 넘으면 소자의 특성은 어떻게 돼?",
"C60의 두께가 두꺼워 질수록 무엇이 줄어들어?",
"알루미늄만을 전극으로 사용한 OTFT의 경우의 전류점멸비와 문턱전압은 얼마야?",
"표 1에는 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 의 두께를 다르게 삽입하여 제작되어진 소자의 무엇을 나타냈어?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) / Al 을 전극으로 사용한 소자는 전체적으로 알루미늄만을 전극으로 사용한 소자에 비하면 어떻게 됐지?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\)가 최적의 특성을 보인 두께는 얼마였지?",
"그림 11과 12에서는 무엇들을 나타내고 있어?",
"Al 과 같이 일함수가 낮은 전극을 어디에 적용 할 수 있는 가능성을 보여줬어?",
"단지 알루미늄 만을 전극으로 이용한 OTFT 의 전하이동도는 얼마에 비해 크게 향상되어진 특성을 보여?"
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