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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h1>I. 서 론</h1><p>유기박막트랜지스터(organic thin film transistor ; OTFT)는 기존의 실리콘을 기반으로 하는 트랜지스터가 가질 수 없는 장점으로 인해 최근 들어 전 세계적으로 매우 활발히 연구개발이 이루어지고 있다. 이는 유기 반도체가 반도체의 전기적, 광학적 특성과 다양한 물성을 가지고 있을 뿐만 아니라, 인쇄법을 포함하는 매우 저럼한 공정기술로 제조가 가능하기 때문에 대면적 소자를 경제적으로 구현할 수 있기 때문이다. 또한 플라스틱 기판등 유연한 기판 위에 소자를 구현할 수 있는 장점으로 인해 유기발광다이오드(organic light emmiting diode ;OLED), 유기태양전지(organic solar cell), flexible display, 스마트카드, RFID(radio frequency identification)등의 응용분야의 핵심소자로 활용될 수 있기 때문에 활발한 연구가 수행되어 지고 있다.</p><p>유기반도체와 금속전극사이에는 금속전극의 일함수 (work function)와 유기반도체의 HOMO (highest occupied molecular orbital) level간의 mismatch로 인하여 존재하거나 유기반도체와 금속전극간의 상호작용으로 생성되어진 높은 홀 수입장벽으로 인하여 높은 contact resistance가 존재함으로써 소자의 성능에 나쁜 영향은 미치게 된다. 이러한 이유호 최근 OTFT 의 성능을 향상시키기 위한 방법 중 하나로 유기반도체와 소스-드레인 전극사이에 홀 주입층을 삽입하여 전하주입 특성을 향상시키는 연구가 이루어지고 있다.</p><p>본 연구에 사용되어진 \( \mathrm{C}_{60} \) 은 OLED 분야의 hole injection material로 활발히 연구되어지고 있으며, 금속과의 접합 시 Fermi level alignment에 관년된 bend bending이나 interface dipole 형성과 간은 상호작용으로 인한 metal의 vacuum energy level의 변화에 따라 work function을 조절 하는 특성을 가짐으로 인해, 이러한 C60-metal의 강한 상호작용은 energy barrier를 낮추어 전하주입효율을 향상시킬 수 있다.</p><p>본 연구에서는 소스-드레인 전극(Au, Al ) 과 유기반도체인 pentacene사이에 C60 박막을 삽입하여 OTFT 제작하였을 경우 전하주입이 향상되어 C60 을 삽입하지 않은 소자에 비해 전기적 특성이 크게 향상되었음을 보여준다.</p>
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[
"본 논문에서 개발하는 트랜지스터가 왜 응용분야의 핵심소자로 활용될 수 있어?",
"홀의 높은 수입장벽으로 인해 무엇이 생겨?",
"홀의 수입장벽은 소자의 성능에 어떤 영향을 미쳐?",
"유기반도체와 금속전극 사이에서 생성되는 홀은 왜 생기나요?",
"본 논문이 개발하는 트랜지스터로 만들 수 있는 것이 아닌 것은 뭐야?",
"유기박막트랜지스터(organic thin film transistor ; OTFT)가 왜 최근 들어 활발히 연구되고있어?",
"본 논문의 트랜지스터가 대면적 소자를 왜 경제적으로 구현할 수 있나요?",
"본 논문에서 개발하는 유기 반도체의 특성이 아닌 것은 뭐야?",
"본 논문의 연구에서 C60 박막을 삽입한 반도체의 성능에 어떤 변화가 생겼어?",
"홀은 무엇 사이의 mismatch로 인해 생겨?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 은 본 논문에서 어떤 분야에서 활발히 연구되고 있어?",
"최근 연구개발이 이루어지고 있는 유기박막트랜지스터에서 성능을 향상시키는 연구는 어떻게 진행돼?",
"본 연구에서 C60을 어디에 삽입했어?"
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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h1>IV. 결 론</h1><p>우리는 pentacene을 활성층으로 하는 OTFT제작에 있어 유기반도체충과 금속전극사이에 \( \mathrm{C}_{60} \) 홀 추입층을 적용하였다. Au pentacene사이에 삽입하였은 경우 Contact resistance를 감소시킴으로 인해 홀 주입특성을 향상시커 Au 단일전극을 적용한 소자에 비해 전하이동도와 문턱전압특성이 향상됨을 볼 수 있었다. 그리고 pentacene과 Al 사이에 \( \mathrm{C}_{60} \) 을 삽입하여 pentacene을 기반으로 하는 OTFT의 전극으로 사용할 수 있음을 보였다. Al 을 단일전극으로 OTFT 제작시 pentacene과의 높은 홀 주입장벽으로 인해 채널이 형성되지 않기나 아주 낮은 특성을 보였으나 \( \mathrm{C}_{60} \) 을 홀 주입층으로 적용한 소자의 경우 전하이동도와 문턱전압투성이 크게 향상되었음을 보였다. 본 연구에 적용되어진 \( \mathrm{C}_{60} \) 의 이러한 특성은 향후 플렉서블 디스플레이의 적용에서 유기반도체와 전극간의 계면특성을 향상시킨 수 있을 것으로 기대되어 진다.</p>
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[
"OTFT제작시 유기반도체충과 금속전극사이에 무엇을 집어 넣었는가?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 추입층을 Au pentacene사이에 삽입하였을 경우 어떻게 되는가?",
"Contact resistance를 감소시키려면 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 추입층을 어디에 삽입하여야 하는가?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 추입층을 Au pentacene사이에 삽입한 경우 무엇을 적용한 소자에 비해 전하이동도와 문턱전압특성이 좋아지는가?",
"펜타센을 활성층으로 하여 무엇을 만들었는가?",
"OTFT 제작에는 무엇을 활성층으로 이용하는가?",
"Al 을 단일전극으로 OTFT 제작시에는 어떤 문제가 생기는가?",
"pentacene을 기반으로 하는 무엇으로 pentacene과 Al 사이에 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 을 삽입하여 사용하는가?",
"pentacene과의 높은 홀 주입장벽으로 인해 채널이 형성되지 않거나 아주 낮은 특성을 보였던 OTFT 제작에는 무엇이 단일전극으로 사용되었을까?",
"전하이동도와 문턱전압투성이 향상된 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 는 이후 무엇의 적용에 유기반도체와 전극간의 계면특성을 향상시키는가?",
"어디에 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 을 삽입하여 pentacene을 기반으로 하는 OTFT의 전극으로 사용되는가?",
"OTFT 제작과정중에 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 추입층은 어디에 넣었는가?",
"Au pentacene사이에 \\( \\mathrm{C}_{60} \\) 홀 추입층을 삽입하면 Au 단일전극을 적용한 소자에 어떻게 되는걸 볼 수 있어?"
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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 유기반도체인 펜타센과 소스-드레인 금속전극사이에 \( \mathrm{C}_{60} \)을 홀주입층으로 적용한 유기박만트랜지스터를 제작하여 \( \mathrm{C}_{60} \) 을 삽입하지 않은 소자와의 전기적특성을 비교하였다. \( \mathrm{C}_{60} /\) Au 이중전극을 사용한 소자의 경우 Au 단일전극을 사용한 소자와 비교하었을 매 전하이동도는 \( 0.298 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s}^{\prime} \) 에서 \( 0.452 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \), 문턱전압의 생우 \( 13.3 \mathrm{~V} \) 에서 \( -10.8 \mathrm{~V} \) 로 항상되었으며, contact resistance를 축출하여 비교하였을 경우 감소함을 확인할 수 있었다. 이러한 성능의 항상은 \( \mathrm{C}_{60} \)은 Au와 pentacene 사이에 삽입하였을 경우 Au-pentacene 간의 원하지 않는 화학적 반응윽 막아줌으로씨 홀 주입장벽을 감소시켜 홀 주입이 향상되었기 때문이다. 또한 Al을 전극으로 적용한 OTFT도 제작하였다. 기존의 Al은 OTFT에 단일전극으로 사용하였을 경우 둘 간의 높은 훈 중입장벽으로 인해 채널이 거의 형성되지 않았으나, \( \mathrm{C}_{60} \) 이 Al 이종전극을 사용한 소자의 겅우 전하이동도와 전류점멸비은 \( 0.165 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s}, 1.4 \times 10^{1} \) 으로씨 Al를 단일전극으로 사용하는 소자의 전기적 득싱에 비해 크개 향상되어진 소자를 제작 할 수 있었다. 이는 \( \mathrm{C}_{60} \) 과 Al이 접합시에 interface dipole의 형성으로 Al 의 vacuurn energy level이 변화로 인한 Al 의 work function이 증가되어 pentacene가 Al간의 hole injection barrier가 감소되었기 때문이다.</p>
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[
"다음 중 \\( \\mathrm{C}_{60} /\\) Au 이중전극을 사용한 소자의 전하이동도로 옳은 것은?",
"Au 단일전극 소자의 전하 이동도로 옳은 것은?",
"왜 \\( \\mathrm{C}_{60} \\)은 Au와 pentacene 사이에 삽입하였을 때 성능이 향상된거야?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\)은 Au와 pentacene 사이에 삽입하였을 때 성능이 향상되는 이유는 뭐야?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} /\\) Au 이중전극을 사용한 소자의 문턱전압은 얼마야?",
"Au 단일전극을 사용한 소자의 문턱전압은 얼마야?",
"본 연구에서 제작한 OTFT는 무엇을 전극으로 적용한 거야?",
"무엇을 전극으로 본 연구에서 제작한 OTFT가 적용한 거야",
"interface dipole이 형성되면 AI의 work function은 어떻게 되니?",
"왜 \\( \\mathrm{C}_{60} \\)가 접합된 AI 이중전극을 사용한 소자의 특성이 크게 향상된거야?",
"\\( \\mathrm{C}_{60} \\)가 접합된 AI 이중전극을 사용한 소자의 특성이 크게 향상된 이유는 뭐야?"
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인공물ED
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\(\mathrm{C_{60}}\)(buckminsterfullurene) 홀주입층을 적용한 유기박막트랜지스터의 성능향상
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<h1>I. 실험방법</h1><p>그림 1 에서 이 연구에 사용된 OTFT의 구조를 나타내었다. 본 연구에서는 top contact OTFT를 제작하였으며, 제작공정은 유리기판에 ITO(indium thin oxide) 전극이 코팅되어진 기판을 바탕으로 절연층은 스핀코팅법으로 \( 5000 Å \) 두께의 cross-linked PVP를 사용하였다. 활성층으로 펜타센을 OMBD (organic molecular beam deposition)장비를 이용하여 \( (0.3 Å/ s \) 의 증착률로 \( 450 Å \) 증착하였고, 홀 주입층으로써 C60 을 \( 0.2 \sim 0.3 Å/ \mathrm{s} \) 의 증착률로 두께를 \( 0 \sim 200 Å \) 으로 달리하며 증착하였고,. 마지막으로 Au 와 Al 을 \( 500 Å \) 증착하여 게이트, 소스, 드레인 전극으로 사용하였다. 모든 공정은 \( 1 \times 10 \) 6Torr이하 의 진공상태에서 증착되었으며, 채널폭 (W) 은 \( 1000 \mu \mathrm{m} \), 채널길이 (L) 는 각각 \( 50 \mu \mathrm{\mu m} \) 와 \( 100 \mu \mathrm{m} \) 이다. 완성되어진 OTFT 의 전기적 특성은 반도체소자득성분석기(Elecs Co. ELA23) 은 이용하여 측정하였다.</p>
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"완성되어진 OTFT 의 전기적 특성 측정에 무엇을 이용하였는가?"
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인공물ED
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휴대용 초음파진단기를 위한 펄스 도플러 갭 필링 알고리즘의 개선
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<h1>V. 계산량 및 오차 비교</h1> <p>지금까지의 simulation 및 실험에서의 알고리즘들은 matlab으로 코딩하여 PC에서 수행시켰다. 이 때의 수행시간을 각 알고리즘별로 산출, 비교하였다. 16000 샘플의 도플러 기저대역 복소데이터를 처리하여스펙트럼데이터를산출하는데걸리는 시간을 matlab의 tic 및 toc 함수로 초 단위로 측정하였다. 그 결과를 표 1에 정리하였다. 여기서, 방법 중 ‘기본’은 갭 필링이 없는 원본 데이터를 처리하는 경우를 말한다. 표에서 나타낸 대로, 제안된 방법들은 계산시간이 기본 방법에 비해 각각 약 1.15배(미러링 기반), 또는 1.34배(AR 모델 기반) 증가하였다. 각 방법에서의 원본 데이터를 기준으로 한 갭 구간에서의 갭 필링된 데이터의 오차의 rms(root-mean-square)값도 표 2에 함께 나타내었다. 이 때도 표 1과 마찬가지로 인체 심장 여러 부위에서 얻은 도합 16000 샘플의 데이터들을 모두 사용하였다.</p> <table border><caption>표 2. 각 방법의 계산 시간 및 오차 비교</caption> <tbody><tr><td>방법</td><td>클러터 필터링</td><td>갭 필링</td><td>FFT</td><td>합계</td><td>상대비교</td><td>오차 rms</td></tr><tr><td>기본</td><td>0.74</td><td>0</td><td>3.08</td><td>3.82</td><td>1.00</td><td></td></tr><tr><td>기존 미러링</td><td>0.74</td><td>0.10</td><td>3.08</td><td>3.92</td><td>1.03</td><td>1561</td></tr><tr><td>제안된 미러링</td><td>0.74</td><td>0.57</td><td>3.08</td><td>4.39</td><td>1.15</td><td>689</td></tr><tr><td>기존 AR</td><td>0.74</td><td>0.75</td><td>3.08</td><td>4.57</td><td>1.19</td><td>1420</td></tr><tr><td>제안된 AR</td><td>0.74</td><td>1.29</td><td>3.08</td><td>5.11</td><td>1.34</td><td>271</td></tr></tbody></table> <h1>IV. 결 론</h1> <p>이 논문에서는 휴대용 초음파진단기에서 도플러 모드의 갭 필링 방법을 구현하기 위한 알고리즘들을 검토하고, 계산량이 지나치게 늘어나지 않는 범위에서 성능을 개선하였다. 구현에 적합할 것으로 검토한 알고리즘은 미러링 기반, 또 자기회귀법 기반의 방법이었으며, 제안된 개선안들이 기존 방법들에 비해 우수한 결과를 보여줌을 가상적 데이터 및 실제 인체 데이터를 써서 시뮬레이션하여 검증하였다. 이러한 방법들은 휴대용 초음파진단기내에서 소프트 웨어로, 또는 FPGA 등의 하드웨어로도 구현 가능할 것으로 생각된다.</p>
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[
"표 2에서, 갭 필링이 0에 해당하는 방법의 FFT는 얼마인가?",
"표 2에서, 모든 방법에서 같은 값을 가지는 특정 기준은 무엇인가?",
"표 2에서, 기본, 기존 미러링, 제안된 미러링 등은 무엇을 기준으로 분류되었는가?",
"표 2에서, 클러터 필터링, 갭 필링, FFT의 합이 가장 큰 값에 해당하는 방법은 무엇인가?",
"표 2에서, 갭 필링의 크기가 가장 큰 값은 무엇인가?",
"표 2에서, 오차가 가장 큰 값에 해당하는 방법은 무엇인가?",
"본 논문에서의 데이터를 산출하는데 필요한 시간을 어떤 과정을 거쳐 확인하고자 하였는가?"
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인공물ED
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바이어스 시퀀스와 스위칭 타임 튜닝을 통한 반도체 송수신 모듈의 강건성 향상에 대한 연구
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>레이더는 전파를 방사하여 물체에서 반사되는 전파를 수신하고 물체에 관련된 각종 정보를 분석하고자 기술적으로 많은 발전을 이룩해 왔으며 레이더 시스템의 응용과 적용분야에 따라서 탐색 레이더, SAR(Synthetic aperture radar) 및 유도 레이더와 다기능레이더, 기상레이더, 군사적 목적, 선박과 항공기 및 자동차 등 상용화를 위한 민수용 레이더 시스템으로 구분할 수 있다.</p><p>기존의 진공관을 대체하기 위하여 최근의 레이더 설계 동향은 저출력 SSPA(Solid state power amplifier)모듈을 다양한 직병렬 구조로 설계함으로서 원하는 출력의 SSPA설계가 가능하며 수 와트(W)에서 수십 와트(W)까지의 작은 파워만으로도 위상배열형태로 레이더시스템을 설계함으로서 수 킬로와트 \( (\mathrm{kW}) \) 급의 고출력 레이더와 같은 성능을 유지할 수 있으며 응용에 따라 소형화에도 용이하다.</p><p>T/R모듈은 고출력 송신기능을 수행하는 SSPA를 포함한 송수신 기능을 하나의 모듈에 통합한 것으로 송수신 기능뿐 아니라 위상 및 이득제어를 통한 빔 조향 및 빔 폭 변화가 가능하게 구성된다. 이러한 T/R모듈은 배열의 빔 합성으로 TWTA(Traveling wave tube amplifier)와 유사한 고출력을 획득하면서 TWTA와 같은 중앙집중식 송신기보다 신뢰성이 높고 기계적 빔 조향보다 기민성이 요구되는 전자전 체계의 고출력 능동 배열 송신 장치 또는 능동 위상 배열 레이더의 핵심 구성품이다.</p><p>최근에는 고출력 트랜지스터로 \( \mathrm{Si} \) 나 \( \mathrm{GaAS} \) 에 비하여 넓은 Energy band gap과 고온 안정성이 우수한 \( \mathrm{GaN} \)이 각광받고 있다. 또한, \( \mathrm{GaN} \) 은 \( \mathrm{AlGaN} / \mathrm{GaN} \) 형태의 이종접합이 가능하여 고출력, 고주파수 동작이 요구되는 응용에 아주 적합하며, 화학물질에 대한 탁월한 내부 특성을 지니고 있다. 높은 항복전압과 전류 구동능력으로 소자 단위 면적당 출력밀도가 높아 고출력을 더 작은 회로에서 얻을 수 있기 때문에 LDMOS(Laterally diffused MOSFET)에 비해 회로 구성이 간단해진다. 열전도성면에서 우수한 \( \mathrm{SiC} \) 를 \( \mathrm{GaN} \) 의 기판으로 성장시켜 사용하면 채널온도를 \( 200^{\circ} \mathrm{C} \) 이하로 유지하면서 수백 와트(W) 이상의 고출력 증폭할 수 있으며 높은 전력밀도를 얻을 수 있어, 우수한 자체 열 발산 기능으로 냉각 설비가 차지하는 ㅑ 적과 가격을 줄일 수 있는 장점이 있다. T/R모듈 구조는 그림1과 같이 크게 separate, shred, common leg구조로 나눌 수 있다.</p><p>T/R모듈의 크기는 복사 소자 배열에 따라 제한되며 복사 반대 방향의 모듈 크기를 최소화 하는 것이 전체 시스템의 실장성에 매우 유리하다.</p><p>T/R 모듈의 전기적 구조에는 MMIC(Monolithic microwave integrated circuit)의 수를 줄일 수 있으며, 송수신시 동일 소자를 사용하여 동일한 송수신 이득 위상 조절 특성을 유지할 수 있는 Common leg 구조가 가장 널리 적용되고 있다.</p><p>기존의 회로설계는 TRM의 소형화 구현에 따른 물리적 크기의 제약으로 인한 격리도 부족현상이 발생하였으며, 송수신 경로 간 간섭현상 개선에 주안점을 두었다. 하지만, 평균고장시간을 만족하지 못하는 현상이 발생하였다. 본 논문에서는 이 현상을 개선하기 위하여 고장유형에 따른 원인분석을 수행하여 송수신 경로의 격리도 문제점을 도출하고, 순차바이어스와 스위칭 타임 튜닝기법을 이용한 TRM의 강건성 향상기법을 제안한다.</p>
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"T/R모듈의 크기는 복사 소자 배열에 따라 제한되는가?",
"레이더 시스템의 응용과 적용분야에 따라서 탐색 레이더, SAR(Synthetic aperture radar) 및 유도 레이더와 다기능레이더, 기상레이더, 군사적 목적, 선박과 항공기 및 자동차 등 상용화를 위한 민수용 레이더 시스템으로 구분할 수 있나?",
"기존의 진공관을 대체하기 위하여 최근의 레이더 설계 동향은 저출력 SSPA(Solid state power amplifier)모듈을 다양한 직병렬 구조로 설계함으로서 원하는 출력의 SSPA설계가 가능한가?",
"수 와트(W)에서 수십 와트(W)까지의 작은 파워만으로도 위상배열형태로 레이더시스템을 설계함으로서 수 킬로와트 (kW) 급의 고출력 레이더와 같은 성능을 유지할 수 있으며 응용에 따라 소형화에도 용이한가?",
"높은 항복전압과 전류 구동능력으로 소자 단위 면적당 출력밀도가 높아 고출력을 더 작은 회로에서 얻을 수 있기 때문에 LDMOS(Laterally diffused MOSFET)에 비해 회로 구성이 간단해지는가?",
"레이더는 전파를 방사하여 물체에서 반사되는 전파를 수신하고 물체에 관련된 각종 정보를 분석하고자 기술적으로 많은 발전을 이룩해 왔는가?",
"최근에는 고출력 트랜지스터로 Si 나 GaAS 에 비하여 넓은 Energy band gap과 고온 안정성이 우수한 GaN이 각광받고 있나?",
"T/R모듈은 고출력 송신기능을 수행하는 SSPA를 포함한 송수신 기능을 하나의 모듈에 통합한 것으로 송수신 기능뿐 아니라 위상 및 이득제어를 통한 빔 조향 및 빔 폭 변화가 가능하게 구성되는가?",
"T/R모듈은 배열의 빔 합성으로 TWTA(Traveling wave tube amplifier)와 유사한 고출력을 획득하면서 TWTA와 같은 중앙집중식 송신기보다 신뢰성이 높은가?",
"GaN 은 AlGaN/GaN 형태의 이종접합이 가능하여 고출력, 고주파수 동작이 요구되는 응용에 아주 적합하며, 화학물질에 대한 탁월한 내부 특성을 지니고 있나?",
"열전도성면에서 우수한 SiC 를 GaN 의 기판으로 성장시켜 사용하면 채널온도를 200 ∘C 이하로 유지하면서 수백 와트(W) 이상의 고출력 증폭할 수 있으며 높은 전력밀도를 얻을 수 있는가?",
"기존의 회로설계는 TRM의 소형화 구현에 따른 물리적 크기의 제약으로 인한 격리도 부족현상이 발생하였나?",
"기존의 회로설계는 평균고장시간을 만족하지 못하는 현상이 발생하였나?",
"송수신시 동일 소자를 사용하여 동일한 송수신 이득 위상 조절 특성을 유지할 수 있는 Common leg 구조가 가장 널리 적용되고 있나?",
"T/R모듈 구조는 크게 separate, shred, common leg구조로 나눌 수 있나?",
"T/R모듈은 기계적 빔 조향보다 기민성이 요구되는 전자전 체계의 고출력 능동 배열 송신 장치 또는 능동 위상 배열 레이더의 핵심 구성품인가?",
"T/R모듈의 크기는 복사 반대 방향의 모듈 크기를 최소화 하는 것이 전체 시스템의 실장성에 매우 유리한가?",
"본 논문에서 평균고장시간을 만족하지 못하는 현상을 개선하기 위하여 고장유형에 따른 원인분석을 수행하여 송수신 경로의 격리도 문제점을 도출하였는가?",
"T/R 모듈의 전기적 구조에는 MMIC(Monolithic microwave integrated circuit)의 수를 줄일 수 있는가?",
"본 논문에서 평균고장시간을 만족하지 못하는 현상을 개선하기 위하여 순차바이어스와 스위칭 타임 튜닝기법을 이용한 TRM의 강건성 향상기법을 제안하였는가?",
"기존의 회로설계는 송수신 경로 간 간섭현상 개선에 주안점을 두었나?"
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인공물ED
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바이어스 시퀀스와 스위칭 타임 튜닝을 통한 반도체 송수신 모듈의 강건성 향상에 대한 연구
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<h2>3. 개선 및 시험결과</h2><p>Over-rate현상과 전단구동부에 소요되는 파워트랜지스터 소자의 고장현상은 송신경로와 수신경로간의 격리도 부족으로 인하여 발생한 것으로 하드웨어를 변경할 수도 있으나 광범위한 회로 및 기구물 변경이 소요된다.</p><p>따라서, 시스템 운용에 영향이 없도록 제어기를 이용하여 LNA의 바이어스는 그대로 두고, HPA의 순차바이어스와 스위치의 제어 타이밍을 변경하였다. 기존의 회로는 트리거신호와 동기되어 LNA의 바이어스를 " OFF"시킴과 동시에 HPA의 바이어스를 "ON"하여 스위치를 송신경로로 연결되도록 구현되었으나, 개선된 타이밍 시퀀스는 트리거신호와 LNA의 바이어스를 동기 되도록 "OFF"하고, HPA의 바이어스 "ON"타이밍을 트리거신호에 비하여 \( 4 \mathrm{usec} \) 지연시켜서 " ON ", 송수신 경로 선택용 스위치가 송신경로로 \(5 \mathrm{usec}\) 지연하여 연결되도록 하였다. 제안하는 상세 타이밍도는 그림8.과 같다.</p><p>그림9.는 구현한 제어 타이밍 측정결과이며, 전치 증폭기의 바이어스가 트리거신호 \( 4 \mathrm{usec} \) 이후에 “ON"되고 \( 5 \mathrm{usec} \) 이후에 스위치가 송신경로로 선택되도록 한 후, 펄스생성기에서 \( 6 \mathrm{usec} \) 이후에 펄스가 생성됨을 확인하였다.</p><p>펄스입력 \( 2 \mathrm{usec} \) 이전(즉, 트리거발생 후 \( 4 \mathrm{usec} \) )에 전치증폭기의 바이어스를 "ON"하는 것은 HPA의 충분한 바이어스 안정화 시간을 확보하기 위함이다.</p><p>또한, 펄스입력 \( 1 \mathrm{usec} \) 이전(즉, 트리거발생 후 \(5\mathrm{usec}\))에 송수신경로 선택용 스위치의 송신경로제어가 이루어지는 것은 스위치소자의 경로 간 격리도인 \( 40 \mathrm{dB} \) 를 이용하여 HPA에 바이어스가 "ON"되는 순간에 유기될 수 있는 RF 신호를 최대한 억압하여 HPA를 보호하는 효과가 있다.</p><p>그림10.은 T/R 모듈의 블록도에 순차바이어스 및 제어타이밍을 조정한 전자소자를 표현한 것으로 필드 환경에서 발생 가능한 지형지물에 따른 강한 클러터와 같은 신호성분이 송신구간 동안에 유입되더라도 전단구동부 파워트랜지스터의 바이어스 인가 순서를 만족하도록 하며, 스위치를 송신기에서 펄스발생 \( 1 \mathrm{usec} \) 이전에 "ON"시킴으로써, Over-rate검출회로의 오동작 및 HPA의 고장유발현상을 제거할 수 있다.</p><p>그림11.(a)는 LNA, HPA, 그리고 송수신 경로선택 스위치의 순차바이어스와 제어 타이밍을 개선하기 전 출력펄스를 측정한 것으로, LNA의 바이어스가 완전히 "OFF"되기 이전 약 \(4\mathrm{usec}\)동안 수신신호가 송신경로로 유기되어 증폭되어 출력되는 것이다.</p><p>그림11.(b)는 LNA의 바이어스 하강시간을 줄이기 어려우므로 펄스를 송신하기 전 \( 2 \mathrm{usec} \) 지점 (즉, LNA의 바이어스가 완전히 꺼지는 지점)에서 HPA의 바이어스를 “ON"시키고, 펄스를 송신하기 \(1\mathrm{usec}\) 이전에 스위치가 송신경로로 선택되도록 제어한 파형으로, 궤환루프가 회피됨으로써 수신신호가 송신경로로 유기되지 않아 안정한 출력파형을 보였다.</p><p>시험결과를 바탕으로, 필드환경에 적용하여 약 12 개월간 주요 불량증상인 전단구동부에 소요되는 파워트랜지스터의 고장현상과 Over-rate 현상에 대한 효과를 확인하였다.</p><p>순차바이어스와 스위치 제어 타이밍을 수정하기전에는 1 년 이내에 \( 25 \% \) 수준의 불량률을 보인 반면, 순차바이어스와 스위치 제어 타이밍 튜닝을 적용한 이후에는 동일 불량은 발생하지 않았다.</p><p>송수신 경로 간 격리도 문제로 인하여 하드웨어의 평균고장시간에 직접적인 영향성을 확인하였으며,T/R 모듈의 강건성을 개선하였다.</p>
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"Over-rate현상과 전단구동부에 소요되는 이 현상은 이것의 부족으로 발생하는것으로 하드웨어를 변경할 수 도 있으나 광범위한 회로 및 기구물 변경이 소요 되는데, 이것은 무엇인가?",
"펄스입력 \\( 2 \\mathrm{usec} \\) 이전(즉, 트리거발생 후 \\( 4 \\mathrm{usec} \\) )에 전치증폭기의 바이어스를 \"ON\"하는 것은 HPA의 충분한 바이어스 변형화의 시간을 확보하기 위함이다.",
"그림11.(b) 시험결과를 바탕으로, 필드환경에 적용하여 약 12 개월간 주요 불량증상인 전단구동부에 소요되는 어떤 현상 두가지에 대한 효과를 확인하였는가?",
"펄스입력 \\( 1 \\mathrm{usec} \\) 이전(즉, 트리거발생 후 \\(5\\mathrm{usec}\\))에 송수신경로 선택용 스위치의 송신경로제어가 이루어지는 것은 스위치소자의 경로 간 격리도인 \\( 40 \\mathrm{dB} \\) 를 이용하여 HPA에 바이어스가 \"ON\"되는 순간에 유기될 수 있는 RF 신호를 최대한 억압하여 이것을 보호하는 효과가 있다. 이것은?"
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인공물ED
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바이어스 시퀀스와 스위칭 타임 튜닝을 통한 반도체 송수신 모듈의 강건성 향상에 대한 연구
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<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 순차바이어스와 스위칭 타임 튜닝기법을 통한 반도체 송수신모듈(TRM : Transmitter and Receiver Module)의 강건성 향상 방법에 대해 기술한다. 기존의 회로설계는 TRM의 소형화로 인한 송신출력신호가 수신기로 유기되어 최소수신감도(MDS : Minimum Detection Signal) 개선에 초점을 맞추어졌으나, 평균고장시간(MTBF : Mean Time Between Failure)을 만족하지 못하고 빈번히 고장이 발생하는 문제가 있었다. 본 연구는 이러한 현상을 개선하는 방법으로 순차바이어스 및 스위칭 타임 튜닝기법을 제안한다. 첫 번째로 주요 고장증상 수집 및 원인을 추론하였으며, 두 번째로 개선방법을 도출하고 시스템에 적용하여 효과를 검증하였다. 제안한 방법을 적용하여 격리도 부족에 따른 빈번한 고장증상이 해소되었다.</p>
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"기존의 회로설계는 TRM의 소형화로 인한 송신출력신호가 수신기로 유기되어 최소수신감도(MDS : Minimum Detection Signal) 개선에 초점을 맞추어졌나?",
"제안한 방법을 적용하여 격리도 부족에 따른 빈번한 고장증상이 해소되었나?",
"본 논문에서는 순차바이어스와 스위칭 타임 튜닝기법을 통한 반도체 송수신모듈(TRM : Transmitter and Receiver Module)의 강건성 향상 방법에 대해 기술하는가?",
"개선방법을 도출하고 시스템에 적용하여 효과를 검증하였나?",
"평균고장시간(MTBF : Mean Time Between Failure)을 만족하지 못하고 빈번히 고장이 발생하는 문제가 있었나?",
"본 연구는 평균고장시간(MTBF : Mean Time Between Failure)을 만족하지 못하고 빈번히 고장이 발생하는 문제를 개선하는 방법으로 순차바이어스 및 스위칭 타임 튜닝기법을 제안하는가?",
"주요 고장증상 수집 및 원인을 추론하였나?"
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인공물ED
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바이어스 시퀀스와 스위칭 타임 튜닝을 통한 반도체 송수신 모듈의 강건성 향상에 대한 연구
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<h1>Ⅲ.결 론</h1><p>본 논문에서는 능동 위상 배열시스템에 적용되는 T/R 모듈의 공통경로 사용으로 인한 송수신 경로 간 격리도의 중요성과 격리도 부족 시 하드웨어 고장을 유발하며, 평균고장시간 MTBF에 직접적인 영향을 끼치는 사실을 도출하였다.</p><p>해결방법으로 시간 및 비용의 부담이 큰 하드웨어 변경을 배제하고, 송수신기 증폭소자의 순차바이어스 조정과 하드웨어의 구성형태에 따른 스위칭소자의 제어 타이밍 튜닝을 통하여 송수신 경로 간 격리도를 확보하는 방법을 제안하였다.</p><p>레이더시스템이 운용되는 필드환경에 적용하여 장기간에 걸쳐 효과를 검증하였으며, 제안한 기법을 적용한 이후에는 동일불량은 발생하지 않았다.</p><p>본 논문에서 제안한 기법은 송수신 경로를 공유하는 어떤 형태의 T/R 모듈에도 적용 가능하며, 유사 시스템 및 장비의 격리도 확보를 통한 T/R 모듈의 강건성 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.</p>
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"격리도가 부족할 경우엔 하드웨어가 고장날 수 있어?",
"하드웨어가 격리도는 부족할 때 고장날 수 있지",
"논문에서 제안한 해결방법이 T/R 모듈의 강건성 확보에 도움이 될 수 있어?",
"T/R 모듈로 인한 격리도 부족으로 인해 발생한 하드웨어의 고장을 해결할 수 있는 방법은 뭐야?",
"모든 T/R 모듈에 적용되며 T/R 모듈의 강건성을 확보하는데 도움이 될 것이라고 기대되는 기법은 뭐야?",
"격리도가 부족할 경우 무엇이 고장날 수 있어?",
"무엇이 격리도가 부족할 때 고장날 수 있지",
"해결방법에 따른 기법을 적용한 후에 동일불량이 발생했어?",
"격리도에 의한 문제가 발생했을때 해결방법으로 알맞은 것은 뭐야?",
"본 논문에서 말한 해결방법은 송수신 경로를 공유하는 일부 T/R 모듈의 경우에만 적용이 가능해?"
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인공물ED
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개구면 크기에 따른 도전성 박막 소재의 자기장 차폐효과 분석
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<h2>2-2 개구면 자기장 차폐효과 시뮬레이션</h2> <p>개구면 크기에 따른 자기장 대역 차폐효과를 분석하기 위해 시뮬레이션을 수행하고 산술 계산 값과 비교하였다. 산술 계산은 앞서 설명한 상호 인덕턴스 방법을 활용했고, 해당 수식에 들어가는 파라미터는 표 1과 같으며, 단위는 \( \mathrm{m} \)이다. 송수신 안테나 중심점 좌표는 자기장 측정 방법을 제시하는 MIL-STD-188-125-1에 따라(송신: \( 2 \mathrm{~m} \), 수신: \( 1 \mathrm{~m} \)) 설정했다. 파장 대비 안테나의 크기가 매우 작은 소형 루프 안테나의 방사 특성은 안테나 형태와는 무관하고 면적과 관계있으므로, 시뮬레이션 및 측정에는 보유하고 있는 원형 루프 안테나를 사용하였다. 이에 따라 정사각형 루프 안테나 크기(d)는 시뮬레이션 및 측정에 사용한 반경 \( (r) 0.3 \mathrm{~m} \)인 원형 루프 안테나와 동일한 면적 \( \left(\pi r^{2}\right) \)으로 가정하여 한 변의 길이 \( \left(d=\sqrt{\pi r^{2}}\right) \)를 구하였다. 개구면 역시 정사각형으로 가정하며 한 변의 길이(L)가 \( 0.6 \mathrm{~m} \)부터 \( 1.8 \mathrm{~m} \)까지 \( 0.3 \mathrm{~m} \) 간격으로 변화할 때 차폐효과를 구했다.</p> <p>시뮬레이션 구조는 그림 2에 나타나며, 측정에 사용하는 원형 루프 안테나와 동일하게 모델링했고, 송수신 안테나, 개구면 위치는 산술 계산과 동일하게 MIL-STD-188-125-1을 준용하여 배치했다. 그림 2(a)는 자유 공간의 기준 신호 시뮬레이션 구조이며 그림 2(b)는 개구면을 갖는 무한 도체 판이 존재할 때 차폐 신호 시뮬레이션 구조이다. 산술 계산과 마찬가지로 개구면 크기(L)를 \( 0.6 \mathrm{~m} \)부터 \( 1.8 \mathrm{~m} \)까지 \( 0.3 \mathrm{~m} \) 간격으로 변화시켜 차폐효과를 계산했으며, 시뮬레이션 해석 주파수 대역은 \( 10 \mathrm{~kHz} \sim 10 \mathrm{MHz} \)이다. 그림 3에서 개구면 크기에 따른 차폐효과 시뮬레이션 결과를 볼 수 있다. 개구면 크기가 증가할수록 차폐효과가 감소함을 알 수 있다. 이를 통해, 사용되는 개구면 크기에 따라 소재 차폐효과가 바뀔 수 있음을 추정할 수 있다. 또한, 주파수 독립적인 특성을 갖는 상호 인덕턴스 산술 계산 방법과 유사하게 시뮬레이션 결과 또한 \( 10 \mathrm{~MHz} \) 이전 저주파수 자기장 대역에서는 주파수에 따른 차폐효과 변화가 크지 않음을 알 수 있다.</p> <p>그림 4는 안테나 높이\( (\mathrm{Z}=0) \)에서 개구면 크기에 따른 자기장 분포를 나타낸다. 개구면이 없는 기준 자기장 분포에서는 송신 루프 안테나(Tx ant.)에서 발생한 자기장은 거리에 따라 감쇄하는 것을 확인할 수 있다. 반면, 개구면이 존재하는 경우의 자기장 분포는 거리뿐만 아니라 개구면 크기에 따라 자기장의 세기가 변동함을 알 수 있다. 즉, 개구면 크기가 증가할수록 개구면을 통해 커플링되는 자기장으로 인해 수신되는 전자파의 세기가 증가함을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 개구면 크기에 따른 산술 및 시뮬레이션 차폐효과</caption> <tbody><tr><td>L [\( m \)]</td><td>0.6</td><td>0.9</td><td>1.2</td><td>1.5</td><td>1.8</td></tr><tr><td>Analytic SE [\( dB \)]</td><td>29.4</td><td>18.9</td><td>11.4</td><td>5.5</td><td>0.8</td></tr><tr><td>Simulation SE [\( dB \)]</td><td>25.8</td><td>17.1</td><td>11.8</td><td>8.4</td><td>6.1</td></tr></tbody></table> <p>개구면 크기에 따른 자기장 대역의 산술 계산 차폐효과와 시뮬레이션 차폐효과 결과를 표 2에 정리하였다. 시뮬레이션 차폐효과는 자기장 해석 주파수에 대해 차폐효과 평균값을 사용하였다. 두 가지 결과 모두 개구면 크기가 증가할수록 차폐효과가 감소하는 것을 알 수 있으며, 전반적으로 차폐효과 값이 유사함을 확인할 수 있다. MIL-DTL-83528D에 따른 개구면 크기\( (0.61 \mathrm{~m}) \)와 유사한 \( 0.6 \mathrm{~m} \)에서의 산술 및 시뮬레이션 차폐효과 값은 각각 \( 29.4 \mathrm{~dB}, 25.8 \mathrm{~dB} \)로써, 도전성 박막 소재를 결속하지 않더라도 상대적으로 높은 차폐효과가 있다는 점을 알 수 있다. 또한, 개구면 크기가 작을수록 기준값은 낮게 측정될 수 있으며 배경 잡음 크기가 일정할 경우 동작영역(기준값 - 잡음)이 감소하여 소재의 차폐효과를 측정할 수 있는 범위가 줄어들 수 있음을 알 수 있다.</p>
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"개구면 크기에 따라 발생하는 자기장 차폐효과를 분석하기 위해서 어떻게 했어?",
"소형 루프 안테나의 방사 특성이 안테나의 형태와 무관하기 때문에 어떤 방법을 취했어?",
"송수신 안테나 중심점 좌표는 어떻게 설정했어?",
"송수신 안테나와 개구면의 위치를 어떻게 배치했어?",
"표 2에서 L [\\( m \\)]이 0.6일 때 Analytic SE [\\( dB \\)]는 얼마야?",
"표 2의 경우 개구면의 크기가 0.9일 때 Analytic SE [\\( dB \\)]의 값은 얼마야?",
"개구면 크기를 어떤 방법을 통해 차폐효과를 계산했어?",
"정사각형 루프 안테나 크기의 한 변의 길이를 어떻게 구했어?",
"표 2에서 L [\\( m \\)]의 크기가 0.6일 때 Simulation SE [\\( dB \\)]의 값은 얼마야?",
"표 2에서 개구면의 크기가 0.9일 때 Simulation SE [\\( dB \\)]는 어떤 값을 나타내?",
"표 2를 참고한 결과 L [\\( m \\)]의 크기가 1.2일 때 시뮬레이션 차폐효과의 값은 얼마야?",
"표 2를 참고했을 때 L [\\( m \\)]의 값이 1.2일 경우 산술 차폐효과의 값은 얼마야?",
"개구면 크기에 따른 산술 및 시뮬레이션 차폐효과를 타나내는 표 2에서 L [\\( m \\)]의 값이 1.8이면 시뮬레이션 값은 얼마야?",
"개구면 크기에 따른 산술 및 시뮬레이션 차폐효과를 나타내는 표에서 L [\\( m \\)]가 1.8일 때 산술 값은 얼마야?",
"표 2. 개구면 크기에 따른 산술 및 시뮬레이션 차폐효과에서 개구면의 크기가 1.5일 경우 산술 차폐효과의 값은 뭐야?",
"표 2. 개구면 크기에 따른 산술 및 시뮬레이션 차폐효과에서 개구면의 크기가 1.5인 경우 시뮬레이션 차폐효과의 값이 뭐야?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 시약 및 재료</h2><p>멀티 레이어 압력 센서의 2nd layer (중간 층)으로 활용될 전도성 고분자 박막 코팅 원단 제조를 위해 Micro fiber 원단(웰크론, Nylon/polyester 분할사)을 base 원단으로 사용하였고, 전도성 고분자의 단량체가 될 3,4-Ethylenedioxythiopene (EDOT) (Sigma-Aldrich), 기상 중합 반응에서 산화제 역할의 \( \mathrm{FeCl}_{3} \) (III) (Sigma-Aldrich)을 비롯하여, Methyl alcohol (덕산종합과학, MeOH ), Ethyl alcohol (덕산종합과학, EtOH) 등의 시약을 구매하여 사용하였다. 멀티 레이어 압력 센서의 1st layer와 3rd layer 로써 전극으로 활용될 고 전도성 원단은 솔루에타 판에 의뢰하여 PET 원단에 수십 옴의 저항 범위를 갖도록 Nickel 박막을 도금하여 제조하여 사용하였다.</p><h2>\( 2.2 \) 기상 중합을 이용한 중전도성 섬유 제조</h2><p>기상 중합에 의한 전도성 고분자 박막은 산화제 용액의 제조, 기질(원단) 침지, Mangling, 기상 중합, 세척 및 건조의 과정에 의해 제조되며 이를 Fig. 2 에 나타내었다. 산화제인 \( \mathrm{FeCl}_{3}(\mathrm{III}) \)를 MeOH 에 충분한 시간 교반을 통해 용해시켜 제조하였으며, 이 때 산화제 용액의 농도는 문헌 검색을 통한 최적 농도인 15 ,\( 20 \% \) 로 제조되었다. 적정 크기로 재단된 Micro fiber 원단을 제조된 산화제 용액에 30 분간 침지하고, \( 100 \% \) 의 Pick-up rate, \( 0.05 \mathrm{MPa} \) 의 Mangle pressure로 산화제 용액 침지 원단을 Mangling하여, 원단 중량 대비 적정 한 산화제 용액의 양이 원단 전체에 고르게 분포된 형태의 산화제 용액 침지 원단을 얻었다. 일반적으로 PEDOT 기상중합의 반응 온도는 \( 50\sim80^{\circ} \mathrm{C} \) 로 알려져 있으며, 예비 실험을 통해 본 실험에 사용된 중합 반응 시스템에서는 \( 60^{\circ} \mathrm{C} \) 가 최적의 반응 온도임을 확인하였다. 전도성 고분자의 단량체인 EDOT을 반응조 내에 위치하고, \( 60^{\circ} \mathrm{C} \) 로 승온하여 반응조 내부에 단량체 증기를 충분히 생성한 후, 산화제 용액 침지 원단을 반응조 상부에 거치하여 기상 중합 반응을 수행하였다. 반응 종료 후 샘플을 세척 및 건조하여 PEDOT 박막코팅 전도성 원단이 제조되었다. 최적 반응 조건 확립을 위해 반응조 내에 위치한 EDOT의 양, 산화제 용액의 농도를 변화하여 최적 반응 조건을 확립하였으며, 확립된 조건을 고정하고 반응 시간을 변수로 실험을 수행하여 최적 반응 시간을 판단하였다.</p>
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"전도성 고분자 박막 코팅 원단 제조는 멀티 레이어 압력 센서의 1st layer 로 사용되는가?",
"고 전도성 원단은 멀티 레이어 압력 센서의 무엇으로 활용되는가?",
"고 전도성 원단은 멀티 레이어 압력 센서의 2nd layer로 사용되는가?",
"고 전도성 원단에 Nickel 박막을 도금하는 이유는?",
"Mangling, 기상 중합은 어떤 박막을 위해 사용되는가?",
"고 전도성 원단은 PET 원단에 수십 옴의 저항 범위를 갖지 않기 위해 Nickel 박막 도금법을 사용하는가?",
"산화제 용액의 제조는 전도성 고분자 박막의 제조에 관련이 없는 과정인가?",
"\\( \\mathrm{FeCl}_{3}(\\mathrm{III}) \\)를 용해시키기 위해 필요한 것은?",
"\\( \\mathrm{FeCl}_{3}(\\mathrm{III}) \\)은 어떤 용액인가?",
"멀티 레이어 압력센서에서 시약과 그 역할이 적절하게 이어진 것은?",
"최적의 산화제 용액의 농도로 알맞은 것은?",
"EDOT의 양, 산화제 용액의 농도는 최적 반응 조건 확립과 관계가 없는가?",
"Micro fiber 원단은 어떤 원단 제조를 위해 사용되는가?",
"산화제 용액 침지 원단을 Mangling하기 전 거쳐야 할 단계는?",
"산화제 용액 침지 원단을 얻기 위해 Micro fiber 원단을 산화제 용액에 몇 분동안 침지해야 하는가?",
"일반적으로 알려진 PEDOT 기상중합의 반응 온도로 알맞은 것은?",
"PEDOT 기상중합 반응 온도에서 일반적으로 가장 적합하다 알려진 온도의 범위가 있는가?",
"본 실험에 사용된 중합 반응 시스템에서는 최적의 반응 온도가 \\( 50^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"EDOT는 어떤 단량체를 뜻하는가?",
"현재 실험에 사용된 중합 반응 시스템에서 가장 적합한 반응 온도로 알맞은 것은?",
"전도성 고분자의 단량체는 반응조 외에 위치하고 있는가?",
"기상 중합 반응은 반응조 하부에 거치하여 수행되는가?",
"Micro fiber 원단은 어떤 센서에 활용되었는가?",
"어떤 센서에 Micro fiber 원단이 이용되었지?",
"멀티 레이어 압력 센서에서 base 원단으로 Micro fiber 원단이 사용되지 않았는가?",
"base 원단으로 Micro fiber 원단이 멀티 레이어 압력 센서에서 활용되지 않았어?",
"멀티 레이어 압력 센서에서 Ethyl alcohol은 전도성 고분자의 단량체 역할을 하는가?",
"Ethyl alcohol은 멀티 레이어 압력 센서에서 전도성 고분자의 단량체 역할을 하니?",
"Nickel 박막을 도금 후 사용되는 원단의 이름은?",
"무엇이 Nickel 박막을 도금 후 사용되는 원단의 명칭이야?",
"PET 원단에 수십 옴의 저항 범위를 유지하기 위해 거쳐야 할 단계는?",
"어떤 과정이 PET 원단에 수십 옴의 저항 범위를 유지하기 위해 거쳐야 하는 것이니?",
"고 전도성 원단은 저항 범위를 유지하도록 어디에 부탁해야 하는가?",
"어디에 고 전도성 원단은 저항 범위를 유지하도록 요청해야 하지?",
"무엇을 이용해 최적의 산화제 용액의 농도를 얻을 수 있는가?",
"최적의 산화제 용액의 농도를 얻기 위해서 무엇을 이용하니?",
"침지와 Mangling을 통하여 적정한 산화제 용액의 양이 고르게 분포된 산화제 용액 침지 원단을 얻을 수 없는가?",
"적정한 산화제 용액의 양이 고르게 분포된 산화제 용액 침지 원단을 침지와 Mangling을 통하여 구할 수 없어?",
"EDOT는 어디에 위치하고 있는가?",
"어디에 EDOT가 자리하고 있을까?",
"단량체 증기를 충분히 만들기 위해 거쳐야 할 단계는?",
"어떤 과정이 단량체 증기를 충분히 만들기 위해 거쳐야만 하는 것이야?",
"기상 중합 반응을 수행하기 전 산화제 용액 침지 원단을 어디에 두어야 하는가?",
"기상 중합 반응을 수행하기 전 어디에 산화제 용액 침지 원단을 두어야 하지?",
"기상 중합 반응을 수행하기 전 어떤 원단을 상부에 거치해야 하는가?",
" 어떤 원단을 기상 중합 반응을 수행하기 전 상부에 거치해야 하는거야?",
"PEDOT 박막코팅 전도성 원단이 제작되기 전 거쳐야 할 단계는?",
"어떤 과정이 PEDOT 박막코팅 전도성 원단이 제작되기 전 거쳐야 하는가?",
"산화제 용액의 농도는 어떤 조건의 만족하기 위해 필요한 정보인가?",
"어떤 조건의 만족하기 위해 필요한 정보가 산화제 용액의 농도인가요?",
"최적 반응 시간은 확립된 조건을 고정시켜 결정할 수 있는가?",
"확립된 조건을 고정시켜 최적 반응 시간을 결정하니?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h1>1. 서 론</h1><p>섬유는 의복뿐만 아니라 침대, 벽지, 실내장식재 그리고 바닥재 등 인간의 생활환경에서 접촉하는 표면의 \( 70 \% \) 이상이 섬유 또는 섬유 소재로 이루어져있으며, 섬유는 가장 일반적이고 보편화된 휴먼 인터페이스이다.</p><p>근래에는 섬유에 다양한 분야를 접목시키기 위한 연구가 시도 되어 왔으며, 최근에는 섬유기반 소재에 IT, NT, BT 기술이 융합된 스마트 섬유(Smart textile)가 개발되여 고부가가치 산업으로 각광 반고 있다. 섬유는 유연성, 신축성이 있으며 넓은 표면에 적용할 수 있는 장짐 때문에, 센서로 활용 될 경우 공간적 제약에서 벗어날 수 있을 뿐반 아니라 착용에 대한 불편함을 해소 할 수 있어 착용자의 생체 정보(심전도, 호흡, 체온, 움직임 등) 측정과 모니터링에 매우 유리한 측면을 갖고 있으므로 섬유 기반의 흠·헬스 케어에 대한 연구가 지속직으로 확대되고 있다. 또한, \(1\) 인가구가 증가함에 따라 노약자 및 장애인의 안전을 위한 실내 위치 모니터링 시스템에 대한 필요성이 대두 되고 있으나, 카메라를 이용한 모니터링 시스템은 거주자의 인권이 침해 될 수 있는 문제점을 내재하고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로, 바닥재에서 압력을 측정함으로씨, 거주자의 위치정보를 측정하는 연구가 진행 된 바 있다. 홈 모니터링 시스템을 압력 센서로 구성할 경우, 부피를 최소화하여 거주자가 느끼는 이물감을 최소화 시켜야 하며, 그러기 위해서는 필름 및 섬유 소재의 압력 센서 개발이 필수적이다.</p><p>압력 센서는 측정 방식에 따라 압전형(Piezo - Electric), 정전 용량형(Capacitive) 그리고 압저항형(Piezo-Resistance)로 나뉜다. 그 중 압저항형은 동/정적 압력 측정이 가능할 뿐만 아니라 측정 시스템 구현이 간단하기 때문에 대면적 압력센서를 구성하는데 매우 유리하다.</p><p>섬유 소재를 압력 센서로 활용하기 위해서는 우선, 섬유 소재에 전도성을 부여 해야 한다. 섬유 소재에 전도성을 부여하는 방법은 물리적 방법과 전도성 물질을 섬유에 코팅하는 전기화학적 방법이 있다.</p><p>전기 화학직 방법으로는 전기중합(electropolymerization) 방법, 화학적 증착방법(chemical vapor deposition) 그리고 기상중합법(vapor phase polymerization)이 있으며, 그 중 전기중합 방법은 섬유 표면에 전해질 전극을 이용하여 전도성 입자를 코팅하여 섬유의 표면에 전도층이 형성되는 단점이 있다. 화학적 증착 방법은 기질 표면과 내부에 전도성 물질을 증착시키는 방법으로써, 공정이 고온에서 진행되기 때문에 섬유 소재 손상의 원인이 될 수 있어, 섬유에 적용시키기 어럽다는 단점이 존재한다.</p><p>기상중합법은 유기 및 유기 금속의 기체 상태 단량체 (monomer)가 산화제 또는 반응 촉매 등과 접촉하여 산화환원 반응에 의해 활성화 되어 자가 조립 (self-assembly)을 통해 고분자화되는 중합 반응으로, 파우더 또는 나노 입자 등의 형태로 균일한 박막을 형성하기 때문에 섬유 원단의 전도성 부여에 매우 용이한 중합법이다.</p><p>섬유 소재 기상 중합법은 공정이 간단하고 전기적 특성이 매우 우수한 전도성 고분자로 잘 알려진 polypyrrole과 PEDOT (poly(3,4-ethylenedioxythiophene))이 주로 사용 된다. polypyrrole의 경우 중합반응 속도가 상대적으로 빠르기 때문에 전도성을 제어하기가 까다로운 편이다. 그러나 PEDOT은 공정속도가 polypyrrole에 비해 느리기 때문에 상대적으로 균일하게 코팅이 가능하며, 중합 시간 조절에 따라 전도도를 제어하여 전도성 섬유를 제작하기에 용이하다. Fig. 1에 3,4-ethylenedioxythiophene (EDOT)으로부터 기상 중합에 의해 생성되는 PEDOT의 반응식을 나타내었다.</p><p>본 연구에서는 기상 중합법을 활용해 제조된 PEDOT 박막 코팅 원단을 이용한 섬유형 멀티 레이어(multi-layer) 압력 센싱 시스템을 개발하였다. 개발 된 섬유형 멀티 압력 센싱 시스템은 실시간으로 멀티 압력 측정이 가능하며, 3D viewer 프로그램을 제작하여 압력 변화를 시각적으로 확인하였다. 또한, 센서의 민감도 및 멀티 인식에 대한 실헙을 통하여 PEDOT 박막 코팅 원단을 이용한 섬유형 압력 센서로의 활용에 대한 가능성을 확인하였다.</p>
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"가장 일반적이고 보편화된 휴먼 인터페이스는 뭐지?",
"홈 모니터링 시스템의 압력 센서를 압전형, 정전 용량형, 압저항형으로 나누는 건 어떤 방식이지?",
"섬유 소재를 압력 센서로 활용하기 위해서 섬유 소재에 전도성을 부여하는 방법 중에 전기화학적 방법 이외에는 어떤 방법이 있을까?",
"의복뿐만 아니라 침대, 벽지, 실내장식재 그리고 바닥재 등 인간의 생활환경에서 접촉하는 표면의 \\( 85 \\% \\) 이상이 섬유 또는 섬유 소재로 이루어져있지?",
"섬유기반 소재에 IT, NT, BT 기술이 융합된 건 뭘까?",
"스마트 섬유는 섬유기반 소재에 어떤 기술이 융합된 거야?",
"고부가가치 산업으로 각광 받고 있는 건 어떤 게 개발되어서일까?",
"섬유가 가진 장점은 뭐지?",
"무엇이 섬유가 지닌 장점일까?",
"착용자의 생체 정보에는 어떤 것들이 있지?",
"어떤 것들이 착용자의 생체 정보에 있지?",
"섬유는 센서로 활용 될 경우 공간적 제약이 있고 착용이 불편하니?",
"노약자 및 장애인의 안전을 위한 실내 위치 모니터링 시스템에 대한 필요성이 대두되는 이유는 뭐야?",
"카메라를 이용한 모니터링 시스템이 거주자의 인권을 침해할 수 있다는 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 뭐야?",
"카메라를 이용한 모니터링 시스템이 가지고 있는 문제점은 뭘까?",
"압력 센서 중에서 압전형은 동/정적 압력 측정이 가능할 뿐만 아니라 측정 시스템 구현이 간단하기 때문에 대면적 압력센서를 구성하는데 매우 유리하지?",
"압력 센서 중에서 동/정적 압력 측정이 가능하고 측정 시스템 구현이 간단하기 때문에 대면적 압력센서를 구성하는는데 유리한 방식은 뭘까?",
"섬유 소재를 압력 센서로 활용하기 위해서는 섬유 소재에 뭘 부여해야 할까?",
"섬유 소재를 압력 센서로 활용하기 위해서 섬유 소재에 전도성을 부여하는 방법 중에서 전도성 물질을 섬유에 코팅하는 방법은 뭐지?",
"섬유 소재에 전도성을 부여하는 방법 중 전기 화학직 방법에는 어떤 것들이 있지?",
"전기중합 방법, 화학적 증착방법 이외에 섬유 소재에 전도성을 부여하는 전기 화학적 방법에는 뭐가 있을까?",
"전기 화학직 방법 중 전기중합 방법의 단점은 뭐야?",
"전기 화학직 방법 중 화학적 증착방법은 섬유 표면에 전해질 전극을 이용하여 전도성 입자를 코팅하여 섬유의 표면에 전도층이 형성되는 단점이 있니?",
"전기 화학직 방법 중 화학적 증착 방법은 어떻게 하는 거지?",
"전기 화학직 방법 중에서 화학적 증착 방법이 섬유 소재 손상의 원인이 될 수도 있는 이유는 뭐야?",
"전기 화학직 방법 중 전기중합 방법은 공정이 고온에서 진행되기 때문에 섬유 소재 손상의 원인이 될 수 있어, 섬유에 적용시키기 어럽지?",
"전기 화학직 방법 중에 화학적 증착 방법을 섬유에 적용시키기 어려운 이유는 뭐야?",
"전기 화학직 방법 중에 기상중합법은 어떤 방식이지?",
"전기 화학직 방법 중에서 섬유 원단의 전도성 부여에 매우 용이한 방법은 뭘까?",
"전기 화학직 방법 중 기상중합법에서 박막은 어떤 형태로 형성될까?",
"기상중합법은 불균일한 박막 형성 때문에 섬유 원단의 전도성 부여가 용이하지가 않지?",
"섬유 소재 기상 중합법에 사용되는 것 중에 중합반응 속도가 상대적으로 빠르기 때문에 전도성을 제어하기가 까다로운 건 뭐야?",
"섬유 소재 기상 중합법에 polypyrrole과 PEDOT이 주로 사용되는 이유는 뭘까?",
"PEDOT은 공정속도가 polypyrrole에 비해 빠르니?",
"polypyrrole의 경우 중합 시간 조절에 따라 전도도를 제어하여 전도성 섬유를 제작하기에 용이하니?",
"PEDOT은 중합 시간 조절에 따라 전도도를 제어하기 까다로워서 전도성 섬유를 제작하기가 어려워?",
"3,4-ethylenedioxythiophene (EDOT)으로부터 기상 중합에 의해 생성되는 PEDOT의 반응식은 어디에 표기되어 있지?",
"섬유형 멀티 레이어 압력 센싱 시스템은 어떤 방법을 사용했지?",
"실시간으로 멀티 압력 측정이 가능하며, 3D viewer 프로그램으로 제작하여 압력 변화를 시각적으로 확인할 수 있는 건 어떤 시스템일까?",
"기상 중합법을 활용해 제조된 PEDOT 박막 코팅 원단을 이용한 섬유형 멀티 압력 센싱 시스템이 실시간으로 측정 가능한 건 뭐야?",
"3D viewer 프로그램을 제작하면 시각적으로 확인 가능한 건 뭐야?",
"전기 화학직 방법 중 전기중합 방법이 섬유의 표면에 전도층이 형성되는 단점이 생기는 이유는 뭐야?",
"polypyrrole가 전도성을 제어하기가 까다로운 이유는 뭐야?",
"섬유 소재 기상 중합법에서 공정속도가 느려서 균일하게 코팅이 가능하며, 중합 시간 조절에 따라 전도도를 제어하여 전도성 섬유를 제작하기에 용이한 건 뭐야?",
"홈 모니터링 시스템을 압력 센서로 구성할 때 거주자가 느끼는 이물감을 최소화시키기 위해서는 어떤 개발이 필수적일까?",
"압력 센서 중에서 동/정적 압력 측정이 가능한 건 어떤 방식이지?",
"섬유 소재 기상 중합법에 주로 사용되는 건 뭐야?",
"기상 중합법을 활용해 제조된 PEDOT 박막 코팅 원단을 이용한 섬유형 멀티 압력 센싱 시스템은 어떤 프로그램으로 제작될까?",
"PEDOT 박막 코팅 원단을 이용한 섬유형 압력 센서로의 활용에 대한 가능성을 확인하기 위해서는 어떤 실험을 했어?",
"섬유형 멀티 레이어 압력 센싱 시스템에서는 어떤 원단을 사용했을까?",
"섬유 소재에 전도성을 부여하는 전기화학적 방법 중에서 가장 적합한 방법은 뭘까?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 PEDOT 박막 코팅 전도성 원단 분석</h2><p>Fig. \(4\)에 FE-SEM으로 관측한 기상 중합법으로 제조된 PEDOT 박막 코팅 전도성 원단의 표면(a)과 단면(b)의 미세 구조를 나타내었다. Mangling을 통한 섬유 원단 상에 산화제 용액의 균일한 도포와 이로 인한 PEDOT 고분자의 중합이 원단 표면뿐아니라 원단의 내부에까지 고르게 형성됨을 확인하였다.</p><p>기상 중합 생성물인 PEDOT의 전도 성능은 원단이 침지되는 산화제 용액( \( \left.\mathrm{FeCl}_{3}(\mathrm{III}) / \mathrm{MeOH}\right) \) 의 농도와 중합 반응 시 반응물인 EDOT의 양에 의해 영향을 받으며, 문헌 검색을 통해 선정한 조건 중 본 연구에 대한 최적 반응 조건 확립 실험을 수행하였다. 최종 생성되는 PEDOT의 양을 유추하기 위해 중합 반응은 충분한 시간 동안 수행되었으며, 그 반응 조건과 그에 따른 샘플의 저항 평균값을 Table \(1\)에 나타내었다.</p><p>산화제 용액과 반응물 EDOT 조건 변화에 따라 제조된 샘플에 대한 표면 저항 값은 샘플 \( 1,2,3 \) 에 대해 각각 \( 680,212,72 \) \( \Omega \) 을 나타내었고, 이를 통해 해당 조건에서 생성될 수 있는 PEDOT의 양을 비교 및 유추할 수 있었다. 산화제 용액의 농도가 \( 20 \% \), 반응물인 EDOT의 양이 \( 100 \mathrm{mg} \) 일 때 가장 낮은 값의 평균 저항치를 나타내었으며, 이 때 최적 반응 시간을 확인하기 위해 해당 반응 조건을 고정하고, 반응 시간을 변수로 실험을 수행하여, 그 결과를 Table \(2\) 에 나타내었다.</p><p>중합 반응 시간에 따른 PEDOT 박막 코팅 원단의 표면 저항치는 자명하게 반응 시간이 증가함에 따라 감소하였고, \(6\) 시간 반응 이후로는 그 변화가 눈에 뜨게 줄어듦을 확인하였다. 이 결과로 인해, 멀티 레이어 압력 센서의 \( 2^{\text {nd }} \) 레이어 적용을 위한 중전도성 원단은 \( 20 \% \) 산화제 용액, \( 100 \mathrm{mg} \) 의 반응물 EDOT, \(6\) 시간 기상 중합 반응으로 제조된 PEDOT 박막 코팅 원단으로 선정하고, 이를 활용하여 멀티 레이어 압력 센서를 제조하였다.</p><table border><caption>Table 2. The average resistance of PEDOT coated textiles by increasing of the polymerization time.</caption><tbody><tr><td>Polymerization time (hour)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.5\)</td><td>\(2\)</td><td>\(3\)</td><td>\(6\)</td><td>\(15\)</td></tr><tr><td>Average resistance \( (\Omega) \)</td><td>N.D</td><td>\(10,152\)</td><td>\(5,053\)</td><td>\(3,679\)</td><td>\(571\)</td><td>\(522\)</td></tr><tr><td>Standard deviation</td><td>-</td><td>\(2,385\)</td><td>\(1,527\)</td><td>\(2,684\)</td><td>\(236\)</td><td>\(154\)</td></tr></tbody></table>
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"테이블 2에서 표준 편차가 1,527을 기록 했을 때 Average resistance의 값은 몇인가?",
"섬유 원단 상에 산화제 용액의 균일한 도포는 원단 내부까지는 영향을 미치지 못하는가?",
"Mangling을 통하여 섬유 원단 상에 산화제 용액을 균일하게 도포하면 무엇이 형성되는가?",
"PEDOT의 전도 성능은 무슨 용액의 농도에 영향을 받는가?",
"PEDOT의 전도 성능은 EDOT의 양에 영향을 주는가?",
"산화제 용액의 농도가 \\( 20 \\% \\), 반응물인 EDOT의 양이 \\( 100 \\mathrm{mg} \\)일 때 가장 높은 평균 저항치가 나타났는가?",
"Table 1에 따르면 샘플의 저항 값은 샘플 1, 2, 3에 대해 각각 어떤 값을 나타내었는가?",
"Table 2에서 PEDOT 박막 코팅 원단의 표면 저항치가 522로 나타났을 때 표준 편차의 값은 몇인가?",
"Table 2에서 종합 반응 시간이 3시간 경과하였을 때 PEDOT 박막 코팅 원단의 표면 저항치는 몇인가?",
"중합 반응 시간에 따른 PEDOT 박막 코팅 원단의 표면 저항치는 6시간 이후로 소멸하였는가?",
"본문에서는 PEDOT 박막 코팅 전도성 원단 분석을 위해 반응 시간을 고정하고, 반응 조건을 변수로 실험을 수행하였는가?",
"테이블 2에서 Polymerization time이 가장 길 때 Average resistance의 값은 몇인가?",
"중합 반응의 반응 조건과 그에 따른 샘플의 저항 평균값을 나타낸 Table은 무엇인가?",
"Table 2에서 Standard deviation이 가장 높았을 때는 종합 반응 시간이 몇 시간에 도달했을 때인가?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h2>3.2 섬유형 멀티 압력 센서의 측정 및 분석</h2><p>섬유형 멀티 압력 센서의 민감도 및 멀티 인식에 대한 측정 및 분석을 위하여, Matlab 2018a를 사용하여 응용 소프트웨어를 제작하였다. 소프트웨어를 실행하게 되면, \(10\) 초간의 취득 데이터의 평균 값이 압력 측정의 기준점으로 설정되게 된다. 이는 섬유 특성상 온도, 습도, 사용 정도에 따라서 측정되는 압력이 달라지기 때문에, 기준짐에서 압력이 가해졌을 때의 압력 변화량을 측정하게 되면 이러한 문제점을 극복 할 수 있다.</p><p>섬유형 멀티 압력 센서의 평가는 민감도와 멀티 인식에 대해서 실험을 진행하였으며, Fig. \(5\) 와 Fig. \(6\) 에 각각 나타내었다.</p><p>Fig. 5(a)에서 나타낸 것처럼, 제작된 섬유형 압력 센서의 동일한 압력 인지 포인트에 추를 올려놓은 상태에서 변화회는 저항 값을 측정하였다. 앞서 언급한 바와 같이, \(10\) 초간의 센서의 저항 평균을 기준값으로 하기 때문에, 디스플레이 된 측정 값은 평균 저항 값에서 인가된 압력에 대해 얼마만큼 변화했는가에 대한 저항 변화량을 나타내었다. Fig. 5(b) 는, \( 10 \mathrm{~g} \) 의 분동에 대한 단위면적당 압력으로씨, \( 10 \mathrm{g} \) 의 무게 변화도 측정 가능한 민감도를 보였으며, 무게에 따라서 육안으로 확인 할 수 있을 만큼 뚜렷한 측정 차이를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 그러나, Fig. 5(f)에서 보게 되면 압력 측정 면적이 증가한 것을 확인 할 수 있는데 이는 개발된 센서가 섬유로 제작 되었기 때문에, 무게가 증가함에 따라서 근접한 압력인지 포인트에도 영향을 주는 것이 확인 되었다. 이러한 문제점은 측면 레이어의 라인과 라인 사이의 공간을 확보함으로씨, 압력 인가 시 근접한 압력인지 포인트에 대한 영향을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.</p><p>Fig.6은 섬유형 멀티 압력 센서의 멀티 인식 측정 실험 결과이다. Fig. 6에서 나타낸 것처럼, 측정자가 직접 손가락으로 센서에 압력을 인가 함으로써 멀티 인식이 가능 여부에 대해서 확인하였다. Fig. 6(a)은 손가락 두 개로 서로 다른 압력 포인트에 압력을 가했을 경우에 대한 인식 결과이며, Fig. 6(b)는 손가락 \(4\) 개로 압력을 가했을 경우이다. Fig. 6(c)는 손바닥 전체와 손가락 하나로 압력을 가한 실험이며, 손바닥 지면을 통해 인가된 압력은 손가락에 의해 인가된 압력에 비해 상대적으로 힙을 가하지 않은 상태에서 측정하였다. 본 실험을 통해서, 멀티 압력에 대한 인지가 실시간으로 측정이 가능한 것을 확인하였으며, 여러 압력 인지 포인트에서 동시에 압력이 인가 될 경우에도, 압력의 세기에 대한 측정도 가능한 것을 확인하였다.</p>
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"섬유형 멀티 압력 센서의 평가는 무엇에 대해서 실험을 진행했어?",
"디스플레이 된 측정 값은 무엇을 나타내?",
"Fig. 5(b)는 10g 의 무게 변화를 측정 가능한 민감도를 보이지는 못했는가?",
"Fig. 5(f)에서 압력 측정 면적이 어떻게 된 것을 확인 가능했나?",
"Fig. 5(f)를 보면 무게가 증가함에 따라서 무엇에 영향을 주는가?",
"Fig. 5(f)를 통해 무게가 증가함에 따라서 무엇에 영향을 주는지 알 수 있었나?",
"섬유형 멀티 압력 센서의 민감도 및 멀티 인식에 대한 측정을 위해 사용한 것은 뭐야?",
"소프트웨어를 실행하면 무엇이 압력 측정의 기준점으로 설정돼?",
"섬유의 어떤 점에 따라 측정되는 압력이 달라지는가?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h2>\( 2.2 \) 멀티 압력 센싱 시스템 제작</h2><p>본 연구에서는 개발된 PEDOT 박막 코팅 전도성 원단과 무전해 도금 원단을 사용하여, 멀티 포인트에서 압력 측정이 가능하기 위해서 멀티 레이어/포인트로 구성하여 센서를 제작하였으며, 제작된 멀티 센싱 시스템은 Fig. \(3\)에 나타내었다.</p><p>Fig. \(3(a)\)는 멀티 압력 센싱 시스템의 구성도이다. 멀티 압력 센싱 시스템은 크게 신호처리부 그리고 멀티 압력 센서부로 나뉘게 된다. 신호처리부는 압력에 의해 변화하는 센서부의 저항 변화를 측정하고, 측정된 데이터를 PC 로 전송하게 된다. 신호처리부의 킨트롤러는PJRC 사의 Teensy \( 3.2 \) 를 사용 하였으며, \(10\) \( \mathrm{Hz} \) sampling rate, \(16\) bit ADC 로 취득하였다.</p><p>Fig. \(3(b)\)는 멀티 압력 센서부의 모식도로써, 동작 설명을 위해 모식적으로 \(5\) 라인만 표현하였으며 실제 제작된 멀티 압력 센서는 \(9\)라인으로 구성되어, Fig. 3(d)에 나타내었다. 제조된 전도성 원단과 신호처리부의 연결을 위해 센서 프레임 PCB 를 제작하고, 센서 프레임 PCB 위에 센서를 구성하였다. \( 1^{\text {t }} \) 레이어와 \( 3^{\text {rd }} \) 레이어는 레이저커팅기를 통해서 \( 280 \mathrm{~mm} \times 20 \mathrm{~mm} \) \( (\mathrm{~L} \times \mathrm{W}) \) 로 가공하였고, 각 레이어의 라인은 \( 2 \mathrm{~cm} \) 간격을 두고 구성하였으며, Fig. \(3(c)\)에 나타내었다. 측면 레이어 \( \left(1^{\text {st }}, 3^{\text {rd }}\right) \) 는 각각 \(9\) 개의 라인으로 격자 형태로 구성되어 \(81\)개의 압력 인지 포인트를 갖는다. 측면 레이어 사이에는 개발된 PEDOT 박막 코팅 전도성 원단을 삽입하였으며, 멀터 압력 센싱 시스템은 \( 280 \mathrm{~mm} \times 280 \mathrm{~mm} \) 크기로 제작되었다.</p><p>멀티 압력 센서의 측정 방법은 \( 3^{\text {rd }} \) 레이어의 각 라인에 전압을 순차적으로 인가하고, \( 1^{\text {st }} \) 레이어에서 전압을 측정하게 된다. 예를 들어, \( 3^{\text {nd }} \) 레이어의 A 라인에 전압을 인가하고, 그 외 라인 B, C, D, E 의 전압을 인가하지 않은 상태 \( (0 \mathrm{~V}) \) 에서 \( 1^{\text {st }} \) 레이어의 \(1-5\) 라인의 전압을 순차적으로 측정하게 된다. 이 때, Fig. \(3(b)\)의 P에 압력이 인가되었다면, 압력에 의해 변화된 \( 2^{nd} \) 레이어의 저항 변화에 의해 \( 1^{\text {st }} \) 레이어 \(1\) 라인에서 측정 된 전압의 변화를 측정할 수 있게 된다. \( 1^{\text {st }} \) 레이어의 \(5\) 라인을 순차적으로 측정하는데 \( 22 \mu s\) 가 소요되고, 전체 \(81\) 압력 인지 포인트의 압력을 측정하는데 약 \( 1.8 \mathrm{~ms} \) 가 소요되며, 이는 \(1\) 초에 약 \(500\) 회 측정이 가능한 속도이다.</p><p>인체의 접촉에 의한 압력 변화는 보통 \( 100 \mathrm{~ms} \) 보다 빠르게 변화가 일어나지 않기 때문에, 순차적으로 단일 압력 포인트를 매우 빠르게 측정하면, 동시다발적으로 인가되는 압력을 측정할 수 있다.</p>
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"본 연구에서 센서를 제작하기 위해 사용한 것은 뭐야?",
"무엇이 본 연구에서 센세를 제작하기 위해 이용되었지?",
"Fig. \\(3(a)\\)는 무엇을 의미해?",
"신호처리부가 하는 일은 뭐야?",
"무엇이 신호처리부가 하는 일이지?",
"신호처리부의 컨트롤러는 무엇을 사용했어?",
"본 연구에서 왜 멀티 레이어/포인트로 구성한 센서를 제작했어?",
"왜 멀티 레이어/포인트로 구성한 센서를 제작하였나요?",
"멀티 압력 센싱 시스템은 무엇으로 나뉘어져?",
"제조된 전도성 원단과 신호처리부의 연결을 위해 제작한 것은 뭐야?",
"\\(3(b)\\)는 모식적으로는 어떻게 표현했어?",
"인체 접촉에 의한 압력 변화는 보통 \\( 100 \\mathrm{~ms} \\) 보다 빠르게 변화가 일어나?",
"측면 레이어 \\( \\left(1^{\\text {st }}, 3^{\\text {rd }}\\right) \\) 는 각각 몇개 라인으로 구성돼?",
"멀터 압력 센싱 시스템의 크기는 얼마로 해서 제작했어?",
"측면 레이어 사이에 무엇을 삽입했어?",
"무엇을 측면 레이어 사이에 삽입했지?",
"멀티 압력 센서의 측정 방법은 \\( 3^{\\text {rd }} \\) 레이어의 각 라인에 전압을 동시에 인가했어?",
"\\( 1^{\\text {t }} \\) 레이어와 \\( 3^{\\text {rd }} \\) 레이어는 무엇을 통해서 가공해?",
"무엇을 통해서 \\( 1^{\\text {t }} \\) 레이어와 \\( 3^{\\text {rd }} \\) 레이어를 가공했지?"
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인공물ED
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PEDOT 기상중합 원단을 이용한 멀티 레이어 압력 센서 개발
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 기상중합법(Vappr phase polymerization)을 이용하여 제작한 PEDOT 전도성 섬유와 니켈 무전해 도금을 사용하여, 섬유형 멀티 압력 센서 및 시스템을 개발하였다.</p><p>PEDOT 전도성 박막 코팅 원단은 산화제 용액과 반응물 EDOT 조건 변화에 따라 표면 저항 값을 비교에 의해 생성 될 수 있는 PEDOT 양을 유추하여, 최저의 저항치를 갖도록 EDOT의 양을 결정하였다. 또한, 중합 반응 시간에 따른 PEDOT 박막 코팅 원단의 표면 저항치 변화를 측정하여 최적의 기상 중합 조건을 제어하여 중전도성 원단을 개발하였다.</p><p>개발된 중전도성 원단을 이용하여 멀티 레이어로 구성된 멀티 압력 센서를 격자 형태의 81 멀티 압력 포인트를 구성하였으며, 본 연구에서 개발된 실시간 3D viewer 프로그램을 통하여 민감도 및 멀티 압력 인식에 대한 실험을 진행하였다. 본 실험을 통하여 \( 10 \mathrm{~g} \) 의 무게 변화도 측정이 가능하였으며, 여러 압력 포인트에 압력이 인가 되었을 경우에도, 각각의 압력에 대한 측정이 가능한 것을 확인하였다.</p><p>본 연구에서 개발한 섬유형 멀티 압력 센서의 중전도성 원단은 기상중합법에 의해 개발되어 대면적으로 구성 할 경우에도 비교적 균일한 전도성을 갖을 수 있기 때문에, 향후 대면적 섬유형 압력 센서를 구성하여, 압력 인식 및 트래킹이 가능한 압력 측정 바닥재로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"압력 포인트 변화에 측정이 가능한 최소 무게는 무엇인가?",
"본 연구에서 섬유형 멀티 압력 센서의 원단을 개발한 방법이 뭐야?",
"중전도성 원단을 이용하여 구성한 멀티 압력 포인트는 81이다.",
"여러 압력 포인트에 압력이 인가되어도 각각에 대한 압력 측정이 가능하다"
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인공물ED
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S/Zn의 몰비에 따른 중적외선 투과용 ZnS 세라믹스의 소결과 광학적 특성
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<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 분말 합성과 사전 열처리</h2><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 합성하기 위해 수열합성법을 선택하였고, 원료로는 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) (고순도화학, \( 99.9 \% \) )와 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{~S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) (Aladdin, \( 99.99 \% \) )를 사용하였다. \( \mathrm{Zn} \)과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 따른 특성 변화를 확인하기 위해 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비를 1:0.8, 1:1.0, 1:1.2, 1:1.4, 1:1.6으로 하여 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 와 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{~S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 를 가열자력교반기에서 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \) 30min 동안 각각 3 차 증류수에 용해하였다. 용해가 완료 된 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{~S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 를 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 에 부어 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \) 1 h 혼합하였다. 혼 합액을 \( 500 \mathrm{cc} \) 수열합성기에 넣어 \( 220^{\circ} \mathrm{C} \) 오븐에서 20h 동안 반응시킨 후 상온에서 3 차 증류수로 수세하여 불순물을 제거하였다. 수세가 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 오븐에서 3h 동안 건조하였다. 건조된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말 내 잔존하여 투과율에 영향을 미치는 불순물을 제거하기 위해 알루미나 도가니를 사용하여 진공 분위기에서 \( 600^{\circ} \mathrm{C} \) 2h 동안 사전 열처리 하였다.</p><h2>2.2 고온 가압 소결</h2><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노분말을 소결하기 위해 고온 가압 소결 장비 ( HP-10T, HANTECH)를 사용하였다. 산화를 방지하기 위하여 진공 분위 기 \( \left(\sim 10^{-3}\right. \) torr)에서 고온 가압 소결을 진행 하였고 고온 가압 소결 시 \( \phi 12.5 \) 크기의 \( \mathrm{SiC} \) mold을 사용하였다. \( \mathrm{ZnS} \) 는 일 반적으 로 저온에서 입방정 구조를 형성하고 1020 도 이상의 고온에서 육방정 구조를 형성하는 재료로 광학적 용도로 사용하기 위해 서는 광학적 이방성이 없는 입방정 구조로 존재하는 것이 좋다. 그러한 이유로 소결온도는 육방정 구조의 생성 억제를 위해 비교적 낮은 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 진행하였고 인가압력은 \( 30 \mathrm{MPa} \) 로 유지하고 \( 2 \mathrm{~h} \) 동안 소결하였다. 소결시 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 파손을 방지하기 위해 유지시간이 끝난 후 바로 압력을 제거하였으며 열 충격을 최소화 하기 위해 로냉을 실시하였다. 이와 같은 조건으 로 소결이 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 밀도, 구조 및 광학적 특성 변 화를 분석하기 위해 XRD(DMAX 2500, Rigaku), 주사전자현미 경 (JSM-7610F, Jeol), 적외선 분광 분석기(FT-IR/FIR Spectrometer Frontier, PerkinElmer)를 이용하여 분석하였다. Fig. 1은 중적외 선 투과용 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 위한 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말 합성 및 소결에 대 한 실험 공정도이다.</p>
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[
"가열자력교반기에서 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)를 얼마 동안 용해시켰나요?",
"다음 중 소결이 완료된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체는 밀도, 구조 및 광학적 특성 변화를 분석할 수 있는 장비가 아닌 것은 무엇인가요?",
"본 논문에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 합성하기 위해 사용한 기법은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 합성하기 위해 사용된 원료는 무엇이 있나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 합성하기 위해 사용된 원료들의 순도는 얼마인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말 합성시에 사용되는 원료로 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 가 사용되나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 합성할때 사용하는 원료로 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 가 포함되나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 합성시 사용되는 원료의 순도는 \\( 99.9 \\% \\) 인가요?",
"가열자력교반기에서 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 얼마의 도에서 용해시켰나요?",
"\\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)를 가열자력교반기에서 용해시킬때 사용한 용매는 무엇인가요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 가열자력교반기에서 \\( 75^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 용해시켰나요?",
"\\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 \\( 85^{\\circ} \\mathrm{C} \\인 가열자력교반기에서 용해시킬때 60min 동안 했나요?",
"가열자력교반기에서 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 와 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 용해시킬때 사용한 용매는 3 차 증류수인가요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\)과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 특성 변화를 확인하기 위해서 1:0.8 몰비로 실험을 하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\)과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 특성 변화를 확인하기 위해 몰비를 1:1.8로 설정하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비를 왜 1:0.8, 1:1.0, 1:1.2, 1:1.4, 1:1.6으로 설정하고 실험하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\)과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 특성 변화를 확인하기 위해 몰비를 1:1.4로 설정하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\)과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 특성 변화를 확인하기 위해 몰비를 1:1.6로 설정하였나요?",
"본 연구에서 용해가 완료 된 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)를 무엇에 부어 혼합하였나요?",
"\\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 에 용해가 완료 된 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 부어서 얼마의 시간동안 혼합하였나요?",
"\\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 에 용해가 완료 된 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 부어서 무슨 온도에서 혼합하였나요?",
"\\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 에 용해가 완료 된 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 부어서 2h 시간동안 혼합하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 에 용해가 완료 된 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 를 붓고 \\( 75^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 혼합하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)과 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 섞은 혼합액을 어떤 온도에서 반응시켰나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)과 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 섞은 혼합액을 얼마의 시간동안 반응시켰나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)과 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 섞은 혼합액을 반응시키고 불순물 제거를 무슨 온도에서 진행하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)과 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 섞은 혼합액을 30h 동안 반응시켰나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{~S} \\cdot 9 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\)과 \\( \\mathrm{ZnSO}_{4} \\cdot 7 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O} \\) 섞은 혼합액을 \\( 120^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 오븐에서 반응시켰나요?",
"불순물을 제거한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 무슨 온도에서 건조하였나요?",
"본 연구에서 불순물을 제거한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 얼마의 시간동안 건조시켰나요?",
"불순물을 제거한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 \\( 200^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 오븐에서 건조시켰나요?",
"건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 열처리할때 사용한 도가니는 무슨 종류인가요?",
"불순물을 제거한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 \\( 100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 오븐에서 2h 동안 건조시켰나요?",
"본 연구에서 건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 진공분위기에서 얼마의 온도에서 열처리 하였나요?",
"본 논문에서 건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 진공 분위기에서 \\( 600^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 1h 동안 사전 열처리 하였나요?",
"본 논문의 연구에서 건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 진공 분위기에서 얼마의 시간 동안 사전 열처리 하였나요?",
"본 연구에서 건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 진공 상태에서 \\( 300^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 2h 동안 사전 열처리 하였나요?",
"1020 도 이상의 고온에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\)는 무슨 구조로 존재하나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\)를 소결시에 왜 비교적 낮은 \\( 850^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 진행하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\)를 소결시에 유지한 인가압력은 얼마인가요?",
"본 연구에서 소결 후 바로 압력을 왜 제거하였나요?",
"본 연구에서 소결 후 왜 로냉을 실시하였나요?",
"본 연구에서 주사전자현미경으로 소결이 완료된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 밀도, 구조 및 광학적 특성 변화를 분석할 수 있나요?",
"본 실험에서 적외선 분광 분석기를 이용하여 소결이 완료된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체는 밀도, 구조 및 광학적 특성 변화를 분석할 수 없나요?",
"건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 열처리한 이유는 몰비 조정 때문인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말을 소결하기 위해 사용한 장비는 무엇인가요?",
"건조된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말을 왜 열처리하나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\)를 소결시에 인가압력은 \\( 30 \\mathrm{MPa} \\)로 얼마의 시간동안 소결시켰나요?",
"소결이 완료된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체를 XRD로 왜 분석하였나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 는 일반적으 로 저온에서 무슨 구조를 형성하나요?"
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인공물ED
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S/Zn의 몰비에 따른 중적외선 투과용 ZnS 세라믹스의 소결과 광학적 특성
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화로 나타나는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말과 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 구조특성을 알아보고 그로 인해 나타나는 광학적 특성을 분석하였다. \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말에서는 \( \mathrm{S} \) 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 커짐에 따라 미세구조 조대화 및 결정성이 향상하는 것 을 알 수 있고 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체에서는 기공의 감소 및 치밀화, 결정 성 향상, 육방정상의 감소를 확인할 수 있다. 이러한 영향으로 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 투과도는 \( \mathrm{S} \) 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 클 때 향상되는 것 을 확인하였다. 하지만 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 계속해서 증가하면 오히려 투과 특성이 저하되었고 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 1.2 \) 인 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체가 중적외선 영역에서 약 \( 69 \% \) 로 가장 우수한 투과율이 나타나 는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과로 수열합성 및 고온 가압 소결법을 이용하여 광학소재에 응용성이 높은 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 제조 할 수 있다.</p>
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"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체는 어떤 변화가 있었나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서는 기공이 증가되나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서 \\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 변화하는 것이 아닌 것은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말은 무슨 변화가 있나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서는 기공이 치밀화 되나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서는 결정성이 감소하나요?",
"본 논문에서 \\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 클 때 향상되는 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 특징은 무엇인가요?",
"중적외선 영역에서 약 \\( 69 \\% \\) 로 가장 우수한 투과율이 나타난 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 \\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비는 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 투과도는 \\( \\mathrm{Zn} \\)가 \\( \\mathrm{S} \\)의 몰비보다 클 때 향상되나요?",
"\\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 계속해서 증가하면 투과성이 어떻게 되나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 \\( 1: 1.2 \\) 인 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체가 가장 우수한 투과율이 나타낸 빛의 영역은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 클 때 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 투과도는 감소하나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체를 제조시에 수열합성 및 고온 가압 소결법을 이용할 수 있나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체를 제조할때 사용될 수 있는 기법은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 \\( 1: 1.2 \\) 인 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체가가장 우수한 투과율이 나타낸 빛의 영역은 자외선 영역인가요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서는 육방정상이 증가하나요?",
"중적외선 영역에서 약 \\( 69 \\% \\) 로 가장 우수한 투과율이 나타낸 \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 몰비는 \\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( 1: 1.2 \\) 인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체에서 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 계속해서 감소하면 투과성이 감소하나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 \\( 1: 1.2 \\) 인 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체가 중적외선 영역에서 나타낸 우수한 투과율은 얼마인가요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말에서는 미세구조 조대화 및 결정성이 향상되나요?"
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인공물ED
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S/Zn의 몰비에 따른 중적외선 투과용 ZnS 세라믹스의 소결과 광학적 특성
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 분말 특성</h2><p>\( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 따라 합성된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 구조 특성을 확인하기 위해 \( 20 \sim 60^{\circ} \) 사이의 영역에서 XRD 회절 패턴을 분석하였고 그 결과를 Fig. 2에 나타내었다. Fig. 2과 같이 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비에 상관없이 모든 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말에서 \( 28.6^{\circ}, 33.1^{\circ} \), \( 47.6^{\circ}, 56.4^{\circ} \) 에 나타나는 입방정상의 회절 피크가 관찰되었다. S 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 커짐에 따라 합성된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 회절 피크는 강도가 급격히 증가함과 동시에 좁아지는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 \( \mathrm{S} \)가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 커지면 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말의 결함 수는 감소하고 결정성은 향상된다는 것을 알 수 있다. \( \mathrm{S} \) 와 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 평균 결정립 크 기는 Debye-Scherrer 공식에 따라 반치폭(Full-widths at halfmaximum, FWHM)을 이용하여 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1.0 \), \( 1: 1.2,1: 1.4,1: 1.6 \) 일 때 각각 \( 20.2,24.7,66.3,66.5,66.5 \mathrm{~nm} \) 로 계산되었다. 이와 같이 \( \mathrm{S} \) 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 클 때 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 평균 결정립 크기는 급격히 증가하는 것을 알 수 있고 그 이상으로는 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 계속적으로 증가한다고 해도 결정립 크기는 동일한 것으로 나타났다.</p><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 구조를 명확하게 확인하기 위해 수열합성 및 열처리 후의 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 미세구조를 주사전자 현미경을 통해 관찰하였다. Fig. 3 은 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 미세구조 분석결과이다. \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1 \) 일 때 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말은 약 수십 나노의 입자가 균일하게 분포하는 것을 알 수 있고 \( \mathrm{S} \)가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 클 때 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말은 급격히 성장하여 약 \( 1 \mu \mathrm{m} \) 이하의 입자가 불균일하게 존재하는 것을 확인 할 수 있다. 소결시 조대한 입자와 미세한 입자가 공존하는 것이 소결체의 치밀화에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 또한 \( \mathrm{S} / \mathrm{Zn} \) 몰비의 증가는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 입자 형태에 영향을 미치지 않고 동일한 입자 형태를 유지하는 것을 관찰할 수 있다.</p><p>\( \mathrm{Zn} \)과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 따라 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 원자함량을 확인하기 위해 EDS 분석을 하였고 그 결과를 Fig. 4 에 나타내었 다. Fig. 4 와 같이 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 원자 함량은 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰 비에 따라 변하지 않는 것을 확인하였다. 따라서 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 합성 후 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말의 원자 함량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 판단된다. 이와 같은 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 이용하여 \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 특성 변화를 확인하 기 위해 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말을 고온 가압 소결하였다.</p>
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"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 구조 특성을 확인하기 위해 \\( 50 \\sim 90^{\\circ} \\) 사이의 영역에서 XRD 회절 패턴을 분석하였나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 구조 특성을 확인하기 위해 어떤 영역에서 XRD 회절 패턴을 분석하였나요?",
"본 연구에서 사용한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말 사이에는 어떤 차이가 있나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비에 따라 일부 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말에서 \\( 28.6^{\\circ}, 33.1^{\\circ} \\), \\( 47.6^{\\circ}, 56.4^{\\circ} \\) 에 나타나는 입방정상의 회절 피크가 관찰되었나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\)가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커지면 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말의 결함 수는 어떻게 변하나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 합성된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 회절 피크의 강도는 어떻게 변하나요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 회절 피크의 폭을 넓히기 위해서는 \\( \\mathrm{S} \\)보다 \\( \\mathrm{Zn} \\)의 몰비가 더 커야 하나요?",
"나노분말의 결함 수와 결정성은 반비례 관계인가요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 클 때 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 평균 결정립 크기는 어떻게 변하나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\)의 몰비가 \\( 1: 1.0 \\)일때, \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 평균 결정립 크기는 \\( 24.7 \\mathrm{~nm} \\)인가요?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 구조를 명확하게 확인하기 위해 수열합성 및 열처리 전의 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 미세구조를 관찰하였나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 증가하면 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 평균 결정립 크기는 급격히 증가하다 특정 값 이상에서 경정립의 크기는 동일해지나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 커질수록 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 평균 결정립 크키도 계속 증가하나요?",
"수열합성 및 열처리 후의 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 미세구조를 관찰한 이유는 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{S} / \\mathrm{Zn} \\) 몰비의 증가는 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 입자 형태 영향을 미치나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\)가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 클 때 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 크기는 어느정도 인가요?",
"소결시 조대한 입자와 미세한 입자가 공존하는 것이 무엇에 긍정적인 영향을 미치나요?",
"소결시 조대한 입자와 미세한 입자가 공존하는 것이 소결체의 치밀화에 부정적인 영향을 미치나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰 비에 따라 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 원자 함량 또한 변화하나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따라 합성된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 원자 함량을 확인한 실험을 통해 얻을 수 있는 결론은 무엇인가요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따라 합성된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 구조 특성을 확인하기 위해 어떤 영역에서 XRD 회절 패턴을 분석하였나요?",
"본 연구에서 무엇을 확인하기 위해 XRD 회절 패턴을 분석하였나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\)가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커지면 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말의 결정성은 어떻게 변하나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 커짐에 따라 합성된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 회절 피크는 강도가 급격히 증가함과 동시에 좁아지나요?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\)과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 무엇을 확인하기 위해 EDS 분석을 하였나요?",
"\\( \\mathrm{S} \\)가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 의 몰비보다 클 때 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말은 균일하게 존재하나요?",
"본 연구에서 \\( \\mathrm{Zn} \\) 와 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화에 따른 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 특성 변화를 확인하기 위해 취한 방법은 무엇인가요?",
"\\( \\mathrm{S} / \\mathrm{Zn} \\) 몰비가 증가해도 \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말은 동일한 입자 형태를 유지하는가요?"
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인공물ED
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S/Zn의 몰비에 따른 중적외선 투과용 ZnS 세라믹스의 소결과 광학적 특성
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<h2>3.2 소결체 특성</h2><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 고온 가압 소결법을 이용하여 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 형상을 Fig. 5 에 나타내었다. \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비를 달리하였을 때 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 특성을 알아보기 위해 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 2h 동안 소결하였다. 이때 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의밀도 변화는 아르키메데스법으로 계산하였고 Fig. 6에 나타내었다. \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1 \) 일 때 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 충분한 소결이 진행되지 않아 Fig. 5(a,b)와 같이 불투명한 노란색을 띄고 약 \( 98 \% \) 의 비교적 저밀도를 갖는 것으로 관찰되었다. 반면에 \( \mathrm{S} \)의 몰비가 \( \mathrm{Zn} \) 보다 클 경우 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 같은 소결 조건임에도 소결이 잘 진행되어 Fig. 5(c-e), Fig. 6(c-e)와 같이 반투명한 노란빛을 띄는 \( 99.6 \% \) 이상의 고밀도 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 확보하였음을 알 수 있다. \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말에서의 나노 크기 입자와 저조한 결정성이 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 형성하는데 부정적인 영향을 준 것으로 판단된다.</p><p>\( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비에 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 밀도 및 구조 변 화를 확인하기 위해 주사전자현미경을 이용하여 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 단면을 분석하였고 그 결과를 Fig. 7에 나타내었다. Fig. 7(a,b) 에서와 같이 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1 \) 일 때 다수의 기공(빨간 원)이 관찰되었고 약 \( 1 \mu \mathrm{m} \) 의 입자크기로 형성되어 있음을 알 수 있다. 이러한 기공이 저조한 밀도에 영향을 준 것으로 확인되었다. \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( \mathrm{Zn} \) 보다 클 경우 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 미세구조는 Fig. 7(c-e)와 같이 기공이 사라지고 매우 치밀화 가 이루어진 것을 알 수 있고 입자 사이즈는 약 \( 1 \mu \mathrm{m} \) 로 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비에 따라 차이가 없는 것으로 확인되었다. 이러한 기공 의 감소 및 치밀화는 광의 산란 감소 효과를 극대화하여 투과 도에 영향을 미치는 것으로 알려져있다.</p><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 구조 변화를 확인하기 위해 \( 20 \sim 60^{\circ} \) 사이의 영역에서 XRD 회절 피크 분석 결과를 Fig. 8에 나타내었다. 일반적으로 \( \mathrm{ZnS} \) 는 고온에 서 입방정상이 육방정상으로 상전이가 일어나는 물질로 알려져 있다. Fig. 6에서와 같이 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 변화에 상관없 이 \( \mathrm{ZnS} \) 의 소결체는 20 에서 \( 28.6^{\circ}, 33.1^{\circ}, 47.6^{\circ}, 56.4^{\circ} \) 에 회절 피 크가 관찰되는 것으로 보아 \( \mathrm{ZnS} \) 입방정상이 주로 형성 되어있 는 것을 알 수 있다. \( \mathrm{Zn} \) 과 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1 \) 의 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 회 절 피크는 Fig. 2에서의 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말에서와 같이 현저히 낮 고 \( \mathrm{S} \) 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 클 때 급격히 증가하는 것을 알 수 있다 . 이를 통해 \( \mathrm{S} \) 가 \( \mathrm{Zn} \) 의 몰비보다 클 때 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말에서와 마 찬가지로 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 결정성이 향상되는 것을 확인할 수 있 다. Fig. 8의 오른쪽 그림에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 육방정상의 주 피크를 확 대한 것으로 소결 후에 육방정상이 형성된 것을 확인할 수 있 는데 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1.0 \) 일 때 상대적으로 육방정상 의 피크가 강하게 나타난 것을 확인하였다.</p><p>\( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비에 따른 육방정상 형성이 중적외선 파장에 미 치는 영향을 확인하기 위하여 \( 2.5 \sim 6 \mathrm{~m} \) 영역의 적외선 분광분 석을 진행하였다. 투과율은 두께와 표면 상태의 영향을 많이 받 기 때문에 동일한 조건을 위해 \( 1 \mathrm{~mm} \) 두께로 폴리싱하여 측정하 였고 그 결과를 Fig. 9와 Table 1에 나타내었다. Fig. 9와 Table 1 에서와 같이 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 0.8,1: 1.0 \) 일 때 투과율은 없는 것으로 확인되는데 이는 Fig. 5 에서 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 형상, Fig. 7 의 미세구조에서 보이는 기공, 그리고 육방정상 형성의 증가로 입방정상과 육방정상 사이에서 발생하는 산란 및 육방정상의 광 학적 이방성에 의한 효과로 판단할 수 있다. Table 1 에서 와 같이 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 1.2 \) 일 때 중적외선 영역에서 \( 68.8 \% \) 의 가장 높은 투과율을 확보 할 수 있었고 그 이상 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 증가하면 투과율이 소폭 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이는 \( \mathrm{Zn} \) 과 \( \mathrm{S} \) 의 몰비가 \( 1: 1.4 \) 이상일 때 오히려 \( \mathrm{S} \) 의 과잉으로 투과율 에 부정적인 영향을 주는 것으로 판단된다. 이같은 결과로 광학 용 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체 제조시 적절한 \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비 선택으로 미세구조의 조대화와 동시에 육방정상의 형성을 억제하여 입방정상의 단일상을 확보하여야 한다는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"Zn 과 \\mathrm{S}S 의 몰비 변화에 따른 \\mathrm{ZnS}ZnS 소결체의밀도 변화는 어떤 방법으로 계산하였는가?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 구초를 확인하기 위해여 몇도 사이의 영역에서 분석을 하였는가?",
"중적외선 파알에 미치는 영향을 확인하기 위한 영역의 범위는 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 미세구조가 기공이 사라지고 매우 치밀화가 이루어진 조건은?",
"\\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비가 \\( \\mathrm{Zn} \\) 보다 클 경우 입자 사이즈는 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 \\( \\mathrm{Zn} \\) 와 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비에 따른 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 구조 변화를 확인하기 위해 XRD 회절 피크를 몇도 사이의 영역에서 확인하였는가?",
"기공이 저조한 밀도에 영향을 주기 위해 \\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\)의 몰비는 어떻게 설정했는가?",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비 변화는 아르키메데스법으로 계산하였다.",
"\\( \\mathrm{Zn} \\) 과 \\( \\mathrm{S} \\) 의 몰비에 변화에 따른 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체의 밀도 및 구조 변 화를 확인하기 위해 사용된 현미경은?"
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인공물ED
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S/Zn의 몰비에 따른 중적외선 투과용 ZnS 세라믹스의 소결과 광학적 특성
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<h1>1. 서 론</h1><p>적외선 파장 영역은 근적외선(Short-wavelength infrared, SWIR, 1-3 \( \mu \mathrm{m} \) ), 중적외선(Middle-wavelength infrared, MWIR, 3-5 \( \mu \mathrm{m} \) ), 장적외선(Long-wavelength infrared, LWIR, 8-14 \( \mu \mathrm{m} \) )으로 분류 되며 특히 중적외선과 장적외선 영역에서 열화상 시스템, 감시 시스템, 자동차 카메라등과 같은 적외선 시스템을 활용할 수 있다. 적외선 광학용 소재로는 크게 두 가지 분야로 나뉘는데 물체에서 발산하는 적외선을 감지하여 전기적 신호로 변환시켜 물체의 열 영상과 온도를 측정하는 열상 부품 분야와 물체에서 발산되는 적외선을 기기 내부로 손실 없이 투과시키면서 내부 기기를 보호하는 렌즈 소재인 광학 부품 분야가 있다. 적외선 광학용 렌즈 소재로는 황화아연(Zinc sulfide, \( \mathrm{ZnS} \) ),셀렌화아연(Zinc selenide, \( \mathrm{ZnSe} \), 게르마늄(Germanium, Ge)등이 있다. 현재 대표적으로 상용화하고 있는 \( \mathrm{Ge} \) 은 중적외선에서 높은 투과율을 갖지만 가공이 힘들고 굴절률이 온도에 크게 의존하며 매우 고가이다. 반면에 \( \mathrm{ZnS} \) 는 중적외선에서의 높은 투과율과 비교적 고온에서 사용이 가능하며 경도와 파단 강도가 매우 좋은 것으로 알려져있다. 현재 \( \mathrm{ZnS} \) 를 적외선 렌즈로 가공 시 화학 기상 증착(Chemical vapor deposition, CVD) 법을 사용하는데 화학 기상 증착법은 우수한 광학적 특성을 가지는 고밀도, 저결함의 적외선 렌즈를 가공할 수 있지만 복잡하고 긴 공정과 제조비용이 매우 고가이기 때문에 대량생 산에 어려움이 있다. 적외선 소재의 범위가 야간 투시, 감시, 추적등의 군수용에서 의료, 보안 및 감시, 차량등의 민수용 으로 확대됨에 따라 저가/보급형의 적외선 광학용 소재의 필요성이 요구되고 있다. 화학 기상 증착법을 대체 할 수 있는 제조방법으로는 스파크 플라즈마 소결(Spark plasma sintering, SPS)법, 고온 가압 소결(Hotpress, HP)법이 있는데 스파크 플라즈마소결법은 단시간에 소결하여 제조비용이 절감된다는 큰 장점이 있지만 내부가 카본으로 되어있어 오염에 노출이 쉽다. 반면 고온 가압 소결법은 비교적 오염에 안전하고 제조공정이 간단하며 제조비용이 저렴하여 대량생산에 적합하다는 장점을 가지고 있다. 현재 일본의 Sumitomo사에서는 고온 가압 소결법으로 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조하여 저가 양산화를 실현하고 있다. 그러나 고온 가압 소결법으로 제조한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 특성에 많은 영향을 받는 것으로 알려져 있기 때문 에 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 특성을 최적화하는 합성법이 선행되어야 할 필요가 있다. \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 다양한 합성 방법중에서도 수열합성법은 다른 합성법에 비해 간단하고 비교적 구조제어가 용이하며 빠른 반응속도를 가지고 단일상의 결정상을 갖는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 합성할 수 있기 때문에 널리 이용되고 있는 합성법이다. 또한 \( \mathrm{ZnS} \) 합성시 \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말의 입자 구조 및 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져있다. 따라서 본 연구에서는 수열합성법을 이용하여 입방정 구조의 단일상 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 확보하고 이를 고온 가압소결하고자 한다. 또한 수열합성시 \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \) 의 몰비를 달리하여\( \mathrm{ZnS} \) 나노분말과 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 결정상 및 미세구조 변화를 분석하고 그에 다른 광학적 특성을 확인하고자 한다.</p>
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"열화상 시스템, 감시 시스템, 자동차 카메라등과 같은 적외선 시스템을 활용 힐 수 있는 적외선 파장 영역은 무엇인가?",
"적외선 파장 영역으로 열화상 시스템, 감시 시스템, 자동차 카메라등과 같은 적외선 시스템을 활용 힐 수 있는 것은?",
"적외선 파장 영역은 근적외선과 중적외선 두 개의 영역으로 나뉠까?",
"근적외선과 중적외선 두 영역으로 적외선 파장 영역이 나뉠까?",
"적외선 광학용 소재는 열상 부품 분야와 무슨 분야로 나뉘지?",
" 열상 부품 분야와 무슨 분야로 적외선 광학용 소재는 나뉘지?",
"적외선 광학용 소재중 물체에서 발산하는 적외선을 감지하여 전기적 신호로 변환시켜 물체의 열 영상과 온도를 측정하는 분야는 무엇이야?",
"적외선 광학용 소재중 물체의 열 영상과 온도를 측정하는 분야는 무엇이지?",
"물체에서 발산되는 적외선을 기기 내부로 손실 없이 투과시키면서 내부 기기를 보호하는 렌즈 소재는 적외선 광학용 소재에서 열상 부품 분야지?",
"열상 부품 분야에 물체에서 발산되는 적외선을 기기 내부로 손실 없이 투과시키면서 내부 기기를 보호하는 렌즈 소재가 속하지?",
"적외선 광학용 렌즈 소재로는 황화아연과 셀렌화아연 두가지이니?",
"황화아연과 셀렌화아연 두가지 만이 적외선 광학용 렌즈 소재지?",
"중적외선에서 높은 투과율을 갖지만 가공이 힘들고 굴절률이 온도에 크게 의존하며 매우 고가인 적외선 광학용 렌즈 소재는 무엇인가?",
"매우 고가인 적외선 광학용 렌즈 소재로 무엇이 있지?",
"\\( \\mathrm{Ge} \\)의 장점은 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{Ge} \\)의 장점을 소개해봐?",
"적외선 파장 영역은 근적외선, 중적외선 그리고 무엇으로 나뉘지?",
"적외선 파장 영역은 근적외선, 중적외선을 제외한 무엇으로 나뉘지?",
"적외선 광학용 렌즈 소재에는 황화아연, 게르마늄 그리고 무엇이 있니?",
"적외선 광학용 렌즈 소재에는 황화아연, 게르마늄 을 제외한 무엇이 있니?",
"황화아연, 셀렌화아연, 게르마늄은 무엇을 만들시 위한 소재일까?",
"황화아연, 셀렌화아연, 게르마늄으로 무엇을 만들지?",
"\\( \\mathrm{Ge} \\)의 단점은 가공이 힘들고 굴절률이 온도에 크게 의존하며 매우 고가인거야?",
"\\( \\mathrm{Ge} \\)의 단점으로 해당 물질이 매우 고가인 것 이유야?",
"적외선 광학용 렌즈 소재중에서 적외선에서의 높은 투과율과 비교적 고온에서 사용이 가능하며 경도와 파단 강도가 매우 좋은 소재는 무엇이야?",
"적외선에서의 높은 투과율과 비교적 고온에서 사용이 가능하며 경도와 파단 강도가 매우 좋은 소재로 적외선 광학용 렌즈 소재인 것은 무엇이야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\)의 장점은 높은 투과율과 비교적 고온에서 사용이 가능하며 경도와 파단 강도가 매우 좋은 것이지?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\)의 장점은 경도와 파단 강도가 매우 좋은 것이야?",
"\\mathrm{ZnS}ZnS 를 적외선 렌즈로 가공 시 사용하는 화학 기상 증착법의 장점은 무엇이지?",
"화학 기상 증착법의 장점으로 \\mathrm{ZnS}ZnS 를 적외선 렌즈로 가공 시 사용하는 이유는 무엇이니?",
"\\mathrm{ZnS}ZnS 를 적외선 렌즈로 가공 시에는 어떤 방법을 사용하고 있니?",
"적외선 렌즈로 가공 시 어떤 방법으로 \\mathrm{ZnS}ZnS 를 사용하니?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 를 적외선 렌즈로 가공시 사용하는 화학 기상 증착법의 단점은 복잡하고 긴 공정과 제조비용이 매우 고가이기 때문에 대량생 산에 어려움이 있는것이 맞지?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 가 매우 고가이기 때문에 대량생 산에 어려움이 있는 것이니?",
"저가/보급형의 적외선 광학용 소재의 필요성이 요구되는 이유는 무엇이야?",
"적외선 광학용 소재로 저가/보급형이 필요한 이유가 뭐야?",
"화학 기상 증착법의 대체 방법중 내부가 카본으로 되어있어 오염에 노출이 쉬운 방법은 무엇이야?",
" 내부가 카본으로 되어있어 오염에 노출이 쉬운 화학 기상 증착법의 대체 방법이 뭐야?",
"스파크 플라즈마소결법의 장점은 무엇이야?",
"스파크 플라즈마소결법의 장점으로 무엇이 있니?",
"화학 기상 증착법을 대체 할 수 있는 제조방법은 스파크 플라즈마 소결법과 무엇이 있어?",
"화학 기상 증착법을 대체 할 수 있는 제조방법은 스파크 플라즈마 소결법 이외에 무엇이 있어?",
"고온 가압 소결법의 장점은 무엇이야?",
"고온 가압 소결법의 장점으로 어떤 것들이 있니?",
"오염에 안전하고 제조공정이 간단하며 제조비용이 저렴하여 대량생산에 적합한 화학 기상 증착법을 대체 할 수 있는 제조방법은 스파크 플라즈마 소결이지?",
"화학 기상 증착법을 대체 할 수 있는 제조방법으로 스파크 플라즈마 소결이 있지?",
"고온 가압 소결법으로 제조한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체는 무엇의 영향을 많이 받아?",
"무엇의 영향을 고온 가압 소결법으로 제조한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체가 많이 받지?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노 분말의 특성에 많은 영향을 받는 고온 가압 소결법으로 제조한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체는 무엇이 선행되어야 하니?",
"무엇이 고온 가압 소결법으로 제조한 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 소결체를 진행하기 전에 선행되어야 하니?",
"고온 가압 소결법으로 \\mathrm{ZnS}ZnS 렌즈를 제조하여 저가 양산화를 실현하는 회사는 한국의 Sumitomo사이니?",
"한국의 Sumitomo사가 고온 가압 소결법으로 \\mathrm{ZnS}ZnS 렌즈를 제조하여 저가 양산화를 실현하니?",
"고온 가압 소결법으로 \\mathrm{ZnS}ZnS 렌즈를 제조하여 양산하는 Sumitomo사는 어디 회사이지?",
" Sumitomo사는 어느 나라의 회사이지?",
"ZnS 나노 분말의 다양한 합성 방법중에서 간단하고 비교적 구조제어가 용이하며 빠른 반응속도를 가진 합성법은 무엇이니?",
"ZnS 나노 분말의 다양한 합성 방법중에서 빠른 반응속도를 가지는 합성법으로 무엇이 있니?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 합성시 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말의 입자 구조 및 특성에 큰 영향을 미치는 것은 무엇이야?",
"무엇이 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 합성시 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 나노분말의 입자 구조 및 특성에 큰 영향을 미치지?"
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인공물ED
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OFDM 시스템에서 시간 및 주파수 영역 클리핑의 Total Degradation 성능평가
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<h1>Ⅳ. 모의실험 및 결과</h1> <p>이 절에서는 HPA의 비선형 왜곡을 감소시키기 위해 시간 및 주파수 영역 클리핑 기반의 PAPR 감소기법을 이용하여 비트오율과 TD 관점에서 모의실험올 통하여 성능올 검증하고자 한다.</p> <p>그림 3(a)는 QPSK 변조에 대하여 클리핑 레벨 \(CL=7 \mathrm{dB} \), 심볼간 허용간격 \( \delta \)는 심볼 결정경계의 \( 20 \% \)로 설정하고 64-FFT를 사용하였다. PAPR 감소기법을 적용한 신호와 적용하지 않은 신호에 IBO를 \( 0 \mathrm{~dB} \)에서 \( 9 \mathrm{~dB} \)까지 \( 3 \mathrm{~dB} \) 단위로 변화시킨 후에 비선형 증폭기를 통해 출력된 신호의 비트오율을 비교하였다. 그림에 나타난 것처럼 QPSK 변조의 경우 두 신호의 비트오율 차이가 거의 없음을 알 수 있다.</p> <p>반면 그림 3(b)에 나타낸 16-QAM 변조의 경우에는 PAPR 감소기법을 적용하였을 때 비트오율이 개선됨을 알 수 있다. 이러한 현상은 변조 레벨이 증가함에 따라 심볼간 결정경계가 좁아지기 때문에 HPA의 비선형성에 더욱 민감해지는 것에 기인한다. 따라서 PAPR을 감소시키면 비선형성에 대한 영향을 적게 받고 비트오율이 PAPR 감소 전보다 개선된다.</p> <p>그림 4는 QPSK 변조에서 클리평 레벨에 따른 TD의 변화를 측정한 것으로 그림 4와 표 2에 나타낸 것처럼 \( 1\mathrm{~dB} \) 클리핑을 했을 경우 클리핑을 하지 않은 것보다 최적의 IBO \((\text{IBO}_\text{opt}) \)가 \( 2.2 \mathrm{~dB} \) 낮다. 즉 전력효율이 약 \( 2.2 \mathrm{~dB} \) 정도 향상됭올 알 수 있다. 또한 \( 2 \mathrm{~dB} \) 와 \( 3 \mathrm{~dB} \) 클리핑을 했을 경우에도 클리핑을 하지 않은 것보다 \( \text{IBO}_{\text {opk }} \)가 낮아짐을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation</caption> <tbody><tr><td>IBO \ (dB)</td><td>\( \text{IBO}_{\text {opt}} \)</td><td>\( \text{TD}_{\text {opt}} \)</td></tr><tr><td>unclipped</td><td>3.4</td><td>6.6</td></tr><tr><td>\( 1 \mathrm{~dB} \)</td><td>1.2</td><td>4.3</td></tr><tr><td>\( 2 \mathrm{~dB} \)</td><td>2.2</td><td>4.9</td></tr><tr><td>\( 3 \mathrm{~dB} \)</td><td>2.4</td><td>5.8</td></tr><tr><td>\( 4 \mathrm{~dB} \)</td><td>2.8</td><td>7.1</td></tr><tr><td>\( 5 \mathrm{~dB} \)</td><td>4</td><td>8.1</td></tr><tr><td>\( 6 \mathrm{~dB} \)</td><td>4.9</td><td>7.6</td></tr><tr><td>\( 7 \mathrm{~dB} \)</td><td>4.1</td><td>6.7</td></tr></tbody></table> <p>그림 5는 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조에 대하여 TD를 측정하여 클리핑 기법의 적용에 의한 영향을 나타낸 것으로 \( 3 \mathrm{~dB} \) 클리핑을 했을 경우 클리핑을 하지 않은 것보다 \( \text{IBO}_{\text{opt}} \)가 낮아짐을 확인할 수 있다.</p>
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"표 2의 어디에서 2.8의 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\) 값을 가지나요?",
"표 2. QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation의 1 dB에서의 어떤 값이 1.2야?",
"표 2에서 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\)의 가장 큰 값은 얼마야?",
"표 2에서 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\)의 최댓값은 얼마인가요?",
"QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation 표에서 4.1의 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\) 값을 갖는 항목은 뭐야?",
"표 2에서 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값으로 6.6이 입력된 항목은 뭐야?",
"표 2. QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation 중 unclipped에서 3.4의 값을 지닌 항목은 뭐야?",
"표 2에서 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\)가 2.2인 항목은 뭐야?",
"표 2의 어느 항목에서 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\)가 2.2야?",
"QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation 표에서 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\)의 최솟값은 어떻게 되나요?",
"표 2에서 \\( 6 \\mathrm{~dB} \\)일 때 4.9의 값을 가지는 것은 무엇인가?",
"표 2에서 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값과 \\( \\text{IBO}_{\\text {opt}} \\) 값의 차이가 3.2인 항목은 무엇이지?",
"QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation에서 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값 중 제일 작은 값은 뭐야?",
"표 2에서 \\( 7 \\mathrm{~dB} \\) 일 때 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 는 얼마의 결과를 보여?",
"QPSK 변조에서 클리핑 레벨에 따른 최적의 IBO와 total degradation 표에서 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값은 \\( 6 \\mathrm{~dB} \\) 일 때 얼마인가요?",
"표 2의 \\( 4 \\mathrm{~dB} \\)에서의 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값은 어떻게 돼?",
"표 2의 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값 중에서 가장 큰 값은 얼마지?",
"표 2에서 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 의 최댓값은 얼마인가?",
"표 2를 봤을 때 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\)에서의 \\( \\text{TD}_{\\text {opt}} \\) 값은 뭐야?"
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인공물ED
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직접 보상전압 추출기법을 이용한 새로운 직렬형 능동전력필터
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<h1>4. 실험결과 및 고찰</h1> <p>제안한 제어법의 적용을 위해, 그림 3과 같은 직렬형 능동전력필터와 수동필터의 병용시스템이 제작되었다. 직렬형 능동전력필터는 3상 인버터로써, IGBT를 사용하여 구성되었다. 보상 지령전압의 정확한 연산을 위해 \(32\mathrm{bit} \) DSP인 TMS320C31을 사용하였으며, 샘플링 시간은 \( 143 \mu \mathrm{sec} \)이다. 게이트 인가신호는 Co-processor(ADMC201)를 사용하여 구현하였다. 또한 인버터의 출력단에는 스위칭 리플을 저감시키기 위해 LC 필터를 연결하였으며, 직렬형 능동전력필터와 전력 시스템의 연결을 위해 권수비가 1:1인 변압기가 사용되었다. 비선형 부하로는 3상 다이리스터 컨버터를 사용하였으며, 위상각은 0로 제어된다.</p> <p>시스템의 회로정수를 표 1에 나타내었으며, 표 2는 수동필터의 회로정수를 나타낸다.</p> <p>그림 4는 직렬형 능동전력필터의 제어 블록선도이다. 직렬형 능동전력필터의 직류측 전압을 일정하게 유지하기 위한 유효성분의 제어부를 함께 나타내었다. ZCD(Zero crossing detector)와 SWG(Sine wave generator)를 통해 부하 상전압과 동기된 단위크기의 정현파를 만들고, 여기에 직렬형 능동전력필터의 직류 측 기준전압과 실제 직류측 전압의 차이를 비례적분(PI)제어한 결과를 곱하여 최종 직렬형 능동전력필터의 보상전압에 더하여준다.</p> <table border><caption>표 1 시스템 회로정수</caption> <tbody><tr><td>전원 상전압</td><td>\( 100[\mathrm{Vrms}], 60[\mathrm{~Hz}] \)</td></tr><tr><td>전원축 인덕턴스\( \left(L_{S}\right) \)</td><td>\( 0.1[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>결합변압기 권수비</td><td>1:1</td></tr><tr><td>부하 인덕턴스\( \left(L_{\text {load }}\right) \)</td><td rowspan=2>\( 15[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td rowspan=2>부하 저항\( \left(R_{\text {load }}\right) \)</td></tr><tr><td>\( 30[\Omega] \)</td></tr><tr><td>인버터 DC링크 콘덴서</td><td>\( 2350[\mu \mathrm{F}] \)</td></tr><tr><td>LC 필터 인덕턴스\( \left(L_{f}\right) \)</td><td>\( 2[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>LC 필터 콘덴서\( \left(C_{f}\right) \)</td><td>\( 1[\mu \mathrm{F}] \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 5는 보상전 즉, 직렬형 능동전력필터와 병렬수동필터를 계통에 접속하지 않았을 경우 전원측 전압\( \left(v_{T a}\right)\)과 전원전류\( \left(i_{S a}\right)\)의 파형이다.</p> <p>전원 인덕턴스 후단의 전원측 전압은 부하에 인가되는 전압이며, 전원전류와 함께 비선형 부하의 영향으로 왜곡된 형태를 갖는다.</p> <p>그림 6은 비선형 부하에 수동필터만 사용한 경우 각 부의 파형을 나타낸다. 5 차와 7 차로 동조된 수동필터에 의해 개선된 파형을 볼 수 있다. 그러나 그림 6의 (c)에서 수동필터로 흐르는 전류는 동조된 5차, 7차 고조파 전류 이외에 잔류 고조파 전류성분들이 포함되어 있다.</p> <p>그림 7과 그림 8은 병렬 수동필터와 직렬형 능동전력필터의 병용시스템에 의한 보상결과이다.</p> <p>그림 7은 제안된 직접 보상전압 추출기법을 적용한 직렬형 능동전력필터의 보상전압을 나타낸다. 고조파만을 보상하기 위해 식 (8)을 이용하여 보상전압을 추출하였다. 수동필터의 동작으로 인해 보상전압이 매우 작아 직렬형 능동전력필터의 용량을 줄일 수 있음을 확인할 수 있다. 그림 8에서 병용시스템에 의한 보상 후 전원측 전압과 전원전류는 정현파 형태를 유지하며 완전하게 고조파를 억제하고 있음을 보여준다. 또한, 그림 6(c)와 달리 그림 8(c)는 직렬형 능동전력필터의 동작으로 인해 5차, 7차 고조파를 제외한 고차 고조파가 수동필터로 유입되지 않음을 보이고 있다. 즉, 수동 필터가 동조된 주파수인 \( 300[\mathrm{Hz}] \)와 \( 420[\mathrm{Hz}] \)에 해당하는 전류성분만을 필터링하며 직렬형 능동전력필터가 잔여 고조파성분을 제거하고 있음을 나타내는 것이다. 이는, 직렬형 능동전력필터가 전원측 임피던스 성분과 수동필터를 완전 분리시켜 수동필터만 사용할 경우 나타날 수 있는 전원측 임피던스와 수동필터의 공진문제 등을 해결하는데 기여할 수 있음을 보여준다.</p> <p>그림 9 는 a상 전원전류와 전원측 전압의 고조파 분석 결과이다. 전원전류의 경우 수동필터만 사용할 경우 동조된 주파수에서는 고조파가 감소되었으나, 전원 임피던스의 영향에 의해 동조된 차수 이외의 주파수에서는 부분적으로 고조파 함유율이 증가한다. 병용시스템을 이용한 보상에 의해 전원전류는 낮은 고조파 함유율을 보인다. 전원전류의 THD(Total harmonic distortion) 또한 보상전 \( 22.5[\%] \)에서 수동필터만 사용할 경우 \( 4.2[\%] \), 병용시스템을 사용할 경우 \( 0.64[\%] \)로 감소한다. 전원측 전압의 경우 THD가 보상전 \( 9.5[\%] \)에서 수동필터만 사용할 경우 \( 3.04[\%] \), 병용시스템을 사용할 경우 \( 0.98[\%] \)로 감소한다. 따라서 제안된 제어법을 이용한 시스템이 우수한 보상특성을 가짐을 확인할 수 있었다.</p>
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"본 논문에서 직렬형 능동전력필터 제어부는 어떻게 작동하나?",
"본 논문에서 제안한 제어법을 적용을 위해 어떻게 하였나?",
"본 논문의 시스템 회로정수에서 부하 인덕턴스\\( \\left(L_{\\text {load }}\\right) \\)의 값은 얼마인가?",
"표 1 시스템 회로정수에서 전원 상전압은 얼마인가?",
"표 1에서 전원 상전압이 나타내는 것은 뭐야?",
"전원축 인덕턴스\\( \\left(L_{S}\\right) \\)는 어디에서 \\( 0.1[\\mathrm{mH}] \\)의 값을 갖는가?",
"표 1이 나타내는 것은 뭐야?",
"결합 변압기 권수비는 시스템 회로 정수에서 어떤 값을 갖는가?",
"본 논문의 시스템 회로 정수에서 부하 저항\\( \\left(R_{\\text {load }}\\right) \\)은 얼마인가?",
"LC 필터 콘덴서\\( \\left(C_{f}\\right) \\)는 시스템 회로 정수에서 어떤 값을 갖는가?",
"시스템 회로 정수에서 LC 필터 인덕턴스\\( \\left(L_{f}\\right) \\)는 어떤 값을 갖는가?",
"인버터 DC링크 콘덴서는 어떤 값을 갖는가?",
"본 논문에서 전원측의 THD에 수동필터와 병용시스템을 사용한 경우 어떻게 변하나?",
"본 논문에서 전원 전류에 수동 필터만 사용한 경우 어떻게 되나?",
"본 논문에서 전원 전류의 THD는 수동 필터와 병용 시스템을 사용하면 어떻게 변하나?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h2>5. 최대 허용 소비 전력</h2><p>\( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 로 \( \mathrm{N}_{2} \) 분위기에서 열처리한 \( \mathrm{CdS}_{1-x} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 박막의 공급 전압과 빛 조사에 의한 전류 관계를 그림 17, 18, 19, 20, 21에 보였다. 그림 17 의 \( \mathrm{CdS} \) 광전도 셀에 조도 \( 500 \mathrm{~lx}, 800 \mathrm{~lx} \) 및 \( 1000 \mathrm{~lx} \) 로 고정하고 공급 선압을 \( 1 \mathrm{~V} \) 에서부터 점점 증가시킬때 \( 500 \mathrm{~lx} \) 일때는 \( 88 \mathrm{~V} \), \( 800 \mathrm{~lx} \) 일때는 \( 60 \mathrm{~V}, 1000 \mathrm{~lx} \) 일 때는 \( 45 \mathrm{~V} \) 이내에서 선형을 유지하여 최대 허용 소비 전력은 \( 118 \mathrm{~mW} \) 임을 알 수 있었다.</p><p>\( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \) 광전도 셀은 그림 18에서 보는 바와 같이 최대 허용 소비전력은 \( 295 \mathrm{~mW} \). \( \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54} \) 광전도 셀은 그림 19에서 보는 바와 같이 최대 허용 소비 전력은 \( 256 \mathrm{mW} \), \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \) 광전도 셀은 그림 20에서 보는 바와 같이 최대 허용 소비 전력은 \( 215 \mathrm{~mW} \). CdSe 광전도 셀은 그림 21에서 보는 바와 같이 최대 허용 소비 전력은 \( 106 \mathrm{~mW} \)였다. 소비전력이 크다는 것은 회로에 연결할때 공급 전압을 더 증가하여도 빛을 받아 흐르는 전류가 선형으로 유지되는 구간이 커서 이용범위가 큰것을 의미한다.</p><h2>6. 응답 시간</h2><p>응답 시간은 광전도 셀에 빛이 조사된 후 전류의 최대값의 \( 63 \% \) 가 될때까지 요구되는 시간(오름시간) 과 빛이 제거된 후 최대값의 \( 37 \% \) 로 감소하는데 걸리는 시간(내림시간)으로 구분된다. 이 내림시간을 운반자의 수명이라 한다. \( \mathrm{CdS}_{1-x} \mathrm{Sex} \) 박막 광전도 셀을 \( 350^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 650^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 열처리하여 \( 100 \mathrm{~lx} \) 빛을 쪼일때의 응답시간올 오름시간과 내림시간으로 하고 표 5에 보였다.</p><p>응답시간은 오름시간(rise time)과 내림시간(decay time) 모두 20~30ms정도면 무난한데 이러한 응답시간 은 빛의 세기와 부하 저항, 박마 생성 조건, 주변 온도 등 여러 조건과 관계한다.</p><p>\( \mathrm{CdS}_{1-x} \mathrm{Se}_{x} \) 박막 셀을 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)로, 열처리하여 측정한 응답시간이 가장 빠르게 나타났다.</p>
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"\\( 45 \\mathrm{~V} \\) 이내에서 선형을 유지하는 1000 \\mathrm{~lx} \\)에서의 최대 허용 소비 전력은?",
"이용범위가 크다는 것은 곧 어떤 전력이 크다는 뜻인가?",
"소비전력이 큰 이유는 전류가 어떻게 유지되는 구간이 크기 때문인가?",
"소비전력이 크다는 건 공급 전압이 더 감소하여도 이용범위가 큰 것을 뜻하는가?",
"응답 시간은 빛이 조사 또는 제거된 후 어떤 기준으로 구분되는가?",
"빛이 제거된 후 최대값으로 감소하는데 걸리는 시간을 오름시간이라고 하는가?",
"셀에 빛이 조사된 후 전류의 최대값이 될때까지 요구되는 시간을 일컫는 말은?",
"해당 실험에서 어떤 셀의 \\( 100 \\mathrm{~lx} \\) 빛을 쪼일때의 응답시간을 기록하였는가?",
"응답시간은 오로지 빛의 세기 조건에만 관계되는가?",
"오로지 빛의 세기 조건에만 응답시간이 관계되는가?",
"응답시간의 오름시간 및 내림시간의 적절한 시간은?",
"응답시간의 오름시간 및 내림시간의 적절한 시간은 뭐지?",
"열처리하여 측정한 응답시간이 가장 빠르게 나타난 박막 셀의 온도는?",
"빛이 제거된 후 최대값으로 감소하는데 걸리는 시간, 즉 내림시간을 뜻하는 단어는?",
"박막의 공급 전압과 빛 조사에 의한 전류 관계는 \\( \\mathrm{N}_{2} \\) 분위기에서 어떤 처리를 거쳐야 하는가?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-x} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 어떤 분위기에서 열처리 되어야 하는가?",
"CdSe 광전도 셀의 최대 허용 소비 전력은 몇 \\(\\mathrm{~mW} \\)인가?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<p>격자 상수 \( \mathrm{a} \) 와 \( \mathrm{c} \) 값을 결정하기 위하여 면간격 \( \mathrm{d} \)와 Miller 지수 hkil, 격자 상수 \( \mathrm{a} \), \( \mathrm{c} \)와 관계식</p><p>\( \frac{1}{d^{2}}=\frac{4}{3}\left(\frac{h^{2}+h k+k^{2}}{a^{2}}\right)+\frac{l^{2}}{c^{2}} \)</p><p>으로부터 각면에서의 \( a \) 와 \( c \) 값은 먼저 구하고 이 값들을 측정한 회절각 \( \theta \) 에 대하여</p><p>Nelson - Riley 관계식</p><p>\( f(\theta)=k\left(\frac{\cos ^{2} \theta}{\sin \theta}+\frac{\cos ^{2} \theta}{\theta}\right) \)</p><p>을 이용하여</p><p>외삽법으로 구한 \( \mathrm{a} \) 와 \( \mathrm{c} \) 값은 \( \mathrm{CdS} \) 인 경우 \( \mathrm{a}=4.1364 Å, \mathrm{c}=6.7129 Å \) 였으며 \( \mathrm{CdSe} \) 인 경우 \( \mathrm{a}=4.3021 Å \), \( \mathrm{c}=7.0142 Å \) 였다.</p><p>또한 Laue 배면 반사법으로 Laue 반점을 얻으려 시도했으나 반점을 얻을 수 없었다. 따라서 \( \mathrm{CBD} \) 방법으로 성장한 시료는 다결정 박막임을 알 수 있었다. 그림 3, 4, 5는 \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38,} \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54}, \mathrm{CdS}_{0.32} \) Se \( { }^{2.68} \) 박막의 \( \mathrm{X} \) 선 회절도이다. \( \mathrm{X} \) 의 mole비에 따라 성장시킨 \( \mathrm{CdS}_{0.6} \mathrm{Se}_{0.4}, \mathrm{CdS}_{0.5} \mathrm{Se}_{0.5}, \mathrm{CdS}_{0.3} \mathrm{Se}_{0.7} \) 다결정 박막의 성분비 값은 EDS (energy dispersive X-ray microanalysis, Link, \( \mathrm{AN}-10-85 \mathrm{~S}) \) 로 측정한 결과, 그림 6은 \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \), 그림 7은 \( \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54} \) 그림 8은 \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \) 임을 알 수 있었다.</p><h2>2. Hall효과</h2><p>CBD 방법으로 성장하여 \( \mathrm{CdS}, \mathrm{CdS}_{0,46} \mathrm{Se}_{0, \ldots}, \mathrm{CdSe} \)박막을 열처리한 시료중 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 의 경우를 최적으로 보아 Van der Pauw 방법으로 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 33 \mathrm{~K} \) 까지 Hall 효과를 측정하여 표 1에 보였다.</p><p>이 때 Hall 계수들은 음의 값이어서 \( n \) 형 반도체임을 알 수 있다. \( \mathrm{CdS}, \mathrm{CdS}_{0.16} \mathrm{Se}_{0,5,}, \mathrm{CdSe} \)의 전하 운반자 농도와 Hall 이동도의 온도 의존성은 그림 9 와 10, 그림 11와 12, 그림 13와 14에 각각 보였다. 그림 9의 \( \ln \mathrm{n} \) 대 \( (1 / \mathrm{T}) \) 에서 활성화 에너지는 \( 0.79 \mathrm{eV} \) 정도이고 그림 10 으로부터 Hall 이동도는 Fujita 등의 결과와 같이 \( 33 \mathrm{~K} \) 에서 \( 150 \mathrm{~K} \) 까지는 압전 산란에 따라 감소하는 경향이 있고, \( 150 \mathrm{~K} \) 에서 \( 293 \mathrm{~K} \) 까지는 극성 광학 산란에 따라 감소하는 경향이 있음을 알 수 있다. 그림 11에서 활성화 에너지는 \( 0.46 \mathrm{eV} \) 이거 그림 12에서 Hall 이동도는 \( 33 \mathrm{~K} \) 에서 \( 150 \mathrm{~K} \) 까지는 압전 산란에 따라 감소하는 경향이 있고, \( 150 \mathrm{~K} \) 에서 \( 293 \mathrm{~K} \) 까지는 극성 광학 산란에 따라 감소하는 셩향이 있음을 알 수 있다. 또한 그림 13으로부터 구한 활성화 에너지는 \( 0.04 \mathrm{eV} \) 이고 그림 14로부터 Hall 이동도는 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 200 \mathrm{~K} \) 까지는 극성 광학 산란에 기인하고 있으머 \( 200 \mathrm{~K} \) 에서 \( 300 \mathrm{~K} \) 까지는 압전 산란에 의존하고 있음을 알 수 있었다.</p>
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"\\( \\frac{1}{d^{2}}=\\frac{4}{3}\\left(\\frac{h^{2}+h k+k^{2}}{a^{2}}\\right)+\\frac{l^{2}}{c^{2}} \\)은 격자 상수 \\( \\mathrm{a} \\) 와 \\( \\mathrm{c} \\) 값을 결정하기 위한 면간격 \\( \\mathrm{d} \\)와 Miller 지수 hkil, 격자 상수 \\( \\mathrm{a} \\), \\( \\mathrm{c} \\)와 관계식이야?",
"본문에서 Laue 배면 반사법으로 얻으려고 시도한게 뭐야?",
"\\( \\mathrm{CBD} \\) 방법으로 성장한 시료가 무엇임을 알 수 있었어?",
"그림 3은 \\( \\mathrm{CdS}_{0.62} \\mathrm{Se}_{0.38}\\)박막의 무엇을 나타내고 있어?",
"본문에서 \\( \\mathrm{X} \\) 의 mole비에 따라 성장시킨 다결정 박막의 성분비 값을 무엇으로 측정하였어?",
"CBD 방법으로 성장하여 \\( \\mathrm{CdS}, \\mathrm{CdS}_{0,46} \\mathrm{Se}_{0, \\ldots}, \\mathrm{CdSe} \\)박막을 열처리한 시료중 최적으로 본 온도가 얼마야?",
"표 1의 Hall 계수들을 보면 \\( n \\) 형 반도체인 것을 알 수 있어?",
"표 1은 Van der Pauw 방법으로 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 에서 \\( 33 \\mathrm{~K} \\) 까지 무엇을 측정한 것을 나타낸 거야?",
"Hall 계수들이 음의 값이면 무엇임을 알 수 있어?",
"그림 12에서 Hall 이동도는 \\( 150 \\mathrm{~K} \\) 에서 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 까지 무엇에 따라 감소하는 셩향을 보여?",
"그림 13에서 \\( 0.46 \\mathrm{eV} \\)의 활성화 에너지를 구할 수 있어?",
"그림 11에서 활성화 에너지는 얼마야?",
"그림 10에서 Hall 이동도는 \\( 33 \\mathrm{~K} \\) 에서 \\( 150 \\mathrm{~K} \\) 까지 무엇에 따라 감소해?",
"본문에서 Laue 배면 반사법으로 Laue 반점을 얻을 수 있었어?",
"그림 10에서 Hall 이동도는 어디에서 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 까지 극성 광학 산란에 따라 감소하는 경향임을 알 수 있어?",
"그림 9의 활성화 에너지는 \\( 0.79 \\mathrm{eV} \\)야?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h1>I. 서론</h1><p>\( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \)는 Ⅱ-Ⅵ족 화합물 반도체로써 상온에서 띠 간격이 \( 2.42 \mathrm{eV} \) 에서 \( 1.72 \mathrm{eV} \) 의 에너지를 가지며 직접 에너지 띠 간격을 갖는 고감도의 광전도체로 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \mathrm{CDTe}\), \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \)/\( \mathrm{CuS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \)태양전지의 광투과 물질로 각광을 받고 있으며 광전도 cell로 연구되어 왔다.</p><p>다결정 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 박막은 진공증착, hot wall epitaxy, e-beam증착, spray법, 용액 증착법 등으로 제조될 수 있다. 이 방법 가운데 용액 증착법인 chemical bath deposition (CBD) 방법은 제조 공정이 간단하고 넓은 면적으로 제작하기가 용이하고 화학 당량적 조성을 만족하며 재현성을 높이는데 이점이 있다. 본 연구에서는 CBD 방법으로 다결정 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 박막의 \( \mathrm{x} \) mole비를 변화시키면서 유리 기판 위에 성장시킨 다음, 온도를 변화시키면서 열처리하고 \( \mathrm{X} \)-선 회절 무늬를 측정하여 결정구조틀 밝히고, Van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 측정하여 운반자 농도, 이동도 및 비저항을 측정하였다. 또한 광전도 셀로서의 응용성을 알아보고자 스펙트럼 응답을 측정하고, \( 10 \mathrm{~lx} \) 와 \( 1000 \mathrm{~lx} \) 사이의 감도(sensitivity \( \quad: \gamma \) ), 최대허용소비전력(maximum allowable power dissipation :M.A.P.D), 광전류(photocurrent ppc)와 암전류 (dark current :dc)의 비 pc/dc 값, 응답시간을 측정하였다.</p>
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"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 무엇으로 연구되어 왔어?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 spray법으로 제조될 수 있어?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 어떤 반도체야?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 Ⅱ-Ⅵ족 화합물 반도체가 맞아?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)이 상온에서 갖는 띠간격의 에너지는 \\( 2.42 \\mathrm{eV} \\) 에서 \\( 1.72 \\mathrm{eV} \\)이 맞아?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)이 상온에서 갖는 띠간격의 에너지는 얼마야?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\mathrm{CDTe}\\), \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)/\\( \\mathrm{CuS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)태양전지의 광투과 물질로 사용할 수 있어?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 무엇으로 활용할 수 있어?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 어떤 방법으로 제도될 수 있어?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 광전도 ceel로 연구되어 온게 맞아?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 용액증착법으로 제조될 수 있어?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 e-beam증착으로 제조될 수 있어?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막을 제조할 수 있는 용액 증착법 중 제조 공정이 간단하고 넓은 면적으로 제작하기 용이하며 화학 당량적 조성을 만족하여 재현성을 높이는데 이점이 있는 방법이 뭐야?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막을 제조할 수 있는 방법 중 CBD 방법은 용액 증착법에 해당해?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막을 제조할 수 있는 용액 증착법 중 제조 공정이 간단하고 넓은 면적으로 제작하기 용이하며 화학 당량적 조성을 만족하여 재현성을 높이는데 이점이 있는 방법이 뭐야?",
"본 연구에서 어떤 방법을 통해 Hall 효과를 측정하였어?",
"본 연구에서 Van der Pauw 방법을 통해 Hall 효과를 측정하였어?",
"Van der Pauw 방법으로 홀 효과를 측정하면 무엇을 알 수 있어?",
"Van der Pauw 방법으로 홀 효과를 측정하면 운반자 농도, 이동도 및 비저항을 알 수 있어?",
"스펙트럼 응답을 측정하는 이유는 광전도 셀로서의 응용성을 알아보기 위해서가 맞아?",
"pc/dc 값이 의미하는 바는 광전류와 암전류의 비를 의미하는게 맞아?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막을 제조할 수 있는 용액 증착법 중 제조 공정이 간단하고 넓은 면적으로 제작하기 용이하며 화학 당량적 조성을 만족하여 재현성을 높이는데 이점이 있는 방법은 CBD방법이 맞아?",
"pc/dc 값이 의미하는 바가 뭐야?",
"CBD 방법으로 다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막의 결정구조를 밝히고자 할 때, 무엇을 측정해야해?",
"CBD 방법으로 다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막의 결정구조를 밝히고자 할 때, 무엇을 측정해야해?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\)는 고감도의 광전도체가 맞아?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 진공증착법으로 제조될 수 있어?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막을 제조할 수 있는 방법들 중 CBD 방법은 무엇에 속해?",
"무엇을 알아보고자 스펙트럼 응답을 측정해야해?",
"다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막은 hot wall epitaxy법으로 제조될 수 있어?",
"CBD 방법으로 다결정 \\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Se}_{\\mathrm{x}} \\) 박막의 결정구조를 밝히고자 할 때, \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 무늬를 측정해야해?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h1>II. 실험</h1><h2>1. \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 다결정 박막 성장</h2><p>CBD 방법으로 \( \mathrm{CdS}_{1} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 다결정 박막을 성장하기 위한 용액을 다음과 같이 만들었다. \( \mathrm{Cd}\left(\mathrm{CH}_{3} \mathrm{COO}\right)_{2} 1 \mathrm{M} \) 수용액, \( \left(\mathrm{NH}_{3}\right) \), CS \( 1 \mathrm{M} \) 수용액, \( \mathrm{Na}_{3} \mathrm{SeSO}_{3} 1 \mathrm{M} \) 수용액, \( \mathrm{NaOH} 1 \mathrm{M} \) 수용액, \( \mathrm{NH} \mathrm{H}_{4} \mathrm{OH} \) 및 증류수를 \( \mathrm{x} \) 의 mole비에 따라 비이커에 넣고 교반기(corning.pc-101)로 충분히 교반시켜 수용액을 만들었다. slide glass (corning \( , 2948) \) 를 \( \left(\mathrm{K}_{2} \mathrm{Cr}_{2} \mathrm{O}_{-}+\mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{1}\right) \) 용액속에 담그고 중성 세제와 증류수로 세척하였다. 이와 같이 세척한 slide glass를 수용액속에 수평하게 놓고 중탕기 속에 넣어 \( 90^{\circ} \mathrm{C} \) 로 60 분간 가열하면 \( \mathrm{x} \) 의 값에 따라 \( \mathrm{CdS}_{1}, \mathrm{Se} \), 박막이 성장되는데 화학 반응식은 다음과 같다.</p><p>\( \mathrm{Cd}\left(\mathrm{CH}_{3} \mathrm{COO}\right)_{2}+\mathrm{x} \mathrm{Na}_{2} \mathrm{SeSO}_{3}+ \)\( \quad(1-\mathrm{x})\left(\mathrm{NH}_{2}\right)_{2} \mathrm{CS}+\mathrm{NaOH} \stackrel{\mathrm{NH}1\mathrm{OH}}{\longrightarrow} \) \( \mathrm{CdS}_{1-x} \mathrm{Se}_{x}( \) film \( )+2 \mathrm{CH}_{3} \mathrm{COO}^{-}+x \mathrm{SO}_{4}{ }^{-}+ \) \( 3 \mathrm{x} \mathrm{Na}{ }^{+}+(2-x) \mathrm{H}^{+}+(1-\mathrm{x}) \mathrm{CH}_{2} \mathrm{~N}_{2} \)</p><p>이렇게 성장한 박막을 \( \mathrm{N}_{2} \) 분위기에서 \( 350^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 \( 650^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 60분간 열처리하였다. weight 방법으로 측정한 열처리 전의 박막 두께는 ~\( 2.7862 \mu \mathrm{m} \) 였고 열처리 후의 두께는 ~\( 2.7793 \mu \mathrm{m} \) 였다.</p><h2>2. Hall 효과</h2><p>Hall 효과를 측정하기 위해 저온 장치 속에 cell을 고정하고 cell에 인가되는 전기장에 수직으로 \( 2 \mathrm{KG} \) 의 전자석을 놓고 cell의 온도율 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 33 \mathrm{~K} \) 까지 변화 시키면서 Van der Pauw방법으로 Hall 효과를 측정하였다.</p><h2>3. 광전도 셀 특성</h2><h3>3-1. 감도( \( \gamma) \)</h3><p>광전도 cell의 감도는 광전도년에 입사하는 조명의 세기와 cell의 출력 사이의 관계이다. 감도는 빛을 쪼였을때의 전류와 cell의 저항으로 표시되는 것이 관례이다. tungsten lamp를 광원으로 하여 조도를 \( 2 \mathrm{~lx} \)에서 \( 1000 \mathrm{~lx} \) 까지 변화시켜 cell의 저항 변화를 multimeter (philips, PH 2528)로 측정하였다.</p><p>조도와 저항의 관계에서 선형의 구배를 \( \gamma \) 특성이라 부르며</p><p>\( \gamma_{\mathrm{a}}^{\mathrm{b}}=\tan \theta=\frac{\log \mathrm{R}_{\mathrm{a}}-\log \mathrm{R}_{\mathrm{b}}}{\log \mathrm{b}-\log \mathrm{a}}=\frac{\log \left(R_{\mathrm{a}} / \mathrm{R}_{\mathrm{b}}\right)}{\log (b / \mathrm{a})} \)</p><p>로 나타낸다.</p><p>단 \( \mathrm{R}_{a} \) 와 \( \mathrm{R}_{\mathrm{b}} \) 는 조도를 \( a \mathrm{~lx} \) 와 \( b \mathrm{~lx} \)로 쪼일때 cell의 각각 저항 값이다.</p>
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"slide glass를 중성세제와 증류수로 세척하기 전에 사용한 용액은 뭐야?",
"Hall 효과를 측정하기 위해 cell에 인가되는 전기장에 수평으로 전자석을 놓고 실험해야하나?",
"실험에서 사용한 slide glass 종류는 뭐야 ?",
"세척한 slide glass를 수용액속에 수평하게 놓고 중탕기 속에 넣어 \\( 90^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 60 분간 가열하면 \\( \\mathrm{CdS}_{1}, \\mathrm{Si} \\), 박막이 성장하나?",
"열처리 하기 전과 열처리한 후에 박막의 두께의 차이는 \\( 1\\mu\\mathrm{m}\\) 이상인가?",
"박막의 두께를 측정하기 위해 사용한 방법을 뭐야?",
"Van der Pauw방법은 터널링효과를 측정하기 위한 것인가 ?",
"Hall효과를 측정하기 위한 cell의 최대온도와 최소온도는 뭐야?",
"감도는 빛을 쪼였을때 전압과 cell의 저항으로 표시되는가?",
"cell의 감도는 무엇과 무엇사이의 관계인가?",
"\\( \\gamma \\) 깂은 \\( \\mathrm{R}_{a} \\) 값에 비례하는가 ?",
"본문에서 cell의 저항변화를 측정하기 위해 사용한 기기는 뭐야?",
"cell의 저항변화를 측정하기 위한 광원은 뭐야 ?",
"수용액을 어떠한 방법과 절차로 만들었을까?",
"slice glass에 박막을 성장시키기 위해서 수용액속에서 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 중탕으로 가열하나?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1} \\mathrm{Sex}_{\\mathrm{x}} \\) 다결정 박막을 성장을 위해 사용한 실험 방법은 뭐야?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h2>3. 스펙트럼 응답</h2><p>CBD방법으로 각 성분비에 따라 제작한 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 광전도 셀의 스펙트럼 응답을 상온에서 측정하여 그림 15 와 같이 보였다. 광전도 셀의 각 파장에 대한 상대적인 감도는 입사광의 파장에 의존한다. 즉 파장의 함수로서 감도를 스펙트럼 응답이라 한다. 그림 15 에서 보는 바와 같이 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 광전도, 셀은 Se양이 증가함에 따라서 장파장의 영역으로 곡선의 기울기가 넓게 분포하고 있어 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 광전도 셀은 근적외선 영역에서도 민감한 감도를 가지고 있음을 알 수 있다.</p><p>그림 15 에서 스펙트럼 봉우리 위치를 표 2에 나타내었다. 그림 15에서 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 박막의 \( \mathrm{CdS} \)는 \(293 \mathrm{K}\)일때 \( 507 \mathrm{~nm}(2.445 \mathrm{eV}) \) 의 봉우리로 다음과 같이 분석 할 수 있다. \( 293 \mathrm{~K} \) 인때 \( 505 \mathrm{~nm}(2.4551 \mathrm{eV}) \) 봉우리는 가전자대 \( \Gamma_{9}(\mathrm{~A}) \) 에서 전도대 \( \Gamma_{7} \) 으로 들뜬 전자에 기인하는 봉우리이다. 엑시톤의 결합에너지는 \( 0.029 \mathrm{eV} \)이므로 \(n=1 \) 일때 자유 에시톤 \( \mathrm{A}_{\mathfrak{1}} \) 봉우리는 \( 2.4261 \mathrm{eV} \) (2.4501-0.029) 인 곳에 자유 엑시톤 \( \mathrm{A}_{\mathfrak{2}} \) 봉우리는 \( 2.4479 \mathrm{eV} \quad\left(2,501-0.029 / 2^{2}\right) \) 인 곳에 위치할 것이다.</p><p>엑시톤 \( \mathrm{A}_{2} \) 봉우리 위치 \( 2.4479 \mathrm{eV} \) 는 \( 507 \mathrm{~nm}(2.4454 \mathrm{eV}) \) 봉우리와 \( 0.0025 \mathrm{eV} \) 의 오차 범위에서 일치하므로 \( 293 \mathrm{~K} \) 일때 광전류 \( 507 \mathrm{~nm}(2.4454 \mathrm{eV}) \) 봉우리는 자유 엑시톤 \( \mathrm{A}_{2} \) 봉우리임을 알 수 있다. \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38}, \mathrm{CdS}_{0.15} \mathrm{Se}_{0.51} \), \( \mathrm{CdS}_{032} \mathrm{Se}_{0.68} \)에 해당하는 peak들은 가전자대 \( \Gamma_{9}(\mathrm{~A}) \) 에서 전도대 \( \Gamma_{7} \) 으로 들뜬 전자들에 의한 photocurrent peak들로 생각되며 CdSe 박막은 가전자대 \( \Gamma_{7}(\mathrm{~B}) \) 에서 전도대 \( \Gamma_{7} \) 으로 들뜬 전자에 의한 photocurrent peak들로 생각되어진다.</p><h2>4. 감도 \( (\gamma) \)</h2><p>\( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 광전도 셀을 \( 350^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 650^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 열처리하여 쪼이는 조명의 세기를 \( 2 \mathrm{~lx} \) 에서 \( 1000 \mathrm{~lx} \) 까지 변화하면서 측정한 셀의 저항값들의 관계를 알아보고. 그 중 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)에서 열처리한 셀의 감도를 그림 16 에 보였다. 또한 셀의 감도와 \( \mathrm{pc} / \mathrm{dc} \) 값은 표 3에 보았다. 그림 16에 보였다. 표 3 에서 보는 바와 같이 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 로 열처리한 셀의 감도가 CdS는 0.42, \(\mathrm{CdS}_{0.62}\)\(\mathrm{Se}_{0.38}\)는 0.77, \(\mathrm{CdS}_{0.46}\)\(\mathrm{Se}_{0.54}\)는 0.62, \(\mathrm{CdS}_{0.32}\)\(\mathrm{Se}_{0.68}\)는 0.59, CdSe는 0.39로 가장 좋았다.<p>또한 광전도 셀의 광전류 \( (\mathrm{pc}) \) 대 암전류 \( (\mathrm{dc}) \) 의 비 \( \mathrm{pc} / \mathrm{dc} \) 값도 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리한 시료에서 \( \mathrm{CdS}\)는 \(3 \times 10^4\), \(\mathrm{CdS}_{0.62}\)\(\mathrm{Se}_{0.38}\)는 \(2.5 \times 10^5\), \(\mathrm{CdS}_{0.54}\)\(\mathrm{Se}_{0.46}\)는 \(2.4 \times 10^5\), \(\mathrm{CdS}_{0.32}\)\(\mathrm{Se}_{0.68}\)는 \(1.36 \times 10^5\), CdSe는 \(2.4 \times 10^4\)로 가장 크게 나타났다. \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)로 열처리한 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Sex}_{\mathrm{x}} \) 셀의 감도가 가장 큰것이 \( 0.77, \mathrm{pc} / \mathrm{dc} \) 값이 가장 큰것이 \( \sim 10^{5} \)배 정도로 측정되어 좋은 광전도체로써 이용 가능성이 고찰되었다.</p>
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"어떤 방법을 통해 제작한 광전도 셀의 스펙트럼 응답을 상온에서 측정해?",
"각 성분비에 따라 제작한 광전도 셀의 스펙트럽 응답은 저온에서 측정해?",
"광전도 셀의 각 파장에 대한 상대적인 감도는 어떤 것과 관련있어?",
"( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Sex}_{\\mathrm{x}} \\) 광전도와 셀은 Se양이 증가하면 장파장 영역으로 곡선의 기울가 분포된 면적은 넓어?",
"어떤 함수로서 감도를 스펙트럼 응답이라고 해?",
"엑시톤 \\( \\mathrm{A}_{2} \\) 봉우리 위치는 \\( 507 \\mathrm{~nm} \\) 봉우리와 오차 범위내에서 일치하는게 광전류 봉우리는 어떤 봉우리로 알 수 있어?",
"감도는 어떤 응답이라고 해?",
"광전도 셀에 조명의 세기는 어느 범위로 변화하면서 감도를 측정해?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Sex}_{\\mathrm{x}} \\) 광전도 셀은 어느 영역에서 감도가 민감해?",
"\\( \\mathrm{CdS} \\)는 \\(293 \\mathrm{K}\\)일 때 봉우리는 어디에서 전도대로 들뜬 전자에 기인하는 봉우리야?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Sex}_{\\mathrm{x}} \\) 광전도와 셀은 Se양이 증가하면 어느 영역으로 곡선의 기울기가 분포되어 있어?",
"\\( 550^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 열처리한 셀의 감도에서 가장 높았던 셀은 무엇이야?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{1-\\mathrm{x}} \\mathrm{Sex}_{\\mathrm{x}} \\) 광전도 셀을 열처리할 때 온도 범위는 몇이야?",
"\\( \\mathrm{pc} / \\mathrm{dc} \\) 값도 \\( 550^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 열처리한 시료에서 어떤 셀이 가장 크게 나타나?",
"\\( \\mathrm{CdS}_{0.62} \\mathrm{Se}_{0.38}, \\mathrm{CdS}_{0.15} \\mathrm{Se}_{0.51} \\), \\( \\mathrm{CdS}_{032} \\mathrm{Se}_{0.68} \\)에 해당하는 peak들은 가전자대 \\( \\Gamma_{9}(\\mathrm{~A}) \\) 에서 전도대 \\( \\Gamma_{7} \\) 으로 들뜬 전자들에 의한 어떤 것으로 추정되?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h2>4. Spectral response</h2><p>광전도 cell 표면에 단색광을 쪼여 흐르는 광전류와 단색광의 관계를 발하며 광전류 spectrum을 말한다. 이러한 spectrum response는 가시광(VIS ray)과 적외선광(IR ray)에 대해 민감하고 넓은 파장 분포를 가져야 한다.</p><p>spectral response를 축징하기 위해 광전도 cell에 D.C 전원을 연결하고 단색광을 cell에 조사하여 나오는 광전류를 lock-in-amplifier (PAR, 5208)로 중폭한 후, \( \mathrm{X}-\mathrm{Y} \) 기록계 (MFE. 815M) 로 기록하였다. 이 때 할로겐 램프(\(650\mathrm{~W}\))에서 나오는 빛을 light chopper (PAR, 192)를 거쳐 monochromator(Jarrell Ash, 82-020, \( 0.5 \mathrm{~m}) \)로 분광하여 단색광으로 사용하였다. 사용한 회절 격자는 (Jarrell Ash. 82-000 f:0.5m series용) 1180 grooves \( / \mathrm{mm}(\lambda=190 \sim 910 \mathrm{~nm}) \) 였다.</p><h2>5. 최대 허용 소비 전력</h2><p>광전도 cell에 일정한 세기의 빛을 쪼이고 직류 인가 전압을 변화시킬때 흐르는 전류(illumination current)와 의 관계가 선형으로 유지된다. 광원으로는 tungsten lamp를 사용하면서 빛의 조도를 \( 500,800,1000 \mathrm{~lx} \)로 고정하고, 공급 전압을 \( 1 \mathrm{~V} \) 에서부터 증가시킬때 선형을 이루다가 편향되기 시작한다. 이와 같이 선형이 편향되기 직전의 값을 \( \mathrm{mW} \) 로 표시하여 최대 허용 소비 전력(Maximum allowable power dissipation : M.A.P.D.)이라고 부른다. 이때 조도는 조도계 (HS,HS−LA) 로 측정하고 전류는 multimeter (philips, PM 2528)로 측정하였다.</p><h2>6. Response Time</h2><p>response time은 광전도 cell에 빛이 조사된 후 전류의 peak 값이 \( 63 \% \) 가 될때까지 요구되는 시간 (rise time)과 빛이 제거된 후 peak 값의 \( 37 \% \) 로 감소하는데 걸리는 시간(decay time)으로 구분된다. 이 decay time을 carrier의 수명이나 한다. CdS, CdSe는 n형 반도체이므로 들뜬 전자의 수명을 측정해야 한다. 광선도 cell에서 들뜬 전자의 수명을 측정하기 위하여 광원인 tungsten lamp에서 냐오는 빛을 chopper를 거처 cell에 조사하였고 흐르는 광전류를 오실로스코프(GS, 7040A)에 연결하여 시간에 따라 변하는 광전도도의 변화를 측정 하였다.</p><h1>III. 실험 결과 및 고찰</h1><h2>1. \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 박막의 구조</h2><p>CBD 방법으로 성장하여 열처리한 CdS, CdSe 박막의 \( \mathrm{X} \)-선 회절 무늬도를 그림 1 과 2에 보였다. CdS 박막의 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리한 시료에서 \( (10\overline{1} 0) (10 \overline{1} 1) \) 과 \( (11 \overline{2} 0) \) 면의 peak 세기가 크게 나타나고 \( (10 \overline{10})(10 \overline{10} 3) \) \( (20 \overline{2} 2) \) \( (20 \overline{2} 1) \) \( (21 \overline{3} 0) \) \( (21 \overline{3} 1) \) \( (21 \overline{3} 3) \)면 등이 \( 450^{\circ} \mathrm{C} \)에서 열처리한 시료보다 커지다가 \( 650^{\circ} \mathrm{C} \)로 열처리한 시료에서는 이면들의 peak의 세기가 감소하는 경향이 있다. CdSe 박막도 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리한 시료에서 \( (10 \overline{1} 0) \) \( (00 \overline{0} 2) \) \( (10 \overline{1} 1) \) \( (11 \overline{2} 1) \) \( (10 \overline{1} 2) \) \( (10 \overline{1} 3) \) \( (11 \overline{2} 0) \) \( (10 \overline{1} 3) \) (2020)면등의 peak 세기가 가장 크게 나타났다. 따라서 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)로 열처리한 경우가 최적 상태로 보인다. 그림 1, 2의 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)를 열처리한 시료의 (hkil)값은 면간격 \( \mathrm{d} \)에 의한 값이 JCPDS card와 일치하는 값들이어서 육방정계호 성장되었음을 알 수 있었다.</p>
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"spectral response를 축징에 대해 무엇으로 기록했어?",
"가시광과 적외선광에 대해 민감하고 넓은 파장 분포를 가져야 하는 것은 뭐야?",
"할로겐 램프에서 나오는 빛을 무엇으로 사용했어?",
"spectral response를 축징하기 위해 광전도 cell에 D.C 전원을 연결하고 그 다음 과정은 뭐야?",
"CdS, CdSe는 어떤 것을 측정해야 돼?",
"선형이 편향되기 직전 값을 무엇으로 표시해?",
"어떤 회절 격자를 사용했어?",
"광선도 cell에서 들뜬 전자의 수명을 측정하는 과정에서 광전류를 어디에 연결했어?",
"지문에 나오는 n형 반도체들은 뭐가 있어?",
"할로겐 램프(\\(650\\mathrm{~W}\\))에서 나오는 빛을 light chopper 를 거쳐 어디로 분광했어?",
"최대 허용 소비 전력 광전을 cell에 빛을 쪼이고 직류 인가 전압을 변화시킬때 흐르는 전류와의 관계가 비선형으로 유지돼?",
"CdS, CdSe 박막의 \\( \\mathrm{X} \\)-선 회절 무늬도는 어떤 방법으로 성장한거야?",
"\\( 650^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 열처리한 시료에서는 이면들 절정의 세기가 어떻게 되는 경향이 있는가?",
"어떤 경우로 열처리한 것이 최적 상태인가?"
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인공물ED
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CBD 방법에 의한 \( \mathrm{CdS_{1-X}Se_x}\) 박막의 열처리에 따른 광전기적 특성
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>CBD 방법으로 \( \mathrm{CdS}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Se}_{\mathrm{x}} \) 다결정 박막을 성장하여 열처리 온도에 따라 광전도 셀의 기본 물성과 특성을 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.</p><p>1. \( \mathrm{CdS}_{1 - x} \mathrm{Se}_{x} \) 박막의 열처리 온도에 따른 \( \mathrm{X} \)-선 회절 무늬로부터 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 일때 열처리 최적 조건임을 알았고 외삽법으로 구한 \( \mathrm{CdS} \) 격자 상수는 \( \mathrm{a}_{0}=4.1364 Å \), \( \mathrm{C}_{0}=6.7129 Å \) 였으며 \( \mathrm{CdSe} \) 격자상수는 \( \mathrm{a}_{0}=4.3021 Å \), \( c_{0}=7.0142 Å \) 였다. EDS 로부터 구한 \( \mathrm{CdS}_{1} \mathrm{~S}_{x} \) 결정계 화학적 조성은 \( \mathrm{CdS}_{0.7} \mathrm{Se}_{0.3} \) 은 \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \mathrm{CdS}_{0.3} \mathrm{Se}_{0.7} \)은 \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \) 로 성장되었음을 알 수 있었다.</p><p>2. \( \mathrm{CdS}_{1-x} \mathrm{Se}_{x} \) 박막의 Hall effect를 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 33 \mathrm{~K} \) 까지 온도 변화를 주면서 측정한 결과 \( \mathrm{n} \) 형 반도체임을 알 수 있었다. \( \ln n \) 대 \( (1 / \mathrm{T}) \) 에서 구한 활성화 에너지 \( \mathrm{E}_{\mathrm{d}} \) 는 \( \mathrm{CdS} \) 인 경우 \( 0.79 \mathrm{eV} , \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54} \) 인 경우 \( 0.46 \mathrm{eV} \), CdSe 인 경우 \( 0.04 \mathrm{eV} \) 로 측정되었다.</p><p>3. spectral response를 상온에서 축정한 결과 \( \mathrm{CdS} \)는 엑시톤 A, \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \), \( \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54} \), \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \)은 가전자대 \( \Gamma_{9}(\mathrm{A}) \)에서 \( \Gamma_{7} \) 으로 들뜬 전자들에 의한 광전류 봉우리들로 생각되며, \( \mathrm{CdSe} \) 는 가전자대 \( \Gamma_{7}(\mathrm{B})\) 에서 \( \Gamma_{7} \) 으로 들뜬 전자에 의한 광전류 봉우리들로 생각되어진다.</p><p>4. \( \mathrm{CdS}_{1 - x} \mathrm{Se}_{x} \) 박막은 응용 소자인 photo cell로 사용할 수 있는 암 전류 (dc)와 광전류의 비 (pc/dc) 값이 가장 큰 시료는 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 에 열처리한 시료로 \( \sim 10^{5} \) 배 정도이며, 또한 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 열처리 한 셀의 감도가 \( \mathrm{CdS} \) 인 경우 0.42, \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \)인 경우 0.77, \( \mathrm{CdS}_{0.46} \mathrm{Se}_{0.54} \)인 경우 0.62, \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \)인 경우 0.59, CdSe 인 경우 0.39로 가장 좋았다.</p><p>5. 최대 혀용 소비 전럭(M.A.P.D.) 값은 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리한 \( \mathrm{CdS} \) 광전도 셀은 \( 118 \mathrm{mW}\), \( \mathrm{CdS}_{0.62} \mathrm{Se}_{0.38} \) 광전도 셀은 \( 256 \mathrm{mW}\), \( \mathrm{CdS}_{0.32} \mathrm{Se}_{0.68} \) 광전도 셀은 \( 215 \mathrm{mW}\), CdSe 광전도 셀은 \( 106 \mathrm{~mW} \) 였다. 또한 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)로 열처리한 셀의 응답 시간이 가장 빠르게 나타났다.</p>
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"광전도 셀의 기본 물성과 특성은 열처리 온도에 무관한가?",
"\\( \\mathrm{n} \\) 형 반도체는 어떤 변화를 통해 측정할 수 있는가?",
"\\( \\mathrm{CdS} \\) 격자 상수 어떤 방법으로 구할 수 있는가?",
"셀의 응답 시간이 가장 빠르게 나타난 온도는 몇인가?",
"다결정 박막을 성장시키기 위해 거쳐야 할 방법은?",
"Hall effect를 몇 \\(\\mathrm{~K} \\)에서 온도변화를 주면서 측정한 결과 n형 반도체임을 알 수 있는가?"
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인공물ED
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Interpolation 기법을 이용한 3.3V 8-bit 500MSPS Nyquist CMOS A/D Converter의 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 개발이다. 일반적으로 고속의 A / D 변환기는 기존의 Full Flash 방식이 널리 사용되고 있으나 큰 칩 면적과 전력 소모를 가지는 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Interpolation 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 0.35um 2-poly 4-metal N-well CMOS 공정을 사용하여, 고속 동작을 목표로 한 \( 3.3 \mathrm{~V} \) 8bit \( 500 \mathrm{MSPS} {CMOS} A / D \) 변환기를 설계하였다. 설계된 칩의 Post simulation을 통하여 각 부분의 성능을 평가하였으며, 제안한 A / D 변환기의 결과는 SNDR이 \( 42^{\sim} 44 \mathrm{~dB}, {ENOB} \) \( 6.9 \sim 7.2 \mathrm{Bit} \)로 나타났다. 설계된 칩의 유효 칩 면적은 \( 2250 \mu \mathrm{m} \times 3080 \mu \mathrm{m} \) 이다. 그림13에 In/Output Pad를 포함한 8bit 고속 A/D 변환기의 전체 Layout을 나타내었다. 표 2 는 본 연구에서 설계된 A / D 변환기의 사양 및 레이아웃 결과 도표이다.</p> <table border><caption>표 2. 설계된 A/D 변환기의 사양 및 측정 결과.</caption> <tbody><tr><td>분해능</td><td>8 비트</td></tr><tr><td>변환속도</td><td>\( 500\mathrm{MSPS} \)</td></tr><tr><td>전원 전압</td><td>단일 \( 3.3 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>아날로그 입력 범위</td><td>1Vpp (Diff.=2Vpp)</td></tr><tr><td>공정</td><td>\( 0.35 \mu \mathrm{m} \), 2-poly, 4-metal N-well CMOS</td></tr><tr><td>DNL 및 INL</td><td>< \( \pm \) 1LSB</td></tr><tr><td>SNR</td><td>\( 44 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>전력소모 (AD 변환기 Core)</td><td>\(440 \mathrm{mW} \)(NN)</td></tr><tr><td>유효 칩 면적</td><td>\( 2250\mu \mathrm{m} \)x\( 3080 \mu \mathrm{m} \)</td></tr></tbody></table>
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"\\( 500\\mathrm{MSPS} \\)의 값은 어떤 항목이 가지나?",
"변환기의 전원 전압 개수는 표의 어디서 알 수 있지?",
"변환기는 얼마의 분해능 값을 가지고 있어?",
"변화기의 신호 대 잡음비는 어떤 값을 가지냐?",
"표 2에 따르면, 변화기의 신호 대 잡음비는 어떤 수치에 해당하지",
"변환기는 어떤 범위의 아날로그 입력을 가질까?",
"변환기는 얼마의 칩 면적이 유효한가?",
"변화기 제작에 사용되는 공정은 어떤거니?",
"DNL 및 INL 값의 최소값은 표의 어디에서 알 수 있어?",
"AD 변환기 Core는 얼마의 전력소모 값을 가질까?"
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인공물ED
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역광 사진의 빠른 보정을 위한 Retinex 알고리즘의 성능 개선
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<h1>Ⅳ. 실 험</h1> <p>제안된 K-Retinex 알고리즘의 성능 평가를 위해 특정한 환경 조건에 국한되지 않은 다양한 역광 사진을 이용하여 성능 평가를 실시하였다. 다양한 역광 사진을 이용하여 비교한 결과이다. 그림에서의 배치 순서는 (a)는 원본 역광 사진, (b)는 기존의 Retinex 알고리즘의 MSR 결과, (c)는 MSR 결과에 색 보정을 추가한 MSRCR 결과, (d)는 제안한 K-Retinex 알고리즘 결과이다.</p> <p>기존의 Retinex 알고리즘 결과를 보면 어두운 영역은 Conrast가 증가하여 세부 정보가 잘 표현되지만 밝은영역은 거의 포화되어 Contrast가 감소한다. 반면에 제안된 K-Retinex 알고리즘은 어두운 영역과 밝은 영역의 세부 정보가 균형 있게 잘 표현되는 것을 알 수 있다.</p> <p>제안된 K-Retinex 알고리즘의 우수성을 객관적으로 입중하기 위해 원본 사진에서 영역을 분할한 후 어두운 영역(1)과 밝은 영역(2)의 영역별 표준 편차(Local Standard Deviation)를 측정하였다. 일반적으로 표준 편차가 크면 특정 영역에 집중되어 있지않고 고른 분포를 가지게 되므로 Contrast가 높은 영상을 얻을 수 있다는 점에 착안한 평가 지표이다.</p> <p>표 1의 결과를 보면 K-Retinex 알고리즘은 기존 Retinex 알고리즘에 비해 어두운 영역 표준 편차는 약간 감소하지만 밝은 영역 표준편차는 많이 증가한다. 한편 어두운 영역과 밝은 영역 편차 모두 Retinex에 비해 높은값을 가진다. 그리고 모든 결과 영상에서 어두운 영역과 밝은 영역의 표준 편차의 차이가 더 작다. 그러므로 \( \mathrm{K} \)-Retinex 알고리즘이 기존 Retinex 알고리즘에 비해균형 잡힌 Contrast를 가진다.<table border><caption></caption> <tbody><tr><td colspan=2>그림 번호</td><td>11</td><td>12</td><td>13</td><td>14</td><td>15</td><td>16</td></tr><tr><td rowspan=3>어두운 영역(1)</td><td>Retinex</td><td>11.33</td><td>10.47</td><td>10.69</td><td>10.59</td><td>9.75</td><td>9.11</td></tr><tr><td>K-Retinex</td><td>10.56</td><td>10.52</td><td>10.13</td><td>9.77</td><td>6.27</td><td>9.12</td></tr><tr><td>\(증가비 \%\)</td><td>-6.8</td><td>0.5</td><td>-5.2</td><td>-7.7</td><td>-35.7</td><td>0.1</td></tr><tr><td rowspan=3>밝은 영역(2)</td><td>Retinex</td><td>5.46</td><td>9.04</td><td>6.84</td><td>9.23</td><td>4.38</td><td>3.54</td></tr><tr><td>K-Retinex</td><td>8.42</td><td>9.35</td><td>7.96</td><td>10.44</td><td>7.45</td><td>8.60</td></tr><tr><td>\(증가비 \%\)</td><td>54.2</td><td>3.4</td><td>16.4</td><td>12.9</td><td>41.2</td><td>142.9</td></tr></tbody></table></p> <p>\( \mathrm{K} \)-Retinex 알고리즘의 성능을 수치적으로 표현하기 위한 또 다른 지표로 CPP(Contrast Per Pixel)를 이용하였다. CPP는 현재 위치의 휘도 성분 값과 주변 화소들의 회도 성분 값 사이의 절대값 차를 구한 후 평균을 낸 값이다.</p> <p>\( C P P=\frac{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n}\left(\sum_{r, c=-1}^{1} \frac{1}{9}|Y(i, j)-Y(i+m, j+n)|\right)}{m \times n} \)<caption>(8)</caption></p> <p>\( m \times n \)은 영상의 크기를 나타내고 \( Y(i, j) \)는 \( (i, j) \) 위치를 갖는 화소의 휘도 성분이다. 일반적으로 주변 화소와의 차이가 클 경우 물체의 윤곽이 더 잘 구별되고 세부 정보가 잘 표현되므로 CPP와 Contrast는 비례한다.</p> <p>표 2 의 결과를 보면 제안된 K-Retinex 알고리즘의\(CPP 증가비가 기존의 Retinex 알고리즘의 CPP 증가비에 비해 큰 값을 가지므로 Contrast가 더 높다는 것을알 수 있다.</p> <p>K-Retinex 알고리즘 YCbCr 색공간의 이용과 조명성분 추정 시 Down-sampling을 적용하는 방식을 통해 속도를 향상시켰다. 표 3은 Pentium \( 3.0 \mathrm{G}, 1 \mathrm{G} \) Ram의 IBM PC 호환 Computer에서 Matlab R7.1 Program을 이용하여 속도를 비교한 결과이다. 그러므로 \( \mathrm{K} \)-Retinex 알고리즘은 기존의 Retinex 알고리즘에 비해 속도가 평균 16배 증가했음을 알 수 있다. </p>
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"논문에서 제안된 K-Retinex 알고리즘의 성능을 평가하려고 어떻게 활동했는가?",
"기존 Retinex 알고리즘 결과를 살펴보면 밝은영역은 거의 포화되어서 어떻게 되는가?",
"기존 Retinex 알고리즘 결과을 살펴보면 어두운 영역은 Conrast가 증가해서 어떻게 되는가?",
"표를 살펴보면 그림번호 11의 어두운 영역 증가비%는 몇인가?",
"보통 표준 편차가 크면 특정 영역에 집중하지 않아서 완만한 분포를 가지게 되서 결과를 어떻게 얻게 되는가?",
"K-Retinex 알고리즘을 살펴보면 기존 Retinex 알고리즘에 비해 어두운 영역 표준 편차는 조금 감소하지만 밝은 영역 표준 편차는 어떻게 되는가?",
"다음 그림 번호 중, 14에서 어두운 영역(1) K-Retinex에 해당하는 값은 몇인가?",
"다음 그림번호 13에서 어두운 영역(1) 항목 중 증가비%는 몇으로 나오는가?",
"표를 보면 어두운 영역(1)에서 증가비%가 0.1인것은 그림번호 몇인가?",
"다음 표를 보면 밝은 영역(2)에서 그림 번호 11의 증가비는 몇%인가?",
"표를 보면 그림 번호 11의 밝은 영역(2)에서 증가비는 몇%인가?",
"다음 표에서 어두운 영역(1) 항목에서 그림번호가 11일때 증가비%는 몇으로 나왔나?",
"다음 그림번호 표에서 번호가 13일때 어두운 영역(1)에 Retinex 값은 어떻게 되는가?",
"해당 표를 보면 어두운 영역(1) 중 K-Retinex 값이 가장 높은 것은 그림 번호 몇 번인가?",
"다음 표에서 어두운영역(1)에 그림번호 14에 해당하는 증가비는 몇%인가?",
"다음 표에서 밝은 영역(2)를 보면 Retinex가 5.46인 그림번호는 몇인가?"
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인공물ED
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직접부하제어 시스템의 새로운 부하 배분 알고리즘
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<h1>4. 시뮬레이션</h1> <p>부하 할당 문제는 NP-Complete 문제로서, 정해진 시간내에 일정한 성능을 만족하는 해를 찾기 위하여, 본 논문에서는 Polynomial 시간내에 수행되는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시물레이션에서는 직접부하제어 시스템에서 실제 활용되는 수용가 부하 데이터를 이용하여 두가지 방법으로 시뮬레이션을 수행하였다. 알고리즘은 Windows 기반하에 C++를 이용하여 구현되었다.</p> <h2>4.1 수용가수에 의 한 시뮬레 이션</h2> <p>첫 번째 시뮬레이션은 수용가수를 변경하면서 최적 배분 알고리즘의 수행시간을 측정하였다. 최적해 알고리즘의 수행시간이 n의 증가에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있다. 수용가 수 600 개에 대하여 일정한 시간내(아마도 10분에서 1 시간이 될 것이다)에 결과를 도출하기는 어려울 것으로 예상된다.</p> <h2>4.2 수행시간에 의한 시뮬레이션</h2> <p>직접부하제어는 차단시간 몇시간 전에 수용가로 차단 통보를 하는 경우가 있으므로, 알고리즘의 수행시간에 제약이 발생한다. 이 경우에 알고리즘은 수십 분 정도이내에 수행이 되어야 한다. 두 번째 시뮬레이션에서는 시간 제약(10분)하에 알고리즘의 수행결과를 비교하였다. 최적해 알고리즘과 제안된 알고리즘을 제한된 시간동안만 수행하도록 알고리즘을 수정하였다. Greedy 알고리즘은 수행 시간이 짧아 시간 제약이 의미가 없다. 표1 에 Greedy 알고리즘과 최적 알고리즘, 제안 알고리즘의 결과를 비교하였다. 표 1 에서 보는 바와 같이 제안 알고리즘이 가장 좋은 결과를 도출하고 있으므로, 제안 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 1 시뮬레이션 결과(배분전력량)</caption> <tbody><tr><td>목표전력량</td><td>Greedy</td><td>시간제약하의 최적 알고리즘</td><td>시간제약하의 제안 알고리즘</td></tr><tr><td>110,001</td><td>110,300</td><td>110,310</td><td>110,010</td></tr><tr><td>120,001</td><td>120,300</td><td>120,010</td><td>120,010</td></tr><tr><td>130,001</td><td>130,300</td><td>130,110</td><td>130,010</td></tr><tr><td>140,001</td><td>150,000</td><td>140,160</td><td>140,010</td></tr><tr><td>150,001</td><td>150,300</td><td>150.520</td><td>150,010</td></tr><tr><td>160,001</td><td>170,000</td><td>160,110</td><td>160,010</td></tr><tr><td>170,001</td><td>170,300</td><td>170,060</td><td>170,010</td></tr><tr><td>180,001</td><td>180,300</td><td>180,170</td><td>180,010</td></tr><tr><td>190,001</td><td>190,300</td><td>190,410</td><td>190,010</td></tr><tr><td>200,001</td><td>200,300</td><td>200,240</td><td>200,010</td></tr><tr><td>210,001</td><td>210,300</td><td>210,050</td><td>210,010</td></tr><tr><td>220,001</td><td>230,000</td><td>220,550</td><td>220,010</td></tr><tr><td>230,001</td><td>230,300</td><td>230,670</td><td>230,010</td></tr><tr><td>240,001</td><td>240,300</td><td>240,040</td><td>240,010</td></tr><tr><td>250,001</td><td>250,300</td><td>250,800</td><td>250,010</td></tr><tr><td>260,001</td><td>260,300</td><td>260,610</td><td>260,010</td></tr><tr><td>270,001</td><td>270,300</td><td>270,800</td><td>270,010</td></tr><tr><td>280,001</td><td>290,000</td><td>280,900</td><td>280,010</td></tr><tr><td>290,001</td><td>290,300</td><td>290,130</td><td>290,010</td></tr><tr><td>300,001</td><td>300,300</td><td>300,980</td><td>300,010</td></tr></tbody></table>
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[
"알고리즘은 어떻게 구현되었어?",
"어떻게 알고리즘이 실현되었지?",
"본 논문에서는 어떻게 시뮬레이션을 시행했어?",
"직접부하제어를 할 때 차단시간 전 수용가로 차단 통보를 하는 경우, 알고리즘은 어떻게 되어야 해?",
"두 번째 시뮬레이션에서 알고리즘은 어떻게 수정되었어?",
"목표 전력량이 130,001일 때, Greedy 알고리즘의 전력배분량은 얼마야?",
"목표 전력량이 110,001 일 경우, 배분 전력량이 110,310인 알고리즘은 무엇이야?",
"Greedy 알고리즘의 배분 전력량 값이 120,300일 때 목표 전력량은 얼마야?",
"Greedy의 배분전력량이 110,300일 때 배분전력량이 Greedy 알고리즘보다 적은 알고리즘은 무엇이야?",
"목표전력량이 120,001일 때, 가장 많은 전력량을 가지는 알고리즘은 무엇이야?",
"목표 전력량이 130,001일 때 130,110의 전력량을 배분받는 알고리즘은 무엇이야?",
"목표전력량이 111,001일 때, Greedy알고리즘의 배분전력량은 얼마야?",
"160,001이 목표전력량일 때, 가장 많은 전력량을 배분받은 알고리즘은 무엇이야?",
"시간제약하의 제안 알고리즘의 배분전력량이 270,010 일 때 Greedy 알고리즘의 전력배분량은 얼마의 값을 가져?",
"목표로 하는 전력량이 150,001일 때, Greedy 알고리즘의 배분전력량을 초과하는 배분전력량의 값은 얼마야?",
"110,001이 목표 전력량일 때, 시간제약 하에서 제안 알고리즘의 배분전력량은 얼마야?",
"Greedy 알고리즘의 배분전력량이 290,300일 때 목표전력량은 얼마야?",
"표1에서 시간제약하의 최적 알고리즘이 가장 높은 배분전력량을 가질 때 그 값은 얼마야?",
"표1에서 가장 높은 목표전력량은 얼마야?",
"처음 시행된 시뮬레이션에서 최적 배분 알고리즘의 수행시간은 어떻게 측정되었어?",
"목표로 하는 전력량이 270,001일 때 시간제약 하의 최적 알고리즘은 얼마만큼의 전력량을 배분받아?",
"140,001의 목표전력량 하에서 가장 적은 전력량을 배분받은 알고리즘은 무엇이야?",
"시간제약 하의 최적 알고리즘이 배분 받은 전력량이 300,980일 때 시간제약 하의 제안 알고리즘의 배분전력량은 얼마야?",
"Greedy 알고리즘의 배분전력량이 240,300일 때 시간제약하의 최적 알고리즘의 배분전력량은 얼마야?",
"180,001의 목표 전력량 하에서 시간제약하의 제안 알고리즘의 배분 전력량은 얼마야?"
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인공물ED
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터보부호에서 LLR 분산값을 이용한 반복중단 알고리즘 구현
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<h1>IV. 모의실험 및 결과</h1> <p>본 논문에서 제안된 반복중단 알고리즘을 적용한 터보 복호기의 구조를 그림 3에 나타내었다. 그림 3 에서 반복 횟수 제어기는 터보 복호기의 LLR 계산부에서 출력된 LLR 값을 입력으로 받아서 메모리에 저장한 후에 LLR 값에 대한 분산값을 계산한다. 계산된 분산값이 각각의 SNR 값에 따라서 서로 다르게 설정된 임계값과 비교하여 클 경우에 반복복호 중단신호를 발생시키고 반복복호를 중단하도록 구현하였다.</p> <p>본 논문에서 구현된 반복 횟수 제어기의 내부 구성 블럭으로는 연판정 출력값 저장부, 분산값 계산부, 반복 횟수 제어부로 구성되며 반복 횟수 제어부는 3개의 하부 기능 블럭인 임계값 저장부, 비교부, 반복복호 중단 신호 출력부로 구성하였다.</p> <p>제안된 반복중단 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 본 논문에서는 MAP 알고리즘을 기반으로 한 터보 복호기를 MATLAB 언어로 구현하여 모의실험을 수행하였으며 AWGN 채널환경에서 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘의 BER 성능과 평균 반복복호 횟수를 비교, 분석하였다. 성능을 분석하기 위한 파라미터를 요약 하면 표 2와 같다.</p> <p>그림 4는 AWGN 채널에서 모의실험에 사용된 간 반 복중단 알고리즘에 따른 FER 및 BER 성능곡선을 나타낸 것이다. 그림 4에서 iter 10은 최대 반복 횟수인 10회 까지 반복복호를 수행한 경우이다. 여기서, CE 알고리즘과 SDR 알고리즘의 임계값은 각각 \( 10^{-4} \)과 \( 10^{-2} \) 으로 설정하였고, 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법의 임계값은 부호율에 따라서 각각 8과 12로 설정 하였다.</p> <p>본 논문에서 제안된 알고리즘은 고정된 임계값을 사용하는 기존 알고리즘과는 달리 각각의 SNR에 따라서 서로 다른 임계값을 적용하였다.</p> <p>그림 4에 나타난 바와 같이 제안된 알고리즘에 대한 FER 및 BER 성능은 기존 알고리즘과 비교하여 동일하거나 약간 우수한 성능을 나타내고 있으며 최대 반복횟수인 10회와 비교해도 FER 및 BER 손실이 거의 나타나지 않음을 확인할 수 있었다.</p> <p>그림 5는 반복중단 알고리즘에 따른 평균 반복복호 횟수를 비교한 것이다. 그림 5에서 Genie-aided 기법은 모든 정보비트를 알고 있다는 가정하에서 각각의 복호 과정마다 정보 프레암 내에서 발생하는 오류를 관찰하여 오류가 발생하지 않으면 즉시 반복복호를 중단하는 기법으로서 정보 프레임 내에서 모든 오류가 정정되는 시점에서의 평균 반복복호 횟수를 나타낸다.</p> <p>그림 5에 나타난 바와 같이 SDR 알고리즘은 낮은 SNR 영역에서 초기 반복 횟수동안에 사전정보 값의 부호와 외부정보 값의 부호가 불일치할 확률이 매우 높기 때문에 낮은 SNR 영역에서 반복복호를 중단하기 위한 중단조건인 부호변화율이 증가하게 되므로 상대적으로 반복 횟수가 증가하는 단점을 가진다. 또한 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법은 높은 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수가 증가하게 되는 단점을 가진다.</p> <p>높은 SNR 영역에서 상대적으로 반복횟수가 증가하는 가장 큰 이유는 반복 횟수와 SNR 값이 증가할수록 반복복호를 중단하기 위한 중단조건인 외부정보 값에 대한 분산값이 서로 다른 값을 가지면서 증가하는 특성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 부호율에 관계없이 모든 SNR 영역에서 기존 알고리즘과 비교할 때 평균 반복복호 횟수의 감소폭이 가장 크게 나타났으며 Genie-aided 기법에 가장 근접하는 우수한 성능을 나타내었다.</p> <p>모의실험 결과, 높은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법과 비교하여 부호율 1/2인 경우에 최대 \( 41.33 \% \) 정도의 감소효과를 나타냈으며 부호율 1/3인 경우에 최대 \( 34.66 \% \) 정도의 감소효과를 나타내었다.</p> <p>낮은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 CE 알고리즘이나 SDR 알고리즘과 비교하여 부호율 1/2인 경우에 각각 최대 \( 13.93 \% \)와 \( 14.26 \% \) 정도의 감소효과를 나타냈으며 부호율 1/3인 경우에 각각 최대 \( 14.45 \% \)와 \( 13.23 \% \) 정도의 감소효과를 나타내었다.</p> <table border><caption>표 2. 성능분석을 위한 파라미터</caption> <tbody><tr><td>채널/변조방식</td><td>AWGN/BPSK</td></tr><tr><td>구속장(\(\mathrm{K}\))</td><td>3</td></tr><tr><td>구성부호 \( \left(\mathrm{g}_{1}, \mathrm{~g}_{2}\right)_{8} \)</td><td>\( (7,5)_{8} \)</td></tr><tr><td>부호율(\(\mathrm{R}\))</td><td>1/2, 1/3</td></tr><tr><td>인터리버</td><td>랜덤 인터리버</td></tr><tr><td>프레임 크기</td><td>256</td></tr><tr><td>최대반복횟수</td><td>10회</td></tr><tr><td>요구 BER</td><td>\( 10^{-6} \)</td></tr></tbody></table>
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"그림 3에 소개된 반복 횟수 제어기는 LLR값에 대한 분산값을 어떤 절차로 계산하나요?",
"반복 횟수 제어기에서 계산된 분산값이 임계값보다 클 경우 어떻게 대처하나요?",
"본 논문에서 제안된 알고리즘의 채널/변조방식은 무엇인가요?",
"본 논문에서는 MAP 알고리즘 기반 터보 복호기를 어떻게 구현하였나요?",
"본 논문에서 제안된 알고리즘의 구석장은 얼마인가요?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘의 반복회수는 몇 회를 넘길 수 없나요?",
"본 논문에서 제안한 알고리즘의 인터리버는 무엇인가요?",
"본 논문에서 사용된 성능분석을 위한 파라미터 중 256의 값을 갖는 파라미터는 무엇인가요?"
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09a5588a-2d69-4d99-a19a-04400a2f1ce5
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인공물ED
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터보부호에서 LLR 분산값을 이용한 반복중단 알고리즘 구현
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<h2>(3) 검출가능오류(detectable error)</h2> <p>: 수신된 하나의 프레임이 반복복호가 진행됨에 따라 특정한 하나의 올바른 부호어로 수렴하지 않고 계속 여러 개의 부호어 사이를 천이한다. 따라서 이러한 복호결과에는 비교적 많은 양의 오류가 발생하고 더 이상의 반복복호를 수행하더라도 오류의 양이 크게 줄어들지 않고 오류의 위치가 계속 변화하게 된다. 이러한 오류도 또한 채널상에 과다한 오류로 인해서 발생하게 되며 이러한 경우에 LLR의 분산값은 아주 작은 값을 가지면서 반복 횟수가 증가하더라도 거의 증가하지 않게 되어 정정가능오류 및 검출불가능오류와는 구분이 가능하게 된다.</p> <p>위의 세 가지 경우 중에서 (2)와 (3)의 경우에는 반복 횟수를 증가시키더라도 BER 성능의 향상에는 도움이 되지 않는다. (1)의 경우에는 BER 성능은 향상되지만 LLR의 분산값이 임의의 일정한 값으로 수렴할 때까지 반복 횟수를 증가시켜야만 오류를 정정할 수 있다.</p> <p>그러나 반복 횟수를 증가시킬수록 반복 횟수에 따른 터보부호에 대한 복호 성능의 향상 정도는 작아지게 되고 반복복호에 따른 계산량은 반복 횟수에 따라 비례적으로 증가하기 때문에 적절하게 반복 횟수를 결정하여야 한다. 또한, 모든 입력 프레임에 대해서 동일한 횟수의 반복복호를 수행하는 대신 필요한 횟수만큼 반복복호를 수행하기 위해서는 터보 복호기의 입력 비트들과 출력 비트들로부터 적절한 반복 횟수를 추정해야 한다.</p> <p>따라서 본 논문에서는 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR의 분산값으로부터 어떠한 임계값 이상의 신뢰도를 가지고 일정한 부호어로 수렴하는 블록들에 대해서는 추가적인 반복복호가 복호 결과에 미치는 영향이 거의 없을 것으로 판단하여 더 이상의 반복을 중단시키는 중단조건을 고려할 수 있다.</p> <p>터보부호의 복호 과정에서 터보 복호기의 최종 연판정 출력값은 LLR 값으로 표현되어 진다. 수신 신호열을 \( R_{1}^{N} \) 이라할 때 정보비트 \( d_{k} \)에 대한 LLR 출력값은 식 (7)과 같다.</p> <p>\( L\left(d_{k} \mid x_{k}\right)=\log \left(\frac{P\left(d_{k}=1 \mid x_{k}\right)}{P\left(d_{k}=0 \mid x_{k}\right)}\right) \)<caption>(7)</caption></p> <p>식 (7)에 정의된 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR 값은 정보비트 \( d_{k} \)에 대한 신뢰도를 나타내며 반복복호시 성능 향상에 중요한 역할을 담당한다.</p> <p>LLR 출력값이 양 (+)의 값일 경우에는 정보비트 \( d_{k} \) 가 " 1 "일 확률이 " 0 "일 확률에 비해서 더 크다는 것을 나타내므로 복호되는 값은 " 1 "이 되고 LLR 출력 값이 음 (-)의 값일 경우에는 정보비트 \( d_{k} \) 가 " 0 "일 확률이 " 1 "일 확률에 비해서 더 크다는 것을 나타내므로 복호되는 값은 “0”이 된다.</p> <p>이러한 LLR 출력값은 식 (8)과 같이 세 가지 항의 합으로 나타날 수 있다.</p> <p>\( L\left(d_{k}\right)=L_{a}\left(d_{k}\right)+L_{c} x_{k}+L_{e}\left(d_{k}\right) \)<caption>(8)</caption></p> <p>식 (8)에서 첫 번째 항, \( L_{a}\left(d_{k}\right) \)는 정보비트 \( d_{k} \)에 대한 사전정보(a priori information) 값이고 두 번째 항, \( L_{c} x_{k} \)는 수신된 채널의 신뢰정보 값이다. 여기서, \( L_{c} \) 는 채널의 신뢰도(reliability)로써 가우시안 채널에서는 \( 2 / \sigma^{2} \)의 값을 갖는다. 그리고 세 번째 항, \( L_{e}\left(d_{k}\right) \) 는 정보비트 \( d_{k} \) 에 대한 외부정보 값이다.</p> <p>식 (8)에 나타난 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR 값에 대하여 분산값을 구하는 수식을 유도하면 식 (9)와 같다.</p> <p>\( \operatorname{Var}\left[L_{2}^{(i)}\right]=\frac{\sum_{k=0}^{N-1} L_{2}^{(i)}\left(d_{k}\right)^{2}}{N}-\left\{\frac{\sum_{k=0}^{N-1} L_{2}^{(i)}\left(d_{k}\right)}{N}\right\}^{2} \)<caption>(9)</caption></p> <p>식 (9)의 LLR 값에 대한 분산값은 그림 2에 나타난 바와 같이 반복 횟수가 증가함에 따라서 일정한 값으로 수렴하게 되며 높은 SNR 영역에서는 그 수렴 속도가 더욱 빨라짐을 알 수가 있다.</p> <p>반복복호 과정에서 정보 프레임의 LLR 분산값이 일정한 값으로 수렴한다고 판단되면 반복복호를 중단하고 그렇지 않으면 반복복호를 계속 수행하여 오류를 정정하게 된다. 이를 위해서 먼저, 각 반복복호시에 LLR 분산값에 대해서 수렴영역과 비수렴영역을 정의해야 하며 이에 따라 터보부호의 반복복호를 중단하기 위한 정보 프레임의 수렴 여부를 결정해야 한다. 본 논문에서는 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR의 분산값을 이용하여 정보 프레임의 수렴 여부를 결정하고자 한다.</p> <p>식 (8)을 통해서 얻어지는 터보 복호기의 최종 연판정 출력값 \( L_{2}^{(i)}\left(d_{k}\right) \)와 그 구성 요소인 채널 신뢰도 \( L_{c} \) 값, 외부정보 \( L_{e} \) 값 및 사전정보 \( L_{a} \) 값들이 임의의 반복 횟수에 따라서 어떠한 분포를 이루는지를 살펴보기 위해서 MATLAB Tool을 사용하여 그 값들을 추출 하였고, 식 (9)를 이용하여 터보 복호기의 LLR 값에 대한 분산값을 계산하면 표 1과 같다.</p> <p>여기서, 파라미터 추출을 위한 \( E_{b} / N_{0} \) 값은 \( 1.2[\mathrm{~dB}] \)로 설정하였고, \( i \)는 반복복호 횟수이며, \( \operatorname{Var}\left[L_{2}^{(i)}\right] \)는 \( i \)번째 반복복호에서 LLR 값에 대한 분산값을 나타낸다.</p> <p>표 1에 나타난 바와 같이 LLR 값에 대한 분산값이 증가하면 BER 성능도 향상된다. 그러나 임의의 반복 횟수에서는 비트 오류가 더 이상 발생하지 않으며 더 이상의 반복복호를 수행하여도 부호이득(coding gain)을 얻을 수 없음을 알 수가 있다. 또한 임의의 반복 횟수에서 LLR 값에 대한 분산값이 임의의 임계값보다도 더 큰 값에 도달하게 되면 LLR 값에 대한 분산값은 어떤 값으로 수렴하고 있음을 알 수가 있다.</p> <p>따라서, 식 (9)를 이용하여 반복복호를 중단시키기 위한 중단조건을 제시하면 식 (10)과 같다.</p> <p>\( \operatorname{Var}\left[L_{2}^{(i)}\right]>T H \)<caption>(10)</caption></p> <p>여기서, \( i \)는 반복복호 횟수이며 \( \operatorname{Var}\left[L_{2}^{(i)}\right] \)는 \( i \)번째 반복복호에서 터보 복호기의 최종 출력값인 LLR의 분산값을 나타낸다. 또한, \( T H \)는 터보부호의 복호 과정에서 반복복호를 효율적으로 중단시키기 위한 임계값으로서 시스템의 성능에 최대한 영향을 미치지 않도록 적절하게 설정해 주어야 한다.</p> <p>적절한 임계값을 설정하기 위해서 그림 2에 나타나 있는 LLR의 분산값을 살펴보면 LLR의 분산값은 반복 복호가 진행됨에 따라서 임의의 일정한 값으로 수렴하는 특성과 동시에 SNR 값이 중가함에 따라서 수렴하는 값 또한 서로 다른 값을 가지면서 증가하는 특성을 가지고 있음을 알 수가 있다. 결론적으로, 식 (10)에서 LLR의 분산값이 가지고 있는 이러한 특성을 고려하면 본 논문에서 적용할 임계값은 각각의 SNR 값에 따라서 서로 다른 임계값을 갖도록 설정할 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 각 반복 횟수에 따른 터보 복호기의 출력값</caption> <tbody><tr><td>반복 횟수</td><td>오류 갯수</td><td>\( L_{c 2} \)</td><td>\( L_{a 2} \)</td><td>\( L_{e 2} \)</td><td>\( L_{2}^{(i)}\left(d_{k}\right) \)</td><td>\( \operatorname{Var}\left[L_{2}^{(i)}\right] \)</td></tr><tr><td>1</td><td>108</td><td>32.5606</td><td>-27.8703</td><td>45.5299</td><td>50.222</td><td>22.8223</td></tr><tr><td>2</td><td>51</td><td>32.5626</td><td>-34.7144</td><td>109.1477</td><td>106.9940</td><td>46.3942</td></tr><tr><td>3</td><td>16</td><td>32.5606</td><td>51.4953</td><td>160.9017</td><td>244.9576</td><td>77.8233</td></tr><tr><td>4</td><td>2</td><td>32.5606</td><td>183.9298</td><td>267.8322</td><td>484.3226</td><td>173.3949</td></tr><tr><td>5</td><td>0</td><td>32.5626</td><td>383.8083</td><td>417.0286</td><td>833.3974</td><td>369.9084</td></tr><tr><td>6</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>646.0160</td><td>753.2164</td><td>1431.7930</td><td>745.1301</td></tr><tr><td>7</td><td>0</td><td>32.5666</td><td>756.1419</td><td>992.1154</td><td>1780.8179</td><td>1324.0499</td></tr><tr><td>8</td><td>0</td><td>32.5626</td><td>997.7640</td><td>1252.1116</td><td>2282.4362</td><td>1950.9238</td></tr><tr><td>9</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1144.4451</td><td>1385.3125</td><td>2562.3182</td><td>2401.2303</td></tr><tr><td>10</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1188.8540</td><td>1420.1370</td><td>2641.5517</td><td>2596.6284</td></tr><tr><td>11</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1177.5377</td><td>1424.4962</td><td>2638.5945</td><td>2635.4337</td></tr><tr><td>12</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1177.4136</td><td>1424.7529</td><td>2634.7270</td><td>2637.8179</td></tr><tr><td>13</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1177.1034</td><td>1424.7624</td><td>2634.4264</td><td>2637.9394</td></tr><tr><td>14</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1177.0956</td><td>1424.7621</td><td>2634.4182</td><td>2637.9425</td></tr><tr><td>15</td><td>0</td><td>32.5606</td><td>1177.095</td><td>1424.7620</td><td>2634.4181</td><td>2637.9425</td></tr></tbody></table>
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[
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 어느 정도야",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 수치가 뭐지",
"반복 횟수가 1일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마인가?",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마인가?",
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력치가 뭐지",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 6일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇인가?",
"반복 횟수가 6일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 측정치가 뭐지",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 수치가 뭐지",
"반복 횟수가 14일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 14일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 측정치가 뭐지",
"반복 횟수가 9일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력치가 뭐지",
"반복 횟수가 7일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 8일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 3일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 뭐지?",
"반복 횟수가 3일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 값은 어때",
"반복 횟수가 1일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 10일때 \\( L_{2}^{(i)}\\left(d_{k}\\right) \\) 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 2일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 11일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 15일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 7일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 8일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 몇인가?",
"반복 횟수가 10일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 9일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 6일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마인가?",
"반복 횟수가 14일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마인가?",
"반복 횟수가 12일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 12일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 수치가 뭐지",
"반복 횟수가 5일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 13일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 4일때 \\( \\operatorname{Var}\\left[L_{2}^{(i)}\\right] \\)의 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 11일때 오류 갯수",
"반복 횟수가 10일때 오류 갯수는 몇이야?",
"반복 횟수가 10일때 오류 갯수가 얼마지",
"반복 횟수가 8일때 오류 갯수는 몇개야?",
"반복 횟수가 8일때 오류가 얼마나 많아",
"반복 횟수가 9일때 오류 갯수의 값은 뭐야?",
"반복 횟수가 12일때 오류 갯수는 몇개야?",
"반복 횟수가 12일때 오류 갯수가 어떻게 되지",
"복호결과는 오류의 위치가 어떻게 변화해?",
"오류의 위치가 복호결과에서 어떻게 바뀌지",
"반복 횟수가 2일때 오류 갯수의 값은 뭐야?",
"(1)의 경우 오류를 어떻게 정정해?",
"반복횟수가 1일때 오류갯수는 몇개야?",
"반복 횟수가 6일때 오류 갯수는 얼마야?",
"반복 횟수가 6일때 오류 수치가 뭐지",
"반복 횟수가 7일때 오류 갯수는 뭐야?",
"반복 횟수가 4일때 오류 갯수의 값은 얼마야?",
"반복 횟수가 4일때 오류는 몇개지",
"반복 횟수가 5일때 오류 갯수는 얼마야?",
"반복 횟수가 3일때 오류 갯수의 값이 뭐야?",
"반복 횟수가 14일때 오류 갯수의 값은 뭐야?",
"반복 횟수가 14일때 오류 갯수가 얼마지",
"반복 횟수가 15일때 오류 갯수는 얼마야?",
"반복 횟수가 15일때 오류값은 어때",
"반복 횟수가 13일때 오류 갯수의 값은 얼마야?",
"반복 횟수가 13일때 오류 수치는 뭐지",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼말까?",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 6일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 1일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 1일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 7일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 8일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 10일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼말까?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마지?",
"반복 횟수가 9일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 14일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 1일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭐지?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값은 얼마지?",
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{c 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼말까?",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마지?",
"반복 횟수가 6일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마지?",
"반복 횟수가 7일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 8일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 8일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 9일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은?",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값이 뭐지",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 14일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼말까?",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값은 얼마인가?",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{a 2} \\) 출력값이 뭐지",
"반복 횟수가 1일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 2일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 뭘까?",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 3일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값이 뭐지",
"반복 횟수가 4일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼말까?",
"반복 횟수가 5일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마지?",
"반복 횟수가 6일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 뭐야?",
"반복 횟수가 8일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 13일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값이 어때",
"반복 횟수가 14일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 7일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼만가?",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 몇이야?",
"반복 횟수가 11일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 어때",
"반복 횟수가 15일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마야?",
"반복 횟수가 10일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 12일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 몇일까?",
"반복 횟수가 9일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 얼마일까?",
"반복 횟수가 9일때 \\( L_{e 2} \\) 출력값은 뭐지"
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인공물ED
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M진 위상 천이 변조 심볼 오류 확률의 간단한 하한식
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<h1>Ⅳ . 결 론</h1> <p>이 논문에서는 덧셈꼴 백색 정규 잡음 채널에서동기 MPSK 신호 심볼 오류 확률의 간단한 하한식을 유도하였다. 먼저 나카가미 채널 환경에서의 심볼 오류 확률을 이용하여 이로부터 페이딩 지수 \( m \)을 무한대로 근접시켜 페이딩이 없는 상태. 덧셈꼴 백색 정규 잡음 채널에서의 심볼 오류 확률을 구하는 새로운 방법을 시도하였다.</p> <p>이 논문에서 유도한 근사식은 신호대 잡음비가 4dB 이하에서 기존에 유도된 간단한 근사식보다 정확도가 뛰어남을 확인하였다. 신호대 잡음비가 높아질 수록 식 (28)과 (30)모두 둘째 항이 첫째 항보다 매우 작아짐으로 둘째 항이 무시되어 식 (29)로 표현될 수 있으므로 같은 결과 식이 나오게 된다.</p> <p>앞으로 이 논문에서의 해석 방법 등을 이용하여 덧셈꼴 백색 정규 잡음 채널에서 동기 MPSK 신호의 정확한 오류 확률 식을 구하려는 노력이 계속되어야 할 것이다.</p> <table border><caption></caption> <tbody><tr><td>비트당 신호대 잡음비 (dB)</td><td>식 (2)로 구한 실제값</td><td>식 (28)로 구한 근사값</td><td>식 (30)으로 구한 근사값</td></tr><tr><td>o</td><td>3.47801 E-1</td><td>3.47697 E-1</td><td>3.47469 군-1</td></tr><tr><td>1</td><td>2.92616 E-1</td><td>2.92574 E-1</td><td>2.92512 E-1</td></tr><tr><td>2</td><td>2.37872 E-1</td><td>2.37857 E-1</td><td>2.37846 E-1</td></tr><tr><td>3</td><td>1.85453 E-1</td><td>1.85449 E-1</td><td>1.85448 E-1</td></tr><tr><td>4</td><td>1.37369 E-1</td><td>1.373683 E-1</td><td>1.373682 E-1</td></tr><tr><td>5</td><td>9.55297 E-2</td><td>9.55294 E-2</td><td>9.55294 E-2</td></tr><tr><td>:</td><td>:</td><td>:</td><td>:</td></tr><tr><td>10</td><td>3.03419 도-3</td><td>3.03419 군-3</td><td>3.03419 E-3</td></tr></tbody></table>
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"비트당 신호대 잡음비가 4일때 식 (2)로 구한 실제값은 무엇인가?",
"비트당 신호대 잡음비가 o일때 식 (2)로 구한 실제값은 무엇인가?",
"비트당 신호대 잡음비 1일때 식 (28)로 구한 근사값은 무엇인가?",
"비트당 신호대 잡음비가 10일 때 식 (30)으로 구한 근사값은 얼마인가?",
"본 논문에서 실험결과 신호대 잡음비가 높아 질수록 어떻게 되나?",
"본 논문에서 시도한 새로운 방법은 어떻게 하는것 인가?",
"본 논문에서 실제값과 두 근사값 모두 같은 때 비트당 신호대 잡음비가 얼마인가?",
"식 (28)로 구한 근사값과 식 (30)으로 구한 근사값만이 같을 때, 비트당 신호대 잡음비는 몇 db일때 인가?",
"비트당 신호대 잡음비가 2일 때 식 (30)으로 구한 근사값은 얼마인가?",
"비트당 신호대 잡음비가 5일때 식 (28)로 구한 근사값은 무엇인가?",
"식 (28)로 구한 근사값이 3.47697 E-1인 비트당 신호대 잡음비는 얼마인가?",
"식 (2)로 구한 실제값이 1.85453 E-1일때 비트당 신호대 잡음비는 몇 dB인가?",
"식 (30)으로 구한 근사값이 2.92512 E-1일 때 잡음비는 몇 dB인가?"
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인공물ED
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인공 신경망 가속기 온칩 메모리 크기에 따른 주메모리 접근 횟수 추정에 대한 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. Convolution Neural Network</h2><p>CNN은 크게 feed forward 과정과 back propagation 과정으로 나눌 수 있다. 이 논문에서 주로 CNN의 feed forward 과정을 다루게 된다. 일반적으로 CNN의 feed forward 과정은 2가지 구성요소로 되어있는데, 2 가지 구성요소 중 하나인 특징 추출기 (feature extractor)와 다른 하나인 분류기(classifier) 로 나눌 수 있다. 이 논문에서는 그 중 특징 추출기 의 컨벌루션 레이어를 분석한다. 그 이유는 컨벌루션 레이어가 feed forward 과정 중에서 연산이 가 장 많이 집약되어있고 반복적인 패턴을 활용하기 때문에 외부 하드웨어 가속기를 사용할 경우 많은 성능 향상을 기대할 수 있기 때문이다.</p><p>CNN의 convolution 연산이란 입력으로 들어온 이미지(input feature map)의 특징(output feature map)들을 추출하기 위해서 사용되는 일정한 크기의 필터(weights)들을 입력된 이미지의 픽셀 단위로 옮겨가며 MAC 연산을 수행하는 과정을 말한다.</p><p>그림 2 와 표 1 은 CNN의 매개 변수를 간략하게 그림과 표로 나타낸 것이다. 그림 2 의 각각의 사각 형은 입력된 이미지의 픽셀 데이터들을 뜻한다.</p><p>입력 이미지(Input feature map)는 3차원으로 구성되며, 높이 (H), 너비 (W) 및 입력 채널(C)을 가진다. 매개 변수 C 는 인풋 채널의 수를 나타낸다. C의 값은 특징 이미지(Feature map)의 인풋 채널 수 와 같다. 특징 이미지는 4 차원으로 구성되며, 높이 (R), 너비 (S), 입력 채널 (C) 및 출력 채널 (M) 을 가진다. 3D 특징 이미지의 개수 (M) 는 출력 이미지 Output feature map 의 아웃풋 채널의 수와 같다. Ofmap은 3차원으로 구성되며, 높이 (E), 너비(F) 및 출력 채널(M) 을 가진다.</p><table border><caption>표 1. 컨벌루션 뉴럴 네트워크의 매개 변수들</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>Description</td></tr><tr><td>C</td><td>Number of ifmap channels (=weight channels)</td></tr><tr><td>M</td><td>Number of 3D weights (=ofmap channels)</td></tr><tr><td>H/W</td><td>Height/width of 2D ifmap</td></tr><tr><td>R/S</td><td>Height/width of 2D weight</td></tr><tr><td>E/F</td><td>Height/width of 2D ofmap</td></tr></tbody></table><p>위의 그림 3은 컨벌루션 레이어의 가장 기본적인 형태를 슈도 코드로 나타낸 것이다. 위의 루프 순서는 임의로 나열한 것인데, 루프의 순서는 바뀌어 도 같은 결과의 출력 값이 생성된다.</p><p>위의 표 1 은 컨벌루션 레이어의 형태를 나타내는 매개 변수들이다. 하나의 CNN모델은 여러 컨벌루션 레이어로 구성되며, 레이어마다 모양이 다르므로, 위의 매개 변수의 값은 레이어들마다 다를 수 있다. 표 2 는 컨벌루션 레이어를 처리하기 위한 가속기 의 하드웨어 구조에 관련된 매개 변수이다. 위 표의 매개 변수 이름 및 의미는 기존의 Row Stationary 데이터플로우를 제안한 논문의 내용을 인용했다.</p><p>컨벌루션 레이어를 하드웨어 가속기가 처리하는 과정은 크게 두 가지 과정이 계속해서 반복된다. 그중 하나는 오프칩 디램에서 글로벌 버퍼로 픽셀 들을 읽어오는 과정과 두 번째 과정은 계산된 Ofmap 픽셀들을 다시 글로벌 버퍼나 오프칩 디램 에 저장하는 과정이 반복된다. 이때, 글로벌 버퍼에 저장된 픽셀들을 한 번만 읽고, MAC 연산 된 Ofmap 픽셀들을 글로벌 버퍼에 1번 저장하는 과정을 '패스'라고 한다. 가속기의 하드웨어 구조 매개 변수인 p,q,r,t 값이 달라짐에 따라서 한 패스 동안 처리하는 인풋 채널들 및 아웃풋 채널들의 수가 달라진다.</p><table border><caption>표 2. 컨벌루션 뉴럴 네트워크 가속기의 매개 변수들</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>Description</td></tr><tr><td>p</td><td>Number of 3D weights processed by a PE set</td></tr><tr><td>q</td><td>Number of input channels processed by a PE set</td></tr><tr><td>r</td><td>Number of PE sets that process different input channels in the PE array</td></tr><tr><td>t</td><td>Number of PE sets that process different 3D weights in the PE array</td></tbody></table><p>표 2 의 p 와 q (temporal parameters) 값이 증가하면, 한 PE 내부의 Spad 의 크기 및 글로벌 버퍼의 크 기를 추가로 사용하여, 한 패스에 걸리는 시간은 증 가하면서 오프 칩 디램에서 글로벌 버퍼로 읽고, 저 장하는 양은 늘어나고, 한 레이어를 처리하기 위한 패스들의 수는 줄어든다. r과 t (spatial parameters) 값이 증가하면, PE 세트의 수를 추가로 사용하여 서, 인풋 채널 및 아웃풋 채널을 병렬로 처리하며, 서로 다른 인풋 채널들의 픽셀들을 동시에 PE 어레이로 공급하기 위해 BRAM(Block RAM)의 개수가 추가로 요구된다. p,q 와는 달리, DSP (Digital Signal Processor)를 추가로 사용하여, 병렬성을 높였으므로, 한 패스 내에서 처리해야 하는 MAC 연산을 위한 사이클 수는 증가하지 않는다.</p><p>하지만 한 layer를 처리하기 위한 패스들의 수는 줄어든다. p,q,r,t 범위의 제약조건은 수식 (1)과 같다. 한 layer를 처리하기 위한 패스들은 수식 (2)로 나타낼 수 있다.</p><p>\( \left\{\begin{array}{l}0<q \times r \leqq C \\ 0<p \times t \leqq M\end{array}\right. \)<caption>(1)</caption></p><p>Total passes \( =\left[\frac{C}{q \times r}\right] \times\left[\frac{M}{p \times t}\right] \)<caption>(2)</caption></p><p>그림 3 은 r 값은 4, t 값은 3 일 때의 PE array 구조를 나타낸 블록도 이다. r, t의 곱이 12 이므로 총 12 개의 PE 세트로 PE 어레이가 구성되어 있음을 알 수 있다. 매개 변수 t는 서로 다른 output 채널 을 병렬로 처리하므로, Ofmap의 축적을 위해서는 3 개의 서로 다른 Ofmap 글로벌 버퍼가 필요하다. 매개 변수 r은 서로 다른 input 채널을 처리하므로, Ifmap을 위한 글로벌 버퍼는 4개, Weight를 위한 글로벌 버퍼는 매개 변수 r 과 t 의 곱인 12 개가 필요 하다. 한 패스 동안 처리된, 같은 output 채널에 대한 서로 다른 input 채널을 가지는 Ofmap 픽셀들 은 합산되어야 한다. 그림 3 에서 알 수 있듯, t 인덱스를 가지는 Ofmap 픽셀들은 Adder 트리를 거쳐서 해당 t 인덱스 값을 가지는 굴로벌 버퍼로 저장 되는 것을 확인할 수 있다.</p><p>Adder tree는 그림 4와 같은 구조이다. 서로 같은 output 채널, 서로 다른 input 채널들을 가지는 PE 세트들에서 동시에 생성되는 Ofmap 픽셀들을 축적 하기 위한 모듈이다. 예를 들어 r 픽셀들의 Ofmap 픽셀들이 축적될 때 걸리는 사이클 수를 수식으로 나타내면 \( [ \left.\log _{2} r\right] \) cycles 의 수식이 된다.</p><p>그림 5는 가속기를 포함하는 시스템을 블록 다이 어그램으로 나타낸 것이다. 데이터플로우 기법에 따라 PE array 구조 및 adder tree 여부는 달라지겠지만, 그 이외의 부분은 데이터플로우 기법과는 관계없이 그림 5와 거의 비슷한 시스템 구조를 가정한다.</p>
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"파라미터 중에 2D 이상의 차원으로 구성되지 않은 것은 뭐야 ?",
"파라미터 H, R, E는 공통적으로 무엇을 표시하나?",
"파라미터 W, S, F가 표시하는 것은 무엇인가?",
"높이를 나타내는 파라미터 H, R, E의 얼마의 차원으로 구성되나?",
"넓이를 표시하는 파라미터 W, S, F의 얼마의 Dimension으로 구성되나?",
"3차원 요소과 관련있는 PE sets의 숫자로 표시되는 파라미터는 뭐야",
"하드웨어 가속기는 컨벌루션 레이어를 어떻게 처리하나 ?",
"p 와 q 값의 증가가 프로세스에 어떻게 영향을 미치는가?",
"r과 t 파라미터 값이 증가하면 프로세스에 어떻게 영향을 끼치는가?",
"입력 채널 C는 무엇으로 표시되나 ?",
"출력채널 M은 어떤 차원의 맵으로 구성되나?",
"표에서 p, q, r, t 파라미터는 무엇으로 표시되는가?",
"PE array에서 input channel 공정과 관련있는 파라미터는 뭐야?",
"한 패스가 진행되는 동안 Ofmap 픽셀 관련 공정은 어떻게 진행되는가 ?",
"PE set 공정과 관련있는 3D weights의 수로 표시되는 파라미터는 뭐야?"
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인공물ED
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인공 신경망 가속기 온칩 메모리 크기에 따른 주메모리 접근 횟수 추정에 대한 연구
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<h2>5. 시뮬레이션 결과</h2><p>Eyeriss 논문을 참고하여 CNN 하드웨어 아키텍처 AlexNet의 3번째 레이어의 매개 변수를 시뮬레이터에 대입했을 때 오프 칩 디램에서 가속기 내부 의 GLB 접근 횟수를 그래프로 나타냈다 (그림 10). 그래프의 \( \mathrm{x} \) 축은 GLB의 크기 \( (\mathrm{kB}\)), y 축은 오프칩 디램의 접근하는 데이터 양 \( (\mathrm{MB}\))로 나타냈다. 그래프 위의 A \(\sim \) G까지의 알파벳들은 그래프에서의 주요 부분을 나타내었다.</p><p>min Global Buffer Size =Ifmap size \( + \) Fmap size \( + \) Ofmap size<caption>(6)</caption></p><p>max Global Buffer Size \( =C \times N \times \) Ifmap size \( +M \times C \times F \) map size \( +M \times N \times O \) fmap size<caption>(7)</caption></p><p>GLB 의 크기의 최솟값은 한 패스의 픽셀 데이터가 GLB에 담길 수 있도록 하고 최댓값은 모든 패스의 픽셀 데이터가 담길 수 있도록 (6), (7) 수식으로 나타낼 수 있다. 가속기의 성능은 y 축의 크기가 낮을수록 x 축의 크기가 클수록 좋다.</p><h3>(1) A 구간</h3><p>A 구간의 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기가 \( 56.17 \sim 96.67 \mathrm{kB} \) 일 때 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 \( 182.91 \sim 168.19 \mathrm{MB} \) 이다. 가속기 내부의 글로 벌 버퍼가 각 Feature map들을 담아 재사용을 최소로 하기 힘들기 때문에 가장 높은 접근 용량을 보인다.</p><h3>(2) B 구간</h3><p>B구간의 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기가 \( 100.05 \sim 140.55 \mathrm{kB} \) 일 때 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 \( 119.63 \sim 112.27 \mathrm{MB} \) 이다. 가속기 내부의 글로벌 버퍼가 ofmap을 최소 두 패스 정도를 담아 재사용을 해서 A 구간보다 오프칩 디램의 접근이 많이 줄어든 모습을 볼 수 있다.</p><h3>(3) C \(\sim\) E 구간</h3><p>C \(\sim\) E 구간의 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기가 \( 143.92 \sim 359.92 \mathrm{kB} \) 일 때 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 98.53 71.92MB이다. 가속기 내부의 글로벌 버퍼가 ofmap을 채널만큼을 담아 재사용을 하기 때문에 B 구간 보다 가속기의 성능이 향상한 모습을 볼 수 있다.</p><h3>(4) F \(\sim\) G 구간</h3><p>F \(\sim\) G 구간의 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기가 \( 363.3 \mathrm{kB} \) 이상일 때 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 \( 67.73 \mathrm{MB} \) 이상이다. 가속기 내부의 글로벌 버퍼가 모든 ofmap을 담아 재사용하기에 충분한 크기이므로 성능의 향상 폭이 크지 않다. 표 4 에 시뮬레이션 결과 값을 요약했다.</p><table border><caption>표4. 시뮬레이션 결과 값</caption><tbody><tr><td>Section</td><td>GLB_size Min to Max (kB)</td><td>Passes for ifmap</td><td>Passes for fmap</td><td>Passes for ofmap</td><td>DRAM_ACCESS Min to Max (MB)</td></tr><tr><td rowspan=2>A</td><td>\(56.17\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(182.91\)</td></tr><tr><td>\(96.67\)</td><td>\(1\)</td><td>\(13\)</td><td>\(1\)</td><td>\(168.19\)</td></tr><td rowspan=2>B</td><td>\(100.05\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(2\)</td><td>\(119.63\)</td><tr><td>\(140.55\)</td><td>\(1\)</td><td>\(13\)</td><td>\(2\)</td><td>\(112.27\)</td></tr><tr><td rowspan=2>C</td><td>\(143.92\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(3\)</td><td>\(98.53\)</td></tr><tr><td>\(181.05\)</td><td>\(1\)</td><td>\(12\)</td><td>\(3\)</td><td>\(94.04\)</td></tr><tr><td rowspan=2>D</td><td>\(184.42\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(4\)</td><td>\(87.98\)</td></tr><tr><td>\(265.42\)</td><td>\(1\)</td><td>\(25\)</td><td>\(4\)</td><td>\(80.63\)</td></tr><tr><td rowspan=2>E</td><td>\(272.17\)</td><td>\(1\)</td><td>\(2\)</td><td>\(6\)</td><td>\(77.23\)</td></tr><tr><td>\(359.92\)</td><td>\(1\)</td><td>\(28\)</td><td>\(6\)</td><td>\(71.92\)</td></tr><tr><td rowspan=2>F \(\sim\) G</td><td>\(363.3\)</td><td>\(1\)</td><td>\(4\)</td><td>\(8\)</td><td>\(67.73\)</td></tr><tr><td>\(575.92\)</td><td>\(1\)</td><td>\(117\)</td><td>\(4\)</td><td>\(52.43\)</td></tr></tbody></table>
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"가속기 내부 의 오프 칩 디램에서 GLB 접근 횟수는 어떤방식으로 횟수를 그래프에 나타냈어?",
"min Global Buffer Size =Ifmap size \\( + \\) Fmap size \\( + \\) Ofmap size<caption>(6)</caption>의 수식은 팩셀 데이터의 모든패스가 담길수 있도록 어떻게 진행하여 위 수식으로 나타냈어?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 56.17 {kB} \\)인 A 구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 140.55 {kB} \\)인 B구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 143.92 {kB} \\)인 C구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 96.67 {kB} \\)인 A 구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 100.05 {kB} \\)인 B구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 184.42 {kB} \\)인 D구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 181.05 {kB} \\)인 C구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 265.42{kB} \\)인 D구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼가 \\( 359.92{kB} \\)인 E구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"시뮬레이션 결과 값을 나타낸 표1에서 \\( 272.17{kB} \\)인 E구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"글로벌 버퍼의 크기가 \\( 575.92{kB} \\)인 F \\(\\sim\\) G구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?",
"표4에서의 글로벌 버퍼의 크기가 \\( 363.3{kB} \\)인 F \\(\\sim\\) G구간에서 최소 오프 칩 디램의 접근 용량은 얼마야?"
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인공물ED
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새로운 적응 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 PMSM 센서리스 속도 응답특성 향상
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<h1>4. 실험 및 결과</h1> <h2>4.1 H/W 시스템의 구성</h2> <p>본 제안의 타당성을 검증하기 위하여 실제 제어시스템을 구성하였다.</p> <p>그림 4는 실험을 위해 제작된 센서리스 제어용 모터 제어기로 \( 20 \mathrm{KW} \) 급 모터까지 제어를 할 수 있도록 설계하였다. 제어기의 구조는 크게 제어연산 처리부와 IPM모듈부로 구성되어 있으며, 모터의 센서리스 제어 알고리즘 연산을 위한 프로세서로는 Microchip Corp. 의 DSP엔진이 탑재된 dsPIC30F6010A를 사용하였으며, 이는 최대 \( 20 \mathrm{MIPS} \)의 처리속도를 가진다. 또한 IGBT모듈과 과전류 보호회로가 내장되어있는 Mitsubishi Corp. 의 IPM모듈인 PM300CSI060을 사용하였으며, 제어기의 상태를 나타내는 Display LCD를 추가적으로 장착하였다.</p> <p>실험에 사용된 모터는 Rockwell Samsung Automation의 \( 2 \mathrm{KW} \) 급 PMSM CSMS-20B 모델로 자세한 사양은 표 1에서 나타나는 것과 같다.</p> <table border><caption>표 1 영구자석 동기전동기의 규격</caption> <tbody><tr><td>정격용량</td><td>\( 2 [\mathrm{KW}] \)</td><td>고정자 저항</td><td>\( 20 [\Omega] \)</td></tr><tr><td>정격토크</td><td>\( 6.36 [\mathrm{N◦m}] \)</td><td>고정자 인덕턴스</td><td>\( 6.48 [\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>정격속도</td><td>\( 3000 [\mathrm{r/min}] \)</td><td>전기적 시정수</td><td>\( 10.8 [\mathrm{ms}] \)</td></tr><tr><td>정격전류</td><td>\( 13 [\mathrm{A}] \)</td><td>기계적 시정수</td><td>\( 0.53 [\mathrm{ms}] \)</td></tr><tr><td>극 수</td><td>8극</td><td>관성계수</td><td>\(3.46 \times 10^{-4}\)\( \left[\mathrm{kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)</td></tr></tbody></table> <h2>4.2 실험 및 결과</h2> <p>본 실험에서는 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기와 제안한 적옹 슬라이딩 모드 관측기에 대하여 Step 입력에 따른 응답특성과 속도 변화에 따른 속도 추정오차, 외란에 대한 추정속도 비교 실험을 행하였다. 전류제어기의 샘플링 주기를 \( 200 \mathrm{~usec} \), 속도제어기의 샘플링 주기를 \( 2 \mathrm{~msec} \) 로 설정하여 실험을 하였다. 또한, 고정자 저항 값을 추정하는 것이 적응특성을 향상시킨다는 것을 보이기 위하여, 고정자 저항값을 변화 시킨 후 고정자 저항을 추정하는 방식과 추정하지 않는 방식의 응답특성을 비교하여 제안한 적응 관측기의 성능이 우수함을 검증하고 있다.</p> <p>우선 역기전력의 추정 특성을 관찰하기 위하여 전류 \( i_{\alpha} \)를 그림 5 에 나타내었으며, 이 전류의 추정치로 \( \mathrm{k} \) 배로 증폭된 형태의 추정 치를 그림 6에 나타내었다.</p>
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"표 1을 보면 \\( 13 [\\mathrm{A}] \\)의 값은 무엇의 결과니?",
"표 1에서 관성계수는 어떤 규격이야?",
"관성계수는 표 1에서 어떤 규격을 가지게 될까",
"표 1에서 \\( 0.53 [\\mathrm{ms}] \\)은 전기적 시정수, 기계적 시정수 중 무엇을 나타내는 값이니?",
"표1을 보면 얼마의 정격용량을 사용했니?",
"얼마의 정격용량을 표1에서 이용해",
"표 1에서 극수는 어때?",
"극수는 표 1에서 무엇이지",
"표 1에서 고정자 저항은 얼마니?",
"고정자 저항의 경우, 표 1에서 무엇이지"
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cf6ef5e3-9262-4d0d-95fd-82322ff56e20
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>I. 서론</h1><p>SAR (synthetic aperture radar)는 군사 및 민간 분야에서 지상 및 해양에 대해 공중에서 전파를 송/수신하여 지표를 관측하는 레이다 시스템으로, 작은 안테나의 크기로 높은 방위해상도를 얻을 수 있고, 전파를 사용하기 때문에 주/야간 및 비, 구름, 안개 등에 관계없이 영상 획득이 가능하다는 장점을 갖고 있어, 지속적인 연구가 활발하게 진행되고 있다.</p><p>SAR 를 통해 대상을 관측할 때 신속한 응답을 위해서는 실시간으로 SAR 영상을 획득하는 것이 중요하다. 그러나, 실제로 실시간 SAR 영상 생성의 어려운 문제 중 하나는 많은 양의 원시 에코 데이터에서 최종 이미지를 생성하기 위한 엄청난 양의 신호처리이다. 전파를 송신하고 반사되어 돌아와 저장되는 에코 데이터를 이용해, 거리 방향과 방위 방향으로의 FFT(fast Fourier transform)와 IFFT (inverse fast Fourier transform)의 연산을 수행하고, 항공기나 위성에 탑재되어 이동하면서 얻어지는 데이터의 특성상 이미지의 왜곡 현상을 보정하는 연산도 필요하기 때문에, 원시 데이터가 커지면 연산에 걸리는 시간이 매우 크게 증가하기 때문이다.</p><p>신호처리 관점에서의 효율성 향상은 제한적이기 때문에, SAR 영상 생성을 가속하기 위한 아이디어에는 GPU (graphic processing unit)를 사용하거나 FPGA(field-programmable gate array)를 사용하여 가속하는 방법이 있다. GPU는 많은 코어를 활용한 높은 병렬성, 멀티 스레딩, 큰 대역폭 등의 특성이 있지만 여전히 큰 전력소모는 무시할 수 없다.</p><p>FPGA 는 범용 CPU (center processing unit) 및 GPU 와 비교할 때 컴퓨팅 집약적인 어플리케이션을 구현하기 위한 처리량, 짧은 지연 시간 및 에너지 효율성 면에서 상당한 이점을 제공한다. 수년 동안 FPGA의 급속한 발전에 따라 강력한 처리 능력을 갖춘 FPGA 가 널리 사용되고 있고, 온 칩 CPU, 도메인별 프로그래밍 가능 가속기 및 여러 연결 옵션을 갖춘 SoC 형태로 발전했다.</p><p>최근에는 Xilinx의 Alveo FPGA 카드, Intel의 PAC 카드 같은 하드웨어 가속기 카드가 출시되었고, 이와 같은 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 GPU 에 비해 훨씬 낮은 전력을 소비하는 것과 동시에, 풍부한 온 칩 메모리와 계산 리소스를 통해 높은 처리량을 가지며, 다채널 형태로 구성이 가능해서 GPU처럼 강력한 병렬 처리가 가능하다. 일반적인 목적으로 사용되는 GPU와는 달리, 특정 어플리케이션에 맞추어 최적화를 진행하기 용이하기 때문에 특정한 동작을 요구하는 상황에서는 GPU보다 더 빠른 연산속도를 보여준다. 또한, 부동 소수점을 사용하는 GPU와는 다르게 고정 소수점을 사용하는 FPGA 는 적은 규모로 적절한 정밀도를 만족시킬 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 Xilnx Alveo FPGA 카드를 사용하여 SAR 영상 생성을 위한 고속의 하드웨어 프로세서를 제시하고, 다채널 형태로 구성하여 실시간 SAR 영상 생성을 가속화한다.</p><p>SAR 영상 생성 기술의 발전으로 많은 알고리즘들이 실제로 적용되고 있다. 이중 RDA (range Doppler algorithm)는 물리적인 개념이 직관적이어서, 이전부터 SAR 영상 생성 알고리즘으로 널리 사용되었고, 영상 품질과 계산 효율성의 교환관계가 가장 좋기 때문에 실시간 SAR 영상 생성을 위한 알고리즘으로 적합하다.</p><p>RDA 는 거리 압축, RCMC (range cell migration correction), 방위 압축의 연산으로 구성되며, 거리/방위 압축 연산은 FFT, 곱셈, IFFT로 구성된다. 따라서 실시간 영상 생성을 위해서는 거리/방위 압축 연산을 빠르게 하기 위해 고속의 FFT 프로세서를 설계하는 것이 매우 중요하다. 또한, RCMC 연산은 거리 방향으로 연산 복잡도가 높은 sinc 보간 연산을 수행하여 진행되기 때문에 고속의 \( \operatorname{sinc} \) 보간 프로세서를 설계할 필요가 있다.</p><p>FFT 프로세서의 하드웨어 구조에는 단일 버터 플라이 구조, 파이프라인 구조, 시스토릭 어레이 구조로 구분된다. 단일 버터플라이 구조와 파이프라인 구조는 작은 면적으로 구현 가능하지만, 실시간 SAR 영상 생성과 같이 고속의 연산 속도가 필요한 응용에 적합하지 않다. 따라서 위 하드웨어 구조들 중 실시간 SAR 영상 생성 응용의 경우, 속도가 가장 빠른 시스토릭 어레이 구조 기반의 병렬구조가 가장 적합하다.</p><p>다양한 시스토릭 어레이 구조들 중에서 base-\(4\) 기반의 시스토릭 어레이 구조가 구현의 용이성과 확장성이 좋고 면적과 수행시간의 교환관계를 가장 잘 만족하기 때문에, base-\(4\) 기반의 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서를 설계하여, 이를 기반으로 정합 필터를 설계하고, 고속의 RCMC 프로세서를 설계한 뒤, 이를 BUS 인터페이스를 포함한 Xilnx Alveo FPGA 카드에 다채널/병렬 형태로 구성하여 고속의 RDA 기반 SAR 영상 생성을 위한 하드웨어 가속기를 구현하였다.</p><p>본 논문의 구성은 다음과 같다. \(2\)장에서는 RDA 와 base-4 기반 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 알고리즘에 대해 설명하고, \(3\)장에서는 제안하는 RDA 가속화하기 위한 FFT 프로세서와 정합필터 및 RCMC 의 하드웨어 구조에 대해 설명한다. \(4\)장에서는 제안된 프로세서의 설계 및 구현과 Xilnx Alveo FPGA 로 가속한 RDA 의 결과를 제시하며, 비교 및 분석한다. \(5\)장에서는 본 논문의 주요 결론을 요약하여 마무리한다.</p>
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"SAR는 무엇의 약자인가?",
"synthetic aperture radar의 약자는 무엇인가?",
"synthetic aperture radar의 약자는 무엇인가?",
"synthetic aperture radar는 무엇을 송/수신하여 지표를 관측하는가?",
"synthetic aperture radar는 어디에서 전파를 송/수신하는가?",
"synthetic aperture radar는 무엇에 관계 없이 영상을 얻을 수 있는가?",
"synthetic aperture radar는 안테나의 크기가 작아도 높은 무엇을 얻을 수 있는가?",
"synthetic aperture radar가 시간과 날씨에 관계 없이 영상을 얻을 수 있는 이유는 무엇인가?",
"SAR을 통해 목표를 관측할 때, 신속한 응답을 위해 중요한 것은 무엇인가?",
"많은 양의 원시 에코 데이터에서 최종 이미지를 생성하기 위한 엄청난 양의 신호처리는 어떤 영상 생성의 문제점인가?",
"전파를 송신한 뒤 반사되어 돌아와 저장되는 데이터는 무엇인가?",
"FFT는 무엇의 약자인가?",
"IFFT는 무엇의 약자인가?",
"원시 데이터가 커지면 무엇에 걸리는 시간이 증가하는가?",
"이미지 왜곡 현상 보정 연산이 요구되는 데이터는 어떤 방식으로 얻어지는 데이터인가?",
"FPGA는 무엇의 약자인가?",
"graphic processing unit의 약자는 무엇인가?",
"field-programmable gate array의 약자는 무엇인가?",
"field-programmable gate array의 약자는 무엇인가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교하여 무엇의 효율성에서 이점이 있는가?",
"GPU는 어떤 특성이 있는가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교하여 어떤 지연시간을 가지는가?",
"center processing unit의 약자는 무엇인가?",
"CPU는 무엇의 약자인가?",
"FPGA는 온 칩 CPU, 도메인별 프로그래밍 가능 가속기 및 여러 연결 옵션을 갖춘 무엇의 형태로 발전되었는가?",
"FPGA는 무엇을 갖춘 SoC형태로 발전했는가?",
"Xilinx의 Alveo FPGA 카드, Intel의 PAC 카드는 무엇을 기반으로 한 하드웨어 가속기 카드인가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 무엇에 비해 낮은 전력을 소모하는가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 어떤 채널 형태로 구성할 수 있는가?",
"GPU는 어떤 목적으로 사용되는가?",
"다채널 형태로 구성 가능한 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 어떤 처리가 가능한가?",
"GPU는 어떤 소수점을 사용하는가?",
"특정 동작을 요구하는 상황에서 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 GPU보다 빠른 연산을 할 수 있는 이유는 무엇인가?",
"FPGA는 적은규모로 무엇을 적절하게 만족시킬 수 있는가?",
"RDA은 무엇의 약자인가?",
"range Doppler algorithm의 약자는 무엇인가?",
"이중 RDA는 어떤 특성의 물리적 개념을 갖는가?",
"이중 RDA는 SAR 영상 생성 생성 알고리즘으로 사용되었는가?",
"이중 range Doppler algorithm이 실시간 SAR 영상 생성을 위한 알고리즘으로 적합한 이유는 무엇인가?",
"FFT, 곱셈, IFFT는 무엇을 구성하는가?",
"거리/방위 압축 연산은 무엇으로 구성되는가?",
"거리 압축, RCMC (range cell migration correction), 방위 압축의 연산은 무엇을 구성하는가?",
"실시간 영상을 생성하기 위해 무슨 연산을 빨리 해야 하는가?",
"고속의 FFT 프로세서를 설계하는 것은 어떤 영상 생성을 위해 중요한가?",
"RCMC 연산은 어떤 프로세서를 설계할 필요성이 있는가?",
"FFT 프로세서의 하드웨어 구조는 어떤 구조로 구분되는가?",
"작은 면적으로 구현 가능한 구조는 어떤 구조인가?",
"실시간 SAR 영상 생성에 어떤 구조가 적합하지않은가?",
"여러 시스토릭 어레이 구조 중 구현의 용이성과 확장성이 좋고 면적과 수행시간의 교환관계를 가장 잘 만족하는 시스토릭 어레이 구조는 무엇인가?",
"여러 시스토릭 어레이 구조 중 무엇을 기반으로 한 시스토릭 어레이 구조가 확장성과 구조의 용이성이 좋은가?",
"어떤 구조가 FFT 프로세서의 하드웨어 구조 중 SAR 영상 생성 응용에 가장 적합한 구조인가?",
"본 논문에서는 base-\\(4\\) 기반의 시스토릭 어레이 구조 FFTF 프로세서 설계를 기반으로 어떤 필터를 설계하였는가?",
"본 논문에서는 정합 필터 설계 시 어떤 프로세서를 기반으로 하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서 설계 시 어떤 구조의 FFTF 프로세서 설계를 기반으로 하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서를 BUS 인터페이스를 포함한 어떤 카드에 구성하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서를 BUS 인터페이스를 포함한 FPGA 카드에 어떤 형태로 구성하였는가?",
"synthetic aperture radar는 무엇을 관측하는 레이다 시스템인가?",
"inverse fast Fourier transform의 약자는 무엇인가?",
"inverse fast Fourier transform의 약자는 무엇인가?",
"항공기나 위성에 탑재되어 이동하면서 얻는 데이터는 어떤 현상을 보정하는 연산이 요구되는가?",
"본문에서 언급한 하드웨어 가속기 카드는 무엇인가?",
"GPU는 무엇의 약자인가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드의 높은 처리량은 무엇을 통해 얻는가?",
"특정 동작을 요구하는 상황에서 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 무엇보다 빠른 연산을 하는가?",
"range cell migration correction의 약자는 무엇인가?",
"FPGA가 적은 규모로 적절한 정밀도를 만족시킬 수 있는 이유는 무엇을 사용하기 때문인가?",
"FPGA는 어떤 소수점을 사용하는가?",
"RCMC 연산은 어느 방향으로 연산을 수행하여 진행되는가?",
"거리/방위 압축 연산을 빠르게 하기 위해서 어떤 프로세서를 설계해야 하는가?",
"sinc 보간 연산은 연산 복잡도가 어떤한 연산인가?",
"세 가지 FFT 프로세서의 하드웨어 구조 중 속도가 가장 빠른 구조는 무엇인가?",
"graphic processing unit의 약자는 무엇인가?",
"center processing unit의 약자는 무엇인가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 어떠한 상황에서 GPU보다 빠른 연산을 하는가?",
"이중 RDA는 어떤 개념이 직관적인가?",
"RDA는 무엇으로 구성되는가?",
"단일 버터플라이 구조와 파이프라인 구조는 어떤 특성의 응용에 적합하지않은가?",
"본 논문에서 설계한 FFT 프로세서는 어떤 구조를 기반으로 하였는가?",
"RCMC는 무엇의 약자인가?",
"RCMC 어떤 연산을 수행하여 진행되는가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교할 때 어떤 어플리케이션을 구현하기 위한 처리량에서 이점이 있는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서를 어떤 인터페이스를 포함한 FPGA 카드에 구성하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서를 BUS 인터페이스를 포함하지않은 FPGA 카드에 구성하였는가?",
"synthetic aperture radar는 안테나의 크기가 작아도 높은 방위해상도를 얻을 수 있는가?",
"synthetic aperture radar는 전파를 수신할 수 있는가?",
"synthetic aperture radar는 군사분야에만 쓰이는가?",
"synthetic aperture radar는 지상에서 전파를 송/수신하는가?",
"synthetic aperture radar의 약자 SAR인가?",
"SAR는 synthetic aperture radar의 약자인가?",
"FFT는 fast Fourier transform의 약자인가?",
"엄청난 양의 신호처리는 실시간 SAR 영상 생성의 어려운 문제 중 하나인가?",
"synthetic aperture radar는 시간과 날씨에 관계 없이 영상을 얻을 수 있는가?",
"에코데이터는 전파를 송신한 뒤 반사되어 돌아와 저장되는 데이터인가?",
"실시간 SAR 영상 생성은 적은 신호처리로도 가능한가?",
"항공기나 위성에 탑재되어 이동하면서 얻는 데이터는 이미지 왜곡 현상을 보정하는 연산이 요구되는가?",
"IFFT는 inverse fast Fourier transform의 약자인가?",
"많은 양의 원시 에코 데이터에서 최종 이미지를 생성하기 위해서는 많은 양의 신호를 처리해야하는가?",
"원시 데이터가 커지면 연산 시간이 감소하는가?",
"높은 병렬성, 멀티 스레딩, 큰 대역폭 등은 GPU의 특성인가?",
"GPU(graphic processing unit) 또는 FPGA(field-programmable gate array)를 사용하면 SAR 영상 생성을 가속할 수 있는가?",
"GPU는 많은 코어를 가지고 있는가?",
"GPU는 graphic processing unit)의 약자인가?",
"많은 코어는 멀티 스레딩을 가능하게 하는가?",
"GPU는 전력을 많이 소모하는가?",
"FPGA는 field-programmable gate array의 약자인가?",
"GPU에 비해 낮은 전력을 소모하는 가속기 카드는 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드인가?",
"FPGA는 온 칩 CPU를 갖춘 SoC형태로 발전했는가?",
"특정 동작을 요구하는 상황에서 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 GPU보다 빠른 연산을 하는가?",
"GPU는 일반적인 목적으로 사용되는가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 다채널 형태로 구성할 수 있는가?",
"다채널 형태로 구성 가능한 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 강력한 병렬 처리가 가능한가?",
"Xilinx의 Alveo FPGA 카드, Intel의 PAC 카드는 하드웨어 가속기 카드인가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교하여 컴퓨팅 집약적인 어플리케이션을 구현하기 위한 처리량에서 이점이 있는가?",
"Xilinx의 Alveo FPGA 카드, Intel의 PAC 카드는 FPGA를 기반으로 한 하드웨어 가속기 카드인가?",
"center processing unit의 약자는 CPU인가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교하여 지연 시간이 짧은가?",
"FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드의 높은 처리량은 풍부한 옵 칩 메모리와 계산 리소스를 통해 얻는가?",
"GPU는 강력한 병렬 처리를 할 수 있는가?",
"FPGA는 범용 CPU 및 GPU와 비교하여 에너지 효율이 높은가?",
"거리 압축, RCMC (range cell migration correction), 방위 압축의 연산은 RDA를 구성하는가?",
"이중 range Doppler algorithm은 실시간 SAR 영상 생성을 위한 알고리즘으로 적합한가?",
"RCMC는 range cell migration correction의 약자인가?",
"거리/방위 압축 연산의 구성은 FFT, 곱셈, IFFT로 이루어져있는가?",
"실시간 영상을 생성하기 위해 거리/방위 압축 연산을 빨리 해야 하는가?",
"거리/방위 압축 연산을 빠르게 하기 위해서 저속의 FFT 프로세서를 설계해야 하는가?",
"FFT 프로세서의 하드웨어 구조는 세가지 구조로 구분되는가?",
"고속의 FFT 프로세서를 설계하는 것은 실시간 영상 생성을 위해 중요한가?",
"단일 버터플라이 구조는 FFT 프로세서의 하드웨어 구조인가?",
"세 가지 FFT 프로세서의 하드웨어 구조 중 속도가 가장 빠른 구조는 시스토릭 어레이 구조인가?",
"시스토릭 어레이 구조 기반의 병렬구조는 FFT 프로세서의 하드웨어 구조 중 SAR 영상 생성 응용에 가장 적합한 구조인가?",
"여러 시스토릭 어레이 구조 중 base-\\(4\\)을 기반으로 한 시스토릭 어레이 구조가 확장성과 구조의 용이성이 좋은가?",
"여러 시스토릭 어레이 구조 중 base-\\(4\\)를 기반으로 한 시스토릭 어레이 구조가 면적과 수행시간의 교환관계를 가장 불만족하는가?",
"본 논문에서 설계한 FFT 프로세서는 base-\\(4\\) 기반의 시스토릭 어레이 구조를 기반으로 하였는가?",
"본 논문에서는 정합 필터 설계 시 base-\\(4\\) 기반의 시스토릭 어레이 구조 FFTF 프로세서 설계를 기반으로 하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서 설계 시 base-\\(4\\) 기반의 시스토릭 어레이 구조 FFTF 프로세서 설계를 기반으로 하였는가?",
"본 논문에서는 고속의 RCMC 프로세서를 BUS 인터페이스를 포함한 FPGA 카드에 직렬 형태로 구성하였는가?",
"특정 동작을 요구하는 상황에서 FPGA 기반 하드웨어 가속기 카드는 GPU보다 빠른 연산을 할 수 있는 이유는 특정 어플리케이션에 맞추어 최적화를 진행하기 용이하기 때문인가?",
"GPU는 부동 소수점을 사용하는가?",
"FPGA는 부동 소수점을 사용하는가?",
"FPGA는 적은규모로 정밀도를 적절하게 만족시킬 수 있는가?",
"FPGA가 적은 규모로 적절한 정밀도를 만족시킬 수 있는 이유는 고정 소수점을 사용하기 때문인가?",
"range Doppler algorithm의 약자는 RDA인가?",
"이중 RDA는 직관적인 물리적 개념을 갖는가?",
"이중 range Doppler algorithm이 실시간 SAR 영상 생성을 위한 알고리즘으로 적합한 이유는 영상 품질과 계산 효율성의 교환관계가 탁월하기 때문인가?",
"sinc 보간 연산은 연산 복잡도가 높은가?",
"RCMC 연산은 저속의 \\( \\operatorname{sinc} \\) 보간 프로세서를 설계할 필요성이 있는가?",
"RCMC 연산은 방위 방향으로 연산을 수행하여 진행되는가?",
"RCMC 연산은 sinc 보간 연산을 행하여 진행되는가?",
"이중 range Doppler algorithm은 SAR 영상 생성 알고리즘으로 사용되었는가?",
"이중 range Doppler algorithm는 영상의 품질과 계산 효율성의 교환관계가 탁월한가?",
"단일 버터플라이 구조와 파이프라인 구조는 실시간 SAR 영상 생성에 적합한가?",
"고속의 연산 속도가 필요한 응용에 단일 버터플라이 구조와 파이프라인 구조는 적합한가?",
"실시간 SAR 영상 획득은 SAR로 목표를 관측할 시 응답을 신속하게 하기 위해 필요한가?",
"신호처리 관점에서의 효율성 향상에는 제한이 있는가?",
"단일 버터플라이 구조와 파이프라인 구조는 작은 면적으로 구현할 수 있는가?"
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022af905-5634-4839-b89d-655ae6f84cdd
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>II. Background</h1><h2>1. Range-Doppler algorithm</h2><p>RDA는 SEASAT(sea satellite) SAR 데이터를 처리하기 위해 \(1976\) ~ \(1978\)년 사이에 개발되었다. 최초의 디지털 연산으로 처리된 우주 기반 SAR 이미지는 \(1978\)년에 이 알고리즘을 기반으로 만들어졌고, 오늘날에도 널리 사용되고 있다. 거리와 방위 모두 주파수 영역에서 연산을 진행하여 효율적인 연산 처리를 위해 설계되었다. 방위 주파수는 도플러 주파수와 동의어이고, RCMC 가 방위 주파수 영역에서 수행되는 것이 이 알고리즘의 특징이기 때문에 RDA라고 불린다.</p><p>RDA 는 구현 효율성을 위해 정합 필터 컨볼루션 연산을 주파수 도메인에서 곱셈으로 수행한다. 또한, 거리 방향의 처리와 방위 방향의 처리가 분리되어 진행될 수 있기 때문에 각각의 연산을 \(1\)차원으로 수행하여 처리가 간단하고 효율적이다.</p><p>RDA 의 연산 과정은 그림 1 처럼 크게 거리 방향 압축, 방위 방향 압축 과정으로 진행되는데, 방위 방향 압축 과정에는 RCMC 연산이 포함된다. 먼저 LFM(linear frequency modulation) 첩 신호를 송신하여 표적에 맞고 반사되어 돌아오는 수신 신호는 기저대역으로 복조되어 반송 주파수가 제거된 다음의 식 (1)로 표현할 수 있다.</p><ol>\( s_{0}(\tau, \eta)=A_{0} w_{r}\left[\tau-\frac{2 R(\eta)}{c}\right] w_{a}\left(\eta-\eta_{c}\right) \)<caption>(1)</caption>\( \cdot e^{-j \frac{4 \pi f_{0} R(\eta)}{c}} e^{j \pi K_{r}\left(\tau-\frac{2 R(\eta)}{c}\right)^{2}} \)</ol><p>식 (1)에서 \( A_{0} \) 는 수신 신호의 크기, \( \tau \) 는 거리 시간, \( \eta \) 는 방위 시간, \( \eta_{c} \) 는 빔 센터 크로싱 시간 (beam center crossing time), \( w_{r}(\tau) \) 는 거리 시간으로의 포락선(envelope)으로 구형파로 근사화 가능하며, \( w_{a}(n) \) 는 방위 시간으로의 포락선으로 sinc 함수로 근사가 가능하다. \( f_{c} \) 는 중심 주파수, \( K_{r} \) 는 거리 방향 주파수 변조율(range FM rate), \( R(\eta) \) 는 레이다와 타겟 사이의 경사 거리(slant range)를 의미한다. 이후, 이렇게 수신된 신호 \( s o(\tau, \eta) \) 를 푸리에 변환하여 \( S_{0}\left(f_{\tau}, \eta\right) \) 로 변환한 뒤 거리 참조 신호의 주파수 도메인 식인 \( G\left(f_{r}\right) \) 을 곱하고, 역 푸리에 변환을 수행하여 거리 압축 과정을 진행하며, 식 (2)로 정리된다.</p><ol>\( \begin{aligned} s_{r c}(\tau, \eta) &=\operatorname{IFFT}\left\{S_{0}\left(f_{\tau}, \eta\right) G\left(f_{\tau}\right)\right\} \\ &=A_{0} p_{r}\left[\tau-\frac{2 R(\eta)}{c}\right] w_{a}\left(\eta-\eta_{c}\right) e^{-j \frac{\pi f_{0} R(\eta)}{c}} \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></ol><p>식 (2)에서 \( p_{r} \) 은 sinc-like 거리 포락선이며 내부의 \( 2 R(n) / c \) 는 방위 시간에 대한 함수로 표적의 RCM 에 영향을 끼친다. 이후, 방위 압축 과정을 진행해야 하는데, 항공기나 위성에 탑재된 레이더의 이동에 의해 관측하고자 하는 지표로부터 레이더 사이의 거리가 변하게 되는데, 이를 보정해주기 위해 \( \operatorname{sinc} \) 보간을 사용하여 RCMC 연산이 수행된다. RDA 는 RCMC 연산을 방위 주파수 영역에서 수행하는 것이 특징이기 때문에 거리 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 푸리에 변환을 수행해야 한다. 이렇게 얻어지는 식은 식 (3)으로 정리된다.</p><ol>\( S_{1}\left(\tau, f_{\eta}\right)=A_{0} p_{r}\left[\tau-\frac{2 R_{r d}\left(f_{\eta}\right)}{c}\right] W_{a}\left(f_{\eta}-f_{\eta_{c}}\right) \) \( \cdot e^{-j \frac{4 \pi f_{0} R_{0}}{c} e^{j \pi \frac{f_{\eta}^{2}}{K_{a}}}} \)<caption>(3)</caption></ol><p>다음으로는, 이미지의 보정을 위한 과정인 RCMC 과정을 진행하게 된다. 이는 거리 방향으로 \( \operatorname{sinc} \) 보간을 수행함으로써 진행되고, RCMC 를 수행한 뒤 방위 참조 신호를 곱해주게 되는데, 방위 참조 신호는 식 (4)와 같이 표현된다.</p><ol>\( H\left(f_{\eta}\right)=e^{-j \frac{f_{\eta}^{2}}{K_{a}}} \)<caption>(4)</caption></ol><p>따라서, 식 (3)의 마지막 항과 곱해져 1이 되고, IFFT 를 수행하면 최종적으로, 다음과 같이 식이 구해지게 되며 SAR 영상을 생성할 수 있다.</p><ol>\( s_{a c}(\tau, \eta)=A_{0} p_{r}\left(\tau-\frac{2 R_{0}}{c}\right) p_{a}(\eta) e^{-j \frac{4 \pi f_{0} R_{0}}{c}} e^{j 2 \pi f_{\eta_{c}} \eta} \)<caption>(5)<caption></ol><p>이러한 과정을 통해 알 수 있듯이 RDA 의 대부분의 시간은 FFT 연산에서 소요되기 때문에 실시간 SAR 영상 생성을 위해서는 고속의 FFT 프로세서를 사용할 필요성이 있다.</p>
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"RDA는 어떤 SAR 데이터를 처리하기 위해 개발되었어?",
"RDA가 정합 필터 컨볼루션 연산을 주파수 도메인에서 곱셈으로 수행하는 건 무엇 때문이야?",
"RDA 는 구현 효율성을 위해 정합 필터 컨볼루션 연산을 어느 도메인에서 곱셈으로 수행해?",
"왜 각각의 연산을 \\(1\\)차원으로 수행하였어?",
"SEASAT SAR 데이터를 처리하기 위해 \\(1976\\) ~ \\(1978\\)년 사이에 개발된 알고리즘이 뭐야?",
"\\(1978\\)년에 RDA를 기반으로 만들어져 오늘날에도 널리 사용되고 있는 우주 기반 SAR 이미지는 최초의 디지털 연산으로 처리된 것이 맞아?",
"\\(1978\\)년에 RDA를 기반으로 만들어진 최초의 디지털 연산으로 처리된 SAR 이미지는 어떤 것을 기반으로 해?",
"RDA를 기반으로 만들어진 최초의 디지털 연산으로 처리된 우주 기반 SAR 이미지는 언제 만들어졌어?",
"최초의 디지털 연산으로 처리된 우주 기반 SAR 이미지는 \\(1978\\)년에 RDA를 기반으로 만들어진 후 오늘날에는 사용되지 않고 있는 게 맞아?",
"거리와 방위 모두 어느 영역에서 연산 처리를 했어?",
"거리와 방위 모두 주파수 영역에서 연산을 진행한 이유가 뭐야?",
"거리와 방위 중 한 가지만 주파수 영역에서 연산을 진행한 것이 맞아?",
"거리와 방위 모두 주파수 영역에서 연산을 진행하였으나 연산 처리에는 효율적이지 못했어?",
"방위 주파수와 동의어인 것이 뭐야?",
"도플러 주파수와 동의어인 것이 뭐야?",
"RDA의 특징인 방위 주파수 영역에서 수행되는 주체가 뭐야?",
"RCMC가 어느 영역에서 수행되기 때문에 RDA라고 불리게 됐어?",
"RCMC 가 방위 주파수 영역에서 수행되는 것이 RDA 알고리즘의 특징이라고 볼 수 있어?",
"RDA라고 불리게 된 이유가 뭐야?",
"RCMC가 도플러 주파수 영역에서 수행된다고 해도 될까?",
"RDA는 구현 효율성을 위해 주파수 도메인에서 어떤 연산을 곱셈으로 수행해?",
"RDA 는 구현 효율성을 위해 주파수 도메인에서 어떤 정합 필터 컨볼루션 연산을 해?",
"각각의 연산을 \\(1\\)차원으로 수행하여 처리가 복잡해졌다고 얘기해도 돼?",
"거리 방향의 처리와 어떤 방향의 처리가 분리되어 진행될 수 있기 때문에 각각의 연산을 \\(1\\)차원으로 수행했어?",
"어떤 방향의 처리와 방위 방향의 처리가 분리되어 진행될 수 있기 때문에 각각의 연산을 \\(1\\)차원으로 수행한 거야?",
"RDA 의 연산은 크게 어떤 과정으로 진행돼?",
"RDA는 SEASAT의 어떤 데이터를 처리하기 위해 개발되었어?",
"SEASAT SAR 데이터를 처리하기 위해 RDA가 개발된 시기가 언제야?",
"주파수 영역에서 연산을 진행하여 효율적인 연산 처리를 위해 설계된 것이 뭐야?",
"\\(1978\\)년에 이 알고리즘을 기반으로 만들어진 최초의 디지털 연산으로 처리된 우주 기반 이미지의 데이터 종류가 뭐야?",
"거리 방향의 처리와 방위 방향의 처리가 분리되어 진행될 수 있기 때문에 각각의 연산을 \\(2\\)차원으로 수행한 것이 맞아?",
"거리와 속도 모두 주파수 영역에서 연산을 진행하여 효율적인 연산 처리를 위해 설계된 것이 맞아?",
"RDA가 정합 필터 컨볼루션 연산을 주파수 도메인에서 곱셈으로 수행하는 이유는 구현을 효율적으로 하기 위함이 맞아?",
"식 (1)에서 빔 센터 크로싱 시간을 나타내는 것이 뭐야?",
"\\( f_{c} \\) 는 무엇을 의미해?",
"\\( K_{r} \\) 는 무엇을 의미해?",
"\\( \\tau \\) 는 수신 신호의 크기를 의미하는 게 맞아?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미하는 기호야?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 거리 시간을 의미해?",
"푸리에 변환을 수행하여 거리 압축 과정을 진행하는 게 맞아?",
"\\( p_{r} \\) 은 레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미해?",
"RCMC 과정은 거리 방향으로 어떤 것을 수행함으로써 진행돼?",
"RDA 의 연산 과정은 크게 거리 방향 압축, 방위 방향 압축, 시간 방향 압축 과정으로 진행되는 게 맞아?",
"RDA의 연산 과정 중 방위 방향 압축 과정에는 어떤 연산이 포함되어있어?",
"LFM은 어떤 종류의 신호야?",
"RDA의 연산 과정 중 RCMC 연산이 포함된 것은 거리 방향 압축 과정이 맞아?",
"먼저 어떤 첩 신호를 송신하게 돼?",
"RDA의 연산 과정 중 RCMC 연산이 포함되는 과정이 뭐야?",
"첩 신호를 송신하여 표적에 맞고 반사되어 돌아오는 수신 신호는 어느 대역으로 복조돼?",
"LFM 첩 신호를 송신하여 표적에 맞고 흡수되는 수신 신호가 기저대역으로 복조되어 반송 주파수가 제거된 다음 식으로 표현되는 게 맞아?",
"LFM 첩 신호를 송신하여 표적에 맞고 반사되어 돌아오는 수신 신호는 기저대역으로 복조되어 반송 주파수가 포함된 식으로 표현하게 돼?",
"LFM 첩 신호를 송신하여 표적에 맞고 반사되어 돌아오는 수신 신호는 기저대역으로 복조되어 무엇이 제거된 식으로 표현하게 돼?",
"식 (1)에서 수신 신호의 크기를 나타내는 문자가 뭐야?",
"식 (1)에서 \\( \\tau \\) 는 무엇을 의미해?",
"식 (1)에서 거리 시간을 나타내는 문자는 뭐야?",
"식 (1)에서 방위 시간을 나타내는 것이 뭐야?",
"식 (1)에서 \\( \\eta \\) 는 무엇을 의미해?",
"식 (1)에서 \\( w_{r}(\\tau) \\) 는 무엇을 의미해?",
"식 (1)에서 거리 시간으로의 포락선은 어떤 문자로 나타내어졌어?",
"식 (1)에서 구형파로 근사화 가능한 것은 뭐야?",
"식 (1)에서 방위 시간으로의 포락선을 의미하는 문자가 뭐야?",
"식 (1)에서 \\( \\eta_{c} \\) 는 무엇을 의미해?",
"식 (1)에서 \\( w_{r}(\\tau) \\) 는 거리 시간으로의 포락선으로 구형파로 근사화 가능한 것이 맞아?",
"sinc 함수로 근사가 가능한 것은 거리 시간으로의 포락선으로 볼 수 있어?",
"거리 방향 주파수 변조율을 의미하는 것이 뭐야?",
"식 (1)에서 \\( w_{a}(n) \\)는 무엇을 나타내?",
"중심 주파수를 의미하는 기호가 뭐야?",
"레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미하는 게 뭐야?",
"\\( R(\\eta) \\) 는 무엇을 의미해?",
"\\( A_{0} \\) 는 방위 시간을 의미하는 게 맞아?",
"\\( A_{0} \\) 는 거리 방향 주파수 변조율을 의미하는 게 맞아?",
"\\( A_{0} \\) 는 방위 시간으로의 포락선을 의미하는 게 맞아?",
"식 (1)의 방위 시간으로의 포락선은 어떤 함수로 근사가 가능해?",
"\\( A_{0} \\) 는 중심 주파수를 의미하는 게 맞아?",
"\\( A_{0} \\) 는 빔 센터 크로싱 시간을 의미하는 게 맞아?",
"\\( \\tau \\)는 거리 시간으로의 포락선을 의미하는 걸까?",
"\\( \\tau \\)는 방위 시간을 의미하는 걸까?",
"\\( A_{0} \\) 는 레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미하는 게 맞아?",
"\\( \\tau \\)는 레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미하는 걸까?",
"\\( \\tau \\)는 거리 방향 주파수 변조율을 의미하는 걸까?",
"\\( \\eta \\) 는 거리 시간을 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 빔 센터 크로싱 시간을 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 거리 시간으로의 포락선을 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 방위 시간으로의 포락선을 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 레이다와 타켓 사이의 경사 거리를 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 거리 방향 주파수 변조율을 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 방위 시간을 의미해?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 거리 시간을 의미해?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 거리 시간으로의 포락선을 의미해?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 중심 주파수를 의미해?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 레이다와 타겟의 사이의 경사 거리를 의미해?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 방위 시간을 의미하는 기호야?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 방위 시간으로의 포락선을 의미하는 기호야?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 빔 센터 크로싱 시간을 의미하는 기호야?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 거리 방향 주파수 변조율을 의미하는 기호야?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 중심 주파수를 의미하는 기호야?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 수신 신호의 크기가 맞아?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 거리 시간이 맞아?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 빔 센터 크로싱 시간이 맞아?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 거리 시간으로의 포락선이 맞아?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 방위 시간을 의미해?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 레이다와 타겟 사이의 경사 거리가 맞아?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 거리 방향 주파수 변조율이 맞아?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 거리 시간으로의 포락선을 의미해?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 빔 센터 크로싱 시간을 의미해?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 거리 방향 주파수 변조율을 의미해?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 레이다와 타겟 사이의 경사 거리를 의미해?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 거리 시간이야?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 방위 시간이야?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 빔 센터 크로싱 시간이야?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 거리 시간으로의 포락선이야?",
"거리 시간을 \\( R(\\eta) \\) 로 나타냈어?",
"수신 신호의 크기를 \\( R(\\eta) \\) 로 나타냈어?",
"빔 센터 크로싱 시간을 \\( R(\\eta) \\)로 나타냈어?",
"거리 시간으로의 포락선을 \\( R(\\eta) \\) 로 나타냈어?",
"방위 시간으로의 포락선을 \\( R(\\eta) \\) 로 나타냈어?",
"수신된 신호 \\( s o(\\tau, \\eta) \\) 를 푸리에 변환하면 무엇이 돼?",
"\\( G\\left(f_{r}\\right) \\)는 거리 참조 신호의 주파수 도메인 식이 맞아?",
"수신된 신호를 푸리에 변환하여 무엇을 곱하게 돼?",
"어떤 변환을 수행하여 거리 압축 과정을 진행해?",
"역 푸리에 변환을 수행하여 방위 압축 과정을 진행하는 게 맞아?",
"식 (2)에서 \\( p_{r} \\) 은 무엇을 의미해?",
"내부의 \\( 2 R(n) / c \\) 는 무엇이야?",
"\\( p_{r} \\) 은 수신 신호의 크기를 의미해?",
"방위 시간에 대한 함수를 의미하는 문자가 뭐야?",
"역 푸리에 변환을 수행하여 무엇을 하는 거야?",
"\\( p_{r} \\) 은 거리 시간을 의미해?",
"\\( p_{r} \\) 은 방위 시간을 의미해?",
"\\( p_{r} \\) 은 중심 주파수를 의미해?",
"\\( p_{r} \\) 은 빔 센터 크로싱 시간을 의미해?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 수신 신호의 크기에 대한 함수야?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 거리 시간에 대한 함수야?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 빔 센터 크로싱 시간에 대한 함수야?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 중심 주파수에 대한 함수야?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 레이다와 타겟 사이의 경사 거리에 대한 함수야?",
"표적의 RCM에 영향을 끼치는 함수는 뭐야?",
"방위 시간에 대한 함수는 표적의 어떤 것에 영향을 끼쳐?",
"왜 관측하고자 하는 지표로부터 레이더 사이의 거리가 변해?",
"항공기나 위성에 탑재된 레이더의 이동에 의해 무엇이 변하게 돼?",
"RDA는 거리 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 푸리에 변환을 수행해야하는 이유가 뭐야?",
"RDA는 방위 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 푸리에 변환을 수행하게 돼?",
"RCMC 과정은 어느 방향으로 \\( \\operatorname{sinc} \\) 보간을 수행함으로써 진행돼?",
"관측하고자 하는 지표로부터 레이더 사이의 거리가 변하게 되는 것을 보정해주기 위해 \\( \\operatorname{sinc} \\) 보간을 사용하여 어떤 연산이 수행돼?",
"RDA는 거리 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 역 푸리에 변환을 수행해야해?",
"방위 참조 신호를 곱한 다음 RCMC를 수행하는 게 맞아?",
"RCMC를 수행한 뒤 무엇을 하게 돼?",
"식 (3)의 마지막 항과 곱하면 결과값이 얼마야?",
"최종적으로, 식을 구해 SAR 영상을 생성하려면 무엇을 수행해야 해?",
"IFFT 를 수행하면 최종적으로 무엇을 생성할 수 있어?",
"식 (1)에서 \\( A_{0} \\) 는 무엇을 의미해?",
"\\( \\tau \\)는 빔 셈터 크로싱 시간을 의미하는 걸까?",
"\\( A_{0} \\) 는 거리 시간으로의 포락선을 의미하는 게 맞아?",
"\\( \\tau \\)는 중심 주파수를 의미하는 걸까?",
"\\( \\eta \\) 는 수신 신호의 크기를 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta \\) 는 중심 주파수를 나타내는 문자야?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 수신 신호의 크기를 의미해?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 거리 시간을 의미하는 기호야?",
"\\( w_{r}(\\tau) \\) 는 수신 신호의 크기를 의미하는 기호야?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 방위 시간이 맞아?",
"\\( w_{a}(n) \\) 가 의미하는 것이 중심 주파수가 맞아?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 방위 시간으로의 포락선을 의미해?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 수신 신호의 크기야?",
"\\( K_{r} \\) 는 방위 시간으로의 포락선을 의미해?",
"\\( K_{r} \\) 가 나타내는 것이 레이다와 타겟 사이의 경사 거리야?",
"중심 주파수를 \\( R(\\eta) \\)로 나타냈어?",
"거리 방향 주파수 변조율을 \\( R(\\eta) \\)로 나타냈어?",
"수신된 신호 \\( s o(\\tau, \\eta) \\) 를 \\( S_{0}\\left(f_{\\tau}, \\eta\\right) \\) 로 변환할 때 어떤 변환을 사용해?",
"수신된 신호를 푸리에 변환하여 거리참조 신호의 주파수 도메인 식을 어떻게 연산해?",
"\\( G\\left(f_{r}\\right) \\)는 거리 참조 신호의 어떤 도메인 식을 의미해?",
"\\( G\\left(f_{r}\\right) \\)는 어떤 신호의 주파수 도메인 식을 의미해?",
"sinc-like 거리 포락선을 의미하는 문자가 뭐야?",
"\\( p_{r} \\) 은 거리 방향 주파수 변조율을 의미해?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 거리 시간으로의 포락선에 대한 함수야?",
"\\( 2 R(n) / c \\) 는 거리 방향 주파수 변조율에 대한 함수야?",
"RDA는 방위 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 역 푸리에 변환을 수행해야 하는 게 맞아?",
"RCMC 과정은 무엇을 위한 과정이야?",
"RDA는 거리 압축이 완료된 신호를 주파수 도메인으로 어떤 변환을 수행해야 해?",
"RDA 는 RCMC 연산을 방위 주파수 영역에서 수행하는 것이 특징이기 때문에 거리 압축이 진행 중인 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 푸리에 변환을 수행해야 하는 게 맞아?",
"식 (3)의 첫 번째 항과 곱해져 1이 나오는 것이 맞아?",
"RDA의 대부분의 시간은 FFT 연산에서 소요되는 것이 맞아?",
"실시간 SAR 영상 생성을 위해서는 저속의 FFT 프로세서를 사용하는 것이 좋을까?",
"\\( A_{0} \\) 는 거리 시간을 의미하는 게 맞아?",
"\\( \\tau \\)는 방위 시간으로의 포락선을 의미하는 걸까?",
"\\( f_{c} \\) 가 나타내는 것이 수신 신호의 크기를 의미해?",
"\\( K_{r} \\) 는 중심 주파수를 의미해?",
"방위 시간을 \\( R(\\eta) \\) 로 나타냈어?",
"RDA 의 연산 과정은 거리 압축 과정을 진행한 후 방위 압축 과정을 진행하는 게 맞아?",
"식 (2)로 정리되는 과정이 뭐야?",
"RDA는 거리 압축이 완료된 신호를 무엇을 도메인으로 해서 푸리에 변환을 수행하게 돼?",
"이미지의 보정을 위해 무엇을 진행하게 돼?",
"RDA 의 대부분의 시간은 FFT 연산에서 소요되기 때문에 실시간 SAR 영상 생성을 위해서 어떤 프로세서를 사용할 필요가 있어?",
"\\( \\eta_{c} \\) 는 방위 시간으로의 포락선을 의미해?",
"푸리에 변환을 수행하여 방위 압축 과정을 진행하는 게 맞아?",
"관측하고자 하는 지표로부터 레이더 사이의 거리가 변하게 되는 것을 보정해주기 위해 무엇을 사용하여 RCMC 연산을 수행해?"
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>III. 제안된 프로세서 하드웨어 구조</h1><p>RDA 를 수행하기 위해 거리 압축 및 방위 압축 연산이 필요하며, 이는 정합 필터를 사용하여 구현된다. 정합 필터 연산은 FFT, 참조 신호 곱셈, IFFT 연산으로 구성되며, 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서를 사용해 구현되고, RCMC 프로세서와 함께 AXI(advanced extensible interface) BUS를 포함하여 그림 2 와 같이 구성된다.</p><h2>1. 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서</h2><p>시스토릭 어레이 구조는 아래 그림 3 과 같이 각각의 PE (process element) 셀이 지역적으로 연결되어 각각의 PE 셀에서 연산을 수행하고 연결된 PE 셀에 데이터를 전달하는 형태로 구성된다. 규칙적이고, 지역적인 데이터 흐름을 갖고, 여러 개의 PE 셀이 동시에 연산을 처리하기 때문에 많은 연산이 요구되는 알고리 즘에 적합하다.</p><p>시스토릭 어레이 구조를 사용하면, 행렬 연산을 빠르게 처리할 수 있다. 아래에서 입력이 들어오면, 각 PE 셀에서 곱셈과 덧셈 연산을 수행한 뒤 연결된 PE 셀로 값을 전달하며, 모든 PE) 셀을 지나게 된다. A 행렬의 입력이 아래에서 순차적으로 들어온다 할 때, PE 셀 내부에 B행렬값이 존재하게 되면, B \(\times\) A 의 행렬값을 출력하게 된다. 행렬의 곱으로 정리되어 있는 식 (11)을 사용해서 FFT 연산을 진행할 때, 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있어, 고속으로 FFT 를 처리할 수 있다.</p><p>제안된 \( N=N_{r} N_{c} \) 길이의 FFT 를 수행하는 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서의 하드웨어는 'base-b'에서 하드웨어 복잡도와 처리량의 교환 관계가 가장 좋은 \( b=4 \) 를 기반으로 4 채널의 구조를 선택하였다. 구성은 크게 \(5\)가지 부분으로, 그림 4 와 같이 LHS(left hand side)라 불리는 왼쪽의 \( \left(N_{r} / 4\right) \times 4 \) 배열의 PE 셀들의 묶음과 \( W_{M} \) 을 곱해주는 복소곱셈기가 \( \left(N_{r} / 4\right) \times 1 \) 배열로 구성되며, RHS(right hand side)라 불리는 오른쪽의 \( \left(N_{r} / 4\right) \times 4 \) PE 셀들의 묶음, 그리고 \( W_{N} \) 을 곱해주는 복소곱셈기 \(4\) 개와 \( N / 4 \) 크기의 메모리 \(4\) 개로 구성된다.</p><p>LHS 와 RHS의 PE 셀 내부는 각각 그림 5 와 같다. 4096 길이의 FFT 를 수행하는 base-4 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서의 경우, 하드웨어 구조는 그림 5 과 같다. LHS 에는 \( 16 \times 4 \) 배열의 PE 셀이 존재하고 RHS에도 \( 16 \times 4 \) 배열의 PE 셀이 존재하며, LHS와 RHS 사이에 \( W_{M} \) 을 곱해주는 복소 곱셈기가 \( 16 \times 1 \) 배열로 존재하고 RHS 의 오른쪽에 \( W_{N} \) 을 곱해주는 복소곱셈기 \(4\) 개와 \(64\) 크기의 메모리 \(4\) 개로 구성된다.</p><p>FFT 의 과정은 열 FFT 와 행 FFT) 의 순서로 진행된다. 먼저, 열 FFT 과정은 입력 X가 LHS 아래에서 들어오면 PE 셀 내부에 존재하는 \( C_{M 1} \) 값과 X 값이 서로 행렬 곱 연산을 하고, \( C_{M 1} \times X \) 를 \( W_{M} \) 복소 곱셈기로 전달하여 \( W_{M} \) 을 곱해준 뒤 식 (11)의 Y 의 결과인 \( W_{M} \cdot C_{M 1} X \) 를 RHS로 전달하면, 밑에서 \( C_{M 2} \) 값이 들어오면서 식 (11)의 Z 의 결과인 \( C_{M 2} \times Y^{t} \) 를 계산하여, 열 FFT 의 결과를 출력하게 되고, 이후, 이 값을 \( W_{N} \) 복소곱셈기로 전달하여, \( W_{N} \) 을 곱해준 뒤 메모리에 저장하게 된다. 열 FFT 연산이 끝나면, 메모리에 저장된 열 FFT 결과값들을 행 방향으로 LHS에 입력되고, \( W_{M} \), RHS, \( W_{N} \) (이때, \( W_{N} \) 에서는 1 을 곱해줌으로써 \( W_{N} \) 연산은 수행하지 않는 것과 같다.)의 각 모듈의 연산을 열 FFT 와 동일한 방식으로 진행하게 되면, 행 FFT 까지 완료되며 최종 결과값이 출력된다.</p><h2>2. RCMC 프로세서 하드웨어</h2><p>제안된 RCMC 프로세서는 그림 6과 같이 레지스터, RAM, 보간 모듈로 구성되어 있다. 입력되는 데이터는 \(4\) 개가 동시에 레지스터에 입력된다. 저장되어 있는 데이터는 다음 클락 사이클에 \(4\) 개의 입력 데이터가 다시 들어오게 되면서, 다음 레지스터 \(4\) 개로 시프트되는 방식으로 이동하게 된다. \(8\)-tap 구조기준으로 입력 데이터가 \(3\) 회 입력되면서, 총 \(12\) 개의 입력 데이터를 저장하게 된다면, \(4\) 개의 출력 데이터가 동시에 생성된다.</p><p>출력 데이터가 \(4\) 개 동시에 생성되는 과정은 다음과 같다. \(1\) 번부터 \(8\) 번까지의 입력 데이터는 동시에 보간 모듈로 입력되어 RAM 에서 출력되는 커널 (kernel) 상수값과 내적 연산(dot product)을 진행하여 첫 번째 출력 데이터를 생성한다. 마찬가지로, \(2\) ~ \(9\)번 데이터는 두 번째 출력 데이터를 생성하고, \( 3\) ~ \(10 \) 번 데이터는 세 번째 출력, \( 4 \) ~ \(11 \) 번 데이터는 네 번째 출력을 생성한다.</p><p>이와 같이, 레지스터에 저장되어 있는 입력값과 커널 상수와의 내적 연산을 진행하며, 클락 주기마다 \(4\) 개씩 입력되는 데이터를 병렬 연산이 가능하도록 \(4\) 개의 보간 모듈을 사용한다. slave 인터페이스를 통해 응용에 맞도록 RAM에 커널 상수를 가변적으로 저장이 가능하도록 설계하였으며, 레지스터 사이에는 멀티플렉서(multiplexer)를 추가해줌으로써, 보간의 \( \operatorname{tap} \) 수를 다양한 응용 분야에 맞출 수 있도록 \( 4,6,8,10,12,14,16 \) - tap 을 가변적으로 설정 가능하도록 설계하였다.</p>
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"PE 셀에서 연산을 수행하고 연결된 PE 셀에 데이터를 전달하는 형태로 구성, 규칙적이고 지역적인 데이터 흐름을 갖고 있으며 여러 개의 PE 셀이 동시에 연산을 처리하는 구조는 뭐야?",
"시스토릭 어레이 구조를 사용하면 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있으며 고속으로 FFT 를 처리할 수 있나요?",
"본문에서 나오는 축약어 PE는 무엇의 약어인가요?",
"RAM 에서 출력되는 커널 (kernel) 상수값과 내적 연산(dot product)을 진행하여 두 번째 출력 데이터를 생성하는 데이터는 몇 번이야?",
"시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서의 하드웨어는 'base-b'에서 하드웨어 복잡도와 처리량의 교환 관계가 가장 좋은 b=4를 기반으로 선택된 채널 구조가 몇개 있나요?",
"8-tap 구조기준으로 입력 데이터가 3회 입력되면서, 총 12개의 입력 데이터를 저장하게 된다면, 몇 개의 출력 데이터가 동시에 생성이 되나요?",
"제안된 RCMC 프로세서는 그림 6과 같이 레지스터와 RAM 그리고 보간 모듈로 구성되어 있는게 맞아요?",
"클락 주기마다 4개씩 입력되는 데이터를 병렬 연산이 가능하도록 4개의 보간 모듈을 사용하는게 맞나요?",
"연산은 FFT, 참조 신호 곱셈, IFFT 연산으로 구성되며, 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서를 사용해 구현되고, RCMC 프로세서와 함께 AXI BUS를 포함하고 있는 필터는 뭐야?",
"slave인터페이스를 통하여 응용에 맞도록 RAM에 커널 상수를 어떻게 저장 가능하게끔 설계하였나요?",
"RDA를 수행하기 위해 거리 압축 및 방위 압축 연산이 필요한데 이는 어떤 필터를 사용하여 구현되나요?",
"LHS와 RHS 사이에 WM을 곱할때 어떤 방법으로 곱해야 할까요?",
"FFT 의 과정은 열과 행 의 순서로 진행되는게 맞나요?",
"RAM에서 출력 후 생성되는 데이터는 4 ~11번이 맞나요?",
"LHS와 RHSPE에서 존재하고 있는 PE셀의 배열의 곱은 무엇인가요?",
"본문에서 나오는 LHS라 불리는 용어는 뭐야?",
"right hand side라 불리는 용어의 축약어로 RHS라 표기하는게 맞나요?",
"slave인터페이스를 통하여 응용에 맞도록 설계된 레지스터 사이에는 어떤 회로가 추가되나요?"
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 실시간 SAR (synthetic aperture radar) 영상 생성을 위한 RDA (range Doppler algorithm)의 FPGA 기반 가속화 기법을 제안한다. RDA의 연산 과정인 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위한 시스토릭 어레이 구조 기반 정합 필터와 RCM (range cell migration)을 보상해 주기 위한 고속의 sinc 보간 연산기의 하드웨어 구조를 제시하고, Xilinx Alveo FPGA 에 다채널 커널 형태로 구현하여 가속을 진행하였다. 제안된 구조의 하드웨어를 사용하여 \( 4096 \times 4096 \) 크기의 영상 생성 시간을 측정한 결과, Nvidia RTX3090 GPU를 사용하여 SAR 영상을 생성하는 시간보다 약 \(2\) 배 가속이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 가속 하드웨어는 \(60,247\) 개의 CLB LUT, \(103,728\) 개의 CLB register, \(20\) 개의 block RAM tile과 \(592\)개의 DPS 로 구현 가능하며, 최대 동작속도는 \( 312 \mathrm{MHz} \) 임을 확인하였다.</p>
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"본문에서 제안된 가속 하드웨어를 구현하려면 몇 개의 DPS가 필요한가?",
"실시간 SAR 영상 생성을 위해 본문에서 제안하고 있는 방법이 어떻게 돼?",
"실시간 SAR 영상 생성을 위해 본문에서 제안하고 있는 방법은 무엇인가?",
"본문에서 제안된 가속 하드웨어의 최대 동작속도는 몇 \\(\\mathrm{MHz} \\)였는가?",
"고속의 sinc 보간 연산기의 목적은 무엇을 보상하는 것인가?",
"본문에서 RCM 보상을 위해 제시된 연산기는 무엇인가?",
"본문에서 제안된 구조를 사용하면 Nvidia RTX3090 GPU를 사용했을 때보다 몇 배 빠르게 SAR 영상을 생성할 수 있는가?",
"RDA는 연산 과정에서 무엇을 연산하는가?",
"연산 과정에서 RDA는 무엇을 연산하지?",
"본문에서 제시하는 가속 하드웨어를 구현하는 데 필요한 것들은 무엇인가?",
"RDA의 연산을 더 빠르게 하기 위해 본문에서 제시하는 필터는 무엇인가?"
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>V. 결론</h1><p>본 논문에서는 SAR 알고리즘 중 영상의 품질과 속도의 교환 관계를 가장 잘 만족하는 RDA 를 가속화하기 위한 FPGA 기반 하드웨어 구조를 제시하고, 구현 및 실험 결과가 제시되었다. RDA의 연산 과정 중 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위해 시스토릭 어레이 구조 기반 FFT 프로세서를 사용하여 정합 필터를 설계하였고, RCM 을 보상해 주기 위해 고속의 \( \operatorname{sinc} \) 보간 연산을 수행하는 RCMC 프로세서를 설계하였다. 설계된 정합 필터와 RCMC 프로세서를 Xilnx Alveo FPGA 카드에 커널 형태로 탑재하여 다채널 구성으로 가속을 진행하였으며, Nvidia RTX\(3090\) GPU를 사용해 연산한 시간과 비교하면 \(4096×4096\) 크기의 이미지 기준 FPGA 가속이 GPU 대비 약 \(2\) 배 더 빠른 것을 확인할 수 있었고, 실제 측정된 데이터를 사용하여 영상을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.</p>
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"품질과 속도의 교환 관계를 가장 잘 만족하는 RDA 를 가속화하기 위해 제시한 것은 뭐야?",
"무엇을 제안하여 품질과 속도의 교환 역할을 가장 잘 만족하는 RDA를 가속하지",
"RDA의 연산 과정 중 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위해 무엇을 설계했어?",
"SAR 알고리즘 중 영상의 품질과 속도의 교환 관계를 가장 잘 만족하는 것은 뭐야?",
"설계된 정합 필터와 RCMC 프로세서를 Xilnx Alveo FPGA 카드에 어떤 형태로 탑재했어?",
"무엇을 통해 연산한 시간과 비교했어?",
"연산한 시간과 비교한 것은 뭐야",
"정합 필터를 설계하기 위해서 사용한 것은 뭐야?",
"무엇이 정합 필터를 설계하기 위해 이용되었지?",
"설계된 정합 필터와 RCMC 프로세서의 가속은 어떻게 진행됐어?",
"4096×4096 크기 이미지 기준으로 FPGA 가속이 GPU 대비 약 2배정도 느려?"
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h2>2. Base-b FFT algorithm</h2><p>N 길이의 DFT (discrete Fourier transform)는 식 (6)과 같이 정의된다.</p><o>\( Z(k)=\sum_{n=0}^{N-1} W_{N}^{n k} X(n), W_{N}^{n k}=e^{-j \frac{2 \pi n k}{N}} \)<caption>(6)</caption></ol><p>식 (6)에서 \( W_{N}{ }^{n k} \) 는 회전인자(twiddle factor)라 불리고, \( X(n) \) 은 시간 영역에서의 입력값을 의미하며, \( Z(k) \) 는 주파수 영역의 출력값을 의미한다. \( N= \) \( N_{1} N_{2} \) 로 분해할 수 있다면, \( n \) 과 \( k \) 는 각각 식 (7)과 같이 나타낼 수 있다.</p><ol>\( n=n_{1}+N_{1} n_{2},\left(0 \leq n_{1}, k_{1} \leq N_{1}-1\right) \) \( k=k_{1}+N_{1} k_{2},\left(0 \leq n_{2}, k_{2} \leq N_{2}-1\right) \)<caption>(7)</caption></ol><p>이후, 식 (7)을 DFT 정의식인 식 (6)에 대입하여 식(8)과 같이 정리할 수 있다.</p><ol>\( Z\left(k_{1}+N_{1} k_{2}\right) \) \( \quad=\sum_{n_{1}=0}^{N_{1}-1}\left(W_{N}^{n_{1} k_{1}} \sum_{n_{2}=0}^{N_{2}-1} W_{N_{2}}^{n_{2} k_{1}} X\left(n_{1}+N_{1} n_{2}\right)\right) W_{N_{2}}^{n_{1} k_{2}} \)<caption>(8)</caption></ol><p>이때, 식 (8)에서 괄호 내부 연산 결과의 값을 \( Y\left(k_{1}, n_{1}\right) \) 라 하고, 시그마 연산을 행렬 연산으로 풀어서 나타내면 식 (9)와 같이 나타낼 수 있다.</p><ol>\( Y\left(k_{1}, n_{1}\right)= \) \( \quad W_{N}^{n_{1} k_{1}}\left[W_{N_{2}}^{0} W_{N_{2}}^{k_{1}} \cdots W_{N_{2}}^{\left(N_{2}-1\right) k_{1}}\right] \times\left[\begin{array}{c}X\left(n_{1}\right) \\ X\left(n_{1}+N_{1}\right) \\ \vdots \\ X\left(n_{1}+\left(N_{2}-1\right) N_{1}\right)\end{array}\right] \)<caption>(9)</caption></ol><p>그 후, 식(5)의 전체 시그마 연산을 식 (8)에서 구한 \( Y\left(k_{1}, n_{1}\right) \) 을 사용하면 다음의 식 \( (10) \) 과 같이 행렬 연산으로 나타낼 수 있다.</p><ol>\( Z\left(k_{1}+N_{1} k_{2}\right)= \) \( {\left[W_{N_{2}}^{0} W_{N_{2}}^{k_{2}} \cdots W_{N_{2}}^{\left(N_{2}-1\right) k_{2}}\right] \times\left[\begin{array}{c}Y\left(k_{1}, 0\right) \\ Y\left(k_{1}, 1\right) \\ \vdots \\ Y\left(k_{1}, N_{1}-1\right)\end{array}\right] } \)<caption>(10)</caption></ol><p>최종적으로, 앞서 구한 식 (9)와 식 (10)의 과정을 각각의 행렬식으로 표현하면 식 (11)로 나타낼 수 있다.</p><ol>\( Y=W_{M} \cdot C_{M} X \) \( Z=C_{M 2} Y^{t} \)<caption>(11)</caption></ol><p>여기서, \( W_{M}=W_{N}^{n_{1} k_{1}} \) 이며, \( N_{1} \times N_{1} \) 행렬이고, -은 요소별 곱셈, \( C_{M}=W_{N_{2}}^{n_{2} k_{1}} \) 이며, \( N_{1} \times N_{2} \) 행렬이다. \( X \) 는 \( N_{2} \times N_{1} \) 행렬이기 때문에 \( Y \) 는 \( N_{1} \times N_{1} \) 행렬이 된다. \( C_{M 2}=W_{N_{2}}^{n_{1} k_{2}} \) 이고, 이는 \( C_{M}^{t} \) 와 같다. 따라서, \( N_{2} \times N_{1} \) 행렬이 되며 \( Z \) 는 \( N_{2} \times N_{1} \) 행렬이 된다. Base-4 FFT 알고리즘에서 \( N_{2}=4 \) 로 고정되며, 이는 응용에 따라 바꿜 수 있다.</p><p>Base-4 FFT는 \( N \) 길이의 \(1\) 차원 데이터를 총 \(2\) 단계의 부분 분리(factorization)과정을 사용해 수행된다. 첫 번째 부분 분리는 행과 열로 분리하여 \( N=N_{r} N_{c} \) 가 되며, 이때 \( N_{r} \) 은 행의 길이, \( N_{c} \) 는 열의 길이가 된다. 이후, 두 번째 부분 분리는 \( N_{r}=N_{1 r} N_{2} \) 와 \( N_{c}=N_{1 c} N_{2} \) 로 한 번 더 분리가 되며, 식 (11)을 이용해 FFT를 진행하게 된다. 총 \(3\) 단계로 진행되며, 먼저, \( N_{c} \) 길이의 열 데이터를 사용하여 식 (11) 의 FFT 연산을 행의 방향으로 \( N_{r} \) 번 수행한다. 이후, 각 요소에 \( W_{N} \) 을 곱해준 뒤, 마지막으로, \( N_{r} \) 길이의 행 데이터를 사용하여 FFT 연산을 열의 방향으로 \( N_{c} \) 번 수행한다. 즉, 1 차원 데이터를 \( N_{r} \times N_{c} \) 의 \(2\)차원 행렬로 바꾼 뒤 열 FFT, \( W_{N} \) 곱셈, 행 FFT 의 \(3\)단계로 진행되어 최종 결과가 도출된다.</p>
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"N 길이의 DFT의 정의는 무엇일까?"
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인공물ED
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실시간 SAR 영상 생성을 위한 Range Doppler 알고리즘의 FPGA 기반 가속화
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<h1>IV. 제안된 프로세서 하드웨어 설계 및 구현</h1><p>RDA 기반 SAR 영상 생성 과정에 있어 필요한 연산인 거리 및 방위 압축과 RCM 보상 연산을 위해, 시스토릭 어레이 구조 기반 정합 필터와 RCMC 프로세서를 설계하였다. 설계된 정합 필터와 RCMC 프로세서는 Xilinx Alveo FPGA를 사용하여 구현되었으며, Alveo FPGA 내부에 다중 커널의 형태로 탑재되었다. 그림 7은 전체적인 실험 환경을 도시한다.</p><p>Xilinx Alveo FPGA에 커널 형태로 구현된 정합 필터와 RCMC 프로세서는 python 언어를 통해 제어되며, 구현된 커널을 사용하여 SAR 영상을 생성하는 과정은 그림 8 과 같다.</p><p>표 1 은 \( 256 \times 256 \) 부터 \( 4096 \times 4096 \) 까지 다양한 크기의 점표적 데이터에 대해 정합 필터 및 RCMC가속 하드웨어 커널의 개수를 변경하면서 실행 시간을 측정해 가속화 실험을 진행한 결과를 보여준다. 실험 결과, 5 커널 이상 구성에서 수렴하는 것을 확인할 수 있으며, Nvidia RTX3090 GPU를 사용하여 연산한 시간과 비교하면, \( 4096 \times 4096 \) 이미지를 생성하는 데에 GPU는 \( 2.612 \mathrm{sec} \) 이 소요되고, FPGA 가속의 경우, 7 커널 사용 기준 \( 1.321 \mathrm{sec} \) 이 소요되어 GPU 대비 약 \(2\) 배 빠른 속도를 확인할 수 있다. 또한, GPU와 FPGA로 구현한 점표적 결과의 차이가 없음을 그림 9 에서 확인할 수 있다.</p><p></p><p></p><p>표 2 는 제안된 정합 필터 프로세서와 RCMC 프로세서의 FPGA 기반 구현 결과를 도시한다. 제안된 정합 필터 프로세서는 \(59,333\) 개의 CLB register, \(100,263\) 개의 CLB LUT, \(16\) 개의 block RAM tile과 \(336\) 개의 DSP로 합성 가능함을 확인하였으며, 최대 동작 주파수는 \( 312 \mathrm{MHz} \) 인 것을 확인하였고, 제안된RCMC 프로세서의 FPGA 기반 구현 결과는 \(914\)개의 CLB register, \(3,456\) 개의 CLB LUT, \(4\) 개의 block RAM tile과 \(256\) 개의 DSP 로 합성 가능함을 확인하였으며, 최대 동작 주파수는 \( 312\) MHz 인 것을 확인했다.</p><p>제안된 정합 필터 및 RCMC 프로세서 기반 RDA 가속 하드웨어를 사용하여 RADARSAT-1에서 측정한 캐나다 밴쿠버 SAR 데이터에 대한 영상생성 실험을 수행하였다. 실험 결과, 영상생성에 소요되는 시간은 총 \( 0.743 \mathrm{sec} \) 이며, 그림 10 에 제시된 바와 같이, 실제 SAR 데이터에 대해서도 실시간 영상 생성이 가능함을 확인할 수 있다.</p>
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"RDA 기반 SAR 영상 생성 과정에 있어 필요한 연산인 거리 및 방위 압축과 RCM 보상 연산을 위해 설계된 것이 무엇이니?",
"실험 결과, 영상생성에 소요되는 시간은 총 \\( 0.943 \\mathrm{sec} \\) 이니?",
"정합 필터와 RCMC 프로세서는 무슨 언어를 통해 제어되니?",
"Alveo FPGA 내부에 단일 커널의 형태로 탑재되었니?",
"이미지를 생성하는 데에 얼마나 걸리니?",
"3 커널 이상 구성에서 수렴하는 것을 확인할 수 있니?",
"설계된 정합 필터와 RCMC 프로세서는 무엇을 사용해서 구현하였니?",
"최대 동작 주파수는 얼마이니?"
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1a7fac13-4e00-46de-868f-9bb35e21540f
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인공물ED
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Energy System Management 모형을 통한 통합 수요관리 효과분석에 관한 연구
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<h3>3.1.2 네트워크 효율 향상</h3> <p>소비부문에서 사용되는 전력 및 열을 공급하는 네트워크의 효율이 \(1[\%]\) 향상된 경우를 Case2로 구성하고, 수요관리 효과를 산출하였다. Case2 시나리오 입력에 의한 수요관리 효과는 표 3 과 같다.</p> <table border><caption>표 3 Case2 시나리오 투입 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>에너지 사용[천TOE]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>저감량</td></tr><tr><td>석탄</td><td>64,445</td><td>63,692</td><td>753</td></tr><tr><td>석유</td><td>106,842</td><td>106,803</td><td>39</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>38,542</td><td>38,197</td><td>344</td></tr><tr><td>원자력</td><td>33,190</td><td>32,536</td><td>654</td></tr><tr><td>신재생</td><td>6,220</td><td>6,193</td><td>26</td></tr><tr><td>합계</td><td>249,237</td><td>247,420</td><td>1,817</td></tr></tbody></table> <table border><tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>CO2 배출[천 Ton C]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>저감량</td></tr><tr><td>석탄</td><td>68,488</td><td>67,689</td><td>798</td></tr><tr><td>석유</td><td>87,892</td><td>87,858</td><td>34</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>24,551</td><td>24,332</td><td>219</td></tr><tr><td>원자력</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>신재생</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>합계</td><td>180,931</td><td>179,879</td><td>1,052</td></tr></tbody></table> <table border><tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>에너지 비용[백만원]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>절감액</td></tr><tr><td>석탄</td><td>14,304,951</td><td>14,137,081</td><td>167,869</td></tr><tr><td>석유</td><td>83,919,505</td><td>83,896,813</td><td>22,693</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>23,768,127</td><td>23,555,717</td><td>212,410</td></tr><tr><td>원자력</td><td>822,341</td><td>806,138</td><td>16,203</td></tr><tr><td>신재생</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>합계</td><td>122,814,925</td><td>122,395,749</td><td>419,175</td></tr></tbody></table> <p>소비부문에서 사용하는 전력 및 열에너지 사용량은 동일하게 고정시키고 네트워크 효율 향상 적용에 따른 에너지원별 절감 효과를 분석한 결과 원별 절감 비율은 석탄 \(41.2[\%]\), 천연가스 \(18.9[\%]\), 원자력 \(36.0[\%]\), 석유 \(2.1[\%]\)로 나타났으며, 분석 결과는 각 에너지원을 사용하는 발전 설비의 발전량의 비율에 의존하는 것으로 분석되었다. 에너지원별 절감량과 비용 절감 효과를 비교한 결과, 비용 절감 효과는 에너지 절감 효과가 두 번째로 큰 원자력이 가장 낮게 산출 되었다. 이는 우라늄의 단가가 타 에너지원에 비해 매우 낮기 때문인 것으로 분석되었다.</p> <h3>3.1.3 변환 효율 향상</h3> <p>전력 및 열을 생산하는 설비의 효율 향상 시나리오는 Case3으로 설정하였으며, 세부 구성은 석탄 화력 발전의 효율이 \(1[\%]\) 향상하고, 열을 생산하는 PLB(Peak Load Boiler)의 효율이 \(2[\%]\) 향상된다고 구성하였다. Case3 시나리오 입력에 의한 수요관리 효과는 표 4 와 같다.</p> <table border><caption>표 4 Case3 시나리오 투입 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>CO2 배출[천 Ton C]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>저감량</td></tr><tr><td>석탄</td><td>68,488</td><td>68,087</td><td>401</td></tr><tr><td>석유</td><td>87,892</td><td>87,890</td><td>2</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>24,551</td><td>24,544</td><td>7</td></tr><tr><td>원자력</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>신재생</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>합계</td><td>180,931</td><td>180,520</td><td>411</td></tr></tbody></table> <table border><tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>CO2 배출[천 Ton C]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>저감량</td></tr><tr><td>석탄</td><td>68,488</td><td>68,087</td><td>401</td></tr><tr><td>석유</td><td>87,892</td><td>87,890</td><td>2</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>24,551</td><td>24,544</td><td>7</td></tr><tr><td>원자력</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>신재생</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>합계</td><td>180,931</td><td>180,520</td><td>411</td></tr><tr></tr></tbody></table> <table border><tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>에너지 비용[백만원]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>절감액</td></tr><tr><td>석탄</td><td>14,304,951</td><td>14,220,598</td><td>84,352</td></tr><tr><td>석유</td><td>83,919,505</td><td>83,917,981</td><td>1,525</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>23,768,127</td><td>23,761,080</td><td>7,047</td></tr><tr><td>원자력</td><td>822,341</td><td>822,341</td><td>0</td></tr><tr><td>신재생</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>합계</td><td>122,814,925</td><td>122,722,001</td><td>92,924</td></tr></tbody></table> <p>Case3 시나리오에서는 PLB의 효율 향상을 석탄 화력 보다 크게 적용하였으나, 결과는 석탄의 절감이 27 배 크게 나타났다. 석탄 화력 방식은 국내 발전량의 가장 큰 부분을 차지하는 방식으로 현재의 상황에서 사용되는 에너지원의 양이 많기 때문인 것으로 분석되었다. PLB에 사용되는 석유 및 천연가스의 사용량은 석탄에 비해 매우 작기 때문에 효율 향상을 통한 결과 역시 매우 작게 나타났다.</p>
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"표 3 Case2 시나리오 투입 결과에서 석탄의 시나리오 투입 전 에너지 사용[천TOE]은 얼마지?",
"표 3 Case2 시나리오 투입 결과 중 원자력의 저감량은 얼마야?",
"표 3 Case2 시나리오 투입 결과 중 시나리오 투입 후의 에너지 사용[천TOE] 값이 가장 높게 나타나는 에너지원은 무엇이지?",
"표 3 에서 저감량이 798으로 나타난 에너지원은 무엇이지?",
"표 3에서 시나리오 투입 전 CO2 배출[천 Ton C] 값의 합계는 얼마입니까?",
"표 3 Case2 시나리오 투입 결과에서 시나리오 투입 후 에너지 사용[천TOE] 값이 106,803로 나타난 에너지원은 무엇이지?",
"표 3에서 에너지원의 저감량 합계는 얼마이지?",
"표 3 Case2 시나리오 투입 결과 중 저감량이 가장 낮은 에너지원은 무엇이지?",
"표 3에서 0을 제외하고 두번째로 낮은 절감액을 나타내고 있는 에너지원은 무엇이지?",
"표 3에서 원자력의 시나리오 투입 전 에너지 비용은 얼마지?",
"표 3에서 시나리오 투입 후의 CO2 배출이 두번째로 높은 값은 얼마지?",
"표 4 Case3 시나리오 투입 결과에서 시나리오 투입 전의 CO2 배출값이 두번째로 높은 값은 얼마야?",
"표 4 Case3 시나리오 투입 결과에서 두번째로 높은 저감량을 보이는 에너지원은 무엇이지?",
"표 3 중 시나리오 투입 후의 에너지 비용의 합계는 얼마야?",
"표 4에서 에너지원들의 저감량 합계는 얼마이지?",
"표 4 Case3 시나리오 투입 결과에서 석탄의 시나리오 투입 후 CO2 배출[천 Ton C]값은 얼마로 나타나지?",
"표 4 시나리오 투입 전 에너지 비용[백만원] 중 네번째로 높은 값은 얼마야?",
"표 4에서 시나리오 투입 전의 이산화탄소 배출[천 Ton C]값이 두번째로 높은 에너지원은 무엇이지?",
"표 4에서 7,047라는 절감액을 보인 에너지원은 무엇이지?"
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인공물ED
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Energy System Management 모형을 통한 통합 수요관리 효과분석에 관한 연구
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<h1>3. 수요관리 시나리오 투입에 의한 효과 분석</h1> <p>통합 수요관리에 의한 국가적 차원의 에너지 절감 효과 분석을 위해 Energy Balance Flow를 기반으로 구성한 Energy System Management 모형에 2장에서 구성한 수요관리 시나리오인 Case1 Case9를 적용하였다. 시나리오 적용을 통한 에너지 사용 절감, \( \mathrm{CO} 2 \) 배출 저감, 에너지 사용 금액 변화의 결과는 통합 수요관리 효과분석을 위한 한국형 Energy System Management 모형 개발에 관한 연구에서 개발한 Energy System Management 모형에 수요관리 시나리오를 적용하여 통합 에너지 차원의 결과를 산출하였으며, 모형을 통한 전체적인 효과산출의 과정은 그림 2 와 같다.</p> <h3>3.1 .1 소비부문 에너지 효율 향상</h3> <p>소비부문의 에너지 사용 효율이 전체적으로 \( 1[\%] \) 향상된 경우를 Casel로 구성하고, Energy System Management 모형에 적용하여 수요관리 효과를 산출하였다. Casel 시나리오 입력에 의한 수요관리 효과는 표 2 와 같다.</p> <table border><caption>표 2 Case1 시나리오 투입 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>에너지 사용[천TOE]</td></tr><tr><td>시나리오 투입 전</td><td>시나리오 투입 후</td><td>절감량</td></tr><tr><td>석탄</td><td>64.445</td><td>63.807</td><td>638</td></tr><tr><td>석유</td><td>106.842</td><td>105.861</td><td>981</td></tr><tr><td>천연가스</td><td>38.542</td><td>38,160</td><td>382</td></tr><tr><td>원자력</td><td>33.190</td><td>32.861</td><td>329</td></tr><tr><td>신재생</td><td>6,220</td><td>6.158</td><td>62</td></tr><tr><td>합계</td><td>249.237</td><td>246.847</td><td>2.391</td></tr></tbody></table> <p>소비부문의 에너지 사용 효율이 전체적으로 \( 1[\%] \) 향상됨에 따라 총 2,391[천TOE]의 에너지 절감을 하였으며, 이는 전체 에너지 사용량을 \( 0.96[\%] \) 절감 시컸다. \( \mathrm{CO} 2 \) 를 배출 저감의 효과는 총 사용량 대비 \( 0.95[\%] \) 의 효과가 나타났다. 에너지 사용 절감 효과는 \( 0.96[\%] \) 인 것으로 산출되었다. 소비 효율은 1[\%] 증가하였지만 실제 절감효과 및 \( \mathrm{CO} 2 \) 배출저감은 \( 0.95[\%] \) 수준인 것으로 분석되었으며, 이는 변환 및 분배 부문의 효율의 영향을 받기 때문인 것으로 분석되었다.</p>
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"시나리오 투입 전 에너지의 총 사용량은?",
"석탄의 시나리오 투입 전 에너지 사용량은 얼마인가?",
"석탄의 시나리오 투입 후 에너지 사용량은 얼마인가?",
"석유의 시나리오 투입 전 에너지 사용량은 얼마인가?",
"석유의 시나리오 투입 후 에너지 사용량은 얼마인가?",
"천연가스의 시나리오 투입 전 에너지 사용량은 얼마인가?",
"천연가스의 시나리오 투입 후 에너지 사용량은 얼마인가?",
"원자력의 시나리오 투입 전 에너지 사용량은 얼마인가?",
"원자력의 시나리오 투입 후 에너지 사용량은 얼마인가?",
"신재생의 시나리오 투입 전 에너지 사용량은 얼마인가?",
"신재생의 시나리오 투입 후 에너지 사용량은 얼마인가?",
"시나리오 투입 후 에너지 사용량의 합계는?",
"석유의 에너지 사용 절감량은?",
"신재생의 에너지 사용 절감량은?",
"천연가스의 에너지 사용 절감량은?",
"원자력의 에너지 사용 절감량은?",
"석탄의 에너지 사용 절감량은?"
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인공물ED
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3단 구성의 디지털 DLL 회로
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<h1>IV. Simulation 결과 및 고찰</h1> <p>본 논문에서 제안된 3단 all digital DLL 회로는 전자회로 Simulation 도구인 HSPICE를 이용하여 현대 \( 0.35 \mathrm{um} \) CMOS p-sub 공정의 모델 파라미터를 사용하여 공급전원 \( 3.3 \mathrm{V} \)하에서 모의실험을 수행하였다. 시뮬레이션 수행결과 최하 동작 주파수는 \( 250 \mathrm{MHz} \) 였으며, 최고 동작 주파수인 \( 800 \mathrm{MHz} \)로 임을 검증하였다. 제안한 회로의 동작 주파수 \( 250 \mathrm{MHz} \)에서의 worst case에서의 위상잠김 time은 Coarse Block에서 8 Clock Cycle, Fine Block에서 8 Clock Cycle, Ultra Fine Block에서 8 Clock Cycle과 Pre_delay의 최대치로 2 Clock을 합쳐서 26 Clock Cycle이다.</p> <p>그림 12의 경우는 External Clock이 Reference Clock보다 \( 3.3 \mathrm{ns} \) 앞서는 경우에 대한 시뮬레이션 파형이며 \( 250 \mathrm{MHz} \)에서 수행되었다. 결과 파형을 보면 13 Clock Cycle만에 위상잠김이 되어짐을 알 수 있다. 이때 위상 resolution은 13ps으로 나타났다. 그림 13은 동작 주파수 \( 500 \mathrm{MHz} \)에서 External Clock이 기준 클럭보다 뒤 처질 경우의 Ref_clk과 Int_clk의 시뮬레이션 파형이다. 위상잠김 time은 \( 53.2 \mathrm{ns} \)이며, resolution은 \( 24 \mathrm{ps} \)이다. 그림 14은 최고 동작 주파수 \( 800 \mathrm{MHz} \)에서 External Clock이 Reference Clock보다 뒤 처질 경우의 Ref_clk과 Int_clk의 시뮬레이션 파형이다. 고속으로 동작하기 때문에, 초기에는 Int_clk의 신호가 흔들리지만 차츰 위상잠김 되는 것을 볼 수 있다. 위상잠김 time은 \( 47 n s \)이며, resolution은 \( 42 \mathrm{ps} \)이다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>동작 영역</td><td>전력 소모</td><td>Locking time</td><td>resolution</td></tr><tr><td>버니어지연 체인</td><td>\( 25 \sim300 \mathrm{MHz}\)</td><td>-</td><td>-</td><td>\( 30\sim 250 \mathrm{ps} \)</td></tr><tr><td>Phase Interpolation</td><td>\( 250 \sim 667 \mathrm{MHz}\)</td><td>\(340\mathrm{mW} \) @\(400\mathrm{MHz} \)</td><td>\(<2.9 \mu \mathrm{s} \)</td><td>\( 40 \mathrm{ps} \)</td></tr><tr><td>Register-Contolled</td><td>\( 125 \sim 250 \mathrm{MHz}\)</td><td>\(30\mathrm{mW} \) @\(300\mathrm{MHz} \)</td><td>-</td><td>\( 100 \mathrm{ps} \)</td></tr><tr><td>Low Power</td><td>\( 100 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 41 \mathrm{~mW} \)</td><td>\(<2 \mu \mathrm{s} \)</td><td>\( 400 \mathrm{ps} \)</td></tr><tr><td>제안된 회로</td><td>\( 250 \sim 800 \mathrm{MHz}\)</td><td>\( 94\sim 252 \mathrm{mW} \)</td><td>\(<0.1 \mu \mathrm{s} \)</td><td>\( 10\sim 45 \mathrm{ps} \)</td></tr></tbody></table> <p>실험결과에 의해 제안한 회로의 동작영역은 \( 250 \sim 800 \mathrm{MHz}\)까지로 검증되었으며, 평균 소비 전력은 \(94\mathrm{mW} \)(\(@250\mathrm{MHz} \)) \(\sim\) \(252\mathrm{mW} \)(\(@800\mathrm{MHz} \))였다. resolution은 평균 \(10\mathrm{ps} \)( @\(250\mathrm{MHz} \))로 기존의 논문들과 비교하였을 경우 위상잠김 시간과 resolution 면에서 좋은 결과를 나타내었다. 그림 15는 제안한 회로의 Layout이다. \( 0.35 \mu m\) CMOS technology를 사용하였으며, 본 회로는 현재 칩 제작 중에 있다. Core size는 \( 780 * 510\mu \mathrm{m}^{2} \) 이다.</p>
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"본 논문에서 제안된 3단 all digital DLL 회로로 이용한 전자회로 Simulation 도구는 뭐야?",
"본 논문에서 제안된 3단 all digital DLL 회로는 어떻게 실험하였니?",
"현재 칩 제작중인 회로는 어떤 방법의 technology를 사용하니?",
"본 논문에서 실시한 모의실험에서 버니어지연 체인의 동작영역은 어떻게 되니?",
"모의실험에서 제안된 회로의 동장영역의 검증된 값은 얼마니?",
"본문의 실험에서 resolution 면에서 \\( 400 \\mathrm{ps} \\) 결과를 보인 경우는 무엇으로 확인되니?",
"수행한 모의실험에서 Locking time 값이 가장 큰 경우는 뭐니?",
"진행된 모의실험에서<td>버니어지연 체인</td>의<td>resolution</td>값은 얼마지?",
"실험한 검증결과 제안한 회로의 동작영역과 가장 비슷한 범위를 보이는 경우는 어떤거니?",
"실험결과 표에서 resolution이 가장 큰 경우는 뭐지?",
"표에서<td>resolution</td>이<td>\\( 100 \\mathrm{MHz} \\)</td>인 회로는 무엇으로 확인되지?",
"제안된 회로의 평균 전력 소모의 범위는 몇이였어?",
"동작주파수 동작 영역이<td>\\( 125 \\sim 250 \\mathrm{MHz}\\)</td>일 때 Register-Contolled의 소비전력은 얼마지?",
"기존의 논문들과 비교하였을 경우 위상잠김 시간과 resolution 면에서 좋은 결과를 나타낸 제안된 회로의 resolution은 표에서 어떤 범위내에 있지?"
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<h2>2. CNTFET SRAM 디자인 방법</h2><p>6T SRAM의 기본 구조는 그림 3 과 같으며, 4 개의 NMOS 는 MN1, MN2, MN3, 그리고 MN4로 명명되었고, 2개의 PMOS 는 MP5와 MP6로 각각 명명 되었다. SRAM 셀을 구성하고 있는 이러한 반도체 소자의 그기는 일 반적으로 고정된 gate length (본 논문에서는 \( 32 \mathrm{~nm} \) )에 대한 gate width의 비율로 결정된다. 예를 들어, gate width/gate length의 비율이 1.5 배 또는 2 배 등으로 결정되면 gate width 는 \( 48 \mathrm{~nm} \) 또는 \( 64 \mathrm{~nm} \) 가 된다.</p><p>이러한 비율을 논하는데 있어, 일반적으로 MOSFET 은 앞서 언급한 바와 같이 gate width/gate length 비율을 1.5 배 그리고 2 배 등으로 자유롭게 결정할 수 있으나, CNTFET은 그림 1 과 같이 반도체 소자 안에 CNT가 배치되어 있기 때문에, 만야 gate width/gate length 비율이 정수가 아닌 경우, 예를 들어 \( 0.5 \) 인 경우, CNTFET 안에 있는 CNT 수를 정하는데 어려움이 생길 수 있다. 즉, \( 32 \mathrm{~nm} \) gate width 안에 3 개의 CNT가 인정한 간격으로 배치되어 있는 경우, gate width를 \( 16 \mathrm{~nm} \) 로 디자인해야 할 때, CNT 수를 2 개로 해야 할지, 아니면 1개로 해야 할지 결정하기 어려워질 수 있다. 이러한 고민은 다양한 CNT 밀도를 고려할수록 더욱 복잡해 질 수 있기 때문에, 본 논문에서는 gate width/gate length를 논할 때, 그 비율을 1,2 , 그리고 3 과 같이 정수만 고려하고자 한다.</p><p>CNT 밀도의 변화에 따른 CNTFET 6T SRAM 디자인 방법을 논하기 위해 본 논문에서는 우선 기존 디자인 방법을 기반으로 CNT 밀도에 따른 선계 요소의 변화를 정리해 나갈 예정이 다. 6T SRAM 셀을 디자인하기 위해서는, 우선, 그림 3에 있는 반도체 소자의 비율, 즉, MN4/MN2 및 MN5/MIN1를 최적화해야 한다. 읽기 동작 중에 노드 'nq'의 전압 값은 MIN4/MIN2의 비율에 따라 그림 4와 같이 변하며, 읽기 동작 중에 SRAM 셀에 저장된 값을 변화시키지 않도록 'nq'값을 반도체 소자 임계 전압 값보다 낮게 설정해야 한다. 참고로, 본 연구에서 사용하는 MOSFET 모델의 임계 전압 값은 \( 0.18 \mathrm{~V} \) 이고 CNTFET의 임계 전압 값은 \( 0.29 \mathrm{~V} \) 이며, 이 값들은 그림 4 와 그림 5 에 표시하였다. 다음으로, 쓰기 동작 중에 노드 ' q '의 전압값은 MP5/MN의 비율에 따라 그림 5 와 같이 변하며, 쓰기 동작 중에 SRAM 셀에 저장된 값이 변할 수 있도록 ' q '의 전압 값은 반도체 소자의 임계 전압 값보다 높게 설정해야 한다. 이러한 디자인 방법을 CNT 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 셀 디자인 방법에 적용하기 위해, 본 논문에서는 그림 4 그리고 그림 5 와 같은 시뮬레이션 검토를 CNTFET SRAM 셀에 진행하는데 있어 CNT 밀도를 동시에 고려하였다. 에를 들어, \( 32 \mathrm{~nm} \) gate width를 기준으로 CNT1은 1개의 CNT가 CNTFET 안에 배치되어 있음을 나타내고, CNT3 는 3개의 CNT가 배치되어 있음을 나타낸다. 이러한 CNT 밀도에 따른 'nq' 전압과 'q' 전압을 그림 4 와 그림 5 에 각각 표시하였다.</p>
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"SPAM 셀을 구성하고 있는 반도테 소자의 크기는 무엇에 대한 gate width의 비율이야?",
"SRAM 셀을 최적하 하기 위해서는 반도체 소자의 비율이 중요한것이지?",
"논문의 MOSFET모델의 임계 전압 값은 몇V인가?",
"본 논문에서는 CNT 밀도의 변화에 따른 방법에 대하여 논하는 중이야?",
"nq 값은 반도체 소자 임계 전압 값과 비요하여 어떻게 설정해야해?",
"SPAM 셀을 구성하고 있는 반도체 소자의 크기는 gate lenght에 대한 무엇의 비율이야?",
"32 nm gate width 안에 3 개의 CNT가 인정한 간격으로 배치되어 있는 경우, gate width를 16 nm 로 디자인해야 할 때 CNT 수는 3으로 해야하는거야?",
"SRAM 셀을 구성하고 있는 소자의 크기는 고정된 gate length에 대한 무엇의 비율로 결정되는가?",
"MOSFET은 gate width/gate length 비율을 정수가 아니게 조정할 수는 없는거지?",
"gate width/gate length의 비율이 3배로 결정되면 gate width는 96nm야?",
"읽기 동작 중에 노드 전압은 항상 일정해?",
"반도체 소자의 비율에는 어떤것이 있어?",
"반도체 소자의 비율에 의해서 SRAM의 성능이 달라질 수 있어?",
"본 연구에서 사용하는 MOSFET모델의 임계 전압값은 몇V야?",
"본 연구에서 사용하는 CNTFET의 임계 전압 값은 몇V야?",
"본 연구에서 사용하는 모델의 임계 전압 값은 정해져있지 않지?",
"읽기 동작 중에 노드 전압값은 항상 일정해?",
"쓰기 동작 중에 노드 전압값은 무엇의 비율에 따라 변해?",
"CNT1은 몇개의 CNT가 CNTFET 안에 배치되어 있음을 나타내?",
"CNT가 CNTFET 안에 3개 배치되어 있음을 나타내는 것 이름은 뭐야?",
"CNT 이름에 상관없이 CNTFET안에 배치된 수는 항상 일정한거야?",
"쓰기 동작 중에 SRAM 셀에 저장된 값이 변할 수 있도록, q의 전압 값은 임계 전압값보다 어떻게 설정해야해?",
"쓰기 동작 중에 q의 전압값은 무엇보다 높게 설정해야해?",
"논문에서 반도체 소자는 몇nm로 고정해두고 있는가?",
"CNTFET SRAM 셀 디자인 방법을 적용하는데 있어 무엇을 고려하였어?",
"읽기 동작 중에 무엇을 변화시키지 않도록 해야해?",
"CNT3안에 배치된 CNT의 수는 CNT1 안에 배치된 수보다 3배 많아?"
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>최근(2021년 5월) 미국의 반도체 벤처 기업 Nantero는 일본 후지쓰와 함께 CNT(Carbon Nano-Tube)를 활용한 NRAM을 공개했다. Nantero는 NRAM이 DRAM만큼 빠르고 밀도가 높으며, 플래시와 같이 비휘발성인 특징을 가지고 있고, 대기 모드에서 전력 소비가 0에 가까운 동시에, 비트당 쓰기 에너지가 플래시보다 약 160배 낮다고 주장한다. 더욱이, NRAM은 가혹한 환경(최대 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 의 열, 저온, 자기, 방사선, 진동 등)에 대한 높은 내성을 가지고 있고, 제작 공정에 있어 기존 CMOS 팹(Fab)을 활용할 수 있으며, \( 5 \mathrm{~nm} \) 미만까지 제작이 가능한 특징을 가지고 있다고 알려져 있어 차세대 메모리 후보 중 하나로 관심을 받고 있다.</p><p>인류에게 가장 단단한 재료 중 하나로 알려진 CNT는 차세대 초고속, 초고밀도, 그리고 초저전력 반도체를 제작하는데 필요한 구조적 그리고 전기적 특성을 가지고 있어, CNT를 반도체 소자에 활용하고자 하는 연구가 꾸준히 이어져 왔다. 특히, 반도체 소자의 소스(source)와 드레인(drain) 사이에 CNT를 배치하여 CNTFET'Carbon Nano Tube Field Effect Transistor)를 만들면, 반도체 소자의 성능을 CV / I 측면에서 약 13 배의 성능 향상을 구현할 수 있다고 알려져 있어, CNTFET을 활용한 회로 디자인에 대한 연구가 활발허 진행되어 왔으며, 최근 CNTFET으로 Intel 4004 마이크로프로세서까지 회로 박잡도를 향상시키는데 성공하였다. 하지만, CNT의 밀도, 즉, CNTFET 안에 좁은 간격으로 많은 수의 CNT를 나란히 배치하는 공정이나 누설 전류를 제어하는 공정이 충분히 성숙되지 않아, CNTFET을 활용한 상용화 칩 제작에 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 앞선 언급한 NRAM은 CNT를 적용한 반도체 칩으로서 그 상용화 가능성이 눞아 현재 사람들의 관심을 받고 있다.</p><p>CNT를 포함한 회로의 상용화가 어려운 주된 이유 중 하나는, 회로의 성능을 향상시키기 위해 CNT밀도를 올렸을 경우, CNT를 나란히 배치시키기 어려워져 잘못된 CNT 배치로 인해 회로 오 동작이 생길 가능성이 높아질 수 있기 때문이다. 따라서, CNTFET 회로 디자인에 있어, CNT의 밀도를 정할 때는 CNTFET 회로의 성능을 확실히 올릴 수 있는 만큼 그 밀도를 올려 CNT 배치로 인한 오류 가능성을 최소화 할 필요가 있다.</p><p>이를 위해 본 논문에서는 CNT 밀도에 따른 CNTFET 6T SRAM 셀의 회로 디자인 방법과 그 성능 향상 정도를 검토해 보고자 한다. 6T SRAM 셀을 선택한 이유는 다른 회로 블록에 비해 상대적으로 적은 수의 트랜지스터가 들어가 있고, 즉, 배치해야 할 CNT의 수가 적고, 마이크로프로세서 안에서 규칙적으로 배치되어 캐시 메모리(Cache Memory)를 구성하기 때문에 앞서 언급한 CNT 배치에 있어서 유리한 구조를 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 CNT 밀도에 따른 SRAM 셀의 성능 향상 정도를 비교하기 위해, 같은 gate length를 갖는 MOSFET SRAM 셀과 그 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해, 오랫동안 MOSFET과 CNTFET 회로의 성능 비교에 사용되었던 \( 32 \mathrm{~nm} \) MOSFET 라이브러리 파일과 \( 32 \mathrm{~nm} \) CNFET 라이브러리 파일을 사용하고자 한다.</p>
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"Nantero에서 NRAM을 언제 공개하였는가?",
"Nantero는 어느 기관과 협업하여 NRAM을 발명하였는가?",
"NRAM은 휘발성 메모리야?",
"NRAM은 대기모드에서 전력 소비가 큰 편에 속해?",
"CNTFET을 활용한 칩 제작이 상용화 되기 어려운 이유는 CNT의 어떠한 성질 때문이야?",
"CNT의 상용화를 돕기 위해서는 CNT의 밀도를 올리면 되나?",
"본 논문에서는 무엇에 따른 CNTFET 6T SRAM 셀의 회로 디자인 방법을 설명해?",
"CNTFET를 활용한 어떠한 공정이 어려운가?",
"성능을 비효하기 위해 어느 회로의 성능 비교에 사용되었던 파일들을 이용해?",
"NRAM은 비트당 쓰기 에너지가 플래시에 빟비해 몇배 낮아?",
"NRAM은 주변 환경에 영향을 많이 받는 예민한 성질을 가지고 있니?",
"NRAM은 얼마나 작은 사이즈까지 제작이 가능하니?",
"인류에게 가장 단단한 재료에는 어떤 것이 있어?",
"CNTFET'Carbon Nano Tube Field Effect Transistor는 CNT를 어디 사이에 배치하여 만들어?",
"CNTFET 6T SRAM 셀을 연구에 선택한 이유가 무엇이야?"
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. CNTFET</h2><p>CNTFET은 그림 1 과 같이 소스와 드레이 사이에 전도성이 매우 좋은 CNT를 배치하여 그 성능을 향상시키는 구조를 가지고 있다. 하지만, 그림 2의 (a)와 같이 일반적으로 CNT를 나란히 배치시키는데 어려움이 있어서, 그림 2 의 (f)와 같은 CNT 기반 CNTFET 회로를 만들기 위해서는 그림 2 의 (b) ~ (e)에 해당하는 공정 과정이 필요하다. 이러한 공정은 일반적인 반도체 공정과는 다른 복잡한 그리고 추가적인 공정으로서, 구현하고자 하는 회로의 복잡도가 높아질수록 더 정교하고 많은 공정을 요구할 수 있기 때문에 CNTFET 을 상용화하는데 있어 어려움으로 작용하고 있다.</p><p>일반적으로, 그림 1 과 같이 CNT는 소스와 드레인 사이의 전류 통로로 사용되기 때문에 CNT 밀도를 올리면, CNTFET의 전류양은 증가하여 회로의 성능을 향상시킬 수 있는 가능성이 높아지지만, 동시에, CNT를 나란히 배치시키기 어려워, 그림 2 의 (c)와 같이 CNT의 잘못된 배치로 인해 회로 오 동작이 생길 수 있는 가능성 역시 높아질 수 있다. 더욱이, CNT 수가 늘어날수록 CNTFET의 gate capacitance 역시 동시에 증가하기 때문에 CNT 밀도 증가에 따른 회로 성능 향상은 최종적으로 회로 시뮬레이션을 통해 검증되어야 한다.</p><p>따라서, CNTFET 회로 디자인이 성공하기 위해서는 CNT의 밀도를 올릴 때, CNTFET 회로의 성능을 확실허 향상시킬 수 있는 만큼 그 밀도를 올려, CNT 배치로 인한 오류 가능성과 gate capacitance 증가로 인한 회로 성능 저하를 최소화 할 필요가 있으며, 전체 회로 패턴에 있어서 상대적으로 그 패턴이 단순하고 반복되는 특성을 가지고 있는 회로 블록에 CNTFET을 적용하여 CNT 배치로 인한 오류를 최소화 할 필요가 있다. 그 대표적인 회로 블록 중 하나가 바로 캐시 메모리(Cache Memory) 이다.</p><p>캐시 메모리(Cache Memory)는 CPU와 메인 메모리간의 데이터 속도 향상을 위해 중간 버펴 역할을 하는 메모리로서 그 속도가 일반적인 다른 DRAM이나 저장장치(e.g. HDD) 보다 매우 빠른 특징을 가지고 있으며, SRAM 셀이 규칙적으로 그리고 고밀도로 배치되어 있는 구조를 가지고 있다. SRAM 셀에는 다양한 종류가 있지만 대표적으로 그림 3과 같이 4 개의 NMOS와 2개의 PMOS로 구성 6T SRAM이 있으며, SRAM 셀의 규칙적인 그리고 반복적인 배치는 CNT의 배치를 용이하게 하여 CNT의 밀도를 증가시킨 수 있는 가능성을 높여주게 된다. 따라서, 본 논문에서는 CNT 밀도에 따른 SRAM 셀 디자인 방법을 제안하고 고 성능 향상 정도를 HSPICE 시뮬레이선을 동해 검증해 보고자 한다. 본 연구에서 SRAM 셀에 인 반적인 MOSFET이 아닌 CNT가 포함된 반도체 소자를 사용한다는 점을 나타내기 위해 그림 3의 각 반도체 소자에는 회색 부분을 추가하였다.</p>
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"CPU와 메인 메모리간의 데이터 속도 향상을 위해 중간 버퍼 역할을 하는 메모리는 무엇인가?",
"캐시 메모리는 속도가 매우 느린 편에 속하는가?",
"캐시메모리는 무엇이 규칙적으로 배열된 구조인가?",
"캐시메모리는 무엇이 규칙적으로 배열된 구조지?",
"SRAM의 반복적이고 규칙적인 배치는 무엇을 용이하게 하는가?",
"CNT의 배치를 용이하게 하면 어떤 가능성이 증가되는가?",
"CNT의 배치를 용이하게 하면 어떤 가능성이 높아져?",
"본 논문에서는 어떤것에 따른 SRAM 디자인 방법을 설명하는가?",
"CNT의 수가 늘어날수록 어떤것도 증가되는가?",
"SRAM셀의 종류에는 어떤 것이 있는가?",
"CNTFET은 소스와 드레이 사이에 어떤 CNT를 배치하는가?",
"일반적으로 CNT의 밀도를 올리면 CNTFET의 전류양은 감소하나?",
"CNTFET에서 CNT를 어디에 배치하는가?",
"회로의 패턴이 단순하고 반복되는 특성을 가질때 CNTFET을 적용하는것이 유리할까?",
"CNT의 밀도를 올렸을 때 어떠한 어려움이 있는가?",
"논문은 CNT 밀도에 따른 무엇의 디자인 방법을 제안하니?"
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>CNTFET은 기존 반도체 소자의 성능을 약 13 배 향상시킬 수 있어 큰 관심을 받아 왔지만, CNT를 일정하게 배치시키는 공정의 미성숙으로 인해 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 이러한 어려움을 극복하기 위해, 그동안 알려진 CNTFET 공정상 한계를 고려한 회로 디자인 방법이 점점 높은 관심을 받고 있다. SRAM은 마이크로프로세서를 구성하는 주요 요소로서 캐시메모리 안에 규칙적으로 그리고 반복적으로 배치되어 있어, SRAM 안의 CNT는 다른 회로 블록에 비해 보다 쉅게 그리고 고밀도로 배치될 수 있는 장점이 있다. 이러한 장섬을 활용하기 위해, 본 논문에서는 CNT 밀도를 고려한 SRAM 셀의 회로 디자인 방법을 소개하고 그 성능 향상 정도를 HSPICE 시뮬레이션으로 김토하고자 한다. 시뮬레이션 결과, SRAM에 CNTFET을 적용할 경우, gate width를 약 1.7배 줄일 수 있음을 발견하였으며, 동일한 gate width에서 CNT 밀도를 높였을 경우, 읽기 속도 또한 약 2 배 정도 향상될 수 있음을 알 수 있었다.</p>
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"SRAM에 CNTFET을 적용하면 gate width를 1.7배 감소시킬 수 있다는 사실은 어떻게 확인하였는가?",
"탄소나노튜브 전계효과 트랜지스터의 공정상 한계를 해결하기 위한 디자인 방법이 높은 관심을 얻고있니?",
"탄소나노튜브 전계 트랜지스터의 공정 과정에 존재하는 한계점을 해결하기 위한 디자인 방식이 관심을 끌고 있니?",
"SRAM에 탄소나노튜브 전계효과 트랜지스터를 적용시킬 때, gate width를 약 1.7배 줄이려면 어떻게 해야하는가?",
"SRAM에 탄소나노튜브 전계효과 트랜지스터를 적용시킬 때, gate width에서 CNT 밀도를 높이면 읽기 속도가 몇 배 향상되었는가?",
"SRAM에 탄소나노튜브 전계효과 트랜지스터를 적용하는 경우에 대하여 읽기 속도를 2배 가량 높이려면 어떻게 해야하는가?",
"본 논문에서는 무엇을 고려한 SRAM 셀의 회로 디자인 방법을 제안하였나?",
"SRAM 내의 CNT가 상대적으로 쉽고 고밀도로 배치될 수 있다는 장점을 살리기 위해 어떤 시뮬레이션을 사용하여 SRAM 셀의 회로 디자인을 확인했는가?",
"SRAM에 CNTFET을 적용할 경우, gate width를 얼마나 줄일 수 있었는가?",
"다른 회로 블록과 비교했을 때 상대적으로 쉽고 높은 밀도로 배치가 가능한 CNT는 어디에 위치해있는가?",
"CNTFET은 기존 반도체 소자의 성능을 몇 배 향상시켰는가?",
"CNTFET는 CNT를 일정하게 배치시키기만 한다면 상용화에 크게 성공할 수 있는 것인가?",
"기존 반도체 소자의 성능을 약 13배나 향상시켜 관심을 받은 것은 무엇인가?",
"무엇이 기존 반도체 소자의 성능을 대략 13배 발전시킨 것으로 관심을 끌었어?",
"왜 CNTFET의 상용화에 어려움을 겪었어?",
"CNTFET를 상용화하는 것은 왜 어려워?",
"왜 SRAM 내부의 CNT는 다른 회로 블록보다 쉽고 높은 밀도로 배치될 수 있는가?",
"SRAM의 CNT의 장점은 무엇인가?"
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<p>이러한 디자인 기준에 따라, MOSFET의 MN4/MN2 비율을 살펴보면, 그림 4를 보았을 때, MOSFET 의 MN4/MN2 비율은 최소 \( 1 / 1 \) 이상의 비율을 가지면 되지만, 그림 4 에서 MN4/MN2의 비율이 \( 1 / 1 \) 인 때의 'nq' 전압 값은 \( 0.175 \mathrm{~V} \) 로 MOSFET의 임계 전압 값인 \( 0.18 \mathrm{~V} \) 보다 \( 0.005 \mathrm{~V} \) 작은 값을 가지고 있다. 이러한 작은 차이는 추후 다른 외부 요인, 예를 들어, 반도체 공정, 온도, 그리고 구동 전압 변화로 인해 그 값이 변할 수 있는 가능성이 높으므로, 본 논문에서는 MOSFET SRAM 셀의 MN4/MN2 비율을 2/1보다 높을 값으로 정하고자 한다. 다음으로 MOSFET SRAM 셀의 MP5/MN1의 비율을 살펴보면, 그림 5를 보았을 때, MP5/MN1의 비율이 \( 2 / 1 \) 보다 높은 값을 가졌을 때, ' q' ' 전압 값은 \( 0.288 \mathrm{~V} \)로 MOSFET 의 임계 전압 값인 \( 0.18 \mathrm{~V} \) 보다 충분히 큰 값을 가지고 있으므로 본 논문에서는 MOSFET SRAM 셀의 MIN5/MN1 비율을 2/1보다 큰 값으로 정하고자 한다. 일반적으로 Binary SRAM 셀 디자인에 있어 SRAM 셀에 저장된 또는 저장될 값에 따라 읽기 및 쓰기 시간의 편차가 생기지 않도록 하기 위해 일반적으로 'MN'1 과 'MN2 ', ' MN3와 MN4', 그리고 'MP5와 MP6'는 같은 gate width를 갖도록 디자인한다. 따라서, 본 논문에서 앞서 획득한 MOSFET SRAM 셀의 MN4/ MN2 비율 그리고 MN5/MN1 비율을 기반으로 MOSFET SRAM셀의 MN1(MN2), MN3(MN4), 그리고 MP5(MP6)의 gate width/gate length 비율을 1/2/2로 정하고자 한다. 이러한 비율을 MOSFET SRAM 셀에 적용한 후, 그 성능(Delay, Power, and PDP)을 HSPICE 시뮬레이션으로 검토한 견과를 표 1 과 같이 기재하였다.</p><p>같은 방법으로 CNTFET SRAM 셀의 MN4/ MN2 비율을 살펴보면, 그림 4를 보았을 때, CNT 밀도에 따라 \( 1 / 2 \) 이 가능한 경우도 있으나, 해당 'nq' 전압과 CNTFET 임계 전압 사이의 차이가 크지 않고, 동일한 gate width 하에 CNT 밀도의 변화에 따른 성능 변화를 시뮬레이션하기 위해, 본 논문에서는 CNTFET SRAM 셀의 MN4/MN2 비율을 \( 1 / 1 \) 로 정하고자 한다. CNTFET SRAM 셀의 MP5/MN1 비율 역시 MOSFET SRAM 셀의 MP5/MN1과 같은 논리로 정하면 \( 1 / 1 \) 로 정할 수 있음을 알 수 있다. 이로씨 CNTFET SRAM 셀의 MN1(MN2), MN3(MN4), 그리고 MP5(MP6) 의 gate width/gate length 비율은 \( 1 / 1 / 1 \) 이 됨을 알 수 있다. 즉, MOSFET으로 6T SRAM 셀을 디자인하기 위해서는 최소 \( 32 \mathrm{~nm} * 2+64 \mathrm{~nm} * 4=320 \mathrm{~nm} \) 의 gate width가 필요한 반면, CNTFET에서는 \( 32 \mathrm{~nm} * 6= \) \( 192 \mathrm{~nm} \) 의 gate width가 필요함을 알 수 있어, CNTFET 으로 SRAM 셀을 디자인할 경우, 약 \( 1.7 \) 배의 gate width 감소를 획득할 수 있음을 알 수 있다. 본 비율을 CNTFET SRAM 셀에 적용한 후, 그 성능을 HSPICE 시뮬레이션으로 검토하였을 때, 그 결과를 표 1 과 같이 정리하였다.</p><p>표 1 의 결과를 통해, CNTFET SRAM 셀의 읽기 성능이 MOSFET SRAM 셀의 읽기 성능보다 높기 위해서는 CNTFET의 \( 32 \mathrm{~nm} \) gate width에 최소 한 3개 이상의 CNT가 배치되어야 함을 알 수 있고, CNT를 9 개까지 증가했을 때, 읽기 시간을 약 2 배 정도 줄일 수 있음을 알 수 있다. 하지만, CNT 밀도를 높일수록 읽기 시간이 줄어드는 비율은 점점 작아지기 때문에 반도체 공정의 CNT 배치 능 력을 고려하여 CNT 밀도를 올릴 필요가 있음을 알 수 있다. 다음으로 쓰기 성능은 CNT 의 밀도가 올라가도 크게 향상되지 않음을 알 수 있고 오히려 불필요하게 power가 증가하기 때문에 이 부분 역시 CNT 밀도를 정할 때 함께 고려될 필요가 있다.</p>
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"그림 4 에서 MN4/MN2의 비율이 \\( 1 / 1 \\) 인 때의 'nq' 전압 값은 얼마야?",
"MOSFET의 임계 전압 값은 얼마야?",
"본문에 따르면 MOSFET의 임계 전압 값은 몇으로 나타나나?",
"본 논문에서 앞서 획득한 MOSFET SRAM 셀의 MN4/ MN2 비율 그리고 MN5/MN1 비율을 기반으로 MOSFET SRAM셀의 MN1(MN2), MN3(MN4), 그리고 MP5(MP6)의 gate width/gate length 비율을 어떻게 설정해야할까?",
"일반적으로 Binary SRAM 셀 디자인에 있어 SRAM 셀에 저장된 또는 저장될 값에 따라 읽기 및 쓰기 시간의 편차가 생기지 않도록 하기 위해서 'MN'1 과 'MN2 ', ' MN3와 MN4', 그리고 'MP5와 MP6'는 무엇이 같도록 디자인 하는거야?",
"쓰기 성능도 CNT 밀도가 올라가면 같이 향상되는 효과를 보여?",
"CNTFET SRAM 셀의 읽기 성능이 MOSFET SRAM 셀의 읽기 성능보다 높기 위해서는 CNTFET의 \\( 32 \\mathrm{~nm} \\) gate width에 9개의 CNT를 배치 했을 때 얼만큼의 읽기 시간 감소가 일어나?",
"CNTFET SRAM 셀의 읽기 성능이 MOSFET SRAM 셀의 읽기 성능보다 높기 위해서는 CNTFET의 \\( 32 \\mathrm{~nm} \\) gate width에 몇개의 CNT가 배치되어야해?",
"반도체 공정의 CNT 배치 능력을 고려하지않고 CNT 밀도를 올려서 읽기 시간이 줄어드는게 좋아?",
"MN4/MN2의 비율이 \\( 1 / 1 \\) 인 때의 'nq' 전압 값은 \\( 0.175 \\mathrm{~V} \\) 로 MOSFET의 임계 전압 값인 \\( 0.18 \\mathrm{~V} \\) 보다 \\( 0.005 \\mathrm{~V} \\) 작은 값을 가지고 있기 때문에 추후 다른 외부 요인, 예를 들어, 반도체 공정, 온도, 그리고 구동 전압 변화에도 값이 변하지 않아?",
"MOSFET으로 6T SRAM 셀을 디자인하기 위해서는 최소 얼마의 gate width가 필요해?",
"CNTFET 으로 SRAM 셀을 디자인하게 된다면 얼마의 gate width 감소를 획득할 수 있어?",
"본문에 따르면 CNTFET 으로 SRAM 셀을 디자인할 때 gate width 감소를 어느 정도 얻을 수 있어? "
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인공물ED
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탄소나노튜브 밀도를 고려한 CNTFET SRAM 디자인 방법에 관한 연구
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<h1>III. 결론</h1><p>기존 반도체 소자의 성능을 약 13 배 향상시킬 수 있어 큰 기대를 모았지만, 공정의 미성숙으로 상용화에 어려움을 겪고 있는 CNTFET의 활용을 위해, 최근 공정상의 한계를 고려한 현실적인 접근 방법이 조금씩 관심을 모으고 있다. SRAM 셀은 캐시 메모리 안에 규칙적으로 그리고 반복적으로 배치되는 특징이 있어, CNTFET 공정의 불완전성에 덜 영향을 받는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 장점을 활용하기 위해 SRAM 셀을 CNTFET으로 디자인하는데 있어 CNT 밀도를 함께 고려하 는 방법을 소개하고, CNT 밀도의 변화에 따른 성능 향상 정도를 HSPICE 시뮬레이션으로 검증하였다. 그 결과, CNTFET 을 SRAM 셀에 활용할 경우, 기존 MOSFET의 gate width를 약 1.7배 줄인 수 있음을 화인하였고, CNT 밀도의 증가로 약 2 배 정도 읽기 속도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.</p>
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"RAM 셀을 CNTFET으로 디자인 할때 고려 한 것은 무엇인가?",
"gate width를 얼마큼 줄였는가?",
"CNTFET에 덜 영햘 받는 것은 무엇인가?",
"SRAM 셀의 특성은 무엇인가?",
"읽기 속도가 빨라진 이유는 무엇인가?",
"CNTFET의 단점은 무엇인가?",
"논문에서 무엇을 검증하였는가?",
"논문에서 검증에 사용된 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<p>이러한 제시된 부대역에서의 각각이 최적의 길이를 구하는 적응 필터는, 입력신호가 correlated 된 신호일 때 기본의 전대역 적응 필터 보다 훨씬 효과적으로 필터의 길이를 줄여서 적응필터를 구현할 수 있을 것이라고 정성적으로 판단된다. 일반적으로 신호의 상관도가 높은 경우 긴 길이의 필터가 필요 하는데, 그 대표적인 예가 잡음하의 협대역 신호를 추정하는 문제이다. 다음의 실험적인 예에서 이러한 문제를 고찰하여, 본 연구에서 제시한 구조가 상대적으로 의미 있는 예를 제시하고자 한다.</p><h1>IV. 가변길이 적응필터의 모의시험</h1><p>컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리듬의 장점을 관찰하기 위하여 시스템 추정 (system identification) 문제를 다루고자 한다. 모의실험을 위하여 실험에서는, 기존의 대표적 논문인 [4]에서 제시된 그림 3 과 같은 적응필터를 사용한 시스템 추정 문제를 기존의 적응필터와 제안한 부대역 필터에 적용 하여 비교분석 하였다.</p><p>일반적인 경우 미지의 시스템의 추정의 경우, 시스템의 차수가 알려져 있다고 가정하거나 적응필터를 충분히 긴 필터탶을 사용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이러한 문제에서 미지의 시스템의 차수를 모를 경우에 적응적으로 최적의길이의 시스템의 임펄스응답의 길이를 추정하는 가변길이 문제를 다룬다. 특히 추정하고자 하는 시스템의 주파수 대역을 두개로 분할하여 시스템을 추정하는 문제를 최초로 다루고저 한다.</p><p>기존의 전대역 시스템추정과 부대역 시스템 추정을 같이 비교하기 위해서 그림 3 와 같은 미지의 시스템 \( W_{0}(z) \) 의 임펄스 응답을 \( w_{k}, \quad k=0,1, \cdots, N-1 \) 이라고 하자. 이 시스템의 주파수 응답은 \[ W_{0}\left(e^{j 2 \pi f}\right)=\sum_{k=0}^{N-1} w_{0 k} e^{-j 2 \pi f k}, \quad-\pi<f<\pi \]<caption>(12)</caption></p><p>과 같다. 그림 3 에서 \( \mathrm{s}(\mathrm{i}) \) 는 백색 가우시안 잡음이고, \( \mathrm{H}(\mathrm{z}) \) 는 spectrum shaping filter 로 [4] 에서 제시된 것처럼 \( H(z)=0.35+z^{-1}+0.35 z^{-2} \) 를 사용하였는데 이 경우 \( \mathrm{H}(\mathrm{z}) \) 의 출력 \( \mathrm{x}(\mathrm{i}) \) 는 상관도가 높은 신호로서 자기 상관 행렬의 eigenvalue spread 가 28.7에 달하는 신호이다. 이 신호는 시스템의 계수를 추정하고자 하는 미지의 시스템 \( W_{0}(z) \) 로 통과되고 추정잡음 \( \eta(i) \) 가 더해진 후 출력되는데 실험에서는 \( 20 \mathrm{~dB} \) 의 SNR 을 갖는 잡음을 첨가 하였다. 적응필터 \( \mathrm{W}(\mathrm{z}) \) 는 \( W_{0}(z) \) 의 계수를 추정하기 위하여 계수를 적응적으로 변화하게 되는데, 입력 \( \mathrm{x}(\mathrm{i}) \) 와 적응필터의 출력과 미지의 시스템의 출력간의 차이인 error 신호 e(i) 의 통계적 최소값을 MSE (mean squared error) 관점에서 적응하게 된다.</p><p>먼저 추정하고자 하는 시스템을 [4] 에서 제시된 것처럼 식 (12) 의 미지의 시스템의 계수 \( w_{0 k} \) 를 \( (-1,1) \) 사이의 균등한 랜덤 숫자로 발생시킨 시스템을 사용하였다. 미지의 시스템의 길이를 45 로 하였을 때, 기존의 segmented filter 알고리듬으로 실험한 결과가 그림 4,5 및 6 에 제시되어 있다.</p><p>그림 4 와 5 는 각각 길이 45,80 의 미지의 시스템를 추정할 때 적응필터의 길이의 변화를 관찰한 결과이다. 두 그림에서 기존의 SF 알고리듬이 적절하게 추정하여 미지의 시스템의 길이 보다 2-4 탶의 길이를 더한 길이로 47, 83 정도로 수렴하는 것을 알 수 있다. 그림 6 에서는 길이 45 의 시스템 추정의 마지막 단계에서 두개의 ASE, 즉 길 51 과 48 의 필터의 길이의 ASE 의 차이가 없음을 보여주며, 이 값으로 수렴한다 는 것을 보여준다.</p><p>반대로, 그보다 적은 길이의 필터를 사용하는 경우에는 ASE 의 차이가 많이 발생 하는데, 길이가 충분하지 않을 경우 (예를 들어 27, 30) 의 경우, 각각 두 필터 길이를 사용할 때 과도한 ASE의 차이를 보여서, 필터의 길이를 증가 시킬 수 밖에 없는 상황이 된다. 그림 4 와 5 에서 또 하나 관찰 할 수 있는 것은 추정하고자 하는 시스템의 임펄스 응답의 길이가 길어지면, 길이를 추정하는데 더 오랜 시간이 걸린다는 것을 알 수 있다. 실제로 그림 4 에서는 약 2,000 , 그림 5 에서는 10,000 개의 입력 샘플만에 수렴하는 것을 알 수 있다. 이러한 특성이 본 연구에서 부대역 적응 필터를 가변길이 적응필터에 사용하게 하는 동기가 된다. 일반적으로 전대역 (fullband)의 임 펄스 응답의 길이가 두 부대역(subband) 으로 분해되면, 전 대역 보다 훨씬 작아지는 경우가 많다는 점에 착안한 것이다. 이를 검증하기 위하여 다음절에 부대역으로 시스템을 추정하면 추정하고자 하는 미지의 임펄스 응답이 어떤 식 으로 변환되는 지를 관찰 하고자 한다.</p>
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"시스템 추정 (system identification) 에서 미지의 시스템을 추정하려면 일반적으로 시스템의 차수가 알려져 있다고 가정하거나 적응필터를 최대한 짧은 필터탶을 선택해?",
"본문에서 최초로 다루려 한 시스템 추정은 어떻게 하는 거야?",
"일반적으로 신호의 상관도가 높으면 짧은 필터가 필요해?",
"잡음하의 협대역 신호를 추정하는 문제에서 길이가 긴 필터가 필요한 이유는 뭐야?",
"기본의 전대역 적응 필터 보다 훨씬 효과적으로 필터의 길이를 줄여서 적응필터를 구현할 수 있는 것은 입력신호가 어떤 신호일 때야?",
"\\( w_{k} \\)는 무엇을 의미하는 거야?",
"\\( \\mathrm{H}(\\mathrm{z}) \\)가 의미하는 것은 뭐야?",
"\\( H(z) \\)는 \\( 0.35+z^{-2}+0.35 z^{-1} \\)로 나타낼 수 있어?",
"추정하고자 하는 시스템의 임펄스 응답 길이가 길수록 길이 추정을 빨리 할 수 있어?",
"미지의 시스템의 길이를 45로 했을 때 기존의 SF 알고리듬이 추정한 길이는 약 얼마로 수렴했어?",
"이 실험에서 첨가된 잡음의 SNR은 \\( 200 \\mathrm{~dB} \\)이야?",
"적응필터 \\( \\mathrm{W}(\\mathrm{z}) \\) 가 계수를 적응적으로 바꾸는 이유는 뭐야?",
"길이가 80 인 미지의 시스템을 추정할 경우 수렴할 때까지 몇 개의 입력 샘플이 필요해?",
"필터의 길이가 충분하지 않아 필터 길이를 늘려야 하는 경우는 언제야?",
"주파수 응답 \\( W_{0}\\left(e^{j 2 \\pi f}\\right) \\)에 대하여 \\(k=0,1, \\cdots, N\\) 이 맞아?",
"\\( \\mathrm{x}(\\mathrm{i}) \\) 가 미지의 시스템 \\( W_{0}(z) \\) 로 통과되고 출력되기 전 더해지는 것은 뭐야?",
"본문의 연구에서 부대역 적응 필터를 가변길이 적응필터에 사용한 건 두 부대역으로 분해될 때 임펄스 응답의 길이가 전대역에서보다 길어지기 때문이야?",
"미지의 시스템의 계수 \\( w_{0 k} \\)는 어떤 범위의 랜덤 숫자로 발생시켰어?"
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<h1>II. 가변길이 적응 알고리듬과 부대역 적응필터</h1><p>적응필터에서 적절한 길이의 필터의 길이를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 적응필터의 길이가 너무 길면 적응필터의 수렴성에 나쁜 영향을 주고, 최종 수렴후에 이론적인 MSE (mean squares error) 보다 추가적인 에러인 excess MSE를 증가 시킨다는 연구가 자주 보고 되고 있다. 한편 추정 하고자 하는 시스템의 길이 보다 너무 적은 길이의 적응필터를 사용하면 기본적으로 잘못된 시스템의 모델로 커다란 에러를 유발한다. 따라서, 일반적으로 추정하고자 하는 필터의 길이 보다 조금 넉넉하게 필터의 길이를 정하여 적절한 성능을 내는 것을 일반화 하고 있다.</p><p>최근에 이러한 문제를 몇몇 연구자들이 체계 적으로 연구하기 시작하였는데, [1],[4] 등이 대표 적인 연구결과들이다. 특히 [4] 에서는 Segmented Filter (SF) 알고리듬이라고 불리우는 알고리듬이 소개되었는데, 필터를 블럭으로 나누어 축척된 에러를 관찰하여 필터의 길이를 줄이거나 늘리는 방식을 취하는데, 가변길이 알고리듬의 기본이 되는 알고리듬으로 알려져 있다. 다른 방식은 Gradient descent (GD)라 불리는 알고리듬으로서, 기본적으로 MSE가 필터길이의 함수로 표현된다는 가정에 의한다. 따라서, 주기적인 시간에 필터의 길이를 비용함수의 음의 방향으로 적응하는 알고리듬을 제시 하였다.</p><p>먼저 가변길이 알고리듬을 소개하기 위해서 적응필터의 입력벡터를 \( x_{N} \) 계수 벡터를 \( w_{N} \) 이라고 하고, 추정신호, 적응신호의 출력, 추정오차를 \( d(n)\), \(y(n)\), \(e(n) \) 이라고 하자. 현재의 적응필터의 길이를 \( \mathrm{N} \) 이라고 하고, \( \mathrm{M} \) 을 \( \mathrm{N} \) 보다 작은 정수라고 하자. 이때 전체 \( \mathrm{N} \) 길이의 적응필터를 사용하지 않고 그보다 적은 길이의 \( \mathrm{M} \) 를 사용할 때의 추정오차를 \( e_{M}^{(N)} \) 이라고 하자. 그러면</p><p>\( e_{M}^{(N)}=d(n)-w_{N}^{T}(1: M) \cdot x_{N}(1: M) \)<caption>(1)</caption></p><p>과 같은데, 여기서 \( w_{N}(1: M)\), \(x_{N}^{T}(1: M) \) 는 각각 계수와 입력벡터의 처음 \( \mathrm{M} \) 개의 심볼만 취한 subvector 를 의미한다. 이제 segmented MSE 를 \( \xi_{M}^{(N)}=E\left\{\left|\mathrm{e}_{\mathrm{M}}^{(\mathrm{N})}\right|^{2}\right\} \) 이라고 정의하자. 일반적으로 \( \xi_{N-\Delta}^{(N)} \geq \xi_{N}^{(N)} \) 일 경우가 많다. 그러나 필터의 길이 \( \mathrm{N} \) 이 너무 증가하면 오히려 에러가 커질 수도 있다. 따라서 [4] 에서는 최적의 길이 \( \mathrm{N} \) 을 \[ \min \left\{\mathrm{N} \mid \xi_{\mathrm{N}-\Delta}^{(\mathrm{N})}-\xi_{\mathrm{N}}^{(\mathrm{N})} \leq \epsilon^{\prime}\right\} \].<caption>(2)</caption></p><p>이라고 정의하였다. 따라서, 가변길이 적응 알고리듬 이라함은 식 (2) 의 최적의 \( \mathrm{N} \) 을 추정하여 적응필터의 파라미터를 최적화 하는 알고리듬을 의미한다. 이러한 \( \mathrm{N} \) 을 추정하는 방식중에서 먼저, SF 알고리듬은 필터를 길이 \( \Delta \) 의 블럭으로 L개로 분할하여, 즉 \( N=\Delta L \) 로 한다음 블럭의 개수를 늘리거나 줄이는 알고리듬이다. 이를 위하여 accumulated squared error (ASE) 를 정의하여 사용하는데, 이는 \[ A S E_{k}(n)=\sum_{i=1}^{n} \beta^{n-i}\left(e_{k \Delta}^{N}(i)\right)^{2} \]<caption>(3)</caption></p><p>인데 여기서 \( \mathrm{k} \) 는 segment 의 index 이고 \( \mathrm{M}< \) \( \mathrm{N} \) 인 \( M=k \Delta \) 에 대하여 \( e_{k \Delta}^{N}(i) \) 는 식 (3) 에서 제공되는 길이 \( \mathrm{M} \) 으로 필터의 길이를 줄였을 때 발생되는 에러의 값이다. 만약 시간 \( \mathrm{n} \) 에서 \( \mathrm{L}(\mathrm{n}) \) 개의 segment 가 있다고 하자. 그리고 \( \mathrm{n}+1 \) 시간 에서 ASE 값들을 추정하여 \( A S E_{L}(n)<A S E_{L-1}(n) \) 이면 L 값을 증가시키고, 반대면 감소시키는 것이 SF 알고리듬의 핵심이다.<p>
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"기본적으로 잘못된 시스템의 모델로 큰 에러가 발생하는 경우는 언제야?",
"적응필터의 길이를 최대한 길게 해야 excess MSE가 감소하는 거야?",
"필터를 블럭으로 나누어 에러를 관찰하고 필터의 길이를 조절하는 알고리듬을 뭐라고 해?",
"적당한 성능을 얻으려면 필터의 길이를 어떻게 정해야 해?",
"Gradient descent (GD) 알고리듬은 가변길이 알고리듬의 기본이 되는 알고리듬으로, MSE가 필터길이의 함수로 표현된다고 가정하는 것이 맞아?",
"Gradient descent (GD) 알고리듬의 기본 가정에서 필터길이의 함수로 표현되는 것은 뭐야?",
"필터의 길이는 비용함수의 어떤 방향으로 적응되는 거야?",
"가변길이 알고리듬에서 적응필터의 입력벡터를 \\( w_{N} \\)로 표현해?",
"\\( d(n)\\)이라고 나타내는 것은 뭐야?",
"\\( \\mathrm{M} \\)은 적응필터의 길이보다 큰 정수여야 해?",
"\\(e(n) \\)이라고 표현되는 것은 뭐야?",
"\\(y(n)\\)이라고 표현되는 것은 뭐야?",
"\\( \\xi_{M}^{(N)}=E\\left\\{\\left|\\mathrm{e}_{\\mathrm{M}}^{(\\mathrm{N})}\\right|^{2}\\right\\} \\)로 정의하는 것은 뭐야?",
"\\( e_{M}^{(N)} \\)은 어떤 경우의 추정오차를 나타내는 거야?",
"필터의 길이 \\( \\mathrm{N} \\)에 대한 설명으로 옳은 것은 뭐야?",
"SF 알고리듬은 필터를 길이 \\( \\Delta \\)의 L개의 블럭으로 나눈 후 블럭의 길이를 조절하는 알고리듬이야?",
"\\[\\sum_{i=1}^{n} \\beta^{n-i}\\left(e_{k \\Delta}^{N}(i)\\right)^{2} \\]로 정의되는 것은 뭐야?",
"SF 알고리듬에서 필터를 L개로 분할한 블럭은 길이가 얼마야?",
"\\[ A S E_{k}(n)=\\sum_{i=1}^{n} \\beta^{n-i}\\left(e_{k \\Delta}^{N}(i)\\right)^{2} \\]에서 \\(\\beta^{n-i}\\)은 길이 \\( \\mathrm{M} \\)으로 필터의 길이를 줄였을 때의 에러의 값을 의미하는 거야?",
"시간 \\( \\mathrm{n} \\) 에서 segment의 개수는 어떻게 나타내?",
"SF 알고리듬에서 \\( A S E_{L}(n)<A S E_{L+1}(n) \\) 이면 L 값을 늘리고, 반대면 줄이는 거야?"
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<p>제안한 그림 9 에서는 부대역의 계수만 추정하므로 전대역의 시스템 추정보다 훨씬 적은 양의 계수만 추정하여도 전제적인 시스템의 응답을 추 정 할 수 있는 장점이 있다. 직접 실험을 위하여 그림 9 의 저대역의 미지의 시스템을 (-1,1) 사이의 random number 로 발생 시키고, 미지의 시스템의 길이를 40로 하였을 때, 본 논문에서 제안한 부대역 segmented filter 알고리듬으로 실험 한 결과가 그림 10 , 및 11 에 제시되어 있다.</p><p>위와 같은 그림 10 을 통하여 본 연구에서 제시한 적응필터가 부대역에서도 길이가 적절히 추정되어 미지의 시스템의 길이가 40 일 경우 약 44 정도로 시스템의 길이가 부대역에서 추정이 잘 되고 있음을 알수 있다. 또한 그림 11 에서는 적응필터가 미지의 계수를 약 1000 sample 정도에 잘 추정하여 시스템의 임펄스 응답을 추정 함을 알 수 있다.</p><p>그러면, 다시 그림 7 와 같은 시스템을 기존의 전대역 필터와 제시한 부대역 가변길이 적응필터로 추정한다고 가정하여 보자. 같은 시스템의 응답을 추정하기 위해서 기존의 필터는 길이가 25 이상되는 적응 알고리듬을 동작 시켜야 하며, 아울러 가변길이를 추정하는데도 더 많은 시간이 걸린다. 이에 반해서 부대역의 경우 첫번째 대역은 길이가 6 정도의 필터의 길이를, 두번째 대역 의 경우는 길이가 5 정도의 필터의 길이를 가지고 추정 하여도 전체적인 시스템의 주파수 응답을 근사화하여 추정이 가능 함을 알 수 있다. 이 경우 두 대역에서 보다 적은 필터탶을 사용하는 경우, 가변길이 적응 알고리듬을 돌려서 길이를 추정하는데 걸리는 시간을 줄일 수 있을 뿐 아니라, 적응필터가 수렴 기간에 도달 하였을 때에 각종 적응 알고리듬의 복잡성을 줄이는데도 매우 효과적이다.</p><p>참고로 대부분의 전형적인 적응 필터 알고리듬의 계산량은 필터의 길이를 L 이라고 할때 \( O\left(L^{2}\right) \) 정도의 복잡성을 가지고 있기 때문에 확실히 부대역의 계산량의 이득을 볼 수 있다고 할 것이다. 보다 정밀한 계산량 분석은 [9] 참조하면 된다.</p><h1>VI. 결론</h1><p>본 연구에서는 최근에 연구된 적응필터의 길이를 추정하여 최적의 길이를 추정하는 가변길이 적 응필터를 부대역 적응 필터에 적용하여 보았다. 각 종 가변길이 적응 알고리듬과 부대역 필터의 여러 가지의 조합의 알고리듬이 나올 수 있으나 지면관 계로 간단한 예를 제시하였다. 앞서의 연구인 [9]의 연구들과 결합하면 보다 많은 실제의 예, 즉 acoustic echo cancelling 과 같은 실제의 예에 대해서 재미있는 결과를 보일 수 있을 것이라 추정되나, 이는 추후의 연구 과제로 다루기로 한다. 또한 [9] 의 엄격한 eigenvalue analysis 를 동원하여 가변대역 길이의 부대역 적응필터가 어떠한 신호와 시스템에서 상대적인 이점이 있는지를 보다 정확히 밝힐 수도 있다. 본 연구의 많은 반복적인 실험을 통하여 임펄스 응답이 긴 시스템, 다시 말하면 주파수의 응답에 sharp 한 부분이 있는 시스템의 경우, 기존의 전대역 적응 필터의 경우 상당히 긴 필터의 응답이 필요함을 실험적으로 밝힐 수 있었으며, 이경우 제시한 부대역을 사용함이 보다 효과적임을 정성적으로 알 수 있었다. 그 대표적인 예가 잠음이 섞인 환경에서의 협대역 신호을 추정하는 예인데 ALE (adaptive line enhancer) 나 협대역 간섭 제거기등이 이러한 예가 아닐까 한다. 또한 협대역 간섭 제거기 등에서도 의미가 있을 것이다.</p>
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"가변길이 무엇을 돌려서 길이를 추정하는데 걸리는 시간을 줄일 수 있나?",
"제안한 그림 9 에서는 훨씬 적은 양의 무엇만 추정하여도 전제적인 시스템의 응답을 추정할 수 있는 장점이 있는가?",
"제안한 그림 9 에서는 무엇만 추정하는가?",
"제안한 그림 9 에서는 훨씬 적은 양의 계수만 추정하여도 전제적인 시스템의 무엇을 추정 할 수 있는가?",
"직접 실험을 위하여 그림 9 의 저대역의 미지의 시스템을 몇 사이의 random number 로 발생 시키는가?",
"직접 실험을 위하여 그림 9 의 저대역의 미지의 시스템을 (-1,1) 사이의 무엇으로 발생 시키는가?",
"본 논문에서 제안한 부대역 무엇의 알고리듬으로 실험 한 결과가 그림 10 , 및 11 에 제시되어 있는가?",
"무엇의 시스템의 길이를 40로 하였는가?",
"위와 같은 그림 10 을 통하여 본 연구에서 제시한 적응필터가 무엇에서도 길이가 적절히 추정되는가?",
"무엇의 시스템의 길이가 40 일 경우 약 44 정도로 시스템의 길이가 부대역에서 추정이 잘 되는가?",
"미지의 시스템의 길이가 40 일 경우 약 44 정도로 무엇의 길이가 부대역에서 추정이 잘 되는가?",
"미지의 시스템의 길이가 40 일 경우 약 44 정도로 시스템의 길이가 어디에서 추정이 잘 되고 있음을 알수 있는가?",
"또한 그림 11 에서는 뭐가 미지의 계수를 약 1000 sample 정도에 잘 추정 할 수 있는가?",
"같은 시스템의 무엇을 추정하기 위해 기존의 필터 길이가 25 이상되어야 하는가?",
"기존의 필터는 길이가 몇 이상되는 적응 알고리듬을 동작 시켜야 할까?",
"그림 7 와 같은 시스템을 기존의 전대역 필터와 제시한 무엇의 가변길이 적응필터로 추정되는가?",
"이 경우 두 대역에서 보다 적은 무엇을 사용하는가?",
"참고로 대부분의 전형적인 적응 필터 알고리듬의 계산량은 필터의 길이를 무엇이라고 할까?",
"뭐가 수렴 기간에 도달 하였을 때에 각종 적응 알고리듬의 복잡성을 줄이는데도 매우 효과적일까",
"제안한 그림 9 에서는 부대역의 계수만 추정하는가?",
"제안한 그림 9 에서는 훨씬 적은 양의 계수만 추정하여도 전제적인 무엇의 응답을 추정 할 수 있는가?",
"위와 같은 그림 10 을 통하여 본 연구에서 제시한 무엇이 부대역에서도 길이가 적절히 추정되는가?",
"그림 11 에서는 적응필터가 미지의 계수를 약 1000 sample 정도에 잘 추정하여 무엇의 응답을 추정 함을 알 수 있나요?",
"응답을 추정하기 위해서 기존의 필터는 길이가 25 이상되는 무엇을 동작 시켜야 할까?",
"무엇을 추정하는데도 더 많은 시간이 걸리는가?.",
"제안한 그림 9 에서는 전대역의 시스템 추정보다 훨씬 적은 양의 계수만 추정하여도 전제적인 시스템의 응답을 추정 할 수 있는가?",
"\\( O\\left(L^{2}\\right) \\) 정도의 복잡성을 가진 일반적인 적응 필터 알고리듬의 계산량은 어떤 면에서 이익이라고 할 수 있는가?",
"부대역의 첫 번째 대역의 필터 길이가 몇 정도만 되어도 전체적인 시스템의 주파수 응답을 근사화할 수 있는가?",
"본 논문에서 제안한 부대역 segmented filter 알고리듬을 이용한 실험 한 결과가 그림 10과 11 에 제시되어 있는가?",
"같은 시스템의 응답을 예측하기 위해서 기존 필터는 길이가 20 이상되는 적응 알고리듬을 작동시켜야 하는가?",
"같은 시스템의 응답을 예측할 때, 가변길이를 예측하는 데 시간이 더 적게 드는가?",
"미지의 시스템의 길이가 40 일 경우, 시스템의 길이가 약 44 정도로 부대역에서 잘 예측되고 있음을 알 수 있는가?",
"본 연구에서 제시한 적응필터는 부대역에서도 길이가 적절하게 예측되는가?",
"부대역의 두번째 대역 길이가 3 정도의 필터의 길이를 가질 때 전체적인 시스템의 주파수 응답을 근사시켜 예측할 수 있는가?",
"첫 번째 대역의 길이가 6 정도인 필터 길이를 가진 부대역의 경우, 전체 시스템의 주파수 응답을 근사화시켜 예측할 수 있는가?",
"첫 번째와 두 번째 부대역보다 적은 필터탶을 이용하면 알고리듬을 돌려 길이를 예측하는데 소모되는 시간을 줄일 수 있는가?",
"첫 번째와 두 번째 부대역보다 적은 필터탶을 이용하는 경우, 적응필터가 수렴 기간에 도달했을 때 각종 적응 알고리듬의 복잡한 정도를 감소시키는 데에도 효과가 있는가?",
"주파수의 응답에 blunt 한 부분이 있는 시스템의 경우 임펄스 응답 시간이 길어지는가?",
"주파수의 응답에 sharp 한 부분이 있는 체계의 경우, 기존의 전대역 적응 필터에 상당히 긴 응답시간이 요구되는가?",
"본 연구에서는 최근에 연구된 적응필터의 길이를 예측해 최적의 길이를 예측하는 가변길이 적응필터를 부대역 적응 필터에 활용했는가?",
"일반적인 적응 필터 알고리듬의 계산량은 필터의 길이를 L 이라고 할 때 \\( O\\left(L^{2}\\right) \\) 정도의 난해성을 가지고 있는가?",
"eigenvalue analysis 를 이용하면 가변대역 길이의 부대역 적응필터가 어떤 신호와 시스템에서 상대적으로 이로운 점을 갖는지 정확하게 확인할 수 있는가?",
"각종 가변길이 적응 알고리듬과 부대역 필터로 여러 가지의 조합을 만들 수 있는가?",
"ALE나 협대역 간섭 제거기 등은 잡음이 섞인 조건에서의 협대역 신호을 예측하는가?",
"본 연구에서 기존의 전대역 적응 필터가 상당히 오랜 응답 시간을 필요로 했는지 실험적으로 밝힐 수 있었는가?",
"기존의 전대역 적응 필터의 경우 상당히 오랜 시간의 응답이 요구되는데 제시한 부대역을 이용하면 보다 효과가 있음을 정성적으로 알 수 있는가?",
"잡음이 섞인 조건에서는 무엇을 통해 협대역 신호를 예측할 수 있는가?",
"ALE은 adaptive line enhancer 의 약자인가?",
"ALE 는 무엇의 약자인가?",
"주파수의 응답에 sharp 한 부분이 있는 체계를 무엇이라 하는가?",
"기존의 전대역 적응 필터에 요구되는 것은 무엇인가?",
"상당히 긴 응답 시간이 필요한 기존의 전대역 적응 필터는 어디에 sharp 한 부분이 있는 체계인가?",
"일반적인 적응 필터 알고리듬의 계산량은 어느 정도의 난해성을 갖고 있는가?",
"무엇으로 여러 가지 알고리듬 조합을 만들 수 있는가?",
"본 연구에서는 무엇의 길이를 예측함으로써 가장 알맞은 길이를 예측할 수 있는가?",
"본 연구에서는 어떤 적응 필터를 부대역 적응 필터에 활용했는가?",
"본 연구에서는 가변길이 적응필터를 무엇에 사용했는가?"
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<p>두번째 알고리듬은 Gradient descent (GD) 라 불리는 알고리듬으로서, 기본적으로 MSE가 필터길이의 함수로 표현된다는 가정에 의한다. 따라서, 주기적인 시간에 필터의 길이를 비용함수의 음의 방향으로 적응하는 알고리듬을 제시하였다. GD 알고리듬에서 입력신호와 필터의 weight 와 입력은 \[ w_{L(n)+\Delta(n)}=\left\{\mathrm{w}_{0}(\mathrm{n}), \mathrm{w}_{1}(\mathrm{n}), \cdots, \mathrm{w}_{\mathrm{L}(\mathrm{n})+\Delta(\mathrm{n})-1}(\mathrm{n})\right\}^{\mathrm{t}} \]<caption>(4)</caption>\[ x_{L(n)+\Delta(n)}=\left\{\mathrm{x}_{0(\mathrm{n})}, \mathrm{x}_{1(\mathrm{n})}, \cdots, \mathrm{x}_{\mathrm{L}(\mathrm{n})+\Delta(\mathrm{n})-1}(\mathrm{n})\right\}^{\mathrm{t}} \]<caption>(5)</caption>와 같이 표현된다. 적응필터의 길이 \( \mathrm{L} \) 에 대해서 squared error 를 \( J_{L(n)}(n) \) 이라고 정의하면 \( J_{L(n)}(n)=e^{2_{L(n)}}(n) \) 으로 표시되는데, 여기서 \( e_{L(n)}(n) \) 은 \[ e_{L(n)}(n)=d(n)-x_{L(n)}^{t}(n) w_{L(n)}(n) \]<caption>(6)</caption></p>와 같다. \( \mathrm{GD} \) 알고리듬의 기본 철학은 \( \mathrm{MSE} \) \( J_{L(n)}(n) \) 이 필터길이 \( \mathrm{L}(\mathrm{n}) \) 의 함수라고 가정하고 적절한 주기의 iteration 마다 필터의 길이 \( \mathrm{L}(\mathrm{n}) \) 의 값을 \( J_{L(n)}(n) \) 을 최소화 하는 방향으로 적응 하는 방식으로 \[ L(n+1)=\left\{\begin{array}{l}L(n)-\delta\left(\bar{\nabla} J_{L(n)}(n)\right) \quad \bmod (n, T)=0 \\ L(n) \quad \text { otherwise }\end{array}\right. \]<caption>(7)</caption>와 같이 조정이 이루어지는데, 여기서, \( \bar{\nabla} J_{L(n)}(n) \) 는 최근 \( \mathrm{T} \) 개의 sample 에 대한 \( J_{L(n)}(n) \) 의 \( \mathrm{L}(\mathrm{n}) \) 에 대한 평균적인 gradient 로 \[ \bar{\nabla} J_{L(n)}(n)=\frac{1}{T} \sum_{i=n-T+1}^{n} \nabla J_{L(n)}(n) \]<caption>(8)</caption>와 같이 정의된다. 여기서 제일 중요한 transient gradient 는 \[ \begin{aligned} \bar{\nabla} J_{L(n)}(n) &=\frac{\partial^{2} e_{L(n)}(n)}{\partial L(n)} \\ &=2 e_{L(n)}(n) \frac{e_{L(n)+\Delta}-e_{L(n)-\Delta}}{2 \Delta} \\ &=-\frac{1}{\Delta} e_{L(n)}(n) x_{2 \Delta}^{\prime}(n) w_{2 \Delta}^{\prime}(n) \end{aligned} \]<caption>(9)</caption>와 같이 정의된다. 최근의 [4] 연구에서는 앞의 두 알고리듬이 일정한 가정하에서 동일한 알고리듬이 라는 것이 판명 되었다. 본 연구에서는 이러한 가변길이 적응 알고리듬을 시간/주파수 영역에서 신호를 분해하여 처리하는 부대역 적응필터로 확장하여 실험하여 부대역의 장점을 밝혀내며, 부대역 가변길이 적응필터의 특성을 해석하고 실제 여러가지의 응용을 연구하는 것을 주요 목표로 한다.</p><p>한편, 부대역 적응필터는 기존의 적응필터의 입력을 서로 다는 주파수 대역으로 쪼개서 처리 하는 시스템으로, 다음의 그림 1 에는 일반적인 부대역 적응 필터가 제시되어 있다.</p><p>여기서 입력신호 \( \mathrm{x}(\mathrm{n}) \) 과 추정하고자 하는 신호 \( \mathrm{d}(\mathrm{n}) \) 은 대역분할 필터 \( F_{0}(z)\), \(F_{1}(z) \) 로 분해되고, 2:1 로 down sampling, 다른 용어로 decimation 되어 각 대역의 적응필터로 입력된다. 적응필터의 출력은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \( F_{0}(z)\), \(F_{1}(z) \) 로 필터링된 이후에 최종 합산하여 전대역 신호로 출력된다.</p><p>이러한 부대역 적응필터는 신호의 주파수 대에서 최적화된 적응 알고리듬을 적용할 수 있다는 장점이 있다. 특히 각 대역별로 적응적으로 다른 알고리듬을 사용할 수 있는 장점이 있다. 또한 각 부대역에서 신호의 통계적 특성을 보다 정확히 추정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점이 가변길이 적응필터에도 유용하게 사용될 수 있을거란 것이 본 연구의 주요 동기가 된다. 이 부대역 적응필터의 자세한 구조와 특성은 [9] 에 제시되어 있다.</p>
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"GD 알고리즘의 기본 가정이 뭐야?",
"squared error \\( J_{L(n)}(n) \\) 은 \\( J_{L(n)}(n)=e^{_{L(n)}}(n) \\) 이라고 할 수 있어?",
"필터의 길이는 어떤 함수의 음의 방향으로 적응하는 거야?",
"어떤 함수의 음의 방향으로 필터의 길이가 적응하는 거지?",
"GD 알고리듬에 대한 설명으로 옳은 것은 뭐야?",
"GD 알고리듬에서 \\[ w_{L(n)+\\Delta(n)}=\\left\\{\\mathrm{w}_{0}(\\mathrm{n}), \\mathrm{w}_{1}(\\mathrm{n}), \\cdots, \\mathrm{w}_{\\mathrm{L}(\\mathrm{n})+\\Delta(\\mathrm{n})-1}(\\mathrm{n})\\right\\}^{\\mathrm{t}} \\]로 표현되는 것은 뭐야?",
"transient gradient 는 \\[ \\begin{aligned} \\bar{\\nabla} J_{L(n)}(n) =-\\frac{1}{\\Delta} e_{L(n)}(n) w_{2 \\Delta}^{\\prime}(n) x_{2 \\Delta}^{\\prime}(n) \\end{aligned} \\]로 나타낼 수 있어?",
"그림 1 에 제시된 일반적인 부대역 적응필터에 대한 설명으로 옳은 것은 뭐야?",
"부대역 적응필터는 신호의 통계적 특성을 정확히 추정하기 어렵지만 주파수 대에서 최적화된 적응 알고리듬을 적용하고 적응적으로 다른 알고리듬을 사용할 수 있어서 가변길이 적응필터에 유용하게 사용될 수 있는 거야?",
"시간/주파수 영역에서 신호를 분해하여 처리하는 것을 뭐라고 해?"
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<h1>V. 부대역 분할된 시스템 및 부대역 가변길이 적응시스템 추정</h1><p>본 절에서는 미지의 시스템이 두 대역으로 분해될 때, 추정하고저 하는 시스템의 길이가 어떠한 식으로 변환 되는가를 고찰한다. 먼저 앞절에서 제시된 그림 3 과 같은 적응필터를 사용한 시스템 추정 문제에서, 미지의 시스템 식 (12) 이 대표적 논문인 [4] 에 제시된것 처럼 IIR (infinte impuse response) 를 갖는 \[ W(z)=\frac{B(z)}{A(z)} \]<caption>(13)</caption></p><p>와 같을 때, 두 부대역으로 시스템을 추정할 경우의 시스템의 임펄스 응답의 길이를 고찰 하여 보자. 실험에서 \( \quad B(z)=0.5-0.2 z^{-1}+0.6 z^{-2} \) 및 \( A(z)=1+0.9 z^{-1} \) 를 사용하였다. 먼저 전대역에서 이러한 IIR 응답을 식 (12) 와 같이 근사한 결과가 그림 7 에 제시되어 있는데, 실험에서는 Matlab 의 Invfreq() 함수를 사용하여 근사화한 것이다.</p><p>이 결과를 살펴보면 그림 7 의 (a) 의 경우 유의미한 임펄스의 길이가 25 정도 까지 나오는 것을 알 수 있다. 이를 두개의 대역으로 분해한 (b),(c) 의 경우 \( 5 \sim 7 \) 개 정도의 필터의 길이로 근사화 되는 것을 알 수 있다. 여기서 유의할 점은 전 대역 시스템 \( \mathrm{W}(z) \) 두개의 부대역 으로 분해하면 저대역 (lowband) \( W\left(z^{\frac{1}{2}}\right) \) 과 고대역 (highband) 는 \( W\left(-z^{\frac{1}{2}}\right) \) 으로 분해 된다는 점이다. 이를 검증하기 위하여 그림 7 의 계수의 주파수 응답을 표시하면 다음의 그림 8 과 같다.</p><p>그림 8 에서 저대역 응답은 전대역 응답의 주파수 \( 0<f<\frac{\pi}{2} \) 까지를 주파수 영역에서 두배 확장하여 표시된 것을 알 수 있다. 또한 고대역의 경우 전대역 응답의 주파수 영역 \( \frac{\pi}{2}<f<\pi \) 의 영역을 확대하고 주파수 영역에서 대칭한 형태가 되는데, 이렇게 되는 이유는 [9] 에서 제시한 대로, 부대역 에서의 최적의 필터가 저대역 에서는 \( W\left(z^{\frac{1}{2}}\right) \) 과 고대역 (highband) 는 \( W\left(-z^{\frac{1}{2}}\right) \) 로 수렴한다는 정리에 의한 것이고, 이에 대한 주파수 응답을 고려하면 그림과 같은 결과가 도출 되는 것이다. 앞선 두 그림에서 보듯이 부대역 으로 추정하게 되면 추정할 시스템의 임펄스 응답이 대폭 감소 하므로 보다 빠른 최적의 필터의 길이를 추정이 가능 하다는 것을 알 수 있다. 이 경우에 적응 필터의 복잡성이 주는 것과 함께 가변길이 길이 추정도 빠르게 되므로 일석이조의 효과를 얻을 수 있다. 이러한 장점을 십분 할용하면 적응 반향 제거기 (adaptive echo cancellation) 등에서 매우 의미있는 결과를 도출 할 수 있을 것이라 판단된다.</p><p>실제로 이를 검증 하기 위하여 앞절에서 제시한 가변길이 부대역 적응 필터를 부대역 시스템 추정에 적용 하여 보자. 다음의 그림 9 에는 제시한 가변길이 부대역 적응 필터가 제시되어 있다.</p>
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"실험에서 IIR 응답을 근사화할 때 사용한 Matlab 함수는 뭐야?",
"전 대역 시스템 \\( \\mathrm{W}(z) \\) 분해했을 때 나오는 두 개의 부대역은 뭐라고 표현해?",
"고대역과 저대역 응답은 각각 전대엽 응답의 주파수 영역 \\( 0<f<\\frac{\\pi}{2} \\), \\( \\frac{\\pi}{2}<f<\\pi \\)을 확대한 거야?",
"부대역을 이용했을 때 최적의 필터 길이를 추정하는 데 걸리는 시간이 왜 짧아질까?",
"부대역으로 추정하면 임펄스 응답이 감소하여 최적의 필터 길이를 빠르게 추정 가능하지만 적응 필터의 복잡성은 증가해?",
"본문의 실험에서 \\[ W(z)=\\frac{0.5-0.2 z^{-1}+0.6 z^{-2}}{1+0.9 z^{-1}} \\]를 사용한 것이 맞아?"
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06114045-07a6-4595-9b53-da3d56b39404
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<h1>요 약</h1><p>최근 고정된 길이의 적응필터에서 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터가 보고되고 있다. 본 논문에서는 신호의 주파수 영역 분할을 이용한 부대역 적응필터에서, 가변길이 대역 적응필터를 적용한 새로운 적응필터를 제안한다. 이러한 부대역 가변길이 필터는 각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하여 계산량을 최소화할 수 있다. 또한 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하여 추정함으로써 대역을 분할하지 않았을때 발생할 수 있는 불필요하게 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되어서 효과적인 신호의 추정이 가능하다고 판단된다. 특히, 컴퓨터 모의실험결과 제안한 적응필터는 기존의 필터보다 협대역 신호를 좀더 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 특성을 갖는 제안한 가변길이 부대역 적응 필터는 적응 반향제거기와 같은 특정한 응용 에서 우수한 성능을 보일 것으로 판단된다.</p><h1>I. 연구배경</h1><p>성능분석, 실제응용등 다양한 분야에서 많은 연구가 이루어 졌고, 실제 전자 시스템, 통신 시스템의 중요한 블럭으로 많이 사용되고 있다. 그런 데, 10 여년 전부터 가변길이 적응 필터가 몇몇 연구자들에 의해서 연구되고 있다. 이것은 적응필터의 최적의 필터의 길이를 추정하여 적응필터의 복잡성을 최소화 하고, 적응속도를 빠르게 하는 두가지 사안에서 최적화하는 이점이 있다. 그러나, 적응필터의 길이를 최적화하는 문제는 아직 연구중으로 여러가지의 접근방식이 존재하는게 사실이다.</p><p>한편, 최근에 몇몇 연구자에 의해서 입력신호의 주파수 성분을 분해하여 각 대역별 신호로 적응필터를 구동하는 알고리듬이 제시되어 연구되어 오고 있다. 이러한 필터의 구조는 여러가지 장점이 있는데, 신호가 가지고 있는 주파수 대역에서 각기 다른 필터의 길이를 가지고 있는 적응필터를 사용할 수 있다는 점에서 가변길이 적응필터와 잘 융합될 수 있다.</p><p>따라서, 본 연구에서는 각 부대역에서 신호의 특성을 고려한 가변길이 부대역 적응필터를 제안하려 한다. 아울러, 각 대역에서의 최적필터를 유도하고 이를 기반으로 최적의 길이를 추정하면 적응적으로 필터의 길이를 추정하는 알고리듬을 제시하려 한다. 이를 컴퓨터 모의실험을 통하여 검증하도록 한다.</p>
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"연구를 통해 알아낸 결과로 제안하려는 필터는 신호의 특성을 고려한 가변길이 부대역 적응 필터인가?",
"신호의 특성을 고려한 가변길이 부대역 적응 필터는 연구를 통해 알아낸 결과로 제안하는 필터를 말하는가?",
"고정 길이의 적응필터에서 벗어난 가변길이 적응필터가 최근에 보고되어지는가?",
"최근에 고정된 길이의 적응필터에서 벗어난 가변길이 적응필터가 리포트 되어지는가?",
"부대역 적응필터가 이용하는 것은 무엇인가?",
"무엇을 부대역 적응필터가 사용하는가?",
"신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터는 무엇으로부터 벗어났는가?",
"가변길이 적응필터는 무엇으로부터 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합하게 되었는가?",
"신호의 주파수 영역 분할은 부대역 적응필터를 구할 때 사용되는가?",
"부대역 적응필터는 신호의 주파수 영역 분할을 통해 구할 수 있는가?",
"부대역 가변길이 필터의 계산량을 최소화 하는 방법은 무엇인가?",
"어떤 방법이 부대역 가변길이 필터의 계산량을 최소화할 수 있는가?",
"각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하면 계산량이 최소화되는 관계를 지닌것이 가변길이 필터의 역할인가?",
"가변길이 필터는 각 대역에서 계산량이 최소화되도록 적응필터의 길이를 최적화하는 역할을 맡고 있는가?",
"부대역 가변길이 필터는 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하는가?",
"추정하고자 하는 시스템을 부대역 가변길이 필터는 분해를 주파수 영역에서 하는가?",
"부대역 가변길이 필터가 대역을 분할하지 않았을 때 발생 가능한 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되는 이유는 무엇인가?",
"부대역 가변길이 필터가 시스템을 주파수 영역에서 분해하고 추정하면서 더욱 효과적인 신호 추정이 가능해지는가?",
"컴퓨터로 모의실험을 한 후 제안된 적응필터에서는 기존에 있던 필터보다 더 정확한 협대역 신호를 추정할 수 있는가?",
"적응필터에 대한 추정결과를 도출할 때 모의실험은 전혀 필요하지 않은가?",
"각 신호의 특성을 고려한 가변길이 부대역 적응필터에서 각 대역에 맞는 최적필터를 유도하는가?",
"가변길이 부대역 적응필터에서 각 신호의 특성을 고려해 최적필터를 각 대역에 맞게 유도하는가?",
"더 효과적인 신호추정이 가능해진 적응필터가 우수한 성능을 보일 영역은 무엇인가?",
"적응필터가 더 효과적인 신호추정이 가능해진 어떤 영역이 우수한 성능을 보이는가?",
"신호추정 결과가 더 효율적이게 된 적응 필터는 특정 응용에서 우수한 성능을 가질것으로 판단되는가?",
"적응필터에 대한 연구가 이루어진 분야로는 무엇이 있는가?",
"무엇이 적응필터를 이용한 연구가 이루어진 분야인가?",
"적응필터가 실제로 생활에서 쓰이고 있는 용도로 무엇이 있는가?",
"실생활에 적응필터가 무슨 용도로 쓰이는가?",
"현재 적응 필터는 전자 시스템, 통신 시스템의 주요블럭으로 쓰이고 있는가?",
"현재 전자 시스템, 통신 시스템의 주요블럭이 적응 필터로 사용되고 있나요?",
"10여 년 전부터 가변길이 적응 필터는 연구자들에 의해 연구되어지고 있는가?",
"가변길이 적응 필터는 10여 년 전부터 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있나요?",
"적응필터의 최적의 필터의 길이를 추정하여 적응필터의 복잡성을 최소화 하는 필터는 무엇인가?",
"무엇이 적응필터의 최적의 필터의 길이를 추정하여 적응필터의 복잡성을 최소화하나요?",
"가변길이 적응 필터의 특징으로 적응속도를 빠르게 하는 점도 포함되어 있나?",
"적응속도를 빠르게 하는 것이 가변길이 적응 필터의 특징인가요?",
"가변길이 적응 필터에서 아직까지 연구되는 문제는 무엇인가?",
"어떤 문제가 아직까지 가변길이 적응 필터에서 연구되는가?",
"아직은 가변길이 적응 필터의 길이 최적화는 여러가지의 접근방식이 존재하는가?",
"여러가지의 접근방식이 아직은 가변길이 적응 필터의 길이를 최적화시키는데에 존재하고 있는가?",
"최근 입력신호에서 주파수 성분을 분해해서 적응필터의 구동하는 알고리듬을 연구하는 연구자가 생겨났나?",
"적응필터의 구동하는 입력신호에서 주파수 성분을 분해해서 최근 알고리듬을 연구하는 연구자가 생겼나?",
"입력신호의 주파수 성분을 분해하여 각 적응필터를 구동하는 알고리듬의 장점은 무엇인가?",
"무엇이 각 적응필터를 구동하여 입력신호의 주파수 성분을 분해하는 알고리듬의 장점인가?",
"신호가 가진 주파수 대역에 각각 다른 길이의 필터를 사용하면 가변길이 적응필터와 융합될 수 있는가?",
"각각 다른 길이의 필터를 사용하면 가변길이 적응필터와 신호가 가진 주파수 대역이 합쳐질 수 있는가?"
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7e109bac-2927-4217-b95e-60fdf7b54a6f
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인공물ED
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가변길이 적응필터를 사용한 부대역 적응필터
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<h1>III. 제안하는 부대역 가변길이 적응필터</h1><p>본 장에서는 본 논문에서 제안하는 부대역 가변길이 적응필터를 제시하려 한다. 다음의 그림 2에는 본 논문에서 제시하는 2대역 부대역 가변 길이 적응필터가 제시되어 있다.</p><p>여기서 입력신호 \( \mathrm{x}(\mathrm{n}) \) 과 추정하고자 하는 신호 \( \mathrm{d}(\mathrm{n}) \) 은 대역분할 필터 \( F_{0}(z)\), \(F_{1}(z) \) 로 분해되고, 2: 1 로 decimation 되어 각 대역의 적응필터로 입력된다. 대역 분할필터 \( F_{0}(z)\),\(F_{1}(z) \) 는 각각 입력신호의 주파수 성분을 분석하여 \( F_{0}(z) \) 는 저 대역 (lower sideband) 1 / 2 을 통과 시키고, \( F_{1}(z) \) 는 고대역 (upper sideband) 1 / 2 을 통과 시키는 필터인데, 잘 알려져 있다시피 이상적인 저대역/고대역 통과필터가 존재하지 않기때문에 대역이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는 QMF (quadrature mirror filter) 같은 필터를 주로 사용하게 된다. 적응필터의 출력 \( y_{0}(n)\), \(y_{1}(n) \) 은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \( F_{0}(z)\), \(F_{1}(z) \) 로 필터링된 이후에 최종 합산하여 전대역 신호로 출력된다.</p><p>이때 입력신호가 decimation 된 이후의 부대역 신호를 각각 \( x_{0}(n)\), \(x_{1}(n) \) 이라고 하고 추정하고자 하는 신호 \( \mathrm{d}(\mathrm{n}) \) 의 각 부대역의 신호를 \( d_{0}(n)\), \(d_{1}(n) \) 이라고 하면 저대역, 고대역의 적응 필터는 주파수 영역에서 \( \quad H_{0}\left(z, L_{0}(n)\right) \) \( H_{1}\left(z, L_{1}(n)\right) \) 이 된다. 이때 각 부대역 적응필터의 길이는 각각 \( L_{0}(n)\), \(L_{1}(n) \) 이 된다. 적응필터에서는 두대역에서 각각 독립적인 가변길이 적응 알고리듬을 적용할 수 있다.</p><p>본 연구의 핵심은, 신호를 부대역으로 분할하여 신호의 통계적인 특성에 따라 각각 \( L_{0}(n)\), \(L_{1}(n) \) 를 독립적인 가변길이 알고리듬을 적용 시켜서 최적의 적응 필터를 구현하는 방식 에 있다. 먼저 본 논문에서는 가변길이 적응필터의 대표적인 알고리듬인 SF (segmented filter) 알고리듬을 2 대역 부대역 적응필터에 적용하였 다. 즉, 각 부대역의 적응필터의 입력벡터를 \( x_{N p} \) 계수 벡터를 \( w_{N}^{p}\), \(p=0,1\) (\(\mathrm{p}=0 \) 이 저대역 (lower band), \( \mathrm{p}=1 \) 이 고대역 (upper band) ) 이라고 하고, 각 대역의 추정신호, 적응신호의 출력, 추정오차를 \( d_{p}(n)\), \(y_{p}(n)\), \(e_{p}(n) \) 이라고 하자. 각 부대역의 적응필터의 길이를 \( N_{p} \) 이라고 하고, \( M_{p} \) 을 \( N_{p} \) 보다 작은 정수라고 하자. \( N_{p} \) 보다 적은 길이의 \( M_{p} \) 를 사용할 때의 추정오차를 \( e_{M p}^{\left(N_{p}\right)} \) 이라고 하자. 그러면</p><p>\( e_{M p}^{\left(N_{p p}\right)}=d_{p}(n)-w_{N p}^{T}(1: M) \cdot x_{N p}(1: M), \quad p=0,1 \)<caption>(10)</caption></p><p>와 같다. 이제 각 부대역에서의 segmented MSE 를 \( \xi_{M p}^{\left(N_{p p}\right.}=E\left\{\left|\mathrm{e}_{\mathrm{Mp}}^{\left(\mathrm{N}_{p}\right)}\right|^{2}\right\} \) 이라고 정의하자. 그러면, 부 대역 에서의 가변길이 적응 알고리듬은 각 부 대역 에서의 적응필터의 길이를 최적화 하는 알 고리듬을 의미한다. 이를 위하여 각 부역에서의 accumulated squared error (ASE) 를 정의하여 사용하는데, 이는</p><p>\( A S E_{k}^{p(n)}=\sum_{i=1}^{n} \beta^{n-i}\left(e_{k \Delta}^{N_{p}}(i)\right)^{2}, \quad p=0,1 \)<caption>(11)</caption></p><p>인데, 여기서 \( \mathrm{k} \) 는 segment 의 index 이고, beta 는 forgetting factor \( \mathrm{M}<\mathrm{N} \) 인 \( M=k \Delta \) 에 대하 여 \( e_{k \Delta}^{N_{p}}(i) \) 는 식 \( (10) \) 에서 제공되는 길이 \( \mathrm{M} \) 으 로 푈터의 길이를 줄였을때 발생되는 에러의 값 이다. 만약 시간 \( \mathrm{n} \) 에서 \( \mathrm{L}(\mathrm{n}) \) 개의 segment 가 있다고 하자. 그리고 \( \mathrm{n}+1 \) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정하여 \( A S E_{L}^{p}(n)<A S E_{(L-1)}^{p}(n) \) 이면 \( \mathrm{L} \) 값을 증가시키고 반대면 감소시키는 것이 본 연구에서 제시하는 부대역 SF 적응필터 (adaptive subband segmented filter) 의 알고리듬의 핵심이다.</p>
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[
"시간 \\( \\mathrm{n} \\) 에서 \\( \\mathrm{L}(\\mathrm{n}) \\) 개의 segment 가 있다고 가정했는가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정하여 \\( A S E_{L}^{p}(n)>A S E_{(L-1)}^{p}(n) \\) 이면 \\( \\mathrm{L} \\) 값을 감소시켜야 하는가?",
"\\( A S E_{k}^{p(n)}=\\sum_{i=1}^{n} \\beta^{n-i}\\left(e_{k \\Delta}^{N_{p}}(i)\\right)^{2}, \\quad p=0,1 \\) 이 식에서 \\( \\mathrm{k} \\) 는 segment 의 index 인가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 \\( A S E_{L}^{p}(n)<A S E_{(L-1)}^{p}(n) \\) 이면 \\( \\mathrm{L} \\) 값을 증가시켜야 하는가?",
"\\( N_{p} \\) 보다 적은 길이의 \\( M_{p} \\) 를 사용할 때의 추정오차를 \\( e_{M p}^{\\left(N_{p}\\right)} \\) 이라고 가정했는가?",
"ASE는 accumulated squared error의 약자인가?",
"\\(e_{p}(n) \\) 은 추정오차를 뜻하는가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정하여 \\( A S E_{L}^{p}(n)<A S E_{(L-1)}^{p}(n) \\) 이면 \\( \\mathrm{L} \\) 값을 증가시키고 반대면 감소시키는 것이 본 연구에서 제시하는 부대역 SF 적응필터 (adaptive subband segmented filter) 의 알고리듬의 핵심인가?",
"각 부대역에서의 segmented MSE 를 \\( \\xi_{M p}^{\\left(N_{p p}\\right.}=E\\left\\{\\left|\\mathrm{e}_{\\mathrm{Mp}}^{\\left(\\mathrm{N}_{p}\\right)}\\right|^{2}\\right\\} \\) 이라고 정의했는가?",
"\\( w_{N}^{p}\\), \\(p=0,1\\) 는 계수 벡터를 뜻하는가?",
"\\( d_{p}(n)\\) 는 추정신호를 뜻하는가?",
"각 부대역의 적응필터의 길이를 \\( N_{p} \\) 이라고 가정했는가?",
"어떤 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정할 수 있는가?",
"adaptive subband segmented filter를 부대역 SF 적응필터라고 하는가?",
"\\( x_{N p} \\)는 적응필터의 입력벡터를 뜻하는가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정할 수 있는가?",
"\\(\\mathrm{p}=0 \\) 이 저대역 (lower band), \\( \\mathrm{p}=1 \\) 이 고대역 (upper band) 인가?",
"\\(y_{p}(n)\\)는 적응신호의 출력을 뜻하는가?",
"\\( A S E_{k}^{p(n)}=\\sum_{i=1}^{n} \\beta^{n-i}\\left(e_{k \\Delta}^{N_{p}}(i)\\right)^{2}, \\quad p=0,1 \\) 이 식에서 beta 는 forgetting factor 인가?",
"부대역 에서의 가변길이 적응 알고리듬은 각 부 대역 에서의 적응필터의 길이를 최적화 하는 알고리듬을 의미하는가?",
"\\( M_{p} \\) 을 \\( N_{p} \\) 보다 작은 정수라고 가정했는가?",
"본 장에서는 무엇의 가변길이 적응필터를 제시하는가?",
"그림 2에는 무엇의 가변 길이 적응필터가 제시되어 있는가?",
"\\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 은 무엇인가?",
"\\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 무엇인가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 무엇으로 분해되는가?",
"\\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 은 무엇인가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 대역분할 필터 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 분해되고, 몇 대 몇으로 decimation 되는가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 대역분할 필터 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 분해되고, 2: 1 로 decimation 되어 각 대역의 어디로 입력되는가?",
"\\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 무엇인가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 몇 대 몇으로 interpolate 되는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 필터링된 후에 최종 합산하여 무슨 신호로 출력되는가?",
"대역 분할필터 \\( F_{0}(z)\\),\\(F_{1}(z) \\) 는 각각 무엇의 주파수 성분을 분석하는가?",
"대역 분할필터 \\( F_{0}(z)\\),\\(F_{1}(z) \\) 는 각각 입력신호의 무엇을 분석하는가?",
"\\( F_{0}(z) \\) 는 어느 대역의 1 / 2 을 통과 시키는가?",
"\\( F_{1}(z) \\) 는 어느 대역의 1 / 2 을 통과 시키는가?",
"무엇이 존재하지 않기 때문에 대역이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는 QMF (quadrature mirror filter) 같은 필터를 주로 사용하게 되는가?",
"이상적인 저대역/고대역 통과필터가 존재하지 않기 때문에 무엇이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는 QMF (quadrature mirror filter) 같은 필터를 주로 사용는가?",
"대역이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는 필터는 무엇인가?",
"QMF는 무엇의 약자인가?",
"QMF는 어떤 단어의 줄임말이지?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 몇 대 몇의 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 필터링된 이후에 최종 합산하여 전대역 신호로 출력되는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 필터링된 이후에 최종 합산하여 무엇으로 출력되는가?",
"무엇이 decimation 된 이후의 부대역 신호를 각각 \\( x_{0}(n)\\), \\(x_{1}(n) \\) 이라고 하는가?",
"추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 의 각 부대역의 신호를 무엇이라고 하면 저대역, 고대역의 적응 필터는 주파수 영역에서 \\( \\quad H_{0}\\left(z, L_{0}(n)\\right) \\) \\( H_{1}\\left(z, L_{1}(n)\\right) \\) 이 되는가?",
"추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 의 각 부대역의 신호를 \\( d_{0}(n)\\), \\(d_{1}(n) \\) 이라고 하면 무엇의 적응 필터는 주파수 영역에서 \\( \\quad H_{0}\\left(z, L_{0}(n)\\right) \\) \\( H_{1}\\left(z, L_{1}(n)\\right) \\) 이 되는가?",
"추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 의 각 부대역의 신호를 \\( d_{0}(n)\\), \\(d_{1}(n) \\) 이라고 하면 저대역, 고대역의 적응 필터는 어떤 영역에서 \\( \\quad H_{0}\\left(z, L_{0}(n)\\right) \\) \\( H_{1}\\left(z, L_{1}(n)\\right) \\) 이 되는가?",
"추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 의 각 부대역의 신호를 \\( d_{0}(n)\\), \\(d_{1}(n) \\) 이라고 하면 저대역, 고대역의 적응 필터는 주파수 영역에서 무엇이 되는가?",
"각 부대역 적응필터의 무엇을 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 이라고 하는가?",
"무엇의 길이가 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 이 되는가?",
"각 부대역 적응필터의 길이는 각각 무엇이 되는가?",
"적응필터에서는 어디에서 각각 독립적인 가변길이 적응 알고리듬을 적용할 수 있는가?",
"적응필터에서는 두대역에서 각각 무엇을 적용할 수 있는가?",
"본 연구의 핵심은, 신호를 부대역으로 분할하여 독립적인 가변길이 알고리듬을 적용시켜 무엇을 구현하는 방식에 있는가?",
"신호를 무엇으로 분할할 수 있는가?",
"신호의 어떤 특성에 따라 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 를 독립적인 가변길이 알고리듬을 적용시킬 수 있는가?",
"신호의 통계적인 특성에 따라 각각 무엇을 독립적인 가변길이 알고리듬에 적용시킬 수 있는가?",
"신호의 통계적인 특성에 따라 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 를 무엇에 적용시켜 최적의 적응 필터를 구현할 수 있는가?",
"가변길이 적응필터의 대표적인 알고리듬은 무엇인가?",
"SF는 무엇의 대표적인 알고리듬인가?",
"SF는 무엇의 약자인가?",
"SF는 어떤 단어의 줄임말이지?",
"본 논문에서는 가변길이 적응필터의 대표적인 알고리듬인 SF (segmented filter) 알고리듬을 어디에 적용했는가?",
"\\( x_{N p} \\) 는 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\( x_{N p} \\) 가 뜻하지?",
"\\( w_{N}^{p}\\), \\(p=0,1\\) 은 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\( w_{N}^{p}\\), \\(p=0,1\\) 가 뜻하지?",
"\\( d_{p}(n)\\)은 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\( d_{p}(n)\\)이 뜻하나요?",
"\\(y_{p}(n)\\)은 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\(y_{p}(n)\\)이 의미하지?",
"\\(e_{p}(n) \\) 은 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\(e_{p}(n) \\) 이 뜻하나요",
"\\( N_{p} \\) 는 무엇을 의미하는가?",
"무엇을 \\( N_{p} \\) 이 뜻하죠?",
"\\( M_{p} \\) 는 \\( N_{p} \\) 보다 어떤 정수라고 가정했는가?",
"각 부대역에서의 segmented MSE 를 무엇이라 정의했는가?",
"부대역에서의 가변길이 적응 알고리듬은 각 부대역에서의 무엇을 최적화하는 알고리듬을 의미하는가?",
"부대역에서의 어떤 알고리듬이 각 부대역에서의 적응필터의 길이를 최적화하는 알고리듬을 의미하는가?",
"ASE는 무엇의 약자인가?",
"ASE는 어떤 단어의 줄임말이지?",
"\\( A S E_{k}^{p(n)}=\\sum_{i=1}^{n} \\beta^{n-i}\\left(e_{k \\Delta}^{N_{p}}(i)\\right)^{2}, \\quad p=0,1 \\) 이 식에서 \\( \\mathrm{k} \\) 는 무엇을 나타내는가?",
"시간 \\( \\mathrm{n} \\) 에서 얼마의 segment 가 있다고 가정했는가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 무슨 값들을 추정할 수 있는가?",
"\\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정하여 \\( A S E_{L}^{p}(n)<A S E_{(L-1)}^{p}(n) \\) 이면 무엇을 증가시키야 하는가?",
"그리고 \\( \\mathrm{n}+1 \\) 시간에서 각 부대역에서 ASE 값들을 추정하여 \\( A S E_{L}^{p}(n)>A S E_{(L-1)}^{p}(n) \\) 이면 \\( \\mathrm{L} \\) 값을 어떻게 해야 하는가?",
"adaptive subband segmented filter 는 무엇인가?",
"본 장에서는 본 논문에서 제안하는 부대역 가변길이 적응필터에 대해 제시하고 있는가?",
"그림 2에는 본 논문에서 제시하는 2대역 부대역 가변 길이 적응필터가 제시되어 있는가?",
"그림 2에는 본 논문에서 제시하는 몇 대역 부대역 가변 길이 적응필터가 제시되어 있는가?",
"\\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\)은 입력신호를 의미하는가?",
"\\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 추정하고자 하는 신호를 의미하는가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 대역분할 필터 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 분해되는가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 대역분할 필터 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 분해되고, 2: 1 로 decimation 되어 각 대역의 적응필터로 입력되는가?",
"입력신호 \\( \\mathrm{x}(\\mathrm{n}) \\) 과 추정하고자 하는 신호 \\( \\mathrm{d}(\\mathrm{n}) \\) 은 대역분할 필터 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 분해되고, 몇 대 몇으로 decimation 되는가?",
"대역 분할필터 \\( F_{0}(z)\\),\\(F_{1}(z) \\) 는 각각 입력신호의 주파수 성분을 분석할 수 있는가?",
"\\( F_{0}(z) \\) 는 저대역 (lower sideband) 1 / 2 을 통과시키는 필터인가?",
"\\( F_{1}(z) \\) 는 고대역 (upper sideband) 1 / 2 을 통과시키는 필터인가?",
"이상적인 저대역/고대역 통과필터가 존재하지 않는가?",
"이상적인 저대역/고대역 통과필터가 존재하지 않기 때문에 대역이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는 QMF (quadrature mirror filter) 같은 필터를 주로 사용하는가?",
"QMF (quadrature mirror filter) 필터는 대역이 침범되는 부위를 서로 상쇄시켜주는가?",
"\\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 적응필터의 출력을 의미하는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 1: 2 interpolate 되는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 몇 대 몇으로 interpolate 되는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 필터링 되는가?",
"적응필터의 출력 \\( y_{0}(n)\\), \\(y_{1}(n) \\) 은 1: 2 interpolate 된 이후 다시 합성필터인 \\( F_{0}(z)\\), \\(F_{1}(z) \\) 로 필터링된 이후에 최종 합산하여 전대역 신호로 출력되는가?",
"각 부대역 적응필터의 길이는 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 인가?",
"적응필터에서는 두대역에서 각각 독립적인 가변길이 적응 알고리듬을 적용할 수 있는가?",
"본 연구의 핵심은, 신호를 부대역으로 분할하여 신호의 통계적인 특성에 따라 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 를 독립적인 가변길이 알고리듬을 적용 시켜서 최적의 적응 필터를 구현하는 방식에 있는가?",
"신호를 부대역으로 분할할 수 있는가?",
"신호의 통계적인 특성에 따라 각각 \\( L_{0}(n)\\), \\(L_{1}(n) \\) 에 독립적인 가변길이 알고리듬을 적용시킬 수 있는가?",
"본 논문에서는 가변길이 적응필터의 대표적인 알고리듬인 SF (segmented filter) 알고리듬을 2 대역 부대역 적응필터에 적용했는가?",
"본 논문에서는 가변길이 적응필터의 대표적인 알고리듬인 SF (segmented filter) 알고리듬을 몇 대역 부대역 적응필터에 적용했는가?",
"QMF는 quadrature mirror filter의 약자인가?",
"quadrature mirror filter의 줄임말은 QMF인가요?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<p>(1) 2차원 평면상에서 세 선 이상 한 점 교차나 두선 이상 평행이 없는 \( \mathrm{n} \)개의 선으로 구분할 수 있는 영역의 수는 다음과 같다.</p><p>\( \begin{aligned} h_{n}^{(2)} &=h_{n}^{(1)}+\left(\begin{array}{l}n \\ 2\end{array}\right) \\ &=\left(\begin{array}{l}n \\ 0\end{array}\right)+\left(\begin{array}{l}n \\ 1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{l}n \\ 2\end{array}\right) \\ &=1+n+\frac{n(n-1)}{2 !} \\ &=\frac{1}{2} n^{2}+\frac{1}{2} n+1 \end{aligned} \)<caption>(7)</caption></p><p>(2) \( O_{p} \) 를 \( \mathrm{p} \)개의 선들이 한 점을 겹쳐 지날 때 일반분포의 수로부터 감소되는 영역의 수라고 하자. 한 점을 교차하는 \( \mathrm{p}^{-1} \) 개의 선이 있을 때 \( \mathrm{p} \) 번째 새로운 선이 이 점을 교차할 때 감소되는 영역의 수는 \( \mathrm{p}-1 \) 개이다. 즉 기존 점을 교차하지 않거나 다른 선과 평행하지 않다면, 이 선은 \( \mathrm{p}^{-1} \) 개의 기존 선을 교차하므로 새로이 분리 생성되는 영역은 \( \mathrm{p} \) 개가 된다. 따라서 기존 점을 통과하게 되면 두 영역을 통과하여 두 개의 새로운 영역이 생성되어 \( \mathrm{p}-2 \) 개의 영역이 감소된다. 앞에서 정의된 코어넷에서 식 (1)에 따라 \( \theta \) 축 절편 값들은 \( Z_{i}=(2 i-1) / 2 q, \quad 1 \preceq i \preceq q \) 이며, \( \operatorname{In}(k /(a-k)) \) 를 \( Z_{i} \) 값으로 바꾸면 \( q-1 \) 개의 점들이 \( \theta \) 축과 교차한다. 따라서 \( \mathrm{p} \) 개의 선이 한 점을 통과하여 이 \( \mathrm{q}-1 \) 개의 \( \mathrm{p} \) 그룹에 의하여 감소되는 총 영역의 수는 다음과 같다.</p><p>\( O_{p}=\sum_{i=3}^{y}(i-2)=\frac{1}{2}(p-1)(p-2), i \geq 3 \),<caption>(8)</caption></p><p>영역이 감소되는 것은 세 중첩점부터 시작하므로 \( i \geq \)3 이며, \( q \) 레벨의 분할선은 \( q-1 \) 개이므로, 이들 중첩점들에 의하여 감소되는 영역의 수는 식 (8)과 같다.</p><p>\( O_{p q}=\sum_{i=1}^{q-1} O_{p}=\frac{1}{2}(p-1)(p-2)(q-1) \)<caption>(9)</caption></p><p>(3) 입력 레벨 \( p \) 가 홀수이면 \( \cot (p * \pi / 2 p)=\cot (\pi / 2)=0 \)이 되어 분할선 기울기가 0 이 되고, 출력 레벨 수 \( q \)가 짝수일 때, \( (q-1) \) 은 홀수가 되어 한 선은 \( \omega \) 축을 지나게 된다. 이 경우 추가로 \( \omega \) 축을 따라서 \( p \) 개의 선이 한 점을 지나는 점 ( \( p \) 중첩점 \( ) \) 이 \( (q-2) \) 개 존재하게 된다. 따라서 \( p \) 가 홀수이고 \( q \) 가 짝수이면 다음 \( O_{e} \) 만큼의 수가 추가로 감소된다. \( p \) 가 짝수이거나 \( q \)가 홀수 이면 \( O_{e} \) 값은 0이 된다.</p><p>\( O_{e}=\left\{\begin{array}{ll} \sum_{i=1}^{q-2} O_{p} =& \frac{1}{2}(p-1)(p-2)(q-2), \\ &\text { for } p \text { is odd and } q \text { is even } \\ 0 , &\text { otherwise } \end{array}\right. \)<caption>(10)</caption></p>
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"\\( O_{p} \\) 를 \\( \\mathrm{p} \\)개의 선들이 한 점을 겹쳐 지날 때 일반분포의 수로부터 증가하는 영역의 수가 맞아?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수일 때 분할선 기울기가 0으로 계산되는 과정이 뭐야?",
"한 점을 교차하는 \\( \\mathrm{p}^{-1} \\) 개의 선이 있을 때 \\( \\mathrm{p} \\) 번째 새로운 선이 이 점을 교차할 때 감소되는 영역의 수는 몇 개인가?",
"기존 점을 교차하지 않거나 다른 선과 평행하지 않다면, 한 점을 교차하는 \\( \\mathrm{p}^{-1} \\) 개의 선이 있을 때 \\( \\mathrm{p} \\) 번째 새로운 선은 \\( \\mathrm{p}^{-1} \\) 개의 기존 선을 교차하므로 새로이 분리 생성되는 영역의 수는 얼마인가?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이면 \\( \\cot (p * \\pi / 2 p)=\\cot (\\pi / 2)=0 \\)이 되어 분할선 기울기가 0 이 되는 게 맞아?",
"\\( \\mathrm{p} \\) 개의 선이 한 점을 통과하여 이 \\( \\mathrm{q}-1 \\) 개의 \\( \\mathrm{p} \\) 그룹에 의하여 감소되는 총 영역의 수는 얼마야?",
"앞에서 정의된 코어넷에서 식 (1)에 따라 \\( \\theta \\) 축 절편 값들은 \\( Z_{i}=(2 i-1) / 2 q, \\quad 1 \\preceq i \\preceq q \\) 이며, \\( \\operatorname{In}(k /(a-k)) \\) 를 \\( Z_{i} \\) 값으로 바꾸면 몇 개의 점들이 \\( \\theta \\) 축과 교차한다고 할 수 있어?",
"입력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수이면 한 선은 \\( \\omega \\) 축을 지나는 게 맞아?",
"출력 레벨 수 \\( q \\)가 무엇일 때, \\( (q-1) \\) 은 홀수가 되어 한 선은 \\( \\omega \\) 축을 지나게 돼?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 무엇일 때 \\( \\cot (p * \\pi / 2 p)=\\cot (\\pi / 2)=0 \\)이 되어 분할선 기울기가 0 이 되지?",
"출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때, \\( (q-1) \\) 은 짝수가 되어 한 선은 \\( \\omega \\) 축을 지나게 되는 게 맞아?",
"기존 점을 통과하게 되면 두 영역을 통과하여 두 개의 새로운 영역이 생성되어 감소되는 영역이 몇 개가 돼?",
"출력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이면 \\( \\cot (p * \\pi / 2 p)=\\cot (\\pi / 2)=0 \\)이 되어 분할선 기울기가 0 이 되는 게 맞아?",
"\\( q-1 \\) 개의 점들이 \\( \\theta \\) 축과 교차하는 걸 보여주려면 어떻게 해야해?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때, 추가로 \\( \\omega \\) 축을 따라서 \\( p \\) 개의 선이 한 점을 지나는 점이 \\( (q-2) \\) 개 존재하는 게 맞아?",
"기존 점을 통과하게 되면 두 영역을 통과하여 몇 개의 새로운 영역이 생성되어 \\( \\mathrm{p}-2 \\) 개의 영역이 감소되는 거야?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때, \\( O_{e} \\) 값은 0이 되는 게 맞아?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, 추가로 \\( \\omega \\) 축을 따라서 \\( p \\) 개의 선이 한 점을 지나는 점이 몇 개 존재해?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, \\( O_{e} \\) 만큼의 수가 추가로 증가되는 게 맞아?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이면 분할선 기울기가 얼마야?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, \\( O_{e} \\) 만큼의 수가 추가로 감소되는 게 맞아?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때, \\( O_{e} \\) 값은 0이 되는 게 맞아?",
"출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, \\( (q-1) \\) 은 무엇이 되어 한 선은 \\( \\omega \\) 축을 지나게 돼?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 홀수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때 추가로 감소되는 \\( O_{e}와 입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이거나 출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때의 \\( O_{e} 값이 얼마야?",
"앞에서 정의된 코어넷에서 식 (1)에 따라 \\( \\theta \\) 축 절편 값들은 어떻게 나타낼 수 있어?",
"출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, \\( (q-1) \\) 은 홀수가 되어 한 선은 어느 축을 지나게 되지?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 짝수일 때, \\( O_{e} \\) 값은 0이 되는 게 맞아?",
"입력 레벨 \\( p \\) 가 짝수이고 출력 레벨 수 \\( q \\)가 홀수일 때, \\( O_{e} \\) 값은 0이 되는 게 맞아?",
"2차원 평면상에서 세 선 이상 한 점 교차나 두선 이상 평행이 없는 \\( \\mathrm{n} \\)개의 선으로 구분할 수 있는 영역의 수는 얼마인가?",
"\\( O_{p q}\\)를 식으로 어떻게 쓸 수 있어?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h2>2. 코어넷의 처리용량(무게값 공간의 분할가능 수)</h2><p>구현 가능한 함수의 수(처리 용량)는 가능한 함수의 부집합(subset)으로 예를 들면, \( p \) 레벨의 입력과 \( q \) 레벨의 출력으로 구성된 모델의 구현 가능한 함수의 수(처리 용량)는 총 조합 가능한 함수는 \( q^{p} \) 가지 함수의 부분집합이다.</p><p>\( \{\mathrm{f} \mid \mathrm{f} \)는 구현 가능한 함수 \( \} \subset\left\{\mathrm{f}_{1}, \mathrm{f}_{2}, \ldots, \mathrm{f}_{\mathrm{q}}\right\} \)<caption>(3)</caption></p><p>정리(코어넷의 용량) :</p><p>코어넷의 용량을 무게값 공간의 분할 가능한 영역의 수라하고, \( p \) 레벨 입력과 \( q \) 레벨 출력을 갖는 코어넷의 용량을 \( a_{p, q} \) 라 하자. 이에는 \( p(q-1) \) 개의 분할선이 나오며, 여기서 \( p, q \in \boldsymbol{N}, p \geq 1 \) 이며 \( q \geq 2, \boldsymbol{N} \)은 자연수 집합이다. 이 때 코어넷의 용량 \( a_{p, q} \) 은 다음 두 가지 경우의 식으로 표현 된다.</p><p><ol type=1 start=1><li>\( \mathrm{p} \geq 1 \) 와 \( \mathrm{q} \geq 2, \mathrm{p} \) 가 짝수이거나 \( \mathrm{q} \) 가 홀수 일 때, \[ a_{p, q}=\frac{q^{2}}{2} p(p-1)-\frac{q}{2}\left(3 p^{2}-7 p+2\right)+(p-1)(p-2) \]<caption>(4)</caption></li><li>\( \mathrm{p} \geq 1 \) 와 \( \mathrm{q} \geq 2, \mathrm{p} \) 가 홀수이고 \( \mathrm{q} \) 가 짝수 일 때. \[ a_{p, q}=\frac{1}{2}\left[p(p-1) q^{2}-(3 p-1)(p-2) q-(p-1)(p-2)(q-4)\right] \]<caption>(5)</caption></li></ol></p><p>증명 : 중첩과 평행이 없는 일반분포(in general position)의 수로부터 점의 중첩과 평행선들에 의하여 감소되는 영역의 수를 뺀다.</p><p>\( a_{p, q}=h_{p(q-1)}^{(2)}-O_{p q}-O_{e}-Q_{p q} \)<caption>(6)</caption></p><p>여기서, \( O_{p q} \)는 \( \mathrm{p} \) 개의 선들이 중첩된 한 점을 지날 때 일반분포의 수로부터 감소되는 영역의 수이며, \( Q_{p q} \) 는 \( \mathrm{q} \) 개의 선들이 서로 평행으로 되어 감소되는 영역의 개수이다. 중첩점 \( O_{p q} \) 의 개수는 \( q-1 \) 개 존재하며, \( Q_{p q} \)의 평행 선 그룹은 \( \mathrm{p} \) 개가 존재한다. \( O_{e} \) 는 \( \mathrm{p} \) 가 홀수이고 \( q \) 가 짝수 일 때 \( \omega \) 축을 중심으로 추가로 발생하는 중첩점에 의한 감소 영역의 수이다.</p>
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"구현 가능한 함수의 수(처리 용량)는 뭐야?",
"\\( p \\) 레벨의 입력과 \\( q \\) 레벨의 출력으로 구성된 모델의 구현 가능한 함수의 수(처리 용량)는 무엇이야?",
"\\( p \\) 레벨의 입력과 \\( q \\) 레벨의 출력으로 구성된 모델의 구현 가능한 함수의 수(처리 용량)는 총 조합 가능한 함수는 몇가지 함수의 부분집합이야?",
"코어넷의 용량에 관한 정리의 증명은 어떻게 이루어져?",
"코어넷의 용량 정리 증명에서 \\( O_{p q} \\)는 \\( \\mathrm{p} \\) 개의 선들이 어떠한 점을 지날 때 일반분포의 수로부터 감소되는 영역의 수인가?",
"코어넷의 용량 정리를 증명할 때, 중첩과 평행이 없는 일반분포(in general position)의 수로부터 점의 중첩과 평행선들에 의하여 감소되는 영역의 수를 더하는 게 맞아?",
"코어넷의 용량 증명에서 \\( Q_{p q} \\) 는 \\( \\mathrm{q} \\) 개의 선들이 어떠한 위치 관계가 되었을 때 감소되는 영역의 개수인가?",
"코어넷의 용량을 식으로 표현하기 위한 첫번째 과정이 뭐야?",
"코어넷의 용량을 두 가지 식으로 표현하기 위해 코어넷의 용량을 무게값 공간의 분할 가능한 영역의 수라하고, \\( p \\) 레벨 입력과 \\( q \\) 레벨 출력을 갖는 코어넷의 용량을 \\( a_{p, q} \\)라고 정의한 후의 과정이 어떻게 돼?",
"코어넷의 용량 정리 증명에서 중첩점 \\( O_{p q} \\) 의 개수는 몇 개 존재하나요?",
"\\( Q_{p q} \\)의 평행 선 그룹은 \\( \\mathrm{p} \\) 개 존재해?",
"\\( O_{e} \\) 는 \\( \\mathrm{p} \\) 가 홀수이고 \\( q \\) 가 짝수 일 때 \\( \\omega \\) 축을 중심으로 추가로 발생하는 중첩점에 의한 감소 영역의 수가 맞아?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 2층 다단계 신경망회로망인 코어넷의 처리용량과 관련하여, \( \mathrm{p} \) 단 입력과 \( \mathrm{q} \)단 출력을 갖는 신경망회로의 처리용량을 구하는 식을 유도하였으며, 이를 3레벨 입력과 6레벨 출력인 1(3)-1(6) 모델로 시뮬레이션하여 결과를 비교, 분석하였다. 입력값 레벨링 방법으로 \( \cot (\mathrm{x}) \) 각도를 이용하여 구현 가능한 함수를 최대화 시켰다.</p><p>시뮬레이션 실험 결과 제시된 코어넷 처리용량 식에서 계산된 값(82)보다 2 개 적은 80 개의 함수가 수렴되었다. 수렴되지 않은 두 개의 함수는 무게값 공간에서 차지하는 영역이 매우 작다. 비슷한 크기의 또 다른 두 함수 영역은 수렴되었으나 이들 두 함수는 여러 매개변수들을 바꾸어도 수렴 수는 늘지 않는다. 이 두 함수는 무게값 공간의 좌표를 찾아 계산하면 구현 가능한 함수임이 나타난다.</p><p>본 논문에서 제시된 2 층 다단계 코어넷의 처리용량을 계산하는 식 \( (13) \) 과 \( (14) \) 는 모든 입력과 출력단의 레벨 수 \( (\mathrm{p} \) 와 \( \mathrm{q}) \) 에 적용할 수 있다(모델 1(p)-1(q)). 그러나 그림 5에서 언급되었듯이 시뮬레이션 실험에서는 수렴되지 못하는 함수가 다수 존재한다. 즉, 레벨값이 커질수록 해당 함수가 차지하는 분할 영역이 매우 작아져 역전파 알고리즘으로 계산하는데 한계가 있음을 보인다.</p><p>실험 결과, 입력 레벨링 방법에 따라서 함수의 출력(함수번호)이 무게값 공간에서 차지하는 영역의 크기와 위치가 다르며, 무게값 공간에서는 분할 영역이 존재하여도 훈련 시물레이션에서 수렴되지 못하는 함수가 많이 나온다. 따라서 다치논리를 이용한 정밀한 신경망회로의 설계에서는 입출력 레벨링에 관한 다양한 방법이 필요하다.</p><p>코어넷은 문제(함수)의 종류에 따라 VLSI와 같이 최소한의 입력 핀 수나 구조로 이루어진 다단 입력으로 최대한의 학습 기능을 구현하는데 효율적인 방법이 될 수 있을 것이다. 또 입력과 출력 값으로 다단계 값을 가지므로, 이를 오차 범위내 계산 가능한 큰 값으로 확장하면 다층 신경망회로의 중간충(은닉충)으로도 해석될 수 있으며 이를 이용하면 최적의 구현 함수와 노드 수, 구현 불가능한 함수를 핮는데 이용 될 수 있을 것이다.</p><p>또한 제시된 코어넷을 여러개 합성하여 2 개 이상의 다단 입력과 다단 출력 모델로 확장하면 구현 가능한 함수의 수도 크게 증가 할 것으로 예상된다.</p>
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"시뮬레이션 실험 결과 제시된 코어넷 처리용량 식에서 계산된 값(82)보다 2 개 적은 80 개의 함수가 수렴되었나?",
"비슷한 크기의 또 다른 두 함수 영역은 수렴되었으나 이들 두 함수는 여러 매개변수들을 바꾸어도 수렴 수는 늘지 않는가?",
"제시된 코어넷을 여러개 합성하여 2 개 이상의 다단 입력과 다단 출력 모델로 확장하면 구현 가능한 함수의 수도 크게 증가 할 것으로 예상되는가?",
"실험 결과, 입력 레벨링 방법에 따라서 함수의 출력(함수번호)이 무게값 공간에서 차지하는 영역의 크기와 위치가 다른가?",
"수렴되지 않은 두 개의 함수는 무게값 공간에서 차지하는 영역이 매우 작은가?",
"실험 결과, 무게값 공간에서는 분할 영역이 존재하여도 훈련 시물레이션에서 수렴되지 못하는 함수가 많이 나오는가?",
"다치논리를 이용한 정밀한 신경망회로의 설계에서는 입출력 레벨링에 관한 다양한 방법이 필요한가?",
"코어넷은 문제(함수)의 종류에 따라 VLSI와 같이 최소한의 입력 핀 수나 구조로 이루어진 다단 입력으로 최대한의 학습 기능을 구현하는데 효율적인 방법이 될 수 있을 것인가?",
"본 논문에서는 2층 다단계 신경망회로망인 코어넷의 처리용량과 관련하여, p 단 입력과 q단 출력을 갖는 신경망회로의 처리용량을 구하는 식을 유도하였나?",
"입력과 출력 값으로 다단계 값을 가지므로, 이를 오차 범위내 계산 가능한 큰 값으로 확장하면 다층 신경망회로의 중간충(은닉충)으로도 해석될 수 있으며 이를 이용하면 최적의 구현 함수와 노드 수, 구현 불가능한 함수를 핮는데 이용 될 수 있을 것인가?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h1>Ⅲ. 시뮬레이션 결과와 분석</h1><p>모델 1(3)-1(6)을 역전파 알고리즘을 기반으로 다단계 입출력 2 층 코어넷 신경망회로로 구현하였다. 각 레벨의 유효영역은 최대 유효영역인 \( 100 \% \)로 정하고, 활성화 함수 \( \Theta_{0} \) 는 \( 0.11 \), 학습률(learning rate) \( \eta \) 는 \( 0.16 \), 모멘텀(momentum) \( a \)는 0.15, 오류 교정 최대 반복횟수는 200만회로 정하였다.</p><h2>1. 모델 1(3)-1(6)의 시뮬레이션 결과</h2><p>표 1 에서 함수번호("=== 0.dat \( === \) " 형식)와 그 다음 훈련에 사용된 표본 입력 값들이 다음 3줄(3단)에 나와 있다. (0번 함수(0.dat, \( \left.f_{0}\right) \)에서, 훈련 데이터 0 번 표본값으로 입력 값 0과 목표치 \( 0.083,1 \) 번 표본값으로는 입력 값 \( 1.732(=\cot (\pi / 6)=\tan (\pi / 3)) \), 그리고 2 번 표본값에서는 입력 값으로 \( -1.732(=\cot (5 \pi / 5)=\tan (2 \pi \) /3))와 같이 주어졌다. "Layer 1:" 다음에는 훈련된 결과 무게값 좌표이며, 이 무게값 좌표로 계산된 출력이 "output"으로 나와 있다.</p><p>그림 4는 모델 1(3)-1(6)의 시뮬레이션 결과 무게값 공간에서 각 함수가 차지하는 영역을 함수 번호와 함께 좌표로 나타낸 것이다.</p><p>그림 5는 그림 4 의 중간 좌측부분을 확대한 것으로 시뮬레이션에서 수렴되지 못한 두 함수 160 번(그림상단 원 표시)과 45 번(그림 하단 원 표시) 함수의 위치를 가리킨다. 좌표에 의한 무게값 계산을 위하여 다음과 같이 선택한다.</p><p>함수 160 번과 45번 두 함수가 무게값 공간에서 차지하는 분할영역 내 임의의 무게값 좌표로 그림 위쪽 삼각형 내 좌표( \( \mathrm{w} \), theta), 즉 함수 \( \mathrm{f}_{160} \) 의 좌표는 \( (-0.051,0.081) \), 그림 아래쪽 삼각형 내 좌표(W, theta)로 함수 \( \mathrm{f}_{45} \) 의 좌표의 점으로 \( (-0.051,-0.081) \)를 선택하여 식 (18)에 대입하여 입출력 값을 계산한다.</p>
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"모델 1(3)-1(6)을 역전파 알고리즘을 기반으로 다단계 입출력 2 층 코어넷 신경망회로로 구현하였나?",
"오류 교정 최대 반복횟수는 300만회로 정하였나?",
"각 레벨의 유효영역은 최대 유효영역인 100%로 정하는가?",
"오류 교정 최대 반복횟수는 200만회로 정하였나?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<p>(4) \( Q_{q} \)는 \( q \) 개의 선들이 서로 평행으로 되어 감소되는 영역의 개수라고 하자. 기존의 \( \mathrm{q}^{-1} \) 개의 평행선이 있고, 세로이 추가되는 \( \mathrm{q} \) 번째 선이 기존 선과 평행하지 않다면 교차되는 선은 \( \mathrm{q}^{-1} \) 개이므로, 늘어나는 분리영역의 수는 \( q \) 개이다. 그러나 이 \( \mathrm{q} \) 번째 추가선이 \( \mathrm{q}^{-1} \) 개의 선과 다시 평행하게 되면 교차되는 선은 없으며 하나의 영역만 추가된다. 즉 평행으로 추가되는 선에 의하여 감소되는 영역의 수는 \( q-1 \) 개이다.</p><p>\( Q_{q}=\sum_{i=2}^{q-1}(i-1)=\frac{1}{2}(q-1)(q-2), i \geq 2 \),<caption>(11)</caption></p><p>평행선은 두 개로부터 시작하므로 \( i \geq 2 \) 이다.</p><p>이 평행 선 그룹은 그림 2 와 4, 식 (1)과 (2)에서 보듯이, 기울기 \( X_{i} \) 가 \( (2 i-1) / 2 p \) 이며, \( i \) 는 \( 1 \preceq i \preceq p \) 이므로 이 그룹은 \( p \) 개가 존재한다. 따라서 총 감소되는 영역의 수 \( Q_{pq} \) 는 다음과 같다.</p><p>\( Q_{p q}=\sum_{i=1}^{p} Q_{q}=\frac{1}{2} p(q-1)(q-2) \),<caption>(12)</caption></p><p>(5) \( p \) 단계값을 갖는 하나의 입력과, \( q \) 단계값을 갖는 하나의 출력으로 이루어진 코어넷은 한 점을 \( p \) 개의 선들이 지나가고, 이러한 점들이 \( q \) 개 있으며, \( q \) 개의 선들이 서로 평행하고, 이러한 평행 그룹이 \( \mathrm{p} \) 개 존재한다. 따라서 이 코어넷에서 분리된 영역의 갯수는 일반분포값 \( h_{n}^{(2)} \) (2차원에서 \( \mathrm{n} \) 개의 선, \( n=p(q-1)) \) 에서 \( O_{p q} \) 와 \( O_{e}, Q_{pq} \) 값을 뺀 수이다. 따라서, \( p \) 가 짝수이거나 \( \mathrm{q} \) 가 홀수 일 때, \( a_{p, q}=h_{p(q-1)}^{(2)}-O_{p q}-Q_{p q} \)<caption>(13)</caption>\( \begin{aligned}=& \frac{1}{2}[p(q-1)]^{2}-\frac{1}{2} p(q-1)+1 \\ &-\frac{1}{2}(p-1)(p-2)(q-1)-\frac{1}{2} p(q-1)(q-2) \\=& \frac{1}{2}\left[p(p-1) q^{2}-(3 p-1)(p-2) q\right.\\ &+2(p-1)(p-2)] \end{aligned} \)</p><p>\( \mathrm{p} \) 가 홀수이고 \( \mathrm{q} \) 가 짝수 일 때, \[ \begin{aligned} a_{p, q}=& h_{p(q-1)}^{(2)}-O_{p q}-O_{e}-Q_{p q} \\ =& \frac{1}{2}[p(q-1)]^{2}-\frac{1}{2} p(q-1)+1 \\ &-\frac{1}{2}(p-1)(p-2)(q-1)-\frac{1}{2}(p-1)(q-1)(q-2) \\ &-\frac{1}{2} p(q-1)(q-2) \\ =& \frac{1}{2}\left[p(p-1) q^{2}-(3 p-1)(p-2) q\right.\\ &-2(p-1)(p-2)(q-4)] \end{aligned} \]<caption>(14)</caption></p>
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"\\( Q_{q} \\)는 무엇을 나타내나요?",
"기존의 \\( \\mathrm{q}^{-1} \\) 개의 평행선이 존재하고, 새로게 추가되는 \\( \\mathrm{q} \\) 번째 선이 기존 선과 평행하지 않다면 교차되는 선은 몇개인가요?",
"기존의 \\( \\mathrm{q}^{-1} \\) 개의 평행선이 있고, 세롭게 추가되는 \\( \\mathrm{q} \\) 번째 선이 기존 선과 평행하지 않다면 늘어나는 분리영역의 수는 몇 개인가요?",
"\\( i \\)는 \\(p\\)보다 커질 수 있나요?",
"총 감소되는 영역의 수 \\( Q_{pq} \\)를 나타내는 식은 무엇인가요?",
"평행으로 추가되는 선에 의해 감소되는 영역의 수는 몇 개인가요?",
"\\( p \\) 단계값을 갖는 입력 한개와 \\( q \\) 단계값을 갖는 출력 한개로 이루어진 코어넷은 한 점을 \\( p \\) 개의 선들이 지나가는 점이 얼마나 많이 존재하지?",
"\\( \\mathrm{q} \\) 번째 추가선이 \\( \\mathrm{q}^{-1} \\) 개의 선과 다시 평행했을 때 영역이 1개만 추가되나요?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h1>Ⅱ. 인공신경망회로와 다단계법</h1><h2>1. 코어넷의 정의</h2><p>인공신경망회로의 가장 기본이 되는 단층 회로로서 다음과 같이 정의하고 그 처리 용량에 관한 수식을 유도한다.</p><p>정의. (코어넷, CoreNet):</p><p>정의코어넷은 하나의 입력 노드를 갖는 입력층과 하나의 문턱값(threshold value)을 포함한 하나의 출력 노드로 된 출력층으로 구성된 2층 신경망회로로서 입력노드와 출력노드는 그 표현 값으로 다단계 값을 가진다.</p><p>코어넷의 구조는 그림 1 과 같다. 입출력 값의 표현을 위한 다단계 값은 식 (1)과 (15)에 따른다. 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로부터 \( q \) 레벨의 \( k \) 번째 출력값을 다음과 같이 쓸 수 있다.</p><p>\( Z=\frac{1}{1+\exp \left[-\left(\sum_{i=1}^{n} w_{j i} X_{i}+\theta_{j}\right)\right]} =\frac{k}{q} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( Z \)는 출력값, \( X_{\text {i }} \) 는 입력값, \( \omega \)는 무게값, \( \theta \) 는 문턱값이다. 이를 \( \theta \) 에 대하여 역변환 하면 식 (2) 와 같다.</p><p>\( \theta=-X w+\ln \frac{k}{q-k} \), 여기서 \( 1 \leq k \leq q-1 \)<caption>(2)</caption></p><p>그림 1에서 입력 값 \( X=\left\{X_{1}, X_{2}, X_{3}, \ldots X_{p}\right\}\), \( |X| \) \( =p \), 출력 값 \( Z=\left\{z_{1}, z_{2}, z_{3}, \ldots z_{q}\right\},|Z|=q \) 일때, 이들 입력과 출력 집합으로 만들 수 있는 총 함수의 수는 \( q^{p} \) 개이다. 코어넷의 처리용량은 무게값 공간에서 그림 2 와 식 (4), (5)에 의하여 나누어지는 부분 즉, 분할 가능한 영역(segment)의 수이다.</p><p>예로서, 입력 레벨 수가 3이고 출력 레벨이 3일 때, 그림 2에 보이는바와 같이 무게값 공간을 나눌 수 있는 영역의 수(각 선을 연장하여 나뉘어지는 수)는 17이다. 또한 입출력 각 3 단으로 가능한 함수의 수는 \( \mathrm{q}^{\mathrm{p}} \)\( =3^{3}=27 \) 가지이다. 이 코어넷으로는 17 가지 함수만 구현 가능하며, 나머지 10 가지 함수는 구현 불가능하다.</p>
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"정의코어넷은 하나의 입력 노드를 갖는 입력층과 하나의 문턱값(threshold value)을 포함한 하나의 출력 노드로 된 출력층으로 구성된 2층 신경망회로로서 입력노드와 출력노드는 그 표현 값으로 다단계 값을 가지는가?",
"입력 레벨 수가 3이고 출력 레벨이 3일 때, 그림 2에 보이는바와 같이 무게값 공간을 나눌 수 있는 영역의 수(각 선을 연장하여 나뉘어지는 수)는 17인가?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h2>2. 모델 1(3)-1(6)의 시뮬레이션 결과</h2><p>표 1은 이 모델 1(3)-1(6)의 시뮬레이션 출력 결과의 일부이며, 훈련에 사용된 입력 값들(훈련 값 번호, 입력 값, 목표 값), 무게값(w00와 Theta), 시뮬레이션 결과 계산되어 나온 값들(sample 번호, 출력 값, 목표값), 그리고 수렴하는데 소요된 반복계산 횟수 (iteration)들이 나와 있다. 여기서 편의상 함수번호는 \( 0 \) 번부터 \( \mathrm{q}^{\mathrm{p}}-1 \) 까지로 목표 값(target value)에 따라 붙여졌다. 즉 순서대로 \( 0\left(000_{6}\right) \) 번부터 \( 215\left(555_{6}\right) \) 까지 \( \mathrm{q}^{-} \)진법을 10 진수로 표시하였다. 표 2 는 실험 결과 수렴된 함수, 즉 구현 가능한 함수들만의 출력으로서 수렴하기까지의 반복 오차계산 횟수를 보여주고, 그림4 는 무게값 공간에서 수렴 함수들의 무게값 좌표들과 해당 함수번호들을 보여준다.</p><p>유효영역의 범위를 축소하면 오차 계산 반복횟수는 늘고, 수렴 함수들의 갯수는 감소하는 반면에 함수의 무게값 좌표들이 무게값 공간의 분할 영역에서 비교적 중앙쪽으로 가까이 간다. 반면에 유효영역을 \( 100 \% \) 로 설정하면 무게값 좌표들은 이웃 영역과의 경계선 부근에 위치하게 된다.</p><p>표 2 는 각 수렴된 함수("함수번호.out")들의 반복계산 횟수를 나타낸다. 표 2 의 시물레이션 결과에서 보듯이, 총 216 가지의 조합 가능한 함수 중에서 80 개의 함수가 수렴되었으며(표 2 하단 참조), 나머지 136 개의 함수는 발산하여 구현이 불가능하다. 그림 4에서 공간 분할선은 3 쌍의 5 평행선으로 모두 15 개이다. 이 3 쌍의 5 평행선으로 분할되는 영역의 수는 모두 82 개이다. 즉 총 82 개로 식 (14)에 의하여 \( \mathrm{p}=3 \) 과 \( \mathrm{q}=6 \) 을 대입한 \( a_{5, 6}=82 \) 와 일치한다. 이 82 개의 구현 가능한 함수 중에서 시뮬레이션 결과 실제로 오차값이 충분히 작도록 수렴한(구현 가능한) 함수는 최대 80 개로 나왔다. 나머지 2 개 45 번 함수와 160 번 함수는 그림 4 와 5 에서 보듯이 그 크기가 매우 작은 분할영역들로 이곳의 무게값들을 역전파 알고리즘으로는 찾을 수 없었다. 이는 여러 모멘텀과 학습률, \( \Theta_{0} \) 값들을 달리 하고 충분히 큰 오차수정 반복횟수 (200만)를 주어도 같은 결과로 나왔다.</p><h2>3. 무게값 좌표의 사전 계산법에 의한 출력 값</h2><p>그림 5 는 그림 4 에서 중앙에 근접한 상,하 두 작은 삼각형 영역 부분을 확대한 것이다. 이 두 작은 삼각형은 분명 분할 영역임에도 불구하고 수렴된 함수가 없었다. 영역내의 좌표값 \( (-0.051,0.081) \) 과 \( (-0.051,-0.081) \) 로 함수의 출력값을 계산할 수 있다.</p><p>그림 5 에서 미리 계산된 무게값과 식 (18)에 의한 함수 입력과 출력 값을 계산한 결과 표 3 과 같다. 이 표에서 보듯이, 목표 값과 출력 값의 오차가 오차 범위 \( (\pm 0.0833=1 / 12) \) 를 벗어나므로 이 모델의 시뮬레이션에서는 수렴되지 못했다. 그러나 그림 5 에서 미리 추출된 좌표값을 식 (18)에 대입하여 계산한 값의 오차범위는 \( 0.019 \sim 0.074 \) 로 최대 오차 범위 \( 0.083(=1 / 12=1 /(2 * 6)) \) 보다 적다. 따라서 이 두 함수는 구현 가능한 함수임을 알 수 있다. 그림 5 에서 보듯이 이 두 함수가 차지하는 무게값 공간의 분할영역이 매우 작기 때문에 시뮬레이션 프로그램에서는 적절한 무게값을 찾지 못하였다. 이 결과는 문턱값, 모멘텀, 학습률 변수를 달리하고, 오차수정 반복회수를 충분히 크게( 200 만회) 해도 같은 결과로 나왔다.</p><p>이 두 함수를 포함하여 모델 1(3)-1(6)에서 구현 가능한 함수의 수는 82 개로 본 논문에서 유도한 식(4), (11)에서 계산한 \( a_{3,6}=82 \) 와 일치 한다.</p><p><table border><caption>표 3. 시뮬레이션에서 수렴 안 된 두 함수 45번과 160번에 대하여 시뮬레이션 출력 값과 미리 계산된 무게값에 의한 계산 값</caption><tbody><tr><td colspan=2>표본 값</td><td colspan=3>합수# \( 45\left(f_{45}\right)=113_{6} \)</td></tr><tr><td>번호</td><td>입력</td><td>목표 값</td><td>출력 값</td><td>계산 값</td></tr><tr><td>0</td><td>0.000</td><td>0.250(1)</td><td>0.34452</td><td>0.3237</td></tr><tr><td>1</td><td>1.732</td><td>0.250(1)</td><td>0.18166</td><td>0.1766</td></tr><tr><td>2</td><td>-1.732</td><td>0.583(3)</td><td>0.55447</td><td>0.5167</td></tr><tr><td colspan=2>표본 값</td><td colspan=3>함수# \( 160\left(f_{160}\right)=424_{6} \)</td></tr><tr><td>0</td><td>0.000</td><td>0.750(4)</td><td>0.65548</td><td>0.6762</td></tr><tr><td>1</td><td>1.732</td><td>0.417(2)</td><td>0.45110</td><td>0.4833</td></tr><tr><td>2</td><td>-1.732</td><td>0.750(4)</td><td>0.81497</td><td>0.8234</td></tr></tbody></table></p>
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"유효영역을 100%로 설정하면 무게값 좌표들은 중앙쪽으로 이동하니?",
"유효영역의 범위를 축소하면 수렴 함수들의 갯수는 어떻게 변하니?",
"45번 함수에서 입력된 표본 값이 1.732 일 때 계산 값은 얼마니?",
"160번 함수에서 입력된 표본 값이 -1.732일 떄 계산 값은 어떤 수치가 되나요?",
"160번 함수에서 입력된 표본 값이 0일떄 계산값이 무엇이지?",
"45번 함수에서 입력된 표본 값이 -1.732일 때 계산 값이 얼마가 되지?",
"160번 함수에서 입력된 표본 값이 1.732일 때 출력값이 어느 정도지?",
"45번 함수에서 입력된 표본 값이 1.732일 때 출력 값은 어떤 수치가 되지?"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>인공신경망회로에서 아직도 안 풀리는 문제 중 하나는 회로의 처리용량에 관한 것이다. 본 논문은 인공신경망회로의 가장 기본이 되는 하나의 입력과 하나의 출력을 갖은 단층 다단 코어넷을 제안하고 그 처리 용량에 관한 수식을 유도하였다.</p><p>제안된 코어넷의 처리 용량으로 \( \mathrm{p} \) 단 입력과 \( \mathrm{q} \)단 출력을 갖는 코어넷의 처리용량(구현 가능한 함수의 수)은 \( a_{p, q}=\frac{1}{2} p(p-1) q^{2}-\frac{1}{2}(p-2)(3 p-1) q+(p-1)(p-2) \) 이며, 입력단 \( \mathrm{p} \) 값이 짝수이고, 출력단 \( \mathrm{q} \)가 홀수값이면 추가로 \( (p-1)(p-2)(q-2) / 2 \) 만큼 감해진다. 입력 값으로 3단(level), 출력 값으로 6단을 갖는 1(3)-1(6) 모델을 시뮬레이션하여 분석한 결과, 총 216 가지의 함수 조합에서 입력 레벨링 방법으로 \( \cot (\mathrm{x}) \) 를 이용하여 82 가지의 함수가 구현가능 함을 보였다. 이 모델의 시뮬레이션 결과 80개의 함수가 수렴(구현 가능)하였고, 나머지 수렴되지 않은 함수 중에서 2 개의 함수는 무게값 공간에서 무게값 좌표를 미리 계산하여 구현 가능함으로 나와, 총 82 개의 구현 가능한 함수가 있음을 보였으며, 이는 위 코어넷 처리용량에 의한 계산 값과 일치하였다.</p>
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"코어넷의 처리 용량을 구하는 함수식은 어떻게 풀이되나요?",
"어떤 함수식이 코양넷의 처리 용량을 구하지?",
"입력단 \\mathrm{p}p 값이 짝수이고, 출력단 \\mathrm{q}q가 홀수값일 때 처리 용량에서 감해야 하는 값을 구하는 식은 무엇인가?",
"처리 용량에서 감해야 하는 것을 구하고 입력단 \\mathrm{p}p 금지값이 짝수인 출입단단체가 홀용하여 걸려느 식"
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인공물ED
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단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>VLSI 칩은 그 크기가 매우 제한되고, 입출력의 핀수를 줄여야 하는 경우가 많다. 이러한 경우 다차원의 문제를 푸는 인공신경회로망의 구현에서 여러 개의 입력이 필요한 2치논리(binary logic) 보다는 입력이나 출력 수를 줄일 수 있는 다치논리(multi-valued logic) 회로가 적합하다. 다치논리의 인공신경회로망 구현에서 가장 어려운 것은 주어진 문제, 즉 함수에 맞는 무게값 공간을 찾는 것이다. 다단 입출력 조합으로 이루어진 모든 함수의 구현은 불가능하며, 사실 인공신경망 회로로 구현 가능한 함수의 수는 크지 않다.</p><p>인공신경망회로의 학습 훈련에서 중요한 점은 무게값 공간(weight value space)에서 주어진 학습 데이터의 특성에 맞는 함수를 찾는 것이다. 즉 해당 함수에 따른 입출력간 오차가 작아지면서, 충분히 작은 오차 범위로 수렴해야 한다.</p><p>다양한 연속 비선형 가운데층 활성화 함수를 갖고, 충분히 많은 수의 노드를 갖는 MLP를 사용한다면 하나의 가운데층만으로도 충분히 "범용 근사치" 속성을 갖게 할 수 있다.</p><p>근래의 다치논리를 이용한 인공신경망회로는 복소수를 이용한 MVN(Mulgi-Valued Neurons) 연구가 많이 이루어졌으며, 구현 가능한 함수의 증가에도 많은 진보가 있었다. 위 MVN은 신경망회로에서는 무게값 표현으로 복소수를 이용하였고, 다단계 문턱함수 (multiple-valued threshold functions) 특성을 갖는 활성화 함수(activation function)를 사용하였다.</p><p>문헌[3]은 MVN을 이미지 인식에 적용한 예로 흐린 이미지를 스펙트럼 분석과 주파수 도메인에서 분석하여 인식률을 높이고자 하였다. 문헌[4]와 [5]는 MLMVN(MultiLayer Multi-Valued Neurons)를 이용한 다층 다단신경망회로에 관한 것으로 복소수 무게 값을 다층으로 확장하였고, 이를 Parity-n 문제와 두 나선형 자료 분류(two spirals), "sonar" 벤치마크 및 Mackey-Glass 시계열 분석에 적용하였다. MVN은 비선형 자료의 분류를 비롯한 구현 가능한 함수의 수를 증가시키는 면에서는 장점이나, 복소수 계산과 여러 단계의 활성화 함수를 이용함으로 해서 계산 횟수가 많아지고 처리 속도가 늦어진다. 또한 입출력 값들이 복소수공간의 단위원(unit circle)상에 위치하므로 벡터 공간에서 부분적인 편중이 발생하며, 물리적 실용을 위해서 실수로의 변환과정이 필요하다.</p><p>본 논문은 단층(입출력 2 layer)이라는 제한적인 모델이지만 신경망회로의 처리용량을 수식으로 유도하고 시뮬레이션하여 비교 검층하였다. 제시된 코어넷을 합성하여 2 개 이상의 다단 입력과 출력으로 모델을 구성하면 MVN과 비슷한 계산량으로 구현 가능 함수의 영역을 넓힐 수 있을 젓으로 예측된다.</p><p>코어넷(CoreNet:다단 2 층 신경망회로)이란 인공신경망회로의 가장 작은 단위인 하나의 입력과 하나의 출력을 가지고 중간층이 없는 가장 기본적인 신경망 회로로서 은닉층이 있는 다층 신경망 회로의 분석을 용이하게 하기 위함이다.</p><p>본 논문은 \( \mathrm{p} \) 레벨(level:단계)을 갖는 입력 노드와 \( \mathrm{q} \) 레벨의 출력 노드를 갖는 코어넷을 이용하여 입출력 레벨에 따른 조합 가능한 다단계 함수의 구현 가능성에 관한 것으로, 다단 입출력 값들로 조합 가능한 함수 중에서 가능한 많은 수의 인공신경망회로의 구현을 위하여 무게값 공간에서 구현 가능한 함수의 수를 찾는다. 이를 인공신경망회로의 시뮬레이션 결과 수렴되는 함수와 비교 하였으며, 무게값 공간에 분할영역이 있으나 그 영역이 너무 작아 인공신경망회로에서 수렴(구현)이 안 되는 함수는 그 영역의 중심 무게값을 미리 계산으로 구하여 구현할 수 있음을 보였다. 입력 값의 레벨링 방법으로 무게값의 분할 영역을 넓히기 위하여 \( \cot (\mathrm{x}) \) 를 이용하었다.</p>
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"MVN으로 도출된 값들이 물리적 실용을 위해 거쳐야 하는 과정은 무엇인가?",
"처리 속도와 관련하여 MVN의 단점은 무엇인가?",
"무게값의 분할 영역을 넓히기 위해 이용한 함수는 무엇인가?",
"코어넷의 목적은 무엇인가?",
"코어넷이 의미하는 바가 무엇인가?",
"최근 연구된 MVN은 복소수를 이용하는 경우가 많은가?",
"다치논리 회로를 이용하여 인공신경회로망을 구현할 때 가장 어려운 점은 무엇인가?",
"VLSI 칩을 사용할 때 2치논리보다 다치논리 회로가 적합한 이유는 무엇인가?",
"인공신경망회로 학습 훈련 시 데이터 특성에 맞는 함수를 찾는 것이 의미하는 바가 무엇인가?",
"MVN의 장점은 무엇인가?",
"\\( \\cot (\\mathrm{x}) \\)를 이용한 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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마이크로스트립 원형 편파 개구면-패치 8×8 배열 안테나의 특성
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<h1>Ⅴ. \( 8 \times 8 \) 배열 안테나의 제작 및 특성</h1> <p>그립 12 와 같이 \( 2 \times 2 \) 배열 기본소자를 Wilkinson 전력 분배기 3 개를 사용하여 \( 4 \times 4 \) sub-array를 제작하였다. \( 4 \times 4 \) 배열 안테나의 first null은 \( 17.6^{\circ} \) 에서 발생하였으며, side lobe level은 \( -10.5 \mathrm{~dB} \) 로 측정되었다. directivity는 \( 19 \mathrm{dBi} \) 이고, gain은 \( 16.4 \mathrm{dBi} \) 로서 효율은 약 \( 0.55 \) 로 나타났다.</p> <p>각각의 sub-array로써 다시 4-way 전력 분배기를 사용하여 \( 8 \times 8 \) 배열 안테나를 완성하였다. 각각의 sub-array와 4-way Wilkinson 전력 분배기는 유전율이 공기와 가까운 스티로폼의 위에 플라스틱 볼트와 너트로 고정을 시켰다. 4-way 전력 분배기에서 각각의 sub-array까지는 모두 길이가 같은 동축선으로 연결하였다. 안테나만의 크기는 \( 231 \mathrm{~mm} \times 231 \mathrm{~mm} \) 이고, 동축선과 전력 분배기까지 고려한 총 크기는 가로 \( 450 \mathrm{~mm} \times \) 세로 \( 281 \mathrm{~mm} \times \) 두께 \( 8 \mathrm{~mm} \) 이다. 완성한 \( 8 \times 8 \) 배열 안테나의 사진을 그림 13 에 실었다.</p> <p>제작한 안테나의 반사 손실을 측정한 결과가 그림 14 이다. \( 10.16 \mathrm{GHz} \) 에서 \( -41.3 \mathrm{~dB} \) 로 공진을 \(4\) 나타내었으며, 반사 계수 \( -10 \mathrm{~dB} \) 를 기준으로 했을 때 대역폭은 \( 9.7 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 10.7 \mathrm{GHz} \) 까지로 약 \( 10 \% \) 를 나타내었다. Far-field 패턴을 측정하기 위해 NSI사의 근접 전계 측정장비를 이용하여 near-field를 측정하고, 이를 far-field로 변환시켰다. Principal-polarization과 cross-polarization의 방사 패턴을 각각 그림 15에 나타내었다. Side lobe level은 약 - \( 12.7 \) \( \mathrm{dB} \) 이고, directivity는 \( 26.3 \mathrm{dBi} \) 로 측정되었다. Gain을 standard gain horn 안테나를 사용하여 비교한 결과 \( 22.2 \mathrm{dBi} \) 로 나타났다. 주파수에 따른 gain의 변화를 그림 16 에 나타내었다. 그리고, axial ratio를 주파수를 \( 0.1 \mathrm{GHz} \) 씩 변화시키며, 대역폭의 범위인 \( 9.7 \) \( \mathrm{GHz} \) 에서 \( 10.7 \mathrm{GH} z \) 까지 측정하였다. \( \mathrm{CP}^{2} \) crossolarization level에 대한 principal-polarization의 비라고 정의하고, axial ratio를 구하는 식 (18)을 \( \mathrm{dB} \) 단위로 표현하면 식 (7) 과 같다.</p> <p>\( A R=20 \log \frac{\left(10^{C P / 20}+1\right)}{\left(10^{C P / 20}-1\right)} \)<caption>(7)</caption></p> <p>이 결과를 그림 17 에 나타내었다. 공진이 일어나는 \( 10.16 \mathrm{GHz} \) 에서 cross-polarization level은 \( -15.44 \) \( \mathrm{dB} \) 이고, 이 값으로부터 계산된 \( \mathrm{AR} \) 값은 \( 2.97 \mathrm{~dB} \) 이다. Axial ratio가 \( 3 \mathrm{~dB} \) 이하가 되는 영역이 매우 좁으며 이는 마이크로스트립과 동축선이 연결되는 부분에서 길이가 달라짐에 의해 위상차가 생기는 이유로 판단된다. 성능의 향상을 위해 각 소자에 위상을 \( 90^{\circ} \) 씩 차이가 나도록 인가하는 sequential rotation 방법을 사용하면, axial ratio와 반사계수에 의한 대역폭을 증가시킬 수 있다.</p> <p>\( 2 \times 2, 4 \times 4, 8 \times 8 \) 으로 배열을 확장시켰을 때 first null의 위치, side lobe level, directivity, gain, 그리고 효율을 비교하여 표 1 에 나타내었다. Directivity의 계산값은 array factor에 의해 계산된 값으로 각 소자가 isotropic한 경우이므로, 단일 소자의 directivity 까지 고려하여 측정된 \( 2 \times 2 \) 배열의 값으로 부터 단일 소자의 directivity는 \( 6.27 \mathrm{dBi} \) 정도 됨을 알 수 있다. \( 2 \times 2,4 \times 4 \) 배열에 비해 \( 8 \times 8 \) 배열은 소자의 수가 커짐에 따라 전송선에서 발생하는 손실이 급격히 증가하여 효율이 나빠진다. 이의 개선을 위한 한 방편은 방사 소자를 sub-array의 형태로 제작하고 각 sub-array에 공급하는 전송선은 손실이 적은 형태로 구현하여, 손실을 줄이는 것이다.</p> <table border><caption>표. 1 배열 확장에 따른 특성 변화 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>배열의 크기</td><td colspan=2>First nul의 위치</td><td rowspan=2>Side lobe level(dB)</td><td colspan=2>Directivity</td><td rowspan=2>Gain(dBi)</td><td rowspan=2>효율</td></tr><tr><td>계산값(degree)</td><td>측정값(degree)</td><td>계산값(dBi)</td><td>측정값(dBi)</td></tr><tr><td>\(2\times2\)</td><td>38.7</td><td>375</td><td>-6.76</td><td>7.43</td><td>13.7</td><td>11.6</td><td>0.6</td></tr><tr><td>\(4\times 4\)</td><td>18.2</td><td>17.6</td><td>-10.5</td><td>16.5</td><td>19.0</td><td>16.4</td><td>0.55</td></tr><tr><td>\(8\times8\)</td><td>9</td><td>8.8</td><td>-12.7</td><td>21.5</td><td>26.3</td><td>22.2</td><td>0.4</td></tr></tbody></table>
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"어떤 배열의 크기에서 First nul의 위치의 측정값이 8.8이 되는가?",
"배열의 크기가 \\(2\\times2\\)일 때, First nul의 위치 중 계산값에 해당하는 수치는 얼마인가?",
"안테나 배열이 \\(2\\times2\\)일 때, First nul의 위치 중 측정값은 어떻게 되나요?",
"First nul의 위치에서의 측정값이 17.6일 때, 해당하는 안테나 배열의 크기는 무엇입니까?",
"\\(2\\times2\\)배열 안테나의 효율은 얼마야?",
"배열의 크기가 \\(2\\times2\\)인 경우 Gain(dBi)은 어떤 값인가?",
"\\(4\\times 4\\)배열의 크기가 Directivity에서의 측정값에 해당하는 수치는 얼마야?",
"안테나 배열 확장에 따른 특성을 비교할 때, Directivity의 계산값이 16.5인 배열의 크기는 얼마인가요?",
"안테나 배열이 \\(8\\times8\\)일 때 Side lobe level(dB)에서의 수치는 어떻게 되나요?",
"안테나 배열의 크기가 \\(8\\times8\\)이면 First nul의 위치에서 계산값은 무엇일까?",
"안테나 배열의 크기가 \\(8\\times8\\)에서 Gain(dBi)의 수치는 얼마인가?",
"\\(8\\times8\\)안테나 배열의 효율은 어떻습니까?",
"\\(2\\times2\\)배열의 안테나에서 Side lobe level(dB)의 값은 어떻게 됩니까?",
"안테나의 배열 크기가 \\(2\\times2\\)일 때, Directivity의 측정값은 무엇인가?",
"안테나 배열의 크기가 \\(4\\times 4\\)일 때, First nul의 위치의 계산값은 무얼일까?",
"Side lobe level(dB)의 값은 안테나 배열의 크기가 \\(4\\times 4\\)인 경우 어떤 수치를 보여주나요?",
"안테나 배열 크기가 \\(4\\times 4\\)이면 Gain(dBi)는 얼마로 나타나는가?",
"배열 확장에 따른 안테나들의 특성을 비교할 때, 효율은 배열의 크기가 \\(4\\times 4\\)일 때 어떻습니까?",
"Directivity에서 계산값이 21.5인 것과 관련된 배열의 크기는 무엇일까요?",
"26.3의 Directivity 측정값을 갖는 배열 크기에서의 효율은 얼마로 나타나는가?",
"Directivity에서의 계산값은 \\(2\\times2\\)배열의 안테나에서 어떤 수치를 보여주는가?"
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인공물ED
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밀리미터파 응용을 위한 우수한 성능의50 nm Metamorphic HEMTs
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<h1>Ⅲ. 측정결과</h1><p>제작된 MHEMT의 전압-전류 및 상호전달 전도도(gm, transconductance)특성을 HP사의 4156A DC parameter analyzer를 사용하여 측정하였다. 단위 게이트 폭이 30 ㎛이고 핑거 수가 2 개인 소자의 측정결과, 핀치오프(pinch-off) 전압은 - 1.1V, 드레인 전류밀도는 \( \mathrm{V}_{\text {ds }}=1.3 \mathrm{~V} \) 밎 \( \mathrm{V}_{\mathrm{gs}}=0 \mathrm{~V} \) 에서 \( 740 \mathrm{~mA} / \mathrm{mm} \) 이며, 최대 상호전달 전도도는 \( \mathrm{V}_{\text {ds }}=1.3 \mathrm{~V} \) 및 \( \mathrm{V}_{\mathrm{gs}}=-0.4 \mathrm{~V} \) 에서 \( 1.02 \mathrm{~S} / \mathrm{mm} \) 의 우수한 특성을 얻었다. On-state 항복전압(breakdown voltage)과 off-state 항복전압은 각각 1.6V와 2.5V이였다. 게이트 전압에 따론 드레인 전류 밀도 특성 및 상호전달 전도도 특성을 그림 3에 나타내었다.</p><p>제작된 MHEMT의 S-파라메타는 Anritsu ME7808A vector network analyzer를 이용하여 측정하였다. 측정 주파수 범위는 \( 1 \mathrm{GHz} \sim 110 \mathrm{GHz} \) 이며 측정 바이어스 즉건은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{ds}}=1.3 \mathrm{~V}, \mathrm{~V}_{\mathrm{gs}}=-0.4 \mathrm{~V} \) 이다. 그림 4 는 30\( \mu \mathrm{m} \times 2 \mathrm{} \) MHEMT의 RF특성으로, \( 430 \mathrm{GHz} \) 의 전류이득 차단주파수 \( \left(\mathrm{f}_{\mathrm{T}}\right) \) 와 \( 406 \mathrm{GHz} \) 의 최대공진 주파수 \( \left(\mathrm{f}_{\max }\right) \)를 얻었다. \( 110 \mathrm{GHz} \) 에서 측정된 \( \mathrm{S}_{21} \) 이득은 \( 8.3 \mathrm{~dB} \) 를 나타내었다.</p><p>그림 5에 지금까지 보고된 sub-100nm 이하의 게이트 길이를 갖는 HEMT소자들의 전류이득 차단주파수특성을 게이트 길이에 대하여 비교하였다 .GaAs 기반의 MHEMT에서 얻어진 차단주파수 특성이 \( \mathrm{InP} \) 기반의 HEMT에서 얻어진 특성과 비교하여 전혀 뒤떨어짐이 없다는 것을 알 수 있다. 기존의 GaAs 기판을 이용하며 InP HEMT와 거의 대등한 성능이 예상되는 MHEMT의 연구 및 개발은 저가 공정 및 6 inch 이상 기판을 이용한 양산용 기술의 성숙도 측면에서 그 의의가 크다고 할 수있다.</p><h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 밀리미터파 응용에 사용 가능한 우수한 성능의 50 nm InGaAs/InAlAs/GaAs metamorphic HEMT를 구현하였다. 게이트 길이가 50 nm이며 단위게이트 폭이 30 ㎛인 2개의 게이트를 가지고 있는 MHEMT의 측정결과, 740 mA/mm의 드레인 포화 전류밀도와 1.02 S/mm의 상호전달 전도도를 얻었으며 전류이득 차단주파수와 최대공진 주파수는 각각 430 GHz와 406 GHz의 우수한 특성을 나타내었다.</p>
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"핑거 수가 2 개인 소자이고 단위 게이트 폭이 30 ㎛인 측정 결과는 어떻게 돼?",
"MHEMT의 S-파라메타의 측정 주파수 범위는 어떻게 돼?",
"단위 게이트 폭이 30 ㎛ 핑거 수가 2 개인 소자의 측정으로 우수하지 않은 특성을 얻었어?",
"전압-전류 및 상호전달 전도도 특성을 측정한 4156A DC parameter analyzer는 어느 회사 꺼야?",
"제작된 MHEMT의 S-파라메타는 4156A DC parameter analyzer를 사용해서 측정했지?",
"GaAs 기반의 MHEMT에서 얻어진 차단주파수 특성은 InP 기반의 HEMT에서 얻어진 특성과 비교 했을 때 차이가 많이나?",
"본문에서 제작된 MHEMT가 가진 게이트 특성은 어떻게 돼?",
"성능이 우수한 50 nm InGaAs/InAlAs/GaAs metamorphic HEMT는 어디에 사용 가능해?",
"드레인 포화 전류밀도 값은 MHEMT 측정한 결과 어떻게 나왔어?",
"MHEMT 측정해서 나온 결과 중에서 최대공진 주파수는 어떤 값을 가져?",
"MHEMT 측정해서 나온 결과에서 430 GHz의 주파수를 가진것은 뭐야?",
"On-state 항복전압과 off-state 항복전압은 값을 순서대로 나열한 거는 어떤거야?",
"HP사의 4156A DC parameter analyzer를 사용해서 측정한 MHEMT의 특성에는 어떤게 있어?",
"상호전달 전도도는 MHEMT 측정한 결과 값이 몇으로 나왔어?"
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인공물ED
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밀리미터파 응용을 위한 우수한 성능의50 nm Metamorphic HEMTs
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 밀리미터파 응용에 사용 가능한 우수한 성능의 InGaAs/InAlAs/GaAs metamorphic HEMT를 구현하였다. 게이트 길이가 50nm이며 단위 게이트 폭이 \( 30 \mu \mathrm{m} \) 인 2개의 게이트를 가지고 있는 MHEMT의 측정결과, 740mA/mm의 드레인 포화 전류밀도와 1.02 S/mm의 상호전달 전도도를 얻었으며 전류이득차단주파수와 최대공진주과수는 각각 430 GHz 와 406 GHz의 특성을 나타내었다.<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 들어 정보량의 폭발적인 증가로 인한 주파수 자원의 고갈과 초고속ᆞ광대역 정보통신서비스에 대한 사회적 수요가 커짐에 따라 밀리미터파 대역의 주파수 자원을 이용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 밀리미터파 대역 기술은 전통적으로 군사용으로 사용되었으나 28 GHz LMDS (local multipoint distribution service), 60 GHz WLAN (wireless local area network)등의 상업용 목적으로 확대되고 있어 대표적인 민군겸용기술(dual-use technology)로 떠오르고 있다. 특히 W-band(75 GHz ～ 110 GHz) 대역은 신호 흡수 감쇠가 적어 77 GHz 자동차 충돌방지 시스템, 94 GHz FMCW(frequency modulation continuous wave) 레이더 시스템 등의 응용을 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 향후에는 W-band 및 D-band(110 GHz ～ 170 GHz) 대역에서의 통신 수요도 급증할 것으로 예측된다.기존의 마이크로파 통신용 부품은 주로 GaAs 기술을이용한 hybrid 형태였으나 최근에는 소형화, 경량화, 고 신뢰성 및 대량생산을 통한 저가격화 등의 장점 때문에 밀리미터파 단일 집적 회로(Millimeter Monolithic Integrated Circuit, MIMIC)가 핵심기술로 자리매김하고 있다. 이러한 MIMIC 소자의 핵심 능동소자로 Si계 MOSFET과 화합물 반도체 계열의 hetero-junction bipolar transistor(HBT) 및 high electron mobility transistor(HEMT)등이 활발하게 연구되고 있는데, 특히 HEMT 소자는 저 잡음성 및 우수한 초고주파 특성과 제작 공정의 상대적인 단순성에 기인하여 가장 강력한 미래의 대안으로 부상되고 있다.</p><p>오랫동안 연구되어 왔던 GaAs 기반의 pseudomorphic HEMT는 strained nGaAs 채널(channel)층과 AIGaAs(또는 GaAs) 층과의 격자 부정합(lattice mismatch)에 기인하는 indium 농도의 제약과, 이로 인하여 채널층에서 전자 이동도(mobility)가 저하되는 문제점을 수반한다. 이를 위한 대안으로 InP 기반의 격자 정합된 (lattice-matched) HEMT가 지속적으로 연구되어 왔으며, GaAs 기반의 PHEMT와 비교하여 높은 이득 특성과 낮은 잡음 특성 및 우수한 초고주파 특성 등의 여러 장점으로 각광받고 있다. 그러나 GaAs 기반의 웨이퍼와 비교하면, InP 기반의 웨이퍼는 역학적으로 부서지기 쉽고, 재료비용이 비싸며 공정하기에 어려워 대량생산이 어렵다는 결정적 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위하여 GaAs 기판위에 metamorphic 버퍼(buffer)층을 적용하여 InP의 에피층을 사용하는 InGaAs/InAlAs/GaAs MHMET가 제안되었다[1-2]. 최근 들어 InP 기반 HEMT의 우수한 소자특성과 GaAs 기반 HEMT의 공정 용이성 등 각기 소자들의 장점만을 취하는 MHMET에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 밀리미터파 응용에 사용 가능한 GaAs 기반의 InGaAs/InAlAs MHEMT를 구현하고 그 특성에 관하여 제시한다.</p><h1>II. MHEMT 설계 및 제작</h1><p>50 nm 길이의 게이트를 갖는 MHEMT를 제작하기 위하여 반절연성(semi-insulating) GaAs 기판위에 분자선 에피택시(MBE, molecular beam epitaxy) 방식으로 성장된 이중 이종접합(double hetrojunction) 구조를 갖는 에피 구조를 사용하였다. 고농도 InGaAs 채널층과 정합 상태를 갖는 에피를 GaAs 기판에 형성시키고 버퍼층에서 발생되는 전위결함(dislocation)이 소자 층까지 전파되는 것을 방지하기 위하여, InAlAs를 사용하며 indium 비율이 0.01부터 0.5까지 변화하는 inverse step graded metamorphic 버퍼층을 적용하였다. 채널층에서의 indium 비율은 0.53 이다. 상온에서의 2-DEG층의 carrier 농도는 \( 3.36 \times 10^{12} \mathrm{~cm}^{-2} \) 이고 이동도는 9070 cm/V-s이었다. 그림 1에 MHEMT 제작에 사용된 에피층의 구조를 나타내었다.</p><p>MHEMT의 제작은 동국대학교 밀리미터파 신기술연구센터의 50nm-standard-process를 사용하였다. 소자의제작은 메사(mesa) 공정, 소스/드레인 오믹(ohmic) 공정, 게이트 공정, \( \mathrm{Si}_{3} \mathrm{~N}_{4} \) 적층 공정 순으로 진행되었다. 소자 사이를 전기적으로 분리시키기 위한 메사공정은 인산계열의 식각용액 \( \left(\mathrm{H}_{3} \mathrm{PO}_{4} / \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}_{2} / \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}\right) \) 을 사용하였으며 소스와 드레인 전극의 접촉저항을 감소시키기 위한 오믹공정은 \( \mathrm{AuGe} / \mathrm{Ni} / \mathrm{Au} \) 를 1350 / 280 / 1600 Å 증착하고 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 120 초 동안 열처리하였다. TLM(transmission line method) 방법을 사용하여 측정한 일반적인 접촉 비저항은 \( 2 \times 10^{-6} \Omega . \mathrm{cm} \) 이였다. 게이트 패턴의 형성은 일반적으로 많이 사용되는 이중 전자빔 노광방법을 사용하였다. 재현성 있는 \( 50 \mathrm{~nm} \) T-게이트 패턴을 구현 하기 위하여 감광도가 서로 다른 ZEP520/P(MIMA-MAA) \PMMA950k(1500 / 7000 / 2000 Å) 의 3층 레지스트 구조를 사용하였다. 게이트 리세스(recess) 공정은 PH가 5로 조정된 호박산 계열의 혼합 용액을 사용하여 cap층을 식각하고 인산 계열의 혼합 용액을 사용하여 schottky 층을 식각하였다. 이 때 InAlAs schottky 층에 대한 InGaAs cap 층의 선택적 식각 비율은 100 이상이다. 게이트 리세스 식각 후에 Ti/Au(500/4500 Å) 사용하여 게이트 금속을 열적으로 증착하고, 소자 보호를 위해 PECVD를 사용하여 \( \mathrm{Si}_{3} \mathrm{~N}_{4} \) 을 800 Å 두께로 적층하였다. 그림 2에 제작된 T-게이트의 단면 SEM 사진을 나타내었다. 상기 방법으로 제작된 MHEMT의 게이트와 소스간의 간격은 0.75 ㎛이고 드레인과 소스의 간격은 1. 5 ㎛이다.</p>
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"밀리미터파 응용에 사용하기 위해 구현한 게 무엇이지?",
"무엇이 밀리미터파 응용에 활용하기 위해 구현됐어?",
"최근에 주파수 자원의 고갈이 왜 발생했어?",
"폭발적인 정보량의 증가로 주파수 자원이 고갈되어 무엇을 이용하기 위한 연구가 활발해졌어?",
"무엇을 이용하기 위한 연구가 폭발적인 정보량의 증가로 인해 주파수 자원이 고갈되어 활성화됐지?",
"밀리미터파 대역 기술은 어떤 목적으로 확대됨에 따라 대표적인 민군겸용기술로 부상하고 있나요?",
"밀리미터파 단일 집적 회로는 왜 핵심기술로 자리잡게 되었어?",
"밀리미터파 단일 집적 회로가 핵심기술로 자리잡은 이유는 뭐지?",
"HEMT 소자는 어떻게 하여 제일 강력한 미래 대안으로 떠오르고 있지?",
"pseudomorphic HEMT이 갖는 문제점은 어디에서 전자 이동도가 낮아진다는 거야?",
"pseudomorphic HEMT의 대안으로 InP을 기반으로 하는 무엇의 연구가 계속되어 왔지?",
"InP 기반의 격자 정합된 HEMT은 어떤 장점 때문에 각광받고 있어?",
"어떤 장점 때문에 InP 기반의 격자 정합된 HEMT이 각광받고 있지?",
"InGaAs/InAlAs/GaAs MHMET 는 어떻게 InP의 에피층을 사용하지?",
"최근에는 각 소자들의 장점만을 취하는 무엇에 대한 연구가 많이 진행되고 있어?",
"InP 기반의 웨이퍼가 가지는 단점은 무엇이 비싸다는 것인가?",
"무엇이 비싸다는 것이 InP 기반의 웨이퍼가 지닌 단점이야?",
"실험에서는 왜 double hetrojunction 구조를 가지는 에피 구조를 사용하였어?",
"실험에서 사용한 에피 구조는 어떻게 성장되었어?",
"실험에서 전위결함이 소자 층까지 퍼지는 것을 막기 위해서 어떻게 하였나요?",
"본 논문에서는 어떻게 MHEMT를 제작하였지?",
"본 논문에서 소자의 제작은 어떻게 진행되었어?",
"소자의 제작은 본 논문에서 어떻게 수행되었나요?",
"오믹공정에서는 열처리를 얼마의 온도에서 120초 동안 하였지?",
"실험에서 메사공정은 어떻게 이루어졌나요?",
"본 논문에서 어떻게 메사공정이 진행되었어?",
"재현성 있는 T-게이트 패턴의 구현을 위해 실험에서는 어떻게 했어?",
"실험에서는 어떻게 재현성 있는 T-게이트 패턴을 구현했지?",
"본문의 공정에서 schottky 층의 식각은 어떻게 이루어진 거야?",
"밀리미터파 응용에 사용 가능한 HEMT는 단위 게이트 폭이 얼마인 2개의 게이트를 가지고 있어?",
"본 실험에서 게이트 리세스 공정은 어떻게 진행됐나요?",
"본 논문에서는 게이트 리세스 공정이 어떻게 수행되었어?"
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인공물ED
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진폭 변조 거리 측정 시스템을 위한 정밀 위상차 측정부 개발
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<h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>무선으로 거리를 측정하는 상용 시스템은 레이저, 적외선, 초음파, 전자파 등을 사용한다. 이 중 전자파를 사용한 거리 측정 시스템은 다른 시스템에 비해 안개나 서리가 자주 끼거나 비가 자주 오는 열악한 환경에 강하다는 장점이 있다. 이러한 이유로 어떠한 환경 속에서도 지속적으로 정확한 거리를 측정해야 하는 고층 빌딩 혹은 교량의 움직임을 파악이나, 비행기가 공항에 착륙할 때 정확한 위치를 파악하는 곳에 전파를 사용하여 거리를 측정하는 시스템을 사용하고 있다.</p><p>전자파를 사용하여 거리를 측정하는 방식은 주파수를 스윕하여 송수신 간의 주파수의 차를 측정하여 거리를 구하는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 방식, 펄스를 주고 받아 시간 지연을 측정 하여 거리를 구하는 펄스 방식, 반송파를 진폭 변조 시켜 송수신 신호 간의 위상차를 측정하여 거리를 구하는 진폭 변조 방식이 있다. FMCW 방식은 국내 물체 감지 무선 센서용으로 허용된 \( 24.05 \sim 24.25 \mathrm{GHz} \) 의 \( 200 \mathrm{MHz} \) 대역폭에서 수 \( \mathrm{cm} \) 의 거리 측정 정확도 (range accuracy)를 가지려면 시스템이 복잡해지는 단점이 있다. 그러나 진폭 변조 방식의 경우에는 대역폭에 의한 거리 측정 정확도의 한계에 얽매이지 않고 구현이 가능하다는 장점이 있지만, 안테나 사이에 커플링이 생기거나 다중 경로로 들어오는 누설 신호에 의하여 거리 측정 정확도가 낮아진다는 것과 변조 주파수의 \( 360^{\circ} \) 이상의 위상에 해당하는 거리의 물체를 측정할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 능동반사기를 이용하여 송수신하는 주파수 대역을 바꿈으로서 누설 신호에 의한 영향을 최소화하는 시스템을 제안하였다.</p><p>본 논문에서는 능동반사기를 사용하는 진폭 변조 방식의 거리 측정 시스템의 위상차 측정부를 디지털 위상 검출기를 사용하여 정확하게 측정한 후 거리로 산출할 수 있도록 하였다. 또한, 정밀 측정을 위한 높은 변조 주파수와 장거리 측정을 위한 낮은 변조 주파수의 두 개의 변조 주파수를 교차적으로 사용하도록 하여 모호성 없는 측정 거리의 확장 및 정밀도를 개선할 수 있게 되었다. 논문의 순서는 먼저 진폭 변조를 사용한 거리 측정 시스템에 대하여 살펴본 후, 설계 시 고려된 사항들을 설명하며, 실제 제작된 모듈로 출력된 결과를 보여주는 순으로 되어 있다.</p>
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"레이저, 적외선, 초음파, 전자파 중에 악천후 환경에서의 거리측정에 강한 것은 뭐야 ?",
"어떠한 환경 속에서도 지속적으로 정확한 거리를 측정해야 하는 고층 빌딩 혹은 교량의 움직임을 파악이나, 비행기가 공항에 착륙할 때 정확한 위치를 파악하는 곳에서 왜 전자파를 이용하나 ?",
"전자파를 이용하여 거리를 측정하는 방식 중에 주파수를 스윕하여 송수신 간의 주파수의 차를 측정하여 거리를 구하는 방식은 뭐야 ?",
"전자파를 사용하여 거리를 측정하는 방식중에 반송파를 진폭 변조 시켜 측정하는 방법은 뭐야 ?",
"전자파를 사용하여 거리를 측정하는 방식중에 펄스를 주고 받아 시간 지연을 측정 하여 거리를 구하는 방식은 무엇인가?",
"국내 물체 감지 무선 센서용으로 허용된 대역폭은 얼마인가?",
"대역폭에 의한 거리 측정 정확도의 한계에 얽매이지 않고 구현이 가능한 거리측정 방법은 뭐야 ?",
"진폭 변조 방식의 경우 거리 측정 정확도가 낮아지는 이유는 뭐야?",
"진폭 변조 방식의 경우, 변조 주파수의 몇 \\(^{\\circ}\\) 이상의 위상에 해당하는 거리의 물체를 측정할 수 없나 ?",
"본 논문에서 기존 측정방식의 단점을 개선하기 위해 어떻게 하였나 ?",
"본문에서 송수신하는 주파수 대역을 바꾸는 기능을 하는 것은 뭐야 ?",
"본 논문에서 정확한 거리 측정을 위하여 어떠한 방식으로 실험을 하였나?",
"본문에서 정밀 측정을 위해 사용한 주파수는 뭐야 ?",
"본문에서 장거리 측정을 위해 사용한 주파수는 뭐야 ?",
"본문에서 모호성 없는 측정 거리의 확장 및 정밀도를 개선을 위해서 어떻게 실험하였나?",
"FMCW 방식의 시스템이 복잡해지는 이유는 뭐야 ?",
"무선으로 거리를 측정하는 상용 시스템에서 사용하는 파장에는 어떠한 종류들이 있나?",
"안테나 사이에 신호 교류 현상이 생기는 단점이 있는 거리 측정 방식은 뭐야 ?"
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인공물ED
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진폭 변조 거리 측정 시스템을 위한 정밀 위상차 측정부 개발
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<h1>요 약</h1><p>진폭 변조를 이용한 거리 측정 시스템은 반송파를 진폭 변조하여 송수신한 신호의 진폭 변조 신호의 위상차를 사용하여 거리를 측정하게 된다. 진폭 변조 거리 측정 시스템에서 문제가 되는 안테나 간의 누설 신호 및 불요 신호에 의한 측정 오차를 최소화하기 위해 능동반사기를 사용하여 주파수 대역을 바꾸어 송신하는 방식이 제안되었다. 본 논문에서는 모호성이 없는 측정 거리를 확장하면서도 정밀한 측정을 가능하게 하는 새로운 위상 측정부의 구현에 대해 설명하고 있다. 즉, \( 8 \mathrm{MHz} \) 및 \( 1 \mathrm{MHz} \) 의 두 개의 변조 주파수를 교차적으로 선택하여 변조 함으로써, \( 150 \mathrm{~m} \) 까지의 거리를 \( 2 \mathrm{~cm} \) 이하의 오차로서 측정할 수 있게 하였다. 위상측정부는 정밀한 위상 측정을 위하여 높은 변조 주파수는 JK 플립플롭 위상차 측정기를 사용하고, 낮은 변조 주파수일 경우는 \( XOR \) 측정기를 사용하였다.</p>
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[
"진폭 변조를 이용한 거리 측정 시스템에서 무엇을 진폭 변조하는가?",
"진폭 변조 거리 측정 시스템에서 문제가 되는 것은 뭐야?",
"데이터의 전달을 위해 사용하는 높은 주파수의 파동을 사용하는 진폭 변조를 이용한 거리 측정 시스템은 무엇을 사용하여 거리측정을 하나?",
"진폭 변조 거리 측정 시스템에서 문제점을 해결하기 위해 무엇을 사용하였나?",
"본문에서 능동반사기는 무엇을 변환하여 송신하는 방식인가?",
"새로운 위상 측정부는 \\( 150 \\mathrm{~m} \\) 까지의 거리를 \\( 2 \\mathrm{~cm} \\) 이하의 오차로 측정하기 위해 어떻게 하나?",
"위상 측정부는 먼 거리와 정밀한 측정을 가능하게 위해서 \\( 8 \\mathrm{MHz} \\)와 어떤 변조 주파수를 사용하나?",
"본문에서 제안한 새로운 위상 측정부의 장점은 뭐야?",
"새로운 위상 측정부의 장점이 뭐지?",
"위상측정부는 정밀한 위상 측정을 위하여 높은 변조 주파수에 무엇을 사용하나?",
"위상측정부는 정밀한 위상 측정을 위하여 낮은 변조 주파수에 무엇을 사용하나?"
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인공물ED
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비문 인식과 블록체인 네트워크를 사용한 동물 관리 시스템
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 비문 인식을 통해 동물 등록 및 인증을 수행하고 이를 블록체인 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해주는 동물 관리 시스템을 소개하였다.</p><p>이 시스템은 사용자 앱 또는 PC 프로그램 형태의 클라이언트 프로그램에서 비문 영상을 취득하고 전처리를 수행한 후 이를 동물 등록 인증 센터로 보내고, 이후 동물 등록 인증 센터에서 비문을 인식하여 특정 개체를 인증하고 동물 및 사용자의 정보를 등록한다.</p><p>동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 시설은 암호화된 블록체인 네트워크를 통해 연결되어 해당 시설의 서비스 제공 시에 해당 동물이 특정 개체가 맞는지 확인하며 서비스 이력 등을 종합적으로 관리한다.</p><p>이러한 동물 관리 시스템은 지금까지 개별적으로 이루어졌던 동물의 개체 정보, 소유자 정보, 서비스 이력 등을 통합적으로 관리할 수 있기 때문에 동물을 대상으로 하는 서비스 산업을 활성화시키고 안전성, 보안성, 편리성을 크게 높일 수 있다.</p>
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[
"무엇을 인식하여 동물을 등록하고 인증할 수 있는가?",
"등록 및 인증한 동물들을 무엇을 통하여 다양한 클라이언트와 연결해 주는가?",
"동물을 등록 및 인증하고 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해 주는 것을 무엇이라고 하는가?",
"이 시스템의 클라이언트 프로그램은 어떤 형태인가?",
"동물 관리 시스템에 동물을 등록할 때 지문 인식을 하는가?",
"동물의 비문 영상은 어떤 프로그램에서 취득하는가?",
"동물의 비문 영상을 취득해 전처리 한 후, 다음에 해야 하는 과정은 무엇인가?",
"동물 등록 인증 센터에서 동물과 사용자의 정보를 모두 등록하는가?",
"암호화된 블록체인 네트워크를 통해 연결되어 있는 다양한 시설들에는 어떤 것이 있는가?",
"동물 병원과 동물 보호소는 서로 해당 동물이 특정 개체가 맞는지 확인 가능하며 서비스 이력 등을 종합적으로 관리할 수 있는가?",
"동물 관리 시스템은 어떤 정보들을 통합적으로 관리 할 수 있는가?",
"동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 시설은 어떻게 각 시설의 서비스 제공 시에 해당 동물이 특정 개체가 맞는지 확인하고 서비스 이력 등을 종합적으로 관리할 수 있는가?",
"동물 관리 시스템을 사용하면 어떤 어떤 장점이 있는가?",
"이 시스템에서 사용자 앱 또는 PC 프로그램 형태의 클라이언트 프로그램에서 비문 영상을 취득하고 어떻게 한 후 동물 등록 인증 센터로 보내야 하는가?"
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인공물ED
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비문 인식과 블록체인 네트워크를 사용한 동물 관리 시스템
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<h1>요 약</h1><p>동물이 미리 등록된 특정 개체인지 아닌지를 확인하는 동물 인증은 동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 곳에서 사용된다. 사람을 확인하기 위해 지문 인식을 수행하듯 동물을 확인하기 위해서는 비문 인식이 널리 사용된다. 본 논문에서는 비문 인식을 통해 동물 등록 및 인증을 수행하고 이를 블록체인 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해주는 동물 관리 시스템을 소개한다.</p>
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[
"동물 관리 시스템은 어떤 기술을 통해 이루어지나요?",
"동물 인증은 어떤 장소에서 사용되나요?"
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인공물ED
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비문 인식과 블록체인 네트워크를 사용한 동물 관리 시스템
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<h1>I. 서론</h1><p>동물이 미리 등록된 특정 개체인지 아닌지를 확인하는 동물 인증은 동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 곳에서 사용된다. 동물 병원의 경우에는 진단, 처방, 투약, 처치,수술 등에서 특정 개체가 맞는지 확인해야 하며, 동물 입양 센터나 동물 보호소에서도 들어오거나 나가는 동물을 등록해놓고 특정 개체인지 확인하는 과정이 필요하며, 동물 보험사의 경우 사고가 발생했을 때 보험에 들어있는 특정 개체인지 아닌지를 확인할 수 있는 수단이 필요하다.</p><p>사람을 확인하기 위해 지문 인식을 수행하듯 동물을 확인하기 위해서는 비문 (Nose-Print) 인식이 널리 사용된다. 즉, 특정 개체의 비문을 미리 등록해놓은 다음, 확인해야 할 동물의 비문을 인식하여 등록 비문과 동일하다는 것을 인증하는 것이다. 이렇게 인증된 결과는 네트워크를 통해 동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 클라이언트에 전달되어야 하는데, 비문 등의 신원 등록 및 인증 데이터는 매우 중요한 개인정보 데이터에 포함되기 때문에 네트워크의 보안성이 매우 중요하다.</p><p>본 논문에서는 비문 인식을 통해 동물 등록 및 인증을 수행하고 이를 블록체인 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해주는 동물 관리 시스템을 소개한다.</p
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[
"동물 보험사의 경우 동물인증이 필요한 이유는 무엇인가요?",
"비문 등의 신원 등록 및 인증 데이터는 개인정보 데이터에 포함되나요?",
"동물병원에서 동물인증은 무엇을 확인하는데 사용되나요?",
"동물을 확인하기 위해서 무엇이 널리 사용되나요?"
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인공물ED
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비문 인식과 블록체인 네트워크를 사용한 동물 관리 시스템
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<h1>Ⅱ. 비문 인식 및 블록체인 네트워크 기반동물 관리 시스템</h1><p>전체적인 동물 관리 시스템의 구조는 그림 1 과 같다. 클라이언트 프로그램은 동물 소유자의 스마트폰 또는 각 시설의 PC에서 구동되며, 동물의 비문을 카메라로 취득하여 전처리한 후 이를 블록체인 네트워크를 통해 동물 등록 인증 센터로 전송한다. 또한 동물 및 그 소유자의 정보를 입력받아 역시 블록체인 네트워크를 통해 동물 등록 인증 센터로 전송한다.</p><p>사람과 달리 동물은 비문 취득을 위해 움직이지 않고 가만히 있어주는 경우가 거의 없기 때문에 클라이언트 프로그램에서 취득한 비문의 해상도가 낮아지게 된다. 또한 대부분의 사용자는 어느 시점에서 셔터를 눌러서 비문 영상을 취득해야 할지에 대해 훈련이 되어있지 않으므로 비문 인식의 정확도가 낮아지게 된다.</p><p>본 논문에 소개된 동물 관리 시스템에서는 클라이언트 프로그램에 그림 2 와 같이 비문 취득 가이드 기능을 탑재하였는데, 이는 카메라에 취득된 영상이 동물의 비문인지 아닌지를 영상 전처리(Image Preprocessing)를 통해 미리 파악하여 비문으로 인식된 영역의 크기가 작으면 좀 더 가까이 다가가서 영상을 취득할 것을 사용자에게 지시한다. 또한 동물이 움직이는 경우에는 유효한 비문을 취득하기 어려우므로 카메라에 취득된 영상을 전처리하여 움직임이 정지되었는지를 판단하여 카메라가 비문 인식에 충분한 해상도로 비문을 취득할 수 있는 유효 시점을 자동으로 판단하여 사용자에게 움직이지 말 것을 지시하고 비문을 촬영하여 전송한다.</p><p>블록체인 네트워크로 동물 등록 인증 센터에 전송된 비문 데이터는 특징점 (Keypoint)을 추출한 후, 미리 저장된 벡터와 동일한 지를 판단하여 특정 개체와 동일한 지를 찾아내고 인증한다.</p><p>영상 인식을 위한 지역 기술자(Local Descriptor)에는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Feature), FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 등이 가장 많이 사용되는데, 전체적으로 FAST 가 연산량 및 성능 면에서 유리하고[5] 비문 인식에 실제 적용한 사례에서도 FAST가 안정적이라고 나타나서 여기에서도 FAST 방식을 사용하였다. 현재까지는 약 \( 97 \% \) 정도의 FAR (False Acceptance Ratio)와 FRR(False Rejection Ratio)를 보이고 있는데 이정도면 현장에서 동물을 인증하고 등록하는 데에는 크게 무리가 없는 수준이다.</p><p>이 과정에서 HOG (Histogram of Oriented Gradient), LBP(local binary pattern), PCA(Principal component analysis) 처리를 통해 벡터 값을 찾아내고, 이를 기저장된 데이터베이스와 비교하여 그 차이가 가장 작은 순으로 후보군을 제시하는데, 현재까지는 실용적으로 큰 문제가 없이 동작하지만 등록된 개체 수가 매우 많아지면 특정 개체를 찾아낼 확률이 떨어질 수 있어서 향후에는 그림 3과 같이 샴 네트워크(Siamese Network)[7] 기술을 적용할 예정이다.</p><p>이렇게 비문 영상 취득, 비문 인식 및 인증이 완료되면 동물 및 그 소유주의 데이터 등록을 수행한다. 이후에는 그림 4 와 같이 비문 인식만으로 동물의 소유 기록, 혈통 기록, 의무 기록, 쇼핑 기록 등 다양한 데이터를 조회할 수 있다. 이를 위해 각 시설에는 개방형 API(Application Programming Interface)를 제공하며 동물 등록 인증 센터와 각 시설 사이에는 암호화된 블록체인 네트워크로 데이터를 주고받는다.</p>
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[
"비문 취득 가이드 기능은 비문으로 인식된 영역이 작으면 사용자에게 무엇을 지시하나요?",
"향후에 어떤 기술을 적용할 예정인가요?",
"비문 인식의 정확도가 떨어지는 이유는 사용자의 비문 취득 시 셔터를 눌러야할 타이밍에 대한 훈련이 부족해서 인가요?",
"비문 인식으로 조회할 수 있는 데이터는 어떤 것들이 있나요?",
"현재까지 어느 정도 수준의 FAR (False Acceptance Ratio)와 FRR(False Rejection Ratio)를 보이고 있나요?",
"동물의 비문 취득이 해상도가 낮아지는 이유는 뭐야?",
"동물의 비문은 무엇을 통해 동물 등록 인증 센터로 전송되나요?",
"지역 기술자 중 본 논문에서 사용한 방식은 무엇인가?",
"영상 인식을 위한 지역 기술자로 많이 사용되는 것은 무엇인가요?",
"본 논문에 소개된 동물 관리 시스템에서 클라이언트 프로그램에 어떤 기능을 탑재했어?",
"등록된 개체 수가 매우 많아지면 특정 개체를 찾아낼 확률이 증가하나요?",
"비문 취득 가이드 기능은 무엇을 통해 비문인지 아닌지를 판별해?",
"벡터값을 찾아내기 위해 어떤 처리를 해주나요?",
"동물 등록 인증 센터에 전송된 비문 데이터에서 무엇을 추출하나요?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>Ⅲ. 마커 선정 알고리즘</h1><p>센서와 전자장치가 개발되었다고 하더라도 질병진단 정확도를 높이기 위해서 환자와 정상인을 잘 구분하는 마커를 발굴할 필요가 있다. 본 연구에서는 앱터머(aptamer) 어레이에 혈청을 반응시켜 광학적 방식을 이용하여 변별력이 높은 마커세트를 발굴하였다. 본 연구에서 제안하는 마커선정 알고리즘은 진단결과에 나쁜 영향을 주는 마커를 배제하기 위하여 뉴럴 네트웤 자체의 학습기능을 활용한다. 기본 개념은 마커를 하나씩 추가하면서 정확도를 평가하여, 추가한 마커가 정확도를 개선하면 그 마커를 선택하고, 그렇지 못 한 경우는 배제하는 것이다. 선택(select)과 배제(drop)과정을 수행하기 전에 pre-screening 과정을 수행하여 유용한 데이터 세트를 준비한다. 상호검증(cross validation) 기법을 동원하여 선택된 선정된 마커의 신뢰성을 높이는 과정을 거친다. 환자의 그룹핑을 다양하게 하여 상호검증을 함으로써 마커의 신뢰도를 높인다.</p><h2>1. Pre-screening</h2><p>제안하는 방식은 마커선정을 위해서 마커를 하나씩추가해 가면서 결과를 체크해 가야 한다. 하지만 이때, 수 백∼수 만개로 구성된 불특정 마이크로 어레이 데이터를 무작위로 추가시키는 것은 비효율적이며, 최적의 결과를 기대할 수 없다. 생체신호 처리에서는 p-value 를 많이 이용한다. 어떤 물질의p-value 가 작을수록 환자와 정상인을 구분할 수 있는 능력이 좋다고 생각할 수 있다. Pre-screen 과정에서 모든 마커에 대하여 one-way ANOVA (analysisof variance)를 통해 각각의 p-value를 구하고,p-value의 오름차순으로 데이터를 정렬을 한다.</p><h2>2. Select-Drop</h2><p>Select-drop의 기본개념은 뉴럴 네트웤의 입력이 많으면 정확도가 좋아질 것이라는 생각에서 출발한다. 그러나 뉴럴 네트웤은 다차원 비선형 시스템이다. 따라서 입력 개수가 많다고 정확도가 높아지는것이 아니므로 최적의 결과를 주는 마커의 조합을 구해야 한다. 그림 2은 최적의 마커의 조합을 찾기 위해 고안한 알고리즘의 순서도이다. 그림 2에 나타난 바와 같이 환자와 정상인으로 구성된 N개의 그룹으로 나눈 다음, p-value가 가장 낮은 마커(aptamer)와(N-1) 그룹을 이용하여 뉴럴 네트웤을 학습시키고 나머지 1 그룹에 대하여 질병진단을 하여 정확도를 결정한다.</p><p>그 다음으로 P-value가 높은 마커를 이용하여 동일한 방법으로 정확도를 조사한다. 이 경우는 뉴럴 네트웤의 입력이 2개가 된다. 이렇게 하여 하나를 사용한 경우보다 정확도가 개선되면 마커세트로 선정하고 아니면 배제한다. 원하는 정확도가 얻어질 때까지 준비된 마커를 사용한다.</p>
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[
"마커의 신뢰성을 높이기 위해 이용하는 기법은 무엇인가?",
"변별력 높은 마커세트를 발굴하는 방식은 무엇인가?",
"환자와 정상인을 잘 구분하는 마커 발굴의 필요성은 무엇인가?",
"본 내용이 설명하고 있는것은 무엇인가?",
"마커 선정 알고리즘의 기본 개념은 무엇인가?",
"마커의 신뢰도를 높이는 방법은 무엇인가?",
"생체신호 처리에서 많이 사용되는 것은 뭐야?",
"Pre-screen 과정에서 모든 마커에 대한 데이터 정렬 방법은 무엇인가?",
"select-drop의 기본개념은 무엇인가?",
"앱터머 어레이에 헐청을 반응 시킬수 있어?",
"유용한 데이터 세트를 준비를 위해 pre-screening과정 수행이 필요해?",
"마커의 신뢰도를 높이기 위해 다양한 그룹의 상호검증이 유용할까?",
"불특정 micro array data의 무작위적인 추가는 효율적인가?",
"환자와 정상인을 구별하는 능력의 차이는 p-value가 작을수록 우수한가?",
"마커세트의 선택 여부는 정확도의 개선 정도로 결정할 수 있는가?",
"입력 개수가 많으면 정확도가 높을까?",
"마커선정 알고리즘에 뉴럴 네트웤 자체의 학습기능을 활용 할 수 있어?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>Ⅳ. 전자시스템 구조 및 동작</h1><p>설계된 시스템은 그림 3와 같이 32비트 RISC,AMBA BUS, 메모리(SRAM, Flash) 및 메모리 인터페이스, JTAG, UART, video controller 및 LCDdisplay, ADC 및 인터페이스로 구성되어 있다.</p><p>32비트 RISC는 플래쉬 메모리에 저장된 프로그램을 이용하여 시스템을 제어한다. BUS는 프로세서와 다양한 주변 디바이스를 연결하기 위한 것이며 JTAG은 PC로부터 시스템으로 프로그램을 다운로드하거나 시스템을 디버깅 하는데 사용한다. UART는 센서로부터 얻은 데이터를 PC나 서버로 전송하기 위하여 필요하다. 강력한 변별력이 있는 마커가 있는경우에는 설계된 시스템에서 질병을 바로 진단할 수있지만, 마커를 발굴하는 과정에서는 천문학적인 계산이 필요하므로 PC나 서버로 데이터를 전송할 필요가 있다. LCD display는 측정된 데이터나 진단결과를 나타낸다. 바이오 신호는 저주파 신호이기 때문에 잡음제거를 위한 디지털 필터를 소프트웨어적으로 처리할 수 있다. 따라서 플래쉬 메모리에는 시스템을 제어하기 위한 제어 소프트웨어, 잡음제거를 위한 소프트웨어 필터 프로그램과 ADC의 측정조건, 질병진단판정 모델이 저장된다.</p><p>어레이 센서로부터 나오는 신호가 어떤 과정을 거쳐 처리되는 지 살펴보자. 하나의 센서로부터 얻어지는 커패시턴 값의 차이를 ADC를 이용하여 디지털값으로 변환한 후 소프트웨어적인 방법으로 디지털필터링 하여 잡음을 제거한다. 디지털 필터링 과정에서 RAM이 사용되고 최종 처리된 데이터는 다시 RAM에 저장되며 LCD에 display되고 필요한 경우에는 UART를 통하여 PC로 전송된다.</p><p>개발된 시스템을 자가진단에 사용하는 경우에는 플래시 메모리에 저장된 인공지능을 바탕으로 질병을 진단한다. 인공지능은 오프라인에서 뉴럴 네트웤의 학습을 통하여 얻어진다. 오프라인으로 학습시키는 이유는 인공지능의 질병판단 능력을 높이기 위해서많은 검체가 필요하고 검체가 많은 경우 계산량이 기하급수적으로 늘어나기 때문이다. 그리고 좋은 마커세트를 발굴하기 위하여 많은 경우에 대하여 학습하는 것은 꼭 필요한 일이므로 서버에서 오프라인으로 처리할 필요가 있다.</p>
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"설계된 시스템의 구성요소로는 무엇이 있는가?",
"설계된 시스템은 어떻게 구성되었어?",
"설계된 시스템은 그림 3과 같이 64비트 RISC 등으로 구성되어 있는가?",
"시스템을 제어할 때 플래쉬 메모리에 저장된 프로그램을 이용하는 것은 무엇인가?",
"16비트 RISC는 시스템을 제어할 수 있는가?",
"프로세서와 주변 디바이스를 연결하기 위해 사용되는 것은 무엇인가?",
"PC로부터 시스템으로 프로그램 다운로드 및 시스템 디버깅하는데 사용되는 것은 무엇인가?",
"PC로부터 시스템으로 프로그램을 업로드 하는데 사용되는 것은 JTAG인가?",
"여러 주변 디바이스와 프로세서를 연결하는 것은 무엇인가?",
"센서로부터 얻은 데이터를 PC로 전송하기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"설계된 시스템에서 바로 질병을 진단할 수 있는 경우는 언제인가?",
"마커를 발굴하는 과정은 간단한가?",
"측정된 데이터 및 진단결과를 확인할 수 있는 것은 무엇인가?",
"측정되지 않은 데이터나 진단결과도 LCD display를 통해 확인할 수 있는가?",
"어떤 신호에 대해 잡음제거를 위한 디지털 필터를 소프트웨어적으로 처리할 수 있는가?",
"바이오 신호는 고주파 신호인가?",
"바이오 신호 잡음제거를 위한 디지털 필터를 하드웨어적으로 처리할 수 있는가?",
"바이오 신호의 잡음제거를 위해 아날로그 필터를 소프트웨어적으로 처리할 수 있는가?",
"플래쉬 메모리에 저장되는 것은 무엇인가?",
"플래쉬 메모리에는 제어 소프트웨어, 소프트웨어 필터 프로그램, ADC의 측정조건, 질병진단판정 모델이 저장되는가?",
"하나의 센서로부터 얻어지는 커패시턴 값의 차이를 디지털값으로 변환하기 위해 사용하는 것은 무엇인가?",
"커패시턴 값의 차이를 디지털값으로 변환한 후 어떤 방법을 통해 잡음을 제거하는가?",
"ADC를 이용하여 하나의 센서로부터 얻어지는 커패시턴 값의 차이를 어떤 값으로 변환하는가?",
"디지털 필터링 과정으로 최종 처리된 데이터는 무엇에 저장되는가?",
"플래시 메모리에 저장된 인공지능을 토대로 질병진단을 하는 것은 어느 경우인가?",
"개발된 시스템을 자가진단에 사용하는 경우에는 무엇에 따라 질병진단을 진행하는가?",
"오프라인에서 뉴럴 네트웤의 학습을 통해서 얻을 수 있는 것은 무엇인가?",
"인공지능은 온라인에서 뉴럴 네트웤의 학습을 통해 얻을 수 있는가?",
"인공지능을 얻기 위해서 오프라인에서 어떤 네트웤을 학습시켜야 하는가?",
"오프라인에서 인공지능을 얻는 방법은 무엇인가?",
"많은 검체가 필요한 이유는 인공지능의 어떤 능력을 향상시키기 위함인가?",
"인공지능을 오프라인에서 학습시키는 이유는 무엇인가?",
"적은 검체만 있어도 인공지능의 질병판단 능력을 높일 수 있는가?",
"인공지능을 온라인으로 학습시키는 이유는 많은 검체가 필요하기 때문인가?",
"왜 인공지능을 오프라인에서 많은 경우에 대해 학습시켜야 하는가?",
"좋은 마커세트 발굴을 위해 많은 경우에 대한 학습이 꼭 필요하므로 온라인으로 처리해야 하는가?",
"인공지능의 질병판단 능력을 높이기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"어레이 센서로부터 나오는 신호는 어떤 방법으로 잡음이 제거되는가?",
"디지털 필터링 과정에서 최종 처리된 데이터는 필요시 무엇을 통해 PC로 전송되는가?",
"ADC를 이용하여 디지털값으로 변환하는데 필요한 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>질병을 조기에 진단하는 것은 환자와 의료인의 꿈이며 인류가 궁극적으로 해결해야할 일이다. 질병을 진단하기 위하여 X-Ray, MRI, 초음파 등의 의료기기와 환자의 피, 소변, 침 등의 검체를 이용한다. 의료기기를 이용하는 경우 특정 질병에 대해서는 정확하게 진단할 수 있지만 고가라는 측면에서 환자에게 부담이 된다. 검체를 이용하는 경우는 가격은 저렴하지만 정확성과 진단에 걸리는 시간 측면에서 의료기기보다 불리하다. 따라서 검체를 이용하면서 정확도를 높이고 진단 시간을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다.</p><p>여러 검체 중에서 혈액이 다양한 질병을 진단하는데 사용되고 있다. 그 이유는 혈액은 1분 이내에 우리 몸을 한번 순환하기 때문에 질병이 발생한 환부에서 나오는 특이한 물질이 혈액에 용해되기 때문이다. 혈액을 이용하여 질병을 진단하는 경우 정확도를 높이기 위하여 바이오칩과 유전자 증폭을 위한PCR(Polymerase Chain Reaction) 과정이 필요하다.</p><p>바이오칩을 사용하는 경우는 불특정 수 백 내지수 천 개의 마커로 구성된 array에 환자와 정상인의혈청을 반응시켜 뉴럴 네트웤에 인공지능을 갖게 하여 질병을 진단한다. 각 마커들의 혈청반응 정도에따른 색깔변화를 광학 스캐너를 이용하여 읽어 진단정보를 얻는다. 수백 수천 종의 마커를 준비해야 하고 뉴럴 네트웤의 학습과정에서 천문학적인 반응결과 데이터를 처리해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다.</p><p>바이오칩의 감도를 높이기 위한 PCR 과정은denaturation, annealing, extension 과정을 거친다. 각 과정은 하나의 자동화된 장비(cycler)에서 미리 세팅된 온도와 시간에서 이루어진다. PCR을 위하여 위 3과정을 30∼40번 정도 반복적으로 수행된다. 각 과정을 수행하는데 1∼3분 정도 걸리므로 PCR 전 과정을 수행하기 위해서 적어도 1시간 이상이 소요된다.</p><p>위에서 소개한 마커 어레이와 PCR 과정 때문에 질병을 진단하는데 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라 일반 가정에서 자가진단(Point-of-Care)이 불가능하다. 본 연구에서는 PCR과 광학적 스캐닝이 필요없으면서 작은 수의 마커로 간암을 진단할 수 있는시스템을 소개한다.</p><p>본 논문은 개요에 이어 II장에서는 진단 시스템에 사용될 센서의 기본구조와 동작원리를 소개하고, III장에서는 효율적인 진단을 위하여 필요한 마커 선정 알고리즘을 다룬다. IV장에서는 진단 시스템의 구조와 동작을 소개하고, V장에서는 구현 방법과 시스템의 성능을 평가하고 VI장에서 결론을 맺는다.</p><h1>II. 센서구조 및 동작원리</h1><p>본 연구의 목표는 가정에서 자가진단이 가능한 시스템을 개발하는 것이다. 자가진단이 가능하게 하기 위해서는 무엇 보다 PCR 과정이 필요 없는 sensor를 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서 고안한 센서의 동작원리와 구조는 그림 1에 나타내었다. 그림 1의(a)는 반응에 따른 커패시터 용량변화를 설명하는 그림, (b)는 단일 센서의 사진이고 (c)는 어레이 센서의 사진이다. 센서는 그림 1의 (a)와 같이 마커가 도포된 캔틸레버와 아무것도 도포되지 않은 레퍼런스 캔틸레버로 구성되어 있다.</p><p>혈액의 특정 단백질이 잘 달라붙는 마커가 도포된센서 캔틸레버는 그라운드와 거리가 가까워져서 보다 커패시턴스가 크게 된다. 두개의 커패시터의 용량 차이를 측정함으로써 특정 마커가 질병에 반응정도를 알 수 있다. 캔틸레버는 실리콘 나이트라이드 \( \left(\mathrm{Si}_{3} \mathrm{~N}_{4}\right) \)를 절연체로 하고 두께가 \( 450 \mathrm{~nm} \), 크기가 \( 750 \times 750 \) \( \mu \mathrm{m}^{2} \) 이어서 마커에 달라붙은 미걍의 단백질을 구분할 수 있기 때문에 PCR 과정 없이도 질병감염 여부를 판단할 수 있다. 두개의 캔틸레버의 용량은 커패시턴스를 측정할 수 있는 ADC를 이용하여 측정한다.</p>
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"MRI,초음파등의 의료기기에 비해 검체로 질병을 진단하는 장단점은 무엇인가요?",
"혈액이 다양한 질병을 진단하는데 사용되는 이유는 무엇인가요?",
"바이오칩의 감도를 높이기 위한 PCR과정은 무엇인가요?",
"PCR과정은denaturation, annealing, extension 과정을 거치고 각 과정은 1~3분이 소요되므로 PCR 전 과정을 수행하기 위해서 적어도 3분 이상이 소요되니?",
"질병의 진단은 어떻게 이루어지나요?",
"혈액을 이용하는 진단은 정확성이 낮기 때문에 이를 해결하려면 어떻게 해야하나요?",
"논문에서 언급하는 검체 진단법은 어떻게 질병을 판별할 수 있나요?",
"본 연구에서는 뉴럴 네트웤에 인공지능을 갖게 하여 질병을 진단하니?",
"바이오칩의 마커들로부터 어떻게 진단정보를 얻나요?",
"의료기기보다 부족한 진단인 검체 방식을 어떻게 개선하고자 하나요?",
"PCR 과정은 어떻게 진행되나요?",
"혈액 진단에서 광학 스캐너는 어떻게 작동하나요?",
"denaturation, annealing, extension 과정은 어떤 방법으로 이뤄지나요?",
"PCR을 위하여 각 과정은 어떻게 진행해야하나요?",
"본 논문의 III장은 어떻게 진행되나요?",
"본 논문은 개요부터 II장은 어떻게 진행되나요?",
"본 논문의 V장은 어떻게 진행되나요?",
"본 논문의 IV장은 어떻게 진행되나요?",
"30~40번의 PCR 전 과정을 수행하기 위해 사용되는 1시간은 어떻게 걸리게되나요?",
"가정에서 불가능한 마커 어레이와 PCR 과정을 어떻게 개선하였나요?",
"본 논문의 VI장은 어떻게 진행되나요?",
"그림 1은 어떻게 기술되어있나요?",
"뉴럴 네트웤의 학습과정은 어떻게 많은 시간과 경비가 소요되나요?",
"마커를 가진 바이오칩은 환자와 정상인을 어떻게 진단시키나요?",
"본 논문에서 자가진단은 어떻게 진행하여야한다고 하나요?",
"혈액 진단에서 바이오칩은 어떻게 작용하나요?",
"뉴럴 네트웤의 학습 과정은 어떻게 진행되나요?",
"X-Ray, MRI, 초음파 등의 의료기기는 어떻게 환자에게 부담이 되나요?",
"마커의 혈청반응을 광학 스캐너을 이용하여 어떻게하면 인공지능을 가지게 할 수 있나요?",
"검체는 의료기기와 어떻게 비교되어지나요?",
"본 연구는 어떻게 하고자하나요?",
"마커가 도포된센서 캔틸레버의 캐피시턴스 특징을 어떻게 진단에 이용하나요?",
"마커가 도포된센서 캔틸레버는 어떻게 동작하나요?",
"캔틸레버는 어떻게 마커에 달라붙은 미걍의 단백질을 구분할 수 있나요?",
"논문에서 제작하고자 한 센서는 어떻게 구성되어 있나요?",
"마커가 도포된센서 켄틸레버에서 마커는 어떻게 작동하나요?",
"두개의 캔틸레버의 용량은 어떻게 측정하나요?",
"캔틸레버는 어떻게 PCR 과정 없이도 질병감염 여부를 판단할 수 있나요?",
"그림 1의(a)는 어떻게 기술되어지나요?",
"질병을 진단에 혈액을 이용할 경우 정확도를 위하여 PCR과정이 필요하니?",
"질병을 진단에 혈액을 이용할 경우 정확도를 위해 PCR과정이 필요하겠지?",
"논문에서 질병의 조기진단은 어떻게 묘사되나요?",
"질병의 조기진단은 논문에서 어떻게 드러나지?",
"많은 수의 마커로 구성된 array에 바이오칩을 사용할 경우 혈청을 반응의 화학적 반응으로 질병을 진단하니?",
"많은 수의 마커로 구성된 array에 바이오칩을 사용할 경우에 혈청을 반응의 화학적 반응으로 질병을 진단하는 것이 맞을까?",
"시간과 비용이 적게 들어가는 마커 어레이와 PCR 과정 덕분에 일반 가정에서 자가진단이 가능하니?",
"시간과 비용이 적게 들어가는 마커 어레이와 PCR 과정 덕분에 일반 가정에서 자가진단이 가능한 것이 맞아?",
"유연체로 캔틸레버는 실리콘 나이트라이드의 두께를 얇게하면 마커에 달라붙은 미걍의 단백질을 구분할 수 있기 때문에 질병감염 여부를 판단할 수 있니?",
"유연체로 캔틸레버는 실리콘 나이트라이드의 두께를 얇게하면 마커에 달라붙은 미걍의 단백질을 구분할 수 있기 때문에 질병감염 여부를 확인할 수 있지?",
"PCR 과정에서 바이오칩의 감도를 높여주기 위해 annealing, extension 과정을 거치니?",
"PCR 과정에서 바이오칩의 감도를 높여주기 위해 annealing, extension 과정을 거치는 것이 맞아?",
"센서 커패시턴스가 혈액의 특정 단백질이 잘 흡착되기 때문에 두개의 커패시터의 용량 차이를 측정함으로써 특정 마커가 질병에 반응정도를 알 수 있니?",
"센서 커패시턴스가 혈액의 특정 단백질이 잘 흡착되기 때문에 두개의 커패시터의 용량 차이를 측정함으로써 특정 마커가 질병에 반응정도를 확인할 수 있지?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>Ⅴ. 시스템 구현 및 성능분석</h1><h2>1. 시스템 구현</h2><p>설계한 전자시스템은 그림 2와 같다. 32비트 RISC프로세스를 비롯하여 BUS, 메모리 인터페이스, I2C,UART, JTAG을 verilog으로 코딩하여 FPGA로 구현하였다. I2C 프로토콜을 이용하여 16개 ADC가 16개어레이 센서로부터 데이터를 얻는 형태로 구현하였다. LCD 디스플레이는 컨트롤러와 디스플레이가 하나의 모듈로 되어 있는 것으로 구현하였다. 디스플레이 모듈을 제어하기 위한 소프트웨어는 플래쉬 메모리에 저장되어 있다.</p><p>개발된 센서는 마커가 도포된 캔틸레버의 커패시턴스와 레퍼런스 캔틸레버 커패시턴스의 차이를 측정하는 것이기 때문에 2 센서의 커패시터 용량을 측정할수 있는 ADC를 사용하였다. 프로세서를 이용하여 2커패시터의 용량 차이를 미리 측정하여 오프세트 값으로 사용하여 조정을 하지만, 기생용량을 같게 하기위하여 센서에서 ADC 단자까지의 PCB 패턴 길이를 동일하게 하였다. ADC의 그라운드를 그림 4-(a)와같이 아래층 전체를 그라운드로 하였을 때 그림4-(b)와 같이 안정화 단계 이후에 2fF수준의 저주파 잡음이 크게 나타났다.</p><p>그라운드 잡음을 줄이기 위하여 그림 5-(a)와 같이8개 ADC의 그라운드를 하나로 묶은 다음 그 다음 2그라운드를 묶어 파워 그라운드에 연결하여 그림5-(b)와 같이 안정화 단계 이후에 1fF이하로 잡음을 획기적으로 줄였다.</p><p>프로세서와 디지털 파트를 구현한 FPGA, 메모리,파워모듈 등을 포함한 메인보드, ADC 보드, 디스플레이 모듈을 포함한 완성된 진단 시스템의 사진을 그림6에 나타내었다.</p><h2>2. 성능분석</h2><p>각 센서로부터 나오는 신호는 그림 7-(a)와 같이잡음이 많으므로 질병감염 여부를 판단하기 전에 잡음을 제거해야 한다. 그림. 7의 데이터는 200\(\mathrm{msec}\)마다 데이터를 샘플링 한 것이다. 바이오 신호자체는 저주파 신호이지만 상대적으로 높은 고주파 잡음을 제거하기 위하여 소프트웨어적으로 IIR 필터를 구현하여 그림 7-(b)와 같은 잡음이 제거된 데이터를 얻었다.</p><p>센서를 장착하지 않은 상태의 오프세트 커패시턴스가 그림 5-(b)에서 나타난 바와 같이 1\(\mathrm{fF}\) 이하가 이므로 시스템의 분해능은 1\(\mathrm{fF}\)이하라고 볼 수 있다. 센서를 장착하고 thrombin 농도에 따른 커패시턴 용량을 측정해 본 결과 그림. 8과 같은 측정결과를 얻었다.데이터가 안정화되는데 걸리는 시간은 60분 정도이다. Thrombin의 농도가 1,000\(\mathrm{nM}\) 일 때 센서의 커패시턴스가 0∼33fF이고 10nM 일 때 0∼5fF 까지 변화한다. 시스템의 분해능이 1\(\mathrm{fF}\)이기 때문에 10\(\mathrm{nM}\) 까지 측정할 수 있다</p>
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"컨트롤러와 디스플레이가 하나의 모듈로 되어 있는 것으로 구현한 시스템은 무엇인가?",
"디스플레이 모듈을 제어하기 위한 소프트웨어가 저장된 곳은 어디인가?",
"그라운드 잡음을 잡기위해 어떻게 하였는가?",
"어떻게 그라운드 잡음을 줄였어?",
"상대적으로 높은 고주파 잡음을 제거하기 위해 소프트웨어적으로 구현된 방법은 무엇인가?",
"설계한 전자시스템은 어떻게 구현되었나?",
"어떻게 설계한 전자시스템이 실현되었지?",
"16개어레이 센서로부터 16개 ADC가 데이터를 얻는 형태로 구현하기 위해 사용된 방법은 무엇인가?",
"마커가 도포된 캔틸레버의 커패시턴스와 레퍼런스 캔틸레버 커패시턴스의 차이를 측정하기 위해 사용된 방법은 무엇인가?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>요 약</h1><p>커패시턴스 용량의 변화를 측정할 수 있는 박막 Si3N4 캔틸레버 센서 어레이를 이용한 질병진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템은 32 비트 RISC 프로세서, 메모리, 버스, 통신용 IP, ADC, LCD 디스플레이로 구성되어있다. 10개 내외의 마커를 이용하여 수십 개의 마커를 사용했을 경우와 같은 정확도를 얻을 수 있는 마커선정 방법을 제안한다. 개발된 진단기의 커패시턴스 분해능은 1\(\mathrm{fF}\) 이하이고, 트롬빈 10\(\mathrm{nM}\) 까지 감지할 수 있다.</p>
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"마커선정 방법을 사용하여 최대한의 마커를 RNA에 대응하여 질병 진단 시스템을 구현했나요?",
"커패시턴스 용량의 변화를 측정할 수 있기 위해 어떤 것을 이용하였나요?",
"시스템의 구성은 어떻게 되어있나요?",
"어떻게 시스템의 구성이 되지?",
"시스템은 16 비트 PCIC 프로세서, 메모리, 버스, 통신용 IP, ADC, LCD 디스플레이로 구성되어있나요?",
"박막 Si3N4 캔틸레버 센서 어레이는 원리는 어떻게 되나요?",
"박막 Si3N4 캔틸레버 센서 어레이를 어떻게 사용하고자 하나요?",
"질병진단 시스템은 어떻게 구성되나요?",
"어떻게 질병진단 시스템이 조직되나요?",
"질병진단 시스템에서 마커는 어떻게 사용되나요?",
"질병진단 시스템에서 마커는 어떻게 이용되나요?",
"질병진단 시스템의 진단기는 어떻게 기술되나요?"
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인공물ED
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박막 캔틸레버 어레이 센서를 이용한 질병 진단기 설계 및 구현
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<h1>Ⅵ. 결론</h1><p>자체적으로 설계한 32비트 RISC를 기반으로 디지털 시스템을 구현하여 캔틸레버 어레이 센서로부터나오는 바이오신호의 측정, 가공, 디스플레이, 해석, 진단, PC와 커뮤니케이션이 가능한 질병진단 시스템을 구현하였다. 센싱 캔틸레버와 레퍼런스 캔틸레버의 커패시턴스 용량차이를 ADC를 이용하여 감지하여 질병을 진단의 기본이 되는 바이오 신호를 추출한다. 센서는 어레이 형태로 구성되어 있고 각 센서에는 다른 감지물질(마커)이 도포되어 있어 단일 마커보다 질병을 정확하게 진단할 수 있다. 특정질병을 효과적으로 진단할 수 있는 마커 선정 알고리즘을 제안 하였다.</p><p>ADC 보드의 PCB의 그라운드 트레이스를 2포인터 접점으로 하여 시스템의 커패시터 분해능이 \(1\mathrm{fF}\)이하가 되게 하였다. 센서로부터 발생되는 잡음을 소프트웨어 IIR 필터를 구현하여 제거하였다. 개발된 시스템은 thrombin을 \(10\mathrm{nM}\)∼\(1,000\mathrm{nM}\)을 감지할 수 있으며 이때 커패시턴스 변화영역은 각각 \(0 \sim 5\mathrm{fF}\), \(0 \sim 33\mathrm{fF}\)이다. 개발된 시스템은 넓은 커패시턴스 변화영역을 가지고 있기 때문에 특정 질병을 진단하는 마커발굴과 발굴된 마커를 이용하여 질병을 진단하는 플랫폼으로 활용할 수 있다.</p>
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"시스템의 커패시터 분해능이 \\(1\\mathrm{fF}\\)이하가 되게한 방법은 무엇인가?",
"본 논문에서 개발된 시스템이 특정 질병을 진단하는 마커발굴과 발굴된 마커를 이용하여 질병을 진단하는 플랫폼으로 활용될 수 있는 이유는 무엇인가?",
"센서로부터 발생되는 잡음은 무엇을 구현하여 제거하는가?",
"본 논문에서 구현한 질병진단 시스템은 어떤 기능이 가능한가?",
"ADC 보드의 PCB의 그라운드 트레이스를 2포인터 접점으로 하여 시스템의 커패시터 분해능이 얼마 이하가 되게 하였는가?",
"센싱 캔틸레버와 레퍼런스 캔틸레버의 커패시턴스 용량차이를 무엇으로 감지하는가?",
"본 논문의 질병진단 시스템은 무엇을 구현하여 만들어졌는가?",
"센서는 어떤 형태로 구성되어 있는가?",
"본 논문에서 ADC를 이용하여 감지하는것은 무엇인가?",
"센싱 캔틸레버와 레퍼런스 캔틸레버의 커패시턴스 용량차이를 감지하여 추출하는것은 무엇인가?",
"본 논문의 질병진단 시스템에서 사용하는 바이오신호는 어디에서 나오는가?",
"본 논문에서 사용하는 센서가 단일 마커보다 질병을 정확하게 진단할 수 있는 이유는?"
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인공물ED
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적응형 윈도우 크기 기반 NTSS(New Three-Step Search Algorithm) 알고리즘
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<h1>Ⅵ. 실험 과정 및 결과</h1> <p>4장에서는 제안한 두 가지 방법을 각각 적용한 경우와 두 방법을 조합하여 적용한 경우에 대한 성능을 기존 방법과 비교한다. 성능 실험을 위해 비디오 부호화기로 H.263+를 사용하였다. 실험 영상 시퀀스로 가장 보편적으로 사용되는 Akiyo, Coastguard, Stefan 등을 사용하였다. 각 시퀀스의 크기는 \( 352 \times 288 \) 의 \( \mathrm{CIF} \) 크 기이며, 각각 300 프레임을 사용하였다. GOP는 첫 번째 프레임만을 인트라(intra)로 부호화 하였고, 나머지는 모두 인터(inter)로 부호화하였다. 비트율은 비트율 제어 방법을 적용하여 각 영상의 움직임 특성을 고려하여 저 비트율(\( 48 \sim 1,024 ~ \mathrm{kbps} \))과 고 비트율(\( 96 \sim 2,048 ~ \mathrm{kbps} \))에 대해 각각 부호화 하였으며, 비트 율을 명시하지 않은 실험의 경우, 기본적으로 저 비트율을 적용한다.</p> <table border><caption>표 2. Stefan 시퀀스에 대한 제안된 방법과 NTSS의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>방법 \ 성능</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>\( \mathrm{MB} \)당 평균 탐색점 수</td></tr><tr><td>NTSS\( (\mathrm{w}=7) \)</td><td>28.64</td><td>25.17</td></tr><tr><td>NTSS\( (\mathrm{w}=14) \)</td><td>28.33</td><td>27.03</td></tr><tr><td>방법 (1)</td><td>28.80</td><td>25.73</td></tr><tr><td>방법 (2)</td><td>28.83</td><td>25.97</td></tr><tr><td>조합한 방법</td><td>28.92</td><td>26.24</td></tr></tbody></table> <p>표 2는 Stefan 시퀀스에 \( \mathrm{w}=7, \mathrm{w}=14 \)인 경우의 NTSS 방법을 적용한 결과와 본 고에서 제안한 두 가지 방법, 그리고 이 두 가지 방법을 조합한 방법을 적용하였을 때 얻은 결과를 보여준다. 각각의 방법을 별도로 적용 하였을 때 기존의 NTSS보다 ( \mathrm{PSNR} \)이 \( 0.16 \sim 0.50 \mathrm{dB} \) 정도 향상되었으며, 조합한 방법을 적용하였을 경우 최대 \( 0.59 \mathrm{dB} \) 까지 향상되었다.</p> <p>표 3에서는 다른 움직임 특성을 가진 네 개의 영상의 결과를 보여준다. 작은 움직임을 갖는 대표적인 영상 Akiyo는 기존의 NTSS와 제안된 방법이 같은 비트율 상에서 동일한 PSNR을 나타낸다. 그리고 Stefan 과 같은 큰 움직임 특성을 가진 영상뿐만 아니라 Foreman, Coastguard 와 같은 영상에서도 같은 비트율 상에서 화질이 향상되었다.</p> <p>표 4는 각 영상에 대해 제안된 방법을 대표적인 BMA(Block Matching Algorithm)들과 비교한 것이다. 제안된 방법을 적용한 결과는 TSS에 비해 상당히 개선되었으며 FS에 가까운 성능을 보인다. 특히 Stefan 영상의 결과에서는 큰 움직임 특성에 상대적으로 좋은 성능을 갖는 TSS에 비해 \( 0.3 \mathrm{dB} \)에 가까이 개선되었다.</p> <table border><caption>표 3. \( \mathrm{w}=7 \)과 \( \mathrm{w}=14 \)를 적용한 네 개의 실험 영상 시퀀스에 대한 \( \mathrm{PSNR}(\mathrm{dB}) \)과 비트율(\( \mathrm{kbps} \))</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>영상종류 \ 방법</td><td rowspan=2>목표 비트율(\( \mathrm{kbps} \))</td><td rowspan=2>비교대상</td><td colspan=2>NTSS</td><td rowspan=2>제안방법</td></tr><tr><td>\( \mathrm{w}=7 \)</td><td>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>Akiyo</td><td>48</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>35.02</td><td>35.01</td><td>35.02</td></tr><tr><td>96</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>37.86</td><td>37.86</td><td>37.86</td></tr><tr><td rowspan=2>Foreman</td><td>256</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>30.72</td><td>30.81</td><td>30.94</td></tr><tr><td>512</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>33.22</td><td>33.34</td><td>33.43</td></tr><tr><td rowspan=2>Coastguard</td><td>256</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>28.04</td><td>27.95</td><td>28.07</td></tr><tr><td>512</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>30.40</td><td>30.26</td><td>30.43</td></tr><tr><td rowspan=2>Stefan</td><td>1024</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>28.64</td><td>28.33</td><td>28.92</td></tr><tr><td>2048</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>32.51</td><td>32.15</td><td>32.74</td></tr></tbody></table> <p>그림 9는 두 가지 다른 탐색 범위에 대한 결과를 비교한 그림이다. 제안된 방법의 결과는 탐색 범위 \( \mathrm{w}=14 \)에서 감소하는 \( \mathrm{PSNR} \)을 크게 보완하였으며 탐색 범위 \( \mathrm{w}=7 \)에서 감소하는 \( \mathrm{PSNR} \) 또한 상당히 개선된 것을 알 수 있다. 특히 49~81번째와 126~154번째 프레임 내에서 \( \mathrm{w}=14 \)를 적용한 결과가 상당히 낮은 성능을 보이는데 제안된 방법을 적용한 결과는 \( \mathrm{w}=7 \)에서의 결과와 동일한 값을 유지하여 전체적인 \( \mathrm{PSNR} \)을 향상시키는데 큰 영향을 미쳤다.</p> <p>그림 10은 위에서 설명했던 100번째와 143번째 프레임에 대해 제안된 방법을 적용한 결과이다. 100번째 프레임을 보면 (c)는 (b)의 화질보다 다소 떨어지나 (a)보다 상당히 개선된 화질을 보여준다. 특히 볼록으로 표시된 부분의 배경도 카메라에 의한 움직임 때문에 적용한 방법에 따라 화질의 차이를 보이며, 글자 지역은 사람의 눈이 인식하기 가 쉬워 화질의 개선여부를 더 명확하게 보여준다. 그리고 143번째 프레임에서 (f)는 \( \mathrm{w}=7 \)을 유지하여 (d)와 유사한 화질을 보이며 (e)보다 개선된 것을 볼 수 있다.</p> <p>이처럼 다양한 크기의 탐색 범위의 적용은 개선된 화질을 보여주지만 연산량의 증가 또한 반드시 수반된다. 효율적인 탐색 범위를 적용시킴으로써 연산량의 증가는 화질의 개선으로 보상 받을 수 있으나, 만약 비효율적인 탐색 범위가 적용된다면 연산량은 상당히 증가 할 것이며 화질의 개선은 의미가 없어질 것이다. 따라서 \( \mathrm{MB} \)당 평균 탐색점의 수는 연산량의 크기를 판단하기 위한 가장 중요한 기준중 하나이다.</p> <table border><caption>표 4. 기존 방법에서 \( \mathrm{w}=7 \)을 사용한 경우와 제안한 방법을 사용한 경우에 대한 영상 시퀀스의 평균 \( \mathrm{PSNR}(\mathrm{dB}) \)과 비트율(\( \mathrm{kbps} \))</caption> <tbody><tr><td>영상종류 \ 방법</td><td>목표 비트율(\( \mathrm{kbps} \))</td><td>비교대상</td><td>FS</td><td>TSS</td><td>NTSS</td><td>제안 방법</td></tr><tr><td rowspan=2>Akiyo</td><td>48</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>35.06</td><td>34.80</td><td>35.02</td><td>35.02</td></tr><tr><td>96</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>37.89</td><td>37.83</td><td>37.86</td><td>37.86</td></tr><tr><td rowspan=2>Foreman</td><td>256</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>31.32</td><td>30.60</td><td>30.72</td><td>30.94</td></tr><tr><td>512</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>33.38</td><td>33.14</td><td>33.22</td><td>33.30</td></tr><tr><td rowspan=2>Coastguard</td><td>256</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>28.11</td><td>27.94</td><td>28.04</td><td>28.07</td></tr><tr><td>512</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>30.48</td><td>30.40</td><td>30.40</td><td>30.43</td></tr><tr><td rowspan=2>Stefan</td><td>1024</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>28.96</td><td>28.63</td><td>28.64</td><td>28.92</td></tr><tr><td>2048</td><td>\( \mathrm{PSNR} \)</td><td>32.79</td><td>32.51</td><td>32.51</td><td>32.74</td></tr></tbody></table>
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"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)의 PSNR이 최대인 영상은 무엇인가?",
"Akiyo 영상이 모든 방법에서 동일한 PNSR 값을 가질때 목표 비트율을 얼마지?",
"목표 비트율이 가장 적은 값의 영상종류는 무엇일까?",
"어떤 영상종류가 목표 비트율이 가장 적은가?",
"어떤 영상종류가 목표 비트율이 512일때 NTSS \\( \\mathrm{w}=14 \\)의 PSNR 더 낮은가?",
"표 2.에서 최대 신호 대 잡음비가 가장 좋은 것은 어느 경우인가?",
"표 2.에서 방법 (2) 경우와 가장 차이가 적은 최대 신호 대 잡음비를 가지는 경우는 뭐야?",
"최대 신호 대 잡음비가 가장 낮은 경우는 뭐야?",
"무엇이 최대 신호 잡음비가 제일 낮지?",
"표에서 MB당 평균 탐색점 수가 최소인 경우는 뭐야?",
"표에서 MB당 평균 탐색점 수가 가장 많은 방범은 무엇인가?",
"표에서 방법 (1) 경우의 MB당 평균 탐색점 수는 얼마야?",
"방법 (1)와 MB당 평균 탐색점 수 가장 근접한 수를 가진벙법은 무엇이지?",
"Akiyo의 목표 비트율 48일때 NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)의 PSNR 값은 얼마야?",
"Foreman의 목표 비트율 256일때 NTSS \\( \\mathrm{w}=14 \\)의 PSNR 값은 얼마야?",
"표에서 신호 대 잡음 비가 방법 (1) 보다 크고 조합한 방법 보다 적은 경우의 신호 대 잡음 비는 얼마야?",
"제안방법의 PSNR 값은 Coastguard의 목표 비트율 256일때 얼마인가?",
"가장 적은 PSNR 값을 가진 stefan 영상의 목표 비트율을 얼마인가?",
"PSNR 값이 가장 큰 방법은 Coastguard 영상에서 어떤 방법이야?",
" Coastguard 영상에서 PSNR 값이 큰 방법은 어떤 것이지?",
"Foreman 영상의 목표 비트율이 512일때 가장 낮은 PSNR 값은 무엇일까?",
"Akiyo 영상 목표 비트율 96일때 NTSS의 PSNR 값과 같은 값을 갖는 방법은 뭐야?",
"Akiyo 영상에서 PSNR이 가장 낮은 값의 목표 비트율을 얼마야?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=14 \\) 방법에서 PSNR 값이 28.33일 때 목표 비트율은 얼마야?",
"제안방밥의 PSNR 값이 1024 목표 비트율일때의Stefan 영상의 값 보다 낮은 PSNR 값을 갖는 영상은 뭐야?",
"제안방법의 PSNR 값이 최대일때 NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)의 PSNR 값은 뭘까?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)과 제안방법의 PSNR 차이가 최대인 영상은 무엇이지?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)과 제안방법의 PSNR 차이가 0인 영상은 뭐야?",
"Foreman 영상의 목표비트율 512의 PSNR 값이 가장 낮은 방법은 뭐야?",
"Coastguard 영상의 목표비트율 512의 PSNR 값이 TSS와 같은 방법은 뭐야?",
"목표비트율 96의 PSNR 값이 가장 큰 방법은 Akiyo 영상에서 무엇일까?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)과 제안방법의 PSNR 차이가 0.03인 영상은어떤 영상인가?",
"Stefan 영상의 목표비트율 2048의 PSNR 값이 최대인 방법은 무엇일까?",
"FS 방법의 PSNR 값이 가장 높은 영상은 뭐야 ?",
"TSS 방법의 PSNR 값이 가장 낮은 영상은 뭐야 ?",
"NTSS 방법의 PSNR 값이 가장 클때 목표 비트율은 얼마야?",
"제안방법의 PSNR 값이 NTSS의 PSNR 값과 같은 영상은 뭐야?",
"NTSS\\( (\\mathrm{w}=7) \\) 경우에 최대 신호 대 잡음비는 얼마야?",
"Stefan의 목표 비트율 1024인 경우에는 제안방법의 PSNR 값은 몇인가?",
"표에서 목표 비트율이 256일때 NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\)의 PSNR 더 큰 영상종류는 뭐야?",
"목표 비트율이 최대일 때 PSNR 값이 가장 낮은 NTSS 방법의 w 값은 뭐야?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\) 방법의 PSNR 값이 30.40인 영상은 뭐야?",
"최저인 PSNR 값은 NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\) 방법에서 무엇이지?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=7 \\) 방법에서 최저인 PSNR 값은 무엇인가?",
"NTSS \\( \\mathrm{w}=14 \\) 방법에서 PSNR 값이 35 이상인 영상은 어떤 것인가?",
"PSNR 값이 35 이상인 영상은 NTSS \\( \\mathrm{w}=14 \\) 방법에서 무엇이야?",
"PSNR 값이 가장 큰 값의 목표 비트율 값은 뭐야?",
"TSS 와 NTSS가 같은 PSNR 값을 가진 영상은 무엇이지?"
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인공물ED
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적응형 윈도우 크기 기반 NTSS(New Three-Step Search Algorithm) 알고리즘
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<p>다음 표 5는 각 실험영상에서의 블록 당 평균 탐색점 수를 보여준다. (a)는 대표적인 움직임이 작은 (Stationary) 특성을 가진 Akiyo 영상이다. 실험 결과에서 제안된 방법은 NTSS과 동일한 수치를 나타내는데 이것은 제안된 방법이 움직임이 작은 특성을 갖는지를 정확히 판단하여 불필요한 탐색 범위의 크기 증가를 방지하였음을 보여준다. (b)와 (c)는 각각 Foreman과 Coastguard에 대한 결과로써 크고 작은 움직임 특성을 모두 갖는 대표적인 영상이다. 이 결과에서 제안된 방법은 NTSS와 비교하여 거의 비슷한 수의 탐색점을 갖는다. 마지막으로 (d)는 움직임이 큰 특성을 가진 Stefan 영상으로 블록 당 탐색점은 NTSS와 비교해서 \( \mathrm{w}=7 \)에서 약간의 탐색점이 더 요구되나 \( \mathrm{w}=14 \)에서는 오히려 적게 요구됨을 알 수 있다.</p> <p>다음 그림 11은 각 영상의 탐색 패턴에· 대한 분포도를 나타낸 것이다. 그림에서 Center로 표시된 것은 탐색점이 중심점에 위치한 경우, 즉 움직임이 없는 경우이며 Three-Step으로 표시된 것은 TSS의 탐색 과정을 따를 경우, 그리고 NTSS는 중심에 이웃하는 \( 5 \times 5 \)내에서 탐색을 수행한 경우이다. 이 결과는 움직임에 크기에 따라 특성에 맞는 탐색 과정을 얼마나 정확하게 수행하는가를 보여준다. (a)는 움직임이 매우 작은 특성을 가지므로 제안된 방법을 적용한 결과는 \( \mathrm{w}=7 \)의 크기를 유지하여 연산량의 낭비를 줄인다. 나머지 영상들에서는 \( \mathrm{w}=14 \)를 적용한 결과가 \( \mathrm{w}=7 \)에 비해 Three-Step 패턴의 분포가 낮으며 반대로 NTSS 패턴의 분포는 높다. 이것은 움직임 특성이 작은 부분에서 탐색 범위의 크기가 증가할 경우, TSS의 탐색 과정을 수행해야 하는데 NTSS에 탐색 과정을 따르면서 오류를 범하는 것을 보여준다. 그러나 제안된 방법을 적용한 결과는 전체적으로 \( \mathrm{w}=7 \)에 가까운 분포를 보이면서 어느 정도가 \( \mathrm{w}=14 \)의 패턴을 따르는 것을 보이는데 이는 움직임이 매우 커지는 부분에서만 탐색 범위를 증가하여 화질을 개선하고 연산량을 크게 증가시키지 않았다는 것을 나타낸다.</p> <table border><caption>표 5. 각 실험 영상에서 블록 당 평균 탐색점 수</caption> <tbody><tr><td colspan=5>(a) Akiyo</td></tr><tr><td rowspan=2>BMA</td><td colspan=2>\( \mathrm{W}=7 \)</td><td colspan=2>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td></tr><tr><td>FS</td><td>225.00</td><td>1.00</td><td>961.00</td><td>1.00</td></tr><tr><td>TSS</td><td>25.00</td><td>9.00</td><td>33.00</td><td>29.12</td></tr><tr><td>NTSS</td><td>22.60</td><td>9.96</td><td>23.59</td><td>40.74</td></tr><tr><td>제안방법</td><td>23.47</td><td>9.59</td><td>23.47</td><td>40.95</td></tr><tr><td colspan=5>(b) Foreman</td></tr><tr><td rowspan=2>BMA</td><td colspan=2>\( \mathrm{W}=7 \)</td><td colspan=2>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td></tr><tr><td>FS</td><td>225.00</td><td>1.00</td><td>961.06</td><td>1.00</td></tr><tr><td>TSS</td><td>25.00</td><td>9.00</td><td>33.00</td><td>29.12</td></tr><tr><td>NTSS</td><td>17.20</td><td>13.08</td><td>17.20</td><td>55.87</td></tr><tr><td>제안방법</td><td>17.20</td><td>13.08</td><td>17.20</td><td>55.87</td></tr><tr><td colspan=5>(c) Coastguard</td></tr><tr><td rowspan=2>BMA</td><td colspan=2>\( \mathrm{W}=7 \)</td><td colspan=2>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td></tr><tr><td>FS</td><td>225.00</td><td>1.00</td><td>961.00</td><td>1.06</td></tr><tr><td>TSS</td><td>25.00</td><td>9.00</td><td>33.00</td><td>29.12</td></tr><tr><td>NTSS</td><td>22.23</td><td>10.12</td><td>21.58</td><td>44.53</td></tr><tr><td>제안방법</td><td>22.29</td><td>10.09</td><td>22.29</td><td>43.11</td></tr><tr><td colspan=5>(d) Stefan</td></tr><tr><td rowspan=2>BMA</td><td colspan=2>\( \mathrm{W}=7 \)</td><td colspan=2>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td><td>SearchPT</td><td>SpeedUP</td></tr><tr><td>FS</td><td>225.00</td><td>1.00</td><td>961.00</td><td>1.00</td></tr><tr><td>TSS</td><td>25.00</td><td>9.00</td><td>33.00</td><td>29.12</td></tr><tr><td>NTSS</td><td>25.17</td><td>8.94</td><td>27.03</td><td>35.55</td></tr><tr><td>제안방법</td><td>26.24</td><td>8.91</td><td>26.24</td><td>36.62</td></tr></tbody></table>
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"Stefan 영상에서 제안방법의 값이 NTSS 방법의 값보다 큰 값은 얼마야?",
"Coastguard 영상에서 제안방법의 값이 NTSS 방법의 값보다 큰 W 값은 얼마야?",
"실험한 네 가지 영상에서 29.12 값을 가진 실험방법은 뭐야?",
"실험한 네 영상의 TSS 방법에서 \\( \\mathrm{W}=7 \\)의 SpeedUP 값은 얼마야?",
"Stefan 영상에서 제안방법에서 SpeedUP 값이 SearchPT 값 보다 큰 W 값은 얼마야?",
"Akiyo 영상의 NTSS 방법의 값이 제안방법의 값 보다 적은 W 값은 얼마야?",
"실험한 네 가지 영상에서 NTSS 방법과 제안방법의 값이 같은 영상은 뭐야?",
"실험한 네 가지 영상의 FS 실험방법에서 \\( \\mathrm{w}=14 \\), SpeedUP 값이 다른 영상은 뭐야?",
"표에서 가장 큰 값을 가지는 실험 방법은 뭐야 ?",
"실험한 네 가지 영상에서 \\( \\mathrm{W}=7 \\)의 경우 9.00의 SpeedUp 값을 가지는 방법은 뭐야?",
"Akiyo 영상의 FS 방법이 \\( \\mathrm{W}=7 \\)일 때 SearchPT 값은 뭐야?",
"실험한 네 가지 영상에서 TSS 방법의 \\( \\mathrm{w}=14 \\), SearchPT 값은 얼마야?",
"NTSS 방법과 제안방법의 값이 같은 영상은 뭐야?",
"Akiyo 영상과 Foreman 영상에서 FS 실험방법의 값이 다른 W 값은 얼마야?",
"실험한 네가지 영상이 같은 값을 가지는 실험 방법은 뭐야?",
"실험한 네 가지 영상에서 FS 방법의 SpeedUp 값이 다른 영상은 뭐야?",
"Akiyo 영상의 TSS 방법이 \\( \\mathrm{W}=7 \\)일 때 SearchUP 값은 뭐야?"
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인공물ED
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적응형 윈도우 크기 기반 NTSS(New Three-Step Search Algorithm) 알고리즘
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<h1>Ⅲ. 시퀀스 움직임 특성에 적응하는 탐색 범위를 가지는 새로운 움직임 탐색 방법</h1> <p>제안하는 방법에서 움직임 탐색은 다른 정합법과 마찬가지로 \( \mathrm{MB} \) 단위로 수행된다. 그리고 탐색을 시작하기 전에 바로 전 프레임, 또는 두 프레임 전의 \( \mathrm{MV} \)까지 고려하여 움직임의 크기를 판단한 후, 그 특성에 부합되는 탐색 범위에서 탐색을 수행한다. 고려되는 \( \mathrm{MV} \)는 현재 프레임의 \( \mathrm{MB} \) 와 프레임 상에 같은 위치에 \( \mathrm{MV} \)가 선택되며, 그 근거는 영상의 Linear Motion 특성에 기인한다. 입력 시퀀스가 가지는 움직임 정도를 판단하는 방법은 다음과 같이 크게 두 가지로 나누어 질 수 있다.</p> <h2>1. 이전 프레임의 움직임 벡터 크기를 참조하는 방법</h2> <p>표 1은 Stefan 영상에서 탐색 범위의 크기 \( \mathrm{w}=14 \)인 경우가 \( \mathrm{w}=7 \)인 경우보다 화질이 좋은 프레임 중에서 차이가 큰 100번째 프레임에 대한 \( \mathrm{MV} \) 값, \( \mathrm{SAD} \) 값, 탐색 방법 등을 보여준다. \( \mathrm{MB} \)의 \( (i, j) \)는 이 프레임에서 비교하고자 하는 \( \mathrm{MB} \)의 위치를 나타내며, 7개의 \( \mathrm{MV} \)는 다른 \( \mathrm{MV} \)들에 비해 탐색 범위의 크기에 따라 상대적으로 \( \mathrm{SAD} \) (Sum of Absolute Differences) 값의 차이가 크기 때문에 선택되었다. 표 1은 \( \mathrm{w}=7 \)인 경우 \( \mathrm{MV} \)들이 정확한 전역 최소값을 찾지 못하고 탐색 범위 경계 부분에 걸리면서 \( \mathrm{w}=14 \)인 경우보다 큰 오류를 갖는 것을 보여준다. 움직임이 커서 탐색 영역을 벗어나는 경우를 위하여 움직임이 큰 \( \mathrm{MB} \)에 대해서는 큰 탐색 영역을 사용하는 것이 요구되므로, 이전 프레임에서 탐색 범위의 경계선상에 위치한 움직임 벡터를 갖는 \( \mathrm{MB} \)에 대해 현재 프레임에서는 탐색 범위를 식(1)에 따라 갱산한다. \[ d_{c}=d_{p} \times 2 \text {, if }\left|v_{i}\right|=d_{p} \text { or } \left|v_{j}\right|=d_{p} \]<caption>(1)</caption></p> <p>식 (1)에서 \( \left(v_{i}, v_{j}\right) \)는 이전 프레임의 움직임 벡터이며, \( \mathrm{dp} \)와 \( \mathrm{dc} \)는 각각 이전 프레임과 현재 프레임의 \( \mathrm{MB} \)의 탐색 영역 크기이다. 만약 이전 프레임의 참조 \( \mathrm{MB} \)에서 탐색한 최소점이 탐색 범위 경계선에 위치할 경우, 움직임 특성이 크다고 판단하여 탐색하려는 \( \mathrm{MB} \)의 탐색 범위를 수직, 수평 방향으로 각각 2배씩 확장한다.</p> <table border><caption>표 1. Stefan영상 100번째 프레임의 두개의 탐색 범위에 크기에 따른 MV 값, SAD 값의 탐색 방법</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>\( \mathrm{MB} \)의 \( (i, j) \) \ \( w \)</td><td colspan=3>\( \mathrm{w}=7 \)</td><td colspan=3>\( \mathrm{w}=14 \)</td></tr><tr><td>SAD</td><td>MV</td><td>탐색방법</td><td>SAD</td><td>MV</td><td>탐색방법</td></tr><tr><td>\( (10,8) \)</td><td>3502</td><td>\( (-7,0) \)</td><td>TSS</td><td>1485</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (11,8) \)</td><td>5455</td><td>\( (2,0) \)</td><td>NTSS</td><td>2450</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (12,8) \)</td><td>4399</td><td>\( (-1,-2) \)</td><td>NTSS</td><td>2518</td><td>\( (-9,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (2,11) \)</td><td>4118</td><td>\( (5,6) \)</td><td>TSS</td><td>2651</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (3,11) \)</td><td>3868</td><td>\( (-7,0) \)</td><td>TSS</td><td>2760</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (4,11) \)</td><td>3927</td><td>\( (-7,5) \)</td><td>TSS</td><td>2034</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr><tr><td>\( (11,11) \)</td><td>4524</td><td>\( (-2,0) \)</td><td>NTSS</td><td>2274</td><td>\( (-8,0) \)</td><td>TSS</td></tr></tbody></table> <p>그림 7은 식(1)과 같이 \( \mathrm{MV} \)가 탐색 범위 경계선 상에 위치한 경우에 탐색 범위를 2배로 적용한 결과가 중심에서 더 가까운 위치에 최소점이 위치할 경우에 대한 결과보다 개선된 화질과 탐색점 수를 갖는지를 실험한 결과이다. 이 실험에서 CIF 크기의 4개의 영상 시퀀스 Akiyo, Coastguard, Stefan, Foreman 등을 각각 300 프레임을 사용하여 얻은 결과의 평균을 보여준다. \( \mathrm{MV} \)의 위치가 7인 경우, 즉 경계선상인 \( \mathrm{dp}=7 \)에서 \( \mathrm{PSNR} \)과 연산량 측면에서 모두 가장 우수하며, \( \mathrm{MV} \)가 중심으로부터의 거리가 가까운 지점에 위치할수록 \( \mathrm{PSNR} \)이 현저하게 떨어지며 \( \mathrm{MB} \)당 평균 탐색점도 증가하게 된다. 그 이유는 탐색 범위를 2배로 적용하는 빈도가 높아지므로 더 많은 탐색점을 요구하게 되며, 움직임 특성이 적절히 고려되지 않고 탐색 범위가 증가하기 때문에 \( \mathrm{PSNR} \) 또한 떨어지는 것을 볼 수 있다.</p>
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"표1은 제시된 두개의 탐색 범위는 \\( \\mathrm{w}=7 \\)과 무엇인가?",
"표1은 Stefan 영상에서 몇번째 프레임에 대한 탐색 결과인가?",
"MV값이 \\( (-7,0) \\)인 것들 중 SAD값이 작은 것의 \\( (i, j) \\)",
"표1에 제시된 탐색방법의 종류는 TSS와 무엇인가?",
"탐색범위의 크기가 \\( \\mathrm{w}=14 \\)일때 MV값이 다른 항목의 SAD는 얼마인가?",
"탐색범위의 크기가 \\( \\mathrm{w}=14 \\)인 경우 SAD값이 가장 클때 \\( \\mathrm{MB} \\)의 \\( (i, j) \\)는 무엇인가?",
"탐색범위의 크기가 \\( \\mathrm{w}=7 \\)일때 SAD의 값이 가장 큰 것의 \\( (i, j) \\)는 어떻게 되는가?",
"탐색범위의 크기가 \\( \\mathrm{w}=14 \\)일때 탐색방법은 무엇인가?",
"탐색범위의 크기가 \\( \\mathrm{w}=7 \\)일때 SAD값이 가장 작은 것의 MV는 어떻게 되는가?",
"SAD의 값이 가장 작을때 탐색방법은 무엇인가?"
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인공물ED
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유중 용존수소 감지를 위한 Pd/Pt Gate MISFET 센서의 제조와 그 특성
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<h1>II. 실 험</h1><h2>1. MISFET 칩의 설계 및 재조</h2><p>그림 1은 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 수소감지 FET와 \( \mathrm{Au} / \mathrm{Cr} \) 게이트 기준 FET의 차동형 구조로 설계한 센서의 레이아웃과 소자의 단면도이다. 전체 칩크기는 \( 2.4 \times 2.7 \) \( \mathrm{muI}^{\prime} \) 이고 수소 유입으로 인한 드리프트를 줄이기 위해 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 층 위에 \( \mathrm{Si}_{3} \mathrm{~N}_{4} \) 층을 증착하였고 \( \mathrm{Pd} \) 표면의 블리스터를 방지하기 위해 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 이중 게이트 금속을 이용하였다. 수소센서 제조에 사용된 기판은 저항률이 \( 15 \Omega \)ㆍ \( \mathrm{cm} \) 인 \( \mathrm{p} \) 형 \( (100) \) 실리콘 웨이퍼이다. 소자의 동작온도를 일정하게 만들어 온도 드리프트를 줄이기 위한 확산저항 히터와 온도관찰용 다이오드를 표준 실리콘 공정으로 동일한 칩에 제조하였다. 그림 2 는 소자제조 공정도이며, 소자공정시 사용된 총 6 장의 마스크 패턴을 그림 3에 나타내었다.</p><h2>2. 절연유 시편의 제조와 측정</h2><p>측정을 위해 각기 다른 수소농도를 가지는 오일샘플들을 준비하였다. 수소가스를 주사기로 오일내에 주입한 후 24 시간후에 가스분석기로 용존수소량을 분석하였다. 현재 운용되는 변압기와 동일한 조건을 위해 오일의 온도를 항온조에서 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 를 유지하였다. 그림 4에 주입한 수소량에 대한 오일내 용존수소량을 나타내었다.</p><p>그림 5 는 입력 드리프트와 수소웅답을 측정하기 위한 회로도이다. 센싱과 기준 FET의 게이트 포텐셜을 일정하게 유지하였다. 센싱과 기준 FET의 등가 입력 드리프트는 단자 A와 B에서 각각 직접 측정할 수 있고 수소웅답은 단자 C에서 측정된다.</p>
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"\\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 층 위에 \\( \\mathrm{Si}_{3} \\mathrm{~N}_{4} \\) 층을 증착한 이유는 무엇인가?",
"그림 1의 레이아웃과 소자는 무엇으로 구성되었는가?",
"MISFET 칩의 전체 크기는 얼마인가?",
"칩에 수소가 유입되면 무엇이 발생하는가?",
"무엇이 칩에 수소가 유입되면 발생해?",
"수소 유입으로 인한 드리프트를 줄이기 위해 사용된 것은 \\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 이중 게이트 금속인가?",
"표면의 블리스터를 방지하기 위해 이용한 것은 무엇인가?",
"수소센서 제조에 사용된 기판의 저항률은 얼마인가?",
"수소센서 제조에 이용된 기판의 저항률은 얼마야?",
"수소센서 제조에 사용된 기판은 무엇인가?",
"소자의 동작온도를 일정하게 만들어 온도 드리프트를 줄이기 위해 사용된 것은 무엇인가?",
"다이오드의 용도는 무엇인가?",
"무엇이 다이오드의 용도일까?",
"가스분석기로 분석한 것은 무엇인가?",
"측정에서 오일의 온도는 항상 같은 온도여야 하는가?",
"그림 4의 데이터는 주입하는 수소의 양을 다르게하며 측정했겠는가?",
"센싱과 기준 FET의 등가 입력 드리프트를 측정하는 단자는 무엇인가?",
"단자 A와 B에서 센싱과 기준 FET의 게이트 포텐셜이 달라지겠는가?",
"수소센서 제조에 사용된 기판은 \\( \\mathrm{n} \\) 형 실리콘 웨이퍼인가?",
"그림 3에 나타난 마스크 패턴은 총 몇 장인가?",
"MISFET 칩에는 확산저항 히터가 있나?",
"수소가스를 주사기로 오일내에 주입하고 48시간 뒤에 용존수소량을 분석하였는가?",
"센싱과 기준 FET의 등가 입력 드리프트를 측정하려면 단자 C가 필요한가?",
"용존수소량을 분석하는데 사용된 기구는 무엇인가?",
"향온조에서 오일의 온도는 얼마였는가?",
"그림 5에서 일정하게 유지한 것은 뭐지?",
"그림 5 는 무엇을 측정하기 위한 회로도인가?",
"각기 다른 수소농도를 가지는 오일샘플은 무엇을 측정하기 위한 재료인가?",
"단자 A에서는 무엇을 측정하는가?"
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인공물ED
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유중 용존수소 감지를 위한 Pd/Pt Gate MISFET 센서의 제조와 그 특성
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<h1>III. 결과 및 고찰</h1><p>\( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET의 수소웅답은 수소홉착에 의해 문턱전압의 변화로 게이트 전압의 변화로 측정된다. 문턱전압의 변화는 수소 쌍극자층이 금속-절연체 계면에 생김으로써 촉매금속의 유효 일함수 변화에 기인한다. 전압변화는 수소주입후 나타나는 문턱전압의 차로 측정된다.</p><p>그림 6 은 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 의 절연유속에서 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET의 수소응답을 나타낸다. 센싱 FET와 기준 FET의 차는 낮은 드리프트와 낮은 노이즈 톡성을 가지는 연산증폭기로 증폭되었다. 센서계면에서 수소가스 분자들의 흡착, 반응 그리고 탈착둥의 운동으로 수소응답의 정상상태에서 얻은 등온선은 로그곡선을 보인다. 이 곡선은 수소가 없는 상태에서의 게이트전압 \( \mathrm{V}_{T 0} \) 에 대해 정규화한 것이다. 65,325 , 그리고 \( 585 \mathrm{ppm} \) 의 수소농도에 대해 개이트전압 변화는 각각 0.22, 0.44, 그리고 \( 0.50 \mathrm{~V} \) 이다.</p><p>감도와 수소분압의 변수에 대한 수소응답을 그림 7에 나타내었다. 이 그림에서 \( 1 / \Delta \mathrm{V} \) 는 변압기 오일내에서 수소분압의 역평방근 \( 1 /\left(\mathrm{P}_{\mathrm{H} 2}\right)^{1 / 2} \) 에 대해 나타내었다. 여기에서 \( \Delta \mathrm{V} \) 는 수소에 의한 문턱전압의 변화이다. 이 경우, 감도의 역은 수소분압의 역평방근의 함수에 대해 직선적으로 증가함올 알 수 있다. \( 1 /\left(\mathrm{P}_{\mathrm{H} 2}\right)^{1 / 2}=0 \)의 절편에서 \( \Delta \mathrm{V}_{\max } \) 는 \( 1 \mathrm{~V} \) 임올 알 수 있으며, 이는 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트에 수소가 최대 흡수되었을 경우 문턱전압의 최대 변화값이 된다.</p><p>그림 8은 센서의 시간응답 특성이다. 기준 FET와 수소감지 FET의 게이트 전압과 그 차를 나타내었다.</p><p>\( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 의 \( 1000 \mathrm{ppm} \) 의 수소가 포함된 절연유에서의 센서의 수소 응답감도는 상승시간이 7 분 정도였고, 수소가 포함되지 않은 절연유로 교체했을 때의 복거시간이 약 30 분 정도였다. 이는 센서의 온도가 낮아서 Pd에 홉착 된 수소이온이 빠져 나오는데 많은 시간이 걸리기 때문이다. 센서의 장기안정도는 그림 9에 나타내었다. 70일간의 측정결과 출력전압은 평균적으로 \( \pm 4 \% \), 즉 \( 0.14 \mathrm{mV} / \mathrm{day} \) 정도의 낮은 변화를 보였는데 이는 수 ppm 정도의 드리프트에 해당하는 수치이다. 그림 10 은 항온조를 이용하여 절연유의 온도를 변화시키면서 센서의 온도 드리프트를 측정한 것이다. \( 5 \mathrm{mV} / 10^{\circ} \mathrm{C} \) 의 비율로 온도가 상숭함에 따라 출력전압이 낮아짐을 보였다. 이러한 온도 드리프트는 센서자체의 히터 또는 외부히터롤 사용하여 소자의 동작온도를 일정하게 유지하면 줄일 수가 있다.</p>
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"수소홉착에 의해 문턱전압의 변화로 게이트 전압의 변화로 측정되는 것은 무엇인가?",
"수소 흡착에 의해 문턱 전압은 변해?",
"문턱 전압의 변화는 어디에 발생해?",
"그림 6은 어떤 조건에서의 \\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 게이트 MISFET의 수소응답을 나타내?",
"센서 계면에서 수소 응답의 정상 상태에서 얻은 등온선은 어떤 수학적 함수 그래프를 나타내?",
"센서 계면에서 수소 가스 분자들이 나타내는 운동의 예시는 무엇이야?",
"센서 계면에서 수소 응답의 계면 상태에서 얻은 등온선은 수소가 있는 상태에서의 게이트 전압에 대해 정규화한 것이야?",
"게이트 전압을 나타내는 기호는 뭐야?",
"\\( 585 \\mathrm{ppm} \\) 의 수소 농도에 대한 개이트 전압 변화 값은 얼마야?",
"그림 7에는 감도와 수소 분압의 변수에 대한 무엇을 나타냈어?",
"변압기 오일내에서 수소분압의 역평방근 \\( 1 /\\left(\\mathrm{P}_{\\mathrm{H} 2}\\right)^{1 / 2} \\) 은 그림에서 무엇으로 표현했어?",
"수소에 의한 문턱전압의 변화를 나타내는 기호는 뭐야?",
"감도의 역은 수소 분압의 역평방근의 함수와 비례 관계이다로 해석하는 것이 옳아?",
"\\( 1 /\\left(\\mathrm{P}_{\\mathrm{H} 2}\\right)^{1 / 2}=0 \\)의 절편에서 \\( \\Delta \\mathrm{V}_{\\max } \\)의 값은 얼마야?",
"\\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 게이트에 수소가 최대 흡수되었을 경우는 \\( 1 /\\left(\\mathrm{P}_{\\mathrm{H} 2}\\right)^{1 / 2}=0 \\) 으로 표현하는 것이 옳아?",
"\\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 게이트에 수소가 최대 흡수되었을 경우 문턱접압의 최대 변화값은 \\( 1 \\mathrm{~V} \\) 로 해석하는 것이 옳아?",
"수소가 포함된 절연유에서의 센서의 수소 응답 감도는 상승 시간이 얼마야?",
"수소가 포함되지 않은 절연유의 복거 시간은 얼마야?",
"수소가 포함된 절연유에서의 센서의 수소 응답 감도는 상승 시간보다 수소가 포함되지 않은 절연유에서의 복거시간이 더 긴 이유가 뭐야?",
"그림 9가 나타내는 것은 센서의 무엇을 나타내는 것인가?",
"출력 전압의 측정은 며칠간 수행되었어?",
"70일간 출력 전압의 측정 결과의 평균은 하루를 기준으로 얼마의 변화를 보였어?",
"온도가 상승함에 따라 낮아진 수치는 뭐야?",
"센서 자체의 히터 또는 외부 히터를 통해 일정하게 유지해야 하는 것이 뭐야?",
"온도 드리프트는 소자의 동작 온도에 영향을 받아?",
"문턱 전압의 변화는 촉매 금속의 유효 일함수 변화를 유발해?",
"연산 증폭기 가지는 특성이 뭐야?",
"센싱 FET와 무엇의 차가 연산증폭기로 증폭되었어?",
"수소 응답의 어떤 상태에서 얻은 등온선이 로그곡선을 나타내?",
"센서의 시간응답 특성은 기준 FET와 수소감지 FET의 게이트 전압과 그 합을 의미해?",
"수소가 포함된 절연유의 온도와 수소 농도는 얼마야?",
"감도는 수소분압의 역평방근의 함수와 반비례 관계이다로 해석하는 것이 옳아?",
"그림 8에서 나타내는 특성은 센서의 어떠한 특성인가?",
"어떤 경우일 때 \\( \\Delta \\mathrm{V}_{\\max } \\) 는 \\( 1 \\mathrm{~V} \\)를 나타내?",
"절연유의 온도는 무엇을 이용하여 변화시켰어?",
"그림 10은 절연유의 온도 변화에 따른 무엇을 측정했어?",
"온도가 상승한 비율이 얼마야?"
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인공물ED
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유중 용존수소 감지를 위한 Pd/Pt Gate MISFET 센서의 제조와 그 특성
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<h1>IV. 결 론</h1><p>\( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET형 수소센서를 제작하고 그 특성을 조사하였다. 이 센서는 변압기 절연유내의 용존수소량을 감지하기 위해 설계되었다. 아크방전과 열적으로 발생되는 절연유중 가스검출은 변압기 이상진단에 필수적이고 지금까지의 가스검출 방법보다 효과적이고 연속적인 검출방법이 요구되어 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET형 수소센서를 이용하여 절연유중 수소가스 함유량을 촉정하였다. 센서는 히터와 온도관찰 다이오드를 동일한 칩상에 제조하였으며 감지 FET와 기준 FET의 차동쌍을 가진다. 전체 칩크기는 \( 2.4 \times 2.7 \mathrm{~min} \) 이다. 수소유입으로 인한 드리프트를 줄이기 위해 \( \mathrm{SiO}_{2} \)층위에 \( \mathrm{Si}_{3} \mathrm{~N}_{4} \) 층을 증착하였고 \( \mathrm{Pd} \) 표면의 블리스터를 방지하기 위해 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 이중 게이트 금속을 이용하였다. 측정결과 높은 감도와 좋은 안정도를 가지는 변압기 오일내 용존수소 감지특성을 보였다. 수소농도 변화에 따른 출력전압은 \( 40 \mathrm{mV} / 10 \mathrm{ppm} \) 을 나타내었다. 70 일간의 장기안정도 측정결과는 평균적으로 \( 0.14 \mathrm{mV} / \mathrm{day} \)를 보였는데 이는 수 ppm 정도의 낮은 드리프트에 해당하는 수치이다.</p><p>제작된 센서는 운반용 자동분석 시스템, 고전압 변압기의 연속적인 관찰, 이상 변압기의 감시, 그리고 과부하 변압기의 관찰에 응용될 수 있다.</p>
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"변압기 절연유내의 용존수소량을 감지하기 위해 설계된 센서가 뭐야?",
"이 센서는 무엇으로 제조하였는가?",
"무엇으로 이 센서가 만들었지?",
"수소센서는 변압기 절연유내의 용존수소량을 감지하기 위해 설계되었어?",
"수소농도 변화에 따른 출력전압은 몇이야?",
"\\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 게이트 MISFET형 수소센서를 이용하여 절연유중 수소가스 무엇을 측정하였는가?",
"\\( \\mathrm{SiO}_{2} \\)층위에 \\( \\mathrm{Si}_{3} \\mathrm{~N}_{4} \\) 층을 증착하였고 \\( \\mathrm{Pd} \\) 표면의 블리스터를 방지하기 위해 \\( \\mathrm{Pd} / \\mathrm{Pt} \\) 이중 게이트 금속을 이용하여 무엇을 줄이려고 했어?",
"칩 크기가 얼마나 되?",
"제작된 센서는 어디에 응용될 수 있어?"
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인공물ED
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유중 용존수소 감지를 위한 Pd/Pt Gate MISFET 센서의 제조와 그 특성
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<h1>요 약</h1><p>변압기 절연유중 용존수소를 감지하기 위해 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET 센서를 제조하고 그 특성을 조사하였다. 동일 칩안에 내장형 히터와 온도측정용 다이오드를 제조하고 MISFET의 전압 드리프트를 줄이기 위해 차동형 구조로 하였다. 수소유입 드리프트를 줄이기 위해, 양쪽 FET의 게이트 절연층을 실리콘 산화막과 실리콘 질화막 의 2 중 구조로 하였다. 수소감지막의 블리스터를 줄이기 위해 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 2중 금속층을 증착하였다. 제조된 센서의 변압기 절연유에 대한 수소감지 특성은 \( 40 \mathrm{mV} / 10 \mathrm{ppm} \) 감도와 \( 0.14 \mathrm{mV} / \mathrm{day} \) 안정도를 보였다.</p><h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>수소가스 감지를 위한 MISFET(metal insulator semiconductor field-effect transistor)형 소자는 1975년 Lundström등에 에 의 제안된 이래 이에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. MISFET형 수소가스 센서는 그 게이트 금속으로 사용한 Pd, Pt 또는 Ir등의 귀금속 촉매박막에 수소가스가 흡착될 때 그 일함수가 변화되는 것을 이용한 것이다. 박막형, 후막형, 연료전지형 등의 수소가스 감지소자에 비해 MISFET형 수소 가스 센서는 소자의 제작방법이 간단하고, 소형, 저가, 정확한 온도조절 그리고 실시간 측정이 가능한 장점이 있다. 변압기 절연유의 경우 고온과 아크방전에 의해 절연유가 분해되어 여러 종류의 가스가 발생하게 되는데 결국 절연성의 저하로 변압기 이상을 초래하게 된다. 그러므로 고전압, 대용량 변압기에서의 가스분석은 변압기 이상진단에 필수적이다. 지금까지의 용존가스 분석방법은 주기적으로 절연유를 추출하여 가스분석기로 용존가스를 측정하였는데 비용이 많이 들고, 비연속적인 단점이 있었다. 그러므로 자동분석장치의 개발이 필수적으로 요구되는데 일본의 반도체 방식, 카나다의 연료전지 방식의 수소가스 센서둥 외국의 변압기 진단용 센서들은 성능이 탁월하나 매우 고가이고 그 기술을 노하우로 철저히 보호하고 있다. 따라서 변전소의 무인화 및 변압기 이상진단 시스템의 자동화 구축을 위해서는 유중 용존가스 검지용 수소가스 센서의 개발이 필수적으로 요구되고 있다.</p><p>본 연구에서는 변압기 절연유중 용존 수소가스 농도를 연속적으로 감지하기 위한 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET 와 이 FET의 드리프트를 줄이기 위하여 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET와 차동형으로 연결되는 \( \mathrm{Au} / \mathrm{Cr} \) 게이트 MISFET 및 이 소자들의 반웅속도를 높이기 위하여 가열할 수 있는 확산저항 히터가 내장되도록 소자를 설계하였다. 제조된 소자를 변압기 오일내의 수소농도에 따른 \( \mathrm{Pd} / \mathrm{Pt} \) 게이트 MISFET의 문턱전압 변화, 즉 수소감도를 측정하였으며, 또한 소자의 온도 의존성 및 장기 안정도 특성을 조사하였다.</p>
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"MISFET형 수소가스 센서의 장점은 무엇인가?",
"MISFET의 수소유입 드리프트를 줄이기 위해 차동형 구조로 하였는가?",
"수소가스 감지에 사용되는 소자는 무엇인가?"
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인공물ED
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다단 송출전압을 이용한 초음파센서 시스템의 분해능 개선
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<h1>Ⅳ. 실험 및 결과</h1> <h2>4.1. 실험 방법</h2> <p>초음파센서를 이용하여 거리를 측정하는 방법으로 첫 번째로 돌아오는 반사파(One Pulse Echo Mode)를 이용하는 방법을 사용한다. 그리고 센서 사이의 간섭으로 인한 거리오차를 최소화하기 위해서 본 실험에서는 센서를 순차적으로 동작하도록 하였고, 초음파센서의 구동시에 다중반사나 측정거리 이상의 물체의 인식으로 인하여 발생하는 오차를 없애기 위해서 센서 제어기에서 측정거리 이상의 범위에서 돌아오는 반사파는 무시한다. \( 3.58 \mathrm{Cm} \)의 크기의 초음파 센서의 중심을 기준으로 \( 5 \mathrm{Cm} \)의 간격으로 센서를 직선 배열한다. 송출전압을 5단계로 분리하여 각각에 대해 물체와의 거리를 측정한다. 물체의 위치와 각도에 따라 변하는 거리 데이터로부터 물체의 특징을 표현하기 위해서 그림 8과 같이 물체가 a, b, c, d, e의 위치에 있고(즉, 각 센서에 대해 물체의 5개 상대 위치), 기울기가 직각일 때, \( 3^{\circ}, 6^{\circ} \) 기울어져 있을 때의 송출전압의 변화에 따라서 서로 다른 거리값을 나타내는 송출전압을 실험을 근거로 결정하며, 실제 물체의 인식시에 적용하여 물체의 크기와 형태의 인식에 적용한다.</p> <h2>4.2. 규칙 베이스(Rule Base) 구성 방법</h2> <p>그림 9 - 13은 물체의 위치(a, b, c, d, e)에 따라 송출전압을 5회 반복 변경하여 거리값의 변화를 조사한 것이다. 즉 뚜렷한 측정 거리값의 변화를 나타내는 전압치를 얻기위한 실험이다. "|"로 표시된 값은 각 물체의 위치에 대하여 크기나 기울기의 특징을 결정하는데 사용되는 송출전압을 나타낸다. 이와 같은 특징 전압에서의 거리차를 비교 조사하여 규칙 베이스를 만들어 물체의 각도 추론과 크기 추론에 이용하여 물체의 형태를 인식한다.</p> <p>그림 9\((L=40 \mathrm{Cm}) \), 그림 10\((L=50 \mathrm{Cm}) \), 그림 11\((L=60 \mathrm{Cm}) \)에서 보듯이(물체의 위치 a, b, c, d, e에 대하여 송출 전압을 5회씩 반복하여 변경) 물체와의 거리가 각각 다르더라도 수신부에서 시변이득 증폭기의 사용으로 물체의 크기와 전압의 변화에 의한 거리 변화의 특징은 일정함을 보여준다. 또한 \( 50 \mathrm{cm} \)의 물체거리에서 그림 10은 수직일 때, 그림 12는 물체와의 각도가 \( 3^{\circ} \) 일 때, 그림 13은 물체와의 각도가 \( 6^{\circ} \) 일 때의 실험결과로서, "|"으로 표시된 구동전압을 센서시스템에서 사용한다. 이 특징 전압에서의 거리의 차를 비교 조사하여 규칙 베이스를 만들어 물체의 각도 추론과 크기 추론에 이용하여 물체의 형태를 인식한다.</p> <p>규칙 베이스에는 물체의 각도를 측정하기 위한 규칙부와 물체의 위치를 결정하기 위한 규칙부로 구성된다. 각도측정을 위한 규칙부는 전압에 따른 거리변화가 최대전압일 때 물체가 e의 위치만 제외하고 모두 \( 510 \mathrm{mm} \) 미만인 특성과 e의 위치에서는 최대전압이 각도가 있을때보다 적은점과 a의 위치시 최소전압에서의 거리의 값이 기울어짐이 적다는 특성을 이용한다. 또한 각각의 특징 전압의 차이 둥을 조합하여 각도 추론에 대한 규칙을 구성한다. 크기 추론은 물체의 각도 추론이 된후 물체의 크기를 추론하는 것으로 이롤 위한 규칙 베이스 구성 역시 동일한 방법으로 진행된다.</p> <p>본 논문에서는 반복적인 실험을 거쳐 평면물체를 인식하기 위해서 송출전압을 430, 410, 400을 이용하고, 곡면인 물체를 인식하기 위해서는 430, 427, 424, 400을 이용한다. 표 1은 물체의 특징을 인식하는데 사용된 전압이고, 표 2는 피측정 물체의 형태를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 2. 물체의 형태</caption> <tbody><tr><td>종류</td><td>물체의 형태</td></tr><tr><td>1</td><td>폭 : \( 6 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{cm} \), 평면</td></tr><tr><td>2</td><td>폭 : \( 8 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{cm} \), 평면</td></tr><tr><td>3</td><td>폭 : \( 10 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{cm} \), 평면</td></tr><tr><td>4</td><td>폭 : \( 14 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{m} \), 평면</td></tr><tr><td>5</td><td>폭 : \( 10 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{cm} \), 평면</td></tr><tr><td>6</td><td>폭 : \( 15 \mathrm{cm} \), 길이 : \( 20 \mathrm{cm} \), 평면</td></tr></tbody></table> <h2>4.3. 알고리즘 및 실혐 결과</h2> <p>본 논문에서 물체의 전체 형태를 결정하기 위해서 규칙 베이스로 부터 물체의 기울기와 물체의 크기 추론에 사용된 알고리즘은 다음과 같다.</p> <ul> <li>단계 1 : 규칙 베이스를 이용하여 물체의 기울어짐 추론</li> <li>단계 2 : 끝에 해당하는 센서 검출</li> <li>단계 3 : 끝에 해당하는 센서에 대하여 물체의 크기 추론</li> <li>단계 4 : 물체의 형태 복원</li></ul> <p>그림 14의 (a)-(d)는 물체의 폭이 \( 6 \mathrm{Cm}, 8 \mathrm{Cm}, 10 \mathrm{Cm}, 14 \mathrm{Cm} \)이고 평면의 물체가 \( 50 \mathrm{cm} \)에 있을 때, 그리고 (e)와 (f)는 폭이 \( 10 \mathrm{Cm}, 15 \mathrm{Cm} \)이고 곡면의 물체가 \( 50 \mathrm{cm} \)에 있을 때 다단계 송출전압의 변화를 이용한 제안된 인식 알고리즘 방법을 사용하였을 때와 사용하지 않을 때의 물체에 대한 형태 인식의 상태를 나타낸다. 그림에서 알 수 있듯이 하나의 센서에서 각각 5개의 물체의 크기와 형태에 대한 각각의 거리 데이터를 얻어 실험을 바탕으로 구성된 규칙 베이스에 적용하여 송출전압을 변경하지 않을 때 보다 인식 분해능이 향상됨을 볼 수 있다.</p>
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[
"표 2에서, 폭이 \\( 8 \\mathrm{cm} \\)인 물체는 몇번 종류의 물체인가?",
"표 2에서, 물체 종류 1의 형태는 무엇인가?"
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인공물ED
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순시 무효 전력 고조파 검출방법을 이용한 단상 멀티레벨 능동전력 필터
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<h1>5. 실험 결과</h1> <p>본 논문에서 제안된 회로는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 하여 실험을 통하여 확인하였다. 그림 9 는 설계된 실험 회로의 블록 다이어그램을 보여주고 있다. 실험 회로는 고조파 보상을 위한 멀티레벨 인버터와 부하 회로 및 제어기로 구성되었다. 제어기는 DSP (TMS320C31)을 이용하였다. 입력 부하단 전류와 멀티레벨 인버터 출력 전류, 입력 전압을 검출하여 MUX 회로를 통해 DSP로 입력되며, DSP내부 알고리즘에 의해 \( \alpha-\beta \) 변환 후 게이트 드라이버를 통해 각 스위칭소자에 PWM(Pulse Width Modulation)신호를 인가하게 된다. 그림 10 은 DSP에서 구현된 실제 회로와 가상회로의 전압과 전류의 파형을 보여주고 있다.</p> <p>표 1 은 시뮬레이션과 실험에 사용된 회로 파라메타를 보여주고 있다.</p> <table border><caption>표 1 시뮬레이션과 실험 파라메타</caption> <tbody><tr><td>파라데타</td><td>시뮬레이션</td><td>실험</td></tr><tr><td>입력전압 \(Vac\)</td><td>\( 50 \mathrm{Vac} \)</td><td>\( 50 \mathrm{Vac} \)</td></tr><tr><td>필터 인덕터(L)</td><td>\( 2 \mathrm{mH} \)</td><td>\( 2 \mathrm{mH} \)</td></tr><tr><td>필터 인덕터(L)</td><td>\( 4700 \mathrm{uF} \)</td><td>\( 4700 \mathrm{uF} \)</td></tr><tr><td>부하(R)</td><td>\( 25 \Omega \)</td><td>\( 25 \Omega \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 11은 DSP 내부에서 검출된 실제전류(Ia)와 가상 전류(Ib)의 고조파 성분과 기본파 성분을 보여주고 있다. 그림 12는 정류기 입력단 전류(I_load)와 멀티레벨 인버터 출력단 보상전류 \( \left(I_{-} c o m\right) \), 입력단 전류 \( \left(I_{-} i n\right) \) 파형을 보여주고 있다. 정류기 입력단 전류 파형은 능동 필터를 통하여 고조파 보상이 이루어 졌음을 알 수 있다. 그림 13(a) 는 정류기 입력단 전류의 FFT 분석 파형을 그림 13(b)는 입력단 전류의 FFT분석 파형을 보여 주고 있다. 정류기 입력단 전류에 비해 입력전류의 고조파가 현저하게 감소됨을 알 수 있다.</p> <p>본 회로시스템의 THD는 시뮬레이션 결과에서 \( 3.6 \% \), 실험 결과에서는 \( 4.1 \% \) 를 나타내었다. 그리고 제어회로가 간단하므로 정상상태 응답속도는 거의 \(0 \mathrm{sec}\)이며, 제어 회로가 간단하다는 장점을 가지고 있다.</p>
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"본문이 제안하는 회로는 어떤 절차로 인하여서 확인되었는가?",
"실험 회로의 구성은 어떠한 구성으로 이루어져 있는가?",
"어떤 과정을 통해 각 스위칭소자에 PWM을 인가하는가?",
"표 1에서 나타내는 압련 전압 값은 몇 Vac인가?",
"표 1에서 부하(R)의 값은 얼마인가?",
"표 1 의 필터 인덕터(L)의 uF값은 얼마인가?",
"표 1에서 필터 인덕터(L)의 mH 값은 얼마인가?",
"정류기 입력단 전류에 비하여서 어떠한 전파가 감소되는가?",
"정류기 입력단 전류 파형은 고조파 보상이 이루어짐을 어떠한 과정을 통해 알 수 있는거야?",
"본문에서 나타내는 회로 시스템의 THD는 시뮬레이션 결과에서 어떻게 나타났는가?",
"제어 회로가 간단하다는 이점을 가지는 것은 어떠한 이유에서인가?"
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인공물ED
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RGBCMYK 성분의 XYZ 전광 변환 함수를 이용한 모바일 LCD의 특성화
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<h1>VI. 실험 및 결과</h1> <p>본 실험에 사용된 모바일 LCD는 SAMSUNG 휴대폰 SCH-S} 200의 LCD이다. 디스플레이에 출력된 패치의 CIEXYZ 값을 측정하기 위해서 Minolta CS-1000 분광방사휘도계를 사용하였다. 각 채널 및 채널간 성분 red, green, blue, cyan, magenta, yellow, gray의 전광 변환함수를 추정하기 위해서 \( 224(32 \times 7) \)개의 패치를 사용하였다. 또한 임의의 색 자극 값을 예측하는 특성화 성능을 평가하기 위해서 RGB 육면체 색 공간에서 균일하게</p> <table border><caption>표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터</caption> <tbody><tr><td>Components</td><td>XYz</td><td>A</td><td>a</td><td>B</td><td>E</td></tr><tr><td rowspan=3>Rad</td><td>x</td><td>6.840</td><td>3015</td><td>0.57</td><td>6.302</td></tr><tr><td>x</td><td>8847</td><td>3.001</td><td>0.649</td><td>8421</td></tr><tr><td>z</td><td>2.956</td><td>2743</td><td>7.741</td><td>1.96</td></tr><tr><td rowspan=3>Gaeen</td><td>x</td><td>6.669</td><td>2.959</td><td>1.601</td><td>5.902</td></tr><tr><td>y</td><td>4465</td><td>3.08</td><td>1.79</td><td>3551</td></tr><tr><td>z</td><td>4.589</td><td>2.748</td><td>6.7&6</td><td>3517</td></tr><tr><td rowspan=3>Blue</td><td>x</td><td>3143</td><td>2.883</td><td>4.939</td><td>2056</td></tr><tr><td>Y</td><td>10.58</td><td>2.732</td><td>7.726</td><td>9613</td></tr><tr><td>z</td><td>4.618</td><td>2550</td><td>10.42</td><td>3553</td></tr><tr><td rowspan=3>Cyan</td><td>x</td><td>3556</td><td>2.976</td><td>3.725</td><td>2.58</td></tr><tr><td>Y</td><td>5.716</td><td>2.837</td><td>4.929</td><td>4.737</td></tr><tr><td>z</td><td>453</td><td>2.545</td><td>1097</td><td>3.491</td></tr><tr><td rowspan=3>Magenta</td><td>x</td><td>5.432</td><td>2.914</td><td>2412</td><td>4.559</td></tr><tr><td>Y</td><td>5445</td><td>2.964</td><td>2.585</td><td>4566</td></tr><tr><td>z</td><td>3133</td><td>2.585</td><td>8343</td><td>2129</td></tr><tr><td rowspan=3>Yellow</td><td>x</td><td>46.10</td><td>2.820</td><td>2.618</td><td>45.99</td></tr><tr><td>Y</td><td>3605</td><td>2.796</td><td>5048</td><td>35.63</td></tr><tr><td>z</td><td>4.74</td><td>2568</td><td>10.01</td><td>3687</td></tr><tr><td rowspan=3>Gray</td><td>x</td><td>3.664</td><td>3017</td><td>3144</td><td>2.684</td></tr><tr><td>Y</td><td>7.366</td><td>2798</td><td>5.875</td><td>6407</td></tr><tr><td>z</td><td>3.a33</td><td>2542</td><td>10.92</td><td>2.087</td></tr></tbody></table> <p>분포하는 \( 216(6 \times 6 \times 6) \) 개의 패치를 사용하였다. 본 실험을 통하여 도출한 각 채널 및 채널간 성분에 대한 전광변환 함수의 최적 파라미터는 표 2에 제시하였다.</p> <p>표 3은 red, green, blue 세 채널 중 두 채널 이상이 사용된 200 개의 패치롤 대상으로 패치 자체롤 측정한 색 자극 값과 각 채널 및 채널간 성분별 패치를 측정한색 자극 값을 이용하여 계산한 결과 사이의 X, Y, Z 및 CIELAB 색차에 대해 평균값과 최대값을 보여주고 있다. 모든 색은 RGB 육면체 색 공간에서 균일하게 분포하는 \( 216(6 \times 6 \times 6) \)개 패치 중에서 선택되었다. 표 3에서</p>
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[
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Cyan Y값은 얼마 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 2에서 B의 Gray의 x값은 얼마 정도일까?",
"B의 Gray의 x값은 표2의 내용을 보면 얼마가 되지",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Gaeen x값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Gaeen x값은 어느 정도지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Gaeen x값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Gaeen y값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Gaeen y값은 어느 정도의 값이지?",
"표2에 의하면 A의 Gaeen y값은 얼마가 되지",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Gaeen y값은 어느 정도의 값이야?",
"표 2에서 a의 Gaeen y값은 어느 정도가 되지",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Gaeen z값은 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Gaeen z값은 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Blue x값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Gaeen z값은 어느 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Gaeen y값은 어느 정도의 값인가?",
"B의 Gaeen y값은 표를 보면 어떤 수치가 되지",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Blue x값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Blue x값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Blue x값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Gaeen z값은 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Blue Y값은 어느 정도의 값으로 나타내는가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Blue Y값은 어느 정도의 값으로 나타내지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Blue Y값은 어느 정도의 값으로 나타내?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Blue z값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Blue Y값은 어느 정도의 값으로 나타낼까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Blue z값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있는가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Blue z값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Blue z값은 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Cyan z값은 얼마 정도의 값을 가지지?",
"표 2에 보면, B의 Cyan z값은 어떤 수치가 되나",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Cyan z값은 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2에서 A의 Magenta x값은 얼마야?",
"A의 Magenta x값은 표2를 참조하면 어떤 값이지",
"본문의 표 2에서 a의 Magenta x값은 얼마지?",
"a의 Magenta x값은 표에 따르면 얼마가 되나요",
"본문의 표 2에서 B의 Magenta x값은 얼마인가?",
"B의 Magenta x값은 표2를 참조하면, 어떤 값을 가지니",
"본문의 표 2에서 E의 Magenta x값은 얼마일까?",
"본문의 표 2에서 A의 Magenta Y값은 어느 정도야?",
"본문의 표 2에서 a의 Magenta Y값은 어느 정도지?",
"본문의 표 2에서 B의 Magenta Y값은 어느 정도인가?",
"B의 Magenta Y값은 표를 보면 어떤 값이지",
"본문의 표 2에서 E의 Magenta Y값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 2에서 A의 Magenta z값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 2에서 a의 Magenta z값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 2에서 B의 Magenta z값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 2에서 E의 Magenta z값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 2에서 A의 Yellow x값은 어느 정도의 값으로 보여?",
"본문의 표 2에서 a의 Yellow x값은 어느 정도의 값으로 보이지?",
"본문의 표 2에서 B의 Yellow x값은 어느 정도의 값으로 보이는가?",
"본문의 표 2에서 E의 Yellow x값은 어느 정도의 값으로 보이는가?",
"본문의 표 2에서 a의 Yellow Y값은 어느 정도의 값으로 나타내지?",
"본문의 표 2에서 B의 Yellow Y값은 어느 정도의 값으로 나타내는가?",
"본문의 표 2에서 A의 Yellow Y값은 어느 정도의 값으로 나타내?",
"본문의 표 2에서 E의 Yellow Y값은 어느 정도의 값으로 나타낼까?",
"본문의 표 2에서 A의 Yellow z값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2에서 a의 Yellow z값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 2에서 B의 Yellow z값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2에서 E의 Yellow z값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 2에서 A의 Gray의 x값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 2에서 a의 Gray의 x값은 얼마 정도지?",
"본문의 표 2에서 E의 Gray의 x값은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 2에서 A의 Gray의 Y값은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 2에서 a의 Gray의 Y값은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 2에서 B의 Gray의 Y값은 얼마 정도의 값인가?",
"B의 Gray의 Y값은 얼마가 된다고 표2에 나와",
"본문의 표 2에서 E의 Gray의 Y값은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 2에서 A의 Gray의 z값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 2에서 a의 Gray의 z값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 2에서 A의 Gray의 B값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있는가?",
"본문의 표 2에서 E의 Gray의 z값은 얼마 정도의 값으로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Rad z값은 얼마야?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Rad z값은 얼마지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Rad z값은 얼마인가?",
"B의 Rad z값이 본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터를 따르면 얼마가 되지",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Rad z값은 얼마일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Gaeen x값은 어느 정도야?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Cyan x값은 얼마 정도지?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Cyan x값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Cyan Y값은 얼마 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Cyan x값은 얼마 정도인가/",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Cyan x값은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 a의 Cyan z값은 얼마 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 B의 Cyan Y값은 얼마 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 A의 Cyan z값은 얼마 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 2. 전광 변환 함수의 최적 파라미터에서 E의 Cyan Y값은 얼마 정도의 값을 보이는가?"
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인공물ED
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RGBCMYK 성분의 XYZ 전광 변환 함수를 이용한 모바일 LCD의 특성화
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<table border><caption>표 4. 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차</caption> <tbody><tr><td>방법</td><td>패치</td><td>32개의 red</td><td>32개의 green</td><td>32개의 blue</td><td>임의의 216개</td></tr><tr><td rowspan=2>S-curve 모델 1</td><td>\( \Delta E_{a n g} \)</td><td>5.059</td><td>4.246</td><td>8.469</td><td>5.986</td></tr><tr><td>\( \Delta E_{\max } \)</td><td>9.362</td><td>7.183</td><td>14.58</td><td>14.73</td></tr><tr><td rowspan=2>S-curve 모델 II</td><td>\( \Delta E_{a n g} \)</td><td>1.284</td><td>1.176</td><td>3.331</td><td>4.225</td></tr><tr><td>\( \Delta E_{\max } \)</td><td>10.39</td><td>5.984</td><td>8.612</td><td>10.47</td></tr><tr><td rowspan=2>9개 전광 변환 합수 모델링</td><td>\( \Delta E_{a n g} \)</td><td>0.639</td><td>0.607</td><td>0.851</td><td>3.233</td></tr><tr><td>\( \Delta E_{\max } \)</td><td>3.806</td><td>2.334</td><td>3.018</td><td>8.090</td></tr><tr><td rowspan=2>Masking 모달</td><td>\( \Delta E_{a n g} \)</td><td>3.294</td><td>2.523</td><td>4.670</td><td>6.583</td></tr><tr><td>\( \Delta E_{\max } \)</td><td>6.145</td><td>4.387</td><td>8.725</td><td>12.31</td></tr><tr><td rowspan=2>제안한 방법</td><td>\( \Delta E_{a n g} \)</td><td>0.639</td><td>0.607</td><td>0.851</td><td>2.241</td></tr><tr><td>\( \Delta E_{\max } \)</td><td>3.806</td><td>2.334</td><td>3.018</td><td>5.483</td></tr></tbody></table> <p>사용된 모든 측정된 색 자극 값은 최초 측정값에서 블랙 패치의 색 자극 값을 뺀 결과 값이다. 표 1과 비교해 볼 때, 표 2에서는 평균 \( \Delta E_{a b} \) 색차가 3 아래로 줄어들었고 최대 \( \Delta E_{a b} \) 색차가 \( 5.33 \) 으로 줄어든 것을 볼 수 있다. 이것은 채널 자체의 색 뿐만 아니라 채널간 성분의 색을 사용하는 것이 채널 상호 작용으로 발생하는 좋지 않은 채널 독립 특성을 보상하는데 효과적이라는 것을 증명한다.</p> <p>표 4는 기존의 특성화 방법과 제안한 특성화 방법을 이용하여 모바일 LCD를 특성화 한 후 그 오차롤 보여주고 있다. 각 채널당 32 개의 패치와 모든 RGB 육면체색 공간에서 균일하게 분포하는 \( 216(6 \times 6 \times 6) \) 개 폐치에 대하여 색 자극의 측정값과 추정값 사이의 오차를 평균 및 최대 CIELAB 색차로 나타내었다. 전반적으로 제안한 방법의 특성화 오차가 다른 기존 방법의 특성화 오차보다 더 적은 것을 볼 수 있다.</p>
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"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸 표4에서 Masking 모달중 \\( \\Delta E_{max} \\)패치의 32개의 green값은 얼마야?",
"표4에서 임의의 216개값이 6.583인것은 Masking 모달의 어떤패치지?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸 표4에서 제안한 방법중 \\( \\Delta E_{max} \\)패치의 32개의 green값은 무엇이야?",
"32개의 red값이 10.39인것은 S-curve 모델 II의 어떤패치야?",
"S-curve 모델 II의 \\( \\Delta E_{\\max } \\)중 임의의 216개값은 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차표에서 얼마지?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 S-curve 모델 II중 \\( \\Delta E_{\\max } \\)의 32개의 blue값은 무엇이야?",
"모바일 LCD 의 특성화 오차에서 32개의 red값은 9개 전광 변환 합수 모델링 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 얼마야?",
"표4에서 임의의 216개값이 3.233인것은 9개 전광 변환 합수 모델링 무슨 패치야?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸 표4에서 9개 전광 변환 합수 모델링 \\( \\Delta E_{\\max } \\)패치의 32개의 red값은 뭐야?",
"32개의 green값은 9개 전광 변환 합수 모델링 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 얼마로 표기 했어?",
"Masking 모달의\\( \\Delta E_{a n g} \\)중 32개의 red값은 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차표에서 뭐야?",
"표4에서 32개의 red값이 6.145인것은 Masking 모달의 어떤 패치일까?",
"표4 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 Masking 모달중 \\( \\Delta E_{\\max } \\)의 임의의 216개값은 무엇이지?",
"모바일 LCD 의 특성화 오차에서 32개의 green값은 제안한 방법 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 뭐야?",
"32개의 blue값은 제안한 방법중 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 얼마야?",
"모바일 LCD 의 특성화 오차에서 32개의 blue값은 제안한 방법 \\( \\Delta E_{max} \\)패치에서 얼마야?",
"표에서 임의의 216개값은 제안한 방법중 \\( \\Delta E_{m a x} \\)패치에서 얼마로 표기 했어?",
"표4에서 32개의 green값이 1.176인것은 S-curve 모델 II의 어떤 패치이지?",
"모바일 LCD 의 특성화 오차에서 32개의 green값은 Masking 모달 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 얼마지?",
"표4에서 S-curve 모델 II중 \\( \\Delta E_{max} \\)패치의 32개의 green값은 뭐야?",
"임의의 216개값이 2.241인것은 제안한 방법의 어떤패치야?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 9개 전광 변환 합수 모델링중 \\( \\Delta E_{\\max } \\)의 임의의 216개값은 얼마지?",
"표4에서 32개의 red값이 3.806인것은 제안한 방법의 어떤 패치이지?",
"32개의 blue값은 Masking 모달중 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치에서 얼마로 표기 됐지?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸 표4에서 S-curve 모델 II중 \\( \\Delta E_{a n g} \\)패치의 32개의 blue값은 무엇이야?",
"32개의 blue값이 0.851인것은 9개 전광 변환 합수 모델링의 어떤패치이지?",
"표4에서 9개 전광 변환 합수 모델링중 \\( \\Delta E_{\\max } \\)패치의 32개의 green값은 얼마야?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 9개 전광 변환 합수 모델링\\( \\Delta E_{\\max } \\)패치의 32개의 blue값은 무엇이지?",
"32개의 red값은 S-curve 모델 II중 \\( \\Delta E_{a n g} \\) 패치에서 얼마로 표기 됐어?",
"제안한 방법의 \\( \\Delta E_{a n g} \\)중 32개의 red값은 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸 표에서 어떤값을 가져?",
"S-curve 모델 1 \\( \\Delta E_{a n g} \\)의 32개의 green값은 표4에서 얼마지?",
"표4에서 Masking 모달중 \\( \\Delta E_{ang} \\)패치의 32개의 blue는 얼마지?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 Masking 모달 \\( \\Delta E_{max} \\)의 32개의 blue는 얼마일까?",
"기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차를 나타낸표에서 S-curve 모델 1 \\( \\Delta E_{a n g} \\)의 32개의 red값은 얼마야?",
"S-curve 모델 1 \\( \\Delta E_{a n g} \\)의 32개의 blue값은 기존의 특성화 방법과 제안한 방법을 이용한 모바일 LCD 의 특성화 오차표에서 얼마야?",
"모바일 LCD 의 특성화 오차에서 임의의 216개의 S-curve 모델 1 \\( \\Delta E_{a n g} \\)의 오차는 얼마야?",
"표4에서 S-curve 모델 1의 패치는 \\( \\Delta E_{\\max } \\)와 무엇이 있어?"
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인공물ED
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비선형 다개체 시스템의 관측기 기반의 일치
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<h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 방향 네트워크로 연결된 삼각구조 비선형 시스템의 관측기 기반의 일치제어기를 제안하였다. 리아푸노프 방법을 이용하여 관측오차의 안정도와 일치상태에 도달함을 증명하였다.</p>
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"리아푸노프 방법을 이용하여 무엇을 증명했어?",
"리아푸노프 방법을 사용하여 증명한 것은 뭐야?",
"관측오차의 안정도와 일치상태에 도달함을 어떻게 증명했어?",
"관측오차의 안정도와 일치상태에 도달함을 어떤 방법으로 증명했어?"
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인공물ED
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비선형 다개체 시스템의 관측기 기반의 일치
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<h1>Ⅳ. 모의 실험</h1><p>제안한 일치제어기의 타당성을 증명하기 위하여 다음과 같은 비선형 다개체 시스템을 고려해보자</p><p>\( \dot{x}_{i}(t)=A x_{i}(t)+B u_{i}(t), i=1, \cdots, 4 \)<caption>(32)</caption>\( y_{i}(t)=C x_{i}(t) \) \( A=\left[\begin{array}{lll}0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0\end{array}\right], B=\left[\begin{array}{l}0 \\ 0 \\ 1\end{array}\right], C=\left[\begin{array}{l}1 \\ 0 \\ 0\end{array}\right]^{T}, f\left(x_{i}\right)=\left[\begin{array}{c}0 \\ 0.5 \sin 2 x_{i 2} \\ \cos x_{i 3}\end{array}\right] \) \( x_{i}(t)=\left(x_{i 1}(t) x_{i 2}(t) x_{i 3}(t)\right)^{T} \in R^{3} \)</p><p>식 (32)의 네트워크 토폴로지는 그림 1과 같다. 그림 1 의 라플라시안 행렬은 식 (33)과 같다.</p><p>\( L=\left[\begin{array}{cccc}6 & -1 & -2 & -3 \\ -3 & 4 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 2 & -2 \\ -1 & -2 & -3 & 6\end{array}\right] \)<caption>(33)</caption></p><p>그림 1의 그래프는 가정 1 을 만족시킨다. 또한, 식(32)는 가정 2 를 만족시킨다. 따라서, 보조정리 3에 따라 \( \alpha=0.15, \epsilon=0.9 \) 으로 설정하고 식 (5)를 풀면 다음을 얻는다.</p><p>\( P_{\epsilon}=\left(\begin{array}{llll}2.20 & 2.23 & 0.95 \\ 2.23 & 4.50 & 2.32 \\ 0.95 & 2.32 & 2.35\end{array}\right) \)<caption>(34)</caption></p><p>식 (31)를 이용하여 \( \theta=2 \) 으로 설정한다. 개체의 초기값들은 식 (35)와 같이 설정한다.</p><p>\( x_{1}(t)=\left(\begin{array}{lll}0 & -3 & -1\end{array}\right)^{T}, x_{2}(t)=\left(\begin{array}{lll}1 & -2 & 0\end{array}\right)^{T} \)<caption>(35)</caption>\( x_{3}(t)=\left(\begin{array}{lll}2 & -1 & 1\end{array}\right)^{T}, x_{4}(t)=\left(\begin{array}{lll}3 & 0 & 2\end{array}\right)^{T} \) \( \zeta_{i}(t)=\left(\begin{array}{lll}0 & 0 & 0\end{array}\right)^{T}, i=1,2,3,4 \)</p><p>그림 2, 3, 4은 각 개체의 모든 상태변수들이 점근적으로 일치상태에 도달하고 있음을 보여준다. 관측기의 상태변수 \( \zeta_{i}(t), i=1,2,3,4 \) 도 각 개체의 상태변수를 잘 추정함을 확인하였고 지면관계상 결과는 생략하였다.</p>
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"일치제어기의 타당성을 증명하기 위하여 어떤 시스템을 고려했습니까?"
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b8617c1a-9370-4f91-be5f-b135cdbb46c5
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인공물ED
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비선형 다개체 시스템의 관측기 기반의 일치
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<h1>I. 서론</h1><p>지난 10 년 동안 제어분야에서 다개체 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다개체 시스템의 일치문제는 공학, 생물학, 물리학 등 여러 분야에서 응용이 가능한 주제이므로 매우 중요하다. 선형 다개체 시스템의 일치문제는 다양한 연구를 통하여 일반적인 해법이 잘 정립되어 왔다. 최근에는 기존에 개발된 선형 다개체 시스템 이론이 비선형 시스템으로 확장되고 있다. [6]에서는 적응제어기법을 이용하여 비선형 다개체 시스템의 일치제어기를 제안하였다. [7], [8]에서는 M-matrix 접근방법을 이용-하여 비선형 다개체 시스템의 일치문제를 다루었다. [9]에서는 스위칭 토폴로지를 갖는 네트워크 환경에서 LMI기반의 제어기를 제안하였다. [10]에서는 고이득 제어방법을 이용한 비선형 시스템의 출력일치문제를 다루었다. 본 논문에서는 삼각구조를 갖는 비선형 다개체 시스템의 일치문제를 해결하기 위하여 관측기 기반의 고이득 제어기를 제안한다. 먼저 삼각구조 비선형 시스템을 위한 고이득 관측기를 설계하고 제어기는 이웃한 개체들의 관측기의 상태변수를 이용한다. 리아푸노프 방법을 이용하여 관측오차의 안정도와 일치를 증명한다. 존재하는 연구들과는 대조적으로 LMI를 사용하지 않기 때문에 비선형성이 매우 강한 경우에도 적용가능하다는 장점을 가진다. 또한, 개체의 상태변수 대신에 출력만을 사용하기 때문에 구현 비용을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안한 방법의 유효성을 입증한다.</p>
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"다개체 시스템의 일치문제가 응용될 수 있는 분야의 예시에는 어떤 것들이 있어?",
"선형 다개체 시스템의 일치문제는 다양한 연구를 통하여 무엇이 잘 정립되어 있어?",
"관측오차의 안정도와 일치를 증명에 이용되는 것은 뭐야?",
"본 논문에서 다루고 있는 비선형 다개체 시스템의 일치문제는 어떤 구조를 가지고 있어?",
"비선형 다개체 시스템의 일치문제에 이용된 접근방법은 무엇이야?",
"LMI기반의 제어기는 네트워크 환경에서 무엇을 가지고 있어?",
"본 논문에서 제안하고 있는 고이득 제어기는 무엇을 기반으로 하고 있어?",
"비선형성이 매우 강한 경우에도 적용가능한 이유는 무엇을 사용하지 않기 때문이야?",
"기존의 연구들은 LMI를 사용했어?",
"LMI를 기존의 연구들이 이용했지",
"개체의 상태변수 대신에 사용되는 것은 뭐야?",
"개체의 상태변수 대신에 출력만을 사용하면 무엇을 줄일 수 있는 장점이 있어?",
"지난 10년 동안 다개체 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있는 분야는 뭐야?",
"기존의 선형 다개체 시스템이 무엇으로 확장되고 있어?",
"무엇으로 기존의 선형 다개체 시스템이 확대되고 있지",
"비선형 다개체 시스템의 일치제어기를 제안하는데 이용된 것은 무엇이야?",
"비선형 시스템의출력일치문제를 다루는데 이용된 방법은 뭐야?",
"고이득 관측기를 설계하고 제어기는 이웃한 개체들의 관측기의 무엇을 이용해?",
"비선형 시스템 이론이 선형 다개체 시스템 이론보다 먼저 개발되었어?",
"제안한 방법의 유효성을 입증하는 방법은 뭐야?"
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Subsets and Splits
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