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인공물ED
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1인승 전기차량의 임베디드 전동제어장치 설계
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<h1>III 실험결과</h1><p>본 PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 \( 72[\mathrm{Vdc}], 80[\mathrm{~A}] \) 으로 그림 10 과 같이 제작되고, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 표1과 같이 정격출력 \( 3.24[\mathrm{KW}] \), 정격속도 \( 1,200[\mathrm{rpm}] \), 구동 토오크 \( 34.4[\mathrm{Nm}] \) 을 적용하였다.</p><p>설계된 전동제어기는 다이나모 MG 에 주행 전동기를 그림 11 과 같이 장착하고 무부하 및 부하상태에서 속도제어 실험을 수행하였다. 그림 12(a),(b)는 주행 전동기내에 매입된 홀센서로 부터 검출된 회전자 U, V, W 상에 대한 위치각 펄스신호와 인버터 홀센서에 의해 검출된 상전류 출력신호이다. 그림12(a) 는 \( 100[\mathrm{rpm}] \) 저속운전과 그림 12(b) 는 \( 1,200[\mathrm{rpm}] \) 고속운전에서의 (1) (2) 채널에서 U, V, W 상 위치각 펄스신호이고 (4)채널에서는 상전류 파형을 나타낸다. 펄스 구동제어 실험결과, 위치각 신호에 정확하게 상전류가 발생함을 확인할 수 있다. 또한 속도응답 실험은 정지상태에서 최고속도 \( 1,200[\mathrm{rpm}] \) 에 도달하는 스텝 응답실험이 수행하였다. 그 결과 그림12(c) 와 같이 목표값 도달시간 \( 1.8[\mathrm{sec}] \) 이었고, 목표값에는 \( \pm 0.1 \% \) 내로 안정되게 속도명령 목표값에 추종하였다.</p><p>설계 제작된 PEV의 도로 주행성능시험을 그림 13과 같이 최고속도, 주행거리, 최대속도 도달시험, 제동시험, 등판능력을 각기 시험하였다.</p><p>본 논문의 1 인승 전기차량에 대한 설계목표는 국토해양부 고시(2010-165호) 근거리 전기자동차 안전규정에 근거하여 차량의 안전속도 \( 60[\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 로 설정하였으며, 1 회 충전 주행거리는 도심 내에서 이동하는 차량의 안전된 이동거리를 확보하기 위한 목적으로 기존 차량의 최대 이동거리에 대한 평균거리를 적용하여 1회 충전거리 \( 100[\mathrm{Km}] \) 를 선정하였다. 또한 전기차량의 제동 안전을 확보하기 위하여 시속 60 \( [\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 주행 조건에서 제동거리를 \( 15[\mathrm{~m}] \) 이내이고, 등판능력은 시내 일반 도로의 등판각도를 기준으로 \( 12[\mathrm{deg}] \) 를 표4와 같이 설계목표로 설정하였다.</p><p>설계 차량의 성능실험은 각 시험항목별로 3회 반복실험을 수행한 실험 결과는 표 4 와 같다. 최고속도 시험결과 \( 81[\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 출력되었다. 근거리 전기자동차 안전규정에 근거하여 차량의 안전 설계 목표를 위하여 \( 60[\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 로 속도를 제한하였으며, 리튬 인산철 배터리(72[\(\mathrm{V}\)], 80[\(\mathrm{A}\)])를 완충한 상태로 일반도로를 주행 실험한 결과 \( 105[\mathrm{Km}] \) 주행이 가능하였다.</p><p>최고 제한속도 \( 60[\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 로 도달하는 시간과 이조건에서 제동력을 실험한 결과, 평균 도달시간은 \( 11.3[\mathrm{sec}] \) 와 제동거리는 \( 12.2[\mathrm{~m}] \) 로 설계조건을 만족하였다. 또한 등판능력시험은 주행속도 \( 5.0[\mathrm{Km} / \mathrm{H}] \) 를 유지한 상태에서 \( 12.3[\mathrm{deg}] \) 도로조건에서 등판이 가능하였다. 상기 실험을 통하여 설계 제작된 PEV 는 안정된 주행성능과 설계목표를 충분히 만족함을 확인 할 수 있었다.</p>
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[
"PEV 주행 성능실험의 결과로 주행모터의 슬롯수/극수는 어떤 구조로 이루어져있어?",
"어떤 구조로 PEV 주행모터의 슬롯수/극수가 짜여있을까??",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 정격출력은 몇 \\( [\\mathrm{KW}] \\)이야?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 정격출력은 몇 \\( [\\mathrm{KW}] \\)일까?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 40/52 구조로 교차전자와 저정자 코아 등으로 제작되고 있을까?",
"PEV의 주행모터는 무엇/무엇이 27/32구조로 제작될까?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 중 , 무엇이 1,200[\\mathrm{rpm}]이야?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 중 , 1,200[\\mathrm{rpm}]\\) 인 것은 무엇일까?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 중 무엇이 3.24[\\mathrm{KW}]일까?",
"PEV의 주행모터는 슬롯수/극수 27/32 구조로 회전자와 고정자 코아와 정격용량 72[\\mathrm{Vdc}], 80[\\mathrm{~A}]72[Vdc],80[ A] 으로 제작되었을 때, 주행 전동기에 대한 성능 실험결과 중 3.24[\\mathrm{KW}]인 것은 뭘까?"
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인공물ED
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1인승 전기차량의 임베디드 전동제어장치 설계
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<h1>I. 서론</h1><p>지구 온난화, 화석연료 부족, 공기 오염 등과 같은 이슈가 대두됨에 따라 친환경 차량의 필요성이 증가하고 있다. 자동차가 친환경적으로 진화함에 따라 내연기관을 대체하는 전기적 주행모터의 전기차량에 대한 실용화 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 전기차량은 배터리 충전량의 한계로 장거리 주행이 어렵고 배터리가 차지하는 차량가격 문제로 1 인승 전기차량(Personal Electrical Vehicle; PEV)에 대한 연구가 진행되고 있으며, 일본 도요타 아이로드 (i-Road), 독일 폭스바겐 닐스(NILS)와 유럽 르노 트위지(Twizy) 등이 PEV의 상용화를 위한 실증시험이 추진되고 있다.</p><p>PEV 는 주행모드와 제동모드상태의 효율적인 전력 구동제어의 수행이 필요하고, 주행모드에서는 최대전력을 기계토크로 출력할 수 있어야 하며, 제동모드에서는 차량을 제동시킬 때 발생하는 기계적 에너지를 전기에너지로 흡수하고 저장 회수할 수 있어야 한다. 결과적으로 PEV 의 동력 효율의 극대화를 위하여 전동력의 효율적인 구동제어가 매우 중요하다.</p><p>본 논문에서는 PEV 주행모터 BLDCM의 속도제어를 위하여 임베디드 구동제어장치를 설계하고, 차량 현장적응 실험을 통하여 설계된 임베디드 구동제어장치의 성능을 평가한다. 본 연구에서 적용된 1 인승 전기자동차는 운전자의 안전을 보장하고 승차감 향상을 위한 역 3륜 형태의 차체, 틸팅기능을 가지는 조향장치, 차량의 주행력 확보를 위한 인횔형 BLDCM 및 3상 전압제어형 인버터(VSI)가 그림1과 같이 적용되었다. 본 논문에서 설계된 임베디드 구동제어장치는 PIC18F8720 프로세서를 적용한 MCU, \(16 \mathrm{Mb} \) flashROM, \( 32 \mathrm{Mb} \) SDRAM와 신호처리회로로 구성되어 PEV 의 구동속도제어를 수행한다.</p>
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"1 인승 전기차량(Personal Electrical Vehicle; PEV)의 상용화를 위한 실증시험이 추진되고 있는 곳은 어디인가요?",
"친환경 차량의 필요성이 증가하게 된 계기는 뭐야?",
"설계된 임베디드 구동제어장치의 성능을 평가는 무엇을 통해 이루어졌나요?",
"PEV 의 주행모드에서는 어떤 수행력이 필요한가요?",
"현재 전기차량이 장거리 주행이 어려운 이유는 뭐야?",
"BLDCM의 속도제어를 위해 무엇을 설계하였나요?",
"PEV의 제동모드에서 제동할 때 발생하는 에너지를 흡수할 수 있어야 하나요?"
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인공물ED
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엔트로피 가중치와 웨버 법칙을 이용한 세일리언시 검출
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<h1>IV. 실험 및 결과</h1>제안된 세일리언시 검출 방법을 검증하기 위하여 본 논문에서는 두 개의 데이터베이스를 사용하였다. 하나는 CAT2000 데이터베이스로 \(1920 \times 1080\) 크기의 영상을 2000개 포함하고 있으며, 20개의 서로 다른 범주를 가지고 있다. 또 다른 하나는 MSRA 데이터베이스로 10000개의 영상으로 구성되어 있다. 성능 평가 척도는 수신자 조작 특성 (receiver operation characteristic: ROC) 곡선과 ROC 아래 면적(area under the ROC curve: AUC) 및 F-measure를 사용하였다. 또한 제안된 세일리언시 검출 결과의 성능을 검토하기 위하여 본 논문에서는 context aware saliency(CAS), spectral residual approach(SRA), wavelet low-level feature (WLF), 히스토그램 기반 대비도(HC) 및 영역 기반 대비도(RC) 방법을 구현하고 비교하였다. 웨이블릿 변환은 ‘symlet' 커널을 사용하여 최대 레벨까지 수행하였다. 그림 6은 CAT2000 데이터베이스에 대한 세일리언시 검출 결과이다. 그림 6에서 볼 수 있는 바와 같이 본 논문의 방법과 CAS는 비교적 세일리언시를 잘 표현하고 있는 반면, SRA와 WLF 방법은 세일리언시 검출이 약함을 알 수 있다. 이런 결과를 전체 영상에 적용하여 ROC 곡선은 그려보면 그림 7과 같이 나타난다. 그림 7에서 볼 수 있는 바와 같이 CAT2000 데이터베이스 대하여 본 논문의 방법의 비교 대상의 방법보다 우수한 ROC 곡선을 가짐을 알 수 있다. 표 1은 CAT2000 데이터베이스 대한 AUC값과 F-측정값의 평균을 나타내고 있다. 본 논문의 방법으로 구한 AUC값과 F-측정값이 가장 높음을 알 수 있다. CAT2000 데이터베이스에 대한 ground truth는 그림 6에서 볼 수 있는 바와 같이 인간의 시각 추적에 의해 생성된 것이기 때문에 상당히 낮은 \(F-\)측정값을 가짐을 알 수 있다.<table border><caption>표 1. CAT2000 데이터베이스에 대한 AUC 및 F-측정값</caption> <tbody><tr><td>방법</td><td>SRA</td><td>CAS</td><td>WLF</td><td>HC</td><td>RC</td><td>Ours</td></tr><tr><td>AUC</td><td>0.65</td><td>0.80</td><td>0.76</td><td>0.62</td><td>0.78</td><td>0.83</td></tr><tr><td>\(F-\)측정값</td><td>0.11</td><td>0.21</td><td>0.18</td><td>0.11</td><td>0.14</td><td>0.21</td></tr></tbody></table>그림 8은 MSRA 데이터베이스에 대한 세일리언시 검출 결과이다. CAT2000 데이터베이스와 마찬가지로 본 논문의 방법은 비교적 세일리언시를 잘 표현하고 있다. 그러나 그림9에서 볼 수 있는 바와 같이 RC 방법이 가장 우수한 ROC 곡선을 보이고 있다. 그러나 RC 방법은 세일리언시 검출 전에 그래프에 기반을 둔 영상의 분리를 미리 수행하기 때문에 온전한 성능 평가로 보기 힘들다. 또한 RC 방법은 인간 시각 추적에 의한 ground truth에 대하여 성능 저하가 현격히 나타나는 단점이 있다. 표 2는 MSRA 데이터베이스 대한 AUC값과 \(F-\)측정값의 평균을 나타내고 있다. MSRA 데이터베이스는 그림 8과 같이 물체 형태의 ground truth를 사용하기 때문에 영상 분리에 기반을 둔 RC 방법의 AUC 및 \(F-\)측정값이 월등히 우수하게 나타난다. 본 논문의 방법은 기존의 방법과 거의 대등한 AUC 및 \(F-\)측정값을 가진다고 볼 수 있다.<table border><caption>title</caption> <tbody><tr><td>방법</td><td>SRA</td><td>CAS</td><td>WLF</td><td>HC</td><td>RC</td><td>Ours</td></tr><tr><td>AUC</td><td>0.68</td><td>0.85</td><td>0.86</td><td>0.83</td><td>0.93</td><td>0.85</td></tr><tr><td>\(F-\)측정값</td><td>0.42</td><td>0.51</td><td>0.52</td><td>0.53</td><td>0.60</td><td>0.50</td></tr></tbody></table>AUC 및 \(F-\)측정값과 같은 세일리언시 검출 결과에 대한 정량적인 측정값은 ground truth가 어떤 형태로 구성되느냐에 따라 매우 상이한 결과를 보인다고 알려져 있다. 표 1 및 2의 결과에서 볼 수 있듯이, ground truth의 형태에 따라 RC 방법은 매우 성능의 차이가 크게 나타나고 있으며, CAS 및 제안 방법을 제외한 나머지 방법들도 상당한 측정값의 차이를 보이고 있다. 결론적으로 본 논문의 제안 방법은 ground truth의 형태에 크게 관계없이 일정한 세일리언시 검출 결과를 보인다는 장점을 가지고 있다
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"표 1. CAT2000 데이터베이스에 대한 AUC 및 F-측정값에서 AUC일 때, 수치가 제일 큰 것은 얼마입니까?",
"표 1. CAT2000 데이터베이스에 대한 AUC 및 F-측정값에서 AUC일 때, 수치가 제일 작은 것은 얼마입니까?",
"표 1. CAT2000 데이터베이스에 대한 AUC 및 F-측정값에서 F−측정값의 WLF는 얼마야?",
"title에서 AUC의 수치가 가장 작은 값은 얼마야?",
"표 1에서 HC,AUC를 만족하는 값은 얼마야?",
"표 1에서 F−측정값, Ours를 만족하는 값은 얼마야?",
"F−측정값, Ours를 만족하는 값이 표 1에서 얼마야?",
"title에서 AUC,WLF를 만족하는 수치는 뭐야?",
"title에서 AUC, RC를 만족하는 수치는 뭐야?",
"title에서 AUC의 수치가 가장 큰 값은 얼마야?",
"title에서 F−측정값의 수치가 가장 큰 값은 얼마야?",
"title에서 F−측정값이 가장 작은 수치는 얼마야?"
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인공물ED
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매트릭스컨버터와 이중여자유도발전기를 사용한 풍력발전시스템
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<h1>5. 하드웨어 시뮬레이터</h1> <p>제안하는 시스템의 하드웨어구현 가능성을 확인하기 위해서 유도전동기와 권선형 유도발전기로 구성된 풍력발전 하드웨어 시뮬레이터를 제작하였다. 풍력터빈의 기계적인 특성은 농형유도전동기와 벡터드라이브를 이용하여 모의하도록 설계하였고, 풍력발전기의 전기적인 특성은 권선형 유도발전기와 매트릭스컨버터를 이용하여 모의하도록 설계하였다. 그림 11은 실험에 사용한 풍력발전 시뮬레이터의 사진을 나타낸 것이다. 풍력터빈을 모의하는 농형유도전동기와 벡터드라이브, 그리고 권선형유도발전기는 하나의 모터-제너레이터는 세트로 구성되어 있다. 매트릭스 컨버터와 제어기는 별도의 판넬에 제작하여 발전기의 회전자와 계통을 결할 수 있도록 하였다. 제어기는 \( 32\mathrm{bit} \) Floating-Point DSP인 TMS320vc33을 사용하여 제작하였다.</p> <p>그리고 표 2는 실험에 사용된 하드웨어 시뮬레이터의 중요회로정수를 나타낸 것이다. 터빈을 모의하는 농형유도전동기는 다양하게 풍력특성을 모의하기 위해 발전기 용량 \( 3.7 \mathrm{kW} \)보다 큰 \( 7.5 \mathrm{kW} \)을 사용하였다. 또한 매트릭스 컨버터의 낮은 출력전압을 계통전압에 적정하게 결합하기 위해 110/220 변압기를 사용하였다.</p> <table border><caption>표 2 하드웨어 시뮬레이터의 회로정수</caption> <tbody><tr><td>전원 전압 (L-L)</td><td>\( 220~[\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>모선 주파수</td><td>\( 60~[\mathrm{Hz}] \)</td></tr><tr><td>Motor 정격용량</td><td>\( 7.5~[\mathrm{KW}] \)</td></tr><tr><td>Motor 정격 회전속도</td><td>\( 1750~[\mathrm{rpm}] \)</td></tr><tr><td>Generator 정격용량</td><td>\( 3.7~[\mathrm{KW}] \)</td></tr><tr><td>Generator 정격 회전속도</td><td>\( 1130~[\mathrm{rpm}] \)</td></tr><tr><td>변압비</td><td>\( 110: 220(\Delta-Y) \)</td></tr><tr><td>권선형 유도 발전기 극수</td><td>6극</td></tr></tbody></table> <p>그림 12는 하드웨어 축소모형의 실험결과를 나타낸 것이다. 실험은 권선형 유도발전기를 동기속도 이하인 \( 1000 \mathrm{rpm} \) 그리고 \( 1200 \mathrm{rpm} \), \( 1400 \mathrm{rpm} \) 그리고 동기속도 이상인 \( 1600 \mathrm{rpm} \)에서 고정자의 유효전력, 회전자의 유효전력, 회전자 A상 전류, 그리고 고정자 A상 전압을 나타낸 것이다. 동기속도는 \( 1200 \mathrm{rpm} \)이지만 하드웨어의 특성 때문에 실제적으로 동기속도 특성은 \( 1400 \mathrm{rpm} \)에서 나타났다.</p> <p>그림 12(a)에서와 같이 동기속도 이하인 \( 1000 \mathrm{rpm} \)에서는 고정자가 계통에 공급하는 유효전력은 양의 값을 가지나, 회전자의 유효전력은 음의 값을 가져 회전자에서는 유효전력이 발전기 측으로 유입됨을 알 수 있다. 그러나 고정자 측의 유효전력과 회전자 측의 유효전력의 합은 양의 값으로 전체적으로는 블레이드에서 형성된 유효전력이 계통으로 공급됨을 알 수 있다. 또한 고정자의 전압은 계통전압을 유지하고 회전자의 전류는 저주파 교류임을 알 수 있다.</p> <p>그림 12(c)에서와 같이 동기속도 특성을 나타나는 \( 1400 \mathrm{rpm} \)에서는 고정자가 계통에 공급하는 유효전력은 양의 값을 가지고, 회전자의 유효전력은 음의 값을 가져 회전자에서는 유효전력이 발전기 측으로 유입됨을 알 수 있다. 그러나 시스템의 손실에 의해 회전자 측의 유효전력은 영은 아니나 그 크기가 매우 작다. 전체적으로는 블레이드에서 형성된 유효전력이 계통으로 공급됨을 알 수 있다. 또한 고정자의 전압은 계통전압을 유지하고 회전자의 전류는 슬립이 영이어서 직류임을 알 수 있다.</p> <p>그림 12(d)는 동기속도 이상인 \( 1600 \mathrm{rpm} \)에서의 실험 파형을 나타낸 것인데, 고정자와 회전자의 유효전력이 모두 양임을 알 수 있어 블레이드에서 형성된 유효전력이 2개의 경로로 계통에 공급됨을 알 수 있다. 또한 고정자의 전압은 계통전압을 유지하고 회전자의 전류는 다시 슬립이 증가하여 교류가 됨을 알 수 있다.</p>
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"하드웨어 시뮬레이터의 회로정수중에서 Generator 정격용량은 얼마지?",
"하드웨어 시뮬레이터의 회로정수중에서 Generator 정격용량은 어느 정도지",
"표2에서 Motor 정격 회전속도회로정수값은 얼마야?",
"Motor 정격 회전속도회로정수값은 표2에서 어느 정도 값을 가져",
"하드웨어 시뮬레이터를 나타낸 표에서 Motor 정격용량값은 뭐야?",
"Motor 정격용량값은 하드웨어 시뮬레이터를 나타낸 표에서 뭐야?",
"하드웨어 시뮬레이터의 회로정수의중 전원전압은 얼마야?",
"표2의 하드웨어 시물레이터에서 모선주파수는 얼마지?",
"표2에서 Generator 정격 회전속도는 뭐야?",
"Generator 정격 회전속도는 표2에서 얼마지",
"하드웨어 시뮬레이터의 회로정수를 나타낸 표2에서 권선형 유도 발전기 극수는 뭐지?",
"하드웨어의 회로정수 시뮬레이터를 나타낸 표에서 변압비는 어떻게 했어?"
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인공물ED
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매트릭스컨버터와 이중여자유도발전기를 사용한 풍력발전시스템
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<h1>4. PSCAD/EMTDC 시뮬레이션</h1> <p>매트릭스 컨버터로 구성된 이중여자유도 풍력발전의 동작을 확인하기 위해 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 모델은 3상 \( 220 \mathrm{V} \) 계통전압과 \( 3.7 \mathrm{KW} \)의 권선형 유도발전기를 이용하여 풍력발전 시스템을 구성하였으며 기존의 회전자를 매트릭스 컨버터와 변압기를 이용하여 전력계통에 연계하였다.</p> <p>표 1은 시뮬레이션 모델의 중요파라미터를 나타낸 것이다. 계통전압은 \( 220[\mathrm{V}] \)이며 정격풍속 \( 12 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)일 때 6극 유도 발전기가 동기속도를 내는 것으로 가정하였다. 그림 8은 제안하는 풍력발전 시스템의 전체 시뮬레이션 구성도이다. 시뮬레이션모델은 터빈시뮬레이터, 권선형 유도발전기, 매트릭스 컨버터, 그리고 제어기로 구성되어 있다. 회전자 측에 연결된 매트릭스 컨버터의 출력전압을 전력계통전압과 원만하게 결합하기 위해 \( 110 / 220 \mathrm{V} \)의 변압기를 사용하였다.</p> <table border><caption>표 1 시뮬레이션모델의 정수</caption> <tbody><tr><td>모선 전압 (L-L)</td><td>\( 220~[\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>모선 주파수</td><td>\( 60~[\mathrm{Hz}] \)</td></tr><tr><td>블레이드 정격 풍속</td><td>\( 12 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>블레이드 길이</td><td>\( 1.78 \mathrm{~m} \)</td></tr><tr><td>발전기 정격</td><td>\( 3.7~[\mathrm{KW}] \)</td></tr><tr><td>회전자 측 변압기</td><td>\( 110: 220(\Delta-Y) \)</td></tr><tr><td>스위칭 주파수</td><td>\( 5000~[\mathrm{Hz}] \)</td></tr><tr><td>유도 발전기 극수</td><td>6극</td></tr><tr><td>Cp(max)</td><td>0.323</td></tr></tbody></table> <p>그림 9는 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다. 그림 9(a)와 같이 풍속이 40초에서 50초까지 \( 11 \mathrm{m} / \mathrm{s} \)로 증가하고 50초에서 60초까지는 \( 13 \mathrm{m} / \mathrm{s} \)로 증가한다. 이 때 풍속에 따른 발전기의 회전속도, 고정자와 회전자의 유효전력 그리고 발전기에서 계통에 공급하는 유효전력은 각각 9(b), 9(c), 9(d), 그리고 9(e)와 같다. 이때 고정자의 유효전력은 계통에서 발전기로 공급될 때 (+)의 부호를 갖기 때문에 그림과 같이 부호가 (-)인 경우는 고정자에서 계통으로 유효전력을 공급한다.</p> <p>회전자의 유효전력도 계통에서 발전기로 공급될 때 (+)의 부호를 갖는다. 따라서 부호가 (-)인 경우는 회전자에서 계통으로 유효전력을 공급한다. 한편 계통으로 전달되는 전체 유효전력도 계통으로 유효전력을 공급할 때 (+)의 부호를 갖게 된다.</p> <p>그림에서 동기속도보다 느린 경우 고정자는 유효전력을 계통으로 공급하나 회전자는 계통으로부터 유효전력을 공급받는다. 그러나 두 전력의 합은 양으로 터빈이 공급하는 유효전력은 계통으로 공급된다. 동기속도보다 조금 높은 \( 1280 \mathrm{rpm} \)에서 회전자의 유효전력은 (+)에서 (-)로 바뀌고 고정자와 회전자의 전체전력이 계통으로 공급된다.</p> <p>그림 10은 발전기의 회전속도 변화에 따른 회전자의 전류, 고정자의 전압, 그리고 회전자의 유효전력을 나타낸 것이다. 발전기의 회전속도는 \( 840 \mathrm{rpm} \)에서 동기속도 \( 1200 \mathrm{rpm} \)을 지나 \( 1310 \mathrm{rpm} \) 까지 동작하는 것을 알 수 있다. 이때 고정자는 계통에 연결되어 있기 때문에 회전속도에 관계없이 전압과 주파수가 일정하다. 또한 고정자에서 계통으로 공급되는 유효전력은 회전속도가 증가함에 따라 증가하고 있다. 한편 회전자의 전류와 주파수는 회전속도에 비례하고 계통으로 공급되는 유효전력도 회전속도에 크기와 부호가 다르다.</p> <p>그립에서 회전속도가 \( 840 \mathrm{rpm} \)일 경우 회전자 전류의 주파수는 슬립에 비례하는 \( 18 \mathrm{Hz} \)이다. 회전자 전류는 발전기의 토크에 따라 정해지고 회전속도가 동기속도인 \( 1200 \mathrm{rpm} \) 보다 낮을 경우 매트릭스 컨버터에서 회전자로 유효전력을 공급하기 때문에 회전자 축의 유효전력은 (+) 값을 나타낸다.</p> <p>회전속도가 동기속도일 경우는 슬립이 0 이어서 회전자전류의 주파수는 0의 값을 가지기 때문에 그림에서와 같이 직류형태를 보인다. 또한 동기속도에서는 이론상 회전자의 유효전력은 0을 나타내나 발전기의 손실에 의하여 약간의 (+) 값을 가지는 것을 알 수가 있다.</p> <p>회전속도가 동기속도 이상인 \( 1310 \mathrm{rpm} \)에서는 회전자전류의 주파수는 다시 슬립이 증가하여 교류형태로 나타나며, 회전자의 유효전력은 (-)값을 나타낸다. 즉 발전기의 회전자 측에서 계통으로 유효전력을 공급하게 됨을 알 수 있다.</p>
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"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 모선 주파수의 사양은 뭐지?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 블레이드 정격 풍속의 사양은 뭐니?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 블레이드 길이의 사양은 뭘까?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 발전기 정격의 사양은 무엇인가?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 회전자 측 변압기의 사양은 무엇일까?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 유도 발전기 극수의 사양은 무엇이야?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 스위칭 주파수의 사양은 무엇이지?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 Cp(max)의 사양은 무엇이니?",
"본문의 표 1 시뮬레이션모델의 정수에서 모선 전압의 사양은 뭐야?"
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인공물ED
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소나 플랫폼의 운동 파라미터에 따른 합성개구소나 영상 왜곡의 정량적 분석
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<p>영상 왜곡 분석을 위한 플랫폼 운동의 파라미터의 범위 및 간셕은 Table 2에 나타난 바와 같다. 실제 환 경에서 발생 가능한 운동의 범위는 한계가 없기 때 문에 최대 NRMSE 값이 나타나는 범위를 고려하여 최대 크기를 설정하였다. 요동의 주파수는 \( 0.1 \mathrm{H} \), \( 0.2 \mathrm{~Hz}, 0.4 \mathrm{~Hz} \) 로서 이는 \( 1 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 로 이동하는 경우 합성 개구면의 크기인 \( 10 \mathrm{~m} \) 를 이동하는 동안에 각각 1,2,4번의 요동이 있는 경우에 해당된다. Fig. 5 는 오차 분석 결과를 나타낸다. 요동의 크기가 증가할수록 영상 오차도 증가하며 일정 값 이상에서는 더 이상 증가하지 않고 포화되며, pitch와 heave 운동을 제외하고는 요동의 크기가 작은 경우에 선형적으로 증가하는 특성을 보인다.</p><table border><caption>Table 2. Platform motion parameters.</caption><tbody><tr><td>Platform motion</td><td>Max amplitude</td><td>Amplitude step</td></tr><tr><td>Oscillatory surge</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>Oscillatory roll</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>Oscillatory yaw and sway</td><td>\( 100 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( 0.5 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>Oscillatory pitch and heave</td><td>\( 1 \mathrm{~m} \)</td><td>\( 10 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>Tilted translation</td><td>\( 30^{\circ} \)</td><td>\( 0.5^{\circ} \)</td></tr></tbody></table><p>Table 3은 NRMSE 값이 \( 0.1,0.5 \) 와 최대값을 갖는 경 우에 대한 요동의 크기를 나타낸다. 약 \( 3.5 \mathrm{~mm} \) 의 sway 요동 크기에서도 \( \mathrm{NRMSE}=0.5 \) 가 되어 yaw and sway 운동이 영상 생성에 가장 큰 영향을 미치며, 이는 요동 주파수 \( 0.1 \mathrm{~Hz} \) 의 경우 \( 0.13^{\circ} \) 의 yaw의 요동 크기에 해당된다. 반대로 pitch 요동의 크기는 약 270 \( \mathrm{mm} \) 인 경우에 NRMSE=0.5가 되어 pitch and heave 운 동이 가장 작은 영향을 미침을 알 수 있다. Fig. 6은 이상적인 선형운동을 하는 경우의 합성개구소나 영상 을 나타낸다. 표적이 위치하는 곳에서만 큰 값을 가지며 실제 값과 일치함을 알 수 있다. Fig. 7은 각 요동 운동에 대해서 \( \mathrm{NRMSE}=0.5 \) 와 최대값인 경우에 대한 영상을 보여주고 있다. NRMSE값이 최대인 경우의 영상을 보면 대체로 \( x \) 축 방향으로 분산되거나 여러개의 표적이 존재하는 현상이 나타난다. NRMSE = 0.5인 경우에는 원 영상인 Fig. 6 와 큰 차이가 나타나지 않는데 이는 Fig. 8과 같이 표적이 존재하는 위치에서의 영상 값이 감소하기 때문에 나타나는 오차이다. 이는 표적 위치에서의 영상 값이 다른 위치로 분산되는 것을 의미한다. 또한 Fig. 5 에서 변위와 각도가 증가함에 따라 오차가 일정 수준에서 더 이상 증가하지 않는 원인이 되기도 한다.</p><h1>V. 결 론</h1><p>합성개구소나를 장착한 예인체나 자율무인잠수정에서 나타날 수 있는 다섯 가지 경우의 요동 운동에 대해서 영상 생성 오차의 정량적 분석을 수행하 였다. 이때 복소수 값을 갖는 기저대역의 영상값의 정규화된 평균 제곱근 오차 NRMSE를 정의하여 정 량적 분석의 기준값으로 사용하였다. 요동에 의해 서 생성된 영상은 배열의 이동 방향인 \( x \) 축 방향으로 분산되어 나타나며 요동이 클수록 표적 영상의 세기가 감소하였다. NRMSE}는 pitch and heave 운동을 제외하고 요동의 크기와 선형적인 관계를 갖는다. 다섯 종류의 운동 중에 yaw and sway 운동이 가장 큰 영향을 미치고, pitch and heave 운동이 가장 작은 영 향을 미치고 있으며, 요동의 주파수에 따른 오차의 변화는 크지 않다. 따라서 고해상도의 합성개구소나 영상을 취득하기 위해서는 yaw와 sway를 정밀하게 계측하는 항법센서가 필수적임을 알 수 있으다. 수치해석 결과에 따르면 \( 10 \% \) 오차가 나타나는 최소 각도가 \( 0.03^{\circ} \) 로서 그 이하의 정밀도를 갖는 항법센서가 요구되고 있으며, 이를 통해 어느 정도 정밀한 항법센서가 필요한지 정량적 기준을 제시하고 있다.</p>
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"요동의 크기에 따라 영상 오차가 증가하는 과정은 어떻게 돼?",
"본 연구에서 최대 크기는 어떤 방식으로 설정했지?",
"표 2. Platform motion parameters.에서 진동 서지는 최대 진폭에서 얼마의 값을 나타나지?",
"Table 2. Platform motion parameters.에서 Amplitude step에서 진동 롤의 값은 얼마로 나타나?",
"Table 2.에서 Amplitude step일 때의 Oscillatory yaw and sway 값은 얼마로 나타나지?",
"Table 2. Platform motion parameters.에서 최대진폭에서의 Tilted translation 값은 얼마지?",
"Table 2.에서 \\( 100 \\mathrm{~mm} \\)라는 값을 나타내는 플랫폼 동작은 무엇이지?",
"NRMSE = 0.5인 경우의 오차는 어떤 과정을 거쳐서 나타나지?",
"본 연구에서 표적 영상의 세기가 감소하게 된 과정은 어떻게 되지?",
"고해상도의 합성개구소나 영상을 취득하기 위해 필요한 방법은 무엇이지?"
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인공물ED
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고온 가압 적층 소결에 의한 황화아연 세라믹스의 광학성 특성
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<h1>1. 서 론</h1><p>\( \mathrm{ZnS}\) (Zinc sulfide, 황화아연)는 큰 밴드 갭 \( (\mathrm{Eg}=3.7 \mathrm{eV}) \) 을 가지는 반도성 세라믹스이며, 투과범위가 \(0.4-15 \mu \mathrm{m} \) 영역으로 비교적 넓다. 특히 중적외선 (Middle-Infrared, \( 3 \mu \mathrm{m}-5 \mu \mathrm{m} \) ) 영역에서 산란 손실이 적고, 투과율이 우수하며 상대적으로 다른 재료들에 비해 경도와 파단 강도가 좋아서 적외선 렌즈(Lens), 센서(Sensor), 적외선 윈도우(Infrared windows), 광촉매(Photocatalysts), 자동차용 나이트 비전(Night vision) 등 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있다. 이러한 특성으로 인해 최근 \( \mathrm{ZnS} \) 세라믹스는 많은 연구가 진행되고 있으며, 최근 광학계 분야에서 단순 감지에서 식별 기능이 강화된 적외선 소재에 대한 개발 요구가 증대되고 있다.</p><p>\( \mathrm{ZnS} \) 의 결정구조는 \( \alpha \) 상(Würtzite, hexagonal, \( 4.09 \mathrm{~g} / \mathrm{cm}^{3} \), 고온상)과 \( \beta \) 상(Sphalerite, cubic, \( 4.04 \mathrm{~g} / \mathrm{cm} 3 \), 저온상)으로 구성되어 있으며, \( 1024^{\circ} \mathrm{C} \) 이상이 되면 \( \beta \) 상에서 \( \alpha \) 상으로 상전이가 일어나며, 광학적 분야에 활용하기 위해서는 광학적 이방성이 없는 cubic 구조로 존재할 필요성이 있다. 또한 다양한 결함에 의한 산란을 줄여야 하기에 고밀도 형태의 성형은 필수적이며, 일반적으로 공기 중 상압 소결 시 분해 및 산화가 되기 때문에 진공 중에서 가압 소결하여 제조한다. 우수한 광학적 특성을 얻기 위해서 화학 기상 증착법(CVD, chemical vapor deposition), 스파크 플라즈마 소결(SPS, spark plasma sintering), 고온 등압 소결(HIP, hot isostatic pressing), 고온 가압 소결(HP, hot presssintering) 등의 다양한 소결 방법이 연구되고 있다. 이러한 다양한 소결 방법 중 CVD 방법은 투과 특성이 우수한 렌즈를 얻을 수 있지만 복잡한 공정, 고가의 생산 단가, 유독성 가스의 사용으로 인한 환경오염의 단점이 있다. 그에 반해 HP 방법은 공정이 단순하여 비용이 저렴하고 공정 시간이 단축되는 장점을 가지고 있다. 이 같은 이유로 HP 방법으로 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈의 광학적 특성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있지만 현재 한 번의 소결 공정으로 하나의 렌즈를 만드는 단층 소결 공정을 이용하기 때문에 대량생산에 적합하지 않은 문제점이 있다.</p><p>따라서 본 연구에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈의 효율적인 생산을 위해서 한 번의 공정으로 여러 개의 렌즈 소결이 가능한 HP 적층 소결 공정을 도입하여 렌즈를 제조하였다. 이와 같은 장점 때문에 제조 시간과 제조 비용의 절감효과가 높을 것으로 기대된다.</p>
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"\\( \\mathrm{ZnS}\\)은 얼마나 넓은 투과범위를 가져?",
"황화아연의 밴드 갭의 크기는 얼마야?",
"황화아연은 중적외선 영역에서 어떤 손실이 적어?",
"황화아연의 중적외선 영역에서 어떤 것이 우수해?",
"황화아연은 다른 재료들에 비해 어떤 것이 좋아?",
"황화아연은 반도성 세라믹스야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조는 광학적 분야에서 어떻게 존재해야 해?",
"황화아연이 다양하게 사용되고 있는 대표적 분야는 뭐야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 세라믹스는 최근 식별 기능까지 강화된 어떤 소재에 대한 개발을 요구하고 있어?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조는 온도 몇도 이상일 때 상전이가 일어나?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조는 고온상과 저온상으로 구분되기도 해?",
"광학적 분야에 활용하는 \\( \\mathrm{ZnS} \\)결정의 cubic 구조는 어떤 특성이 없어?",
"고밀도 형태의 성형은 다양한 결함에 의해 발생하는 무엇을 줄이기 위해꼭 필요한거야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조는 공기 중 무엇할 때 분해 및 산화가 돼?",
"CVD 방법은 공정방법이 복잡하다는 단점이 있어?",
"화학 기상 증착법은 생산단가가 비싸다는 단점이 있어?",
"CVD 방법으로 소결할 경우 어떤 가스의 사용으로 인한 환경오염이 있다는 단점이 있어?",
"고온 가압 소결 방법은 공정방법이 CVD 방법보다 단순해?",
"고온 가압 소결 방법은 비용이 저렴하고 공정 시간이 감소하는 장점이 있어?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈의 광학적 특성을 향상시키기 위해 어떤 소결방법을 통한 연구가 진행되고 있어?",
"한번의 소결 공정으로 하나의 렌즈를 만드는 공정을 뭐라고 해?",
"HP 적층 소결 공정은 어떤 절감효과가 있어?",
"투과 특성이 우수한 렌즈를 얻을 수 있는 소결방법은 뭐야?",
"HP방법은 대량 생산에 적합한 소결 공정법이야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈을 생산할 때 여러개의 렌즈 소결이 가능한 어떤 공정을 사용해?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조는 \\( \\alpha \\) 상, \\( \\beta \\) 상으로 구성되어 있어?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 세라믹스는 최근에 광학계분야에서 어떤 기능이 강화된 적외선 소재에 대한 개발을 요구하고 있어?",
"다양한 소결 방법을 이용하여 어떤 우수한 특성을 얻으려고 해?",
"화학 기상 증착법, 스파크 플라즈마, 고온 등압, 고온 가압은 광학적 특성을 얻기 위한 소결 방법이야?",
"\\( \\mathrm{ZnS} \\) 의 결정구조가 분해 및 산화가 되는 것을 줄이기 위해서는 어떻게 제조해야해?"
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인공물ED
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고온 가압 적층 소결에 의한 황화아연 세라믹스의 광학성 특성
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<h2>3.3 소결 온도에 따른 \( \mathrm{ZnS} \)의 미세구조와 광학적 특성</h2><p>Fig. \( 8 \)은 HP 적층 소결법으로 다양한 소결 온도에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 시편의 XRD 회절 패턴이다. \( 800^{\circ} \mathrm{C}, 850^{\circ} \mathrm{C}, 900^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 소결체는 원료 분말과 거의 동일한 cubic 구조를 가지지만, \( 950^{\circ} \mathrm{C} \) 이상으로 소결하게 되면 cubic 구조의 \( \mathrm{ZnS}(\mathrm{JCPDS} \) 05-0566, sphalerite)는 줄어들고, hexagonal 구조(JCPDS# 36-1450, wurtzite)가 증가하는 것을 알 수 있다. 문헌상으로 \( \mathrm{ZnS} \)는 약 \( 1,024^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 cubic 구조가 hexagonal 구조로 상전이를 하는 것으로 보고되고 있지만 본 연구에서는 \( \mathrm{ZnS}\) HP 적층 소결법으로 소결 시 \( 950^{\circ} \mathrm{C} \) 이상이 되면 부분적으로 상전이를 시작하는 것을 알 수 있다.</p><p>Table \(2\)는 HP 적층 소결법으로 다양한 소결 온도에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 시편의 상대 밀도를 나타내고 있다. \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \), \( 850^{\circ} \mathrm{C}, 900^{\circ} \mathrm{C}, 950^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 소결한 시편의 상대 밀도는 각각 \( 97.9 \%, 99.8 \%, 99.3 \%, 97.5 \% \)로 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 가장 높은 밀도 값을 나타내었다. \( 800^{\circ} \mathrm{C} \) 소결체의 경우 소결 온도가 낮아 소결이 완전히 진행 되지 않은 것으로 보이며, \( 950^{\circ} \mathrm{C} \)에서는 구조의 상전이와 \( \mathrm{ZnS} \) 휘발이 일어나 밀도가 낮아진 것으로 판단된다.</p><p>Fig. \(9\)는 다양한 소결 온도에서 적층 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 \(3-5 \mu \mathrm{m} \) 중적외선 영역에서의 광 투과율을 측정한 결과이다. Fig. \( 9(\mathrm{a}) \) 에서 나타난 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \) 소결체의 경우 소결 온도가 낮아 소결이 완전히 진행되지 않은 것으로 보이며, 특히 #\(4\)와 #\(5\) 소결체의 경우 불투명한 백색을 나타내며 저조한 투과율을 보이고 있다. Fig. \( 9(\mathrm{b}) \)의 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)의 경우, 모든 시편에서 투명한 소결체를 얻을 수 있었으며, \(3-5 \mu \mathrm{m} \)의 중적외선 투과율이 전체 위치에서 평균 \( 67 \% \)의 우수한 투과율을 확인할 수 있었으며, 이는 높은 상대 밀도와 cubic 결정구조에 기인한 것으로 해석된다.</p><p>Fig. \( 9(\mathrm{d}) \)의 \( 950^{\circ} \mathrm{C} \) 소결체의 경우 XRD 분석 결과, Cubic 단일 구조에서 Hexagonal 구조로의 상전이가 일어나면서 광학적 이방성 증가에 따른 낮은 투과율을 나타낸 것으로 판단된다.</p><p>Fig. \(10\)은 HP 적층 소결법으로 다양한 소결 온도에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 시편의 적층 위치(layer)에 따른 광 투과율을 측정한 결과이다. \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결하였을 때 \( 3-5 \mu \mathrm{m} \)의 중적외선 투과율이 전체 위치에서 모두 가장 높게 나타났으며, 평균 \( 67 \% \)의 우수한 투과율을 보였다.</p>
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"3−5μm의 중적외선 투과율이 전체 위치에서 모두 가장 높게 나타날 수 있는 소결온도는 몇 도 입니까?",
"3−5μm의 중적외선 투과율이 전체 위치에서 모두 가장 높게 나타날 수 있는 소결온도는 몇 도 입니까?"
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인공물ED
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고온 가압 적층 소결에 의한 황화아연 세라믹스의 광학성 특성
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<p>Fig. \( 2\)는 본 실험에서 수열합성으로 제조하여 사전 열처리한 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 XRD 회절 패턴이다. 그 결과 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말은 거의 입방정(cubic) 구조의 \( \mathrm{ZnS} \) (JCPDS#05-0566, sphalerite) 분말임을 보여주고 있으며, \( \mathrm{ZnS} \) cubic 단일상이 형성된 것을 알 수 있다. 일반적으로 \( \mathrm{ZnS} \)는 \( 1,024^{\circ} \mathrm{C} \) 이상이 되면 입방정 구조에서 육방정(hexagonal) 구조로 상전이가 일어나며, 소결체의 경우 광학적 이방성이 없는 입방정 구조가 투과도가 높다고 보고되고 있다.</p><p>소결이 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈는 약 \( 1.0 \mathrm{~mm} \) 두께로 경면연마 하였으며, 상대 밀도, 결정구조 및 광학 특성을 분석하기 위해 XRD(DMAX 2500, Rigaku), 주사전자현미경(JSM-7610F, Jeol), 적외선 분광 분석기(FT-IR/FIR Spectrometer Frontier, PerkinElmer)를 이용하여 분석하였다.</p><p>Fig. \( 3\)은 중적외선 투과용 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조하기 위한 HP 적층 소결 공정의 개념도이다.</p><h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 적층 소결 특성</h2><p>Fig. \( 4\) 는 \( 600^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 2 \mathrm{hr} \) 동안 사전 열처리를 하여 불순물을 제거한 나노 분말을 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 적층 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 파단면 미세구조를 나타낸 것이다. 단층 소결 시 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 가장 우수한 투과 특성이 나타나는 것을 사전 실험을 통해 확인하였다. 그림에서 보는 바와 같이 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 약 \( 1 \mu \mathrm{m} \) 이하의 입자 크기를 가지며 치밀한 구조를 나타내고 있다.</p><p>Fig. \( 5 \) 는 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 소결한 단층 소결체와 적층 소결체의 XRD 회절 패턴이다. \( 5 \)층 적층 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 XRD 회절 패턴에서도 단층 소결체 (no paper)와 같이 cubic 구조를 형성하고 있는 것을 확인할 수 있다.</p><h2>3.2 적층 소결의 광학적 특성</h2><p>Fig. \( 6 \)은 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 소결한 적층 소결체의 상대 밀도를 나타낸 것이다. 상대 밀도는 아르키메데스 (Archimedes)법으로 측정하였고, \( \mathrm{ZnS} \) 이론 밀도는 \( 4.09 \mathrm{~g} / \mathrm{cm}^{3} \) 로 상대 밀도를 계산하였다. 적층 소결체의 상대 밀도는 \( 99.8 \% \) 로 모든 소결체에서 균일한 밀도를 나타내었으며, 노란빛을 띄는 반투명의 고밀도 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 확인하였다.</p><p>Fig. \( 7\)은 적층 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 \( 3-5 \mu \mathrm{m} \) 중적외선 영역에서의 광 투과율을 측정한 결과이다. 광 투과율은 소결체의 두께와 표면 상태의 영향을 많이 받기 때문에 동일한 조건을 위해 소결체를 \( 1 \mathrm{~mm} \) 두께로 연마하여 분석하였다. 분석 결과 \( 3-5 \mu \mathrm{m} \) 영역에서의 광 투과율이 급격히 떨어지는 흡수 peak은 나타나지 않았으나, 약 \( 2.8 \mu \mathrm{m} \) 부근에서 나타난 작은 흡수 peak은 S-H 결합에 의한 것으로 알려져 있다.</p><p>Table \( 1 \) 은 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 소결한 적층 소결체의 위치에 따른 광 투과율 평균값을 나타낸 것으로 가장 하단에 위치한 #\( 5 \) 소결체에서 \( 69.1 \% \)로 가장 우수한 특성을 보였다. \(3-5 \mu \mathrm{m} \)의 중적외선 파장에서 \( 67 \% \)의 평균투과율을 나타내었으며, 이 특성은 기존 단층 소결 렌즈의 평균 투과율 \( 68 \% \) 대비 \( 1 \% \) 감소한 우수한 특성이다.</p>
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"상대밀도 측정방법은 무엇입니까?",
"소결이 완료된 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈는 약 \\( 1.0 \\mathrm{~mm} \\) 두께로 경면연마 하였으며, 상대 밀도, 결정구조 및 광학 특성을 분석하기 위해 어떻게 했어?",
"\\( 850^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 \\( 3 \\mathrm{hr} \\) 동안 이론 밀도는 어떻게 측정했어?",
"광 투과율은 동인한 조건을 위해 소결체의 두께를 며치 밀리미터로 연마하여 분석하였습니까?",
"광 투과율은 소결체의 두께와 표면 상태의 영향을 많이 받기 때문에 동일한 조건을 위해 어떻게 했어?",
"소결체의 두께와 표면 상태의 영향을 많이 받는 것은 무슨 투과율 입니까?",
"광 투과율은 동인한 조건을 위해 소결체의 두께를 며치 밀리미터로 연마하여 분석하였습니까?",
"본문에서 적층 소결을 위해 어떻게 했어?",
"\\( 850^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 \\( 3 \\mathrm{hr} \\) 동안 소결한 적층 소결체의 상대 밀도를 어떻게 측정 했어?"
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인공물ED
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고온 가압 적층 소결에 의한 황화아연 세라믹스의 광학성 특성
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<h1>2. 실험 방법</h1><p>Fig. \( 1 \)은 중적외선 투과용 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조하기 위한 나노 분말 합성 및 HP 적층 소결 공정에 대한 실험 공정도이다.</p><p>본 실험에서 수열합성법을 이용하여 고순도의 \( ZnS \) 나노 분말을 제조하였으며, 이때 선택한 반응 시료는 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H} 2 \mathrm{O} \) (고순도화학, \( 99.99 \% \) )와 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{~S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) (Sigma Aldrich, \( 98 \% \)를 사용하였다. 두 분말을 각각 증류수에 녹여 교반 하여 수용액을 만든 후, 두 수용액을 가열 자력 교반기에서 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 1 \mathrm{hr} \) 동안 혼합하였다. \( \mathrm{Zn} \) 와 \( \mathrm{S} \)의 몰비가 \( 1: 1.2 \)로 합성 시, 다른 몰비로 합성한 것보다 광학적 이방성이 없는 입방정 구조가 높게 생성된 것을 사전 실험을 통해 확인하였다. 따라서 본 실험에서 \( \mathrm{Zn} \)와 \( \mathrm{S} \)의 몰비가 \( 1: 1.2 \)로 하여 수열합성을 진행하였다. 합성된 수용액을 \( 500 \mathrm{cc} \) 수열 고압 반응기에 넣어 밀봉한 후 오븐에서 \( 220^{\circ} \mathrm{C} \), \( 20 \mathrm{hr} \) 동안 반응시켰다. 이 과정에서 침전물을 통해 \( \mathrm{ZnS} \)를 얻을 수 있고, \( \mathrm{Na}^{+} \) 이온과 \( \mathrm{SO}_{4}{ }^{2-} \) 이온을 제거하기 위하여 증류수로 수세하여 세척하고 원심분리를 반복하였다. 수세가 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 오븐에서 \( 100^{\circ} \mathrm{C}, 3 \mathrm{hr} \) 동안 건조하였으며, 건조된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말 내 잔존하는 불순물을 제거하기 위해 진공 \( \left(10^{-2}\right. \) torr)분위기에서 \( 600^{\circ} \mathrm{C}, 2 \mathrm{hr} \) 동안 사전 열처리하였다. 사전 열처리된 분말을 고온 가압 소결 장비(HP-10T, HANTECH)를 사용하여 \( \Phi 15 \) carbon mold에서 소결하였으며, 산화 방지를 위해 진공 분위기 \( \left(10^{-3}\right. \) torr)에서 진행하였다. 기존 단층 소결 공정과는 다르게 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말 사이에 carbon paper\( (\Phi 15 \times 1.5 \mathrm{mmt}) \)를 넣어 반응이 일어나지 않도록 하였으며, 총 \( 5 \)층(layer)으로 적층하여 소결하였다. 소결 온도는 hexagonal 구조의 생성 억제를 위해 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)의 비교적 낮은 온도에서 \( 50 \mathrm{MPa} \)로 가압하고 \( 3 \mathrm{hr} \) 동안 소결하였다. 소결체 파손 방지를 위해 유지 시간이 끝난 후 바로 압력을 제거하였으며 열충격을 방지하기 위해 로냉을 실시하였다.</p><p>합성된 분말의 결정상의 변화는 X-선 회절분석기 (XRD, Rigaku, DMAX 2500, Japan)를 이용해 상 분석을 진행하였다.</p>
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"hexagonal 구조의 생성 억제를 위한 소결온도는 몇 도입니까?",
"소결 온도는 hexagonal 구조의 생성 억제를 위해 몇 도를 설정 하였습니까?",
"소결 온도는 hexagonal 구조의 생성 억제를 위해 850∘C의 비교적 낮은 온도에서 몇 MPa로 가압하였습니까?",
"합성된 분말의 결정상의 변화는 y-선 회절분석기 를 이용해 분석하였습니까?",
"본문에서 중적외선 투과용 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈를 제조하기 위해 어떻게 했어?",
"나노 분말 합성 및 HP 적층 소결 공정에 대한 실험을 어떻게 했어?",
"소결 온도는 hexagonal 구조의 생성 억제를 위해 850∘C의 비교적 낮은 온도에서 얼만큼 가압하였습니까?",
"합성된 분말의 결정상의 변화를 분석하기 위해 사용된 분석기는 무엇입니까?",
"소결 온도는 hexagonal 구조의 생성 억제를 위해 850∘C의 비교적 낮은 온도에서 50MPa로 가압하고 13시간 동안 소결하였습니까?"
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인공물ED
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고온 가압 적층 소결에 의한 황화아연 세라믹스의 광학성 특성
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈의 효율적인 생산을 위해서 한 번의 공정으로 여러 개의 렌즈 소결이 가능한 HP 적층 소결 공정을 적용하여 복수의 렌즈를 제작하였으며, \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 결정구조, 미세구조 및 밀도를 분석하고 그에 따른 광학적 특성을 확인하였다. 또한 여러 소결 온도에서 렌즈의 소결 특성과 중적외선 영역에서의 광학적 특성을 분석하였다. HP 적층 소결 공정으로 \( 950^{\circ} \mathrm{C} \) 이상 소결 시 cubic 구조에서 hexagonal 구조로 상전이가 일어났다.</p><p>HP 적층 소결법으로 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \(3\) 시간 소결하였을 때 상대 밀도 \( 99.8 \% \)로 가장 높게 나타났으며, \( 69.1 \% \)의 최대 광 투과율을 보였다. \( 850^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \(5\)층(layer)으로 적층하여 소결한 렌즈의 평균투과율이 \(3-5 \mu \mathrm{m} \)의 중적외선 영역에서 \( 67 \% \)로 가장 우수한 광학적 특성을 보였다.</p><p>이와 같은 결과로 수열합성으로 만든 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 사용한 HP 적층 소결법을 이용하여 여러 개의 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조 할 수 있는 것을 확인하였다.</p>
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"HP 적층 소결 공정으로 950 ∘C 이상 소결 시 hexagonal 구조에서 cubic 구조로 상전이 일어나는 것이 맞습니까?",
"cubic 구조에서 hexagonal 구조로 상전이가 일어날 수 있는 온도는 몇 도 입니까?",
"본 연구에서는 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈의 효율적인 생산을 위해서 어떻게 했어?",
"HP 적층 소결 공정으로 910∘C 이상 소결 시 cubic 구조에서 hexagonal 구조로 상전이가 일어나는 것이 맞습니까?",
"여러 개의 \\( \\mathrm{ZnS} \\) 렌즈를 제조 할 수 있는 것을 확인을 어떻게 했어?"
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인공물ED
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센서 및 통신 응용 핵심 소재 \(\mathrm{In_{0.8}Ga_{0.2}As}\) HEMT 소자의 게이트 길이 스케일링 및 주파수 특성 개선 연구
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<h2>3.2 \(\mathrm{~L}_{\mathrm{g}}=19 \mathrm{~nm} \mathrm{In}_{0.8} \mathrm{Ga}_{0.2} \) As HEMT RF 특성</h2><p>마이크로웨이브 특성의 측정/분석은 Agilent 사의 PNA 시스템을 사용하여 오프 웨이퍼 교정을 진행한 1 \(\mathrm{GHz}\)에서 50 \(\mathrm{GHz}\)까지 특성 평가를 진행하였으며, 웨이퍼 상에 구현되어 있는Open (개방) 및 Short (단락) 패턴을 사용하여 측정된 산란 매개변수 (S-parameter)를 활용하여 패드에서 형성되어 있는 기생커패시턴스 및 인덕턴스를 제거하였다.</p><p>Fig. 5는 \( \mathrm{L}_{\mathrm{g}}=19 \mathrm{~nm} \mathrm{In}_{0.8} \mathrm{Ga}_{0.2} \) As HEMT 소자에 대해biasdependent 전류 이득 차단주파수 ( \( \mathrm{f}_{7} \) )를 다양한 drain bias 조건 에서 특성을 보여준다. Fig. 5 에서 보이는 것과 같이 제작된 소자는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DS}}=0.5 \mathrm{~V} \) 조건에서 \( \mathrm{f}_{7}=738 \mathrm{GHz} \) 로 지금까지 모든 물질계 의 FET (Field-Effect Transistor) 소자에서 발표된 전류 이득 차단주파수보다 높은 주파수 특성을 보이고 있다. 특히, 넓은 드레인 전류 범위에서 전류 이득 차단주파수가 \( 600 \mathrm{GHz} \) 가 넘는 특성을 보이고 있으며, 이는 저잡음 증폭기 (LNA) 등의 응용 분야에서 우수한 선형성 특성을 보일 것으로 에상할 수 있다.</p><p>Fig. 6(a)는 일반적인 \( \operatorname{In}_{x} \mathrm{Ga}_{{ }_{4}} \mathrm{As} \) HEMT 소자의 소신호 등가 회로를 나타내며 내인성 전달컨덕턴스 \( \left(\mathrm{g}_{\mathrm{m}}\right) \), 내인성 출력컨덕턴 스 \( \left(\mathrm{g}_{\mathrm{i}}\right) \), gate-to-source 및 gate-to-drain 커패시턴스 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{ks}}, \mathrm{C}_{\mathrm{pd}}\right) \) 및 기생저항 성분인 소스저항 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{s}}\right) \), 드레인 저항 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{d}}\right) \) 로 구성되어 있다. Fig. 6(b)는 Fig. 6 (a)의 소신호 등가회로를 활용하여 소 신호 모델링을 진행, 측정된 산란 매개변수와 모델링 산란 매개 변수를 같이 나타내고 있으며, 측정 결과와 모델링 결과가 잘 일치하는 것을 확인할 수 있다.</p><p>Table 1은 Fig. 6에서 설명된 소신호 모델링을 바탕으로 모델링 된 등가회로의 성분들 및 전류 이득 차단주파수와 최대공진 주파수 그리고 측정된 전류 이득 차단주파수/최대 공진주파수를 나타내며, 본 연구를 통해 제작된 \( \mathrm{L}_{\mathrm{k}}=19 \mathrm{~nm} \operatorname{In}_{1, s} \mathrm{Ga}_{02} \) As HEMT 는 우수한 채널 전자 이동도 특성을 갖는 에피 웨이퍼에서 기 인한 \( \mathrm{g}_{\mathrm{mi}}=4.2 \mathrm{mS} / \mathrm{mm} \) 와 \( \mathrm{n}+\operatorname{InGaAs} / \mathrm{InAlAs} \) 다층 캡 구조를 통한 기생 저항 성분 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{c}}, \mathrm{R}_{\mathrm{d}}\right) \) 최소화 및 최적화된 \( \mathrm{T} \)-형태 게이트형성 공정을 통한 기생 커패시턴스 최소화를 통해 우수한 DC 및 주파수 특성을 보이는 것으로 분석할 수 있다.</p><table border><caption>Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT.</caption><tbody><tr><td>\(L_{g}\) [nm]</td><td>\(C_{gs}\)[fF/μm]</td><td>\(C_{gd}\)[fF/μm]</td><td>\(R_{s,d}\)[Ω•μm]</td><td>\(R_{g}\)[Ω/μm]</td><td>\(g_{mi}\)[mS/μm]</td><td>\(g_{oi}\)[mS/μm]</td><td>\(f_{T means}\).[GHz]</td><td>\(f_{Tmode}\).[GHz]</td><td>\(f_{max.meas}\).[GHz]</td><td>\(f_{max.mod}\).[GHz]</td></tr><tr><td>19</td><td>0.615</td><td>0.105</td><td>128</td><td>0.375</td><td>4.20</td><td>0.757</td><td>738</td><td>741</td><td>492</td><td>495</td></tr></tbody></table>
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"마이크로웨이브 특성의 측정/분석은 패드에서 형성되어 있는 기생커패시턴스 및 인덕턴스를 제거할 때 산란 매개변수 (S-parameter)를 이용하는데 이 산란 매개변수는 어떻게 측정된 거야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 값이 0.375 Ω/μm 인 항목은 뭐야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 값이 4.20 mS/μm 인 항목은 뭐야?",
"Table 1 에서 \\(f_{T means}\\). 의 값은 몇 GHz 이야?",
"Table 1 에서 \\(f_{Tmode}\\). 의 값은 몇 GHz 이야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 \\(f_{max.meas}\\). 의 값은 몇 GHz 이야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 \\(f_{max.mod}\\). 의 값은 몇 GHz 이야?",
"소신호 모델링을 바탕으로 모델링 된 등가회로의 성분들 및 전류 이득 차단주파수와 최대공진 주파수 그리고 측정된 전류 이득 차단주파수/최대 공진주파수를 나타내는 Table 1에서 \\(L_{g}\\) [nm]의 값은 뭐야?",
"Table 1에서 \\(C_{gs}\\)[fF/μm] 값은 뭐야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 \\(C_{gd}\\) 은 몇이야?",
"Table 1. Extracted values of small-signal equivalent circuit parameters and f T/fmax for the Lg = 19 nm In0.8Ga0.2As HEMT. 에서 \\(R_{s,d}\\) 은 몇이야?",
"Table 1 에서 \\(R_{s,d}\\) 의 단위는 뭐야?"
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인공물ED
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유도가열 조리기기용 인버터 파라미터 최적화에 관한 연구
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<h1>2. ZCS-PWM SEPP RESONANT INVERTER</h1> <h2>2.1 CONFIGURATION</h2> <p>다양한 타입의 고주파 인버터 토폴로지 중에서 본 논문은 그림 1의 ZCS-PWM SEPP 공진 인버터 입력단에 AC-DC 컨버터를 추가한 회로를 제시했다. 이 회로는 3개의 IGBT 스위치를 사용하며, 스위치 \( Q_{1}, Q_{2} \)에 직렬로 스위칭 손실을 줄일 수 있는 인덕터 스너버(snubber)를 연결하였고, 스위치 \( Q_{3} \)에는 스너버로 준공진 커패시터 \( C_{r} \)을 첨가하였다. 그리고 부하단에는 역률보상용 부하공진 커패시터 \( C_{n} \)를 직렬로 연결하였다. 스너버는 스위칭하는 동안에 스위치 소자의 전력 손실을 줄이고 고전압이나 고전류의 스위칭 스트레스로부터 회로를 보호한다.</p> <h2>2.2 ZCS-PWM SEPP 공진 인버터의 동작</h2> <p>ZCS-PWM SEPP 공진 인버터의 PWM 게이트 신호에 의한 \( Q_{1}, Q_{2}, Q_{3} \)의 스위칭 패턴은 그림 2와 같다. 메인 액티브 파워 스위치 \( Q_{1} \)이 \( T_{o n 1} \)시간동안 우선 도통되고, \( Q_{1} \)이 스위치 오프(off)되기 전에 \( T_{o} \)시간 동안 \( Q_{3} \)가 온(on) 되면서 \( Q_{1} \)의 스위치 온 시간과 오버랩 되어 같은 스위치 온으로 동작한다. 그 결과 \( T_{o n} \)시간 동안 \( Q_{1}, Q_{3} \)가 순차적으로 도통된다. \( Q_{2} \)의 동작이 시작되기 전에 정지시간 \( T_{d 1} \)을 가지고 \( Q_{3} \)가 오프된다. \( T_{d 1} \)이후 \( T_{o n 2} \)시간 동안 스위치 \( Q_{2} \)가 온되고 \( T_{d 2} \)의 \( Q_{2} \)의 오프시간을 통해 전체적인 스위칭 주기 \( T \)가 완성된다. \( Q_{1}, Q_{3} \)가 오버랩 되는 시간 \( T_{o} \)와 정지시간 \( T_{d 1} \)를 고정한 상태에서 \( Q_{1}, Q_{2} \)의 도통시간을 제어함으로써 인버터 출력을 제어할 수 있다. 따라서 제안된 회로의 비대칭 PWM의 출력 제어를 위한 듀티비 \( D \)는 다음과 같이 정의된다. \[D=\left(T_{o n}+T_{d 1}\right) / T\]<caption>(1)</caption></p> <p>듀티비를 가변시켜 인버터의 고주파 출력을 제어할 수 있으며, PWM과 PDM을 동시에 제어하여 저출력 조건에서의 영전류 소프트 스위칭 동작범위를 증가시킨다. 따라서 고출력 뿐 아니라 저출력에서도 영전류 소프트 스위칭에 따른 효율증가의 효과를 볼 수 있다.</p> <h2>2.3 ZCS-PWM SEPP 공진 인버터 모의실험 및 결과 분석</h2> <p>그림 1에 제안된 회로를 PSPICE를 동해 모의실험을 하였다. 인버터 시스템 파라미터는 참조된 논문에서 디자인되고 측정되어진 설계값을 참조하여 표 1과 같이 전체적인 수치를 제시하였다. 이는 시중의 유도가열 조리기기를 대상으로 측정한 값이며, 부하는 일반적으로 사용하는 법랑 코팅된 철제 용기를 기준으로 설정하였다.</p> <p>각 스위치의 PWM 게이트 신호 생성은 다음과 같이 진행하였다. 먼저 기본적인 톱니파 신호를 만들어낸 후 \( D=0.2 \)일 때의 \( Q_{1} \)의 듀티값인 0.1을 가지는 DC 신호를 톱니파 신호와 함께 비교기의 입력으로 넣어준다. 비교기에서 두 신호를 비교하여 \( Q_{1} \)의 듀티값이 톱니파 신호의 크기보다 클 경우 온을 반대의 경우 오프를 내보낸다. 그 결과로 \( D=0.2 \)일 때의 \( Q_{1} \)의 PWM 게이트 신호인 폭이 \( 5 \mu \mathrm{s} \)이고 크기가 \( 1 \mathrm{V} \), 딜레이가 0s인 신호가 만들어진다. \( Q_{2}, Q_{3} \)의 게이트 신호도 마찬가지 방법으로 구현하여 그림 1의 인버터 스위치 회로에 적용하였다.</p> <p>그림 3의 (a)는 그림 1의 회로를 PSPICE로 모의 실험하여 얻은 인버터 입력단(AC-DC 컨버터 출력단)의 전압파형을 (b)는 인버터 부하에 공급되는 출력 전압과 전류 파형을 나타낸다. 듀티비에 따른 부하 출력, 효율 그리고 THD를 표 2에 나타내었다. 듀티비에 의해 인버터 출력이 제어될 수 있으며, 저출력 조건에서도 높은 효율을 얻을 수 있음을 볼 수 있다. 또한 부하 \( R_{o} \)의 변화에 따른 모의실험 결과를 표 3에 나타내었다. \( R_{o} \)가 작아질수록 THD보다는 출력자체의 변동과 효율 변동이 심하게 나타난다. 이것은 \( R_{o} \)가 작아질 때(예: 조리용기가 변경되었을 때)에는 상대적으로 전류의 양이 커지므로 스위칭 소자의 발열로 인한 손실이 커져 효율이 떨어지기 때문이다. 실제 유도가열 제품에서의 부하 변동(또는 부하 상실)로 인한 제어는 자동적인 전원 차단이다. 이러한 제어는 부하전류와 입력전압을 측정함으로써 즉각적으로 이루어진다. 따라서 본 논문에서의 부하 변화는 제품마다의 부품 소자값 변동이나 워킹코일과 유리 상판사이의 거리 변화 같은 물리적인 변화를 언급하였다.</p> <table border><caption>표 1 시스템 파라미터</caption> <tbody><tr><td colspan=2>항 목</td><td>기호</td><td>수 치</td></tr><tr><td colspan=2>AC 입력 전원</td><td>\(V_s\)</td><td>\( 220 \mathrm{V}~60 \mathrm{Hz} \)</td></tr><tr><td colspan=2>스위칭 주파수</td><td>\(f_{sw}\)</td><td>\( 20 \mathrm{kHz}\)</td></tr><tr><td colspan=2>스너버 인덕터</td><td>\(L_{s1}\)</td><td>\( 2.09 \mu \mathrm{H}\)</td></tr><tr><td colspan=2>스너버 인덕터</td><td>\(L_{s2}\)</td><td>\( 2.01 \mu \mathrm{H}\)</td></tr><tr><td colspan=2>준공진 커패시터</td><td>\(C_r\)</td><td>\( 324 \mathrm{nF}\)</td></tr><tr><td colspan=2>역률보상용 부하공진 커패시터</td><td>\(C_s\)</td><td>\( 0.802 \mu \mathrm{F}\)</td></tr><tr><td rowspan=2>Working Coil, 부하</td><td>등가저항</td><td>\(R_o\)</td><td>\( 2.54 \Omega\)</td></tr><tr><td>등가인덕턴스</td><td>\(L_o\)</td><td>\( 57.96 \mu \mathrm{H}\)</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 2 듀티비에 따른 인버터 출력 변화</caption> <tbody><tr><td>D</td><td>입력전력(\(\mathrm{W}\))</td><td>출력전력(\(\mathrm{W}\))</td><td>효율(\(\%\))</td><td>THD(\(\%\))</td></tr><tr><td>0.34</td><td>2316</td><td>2207</td><td>95.28</td><td>19.45</td></tr><tr><td>0.30</td><td>1729</td><td>1621</td><td>93.75</td><td>26.77</td></tr><tr><td>0.25</td><td>1139</td><td>1055</td><td>92.63</td><td>32.94</td></tr><tr><td>0.20</td><td>661</td><td>597</td><td>90.32</td><td>37.75</td></tr><tr><td>0.17</td><td>442</td><td>384</td><td>86.88</td><td>40.37</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 3 부하 변동 (\( R_o\))에 따른 인버터 출력 변화</caption> <tbody><tr><td>\( R_o\)</td><td>입력전력(\(\mathrm{W}\))</td><td>출력전력(\(\mathrm{W}\))</td><td>효율(\(\%\))</td><td>THD(\(\%\))</td></tr><tr><td>2.54</td><td>2316</td><td>2207</td><td>95.28</td><td>19.45</td></tr><tr><td>1.00</td><td>1961</td><td>1791</td><td>91.31</td><td>12.83</td></tr><tr><td>0.50</td><td>1226</td><td>1055</td><td>86.07</td><td>11.99</td></tr><tr><td>0.20</td><td>636</td><td>476</td><td>74.84</td><td>11.68</td></tr></tbody></table>
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"인버터 출력을 제어하는 방법이 어떻게 돼?",
"표 2에서, 입력전력이 1729일 때 효율은 얼마야?",
"AC-DC 컨버터를 추가한 회로는 스위치 소자의 전력 손실을 줄이고 회로를 보호하기 위해 어떤 방법을 이용했아?",
"ZCS-PWM SEPP 공진 인버터의 PWM 게이트 신호에 의한 \\( Q_{1}, Q_{2}, Q_{3} \\)의 스위칭 중 가장 먼저 거치는 과정이 어떻게 돼?",
"\\( T_{o n 1} \\)시간동안 메인 액티브 파워 스위치 \\( Q_{1} \\)이 우선 도통된 다음 나타나는 과정이 어떻게 돼?",
"\\( T_{o n} \\)시간 동안 \\( Q_{1}, Q_{3} \\)가 차례대로 도통되는 방법이 어떻게 돼?",
"어떤 절차를 거치고 \\( Q_{2} \\)의 동작이 시작돼?",
"전체적인 스위칭 주기 \\( T \\)를 완성하기 위해서 \\( T_{d 1} \\) 이후에 나타나는 과정이 어떻게 돼?",
"인버터 출력을 제어하기 위해서 \\( T_{o} \\)와 \\( T_{d 1} \\)를 고정한 다음 어떤 절차를 거쳐?",
"\\( T_{o} \\)와 \\( T_{d 1} \\)를 고정하고 \\( Q_{1}, Q_{2} \\)의 도통시간을 제어하면 어떻게 돼?",
"저출력 및 고출력에서 영전류 소프트 스위칭에 따른 효율증가를 볼 수 있는 방법이 뭐야?",
"듀티비를 가변시켰을 때, 어떻게 하면 영전류 소프트 스위칭 동작범위를 저출력 조건에서 증가시킬 수 있어?",
"각 스위치의 PWM 게이트 신호 생성 과정에서 첫 번째 과정이 어떻게 돼?",
"각 스위치의 PWM 게이트 신호를 생성하기 위해서 DC 신호와 톱니파 신호를 비교기의 입력으로 같이 넣어주기 전에 가장 먼저 일어나는 과정이 어떻게 돼?",
"두 신호를 비교해서 톱니파 신호의 크기가 \\( Q_{1} \\)의 듀티값보다 클 경우에 나타나는 다음 과정이 어떻게 돼?",
"DC 신호와 톱니파 신호를 비교기 입력으로 같이 넣은 다음 일어나는 과정이 어떻게 돼?",
"어떤 과정을 거치면 \\( D=0.2 \\)일 때의 \\( Q_{1} \\)의 PWM 게이트 신호인 폭이 \\( 5 \\mu \\mathrm{s} \\)이고 크기가 \\( 1 \\mathrm{V} \\), 딜레이가 0s인 신호가 만들어져?",
"\\( Q_{1} \\)의 듀티값과 톱니파 신호의 크기를 비교하여 온이나 오프로 내보내면 어떻게 돼?",
"\\( R_{o} \\)가 작아지면 어떤 과정을 거쳐서 효율이 떨어지게 돼?",
"부하 변동으로 인한 제어가 필요할 때 실제 유도가열 제품에서 사용하는 방법이 어떻게 돼?",
"부하 변동 및 부하 상실로 인한 제어가 일어나는 방법이 어떻게 돼?",
"표 1에서, 스위칭 주파수의 수치는 얼마야?",
"표 1에서, 수치가 \\( 220 \\mathrm{V}~60 \\mathrm{Hz} \\)인 항목이 뭐야?",
"표 1에서, 기호가 \\(C_r\\)인 항목의 수치는 얼마야?",
"표 1에서, 스너버 인덕터의 수치가 \\( 2.09 \\mu \\mathrm{H}\\) 일 때 나타타는 기호는 뭐야?",
"표 2에서, D이 값이 0.20 일 때 출력전력 값은 얼마야?",
"표 2에서, THD 값이 26.77 일 때 D의 값은 얼마야?",
"표 2에서, 출력전력이 1055 일 때 입력전력 값은 몇이야?",
"표 2에서, 가장 높은 효율을 나타내는 D는 뭐야?",
"표 2에서, 가장 낮은 출력전력 값을 갖는 듀티비에서 나타나는 THD 값은 얼마야?",
"표 2에서, 1000 이상의 출력전력을 갖는 듀티비들 중 가장 작은 듀티비는 얼마야?",
"표 2에서, 효율 값이 93 이하인 듀티비들 중에서 가장 높은 THD 값을 갖는 듀티비의 입력전력은 얼마야?",
"표 3에서, \\( R_o\\) 값이 0.50 일 때 출력전력은 얼마야?",
"표 3에서, THD가 19.45일 때 부하 변동의 값은 뭐야?",
"표 3에서, 가장 높은 효율을 갖는 부하 변동의 값은 뭐야?",
"표 3에서, 부하 변동의 값이 가작 작을 때 나타나는 출력전력 값을 얼마야?",
"표 3에서, 입력전력이 가장 작은 부하 변동이 갖는 효율은 얼마야?"
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인공물ED
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유도가열 조리기기용 인버터 파라미터 최적화에 관한 연구
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<h2>4.3 Pl 제어기 파라미터 최적화 결과</h2> <p>제안된 그림 7의 gradient 최적화 알고리즘을 통한 목적 함수 \( \mathrm{J} \)의 최소화에 따른 \( K_{P}, K_{I} \)값의 변화는 표 5와 같다. 목적함수 \( \mathbf{J} \)값은 파라미터가 업데이트됨에 따라 값이 점점 감소하다가 6번째 연산부터 수렴을 벗어나게 된다. 이것은 임의의 설계점 \( K_{P}=1, K_{I}=1 \)에서 시작한 파라미터의 값들이 목적함수 \( \mathrm{J} \)의 값을 최소화시키는 방향성을 가지고 변화하였으며, 5번째의 \( K_{P}=2.9553, K_{I}=2.2037 \) 값을 가질 때 식 (7)의 정의에 의해 인버터 출력이 기준 출력과 제일 근접하다는 것을 말해주는 것이며, 이때의 출력이 스탭(step) 신호와 제일 유사한 최적 설계된 값을 가지게 된다.</p> <p>앞.절에서 다룬 예측 및 반복실험에 의한 파라미터 설계 값 \( K_{P}=4, K_{I}=1 \) 일 때의 인버터 출력응답과 최적화 기법으로 설계한 \( K_{P}=2.9553, ~K_{I}=2.2037 \)의 일 때의 인버터 출력응답을 그림 8와 같이 비교하였다. 그림 8과 같이 두 가지 방법에 의한 PI 제어기 모두 비슷한 출력응답 특성을 나타내지만, 최적화 기법을 통해 설계하였을 때의 응답특성이 더 우수한 특성을 보임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 5 최적화 수행</caption> <tbody><tr><td>Iteration</td><td>\( \mathrm{J} \)</td><td>\( K_{P} \)</td><td>\( K_{I} \)</td></tr><tr><td>1</td><td>360.594</td><td>2.0000</td><td>2.0000</td></tr><tr><td>2</td><td>360.551</td><td>3.0264</td><td>2.0015</td></tr><tr><td>3</td><td>360.554</td><td>3.0127</td><td>2.1974</td></tr><tr><td>4</td><td>360.532</td><td>2.9041</td><td>2.2039</td></tr><tr><td>5</td><td>360.508</td><td>2.9553</td><td>2.2037</td></tr><tr><td>6</td><td>360.571</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table> <h2>4.4 하드웨어 구현</h2> <p>모의실험을 통한 데이터 값을 바탕으로 유도가열 조리기기를 그림 9와 같이 실제 제작하였다. 이는 다음과 같이 크게 네 가지 부분으로 나누어지며, 각각의 소자의 특성은 다 음과 같다.<ol type=1 start=1><li>Ceramic Glass: 내열 특수유리로 된 조리기기의 상판</li> <li>Case: 유도가열 조리기기의 격자 구조물</li> <li>Working Coil : 고주파 자기장 발생 코일<ul> <li>\(L_{o}=99.46 \mu \mathrm{H},\mathrm{R}_{\mathrm{o}}=2.28 \Omega \)</li></ul> <li>Power Supply 및 인버터 회로</li> <ul> <li>Resonant Capacitor : \(0.68 \mu \mathrm{F} \)</li> <li>AC-DC Converter Capacitor : \(3.3 \mu \mathrm{F} \)</li> <li>IGBT : IXYS Inc, IXGR40N60C2D1, \(V_{C E S}=600 \mathrm{V}, I_{C25}=56 \mathrm{A} \)</li> <li>MICOM : MICROCHIP Inc. PIC16F914</li></ul></ol> <p>출력 전력값은 인버터 출력단 전압과 전류를 정류하여 얻은 DC신호를 사용하여 계산하였다. 또한 출력단 전압은 저항 Divider 회로를 통하여 강압된 파형을 전파 정류 회로로 DC화하여 신호를 생성 피드백 하였으며, 출력단 전류는 변류기(Current Transformer: CT)로 전류를 저압으로 변환하여 마찬가지로 전파정류 회로를 이용하여 피드백 하였다. 그림 10의 (a)는 인버터의 출력전압 파형이고 그림 10의 (b)는 CT를 통해 반영된 출력전류 파형이다. 실험조건은 \(2200 \mathrm{W}\) 출력이며, 인버터의 고주파 스위칭 주파수는 \(20 \mathrm{kHz} \), 입력 전원은 \(220 \mathrm{V}~60 \mathrm{Hz}\)으로 하였다.</p> <p>출력을 \(700 \mathrm{W}\)에서 \(2200 \mathrm{W}\)로 변화시켰을 때, 즉 부하용량 변경시의 PI 제어기의 파라미터 선정방법에 의한 인버터의 출력응답 파형을 그림 11에 나타내었다. 예측 및 반복실험에 의해 적절히 선택된 파라미터로 설계시 \(\left(K_{P}=4, K_{1}=1\right)\)의 \(T_{s}=900 \mathrm{ms}\)가 되었고, 최적화 기법에 의한 파라미터 설계시 \(\left(K_{P}=2.9553, K_{I}=2.2037\right)\)일 때는 \(T_{s}=400 \mathrm{ms}\)의 결과를 얻을 수 있었다. 이는 최적화 기법에 의한 파라미터 설계방법이 출력응답 속도를 \(44.4\%\) 개선함을 볼 수 있다. 따라서 실제 하드웨어를 구현하여 테스트해본 결과, 모의실험을 통해 얻은 결과와 같은 시스템의 출력응답특성을 얻음으로서 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.</p>
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"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 1 일 때 J의 값은 뭐야?",
"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 2 일 때 J의 값은 뭐야?",
"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 3 일 때 J의 값은 뭐야?",
"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 4 일 때 J의 값은 뭐야?",
"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 5 일 때 J의 값은 뭐야?",
"표 5 최적화 수행에서 Iteration 이 6 일 때 J의 값은 뭐야?"
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인공물ED
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유도가열 조리기기용 인버터 파라미터 최적화에 관한 연구
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<h1>3. PI 제어기의 Duty Ratio 제어</h1> <h2>3.1 유도가열 시스템의 PI 제어기 모델링</h2> <p>그림 1의 인버터 회로에서 고주파 출력전력을 제어하기 위한 방법으로 그림 4에 나타낸 제어기법 및 PI 제어기를 도입하였다. 유도가열 시스템 내의 인버터 부하의 출력 응답을 빠르게 하고 입력 전원의 불안정과 같은 시스템 외란에 대응하여, 인버터 출력 전력값을 피드백 루프를 통하여 받아들여 듀티비를 최적 가변시킬 수 있도록 하였다. 최종적으로 제어 시스템의 피드백이 외란과 파라미터 변동의 영향을 줄일 수 있도록 하여, 개루프내의 이득변동과 외란이 나타났을 때 출력이 변화에 둔감하도록 제어기를 설계하였다.</p> <p>그림 4의 블록선도를 보면, 인버터 출력 전력값을 정격 출력 전력값에 부궤환 시킨 후 PI 제어기를 통해 부하변동을 검출하여 듀티비에 보상값을 가감시켜 부하 변동시 응답 지연을 개선할 수 있도록 하였다. 비례기(\(\mathrm{P}\))를 설계하여 응답속도를 개선하고 퍼센트 오버슈트(percent overshoot: \(\%OS)\)을 적절한 값으로 유지시켰고, 적분기(\(\mathrm{I}\))로 시스템 안정도를 유지하면서 정상상태오차(steady state error : \(e_{ss}\))를 감소시켰다. 이번 절에서는 최적화기법에 의한 파라미터 설계와 비교하기 위해 예측 및 반복실험에 의하여 PI 제어기의 파라미터를 선정하였다. \(\%OS\) 범위를 \(5\%\) 이내로 정한 후 빠른 응답시간을 기준으로 하여 \(K_{P}=4\)를 결정하였다. \(K_{I}\)의 출력 응답속도에 대한 영향은 \(K_{P}\)에 비해 그다지 크지 않고, \(e_{ss}\)를 줄이는데 목적이 있기 때문에 시스템의 안정도를 해치지 않는 범위 내에서 작은 값인 \(K_{I}=1\)로 정하였다. 따라서 예측 및 반복실험에 의하여 최종적으로 설계한 PI 제어기의 파라미터는 다음과 같다. \[G_{c}(s)=K_{P}+\frac{K_{I}}{s}=4+\frac{1}{s}=\frac{4 s+1}{s}\]<caption>(2)</caption></p> <h2>3.2 PI 제어기에 의한 모의실험 및 결과 분석</h2> <p>PSPICE 모의실험을 통해 입력전원 \(220\mathrm{V}~60\mathrm{Hz}\)에서 다음과 같은 3가지 조건에 대하여 기존 회로와 PI 제어기가 추가된 인버터를 통해 출력응답특성을 비교해 보았다. 첫 번째와 두 번째 모의실험에서는 정착시간(settling time: \( T_{s} \) )를 비교하였고, 세 번째에서는 \( e_{s s} \)를 비교 분석하였다.</p> <ol type=1,start=1><li>초기 가동시의 응답특성(그림 5의 (a))</li> <ul> <li>실험 조건 : Duty Ratio 0.34, 출력전력 \( 2160 \mathrm{W} \)</li> <li>기존회로 : \( T_{s}=28.90 \mathrm{ms} \)</li> <li>PI 제어기 추가회로 : \( T_{s}=4.65 \mathrm{ms} \)</li></ul> <p></p> <li>동작 중 부하 변경시의 응답특성(그림 5의 (b))<ul> <li>실험조건 : Duty Ratio \( 0.20 \rightarrow 0.34 \),<p>출력전력 \( 627 \rightarrow 2160 \mathrm{W} \), 가변시간 \( 50 \mathrm{ms} \)</p></li> <li>기존회로 : \( T_{s}=580.32 \mathrm{ms} \)</li> <li>PI 제어기 추가회로 : \( T_{s}=123.00 \mathrm{ms} \)</li></ul></ol> <table border><caption>표 4 시스템 외란에 대한 성능시험</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>조건</td><td rowspan=2>용량</td><td colspan=2>출 력</td></tr><tr><td>기존회로</td><td>PI 제어회로</td></tr><tr><td>정상 상태</td><td>-</td><td>2160</td><td>2160</td></tr><tr><td>입력전압 변동</td><td>\( 220 \mathrm{~V} \rightarrow \) \( 250 \mathrm{~V} \)</td><td>2795</td><td>2170</td></tr><tr><td>\( R_{0} \) 변동</td><td>\( 2.54 \Omega \rightarrow 1 \Omega \)</td><td>1895</td><td>2150</td></tr><tr><td>\( C_{s} \) 변동</td><td>\( 0.802 \mu \mathrm{F} \rightarrow \) \( 0.75 \mu \mathrm{F} \)</td><td>1840</td><td>2155</td></tr></tbody></table> <p>첫 번째, 두 번째의 시험 결과로부터 초기 가동시와 부하 변동시의 응답특성이 개선됨을 알 수 있다. 초기 가동시의 \(T_{s}\)는 기존회로의 \(16.1\%\), 부하용량 변경시는 \(21.2\%\)로 두 경우 모두 기존 회로보다 \(T_{s}\)을 약 \(80\%\) 정도 줄일 수 있었다.</p> <p>표 4에서 보는 것과 같이 기존 인버터 회로는 입력 전압 변동이나 시스템 파라미터 변화와 같은 외란에 대해 부하출력 변동이 심해 \(e_{ss}\)가 최대 \(29\%\)로 나타났지만 PI 제어기가 추가된 인버터 회로는 제어기에 의한 듀티비 보상으로 \(e_{ss}\)가 \(0.4\%\)로 외란 및 파라미터 변동에 영향이 최소화됨을 볼 수 있다. 3가지 시험의 결과를 통해 설계한 PI 제어기를 추가함으로써 시스템의 응답특성을 개선할 수 있었다.</p>
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"출력응답특성을 어떻게 비교했어?",
"어떻게 출력응답특성을 비교했지?",
"세 번에 걸친 모의실험에서 어떻게 비교했어?",
"어떻게 세 번에 걸친 모의실험을 비교했지?",
"정상 상태일때 기존회로의 값은 뭐야?",
"정상 상태일때 PI 제어회로의 값은 뭐야?",
"입력전압 변동 상태일때 기존회로의 값은 뭐야?",
"입력전압 변동 상태일때 PI 제어회로의 값은 얼마야?",
"\\( R_{0} \\) 변동 상태일때 기존회로의 값은 뭐야?",
"\\( R_{0} \\) 변동 상태일때 PI 제어회로의 값은 얼마야?",
"\\( C_{s} \\) 변동 상태일때 기존회로의 값은 얼마야?",
"\\( C_{s} \\) 변동 상태일때 PI 제어회로의 값은 뭐야?",
"첫 번째, 두 번째의 시험으로 어떻게 개선됐어?",
"어떻게 첫 번째, 두 번째의 시험으로 개선됐지?",
"\\( C_{s} \\) 변동 상태일때 용량은 얼마야?",
"\\( R_{0} \\) 변동 상태일때 용량은 얼마야?",
"입력전압 변동일때 용량은 얼마야?",
"PI 제어기가 추가된 인버터 회로는 어떻게 영향이 최소화 돼?",
"어떻게 PI 제어기가 추가된 인버터 회로가 최소화 되는거야?",
"3가지 시험으로 어떻게 개선했어?"
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인공물ED
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자율주행자동차의 도로 주행에 대한 법적 근거 및 개선 방안
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<h1>II. 자율주행자동차의 도로 주행 가능 여부</h1><p>그림 1에서 SAE Level 1(이하 Level 표기에서 SAE 는 생략함)은 조향 또는 가속/제동 중 하나만 자동화된 단계, Level 2는 조향과 가속/제동 모두가 자동화되었지만 운전자가 주변 상황을 살피고 판단해야 하는 단계, Level 3은 조향과 가속/제동 모두가 자동화되고 주변 상황에 대한 판단도 자동화되었지만 비상시에는 운전자가 대응하는 단계, Level 4는 운전자가 탑승하지만 비상시 대응이 필요 없는 단계, Level 5는 운전자가 아예 탑승하지 않아도 되는 단계이다. 일반적으로 자율주행자동차는 Level 3 이상을 의미한다.</p><p>한국의 경우, 도로에서 자동차를 운행하게 되면 법규상 도로교통법의 운전자 의무 사항과 자동차 관리법의 운행 허가 사항 두 가지가 적용된다. 이와 관련한 이슈들을 살펴보면 다음과 같다.</p><h2>(1) 도로교통법의 운전자 의무 사항</h2><p>도로교통법 제48조 제 1 항을 보면 "운전자는 차 또는 노면전차의 조향장치와 제동장치, 그 밖의 장치를 정확하게 조작하여야 하며"라고 규정하여 운전자가 조향 및 가속/제동을 수행하는 것을 의무로 하고 있다.</p><p>현재 많은 차량에 탑재된 LKAS(Lane Keeping Assist System), AEB(Automatic Emergency Brake), ACC(Adaptive Cruise Control), APS(Automatic Parking Assist) 등은 조향 또는 가속/제동 중 하나 또는 그 이상이 자동화되었고 이는 Level 1 또는 Level 2에 해당한다. 이들 모두 조향 또는 가속/제동이 운전자가 아닌 자동차 자체에 의해 이루어지기 때문에 동 조항을 엄격하게 적용한다면 법규 위반의 여지가 있다. 그러나 동 조항에서 “조향장치와 제동장치의 조작”을 “필요시 조향장치와 제동장치에 대한 제어권의 행사"로 폭넓게 해석한다면 Level 2 이하의 경우에는 도로를 주행할 수 있다.</p><p>Tesla의 모델 S와 Google에서 분사한 Waymo의 자율주행 택시는 Level 3에 해당하는데, 이 경우에는 더 큰 논란의 여지가 있다. 그림 1에서 알 수 있듯이 Level 3에서는 운전자가 기본적으로 조향 및 가속/제동을 수행하지 않고 자동차가 요청할 때에만 수행하도록 되어 있기 때문에 동 조항을 폭넓게 해석해도 운전자 의무 사항에 위배될 가능성이 높다. 이 때문에 Waymo의 자율주행 택시는 법적 제약이 없는 미국 애리조나 주의 피닉스에서만 운행하며, Tesla의 모델 S에 장착된 Hardware 2.5의 경우, 하드웨어적으로는 Level 5를 지원할 수 있으나 각국의 규제사항에 따라서 일부 기능을 사용할 수 없도록 막아놓았다고 밝히고 있다. Tesla의 모델 S는 한국 내 판매 차량의 경우 조향장치(스티어링 휠)에 손을 얹지 않으면 해당 기능이 동작하지 않도록 프로그래밍된 것으로 확인되고 있어서 한국 법규를 의식하여 Level 2로 하향된 것으로 보인다.</p><p>동 조항을 폭넓게 해석하더라도 운전자가 탑승하지만 비상시 대응이 필요 없는 단계인 Level 4 이상에서 도로 주행이 불가능하다는 것은 명백하다. 결론적으로 도로교통법에 의하면 자율주행자동차 중에서 Level 3의 도로 주행은 불명확하며 Level 4 이상의 도로 주행은 불가능하다.</p><h2>(2) 자동차관리법의 운행 허가 사항</h2><p>자동차관리법 제2조 제1호의 3을 보면 "자율주행 자동차"는 "운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차"로 정의되어 있으며 Level 3 이상에 해당한다고 볼 수 있다. 이에 따라 동 법에서는 자율주행자동차가 운전자 없이도 운행 자체는 가능하다. 그러나 동 법에서는 자율주행자동차가 자동차등록원부에 등록할 수 있는지를 규정하고 있지 않으며 제27조 제1항에서 "자율주행자동차를 시험 연구 목적으로 운행하려는 자는 허가대상, 고장감지 및 경고장치, 기능해제장치, 운행구역, 운전자 준수 사항 등과 관련하여 국토교통부령으로 정하는 안전운행요건을 갖추어 국토교통부장관의 임시운행허가를 받아야 한다"라고 규정하고 있다. 동 법에서는 비록 운행에 관여하지 않더라도 운전자가 운전을 넘겨받을 기능해제장치, 운전자가 지켜야 할 준수 사항 등을 규정하고 있어서 운전자의 탑승을 전제하고 있다. 결론적으로 자동차관리법에 의하면 자율주행자동차 중에서 Level 3은 시험 - 연구 목적으로 일정 운행구역 내에서 임시운행만 가능하며 Level 4 이상은 시험 - 연구 목적의 임시운행조차 불가능하다고 볼 수 있다.</p>
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"자율주행 자동차의 도로 주행 자동화 단계 중에서 운전자가 탑승하지 않아도 되는 단계는 무엇인가?",
"일반적으로 자율주행자동차는 Level이 몇 이상인 것을 의미하는가?",
"운전자가 탑승하지만 비상시 대응이 필요 없는 단계는 몇 Level인가?",
"조향과 가속/제동 모두가 자동화되고 주변 상황에 대한 판단도 자동화되었지만 비상시에는 운전자가 대응하는 단계 단계는 몇 Level인가?",
"Lane Keeping Assist System을 약어로 무엇이라고 하니?",
"도로교통법 제48조 제 1 항을에서 운전자의 의무로 지켜야 할 사항은 무엇이라고 규정하고 있나?",
"Tesla의 모델 S와 Google에서 분사한 Waymo의 자율주행 택시는 자율주행단계 중 몇 Level에 해당하니?",
"차량에 탑재된 장치 중 Adaptive Cruise Control를 약어로 무엇이라고 하니?",
"조향 또는 가속/제동 중 하나만 자동화된 단계는 며 Level인가?",
"도로에서 자동차를 운행하면 적용받는 법규는 두 가지가 있는데 어떤 것들인가?",
"자율주행 단계 Level 3에서는 왜 운전자 의무 사항에 위배될 가능성이 높은 것인가?",
"Waymo의 자율주행 택시가 운행하고 있는 곳은 어디니?",
"Tesla의 모델 S에 장착된 Hardware 2.5의 경우, 하드웨어적으로는 Level 5를 지원할 수 있으나 각국의 규제사항에 따라서 일부 기능을 사용할 수 없도록 막아놓은 것이 맞아?",
"Waymo의 자율주행 택시가 미국 애리조나 주의 피닉스에서만 운행하고 있니?",
"Tesla의 모델 S는 한국 내 판매 차량이 Level 2로 하향된 것은 한국 법규에 맞게 조정된 것이 맞니?",
"Tesla의 모델 S는 한국 내 판매 차량의 경우는 어떻게 시스템을 조절하여 Level 2로 하향하여 출시하였나?",
"우리나라의 경우 도로교통법에 의하여 자율주행자동차 중에서 어느 Level부터 도로 주행이 불가능한가?",
"자동차관리법 제2조 제1호의 3에 \"운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차\"로 정의된 것은 무엇인가?",
"조향과 가속/제동 모두가 자동화되었지만 운전자가 주변 상황을 살피고 판단해야 하는 단계는 몇 Level인가?",
"Waymo의 자율주행 택시가 미국 애리조나 주의 피닉스에서만 운행하는 이유는 법적 제한이 없는 주이기 때문이니?"
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인공물ED
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자율주행자동차의 도로 주행에 대한 법적 근거 및 개선 방안
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<h1>I. 서론</h1><p>최근 센서와 인공지능 기술의 발달에 따라 자율주행자동차의 상용화가 임박해지고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers)에서는 SAE J3016 표준을 통해 그림 1과 같이 자율주행자동차를 5단계로 구분하는데, 가장 높은 기술 단계인 SAE Level 5는 운전자의 도움이 전혀 없이 자율주행자동차가 자체적으로 운행하는 단계지만 사람보다 훨씬 안전한 수준으로 알려져 있다. 자율주행자동차의 시험 주행이 가장 활발히 이루어지고 있는 미국 캘리포니아주 자동차국의 통계에 따르면 2014년 이래 자율주행자동차의 SAE Level 5 시험 주행에서 일어난 사고는 모두 38건이지만 이중 37건이 상대방 차량, 보행자 등의 실수로 밝혀졌으며 자율주행자동차의 기술적 결함으로 인해 발생한 사고는 1건에 불과했다.</p><p>자율주행자동차가 기술적으로는 상용화가 가능한 수준에 도달한 것으로 보이지만, 실제로 출시된 자율주행자동차를 찾아보기는 쉽지 않다. 자율주행자동차의 상용화에 있어서 가장 큰 장애 요소는 사실 기술적 이슈가 아니라 법적 이슈라고 볼 수 있다. 한국과 같은 대륙법 체계에서는 이러한 법적 이슈가 법체계에 반영되지 못하면 자율주행자동차의 운행이 불가능하며, 미국과 같은 영미법 체계에서는 자율주행자동차의 운행 자체는 가능하지만 법적 이슈가 모호한 상태에서 사고가 발생한 경우 막대한 손해배상의 위험성이 있다.</p><p>본 논문에서는 자율주행자동차를 둘러싼 기초적인 법적 이슈인 자율주행자동차의 도로 주행 가능 여부를 분석하고 개선 방안을 제안한다.</p>
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"최근 센서와 인공지능 기술이 발달함에 따라 자율주행자동차의 상용화가 임박하고 있는게 맞아?",
"SAE J3016 표준을 통해 자율주행자동차를 몇 단계로 나눌 수 있어?",
"SAE에서는 어떤 것을 통해 자율주행자동차를 5단계로 구분하고 있어?",
"SAE J3016 표준을 통해 자율주행자동차를 5단계로 구분하는데, 가장 높은 기술 단계는 뭐야?",
"미국 캘리포니아주 자동차국의 통계에서 2014년 이래 자율주행자동차의 SAE Level 5 시험 주행 중 일어난 사고는 모두 몇 건이야?",
"운전자의 도움이 전혀 없이 자율주행자동차가 자체적으로 운행하는 단계는 SAE 단계 중 뭐야?",
"한국의 법체계는 어떤거야?",
"미국 캘리포니아주에서 2014년 이래 자율주행자동차의 SAE Level 5 시험 주행 중 상대방 차량, 보행자 등의 실수로 밝혀진 사고는 모두 몇 건이야?",
"자율주행자동차의 상용화에 있어서 가장 큰 걸림돌은 뭐야?",
"SAE는 무엇의 약자야?",
"SAE Level 5는 운전자의 도움 없이 자율주행자동차가 자체적으로 운행하고 사람보다 훨씬 안전한 수준이라는데 사실이야?",
"미국은 어떤 법체계로 이루어져 있어?",
"2014년 이후 미국 캘리포니아주의 자율주행자동차 SAE Level 5 시험 주행 중 자율주행자동차의 기술적 결함으로 인해 발생한 사고는 모두 몇 건이야?"
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인공물ED
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자율주행자동차의 도로 주행에 대한 법적 근거 및 개선 방안
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<h1>IV. 결론</h1><p>본 논문에서는 한국 법규상에서 자율주행자동차의 도로 주행이 가능한지를 분석하였고 현 상태에서는 상당한 문제점이 있음을 발견하였다. 또한 이를 해결하기 위해서는 한국 법규에서 명확히 정의 되지 않은 운전자를 자율주행자동차에 적합하도록 명시하는 방안을 제시하였다. 이러한 법적 이슈를 이해하는 것은 자율주행자동차를 개발하는 기술자에게도 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.</p>
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"본 논문에서는 한국 법규상에서 자율주행자동차의 도로 주행이 가능한지를 분석하였고 현 상태에서는 상당한 문제점이 있음을 발견하였고, 이를 해결하기 위해서는 한국 법규에서 명확히 정의 되지 않은 운전자를 자율주행자동차에 적합하도록 명시하는 방안을 제시하였다. 이러한 법적 이슈를 이해하는것은 무슨 개발에 큰 도움이 될까요?"
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인공물ED
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자율주행자동차의 도로 주행에 대한 법적 근거 및 개선 방안
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<h1>III. 자율주행자동차에 관련된 불확실성 및 개선 방안</h1><p>위에서 살펴보았듯이 자율주행자동차의 도로 주행가능 여부는 도로교통법과 자동차관리법에서 서로 다르다. 이는 자율주행자동차에 관련하여 법규가 완벽하게 정리되지 않았기 때문이며, 현재까지 유권 해석이나 관련 지침이라도 나온 경우도 전무하다. 심지어는 자율주행자동차에 관련된 형사상 - 민사상 사건도 발생한 적이 없어서 법원의 해석과 판단을 받아볼 기회조차 없었다. 이에 따라 자율주행자동차에서는 가장 기초적인 도로 주행 가능 여부마저 명확하지 않기 때문에 자율주행자동차의 상용화에는 커다란 불확실성이 존재하며 이는 실질적으로 자율주행자동차의 상용화를 불가능하게 만들고 있다.</p><p>본 논문에서는 이러한 문제에 대한 개선 방안을 도출하기 위해 선진국의 사례를 조사하였다. 미국의 경우 자율주행자동차의 운행과 책임에 대해 연 방법보다는 각 주법에 맡기고 있는데, 특기할만한 점은 “운전자”의 정의를 바꿈으로서 문제를 해결하는 경우가 많다는 것이다. 네바다 주는 운전자가 소유자가 아닌 경우 Level 4 이상의 자율주행기능을 작동한 자연인은 운전자에 포함되지 않는다고 규정하였으며 테네시 주도 Level 4 이상의 자율주행자동차에서 자율주행시스템이 완전하게 시작되고 상당히 운행될 때는 그 시스템이 운전자로 간주된다고 규정하였다.</p><p>비엔나 도로교통 협약은 운전자가 항상 자동차를 제어하고 있어야 한다는 제 8조 5항에 차량 운전 방식에 영향을 미치는 차량 시스템이 국제적 법규가 정하는 조건에 부합하거나 해당 시스템을 수동 전환 또는 끌 수 있는 경우에는 제 8조 5항을 만족하는 것으로 간주하는 추가조항 (bis)을 제정하였다. 이 경우에도 “운전자”의 정의를 바꾸어 자율주행자동차의 주행 근거를 마련한 것이라고 볼 수 있다.</p><p>따라서 앞에서 설명한 문제를 해결하기 위한 법규 정비의 핵심은 자동차의 “운전자”를 어떻게 정의하느냐로 볼 수 있다. 현재 한국 법규에서는 “운전자"에 대한 명확한 정의가 없는데, 자율주행자동차가 한국에서 상용화되어 합법적으로 도로를 주행할 수 있기 위해서는 “운전자”를 “자동차의 조향 장치와 제동장치를 제어하는 사람 또는 사물”로 정의하는 것이 바람직하다.</p><p>"운전자”에게는 형사상 - 민사상 책임이 따르기 때문에 법규를 정비할 때 이를 명확히 해야 한다. “사람인 운전자”는 기존의 자동차에 해당하므로 형사상 민사상 책임을 지우고 자율주행 자동차에 해당하는 “사물인 운전자”는 민사상 책임만을 지우되 배상 의무를 명확하게 하기 위해 현행 자동차보험과 비슷한 자율주행자동차보험을 의무화하는 것도 하나의 방법이라 할 수 있다.</p>
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"우리는 앞에서 설명한 문제를 해결하기 위한 법규 정비의 핵심을 무엇이라 생각하는지 적으시오.",
"미국의 경우 자율주행자동차의 운행과 책임을 어느 기관에 맡기나요?",
"비엔나 도로교통 협약은 몇조항에서 만족하므로 추가조항으로 제정하였나요?",
"자율주행자동차에 관련된 불확실성 및 개선 방안에 대한 설명으로 맞는것은 무엇일까요?",
"자율주행자동차의 도로 주행가능 여부는 도로교통법과 자동차관리법에서 서로 어떤 작용을 하는지 적으세요.",
"요즘에는 운전자를 어떻게 정의하는게 바람직한지 간단하고 명료하게 써보세요.",
"앞에서 설명한 문제를 해결하기 위한 법규 정비의 핵심은 자동차의 “운전자”를 어떻게 정의하느냐로 볼 수 있다는 설명은 맞은가?",
"운전자를 위해 문제를 해결하기 위한 또 다른 방법을 무엇이라 생각하는지 적어보세요."
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인공물ED
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자율주행자동차의 도로 주행에 대한 법적 근거 및 개선 방안
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<h1>요 약</h1><p>자율주행자동차는 기술적 측면에서 많은 발전이 이루어져왔으나 자율주행자동차의 상용화가 가능하도록 다양한 법적 문제를 해결하는 작업은 매우 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율주행자동차에서 대표적인 법적 이슈인 도로 주행 근거를 분석하고 현행 법/규정상의 문제점을 파악하며 이에 대한 개선 방안을 제시한다. 자율주행자동차에서 기술 개발과 법/규정 정비는 상호 협력적으로 이루어져야 하며, 이러한 법적 이슈를 이해하는 것은 자율주행자동차를 개발하는 기술자에게도 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.</p>
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"자율주행자동차의 상용화가 가능하도록 다양한 법적 문제를 해결하는 작업을 빠르게 진행되고 있어?",
"자율주행자동차에서 대표적인 법적 이슈는 뭐야?"
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인공물ED
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차량 연료히터의 전기적 성능시험 평가 시스템 구현
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>디젤엔진은 내연기관의 일종으로 연소방식에 따라 직접분사식과 간접분사식으로 분류한다. 직접분사식은 연료를 실린더 내에 직접 분사하여 연소시키며,간접분사식은 직접분사식에 별도의 부연소실로 분사하여 연소시키는 방방식이다. 직접분사식CRDI(common rail direct injection) 디젤엔진은 연소시 소음이 간접분사식에 비해 크지만 연비 면에서는 매우 뛰어나 경제적인 이점을 가지므로 현재 많은 디젤자동차가 채택하고 있다.</p><p>정밀 전자제어가 가능한 압축장치(압축 어큐뮬레이터, 레일)와 응답성이 뛰어난 연료 직접분사장치(인젝터)를 이용하여 운전 상태에 맞게 연료를 분사해주는디젤엔진이다. 그림 1은 이산화탄소 배출량이 적은친환경 엔진으로 널리 사용하고 있는 CRDI 엔진의동작 구성도이다. 겨울철과 같이 저온환경의 영향을받아 엔진이 냉각될 경우에 있어서의 디젤엔진의 시동은 최초 폭발, 즉 점화가 원만하지 못한 관계로 시동성이 떨어지는 단점이 있다. 특히 디젤엔진의 연료인 경유는 일정한 온도 이하로 내려가면 파라핀과 같은 반고체 상태인 왁싱(Waxing)물질을 형성하여, 엔진시동이 잘 걸리지 않게 하는 원인이 되고 있다</p><p>이와 같은 시동성 불량 해소를 위해 일반적인 디젤엔진의 경우, 시동전 연소실 내부의 공기온도를 점화에 유리한 온도까지 빠른 시간 안에 도달될 수 있도록 보조하는 별도의 보조 장치를 널리 채택하고 있는데, 이것을 블록히터라 한다. 그리고 히팅 방식중에서 많이 사용되고 있는 것이 정온도계수 (P.T.C,positive temperature coefficient)방식의 히터이다. 현재 승용디젤 차량용 및 S.U.V(Sport Utility Vehicle)용에는 65Watt정도의 발열량을 지닌 P.T.C 4개를 주로 사용하고, 고압펌프의 정격유량은 60\(\mathrm{L/Min}\) 정도이다. 공급되는 전원은 12\(\mathrm{V}\)로 승용차, SUV 및 적재중량이 0.5톤 소형화물 차량용 엔진에 적용하고 있다</p><p>히터와 연료필터가 결합된 연료히터 조립장치(FuelHeater Assembly Device)는 연료필터 여과재로부터 분리된 물이 필터 아래 부분에 일정량 이상 채워지면, 걸려서 모아준 수분이 다시 고압펌프 방향으로 유입될 수 있기 때문에 이를 방지하기 위하여 걸러진 수분이 일정량 이상 일 경우 수분을 배출하라는 신호를 감지하여 주는 물센서(Water Sensor)가 연료필터 아래 부분에 장착되어 있다. 여기서 세라믹P.T.C는 써미스터(Thermistor)중에서 온도가 상승함에 따라서 저항이 정(正)으로 상승하는 특성을 이용하여 전류를 제어하는 레지스터이다. 즉 어느 온도 이상 도달하면 저항이 커지며 전류를 차단한다.</p><p>본 연구에서는 히터의 안정성 견고성 및 열효율을 향상시키기 위해 센서와 히터가 통합된 블록히터(block heater)를 통해 성능을 평가하는 시험챔버를 개발한다. 히터의 성능을 평가함에 있어 품질검사를 효율적이고 더 많은 수량의 처리량을 확보하며, 동시에 검사에 소요되는 시간을 최소화하는 알고리즘을 개발한다.</p><h2>Ⅱ. 성능평가 시험챔버 구현</h2><p>통합용 블록히터의 성능검사 및 불량품 검출을 위한 성능검사에 평가 장비가 필요하다. 성능검사 항목은 상온, 극저온, 극고온에서 동작검사 및 시험저항설정에 따른 저항 및 전류동작 지연시간, 온도변화에 따른 바이메탈 지연시간 검사, 블록히터의 전류 및저항 검사, 히팅 운전검사 등이다. 특히 평가장비의 처리능력은 전수검사를 필요로 하는 자동차 부품의특성상 부품 생산력과 직결되는 만큼 다량 샘플처리와 최소 운용시간의 필요성이 대두되고 있다. 그림 2는 통합된 블록히터의 성능평가 시스템 설계도이다.</p><p>성능시험 챔버 평가알고리즘 그림 3은 성능평가시스템의 효율적인 동작흐름도이다. 연료히터의 생산성향상은 저비용 고효율의 성능평가 시스템을 구축한다.</p><p>전원 스위치를 동작하면, 히터 열체크 모듈로 전환되고, 시험온도와 시험저항을 설정한다. 이때 저항검사 및 전류검사 지연시간 및 1∼5차까지 바이메탈 검사온도를 설정하며, 모니터링 및 점검을 수행한다.</p><p>그림 4는 성능평가 시스템 하드웨어 제어부 회로도를 나타낸다. 제어부를 구성하는 요소로는팬모터(AC1\( \Phi / 220[V] \)/60[\(\mathrm{Hz}\)]/80[\(\mathrm{W}\)]), 블로어, 냉동기,제어판넬 등이 있다. 따라서 제어판넬에 제시된 제어 아이콘들은 냉동기를 통해 히터를 저온까지 냉동시킬수 있다.</p><p>그림 5는 전원입력 24\(\mathrm{V}\)로 제어되는 히터챔버 제어용 PLC 프로그램 흐름도를 나타낸다. G61-D22A에서 각 핀포트 기능을 설명하고, P01포트 0 ∼ 2는 전원 on/off 기능 담당, 포트 3은 비상정지, 포트 4 ∼ 6은 저항측정 담당, 포트 7은 바이메탈의 정상동작을 체크하며, 포트8은 전원 및 포트 9는 저항시험블록을 담당한다. 이들 각 포트 외부로 제어되는 요구기능에따라 필요한 회로가 연결된다.</p><p>통합히터의 전류측정을 위하여 PCB 실장용 IC 소자를 사용한다. 홀효과 방식을 이용하여 전류를 측정하고, 측정값에 따른 전압을 출력한다. 출력 신호는 측정된 전류의 양에 비례하여 선형적으로 증가 또는 감소하며, MCU 내부의 A/D 컨버터를 통해 변환된 값을 MCU에 입력된다. MCU에서는 변환된 데이터를 바탕으로 프로그램에 의해 전류량 변화(고장시)에 대한 명령을 내린다. 역 전류 방지를 위해 출력단에 다이오드를 부착했으며, 입력전압의 잡음제거를 위해 바이패스(bypass)필터를 사용한다. 그림 6은 MCU에서 내리는 명령에 대해 전원을 제어하는 회로도를 나타낸다. 그림 6에서 DC 전원은 챔버에 전원을 공급하는데 사용하며, 2-Channel로 0∼30\(\mathrm{V}\) 사이 전압가변이가능하다. 보드로 공급되는 AC220V의 전원는 SMPS를 이용하여 DC 12\(\mathrm{V}\)/0.9\(\mathrm{A}\)로 정류되며 주전원으로 사용한다. 정류된 DC 12\(\mathrm{V}\)전원은 선형레귤레이터(Linear Regulator)를 이용하여 MCU 및 IC 소자의동작 전압(5\(\mathrm{V}\))으로 강압하여 각각의 소자에 공급된다.</p><p>그림 7은 외부 통신용 인터페이스 주변회로를 나타낸다. 제어판넬의 통신 모니터 및 제어판넬 RS422 인터페이스부는 2개의 RS422/485 트랜시버(Transceiver)를 이용하여 1개의 수신기(Receiver)와1개의 송신기(Transmitter)로 설계한다. 이는 차동 전압값 방식으로 외부의 잡음에 강하다.</p><p>그림 8은 히터채널 시험과 연결된 릴레이스위치부를 나타낸다. 릴레이 스위치는 마스터-k200S PLC 구동칩과 전력릴레이 스위치로 동작시킨다. 그림 8의 대전력 AC를 제어하기 위해서는 그림 6처럼MCU와 AC 선간 상호 전기적 절연이 필요하다. 소자내부가 자체 절연 되어 있는 TRIAC 구동을 사용한다. MOC3041의 데이타시트에 의해 LED 양단 전압을1.3\(\mathrm{V}\), LED 전단전류를 약 17\(\mathrm{mA}\) 정도로 정하여 LED의 애노드 부분의 저항 값을 정한다. 입력 신호가 5\(\mathrm{V}\)이므로, \(5\mathrm{V}-1.3\mathrm{V}=3.7\mathrm{V}\) 가 되며, 17\(\mathrm{mA}\) 가 흐르도록 알맞은 저항을 사용한다.</p><p>전류제어 회로의 HIGH 신호에 의해 트라이액 구동기(TRIAC DRIVER)의 LED가 ON 되면 ZEROCROSS 시점(한 주기에 2번)에 게이트(Gate)단으로신호가 전달되고 이 신호에 의해 출력 단(4번, 6번핀)이 도통이 된다. 트라이액의 게이트에도 신호가 전달되어 도통이 되어 전류가 흐르게 된다. 제로교차점점에서 다이오드를 동작은 가장 전류가 작은 시점이기 때문이다. 만약 피크 지점에서 다이오드를 동작시킨다면, 높은 전류로 인해 고장의 원인이 될 것이다. MCU에서 제어를 하거나, 누전 및 과전류 보호 회로에서 고장 판단으로 인하여 Low 신호를 보내면 LED가 OFF 되므로 Zero Cross 시점에 병렬 연결된 다이오드의 게이트단이 Hold Current 이하로 떨어지게 되어, 트라이액 드라이버가 차단된다. 따라서 TRIAC도 Hold Current 이하로 떨어지므로 OFF가 되어 전류가 흐르지 않게 된다.</p><p>그림 9는 히터챔버 내부의 온도제어 PLC 흐름도를나타낸다. 핀포트 그룹들의 각 특징에 따라 시험챔버내 동작과 연결된다.</p><p>마지막으로 연료필터의 바디형상을 변경하여 열전도도 향상과 유동 성능을 향상시키는 방법 개발을 통해P.T.C 히터의 발열량을 신속히 히터내로 전달시키고,유체의 유동성 향상을 위해 센터파이프를 적용하는알고리즘으로 내구성 판단기준을 설정한다. 표 1은 내구성 판단기준을 나타낸다.</p><table border><caption>표 1. 내구성 판단 기준</caption><tbody><tr><td>항목</td><td>규격</td></tr><tr><td>온도 사이클주기(20Cycle)</td><td><ul><li>\( -40^{\circ} \mathrm{C} \)(0.5\(\mathrm{HR}\))</li><li>\( -40^{\circ} \mathrm{C} \rightarrow 100^{\circ} \mathrm{C} \)(0.5\(\mathrm{HR}\))</li><li>\( -40^{\circ} \mathrm{C} \)(0.5\(\mathrm{HR}\))</li><li>\( 100^{\circ} \mathrm{C} \rightarrow-40^{\circ} \mathrm{C} \)(0.5\(\mathrm{HR}\))</li></ul></td></tr><tr><td>진동시험</td><td>50\(\mathrm{Hz}\) / 56\(\mathrm{HR}\)</td></tr><tr><td>SALT 분사시험</td><td>MS 611-15</td></tr><tr><td>단자 On/Off</td><td>350N</td></tr><tr><td>온도면역성 시험</td><td>\( 40^{\circ} \mathrm{C} \), 90~95\(\%\), 24\(\mathrm{HR}\)</td></tr><tr><td>Thermostat</td><td>\( 13 \mathrm{Vdc} / 25 \mathrm{~A} / 50,000 \) Cycle</td></tr><tr><td>임펄스 시험</td><td>\( 0 \sim 4 \mathrm{Bar} / 3 * 10^{\wedge} 6,90 \mathrm{CPM} \)</td></tr></tbody></table>
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"일반적인 디젤엔진의 경우 시동전 연소실 내부의 공기온도를 점화하여 유리한 온도까지 빠른 시간 안에 도달될 수 있도록 보조하는 블록히터라는 보조 장치를 널리 채택하고 있는 이유는 뭐니?",
"논문에서 연료히터 조립장치(FuelHeater Assembly Device)는 연료필터 여과재로부터 분리된 물이 필터 아래 부분에 일정량 이상 채워지면 다시 어느 방향로 유입될 수 있지?",
"본 논문에서연료히터 조립장치의 물센서는 어느 부분에 장착되어 있지?",
"본 논문에서는 통합히터의 전류측정을 위해 무엇을 사용하지?",
"다음 논문에서는 출력단에 다이오드를 왜 부착했니?",
"논문에서 그림 6에서의 DC 전원으로 1-Channel로 0∼30\\(\\mathrm{V}\\) 사이 전압가변이 가능한가?",
"다음 논문에서 그림 8의 대전력 AC를 제어하려면 무엇이 필요할까?",
"본 논문에서 디젤엔진은 연소방식에 따라 무엇과 무엇으로 분류하고 있지?",
"본 논문에서 연소방식에 따라 직접분사식과 간접분사식으로 분류하며 내연기관의 일종인 이것은 뭐지?",
"디젤엔진은 무엇에 따라 직접분사식과 간접분사식으로 분류하는가?",
"논문에서 실린더 내에 연료를 직접 분사하여 연소시키는 방식은 뭐지?",
"본 논문에서 실린더 내에 연료를 직접 분사하여 연소시키는 방식을 간접분사식이라고 하니?",
"본 논문에서 디젤엔진의 연소방식 중 하나인 간접분사식은 어떤 절차로 연소를 시키지?",
"논문 내용 중에서 직접분사식에 별도의 부연소실로 분사하여 연소시키는 방식을 뭐라고 하지?",
"논문 내용 주에서 직접분사식은 간접분사식에 별도의 부연소실로 분사하여 연소시키는 방식이니?",
"논문의 내용 중 직접분사식CRDI(common rail direct injection) 디젤엔진은 연소시 소음이 간접분사식 보다 작니?",
"본 논문에서 직접분사식CRDI(common rail direct injection) 디젤엔진은 연소시 간접분사식에 비해 연비 면에서 매우 뛰어나 어떤 이점을 가지는가?",
"논문에서 응답성이 뛰어난 연료 직접분사장치(인젝터)와 정밀 전자제어가 가능한 압축장치를 이용하여 운전 상태에 맞게 연료를 분사해주는 것은 뭘까?",
"본 논문에서 그림 1은 무엇을 나타내고 있지?",
"본 논문에서 이산화탄소의 배출량이 적어서 친환경 엔진으로 널리 사용되고 있는 엔진은 뭐지?",
"본 논문에서 그림 1은 이산화탄소의 배출량이 작아 친환경 엔진으로 널리 사용하고 있는 어떤 엔진의동작 구성도인가?",
"디젤엔진의 연료인 경유는 어떤 온도의 조건에서 파라핀과 같은 반고체 상태인 왁싱물질을 형성하는가?",
"경유는 일정한 온도 이하로 내려가면 반고체 상태인 무엇을 형성하여, 자동차의 시동이 잘 걸리지 않게 하는 원인이 되고 있니?",
"본 논문에서 왁싱물질을 형성하여,시동이 잘 걸리지 않게 하는 원인으로 꼽히는 디젤엔진의 연료인 이것은 뭐야?",
"논문에서 시동성 불량 해소를 위해 시동전 연소실 내부의 공기온도를 점화해 빠른 시간 안에 유리한 온도까지 도달될 수 있도록 보조하는 보조 장치는 뭐야?",
"보조 장치인 블록히터는 엔진이 유리한 온도까지 빠른 시간 안에 도달될 수 있도록 어떻게 작동하니?",
"정온도계수 방식은 어떤 방식 중 하나인가?",
"정온도계수 (P.T.C,positive temperature coefficient)방식은 차량 에어컨에 쓰이는 방식이니?",
"어떤 방식의 히터가 디젤엔진의 히팅 방식중에서 많이 사용되고 있을까?",
"현재 승용디젤 차량용 및 S.U.V용에는 어느정도의 발열량을 지닌 P.T.C를 주로 사용하였지?",
"현재 우리나라 전기차용에는 평균 65Watt정도의 발열량을 지닌 P.T.C 10개를 주로 사용하고 있니?",
"우리나라 현재 S.U.V용 및 승용디젤 차량용 에는 P.T.C 4개를 주로 사용하고, 고압펌프의 정격유량은 30\\(\\mathrm{L/Min}\\) 정도인가?",
"본 논문의 내용 중에서 연료히터 조립장치(FuelHeater Assembly Device)는 무엇들이 결합되어 있지?",
"본 논문에서 연료히터 조립장치는 물센서가 연료필터 아래 부분에 장착되어 있는데 그 이유는 뭘까?",
"본 논문에서 연료히터 조립장치는 연료필터 여과재로부터 분리된 물이 필터 아래 부분에 일정량 이상 채워지면, 걸려서 다시 고압펌프 방향으로 유입될 수 있기 때문에 이를 방지하기 위하여 무엇을 장착 하였을까?",
"히터와 연료필터가 결합된 연료히터 조립장치에 장착된 물센서는 어떤 방법으로 작동을 감지하지?",
"본 논문에서 온도가 상승함에 따라서 저항이 정(正)으로 상승하는 특성을 이용하여 전류를 제어하는 레지스터이면서 써미스터(Thermistor)중 하나인 이것은 뭐지?",
"세라믹P.T.C는 써미스터(Thermistor)중에서 무엇에 따라 저항이 정(正)으로 상승하는 특성을 이용하여 전류를 제어하니?",
"세라믹P.T.C는 온도가 상승함에 따라 저항이 정(正)으로 상승하는 특성을 이용하여 온도를 조절하는 레지스터야?",
"본 연구에서는 블록히터를 통해 성능을 평가하는 시험챔버를 개발하는 이유는 뭐니?",
"다음 논문에서 세라믹P.T.C는 온도에 따른 저항의 특성을 이용하여 전류를 제어하는데 이때 어느 온도 이상 도달하면 저항이 작아지며 전류를 차단하니?",
"본 연구에서는 히터의 안정성 및 열효율을 향상시키기 위해 시험챔버를 개발하는데 이때 히터의 성능을 평가함에 있어 어떤 알고리즘을 개발하려고 하니?",
"본 논문의 실험에서는 평가 장비를 피료요로 하는데 이 장비는 어떤 용도로 사용하려고 하지?",
"본 논문을 보면 통합용 블록히터의 성능검사 및 불량품 검출을 위한 성능검사에 평가 장비가 필요한데 이때 이 장비를 이용하여 성능검사를 진행 할 항목엔 어떤 것들이 있을까?",
"논문을 참고하면 통합용 블록히터의 성능검사 및 불량품 검출을 위해서 성능검사에 평가 장비가 필요한데 이때 이 장비를 이용하여 성능검사를 진행 할 항목으로 맞는 것은 뭐니?",
"통합용 블록히터의 성능검사 때 평가 장비를 이용하여 검사하는 성능검사 중 히터의 온도 상승에 따른 바이메탈 지속시간이 검사 항목에 포함 될까?",
"본 논문에서 그림 2는 무엇을 나타내고 있지?",
"논문 내용 중 그림 1은 통합된 블록히터의 성능평가 시스템 설계도를 나타내고 있니?",
"논문에서 성능평가시스템의 효율적인 동작흐름도를 나타내고 있는 성능시험 챔버 평가알고리즘 그림은 뭐지?",
"논문에서 연료히터의 생산성향상은 어떤 특성의 성능평가 시스템을 만들지?",
"연료히터의 생산성향상은 고비용 고효율의 성능평가 시스템이 맞니?",
"본 논문에서의 성능평가시스템의 전원 스위치를 동작하게 되면 어떤 절차로 시스템이 구동 되는가?",
"성능평가 시스템의 전원 스위치를 동작하면, 히터 열체크 모듈로 전환되고, 시험온도와 시험저항을 설정하는데 이때 시스템은 어떤 기능들을 수행할까?",
"논문에서 성능평가 시스템 하드웨어 제어부 회로도를 설명하고 있는 그림은 뭐니?",
"그림 4는 히터챔버 제어용 PLC 프로그램 흐름도를 나타내고 있니?",
"그림 4는 성능평가 시스템 하드웨어 제어부 회로도를 나타내는데 이 제어부를 구성하는 요소로는 어떤 것들이 있을까?",
"논문에서 그림 4는 성능평가 시스템 하드웨어 제어부 회로도를 나타내는데 이 제어부를 구성하는 요소로는 팬모터(AC1\\( \\Phi / 210[V] \\)/70[\\(\\mathrm{Hz}\\)]/80[\\(\\mathrm{W}\\)])가 포함 되니?",
"제어부 구성요소인 제어판넬에 제시된 제어 아이콘은 무엇을 통해 히터를 저온까지 냉동 시키지?",
"본 논문의 그림 5는 전원입력 14\\(\\mathrm{V}\\)로 제어되는 히터챔버 제어용 PLC 프로그램 흐름도를 나타내는 것일까?",
"논문에서는 왜 PCB 실장용 IC 소자를 사용하니?",
"본 논문에서는 홀효과 방식을 이용하여 온도를 측정하니?",
"논문에서는 홀효과 방식을 이용하여 전류를 측정하고, 측정값에 따른 전압을 출력하는데 이때 출력 신호는 측정된 전류의 양에 반비례하니?",
"본 논문에서는 어떤 방식을 이용하여 측정값에 따른 전압을 출력하고, 전류를 측정하지?",
"본 논문에서 MCU에서는 무엇을 바탕으로 전류량 변화에 대한 명령을 내릴까?",
"홀효과 방식의 출력 신호는 측정된 전류의 양에 비례하여 선형적으로 증감하며, 무엇의 내부의 A/D 컨버터를 통해 변환된 값을 MCU에 입력되게 되지?",
"논문의 내용 중에서 G61-D22A에서는 핀포트 각 기능을 설명하고 있는데 여기서 저항시험블록을 담당는 핀포트는 무엇일까?",
"본 논문에서 G61-D22A에서는 핀포트 각 기능을 설명하고 있는데 여기서 바이메탈의 정상동작을 체크하는 게 포트8 일까?",
"변환된 데이터를 바탕으로 전류량의 변화에 대한 명령을 내리는 곳은 어딜까?",
"논문 내용 중에서 G61-D22A에서는 각 핀포트 기능을 설명하고 있는데 여기서 P01포트 0 ∼ 2는 어떤 기능을 담당 하는가?",
"논문에서 G61-D22A에서는 핀포트 각 기능을 설명하고 있는데 여기서 비상정지 기능을 담당하는 포트는 무엇이니?",
"다음 논문에서 G61-D22A에서는 핀포트 각 기능을 설명하고 있는데 여기서 저항측정 기능을 담당하는 포트는 뭐야?",
"본 논문에서 히터챔버 제어용 PLC 프로그램 흐름도를 나타내고 있는 그림은 뭘까?",
"논문에서 G61-D22A에서 각 핀포트 기능을 설명하고 있는데 이들 각 포트는 무엇에 따라 필요한 회로가 연결되니?",
"논문에서는 입력전압의 잡음제거를 위해 바이패스 필터를 사용했는데 역 전류 방지를 위해 출력단에 무엇을 부착하였니?",
"본 논문에서는 역 전류 방지를 위해 바이패스(bypass)필터를 사용한 것이 맞니?",
"논문에서 그림 6은 무엇을 나타낼까?",
"본 논문에서는 바이패스 필터를 왜 사용했지?",
"본 논문에서 그림 6은 무엇에서 내리는 명령에 대해 전원을 제어하는 회로도를 나타낼까?",
"본 논문에서 그림 6은 히터챔버 제어용 PLC 프로그램 흐름도를 나타내고 있니?",
"본 논문에서 AC220V의 전원은 어디로 공급 되니?",
"본 논문에서 AC220V의 전원은 무엇을 이용하여 DC 12\\(\\mathrm{V}\\)/0.9\\(\\mathrm{A}\\)로 정류되니?",
"드로 공급되며 주전원으로 사용되는 전원이 AC210V의 전원이 맞니?",
"논문의 그림 6에서 DC 전원은 어디에 사용하지?",
"논문에서 히터채널 시험과 연결된 릴레이스위치부를 나타낸 것이 그림 7이니?",
"다음 논문 내용 중 외부 통신용 인터페이스 주변회로를 나타내고 있는 그림은 뭘까?",
"본 논문에서 AC220V의 전원은 SMPS를 이용하여 무엇으로 정류되며 주전원으로 사용할까?",
"본 논문에서 제어판넬 RS422 인터페이스부는 3개의 RS422/485 트랜시버를 이용하여 1개의 수신기와 2개의 송신기 설계를 진행하니?",
"본 논문에서 RS422/485 트랜시버를 이용하여 수신기(Receiver)와 송신기(Transmitter)를 이용하여 설계하는 것은 뭐지?",
"본 논문에서 그림 7은 무엇을 나타낼까?",
"본 논문에서 제어판넬의 통신 모니터 및 제어판넬 RS422 인터페이스부는 2개의 RS422/485 트랜시버를 이용하여 1개의 수신기(Receiver)와 1개의 송신기(Transmitter)로 설계하는데 이 방식을 무엇이라고 하니?",
"본 논문 내용에 나오는 차동 전압값 방식은 어떤 장점을 가지고 있지?",
"본 논문에서 그림 8은 무엇을 나타내니?",
"다음 논문에서 외부 통신용 인터페이스 주변회로를 설명하고 있는 그림은 뭐지?.",
"보기 중 그림 8은 무엇을 나타내지?",
"본 논문에서 성능평가 시스템 하드웨어 제어부 회로도를 나타내는 것은 그림 8일까?",
"릴레이 스위치는 어떤것으로 동작 시킬 수 있니?",
"LED의 애노드 부분 저항 값은 어디에 의하여 정할 수 있지?",
"논문의 내용 중 전력릴레이 스위치와 마스터-k200S PLC 구동칩으로 동작시키는 건 뭐야?",
"본 논문에서는 MOC3041의 데이타시트에 의해 LED 양단 전압, LED 전단전류를 정하여 LED의 애노드 부분의 무엇을 정할 수 있니?",
"논문에서는 MOC3041의 데이타시트에 의해 LED 양단 전압을2.3\\(\\mathrm{V}\\), LED 전단전류를 약 27\\(\\mathrm{mA}\\) 정도로 정하여 LED의 애노드 부분 저항 값을 정하고 있니?",
"본 논문에서 그림 8의 대전력 AC를 제어하기 위해 사용하는 소자내부가 자체 절연 되어 있는 구동은 무엇이지?",
"본 논문에서 트라이액 구동기의 LED가 ON이 되는 것은 어떤 신호에 의한 것일까?",
"본 논문에서는 전류제어 회로의 HIGH 신호에 의해 트라이액 구동기의 LED가 ON이 되면 ZEROCROSS 시점에는 어디로 신호가 전달되지?",
"본 논문에서 어떤 절차를 거쳐 트라이액의 게이트에도 신호가 전달되어 전류가 흐르게 되는가?",
"어느 시점의 다이오드의 동작이 가장 전류가 작은 시점 일까?",
"디젤엔진의 연소방식 중 직접분사식은 어떤 방법으로 연소를 시키지?",
"본 논문에서 직접분사식CRDI(common rail direct injection) 디젤엔진은 연비 면에서 간접분사식에 비해 현저히 떨어지니?",
"직접분사식CRDI 디젤엔진은 연소시 간접분사식에 비해 연비 면에서 매우 뛰어나 경제적인 이점을 가지므로 현재 어떤 자동차가 많이 채택하고 있는가?",
"겨울철과 같이 저온환경의 영향을 받으면 엔진은 어떻게 될 수 있을까?",
"디젤엔진의 시동성이 떨어지는 경우는 어떤 때인가?",
"겨울철과 같이 저온환경의 영향을받아 엔진이 냉각될 경우에 있어서의 디젤엔진의 단점은 뭐니?.",
"우리나라에서는 현재 승용디젤 차량용 및 S.U.V용에는 P.T.C 4개를 주로 사용하고 있는에 그렇다면 고압펌프의 정격유량은 어느정도 일까?",
"본 논문에서 보면 현재 S.U.V(Sport Utility Vehicle)용 및 승용디젤 차량용에는 65Watt정도의 발열량을 지닌 P.T.C 몇 개를 주로 사용하고 있니?",
"본 논문에서의 그림 2는 CRDI 엔진의 동작 구성도를 나타내는 그림이니?",
"논문 내용 중에서 그림 4는 무엇을 나타내지?",
"본 논문에서 평가장비의 처리능력은 자동차 부품의 특성상 무엇과 직결되가?",
"본 논문에서 그림 5는 무엇을 나타내고 있어?",
"제어판넬에 제시된 제어 아이콘들은 히터를 통해 고온으로 발열 시킬 수 있니?",
"본 논문에서 연료 직접분사장치는 어떤 특성이 뛰어날까?",
"논문에서 세라믹P.T.C는 써미스터중에서 어느 온도 이상 도달하면 저항이 작아지니?",
"SUV 적재중량이 0.5톤 소형화물 차량용 엔진 및 승용차에 적용하고 있는 공급전원의 전압은 몇 볼트 인가?",
"본 연구에서는 히터의 안정성 및 열효율을 향상시키기 위해 어떤 히터를 통해 시험챔버를 개발하지?",
"피크 시점에 다이오드를 동작시킨면 어떤 현상이 발생할 수 있을까?",
"피크 시점에서 다이오드를 동작시킬 때 전류는 가장 작은 시점이니?",
"본 실험엣 만약 제로 교차지점에서 다이오드 동작을 시킨다면, 높은 전류로 인해 고장의 원인이 될까?",
"본 논문에서 Low 신호를 보내서 LED가 OFF 되는 때는 언제일까?",
"논문의 실험 중 누전 및 과전류 보호 회로에서 고장이 판단하거나, MCU에서 제어 하는 경우는 어떤 신호를 보내 LED가 OFF 상태가 되지?",
"본 논문에서 Zero Cross 에 연결된 다이오드의 게이트단이 Hold Current 이하로 떨어지게 되면서 트라이액 드라이버가 차단되는 이유는 뭐야?",
"본 논문에서 그림 9는 무엇을 나타내고 있을까?",
"무엇을 변경하면 열전도도 향상과 유동 성능을 향상시키는 방법 개발을 통해P.T.C 히터의 발열량을 신속히 히터내로 전달시킬 수 있을까?",
"누전 및 과전류 보호 회로에서 고장 판단을 하거나, MCU에서 제어를 하여 Low 신호를 보내면 LED가 OFF 되므로 연결된 다이오드의 게이트단이 Hold Current 이하로 떨어지게 되어, 트라이액 드라이버가 차단되는데 이때 TRIAC에는 어떤 현상이 발생할까?",
"본 논문에서는 보호 회로에서 고장 판단을 하거나, MCU에서 제어를 하여 Low 신호를 보내면 LED가 OFF 되므로 연결된 다이오드의 게이트단이 Hold Current 이하로 떨어지게 되어, 트라이액 드라이버가 차단되는데 이때 TRIAC만은 ON 상태를 유지하여 전류가 흐를까?",
"그림 9는 친환경 엔진으로 널리 사용하고 있는 CRDI 엔진의동작 구성도를 자세히 나타내고 있니?",
"다음 논문의 내구성 판단 기준 표에서 진동시험의 규격은 뭐야?",
"본 논문의 마지막 부분에서 센터파이프를 적용하는 알고리즘으로 내구성 판단기준을 설정하는 이유는 뭐니?",
"논문의 마지막 부분에서 유체의 유동성 향상을 위해 내구성 판단기준을 설정할 때 무엇을 적용한 알고리즘을 사용하지?",
"논문에서 표 1은 무엇을 나타내고 있니?",
"다음 논문의 내용 주에서 히터챔버의 온도제어 PLC 흐름도를 설명하고 있는 그림은 뭐야?",
"논문에서 입력 신호가 6\\(\\mathrm{V}\\)이므로, \\(6\\mathrm{V}-1.3\\mathrm{V}=3.7\\mathrm{V}\\) 가 되며, 17\\(\\mathrm{mA}\\) 가 흐르도록 알맞은 저항을 사용하니?",
"본 논문 에있는 표 1에서 350N 규격의 내구성 판단 기준 항목은 뭐야?",
"본 논문 마지막 부분에 있는 표 1에서 MS 611-15 규격의 내구성 판단 기준 항목은 뭘까?",
"다음 논문의 내구성 판단 기준 표에서 \\( 0 \\sim 4 \\mathrm{Bar} / 3 * 10^{\\wedge} 6,90 \\mathrm{CPM} \\) 의 규격을 가진 항목은 뭐야?",
"다음 논문의 내구성 판단 기준 표에서 ( 40^{\\circ} \\mathrm{C} \\), 90~95\\(\\%\\), 24\\(\\mathrm{HR}\\)(5034, 5092)의 규격을 가진 항목은 뭐니?",
"본 논문의 표 1에서 \\( 40^{\\circ} \\mathrm{C} \\), 90~95\\(\\%\\), 24\\(\\mathrm{HR}\\) 의 규격인 내구성 판단 기준 항목은 뭐니?",
"본 논문에서 입력 신호가 5\\(\\mathrm{V}\\)일 때 알맞은 저항은 몇이니?"
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95ac0f20-7f71-4077-9505-c84a5a9c447c
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인공물ED
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차량 연료히터의 전기적 성능시험 평가 시스템 구현
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<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 차량용 연료히터의 전기적 성능검사 챔버를 구현한다. 겨울철 저온환경의 영향을 받는 디젤 엔진이 냉각될 경우 일정한 온도 이하로 내려가면 파라핀과 같은 반고체 상태인 왁싱(Waxing)물질을 형성하여 엔진시동이 잘 걸리지 않게 하는 원인이 된다. 히터내에 센서를 안착시켜 통합한 일체형 통합히터는 시동성 평가에 중요한 요소이며, 성능평가 시험 챔버 시스템을 통해 전기적인 특성을 시험한다. 최근 CRDI(커먼레일) 엔진을 주로 사용함에 따라 연료히터로 디젤오일을 가열하여 점화성능을 향상시키기 위한 연료히터 성능시험은 엔진의 시동성을 향상시키는 중요한 요소이다. 따라서 연료히터의 전기적 성능시험 검사항목은 상온, 극저온, 극고온에서 동작검사, 시험저항 설정에 따른 저항동작 지연시간 및 전류동작 지연시간, 온도변화에 따른 바이메탈 지연시간 검사, 블록히터의 전류 및 저항 검사, 히팅 운전검사 등을 수행하도록 설계한다</p>
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"겨울철과 같이 온도가 낮아질 때 디젤 엔진이 냉각되어 형성하는 것은 무엇이니?",
"성능평가 시험 챔버시스템을 활용해 시험하는 것은 어떤 특성이야?",
"일체형 통합히터는 어떤 평가에 중요한 역할을 하니?",
"왁싱물질을 형성해 엔진시동이 걸리지 않을 때는 언제인가요?",
"언제 왁싱물질을 형성해 엔진시동이 걸리지 않아?",
"반고체 상태인 왁싱 물질이 형성되어 엔진시동이 잘 걸리지 않을 때는 언제인가?",
"연료히터 성능시험이 종요한 이유는 주로 어떤 엔진이 사용되기 때문인가?",
"연료히터의 전기적 성능시험 검사 방법은 어떻게 되니?",
"일체형 통합히터는 히터내에 무엇을 안착시켜 제조된 것이니?"
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인공물ED
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차량 연료히터의 전기적 성능시험 평가 시스템 구현
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 연구는 디젤차량용 통합형 연료히터의 성능을 평가하기 위해 시험챔버를 개발하였다. 시험챔버에서 히터 열체크 모듈 전환, 시험온도와 시험저항, 히터의저항검사 및 전류검사를 통하여 불량률 모니터링 및점검을 수행함으로써 IT융합기술을 통한 차량의 성능향상을 기할 수 있었다. 시험챔버에 사용하는 통합히터는 센서와 바디의 일체형으로 개발하여 성능평가시스템 에 적용하였다. 시험챔버를 통하여 생산성 향상은 물론 가격대비 경쟁력을 얻을 수 있다.</p>
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"시험챔버에서 어떻게 차량의 성능을 상승 시켰어?",
"IT융합기술은 통한 차량의 성능 향상을 어떻게 했어?",
"IT융합기술은 통한 차량의 성능 향상을 어떤 방법으로 했어?",
"시험챔버에 사용하는 통합히터는 헤더와 바디의 일체형으로 개발한 것이 옳아?",
"시험챔버에서 진행한 것으로 옳은 것이 뭐야?",
"통합히터를 어떻게 성능평가시스템에 적용했어?",
"통합히터를 어떤 방식으로 성능평가시스템에 적용했어?",
"시험챔버를 통해 생산성 하락 및 가격대비 경쟁력을 얻을 수 있는 것이 옳아?"
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인공물ED
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차량 연료히터의 전기적 성능시험 평가 시스템 구현
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<h1>Ⅲ. 실험결과</h1><p>그림 10은 그림2에서 구현한 시험챔버를 나타낸다. 좌측 상단에 모니터링화면과 우측 그림에 그 결과를 디스플레이하는 화면을 나타낸다.</p><p>그림 11에서 모니터 화면으로 설정온도를 변화하며,전압인가 후 바이메털 검사, 저항검사 및 전류검사를 실시할 수 있다.</p><p>그림 12는 모니터 화면 하단으로 시스템메뉴, 계측규격설정, 히터에 대한 정보 출력 및 온도 세팅 등을할 수 있으며. 상단에는 히터제형 검사, 바이메탈 검사, 성능검사 및 메인운전 등의 메뉴를 실시할 수 있다</p><p>그림 13은 통합히터를 제작하는 과정이다. ① 바디에 ② 하측플레이트 안착, ③ P.T.C. 4개를 삽입, ④상측플레이트 안착, ⑤ 정지기 삽입 및 ⑥ 스크류 고정과정을 거친다. 스크류 체결시 6∼ 7.5 \( \mathrm{kgf} * \mathrm{~cm} \) 로토크(torque)를 사용한다.</p><p>그림 14는 바이메탈부의 오형링(O-ring), 고정기,바이메탈 순으로 조립하고 마지막으로 스크류로 고정하여 완료된 히터를 나타낸다.</p><p>마지막으로 완성된 블록히터의 성능과 내구성에 대한 무결점 시험을 위해 전력은 \( 260 \mathrm{~W} \) (오차 \( 5 \% \) ), 시험전압 DC 13\(\mathrm{~V} \), 스위치전환은On \(\left(-3^{\circ} \mathrm{C} \mp 4^{\circ} \mathrm{C}\right) \) 과 Off \( \left(17^{\circ} \mathrm{C} \mp 4^{\circ} \mathrm{C}\right) \) 를 수행한다. 특히 누수시험은 분당3, 5 및 7 \(\mathrm{bar}\)로 반복한다. 표 2는 블록히터의 무결점시험 규격을 나타낸다.</p><table border><caption>표 2. 무결점 시험 규격</caption><tbody><tr><td>항목</td><td>규격</td></tr><tr><td>전력</td><td>\( 260 \mathrm{~W}+5 \sim 10 \% \)</td></tr><tr><td>시험조건</td><td>온도:\( -23^{\circ} \mathrm{C} / \) 전압 : \( 13 \mathrm{Vdc} \)</td></tr><tr><td>스위치 On/OFF</td><td>On: \( -3^{\circ} \mathrm{C} \mp 4^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{Off}: 17^{\circ} \mathrm{C} \mp 4^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>최대전류</td><td>\(25\mathrm{A}\)</td></tr><tr><td>누수시험</td><td>No bubble : 3/5/7 \(\mathrm{bar}\)(1 min.)</td></tr><tr><td>필터 연료 유속</td><td>Heater 켠후 200초내 연료 전달</td></tr><tr><td>스우치 절연저항</td><td>Min \( 100 \mathrm{M} \mathrm{\Omega}\) at \( D C 500 \mathrm{~V} \)</td></tr></tbody></table><p>그림 15는 그림 14에서 완료된 통합히터를 그림10에 넣어 시험하는 그림이다. 만일 불량이 발생하면 그림 12 하단부 설정조건에 모니터에 적색으로 나타난다. 그림 16은 히터 제조공정을 나타낸 것으로 불량발생 원인을 찾을 수 있다. 블록히터의 조립과 성능평가까지의 흐름도를 통해 문제가 발생할 수 있는 공정을 도출한다.</p><p>불량이 발생하는 원인 중 바디사츨에서 생길 수 있다. 바디치수의 불균일로 인해 발생할 수 있다. 또한 바디내 히팅소재의 안착과정에서 소재를 유실하는 경우로 PTC 소자를 빼놓고 체결하는 경우, 플레이트를 잘못 체결하는 경우, 누설실험에 O-링을 유시하는 등원인들이 발생할 수 있다.</p><p>그림 17은 저온챔버 내부와 목표온도에서 바이메탈의 통과저항을 측정하는 장면을 나타낸다.</p><p>표 3은 그림 17에서 상온과 2.5\(^{\circ} C \)에서 통합히터의 바이메탈 통과저항과 비통과 저항 데이터이다.</p><table border><caption>표 3. 전압조건</caption><tbody><tr><td rowspan ="2">시료수</td><td colspan="4">전압(\(\mathrm{V}\))</td></tr><tr><td>인가전압</td><td>바이메탈 비경유시 전압</td><td>바이메탈 경유시 전압</td><td>전압 강하</td></tr><tr><td>1</td><td>28.6</td><td>27.823</td><td>27.724</td><td>0.099</td></tr><tr><td>2</td><td>28.6</td><td>27.874</td><td>27.774</td><td>0.1</td></tr><tr><td>3</td><td>28.6</td><td>27.876</td><td>27.741</td><td>0.135</td></tr><tr><td>4</td><td>28.6</td><td>27.873</td><td>27.777</td><td>0.096</td></tr><tr><td>5</td><td>28.6</td><td>27.891</td><td>27.778</td><td>0.113</td></tr><tr><td>6</td><td>28.6</td><td>27.887</td><td>27.772</td><td>0.115</td></tr><tr><td>7</td><td>28.6</td><td>27.871</td><td>27.771</td><td>0.1</td></tr></tbody></table><p>표 4는 2.5\( ^{\circ} \mathrm{C} \)에서 시료에 따라 시험 후 저항을 나타낸다.</p><table border><caption>표 4. 시험 후 저항</caption><tbody><tr><td rowspan="2">시료번호</td><td colspan="2">시험 후 저항(\(\mathrm{\Omega}\))</td></tr><tr><td>+,-커넥터 부위</td><td>저항 측정선 부위</td></tr><tr><td>1</td><td>5.02</td><td>4.99</td></tr><tr><td>2</td><td>5.05</td><td>5.02</td></tr><tr><td>3</td><td>5.07</td><td>5.04</td></tr><tr><td>4</td><td>4.84</td><td>4.80</td></tr><tr><td>5</td><td>4.74</td><td>4.72</td></tr><tr><td>6</td><td>4.88</td><td>4.86</td></tr><tr><td>7</td><td>4.93</td><td>4.89</td></tr></tbody></table><p>누설시험 과정에서 히터의 불량원인으로 접촉단자의 커넥터 이탈력으로 수밀불량이 발생한다. 누설검사 오일내로 히터를 입수한 후 압력을 가하면, 커넥터부의 접속에 이탈력으로 기포가 형성되며 수밀불량으로 판정한다. 그림 18은 수밀불량을 체크하는 공정이고,이탈력에 문제가 발생시 이탈력을 보정한다.</p><p>마지막으로 그림 19처럼 통합 블록히터 바이메탈부에 에폭시를 주입하여 성형시킨 후 누수시험을 시행하며, 그 과정에서 블록히터의 문제점을 도출한다</p>
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"6∼ 7.5 \\( \\mathrm{kgf} * \\mathrm{~cm} \\) 로토크(torque)를 언제 사용해?",
"완료된 히터는 어떤걸로 고정하였어?",
"어떤 것으로 완료된 히터가 고정되었어?",
"그림 10에서 구현한 시험챔버의 디스플레이 화면은 어디에 나타냈어?",
"어디에 그림 10에서 구현된 시험챔버의 디스플레이 화면을 드러냈지?",
"전압인가 후 바이메털 검사는 모니터 화면으로 어떤것을 변화하며 실시할수 있어?",
"바이메털 검사는 전압인가 후 모니터 화면으로 어떤것을 변경하며 시행할수 있지?",
"시스템메뉴의 세팅은 그림12에서 어떤것으로 실시할수 있어?",
"그림12에서 시스템메뉴의 세팅은 무엇으로 진행할 수 있지?",
"계측규격설정등을 세팅 할수 있는 것은 그림12에서 어디에 있어?",
"그림 12에서 계측규격설정등을 세팅 할 수 있는 것은 어디에 있어?",
"블록히터의 무결점 시험을 위해 스위치전환 On에서 사용한것은 얼마의 값이야??",
"스위치전환 On에서 블록히터의 무결점 시험을 위해 얼마의 값을 활용했어?",
"무결점 성능과 내구성을 시험하기 위해 사용한 전력은 얼마야?",
"내구성과 무결점 성능을 시험하기 위해 사용한 전력은 얼마지?",
"무결점 시험을 위해 \\( \\left(17^{\\circ} \\mathrm{C} \\mp 4^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 값은 스위치전환은On과 Off중 어느것이야?",
"그림 10에서 모니터링 화면은 어디에 나타냈어?",
"모니터링 화면이 그림 10에서 나타난 곳은 어디야?",
"모니터 상단에는 바이메탈 검사와 어떤것들의 메뉴를 실시할수 있어?",
"바이메탈 검사와 어떤것들의 메뉴를 모니터 상단에서 실시할 수 있지?",
"무결점 내구성과 성능의 누수시험을 하기위해 얼마나 반복했어?",
"무결점 내구성과 성능의 누수시험을 위해 이를 얼마나 반복하였어?",
"무결점 규격 시험중에 사용한 전력량은 얼마야?",
"얼마의 전력량이 무결점 규격 시험중에 이용되었지?",
"블록히터의 무결점 시험 규격의 시험조건의 온도는 몇도야?",
"블록히터의 무결점 시험은 몇 도에서 실행되었지?",
"블록히터의 무결점시험 규격에서 최대 전류는 몇이야?",
"블록히터의 무결점시험 규격에서 얼마의 전류가 최대값이야?",
"블록히터의 무결점시험 규격중에 시험조건의 전압은 얼마야?",
"시험조건의 전압은 블록히터의 무결점정 규격을 위한 시험에서 얼마로 설정되었을까?",
"블록히터의 무결점시험중에 필터 연료 유속은 어떻게 했어?",
"필터 연료 유속은 블록히트의 무결점시험을 위해 어떻게 설정됐지?",
"적색으로 나타난 하단부는 어떤일이 발생한거야?",
"어떤일이 일어나면 적색으로 나타난 하단부가 생겨나지?",
"플레이트를 잘못 체결하는 경우, 누설실험에 O-링을 유시하는 등의 원인으로 불량이 발생하여 어떤것이 발생할수 있어?",
"블록히터의 불량 발생 원인중에 바디사출은 어떠한 일로 발생해?",
"흐름도를 통해 문제발생공정을 도출하는 것은 블록히터의 전반적인 어떠한 과정이야?",
"블록히터의 전반적인 어떠한 과정이 흐름도를 통한 문제발생공정을 도출하지?",
"블록히터의 불량으로는 어떤것이 있어?",
"어떤 것이 블록히터의 불량이야?",
"상온과 2.5\\(^{\\circ} C \\)에서 통합히터는 시료수가 1인 경우 바이메탈 비경유 전압은 몇이야?",
"상온과 2.5\\(^{\\circ} C \\)에서 통합히터는 시료수의 값이 1일 때 바이메탈 비경유 전압은 얼마인가?",
"통합히터의 시료수가2인 경우 바이메탈 경우시 전압은 얼마야?",
"바이메탈 경우시 전압은 통합히터의 시료수가2일 때 얼마야?",
"바이메탈 경유시 전압이 27.741이고 비경유시는 27.876인 경우 전압강하는 얼마야?",
"바이메탈 경유시 전압이 27.741이, 비경유시 전압이 27.876이면 전압강하 값은 뭐야?",
"시료수6인경우 바이메탈 경유시의 전압은 얼마야?",
"바이메탈 경유시의 전압은 시료수6일 때 얼마지?",
"저항 측정선 부위가 4.99였던 시료번호는 뭐야?",
"어떤 시료번호가 저항 측정선 부위가 4.99였지?",
"시료번호4의 저항측정선 부위는 얼마야?",
"얼마의 저항측정선 부위가 시료번호4야?",
"수밀불량의 발생은 접촉단자의 어떤것이 이탈 한거야?",
"접촉단자의 어떤 것이 이탈하면 수밀불량의 발생을 야기시켜?",
"수밀불량으로 판정시에 커넥터부의 이탈력으로인한 어떤것이 형성됐어?",
"수밀불량 판정시 커넥터부의 이탈력으로 인해 어떤 것이 만들어졌어?",
"블록히터의 누수시험중에 바이메탈부에 어떤것을 주입했어?",
"바이메탈부에 블록히터의 누수시험을 위해 어떤것을 주입했지?",
"바이메탈 경유시 전압이 27.771이고 비경유시 전압이 27.871일때의 시료수는 얼마야?",
"바이메탈 경유시 전압이 27.771, 비경유시 27.871이면 시료수의 값은 얼마지?"
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인공물ED
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비대칭 전압 제어를 이용한 단상 임베디드 Z-소스 DC-AC 인버터
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<h1>3. 시뮬레이션 및 실험</h1> <p>본 논문에서 제안된 인버터의 타당성을 입증하기 위해, \( 38 \mathrm{V} \)의 직류 입력 전압과 \( 100 \Omega \)의 부하 조건에 대하여, 컨버터 A,B가 대칭 출력과 비대칭 출력을 하는 경우 PSIM 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 대칭 출력을 이용하는 경우, 컨버터 A, B의 출력 커패시터 전압은 각각 \( 38 \mathrm{V} \sim-38 \mathrm{V} \)이며, 이로부터 단상 임베디드 Z-소스 DC-AC 인버터는 \( 53 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}} / 60 \mathrm{Hz} \)의 교류 출력 전압이 발생된다. 비대칭 출력을 이용하는 경우, 컨버터 A, B의 출력 커패시터 전압은 \( 38 \mathrm{V} \sim 76 \mathrm{V} \)이며, 제안된 인버터가 \( 80 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}} / 60 \mathrm{Hz} \)의 교류 전압을 출력할 수 있다.</p> <p>그림 9에는 본 논문에서 제안하고 있는 전체 시스템을 표현하였다. 컨버터 A, B와 하나의 직류 입력 전압 및 부하로 구성되는 단상 임베디드 Z-소스 인버터와 4개의 스위치 구동을 위한 제어부로 구성되어 있다.</p> <p>그림 10은 본 연구를 위한 실험 시스템을 나타내고 있으며, \( 150 \mathrm{MHz} \) 클럭으로 동작하는 TI사의 DSP (TMS 320 F28335)로 그림 9의 제어 부를 구현해 스위치 인가 신호를 발생시켰다. 포토커플러 TLP559와 IR2118을 이용해 IGBT 게이트 드라이버를 구성하였으며, IGBT는 FGL60N100D를 사용하였고, \( 100 \Omega \)의 저항을 교류 부하로 구성하여, \( 500 \mathrm{W} \)급의 단상 임베디드 Z-소스 인버터를 구성하였다. 표 1에 실험 및 시뮬레이션 파라미터를 나타내었다.</p> <p>그림 11과 12는 대칭 출력에 대한 제안된 인버터의 전압과 전류를 얻기 위한 (a) PSIM 시뮬레이션 결과와 (b) 실험 결과를 보이고 있으며, 시뮬레이션과 실험 결과가 거의 일치함을 알 수 있다.</p> <p>먼저 그림 11은 제안된 인버터의 출력 전압(\(V_{R O}\)), 컨버터 A, B의 출력 커패시터 전압(\( V_{C A 2}\), \(V_{C B 2}\))과 컨버터 A의 입력 커패시터 전압(\(\mathrm{V}_{\mathrm{CA}}\)을 나타낸다.</p> <p>그림에서 보는 바와 같이, 컨버터 전압의 양과 음의 반주기 최대 전압은 각각 \( 38 \mathrm{V} \)와 \( -38 \mathrm{V} \)이며, 이 전압 차에 의하여 인버터는 정현파의 출력 교류 전압 \(V_{RO} = 53 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}}\)(\(76 \mathrm{V}\))을 발생한다. 이때 Z-임피던스 망의 커패시터 전압(\(\mathrm{V}_{\mathrm{CA} 1}\))은 약간의 맥동을 가지고 있지만, \( \mathrm{V}_{\mathrm{I}} \)과 동일하게 \( 38 \mathrm{V} \)인 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 12는 대칭 출력의 경우, 제안된 인버터의 전류에 대한 파형을 보여주고 있다. 그림에서 보는 바와 같이, 출력 전류(\(i_{R O}\))는 정현파이며, 시뮬레이션은 실험 결과와 서로 일치함을 알 수 있다.</p> <p>그림 13과 14는 그림 5의 S-U, Y-W에 해당하는 비대칭 출력에 대한 경우로서, 그림 13은 제안된 인버터의 전압 파형에 대한 (a) PSIM 시뮬레이션 결과 (b) 실험 결과를 나타내고 있다.</p> <p>대칭 출력되는 경우와 마찬가지로 컨버터 A, B의 양의 반주기 최대 전압은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{I}} \)과 같은 \( 38 \mathrm{V} \), 음의 반주기 최대 전압은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{I}} \)보다 2배 높은 \( -76 \mathrm{V} \)인 것을 확인 할 수 있다.</p> <p>컨버터 A, B의 출력 커패시터 전압의 차에 의하여, 제안된 인버터는 \( 80 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}}\)(\(114 \mathrm{V}\))의 정현파의 교류 출력 전압이 발생 가능한데, 이는 대칭 출력에 비해 높은 출력 전압임을 알 수 있다.</p> <p>이때 Z-임피던스 망을 구성하는 커패시터 전압(\(\mathrm{V}_{\mathrm{CA} 1}\))은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{I}} \)과 동일한 \( 38 \mathrm{V} \)이다. 그림 14는 이 경우에 대한, 제안된 인버터의 전류 파형을 나타내고 있다. 제안된 인버터의 출력 교류 전류(\(i_{R O}\))는 정현파이며, 컨버터 A의 두 인덕터( \( \mathrm{L}_{\mathrm{A} 1}, \mathrm{~L}_{\mathrm{A} 2}\))의 전류는 대칭 출력의 경우에 비하여 증가한다.</p> <p>그림에서 보는 바와 같이, 시뮬레이션 결과는 실험 결과와 거의 일치함을 알 수 있다.</p> <p>그림 15는 제안된 단상 임베디드 Z-소스 인버터의 부하가 \( 100 \Omega \)에서 \( 50 \Omega \)로 급감하는 과도상태의 특성을 나타낸 실험 결과이다. \( 100 \Omega \)에서 부하 전류(\(i_{R O}\))는 \( 0.5 \mathrm{A}_{\mathrm{RMS}} \)이며, \( 50 \Omega \)으로 감소될 때, 부하 전류는 \( 0.85 \mathrm{A}_{\mathrm{RMS}} \)로 증가되고 있다. 대칭과 비대칭 출력 제어의 경우, 부하(\( R_{O}\))가 변동되어 부하 전류가 증가되어도, 인버터 출력전압(\(V_{R O}\)과 전류(\( i_{R O}\))는 정현파 파형을 정상적으로 유지하는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 16 은 제안된 컨버터 A, B의 출력 전압 따른 단상 임베디드 Z-소스 DC-AC 인버터의 출력 전압(\( \mathrm{rms} \))을 나타낸 그래프이다. 실선은 컨버터 A, B가 직류 입력 전압(\(38 \mathrm{V} \))과 동일한 양의 반주기 전압을 출력하는 조건에서 음의 반주기 전압이 입력 전압의 배수로 커졌을 때, 임베디드 Z-소스 DC-AC 인버터의 출력 전압을 나타낸 것이다. 그림 13과 같이 음의 반주기 전압이 직류 입력 전압에 2배 (\(-76 \mathrm{V}\))인 경우, 임베디드 Z-소스 DC-AC 인버터의 출력 전압(\(\mathrm{rms}\))은 약 \( 80 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}} \)에 가까워지는 것을 알 수 있다. 마찬가지로 점선은 컨버터 A, B의 양의 반주기 전압이 입력 전압의 0.5배(\(19 \mathrm{V}\))일 때 음의 반주기 전압에 따른 출력을 나타낸다.</p> <p>표 2는 대칭 출력과 비대칭 출력에 대한 제안된 인버터의 실험 결과를 비교한 것이다. 컨버터 양의 반주기 최대 전압이 \( 38 \mathrm{V} \)로 서로 동일한 경우, 대칭 출력의 음의 반주기 최소 전압은 \( -38 \mathrm{V} \)이며, 비대칭 출력의 음의 반주기 최소 전압은 \( -76 \mathrm{V} \)이다. 이 조건에 대한 인버터의 출력 전압은 대칭 출력의 경우에는 \( 53 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}} \)이나 비대칭 출력의 경우에는 \( 80 \mathrm{V}_{\mathrm{RMS}} \)이며 약 1.5배 더 높음을 알 수 있다. 효율의 관점에서는 대칭 출력이 약 \( 2 \% \)정도 비대칭 출력 보다 더 높으며, 전체적으로 제안된 시스템은 \( 95 \% \)이상의 높은 효율을 보임을 알 수 있다.</p>
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"논문에서 제안된 인버터의 타당성을 입증하기 위하여 어떻게 했는가?",
"대칭 출력을 이용하는 경우 어떻게 되는가?",
"비대칭 출력을 이용하는 경우 어떻게 되는가?",
"스위치 인가 신호를 어떻게 발생시켰는가?",
"논문에서 제안하고 있는 전체 시스템은 어떻게 구성되어 있는가?",
"IGBT 게이트 드라이버를 어떻게 구성하였는가?",
"IGBT는 어떻게 구성하였는가?",
"인버터의 정현파의 출력 교류 전압 VRO=53V RMS(76V)FMF 어떻게 발생되는가?"
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7514af43-0fa3-4a61-96ab-ce0a6ea116b9
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인공물ED
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발룬의 평형도 해석을 이용한 소형화된 광대역 Quasi-Yagi 안테나 설계
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<p>한편, 위상 배열과 이미징 시스템에 적용 가능성을 확인하기 위하여, 상호 결합(mutual coupling) 특성을 조사하였다. 수평 및 수직 배열 구조에서 각각의 인접한 두 안테나 소자 사이의 결합의 정도를 전달계수 \( \left(S_{21}\right) \)를 통해 간단히 확인하였다. 수평 간격이 \(21\mathrm{mm} \), 수직 간격이 \( 15 \mathrm{~mm} \)의 경우 \( 2 \times 2 \) 배열에 대한 상호 결합 특성을 그림 7과 같이 시뮬레이션 하였다. 안테나 간격이 \( 0.7 \lambda_{0}(21 \mathrm{~mm}) \)일 때, 수평 상호 결합은 동작 주파수 내에서 \( -17 \sim-30 \mathrm{~dB} \)이하 격리 특성을 얻었다. 수직 상호 결합은 기판 사이의 수직 간격이 \( 0.5 \lambda_{0}(15 \mathrm{~mm}) \)일 때, \( -15 \sim-30 \mathrm{~dB} \)이하의 격리도를 얻었다. 상대적으로 수직 결합이 수평 결합 보다 큰 것은 H-면의 빔 폭이 E-plane에 비하여 크기 때문이다. 배열 환경에서도 단일 안테나의 반사 손실과 방사 특성에 큰 변화가 없어 배열 소자로서 사용가능함을 확인하였다.</p> <p>그림 8은 제작된 안테나의 측정된 방사 패턴을 보여주고 있다. 측정된 방사 패턴은 비교적 균일하고, 주파수에 따라 큰 편차가 없음을 알 수 있다. 특히 \( 10 \mathrm{~dB} \) 반사 손실의 경계에 해당하는 \( 8 \mathrm{GHz} \)와 \( 14\mathrm{GHz} \)에서도 중심 주파수와 거의 유사한 특성을 가져 주파수에 따라 고른 방사 특성을 얻었다. E-plane의 \( 3 \mathrm{~dB} \) 빔 폭은 대략 \( 80^{\circ} \)이며, 전후방비는 \( 10 \sim 25 \mathrm{~dB} \)의 특성을 가졌다. 측정된 교차 편파 레벨은 기존 연구와 비슷한 정도이나, H면의 경우는 최대 \( -10 \mathrm{~dB} \)정도로 다소 높은 편이다. 제안된 안테나의 전체 특성은 표 1에 이전 연구와 비교하여 정리하였다. 기존에 보고한 안테나에 비하여 \( 20 \% \)이상의 향상된 동작 대역폭을 가지며, 전반적인 특성은 유사하지만, 이전 설계 대비 \( 53 \% \)의 크기로 줄였고, 대역 내에서 균일한 방사 특성을 얻을 수 있었다. 제안된 안테나를 RT/Duroid \( 6010^{\circledR} \)과 같은 고유전율 \( \left(\varepsilon_{r}=10.2\right) \) 기판을 이용하여 설계한다면 더욱 소형화된 안테나를 제작할 수 있을 것으로 판단된다. 높은 이득을 필요로 하는 시스템에 적용하기 위해 이득을 높이는 방법은 방사체인 도파기의 크기와 복사기 사이의 간격을 조절하고, 도파기의 개수를 추가하면 가능하지만 설계 파라미터가 많아지고 대역폭이 줄어드는 관계가 있다.</p> <table border><caption>표 1. Quasi-Yagi 안테나 성능 요약</caption> <tbody><tr><td>Parameters</td><td>Unit</td><td>참고문헌 [3]</td><td>참고문헌 [4]</td><td>본 연구</td></tr><tr><td rowspan=2>동작 주파수 및 대역폭</td><td>\(\mathrm{GHz}\)</td><td>7.2~12</td><td>10.6~18.3</td><td>6.9~15.1</td></tr><tr><td>\(\%\)</td><td>48</td><td>53.3</td><td>74.5</td></tr><tr><td>이 득</td><td>\(\mathrm{dBi}\)</td><td>3.4~5.1</td><td>4.5~5.5</td><td>3.7~5.5</td></tr><tr><td>빔 폭(\(3\mathrm{dB}\))</td><td>\( \operatorname{deg}\left({ }^{\circ}\right) \)</td><td>110</td><td>78~85</td><td>70~87</td></tr><tr><td>전후방비</td><td>\( \mathrm{dB} \)</td><td>\( >12 \)</td><td>8~15</td><td>10~25</td></tr><tr><td>교차 편파</td><td>\( \mathrm{dB} \)</td><td>\(<-12 \)</td><td>\(<-12 \)</td><td>\(< -10 \)</td></tr><tr><td>방사 효율</td><td>\(\%\)</td><td>93</td><td>94</td><td>94</td></tr><tr><td>크기</td><td>\( \mathrm{mm} \)</td><td>\( 13 \times 20 \)</td><td>\( 20 \times 36 \)</td><td>\( 19 \times 20 \)</td></tr><tr><td>사용된 기판</td><td></td><td>RT/Duroid\( 6010^{\circledR} \)\( \left(\varepsilon_{r}=10.2, t=0.762 \mathrm{~mm}\right. \), \( \tan \delta=0.0023) \)</td><td colspan=2>R04003\({ }^{\circledR}\\\left(\varepsilon_{r}=3.38, t=0.508 \mathrm{~mm}, \tan \delta=0.0027\right) \)</td></tr></tbody></table>
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"상호 결합(mutual coupling) 특성 조사를 어떻게 진행했어?",
"위상 배열과 이미징 시스템에 적용 가능성을 확인하기 위해 어떻게 했어?",
"수직 상호 결합은 기판 사이의 수직 간격이 \\( 0.5 \\lambda_{0}(15 \\mathrm{~mm}) \\)일 때의 얻을 수 있는 것은 어떻게 돼?",
"안테나 간격이 \\( 0.7 \\lambda_{0}(21 \\mathrm{~mm}) \\)일 때의 특성은 어떻게 돼?",
"상대적으로 수직 결합이 수평 결합 보다 큰 것의 이유는 어떻게 돼?",
"측정된 방사 패텬의 특성은 어떻게 돼?",
"측정된 방사 패텬의 특징이 머지",
"\\( 8 \\mathrm{GHz} \\)와 \\( 14\\mathrm{GHz} \\)에서 얻은 결과는 어떻게 돼?",
"배열 환경에서도 단일 안테나의 반사 손실과 방사 특성에 큰 변화가 없기 떄문에 실험을 어떻게 진행했어?",
"E-plane의 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔 폭은 어떻게 돼?",
"E-plane의 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔의 특성은 어떻게 돼?",
"제안한 안테나는 기존에 보고한 크기에 비교했을 때의 결과는 어떻게 돼?",
"H면의 측정결과는 어떻게 나왔어?",
"기존의 안테나에 비해 동작대역의 폭은 어떻게 되어있어?",
"배열 환경에서의 결과는 어떻게 나왔어?",
"배열 환경에서의 결과는 어때",
"더욱 소형화된 안테나를 제작할 수 있는 방법은 어떻게 돼?",
"이득의 Unit은 뭐야?",
"빔 폭은 어느정도 돼?",
"전후방비에 사용된 단위는 어떻게 돼?",
"Unit으로 %를사용하는 것은 뭐야?",
"크기에 사용한 Unit은 뭐야?"
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인공물ED
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열음향 응용을 위한 1 kW급 UHF 대역 반도체 펄스 전력증폭기
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<h1>Ⅲ. \( 1 \mathrm{~kW} \)급 반도체 펄스 전력 증폭기 제작 및 측정</h1><h2>3-1 전력 증폭기 결합 모듈 설계</h2><p>본 절에서는 4개의 단일 전력 증폭기를 결합하여 제작된 전력 증폭기 결합 모듈에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 효율적인 단일 전력 증폭기간의 출력 전력 결합을 위하여 전력 및 위상 편차 특성이 우수한 4-way 윌킨슨 전력 분배기를 사용하였다. 설계된 윌킨슨 전력 분배기는 \( 0.1 \mathrm{~dB} \) 내외의 전력 편차, \( 1^{\circ} \) 이내의 위상 편차를 나타내었다. 윌킨슨 전력 분배기의 전력 결합 손실을 제거하기 위해서는 입력되는 각각의 신호의 위상이 모두 동일해야 한다. 하지만 실제 전력 증폭기들의 출력 신호에는 위상 편차가 존재하기 때문에 전력 결합 손실이 증가한다. 본 논문에서는 결합 손실을 최소화하기 위하여 그림 6에서와 같이 윌킨슨 전력 분배기에 적절한 길이의 오프셋 (offset)을 주었다. 회로망 분석기(network analyzer)를 통해 각 단일 전력 증폭기의 \( S_{21} \) 위상을 측정하고, offset line을 통하여 위상편차를 \( 3^{\circ} \) 이내로 최적화 하였다. 또한, 각 단일 전력 증폭기 출력단에 아이솔레이터를 사용하여 회로의 발진을 억제하고 안정성을 높였다. 표 1은 제작된 4개의 전력 증폭기 포듈의 전력 측정 결과를 나타낸다.</p><h2>3-2 \(1 \mathrm{~kW} \)급 펄스 전력 증폭기 설계</h2><p>본 논문에서 제안하는 \( 1 \mathrm{~kW} \)급 펄스 전력 증폭기의 전체 블록도를 그림 7에 나타내었다. 최종 출력인 \( 1 \mathrm{~kW} \)급 전력을 결합하기 위하여 앞 절에서 제작한 4개의 전력 증폭기 모듈을 4-way 윌킨슨 전력 분배기와 RF 케이블을 사용하여 수직으로 결합하였다. 마찬가지로 전력 결합 손실을 최소화하기 위하여 윌킨슨 전력 분배기에 offset line을 삽입하였으며, 이를 통해 전력 증폭기 모듈 간의 \( S_{21} \) 위상 편차는 \( 3^{\circ} \) 이내로 최적화 되었다. 그리고 설계된 전력 증폭기는 발진을 억제하기 위한 몇 가지의 설계 기법이 적용되었다. 먼저, 전체 하우징을 금속판으로 사용하여 전력 증폭기 모듈 간의 전기적인 차폐를 하였다. 이는 원치 않는 신호의 결합과 피드백을 억제한다. 또한, 분리된 보듈을 서로 연결하여 기준 전위를 하나로 통일하였다. 마지막으로 회로의 출력단에 아이솔레이터를 사용하여 전체 회로의 \( S_{22} \) 반사특성을 향상시켰다.</p><p>최종 완성된 전력 증폭기는 그림 8에 나타내었는데, dc 바이어스 회로, 구동 증폭기(drive amp) 및 RF 입/출력 케이블을 세 번째 층에 구성하여, 총 5개의 층으로 제작되었다.</p><p>최종 제작된 전력 증폭기의 측정 결과는 그림 9와 표 2에 정리하였다. 입력 전력은 신호발생기 Agilent E4438C 모델을 사용하여 \( 900 \mathrm{MHz} \)의 캐리어 주파수, \( 80 \mu s \)의 펄스폭, \( 1 \% \)의 듀티 사이클을 갖는 펄스 변조된 신호를 인가하였으며, 스펙트럼 분석기(spectrum analyzer)는 Agilent E4440A 모델을 사용하여 최종 출력 전력을 측정하였다. 측정결과, \( -16 \mathrm{dBm} \)의 RF 입력 신호가 인가되었을 때 \( 60.2 \mathrm{dBm} \), 즉 \( 1 \mathrm{~kW} \)의 전력이 측정되었다. 이때의 전체 전력 이득은 \( 76.2 \mathrm{~dB} \), 드레인 효율은 \( 25 \% \)로 측정되었다.</p>
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"윌킨슨 전력 분배기에 입력되는 각각의 신호의 위상이 모두 동일해야 하는 이유는 어떠한 손실을 제거하기 위함인가?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<p>2.2.3 분산 복구 블록 통신 방법 설계</p><p>멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제인 VxWorks 653 3.0의 GuestOS는 가상의 하드웨어 위에서 동작하는 것처럼 구성되며 실제로는 하이펴바이저에 의해 가상화된 환경에서 구동된다. 따라서 VxWorks 653 3.0 의 하이퍼바이저인 Module OS의 ARINC 653의 서비스 중, 파티션간 통신이 가능한 Port를 이용하여 다음과 같은 구조로 설계가 가능하다.</p><p>위 그림 7과 같이 Port를 이용하여 파티션간 통신을 하기 위해서는 Guest OS에서 Port 사용을 위한 API를 제공하고, Module OS상에서의 Port Configuration을 제공해야 한다. Port Configuration은 통신을 수행해야 하는 파티션들을 지정하여 해당 파티션간에 Channel을 구성하게 한다. VxWorks 653 3.0 에서는 Module OS에서 지정된 Channel을 통해서만 파티션간 통신이 가능하다.</p><p>VxWorks 653 3.0에서 파티션간 통신을 위해 제공되는 Port는 크게 두 가지 종류로 구분되며, 다음과 같다.</p><p>- Queuing Port: Queuing Port는 파티션간 데이터를 주고받기 위한 포트 중 메시지의 전달의 신뢰성에 높은 비중을 갖는 통신 방식이다. Guest OS는 하이퍼바이저에 의해 제공되는 채널을 할당받고 해당 채널을 통해서 필요한 데이터들을 Queue 방식으로 전송하거나 수신할 수 있다.</p><p>- Sampling Port: Sampling Port는 Queuing Port와 마찬가지로 채널을 기반으로 하며, Queue 방식이 아닌, Overwrite 방식으로 갱신되는 형태로 데이터를 공유 한다.</p><p>분산 복구 블록에서 전송되는 데이터들은 패킷단위의 보장 및 실시간성이 모두 보장되어야 한다. Sampling Port는 패킷단위의 보장이 힘들기 때문에 본 논문에서는 Queuing Port를 사용한 분산 복구 블록 구조로 설계를 제안한다. 다만, Queuing Port의 실시간성에 대한 특성을 예측하기 위하여 Queuing Port를 통해 전송되는 Payload 크기별 전송 지연시간의 경향을 측정하여 분석을 수행하였다.</p><h2>3. 비행제어 시스템을 위한 분산 복구 블록 설계적용</h2><h3>3.1. 비행제어 시스템 (FLCC) 사용자 구현부 설계</h3><p>비행제어 시스템은 항공기의 각종 센서들로부터 신호를 입력받아 처리한 후 항공기의 자세를 제어하는 역할을 수행하는 장비이다. 해당 장비는 크게 신호 입력 부와 처리부 그리고 제어부로 구성되며, 본 논문에서는 신호 처리부의 일부인 자세 제어 처리 모듈을 분산 복구 블록을 이용하여 처리할 수 있도록 다음 그림8과 같이 사용자 구현 부분을 설계하였다. 설계 조건에서 센서로부터 입력되는 신호는 \( 25 \mathrm{Hz} \) 주기로 동작한다고 가정하여 비행제어 시스템의 Time AT(Acceptance Test)의 Deadline은 \(40\mathrm{ms}\)로 결정하였다.</p><p>위 그림 8의 설계에서 볼 수 있듯이, User Try Block A/B, 그리고 Logic AT, Time AT 부분으로 나누어 작성된다. 각 부분별 내용은 아래와 같다.</p><p><ul><li>User Try Block A: 항공기의 자세 데이터 중, Roll, Pitch, Yaw(Heading) 값을 읽고, 안정 자세 (또는 목표 자세)와의 차이 값을 계산하여 해당 차 이만큼의 제어를 수행할 수 있는 제어 값을 출력한다.</li><li>User Try Block B: Block A가 실패할 경우, 다른 소스인 가속도계 값 (ACC)을 축 별로 입력받아 \( (\mathrm{X}, \mathrm{Y}, \mathrm{Z}) \) 해당 값을 이용하여 자세를 계산하고, Block A와 마찬가지로 차이 값과 제어 값을 출력 한다.</li><li>Logic AT : 제어 값의 제어 범위를 이용하여 잘못된 계산 여부를 판단한다.</li><li>Time AT : 주 노드는 \(40\mathrm{ms}\) 이내에 AT를 마치고 결과를 백업 노드에게 전송하여야 한다.</li></ul></p>
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"Time AT 는 주 노드는 40\\mathrm{ms}40ms 이내에 AT를 마치고 결과를 백업 노드에게 전송하여야 한는가?",
"멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제인 VxWorks 653 3.0의 GuestOS는 가상의 하드웨어 위에서 동작하는 것처럼 구성되며 실제로는 하이펴바이저에 의해 가상화된 환경에서 구동되는가?",
"VxWorks 653 3.0 의 하이퍼바이저인 Module OS의 ARINC 653의 서비스 중, 파티션간 통신이 가능한 Port를 이용하여 다음과 같은 구조로 설계가 가능한가?",
"Port를 이용하여 파티션간 통신을 하기 위해서는 Guest OS에서 Port 사용을 위한 API를 제공하고, Module OS상에서의 Port Configuration을 제공해야 하는가?",
"Port Configuration은 통신을 수행해야 하는 파티션들을 지정하여 해당 파티션간에 Channel을 구성하게 하는가?",
"VxWorks 653 3.0 에서는 Module OS에서 지정된 Channel을 통해서만 파티션간 통신이 가능한가?",
"VxWorks 653 3.0에서 파티션간 통신을 위해 제공되는 Port는 크게 두 가지 종류로 구분되는가?",
"Queuing Port는 파티션간 데이터를 주고받기 위한 포트 중 메시지의 전달의 신뢰성에 높은 비중을 갖는 통신 방식인가?",
"Guest OS는 하이퍼바이저에 의해 제공되는 채널을 할당받고 해당 채널을 통해서 필요한 데이터들을 Queue 방식으로 전송하거나 수신할 수 있나?",
"Sampling Port는 Queuing Port와 마찬가지로 채널을 기반으로 하며, Queue 방식이 아닌, Overwrite 방식으로 갱신되는 형태로 데이터를 공유 하는가?",
"분산 복구 블록에서 전송되는 데이터들은 패킷단위의 보장 및 실시간성이 모두 보장되어야 하는가?",
"Sampling Port는 패킷단위의 보장이 힘들기 때문에 본 논문에서는 Queuing Port를 사용한 분산 복구 블록 구조로 설계를 제안하는가?",
"Queuing Port의 실시간성에 대한 특성을 예측하기 위하여 Queuing Port를 통해 전송되는 Payload 크기별 전송 지연시간의 경향을 측정하여 분석을 수행하였나?",
"비행제어 시스템은 항공기의 각종 센서들로부터 신호를 입력받아 처리한 후 항공기의 자세를 제어하는 역할을 수행하는 장비인가?",
"비행제어 시스템은 크게 신호 입력 부와 처리부 그리고 제어부로 구성되는가?",
"본 논문에서는 신호 처리부의 일부인 자세 제어 처리 모듈을 분산 복구 블록을 이용하여 처리할 수 있도록 사용자 구현 부분을 설계하였나?",
"설계 조건에서 센서로부터 입력되는 신호는 25Hz 주기로 동작한다고 가정하여 비행제어 시스템의 Time AT(Acceptance Test)의 Deadline은 40ms로 결정하였나?",
"User Try Block A는 항공기의 자세 데이터 중, Roll, Pitch, Yaw(Heading) 값을 읽고, 안정 자세 (또는 목표 자세)와의 차이 값을 계산하여 해당 차 이만큼의 제어를 수행할 수 있는 제어 값을 출력하는가?",
"User Try Block B는 Block A가 실패할 경우, 다른 소스인 가속도계 값 (ACC)을 축 별로 입력받아 (X,Y,Z) 해당 값을 이용하여 자세를 계산하고, Block A와 마찬가지로 차이 값과 제어 값을 출력하는가?",
"Logic AT 은 제어 값의 제어 범위를 이용하여 잘못된 계산 여부를 판단하는가?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h3>3.2. 비행제어 시스템(FLCC) 분산 복구 블록 구조</h3><p>앞서 설계한 사용자 구현부를 기반으로 분산 복구 블록을 지원하기 위한 전체 구조는 다음 그림 9와 같다.</p><p>위 그림 9와 같이, 사용자 구현부를 제외한 나머지 3개 부분은 모두 Recovery Block Support Library 형태로 표현하였으며, 노드 구분을 위하여 Core 0와 Core 1 에 개별 파티션으로 할당하도록 설계하였다. 이와 같은 설계 기법은 Application 특성에 따라 다양한 응용이 가능하며, 복잡한 Application 이라도 Recovery Block을 모듈단위로 구성하면 다양한 응용이 가능하다는 장점이 있다.</p><h3>3.3. 분산 복구 블록 Time AT의 Deadline 조건</h3><p>제안된 비행제어 시스템을 위한 분산 복구 블록의 백업 노드의 Time AT 시간은 아래의 조건을 만족해야 한다.</p><p>\( T_{\text {Tat }}>T_{p r i}+T_{\text {com }} \)<caption>(1)</caption></p><p>(단, \( T_{p r i}=T_{U T a}+T_{L a t}+T_{U T b}+T_{L a t} \) )</p><p>위 수식 (1)의 \( T_{T a t} \) 는 Time AT의 Deadline을 의미하며, \( T_{p r i} \) 는 주 노드의 분산 복구 블록 최대 처리 시간(WCET, Worst Case Execution Time)을 의미한다. \( T_{U T a} \) 와 \( T_{U T b} \) 는 User Try Block A,B WCET이며, \( T_{L a t} \) 는 Logic AT WCET를 의미한다. 따라서 그림 8의 설계에서 제시된 Time AT의 Deadline에 의해 다음과 같은 조건을 만족해야 한다.</p><p>\( 40 m s\left(T_{\text {Tat }}\right)>T_{p r i}+T_{\text {com }} \)<caption>(2)</caption></p><h2>4. 시뮬레이터 기반 시험 및 결과 평가</h2><h3>4.1. 시뮬레이터 기반 시험 환경</h3><p>3절에서 설계 한 FLCC 분산 복구 블록의 실시간 성능 시험을 위한 시험 환경은 오픈소스 기반 비행 시뮬레이터인 'Flight Gear'를 이용하여 구성하였다. 'Flight Gear'는 내부에 항공기의 상태 정보를 생성하는 모델을 탑재하고 있어, 실시간 항공기 정보를 생성하는 것이 가능하다. 다음 그림 10 은 시험 환경 구성도를 나타낸다.</p><p>그림 10의 구성은 'Flight Gear' 시뮬레이터와, FLCC를 모사하기 위한 FreeScale사의 P4080DS(Octa-Core) 개발 보드 그리고 모니터링을 위한 모니터 프로그램과 콘솔 프로그램을 사용하였다. 모니터링 프로그램은 Core 0(파티션 1)과 Core 1(파티션2)의 상태를 모니터링 하는 것이 가능하며, 주 노드인 Core 0에 결함을 주입하는 것이 가능하다.</p>
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"본 논문에 설계 기법은 Application 특성에 따라 다양한 응용이 가능한가?",
"설계 한 FLCC 분산 복구 블록의 실시간 성능 시험을 위한 시험 환경은 오픈소스 기반 비행 시뮬레이터인 'Flight Gear'를 이용하여 구성하였나?",
"노드 구분을 위하여 Core 0와 Core 1 에 개별 파티션으로 할당하도록 설계하였나?",
"본 논문에 설계 기법은 복잡한 Application 이라도 Recovery Block을 모듈단위로 구성하면 다양한 응용이 가능하다는 장점이 있나?",
"'Flight Gear'는 내부에 항공기의 상태 정보를 생성하는 모델을 탑재하고 있어, 실시간 항공기 정보를 생성하는 것이 가능한가?",
"FLCC를 모사하기 위한 FreeScale사의 P4080DS(Octa-Core) 개발 보드 그리고 모니터링을 위한 모니터 프로그램과 콘솔 프로그램을 사용하였나?",
"모니터링 프로그램은 주 노드인 Core 0에 결함을 주입하는 것이 가능한가?",
"모니터링 프로그램은 Core 0(파티션 1)과 Core 1(파티션2)의 상태를 모니터링 하는 것이 가능한가?",
"사용자 구현부를 제외한 나머지 3개 부분은 모두 Recovery Block Support Library 형태로 표현하였나?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h3>4.2. 시험 조건</h3><p>본 시험에서는 주 노드의 AT결과가 \( 40 \mathrm{ms} \) 이내에 백업 노드에서 확인되는 것을 목표 \( \left(T_{T a t}\right) \) 로 하고 있다. 노드별 동작 주기를 \( 40 \mathrm{~ms} \) 로 설정하기 위해 'Flight Gear'의 출력 주기를 \( 50 \mathrm{~Hz}(20 \mathrm{~ms}, 2 \) 배)로 설정하여 입력 패킷의 손실이 없도록 하였다. P4080DS의 Core별 처리 속도 \( (1.5 \mathrm{GHz}) \) 와 프로그램 복잡도를 고려하여 \( T_{p r i} \leq 1 m s \) 로 가정하였고, \( T_{c o m} \) 은 다음 그림 11의 파티션간 Queuing Port 통신 시험결과를 이용하여 메시지의 크기를 기준으로 산정 \( \left(T_{c o m} \leq 1 m s\right) \) 하였다.</p><p>'Flight Gear'의 전송 주기를 기준으로 WCET를 아래와 같이 산정할 수 있으므로, 수식 (2)조건은 만족된다.</p><p>\( 40 m s>20 m s\left(T_{f g}\right)+1 m s\left(T_{p r i}\right)+1 m s\left(T_{c o m}\right) \)<caption>(3)</caption></p><h3>4.3. 시험 비교군 및 시험 결과</h3><p>본 논문에서 제안하는 멀티코어 기반의 파티션 운영체제를 위한 분산 복구 블록의 가용성을 측정하기 위해 싱글코어 기반의 복구 블록과 멀티코어 기반의 복구 블록에 대한 비교 시험을 수행하였다. 파티션 구성은 다음 그림 12 와 같으며, 싱글코어 및 멀티코어 기반 분산 복구 블록 모두 Partition 1과 2 에 각각 \( 40 \mathrm{ms} \) 의 시간을 할당하였다('Flight Gear'에서 전송되는 누적된 패킷은 사용하지 않음). 단, 싱글코어 기반의 분산 복구 블록은 Partition 1과 2 를 모두 수행하는데 \( 80 \mathrm{ms} \)의 시간이 소요된다.</p><p>위 그림 12와 같은 비교 조건에서 시험을 수행하였을 때 시험 결과는 다음과 같다. 세로축의 각 출력 값은 이전 출력과 현 출력의 시간차이를 의미하여 외부 모니터 프로그램에 의해 측정된 시간이다. 가로축은 측정 횟수를 의미한다.</p><p>위 그림 13의 결과를 보면, 싱글코어 기반의 분산 복구 블록은 코어 시간을 나누어 동작되는 이유로 같은 동작 조건 \( (40 \mathrm{ms}) \) 에서 멀티코어 기반의 분산 복구 블록 보다 평균 약 2배의 출력 시간 차이 \( (80 \mathrm{ms} / \) \( 40 \mathrm{~ms} \) )가 발생하며, 주 노드에서 백업 노드로의 절체에도 약 2 배 정도의 시간이 더 소요됨(\(78.1061\mathrm{ms}\) / \( 39.8803 \mathrm{ms} \) )을 알 수 있다. 비교 실험을 통하여 초기 동작 주기 설계 요건 \( (40 \mathrm{~ms}) \)을 기준으로 싱글코어 기반의 분산 복구 블록은 해당 조건을 만족하지 못하며, 멀티코어 기반의 분산 복구 블록은 해당 조건을 만족하는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"시험에서는 무엇을 목표로 하나요?",
"노드별 동작 주기를 \\( 40 \\mathrm{~ms} \\)로 설정하기 위해 'Flight Gear'의 출력 주기를 얼마로 측정했나요?",
"'Flight Gear'의 출력 주기를 설정할 때 입력 패킷의 손실이 있었나요?",
"P4080DS의 코어별 처리 속도는 얼마인가요?",
"\\( T_{c o m}\\)는 \\(1 \\mathrm{ms}\\)보다 작거나 같게 설정하였나요?",
"싱글코어 기반의 분산 복구 블록에서 Partition 1,2을 수행하기 위해 걸린 시간은 얼마인가요?",
"싱글코어 기반의 분산 복구 블록 멀티코어 기반의 분산 복구 블록보다 출력 시간이 긴 이유는 무엇인가요?",
"싱글코어 기반의 분산 복구 블록은 같은 동작 조건에서 멀티코어 기반의 분산 복구 블럭에서 출력 시간이 약 몇 배였나요?",
"\\( T_{p r i}\\)는 \\(1 \\mathrm{ms}\\)보다 크게 설정했나요?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 소프트웨어 결함 허용 기법 중 분산 복구 블록 설계 기법을 멀티코어 기반의 파티셔닝 운영체제에 적용하기 위한 설계 기법 및 응용에 관한 연구를 수행하였다. 단일 하드웨어 기반의 모듈화 특성을 갖는 파티셔닝 운영체제의 특성에 맞는 분산 복구 블록 설계 구조를 제안하였으며 시뮬레이터를 이용한 테스트베드를 활용하여 제안된 분산 복구 블록의 유용성을 검증하였다. 그리고 실험을 통해 싱글코어 기반의 분산 복구 블록에서는 설계 동작 주기인 \( 40 \mathrm{ms} \) 의 두 배인 \( 80 \mathrm{ms} \)가 소요되었으나 멀티코어 기반의 분산 복구 블록에서는 설계 주기대로 \( 40 \mathrm{ms} \) 가 소요되는 것을 확인하여, 싱글코어에서의 분산 복구 블록 적용의 어려움 및 멀티코어에서의 분산 복구 블록 적용의 가용성을 확인하였다.</p><p>제안된 설계 구조는 2 중화 구조의 분산 복구 블록만을 지원하는 한계를 가지고 있으며, 향후 3 중화 이상의 분산 복구 블록 적용을 위한 다중 분산 복구 블록에 대한 연구를 수행할 계획이다.</p>
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"논문에서는 어떤 연구를 했나요?",
"논문에서 제안한 분산 복구 블록 설계 구조는 멀티 하드웨어 기반의 모듈화 특성을 가지나요?",
"논문에서 제안된 분산 복구 블록의 유용성은 무엇을 통해 검증했나요?",
"무엇을 통해 논문에서 제안된 분산 복구 블록의 유용성을 증명했지?",
"싱글코어 기반의 분산 복구 블록는 몇 \\(\\mathrm{ms} \\)가 소요되었나요?",
"몇 \\(\\mathrm{ms} \\)가 싱글코어 기반의 분산 복구 블록에 소요되었지?",
"설계 동작 주기는 얼마였나요?",
"얼마가 설계 동작 주기였는가?",
"멀티코어 기반의 분산 복구 블록은 얼마가 소요되었나요?",
"얼마가 멀티코어 기초의 분산 복구 블록을 소요했는가?",
"싱글코어보다 멀티코어가 분산 복구 블록에 적용하기 유리하겠지?",
"논문에서 제안한 설계 구조의 한계점은 무엇인가요?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 배경지식 및 관련연구</h2><h3>1.1. 배경지식</h3><p>1.1.1. 파티셔닝 및 지원 운영체제</p><p>파티셔닝이란 여러 어플리케이션들을 각각 개별 파티션 개념으로 분리하여 각 파티션에 대하여 시간, 공간적 분할을 제공하는 개념을 의미한다. 공간분할은 다른 파티션들이 서로의 물리적 메모리 자원에 영향을 끼치지 못하도록 고립시키는 것을 말하며, 시간 분할은 파티션에 할당된 시간을 다른 파티션에서 간섭할 수 없도록 구분하는 것을 의미한다.</p><p>항공전자 분야에서는 파티셔닝을 위한 표준을 제정하였으며, ARINC653이 대표적인 표준이다. 이 ARINC653 표준을 따라 개발된 제품만이 파티셔닝의 신뢰성을 보장 받을 수 있다. WindRiver사의 VxWorks 653, Green Hills사의 Integrity-178등이 대표적인 ARINC 653 지원 운영체제이다. 다음 그림 1은 VxWorks 653의 구조도를 나타낸다.</p><p>위 그림 1 에서 볼 수 있듯이, VxWorks 653 은 하드웨어 상에 ARINC 653 서비스를 제공하며, Partition OS를 이용하여, 시공간적으로 분리된 응용 어플리케이션 운용을 가능하게 하는 운영체제이다.</p><p>1.1.2. 멀티코어 기반 파티셔닝 및 지원 운영체제</p><p>기존의 파티셔닝 지원 운영체제들은 단일 코어를 기반으로 시간, 공간적으로 구분하여 단일 하드웨어 플랫폼 상에서 파티션으로 구분된 어플리케이션들을 안전하게 동작시킬 수 있었다. 최근에는 멀티코어 기술이 발전함에 따라 멀티코어 플랫폼 상에서 코어별 독립 운영체제 및 어플리케이션을 동작시킬 수 있는 파티션 운영체제들이 등장하였으며 가상화 기술인 하이퍼바이저(Hypervisor)가 적용되어 파티션별로 다양한 게스트 운영체제의 사용이 가능하다.</p><p>다음 그림 2는 멀티코어 하드웨어 기반에서 코어별 다중 파티션 운용이 가능한 VxWorks 653 3.0 MCE의 구조도를 나타낸다.</p><p>위의 그림 2 와 같이, VxWorks 653 3.0 MCE는 멀티코어 하드웨어 상에서 코어별 파티션 환경을 구성할 수 있으며, 단일 코어상에 다중 파티션 환경을 구성하는 것 또한 가능하다. VxWorks 653 Module Operating System으로 표기된 레이어가 하이퍼바이저 역할을 수행하며, ARINC 653 표준이 제공하는 서비스를 제공한다.</p><h3>1.2. 관련연구</h3><p>1.2.1. 분산 복구 블록</p><p>분산 복구 블록은 기능 단위의 결함 허용을 가능하게 하는 복구 블록을 분산 또는 병렬 환경에서 실행 가능하도록 확장한 설계 기법으로, 하드웨어와 소프트웨어의 결함을 동일한 방식으로 처리하며, 복구 블록 기법과는 다르게 전향적 복구를 지원하는 설계 기법이다. 다음 그림 1 처럼 분산 복구 블록은 2개의 주(Primary) 노드와 백업(Backup) 노드로 구분되며, 운용 중 모드가 변경될 수 있다. 그리고 주 노드와 백업 노드로 구성된 단위를 '복구 스테이션' 이라고 정의한다.</p><p>위 그림 3 에서 볼 수 있듯이, 분산 복구 블록의 주 노드와 백업 노드는 처리 결과(Logic)와 시간(Time)에 대한 수락시험(Acceptance Test)을 통해 절체를 수행하는 구조로 동작하게 된다. 또한 절체 시 이전 노드의 데이터를 사용하는 방식이 아닌 절체 대상 노드의 데이터를 사용하는 전향적 복구를 지원하고 모드 전환에 많은 시간이 소요되지 않아 실시간 처리가 요구되는 분야에 적합한 특징을 갖는다.</p><p>주 노드와 백업 노드의 2중화만 지원하는 기존의 분산 복구 블록을 확장하기 위한 연구의 하나로 주 노드와 백업 노드를 2개 이상으로 확장하여 이중화 이상의 구성을 가능하게 하고, 세부 모듈단위의 관리도 가능하게 하는 연구도 진행되었으며 이외에도 다양한 형태로의 확장 적용 연구도 수행되었다. 이와 같이 분산 복구 블록은 다양한 가능성과 확장성을 갖는 소프트웨어 결함 허용 설계 기법이다.</p>
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"다른 파티션들이 서로의 물리적 메모리 자원에 영향을 끼치지 못하도록 고립시키는 것을 무엇이라 합니까?",
"항공전자에서 파티셔닝을 위한 기준을 만들었으며 대표적인 것은 무엇입니까?",
"기능 단위의 결함을 받아드리는 복구 블록을 병렬 환경에서 실행 가능하게 확장한 설계를 무엇이라 합니까?",
"멀티코어 기술이 발전하고 있는데 파티션 운영체제들이 어떤 모습으로 등장 했나요?",
"파티션 각각 여러 게스트 운영체제의 사용하기 위해 어떻게 했나요?",
"항공전자 분야에서 파티셔닝의 신뢰성을 보장 받으려면 어떻게 해야 합니까?",
"분산 복구 블록은 소프트 웨어와 하드웨어 결함을 다른 방식으로 처리하는 것이 맞습니까?",
"어플리케이션들을 각각의 개별적인 개념으로 나누어 시간, 공간적 분할을 제공하는 것을 무엇이라 합니까?",
"파티션에 배부된 시간의 방해를 받지 않도록 분리 하는 것을 무엇이라 합니까?",
"다른 파티션들이 서로의 자원에 방해 하지 않도록 고립시키는 것을 무엇이라 합니까?",
"결함 허용을 가능하게 하는 복구 블록을 분산, 병렬 환경에서 수행 할 수 있도록 설계하는 것을 무엇이라 합니까?",
"파티션에 주어진 시간을 방해 하지 않도록 나누는 것을 무엇이라 합니까?",
"백업 노드, 주 노드로 구성된 것을 무엇이라 합니까?",
"분산 복구 블록은 절체 시 어떤 방법으로 이루어집니까?"
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h1>요약</h1><p>최근 항공기, 자동차와 같은 시스템들은 크기, 무게, 전력 등의 문제로 기존 연합형 (Federated) 구조에서 모듈형 (Modular) 구조로 개발되는 추세이며, 단일 하드웨어에 파티션 개념을 적용하여 다수의 논리적 노드들을 운용할 수 있는 파티션 운영체제도 등장하고 있다. 분산 복구 블록은 실시간 시스템에 적용 가능한 소프트웨어 결함 허용 기법으로 다수의 물리적 노드들을 동기화 시켜 동작시킴으로써 실시간 절체가 가능하도록 하는 설계 기법이다. 분산 복구 블록은 노드들 간의 실시간 동기화를 필요로 하기 때문에 단일 코어 기반의 파티션 구조에는 적합하지 않으며, 적용을 위해서는 멀티코어를 기반으로 하고 또한 AMP(Asymmetric Multi-Processing) 방식을 이용한 파티션 구조에 적용되어야 한다. 본 논문에서는 멀티코어 기반 supervised-AMP 가상화 방식의 파티션 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법을 제안한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성을 보이기 위하여 항공기용 비행제어시스템 시뮬레이션을 이용한 사례 연구를 보인다.</p>
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"분산 복구 블록은 적용을 위해서는 멀티코어를 기반으로 하고 AMP 방식을 이용한 어떤 구조에 적용되어야 합니까?",
"항공기, 자동차와 같은 시스템들은 크기, 무게, 전력 등의 문제로 기존 연합형 구조에서 무슨 구조로 개발되는 추세입니까?",
"분산 복구 블록은 적용을 위해서는 멀티코어를 기반으로 하고 파티션 구조에 적용되기 위해 무슨 방식을 사용합니까?",
"분산 복구 블록은 어떤 기법이야?",
"분산 복구 블록은 어떤 기법이지?",
"분산 복구 블록은 단일 코어 기반의 파티션 구조에는 적합하지 않으므로 적용을 위해서 어떻게 해야 해?",
"최근 단일 하드웨어에 파티션 개념을 적용하여 어떻게 발전하고 있어?",
"파티션 개념을 최근 단일 하드웨어에 적용하여 어떻게 발전하고 있지?",
"분산 복구 블록은 실시간 시스템에 적용 가능한 소프트웨어 결함 허용 기법으로 어떻게 이루어져?"
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<h3>2.2. 파티션 기반 분산 복구 블록 상세 설계</h3><p>2.2.1. 복구 블록 구조 설계</p><p>분산 복구 블록의 가장 중요한 구성요소인 복구 블록은 파티션 상에서 다음 그림 5와 같은 구조로 설계된다.</p><p>위 그림 5의 복구 블록 구조에서 볼 수 있듯이, 복구 블록은 사용자에 의해 작성되어야 하는 두 개의 Try Block을 가지고 있으며, 해당 Try Block의 결과를 검증할 수 있는 사용자 Acceptance Test 로직으로 구성된다. Application 실행 시, 첫 번째 Try Block을 수행 후, Acceptance Test로 결과를 검증하여 실패하면 두 번째 Block을 시도하는 방식으로 자체 복구 블록 기능을 수행하도록 설계하였다.</p><p>분산 복구 블록을 이용한 복구 스테이션으로 구성된 경우에는 주 노드의 모든 Try Block 실패 시, 결과를 백업 노드에게 알려주어 절체 하거나, 백업 노드가 일정 시간 이내에 주 노드의 결과가 성공으로 입력되는지 확인(Time Acceptance Test)하여 절체 여부를 결정한다.</p><p>위와 같이 분산 복구 블록의 결함 허용 기능을 제공하기 위해서는 주 노드와 백업 노드 사이의 통신 및 Deadline 처리 기능이 요구된다. 노드간 통신 기능은 이전 장절에서 언급한 ARINC 653의 Port를 이용하며, Deadline 처리를 위해서는 Guest OS에서 제공하는 System Timer 기능을 사용하게 된다.</p><p>본 논문에서는 향후 확장을 위해 Port및 Timer 기능을 Guest OS 종류에 관계없이 독립적으로 제공하기 위한 OAL(OS Abstraction Layer)을 이용하여 Recovery Block Timer 모듈, Communication 모듈과 연동시켜 필요한 OS 기능들을 복구 블록에서 사용할 수 있도록 구조를 설계하였다.</p><p>사용자는 Recovery Block User API를 통해 Try Block 및 Acceptance Test 로직을 구현하고, 파티션 간 통신에 관련된 파라미터 등을 설정하게 된다. 분산 복구 블록 기능을 관리하기 위한 (Distributed) Recovery Block Manager는 사용자가 작성한 User Try Block들과 Acceptance Test 로직을 연동하여 복 구 블록 기능 및 분산 복구 블록 기능을 수행한다.</p><p>2.2.2 복구 블록 관리자 설계</p><p>복구 블록 관리자(Recovery Block Manager)는 분산 복구 블록 기능을 수행하기 위한 핵심 모듈로 복구 블록의 기능 및 주/백업 노드간 연동과 결함 판단을 통해 절체여부를 결정하는 역할을 수행한다. 다음 그림 6은 제안된 복구 블록 관리자 구조를 나타낸다.</p><p>위 그림 6 의 구성을 살펴보면 복구 블록 매니저의 기능들은 크게 4 가지 기능으로 구분되어 설계되었음을 알 수 있다. 먼저 사용자에 의해 작성되는 User Try Block과 Acceptance Test, 그리고 Recovery Block Timer에 의한 Deadline 처리 부분과 노드간 통신을 위한 통신 처리 부분, 마지막으로 Time AT(Acceptance Test)와 Logic AT의 결과를 기반으로 주/백업 모드를 관리하는 모드 제어 부분까지 총 4 개의 기능부로 구성된다. 각 기능에 대한 설명은 다음과 같다.</p><p>- User Try Block/AT : Recovery Block User API 를 이용하여 등록되는 사용자 처리 로직과 AT 처리 함수로, 처리 로직은 같은 결과를 제공하지만 처리 방식이 다른 함수로 구현해야 하며, AT는 처리 결과에 대한 검증을 수행하도록 작성되어야 한다. AT는 등록되어 있는 Try Block에 대해서 성공 또는 실패 여부를 판단하여 Mode Control 부분의 Logic AT에 결과를 보고한다.</p><p>- Mode Control: Logic AT와 Time AT의 결과를 종합하여 둘 중에 하나라도 실패가 발생하는 경우 Backup 노드가 제어권을 가져와 주 노드의 역할을 수행하도록 절체를 수행한다.</p><p>- Time Control: 백업 노드에서 사용자에 의해 정의된 Time AT 파라미터를 기준으로 로컬 Recovery Block 및 AT 처리 완료 후 일정 시간(Deadline) 이내에 상대 노드의 결과를 받아 Time AT 결과를 업데이트 한다. Time AT는 상대 노드의 실행 결과 또는 Timeout 여부로 결정된다.</p><p>- Message Control: 주/백업 노드간 AT 결과를 주고받기 위한 메시지 처리 모듈로, 전송 및 수신 처리기로 구성된다. 수신 처리기에서는 상대 노드의 결과 입력 시, Time AT 처리부로 전달한다.</p>
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"복구 블록 관리자(Recovery Block Manager)가 수행하는 역할은 뭐야?",
"복구 블록은 사용자에 의해 작성되어야하는 총 몇개의 Try block이 필요해?",
"분산 복구 블록의 결함 허용 기능을 제공하기 위해 필요한 처리기능은 뭐야?",
"Time Control 기능은 로컬 Recovery Block 및 AT 처리 완료 후 일정시간 이내에 상대 노드의 결과를 받아 Time AT 결과를 업데이트 하는거야?",
"User Try Block/AT 기능은 : Recovery Block User API 를 이용하여 등록되는 사용자 처리 로직과 AT 처리 함수인가?",
"Mode Control기능은 AT와 Time AT의 결과를 종합하여 둘 중에 하나라도 성공이 발생하는 경우 Backup 노드가 제어권을 가져와 주 노드의 역할을 수행하도록 절체를 수행하는거야?",
"Message Control 기능은 주/백업 노드간 AT 결과를 주고 받기 위한 메시지 처리모듈이야?",
"Time Control 기능에서 Time AT는 상대 노드의 실행결과 또는 timeout 여부로 결정되는거야?"
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인공물ED
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멀티코어 기반 파티셔닝 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법 및 응용
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<p>1.2.2. 파티셔닝 운영체제 기반 결함 허용 기법</p><p>파티셔닝을 지원하는 운영체제를 활용한 결함 허용 연구는 주로 항공 탑재 장비에서 수행되었다. 항공전자분야에서는 파티셔닝에 관한 ARINC 653 국제 표준이 있으며, 이를 따르는 시스템을 IMA(Integrated Modular Architecture)라고 한다. IMA 기반의 결함 허용 연구로 헬스 모니터링(Health Monitoring)을 이용한 결함 허용에 관한 연구 및 관성 항법 장치의 이중화를 파티션 운영체제를 기반으로 적용한 연구 등이 수행되었다.</p><p>수행되었던 연구들은 단일 처리기(Single Core / Processor) 기반의 시스템에서 다수의 파티션을 운용하면서 결함 발생 시 다른 파티션으로 전환하는 기법을 사용하거나, 이중화된 하드웨어에 파티셔닝을 적용 후 노드 단위의 파티션 간 절체를 수행하는 기법을 사용하였다. 이와 같은 결함 허용 기법들은 단일 하드웨어 상에서 파티션 간 실시간 절체를 적용하지는 못하였으며, 이를 위해서는 멀티코어와 같은 다중 처리기에 처리기별 파티셔닝을 적용하여 동시에 병렬로 처리 가능한 파티셔닝 개념이 요구된다. 또한 파티션간의 독립적 수행을 위해 AMP 구조의 코어 설정이 적용되어야 한다.</p><h2>2. 멀티코어 기반 파티셔닝 분산 복구 블록 설계</h2><h3>2.1. 파티션 기반 분산 복구 블록 개념 설계</h3><p>파티션 기반의 분산 복구 블록은 주 노드와 백업 노드를 각각의 파티션에 할당하고 두 개 파티션간의 통신 기능을 이용하여 기존 분산 복구 블록들을 연동시키는 구조로 설계되어야 한다. 다음 그림 4는 본 논문에서 제안하고자 하는 두 개의 복구 블록을 연동시키는 파티션 기반의 분산 복구 블록 설계 개념도를 나타낸다.</p><p>위 그림 4와 같이 파티션 기반의 분산 복구 블록은 코어별 파티션에 할당된 Guest OS 상에서 Application의 일부로 동작하게 된다. 각 Application 내에서는 복구 블록으로 동작하며, 다른 파티션의 복구 블록과 연동하여 하나의 분산 복구 블록을 형성한다. 분산 복구 블록을 구성하기 위해서는 복구 블록 간 통신이 필요하며, 이를 위해서는 소켓통신과 같은 디바이스를 이용한 통신 방법을 이용하는 것이 가능 하나, 파티션간의 통신에서는 ARINC 653에서 제공하는 Port를 이용하면 Guest OS를 경유하여 하이퍼이저를 통해 외부 통신 인터페이스 없이 파티션간의 통신을 수행할 수 있다.</p><p>따라서 본 논문에서는 멀티코어를 지원하는 파티셔닝 운영체제에 분산 복구 블록을 적용하기 위하여 복구 블록 구조, 복구 블록 관리자 그리고 복구 블록간의 통신방법에 대한 상세 설계를 제안한다.</p>
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"분산 복구 블록을 구상하기 위해서는 복구 블록 간 통신이 필요해?",
"파티션 기반의 분산 복구 블록은 주노드와 백업 노드를 각각의 파티션에 할당해야하는가?",
"IMA는 Integrated Modular Architectrue이다."
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인공물ED
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70MIPS 이내에서 동작하는 MPEG-2 AAC 부호화 칩 설계
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<h1>III. DSP를 이용한 알고리즘 구현</h1><p>본장에서는 제 II 장에서 소개한 AAC 부호화 알고리즘을 Texas Instrument사의 32비트 floating point DSP(TMS320C30)를 이용하여 구현함에 있어 계산 사이클과 메모리 용량의 줄이기 위하여 고안한 방법들을 소개한다.</p><h1>1. 함수 처리</h1><p>Iteration 루프에서 양자화 과정을 수행하는 과정에서 식 (1)과 같은 함수를 계산을 해야 한다.</p><p>pow_quant \( [i]=|i|^{\frac{3}{4}} \)<caption>(1)</caption></p><p>정수의 \(3/4\)승을 계산하기 위해서는 많은 계산사이클을 필요로 하기 때문에 계산량 감소롤 위하여 look-up 테이블을 만들어 사용하였다. 엔코딩 과정에서 (식 1)에서 \( \mathrm{i} \)의 범위는 \( 0 \leqq|i| \leqq 8191 \)와 같다. 다양한 종류의 오디오 데이터에 대하여 실험해본 견과 \( \mathrm{i} \)의 값이 128이내가 되는 경우가 \( 99 \% \)이상 된다는 것을 확인하였다. 따라서 look-up 테이블을 저장하는 ROM 용량을 줄이기 위하여 \( 0 \leqq|i| \leqq 128 \) 구간만 테이블화 하였다. 나머지 구간은 인터폴레이션 기법을 사용하여 값을 구하는 방식을 채택하였다. 8191 경우 중에서 \( 1 \% \) 정도만 인터폴레이션을 사용하기 때문에 이에 따르는 계산양 증가는 많지 않으며 최대 오차가 \(0.001\%\) 이하가 되게 하였다. 그리고 심리음향 모델링과정에서 자주 사용되는 로그연산과 지수연산, 삼각함수, 제곱근연산 등을 테일러급수와 look-up 테이블을 적절히 혼용하여 처리 하였다.</p><h2>2. MDCT 계산양 축소</h2><p>MDCT는 (식 2)와 같은 계산을 통하여 수행된다.</p><p>\( X_{i, k}=2 \cdot \sum_{n=0}^{N-1} x_{i, n} \cos \left(\frac{2 \pi}{N}\left(n+n_{0}\right)\left(k+\frac{1}{2}\right)\right) \), for \( 0 \leqq k<\frac{N}{2} \)<caption>(2)</caption></p><p>(식 2)에서 하나의 주파수에 대한 결과값을 구하기 위해서는 \( x_{i, n} \)와 \( \cos \)항을 곱하고 적어도 \( \mathrm{N} / 2 \)번만큼 더 해야 한다. 그러나 (식2)를 (식3)과 같이 odd-time, odd-frequency Discrete Fourier Transform \( \left(O^{2} D F T\right) \)을 이용하면 계산양을 획기적으로 줄일 수 있다. AAC 부호화의 경우는 고속 MDCT를 이용하는 경우 계산 사이클을 \( 1 / 36 \) 정도로 줄일 수 있다.</p><p>\( Y(k)= \left[\sum_{n=0}^{N / 1-1}\left\{\left(x(2 n)-j x\left(\frac{N}{2}+2 n\right)\right) e^{-j \frac{2 \pi}{N}\left(n+\frac{1}{8}\right)}\right\} e^{-j \frac{2 \pi}{N / 4} k n}\right]\times e^{-j \frac{2 \pi}{N}\left(k+\frac{1}{8}\right)} \)<caption>(3)</caption></p><h2>3. Iteration 과정의 최적화</h2><p>Iteration loop는 AAC 부호화기에서 가장 많은 계산 사이클을 차지하는 부분으로 inner iteration loop와 outer iteration loop로 구성되어 있다. 두 iteration 과정을 통하여 최적의 양자화 스텝사이즈를 찾는 곳이다. 이 과정에서는 계산 사이클 수를 줄이기 위하여 가능한한 반복계산 횟수를 줄이는 것이 가장 중요하다.</p><h3>가. Scale-factor 초기값 설정</h3><p>Iteration 과정에서 inner loop를 처음 수행하면 최소한 3번의 common scale-factor 값이 변화하게 되는데, 이 값에 따라 루프 반복횟수가 결정되므로 초기값을 적절하게 설정해주는 것이 중요하다. 다양한 common scale-factor를 여러 장르의 오디오 데이터의 iteration loop 과정을 살펴본 결과 표 1.에 나타난 바와 같이 scale-factor를 64로 했을 때 루프를 수행하는 횟수가 가장 작아지는 것을 알았다. 계속적인 부호화 과정에서도 scale-factor를 직전 프레임의 마스킹에 사용된 값을 초기값으로 하여 반복계산을 수행하면 반복계산 횟수와 노이즈를 줄일 수 있었다.</p><table border><caption>표 1. Common Scale Factor의 초기값에 따른 iteration loop의 계산양 및 노이즈</caption><tbody><tr><td>Commron Scale factor 값</td><td>Inner loop 반복횟수</td><td>Outer loop 반복횟수</td><td>noise</td></tr><tr><td>주어진 식</td><td>4,919</td><td>725</td><td>1.01</td></tr><tr><td>10</td><td>10,578</td><td>725</td><td>1.01</td></tr><tr><td>40</td><td>4,698</td><td>725</td><td>1.01</td></tr><tr><td>64</td><td>2,316</td><td>739</td><td>1</td></tr><tr><td>80</td><td>588</td><td>196</td><td>1.44</td></tr><tr><td>이전프레임</td><td>1,981</td><td>695</td><td>1.04</td></tr></tbody></table><p>표 1.은 몇 종류의 음악파일에 대하여 1,000 프레임이상을 부호화하는 과정에서 얻은 데이터를 평균하여 정수 값을 취한 것이며, 노이즈는 가장 작은 경우의 값으로 표준화한 값이다. Common scale-factor가 64 보다 커지면 반복 계산 횟수를 줄일 수 있지만 노이즈가 커지는 문제가 있어 음질의 손상을 가져오기 때문에 64 를 초기값으로 선택하였다.</p><h3>나. Noiseless coding 구현방법</h3><p>Noiseless coding block에서는 맨처음 계산중인 spectral section에서 어떤 허프만 코드북을 이용할 것인가를 결정하기 위하여 그 section 내의 계수들 중에서 가장 큰 절대값을 찾는다. 이 절대 값을 이용하여 엔코딩하는 spectral section의 다이나믹 영역을 계산한다. 다이나믹 영역을 바탕으로 엔코딩에 사용될 허프만북을 결정한다. AAC 부호화기에 사용되는 허프만북의 특징 중에 하나는 인근한 두개의 허프만 북은 동일한 최대 절대값을 가진다.</p><p>임의의 spectral section에서 최대절대 값이 같은 코드북인 경우에는 동일한 인덱스를 사용하여 코드길이와 코드워드를 구한다. 따라서 \( \mathrm{n} \) 번째 코드 북을 가지고 엔코딩 했을 때와 \( \mathrm{n}+1 \)번째 코드북을 가지고 했을 때 동일한 인텍스를 사용하므로 이 인덱스를 중복해서 계산하면 계산양에서 많은 손해를 보게 된다. 인덱스롤 한 번만 계산해서 두개의 코드북에 적용하면 noiseless coding의 계산양을 데이터에 따라 \(30-40\%\) 정도 줄일 수 있다.</p><p>지금까지 소개한 방법들을 이용하여 TMS320C30 DSP에 AAC LC 스테레오 부호화기를 구현해본 결과를 표 2.에 정리한 바와 같이 \(73.1\mathrm{MIPS}\)가 필요하다. 여기서 한 프레임은 1024 샘플이고 샘플링 주파수는 \( 44.1 \mathrm{KHz} \) 이다. 그리고 C 언어를 이용하여 floating point로 구현한 부호화 결과와 DSP를 이용하여 구현한 결과의 차이를 노이즈로 정의하였다. 30초 분량의 오디오 데이터를 이용하여 실험한 결과 프레임당 노이즈의 r.m.s \( \mathrm{S} / \mathrm{N} \) 비가 \( 80 \mathrm{dB} \) 이상 이었으며, 엔코딩한 신호의 full scale 값을 1로 normalize 하였을 때 최대 노이즈가 \( 3.1 \times 10^{6} \) 이었다. 또한 부호화된 데이터를 PC 상의 상용프로그램(Winamp)의 AAC 복호화 프로그램을 통한 청음평가에서도 차이가 없음을 확인 하였다. 부호화 알고리즘을 수행하기 위하여 필요한 RAM은 \( 90 \mathrm{KB}\), ROM은 \( 106 \mathrm{~KB} \)(프로그램 ROM \( 34 \mathrm{~KB} \), 테이블 ROM \( 72 \mathrm{~KB} \))가 필요하였다.</p><table border><caption>표 2. TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기</caption><tbody><tr><td></td><td>Cycles per Frame</td><td>\(\%\)</td><td>\(\mathrm{MIPS}\)</td></tr><tr><td>심리음향</td><td>304,184</td><td>17.9</td><td>13.1</td></tr><tr><td>필터뱅크</td><td>273,998</td><td>16.2</td><td>11.8</td></tr><tr><td>TNS</td><td>134,677</td><td>7.9</td><td>5.8</td></tr><tr><td>Iteration Loop</td><td>873,078</td><td>51.4</td><td>37.6</td></tr><tr><td>기타</td><td>111,456</td><td>6.6</td><td>4.8</td></tr><tr><td>Total</td><td>1,697,393 (\(73.1\mathrm{MIPS}\))</td><td>100</td><td>73.1</td></tr></tbody></table><p>표 2.에서 보는 바와 같이 AAC 부호화기에서 iteration loop가 차지하는 비중이 가장 높은 것을 알 수 있다. 고속 엔코딩을 위해서는 iteration loop를 하드웨어로 구현하는 것이 계산양을 줄일 수 있지만, iteration loop의 경우는 규칙성이 없는 랜덤한 논리회로를 이용하여 구현해야 하기 때문에 하드웨어로 구현하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 계산양이 많으면서도 규칙적인 FFT를 반복적으로 사용하여 MDCT를 수행하는 필터 뱅크 블록을 하드웨어와 소프트웨어로 구현하여 계산양 감소를 도모하였다.</p>
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"AAC 부호화 알고리즘을 구현하기 위해 어떤 방법을 사용했어?",
"어떤 방법을 통해 계산양 증가는 많지 않고, 최대 오차가 0.001% 이하가 되도록 하였어?",
"Iteration 루프에서 양자화 과정을 수행하기 위해 어떤 과정이 필요해?",
"계산량 축소를 위해 어떤 계산을 수행해야해?",
"어떤 계산을 계산량 축소를 위해 실행하지",
"계산량 감소를 위해서 사용한 방법은 뭐야?",
"무슨 방법을 계산량 감소를 위해 이용했어",
"어떻게 AAC 부호화의 계산 사이클을 1/36 정도로 줄일 수 있어?",
"일부 구간만 테이블화 하였을때, 나머지 구간은 어떻게 처리했어?",
"MDCT에 있어 어떻게 계산양을 획기적으로 줄일 수 있어?",
"계산양 증가는 작으면서, 최대 오차도 줄이기 위한 심리음향 모델링을 위해 어떤 방법을 사용했어?",
"(식 2)를 통해 하나의 주파수에 대한 결과값을 구하기 위한 방법이 뭐야?",
"Iteration 과정에서 루프 반복횟수를 적절하게 조절하기 위해 어떻게 해야해?",
"여러 장르의 오디오 데이터의 iteration loop 과정에서 어떻게 루프를 수행하는 횟수가 가장 작게 해?",
"계속적인 부호화 과정에서 반복계산 횟수와 노이즈를 줄이기 위해 어떻게 했어?",
"표 1.의 데이터를 얻기위해 어떤 방법을 시행했어?",
"어떤 방법을 표 1의 데이터를 얻기위해 행했어?",
"어떤 허프만 코드북을 이용할지 어떻게 결정할 수 있어?",
"논문에서 정리한 noise값을 얻기위해 어떻게 했어?",
"논문에서 정리한 noise값을 얻기위해 한 것이 뭐지?",
"반복 계산 횟수를 줄일 수 있음에도, 노이즈가 커지는 문제가 있어 음질의 손상을 가져올 수 있기 때문에 어떻게 Common scale-factor값을 설정했어?",
"엔코딩하는 spectral section의 다이나믹 영역을 어떻게 계산할 수 있어?",
"본 논문에서 계산량 감소를 위해서 어떤 방법을 사용했어?",
"look-up 테이블을 저장하는 ROM 용량을 줄이기 위해서 어떤 방법을 사용하여 데이터를 처리했어?",
"어떻게 최적의 양자화 스텝사이즈를 찾을 수 있어?",
"최적의 양자화 스텝사이즈를 어떻게 알 수 있어?",
"어떻게 계산 사이클 수를 줄일 수 있어?",
"계산 사이클 수를 어떻게 감소시키지?",
"결과에 차이가 없었던 청음평가를 어떻게 진행했어?",
"어떻게 계산양을 줄여서 고속 엔코딩을 할 수 있어?",
"논문에서 floating point부호와 DSP의 차이를 노이즈로 정의하기위해 어떻게 했어?",
"임의의 spectral section에서 코드길이와 코드워드를 구할때, 최대절대 값이 같은 코드북인 경우 어떻게 처리해?",
"계산양에서 이득을 보기위해 어떤 방법을 사용했어?",
"루프를 수행하는 횟수가 가장 작아지는 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Commron Scale factor가 10일때 Outer loop 반복횟수는 얼마야?",
"Commron Scale factor가 64일때 Outer loop 반복횟수는 얼마야?",
"nosie가 가장 작은 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Inner loop 반복횟수가 가장 작은 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"nosie가 가장 큰 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Inner loop 반복횟수가 가장 큰 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Outer loop 반복횟수가 가장 큰 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Iteration Loop 의 Cycles per Frame값은 얼마야?",
"Inner loop 반복횟수가 4,698인 Commron Scale factor 값은 얼마야?",
"Cycles per Frame이 가장 높은 AAC 부호화기는 무엇이야?",
"Cycles per Frame이 가장 낮은 AAC 부호화기는 무엇이야?",
"AAC 부호화기의 Cycles per Frame 총합은 얼마야?",
"심리음향의 Cycles per Frame값은 얼마야?",
"필터뱅크의 Cycles per Frame값은 얼마야?",
"TNS의 Cycles per Frame값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 기타 MIPS값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 Iteration Loop의 MIPS값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 total MIPS값은 얼마야?",
"기타의 Cycles per Frame값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 필터뱅크의 MIPS값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 심리음향의 MIPS값은 얼마야?",
"TMS320C30을 이용한 AAC 부호화기 중 심리음향의 MIPS값은 얼마야?"
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인공물ED
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70MIPS 이내에서 동작하는 MPEG-2 AAC 부호화 칩 설계
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<h1>IV. MDCT 알고리즘의 구현</h1><p>MDCT를 포함하는 필터뱅크의 각 과정에서 소요되는 계산양은 표 3.과 같으며 FFT가 차지하는 비중이 \( 70 \% \) 가까이 되는 것을 알 수 있다. 필터뱅크를 구현함에 있어 곱셈기를 포함한 FFT의 기본연산블록은 하드웨어로 구현하고 나머지 루틴은 소프트웨어적으로 처리한다.</p><table border><caption>표 3. 필터뱅크의 계산량분석</caption><tbody><tr><td>과정</td><td>Cycles per Frarne</td><td>비율(\(\%\))</td></tr><tr><td>전처리 과정</td><td>19,727</td><td>7.2</td></tr><tr><td>FFT</td><td>190,977</td><td>69.7</td></tr><tr><td>후 처리</td><td>19,727</td><td>7.2</td></tr><tr><td>인터리빙</td><td>15,620</td><td>5.7</td></tr><tr><td>윈도우 중첩</td><td>27,947</td><td>10.2</td></tr><tr><td>합계</td><td>273,998</td><td>100</td></tr></tbody></table>
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"윈도우 중첩 과정 행에서 10.2 값을 갖는 셀의 열 이름은 무엇인가?",
"후처리 과정이 전체 계산량에서 차지하는 비율은 몇 \\(\\%\\)인가?",
"전체에서 계산량이 차지하는 비율이 10.2\\(\\%\\)인 과정은 무엇인가?",
"계산량이 차지하는 비율이 가장 낮은 과정은 무슨 과정인가?",
"후 처리 과정과 동일한 계산량을 갖는 과정은 무엇인가?",
"Cycles per Frarne 값이 두번째로 큰 과정은 무엇인가?",
"소요되는 계산량이 차지하는 비중이 전체에서 70\\(\\%\\)에 가까운 과정은 무엇인가?",
"전 과정에서 소요되는 총 계산량은 몇인가?",
"전처리 과정에서 필요한 Cycles per Frarne은 몇인가?"
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인공물ED
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개선된 터보 등화기의 설계와 성능 평가
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<h1>IV. 시뮬레이션 및 검토</h1> <p>본 논문에서는 터보 등화기보다 계산량을 감소시키는 개선된 터보 등화기 시스템의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션은 표 1과 같은 환경에서 시행하였으며 LDPC 코드의 경우 180 \(\times\) 720 크기의 패리티 체크 행렬을 사용하였다. 또한 다중경로 채널로는 ITUP edestrian A 모델을 사용하였다. 우선 LDPC 부호 기반의 터보 등화기의 LDPC 부호 자체 반복과 터보 등화기 전역 반복에 따른 성능을 먼저 확인한다. 그 다음본 논문에서 제안하는 개선된 터보 등화기의 LDPC 부호 자체 반복에 따른 성능을 확인하고 앞에서 확인한일반적인 터보 등화기와 비교하여 성능 분석 하여 유사한 성능을 내는데 필요한 계산량을 비교하여 제안하는시스템의 계산량이 더 적음을 확인한다.</p> <p>표 1은 본 논문에서 제안하는 개선된 터보 등화기 시스템의 시뮬레이션에 대한 파라미터 이다. 본 논문에서는 단일 반송파 시스템을 고려하였으며 ITU PedestrianA 채널을 사용하였다. ISI 채널과 위상 잡음을 고려하였다. 통신 채널 추정을 위해 프리엠블을 7개 사용하였으며, LMS 알고리즘을 이용하여 채널 등화를 하였다.</p> <table border><caption>표 1. 시뮬레이션 환경</caption> <tbody><tr><td>Parameters</td><td>Values</td></tr><tr><td>Modulation</td><td>QPSK</td></tr><tr><td># of pilot</td><td>7</td></tr><tr><td>Parity check matrixsize</td><td>180 x 720</td></tr><tr><td>Code rate</td><td>3/4</td></tr><tr><td>Channel</td><td>ITU Pedestrian A</td></tr><tr><td>Phase noise(power, cutoff, floor)</td><td>\( -12 d B c, 10 k H z,-120 d B c \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. ITU 보행자 A 채널모델.</caption> <tbody><tr><td>Tap</td><td colspan="2">Channel A</td></tr><tr><td></td><td>Relative delay(ns)</td><td>Average power(dB)</td></tr><tr><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>2</td><td>110</td><td>-9.7</td></tr><tr><td>3</td><td>190</td><td>-19.2</td></tr><tr><td>4</td><td>410</td><td>-22.8</td></tr></tbody></table> <p>표 2는 이 시스템에서 사용하는 ITU Pedestrian A채널의 특성을 나타낸다. 여기에서는 각 신호 지연이 늘어날수록 평균 전력이 지속적으로 감쇄된 신호가 간섭을 일으키는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 3은 ITU Pedestrian A채널의 특성을 구성하고이를 그래프로 나타낸 것이다. 본 논문에서는 단일 반송파 시스템에서 크게 고려해야 하는 ISI 환경을 고려하였으며 ISI 채널 환경을 등화하기 위해서 프리엠블을 이용하여 LMS 알고리즘을 통해 채널을 추정하여 등화하였다.</p> <p>그림 4. (a)는 ISI와 위상 잡음이 고려된 수신 신호이다. 그림 4. (b)는 LMS 알고리즘 ISI와 위상 잡음을 보상 한 후 의 신호이다.</p> <p>그림 5는 LDPC 부호를 사용하지 않은 SISO-MMSE일반적인 터보 등화기의 반복에 따른 BER 성능을 나타낸다. 터보 등화기의 전역 반복이 증가함에 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있다. 또한 성능 향상의 폭이매우 큰 것을 볼 수 있다. 5.1\(\mathrm{dB}\)에서 \(10^{-3}\) 의 BER 성능을 내는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 6은 SISO-MMSE 등화기와 LDPC 부호를 LLR값으로 결합하여 반복시킨 LDPC 부호 기반의 일반적인 터보 등화기와 본 논문에서 제안하는 개선된 터보등화기의 BER 성능 비교 그래프이다. proposedfeedback으로 표현된 성능 그래프는 제안하는 시스템의성능 그래프이고 두꺼운 선으로 그려져 있다. 일반적인 터보 등화기 시스템은 turbo로 표현되어 있으며 얇은선으로 그려져 있다. 두 시스템 모두 같은 크기의 패리티 체크 행렬을 사용하였다.</p> <p>여기에서 LDPC 부호 기반 터보 등화기는 LDPC 복호기 자체 반복을 3번하고 전역 반복을 증가시키면서 시뮬레이션을 하였고, 제안하는 시스템은 LDPC 복호기의 자체 반복을 3번과 4번 반복 하여 각각 시뮬레이션하였다. 일반적인 터보 등화기의 경우 전역반복이 3번이고 LDPC 복호기의 자체 반복이 3번일 때 4.3 \(\mathrm{dB}\)에서 \(10^{-3}\) 의 BER 성능을 내는 것을 확인할 수 있다. 제안하는 시스템은 LDPC 복호기의 자체 반복이 4번일때 4.2 \(\mathrm{dB}\)에서 \(10^{-3}\) 의 성능을 내는 것을 확인할 수 있다. 위 결과에서 일반적인 터보 등화기와 제안하는 시스템이 \(10^{-3}\) 의 BER 성능을 내는데 0.1\(\mathrm{dB}\)차이로 유사한 성능을 내는 것을 확인할 수 있다. 이러한 유사한 성능 조건에서 LDPC 복호기의 반복횟수를 계산해 보면일반적인 터보 등화기의 경우 LDPC 복호기의 자체반복이 3번이며 터보 등화기 자체의 전역반복이 3번으로LDPC 복호기가 3번씩 3번 반복되어 총 9번의 LDPC복호의 반복이 있다. 반면, 제안하는 시스템의 경우LDPC 복호기의 반복이 4번이며 간단한 한 번의 궤환을 한다.</p> <p>위의 결과에서 LDPC 부호 계산식 식 (34)을 참고하면 같은 패리티 체크 행렬을 사용했을 경우 반복횟수 \(I\)에 따라 계산량이 차이가 난다. 따라서 유사한 BER 성능을 내는 조건에서 LDPC 복호의 반복횟수가 4번인 제안하는 시스템이 더 적은 계산이 필요함을 확인할 수있다. 더욱이 제안하는 시스템의 경우에 적응 등화기에조절 신호로 보내는 \(C_{F}\) 값의 계산 또한 식 (37)과 같이 복잡하지 않다. 따라서 제안하는 터보 등화기의 경우더 적은 계산으로 LDPC 부호 기반 SISO-MMSE 터보등화기의 성능과 유사한 성능을 낼 수 있는 것을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 3. 일반 터보등화기와 개선된 터보 등화기의 계산량 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan="2">System</td><td colspan="3">Complexity of LDPC code (BER \(10^{-3}\))</td></tr><tr><td>\( M\left(d_{c}-1\right)+N\left(d_{v}-1\right) \)</td><td>\(I\)</td><td>Total</td></tr><tr><td>General turbo eqauzlier</td><td rowspan="2">\[ \begin{array}{l} M\left(d_{c}-1\right)+N\left(d_{v}-1\right) \\ =A \end{array} \] (Same parity check matrix)</td><td>3 × 3</td><td>9A</td></tr><tr><td>Proposedsystem</td><td>4</td><td>4A</td></tr></tbody></table> <p>표 3의 경우 그림 6에서 비교한 일반적인 터보 등화기와 제안하는 시스템의\(10^{-3}\)의 BER성능을 내는데 필요한 계산량을 비교한 것이다. 두 시스템은 모두 같은패리티 체크 행렬을 사용하여 패리티 체크 행렬의 크기와 내부 인자에 의해 결정되는 계산량과 관련된 식(34)에서 \(I\) 를 제외한 부분은 동일하기 때문에 계산량을 동일한 \(A\) 로 본다면 반복횟수 \(I\)에 따라 계산량이 결정되게 된다. 일반적인 터보 등화기 시스템의 경우 3번의 자체 반복과 3번의 전역 반복이 가중되어 9번의 반복을 하여 전체 계산량 9\(\mathrm{A}\) 가 필요하며 제안하는 시스템은 LDPC 부호의 자체 반복이 4번이기 때문에 4 \(\mathrm{A}\) 의 계산량이 필요하다.</p> <p>그림 7의 경우 제안하는 개선된 터보 등화기의 단일반송파 시스템에서 LDPC 복호기의 반복에 따른 성능을 보여준다. 반복을 5번하였을 때는 4.6 \(\mathrm{dB}\) 에서 \(10^{-4}\)의 BER 성능을 나타내며 반복을 7번 하였을 때에는 4.8 \(\mathrm{dB}\)에서 \(10^{-5}\) 의 BER 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 또한 SNR이 2 \(\mathrm{dB}\) 이전에는 반복횟수에 따른 BER성능의 차이가 거의 없다가 2 \(\mathrm{dB}\)이후에 크게차이가 나는 것은 LDPC 복호을 위한 신호의 기본적인구성이 SNR이 작을 때에는 너무 많은 에러 비트에 의해 부호화 정보가 크게 손실됨으로 반복을 수행하여도LDPC 복호가 효과적으로 작동되지 않기 때문에 성능의 차이가 거의 나타나지 않는다. 그러나 2 \(\mathrm{dB}\) 이후에는 이전과 비교하여 비교적 에러 비트가 적고 LDPC부호 정보가 신호에서 크게 손실되지 않았기 때문에 반복적인 LDPC 복호를 통하여 성능의 더욱 향상 시킬수 있다.</p>
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"표 1에서, QPSK의 값을 가지는 Parameters는 무엇인가?",
"표 1에서, Code rate, Channel, Parity check matrixsize는 무엇을 기준으로 분류되었는가?",
"본 논문에서 ISI 채널 환경의 등화를 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"표 1에서, \\( -12 d B c, 10 k H z,-120 d B c \\)의 값을 가지는 Parameters는 무엇인가?",
"표 1에서, # of pilot에 해당하는 Vaules는 무엇인가?",
"표 1에서, Code rate의 Vaules는 무엇인가?",
"표 2에서, Average power(dB)이 -22.8에 해당하는 Tap은 무엇인가?",
"표 2에서, Tap 2에 해당하는 Relative delay(ns)는 무엇인가?",
"표 2에서, Tap 1에 해당하는 Relative delay(ns)는 무엇인가?",
"표 2에서, Tap 1에 해당하는 Relative delay(ns)수치가 뭐지",
"표 2에서, Relative delay(ns)이 110에 해당하는 Tap의 Average power(dB)는 무엇인가?",
"표 2에서, Relative delay(ns)이 110에 해당하는 Tap의 Average power(dB) 값이 뭐지",
"표 3에서, 일반 터보등화기에 해당하는 전체 계산량은 무엇인가?",
"표 3에서, 개선된 터보 등화기에 해당하는 전체 계산량은 무엇인가?",
"표 3에서 Proposedsystem의 LDPC 부호의 자체 반복은 몇 번인가?",
"표 3에서, 터보 등화기의 전체 계산량을 구하기 위해 어떤 식을 사용하였는가?",
"표 2에서, Tap 3에 해당하는 Average power(dB)는 무엇인가?",
"표 2에서, Tap 3에 해당하는 Average power(dB)값이 뭐지",
"표 3에서, General turbo eqauzlier, Proposedsystem은 무엇을 기준으로 분류되었는가?",
"표 1에서, Parity check matrixsize의 Vaules는 무엇인가?"
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인공물ED
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PDV를 이용한 가상 버퍼상의 AAL2 패킷 폐기 알고리즘과 성능분석
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<h1>III. 큐잉 시스템을 이용한 성능 분석</h1> <p> <그림 5>는 음성 소스가 AAL2를 이용하여 음성 서비스를 제공하고자 할 경우에 ATM 셀이 만들어지기까지의 과정을 도시한 것이다.</p> <p>위의<그림 5>에서 볼 수 있듯이 음성 소스가 AAL2를 이용할 경우 추가적으로 걸리는 시간은 세가지로 나눌수 있다.</p> <ul> <li>AAL2 패킷 생성 시간 \( \left(=\mathrm{T}_{\mathrm{a}}\right) \) : 송신단으로 부터 생성된 음성소스를 AAL2 패킷 헤더 3옥텟을 포함하는 AAL2 패킷을 만드는 시간이다. \( \mathrm{T}_{\mathrm{a}} \) 값이 클 경우는 종단 대 종단 지연 시간은 증가하지만, AAL2 패킷 헤더 3옥텟에 대한 AAL2 패킷 페이로드의 크기가 증가하게 되어 오버헤드가 감소하게 된다. 반면, \( \mathrm{T}_{\mathrm{a}} \) 값이 적을 경우에는 오버헤드는 증가하지만 종단 대 종단 지연 시간이 감소하게 된다.</li> <li>AAL2 버퍼링 시간 \( \left(=\mathrm{T}_{\mathrm{b}}\right): \) 3옥텟의 헤더를 포함한 AAL2 패킷이 ATM 셀이 되기 위해서 순서를 기다리는 시간이다. \( \mathrm{T}_{\mathrm{b}} \)는 하나의 ATM VC를 사용하는 음성 소스들이 많을 경우에 지연 시간이 증가하게 된다.</li> <li>ATM 셀 생성 시간 \( \left(=\mathrm{T}_{c}\right): \) 3옥텟의 헤더를 포함한 AAL2 패킷들을 SIF 필드를 제외한 47옥텟의 ATM 페이로드에 채우는 시간이다. \( \mathrm{T}_{c} \)는 버퍼에 AAL2 패킷이 존재하여 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 시간 내에 ATM 페이로드를 채우게 되면, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 지연 시간과 관계없이 ATM 셀을 전송한 다. 그러나 버퍼에 AAL2 패킷이 존재하지 않으면, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 지연 시간 만큼 기다린 후에 ATM 셀을 전송한다.</li></ul> <p>\( \mathrm{T}_{\mathrm{b}} \)와 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \)는 서로 상반된 의미를 가지고 있다. \( \mathrm{T}_{\mathrm{b}} \) 가 존재하지 않을 경우에 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 값이 존재하게 되며, \( \mathrm{T}_{\mathrm{b}} \) 가 존재하면, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \)값은 존재하지 않게 된다.</p> <h2>1. \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \) 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템을 이용한 AAL2 버퍼의 분석</h2> <p>다음<표 1>은 분석을 위해 사용되는 기호들을 나열한 것이다.</p> <table border><caption>표 1. 분석을 위해 사용되는 기호들</caption> <tbody><tr><td>\(N\)</td><td>음성 소스의 갯수</td></tr><tr><td>\(S\)</td><td>음성 활성 기간동안 생성되는 패킷의 갯수</td></tr><tr><td>\(B\)</td><td>패킷 수로 나타내는 버퍼의 최대 크기</td></tr><tr><td>\(C\)</td><td>초당 패킷수로 나타내는 링크 속도</td></tr><tr><td>\(P\)</td><td>초당 패킷수로 나타내는 음성 소스의 최대 패킷 전송률</td></tr><tr><td>\(\mu\)</td><td>음성 활성화 요소</td></tr><tr><td>\(b\)</td><td>버퍼에 있는 패킷수를 나타내는 램덤 변수</td></tr><tr><td>\(K\)</td><td>ATM 페이로드를 다 채울 수 있는 AAL2 패킷 갯수</td></tr></tbody></table> <p>\( \mathrm{T}_{\mathrm{b}} \)지연이 발생하는 시점 이후에는 버퍼는 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 시간을 기다리지 않기 때문에 \( \mathrm{C} \)의 처리율을 가진다. 버퍼로의 입력인 는 식(5)의 도착율을 가지는 포아송 분포로 가정한다. \[\lambda=N \cdot P \cdot \mu\]<caption>(5)</caption></p> <p>AAL2버퍼의 지연 시간은 도착율이 \( \mathrm{N}^{*} \mathrm{P}^{*} \mu \)이고 서비스율이 \(\mathrm{C} \)인 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템을 통하여 유도할 수 있다. 단, 마지막으로 버퍼에 남아 있는 AAL2 패킷의 갯수는 \( \mathrm{K} \)개이고, \( \mathrm{K} \)개가 서비스되는 동안 새롭게 들어 오는 패킷이 없으면 버퍼는 비게 된다. 이후에는 \( \mathrm{K} \)개의 패킷이 들어오든지, 아니면 시간 \( \mathrm{T}_{c} \)시간이 지난 후에야 서비스를 시작하게 된다. 따라서 휴가형(Vacation type) \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템이 더욱 정확한 모델이 될 것이다. 위와 같이 시스템의 서버가 휴가를 떠난 후에 \( \mathrm{K} \)개의 패킷 도착과 \( \mathrm{Tc} \) 시간을 고려하여 휴가에서 복귀하는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템으로 설계한다. 이와 같은 휴가형 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템은 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \) 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템이 된다. 위와 같은 조건에서 서비스가 시작될 경우는, \( \mathrm{K} \)-정책을 만족하는 경우와 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \)-정책을 만족하는 경우로 나뉘어 진다. 휴가 기간 (vacation period)이 시작된 이후에, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 기간이 지나기 전에 \( \mathrm{K} \)개 이상의 패킷이 도착하면 \( \mathrm{K} \)-정책에 의해 바쁜 기간(busy period)이 시작된다. 이와 같이 바쁜 기간이 시작될 확률인 PK 는 식(6)와 같다. \[ P_{K}=\frac{1}{F_{1}\left(T_{c}\right)} F_{K}\left(T_{c}\right) \]<caption>(6)</caption></p> <p>여기서 \( \mathrm{F}^{\mathrm{n}}(\mathrm{t}) \)는 \( \mathrm{n} \)번째 패킷의 도착시점을 나타내는 분포함수로서 다음 식(7)과 같은 정의를 갖는다. \[ F_{n}(t)=\int_{0}^{t} \frac{\lambda(\lambda t)^{n-1}}{(n-1) !} e^{-\lambda t} d t=1-\sum_{k=0}^{n-1} \frac{(\lambda t)^{k}}{k !} e^{-\lambda t}, t \geq 0 \]<caption>(7)</caption></p> <p>휴가 기간이 시작된 이후에, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 기간 동안 \( \mathrm{K}-1 \)개 이하의 패킷이 도착하면 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \)-정책에 의해 바쁜 기간이 시작된다. 이와 같이 바쁜 기간이 시작될 확률을 \( \mathrm{PT}_{\mathrm{c}} \)라 고 하면, \( \mathrm{PT}_{\mathrm{c}} \)는 식(8)와 같다. \[ P_{T_{C}}=\frac{1}{F_{1}\left(T_{c}\right)}\left[F_{1}\left(T_{c}\right)-F_{K}\left(T_{c}\right)\right] \]<caption>(8)</caption></p> <p>\( \mathrm{M} / \mathrm{G} / 1 \)큐잉 시스템에서 \( \mathrm{n} \)명으로 시작되는 바쁜 기간은 1개의 패킷으로 시작되는 바쁜 기간의 \( \mathrm{n} \)차 중합이므로, 바쁜 기간 시작 시간의 패킷수를 알면, 이를 이용하여 버퍼의 바쁜 기간의 평균 길이를 구할 수 있다. 즉 \( \operatorname{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \)정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \)큐잉 시스템에서도 바쁜 기간 시작 시점의 패킷의 갯수를 알면 바쁜 기간 동안의 버퍼의 평균 길이를 구할 수 있다. 따라서 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \)정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템의 바쁜 기간 시작 시점의 패킷수의 PGF를 \( \mathrm{NB}(z) \)라고 하면 \( \mathrm{NB}(z) \)는 식(6),(8)를 이용하여 다음 식(9)와 같이 구할 수 있다. \[ \begin{aligned} N_{B}(z)=& \frac{1}{F_{1}\left(T_{c}\right)}\left\{\sum_{n=1}^{K-1} z^{n}\left[F_{n}\left(T_{c}\right)\right.\right.\\ &\left.\left.-F_{n+1}\left(T_{c}\right)\right]+z^{K} F_{K}\left(T_{c}\right)\right\} \end{aligned} \]<caption>(9)</caption></p> <p>위의 식(9)를 이용하여 바쁜 기간의 평균 패킷수인 \( \mathrm{E}(\mathrm{NB}) \)를 식(10)과 같이 구할수 있다. \[E\left(N_{B}\right)=\frac{1}{F_{1}\left(T_{c}\right)} \sum_{n=1}^{K} F_{K}\left(T_{c}\right)\]<caption>(10)</caption></p> <p>휴가 기간이 되기 전의 버퍼에 있는 패킷의 갯수는 \( \mathrm{K} \)개라고 가정하였다. 따라서 시스템은 버퍼에 있는 모든 패킷을 서비스한 후에야 휴가 기간에 들어간다. 따라서 완전서비스를 갖는 휴가형 큐잉 시스템에서의 고객수의 분해성질(decomposition)에 의해 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right. \))를 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \)에서의 시스템에서의 패킷의 갯수는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템의 패킷수의 PGF와 재생이론에 의한 바쁜 기간 시작점에서의 패킷수를 재생 간격으로 갖는 이산시간 재생과정에서의 경과 시간으로 분해된다. \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right. \)) 정책의 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \)큐잉 시스템의 안정상태에서의 패킷수의 PGF인 \( \mathrm{P}(\mathrm{z}) \)는 식(11)과 같다. \[P(z)=(PGF~of~M / D / 1) \text {. }\] \[ \frac{F_{1}\left(T_{c}\right)-\left[\sum_{n=1}^{K-1} z^{n}\left(F_{n}\left(T_{c}\right)-F_{n+1}\left(T_{c}\right)\right)+z^{K} F_{K}\left(T_{c}\right)\right]}{\sum_{n=1}^{K} F_{n}\left(T_{c}\right)} \]<caption>(11)</caption></p> <p>앞에서 본 모델을 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right. \)) 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{G} / 1 \) 큐잉 시스템로 정의하기 위해서 시스템에 대기중인 마지막 패킷의 갯수는 \( \mathrm{K} \)개라고 가정하였다. 하지만 실질적으로 시스템이 휴가기간에 들어가기 바로 전의 패킷의 갯수는 1개 부터 \( \mathrm{K} \)개까지의 갯수를 갖는다. 여기서 \( \mathrm{K} \)개의 패킷을 갖을 경우는 앞에서 구한 경우와 동일하게 \( \mathrm{K} \)개의 패킷을 모두 서비스 한 후에야 휴가기간에 들어가지만, 1개부터 \( \mathrm{K}-1 \)개까지의 패킷을 가지고 있는 경우는 버퍼에서의 대기 시간이 증가한다. 즉 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \) 정책에 의해 바쁜 기간을 시작하는 순간에서 증가한 대기시간이 바쁜 기간을 끝내는 기간에도 존재하게 된다.</p> <p> <그림 6>은 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right. \)) 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템이 일반적인 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템보다 대기 시간이 증가함을 도시한 것이다. 위의<그림 6>에서 증가요소1은 앞의 식(9),(10)에 반영되어 있다. 하지만 증가요소2는 반영되어 있지 않다. 증가요소 1에 의한 대기 시간의 증가분과 증가요소2에 의한 증가분은 직관적으로 보았을 때 그 크기가 같을 것이다. 따라서 서비스 시간이 \( 1 / \mathrm{C} \)로 고정되고 서비스 시간의 분산이 0인 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right) \)정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시스템의 평균 대기 시간인 \( \mathrm{E}_{\mathrm{MIN}}\left(\mathrm{W}_{\mathrm{q}}\right) \)을 식(12)과 같이 유도할 수 있다. \[ E_{MIN}\left(W_{q}\right)=\frac{\sum_{n=1}^{K-1} n(n-1)\left(F_{n}\left(T_{c}\right)-F_{n+1}\left(T_{c}\right)\right)+K(K-1) F_{K}\left(T_{c}\right)}{\lambda \sum_{n=1}^{K} F_{n}\left(T_{c}\right)} \] \[ +\frac{\lambda(1 / C)^{2}}{2(1-\rho)} \]<caption>(12)</caption></p> <p>마찬가지로 \( \mathrm{MIN}\left(\mathrm{K}, \mathrm{T}_{\mathrm{c}}\right. \)) 정책을 갖는 \( \mathrm{M} / \mathrm{D} / 1 \) 큐잉 시 스템의 버퍼에서 평균 대기 패킷의 갯수 \( \mathrm{L}_{\mathrm{MIN}-\mathrm{q} \text { 는 식 }} \)(12)와<그림 6>의 가정에 따라서 다음 식(13)과 같이 유도할 수 있다. \[\begin{aligned}L_{M I N-q}=& \frac{\sum_{n=1}^{K-1} n(n-1)\left(F_{n}\left(T_{c}\right)-F_{n+1}\left(T_{c}\right)\right)+K(K-1) F_{K}\left(T_{c}\right)}{\sum_{n=1}^{K} F_{n}\left(T_{c}\right)} . \\ &+\frac{\lambda^{2} E\left(S^{2}\right)}{2(1-\rho)}\end{aligned}\]<caption>(13)</caption></p>
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"표 1. 분석을 위해 사용되는 기호들에서 \\(N\\)이 뜻하는 것은 무엇인가?",
"분석할 때 기호 \\(N\\)이 의미하는 바는 무엇인가?",
"표 1. 분석을 위해 사용되는 기호들에서 \\(S\\)가 의미하는 것은 어떤 것인가?",
"패킷 수로 나타내는 버퍼의 최대 크기는 무엇을 설명하는 것인가?",
"분석할 때 패킷 수로 나타내는 버퍼의 최대 크기를 나타내는 기호는 무엇이지?",
"표 1. 분석을 위해 사용되는 기호들에서 \\(P\\)는 음성 소스를 무엇으로 표현하는가?",
"표 1. 분석을 위해 사용되는 기호들에서 \\(K\\)는 어떤 기호라고 할 수 있는가?",
"시스템의 서버가 휴가를 간 다음을 헤아리고 생각하여 어떻게 하였는가?",
"\\( \\mathrm{M} / \\mathrm{G} / 1 \\) 큐잉 시스템을 규정하기 위해서 어떻게 하였는가?",
"초당 패킷수로 나타내는 링크 속도를 나타내는 기호는 무엇인가?"
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6f76cff6-5393-4f68-97ca-b6316307d0ef
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인공물ED
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PDV를 이용한 가상 버퍼상의 AAL2 패킷 폐기 알고리즘과 성능분석
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<h1>IV. 모의 실험</h1> <h2>1. 모델</h2> <p>모의 실험은 COMNET III 를 이용하였다.<그림 7>은 AAL2 음성 패킷 서비스를 모의 실험하기 위한 모델을 도시한 것이다. \( \mathrm{n} \)개의 음성 소스는 ATM 에지 스위치 1에서 AAL2를 이용한 ATM 셀로 변환되어 ATM 망을 거치게 된다. 망의 혼잡 상황은 ATM 에지 스위치 1,2 와 ATM 스위치 1에서 모두 발생 가능하다. 따라서 본 논문에서는 종단 대 종단 지연 변이에 따른 음성 패킷의 무효화를 막기 위한 방법으로 ATM 에지 스위치 1에서 PDV에 따른 AAL2 패킷 폐기 알고리즘을 적용한다. 물론 어느 정도의 PDV는 ATM 에지 스위치 2의 Play-out 매카니즘을 통하여 복구가 가능하지만, 본 논문에서는 Play-out 매카니즘을 제외한 PDV의 임계치를 가지고 모의 실험하였다. 제안한 알고리즘에 Play-out 매카니즘을 추가할 경우에는 음성 소스측에서의 PDV 임계치 값을 증가시킴으로 AAL2 패킷 폐기율을 낮게 유지할 수 있다.</p> <h2>2. 모의 실험에 따른 분석</h2> <p>서로 다른 음성 소스들이 AAL2를 거쳐서 하나의 VC를 통하여 전송된다. 다중의 음성 소스는 \( 32 \mathrm{kb} / \mathrm{s} \) ADPCM 과 음성의 비활성기간 제거 매커니즘을 통해 압축된다. 압축된 음성 소스는 AAL2/CPS와 AAL2/SSCS 과정을 통해서 AAL2 패킷을 형성한다. 다중의 AAL2 패킷은 ATM 셀을 형성한 후 하나의 VC를 통하여 전송된다. AAL2 헤더(3 옥텟)를 만드는 시간은 AAL2 유효부하 공간을 조합하는 시간에 비해 상당히 작기 때문에 무시한다. \( \mathrm{T}_{\mathrm{a}} \)는 종단 대 종단 지연에서 허용될 만큼 상당히 작은 값으로 할당되어야 한다. 만약 \( \mathrm{T}_{\mathrm{a}}=5 \mathrm{ms} \) 이면, AAL2 헤더를 포함한 AAL2 음성 패킷의 크기는 23 옥텟이 된다. 일반적으로 음성 패킷의 활성 기간이 \( 400 \mathrm{ms} \) 이고 비활성 기간이 \( 600 \mathrm{ms} \) 라고 하면, 각 음성 소스는 활성 기간동안 80개의 패킷을 생성 할 수 있다. AAL2 패킷으로 부터 ATM 셀을 만드는 시간인 \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \)는 충분히 작은 값으로(예, \( 2 \mathrm{~ms} \) ), 이 시간 동안 생성된 AAL2 패킷을 ATM 셀 유효부하 공간에 채운다. 만약 47 옥텟을 다 채우면 채워진 ATM 셀이 전송되고, \( T_{c} \) 시간 동안 47 옥텟이 다 채워지지 않으면 그 상태로 ATM 셀을 만들어서 전송한다. 다음<표 2>는 \( \mathrm{T}_{\mathrm{a}} \) 값에 따른 AAL2 패킷의 크기와 음성 활성 기간 동안 발생되는 AAL2 패킷의 갯수와 하나의 ATM 셀을 채울 수 있는 AAL2 패킷의 갯수를 정리한 것이다.</p> <table border><caption>표 2. \( \mathrm{Ta} \)에 따른 AAL2 패킷 생성 값</caption> <tbody><tr><td>\( \mathrm{Ta} \)</td><td>헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기</td><td>음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수</td><td>하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수</td></tr><tr><td>2</td><td>11</td><td>200</td><td>4.273</td></tr><tr><td>3</td><td>15</td><td>133</td><td>3.133</td></tr><tr><td>5</td><td>23</td><td>80</td><td>2.043</td></tr><tr><td>10</td><td>43</td><td>40</td><td>1.093</td></tr></tbody></table>
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"표 2 에서 헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기중 가장 작은 값은 무엇인가?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 얼마일 때 음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수가 200인가?",
"본 논문의 모의실험에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 2일때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수는 얼마인가?",
"본 논문의 모의실험에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 몇일 때 헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기기 15인가?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 3일때 음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수는 얼마인가?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 몇일 때 헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기가 가장 큰가?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 얼마일 때 음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수가 가장 큰가?",
"표 2에서 헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기가 43일때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수는 얼마인가?",
"표 2에서 음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수가 40이라면 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수의 값은 무엇인가?",
"표 2에서 음성 활성 기간동안 AAL2 패킷 수가 80일 때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수는 얼마인가?",
"표 2에서 Ta가 얼마일 때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수 2.043인가?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 얼마일 때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수가 가장 작은가?",
"표 2일 때 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 2일때 헤더 3옥텟을 포함한 AAL2 패킷 크기는 얼마인가?",
"본 논문에서 어떻게 AAL2 패킷 폐기율을 낮게 유지하나?",
"표 2에서 \\( \\mathrm{Ta} \\)가 3일 때 하나의 ATM셀안의 AAL2 갯수는 얼마인가?"
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인공물ED
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BIST 환경에서의 천이 억제 스캔 셀 구조
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<h1>V. 멀티 스캔 구조에의 적용</h1> <p>TRACE는 스캔 체인의 수가 1개인 싱글 스캔 체인</p> <p>구조 뿐 아니라 스캔 체인의 수가 여러 개인 멀티 스캔 체인 구조에도 적용 가능하다. 그림 7과 같이 각 스캔 체인에 대해서도 4장에서 언급한 것과 같이 스캔 셀 타입의 비율을 조절할 수 있다.</p> <p>표 4는 s9234 회로를 예로 들어 스캔 체인의 수를 16개로 구성하였을 때 스캔 셀 타입의 비율에 따른 하드웨어 오버헤드와 천이 수의 관계를 나타낸 것이다.</p> <p>표 4에서 TRACE1부터 TRACEA까지의 스캔 셀 타입의 비율은 표 2에서의 그것과 동일하다. 결과에서 볼 수 있듯이 멀티 스캔 구조에서도 상당한 천이 수 감소 효과를 가져오는 것을 볼 수 있다.</p> <p>또한 TRACE는 조합 회로 부분으로 직접 들어가는 입력을 플립플롭으로 엮은 wrapper 구조에 대해서도 적용이 가능하다. 이 경우 역시 마찬가지로 싱글 스캔 체인 구조와 멀티 스캔 체인 구조 모두에 대해 TRACE를 적용할 수 있고 스캔 셀 타입의 비율도 조절할 수 있다.</p> <table border><caption>표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td>고장 검출율</td><td>하드웨어 오버헤드</td><td>천이 수 비율</td></tr><tr><td>표준 BIST</td><td>83.35</td><td>6485</td><td>1</td></tr><tr><td>LT-RTPG</td><td>71.49</td><td>6621</td><td>0.567</td></tr><tr><td>MUX</td><td>83.35</td><td>6801.5</td><td>0.369</td></tr><tr><td>TRACE1</td><td>72.20</td><td>7650</td><td>0.139</td></tr><tr><td>TRACE2</td><td>84.73</td><td>7132.5</td><td>0.299</td></tr><tr><td>TRACE3</td><td>83.48</td><td>6988.5</td><td>0.311</td></tr><tr><td>TRACE4</td><td>83.23</td><td>6916.5</td><td>0.345</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>circuit</td><td colspan=3>LT-RTPG</td><td colspan=3>MUX</td><td colspan=3>TRACE</td></tr><tr><td>FC</td><td>HO</td><td>trans</td><td>FC</td><td>HO</td><td>trans</td><td>FC</td><td>HO</td><td>trans</td></tr><tr><td>s641</td><td>98.50</td><td>892.5</td><td>1</td><td>98.29</td><td>912.5</td><td>0.597</td><td>98.29</td><td>934.5</td><td>0.498</td></tr><tr><td>s713</td><td>92.25</td><td>916</td><td>1</td><td>92.08</td><td>936</td><td>0.595</td><td>92.08</td><td>958</td><td>0.498</td></tr><tr><td>s953</td><td>86.38</td><td>962.5</td><td>1</td><td>99.91</td><td>997.5</td><td>0.880</td><td>99.91</td><td>1028</td><td>0.681</td></tr><tr><td>s1196</td><td>99.28</td><td>1043.5</td><td>1</td><td>99.19</td><td>1062</td><td>0.930</td><td>99.19</td><td>1084.5</td><td>0.856</td></tr><tr><td>s1238</td><td>94.17</td><td>1073</td><td>1</td><td>94.17</td><td>1091.5</td><td>0.909</td><td>94.17</td><td>1114</td><td>0.841</td></tr><tr><td>s1423</td><td>98.02</td><td>1448.5</td><td>1</td><td>98.81</td><td>1551</td><td>0.543</td><td>99.01</td><td>1626.5</td><td>0.428</td></tr><tr><td>s5378</td><td>91.79</td><td>3866</td><td>1</td><td>98.67</td><td>4126</td><td>0.470</td><td>98.76</td><td>4306.5</td><td>0.362</td></tr><tr><td>s9234</td><td>85.72</td><td>6441.5</td><td>1</td><td>86.30</td><td>6749.5</td><td>0.375</td><td>86.13</td><td>6963.5</td><td>0.295</td></tr><tr><td>s13207</td><td>93.15</td><td>11368</td><td>1</td><td>94.85</td><td>12316.5</td><td>0.510</td><td>94.82</td><td>12956</td><td>0.387</td></tr><tr><td>s15850</td><td>95.45</td><td>12407</td><td>1</td><td>92.09</td><td>13199.5</td><td>0.421</td><td>92.36</td><td>13738</td><td>0.316</td></tr><tr><td>s38417</td><td>93.25</td><td>28248</td><td>1</td><td>94.12</td><td>30693.5</td><td>0.594</td><td>94.10</td><td>32332.5</td><td>0.425</td></tr><tr><td>s38584</td><td>92.99</td><td>30637.5</td><td>1</td><td>95.09</td><td>32768</td><td>0.332</td><td>94.89</td><td>34197</td><td>0.251</td></tr></tbody></table> <h1>VI. 실험 결과</h1> <p>표 5는 ISCAS'89 회로에 대하여 TRACE를 [5]와 [6]에 비교하여 실험한 결과를 나타낸 것이다. [5]의 논문이 싱글 스캔 체인 구조를 기반으로 하였으므로 비교를 위해 각 회로의 스캔 체인의 수는 1개로 구성하였고 3장에서 언급한 것과 같은 이유로 스캔 셀 타입의 비율은 1/3로 하는 TRACE3의 방법으로 실험을 하였다. 패턴을 생성해주는 LFSR의 스테이지 수는 각 회로의 조합 회로 부분으로 들어오는 입력의 수를 고려하여 16, 32, 64 스테이지 중 하나를 선택하여 구성하였다.</p> <p>본 논문에서 제안하는 방법에 따라 패턴을 생성하여 시뮬레이션에 사용하였으며, 고장 검출율은 ATPG 기반의 시뮬레이터를 이용하여 계산하였고 천이 수 계산은 Synopsys사의 VCS 프로그램을 사용하였다.</p> <p>표 5에서 FC는 고장 검출율, HO는 하드웨어 오버헤드, trans는 LT-RTPG를 기준으로 한 천이 수의 비율을 나타낸다. LT-RTPG의 경우 하드웨어 오버해드는 가장 작지만 고장 검출율이나 천이 감소 효과 측면에서는 MUX를 사용한 방법이나 TRACE에 비해 성능이 떨어지는 것을 확인할 수 있다. TRACE를 사용할 경우 다른 저전력 기법을 사용한 방법에 비해 고장 검출율이 떨어지지 않으면서 LT-RTPG 방법에 비해 최대 \( 74.9 \% \)까지 천이 수를 줄일 수 있게 된다. MUX를 사용한. 방법과 비교하였을 때에도 최대 \( 28.5 \% \)까지 천이 수를 줄일 수 있으며, 표준 BIST 방법과 비교한다면 천이 수의 감소폭은 더욱 커지게 된다.</p> <p>TRACE를 적용한 스캔 셀의 비율을 줄이면 하드웨어 오버헤드를 줄일 수 있고, TRACE를 적용한 스캔셀의 비율을 늘리면 천이 수를 더욱 감소시킬 수 있으므로 다양한 결과를 얻을 수 있게 된다.</p>
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"표 4에서 하드웨어 오버헤드가 가장 큰 것은 뭐야?",
"표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과에서 고장 검출율이 가장 낮은 것은 무엇입니까?",
"표 4에서 고장 검출율이 가장 큰 수치는 얼마야?",
"표 4에서 고장 검출율이 가장 작은 수치는 얼마야?",
"표 4에서 하드웨어 오버헤드가 7650일 때, 천이 수 비율을 무엇입니까?",
"표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과에서 trans의 값이 모두 1인 것은 무엇입니까?",
"표 4에서 s713일 때, 세 분류의 HO의 값 중 제일 작은 수치는 얼마야?",
"표 4에서 s641일 때, 세 분류의 FC의 값 중 제일 큰 수치는 얼마야?",
"표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과에서 \tTRACE일 때, trans의 값이 가장 큰 circuit은 무엇입니까?",
"표 4에서 FC의 값이 94.17일 때 circuit은 무엇입니까?",
"표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과를 보면\tMUX, FC가 99.91의 수치일 때, trans값은 얼마야?",
"표 4. 멀티 스캔 환경에서 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과에서 고장 검출율이 가장 높은 것은 무엇입니까?",
"표 4에서 천이 수 비율이 1일 때, 하드웨어 오버헤드는 얼마 입니까?"
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인공물ED
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BIST 환경에서의 천이 억제 스캔 셀 구조
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<h1>IV. 하드웨어 오버헤드의 감소를 위한 구조</h1> <p>TRACE에서 스캔 이동이 일어나는 동안 스캔 체인 내에서 일어나는 천이의 수를 크게 줄일 수 있고, 동시에 조합 회로 부분에서 일어나는 천이도 억제할 수 있다. 또한 스캔 체인에서 조합 회로 부분으로 가해지는 패턴들 간의 연관성도 매우 높으므로 average power뿐 아니라 peak power 측면으로도 뛰어난 천이 감소 효과를 얻을 수 있다. 고장 검출율도 실험 결과에 따르면 기존의 방법들과 비슷한 수준을 얻을 수 있음을 볼 수 있었다.</p> <p>그렇지만 TRACE를 구현하기 위해서는 일반적인 스캔 셀의 구조에 MUX 2개와 XOR 게이트 1개가 추가되어야 하는데, 모든 스캔 셀에 이들을 추가한다면 하드웨어의 크기가 커질 수밖에 없다. 따라서 구조의 수정이 불가피하여, TRACE를 부분적으로 적용하여 하드웨어 오버헤드를 줄일 수 있었다.</p> <p>그림 4 에서와 같이 수정된 구조에서 스캔 체인 내의 스캔 셀들은 두 가지 타입으로 나뉘게 된다. 첫 번째 (scheme 1)는 하드웨어 오버헤드 증가폭을 줄이기 위해 TRACE 대신 그림 5와 같이 조합 회로 부분으로 값이 출력되는 부분의 천이를 억제하는 구조를 선택하였다.</p> <p>이러한 구조를 택할 경우 스캔 셀에서 스캔 이동이 일어나는 동안 조합 회로 부분으로 빠져나가는 값은 ' 0 '으로 고정되게 된다(스캔 이동이 일어나는 동안의 scan_en 신호의 값은 ' 1 '로 유지되는 구조를 가정). MUX를 사용하는 대신에 NOR 게이트를 사용함으로써 하드웨어 오버혜드의 증가폭을 비교적 줄일 수 있게 된다.</p> <p>두 번째(scheme 2)는 III장에서 언급하였던 TRACE를 적용한다. TRACE를 뒤쪽에 배치하는 이유는 TRACE 에 적합하게 생성된 패턴들은 '0'의 값이 대부분이고 ' 1 '의 값이 적은, pseudo-random 패턴에 비해 값들 간의 연관성이 높은 패턴들이기 때문에 앞쪽에 배치하는 것보다 뒤쪽에 배치하는 것이 스캔 이동 과정 중에 스캔 체인 내에서 발생하는 천이의 수를 줄일 수 있게 된다.</p> <p>스캔 체인을 이와 같이 두 가지 구조로 구성할 경우 생성되는 스캔 패턴은 다음과 같은 형태를 가지게 된다.</p> <p>오른쪽에 위치한 패턴들이 TRACE(scheme 2)에 해당하는 패턴들이고 오른쪽에 있는 비트들부터 순서대로 스캔 체인에 입력되게 된다.</p> <p>scheme 1과 scheme 2 에 해당하는 스캔 셀 수의 비율에 따라서 하드웨어 오버헤드와 천이 수 간의 trade-off 관계가 있게 된다. 표 3은 s9234 회로를 예로 들어 스캔 셀 타입의 비율에 따른 하드웨어 오버헤드와 천이 수의 관계를 나타낸 것이다. [5]과 [6]은 논문의 내용을 토대로 BIST를 직접 구성하여 실험을 수행하였다.</p> <p>표 3에서 TRACE1은 모든 스캔 셀에 제안하는 방법 (scheme 2)을 적용한 것이고, TRACE2는 제안하는 방법을 적용한 스캔 셀이 1/2, TRACE3과 TRACEA는 각각 1/3, 1/4의 비율을 차지하도록 하였다. TRACE를 적용한 스캔 셀의 비율이 높을수록 천이 수는 감소하지만 하드웨어 오버헤드는 증가하게 된다. 따라서 설계자는 하드웨어 오버헤드와 천이 수 중에 우선순위가 높은 항목에 중점을 두어 스캔 셀 타입의 비율을 조절할 수 있다. 본 논문에서 s9234 이외의 회로들에 대해서는 천이 수 감소폭과 고장 검출율이 최적화된 TRACE3의 구조로 실험을 수행하였다.</p> <p>하드웨어 오버헤드를 고려하여 TRACE를 수정 적용한 BIST의 전체 구조는 그림 6과 같다.</p> <table border><caption>표 2. 각 타입에 따른 스캔 패턴</caption> <tbody><tr><td>벡터</td><td>scheme 1</td><td>scheme 2</td></tr><tr><td>v1</td><td>10111111000</td><td>000010000001</td></tr><tr><td>v2</td><td>00010011111</td><td>001000000000</td></tr><tr><td>v3</td><td>100000011101</td><td>000000000010</td></tr><tr><td>v4</td><td>010T1111111</td><td>000000000000</td></tr><tr><td>v5</td><td>11100010011</td><td>000000001100</td></tr><tr><td>v6</td><td>000100000010</td><td>010000000010</td></tr><tr><td>v7</td><td>11101011101</td><td>00010010000</td></tr><tr><td>v8</td><td>00011000000</td><td>00000000100</td></tr><tr><td>v9</td><td>01001101111</td><td>1000000000000</td></tr><tr><td>v10</td><td>00101000011</td><td>000000000001</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 스캔 셀 타입의 비율에 따른 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td>고장 검출율</td><td>하드웨어 오버헤드</td><td>천이 수 비율</td></tr><tr><td>표준 BIST</td><td>86.30</td><td>6433</td><td>1</td></tr><tr><td>LT-RTPG [5]</td><td>85.72</td><td>6441.5</td><td>0.613</td></tr><tr><td>MUX 16]</td><td>86.30</td><td>6749.5</td><td>0.230</td></tr><tr><td>TRACE1</td><td>83.90</td><td>7598</td><td>0.124</td></tr><tr><td>TRACE2</td><td>85.71</td><td>7121</td><td>0.160</td></tr><tr><td>TRACE3</td><td>86.07</td><td>6963.5</td><td>0.181</td></tr><tr><td>TRACE4</td><td>85.49</td><td>6882.5</td><td>0.191</td></tr></tbody></table>
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"고장 검출율이 제일 높은 것은 표준 BIST외 무엇인가?",
"하드웨어 오버헤드가 가장 높은 것의 고장 검출율은 얼마인가?",
"표3은 스캔 셀 타입의 비율에 따라 고장 검출율, 하드웨어 오버헤드 그리고 무엇을 비교했는가?",
"scheme 2의 스캔패턴이 00000000100인 벡터는 무엇인가?",
"표준 BIST의 하드웨어 오버헤드 수치는 얼마인가?",
"LT-RTPG [5]의 천이 수 비율은 얼마인가?",
"천이 수 비율은 낮고 하드웨어 오버헤드는 높은 것은 무엇인가?",
"벡터v2의 scheme 1타입의 스캔 패턴은 무엇인가?"
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인공물ED
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대조비 개선을 위한 비대칭도 특성을 이용한 적응적인 레티넥스 방식
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<table border><caption>표 2. 연산량 성능 비교 (단위 : 초)</caption><tbody><tr><td></td><td>MSRCR</td><td>RSR</td><td>Proposed method</td></tr><tr><td>image 1</td><td>\( 0.9277 \)</td><td>\( 8.0203 \)</td><td>\( 0.4802 \)</td></tr><tr><td>image 2</td><td>\( 2.0701 \)</td><td>\( 17.1932 \)</td><td>\( 1.0208 \)</td></tr><tr><td>image 3</td><td>\( 1.1011 \)</td><td>\( 10.0201 \)</td><td>\( 0.6491 \)</td></tr><tr><td>image 4</td><td>\( 1.3272 \)</td><td>\( 10.8245 \)</td><td>\( 0.6278 \)</td></tr></tbody></table><p>각 방식들의 연산량 성능 비교를 표 \(2\) 에 정리하였다. 제안 방식의 연산량 측정에 \( \mathrm{RGB} \) 영상을 \( \mathrm{YCbCr} \) 영상으로 변환하는 과정 및 보정된 \( \mathrm{YCbCr} \) 영상을 보정된 \( \mathrm{RGB} \) 영상으로 변환 과정을 포함하였다. 상기 결과에서 확인할 수 있듯이 RSR 방식은 각 화소에 적용되는 random spray 필터 수 및 필터 원도우 크기가 큰 관계로 가장 많은 연산량을 필요로 하며, MSRCR 방식은 각 채널의 독립적인 반사 성분 보정 과정으로 인해 제안 방식보다 많은 연산량이 필요하다. 반면에 제안 방식은 휘도 성분만 비선형 함수를 이용하여 보정하고, 색 신호 성분은 휘도 성분의 이득을 이용한 관계로 연산량이 가장 낮음을 알 수 있다. 제안 방식의 연산량은 \( \mathrm{MSRCR} \) 낭식의 평균 \( 50 \%, \mathrm{RSR} \) 방식의 평균 \( 6 \% \) 을 나타내고 있다.</p><p>그림 \(2\)-그림 \(5\)를 통하여 시각적 성능 비교를 나타내었다. 각 그림의 (a)-(d)는 저조도 영상, MSRCR 방식을 이용한 결과 영상, RSR 방식을 이용한 결과 영상 및 제안 방식을 이용한 결과 영상을 나타낸다. 결과 영상에서 확인할 수 있듯이 MSRCR 방식은 대조비 개선 측면에서는 효과적이지만, 저조도 영상의 비대칭성에 대한 고려 미흡하여 신호의 포화 현상 및 색신호 왜곡 현상이 존재한다. RSR 방식은 색신호는 효과적으로 유지되었으나, 대조비 개선에 한계를 갖고 있음을 확인할 수 있었다. 반면에 제안 방식은 영상들의 분포 특성을 효과적으로 반영하여 대조비 개선 및 색 신호 성분을 효과적으로 유지함을 확인할 수 있다.</p><p>상기 결과를 통해 제안 방식은 영상 조도양에 대한 사전 정보 없이 관측 영상 및 예측 반사 성분의 비대칭성을 이용하여 대조비 개선, 색신호 보존 및 연산량 측면에서 성능 개선이 효과적으로 이루어졌음을 확인할 수 있었다.</p><h1>\( \mathrm{V} \). 결 론</h1><p>본 논문에서는 저조도 영상의 대조비 개선을 위한 비대칭도를 이용한 적응적인 레티넥스 방식을 제안하였다. 저조도 영상의 휘도 성분과 예측 반사 성분의 비대칭도를 이용한 비선형 반사 성분 보정 함수를 제안하였다. 더불어, 예측 반사 성분의 특성에 따라 효과적으로 보정 함수의 이득 및 오프셋을 결정하는 방식에 대해 기술하였다. 실험 결과를 통해 MSRCR 방식 및 RSR 방식보다 CPP 지표에서 평균 40-75(\%) 이상의 개선이 있었으며, 연산량 측면에서 평균 50-95(\%)의 연산량 절감 효과가 있었음을 확인하였다. 더불어, 비교 방식들보다 색신호 왜곡을 효과적으로 제거하였음을 확인하였다.</p>
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"가장 많은 연산량이 소요되는 방식은 무슨 방식인가?",
"image 1에서 MSRCR 방식을 사용할 때 소요되는 연산량은 몇인가?",
"Proposed method 열에서 값이 가장 작은 셀은 무슨 행에 속하는 셀인가?",
"제안 방식에서 가장 많은 연산량을 필요로 하는 이미지는 무엇인가?",
"RSR 방식에서 연산량이 두번째로 많은 것은 무슨 이미지인가?",
"모든 방식에서 연산량이 가장 적은 이미지는 무엇인가?",
"MSRCR 값이 \\(2.0701\\)을 갖을 때, Proposed method의 값은 몇인가?",
"초당 연산량이 어떤 이미지에서도 1을 넘어가는 방식은 무엇인가?",
"연산량의 값이 가장 작은 셀은 무슨 이름의 열에 속해 있는가?"
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인공물ED
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S-대역 300 W급 GaN HEMT 내부 정합 전력증폭기
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<h1>Ⅳ. 내부 정합 전력 증폭기 제작 및 측정</h1><h2>4-1 내부 정합 전력 증폭기의 설계 및 제작</h2><p>본 논문에서는 로드풀 측정을 통하여 \( 150 \mathrm{W} \) 이상의 출력을 확인한 \( 28 \mathrm{mm} \mathrm{GaN} \) HEMT 소자를 두 개 사용하여 \( 300 \mathrm{W} \) 급의 전력 증폭기를 설계하였다. 설계한 내부 정합 전력 증폭기는 그림 8과 같이 두 개의 \( \mathrm{GaN} \) HEMT 소자와 Au 와이어로 형성된 인덕터 및 단일층 캐패시터(single layer capacitor, SLC)로 구성된 사전 입출력 정합회로와 알루미나\( \left(\mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}\right) \) 기판을 이용한 결합기 및 단일층 캐패시터(SLC)와 전송선로가 포함된 입출력 정합 회로로 구성된다.</p><p>\( \mathrm{GaN} \) HEMT 소자의 소스 임피던스\( \left(Z_{S}\right) \)와 부하 임피던스\( \left(Z_{L}\right) \) 정합회로 설계를 위해 표 1의 로드풀 측정 결과를 적용하였으며, 단일 GaN HEMT 소자에 대하여 설계된 입력 정합회로(A)와 출력 정합회로(B)에 대한 \( 3.2 \mathrm{~GHz} \) 주파수에서의 소스 및 부하 임피던스 궤적을 그림 9에 나타내었다.</p><p>그림 10은 제작된 내부 정합 전력 증폭기의 사진을 보여준다. 입력과 출력 정합회로는 비유전율이 9.8인 알루미나 기판에 형성되어 있으며, 비유전율이 40인 SLC를 트랜지스터의 게이트와 드레인에 인접하여 배치함으로써 패키지 소형화를 구현하였다. 내부 정합 전력 증폭기의 패키지를 위해 \( \mathrm{GaN} \) HEMT는 CPCl41 베이스 위에 유테틱 본딩( \( \mathrm{Au} / \mathrm{Sn}=80: 20) \)으로 접합하였고, 알루미나 기판은 Ag 에폭시로 접합하였다. 패키지 리드(lead)는 Alloy42를 사용하고, 리드 절연용 세라믹은 알루미나를 사용하였다.</p><h2>4-2 내부 정합 전력 증폭기의 측정</h2><p>제작된 전력 증폭기는 \( V_{D S}=40 \mathrm{~V}, I_{d q}=0 \mathrm{~mA}, V_{G S}=-2.9 \mathrm{~V} \)의 측정 조건에서 동작시켰다. 전력 증폭기의 입력 신호는 \( 300 ~\mu \mathrm{s} \)의 펄스 폭과 \( 2 \mathrm{~ms} \)의 펄스 주기로 동작하는 \( 15 \% \) 듀티의 펄스 모드 신호이다. 그림 11은 \( 3.2 \mathrm{~GHz} \)의 주파수에서 측정된 전력 증폭기의 입력 전력에 대한 출력 전력 특성을 보여주고 있다. 입력 신호 레벨을 \( 30 \sim 46 \mathrm{~dBm} \)의 범위로 가변하면서 출력전력, 이득, 전력부가효율을 측정하였다. 전력 이득은 \( 10 \mathrm{~dB} \)로 측정되었으며, 두 개의 \( \mathrm{GaN} \) HEMT 칩을 전송 선로로 결합하는 입출력 정합 회로의 손실에 의하여 로드풀 측정 결과보다 \( 2 \mathrm{~dB} \) 정도 작게 측정되었다.</p><p>그림 12는 \( 2.9 \sim 3.5 \mathrm{~GHz} \)에서 \( 45 \mathrm{~dBm} \)의 입력 신호에 대한 출력 특성을 측정한 견과를 보여주고 있다. 전력 이득은 \( 9.7 \sim 10.2 \mathrm{~dB} \)로 측정되었으며, 출력 전력은 \( 295 \sim 336 \mathrm{~W} \), 전력부가효율은 \( 46.9 \sim 58.5 \% \)로 측정되었다.</p><table border><caption>표 2. 제작된 전력 증폭기의 측정 결과와 기존 발표된 전력 증폭기 결과의 비교</caption><tbody><tr><td></td><td>This work</td><td>Ref. [\( 6 \)]</td><td>Ref. [\( 7 \)]</td><td>Ref. [\( 8 \)]</td><td>Ref. [\( 9 \)]</td></tr><tr><td>Frequency \( [\mathrm{GHz}] \)</td><td>\( 2.9 \sim 3.5 \)</td><td>\( 2.62 \sim 2.69 \)</td><td>\( 3.1 \sim 3.5 \)</td><td>\( 2.9 \sim 3.3 \)</td><td>\( 3.2 \sim 3.6 \)</td></tr><tr><td>Gain \( [\mathrm{dB}] \)</td><td>\( 9.7 \sim 10.2 \)</td><td>\( 13.6 \sim 14.7 \)</td><td>\( 11.2 \sim 11.5 \)</td><td>\( 13.1 \sim 14.1 \)</td><td>\( 9.8 \sim 10.2 \)</td></tr><tr><td>\( P_{\text {out }}[\mathrm{W}] \)</td><td>\( 295 \sim 336 \)</td><td>\( 257 \sim 323 \)</td><td>\( 355 \sim 380 \)</td><td>\( 480 \sim 545 \)</td><td>\( 603 \sim 720 \)</td></tr><tr><td>PAE\( [\%] \)</td><td>\( 46.9 \sim 58.5 \)</td><td>\( 61.8 \sim 68.8 \)</td><td>\( 52.4 \sim 58.7 \)</td><td>\( 65.1 \sim 68.1 \)</td><td>\( 45.5 \sim 57.8 \)</td></tr><tr><td>\( V_{D S}[\mathrm{~V}] \)</td><td>\( 40 \)</td><td>\( 50 \)</td><td>\( 36 \)</td><td>\( 50 \)</td><td>\( 50 \)</td></tr><tr><td>Fully internal matched</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Number of die</td><td>\( 2 \)</td><td>\( 1 \)</td><td>\( 3 \)</td><td>\( 4 \)</td><td>\( 2 \)</td></tr><tr><td>Size \( \left[\mathrm{mm}^{2}\right] \)</td><td>\( 24 \times 20 \)</td><td>-</td><td>\( 24 \times 17.4 \)</td><td>\( 24 \times 17.4 \)</td><td>\( 24 \times 17.4 \)</td></tr></tbody></table><p>표 2는 본 논문에서 제작된 전력 증폭기의 측정 결과와 기존의 S-대역 전력 증폭기의 측정 결과를 비교하였으며, 상대적으로 넓은 주파수 대역에서 균일한 출력 전력과 이득 특성을 보여주고 있음을 알 수 있다.</p>
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"본 논문에서의 전력 증폭기는 어떤 과정으로 설계됐어?",
"입, 출력 정합회로는 어떤 방법을 통해서 패키지 소형화를 구현했지?",
"본 연구에서 내부 정합 증폭기의 패키지를 위해 어떤 과정을 거쳤지?",
"표 2.에서 본 논문에서 제작된 증폭기의 진동수 값은 얼마로 나타나지?",
"표 2. 중 기존 발표된 증폭기 Ref. [\\( 6 \\)]의 이득은 얼마로 측정됐어?",
"표 2.에서 \\( P_{\\text {out }}[\\mathrm{W}] \\)값이 가장 높게 나타나는 증폭기의 결과는 무엇이지?",
"표 2.에서 본 논문에서 제작된 전력 증폭기의 전력부가효율\\( [\\%] \\)값은 얼마로 측정됐어?",
"표 2.에서 Number of die 값이 1 이하인 증폭기 결과는 무엇이지?",
"본 논문에서 출력전력과 이득, 전력부가효율은 어떤 방법으로 측정했지?"
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인공물ED
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S-대역 300 W급 GaN HEMT 내부 정합 전력증폭기
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<h1>Ⅲ. 로드풀 측정 및 최적 임피던스 추출</h1><p>개발된 소자의 비선형 모델이 아직 구축되어 있지 않았으므로, 전력 증폭기 설계를 위하여 최적의 입출력 임피던스를 로드풀 측정을 통하여 얻어야 한다. 일반적인 로드풀 측정 방법에는 수동 임피던스 튜너를 사용하는 수동 로드풀 측정법과 능동 소자를 이용하여 임피던스 정합을 구현하는 능동 로드풀 측정법이 있다.</p><p>수동 로드풀은 수동 임피던스 튜너를 사용하여 다양한 부하 임피던스 정합을 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 튜너의 삽입손실로 인해 고출력 증폭기의 정합이 어려운 단점이 있다. 반면에 능동 로드풀 측정법은 능동 소자를 사용하기 때문에 삽입손실에 따른 음영 구역이 존재하지 않고 빠른 임피던스 정합을 구현할 수 있는 장점이 있지만, 시험 구성이 복잡하고 측정하고자 하는 트랜지스터의 출력 전력과 측정 구성의 삽입손실에 따라 능동 회로에 높은 출력 전력을 제공하는 증폭기가 필요하다는 단점이 있다. 최근에는 수동 및 능동 로드풀 측정 방법의 장점만을 결합한 하이브리드 로드풀 측정법이 많이 연구되고 있다.</p><p>그림 5는 하이브리드 로드풀 측정 방법의 구성도를 나타내고 있다. 신호발생기, 소스 임피던스 튜너, 방향성 결합기, 로드 임피던스 튜너, 회로망 분석기 및 전력 증폭기로 구성이 되며, 소스 임피던스 정합은 수동 임피던스 튜너를 사용하고, 부하 임피던스 정합은 로드 임피던스 튜너와 전력 증폭기를 함께 사용하여 구현된다.</p><p>하이브리드 로드풀 측정법은 그림 6에 보인 바와 같이 'b'에 해당하는 임피던스의 위상과 크기는 수동 임피던스튜너를 이용하여 'A'로 이동시키고, 'A'를 중심으로 전력 증폭기를 이용하여 'a'에 해당하는 임피던스의 위상과 크기를 결정한다. 따라서 하이브리드 로드풀 측정 방법은 일반 능동 로드풀 측정 방법과 비교하여 전력 증폭기의 출력 전력이 낮아도 된다는 장점을 가지며, 능동 로드풀의 단점인 임피던스 정합을 위한 음영 구역이 없고 정합 시간이 빠르다는 장점을 가진다.</p><p>개발된 대면적 소자는 대신호 측정 시 DC 전류로 인해 많은 열이 발생하므로 웨이퍼 상에서는 직접 로드풀 측정을 수행하기 어렵다. 로드풀 측정을 수행하기 위하여 \( \mathrm{GaN} \) HEMT 칩을 CPCl41 기판 위에 유테틱 본딩으로 접합하였으며, 패키지 리드(lead)는 kovar를 사용하고, 절연용 세라믹은 Alumina96을 사용하였다. 로드풀 측정을 위하여 제작된 소자 패키지 사진을 그림 7에 나타내었다.</p><p>본 논문에서는 Maury Microwave사의 MT1000을 사용하여 로드풀 측정을 수행하였다. 로드풀 측정을 위하여 \( V_{D S}=40 \mathrm{~V}, I_{d q}=10.9 \mathrm{~mA}, V_{G S}=-2.55 \mathrm{~V} \)의 측정 조건에서 소자를 동작 시켰으며, 측정 주파수는 \( 3.2 \mathrm{~GHz} \)로 하였다. 입력 신호는 펄스 모드로 동작하며 \( 30 ~\mu \mathrm{s} \)의 펄스 폭과 \( 3.4 \% \)의 듀티를 가진다. 로드풀 측정을 통하여 패키지 기준면(package reference plane)의 소스 임피던스(source impedance: \( \left.Z_{S}^{\prime}\right) \) 와 부하 임피던스(load Impedance: \( \left.Z_{L}^{\prime}\right) \)를 측정한 다음 와이어 본딩의 길이에 해당하는 인덕턴스를 보상하여 \( \mathrm{GaN} \) HEMT Die 소자 기준면(device reference plane)의 소스 임피던스 \( \left(Z_{S}\right) \)와 부하 임피던스 \( \left(Z_{L}\right) \)를 추출하였다. 로드풀 측정을 통하여 소스와 부하 임피던스의 변화에 따른 최대 출력과 최대 효율이 측정되는 등고선도를 추출하고, 출력 전력이 최대가 되는 임피던스를 최적 임피던스로 선택하였다. 로드풀 측정으로부터 얻은 \( \mathrm{GaN} \) HEMT 소자의 최적 소스 및 부하 임피던스는 표 1과 같다.</p><table border><caption>표 1. 하이브리드 로드풀 측정으로부터 추출된 GaN HEMT 소자의 최적 소스 및 부하 임피던스</caption><tbody><tr><td>Frequency</td><td>\( 3.2 \mathrm{~GHz} \)</td></tr><tr><td>\( Z_{S}^{\prime} \)(package)</td><td>\( 0.0404-j 0.1201 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( Z_{L}^{\prime} \)(package)</td><td>\( 0.0599-j 0.0945 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( Z_{S} \)(Die)</td><td>\( 0.0402+j 0.0189 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( Z_{L} \)(Die)</td><td>\( 0.0593+j 0.0241 \Omega \)</td></tr><tr><td>\( P_{\text {out }} \)</td><td>\( 51.9 \mathrm{~dBm} \)</td></tr><tr><td>\( P_{i n} \)</td><td>\( 39.8 \mathrm{~dBm} \)</td></tr><tr><td>Gain</td><td>\( 12.1 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>PAE</td><td>\( 48.4 \% \)</td></tr></tbody></table>
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"로드풀 측정을 실행하기 위해서 \\( \\mathrm{GaN} \\) HEMT 칩을 어떻게 접합하였어?",
"로드풀 측정은 어떻게 하니?",
"로드풀 측정은 어떻게 가능해",
"전력 증폭기 설계를 위해 최적의 입출력 임피던스를 어떻게 얻었어?",
"측정 주파수가 \\( 3.2 \\mathrm{~GHz} \\)일 때 소스 임피던스의 측정값은 얼마니?",
"표 1이 나타내고 있는 것은 무엇인가요?",
"무엇이 표 1이 드러내고 있어",
"\\( \\mathrm{GaN} \\) HEMT Die 소자 기준면의 소스 임피던스는 얼마인가요?",
"표에 따르면 측정 주파수 \\( 3.2 \\mathrm{~GHz} \\) 일 때 PAE는 몇 \\( \\% \\)인가요?",
"부하 임피던스의 측정값은 얼마야?",
"얼마의 부하 임피던스가 측정되었지"
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인공물ED
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규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링
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<h1>Ⅱ. 소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링</h1><h2>1. 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량</h2><p>그림 1 은 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도 차랑을 나타낸다. 해당 차량은 수소연료탱크, 수소 연로전지, 승압형 DC/DC 컨버터, 배터리, 견인 시스템 및 보조전원장치, 에너지 관리시스템으로 구성된다. 보조전원장치는 냉난방, 조명 등 차랑 내부 전기 시스템에 전력을 공급하는 장치로 본 논문에서는 일정한 전력을 공급한다고 가정하고 생략한다. 수소연료전지는 수소를 전기분해하여 화학적 에너지를 전기적 에너지로 변환하여 철도차량에 전력을 공급한다. 승압형 DC/DC 컨버터는 수소연료전지의 출력 전압을 승압하여 견인 시스템에 전력을 공급하는 역할을 한다. 배터리는 수소연로전지의 수소 소비랑을 감소시키고 수소연로전지의 느린 응답특성을 보상하기 위해 승압형 DC/DC 컨버터와 병럴로 연결한다.</p><h2>2. 견인 시스템 모델링</h2><p>견인 시스템은 인버터 및 모터로 구성하며, 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량의 모터는 매입형 영구자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)를 사용한다. IPMSM은 유도 전동기보다 효율이 좋고 구조적으로 고속 운전에 유리하여 철도차량 분야에 적합하다.</p><p>IPMSM의 구동은 크게 일정 토크 영역, 일정 출력 영역으로 나뉜다. 일정 토크 영역과 일정 출력 영역은 기저 속도(base speed)를 기준으로 구분한다. 일정 토크 영역은 기저 속도 이하의 영역이고 IPMSM의 속도가 기저 속도 이상의 속도가 되면 일정 출력 영역에 진입한다.</p><h3>가. 일정 토크 영역</h3><p>일정 토크 영역에서는 IPMSM의 출력을 최대로 발생하는 단위 전류당 최대 토크 제어(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 운전을 한다. IPMSM의 토크는 식 (1)과 같이 나타내며, IPMSM의 \( q \) 축 인덕턴스가 \( d \) 축 인덕턴스보다 크고 음(-)의 전류를 인가하는 경우, 릴럭턴스 토크 성분으로 인해 더 큰 출력 토크를 얻을 수 있다.</p><p>\( T_{e}=\frac{3}{2} \frac{P}{2}\left[\phi_{f} I_{q}+\left(L_{d}-L_{q}\right) I_{q} I_{d}\right] \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서, \( I_{d q}, L_{d q} \) 는 각각 \( d-q \) 축 전류, 인덕턴스, \( T_{e}, P, \phi_{f} \) 는 각각 IPMSM의 토크, 극수, 영구자석의 쇄교 자속을 나타낸다.</p><p>MTPA 운전을 위한 최적의 \( d-q \) 축 전류각 \( \beta_{\text {opt }} \) 는 식 (2)로 나타낼 수 있다. 식 (2)에 의해 MTPA 운전을 위한 \( d-q \) 축 전류는 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \beta_{\text {opt }}=\cos ^{-1}\left(\frac{-\phi_{f}+\sqrt{\phi_{f}^{2}+8\left(L_{d}-L_{q}\right)^{2} I_{s}^{2}}}{4\left(L_{d}-L_{q}\right) I_{s}}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>\( I_{d}^{*}=I_{s} \cos \beta_{o t p}, I_{q}^{*}=I_{s} \sin \beta_{o t p} \)<caption>(3)</caption></p><p>여기서, \( I_{s} \) 는 IPMSM의 고정자 전류 크기를 나타낸다.</p>
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"견인 시스템은 무엇으로 구성될까?",
"수소연료전지/배터리 하이브리드 철도 차량은 어떤 요소들로 구성될까?",
"보조전원장치가 하는 역할은 무엇일까?",
"철도 차량에서 내부 전기 시스템에 전력을 공급하는 장치는 무엇일까?",
"수소연료전지는 어떻게 철도차량에 전력을 공급할까?",
"수소연료전지는 에너지를 만들기 위해 무엇을 전기분해할까?",
"수소연료전지는 철도차량에 무엇을 공급할까?",
"수소연료전지는 에너지를 어떤 형태로 변환할까?",
"승압형 DC/DC 컨버터는 어떤 역할을 할까?",
"수소연료전지가 공급한 전력의 전압을 올려 견인 시스템에 공급하는 역할을 하는 것은 무엇일까?",
"배터리는 어떻게 연결할까?",
"왜 배터리를 승압형 DC/DC 컨버터와 병렬로 연결할까?",
"수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량에는 어떤 모터를 사용할까?",
"IPMSM이 철도차량에 적용하기 좋은 이유는 무엇일까?",
"IPMSM의 구동을 구분하는 두 가지 영역은 무엇인가?",
"일정 토크 영역과 일정 출력 영역을 구분하는 기준은 무엇일까?",
"기저 속도 이하일 때는 어떤 영역에 해당할까?",
"일정 출력 영역에 진입하는 것은 언제인가?",
"일정 토크 영역에서의 운전 방식은 무엇인가?",
"단위 전류당 최대 토크 제어는 무엇을 최대로 발생할까?",
"더 큰 출력 토크를 얻을 수 있는 경우는 언제일까?",
"IPMSM의 출력을 최대로 발생하는 운전을 하는 영역은 어디일까?",
"더 큰 출력 토크를 얻기 위해 어떤 인덕턴스가 더 커야 할까?",
"\\( I_{d q}, L_{d q} \\)는 각각 무엇을 의미할까?",
"출력 토크 계산 식에서, IPMSM의 토크, 극수, 영구자석의 쇄교 자속을 각각 어떻게 나타낼까?",
"최적의 \\( d-q \\)축 전류각을 찾기 위한 식에서 IPMSM의 고정자 전류 크기를 나타내는 것은 무엇일까?",
"수소연료전지는 에너지를 어떻게 변환할까?",
"논문에서 보조전워너장치에 대한 구성을 생략하는 이유는 무엇일까?",
"견인 시스템의 두 구성요소는 무엇일까?",
"배터리를 활용하면 수소연료전지의 수소 소비량은 어떻게 될까?",
"승압형 DC/DC 컨버터는 전력을 어디에 공급할까?",
"더 큰 출력 토크를 얻기 위해 어떤 전류를 인가해야 할까?",
"수소연료전지/배터리 하이브리드 철도 차량에는 AC/DC 컨버터가 있을까?",
"논문에서는 전력 공급이 불규칙하다고 가정했을까?",
"수소연료전지는 응답특성이 빠를까?",
"유도전동기는 IPMSM보다 고속 운전에 유리할까?",
"일정 토크 영역일 때보다 일정 출력 영역일 때 IPMSM의 속도가 더 빠를까?",
"승압형 DC/DC 컨버터는 수소연료전지의 출력 전압을 높일까?",
"IPMSM의 \\( q \\)축 인덕턴스가 \\( d \\)축 인덕턴스보다 크거나 마이너스 전류를 인가할 때, 출력 토크는 더 커질까?",
"IPMSM의 속도는 언제나 기저 속도 이상일까?"
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인공물ED
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규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링
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<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링을 제시한다. 모터의 운전 영역에 따른 토크 곡선을 계산하여 견인 시스템의 구동 전력을 결정하고 철도차량의 각 운전 모드에 적용하여 전기 시스템을 모델링 한다. 전기 시스템의 전력은 규칙기반 알고리즘을 이용한 에너지 관리시스템(Energy Management System, EMS)으로 결정한다. 배터리의 충전상태(State Of Charge, SOC)에 따라 운전 영역을 세분화하여 수소 소비량을 효율적으로 관리한다. 제안하는 철도차량 모델링의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 검증한다.</p>
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"전기 시스템의 전력은 규칙기반 알고리즘을 이용한 에너지 관리시스템(Energy Management System, EMS)으로 결정하는가?",
"배터리의 충전상태(State Of Charge, SOC)에 따라 운전 영역을 세분화하여 수소 소비량을 효율적으로 관리하는가?",
"모터의 운전 영역에 따른 토크 곡선을 계산하여 견인 시스템의 구동 전력을 결정하고 철도차량의 각 운전 모드에 적용하여 전기 시스템을 모델링 하는가?",
"제안하는 철도차량 모델링의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 검증하는가?",
"본 논문에서는 규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링을 제시하는가?"
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인공물ED
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규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>세계적으로 에너지 수요량은 점차 증가하지만, 에너지원 중 친환경 에너지원의 비율이 적고 여전히 화석연료의 사용량은 높은 상황이다. 이는 환경적인 문제를 초래하므로 친환경 에너지원 개발, 이산화탄소 배출량 제한 및 미세먼지 저감 대책과 같은 친환경 규제를 통해 화석연료의 소비를 줄이려는 노력이 계속되고 있다.</p><p>디젤/배터리 하이브리드 철도차량은 이러한 세계적인 추세에 맞추어 도입된 친환경 철도차량으로 감속 시 회생 제동으로 발전된 에너지를 배터리에 저장하여 디젤의 사용량을 감소시킨다. 디젤/배터리 하이브리드 철도차량의 주요 에너지원은 여전히 디젤이므로 환경 오염 및 화석연료 사용의 근본적인 문제를 해결하지 못한다.</p><p>수소연료는 많은 친환경 에너지원 중에 무게가 가볍고 소음이 적으며 에너지 밀도가 높은 장점이 있어 철도차량의 차세대 친환경 에너지원으로 주목 받고 있다. 그러나 수소연료전지는 느린 응답특성을 갖기 때문에 이를 보상하기 위해 배터리를 병렬로 연결한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 최근 독일 연방 철도 기관인 Federal Railway Authority는 Alstom 社가 개발한 수소연료전지 철도차량의 독일 내 상업 운전을 최종 승인했으며, 미국은 Stadler 社와 San Bernardino County Transportation Authority (SBCTA)는 수소연료전지 철도차량을 공급하기 위한 계약을 체결하였다.</p><p>수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량은 수소연료전지, 승압형 DC/DC 컨버터, 배터리, 그리고 견인 시스템 및 보조전원장치로 구성된다. 승압형 DC/DC 컨버터는 수소연료전지의 출력 전압을 견인 시스템의 정격 입력 전압으로 승압하고, 배터리와 병렬로 연결하여 견인 시스템, 보조전원장치에 전원을 공급한다. 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량은 차량 감속 시 회생 제동으로 발생한 에너지를 배터리에 저장하므로 수소연료전지의 수소 소비량을 감소시킬 수 있다.</p><p>에너지 관리시스템(Energy Management System, EMS)은 수소연료전지를 효율적으로 관리하는 시스템으로 배터리의 충전상태(State Of C - harge, SOC)와 주행상태에 따라 수소연료전지 및 승압형 DC/DC 컨버터의 지령 전류를 결정하여 배터리의 충방전량을 제어한다. 이러한 EMS의 알고리즘을 위해서 규칙기반(Rule-based), Dyna-mic Programming (DP) 등의 연구가 수행되었다. DP 기법 기반 EMS는 전역 최적화, 비선형 제한조건에 대응이 가능하다. 하지만, 연산시간이 길고 주행조건을 주행시작 전에 미리 알고 있어야 제어가 가능하므로 실시간 제어가 불가능하다. 규칙기반 EMS는 구조가 간단하여 연산시간이 짧고, 온라인 및 오프라인 제어가 용이하므로 여러 응용 분야에서 연구 및 상용화가 활발히 진행 중이다.</p><p>본 논문에서는 규칙기반 EMS 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링을 제시한다. 모터의 운전 영역을 정토크, 정출력 영역으로 구분하고 토크 곡선을 계산하여 견인 시스템의 구동 전력을 계산한다. 수소연료전지를 효율적으로 사용하기 위해 배터리 SOC에 따라 제한조건을 세분화하여 배터리 충방전량을 제한하는 규칙기반 알고리즘을 제시한다. 제안하는 철도차량 모델링의 타당성은 MATLAB/Sim- ulink 시뮬레이션을 통해 검증한다.</p>
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"감속 시 회생 제동으로 발전된 에너지를 배터리에 저장하여 디젤의 사용량을 감소시키는 친환경 철도차량는 무엇입니까?",
"수소연료전지를 효율적으로 관리하는 EMS 라 불리는 시스템은 무엇입니까?",
"철도차량 모델링의 타당성은 어떻게 검증하였습니까?",
"철도차량 모델링의 타당성은 무엇을 통해 검증하였습니까?",
"현재 친환경 에너지원의 비율이 높아 화석연료의 사용량이 줄고 있는 상황입니까?",
"친환경 규제에 대한 설명이 아닌것은 무엇입니까?",
"수소연료전지를 효율적으로 사용하기 위해 어떻게 하나요?",
"무게가 가볍고 소음이 적으며 에너지 밀도가 높은 장점이 있는 친환경 에너지원은 무엇입니까?",
"수소연료전지는 느린 응답특성을 갖기 때문에 이를 보상하기 위해 배터리를 직렬로 연결한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량에 대한 연구가 진행되고 있습니까?",
"수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량의 구성요소는 무엇입니까?",
"규칙기반 EMS는 여러 응용 분야에서 연구 및 상용화가 활발히 진행 중입니까?",
"환경적인 문제인 화석연료의 소비를 줄이기 위해 어떠한 노력을 해야 합니까?",
"수소연료전지는 느린 응답특성을 갖기 때문에 이를 보상하기 위해 어떻게 하나요?",
"세계적으로 에너지 수요량은 점차 증가하지만 화석연료의 사용량은 높은 상황이므로 우리는 어떻게 노력해야 합니까?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h1>III. ECC 프로세서의 경량 하드웨어 설계</h1><h2>1. ECC 프로세서 구조</h2><p>NIST 표준으로 정의된 \( G F\left(2^{m}\right) \) 상의 타원곡선 10가지를 지원하도록 설계된 ECC 프로세서의 전체 구조는 그림 1과 같다. 스칼라 곱셈 연산에 사용되는 데이터와 중간 결과 값을 지장하는 Data_MEM 블록, 유한체 연산에 사용될 32-비트의 데이터와 개인키를 저장하는 REGs 블록, 유한체 곱셈과 덧셈 연산을 수행하는 GFb_ALU 블록, 스칼라 곱셈 연산을 제어하는 제어블록으로 구성된다.</p><p>Data_MEM 블록은 \( 288 \times 32 \)-비트의 듀얼 포트 메모리로 구성되며, 타원곡선 계수, 개인키, 기약다항식, 타원곡선의 생성점, 몽고베리 도메인 변환 데이터, 그리고 스칼라 곱셈 연산의 중간결과 값을 저장한다. REGs 블록은 \( 5 \times 32\)-비트의 레지스터로 구성되며, 32-비트 단위의 유한체 곱셈의 승수와 유한체 곱셈 중간결과 값을 WMM_Data_ REGs에 저장한다. 그리고 32-비트의 개인키 워드를 레지스터 Key_reg에 저장하여 MSB 값에 따라 스칼라 곱셈 알고리듬의 연산에 사용된다. 레지스터 Key_reg는 한 사이클의 점 연산이 끝날 때 마다 1-비트씩 왼쪽으로 시프트되며 32번 시프트 할 때마다 다음 워드의 개인키를 메모리부터 입력받아 저장한다.</p><p>GFb_ALU 블록은 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬에 의해 유한체 곱셈과 덧셈을 수행하며, 워드 기반 유한체 곱셈기와 유한체 가산을 수행하는 XOR 게이트로 구성된다. 투영좌표계에서 일반좌표계로 변환할 때 사용되는 유한체 나눗셈은 제수의 곱의 역원을 구하여 피제수와 곱하는 연산으로 구현되었으며, 곱의 역원은 페르마의 소정리를 이용하여 구현되었다. 제어 블록은 FSM(finite state machine)으로 구현되며, Data_MEM, REGs, GFb_ALU 블록의 내부 동작을 제어하고, 또한 타원곡선의 키 길이와 연산모드에 따른 소요 클록 사이클 수를 반영하여 ECC 프로세서의 전체 동작을 제어한다.</p><p>본 논문의 ECC 프로세서는 Lopez-Dahab 좌표계와 페르마의 소정리를 적용하여 역원 연산을 위한 하드웨어 자원을 절약하였으며, 32 -비트 워드 기반 몽고메리 곱셈기 기반의 고정된 크기의 하드웨어로 다양한 키 길이의 타원곡선을 지원하도록 경량 하드웨어로 설계되었다.</p><h2>2. 워드 기반 유한체 곱셈기</h2><p>\( G F\left(2^{m}\right) \) 상의 유한체 곱셈기는 그림 2의 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬의 슈도코드를 기반으로 설계되었다. 그림 2의 슈도코드에서 \( w \)는 워드 크기이며, \( m \)은 워드 개수를 나타낸다. 본 논문에서는 데이터 패스를 32-비트로 설계하여 워드 크기는 \( w=32 \)이고, 워드 개수 \( m \)은 타원곡선의 길이를 워드 크기로 나누고 자리올림을 한 값으로서 B-163의 경우 \( m=6 \)이다. 워드 기반 몽고메리 곱셈기는 유한체 곱셈의 승수와 피승수를 32-비트의 워드들로 분할하고, 각 워드에 대한 반복 연산을 통해 임의의 길이의 유한체 곱셈을 연산하며, 합동 특성을 이용하여 모듈러 축약이 이루어진다. 이와 같이, 워드 단위의 유한체 연산 하드웨어를 기반으로 연산 사이클 수를 가변시킴으로써 다양한 키 길이의 타원곡선 연산을 지원할 수 있도록 설계하였다.</p><p>그림 3은 그림 2의 슈도코드를 기반으로 설계된 워드 기반 몽고메리 곱셈기의 내부 구성도이며, 32-비트 이진체 곱셈기, XOR 가산기, 곱셈 결과의 상위 워드를 지장하는 32-비트 레지스터 두 개, 그리고 멀티플렉서 등으로 구성된다. 그림 2의 슈도 코드에서 \( j \)-루프 내부의 이진체 곱셈은 \( j=0 \)일 때 단계-4, 단계-7, 단계-9에서 3회 연속 수행되며, \( j>0 \)인 경우에는 단계-4와 단계-9에서 2회 연속 수행되어야 한다. 세 개의 이진체 곱셈기를 사용하면 병렬 처리를 극대화할 수 있으나, 본 논문에서는 지면적 하드웨어 구현을 위해 하나의 이진체 곱셈기를 사용하였으며, 이진체 곱셈에 한 클록 사이클이 소요되도록 설계하였다.</p><p>그림 2의 슈도코드에서 \( j \)-루프는 피승수 B와 승수 A의 한 워드에 대한 연산을 나타내며, 승수 A의 워드 개수 \( m \)만큼 \( i \)-루프를 반복하여 연산 결과를 얻는다. 모듈러 합동을 만들기 위해 사용되는 데이터 \( n_{0}^{*} \)은 타원곡선에 따라 고정된 값을 가지며, 표 2와 같이 LUT로 구현하였다. 그림 2의 슈도코드 단계-7에서 \( q_{i} \)는 최하위 워드가 0이 되도록 모듈러 합동을 만들기 위해 사용되며, 데이터 \( q_{i} \)의 생성을 위해 \( j=0 \)일 때 3 클록 사이클이 소요되며, 나머지는 2 클록 사이클이 소요된다. 따라서 \( j \)-루프 동안 \( 3+2(m-1) \) 클록 사이클이 소요되며, \( i \)-루프가 끝나기 전에 \( S_{m-1} \) 값의 생성을 위해 1 클록 사이클이 추가로 소요되어 한 번의 \( i \)-루프에 \( 2(m+1) \) 클록 사이클이 소요된다. 따라서 본 논문에서 설계된 이진체 상의 유한체 곱셈기는 최종 곱셈 결과를 얻기 위해 총 \( 2 m(m+1) \) 클록 사이클이 소요된다.</p><p><table border><caption>표 2. 타원곡선에 따른 데이터 \( n_{0}^{*} \)</caption><tbody><tr><td>Curve</td><td>\( n_{0}^{*} = n_{0}^{-1} mod~2^{32} \)</td></tr><tr><td>B-163</td><td>2115400329</td></tr><tr><td>B-233</td><td>1</td></tr><tr><td>B-283</td><td>4286239905</td></tr><tr><td>B-409</td><td>1</td></tr><tr><td>B-571</td><td>2193074037</td></tr></tbody></table></p>
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"레지스터 Key_reg는 한 사이클의 점 연산이 끝날 때 마다 2-비트씩 왼쪽으로 시프트되니?",
"ECC 프로세서 구조에서 GFb_ALU 블록이 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬에 의해서 수행하는 것은 무엇인가?",
"\\( 5 \\times 32\\)-비트의 레지스터로 구성된 REGs 블록의 레지스터 Key_reg는 언제 1-비트씩 왼쪽으로 시프트되니?",
"ECC 프로세서를 구성하는 블록 중에서 유한 상태 기계로 구현되는 블럭은 뭐야?",
"유한 상태 기계로 구현되는 제어 블록이 ECC 프로세서의 전체 동작을 제어할 때 타원곡선의 키 길이와 연산모드에 따라서 반영하는 것은 무엇인가?",
"투영좌표계에서 일반좌표계로 변환할 때 사용되는 나눗셈은 뭐야?",
"유한체 나눗셈은 제수의 곱의 역원을 구하여 피제수와 곱하는 연산으로 구현되었으며, 이때 곱의 역원은 어떤 정리를 이용하여 구현되었니?",
"GFb_ALU 블록은 몽고메리 곱셈 알고리듬에 의해 유한체 곱셈과 덧셈을 수행하는데 이것은 워드 기반이 맞니?",
"본 논문의 ECC 프로세서는 32 -비트 워드 기반 몽고메리 곱셈기 기반의 고정된 크기의 경량 하드웨어로 다양한 키 길이의 어떤 곡선을 지원하도록 설계되었니?",
"GFb_ALU 블록이 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬에 의해 유한체 곱셈과 덧셈을 수행하는 곳은 어디니?",
"레지스터 Key_reg는 한 사이클의 점 연산이 끝날 때 마다 1-비트씩 왼쪽으로 시프트되는데 그렇다면 다음 워드의 개인키를 메모리로부터 입력받아 저장할 때는 몇번 시프트 할 때이니?",
"본 논문의 ECC 프로세서의 하드웨어는 32 -비트 워드 기반 몽고메리 곱셈기 기반의 고정된 크기로 다양한 키 길이의 타원곡선을 지원하도록 중량 하드웨어로 설계되었니?",
"유한 상태 기계로 구현되는 제어 블록은 ECC 프로세서 구조의 다른 세가지 Data_MEM, REGs, GFb_ALU 블록들의 내부 동작을 제어하는 기능을 하니?",
"유한체 나눗셈은 투영좌표계에서 일반좌표계로 변환할 때 사용되는데 제수의 곱의 역원을 구하여 피제수와 곱하는 연산으로 구현되었니?",
"본 논문에서는 데이터 패스를 몇 비트로 설계하였니?",
"\\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 유한체 곱셈기의 설계는 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬의 슈도코드를 기반으로 하였니?",
"워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬의 슈도코드에서 \\( m \\)은 워드 개수를 나타내니?",
"본 논문의 ECC 프로세서가 역원 연산에 사용하는 하드웨어 자원을 절약하기 위해서 적용한 것은 무엇인가?",
"워드 기반 몽고메리 곱셈기는 유한체 곱셈의 승수와 피승수를 워드들로 분할할 때 16-비트로 분할하니?",
"\\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 유한체 곱셈기의 설계에 기반이 되는 슈도코드에서 \\( w \\)는 무엇을 나타내니?",
"슈도코드를 기반으로 설계된 워드 기반 몽고메리 곱셈기는 어떻게 구성되어 있니?",
"그림2의 의사코드 단계-7에서 \\( q_{i} \\)는 모듈러 합동을 만들기 위해 최하위 워드가 몇이 되도록 사용되는가?",
"슈도코드에서 워드 개수 \\( m \\)을 구할때 타원 곡선의 길이를 나누는 것은 워드 크기가 맞니?",
"\\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 유한체 곱셈기는 워드 단위의 유한체 연산 하드웨어를 기반으로 하여 설계되었는데 다양한 키 길이의 타원곡선 연산을 하려면 어떤 수를 가변시켜여 하니?",
"그림 2의 슈도코드 단계-7에서 데이터 \\( q_{i} \\)의 생성을 위해 \\( j=0 \\)일 때 몇 클록의 사이클이 소요되나요?",
"GFb_ALU 블록에서 유한체 곱셈과 덧셈을 수행하는데 사용하는 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 유한체 곱셈기는 어떤 코드를 기반으로 설계되었니?",
"의사코드를 기반으로 설계된 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 구성할 때 XOR 가산기도 포함되니?",
"그림 2의 의사코드 단계-7에서 데이터 \\( q_{i} \\)의 생성을 위해 \\( j=0 \\)일 때 소요되는 사이클은 3 클록인가요?",
"미국표준기술연구소 표준으로 정의된 ECC 프로세서의 전체 구조는 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 타원곡선 10가지를 지원하도록 설계되었니?",
"미국표준기술연구소 표준으로 정의된 ECC 프로세서는 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 어떤 곡선 10가지를 지원하도록 설계되었니?",
"ECC 프로세서 구조에서 유한체 곱셈과 덧셈 연산을 수행하는 불록은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 유한체 연산에 사용될 32-비트의 데이터와 개인키를 저장하는 블럭은 REGs 블록이 맞니?",
"ECC 프로세서 구조에서 스칼라 곱셈 연산에 사용되는 데이터와 중간 결과 값을 저장하는 블록은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 Data_MEM 블록이 구성하는 듀얼 포트 메모리는 몇 비트인가요?",
"ECC 프로세서 구조에서 Data_MEM 블록에 구성되어 있는 것은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 Data_MEM 블록의 듀얼 포트 메모리에 저장하는 것은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 REGs 블록의 WMM_Data_ REGs에 저장하는 것은 몽고베리 도메인 변환 데이터, 그리고 스칼라 곱셈 연산의 중간결과 값이야?",
"ECC 프로세서 구조에서 \\( 5 \\times 32\\)-비트의 레지스터로 구성되어 있는 블록은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 REGs 블록의 WMM_Data_ REGs에 저장하는 것은 뭐야?",
"ECC 프로세서 구조에서 REGs 블록의 WMM_Data_ REGs에 저장하는 값 중 유한체 곱셈의 승수는 단위가 뭐야?",
"REGs 블록의 레지스터 Key_reg에 저장한 32-비트의 개인키 워드는 어디에 사용되니?",
"ECC 프로세서 구조에서 REGs 블록은 몇 비트의 레지스터로 구성되어 있어?",
"REGs 블록의 레지스터 Key_reg에 저장하는 것은 무엇인가요?",
"\\( G F\\left(2^{m}\\right) \\)상의 타원곡선 10가지를 지원하도록 설계된 ECC 프로세서의 구조는 어디에 표준으로 정의되었니?",
"ECC 프로세서 구조에서 Data_MEM 블록은 \\( 288 \\times 32 \\)-비트의 듀얼포트 메모리에 타원곡선 계수, 개인키, 기약다항식, 타원곡선의 생성점, 몽고베리 도메인 변환 데이터, 그리고 스칼라 곱셈 연산의 중간결과 값을 저장하니?",
"ECC 프로세서 구조에서 REGs 블록은 32-비트 단위의 유한체 곱셈의 승수와 유한체 곱셈 중간결과 값을 어디에 저장하니?",
"\\( 5 \\times 32\\)-비트의 레지스터로 구성된 REGs 블록에서 32-비트의 개인키 워드를 저장하는 곳이 레지스터 Key_reg가 맞니?",
"레지스터 Key_reg에 저장한 32-비트의 개인키 워드를 스칼라 곱셈 알고리듬의 연산에 사용할 때 적용하는 값은 무엇인가요?",
"\\( 5 \\times 32\\)-비트의 레지스터로 구성된 REGs 블록의 레지스터 Key_reg는 한 사이클의 점 연산이 끝날 때 마다 몇 비트씩 왼쪽으로 시프트되니?",
"모듈러 합동을 만들기 위해 사용되는 타원곡선에 따른 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)의 값이 1인 타원곡선의 값 중에서 작은 수는 뭐야?",
"타원곡선에 따른 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)을 LUT로 구현한 표 2.에서 타원곡선 값이 B-571일때 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)의 값은 얼마야?",
"타원곡선에 따른 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)를 LUT로 구현한 표 2.에서 4286239905는 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)의 값인데, 이때 타원곡선의 값은 뭐야?",
"타원곡선의 길이가 B-163의 경우 모듈러 합동을 만들기 위해 사용되는 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)의 값은 뭐니?",
"모듈러 합동을 만들기 위해 사용되는 데이터 \\( n_{0}^{*} \\)의 값이 2193074037일때 타원곡선의 값은 얼마니?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h2>3. 제어 FSM</h2><p>제어 FSM 블록은 GFb_ALU 블록, Data_Mem 그리고 REGs 블록의 하드웨어 자원을 이용하여 스칼라 곱셈 연산이 수행되도록 ECC 프로세서의 전체적인 동작을 제어하며, 그림 4의 상태 천이도를 갖는 유한상태머신으로 구현되었다. 설계된 ECC 프로세서는 데이터 및 파라미터 입력, 매평, 점 연산, 좌표계 변환, 리매핑, 데이터 출력의 과정을 통해 스칼라 곱셈 연산을 수행한다.</p><p>데이터 입력 단계에서는 스칼라 곱셈 연산에 필요한 파라미터를 입력 받는다. 32-비트 입력포트 iData를 통해 타원곡선의 길이, 타원곡선 계수, 개인키, 기약다항식, 타원곡선의 생성점, 몽고메리 도메인 변환 데이터가 입력되며, NIST에 정의된 타원곡선의 계수 \( a \)는 0 또는 1이므로 1 -비트 입력포트 iData_A를 통해 입력된다.</p><p>상태 MAPPING은 Lopez-Dahab 3차원 좌표계 변환과 몽고메리 도메인 변환을 처리하는 단계이며, 3차원 좌표계의 점 \( (X, Y, Z) \)에서 초기 값 \( Z \)는 1이다. 몽고메리 도메인 변환은 피연산자에 \( R^{2} \)을 곱하여 \( W M M\left(A, R^{2}, N\right)=A \times R \)의 형태로 변환하는 과정이며, 워드기반 몽고메리 곱셈기가 사용된다. 여기서 \( R \)은 \( 2^{m} \bmod P \)이고, \( m \)은 타원곡선이 정의되는 이진체의 크기를 나타낸다.</p><p>변환이 완료된 데이터는 몽고메리 래더 알고리듬을 적용하여 점 덧셈과 점 두 배 연산의 반복으로 스칼라 곱셈이 연산된다. 상태 POINT_INIT_SET에서는 매핑된 타원곡선의 생성점을 점 연산의 초기값으로 설정하며, 상태 K_ZERO_SKIP에서는 개인키가 저장된 레지스터 Key_reg를 왼쪽으로 시프트 시키면서 MSB를 스캔하여 처음으로 1이 나올때 까지 대기한다. 이 후 MSB 값에 따라 몽고메리 래더 알고리듬을 수행한다. 상태 POINT_ADD와 상태 POINT_DOUBLE에서는 각각 점 덧셈과 점 두 배 연산이 수행된다.</p><p>Lopez-Dahab 좌표계를 이용한 점 가산과 점 두배 연산은 그림 5의 과정으로 계산된다. Koblitz 타원곡선의 경우에 타원곡선의 계수 \( a=0 \)이므로, 점 덧셈 연산은 단계-15와 단계-16이 생략되고, 점 두배 연산은 단계-10이 생략되어 연산 시간이 단축 된다.</p><p>스칼라 곱셈이 완료된 결과는 3차원 좌표계인 Lopez-Dahab 좌표계로 출력된다. 스칼라 곱셈 결과 \( (X R, Y R, Z R) \)를 2차원 좌표계인 아핀 좌표계 \( \left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)=\left(X R / Z, Y R / Z^{2}\right) \)로 역변환 하는 연산은 상태 XY_MUL, Y_SQU, TRANS_AFFINE를 통해 수행된다. 좌표계 변환을 위해서는 유한체 나눗셈 연산이 필요하며, 상태 XY_MUL와 상태 Y_SQU에서 페르마 소정리를 이용하여 곱의 역원을 구하고, 상태 TRANS_AFFINE에서 연산된 곱의 역원을 사용해 아핀 좌표계로 변환한다.</p><p>상태 RE_MAPPING에서는 몽고베리 도메인의 결과를 일반 도메인으로 역변환 하는 연산이 수행된다. 상태 MAPPING과 동일하게 워드 기반 몽고메리 곱셈기가 사용되며, 몽고베리 도메인의 \( A R \)에 상수 1을 곱하여 \( W M M(A R, 1, N)=A \) 의 형태로 변환된다. 마지막으로, 모든 연산이 완료된 최종 결과는 상태 DATA_OUT를 통해 최하위 워드부터 외부로 출력된다.</p>
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"설계된 ECC 프로세서는 어떻게 스칼라 곱셈 연산을 수행하나요?",
"레지스터 Key_reg를 왼쪽으로 시프트시키면서 무슨 숫자가 나올때까지 대기하나요?",
"타원곡선의 계수는 Koblitz 타원곡선의 경우에 얼마인가요?",
"타원곡선의 길이, 타원곡선 계수, 개인키, 기약다항식, 타원곡선의 생성점, 몽고메리 도메인 변환 데이터는 무엇을 통해 입력되나요?",
"NIST에 정의된 타원곡선의 계수 \\( a \\)로 2가 있나요?",
"NIST에 정의된 타원곡선의 계수 \\( a \\)는 얼마가 있나요?",
"몽고메리 도메인 변환과 Lopez-Dahab 3차원 좌표계 변환을 처리하는 단계를 무엇이라고 하나요?",
"3차원 좌표계의 점 \\( (X, Y, Z) \\)에서 초기 값 \\( Z \\)는 무엇인가요?",
"피연산자에 \\( R^{2} \\)을 곱하여 \\( W M M\\left(A, R^{2}, N\\right)=A \\times R \\)의 형태로 변환하는 과정을 무엇이라고 하나요?",
"몽고메리 도메인 변환에서 \\( R \\)은 무엇을 나타내나요?",
"몽고메리 도메인 변환에서 \\( m \\)은 무엇을 의미하나요?",
"데이터 입력 단계에서의 파라미터는 무엇에 필요한 파라미터인가요?",
"본 연구에서 K_ZERO_SKIP에서는 MSB를 스캔하면서 레지스터 Key_reg를 얼마가 나올때 까지 시프트시켜?",
"본 연구의 제어 FSM에서 좌표계 변환을 위해서는 어떤 연산이 필요해?",
"\\( (X R, Y R, Z R) \\)를 \\( \\left(x^{\\prime}, y^{\\prime}\\right)=\\left(X R / Z, Y R / Z^{2}\\right) \\)로 역변환 하는 연산은 어떻게 진행돼?",
"상태 XY_MUL와 상태 Y_SQU에서 어떻게 곱의 역원을 구해?",
"본 연구에서 데이터 입력 단계에서 파라미터를 입력할때는 어떤 연산을 사용해?",
"본 연구의 몽고메리 도메인 변환에서 피연산자에 무엇을 곱해서 변환시키는 과정이야?",
"상태 RE_MAPPING에서 몽고베리 도메인 \\( A R \\)에 무엇을 곱해 \\( W M M(A R, 1, N)=A \\) 의 형태로 변환시켜?",
"본 논문에서 점 덧셈 연산은 어떤 단계가 생략되어서 연산 시간을 단축시켜?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h1>IV. 기능검증 및 성능평가</h1><p>설계된 \( G F\left(2^{m}\right) \) ECC 프로세서는 ModelSim으로 RTL 기능검증을 하였으며, FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. NIST FIPS 186-2에 정의되어 있는 타원곡선 계수, 타원곡선의 생성점 등의 파라미터를 검증에 사용하였다.</p><h2>1. RTL 기능검증</h2><p>그림 6-(a)는 키 길이 233-비트 슈도 랜덤 타원 곡선 상의 스칼라 곱셈 연산에 대한 시뮬레이션 결과이며, 개인키 “00C7 E814DD40 466073EF 4CFD3319 B2F0488D 3EED4BBA 24DC189A 1C65C202"를 최하위 워드부터 입력하여 스칼라 곱셈 연산 결과로 \( x \)-좌표 값 "01F4 85A65E59 B336E140 1C8A311F 01C92626 C663E69F 12A627E5 3E8F0675”, \( y \)-좌표 값 "01BF 338CE75A DFB07DEB D962E1D8 0C101587 269AC995 1B40422B 12E9DA3E"가 최하위 워드부터 출력된다. 그림 6-(b)는 키 길이 233-비트 Koblitz 타원곡선의 스칼라 곱셈 연산에 대한 시뮬레이션 결과이며, 개인키 "007C 916E6A3B A7D23900 ED41E74D FD50F55E E2C2DF89 134E9CEA F471C6CA"를 최하위 워드부터 입력하여 스칼라 곱셈 연산 결과로 \( x \)-좌표 값 "01E9 1DEFBD41 AE655105 E046E03E C13E3860 0E9A2C9A 920B8E75 53721605”, \( y \)-좌표 값 “0112 9C2706D1 9D134891 C7BAD84A 5600C2AF F86068C4 7497F5BD 498D0B76"가 최하위 워드부터 출력된다. 그림 6의 시뮬레이션 결과는 문헌의 참조 구현 값과 정확히 일치하여 설계된 ECC 프로세서가 올바로 동작함을 확인하였다.</p><h2>2. FPGA 구현을 통한 하드웨어 동작 검증</h2><p>RTL 기능검증이 완료된 ECC 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. FPGA 검증 플랫폼은 그림 7과 같으며, FPGA 보드, uart 인터페이스, Python 기반 구동 및 GUI 소프트웨어로 구성되며, FPGA 소자는 Xilinx Virtex5 XC5VSX-95T 디바이스가 사용되었다. FPGA에 구현된 ECC 프로세서로 테스트 벡터를 로딩한 후, ECC 연산을 수행한 결과가 PC로 전송되어 GUI 화면에 표시된다.</p><p>그림 8은 ECDH(Elliptic Curve Diffie-Hellman) 키 교환 프로토콜을 구현한 FPGA 검증화면이다. 그림 8-(a)는 키 길이 571-비트의 슈도 랜덤 타원 곡선에 대한 ECDH 프로토콜의 동작결과이며, 그림 8-(b)는 키 길이 571-비트의 Koblitz 타원곡선에 대한 ECDH 프로토콜의 동작결과이다. FPGA 검증 시스템의 동작 과정은 다음과 같다.</p><p>GUI 상단의 타원곡선 종류를 선택하면 타원곡선의 생성점과 모듈러 값이 화면에 표시된다. 1.Generation 버튼을 클릭하면 Alice와 Bob의 개인키가 생성되며, 2.Calculation 버튼을 클릭하면 Alice의 개인키, 생성점, 모듈러 값 등의 파라미터가 FPGA로 전송되고, FPGA에 구현 된 ECC 프로세서에서 스칼라 곱셈이 연산된 후, 그 결과가 PC로 전송되어 Alice의 공개키가 화면에 표시된다. 3.Calculation 버튼을 클릭하면 Bob의 개인키, 생성점, 모듈러 값 등의 파라미터가 FPGA로 전송되고, ECC 프로세서에서 스칼라 곱셈이 연산된 후, 그 결과가 PC로 전송되어 Bob의 공개키가 화면에 표시된다. 4.Calculation 버튼을 클릭하면 Alice의 개인키와 생성된 공개키 등의 파라미터가 FPGA로 전송되고, ECC 프로세서에서 스칼라 곱셈이 연산된 후, 그 결과가 PC로 전송되어 공유된 비밀키가 화면에 표시된다. 마찬가지로, 5.Calculation 버튼을 클릭하면 Bob의 개인키와 생성된 공개키 등의 파라미터가 FPGA로 전송되고, ECC 프로세서에서 스칼라 곱셈이 연산된 후, 그 결과가 PC로 전송되어 공유된 비밀키가 화면에 표시된다. 이상의 과정으로 Alice와 Bob 사이에 공유된 비밀키와 소프트웨어로 계산된 결과의 일치 여부가 화면에 표시된다. 이와 같은 ECDH 키 교환 프로토콜을 통해 설계된 ECC 프로세서의 하드웨어 동작을 검증하였다.</p>
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"설계된 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) ECC 프로세서는 무엇을 통해 RTL 기능을 검증 했나요?",
"FPGA 검증 플랫폼은 어떻게 구성되어 있나요?",
"FPGA 소자에는 어떤 디바이스가 사용되었나요?",
"본 논문에서 기능검증 및 성능평가를 할 때, 하드웨어 동작을 어떻게 검증했는가?",
"FPGA 보드는 FPGA 검증 플랫폼의 구성품인가요?",
"본 논문에서 설계된 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) ECC 프로세서에서 하드웨어 동작의 성능을 무엇을 통해 테스트를 진행했나요?",
"Python 기반 구동 및 GUI 소프트웨어는 FPGA 검증 플랫폼을 이루는 구성장치 인가요?",
"하드웨어 동작 검증과정에서 ECC 프로세서가 RTL 기능검증이 완료되었을 경우에, 어떻게 하드웨어 진행을 검사했어?",
"Calculation 버튼을 클릭했을때 FPGA로 전송되는 파라미터는 어떤 것들인가?",
"ECC 프로세서에서 스칼라 곱셈으로 연산 되기 전에 Calculation 버튼을 클릭하면 FPGA로 어떤 것들이 전송되나요?",
"본 연구에서 설계된 ECC 프로세서가 올바르게 작동하였음을 그림 6의 시뮬레이션 결과를 통해 어떻게 확인했어?",
"GUI 상단의 타원곡선 종류를 선택하면 화면에 무엇이 표시되나요?",
"본 연구에서 스칼라 곱셈 연산의 시뮬레이션을 한 결과로써 \\( x \\)-좌표 값에 해당하는 값은 무엇이야?",
"본 연구에서 uart 인터페이스라는 항목은 FPGA 검증 플랫폼을 구성하는 장치의 일종이야?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h1>1. 서론</h1><p>주변의 사물이 인터넷과 연결되어 유기적으로 정보를 주고받는 사물인터넷(Internet of Things; IoT)기술이 급속히 발전함에 따라 유\( \cdot \)무선 네트워크를 통해 유통되는 정보를 안전하게 보호하기 위한 정보보안의 중요성이 그게 대두되고 있다. 오늘날 널리 사용되고 있는 정보보안 체제로는 암호화, 전자서명, 인증 등이 있으며, 대칭키(symmetric- key) 암호, 공개키(public-key) 암호, 해시 함수 등이 사용된다. 전자서명, 인증, 키교환 등의 보안 프로토콜에 필수적인 공개키 암호방식은 RSA (Rivest, Shamir, and Adleman), 타원곡선 암호 (Elliptic Curve Cryptography; ECC) 등이 널리 사용되고 있다.</p><p>1985년 Koblitz와 Miller에 의해 제안된 타원곡선 암호는 타원곡선 군(group)의 이산대수 문제(elliptic curve discrete logarithmic problem)에 안전성의 기반을 두고 있으며, 대표적인 공개키 암호 방식인 RSA 보다 짧은 키 길이를 사용하면서도 유사한 안전성을 제공한다는 장점이 있어 응용 분야가 급속히 확대되고 있다. ECC는 RSA에 비해 연산량과 요구되는 메모리가 작아 제한된 하드웨어 자원을 갖는 IoT, IC 카드, 스마트 단말기 등의 보안에 적합하므로, ECC의 경량 하드웨어 구현에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. ECC는 타원 곡선이 정의되는 유한체에 따라 소수체(prime field) \( GF(p) \) 상의 ECC와 이진체(binary field) \( GF\left(2^{m}\right) \) 상의 ECC로 구분되며, 적용되는 체에 따라 타원곡선 방정식도 달라진다. ECC의 하드웨어 구현을 위해서는 타원곡선 종류, 타원곡선이 정의되는 유한체(finite field), 타원곡선 상의 점을 표현하는 좌표계, 필드 크기, 스칼라 곱셈 알고리듬, 유한체 연산 알고리듬 등 다양한 요소들이 고려되어야 하며, 이들 요소에 따라 ECC 프로세서의 성능, 하드웨어 복잡도 등이 영향을 받는다.</p><p>최근, ECC의 하드웨어 구현에 관한 많은 연구 결과들이 발표되고 있으며, ECC 프로세서의 연산 성능, 하드웨어 복잡도, 지원되는 유한체와 타원곡선의 종류 등 다양한 측면에서 각기 장 \( \cdot \) 단점을 갖는 것으로 평가된다. 문헌은 다양한 타원곡선의 지원이 가능한 ECC 프로세서 설계 사례이며, 하드웨어 복잡도가 커서 하드웨어 리소스가 제한적인 응용분야에 적합하지 않은 것으로 평가된다. 문헌은 저면적 및 고속 동작이 가능한 ECC 프로세서 사례이다. 문헌은 아핀 좌표계를 사용하여 빠른 연산이 가능하지만 스칼라 곱셈에서 역원 연산을 위한 부가적인 하드웨어 자원이 필요하다는 단점을 갖는다.</p><p>본 논문의 ECC 프로세서는 Lopez-Dahab 좌표계와 페르마의 소정리(Fermat's little theorem)를 사용하여 역원 연산을 위한 하드웨어 자원을 절약하였으며, 워드 기반 몽고메리 곱셈기 기반의 고정된 하드웨어로 다양한 키 길이의 타원곡선을 지원할 수 있도록 설계하여 경량 하드웨어로 구현하였다. 2장에서는 타원곡선 암호 알고리듬에 대하여 간략히 설명하고, 3장에서는 ECC 프로세서의 하드웨어 구현에 대해 설명한다. 설계된 ECC 프로세서의 FPGA 검증 결과와 성능평가는 4장에 기술하였으며, 5장에서 결론을 맺는다.</p>
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"사물인터넷은 어떻게 정보를 유통시킬 수 있어?",
"사물인터넷의 타원곡선 암호는 어떻게 평가될 수 있나요",
"Koblitz와 Miller는 언제 타원곡선 암호를 제안하였어?",
"타원곡선 암호를 제안한 사람은 누구야?",
"Koblitz와 Miller가 제안한 RSA 보다 짧은 키 길이를 사용하면서도 유사한 안전성을 제공한다는 장점이 있는 암호는 뭐야?",
"타원곡선 암호는 공개키 암호 방식인 RSA보다 키 길이가 짧은가?",
"ECC가 사용되기 적합한 분야는 뭐야?",
"왜 ECC는 RSA보다 IoT, IC 카드 등의 보안에 적합해?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h2>3. 성능평가</h2><p>Verilog HDL로 설계된 이진체 ECC 프로세서를 \( 180-\mathrm{nm} \) CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 10,674 GEs(gate equivalences)와 9 \( \mathrm{kbit} \)의 메모리로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 \( 154 \mathrm{MHz} \)로 평가되었다. Virtex5 XC5VSX-95T FPGA 디바이스로 합성한 결과, 1,075 슬라이스와 한 개의 BRAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 \( 96 \mathrm{MHz} \)로 평가되었다. 표 3은 타원곡선 종류와 키 길이에 따른 스칼라 곱셈 연산에 소요되는 클록 사이클 수를 보인 것이며, Koblitz 타원곡선의 연산 속도가 약 \( 4 \% \) 빠른 것으로 나타났다.</p><p><table border><caption>표 3. ECC 스칼라 곱셈의 소요 클록 사이클 수</caption><tbody><tr><td>Koblitz curve</td><td># of cycles</td><td>Pseudo-random curve</td><td># of cycles</td></tr><tr><td>K-163</td><td>467,297</td><td>B-163</td><td>467,297</td></tr><tr><td>K-233</td><td>1,064,995</td><td>B-233</td><td>1,112,221</td></tr><tr><td>K-283</td><td>1,597,372</td><td>B-283</td><td>1,666,205</td></tr><tr><td>K-409</td><td>4,564,326</td><td>B-409</td><td>4,760,722</td></tr><tr><td>K-571</td><td>11,818,743</td><td>B-571</td><td>12,259,754</td></tr></tbody></table></p><p>표 4는 본 논문에서 설계된 이진체 ECC 프로세서와 문헌에 발표된 사례들을 비교한 것이다. 본 논문과 동일하게 NIST 표준의 10가지 \( G F\left(2^{m}\right) \) 상의 타원곡선을 지원하는 문헌의 사례는 본 논문의 ECC 프로세서에 비해 약 7.4배 많은 슬라이스가 사용되고, 출력율은 약 \( 41 \% \) 낮다. 두 가지의 슈도 랜딤 타원곡선 B-233, B-283을 지원하는 문헌의 사례는 아핀 좌표계를 사용하여 데이터 처리율이 \( 85.1 \mathrm{kbps} \)로 본 논문의 ECC 프로세서에 비해 약 4.2배 높으나, 약 2.8배 많은 슬라이스를 필요로 한다. 문헌의 사례는 하나의 슈도 랜덤 타원곡선 B-233을 지원하며, 본 논문의 설계에 비해 최대 동작 주파수와 출력율은 높으나, 약 4.6배 많은 게이트 수를 필요로 한다. 본 논문에서 설계된 ECC 프로세서는 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 사용하여 고정된 하드웨어로 다양한 키 길이의 타원곡선들을 지원하며, 경량 하드웨어로 구현되었다는 장점을 갖는다.</p><p><table border><caption>표 4. ECC 프로세서의 비교</caption><tbody><tr><td colspan=2>\</td><td>This paper</td><td>[11]</td><td>[12]</td><td>[13]</td></tr><tr><td colspan=2>Field size [\( \mathrm{bits} \)]</td><td>163, 233, 283, 409, 571</td><td>163, 233, 283, 409, 571</td><td>233, 283</td><td>233</td></tr><tr><td colspan=2>Eiliptic curve</td><td>Koblitz,pseudo-random</td><td>Koblitz, pseudo-random</td><td>pseudo-random</td><td>pseudo-random</td></tr><tr><td colspan=2>Coordinate system</td><td>Lopez-Dahab</td><td>Lopez-Dahab</td><td>Affine</td><td>Affine</td></tr><tr><td colspan=2>Finite field multiplication</td><td>32-\( \mathrm{bit} \) word-based Montgomery multiplier</td><td>Karatsuba-Ofman multiplication algorithm</td><td>Intercleaved modular reduction agorithm</td><td>233-b shift-and-add multiplier</td></tr><tr><td rowspan=2>Technology</td><td>ASIC</td><td>180 \( \mathrm{nm} \)</td><td>-</td><td>-</td><td>180 \( \mathrm{nm} \)</td></tr><tr><td>FPGA</td><td>Virtex-5</td><td>Virtex-5</td><td>Kintex-7</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan=2>Hardware complexity</td><td>ASIC</td><td>10,674 \( \mathrm{GEs} \), 9 \( \mathrm{kbit} \) RAM</td><td>-</td><td>-</td><td>49,271 \( \mathrm{GEs} \)</td></tr><tr><td>FPGA</td><td>1,075 \( \mathrm{slices} \), 1 BRAM</td><td>7,978 \( \mathrm{slices} \)</td><td>3,016 \( \mathrm{slices} \)</td><td>-</td></tr><tr><td colspan=2># of clock cycles for scalar multiplication*</td><td>1,112,221</td><td>-</td><td>679,776</td><td>490,699</td></tr><tr><td rowspan=2>Throughput* [\( \mathrm{kbps} \)]</td><td>ASIC</td><td>32.3</td><td>-</td><td>-</td><td>166.4</td></tr><tr><td>FPGA</td><td>20.1</td><td>11.8</td><td>85.1</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan=2>Max. frequency [\( \mathrm{MHz} \)]</td><td>ASIC</td><td>154</td><td>-</td><td>-</td><td>345</td></tr><tr><td>FPGA</td><td>96</td><td>154</td><td>255</td><td>-</td></tr></tbody></table></p>
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"Verilog HDL로 설계된 이진체 ECC 프로세서를 \\( 180-\\mathrm{nm} \\) CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 평가된 최대 동작 주파수는 얼마인가?",
"논문에서 설계된 프로세서는 다양한 키 길이의 타원곡선을 지원하는 것 외에 추가로 어떤 장점을 갖는가?",
"Verilog HDL로 설계된 이진체 ECC 프로세서를 Virtex5 XC5VSX-95T FPGA 디바이스로 합성한 결과 발생된 슬라이스 수는 얼마인가?",
"Pseudo-random curve에 해당하는 것은 B-163,\tB-233,B-283,B-409 그리고 무엇인가?",
"Verilog HDL로 설계된 이진체 ECC 프로세서를 \\( 180-\\mathrm{nm} \\) CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 구현된 메모리는 어떻게 되는가?",
"NIST 표준의 10가지 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 타원곡선을 지원하는 사례는 ECC 프로세서에 비해 몇 배 많은 슬라이스가 사용되는가?",
"Verilog HDL로 설계된 이진체 ECC 프로세서를 Virtex5 XC5VSX-95T FPGA 디바이스로 합성한 결과 평가된 최대 동작 주파수는 \\( 154 \\mathrm{MHz} \\)인가?",
"표3에 따르면 Koblitz 타원곡선의 연산 속도가 얼마나 빠른 것으로 나타났는가?",
"NIST 표준의 10가지 \\( G F\\left(2^{m}\\right) \\) 상의 타원곡선을 지원하는 사례는 본 논문의 ECC 프로세서에 비해, 출력율이 약 \\( 41 \\% \\) 높은가?",
"두 가지의 슈도 랜딤 타원곡선 B-233, B-283을 지원하는 사례는 어떤 좌표계를 사용하는가?",
"본 논문에서 설계된 ECC 프로세서는 어떤 기반의 곱셈기를 사용하는가?",
"Coordinate system으로 제시된 것은 Lopez-Dahab와 무엇인가?",
"FPGA의 Technology가 Kintex-7인 것은 무엇인가?",
"This paper의 # of clock cycles for scalar multiplication값은 얼마인가?",
"# of clock cycles for scalar multiplication의 값이 가장 작은 것의 Throughput은 얼마인가?",
"Hardware complexity의 FPGA가 가장 큰 것의 Coordinate system은 무엇인가?",
"슈도 랜딤 타원곡선 B-233, B-283을 지원하는 사례의 최대 동작 주파수는 얼마로 평가되었는가?",
"논문에서 설계된 ECC 프로세서는 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 사용하여 하나의 키 길이의 타원곡선들을 지원하는가?",
"Finite field multiplication가 Karatsuba-Ofman multiplication algorithm인 것은 무엇인가?",
"두 가지의 슈도 랜딤 타원곡선 B-233, B-283을 지원하는 사례는 데이터 처리 비율이 얼마나 되는가?",
"# of cycles이 같은 것은 B-163과 무엇인가?",
"K-163과 B-163을 제외하고 # of cycles은 어느쪽이 더 큰가?",
"하나의 슈도 랜덤 타원곡선 B-233를 지원하는 사례의 Hardware complexity는 어떻게 되는가?",
"슈도 랜딤 타원곡선 B-233, B-283이 필요로하는 슬라이스 수는 얼마인가?",
"K-233의 # of cycles은 어떻게 되는가?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h1>II. 타원곡선 암호 알고리듬</h1><p>비대칭키 암호방식인 타원곡선 암호는 타원곡선 상의 한 점 \( P \)에 양의 정수 \( k \)를 곱해서 타원곡선 상의 다른 한 점 \( Q \)를 얻는 스칼라 곱셈 \( Q=k P \)를 기반으로 한다. ECC에서 \( k \)는 비밀키로 사용되고, \( P \)와 \( Q \)는 공개키로 사용된다. \( GF\left(2^{m}\right) \) 상의 타원 곡선은 식 (1)과 같이 정의되며, \( b \neq 0 \)이다.</p><p>\( y^{2}+x y=x^{3}+a x^{2}+b \)<caption>(1)</caption></p><p>ECC의 스칼라 곱셈 \( Q=k P \)은 타원곡선의 상의 점 가산(point addition)과 점 두배(point doubling) 연산의 반복으로 구현되며, 유한체와 좌표계에 따라 점 연산 수식이 달라진다. 타원곡선이 정의되는 유한체는 이진체 \( GF\left(2^{m}\right) \)와 소수체 \( G F(p) \)로 구분 되며, NIST 표준에서는 \( G F(p) \) 상의 슈도 랜덤 (pseudo-random) 타원곡선 5가지(P-192, P-224, P-256, P-384, P-521)와 \( G F\left(2^{m}\right) \) 상의 슈도 랜덤 타워곡선 5가지 (B-163, B-233, B-283, B-409, B-571) 그리고 Kobliz 타워곡선 5가지 (K-163, K-233, K-283, K-409, K-571)를 정의하고 있다. 슈도 랜덤 타원곡선은 여인자(cofactor)가 2로 안정성이 높으며, Koblitz 타원곡선은 타원곡선의 계수에 따라 여인자가 2 또는 4로 상대적으로 안정성이 낮지만 준동형 사상(homo-morphism)을 가지고 있어 빠른 연산 속도를 갖는다. 여인자는 타원곡선의 위수 (order)를 점의 위수로 나눈 값으로 1에 가까울수록 안정성이 높다.</p><p>타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 좌표계는 일반 좌표계인 아핀(affine) 좌표계와 투영(projection) 좌표계인 Lopez-Dahab, Jacobian 좌표계 등이 있다. 표 1은 아핀 좌표계와 Lopez Dahab 좌표계를 적용한 점 연산 수식의 비교를 보이고 있다. 아핀 좌표계는 상대적으로 연산 수식이 간단하지만 나눗셈 연산이 필요하며, 투영 좌표계는 연산 수식이 다소 복잡하지만 나눗셈 연산이 없어 두 좌표계가 서로 장점과 단점을 갖는다. 본 논문의 ECC 프로세서는 NIST에서 정의한 \( G F\left(2^{m}\right) \) 상의 10가지 타원곡선을 지원하며, 경량 하드웨어 구현에 적합하도록 Lopez-Dahab 좌표계를 적용하여 설계하였다.</p>
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"비대칭키 암호방식인 타원곡선 암호는 어떤 곱셉을 기반으로 할까?",
"어떤 곱셉을 기반으로 비대칭키 암호방식인 타원곡선 암호가 존재하니?",
"ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)에서 비밀키로 사용 되는것은 무엇인가?",
"비밀키로 ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)에서 사용 되는것은 무엇이니?",
"ECC에서 공개키로 사용되는 키는 무엇이지?",
"ECC에서 공개키로 사용되는 키가 무엇이니?",
"ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)은 무엇에 따라 점 연산 수식이 달라지니?",
"무엇에 따라 ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)의 점 연산 수식이 달라지니?",
"ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)은 타원곡선의 상의 점 가산과 무엇의 연산의 반복으로 구현되지?",
"가산과 무엇의 연산의 반복으로 ECC의 스칼라 곱셈 \\( Q=k P \\)은 타원곡선의 상의 점이 구현하지?",
"타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 좌표계중 일반 좌표계는 무엇인가?",
"일반 좌표계로 타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 좌표계인 것은 무엇이야?",
"Lopez-Dahab, Jacobian 좌표계는 타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 투영 좌표계이지?",
"타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 투영 좌표계로 Lopez-Dahab, Jacobian 좌표계가 있지?",
"타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 투영 좌표계에는 Jacobian 좌표계와 어떤 좌표계가 있지?",
"Jacobian 좌표계와 어떤 좌표계가 타원곡선 상의 점을 표현하기 위해 사용되는 투영 좌표계에 속하지?",
"상대적으로 연산 수식이 간단하지만 나눗셈 연산이 필요한 좌표계는 무엇인가?",
"좌표계로 상대적으로 연산 수식이 간단하지만 나눗셈 연산이 필요한 것은 무엇인가요?",
"연산 수식이 다소 복잡하지만 나눗셈 연산이 없는 좌표계는 아핀 좌표계야?",
"아핀 좌표계가 연산 수식이 다소 복잡하지만 나눗셈 연산이 없는 좌표계 맞니?",
"투영 좌표계의 장점은 무엇이야?",
"투영 좌표계의 장점은 무엇이 있지?",
"ECC에서 \\( k \\)와 \\( Q \\)는 공개키로 사용되니?",
"공개키로 ECC에서 \\( k \\)와 \\( Q \\)를 사용해?",
"타원곡선이 정의되는 유한체는 이진체\\( GF\\left(2^{m}\\right) \\)와 무엇으로 구분되니?",
"이진체\\( GF\\left(2^{m}\\right) \\)와 무엇으로 타원곡선이 정의되는 유한체를 구분하지?",
"이진체 \\( GF\\left(2^{m}\\right) \\)와 소수체 \\( G F(p) \\)로 구분되는 유한체는 타원직선이 정의 될 수 있니?",
"타원직선이 정의로 이진체 \\( GF\\left(2^{m}\\right) \\)와 소수체 \\( G F(p) \\)로 구분되는 유한체를 부를 수 있니?",
"NIST 표준에서는 상의 슈도 랜덤 타원곡선 3가지를 정의 하니?",
"3가지로 NIST 표준에서는 상의 슈도 랜덤 타원곡선을 정의하지?",
"NIST 표준에서는 Kobliz 타원곡선 5가지를 정의하지?",
"5가지로 NIST 표준에서는 Kobliz 타원곡선을 정의하지?",
"상의 슈도 랜덤 타워곡선 5가지는 NIST 표준에서 정의하지?",
"NIST 표준에서 상의 슈도 랜덤 타워곡선 5가지를 정의하지?",
"타원곡선의 계수에 따라 여인자가 2 또는 4로 상대적으로 안정성이 낮지만 준동형 사상을 가지고 있어 빠른 연산 속도를 가진 곡선은 슈도 랜덤 타원곡선이지?",
"빠른 연산 속도를 가진 곡선은 슈도 랜덤 타원곡선이 맞지?",
"여인자는 무엇일까?",
"여인자는 무엇을 의미하니?",
"타원곡선의 상의 점 가산과 점 두배 연산의 반복으로 구현되는 ECC의 곱셈은 무엇인가?",
"타원곡선의 상의 점 가산과 점 두배 연산의 반복으로 구현되는 ECC의 곱셈을 무엇이라 하지?",
"NIST 표준에서 정의 하는 곡선중 여인자가 2로 안정성이 높은 곡선은 무엇인가?",
"안정성이 높은 곡선으로 NIST 표준에서 정의 하는 곡선중 여인자가 2인 것은?",
"여인자는 타원곡선의 위수를 점의 위수로 나눈 값으로 어떤 숫자에 가까울수록 안정성이 높니?",
"어떤 숫자에 가까울수록 여인자는 타원곡선의 위수를 점의 위수로 나눈 값이 안정성이 높니?"
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인공물ED
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\(GF(2^m)\) 상의 NIST 타원곡선을 지원하는 ECC 프로세서의 경량 하드웨어 구현
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<h1>요 약</h1><p>NIST 표준으로 정의된 \( GF\left(2^{m}\right) \) 상의 슈도 랜덤 곡선과 Koblitz 곡선을 지원하는 타원곡선 암호(ECC) 프로세서 설계에 대해 기술한다. 고정된 크기의 데이터 패스를 사용하여 5가지 키 길이를 지원함과 아울러 경량 하드웨어 구현을 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 기반으로 유한체 연산회로를 설계하였다. 또한, Lopez-Dahab 좌표계를 사용함으로써 유한체 나눗셈을 제거하였다. 설계된 ECC 프로세서를 FPGA 검증 플랫폼에 구현하고, ECDH(Elliptic Curve Diffie-Hellman) 키 교환 프로토콜 동작을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. \( 180 \mathrm{~nm} \) CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 10,674 등가 게이트와 \( 9 \mathrm{kbit} \)의 dual-port RAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 \( 154 \mathrm{MHz} \)로 평가되었다. 223-비트 슈도 랜덤 타원곡선 상의 스칼라 곱셈 연산에 1,112,221 클록 사이클이 소요되며, \( 32.3 \mathrm{~kbps} \)의 처리량을 갖는다.</p>
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"유한체 연산회로는 무엇을 기반으로 설계되었는가?",
"Lopez-Dahab 좌표계를 이용하여 무엇을 제거하니?",
"데이터 패스를 사용하여 몇 가지의 키 길이를 지원하니?"
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인공물ED
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확산 Markov 프로세스 모델을 이용한 Queueing System 기반 지능 부하관리에 관한 연구
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<h1>4. 사례연구</h1> <p>본 논문에서는 제시한 확산 Markov 프로세스 모델과 선행 연구에서의 결과를 비교하여 제안된 모델의 타당성과 효용성을 확인하기 위하여 선행연구에서 제시한 사례를 그대로 인용하였다. 표 1은 전력소비가 비교적 큰 서울의 S 주상복합아파트의 2005년도 8월 전럭 사용결과를 나타낸다. 진체 세대수는 740 이고 해당 월의 전력 소비량은 \( 1,575,677 [\mathrm{kWh}] \), 단지 전체의 일평균 사용량은 \( 52,522[\mathrm{kWh}] \)로서 그림 4와 같은 우리나라의 전형적인 8월의 일 부하 곡선을 사용하여 아파트 단지 전체의 일평균 사용량 \( 5,028[\mathrm{kWh}] \)로부터 피크 시 사용 전력을 약 \( 3,053[\mathrm{kW}] \) 내외로 산출 하였다.</p> <table border><caption>표 1 2005년 8월 S 주상복합아파트 평균전기사용량 \( ( \mathrm{kWh} ) \)</caption> <tbody><tr><td>일시</td><td>세대수</td><td>세대당 월평균 사용량</td><td>전체 월 사용량</td><td>전체 일평균 사용량</td></tr><tr><td>'05.8</td><td>740</td><td>2,126</td><td>1,575,677</td><td>52,522</td></tr></tbody></table> <p>절감목표인 최대 수요관리 전력은 최대 수요전력의 \( 50 \% \)인 \( 1526.5[\mathrm{kW}] \)로 설정하였다. 세대 당 냉방부하의 평균 소비전럭을 \( 3[\mathrm{kW}] \), 전체 부하에서 냉방부하 비중을 \( 70 \% \)로 가정할 경우 냉방부하로 인한 총 소비 전력은 \( 2137.1[\mathrm{kW}] \) 가 된다. \( 1526.5[\mathrm{kW}] \)를 절감하기 위해서는 냉방부하가 \( 610.6[\mathrm{kW}] \)만 소비하도록 관리하여야하며 이 경우 목표 최대 수요전력으로 절감하기 위해 필요한 토큰의 수는 \( 610.6[\mathrm{kW}] / 3[\mathrm{kW}]=204 \)개가 된다.</p> <p>따라서 \( c=204, m=740 \)이며 LIMS당 평균 15분마다 토큰을 요청하고 토큰을 할당 받았을 경우 평균 12분을 가동한다면 각 LIMS당 토큰 요청율과 토큰 할당율은 각각 \( \frac{1}{15} \) 회 \( / \mathrm{min} \)와 \( \frac{1}{12} \) 회 \( / \mathrm{min} \)가 된다.</p> <p>처음 부하관리를 시작할 때 일단 토큰 요청을 받아야만 할당이 가능하도록 하면 초기 조건은 \( \begin{array}{l} P_{0}=1 \\ P_{n}=0, n \geq 1 \text { 의 경우 } \end{array} \) 로 놓을 수 있다.</p> <p>\( \mathbb{P}(t)=e^{\mathbb{L} t} P(0) \) 에서 \( t \)를 변화시켜가며 산출한 각 \( P_{n}(t) \) 값에 대한 결과를 그림 5 에 나타내었다.</p> <p>시간이 경과함에 따라 토큰을 요청하는 LIMS의 총 수의 확률 분포는 점차 LIMS의 수가 늘어나는 방향으로 이동함을 알 수 있고 야 1 시간 내외가 경과하면 전체적으로 평형 상태가 이루어져 거의 변화가 없는 것을 알 수 있다.</p>
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"표 1에서 52,522의 값을 갖는 사용량은 어떤 사용량이야?",
"표 1에서 전체 월 사용량에 해당하는 것은 무엇이야?",
"2005년 8월 S 주상복합아파트 평균전기사용량의 세대수는 무엇이야?"
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인공물ED
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Slow-wave 특성을 이용한 3dB 전력 분배기 설계
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<h1>Ⅲ. 시뮬레이션과 측정결과</h1> <p>위 수식으로부터 제시된 2개의 defect를 갖는 단위 전송선로가 \( 70.7 \Omega \) 의 특성 임피던스와 \( 1 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 28^{\circ} \) 의 전기적 길이를 가짐을 알 수 있다. 그림 5는 PBG의 Slow-wave 효과를 비교하기 위하여 접지면에 식각된 부분이 없는 기존의 방법으로 구현된 분배기의 시뮬레이션 결과이다. 그림 6은 \( \lambda/4 \) 전송선로를 중앙에 전기적 길이가 \( 28^{\circ} \)인 제시된 2개의 defect를 갖는 구조와 기존 구조의 전기적 길이 \( 62^{\circ} \) 로 이루어진 분배기를 시뮬레이션 하였다. 그림 7은 3개의 defect를 포함한 PBG 구조의 \( 42^{\circ} \) 전기적 길이와 기존 구조의 전기적 길이 \( 48^{\circ} \) 인 전송선로로 이루어진 분배기의 시뮬레이션 결과이다. 그림 8은 4개의 defect를 갖는 분배기이다. 그림 5와 비교하면 각각 중심주파수가 140, 180 과 \( 220 \mathrm{MHz} \)의 주파수 감소 효과를 볼 수 있다. 여기서 \( \lambda / 4 \) 전송선로의 실제 길이는 \( 47.4 \mathrm{mm} \) 로 동일하게 하여 주파수 감소를 비교하였다. 따라서 같은 길이를 갖는 분배기가 PBG 구조에 의해 Slow-wave가 나타남을 시뮬레이션을 통해 알 수 있다. 또한 여기서 구현한 특성 임피던스 \( 70.7 \Omega \) 을 갖는 단위 전송선로의 폭은 기존 전송선로의 폭인 \( 1.34 \mathrm{mm} \) 보다 \( 1.06 \mathrm{mm} \) 넓은 \( 2.4 \mathrm{mm} \)로 하였고 이는 기존 구조의 특성 임피던스 \( 50 \Omega \)과 같은 폭이다. 그림 9,10,11과 12는 각각 기존 구조와 defect 가 2, 3, 4개를 포함한 전송선로로된 분배기를 제작하여 측정한 결과이다. 표 1에서 각 시뮬레이션과 측정 결과에서의 중심 주파수 이동을 정리하였다.</p> <p>그림 13은 제작된 4개의 defect를 갖는 PBG 구조의 전력 분배기의 사진이다. 접지면에 제시된 구조로 식각된 모양을 보여주고 있으며 \( 70.7 \Omega \) 의 특성 임피던스를 갖는 선로의 폭은 입출력 feed line과 같게 구현되었음을 알 수 있다.</p> <caption>표 1. 접지면의 defect 개수에 따른 중심 주파수 이동 [단위: \(\mathrm{GHz}\)]</caption> <table border><tbody><tr><td></td><td>기존구조</td><td>Defect 2개</td><td>Defect 3개</td><td>Defect 4개</td></tr><tr><td>시뮬레이션</td><td>1.17</td><td>1.03</td><td>0.99</td><td>0.95</td></tr><tr><td>측 정</td><td>1.22</td><td>1.09</td><td>1.02</td><td>0.973</td></tr></tbody></table>
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"표에서 1.17값을 포함하는 행의 이름이 뭐야?",
"표에서 0.973값이 해당되는 열의 이름이 뭐지?",
"표에서 1.09값을 포함하는 행은 어떤 이름을 가져?",
"표에서 시뮬레이션 행 중에서 가장 작은 값은 몇이야?",
"표에서 1.09가 포함된 행에서 Defect 3개에 해당하는 값이 몇이야?",
"표에서 Defect 2개의 측정값보다 큰 측정 값을 가지는 구조는 무슨 구조야?",
"표에서 기존구조의 측정값보다 0.13 작은 측정 값이 해당하는 열의 이름이 뭐지?",
"표에서 시뮬레이션 행 중에서 가장 작은 값의 열의 이름이 뭐지?",
"표에서 시뮬레이션 값과 측정 값을 더했을 때 가장 큰 값이 해당하는 구조는 뭐지?",
"표에서 시뮬레이션 값과 측정 값을 더했을 때 1.923이 되는 구조의 이름이 뭐야?",
"표에서 0.99가 포함되는 열은 어떤 이름을 가진 열이야?",
"표에서 측정 행과 기존구조 열에 해당하는 값이 뭐야?",
"표에서 기존구조의 시뮬레이션 값은 얼마야?",
"표에서 Defect 2개에서의 시뮬레이션 값은 뭐지?",
"표에서 Defect 2개 열에서 1.09값을 가지는 행의 이름이 뭐지?",
"표에서 1.09보다 0.06 작은 값이 해당하는 행의 이름이 뭐지?"
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인공물ED
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디지털 보청기에서 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음제거
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<h1>4. 실험 구성 및 실험 환경</h1> <h2>4.1 실험의 구상 및 실험의 구성</h2> <p>그림 5는 데이터 수집을 위한 마이크로폰 어레이의 방향에 대한 정의와 speech와 잡음(noiset1)발생의 공간적 관계를 나타내고 있다. Speech는 Dummy의 전방에서 발생하였고 후방에서는 잡음을 발생하여 마이크로폰 어레이를 통해 입력되는 신호를 녹음하였다. Dummy 귀의 높이와 스피커들의 높이는 \( 125 \mathrm{cm} \)이고 전방과 후방의 스피커와 Dummy의 거리는 \( 1 \mathrm{m} \)로 구성하여 실험을 구성하였다. Dummy의 전방에 설치된 스피커와의 각도는 \( 0^{\circ} \)에 설치하였고 Dummy의 후방에 설치된 스푀커는 \( 180^{\circ} \)에 설치되었다. 마이크로폰 어레이는 Dummy 귀에 설치하였고 스피커 방향으로 마이크로폰을 향하도록 구성하였다. 마이크로폰 어레이의 구성은 마이크로폰 세 개룰 이용하여 전방, 후방 우측방으로 향하도록 마이크로폰 어레이를 구성하였다.</p> <p>그림 6은 데이터 수집을 위한 실험 셋업 개념도를 보여주고 있다. 스피커를 Dummy의 전방과 후방에 설치하고 Dummy의 귀에 마이크로폰 어레이를 설치한 다음 신호 발생과 신호 검출을 담당할 장비를 설치한다. 음성신호와 잡음신호는 동시 재생 프로그램과 신호 분배기(Audiofire8)를 이용하여 각각의 스피커로 분배된다. 스피커를 통하여 발생한 신호는 마이크로폰 어레이를 통하여 전기에너지로 변환되고 신호는 DAQ(Data acquisition)장치인 NI(National Instruments)-9233 모듈을 이용하여 디지털 신호로 획득 및 저장하게 된다.</p> <h2>4.2 실험 재료 및 실험 환경</h2> <p>실험에 사용된 어음은 한국어 2음절 단어 (10개)와 1개의 문장을 이용하였다. 10개의 2음절 단어는 개별로 분리하여 RMS(root mean square)로 평균값을 맞추어서 에너지가 동일하게 만들어 주었다. 실험에 사용된 문장의 내용은 "무방향성과 방향성 마이크로폰을 사용하여 입력레벨 검출기를 구현한 다음 음성영역을 검출한다."로 하여 남성 2명과 여성 2명이 동일한 문장을 읽게 하여 녹음하여 실험에 사용하였다. 잡음은 배블잡음(babble noise)과 자동차 내부잡음(car interior noise) 등을 이용하였다. 두 가지의 잡음은 SPIB(signal processing information base)에서 제공하는 잡음을 이용하였다. 표 1은 10개의 2음절 단어를 보여준다.</p> <table border><caption>표 1 실험에 사용된 2음절 단어들</caption> <tbody><tr><td>순번</td><td>단어</td><td>순번</td><td>단어</td></tr><tr><td>1</td><td>과자</td><td>6</td><td>연기</td></tr><tr><td>2</td><td>구두</td><td>7</td><td>오리</td></tr><tr><td>3</td><td>담배</td><td>8</td><td>우유</td></tr><tr><td>4</td><td>도미</td><td>9</td><td>유리</td></tr><tr><td>5</td><td>모래</td><td>10</td><td>이마</td></tr></tbody></table> <p>실험장소는 가로길이 \( 20 \mathrm{~m} \), 세로길이 \( 30 \mathrm{~m} \), 높이 \( 5 \mathrm{~m} \) 크기의 공간을 이용하였고 잡음환경은 \( 27.1 \mathrm{dBA} \)의 환경에서 실험하였다. 실험의 실험구성은 연단의 정중앙에 마네킹을 설치하고 마이크로폰 어레이롤 마네킹에 설치한 다음 마네킹의 전방과 후방에 스피커를 설치하여 실험하였다. 넓은 공간에서 \( 67 \mathrm{dBA} \)의 소리를 이용하였고 반향은 고려하지 읺고 실험하였다.</p> <h2>4.3 신호의 발생 및 데이터의 획득</h2> <p>신호의 발생에 사용된 장비들은 스피커, 신호분배기, 노트북, 응용프로그램 등이 사용되어진다. 스피커는 ESI사 nEar 05 eXperience를 사용하였고 신호분배기는 Echo사 Audiofire8을 사용하였다. 노트북은 응용프로그램을 살행시키는데 사용되고 응용프로그램은 Cubase SX3를 이용하여 실행하였다. 신호의 발생은 설치된 스피커와 신호 분배기를 차폐 케이블(shield cable)로 연결하고 신호분배기와 노트북을 데이터 케이블로 연결한다. 신호발생은 노트북에서 응용프로그램을 이용하여 각 스피커를 실행하였다. 음성과 잡음 데이터는 \( 44.1 \mathrm{KHz} \)의 샘플링과 샘플 당 \( 16 \mathrm{bit} \)의 데이터로 소리를 발생하였다.</p> <p>신호의 크기 측정은 Bruel & Kjaer사의 사운드 레벨 메타(sound level meter) 장비 handheld analyzer type 2250을 이용하여 측정하였다. Dummy의 머리 정중앙에서 스피커가 향하는 방향으로 사운드 레벨 메타를 위치시키고 음성과 잡음을 모두 \( 67 \mathrm{dBA} \)의 크기로 측정하여 실험하였다.</p> <p>신호의 획득은 더미의 오른쪽 귀에 설치된 마이크로폰 어레이와 DAQ 모듈은 차폐 케이블을 이용하여 연결하였고 DAQ와 노트북을 데,이터 케이블을 이용하여 연결하여 구성하였다.DAQ NI-9233에서는 신호입력단자에서 \( 2 \mathrm{mA} \)의 전류가 출력되는데 이 전류원을 이용하여 ECM이 구동되도록 전압으로 변환회로를 구성하여 마이크로폰을 구동하였다. 신호획득 응용프로그램은 NI사의 SVAS(Sound and Vibration Assistant Software)를 이용하였다. SVAS는 소리와 진동을 실시간으로 확인, 분석, 저장할 수 있는 응용프로그램이다. 신호의 획득은 샘플 당 \( 24 \mathrm{bit} \)의 크기와 \( 16 \mathrm{KHz} \)로 샘플링하여 신호를 획득하였다.</p>
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"순번이 1인 단어는 무엇인가?",
"무엇이 순번이 1인 단어일까?",
"값이 가장 작은 순번에 대응하는 단어는 무엇인가?",
"순번 열의 값이 2일때 단어에 해당하는 것은 무엇인가?",
"순번 상으로 가장 마지막인 단어는 무엇인가?",
"어떤 단어가 순번 상으로 제일 마지막인 것일까?",
"도미 다음 순번으로 오는 단어는 무엇인가?",
"무슨 단어가 도미 다음 순번으로 오지?",
"셀 값이 이마인 셀의 열 제목은 무엇인가?",
"유리라는 단어보다 유일하게 순번이 늦은 단어는 무엇인가?"
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인공물ED
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산화 알루미늄 및 냉각거울 노점계의 온도 의존성에 관한 연구
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<h1>3. 실험 및 결과</h1><h2>3.1 실험실 온도가 산화 알루미늄 노점계에 미치는 영향</h2><p>산화 알루미늄 노점계는 교정을 하기 전에 센서 내에 잔류 수분을 제거하기 위해 건조 가스를 이용하여 수분을 탈착 시킨다.이 때 사용하는 건조 가스의 종류와 유량, 건조 시간 및 실내온도는 각 교정 및 시험기관의 여건에 따라 다른 실정이다. 이요소들이 산화 알루미늄 노점계에 미치는 영향을 정확히 평가하는 것은 표준 교정절차를 마련하기 위한 필요 조건이다. 이를위해 Fig. 1(a)와 같이 건조 질소를 스테인리스 배관(suction line)을 통해 두 개의 서로 다른 제작회사(A사, B사)의 산화 알루미늄 노점계로 흘려 보내 센서가 건조되는 과정을 노점을 측정하여 알아보았다. 사용한 건조 질소의 노점은 -95 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)이하 이다.</p><p>Fig. 1(b)에 나타나 있듯이 두 산화 알루미늄 노점계가 시간이 지날수록 더 낮은 노점을 지시하는 것으로 보아 센서에 붙어 있던 수분이 건조 질소에 의해 탈착되고 있음을 나타낸다. 하지만,감소하는 노점이 평형에 이르기까지 약 수십 일(day)이 소요되고 있어, 이들 노점계를 사용하여 낮은 노점(-90\( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 이하)을 측정할 때에는 충분한 시간 동안 노점계를 건조한 뒤에 측정해야 함을 보여준다.</p><p>Fig. 1(b)의 측정 실험 말미에 (57일 경) 인위적인 이유로 실험실의 온도가 기존보다 약 2 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 높아지는 일이 발생했다. 실험실 온도변화와 동시에 두 개의 산화 알루미늄 노점계의 노점 측정값이 모두 소폭 상승하는 것이 관찰되었다. 산화 알루미늄 노점계가 주변의 온도에 민감하게 반응하는 이유는 온도가 올라가면 배관 및 센서의 주변부에 붙어 있던 물 분자가 떨어져 나와 건조 질소 가스에 합류하여 가스의 노점을 올리기 때문으로 판단된다.</p><p>노점계 센서의 건조 과정에 미치는 요인을 체계적으로 알아보기 위해 실험실 온도와 가스의 유량에 따른 노점 측정값을 조사하였다. Fig. 2(a)와 같이 유량계를 통해 사용한 건조 질소의 유량을 변화시켰다. 냉각거울 노점계를 사용하여 질소 가스의노점을 측정하여 기준값(reference)으로 삼았다. 측정된 질소 가스의 노점은 약 -99.2 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)이고 표준편차는 0.1 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 이었다. 센서에 공급되는 유량은 1 \(\mathrm{L/min}\), 2 \(\mathrm{L/min}\), 3 \(\mathrm{L/min}\), 4 \(\mathrm{L/min}\), 5 \(\mathrm{L/min}\)로 변화하며 노점의 변화를 관찰하였으며, 센서 주변에서 실험실 온도도 같이 측정하였다. Fig. 2(b)와 Fig. 2(c)에 건조 질소의 유량을 달리하여 A사와 B사의 산화 알루미늄 노점계로 측정한 결과를 나타내었다. Fig. 2(b)와 같이 A사의 산화 알루미늄 노점계는 유량이 커질수록 겉보기 평형에 도달하는 시간이 단축되는 것으로 나타났다. 또한 유량이 커질수록 겉보기 평형노점도 더 낮아지는 것으로 관찰되었다. 반면에, B사의 산화 알루미늄 노점계는 질소 가스 유량 1 \(\mathrm{L/min}\)에서만 겉보기 평형에 도달하는 시간이 길었을 뿐, 그 이상의 유량에서는 겉보기 평형에 도달하는 시간과 평형 노점이 비슷하였다. 유량에 따른 A사노점계의 평형값의 편차(약 5 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \))는 무시할 수 없는 편이다. 이와 같은 실험 결과는 센서 마다 건조하는데 필요한 적정 시간과 유량이 서로 다를 수 있어 이에 대한 추가적인 연구가 필요함을 나타낸다.</p><h2>3.2 배관 온도변화가 산화 알루미늄 노점계에 미치 는 영향</h2><p>온도변화가 산화 알루미늄 노점계에 미치는 영향을 더 체계적으로 연구하기 위해, 측정 시스템의 각 부분별로 온도를 변화시켜 산화 알루미늄 노점계의 측정값에 어떤 영향을 미치는지 조사하였다. 우선, Fig. 4(a)에 나타낸 것 처럼 습도발생장치와 산화 알루미늄 노점계를 연결하는 흡입관의 온도를 변화시켰다. 이 흡입관의 길이는 보통 1 \(\mathrm{m}\) 이내이지만, 온도변화의 효과가잘 나타나도록 흡입관의 길이를 8 \(\mathrm{m}\)로 하였다. 흡입관은 액체항 온조에 넣어서 온도를 변화시켰고, 온도변화는 (5 ~ 50) \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)범위에서 15 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 증가시켰다. 습도발생장치에서 발생시킨 습공기의 노점은 -10 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 이었고 사용한 유량은 1 \(\mathrm{L/min}\)이었다. Fig. 4(b)에 보이는 바와 같이 흡입관의 온도가 높아질수록 두 노점계로 측정되는 노점이 상승했다. 이 같은 현상은 앞의 결과와 마찬가지로 흡입관의 온도가 상승하면서 흡입관에 붙어 있던 수분이 탈착되어 가스안의 수분량을 증가시키는 것으로 판단된다. 선형 피팅을 통해 알아본 흡입관 온도변화에 대한 노점의 변화율은 A노점계가 0.016 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이며 B노점계는0.038 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이었다. 앞의 실험실 온도변화에 의한 상승률과 비교해서 1/10도 안 되는 이유는 사용한 기준 노점이(-10.0 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \))앞의 경우(-99.2 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \))보다 커서 수분 탈착에 의한 노점 증가 기여분이 상대적으로 작기 때문이다. 즉, 측정중인 가스의 노점이 낮을수록 노점계 주변 온도변화에 의한 노점의 변화가 더 크게 나타남을 의미한다. 하지만, 이 실험의 경우 흡입관을 통과해서 온도가 변한 습공기가 노점계 센서로 흘러 들어가기 때문에 센서 자체가 가지고 있는 온도 의존성에 의한 효과를 배제할 수는 없다.</p>
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"주변의 온도가 올라감에 따라 산화 알루미늄 노점계의 배관 및 센서의 주변부에 있던 물분자는 떨어져서 무엇과 합쳐져?",
"주변의 온도가 올라감에 따라 산화 알루미늄 노점계의 배관 및 센서의 주변부에 붙어있던 물 분자는 건조 질소 가스와 합쳐져 무엇을 올려?",
"온도 변화의 효과가 잘 나타나려면 흡입관의 길이를 얼마로 설정해줘야 해?",
"교정 전 산화 알루미늄 노점계의 센서 내 수분을 제거하기 위해 어떻게 해?",
"노점계 센서의 건조 과정에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위해 실험실 온도와 가스의 유량을 통해 무엇을 조사했어?",
"-90\\( { }^{\\circ} \\mathrm{Cdp} \\) 이하의 노점은 어떻게 측정해야 해?",
"노점계 센서의 건조 과정에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위해 가스의 유량과 무엇에 따른 노점 측정값을 조사했어?",
"질소가스의 노점의 측정 결과값이 -99.2 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{Cdp} \\)이었는데 이때, 표준편차는 얼마였어?",
"감소하는 노점은 지 약 수십 일이 소요해서 어떤 상태에 도달해?",
"실험 도중에 실험실의 온도가 높아지는 현상이 발생했어?",
"측정된 질소 가스의 노점은 약 얼마였어?",
"습공기의 노점은 습도발생장치에서 발생시켰을 때 얼마야?",
"산화 알루미늄 노점계는 겉보기 평형노점도가 더 낮아지는 것으로 관찰되면 겉보기 평형에 도달하는 시간이 단축 돼?",
"산화 알루미늄 노점계는 무엇에 반응해?",
"실험 츨정할 때, 이유로 실험실의 온도가 기존 온도보다 얼마나 더 높아?",
"실험실의 온도가 상승하면 산화 알루미늄 노점계에서 상승하는 값은 노점 측정값이야?",
"측정중인 가스의 노점이 낮을수록 주변 온도에 더 민감하게 반응하는건 노점의 변화야?",
"산화 알루미늄 노점계가 주변의 온도에 민감하게 반응하는 이유는 배관 및 센서의 주변부에 온도가 올라가면서 뭐가 탈착되기 때문이야?",
"시험 여건에 따라 사용하는 건조 가스의 종류와 유량, 건조 시간 및 실내온도 등이 결정 돼?",
"센서에 붙어 있던 수분이 건조 질소에 의해 탈착되고 있으면 산화 알루미늄 노점계가 시간이 지날수록 더 낮은 노점을 지시해?",
"무엇을 스테인리스 배관을 통해 센서가 건조되는 과정을 노점을 측정하여 알아보았어?",
"각 교정 및 시험기관의 여건에 따라 달라지는 것은 무엇이 있어?",
"사용한 건조 질소의 노점은 얼마 이하 이야?",
"온도에 민감하게 반응하는 것은 산화 알루미늄 노점계지?",
"센서 내에 남은 수분을 제거하기 위해 건조 가스를 이용하여 수분을 탈착 시키는 것은 무엇인가?",
"무엇를 사용하여 질소 가스의노점을 측정하여 그 값을 기준으로 설정해?",
"사용하는 건조 가스의 종류와 유량, 건조 시간 및 실내온도와 같은 요소들이 산화 알루미늄 노점계에 미치는 영향을 정확히 평가하는 것은 무엇을 마련하기 위한 필요 조건이야?"
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인공물ED
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산화 알루미늄 및 냉각거울 노점계의 온도 의존성에 관한 연구
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<h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1 실험 장비</h2><h3>2.1.1 습도발생장치</h3><p>실험에 사용한 습도발생장치는 한국표준과학연구원에 있는 저노점 영역 습도발생 표준기를 사용하였다. 발생습도 영역은 (-80~ +20) \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 이고, 불확도는 0.1 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) ((포함인자 \(k = 2\))이다. 산화 알루미늄 센서 내부의 수분 제거에 사용된 건조 가스는 액화 질소를 기화시켜 발생시킨 질소 가스로서 노점은 대략 -95\( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)이하 이었다.</p><h3>2.1.2 노점계</h3><p>서로 다른 두 개의 제작회사(A, B사)의 산화 알루미늄 노점계를 각 한 개씩 사용하여 실험하였다. 제조사가 밝힌 노점의측정 범위는 A사, B사의 제품이 각각 (-110 ~ +20) \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \), (-100~ +20) \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 이다. 실험에 쓰인 냉각거울 노점계는 한 종류이며,제조사가 밝힌 노점의 측정 범위는 (-95 ~ +20) \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)이다. 센서유닛 내부는 수분의 흡탈착 영향을 최소화하기 위해서 전해 연마를 하였으며, 두 산화 알루미늄 노점계는 서로간에 영향을 미치지 않도록 병렬로 연결하였다. 질소 가스의 출력단에서 산화알루미늄 노점계의 입력단까지의 연결은 배관 내부의 수분 흡탈착을 최소화하기 위해서 전해 연마 처리가 된 스테인리스스틸 배관을 사용하였다.</p><h3>2.1.3 온도 및 유량 제어 장치</h3><p>습도발생장치로부터 발생한 습공기를 산화 알루미늄 노점 센서로 전달하기 위해 쓰인 흡입관의 온도를 변화시키기 위해서 액체 항온조를 이용하였다. 내부가 전해 연마된 길이가 8 \(\mathrm{m}\), 직경이 1/4” 인 스테인리스 배관을 나선형으로 감아 액체 항온조에 담그는 방식을 사용하였다. 산화 알루미늄 노점계의 센서와 냉각거울 노점계의 온도를 변화시키기 위해서 항온 챔버를 사용하였다. 액체 항온조와 항온 챔버를 이용하여 변화시킨 온도범위는 (5 ~ 55) \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이다. 노점계로 들어가는 습공기의 유량은기체 유량계에 의해 (1 ~ 5)\(\mathrm{L/min}\) 범위에서 조절되었다.</p><p></p>
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"실험이 진행된 영역의 불확도는 몇이야?",
"본 실험에서 사용한 습도발생장치는 뭐야?",
"실험이 진행된 영역의 습도는 몇이야?",
"습도발생장치 센서 내부는 어떻게 구성되어 있어?",
"센서유닛 내부에 수분의 흡탈착 영향을 최소화하기 위해 무엇을 했어?",
"질소 가스의 출력단에서 산화알루미늄 노점계의 입력단까지의 연결을 왜 전해 연마 처리한 배관을 이용했어?",
"습도발생장치로부터 발생한 습공기를 산화 알루미늄 노점 센서로 전달하기 위해 쓰인 흡입관의 온도를 변화시키기 위해서 무엇을 사용했어?",
"산화 알루미늄 센서 내부에 질소 가스를 무엇에 사용돼?",
"A사 산화 알루미늄 노점계의 측정 범위가 뭐야?",
"습도발생장치 센서 내부의 수분제거를 위해 만든 질소 가스는 어떻게 만들었어?",
"이 실험에서 액체 항온조를 사용해서 흡입관의 온도를 변경해야 하는 이유가 뭐야?",
"산화 알루미늄 노점계를 왜 병렬로 연결했어?",
"질소 가스의 출력단과 노점계의 입력단 연결 시 수분 흡탈착을 최소화하기 위해서 스테인리스스틸 배관을 어떻게 했어?",
"스테인리스 배관을 어떤 형태로 액체 항온조에 담가서 사용해?",
"노점계 센서 내부에 왜 전해 연마를 했어?",
"습도발생장치로부터 발생한 습공기를 산화 알루미늄 노점 센서로 전달할 때 액체 항온조를 왜 사용해?",
"기체 유량계로 조절된 습공기의 유량의 범위는 몇이야?",
"흡입관의 온도를 변화하기 위해서 배관을 어떻게 사용해야 해?",
"노점계로 들어가는 습공기의 유량을 조절해 주는 게 뭐야?",
"액체 항온조와 항온 챔버를 이용하여 변화시킨 온도 범위는 어느 정도야?",
"노점계의 온도를 변화시키기 위해 무엇을 사용했어?",
"기체 유량계가 노점계로 들어가는 무엇을 조절해 주는 거야?",
"저노점 영역 습도발생 표준기는 한국표준과학연구원에 있어?",
"실험에 쓰인 노점계의 종류는 2개가 맞아?",
"산화 알루미늄 센서 내부의 노점은 대략 -95\\( { }^{\\circ} \\mathrm{Cdp} \\)이하였어?",
"실험에 사용된 스테인리스 배관의 길이가 10 \\(\\mathrm{m}\\), 직경이 1/4”이 맞아?",
"노점의 측정 범위는 (-95 ~ +20) \\( { }^{\\circ} \\mathrm{Cdp} \\)인 노점계는 산화알루미늄 노점계야?",
"실험에서 한 개의 산화 알루미늄 노점계를 사용했어?",
"흡입관의 온도를 변화시키기 위해서 사용한 것은 항온 챔버가 맞아?",
"산화 알루미늄 노점계는 직렬로 연결했어?"
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인공물ED
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산화 알루미늄 및 냉각거울 노점계의 온도 의존성에 관한 연구
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<h1>1. 서 론</h1><p>반도체, 원자력, 전력, 제철, 공조 산업 등 가스를 사용하는 여러 산업 분야에서 가스의 수분량 측정은 필수적이다. 특히 반도체나 디스플레이와 같은 첨단 산업에서는 매우 적은 양의 수분으로도 제품의 품질이 저하될 수 있기 때문에 사용하는 가스의 수분량을 정밀하게 측정하고 유지하는 것이 중요하다. 가스 내부의 수분량인 절대습도를 측정하기 위해서는 주로 가스의 이슬점 혹은 노점온도(dew point temperature)를 측정한다. 전기적 임피던스를 측정해서 노점으로 환산하는 방식인 산화 알루미늄(aluminum oxide) 노점계는 국내 산업체에서 가장 널리 사용하고 있다. 그 밖에 가스에 노출된 거울의 온도를 조절해서 실제 거울에 이슬이 맺히는 온도를 찾아내는 방식인 냉각거울(Chilled-mirror) 노점계도 많이 사용한다. 참고로 Table 1에 노점계를 사용하는 분야와 노점 측정범위를 나타내었다. 산화 알루미늄 노점계는 냉각거울 노점계가 측정할 수 없는 저노점(-120 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)) 영역까지 측정이 가능하며, 빠른 응답특성을 갖고,냉각거울 노점계 가격의 약 1/5 ~ 1/20 이하로 저렴하며, 작고 휴대하기가 간편해서 냉각거울 노점계로 측정할 수 없는 장소에서 측정이 가능하여 가장 널리 쓰이고 있다. 하지만 산화 알루미늄 노점계는 높은 습도, 먼지, 기름 및 염 등 여러 가지 오염에 취약하고, 경년 변화가 있으며, 불확도가 높아 측정값의 신뢰성이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 산화 알루미늄 노점계의 측정 신뢰성 확보를 위해서는 반드시 기기를 교정하여 사용하여야 한다.</p><p>산화 알루미늄 노점계는 냉각거울 노점계와 같이 기준 습공기를 발생시키는 장치에 연결해 기준 노점과 측정지시값을 비교하는 방법으로 교정을 하고 있다. 산화 알루미늄 노점계는 센서의 주변온도에 따른 영향, 기준 습공기의 유량 및 센서 내부의 수분제거 시간에 따라 측정값이 다르게 나타나는 특성을 가지고 있다. 하지만, 현재 산화 알루미늄 노점계를 교정 및 시험하는 기관마다 적용하는 수분제거 시간, 유량에 차이가 있다. 따라서 각 교정 및 시험기관에서 데이터 신뢰성을 확보하기 위해서는 일관된 교정체계가 확립되어야 한다.</p><p>이 논문에서는 노점계 주변의 온도가 노점계의 측정값에 미치는 영향에 대해서 체계적으로 연구를 하였다. 제작회사 간의특성을 확인하기 위하여 서로 다른 두 개 제작회사의 산화 알루미늄 노점계를 사용하여 실험실 온도, 배관 온도, 센서 온도의 변화가 각각 산화 알루미늄 노점계의 측정값에 어떤 영향을 미치는지 실험하고 분석하였다. 추가적으로 냉각거울 노점계의 주변 온도에 따라 노점 측정값의 변화를 연구하여, 이들 노점계를 이용한 노점의 측정 및 교정에 있어 주변 온도 제어의 필요성을 제시하였다.</p><table border><caption>Table 1. Dew point of gases used in industries</caption><tbody><tr><td>분야</td><td>노점 범위 (\( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \))</td></tr><tr><td>반도체 산업</td><td>-120 ~ +20</td></tr><tr><td>원자력 산업</td><td>-80 ~ +20</td></tr><tr><td>전력 산업</td><td>-50 ~ +40</td></tr><tr><td>제철 산업</td><td>-80 ~ -10</td></tr><tr><td>연료가스 산업</td><td>-60 ~ -10</td></tr><tr><td>화섬 산업</td><td>-70 ~ -10</td></tr><tr><td>공조 산업 (건조 공기)</td><td>-80 ~ -40</td></tr></tbody></table>
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"반도체나 디스플레이와 같은 첨단 산업에서는 어떤 위유로 가스의 수분량을 정밀하게 측정하고 유지하는 것이 중요한가?",
"디스플레이와 같은 첨단 산업에서는 매우 적은 양의 수분으로도 제품의 품질이 저하될 수 있다 따라서 어떻게 유지하는 게 중요한가?",
"이슬점 혹은 노점온도(dew point temperature)를 측정하기 위해 가스 내부의 어떤 것을 측정하는가?",
"매우 적은 양의 수분으로도 제품의 품질이 저하 되기 때문에 사용하는 가스의 수분량을 정밀하게 측정하고 유지하는 것이 중요하다 가스 내부의 수분량인 절대습도를 측정하기 위해서는 어떤 것을 측정하여야 되는가?",
"반도체, 원자력, 전력, 제철, 공조 산업 등 가스를 사용하는 여러 산업 분야에서 어떤 것이 필수적인가?",
"어떤 것들이 가스를 사용하는 여러 산업 분야에서 가스의 수분량 측정이 필수인가?",
"전기적 임피던스를 측정해서 노점으로 환산하는 방식으론 국내에선 어떤 방식이 가장 널리 사용되고 있난?",
"냉각거울(Chilled-mirror) 노점계 방식을 설명하시오",
"전기적 임피던스를 측정해서 노점으로 환산하는 방식인 산화 알루미늄(aluminum oxide) 노점계는 전세계적으로 가장 널리 사용되고 있는가?",
"가스에 노출된 거울의 온도를 조절해서 실제 거울에 이슬이 맺히는 온도를 찾아내는 방식은 어떤 방식인가?",
"산화 알루미늄 노점계는 어디까지 측정이 가능한가?",
"어디까지 산화 알루미늄 노점계가 측량이 가능해?",
"냉각거울 노점계로 측정할 수 없는 장소에서 측정이 가능한 노점계는 무엇인가?",
"Table 1에서는 어떤 것을 나타내는가?",
"산화 알루미늄 노점계의 단점은 무엇인가?",
"어떤 것이 산화 알루미늄 노점계의 한계일까?",
"산화 알루미늄 노점계는 냉각거울 노점계와 같이 어느 곳에 연결하는가?",
"산화 알루미늄 노점계의 장점은 무엇인가?",
"무엇이 산화 알루미늄 노점계의 강점이야?",
"산화 알루미늄 노점계의 측정 신뢰성 확보를 위해 반드시 사용하여야는 것은 무엇인가?",
"산화 알루미늄 노점계를 교정 및 시험하는 기관마다 적용하는 수분제거 시간, 유량에 차이가 있는가?",
"각 교정 및 시험 기관에서 데이터 신뢰성을 확보하기 위해 어떤 것이 확립돼야 되는가?",
"산화 알루미늄 노점계의 특성은 무엇인가?",
"무엇이 산화 알루미늄 노점계의 특성일까?",
"이 논문에서의 연구는 어떠한 연구인가?",
"어떤 연구를 논문에서 시행했어?",
"제작회사 간의특성을 확인하기 위하여 어떤 산화 알루미늄 노점계의 측정값에 어떤 영향이 미치는지 실험 하고 분석을 하였는가?",
"냉각거울 노점계의 주변 온도에 따라 어떤 변화에 대하여 연구를 하였는가?",
"노점 측정값의 변화를 연구해 어떠한 필요성을 제시하였는가?",
"반드시 기기를 교정하여 사용하여야 하는 이유는 무엇인가?",
"왜 반드시 기기를 교정하여 이용해야 할까?",
"반도체 산업에서의 노점 범위는 얼마인가?",
"원자력 산업에서의 노점 범위는 얼마인가?",
"전력 산업에서의 노점 범위는 얼마인가?",
"제철 산업에서의 노점 범위는 어떻게 되지?",
"연료가스 산업에서의 노점 범위는 어느 정도지?",
"화섬 산업에서의 노점 범위는 어떨까",
"공조 산업(건조 공기)에서의 노점 범위가 어때?"
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인공물ED
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산화 알루미늄 및 냉각거울 노점계의 온도 의존성에 관한 연구
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<h2>3.3 센서 온도변화가 산화알루미늄 노점계에 미치는 영향</h2><p>따라서, 다음으로 산화 알루미늄 센서 자체의 온도변화가 산화 알루미늄 노점계에 미치는 영향을 조사하였다. Fig. 5(a)와같이 산화 알루미늄 센서의 온도를 변화시키면서 노점을 측정하였다. 이 경우, 흡입관의 길이를 다시 1 \(\mathrm{m}\) 이내로 짧게 하였으며, 산화 알루미늄 센서는 항온 챔버에 넣고 온도변화를 시켰다. 온도변화는 (5 ~ 55) \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 범위에서 10 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 증가시켰다. 습도발생장치에서 발생시킨 습공기의노점은 -40 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)(Fig. 5(b))과 -70 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)(Fig. 5(c))이었고 사용한 유량은 1 \(\mathrm{L/min}\) 이었다.두 기준 노점의 습공기를 사용했을 때 센서의 온도가 올라가면 A, B노점계의 측정값이 모두 올라가는 것으로 나타났다. 선형피팅을 통해 알아본 센서 온도변화에 대한 노점의 변화율은 기준노점 -40\( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)(Fig. 5(b))의 경우 A노점계가 0.165 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이며 B노점계는 0.134 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이었다. 기준 노점 -70 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)(Fig. 5(c))의경우 A노점계가 0.097 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이며 B노점계는 0.284 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)이었다. 센서 온도변화에 의한 노점 증가율은 흡입관 온도변화에 의한 노점 증가율보다 대략 10배 큰 것으로 나타났다. 산화알루미늄 노점계의 경우 센서를 보호하는 필터가 장착되어 있기 때문에 온도가 올라갔을 때, 필터에서 탈착되는 수분이 기준습공기에 합류해서 실제 노점이 증가할 수 있다. 하지만, Fig. 5(c)에 보이는 바와 같이, 기준 노점이 -10 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \) 인 경우 노점계 B의 측정값이 낮은 온도에서 기준값과 큰 차이를 보이는 것은 위와 같은 수분 탈착으로는 설명하기 어렵다. 이는 센서의 감습능력이 온도에 의존적임을 보여준다. 앞선 결과들을 근거로 할때, 산화 알루미늄 노점계로 노점을 측정하거나 노점계를 교정할 때에는 충분한 수분 제거와 함께 적정 환경 온도를 찾고, 온도를 일정하게 유지하는 것이 중요하다.</p><h2>3.4 온도변화가 냉각거울 노점계에 미치는 영향</h2><p>끝으로 주변 온도변화가 냉각거울 노점계의 냉각 능력에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. Fig. 6(a)와 같이 냉각거울 노점계 자체를 항온 챔버에 넣고 온도 (5 ~ 55) \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 범위에서 10 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)간격으로 증가시켰다. 습도발생장치에서 발생한 기준 습공기의노점은 Fig. 6(b)의 위에서 아래로 각각 10.0, 1.5, -10.0, -20.0,-30.0, -40.0\( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)이었다. 그 중, 1.5, -10.0, -20.0 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)의 기준 노점을 갖는 습공기를 측정할 때에는 냉각거울 노점계의 온도변화에 상관없이 기준 습공기의 노점을 정확히 측정하였다. 하지만, -30.0, -40.0 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)의 기준 노점에서는 높은 온도에서 냉각거울 노점계의 측정값이 기준보다 높아지는 것으로 나타났다. 이는 높은 온도에서 노점계가 거울을 냉각시키는 능력이 부족하여 발생되는 것으로 판단된다. 또한, 10.0 \( { }^{\circ} \mathrm{Cdp} \)의 기준 노점인경우 냉각거울 노점계의 온도가 기준 노점보다 낮아질 때 (5 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \))이미 거울에 이슬이 생겨서 노점계가 기준 습공기의 노점이 아닌 잘못된 값을 지시하는 것으로 판단된다. 따라서 냉각거울 노점계로 습공기를 측정할 때에는 측정 노점의 범위에 따라서 주변의 온도를 적절하게 유지하는 것이 중요하다.</p>
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"온도변화는 (5 ~ 55) \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 범위에서 몇 도 간격으로 증가시켰어?",
"산화알루미늄 노점계의 경우 센서를 보호하는 필터가 장착되어 있기 때문에 온도가 올라갔을 때, 필터에서 탈착되는 수분이 기준습공기에 합류해서 실제 노점이 감소할 수 있어?",
"본문에서 온도변화는 (5 ~ 55) \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 범위에서 10 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 간격으로 감소시켜?",
"본문에서 산화 알루미늄 센서 자체의 온도변화가 어떤 것에 미치는 영향을 조사해?",
"산화알루미늄 노점계는 온도가 떨어질 경우 실제 노점이 증가하는가?",
"본문에서 센서의 감습능력이 의존적인 것은 무엇인가?",
"본문에서 온도에 의존적인 것은 무엇인가?",
"본문에서 무엇이 온도에 의존적일까?",
"냉각거울 노점계에 온도변화가 영향을 주는지 알아볼 때 어떤 방법으로 실험을 진행했는가?",
"기준 습공기의 노점은 습도발생장치에서 발생되는데, 이는 Fig. 6(b)에서 볼 때 위에서 아래로 각각 얼마인가?",
"온도변화가 냉각거울 노점계에 미치는 영향을 조사할 때, 어떤 경우에 주변 온도를 유지하는 것이 중요한가?",
"냉각거울 노점계에 온도변화가 영향을 주는지 알아보는 실험에서, 습도발생장치로부터 생기는 기준 습공기의 노점 중 어떤 습공기 측정시 냉각거울 노점계의 온도변화에 상관없이 정확히 측정했는가?",
"냉각거울 노점계에 온도변화가 영향을 주는지 알아보는 실험에서 어떤 기준 노점이 높은 온도에서 측정값이 기준값보다 더 높게 나타나는가?",
"냉각거울 노점계에 온도변화가 영향을 주는지 알아보는 실험에서 -30.0, -40.0 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{Cdp} \\)의 기준 노점은 높은 온도의 경우 측정값이 기준값보다 높은 값을 나타내는데, 이 이유는 무엇인가?",
"센서 온도변화가 산화알루미늄 노점계에 영향을 미치는지 확인하는 실험은 어떤 방식으로 진행하는가?",
"센서 온도변화가 산화알루미늄 노점계에 영향을 미치는지 확인하는 실험에서 흡입관의 길이는 몇 \\(\\mathrm{m}\\)이내로 설정해서 진행했는가?",
"센서 온도변화가 산화알루미늄 노점계에 영향을 미치는지 확인하는 실험에서 센서 온도의 변화는 어디에 넣어 진행하는가?"
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인공물ED
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산화 알루미늄 및 냉각거울 노점계의 온도 의존성에 관한 연구
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<h1>4. 결 론</h1><p>산화 알루미늄 노점계의 경우 수분제거 시간, 유량의 변화, 센서 주변의 온도에 따라 노점온도가 영향을 받을 수 있는데, 현재 표준 교정 절차에는 이런 요인들에 대한 요구 사항이 없는 형편이다. 따라서 노점계 측정 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해서는 다양한 영향들에 대한 평가가 우선되어야 한다. 이 논문에서는 가스의 수분량 측정이 필요한 국내 산업체에서 가장 널리 사용되고 있는 산화 알루미늄(aluminum oxide) 노점계와 냉각거울(chilled-mirror) 노점계의 온도에 대한 영향을 연구했다.</p><p>서로 다른 두 개 제작회사의 노점계를 사용하여 실험실 온도, 배관 온도, 센서 온도를 변화시켰을 때, 노점계의 측정값의 변화를 연구했다. 산화 알루미늄 노점계로 측정 및 교정하기 전에센서의 잔류 수분을 제거하기 위해서는 산화 알루미늄 센서가 허용하는 최대의 유량의 건조 공기를 사용해야 함을 알 수 있었다. 이 건조과정에서 실험실 온도의 미세한 상승에 의해 노점 측정값이 올라가는 현상을 발견되었고, 산화 알루미늄 노점계의 온도 의존성에 대한 연구의 필요성에 대한 근거가 되었다. 산화알루미늄 노점계는 실험실, 배관, 센서의 온도가 올라갔을 때,측정되는 노점도 올라가는 것으로 확인되었다. 이는 배관 및 센서 주변부에 있는 수분이 온도 상승에 따라 탈착되어 기준 습공기의 노점을 올리기 때문으로 판단되었다. 또한, 센서 자체의 감습 능력에는 온도 의존성이 있어 센서 주변의 온도를 일정하게 유지하는 것이 중요하다. 이들 연구 결과는 사용자가 노점계의 온도 의존성을 알고 있으면 더 정확한 노점 측정이 가능함을 보여준다. 냉각거울 노점계의 온도변화 연구에서는 냉각거울 노점계 자체의 온도를 상승시키면 거울의 냉각능력이 떨어져서 낮은 노점의 습공기를 제대로 측정하기 어려울 수 있다는 결과를 얻었다. 따라서 측정 환경을 일정한 온도로 유지하는 것이 정확한 노점 측정에 유리함을 알 수 있었다.</p><p>산화 알루미늄 노점계 및 냉각거울 노점계의 측정에 영향을 미치는 유량, 수분제거 시간, 센서 주변온도에 대한 평가 연구는 이 요소들을 포함한 표준 교정절차를 마련하는데 근거로 활용될 것이다.</p>
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"산화 알루미늄 노점계는 여러 요인에 따라 노점온도에 영향을 끼칠 수 있는데, 현재 어떤 절차에서 이런 여러 요인들에 대한 요구 사항이 부족한가?",
"본문 건조과정에서 실험실 온도의 미세한 감소에 의해 노점 측정값이 올라가는 현상을 발견해?",
"본문 건조과정에서 어떤 점에 의해 노점 측정값이 올라가는 현상을 발견해?",
"본 논문에서 냉각거울 노점계와 산화 알루미늄 노점계의 온도에 영향을 미치는 요인에 대해 연구했는데, 이는 왜 연구한 것인가?",
"현재 국내 산업체들이 가스의 수분량 측정에 보편적으로 이용하는 것은 무엇인가?",
"본 실험에서 어떤 요인들을 변화시켜, 노점계의 측정값 변화를 실험했는가?",
"본 실험에서 교정 및 측정을 진행하기 전에 산화 알루미늄 센서의 최대 유량의 건조 공기를 이용하는데 이는 어떤 이유때문이야?",
"산화 알루미늄 노점계를 이용해서 교정과 측정을 하기 이전에 무엇을 이용해 잔류 수분을 제거하는가?",
"산화알루미늄 노점계는 주변 온도가 상승할 때, 측정하는 노점 또한 같이 상승하는데 이는 어떤 이유 때문인가?",
"산화 알루미늄 노점계의 경우 어떤 것에 따라 노점온도가 영향을 받을 수 있어?",
"센서의 잔류 수분을 산화 알루미늄 노점계로 측정 및 교정하기 전에 제거하기 위해서 산화 알루미늄 센서가 허용하는 최소의 유량의 건조 공기를 사용해야 해?",
"무엇의 온도를 올릴 경우에 낮은 노점의 습공기를 제대로 측정하기 어려워?",
"산화알루미늄 노점계는 실험실, 배관, 센서의 온도가 상승할 경우에 노점의 측정값도 내려가?",
"본문에서 무엇을 산화 알루미늄 노점계로 측정 및 교정하기 전 제거하기 위해서 산화 알루미늄 센서가 허용하는 최대의 유량의 건조 공기를 사용해?",
"냉각거울 노점계 자체 온도를 감소시키면 거울의 냉각능력이 떨어져?"
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인공물ED
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애드혹 네트워크의 경로 재설정 라우팅 기법
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<h1>V. 성능 분석</h1> <p>본 장에서는 몇 가지 네트워크 상황을 가정한 시나리오를 소개하고 제4장에서 소개한 애드혹 네트워크 모델을 이용하여 ARROW와 경로 재설정 비용을 고려치 않고 패킷 전송 비용만을 이용했을 경우 평균적인 성능 (average)과 최저의 성능(worst)을 비교한다.</p> <h2>1. 네트워크 시나리오</h2> <p>각 노드에서 발생하는 세션의 평균 지속 시간은 \( 1,000(\mathrm{s}) \)이며, exponential distribution을 따른다. 데이터 전송 속도는 CBR(Constant Bit Rate)을 따르는 5(packets/s)이며, 한 노드에서의 패킷 처리 시간은 \( 0.003(\mathrm{s}) \), 동일 ID의 RREQ수집 시간은 \( 0.5(\mathrm{s}) \)로 가정한다. 각 송신노드에서 네트워크에 존재하는 임의의 노드 중 최대 홉 수를 갖는 노드까지의 평균 홉 수 \( (\mathrm{K}) \)와 송신노드와 수신노드의 평균 홉 수\( (\mathrm{H}) \)는 네트워크를 구성 하는 노드 수 \( (\mathrm{N}) \)에 따라 각각 다른 값을 갖는데, 본 논 문에서는 \( k \times k \)의 정사각 애드혹 네트워크를 이용한 시뮬레이션으로 이들 파라미터를 구했다. 송, 수신 노드를 임의적으로 선택하여 네트워크 크기에 따라 구해진 \( \mathrm{K} \)와 \( \mathrm{H} \)의 평균값은 표 3과 같다. 표 4는 성능 분석을 위해 정의된 파라미터의 가정 값을 정리한 것이다.</p> <table border><caption>표 4. 성능 분석을 위한 파라미터 가정 값</caption> <tbody><tr><td>기호</td><td>구분</td><td>가정 값</td></tr><tr><td>\(N\)</td><td>네트워크 크기</td><td>20</td></tr><tr><td>\(\alpha\)</td><td>전송속도(packet/s)</td><td>5(CBR)</td></tr><tr><td>\(H\)</td><td>송수신 간 평균 홉 수(hop)</td><td>(참조)표3</td></tr><tr><td>\(K\)</td><td>송신 노드로부터 최대홉 수(ho</td><td>(참조)표3</td></tr><tr><td>\(Q\)</td><td>RREQ 패킷 수집 시간(s)</td><td>0.5</td></tr><tr><td>\(W\)</td><td>펴킷 처리 시간(s)</td><td>0.003</td></tr><tr><td>\( T_{\text {session }} \)</td><td>세션 평균 길이(s)</td><td>1,000</td></tr><tr><td>\( \beta_{1} \)</td><td>라우팅 패킷 처리 소모 에너지량</td><td>1</td></tr><tr><td>\( \beta_{2} \)</td><td>데이터 패킷 처리 소모 에너지량</td><td>1</td></tr><tr><td>\( E_{\text {initial }}^{i} \)</td><td>노드의 초기 에너지량</td><td>100,000</td></tr></tbody></table> <h2>2. 시간당 전송된 시그널링 패킷 비교</h2> <p>그림 3은 노드당 세션 발생율에 따른 단위 시간당 전송된 라우팅 패킷 수의 평균값을 그린 그래프이다. 비교된 알고리즘은 본 논문에서 제안한 ARROW와 경로 재설정 비용이 고려되지 않은 LA 알고리즘(General LA method)의 평균 성능(average)과 최악의 경우 (worst) 보일 수 있는 성능을 비교했다. 단위 시간당 라우팅 패킷 전송 횟수를 비교함으로써 대역폭의 효율성과 라우팅 패킷에 의한 에너지 소모량 등을 예측 가능하다. 그림 3의 (a)는 네트워크를 구성하는 노드 수가 25개일 때, 단위 시간당 평균 라우팅 패킷 수에 대한 ARROW의 성능이 보다 뛰어남을 보인다. 또한, 단위 시간당 데이터 패킷 수와 라우팅 패킷 수의 비를 나타내는 RDR은 RRAC가 고려되지 않은 경로 선택 알고리즘의 평균(average)이 ARROW보다 2배 이상 성능차를 보인다. 계속적으로 경로 재설정 비용이 높은 경로를 선택했을 경우(worst) 라우팅 패킷 비율은 최대 9배 이상까지 성능차를 보인다(표 5). 그림 3의 (b),(c)는 노드 수가 36,49개로 증가했을 경우 느드의 세션 발생률에 따른 단위 시간당 발생하는 라우팅 패킷 수의 성능을 보인다. 노드 수가 증가하여 네트워크 크기가 커짐에 따라 1회의 재설정 과정이 진행되는 동안에 요구되는 라우팅 패킷 수가 커지고 네트워크 전체적인 세션 발생률이 증가했기 때문에 시간당 전송된 라우팅 패킷 수는 노드 수는 25개인 경우 보다 큰 폭으로 증가했다. 하지만 이 경우에 있어서도 제안된 알고리즘은 최대 9배 이상의 성능 향상을 보인다.</p> <h2>3. 애드혹 네트워크 수명</h2> <p>그림 4는 수식 (23)에 의해 계산된 노드의 평균적인 세션 발생률에 따른 네트워크의 수명을 그린 그래프이 다. 본 논문에서 제안된 ARROW는 경로 재설정 과정에서 요구되는 라우팅 패킷의 부담을 줄이는 역할을 하며, 이는 곧 에너지 효율성이 중시되는 애드혹 네트워크의 수명을 연장시키는 기능을 한다. 그림에서 볼 수 있듯이, ARROW가 적용된 네트워크는 전반적으로 수명이 증가했음을 알 수 있다. 세션 발생률이 점차 커짐에 따라 데이터 패킷 전송에 요구되는 에너지의 양이 커지며, 상대적으로 적은 라우팅 패킷 전송에 의한 에너지 소모량은 상대적으로 미비한 영향을 끼친다. 따라서 \( \lambda_{0} \)가 증가함에 따라 라우팅 패킷 오버헤드 감소에 의한 네트워크 수명 연장 효과는 줄어든다. 하지만, 세 션 발생률이 낮을 경우 ARROW의 적용에 의한 네트워크 수명 연장 효과는 매우 크다. 세션 발생률이 \( 1 \times 10^{-6} \)일 경우, ARROW는 25개의 노드로 구성된 애드혹 네트워크에서 약 \( 2.3 \times 10^{5}(\mathrm{~s}) \approx 64.6(\mathrm{~h}) \)의 시간동안 네트워크가 유지된다. 이 시간은 RRAC가 고려되지 않은 LA의 경로 선택 알고리즘보다 평균 \( 3,049(\mathrm{~s}) \approx 51(\mathrm{~m}) \), 최대 \( 20,323(\mathrm{~s}) \approx 5.65(\mathrm{~h}) \)이 연장된 시간이다. 세션 발생률이 \( 5 \times 10^{-6} \) 인 경우, ARROW는 \( 51,400(s) \approx 14.27(h) \)의 네트워크 수명을 가지며, 타 알고리즘 보다 평균 \( 188(s) \approx 3.13(\mathrm{~m}) \), 최대 \( 1,326(\mathrm{~s}) \approx 22.1(\mathrm{~m}) \)이 증가된다. 노드의 세션 발생률에 따라 제안된 알고리즘의 네트워크 수명 연장 측면에서의 성능 향상이 크게 감소하는 이유는 네트워크 내의 평균 세션 개수가 증가함에 따라 방대한 데이터 트래픽에 의한 에너지 소모량에 비해 라우팅 패킷 감소에 의한 에너지 효율성 향상이 미비하기 때문이다. 하지만 세션 발생률이 낮은 네트워크 상황에서 제안된 알고리즘은 매우 큰 효과를 보임을 알 수 있다.</p>
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"가정 값이 20인 기호가 뭐야?",
"\\(N\\)의 구분이 뭐야?",
"전송속도를 뜻하는 기호는 어떻게 표기해?",
"어떻게 전송속도를 의미하는 기호가 표현되지",
"\\( \\beta_{2} \\)가 뜻하는게 뭐야?",
"\\( \\beta_{2} \\)는 뭘 뜻해",
"라우팅 패킷 처리 소모 에너지량의 가정값은 얼마야?",
"에너지 소모량, 대역폭의 효율성 등을 어떻게 예측해?",
"\\(\\alpha\\)의 가정값은 얼마야?",
"\\(\\alpha\\)의 가정값이 뭐지"
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인공물ED
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과도상태에서 PT 철공진의 해석적 분석
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<h1>3. 사례 연구</h1> <p>PT 철공진 동안 철심은 포화와 비포화를 반복하고, 각각의 상태에서 세 가지 모드인 부족제동, 임계제동, 과제동 중의 하나가 된다. 코어의 인덕턴스 \( L \)은 코어의 상태에 대응하는 두 값을 갖는다. 다섯 가지 종류의 모드 전이가 발생할 수 있다. 예를 들어, 부족제동과 부족제동, 임계제동과 부족제동, 과제동와 부족제동 등이 있다.</p> <p>하지만, 현실적으로는 식 (7)의 임계제동 조건을 만족하는 경우는 거의 없다. 게다가, 과제동과 과제동 사이의 모드 전이는 \( L_{1} \)과 \( L_{2} \)가 식 (4)를 만족할 때만 일어난다. 이것은 \( L_{1} \)과 \( L_{2} \)가 매우 큰 값이어야 하는데 실제적으로 불가능하다.</p> <p>따라서 실제적으로는 부족제동과 부족제동 사이의 모드 전이, 과제동과 부족제동 사이의 모드 전이와 같은 두 가지 경우만 가능하다. 비포화 영역에서 인덕턴스 값을 고려하면, 전자가 후자보다 더 자주 일어난다는 것을 알 수 있다. 이러한 두 가지 전이 사례(사례 1과 사례 3) 결과를 소개한다.</p> <p>한편, 철공진은 식 (4)-(12)로부터 강제 응답보다 자연응답의 크기에 주로 의존한다는 것을 알 수 있다. 후자는 초기상태에 의존하므로 \( R, L, C_{t h} \)의 값뿐만 아니라 \( \theta \)에도 의존한다. \( \theta \)의 영향에 대해 사례 2에 나타냈다.</p> <p>PT 코어의 특성은 비선형이지만, 본 논문에서 제시한 방식은 비선형 코어를 선형으로 근사화해서 해를 구했기 때문에 오차가 발생한다. 그림 3에서와 같이 EMTP-RV를 이용하여 코어의 히스테리시스 특성인 Hyst1을 모델링하여 얻은 결과와 본 논문에서 제시한 결과를 비교하였다. 이 결과를 그림 4, 5, 6에 나타냈다.</p> <p>표 1은 본 논문에서 이용한 파라미터 값이고, 1998년 12월 22일 철공진이 발생했던 \( 154 \mathrm{kV} \) OO변전소의 파라미터 값들을 등가 파라미터로 변환한 값이다. 그림 3에서 히스테리시스 특성을 모의하였기 때문에, \( \mathrm{R} \)은 철손 \( 56 \mathrm{M} \Omega \)을 포함시키지 않아야 한다. 따라서, 사례 1, 2의 경우에서 \( \mathrm{R} \)은 \( 29.66 \mathrm{M} \Omega \)이고, 사례 3의 경우는 \( 5.33 \mathrm{M} \Omega \)이다.</p> <table border><caption>표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들</caption> <tbody><tr><td>\( V_{s} \)</td><td>\( 125.74 \mathrm{kV} \)</td><td>\( E_{\text {th }} \)</td><td>\( 76.16 \mathrm{kV} \)</td></tr><tr><td>\( \theta \)</td><td>\( 0^{\circ}, 90^{\circ} \)</td><td>\( \omega \)</td><td>\( 377 \mathrm{rad} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>\( \lambda_{s 1} \)</td><td>\( 413.27 \mathrm{Vs} \)</td><td>\( i_{s} 1 \)</td><td>\( 0.789 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>\( L_{1} \)</td><td>\( 523.5 \mathrm{kH} \)</td><td>\( R \)</td><td>\( 19.39 \mathrm{M} \Omega \)</td></tr><tr><td>\( L_{2} \)</td><td>\( 0.4768 \mathrm{kH} \)</td><td>\( C_{t h}\left(=C_{B}+C_{E}\right) \)</td><td>\( 3218 \mathrm{pF}(=1949 \mathrm{pF}+1269 \mathrm{pF}) \)</td></tr></tbody></table>
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"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( E_{\\text {th }} \\)의 값은 얼마일까?",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( \\theta \\)의 값은 얼마야?",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( V_{s} \\)의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( \\omega \\)의 값은 얼마지?",
"본문의 표에서 값이 \\( 413.27 \\mathrm{Vs} \\)인 파라미터는 뭐지?",
"값이 \\( 413.27 \\mathrm{Vs} \\)인 파라미터가 표에서 뭐라고 나와",
"본문의 표에서 값이 \\( 0.789 \\mathrm{~mA} \\)인 파라미터는 뭘까?",
"값이 \\( 0.789 \\mathrm{~mA} \\)인 파라미터가 뭐라고 표에 나와",
"본문의 표에서 값이 \\( 3218 \\mathrm{pF}(=1949 \\mathrm{pF}+1269 \\mathrm{pF}) \\)인 파라미터는 무엇으로 나타낼 수 있지?",
"값이 \\( 3218 \\mathrm{pF}(=1949 \\mathrm{pF}+1269 \\mathrm{pF}) \\)인 파라미터는 표에서 뭐지",
"본문의 표에서 값이 \\( 377 \\mathrm{rad} / \\mathrm{s} \\)인 파라미터는 뭐야?",
"값이 \\( 377 \\mathrm{rad} / \\mathrm{s} \\)인 파라미터가 표에 따르면 무엇이지",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( L_{1} \\)의 값은 어느 정도인가?",
"\\( L_{1} \\)의 값은 표에서 얼마의 값을 가져",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( \\lambda_{s 1} \\)의 값은 어느 정도야?",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( R \\)의 값은 어느 정도일까?",
"\\( R \\)의 값은 표에 따르면 어떤 값을 가져",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( C_{t h}\\left(=C_{B}+C_{E}\\right) \\)의 값은 어느 정도의 값을 보일까?",
"\\( C_{t h}\\left(=C_{B}+C_{E}\\right) \\)의 값은 본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 무엇이지",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( L_{2} \\)의 값은 어느 정도의 값을 보여?",
"\\( L_{2} \\)의 값은 본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 무엇이 될까",
"본문의 표 PT 철공진 모델링을 위해 이용한 파라미터 값들에서 \\( i_{s} 1 \\)의 값은 어느 정도지?",
"본문의 표에서 값이 \\( 0^{\\circ}, 90^{\\circ} \\)인 파라미터는 무엇이지?",
"값이 \\( 0^{\\circ}, 90^{\\circ} \\)인 파라미터는 뭐지",
"본문의 표에서 값이 \\( 523.5 \\mathrm{kH} \\)인 파라미터는 무엇으로 나타내?",
"값이 \\( 523.5 \\mathrm{kH} \\)인 파라미터는 표에서 뭐지",
"본문의 표에서 값이 \\( 76.16 \\mathrm{kV} \\)인 파라미터는 무엇일까?",
"값이 \\( 76.16 \\mathrm{kV} \\)인 파라미터는 표에서 뭐지",
"본문의 표에서 값이 \\( 0.4768 \\mathrm{kH} \\)인 파라미터는 무엇으로 나타내는가?",
"값이 \\( 0.4768 \\mathrm{kH} \\)인 파라미터는 표에서 뭐지",
"본문의 표에서 값이 \\( 19.39 \\mathrm{M} \\Omega \\)인 파라미터는 무엇으로 나타내지?",
"값이 \\( 19.39 \\mathrm{M} \\Omega \\)인 파라미터가 무엇이라고 표에 나오지",
"본문의 표에서 값이 \\( 125.74 \\mathrm{kV} \\)인 파라미터는 무엇인가?",
"값이 \\( 125.74 \\mathrm{kV} \\)인 파라미터는 표에 의하면 뭐지"
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인공물ED
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v16n1LED의 펄스폭 변조를 통한 휘도조절시 과도구간이 존재하지 않는 전류 제어 기법
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<h3>2.4.2 실험 결과</h3> <p>그림 11은 제안된 LED전류 제어 기법이 적용된 46인치 LED BLU LCD TV의 전원부이다. 실제 LCD TV의 전원은 다음과 같이 크게 4개의 부분으로 구성된다. EMI개선을 위한 입력 필터, 고조파 규제만족을 위한 역률 개선회로(PFC)와 PWM-IC, Op-amp, 대기전력 전원등 내부에서 필요로 하는 각종 DC전원공급을 위한 DC/DC컨버터 및 LED구동을 위한 LLC공진형 컨버터로 구성된다. 제안된 전류제어 기법 적용을 위해 구현된 LLC 컨버터의 입출력 사양 및 주요 설계 변수들은 표 1에 표기한 바와 같다. 출력 LED는 병렬로 구성된 4채널 LED로써 각 채널당 \( 100 \mathrm{mA} / 200 \mathrm{V} \)이다</p> <table border><caption>표 1 제안회로의 사양 및 주요 파라미터</caption> <tbody><tr><td>항 목</td><td>Value</td><td>항 목</td><td>Value</td></tr><tr><td>입력전압</td><td>\(400 \mathrm{V} \)</td><td>출력</td><td>\( 400 \mathrm{mA} / 200 \mathrm{V} \) 4Ch LED</td></tr><tr><td>변압비</td><td>87:37</td><td>자화 인덕턴스</td><td>\( 1 \mathrm{mH} \)</td></tr><tr><td>누설 인덕턴스</td><td>\( 55 \mathrm{uH} \)</td><td>공진 캐패시터</td><td>\( 22 \mathrm{nF} \)</td></tr><tr><td>스위칭 주파수</td><td>\( 60 \mathrm{kHz} \)</td><td>휘도조절 주파수</td><td>\( 240 \mathrm{~Hz} \)</td></tr><tr><td>출력 캐패시터</td><td>\( 10 \mathrm{uF} \)</td><td>LED도통전류 첨두치</td><td>\( 100 \mathrm{mA} \pm 5 \% \) 이내</td></tr></tbody></table> <p>그림 10은 휘도조절 신호의 듀티에 따른 1차측 전류 및 출력 LED전류 파형으로 휘도조절 신호의 주파수는 \( 240 \mathrm{Hz} \), 신호의 듀티가 \( 50 \%, 20 \%, 3 \% \)일 때 실험 결과이다. 제안 전류제어 기법의 경우 앞서 검증한 바와 같이 휘도조절 신호의 활성화시 LED전류는 과도상태 없이 제어 레벨인 \( 100 \mathrm{mA} \) 에 도달하는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>표2 와 3은 추가적으로 휘도조절 신호의 듀티에 따른 LED전류의 평균과 첨두치를 기록한 것으로 과도상태 제거를 통해 낮은 듀티의 휘도조절 신호에서도 Overshoot가 없는 첨두치 값과 비교적 우수한 선형성을 확인할 수 있다. 하지만 휘도조절 신호의 듀티가 \( 1 \% \)인 경우 LED첨두치가 약 \( 10 \% \)정도 감소하게 되는데, 이는 2차측으로 전력전달이 이루어지는 시간이 충분히 보장되지 못해 출력전압의 감소로 나타나게 되는 현상이다.</p> <table border><caption>표 2 휘도조절 신호의 듀티에 따른 LED 평균 전류</caption> <tbody><tr><td></td><td>LED1</td><td>LED2</td><td>LED3</td><td>LED4</td></tr><tr><td>\( 100 \% \)</td><td>105.07</td><td>105.17</td><td>105.17</td><td>105.11</td></tr><tr><td>\( 80 \% \)</td><td>83.87</td><td>83.95</td><td>8346</td><td>83.91</td></tr><tr><td>\( 50 \% \)</td><td>52.32</td><td>52.36</td><td>52.36</td><td>52.35</td></tr><tr><td>\( 20 \% \)</td><td>20.79</td><td>20.82</td><td>20.81</td><td>20.83</td></tr><tr><td>\( 5 \% \)</td><td>5.18</td><td>5.22</td><td>5.13</td><td>5.24</td></tr><tr><td>\( 3 \% \)</td><td>2.85</td><td>2.91</td><td>2.91</td><td>2.87</td></tr><tr><td>\( 1 \% \)</td><td>1.20</td><td>1.22</td><td>1.23</td><td>1.23</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3 휘도조절 신호의 듀티에 따른 LED 첨두치 전류</caption> <tbody><tr><td></td><td>LED1</td><td>LED2</td><td>LED3</td><td>LED4</td></tr><tr><td>\( 100 \% \)</td><td>102.5</td><td>102.4</td><td>103.1</td><td>102.7</td></tr><tr><td>\( 80 \% \)</td><td>101.3</td><td>101.4</td><td>101.5</td><td>101.3</td></tr><tr><td>\( 50 \% \)</td><td>100.6</td><td>100.5</td><td>100.8</td><td>100.6</td></tr><tr><td>\( 20 \% \)</td><td>102.2</td><td>102.5</td><td>102.8</td><td>102.6</td></tr><tr><td>\( 5 \% \)</td><td>100.6</td><td>100.5</td><td>100.2</td><td>101.0</td></tr><tr><td>\( 3 \% \)</td><td>97.5</td><td>97.2</td><td>97.4</td><td>98.1</td></tr><tr><td>\( 1 \% \)</td><td>90.4</td><td>91.1</td><td>90.8</td><td>90.7</td></tr></tbody></table>
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"듀티 \\( 100 \\% \\)의 평균전류가 LED2와 같은 값의 LED는 어떤 거니?",
"어떤 LED가 듀티 \\( 80 \\% \\)의 평균전류가 가장 크나?",
"듀티 \\( 80 \\% \\)의 평균전류가 가장 적은 값을 가진 LED는 어떤 걸까?",
"듀티 \\( 50 \\% \\)의 LED4의 평균전류 값은 얼마인가?",
"듀티 \\( 50 \\% \\)에서 LED3와 동일한 평균전류 값을 갖는 LED는 어떤거니?",
"듀티 \\( 20 \\% \\)에서 LED2의 평균전류 값보다 큰 LED는 뭐야?",
"듀티 \\( 20 \\% \\)에서 평균전류 값이 20.80 이하인 LED는 어떤 것이야?",
"듀티 \\( 5 \\% \\)에서 평균전류 값이 최소치인 LED는 무엇이야?",
"듀티 \\( 5 \\% \\)에서 LED2 평균전류 값과 차이가 가장 적은 LED는 어떤걸까?",
"듀티 \\( 3 \\% \\)에서 평균전류 값이 LED4 보다 적은 LED는 어떤 것일까?",
"듀티 \\( 3 \\% \\)에서 어떤 LED가 LED2와 동일한 평균전류 값을 가지나?",
"듀티 \\( 1 \\% \\)에서 가장 많은 평균전류 값은 무엇이야?",
"LED1의 평균 전류 값이 최대인 듀티는 어떤 거야?",
"LED1에서 평균 전류 값이 \\( 3 \\% \\)의 값 보다 적은 듀티는 무엇이니?",
"LED2에서 평균 전류 값이 가장 적은 듀티는 무엇이니?",
"LED2에서 듀티 \\( 20 \\% \\)의 평균 전류는 얼마야?",
"LED4에서 2 이하의 평균 전류 값을 갖는 듀티는 어떤거니?",
"입력전압 파라미터는 어떤 값을 가지나?",
"어떤 파라미터가 87:37의 값을 가지는가?",
"\\( 1 \\mathrm{mH} \\)와 연관된 항목은 무엇인가?",
"어떤 주파수 파라미터가 더 작은 값을 가지는가?",
"캐피시터 파라미터 중에 더 작은 값은 얼마야?",
"표에서 출력 값은 얼마니?",
"표에서 출력 값은 얼마로 나타나니?",
"인덕턴스 파라미터 중에 더 큰 인덕턴스 값은 얼마야?",
"표에서 휘도조절 주파수 값은 얼마인가?",
"표에서 LED도통전류 첨두치의 오차범위는 얼마야?",
"표에서 캐패시터 파라미터 중에 더 큰 캐패시터 용량은 얼마니?",
"듀티 \\( 100 \\% \\)에서 평균전류가 최저인 LED는 어떤 거야?",
"듀티 \\( 100 \\% \\)의 LED1의 평균전류는 얼마야?",
"LED3에서 평균 전류 값이 듀티 \\( 20 \\% \\) 보다 크고 \\( 80 \\% \\) 보다 적은 듀티는 무엇이니?",
"LED3에서 평균 전류 값이 세 번째로 큰 듀티는 뭐니?",
"LED4에서 100 이상이 평균 전류 값을 갖는 듀티는 어떤 걸까?",
"\\( 100 \\% \\) 듀티에서 최소의 첨두치 전류 값은 얼마야?",
"\\( 80 \\% \\) 듀티에서 첨두치 전류 값이 LED1과 동일한 값을 가지는 LED는 뭐니?",
"\\( 80 \\% \\) 듀티에서 최고의 첨두치 전류 값은 얼마일까?",
"\\( 50 \\% \\) 듀티에서 첨두치 전류 값이 LED4 보다 적은 LED는 어떤걸까?",
"\\( 50 \\% \\) 듀티에서 가장 많은 최소의 첨두치 전류 값은 얼마인가?",
"\\( 20 \\% \\) 듀티에서 LED4 보다 큰 첨두치 전류 값은 얼마야?",
"\\( 20 \\% \\) 듀티에서 LED2 보다 적은 첨두치 전류 값은 얼마일까?",
"\\( 5 \\% \\) 듀티에서 가장 큰 첨두치 전류 값을 가진 LED의 듀티 \\( 80 \\% \\)의 첨두치 전류 값은 얼마야?",
"LED1에서 두 번째로 적은 첨두치 전류 값은 얼마일까?",
"LED1에서 두 번째로 적은 첨두치 전류 값은 무엇이니?",
"LED2에서 최고의 첨두치 전류 값을 가진 듀티의 LED3에서 첨두치 전류 값은 얼마니?",
"LED2에서 최고의 첨두치 전류 값을 가진 듀티의 LED3에서 첨두치 전류 값은 무엇이니?",
"\\( 1 \\% \\) 듀티에서 90.8의 첨두치 전류 값을 가진 LED는 어떤 LED인가?",
"\\( 1 \\% \\) 듀티에서 90.8의 첨두치 전류 값을 가진 LED는 무슨 LED인가?",
"LED3에서 \\( 3 \\% \\) 듀티의 첨두치 전류 값은 얼마인가?",
"LED3에서 \\( 3 \\% \\) 듀티의 첨두치 전류 값은 얼마로 나타나니?",
"LED4의 듀티 \\( 3 \\% \\) 보다 적은 첨두치 전류 값을 갖는 듀티는 어떤 것일까?",
"LED4의 듀티 \\( 3 \\% \\) 보다 적은 첨두치 전류 값을 갖는 듀티는 무엇이니?",
"\\( 100 \\% \\) 듀티에서 LED2의 첨두치 전류값은 얼마니?",
"표에서 출력 LED 채널 수는 어떤 값으로 알 수 있나?",
"듀티 \\( 1 \\% \\)에서 평균전류 값이 LED2의 값과 차이가 가장 많이 나는 LED는 무엇이니?",
"\\(5 \\% \\) 듀티에서 제일 작은 전류값은 무엇인가?",
"\\( 3 \\% \\) 듀티에서 LED1 보다 더 큰 전류값을 가진 LED는 무엇인가?"
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인공물ED
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간섭 환경에 강인한 적응형 부엽차단기
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<h2>4-2 표적의 탐지 성능 실험</h2> <p>제안한 adaptive SLB의 성능을 확인하기 위해서 모의신호를 이용하여 표적 탐지 성능 실험을 수행한다. 앞의 실험과 마찬가지로 JNR \( 50 \mathrm{~dB} \)의 high-duty cycle jammer 신호가 존재하는 환경에서, 표 1에 명시된 parameter를 가지는 주엽 표적 8 개와 부엽 표적 6개를 생성하였다. Range bin 250, 300에는 주엽 표적과 부엽 표적이 동시에 존재하고, 주엽 표적이 존재하는 range bin 200과 400 에는 각도(50도와-50도)를 알고 있는 discrete 클러터 신호가 함께 존재하는 환경을 가정하였다. Discrete 클러터는 특정 range bin에만 존재하는 간섭신호로 통계적 특성인 공분산 행렬을 이용하는 방법으로 제거되지 않는다. 일반적으로 방해신호는 입사각을 모르는 상태로 공분산행렬 또는 도플러 필터를 통해 제거되지만, 본 실험에서는 사전 조사에 의해 discrete 클러터의 입사각을 알고 있는 경우를 가정하였다. 이 외 나머지 간섭신호의 입사각은 레이다에 알려져 있지 않다. 부엽 표적(interferer)들은 주 채널의 두 번 째 부엽 근처인 -24도에 존재하.고, SNR이 \(30 \mathrm{dB} \)로 주엽 표적보다 크도록 하여 부엽에 의한 감쇄가 일어났을 때 주엽 표적과 비슷한 크기를 가지도록 선정하였다.</p> <p>우선 ACE를 기반으로 한 adaptive SLB의 성능을 살펴 보면 그림 5의 첫 번째 그림은 AMF의 출력으로 재머의 신호는 제거되고, 표적이 탐지되는 것을 알 수 있다. 그림에서 주엽 표적, 부엽 신호, discrete 클러터 신호는 다음과 같이 표시하였다. 표시가 겹쳐져 있는 부분은 해당 신호가 공존하는 range bin의 결과 값이다. 주엽 표적만 존재하는 range bin 10, 650, 730, 860의 결과는 표적의 SNR \(13 \mathrm{~dB} \)에 안테나 gain \( 10.79 \mathrm{~dB} \)를 더한 대략 \( 23 \mathrm{~dB} \) 근처의 값을 가지고, 부엽 신호만 존재하는 경우(range bin 55, 600, 700, 900 상대적으로 SNR이 크므로 주엽 대비 \( 17 \mathrm{~dB} \) 정도 감쇄가 발생해도 결과 값이 주엽 표적과 비슷한 수준으로 나타나는 것을 볼 수 있다. 주엽 표적과 부엽신호가 동시에 존재하는 경우(range bin 250, 300)는 각각 존재할 때보다 큰 결과 값을 가진다. 반면, 주엽 표적과 discrete 클러터가 섞여 있는 range bin 200과 400의 출력 값은 클러터 신호가 제거되지 않고 더해져 있으므로 표적만 존재하는 range bin의 결과보다 큰 출력 값을 가진다. 결론적으로, AMF만을 사용한 레이다에서는 크기가 큰 부엽 신호를 주엽 표적으로 탐지하게 된다. 두 번 째 결과는 SLB 채널의 결과로 이 역시 재머 신호는 모두 제거되고, 각 표적이 탐지되는 것을 알 수 있다. 이 경우, 각 SNR에 안테나 gain \( 10.79 \mathrm{~dB} \)를 더한 값이 출력 값으로 나타나는 것을 알 수 있다. 부엽신호와 주엽 표적이 공존하는 range bin에서는 부엽신호가, 클러터와 주엽 표적이 공존하는 range bin에서는 클러터가 dominant하프로 부엽신호와 클러터 파워에 의한 영향이 크다. 세 번째 그림은 ACE의 결과를 보여주는 것으로 부엽 표적이 모두 차단되는 것을 알 수 있다. 하지만 range bin 250, 300 의 경우와 range bin 200과 400 의 경우, 주엽표적이 존재하지만, 공존하는 부엽 신호와 클러터 신호로 인해 함께 차단되어 탐지되지 못한다.</p> <p>그림 6은 제안한 방법을 사용한 경우, 표적의 탐지 결과를 나타낸다. 빔 패턴 분석 실험과 마찬가지로 ACE 방법과의 비교를 위해 LCMV gain을 \( \sqrt{N} \)으로 맞추었고, 클러터 방향의 gain을 0으로 두어 제한조건은 식 (11)과 같이 쓸 수 있다.</p> <p>그림 5의 결과와 비교했을 때, LCMV 결과(그림 6의 첫 번 째 결과)와 SLB 채널의 결과(그림 6의 두 번 째 결과)에서 range bin 200과 400에 존재하는 클러터 신호가 제한 조건에 의해 제거된 것을 알 수 있다. Range bin 200과 400의 출력 값이 클러터가 존재하지 않는 다른 주엽 표적의 range와 비슷한 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 adaptive SLB 결과를 살펴보면 부엽 표적들은 모두 차단되었고, 주엽 표적들은 도두 탐지되는 것을 알 수 있다. 이 경우에도 부엽 신호와 주엽 표적이 함께 있는 경우는 모두 차단된 반면, 클러터가 존재하는 range bin 200과 400의 주엽 표적들은 탐지된 것을 알 수 있는데, 이는 constraint를 통해 discrete 클러터 신호가 제거되었기 때문이다.</p> <p>제안한 알고리즘은 AMF와 ACE를 사용한 adaptive SLB과 비교하여 제한조건을 줄 수 있으므로 여러 간섭환경에서 자유도가 높다. 반면, 계산량 측면에서는 거의 차이가 없다. 제안한 adaptive SLB를 실제 환경에서 적용할 경우, gain 제한조건을 만족하기 위해 noise variance \( \sigma^{2} \)를 추정해야 한다는 단점이 있다. 하지만 추가적인 하드웨어 없이 디지털 신호를 이용하여 알고리즘을 적용하므로 RF chain mismatch 등의 문제없이 적용할 수 있으므로, 추후 레이다 시스템에서 활용도가 높다.</p> <table border><caption>표 1. 표적 및 클러터 정보</caption> <tbody><tr><td>신호 종류</td><td>각도</td><td>SNR</td><td>Range index</td></tr><tr><td>Mainlobe target</td><td>0 degnee</td><td>\(13 \mathrm{~dB}\)</td><td>10, 200, 250, 300, 400, 650, 730, 860</td></tr><tr><td>Sidelobe signal</td><td>-24 degree</td><td>\(30 \mathrm{~dB}\)</td><td>55, 250, 300, 600, 700, 900</td></tr><tr><td>Discrete clutter</td><td>50 degree</td><td>\(30 \mathrm{~dB}\)</td><td>200</td></tr><tr><td>Discrete clutter</td><td>-50 degnee</td><td>\(30 \mathrm{~dB}\)</td><td>400</td></tr></tbody></table>
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"Mainlobe target 신호의 신호 대 잡음비는 얼마야?",
"신호 대 잡음비가 가장 적은 신호는 뭐야?",
"표에서 Range index 종류가 가장 많은 신호는 무엇인가?",
"무슨 신호가 표에서 Range index 종류가 제일 많지?",
"표에서 Mainlobe target 신호에서 가장 큰 값의 Range index는 얼마야?",
"Sidelobe signal 신호에서 가장 작은 값의 Range index는 무엇일까?",
"Range index가 더 큰 값을 갖는 Discrete clutter 신호의 각도는 얼마니?",
"어떤 신호가 가장 큰 값의 Range index를 가지고 있어?",
"Discrete clutter 각도 50 degree의 Range index 값과 동일한 값을 가지고 있는 신호는 무엇이니?",
"제안한 adaptive SLB의 성능 분석을 위해 어떻게 했니?",
"Discrete clutter 각도 -50 degnee에서 Range index는 얼마야?",
"Sidelobe signal 신호의 사용 각도는 얼마니?"
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인공물ED
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Deep-Trench 기술을 적용한 Super Junction MOSFET의 Charge Balance 특성에 관한 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. Super Junction MOSFET 기본 구조 설계</h2><p>그림 1은 Super Junction MOSFET의 기본적인 구조의 그림이다. 기본 구조를 설계하여 게이트가 \( 0 \mathrm{~V} \)일 때 드레인의 전압을 인가하여 전계분포 그래프를 확인 하면 그림 2와 같이 확인된다.</p><p>그림 2 에서 전계가 가장 크게 집중되는 두 곳을 확인 할 수 있다. 첫 번째로 전계가 많이 집중되는 곳은 그래프 앞단의 P-Base와 P-Pillar 집합부이고, 두 번째는 P-Pillar의 가장 아래 부분, 즉, P-Pillar와 Drift영역의 집합부에서 가장 높은 전계가 형성되었다. Super Junction MOSFET의 구조 특성상 전계 집중은 Pillar 부분에 고르게 분포되어야 하지만, Deep-Trench 공정 특성상 필러의 일정 부분의 농도 조절이 어렵다. 이러한 공정 변수는 N-Pillar의 영향을 받는다. Pillar 구조를 설계할 때 P-Pillar와 N-Pillar의 농도를 각층에 알맞게 선텍하여 층마다 설계할 수 있는 Multi-Epi 공정에 비해 본 구조에서는 J-FET을 이온 주입하여 확산시켜 N-Pillar 역할을 수행하게 한다. 이러한 공정 득성상 이온 주입된 상단부에는 고농도의 J-FET이, 하단부로 확산된 J-FET 영역은 비교적 낮은 농도로 형성된다. 이와 같은 공정상의 문제로 전계가 특정 부분에 집중되는 것을 확인할 수 있었다.</p><h2>2. 전계 분산을 위한 P-Pillar 구조 변형</h2><p>기존의 Deep-Trench 구조에서 시뮬레이션 상에 P-Pillar 부분의 식각 커맨드를 변경하였다.</p><p>Deep-Trench 기본 구조를 만들 때는 P-Pillar 영역의 식각 공정 후, 그 안에 P형을 이온 주입하는 공정이 한번만 진행되었지만, 변경한 구조에서는 처음 깊이를 \( 10 \mathrm{um} \)으로 식각하고 동일하게 이온 주입을 한 후 주입되어있는 P형 물질에 층을 나누기 위해서 \( 2 \mathrm{um} \) 를 남긴 나머지를 다시 식각하는 공정 시뮬레이션 커맨드를 다섯 차례로 변경 하였다. 그 결과 그림 3과 같이 5개의 P-Pillar 층을 만들 수 있었다. 그 후 각 층의 P-Pillar 영역 이온 주입 농도를 변수로 두고 각 층마나 농도를 다르게 하여 Super Junction Charge Balance 이론을 적용하고자 하였다.</p><h2>3. Super Junction구조상의 Charge Balance</h2><p><caption>\( N_{a} \cdot \) pillar \( \times W_{p}=N_{d} \cdot \) pillar \( W_{n} \)</caption></p><p>Super Junction MOSFET 구조의 항복전압은 최적화를 위해 P-Pillar와 N-Pillar의 전하량이 동일하게 설정해야 한다. P-Pillar와 N-Pillar 영역의 전하량의 비율을 \( 1: 1 \) 로 설계하는 것을 전하량 균형(Charge Balance)이라 정의하고 식 (1)과 같은 조건을 만족해야 한다. 식 (1)에 \( N_{c} pillar\) 와 \( N_{d} pillar \)는 각 P-Pillar와 N-Pillar 영역의 농도를 의미한다. 따라서 P-Pillar와 N-Pillar 영역의 농도도 같이 동일하게 설계해야 한다. 식 (1)의 조건을 만족시키는 Super Junction MOSFET은 두 Pillar의 전하량이 같으므로 두 Pillar 영역이 완전 공핍화가 된다. 오프 상태일 때, 공핍층이 N-Drift 영역을 따라서 수직으로 확장하는 것과 함께 수평으로도 확장되기 때문에 공핍층의 길이는 P-Pillar 깊이와 넓이에 따라 형성되어 짧은 길이가 공핍화 되기 때문에 N-Drift 영역의 농도를 높게 할 수 있어서, Super Junction MOSFET의 경우 일반적인 MOSFET보다 온 저항이 작고 항복전압은 유지 할 수 있다.</p>
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"Super Junction MOSFET은 게이트가 \\( 1 \\mathrm{~V} \\)일 때 드레인 전압을 인가하여 전계분포 그래프를 확인하니?",
"개선된 식각 프로세스에서 각 물질층은 동일하게 식각되나요?",
"Super Junction MOSFET 구조의 항복전압은 전하량이 종일해야 해?",
"어떤 공정이 필러의 일정 부분에서 농도가 잘 조절되지 않을까?",
"변경한 구조는 어떻게 P-Pillar 층을 만드나요?",
"다음 중 옳은 것은 뭐니?",
"본 논문에서는 각 층의 P-Pillar 영역 이온 주입 농도를 동일하게하여 uper Junction Charge Balance 이론을 적용하고자 하였니?",
"공핍층이 P-Pillar의 크기에 따라 형성되며 이는 일반적인 MOSFET보다 온 저항이 작나요?",
"기본구조의 공정상의 문제로 전계가 특정 부분에 집중되는 것을 어떻게 해결하나요?",
"P-Pillar 구조를 바꾼 것은 전계 분산을 위함이야?",
"P-Pillar와 N-Pillar의 전하량이 같으면 성능이 낮아지나요?",
"J-FET을 이온 주입하면 상단부와 하단부의 분포는 어떻게 되나요?"
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인공물ED
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Deep-Trench 기술을 적용한 Super Junction MOSFET의 Charge Balance 특성에 관한 연구
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<h2>4. Charge Balance 실험 과정</h2><h3>가. 첫 번째 P-Pillar 실험</h3><p>첫 번째 P-Pillar의 농도 변화를 통하여 N-Pillar와의 Charge Balance를 맞춘 실험 그래프이다. 이전에 하나의 P-Pillar 농도로 구조를 만들었을 때의 P-Pillar의 모양이 제일 하단부가 크게 형성되었던 경험을 토대로 농도를 비교적 낮게 실험 하였다. \( 1 \mathrm{E}+14 \) 부터 \( 9 \mathrm{E}+14 \)까지 \( 0.5 \mathrm{E}+14 \) 씩 증가 시켰을 때 \( 8 \mathrm{E}+14 \) 의 농도에서 Pillar간의 농도 \( \times \) 크기의 비율이 \( 1: 1 \) 을 이루는 것을 확인 하여 첫 번째 P−Pillar의 농도는 \( 8 \mathrm{E}+14 \) 로 선택하고 두 번째 실험을 진행하였다.</p><h3>나. 두 번째 P-Pillar 실험</h3><p>두 번째 P-Pillar의 농도를 \( 1 \mathrm{E}+15 \) 부터 \( 9.5 \mathrm{E}+15 \) 까지 \( 0.5 \mathrm{E}+15 \) 씩 변수로 두어 실험하였다. 그 결과 두 번째 P-Pillar의 농도가 \( 2.5 \mathrm{E}+15 \) 일 때 Pillar간의 농도 \( \times \) 크기의 비율이 \( 1: 1 \) 임을 확인하였고, 그 값을 선택하고 세 번째 실험을 진행하였다.</p><h3>다. 세 번째 P-Pillar 실험</h3><p>세 번째 P-Pillar의 농도를 \( 1 \mathrm{E}+15 \) 부터 \( 9 \mathrm{E}+15 \) 까지 \( 0.5 \mathrm{E}+15 \) 씩 변수로 두어 실험 하였다. 그 결과 세번째 P-Pillar의 농도가 \( 5.5 \mathrm{E}+15 \) 일 때 Pillar간의 농도 \( \times \) 크기의 비율이 \( 1: 1 \) 임을 확인하였고, 그 값을 선텍하고 네 번째 P-Pillar의 실험을 진행하였다.</p><h3>라. 네 번째 P-Pillar 실험</h3><p>네 번째 P-Pillar의 농도를 \( 1 \mathrm{E}+15 \) 부터 \( 9 \mathrm{E}+15 \)까지 \( 0.5 \mathrm{E}+15 \) 씩 변수로 두어 실험하였다. 그 결과 네 번째 P-Pillar의 농도가 \( 6.5 \mathrm{E}+15 \) 인 때 Pillar간의 농도 \( \times \) 크기의 비율이 \( 1: 1 \) 임을 확인 하였고, 그 값을 선택하고 다섯 번째 P-Pillar의 실험을 진행하였다.</p><h3>마. 다섯 번째 P-Pillar 실험</h3><p>다섯 번째 P-Pillar의 농도를 \( 1 \mathrm{E}+15 \) 부터 \( 9.5 \mathrm{E}+15 \)까지 \( 0.5 \mathrm{E}+15 \) 씩 변수로 두어 실험하였다. 그 결과 다섯 번째 P-Pillar의 농도가 \( 9.5 \mathrm{E}+15 \) 일 때 Pillar간의 농도 \( \times \) 크기의 비율이 \( 1: 1 \) 임을 확인하였다. 이로서 모든 Pillar층의 수평 방향의 농도 \( \times \) 크기를 \( 1: 1 \) 비율로 모두 맞추어 Charge Balance 이론을 적용하는데 마무리 하였다.</p><h3>바. Charge Balance 이론을 적용한 Super Junction MOSFET</h3><p>위와 같은 실험으로 만들어진 구조의 그림은 그림 9 와 같이 형성되었다. 하나의 농도로 이루어진 P-Pillar를 갖는 Deep-Trench 구조와 실험을 통해 만들어진 구조의 전계 분포를 비교한 그래프는 그림 10 이다. 그 결과 하나의 농도로만 이루어진 구조에서 확인하였던 특정 부위에서만 높은 전계를 집중시키던 현상을 필러 전체로 고르게 형성시킬 수 있었다.</p>
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"첫 번째 P−Pillar의 농도는 얼마로 했나요?",
"Pillar층의 수평 방향의 농도 \\( \\times \\) 크기를 어떤 비율로 맞췄나요?",
"첫 번째 P-Pillar 실험에서는 농도를 얼마씩 증가시켰나요?",
"\\( 8 \\mathrm{E}+14 \\) 의 농도에서 Pillar간의 농도 \\( \\times \\) 크기의 비율이 얼마였나요?",
"두 번째 P-Pillar의 농도는 얼마로 선택했나요?",
"세번째 P-Pillar의 농도는 얼마로 실험을 진행했어?",
"세번째 P-Pillar의 농도는 얼마로 실험을 수행했니?",
"네 번째 P-Pillar의 농도로는 무엇을 선택했나요?",
"Pillar간의 농도 \\( \\times \\) 크기의 비율이 \\( 1: 1 \\)일 때 다섯 번째 P-Pillar의 농도는 얼마였지?"
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인공물ED
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Deep-Trench 기술을 적용한 Super Junction MOSFET의 Charge Balance 특성에 관한 연구
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<h1>요약</h1><p>파위 소자의 트레이드오프 헌상을 최소화하기 위해 제시된 구조가 Super Junction 구조이다. Super Junction은 기존의 많이 사용하던 기본 구조 대비 \( 1 / 5 \) 정도의 낮은 온 저항(Ron) 특성을 가질 수 있다. Super Junction 구조의 공정 방법으로 Multi-Epi 공정과 Deep-Trench 공정 방법이 있다. Deep-Trench 공정은 실리콘 기판 상면에 깊은 트렌치 공정을 통하여 그안에 불순물이 도핑 되어 있는 폴리실리콘을 매립하여 P-Pillar를 형성 시키는 공정 방법이라 매립하는 과정에서 결함이 형성되기 쉬워서 비교적 어려운 제조 방법으로 알려져 있다. 하지만 비교적 Deep-Trench 공정으로 만들어진 구조가 낮은 온저항과 높은 항복 전압을 형성하여 좋은 효율을 보인다. 본 논문에서는 공정상의 새로운 방법을 제시하고, Charge Balance이론을 접목시킨 구조를 설계하였다.</p><h1>I. 서론</h1><p>파워 소자는 스위칭 제어가 주인 소자이기 때문에 소자 전원이 꺼진 상태에서 전류가 흐르지 않으며, 소자가 켜진 상태에서는 전압강하(Voltage Drop)가 없이 전력을 효율적으로 활용하며 손실 전력을 최소화 하여야한다.</p><p>고전압과 고전류를 처리하는 과정에서 소자에 가해지는 열과 스트레스 또한 전력소자의 성능저하를 일으키므로 중요한 설계 변수이다. 항복전압(Breakdown Voltage)과 온 저항(Ron)은 서로 트레이드오프(Trade-off) 관계로 연관 되어 있기 때문에 높은 항복전압과 낮은 온 저항을 만들어 내기에 기술적 어려움을 겪는다.</p><p>이러한 트레이드오프 관계를 최소화 시킬 수 있는 \( 900 \mathrm{~V} \) 급 Deep-Trench Super Junction MOSFET구조를 설계하고, Deep-Trench 공정을 방법을 변형하여 Charge Balance 이론을 접목시켜 기존 보다 더 효율적인 Super Junction MOSFET을 제시하고자 한다.</p>
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"스위칭 제어가 주인 소자는 무엇인가?",
"Super Junction 구조를 통해 어떻게 될 수 있는가?",
"기존 구조 와 비교하여 Super Junction 을 사용할 경우 어떻게 될 수 있을까?",
"Super Junction 구조의 Deep-Trench 공정 방법같은 경우 깊은 트렌치 공정 과정을 거치면서 불순물들이 제거면서 어떻게 P-Pillar를 형성하게 되는가?",
"\\( 900 \\mathrm{~V} \\) 급 Deep-Trench Super Junction MOSFET구조를 통해 어떻게 하고자 하는가?",
"( 900 \\mathrm{~V} \\) 급 Deep-Trench Super Junction MOSFET구조를 통해 트레이드오프 관계를 최소화하기 위하여 Charge Balance 이론을 적용하기 위해 어떻게 하게 되는가?",
"파위 소자의 트레이드오프 헌상을 최소화하기 위해 제시된 구조는 무슨 구조인가?",
"Super Junction 구조의 공정 방법으로는 어떤 방법들이 있는가?",
"실리콘 기판 상면에 깊은 트렌치 공정을 통하여 그안에 불순물이 도핑 되어 있는 폴리실리콘을 매립하여 P-Pillar를 형성 시키는 공정 방법은 무엇인가?",
"Super Junction은 기존의 많이 사용하던 기본 구조 대비 어느정도의 낮은 온 저항특성을 가질 수 있는가?",
"파위 소자의 트레이드오프 현상을 줄일 수 있는 Super Junction의 공정 방법들은 어떻게 되는가?",
"Super Junction 구조에 속한 매립하는 과정에서 결함이 발생되기 쉬운 비교적 어려운 제조 방법인 Deep-Trench 공정 방법은 제조 과정은 복잡하지만 이를 통해 만들어진 구조물들은 어떻게 되는 것을 보게 되는가?",
"항복전압과 온 저항은 어떤 관계로 연관되어 있는가?",
"Super Junction은 기존의 많이 사용하던 기본 구조 대비 \\( 1 / 3 \\) 정도의 낮은 온 저항 특성을 가질 수 있는가?",
"Deep-Trench 공정으로 만들어진 구조가 낮은 온저항과 높은 항복 전압을 형성하여 좋은 효율을 보이는가?",
"파워 소자는 스위칭 제어가 주인 소자이기 때문에 소자 전원이 꺼진 상태에서는 전류가 흐르는가?"
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인공물ED
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Deep-Trench 기술을 적용한 Super Junction MOSFET의 Charge Balance 특성에 관한 연구
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 Super Junction MOSFET에 Charge Balance의 이론적 대입을 시뮬레이션을 통하여 연구하였다.</p><p>기본적인 Super Junction MOSFET의 구조는 기존의 Planar Gate Type MOSFET을 이용하여 P-Pillar 형성을 위한 실험 커맨드를 추가하여 구조를 만들었고, 이론을 바탕으로 다양한 변수 값을 통해 \( 900 \mathrm{~V} \)급 Super Junction MOSFET의 기본 파라미터를 노출해낼 수 있었다. 노출한 구조를 통해 전기적 득성과 전계 집중 특성을 확인하였고 1에 따른 이론적 고찰과 실험을 통해 차이점과 해결 방안을 제시하고자 하였다.</p><p>P-Pillar를 하나의 층으로 설계한 Deep-Trench 구조에서 확인했던 전계 분포 그래프로 보았을 때, 특정 지점에서 높은 집중도를 확인 하였고, 이와 같은 현상을 완화시키기 위해 Multi-Epi 구조 설계 방법을 인용하여 Deep-Trench 구조에도 P-Pillar를 층을 나누어 설계하고자 하였다. 그 방법으로 식각을 여러 차례 진행하여 각기 다른 농도를 가지는 5개 층의 P-Pillar를 설계할 수 있었다. 그 후에는 Charge Balance 이론을 이용하여 각층의 N-Pillar 와 P-Pillar의 농도\(\times\)크기의 비율을 \(1:1\)로 맞추는 실험을 진행하였다. 그 결과, 온 저항은 \( 1 \% \) 내외로 큰 변화 없이, 항복전압 득성에서 \( 879 \mathrm{~V} \) 보다 \( 10 \% \) 이상 향상된 \( 966 \mathrm{~V} \) 의 항복전압을 갖는 Deep-Trench 구조를 설계할 수 있었다.</p><p>필러를 하나의 농도로 지정하여 Pillar간의 일정한 크기를 형성하고 Charge Balance를 전체적으로 맞추기 어려웠던 공정상의 어려움을 시뮬레이션을 통하여 방안을 제시하고자 하였다. Super Junction MOSFET의 연구가 계속해서 진행되고 있는 현재로서, 효율적인 구조의 Super Junction MOSFET의 연구 개발에 도움이 될 것으로 생각된다.</p>
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"논문에서는 무엇에 Charge Balance를 이론적으로 대입하여 시뮬레이션하였을까?",
"결과적으로 설계된 Deep-Trench 구조는 얼마만큼의 항복전압을 갖는가?",
"기본적인 Super Junction MOSFET의 구조에서 기존의 Planar Gate Type MOSFET을 이용하여 무엇을 형성하기 위해서 실험 커맨드를 추가해서 구조를 만들었을까?",
"설계된 Deep-Trench 구조의 온 저항은 큰 폭으로 변화하는가?",
"Deep-Trench 구조에서 P-Pillar를 층을 나누어 설계하기 위해 인용한 설계 방법은 무엇인가?",
"Deep-Trench 구조에서 확인한 전계 분포 그래프를 참고하면, 특정 지점에서 높은 집중도를 보임을 알 수 있을까?",
"논문에서는 설계한 P-Pillar의 층의 개수는 몇 개인가?",
"Deep-Trench 구조에서 P-Pillar를 층을 나누고자 한 이유는 무엇인가?",
"\\( 900 \\mathrm{~V} \\)급 Super Junction MOSFET의 구조를 통해 확인한 특성은 무엇인가?",
"각층의 N-Pillar 와 P-Pillar의 농도\\(\\times\\)크기의 비율을 동일하게 맞추는 실험에서 사용된 이론은 무엇인가?",
"Charge Balance 이론을 이용한 시렇멩서 각 층의 N-Pillar와 P-Pillar의 농도\\(\\times\\)크기의 비율은 동일할까?",
"P-Pillar를 하나의 층으로 설계한 구조는 무엇일까?"
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인공물ED
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실리카 2층 Slab 도파로를 위한 고유방정식의 개선된 알고리즘
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<h1>V. 프리즘 커플러에 개선된 알고리즘 적용</h1> <p>식(8)에서 보인 것과 같이, \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}{ }^{\prime}, t_{c}{ }^{\prime}, t_{b}{ }^{\prime}\right) \) 를 결정하기 위해 4개의 \( \left(n_{c}, n_{b}, t_{c}, t_{b}\right) \)의 값을 반복해야 한다. 그러나 새로운 고유치 방정식을 사용하면, 4개의 값 \( n_{c}, n_{b}, t_{c}, t_{b} \)로부터 3개의 \( \left(n_{c}, n_{b}, t_{b}\right) \) 값으로 줄일 수 있다. 식(18-1)과 식(18-2)로 부터 다음 식(21)을 얻을 수 있다.</p> <p>\( t_{c}=\frac{1}{k_{2}}\left[\tan ^{-1}\left(\frac{k_{1 x}}{k_{2 x}}\right)+\tan ^{-1}\right. \) \( \left.\left(\frac{k_{3 x}}{k_{2 x}} \frac{1+\exp \left(-2 k_{3 x} t_{b}\right)}{1-\exp \left(-2 k_{3 x} t_{b}\right)}\right)+n \pi\right] \)<caption>(21-1)</caption></p> <p>\( t_{c}=\frac{1}{k_{2}}\left[\tan ^{-1}\left(\frac{k_{1 x}}{k_{2 x}}\right)+\tan ^{-1}\right. \) \( \left.\left(\frac{k_{3 x}}{k_{2 x}} \frac{1}{\tan \left(k_{3 x} t_{c}\right)}\right)+n \pi\right] \)<caption>(21-2)</caption></p> <p>이제 3개의 변수 \( \left(n_{c}, n_{b}, t_{b}\right) \)와 정수 \( n \)을 위해 식 (21)에서 \( t_{c}(n) \)처럼 \( t_{c} \)로 나타내며 3개의 변수 \( \left(n_{c}\right. \), \( \left.n_{b}, t_{b}\right) \)는 각각 \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}{ }^{\prime}, t_{b}{ }^{\prime}\right) \)에 수렴해 간다. 식(21)에서 \( t_{c}(n) \)의 모든 값은 \( n \)에 관계없이 \( t_{c}^{{ }_{c}^{\prime}} \)에 수렴해 지며 i-th 와 j-th 모드 동안에 다음 식(22)와 같다.</p> <p>\( \left|t_{c}(i)-t_{c}(j)\right| \approx 0 \)<caption>(22)</caption></p> <p>식(8)의 방법과 같이, \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}{ }^{\prime}, t_{c}{ }^{\prime}, t_{b}{ }^{\prime}\right) \)을 결정하기 위해 식(23)과 같이 정의 한다.</p> <p>\( \Delta\left(n_{c}, n_{b}, t_{b}\right)=\sum_{i=0}^{m-1} \sum_{j=i+1}^{m}\left|t_{c}(i)-t_{c}(j)\right| \)<caption>(23)</caption></p> <p>여기에서 \( m+1 \)은 총 모드의 수이다. 식(1)에서 정의된 모드 굴절률 \( \mathrm{N} \)은 식(21)에 포함되고, 그것은 각 정수 \( n \)에 따라 다르다. 모드 굴절률은 프리즘 커플러로 측정하였다. 이 측정된 모드 굴절률에 의해 도파로 파라메터 \( \left(n_{c}^{\prime}, n_{b}^{\prime}, t_{b}^{\prime}\right) \)를 결정할 수 있다. \( \Delta\left(n_{c}^{\prime}, n_{b}^{\prime}\right. \) \( \left.t_{b}^{\prime} i, j\right) \) 값을 최소로 하기 위한 \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}^{\prime}, t_{b}^{\prime}\right) \)를 다시 나타내었다. 측정된 모드 굴절률을 위해 \( \left(n_{c}, n_{b}, t_{b}\right) \)를 반복함으로써 \( \left(n_{c}^{\prime}, n_{b}^{\prime}, t_{b}^{\prime}\right) \)를 구할 수 있으며 모든 정수 \( n \)에서 모든 \( t_{c} \) 는 식(21)에 \( \left(n_{c}^{\prime}, n_{b}^{\prime}, t_{b}^{\prime}\right) \)를 치환함으로써 간단히 구해진다. 마지막으로 식(21)에 의해 모든 \( n \) 동안에 값의 평균으로 \( t_{c}^{\prime} \)를 결정한다.</p> <p>예로써 ref.에서 이미 발표된 데이터들을 시용하여 \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}{ }^{\prime}, t_{c}{ }^{\prime}, t_{b}^{\prime}\right) \)를 본 논문에서 제안한 고유치 방정식을 사용하여 결정하였다. 계산 결과는 표 1과 표 2에 나타내었다.</p> <p>ref.와 제안된 방법의 에러 평균은 각각 3.0과 2.4였다. \( \left(n_{c}{ }^{\prime}, n_{b}{ }^{\prime}, t_{c}{ }^{\prime}, t_{b}{ }^{\prime}\right) \)의 최종데이터는 표 2에 나타내</p> <p>었으며, 표2 에서 보는 바와 같이 이러한 연산 방법의 정확성을 검증할 수 있었다.</p> <p>모든 결과는 ref.에서와 같았으며, 고유치 방정식의 해를 구하기 위해 새로이 본 논문에서 제안된 방법은 ref.보다 더 우수한 장점을 가지고 있으며, 기존의 상용화된 기기들이 사용하는 방정식에 비해 반복 파라메터가 4개에서 3개로 감소되므로 측정 속도 향상을 기대할 수 있었다.</p>
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"식(21)에서 \\( t_{c}(n) \\)의 모든 값이 i-th 와 j-th 모드 동안의 식(22)와 같을경우 식(22)는 어떻게 정의해?",
"식 (21-1)은 식(18-1)과 식(18-2)로 부터 어떻게 얻을 수 있어?",
"\\( \\left(n_{c}{ }^{\\prime}, n_{b}{ }^{\\prime}, t_{c}{ }^{\\prime}, t_{b}{ }^{\\prime}\\right) \\)을 결정하기 위한 식은 어떻게 표현할 수 있어?"
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c0c76934-284e-4551-9b61-11f2511006dd
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인공물ED
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플라스틱 섬광체를 이용한 방사선 검출기의 검출 효율을 높이기 위한 섬광체 연마 기술 연구
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<h1>요 약</h1> <p>본 연구는 방사선 검출용 플라스틱 섬광체 검출기의 검출효율을 높이기 위한 섬광체 연마에 관한 연구이다. 플라스틱 섬광체를 이용한 검출기를 제작하여 4 단계의 연마 과정으로 섬광체 절단면에서 광손실을 감소시켰다. 이때 연마단계와 검출 효율에 대한 상관관계를 구하여 검출 특성을 평가하였다. 연마단계에 따른 검출 효율을 측정한 결과 연마하지 않은 섬광체와 비교하여 4 단계의 연마 과정을 모두 연마한 섬광체를 이용한 검출기의 검출 효율이 최대 7.57배 증가하는 것을 확인하였고 각 단계 별로 연마한 섬광체를 이용하여 제작한 검출기에서도 방사선의 세기, 거리, 위치에 대한 검출 특성에서도 연마하지 않은 섬광체에 비하여 좋은 검출 특성을 보였다.</p> <h1>I. 서론</h1> <p>방사선을 검출하는 방법은 전리작용, 여기작용, 발광작용, 감광작용, 화학작용 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 이 중 발광작용을 이용한 섬광검출기는 섬광체와 광센서(PMT, APD, Pin-diode, SiPM)와 결합하여 의료, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 다양한형태로 연구 및 개발되고 있다. 이러한 섬광검출기는 검출 목적에 따라 목적에 부합하는 섬광체를 선정하게 된다. 섬광체는 크게 무기 섬광체와 유기 섬광체로 두 가지로 나뉘게 된다. 무기 섬광체는 발광효율이 높으며 화학적 내성이 높고 원자번호와 밀도가 높은 특성을 지니고 있어 감마선 또는 엑스선 및 중성자 측정에 용이하다. 유기 섬광체는 C,H,O 가 주성분이므로 광전효과 발생 확률이 낮아 베타 또는 알파측정에 용이하다. 유기 섬광체 중 플라스틱 섬광체는저렴한 가견, 유연성 그리고 제작의 용이하다는 장점을 가지고 있어 알가 또는 베타 검출기 제작에 많이 사용된다. 그러나 플라스턱 섬광체를 이용한 검출기 제작 시 검출 목적에 따러 크기와 모양을 설정하여 사용하여야하므로 절단면이 발생한다. 절단면에서의 불균일로 인해 광손실이 발생하게 되는데 이러한 광손실올 줄이기 위하여 섬광체의 절단면을 연마지로 연마하게 된다.</p> <p>본 연구에서는 플라스틱 섬광체를 이용한 방사선 출기의 검출 효율을 높이기 위하여 첨광체의 절단을 4 가지 종류의 연마지를 이용하여 연마하였다. 한 연마지의 종류에 따라 증가되는 검출 효율에 대여 연구하고 각 연마단계에 따라 연마한 섬광체와 센서를 결합한 검출기를 통하여 검출 특성을 평가하였다.</p> <table border><caption>표\(1\). 광센서 및 광전자증배관의 특성</caption> <tbody><tr><td rowspan></td><td>APD</td><td>SiPM</td><td>PMT</td></tr><tr><td>재료</td><td>실리콘</td><td>실리콘</td><td>진공관</td></tr><tr><td>인가전압(V)</td><td>\( 100 \sim 200 \)</td><td>\( 30 \sim 70 \)</td><td>\( 1000 \sim 3000 \)</td></tr><tr><td>증배율</td><td>\( 100 \sim 200 \)</td><td>\( 10^{6} \)</td><td>\( 10^{6} \)</td></tr><tr><td>청 색양자 효율(%)</td><td>\( 50 \)</td><td>\( 20 \)</td><td>\( 25 \sim 30 \)</td></tr></tbody></table> <p>(SiPM, Silicon Photo-Multiplier)인 C10507-11-050U<p>섬광검출기의 제작에는 Saint-gobain사의 플라스틱섬광체인 BCF-12와 BCF-20을 사용하였다. 또한 섬광체와 결합되는 센서는 BCF섬광체의 발광 파장에맞는 흡수 파장을 가지며 PMT나 APD, Pin-diode에비하여 높은 증배율, 낮은 인가전압, 작은 면적 등의장점을 가지는 Hamamatsu사의 실리콘 광 증배소자를 사용하였다(표 1).</p>
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"재료의 종류가 다른 하나는 무엇인가?",
"재료의 종류가 다른 하나는 뭐야?",
"청 색양자 효율이 가장 낮은 것의 증배율은 얼마인가?",
"APD의 재료는 무엇인가?",
"증배율이 \\( 100 \\sim 200 \\)인 것은 무엇인가?",
"인가전압의 단위는 무엇인가?",
"광센서 및 광전자증배관의 특성을 알아보기 위해 사용된 광센서는 APD,SiPM, 나머지 하나는 무엇인가?",
"인가전압이 가장 낮은 것은 무엇인가?",
"SiPM과 PMT의 증배율은 동일하게 얼마인가?",
"인가전압 수치가 가장 큰 항목은 무엇으로 만들어진 것인가?",
"SiPM는 어떤 재료를 사용하였는가?"
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04a1d130-a766-4ff9-a7d2-8c1f7e2834bf
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인공물ED
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플라스틱 섬광체를 이용한 방사선 검출기의 검출 효율을 높이기 위한 섬광체 연마 기술 연구
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<h2>2. 실험 결과 및 분석</h2> <h3>2.1 섬광체 표면영상 및 검출기의 검출효율 측정</h3> <p>그림 3는 AFM 을 통하여 연마 된 섬광체의 표면영상을 획득한 이미지이다. 두 섬광체 모두 연마단계가증가 할수록 단위 면적 당 더 작은 크기의 많은 미세피라미드 구조를 형성한다. 이러한 피라미드 구조의증가는 섬광체 내부에서 발생 한 광자와 표면사이 더 에서많은 상호작용이 일어나는 것을 의미한다.</p> <p>상호작용의 증가는 광량의 증가로 이어지게 된다.이러한 현상은 그림 4 의 그래프에서 확인 할 수 있다. BCF-12 와 BCF-20 모두 연마의 정도가 높아질수록 계수량을 증가하는 것을 확인할 수 있다. 또한 그림 4의 (c)와(d)를 통하여 \( 0.3 \mathrm{um} \) 연마지를 기준으로 연마하지 않았을 때의 BCF-12는 \( 10 \%\), BCF-20 는\( 13 \% \) 의 계수율을 보였다. 연마 단계가 증가함에 따라서 BCF-12 는 \( 30 \%, 52 \% \ 91\%\) 로 증가하였고 BCF-20 은 \(33\%, 61\% 91\%\)로 2가지 섬광체 모두 큰 변화폭으로 증가하는 것을 확인하였으며 3단계인 이상의 단계에서 \( 90 \% \) 의 계수율을 보이는 것을 확인하였다. 또한 \( 40 \mathrm{um} \) 두께의 연마지를 사용하였을 때 평균에서 최대편차인 \( 115 \% \) 의 편차를 보였으며 \( 0.3 \mathrm{um} \) 두께의 연마 지를 사용하여 연마한 견과에서는 최소 편차인 \( 10 \% \)편차를 보였다.</p> <p>표 2 는 그림 4 의 평균 계수량과 식 (1)을 이용하여 계산한 검출 효율의 값이다. BCF-12 섬광체는 연마하지 않았을 때 2.49% 의 검출효율에서 단계별로 연마하였을 때 \( 6.01 \%, 9.53 \%, 18.35 \% \) 로 최소 2.41 배에서 4단계의 과정을 연마한 섬광체에서 최대 7.36배까지 증가하였고 BCF-20 섬광체는 연마하지 않은 섬광체의 효율이 1.58% 에서 연마 단계별로 \( 4.03 \%, 7.38 \% \), \( 0.97 \%, 11.97 \% \) 로 최소 2.23 배에서 최대 7.57 배까지 증가하는 것을 확인할 수 있다. 두 섬광체 모두 연마전보다 연마 후의 검출효율이 약 2 배에서 7 배까지 증가한 것을 확인 할 수 있었다.</p> <h3>2.2 섬광검출기의 검출 특성 분석</h3> <h3>2.2 .1 방사선 세기에 따른 측정</h3> <p>그림 5는 방사선 세기에 따른 계수량 비교 그래프 이다. 1uCi, 5uCi, 10uCi 세기의 Cs-137 선원을 이용</p> <table border><caption>표 \(2\). 검출기의 검출 효율</caption> <tbody><tr><td colspan = "4">Cs-137 10uCi의 양자수</td><td colspan = "6">\(5780\)</td></tr><tr><td>연마지 두께(um)</td><td>\( \mathrm{X} \)</td><td>\(40\)</td><td>\(12\)</td><td>\(4\)</td><td>\(0.3\)</td></tr><tr><td colspan = "6">\( \mathrm{BCF}-12 \)</td></tr><tr><td>계수량(Count/sec)</td><td>\( 144.1 \)</td><td>\( 347.6 \)</td><td>\( 550.8 \)</td><td>\( 970.8 \)</td><td>\(1060.9 \)</td></tr><tr><td>검출 효율(%)</td><td>\( 2.49 \)</td><td>\( 6.01 \)</td><td>\( 9.53 \)</td><td>\( 16.80 \)</td><td>\( 18.35 \)</td></tr><tr><td colspan = "6">\( \mathrm{BCF}-20 \)</td></tr><tr><td>계수량(Count/sec)</td><td>\( 91.3 \)</td><td>\( 233 \)</td><td>\( 426.5 \)</td><td>\( 634.2 \)</td><td>\( 691.7 \)</td></tr><tr><td>검출 효율(%)</td><td>\( 1.58 \)</td><td>\( 4.03 \)</td><td>\( 7.38 \)</td><td>\( 10.97 \)</td><td>\( 11.97 \)</td></tr></tbody></table> <p>하여 측정한 결과 세가지 세기 모두에서 연마하지 않은 섬광체와 비교하여 연마 되어진 섬광체의 계수량이 증가하는 확인 하였고 각 각 단계에서 10uCi에서 측정한 결과 값을 기준으로 하여 선형성을 측정한 결과 BCF-12 와 BCF-20 모두 0.3um 두께로 연마한 섬광체가 \( 1 \% \) 내로 가장 좋은 선형성을 보였으며 각 방사선 선원의 세기에 따른 최대 오차로는 BCF-12 에서 1uCi세기 선원을 사용하였을 때 연마하지 않은 섬광체에서 \( 2.27 \% \) 의 오차를 보였고 BCF-20 에서는 \( 40 \mathrm{um} \) 두께의 연마지로 연마 되어진 섬광체에서 \( 2.58 \% \) 의 최대 오차를 보였다. 또한 5 uCi를 사용하여 측정한 결과 BCF-12 에서 연마하지 않은 섬광체에서 \( 3.34 \% \) 의 오차를 보였고 BCF-12 에서도 연마하지 않은 섬광체에서 \( 1.43 \% \) 의 최대 오차를 보였다.</p>
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"표2에서 BCF-12는 얼마까지 계수량이 늘어나는가요?",
"BCF-12는 표2에서 몇까지 계수량이 증가하는가?",
"BCF-12 섬광체는 연마했을 경우 최대 몇 배까지 검출효율이 상승했는가?",
"BCF-12 섬광체는 연마했을 경우 가장 크게 몇 배까지의 효율이 증가되었어?",
"표에서 BCF-12는 몇 단계에서 검출효율이 최대로 상승했는가?",
"표에서 BCF-12는 검출효율이 최대로 상승한 것은 몇 단계인가?",
"BCF-20 섬광체는 1단계에서 검출효율이 얼마인가?",
"BCF-20 섬광체는 1단계에서 얼마의 검출효율이 있어?",
"BCF-20 섬광체는 2단계에서 검출효율이 얼마인가?",
"BCF-20 섬광체는 2단계에서 얼마의 검출효율을 가졌어?",
"BCF-20 섬광체는 3단계에서 검출효율이 얼마인가?",
"BCF-20 섬광체는 3단계에서 얼마의 검출효율을 가졌는가?",
"BCF-20 섬광체는 4단계에서 검출효율이 얼마인가?",
"BCF-20 섬광체는 4단계에서 얼마의 검출효율이었을까?",
"BCF-20 섬광체는 검출효율이 최소 몇 배 상승했나요?",
"검출효율이 BCF-20 섬광체는 최소 몇 배 증가했지?",
"BCF-20 섬광체는 검출효율이 최대 몇 배 상승했나요?",
"BCF-20 섬광체는 최대 몇 배 검출효율이 증가했어?",
"BCF-12 와 BCF-20 모두 연마 후의 검출효율이 최소 몇 배 증가했는가?",
"BCF-12 와 BCF-20 모두 연마 후의 최소 몇 배 검출효율이 상승했어?",
"BCF-12 와 BCF-20 모두 연마 후의 검출효율이 최대 몇 배 증가했는가?",
"BCF-12 와 BCF-20 모두 연마 후의 최대 몇 배 검출효율이 상승했는가?",
"두 섬광체 모두 연마의 정도가 올라갈수록 어떠한 변화를 볼 수 있는가?",
"어떠한 변화를 두 섬광체 모두 기업의 정도가 올라갈수록 볼 수 있어?",
"표에서, 1단계의 경우 어떤 섬광체의 검출효율이 높은가?",
"어떤 섬광체의 검출효율이 표에서 1단계의 상황으로 높은거야?",
"표에서, 1단계의 경우 어떤 섬광체의 계수량이 많은가?",
"어떤 섬광체의 계수량이 표에서 1단계의 경우 많을까?",
"표에서, 2단계의 경우 어떤 섬광체의 검출효율이 높은가?",
"어떤 섬광체의 검출효율이 표에서 2단계의 상황에서 높은거야?",
"표에서, 2단계의 경우 어떤 섬광체의 계수량이 많은가?",
"어떤 섬광체의 계수량이 표에서 2단천의 경우에 많은가요?",
"표에서, 3단계의 경우 어떤 섬광체의 검출효율이 높은가?",
"어떤 섬광체의 검출효율이 표에서 3단계의 상황에서 높아?",
"표에서, 3단계의 경우 어떤 섬광체의 계수량이 많은가?",
"어떤 섬광체의 계수량이 표에서 3단계의 경우 많을까?",
"표에서, 4단계의 경우 어떤 섬광체의 계수량이 많은가?",
"어떤 섬광체의 계수량이 표에서 4단계의 경우에 많은 걸까?",
"표에서, 4단계의 경우 어떤 섬광체의 검출 효율이 높은가?",
"어떤 섬광체의 검출 효율이 표에서 4단계의 상황으로 높아?",
"표2는 무엇을 통해 산출된 값인가요?",
"표2는 무엇을 통하여 산출된 값인가요?",
"표에서, BCF−12B는 연마하지 않았을 때 효율이 얼마로 나타나는가?",
"얼마의 효율이 BCF-12B를 연마하지 않은 경우에 나타나나요?",
"BCF-12는 연마지가 40um일때 검출효율(%)은 얼마인가?",
"얼마의 검출효율이 연마지가 40um인 BCF-12 경우에 확인되는가? ",
"BCF-12는 연마지가 12um일때 검출효율(%)은 얼마인가?",
"검출효율 값이 연마지가 12um인 BCF-12인 경우 얼마인가요?",
"BCF-12는 연마지가 0.3um일때 검출효율(%)은 얼마인가?",
" 검출효율(%)은 BCF-12가 연마지 0.3um일때 얼마야?",
"BCF-12 섬광체는 연마했을 경우 최소 몇 배까지 검출효율이 상승했는가?",
"최소 몇 배로 검출효율이 BCF-12 섬광체를 연마하는 경우 증가하나요?",
"BCF-20는 연마를 진행하지 않은 경우 검출 효율이 얼마인가?",
"얼마의 검출효율이 BCF-20연마를 진행하지 않을 경우 확인되나요?"
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0c93e4dc-11fb-41e0-ba65-36dc5f6aa664
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인공물ED
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공통 모드 노이즈를 흡수하는 소형 공통 모드 필터 설계
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<h2>2-2 공통 모드 회로 해석</h2> <p>CMF가 공통 모드에서 동작하는 경우에는 그림 1 의 대칭선을 가상의 개방선으로 볼 수 있다. 이에 따라 공통 모드 기준 등가회로 구조는 그림 3(a)와 같다. 여기서, 커패시터 \( C_{s 1} \), \( C_{m 1} \) 은 무시할 수 있으며, \( C_{s 2} \), \( C_{m 2} \) 의 커패시턴스는 회로 이론에 따라 절반이 되며, \( R \) 은 2 배가 된다. 그림 3(b)는 동작 주파수에서 간략화된 회로를 보여준다.</p> <p>그림 3(a)에서 양측 공진기의 입력 임피던스 \( Z_{i n, C M}^{s} \) 과 중앙 공진기의 입력 임피던스 \( Z_{i n, C M}^{m} \) 은 식 (3)과 같다.</p> <p>\[ Z_{i n, C M}^{m, s}=Z_{m, s} \frac{Z_{L}^{m, s}+j Z_{m, s} \tan \left(\theta_{1}+\theta_{m, s}\right)}{Z_{m, s}+j Z_{L}^{m, s} \tan \left(\theta_{1}+\theta_{m, s}\right)} \]<caption>(3)</caption>여기서, \( Z_{L}^{m}=\left(j w\left(0.5 C_{m 2}\right)\right)^{-1} \) 이며, \( Z_{L}^{s}=2 R+(j w \left.\left(0.5 C_{s 2}\right)\right)^{-1} \) 이다.</p> <p>그림 3(b)와 같이 동작하기 위해 동작 주파수에서 \( Z_{i n, C M}^{m} \) 은 0이 되어야 하며, 동작 주파수에서 \( \theta_{q} \) 가 \( 90^{\circ} \) 이기 때문에 \( Z_{i n}^{q} \) 는 무한대가 된다. 임피던스 정합을 위해 동작 주파수에서 \( Z_{i n, C M}^{s} \) 은 \( 50 \Omega \) 이 되어야 한다.</p> <p>그림 3(a)의 전체 \( \mathrm{ABCD} \) 행렬은 식 (4)와 같으며, 이를 이용하여 공통 모드에서 반사손실 \( S_{c c 11} \) 과 삽입손실 \( S_{c c 21} \) 을 구할 수 있다.</p> <p>\( \left[\begin{array}{ll}A_{C M} & B_{C M} \\ C_{C M} & D_{C M}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\ Y_{i n, C M}^{s} & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\cos \theta_{q} & j Z_{q} \sin \theta_{q} \\ j Y_{q} \sin \theta_{q} & \cos \theta_{q}\end{array}\right] \) \( \left[\begin{array}{cr}1 & 0 \\ Y_{i n, C M}^{m} & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\cos \theta_{q} & j Z_{q} \sin \theta_{q} \\ j Y_{q} \sin \theta_{q} & \cos \theta_{q}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\ Y_{i n, C M}^{s} & 1\end{array}\right] \)<caption>(4)</caption></p> <table border><caption>표 2. CMF 설계 파라미터</caption> <tbody><tr><td>Element</td><td>Value</td><td>Element</td><td>Value</td></tr><tr><td>\( Z_{s} \)</td><td>\( 87 ~ \Omega \)</td><td>\( \theta_{1} \)</td><td>\( 14.5^{\circ} \)</td></tr><tr><td>\( \theta_{s} \)</td><td>\( 34^{\circ} \)</td><td>\( R \)</td><td>\( 33 ~ \Omega \)</td></tr><tr><td>\( Z_{m} \)</td><td>\( 87 ~ \Omega \)</td><td>\( C_{s 1} \)</td><td>\( 0.3 ~ \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( \theta_{m} \)</td><td>\( 28^{\circ} \)</td><td>\( C_{s 2} \)</td><td>\( 0.6 ~ \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( Z_{q} \)</td><td>\( 50 ~ \Omega \)</td><td>\( C_{m 1} \)</td><td>\( 0.4 ~ \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( \theta_{q} \)</td><td>\( 90^{\circ} \)</td><td>\( C_{m 2} \)</td><td>\( 0.6 ~ \mathrm{pF} \)</td></tr></tbody></table> <h2>2-3 공통 모드 필터 설계</h2> <p>등가회로 소자값의 범위를 정한 후 회로 해석을 통해 얻은 표 1 의 조건식을 만족하는 등가회로 소자값을 구하였다. 이후 선로 간의 결합 현상, 선로의 구부러짐에 의한 커패시턴스 영향 등을 고려하기 위해 EM 시뮬레이션으로 등가회로 소자값을 구조 최적화하였다. 최적화된 등가회로 소자값은 표 2 와 같다.</p>
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"등가회로 소자값은 어떻게 구할 수 있어?",
"표2에서 \\( 0.6 ~ \\mathrm{pF} \\)이 해당하는 열의 이름이 뭐야?",
"선로 간의 결합 현상을 고려하려고 등가회로 소자값을 어떻게 했어?",
"표2에서 \\( \\theta_{q} \\)요소의 값은 얼마야?",
"표2에서 \\( 50 ~ \\Omega \\)는 무슨 이름의 행에 해당돼?",
"표2에서 \\(\\mathrm{pF}\\) 단위의 값 중에 가장 작은 값은 얼마야?",
"표2에서 \\( R \\)의 파라미터 값을 뭐로 설계했어?",
"표2에서 \\(\\mathrm{pF}\\) 단위의 값 중에 가장 작은 값에 해당하는 element는 뭐지?",
"표2에서 \\( 87 ~ \\Omega \\)값들은 어떤 이름의 열에 속하는가?",
"표2에서 \\( Z_{s} \\)가 속하는 열은 무슨 이름을 가져?",
"표2에서 \\( 14.5^{\\circ} \\)값은 어떤 element의 값이야?"
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인공물ED
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실증시험을 통한 지중배전선로 모델링 기법 검증 연구
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<h2>2.3 서지전파특성 시험모델</h2> <h3>2.3.1 지중배전케이불</h3> <p>서지해석을 위해 배전케이블의 모델링 또한 매우 중요하다. 뇌임펄스가 인가되었을 때 케이블의 모델링이 정확하지 않다면 데이터 값은 왜곡되어 나타날 것이고 이러한 데이터로 과도현상을 해석할 경우 부정확한 결과로 이루어질 수 있으며 심각한 경우 고장에 이르게 될 가능성이 있다. 따라서 실제측정 값에 근거하는 데이터를 사용해 모델링하여 신뢰성 있는 케이블의 모델을 수립해야 할 필요가 있다.</p> <table border><caption>표 2.2 지중배전케이블 특성</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>공칭 단면적 (\( \mathrm{mm}^2\))</td><td rowspan=2>도체 (\( \mathrm{mm}\))</td><td rowspan=2>내부 반도전층 (\( \mathrm{mm}\))</td><td rowspan=2>절연 충 (\( \mathrm{mm}\))</td><td rowspan=2>외부 반도전층 (\( \mathrm{mm}\))</td><td colspan=4>중선선</td><td rowspan=2>시 스 (\( \mathrm{mm}\))</td><td rowspan=2>외 경 (\( \mathrm{mm}\))</td><td rowspan=2>전기저항 (\( (\Omega / \mathrm{km} \))</td></tr><tr><td>소선 경 (\( \mathrm{mm}\))</td><td>소선 수</td><td>총단 면적 (\( \mathrm{mm}^2\))</td><td>외경 (\( \mathrm{mm}\))</td></tr><tr><td>60</td><td>9.3</td><td>0.6</td><td>6.6</td><td>0.7</td><td>1.2</td><td>18</td><td>20</td><td>30</td><td>3.0</td><td>36</td><td>0.305</td></tr><tr><td>325</td><td>21.7</td><td>0.6</td><td>6.6</td><td>0.7</td><td>2.6</td><td>38</td><td>201</td><td>53</td><td>4.0</td><td>61</td><td>0.0568</td></tr></tbody></table> <p>국내에서 주로 사용되고 있는 지중배전케이블의 특성을 표 2.2에 나타내었다. 이와 같은 데이터를 근거로 하여 선로정수를 계산하였으며, EMTP로 모델링한 지중배전케이블은 그림 2.4에 나타내었다. 케이블은 삼각배열로 이루어져 있으며 도체와 절연체, 중성선으로 구성되었다. 또한 선로정수를 계산하기 위해 분포정수모델인 Bergeron(K.CLee)모델을 사용하였다. 실측시험장에 포설된 지중배전케이블은 시험장 입구 부분의 지상노출관로와 시험장내 관로구로 이루어져 있어 이를 구분하여 모델링하였다.</p> <p>서지해석을 위해서는 선로정수계산에 필요한 계산 주파수를 입력하여야 한다. 본문 2.2.2절에서 사용된 것과 같은 선로구성에 주파수의 변화를 주어 실측시험에서 측정된 결과와 비교한 결과를 그림 2.5에 나타내었다. \( 100 \mathrm{kHz} \)에서 \( 600 \mathrm{kHz} \) 까지 주파수 값을 변경하며 시뮬레이션 한 결과, 주파수가 낮을수록 계단형태로 발생되는 전압의 상승비와 하강비가 높게 나타났다. 선로정수 계산주파수는 \( 500 \mathrm{kHz} \)로 계산하였을 경우 실측파형과 가장 일치하였다. 또한 대지 저항율은 일반적인 대지에 \( 100 \Omega \cdot \mathrm{m} \) 을 사용하며, \( 200 \Omega \cdot \mathrm{m} , \) \( 300\Omega \cdot \mathrm{m} \) 등 다양한 저항 값을 사용하여 측정하여도 발생된 전압 값에는 고려할만한 영향이 없었다.</p>
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"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 절연 충의 값은 얼마니?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 도체의 값은 얼마야?",
"표 2.2에서 도체는 21.7과 무엇으로 구성되어 있는가?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 소선 경의 값은 얼마일까?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 총 단면적의 값은 얼마 정도지?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 외부 반도전층의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 소선 수의 값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 총 단면적의 값은 얼마 정도를 보이니?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 전기저항의 값은 얼마 정도를 보여?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 시스의 값은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 전기저항의 값은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 60일 때 내부 반도전층의 값은 얼마지?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 시스의 값은 얼마 정도를 보이지?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 소선 경의 값은 얼마 정도를 보이는가?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 내부반도전층의 값은 얼마 정도를 가지지?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 소선 수의 값은 얼마 정도를 보일까?",
"본문의 표 2.2 지중배전케이블 특성에서 공칭 단면적이 325일 때 절연충의 값은 얼마 정도를 가져?"
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인공물ED
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h2>2. 블록 설계</h2><h3>가. 주파수 제어 전류 생성기</h3><p>그림 5는 주파수 제어 전류 생성기의 구조이다. RT/RDT 전류 발생기 회로는 기본적으로 Gain- boosting 형태를 하고 있으며, Tail-current를 외부에서 조정하기 위해 RT / RDT 저항을 외부소자로 사용하고 있다.</p><p>RT 전류 생성기에서 ERO 전압은 Master stage에서 피드백 받는 전압으로서 이 전압이 \( 0 \mathrm{~V} \sim 5 \mathrm{~V} \) 사이로 변함에 따라 RT 노드에서 보이는 저항의 크기가 달라진다. ERO 전압이 \( 5 \mathrm{~V} \) 일 때에는 RT 노드와 ERO 전압이 같아 RFMAX 저항이 보이지 않게 되며, 이에 따라 \( \mathrm{R}_{\mathrm{FMNN}} \) 의 저항만이 전류 생성에 관여하게 된다. ERO 전압이 \( 0 \mathrm{~V} \) 가 되면 \( \mathrm{R}_{\mathrm{FMAX}} \) 저항이 전부 보이게 되며 RT 노드에서 보이는 저항의 크기는 \( \mathrm{R}_{\mathrm{FMIN}} \) 저항과 \( \mathrm{R}_{\text {FMAX }} \) 저항의 병렬 값이 되어 작은 값을 가지게 된다. 즉, ERO 전압이 \( 5 \mathrm{~V} \) 일 때 최대 저항이 되어 전류는 작아지고, ERO 전압이 \( 0 \mathrm{~V} \) 일 때 최소 저항이 되어 전류는 커지게 된다. 여기서 생성된 전류는 전류 미러를 통해 \( \mathrm{I}_{\mathrm{CHARGE}} \) 전류를 생성하며 이 전류는 클록 생성기로 전달되어 그 크기에 따라 주파수를 결정하게 된다. 즉, 최종적으로는 GDA / GDB 주파수의 최소/최대값을 결정한다.</p><p>RDT 전류는 RT 전류 생성기와 같은 구조에서 발생되며, RDT 저항에 따라 \( \mathrm{I}_{\text{DEADTIME}} \) 전류값이 변화하게 된다.</p><h3>나. 듀티 제어 회로</h3><p>LLC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 어플리케이션에서 사용을 위해 Slave Stage에서 생성 되는 보조 전원인 \( \mathrm{V}_{\text {Slave }} \) 는 GDA / GDB 의 듀티에 따라 2차 측으로 전달되는 에너지가 달라진다. 스위칭 펄스의 듀티가 일정 범위를 넘어설 경우 동작 초기 Slave Stage의 전압을 안정화 \시킬 때 과도한 피크 전압이 발생하거나 GDA / GDB 의 한쪽이 너무 작게 되는 경우 공진이 제대로 이루어지지 않기 때문에 문제가 될 소지가 있으므로 듀티를 제어 해주기 위한 블록이 필요하다.</p><p>그림 6 는 듀티 제어 회로의 블록 다이어그램으로서 Slave Stage의 출력을 FB 2 전압으로 피드백 받아 gm 증폭기를 이용해 그 에러랑을 감지한 후, 두 입력의 크기를 비교하여 출력에서 보상해주는 Amp.를 이용하였다. 출력값을 이용하여 듀티의 제한 범위에 맞도록 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MIN}} / \mathrm{V}_{\mathrm{MAX}} \) 전압을 두어 제한한 뒤, 그 범위 안에서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압이 출력되는 회로이다. 듀터 제어 회로의 출력인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압은 클록 생성기로 전달되어, 게이트 드라이버 출력 펄스 신호의 듀티비를 조절하기 위해서 사용이 된다.</p><p>그림 7은 최소/최대 기준 전압 생성기의 회로를 나타낸다. 이 회로는 외부에서 VCTRL 입력을 받아 최소/최대 전압을 생성한다. VCTRL이 클수록 최소/최대의 차이가 커지고, 작을수록 최소/최대의 차이가 줄어들며 최소/최대의 차이를 조절함으로써 듀티를 원하는 범위 내에서 제한을 할 수 있게 된다.</p><p>그림 8은 Slave Stage의 출력의 피드백 전압인 FB 2 를 입력을 받아 gm 증폭기를 이용해 그 차이를 감지한 뒤, 최소/최대를 제한한 후, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압을 출력하기 위한 회로이다.</p><p>자세한 동작은 다음과 같다. LLC 공진 컨버터의 출력 중 Slave의 출력을 입력으로 받아, gm증폭기룰 통해 비교하여 출력을 내보낸다. 이 전압은 두 개의 비교기를 통해 최소/최대 기준 전압 생성기로부터 정해지는 고정된 전압인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MIN}} \) 전압과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MAX}} \) 전압으로 비교하게 되며, \( \mathrm{V}_{\mathrm{MIN}} \) 보다 전압이 작을 때에는 스위치를 조절하여 고정된 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MIN}} \) 전압이 그대로 출력된다. 마찬가지로 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MAX}} \) 보다 전압이 클 때에 비교기의 출력이 스위를 조절하여 고정된 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MAX}} \) 전압이 그대로 출력된다. 즉, 다시 말해 고정된 \( \mathrm{V}_{M I N} / \mathrm{V}_{M A X} \) 전압을 두어 gm 증폭기의 전압이 그 전압보다 낮거나, 높아지게 되면 고정된 VMIN/VMAX 전압을 출력함으로써 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압이 일정 범위 안에서 제한될 수 있도록 설계된 회로이다.</p>
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"RT/RDT 전류 발생기 회로는 어떤 형태를 취하고 있어?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로가 RT/RDT 저항을 외부소자로 사용하는 이유가 뭐야?",
"RT 전류 생성기의 Master stage에서 피드백을 받는 전압이 뭐야?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로는 Tail-current를 외부에서 조정하기 위해 무엇을 외부소자로 사용해?",
"ERO 전압이 \\( 5 \\mathrm{~V} \\) 일 때에는 RFMAX 저항이 보이지 않는 이유가 뭐야?",
"ERO 전압이 얼마 일 때 최대 저항이 되어 전류가 작아져?",
"ERO 전압의 크기에 따라 생성된 전류는 전류 미러를 통해 무엇을 생성해?",
"전압이 커지면 전류는 어떻게 돼?",
"주파수를 결정하는 요인이 뭐야?",
"ERO 전압의 크기에 따라 생성된 전류는 전류 미러를 통해 무엇을 형성해?",
"듀터 제어 회로의 출력이 뭐야?",
"최소/최대 기준 전압 생성기의 회로는 외부에서 무엇을 받아 최소/최대 전압을 생성해?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로는 어떤 형태를 취하고 있어?",
"ERO 전압의 크기가 얼마일 때 RFMAX 저항이 보이지 않아?",
"ERO 전압이 얼마일 때 최소 저항이 되어 전류가 커져?",
"\\( \\mathrm{I}_{\\text{DEADTIME}} \\) 전류값을 변화하게 하는 요인이 뭐야?",
"RDT 저항에 따라 달라지는 값이 뭐야?",
"LLC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 어플리케이션에서 사용을 위해 Slave Stage에서 생성 되는 보조 전원이 뭐야?",
"LLC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 어플리케이션에서 사용을 위해 Slave Stage에서 생성 되는 보조 전원이 뭐야?",
"LLC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 어플리케이션에서 사용을 위해 Slave Stage에서 생성 되는 보조 전원인 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\) 는 무엇에 따라 2차 측으로 전달되는 에너지가 달라져?",
"GDA / GDB 의 한쪽이 너무 작게 되는 경우 무엇이 제대로 이루어지지 않을 수 있어?",
"slave stage 출력의 피드백 전압이 뭐야?",
"어떻게 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 전압이 일정 범위 안에서 제한돼?",
"최소/최대 기준 전압 생성기의 회로는 외부에서 어떤 입력을 받아 최소/최대 전압을 생성해?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로는 기본적으로 Gain- boosting 형태를 취하고 있어?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로는 Tail-current를 외부에서 조정하기 위해 RT/RDT 저항을 외부소자로 사용해?",
"ERO 전압은 RT 전류 생성기의 Master stage에서 피드백을 받는 전압이 맞아?",
"ERO 전압이 \\( 5 \\mathrm{~V} \\)일 때 RFMAX 저항이 나타나?",
"ERO 전압이 \\( 5 \\mathrm{~V} \\) 일 때에는 RFMAX 저항이 보이지 않는 이유가 RT 노드와 ERO 전압이 같아서가 맞아?",
"ERO 전압의 크기에 따라 생성된 전류는 전류 미러를 통해 \\( \\mathrm{I}_{\\mathrm{CHARGE}} \\) 전류를 생성해?",
"ERO 전압이 \\( 5 \\mathrm{~V} \\) 일 때 최대 저항이 되어 전류는 작아져?",
"최소/최대 기준 전압 생성기의 회로는 VCTRL 입력을 받아 최소/최대 전압을 생성해?",
"slave stage 출력의 피드백 전압이 FB 2가 맞아?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 전압은 고정된 \\( \\mathrm{V}_{M I N} / \\mathrm{V}_{M A X} \\) 전압을 출력함으로써 일정 범위 안에서 제한되는게 맞아?",
"RT/RDT 전류 발생기 회로가 RT/RDT 저항을 외부소자로 사용하는 이유가 Tail-current를 외부에서 조정하기 위해서가 맞아?",
"ERO 전압이 \\( 0 \\mathrm{~V} \\) 일 때 최소 저항이 되어 전류는 커지게 돼?",
"\\( \\mathrm{I}_{\\mathrm{CHARGE}} \\) 전류의 크기에 따라 주파수가 결정되는게 맞아?",
"RDT 저항에 따라 \\( \\mathrm{I}_{\\text{DEADTIME}} \\) 전류값이 변화하는게 맞아?",
"듀터 제어 회로의 출력은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 전압이 맞아?",
"LLC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 어플리케이션에서 사용을 위해 Slave Stage에서 생성 되는 보조 전원은 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\)가 맞아?",
"보조 전원인 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\)는 LCC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 앱에서의 사용을 위해 Slave Stage에서 생성되는데, 이때, GDA / GDB 의 듀티에 따라 2차 측으로 전달되는 에너지가 달라져?",
"보조 전원인 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\)는 LCC 컨버터에서 생성되는 전원 중 다른 앱에서의 사용을 위해 Slave Stage에서 생성되는데, 이때, GDA / GDB 의 듀티에 따라 2차 측으로 전달되는 에너지가 달라진다고 볼 수 있지?",
"GDA / GDB 의 한쪽이 너무 작게 되는 경우 공진이 제대로 이루어져?",
"GDA / GDB 의 한쪽이 너무 작게 되는 경우 공진이 제대로 이루어진다고 볼 수 있어?"
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인공물ED
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h3>다. 클록 생성기</h3><p>그림 9는 클록 생성기를 구조이다. 클록 생성기는 초기에 \( \mathrm{C}_{\text{SAW}} \) 로 \( \mathrm{I}_{\text{CHARGE}} \) 전류가 흐르기 시작하면서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SAW}} \) 전압이 서서히 증가하게 된다. \( \mathrm{I}_{\text{CHARGE}} \) 전류가 적은 경우 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SAW}} \) 의 기울기는 천천히 증가하게 되고 반대로 전류가 많은 경우 빠르게 증가하여 주파수를 변화시킨다. 이 전압이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CREF}} \) 까지 도달했을 때 \( \mathrm{M}_{1} \) 에 의해 방전하는 동작을 반복하여 톱니파 출력을 얻게 된다.</p><p>이렇게 생성된 톱니파를 펄스파로 변환해주기 위해 비교기 COMP 2 를 두었으며, 이 때 출력 펄스 신호의 듀티비를 조절하기 위해서 듀티 제어 회로의 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압을 사용하였다. 그리고 M1 의 사이즈가 너무 크거나 작을 경우, 진폭 에러가 발생하여 출력 주파수의 정확도에 영향을 끼치기 매문에 M1 의 사이즈를 적절하게 선택할 필요가 있다.</p><p>그림 10 은 클록 생성기의 파형을 보여주고 있다. 먼저 \( \mathrm{V}_{\mathrm{SAW}} \) 진압은 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CR E F}} \) 를 기준으로 상승/하강 동작을 반복하여 톱니파 파형을 생성하며, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 의 기준 전압에 따라 SAW_COMP의 펄스파가 생성된다. 이 때 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압이 흔들릴 경우, 회로의 안정적인 동작을 위해 D-Flip Flop을 두었다. SAW_COMP 신호를 클록 신호로 받고 SAW_OFF 신호를 리셋 신호로 받아, \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압이 흔들리는 것을 보완할 수 있도록 설계하였다.</p><h3>라. 데드 타임 생성기</h3><p>그림 11은 데드 타임을 생성해주는 데드 타임 생성기의 블록 다이어그램이다. 먼저 전원이 인가되면서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 가 충전되고 \( \mathrm{D}_{\mathrm{IN}} \) 에 High가 인가될 때까지 VDD 전압을 유지한다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{DC}} \) 전압과 데드 타임 생성기 출력 \( \mathrm{D}_{\mathrm{OUT}} \) 은 \( \mathrm{D}_{\text{IN}} \) 에 High가 인가될 때까지 Low 상태를 유지한다.</p><p>그림 12 은 데드타임 생성기에 대한 파형을 나타내었다. \( \mathrm{D}_{\text{IN}} \) 에 High 입력이 인가되면 XNOR Gate의 출력인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DC}} \) 가 일정한 지연 시간 \( \left(\mathrm{T}_{\mathrm{dis}}\right) \) 만큼 High출력을 갖게 되어 \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 를 0 으로 방전시키게 된다. 이 때 비교기에서는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DREF}} \) 와 \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 를 비교하여 \( \mathrm{D}_{\mathrm{OUT}} \) 의 출력은 High로 바뀌게 된다.</p><p>\( \mathrm{V}_{\mathrm{DC}} \) 가 LOW가 되면서 \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 는 \( \mathrm{I}_{\text{DEADTIME}} \) 에 의해 충전을 시작하고, \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 전압이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DREF}} \) 가 되었을 때 데드 타임 발생기의 출력 \( \mathrm{D}_{\text {Out }} \) 은 Low 로 바뀌게 되고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{D}} \) 는 VDD까지 충전을 계속한다. 이와 같이 발생된 \( \mathrm{D}_{\text {Out }} \) 이 데드 타임으로 사용되게 된다.</p><h3>마. 게이트 드라이버</h3><p>그림 13은 논리 드라이버를 포함하는 게이트 드라이버를 나타낸다. 논리 드라이버는 데드 타임에 의해 생성된 \( \mathrm{D}_{\text {Out }} \)과 2분주기 출력이 각각 AND gate를 통해 A_MUX에 입력으로 들어가게 되고, 이 A_MUX 회로 는 Enable(ENT) 신호에 의해 동작이 활성화 된다.</p><p>Level Shifter(LVS)는 논리 드라이버 출력 A,B 를 받아서 고전압 출력으로 Level Shift 시키는 역할을 한다. 또한, 게이트 드라이버는 외부 게이트 드라이버 를 고속으로 스위칭시키기 위해 Totem-pole 구조로 설계되었다.</p>
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"클록 생성기 초기에 \\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\)전류는 어디로 흘러?",
"클록 생성기는 초기에 \\( \\mathrm{C}_{\\text{SAW}} \\) 로 \\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류가 흐르기 시작하면 어떤 전압이 서서히 증가해?",
"\\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류가 적은 경우 무엇의 기울기가 천천히 증가해?",
"풀력 펄스 신호의 듀티비를 조절하기 위해 무엇을 사용해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CREF}} \\) 까지 도달했을 때 \\( \\mathrm{M}_{1} \\) 에 의해 방전하는 동작을 반복하면 무엇을 얻게돼?",
"톱니파를 펄스파로 변환해주기 위해 무엇을 사용해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CREF}} \\) 까지 도달했을 때 \\( \\mathrm{M}_{1} \\) 에 의해 방전하는 동작을 반복하면 무엇을 얻을 수 있어?",
"M1의 사이즈가 적절하지 않을 경우 무슨 문제가 발생해?",
"진폭 에러가 발생하는 경우 무엇에 영향을 끼칠 수 있어?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 진압은 무엇을 기준으로 상승/하강 동작을 반복하여 톱니파 파형을 생성해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 진압은 무엇의 기준 전압에 따라 SAW_COMP의 펄스파가 생성돼?",
"언제 XNOR Gate의 출력인 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{DC}} \\) 가 일정한 지연 시간 \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{dis}}\\right) \\) 만큼 High출력을 갖게 되어 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\) 를 0 으로 방전돼?",
"게이트 드라이버는 외부 게이트 드라이버를 고속으로 스위칭시키기 위해 어떤 구조로 설계되었어?",
"언제 데드 타임 발생기의 출력 \\( \\mathrm{D}_{\\text {Out }} \\) 은 Low 로 바뀌게 돼?",
"언제 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\) 는 \\( \\mathrm{I}_{\\text{DEADTIME}} \\) 에 의해 충전을 시작해?",
"논리 드라이버 출력 A, B를 받아서 고전압 출력으로 Level Shift 시키는 역할을 하는게 뭐야?",
"A_MUX 회로 는 무엇에 의해 동작이 활성화 돼?",
"게이트 드라이버가 Totem-pole 구조로 설계된 이유가 뭐야?",
"클록 생성기 초기에 \\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류가 어디로 흘러?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 전압이 흔들릴 때 회로의 안정적 동작을 위해 무엇을 두었어?",
"무슨 신호를 리셋 신호로 받아?",
"무슨 신호를 클록 신호로 받아?",
"데드 타임 생성기의 블록 다이어그램에 전원이 인가되면 무엇이 충전돼?",
"XNOR Gate의 출력이 뭐야?",
"전원이 인가된 후 언제까지 VDD 전압을 유지해야해?",
"\\( \\mathrm{D}_{\\mathrm{IN}} \\) 에 High가 인가될 때까지 무엇을 유지해야해?",
"비교기에서 \\( \\mathrm{D}_{\\mathrm{OUT}} \\) 의 출력은 언제 High로 바뀌게 돼?",
"\\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류가 적은 경우 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 의 기울기는 천천히 증가해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CREF}} \\) 까지 도달했을 때 \\( \\mathrm{M}_{1} \\) 에 의해 방전하는 동작을 반복하면 톱니파 출력을 얻을 수 있어?",
"톱니파를 펄스파로 변환해주기 위해 비교기 COMP 2를 사용해?",
"출력 펄스 신호의 듀티비를 조절하기 위해 듀티 제어 회로의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 전압을 사용하는게 맞아?",
"M1의 사이즈가 적절하지 않을 경우 진폭 에러가 발생해?",
"진폭 에러가 발생하면 출력 주파수의 정확도에 영향을 미칠 수 있어?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 진압은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CR E F}} \\) 를 기준으로 상승/하강 동작을 반복하여 톱니파 파형을 생성해?",
"SAW_COMP 신호를 클록 신호로 받아?",
"SAW_OFF 신호를 리셋 신호로 받아?",
"\\(\\mathrm{D}_{\\mathrm{IN}} \\) 에 High가 인가될 때까지 VDD 전압을 유지해야해?",
"XNOR Gate의 출력이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{DC}} \\)이야?",
"\\( \\mathrm{D}_{\\text{IN}} \\) 에 High 입력이 인가되면 비교기에서 \\( \\mathrm{D}_{\\mathrm{OUT}} \\) 의 출력은 High로 바뀌게 되는게 맞아?",
"\\( \\mathrm{D}_{\\text{IN}} \\) 에 High 입력이 인가되면 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\)이 0 으로 방전돼?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{DC}} \\) 가 LOW가 되면서 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\) 는 \\( \\mathrm{I}_{\\text{DEADTIME}} \\) 에 의해 충전을 시작해?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\) 전압이 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{DREF}} \\) 가 되었을 때 데드 타임 발생기의 출력 \\( \\mathrm{D}_{\\text {Out }} \\) 은 Low 로 바뀌게 되는게 맞아?",
"A_MUX 회로 는 Enable(ENT) 신호에 의해 동작이 활성화 되는게 맞아?",
"데드 타임 생성기의 블록 다이어그램에서 전원이 인가되면 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{D}} \\)이 충전돼?",
"클록 생성기는 초기에 \\( \\mathrm{C}_{\\text{SAW}} \\) 로 \\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류가 흘러?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 진압은 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 의 기준 전압에 따라 SAW_COMP의 펄스파가 생성되는게 맞아?",
"\\( \\mathrm{I}_{\\text{CHARGE}} \\) 전류와 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{SAW}} \\) 의 기울기는 반비례 관계야?"
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인공물ED
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h1>I. 서론</h1><p>최근 LED(Light-Emitting Diode) TV 시장의 급성장에 따라 LED BLU(Back Light Unit)를 제어 하는 IC 또한 중요성이 커지고 있으며, DC-DC 컨버터는 효율이 높은 LLC 공진컨버터로 대체되고, 단가를 낮추기 위헤 PCB 에 실장 되는 개별 소자들로 이루어진 블록을 하나의 IC로 집적하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.</p><p>기존의 2차 측 LLC 공진 컨버터는 하나의 출력만을 가지는 방식이었으나 본 논문에 사용된 컨버터는 변압기를 공유하여 2 개의 출력을 가짐으로써 LED 에 공급하는 VMaster 전압 외에 다른 어플리케이션에서 활용 할 수 있는 보조 전원인 VSlave을 생성할 수 있 게 되어 기존에 외부 회로로 보조전원을 생성해야 할 때 비용 측면에서 강점올 가지게 되었다.</p><p>본 논문에서 제안하는 IC 는 이러한 듀얼 출력 컨버터를 제어하기 위해 PFM 방식 피드백만 사용하는 단일 모드 피드벡이 아닌, PFM방식 피드백에 PWM 방식의 피드백을 더하여 1 차측의 게이트 드라이버를 더욱 정밀하고 효율적으로 제어 할 수 있는 듀얼 모드 피드백 기법을 사용하였다. 게이트 드라이버 조절 시 1 차적으로 PFM에 의해 게이트 드라이버의 스위칭 펄스 주파수를 조절하여 출력 이득이 발생하며, 2 차적으로 주파수 변화에 따른 로드의 변화에 대해 효과적으로 출력스위칭 필스의 듀티를 조절하여 더욱 정밀하게 스위칭 신호를 조절하여 출력을 자동적으로 제어할 수 있게 설계하였다.</p>
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"LED BLU(Back Light Unit)를 제어 하는건 뭐야?",
"본 논문에서 사용한 정밀하고 효율적으로 제어 할 수있는 피드백 기법은 뭐야?",
"DC-DC 컨버터는 어떤 컨버터로 대체 돼?",
"VMaster 전압 외에 다른 어플리케이션에서 활용할 수 있는 보조 전원의 명칭은 뭐야?",
"다음 중에서 기존의 2차 측 LLC 공진 컨버터의 단점은 어떤거야?",
"LLC 공진컨버터는 어떤걸 공유해?",
"하나의 출력만 가지는 방식일 때는 어떤 전압만 공급했어?",
"컨버터에서 변압기를 공유해서 2개의 출력을 가지게 되었을때 생성이 가능하게 된 보조 전원은 어떤거야?",
"다음 중 PFM방식 피드백에 어떤 방식의 피드백을 더했어?",
"단일 모드 피드벡은 어떤 방식 피드백만 사용해?",
"LED BLU(Back Light Unit)를 제어 하는 IC 또한 중요성이 커진 이유는 뭐야?",
"듀얼모드 피드백의 특징은 뭐야?",
"다음 중에서 게이트 드라이버에 대한 설명으로 옳은 것은 뭐야?",
"기존에 외부 회로로 보조전원을 생성해야 할 때 비용 측면에서 강점을 가지게 되었어?",
"DC-DC 컨버터는 효율이 높은 LLC 공진컨버터로 대체되었어?",
"단가를 낮추기 위헤 PCB 에 실장 되는 개별 소자들로 이루어진 블록을 하나의 IC로 집적하는 연구가 활발하게 진행되었어?",
"기존의 2차 측 LLC 공진 컨버터는 하나의 출력만을 가지는 방식이었어?",
"변압기를 공유하여 2 개의 출력을 가짐으로써 LED 에 공급하는 VMaster 전압 외에 다른 어플리케이션에서 활용 할 수 있는 보조 전원인 VSlave을 생성할 수 있게 되었어?",
"본 논문에서 제안하는 IC 는 이러한 듀얼 출력 컨버터를 제어하기 위해 PFM 방식 피드백만 사용하는 단일 모드 피드벡이 아니야?",
"게이트 드라이버는 출력 스위칭 신호의 듀티를 조절하여 출력을 자동적으로 제어할 수 있게 설계되었어?"
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h2>3. 실험결과</h2><p>그림 14 는 설계된 IC 의 Chip layout pattern을 나타내며, 2-poly 3-metal \( 0.35 \mathrm{um} \) BCD 공정에서 설계되었으며, die size는 \( 2.3 \mathrm{~mm} \times 2.2 \mathrm{~mm} \) 이다. 내부 블록으로는 주파수 제어 전류 생성기, 전압 생성기, 듀티 제어 회로, 보호 회로, 디밍 회로가 포함되어 있다.</p><p>그림 15은 PFM 피드백을 통한 클록 생성기의 RT 전류 생성기에서 RT 노드의 저항의 변화에 따른 주파수 가변 범위를 나타낸다. 저항이 커질수록 흐르는 전 류는 작아지고, 따라서 주파수도 작아진다. RT 저항이 \( 1.6 \mathrm{k} \Omega \sim 33 \mathrm{k} \Omega \) 으로 변화할 때, 게이트 드라이버의 출력 주파수 범위는 \( 450 \mathrm{kHz} \sim 26 \mathrm{kHz} \) 이다.</p><p>그림 16 은 듀티 최대 최소 제어 전압인 VCTRL 변화에 따른 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MIN}} \) 과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{MAX}} \) 의 변화를 나타낸 것이다. VCTRL의 범위는 \( 0.7 \mathrm{~V} \) 부터 \( 2.3 \mathrm{~V} \) 까지이며 \( 0.7 \mathrm{~V} \) 일 때 \( V_{M I N} \) 과 \( V_{M A X} \) 전압 변화의 \( 2.3 \mathrm{~V} \) 일 때 \( V_{M M N} \) 과 \( V_{M A X} \) 의 범위는 최대가 된다.</p><p>그림 17 는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압에 따른 \( \mathrm{GDA} \) 파형의 듀티 변화롤 나타낸 것이다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 를 \( 0.2 \mathrm{~V} \sim 2.4 \mathrm{~V} \) 까지 변화시켰을 때, GDA의 듀티는 \( 6 \% \sim 98 \% \) 까지 변화되는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 18 은 그림 1 에서 제시하였던 컨버터와 IC 를 모두 포함한 전체 모의 실험결과이다. \( V_{\text {Master }} \) 전압은 \( 245 \mathrm{~V} \)의 결과를 얻었으며 FB 전압이 \( \mathrm{V}_{\text {Master }} \) 전압에 따라 피드백 받고, gm 증폭기에서 그 에러만큼을 감지하여 ERO 전압으로 출력하였다.</p><p>\( \mathrm{V}_{\text {Slave }} \) 전압은 \( 12.5 \mathrm{~V} \) 의 결과를 얻었으며 \( \mathrm{V}_{\text {Slave }} \) 의 값을 감지하여 FB 2 전압으로 출력하였다.</p><p>ERO 전압과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압에 따라 GDA의 주파수는 \( 97\mathrm{kHz} \), 듀티비는 \( 44.3 \% \) 의 결과를 확인하였다.</p>
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"그림 14 는 무엇을 나타내는가?",
"설계된 IC의 die size는 몇인가?",
"2-poly 3-metal \\( 0.35 \\mathrm{um} \\) BCD 공정에서 설계된 IC가 포함하고 있는 내부 블록은 무엇인가?",
"그림 15은 무엇을 나타내는가?",
"저항이 커질수록 주파수는 작아지는가?",
"저항이 커질수록 흐르는 전류는 커지는가?",
"RT 저항이 \\( 1.6 \\mathrm{k} \\Omega \\sim 33 \\mathrm{k} \\Omega \\) 으로 변화할 때, 게이트 드라이버의 출력 주파수 범위는 몇 \\(\\mathrm{kHz} \\)인가?",
"그림 16은 무엇을 나타내는가?",
"그림 17은 VCTRL 변화에 따른 \\( \\mathrm{GDA} \\) 파형의 듀티 변화를 나타내는가?",
"VCTRL의 범위는 얼마인가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{CP}} \\) 를 \\( 0.2 \\mathrm{~V} \\sim 2.4 \\mathrm{~V} \\) 까지 변화시켰을 때, GDA의 듀티는 어디까지 변화하는가?",
"그림 18 은 그림 1 에서 제시하였던 컨버터와 IC 를 제외한 전체 모의 실험결과인가?",
"\\( V_{\\text {Master }} \\) 전압은 몇 \\({~V} \\)의 결과를 얻었는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\text {Master }} \\) 전압에 따라 피드백을 받은 전압은 무엇인가?",
"그림 18의 모의시험 결과 \\( 12.5 \\mathrm{~V} \\) 의 결과를 얻은 전압은 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Master }} \\) 전압인가?",
"GDA의 주파수는 몇 \\( \\mathrm{kHz} \\) 인가?",
"전체 모의 실험 결과 듀티비는 몇 \\( \\% \\) 인가?",
"본문에서 말하는 IC는 무슨 공정에서 설계되었는가?",
"그림 17은 무엇을 나타내는가?",
"설계된 IC가 포함하고 있는 내부 블록의 종류는 주파수 제어 전류 생성기, 전압 생성기, 파형 생성기, 변경 블록, 디밍 회로인가?",
"gm 증폭기에서는 무슨 전압을 출력하였는가?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\) 전압은 \\( 12.5 \\mathrm{~V} \\) 의 결과를 얻었으며 \\( \\mathrm{V}_{\\text {Slave }} \\) 의 값을 감지하여 FB 전압으로 출력하였는가?",
"GDA의 주파수와 듀티비의 결과는 무슨 전압을 통해 확인하였는가?"
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 구조</h2><p>그림 1 과 그림 2 은 듀얼 모드 피드백 기반 LLC 공진 컨버터의 구조와 동작 파형을 나타낸 그림이다. 이전에 사용되던 구조는 2차 측의 변압기를 하나만 사용하였다.</p><p>하지만 본 논문에서 제안 하는 듀얼 모드 피드백 기반 LLC 공진 컨버터의 구조에서는 2 차 측에 하나의 변압기가 아닌 Master Stage와 Slave Stage의 두 개의 변압기를 사용하였으며, 이를 통헤 두 가지의 출력을 가질 수 있게 되었다. 회로의 동작은 다음과 같다.</p><p>1차 측에서 GDA(Gate Driver A) 신호가 들어오면 위쪽의 스위칭 MOSFET(M1)이 턴-온 되어 바깥쪽에 표시된 패스를 따라 시계 방향으로 전류가 흐르게 된다.</p><p>이것은 2 차 측의 변압기와 공진을 하게 되고 수식(1)과 같이 공진 주파수로 전달된다. 여기서 에너지의 흐름은 그림 2 에서 볼 수 있듯이 \( \mathrm{T}_{\mathrm{S}} \) 의 시간 동안 2 차 측으로 전달이 된다. 이때의 \( \mathrm{T}_{\mathrm{S}} \) 는 수식 (2)와 같으며 공진 파형 주기의 절반이 된다.</p><p>GDA 의 신호가 꺼지게 되면서 공진이 끝나고 GDB (Gate Driver B)의 신호가 들어오면 아래쪽의 스위칭 MOSFET(M2)가 턴-온 되어 앞서 시계 방향으로 흐르며 전류가 충전되었던 커패시터 \( \mathrm{C}_{\mathrm{R}} \) 의 전류 에너지가 1 차측 회로에서 안쪽에 표시된 패스를 따라 흐르게 되며, 이는 다시 2 차 측 전류로 전달이 된다.</p><p>\( f_{O}=\frac{1}{2 \pi \sqrt{L_{R} \cdot C_{R}}} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( T_{S}=\frac{1}{2 f_{0}} \)<caption>(2)</caption></p><p>그림 3은 듀얼 출력을 가지는 컨버터와 이를 제어할 수 있도록 설계한 듀얼 모드 피드백 LLC 공진 제어 IC 를 제시한 시스템을 나타내고 있다.</p><p>듀얼 모드 피드백 LLC 공진 컨버터에 의해 생성되는 \( \mathrm{V}_{\text {Master }} \) 전압에 비례하여 생성되는 피드백 전압인 FB1이 듀얼 모드 피드백 LLC 공진 제어 IC로 피드백 되 고, 그에 따라 IC 내의 gm 증폭기에서 그 에러 만큼을 감지하여 ERO전압으로 출력하여 부궤환 루프를 형성하게 된다.</p><p>그림 4 에서는 듀얼 모드 피드백 LLC 공진 제어 IC 의 블록 다이어그램올 보여주고 있다.</p><p>클록 생성기는 주파수 제어 전류 생성기에서 발생되는 전류인 \( \mathrm{I}_{\text {CHARGE }} \)의 크기에 따라 게이트 드라이러버에서 출력되는 주파수를 결정한다.\( \mathrm{I}_{\text {CHARGE }} \)는 ERO 전압에 따라 \( \mathrm{R}_{\mathrm{FMAX}} \) 저항이 가변하여 \( \mathrm{R}_{F M I N} \) 과 병렬로 바라보는 저항인 RT 를 변화시켜 \( \mathrm{I}_{\mathrm{CHARGE}} \) 가 변하여 클럭 생성기에서 발생하는 주파수를 변화시킨다.</p><p>듀티 제어 회로는 VCTRL을 입력 받은 최소/최대 전압 회로로부터 최소/최대 전압을 입력받고, 지정된 범위 내에서 Slave stage에서 피드백 받은 전압 (FB 2) 을 듀티 제어 회로 내의 에러 앰프를 통해서 일정전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CP}}\right) \) 을 출력하는 동작을 한다. 이때 생성된 \( \mathrm{V}_{\mathrm{CP}} \) 전압이 클럭 생성기로 들어가서 듀티를 결정한다.</p><p>보호 회로는 시스템의 안정성올 위해 출력이 과전압이 되거나, LED 가 단락 또는 개방이 되었을 때를 감지하여 출력을 제한하는 기능을 하도록 설계되었다. 게이트 드라이버의 출력에서 출력이 멈추게 되면, LLC 공진 컨버터의 동작을 멈추도록 하여, 2 차 측 Master/Slave stage로 넘어가는 전력은 없다.</p><p>디밍 회로는 LED 디밍을 위한 PWM 신호에 따라서 외부 LED 디밍 스위치를 제어할 수 있도록 설계되었으며, PWM 제어를 위한 정전류를 형성하기 위한 에러 앰프를 포함한다.</p>
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"본 논문에서 제안하는 구조에서는 어떤 변압기를 사용하는가?",
"어떤 변압기가 본 논문에서 제안하는 구조에서 사용돼?",
"그림 1 과 그림 2는 무엇을 기반으로 LLC 공진 컨버터의 구조와 동작 파형을 나타냈어?",
"이전에 사용되던 구조는 무엇을 하나만 사용했어?",
"무엇을 이전에 사용되던 구조가 하나만 사용하였지?",
"두개의 변압기 사용을 통해 한 가지의 출력을 가질 수 있어?",
"회로의 동작은 반시계 방향으로 전류가 흘러?",
"반시계 방향으로 전류가 흘러 회로가 동작해?",
"LED 디밍을 위해 PWM 신호에 따라서 외부 LED 디밍 스위치를 제어할 수 있도록 설계된 것은 뭐야?",
"1차 측에서 GDA 신호가 들어오면 아래쪽의 스위칭 MOSFET(M1)이 턴-온 돼?",
"PWM 제어를 위한 정전류를 형성하기 위해서 포함돼야 하는 것은 뭐야?",
"gm 증폭기에서 에러를 감지하여 ERO전압으로 출력하여 무엇을 생성해?",
"그림 4는 어떤 그림을 이용해서 표현하고 있는가?",
"GDA 의 신호가 꺼지게 되면 어떤 신호가 들어와?",
"클록 생성기는 전류인 \\( \\mathrm{I}_{\\text {CHARGE }} \\)의 크기에 따라 게이트 드라이러버에서 출력되는 무엇을 결정해?",
"클록 생성기는 무엇에 따라 게이트 드라이러버에서 출력되는 주파수를 결정해?",
"듀티 제어 회로는 VCTRL을 입력 받은 최소/최대 전압 회로로부터 무엇을 입력받아?"
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 PFM/PWM 기반 LLC 공진 컨버터를 위한 제어 IC의 설계를 보여주었다. 클록 생성기를 통해 주파수를 생성하여 LLC 공진 컨버터를 통해 전달되는 전류를 제어하며, ZVS 동작을 위해 데드 타임 생성기를 설계하였다. 기존에 보조권선을 통해 2 차 측으로 전달되는 보조 전원을 보다 효율적이며 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PFM 방식에 PWM 방식을 더한 듀얼 모드 피드백 기법이 적용되었으며, 이에 따라 게이트 드라이버 제어 펄스인 GDA/GDB 출력을 듀얼 모드 피드백을 통해 보다 효율적이며 안정적으로 제어할 수 있게 되었다.</p><p>이번 연구를 통해 새롭게 설계된 듀티 제어 블록은 Slave stage에서 출력되는 전압을 피드백 받아 GDA/GDB 의 듀티를 제어 할 수 있게 하였으며, 이를 위하여 듀티 제어 블럭 안에 최소/최대 전압의 제한을 두어, VCP 가 일정 전압 범위를 넘어서지 않도록 하여 전류가 1 차 측에서 2 차 측으로 에너지가 전달될 수 있도록 설계하였다.</p><p>본 논문에서 제안하는 PFM/PWM 기반 LLC 공진 컨버터를 위한 제어 IC 는 \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) BCD 공정으로 설계 되었다.</p><p>설계한 IC는 \( 15 \mathrm{~V} \) 의 공급 전압을 통해 생성된 내부 \( 5 \mathrm{~V} \) 의 전압으로 동작하고, Master Stage와 Slave Stage, 두 개의 Stage에서 멀티 출력을 하며, 동작 주파수 범위는 \( 26 \sim 450 \mathrm{kHz} \), 전체 전류 소모는 \(26 \mathrm{mA} \), 칩 면적은 \( 2.3 \mathrm{~mm} \times 2.2 \mathrm{~mm} \) 이다.</p>
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"클록 생성기를 통해 만든것은 뭐야?",
"무엇이 클록 생성기를 통해 제조되었지?",
"PFM/PWM 기반 LLC 공진 컨버터를 위한 제어 IC는 어떤 공정을 통해 설계되었어?",
"Slave stage에서 출력되는 전압을 피드백 받아 GDA/GDB 의 듀티를 제어 할 수 있게 하기위해 듀티 제어 블록을 어떻게 설계했어?",
"보조 전원을 보다 효율적이며 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PFM 방식에서 PWM 방식으로 바꾸었어?",
"기존의 PFM 방식에 PWM 방식을 더한 듀얼 모드 피드백 기법이 적용됨으로써 바뀐것은 뭐야?",
"클록 생성기를 통해 주파수를 생성하여 할 수 있는 것은 뭐야?",
"VCP 가 일정 전압 범위를 넘어서면 1차 측에서 2차 측으로 에너지가 전달되지 않을 수 있어?",
"어떻게 LLC 공진 컨버터를 통해 전달되는 전류를 제어해?",
"설계한 IC의 동작 주파서 범위가 얼마야?",
"IC에서 몇티 출력하는 두 개의 Stage의 명칭은 뭐야?",
"듀티 제어 블록이 받는 전압은 어디서 출력됐어?",
"본 논문에서는 PFM/PWM 기반 LLC 공진 컨버터를 위해 보여주고있는게 뭐야?",
"설계한 IC가 5V의 전압으로 동작하기 위해서는 얼마의 전압을 공급해 줘야해?",
"IC는 15V의 공급 전압으로 10V의 내부 전압을 생성해 동작해?",
"어디에 PWM 방식을 더한 듀얼 모드 피드백 기법을 적용했어?",
"설계한 IC에서 소모하는 전체 전류는 얼마야?",
"어떻게 하면 VCP 가 일정 전압 범위를 넘어서지 않도록 하여 전류가 1 차 측에서 2 차 측으로 에너지가 전달될 수 있도록 설계할 수 있어?"
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PFM/PWM 듀얼 모드 피드백 기반 LED BLU 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계
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<h1>요 악</h1><p>본 논문은 Pulse Frequency Modulation(PFM)/Pulse Width Modulation(PWM) 듀얼 모드 피드벡 기반 LED 백라이트 유닛 구동용 LLC 공진 변환 제어 IC 설계에 대한 내용을 제시한다. 공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용하면서, 두 가지 출력 전압을 생성할 수 있는 구조를 제안하였으며, Master 출럭은 PFM 방식으로 Slave 출럭은 PWM 방식으로 제어하도록 설계 하였다. 2차 측 Master 출력을 제어하기 위해서 파워 스위치 제어 신호의 주파수를 조절하는 PFM 퍼드백과 2차 측 Slave 출력을 제어하기 위해서 파위 스위치 제어 신호의 펄스 폭을 조절하는 PWM 피드백 회로를 설계하였다. 설계된 IC 는 \( 0.35 \mathrm{\mu m} \) 2 Poly 3 Metal BCD (Bipolar-CMOS-DMOS) 공정을 이용하여 레이아웃 되었으며, 면적은 \( 2.3 \mathrm{~mm} \times 2.2 \mathrm{~mm} \) 이다. 또한, 설계한 칩은 \( 5 \mathrm{~V} \) 공급 전압으로부터 26\( \mathrm{mA} \) 의 전류를 소모하였다.</p>
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"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용하면서, 두 가지 출력 전압을 생성할 수 있는 구조를 제안했을때 Master 출력은 어떻게 제어하나요?",
"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용하면서, 두 가지 출력 전압을 생성할 수 있는 구조를 제안했을때 Master 출력은 어떤 방식으로 제어하나요?",
"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용하면서, 두 가지 출력 전압을 생성할 수 있는 구조를 제안했을때, Slave 출력은 어떻게 제어하도록 설계되었나요?",
"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용하면서, 두 가지 출력 전압을 생성할 수 있는 구조를 제안했을때, Slave 출력은 어떤 방식으로 제어하도록 설계되었나요?",
"2차 측 Slave 출력을 통제하기 위해 파위 스위치 제어 신호의 무엇을 조절하여 PWM 피드백 회로를 설계하나요?",
"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용할 때, 두 종류의 출력 전압을 생성할 수 있는데 PFM방식으로 제어하는 출력은 무엇인가요?",
"공진형 변환기에서 하나의 변압기를 사용할 때, 두 종류의 출력 전압을 생성할 수 있는데 PWM 방식으로 제어되는 출력은 무슨 출력인가요?",
"2차 측 Master 출력을 제어하기 위한 이유로 파워 스위치 제어 신호의 주파수를 조절해야하는 피드백 회로는 무엇인가요?",
"Master출력과 Slave출력에서 사용하는 방식에서 사용된 IC설계는 얼마의 BCD 공정을 이용해 레이아웃 되었나요?",
"Master 출력과 Slave출력에 해당되는 방식으로 설계된 IC는 BCD 공정을 이용해 레이아웃 되는데 BCD의 약자가 어떻게 돼?",
"Master 출력과 Slave출력에 해당되는 방식으로 설계된 IC는 BCD 공정을 이용해 레이아웃 되는데 BCD는 무엇의 약자일까요?",
"Master출력과 Slave출력에서 설계된 방식의 설계된 IC 의 면적크기는 얼마인가요?",
"Master출력과 Slave출력을 제어하도록 설계된 방식의 IC는 얼마 만큼의 전류를 소모하나요?",
"2차 측 Master 출력을 억제하기 위한 이유로 파워 스위치 제어 신호의 무엇을 조절해 PFM 피드백 회로를 설계하나요?",
"2차 측 Master 출력을 제어하기 위한 이유로 무엇의 주파수를 조절하여 PFM 피드백 회로를 설계하나요?"
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저분해능 위치센서를 갖는 표면부착형 영구자석 동기전동기의 전류센서 없는 단위 전류 당 최대 토크 제어
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<h1>4. 실험 결과</h1> <p>본 논문에서 제안한 전압 지령의 위상각 제어에 의한 표면부착형 영구자석 동기전동기의 단위 전류 당 최대 토크 제어 특성을 평가할 목적으로 \( 200 \mathrm{~W} \) 급 표면 부착형 영구자석 동기전동기를 대상으로 실험을 진행하였다. 실험에 사용된 전동기의 사양을 표 1 에 나타내었다. 전동기 구동을 위한 전력 변환 회로는 \( 5 \mathrm{~A} \) 전류 용량의 IPM(Intelligent Power Module)을 이용하여 구성하였고, 스위칭 주파수는 \( 10 \mathrm{kHz} \), 데드타임은 3usec로 설정하였다. 인버터 제어를 위한 마이크로프로세서로는 TI사의 Fixed-point DSP인 TMS320F2808을 사용하였다. 정수 연산만을 이용하여 제어 알고리즘을 구현하였고, d축 전류 추정을 위한 식 (21)의 연산을 \( 1 \mathrm{msec} \) 주기로 수행하도록 하였기 때문에 연산능력이 다소 떨어지는 저가형 마이크로프로세서를 이용하여도 비교적 쉽게 구현이 가능할 것으로 판단된다. 그림 4와 같이 영구자석 직류전동기와 저항 부하를 이용하여 간이 부하 장치를 구성하였다.</p> <table border><caption>표 1 전동기 제정수</caption> <tbody><tr><td>전기자 저항 \( \left(R_{s}\right) \)</td><td>5.7 [Q]</td></tr><tr><td>인덕턴스 \( \left(L_{s}\right) \)</td><td>30 [mH]</td></tr><tr><td>역기전력 상수 \( \left(\lambda_{P M}\right) \)</td><td>0.066 [V/rad/sec]</td></tr><tr><td>극 수</td><td>12</td></tr></tbody></table> <p>전동기 회전자의 각속도 및 위치는 홀센서를 이용하여 검출하였다. 그림 5 는 전동기를 \( 1,500 \mathrm{rpm} \) 으로 운전하고 있는 상태에서 홀센서를 통해 구한 회전자 전기각 \( \theta_{h} \), 식 (9)에 의해 추정된 회전자 전기각 \( \hat{\theta_{e}} \), 그리고 위치 분해능 \( 1,000 \mathrm{PPR} \) 의 엔코더를 이용하여 검출한 회전자 전기각 \( \theta_{e} \) 를 나타낸 것이다. 추정된 회전자의 전기각 \( \hat{\theta_{e}} \) 는 엔코더를 이용해 검출한 \( \theta_{e} \) 에 비해 맥동이 포함되어 있는 데, 이것은 홀센서의 출력 신호가 일정하지 않아서 식 (8)에 의해 계산된 순시 속도에 맥동이 포함되기 때문이다. 전동기 제어를 위한 회전자 전기각 정보로는 추정된 \( \hat{\theta_{e}} \) 를 사용하였다.</p> <p>그림 6은 추정된 d축 전류를 이용하여 전압 위상각 제어를 수행하면서 대략 \( 0.52 \mathrm{Nm} \) 부하조건에서 전동기의 회전 속도를 \( 1,000 \mathrm{rpm} \) 으로 제어했을 때의 실험 파형이다. 그림 6 에서 (a)는 d축 전류로 상전류를 A/ D 변환한 후에 엔코더를 이용해 얻은 회전자 전기각 \( \theta_{e} \)를 이용하여 구하였고, (b)와 (c)는 추정한 d축 전류이다. (b)의 경우는 데드타임의 영향을 고려한 식 (21)을 이용하여 추정한 것이고, (c)의 경우는 데드타임의 영향을 고려하지 않은 식 (6)을 이용하여 추정한 것이다. 데드타임의 영향을 고려함으로써 정확한 d축 전류 추정이 가능하고, 이를 이용한 전압 위상각 제어에 의해 d축 전류가 0으로 제어되고 있음을 알 수 있다.</p> <p>그림 7과 그림 8은 위상각 \( \theta_{\text {angle }} \) 계산을 위한 적분 이득을 각각 0.2, 0.4로 설정하고 속도 지령을 \( 1,000 \mathrm{rpm} \) 에서 \( 2,000 \mathrm{rpm} \) 으로 변화시켰을 때의 실험 파형으로, \( 2,000 \mathrm{rpm} \) 운전 조건에서 부하는 대략 \( 0.87 \mathrm{Nm} \)이다. d축 전류 추정을 위해 데드타임의 영향을 고려한 식 (21)을 이용하였다. 속도가 변화하는 과도 상태에서는 d축 전류가 0 으로 제어되지 못하는 구간이 존재하는 데, 이것은 \( \theta_{\text {angle }} \) 계산을 위한 적분기에서의 지연으로 인한 것이다. 그림 8과 깉이 \( \theta_{\text {angle }} \) 계산을 위한 적분기의 이득을 증가시킴으로써 과도 상태 응답 특성을 다소 개선할 수 있으나, 과도 상태에서의 응답 지연으로 인해 본 논문에서 제안하는 단위 전류 당 최대토크 운전 방법은 빈번한 가감속 운전을 하지 않는 응용 분야에 적용하는 것이 적합하다.</p> <p>식 (21)에 의한 d축 전류 추정에는 전동기의 제정수 변동을 고려하지 않고 있다. 전동기의 권선 저항과 역기전력 상수는 온도에 따라 변화하고, 인덕턴스는 전류에 따라 변화한다. 또한, 데드타임에 의한 전압 오차도 전동기의 운전 조건에 따라 변화한다. 따라시 전동기 및 인버터의 제정수 변동을 고려하지 않으면 식 (21)에 의한 d축 전류 추정에는 오차가 포함되게 된다. 그림 9는 실험에 사용된 전동기를 기준으로 \( 600 \mathrm{rpm} \), \( 4.57 \mathrm{Nm} \) 부하조건에서 전동기의 제정수(저항, 인덕턴스, 역기전력 상수)에 오차가 있을 때 d축 전류의 추정 오차를 PSIM 시뮬레이션을 통해 구한 결과이다. 전동기 제정수 변동에 의한 d축 전류 추정에 오차가 발생하면 전동기의 운전 점은 단위 전류 당 최대 토크 운전 점에서 벗어나게 된다. 전동기의 인덕턴스는 전류의 크기에 따라 변화하므로 전류에 따른 인덕턴스 변화를 테이블로 저장하고, 추정된 전류를 기준으로 전류 추정식에 사용되는 인덕턴스 값을 보정함으로써 인덕턴스 변화에 따른 전류 추정 오차를 보상할 수 있다. 저항 및 역기전력 상수는 온도에 따라 변화하므로, 온도 변화에 따른 전류 추정 오차를 보상하기 위해서는 전동기의 온도를 별도로 검출할 필요가 있다.</p>
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"본 논문에서는 제어 알고리즘을 어떻게 구현했어?",
"표 1에서 역기전력 상수의 값은 얼마야?",
"표 1에서 30 [mH]의 값을 가지는 파라미터는 무엇이야?",
"전동기 제정수가 12인 파라미터는 표 1에서 무엇이야?",
"그림 5에서 회전자 전기각은 어떻게 구했어?",
"온도가 변화함에 따라 발생하는 전류 추정 오차를 보상하기 위해서는 어떻게 해야 해?",
"전동기의 인덕턴스는 어떻게 전류 추정 오차를 보상할 수 있어?",
"표 1에서 전기자 저항의 값은 얼마야?",
"그림 6에서의 실험파형은 어떻게 도출된 것이야?"
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인공물ED
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심박변동의 스펙트럼 해석을 위한 자기회귀 모델차수 선택 알고리즘에 관한 연구
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<h2>3) 실험 결과</h2> <p>본 절에서는 본 연구에서 제안한 모델차수 선택법, AIC와 고정차수법을 사용하여 심박 변동의 전력스펙트럼밀도를 추정하여 비교해 보았다. 그림 5는 2분 동안 저장된 피험자 2 명에 대해 AIC와 제안한 방법에 대한 전력스펙트럼밀도를 비교한 것이다. 피험자로부터 구한 시계열의 개수는 그림 5(a)의 경우 181 개이고, 그림 5(b)의 경우 137 개이다. 그림 5는 동일한 피험자에 대해 고정차수와 제안한 방법에 대해 전력스펙트럼밀도를 비교한 것이다.</p> <p>실험결과 그림 5(a) 피험자의 경우 AIC에 의한 모델 차수는 22이고 제안된 방법으로 25가 선택되었다. 이 때 추정된 전력스펙트럼밀도는 거의 동일한 모양을 나타내고 있다. 그림 5(b)의 경우 AIC의 모델차수는 22이고, 제안된 방법은 38이었다. 그림 5(b)에서 AIC에 의한 전력스펙트럼밀도는 전체 주파수영역에서 전력피크가 나타나지 않고 전력밀도의 윤곽만을 볼 수 있다. 이것은 모델차수가 너무 작게 계산되어 분해능이 낮기때문이다. 반면에 제안된 방법을 사용한 경우에는 저주 파수와 고주파수 영역에서 전력피크를 볼 수 있다.</p> <p>그림 6은 고정차수법과 제안된 방법에 대해 그림 5와 동일한 피험자에 대한 전력스펙트럼밀도를 추정한 것이다. 고정차수는 식(4)를 사용하여 계산하였으며 차수값은 34이다. 그림 6(a)의 경우 고정차수법에 의한 전력스펙트럼밀도에는 제안된 방법과 비교하여 다수의 전력피크가 존재하고 있다. 이것은 시계열의 개수에 비해 고정모델차수 34가 크게 작용하여 잡음성분이 포함되어 나타난 것으로 판단 할 수 있다. 그림 6(b)의 전력스펙트럼밀도는 거의 동일한 모양을 나타내고 있다.</p> <p>그림 7은 동일한 피험자에 대해 시계열 데이터의 길이를 1분, 2분, 3분으로 다르게 했을 때 AIC, 고정차수, 제안한 방법의 모델차수에 대하여 전력스펙트럼밀도를 비교하였다. 그림 7(a)는 1분 길이의 데이터에 대한 3가지 모델차수 선택법에 대한 전력스펙트럼밀도 추정 결과이다. 고정차수와 제안한 방법의 파워밀도 모양은 유사하게 나타나고 있으나 AIC의 경우 VLF 영역에 매우 큰 파워피크가 발생하고 있고 저주파수와 고주파수 영역의 파워피크는 다른 두 방법에 비해 평탄한 파워 피크를 나타내고 있다. 그림7(b)는 2분, 그림 7(c)는 3분 길이의 데이터에 대한 전력스펙트럼밀도 추정결과를 나타낸 것이다. 그림 7(c)의 경우 고정차수에 의한 전력밀도 패턴이 다른 두 방법에 의한 패턴에 비해 저주파수와 고주파수 영역에 나타난 파워피크가 많이 발 생하고 있다. 그림 7에서 추정된 전력스펙트럼밀도는 데이터의 저장시간에 따라 다른 전력밀도 패턴을 보여주고 있다. 그 중에서 제안한 모델차수법에 의해 추정 된 전력스펙트럼밀도는 기존의 두 방법에 비해 데이터의 저장시간에 따른 전력밀도 모양의 변화가 비교적 적게 나타나고 있음을 볼 수 있다.</p> <p>표 1은 10명의 데이터에 대해 AIC와 제안된 방법에 의해 계산된 모델차수로 추정한 전력스펙트럼밀도를 사용하여 저주피수와 고주파수 영역의 전력성분 및 고주파수/저주파수 전력비를 나타낸 것이다. 표 1에서 제안된 방법에 의한 모델차수는AIC에 의해 계산된 모델 차수보다 8명이 크게 선택되었고, 2명의 경우는 오히려 작게 계산되었다. 즉 AIC 보다는 제안된 방법에서 모델차수가 크게 계산됨을 알 수 있다. 각 주파수 영역의 전력성분과 전력비를 비교해 보면 8명의 피험자는 두 방법이 비슷한 값을 나타내고 있다. 피험자4의 경우 AIC에 의한 전력비는 1.59이고, 제안된 방법에서는 0.9로 계산되었다.</p> <table border><caption>표 1. AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교.</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=4>AIC</td><td colspan=4>제안된 방법</td></tr><tr><td>order</td><td>LF</td><td>HF</td><td>H/L</td><td>order</td><td>LF</td><td>HF</td><td>H/L</td></tr><tr><td>피험자1</td><td>22</td><td>34.70</td><td>61.00</td><td>1.75</td><td>25</td><td>35.87</td><td>59.92</td><td>1.67</td></tr><tr><td>피험자2</td><td>31</td><td>65.69</td><td>28.47</td><td>0.43</td><td>28</td><td>65.32</td><td>27.59</td><td>0.42</td></tr><tr><td>피험자3</td><td>25</td><td>76.75</td><td>14.59</td><td>0.19</td><td>27</td><td>76.75</td><td>14.00</td><td>0.18</td></tr><tr><td>피험자4</td><td>22</td><td>36.44</td><td>58.01</td><td>1.59</td><td>38</td><td>49.65</td><td>44.90</td><td>0.90</td></tr><tr><td>피험자5</td><td>23</td><td>70.92</td><td>21.26</td><td>0.30</td><td>38</td><td>70.44</td><td>20.23</td><td>0.29</td></tr><tr><td>파험자6</td><td>24</td><td>52.31</td><td>40.84</td><td>0.78</td><td>31</td><td>55.54</td><td>40.30</td><td>0.74</td></tr><tr><td>피험자7</td><td>18</td><td>77.89</td><td>12.20</td><td>0.16</td><td>41</td><td>82.43</td><td>12.46</td><td>0.15</td></tr><tr><td>피험자8</td><td>20</td><td>87.74</td><td>10.38</td><td>0.12</td><td>40</td><td>88.49</td><td>10.48</td><td>0.12</td></tr><tr><td>피험자9</td><td>18</td><td>88.25</td><td>6.89</td><td>0.08</td><td>40</td><td>87.81</td><td>5.99</td><td>0.07</td></tr><tr><td>피험자10</td><td>28</td><td>55.47</td><td>30.53</td><td>0.55</td><td>19</td><td>66.06</td><td>23.88</td><td>0.36</td></tr></tbody></table> <p>표 2 는 10명의 데이터에 대해 고정차수법과 게안된 방법에 의해 계산된 모델차수로 추정한 전력스펙트럼 밀도를 사용하여 저주파수와 고주파수 영역의 전력성분 및 고주피수/저주파수 전력비를 나타낸 것이다. 표 2에서는 제안된 방법과 고정차수 방법에 의해 계산된 전력스펙트럼밀도의 전력성분과 전력비가 10명의 피험자에게서 모두 유사한 결과 값을 보여주고 있다.</p> <table border><caption>표 2. 고정차수와 제안된 방법의 전력성분 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=4>고정차수법</td><td colspan=4>제안된 방법 방법</td></tr><tr><td>order</td><td>LF</td><td>HF</td><td>H/L</td><td>order</td><td>LF</td><td>HF</td><td>H/L</td></tr><tr><td>피험자1</td><td>34</td><td>33.76</td><td>59.95</td><td>1.77</td><td>25</td><td>35.87</td><td>59.92</td><td>1.67</td></tr><tr><td>피험자2</td><td>34</td><td>66.24</td><td>28.79</td><td>0.44</td><td>28</td><td>65.32</td><td>27.59</td><td>0.42</td></tr><tr><td>피험자3</td><td>34</td><td>15.94</td><td>15.29</td><td>0.20</td><td>27</td><td>76.75</td><td>14.00</td><td>0.18</td></tr><tr><td>피험자4</td><td>34</td><td>49.77</td><td>45.35</td><td>0.91</td><td>38</td><td>49.65</td><td>44.90</td><td>0.90</td></tr><tr><td>피험자5</td><td>34</td><td>69.42</td><td>21.29</td><td>0.31</td><td>38</td><td>70.44</td><td>20.23</td><td>0.29</td></tr><tr><td>피험자6</td><td>34</td><td>54.25</td><td>40.31</td><td>0.74</td><td>31</td><td>55.54</td><td>40.30</td><td>0.74</td></tr><tr><td>피험자7</td><td>34</td><td>80.78</td><td>10.96</td><td>0.14</td><td>41</td><td>82.43</td><td>12.46</td><td>0.15</td></tr><tr><td>피험자8</td><td>34</td><td>87.87</td><td>10.55</td><td>0.12</td><td>40</td><td>8849</td><td>10.48</td><td>012</td></tr><tr><td>피험자9</td><td>34</td><td>88.00</td><td>5.69</td><td>0.06</td><td>40</td><td>87.81</td><td>5.99</td><td>0.07</td></tr><tr><td>피험자10</td><td>34</td><td>60.20</td><td>27.59</td><td>0.46</td><td>19</td><td>66.06</td><td>23.88</td><td>0.36</td></tr></tbody></table>
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"표2에서 피험자2의 고정차수법에 의한 LF값은 무슨값이야?",
"표2에서 피험자 7에서 고정차수법에 의한 H/L는 어떤값이야?",
"표1에서 피험자1의 AIC의 order은 얼마야?",
"본문의 표1에서 피험자2의 AIC의 order는 어떤거야?",
"본 연구의 표1에서 피험자3의 AIC의 order는 무엇이야?",
"피험자3의 AIC의 order는 표1에서 무엇일까?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교하는 표에서 피험자2의 AIC의 order은 어떤거야?",
"표1에서 피험자1의 HF는 무슨 값이야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교한 표에서 피험자1의 AIC의 H/L는 어떤거야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교하는 표에서 피험자3의 AIC에 의한 LF는 어떤값을 가져?",
"피험자1이 제안된 방법의 order 25를 통한 LF는 어떤 값이야?",
"피험자3의 AIC에 의한 H/L는 무슨 값을 가져?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교를 나타낸 표에서 피험자1의 AIC의 LF는 어떤거야?",
"표1에서 피험자 1의 제안된 방법에서 H/L의 값은 무엇이야?",
"표1의 피험자4의 H/L값은 어떤거야?",
"표1에서 피험자 4에 의한 AIC의 LF는 얼마야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교 정리한 표에서 피험자5의 AIC의 HF는 어떤값을 가져?",
"피험자2의 제안된 방법을 이용한 H/L은 어떤거야?",
"피험자6의 AIC H/L값은 어떤거야?",
"표1에서 피험자 6의 AIC의 LF는 어떤 값을 가져?",
"피험자 7의 AIC에 의한 LF는 어떤값을 나타내?",
"피험자8의 AIC에 의한 LF 값은 무엇이야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분을 비교분석한 표에서 피험자 7의 \tAIC의 H/L값은 어떤거야?",
"표1에서 피험자 10의 AIC의 H/L는 어떤값이야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교하는 표에서 피험자1의 HF값 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"피험자5의 LF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"피험자5의 HF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분 비교정리한 표에서 시험자 5의 H/L값들 중 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"피험자6의 LF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 어떤거야?",
"표1에서 피험자 6의 H/L의 값들 중 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"피험자8의 LF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 어느 것이야?",
"어느 방법이 피험자8의 LF값중 더 큰 값을 가지니?",
"표1에서 피험자8의 HF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 무엇이야?",
"피험자9의 LF값들 중에서 더 큰 값을 가지는 방법은 어떤거야?",
"본 논문에서 피험자 10의 H/L의 값들 중 더 작은 값을 가지게 하는 방법은 어떤 거야?",
"표2에서 피험자 1의 LF는 고정차수법에서 어떤 값이야?",
"피험자2의 제안된 방법에서의 LF는 무슨 값이야?",
"고정차수와 제안된 방법의 전력성분 비교하는 표에서 고정차수법에 의한 피험자2의 HF에 해당되는 값은 어떤값이야?",
"고정차수와 제안된 방법의 전력성분 비교하는 표에서 피험자3에서 고정차수법에 의한 H/L는 어떤값이야?",
"표2에서 피험자7의 고정차수법에 의한 LF는 무엇이야?",
"표2에서 피험자10에서 고정차수법에 의한 LF는 어느 값을 가져?",
"피험자9의 AIC의 HF는 무엇이야?",
"피험자 9의 AIC의 LF는 무엇이야?",
"피험자10의 표1에서의 AIC에 의한 HF값은 얼마야?",
"피험자 4의 HF값들 중에서 어느 방법을 사용한 값이 더 커?",
"표1에서 피험자 10의 HF값들 중에서 더 작은 값을 갖게 하는 방법은 무엇이야?",
"표1에서 피험자1의 LF 수치 중에서 어떤 방법을 사용한 것이 더 큰 값이야?",
"피험자10의 LF값들 중 더 작은 값을 갖게 한 방법은 어떤 것인가?",
"어떤 방법이 피험자10의 LF값을 더 작게 했어?",
"본문의 표에서 피험자2의 AIC order 값은 어떤값으로 표현돼?",
"AIC와 제안된 방법의 전력성분을 나타낸 표에서 피험자 7이 제안한 방법으로 했을 때 order 값은 어떤 값이야?",
"피험자 7이 제안한 방법으로 했을 때 order 값은 AIC와 제안된 방법의 전력성분을 나타낸 표에서 어떤 값이야?",
"본 논문의 표에서 피험자10의 제안된 방법으로 측정한 전력성분의 HF는 어떤 값으로 표현돼?",
"피험자 10의 제안된 방법으로 측정한 전력성분 H/L은 어떤값으로 표현돼?"
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인공물ED
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이동 수신기 환경에서 연속된 T/FDOA와 DOA를 이용한 고정 신호원의 위치 추정 방법
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<h2>2. 수신기 운용환경에서 정보별 위치추정오차 분석</h2> <p>본 절에서는 이동하는 \( 2 \)개 수신기의 운용환경과 정보모델의 분산 오차를 설정하여 단독 및 복합 정보모델에 대해 목표한 추정범위 내에서 예측되는 위치추정 오차에 대한 CRLB 분석을 수행한다. 분석과정에서 위치추정 오차가 RMSE \( 100 \)% 이상일 경우는 위치추정 불가영역으로 가정한다.</p> <p>III장에서 제시한 정보모델들을 기반으로 표 \( 1 \)과 같은 수신기 운용환경에서의 지상의 고정 신호원에 대한 위치추정오차 및 불가영역을 산출한다. \( 2 \)개의 수신기는 \( \ 5 \mathrm{km} \) 이격되어 \( \ 170 \mathrm{m/s} \)의 속력으로 \( 0 \)도 방향으로 이동하고, 정보들의 분산 오차는 각각 TDOA \( \ 15 \mathrm{ns} \), FDOA \( \ 15 \mathrm{Hz} \), DOA \( 1 \)도로 가정한다. 또한 추정범위는 수신기 간 중점기준 \( \pm 250 \mathrm{km} \)의 범위를 가지며, \( 1 \)초마다 동일 신호원에 대한 정보를 수집하여 \( 16 \)개 수집 완료시에 위치추정을 수행하는 것으로 가정한다.</p> <table border><caption>표 \( 1 \). \( 2 \)개의 수신기 운용환경 시나리오 \( 1 \)</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>값</td></tr><tr><td>\( r_{i} \)</td><td>\( \left[\begin{array}{lll}0, & 2.5, & 2\end{array}\right] \mathrm{km} \)</td></tr><tr><td>\( r_{j} \)</td><td>\( \left[\begin{array}{lll}0, & -2.5, & 2\end{array}\right] \mathrm{km} \)</td></tr><tr><td>\( r_{i}^{\prime} \)</td><td>\( 170 \) m/s, x축 +방향</td></tr><tr><td>\( r_{j}^{\prime} \)</td><td>\( 170 \) m/s, x축 +방향</td></tr><tr><td>TDOA 정확도(표준편차)</td><td>\( 15 \) ns</td></tr><tr><td>FDOA 정확도(표준편차)</td><td>\( 0.3 \) Hz</td></tr><tr><td>DOA 정확도(표준편차)</td><td>\( 1 \) deg.</td></tr><tr><td>탐지거리</td><td>\( \pm 250 \mathrm{~km} \)</td></tr><tr><td>수집 샘플</td><td>\( 16 \)개, \( 1 \)초 간격</td></tr></tbody></table> <p>위치추정을 위해 그림 \( 2 \)와 같이 단독 정보 혹은 복합 정보들로 \( \pm 250 \mathrm{km} \) 위치추정범위에서 위치추정 불가영역 비율 Blind zone ratio %와 평균 위치추정 오차비율 RMSE %로 표현하였다.</p> <p>그림 \( 2 \)에서 T/FDOA와 DOA를 이용한 위치추정의 이론적 오차의 하한은 평균 RMSE 약 \( 1 \)%이고, 위치추정 불가영역의 비율은 약 \( 0 \)% 으로서, 단독 정보 혹은 다른 복합 정보들을 이용한 위치추정보다 낮은 위치추정오차와 추정불가영역의 비율이 적다.</p>
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"\\( r_{i}^{\\prime} \\)의 경우, x축의 +방향으로 얼마의 속도를 보여?",
"\\( r_{i} \\)의 값은 얼마야?",
"\\( r_{j}^{\\prime} \\)은 \\( 170 \\) m/s의 속도를 어떤 방향으로 보여?",
"샘플은 몇 초 간격으로 수집되었어?",
"2개의 수신시 운용환경에서 탐지거리는 어떻게 돼?",
"DOA는 얼마만큼의 정확도 값을 가져?",
"수집 샘플의 개수는 몇 개야?",
"\\( 15 \\) ns의 값을 가지는 항목은 무엇이야?",
"\\( \\left[\\begin{array}{lll}0, & -2.5, & 2\\end{array}\\right] \\mathrm{km} \\)의 값을 가지는 항목은 무엇이야?",
"FDOA의 정확도는 얼마야?"
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인공물ED
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2 Hall-ICs를 이용한 Slotless PM Brushless DC Motor의 정밀속도제어를 위한 PLL 제어방식
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<p>파형 (1), (2), (3)번은 Hall- \( \mathrm{IC} \) 롤 사용하였을 경우 각각의 \( \mathrm{HA}, \mathrm{HB}, \mathrm{HC} \) 를 나타내고 있으며 (4)번은 본 논문에서 제안된 회로를 사용하여 언어진 추정된 신호 Hc를 나타내고 있다.</p> <p>그림 12 는 6펄스와 2개의 홀센서 \( \left(\mathrm{H}_{\mathrm{A}}(1), \mathrm{HB}(2)\right) \) 를 이용하여 추정된 신호 \( \mathrm{HC}(3) \)를 나타낸다.</p> <p>또한 각 상에 대한 Hall-IC 신호와 추정된 신호에 대한 상승부분과 하강부분을 검출하여 60도 마다 펄스를 발생 시킨다.</p> <p>이는 PLL에 회로에 입력되어 프로세서의 카운터에 의해 속도를 측정할 수 있는 기준값으로 사용된다.</p> <p>그림 \( 13,14,15 \) 는 \( 5000 \mathrm{rpm}, 7000 \mathrm{rpm}, 10000 \mathrm{rpm} \) 일 때 의 6 펄스 신호를 PLL회로에 입력하여 출럭된 신호를 보여주고 있다. (1)번은 한 상의 홀센서 신호 \( \mathrm{HA} \), (2) 번은 6펄스, (3)번은 PLL 출력신호를 나타낸다.</p> <h1>4. 실험 결과</h1> <p>그림 16은 회전자의 위치정보를 알기위해 기존의 Hall-ICs 3개 대신 2개의 Hall-IC로 구성하였고 Hall-IC의 단점인 분해능을 해결하기위해 PLL회로를 이용한 전체 블록을 보여준다.</p> <p>본 시스템은 Slotless PM BLDC 전동기, 인버터, 게이트 회로, \( \mathrm{EPLD}, \mathrm{PLL} \) 회로 그리고 PI 제어기로 구성 되어 있다. \( \mathrm{EPLD} \) 에는 인버터 스위칭 부분과 60 마다 펄스가 발생되도록 되어있는 6 펄스부분, \( \mathrm{H}_{\mathrm{C}} \) 신호 추정 알고리즘 부분이 로직화 되어있다.</p> <p>또한 PLL회로는 4046B, \( \mathrm{BCD} \) (binary code decimal) 스위치, programmable counter IC인 \( 4522 \mathrm{~B} \) 로 구성하였다.</p> <table border><caption>표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양</caption> <tbody><tr><td>고정자 저항</td><td>0.88</td></tr><tr><td>입력 전압</td><td>90Vdc ~ 340Vdc</td></tr><tr><td>정격 입력 전력</td><td>1kW</td></tr><tr><td>정격 출력 전력</td><td>0.9kW</td></tr><tr><td>정격 속도</td><td>33000rpm</td></tr><tr><td>정격 전류</td><td>3.6Amps at 280Vdc</td></tr><tr><td>극수</td><td>2</td></tr></tbody></table> <p>실험에 사용된 Slotless PM BLDC 전동기는 2극, \( \mathrm{Y} \) 결선으로 사양은 표 1과 같다.</p> <p>그림 17은 제안된 2개의 Hall-ICs의 \( \mathrm{H}_{\mathrm{A}} \) 로부터 \( \mathrm{H}_{\mathrm{C}} \) 신호를 추정하였고 각 상에 대한 Hall-IC 신호와 추징된 신호에 대한 상승부분과 하강부분을 검출하여 60 도마다 펄스를 발생시키는 파형이다. (1), (2)번은 홀센서 신호 \( \left(\mathrm{H}_{\mathrm{A}}, \mathrm{H}_{\mathrm{B}}\right) \) (3)번은 추정된 신호 \( \mathrm{H}_{\mathrm{c}} \) (4)번은 6 펄스를 나타낸다.</p> <p>그림 \( 18,19,20 \) 은 본 논문에서 PLL을 이용하여 제안된 회전자 위치신호의 파형을 보여주고 있다.</p> <p>회전자가 1회전하였을 때 \( \mathrm{EPLD} \) 에서 발생되는 6 펄스의 주파수를 기준으.로 하여 속도가 변화함에 따라 6펄스의 주파수에 비례하면서 증가된 PLL의 출력파형을 얻었다.</p> <p>그림 18은 \( 5000 \mathrm{rpm} \) 인 경우 6펄스의 주파수가 약 \( 500 \mathrm{~Hz} \) 로써 PLL의 출력신호가 6 펄스 주파수에 23배 증가된 약 \( 11.5 \mathrm{kHz},\) 그림 19 는 \( 7000 \mathrm{rpm} \) 일 때 \( 16 \mathrm{kHz} \), 그림 20 은 \( 10000 \mathrm{rpm} \) 일 때 \( 23 \mathrm{kHz} \) 의 출력파형을 각각 보여주고 있다. (1)번은 한 상의 홀센서 신호 \( \mathrm{HA} \), (2) 번은 6펄스, (3)번은 PLL 신호를 나타낸다.</p> <p>그림 21은 본 논문에서 제안한 전체 실험 세트를 나타내고 있다.</p> <h1>4. 결 론</h1> <p>Slotless PM BLDC motor의 회전자 위치 정보를 알기위해 필요한 엔코더나 레졸버를 사용하는 대신에 저가의 Hall-IC를 사용하여 다음의 결과를 얻었다.</p> <p>1) 2개의 Hall-ICs로 나버지 한상의 Hall-IC 신호롤 추정하는 알고리즘을 제안하였다.</p> <p>2) Hall-ICs의 속도 오차량의 단점을 개선하기 위해 저가의 PLL회로를 적용하여 정밀속도제어를 필요로 하는 곳에 적용할 수 있다.</p> <p>그 결과로서 기존에 속도 제어룰 가능하게 하기 위해 필요한 고가의 속도 센서인 엔코더와 례졸버 역할을 대신하여 전체적인 구동 회로의 가격을 최소한으로 감소시킬 수 있다. 이는 실제 산업계에서도 정밀한 속도 제어를 요하는 곳의 경우 기존에 Slotless PM BLDC 전동기 내부에 있는 위치센서와 PLL회로를 가지고 속도 센서 역할을 대신할 수 있다.</p>
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"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 고정자 저항의 값은 얼마야?",
"표 1에서 고정자 저항은 몇이야?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 정격 속도의 값은 얼마일까?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 정격 출력 전력의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 정격 전류의 값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 입력 전압의 값은 얼마지?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 극수의 값은 얼마 정도지?",
"본문의 표 1 PM BLDC 전동기 구동시스템 사양에서 정격 입력 전력의 값은 얼마니?"
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인공물ED
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레이더용 X대역 GaN 반도체 송수신기 설계 및 제작
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<h2>2-2 제어회로부 설계</h2> <p>제어회로부는 반도체 송수신기가 외부 제어기로부터 시리얼 제어 명령을 전달받아 원하는 동작을 수행할 수 있도록 내부적으로 필요한 제어 신호를 생성하고, 응답을 외부 제어기로 전달하는 역할을 수행한다.</p> <p>반도체 송수신기의 제어회로부는 다음과 같은 기능을 가진다. 첫 번째로 LVDS로 인가되는 시리얼 제어 신호를 입력받아 송신 펄스 타이밍과 수신 펄스 타이밍을 생성한다. 두 번째로 송신 위상 제어 신호를 위상변위기로 전달한다. 세 번째로 반도체 송수신기의 송수신 상태를 점 검하여 상태 정보를 외부로 전달하기 위해 LVDS 시리얼 신호로 변환하여 전송한다. 마지막으로 상태 점검 결과를 바탕으로 자체적으로 보호가 가능하도록 차단 동작을 수행 한다.</p> <p>제어회로부의 차단 동작을 수행하는 상태도는 그림 9와 같다. 수집되는 반도체 송수신기의 상태 점검 결과가 모두 정상일 경우에는 일반상태로 정의하여 정상동작을 수행한다. 반도체 송수신기의 상태 중 손상이 우려되는 주요한 고장 상태가 감지되면 안전 상태로 변경되어 송수신을 차단하고 전원을 다시 인가할 때까지 상태를 유지한다. 손상에는 관계가 없는 고장 정보에 대해서는 보호상태로 전환하여 상태가 정상이 될 경우 일반상태로 복귀한다. 고장을 감안하고 강제로 운용이 필요할 경우는 비상 상태로 전환하여 강제로 송수신을 수행한다.</p> <p>그림 10 은 제어회로부를 제작한 형상이다. 제어회로부는 LVDS 신호를 입력받고 TTL 신호로 변경하여 전달하는 LVDS 변환회로와 제어 신호를 생성하는 FPGA 회로부, 디지털 전원을 생성하는 디지털 전원회로와 RF 회로부에서 필요한 아날로그 전압을 생성하는 아날로그 전원회로로 구성되어 있다.</p> <p>제어회로부에 구성되어 RF 회로부로 아날로그 전압을 생성하는 부분은 전원회로부로부터 \( 36 \mathrm{~V} \) 를 인가받아 \(33 \mathrm{V} \) 를 생성하여 전달한다. \( 33 \mathrm{~V} \) 전원은 단위 증폭 소자에 직접 인가되는 전원으로 송신 펄스 신호의 품질을 결정하는 직접적인 이소이다. 그러므로 변환회로는 리니어 레귤레이터를 이용하여 전원 리플을 최대한 억제하고자 하였다.</p> <h2>2-3 전원회로부 설계</h2> <p>반도체 송수신기에서 고출력 송신회로에서 사용하는 전원은 송신 품질을 결정하는 주요한 요소이다. 송신 펄스 신호의 안정도는 고출력 증폭소자에 인가되는 전원의 안정도에 의존하므로 전원 성능을 고려하여 설계를 수행하여야 한다. 반도체 송수신기의 개별 소모 전력은 약 \( 250 \mathrm{~W} \) 이상이므로 능동배열 안테나를 구성하기 위해 다수의 반도체 송수신기가 배열한다고 가정할 때 동시에 소모하는 전류량이 매우 클 것으로 예상할 수 있다. 전원계통에 전류량이 크게 되면 이로 인해 반도체 송수신기 전체에 사용 전류를 모두 수용할 수 있도록 케이블 직경이나 패턴폭 등을 같이 증가시켜 주어야 한다. 그러므로 소모 전력을 유지하고 전류량을 줄이기 위해서는 높은 전압을 반도체 송수신기에 인가하여야 한다. 본 반도체 송수신기에서는 \( 300 \mathrm{~V} \) 전압을 입력받아 내부 회로에서 사용하는 \( 36 \mathrm{~V} \) 전원과 \( 9 \mathrm{~V} \) 전원을 생성하여 사용한다.</p> <p>그림 11 과 같이 전원회로부는 DC-DC 변환기를 주요 부품으로 사용하여 \( 300 \mathrm{~V} \) 전압을 \( 36 \mathrm{~V} \) 로 변환하고, \( 36 \mathrm{~V} \)전원을 이용하여 buck 회로를 통해 \( 9 \mathrm{~V} \) 전원을 생성한다. \( 9 \mathrm{~V} \) 전원은 주로 제어회로부와 고출력증폭소자를 제외한 다른 회로에서 사용하므로 \( 36 \mathrm{~V} \) 보다 먼저 인가되어야 한다. 그러므로 전원회로부 자체에서 순차회로를 구성 하여 \( 9 \mathrm{~V} \) 전원이 먼저 인가되고, 약 \( 1 \mathrm{~ms} \) 이상의 시간 지연 후 \( 36 \mathrm{~V} \) 전원이 고출력 증폭소자의 전원으로 전달된다.</p> <p>DC-DC 변환기의 효율은 \( 87 \% \) 이상이다. 이에 따라 전원회로부에서 소모하는 전력이 약 \( 40 \mathrm{~W} \) 가량 예상되므로 방열 환경이 중요하다. DC-DC 변환기의 동작 온도를 확보해 주어야 정상적인 출력을 얻을 수 있으며, 이를 위해 DC-DC 변환기는 수용되는 반도체 송수신기 몸체에 직접 접촉하여 전도 방열이 될 수 있도록 구성하였다. 그림 12는 전원회로부를 실제로 구현한 형상이다.</p> <table border><caption>표 1. 반도체 송수신기 측정 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td>항목</td><td>설계 목표</td><td>측정치</td><td>비고</td></tr><tr><td rowspan=8>송신</td><td>1. 동작대역</td><td>\( \mathrm{Fc}-2.5 \% \sim \mathrm{Fc}+2.5 \% \mathrm{GHz} \)</td><td>\( \mathrm{Fc}-2.5 \% \sim \mathrm{Fc}+2.5 \% \mathrm{GHz} \)</td><td>-</td></tr><tr><td>2 송신 출력</td><td>\( 53 \mathrm{dBm} \) 이상</td><td>\( 53.2 \mathrm{dBm} \) 이상</td><td>-</td></tr><tr><td>3. 송신 펄스 평탄도</td><td>\( 0.5 \mathrm{~dB} \) 이하</td><td>\( 0.4 \mathrm{~dB} \) 이하</td><td>-</td></tr><tr><td>4. 송신 펄스 상승하강 시간</td><td>\( 100 \mathrm{~ns} / 100 \mathrm{~ns} \) 이하</td><td>\( 15 \mathrm{~ns} / 11 \mathrm{~ns} \) 이하</td><td>\( 10 \% \) to \( 90 \% \) 시간</td></tr><tr><td>5. 듀티비</td><td>\( 20 \% \)</td><td>\( 20 \% \)</td><td>-</td></tr><tr><td>6. 송신 펄스 안정도</td><td>크기 \( 60 \mathrm{~dB} / \) 위상 \( 60 \mathrm{~dB} \) 이상</td><td>크기 \( 64.6 \mathrm{~dB} / \) 위상 \( 64.0 \mathrm{~dB} \) 이상</td><td>-</td></tr><tr><td>7. RMS 위상 오차</td><td>5.625도 이하</td><td>3.7도 이하</td><td>\(6 \mathrm{Bit} \)(LSB: 5.625도)</td></tr><tr><td>8. 효율</td><td>\( 15 \% \) 이상</td><td>\( 18 \% \) 이상</td><td>\( 300 \mathrm{~V} \) 입력 기준</td></tr><tr><td rowspan=2>수신</td><td>1. 잡음 지수</td><td>\( 4.8 \mathrm{~dB} \) 이하</td><td>\( 4.5 \mathrm{~dB} \) 이하</td><td>-</td></tr><tr><td>2. 수신 이득</td><td>\( 26 \pm 1 \mathrm{~dB} \)</td><td>25.9~26.2 dB</td><td>\( 25.9 \sim 26.2 \mathrm{~dB} \)</td></tr></tbody></table>
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"표1에서 RMS 위상 오차가 더 낮은 값이 얼마야?",
"표1의 송신 출력 행 중에서 \\( 53.2 \\mathrm{dBm} \\) 이상 값의 열의 이름이 뭐야?",
"표1의 송신 펄스 평탄도 행과 설계목표 열에 해당하는 값이 얼마야?",
"표1에서 RMS 위상 오차의 비고 값이 뭐야?",
"표1의 송신에서 어떤 항목의 값이 \\( 20 \\% \\)으로 같아?",
"표1에서 송신 행들 중에서 첫 번째 항목에 해당하는 이름이 뭐야?",
"표1에서 잡음 지수는 어떤 행에 해당돼?",
"표1의 효율 측정치는 얼마야?",
"표1에서 \\( 300 \\mathrm{~V} \\) 입력 기준에 해당하는 효율의 목표가 몇이야?",
"표1의 송신 펄스 평탄도에서 측정치가 목표치보다 더 작은 값이 얼마야?"
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인공물ED
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디지털 보청기를 위한 저전력, 저잡음 전치증폭기 설계
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<h1>II. 전치증폭기의 구조</h1><h2>1. 전치증폭기의 구조</h2><p>그림 2는 본 논문에서 설계한 반전증폭기 타입의 전치증폭기의 구조를 나타낸다. 입력은 2개로, 한 입력에서는 마이크의 출력신호를 받고 다른 쪽 입력에서는 레퍼런스 전압을 받는다. 전치증폭기의 이득 G는 \( G=-\frac{R_{2}}{R_{1}} \)<caption>(1)</caption>이다. 따라서 전치증폭기의 이득의 조절은 \( R_{1} \) 또는 \( R_{2} \)의 크기를 바꿈으로서 가능한데, 본 논문에서는 그림 2에 표시한대로 \( R_{2} \)의 크기를 조절하였다. \( R_{1} \)의 크기를 조절하여 이득을 조절할 경우, 고 이득의 경우 전치증폭기 시스템의 입력 임피던스가 너무 낮아지는 문제가 있다. 이는 특히 일렉트렛 마이크의 출력 저항이 수 킬로옴 정도로 큰 것과 관련하여 문제가 된다. 또한 이를 극복하기 위해서 전반적으로 큰 \( R_{1}, R_{2} \)를 사용하면,이들 저항에 의한 열잡음이 커지게 된다. \( R_{2} \) 조절할 경우 입력 임피던스를 일정하게 유지할 수 있는 장점이있지만 고 이득에서 \( R_{2} \)에 의한 잡음이 커지는 것은 피할 수 없다.<table border><caption>표 1. 전치증폭기의 피드백 저항의 값</caption><tbody><tr><td>이득</td><td>\( R_{1} \)</td><td>\( R_{2} \)</td><td>이득 \( \left(R_{\text {out, mic }}=5 \mathrm{k} \Omega\right) \)</td></tr><tr><td>3.6</td><td>\(10 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>\(36 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>2.4</td></tr><tr><td>7.2</td><td>\(10 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>\(72\mathrm{k} \Omega\)</td><td>4.8</td></tr><tr><td>14.4</td><td>\(10 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>\(144 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>9.6</td></tr><tr><td>28.8</td><td>\(10 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>\(288 \mathrm{k} \Omega\)</td><td>19.2</td></tr></tbody></table></p><p>노이즈와 임피던스의 영향에는 트레이드-오프가 존재하기 때문에 적절한 타협이 필요하다. 본 논문에서 결정한 \( R_{1} \)과 \( R_{2} \)의 값은 표 1에 나타내었다. 각각의 저항 선택에 따른 이득은 3.6, 7.2, 14.4, 28.8이 되나 마이크의 출력 임피던스가 수 \( \mathrm{k} \Omega \)정도이므로 실질적인 이득은 더 줄어든다. 마이크의 출력 임피던스가 \( 5 \mathrm{k} \Omega \)일 때 전치증폭기의 실제 이득도 표 1에 나타나 있다. 다만 보청기에서 전치증폭기의 이득은 신호의 크기를 적절히 키워주기 위해서만 필요하고 그 절대 값은 별로 중요하지 않다.</p><p>보청기용 마이크는 DC 전압이 낮고 제대로 정의되지 않는 특징이 있어 마이크의 출력신호는 그림 2와 같이 AC 커플링 커패시더 \( C_{c} \)를 거쳐서 전치증폭기로 인가된다. AC} \) 커플링을 하는 경우 입력 신호의 DC 값을 정의하는 것이 문제가 되는데 본 구조에서는 DC 피드백에 의해서 이 문제가 해결된다. 이를 살펴보면 다음과 같다. 그림 2에서 DC에서는 \( C_{c} \)때문에 위쪽 가지로 전류가 흐르지 못하므로 \( V_{a}=V_{x}=V_{o p} \)<caption>(2)</caption>을 얻을 수 있다. 또 아래쪽 가지의 전류식에서 식(3)을 얻을 수 있다. \( \frac{V_{r e f}-V_{x}}{R_{1}}=\frac{V_{x}-V_{\text {on }}}{R_{2}} \)<caption>(3)</caption>연산증폭기의 출력 공통모드 전압을 \( V_{c m} \)이라 하면 \( V_{o n}=2 V_{c m}-V_{o p} \)이 성립한다. 이것과 식(2)를 식(3)에 적용하면 다음을 얻을 수 있다. \( V_{o p}=V_{c m}+\frac{R_{2}}{2 R_{1}+R_{2}}\left(V_{r e f}-V_{c m}\right) \)<caption>(4)</caption>\( V_{\text {on }}=V_{c m}-\frac{R_{2}}{2 R_{1}+R_{2}}\left(V_{r e f}-V_{c m}\right) \)<caption>(5)</caption>따라서 \( V_{c m}=V_{r e f} \)일 때 \( V_{o n}=V_{o p}=V_{c m} \)이 되어 오프셋이 발생하지 않는 것을 알 수 있다. 이 때 Cc 오른쪽의 전압 \( V_{a} \) 포 피드백에 의해서 자동으로 \( V_{c m} \)으로 맞추어진다. 만일 \( V_{c m} \neq V_{r e f} \)되면 출력에 dc 오프셋이 발생하는 것을 알 수 있다. 따라서 연산증폭기의 출력 \( V_{c m} \)이 정확히 \( V_{r e f} \)이 되도록 유지하는 것이 중요하다. \( 1 \% \) 정도의 불일치가 생길 경우 \( 10 \mathrm{mV} \) 정도의 오프셋이 발생하는데 이 정도는 보통 ADC의 입력에서 수용할 수 있다.</p>
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"\\( 10 \\mathrm{mV} \\) 정도의 오프셋이 발생하면 어디에서 일반적으로 수용할 수 있어?",
"\\( R_{2} \\) 조절하여 이득을 조절하면 고이득에서 어떤 문제가 발생해?",
"전치 증폭기에서 \\( R_{2} \\)가 몇일 때 이득이 가장 적어?",
"\\( R_{1} \\)의 크기를 조절하여 이득을 조절함으로써 발생하는 문제를 극복하기 위한 방법은 뭐야?",
"본 논문에서는 전치 증폭기의 이득은 무엇의 크기를 바꾸면서 조절했어?",
"전치증폭기 시스템의 입력 임피던스가 낮아지면 어떤 것이커져 문제가 발생해?",
"제안한 전치 증폭기는 한 입력에서 어떤 신호를 받아?",
"전치 증폭기의 이득은 어떤 수식을 통해 산출되?",
"전치 증폭기 이득을 조절하기 위해서는 어떤 크기를 변경해?",
"제안한 전치 증폭기에서 한 쪽 입력에서 마이크의 출력 신호를 받고 다른 쪽 입력에서 어떤 것을 받아?",
"전치 증폭기의 이득 조절은 \\( R_{1} \\) 크기를 조절하지 않는 이유는 뭐야?",
"큰 \\( R_{1}, R_{2} \\)를 사용하면 저항에 의한 무엇이 커져?",
"그림 2에서는 DC에서는 왜 위쪽 가지로 저류가 흐르지 못해?",
"마이크의 출력신호는 어디로 거쳐 전치 증폭기로 인가되?",
"보청기용 마이크는 어떤 것이 낮아?",
"어떤 전치 증폭기의 이득은 신호의 크기를 키워주기 위한 요소로 필요한 것이야?",
"노이즈와 임피던스의 영향으로 무엇이 존재해?",
"제안한 전치 증폭기는 어떤 타입의 구조를 나타내?",
"표 1에서 저항별 이득과 달리 실질적인 이득이 더 감소하는 이유는 뭐야?",
"AC} \\) 커플링을 사용함으로써 입력 신호의 DC 값을 정의하는 데에 발생하는 문제를 해결하기 위해서는 무엇을 해야해?",
"\\( V_{c m} , \\ V_{r e f} \\) 간 \\( 1 \\% \\)의 불일치가 생길 경우, 발생하는 DC 오프셋은 얼마야?",
"\\( R_{2} \\) 조절하여 이득을 조절할 경우, 무엇을 일정하게 유지할 수 있어?",
"전치증폭기의 피드백 저항값에서 모든 이득에 대해 \\( R_{1} \\)은 얼마로 정했어?",
"연산증폭기의 출력 \\( V_{c m} \\)은 무엇과 같도록 유지함으로써 오프셋 발생을 방지해?",
"무엇이 자동적으로 맞추기 위해서 Cc 오른쪽의 전압 \\( V_{a} \\) 포 피드백을 사용해?",
"\\( V_{c m} \\neq V_{r e f} \\) 일 경우, 출력에 무엇이 발생해?",
"표 1에서 마이크의 출력 임피던스를 \\(5 \\mathrm{k} \\Omega\\)을 두면 각각의 저항을 \\(10 \\mathrm{k} \\Omega\\),\\(72\\mathrm{k} \\Omega\\)일 때 이득 값을 얼마야?",
"표 1에서 각각의 저항을 \\(10 \\mathrm{k} \\Omega\\),\\(36\\mathrm{k} \\Omega\\)일 때 마이크의 출력 임피던스를 \\(5 \\mathrm{k} \\Omega\\)을 두면 이득 값을 얼마야?",
"마이크의 출력 임피던스를 \\(5 \\mathrm{k} \\Omega\\)을 둘 때 이득을 9.6이면 \\( R_{2} \\)는 저항값이 얼마야?",
"마이크의 출력 임피던스를 \\(5 \\mathrm{k} \\Omega\\)을 둘 때 이득을 19.2이면 \\( R_{2} \\)는 저항값이 얼마야?",
"\\( R_{2} \\)가 \\(36 \\mathrm{k} \\Omega\\)이면 기존의 이득값은 얼마야?",
"\\( R_{2} \\)가 \\(72 \\mathrm{k} \\Omega\\)이면 기존의 이득값은 얼마야?",
"\\(144 \\mathrm{k} \\Omega\\)를 \\( R_{2} \\)로 선정하여 기존의 이득값은 얼마야?",
"\\( R_{2} \\)를 \\(288 \\mathrm{k} \\Omega\\)로 선정하면 이득은 얼마야?",
"표 1에서 \\( R_{2} \\)의 값이 몇 일 때 이득이 가장 커?"
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인공물ED
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BIPV 시스템을 위한 전이금속 산화물 다중층 컬러 유리 구현 기술 연구
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>BIPV(Building Integrated Photovoltaic) 시스템은 주로 건축에서 재생 에너지를 사용하여 에너지효율을 높이기 위해 건물 외벽에 태양 에너지를 수확하는 장치를 부착한 것을 의미한다. 효율적인 재생 가능 에너지 발생원인 태양전지(Photovoltaic)의 연구 및 개발은 수십 년 전부터 시작하였다. 최는에는 특히, 유기 반도체 박막을 사용하여 태양광을 전기로 변환하는 기술인 유기 태양전지(Organic PV) 의 도입에 대한 연구가 활발하게 이루어져 왔으며 최근에는 산업 분야에서 관심이 높아지고 있다. 이 기술은 얇고 유연한 폼 팩터(Form Factor)를 갖춘 새로운 저가형 태양열 전력 제품을 생산할 수 있다는 잠재력이 있다. PV를 기반으로 하는 BIPV 시스템은 순수 에너지 재생 건물을 구현하기 위한 가장 종은 방법이다. 태양광 에너지 기술의 대규모 적용 및 통합을 통해 전 세계 모든 건물에서 에너지의 생성 및 소비가 가능해지며, 생성된 전기의 상당 부분이 건축 환경 내에서 소비되어 스마트 그리드에 의한 전력 분배 및 운송 비용이 줄어든다. BIPV 시스템은 주로 전기를 생산하기 위해 건물에 부착되어 있지만, 건물 외벽 통합 태양 에너지 시스템은 건축물의 주요 고려사항 중 하나인 심미성이 떨어지는 문제가 있다. 넓은 면적의 건물(지붕 및 정면)에 설치된 기존의 태양광 시스템은 일반적으로는 검은색 또는 파란색 태양광 모듈로 제공되며, 대부분 PV 셀 내의 반사 방지 코팅(ARC: Anti-Reflective Coating)층으로 구성되어 있다. 이것은 일반적으로 심미성을 떨어뜨리는 요소이며 대부분의 사용자가 선호하지 않는다. 이 문제를 해결하기 위한 해결책은 PV 전지의 활성층을 감출 수 있지만 빛의 흡수가 거의 없고 투과도가 높아 빛을 활성층으로 전달하면서도 열을 견딜 수 있는 안정적인 전면 패널 컬러 유리를 개발하는 것이다. 본 연구진에서는 다른 굴절률을 갖는 금속 산화물 다층 박막으로 우수한 투과율을 가지먼서도 전면 패널 유리에 선택적인 색의 반사를 나타내는 다층 간섭 필터를 구현할 수 있다고 보고한 바 있다. 전이 금속 산화물(TMO)은 특히 고급 BIOPV(Building Integrated Organic Photovoltaic) 시스템의 다층 간섭 필름에 적합하다. TMO는 일반적으로 전이 금속에 결합된 산소 원자로 구성된 화합물이다. 그것들은 상이한 산화상태로 존재하게 하는 절반이 채워진 'b'오비탈로 인해 촉매 적용에 바람직한 재료이다. 몰리브덴 산화물 \( \left(\mathrm{MoO}_{3}\right) \), 텅스텐 산화물 \( \left(\mathrm{WO}_{3}\right) \), 바나듐 산화물 \( \left(\mathrm{V}_{2} \mathrm{O}_{5}\right) \) 및 레늄 산화물 \( \left(\mathrm{ReO}_{3}\right) \) 와 같은 TMO는 많은 반도체 소자 [p-dopants]로 알려져 있다. 본 논문에서는 TMO 층으로 구성된 다층 박막을 사용하여 BIPV 시스템용 컬러 전면 패널 유리를 제안한다. 단일 Thermal Evaporator로 제조된 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 층을 포함하는 다층 필름은 전면 패널 컬러 유리를 BIPV 시스템에 매우 적합한 간단하고 저렴한 방법이다. 기본 구조에 대한 광학 특성에 대한 분석은 입사광과 반사광 간의 간섭을 파동광학 기반으로 분석하여 이루어졌다. 시뮬레이션을 통해 컬러 유리의 투과율과 반사율을 분석하여, 원하는 파장에서 목표하는 반사율과 투과율을 얻기 위해 두께를 조정하였다. 또한 제작된 컬러 유리가 시간에 따라 성능 지하가 일어나지 않아 안정하는 것을 확인하였다.</p>
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"BIPV(Building Integrated Photovoltaic) 시스템은 주로 건축에서 재생 에너지를 사용하여 에너지효율을 높이기 위해 건물 외벽에 태양 에너지를 수확하는 장치를 부착한 것을 의미하는가?",
"효율적인 재생 가능 에너지 발생원인 태양전지(Photovoltaic)의 연구 및 개발은 수십 년 전부터 시작하였나?",
"최근에는 특히, 유기 반도체 박막을 사용하여 태양광을 전기로 변환하는 기술인 유기 태양전지(Organic PV) 의 도입에 대한 연구가 활발하게 이루어져 왔으며 최근에는 산업 분야에서 관심이 높아지고 있나?",
"유기 태양전지(Organic PV) 의 도입은 얇고 유연한 폼 팩터(Form Factor)를 갖춘 새로운 저가형 태양열 전력 제품을 생산할 수 있다는 잠재력이 있나?",
"PV를 기반으로 하는 BIPV 시스템은 순수 에너지 재생 건물을 구현하기 위한 가장 종은 방법인가?",
"태양광 에너지 기술의 대규모 적용 및 통합을 통해 전 세계 모든 건물에서 에너지의 생성 및 소비가 가능해지는가?",
"태양광 에너지 기술의 대규모 적용 및 통합을 통해 생성된 전기의 상당 부분이 건축 환경 내에서 소비되어 스마트 그리드에 의한 전력 분배 및 운송 비용이 줄어드는가?",
"BIPV 시스템은 주로 전기를 생산하기 위해 건물에 부착되어 있는가?",
"BIPV 시스템은 건물 외벽 통합 태양 에너지 시스템은 건축물의 주요 고려사항 중 하나인 심미성이 떨어지는 문제가 있나?",
"넓은 면적의 건물(지붕 및 정면)에 설치된 기존의 태양광 시스템은 일반적으로는 검은색 또는 파란색 태양광 모듈로 제공되는가?",
"기존의 태양광 시스템은 대부분 PV 셀 내의 반사 방지 코팅(ARC: Anti-Reflective Coating)층으로 구성되어 있나?",
"기존의 태양광 시스템은 일반적으로 심미성을 떨어뜨리는 요소이며 대부분의 사용자가 선호하지 않는가?",
"기존의 태양광 시스템은 일반적으로 심미성을 떨어뜨리는 요소이며 대부분의 사용자가 선호하지 않는 문제를 해결하기 위한 해결책은 PV 전지의 활성층을 감출 수 있지만 빛의 흡수가 거의 없고 투과도가 높아 빛을 활성층으로 전달하면서도 열을 견딜 수 있는 안정적인 전면 패널 컬러 유리를 개발하는 것인가?",
"본 연구진에서는 다른 굴절률을 갖는 금속 산화물 다층 박막으로 우수한 투과율을 가지먼서도 전면 패널 유리에 선택적인 색의 반사를 나타내는 다층 간섭 필터를 구현할 수 있다고 보고한 바 있나?",
"전이 금속 산화물(TMO)은 특히 고급 BIOPV(Building Integrated Organic Photovoltaic) 시스템의 다층 간섭 필름에 적합한가?",
"TMO는 일반적으로 전이 금속에 결합된 산소 원자로 구성된 화합물인가?",
"기본 구조에 대한 광학 특성에 대한 분석은 입사광과 반사광 간의 간섭을 파동광학 기반으로 분석하여 이루어졌나?",
"시뮬레이션을 통해 컬러 유리의 투과율과 반사율을 분석하여, 원하는 파장에서 목표하는 반사율과 투과율을 얻기 위해 두께를 조정하였나?",
"제작된 컬러 유리가 시간에 따라 성능 지하가 일어나지 않아 안정하는 것을 확인하였나?"
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<h1>Ⅲ. 결과 및 토론</h1><p>그림 3은 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 단일층과 \( \mathrm{MoO}_{3} / \mathrm{WO}_{3} \) 다중층이 증착된 샘플 \( 1 \sim 6 \) 의 반사율과 투과율 그래프 및 각 샘플의 사진을 나타낸다. 그림 4 는 \( 2.5 \mathrm{~cm} \) 정사각형 유리 위에 제작된 컬러 유리 샘플 \( 1 \sim 6 \) 의 사진을 나타낸다.</p><p>1 과 2 는 각각 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 단일층으로 제작되었으며 샘플 \( 4 \sim 6 \) 은 서로 다른 두께의 \( \mathrm{MoO}_{3} \) / \( \mathrm{WO}_{3} \) 다중층으로 제작된 컬러 유리를 나타낸다. 컬러 유리의 색은 가시광선 영역에서의 높은 반사율을 같은 파장에 의해 결정된다. 샘플 1 및 2 의 경우 \( 400 \sim 700 \mathrm{~nm} \) 에서 피크를 가지지 않고 고르게 반사한다. 따라서 제작된 샘플은 회색을 띄게 되며 이는 건축물의 심미성을 고려하여 BIPV 시스템에 사용하기 힘들다. 샘플 3은 \( 550 \sim 700 \mathrm{~nm} \) 의 파장에서 거의 일정한 반사율을 가지며 \( 570 \sim 590 \mathrm{~nm} \) (Yellow), \( 590 \sim 630 \mathrm{~nm} \) (Orange), \( 630 \sim 750 \mathrm{~nm}\) (Red)의 컬러를 가지는 파장을 반사하여 오렌지색의 컬러 유리가 제작되었다. 샘플 3 에 비해 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 두께가 \( 40 \mathrm{~nm} \) 만큼 더 증착되어 자홍색을 띄는 샘플 4 는 반사율과 투과율이 적색 파장대역으로 Shift 되었음을 보아 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 두께를 제어하여 파장대역이 이동하는 것을 알 수 있다. 샘플 5 및 6 은 샘플 4 에 비해 \( \mathrm{MoO}_{3} \)의 두께가 각각 \( 20 \mathrm{~nm}, 40 \mathrm{~nm} \) 상승되었다. 샘플 5는 보라색을 나타내는 파장대역 \( (380 \sim 420 \mathrm{~nm}) \)에서 반사율의 최대치를 나타냈으며 제작된 샘플 역시 보라색을 나타내었다. 샘플 6 역시 보라색 파장대역에서 반사율의 최대치는 나타냈지만 파란색 파장대역 \( (450 \sim 490 \mathrm{~nm}) \)에서 반사율이 상승하고 보라색 파장대역 \( (380 \sim 120 \mathrm{~nm}) \)과 빨간색 파장대역 \( (630 \sim 750 \mathrm{~nm}) \)에서 발생한 반사에 의해 어두운 파란색(Dark Blue)의 컬러 유리가 제작되었다. 샘플 \( 4 \sim 6 \) 의 결과를 보아 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 의 두께를 제어하여 다중 박막의 반사율을 조절할 수 있다. 따라서 굴절율이 높은 전이 금속 산화물 \( \left(\mathrm{MoO}_{3}\right) \) 의 두께 제어를 통하여 다중 박막의 반사율을 조절할 수 있으며, 굴절률이 낮은 전이 금속 산화물 \( \left(\mathrm{WO}_{3}\right) \) 을 제어하여 투과율 및 반사율 파장대역의 이동에 영향을 미친다.</p><p>BIPV에서는 건물 외벽이 유리로 만들어지기 때문에 유리의 안정도가 중요하다. 따라서 본 실험을 통해 개발된 소자의 안정도 테스트를 추가로 진행하였고 그 결과를 그림 5에 나타내었다. 상온에 샘플을 방치하고 반사도와 투과도의 변화하는 정도를 확인한 결과 1 주일 이상이 지남에도 거의 차이가 없음을 확인하였다. 향후 습도와 온도를 가속하는 실험을 통해, 보다 장기적인 안정도에 대한 평가가 이루어질 예정이다.</p>
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"그림 3은 무엇을 나타내고 있어?",
"샘플 \\( 1 \\sim 6 \\) 에 증착된 것은 무엇이야?",
"그림 3에 나오는 그래프에서 볼 수 있는 것은 무엇이야?",
"그림 4는 무엇을 나타내고 있어?",
"샘플 \\( 4 \\sim 6 \\) 의 컬러 유리는 서로 같은 두께야?",
"1 과 2는 다중층으로 제작되었어?",
"컬러 유리의 색은 어느 영역에서의 파장에 의해 결정되니?",
"샘플 1 및 2 의 경우 \\( 700 \\sim 800 \\mathrm{~nm} \\) 에서 피크를 가지지 않고 고르게 반사하니?",
"제작된 샘플은 무슨 색을 띄게 되니?",
"샘플 4는 무슨 색을 띄니?",
"제작된 회색의 샘플은 BIPV 시스템에 자유롭게 사용할 수 있니?",
"파장대역을 이동하려면 무엇의 두께를 제어하면 되니?",
"\\( \\mathrm{WO}_{3} \\) 의 두께는 샘플 3보다 샘플 4가 더 두껍니?",
"샘플 3은 어느 범위의 파장에서 일정한 반사율을 가지니?",
"그림 5에서는 어떠한 실험을 하였어?",
"상온에 샘플을 방치하고 반사도와 투과도의 변화하는 정도를 확인한 결과 2 주일 이상이 지남에도 거의 차이가 없었어?",
"샘플 5 는 샘플 4에 비해 두께가 상승되었어?",
"샘플 5 및 6 은 샘플 4 에 비해 \\( \\mathrm{MoO}_{3} \\)의 두께가 각각 얼마나 상승되었어?",
"샘플 5는 주황색을 나타내는 파장대역에서 반사율 최대치가 나타나니?",
"샘플 5는 제작된 샘플 역시 보라색으로 나타나니?",
"샘플 6에서는 어두운 보라색의 컬러 유리가 제작되니?",
"무엇의 두께를 제어하면 다중 박막의 반사율을 조절할 수 있어?",
"금속 산화물 \\( \\left(\\mathrm{MoO}_{3}\\right) \\)은 굴절율이 낮아?",
"금속 산화물 \\( \\left(\\mathrm{WO}_{3}\\right) \\) 는 굴절율이 낮아?",
"BIPV에서 유리의 안정도가 중요한 이유는 무엇이야?"
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>TMO층으로 구성된 다층 박막을 사용하여 BIPV 시스템용 컬러 전면 패널 유리를 제작하였다. 높은 굴절률을 갖는 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 층 및 낮은 굴절률을 갖는 \( \mathrm{WO}_{3} \) 층을 포함하는 다층 필름은 양호한 투과율을 가지면서도, 원하는 색상을 구현하기 위해 계면으로부터 반사된 광들이 효과적으로 간섭할 수 있는 구조를 제공하였다.</p><p>단일 Thermal Evaporator 내에서 다층 필름을 증착함으로써 간단하고 빠르며 저렴한 제작이 가능하였다. 필름 내의 각 층의 두께를 조정함으로써 원하는 반사율 및 투과율을 갖는 컬러 유리를 제작하였다. \( \mathrm{MoO}_{3} \) 층을 제어하면 색상의 반사율을 상당히 조정할 수 있으며, \( \mathrm{WO}_{3} \) 층의 두께는 다중 박막의 투과율 및 반사율 파장대역의 이동에 영향을 미치는 것으로 조사되었다.</p><p>마지막으로, 시간이 지남에 따라서도 광학적 특성이 변하지 않는 안정성을 확인함에 따라 이 기술은 향후 대면적 BIPV 시스템에 적용될 가능성이 높다고 할 수 있다.</p>
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"\\( \\mathrm{WO}_{3} \\) 층의 굴절률은 높아?",
"다층 필름에 포함되는 층은 무엇이야?",
"무엇이 다층 필름에 포함되는 층이지?",
"원하는 반사율 및 투과율을 갖는 컬러 유리를 제작하려면 어떻게 하면 될까?",
"필름 내의 각 층의 온도를 조정하면 원하는 반사율 및 투과율을 갖는 컬러 유리를 제작할 수 있어?",
"무엇을 제어하면 색상의 반사율을 조정할 수 있어?",
"\\( \\mathrm{WO}_{3} \\) 층의 두께는 무엇에 영향을 미치니?",
"본문에 언급한 기술은 향후 어느 시스템에 적용될 가능성이 높아?",
"다층 박막은 무슨 층으로 구성되었어?",
"무슨 층으로 다층 박막이 구성되었지?",
"\\( \\mathrm{MoO}_{3} \\) 층의 굴절률은 높아?",
"간단하고 빠르며 저렴한 제작이 가능한 방법은 무엇이야?",
"시간이 지남에 따라서 광학적 특성이 변화가 생기고 불안정성을 띄니?",
"BIPV 시스템용 컬러 전면 패널 유리를 제작하려면 무엇을 사용하니?"
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<h1>Ⅱ. 실험 및 시뮬레이션</h1><h2>1. 실험</h2><p>\( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 분자 구조는 그림 1(a)에 도시 되어있다. 그림 2(b)는 전면 컬러 유리 제작에 사용된 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 굴절률을 나타낸다. 높은 굴절률을 갖는 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 층 및 낮은 굴절률을 갖는 \( \mathrm{WO}_{3} \) 층을 포함하는 다층 필름은 원하는 색상의 파장대역을 반사시키기 위한 간섭을 보장한다. 샘플 1, 2, 3, 4, 5 및 6 의 층 순서 및 두께는 그림 \( 1(\mathrm{c}) \) 에 도시되어 있다. 유리 기판을 사용하여 아세톤 및 이소 프로필 알코올로 각각 15 분씩 세정 한 후 전면 패널 컬러 유리를 제조하였다. TMO 층은 \( 10^{-7} \) torr 미만의 Thermal Evaporator 챔버에서 증착(Evaporation)에 의해 형성되었다. \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 증착 속도는 각각 \( 1,2 \mathring{A} / \mathrm{s} \) 로 증착되었으며 증착물의 속도 및 두께는 STM-2XM, Instruments Sycon을 사용하여 모니터링 되었다. 필름의 두께는 알파스텝에 의해 측정되었으며 광 투과율 및 반사율은 Lambda 950 UV-vis-NIR spectrophotometer (PerkinElmer)로 측정하였다.</p><h2>2. 시뮬레이션</h2><p>그림 1(b)에 도시되어 있는 샘플의 두께 및 박막 순서는 상용 광학해석 프로그램인 D 사의 Essential Macleod 프로그램을 사용하여 입사각과 증착된 두께에 따른 반사율에 대한 시뮬레이션 결과로 결정하였다. 그림 2 는 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 두께에 따른 반사율 그래프를 나타낸다.</p><p>그림 1(b)의 샘플 \( 1 \sim 3 \) 의 경우, 박막의 반사율을 높여 선명한 컬러의 유리를 만들기 위해 그림 2 의 (a)와 같이 두께가 약 \( 40 \sim 60 \mathrm{~nm} \) 사이에서 높은 반사율을 나타내는 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 및 그림 2 의 (b)와 같이 약 \( 40 \sim 60 \mathrm{~nm} \) 및 \( 150 \sim 170 \mathrm{~nm} \) 에서 높은 반사율을 나타내는 \( \mathrm{WO}_{3} \) 의 시뮬레이션 결과에 의해 정해졌다. 샘플 4~6의 경우, \( \mathrm{MoO}_{3} \) 박막의 두께를 고정한 상태에서 \( \mathrm{WO}_{3} \) 박막 두께를 변화시키거나 \( \mathrm{WO}_{3} \) 박막의 두께를 고정한 상태에서 \( \mathrm{MoO}_{3} \) 박막의 두께를 변화시켰을 경우 나타나는 파장 천이 및 반사율 변화의 경향성을 알아보기 위해 선정되었다. BIPV용 컬러 유리에서 내부에 설치되는 태양광 패널의 효율을 높이기 위해서 유리의 반사도와 투과도의 조절은 필수적이다. 유리의 투과도가 높게 나타나게 되면 유리가 투명해지기 때문에 내벽에 설치되는 태양광 모듈이 비치게 되고 심미성이 떨어진다. 반면 투과도가 너무 낮은 경우에는 태양광 패널의 효율이 급격하게 떨어진다. 따라서 산화 몰리브덴 및 산화 텅스텐 층의 제어를 통해 반사도와 투과도를 조절하고 색상을 조절할 수 있는 다중층 구조가 본 연구에 적합하다고 판단된다.</p>
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"알파스텝에 의해 필름의 두께를 측정하였는가?",
"높은 굴절률을 갖는 MoO3층 및 낮은 굴절률을 갖는 WO3층을 포함하는 다층 필름은 원하는 색상의 파장대역을 반사시키기 위한 간섭을 보장하는가?",
"TMO 층은 10−7torr 미만의 Thermal Evaporator 챔버에서 증착(Evaporation)에 의해 형성되었나?",
"내벽에 설치되는 태양광 모듈이 비치게 되고 심미성이 떨어지는 이유는 유리의 투과도가 높게 나타나게 되면 유리가 투명해지기 때문인가?",
"D 사의 Essential Macleod 프로그램을 사용하여 입사각과 증착된 두께에 따른 반사율에 대한 시뮬레이션 결과로 샘플의 두께 및 박막 순서를 결정하였나?",
"유리 기판을 사용하여 아세톤 및 이소 프로필 알코올로 각각 15 분씩 세정 한 후 전면 패널 컬러 유리를 제조하였나?",
"본 연구에서 다중층 구조를 적합하다고 판단되는 이유는 반사도와 투과도를 조절하고 색상을 조절할 수 있기때문인가?",
"유리의 반사도와 투과도의 조절은 BIPV용 컬러 유리에서 내부에 설치되는 태양광 패널의 효율을 높이기 위해서인가?"
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BIPV 시스템을 위한 전이금속 산화물 다중층 컬러 유리 구현 기술 연구
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<h1>요 약</h1><p>이 논문에서는 전이 금속 산화물(TMO)층으로 구성된 다층 박막을 사용하는 BIPV(Building Integrated Photovoltaic) 시스템용 전면 컬러 유리를 제안하였다. 몰리브덴 산화물 \( \left(\mathrm{MoO}_{3}\right) \) 및 텅스텐 산화물 \( \left(\mathrm{WO}_{3}\right) \) 은 굴절률 차이가 큰 계면을 형성하여 적절한 간섭효과를 얻을 수 있다. 단일 Thermal Evaporator 증착 방법을 통해 다층 박막을 제작함으로써 간단하고 빠르며 저렴한 제조 방법을 제안하였다. \( \mathrm{MoO}_{3}(60 \mathrm{~nm}) / \mathrm{WO}_{3}(100 \mathrm{~nm}) \) 다층 박막으로 \( 90 \% \) 이상의 광 투과율을 갖는 자홍색 유리를 시연하였으며, 이 기술은 상용화된 BIPV 시스템에 유용할 것으로 기대된다.</p>
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"몰리브덴 산화물 및 텅스텐 산화물은 어떤 효과를 얻을 수 있는가?",
"다층 박막을 사용하는 BIPV 시스템용 전면 컬러 유리는 무엇으로 구성되어 있는가?",
"다층 박막을 제작할때 어떤 방법을 사용하는 가?",
"자홍색유리는 \\( 80 \\% \\) 이상의 광 투과율을 가지고 있는 가?"
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인공물ED
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태양광 발전 겸용 유틸리티 차량용 컨트롤러의 개발
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<h1>4. 모의 실험 및 실험 결과</h1> <p>2장에서 제시한 유틸리티카 컨트롤러와 병렬운전용 DC-DC 컨버터를 모의 실험 및 실험을 통하여 타당성을 검증하였다. 표 1은 사용한 태양전지의 사양이다. 5개의 태양전지를 직렬로 사용하였으며 최대전압은 \( 108.5 \mathrm{~V} \)이고 최대 전력점의 전압은 68~78사이에 존재하여야 한다. 최대 출력점의 전압\( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{pv}(\mathrm{max})}\right) \)은 \( 75 \mathrm{~V} \)로 설정하여 사용하였다. 표 2는 모의실험 및 실험에서 사용한 시스템 파라미터이다.</p> <table border><caption>표 1 사용한 태양전지의 사양</caption> <tbody><tr><td>모델명</td><td>GMG 01530(LG)</td></tr><tr><td>Rated Power</td><td>\( 53 \mathrm{Wp} \)</td></tr><tr><td>Open Circuit Voltage</td><td>\( 21.7 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>Short Circuit Current</td><td>\( 3.35 \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>Max Operating Voltage</td><td>\( 17.4 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>Max Operating Current</td><td>\( 3.05 \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>최대전력</td><td>\( 263 \mathrm{W} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 8은 DC-DC 컨버터의 전류제어 알고리즘을 모의 실험한 결과이며 전류제어 알고리즘의 타당성을 보여주고 있다. 이때, 태양전지는 정 전압원(\( 80 \mathrm{V} \))으로 모델링하여 사용하였고 제어 주기는 \( 500 [\mu \mathrm{sec}] \) 이며 스위칭 주파수는 \( 32 [\mathrm{KHz}] \) 다.</p> <table border><caption>표 2 시스템 파라미터</caption> <tbody><tr><td colspan=2>모터 제어부</td><td colspan=2>DC-DC 컨버터부</td></tr><tr><td>모터 전압</td><td>\( 36 \mathrm{V} \)</td><td>\( \mathrm{L}_{pv} \)</td><td>\( 372.8 \mu \mathrm{H} \)</td></tr><tr><td>모터 용량</td><td>\( 2.2 \mathrm{KW} \)</td><td>\( \mathrm{L}_{1} \)</td><td>\( 415.6 \mu \mathrm{H} \)</td></tr><tr><td>배터리</td><td>\( 200 \mathrm{Ah} \), \( 36 \mathrm{V} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{pv} \)</td><td>\( 608 \mathrm{m \Omega} \)</td></tr><tr><td>계자전류</td><td>\( 6 \sim 14 \mathrm{A} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{1} \)</td><td>\( 836 \mathrm{m \Omega} \)</td></tr><tr><td>전진속도</td><td>\( 20 \mathrm{Km} / \mathrm{h} \)</td><td>\( \mathrm{R}_{b} \)</td><td>\( 17.5 \sim 30 \mathrm{m \Omega} \)</td></tr><tr><td>후진속도</td><td>\( 12 \mathrm{km} / \mathrm{h} \)</td><td>\( \mathrm{C}_{pv} \)</td><td>\( 200 \mu \mathrm{F} \)</td></tr><tr><td>마찰계수</td><td>0.07</td><td>\( \mathrm{V}_{pv(max)} \)</td><td>\( 75 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>차량무게</td><td>\( 350 \mathrm{Kg} \)</td><td></td><td></td></tr></tbody></table> <p>그림 9는 약 \( 10^{\circ} \)의 언덕에서 차량의 기동시의 엑설레이터의 입력을 최대로 하였을 경우에 계자 전류의 파형과 전기자 전류의 파형을 보여주고 있다. 계자 전류 파형에서 앞의 부분에는 주행신호입력이 들어오지 않는 경우 차량의 미끄럼 방지를 위해 계자 전류를 \( 70 [\mathrm{msec}] \)의 주기로 정\( \cdot \)역 방향으로 여자시키고 있으며, 이때 계자전류의 크기는 \( 2.5 [\mathrm{A}] \)이다.</p> <p>그림 10은 언덕에서 차량이 뒤로 미그러졌을 경우 전기적 브래이킹 구간에서의 계자 전류와 전기자 전류 파형으로 계자전류가 전진방향으로 입력되고 있으며 전동기에서 발생된 전기자 전류는 다이오드\( \left(\mathrm{D}_{1}\right) \)을 통하여 환류(free-wheeling)되고 있음을 보여주고 있다.</p> <p>그림 11은 태양전지의 최대전력점 추종제어와 DC-DC 컨버터의 전류제어를 실험한 결과로 가변이득을 적용하여 빠른 응답특성과 안정적으로 동작하고 있음을 보여주고 있다.</p> <p>그림 12는 최대 전력점 추종제어기 전압-전류, 전압-전력파형 곡선으로 태양전지의 운전점이 최대출력점 부근에서 운전되고 있음을 보여주고 있다.</p>
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"5개의 태양전지는 어떻게 두어야 하는가?",
"2장에서 제시한 유틸리티카 컨트롤러와 병렬운전용 DC-DC 컨버터의 타당성을 어떻게 검증하였는가?",
"최대 출력전점의 전압은 어떻게 설정하였는가?",
"그림 9는 어떻게 했을 경우에 계자 전류의 파혀오가 전기자 전류의 파형을 보여주고 있는가?",
"태양전지는 어떻게 모델링하여 사용했는가?",
"계자 전류 파형에서 앞의 부분에는 주행신호입력이 들어오지 않는 경우 어떻게 하는가?",
"태양전지의 제어 주기와 스위칭 주파수는 어떻게 사용했는가?",
"언덕에서 차량이 뒤로 미그러졌을 경우 어떻게 되는가?",
"태양전지의 Rated Power는 얼마인가?",
"태양전지의 Open Circuit Voltage 값은 얼마인가?",
"태양전지의 Short Circuit Current 값은 얼마인가?",
"태양전지의 Max Operating Voltage 값은 얼마인가?",
"263W 값을 가지는 태양전지의 사양은 무엇인가?",
"태양전지의 Max Operating Current 사양은 어떠한가?",
"모터 제어부의 모토 전압은 몇 V인가?",
"모터 제어부의 모터 용량은 몇 KW인가?",
"모터 제어부의 배터리는 얼마인가?",
"모터 제어부의 전진속도는 몇 Km/h 인가?",
"모터 제어부의 후진속도는 Km/h인가?",
"모터 제어부의 마찰계수는 얼마인가?",
"모터 제어부의 차량무게는 몇 Kg인가?"
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인공물ED
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플라잉 브릿지 버스 아키텍처
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<h1>II. 본 론</h1><h2>1. 브릿지를 통한 데이터 전송방법</h2><p>그림 1에는 다중 버스구조의 버스통신이 나타나 있는데 (1)의 실선 화살표로 나타나 있는 것처럼 공용버스 1 과 공용버스 2 는 개별적으로 데이터 전송하는 것이 가 능하다. 그러므로 싱글 버스구조와 달리 여러 데이터를 동시에 전송할 수 있는 장점을 가지고 있다.</p><p>그런데, (2)의 점선 화살표로 나타나 있는 것처럼 공용버스 1 의 마스터와 공용버스 2 의 슬레이브 사이에서 데이터 전송을 할 경우, 브릿지 블록을 통과해야 한다. 만약 마스터 M2와 슬레이브 S4 사이에 데이터 전송을 한다면, 아비터 AB1 에 버스 사용 허가를 받아서 브릿지 블록에 마스터 M2의 데이터를 전송해야 하며, 그 이후 브릿지가 아비터 AB2에 버스 사용 허가를 받아서 최종적으로 슬레이브 S4에 M2의 데이터를 전송해야 한다. 이때 브릿지는 데이터를 받아들이는 슬레이브 기능과 데이터를 전송하는 마스터 기능을 동시에 해야 하며, 공용버스1과 공용버스 2 의 버스 프로토콜, 클록 주파수 등을 고려하여 데이터를 중개시켜야 한다. 결국 버스 사이의 데이터 전송은 복잡하게 진행되고 레이턴시(latency)가 매우 크기 때문에, 다중버스 아키텍처의 성능하락에 가장 큰 원인이 된다.</p><p>AMBA, Core Connect, Silicon MicroNetworks 등의 대부분 버스 아키텍처는 브릿지 등을 이용한 다중 버스통신 방법을 채택하고 있다. 그림 2 에서 다중버스 데이터 통신은 브릿지 블록에 의해 제어된다. 브릿지 블록에서는 공용버스에서 전송되는 버스 신호를 받는 수신부(receiver) R1, R2와 받은 버스 신호를 다른 공용 버스로 전송하기 위한 송신부(transmitter) T1, T2 가 방향에 따라서 2 쌍 존재하는데, 동작 순서는 표 1 과 같다. 다중버스에서 브릿지를 통과하는 그림 2 의 데이터 전송에 대한 타이밍 도가 그림 3 에 나타나 있다. 데이터 전송을 위해 공용버스1(shared bus1)의 마스터에서 버스 요청신호(req.1)가 "0"에서 "1"로 활성화되어 아비터에 전달된다. 아비터의 버스허가 신호(grant1)에 따라, 브릿지가 공용버스2(shared bus2)의 아비터에게 요청신호(req.2)를 보내 주고, 버스허가 신호(grant2)를 받아서 최종적으로 데이터를 전송하게 된다.</p><p>\( L_{b t}=L_{r 1}+L_{r 2}+L_{b}+L_{d} \)<caption>식(1)</caption></p><table border><caption>표 1. 다중 버스구조의 데이터전송</caption><tbody><tr><td>순서</td><td>내용</td></tr><tr><td>1</td><td colspan=6>공용버스 1(shard bus1) 의 마스터가 아비터 AB1에게 버스 사용 요청(req.) 을 하고, 아비터 AB1이 우선순위 알고리즘을 통해 마스터에게 버스사용권을 부여(grant)한다.</td></tr><tr><td>2</td><td colspan=6>버스 사용권을 부여받은 마스터는 스레이브에 주소, 데이터, 컨트를 신호 등을 브릿지(bridge) 의 수신부1(receiver1) 에 전송(transfer) 한다.</td></tr><tr><td>3</td><td colspan=6>브릿지의 수신부1은 데이터 처리상황을 파악하여 마스터와 아비터 AB1에게 각각 자연신호(wait)와 응답신호(resp.)를 보내준다.</td></tr><tr><td>4</td><td colspan=6>브릿지의 송신부1(transmitter1) 은 아비터 AB2에게 공용버스2의 버스 사용 요청을 하고, 아비터 AB2가 우선순위 알고리즘을 통해 브릿지에게 버스사용권을 부여(grant) 한다.</td></tr><tr><td>5</td><td colspan=6>버스 사용권을 부여받은 브릿지는 슬레이브에게 주소, 데이터, 컨트롤 신호 등을 브릿지(bridge) 의 송신부1에 전송(transfer) 한다.</td></tr><tr><td>6</td><td colspan=6>브릿지의 발신부1은 데이터 처리상황을 파악하여 마스터와 아비터 A82에게 각각 지연신호(wait)와 응답신호(resp.)를 보내준다.</td></tr></tbody></table><p>여기서, \( L_{b t} \) 는 브릿지통신에 소요되는 총 레이턴시, \( L_{r 1} \) 은 공용버스1에서 버스요청 레이턴시, \( L_{r 2} \) 는 공용버스 2 에서 버스요청 레이턴시, \( L_{b} \) 는 브릿지를 동과할 때 발생하는 레이턴시, \( L_{d} \) 는 실제 데이터 전송에 소요되는 레이턴시이다. 결국 그림 3 에서 4 개의 데이터를 버스트(burst)로 전송할 경우에 총 11 cycle의 레이턴시가 필요하다. 그러나 이는 버스 요청이 3cycle만에 이루어질 경우이며, 실제 버스 요청에 필요한 시간은 우선순위에 따라 크게 늘어날 수 있다. 그림3에서 버스 1 의 사용을 위해 기다리는 시간(wait1)이 공용버스2에서 버스사용권을 받는 시간(grant2)과 동일하게 3cycle 소요되는데, 이때 버스1의 사용이 중지되므로 버스의 성능이 떨어지게 된다. 그리고 버스 2 도 브릿지를 통과할 때 발생하는 레이턴시 \( L_{b} \) 만큼 버스동작이 중지된다.</p><p>결론적으로 브릿지를 이용한 다중버스 아키텍처는 버스 내의 데이터 통신이 별개로 이루어져서 버스 별로 병렬처리가 가능한 장점이 있지만, 버스 사이의 데이터 통신은 시간 지연이 크기 때문에 성능이 크게 악화될 수 있다.</p><h2>2. 브릿지와 관련된 최근 연구</h2><p>브릿지를 통과할 경우 성능이 심각하게 하락하는 현상을 극복하기 위해, 여러 가지 연구가 이루어지고 있다. AMBA 시스템에서 사용하는 방식은 브릿지에서 분리 응답신호(resp.1=SPLIT) 를 발생시켜서 버스점유권(grant1)을 철회하는 방식을 이용한다.</p><p>그림 3에서 공용버스1의 wait1신호가 3cycle동안 "0" 이었지만, 버스점유권을 철회하는 방식을 사용하는 그림 4 의 경우는 공용버스1의 wait1신호가 항상 "1"을 유지한다. 이럴 경우 wait1신호가 "1"이므로 새로운 버스 통신이 가능하여, 버스 1 의 사용률이 높아진다.</p><p>그러나 split 방식은 아비터, 마스터, 슬레이브에 대하여 split을 지원하도록 수정·설계해야 하며, 설계 또한 까다롭다. 경우에 따라 버스철회 후, 다시 버스요청을 받으려고 할 경우 많은 시간지연이 발생할 수도 있다.</p><p>버스 전송량을 판단하는 모니터 블록을 이용하여 브릿지 통신의 성능을 향상시킨 FLEXBUS 아키텍처가 최근에 연구되고 있다. FLEXBUS 아키텍처구조를 간단하게 재구성하여 그림 5 에 표현하였다. 그림 5는 버스 트래픽 모니터(bus traffic monitor) 블록에서 버스전송량을 판단하여, 브릿지를 bypass하거나, 브릿지를 사용하거나 하는 판단을 한다. 예를 들어 마스터 M1에서 슬레이브 S3으로 데이터를 전송할 경우에는 브릿지를 bypass시켜서 브릿지 레이턴시를 줄일 수 있다. 그리고 마스터 M1에서 슬레이브 S2으로 데이터를 전송하고 동시에 마스터 M3에서 슬레이브 S3으로 데이터를 전송할 경우, 브릿지를 연결시켜서 성능을 향상시킬 수 있다. 버스 전송을 판단하여 싱글버스 구조와 다중버스 구조로 변형되어 성능을 극대화시킨 방법이다.</p><p>그림 5의 방식이 적용되기 위해서는 우수한 성능의 버스 트래픽 모니터를 구현해야 하고, 타이밍 지연을 최소화해야 한다. 버스 트래픽 모니터를 우수하게 하기 위해서는 설계로직이 복잡해지므로, 타이밍 지연 또한 길어질 수밖에 없다.</p><p>결국 split 방식과 버스 트래픽 모니터 방식은 브릿지 성능을 향상시킬 수 있지만, 설계의 복잡도와 타이밍 지연의 단점을 가지고 있어서 실제적인 적용에 많은 한계를 가지고 있다.</p>
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"버스 사이의 데이터 전송은 무엇을 초래합니까?",
"다중 버스구조의 버스통신이 실선 화살표의 의미는 무엇입니까?",
"공용버스 1 과 공용버스 2는 보통 어떻게 데이터를 전송합니까?",
"공용버스 1,2는 싱글버스 대비 어떤 특성을 갖고 있습니까?",
"싱글 버스구조와 다른 다중버스 구조의 특징은 무엇입니까?",
"다중 버스구조의 버스통신에서 브릿지 블록을 통과해야 하는 경우는 언제인가요?",
"다중 버스구조의 버스통신에서 브릿지 블록을 통과하는 경우 무엇의 슬레이브 사이에서 해야 합니까?",
"공용버스 1 의 마스터와 공용버스 2 의 슬레이브 사이에서 데이터 전송은 어떻게 나타나있습니까?",
"마스터 M2와 슬레이브 S4 사이에 데이터 전송을 하는 경우 어떻게 진행해야 합니까?",
"아비터 AB1 에 버스 사용 허가를 받아서 브릿지 블록에 마스터 M2의 데이터를 전송하는 경우는 언제입니까?",
"마스터 M2와 슬레이브 S4 사이에 데이터 전송을 하는 경우는 무엇의 통신입니까?",
"마스터 M2와 슬레이브 S4 사이에 데이터 전송을 한 뒤 사용허가를 받으면 어떻게 됩니까?",
"브릿지가 아비터 AB2에 사용 허가를 받은 후 어떻게 진행됩니까?",
"최종적으로 M2의 데이터를 어디에 전송해야하나요?",
"브릿지의 데이터 교류 측면에서의 역할은 무엇입니까?",
"브릿지의 역할은 무엇입니까?",
"데이터를 받아들이는 주체를 뭐라고 지칭합니까?",
"최종적으로 슬레이브 S4에 M2의 데이터를 전송한 경우 브릿지는 공요버스에 어떤 역할을 합니까?",
"다음 중 브릿지의 역할은?",
"버스 사이의 데이터 전송의 latency가 발생하는 이유는 무엇입니까?",
"버스 사이의 데이터 전송은 어떤 문제의 원인이 됩니까?",
"공용버스1과 공용버스 2 의 버스 프로토콜, 클록 주파수 등을 고려하여 데이터를 중개시키는 주체는 누구인가요?",
"브릿지가 데이터를 중개 할 때 고려하는 것은 무엇입니까?",
"다음 중 다중 버스통신 방법은?",
"송신부의 역할은 무엇입니까?",
"다중버스 데이터 통신은 무엇에 의해 제어됩니까?",
"Core Connect는 어떤 방식의 일부입니까?",
"수신부는 어떤 역할을 하는 곳입니까?",
"T1, T2는 어디에 위치합니까?",
"타이밍 도가 무엇입니까?",
"다중버스에서 브릿지를 통과하는 그림을 뭐라고 지칭합니까?",
"공용버스1(shared bus1)의 마스터의 버스 요청신호(req.1)를 어떻게 전송됩니까?/",
"브릿지 블록은 어떻게 구성되어있나요?",
"버스 요청신호(req.1)는 어디로 전달됩니까?",
"버스 요청신호는 무엇으로 변환됩니까?",
"아비터에 전달된 데이터는 어디서부터 전송된것인가요?",
"어디서 버스허가 신호를 내립니까?",
"아비터에게 요청신호(req.2)를 보내주는 것은 누구인가요?",
"grant1 이후 어떤 방식을 통해 데이터를 전송하나요?",
"누가 버스허가 신호를 내립니까?",
"다중 버스구조의 버스 통신은 언제 유용하다고 판단됩니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송 순서 중 첫번째는 무엇입니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송에서 버스 사용권을 부여받은 뒤 어떻게 됩니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송에서 스레이브에 주소, 데이터, 컨트를 신호 등을 어디에 전송합니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송 세번째 절차는 무엇입니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송 절차에서 브릿지의 수신부1은 누구에게 자연신호와 응답신호를 보내줍니까?",
"브릿지 수신부에서 송신된 데이터를 기반으로 마스터와 아비터 AB1은 무엇을 받습니까?",
"자연신호와 응답신호 전송 후 어떤 일이 일어납니까?",
"버스 사용권을 부여받은 브릿지는 어떻게합니까?",
"버스 사용권을 부여받은 브릿지는 누구에게 주소, 데이터, 컨트롤 신호 등을 브릿지(bridge) 의 송신부1에 전송합니까?",
"버스 사용권을 부여받은 브릿지는 슬레이브에게 주소, 데이터, 컨트롤 신호 등을 어디로 전송합니까?",
"다중 버스구조의 데이터전송 마지막 절차는 무엇입니까?",
"마지막으로 브릿지의 발신부1에서 어떻게 합니까?",
"\\( L_{b t} \\)는 무엇을 의미합니까?",
"공용버스1에서 버스요청 레이턴시는 뭐라고 정의합니까?",
"브릿지를 통과할 경우 레이턴시를 극복하기 위한 연구 중 하나는 무엇인가요?",
"버스 요청 시간이 크게 늘어날 수 있는것은 왜그런가요?",
"싱글버스 구조와 다중버스 구조로 변형하는데에 필요한 요소는 무엇입니까?",
"브릿지를 통과할 경우 성능이 심각하게 하락하는 아키텍처는 무엇입니까?",
"싱글버스 구조와 다중버스 구조로 변형한 근거는 무엇입니까?",
"공용버스 2에서 버스 사용권을 받는 시간은 몇 사이클입니까?",
"wait1신호가 \"1\"을 유지하는 버스통신은 무엇입니까?",
"FLEXBUS 아키텍처는 어떤 절차로 진행됩니까?",
"브릿지를 통과할 경우 성능이 심각하게 하락하는 현상을 극복하기 위해 어떻게 하고 있나요?",
"브릿지를 이용한 다중버스 아키텍처의 장점은 무엇입니까?",
"FLEXBUS 아키텍처에서 브릿지에 관련된 판단은 어떻게합니까?",
"split 방식의 레이턴시 관련 문제는 무엇입니까?",
"\\( L_{d} \\) 는 무엇에 관한 레이턴시인가요?",
"설계로직의 복잡도와 타이밍 지연의 관계는 어떻습니까?",
"분리 응답신호(resp.1=SPLIT)를 이용해 어떻게 합니까?",
"데이터를 버스트(burst)로 전송할 경우 필요한 레이턴시는 총 몇가지입니까?",
"버스 사이의 데이터 통신은 시간 지연은 어디서 발생하는 단점입니까?",
"AMBA 시스템에서 사용하는 방식은 무엇입니까?",
"FLEXBUS는 어떤 방식입니까?",
"분리 응답신호(resp.1=SPLIT) 를 발생은 어디서 시킵니까?",
"버스 2에서 발생하는 레이턴시는 무엇입니까?",
"버스1의 사용이 중지되면 버스 2의 레이턴시는 어떻게 됩니까?",
"그림3에서 버스 1 의 사용을 위해 기다리는 시간(wait1)은 얼만큼인가요?",
"버스점유권을 철회하는 방식은 무엇이 다릅니까?",
"버스 트래픽 모니터를 우수하게 하기 위한 불가피한 설계 방법은 무엇입니까?",
"FLEXBUS 아키텍처는 무엇에 따라 브릿지 사용 여부를 판단합니까?",
"FLEXBUS 아키텍처구조가 적용되기 위한 조건은 무엇입니까?",
"총 11 cycle의 레이턴시가 필요한 경우는 언제입니까?",
"split 방식과 버스 트래픽 모니터 방식이 제적 적용에 한계를 갖는 이유는 무엇입니까?",
"공용버스 2 에서 버스요청 레이턴시는 뭐라고 명명합니까?",
"타이밍 지연을 최소화해야 하지만 어려운 이유는 무엇인가요?",
"split 방식과 버스 트래픽 모니터 방식의 긍정적 평가방향은 무엇인가요?",
"버스 트래픽 모니터를 구현 할 때 또 고려해야 할 점은 무엇입니까?",
"공용버스2에서 버스사용권을 받는 시간은 버스1과 대비 어떻습니까?",
"무엇이 브릿지를 통과할 때 발생하는 레이턴시를 \\( L_{b} \\)라고 명명합니까?",
"split 방식은 어떤 것에 대해 다 고려해야합니까?",
"버스 전송량을 판단하는 기능은 누가 가지고 있나요?",
"FLEXBUS 아키텍처에서 버스전송량을 판단하는 곳은 어디입니까?",
"버스사용권을 받는 시간(grant2)과 동일한 시간은 무엇입니까?",
"AMBA 시스템에서 사용하는 방식은 어떤 방식인가요?",
"버스 별로 병렬처리가 가능한 것은 무슨 통신인가요?",
"버스전송량을 판단하고, 마스터 M1에서 레이턴시를 줄이기 위해 어떤 명령을 내립니까?",
"split 방식과 버스 트래픽 모니터의 현실 적용은 어떤 평가를 받습니까?",
"\\( L_{b} \\)는 무엇입니까?",
"split 방식과 버스 트래픽 모니터 방식의 단점은 무엇입니까?",
"브릿지를 이용한 통신은 무엇이라고 합니까?",
"제시된 예로, 브릿지 레이턴시를 줄이는 경우는 언제입니까?",
"왜 브릿지를 통과할 경우 성능이 심각하게 하락합니까?",
"총 11 cycle의 레이턴시가 필요한 경우는 언제인가요?",
"브릿지 레이턴시를 줄이는 방법은 무엇입니까?",
"브릿지를 연결시켜서 성능을 개선시키는 방법은 어떤 원리에 근거한것입니까?",
"버스점유권(grant1)을 철회하는 방식은 무엇인가요?",
"실제 버스 요청에 필요한 시간은 어떻게 달라집니까?",
"FELXBUS 아키텍처의 장점은 무엇입니까?",
"브릿지를 이용한 다중버스 아키텍처의 단점은 무엇입니까?",
"split 방식 개발의 어려운 점은 무엇입니까?",
"버스1의 사용이 중지되면 어떻게 됩니까?"
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인공물ED
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플라잉 브릿지 버스 아키텍처
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<h2>3. 플라잉 브릿지 구조</h2><p>그림 6은 플라잉 브릿지(flying bridge)를 이용한 버스통신을 보여주고 있다. ARM 프로세서와 이더넷 두 채널에 대한 마스터는 공용버스 1 에 연결되어 있으며, USB 호스트, PCI 컨트롤러와 SAR 컨트롤러는 공용버스2에 연결되어 있는 IEEE 802.11 네트워크 SoC 를 플라잉 브릿지에 적용하였다. 공용버스 1 의 마스터에서 공용버스2의 슬레이브로 버스통신이 있을 경우, 브릿지 B1 블록을 거친 후 공용버스2를 통과하지 않고 직접 슬레이브와 버스통신을 하게 된다. 반대로 공용버스 2 의 마스터에서 공용버스1의 슬레이브로 버스통신이 있을 경우, 브릿지 B2 블록을 거친 후 공용버스1을 통과하지 않고 직접 슬레이브와 버스통신을 하게 된다.</p><p>플라잉 브릿지를 통한 버스들 간의 데이터 통신은 슬레이브 단에 연결되어 있는 공용버스를 통과하지 않으므로 버스 중재에 따른 대기시간을 절약할 수 있고, 싱글버스 데이터 통신과 유사한 성능을 나타낼 수 있다. 그러나 모든 슬레이브는 공용버스와 브릿지 간의 인터페이스를 할 수 있는 래퍼(wrapper)가 있어야 하며, 새로운 기능을 갖는 브릿지를 설계해야 한다.</p><p>플라잉 브릿지를 실제적으로 적용하기 위해서는 표 2 의 체크리스트를 우선적으로 파악해야 한다. 표 2 에서 1 번 성능부분은 다음 5절의 성능분석 부분에서 자세히 파악할 것이지만, 기본적으로 버스 중재의 감소에 따른 플라잉 브릿지의 성능향상을 예상할 수 있다. 표 2에서 2-5번은 다음 절에서 직접 설계해 보고 특성들에 대해 분석할 것이다.</p><h2>4. 플라잉 브릿지 설계</h2><p>플라잉 브릿지는 표 2 의 체크리스트를 충실히 반영하여 설계하였다. 기존 IP에 대해서 변형없이 사용가능하도록 슬레이브 래퍼 블록을 도입하였으며, 표2의 3-5 항을 충실하게 이행하기 위해 브릿지 블록도 최대한 단순화하였다. 전 세계의 \( 70 \% \) 이상을 차지하고 있는 AMBA 시스템 중에 마스터를 지원하는 AHB 버스에 플라잉 브릿지를 적용하였는데, 그림 7에 브릿지 B1 블록도가 나타나 있다. 브릿지 B1 블록과 B2 블록은 설계적으로 동일하며 단지 공용버스와 슬레이브 연결만 다르다. 공용버스로부터 나오는 AHB 신호는 모두 슬레이브로 직접 연결되며, 슬레이브들로부터 나오는 AHB 신호는 먹스 로직을 거쳐서 공용버스로 전달된다. 브릿지 블록은 마스터 관련 AHB 신호는 모두 bypass되고, 슬레이브로부터 받은 3신호는 먹스 로직을 거쳐서 공용버스로 전달된다.</p><p>그림 8에 슬레이브 래퍼에 대한 블록도가 나타나 있는데, 공용버스의 신호와 브릿지 신호를 선택하는 먹스 로직과 "HREADY"를 만들어 주는 로직으로 구성된다.</p><p>그림 2 의 일반적인 브릿지 블록과 비교해서 설계 구조가 아주 간단하며 단순히 신호연결을 목적으로 구성되어 있다. 상대적으로 설계상의 타이밍 마진도 충분하고, 칩면적을 감소시킬 수 있다. 술레이브 래퍼는 브릿지로부터 받은 마스터 신호와 공용버스로부터 받은 마스터 신호를 선택하는 먹스로직과 슬레이브의 "HREADY"신호률 발생하는 볼록으로 구성되어 있다. 그러나 브릿지 블록과 마찬가지로 실제 신호 지연시간은 미미한 수준이며, 전체 칩 사이즈에도 큰 영향을 주지 않는다.</p><h2>5. 플라잉 브릿지의 성능분석</h2><p>표 3에 브릿지 종류별 특성을 비교하였다. 그림 2 의 일반 브릿지는 수신부와 송신부를 포함하고 있으며, 버스의 성능은 낮지만 설계의 난이도, 게이트 수, 타이밍 마진 등은 다른 브릿지들과 비교하여 중간정도로 볼 수 있다. 그림 4의 버스 모니터 방식은 데이터 트래픽을 판단하여 버스 토폴로지를 바꾸는 형태이므로 설계 난이도가 상대적으로 높으며, 그림 5의 split 방식은 버스점유를 철회하고 필요에 따라 버스를 재요청하므로 구현하기 어렵고, 마스터, 슬레이브, 아비터를 수정해야 한다. 그에 반해 플라잉 브릿지는 간단한 래퍼만 슬레이브에 추가해 주고, bypass 형태의 브릿지 블록을 설계하여 손쉽게 구현할 수 있다. 설계의 오버헤드와 타이밍 마진 측면에서 다른 브릿지 토폴로지에 비해 우수하다.</p><table border><caption>표 3. 브릿지 종류별 특성비교</caption><tbody><tr><td></td><td>일반 브릿지 (그림2)</td><td>버스 모니터 브릿지 (그림4)</td><td>Split 브릿지 (그림5)</td><td>플라잉 브릿지 (그림6)</td></tr><tr><td>버스 성능</td><td>낮다</td><td>높다</td><td>중간</td><td>높다</td></tr><tr><td>IP의 재사용</td><td>높다</td><td>높다</td><td>낮다</td><td>높다</td></tr><tr><td>타이밍 마진</td><td>중간</td><td>적다</td><td>중간</td><td>많다</td></tr><tr><td>게이트 수</td><td>중간</td><td>많다</td><td>많다</td><td>적다</td></tr><tr><td>설계의 난이도</td><td>중간</td><td>높다</td><td>높다</td><td>낮다</td></tr></tbody></table><p>다음으로 플라잉 브릿지의 성능에 대해 파악해 보았는데, 브릿지 통신의 성능은 식(1)의 레이턴시에 의해 결정된다.</p><p>식(1) 관점에 split 브릿지는 일반 브릿지와 동일한 레이턴시를 나타내거나, 버스 재요청 과정에서 일반 브릿지보다 레이턴시가 길어질 수 있다. 버스 모니터 브릿지는 공용버스를 재선택하거나, 싱글버스와 다중버스를 버스 트래픽에 따라 선택하는 방법이므로, 버스 트래픽의 복잡도, 버스 모니터의 성능에 의해 좌우된다.</p><p>우선적으로 split 브릿지보다 레이턴시가 짧은 일반 브릿지를 비교해 보았다. 식(1)에서 공용버스1의 버스요청 레이턴시 \( L_{r 1} \) 과 데이터 전송 레이턴시 \( L_{d} \) 는 일반 브릿지와 플라잉 브릿지가 동일하며, 플라잉 브릿지에서 브릿지를 통과할 때 발생하는 레이턴시 \( L_{b} \) 는 필요없다. 식(2)와 그림 9 에 플라잉 브릿지의 레이턴시에 대하여 자세히 표현되어 있다.</p><p>\( L_{f b t}=L_{r 1}+\alpha L_{r 2}+L_{d} \)<caption>식 (2)</caption></p><p>\( \alpha=\sum_{n=1}^{n} \sum_{p=1}^{p} P_{B r S p} \cdot P_{M n S p} \)<caption>식 (3)</caption></p><p>식(2)에서 \( L_{f b t} \) 와는 플라잉 브릿지의 전체 레이턴시, a는 슬레이브에서 브릿지 요청과 공용버스 요청이 동시에 발생할 확률, \( P_{B r S p} \) 는 브릿지에서 슬레이브 Sp 에 접근할 확률, \( P_{M n S p} \) 는 마스터 Mn 이 슬레이브 Sp 에 접근할 확률이다. 식(3)에서 마스터 Mn 이 슬레이브 Sp 에 접근할 확률이 마스터와 슬레이브에 관계없이 동일하고, 모든 마스터가 슬레이브에 접근할 확률이 \( 30 \% \) 라고 가정하면 그림 10 과 같은 a값을 얻을 수 있다.</p><p>그림 10 에 마스터가 3개, 슬레이브가 6개 존재하는 그림 6의 IEEE 802.11 네트워크 SoC 의 경우를 대입하면, a가 0.12 이다. 결국 일반 브릿지와 비교했을 때 플라잉 브릿지의 레이턴시가 크게 감소됨을 알 수 있다.</p>
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"플라잉 브릿지는 기존 IP에 대해서 변형없이 사용가능하도록 어떻게 하였는가?",
"공용버스 2 의 마스터에서 공용버스1의 슬레이브로 버스통신이 있을 경우 어떻게 버스통신하는가?",
"IEEE 802.11 네트워크 SoC의 공용버스2에 연결된 것은 무엇인가?",
"플라잉 브릿지를 통한 버스들 간의 데이터 통신이 버스 중재에 따른 대기시간을 절약할 수 있고, 싱글버스 데이터 통신과 유사한 성능을 나타낼 수 있는 이유는 무엇인가?",
"브릿지 B1 블록과 B2 블록의 차이점은 무엇인가?",
"플라잉 브릿지를 통한 버스들 간의 데이터 통신은 슬레이브 단에 연결되어 있는 공용버스를 통과하지 않으므로 얻을 수 있는 장점은 무엇인가?",
"공용버스 1 의 마스터에서 공용버스2의 슬레이브로 버스통신이 있을 경우 어떻게 버스통신하는가?",
"슬레이브들로부터 나오는 AHB 신호는 무엇을 거쳐 공용버스로 전달되는가?",
"왜 버스 모니터 방식이 설계 난이도가 상대적으로 높은가?",
"슬레이브 래퍼는 무엇으로 구성되는가?",
"IEEE 802.11 네트워크 SoC의 공용버스 1에 연결된 것은 무엇인가?",
"플라잉 브릿지는 간단한 래퍼만 슬레이브에 추가해주고, bypass형태의 브릿지 블록을 이용하므로 설게의 난이도가 어떠한가?",
"Split브릿지는 IP의 재사용특성이 어떤가?",
"버스 모니터 브릿지의 설계난이도는 어떤가?"
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인공물ED
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플라잉 브릿지 버스 아키텍처
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<h1>요 약</h1><p>SoC 와 같이 많은 컴포넌트로 구성된 버스 토폴로지(topology)에서는 여러 버스가 계층적으로 나누어져 있으며, 버스 간에는 브릿지로 연결되어 있다. 브릿지 토폴로지는 버스 내에서 컴포넌트의 동시 통신이 가능하기 때문에 버스의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 그러나 버스 간의 데이터 전송이 발생할 때, 브릿지 블록에서 레이턴시가 증가할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 종류의 브릿지 토폴로지에 대해 살펴보고, 각각의 장단점을 분석해 보았으며, 성능, IP 의 재사용, 타이밍 마진, 게이트 수, 설계 마진 둥의 측면에서 우수한 성능을 보여주고 있는 퓰라잉 브릿지 토폴로지에 대해 제안하고 있다. 기존 버스 브릿지는 단지 버스 간의 데이터를 교환하는 역할을 하지만, 플라잉 브릿지는 버스와 슬레이브 간에 직접 통신을 통해 데이터 전송하는 특징을 갖는다. 위와 같은 직접 통신방법은 공용버스의 트래픽 부담올 줄일 수 있으며 고성능의 브릿지 통신을 가능하게 할 수 있다.</p>
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"플라잉 브릿지의 직겁통신방법의 장점은 무엇인가?",
"브릿지 토플로지가 왜 버스의 성능을 획기적으로 향상시킬수 있는가?"
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인공물ED
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근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어
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<h1>II. RoMAN 로봇의 구성</h1><p>본 연구에서 사용된 로봇 RoMAN((주)NT 리서치, 한국)은 전신 실물대의 휴머노이드 로봇으로 사람의 신체 기능을 모방한 머리 모듈, 팔 모듈, 손 모듈, 어깨 모듈, 이동을 위한 모바일 차대 모듈로 구성되어있다. RoMAN의 팔은 사람의 양팔과 유사한 기구로 설계되어 위치 및 속도 제어는 물론 힘 제어도 가능하다. RoMAN의 팔 모듈은 6 개의 회전 관절로 구성되어 있으며, 관절은 DC 서보 모터로 구성되어 CAN 통신을 사용하여 제어된다. 손과 머리 모듈은 RS-485 방식의 통신으로 제어된다.</p><p>본 논문에서 사용된 모바일 차대 모듈은 전동식 휠체어와 같은 두 개의 구동바퀴와 두 개의 보조바퀴, 전원장치, 디코더로 구성되었다. RS-232 방식으로 입력을 받아 정속 이동 및 특정거리 이동을 제어할 수 있다.</p><h1>III. 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇의 이동제어</h1><p>RoMAN의 이동을 자동차를 운전하는 듯이 간편하게 제어하기 위하여 2채널 근전도 신호와 3축 가속도 신호가 사용되었다. 먼저 팔에서 취득한 근전도를 통하여 로봇 이동 제어 여부를 결정한 후, 가속도 신호처리를 통하여 사용자가 어떠한 제어를 하려는지 파악하여 그 의지에 해당하는 명령으로 로봇 이동 제어를 한다.</p><p>근전도 신호와 가속도 신호를 취득하기 위한 장비는 그림 2와 같다. 블루투스 기반의 무선 모듈로 총 4채널 근전도 신호와 3축의 지자계, 가속도 센서 그리고 자이로 센서를 포함하는 장치이다. 본 연구에서는 4개 채널 근전도 센서 중에서 2개의 채널만 사용하였으며, 그 2개의 채널의 센서의 부착위치 및 센서 모듈의 착용 사진은 그림 3과 같다.</p><p>그림 4는 제안하는 제어 방법의 대략적인 순서도이다. 매순간 들어오는 근전도 신호의 파워를 계산하여 파워가 임계값을 넘으면 다음 단계로 넘어가고 그렇지 못하면 제어가 이루어지지 않는다. 다음 단계에서는 동작의 모델을 기준으로 센서로부터 얻은 가속도 데이터와 모델의 유클리드 거리를 계산하여 최소 거리를 갖는 모델의 동작으로 로봇 이동 제어를 한다.</p><h2>1. 제어 실행 여부 결정을 위한 근전도 신호처리</h2><p>팔 안쪽에서 취득한 근전도 신호의 처리를 통해서 사용자의 로봇 이동 제어의 의지가 파악되었다. 그림 3과 같이 팔의 안쪽에서 신호를 취득하고 그 신호의 평균파워를 통하여 로봇 제어 여부 파악을 한다. 로봇의 이동 제어를 하고자 할 때, \( C \in\{1,2\} \)번째 채널에서 발생한 신호는 \( r_{C}[n] \) 로 표기하며 \( \mathrm{n} \)은 \( 64 \mathrm{~Hz} \)로 샘플링 한 이산시간 인덱스를 의미한다.</p><p>2 개의 채널을 통하여 발생한 \( \mathrm{Q} \)개 샘플의 신호의 평균전력 \( \mathrm{P} \)는 수식(1)과 같이 표현된다.</p><p>\( P=\frac{1}{2} \sum_{C=1}^{2}\left[\frac{1}{Q} \sum_{n=1}^{Q}\left\{r_{C}[n]\right\}^{2}\right] \)<caption>(1)</caption></p><p>로봇 이동 제어는 \( \mathrm{Q} \)개의 샘플의 평균파워 \( \mathrm{P} \)값이 사전에 정해놓은 임계값을 넘게 되면 실행하도록 설정하였다. 로봇 제어가 실행되면, 팔의 자세에 따라 미리 지정된 명령으로 로봇이 이동하게 된다.</p><h2>2. 방향 및 이동제어를 위한 가속도 신호처리</h2><p>로봇의 이동 및 방향 제어 의지는 가속도 센서의 신호처리를 통하여 파악 하게 된다. 먼저 제어에 사용된 팔의 자세는 그림 5와 같이 전진 (Forward: F) 후진 (Backward: B) 좌회전 (Left: L) 우회전(Right: R) 총 4개의 동작으로 구성된다. 동작 추론에 앞서 동작 추론의 기준이 되는 모델을 먼저 생성한다. 각각의 동작 \( K \in\{F, B, L, R\} \)를 수행할 때 3축 가속도 센서로부터 얻어진 \( x \)축 신호를 \( g_{x}^{K}, y \)축 신호를 \( g_{y}^{K} \) 그리고 \( z \)축 신호를 \( g_{z}^{K} \)라고 하고 편의를 위해 벡터를 사용하여 \( \overline{g^{K}}=\left\langle g_{x}^{K}, g_{y}^{K}, g_{z}^{K}\right\rangle \)로 표기한다. 최종판별에 사용된 모델은 모델의 안정화를 위해 각각의 동작을 반복 수행을 통하여 동작에 따른 가속도 값을 얻고 그것의 평균값을 구하여 사용하였다.</p><p>그림 6 은 자세 변화에 따른 3축 가속도센서의 출력값 변화를 나타낸 것으로 가로축은 시간을 의미하며 세로축은 센서로부터 발생한 출력 전압을 나타낸다.</p><p>\( w \)번 반복 수행을 통하여 얻어진 동작 별 가속도 신호 모델은 수식(2)와 같다.</p><p>\( \overline{m^{K}}=\left\langle m_{x}^{K}, m_{y}^{K}, m_{z}^{K}\right\rangle \) \( \left(\begin{array}{l}m_{x}^{K}=\frac{1}{w} \sum_{i=1}^{w} g_{x}^{K}(i), m_{y}^{K}=\frac{1}{w} \sum_{i=1}^{w} g_{y}^{K}(i), \\ m_{z}^{K}=\frac{1}{w} \sum_{i=1}^{w} g_{z}^{K}(i)\end{array}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>실제 로봇을 제어 시 가속도 센서를 통하여 매 순간 발생한 가속도 값을 \( \bar{a}[n]=\left\langle a_{1}[n], a_{2}[n], a_{3}[n]\right\rangle \)이라 표기할 때 판별되는 동작 \( \hat{K} \)는 얻어진 가속도 값과 동작 별 가속도 모델의 최소 유클리드 거리를 갖는 동작으로 판별되며 판별과정은 수식(3)과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \hat{K}[n]=\arg _{K} \min \left\|\overline{m^{K}}-\overline{a[n]}\right\| \)<caption>(3)</caption></p><p>판별된 동작 \( \widehat{K} \) 을 통하여 그에 해당하는 바퀴의 움직임의 제어가 발생한다.</p><h2>3. 판별 동작에 따른 바퀴 움직임 제어</h2><p>동작이 판별되면 그에 해당하는 바퀴 속도의 변화를 통하여 전진, 후진, 좌회전, 우회전 등의 제어가 이루어진다. 동작에 따른 좌우 바퀴의 이동 속도는 표 1과 같다.</p><table border><caption>표 1. 이동 제어를 위한 바퀴 제어 속도</caption><tbody><tr><td></td><td>왼쪽 바퀴</td><td>오른쪽 바퀴</td></tr><tr><td>전진(F)</td><td>0.50 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td><td>0.50 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td></tr><tr><td>후진(B)</td><td>-0.50 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td><td>-0.50 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td></tr><tr><td>좌회전(L)</td><td>-0.25 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td><td>0.25 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td></tr><tr><td>우회전(R)</td><td>0.25 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td><td>-0.25 \(\mathrm{m}/\mathrm{s}\)</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2. 동작별 판별 정확도</caption><tbody><tr><td>판별\동작</td><td>전진</td><td>후진</td><td>좌회전</td><td>우회전</td></tr><tr><td>전진(F)</td><td>100\(\%\)</td><td>0.2\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td></tr><tr><td>후진(B)</td><td>0\(\%\)</td><td>99.8\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td></tr><tr><td>좌회전(L)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>100\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td></tr><tr><td>우회전(R)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>0\(\%\)</td><td>100\(\%\)</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 3. 동작 판별에 사용된 모델값</caption><tbody><tr><td></td><td>x축</td><td>y축</td><td>z축</td></tr><tr><td>\( \overline{m^{F}} \)</td><td>1.79</td><td>2.40</td><td>1.69</td></tr><tr><td>\( \overline{m^{B}} \)</td><td>1.69</td><td>1.90</td><td>0.83</td></tr><tr><td>\( \overline{m^{L}} \)</td><td>1.73</td><td>1.58</td><td>2.37</td></tr><tr><td>\( \overline{m^{R}} \)</td><td>2.17</td><td>1.24</td><td>1.75</td></tr></tbody></table><h1>IV. 실험결과</h1><p>자세 동작에 따른 로봇의 이동 및 방향제어의 정확도를 확인하기 위하여 각각의 자세에 대하여 500 번 씩 판별을 하였다. 평균 파워 계산에 사용된 샘플 개수 \( \mathrm{Q} \)는 16이고 평균 파워의 임계값은 \( 15 \mu V^{2} \)이다. 모델 생성에서 안정화를 위해 수행한 반복 횟수 \( w \)는 100번이다. 100번의 반복 수행을 통하여 얻은 모델의 값은 표 3과 같다.</p><p>동작별 가속도 센서의 출력 분포는 그림 7과 같이 동작 간의 겹침이 없이 잘 나누어졌으며 판별 정확도는 표 2와 같다. 4개의 동작 모두 \( 99 \% \) 이상의 성공률을 보였으며 이를 통하여 안정적인 동작 판별을 확인하였다.</p>
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"본 논문에서 사용된 모바일 차대 모듈은 어떤 방식으로 정속이동과 특정거리 이동을 제어하지?",
"RoMAN의 이동을 간편하게 제어하기 위해 어떤 방법을 이용했지?",
"로봇 이동 제어는 어떤 과정을 통해 진행되지?",
"본 실험에서 로봇 제어 여부는 어떤 과정을 통해 파악하지?",
"좌회전 동작을 판별했을 때, 좌회전의 판별 정확도는 표 2.에서 얼마라고 나타났지?",
"표 2. 동작별 판별 정확도에서 후진 동작의 판별 정확도 중 가장 낮은 값은 얼마야?",
"그림 4에서 제안되는 제어 과정은 어떻게 진행되지?",
"표 1.에서 오른쪽 바퀴의 제어 속도가 0.25 \\(\\mathrm{m}/\\mathrm{s}\\)인 이동은 무엇이지?",
"로봇 이동 제어는 어떤 과정을 통해 실행하도록 설정했어?",
"표 2. 동작별 판별 정확도에서 후진(B)의 판별에서 좌회전 동작의 값은 얼마로 나타나지?",
"표 2.에서 각 동작들 중 판별 정확도가 100\\(\\%\\)가 아닌 것으로 나타난 동작은 무엇이지?",
"표 3. 동작 판별에 사용된 모델값 중 1.58이라는 모델값을 가지는 모델은 무엇이지?",
"표 3. 동작 판별에 사용된 모델값 중 z축에서의 최댓값은 얼마야?",
"표 3.에서 모델 \\( \\overline{m^{R}} \\)은 y축에서 얼마의 모델값을 나타내지?",
"표 1. 이동 제어를 위한 바퀴 제어 속도에서 우회전(R) 이동 시 왼쪽 바퀴의 제어속도가 0.25 \\(\\mathrm{m}/\\mathrm{s}\\)이면 오른쪽 바퀴의 제어 속도는 얼마야?",
"표 1. 이동 제어를 위한 바퀴 제어 속도에서 전진(F)이동을 할 경우의 왼쪽 바퀴의 제어속도는 얼마야?",
"표 3. 동작 판별에 사용된 모델값 중 x축의 값이 가장 높은 모델은 무엇이지?",
"표 3. 동작 판별에 사용된 모델값에서 \\( \\overline{m^{F}} \\)가 x축에서는 얼마의 값을 나타내지?",
"표 2. 동작별 판별 정확도에서 전진(F)에서 후진 동작을 판별했을 때의 값은 얼마로 나타났어?",
"표 1. 이동 제어를 위한 바퀴 제어 속도에서 오른쪽 바퀴의 제어속도가 -0.25 \\(\\mathrm{m}/\\mathrm{s}\\)이고 왼쪽은 0.25 \\(\\mathrm{m}/\\mathrm{s}\\)일 때 어떤 이동을 하게 돼?",
"표 1.에서 좌회전(L) 이동 시 왼쪽 바퀴의 제어 속도는 얼마인가요?"
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인공물ED
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슈퍼스칼라 구조를 갖지 않는 고성능 StreamProcessor 설계
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 기존의 superscalar GP-GPU 구조와 달리 superscalar issue를 제거하여 GP-GPU성능을 향상하는 방법을 제안한다. superscalar issue를 제거하기 위해 stream processor의 구조를 단순화했다. stream processor의 구조가 단순화 됨에 따라 하드웨어의 크기를 크게 늘리지 않고 thread 개 수가 늘려 성능을 개선하였다. thread 개 수가 늘어남에 따라 thread의 묶음인 warp을 관리하는 warp scheduler 구조를 새롭게 제안하였다. 제안하는 warp scheduler는 superscalar issue가 제거 되어 있기 때문에 warp 활성화 정보를 통해 라운드 로빈 스케쥴링을 통해 활성화 된 warp에게 명렁어를 전달한다. 성능 비교는 가우시안 필터링 연산을 사용하였으며 기존의 GP-GPU 의 비해 7.89배의 성능향상을 보였다.</p><h1>I. 서론</h1><p>최근 CPU 성능이 한계에 다다르면서 GPU 를 범용 목적으로 개발한 GP-GPU(General Purpose on Graphic Processing Unit)가 고성능 CPU를 대체하고 있다. GP-GPU는 대부분 SIMT(Single Instrction Mutiple Thread) 구조를 가진다. SIMT는 단일 명령어로 여러 개의 thread가 동시에 병렬 처리하는 구조이다. 이 때 thread의 집합을 warp이라 부르며 warp을 제어하는 것이 GP-GPU의 핵심적인 기능이다.</p><p>Warp의 제어는 warp scheduler의 기능이다. warp scheduler는 명령어 메모리로부터 명령어를 가지고 오는 명령어 발행과 발행된 명령어를 활성화된 Warp에게 전달하는 역할을 수행한다. 명령어를 전달 받은 warp은 stream processor를 통해 명령어를 수행한다.</p><p>기존의 연구에서 warp scheduler는 하나의 stream processor에서 두 개의 명령어를 수행하는 superscalar issue 기능이 있었다. superscalar issue는 두 개의 명령어를 동시에 수행할 수 있지만 stream processor의 하드웨어 복잡도가 증가하게 된다.</p><p>본 연구에서는 warp scheduler의 superscalar issue 기능을 제거함에 따라 성능향상을 기대할 수 있다.</p>
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"superscalar issue를 제거하기 위해서는 stream processor의 구조를 어떻게 변화시켜야 하나요?",
"하드웨어의 크기를 늘리지않고 어떻게 GP-GPU 성능을 개선시킬 수 있어?",
"어떻게 하드웨어의 크기를 늘리지 않고 GP-GPU 성능을 개선시킬 수 있을까",
"superscalar issue를 제거하여 성능을 개선한 GP-GPU의 성능비교를 위해 무슨 연산을 사용하였나요?",
"제안하는 warp scheduler에는 superscalar issue가 제거 되어있나요?",
"superscalar issue를 제거한 GP-GPU의 경우 기존 성능보다 얼마나 향상되었나요?",
"SIMT는 한가지 명령어로 여러 개의 thread가 한번에 병렬 처리하는 구조인가요?",
"warp schedule은 어떠한 기능을 수행하나요?",
"CPU 성능이 한계에 다다르면서 고성능 CPU를 대체한 것은 무엇입니까?",
"superscalar issue는 한 개의 명령어만 수행할 수 있나요?",
"GP-GPU는 구조상 SIMT(Single Instrction Mutiple Thread)의 구조를 대다수 갖고있나요?"
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Subsets and Splits
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