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|---|---|---|---|---|
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인공물ED
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슈퍼스칼라 구조를 갖지 않는 고성능 StreamProcessor 설계
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<h2>3. 실 험</h2><p>본론 1 과 2 에서 제안하는 stream processor와 warp scheduler의 구조와 동작원리를 설명하였다. 해당 구조를 반영한 GP-GPU 와 기존의 GP-GPU 의 구조와 성능을 비교했다.</p><p>GP-GPU의 성능 비교를 위해 사용한 FPGA 보드는 Xilinx 사의 VC-707 board를 사용 했다.</p><p>Xilinx VC-707 보드를 사용하여 기존의 GP-GPU 와 본론 1,2 에서 제안하는 기술을 적용한 GP-GPU 를 FPGA 로 설계하여 성능을 비교했다. GP-GPU 의 제어와 데이터 통신을 쉽게 사용하기 위해서 VC-707 board에 PCIe 버스를 사용했다.</p><p>GP-GPU 의 명령어는 32bit로 구성되며 PCIe 버스에서 PCIe-AXI bridge와 AXI-APB bridge를 통해 변환되어 전달된다. GP-GPU 의 데이터는 128bit로 구성되며 PCIe 버스에서 PCIe-AXI bridge와 AXI interconnect를 통해 DDR 메모리에 저장되며, 내부에서 AXI 버스를 통해 데이터가 이동한다. 기존의 GP-GPU 와 제안하는 GP-GPU 는 같은 interface를 사용한다. 그림 4 는 GP-GPU 의 내 • 외부 인터페이스를 도식화했다.</p><p>그림 4 와 같은 interface를 설계하고 GP-GPU 를 FPGA 로 설계했다. FPGA 합성에는 Xilinx Vivado 16. 1을 사용했다. 두 개의 GP-GPU의 자원 사용량은 표 2 와 같다.</p><table border><caption>표 2. GP-GPU 자원 사용량</caption><tbody><tr><td></td><td>Logic</td><td>Used</td><td>Available</td><td>Utilization</td></tr><tr><td rowspan = "4">Existing GP-GPU</td><td>Slice Register</td><td>104,051</td><td>607,200</td><td>\(17.13 \% \)</td></tr><tr><td>Slice LUT</td><td>2195,948/td><td>303,600</td><td>\(64.54 \% \)</td></tr><tr><td>Block RAM</td><td>95</td><td>3,090</td><td>\(3.07 \% \)</td></tr><tr><td>DSP</td><td>121</td><td>2,800</td><td>\(4.32 \% \)</td></tr><tr><td rowspan = "4">Proposed GP-GPU</td><td>Slice Register</td><td>128,863</td><td>607,200</td><td>\(21.22 \% \)</td></tr><tr><td>Slice LUT</td><td>178,677</td><td>303,600</td><td>\(58.85 \% \)</td></tr><tr><td>Block RAM</td><td>106</td><td>3,090</td><td>\(3.43 \% \)</td></tr><tr><td>DSP</td><td>112</td><td>2,800</td><td>\(4 \% \)</td></tr></tbody></table><p>두 개의 GP-GPU 의 자원 증감량을 비교해보면 slice register는 \( 23.84 \% \) 의 증가, slice LUT는 \( 8.81 \% \) 의 감소, block RAM은 \( 11.57 \% \) 증가, DSP 는 \( 7.43 \% \) 의 감소량을 보였다. slice register와</p><p>DSP 의 증가는 stream processor의 개수의 증가로 증가한 것으로 예상되며, slice LUT와 block RAM의 감소는 stream processor의 구조의 단순화로 인해 예상된다.</p><p>두 개의 GP-GPU 에 동일한 application을 수행하여 두 개의 성능 비교를 했다. 수행하고자 하는 application은 가우시안 필터링이며 \( 3 \times 3 \) 과 \( 5 \times 5 \) 의 필터 사이즈를 필터링 했다. 실험에서 사용된 이미지의 사이즈는 VGA 해상도 (\( 640 \times 5 480 \)) 이며 \( 32 \mathrm{bit} \) 의 색공간을 사용했다. 제안하는 GP-GPU 의 경우 동작 주파수를 \( 100 \mathrm{Mhz} \) 로 수행할 수 있으나 동일한 실험 조건을 맞추기 위해 \( 50 \mathrm{Mhz} \) 로 낮추어 수행하였다.</p><p>표 \( 4=3 \) 는 기존의 GP-GPU 와 제안하는 GP-GPU 의 가우시안 필터링을 수행한 결과이다. \( 3 \times 3 \) 가우시안 필터링의 경우 기존의 GP-GPU 는 \(236 \mathrm{ms} \), 제안하는 GP-GPU 에서는 \( 30 \mathrm{~ms} \) 의 수행 시간을 보이며 이 것은 7.89 배의 성능향상을 보였 다. \( 5 \times 5 \) 가우시안 필터링의 경우는 4.03 배의 성능 향상을 보였다.</p>
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[
"GP-GPU의 성능 비교를 위해 사용한 보드가 뭐야?",
"GP-GPU 의 제어와 데이터 통신을 위해 사용한 것이 뭐야?",
"PCIe 버스를 사용한 이유가 뭐야?",
"왜 PCIe 버스를 이용했지?",
"GP-GPU 의 명령어 어느 정도로 구성 돼?",
"GP-GPU 의 명령어는 어떤 것을 통해 변환 돼?",
"GP-GPU 의 데이터는 어떤 것을 통해 메모리에 저장 돼?",
"GP-GPU 의 데이터는 어떤 것을 통해 이동해?",
"기존의 GP-GPU 와 제안하는 GP-GPU 는 다른 interface를 사용하는 것이 옳아?",
"GP-GPU 의 명령어,데이터의 차이는 용량인 것이 옳아?",
"Existing GP-GPU에서 Used값이 95인 항목의 Logic이 뭐야?",
"Proposed GP-GPU 에서 Utilization값이 1%보다 크고 4.1%보다 작은 항목의 Logic이 뭐야?",
"Existing GP-GPU에서 Used값이 100,000 보다 크고 105,000보다 작은 항목의 Logic이 뭐야?",
"Proposed GP-GPU에서 Available값이 두번째로 큰 항목으 Logic이 뭐야?",
"Existing GP-GPU에서 Used값과 Available값의 합이 4,185인 항목의 Logic이 뭐야?",
"GP-GPU 의 데이터는 어느정도로 구성 돼?"
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인공물ED
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슈퍼스칼라 구조를 갖지 않는 고성능 StreamProcessor 설계
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 제안하는 stream processor의 구조</h2><p>Stream processor는 warp scheduler를 통해 발행 받는 명령어를 수행한다. 기존의 연구에서는 stream processor의 성능을 향상시키기 위해서 superscalar issue를 사용하였다. superscalar issue는 한 개의 stream processor에서 두 개의 명령어를 동시에 수행하는 기능이다. 하지만 많은 기능 모듈이 필요했다. 제안하는 stream processor는 superscalar issue 기능을 제거하고 구조를 단순화 했다. 기존의 stream processor 구조와 제안하는 stream processor의 구조 변화는 그림 1 에서 확인할 수 있다.</p><p>표 1은 기존의 stream processor와 제안하는 stream processor의 자원 사용량과 감소량이다.</p><table border><caption>표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량</caption><tbody><tr><td>Logic</td><td>Existing SP</td><td>Proposed SP</td><td>Decrement</td></tr><tr><td>Slice register</td><td>3,008</td><td>1,830</td><td>\(39.16 \% \)</td></tr><tr><td>Slice LUT</td><td>5,612</td><td>5,050</td><td>\(10.01 \% \)</td></tr><tr><td>Block RAM</td><td>29</td><td>0</td><td>\(100 \% \)</td></tr><tr><td>DSP</td><td>15</td><td>6</td><td>60\( \% \)</td></tr></tbody></table><p>자원 사용량이 줄어든다는 의미는 하드웨어 복잡도가 낮아졌다는 의미이며 하드웨어 복잡도가 낮아짐에 따라 기존의 GP-GPU보다 많은 수의 stream processor를 병렬화 할 수 있게 되었다. 기존의 GP-GPU는 1 개의 stream processor에 8 개의 threa로 구성되며, 총 8 개의 stream processor로 구성된다. 기존의 GP-GPU는 총 64 개의 thread로 동작하였다. 제안하는 stream processor를 사용한다면 1 개의 stream processor 에 16 개의 thread로 동작할 수 있으며 총 16 개의 stream processor을 사용할 수 있게 되어 256 개의 thread로 동작할 수 있다. 그에 따라 thread의 묶음인 warp scheduler의 기능이 변경되어야 하며 해당 내용은 본론 2 에서 기술한다.</p><h2>2. 제안하는 Warp scheduler</h2><p>warp scheduler의 근본적인 기능은 명령어 발행과 전달이다. 명령어 발행은 insturction cache가 명령어 전달은 instruction fetch가 필요하게 된다. 명령어 발행과 전달은 활성화되어 있는 Warp에 따라 발행과 전달을 수행한다. 명령어 전달을 위해 stream processor에 개수에 맞는 instruction fetch unit이 필요하다. 본론 1 에서 stream processor는 16 개 이며 그에 따라 instruction fetch unit을 16 개가 필요하다. 명령어 발행을 위해서는 instruction cache가 필요하며, instruction fetch unit 네 개 당 한 개가 필요하므로 총 4 개의 instruction cache가 설계되어 있다. 그림 2 는 warp scheduler의 구조를 보여준다.</p><p>제안하는 warp scheduler는 superscalar issue가 제거 되어 있기 때문에 warp 활성화 정보를 통해 라운드 로빈 스케쥴링[3]을 통해 활성화 된 Warp 에게 명령어를 전달한다. 그림 3 을 통해 warp scheduler의 동작을 설명한다.</p><p>\( \mathrm{t} 0 \) 의 시간에서 활성화 된 2 번, 6 번, 11 번 warp은 warp scheduler에게 VALID 신호를 보낸다. VALID 신호를 받은 warp scheduler는 활성화 된 2 번warp에게 명령어를 전달한다. \( \mathrm{t} 1 \) 의 시간에서 2 번 warp은 비활성화 되었다. 6,11 번 Warp은 VALID 신호를 보내고 6번 warp에게 명령어를 전달하게 된다. \( \mathrm{t} 2 \) 의 시간에서는 6 번 warp은 비활성화 되고 4 번 Warp이 활성화 되었지만 아직 warp scheduler의 명령어 전달이 한 회차를 돌지 못했 으므로 11 번 warp에게 명령어가 전달되게 된다.</p><p>본론 3 에서는 본론 1 과 2 에서 변경된 구조를 활용해 GP-GPU 의 성능 비교를 했다.</p>
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[
"superscalar issue는 한 개의 stream processor에서 몇 개의 명령어를 수행합니까?",
"Stream processor는 warp scheduler를 통해 발행 받는 무엇을 수행합니까?",
"하드웨어 복잡도가 낮아짐에 따라 기존의 GP-GPU보다 많은 수의 stream processor로 무엇을 할 수 있나요?",
"warp scheduler의 근본적인 기능은 명령어 발행과 무엇입니까?",
"기존의 GP-GPU는 1 개의 stream processor에 threa는 몇 개로 구성되어 있습니까?",
"기존의 GP-GPU는 1 개의 stream processor에 몇 개의 threa로 구성되어 있습니까?",
"하드웨어 복잡도가 낮아지면 자원 사용량이 어떻게 됩니까?",
"instruction fetch unit을 16 개가 필요하면 stream processor는 몇 개가 필요합니까?",
"표 1 기존의 SP와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Decrement일 때, Slice LUT는 몇 프로야?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Decrement일 때, Block RAM의 값은 어떤거야?",
"표 1에서 Decrement의 결과가 가장 낮을 때 ,그 수치는 어떤 값일까?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Proposed SP일 때, DSP는 어떤 값이야?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Existing SP일 때, DSP는어떤 결과 값을 가지니?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Decrement일 때, Slice register의 값은 얼마야?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Existing SP일 때, Slice register은 얼마야?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Proposed SP일 때, Slice register는 얼마일까요?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Existing SP일 때, Block RAM은 무엇일까?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Existing SP일 때, Slice LUT는 어떤거야?",
"표 1. 기존의 SP 와 제안하는 SP 의 자원 사용량에서 Proposed SP일 때, Block RAM은 뭐지?"
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인공물ED
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슈퍼스칼라 구조를 갖지 않는 고성능 StreamProcessor 설계
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<h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 GP-GPU에서의 superscalar issue 기능을 제거한 후 stream processor의 개수를 늘려 성능 향상을 제안했다. \( 50 \mathrm{Mhz} \) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 기존의 GP-GPU보다 \( 3 \times 3 \) 필터에서는 7.89 배, \( 5 \times 5 \) 필터에 서는 4.03 배의 성능향상을 보였다.</p>
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[
"\\( 40 \\mathrm{Mhz} \\) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 기존의 GP-GPU보다 \\( 3 \\times 3 \\) 필터에서는 7.89 배의 성능향상을 보였다.",
"\\( 50 \\mathrm{Mhz} \\) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 기존의 GP-GPU보다 \\( 3 \\times 3 \\) 필터에서는 4.03 배의 성능향상을 보였다.",
"본 논문에서 성능 향상을 위해 GP-GPU에서 제거한 기능의 이름은 뭐야?",
"\\( 50 \\mathrm{Mhz} \\) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 \\( 3 \\times 3 \\) 필터에서는 기존의 GP-GPU보다 얼마만큼 성능이 높아져?",
"본 논문에서는 GP-GPU에서 superscalar issue 기능을 보완하고 stream processor의 개수를 줄여 성능 향상을 제안했다.",
"본 논문에서 성능 향상을 위해 GP-GPU에서 '이것'의 개수를 늘렸는데, '이것'의 이름은 뭐야?",
"\\( 50 \\mathrm{Mhz} \\) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 기존의 GP-GPU보다 ( 5 \\times 5 \\) 필터에 서는 7.89 배의 성능향상을 보였다.",
"\\( 50 \\mathrm{Mhz} \\) 의 동작 주파수에서 가우시안 필터링 연산에 대해 \\( 5 \\times 5 \\) 필터에서는 기존의 GP-GPU보다 얼마만큼 성능이 높아져?",
"성능 향상을 위해 superscalar issue 기능은 어디에서 없앴어?"
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인공물ED
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360° 전방위 화각을 가진 Dash Camera의EMI 대응을 위한 Board 개발
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계</h2><p>능동 연산 증폭기 필터는 바람직한 차동모드(DM) 신호의 대역을 제한하지만 원치 않는 DM 잡음을 여과시킨다. 때문에 능동 연산 증폭기 필터 회로는 대역폭 내에서 EMI와 PCB의 잡음을 크게 줄일 수 있음에도 크게 활용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기생적 커패시턴스(CP)을 통해 입력 신호로 커플링 된 DM 잡음을 얻기 위한 차동 연산 증폭기 회로를 설계한다. 그림 1은 제안하는 능동 연산 증폭기 필터 회로의 DM 및 CM 입력 노이즈 감소 회로이다.</p><p>그림 1에서 DM 잡음을 얻기 위하여 \( 1 \% \) 이하의 \( R_{2} \)와 온도 특성이 낮고(NPO, COG) 허용공차가 \( 5\% \) 이하인 \( C_{1} \)을 통해 차단 주파수를 희망 신호 대역폭 바로 위에 설정하여 고주파수를 10진 항마다 \( 20 \mathrm{dB} \) 씩 감소시켰다. 회로에서 공통모드 (CM) 잡음 소스들도 이 회로의 입력에서 잡음이 발생한다. CM 잡음은 두 연산 증폭기 입력에서 동일한 잡음전압이라 할 수 있으며, 연산 증폭기가 측정하거나 조절하려는 의도상의 차동 모드에는 속하지 않는다. 연산 증폭기의 주된 장점은 그 차동 입력 스테이지 아키텍처와 차동 증폭기로 구성되었을 때, CM 잡음을 거부할 수 있는 능력에 있다. CMRR(Common Mode Rejection Ratio)는 모든 증폭기에 지정돼 있지만, 회로의 전체 CMRR에 반드시 입력 효과와 피드백 레지스터가 포함되어야 한다. 또한 레지스터 변화는 CMRR에 크게 영향을 미치므로 허용공차가 \( 0.01 \% \) 의 우수한 매칭 레지스터를 사용하여 CMRR을 달성하였 다. 잡음이 회로의 능동 대역폭 내에 있을 때 CM 잡음을 OP AMP 회로의 CMRR 거부 레벨은 식(1)을 사용하여 계산하였으며 \( C M R R_{T O T A L} \)은 식 (2)를 이용해 \( d B \)로 변환시켰다.</p><p>\( C M P R_{\text {TOTAL }}=\frac{0.5\left(1+A_{v}\right)}{0.5\left(1+A_{v}\right)\left(\frac{1}{C M R R_{A M P}}\right)+2\left(\frac{R_{T O L}}{100}\right)} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( C M P R_{\text {TOTAL }}(d B)=20 \log _{10}\left(C M P R_{\text {TOTAL }}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>식 (1)에서 \( A_{v} \)는 연산 증폭기의 폐회로 이득을 나타내고 \( R_{T O L} \)은 \( R_{1} \)과 \( R_{2} \)의 허용공차의 백분율 값을 나타내고 \( C M R R_{A M P} \) 는 CMRR에 대한 10진 형식의 데이터시트 지정을 나타낸다.</p><p>이후 연산 증폭기의 RFI에 대한 내성 강화를 위하여 DM 및 CM 필터를 사용하여 차이-증폭기를 구성한다. 그림 2는 수동 EMI/RFI 입력 필터로 개선된 고주파수 내성회로이다.</p><p>해당 회로는 외부 EMI/RFI 필터를 연산 증폭기의 입력에 추가한 것으로 내부 EMI 필터가 포함돼 있지 않은 디바이스 설계의 유일한 방법으로 더 높은 EMI 주파수에 대응한다. 입력 필터가 없을 때 이 회로 Gain은 \( \left|R_{2} / R_{1}\right| \)로 수동 입력 필터를 추가하여 CDM 커패시터가 그 증폭기의 위상 마진을 줄이지 않도록 \( R_{3} \)를 사용한다. DM Lowpass 필터는 2개의 \( R_{1}, C_{C M} \) 과 \( C_{D M} \) 로 구성하고 CM Lowpass 필터는 양쪽 \( R_{1} \)과 양쪽 \( C_{C M} \)을 사용한다. 식(3)과 식(4)는 DM 및 CM 필터의 \( -3 \mathrm{dB} \) 차단 주파수에 관한 방정식이다.</p><p>\( f_{C_{-} D M}=\frac{1}{0.5 \pi\left(2 R_{1}\right)\left(2 C_{D M}+2 C_{C M}\right)} \)<caption>(3)</caption></p><p>\( f_{C_{-} C M}=\frac{1}{2 \pi\left(R_{1}\right)\left(C_{C M}\right)} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( f_{C_{-} D M} \)은 연산 증폭기에서 희망하는 대역폭 위의 주파수로 설정하고 높은 주파수를 위하여 CDM 보다 \( 1 / 10 \) 이상 작게 설정하여 \( f_{C_{-} D M} \)에 미치는 영향을 최소화한다. \( f_{C_{-}} M \)은 \( f_{C_{-} D M} \) 보다 더 높은 주파수에 설정되었으며 EMI 경화 디바이스를 이용하여 설계를 간소화한다.</p><h2>2. 능동 EMI 필터 결합회로 설계</h2><p>CM 노이즈는 라인과 접지사이에 존재하는 ESC 기생 커패시터 \( C_{p} \)에 의해 \( I \pi=C_{p} d v / d t \) 만큼 발생하고 LISN에서 노이즈 전압의 크기는 \( V_{n}=R C_{p} d v / d t \) 이다. 그림 3은 CM 노이즈 진행 경로이다.</p><p>CM 노이즈는 상기 회로와 같이 중성선과 접지 사이에 기생 커패시터에 의한 경로로 누설되어 흐르는 전류로 나타나므로 노이즈 전류와 위상이 \( 180^{\circ} \) 인 전류를 선과 중성선에 주입하여 노이즈 전류가 LISN으로 유입되는 것을 차단한다. 그림 4는 CM 능동 EMI 필터이다.</p><p>그림 5의 DM 노이즈 경로에서 DM 노이즈는 정류용 벌크 C의 기생 인턱턴스와 기생저항이 결합하여 전압원 \( \left(V_{1}=L d i / d t, \quad V_{r}=R_{i}\right) \) 의 형태로 발생하므로 발생된 노이즈 진폭의 크기와 동일한 전압을 만들어 Trans를 통해 중성선에 주입하여 제거한다. 그림 6은 DM 노이즈 EMI Filrter이다.</p><p>Dash camera는 회로의 간략화를 위하여 EMI 소스의 노이즈를 분리하여 보상해 주기 위하여 노이즈 분리기를 설치하여 CM과 DM 능동필터를 동시에 보상한다. 그림 7은 CM-DM 결합 필터이다.</p><h2>3. 성능 실험</h2><h3>가. 실험 방법</h3><p>본 논문에서 제안한 그림 8의 시스템의 EMI 대응 성능을 평가하기 위하여 그림 9와 같이 공인 인정기관의 전파가 차단된 실험 환경에서 주파수 대역에 따라 전자파 방사 실험하였다.</p><h3>나. 실험 결과</h3><p>실험 결과는 표 1 과 같이 전자파방사 대역이 30 ~\( 230 \mathrm{MHz} \) 일 때 \( 30 \mathrm{dB \mu V} / \mathrm{m}\), 230~\( 1000 \mathrm{MHz} \) 일 때 \( 35 \mathrm{~dB} \mu \mathrm{V} / \mathrm{m}, 1000\)~\( 3000 \mathrm{MHz} \) 일 때 \( 47 \mathrm{dB}\mu \mathrm{V} / \mathrm{m}\), 3000 ~\(6000 \mathrm{MHz} \) 일 때 \( 51 \mathrm{dB \mu V} / \mathrm{m} \) 로 측정 되어 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격을 만족됨이 확인되었다. 그림 10은 주파수 대역에 따른 전자파 측정 결과이다.</p>
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"바람직한 차동모드(DM) 신호의 대역을 제한하지만 DM 잡음을 여과시키는 필터는 무엇인가?",
"다음 논문을 살펴볼 때, 능동 연산 증폭기 필터의 단점이라고 할 수 있는 것은 무엇인가?",
"능동 연산 증폭기 필터 회로의 장점은 무엇인가?",
"능동 연산 증폭기 필터 회로가 가진 좋은 점은 무엇이야?",
"본 논문은 DM 잡음을 제거하기 위해 차동 연산 증폭기 회로를 구상하였는가?",
"본 논문은 그림 1에서 DM 잡음을 가지기 위해 허용공차가 몇 퍼센트 이하인 \\( C_{1} \\)을 사용하였는가?",
"본 논문은 그림 1에서 DM 잡음을 가지기 위해 고주파수를 어떻게 하였는가?",
"연산 증폭기의 좋은 점은 무엇이 있는가?",
"무엇이 연산 증폭기의 좋은 점이라고 할 수 있니?",
"CMRR(Common Mode Rejection Ratio)는 일부 증폭기에만 있는가?",
"회로의 전체 CMRR에 반드시 있어야 하는 것은 무엇인가?",
"외부 EMI/RFI 필터를 연산 증폭기의 입력에 추가하여 더 높은 EMI 주파수에 대처하는 회로는 무엇인가?",
"CM 잡음은 연산 증폭기가 측정하거나 조절하려는 의도상의 차동 모드에 포함이 되는가?",
"레지스터 변화는 CMRR와 무관한가?",
"본 논문이 CMRR과 관련해서 허용공차가 \\( 0.01 \\% \\) 의 우수한 매칭 레지스터를 이용한 이유는 무엇인가?",
"수동 EMI/RFI 입력 필터로 개선된 고주파수 내성회로는 연산 증폭기의 입력에 무엇을 더한 것인가?",
"능동 연산 증폭기 필터가 널리 이용되지 못하는 점을 들어 본 논문은 어떤 필터를 구상하였는가?",
"본 논문은 그림 1에서 DM 잡음을 가지기 위해 어떤 환경을 조성하였는가?",
"능동 연산 증폭기 필터 회로는 대역폭 내에서 EMI와 PCB의 잡음을 많이 감소할 수 있음에도 불구하고 널리 이용되지 못하는 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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360° 전방위 화각을 가진 Dash Camera의EMI 대응을 위한 Board 개발
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>현재 무선 주파수를 사용하는 기기는 전파관리법에 의한 규제를 받고 있다. 전자기기에서 발생하는 노이즈에 의해 다른 전자기기에 간섭이 일어나 오작동을 유발하는 EMI(Electro Magnetic Interference) 상태 때문이다. 현재 다양한 전자기기들이 EMI 규제를 받고 있으며 차량에서 사용되는 전자기기 또한 이에 해당한다. 차량에서 EMI 규제를 받는 대표적인 기기로 차량용 블랙박스라고 불리는 Dash Camera가 있다. Dash Camera 경우에 차량 내부 부착을 위해서 엔지니어링 플라스틱 재질을 사용한 경우에 전자파 차단이 어렵다. 이때 페라이트 코어를 사용하면 저주파 전원 노이즈의 감소가 가능하나, 노이즈에 대한 완벽한 EMI 대응을 위해서는 별도의 EMI 방지회로 제작이 필요하다.</p><p>본 논문에서는 첫 번째로, DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로를 설계하는 것을 제안한다. 두 번째로, 능동 EMI 필터 결합회로를 설계하는 것을 제안한다</p>
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"왜 무선 주파수를 사용하는 기기는 전파관리법에 의해 규제받아야 해?",
"전자기기에서 발생하는 노이즈 때문에 다른 전자기기가 오작동 하는 상태는 무엇인가요?",
"차량에서 사용되는 전자기기는 EMI 규제를 받고 있어?",
"차량용 블랙박스라고도 불리며, 차량에서 EMI 규제를 받는 대표적인 기기는 무엇인가요?",
"Dash Camera는 무엇이라고 불리나요?",
"Dash Camera는 차량 내부에 부착하기 위해 어떤 재질을 사용하면 전자파를 차단하기 어렵나요?",
"무엇을 사용하면 저주파 전원 노이즈를 줄일 수 있나요?",
"페라이트 코어를 이용하면 노이즈에 대한 완벽한 EMI 대응이 가능한가요?",
"무선 주파수를 사용하는 기기는 무엇의 규제를 받아?"
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인공물ED
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360° 전방위 화각을 가진 Dash Camera의EMI 대응을 위한 Board 개발
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 \( 360^{\circ} \) 전방위 화각을 가진 Dash Camera의 EMI 대응을 위한 보드 설계를 제안한다. 제안된 보드는 DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로를 설계하고 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 개발한다. DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계부분에서는 기생적 커패시턴스(CP)을 통해 입력 신호로 커플링된 DM 잡음을 얻기 위한 차동 연산 증폭기 회로를 사용한다. 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 설계하는 부분에서는 회로의 간략화를 위하여 EMI 소스의 노이즈를 분리하여 보상해 주기 위하여 노이즈 분리기를 설치하여 CM과 DM 능동필터를 동시에 보상한다. 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인 인정기관에서 실험한 결과, 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격이 만족됨을 확인하였다.</p>
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"본문에서 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 평가하기 위하여 어디에서 실험했나요?",
"위 글에서 EMI 대응을 위한 보드 설계를 제안 받은 Dsah Camera의 전방위 화각은 몇 도야?",
"\\( 360^{\\circ} \\) 전방위 화각을 가진 Dash Camera에 제안된 보드는 DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로를 구축하였는가?",
"능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 구상 할 때 회로의 단순화를 위해서 어떻게 해야 하는가?",
"능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 설계하는 부분에서는 노이즈 분리기를 설치하여 CM과 DM 능동필터를 두개 다 보상하는가?",
"위 본문에서 제안된 보드는 어떤 결합 회로를 적용하여 개발되었는가?",
"위 글에서 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 확인하기 위한 실험에서 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격에 부합하였는가?",
"DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계부분에서는 DM 잡음을 얻기 위해서 무엇을 사용하는가?",
"DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계를 할 때 왜 차동 연산 증폭기 회로를 사용하는가?"
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인공물ED
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360° 전방위 화각을 가진 Dash Camera의EMI 대응을 위한 Board 개발
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<h1>Ⅲ 결 론</h1><p>본 논문에서는 \( 360^{\circ} \) 전방위 화각을 가진 DashCamera의 EMI 대응을 위한 보드 설계를 제안하였다. 제안된 보드는 DM 및 CM입력 노이즈 감소회로를 설계하고 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 개발하였다. 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인 인정기관에서 실험한 결과, 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격이 만족됨을 확인하였다. 향후 연구과제로는 DC-DC 컨버터가 넓은 전압범위에서 고효율을 갖도록 절전형으로 설계하여 차량의 배터리에 불필요한 부하가 없도록 하는 연구가 필요하다.</p>
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"향후 DC-DC 컨버터가 넓은 전압범위에서 고효율을 갖도록 하려면 어떤 형식으로 설계해야해?",
"\\( 360^{\\circ} \\) 전방위 화각을 가진 DashCamera의 EMI 대응을 위해 어떤 회로를 설계했어?",
"DashCamera의 화각은?",
"\\( 360^{\\circ} \\) 전방위 화각을 가진 DashCamera의 EMI 대응을 위해 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 개발했어?"
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인공물ED
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광투과 전자파 차폐필름의 특성
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<h2>2. 실험 결과 및 고찰</h2> <h3>가. 광투과도</h3> <p>일반적으로 높은 전도성을 위해 선택되는 금속 박막은 전도성이 우수한 반면 두꺼워지면 가시광선 대역의 광투과도가 급격히 감소하는 단점이 있다. ITO/\( \mathrm{Ag} \)/ITO계 다층 금속 박막의 경우, 가시광선 대역의 파장에 대한 광투과도는 각 박막의 skin \( \operatorname{depth}(\delta) \)로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( \delta=\frac{\lambda}{4 \pi k}=\frac{1}{\alpha} \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서 \( \lambda \)는 파장이며, \( k \)는 금속 소멸계수(extinction coefficient), \( a \)는 재료의 흡수계수(absorption coefficient)이다. 유전 박막 층의 경우 \( k \) 가 작아 무시할 수 있으나, \( \mathrm{Ag} \) 박막의 \( k \)는 1 보다 크므로 전체 박막의 반사특성을 좌우하게 된다. 따라서 광투과를 높이기 위한 \( \mathrm{Ag} \)의 조건은 두께를 위 식에서 나타낸 skin depth 보다 얇거나 비슷하도록 설계하여야 한다.</p> <p>그림 1에서 전 주파수 대역에 걸쳐 \( \mathrm{Ag} \) 의 흡수계수는 큰 차이를 보이지 않은 반면, skin depth는 약 \( 400 \mathrm{nm} \) 부근에서는 \( 16 \mathrm{nm} \) 정도로 크다가 파장이 증가할수록 감소하다가 \( 700 \sim 800 \mathrm{nm} \) 이상에서 근적외선 대역까지는 거의 \( 11 \mathrm{nm} \) 로 일정한 값을 나타내고 있는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서의 \( \mathrm{Ag} \) 두께는 최대 \( 11 \mathrm{nm} \) 이하로 제어하였다. ITO층은 \( \mathrm{Ag} \)층의 상하에 증착되어 습기나 \( \mathrm{Cl}, \mathrm{S} \) 등 에 매우 취약한 \( \mathrm{Ag} \)를 보호할 뿐만 아니라, 반사율이 높은 \( \mathrm{Ag} \)의 표면 반사를 감소시켜 전체 층의 광투과를 향상시키는 역할을 한다. 어떠한 매질에 광이 투과 시 반사계수, \( \rho \),는 다음과 같다.</p> <p>\( \rho=\frac{\text { reflected amplitude }}{\text { incident amplitued }}=\frac{\left(y_{0}-y_{1}\right)}{\left(y_{0}+y_{1}\right)} \)<caption>(2)</caption></p> <p>여기서, \( y \) 는 입사되는 매질의 admittance이다. 이경우의 반사율, R,은 아래 식으로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( R=\left|\frac{y_{0}-y_{1}}{y_{0}+y_{1}}\right|^{2} \)<caption>(3)</caption></p> <p>현재 저 반사 박막은 박막간 간섭효과(interference effect)를 이용하여 두께를 파장의 \( 1 / 4 \) 만큼 가지는 \( 1 / 4 \lambda \)형(Quarter-wave형)과 저 반사 특성을 향상시키기 위해 기재위에 다른 admittance를 가진 재료를 복층으로 중첩하여 제조한다.</p> <p>\( y_{1} / y_{2}=\sqrt{y_{0} / y_{s u b}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>그러나 복층 박막은 간단히 제조할 수 있는 반면, 중간층에 적절한 굴절률을 가진 물질을 찾아야 하는 단점이 있다. 따라서 같은 굴절률을 갖는 재료로 이 중간층을 대체시키는 Quarter-half-Quarter형 저 반사 다층박막이 주로 사용되고 있으며 이 경우 사용되는 재료의 수를 줄여 제조경비를 낮출 수 있는 장점이 있다. 서로 다른 굴절률을 가진 다층(2x-1)박막의 반사율은 다음과 같다.</p> <p>\( R=\left|\frac{y_{0}-\frac{y_{H}^{2 x}}{y_{L}^{2(x-1)} y_{s u b}}}{y_{0}+\frac{y_{H}^{2 x}}{y_{L}^{2(x-1)} y_{s u b}}}\right|^{2} \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서, H와 L은 각각 특성 admittance yH 및 yL의 \( 1 / 4 \) 파장을, y0 및 ysub는 각각 입사되는 매질과 기재의 admittance를 나타낸다.</p> <p>그림 2는 식 (1)과 (5)로 도출된 \( \mathrm{Ag} \) 와 ITO의 두깨를 최적화한 후, PET필름위에 ITO/\mathrm{Ag}/ITO 3층막을 증착한 전자파차폐필름의 \( 400-700 \mathrm{nm} \)의 가시광선 대역에서 광투과도를 측정한 결과아다. 그림에서 보듯이, 전 가시광선대역에서 고르게 높은 투과를 나타내고 있으며, 측정된 전광선 투과율은 \( 83.1 \% \)이었다.</p> <h3>나. 전자파차폐특성</h3> <p>입사되는 전자파를 차폐하는 방어막으로서의 전자파차폐 필름의 차폐특성(Shielding Effectiveness, SE)은 일반적으로 입사되는 전기 혹은 자기장의 크기와 투과되는 전기 혹은 자기장의 크기의 비로 정의할 수 있으며, 그 크기는 데시벨 \( (\mathrm{dB}) \) 로 나타낸다.</p> <p>\( \mathrm{SE}=20 \log _{10} \frac{\left|E_{i}\right|}{E_{t} \mid}=R_{d b}+A_{d b}+M_{d b} \)<caption>(6)</caption></p> <p>여기서, Rdb, Adb 및 Mdb는 각각 차폐 재료에서의 반사손실, 흡수손실 및 다중반사 및 투과에 의한 손실로서, 차폐필름과 같은 매우 얇은 박막의 경우에서는 다중반사손실은 무시할 수 있다. 재로 내 흡수손실은 식 (7)과 같으며, 전파 침투 두께인 skin depth에 의존한다.</p> <p>\( A_{d b}=20 \log _{10} \frac{\left|E_{i}\right|}{\left|E_{t}\right|}=20 \log \left(e^{-t / \delta}\right) \)<caption>(7)</caption></p> <p>\( \delta=\sqrt{\frac{2}{\omega \mu \sigma}}=\sqrt{\frac{\rho}{\pi f \mu_{o}}} \)<caption>(8)</caption></p> <p>여기서, \( \omega \)는 입자전파의 각진동수 \( (2 \pi \mathrm{f}), \mathrm{f} \)는 주파수(frequency, \( \mathrm{Hz} \) ), \( \sigma \)는 전기전도도 \( (\mathrm{S} / \mathrm{cm}), \rho \)는 저항(resistivity, \( \Omega / \mathrm{m} \) ), \( \mu \)는 차폐 재료의 투자율 \( (\mathrm{H} / \mathrm{m}) \) 및 \( \mu_{0} \)는 진공 하에서의 투자율이다.</p> <p>본 연구에서 제작한 전파차폐필름은 나노두께의 ITO/\mathrm{Ag}/ITO계 전도성 박막을 이용하고 있으며, 각각의 층의 skin depth를 표 1에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. ITO 및 \( \mathrm{Ag} \) 의 skin depth</caption> <tbody><tr><td></td><td>Frequency \( (\mathrm{GHz}) \)</td><td>Resistivity \( (\Omega \cdot \mathrm{cm}) \)</td><td>skin deph \( (\mu \mathrm{m}) \)</td></tr><tr><td>ITO</td><td>10</td><td>6 12</td><td>1.23 1.74</td></tr><tr><td>\( \mathrm{Ag} \)</td><td>10</td><td>1.6</td><td>0.63</td></tr></tbody></table> <p>차폐필름박막의 두께는 약 \( 100 \mathrm{nm} \) 정도로서 표 1에서 제시한 각 재료들의 skin depth에 비해 전기적으로 매우 얇은 것 \( d<<\delta) \) 을 알 수 있으며, 이 경우 평면파에 대한 차폐특성 \( (\mathrm{SE}) \)은 아래의 식으로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( \mathrm{SE}=20 \log _{10}\left(1+\mathrm{Z}_{0} \frac{\sigma \mathrm{d}}{2}\right)=20 \log _{10}\left(1+\frac{\mathrm{Z}_{0}}{2 \mathrm{R}_{\mathrm{s}}}\right) \)<caption>(9)</caption></p> <p>여기서 \( \mathrm{R}_{s} \)는 표면저항, \( \mathrm{Z}_{0} \)는 자유공간에서의 고유 임피던스 \( (377 \Omega) \)이다.</p> <p>그림 3은 전자파 차폐필름 박막의 표면저항에 따른 차폐특성 \( (\mathrm{SE}) \)을 식 (9)에 의해 예측한 결과이다. 일반적으로 박막의 표면저항이 낮아질수록 차폐특성은 코팅되는 박막의 표면저항에 반비례하여 크게 감소하는 것을 알 수 있다. 따라서 광투과 전자파 차폐필름의 표면저항은 적절하게 조절되어야 하며, 본 연구에서 제조된 전자파 차폐필름은 4 point probe 시험기로 측정결과 약 \( 15 \Omega / \square \)의 표면저항을 보유하였다.</p> <p>그림 4는 본 연구에서 제조된 다충형 전자파 차폐필름의 차폐손실을 \( 2 \sim 11 \mathrm{GHz} \)대역에서 자유공간 하에서 측정한 결과이다. 여기서 S11과 S21은 각각 입사 안테나와 수신 안테나 사이의 반사손실과 차폐손실을 의미한다. 그림에서 보듯이, S11은 거의 0으로서 차폐필름 표면의 반사로 인해 반사손실이 \( 1 \% \) 이하이며, S21은 평균 \( -23 \mathrm{dB} \)가 손실되어 입사전파 대비 \( 99.5 \% \)의 차폐특성을 나타내었으며, 이 결과는 예측한 결과와 매우 잘 일치하고 있다.</p> <p>입사전파가 차폐필름을 투과하고 있음을 알 수 있다. 또한 차폐 필름은 전파손실이 모든 주파수대역에서 거의 일정한 값을 나타내고 있어, 증착된 전도성 박막이 매우 균질하다는 것을 예상할 수 있다.</p> <p>그림 5는 증착된 박막의 표면을 주사전자현미경 SEM을 이용하여 관찰한 것이다. 위의 결과에서 예상한 것처럼 매우 균질한 증착이 이루어 졌음을 확인할 수 있다.</p>
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"표 1에서 skin deph \\( (\\mu \\mathrm{m}) \\)이 1.23 1.74의 값을 갖는 것은 무엇입니까?",
"표 1에서 ITO의 Frequency \\( (\\mathrm{GHz}) \\)은 무엇입니까?",
"표 1. ITO 및 \\mathrm{Ag}Ag 의 skin depth에서 skin deph \\( (\\mu \\mathrm{m}) \\)가 0.63인 것은 무엇입니까?",
"표1에서 \\( \\mathrm{Ag} \\)일 때, Resistivity \\( (\\Omega \\cdot \\mathrm{cm}) \\)의 결과 값은 무엇일까요?",
"표 1. ITO 및 \\mathrm{Ag}Ag 의 skin depth에서 ITO의 Resistivity \\( (\\Omega \\cdot \\mathrm{cm}) \\)는 어떤 값을 가지나요?",
"표 1에서 Resistivity \\( (\\Omega \\cdot \\mathrm{cm}) \\)의 값은 무엇이 더 큰가요?",
"표 1에서 Resistivity \\( (\\Omega \\cdot \\mathrm{cm}) \\)의 값중 수치가 더 작은 것은 얼마 입니까?",
"표 1에서 ITO와 \\( \\mathrm{Ag} \\)의 값이 10으로 동일한 항목은 무엇입니까?",
"표 1. ITO 및 \\( \\mathrm{Ag} \\) 의 skin depth에서 \\( \\mathrm{Ag} \\)일 때, skin deph \\( (\\mu \\mathrm{m}) \\)는 어떤가요?"
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인공물ED
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자성센서 기반 지뢰탐지기를 위한 신호처리
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 신호처리에 필요한 자기장 데이터</h2><p>지뢰탐지기 신호처리는 코일과 연결된 송수신부로부터 자기장 크기를 포함한 raw data를 수신하는 단계부터 시작한다. 두 모듈 간에는 이더넷으로 연동되며 raw data는 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 의 주기적인 속도로 들어온다. 여기서 잠시 raw data를 언는 과정에 대해서 간략히 살펴보겠다. 송수신부는 수신코일에서 감지된 자기장의 변화, 즉 아날로그 신호를 일정구간에서 추출한다. 이것을 신호처리부로 송신해야하기 때문에 ADC (Analog Digital Converter) 처리를 거쳐 500 개의 샘폴링 데이터를 만늘고 2byte 크기인 unsigned short 데이터형 500개의 배열에 담아 신호처리로 전달하게 된다. 배열원소가 unsigned short 데이터형이기 때문에 가질 수 있는 수치의 범위는 0 부터 65535 까지이다. 그림 1은 신호처리가 수신하는 한 개의 raw data에 대한 기본적인 형태를 보여준다. 주변에 탐지대상 표적이 없고 대기 중인 상태로 유지하고 있는 환경이다.</p><p>그림 2 는 탐지 대상의 표적이 수 \( \mathrm{cm} \) 거리 이내로 매우 근접한 상황에서 수신한 한 개의 raw data(data2)와 표적이 없는 대기상태의 raw data(data 1)를 비교한 그래프이다.</p><p>탐지 대상 표적이 가까이 있는 경우 그레프의 패턴은 대기상태에 비하여 위쪽으로 올라오는 모습을 보여준다. 그 이유는 코일에 전류가 인가되어 흐르면 자기장이 형성되고 이 자기장은 금속 표적의 표면에 전류를 발생시키게 되며 이 전류는 다시 자기장을 유도하면서 탐지코일에 수신전압을 생성시키는 원리를 이용하기 때문이다[2]. 결국 대기상태에 비해 현재의 신호 상태가 얼마나 올라왔는지 또는 변화했는지에 따라서 탐지 유무를 판별할 수 있다.</p><h2>2. 신호처리 기본설계</h2><p>최초 지뢰탐지기 장비에 전원을 인가하면 초기에 장비 자체의 불안정한 전기적 노이즈를 제거한다는 가정 하에 20 초 동안 데이터를 버린다. 연동 속도가 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 이므로 \( 20 \times 60 \), 즉 1200 개의 raw data를 무시하게 된다. 그 후 10 초 동안 데이터를 수집하여 calibration을 수행한다. 마찬가지로 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 속도이므로 총 600 개의 raw data가 calibration에 사용된다. Calibration 방법은 raw data 600 개를 합산하여 산술평균을 하는 데 raw data가 500개 배열로 구성되어 있으므로 각 배열원소의 index마다 따로 계산하여 관리한다. 조금 더 상세허 설명하자면, 배열의 첫 번째 원소가 600 개이고 이 값들을 모두 더한 후 600 으로 나누면 평균값을 구할 수 있다. 배열의 두번째 원소부터 배열의 마지막인 500 번째 원소까지도 각각 600 개이고 모두 같은 방법으로 평균값을 구할 수 있다. 이렿게 해서 500개의 평균값을 도출하는 것이 calibration이며 이것을 cal data라는 500개의 배열에 기억해두도록 한다. Calibration 과정에 대한 이해를 도울 수 있도록 그림 3에 정리해보았다.</p><p>Calibration이 완로되면 그 이후부터 수신되는 데이터들을 모두 cal data와 비교하여 차이를 확인하면 된다. cal data와의 차이를 산출하는 과정이 곧 해당 raw data에 대한 신호처리를 의미하는 데 raw data는 배열의 형태로 이루어저 있기 때문에 신호처리 결과를 직관적으로 비교하기 위해서는 하나의 스칼라 값으로 변환하는 것이 중요하다. 어떤 항목을 스칼라 값으로 선정할 지에 대해서는 여러 가지 방법이 있을 것이다. 예를 들면, 그림 2 그래프 상의 기준으로 다른 곳에 비해 비교적 움직임의 폭이 커보이는 300 번째 배열 원스에 늘어있는 값을 사용하거나 아니면 500개의 원소값들을 모두 합산한 수치를 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 cal data를 기준으로 raw data의 표준편차를 계산하고 이것을 신호처리 결과 값으로 사용하였다. 수식은 다음과 같다.</p><p>\( D=\sqrt{\frac{\left(a_{1}-\beta_{1}\right)^{2}+\left(a_{2}-\beta_{2}\right)^{2}+\cdots+\left(a_{N}-\beta_{N}\right)^{2}}{N}} \)<caption>(1)</caption></p><p>수식 (1)에서 \( D \) 는 신호처리 결과값이고 \( \alpha^{\text {는 }} \) 현재 위치에서의 raw data, \( \beta \) 는 표적이 없는 위치에서 계산한 cal data이다. 만약 표적이 없다면 idle 상태이므로 raw data와 cal data는 그림 2 에서 data 1 의 형태가 되고 두 데이터가 거의 비슷한 수치를 가질 것이기 때문에 신호처리 결과값은 0 에 가까운 작은 값을 유지하게 된다. 표적이 근접하게 되면 그림 2 와 같이 두 데이더 간 차이가 발생하므로 신호처리 결과값은 일정크기 이상 커질 수 있으며 이론적인 최대값은 65535 이다. 토양에 매설한 금속 지뢰를 스캔하는 동안 이 수식을 적용하여 매 프레임마다 신호처리 결과값을 산출하고 시간에 따른 D 값을 그래프로 표현하면 그림 4 에서 result data 1 과 같다.</p><p>표적이 없는 동안에는 0 에 근접한 수치를 유지하다가 표적이 다가오면 급격히 상승하게 되고 아마도 표적이 가장 가까웠을 순간으로 예상되는 X축 550 프레임 지점에서 약 19000 정도의 최고점을 기록한 후 표적이 밀어지기 시작하면 다시 0 에 근접한 소강상태가 된다는 것을 알 수 있다. 최종적으로 표적을 탐지했음을 판별하기 위해서는 정량적인 기준인 threshold가 필요한데 이 그래프에서는 threshold를 3000 으로 설정한 예시를 점선으로 보여주고 있으며 이 값을 돌파한 구간에 한하여 표적이 탐지되었다는 해석을 내릴 수 있다.</p>
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"raw data를 합산하여 산술평균하는 방법을 무엇이라고 하는가?",
"탐지코일에 수신전압을 생성시키는 원리는 무엇인가?",
"아날로그 신호를 신호처리부로 송신하기 전에 거치는 처리방식은 무엇인가?",
"지뢰탐지기 신호처리에서 두 모듈을 연동하는 것은 무엇인가?",
"표적이 없는 상태를 무엇이라고 하는가?",
"이 예시에서 표적이 탐지된 순간이 있었다고 해석할 수 있을까?",
"지뢰탐지기 신호처리에서 가장 먼저 수행해야 하는 단계는 무엇인가?",
"지뢰탐지기 신호처리가 수신하는 raw data가 포함해야 하는 정보는 무엇인가?",
"raw data가 들어오는 속도는 얼마인가?",
"지뢰탐지기의 송수신부는 무엇과 연결되어야 하는가?",
"unsigned short 데이터형의 크기는 얼마인가?",
"송수신부는 추출한 아날로그 신호를 어디로 송신하는가?",
"배열원소가 0부터 65535까지의 수치의 범위를 가지는 이유는 무엇인가?",
"calibration을 위해 수집하는 데이터는 몇 초동안 수집되는가?",
"표적이 가까이 있으면 그래프는 대기상태에 비해 아래로 내려가는가?",
"신호처리 결과를 직관적으로 비교하기 위해서 하나의 벡터 값으로 변환하면 도움이 될까?",
"현재의 신호 상태와 대기 상태에서의 신호 상태를 비교하면 탐지 유무를 알 수 있을까?",
"calibration 방법을 이용할 때, raw data가 500개 배열로 구성되어 있을 경우 산술평균을 한 번만 수행하면 된다.",
"calibration 이후에 수신되는 데이터들은 무엇과 비교해야 하는가?",
"장비의 불안정한 전기적 노이즈를 제거하기 위해 버리는 raw data는 몇 개인가?",
"지뢰탐지기 장비에 처음으로 전원을 넣은 후에 20초 동안의 데이터는 사용하지 않는 이유가 무엇인가?",
"계산한 500개의 평균값을 기억해두기 위해 사용하는 배열의 이름은 무엇일까?",
"어떤 배열이 계산한 500개의 평균값을 기억해둘까?",
"표적이 가까이 있는 경우 그래프의 패턴이 대기상태에 비해 위로 올라오는 이유는 무엇인가?",
"cal data와의 차이를 산출하는 과정이 의미하는 것은 무엇인가?",
"신호처리 결과를 하나의 스칼라 값으로 변환하는 이유는 무엇인가?",
"본 연구에서 신호처리 결과 값으로 사용한 값은 무엇인가?",
"수식에서 \\( \\beta \\)가 의미하는 것은 무엇인가?",
"idle 상태에서 신호처리 결과값은 어떤 값을 가질 것으로 예상될까?",
"표적이 없을 때 raw data와 cal data의 수치는 큰 차이를 보일까?",
" idle 상태에서 raw data와 cal data의 수치는 큰 차이를 가지고 있어?",
"표적이 근접했을 때 신호처리 결과값이 가질 수 있는 이론적인 최대값은 얼마인가?",
"표적이 근접하였을 때 신호처리 결과값이 커지는 이유는 무엇인가?",
"표적이 근접하였을 때, 신호처리 결과값은 65535을 초과할 수 있을까?",
"표적이 가장 가까웠을 것으로 예상되는 시점에 기록한 최고점은 얼마인가?",
"표적을 탐지했음을 판별하기 위해서 설정하는 정량적인 기준을 무엇이라고 하는가?",
"이 예시에서 설정한 threshold 값은 얼마인가?",
"언제 표적과 가장 가까웠을 것으로 예상되는가?",
"그림 4의 result data 1에서 표현한 데이터는 어떤 시점에 추출되었는가?",
"어떤 기간에 그림 4의 result data 1의 데이터가 나타났지?",
"신호처리부로 데이터를 송신하기 위해서 샘플링 데이터를 어디에 담는가?",
"배열원소가 가질 수 있는 수치의 범위는 무엇인가?",
"무엇이 배열원소가 지니는 수치의 범위야?",
"threshold가 필요한 이유는 무엇인가?",
"왜 threshold가 요구되지?",
"송수신부에서 추출하는 아날로그 신호는 무엇인가?",
"ADC 처리를 거쳐 생성하는 샘폴링 데이터는 몇 개인가?"
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인공물ED
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자성센서 기반 지뢰탐지기를 위한 신호처리
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<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 자성센서를 기반으로 한 지뢰탐지기를 개발하는 과정에서 필요한 신호처리 방법을 설계 및 구현하였다. 최초 설계에 대하여 예상하지 못한 문제를 마주하게 되었고 비록 시행착오를 겪기도 했지만 원인을 면밀히 분석한 후 시험 환경에 적합한 솔루션 찾아 대응한 덕분에 결국은 개선된 신호처리 알고리즘을 완성시켰다. 이번 연구에서 가장 중요했던 부분은 신호처리 결과 패턴에 대한 실시간 기울기 감시라고 생각한다. 신호처리 결과가 장비 자체의 전기적인 잡음 또는 주변 환경의 영향을 받으면 지뢰탐지 여부를 판별하기가 어렵기 때문에 초기에 계산한 calibration data를 기준값으로 고정해 놓고 사용하는 것보다는 표적이 없 는 상태인지 감시하며 계속적으로 현재 기준에서의 calibration data를 다시 계산하여 갱신하는 것이 효과적이다. 이때 표적 탐지 유무를 감시하는 도구로 활용한 것이 바로 신호처리 결과 그래프에 대한 기울기 값이었던 것이다. 상황에 맞는 도구를 선택하고 적절하게 이용해서 금속 지뢰의 매설위치를 정확하게 식별하였고 성공적으로 연구를 마칠 수 있었다.</p>
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"왜 표적이 없는 상태인지 감시하며 계속적으로 calibration data를 계산 및 갱신하는 것이 효과적인가요?",
"연구에서는 금속 지뢰가 묻혀 있는 위치를 정확히 알아낼 수 있었나요?",
"신호처리 결과가 장비 자체의 전기적인 잡음 또는 주변 환경의 영향을 받을 때 지뢰탐지 여부를 쉽게 판별할 수 있나요?",
"연구에서 가장 핵심인 부분은 무엇인가요?",
"표적 탐지 유무를 감시하기 위해 사용한 것은 무엇인가요?",
"논문에서 설계한 신호처리 방법은 무엇을 기반으로 한 지뢰탐지기를 설계하는 것에 필요하나요?"
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인공물ED
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자성센서 기반 지뢰탐지기를 위한 신호처리
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<h1>요 약</h1><p>본 논문은 자성센서 기반 지뢰탐지기를 개발하는 과정에서 필요한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 탐지신호의 세기는 탐지 코일에 수신된 자기장의 변화량을 이용하여 얻는다. 표적이 없을 때 대비 표적이 있을 때의 상대적인 신호세기를 계산하기 때문에 표적이 없는 상태에서 calibration data늘 만든다. 자기장은 장비 자체의 전기적인 잡음 또는 주변 환경의 영향을 반으므로 calibration을 지속적으로 수행하고 갱신하는 것이 중요하다. 마지막으로 표적에 의해 발생하는 신호크기의 변화량, 즉 단위 시간 당 그래프의 기울기 값이 일정 수준 이상 도달하는지 감시하여 정확한 탐지지점과 신호크기를 판별한다.</p><h1>I. 서론</h1><p>지뢰탐지기는 일반적으로 레이다 투과 신호를 확인하거나 자기장을 이용하여 금속의 유무를 판단하는 원리를 이용한다. 본 논문에서는 자성센서로 자기장의 변화를 감지하는 금속탐지 장치를 다룬다. 금속탐지기는 송신 코일에 전류를 인가하여 자기장을 유포하고 이렿게 유포된 자기장은 금속 표적 표면에 전류를 발생시킨다. 금속 표적 표면에 흐르는 전류는 다시 자기장을 유도하고 수신 코일을 이용하여 금속으로부터 유도된 자기장을 탐지한다. 이러한 과정 중에서 특히 신호처리 방안에 대하여 논하고자 한다. 본론 1 과 2 에서는 신호처리에 필요한 자기장 데이터를 언는 과정 및 지뢰탐지 방법에 대한 기본 설계에 대해 기술한다. 본론 3 에서는 앞서 실계한 내용을 실제 적용했을 때 발생한 문제점을 보여주고 그 원인을 분석한다. 본론 4 에서는 시행착오를 통해 언은 경험을 바탕으로 새롭게 개선한 신호처리 알고리즘을 제안하고 본론 3 에서 보여준 문제를 해결한다.</p>
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"자성센서 기반 지뢰탐지기를 개발하는 과정에서 필요한 것은 뭐야?",
"뭐가 자성센서 기반 지뢰탐지기를 개발할 때 필요해?",
"금속 표적 표면에 흐르는 전류로 자기장을 탐지하려면 무엇을 이용해야해?",
"본론 4에서 보여주고자 하는 것은 뭐야?",
"탐지 코일에 수신된 자기장의 변화량을 이용해 얻는 것을 뭐야?",
"탐지 코일에 수신된 자기장의 변화량을 통해 뭐를 얻니?",
"표적이 없는 상태에서 calibration data가 만들어지는 이유는 뭐야?",
"calibration을 지속적으로 수행하고 갱신하는 것이 중요한 이유는 뭐야?",
"표적에 의해 발생하는 신호크기의 변화량이 뜻하는 것은 뭐지?",
"표적에 의해 발생하는 신호크기의 변화량은 무엇을 의미하니?",
"정확한 탐지지점과 신호크기를 판별하는 방법은 뭐야?",
"어떻게 정확한 탐지지점과 신호크기를 판별해?",
"금속탐지 장치는 어떤 변화를 감지하지?",
"금속탐지기가 금속 표적 표면에 전류를 발생시키려면 어떤 과정이 필요해?",
"자기장의 변화를 감지할 때 쓰이는 센서는 뭐야?",
"본론 1과 2 에서 기술하는 것은 뭐야?",
"본론 1과 2에서는 뭘 기술해?",
"본론 3에서 보여주고자 하는 내용은 뭐야?",
"금속의 유뮤를 판단하려면 어떻게 해야하지?",
"지뢰탐지기는 어떤 원리를 이용하지?",
"본 논문에서 다루는 장치가 뭐야?",
"장비 자체의 전기적인 잡음 또는 주변 환경의 영향을 받는 것은 뭐야?"
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05293c3f-1686-471b-ba18-3a121ef8d0c4
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인공물ED
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자성센서 기반 지뢰탐지기를 위한 신호처리
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<h2>3. 시험 과정에서 발견한 문제점</h2><p>그림 4는 최초 설계 의도에 맞게 표적을 께끗하고 이상적으로 탐지하여 신호 처리한 결과를 보여주는 케이스라고 할 수 있다. 그런데 수차례 비슷한 시험을 반복하는 과정에서 예상하지 못한 문제 현상을 발견하게 되었다.</p><p>그림 5는 하나의 고정된 지뢰 표적을 놓고 여러 번 시험했던 결과 중 일부 3가지 신호처리 결과에 대한 그래프이다. 공통적으로 보여주는 문제는 최초에 신호크기가 0에 근접했었고 표적을 완전히 지나간 후 다시 0으로 떨어지는 것이 아니라 100에서 200이상으로 유지되는 부분이다. 물론 그래프에서 제시한 것처럼 threshold를 500 으로 충분히 높게 설정하면 표적 탐지 판별이 가능하긴 하다.</p><p>그림 6은 그림 5에서 나타난 문제의 원인을 분석해보기 위하여 약 60분 동안 표적이 없는 상태에서 신호처리 결과값을 그래프로 그려보았다. 표적이 없으므로 계속 0에 근접한 결과를 기대했으나 초반 5 분 동안 3000을 돌파할 정도로 급격하게 상승 곡선을 그리고 이후 15 분 동안 하강하다가 다시 서서히 상승하는 패턴을 보여주었다. 비슷한 시험을 수차례 해본 결과 패턴에 특별한 규칙성은 발견할 수 없었다. 그리고 이 시험을 토대로 그림 5의 그래프를 재해석하자면 수십 초 이내의 비교적 짧은 시간동안 수집한 데이터이기 때문에 threshold 500으로 표적 판별이 가능했지만 만약 표적이 없는 상태에서 수십 분 이상 기다린 후 같은 시험을 했다면 대기하는 동안 이미 신호크기가 500을 넘어버리고 오경보가 발생하므로 정확한 표적 판별이 어려웠을 것이라고 추측된다.</p><h2>4. 개선된 신호처리 알고리즘</h2><p>최초에 설계헸던 신호처리 방법에 문제가 있다는 것을 그림 7에서 잘 설명해 주고 있다. Threshold를 300으로 설정하고 표적이 완전히 지나간 지점으로 추측되는 X축 600프레임에 이르기까지 표적이 잘 탐지된 것처럼 보이지만 패턴이 조금씩 상승하는 경향을 보면 그 이후에 표적이 없음에도 불구하고 신호크기는 다시 threshold를 넘을 가능성이 높다.</p><p>문제의 근본 원인은 잘못된 calibration data를 사용한다는 점이다. 최초에 계산한 값을 고정해 놓고 이후 수신된 신호크기와의 차이만 계산하기 때문에 지속적으로 변화하는 주변 환경의 잡음으로부터 받는 영향을 전혀 고려하지 못하고 있는 것이다. 따라서 가장 먼저 수정되어야 할 부분은 새로운 raw data를 수신 할 때마다 그것을 calibration 계산에 반영하여 갱신하는 일이다. 최신의 cal data를 신속하게 만들기 위하여 calibration 계산에 사용되는 raw data 개수를 기존 600개에서 20 개로 줄였다. 즉 최근 수신한 raw data 20개에 대한 평균값을 취하여 cal data를 갱신하게 되며 소요시간 상으로는 10초에서 0.3초 정도로 단축한 셈이다. 이렇게 하면 표적이 없는 동안에 갱신된 cal data와 최신 raw data가 계속 비슷한 값을 가지기 때문에 적어도 그림 6에서 보여준 문제는 해결할 수 있다.</p><p>그 다음 고민해야 할 부분은 표적 탐지 신호의 크기를 정확하게 뽑아내는 것이다. 그림 7에서 표적이 탐지되는 신 호의 최대 크기는 약 1000인 것으로 보인다. 하지만 이것은 잡음이 포함되어 있는 수치이나. 잡음 제거를 생가한다면 그림 8에서 설명하는 바와 같이 추출하는 것이 타당하며 그래서 신호크기는 1000이 아닌 약 700정도가 되는 것으로 해석해야 한다.</p><p>노이즈를 제거하고 탐지 신호. 크기를 선별하는 방법에 대해 다양한 시도를 해볼 수 있겠지만 본 연구에서 선태한 방안은 raw data를 수신할 때마다 cal data 갱신에 포함시키나가 표적 탐지가 시작되는 순간 calibration 계산을 중지하고 마지막 cal data를 기준으로 이후 탐지되고 있는 둥안 표적 신호크기를 계산한다. 그리고 표적이 완전히 지나가면 cal data 갱신을 다시 이어가는 것이다.</p><p>마지막으로 해결해야 할 부분은 표적이 최초 탐지되기 시작하는 지점과 표적이 완전히 지나간 지점을 결정하는 문제이다. 왜냐하면 그 위치에서 calibration 계산 정지와 재시작이 일어나고 이에 따라 최종적인 탐지신호 크기가 정해지기 때문이다. 물론 시험이 끝난 후 수집한 데이터를 나중에 그래프 상으로 보면 어디서 탐지가 시작되고 어디서 끝났는지 육안으로 구별하는 것은 그리 어렵지 않다. 그러나 지뢰탐지기라는 장비의 특성상 순간순간 들어온 신호크기를 실시간으로 해석하여 사용자에게 탐지 유무를 알려 줘야하기 때문에 신속한 판별이 중요하다. 본 연구에서는 그림 9에서 보는 바와 같이 탐지 지점을 찾는 결정적인 도구로서 그래프의 기울기 값에 주목하였다. 표적이 없는 동안 잡음에 의해 변화하는 크기보다 표적이 다가왔을 때 움직이는 변화량이 훨씬 크기 때문이다. 그리고 이때 사용하는 그래프는 기울기 값의 신뢰성을 높이기 위하여 최근 수신한 20개의 raw data 신호세기를 평균한 값이고 이 수치를 raw data avg라고 칭하겠다.</p>
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"표적 탐지 신호의 크기를 어떻게 계산해?"
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d2df400b-0fbb-47f1-808b-39e58f3baa4e
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인공물ED
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단위 트랜스듀서 간 성능편차를 갖는 타일형 프로젝터의 음향방사 특성
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<h1>II. 단위 트랜스듀서 배치 방식에 따른 타일형 프로젝터의 방사 특성 변화</h1> <h2>2.1 단위 트랜스듀서 및 타일형 프로젝터 모델링</h2> <p>본 연구에서는 총 36개 단위 트랜스듀서의 정방형배열로서구성된타일형프로젝터를상정한다. 먼저 단위트랜스듀서간음향성능편차를모사하기위하여 집중소자(lumped element) 모델에 기반한 단위 트랜스듀서의모사를수행하였다. 집중소자모델의입력변수 설정 시, 각 단위소자 내 PZT 링의 외경, 내경,두께 및 33-모드 종방향 결합계수(coupling coefficient)가Table 1과같이평균치로부터일정범위내편차를갖도록 하여 총 36개의 입력변수 조합을 설정하였다. 위 36개 입력변수 조합에 대한 집중소자해석 결과, Fig. 3과 같이 단위 트랜스듀서 간 최대 6 dB의TVR 편차를 갖는 단위 트랜스듀서 집단을 구성할수 있었다. 여기서 TVR은 트랜스듀서에 1 V가 인가되었을 때 트랜스듀서 표면으로부터 1 m 떨어진 지점에서의 음향강도 레벨로서 정의된다.</p> <p>다음으로 단위 트랜스듀서 간 상호작용을 포함한타일형 프로젝터의 방사 특성 해석을 위하여 단위트랜스듀서 모사 및 근접장 음향 계산을 연동하여수행하였다. 본 단계에서 산출되어야 할 주요 물리량은 각 단위 트랜스듀서 표면에서의 음압 및 입자속도이다. 단위 트랜스듀서 표면에서의 힘(음압의표면적에 대한 적분)과 입자속도의 비는 방사 임피던스, 즉, 방사효율의척도가되며, 나아가표면입자속도는레일레이 적분의입력변수로서 근접장 및 원거리장에서의음압및기타음향물리량을예측하는 데사용된다.[10] 단위트랜스듀서의표면속도는Eq. (1),소위 배열 방정식의 해로서 구해진다.</p> <p>\( 0=\left(Z_{m, i}^{E}+\sum_{j=1}^{N} \frac{u_{j}}{u_{i}} Z_{i j}\right) u_{i}+N_{e m, i} V_{i} \)<caption>(1)</caption></p> <p>위 식에서 \( Z_{m, i}^{E} \) 와 \( N_{e m, i} \) 은 \( i \) 번째 단위 트랜스듀서의 기계적 임피던스 및 전기-기계 변환상수이며, \( Z_{i j} \) 는 단위 트랜스듀서 간상호 방사 임피던스, \( u_{i} \) 와 \( V_{i} \) 는 \( i \) 번째 단위 트렌스듀서의 표면속도 및 입력전압이다. 파라미터 \( Z_{m, i}^{E} \) 와 \( N_{c m, i} \) 은 단위 트랜스듀서를 집중소자 모델로 단순화하는 과정에서 도출되며, 상호 방 사 임피던스 \( Z_{i j} \) 는 다음 Eq. (2)에 따라 얻어진다.</p> <p>\( Z_{i j}=\frac{1}{u_{j}} \iint p_{j}\left(\overrightarrow{r_{i j}}\right) d S_{i} \).<caption>(2)</caption></p> <p>위 식에서 \( p_{j}\left(\overrightarrow{r_{i j}}\right) \) 는 \( j \) 번째 단위 트렌스듀서만 가진 되고 나머지 단위 트랜스듀서들은 고정되었다고 가정할 때 \( i \) 번째 단위 트랜스듀서 표면에 작용하는 음압을 의미하며, 이를 \( i \) 번째 단위 트렌스듀서의 면적에 대하여 적분하면 해당 힘이 얻어진다. 여기서 음압 \( p_{j}\left(\overrightarrow{r_{i j}}\right) \) 의 계산은 레일레이 적분을 이용한다. 시스템 파라미터 \( Z_{m, i}^{E}, N_{c m i, i} \) 및 \( Z_{i j} \) 가 확정되면, 주어진 입력 전압 \( V_{i} \) 에 대하여 배열 방정식[Eq. (1)]을 미지수 \( u_{i} \) 에 대하여 풀 수 있고, 이로부터 각 단위 트렌스듀서 표면에서의 방사 임피던스가 Eq. (3)과같이 얻어진다.</p> <p>\( Z_{i}=\frac{F_{i}}{u_{i}}=R_{i}+j X_{i}=\sum_{j=1}^{N} \frac{u_{j}}{u_{i}} Z_{i j} \)<caption>(3)</caption></p> <p>위 식에서 \( F_{i} \) 는 단위 트렌스듀서 표면에 작용하는 힘, 그리고 \( R_{i} \) 와 \( X_{i} \) 는 각각 방사 임피던스 \( Z_{i} \) 의 실수 부와 허수부를 의미한다. 본 연구에서는 편의상 모든 단위 트렌스듀서에 대하여 균일한 입력전압 \( V_{i}=1 \) 을 인가하는 것으로 정하였다.</p> <p>최종적으로 위에서 구한 각 단위 트랜스듀서의표면속도를 유한요소해석 프로그램인 COMSOLMultiphysics의 입력조건으로 하여 근접장 및 원거리장을 모두 포함하는 음향장계산을 수행하였다. 이로부터 타일형 프로젝터의 방사 특성을 대변하는 TVR및 지향성을 예측하였다. 여기서 지향성은 원거리장 임의의 위치 \( (r, \theta) \) 에서의 음압과 방사축상 동일거리 \( (r, \theta=0) \) 에서의 음압과의 비로 정의된다.</p> <p>\( D(\theta)=\frac{P(r, \theta)}{P(r, \theta=0)} \)<caption>(4)</caption></p>
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"음압 및, 음향 물리량을 추정하는데 사용된 것은 무엇인가?"
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392e3345-69f9-4200-8900-37f3fafe999a
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인공물ED
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단위 트랜스듀서 간 성능편차를 갖는 타일형 프로젝터의 음향방사 특성
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<h3>2.3.2 분산형과 군집형의 비교</h3> <p>분산형과 군집형 배치 하의 TVR이 Fig. 10에 도시되어 있다. 앞서 Fig. 5의 예에서와 같이 두 배치 방식모두 상호작용 고려 여부에 따라 TVR에 상당한 차이를 보임을 확인할 수 있다. 이는 트랜스듀서 배열의 해석에 있어 단위트랜스듀서간 상호작용이 반드시 고려되어야함을 방증한다. TVR 측면에서 분산형과 군집형 간의 차이는 미미한 것으로 나타났다.</p> <p>방사 임피던스의 계산 결과는 Fig. 11에 도시되어있다. 두 배치 방식 간의 방사 임피던스 실수부는 공간적으로 유사한 양상을 보이고(Fig. 11 좌측 열), 이는 Fig. 10의 서로 유사한 TVR로도 나타난다. 다만,군집형의 경우 군집들의 상대적위치에 기인하여 방사임피던스가 대각선대칭을 이루는 경향이 관찰된다[Fig. 11(b)]. 한편, Fig. 12에 도시된 힘과 입자속도간의 위상차를 비교해보면 분산형은 힘과 입자속도간의 위상차가 작은 반면에 군집형은 군집된 단위트랜스듀서의 성능에따라 힘과 입자 속도간에 비교적 큰 위상차가 발생함을 알 수 있다. 분산형과 군집형의 정규화된 방사 임피던스 허수부의 표준편차는각각 0.0713과 0.1008로, 평균은 각각 0.0630과 0.0851로산출되었으며, 이로부터 방사임피던스의 공간적균일성 및 위상 측면에서 Figs. 6과 11의 4가지 배치방식을 종합적으로 비교한 결과 분산형이 가장 우수한 것으로 판명되었다.</p> <p>Fig. 13은 두 배치 방식 간의 지향성 차이를 보여준다. 분산형의 경우 YZ 평면에서의 빔 패턴이 대칭적인 반면, 군집형은 뚜렷한 비대칭성(첫 번째 부엽의좌우 레벨 차이가 최대 5.8 \(\mathrm{dB}\))을 보인다. 이는 군집형 배치의 경우 YZ 평면에 투영된 단위 트랜스듀서의 배치가 비대칭적이라는 사실로부터 쉽게 예상할수 있다. 즉, 빔 패턴의 대칭성 측면에서 볼때 분산형이 더 우수한 배치방식임을 알 수있다. 한편 첫번째 및 두번째 부엽의 레벨은 분산형이 각각 –12.91 \(\mathrm{dB}\) 및 –19.26\(\mathrm{dB}\), 군집형은 –10.50 \(\mathrm{dB}\) 및 –18.13 \(\mathrm{dB}\)이다.</p> <p>결론적으로 타일형 프로젝터의 TVR은 단위 트랜스듀서의 배치 방식에 둔감한 것으로 관찰되었다.TVR은 원거리장에서의 값을 기준으로 계산되며 지향성과는 달리 방사면의 연직축상에서 정의되는 지표이므로 각 단위 트랜스듀서의 성능을 경로차 없이 고르게 반영하는 경향이 큰 것이 원인으로 판단된다. 그러나 지향성은 단위 트랜스듀서의 배치 방식에 매우 민감하며, Tables 2와 3에서 정리된 방사 임피던스의 표준편차와 평균값 그리고 부엽의 레벨을비교하여 알 수 있듯이 중앙 가중형이 부엽 억제 측면에서, 그리고 분산형이 빔 패턴의 대칭성과 방사임피던스의 공간적 균일성 관점에서 가장 우수한 것으로 나타났다.</p>
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"분산형은 힘과 입자속도간의 위상차가 작은 반면에 군집형은 군집된 단위트랜스듀서의 성능에따라 힘과 입자 속도간에 비교적 큰 위상차가 발생함을 어떻게 알 수 있는가?",
"분산형이 가장 우수한 것을 어떻게 판명하였는가?"
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ffc52e62-7bfa-4852-a27b-e298086bae26
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>스마트 그리드는 기존 전력망에 정보통신 기술을 접목하여 전력망의 신뢰성, 효율성, 안전성을 향상시키는 한편 전력의 생산 및 소비정보를 양방향/실시간으로 처리함으로써 에너지 효율을 최적화하기 위해 제안된 차세대 전력망 기술로 알려져 있다. 스마트 그리드가 구축되면 전력수요의 분산 및 제어가 가능해져 에너지 이용 효율 향상이 가능해질 것이다.</p><p>스마트 그리드 송 · 변전 시스템은 전력 소비의 증가로 인해 국내 전력계통의 효율성과 안정성 확보를 위한 기술의 필요성이 증대되고 있으며 HVDC (High-Voltage Direct Current)와 LVDC (Low-Voltage Direct Current) 송 · 배전 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.</p><p>LVDC는 직류 부하에 전원을 공급하기 위해 교류 수전에 따른 부하 단에서의 변환손실 (AC/DC)을 줄여 계통의 효율을 높이는 기술로, LVDC 계통은 옥내 수용가, 공장, 선박, 마이크로 그리드 단지 등 독립망 구성을 통해 전력 수급이 용이한 곳에 적용되는 기술이다.</p><p>전압 DC 배전 시스템인 LVDC 배전은 현재 실증 단계에 있는 기술로, 태양광 및 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS)과 연계가 용이한 특징이 있다. DC 데이터 센터의 경우, DC \(48 \mathrm{V} \)및 Hybrid DC \( 575 \mathrm{V} \) 대비 효율성이 높은 것으로 입증된 DC \(380\mathrm{V}\) 배전이 적용되는 추세이다.</p><p>그리고 태양광 발전(photovoltaics, PV) 시스템의 출력을 ESS의 배터리에 충전하거나 배터리 전력을 외부로 방전 동작을 수행할 때 DC-DC 컨버터가 필요하다. 최근 전력용 반도체 기술의 발달로 소자정격의 증대와 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor)등 새로운 소자들이 개발되어 보급되고 있다.</p><p>본 연구에서는 이러한 전력 반도체 소자를 이용하여 LVDC 배전에 적용될 수 있도록 출력 전압이 \( 380 \mathrm{V} \)이고 부스트(boost) 형태의 DC-DC 컨버터를 설계하고 시뮬레이션을 통해 동작 특성을 분석하여 향후 컨버터 제작 시 기초자료로 활용하고자 한다.</p>
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"LVDC에서 부하단은 무엇을 따라?",
"스마트 그리드가 에너지 효율을 최적화 할 수 있는 방법은 무엇인가?",
"스마트 그리드가 정보통신 기술과 기존 전력망을 접목한 이유가 뭐야?",
"스마트 그리드가 에너지 측면에서 차세대 전력망 기술로 제안된 이유가 뭐야?",
"스마트 그리드는 전력망과 기술을 융합시켜 전력망의 어떤 부분을 보완해?",
"원래 있던 전력망과 정보통신 기술을 접목해서 전력망의 안전성, 신뢰성, 효율성을 향상시킬 수 있는 차세대 전력망 기술법은 무엇인가?",
"스마트 그리드는 원래 존재하던 전력망에 무엇을 융합시켰어?",
"스마트 그리드는 정보통신 기술을 어디에 연결했어?",
"스마트 그리드는 기존 전력망보다 신뢰성은 높지만 안전성은 낮지?",
"스마트 그리드는 이전의 전력망보다 효율은 낮지만 안전해?",
"기존의 전력망보다 신뢰할 수 있는 전력망은 스마트 그리드야?",
"스마트 그리드가 실시간과 양방향으로 처리하는건 뭐야?",
"스마트 그리드는 전력의 생산과 소비정보를 어디로 처리해?",
"스마트 그리드는 무엇의 생산 및 소비 정보를 관리해?",
"스마트 그리드는 정보의 생산 및 소비를 양방향 겸 실시간으로 처리하고 있지?",
"스마트 그리드는 에너지의 무엇을 최적화하기 위한거야?",
"스마트 그리드는 에너지 효율을 무조건 극대화 시키기 위해 나온거야?",
"스마트 그리드는 차세대 나노 기술이야?",
"스마트 그리드 시스템이 구축되면 어떻게 돼?",
"스마트 그리드는 지금은 쓰지 않고 예전에나 쓰던 전력망이야?",
"스마트 그리드로 에너지 이용 효율이 높아질 수 있는 이유가 뭐야?",
"전력수요의 분산과 제어가 개선되어서 에너지도 이용 효율이 높아질 수 있는 전제가 되는 방법은 뭐야?",
"스마트 그리드를 사용하면 전력수요의 합산 및 고정이 가능해질까?",
"스마트 그리드가 만들어지면 전력공급의 분산과 제어가 가능해져?",
"전력 소비 증가로 인한 스마트 그리드의 송,변전 시스템은 국내 전력 계통의 무엇을 위해 기술이 필요해지고 있어?",
"스마트 그리드의 송전 및 변전 시스템에서 여러 기술이 필요해지고 있는 이유가 뭐야?",
"스마트 그리드의 시스템은 전력 공급의 증가 때문에 전력 효율성 및 안정성을 얻기 위한 기술이 필요해지고 있어?",
"스마트 그리드의 시스템은 전력 소비의 감소로 인해 여러 송,배전 기술에 대한 수요가 증가하고 있어?",
"스마트 그리드의 송,변전 시스템은 어디의 전력 계통을 개선시키기 위한 기술이 개발되어야해?",
"LVDC가 직류 부하에 전원을 공급하려고 계통의 효율을 증가시키는 방법이 뭐야?",
"LVDC를 사용하는 이유가 뭐야?",
"선박, 옥내 수용가, 마이크로 그리드 단지, 공장 등 독립망 구성으로 전력 수급이 쉬운 곳에 적용되는 기술법은 뭐야?",
"LVDC는 직류 부하에 무엇을 넣기 위한 기술이야?",
"LVDC는 어디에 전원을 공급하기 위한 기술이야?",
"LVDC는 교류 부하에 전원을 공급하기 위해 직류 수전에 따른 부하단의 변환손실을 줄이는 기술이지?",
"LVDC는 변환손실을 높여 계통의 효율을 높이는 기술이야?",
"공장이나 선박 등 LVDC을 사용하는 곳은 어떤 망으로 이루어져있어?",
"공장이나 선박에서는 교류 수전에 따른 부하단의 변환손실을 줄여야 계통의 효율이 올라가겠네?",
"LVDC 기술을 사용할 수 있는 곳은 어디야?",
"LVDC 기술은 공장, 옥내 수용가 등 전력 차단이 용이한 곳에 적용할 수 있지?",
"LVDC 기술의 배전은 무슨 시스템이야?",
"LVDC 배전은 현재 널리 상용화된 기술이야?",
"LVDC 배전은 태양광과 무엇에 연결이 쉬워?",
"LVDC 배전과 연계가 잘되는 것은 뭐야?",
"DC 데이터 센터에서 더 사용하기 좋은 것은 DC \\(380\\mathrm{V}\\) 보다 DC \\(48 \\mathrm{V} \\)이야?",
"DC 데이터 센터에서 DC \\(380\\mathrm{V}\\) 배전이 사용되는 추세인 이유가 뭐야?",
"DC \\(48 \\mathrm{V} \\)및 Hybrid DC \\( 575 \\mathrm{V} \\) 보다 DC \\(380\\mathrm{V}\\) 배전이 안전성이 높아?",
"DC \\(48 \\mathrm{V} \\) 및 Hybrid DC \\( 575 \\mathrm{V} \\)은 DC \\(380\\mathrm{V}\\) 대비 효율성이 낮은 것으로 입증됐어?",
"DC-DC 컨버터가 필요할 때는 언제야?",
"배터리 전력을 어디로 방전 동작할 때 DC-DC 컨버터가 필요해?",
"태양광 발전 시스템의 출력을 어디의 배터리에 충전할 때 DC-DC 컨버터가 사용되어야해?",
"DC-DC 컨버터가 필요한 상황 중 하나로 배터리 전력을 외부로 충전 동작할 때가 있어?",
"LVDC 배전에서 DC-DC 컨버터는 어느 상황에서든지 선택 사항이고 필수 사항은 아니야?",
"근래에 발표된 새로운 소자는 뭐야?",
"새로운 소자들이 개발될 수 있었던 이유로 어떤 전력용 기술이 발달했어?",
"전력 용도의 반도체 기술이 발전하면서 소자정격은 줄었지만 새로운 소자들이 늘어가고 있어?",
"전력 반도체 소자를 LVDC 배전에 적용시키기 위해 시뮬레이션을 할 때 출력 전압은 몇이야?",
"본 연구에서 나중에 컨버터를 만들 때 자료로 사용하려는 시뮬레이션을 하는 목적이 뭐야?",
"시뮬레이션으로 전력 반도체 소자와 LVDC가 잘 연계되도록 하고, 미래 컨버터 제작에도 활용하기 위한 방법은 뭐야?",
"전력 반도체 소자와 LVDC 배전의 융화를 위한 실험에서 입력 전류는 \\( 380 \\mathrm{V} \\)이야?",
"스마트 그리드는 에너지의 신뢰성,효율성,안전성을 향상시켜?",
"스마트 그리드는 전력망의 어떤 것들을 개선해?",
"스마트 그리드가 처리하는 정보는 전력의 가공 및 폐기야?",
"스마트 그리드는 전력 생산과 전력 소비에 대한 정보를 얻었을 때 언제 처리해?",
"스마트 그리드는 국내 전력 계통의 안전성과 효율성을 증대시키기 위해 어떤 기술을 많이 사용하고 있어?",
"전력수요의 분산이나 제어를 할 수 있게 되면 에너지는 어떻게 돼?",
"스마트 그리드란 전원을 실시간으로 원격 제어할 수 있는 장소를 말해?",
"LVDC는 무엇을 감소시킴으로써 계통의 효율을 증가시켜?",
"LVDC가 교류 수전에 따라 변환손실을 감소시키는 곳이 어디야?",
"LVDC는 직류 부하에 전원을 차단해서 계통의 효율을 높이지?",
"LVDC 배전은 지금 어떤 상태에 있어?",
"요즘에 새로운 소자들이 개발되고 소자정격이 많아지는 이유가 뭐야?",
"요근래 전력용 반도체 기술이 발전됨으로써 무엇이 증대했어?",
"에너지저장시스템과 태양광하고 서로 결합이 쉬운 배전은 HVDC야?",
"본 연구에서 LDVC 배전에 무엇을 적용하기 위해 시뮬레이션을 하는거야?",
"스마트 그리드가 전력망의 효율성,안전성,신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인가?",
"스마트 그리드에서 송,변전 시스템에 대해 전력의 효율성과 안정성 확보를 위한 이론의 필요성이 대두되고 있어?",
"국내 전력의 효율 및 안정성을 위해 스마트 그리드에 대한 송,배전 기술의 수요는 줄어들고 있어?",
"LVDC는 교류 수전에 따른 부하단에서 변환실패를 감소시켜 계통 효율을 증가시키는 기술이야?",
"LVDC 배전에서 태양광 발전 시스템의 출력을 ESS 배터리에 충전하거나 배터리 전력을 외부로 방전 동작할 때 필요한게 뭐야?",
"미래에 컨버터 제작의 자료로 사용하기 위한 실험에서 DC-DC 컨버터는 무슨 형태로 설정되었어?",
"스마트 그리드가 전력의 생산 및 소비정보를 어떻게 처리해?"
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h1>Ⅲ. 실험</h1><h2>1. 정류 필터 없을 때의 출력 전압 특성</h2><h3>가. 전력용 MOSFET를 이용한 DC-DC 컨버터</h3><p>전력용 MOSFET를 이용한 출력 \( 380 \mathrm{V}\) DC-DC 컨버터를 PSPICE 시뮬레이션하기 위해 입력 Vin 은 DC \( 220 \mathrm{V} \) 로 인가하였으며, MOSFET를 구동하기 위한 Vg1의 진폭 전압은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비 \( \mathrm{D} \) 는 출력 전압 평균값이 \( 380 \mathrm{V} \) 가 되도록 하기 위해 0.42에서 0.45 로 변경 적용하였다.</p><p>그림 6은 LC 정류 필터가 없을 때 저항 R1 양단의 출력 전압 시뮬레이션 결과 파형이다. 그림 6 에서와 같이 출력 전압은 약 \( 8 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력을 나타냈으며, 안정화 이후 출력 전압의 변화 폭은 \( 346 \sim 414 \mathrm{V} \) 로 약 \( 68 \mathrm{V} \) 이었다.</p><h3>나. 전류억제용 IGBT를 이용한 DC-DC 컨버터</h3><p>전류억제용 IGBT 1 개만을 이용한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터의 출력 전압 시뮬레이션 결과는 그림 7과 같다. 시뮬레이션 조건으로 입력 Vin은 DC \( 220 \mathrm{V} \) 로 인가하였으며, MOSFET를 구동하기 위한 Vg1의 진폭 전압은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비 D는 출력 전압 평균값이 \( 380 \mathrm{V} \) 가 되도록 하기 위해 0.42에서 0.73로 변경 적용하였다. 그리고 IGBT를 구동하기 위한 Vg2의 진폭 전압은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비 \( \mathrm{D} \) 는 0.6으로 적용하였다.</p><p>그림 7에서와 같이 출력 전압은 약 \( 18 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력을 나타냈으며, 안정화 이후 출력 전압의 변화 폭은 \( 122 \sim 559 \mathrm{V} \) 로 약 \( 437 \mathrm{V} \) 이었다.</p><h3>다. IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터</h3><p>전류억제용 IGBT 2개를 병렬 배치한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터의 출력 전압 시뮬레이션 결과는 그림 8과 같다. 시뮬레이션 조건으로 입력 Vin은 DC \( 220 \mathrm{V} \) 로 인가하였으며, MOSFET를 구동하기 위한 Vg1의 진폭 전압은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비 D는 출력 전압 평균값이 \( 380 \mathrm{V} \) 가 되도록 하기 위해 0.42에서 0.45로 변경 적용하였다. 그리고 IGBT를 구동하기 위한 Vg2와 Vg3의 진폭 전압은 각각 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비 D는 0.5로 적용 하였다. 그리고 Vg2와 Vg3의 위상차는 반주기로 하여 동 시간대에 둘 중 하나만 On이 되도록 하였다.</p><p>그림 8 에서와 같이 출력 전압은 약 \( 9 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력을 나타냈으며, 안정화 이후 출력 전압의 변화 폭은 \(358 \sim401\mathrm{V}\)로 약 \( 43 \mathrm{V} \) 이었다.</p>
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"LC 정류 필터가 없을 때 저항 R1 양단의 출력 전압 시뮬레이션 결과는 어떻게 되는가?",
"IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터의 출력전압은 언제 안정적으로 나타났는가?",
"IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터의 출력전압 변화폭은 얼마인가?",
"안정적인 출력을 나타낸 출력 전압은 얼마인가?",
"안정화 이후 출력 전압의 변화폭은 얼마인가?",
"전류억제용 IGBT 2개를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터의 출력 전압 시뮬레이션 입력 조건은 어떻게 하였는가?",
"다음중 IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터의 출력 전압 시뮬레이션 결과에 대해 바르게 설명한것은 무엇인가?",
"전력용 MOSFET를 이용한 DC-DC 컨버터를 PSPICE 시뮬레이션 조건은 어떻게 되는가?",
"전류억제용 IGBT를 이용한 DC-DC 컨버터의 출력 전압 시뮬레이션 조건은 어떻게 되는가?",
"IGBT를 구동하기 위한 Vg2의 진폭 전압과 듀티비는 각각 얼마를 적용하였는가?"
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 연구에서는 스마트 그리드 송 · 변전 시스템에서 LVDC 배전용 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터를 3 가지 유형으로 설계하고 시뮬레이션을 통해 전압 및 전류 특성을 연구하였다.</p><p>전력용 MOSFET만을 컨버터 회로에 적용하여 구성한 경우 \( 8 \mathrm{ms} \) 이후에 비교적 안정적인 출력 전압 파형을 나타냈으며, IGBT 1개 만을 컨버터 회로에 추가 적용하였을 경우에는 \( 18 \mathrm{ms} \) 이후에, IGBT 2개를 병렬구조로 컨버터 회로에 추가 적용하였을 경우에는 \( 9 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력 전압 파형을 나타냈다.</p><p>LC 정류 필터를 적용하지 않았을 경우 출력 전압의 변화 폭은 IGBT 1 개만을 컨버터 회로에 추가 적용하였을 경우에 약 \( 437 \mathrm{V} \) 로 가장 컸으며, IGBT 2개를 병렬구조로 한 경우가 약 \( 43 \mathrm{V} \) 로 가장 작았다.</p><p>전류 특성 분석에서 전력용 MOSFET만 적용한 경우 출력 측 저항 R1에 흐르는 전류량이 \( 68 \sim 83 \mathrm{A} \)로 나타났으며, IGBT 1개만을 적용한 경우 \(13.2\sim74.5 \mathrm{A} \) 로 가장 변화 폭이 크게 나타났다. 반면에 IGBT 2개를 병렬구조로 한 경우가 \( 44.8 \sim 50.2 \mathrm{A} \) 로 전류 변화 폭이 가장 작고 전류억제 효과도 가장 안정적이었다.</p><p>결론적으로 LVDC 배전용 DC-DC 컨버터 설계 및 제작 시 구성 회로를 간소화하기 위해 전력용 반도체 소자 도입이 필요하고, 또한 출력 측 전류 폭주를 막기 위해 전류억제용 IGBT 소자를 병렬구조로 적용하는 것이 가장 안정적인 출력 전력을 얻을 수 있으며, 스마트 그리드 구축에 필요한 LVDC 배전용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.</p>
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"LVDC 배전용 출력 380 \\mathrm{V}380V DC-DC 컨버터를 3 가지 유형으로 설계하였을때 전압과 전류의 특성은 각각 어떻게 되는가?",
"전력용 MOSFET만 적용한 경우와 IGBT 1개만을 적용한 경우의 전류 변화폭은 각각 어떻게 되는가?",
"LVDC 배전용 DC-DC 컨버터 설계 및 제작 시 구성 회로를 간소화하기 위해 어떤 방식이 필요한가?",
"출력 측 전류 폭주를 막기 위해 전류억제용 IGBT 소자를 어떤 구조로 적용하는 것이 안정적인가?",
"LC 정류 필터를 적용하지 않았을 경우에 출력 전압의 변화 폭을 가장 크게 하는 방법은 무엇인가?",
"LC 정류 필터를 적용하지 않았을 경우에 출력 전압의 변화 폭을 가장 작게 하는 방법은 무엇인가?"
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. DC-DC 컨버터 구성</h2><p>개발하고자 하는 출력 \( 380 \mathrm{V}\) DC-DC 컨버터는 그림 1 과 같이 신재생 에너지와 연계하여 PV 전력을 ESS의 배터리에 저장하거나 DC-DC 컨버터를 이용하여 LVDC 송 · 배전 그리드에 연계할 수 있다. 또한, ESS 배터리 전력을 LVDC 송 · 배전 그리드에 방전할 때 DC-DC 컨버터는 사용된다.</p><p>부스트 형 DC-DC 컨버터의 기본 구성은 그림 2와 같다. 그림 2 에서 스위치 소자로 사용되는 전력 반도체 MOSFET가 On/Off를 반복하면 인덕터 L에 흐르는 전류의 방향에 갑작스러운 변화가 생기고 이에 반대 방향으로 역기전력이 발생하여 입력 전압이 승압 된다.</p><p>\( E=-L \frac{d i}{d t} \)<caption>(1)</caption></p><p>스위칭용 MOSFET가 On되면 입력 전원은 인덕터 L을 통해 폐회로가 형성되면서 충전이 된다. MOSFET가 Off 되면 커패시터를 통해 인덕터 L의 충전된 전류가 방전되고, 이때 다이오드 방향으로 방전되면서 동시에 반대 방향으로 인덕터 L은 갑작스러운 변화를 막기 위해 역기전력을 발생시킨다. 이러한 동작을 반복하면서 일정 전압으로 승압하게 된다.</p><p>스위칭용 MOSFET의 On/Off는 PWM(펄스 폭 변조, pulse-width modulation) 방식으로 동작하며, 게이트(gate) 구동을 위해 게이트 드라이버(gate driver)가 필요하다. 본 연구에서는 게이트 드라이버의 출력으로 구형파 펄스 전압을 사용한다.</p><p>승압된 출력 전압과 입력 전압의 비는 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \frac{V_{\text {out }}}{V_{i n}}=\frac{1}{1-D} \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 D는 PWM 스위칭의 듀티비(Duty Ratio)이다. 듀티비는 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( D=\frac{T_{o n}}{T} \)<caption>(3)</caption></p><p>여기서 Ton은 펄스의 On 시간이고 T는 펄스의 주기이다.</p><h2>2. 출력 \( 380 \mathrm{V}\) DC-DC 컨버터 설계</h2><h3>가. 전력용 MOSFET를 이용한 DC-DC 컨버터</h3><p>전력용 MOSFET를 이용한 출력 \( 380 \mathrm{V}\) DC-DC 컨버터는 그림 3 과 같다. 이 회로에서는 전류 제어용 소자 IGBT를 사용하지 않았다. 입력 전원은 DC \( 220 \mathrm{V} \) 로 설정하였으며, 전력용 MOSFET를 구동하기 위한 구형파 펄스 전압은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비는 식 (2)에 의해 식 (4)와 같이 유추하여 적용하였다.</p><p>\( D=1-\frac{V_{\text {in }}}{V_{\text {out }}}=1-\frac{220}{380} \fallingdotseq 0.42 \)<caption>(4)</caption></p><p>구형파 펄스 전압원 Vg1이 전력용 MOSFET M1 게이트에 인가된다. 주기 T와 듀티비 D (약 0.42)에 따라 M1은 On/Off되며, 인덕터 L1은 충 · 방전을 반복하면서 동시에 인덕터 L은 갑작스러운 전류 방전으로 인한 변화를 막기 위해 역기전력을 발생시킨다.</p><p>그리고 인덕터 L에 의해 발생한 역기전력과 다이오드 D1과 커패시터 C1을 통해 충 · 방전 전압이 승압되어 node2에 전달된다. node2이 전압과 전류의 변화 폭이 비교적 크기 때문에 이 폭을 최소화하여 DC 전압으로 출력하기 위해 파이 \( (\pi) \)형 LC 정류 필터를 사용하였다.</p><h3>나. 전류억제용 IGBT를 이용한 DC-DC 컨버터</h3><p>IGBT는 트랜지스터의 증폭 기능과 스위칭 기능 두 가지 기능 중에서 스위칭 기능용으로 개발된 전력용 반도체 소자이다. 전류억제용 IGBT의 3단자는 게이트(gate), 컬렉터(collector), 이미터(emitter)며, 게이트와 이미터 사이의 전압으로 컬렉터 전류를 억제한다.</p><p>전력용 MOSFET와 전류억제용 IGBT를 이용한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터는 그림 4와 같다. 이 회로에서는 전류 제어용 소자 IGBT를 1 개만 사용하였다.</p><p>입력 전원은 DC \( 220 \mathrm{V} \) 로 설정하였으며, 전력용 MOSFET를 구동하기 위한 구형파 펄스 전압 Vg1은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비는 식 (4)에 의해 약 0.42로 적용하였다. 그리고 전류억제용 IGBT를 구동하기 위한 구형파 펄스 전압 Vg1은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비는 약 0.5로 적용하였다.</p><p>기본 동작은 그림 1 과 같으나 IGBT는 출력 측에 흐르는 전류량을 억제하기 위해 node2와 node3 사이에 배치하였다.</p><h3>다. IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터</h3><p>전류억제용 IGBT 2 개를 병렬 배치한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터는 그림 5와 같다. 이 회로에서는 전류 제어용 소자 IGBT를 2개를 사용하여 1개만 사용했을 때 보다 출력 측 전압과 전류를 보다 안정적 얻어내고자 하였다. 입력 전원은 DC \(220 \mathrm{V} \) 로 설정하였으며, 전력용 MOSFET를 구동하기 위한 구형파 펄스 전압 Vg1은 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비는 식 (4)에 의해 약 0.42로 적용하였다. 그리고 전류억제용 IGBT를 구동하기 위한 구형파 펄스 전압 Vg2와 Vg3은 각각 \( 20 \mathrm{V} \), 듀티비도 똑같이 약 0.5로 적용하였다. 단, Vg2와 Vg3의 차이는 위상차가 반주기 (180도) 차이가 나도록 하여 Vg2가 On 되면 Vg3은 Off가 되고 반대로Vg2가 Off 되면 Vg3은 On이 된다. 따라서 IGBT Z1과 Z2는 번갈아 가며 On/Off된다.</p><p>기본 동작은 그림 5 와 같으나 IGBT를 2개 병렬로 node 2 와 node3 사이에 배치하여 출력 측에 흐르는 전류량을 억제하면서도 IGBT 양단간에 전위차를 다소 줄이고자 하였다.</p>
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"스위칭용 MOSFET가 On되면 입력 전원은 인덕터 뭐를 통해 폐회로가 형성되면서 충전되는거야?",
"스위칭용 MOSFET의 On/Off는 어떤 방식으로 동작하는거야?",
"MOSFET가 Off 되면 커패시터를 통해 인덕터 L의 충전된 전류가 방전되고, 이때 다이오드 방향으로 방전되면서 동시에 반대 방향으로 인덕터 L은 갑작스러운 변화를 막기 위해 무엇을 발생시키는가?",
"전력 반도체 MOSFET가 On과Off 반복하게 될 경우 어떻게 되는가?",
"Ton은 펄스의 On 시간이고 T는 펄스의 무엇인가?",
"스위칭용 MOSFET의 On/Off는 어떻게 동작하며 또한 어떤 것들이 필요한가?",
"\\( 380 \\mathrm{V}\\) DC-DC 컨버터의 기능이 뭐야?",
"ESS 배터리 전력을 LVDC 송 · 배전 그리드에 방전할 때 DC-DC 컨버터는 사용되는가?",
"스위칭용 MOSFET의 On/Off는 PWM(펄스 폭 변조, pulse-width modulation) 방식으로 동작하며, 게이트(gate) 구동을 위해 뭐가 필요해?",
"출력 \\( 380 \\mathrm{V}\\) DC-DC 컨버터 같은 경우 LVDC 송 · 배전 그리드에 연계하기 위해 어떻게 하는가?",
"스위칭용 MOSFET가 작동하게 되면 어떻게 충전이 이루어지는가?",
"전력 반도체 MOSFET가 On/Off를 반복하게 될 경우 그림 2를 통해 어떻게 되는 것을 보게 되는가?",
"스위치 소자로 사용되는 전력 반도체 MOSFET가 On/Off를 반복하면 인덕터 L에 흐르는 전류의 방향에 갑작스러운 변화가 생기고 이에 반대 방향으로 어떤 전력이 발생하여 입력 전압이 승압 하는거야?",
"D는 PWM 스위칭의 듀티비인가?",
"그림 1을 통해 DC-DC 컨버터는 어떤 과정을 통해 배터리에 저장을 할 수 있는가?",
"스위칭용 MOSFET가 꺼지게 될 경우 어떻게 역기전력이 발생이 되는가?"
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h3>나. 전류억제용 IGBT를 이용한 DC-DC 컨버터</h3><p>전류억제용 IGBT 1개만을 이용한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터를 온도 변화에 따라 출력 측 저항 R1에 흐르는 전류와 LC 정류 필터를 통한 출력 전압 Vout의 변화가 어느 정도 되는지 확인하기 위해 시뮬레이션하였다.</p><p>그림 14 는 출력 측 저항 R1에 흐르는 전류의 시뮬레이션 결과 파형이다. 온도 변화에 따른 시뮬레이션한 결과 값은 큰 차이가 없었으며, 안정화 된 이후에 전류 변화 폭은 \( 13.2 \sim 74.5 \mathrm{A} \) 로 약 \( 61.3 \mathrm{A} \) 이었다.</p><p>그림 15 는 LC 정류 필터를 배치했을 때 저항 R2 양단의 출력 전압을 시뮬레이션한 결과 파형이다.</p><p>그림 15 에서와 같이 출력 전압은 약 \( 18 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력을 나타냈으며, 안정화 이후 출력 전압의 변화 폭은 거의 없이 약 \( 382 \mathrm{V} \) DC 전압을 나타내었다. 온도 변화에 따른 시뮬레이션 한 결과 \( -25^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 약 \( 363 \mathrm{~V}\), \(75^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 약 \( 399 \mathrm{V} \) 로 온도에 따라 \( 0.36 \mathrm{V} / 1^{\circ} \mathrm{C} \) 변화 폭을 나타내었다.</p><h3>다. IGBT를 병렬 배치한 DC-DC 컨버터</h3><p>전류억제용 IGBT 2개를 병렬 배치한 출력 \( 380 \mathrm{V} \) DC-DC 컨버터를 온도 변화에 따라 출력 측 저항 R1에 흐르는 전류와 LC 정류 필터를 통한 출력 전압 Vout의 변화가 어느 정도 되는지 확인하기 위해 시뮬레이션하였다.</p><p>그림 16 은 출력 측 저항 R1에 흐르는 전류의 시뮬레이션 결과 파형이다. 온도 변화에 따른 시뮬레이션 한 결과 값은 큰 차이가 없었으며, 안정화 된 이후에 전류 변화 폭은 \( 44.8 \sim 50.2 \mathrm{A} \) 로 약 \( 5.4 \mathrm{A} \) 이었다.</p><p>그림 17 은 LC 정류 필터를 배치했을 때 저항 R2 양단의 출력 전압을 시뮬레이션한 결과 파형이다. 그림 17 에서와 같이 출력 전압은 약 \( 13 \mathrm{ms} \) 이후에 안정적인 출력을 나타냈으며, 안정화 이후 출력 전압의 변화 폭은 거의 없이 약 \( 380 \mathrm{V}\) DC 전압을 나타내었다. 온도 변화에 따른 시뮬레이션 한 결과 \( -25^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 약 \( 380 \mathrm{V}\), \( 75^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 약 \( 380.4 \mathrm{V} \) 로 온도에 따라 \( 0.004 \mathrm{V} / 1^{\circ} \mathrm{C} \) 변화 폭을 나타내었다.</p>
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"본문에 따르면, 그림 17에서는 RC 정류 필터를 배치했니?",
"시뮬레이션에서 사용된 DC-DC 컨버터의 출력 전압은 몇 볼트야?",
"본문에 따르면, 첫 번째 시뮬레이션에 사용된 전류억제용 IGBT의 개수는 몇 개야?",
"그림 15에 따르면, 안정화 이후 출력 전압은 약 몇 V로 유지되었니?",
"시뮬레이션에서는 Vin 값의 변화를 측정했니?",
"Vin 값의 변화를 시뮬레이션에서 측정했어",
"첫 번째 시뮬레이션에서, 온도 변화는 결과 값에 큰 영향을 미쳤니?",
"본 논문에서 출력 전압 Vout의 변화를 측정할 때 사용된 필터는 뭐야?",
"그림 15에 따르면, 안정적인 출력 전압이 나타나는 때는 대략 언제야?",
"전류억제용 IGBT 2개를 병렬 배치한 실험에서, 온도에 따른 전압의 전압의 변화 폭은 얼마였어?"
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인공물ED
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LVDC 배전을 위한 출력 380V DC-DC 컨버터 설계에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 LVDC 배전용 출력 380V DC-DC 컨버터를 3가지 유형으로 설계하였고, 시뮬레이션을 통해 3 가지 유형의 DC-DC 컨버터의 전압과 전류 특성을 비교 분석하였다. 전력용 MOSFET와 2 개의 전류억제용 IGBT를 병렬구조로 적용하여 컨버터를 구성한 경우, 출력 전압이 DC \(380 \mathrm{V} \) 로 안정화 된 시간이 \(9 \mathrm{ms} \)로 비교적 짧았으며, 출력 측 전류 변화 폭도 \(44.8 \sim 50.2 \mathrm{A} \) 로 IGBT를 적용하지 않았을 경우(\(68\sim 83\mathrm{A}\)) 보다 훨씬 변화 폭도 작고 전류억제 효과도 더 뛰어남을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안한 LVDC 배전용 DC-DC 컨버터가 스마트 그리드 구축에 적용 가능성이 있음을 시사한다.</p>
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"IGBT를 적용하면 전류억제 효과가 떨어져?"
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인공물ED
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가정용 식품 방사능 모니터링 센서 개발 및 유용성 평가
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 감마선 응답 선형성</h2><p>Fig. 6은 감마선원 \( { }^{137} \mathrm{Cs}(662 \mathrm{keV}: 0.1,0.5,1 \mu \mathrm{Ci}) \) 을 사용하여 감마선 세기에 따른 식품 방사능 모니터링 센서의 선형적인 응답을 보여주고 있다. 방사 선원의 세기를 증가시키면 방사선의 선속이 증가하게 되고, 이에 따라 선량은 선형적으로 증가하게 된다.</p><p>Fig. 6에서 보는 것과 같이 \( { }^{137} \mathrm{Cs}: 1 \mu \mathrm{Ci} \) 에서의 측정값이 \( 0.1 \) \( \mu \mathrm{Ci} \) 에서 보다 약 10 배정도 높게 측정되었고, 결과를 통해 1 에 가까운 \( 0.9857 \) 의 결정계수(R-square)를 가지고 선형성을 보이는 것을 확인하였다.</p><h2>3.2 감마선 분광특성</h2><p>Fig. 7은 \( { }^{133} \mathrm{Ba},{ }^{22} \mathrm{Na},{ }^{137} \mathrm{Cs}: 0.1 \mu \mathrm{Ci} \) 선원을 이용하여 측정한 감마선 에너지 분광 특성이며, 300 초 동안 측정한 결과를 보여준다. 에너지 스펙트럼 상의 \( x \) 축은 측정된 섬광신호가 증폭시스템 및 파고분석기를 거치면서 변환된 전압신호의 크기를 나타내며, 이는 실리콘 광 증배소자로 입사하는 방사선 에너지를 의미한다. 또한 \( \mathrm{y} \) 축은 \( \mathrm{x} \) 축의 각 에너지에 대한 계수값(counts)을 의미한다.</p><p>\( { }^{133} \mathrm{Ba} \) 의 주요 발생 감마선 피크인 \( 0.356 \mathrm{MeV} \) 영역의 에너지 분해능 측정 시 \( 18.3 \% \) 의 에너지 분해능을 확인 하였으며, \( 0.081 \) \( \mathrm{MeV} \) 의 저 에너지 피크를 확인할 수 있다. \( { }^{22} \mathrm{Na} \) 의 경우 \( 0.511 \) \( \mathrm{MeV} \) 에너지에서 \( 12.1 \% \) 의 에너지 분해능과 \( 1.27 \mathrm{MeV} \) 의 고 에너지 피크도 확인할 수 있다. \( { }^{137} \mathrm{Cs} \) 의 \( 0.662 \mathrm{MeV} \) 의 에너지에 대해서는 \( 9.8 \% \) 의 에너지 분해능을 보였으며, \( 0.032 \mathrm{MeV} \) 의 X-\( \operatorname{ray}(\mathrm{Ba}-\mathrm{K} \alpha 1) \) 피크를 확인할 수 있다.</p><h2>3.3 혼합선원의 감마선 분광특성</h2><p>Fig. 8은 감싸선 분광특성의 분석결과를 기반으로 \( { }^{133} \mathrm{Ba},{ }^{22} \mathrm{Na} \), \( { }^{137} \mathrm{Cs} \) 선원을 이용하여 혼합선원에서의 감싸선 에너지 분광특성을 보여주고 있다. 각 \( 0.1 \mu \mathrm{Ci} \) 의 선원에 대하여 혼합된 선원의 동시 측정 시 \( { }^{133} \mathrm{Ba} \) 의 \( 0.356 \mathrm{MeV},{ }^{22} \mathrm{Na} \) 의 \( 0.511 \mathrm{MeV} \) 그리고 \( { }^{137} \mathrm{Cs} \) 의 \( 0.662 \mathrm{MeV} \) 감싸선 에너지 피크가 검출되어, 혼합 선원에서의 감마선 분광분석이 가능함을 확인하였다.</p><h2>3.4 방사능 농도에 따른 검출특성</h2><p>Fig. 9는 \( { }^{134} \mathrm{Cs} \) 용액선원의 농도에 따른 감마선 에너지 분광특성이며, \( 10,000-100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L} \) 의 방사능 농도에 따른 검출효율 실험을 수행하였다. 각 농도에 따라 300 초 동안 측정 하였으며, 납 차폐체 내에서 수행하였다.</p><p>\( { }^{134} \mathrm{Cs} \) 의 주요 발생 감바선 피크인 \( 0.604 \mathrm{MeV} \) 에너지 영역에 대하여 농도에 따른 검출효율 분석 시 \( 10,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 57.75 \) \( \mathrm{cps}, 1,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 4.69 \mathrm{cps}, 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 1.39 \mathrm{cps} \) 로 측정되어, 식품중의 \( { }^{134} \mathrm{Cs} \) 농도 잠정 허용기준인 \( 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \) 에 대한 농도 분석이 가능함을 확인하였다.</p><p>\( { }^{134} \mathrm{Cs} \) 의 주요. 발생 감싸선 피크인 \( 0.604 \mathrm{MeV} \) 에너지 영역에 대하여 농도에 따른 검출효율 분석 시 \( 10,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 57.75 \)cps, \( 1,000 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 4.69 \mathrm{cps}, 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{L}(\mathrm{kg}) \) 에서 \( 1.39 \mathrm{cps} \) 로 측정되어, 식품중의 \( { }^{134} \mathrm{Cs} \) 농도 잠정 허용기준인 \( 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \) 에 대한 능도 분석이 가능함을 확인하였다.</p>
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"Fig6은 무엇을 사용하여 감마선 세기에 따른 식품 방사능 모니터링 센서의 선형적인 응답을 보여주고 있는가?",
"Fig6은 감마선원 \\( { }^{137} \\mathrm{Cs}(662 \\mathrm{keV}: 0.1,0.5,1 \\mu \\mathrm{Ci}) \\) 을 사용하여 무엇에 따른 식품 방사능 모니터링 센서의 선형적인 응답을 보여주고 있는가?",
"Fig6은 감마선원 \\( { }^{137} \\mathrm{Cs}(662 \\mathrm{keV}: 0.1,0.5,1 \\mu \\mathrm{Ci}) \\) 을 사용하여 감마선 세기에 따른 어떤 센서의 응답을 보여주는가?",
"Fig6은 감마선원 \\( { }^{137} \\mathrm{Cs}(662 \\mathrm{keV}: 0.1,0.5,1 \\mu \\mathrm{Ci}) \\) 을 사용하여 식품 방사능 모니터링 센서의 비선형적인 응답을 보여주는가?",
"Fig6은 감마선원 \\( { }^{137} \\mathrm{Cs}(662 \\mathrm{keV}: 0.1,0.5,1 \\mu \\mathrm{Ci}) \\) 을 사용하여 감마선 세기와 관련없는 식품 방사능 모니터링 센서의 응답을 보여주는가?",
"방사 선원의 세기를 증가시키면 방사선의 선속이 어떻게 되는가?",
"방사 선원의 세기를 증가시킬 경우 방사선의 선속이 어떻게 변해",
"방사 선원의 세기를 증가시키면 방사선의 선속이 감소하는가?",
"방사 선원의 세기를 감소시키면 방사선의 선속이 감소하게 되는가?",
"방사 선원의 세기를 증가시키면 선량은 선형적으로 증가하게 되는가?",
"방사 선원의 세기를 증가시키면 선량은 선형적으로 감소하는가?",
"\\( { }^{137} \\mathrm{Cs}: 1 \\mu \\mathrm{Ci} \\) 에서의 측정값이 \\( 0.1 \\) \\( \\mu \\mathrm{Ci} \\) 에서 보다 약 20 배정도 높은가?",
"1 에 가까운 \\( 0.9857 \\) 의 결정계수(R-square)를 가지고 어떤 특징이 나타나는가?",
"\\( { }^{137} \\mathrm{Cs}: 1 \\mu \\mathrm{Ci} \\) 에서의 측정값이 1 에 가까운 \\( 0.9857 \\) 의 무엇을 가지게 되는가?",
"\\( { }^{133} \\mathrm{Ba} \\) 의 주요 발생 감마선 피크인 \\( 0.356 \\mathrm{MeV} \\) 영역의 에너지 분해능을 측정하게 된다면 무엇이 확인 가능한가?",
"\\( { }^{137} \\mathrm{Cs} \\) 의 \\( 0.662 \\mathrm{MeV} \\) 의 에너지에 관해서 얼만큼의 에너지 분해능이 있는가?",
"\\( { }^{137} \\mathrm{Cs} \\) 의 \\( 0.662 \\mathrm{MeV} \\) 의 에너지에 대해서 확인가능 한 것은 무엇인가?",
"각 \\( 0.1 \\mu \\mathrm{Ci} \\)의 선원에 관하여 혼합된 선원을 동시 측정 시 검출 되는 것은 무엇인가?",
"각 \\( 0.1 \\mu \\mathrm{Ci} \\) 의 선원에 대하여 혼합된 선원의 동시 측정 시 \\( { }^{133} \\mathrm{Ba} \\) 의 \\( 0.356 \\mathrm{MeV},{ }^{22} \\mathrm{Na} \\) 의 \\( 0.511 \\mathrm{MeV} \\) 그리고 \\( { }^{137} \\mathrm{Cs} \\) 의 \\( 0.662 \\mathrm{MeV} \\) 감싸선 에너지 피크가 검출된 것으로 확인한 것은 무엇인가?",
"Fig9는 어떤 실험을 수행하였는가?",
"감싸선 에너지 분광특성을 보여주기 위해 이용한 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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가정용 식품 방사능 모니터링 센서 개발 및 유용성 평가
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<h1>2. 식품방사능 모니터링 센서 설계 및 제작</h1><h2>2.1 시스템 구성</h2><p>Fig. 1은 본 연구를 위해 설계된 식품 방사능 모니터링 센서 시스템의 전체 구조 도식을 보여주고 있다. 전체 시스템은 감마선 검출 부, 신호처리 부로 구성된다.</p><h2>2.2 감마선 검출부</h2><p>주요 관리 핵종인 방사성 세슘 \( \left({ }^{137} \mathrm{Cs}\right) \) 의 모니터링을 위해 검출 부의 섬광물질로는 무기섬광체 결정(crystal) CsI:Tl (thallium-doped cesium iodide)을 사용하였다. CsI:Tl는 \( 550 \mathrm{~nm} \) 의 최대 방출파장을 가지며, 밀도는 \( 4.51 \mathrm{~g} \cdot \mathrm{cm}^{-3} \) 의 높은 구성 밀도로 효율적인 저지능을 보여 감마선에 의해 생성된 2 차 전자에 대한 반응성이 높으며, \( 1 \mathrm{MeV} \) 의 에너지를 갖는 감싸선에 대하여 약 80,000 개의 높은 광자 방출 확률을 보인다. 또한 기존 식품방사능 검출기에 사용되는 섬 광체 \( \mathrm{NaI}: \mathrm{Tl} \) (thallium-doped sodium iodide) 와 비교하여 조해성이 낮아 상온에서의 사용이 용이하며, NaI:Tl보다 2 쌔 더 돞은 섬광효율을 가지고 있다. Table 1은 CsI:Tl 결정의 물리적 투성을 보여준다.</p><p>감빠선 검출 소자로는 Hamamatsu의 실리콘 광 증배소자 (silicon photomultiplier): S13360-6075CS를 사용 하였다. 기존의 장비와 비교하여 가정용으로서 전체적인 시스템의 소형화를 위해 \( 6 \times 6 \mathrm{~mm}^{2} \) 크기의 소자를 사용하였으며, 검출소자에 대한 특성은 Table 2 와 같다.</p><p>Fig. 2는 감마선 검출부의 구조를 보여준다. CsI:Tl 결정의 크기는 상용 식품방사능 검출 모듈인 2" \( \times 2 \) " Nal:Tl + PMT모듈을 기준으로 하여 \( 2 " \times 2 \) " 로 제작하였으며, 광 가이드 설계를 통해 검출부가 대면적화된 감마선 검출부를 제작하였다. 광 가이드는 BK-7 optical glass, 구조는 tapered 형태로 CsI:Tl 결정과 접합하게 되는 입사부 면적은 \( 2 ", \mathrm{SiPM} \) 의 윈도우와 접합하게 되는 출사부 면적은 \( 0.2 \) ", 두께는 \( 20 \mathrm{~mm} \) 로 제작하였다.</p><p>두께 결정에는 tapered형 구조에서 광 가이드 두께가 얇아질수록 대부분의 광자가 광 가이드 빗면에서 입사면으로 반사되는 광 반사(light reflection)효과와 두께가 두끼워 질수록 전송되는 광자량이 점차 감소되는 광 감쇄(light attenuation)효과를 유발하기 때문에, 이와 같은 광학적 특성을 고려하여 빛의 추적과 설계가 가능한 LightTools Software Tool을 이용하여 광 가이드의 두께를 \( 20 \mathrm{~mm} \) 로 결정하였다.</p><p>CsI:Tl 결정과 광가이드 반사체로는 CsI:Tl의 방출파장에 대하여 최대 \( 90 \% \) 이상의 반사율을 가지는 Teflon reflector을 이용하여 반사면을 형성 하였으며, \( \mathrm{SiPM} \) 의 광 입사창과 광가이드의 접촉면 사이에는 공기 중 광 산란 및 광 손실률을 최소한으로 감소 시켜주기 위해 \( \mathrm{SiPM} \) 과 섬광체 접촉면 사이에 \( \mathrm{n}=1.465 \)의 굴절률과 \( 280-700 \mathrm{~nm} \) 파장에서 약 \( 95 \% \) 의 광 투과율을 갖는 Saint-Gobain사의 BC-630을 사용하여 optical grease 층을 도포 시켜주었다.</p><h2>2.3 감마선 신호 처리부</h2><p>감싸선 신호분석을 위한 신호치리 부 설게에는 SiPM의 높은 전자증폭 이득과 출력 신호가 전압신호로 출력되는 특성을 이용하여, 기존에 사용되는 전하 민감형 전치증폭기 (charge sensitive preamplifier, CSP)와 성형 증폭기 (shaping amplifier) 대신 구동 회로(driver circuit)를 설게 및 제작하여 감마선 신호를 분석하였다.</p><p>Fig. 3은 검출부의 구동회로와 \( { }^{137} \mathrm{Cs} \) 선윈을 사용하여 구동 회로로부터 측정된 약 \( 50 \mu \mathrm{s} \) 의 펄스폭을 갖는 \( 1200 \mathrm{mV} \) 펄스 신호이다.</p><p>감마선 신호분석에는 디지털 신호. 계수기반의 카운터 모드와 아날로고 신호 분석기반의 핵종분석 모드로 2가지 출력부를 설계 하였다.</p><p>Fig. 4 는 카운터 모드에서 디지털 신호의 계수를 위해 설계된 A/ D 변환기 (analog to digital converter)회로를 나타내고 있으며, A/D 변환기 설게에는 비교기용 소자인 MAX987 (Maxim Integrated Inc, US)를 사용하였다. 노이즈 신호 영역은 \( 50 \mathrm{mV} \), 히스테리시스 영역은 \( 10 \mathrm{mV} \) 로 설정하고, 이 영역 이하의 신호는 제거 되도록 설계하였다.</p><p>계수된 감마선 신호는 조사 되는 방사선 세기와 비례하여 펄스가 증가하게 되는데, Atmega328-MCU모듈에 기반 하여 펄스 계수 및 방사선 정보를 출력부에 표시하였다.</p><p>핵종분석 모드에서는 신호처리 부의 아날로그 신호를 이용하여 세슘 \( \left({ }^{137} \mathrm{Cs}\right) \) 등의 방사성 핵종 분석을 위해 \( 8 \mathrm{k} \) Ch의 MCA- 8000D (Amptek Inc, UK) 파고분석기를 사용하여 감싸선 분광 특성 분석을 수행하였다. 시스템의 전체적인 전원은 USB의 \( 5 \mathrm{~V} \) 전원을 사용하여 상시 구동이 가능하도록 설계 하였다.</p><p>Fig. 5는 개발된 가정용 식품 방사능 모니터링 센서이다.</p>
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"주요 관리 핵종인 방사성 세슘 \\( \\left({ }^{137} \\mathrm{Cs}\\right) \\) 의 모니터링을 위해 검출 부의 섬광물질로는 무기섬광체 결정(crystal) CsI:Tl (thallium-doped cesium iodide)을 사용하는가?",
"CsI:Tl는 \\( 500 \\mathrm{~nm} \\) 의 최대 방출파장을 가지는가?",
"CsI:Tl의 밀도는 얼마(\\(\\mathrm{~g} \\cdot \\mathrm{cm}^{-3} \\))인가?",
"무기섬광체 결정(crystal) CsI:Tl (thallium-doped cesium iodide)를 섬 광체 \\( \\mathrm{NaI}: \\mathrm{Tl} \\) (thallium-doped sodium iodide) 와 비교하였을 때, 더 높은 섬광효율을 가지고 있는 것은 무엇인가?",
"본 연구에서 감마선 검출 소자는 어떤 것을 사용하였는가?",
"본 연구에서 Hamamatsu의 실리콘 광 증배소자 (silicon photomultiplier): S13360-6075CS의 크기는 어떤 규격으로 사용되었는가?",
"본 연구에서 CsI:Tl 결정의 크기는 무엇을 기준으로 하였는가?",
"본 연구에서 광 가이드는 BK-7 optical glass, 구조는 tapered 형태로 CsI:Tl 결정과 접합하게 되는 입사부 면적은 \\( 2 \", \\mathrm{SiPM} \\) 의 윈도우와 접합하게 되는 출사부 면적은 \\( 0.2 \\) \", 두께는 \\( 20 \\mathrm{~m} \\) 로 제작하였는가?",
"본 연구에서 CsI:Tl는 광 가이드 설계를 통해 검출부가 대면적화된 감마선 검출부를 제작하였는가?",
"광 가이드의 두께를 20mm로 결정한 이유는 무엇인가?",
"CsI:Tl 결정과 광가이드 반사체로는 CsI:Tl의 방출파장에 대하여 최대 \\( 90 \\% \\) 이상의 반사율을 가지는 Teflon reflector을 이용하여 반사면을 형성 하였으며, \\( \\mathrm{SiPM} \\) 의 광 입사창과 광가이드의 접촉면 사이에는 공기 중 광 산란 및 광 손실률을 최소한으로 감소 시켜주기 위해 \\( \\mathrm{SiPM} \\) 과 섬광체 접촉면 사이에 \\( \\mathrm{n}=1.465 \\)의 굴절률과 \\( 300-700 \\mathrm{~nm} \\) 파장에서 약 \\( 90 \\% \\) 의 광 투과율을 갖는 Saint-Gobain사의 BC-680을 사용하여 optical grease 층을 도포 시켜주었는가?",
"본 연구에서 감마선 신호분석을 위한 신호처리부 설계는 어떤 특성을 이용하였는가?",
"감마선 신호분석을 위한 신호처리부 설계는 기존에 사용되는 전하 민감형 전치증폭기 (charge sensitive preamplifier, CSP)와 성형 증폭기 (shaping amplifier) 대신 구동 회로(driver circuit)를 설계 및 제작하여 감마선 신호를 분석하는가?",
"본 연구에서 전체 시스템은 어떻게 구성되어 있는가?",
"전체 시스템은 본 연구에서 어떻게 조직되어 있을까",
"감마선 신호분석에는 디지털 신호. 계수기반의 카운터 모드와 디지털 신호 분석기반의 핵종분석 모드로 2가지 출력부를 설계 하였는가?",
"핵종분석 모드에서는 신호처리 부의 아날로그 신호를 이용하여 세슘 \\( \\left({ }^{137} \\mathrm{Cs}\\right) \\) 등의 방사성 핵종 분석을 위해 \\( 8 \\mathrm{k} \\) Ch의 MCA- 8000D (Amptek Inc, UK) 파고분석기를 사용하여 감마선 분광 특성 분석을 수행하였는가?",
"시스템을 상시 구동이 가능하도록 하기위한 전체적인 전원은 얼마(V)인가?",
"계수된 감마선 신호는 조사되는 방사선 서기와 비례하여 펄스가 증가하는가?"
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인공물ED
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가정용 식품 방사능 모니터링 센서 개발 및 유용성 평가
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<h1>1. 서 론</h1><p>2011년 3월 일본 후쿠시마 원전 사고 발생으로 다량의 방사성 물질이 바다로 유출 및 확산되어 전 세게적으로 각종 식품의 방사성 물질 오염에 대한 불안감이 증가되었다.</p><p>특히 국내에서는 현재 후쿠시마 등 8 개현의 일본 수산물에 대한 수입을 금지하고 있으며, 일본산 수산물을 포함한 일본산 식품 증 방사성 세슘 \( \left({ }^{37} \mathrm{Cs}\right) \) 에 대해 좀 더 보수적인 방사능 농도 기준을 설정해서 관리하고 있다[2].</p><p>현재 국내 방사능 안전관리 기준구격으로는 식품 의약품 안전처가 제정한 식품 의악품 안전청 고시 제 \( 89-19 \) 호에 의거한 식품중의 방사능 농도 잠정 허용기준이 있으며, 후쿠시마 사고이후 방사성 오오드 \( \left({ }^{131} \mathrm{I}\right) \) 에 대해서 영 유아용 식품은 \( 300 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \)에서 \( 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \), 유 및 유가공품은 \( 150 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \) 에서 \( 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \), 기타식품은 \( 300 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \) 로 강화 녀었으며, 방사성 세슴 \( \left({ }^{134} \mathrm{Cs},{ }^{137} \mathrm{Cs}\right) \) 에 대해서는 임시 강화기준을 설정하여, 일본산 수입식품에는 별도로370 Bq/kg에서 \( 100 \mathrm{~Bq} / \mathrm{kg} \) 의 임시강화기준을 적용하고 있다[3].</p><p>하지만 이러한 기준에 의해 관리되고 있음에도 불구하고 국내 식품에 대한 방사능 오염의 불안감이 지속적으로 증가하고 있으며, 가정에서도 식품 중 방사능 농도를 검사 할 수 있는 기술에 대한 수요가 점점 더 증가하고 있다. 기존의 식품 중 방사능 농도 분석장비인 고순도 게르바늄 반도체 검출기(HPGe)의 경우 감마선방출 핵종 및 방사능 농도를 정량적이고 정확하게 분석이 가능하지만 분석하는데 2~ 3일 정도의 장시간이 요구되며, 고가의 가격과 유지비용으로 가정에서 사용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 가정용 식품 방사능 모니터링 센서 개발 연구의 일환으로 가정에서 보다 직접적이고 가용성이 높은 식품 방사능 모니터링 센서를 개발하고 유용성을 평가 하였다.</p>
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"국내에서 현재 후쿠시마 등 8 개현의 일본 수산물에 대한 수입을 허용하고 있는가?",
"국내 방사능 안전관리 기준규격으로 식품 의약품 안전처가 제정한 식품 의약품 안전청 고시 제 89-19호에 의거한 식품 중의 방사능 농도 잠정 허융기준에 일본산 수입식품에는 별도로 370 Bq/kg에서 100 Bq/kg의 임시강화기준을 적용하고 있는가?",
"가정에서 국내 식품에 대한 방사능 농도를 검사할 수 있는 기술에 대한 수요가 증가하고 있는가?",
"기존의 식품 중 방사능 농도 분석장비인 고순도 게르바늄 반고체 검출기(HPGe)는 가정에서 사용하기에 적합한가?"
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인공물ED
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가정용 식품 방사능 모니터링 센서 개발 및 유용성 평가
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 언구는 가정에서 보다 직접적이고 가용성이 높은 식품 방사능 모니터링 센서를 개발 위한 연구의 일환으로서 실리콘 광증배소자와 광 가이드, 무기섬광체를 이용하여 식품 방사능 측정이 가능한 모니터링 센서를 설계 및 제작하고 센서의 성능을 평가 하였다. 센서의 성능평가 결과 감마핵종에 대한 응답 선형성 및 분광특성, 농도에 따른 검출효율 평가를 통해 식품 방사능 모니터링 센서로서의 가능성을 확인하였다. 본 연구를 기반으로 상용화 연구를 통해 가정용 식품 방사능 모니터링 센서가 개발된다면 가정에서도 섭게 식품 중 방사능 농도를 검사할 수 있으므로, 국내 식품에 대한 방사능 오염의 불안감을 해소하는데 기여 할 것으로 사료된다.</p>
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"본 연구는 무엇의 개발을 위한 연구의 일환인가?",
"어떤 평가를 통해 식품 방사능 모니터링 센서로서의 가능성을 확인하였는가?",
"센서의 성능평가 결과 무엇에 대한 응답 선형성 및 분광특성을 통해 식품 방사능 모니터링 센서로서의 가능성을 확인하였는가?",
"본 연구를 기반으로 상용화 연구를 통해 가정용 식품 방사능 모니터링 센서가 개발된다면 어디에 기여하는가?"
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인공물ED
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최급 강하법 기반 인공 신경망을 이용한 다기능 레이다 표적 우선순위 할당에 대한 연구
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<h1>요 약</h1><p>표적 우선순위 할당은 다수의 표적이 존재하는 전술 환경에서 다기능 레이다(Multifunction Radar: MFR)가 중요한 표적을 추적하고 레이다 자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 기능이다. 본 논문에서는 레이다에서 수집한 정보로부터 표적에 대한 우선순위를 산출하는 인공 신경망(Artificial Neural Network: ANN) 모델을 구현한다. 더 나아가, 기존의 경사 하강법(gradient descent) 기반 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발전시켜 표적 우선순위 할당에 더욱 적합한 최급 강하법(steepest descent) 기반 신경망 학습 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에서는 훈련 데이터와 신경망의 결과값 사이의 오차와 특정 테스트 시나리오에서 할당된 우선순위의 합리성을 분석하여 제안된 방법의 성능을 확인한다.</p>
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"본문에서 다기능 레이다가 표적을 쫓아가고 레이다 자원을 효율적으로 관리하기 위해 사용하는 방법은 무엇일까?",
"본문에서 최급 강하법 기반 신경망 학습 알고리즘의 성능을 확인하는가?",
"본문에서 어떤 방식으로 제안된 방법의 성능을 확인하는가?",
"본문에서 어떤 방식으로 최급 강하법 기반 신경망 학습 알고리즘을 제안하는가?"
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인공물ED
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최급 강하법 기반 인공 신경망을 이용한 다기능 레이다 표적 우선순위 할당에 대한 연구
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<h1>Ⅲ. 시뮬레이션 결과</h1><p>이 장에서는 제안한 인공 신경망 기반 표적 우선순위 할당 알고리즘을 검증하도록 한다. 이를 위해 다양한 시나리오를 고려하여 166 개의 훈련 데이터를 생성하였다(표 1 참고). 레이다 플랫폼과 표적 사이의 거리는 최소 \( 1 \mathrm{~km} \) 에서 최대 \( 100 \mathrm{~km} \) 까지의 범위에서 거리가 가까워질수록 우선순위가 증가하도록 설정하고, 진행 방향은 표적이 플랫폼을 향해 수직으로 다가오는 경우를 \( 180^{\circ} \) 로, 멀어지는 경우를 \( 0^{\circ} \) 로 정의하여 \( 0^{\circ} \) 에서 \( 180^{\circ} \) 로 갈수록 우선순위가 증가하도록 설정하였다(그림 4 참고). 피아는 적이나 미확인 표적의 경우 1 의 값을 할당하고 우선순위가 높아지도록 설정하였고, 아군 표적에는 0 의 값을 할당하고 적 표적에 비해 낮은 우선순위를 가지도록 지정하였다. 구역의 중요도는 1 (중요), 2(보통), 3(중요하지 않음)의 세 단계로 구분하여 표적이 존재하는 구역의 중요도가 높을수록 높은 우선순위가 할당되도록 하였다. 위에서 기술한 거리, 방향, 피아, 구역을 묶어 모든 시나리오에서 우선순위의 변화가 선형적으로 이루어지는 선형 파라미터로 정의하였다. 마지막으로 속력의 경우 표적이 다가올 때는 속력이 빠를수록 플랫폼에 빠르게 다가오므로 우선순위가 높고, 멀어질 때는 속력이 빠를수록 플랫폼에서 빠르게 멀어지므로 우선순위가 낮게 할당되도록 훈련 데이터를 설정하였다. 즉, 속력을 방향에 따라 우선순위에 다른 양상으로 반영되는 비선형 파라미터로 정의하였다(표 2 참고). 여기서 우선순위 값은 0 에서 1 사이의 값을 가져야 하므로, 훈련 데이터의 우선순위 값을 결정하기 위해 모든 파라미터들(거리, 속력, 방향, 피아, 구역)에 걸쳐 가장 중요하다고 판단되는 표적(표 1 의 첫 번째 행)에 대하여 1의 우선순위 값을 부여한 후, 이를 기준으로 다른 훈련 데이터가 가지는 표적 파라미터들에 따라 훈련 데이터의 우선순위 값을 상대적으로 결정하였다.</p><table border><caption>표1. 훈련 데이터 예시</caption><tbody><tr><td>Range \( (\mathrm{km}) \)</td><td>Speed \( (\mathrm{km} / \mathrm{h}) \)</td><td>Heading (degree)</td><td>F/F</td><td>Region</td><td>Priority</td></tr><tr><td>1</td><td>300</td><td>180</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>100</td><td>300</td><td>180</td><td>1</td><td>2</td><td>0.1</td></tr><tr><td>40</td><td>300</td><td>180</td><td>1</td><td>1</td><td>0.72</td></tr><tr><td>50</td><td>100</td><td>0</td><td>1</td><td>3</td><td>0.205</td></tr><tr><td>10</td><td>200</td><td>180</td><td>1</td><td>2</td><td>0.78</td></tr><tr><td>1</td><td>300</td><td>90</td><td>1</td><td>1</td><td>0.98</td></tr><tr><td>100</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0.022</td></tr><tr><td>30</td><td>300</td><td>0</td><td>1</td><td>3</td><td>0.56</td></tr><tr><td>30</td><td>100</td><td>0</td><td>1</td><td>3</td><td>0.6</td></tr><tr><td>20</td><td>200</td><td>90</td><td>0</td><td>1</td><td>0.290</td></tr><tr><td>20</td><td>200</td><td>90</td><td>0</td><td>2</td><td>0.265</td></tr><tr><td>40</td><td>0</td><td>150</td><td>0</td><td>2</td><td>0.198</td></tr></tbody></table>
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[
"진행 방향의 경우 우선순위를 어떻게 설정했어?",
"적이나 미확인 표적인 경우에 피아는 어떻게 우선순위를 설정했어?",
"적이나 미확인 표적인 경우에 피아는 어떤 방법으로 우선순위를 설정했어?",
"피아를 설정할 때, 아군 표적의 경우 어떻게 설정하였는가?",
"피아를 설정할 때, 아군 표적의 경우 어떤 방법으로 설정하였는가?",
"구역의 중요도의 경우 어떻게 우선순위를 할당했어?",
"구역의 중요도의 경우 어떤 기준과 방법으로 우선순위를 할당했어?",
"본문에서 제안된 인공 신경망 기반 표적에게 우선순위를 할당하는 알고리즘을 검증하기 위해 어떻게 했어?",
"본문에서 제안된 인공 신경망 기반 표적에게 우선순위를 할당하는 알고리즘을 검증하기 위해 어떤 방법을 사용했어?",
"레이다 플랫폼과 표적 사이의 거리에 대한 우선순위는 어떻게 설정하였어?",
"속력의 훈련 데이터를 설정할 때, 어떻게 설정했어?",
"속력의 훈련 데이터를 설정할 때, 어떤 방법으로 설정했어?",
"표 1에서 Range 값이 50인 경우 Speed가 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)였어?",
"표 1에서 Range 값이 10일 때, Speed가 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)였어?",
"표 1에서 Heading 값이 150인 경우 Range가 몇 \\( \\mathrm{km} \\)였어?",
"표 1에서 Region 값이 3인 데이터 중 우선순위가 가장 낮은 경우의 Speed가 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)야?",
"표 1에서 Region 값이 2인 경우 중 우선순위가 가장 낮은 데이터는 Speed가 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)야?",
"표 1에서 Region 값이 3인 데이터 중 우선순위가 가장 높을 때의 Range가 몇 \\( \\mathrm{km} \\)야?",
"표 1에서 Region 값이 2인 데이터 중 우선순위가 가장 높은 경우에 Speed가 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)인가?",
"표 1에서 우선순위가 1인 데이터는 Region 값이 얼마인가?",
"표 1에서 우선순위가 0.1인 데이터의 Region 값은 얼마인가?",
"표 1에서 우선순위가 0.72인 데이터의 피아값이 얼마인가?",
"표 1에서 우선순위가 0.205인 데이터는 Heading 값이 얼마인가?",
"표 1에서 Heading 값이 90 초과 180 미만인 데이터의 우선순위는 얼마인가?",
"표 1에서 Speed가 0\\( \\mathrm{ ~km} / \\mathrm{h} \\)인 데이터 중 Range 값이 50\\( \\mathrm{~km} \\) 이상인 경우의 우선순위는 얼마인가?",
"표 1에서 F/F가 1이 아닌 데이터 중 우선순위가 가장 높은 데이터의 Region은 얼마인가?",
"표 1에서 F/F와 Region과 Priority가 모두 1인 데이터의 Heading값은 얼마인가?",
"표 1에서 Speed와 Heading과 F/F가 모두 0인 데이터의 Range는 몇 \\( \\mathrm{km}\\)인가?",
"표 1에서 Speed는 200\\( \\mathrm{~km} / \\mathrm{h} \\)이고 Region은 1인 데이터의 Priority 값은 얼마인가?",
"표 1 에서 Speed는 300이고 Heading은 180인 데이터 중 Range 값이 가장 클 때는 몇 \\( \\mathrm{km} \\) 일 때인가?",
"표 1에서 Range가 1이고 Heading이 90인 데이터의 우선순위는 얼마인가?",
"표 1에서 Range가 40이고 Heading이 180인 데이터의 우선순위는 얼마인가?",
"표 1에서 Range가 30이고 Speed가 100인 경우의 우선순위는 얼마인가?",
"표 1에서 속력값이 300이고 Heading이 90인 데이터의 Region은 얼마인가?",
"표 1에서 속력이 100 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)이고 우선순위가 0.205인 데이터는 몇 \\( \\mathrm{km} \\)의 Range 값을 갖는가?",
"표 1에서 Speed가 300 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)이고 우선순위가 0.1인 데이터는 몇 \\( \\mathrm{km} \\)의 Range 값을 갖는가?",
"표 1에서 Range와 Speed 값이 모두 가장 큰 데이터의 Priority는 얼마인가?",
"표 1에서 Range와 Heading 값이 모두 가장 작은 데이터의 Region 값은?",
"표 1에서 Speed와 Heading이 모두 가장 작은 값을 가지는 데이터는 Range 값이 몇 \\( \\mathrm{km} \\)인가?",
"표 1에서 Range와 Speed가 모두 100 이상인 테이터의 Heading은 얼마인가?",
"표 1에서 Range와 Region과 피아와 우선순위가 모두 1인 데이터의 Speed는 얼마인가?",
"표 1에서 우선순위가 0.5 이상 0.6 미만인 데이터의 Range 값은 얼마인가?",
"표 1에서 우선순위가 0.9 이상 1 미만인 데이터의 Speed 값은 몇 \\( \\mathrm{km} / \\mathrm{h} \\)인가?",
"표 1에서 Speed 값이 Range 값의 2배인 데이터의 Region 값은 얼마야?",
"표 1에서 Range 값의 20배가 Speed 값과 같은 데이터의 우선순위는 무엇이야?",
"표 1에서 Speed 값은 200이고, Region은 1인 데이터의 Range는 얼마인가?",
"표 1에서 Speed와 피아가 모두 0인 데이터의 Heading은 얼마로 나타나는가?",
"표 1에서 Heading은 90이고 F/F는 1인 데이터의 우선순위는 무엇인가?"
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인공물ED
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최급 강하법 기반 인공 신경망을 이용한 다기능 레이다 표적 우선순위 할당에 대한 연구
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<h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문에서는 MFR의 입력으로부터 추적 임무의 표적 우선순위 할당을 위한 단일 계층 인공 신경망 알고리즘을 구현하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오에 대한 분석을 수행하였고, 이를 바탕으로 기존의 경사 하강법 기반의 신경망 학습 알고리즘보다 제안한 최급 강하법 기반의 신경망 학습 알고리즘이 표적 우선순위 할당에 더 적합함을 보였다. 향후 연구에서는 다중 계층 인공 신경망 등 더 발전된 신경망 구조를 MFR에 적용할 방안을 고안하고, 레이다 자원 관리를 위한 최적의 신경망 기법에 대한 분석을 목표로 할 것이다.</p>
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"본문에서 무엇을 통해 다양한 시나리오를 분석했나요?",
"본문에서 향후 연구에서 어떤 방법으로 연구를 합니까?",
"시뮬레이션을 통해 표적 우선순위 할당에 더 적합한 결과를 가져온 것은 무엇입니까?",
"본문에서 더 발전된 신경망 구조는 무엇이 있습니까?",
"본 논문에서 단일 계층 인공 신경망 알고리즘을 구현한 이유는 무엇입니까?",
"본 논문에서는 MFR의 입력으로부터 추적 임무의 표적 우선순위 할당을 위해 무엇을 구현했나요?"
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인공물ED
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최급 강하법 기반 인공 신경망을 이용한 다기능 레이다 표적 우선순위 할당에 대한 연구
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<p>이렇게 생성된 훈련 데이터를 이용하여 본론에서 소개한 단일 계층 인공 신경망을 학습시켰다. 신경망의 은닉 뉴런의 수는 60 개로 설정하였고, 초기의 계수는 -0.5 에서 0.5 사이의 임의의 값으로 설정하였다. 경사 하강법과 최급 강하법의 두 가지 방법을 이용하였으며, 경사 하강법의 경우 훈련 계수를 0.25 로 설정하였다. 학습 반복 횟수를 10,000 회 까지 수행하였을 때 경사 하강법을 이용한 신경망과 최급 강하법을 이용한 신경망의 훈련 오차를 비교한 결과, 모든 훈련 반복 횟수에서 최급 강하법을 이용한 신경망의 훈련 오차가 더 낮게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다(그림 5). 훈련 오차는 각 학습 반복 횟수 마다 신경망이 모든 훈련 시나리오에 대해 산출한 우선순위 값과 실제 우선순위 값의 평균 제곱근 오차를 계산한 것이다. 따라서 표적 우선순위 할당 시에 고정된 훈련 계수를 설정하는 것보다 최급 강하법을 통한 훈련 계수를 적용하면 실제값에 더욱 근접한 우선순위 값을 도출할 수 있다.</p><table border><caption>표 2. 우선순위 할당을 위한 입력 요소</caption><tbody><tr><td>Factor</td><td>Description</td><td>Scale</td></tr><tr><td>Range</td><td>Range between target and radar</td><td>\( 1 \sim 100 \mathrm{~km} \)</td></tr><tr><td>Speed</td><td>Absolute velocity of target</td><td>\( 0 \sim 300 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \)</td></tr><tr><td>Heading</td><td>Angle between RLOS and heading direction of target</td><td>\( 0 \sim 180^{\circ} \)</td></tr><tr><td>F/F</td><td>Friend or foe information</td><td>1: foe, 0 : friend</td></tr><tr><td>Region</td><td>Regional importance</td><td>1: important 3: not important</td></tr></tbody></table><p>다음으로, 신경망을 통한 우선순위 할당의 합리성을 알아보기 위하여 몇 가지 테스트 시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 마찬가지로 최급 강하법과 경사 하강법을 이용하여 신경망을 1,000 회, 5,000 회의 훈련 반복 횟수만큼 학습시켰다. 이러한 신경망에서 입력 변수의 변화가 우선순위 할당에 합리적으로 반영되는지를 알아보기 위하여 훈련 데이터에 포함되지 않는 시나리오로 선형 시나리오와 비선형 시나리오의 두 가지 테스트 시나리오를 생성하였다. 선형 시나리오의 경우 다른 조건이 동일한 상태에서 선형 파라미터에 해당하는 거리와 피아 조건을 다르게 하여 그에 따른 우선순위 할당 결과를 관찰하였다. 또한, 표적이 다가오는 방향일 때와 멀어지는 방향일 때 각각 속력을 다르게 하여 속력과 방향에 대한 비선형적 시나리오에서 우선순위 할당이 제대로 이루어지는지 알아보았다. 결과의 신뢰성을 위하여 각 신경망에 대해 학습을 독립적으로 30 회 수행하고, 여기에 테스트 시나리오를 입력한 결과의 평균값을 최종 결과값으로 사용하였다.</p>
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"본 논문은 만들어진 훈련 자료를 어떻게 활용하였는가?",
"표 2. 우선순위 할당을 위한 입력 요소에서 Description의 Range는 무엇인가?",
"Scale의 Speed는 몇인가?",
"Scale에서 어떤 항목에서 값이 \\( 0 \\sim 180^{\\circ} \\)로 나왔는가?",
"Scale의 F/F는 무엇인가?",
"신경망에 의한 우선순위 할당의 합리성을 확인하기 위해 어떻게 하였는가?",
"Description의 Region은 뭐라고 나와있는가?"
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인공물ED
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확장 오메가-케이 알고리즘을 기반한 곡선기하에서의 초고해상도 SAR 영상생성 연구
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<h1>IV. 시뮬레이션 결과</h1><p>본 절에서는 제안된 처리체계의 성능을 검증하기 위해 점표적을 이용한 초고해상도 SAR 영상생성 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 1(b)에서의 레이다는 곡선의 궤도를 \( V_{\text {radar }}=7,583 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 로 이동하며, 완전 구형의 지구표면(지구 반지름 \( =6,371 \mathrm{~km}) \) 에 위치한 표적 A, B, C를 7초 동안 관측하였다. 이 때, 표적 A, B, C는 각각 off-nadir angle<p>\( 44.95^{\circ}, 45^{\circ}, 45.05^{\circ} \) 에 분포해 있으며, 레이다는 스포트라이트(spot-light) 모드로 운용된다. 본 시뮬레이션에서는 \( 1 \mathrm{GHz} \) 의 레이다 운용 대역폭을 사용하며, \( 30.19 \mathrm{kHz} \) 의 넓은 도플러 대역폭을 확보함으로써 초고해상도의 SAR 신호를 획득하였다. 본 시뮬레이션에서 사용한 파라미터는 표 1에 정리되어 있다.</p><p>그림 1(b), 그리고 표 1 의 시뮬레이션 파라미터를 사용하여 생성된 레이다 신호는 그림 4와 같다. 여기서, 제안된 처리체계의 성능을 비교검증하기 위해 본 논문에서는 HRE 기반 SAR 처리 알고리즘인 OKA를 사용하였다. OKA를 수행하기 위해 참고문헌 [5]의 방법을 이용하여 방위방향으로의 deramping과정을 수행하였으며, 등가 레<table border><caption>표 1. 시뮬레이션 파라미터</caption><tbody><tr><td>Satellite height</td><td>550 km</td></tr><tr><td>Off-nadir angles for A, B, C</td><td>\( 44.95^{\circ} \), \( 45^{\circ} \), \( 45.05^{\circ} \)</td></tr><tr><td>Satellite's velocity</td><td>7,583 m/s</td></tr><tr><td>Integration time</td><td>7 s</td></tr><tr><td>Carrier frequency</td><td>10 GHz</td></tr><tr><td>Radar bandwidth</td><td>1 GHz</td></tr><tr><td>Doppler bandwidth</td><td>30.19 kHz</td></tr><tr><td>Pulse repetition frequency</td><td>5 kHz</td></tr><tr><td>Pulse width</td><td>1 us</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2. 그림 5 에 대한 영상품질 파라미터</caption><tbody><tr><td></td><td>PSLR(dB)</td><td>ISLR(dB)</td><td>IRW(m)</td></tr><tr><td rowspan=2>Target A</td><td>Rg: -13.3731</td><td>Rg: -10.3154</td><td>Rg: 0.1340</td></tr><tr><td>AZ.: -8.4784</td><td>AZ.: -15.8428</td><td>AZ.: 2.1696</td></tr><tr><td rowspan=2>Target B</td><td>Rg: -13.3056</td><td>Rg: -10.1889</td><td>Rg: 0.1340</td></tr><tr><td>AZ.: -4.5978</td><td>AZ.: -10.1706</td><td>Az.: 0.7744</td></tr><tr><td rowspan=2>Target C</td><td>Rg: -13.3628</td><td>Rg: -10.2408</td><td>Rg: 0.1340</td></tr><tr><td>AZ.: -8.5532</td><td>AZ.: -15.3628</td><td>Az.: 1.5680</td></tr></tbody></table>이다 속도 \( V_{e f f} \) 는 식 (1)을 최소화하는 값을 찾음으로써 결정하였다. OKA의 적용결과는 그림 5 에 도시되어 있으며, 이에 대한 품질 파라미터는 표 2에 정리되어 있다.</p><p>그림 5 , 표 2 의 결과에서 확인할 수 있는 바와 같이 OKA를 사용하여 곡선기하에서의 SAR 영상을 생성할 경우, HRE 모델오차 \( \epsilon_{i, o c o}^{h y p}(\eta) \) 에 의해 영상의 품질이 저하된다. 특이 상기 HRE 모델오차는 방위방향으로의 극심한 블러링을 초래하기 때문에 HRE 모델오차를 보상하는 SAR 생성 처리체계의 필요성을 본 결과를 통해 확인할 수 있었다.</p><p>반면에 그림 3의 제안된 처리체계를 사용할 경우, 곡선 기하의 특성에서 기인된 HRE 모델오차를 적절히 보상함으로써 그림 6 그리고 표 3의 결과에서와 같이 표적 A, B, C 모두에 대해 초점이 맞는 SAR 영상이 형성됨을 확인할 수 있었다.</p><p>여기서 관측폭이 증가할 경우, 모델 추정 오차에 의한 약간의 품질 저하가 발생할 수 있으나, 본 시뮬레이션에서의 관측폭 \( (\cong 2 \mathrm{~km}) \) 에서는 영상 품질의 저하 없이 SAR 영상이 성공적으로 형성됨을 확인할 수 있었다.</p>
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"레이다는 어떻게 이동하는가?",
"제안된 처리체계의 성능을 검증하고자 어떻게 시뮬레이션 했는가?",
"레이다는 표적을 어떻게 관측해?",
"deramping과정은 어떻게 알게 되었나?",
"관측폭이 늘어나면 품질이 어떻게 될 수 있어?",
"OKA를 수행하려면 어떻게 해야 하는가?",
"등가 레이다 속도는 어떻게 결정했어?",
"논문에서 제안된 처리체계의 성능을 어떻게 비교 검증했어?",
"레이다를 어떻게 운용해?",
"표 2의 IRW값이 Az.: 1.5680로 나타난 타겟은 어느 것인가?",
"표 1에서 550 km는 어느 길이를 나타내는가?",
"표 1에서 Doppler bandwidth의 값과 Pulse repetition frequency 값 중 작은 것은 어느 것인가?",
"Target B의 ISLR와 IRW 중에 더 수치가 큰 것은 무엇인가?",
"Target B의 두 가지 PSLR값 중에서 더 작은 것은 무엇인가?",
"그림 3의 제안된 처리체계를 사용하면 어떻게 돼?",
"특이 상기 HRE 모델오차는 어떻게 작용해?",
"Target C와 동일한 IRW값을 가지는 타겟 중 AZ.값이 더 작은 것은 무엇인가?",
"시뮬레이션 파라미터를 나타낸 표에서 Pulse width의 값은 얼마인가?",
"표 5에서 ISLR로 Rg: -10.3154를 기록한 타겟은 IRW값이 얼마로 나타났나?",
"Integration time은 몇 초인가?",
"시뮬레이션 파라미터표에서 인공위성의 속도는 얼마인가?"
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인공물ED
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확장 오메가-케이 알고리즘을 기반한 곡선기하에서의 초고해상도 SAR 영상생성 연구
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<h1>V. 결 론</h1><p>직선기하와는 달리 곡선기하에서의 경우, SAR 영상생성 시 레이다와 표적 간 거리변화가 HRE 수학모델로 표현될 수 없으며, 이는 기존의 HRE 모델 기반의 SAR 영상 생성 알고리즘들에 대한 심각한 품질 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 곡선기하에서의 SAR 신호 특성을 수학적으로 분석한 후 이를 기반으로 한 SAR 영상 생성처리체계를 제안하였다. 제안된 처리체계에서는 먼저 궤도보상과정을 수행하여 HRE 모델 오차의 영향을 완화시킨 후 EOKA를 통해 RCMC 및 SRC를 수행하였다. 다음으로 다항식 모델 기반의 방위압축을 수행함으로써 곡선기하에서 HRE 모델오차에 의해 나타나는 방위영상의 블러링을 보상하였다. 점표적을 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 처리체계를 통해 곡선기하에서의 초고해상도의 SAR 영상이 성공적으로 획득됨을 확인하였으며, 기존의 HRE 기반 SAR 영상생성 알고리즘과의 성능을 비교함으로써 제안된 처리체계의 효용성을 검증하였다.</p><table border><caption>표 3. 그림 6에 대한 영상품질 파라미터</caption><tbody><tr><td></td><td>PSLR(dB)</td><td>ISLR(dB)</td><td>IRW(m)</td></tr><tr><td rowspan=2>Target A</td><td>Rg: -13.2743</td><td>Rg: -10.1635</td><td>Rg: 0.1360</td></tr><tr><td>AZ.: -13.3292</td><td>AZ.: -10.4318</td><td>AZ.: 0.2112</td></tr><tr><td rowspan=2>Target B</td><td>Rg: -13.2718</td><td>Rg: -10.1591</td><td>Rg: 0.1360</td></tr><tr><td>AZ.: -13.3274</td><td>AZ.: -10.4267</td><td>AZ.: 0.2112</td></tr><tr><td rowspan=2>Target C</td><td>Rg: -13.3728</td><td>Rg: -10.1513</td><td>Rg: 0.1360</td></tr><tr><td>AZ.: -13.3331</td><td>AZ.: -10.4352</td><td>AZ.: 0.2112</td></tr></tbody></table>
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"곡선기하에서 HRE 모델오차에 의해 나타나는 방위영상의 블러링을 어떻게 보상하였어?",
"SAR 영상 생성처리체계를 어떻게 제안하였어?",
"SAR 영상 생성처리체계는 어떻게 수행하였어?",
"제안된 처리체계의 효용성은 어떻게 증명하였어?",
"표 3은 무엇에 대해 나타내었나요?",
"Target A의 PSLR(dB) 중 Rg 값은 얼마야?",
"ISLR(dB)의 AZ 값이 -10.4267 이 나오는 것은 어떤 Target이야?",
"Target C의 IRW(m)중 AZ 값은 얼마야?",
"PSLR(dB) 의 Rg 값이 -13.3331일 때 해당하는 것은 어떤 Target이야?"
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인공물ED
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계층적 분할 기법과 완화된 국부 탐색 알고리즘을 이용한 효율적인 광역 배치
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<p> <table border><caption>표 4. 수행시간 비교 (with row spacing), 단위 : sec</caption> <tbody><tr><td>Circut</td><td>하이브리드배치기</td><td>HGP</td><td>Speedup</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>34</td><td>45</td><td>5</td></tr><tr><td>Stuct</td><td>63</td><td>9.4</td><td>5</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>200</td><td>26.3</td><td>5</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>423</td><td>67.2</td><td>2</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>1,140</td><td>467.2</td><td>2</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>2,328</td><td>248.6</td><td>6</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>4,869</td><td>363.3</td><td>9</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>5,626</td><td>553</td><td>6</td></tr></tbody></table></p> <table border><caption>표 5. 수행시간 비교(without row spacing), 단위 : sec</caption> <tbody><tr><td>Circuit</td><td>하여브리드배치기</td><td>HGP</td><td>Speedup</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>60</td><td>5.5</td><td>6</td></tr><tr><td>Strutct</td><td>72</td><td>8.8</td><td>5</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>214</td><td>31.6</td><td>5</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>444</td><td>58.7</td><td>5</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>771</td><td>328.3</td><td>2</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>2952</td><td>240.0</td><td>8</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>7070</td><td>507.6</td><td>9</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>8464</td><td>540.7</td><td>10</td></tr></tbody><p></table> <table border><caption>표 6. 수행시간 분석(with row spacing, \#runs=10)</caption> <tbody><tr><td>Circuit</td><td>Best</td><td>Worst</td><td>Average</td><td>Average CPU Time</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>983,195</td><td>1,000,956</td><td>9,992,412</td><td>5%</td></tr><tr><td>Struct</td><td>723,43</td><td>758,375</td><td>734,774</td><td>11.18</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>3,668,276</td><td>3,836,315</td><td>3,734,385</td><td>28.44</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>3,264,574</td><td>3,368,890</td><td>3,318,839</td><td>74.98</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>15,200,894</td><td>15,492,267</td><td>15,383,167</td><td>240.49</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>44561,743</td><td>45,544,652</td><td>45,068,204</td><td>297.20</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>5,392,36</td><td>5,671,353</td><td>5,504,492</td><td>494.79</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>5,834,924</td><td>6,073,246</td><td>5,943,218</td><td>510.46</td></tr></tbody></p> <p></table> <p>"top-down" 접근법을 사용한 제안기법은 수행 속도 면에서 월등히 개선됨을 표 4와 5을 통해 알 수 있다. 기존 하이브리드 배치기와 비교해 볼 때 평균 5배의 속도향상을 가져왔다.</p> <p>또한 새로운 배치기의 결과가 얼마나 안정적인지를 보이기 위해 10개의 결과 모두에 대한 평균/최고/최악의 수행시간을 표 6과 7에 비교하였다. 표에서 보듯이 가장 좋은 결과와 가장 나쁜 결과의 차이가 크지 않아 재안된 기법을 사용하는 배치기 HGP는 매우 안정적으 로 좋은 결과를 생성하는 것을 알 수 있다.</p>
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"Prim1 회로의 하이브리드배치기 수행시간은 얼마야?",
"HGP 수행시간이 Ind3와 가장 차이가 적은 회로는 어떤거니?",
"어떤 회로가 HGP 수행시간이 가장 큰가?",
"하이브리드배치기 수행시간이 가장 큰 회로는 뭐야?",
"가장 최소의 Speedup 값을 가진 회로의 HGP 수행시간은 어떤 값이야?",
"가장 큰 Speedup 값을 가진 회로는 어떤거니?",
"하이브리드배치기 수행시간이 1,140인 회로는 무엇인가?",
"Prim2의 HGP 수행시간은 얼마니?",
"Ind2의 SpeedUp 값과 같은 값을 가진 회로의 하이브리드배치기 수행시간은 얼마일까?",
"SpeedUp 값이 Avq1와 같은 회로는 어떤걸까?",
"가장 많은 수의 Speedup 값은 얼마일까?",
"HGP 수행시간이 최소인 회로는 무엇이야?",
"Prim1 회로의 Best 수행시간 값은 얼마야?",
"Best 수행시간이 3,264,574인 회로는 무엇인가?",
"Struct은 어떤 Average 수행시간을 가지지?",
"가장 큰 Average 수행시간을 가진 회로는 뭐니?",
"Worst 수행시간이 Avq1와 차이가 가장 적은 회로는 어떤건가?",
"어떤 회로가 Best 수행시간이 가장 크니?",
"Average CPU Time 값이 Struct 보다 적은 회로는 어떤걸까?",
"Prim1 보다 더 적은 Best 수행시간을 가진 회로는 무엇인가?",
"Prim2의 Worst 수행시간은 얼마의 값을 가지나?",
"표6에서 Prim2의 Worst 수행시간은 얼마일까",
"Average CPU Time 값이 Avqs 보다 큰 회로는 어떤걸까?"
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인공물ED
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계층적 분할 기법과 완화된 국부 탐색 알고리즘을 이용한 효율적인 광역 배치
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<h1>III. 실 험 및 고찰</h1> <p>hMETIS를 이용한 분할기법과 RBLS 알고리즘을 이용한 "top-down" 방식으로 구현한 HGP의 성능을 측정하기 위해 우리는 MCNC 표준 벤치마크 회로를 사용하였으며, 기존 하이브리드 배치기의 결과와 FengShui 툴의 결과를 상호 비교하였다. 실험을 위해<p>펜티엄IV, \( 2 \mathrm{GHz} / \)Linux 컴퓨터를 사용하였다. 실험에 사용된 회로의 사양은 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 회로 사양</caption> <tbody><tr><td>Circuit</td><td>#Nets</td><td>#Cells</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>904</td><td>833</td></tr><tr><td>Struct</td><td>1,920</td><td>1,888</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>3,019</td><td>3,014</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>5,742</td><td>6,417</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>13,419</td><td>12,142</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>21,940</td><td>15,059</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>22,124</td><td>21,854</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>25,384</td><td>25,114</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 배선길이 비교(with row spacing), 단위 : micron</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Circuit</td><td rowspan=2>하이브리드배치기</td><td rowspan=2>Feng Shui</td><td rowspan=2>HGP</td><td colspan=2>Improvement over</td></tr><tr><td>하이브리드배치기</td><td>Feng Shui</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>965,615</td><td>1,044,291</td><td>983,195</td><td>\( \ -1.82\% \)</td><td>\( \ 5.85\% \)</td></tr><tr><td>Struct</td><td>706,980</td><td>755,176</td><td>723,433</td><td>\( \ -2.33\% \)</td><td>\( \ 4.20\% \)</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>3,592,968</td><td>3,781,567</td><td>3,668,276</td><td>\( \ -2.10\% \)</td><td>\( \ 3.00\% \)</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>3,485,918</td><td>3,403,408</td><td>3,264,574</td><td>\( \ 6.35\% \)</td><td>\( \ 4.08\% \)</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>16,160,831</td><td>15,627,343</td><td>15,200,894</td><td>\( \ 5.94\% \)</td><td>\( \ 2.73\% \)</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>44,687,804</td><td>45,960,343</td><td>44,561,743</td><td>\( \ 0.28\% \)</td><td>\( \ 3.04\% \)</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>5,722,467</td><td>5,663,141</td><td>5,392,36</td><td>\( \ 5.77\% \)</td><td>\( \ 4.61\% \)</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>6,161,967</td><td>6,210,026</td><td>5,834,924</td><td>\( \ 5.30\% \)</td><td>\( \ 6.04\% \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 배선길이 비교(without row spacing), 단위 : micron</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Circuit</td><td rowspan=2>하이브리드배치기</td><td rowspan=2>Feng Shui</td><td rowspan=2>HGP</td><td colspan=2>Improvement over</td></tr><tr><td>하이브리드배치기</td><td>Feng Shui</td></tr><tr><td>Prim1</td><td>849,603</td><td>846,822</td><td>866,426</td><td>\( -1.98 \% \)</td><td>\( -2.31 \% \)</td></tr><tr><td>Struct</td><td>569,646</td><td>516,236</td><td>559,056</td><td>\( 1.86 \% \)</td><td>\( -8.29 \% \)</td></tr><tr><td>Prim2</td><td>2,916,407</td><td>3,007,493</td><td>2,780,673</td><td>\( 4.65 \% \)</td><td>\( 7.54 \% \)</td></tr><tr><td>Biomed</td><td>2,725,123</td><td>2,735,042</td><td>2,481,783</td><td>\( 8.93 \% \)</td><td>\( 9.26 \% \)</td></tr><tr><td>Ind2</td><td>12,364,077</td><td>10,454,680</td><td>11,112,050</td><td>\( 10.13 \% \)</td><td>\( -6.29 \% \)</td></tr><tr><td>Ind3</td><td>34,726,862</td><td>33,832,792</td><td>32,375,585</td><td>\( 6.77 \% \)</td><td>\( 4.30 \% \)</td></tr><tr><td>Avqs</td><td>4,381,825</td><td>4,347,417</td><td>4,178,180</td><td>\( 4.65 \% \)</td><td>\( 3.89 \% \)</td></tr><tr><td>Avq1</td><td>4,802,575</td><td>4,921,154</td><td>4,497,068</td><td>\( 6.36 \% \)</td><td>\( 8.62 \% \)</td></tr></tbody></table> <p>FengShui의 결과와 동일한 조건에서 비교하였으며, 행간에 라우팅을 위한 스페이스가 있는 경우와 없는 경우 각각에 대해 비교하였다. 하이브리드 배치기가 발표한 CPU 시간은 Sun Ultra 10/Solaris 상에서 수행한 것이어서 CPU시간 자체를 직접 비교하는 대신, 이를 정규화시켜 HGP 상대적으로 얼마나 빠른지를 나타내었다. 상이한 두 머신의 속도를 보정하기 위해 우리는 펜티엄 IV, \( 2 \mathrm{GHz} / \)Linux 머신이 Sun Ultra 10/Solaris보다 대략 \( 1.5 \)배 빠름을 알았고 이를 고려하여 속도가 얼마나 개선되었는지를 나타내었다.</p> <p>광역배치를 최적화한 다음 상세배치로 변환하는 방법과, 상세배치를 최적화하는 기법은 하이브리드 배치기에서 사용하는 것과 동일한 방법을 사용하였다.</p> <p>표 2와 3에서 보인 결과는 각 회로에 대해 10 번 (\#runs=10)의 수행을 거친 결과를 구하여 그 중 배선길이가 가장 짧은 것에 대한 요약이다. "middle-down" 접근법을 사용한 기존 하이브리드 배치기에 대하여 비교적 회로의 크기가 작은 Prim1, Prim2, Struct를 제외하고 배선 길이 면에서 약 \( 4.7 \% \)의 개선율을 보였으며 FengShii 툴과의 비교에서는 약 \( 4.2 \% \)의 개선율을 보였다.</p>
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"Prim1 회로의 #Nets는 얼마야?",
"Struct 회로는 얼마의 #Cells 값을 가지나?",
"Ind2 회로에서 어떤 것이 더 많은 수를 가지나?",
"#Nets가 세번째로 적은 회로는 어떤거니?",
"#Cells이 Avqs 보다 더 큰 회로는 뭐야?",
"표에 따르면, #Cells이 Avqs 보다 더 큰 회로는 어떤 것이지",
"#Nets가 13,419인 것은 어떤 회로야?",
"#Nets가 가장 큰 회로는 뭐야?",
"표의 내용을 보면 #Nets가 가장 큰 회로는 무엇이지",
"하이브리드배치기에서 배선길이가 가장 긴 것은 어떤 회로야?",
"Feng Shui에서 배선길이가 Prim1 보다 적은 회로는 어떤걸까?",
"어떤 회로의 #Cells가 21,854인가",
"표에 의하면 #Cells이 Avqs 보다 더 큰 회로는 무엇이 될까",
"Feng Shui에서 Avqs는 얼마의 배선길이를 가지고 있어?",
"Prim1 회로의 HGP에서의 배선길이는 하이브리드배치기와 비교해서 얼마의 개선율을 보이는가?",
"HGP에서 어떤 회로의 배선길이가 세번째로 적을까?",
"HGP에서 세번째로 큰 배선길이를 가진 회로는 무엇이냐?",
"하이브리드배치기와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 가장 큰 회로는 뭐야?",
"어떤 회로가 하이브리드배치기와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 두번째로 적을까?",
"Prim2 회로의 HGP에서의 배선길이는 Feng Shui와 비교해서 얼마의 개선율 값을 가지나?",
"Feng Shui와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 Avqs 회로와 가장 가까운 값을 가지는 회로는 어떤 것이니?",
"Feng Shui와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 세번째로 적은 값은 얼마지?",
"Prim2 회로의 하이브리드배치기와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율과 같은 값을 가진 회로는 무엇이니?",
"#Nets 보다 #Cells 값이 큰 회로는 어떤 것일까?",
"#Nets의 값이 21,940인 회로는 어떤 회로일까?",
"배선길이의 단위는 표 어디에서 알 수 있어?",
"하이브리드배치기에서 어떤 회로가 가장 최소의 배선길이를 가지나?",
"하이브리드배치기에서 배선길이가 3,485,918인 회로는 어떤거야?",
"Feng Shui에서 Ind2와 배선길이 차이가 가장 많은 회로는 뭐야?",
"HGP에서 15,200,894의 배선길이를 가지는 회로는 어떤걸까?",
"하이브리드배치기와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 \\( 6.77 \\% \\)인 회로는 어떤 것이야?",
"Feng Shui와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 최저인 회로는 어떤 것이냐?",
"Feng Shui와 비교한 HGP에서의 배선길이 개선율이 Avq1 회로 보다 큰 회로는 무엇일까?"
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인공물ED
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BCD 기반 분산처리 기법을 이용한 연계전력시장 최적화
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<h1>4. 사례연구</h1> <h2>4.1 IEEE RTS-96 연계시장 모델</h2> <p>본 논문에서 제안된 BCD 기반의 분산처리 기법을 적용한 연계지역시장 최적화 알고리즘을 검증하기 위해 3개의 연계지역으로 구성된 IEEE RTS-96 모델을 사용한다. 연계전력시장에 있는 발전기 종류 별 입찰가격 계수는 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 \(1\) 발전비용계수 정보</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>발전기종류</td><td colspan=3>발전비용계수 \( f(X)=\alpha \cdot X^{2}+\beta \cdot X+\gamma(\$ / h) \)</td></tr><tr><td>\( \alpha \)</td><td>\( \beta \)</td><td>\( \gamma \)</td></tr><tr><td>중유/기력 (화력)</td><td>\( 0.03 \)</td><td>\( 14.25 \)</td><td>\( 16.00 \)</td></tr><tr><td>수력</td><td>\( 0.03 \)</td><td>\( 15.50\)</td><td>\( 14.00 \)</td></tr><tr><td>석탄/내연 Ⅰ (화력)</td><td>\( 0.00 \)</td><td>\( 0.50 \)</td><td>\( 0.00 \)</td></tr><tr><td>중유/내연 Ⅱ (화력)</td><td>\( 0.02 \)</td><td>\( 14.00 \)</td><td>\( 26.00 \)</td></tr><tr><td>석탄/내연 Ⅱ (화력)</td><td>\( 0.03 \)</td><td>\( 14.50\)</td><td>\(16.00 \)</td></tr><tr><td>중유/내연 Ⅲ (화력)</td><td>\( 0.02 \)</td><td>\( 14.00 \)</td><td>\( 26.00 \)</td></tr><tr><td>석탄/내연 Ⅲ (화력)</td><td>\( 0.03 \)</td><td>\( 14.50\)</td><td>\( 16.00 \)</td></tr><tr><td>원자력</td><td>\( 0.02 \)</td><td>\( 14.00\)</td><td>\( 26.00 \)</td></tr></tbody></table> <p>반복연산 시작 시 모든 발전기의 초기 생산량은 동일한 값으로 두었으며, 각 시장의 전력조류 값 차의 허용 한계치 \( \epsilon \) 는 \( 10^{+}(M W) \) 으로 설 정하였다. 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검토하기 위해 i) BCD 와 IP/CP 갱신방법, ii) BCD 와 Sub-Gradient 갱신방법, iii) APP와 IP/CP 갱신 방법과 iv) APP와 Sub-Gradient 갱신방법을 적용하여 도출된 결과를 서로 비교분석한다. 제시한 방법들의 수렴해와 수렴속도의 차이를 표 2와 표 3에서 비교 제시하였다.</p> <table border><caption>표 \(2\) 총 시장 운용비용 비교</caption> <tbody><tr><td>접근방법</td><td colspan=4>분산처리방법</td><td rowspan=2>중앙처리방법</td></tr><tr><td>분산처리사용기법</td><td colspan=2>Block Coordinate Descent (BCD)</td><td colspan=2>Auxiliary Problem Principle (APP)</td></tr><tr><td>Lagrangian 승수갱신 방법</td><td>Sub-gradient</td><td>IP/CP</td><td>Sub-gradient</td><td>IP/CP</td><td></td></tr><tr><td>총 시장 운용 비용 \( (\mathrm{S} / \mathrm{h}) \)</td><td>\(235,095\)</td><td>\(235,095\)</td><td>\(235,095\)</td><td>\(235,095\)</td><td>\(235,095\)</td></tr><tr><td>중앙처리방법 수렴해와의 일치율 (%)</td><td>\(100\)</td><td>\(100\)</td><td>\(100\)</td><td>\(100\)</td><td></td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(3\) 반복연산 횟수 및 소요시간 비교</caption> <tbody><tr><td>분산처리 사용기법</td><td colspan=2>Block Descent Coordinate (BCD)</td><td colspan=2>Auxiliary Principle Problem (APP)</td></tr><tr><td>Lagrangian 승수갱신 방법</td><td>Sub- Gradient</td><td>IP/CP</td><td>Sub- Gradient</td><td>IP/CP</td></tr><tr><td>반복연산 횟수</td><td>\(24\)</td><td>\(10\)</td><td>\(35\)</td><td>\(17\)</td></tr><tr><td>소요시간 (\(s\))</td><td>\(14.1242\)</td><td>\(11.4342\)</td><td>\(23.8108\)</td><td>\(14.9261\)</td></tr></tbody></table> <p>연산 비교에 사용된 모든 분산처리 방법들의 최종 해는 중앙처리 방법에 의해 얻어진 최적 해와 동일한 값에 수렴한다. 실험수행 소요시간 및 반복연산 횟수에서 BCD 방식이 APP 방식에 비해 더 빠른 것을 확인할 수 있으며, 같은 분산처리 기법을 사용할 경우, Sub-Gradient 방법보다 IP/CP 방법에서 더 빠르게 수렴하는 것을 확인할 수 있다. 각 연산 알고리즘 별 반복연산에 따른 전력시장 총 운용비용과 mismatch 값을 그림 1과 그림 2에서 제시하였다.</p> <p>그림 1과 그림 2에서 초반 수렴속도는 Sub - Gradient 갱신방법이 우수하지만, 반복연산이 진행될수록 IP/CP 의 수렴속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있다. 또한 전반적으로 BCD 방법이 APP 방법에 비해 더 빠른 속도로 수렴하며, 본 논문에서 제안된 방법인 BCD와 IP/CP 방법을 연계한 알고리즘이 가장 빠른 수렴속도를 보여준다.</p>
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"\\( \\gamma \\) 값이 0인 발전소는 어떤거야?",
"BCD 기법에서 가장 큰 소요시간을 가진 Lagrangian 승수갱신 방법은 무엇인가?",
"중유/내연 Ⅱ (화력)의 \\( \\alpha \\) 값은 얼마야?",
"\\( \\alpha \\) 값이 최소인 발전기는 어떤거야?",
"어떤 발전소가 \\( \\beta \\) 값이 세번째로 큰가?",
"가장 적은 소요시간을 가지고 있는 분산처리 사용기법은 무엇인가?",
"\\( \\alpha \\)가 0.02일 때 \\( \\gamma \\)는 어떤 값을 가지나?",
"\\( \\beta \\) 값이 최대인 발전소는 무엇인가?",
"석탄/내연 Ⅲ (화력)의 \\( \\beta \\) 값은 어떤 값을 가져?",
"가장 많은 수의 \\( \\alpha \\) 값은 얼마지?",
"중유/내연 Ⅲ (화력)은 얼마의 \\( \\beta \\) 값을 가질까?",
"가장 많은 수의 \\( \\beta \\) 값은 얼마일까?",
"가장 최소치의 \\( \\beta \\) 값을 가진 발전소는 뭐야?",
"두번째로 적은 \\( \\gamma \\) 값을 가진 발전소는 무엇일까?",
"\\( \\alpha \\)와 \\( \\gamma \\) 값이 0인 발전소는 무엇일까?",
"\\( \\gamma \\)가 16.00일 때 \\( \\beta \\) 값이 가장 적은 발전소는 어떤걸까?",
"\\( \\alpha \\)가 0.03 인 발전소 중에 \\( \\gamma \\) 값이 가장 적은 발전소는 어떤거니?",
"\\( \\gamma \\)의 가장 큰 값을 얼마니?",
"\\( \\gamma \\)가 14.00일 때 \\( \\beta \\)는 어떤 값이야?",
"총 시장 운용 비용 (\\mathrm{S} / \\mathrm{h})(S/h)은 중앙처리방법에서 어떤 값을 가질까?",
"BCD 기법에서 반복연산 횟수가 가장 큰 Lagrangian 승수갱신 방법은 뭐야?",
"분산처리방법의 중앙처리방법 수렴해와의 일치율 (%)은 얼마니?",
"235,095의 값을 가진 항목은 뭐냐?",
"BCD 기법에서 반복연산 횟수가 가장 적은 수는 얼마야?",
"\\( \\alpha \\) 값이 얼마일 때 \\( \\beta \\) 값이 14.00를 가져?",
"BCD 기법에서 최소치 소요시간을 가진 Lagrangian 승수갱신 방법은 뭐니?",
"APP 기법에서 소요시간 값이 최소치인 Lagrangian 승수갱신 방법은 어떤건가?",
"APP 기법에서 17의 반복연산 횟수를 가지는 Lagrangian 승수갱신 방법은 어떤건가?",
"가장 큰 반복연산 횟수를 가지고 있는 분산처리 사용기법은 어떤거니?",
"APP 기법에서 어떤 Lagrangian 승수갱신 방법이 소요시간 값이 더 클까?",
"APP 기법에서 Sub- Gradient의 반복연산 횟수는 얼마인가?"
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인공물ED
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4개의 전송 차단점을 갖는 초소형 LTCC 대역통과필터
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<h1>Ⅲ. TZ가 있는 초소형 BPF의 모의실험</h1><p>그림 3의 구조로 결합 선로를 배치했을 때 전송 차단점이 발생하지만 명확한 인과관계를 규명하지 못하였기 때문에 전송 차단점이 발생하는 주요한 요소를 HFSS를 통하여 반복적으로 수행(try and error)해서 그 영향을 찾는 방법을 택하였다. 결과적으로 주요 요소는 결합선로의 간격, 중간연결선 등으로 생각할 수 있었다.</p><h2>3-1 결합 선로 사이의 간격의 영향</h2><p>수직으로 결합된 결합 선로 사이의 간격(slot)은 결합도를 강화하여 대역폭을 넓히는 역할도 하지만 대역폭을 넓히고, 통과대역의 한쪽 측면 감쇄영역에 선택도를 악화시키는 역할을 한다. 그림 9에서 본 바와 같이 결합선로 간격이 넓으면 우측 로브 특성이 악화되고, 좁으면 좌측 로브 특성이 악화되는 것을 알 수 있다.</p><h2>3-2 접속선로의 영향</h2><p>그림 8에 나타난 바와 같이 두 결합선로의 연결선로를 맨 위에 배치하고, 연결선의 길이에 대한 주파수 특성을 그림 10에 나타내었다. 길이가 길어지면 중심주파수는 변화는 없지만, 대역폭 측면 로브가 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이상과 같이 TZ이 적절하게 발생하도록 하기 위해서는 slot나 연결선의 길이를 원하는 특성에 맞게 조절할 수 있음을 알 수 있다.</p><h1>Ⅳ. 모의실험 값과 측정 값 과의 비교</h1><p>그림 3의 BPF 구조를 모의시험 해서 TZ이 통과대역의 양옆에 발생하는 것을 증명하기 위하여 RN2 Technology(주)의 LTCC 공정을 사용하여 제작하였다. 제작한 BPF를 측정한 것과 모의 시험한 것을 비교한 것이 그림 11에 나타난 바와 같이 거의 일치하는 것을 알 수 있었으며, 동시에 TZ이 통과대역 양옆 두 군데에 나타나는 것을 알 수 있었다. 저자들이 아는 한 초소형 결합기를 사용하여 4개의 공진기가 있는 초소형 BPF에서 TZ 두 곳이 통과 대역 양옆에 있으면서 \( 2 \times 1.25 \times 0.75 \mathrm{~mm}^{2} \)까지 소형화한 BPF는 최초인 것으로 알고 있다. 통과 대역 외의 영역에서 \( 6 \mathrm{GHz} \)까지 \( 20 \mathrm{~dB} \) 이상, \( 10 \mathrm{GHz} \)까지는 \( 10 \mathrm{~dB} \) 이상 차단 효과가 나타나는 것을 알 수 있다.</p><p>삽입 손실이 모의실험 했을 때에는 \( 0.9 \mathrm{~dB} \)이고, 측정에서는 \( 1.6 \mathrm{~dB} \)이다. 약간의 높은 주파수로의 편이\( (5 \%) \)와 추가적인 삽입손실은 오믹 손실과 로스 탄젠트 효과로 추정된다.</p><table border><caption>표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교.</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Ref.</td><td rowspan=2>\( f_{0} \) \( (\mathrm{GHz}) \)</td><td rowspan=2>Vol. \( \left(\mathrm{mm}^{2}\right) \)</td><td colspan=2>Selectivity \( (\mathrm{dB} / 100 \) \( \mathrm{MHz})^{*} \)</td><td rowspan=2>IL \( (\mathrm{dB}) \)</td><td rowspan=2>FBM*</td><td rowspan=2>Layers</td></tr><tr><td>Roll- up</td><td>Roll- row</td></tr><tr><td>[1]</td><td>\(2.5\)</td><td>\(4.59\)</td><td>\(12.5\)</td><td>\(7.7\)</td><td>\(1\)</td><td>\(15\)</td><td>\(4\)</td></tr><tr><td>[2]</td><td>\(1.3\)</td><td>\(23.7\)</td><td>\(12\)</td><td>\(5.5\)</td><td>\(1\)</td><td>\(27\)</td><td>\(8\)</td></tr><tr><td>[3]</td><td>\(1.57\)</td><td>\(7.6\)</td><td>\(16.7\)</td><td>\(10\)</td><td>\(2.7\)</td><td>\(5\)</td><td>\(4\)</td></tr><tr><td>[6]</td><td>\(2.4\)</td><td>\(1.26\)</td><td>\(2\)</td><td>\(11.5\)</td><td>\(2.3\)</td><td>\(8\)</td><td>\(4\)</td></tr><tr><td>[7]</td><td>\(2.44\)</td><td>\(4\)</td><td>\(2.1\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.7\)</td><td>\(14\)</td><td>\(10\)</td></tr><tr><td>[8]</td><td>\(1.55\)</td><td>\(24\)</td><td>\(8\)</td><td>\(13.8\)</td><td>\(2.8\)</td><td>\(6\)</td><td>\(8\)</td></tr><tr><td>[9]</td><td>\(2.4\)</td><td>\(0.786\)</td><td>\(1.9\)</td><td>\(7.5\)</td><td>\(1.8\)</td><td>\(12\)</td><td>\(9\)</td></tr><tr><td>This work</td><td>\(2.6\)</td><td>\(2.19\)</td><td>\(17\)</td><td>\(24\)</td><td>\(1.7\)</td><td>\(16\)</td><td>\(6\)</td></tr></tbody></table><p>표 1은 이제까지 LTCC 대역통과필터로 발표된 논문과 본 연구와의 주요 특성을 비교한 것이다.</p><p>참고문헌 [1]과 참고문헌 [2]에서 삽입손실이 \( 1 \mathrm{~dB} \)로 측정되지만, 이 실험은 공진기가 2개 사용되었고, 본 실험에서는 4개의 공진기가 사용되었다는 검에서 차이가 있다. 이외의 항목인 크기에서 공진기를 2개 사용하였음에도 \( 2 \sim 10 \)의 차이가 있었으며 선택도는 \( 17,24 \mathrm{~dB} / 100 \)\( \mathrm{MHz} \)로써 \( 5.5 \sim 12.5 \mathrm{~dB} / 100 \mathrm{MHz} \)보다 압도적으로 특성이 좋은 것을 알 수 있다. 참고문헌 [9]에서는 크기는 작았지만 선택도가 \( 7.5,1.9 \mathrm{~dB} / 100 \mathrm{MHz} \)로 나타나 본 실험과의 선택도 특성에서 차이가 많이 나는 것을 확인할 수 있다. 상기 참고한 모든 LTCC 필터는 공통적으로 집중소자 형태의 인덕터를 사용했으므로, 낮은 \( \mathrm{Q} \) 로 인하여 전반적인 특성이 본 연구의 실험 결과 값보다는 좋지 않은 것을 확인할 수 있다.</p><h1>Ⅴ. 결 론</h1><p>본 연구에서는 초소형 BPF를 구성하는 공진 회로 내에 있는 인덕터를 집중소자로 사용하지 않고, 분포 전송 선로를 사용하여 초소형 LTCC BPF를 구현하는데 있어서 TZ이 통과 대역 양옆에 각각 2개가 나타나도록 하는 것을 최초로 구현하였다. 2개의 TZ 발생으로 선택도가 획기적으로 개선되는 것을 확인하였다. 모의실험 결과 값과 측정한 값으로부터 예측한데로 TZ이 대역 양 옆에 2곳에서 발생하였으며 잘 일치하는 것을 알 수 있다. 통과 대역 양옆에 TZ이 발생하는 논리적인 설명을 하지는 못하지만 이전에 발표가 되었던 많은 연구 자료의 TZ이 있는 LTCC BPF와 비교했을 때 선택도, 삽입손실, 크기 등 BPF를 특정짓는 전반적인 주요 특성이 우수한 것을 확인하였다. 통과대역 양옆에 TZ이 2곳 발생하는 이유를 이론적으로 설명하는 것이 앞으로 도전해야할 필요가 있는 연구 과제라고 생각된다.</p>
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"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 Ref가 3보다 크고 7보다 작은 항목에서 Vol값은 뭐야?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 Vol값이 \\(7.6\\)인 항목의 FBM 값은 얼마야?",
"기존과 표 1 본연구의 성능 비교에서 Vol값이 가장 한 항목의 FBM 금액은 얼마지?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 Layers가 10인 항목의 Ref값은 뭐야?",
"어떤 항목의 Ref값이 표 1본 본연구와 기존의 공포된 성능 비교에서 Layers가 10일까?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 Roll- up값이 \\(2.1\\)보다 작고 \\(1\\)보다 큰 항목의 Roll-row값이 뭐야?",
"표 1 본연구와 기존의 성능 비교에서 Roll- up값이 작고 \\(1\\)보다 큰 항목의 계획이 뭐야?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 IL값이 2.7일 때 Layers의 값은 얼마야?",
"IL값이 표 1본 본연구와 기존의 공푝된 자료외의 성능 비교에서 7일 때 Layers의 빈약은 얼마지?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 IL 값이 \\(2.7\\)보다 크고 \\(3\\)보다 작은 값은 Ref값이 얼마일 때야?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 This work의 Vol값은 얼마야?",
"결합 선로 배치 시에 인과관계를 규명하기 위해 택한 방법은 어떤 과정으로 이루어져?",
"표 1. 본연구와 기존의 발표된 자료와의 성능 비교에서 Ref가 1인 경우 \\( f_{0} \\)의 값은 뭐야?",
"TZ이 통과대역의 양옆에 발생하는 것을 검증하기 위해 어떤 방법을 취했어?"
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인공물ED
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원통형 삼중모드 유전체 공진기를 이용한 대역 통과 여파기의 설계
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<h1>Ⅲ. 대역 통과 여파기의 설계</h1><p>그림 4는 제안하는 대역 통과 여파기의 등가회로이며, 삼중 \( \mathrm{TE}_{010} \) 공진 모드와 결합소자로 구성되어 있다. 입 ◦ 출력 외부결합(external quality factor) 및 모드 간 순차결합(in-line coupling)은 자계 결합으로 구현되며, 결합 구조에 의한 \( \mathrm{TE}_{016 \mathrm{x}} \) 모드와 \( \mathrm{TE}_{016} \mathrm{y} \) 모드의 교차 결합도 존재한다. 뿐만 아니라 캐비티 내부에 입 ◦ 출력 구조가 인접해 있기 때문에 교차 결합 발생에 의해 총 3 개의 전송 영점이 형성된다. 전송 영점은 결합 구조의 형상과 치수에 따라 그 위치가 변동 가능하며, 낮은 삽입 손실을 가지면서도 높은 감쇄 특성을 만족하는데 유리하다.</p><table border><caption>표 2. \( 900 \mathrm{MHz} \) 대역 설계 목표치</caption><tbody><tr><td>구분</td><td>성능 목표치</td></tr><tr><td>대역</td><td>\(885.5\sim889.7\mathrm{MHz}\)</td></tr><tr><td>삽입 손실</td><td>\(0.55\mathrm{dB}\) Max.</td></tr><tr><td>반사 손실</td><td>\(15\mathrm{dB}\) Mim.</td></tr><tr><td>전송 영점</td><td>\(890.3\mathrm{MHz}\)(quardband: \(600\mathrm{kHz}\)), Atternuation: \(10\mathrm{dB}\)</td></tr></tbody></table><p>제안된 대역 통과 여파기의 설계 목표치는 표 2 와 같다. 중심주파수가 \( 887.6 \mathrm{MHz} \) 이므로 식 (1)과 그림 3 에 의해 \( 23.3 \mathrm{~mm} \)의 DR 반경을 계산할 수 있다. 또한, \( 4.2 \mathrm{MHz} \)의 대역폭을 가지기 위해서는 1.0047의 모드분리 값을 가지므로 DR의 반경-높이 비율은 약 \( 0.495 \) 이며, \( 47.06 \mathrm{~mm} \)로 DR높이를 결정할 수 있다. EM 시뮬레이션(Eigen-mode) 결과, \( 886.6957 \mathrm{MHz}, 887.233 \mathrm{MHz}, 887.264 \mathrm{MHz} \)로 계산치와 유사한 공진주파수 값을 얻을 수 있으며, 실제 구현을 위해 알루미나 서포트와 함께 시뮬레이션한 결과는 \( 884.92 \mathrm{MHz}, 884.97 \mathrm{MHz}, 885.99 \mathrm{MHz} \)로 약 \( 2 \mathrm{MHz} \) 하향 조정된다.</p><h2>3-1 결합 구조</h2><p>입 ◦ 출력 외부 결합 구조는 그림 5(a)와 같이 접지된 포스트(shorted metallic post)를 이용하여 자계결합을 유도한다. 개방스터브의 전계결합 설계도 가능하지만, BTS의 FEU로 사용될 경우, 높은 전력을 인가했을 때 열 배출특성을 향상시킬 수 있으며, 설치 후 다양한 외부 충격에도 특성 변화를 방지하기 위해 접지구조를 사용하였다. 입 ◦ 출력 외부 결합은 포스트의 높이( \( Hp \) ), 직경( \( Rp \) ), DR과의 거리 d에 의해 결정된다. 그림 5(b)와 같이 포스트의 직경이 넓을수록, 높이가 높을수록 결합은 강해진다.</p><p>다음은 기존 다중 모드 DR 여파기의 확장성이 제한된 결합 구조의 단점을 보완하기 위해 새로운 모드 간 결합구조를 제안한다. 그림 6 과 같이 금속 블록을 이용하여 모드 간의 순차결합뿐만 아니라, 교차 결합을 유도할 수 있다. 제안된 결합 구조는 구조가 매우 간단하고, 캐비티와 함께 CNC 공정 및 금형 제작이 가능하기 때문에 양산성이 극대화될 수 있다. 결합도는 블록의 위치 \( (P) \), 넓이 \( (W) \)와 높이 \( (H) \)에 의해 결정할 수 있으며, 블록이 가까울 수록, 넓고 높을수록 강한 결합이 형성된다.</p>
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"대역 통과 여파기의 등가회로는 무엇으로 구성되어 있는가?",
"결합 구조에 의한 교차 결합 모드에는 어떤 것들이 있는가?",
"전송 영점이 형성되었을 때, 장점은 무엇인가?",
"중심주파수가 \\( 887.6 \\mathrm{MHz} \\)일 때 DR 반경은 얼마인가?",
"입 ◦ 출력 외부 결합을 결정하는 요인에는 어떤 것들이 있는가?",
"1.0047의 모드분리 값을 가지기 위해 DR의 반경-높이 비율과 DR높이는 각각 어떻게 결정해야 하는가?",
"\\( 4.2 \\mathrm{MHz} \\)의 대역폭을 가지기 위해서 필요한 모드분리 값은 무엇인가?",
"입 ◦ 출력 외부 결합 구조의 자계결합을 유도하기 위해 필요한 것은 무엇인가?",
"결합도를 결정하는 요소는 무엇인가?",
"무엇이 결합도를 정하는 요소일까?",
"제안된 새로운 결합구조에서 모드 간 순차결합과 교차결합을 유도하기 위해 무엇을 사용해야 하는가?",
"입 ◦ 출력 외부결합와 모드 간 순차결합은 무엇으로 구현할 수 있는가?",
"총 3 개의 전송 영점이 형성되는 이유는 무엇인가?",
"왜 총 3 개의 전송 영점이 만들어져?",
"개방스터브의 전계결합 설계가 가능함에도 불구하고 접지구조를 사용한 이유는 무엇인가?",
"새로운 모드 간 결합구조가 제안된 이유는 무엇인가?",
"왜 새로운 모드 간 결합구조국이 제의되었지?",
"새로이 제안된 결합 구조의 장점은 무엇인가?",
"새로운 결합 구조의 장점이 뭐지?",
"제안된 대역 통과 여파기의 대역 설계 목표치는 무엇인가?",
"\\( 900 \\mathrm{MHz} \\) 대역 설계 목표치에서 무엇을 최소 \\(15\\mathrm{dB}\\)로 잡아?",
"제안된 대역 통과 여파기의 삽입 손실 설계 목표치는 무엇인가?",
"제안된 대역 통과 여파기의 전송 영점 설계 목표치는 무엇인가?",
"제안된 대역 통과 여파기의 반사 손실 설계 목표치는 무엇인가?"
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인공물ED
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원통형 삼중모드 유전체 공진기를 이용한 대역 통과 여파기의 설계
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<h1>Ⅱ. 원통형 삼중 \(TE_{016}\) 모드 유전체 공진기</h1><h2>2-1 공진 모드</h2><p>30 ~ 50가량의 비교적 높은 상대유전율 \( \left(\varepsilon_{r}\right) \)을 사용하 는 DR은 내부에 에너지가 강하게 집중되며, 낮은 삽입 손실과 안정적인 온도특성을 얻을 수 있다. 구조, 크기, 재료 등에 따라 형성되는 전 ◦ 자계 분포에 따라 다양한 공진 모드를 나타내며 특히, 통신장비에는 얇은 원통형 펵(puck) 형태의 DR을 주로 사용하는데, 마치 자계 다이폴과 같은 전 ◦ 자계 분포를 가지는 \( \mathrm{TE}_{016} \)모드가 주 모드가 된다.</p><p>그림 1 은 제안된 삼중 \( \mathrm{TE}_{015} \)모드 DR의 구조를 나타내고 있으며, 표 1 의 제원으로 설계되었다.</p><p>캐비티 내부에 세라믹 DR\(\left(\epsilon_{r_{-} D R}=45\right) \)과 이를 고정하기 위해 알루미나 서포트(alumina support, \( \epsilon_{r_{-} A S}=9.2 \) )가 사용되었다. DR의 반경, 높이, 유전율, 알루미나 서포트 등에 따라 Qu와 공진주파수가 결정될 수 있으며, HFSS로 3차원 전자계 시뮬레이션한 결과, 그림 2와 같은 전계분포를 얻었다. \( \mathrm{x} \), \( \mathrm{y} \), \( \mathrm{z} \)축에 따라 각각의 전계가 직교로 형성된다.</p><p>실제 DR의 구조는 간단하더라도 정확한 Maxwell 방정식의 해를 구해 모드분석 및 공진주파수를 예측하기는 매우 어렵다. 따라서 아래의 간단한 근사공식을 사용하여 차폐된 DR의 공진주파수를 계산하는 것이 효율적이다.</p><p>\( f_{0}(\mathrm{GHz})=\frac{34}{D R_{-} \mathrm{r} \sqrt{\epsilon_{\mathrm{r}}}}\left(\frac{\mathrm{DR}_{-} \mathrm{r}}{D R_{-} \mathrm{h}}+3.45\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>단, \( 0.5 \leq \frac{D R_{-} r}{D R_{-} h}<2,30<\epsilon_{r}<50 \)</p><p>그림 3(a)와 같이, HFSS의 Eigen-mode 시뮬레이션 결과와 식 (1)에 따른 공진주파수를 비교해 보면 매우 유사한 결과를 얻을 수 있다. DR의 반경-높이 비율은 0.5 로 설정하였고, 알루미나 서포트는 캐비티의 1/3의 직경을 가지며, DR이 캐비티의 중앙에 위치하도록 조정하였다.</p><p>수식의 3.45인 상수 값을 3.58로 변경하면 더 정확한 예측이 가능하며 \( \mathrm{TE}_{010} \mathrm{x} \)모드와 \( \mathrm{TE}_{016} \mathrm{y} \)는 동일한 공진 주파수를 나타내지만 \( \mathrm{TE}_{010} \mathrm{Z} \)모드는 DR의 반경-높이 비율에 따라 더 높은 주파수 또는 더 낮은 주파수에 형성된다. 이러한 모드 분리 특성은 반경-높이의 비율에 따라 그림 3(b)와 같이 조절이 가능하기 때문에 여파기의 대역폭을 조절하는데 영향을 주며, 본 논문에서 제안하는 여파기의 경우 결합세기 증가시켜 대역폭을 확장할 경우 최대 약 \( 2 \% \)의 비대역폭을 가질 수 있다. 그림 3(b)의 F1, F2, F3는 Eigen-mode 시뮬레이션 결과에서 가장 높은 주파수, 중간주파수, 가장 낮은 주파수를 나타낸다. 그리고 모드분리 특성은 이후 설명될 전송 영점의 생성에도 관여한다.</p><h2>2-2 매질 특성</h2><p>DR의 가장 큰 장점 중 하나는 매우 큰 Qu값을 가지는 것이다. 이는 DR을 제작하는 파우더의 성분 및 고유 성질에 따라 달라질 뿐만 아니라, 금속 튜닝 스크류, 결합 구조, 노치(notch) 등, 구조나 가공에 의해서 급격하게 변화되기 때문에 Qu의 손실이 적도록 설계되어야 한다. 또, 다른 DR의 중요 특성은 온도계수이다. 이동통신 기지국 또는 군 ◦ 위성통신용 시스템의 경우, 높은 전력을 사용하기 때문에 장비의 온도가 높아지며, 설치 지역에 따라서 온도변화를 겪게 될 경우, DR은 그 변화에 의해 공진 주파수 및 Qu에 영향을 받으므로, 캐비티와 DR의 열팽창에 의한 온도계수의 최적화가 반드시 모색되어야 한다.</p>
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"본 연구를 통해서 30 ~ 50가량의 비교적 높은 상대유전율 \\( \\left(\\varepsilon_{r}\\right) \\)을 사용하 는 DR은 내부에 에너지가 강하게 집중되어 어떠한 특성을 얻을 수 있는가?",
"본 연구를 위해서 캐비티 내부에 세라믹 DR\\(\\left(\\epsilon_{r_{-} D R}=45\\right) \\)과 이를 고정하기 위해 무엇이 필요한가?",
"본 실험에서 실제 DR의 구조는 간단하더라도 정확한 Maxwell 방정식의 해를 구해 이것을 예측하는 것은 어려운데 이것은 무엇인가?",
"본 연구에서 제안하는 여파기의 경우 결합세기 증가시켜 대역폭을 확장할 경우 최대 몇 %의 비대역폭을 가질 수 있는가?",
"DR의 가장 큰 장점 중 하나는 어떤 값을 가지는 것이지?"
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인공물ED
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원통형 삼중모드 유전체 공진기를 이용한 대역 통과 여파기의 설계
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<h2>3-2 구현</h2><p>단일 모드 공진기간의 결합계수 추출은 결합 구조의 물리적 치수 변화에 따른 공진주파수 차이를 이용하여 쉽게 계산이 가능하다. 하지만 3 개 이상의 다중 모드 공진이 발생하는 경우에는 적용할 수 없기 때문에, 본 논문에서는 구현된 전기적 회로 시뮬레이션과 계산된 결합 행렬을 바탕으로 매개변수 연구(parametric study)를 통해 결합 구조 치수를 최적화 및 결정하였다.</p><p>그림 7(a)는 제안된 대역 통과 여파기의 기본 구조이다. 입 ◦ 출력 교차 결합 및 \( \mathrm{TE}_{01 \delta x} \) 모드와 \( \mathrm{TE}_{01 \delta y} \) 모드의 교차 결합이 모두 전계결합을 형성하기 때문에 3 개의 전송 영점이 모두 통과대역보다 낮은 주파수에 형성된다.</p><p>설계 목표치와 전송 영점의 위치정보를 통해 \( N \)개의 전송 영점을 가지는 결합행렬을 구할 수 있고, 이를 바탕으로 앞서 소개한 설계법들을 통해 물리적 치수의 초기치를 설정한다. 결정된 치수는 표 3에 정리되었다.</p><table border><caption>표 3. 제안된 대역 통과 여파기의 치수</caption><tbody><tr><td>변수</td><td>\(Hp\)</td><td>\(Rp\)</td><td>\(d\)</td><td>\(P\)</td><td>\(W\)</td><td>\(H\)</td><td>\(FB\)_\(w\)</td><td>\(FB\)_\(h\)</td></tr><tr><td>치수(mm)</td><td>52</td><td>5.5</td><td>7.2</td><td>20</td><td>9</td><td>14</td><td>11</td><td>7</td></tr></tbody></table><p>\( M_{L 3}=\left[\begin{array}{ccccc}0 & 0.9861 & 0 & 0.0898 & -0.0148 \\ 0.9861 & -0.0556 & 0.7208 & -0.6264 & 0.0898 \\ 0 & 0.7208 & 0.7142 & 0.7208 & 0 \\ 0.898 & -0.6264 & 0.7208 & -0.0556 & 0.9861 \\ -0.0148 & 0.898 & 0 & 0.9861 & 0\end{array}\right] \)</p><p>그림 7(b)와 같은 최적화를 위한 반복과정을 통해 결합행렬에 의한 주파수 응답과 매우 일치하는 모의시험 결과를 얻을 수 있다.</p><p>다음은 기본 여파기 구조에 또 다른 결합 구조를 추가하여 설계 목표치의 감쇄 특성을을 만족하도록 전송 영점의 위치를 제어한다.</p><p>통과대역보다 높은 차단대역에 전송 영점을 위치하기 위해서는 \( \mathrm{TE}_{01 \delta x} \) 모드와 \( \mathrm{TE}_{01 \delta y} \) 모드의 교차 결합 특성이 자계성분으로 변경되어야 한다.</p><p>\( M_{L 1 R 2}=\left[\begin{array}{ccccc} 0 & 1.0788 & 0 & 0.0891 & -0.0256 \\ 1.0788 & 0.3969 & 0.6368 & 1.0827 & 0.0891 \\ 0 & 0.6368 & -0.7995 & 0.6368 & 0 \\ 0.0891 & 1.0827 & 0.6368 & 0.3969 & 1.0788 \\ -0.0256 & 0.0891 & 0 & 1.0788 & 0\end{array}\right] \)</p><p>그림 8(a)와 같이 DR의 양쪽 측면에 결합포스트를 구현하였다. 중앙에서의 거리 (\(CP\)_\(d\)), 직경 (\(CP\)_\(phi\)), 높이 (\(CP\)_\(h\)) 변수를 이용하여 결합조절이 가능하다. 그림 8(b)를 확인하면 기본구조의 다른 변수들의 치수는 고정된 상태에서 (\(CP\)_\(h\))의 높이가 높아짐에 따라 결합조절에 의해 전송 영점의 위치가 변경되며, 특정 높이 이상이 되면 결합 블록과 포스트에 의한 총 결합성분이 전계에서 자계로 변하면서 통과대역보다 높은 차단대역에 2 개의 전송 영점이 형성된다. 이때, 추가적인 금속 결합 구조에 따라 DR의 Qu손실이 발생할 수 있기 때문에 설계에 주의해야 한다. 통과대역에 가장 인접한 전송 영점은 \( 890.3 \mathrm{MHz} \)로 그림 8(c)와 같이 설계 목표치를 만족하는 주파수 응답을 얻을 수 있다. 최적화된 결합포스트의 치수는 (\(CP\)_\(d\)=\(31 \mathrm{mm}\), \(CP\)_\(phi\) =\(7 \mathrm{mm}\), \(CP\)_\(h\)=\(43.8 \mathrm{~mm} \))이다.</p><h2>3-3 튜닝</h2><p>기존 다중 모드 DR 여파기의 튜닝방법과는 달리 캐비티 내부에 특정 결합 구조를 이용하기 때문에 제작 후 튜닝공정을 최소화할 수 있으며, 여파기의 윗면 커버의 스크류만으로도 튜닝이 가능하다. 튜닝은 금속 스크류, 캐비티 내의 공중에 띄워진 금속 디스크(metallic disk) 및 DR디스크( \( \left(\mathrm{DR} \varepsilon_{r}\right) \) 를 사용하며, 그에 따라 튜닝 성향이 다르게 나타난다.</p><p>커버의 중앙에 위치한 튜닝부품 종류에 따른 공진 모드의 추세는 금속 디스크를 이용하는 경우, 그 위치가 DR과 가까워짐에 따라 \( \mathrm{TE}_{01 \delta z} \) 모드를 주로 조작할 수 있다. 주 파수는 상향이동 특성을 보이며, 튜닝범위가 비교적 넓다. 반면, 금속의 근접은 Qu를 저하시키는 단점이 있기 때문에 설계에 주의해야 한다. DR디스크는 \( \mathrm{TE}_{01 \delta x}, \mathrm{TE}_{01 \delta y} \) 모드를 컨트롤 할 수 있지만, 그 범위가 매우 좁다. 주파수는 하향 이동 특성을 보이며, Qu 저하가 거의 없다. 튜닝시 DR은 비교적 비싸기 때문에 금속 스크류 및 디스크와 적절하게 혼용되어야 한다.</p>
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"단일 모드 공진기간의 결합계수 추출은 어떤 방법을 이용하는가?",
"어떤 방법을 사용하여 단일 모드 공진기간의 결합계수를 추출하니?",
"변수\\(Hp\\)의 치수는 얼마인가?",
"치수 7.2mm인 변수는 무엇인가?",
"치수가 6mm이하인 변수는 뭐야?",
"튜닝은 금속 스크류, 캐비티 내의 공중에 띄워진 무엇을 사용하는가?",
"금속의 근접은 어떤 단점이 있는가?",
"DR디스크가 어떤 모드를 컨트롤 할수있는가?",
"어떤 모드를 DR디스크가 컨트롤 할 수 있을까?",
"\\( \\mathrm{TE}_{01 \\delta x}, \\mathrm{TE}_{01 \\delta y} \\) 모드를 컨트롤 가능하고 그 범위가 매우 좁은 디스크는 무엇인가?",
"여파기의 치수가 14mm인 변수는 무엇인가?",
"튜닝시 DR의 특징은 무엇인가?",
"3 개의 전송 영점이 왜 모두 통과대역보다 낮은 주파수에 형성되니?",
"금속 디스크를 이용하는 경우, 그 위치가 DR과 가까워짐에 따라 어떤 모드를 주로 조작 할 수 있는가?",
"주파수는 어떤 특성을 보이는가?",
"본문의 대역 통과 여파기의 변수중 가장 큰 치수를 가지는 변수는 무엇인가?"
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인공물ED
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Though-silicon-via를 사용한 \(3\)차원 적층 반도체 패키징에서의 열응력에 관한 연구
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<h1>2. 실험방법</h1> <p>본 연구에서는 3차원 반도체 패키징에서의 열응력을 분석하기 위해 유한요소해석을 수행하였다. 3차원 적층반도체 구조에서 반복되는 하나의 단위 구조를 가정하였으며 이 단위 구조는 대칭성을 가지고 있기 때문에 Fig.1(a)와 같이 단위 구조의 \(1/4\) 구조를 유한요소 해석용 구조로 사용하였다. 따라서 \(1/4\) 구조의 4개 옆면에 대칭 경계 조건을 부여하였다. 기본적인 구조는 PCB위에 두 개의 웨이퍼가 적층되어 있으며 각각의 층은 \(\mathrm{Sn}\) 솔더를 사용한 \(\mathrm{Cu}\) 접합을 사용하여 적층되어있다. Underfill이 웨이퍼 사이와 PCB와 웨이퍼 사이에 사용되었다. \(\mathrm{Cu}\) 접합부 지름은 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), TSV 지름은 12 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), TSV 높이는 50 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), pitch는 60 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)이며 \(\mathrm{Cu}\) 접합부 두께는 70 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), PCB 두께는200 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)를 사용하였다. \(\mathrm{Cu}\) 접합부의 두께는 \(\mathrm{Cu}\) 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), \(\mathrm{Sn}\) 10 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\), \(\mathrm{Cu}\) 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)로 구성되어 있다. 250\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)를 응력이 존재하지 않는 온도로 선택하였고 온도 변화는 250\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 25\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)로 바뀌는 외부 경계 조건을 부여하였다. Fig. 1(b)에서 보는 바와 같이 균일한 모양의 요소를 가지도록 하는 mapped mesh가 유한요소해석 모델에 적용되었다.</p> <p>Mesh 크기는 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) \(\times\)1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)\(\times\)4 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 였고 모든 유한요소해석 모델에 같은 mesh 크기가 사용되었다. 실제 양산 모델의 경우, 가장 상단에 TSV를 가지지 않는 웨이퍼가 존재하고, 확산 방지막과 \(\mathrm{SiO_{2}}\)와 같은 유전막이 존재하는데, 유한요소해석 모델에는 이들이 크게 영향을 미치지 않을것이라 가정하고 이들을 고려하지 않았다. 재료의 물성치는 Table 1 에 나타내었다. 구조적 변수로 TSV 지름,TSV 높이, pitch, \(\mathrm{Cu}\) 접합부 지름을 두었다. TSV의 지름은 8 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 24 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)까지 변화시켰고, TSV 높이는 50 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 300 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)까지, TSV pitch는 40 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 100 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)까지,\(\mathrm{Cu}\) 접합부 지름은 20 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)에서 50 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)까지 변화시키면서 유한요소해석을 진행하였다. 한 변수가 변화할 때, 다른변수는 고정되도록 하였고, 그 고정 값은 앞서 언급한 기본적인 구조의 값으로 하였다. 각 구조적 변수 변화에 따라 von Mises 응력을 계산하여 재료의 소성 거동을 관찰하고자 하였다.</p> <table border><caption>Table 1. Material properties used in FEM simulation</caption> <tbody><tr><td>Material</td><td>Young's modulus (GPa)</td><td>Coefficient of thermal expansion (CTE) (ppm/\( { }^{\circ} \mathrm{C} \))</td><td>Poisson's ratio</td></tr><tr><td>Si</td><td>131.0 (b)</td><td>2.61 (a)</td><td>0.278 (b)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>111.5 (c)</td><td>17.7 (c)</td><td>0.343 (d)</td></tr><tr><td>Underfill</td><td>9 (e)</td><td>26 (e)</td><td>0.3 (e)</td></tr><tr><td>Sn</td><td>49.9 (f)</td><td>23.8 (f)</td><td>0.35 (f)</td></tr><tr><td>PCB</td><td>16 (e)</td><td>16 (e)</td><td>0.28 (e)</td></tr></tbody></table>
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"3차원 반도체의 패키징에서 열응력을 분석하기 위해서 어떤 해석방법을 사용해?",
"3차원 반도체 패키징에서 PCB위에 두개의 웨이퍼를 적층할 때 어떤 접합방법을 사용해?",
"FEM 시뮬레이션에 사용한 실리콘의 Young's modulus은 몇 Gpa이야?",
"시뮬레이션 사용한 구리의 영률은 몇 Gpa이야?",
"Underfill을 FEM 시뮬레이션을 사용하였을 때 영률은 몇 Gpa이야?",
"FEM 시뮬레이션에서 영률이 몇 Gpa인 주석을 사용했어?",
"Young's modulus가 몇 Gpa인 PCB를 FEM 시뮬레이션에 사용했어?",
"유한 요소법에서 사용한 실리콘의 열응력은 몇 ppm/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)였어?",
"열응력은 몇 ppm/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인 구리를 사용하여 유한 요소법을 진행했어?",
"유한 요소법에 사용한 재료들의 물성치를 나타낸 표에 따르면 underfill의 열응력은 몇 ppm/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)였어?",
"유한 요소법에서 사용한 주석의 열응력은 몇 ppm/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)였어?",
"유한요소법에 사용한 PCB의 CTE는 몇 ppm/\\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)이야?",
"유한 요소법에 사용된 재료들 중 Si의 푸아송 비율은 얼마였어?",
"푸아송 비율이 얼마인 구리를 유한 요소법에 사용했어?",
"FEM 시뮬레이션에 사용한 Underfill의 푸아송 비율은 얼마야?",
"주석을 FEM 시뮬레이션을 사용할 때 Poisson's ratio는 얼마였어?",
"푸아송 비율이 얼마인 PCB를 FEM 시뮬레이션에 사용했어?"
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인공물ED
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발향장치를 이용한 가상현실에서의 향 미디어 서비스
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<h1>2. 가상현실 적용을 위한 발향장치 설계</h1><p>본 연구에서 설계된 HMD 부착형 발향 장치는 초소형 압진 액체펌프를 이용하여 향 카트리지 속의 향엑을 히터로 배출하여 기화시킨 후에 초소형 팬(fan)을 이용하여 사용자의 고로 전달하는 방법을 사용하며, 블루투스 퉁신을 퉁해 가상현실 시스템과 연동된다. Fig. 1은 본 연구에서 개발된 발향 장치 외형을 보여주고 있으며, Fig. 2는 발향 장치의 내부 구조를 보여주고 있다.</p><p>HMD 부착용 발향 장치에서 사용된 압진 액체 펌프는 Fig. 3에서 것처럼, 2개의 압전 진동자를 이용한 바텔(Bartels)사의 다이이프램(diaphragm)형 펌프인 mp6이다.</p><p>본 연구에서는 향의 미세 농도 제어를 위해, Max14514 Lamp Driver를 이용하여 액체 펌프의 주파수와 진폭을 동시에 제어한다.</p><h1>3. 가상현실 환경에서의 향-미디어 서비스 방법</h1><h2>3.1 발향장치의 정보 제공 방법</h2><p>가상현실 시스템이 발향 장치에게 발향 장치의 스펙정보를 요청하면 발향 장치는 Device Capability 라고 불리는 자신의 스펙정보를 가상현실 시스템에게 제공하여야 한다. 가상현실 시스템에게 제공할 발향 장치의 Device Capability는 적어도 세 가지의 정보를 제공하여야 하며, 그 정보는 다음과 같다.</p><ul><li>Device ID</li><li>발향 가능한 향의 코드</li><li>발향 가능한 향의 농도 조절 단계</li></ul><p>이러한 세 개의 정보 중에서 발향 가능한 향의 종류를 보내기 위해서는 향의 종류가 효준화된 코드로 정의되어 있어야 한다. 최근 ISO IEC JTC SC29 MPEG 표준에서 MPEG-V를 통하여 ScentCS라는 이름으로 360 가지 향의 종류들을 코드화하였다.</p><ul><li>Device_Capability_Request( )</li></ul><p>이 함수가 발향 장치에게 전송되면 발향 장치는 가상현실 시스템에게 발향 장치의 스펙정보인 Device Capability를 전송한다. 가상현실 시스템에게 전송된 Device Capability는 디바이스 정보 구조체인 Device_Cap 구조체로 변환되며, 이 구조체는 다음과 같은 구조로 이루이진다.</p><h2>3.2 가상현실 환경에서의 발향방법</h2><p>가상현실 환경에서 향을 발향하기 위해서는 사용자의 위치뿐만 아니라, 사용자와 사물간의 거리와 방향 등이 고려되어야 하는 등, 가상환경에서의 다양한 조건들이 필요하다. 즉, 사용자와 발향을 원하는 사물과의 위치가 가깝다 하더라도 사용자가 사물을 바라보는 방향이 다르다면 향의 발향이 제한되어야 한다. 본 연구에서는 가상현실 시스템에서 발향을 위한 세 가지의 방법을 제안한다.</p><h3>3.1.1 가상현실 내 위치(Local Position)에 따른 발향방법</h3><p>가상현실 환경에서의 절대위치(이하 윌드좌표) 범위에 사용자가 들어오게 되면 발향을 하는 방법이다. 본 연구에서는 발향의 윌드좌표를 결정하기 위해, collider를 충돌하여 이벤트를 발생시키는 방법을 사용한다.</p><p>Fig. 4에서 볼 수 있는 것처럼, 사용자가 미리 결정된 위치에 존재하고 있는 collider와 충돌하게 되면, 충돌 이벤트가 발생하게 되며, 이 충돌 이벤트에 의해 발향 명령 함수기 발향장치에게 전달된다. 발향명령함수는 발향하기를 원하는 향, 농도, 지속시간에 대한 정보를 포함하고 있다.</p><p>Fig. 5는 사용자는 발향 위치를 결정하기 위하여 box collider를 이용하여 윌드좌표와 범위를 지정하는 스케일(scale)을 결정한 후, 해당 box collidere를 동작(on)시켜주는 방법을 보여주고 있다.</p><p>가상현실 환경에서 사용자가 설정해둔 collider와 충돌했다면, 다음과 같은 방법으로 발향 명령 함수를 호출하여 발향하게 된다.</p>
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"바텔사의 mp6는 몇 개의 압전 진동자를 사용하나요?",
"Max14514 Lamp Driver을 이용하여 향의 미세 농도 제어를 위해 무엇을 제어하나요?",
"사용자의 코로 향을 어떻게 전달했나요?",
"연구에서 무엇을 이용해 향의 미세 농도를 제어했나요?",
"가상현실 시스템이 발향 장치에게 발향 장치의 스펙정보를 요청했을 때 발향 장치가 가상현실 시스템에게 제공하는 자신의 스펙정보는 뭐야?",
"발향 장치는 Device Capability를 어디에 제공하나요?",
"Device Capability는 어떤 디바이스 정보 구조체로 바뀌나요?",
"ISO IEC JTC SC29 MPEG 표준에서 MPEG-V를 이용해 몇 가지의 향이 코드화되었나요?",
"이 연구에서는 발향의 월드좌표를 결정하기 위해 무엇을 충돌하나요?",
"가상현실 환경에서 향을 발향하기 위해서는 사용자와의 거리는 고려되지 않아도 괜찮나요?",
"발향명령함수는 어떤 정보를 가지고 있나요?",
"사용자가 미리 결정된 위치에 존재하고 있는 collider와 충돌하게 되면 발향 명령 함수가 어디에 전송되나요?",
"발향 장치가 가상현실 시스템에게 제공하는 Device Capability에는 최소 몇 가지의 정보가 있어야 하나요?",
"향의 발향은 사용자와 사물의 방향에 따라 달라질 수 있나요?",
"무엇을 이용하여 향액을 히터로 배출하여 기화시키나요?"
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인공물ED
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발향장치를 이용한 가상현실에서의 향 미디어 서비스
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<h3>3.1.2 상대거리와 방향에 따른 발향방법</h3><p>가상현실 환경에서 특정 대상과 사용자간에 거리 및 사용자가 바라보는 방향(orientation)에 따라서 발향여부와 발향 농도를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 상대거리와 방향을 결정하기 위해 collider의 범위를 이용하는 방법을 사용한다. 사용자는 어떤 형태의 collider를 사용하여도 무방하지만, 일정한 범위를 정하기 위해서는 구 형태의 sphere collider를 사용하는 것이 가장 적절하다. 가상현실 환경에서 사용자가 collider 범위 내에 들어오게 되면 특정 대상의 월드좌표와, 사용자의 월드좌표 및 시선(rotation) 정보를 가져온 후 대상의 월드좌표와 사용자의 월드좌표와의 연산을 통해 거리와 방향 정보를 얻을 수 있다. 이 중에서 방향은 사용자의 시선 값과 비교하여 발향 여부를 결정하게 되고, 상대거리 값을 이용하여 발향 농도를 결정하여 발향 명령 함수를 통하여 원하는 향을 선택 후 발향 장치에 명령을 하여 발항하게 한다.</p><p>사용자는 상대거리와 방향을 이용한 발향 방법을 직용하기 위해 Fig. 6과 7에서처럼 collider를 발향하고자 하는 대상의 월드 좌표에 생성하여 범위를 설정해 준 후 사용자가 해당 범위 안에 들어오면 상대거리와 방향을 연산하는 함수를 실행시켜주어야 한다</p><p>발향여부는 사용자의 시선에 따라서 정해지게 되는데 특정 대상과 사용자의 윌드좌표에 따른 방향 범위 안에 사용자의 시선이 포함될 때 발향하도록 하여야 한다.</p><p>가상현실 환경에서 사용자가 sphere colider 범위 안에 들어 왔다면, 다음과 같은 방법으로 발향 명령 함수를 호출하여 발향하게 된다. 먼저 상대거리와 방향 범위를 계산하여 발향 가능 여부와 상대거리에 따른 발향농도를 결정하여야 한다. 개발환경에서 상대거리와 방향 범위를 계산하여 발향가능 여부와 농도를 결정하기 위한 별도의 구조체와 함수가 필요하며 다음과 같다.</p><p>이 함수는 개발환경에서 제공하는 변환(transform) 구조체를 이용하여 사용자와 특정 대상의 월드좌표 및 시선 값을 얻은 후 연산을 통하여 거리와 방향의 기준 값을 구해준다. 그 후 range라는 변수를 통하여 방향의 범위를 구하여 발향 여부를 결정하고, 변수 intensity_range를 통하여 농도 단계에 따른 거리 범위를 연산하게 된다. 그 후 연산을 통해 얻은 발향가능 여부와 발향 시 향의 농도단계를 Relativepos 구조체의 형태로 반환하게 된다.</p><p>발향 가능 여부를 나타내는 구조체 Relativepos의 변수 scent_intensity는 0 일 경우에 발향이 불가능하다는 의미이며, 1일 경우 발향이 가능하다는 의미이다. 만약 scent_intensity가 1 이라면, 다음과 갇은 방법으로 발향 명령 함수를 실행시키게 된다.</p><h3>3.1.3 시간 설정에 따른 발향방법</h3><p>가상현실 환경에서 특정 시간이 되면 발향하는 방법이다. 시간에 따라 발향하는 방법으로는 실시간 값을 이용하여 발향 하는 방법과, 시간지연(delay)을 이용하여 발향하는 방법으로 나누어진다.</p><p>Fig. 8에서 보는 것과 같이 실시간 값을 이용하여 발향하는 방법은 원하는 발향시간을 설정해 놓고, 설정한 시간과 현재시간을 비교하여 일치하였을 때 이벤트를 발생시켜 발향명령 함수를 통하여 원하는 향, 농도, 지속시간을 결정하여 발향하는 방법이다. 사용자는 발향 시간을 결정하기 위해, 단지 시간 이벤트(time event) 함수를 이용하여 원하는 발향시간을 결정한 후 해당 이벤트를 동작시키면 된다.</p><p>가상현실 환경에서 사용자가 설정한 시간이 일치하여 이벤트가 발생한다면 다음과 같은 방법으로 발향 명령 함수를 호출하여 발향하게 된다.</p><p>지연을 이용하여 발향하는 방법은 특정 이벤트 발생 시점부터 일정 시간이 지난 후에 발향하고 싶을 때 사용하는 방법이며, Fig. 9와 같은 구조로 이루이진다.</p><p>Fig. 9에서 보는 것과 같이 지연을 이용하여 발항하는 방법은 다른 이벤트와 함께 이루어진다. 어떠한 이벤트가 발생하였을 때, 시간지연 함수를 이용하여 원하는 시간만큼 지연시킨 후 발향명령 함수를 통하여 원하는 향, 농도, 지속시간을 결정하여 발향하게 된다. 이 방법은 보통 가상현실 시스템에서의 향을 이용한 저작도구에 사용하기 적합하며, 개발환경에서 제공하는 WaitForSeconds 함수를 이용하여 쉽게 구현 가능하다.</p>
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"농도 단계에 따른 거리 범위를 연산하는데 사용하는 변수는 무엇인가?",
"사용자는 반드시 구 형태의 collider를 사용해야 하는가?",
"본문에서 동그란 형태의 sphere collider를 사용하는 이유는 무엇인가?",
"상대 거리와 방향 정보를 얻기 위한 조건은 무엇인가?",
"가상현실 환경 내에서 사용자가 collider 범위 내에 들어왔을 때 가져오는 정보는 무엇인가?",
"사용자가 들어오는 collider 범위는 대상의 collider겠는가?",
"향을 선택하는데 사용하는 것은 무엇인가?",
"상대 거리 값으로 결정되는 것은 무엇인가?",
"대상의 월드 좌표는 미리 정해야 하는가?",
"사용자와 관계 없이 방향 연산 함수는 항상 시행되는가?",
"발향 여부는 무엇에 따라서 정해지는가?",
"개발 환경에서 발향 가능 여부와 농도를 결정하는데 추가적인 구조체가 필요한가?",
"사용자의 거리와 방향 값을 구하는데 사용되는 구조체는 무엇인가?",
"변수 range가 구하는 것은 무엇인가?",
"방향의 범위를 구하는데 사용되는 변수는 intensity_range인가?",
"Relativepos에는 scent_intensity라는 변수가 존재하는가?",
"구조체 Relativepos에서 scent_intensity가 1인 경우는 무슨 의미인가?",
"Relativepos의 scent_intensity가 1 이면 무엇이 실행되는가?",
"scent_intensity는 range라는 변수를 통하여 계산되겠는가?",
"가상현실 환경에서 특정 시간이 되면 발향하는 방법은 크게 무엇으로 나뉘어지는가?",
"실시간 값을 통해 발향 할 때 설정 시간과 현재시간을 비교하는가?",
"발향 명령 함수에서 정해지는 변수는 무엇인가?",
"시간 지연 함수를 통해서만 발향까지 할 수 있는가?",
"본문에서는 상대 거리와 방향을 정하는데 사용하는 방법은 무엇인가?",
"지연을 이용하여 발향하는 방법은 무엇인가?",
"WaitForSeconds 함수는 시간 지연 함수와 관련이 있곘는가?",
"발향 여부를 결정하는 요소는 무엇인가?",
"발향 가능 여부와 발향 시 향의 농도 단계를 저장하는 구조체는 무엇인가?",
"사용자가 발향 시간을 정하려면 무엇을 이용해야 하는가?",
"사용자는 발향 시간을 바꿀 수 있는가?"
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인공물ED
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발향장치를 이용한 가상현실에서의 향 미디어 서비스
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<h2>4.1 가상현실 내 위치에 따른 발향 콘텐츠</h2><p>가상현실 내 위치에 따른 발향을 구현하기 위해 제작된 콘텐츠는 약 3분간의 동작시간동안 3개의 냄새를 발향현다. 해당 콘텐츠는 사용자가 자동으로 이동하면서 콘텐츠 내에 생성된 3개의 Box Collider에 부딪힐 때 발향하도록 제작되었다.</p><p>Fig. 10 은 사용자가 콘텐츠 내에 설치된 box collider와 부딪혔을 때 발향하기 위한 설정 값을 보여주고 있다 칫 번쩨 box collider와 부딪혔을 시 Fig. 10 의 (a)와 같은 7단계의 floral 향이 발향되도록 설정하였다. 그리고, 두빈째 box collider와 부딪혔을 시 Fig. 10 의 (b)와 같은 10 단계의 편백향이 발항될 수 있도록 설정하였다.</p><p>Fig. 11은 Fig. 10 의 설정 값에 따른 실제 발향 모습을 보여주고 있다. Fig. 11의 (a)는 7단계의 농도로 비교적 약하게 발향되고 있으며 Fig. 11의 (b)는 10 단계의 농도로 매우 강하게 발향되고 있는 것을 확인할 수 있다.</p><h2>4.2 상대거리와 방향에 따른 발향 콘텐츠</h2><p>거리에 따른 발향을 구현하기 위하여 약 2분간의 동작시간동안 360 도 카메라로 촬영된 가상현실 콘텐츠를 사용하였으며, 콘텐츠 안에 존재하는 꽃을 대상으로 범위 2.5의 sphere collider가 존재하며 방향 범위는 기준 방향으로부터 \( \pm 28 \) 로 설정하였다. 사용자와 꽃의 거리가 2.5 이하가 되며, 방향 값이 설정한 범위 이내일 때 향이 발향된다. 향의 농도는 10 단계부터 거리가 0.25씩 늘어날 때마다 1 단계씩 낮추어 발향하도록 설정하였다. 또한 본 연구에서 사용된 HMD에 존재하는 위치감지 센서를 이용하여 사용자의 가상현실 내의 위치를 변화시켰다.</p><p>Fig. 12는 거리에 따른 발향 콘텐츠에서 미리 결정된 3가지의 상황을 보여주고 있다. Fig. 12의 (a)는 사용자가 sphere collider 범위 내에 들어와 있을 때이며, (b)와 (c)는 사용자의 시선이 정해진 범위 안에 들어오지 않거나 사용자의 위치가 sphere collider의 범위 내에 있지 않는 경우를 나타넨다. Fig. 12 (a)의 경우에는 향이 발향되어야 하며, 거리에 따라서 향의 농도는 변화되어야 한다 또한 (b)의 경우는 발향이 되지 않이야 한다.</p><p>Fig. 13은 Fig. 12에서 나타넨 3가지 상황에서의 설정에 따른 실제 발향 모습을 나타넨 것이다. Fig. 13의 (a)에서는 실제 발향하는 것을 확인할 수 있으며, Fig. 13 (b)와 (c)는 발향 조건에 만족하지 못하기 때문에 발향이 되지 않는 것을 확인 할 수 있다.</p><h2>4.2 시간 설정에 따른 발향 콘텐츠</h2><p>시간에 따른 발향을 구현하기 위하여 제작된 콘텐츠는 360 도 카베라를 이용하여 촬영된 동영상을 합처서 적용한 배경 미디어 서비스이다. Fig. 14에서 보는 것처럼 배경 장면은 폭포가 있는 숲, 꽃밭, 커피솝 총 3 개의 배경으로 구성되어 있으며, 시간의 흐름에 따라 바뀌는 배경에 맞추어 향이 발향되도록 제작되었다.</p><p>콘텐츠 신행 시간을 기준으로 Fig. 14 의 (a)와 같이 10 초 뒤에 숲의 베경이 나타남과 동시에 6단계의 green향이 발향되며, Fig. 14의 (b)와 같이 1분 10 초 후에 꽃밭 배경이 나타남과 동시에 7단계의 floral 향이 발향되도록 설정하였다. 마지막으로 Fig. 14의 (c)와 같이 2분 10 초 후에 커피숍 배경이 나타남과 동시에 5단계의 커피향이 발향될 수 있도록 설정하였다.</p><p>Fig. 15는 Fig. 14의 설정 값에 따른 실제 발향 모습을 보여주고 있다. Fig. 15 의 (b)는 7단계의 농도로 가장 강하게 발향되고 있는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"가상현실 내 위치에 따른 발향을 구현하기 위해 제작된 콘텐츠는 약 몇 분간의 동작시간동안 3개의 냄새를 발향하니?",
"사용자가 자동으로 이동하면서 콘텐츠 내에 생성된 무엇에 부딪힐 때 발향하도록 제작되었어?",
"Fig. 10 에서 보여주고 있는 것은 무엇이야?",
"가상현실 내 위치에 따른 발향을 구현하기 위해 제작된 콘텐츠는 약 3분간의 동작시간동안 몇 개의 냄새를 발향했어?",
"첫 번째 box collider와 부딪혔을 시 무슨 향이 나도록 설정하였어?",
"향의 농도는 10 단계부터 거리가 얼마씩 늘어날 때마다 1 단계씩 낮추어 발향하도록 설정하였어?",
"Fig. 14의 (b)와 같이 얼마 후에 7단계의 향이 발향되도록 설정하였어?",
"본 연구에 사용된 HMD에 존재하는 무엇을 이용하여 사용자의 가상현실 내의 위치를 변화시켰어?",
"Fig. 15는 무엇의 설정 값에 따른 실제 발향 모습을 보여주고 있어?",
"시간에 따른 발향을 구현하기 위하여 제작된 콘텐츠는 무엇을 이용하여 적용하였니?",
"콘텐츠 신행 시간을 기준으로 몇 초 뒤에 숲의 배경이 나타남과 동시에 6단계의 green향이 발향되니?",
"Fig. 12는 거리에 따른 발향 콘텐츠에서 미리 결정된 몇 가지의 상황을 보여주고 있어?",
"6단계에서는 어떤 향이 발향되니?",
"5단계의 커피향이 발향되는 것은 2분 10 초 후가 옳아?",
"커피향이 발향되는 단계는 3단계가 옳아?",
"장소의 변경에 따라 향이 발향되도록 제작되었어?",
"두 번째 box collider와 충돌하면 레몬향이 나도록 하였는가?",
"10단계의 편백향이 날 때는 첫 번째 박스 충돌형 가속기와 충돌이 있을 때인가?",
"두 번째의 박스 충돌형 가속기와 부딪혔을 때 그림 10에서 언급한 몇 번째 단계의 향이 나도록 설정하였어?",
"그림 11의 (a)는 7단계의 농도로 설정하였는데 향은 매우 강하게 풍기는 편인가?",
"그림 11의 발향에서 (a)보다 (b)의 농도가 더 진하게 발향되었는가?",
"본 논문은 발향 콘텐츠를 다루고 있는데 적용되는 공간은 어디인가?",
"거리에 따른 발향을 실현하기 위하여 어떻게 설정하였는가?",
"그림 14의 3개의 배경은 모두 자연환경을 배경으로 구성하였는가?",
"방향 값을 일정한 범위 이내로 설정하여 발향하게 되는데 사용자와 꽃의 거리가 2 이하가 되면 발향되는가?",
"Fig. 15 의 (b)는 농도를 가장 높게 하여 향을 풍기게 설정하였는데 단계는 10단계가 옳은가?",
"시간흐름에 따라 바뀌는 배경에 맞춰 발향되도록 만든 배경 중에 폭포가 있는 숲도 해당 배경 장면 중의 하나가 맞는가?",
"어떤 방식으로 향기가 나도록 설정하였는가?",
"정확히 1분 후에 7단계의 꽃향이 풍겼는가?",
"그림 13의 (b)와 달리 (a)에서는 실제 발향 여부가 확인 가능한가?",
"시간 설정에 따른 발향 콘텐츠에 적용할 배경 장면은 총 5 개의 배경으로 이루어져 있는가?",
"발향 조건에 충족하지 못한 사례는 그림13 (b)와 (c)로 보여지는가?",
"향의 농도를 설정할 때 거리가 0.25씩 증가함에 따라 1 단계씩 낮추어 향을 풍기도록 설정하였는데 시작단계는 5단계부터 시작하는 것이 옳은가?",
"가상현실 콘텐츠를 촬영하기 위해 360도 카메라를 이용하여 얼마의 동작시간을 담았는가?",
"Fig. 14에서 언급한 배경 장면에는 무엇이 있어?",
"box collider를 첫 번째 부딪혔을 때 헤이즐넛 향이 나도록 만들었는가?",
"5단계 커피향이 발향되는 것은 어느 그림에서 확인할 수 있어?"
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인공물ED
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발향장치를 이용한 가상현실에서의 향 미디어 서비스
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<h1>1. 서 론</h1><p>가상공간에서 인간의 상상력을 구현하는 가상현실은 사용자가 가상공간 안에 있음을 잊을 정도의 몰입감과 현실감을 제공하는 것을 목표로 한다. 여러 기술적 진보에 의해 가상공간에서의 몰입감과 현실감이 점점 좋아지고 있으나, 대부분 시각 및 음향 기술의 진보에 의존하고 있다. 인간이 현실감을 느끼기 위해 필요한 시각, 청각, 촉각 및 후각 중에서 촉각과 후각의 경우 그 기술적 어려움 때문에 증강현실에 제한적으로 적용되고 있다.</p><p>가상현실 시스템에서 향을 발향하기 위한 기술적 연구가 2000년대 들어 급증하기 시작하였다. 솔레고이드 밸브, 표면탄성파(Surface Acoustic Wave : SAW), 그리고 초소형 폄프 등을 사용한 발향 장치(Scent Device)들이 개발되기 시작하였으며, 이러한 향 디스플레이 장치들은 주로 가상 전시장 혹은 가상 박물관 시스템에서 다양한 시각적 장비와 발향 장치를 이용하여 사용자에게 극데화된 몰입감을 제공하기 위한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 연구는 발향 장치를 Head-Mounted Display(HMD)와 연동시키는 방법을 중심으로 이루어젔으며, 가상현실로의 적용은 그 가능성을 확인하는 수준에 그쳤다.</p><p>가상현실 환경에서 향을 발향하기 위헤서는 사용자의 위치뿐만 아니라, 사용자와 사물간의 거리와 방향 등이 고려되어야 하는 등, 다양한 조건들이 필요하다. 즉, 사용자와 발향을 원하는 사물과의 위치가 가깝다 하더라도 사용자가 사물을 바라보는 방향이 다르다면 향의 발향이 제한되어야 한다. 가상환경에서 향의 발향을 위한 다양한 조건들이 필요하지만, 아직 이러한 연구들은 체계적으로 진행된 바 없다.</p><p>본 연구에서는 가상현실 시스템에서 발향을 위한 3가지의 방법을 제안한다. 첫 번째는 가상환경에서 절대위치를 기준으로한 발향 방법, 두 번째는 사용자와 발항을 원하는 사물과의 거리와 방향을 고려한 발향 방법, 세 번째는 가상환경에서의 시간 설정을 통한 발향 방법을 제안한다.</p><p>본 연구에서 제안된 가상환경에서의 발향 방법의 유용성을 입 증하기 위해 Unity 엔진을 이용한 실제 실험이 이루어젔으며, 자체 제작한 발향장치가 사용되었다.</p>
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"인간이 현실감을 느끼기 위해서 요구되는 오감 중 어떤 감각의 경우에서 기술적 어려움이 있는가?",
"인간에게 현실감을 느끼기 위한 연구 중 향을 발향하기 위한 기술적 연구로 어떤 것들이 개발되는가?",
"인간에게 가상현실 시스템에서 현실감을 주기 위한 연구 중 향을 발향하기 위한 연구가 몇 년대에 들어서 많이 진행되고 있는가?",
"가상현실 조건에서 향을 내기 위해서는 어떤 조건들이 요구되는가?",
"가상현실 시스템에서 향을 내기 위해서 많은 조건이 요구되는데, 사용자와 사물이 다른 방향을 보고 있다면 어떤 현상이 일어나는가?",
"가상현실 환경에서 발향을 하기 위해서 본 연구에서 3가지 방법을 제시하고 있는데, 이 중 두 번째 방법은 무엇인가?",
"본 연구에서 가상현실 환경에서 향을 내기 위해 제안한 3가지 방법 중 첫 번째는 무엇인가?",
"가상현실 시스템에서 향을 내기 위한 방법 중에서 세 번째 방법은 어떤 방법인가?",
"자체 제작한 향을 내는 장비를 이용해서 Unity 엔진으로 실제 실험을 진행했는데, 이는 왜 진행한 실험인가?",
"본 연구에서 가상현실 시스템에서 향을 내는 방법의 유용성을 확인하고자 실험을 진행했을 때, 어떤 엔진을 사용했는가?",
"본문에서 가상공간에서 현실감과 몰입감을 제공하는 것을 목표로 하고 있는데, 대부분 어떤 기술에 의존해서 진행되는가?",
"인간이 현실감을 느끼기 위해서 가상현실 시스템에서 2000년대부터 어떤 연구가 많이 진행되고 있는가?",
"2000년대에 들어 많은 연구가 진행된 발향 장치들은 어떤 장비와 같이 이용되어 연구가 진행되는가?",
"2000년대에 많은 연구가 진행된 발향 장치는 무엇과 연동시키는 방법을 주로 사용했지?",
"본 연구에서 가상현실 환경에서 향을 발향하기 위한 방법을 몇 가지 제시하고 있지?",
"2000년대에 들어서 많은 연구가 진행된 발향을 위한 기술적 연구 중 향 디스플레이 장치들은 주로 어디에서 연구가 진행되고 있는가?"
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인공물ED
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발향장치를 이용한 가상현실에서의 향 미디어 서비스
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<h1>5. 결 론</h1><p>최근 여러 기술적 진보에 의해 가상공간에서의 몰입감과 현실감이 점점 좋아지고 있으며 이에 따라 가상현실 시스템에서 향을 발향하기 위한 기술적 연구가 급증하기 시작하였다. 가상 현실 환경에서 향을 발향하기 위해서는 사용자의 위치뿐만 아니라, 사용자와 사물간의 거리와 방향 등이 고려되어야 하는 등, 가상환경에서의 다양한 조건들이 필요 하지만, 아직 이러한 연구들은 체계적으로 진행된 바 없다.</p><p>본 연구에서는 발향 장치를 효과적으로 가상현실 콘텐츠에 적용하기 위하여 가상현실 내 위치를 기준으로 한 발향 방법, 사용자와 발향을 원하는 사물과의 거리와 방향을 고려한 발향 방법, 가상환경에서의 시간 설정을 통한 발향방법, 마지막으로 외부 입력 및 사용자의 조작에 의한 발향 방법을 제안하였다. 발향 장치의 기구적 설계를 통하여 향의 농도조절을 할 수 있는 마이크로 다공성 압전 진동자를 이용한 테이블 설치형 발향 장치를 개발하였으며, HMD에 부착하여 사용할 수 있는 초소형 압진 폄프와 팬, 히터를 이용한 HMD 부착형 발향 장치를 개발하였다. 본 연구에서 사용된 발향 장치 뿐반 아니라 다양한 발향 장치를 가상현실 콘텐츠에 적용할 수 있도록 표준 플랫폼과 API 함수를 개발하여 가상현실 미디어 콘텐츠에 적용하였다.</p><p>본 연구에서 HMD를 이용한 가상현실 콘텐츠에 앞에서 제안한 4가지의 방법을 적용한 실험을 통하여 사용자에게 보다 증대된 몰입감을 제공하는 것을 확인하였으며, 앞으로 다양한 가상현실 콘텐츠에 향 디스플레이 기술이 적용될 것으로 예상된다.</p>
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"여러 기술적 진보에 의해 가상공간에서의 몰입감과 현실감이 향상되었나요?",
"2000년대 초반에 가상현실 시스템에서 향을 발향하기 위한 기술적 연구가 급증하기 시작하였어?",
"사용자의 위치만 고려한다면 가상 현실 환경에서 향을 발현할 수 있나요?",
"사용자와 사물간의 거리와 방향은 가상 현실 환경에서 발향하기 위한 필요조건인가요?",
"향의 농도조절을 위한 테이블에 설치가능한 발향 장치는 어떤 진동자를 이용하였나요?",
"향의 농도조절이 가능하도록 마이크로 다공성 압전 진동자를 탑재한 장치는 무엇인가요?",
"향의 농도조절이 가능한 테이블 설치형 발향 장치는 나노 다공성 압전 진동자를 구성요소로 하나요?",
"HMD에 부착가능하며 초소형 압진 펌프와 팬, 히터를 적용하여 개발한 발향 장치는 무엇인가요?",
"HMD 부착형 발향 장치는초소형 감압 펌프를 HMD에 부착하여 이용할 수 있나요?",
"가상현실 콘텐츠에 다양한 발향 장치가 적용가능하도록 표준 플랫폼과 API 함수가 이용되었나요?",
"가상현실 콘텐츠에서 여러 발향 장치가 적용 가능하도록 어떤 함수가 개발되었나요?",
"가상현실 콘텐츠에서 발향 장치를 적용하기 위해 고려할 수 있는 방법들에는 어떤 것이 있나요?",
"가상 현실 콘텐츠에서 여러가지의 발향 장치를 사용하기 위해서 미디어 콘텐츠에 어떤 것들을 적용하였나요?"
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인공물ED
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중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 개발
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 구조</h2><p>본 논문에서 제안하는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템의 전체적인 시스템의 구조는 그림 1 과 같이 감마선/엑스선 센서부, 중성자 센서부, 주제어 임베디드 시스템부, 전용 디스플레이 장치 및 GUI부, 원격 UI 부등으로 구성된다.</p><h2>2. 감마선/엑스선 센서부</h2><p>감마선/엑스선 센서부는 NaI(T1) Scintillation Detector를 사용하여 감마선 및 엑스선을 측정할 수 있는 제어회로이다. 감마선/엑스선 센서부는 그림 2 와 같이 방사선 측정부와 주제어 임베디드 시스템부로 구성된다.</p><h3>가. 방사선 측정부 (A)</h3><p>NaI(TI) Scintillation Detector에 고전압 \( (500 \mathrm{V} \sim 1,600 \mathrm{V}) \)을 인가하면 감마선/엑스선에 반응하는 약한 섬광을 발생시키면, PMT(Photo Multiplier Tube)에서 광전 효과를 통해 전하들로 변환하고, 이를 고전계하에서 다단으로 가속시켜 약 \( 10^{4} \) 배 정도 증폭한 신호를 출력한다.</p><h3>나. 주제어 임베디드시스템 내의 Sensor Interface Analog 부(B)</h3><p>그림 3의 Sensor Interface Analog부는 측정된 방사선에 의한 출력 신호를 증폭, 가우시안 펄스로의 변형, 노이즈를 제거한 펄스 신호를 Common Platform부로 전송한다. Charge Sensitive AMP는 센서로부터 출력된 미세펄스 신호를 증폭하며, Pulse Shaping AMP는 펄스 신호를 Gaussian 모양으로 정형화 하고, Discriminator는 정형화된 펄스를 Comparator를 사용하여 사용 가능한 펄스 신호를 선택한다.</p><h3>다. 주제어 임베디드시스템 내의 High Voltage Generator부(B)</h3><p>PMT용 바이어스 전압으로는 \( 500 \mathrm{V} \sim 1600 \mathrm{V} \) 정도가 주로 사용되므로, 그림 4와 같이 \( 0 \mathrm{V} \sim 3000 \mathrm{V} \) 고전압을 인가할 수 있도록 하는 가변 고전압 발생장치 모듈을 제작한다.</p><h2>3. 중성자 센서부</h2><h3>3.1. Proportional Counter Detector</h3><p>HDPE (High Density Poly Ethylene)를 통하여 감속된 저준위 중성자가 He-3 Proportional Counter Detector에서 검출되어 출력되는 전하를 처리한다. 그림 5는 Proportional Counter Detector부의 전체구성도를 나타낸다.</p><h3>가. 방사선 검출부 (A)</h3><p>Proportional Counter는 He-3을 이용하여 저속 중성자에 대응하여 미세 전하가 방전되도록 구성된 검출기로 약 \( 2500 \mathrm{V} \sim 3000 \mathrm{V} \) 의 바이어스 전압이 필요하다. HDPE는 수소원자를 많이 함유하고 있는 물질로 반응성이 낮은 고속 중성자의 속도를 늦추어 반응성이 높은 저속 중성자로 변환하여 검출 효율을 높인다.</p><h2>3.2. Ion Chamber Detector</h2><p>그림 6의 Ion Chamber Detector는 고준위 중성자에 의해 전리된 전하를 처리한다.</p><h3>가. 방사선 검출부 (A)</h3><p>Ion Chamber는 외부의 HDPE에 의해 감속된 중성자를 검출하며 Proportional Counter에 비해 매우 낮은 바이어스 전압인 \( 300 \mathrm{V} \sim 1000 \mathrm{V} \) 로 동작하므로 펄스 형태의 신호를 얻을 수는 없고, pA 급의 미세 출력 전류의 신호를 검출한다.</p><h3>나. 주제어 임베디드 시스템 내의 적분기와 ADC 부(B)</h3><p>적분기와 ADC를 사용하여 Ion Chamber에서 발생한 전하를 누적한다. 이때 전류가 pA 급이기 때문에 아주 작은 누설 전류와 온도변화가 큰 오차 유발 요인이 되므로, 정밀한 적분기의 구성을 위해 전하를 누적하는 정밀한 커패시터를 사용한다. 전류 적분 회로는 2 channel의 전류 적분기와 ADC를 내장한 IC를 이용하며, channel별로 2개의 적분기를 사용하여 하나의 적분기가 적분할 동안 다른 적분기의 출력을 AD 변환 및 초기화하는 동작을 수행하게 한다.</p><p>2개의 적분기를 교대로 동작시키면 입력 전하를 놓치지 않고 적분할 수 있게 된다.</p><p>그림 7은 적분기와 ADC의 회로를 나타낸다.</p>
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"방사선 측정부에서 출력하는 증폭 신호가 몇배야?",
"그림 3에서 설명하는 주제어 임베디드시스템은 어떻게 작동해?",
"Sensor Interface Analog부에서 사용하지 않는게 뭐야?",
"Pulse Shaping AMP는 미세펄스 신호를 증폭해?",
"PMT에서 섬광을 전하들로 변환할때 어떻게 해?",
"방사선 측정부는 신호를 감소시켜서 출력하는게 맞아?",
"감마선 및 엑스선을 측정하는 제어회로에서 섬광을 이용하는 기술이 뭐야?",
"감마선/엑스선 센서부에 구성으로 옳은게 뭐야?",
"방사선 측정부에서 PMT에 전압이 흐르면 어떻게 돼?",
"본 논문에서 제안하는 시스템의 구조에 원격 UX 부가 있어?",
"Sensor Interface Analog 부에서 미세펄스 신호를 증폭하는게 어디야?",
"Pulse Shaping AMP는 펄스 신호를 어떤 모양으로 변경해?",
"Proportional Counter는 He-3을 이용하여 대응하는게 뭐야?",
"Sensor Interface Analog 부에서 사용 가능한 신호를 선택하기 위해 무엇을 사용해?",
"중성자 센서부에서 저준위 중성자는 무엇을 통해 감속해?",
"그림 5가 나타내는 전체구성도는 어느 부를 나타내는거야?",
"High Voltage Generator부에서 사용하는 가변 고전압 발생장치 모듈에서 필요로하는 전압의 양은 \\( 0 \\mathrm{V} \\sim 3000 \\mathrm{V} \\)인가?",
"저준위 중성자는 어디에서 추출돼?",
"HDPE는 반응성이 낮은 고속 중성자의 속도를 높여서 반응성이 높은 저속 중성자로 변환해?",
"Proportional Counter Detector는 어떻게 작동해?",
"PMT용 바이어스에 사용되기 적합한 전압의 양은 몇이야?",
"Proportional Counter가 필요한 바이어스 전압의 양이 몇이야?",
"고속 중성자의 속도를 늦추어 저속중성자로 변환하여 반응성을 높여주는 물질이 뭐야?",
"외부의 HDPE를 통해 감속된 중성자를 검출하는 것은 뭐야?",
"그림 6의 Ion Chamber Detector는 무엇에 의해 전하를 처리해?",
"그림 6의 Ion Chamber Detector는 어떤 일을 해?",
"Ion Chamber는 펄스형태의 신호를 얻을 수 있어?",
"Ion Chamber가 검출하는 신호의 등급은 어떤 수준이야?",
"그림 7이 표현하는게 뭐야?",
"적분기와 ADC에 전하를 누적할때 오차를 내지 않기 위해 사용하는게 뭐야?",
"전류 적분 회로는 어떻게 구성되어 있어?",
"Ion Chamber에서 발생한 전하를 누적하기 위해 사용하는게 뭐야?",
"2 channel의 적분기 중 하나가 적분할 때 나머지 하나는 어떻게 작동해?",
"2 channel의 전류 적분기와 ADC를 내장한 IC를 이용하는게 뭐야?",
"적분기를 2대를 쓰면 좋은 이유가 뭐야?",
"Ion Chamber는 외부의 HDPE를 이용해 무엇을 검출해?",
"적분기에 전하를 누적할 때 아주 작은 누설 전류와 온도변화에도 큰 오차가 나는 이유가 뭐야?",
"Ion Chamber가 동작하는 바이어스 전압의 양은 몇이야?"
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인공물ED
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중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 개발
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>현재 사용되고 있는 원자력 발전소, 양성자 가속기 및 중이온 가속기 등의 연구 시설 등의 기존 시설에서 운영되고 있는 다수의 방사선 측정 장치들이 노후화 되어서 새로운 방사선 측정 장치의 수요가 발생하고 있는 실정이다. 그러나 대다수의 측정 장비들이 고가의 수입 장비들 이어서 측정 장비 기술의 국산화 필요성이 크게 대두되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템은 해외에서 대다수 수입에 의존하고 있는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 장치의 국산화를 통한 기술 확보를 할 수 있다. 또한, 다양한 방식의 방사선 측정 센서에 대한 측정, 모니터링 솔루션 확보할 수가 있게 된다.</p>
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"본 논문에서 제안하는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템은 해외에서 대다수 수입에 의존하고 있는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 장치의 국산화를 통한 기술 확보를 할 수 있나?",
"대다수의 측정 장비들이 고가의 수입 장비들 이어서 측정 장비 기술의 국산화 필요성이 크게 대두되고 있는 실정인가?",
"다양한 방식의 방사선 측정 센서에 대한 측정, 모니터링 솔루션 확보할 수가 있게 되는가?",
"현재 사용되고 있는 원자력 발전소, 양성자 가속기 및 중이온 가속기 등의 연구 시설 등의 기존 시설에서 운영되고 있는 다수의 방사선 측정 장치들이 노후화 되어서 새로운 방사선 측정 장치의 수요가 발생하고 있는 실정인가?"
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인공물ED
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중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 개발
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<h2>4. 주제어 임베디드 시스템</h2><p>그림 8의 주제어 임베디드 시스템은 검출된 감마선, 엑스선, 중성자 등에 해당하는 펄스 및 전류 등의 값을 보정하여 방사선량 및 방사능량 변환 알고리즘을 적용할 수 있게 한다. Ethernet 및 RS-485의 유선통신 기능, PoE 지원 기능 등을 지원하는 Common Platform 모듈과 Detector Bias/AFE 모듈로 구성된다.</p><h3>가. Detector Bias/AFE부(A)</h3><p>High Voltage Generator 모듈과 Analog Sensor Interface 모듈로 구성되며, 대부분의 방사선 검출 장치를 지원하기 때문에 모듈만 교체하여 사용할 수 있다.</p><h3>나. Common Platform부(B)</h3><p>NaI(TI) Scintillation/Proportional Counter 검출기의 Sensor Interface Analog 모듈로부터 고속 디지털 펄스와 Ion Chamber 검출기의 전류 신호를 SPI 버스를 통해 입력받는다. 검출기의 소신호 펄스는 디지털로 변환되어 MCU의 펄스 계수 전용 핀을 통하여 입력받아 매초 숫자를 계수한다. 이때 약 \( 25 \mathrm{ns} \) 간격의 펄스까지 계수 가능하다. 한편, Ion Chamber의 전하를 매초 누적하고 AD 변환된 결과를 SPI(I2C도 지원)를 통하여 입력 받아서 등가 전류값을 계산한다.</p><h2>5. 전용 디스플레이 장치 및 GUI 부</h2><p>전용 디스플레이 장치는 디스플레이 및 화면 조작을 담당하는 디스플레이 보드(Windows-CE with 8 인치 LCD)와 통신, 전원제어, 알람제어, 온도제어를 담당하는 통신/제어보드로 구성된다. 외부 전원은 220VAC ⭢ DC\( 57 \mathrm{V} \) 인 SMPS가 담당하고, \( 57 \mathrm{V} \)는 센서 포트에 연결되는 4 채널의 센서 모듈에 PoE 공급전원으로 사용된다. 주요 기능으로는 방사선 측정 결과와 변환된 방사선량 및 방사능량 측정 수치를 출력하고, 사용자에게 제어 조건 설정 및 검출 부에 대한 캘리브레이션 기능을 제공한다.</p><p>그림 9는 전용 디스플레이 장치의 GUI를 나타낸다.</p><h2>6. 원격 UI</h2><p>현장에 가지 않고도 시스템 각 구성 부분의 상태를 보고 변경하여 원격으로 감시/관리할 수 있도록 하여서, 위험 상황이 발생했을 때 원격지에서 즉각 상황을 파악할 수 있도록 한다.</p><h2>7. 성능 실험</h2><h3>가. 실험 방법</h3><p>본 논문에서 제안한 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템의 성능을 평가하기 위하여 중성자 검출부와 감마선, 엑스선 검출부에 대해 공인시험기관의 장비를 사용하여 방사선 값을 측정하였다. 중성자 검출부는 \( 0.1 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} \sim 100 \mathrm{mSv} / \mathrm{h} \) 범위에 대해 측정 불확도를 측정 하였고, 감마선, 엑스선 검출부는 \( 0.01 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} \sim 500 \mu \mathrm{Sv} / \mathrm{h} \) 범위에 대해 측정 불확도를 측정하였다.</p><h3>나. 실험 결과</h3><p>실험 결과 표 1 과 같이 중성자 검출부에 대해 \( \pm 8.2 \% \) 의 불확도가 측정되었고, 감마선, 엑스선 검출부에 대해 \( \pm 7.5 \% \) 의 불확도가 측정되었다. 국제 표준인 \( \pm 15 \% \) 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다.</p>
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"감마선, 엑스선, 중성자 등에 해당하는 펄스 및 전류 등의 값을 보정하여 방사선량 및 방사능량 변환 알고리즘을 적용할 수 있게 하는 것은 무엇인가?",
"Ethernet 및 RS-485의 유선통신 기능, PoE 지원 기능을 구성하는 모듈은 무엇인가?",
"High Voltage Generator 모듈과 Analog Sensor Interface 모듈로 구성되며, 대부분의 방사선 검출 장치를 지원하기 때문에 모듈만 교체하여 가능한가?",
"NaI(TI) Scintillation/Proportional Counter 검출기의 어떤 모듈을 통하여 고속 디지털 펄스와 Ion Chamber 검출기의 전류 신호를 SPI 버스를 통해 입력받게 되는가?",
"전용 디스플레이 장치의 외부 전원을 담당하는 것이 뭐야?",
"장치의 외부 전원을 맡고 있는 디스플레이는 무엇일까?",
"임베디드 시스템은 어떻게 구성되어 있는가?",
"Detector Bias/AFE부는 어떻게 구성되어져 있는가?",
"High Voltage Generator 모듈과 Analog Sensor Interface 모듈로 구상된 Detector Bias/AFE부에서는 방사선 검출 장치를 지원하게 됨으로 어떻게 할 수 있게 되는가?",
"Sensor Interface Analog 모듈에서 Common Platform부에서는 어떻게 전류 신호를 입력 받게 되는가?",
"검출기의 소신호 펄스는 디지털로 변환되어 MCU의 펄스 계수 전용 핀을 통하여 입력받아 매초 숫자를 계수하는가?",
"검출기의 소신호 펄스는 디지털로 변환되어 MCU의 펄스 계수 전용 핀을 통하여 입력받아 매초 숫자를 계수하게 되는데 약 몇 간격의 펄스까지 계수 가능한가?",
"Ion Chamber의 전하를 매초 누적하고 AD 변환된 결과를 SPI(I2C도 지원)를 통하여 입력 받아서 무슨 값을 계산하는가?",
"전용 디스플레이 장치의 주요 기능은 무엇인가?",
"어떤 기능이 전용 디스플레의 장치의 주요 기능인가?",
"디스플레이 및 화면 조작을 담당하는 디스플레이 보드와 통신, 전원제어, 알람제어, 온도제어를 담당하는 통신/제어보드로 구성된 장치는 무엇인가?",
"전용 디스플레이 장치는 무엇으로 구성되어 있는가?"
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인공물ED
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중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 개발
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하는 통합 제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 원격 또는 네트워크상으로 측정 및 분석한 데이터를 디스플레이를 통해 모니터링 및 제어할 수 있는 장비로서, 현장에 가지 않고도 시스템 각 구성 부분의 상태를 보고 변경하여 원격으로 감시 및 관리할 수 있다. 제안된 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템은 해외에서 대다수 수입에 의존하고 있는 중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정장치의 국산화를 통한 기술 확보를 할 수 있으며, 다양한 방식의 방사선 측정센서에 대한 측정, 모니터링 솔루션 확보할 수가 있으리라 기대된다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 중성자 검출부는 \( \pm 8.2 \% \) 이하의 측정 불확도가 측정되었고, 감마선, 엑스선 검출부는 \( 7.5 \% \) 이하의 불확도가 측정되어 국제 표준인 \( \pm 15 \% \) 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 향후 연구과제로는 센서부 측정 회로의 안정화 및 측정 불확도를 더욱 낮추는 방법에 대한 연구가 필요하다.</p>
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"중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템을 통해 기대할 수 있는 장점은 무엇인가?",
"공인시험기관에서 시스템을 성능을 평가한 결과 중성자 검출부는 어느정도의 측정 불확도가 측정되었는가?",
"통합 제어 시스템은 디스플레이를 통하여 측정 분석이 완료된 데이터를 어떻게 할 수 있는 장비인가?",
"통합 제어 시스템을 통해 다양한 방사선 측정센서와 관련된 솔류션 확보와 더불어 기술 확보를 어떻게 할 수 있는가?",
"통합 제어 시스템을 통해 중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 어떻게 할 수 있는가?",
"통합 제어 시스템은 오프라인이 아니어도 시스템 각 상태를 파악하여 어떻게 할 수 있는가?",
"공인시험기관에서 중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하는 시스템을 사용한 실험결과에서는 감마선, 엑스선 검출부의 결과는 어떻게 나오는 것을 보게 되었는가?",
"공인시험기관에서 통합 제어 시스템을 통한 실험 결과로써, 중성자 검출부 어떻게 결과가 나왔는가?",
"중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하는 통합 제어 시스템의 기능은 무엇인가?"
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인공물ED
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중성자, 감마선, 엑스선 방사선 측정 및 통합 제어 시스템 개발
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<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하는 통합 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 원격 또는 네트워크상으로 측정 및 분석한 데이터를 디스플레이를 통해 모니터링 및 제어할 수 있는 장비로서, 현장에 가지 않고도 시스템 각 구성 부분의 상태를 보고 변경하여 원격으로 감시 및 관리할 수 있다. 제안하는 시스템은 감마선/엑스선 센서부, 중성자 센서부, 주제어 임베디드 시스템부, 전용 디스플레이 장치 및 GUI부, 원격 UI부 등으로 구성된다. 감마선/엑스선 센서부는 NaI(T1) Scintillation Detector를 사용하여 저준위의 감마선 및 엑스선을 측정한다. 중성자 센서부는 Proportional Counter Detector(저준위 중성자)와 Ion Chamber Type Detector(고준위 중성자)를 사용하여 중성자를 측정한다. 주제어 임베디드 시스템부는 방사선을 검출하여 초단위로 샘플링하고 누적된 펄스 및 전류값에 대한 방사선량으로 변환한다. 전용 디스플레이 장치 및 GUI부는 방사선 측정 결과와 변환된 방사선량 및 방사능량 측정 수치를 출력하고, 사용자에게 제어 조건 설정 및 검출부에 대한 캘리브레이션 기능을 제공한다. 원격 UI부는 측정된 값들을 취합, 저장하여 원격 감시 시스템에 전달한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 중성자 검출부는 \( \pm 8.2 \% \) 이하의 측정 불확도가 측정되었고, 감마선, 엑스선 검출부는 \( 7.5 \% \) 이하의 불확도가 측정되어 국제 표준인 \( \pm 15 \% \) 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다.</p>
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"주제어 임베디드 시스템부는 무엇을 검출할까?",
"중성자, 감마선, 엑스선은 방사선이야?",
"감마선/엑스선 센서부는 NaI Scintillation Detector를 사용하여 저준위의 감마선을 측정할 수 있을까?",
"중성자 센서부는 무엇을 사용해서 중성자를 측정해?",
"중성자, 감마선, 엑스선 등의 방사선을 측정하고 현장에 가지 않고도 시스템 각 구성 부분의 상태를 보고 변경하여 원격으로 감시 및 관리할 수 있는 이 시스템의 이름은 무엇인가?",
"전용 디스플레이 장치 및 GUI부는 사용자에게 제어 조건 설정 및 검출부에 대한 어떤 기능을 제공해?",
"제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 실험한 기관은 어디야?",
"원격 UI부는 측정된 값들을 취합, 저장하여 어디로 전달하는가?",
"Proportional Counter Detector와 Ion Chamber Type Detector를 사용하여 중성자를 측정하는 것은 뭐야?",
"NaI Scintillation Detector를 사용하여 저준위의 감마선 및 엑스선을 측정하는 센서부는 어떤 것일까?",
"원격 UI부는 측정된 값들을 취합, 저장한 후 어디로 보낼까?"
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인공물ED
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장면 전환 기법을 이용한 동영상 검색 시스템 설계
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<h2>3. 실험 결과</h2> <p>제안한 알고리즘의 검색률과 검색 시간을 비교하기 위하여, 히스토그램 비교법과 에지 비교법을 사용하였다.</p> <p>그림 7은 제안한 검색 시스템의 검색 과정을 보여준다. (a)는 입력된 질의 영상을 각각 HMMD 컬러 변환과 에지 히스토그램 기술자를 사용해서 특징 추출한 것이다. 질의 영상의 \( \mathrm{H}, \mathrm{M}, \mathrm{M}, \mathrm{D} \) 값을 구하였고, 그 아래는 질의 영상의 5가지 방향에 대한 에지 성분을 추출한 것이다. 이 특징값을 이용하여 데이터베이스에 저장되어 있는 키 프레임과 질의 영상을 비교하여 가장 일치하는 키 프레임을 찾는 것이다. (b)는 입력된 질의 영상을 추출된 특징값으로 검색한 결과이다. 가장 유사한 프레임을 순서대로 결과 이미지 1, 2, 3, 4에 나타내었다.</p> <p>표 2는 영상 1, 2, 3에 각각 히스토그램 비교법, 에지 비교법 그리고 제안하는 검출 기법을 사용하여 샷 경계 프레임을 검출한 결과이다. 히스토그램 비교법으로 검출한 결과를 보면 영상 1의 검출 결과가 다른 영상에 비해 높은 것을 볼 수 있는데 히스토그램 비교법이 움직임이 많은 영상 검출에 적합하기 때문이다. 공통적으로 영상 2에 대한 검출 결과가 다른 영상에 비해 낮은데 그 이유로는 카메라 후레쉬의 섬광 효과가 많기 때문이다. 조명의 변화가 급격하게 이루어지기 때문에 키 프레임을 검출하는 데 어려움이 있다. 제안하는 검출기법이 히스토그램 비교법과 에지 비교법에 비해 평균적으로 각각 \( 8 \% \), \( 6.5 \% \) 높은 키 프레임 검출률을 보여준다.</p> <table border><caption>표 2. 키 프레임 검출 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>영상</td><td colspan=3>히스토그램 비교</td><td colspan=3>에지 비교</td><td colspan=3>제안하는 검출기법</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>키 프레임</td><td>600</td><td>769</td><td>232</td><td>600</td><td>769</td><td>232</td><td>600</td><td>769</td><td>232</td></tr><tr><td>검출된 키 프레임</td><td>532</td><td>640</td><td>203</td><td>530</td><td>652</td><td>208</td><td>567</td><td>720</td><td>219</td></tr><tr><td>미검출 키 프레임</td><td>68</td><td>129</td><td>29</td><td>70</td><td>117</td><td>24</td><td>33</td><td>49</td><td>13</td></tr><tr><td>검출률 (\( \% \))</td><td>88.7</td><td>83.2</td><td>87.5</td><td>88.3</td><td>84.8</td><td>89.7</td><td>94.5</td><td>93.6</td><td>94.4</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률(\( \% \))</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=2>히스토그램 비교</td><td colspan=2>에지 비교</td><td colspan=2>제안하는 검출기법</td></tr><tr><td>Recall</td><td>Precision</td><td>Recall</td><td>Precision</td><td>Recall</td><td>Precision</td></tr><tr><td>영상1</td><td>88.7</td><td>78.7</td><td>88.3</td><td>785</td><td>945</td><td>93.2</td></tr><tr><td>영상2</td><td>83.2</td><td>71.7</td><td>84.8</td><td>73.2</td><td>93.6</td><td>86.2</td></tr><tr><td>영상3</td><td>87.5</td><td>84.2</td><td>89.7</td><td>76.9</td><td>94.4</td><td>86.7</td></tr></tbody></table> <p>표 3은 앞에서 설명했던 Recall과 Precision으로 성능 평가를 수행한 것을 보여준다. Recall은 실제 샷 전환이 일어난 총 프레임 중에서 검출된 프레임을 백분율로 나타낸 것이고, Precision은 검출된 프레임 중에서 샷 전환이 일어난 프레임을 백분율로 나타낸 파라미터이다. 제안하는 검출 기법이 히스토그램 비교법과 에지 비교법에 비해 각각 Recall은 \( 8 \% \), \( 6.5 \% \), Precision은 \( 10 \% \), \( 11 \% \) 향상되었다.</p>
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"알고리즘의 검색률과 검색 시간을 대조하기 위해서 어떻게 했는가?",
"알고리즘의 검색률과 활용 시간을 비교하기 위해서 사용한 방법이 뭐지?",
"입력된 질의 영상에서 특징을 뽑아내기 위해서 어떻게 하면 되는가?",
"표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률에서 제안하는 검출기법에서 Recall이 가장 높게 나온 영상은 Precision에서 어느 값이 나왔는가?",
"표 2. 키 프레임 검출 결과에서 \t히스토그램 비교를 살펴볼 때 어떤 것이 검출률이 높은가?",
"표 2. 키 프레임 검출 결과에서 히스토그램 비교를 살펴볼 때 키 프레임의 1은 얼마인가?",
"히스토그램 비교에서 미검출 키 프레임은 3에서 어떤 값을 지니는가?",
"표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률에서 영상1은 스토그램 비교의 Recall에서 얼마가 나오는가?",
"표 2. 키 프레임 검출 결과에서 \t에지 비교를 볼 때 어느 게 검출된 키 프레임이 가장 많은가?",
"표 2. 키 프레임 검출 결과에서 \t히스토그램 비교를 살펴볼 때 어느 게 제일 검출률이 낮은가?",
"표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률에서 에지 비교는 어느 영상에서 Recall 값이 89.7로 나오는가?",
"표 2. 키 프레임 검출 결과에서 \t에지 비교를 볼 때 어느 게 검출된 키 프레임이 두 번째로 높은가?",
"제안하는 검출기법에서 검출률은 3에서 몇 퍼센트로 나오는가?",
"히스토그램 비교에서 검출된 키 프레임의 2의 값은 무엇인가?",
"표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률에서 에지 비교를 보면 영상2의 Precision의 수는 얼마인가?",
"제안하는 검출기법에서 1은 미검출 키 프레임이 몇인가?",
"표 3. 영상 1, 2, 3의 각각의 기법에 대한 검색률을 볼 때 히스토그램 비교에서 영상2의 Precision 값은 무엇인가?"
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인공물ED
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제트 엔진 변조신호에서 주파수 마스킹을 이용한 표적의 특징 추출 및 식별
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<h2>4-2 측정 데이터를 이용한 식별 실험</h2><p>다양한 데이터에 대해서 성능 확인을 위하여 모형으로 제작된 2개의 제트 엔진 모델로부터 측정된 JEM 신호를 이용하여 식별률 실험을 수행하였다. 측정된 데이터는 제작 모델의 회전시 날개 변형을 최소화하기 위하여 RPM(Revolution Per Minute)을 180으로 제한하였지만, 회전속도와 JEM 스펙트럼은 선형관계에 있기 때문에 실제 항공기 JEM 현상과 유사한 결과를 얻을 수 있다. A 타입 모델은 3단 날개를 가지며, 각각 42, 73, 97개의 날개 수를 가지며, B 타입은 각각 17, 29, 41개의 날개 수를 가진다. 실험에 사용된 측정 데이터는 다양한 주파수와 각도로 측정되었으며, 그 측정 정보는 표 1과 같다.</p><p>주파수 마스크를 생성하기 위한 엔진 날개 수 DB는 A, B 타입 모델을 포함하여 6개의 엔진 모델을 사용하였으며, 주파수 마스크 구성 시 2단 날개까지만 고려하였다. 식별 알고리즘 비교를 위하여 다음의 3가지 경우에 대해서 실험을 수행하였다.</p><ol type=1 start=1><li>날개 수 비교: 스펙트럼에서 날개 수를 추정하여 표적을 식별하는 방법</li><li>스펙트럼 마스킹 A: 제안한 스펙트럼 마스킹 기법을 사용하나, 정밀 축회전속도 추정을 하지 않는 경우</li><li>스펙트럼 마스킹 B: 제안한 스펙트럼 마스킹 기법과 정밀 축회전속도 추정을 사용하는 경우</li></ol><p>표 2는 앞에서 설명한 데이터와 구분 기법을 적용하여 표적 식별 실험을 수행한 결과이다. 제안한 스펙트럼 마스킹 기법(B)이 날개 수 비교 방법보다 전체적으로 나은 성능을 보이고 있다. 스펙트럼 마스킹 기법(A)의 경우에 A_10_15G 데이터에서 성능이 많이 떨어지는데, 이것은 A 타입 모델은 날개 수가 B 타입보다 많아서 주파수 마스크를 만들 때 축회전속도의 오차가 크게 영향을 주기 때문으로 분석된다. 즉, 주파수 마스크를 생성할 때 날개 수가 클수록 축회전속도의 하모닉 주파수 계산에서 오차가 누적이 되어, 실제 하모닉 주파수에서 벗어날 가능성이 높아지기 때문이다. 따라서 정밀 축회전속도 추정 기법을 적용한 스펙트럼 마스킹 기법(B)에서는 성능이 크게 향상되는 것을 확인할 수 있다.</p><p>실험에서 사용된 날개 수 비교 방법은 참고문헌 [2]에 기반하여 구현된 방법으로, 스펙트럼에서 쵸핑 주파수를 찾는 논리 알고리즘의 성능에 따라 날개 수 추정 정확도가 달라지므로, 향후 알고리즘 개선을 통해 보다 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 제안한 알고리즘은 날개 수 추정을 위한 최적화된 논리적 알고리즘 없이도 표적을 쉽게 식별할 수 있다는 장점을 가진다. 실험에 사용된 데이터는 관측각도 0도를 포함한 것으로 JEM 신호가 정면에서 식별이 힘들다는 점을 감안한다면 제안한 기법은 우수한 식별 성능을 보인다고 할 수 있다. 본 실험은 2개의 제한된 표적과 잡음이 적은 안정적 환경에서의 결과로 향후 좀 더 다양한 표적과 잡음 환경에서의 성능 비교가 필요할 것으로 보인다.</p>
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"본 실험은 제작 모델의 회전시 날개 변형을 최소하기 위해서 제한해야 할 것은 무엇인가?",
"본 실험의 스펙트럼 마스킹 기법의 경우에 A 모델의 날개 수가 B 모델보다 많으면 어떠한 영향을 주는가?",
"본 연구를 진행하기 위해 준비해야 할 조건으로 RPM을 180으로 제한 한 이유는 무엇인가?",
"2개의 제트 엔진 모델로부터 JEM 신호를 이용하여 실험을 수행한다면 목적은 무엇인가?",
"알고리즘의 검색 방법 중에서 어떤 것에 최적화 되어있는가?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>요 약</h1><p>광용적맥파(PPG: photoplethysmogram) 신호는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호와 더불어 가장 많이 측정이 되는 생체신호 중 하나이다. 광용적맥파 신호를 이용하여 측정할 수 있는 정보들은 혈류의 속도, 혈액 중 산소 포화도 등을 측정할 수있다. 이들을 측정하기 위한 기반 정보는 맥박 정보이다. 광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위하여 동적 잡음이 필수적으로 제거 되어야 한다. 기존 방법은 팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거 하였지만 이는 계산복잡도를 증가시켜 실시간으로 맥박을 추정하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 광용적맥파 신호만 사용하여 신호를 측정함과 동시에 맥박을 추정해내는 알고리듬을 제안한다.</p>
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"심전도 신호와 함께 많이 측정되는 생체신호는 무엇인가요?",
"혈류의 속도를 측정할 수 있는 생체신호는 무엇이 있나요?",
"광용적맥파 신호를 통해 측정할 수 있는 정보는 무엇이 있나요?",
"혈액 중 산소 포화도를 측정할 수 있는 생체신호는 무엇인가요?",
"혈액 중 산소 포화도를 측정하기 위한 정보로 무엇이 필요한가요?",
"혈류의 속도를 측정하기 위한 정보로 무엇이 필요한가요?",
"기존에는 동적 잡음을 어떻게 제거 했었나요?",
"광용적맥파신호는 심전도만큼 많이 측정이 되는 생체신호인가요?",
"광용적맥파 신호를 통해 혈류의 속도를 측정할 수 있나요?",
"광용적맥파 신호를 통해 혈액 중 산소 포화도를 측정할 수 없나요?",
"광용적맥파 신호로부터 동적 잡음이 있어도 맥박을 측정할 수 있나요?",
"광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위해서는 무엇이 제거되어야하나요?",
"광용적맥파 신호와 함께 많이 측정되는 생체신호는 무엇인가요?",
"광용적맥파 신호로부터 동적 잡음이 왜 필수적으로 제거되어야하나요?",
"팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거하는 기존 방법은 계산이 복잡하지가 않나요?",
"본 논문에서 제안하는 알고리즘에서는 광용적맥파 신호와 심전도를 같이 사용하나요?",
"심전도는 광용적맥파만큼 많이 측정이 되는 생체신호인가요?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>II. 시간영역 맥박 검출</h1><p>본 장에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 시간영역의 광용적맥파 신호를 사용하여 맥박을 검출하는 방법에 대하여 소개한다. 그림 1에 시간영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박을 검출하는 알고리듬의 순서도를 나타내었다. 우선 대역통과필터를 사용하여 원하는 대역의 주파수신호를 필터링 한다. 사용된 차단주파수는 통계적인 사람의 맥박 주파수 범위인 0.4\(\mathrm{Hz}\)와 3\(\mathrm{Hz}\)이다. 대역통과필터를 통과한 이후, 특정 시간 간격의 신호에서 첨두치들을 검출한다. 시간 간격을 결정하기 위하여 보통사람의 최대 맥박 주파수를 이용한다. 통계적으로 사람의 최대맥박 주파수는 3\(\mathrm{Hz}\)를 넘지 않는다. 이를 이용하여 설정된 시간 간격 안에 적어도 2개의 첨두치를 지니지 않을 정도로 시간 간격을 0.3초로 설정한다.</p><p>첨두치는 매 샘플 간격으로 0.3초 간격의 윈도우를이동하여 갱신하고 첨두치를 검출하게 되면 맥박수(HR: heart rate)를 검출하게 된다. 추정 분당 맥박수\(B\) 는 다음과 같이 계산된다.</p><p>\( B=60 /\left(P-P^{\text {prev }}\right) \times f_{\mathrm{s}} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( P \) 는 검출된 첨두치의 위치이며 \( P^{\text {Drev }} \) 은 이전 에 검출된 첨두치의 위치이다. 이때 \( f_{\mathrm{s}} \) 는 샘플링 주파 수를 의미한다.</p><p>광용적맥파 신호를 시간영역에서 해석할 경우, 잡음때문에 잘못 검출된 첨두치에 의해서 맥박수를 오검출하기 쉽다. 이러한 잡음은 보통 동적잡음으로 순간적으로 측정 장치와 측정 피부와의 접촉 불량이나 주기적인호흡, 팔의 움직임으로부터 발생한다.</p>
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"시간영역 맥박 검출에서 어떤 것을 사용하여 맥박을 검출해?",
"본 장에서 소개하는 것이 뭐야?",
"사용된 차단 주파수의 범위가 어느정도야?",
"시간영역 맥박 검출에서 그림 1은 어떤 것에 대한 순서도를 나타냈어?",
"첨두치들을 언제 검출해?",
"최대 맥박 주파수를 이용하는 이유가 뭐야?",
"추정 분당 맥박수 계산에서 \\( P \\) 는 어떤 것을 의미해?",
"적어도 몇개의 첨두치를 지니지 않을 정도로 시간간격을 설정해?",
"추정 분당 맥박수 계산에서 이전에 검출된 첨두치의 위치는 뭐야?",
"첨두치는 어떤 것을 이용하여 갱신해?",
"추정 분당 맥박수는 어떻게 계산돼?",
"추정 분당 맥박수 계산식에서 \\( f_{\\mathrm{s}} \\)는 어떤 것을 의미해?",
"맥박수를 오검출 하기 쉬운 이유가 뭐야?",
"동적 잡음은 어떤 것으로부터 발생해?",
"통계적으로 사람의 최대맥박 주파수는 어느 정도를 넘지않아?",
"시간 간격 어느정도로 설정했어?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>III. 제안하는 주파수 영역 맥박 검출</h1><p>본 장에서는 주파수영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 검출하는 선택적 맥박 검출 알고리듬을 제안한다. 선택적으로 맥박수를 검출한다는 말은 주파수 영역의 신호의 첨두치들 중 가장 맥박 주파수일 가능성이 큰 주파수를 이전의 맥박 주파수 정보를 이용하여 선택하는 것이다.</p><p>시간영역의 광용적맥파 신호에서 첨두치 검출 알고리듬의 한계로 잘못된 첨두치를 검출 하게 될 경우 검출되는 맥박수의 오차가 심각해진다. 그러나 주파수영역에서의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박 주파수를 검출한다면, 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않는이상 맥박 주파수 성분의 값이 크기 때문에 정확한 맥박 주파수를 검출 할 수 있다. 동적 잡음이 없는 상황에서 맥박 주파수는 주파수영역의 신호에서 가장 최댓값을 갖는 주파수이다. 제안하는 알고리듬의 순서도를 그림 2에 나타내었다. 먼저 광용적맥파 신호를 대역통과필터에 통과 시켜 0.4\(\mathrm{Hz}\) 이하, 3\(\mathrm{Hz}\) 이상의 주파수 성분들을 제거한다. 이후, 시간영역 신호 \(x(n)\)을 고속 푸리에 변환(FFT: fast Fourier transform)하여 주파수 신호 \(X(k)\)를 다음과 같이 구한다.</p><p>\( X(k)=\sum_{n=0}^{N-1} x(n) \cdot e^{-j\left(\frac{2 \pi}{N}\right) n k} \) \( k=0,1, \ldots, N-1 \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서,\(N\)은 변환 하고자 하는 신호내의 샘플 개수를 의미한다. 이후, 이전 맥박 주파수 평균과 가장 가까운 주파수를 찾아 맥박 주파수일 가능성이 가장 높은주파수를 검출한다. 마지막으로 검출한 맥박 주파수를 이용하여 맥박수를 산출한다.</p><p>심한 동적 잡음이 발생하지 않은 상황에는 주파수영역의 신호에서 최댓값을 갖는 주파수를 사용하는 것만으로 정확한 맥박수를 검출 할 수 있다. 그러나 맥박 주파수와 동일한 주파수 범위의 특성을 갖는 잡음 신호들이 더해지게 될 경우, 특히 주기적인 잡음의 세기가 광용적맥파 신호보다 큰 경우에는 최댓값을 갖는 주파수를 찾는 것만으로 정확한 맥박 주파수를 검출할 수 없다. 즉, 동적 잡음의 주파수에서 최댓값을 가질 경우 잡음의 주파수를 맥박수로 추정하게 된다. 이러한 상황에서도 정확하게 맥박 주파수를 검출하기 위해 주파수 영역에서 발생하는 여러 첨두치들 중 가장 맥박 주파수일 가능성이 있는 주파수를 검출하여야한다. 즉, 선택적으로 맥박주파수를 검출하여야 한다.</p><p>구체적인 검출 방법은 다음과 같다. 우선, 특정 시간간격 마다 맥박수를 검출하게 되는데 이때 검출 하고자하는 시간간격 내의 광용적맥파 신호의 주파수 성분 크기순으로 \(M\) 개의 주파수 \( \hat{k}_{i} \)을 다음과 같이 검출한다.</p><p>\( \hat{k}_{i}=\operatorname{argmax} \operatorname{ma}_{k}[X(k)], \quad i=1,2, \ldots, M \)<caption>(3)</caption></p><p>이후, 이전 시간간격에서 검출된 맥낙 주파수들의 평균 \( P^{\text {ave }} \) 과 \( \hat{k}_{i} \) 의 차이를 비교하여 차이가 가장 작은 값을 갖는 맥박 주파수 \( P^{j} \) 을 다음과 같이 선택한다.</p><p>\( P^{j}(X(k)) \) \( =\left\{\begin{array}{l}\hat{k}_{1}, \text { if }\left|P^{\text {ave }}-\hat{k}_{1}\right|<0.3 \text { or } j<3 \\ \operatorname{argmin} \vec{k}_{i}\left[P^{\text {ave }}-\hat{k}_{i}\right], \text { otherwise }\end{array}\right. \)<caption>(4)</caption></p><p>이때, \( j \) 는 현제 시간간격을 나타내고 \( P^{\text {ave }} \) 는 \( P^{j-1} \), \( P^{j-2}, P^{j-3} \) 의 평균값을 나타낸다. 처음 몇 번의 시간 간격 동안은 이전 맥낙 주파수가 없기 때문에 \( j \) 가 3 보 다 큰 경우만 이전 맥박 주파수와 비교한다. 검출된 주 파수들 중 가장 큰 값인 \( \hat{k}_{1} \) 가 \( P^{\text {ave }} \) 와 \( 0.3 \mathrm{~Hz} \) 이하의 차이가 날 경우 \( \hat{k}_{1} \) 을 맥박 주파수라고 추정한다. 그렇지 않을 경우, \( P^{\text {ave }} \) 와 가장 가까운 주파수를 선택한다. \( 0.3 \mathrm{~Hz} \) 를 설정하게 된 이유는 경혐적인 실험에 근거하여 설정하였다.</p><p>맥박수를 검출할 시간 간격은 2주기 이상의 광용적맥파 신호가 포함 될 수 있도록 설정한다. 보통 사람의 통계적인 최저 맥박 주파수는 0.4\(\mathrm{Hz}\) 이기에 이를 기반으로 시간 간격을 5초로 설정하였다. 즉, 5초 동안 측정된 광용적맥파 신호의 주파수 신호에서 맥박 주파수를 검출 하는 것이다.</p><p></p><p></p><p></p><p></p>
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"어떤 알고리듬을 본 장에서 제안할까?",
"주파수영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 검출하는 비선택적 맥박 검출 알고리듬을 본 장에서는 제안하니?",
"선택적으로 맥박수를 검출한다는 말은 무슨 의미일까?",
"본문에서 주파수 영역의 신호의 첨두치들 중 가장 맥박 주파수일 가능성이 큰 주파수를 이전의 맥박 주파수 정보를 이용하여 선택하는 것을 의미하는 것은 무엇이야?",
"시간영역의 광용적맥파 신호에서 첨두치 검출 알고리듬의 한계로 올바른 첨두치를 검출 하게 될 경우 검출되는 맥박수의 오차가 심각해질까?",
"어떤 경우에 검출되는 맥박수의 오차가 심각해질까?",
"시간영역의 광용적맥파 신호에서 첨두치 검출 알고리듬의 한계로 잘못된 첨두치를 검출 하게 될 경우 검출되는 맥박수의 오차가 줄어들까?",
"어떻게 하면 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않는이상 맥박 주파수 성분의 값이 크기 때문에 정확한 맥박 주파수를 검출 할 수 있을까?",
"시간영역의 광용적맥파 신호에서 첨두치 검출 알고리듬의 한계로 잘못된 첨두치를 검출 하게 될 경우 검출되는 맥박수의 오차는 어떻게 변할까?",
"맥박수를 검출할 시간 간격은 3주기 이상의 광용적맥파 신호가 포함 될 수 있도록 설정했어?",
"맥박수를 검출할 시간 간격은 몇 주기 이상의 광용적맥파 신호가 포함 될 수 있도록 정해놓았어?",
"보통 사람의 통계적인 최저 맥박 주파수는 얼마라고 나왔어?",
"보통 사람의 통계적인 최저 맥박 주파수는 얼마일까?",
"보통 사람의 통계적인 최저 맥박 주파수는 1.4\\(\\mathrm{Hz}\\) 이므로 이를 기반으로 시간 간격을 5초로 정했어?",
"본 장에서는 어떤 알고리듬을 제시하고있어?",
"비선택적으로 맥박수를 검출한다는 말은 주파수 영역의 신호의 첨두치들 중 가장 맥박 주파수일 가능성이 큰 주파수를 이전의 맥박 주파수 정보를 이용하여 선택하는 것일까?",
"맥박수를 검출할 시간 간격은 어떻게 설정했어?",
"시간영역의 광용적맥파 신호에서 첨두치 검출 알고리듬의 한계로 잘못된 첨두치를 검출 하게 될 경우 어떤 결과가 나타날까?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>I. 서 론</h1><p>최근 헬스 케어 산업의 중요성이 커짐에 따라 실시간으로 건강 상태를 측정하는 방법의 개발이 활발히 진행되고 있다. 그 중 하나로 맥박수를 측정하는 것은 헬스 케어 분야에서의 기반 기술이다. 맥박수는 광용적맥파(PPG: plethysmogram) 신 호, 또는 심전도(ECG:electrocardiogram) 신호를 이용하여 측정 할 수 있다.광용적맥파 신호는 손가락에 빛을 통과시키거나 반사시켜 빛의 세기가 감소한 정도를 측정하여 혈류량의 변화를 측정하는 방식으로 검출한다. 심전도 신호는 심장의 전위 특성을 측정하기 위해 심장 부근에 여러 전극을 사용하여 측정하는데 신호 세기가 약해서 정밀하게 측정되어야 하는 단점이 있다. 이에 비해 광용적맥파 신호는 휴대용 장치를 이용하여 측정 할 수 있을 정도로 측정이 간편하기 때문에 최근에는 광용적맥파 신호를 사용하여 맥박수를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다.</p><p>광용적맥파 신호를 측정 할 때 가장 고려되어야 할부분은 잡음을 제거하는 부분이다. 광용적맥파 신호는일반적으로 0.5\(\mathrm{Hz}\)에서 4\(\mathrm{Hz}\) 사이의 주파수 특성을 나타낸다. 잡음은 주로 0\(\mathrm{Hz}\)에서 60\(\mathrm{Hz}\) 사이의 주파수 대역특성을 보이고 동적 잡음, 생체 잡음, 열잡음 등이 주된 잡음들이다. 동적 잡음은 주기적인 움직임으로 인한잡음과 순간적인 접촉 불량으로 발생하는 잡음으로 나눌 수 있고, 생체 잡음은 혈액 이외의 성분인 체액 등의변화로 인해 발생한다. 광용적맥파 신호에 비해 상대적으로 고주파 영역의 잡음들인 열잡음과 생체 잡음은 대역통과필터(BPF: band pass filter)를 이용하는 방법으로 제거될 수 있다. 생체 잡음과 열잡음은 효과적으로 제거할 수 있지만, 광용적맥파 신호와 비슷한 주파수대역에서 발생하는 동적 잡음들을 제거하는 것은 여전히 큰 어려움으로 남아있다.</p><p>광용적맥파 신호와 비슷한 주파수 대역의 잡음을 제거하는 방법들로 팔의 움직임의 가속도 신호를 이용하는 방법, 시간영역 신호의 첨두치를 검출하는 방법 등이 있다. 그러나 가속도 센서를 추가하는 방법은 장치의 복잡성을 증가 시키고 그에 따라 측정 시 간편하게 측정 할 수 없다는 단점이 있다. 또한 여러 신호를 사용할 경우 알고리듬의 계산 복잡도가 증가한다는 단점이 있다.</p><p>본 논문에서는 가속도 신호의 추가적인 이용 없이 광용적맥파 신호만을 이용하여 맥박수를 검출하는 방법만을 고려한다. 기존의 맥박수를 검출하는 방법인 시간영역 신호의 첨두치를 이용하는 방법은 동적 잡음에 영향을 받기 쉽다. 따라서 주기적인 동적 잡음이 발생한 상황에서도 효과적으로 맥박수를 검출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 주파수영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 검출하는 방법을 제안한다.</p><p>서론에 이어 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 시간영역의 신호를 사용한 맥박수 검출 방법을 소개하고, 3장에서는 제안한 방법인 주파수 영역 신호에서 맥박 주파수를 검출하는 방법을 설명한다. 4장에서 실험을 통하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 성능을 비교한 후 5장에서 마지막으로 결론을 짓는다.</p>
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"최근 건강 상태를 측정하는 방법의 개발이 왜 활발히 진행되고 있나요?",
"헬스 케어 분야에서의 기반 기술의 일종으로 무엇이 있나요?",
"심전도 신호를 이용하여 측정할 수 있는 것으로 무엇이 있나요?",
"광용적맥파 신호로 무엇을 측정할 수 있나요?",
"맥박수를 손가락에 빛을 통과시키거나 반사시켜 빛의 세기가 감소한 정도를 측정하여 혈류량의 변화를 측정하는 방법으로 검출하는 방식은 무엇인가요?",
"광용적맥파 신호는 빛을 통과시키거나 반사시켜 무엇이 감소한 정도로 혈류량의 변화를 측정하나요?",
"맥박수는 무엇을 통해 측정할 수 있나요?",
"광용적맥파 신호는 빛의 세기가 감소한 정도를 측정해서 무엇을 측정하는 방식인가요?",
"심전도 신호는 무엇을 사용하여 심장의 전위 특성을 측정하나요?",
"심전도 신호에 비하여 광용적맥파 신호가 측정이 왜 더 간편한가요?",
"심전도 신호로 측정하는 방법에는 무슨 단점이 있나요?",
"광용적맥파 신호는 보통 얼마의 주파수를 나타내나요?",
"최근에는 광용적맥파 신호와 심전도 신호 중에서 무엇으로 맥박수를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있나요?",
"주기적인 움직임으로 인한잡음은 무엇이라고 하나요?",
"잡음은 어떤 종류가 있나요?",
"광용적맥파 신호를 측정 할 때 가장 주의해야하는 사항은 무엇인가요?",
"잡음은 주로 얼마의 주파수에 해당되나요?",
"고주파 영역의 잡음들은 어떻게 제거할 수 있나요?",
"혈액 이외의 성분인 체액 등의변화로 인해 발생하는 잡음은 무엇이라고 하나요?",
"팔의 움직임의 가속도 신호를 이용하는 방법, 시간영역 신호의 첨두치를 검출하는 방법으로 제거하는 잡음의 주파는 얼마인가요?",
"장치의 복잡성을 증가 시키고 그에 따라 측정 시 간편하게 측정 할 수 없다는 단점이 있는 방법은 무슨 방법인가요?",
"본 논문에서는 무엇만을 이용하여 맥박수를 검출하는 방법만을 고려하나요?",
"고주파 영역에 해당되는 잡음으로 무엇이 있나요?",
"가속도 센서를 추가하는 방법은 어떠한 단점이 있나요?",
"순간적인 접촉 불량으로 발생하는 잡음은 무엇이라고 하나요?",
"가속도 센서를 추가하는 방법은 계산 복잡도가 어떻게 되나요?",
"생체잡음은 무엇으로 인해 발생하나요?",
"시간영역 신호의 첨두치를 이용하는 방법은 무엇에 영향을 받기 쉽나요?",
"기존의 맥박수를 검출하는 방법은 무엇에 영향을 받기 쉽나요?",
"헬스 케어 분야에서의 기반 기술로 맥박수를 측정하는 것도 포함되나요?",
"광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 측정할 수 있나요?",
"본 논문의 2장에서는 무슨 방법을 소개하나요?",
"심전도 신호를 이용하여 맥박수를 측정할 수 있나요?",
"본 논문의 4장에서는 무슨성능을 비교하나요?",
"광용적맥파 신호는 빛의 세기가 감소한 정도를 측정하여 맥박수를 측정하나요?",
"심전도 신호는 신호 세기가 강한 장점이 있나요?",
"심전도 신호는 정밀하게 측정해야하나요?",
"기존의 맥박수를 검출하는 방법은 무슨 방법인가요?",
"광용적맥파 신호는 측정하기에 복잡한 면이 있나요?",
"광용적맥파 신호를 측정 할 때 잡음을 고려해야하나요?",
"동적 잡음은 0\\(\\mathrm{Hz}\\)에서 60\\(\\mathrm{Hz}\\) 사이의 주파수를 가지나요?",
"광용적맥파 신호의 주파수는 보통 0.1\\(\\mathrm{Hz}\\)에서 2\\(\\mathrm{Hz}\\) 사이 인가요?",
"광용적맥파 신호는 혈류량의 변화를 측정하는 방식으로 검출하나요?",
"광용적맥파 신호를 측정 할 때 잡음을 제거하지 않아도 되나요?",
"생체 잡음의 주파수는 주로 80\\(\\mathrm{Hz}\\)에서 100\\(\\mathrm{Hz}\\) 사이 값을 가지나요?",
"잡음의 주파수는 보통 0\\(\\mathrm{Hz}\\)에서 60\\(\\mathrm{Hz}\\) 사이의 주파수 값을 가지나요?",
"팔의 움직임의 가속도 신호를 이용하는 방법으로 광용적맥파 신호와 비슷한 주파수 대역의 잡음을 제거할 수 있나요?",
"생체 잡음은 광용적맥파 신호에 비해 고주파 영역에 있나요?",
"생체 잡음은 주기적인 움직임으로 인한잡음과 순간적인 접촉 불량으로 발생하는 잡음인가요?",
"가속도 센서를 추가하는 방법은 장치의 복잡성을 감소시키나요?",
"동적 잡음은 혈액 이외의 성분인 체액 등의변화로 인해 발생하나요?",
"대역통과필터(BPF: band pass filter)로 저주파 영역의 잡음들을 제 거할 수 있나요?",
"시간영역 신호의 첨두치를 검출하는 방법으로 광용적맥파 신호와 비슷한 주파수 대역의 잡음을 제거할 수 있나요?",
"열잡음은 광용적맥파 신호에 비해 저주파 영역에 있나요?",
"여러 신호를 사용할 경우 알고리즘의 계산 복잡도가 감소하나요?",
"가속도 센서를 추가하는 방법은 간편하게 측정할 수 있나요?",
"열잡음은 대역통과필터(BPF: band pass filter)를 이용하는 방법으로 제거될 수 있나요?",
"본 논문의 2장에서 주파수 영역 신호에서 맥박 주파수를 검출하는 방법을 설명하나요?",
"시간영역 신호의 첨두치를 이용하는 방법은 동적 잡음에 영향을 받지 않나요?",
"광용적맥파 신호와 비슷한 주파수대역에서 발생하는 동적 잡음들은 대역통과필터로 제거할 수 있나요?",
"본 논문의 3장에서 시간영역의 신호를 사용한 맥박수 검출 방법을 소개하나요?",
"본 논문에서 맥박수를 검출하는 방법을 고려할때 광용적맥파 신호만을 이용하나요?",
"광용적맥파 신호와 비슷한 주파수 대역의 잡음들은 어떻게 제거하나요?",
"본 논문의 3장에서는 제안한 방법은 무슨 방법인가요?",
"열잡음의 주파수는 주로 90\\(\\mathrm{Hz}\\)에서 100\\(\\mathrm{Hz}\\) 사이 값을 가지나요?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>IV. 실 험</h1><p>본 장에서는 실측한 광용적맥파 신호를 사용하여 기존 알고리듬과, 제안한 알고리듬의 맥박수 검출 성능을 실험을 통하여 비교 하였다. 본 논문에서는 알고리듬비교를 위한 신호들로 다음과 같은 신호 데이터를 사용하였다. 잡음이 거의 없는 상태인 정상상태와 접촉 불량으로 잡음이 발생한 상태, 주기적인 동적 잡음이 발생한 상태, 세 가지 상태로 광용적맥파 신호 데이터들을 분류하였다. 정상상태의 신호는 움직임 없이 측정되었고, 측정 중간에 고의적으로 손가락을 순간적으로 움직여서 순간적인 접촉 불량 상태의 잡음을 만들었다. 마지막으로 손가락은 정상적으로 측정 장치에 접촉 시킨 상태로 팔꿈치를 축으로 일정 주기로 움직여서 주기적인 잡음이 섞인 신호를 측정하였다. 기준 맥박수는 광용적맥파 신호를 측정과 동시에 측정하는 팔이 아닌 반대편 팔의 맥박수를 손으로 직접 맥진하여 결정하였다. 그림 3에서 잡음의 종류에 따른 광용적맥파 신호들을 나타내었다.</p><p>순간적인 접촉 불량이 발생할 경우 시간영역 알고리듬은 검출 오차가 크고 주파수영역 알고리듬은 검출 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다. 또한 주기적인 잡음이 더하여 진 경우에는 시간영역, 주파수영역 모두 검출 오차가 크다는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 4는 기존 방법과 제안 방법의 성능을 비교하기위한 실험 과정의 예시를 나타내었다. 신호는 20초 동안 측정하였고 3초마다, 지난 5초 동안 측정된 신호에대하여 맥박수를 검출하여 비교하였다. 신호 하단에 5초 동안 측정된 신호에 대하여 각각 번호를 두어 표 1에서 해당 신호에 대한 각 맥박수 측정 알고리듬들의 결과를 나타내어 비교하였다.</p><p>최종적으로 16명의 사람에게서 측정된 광용적맥파신호들에 대하여 각 검출 방법으로 측정한 평균 맥박수와 평균 맥진결과의 오차를 비교하여 표 2에 나타내었다. 16 명 중 5 명에게서 순간적인 잡음이 발생하였고 6명에게 주기적인 팔의 움직임이 있었다. 나머지 5명은움직임 없이 광용적맥파 신호를 측정하였다.</p><p>맥진을 통하여 측정한 맥박은 약간의 측정 오류가 있는데, 이는 사람이 직접 측정해서 처음과 끝 맥박들의 시간차를 정확하게 측정하기 어렵기 때문이다. 큰 잡음이 없는 정상상태의 광용적맥파를 사용하였을 때는 시간영역 신호의 첨두치를 이용한 방법과 주파수영역의신호를 이용하는 방법 둘 다 오차가 작다. 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호를 검출한 결과는 각각 오차가 23.6\(\%\), 5.4\(\%\) 이다. 이는 시간영역에서 접촉불량으로 첨두치가 많아지는 경우 맥박수의 차이가 심각하게 증가하기 때문이다. 마찬가지로 주기적인 잡음이 더해지게 될 경우 시간영역 알고리듬에서는 심각하게는 2배 이상의 맥박수가 검출될 수 있다. 그러나제안하는 방법으로 검출 할 경우 오차가 2.2\(\%\)로 개선되었음을 알 수 있다.</p><table border><caption>표 1. 그림 4에 대한 실험 결과</caption><tbody><tr><td>Time window</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>Avg</td></tr><tr><td>True HR</td><td>60.0</td><td>60.0</td><td>72.0</td><td>72.0</td><td>60.0</td><td>60.0</td><td>64.0</td></tr><tr><td>Time domainmethod(Error[%])</td><td>64.1(6.8)</td><td>63.5(5.8)</td><td>66.7(7.4)</td><td>67.1(6.8)</td><td>63.0(5.0)</td><td>61.5(2.6)</td><td>64.3(0.5)</td></tr><tr><td>Proposedmethod(Error[%])</td><td>64.5(7.4)</td><td>64.5(7.4)</td><td>67.4(6.4)</td><td>67.4(6.4)</td><td>64.5(7.4)</td><td>61.5(2.5)</td><td>64.9(1.0)</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2. 성능 결과 표</caption><tbody><tr><td></td><td>Normal PPGsigna</td><td>Instant motionartifacts addedPPG signal</td><td>Frequentmotionartifacts addedPPG signal</td></tr><tr><td>Pulsemeasured byhuman</td><td>74.0</td><td>69.0</td><td>77.0</td></tr><tr><td>Time domainmethod (Error[%])</td><td>74.7(0.9)</td><td>85.3(23.6)</td><td>119.6(55.3)</td></tr><tr><td>Proposedmethod(Error [%])</td><td>74.9(1.2)</td><td>72.7(5.4)</td><td>78.7(2.2)</td></tr></tbody></table><p>모든 실험은 Matlab으로 작성된 프로그램을 통해 측정 되었고 매 5초 마다 맥박수를 추정하기 위한 알고리듬을 처리하는 시간은 평균 2\(\mathrm{ms}\) 이였다. 실험에 사용된신호는 50\(\mathrm{Hz }\)로 샘플링 되었고, 사용한 컴퓨터 사양은 Intel(R) Core(TM) i7-4770K CPU @ 3.50\(\mathrm{GHz}\), 16GBRAM 과 같다. 3초마다 맥박이 갱신된다고 할 때 실시간으로 측정이 가능함을 알 수 있다.</p>
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"그림 3은 무슨 신호들을 나타내?",
"본 장에서는 무엇을 이용하여 제안한 알고리듬과 기존 알고리듬의 맥박수 검출 성능을 비교해?",
"본 장에서는 알고리듬의 무슨 성능을 실험을 통해 비교해?",
"정상상태가 뭐야?",
"본 논문에서는 무슨 데이터들을 세 가지 상태로 분류해?",
"정상상태 신호는 무엇 없이 측정해?",
"접촉 불량 상태의 잡음을 순간적으로 어떻게 만들어?",
"측정 중간에 무엇을 움직여서 접촉 불량 상태의 잡음을 만들어?",
"손가락을 정상적으로 어디에 접촉 시키고 주기적인 잡음이 섞인 신호를 만들어?",
"기준 맥박수를 어떻게 결정해?",
"무슨 잡음이 더해지면 모든 영역의 검출 오차가 커져?",
"순간적 접촉 불량이 생겼을 경우 무슨 알고리듬의 검출 오차가 작아?",
"언제 시간영역과 주파수영역의 검출 오차가 커?",
"순간적인 무엇이 발생할 때 주파수 영역 알고리듬의 오차가 작아?",
"접촉 불량이 순간적으로 생겼을 때 시간영역 알고리듬의 무엇이 커?",
"기준 맥박수는 반대편 팔의 맥박수를 무엇으로 맥진해?",
"언제 시간영역 알고리듬의 검출 오차가 커?",
"몇 초동안 신호를 측정해?",
"어디에 5초 동안 측정된 신호한테 각각 번호를 부여해?",
"그림 4는 무슨 과정의 예시를 보여?",
"그림 4는 무슨 성능을 비교하려는 실험 과정을 나타내?",
"3초마다 지난 몇 초 동안에 대한 맥박수를 검출해서 비교해?",
"몇 명에게서 광용적맥파신호들를 측정해?",
"신호 하단에 몇 초 동안 측정된 신호에 대해 번호를 매겨?",
"표 1은 무슨 결과를 나타내?",
"표 2는 평균 맥박수와 무엇의 오차를 비교해?",
"나머지 5명은 무슨 상태의 신호를 측정해?",
"사람이 맥박을 측정하면 무엇을 측정하기 어려워?",
"무엇을 통해 측정한 맥박은 오류가 있어?",
"언제 시간영역과 주파수영역 신호를 이용하는 방법 둘 다 오차가 작아?",
"순간적인 접촉 불량이 생겼을 때 시간영역 신호를 이요한 방법의 오차가 몇 \\(\\%\\) 야?",
"순간적인 접촉 불량이 발생했을 경우 주파수 영역의 신호를 이용하는 방법의 오차는 몇이야?",
"시간영역에서 첨두치가 많아지면 무슨 차이가 증가해?",
"주기적인 잡음이 더하여 진 경우 무슨 알고리듬에서 맥박수가 2배가 돼?",
"제안한 방법으로 오차를 몇 \\(\\%\\)로 개선해?",
"모든 실험은 무슨 프로그램으로 측정돼?",
"무엇을 처리하는 시간이 평균 2\\(\\mathrm{ms}\\)야?",
"실험에 사용된 신호는 몇 \\(\\mathrm{Hz }\\)야?",
"실험에 사용된 컴퓨터 사양이 뭐야?",
"컴퓨터 사양은 몇 GBRAM이야?",
"몇 초마다 맥박이 갱신되면 실시간으로 측정할 수 있어?",
"주기적인 잡음이 있는 신호를 만들 때 무엇을 축으로 일정 주기로 움직여?",
"순간적 잡음이 몇 명에게서 발생해?",
"맥진을 통하여 측정한 맥박은 왜 오류가 발생해?",
"시간 영역 알고리듬에서 주기적인 잡음이 더해지면 몇 배 이상의 맥박수를 검출해?",
"시간영역에서 무엇이 많아지면 맥박수 차이가 많이 증가해?",
"신호 데이터의 상태는 몇 가지야?",
"매 5초 마다 맥박수를 추정하는 알고리듬의 처리 시간은 최대 2\\(\\mathrm{ms}\\) 야?",
"제안하는 방법으로 검출하면 맥박수의 차이가 줄어?",
"4초마다 맥박이 갱신되면 실시간으로 측정이 가능해?",
"주기적인 잡음이 더해지면 시간영역 알고리듬에서의 맥박수가 크게 증가해?",
"접촉 불량이 잡음의 원인이야?",
"본 논문에서는 신호 데이터를 이용해?",
"주기적인 잡음이 더해졌을 때 시간영역의 검출 오차가 작아?",
"주기적인 잡음을 만들 때 손가락을 주기적으로 움직여?",
"3초마다 맥박수를 비교해?",
"정상상태일 때 시간영역 신호를 이용한 방법은 작은 오차를 나타내?",
"6명은 팔꿈치를 축으로 일정 주기로 움직여?",
"표 2에는 16명의 평균 맥박수를 나타내?",
"표1에서 1의 True HR이 뭐야?",
"표 1에서 60.0의 True HR을 갖는 Time window 가 몇이야?",
"표 1에서 Time window 3의 True HR이 몇이야?",
"표 1에서 Avg의 True HR이 몇이야?",
"표 1에서 Time window 2의 Time domainmethod가 몇이야?",
"표 1에서 Avg의 Proposedmethod는 몇이야?",
"표 1에서 무슨 Time window의 Proposedmethod가 제일 낮아?",
"표 2에서 Normal PPGsigna의 Pulsemeasured byhuman은 몇이야?",
"표 2에서 Frequentmotionartifacts addedPPG signal의 Pulsemeasured byhuman은 몇이야?",
"표 2에서 Instant motionartifacts addedPPG signal의 Time domainmethod은 몇이야?"
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인공물ED
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광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
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<h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문에서는 주파수 영역 광용적맥파 신호를 사용하여 동적 잡음 환경에서도 실시간으로 맥박수를 측정하는 알고리듬을 제안하였다. 기존 방법인 시간영역에서 맥박수를 검출하는 방법은 동적 잡음에 민감하여 맥박수를 오검출하는 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 동적잡음에 강건하여 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않은 경우에는 시간영역의 알고리듬을 사용할 때와달리 맥박수 검출 오차가 작다. 만약 주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에는 주파수 영역에서 맥박 주파수의 첨두치를 동적잡음의 첨두치와 구별하여 선택적으로 가장 가능성이 높은 맥박 주파수를 선택 할 수 있다. 실험은 동적 잡음이 없는 광용적맥파 신호, 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호, 주기적인 동적 잡음이 발생한 광용적맥파 신호의 맥박수를 두 가지 방법으로 검출하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과 제안하는 방법으로 측정하였을 때 동적 잡음이 발생한 경우에도 거의 오차가 없이 맥박수를 측정하였음을 알 수 있었다.</p><p>본 실험은 광용적맥파 신호를 기반으로 맥박수를 추정 함에 있어 동적 잡음을 효과적으로 배제하는 방법을 연구하였다. 신호는 고의적으로 동적잡음에 노출된 환경에서 측정 되었을 뿐 피 측정자의 건강 상태나 손가락 피부의 상태 등을 고려하지 않았다. 향후 다양한 신체 조건의 피 측정자들로부터 신호를 측정하여 피부의상태와 압력, 또는 메니큐어를 칠한 여성의 광용적맥파 신호로부터 추정된 맥박수 결과를 비교할 필요가 있다. 이러한 다양한 환경을 고려할 만한 효과적인 방법으로,인공 신경망을 사용하여 맥박수를 추정하는 방법이 좋은 방안이 될 수 있다.</p>
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"동적 잡음이 없는 광용적맥파 신호, 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호, 주기적인 동적 잡음이 발생한 광용적맥파 신호의 맥박수를 두 가지 방법으로 검출하여 성능을 비교하였을 때 동적 잡음이 발생한 경우에도 맥박수의 오차가 적었어?",
"동적 잡음 환경에서도 실시간으로 맥박수를 측정하는 알고리즘은 무엇을 사용한 거야?",
"시간영역에서 맥박수를 검출하는 방법은 동적 잡음에 민감해?",
"본문의 실험에서는 피 측정자의 건강상태 등을 고려하지 않았기 때문에 ,향후 다양한 신체 조건의 피 측정자들로부터 신호를 측정하는 것이 필요해?",
"주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에는 주파수 영역에서 무엇을 맥박 주파수의 첨두치와 구별하여 선택할 수 있어?",
"주파수 영역 광용적맥파 신호를 사용하면 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않는 경우 시간영역의 알고리듬을 사용할 때보다 무엇이 작아?",
"동적 잡음에 민감하면 어떤 문제가 발생할 수 있어?",
"주파수 영역 광용적맥파 신호를 사용하는 방법은 동적잡음에 민감한 방법이야?",
"무엇을 사용하여 맥박수를 추정하는 방법이 다양한 환경을 고려할 때 좋은 방법이 될 수 있어?",
"어떻게 맥박수를 추정하는 방법이 다양한 환경을 고려할 때 좋은 방법이 될 수 있어?",
"주파수 영역 광용적맥파 신호를 사용하여 주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에 가장 가능성이 높은 맥박 주파수를 선택 할 수 있어?",
"본문의 실험에서 피 측정자의 손가락 피부 상태도 고려되었어?"
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인공물ED
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UWB 센서 응용을 위한 다층기판을 이용한 소형 광대역 보우타이 안테나 개발
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<p><table border><caption>표 2. 안테나 성능요약</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>Unit</td><td>Value</td></tr><tr><td>Frequency</td><td>\( \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 6.8 \sim 10 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>Gain</td><td>\( \mathrm{dBi} \)</td><td>\(3 \sim 6\)</td></tr><tr><td>Beamwidth</td><td>\( \mathrm{deg} \)</td><td>\(80 \sim 100\)</td></tr><tr><td>Front-to-back Ratio</td><td>\( \mathrm{dB} \)</td><td>\( >10 \)</td></tr><tr><td>Radiation Efficiency</td><td>\( \% \)</td><td>\( >90 \)</td></tr><tr><td>Size</td><td>\( \mathrm{mm} \)</td><td>\( 24 \times 30 \times 4.5 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>Substrate</td><td colspan =2>\[FR-4, \mathrm{t}=4 \mathrm{~mm}, \epsilon_{r}=4.5\] \(RO4003, \mathrm{t}=0.5 \mathrm{~mm}, \epsilon_{r}=3.38 \)</td></tr></tbody></table></p><h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 다층 기판을 이용하여 UWB 센서시스템에 적용 가능한 소형이면서 평면형 보우타이 안테나를 제안하였다. 다양한 무선 시스템에 응용이 쉽도록 발룬과 방사체를 분리하여 다층구조로 각각 설계하고, 두 기판을 via로 연결되도록 하여 설계의 용이성 및 응용성을 높였다. 이를 통해 low-profile 특성을 가지면서 안테나 위쪽 방향으로 지향성을 가지도록 하였다. 제작 결과 \( 6.8 \sim 10 \) \( \mathrm{GHz} \) 주파수에서 VSRW 2:1 이하 특성을 가지며 빔폭은 \( 80 \sim 100^{\circ} \), 이득은 \( 3 \sim 6 \mathrm{dBi} \) 의 비교적 평탄한 이득을 가졌다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다양한 분야의 소형 경량의 근거리 UWB 센서의 방사체로 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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[
"표 2. 안테나 성능요약에서 Frequency의 Value는 얼마의 \\( \\mathrm{GHz} \\)를 갖는가?",
"표 2. 안테나 성능요약에서 Gain이 가지고 있는 Unit은 무엇인가?",
"표 2. 안테나 성능요약에서 Value가 \\(80 \\sim 100\\)을 가지고 있는 Parameter는 무엇인가?",
"표 2. 안테나 성능요약에서 Radiation Efficiency의 Unit 표기는 무엇인가?",
"표 2. 안테나 성능요약에서 Size의 Value는 얼마의 \\( \\mathrm{mm} \\)인가?",
"본 논문에서는 무엇을 이용하여 UWB 센서시스템에 적용 가능한 소형이면서 평면형 보우타이 안테나를 제안하였나?",
"발룬과 방사체를 분리하여 다층구조로 각각 어떻게 설계하였나?",
"표 2. 안테나 성능요약에서<td colspan =2>\\[FR-4, \\mathrm{t}=4 \\mathrm{~mm}, \\epsilon_{r}=4.5\\] \\(RO4003, \\mathrm{t}=0.5 \\mathrm{~mm}, \\epsilon_{r}=3.38 \\)는 무엇인가?",
"본 논문에서는 다층 기판을 이용하여 어디에 적용 가능한 소형이면서 평면형 보우타이 안테나를 제안하였나?",
"다양한 무선 시스템에 응용이 쉽도록 각각 설계하고 연결되도록 하여 설계의 무엇을 높였나?",
"다양한 무선 시스템에 응용이 쉽도록 어떻게 설계하였나?",
"어떻게하여 설계의 용이성 및 응용성을 높였나?",
"이를 통해 어떤 특성을 가지면서 안테나 위쪽 방향으로 지향성을 가지도록 하였나?",
"제작 결과 어디에서 VSRW 2:1 이하 특성을 가지며 빔폭은 \\( 80 \\sim 100^{\\circ} \\), 이득은 \\( 3 \\sim 6 \\mathrm{dBi} \\) 의 비교적 평탄한 이득을 가졌나?",
"이를 통해 low-profile 특성을 가지면서 안테나 위쪽 방향으로 무엇을 가지도록 하였나?",
"본 연구를 통해 얻은 결과는 다양한 분야의 소형 경량의 근거리 무엇으로 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단되는가?",
"본 연구를 통해 얻은 결과는 다양한 분야의 무엇의 근거리 UWB 센서의 방사체로 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단되는가?",
"제작 결과 \\( 6.8 \\sim 10 \\) \\( \\mathrm{GHz} \\) 주파수에서 VSRW 2:1 이하 특성을 가지며 빔폭은 얼마의 \\(^{\\circ} \\)를 가졌나?",
"두 기판을 via로 연결되도록 하여 설계의 용이성 및 응용성을 높였나?"
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인공물ED
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UWB 센서 응용을 위한 다층기판을 이용한 소형 광대역 보우타이 안테나 개발
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<h2>3. 안테나 제작과 측정</h2><p>표 1 은 안테나 제작에 사용한 기판의 특성과 정보이다. 안테나 설계에 사용한 기판은 비유전율 \( (\varepsilon r) \)이 \( 4.5 \), 두께가 \( 4 \mathrm{~mm} \) 인 FR-4 이며, 발룬에 사용된기판은 비유전율 \( 3.38 \), 두께 \( 0.5 \mathrm{~mm} \) 의 ROGERS사의 RO 4003이다. 이때 안테나에 설계에 사용한 기판의 두께는 전체 주파수 대역에서 우수한 반사 특성과 전후방비 및 지향성 안테나의 방사패턴을 가지도록 최적화하였다. 모의 해석 결과 안테나의 두께가 \( 4 \mathrm{~mm} \) 일 때 가장 최적화된 특성을 가졌다. 설계된 안테나의 모의 해석 결과를 바탕으로 제작한 안테나의 형상은 그림 4 와 같다. 그림에서 reflector로 표현된 접지면이 반사기 역할을 하여 전방 지향성을 가진다.</p><p>SMA 커넥터를 연결하여 제작한 안테나는 \( 24 \times \ 30 \times \ 4.5 mm\)로서 비교적 작고 구조가 간단하다. 제작된 안테나의 측정된 전압정재파비는 그림 5와 같다. 안테나의 측정에는 Keysight Technology 사의 회로망 분석기(network analyzer)인 N5221A를 사용하여 측정하였다. 6.8 에서 \( 10 \mathrm{GHz} \) 이상까지 VSWR이 2:1 이하로 넓은 대역폭을 가졌고 모의 해석한 결과와도 비교적 잘 일치하였다.</p><p>안테나의 3차원 방사 특성을 확인함을 통하여 실제 안테나의 방사체로서의 유효성을 검증할 수 있다. 3 차원 방사패턴을 측정하기 위하여 \( \mathrm{X} \)-대역까지 안테나의 방사패턴을 측정할 수 있는 챔버 혹은 전파 무반사실(anechoic chamber)에서 방사특성을 확인하였다. \( 7 \sim 8 \mathrm{GHz} \) 까지 \( 0.5 \mathrm{GHz} \) 간격으로 측정 된 E-평면의 방사패턴은 그림 6(a)와 같으며, \(8.5 \sim 10 \mathrm{GHz} \) 까지 \( 0.5 \mathrm{GHz} \) 간격으로 측정된 E-평면의 방사패턴은 그림 \( 6(\mathrm{~b}) \) 와 같다.</p><p>\( 7,7.5,8 \mathrm{GHz} \) 에서 각각 측정된 이득은 \( 3 \sim 6 \mathrm{dBi} \) 정도 이며, 전대역 \( 8 \sim 10 \mathrm{GHz} \) 에서는 \(5\sim 6 \mathrm{dBi} \) 의 평탄한 이득 특성을 가졌다. 측정된 \( \mathrm{E} \)-평면의 \( 3 \mathrm{~dB} \) 빔폭은 약 \( 90^{\circ} \) 이며, 교차 편파(cross- polarization)는 전 대역에서 \( -10 \mathrm{dBc} \) 이하의 특성을 가졌다. 측정된 전후방비는 \( 10 \sim 20 \mathrm{~dB} \) 로 지향성 방사패턴을 가지며 이는 급전부 접지면이 반사기로 잘 동작함을 알 수 있다. 전체 동작 주파수에서 비교적 고른 이득과 빔폭 및 우수한 전후방비 등의 고른 방사특성을 가져 UWB 대역의 센서에 활용될 수 있음을 확인하였다. 제작된 안테나의 전체 성능은 표 2에 요약하였다.</p>
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"안테나 설계에 사용한 기판의 비유전율은 얼마인가?",
"그림 4에서 reflector로 표현된 접지면은 반사기 역할을 하고 이에따라 전방 지향성을 갖는가?",
"3장의 주요 주제는 무엇인가?",
"표1에서 안테나 제작에 사용한 기판의 특성을 알 수 있나?",
"표 1을 통해 안테나 제작에 사용한 기판의 정보를 알 수 있나?",
"3장에서 안테나 제작에 사용한 기판의 특성과 정보를 알아내기 위해 무엇을 참고 해야 하는가?",
"안테나 설계에 사용한 기판의 재질은 무엇인가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 비유전율은 얼마인가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 제조사는 어디인가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 모델은 무엇인가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 비유전율은 3.38이 맞는가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 모델은 Rogers사의 RO 4003 인가?",
"안테나 설계에 사용한 기판의 두께는 전체 주파수 대역에서 우수한 반사 특성을 가지도록 최적화 되었나?",
"안테나 설계에 사용한 기판의 두께는 전체 주파수 대역에서 우수한 전후방비를 가지도록 최적화 되었나?",
"안테나 설계에 사용한 기판의 두께는 전체 주파수 대역에서 우수한 지향성 안테나의 방사패턴을 가지도록 최적화 되었나?",
"안테나 설계를 토대로 모의 해석 결과를 분석하고 최적화하여 제작된 안테나 형상은 그림 4에 반영 되었나?",
"안테나 설계를 통한 모의 해석 결과 가장 최적화된 안테나의 설계 두께는 얼마인가?",
"안테나 설계에 따른 모의 해석 결과 안테나 기판의 두께가 4mm일때 가장 최적화된 특성을 갖는 것이 맞는가?",
"안테나 설계에 따른 모의 해석 결과 안테나 기판의 두께가 6mm일때 가장 최적화된 특성을 갖는 것이 맞는가?",
"3장에서 설계 제작한 안테나에 적용되는 커넥터는 무엇인가?",
"3장에서 제작된 안테나의 사이즈는 어떻게 되는가?",
"3장에서 제작된 안테나는 크기가 \\( 24 \\times \\ 30 \\times \\ 4.5 mm\\)인가?",
"안테나 제작 설계에 반영된 크기가 \\( 24 \\times \\ 30 \\times \\ 4.5 mm\\)으로 상당히 작기 때문에 내부 구조가 복잡한 것이 맞나?",
"3장에서 설계한 안테나의 측정에 사용된 회로망 분석기를 만든 회사는 Keysight Technology사인가?",
"3장에서 설계한 안테나의 측정에 사용된 회로망 분석기를 만든 회사는 어디인가?",
"3장에서 설계 제작된 안테나의 측정은 어떤 장비로 하였나?",
"3장에서 설계된 안테나를 측정하기 위해 회로망 분석기를 사용하였나?",
"3장에서 사용한 안테나는 Keysight Technology 사의 회로망 분석기를 사용하였는데, 모델명은 무엇인가?",
"3장에서 제작된 안테나는 Keysight Technology 사의 회로망 분석를 사용하였는데 N5221A 모델을 사용하여 측정하였나?",
"3장에서 설계 제작한 안테나를 회로망 분석기로 측정하였을 때 6.8 에서 10 \\mathrm{GHz}10GHz 이상까지 VSWR이 2:1 이하로 넓은 대역폭을 가졌는데, 모의 해석 결과와 일치하였나?",
"3장에서 설계 제작한 안테나를 회로망 분석기로 측정하였을 때 6.8 에서 \\( 10 \\mathrm{GHz} \\) 이상에서 VSWR 측정 대역폭의 비율을 얼마였는가?",
"3장에서 제작한 안테나의 방사특성을 확인하였을때 몇 차원 방사패턴을 측정하였나?",
"3장에서 제작한 안테나의 방사특성을 확인하였을때 2차원 방사 특성을 측정하였나?",
"3장의 실험에서는 전파 무반사실에서 방사특성을 확인하였는데 무엇을 측정하기 위함이었나?",
"3장의 실험에서는 3차원 방사패턴을 측정하기 위해 어디서 실험을 진행하였나?",
"3장에서 설계된 안테나에서 3차원 방사패턴을 측정하기 위해 챔버에서 방사특성을 확인하였나?",
"3장에서 설계된 안테나는 챔버에서 방사특성을 측정하였는데 이는 2차원 방사패턴을 측정하기 위함인가?",
"3차원 방사 특성을 확인하기 위해 실험 주파수 대역에서 몇 GHz 단위로 측정을 하였나?",
"3장에서 측정한 안테나의 방사패턴 이득 중 7GHz에서 측정된 값은 얼마인가?",
"3장에서 측정한 안테나의 방사패턴 이득 중 7.5GHz에서 측정된 값은 얼마인가?",
"3장에서 측정한 안테나의 방사패턴 이득 중 8GHz에서 측정된 값은 얼마인가?",
"3장에서 측정한 안테나의 E-평면의 3 \\mathrm{~dB}3 dB 빔폭 얼마인가?",
"3장에서 측정한 안테나의 E-평면의 3 \\mathrm{~dB}3 dB 빔폭 \\( 90^{\\circ} \\)인가?",
"3장에서 설계 제작된 안테나의 측정결과 중 교차 편파는 전 대역에서 얼마의 측성값은 갖는가?",
"3장에서 제작한 안테나를 측정하였을 때 측정된 \\( \\mathrm{E} \\)-평면의 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭은 약 \\( 90^{\\circ} \\) 이며, 교차 편파(cross- polarization)는 전 대역에서 \\( -20 \\mathrm{dBc} \\) 이하의 특성을 갖는가?",
"안테나 설계에 사용한 기판의 두께는 얼마인가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 제조사는 Rogers사 인가?",
"안테나 설계에 따른 모의 해석 결과 안테나 기판의 두께가 4mm일때 가장 불안정된 특성을 갖는 것이 맞는가?",
"표1에서 확인 할 수 있는 정보는 무엇인가?",
"3장에서 제작된 안테나는 SMA 커넥터를 연결하여 제작 되었는가?",
"안테나 제작 설계 중 발룬 설계에 사용한 기판의 두께는 얼마인가?",
"정압정재파비를 측정하기 위해서 사용된 안테나는 어떻게 제작 되었는가?",
"어떤 방식을 활용하여 정압정재파비 측정 목적의 안테나를 사용하였는가?"
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인공물ED
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UWB 센서 응용을 위한 다층기판을 이용한 소형 광대역 보우타이 안테나 개발
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 UWB 센서에 응용 가능한 다층기판을 이용한 광대역 특성을 가지는 보우타이 안테나를 설계하였다. 제안된 소형 보우타이 안테나는 2층의 기판으로 설계 및 제작되었으며 전체 안테나의 두께는 \( 4.5 \mathrm{~mm} \) 이다. 제안된 안테나는 보우타이 모양의 방사체와 평면형 발룬으로 구성된다. 설계된 방사체와 발룬의 간단한 연결로 안테나가 설계되도록 하여 다양한 구조로 쉽게 구현 가능하도록 하였다. 제작된 안테나는 \( 6.8 \sim 10 \mathrm{GHz} \) 의 주파수 범위에서 \(3 \sim 6 \mathrm{dBi}\)의 이득을 가졌다.</p><h1>I. 서론</h1><p>최근 광대역 초고속 실내 영상전송 시스템, 움직임 감지 및 위치 추적 센서, \( 5 \mathrm{G} \) 및 광대역 밀리미터파 위상배열 시스템(phased-array) 등 광대역 임펄스(Impulse)를 활용하는 상업용 근거리(short range) IR-UWB(impulse radio ultra-wideband) 센서의 필요성과 활용성이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 초광대역 무선 시스템을 활용한 레이더나 센서에 있어 핵심적인 소자는 소형이면서 광 대역 특성을 가지는 평면형(planar-type) 마이크로 스트립 안테나이다. 다른 종류의 안테나에 비하여 비교적 구조가 간단하여 제작이 쉽고, 높이가 낮으며(low-profile), 소형 경량이면서 탈부착이 쉬워 배치의 자유도도 높아 평면형 마이크로파 집적 회로(microwave integrated circuits) 뒷면에 주로 구현되어 그 활용도가 높다. 특히 IoT나 근거리 차량용 레이더 센서, 드론 및 MIMO(Multiple-In Multiple-Out) 기술을 이용하는 5G 중계기나 밀리미터파 대역의 센서에 응용될 수 있는 다양한 형태의 소형 평면형 광대역 안테나가 지속적으로 연구되고 있다. 최근 \( 6 \sim 10 \mathrm{GHz} \) 대역을 활용하면서, 빔 포밍 (beamforming) 기능이 있어 정밀한 거리 및 위치 측정 기능을 제공하는 정밀측량용 임펄스 레이더, 실내 모션감지 및 위치 추적, 고해상도 영상전송 스마트 홈 엔터테인먼트 시스템과 같은 근거리 센서가 지속적으로 증가하고 있다.</p><p>본 논문에서는 이러한 UWB 센서의 안테나로 사용 가능하면서 높이가 낮은 광대역 평면형 보우타이 안테나를 제안하였다. 먼저 발룬과 방사체를 분리하여 다층구조로 각각 설계하고, 두 기판을 도전성 via로 연결되도록 하여 설계가 쉽도록 하였다. 또한 \(3 \sim 6 \mathrm{dBi}\)정도의 안테나 이득을 가지며 안테나 위쪽 방향의 지향성을 얻기 위하여 방사체의 밑면에 발룬과 접지면을 위치시켜 반사기 역할을 하도록 설계하였다. 이를 통해 소형이면서 제작이 쉽고 안테나의 배치 자유도가 높아 배열안테나의 구성이 쉬운 장점이 있다. 제안된 광대역 평면형 보우타이 안테나를 제작하고 측정을 통하여 설계법과 안테나의 성능을 검증하였다.</p>
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"마이크로 스크립 안테나에 마이크로파 집적 회로(microwave integrated circuits) 주로 앞면에 구현되어 있어?",
"본문에서 안테나는 \\(3 \\sim 6 \\mathrm{dBi}\\)정도의 안테나 이득을 가지고 있어?",
"본문에서 제작된 안테나는 몇의 \\( \\mathrm{GHz} \\) 주파수 범위를 가지고 있어?",
"본문에서 전체 안테나의 두께는 몇\\(\\mathrm{~mm} \\)이야?",
"초광대역 무선 시스템을 활용한 레이더나 센서에 있어 핵심적인 소자는 무슨 안테나야?",
"본문에서 발룬 방사체를 분리하여 다층구조로 각각 설계 했을 때 어떤 장점이 있어?",
"본문에서 제작된 안테나는 몇 \\(\\mathrm{dBi}\\)의 이득을 가졌어?",
"광대역 임펄스(Impulse)를 활용하는 상업용 근거리(short range) IR-UWB(impulse radio ultra-wideband) 센서의 필요성과 활용성이 지속적으로 감소하는 중이야 ?",
"본 논문에서는 어떤 안테나를 제안했어?"
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인공물ED
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UWB 센서 응용을 위한 다층기판을 이용한 소형 광대역 보우타이 안테나 개발
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<h2>1. 안테나 설계</h2><p>그림 1 은 제안된 보우타이 안테나의 구조이다. 일반적인 비발디나 다이폴, 보우타이 같은 평형 (balanced) 타입의 안테나 급전부(feed network)는 불평형(unbalanced) 선로에서 평형선로로 임피던스와 필드를 자연스럽게 변환시켜주는 전이(transition)구조 혹은 발룬(balun)이 필요하다. 본 논문에서는 \( 180^{\circ} \) 위상차를 가지는 급전 선로를 구현하기 위하 여, 그림에서와 같이 bottom 면에 기존에 Itoh[9]에 의해 소개된바 있는 \( \lambda_{\mathrm{g}} / 4 \) 위상 지연을 가지는 결합된 마이크로스트립(MS) 선로를 이용한 마이크로스트립-코플래너 스트립(CPS, coplanar stripline)발룬을 채택하여 사용하였다. 발룬의 \( 3 \mathrm{~dB} \) 전력 분배기로 전력이 분배되고 결합된 마이크로스트립선로 사이에 \( 180^{\circ} \) 위상 차이가 나도록 한쪽 선로길이를 조정한 구조로 이루어져 있다. 이때 결합 마이크로스트립 선로를 통하여 기(odd) 모드 신호가 여기(excitation) 되도록 설계하였다. 전력 분배기의 접합부 정합은 \( \lambda / 4 \) 변환기를 사용하여 설계하였다. 이를 통해 불평형 신호를 평형 신호로 자연스럽게 전이시켜 주었다. 이때 임피던스 변화는 마이크로스트립 \( 50 \Omega \) 에서 CPS \( 120 \Omega \) 으로 임피던스 정합하여 반사를 최소화하면서 방사체에 급전되도 록 하여 방사체 고유의 광대역 특성을 그대로 유지 하도록 하여 광대역 안테나 특성을 얻을 수 있었다. CPS 선로 끝에서는 via를 이용하여 top 면의 보우타이 안테나로 급전되도록 하였으며, 이때 밑면 은 reflector 역할을 하도록 하여 위쪽 방향 지향성 을 갖도록 하였으며, 최적 방사 특성을 갖도록 방 사체의 최적 두께를 모의 해석 하였다. 모의 해석 결과 \( 4 \mathrm{~mm} \) 의 다소 두꺼운 기판을 사용할 때 우수한 지향성을 얻었다.</p><p>보우타이 방사체는 일반적으로 삼각(tri-angle) 형태이지만 기본 삼각형 형태를 변형하여 삼각형 끝부분을 확장하여 사용하면 특히 낮은 동작 주파수 대역폭이 일부 넓어지는 효과가 있다. 본 논문에서 방사체의 각도는 대략 \( 78^{\circ} \) 정도로 최적화하여 적용하였고, 반사 특성이 우수하면서 표면전류(surface current)가 연속적 분포를 가지도록 하였다. 이는 전 대역에서 고른 이득을 가지도록 하는 효과가 있다. 보우타이 안테나의 표면전류는 복사체 가장자리를 따라 분포하며 급전부에서 멀어질 수록 주기적으로 크기가 변화한다. 보우타이 방사체의 길이는 동작 중심주파수에서 대략 \( \lambda_{\mathrm{g}} / 4 \) 길이를 가지도록 외곽 길이를 조정하여 최적화하였다.</p><h2>2. 안테나 모의 해석</h2><p>설계된 안테나의 방사 특성을 파악하기 위해 FEM 방식의 3차원 해석 시뮬레이터인 ANSYS 사의 HFSS를 사용하여 최적화 작업을 수행하였다. MS-CPS} \) 발룬을 통해 전이된 신호는 방사체에 전달되어 방사 전류가 잘 형성되어 대기 중으로 잘 방사 됨을 확인할 수 있다. 안테나의 반사 특성은 일반 적으로 반사손실(return loss)이나 전압 정재파비 (Voltage Standing Wave Ratio: VSWR) 특성을 분석하면 알 수 있다. HFSS를 활용하여 모의 해석 된 전압정재파비는 그림 2 와 같다. 해석 결과 VSWR 은 \( 6.95 \sim 10 \mathrm{GHz} \) 대역에서 2: 1 이하의 값을 가져 원하는 광대역 방사 특성을 가짐을 확인하였다. 그림 3은 \(7 \sim10 \mathrm{GHz} \) 까지 \( 1 \mathrm{GHz} \) 간격으로 HFSS 를 활용하여 모의 해석한 E-평면의 방사패턴이다. \( 7\mathrm{GHz} \) 에서 이득은 \( 5.5 \mathrm{dBi}, 9 \mathrm{GHz} \) 에서는 \( 6.7 \mathrm{dBi} \), 그리 고 \( 10 \mathrm{GHz} \) 에서는 \( 5.2 \mathrm{dBi} \) 의 이득을 가졌다. 중심주파수 \( 8 \mathrm{GHz} \) 에서의 전장의 평균 빔폭(beamwidth)은 대략 \( 78^{\circ} \) 정도이다. 해석 결과 넓은 주파수 대역에서 이득과 빔폭이 비교적 평탄함을 알 수 있다.</p><p>모의 해석된 안테나의 방사효율은 \( 90 \% \) 이상으로 우수한 편이다.</p>
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"본문에서 결합된 마이크로스트립선로 사이에 몇 \\(^{\\circ} \\) 위상 차이가 나도록 한쪽 선로길이를 조정한 구조로 이루어져 있어요?",
"본문에서 전력 분배기의 접합부 정합은 \\( \\lambda / 4 \\) 변환기를 사용하여 설계했을 때 이를통해서 평형 신호를 불평형 신호로 바꿔줬어?",
"본문에서 발룬은 \\( 5 \\mathrm{~dB} \\) 전력분배기로 전력이 분배되고 있는거야?",
"본문에서 방사체의 각도를 대략 \\( 78^{\\circ} \\) 정도로 최적화하고 반사 특성이 우수하면서 표면전류(surface current)가 연속적 분포를 가지도록 했을 때 어떤 효과가 있어요?",
"본문에서 모의 해석 결과 최적 방사 특성을 갖도록 방 사체의 최적 두께를 몇\\(\\mathrm{~mm} \\)의 기판을 사용했을 때 우수한 지향성을 얻었어?",
"본문에서는 \\( 180^{\\circ} \\) 위상차를 가지는 급전 선로를 구현하기 위하여 어떤 발룬을 채택하여 사용하였는가?",
"본문에서 HFSS 를 활용하여 모의 해석한 E-평면의 방사패턴에서 \\( 7\\mathrm{GHz} \\) 에서 이득 몇 \\(\\mathrm{dBi} \\)가 나왔어?",
"본문에서 방사체 각도는 몇\\(^{\\circ} \\) 정도로 최척화하여 사용했어요?",
"본문에서 설계된 안테나의 방사 특성을 파악하기위해 어떠한 최적화 작업을 수행 했어요?",
"삼각형 끝부분을 확장하여 사용하면 특히 낮은 동작 주파수 대역폭이 일부 좁아지는 효과가 있었어?",
"본문에서 결합 마이크로스트립 선로를 통하여 기(odd) 모드 신호가 여기(excitation) 되도록 설계 한거야?"
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인공물ED
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VOCs 저감을 위한 플라즈마-덤프 연소기 개발
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<h1>4. 결 론</h1><p>플라즈마-덤프 연소기를 이용하여 VOCs 중 대표적인 물질 톨루엔을 이용하여 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성에 대해 연구 하였다. 톨루엔이 \( 3000 \mathrm{ppm} \) 으로 희석된 혼합가스를 공급 하였고 연소기의 분헤 특성을 알아보기 위하여 혼합가스 주입위시, 톨루엔농도, 열 교환기의 설치 유무, 혼합가스 공급 유량을 통하여 플라즈마-덤프 연소기의 톨루엔 분해 특성을 살펴보았다. 실험에 대한 결과는 다음과 같다.</p><p>톨루엔이 희석된 혼합가스를 플나즈마 버너와 상단 주입구로 모두 공급 시 전체 주입유량 \( 450 \mathrm{~L} / \mathrm{min} \) 에서 \( 89.64 \% \) 로 측정 되었다. 유량이 증가 할수록 VOCs분해율은 떨어지지만 에너지 효율은 증가하는 모습을 보이고 있다.</p><p>톨루엔 농도에 따른 분해율 에서는 \( 10000 \mathrm{ppm} \) 의 조건에서 연소기의 온도는 \( 524^{\circ} \mathrm{C} \) 로 가장 낲았으며, 톨루엔 분해율 \( 93.54 \% \) 로 가장 높게 측정 되었다. \( \mathrm{CO} \) 의 경우 \( 3000 \mathrm{ppm} \), \( 6000 \mathrm{ppm}, 10000 \mathrm{ppm} \) 순으로 순차적으로 증가 하였다.</p><p>주입구 위치에 따른 톨루엔 분해율 결과로는 안쪽의 주입구로 혼합가스가 주입 시 \( \mathrm{CO} \) 의 농도는 낮게 측정 되었다. 톨루엔 분해율의 경우 바깥쪽 주입구에서 공급할 시 분해열이 \( 90.97 \% \) 로 측정되었다. 주입구의 위치에 따나 유동이 다르게 형성 되었으며 이에 따나 배출 가스 성상 또한 다른 특징을 보였다.</p><p>배출구의 열 교환기 설치의 유무에 따나 톨루엔 분해율은 허니컴이 설치 될 시 \( 89.64 \% \) 의 분해율이 측정 되었고 연소기 내부 온도도 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 정도 낲게 측정 되었다. \( \mathrm{CO} \) 값 또한 허니컴 설치 시 낮게 측정이 되었다.</p>
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"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 톨루엔이 희석된 혼합가스를 어디에 공급하였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 연소기의 온도가 \\( 524^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 가장 낮게 나왔을 때 톨루엔이 희석된 정도는 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 안쪽의 주입구로 혼합 가스를 주입했을 때 무엇이 낮게 측정되었는가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 이용한 연소기는 어떤 연소기인가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 사용된 혼합가스는 톨루엔이 \\( 3000 \\mathrm{ppm} \\) 으로 희석된 혼합가스인가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 사용된 혼합가스에는 몇 \\(\\mathrm{ppm} \\) 의 톨루엔이 희석되어있는가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 사용된 혼합가스는 어떤 물질이 얼마나 희석된 혼합가스인가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 알아보기 위한 실험에서 사용된 측정값들에는 무엇이 있는가?",
"혼합가스 주입위시, 톨루엔농도, 열 교환기의 설치 유무, 혼합가스 공급 유량 등이 플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구의 실험값으로 쓰였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험 단계 중 플나즈마 버너와 상단 주입구로 톨루엔이 희석된 혼합가스를 공급하는 단계가 있는가?",
"플나즈마 버너와 상단 주입구로 톨루엔이 희석된 혼합가스를 모두 공급했을 시 전체 주입유량 \\( 450 \\mathrm{~L} / \\mathrm{min} \\) 에서 측정된 톨루엔은 \\( 89.64 \\% \\) 인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 VOCs 분해율은 떨어지지만 에너지 효율은 증가하는 모습은 유량이 증가할 수록 나타나는 모습인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 에너지 효율은 유량이 증가 할수록 같이 증가했는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 VOCs 분해율이 유량이 증가 할수록 떨어졌는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 VOCs 분해율이 유량이 증가할 수록 떨어졌을 때 에너지 효율은 어떤 반응을 보였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 연소기의 온도는 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 의 조건에서 어떠했는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 톨루엔이 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 로 희석된 혼합가스를 공급하였을 때 톨루엔 분해율이 \\( 93.54 \\% \\) 로 가장 높게 측정 되었는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 \\( \\mathrm{CO} \\) 의 경우 톨루엔이 희석된 혼합가스의 톨루엔 농도가 높아질 때마다 순차적으로 증가하는 반응을 보였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 \\( \\mathrm{CO} \\) 의 경우 톨루엔이 희석된 혼합가스의 톨루엔 농도가 높아질 때마다 어떤 반응을 보였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 어떤 주입구로 혼합 가스를 주입했을 때 \\( \\mathrm{CO} \\)의 농도가 낮게 측정되었는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 바깥쪽 주입구로 혼합 가스를 주입했을 때 \\( \\mathrm{CO} \\)의 농도가 낮게 측정되었는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 어떤 주입구로 혼합 가스를 주입했을 때 \\( \\mathrm{CO} \\)의 농도가 낮게 측정되었는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 \\( \\mathrm{CO} \\) 의 농도가 낮게 측정된 이유는 안쪽의 주입구로 혼합가스를 주입했기 때문인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 유동과 배출 가스 성상을 다르게 만든 조건은 무엇인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 유동과 배출 가스 성상은 주입구의 위치에 따라 다르게 나타날 수 있는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 주입구의 위치에 따라 유동이 다르게 형성 되었을 때 무엇이 또 다른 특징을 보였는가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 사용된 연소기는 플라즈마-덤프 연소기인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구하는 실험에서 사용되지 않은 것은 무엇인가?",
"플나즈마 버너와 상단 주입구로 톨루엔이 희석된 혼합가스를 모두 공급했을 시 전체 주입유량 \\( 450 \\mathrm{~L} / \\mathrm{min} \\) 에서 측정된 톨루엔은 몇 % 인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 플나즈마 버너와 상단 주입구로 공급해야 하는 혼합가스는 어떤 혼합가스인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 전체 주입 유량에 대한 톨루엔 분해 %는 어떻게 도출되었는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험 중 무엇이 증가 할수록 VOCs 분해율은 떨어지지만 에너지 효율은 증가하는 모습을 보이는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 톨루엔이 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 로 희석된 혼합가스를 공급하였을 때 톨루엔 분해율의 측정값은 어떻게 나왔는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 \\( \\mathrm{CO} \\) 의 경우 톨루엔이 희석된 혼합가스의 톨루엔 농도가 높아질 때마다 어떤 반응을 보였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 분해열이 \\( 90.97 \\% \\)을 때 혼합가스는 어느쪽 주입구에서 공급되었는가?",
"연소기에 대한 톨루엔 분해 특성을 연구할 때 사용된 연소기는 어떤 연소기인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 연소기의 온도는 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 의 조건에서 어떠했는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 분해열이 \\( 90.97 \\% \\)을 때 혼합가스는 바깥쪽 주입구에서 공급되었는가?",
"플나즈마 버너와 상단 주입구로 톨루엔이 희석된 혼합가스를 모두 공급했을 시 전체 주입유량 \\( 450 \\mathrm{~L} / \\mathrm{min} \\) 에서 측정된 톨루엔은 몇 % 인가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 무엇이 증가 할수록 VOCs 분해율은 떨어지지만 에너지 효율은 증가하였는가?",
"플라즈마-덤프 연소기에 대한 톨루엔 분해 특성 연구 실험에서 \\( 10000 \\mathrm{ppm} \\) 의 조건으로 진행하였을 때 톨루엔 분해율은 몇 % 였는가?"
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VOCs 저감을 위한 플라즈마-덤프 연소기 개발
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<h1>2. 실험 장치 및 방법</h1><h2>2.1 실험장치</h2><p>Fig. \(1\)은 실험에 사용한 플라즈마-덤프 연소기의 실험 구성도이다. 플라즈마 덤프 연소기의 크기는 너비가 \( 714 \mathrm{~mm} \), 폭이 \( 120 \mathrm{~mm} \), 높이가 \( 530 \mathrm{~mm} \) 이며, 실험장치의 구성은 플라즈마-덤프 연소기, 처리가스 공급라인, 톨루엔 공급라인, 전원 공급장치, 측정·분석라인으로 구성 되어 있다. 실험에는 VOCs 중 대표적 물질인 톨루엔(Toluene)을 배관에서 기화시켜 공기와 희석하여 공급 하였다.</p><p>플라즈마-덤프 연소기는 가운데에 플레임 홀더(Flam holder)역할을 하는 \(3\) 상 글라이딩 아크 플라즈마가 설치되어 있고 주입되는 유동에 의해 캐비티 영역이 형성 될 수 있는 덤프 연소기의 형태를 가지고 있다.</p><p>플라즈마 방전을 일으키는 전원공급 장치는 \(3\)상 교류전원을 공급하는 공급기(Model UAP-15K1A, Unicon tech.,Korea)로 최대 \( 15 \mathrm{~kW} \) (전압: \( 15 \mathrm{kV} \), 교류전류: \(1\mathrm{A}\))까지 \(3\)상 글라이딩 아크 플라즈마로 공급할 수 있는 파워서플라이(Power supply)를 사용 하였다. 송풍기로 공급된 공기는 보조연료와 혼합되어 플라즈마에 의해 화염을 형성하고, 플라즈마 버너가 작동되는 동안 연소기 벽면 이중 쳄버를 통해 플라즈마 버너로 보조공기가 주입되도록 설계하였다. 플라즈마 버너가 보조연료와 공급되는 공기에 의해 화염이 형성되면, 이 후 상단부 VOCs Injector는 공기와 톨루엔을 혼합하여 주입하게 된다. 처리가스의 주입 방식은 플라즈마-덤프로 공급되는 공기에 액체 이송펌프(Pump :QG\(150\), Head : RHK\(1\)CKC - Injae Science)를 이용하여 톨루엔을 일정하게 공급하고 예열된 배관 내에서 기화시켜 연소기로 공급된다. 배관의 공기를 예열시키는데 공기 공급 배관에 열풍히터(보빈타입, 단상 \( 220 \mathrm{~V} \mathrm{3kW} \) 를 설치하여 배관 내부의 온도를 \( 170^{\circ} \mathrm{C} \) 예열시켜 연소기로 공급되도록 설계 하였다. 예열이 된 후 혼합되어 주입되는 처리가스는 상단부와 졸라즈마 버너로 나뉘어 공급되게 되고, 톨루엔의 농도는 \( 3000 \mathrm{ppm} \) 으로 기순조건으로 강급하였다. 위의 과정을 통해 연소된 VOCs가스는 배출구를 통해 배출이 된다. 배출구에는 폴라즈마-덤프 연소기에서 배출되는 배기가스의 폐열을 회수 및 연소기 내부 축열 목적으로 배출구 허니짐(honeycomb)을 설치하였다.</p><p>플라즈마-덤프 연소기의 제어 및 모니터링은 Labview (National instrument-SCXI 1001)를 이용하여 제어·측정하였다. 온도륵정은 열전대(K-type)로 즉정하여 Labview 프로그램을 이용하여 모니터링 및 데이터 저장 시스템을 구축하였다. 공기예열용 히터 제어는 배관에 열전대를 설치하고 배관의 온도를 측정하며 일정 온도 이상일 경우 스위치가 꺼지도록 프로그램을 설계 하였다. \( \mathrm{CH}_{4} \) 의 공급은 MFC(Model : M3030V, Linetech)를 이용하여 공급 하였다.</p>
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"플라즈마 덤프 연소기의 폭은 130 mm야?",
"실험에 사용한 플라즈마-덤프 연소기의 실험 구성도가 뭐야?",
"배관에서 기화시켜 공기와 희석하여 공급한 것은?"
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VOCs 저감을 위한 플라즈마-덤프 연소기 개발
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<h2>3.3 VOCs주입 위치에 따른 특성</h2><p>본 실험에서 제안된 플라즈마-덤프연소기의 특징 중 하나는 캐비티 영역이 존재하여 연소 체류시간을 확보하게 되어 연소성을 높이는 특징을 가지고 있다. 이러한 캐비티 영역형성은 상단부 주입구 위치에 따라 유동패턴이 다르게 형성되게 된다. 이를 비교하기 위하여 상용 CFD 프로그램인 Phoenics Code(3.5.1ver)를 이용하여 주입구 위치에 따른 유동장을 해석 하였고, 이는 Fig. 5 에 나타내었다. 플라즈마-덤프 수치해석은 실제크기로 AutoCAD를 통해 Phoenics로 형상을 넣어 계산을 하였다. Poenics에서 사용된 유동 모델은 \( k-\epsilon \) 모델로 실행 하였고, 격자는 \( \mathrm{x}: 65 \),\( \mathrm{y}: 15, \mathrm{z}: 45 \) 로 계산하였다.</p><p>Fig. \(5\) 에서 보여 지는 바와 같이 주입구의 위치에 따라 유동이 크게 차이가 나는 것을 볼 수 있다. 바깥쪽으로 주입구가 위치 할 경우 덤프공간에서 양쪽으로 그게 재순환 영역이 형성되어 있음을 볼 수 있다. 이와 같은 유동은 플라즈마 버너에 의헤 공급되는 유량은 보조연료 \( \mathrm{CH}_{4} \) 와 희석되어 공급되는 톨루엔에 의해 연소가 이루어지게 되어 플라즈마 버너의 공기는 급격하게 팽창하게 된다. 또한 \( 3 \mathrm{D} \) 매트릭스 축열기에 의해 폴나즈마 텀프의 양쪽 공간으로 유동이 퍼지게 된다. 이러한 상황에서 상단부로 공급되는 혼합가스의 유량에 의해 서로 반대되는 유동으로 인해 플라즈마 버너의 양쪽 빈 공간인 덤프 공간에서 재순환 영역이 크게 형성이 된다. 이와 같이 형성된 재순환 영역에 의해 체류시간이 충분히 확보되고 고농도의 많은 유량의 톨루엔 분해를 가능하게 한다.</p><p>이와 반대로 주입구의 위치가 안쪽의 경우 Fig. \(5\) 의 두번째 그림과 같은 해석이 나타난다. 재순환 영역이 크게 형성되지 않고 상단부의 유동에 밀려 제순환 영역이 작게 두 군데의 영역이 형성된다. 또한 상단부의 공급되는 유량은 버너에서 공급되는 유량에 의해 싱단에서 주입되는 처리가스는 재순환 영역을 거치지 못 하고 배줄구로 나가는 양이 많아지게 된다.</p><p>이로 인해 배출가스 농도에 영향을 미치게 되는데, Fig. \(6\) 은 주입구 위치에 따른 배줄가스 농도 그래프 이다. 주입구가 안쪽의 경우 재순환 영역이 작게 상부와 하부에 형성되어 상부에서는 톨루엔이 총분히 분해 될 수 있는 체류시간을 확보하지 못하게 된다. 반대로 버너에서의 연소 체류 시간의 확보는 충분히 이루어지게 되어 \( \mathrm{CO} \) 의 농도는 비교적 낮게 측정 되었다.</p><h2>3.4 축열 차폐기 영향</h2><p>배기가스의 폐열 회수를 위해 설치한 세라믹 제질로 제작된 허니컴 유무에 따른 성능을 확인 하였다. 허니컴은 두께는 \( 5 \mathrm{~cm} \) 의 다공성 세라믹 플레이트 이다. 격자모양 형태로 구멍이 형성되어 있으며 Fig. \(1\)의 연소기 배출구의 하단부에 지지대를 설치하여 허니컴을 위치시켰다.</p><p>Fig. \(7\)은 허니컴 설치 유무에 대한 배출가스 농도를 비교한 그래프이다. 허니컴 열 교환기는 플라즈마-덤프 내부에서 형성된 열을 보유할 수 있는 역할을 하게 된다. 이로 인해 연소기의 열 손실을 줄이게 되어 톨루엔 분해율 및 에너지 효율에 있어 증가하는 모습을 볼 수 있다. 또한 열 교환기의 설치로 인해 연소기 내부의 온도가 상승하게 되고 이로 인해 \( \mathrm{CO} \) 와 \( \mathrm{CH}_{4} \) 의 농도는 감소되어 측정이 되었다. \( \mathrm{CO}_{2} \) 와 \( \mathrm{O}_{2} \) 의 농도는 연소기 내부의 온도 변화에 의한 농도 변화 보다 이전 변수에서 실험한 공급가스의 성분 및 유량에 큰 영향이 있다는 것을 볼 수 있다.</p>
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"허니컴은 두께는 얼마인가?",
"Fig. \\(5\\) 에서 무엇에 따라 유동이 크게 차이가 나는 것을 볼 수 있는가?",
"본 실험에서 플라즈마 버너에 의해 공급되는 보조연료는 무엇인가?",
"배기가스의 폐열 회수를 위해 설치한 세라믹 제질로 제작된 것은 무엇인가?",
"본 실험에서 사용된 상용 CFD 프로그램은 무엇인가?",
"Phoenics에서 사용된 유동 모델은 무엇인가?",
"본 실험에서 제안된 플라즈마-덤프연소기의 특징 중 하나는 무엇인가?",
"열 교환기의 설치로 인해 어떤 기체의 농도가 감소되어 측정되는가?",
"Fig. 6 에서 주입구 위치에 따라 무엇에 영향을 미치는가?",
"허니컴 열 교환기는 플라즈마-덤프 내부에서 어떤 역할을 하는가?",
"플라즈마 버너의 양쪽 빈 공간인 덤프 공간에서 형성된 재순환 영역에서 많은 유량의 무엇의 분해를 가능하게 하는가?",
"허니컴은 격자모양 형태로 구멍이 형성되어있는 다공성 세라믹 플레이트인가?",
"Fig. 5 의 두번째 그림에서 주입구의 위치가 안쪽의 경우 재순환 영역이 크게 형성된다.",
"본 실험에서 무엇에 의해 폴나즈마 텀프의 양쪽 공간으로 유동이 퍼지게 되는가?"
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인공물ED
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GPS/IMU를 이용한 SAR 영상의 요동 보상 기법에 대한 연구
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<h1>Ⅳ. 요동 보상 수행 및 결과</h1> <table border><caption>표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들</caption> <tbody><tr><td>중심 주파수</td><td>X-band</td><td>PRF</td><td>500 \(\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>대역폭</td><td>500 \(\mathrm{MHz}\)</td><td>표적 영역 중심</td><td>[110 0 0] \(\mathrm{km}\)</td></tr><tr><td>속도</td><td>[100 0 0] \(\mathrm{m/s}\)</td><td>표적 영역 크기</td><td>300x300 \(\mathrm{m}^{2}\)</td></tr><tr><td>Aperture 길이</td><td>5.372 \(\mathrm{km}\)</td><td>고도</td><td>10 \(\mathrm{km}\)</td></tr><tr><td>Latency</td><td>0.005 s</td><td>펼 스 폭</td><td>2.548 \(\mathrm{\mu s}\)</td></tr><tr><td>샘플링 주파수</td><td>1 \(\mathrm{GHz}\) (2 BW)</td><td>Along-track 방향 샘플링</td><td>200 \(\mathrm{Hz}\) (Latency)</td></tr></tbody></table> <p>요동 보상이 효율적으로 수행되고 있는지 확인하기 위해서 센서 오차는 없고 요동만 있는 궤적을 사용하여 요동 보상을 수행하고, 이를 요동이 없는 이상적인 SAR 영상과 PSLR(Peak Side-Lobe Ratio), ISLR(Integrated Sidelobe Ratio), 해상도 값을 비교하였다. 센서 오차가 있는 궤적을 사용할 경우 요동 보상을 수행하여도 센서 오차로 인하여 그림 6(d)와 같이 cross-track 방향으로 SAR 영상은 흐려지게 된다. 이는 SAR알고리즘 끝단에서 수행되는 자동 초점 기법(autofocus)으로 개선할 수 있다.</p> <p>그림 6(c)에서 센서 측정 오차가 없을 때-요동 보상 후 SAR의 영상과 요동이 없는 이상적인 SAR 영상을 비교했을 때 두 영상은 대등하게 보이며, 실제 해상도, PSLR, ISLR를 비교해도 거의 일치한다. 따라서 표적 영역에 있는 산란원은 매우 정확하게 요동 보상이 된다. 또한, 센서 측정 오차가 있을 경우 along-track 방향의 오차는 요동 보상으로 제거되었지만 cross-track 방향 오차는 남아 있음을 볼 수 있다. 이 남은 오차는 자동 초점 기법을 통하여 제거하였고, 이때 SAR 영상의 PSLR, ISLR는 자동 초점 기법전 SAR 영상(그림 6(d) 참조)보다 cross-track 방향에서 많이 향상되었음을 표 2 에서 불 수 있다. 여기서 사용된 자동 초점 기법은 엔트로피 최소화 기법을 이용하였다. 하지만, 이상적인 SAR 영상의 결과와 비교했을 때 약간의 해상도 손실이 발생하였다.</p>
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"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 대역폭은 얼마지?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 중심 주파수는 뭐야?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 속도는 어느 정도지?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 표적 영역 중심은 어느 정도야?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 Aperture 길이는 어느 정도일까?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 Latency의 값은 얼마의 값이지?",
"Latency의 값은 본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 어떤 수치가 되지",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 PRF은 얼마일까?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 고도의 값은 얼마의 값인가?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 샘플링 주파수의 값은 얼마의 값으로 보여?",
"샘플링 주파수의 값은 표1에서 얼마지",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 Along-track 방향 샘플링의 값은 얼마의 값으로 보이지?",
"Along-track 방향 샘플링의 수치가 표1에서 어떻게 되지",
"본문의 표 1에서 값이 X-band인 항목은 무엇인가?",
"표 1에서 값이 X-band인 항목은 어떤 것이지",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 표적 영역 크기는 어느 정도인가?",
"본문의 표 1. SAR 신호 형성을 위한 기본 변수들에서 펄스폭의 값은 얼마의 값인가?",
" 펄스폭의 값은 표1에서 얼마가 되지",
"본문의 표 1에서 값이 [100 0 0] \\(\\mathrm{m/s}\\)인 항목은 뭐야?",
"값이 [100 0 0] \\(\\mathrm{m/s}\\)인 항목은 표1을 보면 뭐지",
"본문의 표 1에서 값이 500 \\(\\mathrm{MHz}\\)인 항목은 무엇일까?",
"값이 500 \\(\\mathrm{MHz}\\)인 항목은 표1을 참고하면 어떤 것이지",
"본문의 표 1에서 값이 [110 0 0] \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 무엇인가?",
"값이 [110 0 0] \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 표1에서 무엇이지",
"본문의 표 1에서 값이 500 \\(\\mathrm{Hz}\\)인 항목은 무엇이지?",
"값이 500 \\(\\mathrm{Hz}\\)인 항목은 표1을 보면 어떤 것이지",
"본문의 표 1에서 값이 300x300 \\(\\mathrm{m}^{2}\\)인 항목은 뭐지?",
"값이 300x300 \\(\\mathrm{m}^{2}\\)인 항목은 표1을 볼 경우, 무엇이지",
"본문의 표 1에서 값이 10 \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 뭐가 있지?",
"값이 10 \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 표1에서 무엇이야",
"본문의 표 1에서 값이 5.372 \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 뭘까?",
"값이 5.372 \\(\\mathrm{km}\\)인 항목은 표1에서 무엇이지",
"본문의 표 1에서 값이 2.548 \\(\\mathrm{\\mu s}\\)인 항목은 뭐가 있을까?",
"값이 2.548 \\(\\mathrm{\\mu s}\\)인 항목은 표1에서 무엇이지",
"본문의 표 1에서 값이 200 \\(\\mathrm{Hz}\\) (Latency)인 항목은 뭐가 있니?",
"본문의 표 1에서 값이 0.005 s인 항목은 뭐가 있는가?",
"값이 0.005 s인 항목은 표1의 경우, 뭐가 해당되지",
"본문의 표 1에서 값이 1 \\(\\mathrm{GHz}\\) (2 BW)인 항목은 뭐가 있어?",
"값이 1 \\(\\mathrm{GHz}\\) (2 BW)인 항목은 표1을 볼 때, 어떤 것이 해당하지"
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37de4f82-8760-4814-b367-11132b4fbe7d
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인공물ED
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레이다 신호의 클래스 분리도 측정을 위한 연구
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<h1>III. 실험 및 결과</h1> <h2>3-1 실험 환경</h2> <p>제안한 방법의 클래스 분리 능력을 평가하기 위해 4개의 비행기(F16, Gripen, Mig25, YF23)를 이용하여 실험을 수행하였다(그림 5). 이들의 RCS 데이터를 얻기 위해 VIRAF(virtual aircraft framework)의 물리광학법(physical optics: PO)과 물리광학 회절이론(physical theory of diffraction: PTD)을 사용하여 계산하였다. 측정 고각은 \( 90^{\circ} \) 고정, 관측 각도는 \( 0^{\circ} \sim 180^{\circ} \)에 샘플 간격은 \( 1^{\circ} \)로 샘플 개수는 181이다. 주파수 대역은 \( 14.75 \sim 15.25 \mathrm{~GHz} \)이고, 대역폭은 \( 500 \mathrm{~MHz} \), 주파수 샘플 간격은 \( 0.005 \mathrm{~GHz} \), 샘플 개수는 101이다. 이를 기반으로 레이다 단면적, 고해상도 거리측면도, ISAR 영상에 대한 데이터를 식 (14)~식 (16)으로 구성하였다.</p> <p>\( RCS, \)<caption>(14)</caption></p> <p>\( HRRP \)<caption>(15)</caption></p> <p>\( ISAR \)<caption>(16)</caption></p> <p>여기서, \( \cup \)는 합집합, \( v \)는 F16, Gripen, Mig25, YF23순서로 대응하는 표적을 나타낸다. \( R C S_{N_{p} \times N_{\theta}}^{v} \)은 \( v \)번째 표적과 관련된 RCS 서브 데이터베이스이고, \( N_{p} \)는 주파수 개수로써 101개, \( N_{\theta} \)는 고각 개수로 181개이다. \( HRRP_{N_{L} \times N_{\theta}}^{v} \)는 \( v \)번째 표적과 관련된 HRRP 서브 데이터이고, \( N_{L} \)은 거리 방향의 픽셀수로 101개이다. \( ISAR_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{\theta}\right]}^{v} \)는 \( v \)번째 표적의 ISAR 영상에 대한 서브 데이터이고, \( N_{c} \)는 수직 거리 방향의 픽셀수로 101개이다. 따라서 \( ISAR_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{\theta}\right]}^{v} \)의 크기는 \( 101 \times 18281 \)이다.</p> <h2>3-2 실험 결과</h2> <p>식 (9)와 (10)을 이용하여 RCS, HRRP, ISAR 영상에 대한 클래스내 상관행렬과 클래스간 상관행렬을 구하고, 식 (11)을 이용하여 상관기반 분리 행렬을 구한다. 대표적인 상관기반 분리 행렬을 그림 6~그림 8에 나타내었다. 그런 다음 식 (13)을 이용하여 \( X_{coeff} \)를 구하였다. 표 1은 RCS, HRRP, ISAR 영상에 대한 \( X_{coeff} \)를 나타내었고, \( X_{coeff} \)는 0.132, 0.3319, 0.4326으로써 RCS, HRRP, ISAR 영상 순서로 커진다.</p> <table border><caption>표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과</caption> <tbody><tr><td>Within class</td><td>Between class</td><td>RCS</td><td>HRRP</td><td>ISAR</td></tr><tr><td rowspan=3>F16</td><td>F16/Gripen</td><td>0.1536</td><td>0.2935</td><td>0.4483</td></tr><tr><td>F16/Mig25</td><td>0.1215</td><td>0.2815</td><td>0.4322</td></tr><tr><td>F16/YF23</td><td>0.1366</td><td>0.2612</td><td>0.4551</td></tr><tr><td rowspan=3>Gripen</td><td>Gripen/F16</td><td>0.1322</td><td>0.3412</td><td>0.4233</td></tr><tr><td>Gripen/Mig25</td><td>0.0921</td><td>0.3711</td><td>0.4412</td></tr><tr><td>Gripen/YF23</td><td>0.1725</td><td>0.3728</td><td>0.4332</td></tr><tr><td rowspan=3>Mig25</td><td>Mig25/F16</td><td>0.1319</td><td>0.3211</td><td>0.4012</td></tr><tr><td>Mig25/Gripen</td><td>0.1298</td><td>0.3855</td><td>0.4111</td></tr><tr><td>Mig25/YF23</td><td>0.1331</td><td>0.3511</td><td>0.4477</td></tr><tr><td rowspan=3>YF23</td><td>YF23/F16</td><td>0.1274</td><td>0.3321</td><td>0.4198</td></tr><tr><td>YF23/Gripen</td><td>0.1312</td><td>0.3711</td><td>0.4579</td></tr><tr><td>YF23/Mig25</td><td>0.1221</td><td>0.3012</td><td>0.4211</td></tr><tr><td>\( X_{coeff} \)</td><td></td><td>0.132</td><td>0.3319</td><td>0.4326</td></tr></tbody></table> <p>제안한 방법과 비교하기 위해 기존 방법인 선형판별분석법(linear discriminant analysis: LDA)과 바타차야 거리(Bhattacharyya distance)를 적용하였다. LDA를 이용하여 클래스 분리 능력(\( J_{1} \) , \( J_{2} \) )을 구하였고, 표 2에 나타내었다. 그 결과, \( J_{1} \), \( J_{2} \)는 RCS가 16.26과 13.16으로 가장 컸고, ISAR 영상은 10.12, 6.19로 가장 작았다. 표 3은 바타차야 거리를 이용한 클래스 분리 능력을 나타낸다. 그 결과, RCS, HRRP, ISAR 영상은 731, 4210, 765이고, RCS, ISAR 영상, HRRP 순으로 클래스 분리 능력이 커진다. 제안한 방법과 기존 방법의 경우, 클래스 분리 능력을 측정하는데 있어 차이가 있다. 제안한 방법의 유효함을 증명하기 위해 최근접 구분기(nearest-neighbor classifier)를 사용하여 표적 식별 과정을 수행하였다. 식 (14)~식 (16)의 전체 데이터에서 훈련 데이터는 각도를 \( 0^{\circ} \sim 180^{\circ} \)까지 \( 10^{\circ} \) 간격으로 증가시켜 식 (17)~식 (19)로 구성한다.</p> <p>\( R C S_{\text {train }}=\cup R C S_{N_{p} \times N_{s}}^{v}, \)<caption>(17)</caption></p> <p>\( H R R P_{\text {train }}=\cup H R R P_{N_{L} \times N_{s}}^{v}, \)<caption>(18)</caption></p> <p>\( I S A R_{\text {train }}=\cup I S A R_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{s}\right]}^{v}, \)<caption>(19)</caption></p> <p>여기서, \( v \)는 F16, Gripen, Mig25, F117 순서로 대응하는 표적을 나타내고, \( N_{s} \)는 고각 샘플 개수로 19이다. \( R C S_{N_{p} \times N_{s}}^{v} \), \( H R R P_{N_{L} \times N_{s}}^{v} \), \( I S A R_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{s}\right]}^{v} \)는 RCS, HRRP, ISAR 영상 관련한 서브 훈련 데이터이다. 나머지 데이터는 테스트 데이터로 식 (20)~식 (22)에 저장한다.</p> <p>\( R C S_{\text {test }}=\cup R C S_{N_{p} \times N_{\text {test }}}^{v}, \)<caption>(20)</caption></p> <p>\( H R R P_{\text {test }}=\cup H R R P_{N_{L} \times N_{\text {test }}}^{v}, \)<caption>(21)</caption></p> <p>\( I S A R_{\text {test }}=\cup I S A R_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{\text {test }}\right]}^{v}, \)<caption>(22)</caption></p> <p>여기서, \( N_{\text {test }} \)는 테스트를 위한 고각 갯수로 162이다. \( R C S_{N_{p} \times N_{s}}^{v}, H R R P_{N_{L} \times N_{s}}^{v}, I S A R_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{s}\right]}^{v} \)는 RCS, HRRP, ISAR 영상 관련한 서브 테스트 데이터이다.</p> <p>\( R C S_{\text {test }}=\cup R C S_{N_{p} \times N_{\text {test }}}^{v}, \)<caption>(23)</caption></p> <p>\( H R R P_{\text {test }}=\cup H R R P_{N_{L} \times N_{\text {test }}}^{v}, \)<caption>(24)</caption></p> <p>\( I S A R_{\text {test }}=\cup I S A R_{N_{c} \times\left[N_{L} N_{\text {test }}\right]}^{v}, \)<caption>(25)</caption></p> <p>각 표적의 식별 성능은 전체 시험 데이터 중에서 올바르게 구분할 수의 비율로 식 (26)으로 구한다.</p> <p>\( P_{c}=\frac{\text { 올바르 게 구분 한 수 }}{\text { 전체 시험 데이터수 }} \times 100[\%] \)<caption>(26)</caption></p>
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"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 YF23/F16의 ISARP값은 얼마로 나타낼까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 YF23/F16의 ISARP는 얼마야",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 HRRP값은 어느 정도의 값으로 나타내는가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 HRRP 결과값은 얼마지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/YF23의 ISARP값은 얼마로 나타내는가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/YF23의 ISARP 결과치는 뭐지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 HRRP값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 HRRP 수치가 뭐지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 RCS값은 어느 정도의 값으로 나타낼까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 RCS 측정 결과값은 무엇이지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 ISAR값은 어느 정도의 값으로 나타내?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 ISAR 결과값은 무엇이지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/YF23의 RCS값은 얼마로 나타내?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 ISAR값은 어느 정도의 값으로 나타내지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/Gripen의 ISAR 수치는 뭐야",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 ISAR값은 어느 정도야?",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 ISAR 결과값이 얼마지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/YF23의 HRRP값은 얼마로 나타내지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/YF23의 HRRP 측정결과는 뭐지",
"본문의 표 1에서 YF23/F16의 HRRP값은 얼마야?",
"본문의 표 1에서 YF23/F16의 HRRP 수치는 어때",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 HRRP값은 얼마일까?",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 HRRP 수치가 뭐야",
"본문의 표 1에서 YF23/Mig25의 ISAR값은 어느 정도지?",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 RCS값은 얼마인가?",
"본문의 표 1에서 YF23/Gripen의 RCS 측정치가 뭐지",
"본문의 표 1에서 YF23/Mig25의 HRRP값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 1에서 YF23/Mig25의 HRRP값이 어때",
"본문의 표 1에서 YF23/F16의 RCS값은 얼마지?",
"본문의 표 1에서 YF23/F16의 RCS 측정결과가 뭐지",
"본문의 표 1에서 YF23/Mig25의 RCS값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 1에서 YF23/Mig25의 RCS값은 얼마야",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 RCS값은 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 RCS값은 얼마나 되지",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 ISAR값은 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 ISAR 수치가 어때",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 HRRP값은 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 1에서 \\( X_{coeff} \\)의 HRRP값이 얼마일까",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Gripen의 RCS값은 얼마인가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Gripen의 ISAR값은 얼마지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Gripen의 ISAR측정치가 어느 정도지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 ISAR값은 얼마야?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 ISAR결과가 얼마니",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 HRRP값은 어느 정도야?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 HRRP측정값은 얼마지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 RCS값은 어느 정도지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Mig25의 RCS수치는 얼마야",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 RCS값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 RCS계측값은 어때",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 HRRP값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 HRRP측정값이 얼마지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 ISAR값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/YF23의 ISAR수치는 얼마야",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 ISAR값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 ISAR측정치가 어때",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 HRRP값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 HRRP 수치가 뭐지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 RCS값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/F16의 RCS결과가 뭐지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 RCS값은 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 RCS결과값은 무엇이지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 RCS값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Mig25/F16의 RCS값은 어느 정도가 될까",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 HRRP값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 HRRP 수치는 뭐지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 HRRP값은 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 HRRP값은 어느 정도의 값을 가질까",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 ISAR값은 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 ISAR값은 무엇이지",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 RCS값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/YF23의 RCS값이 무엇이야",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 ISAR값은 어느 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 Gripen/Mig25의 ISAR 측정치가 어때",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Gripen의 HRRP값은 얼마일까?",
"본문의 표 1. 제안한 클래스 분리 측정 결과에서 F16/Gripen의 HRRP수치가 어때"
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인공물ED
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레이다 신호의 클래스 분리도 측정을 위한 연구
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<p>표적 식별 성능 결과는 표 4~표 6에 혼동 행렬(confusion matrix)로 나타내었다. RCS, HRRP, ISAR 영상에 대한 표적 식별 성능 \( P_{c} \)는 각각 \( 24.84 \% \), \( 53.86 \% \), \( 69.28 \% \)이다. 즉, RCS, HRRP, ISAR 영상 순으로 높다. 이러한 결과는 제안한 방법의 결과와 잘 일치한다. 하지만, 기존의 LDA와 바타차야 거리의 경우 신뢰성 있는 결과를 보여주지 못한다. LDA의 경우, ISAR 영상의 크기는 101(i.e., 거리 방향 샘플 수)\( \times \)101(i.e., 수직 거리 방향 샘플 수)=10212다. 이것은 테스트 샘플 수(i.e., 181)의 비해 훨씬 크기 때문에 클래스내 분산 행렬(within-class scatter matrix)이 특이점(singulairy) 문제를 야기하고, 클래스간 분리 능력을 잘못 추정하게 된다. 바타차야 거리의 경우 레이다 신호의 가우시안 분포를 가정하게 되는데, 넓은 각도의 레이다 신호의 경우 가우시안 분포에 부합하지 않기 때문에 정확한 분리 능력을 추정하는 것이 어렵다.</p> <table border><caption>표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=5>RCS</td></tr><tr><td>Aircraft</td><td>F16</td><td>Gripen</td><td>Mig25</td><td>YF23</td><td>\( P_{c}(\%) \)</td></tr><tr><td>F16</td><td>37</td><td>43</td><td>48</td><td>34</td><td>22.83</td></tr><tr><td>Gripen</td><td>42</td><td>49</td><td>39</td><td>32</td><td>25.92</td></tr><tr><td>Mig25</td><td>39</td><td>38</td><td>44</td><td>41</td><td>24.07</td></tr><tr><td>YF23</td><td>43</td><td>33</td><td>39</td><td>47</td><td>26.54</td></tr><tr><td>Total</td><td>161</td><td>163</td><td>170</td><td>134</td><td>24.84</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 5. HRRP을 사용한 표적의 혼동 행렬</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=5>HRRP</td></tr><tr><td>Aircraft</td><td>F16</td><td>Gripen</td><td>Mig25</td><td>YF23</td><td>\( P_{c}(\%) \)</td></tr><tr><td>F16</td><td>91</td><td>42</td><td>14</td><td>15</td><td>56.17</td></tr><tr><td>Gripen</td><td>41</td><td>95</td><td>18</td><td>8</td><td>58.64</td></tr><tr><td>Mig25</td><td>25</td><td>36</td><td>84</td><td>16</td><td>51.85</td></tr><tr><td>YF23</td><td>30</td><td>25</td><td>28</td><td>79</td><td>48.76</td></tr><tr><td>Total</td><td>187</td><td>198</td><td>144</td><td>118</td><td>53.86</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 6. ISAR 영상에 대한 혼동 행렬</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=5>ISAR</td></tr><tr><td>Aircraft</td><td>F16</td><td>Gripen</td><td>Mig25</td><td>YF23</td><td>\( P_{c}(\%) \)</td></tr><tr><td>F16</td><td>116</td><td>15</td><td>19</td><td>12</td><td>71.6</td></tr><tr><td>Gripen</td><td>25</td><td>102</td><td>21</td><td>14</td><td>62.96</td></tr><tr><td>Mig25</td><td>11</td><td>22</td><td>109</td><td>20</td><td>67.28</td></tr><tr><td>YF23</td><td>21</td><td>8</td><td>11</td><td>122</td><td>75.3</td></tr><tr><td>Total</td><td>173</td><td>147</td><td>160</td><td>168</td><td>69.28</td></tr></tbody></table> <p>결과론적으로, 제안한 방법의 경우 레이다 신호의 크기나 혹은 분포에 상관없이 정확하게 클래스간 분리 능력을 추정할 수 있다.</p> <h1>V. 결 론</h1> <p>본 논문에서는 레이다 신호의 클래스 분리도 측정에 대한 연구를 수행하였다. 제안된 방법에서는 표적과 레이다간의 상대적 각도차에 의한 레이다 신호의 민감도를 감소시키기 위해 레이다 신호간의 상관계수를 이용하였다. 또한 상관계수를 이용하여 클래스간 상관행렬, 클래스내 상관행렬, 상관 기반 분리 행렬을 각각 구성하였다. 상관 기반 분리 행렬의 누적분포함수를 구하여 상위 확률에 응답하는 값을 구하였고, 실험 결과 레이다 신호의 클래스 분리도를 정확히 추정하는 것으로 나타났다. 제안된 방법의 경우 기존 방법인 LDA에서의 특이점 문제나 바타차야 거리의 분포도 문제가 발생하지 않기 때문에 레이다 신호의 분리 능력 측정에 있어 더 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.</p>
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"표 6. ISAR 영상에 대한 혼동 행렬에서 Gripen 과 Gripen 일 때의 값은 뭐야?",
"표 5에서 Aircraft 가 Mig25이고 HRRP을 사용한 표적이 F16 일 때의 값은 뭐야?",
"표 6. ISAR 영상에 대한 혼동 행렬에서 Aircraft F16과 F16의 혼동일 때는 값은 뭐야?",
"표 5에서 Aircraft 가 YF23이고 HRRP을 사용한 표적이 YF23 일 때의 값은 뭐야?",
"표 6에서 ISAR 영상에 대한 혼동 행렬이 Mig25와 Mig25 일 때 뭐야?",
"표 6. ISAR 영상에 대한 혼동 행렬에서 YF23과 YF23 일 때의 값은 뭐야?",
"표 6. ISAR 영상에 대한 혼동 행렬에서 Aircraft Gripen과 F16의 혼동일 때는 값은 뭐야?",
"표 5. HRRP을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 Gripen이고 HRRP을 사용한 표적이 YF23 일 때의 값은 뭐야?",
"표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 F16 이고 RCS을 사용한 표적이 F16 일 때의 값은 뭐야?",
"표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 Mig25 이고 RCS을 사용한 표적이 YF23 일 때 값은 뭐야?",
"표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 Gripen 이고 RCS을 사용한 표적이 F16 일 때의 값은 뭐야?",
"Aircraft가 Gripen 이고 RCS을 사용한 표적이 F16 일 때의 표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 어떤 값을 가지니",
"표 5. HRRP을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 F16이고 HRRP을 사용한 표적이 F16 일 때의 값은 뭐야?",
"표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 Mig25 이고 RCS을 사용한 표적이 Mig25 일 때 값은 뭐야?",
"표 4. RCS을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 YF23 이고 RCS을 사용한 표적이 Mig25 일 때 값은 뭐야?",
"표 5. HRRP을 사용한 표적의 혼동 행렬에서 Aircraft가 Gripen이고 HRRP을 사용한 표적이 F16 일 때의 값은 뭐야?"
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인공물ED
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h2>4.3 불확도 평가</h2><p>Table 4에 국가표준 셀의 불확도와 국가표준 셀과 전달용 셀의 온도 차이\( \Delta T \)의 불확도 평가표를 나타내었다. 이 중 불순물과 동위원소 효과에 의한 불확도는 국가표준을 정의하는데 사용한 세 셀의 평가불확도를 서로 상관관계가 없는 것으로 간주하여 평균값의 불확도를 구하는 것으로 하였다. 즉, 어느 하나의 불확도 인자에 대해서 세 셀이 갖는 불확도가 각각 \(u_{1}\), \(u_{2}\), \(u_{3}\)이고 서로 상관관계가 없을 때, 이 세 셀의 평균으로 결정되는 값의 해당 인자에 대한 불확도는 \(u\)는 아래와 같다.</p><p>\( u=\frac{\sqrt{u_{1}^{2}+u_{2}^{2}+u_{3}^{2}}}{3} \)<caption>(6)</caption></p><p>불순물과 동위원소 효과에 의한 불확도 요소에 대해서 국가표준을 구성하는 세 셀의 불확도를 각각 평가한 것을 Table 5에 따로 나타냈다. 불순물에 의한 효과는 셀 2000-5와 Q1057은 100 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)를 반폭으로 하는 직사각형 분포를 가정하여 58 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)를 표준불확도로 평가하였다. 셀 1680Q는 제작사에서 제시한 스펙에 따른 셀의 정확도 값인 20 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)를 반폭으로 하는 직사각형 분포의 표준불확도인 14 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)를 불순물에 의한 불확도 8 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)와 동위원소에 의한 불확도 8 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)로 나누어 가정하였다. 셀 2000-5와Q1057의 동위원소에 의한 불확도는 각각 실제로 측정한 결과에 따라서 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)와 7 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. 이것을 바탕으로 국가표준 셀의 불순물에 의한 불확도는 27 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로, 동위원소 효과에 의한 불확도는 4 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)로 평가하였다.</p><p>셀 내부의 잔류 기체 압력에 의한 불확도는 McLeod 게이지방법에 따라 공기 방울의 압축 정도를 측정하여 5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 미만으로 산정하였다. 국가표준 셀의 재현성은 각각의 셀의 얼음맨틀을 두 번 실현한 온도 평균값의 차이를 이용하여 4 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)로 평가하였다. 이상을 종합한 결과 국가표준 셀의 합성표준불확도는 28 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로 계산되었다.</p><p>표준 셀과 전달용 셀의 온도차이 \(\Delta T\)의 불확도 요소 중 단일얼음 맨틀의 반복도에 의한 불확도는 각 맨틀을 12번 측정한 온도 차이의 평균의 표준편차를 이용하여 4 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)로 평가하였다. 동일 셀의 다른 얼음 맨틀에 의한 재현성은 국가표준 셀과 마찬가지로 4\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)로 평가했다. Hydrostatic head에 의한 효과는 센서중심부에서 얼음 높이의 수직 거리에 대한 표준 불확도를 4 \(\mathrm{mm}\)로 평가하여 이를 온도로 환산한 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. 여기에는 수직 높이의 시간에 따른 변화의 그 측정에 의해 생기는 불확도를 모두 포함한다. 브리지가 저항 측정을 위해 사용하는 전류는 그 명목값에서 벗어나더라도 각각의 셀을 측정할 때마다 강한 상관관계를 갖고 있어 오차의 요인이 상쇄된다. 또 전류계를 이용하여 직접 측정한 결과 측정 전류는 0.002\(\%\) 이내에서 안정하기 때문에 자기가열 효과 보정에 의한 불확도는 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 이하이다. 표준저항에 의한 불확도는 3.5절에서 설명한 것과 같이 무시할정도로 작게 나타난다. 저항브리지에 의한 불확도는 저항 브리지가 저항비 1 미만의 측정에서 보이는 미분비선형성으로 평가하였다. 브리지를 저항 브리지 교정기로 평가한 결과의 잔차의 표준편차를 미분비선형성으로 평가하면 6 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에 해당한다. 열교환에 의한 불확도는 4.2절과 Fig. 4에 보인 바와 같이 11 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. 이상을 종합했을 때 \(\Delta T\) 불확도는 14\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로 평가하였다.</p><p>국가표준 셀의 불확도 28 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)과 \(\Delta T\)의 불확도 14 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)를 종합하면, KRISS에서 측정한 전달용 셀과 이상적인 물의 삼중점과의 온도 차이의 불확도는 31 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로 평가하여 CCT-K7.2021의 결과로 보고하였다.</p>
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"어느 하나의 불확도 인자에 대해서 세 셀이 갖는 불확도가 각각 \\(u_{1}\\), \\(u_{2}\\), \\(u_{3}\\)이고 서로 상관관계가 없을 때, 이 세 셀의 평균으로 결정되는 값의 해당 인자에 대한 불확도는 \\(u\\)일때 수식은 무엇이야?",
"어느 하나의 불확도 인자에 대해서 세 셀이 갖는 불확도가 각각 \\(u_{1}\\), \\(u_{2}\\), \\(u_{3}\\)이고 서로 상관관계가 없을 때, 이 세 셀의 평균으로 결정되는 값의 해당 인자에 대한 불확도는 무엇인가?",
"\\( \\Delta T \\)는 무엇인가?",
"표준 셀과 전달용 셀의 온도차이 \\Delta TΔT의 불확도 요소는 무엇이야?",
"센서중심부에서 얼음 높이의 수직 거리에 대한 표준 불확도를 4 \\(\\mathrm{mm}\\)로 평가시 Hydrostatic head에 의한 효과는 몇이야?",
"어느 하나의 불확도 인자에 대해서 세 셀이 갖는 불확도가 각각 \\(u_{1}\\), \\(u_{2}\\), \\(u_{3}\\)이고 서로 상관관계가 없을 때, 이 세 셀의 평균으로 결정되는 값의 해당 인자에 대한 불확도는 \\(u\\)이고 수식은</p><p>\\( u=\\frac{\\sqrt{u_{1}^{2}+u_{2}^{2}+u_{3}^{2}}}{3} \\)인가?",
"McLeod 게이지방법에 따라 공기 방울의 압축 정도를 측정항 알 수 있는 것은 무엇인가?",
"셀 내부의 잔류 기체 압력에 의한 불확도는 무슨 방법으로 측정해?",
"단일얼음 맨틀은 뭐야?",
"단일얼음 맨틀은 표준 셀과 전달용 셀의 온도차이 \\(\\Delta T\\)의 불확도 요소인가?",
"왜 자기가열 효과 보정에 의한 불확도는 1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 이하야?",
"무엇을 이용하여 직접 측정한 결과 측정 전류는 0.002\\(\\%\\) 이내에서 안정하니?",
"McLeod 게이지방법으로 셀 내부의 잔류 기체 압력에 의한 불확도를 어떻게 측정해?",
"전류계를 이용하여 직접 측정한 결과 측정 전류는 0.002\\(\\%\\) 이내에서 안정하면 자기가열 효과 보정에 의한 불확도는 몇 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 이하야?",
"전류계를 이용하여 직접 측정한 결과 측정 전류는 몇 \\(\\%\\) 이내에서 안정하지?",
"자기가열 효과 보정에 의한 불확도는 1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 이하인것은 전류계를 이용하여 직접 측정한 결과 측정 전류는 0.002\\(\\%\\) 이내에서 안정하기 때문에 이지?",
"국가표준 셀의 불확도와 국가표준 셀과 전달용 셀의 온도 차이는 \\( \\Delta T \\)인가?",
"3 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\)은 센서중심부에서 얼음 높이의 무엇에 대한 표준 불확도를 4 \\(\\mathrm{mm}\\)로 평가하여 이를 온도로 환산한 것이니?"
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h1>1. 서 론</h1><p>물의 삼중점에서는 물이 고체, 액체, 기체의 세 가지 상태로 동시에 존재한다. 2019년 5월 20일에 열역학 온도의 단위인 켈빈 (\(\mathrm{K}\))이 재정의 되었을 때까지 물의 삼중점 온도는 켈빈을 정의하는데 사용되어 273.16 \(\mathrm{K}\)으로 고정되었다. 그 이후에 켈빈의 정의는 볼츠만 상수를 이용하는 것으로 바뀌었지만, 물의 삼중점은 여전히 국제온도눈금-1990 (international temperaturescale of 1990, ITS-90)에서 가장 중요한 고정점이며 ITS-90 내에서는 불확도 없이 273.16 \(\mathrm{K}\)으로 정의되어 있다. 따라서 국가간 온도 표준의 동등성을 확인하기 위해 세계 각국에서 국가표준으로 사용하고 있는 물의 삼중점 셀이 얼마나 서로 가까운 온도를 갖는지와 그 온도를 얼마나 정확하게 측정할 수 있는지를 비교하는 것이 매우 중요하다. 세계 102개국의 국가표준기관 (national metrology institute, NMI)들이 서명한 국제도량형위원회 (international committee of weights and measures,CIPM) 상호인정협정 (mutual recognition arrangement, MRA)에 의하면 이렇게 중요한 국가표준에 대해서는 핵심국제비교 (keycomparison. KC)를 통하여 국가간 측정 표준의 동등성을 확인해야 한다. 한국표준과학연구원 (Korea Research Institute of Standards and Science, KRISS)은 한국의 NMI로서 온도 표준의 국제적 동등성 확보를 위하여 CIPM MRA에 따른 KC에 참여해 왔다. 물의 삼중점에 대한 첫번째 KC는 2000년대 초반에실행된 CCT-K7으로서 KRISS가 21개 참가기관 중 하나로 참여하였다.</p><p>그 후 물의 삼중점의 실현과 측정에 대한 두번째 KC인 CCT-K7.2021이 2021년에 시작되었다. (이전의 KC와는 “.2021”의 구분자로만 구별된다.) KRISS는 이 KC 에 참여하여 물의 삼중점측정의 국가표준향상을 시도하였다. 이 논문에서는 CCT-K7.2021를 위한 물의 삼중점 셀의 선정과 측정 과정을 상세하게 기술하였다. 정밀한 온도 측정과 온도계 교정을 위하여 표준백금저항온도계 (standard platinum resistance thermometer, SPRT)를 사용하는 대부분의 사용자들은 SPRT의 저항을 물의 삼중점에서 측정해야 한다. 이 논문에서 최고 수준의 재현성을 갖는 물의 삼중점 측정 방법을 기술하여 SPRT의 사용자들이 참고할 수 있도록 하였다.</p>
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"물은 고체, 액체, 기체 상태로 동시에 물의 삼중점에 존재할 수 있지?",
"2019년 5월 20일에 재정의 된 열역학 온도의 단위를 뜻하는 용어는 무엇일까?",
"켈빈이라는 용어는 열역학 온도의 단위를 말하니?",
"켈반은 열역학 온도를 뜻하는데 이를 활용하여 물의 삼중점 온도는 몇으로 정의 되었을까?",
"켈빈은 열역학 온도의 단위를 뜻하는데 이를 활용하여 물의 삼중점 온도를 정의 할 수 있지?",
"역역학 온도 단위로 재정된 켈빈으로 물의 삼중점 온도를 정의하면 몇 일까?",
"켈빈은 열역학 온도의 단위로 2019년 5월 20일에 재정 되었지?",
"물의 삼중점 온도에 의해 정의된 캘빈은 이후 어떤 상수에 의해 정의 되기 시작 하였지?",
"국제온도눈금-1990에서 가장 중요한 고정점 기준은 뭘까?",
"국제온도눈금-1990의 고정점인 물의 삼중점은 몇 일까?",
"물의 삼중점은 국제 온도눈금-1990의 고정점으로 어느 정도의 불확도가 존재하지?",
"켈빈의 정의는 볼츠만 상수를 활용하여 2019년 5월 20일에 정의 되었지?",
"273.16 \\(\\mathrm{K}\\)은 국제온도눈금-1990에서 가장 중요한 고정점으로 무엇을 기준으로 할까?",
"세계 각국가 국가간 온도 표준으로 사용하고 있는 것은 무엇이지?",
"국제도량형위원회에 참여하여 서명에 동참한 기관의 명칭은 뭘까?",
"국제도량형위원회는 국가표준기관이 아닌 국가들만 참여할 수 있지?",
"국제도량형위원회에서 국가간 측정 표준의 동등성을 일치시키기 위해 상호인정협정을 제시했지?",
"국가간 측정 표준의 동등성을 위해 국제도량형위원회에서 제시한 협정의 이름은 뭘까?",
"한국의 NMI로서 온도 표준의 국제적 동등성 확보를 위해 KC에 참여한 한국의 기관 이름은 뭘까?",
"국제도량형위원회의 상호인정협정에 의하면 국가간 측정표준의 동등성은 핵심국제비교를 통해 알 수 있지?",
"2000년대 초반 물의 삼중점에 대한 첫번째 KC는 CCT-K7이니?",
"KRISS의 정식 한국어 명칭은 무엇일까?",
"물의 삼중점 관련 두번째 KC의 이름은 CCT-K7 이지?",
"한국표준과학연구원은 한국의 NMI로서 온도 표준의 국제적 동등성 확보를 위해 어떻게 했을까?",
"KIRSS는 물의 삼중점에 대한 첫번째 KC인 CCT-K7에 참여했지?",
"표준 백금 저항 온도계를 활용하여 SPRT의 저항을 어떻게 알 수 있을까?",
"한국의 NMI는 한국표준과학연구원 이지?",
"NMI는 무엇의 약자일까?",
"2021년에 개최된 물의 삼중점과 관련된 두번째 KC의 명칭은 뭘까?",
"물의 삼중점 측정과 실현과 관련된 CCT-K7.2021는 몇 년도에 개최되었지?",
"온도 측정을 정확하게 하고 온도계 교정을 위해 사용한는 온도계는 무엇일까?",
"표준백금저항온도계를 사용하는 이유는 뭐야?",
"물의 삼중점에는 액체, 고체. 기체의 형태로 동시에 존재하는게 가능하지?",
"국제 도량형위원회에 의하 것으로 국가간 측정 표준의 동등성을 확인하기 위한 방법은 어떻게 될까?"
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h1>3. 측정 장치</h1><h2>3.1 물의 삼중점 셀</h2><p>본 측정에서 Table 1에 열거한 다섯 개의 물의 삼중점 셀의온도 차이를 측정하였다. 이 중에서 셀 2000-5와 2002-7이 CCT-K7 당시에 우리나라의 국가표준을 정의했다. 이번 CCT-K7.2021에서는 2000-5, 1680Q와 Q1057 세 개의 셀을 이용하여 국가표준을 정의하였다. 셀 Q1060는 전달용 표준기로 사용하였다.</p><p>이 국제 비교에서 셀 2002-7을 제외한 이유는 예비 측정 결과다른 셀에 비해서 삼중점 온도가 0.1 \(\mathrm{mK}\) 이상 낮은 것으로 측정되었기 때문이다. 이렇게 붕규산 유리로 만들어진 셀은 시간이 흐르면서 붕소 성분이 물에 녹아서 삼중점 온도가 낮아지는 현상이 다른 연구에서도 관찰되었다. 새로 추가한 두 셀은 몸체가 더 안정한 석영 (fused silica) 유리로 구성되어 있어 더 좋은 장기 안정도를 가질 것으로 예상된다.</p><p>측정의 프로토콜에서 이전의 CCT-K7 당시에 사용했던 셀을여전히 쓸 수 있으면, CCT-K7 당시의 물의 삼중점 국가표준과 현재의 국가표준을 비교하여 보고하도록 되어 있기 때문에 국가표준의 구성에서 제외한 셀 2002-7도 마찬가지로 측정하였다. 전달용 표준기인 셀 Q1060은 측정을 완료한 후에 주관기관인 NRC로보내져서 캐나다의 물의삼중점 국가표준과 비교하게 된다.</p><p>Table 1에서 \(h\)는 온도계 센서 중심부에서 물의 액체면까지의높이를 나타내며, Fig. 1과 같이 정의된다. 이 높이는 4.1 절에서 언급할 담금깊이 보정을 위하여 필요하다. 본 실험에서 셀을실현한 후 측정에 들어가기 전과 해당 맨틀의 측정을 마친 후 에 \(h\)를 측정하여 평균값을 Table 1에 표시하였으며 각 셀의 담금깊이 보정을 위해 이 값을 사용하였다.</p><h2>3.2 삼중점 셀 유지 장치</h2><p>삼중점 유지를 위하여 얼음을 채운 상자가 사용되었다. 이 상자에는 실현된 삼중점 셀을 네 개 보관할 수 있으며, 얼음을 2일 − 3일에 한번씩 보충하면 수개월 동안 물의 삼중점 셀의 실현 상태를 유지할 수 있다. 이번 KC를 위하여 한번에 다섯 개의 셀을 측정해야 하므로 추가로 얼음 보관상자 하나를 보조로 사용하였다. 하나의 측정 세트에서 두번째 셀을 측정한 이후에그 셀을 보조 얼음 보관상자에 보관되어 있던 셀과 교환하고, 새로운 셀을 다섯번 째로 측정하였다. 그러나 이 과정에서 셀의위치를 교환하기 위하여 셀이 상온에 잠깐 노출되는데, 이 때문에 셀을 얼음 상자에 계속 보관하는 것에 비해 상당히 빨리 녹아 얼음 맨틀의 수명이 짧아지는 것으로 관찰되었다</p><h2>3.3 저항비 브리지</h2><p>SPRT의 저항 측정을 위한 저항비 브리지로는 ASL사의 AC브리지인 모델 F900 (일련번호 7432/003/003)를 사용하였다. F900은 두 저항의 저항값의 비를 \(10^{−9}\)의 분해능으로 측정하는장비로서 측정을 위하여 AC 전류를 사용하며, 제조사에 의하면2 \(\times\) \(10^{−8}\)의 불확도를 갖고 있다. Table 2는 이번 측정에 사용한저항비 브리지의 설정값을 보여준다. 저항비 브리지는 설정에따라 측정 속도나 잡음 크기가 다르며 약간씩 다른 저항비 값을 출력할 수도 있다. 그러나 이 측정의 목적은 온도계 저항값의 작은 차이를 환산하여 작은 온도 차이를 측정하는 것이다. 따라서 일관된 브리지의 설정을 사용하면 10\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 미만의 불확도로 온도 차이를 측정할 수 있어 측정의 목적을 달성할 수 있다.</p><h2>3.4 표준백금저항온도계</h2><p>물의 삼중점 온도 측정을 위하여 0.01 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 25.5 \(\Omega\) 저항을 갖는 롱스템형 SPRT를 선택하였다. 이 경우 물의 삼중점 근처에서 0.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{ \Omega}\)의 저항 차이가 약 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)의 온도 차이에 해당한다. 선택한 온도계는 Hart Scientific사의 모델 5681 일련번호 2030 온도계이다. 온도계 보호관의 외경은 7 \(\mathrm{mm}\)이며, 온도를 측정하는백금선 저항은 온도계 스템 끝에서부터 10 \(\mathrm{mm}\) 지점과 42 \(\mathrm{mm}\)지점 사이에 위치한다. 따라서 온도계 스템 끝에서 센서 중심까지의 거리는 26 \(\mathrm{mm}\)이다. 이 센서 중심이 Fig. 1에서 \(h\)를 정의하는데 사용된 한쪽 끝이다.</p><p>다양한 내경의 온도계 우물을 갖는 셀과 온도계가 좋은 열접촉을 할 수 있게 하기 위하여 알루미늄으로 만들어진 부싱을 사용하였다. 정확한 담금 깊이 보상을 위하여 알루미늄 부싱의 중심과 센서의 중심이 같은 높이가 되도록 부싱의 전체 길이를 55 \(\mathrm{mm}\)로 만들었다. 부싱을 넣을 때 물리적 충격을 방지하고 온도계 우물의 끝이 얼음의 감싸는 압력에 의해 비정상적으로 낮은 온도를 형성하는 것을 막기 위하여 부싱 아래에 작은 스폰지 조각을 넣었다.</p><h2>3.5 표준저항 및 표준저항 항온조</h2><p>저항비 브리지는 SPRT의 저항값과 표준저항의 저항값의 비를 측정해서 SPRT의 저항값을 정밀하게 측정하는 장비이다. 이측정에서 사용한 표준저항은 Tinsley 사의 모델 5685A 표준저항 (일련번호: 248844)이며, 명목저항값은 100 \(\Omega\)이다. 측정 중에 표준저항이 안정된 저항값을 갖도록 액체 항온조 안에 설치되었다. 표준저항 항온조는 Hart Scientific 사의 모델 7108을 사용하였으며, 표준저항을 교정한 온도 및 항온조를 설정한 온도는 모두 25 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)였다. 항온조의 온도 안정도 측정을 위해 표준저항 중앙에 있는 온도계 우물에 온도계를 넣어 측정하였을 때 최대-최소간 차이가 1 \(\mathrm{mK}\)를 넘지 않았다. 온도 24 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 26 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)사이에서 0.5 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 단위로 표준저항의 저항값을 측정하여 25 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서의 기울기로 산출한 표준저항의 온도계수는 \(0.11 \times 10^{-6}\) \( { }^{\circ} \mathrm{C}^{-1} \)이었므로 항온조의 온도 변화로 인한 상대저항변화는 0.11 \(\times\) \(10^{-9}\)미만이다. 이를 25.5 \(\Omega\) SPRT의 저항으로 환산하면 3 \(\mathrm{n\Omega}\) 이하로서 (온도로는 0.03 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이하)온도측정에 전혀 영향을 주지 않는다.</p>
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"붕규산 유리로 만들어진 셀은 시간이 흐르면서 삼중점 온도가 낮아지는데 어떤 성분이 물에 녹은거니?",
"Table 1에 열거한 다섯 개의 물의 삼중점 셀의온도 차이를 측정한 셀 중에서 CCT-K7당시에 우리나라의 국가표준을 정의한 셀은 2000-5뿐이니?",
"이번 CCT-K7.2021에서 국가표준을 정의하는데 이용한 세 개의 셀은 뭐야?",
"이번 CCT-K7.2021에서 셀 Q1060도 국가표준을 정의하는데 이용하였니?",
"셀 2002-7는 예비 측정 결과 다른 셀에 비해서 삼중점 온도가 얼마나 낮게 측정되어서 이 국제 비교에서 배제되었니?",
"Table 1에 열거한 다섯 개의 물의 삼중점 셀의온도 차이를 측정한 것 중에서 CCT-K7 당시에 우리나라의 국가표준을 정의한 셀은 뭐야?",
"붕규산 유리로 만들어진 셀은 시간이 흐르면서 삼중점 온도가 낮아지는 현상이 왜 생기니?",
"붕규산 유리로 만들어진 셀이 삼중점 온도가 낮아지는 현상은 이는 시간이 흐르면서 규소 성분이 물에 녹아서 생기는 현상이니?",
"새로 추가한 두 셀의 구성은 더 안정한 석영유리로 되어서 더 나은 장기 안정도를 가질 것으로 예상하니?",
"새로 추가한 두 셀의 몸체는 더 좋은 장기 안정도를 가지도록 하기위해 어떤 유리로 구성되어 있니?",
"CCT-K7 당시의 물의 삼중점 국가표준과 현재의 국가표준을 비교할때 국가표준의 구성에서 제외한 셀 2002-7은 측정이 필요없니?",
"기존의 셀은 붕규산 유리로 만들어졌는데 새로 추가한 두 셀은 이보다 더 좋은 장기 안정도를 가진 어떤 유리로 구성되어 있니?",
"전달용 표준기인 셀 Q1060은 측정을 완료한 후에 NRC로 보내지는데 어느 나라의 물의삼중점 국가표준과 비교하게 되니?",
"전달용 표준기인 셀 Q1060은 측정 후에 어디로 보내지는가?",
"측정 후에 전달용 표준기인 셀 Q1060은 어디로 보내지는가?",
"Table 1에서 온도계 센서 중심부에서 물의 액체면까지의높이를 \\(h\\)로 나타내는데 이 높이는 담금깊이 보정을 위해서 필요하니?",
"Table 1에서 \\(h\\)가 나타내는 것은 온도계 센서 중심부에서 물의 액체면까지의 높이인데 이 높이는 왜 필요하니?",
"\\(h\\)는 어디에서 어디까지의 높이를 나타내니?",
" \\(h\\)는 높이는 어디에서 어디까지의 높이를 나타내?",
"본 실험에서 셀을 실현한 후 측정에 들어가기 전과 해당 맨틀의 측정을 마친 후에 측정한것은 뭐야?",
"\\(h\\)를 측정하여 Table 1에 표시한 것은 뭐야?",
" \\(h\\)를 측정하여 Table 1에 무엇을 표시했지?",
"삼중점 셀 유지 장치에서 삼중점 유지를 위하여 사용한 것은 뭐야?",
"삼중점 유지를 위하여 물을 채운 상자를 사용했니?",
"상자에는 몇 개의 실현된 삼중점 셀을 보관할 수 있니?",
"삼중점 셀 유지 장치의 상자에 있는 얼음은 언제 보충해 주니?",
"상자에 있는 얼음을 2일 − 3일에 한번씩 보충해 주면 수개월 동안 물의 삼중점 셀의 실현 상태를 유지할 수 없어?",
"KC를 위하여 한번에 다섯 개의 셀을 측정해야 해서 얼음 보관상자 하나를 추가하여 주로 사용했어?",
"이번 KC를 위하여 추가로 얼음 보관상자 하나를 보조로 사용했는데 한번에 몇 개의 셀을 측정하는 거야?",
"새로운 셀의 측정은 몇 번째로 이루워졌지?",
"새로운 셀의 측정은 몇 번째로 했어?",
"하나의 측정 세트에서 몇 번째 셀을 측정한 이후에 그 셀을 보조 얼음 보관상자에 보관되어 있던 셀과 교환하니?",
"셀의 위치를 교환하는 과정에서 셀의위치를 교환하기 위하여 셀이 상온에 잠깐 노출되는데 이 때 어떤 현상이 관찰되나?",
"SPRT의 저항 측정을 위해 무엇을 사용하였나?",
"무엇을 SPRT의 저항 측정을 위해 이용하였나?",
"표준백금저항온도계의 저항 측정을 위해 ASL사의 AC브리지인 모델 F900의 저항비 브리지를 사용하였니?",
"모델 F900의 불확도는 얼마인가?",
"모델 F900의 불확도는 뭐야?",
"저항비 브리지 ASL사의 AC브리지인 모델 F900은 2 \\(\\times\\) \\(10^{−8}\\)의 정확도를 갖고 있나?",
"F900은 두 저항의 저항값의 비를 측정하기 위해 어떤 전류를 사용하니?",
"SPRT의 저항 측정을 위해 사용한 저항비 브리지 ASL사의 AC브리지인 모델 F900은 두 저항의 저항값의 비를 측정하기 위해 사용하는 전류는 DC 전류가 맞니?",
"저항비 브리지가 설정에 따라서 달라지는 것은 무엇이니?",
"무엇이 저항비 브리지가 설정에 따라서 달라져?",
"\\(h\\)를 측정하여 낸 평균값을 각 셀의 담금넓이 보정을 위해 사용했나?",
"수개월 동안 물의 삼중점 셀의 실현 상태를 유지되기 위해서는 상자에 있는 얼음을 몇 일에 한번씩 보충해 주면 되니?",
"이번 KC를 위하여 얼음 보관상자 하나를 추가하여 보조로 사용한 이유는 뭐야?",
"셀의 위치를 교환하는 과정에서 얼음 맨틀의 수명이 짧아지는 원인은 뭐니?",
"본 논문에서 저항비 브리지로 저항비 값을 측정하는 목적은 무엇이니?",
"10\\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 미만의 불확도로 온도 차이를 측정하려면 무엇을 사용해야해?",
"측정의 목적의 달성하기 위해서 10\\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 미만의 불확도로 온도 차이를 측정하려면 일관되게 브리지를 설정하면 되니?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 롱스템형 SPRT는 0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 얼마의 저항을 갖니?",
"저항비 브리지는 설정이 달라지면 측정 속도나 잡음 크기가 달라지니?",
"0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항을 갖는 롱스템형 SPRT는 삼중점 근처에서 0.1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{ \\Omega}\\)의 저항 차이가 얼마만큼의 온도차이에 해당하니?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 롱스템형 SPRT의 제조사는 어디이니?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 온도계는 보호관의 외경의 크기가 몇 \\(\\mathrm{mm}\\)이니?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 온도계는 보호관의 외경 크기가 6 \\(\\mathrm{mm}\\)이니?",
"측정을 위하여 선택한 Hart Scientific사 모델 5681 온도계는 온도를 측정하는백금선 저항이 어디에 위치해 있니?",
"Hart Scientific사의 모델 5681 온도계는 스템 끝에서 센서 중심까지의 거리가 몇 \\(\\mathrm{mm}\\)이니?",
"Fig. 1에서 h를 정의하는데 사용된 한쪽 끝은 무엇이니?",
"다양한 내경의 온도계 우물을 갖는 셀과 온도계가 좋은 열접촉을 할 수 있게 하기 위하여 사용한 부싱은 철로 만들어졌니?",
"다양한 내경의 온도계 우물을 갖는 셀과 온도계가 좋은 열접촉을 할 수 있게 하기 위하여 사용한 것은 무엇이니?",
"부싱의 전체 길이를 55 \\(\\mathrm{mm}\\)로 만든 것은 알루미늄 부싱의 중심과 어디가 같은 높이가 되도록 하기 위해서이니?",
"저항비 브리지는 어떻게 SPRT의 저항값을 정밀하게 측정하나?",
"저항비 브리지는 어떤 장비인가요?",
"이 측정에서 표준저항은 어떤 모델을 사용했나요?",
"이 측정에서 사용한 Tinsley 사의 모델 5685A인 표준저항은 명목저항값이 몇 \\(\\Omega\\)인가요?",
"Hart Scientific 사의 표준저항 항온조에 표준저항을 교정한 온도와 항온조를 설정한 온도는 모두 몇 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가요?",
"표준저항이 안정된 저항값을 갖도록 설치한 곳은 어디인가?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 롱스템형 표준백금저항온도계는 몇 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항을 갖니?",
"롱스템형 SPRT는 0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항을 갖는데 이 경우 물의 삼중점 근처에서 약 1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\) 온도차이에 해당하는 저항 차이는 얼마니?",
"다섯번째로 측정한 새로운 셀은 하나의 측정 세트에서 두번째 셀을 측정하고 그 셀을 보조 얼음 보관상자에 보관되어 있던 셀과 교환한 뒤에 측정하는 것이 맞니?",
"얼음 맨틀의 수명이 짧아지는 이유는 셀의 위치를 교환하는 과정에서 셀이 상온에 노출되는것 때문이니?",
"설정에따라 측정 속도나 잡음 크기가 다른 저항비 브리지는 약간씩 다른 저항비 값을 출력할 수도 있는가?",
"본 논문에서 저항비 브리지를 통해 측정하고자 하는 저항값의 목적은 작은 온도 차이를 환산하여 측정하는 것이 맞니?",
"롱스템형 표준백금저항온도계는 0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항을 갖니?",
"롱스템형 SPRT는 0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항이 나타나며, 이 경우 물의 삼중점 근처에서 0.1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{ \\Omega}\\)의 저항 차이는 약 1 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{K}\\)의 온도 차이에 해당하니?",
"물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 Hart Scientific사의 롱스템형 표준백금저항온도계는 0.01 \\( { }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 25.5 \\(\\Omega\\) 저항을 갖니?",
"모델명은 5681이고 일련번호 2030인 롱스템형 표준백금저항온도계로 물의 삼중점 온도 측정을 위하여 선택한 이 온도계는 어느 회사 제품이니?",
"모델명 5681인 Hart Scientific사의 온도계는 스템 끝에서 센서 중심까지의 거리가 26 \\(\\mathrm{mm}\\)가 맞니?",
"셀과 온도계가 좋은 열접촉을 할 수 있게 하기 위하여 무엇으로 만들어진 부싱을 사용하였니?",
"알루미늄 부싱의 길이를 55 \\(\\mathrm{mm}\\)로 만든것은 중심과 센서의 중심이 동일한 높이가 되도록 하여 정확한 담금 깊이를 보상하려는 것이니?",
"부싱 아래에 무엇을 넣어 물리적 충격을 방지하고 온도계 우물의 끝이 비정상적으로 낮은 온도를 형성하는 것을 막았니?",
"온도계 우물의 끝이 비정상적으로 낮은 온도를 형성하는 것을 방지하고 부싱을 넣을 때 물리적 충격을 막기 위해서 부싱 아래에 작은 스폰지 조각을 넣은게 맞니?",
"SPRT의 저항값과 표준저항의 저항값의 비를 측정해서 SPRT의 저항값을 정밀하게 측정하는 장비가 저항비 브리지인가요?",
"이 측정에서 표준저항은 명목저항값이 100 \\(\\Omega\\)인 Tinsley 사의 모델 5685A을 사용했나요?",
"측정 중에 표준저항이 안정된 저항값을 갖도록 설치한 곳은 액체 항온조 안이 맞니?",
"표준저항 중앙에 있는 온도계 우물에 온도계를 넣어 측정하였을 때 항온조의 온도 안정도 측정을 위해서 최대와 최소간 차이가 얼마를 넘지 않았는가?",
"항온조의 온도 안정도 측정을 위해서 표준저항 중앙에 있는 온도계 우물에 온도계를 넣어 최대와 최소간 차이가 1 \\(\\mathrm{mK}\\) 넘지 않게 측정하는게 맞아?"
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인공물ED
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h1>5. 결 론</h1><p>KRISS는 국가측정대표기관으로서 물의 삼중점에 대한 두번째 국제비교인 CCT-K7.2021에 참가하였다. 이 논문에서 KRISS의 측정결과와 그 측정 과정을 요약 보고하였다. 국제비교를 위해 이전의 CCT-K7에서 국가표준으로 정의되었던 셀 하나를 포함하여 세 개의 셀을 국가표준으로 정의하고, 이전의 국가표준과 새로운 국가표준의 차이, 새로운 국가표준과 전달용 표준기와의 차이를 측정하였다. 모든 셀의 동위원소 효과를 보정한 후에 새로운 물의 삼중점 국가표준은 이전의 국가표준에 비해서 70 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 높은 것으로 측정되었다. 새로운 국제비교의 참여 결과는 이전의 국제비교를 위한 측정에 비해서 세 가지 점에서 향상되었다. (1) 두개의 석영 유리 셀을 포함한 세 개의 셀의 평균을 물의 삼중점 국가표준으로 지정하여 국가표준의 장기 안정도를 높였다. (2) 온도 차이 \(\Delta T\) 측정의 표준편차를 CCT-K7의 21 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로부터 CCT-K7.2021에서 그 절반인 10 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 이하로 줄였다. (3) 담금 깊이 효과 측정이 이전의 측정에 비해서 이론적으로 예측한 결과와 훨씬 더 가깝게 측정되었다. 이상은 20년동안의 측정 장비와 측정 기술의 발전이 반영된 것이다. CCT-K7.2021의 결과가 마무리되면 KRISS의 물의 삼중점 측정의 확장불확도 \((k = 2)\)를 62 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)으로 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.</p>
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"CCT-K7.2021의 결과가 마무리되면 KRISS는 어떤 값을 향상시킬 수 있을 것으로 예상되는가?",
"모든 셀의 동위원소 효과를 보정한 후에 측정을 진행하였는가?",
"KIRSS가 물의 삼중점에 대한 국제비교를 위해 어떤 과정을 진행했는가?",
"국가측정대표기관인 KRISS는 어떠한 주제에 관한 국제비교에 참가하였는가?",
"국제비교를 위해 KRISS는 셀 몇 개를 국가표준으로 정의하였는가?",
"온도 차이 \\(\\Delta T\\) 측정의 표준편차는 CCT-K7에서의 값보다 CCT-K7.2021에서는 절반 이하로 줄어들었는가?",
"CCT-K7.2021에서 측정한 결과값이 이전의 측정에 비해 이론값에 좀 더 가깝게 측정되었는데, 무엇을 측정한 결과값인가?",
"CCT-K7.2021의 결과가 마무리되었을 때 기대해볼 수 있는 효과는 무엇이 있는가?",
"본 결론에서 새로운 국제비교의 참여 결과는 이전 국제비교를 위한 측정에 비해 향상된 바가 없는가?",
"국가표준의 장기 안정도를 높이기 위해 어떤 단계가 필요로 되었는가?",
"어떤 단계가 국제표준의 장기 안정도를 높이기 위해 필요했는가?",
"국제비교를 위해 새로운 세 개의 셀을 국가표준으로 정의한 후 어떠한 차이를 측정하였는가?",
"담금 깊이 효과 측정이 이전의 측정과 비교했을 때, 예측한 결과와 훨씬 더 가깝게 측정되었는가?",
"이전의 측정에 비해 담금 깊이 효과 측정이 예측한 결과에 훨씬 가깝게 측정되었는가?"
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인공물ED
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h2>4.2 담금 깊이 profile 측정</h2><p>온도계가 정확한 물의 세 상의 경계면을 측정하고 있는지 확인하기 위해서는 담금 깊이에 대한 온도 구배를 측정해야 한다.</p><table border><caption>Table 4. Uncertainty budget of the national standard of TPW and thedifference between the national standard and the transfercell</caption><tbody><tr><td>Uncertainty Component</td><td>u(k =1)(μK)</td><td>Degree of Freedom</td></tr><tr><td>National Reference Cell</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Impurity content</td><td>27</td><td>∞</td></tr><tr><td>Isotopic composition</td><td>4</td><td>∞</td></tr><tr><td>Residual gas pressure</td><td>5</td><td>∞</td></tr><tr><td>Reproducibility</td><td>4</td><td>3</td></tr><tr><td>Comparison of transfer cell</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Repeatability for a single ice mantle</td><td>4</td><td>18</td></tr><tr><td>Reproducibility for difference ice mantles</td><td>4</td><td>3</td><tr><td>Hydrostatic head</td><td>3</td><td>∞</td><tr><td>SPRT self-heating</td><td>1</td><td>∞</td><tr><td>Standard resistor</td><td>0</td><td>∞</td><tr><td>Resistance ratio bridge</td><td>6</td><td>∞</td><tr><td>Perturbing heat exchanges</td><td>11</td><td>∞</td><tr><td>Standard Uncertainty (k = 1)</td><td>31</td><td>>3000</td></tr></tbody></table><p>이론적으로는 물의 어는점의 압력 효과에 의하여 물의 삼중점셀을 측정한 온도는 담금 깊이가 깊을수록 더 낮은 온도가 측정되며 그 기울기는 1 \(\mathrm{cm}\) 당 7.3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. Fig. 4는 전달용셀 Q1060의 담금 깊이에 대한 온도 측정값을 나타낸 그래프이다. 가장 깊게 담갔을 때의 온도를 기준으로 하고, 온도계를 3 \(\mathrm{cm}\)까지는 1 \(\mathrm{cm}\), 이후 13 \(\mathrm{cm}\)까지는 2 \(\mathrm{cm}\)씩 빼면서 기준 온도와 측정된 온도와의 차이를 y축에 표시하였다. 담금 깊이에 따라 자기가열효과가 다르므로 각 담금 깊이에서 측정전류 1 \(\mathrm{mA}\)와 1.414 \(\mathrm{mA}\)로 온도계의 저항을 측정한 후 자기가열 효과를 보정하였다. 다만 담금 깊이가 깊지 않을 때에는 측정 전류를 바꿀때 온도가 안정되는 시간이 길어지므로, Fig. 2와 같은 일반적인 측정보다 더 길게 기다린 후 평균값을 취했다.</p><p>온도계를 깊은 담금 깊이로부터 올리면 온도계 우물에 담긴물의 액위가 낮아진다. 온도계 직경이 0.7 \(\mathrm{cm}\)인 것을 고려하면 온도계를 1 \(\mathrm{cm}\)씩 올릴 때 물 0.385 \(\mathrm{cm}^{3}\)를 온도계 우물에 보충해야 온도계 우물에 담긴 물의 액위가 셀 내부의 물의 액위와 같아진다. 온도계 우물에 물을 정확하게 보충하기 위해서는 온도계를 제거하고 피펫으로 보충해야 하는데, 이 과정에서 온도계에 작은 물리적 충격이 가해지면 수십 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 정도 변하는 경우가 흔하므로 의미 있는 담금 깊이 효과 측정을 할 수 없게 된다. 따라서 온도계가 온도계 우물에 담긴 상태에서 온도계의 기둥을 따라 흐르도록 물을 주입했으며, 이 과정에서 일부의 물이 온도계 기둥에 남아 있게 된다. 이 점을 고려하여 온도계를 1 \(\mathrm{cm}\)뺄 때 약 0.5 \(\mathrm{cm}^{3}\)의 0 \( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에 가까운 물을 주입하였다. Fig. 4에서보는 바와 같이 담금 깊이에 따른 온도 차이의 측정값은 이론적인 예측값을 대체로 잘 따르고 있지만, 예측값보다 수 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에서 30 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 정도 더 높은 것으로 나타났다. Fig. 4에 표시한 측정값과 이론값의 차이의 표준편차는 11 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이며, 이를 삼중점 온도 측정에서 열유입에 의한 불확도 요소로서 불확도 평가에 사용하였다.</p>
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"온도계가 정확한 물의 세 상의 경계면을 측정하고 있는지 확인하려면 무엇을 측정해야 하니?",
"담금 깊이가 깊을수록 물의 삼중점셀을 측정한 온도는 어떻게 변하니?",
"물의 어는점의 압력 효과에 의하여 물의 삼중점셀을 측정한 온도는 담금 깊이가 깊을수록 더 낮은 온도가 측정되니?",
"본 연구에서 무한대의 자유도와 27μK의 값을 갖는 요소는 뭐야?",
"온도계 우물에 물을 정확하게 보충하려면 무엇을 사용해야하니?",
"물을 정확하게 보충하려면 온도계 우물에 무엇을 사용해야해?",
"온도계를 깊은 담금 깊이로부터 올리면 온도계 우물에 담긴물의 액위는 어떻게 변하니?",
"본 연구에서 3000이상의 자유도를 나타내는 요소는 뭐야?",
"본 연구에서 Hydrostatic head의 자유도는 얼마야?",
"본 연구에서 30μK 이상의 값을 나타내는 요소는 뭐야?",
"본 연구에서 자유도의 값이 10이상 20 이하인 요소는 뭐야?",
"온도계를 깊은 담금 깊이로부터 올리면 온도계 우물에 담긴물의 액위가 높아지니?"
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cf02e73e-0f03-49bc-a00f-2baf1f84ccc6
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인공물ED
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h1>4. 측정 결과</h1><h2>4.1 삼중점 셀의 실현과 측정</h2><p>물의 삼중점 셀은 가늘게 빻은 고체 드라이아이스를 온도계 우물에 넣어서 얼음 맨틀을 만들어서 실현하였다. 셀에 얼음 맨틀을 만든 후 최소한 일주일이 지나 얼음 결정이 안정된 후 측정을 시작하였다.</p><p>실현된 물의 삼중점 셀에 온도계를 담근 후 열적 평형을 이루면 측정을 시작했다. 측정 전류에 의한 줄(joule)열의 발생으로 온도계가 측정하고자 하는 온도보다 높은 온도를 지시하는 자기가열 효과를 보정하기 위하여 두 가지 측정 전류를 이용하여 저항을 측정하였다. Fig. 2에서 보인 바와 같이 측정 전류 1\(\mathrm{mA}\), 1.414 \(\mathrm{mA}\), 1 \(\mathrm{mA}\) 순서로 온도계의 저항을 측정했다. 각 측정 전류에서의 저항 측정은 저항이 안정될 때까지 16개의 측정값을 버린 후 저항 브리지로부터 균형된 신호가 16개 나올 때까지 측정하여 그 평균값 \(R_{1mA,1}\), \(R_{1.414mA}\), \(R_{1mA,1}\)을 각각 구하였다. 이렇게 측정했을 때 각 측정 전류에서 저항값의 측정 표준편차는 보통 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{\Omega}\) (10 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에 해당)이내이다. 평균값 \(R_{1mA,1}\)과 \(R_{1mA,1}\)이 1\(\mathrm{\mu}\mathrm{\Omega}\)이상 차이나면 그 측정은 안정되지 않은 것으로 판단하고 다시 측정하였다. 재측정을 하지 않는 경우 하나의 셀 을 측정하는데 40분 정도의 시간이 소요된다.</p><p>측정결과에는 자기가열 보정과 담금 깊이 보정, 동위원소 효과에 의한 보정을 가하였다. 측정전류 1 \(\mathrm{mA}\)일 때 자기가열 효과에 의한 보정을 가하였다. 측정전류 \( 1 \mathrm{~mA} \) 일 때 자기가열효과로 인한 저항 상승 \( \left(R_{\mathrm{mmA}}-R_{0}\right) \) 에 비해서 (여기서 \( R_{0} \) 는 측정 전류가 0일 때 측정되는 이상적인 저항) 측정전류 \( 1.414 \mathrm{~mA} \) 일 때 자기가열 효과로 인한 저항 상승 \( \left(R_{1,414 \mathrm{~mA}}-R_{0}\right) \) 이 두배이므로 다음의 식이 성립한다.</p><p>\( 2 \times\left(R_{1 \mathrm{~mA}}-R_{0}\right)=R_{1.414 \mathrm{~mA}}-R_{0} \)<caption>(1)</caption></p><p>두 번 \( 1 \mathrm{~mA} \)로 측정한 평균값 \( R_{\operatorname{lmA}}=\left(R_{\operatorname{lmA}, 1}+R_{\operatorname{lmA}, 2}\right) / 2 \)를 이용하면 자기가열효과를 보정한 저항값을 다음 식과 같이 구할 수 있다.</p><p>\( R_{0}=2 \times \frac{R_{1 \mathrm{~mA}, 1}+R_{1 \mathrm{~mA}, 2}}{2}-R_{1.414 \mathrm{~mA}} \)<caption>(2)</caption></p><p>물의 삼중점은 정확하게는 액체 및 고체 물과 수증기의 경계면의 온도이다. 그러나 실제의 온도 측정은 충분한 깊이로 온도계를 담가 외부로부터의 열유입을 차단하여 측정해야 한다. 이때 압력에 의한 효과 때문에 측정값이 물의 삼중점 온도에서 벗어난다. 물은 압력이 내려갈 때 어는점이 낮아지는 성질을 갖고 있으며 밀도를 이용하여 그 효과의 크기를 계산하면 1 \(\mathrm{cm}\) 마다 \( 7.3 \mu \mathrm{K} \) 이다. (즉, \( c=7.3 \mu \mathrm{K} / \mathrm{cm} \)). 따라서 정확한 삼중점의 온도를 계산하기 위하여 아래와 같은 담금 깊이 보정을 수행한다.</p><p>\( R=R_{0}(1+c h d W / d T) \)<caption>(3)</caption></p><p>마지막으로 동위원소 효과에 의한 보정에서 셀 2000-5는 측정 결과에 따라 47.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에 해당하는 저항만큼 올려주는 보정, Q1057은 0.3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에 해당하는 저항만큼 낮춰주는 보정을 가하였다. 1680Q는 개별 셀에 대해 동위원소를 측정한 값이 없고, 기준이 되는 물의 삼중점으로부터 20 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 이내에서 일치한다는 제작사의 사양에 따라서 보정을 가하지 않고 불확도로 평가하였다.</p><p>하나의 측정 세트는 5개의 셀을 임의의 순서로 한번씩 측정한 후 처음 측정한 셀을 마지막에 한 번 더 측정하는 것으로 구성된다. 같은 셀을 측정한 처음과 마지막의 SPRT의 저항값 차이가 3 \(\mathrm{\mu}\mathrm{\Omega}\) (30\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)에 해당)이하일 때만 그 측정 세트를 유효한 것으로 간주하였다. 그렇지 않으면 측정 중에 SPRT가 물리적충격으로 인해 변했다고 가정하고 해당 세트의 측정 결과를 폐기하였다. 하나의 세트 측정에 소요되는 시간은 재측정 하는 셀의 수에 따라 4시간에서 6시간 사이이다.</p><p>하나의 얼음 맨틀을 만든 후 일주일을 기다리고 12개의 유효한 측정세트를 얻은 후 셀을 완전히 녹였다. 그 이후에 두번째 맨틀을 만들고, 역시 일주일을 기다린 후 12개의 유효한 측정세트를 얻었다. 따라서 총 24개 세트의 측정값을 얻었다.</p><p>각 셀로 측정한 SPRT의 저항에 자기가열과 담금깊이 효과, 동위원소 효과를 보정한 값을 \(R_{X}\) (X는 셀의 ID)라고 할 때, 이번 측정에서 국가표준에서 측정한 SPRT 저항값 \(R_{KRISS}\)은 식 (4)와 같이 쓸 수 있다.</p><p>\( R_{\mathrm{KRISS}}=\frac{R_{2000-5}+R_{1680 \mathrm{Q}}+R_{\mathrm{O1057}}}{3} \)<caption>(4)</caption></p><p>이 값을 기준값으로 하여 각각의 셀을 매 세트에서 측정한 온도 편차를 Fig. 3에 나타내었다. 측정한 저항값에서 셀 간의 온도 차이를 구하기 위하여 식 (5)을 사용하였다.</p><p>\( \Delta T=\frac{\left(R_{\mathrm{X}}-R_{\mathrm{KRISS}}\right) / R_{\mathrm{KRISS}}}{d W / d T} \)<caption>(5)</caption></p><p>여기서 \( d W / d T \)는 물의 삼중점 부근에서 SPRT의 저항비 \( W \) 가 온도에 따라서 변화하는 값이며, ITS-90에서 정한 기준 함수를 이용하여 \( 273.16 \mathrm{~K} \)에서의 값인 \( 0.003988528 \mathrm{~K}^{-1} \)로 고정하여 계산하였다.</p><p>Fig. 3은 새롭게 국가표준 셀로 지정한 세 개의 셀을 각 회차에서 측정한 평균값 RKRISS를 기준으로 하여, 다섯 개의 삼중점셀의 온도 차이를 24세트에 걸쳐 측정한 결과를 보여준다. 굵은선은 CCT-K7에서 국가표준으로 사용되었던 셀 2000-5과 2002-7의 평균값으로서 CCT-K7에 사용된 셀을 현재 측정했을 때의 온도와 새롭게 국가표준 셀로 지정한 셀들의 평균 온도가 얼마나 차이 나는지 보여준다. Fig. 3에서 보이듯이 CCT-K7에 사용된 셀은 CCT-K7.2021에 사용된 셀의 온도보다 69.5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 낮다.</p><p>Table 3에는 각 셀을 두 번씩 실현한 맨틀을 각 12번 측정한 평균과 국가표준의 평균 측정값의 온도 차이를 요약하였다. 표에 나타낸 값은 “평균값 \(\pm\) 측정값의 표준편차”의 형식이며 단위는 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. 이 측정 결과에 따라서 전달용 표준셀인 Q1060 값을 국가표준에 비해서 5.5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 높은 값으로 지정하였다. Q1060의 \(\Delta T\)의 표준편차는 9.6 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이다. 이 표준편차는 CCT-K7 측정당시의 전달용 표준기와 국가표준의 온도 차이의 측정값의 표준편차인 21 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)의 절반 이하이다. 2002년 측정에 비해서 그만큼 측정 장비와 기술이 발전한 것으로 볼 수 있다.</p><p>Table 3에서 볼 수 있듯이 CCT-K7에 사용되었던 두 셀 2000-5와 2002-7의 평균은 CCT-K7.2021에 국가표준을 정의하는데 사용된 세 셀의 평균에 비하여 69.5 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 낮다. 그런데 CCT-K7 측정 당시에는 동위원소 보정을 하지 않았으므로, 이 당시의 국가표준 값은 CCT-K7.2021을 위해 다시 측정하여 보정해준 값보다 47.1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 낮다고 보아야 한다. 따라서 CCT-K7의국가표준에 비해서 CCT-K7.2021의 국가표준이 116.6\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 상승했다고 볼 수 있다. 물론 이 차이는 CCT-K7의 결과를 바탕으로 KRISS가 현재 보유하고 있는 물의 삼중점의 CMC 확장불확도인 0.2 \(\mathrm{mK}\)보다 더 작은 차이이다.</p>
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"지문에서 언급한 가늘게 빻은 것은 뭐야?",
"각 측정 전류에서 저항값의 측정 표준편차는 보통 얼마야?",
"안정되지 않은 것으로 판단되는 측정값은 얼마야?",
"재측정을 하지 않는 경우 하나의 셀 을 측정하는데 어느 정도의 시간이 소요돼?",
"측정결과에 무엇을 가하였어?",
"무엇을 측정결과에 가하였지",
"측정전류 3\\(\\mathrm{mA}\\)일 때 자기가열 효과에 의한 보정을 가하였어?",
"무엇에 의해 줄열의 발생이 일어나?",
"줄열의 발생은 무엇에 의해 일어나지",
"자기가열 효과는 뭐야?",
"어떤 것이 자기가열 효과지",
"Table 3에서 무엇을 요약해?",
"물의 삼중점 부근에서 SPRT의 저항비 WW 가 온도에 따라서 변화하는 값을 기호로 나타내면 뭐야?",
"식(5)를 보면 어디에서 정한 기준 함수를 이용하는가?",
"자기가열 효과를 보정하기 위하여 몇 가지 측정 전류를 이용했어?",
"어떤 순서로 온도계의 저항을 측정했어?",
"물의 삼중점 셀은 무엇을 통해 실현했어?",
"셀에 얼음 맨틀을 만든 후 얼마 동안 놔뒀어?",
"각 측정 전류에서의 저항 측정은 저항이 안정될 때까지 얼마나 버렸어?",
"실현된 물의 삼중점 셀에 온도계를 담근 후 언제 측정을 시작했어?"
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인공물ED
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국가표준향상과 핵심국제비교를 위한 물의 삼중점 온도 측정
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<h1>2. 배 경</h1><h2>2.1 핵심국제비교 CCT-K7</h2><p>물의 삼중점의 첫번째 KC인 CCT-K7은 2002년에서 2004년사이에 수행되었으며 21개 NMI가 참여했다. 이 측정에서 우리나라의 물의 삼중점의 국가표준은 두 개의 물의 삼중점 셀2000-5와 2002-7의 평균으로 정의되었다. 우리나라의 국가표준을 주관기관의 표준과 비교하는데 사용하는 전달용 표준기로는 셀 2002-14가 사용되었다. 위에서 언급한 세 셀은 모두 KRISS에서 제작하였으며 셀의 몸체가 붕규산 유리 (borosilicateglass)로 만들어졌다. 이 KC의 결과로 KRISS가 선언한 불확도는 55 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) \((k = 1)\)였고, KRISS의 측정값이 국제비교 기준값 (keycomparison reference value, KCRV) 보다 47 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 높은 것으로 나왔다. KC의 결과를 종합하면 21개 참가국들의 국가표준의 표준편차는 50 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이었으며, 최대-최소의 차이는 171 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)이었다.이 KC의 결과로 KRISS는 물의 삼중점에 대한 교정및측정능력(calibration and measurement capability, CMC)을 등재하였고, 그 확장불확도는 200 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)\( ( k = 2)\)이다.</p><h2>2.2 물의 삼중점 동위원소 보정</h2><p>CCT-K7의 결과로 나타난 NMI들끼리의 물의 삼중점 온도 차이의 원인 중 하나로 물을 구성하고 있는 분자 내 수소와 산소의 동위원소 구성비가 지적되었다. 2005년에 당시 켈빈의 정의에 사용되던 물의 삼중점이 특정한 성분비의 동위원소를 구성하고 있어야 한다는 것을 명시하는 것으로 켈빈 정의가 보완되었다. 그리고 이 동위원소 구성비에서 벗어나는 물로 만들어진 물의 삼중점 셀은 정해진 식을 써서 온도 보정을 하여 사용하도록 지정하였다. 이 수정에 따라서 KRISS에서는 국가표준원기인 두 셀에 사용된 물의 동위원소를 측정하였다. 그 결과로 당시 국가표준원기로 사용되던 셀은 45 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 만큼 상방향의 보정을 가해야 수정된 정의에 부합한 물의 삼중점 온도가 된다는것이 밝혀졌다 . 이를 고려하면 CCT-K7의 KRISS 결과는 KCRV에 비해서 92 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 높은 값이 된다. 그러나 CCT-K7의 결과가 출판된 이후에 여러 NMI에서 동위원소 조성비를 측정하여 보정하였는데, 대부분 보정 방향이 온도를 더 높이는 방향이었으므로, KCRV를 다시 산출했다면 그 값 역시 상방향으로 조정되어 KRISS의 보정값과 더 가까워졌을 것으로 예측된다.</p><h2>2.3 핵심국제비교 APMP.T-K7</h2><p>아시아태평양측정기구 (Asian Pacific Metrology Programme,APMP)에 소속된 NMI의 물의 삼중점 국가표준을 CCT-K7의 결과와 연결하기 위하여 해당지역 내 물의 삼중점의 KC인 APMP.T-K7을 수행하였다. 실제 측정은 2008년에서 2009년 사이에 이루어졌다. 이 국제비교에서도 KRISS는 CCT-K7에서 사용한 것과동일한 국가표준 셀을 사용했는데, 이 때는 동위원소가 보정된 결과가 반영되었다. 최초에는 전달용 표준기로 CCT-K7에서 사용한 셀 2002-14가 이용되었으나, 주관기관인 대만 CMS의 측정 중에 파손되었다. 따라서 새롭게 셀 2000-24를 전달용 표준기로 사용하였다.</p><p>이 측정의 결과를 통하여 KRISS에서 보유한 국가표준 셀을CCT-K7의 KCRV와 연결하면 KCRV보다 71\(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 높다. 이것은 CCT-K7의 직접적인 결과에 동위원소 효과를 보정한 92 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\)보다 21 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) 더 낮은 값이다. 두 국제비교를 연결하면서 생기는 불확도와 측정의 반복도에 의한 불확도를 감안하면 이 정도의차이는 통계적으로 충분히 일어날 수 있는 차이로 보인다.</p><h2>2.4 켈빈의 재정의와 핵심국제비교 CCT-K7.2021</h2><p>2019년 5월 20일을 기점으로 열역학 온도의 단위인 켈빈의정의가 변경되었다. 켈빈의 정의는 물의 삼중점을 기반에서 볼츠만 상수를 기반으로 바뀌었다. 그러나 켈빈의 재정의에도 불구하고, ITS-90는 여전히 바뀌지 않았으므로 온도눈금 체계내에서 물의 삼중점은 여전히 가장 중요한 지위를 유지하며 불확도를 갖지 않는다.</p><p>물의 삼중점에 대한 최초의 KC가 20년 가까이 지났고, 그 이후에 동위원소와 그 보정 방법을 지정하면서 물의 삼중점 정의가 더 명확해지는 변화가 있었으므로 2020년 CCT (consultativecommittee for thermometry)에 의하여 물의 삼중점에 대한 두번째 KC가 계획되어 진행되었다. 이 국제비교 CCT-K7.2021은 캐나다의 표준기관인 NRC (National Research Council)가 주관하고 NRC를 포함하여 19개 표준기관이 참가하도록 계획되었다.</p><p>CCT WG-CMC (working group for CMC)의 물의 삼중점에 대한 CMC 심사 프로토콜에 의하면 82 \(\mathrm{\mu}\mathrm{K}\) \((k = 2)\) 보다 더 낮은 불확도의 CMC를 인정받기 위해서는 3개 이상의 물의 삼중점 셀로 이루어진 실험실 내 비교를 주기적으로 수행해야 한다. 따라서 이번 국제비교 측정을 위하여 기존에 국가표준을구성하던 두 개의 셀에서 불순물로 인해 온도가 0.1 \(\mathrm{mK}\) 이상 낮아진 하나의 셀을 빼고, 두 개의 셀을 더하여 세 셀의 평균으로 국가표준을 정의하였다. CCT-K7.2021에서는 KCRV를 물의삼중점 온도의 이상적인 값에 최대한 가깝게 하기 위하여 국가표준 내에 쿼츠 셀이 하나 이상 포함된 측정값만을 KCRV에 반영한다고 프로토콜에 명시했다. 따라서 추가된 두 개의 셀은 KRISS에서 보유하고 있는 쿼츠 셀 중에서 선택하였다. KC의 방법은 전달용 셀을 하나 선정하여 그 셀과 국가표준셀의 차이\(\Delta T\)를 두 개의 얼음 맨틀에 대해서 각각 10회 이상씩 측정하여 \(\Delta T\)의 평균값을 구하는 것이다. 전달용 표준기는 KRISS에서 보유하고 있는 쿼츠 셀 중에서 안정도가 높은 것으로 선정하였다. 참여기관과 주관기관 사이의 국가온도표준의 차이가 \(\Delta T\)를 매개로 하여 비교되며, 참여기관들과 주관기관의 비교 결과를 다시 매개로 하여 참여기관들 끼리의 국가표준의 차이가 비교된다.</p><table border><caption>Table 1. Triple point of water cells measured in CCT-K7.2021.</caption><tbody><tr><td>Cell s/n</td><td>Material</td><td>Make</td><td>Model</td><td>h(mm)</td><td>\(ID^{d}\)(mm)</td></tr><tr><td>2000-5</td><td>Borosilicate</td><td>KRISS</td><td>51-01-001</td><td>232</td><td>12</td></tr><tr><td>2002-7</td><td>Borosilicate</td><td>KRISS</td><td>51-01-001</td><td>251</td><td>12</td></tr><tr><td>1680Q</td><td>Fused silica</td><td>Isotech</td><td>B11-65-270Q</td><td>237</td><td>11</td></tr><tr><td>Q1057</td><td>Fused silica</td><td>Fluke</td><td>5901C-Q</td><td>235</td><td>14.4</td></tr><tr><td>Q1060</td><td>Fused silica</td><td>Fluke</td><td>5901C-Q</td><td>232</td><td>14.4</td></tr></tbody></table>
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"Model B11-65-270Q에서 h(mm)는 얼마 인가?",
"물의 삼중점의 첫번째 KC는 CCT-K7이다",
"82μK보다 낮은 불홗도의 CMC를 인정받기 위해서는 어떻게 해야할까?",
"켈빈의 정의에 사용되던 물의 삼중점이 특정한 성분비의 동위원소를 구성하고 있어야 한다는 것을 명시하는 것으로 켈빈 정의가 보완된 년도는 2006년이다.",
"KRISS에서 보유한 국가표준 셀을CCT-K7의KCRV와 연결하면 KCRV 보다 더 높은 불확도를 갖는다.",
"물의 삼중점의 첫번째 KC는 무엇일까?",
"켈빈의 정의는 물의 삼중점 기반에서 어떤 기반으로 바뀌었는가?",
"켈빈의 정의에 사용되던 물의 삼중점이 특정한 성분비의 동위원소를 구성하고 있어야 한다는 것을 명시하는 것으로 켈빈 정의가 보완된 년도로 알맞은 것은?",
"KRISS에서 보유한 국가표준 셀을CCT-K7의 KCRV와 연결하면 KCRV보다 얼마나 높은 불확도를 갖는가?",
"켈빈의 정의에 사용되던 물의 삼중점이 특정한 성분비의 동위원소를 구성하고 있어야 한다는 것을 명시하는 것으로 켈빈 정의가 보완된 년도는 몇년도 일까?",
"2009년 5월 20일을 기점으로 열역학 온도의 단위인 켈빈의정의가 변경되었다.",
"전달용 표준기로 CCT-K7에서 사용한 셀 2002-14가 이용되었으나 새롭게 셀 2000-24를 전달용 표준기로 사용한 이유는 무엇인가?",
"KRISS에서 보유한 국가표준 셀을CCT-K7의 KCRV와 연결하면 KCRV보다 더 높은 불확도를 가질때 그 값으로 옳은것은?",
"NRC는 미국의 표준기관이다."
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인공물ED
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소 동물 \(^1 \mathrm{H ~1.5 ~T}\) 자기공명영상 장치용 유연인쇄기판 기반 새장형 수신 코일 센서
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 유연인쇄기판 기술을 이용하여 소 동물 1.5 TMRI 장치용 새장형 수신 코일 센서를 제작하고, 그 성능을 실험적으로 검증하였다. 제안된 방법은 유연인쇄기판에 2차원 코일 센서 형상을 구현한 후, 지지체에 부착하여 입체 코일 센서구조를 형성하게 된다. 이 기술은 금속전선 등을 절단, 결합, 성형하여 직접 3차원 공간에 코일 센서를 구현하는 것보다 제작과정이 간단하고, 높은 정밀도를 제공할 수 있어 우수한 성능의코일 센서 제작을 가능케 한다.</p><p>제안된 방법은 측정 대상물의 크기나 사용 목적에 따라 다양한 소형 코일이 요구되는 실험 및 전임상 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다. 또한, 측정 대상물에 따라 맞춤형 코일 제작이 가능하여 자기장 세기가 약한 장비(저가 MRI 장치)를 사용하더라도 선명한 3차원 영상을 얻을 수 있고, 하나의 MRI장치에서코일 센서만 교체하면 다양한 용도로 응용할 수 있어 매우 경제적이다. 이미 산업계에 보편화된 유연인쇄기판 기술을 적용하여 간단하게 코일 센서를 구현할 수 있기 때문에 다양한 특수코일 센서의 구현에도 활용될 것으로 기대 된다.</p>
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"본 논문에서 제작한 새장형 수신 코일 센서의 성능은 어떻게 검증하였는가?",
"본 논문에서 제작한 새장형 수신 코일 센서는 어떤 기술을 이용하였는가?",
"본 논문에서 제작한 새장형 수신 코일 센서는 어떤 동물류를 위해 제작되었는가?",
"유연인쇄기판 기술은 어떻게 코일 센서 형상을 구현하였는가?",
"유연인쇄기판 기술을 구현할 때 몇차원 코일 센서에 형상을 구현하였는가?",
"3차원 공간에 코일 센서를 구현하는 것이 2차원 공간에 코일 센서를 구현하는 것보다 더 간단한가?",
"유연인쇄기판 기술을 이용하여 수신 코일 센서를 제작할 경우 나타나는 장점은 무엇인가?",
"3차원 공간에 코일 센서를 구현하는 수단으로 올바른 것은 무엇인가?",
"2차원 공간에 코일 센서를 구현하면 3차원 공간에 코일 센서를 구현하는 것보다 높은 정밀도를 제공할 수 있는가?",
"유연인쇄기판 기술을 통해 새장형 수신 코일을 제작하였을 경우 활용될 수 있는 분야는 어떤 것이 있는가?",
"측정 대상물에 따라 맞춤형으로 코일을 제작하여도 MRI 장비에 사용하기에는 아직 기술적으로 부족한가?",
"유연인쇄기판 기술을 이용해 코일을 제작할 경우 다양한 맞춤형 코일 제작이 가능해지는데, 이를 통해 얻을 수 있는 이점은 무엇인가?",
"실험 및 전임상 분야에서는 소형 코일이 요구되는가?",
"특수코일 센서의 구현에 유연인쇄기판 기술을 적용할 수 있는가?",
"MRI 장치에서는 코일 센서를 교체할 수 없는가?"
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인공물ED
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소 동물 \(^1 \mathrm{H ~1.5 ~T}\) 자기공명영상 장치용 유연인쇄기판 기반 새장형 수신 코일 센서
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<h1>2. 구조 및 설계</h1><h2>2.1 수신 코일 센서 구조</h2><p>일반적으로 새장형 코일 센서는 다수의 레그(leg)들과 이 레그들을 서로 연결하는 두 개의 엔드링(end-ring)으로 구성되는데, 예를 들어 8 개의 레그를 가진 새장형 코일 센서 구조는 Fig. 1(a)와 같다. 새장형 코일 센서에서 새장 구조를 구성하는 레그와 엔드링은 전도도(conductivity)가 높은 금속 도체를 사용하여 구현하는데, 본 논문에서는 유연 인쇄기판 상의 금속박막 스트립(strip)을 사용하여 구현한 특징이 있다. 즉, Fig. 1(b)에 보인 단면도와 같이 수신 코일 센서의 원통형 지지체 겉면에 레그와 엔드링에 해당하는 금속 스트립이 형성된 유연인쇄기판을 붙여서 3차원 코일 센서 형상을 구현한다. 또, 금속 스트립의 일 부분에 커패시터와 같은 부품을 실장하여 코일 센서를 완성하게 된다.</p><p>제안된 방법과 같이 유연인쇄기판을 사용하여 새장 구조를 구현하면 레그 및 엔드링의 인덕턴스를 정밀하게 조절하거나, 새장형 수신 코일의 성능에 결정적 영향을 미치는 레그들의 위치를 정밀하게 제어할 수 있다. 즉, 기존에 금속전선등을 이용하여 입체 새장 구조를 형성하는 방법은 금속전선의 길이나 굴곡 정도 등을 정밀하게 조절하는 것이 어려워레그 및 엔드링의 인덕턴스를 제어하는 것이 쉽지 않았다. 하지만, 제안된 방법은 2차원 유연인쇄기판을 먼저 제작한 후,이를 원통형 지지체에 붙여 3차원 입체 구조를 형성하고, 보편화된 유연인쇄기판 제작 기술을 이용하여 레그와 엔드링에 해당하는 금속 스트립의 굵기와 폭 그리고 상대 위치를 정밀하는 제어하는 것이 어렵지 않으므로 제작 과정이 단순한 특징이 있다.</p><p>일반적으로 모든 MRI장치용 수신 코일 센서는 자기장의 공간적 균등성을 제공하는 것이 매우 중요한데, 이를 위해코일 센서 구조의 공간적 대칭성이 매우 중요하다. 따라서 수신기 센서를 구성하는 각 요소 부품이나 부분품은 정확 한위치에 자리 잡아야 하는데, 기존의 금속전선을 이용한 방법은 3차원 입체 구조를 직접 구성하므로 새장형 코일 센서의 입체 구조를 형성하는 과정에서 레그나 엔드링의 상대적인 위치를 정밀하게 제어하는 것도 어려웠고, 재현성도 매우 낮은 문제점이 있었다. 하지만, 제안된 방법은 2차원 공간에서 정밀한 패턴을 형성한 후, 3차원 구조로 변환하기 때문에 기존 방식에 비해 높은 공간적 정밀도를 보장할 수 있다. 특히, 소 동물용 MRI 장치와 같이 수신 코일의 크기가 더 작아 질수록 이러한 공간적 정밀도가 코일 센서의 성능에 미치는 영향이 중요해 지므로 제안된 기술은 대형 수신 코일뿐만 아니라 소 동물용 MRI 장치를 제작할 경우 그 장점이더욱 뚜렷해진다.</p><p>제안된 새장형 수신 코일 센서의 레그와 엔드링에 모두 커패시터를 포함되어 있고, 이 구조는 대역통과(bandpass) 방식 새장형 코일 센서로 알려져 있으며, 이를 등가 모델로 변환하면 Fig. 2와 같다. 각 레그에는 하나 또는 둘 이상의 레그 커패시터(\( C_{L} \))들을 포함하며, 레그 커패시터들은 유연인쇄기판의 금속 스트립을 통해 서로 연결된다. 이때 금속 스트립은 인덕터로 작용하므로 각 레그는 커패서터와 인턱터가 직렬로 연결된 형태가된다. 새장형 코일 센서에서 각 레그의 양쪽 끝단은 두 개의 엔드링에 연결되며, 인접한 두 레그들을 연결하는 하나의 엔드링섹션(section)은 엔드링 커패시터(\( C_{E} \))와 금속 스트립으로 형성된 인덕터가 직렬로 연결된 구조이다.</p><p>한편, 특정 엔드링 섹션에는 MRI 장치의 수신단과 수신 코일센서를 연결하기 위한 피드라인(feed line)이 연결되며, 이 피드라인에는 임피던스 매칭을 위한 소자(\( C_{MS} \), \( C_{MP} \))들이 사용된다.새장형 코일은 본질적으로 두 개의 피드라인을 사용하여 직교위상으로 동작할 경우, 측정 대상물에서 방출되는 회전 편파 전자파(circularly polarized wave)를 수신할 수고, 이를 통해 신호대 잡음비를 \( \sqrt{2} \)배 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 간단한 구조를 가정하여 일단 하나의 피드라인을 사용하는 것으로 가정하며, 수신 전용 코일 센서에 사용되는 detuning 회로 등의 부가적인 부품은 생략 하여 도시 하였다.</p><h2>\( 2.2 \) 전산모의를 통한 설계 및 해석</h2><p>새장형 수신 코일 센서의 동작 원리는 이미 잘 알려져 있으며, 대역통과 방식 새장형 수신 코일 센서의 공진주파수는 다음과 같이 주어진다.</p><p>\( f_{m}=\frac{1}{2 \pi} \sqrt{\frac{\frac{2}{C_{L}} \sin ^{2}\left(\frac{m \pi}{N}\right)+\frac{1}{C_{E}}}{2 L_{L} \sin ^{2}\left(\frac{m \pi}{N}\right)+L_{E}}} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \(N\)은 코일 센서의 레그 수, \(m\)은 공진모드를 의미하며,\(m\)이 0인 경우는 엔드링 공진, 1인 경우는 레그 공진 중 우선 모드(dominant mode)를 의미한다. 또 \( L_{L} \)과 \( L_{E} \)는 각각 레그와 엔드링의 인덕턴스를 나타낸다.</p><p>제안된 수신 코일 센서가 높은 주파수에 동작하기 때문에 유연인쇄 기판의 금속 스트립에서 유기되는 인덕턴스가 전체 코일센서의 구조 및 개별 스트립의 형상에 따라 달라지는 점과 소자들의 기생효과(parasitic effect)를 고려하기 위해 고주파 특성을 반영한 모델링과 전산모의(simulation)에 기반한 해석이 필요하다. 특히, 대역통과 새장형 수신 코일 센서는 엔드링 커피시터 및 인덕터와 레그 커패시터 및 인덕터의 조합에 따라 특성을 조절할 수 있어 설계 자유도가 높은 장점이 있지만, 각 소자값에 따라 공진주파수 변동이 심하기 때문에 특정 주파수(특정자기장 세기)에서 동작하는 코일 센서를 설계하기 위해 전산모의를 사용하는 것이 바람직하다. 설계 과정에서는 먼저 식(1)을이용하여 소자의 대략적인 값을 얻고, 전산모의를 통해 반복적으로 보정하는 방법으로 자기장의 세기가 1.5 T인 MRI장치용대역통과 새장형 수신 코일 센서를 설계하였다.</p><p>전산모의에는 3차원유한요소법(FEM : Finite Element Method)에 기초한 설계 및 해석 솔루션인 ANSYS사의 HFSS를 사용하였으며, 수신 코일의 동작주파수 및 코일 구조 등을 고려하여 메쉬의 크기 등을 설정하였다. 설계된 수신 코일 센서는 소동물 MRI 장치에 사용되는 것을 가정하여 측정 대상물의 최대직경은 40 \(\mathrm{mm}\), 길이는 120 \(\mathrm{mm}\)로 하였으며, 수소원자(1\(\mathrm{H}\))1.5T MRI 장치에 사용될 수 있도록 동작(공진) 주파수는 63.85\(\mathrm{MHz}\)하였고, 나머지 상세 설계 파라미터는 Table 1과 같다.</p><table border><caption>Table 1. Design parameters of the coil sensor</caption><tbody><tr><td>Parameter</td><td>Value</td><td>Comments</td></tr><tr><td>Coil sensor diameter(d)</td><td>40 \(\mathrm{mm}\)</td><td></td></tr><tr><td>Coil sensor operating length</td><td>120 \(\mathrm{mm}\)</td><td></td></tr><tr><td>Thickness of strip</td><td>17\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td><td>0.5 oz</td></tr><tr><td>Width of all strips</td><td>5\(\mathrm{mm}\)</td><td></td></tr><tr><td>Dielectric layer height of the FPCB</td><td>0.2\(\mathrm{mm}\)</td><td></td></tr><tr><td>Dielectric constant of the FPCB</td><td>4.5</td><td>FR4</td></tr><tr><td>Number of legs(N)</td><td>8</td><td></td></tr></tbody></table><p>설계된 수신 코일 센서의 특성을 분석하기 위해 먼저 전산모의를 통해 반사 특성(S11)을 분석한 결과를 Fig. 3에 나타내었다. 이 때 레그에 3개의 집중 소자(lumped element) 커패시터를 직렬로 연결하여 사용하였는데, 하나의 커패시터를 사용하는 것보다 우수한 특성을 얻을수 있는것으로 알려져 있기 때문이다.</p><p>대역통과 새장형 코일 센서에는 다수의 레그 공진과 하나의 엔드링 공진이 존재하며, 본 논문에서는 레그 공진 중 가장 주파수가 가장 낮은 우선모드가 수소원자 감지를 위한 동작주파수(63.85\(\mathrm{HHz}\))가 되도록 설계하였다. 특히, 동작주파수보다 높은 주파수 대역에 엔드링 공진이 존재하는데, 엔드링 공진이 동작주파수의 고조파(harmonic wave) 근처에서 발생하여 코일 센서의 성능을 열화 시키기 않도록 설계 과정에서 커패시터 값들을 조절하였다. 특히, 수신 코일센서가 실제 사용되는 환경을 가정하여 내부가 빈 상태(air)뿐만 아니라 물(water phantom)로 채워진 상태도 고려하여 설계하였다.</p><p>3차원 영상 측정 위해 MRI 장치 특성의 공간 균등이 매우 중요하므로 설계된 수신 코일 센서의 자기장 세기 특성을 3차원모델로 분석한 결과를 Fig. 4에 나타내었다. 이 때 수신코일 센서가 실제 사용되는 환경을 가정하여 내부에 water phantom 이존재하는 경우를 가정하였다. 종방향 자기장 세기 분포를 통해 확인한 결과, 코일 센서의 동작 영역 \( (-60 \sim+60 \mathrm{~mm} \) 영역 \( ) \)에서설계된 코일은 매우 우수한 균일성을 나타내었으며, 이것은 3개의 레그커패시터를 사용하여 종방향 특성균일도를 높였기 때문이다.</p><p>설계된 수신 코일 센서가 MRI 장치에서 사용될 경우, 안정성등을 검증하기 위해 코일 센서의 종축방향(z-축) 위치에 따른 전자파흡수율(SAR : Specific Absorption Rate)도 전산모의를 통해 분석하였다. Fig. 5에 보인 바와 같이 코일 센서의 동작\( (-60 \sim+60 \mathrm{~mm} \) 영역에서 전자파 흡수율은 각 국의 규제나 권고 기준치 훨씬 낮은 0.05 \(\mathrm{W/kg}\)이하인 것으로 분석되었다.</p>
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"수신기 센서를 구성하는 각 요소 부품이나 부분품은 무조건 정확한위치에 자리 잡을 필요는 없어?",
"일반적으로 새장형 코일 센서는 무엇으로 구성돼?",
"본 논문에서는 유연 인쇄기판 상의 무엇을 통해 구현했어?",
"새장형 코일 센서에서 새장 구조를 구성하는 것은 뭐야?",
"금속 스트립의 일 부분에 무엇을 실장하여 코일 센서를 완성하는가?",
"제안된 방법은 무엇을 먼저 제작해?",
"일반적으로 모든 MRI장치용 수신 코일 센서는 무엇이 중요해?",
"3차원 영상 측정을 위해 중요한 것은 뭐야?",
"3차원 영상 측정에서 중요한 점은 뭐지?",
"종방향 자기장 세기 분포를 통해 확인한 결과, 몇 개의 레그커패시터를 사용했는가?",
"제안된 새장형 수신 코일 센서의 레그와 엔드링에 모두 포함된 것은 뭐야?",
"각 레그에는 하나 또는 둘 이상의 무엇을 포함해?",
"수신코일 센서가 실제 사용되는 환경을 가정하여 내부에 무엇이 존재한다고 가정했어?",
"설계된 수신 코일 센서의 특성을 분석하기 위해 먼저 무엇을 분석했어?",
"어디에 다수의 레그 공진과 하나의 엔드링 공진이 존재해?",
"동작주파수보다 낮은 주파수 대역에 엔드링 공진이 존재해?",
"수신 코일센서가 실제 사용되는 환경을 가정하여 내부가 빈 상태 뿐 아니라 무엇도 고려했어?",
"새장형 코일 센서에서 레그와 엔드링은 전도도가 낮은 금속 도체를 사용하여 구현해?",
"기존에 금속전선등을 이용하여 입체 새장 구조를 형성하는 방법은 어떤 문제가 있나?",
"어디에 설계된 코일이 매우 우수한 균일성을 나타내는가?",
"Coil sensor diameter(d)의 가치는 얼마야?",
"Coil sensor operating length의 Value는 뭐야?",
"Width of all strips의 가치는 어떤가?",
"Thickness of strip의 Comments값은 어떻게돼?"
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인공물ED
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소 동물 \(^1 \mathrm{H ~1.5 ~T}\) 자기공명영상 장치용 유연인쇄기판 기반 새장형 수신 코일 센서
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<h1>1. 서 론</h1><p>자기공명영상(MRI) 장치는 높은 해상도의 3차원 영상을 제공할 수 있으므로 의료 현장에서 가장 빈번하게 활용되는 의료기기 중 하나이다. 특히, 최근에는 의료 현장 뿐만 아니라연구 및 전임상 실험에서도 다양한 종류의 MRI 장치가 활용 되고 있다. MRI 장치에는 측정 대상물의 원자로부터 방출되는 미세한 전자파를 감지하기 위한 수신 코일(receiving coil) 센서가 반드시 사용되어야 하며, 이 코일 센서는 전체 MRI 장치의 성능을 결정하는 중요한 요소 부품 중 하나이다.</p><p>MRI 장치는 높은 공간 해상도(spatial resolution)와 우수한 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)를 제공하는 것이 바람직한데, 의료 현장 또는 연구 및 전임상 실험에서 측정 대상물의 크기에 맞춰 적절한 크기의 수신 코일 센서를 사용함으로써 동일한 장치를 이용하더라도 상대적으로 더 선명한 측정 영상을 얻을 수 있다. 즉, 의료 현장에서 인체의 일부분을 측정하거나, 연구 또는 전임상 실험에서 소 동물(small animal)을 측정할 경우,수신 코일 센서 크기를 측정 대상물에 맞게 줄임으로써 측정 대상물에서 방출되는 약한 전자파를 보다 효과적으로 수신하여 높은 공간 해상도와 우수한 신호 대 잡음비를 높일 수 있다.특히, 측정 대상물 크기에 맞춰 수신 코일 센서만 선택적으로 교체하여 사용할 경우, 측정 대상물 별로 별도의 MRI 장치를구비할 필요 없이 하나의 MRI 장치를 사용하여 크기가 다른 다수의 대상물들을 효과적으로 측정할 수 있기에 장비 구축 및 운영 비용을 줄이는 장점이 있다.</p><p>수신 코일 센서가 MRI 장치의 성능 및 가격 등에 중요한 영향을 미치므로 다양한 종류의 수신 코일 센서가 개발되어 왔는데, TEM(transverse electromagnetic) 코일, 표면(surface) 코일, 새장형(birdcage-type) 코일 등이 대표적인 예이다. 이러한 MRI장치용 코일 센서들은 각각 고유 특장점이 있어 다수 제품이 혼용되어 사용되고 있지만, 소 동물용 MRI 장치와 같이 측정 대상물의 크기가 작은 경우에 사용하기 위해서는 몇 가지 고려해야 할 문제들이 있다. 예를 들어, TEM 코일은 구조적 특성으로 인해 송신 코일과 수신 코일 센서가 하나로 제작 되어야 하기 때문에 측정 대상물의 크기에 맞춰 수신 코일 센서만 별도로 교체하는 것이 불가능한 문제점이 있다. 이에 반해 표면 코일은 수신 전용 코일 센서로 구현 가능하기에 이 문제를 해결할 있지만, 코일 센서를 구성하는 요소 루프(element loop) 소자별로 별도의 수신 장치가 연결되어야 하고, 크기가 작아지면 인접한 요소 루프 소자 사이의 간격이 좁아져서 상호 간섭이 발생 할 수 있기에 소 동물용 MRI 장치에 사용하기 어려운 문제점이 있다.</p><p>이와 달리 새장형 코일 센서는 구조가 대칭적이기 때문에 우수한 공간적 균등성(homogeneity)를 보장하고, 높은 신호 대 잡음비를 얻기 위해 직교위상(quadrature) 구조로 동작하더라도 최대 두 개의 수신 단자만 필요로 하기에 구조가 간단한 특징이 있다. 특히, 측정 대상물의 크기에 맞게 코일 센서를 작은 구조로 만들더라도 표면 코일과 달리 간섭에 따른 성능 열화가 발생하지 않으므로 소 동물용 MIR 장치의 수신 코일 센서로 적합하다.</p><p>한편, 새장형 코일 센서는 단일 입체 형상 구조이기 때문에이를 제작하기 위해서는 금속전선(wire) 등을 이용하여 정밀하게 3차원 입체 구조를 형성하여야 한다. 특히, 입체 구조의 형성 과정에서 코일 센서의 성능을 보장하기 위해 공간적 대칭성이 유지되어야 하기에 숙련된 제작 기술이 필요하며, 코일 센서구조가 작아 질수록 요구되는 정밀도가 높아 지므로 제작 과정의 어려움이 더욱 가중되는 것은 당연하다. 따라서 소 동물용새장형 수신 코일 센서를 구현하기 위해서는 기존 제작 과정의 문제점을 극복하는 것이 매우 중요하다.</p><p>본 논문에서는 유연인쇄기판을 이용하여 소 동물과 같은 작은 측정 대상물에 적합한 1.5 T MRI장치용 수신 코일 센서 구현 방법을 제시한다. 즉, 기존 방법과 달리 새장형 코일 센서 형상을 먼저 유연인쇄기판에 구현 하고, 이를 원통형(cylindrical)지지체(supporting structure) 겉면에 부착하여 간단하게 3차원코일 센서를 구현하였다. 이 방법은 제작과정이 간단하고, 특히소형 코일 센서에 중요한 높은 공간 정밀도를 제공하여 우수한특성을 나타냄을 실험적으로 검증하였다.</p>
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"TEM 코일이 측정 대상물의 크기에 맞춰 수신 코일 센서만 별도로 교체하는 것이 불가능한 이유가 뭐야?",
"코일 센서구조가 작아 질수록 요구되는 정밀도가 높아 지면 어껗게 되는가?",
"자기공명영상 장치는 의료 현장에서 가장 빈번하게 활용되는 의료기기 중 하나이지?",
"수신 코일 센서는 왜 MRI 장치에 사용되었어?",
"왜 MRI 장치에 수신 코일 센서가 이용되어 있니",
"MRI 장치는 의료 현장 뿐만 아니라연구 및 전임상 실험에서 활용되는가?",
"MRI 장치는 높은 공간 해상도와 무엇을 제공하는 것이 바람직하지?",
"측정 대상물에서 방출되는 약한 전자파를 보다 효과적으로 수신하면 어떻게 되지?",
"수신 코일 센서에는 TEM 코일, 표면 코일, 새장형 코일 등이 있는가?",
"측정 대상물 크기에 맞춰 수신 코일 센서만 선택적으로 교체하여 사용할 경우 하나의 MRI 장치를 사용하여 크기가 다른 다수의 대상물들을 효과적으로 측정할 수 있는가?",
"새장형 코일 센서는 구조가 비대칭적이지?",
"TEM 코일의 문제점은 무엇이야?",
"무엇이 TEM 코일의 문제점일까",
"새장형 코일 센서는 어떻게 우수한 공간적 균등성를 보장하는가?",
"새장형 코일 센서가 직교위상 구조로 동작하는 이유는 무엇을 얻기 위함인가?",
"새장형 코일 센서의 특징은 뭐야?",
"어떤 특성이 새장형 코일 센서에 존재해",
"금속전선(wire) 등을 이용하여 어떤 구조를 새장형 코일 센서가 형성해야해?",
"새장형 코일 센서는 어떤 구조인가?",
"어떤 구조가 새장형 코일 센서일까",
"코일 센서 입체 구조의 형성 과정에서 숙련된 제작 기술이 필요한 이유는 무엇인가?",
"3차원코일 센서를 구현하려면 무엇을 먼저 유연인쇄기판에 구현해야 하는가?",
"3차원코일 센서를 어떻게 구현하였어?",
"어떻게 3차원코일 센서를 구현했어",
"무엇을 이용하여 소 동물과 같은 작은 측정 대상물에 적합한 1.5 T MRI장치용 수신 코일 센서를 제조하였지?",
"MRI 장치에는 측정 대상물의 원자로부터 방출되는 미세한 전자파를 감지하기 위한 무엇이 사용되었지?",
"3차원 영상을 제공할 수 있는 의료 기기는 무엇인가?",
"코일 센서는 무엇을 결정하는 중요한 요소 부품이지?",
"측정 대상물 크기에 맞춰 수신 코일 센서만 선택적으로 교체하여 하나의 MRI 장치를사용할 경우의 장점은 무엇이지?",
"전체 MRI 장치의 성능을 결정하는 중요한 요소 부품 중 하나는 코일 센서인가?",
"수신 코일 센서는 MRI 장치의 성능 및 가격 등에 영향을 미치지 않는가?",
"다양한 종류의 수신 코일 센서가 개발된 이유는 뭐야?",
"표면 코일은 수신 전용 코일 센서이지?",
"수신 전용 코일 센서인 표면코일이 뭐지",
"새장형 코일 센서가 금속전선(wire) 등을 이용하여 정밀하게 3차원 입체 구조를 형성하여야 하는 이유는 무엇인가?",
"새장형 코일 센서는 소 동물용 MIR 장치의 수신 코일 센서로 적합하지?",
"새장형 코일 센서는 측정 대상물의 크기에 맞게 코일 센서를 작은 구조로 만들더라도 표면 코일과 달리 간섭에 따른 성능 열화가 발생하지 않는는가?",
"TEM 코일의 구조적 특성으로 인해 어떻게 해야 하지??",
"새장형 코일 센서 형상을 구현한 유연인쇄기판을 어디의 겉면에 부착하지?",
"1.5 T MRI장치용 수신 코일 센서는 유연인쇄기판을 이용하여 만들었는가?",
"MRI 장치는 의료 현장 뿐만 아니라 무엇에서 사용되는가?",
"측정 대상물에서 방출되는 약한 전자파를 보다 효과적으로 수신하려면 어떻게 해야 하니?",
"transverse electromagnetic의 약자는 뭐야?",
"어떤 것이transverse electromagnetic의 약자지",
"코일 센서를 구성하는 무엇끼리 별도의 수신 장치가 연결되어야 하지?",
"TEM 코일은 수신 코일 센서의 하나인가?",
"의료 현장 또는 연구 및 전임상 실험에서 측정 대상물의 크기에 맞춰 적절한 크기의 수신 코일 센서를 사용하면 어떻게 되는가?",
"새장형 코일 센서는 높은 신호 대 잡음비를 얻기 위해 어떤 구조로 동작하지?",
"의료 현장 또는 연구 및 전임상 실험에서 동일한 장치를 이용하더라도 상대적으로 더 선명한 측정 영상을 얻을 수 있게 하려면 어떻게 해야 하나?",
"1.5 T MRI장치용 수신 코일 센서는 무엇에 적합하지?",
"높은 공간 해상도와 우수한 신호 대 잡음비를 제공하는 것이 바람직한 의료기기는 무엇이야?",
"표면 코일이 소 동물용 MRI 장치에 사용하기 어려운 이유는 무엇인가?"
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인공물ED
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소 동물 \(^1 \mathrm{H ~1.5 ~T}\) 자기공명영상 장치용 유연인쇄기판 기반 새장형 수신 코일 센서
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<h1>3. 구현 및 결과</h1><h2>3.1 코일 센서 구현</h2><p>전산모의를 통해 설계한 결과들을 바탕으로 유전체(RF4) 두께가 0.2 \(\mathrm{mm}\)이고, 한 면에 두께가 17 \(\mathrm{mm}\)인 금속 박막을 가진유연박판(flexible laminate)에 인쇄기판 제작 기술을 적용하여코일 센서 형상을 구현하였다. 즉, 기존에는 금속전선 등을 절단, 결합, 성형하여 입체 새장 구조를 형성 하였던데 반해, 설계 결과를 활용하여 유연박판의 일부 금속 박막을 에칭(etching)을 통해 제거하여 2차원 새장 형상을 만들고, 이를 원통형 지지체 겉면에 부착한 후, 두 엔드링 스트립의 양 쪽 끝을 각각 하나의 엔드링 커패시터로 연결하여 엔드링 스트립이 폐경로를 형성하도록 하여 수신 코일 센서 형상을 제작하였다. 또한, 금속 박막의 일부분에 엔드링 커패스터, 레그 커패시터 등을 실장하고, 피드라인에 커넥터를 연결하여 Fig. 6과 같이 수신 코일 센서를 구현하였다. 특히, 사용된 엔드링 및 커패시터 등의 오차 등을 고려하여 제작 과정에서는 일부 미세 보정(trim)을 실시하였고,detuning 회로 등도 포함하여 제작하였는데, 특성 비교를 위해detuning 회로가 포함된 것과 그렇지 않은 코일 센서를 각각 제작하였다.</p><h2>3.2 특성 분석</h2><p>제작된 새장형 수신 코일 센서의 특성 분석을 위해 먼저 네트워크분석기를 이용하여 S-파라미터를 측정하였는데, Fig. 7은detuning 회로를 포함하여 구현된 코일 센서의 반사계수(S11)를 측정한 결과이다. 측정 결과는 전산모의 결과와 잘 일치하였고, 수소원자를 감지하기 위한 1.5 T MRI 장치의 동작주파수인63.85 \(\mathrm{MHz}\)에서 반사계수는 -20 \(\mathrm{dB}\) 이하로서 강한 공진이 발생함을 알 수 있다. 특히, 엔드링 공진주파수를 동작주파수의 고조파와 떨어져 있도록 설계 결과 엔드링 공진주파수는 117 \(\mathrm{MHz}\)였다.</p><p>구현된 코일 센서의 성능을 보다 상세하게 분석하기 위해코일 센서를 GE Healthcare사의 1.5T 전신(whole human body)MRI 장치에 결합하여 실험용 쥐(mouse)에 대한 MRI 촬영을실시하였다.</p><p>Fig. 8에 보인 바와 같이 구현된 코일을 MRI장치의 수신 코일 센서로 사용하여 작은 측정 대상물에 대해서 선명한 3차원영상을 을 획득할 수 있음을 확인하였다. 특히, 수신 코일의 구현 과정에서 detuning 회로를 포함한 경우, 보다 선명한 영상을 획득할 수 있음을 실험적으로 검증하였다.</p><p></p>
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"제작과정에서 무엇을 포함하여 제작하였는가?",
"Fig. 7를 통해 어떤 걸 측정하고 있어?",
"어떤 걸 Fig 7의 결과로 측정하고 있어",
"수신 코일 센서에 무엇을 연결하여 구현하였는가?",
"유연박판에 인쇄기판 제작 기술을 적용하여 무엇을 구현하였나?",
"인쇄기판 제작 회술을 유연박팔에 응용하여 무엇을 구현했지?",
"수소원자를 감지하는 장치는 뭐야?",
"어떤 장치가 수소원자를 감지해?",
"1.5 T MRI 장치의 동작주파수인63.85 \\(\\mathrm{MHz}\\)에서 반사계수는 뭐야?",
"특성비교를 위해 각각 제작한 것은 뭐야?",
"기존 센서에서는 금속 전선 등을 절단, 결합,성형하여 무엇을 형성하였는가?",
"원통형 지지체 겉면에 부착한 후, 두 엔드링 스트립의 양 쪽 끝에 무엇을 부착하였는가?",
"새장형 수신 코일 센서의 특성 분석하기 위해 측정한게 뭐야?",
"제작 과정에서는 일부 미세 보정(trim)을 실시했는가?",
"금속 박막의 일부분을 어디에 실장하였는가?",
"설계 결과 엔드링 공진주파수는 어떻게 되는가?",
"Fig. 7의 측정 결과는 전산모의 결과와 잘 일치 하였는가?",
"코일 센서의 성능을 상세하게 분석하기 위해서 코일 센서와 무엇을 결합하였는가?",
"수신 코일 센서 형상을 제작한 게 뭐야?",
"수신 코일의 선명한 영상은 detuning 회로를 포함했을때 인가?",
"코일센서는 작은 측정 대상물에 대해서 선명한 3차원영상을 회득할 수 있는가?"
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인공물ED
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전류제어를 이용한 등기구 전원장치에 관한 연구
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<h1>II. 본 론</h1> <h2>1. PWM/PFM 방식</h2> <p>기존의 하프브리지 방식에서 펄스와 주파수를 동시에 가변 한다는 것은 매우 기피하는 일 이었다. 그러나 기존에 해오던 주파수 변조와 함께 펄스폭 변조를 연동시켜서 주파수의 변통폭을 줄일 수가 있으므로 LLC 공진형 전원장치에서 전류제어를 하여도 회로를 안정적으로 동작시킬 수 있다. 즉, 상측 FET의 듀티비율을 낮춰 주파수 변동 폭을 줄임으로 인해 공진점을 유지 하면서 2차측의 전류를 감소시킬 수 있게 된다. 여기서 주파수를 변동시켜도 회로가 안정되는 이유는 주파수 변동폭이 적으므로 공진점을 크게 벗어나지 않는다는 점과 하프브릿지 회로 특성상 상단측 FET에서 공급되는 에너지 양이 듀티폭을 줄임으로 인해 낮게 공급되기 때문이다. 또한, 하프브리지 회로에서 공진점이 파괴될 정도의 변동 폭이라 해도 제안된 방식의 기술을 사용하게 되면 전원장치의 회로가 안정적인 동작을 하게 된다는 사실을 확인하고자 한다. 이 개념은 제어구조의 장점을 이용한 것으로 낮은 전류의 부하에서부터 높은 부하 전류에까지 LLC 공진형이 가능하므로 고효율 장수명의 LED 전원장치 개발이 가능하다는 점을 보여주고 있다.</p> <p>PWM은 전원회로에서 총 스위칭 기간과 출력부에 전송된 에너지의 비율인 듀티 싸이클(duty cycle)은 출력 전압을 일정하게 유지하기 위해 변경된다. 간단한 구성과 ZVS(zero voltage switching) 특성들로 인해 비대칭 PWM 회로는 제로 전압 변환기법을 사용하는 가장 일반적인 토폴로지 중 하나이다.</p> <p>PFM 회로는 매 스위칭 사이클 동안 일정량의 에너지를 출력부로 전송한다. 때문에 스위칭 주파수는 부하 전류에 따라 달라진다. 낮은 부하에서는 낮은 스위칭 주파수를 가지기 때문에, 효율은 높아지지만 출력 커패시터에 곺은 전압 리플이 발생한다.</p> <p>설계시 데드타임과 스위칭 주파수 그리고 전류제어를 주의해야 한다. 데드타임은 상하 브리지의 펄스가 중첩되면 브리지 회로의 MOSFET를 파괴하며, 또 너무 간격이 넓으면 역기전력의 발생으로 인해 스위칭 소자의 발열과 파괴의 우려가 발생 하게 된다.</p> <p>특히 형광등과 같은 경우에 사용되는 전원장치를 안정기라 하는 이유가 형광등은 방전관의 일종이므로 사용전압의 피크보다 높은 전압을 사용하여 아크 방전을 개시해야 한다. 여기서 방전관의 전류-전압 특성이 부성저항 특성을 갖기 때문에 일정전압으로 점등시키는 경우 관전류는 무제한 증가하므로 방전관의 파괴가 발생한다. 따라서 방전관을 시동하기위한 초기시동 점등 장치와 점등 이후 관내전류를 일정하게 안정적으로 유지 시키는 전류제한 장치가 동시에 필요하기 때문에 안정기라는 이름으로 사용되고 있다. 또한 초기 점등시 램프에 \( 1 \mathrm{kV}-1.5 \mathrm{kV} \)를 사용하므로 램프의 애노드 물질의 비산이 많아지고 수명을 단축시키는 결과가 발생하기 때문에 일반적으로 램프전압을 제한하는 소프트-스타트 회로방식을 사용하여 램프의 수명을 연장한다.</p> <table border><caption>표 1. PWM과 PFM의 비교</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>저출력 전류특성</td><td>전력특성</td></tr><tr><td>PWM</td><td>우수</td><td>보통</td></tr><tr><td>PFM</td><td>보통</td><td>우수</td></tr></tbody></table> <p>스위칭에 의한 손실은 스위칭 소자로 사용되는 트랜지스터를 사용함으로 발생하는데 스위칭 손실과 전도 손실로 구분 한다.</p> <p>스위칭손실은 스위칭 소자의 온 오프시 발생하고 스위칭 주파수에 비례한다. 줄이려면 스위칭 소자의 기생 용량을 줄여야 하며 제어회로의 구동전류를 증가시켜 스위칭 시간을 단축하여야 한다.</p> <p>전도손실은 스위칭 소자인 트랜지스터의 턴 온 기간 동안 전압-전류에 의존한다. 줄이려면 스위칭 소자의 저항을 감소시켜 게이트 전압을 높게 설정해야 한다.</p> <p>데드타임 손실은 스위칭 주파수가 높아지면 중요해지는데 주로 스위치와 정류스위치의 동시 선택방지용인데 이 기간 두 스위치는 오프상태로 전류는 스위치의 바디 다이오우드로 흐르게 된다. 비록 짧은 기간이나 전도손실은 다이오우드의 순방향전압과 전류의 곱으로 되어 증가하므로 데드 타임을 최소화해야 한다. 제어회로에서도 구동전류나 게이트 전압을 크게 하면 구동 손실을 증가시키게 된다.</p>
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"어떻게 하면 램프의 수명을 연장할 수 있는가?",
"어떻게 공진점을 유지 하면서 2차축의 전류를 감소시킬 수 있었는가?",
"표 1에서, PMW는 저출력 전류특성이 어떠한가?",
"표 1의 PMW에서, 보통으로 나타나는 항목은 어떤 특성인가?",
"표 1에서, 전력특성이 우수로 나타나는 항목은 무엇인가?",
"표 1에 따르면, 저출력 전류특성이 전력특성보다 더 뛰어난 항목은 무엇인가?",
"표 1에서 알 수 있는 PMF의 전력특성은 무엇인가?"
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인공물ED
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댁내 전력정보표시장치(IHD) 보급에 따른 사회적 혜택 정량화 연구
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<h1>3. IHD 보급에 따른 사회적 혜택(경제성) 분석</h1> <h2>3.1 사회적 혜택(경제성) 도출 산정 계수</h2> <p>IHD 보급 및 활용을 통한 전력소비 절감에 따른 사회적혜택 분석으로 ‘신규발전건설 및 송배전설비건설 회피비용’과 ‘온실가스 감축효과’의 간접 효과(사회적 혜택)를 도출할수 있으며, 사회적 효과 외에도 ‘에너지 수입절감 효과’와‘내수시장 창출 및 해외 수출 효과’와 같은 직접효과를 도출함으로써, IHD 보급 및 확산의 필요성을 정당화 할 수 있다. 본 논문에서는 사회적 혜택 부분만을 분석하여 제시하며, 정량화를 위한 주요 변수는 아래와 같다.</p> <table border><caption>표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>단위</td><td>변수</td><td>관련근거</td></tr><tr><td>HD 보급량 (저압고객)</td><td>대수</td><td>56,500 ~13,000,100</td><td>2011~2020 스마트미터 보급계획의 \(6\sim18\%\)</td></tr><tr><td>피크부하 억제율 (Participation Rate)</td><td>\(\%\)</td><td>\(55.1\%\)</td><td>한전수요관리자료(2009)</td></tr><tr><td>주택용 전력 연평균 증가율(Ave. Usage Growth Rate)</td><td>\(\%\)</td><td>2.38</td><td>스마트그리드로드맵 자료</td></tr><tr><td>저압고객 연간 평균 전력사용량 (Ave. Energy Usage)</td><td>\(\mathrm{kWh}\)</td><td>4,905</td><td>2008년 한전자료 (저압)</td></tr><tr><td>전력량 절감비율 (Reduction Rate)</td><td>\(\%\)</td><td>\(3\%\sim 15\%\)</td><td>국내외 사례 적용</td></tr><tr><td>부하율(주택용) (Load Factor)</td><td>\(\%\)</td><td>\(76.6\%\)</td><td>한전자료(2009)</td></tr><tr><td>회피 발전/송배전 비용(Avoided Costs)</td><td>원/\(\mathrm{kW}\)</td><td>발전-119,770원 송배전-113,326원</td><td>한전자료(2009)</td></tr><tr><td>온실가스감축비용 경제적효과 (Cost of △GHG))</td><td>원/톤</td><td>32,000원</td><td>스마트그리드로드맵 자료</td></tr><tr><td>탄소배출계수(Carbon EmissionCoefficient)</td><td>\(\mathrm{kg}/\mathrm{kW}\)</td><td>0.437</td><td>일반 공개자료</td></tr></tbody></table> <h2>3.2 신규발전 및 송배전 건설 회피 효과</h2> <p>신규발전 및 송배전건설 회피 효과는 IHD 보급에 따른최대 피크전력의 저감으로 인한 신규발전 및 송배전건설을회피함으로써 절약되는 경제적 효과를 산출한 내용으로 산출식은 아래와 같다.</p> <p>Avoided Benefits \( = \) Number of IHD \( \times \triangle \) Peak Load \( \times \) Avoided Costs where \[ \triangle \text { Peak Load }=\frac{\text { Ave. Energy Usage } \times \text { Reduction Rate }}{[24 h \times 365 \text { day } \times \text { Load Factor }]} \times \text { Participation Rate } . \]</p> <p>이때 IHD 보급 예상 고객수는 정부의 연도별 스마트미터보급 계획 수량의 \(6\sim8\%\)가 적용되었으며, IHD가 보급되더라도 반응하는 비율을 적용하기 위하여 한전에서 고압고객을대상으로 실시하는 수요관리제도에 참여하는 비율을 나타내는 ‘피크부하 억제율\((55.1\%)\)'이 적용되었다. 계산결과 절감비율을 \(5\%\)로 가정시 2011년도 신규발전 및 송배전 건설 회피효과는 42억이고, 2020년도는 1,195억원을 상회하였다. 또한 IHD 보급수량 증가 및 소비자들의 전력절감에 대한 인지도 증가를 감안하여 전력소비 절감율을 \(10\%\)로 가정한다면, 2011년도 신규발전 및 송배전 건설 회피효과는 84억이고, 2020년도는 2,391억이 가능하였다.</p> <h2>3.3 온실가스 감축효과</h2> <p>온실가스 감축효과는 IHD 보급에 따른 에너지소비 절감으로 인해 온실가스 감축량을 연도별로 추정한 내용으로 산출식은 아래와 같다.</p> <p>GHGBenefits \( = \) Number of IHD \( \times \triangle \) Energy Usage \( \times \) Carbon Emission Coefficient \( \times \) Cost of \( \triangle G H G \) where \( \triangle \) Energy Usage \( = \) Ave. Usage Growth Rate \( \times \) Ave. Energy Usage</p> <p>IHD 활용을 통한 전력소비 절감율을 최저치인 \(5\%\)로 가정시 2011년도 온실가스 감축효과는 2억이고, 2020년도는 55억이었으며, IHD 보급수량 증가 및 소비자들의 전력절감에대한 인지도 증가를 감안하여 전력소비 절감율을 \(10\%\)로 가정한다면, 2011년도 온실가스 감축효과는 3.9억이고, 2020년도는 110억으로 산출되었다.</p>
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"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 HD 보급량의 변수는 뭐야?",
"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 피크부하 억제율의 변수는 뭐야?",
"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 전력량 절감비율의 관련 근거는 뭐야?",
"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 저압고객 연간 평균 전력사용량의 관련 근거는 뭐야?",
"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 회피 발전/송배전 비용의 변수는 뭐야?",
"표 5 IHD 보급에 따른 사회적 혜택을 정량화하기 위한산정 변수에서 주택용 전력 연평균 증가율의 변수는 뭐야?",
"표 6 스마트 미터 보급 계획 및 IHD 보급 계획 산정에서 스마트 미터 보급 중 경제형의 2011년에는 몇 만대 보급할 계획이야?"
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인공물ED
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댁내 전력정보표시장치(IHD) 보급에 따른 사회적 혜택 정량화 연구
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<h1>2. 관련연구</h1> <h2>2.1 IHD 개요</h2> <p>IHD는 댁내에서 현재 전력소비, 누적 전력사용량, 전기요금, 온실가스 배출량 등에 대한 정보를 보여주는 표시장치다. IHD는 AMI의 주요 구성요소이며, 스마트미터와 연계하여 CPP 이벤트 통지, 부하관리 또는 DR 프로그램 운영, 요금 선지불(Prepayment) 고객 관리 등에 활용이 되고,온도, 습도 등의 환경 센서들과 연계되는 경우 댁내 에너지소비 환경에 대한 진단정보의 제공이 가능하다. IHD를 통해 고객에게 피드백 정보를 제공하기 위해서는 주로 스마트전력량계와 직접 연결하여 전력량계의 실시간 정보를 보여주거나, MDMS와 같은 유틸리티의 전력시스템과 연계하여 보다 많은 정보를 조회할 수 있다. 일반적으로 IHD를 통하여 제공하는 정보의 내용은 아래와 같다.</p> <p>해외에서 보급중인 IHD는 IHD의 제공 기능 사양에 따라, \($5~$20\) 가격대의 단순형(Simple, 세 단계의 TOU 가격을 색으로 나타낼 수 있는 단순한 IHD), \($25~$50\) 가격대의 중간형(Mid Range, 부가적으로 정보를 숫자로 표시하여 제공하는 중간 범위의 IHD), \($100~$400\) 가격대의 고급형(Advanced, 다양한 정보를 컬러 디스플레이로 제공하는 첨단 IHD, 가장 널리 사용됨)으로 구분이 가능하며, 평균 \(100$\) 정도의 설치비가 소요된다.</p> <h2>2.2 IHD를 이용한 에너지 절감 사례 분석</h2> <p>IHD를 이용한 전력사용정보 피드백을 통한 에너지 절감사례들을 분석 주체별로 구분하여 살펴볼 수 있다. 우선적으로 2006년 옥스퍼드대학 환경변화연구소의 Darby 박사가38개의 주거용 전력요금 피드백 파일럿 프로그램을 시행 사례를 분석한 결과, 21 개의 연구결과들이 IHD를 통한 에너지소비 절감 효과를 나타낸 것으로 분석되었으며, 평균 에너지소비 절감효과는 \( 5 \% \sim 14 \% \)범위였다. 전력요금에 대한 피드백 방법에 있어서도 소비자에게 IHD를 통해 직접적으로 에너지 정보를 제공하거나 IHD에 가변요금 프로그램을 결합하는 방법이 소비자가 에너지소비를 절감할 수 있는 가장 좋은 방법이라는 결과를 도출해 냈다. 다음은 주요 전력요금 피드백 파일럿 프로그램별 절감 효과를 도출한 결과이다.</p> <p>또한 EPRI가 가정용 소비자의 전기절약을 유도하기 위해 전기 사용 피드백 방법에 따른 효과와 비용에 미치는 요소에 관하여 조사한 결과에 따르면, 피드백을 주는 형태에따라 피드백 전달 메커니즘 스펙트럼(Feedback DeliveryMechanism Spectrum)을 분류하고, 전체 6단계 중 1~4단계는 간접 피드백(Indirect Feedback), 5~6단계는 직접 피드백(Direct Feedback)으로 구분하였다. IHD와 가변요금제 프로그램 방법은 직접피트백 방법인 5단계에 해당한다.</p> <p>IHD 관련연구 결과들을 종합하면 IHD 사용을 통해 연간 \( 4\sim12 \% \) 정도의 전력소비 절감이 가능함을 보여주었으며, 직접 피드백 5 ~ 6단계의 평균 소비절감 효과는 각각 \( 7 \% \),\( 12 \% \)였다.</p> <table border><caption>표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교</caption> <tbody><tr><td>피드백 형태</td><td>방법 구분</td><td>관련 연구 수</td><td>표본 크기</td><td>평균소 비절감 효과</td></tr><tr><td>2(Enhanced monthly billing)</td><td>간접</td><td>7</td><td>79~2,000</td><td>\(9\%\)</td></tr><tr><td>3(Estimated feedback)</td><td>간접</td><td>2</td><td>137~152</td><td>\(4\%\)</td></tr><tr><td>4(Daily/weekly feedback)</td><td>간접</td><td>5</td><td>15~267</td><td>\(8\%\)</td></tr><tr><td>5(Real-time feedback)</td><td>직접</td><td>12</td><td>10~422</td><td>\(7\%\)</td></tr><tr><td>6(Real-time plus/appliance level information)</td><td>직접</td><td>5</td><td>4~25</td><td>\(12\%\)</td></tr></tbody></table> <p>그리고 유틸리티가 수행한 Landis+Gyr EcoPioneer 파일럿 프로그램 사례를 살펴보면, 전력소비 절감 및 탄소배출저감을 위해 전력사용량(가스, 수도 포함)과 온실가스배출량에 대한 실시간 정보를 제공하는 “ecoMeter” IHD를 통해2007년부터 1년간 호주의 South East Water와 함께 50 가구를 대상으로 스마트미터링 프로그램을 수행한 결과 가구당 평균 \(15\%\) 전력소비 절감 효과를 보여주었으며, IHD와같은 시각적 디스플레이 장치(VDU7)) 만 이용했을 경우에는약 \(10\%\)의 절감효과, 가변요금제, DLC(직접부하제어) 등과함께 IHD가 사용되는 경우 에는 최대 \(45\%\) 의 피크부하 절감 효과가 있는 것으로 파악되었다.</p> <p>마지막으로 국내에서 수행한 스마트계량시스템 실증 사업결과에서도 그 사례를 찾아볼 수 있다. 에너지관리 공단 주관으로 2008년 9월부터 2009년 1월에 걸쳐 스마트계량시스템 실증 사업을 통하여 IHD와 관련된 사업을 추진한 결과 실증 사이트 별 IHD 설치에 의한 에너지 절감 효과는 IHD설치를 통해 약 \(5\%\) 이상의 절감 효과를 볼 수 있는 것으로분석되었다.</p> <table border><caption>표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과</caption> <tbody><tr><td>파일럿</td><td>연도</td><td>지역</td><td>고객수</td><td>설명</td><td>기간</td><td>결과 (피크절감,\(\%\))</td></tr><tr><td>Tempo Tariff (EDF)</td><td>1995</td><td>France</td><td>350,000</td><td>CPP 프로그램</td><td>진행중</td><td>\( 15 \% \) \( 30 \% \) \( 45 \% \)</td></tr><tr><td>Home Energy Efficiency Trial(HEET)</td><td>2005</td><td>Austral 1a</td><td>200</td><td>3종류의 TOU 요율과 CPP 요율</td><td>1년</td><td>\( 30 \% \)</td></tr><tr><td>Statewide Pricing Pilot</td><td>2004</td><td>US</td><td>2,500</td><td>Tou, 하루전 CPP (기간 고정), 당일 CPP(기간가변)</td><td>2년</td><td>\( 4.7\%\sim16 \% \)</td></tr><tr><td>Guff Power Select Program</td><td>2000</td><td>US</td><td>2,300</td><td>3종류의 Tou 요율과 CPP 요율</td><td>1년</td><td>\( 22\%\sim41 \% \)</td></tr></tbody></table>
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"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 3의 방법 구분은 뭐지?",
"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 5의 관련 연구 수는 얼마인가?",
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"피드백 형태 4의 방법 구분은 본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에 따르면 어떤 값이 되지",
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"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 3의 평균소 비절감 효과는 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Statewide Pricing Pilot의 지역은 어디지?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Guff Power Select Program의 연도는 언제일까?",
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"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 6의 평균소 비절감 효과는 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 4의 표본 크기는 얼마 정도지?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Statewide Pricing Pilot의 연도는 언제인가?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Home Energy Efficiency Trial의 지역은 어디인가?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Tempo Tariff의 지역은 어디일까?",
"본문의 표 4에서 Home Energy Efficiency Trial의 고객수는 얼마지?",
"본문의 표 4에서 Guff Power Select Program의 고객수는 얼마일까?",
"본문의 표 4에서 Guff Power Select Program의 설명은 무엇인가?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Tempo Tariff의 연도는 언제야?",
"Tempo Tariff의 연도는 본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에 의하면 언제로 나올까요",
"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 6의 방법 구분은 무엇인가?",
"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 3의 표본 크기는 얼마 정도니?",
"본문의 표 4 IHD 및 가변요금제를 통한 피크부하 절감 효과에서 Home Energy Efficiency Trial의 연도는 언제지?",
"본문의 표 4에서 Statewide Pricing Pilot의 고객수는 얼마인가?",
"본문의 표 3 피드백 형태에 따른 전력소비 절감 효과 비교에서 피드백 형태 4의 평균소 비절감 효과는 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 표 4에서 Tempo Tariff의 고객수는 얼마야?",
"Tempo Tariff의 고객수는 본문의 표 4를 따르면 어떤 수가 되지"
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3.3kV급 저저항 4H-SiC Semi-SJ MOSFET
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<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. Semi-SJ MOSFET 구조</h2><p>고전압, 고전류에서 동작하며 낮은 온 저항을 가지는 전력 반도체 소자를 만들기 위해서는 SJ 구조가 핵심이 된다. SJ 구조는 기존의 drift 영역 대신에, N/P pillar를 \( \mathrm{y} \) 축 방향으로 길게 형성시킨 구조이다. 따라서 \( \mathrm{x} \) 축과 \( \mathrm{y} \) 축 방향으로 동시에 공핍 영역이 형성된다. 이러한 2 차원의 공핍 효과는 기존에 1 차원의 푸아송 방정식이 적용되던 것과 달리, 2 차원의 푸아송 방정식이 적용되기 때문에 전계 분포를 개선시킨다. 이를 통해서 N/P pillar의 도핑 농도를 높게 만드는 것이 가능해지며, 결국 온 저항 역시 개선되는 효과를 얻는다. 또한 N/P pillar의 폭과 도핑 농도를 적절하게 설정하여 전하의 균형을 맞추어 주었을 때, 각 pillar의 폭보다 두께가 매우 크기 때문에 \( \mathrm{y} \) 축 방향의 전계 분포가 균등해지는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 2는 기존의 DMOSFET과 Semi-SJ MOSFET의 \( \mathrm{y} \) 축 방향의 전계 분포이다. 부분적으로 도입한 SJ의 효과를 확인하기 위해서 Drift 영역의 도핑 농도는 \( 1.3 \times 10^{15} \mathrm{~cm}^{-3} \) 으로 동일하게 설정하였다. 기존 DMOSFET의 \( \mathrm{y} \) 축 방향의 전계분포를 확인해 보면 사다리꼴 모양의 형태를 나타내는 것을 확인 할 수 있다. 반면 Semi-SJ MOSFET의 경우에는 SJ 구간에서는 전계분포가 균등해지면서 직사각형 모양에 가깝고, 그 아래 Drift 영역에서는 전계 분포가 다시 사다리꼴 모양을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 Semi-SJ MOSFET의 경우에 전계 분포 그래프의 면적이 더 크고, 이는 항복 전압 특성이 개선되는 것으로 이어진다.</p><p>제안한 Semi-SJ MOSFET 구조는 SJ 구조의 공정이 어렵기 때문에 pillar의 두께를 최소화 하면서, 동시에 SJ의 2 차원 공핍 효과를 통한 항복 전압 특성 개선을 얻을 수 있도록 \( 10 \mu \mathrm{m} \) 로 설정하였다. 이는 기존 구조에서 drift 영역의 두께인 \( 26 \mu \mathrm{m} \) 의 약 \( 40 \% \) 정도이다. 또한 전하의 균형을 위해 N/P pillar의 폭과 도핑 농도를 동일하게 \( 1 \times 10^{16} \mathrm{~cm}^{-3} \) 으로 설정하였으며, 이 값은 기존 구조의 drift 영역의 도핑 농도인 \( 1.3 \times 10^{15} \mathrm{~cm}^{-3} \) 보다 약 8 배 정도 크다. 다음으로 drift 영역의 도핑 농도에 따라서 항복 전압과 온 저항이 트레이드-오프 관계를 가지기 때문에 도핑 농도를 변화시키면서 최적화 과정을 진행하였다.</p>
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"고전압, 고전류에서 동작하며 낮은 온 저항을 가지는 전력 반도체 소자를 만들 때 중요한 구조는 무엇인가?",
"SJ 구조는 무엇인가?",
"SJ 구조에는 1 차원의 푸아송 방정식이 적용되는가?",
"SJ 구조에서 \\( \\mathrm{x} \\) 축과 \\( \\mathrm{y} \\) 축 방향으로 동시에 무엇이 형성되는가?",
"공핍 효과는 무엇을 개선시키는가?",
"2 차원의 공핍 효과는 N/P pillar의 도핑 농도를 낮추는가?",
"SJ 구조를 사용하면 온 저항이 개선되는가?",
"SJ 구조에서 pillar의 폭이 두께보다 큰가?",
"실험에서 Drift 영역의 도핑 농도는 일정하게 유지되었는가?",
"기존 DMOSFET의 \\( \\mathrm{y} \\) 축 방향의 전계분포의 모양은 무엇인가?",
"Semi-SJ MOSFET는 모든 영역에서 직사각형 모양의 전계분포를 갖는가?",
"Semi-SJ MOSFET에서 전계분포가 균등한 영역은 어디인가?",
"DMOSFET의 전계분포 그래프의 면적이 Semi-SJ MOSFET보다 큰가?",
"Semi-SJ MOSFET 구조는 SJ 구조를 공정하기에 수월한가?",
"실험에서 \\( 10 \\mu \\mathrm{m} \\) 로 설정된 물리량은 무엇인가?",
"실험에서 사용한 pillar의 두께는 기존 구조의 drift 영역의 두께와 비교하여 약 몇 \\(\\%\\) 인가?",
"실험의 Semi-SJ MOSFET 구조의 도핑 농도는 기존 구조의 구조의 drift 영역의 도핑 농도에 비해 몇 배 큰가?",
"이 글의 토픽은 무엇인가?",
"SJ 구조에서 N/P pillar의 폭과 도핑 농도를 적절하게 설정하여 전하의 균형을 맞추어 주면 무엇이 균등해지는가?",
"항복 전압과 트레이드-오프 관계인 물리량은 무엇인가?",
"Semi-SJ MOSFET의 항복 전압 특성이 DMOSFET에 비해 개선되었는가?"
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인공물ED
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3.3kV급 저저항 4H-SiC Semi-SJ MOSFET
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<p>그림 6 에서는 각 구조별 항복 전압을 확인 할 수 있다. 기존의 구조는 \( 3334 \mathrm{V} \) 의 항복 전압을 가진다. CSL 구조의 경우, JFET 영역과 Drift 상단 부 영역을 부분적으로 도핑 농도를 높여 주었기 때문에 기존보다 다소 감소한 \( 3226 \mathrm{V} \) 의 항복 전압을 가지게 된다. Semi-SJ MOSFET 구조의 경우에는 최적화를 통해 Drift 영역 전체의 도핑 농도를 높여주었기 때문에 더욱 감소한 \( 3053 \mathrm{V} \) 의 항복 전압을 가진다. 이는 기존 구조의 항복 전압에 비해서는 약 \( 8 \% \) 가량 감소한 수치로, 온 저항의 개선에 비해서는 경미한 수준의 차이이다. FOM\( \left(\mathrm{BV}^{2} / \mathrm{R}_{\mathrm{on,sp}}\right) \) 으로 각 구조를 비교해보면 기존 구조는 FOM이 \(401.15\mathrm{MW}\) \( \cdot \mathrm{cm}^{-2} \) 이며, CSL 구조는 1011.37MW \( \cdot \)\( \mathrm{cm}^{-2} \) 이고, Semi-SJ MOSFET 구조는 \(1593.32\mathrm{MW}\) \( \cdot \) \( \mathrm{cm}^{-2} \) 이다. 그 값은 기존 구조에 비해 약 \( 297 \% \) 가량 증가했으며, CSL 구조에 비해서는 \( 58 \% \) 가량 증가한 수치로, Semi-SJ MOSFET 구조가 정적 특성에서 매우 개선된 구조임을 확인할 수 있다.</p><p>그림 7은 드레인 전압이 \( 1500 \mathrm{V} \) 일 때, 각 구조별 전계 분포가 나타난다. \( 3300 \mathrm{V} \) 급일 때, 가용 동작 범위인 \( 1500 \mathrm{V} \) 로 드레인 전압을 동일하게 설정한 후, 전계 분포를 측정하였다. 모든 구조에서 최대 전계는 P-base 모서리에서 나타나는 것을 확인할 수 있다. 기존 구조에서는 최대 전계가 약 \( 2 \mathrm{MV} / \)\( \mathrm{cm} \) 으로 나타난다. CSL 구조에서는 JFET 영역의 도핑 농도가 증가하였기 때문에 P-base 모서리와 CSL 영역의 접한 부분간의 공핍 영역이 감소하게되고, 최대 전계가 \( 2.3 \mathrm{MV} / \mathrm{cm} \) 으로 증가하는 것을 확인할 수 있다. Semi-SJ 구조에서는 SJ 구조로 인해 공핍 영역이 더욱 감소하여 최대 전계가 \( 2.5 \mathrm{MV} / \mathrm{cm} \) 으로 증가한다. 그러나 모든 구조에서 \( \mathrm{SiC} \) 의 한계 전계 값인 \( 3 \mathrm{MV} / \mathrm{cm} \) 을 넘지 않기 때문에 신뢰성 문제가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 8은 마찬가지로 드레인 전압이 \( 1500 \mathrm{V} \) 일 때, 각 구조별 \( \mathrm{y} \) 축 방향 전계 분포이다. 기존의구조와 CSL 구조에서는 사다리꼴 형태로 전계 분포가 나타는 것을 확인할 수 있다. Semi-SJ 구조의 경우에는 SJ영역에서는 비교적 균등한 직사각형 형태로 분포가 나타나다가, drift 영역에서는 다시 사다리꼴 형태로 전계 분포가 나타난다. 이 때, drift 영역의 도핑 농도가 더 높기 때문에 기울기가 증가하는 것을 확인할 수 있다.</p><p>표 2 는 시뮬레이션을 통해 얻은 각 구조의 정적 특성을 요약한 것이다. 제안한 Semi-SJ 구조는 온 저항 특성이 대폭 개선되었지만, 항복 전압은 경미하게 감소하였기 때문에 FOM이 매우 향상되는 것을 확인할 수 있다.</p>
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"CSL 구조에서 도핑 농도를 높인 영역은 어디인가?",
"JFET 영역과 Drift 상단 부 영역의 도핑 농도를 높이면 항복 전압이 줄어드는가?",
"실험에서 CSL 구조의 항복 전압은 기존의 구조에 비해 \\( 108 \\mathrm{V} \\) 낮은가?",
"실험에서 측정된 CSL 구조의 항복전압은 몇 \\( \\mathrm{V} \\) 인가?",
"실험에서 측정된 Semi-SJ MOSFET 구조의 항복전압은 기존의 구조에 비해 \\( 281 \\mathrm{V} \\) 낮은가?",
"실험에서 항복 전압은 기존 구조, Semi-SJ MOSFET 구조, CSL 구조 순으로 낮아지는가?",
"실험에서 항복 전압이 온 저항 보다 더 극적으로 개선되었는가?",
"본문에서 항복 전압이 기존 구조에 비해 약 \\( 8 \\% \\) 가량 감소한 구조는 무엇인가?",
"Semi-SJ MOSFET 구조의 FOM값은 얼마인가?",
"FOM은 어떻게 계산하는가?",
"본문에서 FOM값이 기존 구조에 비해 약 \\( 297 \\% \\) 가량 증가한 구조는 무엇인가?",
"FOM\\( \\left(\\mathrm{BV}^{2} / \\mathrm{R}_{\\mathrm{on,sp}}\\right) \\) 값은 구조의 정적 특성을 나타내는 가?",
"최대 전계가 가장 큰 구조는 무엇인가?",
"공핍 영역이 감소하면 최대 전계가 증가하는가?",
"본문과 같이 실험했을 때, Semi-SJ 구조에서 P-base 모서리의 전계를 측정하면 얼마가 나오겠는가?",
"Semi-SJ MOSFET 구조에서 최대 전계가 측정된 위치는 어디였는가?",
"JFET 영역의 도핑 농도가 증가하면 최대 전계가 증가하는가?",
"Semi-SJ 구조에서 drift 영역의 도핑 농도가 더 높은가?",
"Semi-SJ 구조는 모든 영역에서 직사각형 형태의 전계가 나타나는가?",
"Semi-SJ 구조는 온 저항과 항복 전압, FOM이 모두 기존 구조에 비해 증가하였는가?",
"\\( \\mathrm{SiC} \\) 의 한계 전계 값을 넘으면 구조의 신뢰성 문제가 발생하는가?",
"공핍 영역이 가장 작은 구조는 무엇인가?",
"기존 구조의 \\( \\mathrm{y} \\) 축 방향 전계 분포는 Semi-SJ 구조 drift 영역에서의 모양과 같은가?",
"기존의구조와 CSL 구조는 같은 모양의 \\( \\mathrm{y} \\) 축 방향 전계 분포를 갖는가?",
"항복 전압이 감소하면 FOM이 증가하는가?",
"Semi-SJ 구조의 최대 전계는 \\( \\mathrm{SiC} \\) 의 한계 전계 값보다 큰가?",
"Semi-SJ 구조에서 SJ영역과 drift 영역 중 도핑 농도가 더 낮은 영역은 무엇인가?",
"FOM의 단위는 \\( \\mathrm{W}/\\mathrm{cm}^{-2} \\)인가?",
"Semi-SJ MOSFET 구조는 정적 특성에 대해 CSL 구조보다 개선되었는가?",
"본문에서 Semi-SJ MOSFET 구조의 FOM값은 CSL 구조에 비해 몇 \\( \\%\\)증가헀는가?"
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인공물ED
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3.3kV급 저저항 4H-SiC Semi-SJ MOSFET
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<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>기존의 DMOSFET 구조에 부분적으로 SJ를 도입한 Semi-SJ MOSFET 구조를 제안하였다. 제안한 구조의 정적 특성이 기존 구조 및 기존 구조를 개선한 형태인 CSL 구조와 비교했을 때 개선되는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. SJ의 도입으로 2 차원의 공핍 효과가 발생하여 항복 전압이 개선된다. 항복 전압의 개선을 통해 얻은 이득으로 높은 농도의 도핑이 가능해지고, 결과적으로 낮은 온 저항 특성을 얻을 수 있었다.</p><p>Drift 도핑 농도를 최적화한 Semi-SJ MOSFET 구조에서 항복 전압은 \( 3053 \mathrm{V} \) 로 기존 구조에 비해 약 \( 8 \% \) 감소, 온 저항은 \( 5.8 \mathrm{m} \Omega \cdot \mathrm{cm}^{2} \) 으로 기존 구조보다 약 \( 80 \% \) 감소하였다. 제안한 구조는 항복 전압이 약간 감소 하지만, 온 저항이 매우 개선되기 때문에 기존의 구조보다 우수한 정적 특성을 가진다. 따라서 소자의 동작에 있어서 전력 손실을 낮추고, 에너지 효율을 높일 수 있다.</p>
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"제안한 구조가 가진 특성에 대해 알맞은 것은?",
"Semi-SJ MOSFET 구조는 기존 DMOSFET 구조에 부분적으로 무엇을 도입했어?",
"Semi-SJ MOSFET 구조는 기존의 어느 구조에 SJ를 도입한 거야?",
"기존의 DMOSFET 구조를 전체적으로 SJ를 도입하여 리모델링한 구조가 Semi-SJ MOSFET 구조야?",
"제안한 구조의 정적 특성이 기존 구조 및 기존 구조를 개선한 형태인 CSL 구조와 비교했을 때 개선되는 것을 무엇으로 확인할 수 있어?",
"무엇의 도입으로 2차원의 공핍 효과가 발생해?",
"SJ가 도입되면 어떤 결과가 나타나?",
"높은 농도의 도핑이 가능해지고, 결과적으로 낮은 온 저항 특성을 얻을 수 있도록 개선된 전압은 뭐야?",
"SJ의 도입으로 2 차원의 공핍 효과가 발생하여 어떤 점이 개선돼?",
"항복 전압의 개선을 통해 얻은 이득이 결과적으로 얻을 수 있는 건 뭐야?",
"항복 전압의 개선을 통해 얻을 수 있는 효과는 뭐야?",
"Drift 도핑 농도를 최적화한 구조는 뭐야?",
"Drift 도핑 농도를 최적화한 Semi-SJ MOSFET 구조에서 항복 전압은 얼마인가?",
"Drift 도핑 농도를 최적화한 Semi-SJ MOSFET 구조에서 항복 전압은 \\( 3053 \\mathrm{V} \\) 로 기존 구조에 비해 얼마나 감소했어?",
"Drift 도핑 농도를 최적화한 Semi-SJ MOSFET 구조에서 온 저항은 \\( 5.8 \\mathrm{m} \\Omega \\cdot \\mathrm{cm}^{2} \\) 으로 기존 구조보다 얼마나 감소했어?",
"제안한 구조는 항복 전압이 약간 감소 하지만 어떠한 점은 개선되는가?",
"제안한 구조에서 약간 감소하는 전압은 뭐야?",
"제안한 구조는 항복 전압이 약간 감소 하지만, 온 저항이 매우 개선되기 때문에 기존의 구조보다 어떠한 특성이 우수한가?",
"제안한 구조는 항복 전압이 약간 감소하는 경향을 보이는가?",
"제안한 구조는 항복 전압이 약간 감소 하지만, 온 저항이 매우 개선되기 때문에 기존의 구조보다 손실이 클까?",
"Drift 도핑 농도를 최적화한 Semi-SJ MOSFET 구조에서 온 저항의 수치가 얼마야?",
"기존의 DMOSFET 구조에 부분적으로 SJ를 도입한 구조가 뭐야?",
"기존 구조 및 기존 구조를 개선한 형태는 뭐야?",
"제안한 구조의 어떤 특성이 CSL 구조와 비교했을 때 개선되는 것을 확인할 수 있어?",
"제안한 구조의 정적 특성이 기존 구조 및 기존 구조를 개선한 형태인 CSL 구조와 비교했을 때 문제점으로 드러나?",
"SJ의 도입으로 어떠한 효과가 발생해?",
"항복 전압의 개선을 통해 얻은 이득으로 어떤 농도의 도핑이 가능해져?",
"제안한 구조는 소자의 동작의 어떤 효율을 높이는가?",
"소자의 동작에 있어서 전력 손실을 낮추고, 에너지 효율을 높일 수 있는 까닭은 어떤 특성 때문일까?",
"제안한 구조는 온 저항이 매우 개선되는가?",
"제안한 구조는 소자의 동작에 있어 어떠한 부분의 손실을 낮추는가?",
"제안한 구조의 어떤 동작의 전력 손실을 낮추고, 에너지 효율을 높일수 있을까?",
"온 저항이 매우 개선되어 소자의 동작에 있어서 전력 손실을 낮추고, 에너지 효율을 높일 수 있는 구조는 뭐야?"
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인공물ED
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3.3kV급 저저항 4H-SiC Semi-SJ MOSFET
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근에, 차세대 전력 반도체 소자인 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) MOSFET에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 넓은 에너지 밴드 갭 물질인 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) 는 높은 한계 전계 \( (3 \mathrm{MV} / \mathrm{cm}) \) 와 낮은 진성 캐리어 농도 및 높은 열 전도율 등 전력 반도체 소자에 적합한 물성을 가지고 있다. 또한 \( \mathrm{Si} \) 기반의 공정 플랫폼을 활용 할 수 있다는 이점을 가지고 있기 때문에, \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) 이용한 보다 폭넓은 연구가 필요하다.</p><p>\( 1700 \mathrm{V} \) 급에서는 Trench 기술을 적용하여 JFET 영역을 제거한 UMOSFET 구조 등 다양한 소자 구조에 대한 연구가 활발하지만, \( 3300 \mathrm{V} \) 급에서는 그림 1. (a)와 같은 DMOSFET 구조가 주류를 이루며, 새로운 구조에 대한 연구가 제한적이다. 이는 높은 전압 영역 대에서는 Drift 영역의 온 저항이 전체 온 저항 중에서 높은 비중을 차지하기 때문에, JFET 영역을 제거한 UMOSFET 구조가 큰 이점을 가지지 않기 때문이다.</p><p>반면, 그림 1. (b)와 같이 DMOSFET에 Current Spreading Layer(CSL) 구조를 추가해주는 방식이 존재한다. CSL 구조는 JFET 영역과 Drift 영역 상단부의 도핑 농도를 높여준 구조로, JFET 영역의 저항을 감소시키며 동시에 Drift 영역 상단부의 전류 집중 현상을 억제를 통해 전류가 균등하게 분포 될 수 있도록 하여 온 저항을 낮춰 준다. 따라서 항복전압의 큰 감소 없이 낮은 온 저항을 얻는 것이 가능해진다. 또한 DMOSFET 구조를 기반으로 하였기 때문에, UMOSFET 구조에서 생기는 문제점인 게이트 산화 막에서 전계 집중 현상으로 인한 산화 막의 신뢰성 문제와 계면 특성의 악화를 고려할 필요가 없다. 이렇게 CSL 구조가 기존 DMOSFET에 비해 온 저항 특성을 개선시키는데 성공했지만, 전력 반도체 소자로서 에너지 효율 증대를 위해 더 낮은 온 저항을 얻기 위한 연구는 여전히 필요하다.</p><p>끊임없는 공정 기술의 발달과 더불어, 최근 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \)에서도 Super-Junction SJ을 도입하려는 노력이 진행 중이다. 그러나 \( 3300 \mathrm{V} \) 급에서는 높은 항복 전압을 견디기 위한 폭이 좁으면서 높은 농도로 도핑된 N/P Pillar를 깊게 형성하는데 공정상의 어려움이 존재한다. 따라서 그림 1. (c)와 같이 부분적으로 Super-Junction을 도입한 Semi-SJ MOSFET 구조를 제안하고자 한다. 제안한 구조는 SJ의 도입을 통해 전계 분포가 개선되고, 따라서 기존보다 높은 항복 전압을 가지게 된다. 또한 항복 전압의 개선을 통해 얻은 이득으로, pillar와 drift 영역의 도핑 농도를 높이는 것이 가능하다. 최종적으로 도핑 농도의 증가를 통해서 제안한 Semi-SJ MOSFET 구조가 기존의 DMOSFET 구조와 CSL 구조에 비해 저 저항 특성을 가지게 된다.</p><p>본 논문에서는 본론에서 SJ의 도입을 통한 전계 특성의 향상을 설명하였으며, 제안한 소자의 drift 영역의 도핑 농도를 변화시키며 최적화하는 과정을 포함한다. 또한 Sentaurus TCAD 시뮬레이션을 통해 기존 DMOSFET 구조, CSL 구조와 Semi-SJ MOSFET 구조의 정적 특성을 비교하며 결론을 맺는다.</p>
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"\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) MOSFET은 차세대 반도체 소자의 한 종류야?",
"높은 한계 전계와 낮은 열 전도율은 전력반도체 소자에 유리한 조건이야?",
"\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\)의 에너지 밴드 갭은 넓은 것으로 분류되는거야?",
"\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 소자의 한계 전계는 얼마야?",
"논문에서 제시한 소자가 물성 이외에도 어떤 면에서 유리하기 때문에 연구의 필요성을 느끼게 된거야?",
"\\( 1700 \\mathrm{V} \\) 급에서 활발히 연구되고 있는 기술 중에서 본 논문에서 제시한 기술과 소자구조는 뭐야?",
"\\( 3300 \\mathrm{V} \\) 급에서는 어떤 구조에 대한 연구가 주류를 이루는거야?",
"높은 전압 영역 대에서는 전체 온 저항 중에서 어떤 온 저항이 가장 높은 비중을 차지해?",
"FET 영역을 제거한 UMOSFET 구조가 높은 전압 영역 대에서는 큰 이점이 없는 이유가 뭐야?",
"JFET 영역과 Drift 영역 상단부의 도핑 농도를 높여준 구조는 뭐야?",
"CSL구조는 어떤 방식으로 온 저항을 낮춰주는거야?",
"FET 영역과 Drift 영역 상단부의 도핑 농도를 높여주면 온 저항이 낮아져?",
"CSL 구조는 항복전압의 큰 감소 없이도 온 저항을 낮게 만들 수 있어?",
"CSL구조를 추가해주는 방식으로 만든 새로운 구조는 UMOSFET구조를 기반으로 만들어졌어?",
"UMOSFET 구조는 게이트 산화 막에서 전계 집중 현상이 발생해?",
"반도체 소자의 게이트 산화 막에서 전계 집중 현상이 발생하면 계면 특성이 악화되는거야?",
"그림 1.(b)에서 제시된 새로운 구조에서는 전계 집중 현상으로 인한 계면 특성 악화가 발생하지 않는 이유가 뭐야?",
"CSL 구조를 통해서 전력 반도체 소자로써 가져야 할 에너지 효율을 충분히 달성했어?",
"Semi-SJ MOSFET 구조가 CSL구조와 비교해서 더 낮은 저항 특성을 가져?",
"Semi-SJ MOSFET구조와 CSL구조 중에서 더 낮은 저항 특성을 가지는 구조는 뭐야?",
"\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) 소자의 어떤 물성이 전력 반도체 소자에 적합한 특성이야?"
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인공물ED
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3.3kV급 저저항 4H-SiC Semi-SJ MOSFET
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<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 차세대 전력 반도체 소자인 \( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \) MOSFET에 대해 연구하였다. 특히 3300V급에서 기존의 DMOSFET 구조보다 개선된 전기적 특성을 갖는 Semi-SuperJunction MOSFET 구조를 제안하였으며, TCAD 시뮬레이션을 통해 기존의 MOSFET과 전기적 특성을 비교 분석하였다. Semi-SJ MOSFET 구조는 부분적으로 SJ를 도입한 구조로, 2차원의 공핍 효과를 통해 전계 분포가 개선되며, 항복 전압이 증가한다. 항복 전압의 개선을 통해 얻은 이득으로, 높은 농도의 도핑이 가능하기 때문에 온 저항을 개선시킬 수 있다. 제안한 Semi-SJ MOSFET 구조는 DMOSFET보다 항복 전압이 \( 8 \% \) 감소하지만, 온 저항이 \( 80 \% \) 감소한다. 또한 DMOSFET 구조를 개선한 Current Spreading Layer(CSL)구조에 비해서도 온 저항이 \( 44 \% \) 감소한다.</p>
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"본 논문에서 제안한 새롭게 개선된 구조는 어떤 거야?",
"제안한 Semi-SJ MOSFET 구조는 DMOSFET보다 온 저항이 얼마나 감소했어?",
"Semi-SJ MOSFET 구조는 어떤 효과를 통해서 전계 분포가 좋아졌어?",
"어떤 효과를 통해 Semi-SJ MOSFET 구조의 전계 분포가 좋아졌지?",
"어떤 전압 부근에서 DMOSFET 구조보다 Semi-SuperJunction MOSFET 구조가 더 나은 전기적 특성을 가져?",
"\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\) MOSFET는 차세대 전력 반도체 소자의 한 종류인가?",
"기존의 MOSFET과 Semi-SuperJunction MOSFET 구조의 전기적 특성을 어떤 시뮬레이션을 통해 비교분석했어?",
"Current Spreading Layer(CSL)구조에 비해서 Semi-SJ MOSFET 구조는 온 저항이 얼마나 감소했어?",
"CSL 구조에 비해서 Semi-SJ MOSFET 구조는 온 저항이 얼마나 감소했어?"
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인공물ED
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입력 위상 잡음 억제 및 체배 주파수의 듀티 사이클 보정을 위한 VCO/VCDL 혼용 기반의 다중위상 동기회로
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<h1>Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 토론</h1><p>시뮬레이션 환경은 실제 칩-온 보드 상에서의 DLL 성능 평가를 고려하여 본딩 와이어 및 오프-칩 채널을 포함한 포스트 시뮬레이션이 수행되었다. 본딩 와이어는 T형 모델이 사용되며 R, L, C값은 각각 \( 0.6 \mathrm{nH} \), \( 0.335 \Omega \), 그리고 \( 0.7 \mathrm{pF} \) 이다. 오프-칩 채널은 \( 50 \Omega \) 특성 임피던스를 가지는 \( 10 \mathrm{~cm}\) PCB 선로를 사용하며 Hspice 의 2D solver를 이용한 R, L, G, C 값을 사용한다. 수신단 모델은 채널의 임피던스 매칭을 위한 \( 50 \Omega \) 저항과 부하를 고려한 \( 3 \mathrm{pF} \) 커패시터를 사용한다.</p><p>그림 13 은 제안된 DLL의 입력 위상 잡음 전달 특성 시뮬레이션 결과를 보여준다. 일반적인 DLL은 전 대역 통과 필터 특성을 갖는 반면에 제안된 DLL은 혼합 VCO/ VCDL 회로에 의하여 저역 통과 필터 특성을 가진다. 이 필터 특성 때문에 DLL은 입력 클록의 고주파 위상 잡음이 증가할수록 \( -13 \mathrm{~dB} \) 이하의 낮은 위상 잡음을 가지는 출력 신호를 발생시킨다.</p><p>그림 14는 시간 도메인 상에서 DLL이 lock 된 후, 입력 CLKIN과 FFBCLK 신호 사이의 정적 위상 스큐 및 체배 주파수의 포스트 시뮬레이션 결과를 보여준다. 이 결과에서, \( 50 \% \) 의 듀티 사이클을 가지는 CLKIN이 입력될 때, 정적 위상 스큐는 주파수 및 위상 추적 루프 제어에 의하여 약 \( 3 \pm 1 \mathrm{psec} \) 를 가진다. 또한, 체배 주파수는 클록 에지 결합기와 듀티 사이클 보정을 이용하여 \( 50 \pm \) \( 1 \% \) 이하의 듀티 사이클 에러를 가지는 \( 2 \mathrm{GHz} \) 의 주파수를 발생시킨다.</p><p>그림 15는 입력 듀티 사이클 에러에 따른 체배 주파수의 출력 듀티 사이클 보정을 보여준다. 이 결과에서,\( 40 \% \sim 60 \% \) 의 듀티 사이클 에러를 갖는 \( 1 \mathrm{GHz} \) 입력 클록에 대하여 \( 2 \mathrm{GH} \) 체배 주파수의 듀티 사이클 에러는 \( 50 \pm 1 \% \) 로 보정된다.</p><p>그림 16 은 제안된 DLL의 레이아웃을 보여준다. 코어 면적은 \( 800 \mu \mathrm{m} \times 500 \mu \mathrm{m} \) 이며 DLL의 시뮬레이션 성능 요약은 표 1에 나타내었다.</p><table border><caption>표 1. 제안된 DLL의 성능 요약</caption><tbody><tr><td></td><td>[3]</td><td>[5]</td><td>[6]</td><td>This work</td></tr><tr><td>Process</td><td>\( 0.18 \mu \mathrm{m} \) CMOS</td><td>\( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS</td><td>\( 0.18 \mu \mathrm{m} \) CMOS</td><td>\( 0.18 \mu \mathrm{m} \) CMOS</td></tr><tr><td>Active area</td><td>NA</td><td>\( 0.07 \mathrm{~mm}^{2} \)</td><td>\( 0.053 \mathrm{~mm}^{2} \)</td><td>\( 0.4 \mathrm{~mm}^{2} \)</td></tr><tr><td>Operating frequency</td><td>Max. \(750\mathrm{MHz}\)</td><td>\( 240 \mathrm{MHz} \sim 450 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 440 \mathrm{MHz} \sim 1.5 \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 0.3 \mathrm{GHz} \sim 1 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>Multipe frequences</td><td>NA</td><td>\( 120 \mathrm{MHz} \sim 1.8 \mathrm{GHz} \)</td><td>NA</td><td>\( 0.6 \mathrm{GHz} \sim 2 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>jiter</td><td>pk-pk \(11.84\mathrm{psec}@750\mathrm{MHz}\)</td><td>pk-pk (cycle) \(1.8\mathrm{psec}@1.6\mathrm{GHz}\)</td><td>pk-ux \(7.5\mathrm{psec}@1.5\mathrm{GHz}\)</td><td>pk-pk (cycle) \(6\mathrm{psec}@1\mathrm{GHz}\)</td></tr><tr><td>Imput phase noise reduction</td><td>-3dB@752NHz +Noise frea.(48ONHz)</td><td>NA</td><td>NA</td><td>-13dB@1GHz +Noise frea.(800MMHz)</td></tr><tr><td>Corlection range</td><td>NA</td><td>NA</td><td>\( 20 \% \sim 80 \%^{(*)} \)</td><td>\( 40 \% \sim 60 \% \)</td></tr><tr><td>Carmetion eror (Multiple frequenices)</td><td>NA</td><td>\( 50 \pm 0.5 \% @ 1.6 \mathrm{GHz}\)</td><td>\( 50 \pm 1.8 \% @ 1.5 \mathrm{GHz}^{(*)} \)</td><td>\( 50 \pm 1\% @ 2 \mathrm{GHz}^{(*)} \)</td></tr><tr><td>Power dissipation</td><td>\(77\mathrm{mW}@750\mathrm{MHz}\)</td><td>\(86.6\mathrm{mW}@1\mathrm{GHz}\)</td><td>\(43\mathrm{mW}@1.5\mathrm{GHz}\)</td><td>\(54\mathrm{mW}@1\mathrm{GHz}\),\(2\mathrm{GHz}\)(multiple freq.)</td></tr></tbody></table>
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[
"시뮬레이션 혼경의 오프-칩 채널은 어떻게 설정되었나?",
"어떻게 시뮬레이션 혼경의 오프칩 채널이 설정되었지",
"시뮬레이션 환경의 수신단 모델은 어떻게 설정되었나?",
"어떻게 시뮬레이션 환경의 수신단 모델이 설정되었지?",
"시뮬레이션 횐경의 본딩와이어는 어떻게 설정되었나?",
"어떻게 시뮬레이션 횐경의 본딩과이 설정되었지?",
"표 1에서 [5]의 Active area는 무엇인가?",
"표 1에서 어떤 것이 일반의 Active area의 이유가 있어",
"표 1에서 [3]의 Operating frequency는 얼마인가?",
"표 1에서 얼마의 Operating frequency가 일어났지",
"표 1에서 제안된 DLL의 Multipe frequences는 얼마인가?",
"표 1에서 제의된 DLL의 Multipe frequences는 얼마인가?",
"표 1에서 Power dissipation이 \\(86.6\\mathrm{mW}@1\\mathrm{GHz}\\)인것은 무엇인가?",
"표 1에서 무엇이 Power dissipation이 6\\mathrm{mW�이지",
"표 1에서 Process 성능이 \\( 0.35 \\mu \\mathrm{m} \\) CMOS인 것은 어떤 작업인가요?",
"표 1에서 Process 성능이 CMOS인 것은 무엇인가 이행하고 있는 건 035 몇 퍼센트야",
"표 1에서 [5]의 Carmetion eror (Multiple frequenices)는 얼마인가?",
"표 1에서 얼마의 Carmetioneror의 기준이 있어?",
"표 1에서 [3]의 Imput phase noise reduction은 어떻게 나오나요?",
"표 1에서 어떻게 일컬어진 것이 이유가 있는 건 언제야",
"표 1에서 제안된 DLL의 프로세스 성능은 어떻게 되는가?",
"표 1에서 제의된 DLL의 프로세스 성능은 어떻게 되는가?",
"표 1. 제안된 DLL의 성능 요약에서 제안된 DLL [5]의 Operating frequency는 얼마인가?",
"표 1된 DLL의 성능 요약에서 얼마의 DLL 의미가 제안되었지?",
"표 1. 제안된 DLL의 성능 요약에서 제안된 DLL [3]의 jiter는 어떻게 수치로 나오나요?",
"표 1 제안된 DLL의 성능 요약에서 알려진 DLL 중 어떻게 수치로 나오나",
"표 1. 제안된 DLL의 성능 요약에서 제안된 DLL [6]의 Corlection range는 얼마인가?",
"표 1된 DLL의 성능 요약에서 Corlection range의 DLL 안정은 얼마야?",
"표 1. 제안된 DLL This work의 Power dissipation 은 얼마인가?",
"DLL This work의 표 1명은 얼마의 Power dissipation이 제의되었지?",
"표 1에서 Imput phase noise reduction가 -13dB@1GHz +Noise frea.(800MMHz)인 것은 무엇인가?"
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29ce9c80-a1d1-4166-b1da-35e9cc9dac2a
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인공물ED
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코드 분할 다중화를 이용하는 MIMO-OFDM 레이다의 거리-도플러 영상형성 및 각도 추정
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<h1>V. 모의실험</h1> <p>본 논문에서 사용한 모의실험 파라미터는 표 \(1\) 과 같다. 대역폭은 \( 512 \mathrm{MHz} \) 로 비교적 광대역의 신호를 가정하였고, 직교화를 위해 펄스 폭 \( S=\mathrm{CP}+1 / \Delta f \) 와 같이 CP 길이와 \( \Delta f \) 의 역수의 합으로 설정하였다. 서브-반송파의 개수와 펄스의 수의 곱 \( N P=2^{15} \) 이므로 제안하는 코드 인가방식을 적용하기 위해 LFSR의 비트 수 \( N_{b} \) 를 \(15\) 로 설정하여 길이가 \( 2^{15}-1 \) 인 골드 코드를 얻었고, 첫 번째 칩을 마지막 칩으로 삼아 길이가 \( 2^{15} \) 이 되도록 하였다. 또한, \( N P \)의 값이 \(2\)의 거듭제곱 꼴이므로 빠른 푸리에 변환(fast Fourier transform: FFT)을 통해 거리-도플러 영상을 얻을 수 있다.</p> <table border><caption>표 \(1\). 모의실험 파라미터</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Value</td></tr><tr><td>Carrier frequency \( f_{c} \)</td><td>\( 77 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>Sub-carrier gap \( \Delta f \)</td><td>\( 1 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>The number of sub-carriers \( N \)</td><td>\(512\)</td></tr><tr><td>Bandwidth \( B \)</td><td>\( 512 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>Pulse width \( S \)</td><td>\( 1.5 \mathrm{us}\)</td></tr><tr><td>Pulse repetition interval \( T_{p} \)</td><td>\( 15 \mathrm{us}\)</td></tr><tr><td>The number of pulses \( P \)</td><td>\(64\)</td></tr><tr><td>The number of bits of LFSR \( N_{b} \)</td><td>\(15\)</td></tr><tr><td>Antenna space \( d \)</td><td>\( \lambda / 2 \)</td></tr><tr><td>The number of transmit antennas \( N_{T} \)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>The number of receive antennas \( N_{R} \)</td><td>\(4\)</td></tr><tr><td>Range resolution \( \Delta R \)</td><td>\( 0.29 \mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>Unambiguous range region \( R_{\mathrm{ua}} \)</td><td>\( 150 \mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>Relative velocity resolution \( \Delta v_{r} \)</td><td>\( 2.03 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Unambiguous relative velocity region \( v_{r, \text { ua }} \)</td><td>\( -64.94 \sim 62.91 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Range of targets</td><td>\( [10,11,12] \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>Relative velocity of targets</td><td>\( [2,0,-2] \mathrm{m} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Angle of targets</td><td>\( [45,-60,75]^{\circ} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 \(7\)은 거리-도플러 영상 결과를 나타내며, 각각은 FDM을 사용한 방식, CDM을 사용하되 하나의 펄스에 하나의 코드를 인가하고 반복한 방식, 마지막으로 모든 펄스에 하나의 코드를 인가한 방식을 적용한 결과이다. MIMO 레이다이므로 총 \( N_{T} N_{R} \) 개의 거리-도플러 영상이 형성되며, 그림에는 첫 번째 송신안테나로부터 첫 번째 수신안테나로 전달된 신호를 분리하여 얻은 것을 제시하였다. 수신 신호의 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio: SNR) 는 \( 10 \mathrm{~dB} \) 로 가정하였다. FDM은 중간 주파수 대역에서 완벽히 분리된다고 가정하였기 때문에 다른 신호에 의한 간섭이 없으므로 배경에 잡음이 나타나지 않은 것을 확인할 수 있다. SNR은 \( 10 \mathrm{~dB} \) 로 같으므로 측정치에 존재하는 백색잡음에 의한 영향은 같다. 그러나, CDM을 사용하면 앞선 절에서 설명한 바와 같이 다른 신호에 의한 간섭이 낮게 깔리기 때문에 그에 따라 두, 세 번째 송신 신호로부터 수신된 신호에 의한 간섭이 부가적으로 나타난 것을 확인할 수 있다. 또한, 코드마다 펄스를 반복하는 방식은 그림 \(6\)에서 예상된 바와 같이 거리 축으로만 신호 간섭이 존재하고, 그 값이 더 크게 나타난 것을 확인할 수 있다. 반면에, 모든 펄스에 하나의 코드를 인가한 결과는 도플러 축으로도 신호 간섭이 존재하지만, 그 영향은 더 적게 나타났다. 따라서, 본 논문에서 제시하는 각도 추정을 위한 CDM 기법에서는 후자의 방법을 적용하였다.</p> <p>그림 \(8\)은 SNR이 \( 0 \mathrm{~dB} \) 일 때, 첫 번째 표적에 대한 각도 추정 결과를 나타낸다. 여기서도 FDM을 사용한 방식, CDM을 사용한 방식(모든 펄스에 하나의 코드를 적용)의 결과를 제시하였으며, \(0\) 을 채운 다음 DFT를 수행한 것, 기존의 배열 응답을 사용한 것, 제안하는 배열 응답을 사용한 추정 결과를 비교하였다. FDM을 사용했을 때는 거리가 위상 차이에 포함되므로 단순히 DFT로 추정했을 때 부엽(side-lobe)의 크기가 다른 방식들에 비해 큰 것을 알 수 있다. 반면, MLE를 사용하면 부엽이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. CDM을 이용한 결과에서도 마찬가지로 DFT를 사용한 결과는 부엽이 크지만, MLE를 사용한 결과는 부엽의 크기가 작다. 피크의 위치를 통해 각도 추정 성능을 알아보기 위해 그림 \(9\)를 제시하였다.</p> <p>그림 \(9\)는 그림 \(8\) 을 확대한 그래프이다. \( 45^{\circ} \) 가 실제 표적의 각도인데, FDM을 사용한 방식은 세 방법 모두 \( 50^{\circ} \) 부근에서 피크가 형성되어 오차가 크게 나타남을 확인할 수 있다. 이는 배열 응답이 포함하고 있는 \( R_{0} \) 값과 거리-도플러 영상을 통해 추정한 \( \widehat{R}_{0} \) 간의 값의 차이가 각도 오차를 일으키기 때문이다. 세 방법 중에서 제안하는 배열 응답으로 MLE를 적용한 결과가 오차가 가장 작은 것을 알 수 있다. CDM을 사용한 결과에서는 제안하는 방법 이외의 두 방법에서는 피크 위치가 같았으며, MLE를 이용한 추정 결과의 주엽의 폭이 더 작게 나타났다. 제안하는 방법이 \( 45^{\circ} \) 에 가장 가까이 피크가 형성되는 것을 알 수 있다.</p>
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"Sub-carrier gap은 어떤 문자로 나타내는가?",
"Carrier frequency \\( f_{c} \\)는 얼마의 값을 갖는가?",
"Bandwidth BB는 얼마의 값인가?",
"어떤 문자로 Pulse width를 나타내는가?",
"Antenna space \\( d \\)는 얼마의 값을 갖는가?",
"\\( N_{b} \\)는 무엇인가?",
"64의 값을 갖는 파라미터는 무엇인가?",
"Relative velocity of targets는 0과 -2와 어떤 값을 갖는가?",
"receive antennas의 수는 얼마인가?",
"Unambiguous relative velocity region은 -64.94부터 어떤 값까지의 속도를 갖는가?",
"Relative velocity resolution \\( \\Delta v_{r} \\)는 얼마의 값인가?",
"Range resolution은 얼마의 값을 갖는가?",
"\\( \\Delta R \\)은 얼마의 값을 갖는가?",
"모의실험 파라미터의 대상 범위는 얼마인가?",
"표에서 제공하는 모의실험 파라미터의 대상 범위는 얼마나 됩니까?",
"Pulse repetition interval은 얼마의 값인가?",
"The number of transmit antennas와 The number of receive antennas중에서 더 큰 값을 갖는 것은?"
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인공물ED
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OFDM 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 효율적인 비트 로딩 알고리즘 및 하드웨어 구조 설계
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<h1>IV. 모의 실혐 결과</h1> <h2>1. 성능 평가 비교</h2> <p>비트 로딩이 결합된 무선 LAN 시스템의 성능 평가를 위한 실험 환경은 표 1과 같다.</p> <p>그림 5는 \( 54 \mathrm{Mbps} \)에서 3 종류의 다른 입력 값을 가지는 비트 로딩에 대한 각각의 성능 평가 결과를 보여준다. 비트 로딩 알고리즘은 기존의 무선 LAN 시스템의 성능을 향상시키지만, 정확하지 않는 SNR로 인해 성능 향상은 PER이 10-2에서 약 \( 5 \mathrm{dB} \) 정도이다. 그러나 제안된 비트 로딩은 약 \( 6.5 \mathrm{dB} \)의 향상을 가져 올 수 있다.</p> <p>그림 6은 \( 48 \mathrm{Mbps} \)이며, 동일한 조건에서 기존 무선 LAN 시스템이 \( 24 \mathrm{dB} \)를 요구하는 반면, 기존 비트 로딩이 결합되면 \( 22 \mathrm{dB} \)를, 제안된 비트 로딩이 결합되면 \( 20.5 \mathrm{dB} \)를 요구한다.</p> <p>그림 7과 그림 8은 각각 \( 36 \mathrm{Mbps} \), \( 24 \mathrm{Mbps} \)를 나타내고, 동일한 조건에서 기존 무선 LAN 시스템이 \( 27.5 \mathrm{dB} \), \( 20.5 \mathrm{dB} \)을, 기존 비트 로딩이 결합되면 \( 24.5 \mathrm{dB}\), \(20 \mathrm{dB} \)를, 제안된 비트 로딩이 결합되면 \( 19.5 \mathrm{dB} \), \(16.5 \mathrm{dB} \)를 요구한다.</p> <p>이를 표로 정리하면 표 2와 같고, \( \mathrm{PER}=10^{-2} \)을 기준으로 하였다.</p> <p>비교를 위해 정확하게 SNR을 추정한 경우도 실험을 하였으며, ideal N/H와 ideal sqrt(N/H)이 보여주는 성능이다. 정확하게 SNR을 추정했을 때는 식 (2)을 입력으로 했을 때 가장 우수함을 알 수 있다.</p> <p>정리를 하면 정확한 SNR 정보를 추정할 수 있다면 식 (2)의 경우가 가장 좋을 것이다. 그러나 랜덤한 백색 잡음 때문에 정확한 SNR 추정이 어려우므로 식 (2)을 기용하는 것보다는 제안된 식 (4)을 이용하는 것이 더 좋다는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. PER \( =10^{-2} \) 을 얻기 위한 최소 \( E_{b} / N_{0} \) 값</caption> <tbody><tr><td>전송 모드 (\( \mathrm{Mbps} \))</td><td>기존 무선 LAN 시스템</td><td>기존 비트 로딩 적용</td><td>제안된 비트 로딩 적용</td></tr><tr><td>54</td><td>\(31 \mathrm{dB} \)</td><td>\(26 \mathrm{dB} \)</td><td>\(24.5 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>48</td><td>\(24 \mathrm{dB} \)</td><td>\(22 \mathrm{dB} \)</td><td>\(20.5 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>36</td><td>\(27.5 \mathrm{dB} \)</td><td>\(24.5 \mathrm{dB} \)</td><td>\(19.5 \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>24</td><td>\(20.5 \mathrm{dB} \)</td><td>\(20 \mathrm{dB} \)</td><td>\(16.5 \mathrm{dB} \)</td></tr></tbody></table> <h2>2. 데이터 전송율 증가</h2> <p>비트 로딩을 결합하면 무선 LAN 시스템의 성능이 향상뿐만 아니라, 데이터 전송율의 증가도 가져 올 수 있는데, 이를 위한 실험 환경은 표 3와 같다.</p> <p>표 3은 \( 54 \mathrm{Mbps} \)를 기준으로 인터리버와 코드율을 고려하여 \( 72 \mathrm{Mbps} \)와 \( 63 \mathrm{Mbps} \)만 가능하다. 그림 9는 각각의 성능 평가를 보여준다.</p> <p>그림 9를 보면 \( 72 \mathrm{Mbps} \)는 \( 54 \mathrm{Mbps} \) 보다 성능 저하가 발생한 반면, \( 63 \mathrm{Mbps} \)는 데이터 전송율 증가뿐만 아니라, 오히려 \( 54 \mathrm{Mbps} \)인 경우보다 약 \( 4 \mathrm{dB} \) 정도 성능 향상을 얻을 수 있었다.</p>
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"표에서 전송 모드 54에서 제안된 비트 로딩 적용이 요구하는 값은 얼먀야?",
"전송 모드 54에서 가장 큰 값을 요구하는 시스템은 뭐야?",
"전송 모드 48에서 가장 적은 값을 요구하는 시스템을 뭐야?",
"전송 모드 48에서 가장 큰 값은 뭐야?",
"전송 모드 36에서 기존 비트 로딩 적용의 값 보다 큰 값을 요구하는 시스템은 뭐야?",
"전송 모드 36에서 가장 적은 값을 요구하는 시스템은 뭐야?",
"전송 모드 24일 때 \\(20 \\mathrm{dB} \\)를 요구하는 시스템은 뭐야?",
"전송 모드 24일 때 \\(20 \\mathrm{dB} \\)보다 큰 값은 뭐야?",
"제안된 비트 로딩 적용이 요구하는 값이 \\(16.5 \\mathrm{dB} \\)일 때 전송 모드는 뭐야?",
"기존 무선 LAN 시스템이 가장 큰 값을 요구하는 전송 모드는 뭐야?",
"기존 무선 LAN 시스템이 \\(24 \\mathrm{dB} \\)보다 적은 값을 요구하는 전송 모드는 뭐야?\t",
"기존 비트 로딩 적용이 소수점을 가진 값을 요구하는 전송 모드는?",
"본 실험은 무엇을 측정하기 위한 실험인가?",
"기존 비트 로딩 적용이 요구하는 값이 전송 모드 48 보다 크고 54 보다 적은 값은 뭐야?",
"제안된 비트 로딩 적용에서 전송 모드 48일 때 요구하는 하는 값과 차이가 가장 적은 값은 뭐야?",
"표에서 가장 적은 전송 모드 값은 뭐야?",
"전송 모드 36에서 \\(24.5 \\mathrm{dB} \\)를 요구하는 시스템은 뭐야?",
"표에서 요구하는 값이 가장 적은 값을 포함하는 시스템은 뭐야?"
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인공물ED
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OFDM 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 효율적인 비트 로딩 알고리즘 및 하드웨어 구조 설계
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<h1>V. 하드웨어 구현 및 검증</h1> <h2>1. 전체 블록도</h2> <p>비트 로딩 연산의 전체적인 하드웨어 구조는 그림 10과 같다. 채널 추정이 끝나면 비트 로딩 연산의 시작을 알리는 bl_start 신호를 받고, 비트 로딩 연산이 끝나면 bl_end 신호를 다음 단에 주게 된다. 비트 로딩을 수행하기 위한 입력 값을 결정하는 블록은 제안된 식 (4)의 \( inv SNR_{ i_{-} \sqrt{(1 / H)} } \)를 계산하는 블록이고, 다음의 비트 로딩 연산 블록에서 이 값을 이용하기 때문에 메모리에 저장한다. 또한 비트 로딩 연산 블록에서는 제안된 식 (4)의 연산이 끝나면 이를 이용해서 기존의 Fischer 알고리즘을 수행한다. 최종 연산이 끝나면 결과를 메모리에 저장하여, 적응 변조를 수행하게 된다.</p> <h2>2. 입력 값 결정 블록 설계</h2> <p>그림 11은 비트 로딩을 위한 입력 값을 결정해 주는 블록이다. 기존의 비트 로딩 알고리즘은 백색잡음의 전력도 같이 고려해 주어야 하지만, 제안된 경우는 백색 잡음에 대한 고려를 할 필요가 없기 때문에 하드웨어의 감소를 얻을 수 있다. 제안된 식 (4)의 \( i n v S N R_{i_{-} \sqrt{(1 / H)}} \)를 연산해야 되지만, 하드웨어의 복잡도를 고려해 성능 평가를 수행한 결과 성능의 차이가 없기 때문에 식 (5)와 같이 연산하도록 하였다. 또한 \( \log 2 \) 연산은 모의 실험을 통한 table을 이용하여 대신하였고, 나눗셈은 \( \log 2 \) 때문에 식 (6)과 같이 연산할 필요가 없어진다.</p> <p>\( \frac{1}{\sqrt{H_{r e_{i}}^{2}+H_{i m_{i}}^{2}}} \approx \frac{1}{H_{r e_{i}}+H_{i m}} \)<caption>(5)</caption></p> <p>\( \log _{2}\left(\frac{1}{H_{r e_{i}}+H_{i m}}\right) =-\log _{2}\left(H_{r e_{i}}+H_{i m}\right. \))<caption>(6)</caption></p> <p>제어부를 통해 bl_start 신호가 들어오면, 채널 추정 블록으로부터 채널 값, H_re와 H_im을 받아들인다. 그 후 각각의 절대값을 구하고, 오버플로우 방지를 위해 한 비트를 첨가한 후, 이를 더해서 \( \log 2 \) table을 통해 inv_snr을 출력하게 된다.</p> <h2>3. 비트 로딩 연산 블록 설계</h2> <p>그림 12와 그림 13은 비트 로딩의 입력 값이 결정되면 알고리즘을 연산하는 블록이다. 그림 12는 기존의 Fischer 알고리즘을 수행하기 위해 모든 R_i가 양수를 만족하도록 만들어 주고, 그림 13은 양수인 R_i에 대해 total bit와 target bit가 같도록 조절해 주는 부분이다.</p> <p>그림 12는 제어부를 통해 blc_start 신호로부터 구동된다. 대부분의 연산은 덧셈과 나눗셈이며, 나눗셈의 경우는 소수점 이하 둘째까지 구하게 되고, accum은 모든 부반송파를 더해서 합을 구하는 블록이다. 그림 11에서 나온 결과를 식 (1)에 따라 연산하기 위해 accum과 덧셈, 나눗셈 등을 통해서 bl_temp를 구하고 음수가 나온 bl_temp는 제거하고 양수가 된 bl_temp만 R_i로 다음 단계로 넘겨준다.</p> <p>그림 13은 모두 양수이면서 동시에 소수인 R_i에 대해서 정수로 만들기 위해 양자화를 수행한다. 그 결과로부터 둘 사이의 차이를 구하고, total bit와 target bit를 비교하여 같으면 ba_end를 주고 메모리에 저장된 R_Qi를 사용하게 된다. 만약 서로 다르면 bit_adjust 신호를 주고, 이 신호에 의해 같게 맞추어 주도록 비트를 적절히 가감하게 된다.</p> <h2>4. 논리 합성 결과</h2> <p>Synopsys 캐드 툴 및 \( 0.6 \mu \mathrm{m} \) 공정을 이용한 비트 로딩 연산의 논리 합성 면적은 \( 4.2 \mathrm{K} \)의 논리 gate count와 \( 2.8 \mathrm{Kbit} \)의 메모리를 포함하고, 기존의 비트 로딩 알고리즘은 백색잡음의 전력을 고려하기 때문에 \( 6.4 \mathrm{K} \)의 gate count이다. 따라서 \( 34 \% \) 감소하였음을 알 수 있다. 이를 정리하면 표 4와 같다.</p> <table border><caption>표 4. 논리 합성 비교 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2 colspan=2>비교</td><td colspan=2>기존의 비트로딩 알고리즘</td><td colspan=3>제안된 비트로딩 알고리좀</td></tr><tr><td>개수</td><td>gate count</td><td colspan=2>개수</td><td>gate count</td></tr><tr><td rowspan=5>연산블록</td><td>DIV</td><td>2</td><td>1,170</td><td colspan=2>1</td><td>550</td></tr><tr><td>ADDER /SUB</td><td>8</td><td>1,500</td><td colspan=2>6</td><td>1,130</td></tr><tr><td>MUL</td><td>4</td><td>1,200</td><td colspan=2>0</td><td>0</td></tr><tr><td>기타</td><td>-</td><td>2,570</td><td colspan=2>-</td><td>2,570</td></tr><tr><td>총계</td><td>-</td><td>6,440</td><td colspan=2>-</td><td>4,250</td></tr><tr><td colspan=2>메모리(\( \mathrm{bit} \))</td><td colspan=3>4,032</td><td colspan=2>2,880</td></tr></tbody></table>
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"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 ADDER /SUB의 기존 비트로딩 알고리즘의 개수는 무엇인가요?",
"ADDER�SUB의 기존 비트로딩 알고리즘의 수수는 표 4논린 합성 빠른 결과에서 무엇인가요갔지",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 DIV의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 무엇인가요?",
"DIV의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 표 4체 논의 성취 모두 빠른 결과에서 무엇인가요 거야",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과에서 MUL의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 뭐야?",
"MUL의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count이며 본문의 논쟁 합성 결과는 뭐지",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 기타의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 어떤 값이야?",
"기타의 표 4논 논리 합성 비교 결과에서 어떤 값이 고존비트로딩 알아보나곤는가",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 기존 비트로딩 알고리즘의 총 gate count는 어떻게 되나요?",
"기존 비트로딩 알고리즘의 총 gate count는 표 4체 합성 필요 결과에서 어떻게 되나우지",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 기존 비트로딩 알고리즘의 메모리(\\( \\mathrm{bit} \\))는 어떻게 나타나?",
"기존 비트로딩 알고리즘의 메모를 표 4체 논의 합성 모습 결과에서 어떻게 나타나지",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 메모리(\\( \\mathrm{bit} \\))는 무엇이지?",
"논리 합성 비교 결과에서 표 4처로 제안된 변화되어 빠른 빈약의 메모릴은 무엇이지",
"본문의 표 4에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 총 gate count는 얼마인가?",
"본문의 표 4에서 제의된 비트로딩 알고리즘의 총 gate count는 얼마인가",
"표 4를 보았을 때 DIV에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 어떤 값이야?",
"표 4를 보았을 때 DIV에서 제의된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 어떤 값일까",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에 따르면 기타에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 어떻게 되나요?",
"기타에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 표 4 논동 합성 빠른 결과인 무엇일까",
"표 4를 보았을 때 DIV에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 개수는 얼마인가?",
"DIV에서 표 4를 보았을 때 제의된 비트로딩 알고리즘의 개수는 얼마야",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과의 ADDER /SUB에서 제안된 비트로딩 알고리즘은 몇개로 나타나는가?",
"몇개로 본문의 표 4 논리 합성 비교 결과의 ADDER�SUB에서 제안된 모습롭게 알고릴즘이 나타나니",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과를 보았을 때 MUL에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 개수는 얼마인가?",
"본문의 표 4 논리 합성 비교 결과를 보았을 때 MUL에서 제안된 몇 퍼센트가 알려진 개수야",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과에서 MUL의 기존 비트로딩 알고리즘의 개수는 어떻게 되나요?",
"MUL의 기존 비트로딩 알고리즘의 본문 표 4의 성취 결과는 어떻게 되나요가",
"표 4. 논리 합성 비교 결과에서 표시된 ADDER /SUB에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 얼마인가?",
"얼마의 비트로딩 알고리즘의 gate count이 표 4논 논의 합성 모두 결과에서 통제된 ADDER�SUB여 제안되었어",
"본문의 표 4 논리 합성 비교 결과에서 ADDER /SUB의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 어떤 수치인가요?",
"ADDER�SUB의 기존 비트로딩 알고리즘의 gate count는 본문의 어떤 수치인인가",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과를 보았을 때 MUL에서 제안된 비트로딩 알고리즘의 gate count는 얼마인가?",
"본문의 표 4 논리 합성 결과를 보았을 때 MUL에서 제의된 비트로딩의 알고가 gate count은 얼마야",
"본문의 표 4. 논리 합성 비교 결과에서 DIV의 기존 비트로딩 알고리즘의 개수는 얼마인가?",
"DIV의 기존 비트로딩 알고리즘의 본문의 일자름을 논의하는 합성을 결과한 건 얼마야"
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인공물ED
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손실 반공간에 묻힌 원통형 산란체의 검출 및 영상재구성에 의한 식별
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<h1>Ⅳ. 역산란 계산 결과</h1> <p>측정구조는 그림 1에 나와있는 바와 같이 손실반 공간에 원통형 산란체가 묻혀 있으며 매질 \( \mathrm{I} \)은 공기로 가정하였고 산란체인 매질 \( \mathbb{I I} \) 은 \( 1.0 \lambda_{2} \) 깊이에 문혀 있고 반지름은 \( 0.5 \lambda_{2} \)로 가정하였고, 비유전율 6,0 도전율 \( 0.001[\mathrm{~S} / \mathrm{m}] \)의 매질 II 메 묻혀있다. 송,수 신기는 \( 0.5 \lambda_{2} \) 떨어져 있으며 매질 II로부터 \( 0.005 \lambda \) \( { }_{2} \)위에 위치하여 x축을 따라 \( -3 \lambda_{2} \)에서 \( 3 \lambda_{2} \)까지 51 포인트 측정한다. 여기에서 \( \lambda_{2} \) 는 매질 II 에서의 파장이다. 주파수는 \( 60 \mathrm{MHz} 1 \)개를 사용하였다.</p> <p>구하고자 하는 변수는 산란체의 \( x \) 축, \( y \) 축 위치, 크기, 산란체의 비유전율, 도전율, 배경매질의 비유 전율, 도전율등 7개로 두었으며 산란파에 \( 10 \% \)의 Gaussian 잡음을 첨가하였을 경우 변수를 구해보았다. Illposedness를 극복하기 위하여 감쇠모드를 제외한 전파모드만을 아용한다. 되산란파를 측정하므로 잡음에 강한 전파모드는 \( -2 \mathrm{k}_{2} \sim 2 \mathrm{k}_{2} \)이며 그사이에서 변수개수 7개보다 많은 20개의 mode를 샘플링 하여 역산란시 데이터로 사용하였다.</p> <p>표 1은 산란체의 비유전율이 80 , 도전울이 \( 0.1 \) \( [\mathrm{S} / \mathrm{m}] \)인 경우 구한 변수들이며 표 2는 산란체가 공기라고 가정하여 비유전율이 \( 1.0 \) 도전율이 \( 0[\mathrm{~S} / \mathrm{m}] \)인 경우 구한 변수들이다. 산란체의 도전율이 비유전율</p> <table border><caption>표 1. 산란체의 비유전율이 80 , 도전율이0.1인 경우</caption> <tbody><tr><td></td><td>잡음 0 %</td><td>잡옴 10 %</td><td>실제 값</td></tr><tr><td>산란체 x축 좌표</td><td>\( -1.01 \times 10^{-4} \)</td><td>\( 2.6 \times 10^{-3} \)</td><td>0.0[m]</td></tr><tr><td>산란체 y축 좌표</td><td>-2.00</td><td>~2.00</td><td>-2.0[m]</td></tr><tr><td>산란체 반경</td><td>100</td><td>1.018</td><td>1.0[m]</td></tr><tr><td>산란쳐 H1유전율</td><td>76.57</td><td>70.0</td><td>80.0</td></tr><tr><td>산란체 도전율</td><td>0.124</td><td>0.19</td><td>0.1[Sm]</td></tr><tr><td>배경때질 비유전율</td><td>6.08</td><td>6.08</td><td>6.0</td></tr><tr><td>배경며질 도전율</td><td>\( 9.95 \times 10^{-4} \)</td><td>\( 1.04 \times 10^{-3} \)</td><td>0.001[S/m]</td></tr><tr><td>비용함수 최소값</td><td>\( 9.08 \times 10^{-7} \)</td><td>\( 2.89 \times 10^{-2} \)</td><td></td></tr><tr><td>RMSermor</td><td>\( 4.27\times 10^{-2} \)</td><td>0.124</td><td></td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 산란체의 비유전율이 \( 1.0 \), 도전을이 \( 0.0 \) 인 경우</caption> <tbody><tr><td></td><td>noise 0%</td><td>noise 10%</td><td>실제 값</td></tr><tr><td>산문제 x축 좌표</td><td>\( -1.69 \times 10^{-3} \)</td><td>\( -3.03 \times 10^{-3} \)</td><td>0.0[m]</td></tr><tr><td>산란체 y축 좌표</td><td>-2.00</td><td>-1.98</td><td>-2.0[m]</td></tr><tr><td>산란쳐 반경</td><td>1.00</td><td>0.98</td><td>1.0[m]</td></tr><tr><td>산란체 비유전율</td><td>1.0</td><td>1.0</td><td>1.0</td></tr><tr><td>산란체 도전율</td><td>\( 1.0 \times 10^{-12} \)</td><td>\( 1.0\times 10^{-12} \)</td><td>0.0[S/m]</td></tr><tr><td>배경매질 비유전율</td><td>6.00</td><td>6.00</td><td>6.0</td></tr><tr><td>배경매질 도전을</td><td>0.001</td><td>\( 1.01 \times 10^{-3} \)</td><td>0.001[Sm]</td></tr><tr><td>미용함수 최소값</td><td>\( 1.63 \times 10^{-4} \)</td><td>\( 9.95 \times 10^{-3} \)</td><td></td></tr><tr><td>RMSerror</td><td>\( 2.61 \times 10^{-4} \)</td><td>\( 4.39 \times 10^{-3} \)</td><td></td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 산란체의 비유전율이 80.0, 도전율이 0.0인 경우</caption> <tbody><tr><td></td><td>noise 10%</td><td>실제 값</td></tr><tr><td>산란체 x축 좌표</td><td>\( 1.7 \times 10^{-3} \)</td><td>0.0[m]</td></tr><tr><td>산란체 y축 좌표</td><td>-2.06</td><td>-2.01[m]</td></tr><tr><td>산란체 반경</td><td>1.04</td><td>1.0[Im]</td></tr><tr><td>산란체 비유전율</td><td>73.7</td><td>80.0</td></tr><tr><td>산란체 도전율</td><td>\( 7.86 \times 10^{-4} \)</td><td>0.0[S/m]</td></tr><tr><td>배경매질 비유전율</td><td>6.02</td><td>6.0</td></tr><tr><td>배경매질 도전율</td><td>\( 1.04 \times 10^{-3} \)</td><td>0.001.[S/m]</td></tr><tr><td>비용함수 최소값</td><td>\( 1.37 \times 10^{-2} \)</td><td></td></tr><tr><td>RMSeror</td><td>\( 7.85 \times 10^{-2} \)</td><td></td></tr></tbody></table> <p>에 비하여 아주 작을 때는 최종적으로 구한 변수값이 실제값과 거의 같으나 도전율이 큰 경우는 약간의 오차가 발생하나 실제값 근처로 수렴함을 알 수 있다. 표 3은 산란체의 유전율이 80 , 도전율이 \( 0[\mathrm{~S} / \mathrm{m}] \) 인 경우이다. 이 결과로부터 산란체의 위치와 크기 정보뿐만 아니라 내부 유전율과 도전율을 분리하여 구할 수 있음을 알 수 있다. 산란체가 도체인 경우 측정된 산란파를 어용하여 산란체의 비유전율과 도전율의 역수를 변수로 하여 그 값을 구해 보았다(표 4). 변수들이 0 으로 수렴함을 알 수 있고 이 결과로부터 도체와 유전체의 구분이 가능함을 알 수 있다.</p>
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"표 2. 산란체의 비유전율이 \\( 1.0 \\), 도전을이 \\( 0.0 \\) 인 경우에서 산란체 y축 좌표가 더 큰 경우는 뭐야?",
"표 1. 산란체의 비유전율이 80 , 도전율이0.1인 경우에서 산란체 y축 좌표의 실제 값은 뭐야?",
"표 1. 산란체의 비유전율이 80 , 도전율이0.1인 경우에서 잡음 10% 일 때 배경때질 비유전율은 뭐야?",
"표 3. 산란체의 비유전율이 80.0, 도전율이 0.0인 경우에서 noise 10% 일 때 RMSeror 값은 어떻게 되나요?",
"표 3에서 산란체 비유전율은 noise 10% 일 때와 실제 값 중 어떤 때가 더 작아?",
"표 1에서 산란체 도전율은 잡음 0%와 10% 일 때 중 언제가 더 커?",
"표 3. 산란체의 비유전율이 80.0, 도전율이 0.0인 경우에서 배경매질 비유전율은 noise 10% 일 때와 실제 값 중 어떤 것이 더 커?",
"표 2. 산란체의 비유전율이 1.01.0, 도전을이 0.00.0 인 경우에서 noise 10% 일 때 산란체 비유전율은 뭐야?",
"표 2. 산란체의 비유전율이 \\( 1.0 \\), 도전을이 \\( 0.0 \\) 인 경우에서 noise 0%, 10% 일 때와 실제 값이 모두 같은 값은 산란체 비유전율과 뭐야?",
"표 1. 산란체의 비유전율이 80 , 도전율이0.1인 경우 잡음 0 % 일 때 산란쳐 H1유전율은 뭐야?",
"표 2. 산란체의 비유전율이 1.01.0, 도전을이 0.00.0 인 경우에서 noise 0% 일 때 산문제 x축 좌표는 어떻게 돼?",
"표 1. 산란체의 비유전율이 80 , 도전율이0.1인 경우에서 잡음 0% 일 때의 산란체 x축 좌표는 뭐야?",
"표 2. 산란체의 비유전율이 \\( 1.0 \\), 도전을이 \\( 0.0 \\) 인 경우에서 noise 10% 일 때 미용함수 최소값은 어떻게 돼?",
"표 3. 산란체의 비유전율이 80.0, 도전율이 0.0인 경우에서 noise 10% 일 때 산란체 y축 좌표는 뭐야?",
"표 3. 산란체의 비유전율이 80.0, 도전율이 0.0인 경우에서 배경매질 도전율의 실제 값은 무엇이야?"
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인공물ED
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바이어스 스위칭을 이용한 이중 모우드 전력 증폭기 효율 개선
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<h1>Ⅲ. 증폭기 제작 및 특성 측정</h1> <p>Agilent Tech사의 ATF-50189 Enhanced mode pHEMT 트랜지스터를 사용하여 제안된 전력증폭기를 구현하였다. 사용된 트랜지스터는 비교적 높은 선형성과 최대 출력 \( 1 \mathrm{~W} \) 를 갖는 특성을 갖고 있으며, 동작주파수는 \( 50 \mathrm{MHz} \sim 6 \mathrm{GHz} \) 이다. 기판은 유전율이 \( 3.48 \) 인 테플론을 사용하여 제작하였다. 그림 9는 마이크로스트립 라인을 사용한 하이브리드 구조의 전력증폭기를 나타낸다. 소신호 시뮬레이션을 통해 얻은 입출력 반사손실 데이터와 제작된 증폭기의 톡성을 비교하기 위해 \( \mathrm{S} \) 파라미터를 측정하였다.</p> <p>제작된 전력증폭기의 입출력 반사손실을 측정한 결과를 그림 10에 나타내었다. 시뮬레이션에서 \( 2.3\sim 2.5 \mathrm{GHz} \) 대역에서 입출력 정합을 하였지만 측정과정에서 \( 35 \% \) 이상의 효율을 갖도록 입출력 정합회로를 튜닝한 결과 중심주파수가 \( 2.5 \mathrm{GHz} \) 로 이동하였다. 이때 입출력 반사계수 \( \mathrm{S} 11, \mathrm{~S} 22 \) 는 \( -15 \mathrm{~dB} \) 이하의 값을 갖는 것으로 측정되었다.</p> <p>그림 11은 제작된 증폭기의 출력특성을 축정한 그래프이다. 무선랜 신호에 최적화된 바이어스를 인가하였을 때 출력 \( \mathrm{P}_{1} \mathrm{~dB} \) 는 \( 20 \mathrm{dBm} \) 이었으며, 와이브로 신호에 최적화된 바이어스를 인가했을 때는 \( 30 \mathrm{dBm} \) 의 출력 \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 톡성을 나타내었다.</p> <p>각 바이어스 조건에서 입력 전력에 따른 PAE 의 변화를 측정하였다. 그림 12 에서 보듯 측정결과 무선랜 신호의 경우 바이어스 스위칭 전력증폭기의 PAE 는 \( 35 \% \) 이었고, 고정된 바이어스 증폭기보다 최대 \( 25 \% \) 증가하는 것을 확인하였다. 표 1 에 제안한 증폭기의 측정결과를 정리하였다.</p> <table border><caption>표 1. 와이브로와 무선랜의 측정 출력</caption> <tbody><tr><td></td><td>WiBro</td><td>WLAN</td></tr><tr><td>Freq.</td><td>\( 2.3 \sim 2.4 \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 2.4 \sim 2.4835 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>Pout</td><td>\( 30 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 20 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>PAE</td><td rowspan=2>38\(\%\)@WiBro bias</td><td>10\(\%\) @WiBro bias</td></tr><tr><td>35\(\%\) @WLAN bias (25\(\%\) 1mprovement)</td></tr></tbody></table>
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"제작된 전력증폭기의 입출력 반사손실을 측정한 시뮬레이션에서 어떻게 중심주파수가 \\( 2.5 \\mathrm{GHz} \\) 로 이동하게 되었어?",
"표 1에서 제안한 증폭기의 입출력 반사손실을 측정했을 때 와이브로의 중심주파수는 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기의 입출력 반사손실을 측정했을 때 무선랜의 중심주파수는 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기의 출력특성을 측정했을 때 와이브로의 측정 출력은 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기로 와이브로 바이어스 조건에서 무선랜 신호의 입력 전력에 따른 PAE를 측정했을때 측정결과는 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기로 와이브로 바이어스 조건에서 와이브로 신호의 입력 전력에 따른 PAE를 측정했을때 측정결과는 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기로 무선랜 신호의 입력 전력에 따른 PAE를 측정했을때 고정된 바이어스 증폭기보다 최대 몇% 증가했어?",
"표 1에서 제안한 증폭기의 출력특성을 측정했을 때 무선랜의 측정 출력은 얼마야?",
"표 1에서 제안한 증폭기로 무선랜 바이어스 조건에서 무선랜 신호의 입력 전력에 따른 PAE를 측정했을때 측정결과는 얼마야?"
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인공물ED
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통신용 DSP를 위한 비트 조작 연산 가속기의 설계
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<h1>Ⅳ. 시뮬레이션 및 성능 평가</h1> <p>제안한 비트 조작 가속기는 제안하는 DSP 중 DPU의 일부분으로 유용하게 사용되었다. 제안한 DSP는 하나의 프로그램 메모리, 두 개의 데이터 메모리, PCU(Program Control Unit:프로그램 제어 장치), DPU, 그리고 AGU(Address Generation Unit:주소 생성 장치)로 구성되어 있다. 제안하는 비트 조작 가속기는DPU의 일부분이다. 제안한 DSP는 16비트 데이터 처리를 기본으로 하며 명령어 파이프라인은 6단계로 이루어져 있다. 제안한 구조는 VHDL 언어를 이용하여 구현하였으며 삼성의 \( 0.18 \mu \mathrm{m} \) 표준 셀(standard-cell) 라이브러리 이용하여 합성하였다. 제안한 DSP의 전체 게이트 수는 약, 80,000개이며 비트 조작 가속기 \( (\mathrm{N}=8, \mathrm{M}=16) \)의 게이트 수는 1,700개에 불과하다. 합성 결과 제안한 DSP의 최대 동작 속도는 약 \( 280 \mathrm{MH} z \)로 나타났다.</p> <p>표 1은 기존의 프로그래밍 가능한 프로세서와 제안한 프로세서와의 비교를 보이고 있다. 기존의 DSP들이 4개의 쉬프터와 4개의 논리 연산 장치를 갖는 VLIW(Very Long Instruction Word) 구조를 채택하고 있음에도 불구하고 제안한 DSP가 스크램블링, 길쌈 부호화, 인터리빙에 더 효율적임을 볼 수 있다.</p> <p>스타코어 SC140과 비교해 보면, 제안한 구조는 길쌈 부호화시 약 \( 67 \% \), 블록 인터리빙시 \( 78 \% \)의 연산 사이클을 감소시킬 수 있다. TI의 62x와 비교해 보면, 제안한 구조는 스크램블링시 \( 48 \% \), 길쌈부호화시 \( 84 \% \)의 연산 사이클을 감소시킬 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 성능 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>StarCore SC140</td><td>TI 62x</td><td>제안하는 DSP</td></tr><tr><td>연산기</td><td>4 Shifters, 4 ALUs</td><td>4 Shifters, 4 ALUs</td><td>BMA</td></tr><tr><td>길쌈부호화 (Cycle) (IS-95, K=9, R=1/2, 192\( \mathrm{bits} \))</td><td>463</td><td>-</td><td>152</td></tr><tr><td>블록 인터리빙 (Cycle)\[(16 \times 6 \mathrm { bits })\]</td><td>414</td><td>-</td><td>91</td></tr><tr><td>스크램블링 (MlPS) (802.11a, 12 \( \mathrm{Mbps} \))</td><td>-</td><td>\( 39 \times 10^{6} \)</td><td>\( 20 \times 10^{6} \)</td></tr><tr><td>길쌈부호화 (MIPS) (802.11a, 12 \( \mathrm{Mbps} \))</td><td>-</td><td>\( 77 \times 10^{6} \)</td><td>\( 12 \times 10^{6} \)</td></tr></tbody></table>
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"StarCore SC140은 몇개의 쉬프터를 가져?",
"TI 62x는 몇개의 논리 연산 장치를 가지는가?",
"길쌈부호화 (Cycle) (IS-95, K=9, R=1/2, 192\\( \\mathrm{bits} \\))는 제안하는 DSP에서 어떤 값을 가져?",
"블록 인터리빙 값은 제안된 DSP에서 얼마의 값을 나타내고 있어?",
"제안하는 DSP의 스크램블링 값은 얼마야?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h2>2.2 실험 방법</h2><p>본 연구에서는 서모파일 미세전압을 회로 기판상에서 증폭하는 대신 증폭 부와 온도센서 및 관련 회로가 ASIC 화 되어 있는 서모파일 센서들 (HIS A21 F4.26-180 G5600, HIS A21 F3.91-90 G5600, Heimann, Germany) 과 적외선 광원으로는 MEMS 기술에 의해 제작된 IR-50(Hawkeyes, USA)을 사용하였다. 또한 적외선 광원의 효율적인 집광을 위한 별도의 광학 렌즈를 사용하지 않는 두 개의 타원형 광 도파관을 사용하여 1광원, 2 센서 구조의 센서모듈을 제작하였다.</p><p>주변 온도변화와 이산화탄소 가스농도에 따른 센서모듈의 출력 특성확인을 위해 진행된 실험은 기존에 발표된 논문에서의 실험방법과 동일하게 진행되었으나, 온도보상에 대한 알고리즘을 확보하기 위해 수증기가 가스 챔버에 포함되지 않도록 버블러(Bubbler)는 사용하지 않았다. 그러나 제작된 센서모 듈을 가스 챔버에 삽입 후, \( -30^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( +60^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 온도변화에 따른 출력전압 특성실험(순환 반복실험)을 4개월 간 진행하였고, 온도 설정 후 가스챔버 내에 존재하는 센서모듈을 열적으로 평형상태에 도달시키기 위해 2 시간 이상 대기하였으며, 최종적으로 온도센서의 출력전압이 이전 실험값의 \( \pm 5 \mathrm{mV} \) 이하일 때, 각 센서들에서 측정된 전압을 저장하였다.</p><p>또한 가스반응 실험은 가스챔버에 존재하는 모든 가스를 고순도 질소(99.99%) 로 배출시키고, 항온.항습조의 온도를 설정한 뒤 온도를 조절하였으며, 미세한 누설에 의한 대기 중 이산화탄소 가스증가를 온도 설정 중 재배출하고, 1 시간 이상 대기함으로써 초기 가스농도를 \( 0 \mathrm{ppm} \) 근처에 도달하도록 하였다. 이때 가스반응 실험의 온도조건은 본 시작품의 응용이 예상되는 온도 구간을 설정하여 \( -20^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( +60^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 온도를 증가시켜 초기 조건을 설정한 후, 0 에서 약 \( 3,000 \mathrm{ppm} \) 까지 이산화탄소 가스를 증가시키며 가스 농도에 따른 센서모듈의 출력특성을 확인하였다.</p>
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"증폭 부와 온도센서 및 관련 회로가 ASIC 화되어 있는 서모파일 센서들은 어떤 것이 있나요?",
"HIS A21 F4.26-180 G5600, HIS A21 F3.91-90 G5600는 서모파일 미세전압을 회로 기판상에서 증폭하는 대신 어떤 기법을 사용하나요?",
"어떤 모양의 광 도파관을 사용하나요?",
"별도의 광학 렌즈를 사용하지 않는 두 개의 타원형 광 도파관을 사용하는 목적은 무엇인가요?",
"본 논문에서는 효율적인 집광을 위해 어떤 구조의 센서모듈을 제작하였나요?",
"기존의 실험방법과 동일하게 진행한 목적은 무엇인가요?",
"수증기가 가스 챔버에 포함되지 않도록 버블러는 사용하지 않은 이유는 무엇인가요?",
"본 논문은 기존에 발표된 논문에서의 실험 방법과 완전히 동일하나요?",
"본 연구에서 측정한 온도변화의 범위는 무엇인가요?",
"온도 설정 후 가스챔버 내에 존재하는 센서모듈을 열적으로 평형상태에 도달시키기 위해 몇시간 이상 대기해야하나요?",
"\\( -30^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( +60^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 까지 \\( 10^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 간격으로 무엇을 측정하였나요?",
"제작된 센서모 듈을 가스 챔버에 삽입 후, \\( -60^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( +30^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 까지 \\( 10^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 간격으로 측정하였나요?",
"온도 설정 후 가스챔버 내에 존재하는 센서모듈을 열적으로 평형상태에 도달시키기 위해 적어도 24시간 이상 대기해야하나요?",
"온도를 조절하기 위해 먼저 어떤 온도를 설정해야 하나요?",
"미세한 누설에 의한 대기 중 이산화탄소 가스 증가는 어떤 과정에서 재배출시키나요?",
"초기 가스농도를 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 근처에 도달하도록 하기 위해 몇시간 이상 대기하나요?",
"1 시간 이상 대기함으로써 초기 가스농도를 \\(100 \\mathrm{ppm} \\) 근처에 도달하도록 하였다.",
"가스반응 실험은 초기에 가스챔버에 존재하는 모든 가스를 고순도 이산화탄소로 배출시키나요?",
"초기 조건을 설정할 때 어떤 온도 간격으로 온도를 증가시키나요?",
"가스반응 실험의 온도조건은 어떤 예상으로 온도 구간을 설정하나요?",
"10 시간 이상 대기함으로써 초기 가스농도를 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 근처에 도달하도록 하나요?",
"가스 농도에 따른 센서모듈의 출력특성을 확인하기 위해 증가시키는 이산화탄소의 범위는 무엇인가요?",
"가스 농도에 따른 센서모듈의 출력특성을 확인하기 위해 어떤 가스를 증가시키나요?",
"\\( -20^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 \\( +60^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 까지 \\( 10^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 간격으로 온도를 증가시켜 초기 조건을 설정하나요?",
"가스 농도에 따른 센서모듈의 출력특성을 확인하기 위해 0 에서 약 \\( 300,000 \\mathrm{ppm} \\) 까지 이산화탄소 가스를 증가시켜 실험을 진행하나요?",
"본 연구에서 적외선 광원으로 어떤 것을 사용했나요?",
"버블러를 사용하면 수증기가 가스 챔버에 포함되나요?",
"각 센서들에서 측정된 전압을 저장하는 기준은 온도센서의 출력전압이 이전 실험값보다 얼마나 작을때 인가요?",
"가스반응 실험을 하기위해 가스챔버에 있는 가스를 어떤 가스로 배출시키나요?",
"초기 조건을 설정할 때의 온도 구간은 무엇인가요?",
"온도변화에 따른 출력전압 특성실험을 몇개월간 진행하였나요?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h1>2. 이론적 고찰 및 실험 방법</h1><h2>2.1 이론적 고찰</h2><p>비분산 적외선 가스센서의 가스 반응에 따른 출력특성은 적외선 광원에 의해 매질에 방사되는 적외선의 단위면적당 에너지 \( \left(\mathrm{I}_{0}\right) \) 와 센서 입력 단에 입사되는 적외선 에너지 \( \left(\mathrm{I}_{\mathrm{d}}\right) \) 및 적외선 검출부로 사용되는 센서의 출력특성에 의해 주어진다.</p><p>즉 광원, 매질 내에서의 적외선 방사와 흡수, 방사된 에너지의 흡수에 따른 센서의 출력이라는 세가지 측면에서의 고찰이 요구된다.</p><p>그 첫 번째로 적외선 광원으로 램프나 흑체 방사를 사용하는 경우, 이들에 의해 방사되는 적외선 에너지, \( R_{T} \) 는 Stefan의 법칙으로 알려져 있으며, 식 (1)과 같이 표현된다.</p><p>\( R_{T}=\int_{0}^{\infty} R_{T}(v) d v=\sigma T^{4} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( v \) : 주파수 \( (\mathrm{Hz}), \mathrm{T} \) : 절대온도 \( (\mathrm{K}), \sigma: \) Stefan-Boltzmann 상수</p><p>한편 주변에 측정 대상가스가 있는 경우, 적외선의 흡수와 이에 따른 적외선 에너지의 변화는 Beer-Lambert 법칙을 따르며, 측정 대상가스 농도가 증가하면 증가할수록 초기 적외선 에너지 \( \left(I_{o}\right) \) 는 지수함수적으로 감소하여 적외선 센서 부에서 아래의 식 (2)를 따르는 것으로 알려져 있다.</p><p>\( I_{d}=I_{o} \exp (-\alpha L x) \)<caption>(2)</caption></p><p>단, \( \alpha \) 가스의 흡수계수, \( \mathrm{L} \) 광 경로 길이 \( (\mathrm{m}), x \) 가스농도 \( (\mathrm{ppm}) \)</p><p>한편 G. Zhang et al. 에 의하면, 이산화탄소 센서 모듈에서의 출력전압은 아래의 식 (3)과 같이 기술할 수 있을 것으로 제시 하고 있으나, \( V_{\text {out }}=I_{4.26}\left(\exp \left(-K_{\text {gas }} J L\right) K C_{\text {gas }}\right) R_{\text {gas }}+V_{b g l} \)<caption>(3)</caption></p><p>단, \( I_{4.26} 4.26 \mu \mathrm{m} \) 파장에서의 적외선 에너지, \( \mathrm{K}_{\mathrm{gas}} \) 이산화탄소 가스의 흡수계수, \( \mathrm{J} \) 이산화탄소 가스농도, \( \mathrm{L} \) 광 도파 관의 길이, \( \mathrm{K} \) 광 도파 관의 반사율, \( \mathrm{C}_{\mathrm{gas}} \) 측정용 필터의 광 투과율, \( \mathrm{R}_{\mathrm{gaa}} \) 측정용 센서의 감도, \( \mathrm{V}_{\mathrm{bg} 1} \) 주변 적외선 에너지에 의한 전압출력</p><p>주변 적외선 에너지에 의한 성분은 협대역 필터의 특성이 이 에너지에 해당하는 적외선을 투과할 때 제시한 (3)식이 타당하리라 생각되나, 일반적으로 협대역 필터를 포함한 광학적 구조물은 외부에서 방출되는 적외선을 투과할 수 없는 구조로 이루어져 있으므로, 제시한 식(3)은 출력특성을 정확하게 예측하기에 무리가 있을 것으로 보인다.</p><p>또한 L. Jun et al. 은 협대역 필터의 특성을 감안하여 측정 대상가스의 광 파장과 이 파장을 포함하는 필터의 투과특성을 고려하여 아래의 식 (4) 와 같이 수정된 Beer-Lambert 식을 제시 하였다.</p><p>\( I=I_{o}((1-S) \cdot \exp (-b x)+S) \)</p><p>\( I_{o}(1-S) \cdot \exp (-b x)+I_{o} S \)<caption>(4)</caption></p><p>이때 b: 측정 대상가스의 흡수계수, \( \mathrm{S} \) : 흡수 파장 이외의 적외선에 의한 에너지 기여 분</p><p>따라서 상기 제시된 (3)과 (4)식 중, 적외선 센서의 출력특성 면에서 식 (4)가 측정 대상가스에 의한 영향과 센서 부를 보다 정확하게 기술하고 있는 것으로 판단할 수 있다.</p><p>한편 적외선 센서로 서모파일 센서를 사용하는 경우, 센서에서의 출력전압은 아래의 식 (5)과 같이 나타나는 것으로 알려져 있다.</p><p>\( V=N \Delta \alpha_{A B}\left(T_{h}-T_{c}\right) \)<caption>(5)</caption></p><p>\( \mathrm{N} \) 열전쌍수, \( \Delta \alpha_{\mathrm{AB}} \mathrm{A}, \mathrm{B} \) 두 물질의 Seebeck 계수 차, \( \mathrm{T}_{\mathrm{h}} \) 열 접점의 온도, \( \mathrm{T}_{\mathrm{c}} \) 냉 접점의 온도</p><p>상술한 이론적 고찰을 통해 적외선을 이용한 가스센서의 출력전압 특성은 1) 센서를 구성하는 광원, 2) 측정 가스의 흡수 계수와 광학적 구조물의 형상, 3) 적외선 센서 구성부품들을 종합적으로 고찰하여 해석하여야 함을 알 수 있다.</p>
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"적외선의 흡수와 이에 따른 적외선 에너지의 변화는 주변에 측정 대상가스가 있는 경우 무슨법칙을 따르지?",
"센서에서의 출력전압이 \\( V=N \\Delta \\alpha_{A B}\\left(T_{h}-T_{c}\\right) \\)<caption>와 같이 나타났을 때 적외선 센서로 무엇을 사용하는 경우지?",
"적외선 센서 부에서 \\( I_{d}=I_{o} \\exp (-\\alpha L x) \\)<caption>을 따르는 초기 적외선 에너지 \\( \\left(I_{o}\\right) \\) 가 지수함수적으로 감소는 측정 대상가스 농도가 어떠할 때지?",
"측정 대상가스가 있는 경우, 적외선의 흡수와 이에 따른 적외선 에너지의 변화는 Beer-Lambert 법칙을 따르는데 측정 대상가스 농도가 증가하면 증가할수록 초기 적외선 에너지 \\( \\left(I_{o}\\right) \\) 는 지수함수적으로 감소하여 적외선 센서 부에서 어떻게 만들어진 식을 따르지?",
"주변 적외선 에너지에 의한 성분은 협대역 필터의 특성이 이 에너지에 해당하는 적외선을 투과할 때 제시한 (3)식이 타당할 수 있는데 일반적으로 협대역 필터를 포함한 광학적 구조물은 외부에서 방출되는 적외선을 투과할 수 없는 구조로 이루어져 있으므로, 제시한 식(3)은 어떻게 해석할 수 있지?",
"L. Jun et al. 은 협대역 필터의 특성을 감안하여 측정 대상가스의 광 파장과 이 파장을 포함하는 필터의 투과특성을 고려하여 수정된 Beer-Lambert 식을 제시 하였는데 그 식은 어떻게 나타내지?",
"\\( I_{o}(1-S) \\cdot \\exp (-b x)+I_{o} S \\) 는 적외선 센서의 출력특성 면에서 측정 대상가스에 의한 영향과 센서 부를 어떻게 나타내고 있다고 판단할 수 있지?",
"적외선을 이용한 가스센서의 출력전압 특성은 센서를 구성하는 광원, 측정 가스의 흡수 계수와 광학적 구조물의 형상, 적외선 센서 구성부품들을 어떻게 해석하여야 하지?",
"\\( \\left(\\mathrm{I}_{0}\\right) \\는 매질에 방사되는 방사되는 적외선의 단위면적당 에너지로 무엇에 의해서 되지?",
"비분산 적외선 가스센서의 가스 반응에 따른 출력특성에서 \\( \\left(\\mathrm{I}_{\\mathrm{d}}\\right) \\) 는 적외선 광원에 의해 매질에 방사되는 적외선의 단위면적당 에너지이지?",
"비분산 적외선 가스센서의 가스 반응에 따른 출력에서 요구되는 세가지 측면은 무엇이지?",
"\\( R_{T}=\\int_{0}^{\\infty} R_{T}(v) d v=\\sigma T^{4} \\) 라는 수식에서 \\( (\\mathrm{Hz}), \\mathrm{T} \\)가 의미하는 것은 무엇이지?",
"L. Jun et al. 가 \\( I_{o}(1-S) \\cdot \\exp (-b x)+I_{o} S \\)<caption>와 같은 수정된 Beer-Lambert 식을 제시한 것은 측정 대상가스의 광 파장과 이 파장을 포함하는 필터의 투과특성을 고려하고 어떤 특성을 감안한 것인가?",
"적외선 광원으로 램프나 흑체 방사를 사용하는 경우는 \\( R_{T}=\\int_{0}^{\\infty} R_{T}(v) d v=\\sigma T^{4} \\)로 표현이 될 때 \\( R_{T} \\) 는 무슨 법칙으로 이루어져있지?",
"\\( \\left(\\mathrm{I}_{0}\\right) \\)와 \\( \\left(\\mathrm{I}_{0}\\right) \\) 및 적외선 검출부로 사용되는 출력특성에 의해서 주어지는 출력특성은 무엇에 따른 것인가?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h2>3.2 실험적 고찰</h2><p>Table 1에 제시된 것과 같이 각 측정 온도에서 온도센서 출력 전압의 최대편차가 \( 2.87 \mathrm{mV} \) 이하이므로, \( 0 \mathrm{ppm} \) 에서의 온도변화는 약 \( 0.2 \mathrm{~K} \) 이하의 상태임을 알 수 있고, 이런 상태에서 기준 적외선 센서의 출력전압 표준편차 또한 최대 \( 10 \mathrm{mV} \) 이하로서 안정적인 상태에서 측정이 진행되었음을 알 수 있다. 또한 이산화탄소 가스의 주입 시, Fig. 2에 제시된 바와 같이 온도센서의 출력전압 또한 일정한 값을 제시하고 있으므로, 온도에 의한 이산화탄소 가스센서의 출력전압 변화는 각 온도 구간에서 미미 할 것이라 판단할 수 있다. 따라서 Fig. 2 와 Fig. 5 에 나타난 이산화탄소 가스센서의 출력전압 변화는 측정 대상인 이산화탄소 가스농도의 변화에 의한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 Fig. 4와 Fig. 5 및 Table 2 와 Table 3 에 제시된 결과에 의한 출력전압의 추이와 이에 따른 오차의 발생은 기존에 제시된 이론으로 설명이 가능하지 않은 상태이다.</p><p>한편 본 연구에 사용된 적외선 서모파일 센서들은 각 중심 파장(이산화탄소 센서 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \), 기준 적외선 센서 \( 3.90 \mu \mathrm{m} \) )에서 각각 \( 180 \mathrm{~nm} \) 와 \( 90 \mathrm{~nm} \) 의 HPB (half pass band)를 갖고 있다. 즉 이산화탄소 가스를 측정하기 위한 적외선 센서는 측정파장 이외의 적외선을 투과하는 광학적 필터를 내장하고 있고, 기준 적외선 센서는 주변의 가스(이산화탄소, 산소 및 기타 탄화수소 계)와는 무관하게 적외선을 흡수하므로 Fig. 2 와 같이 온도가 일정한 경우 이산화탄소 가스센서는 가스농도가 증가함에 따라 출력전압이 감소하고, 기준 적외선 센서의 출력전압은 일정한 값을 나타냄을 알 수 있다. 즉 이산화탄소 가스 센서의 출력전압은 1) 가스농도와 무관하게 적외선 필터의 HPB 폭에 따른 출력성분, 2) 가스농도에 따라 변화를 나타내는 두 가지 출력성분의 합에 따른 출력 전압특성을 나타내는 것으로 사료된다.</p><p>즉 Fig. 6에 제시된 그림과 같이 기준 적외선 센서의 출력전압(주변 가스와 무관하고 적외선 필터의 투과 파장대에 의존하는 서모파일의 출력전압)과 유사하게 가스의 유무에 무관한 출력성분을 나타내는 \( \mathrm{V}_{0} \) 전압과 가스 농도변화에 따른 출력특성을 나타내는 \( V_{1} \) 성분의 합으로 나타남을 알 수 있다. 그러나 Fig. 6에 제시된 실험결과에서 보듯이 식(4)는 주변온도의 증가에 따라 출력 전압이 증가하는 양상을 정확하게 기술할 수 없음을 알수 있다.</p><p>주변 온도가 증가함에 따라 기준 적외선 센서의 출력전압과 이산화탄소 센서의 출력전압이 선형적으로 증가하는 양상은 주변 온도가 증가함에 따라 협대역 통과 필터(narrow band-pass filter)의 중심 파장이 증가하기 때문이라고 사료된다. 즉 흑체의 온도가 일정한 경우, 본 연구에서 사용한 흑체의 최대 에너지 방출 파장은 이산화탄소 가스의 흡수 파장보다 큰 상태일 것으로 예상된다. 이에 따라 온도 증가시, 기준 적외선 센서와 이산화탄소 센서의 협대역 통과 풜터의 중심 파장이 증가함으로써 단위면적당 입사되는 적외선 에너지가 증가하고, 중심파장의 증감 \( \left(\left(\lambda_{o} \pm \Delta \lambda\right)\right) \) 에 따라 Fig. 1과 Fig. 6 에 제시된 것과 같이 두 센서의 출력전압이 주변온도의 증감에 따라 선형적으로 변화하는 것으로 사료된다.</p><p>그러나 적외선 광원으로 사용된 흑체는 외부전원에 의해 고정전압에서 작동함으로 표면 온도가 일정하다고 가정하면, 주변 온도에 따른 적외선 에너지는 C.N. Chen에 의하면 식 (7)과 같이 주어진다.</p><p>\( I_{d}=\sigma \cdot\left(T_{\text {black }}^{4}-T_{a m b .}^{4}\right) \)<caption>(7)</caption></p><p>단, \( \sigma \) 는 Stefan-Boltzmann 상수, \( \mathrm{T}_{\text {black }} \) 은 흑체온도, \( \mathrm{T}_{\text {anb. }} \) 는 주변온도</p><p>즉, 적외선을 흡수하는 센서의 표면에 도달하는 적외선 에너지는 주변온도 \( \left(\mathrm{T}_{\mathrm{amb}}\right) \) 가 증가하면 증가할수록 식(7)에 의해서 감소하는 특성을 나타낼 것이라 예상할 수 있으나, 출력전압은 증가하는 양상을 나타내므로 출럭전압의 변화는 식(7)에 의한 영향보다 적외선 필터의 특성에 의한 결과가 주도적으로 나타남에 의한 것임을 Fig. 6 을 통해 확인할 수 있다.</p><p>또한 Fig. 4 혹은 Fig. 5 에서 주변온도가 증가하면 증가할수록 동일한 가스농도 변화에 따른 전압변화의 크기가 증가하고, 이들 전압의 변화폭은 Fig. 6과 식 (6)에 제시된 전압 \( \mathrm{V}_{1} \) 과 유사한 값을 갖고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 온도 및 가스농도의 변화에 따른 적외선 서모파일 센서의 출력전압은 본 연구를 통하여 제시된 식 (6)으로 해석하는 것이 보다 타당하리라 사료되는데, 이는 L. Jun et al.에 의해 제시된 식 (4) 를 간접적으로 증명하는 것이라고 사료된다. 그러나 제시된 식(2)와 (4)는 적외선 센서의 방사와 흡수측면만을 나타내므로 센서의 출력전압 측면의 식 (6)과 부합하기 위헤서 아래의 식(8)로 수정됨이 타당하리라 사료된다.</p><p>\( I_{d}=I_{B P F}(T)+I_{\text {Gas }}(T) \cdot \exp (-\alpha L \cdot x) \)<caption>(8)</caption></p><p>이때 \( I_{B P F} \) 와 \( I_{G a s} \) 는 각각 온도에 따른 측정 가스 흡수파장을 제외한 협대역 필터를 통과하는 적외선 에너지 와 측정 가스 흡수파장에서의 적외선 에너지</p><p>측정대상 가스가 존재하지 않는 경우, 식(7)에 의해 주변 온도가 감소함에 따라 적외선 센서에서 흡수되는 광 에너지가 증가함으로 적외선 센서의 출력이 증가하리라 예상된다. 그러나 출력 전압의 감소 특성을 나타낸 것은 적외선 센서의 측면에서 주변 온도에 따른 훕수 광 에너지의 변화보다는 S. Kim과 C. K. Hwangbo,T. Stolberg 들이 제시하고 있는 협대역 필터의 중심파장 온도 의존성에 의한 영향이 지배적임을 확인할 수 있으며, 이로 인해 식 (6) 에 의한 출력전압도 식(8)에 의한 성분들의 영향으로 아래와 같은 식 (9) 로 수정됨이 타당하리라 사료된다.</p><p>\( V_{\text {out }}(T, x)=V_{B P F}(T)+V_{4.26 \mu m}(T) \cdot \exp (-\alpha L \cdot x) \)<caption>(9)</caption></p><p>즉, 식(9)에 기술한 것과 같이 서모파일 센서의 출력전압, \( V_{\text {out }}(T, x) \) 는 측정 대상가스의 파장을 포함한 특정대역의 적외선을 투과할 수 있도록 제작된 협대역 필터의 온도 특성을 따른 전압인, \( V_{B P F}(T), V_{4.26 \mu m}(T) \) 에 의헤 초기 전압 \( (x=0) \) 이 나타나고, 측정 대상가스 농도가 무한히 큰 경우 \( (x=\infty) \) 협대역 필터를 봉과한 적외선에 의한 출력전압이 증폭되어 Fig. 5 에 제시된 것과 같이 온도에 따른 특정전압이 옵셋전압으로 출력될 것을 에상할 수 있다.</p><p>한편 Fig. 7은 식(9)를 봉하여 산출된 이산화탄소 농도와 실제 측정을 통해 얻은 결과를 비교한 것으로, 측정 온도 구간에서 온도 보상된 가스농도 산출이 실제 농도와 비교하여 평균오차 \( 1.5 \% \)와 약 \( 5 \% \) 이내의 표준편차로 정확하게 예측됨을 확인할 수 있었다.</p>
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"Fig. 2에 제시된 바와 같이 온도센서의 출력전압 또한 일정한 값을 제시하고 있으므로, 온도에 의한 이산화탄소 가스센서의 출력전압 변화는 각 온도 구간에서 미미 할까?",
"Table 1에 제시된 것과 같이 각 측정 온도에서 온도센서 출력 전압의 최대편차가 \\( 2.87 \\mathrm{mV} \\) 이하이므로, \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 에서의 온도변화는 약 \\( 0.3 \\mathrm{~K} \\) 이상의 상태임을 알 수 있어?",
"HPB의 풀네임이 뭘까?",
"무엇이 HPB의 풀네임이지?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h1>1. 서 론</h1><p>최근 공조시스템(Heating, Ventilating and Air-Conditioning System)은 건물의 냉난방 에너지 관리뿐만 아니라 실내 공기 질(Indoor Air Quality) 관리를 위해 그 역할과 중요성이 인식되고 있으며, 공기 질 관리의 한 인자로서 실내 이산화탄소 가스 농도의 측정과 이를 통한 HVAC 시스템의 운용은 국민 건강증대 및 에너지 효율성 측면에서도 그 중요성이 날로 부각되고 있다. 또한 상수원으로서 하천과 호수의 물 관리를 위해 총 탄소(Total carbon) 혹은 총 유기 탄소(Total organic carbon)의 측정 및 관리가 요구되고 있고, 물의 광분해 또는 연소산화에 의해 발생되는 이산화탄소 가스량 분석을 통해 수중 탄소량을 역산하고, 이를 통해 상수원의 수질 관리를 전세계적으로 진행하고 있으며, 국내에서도 이에 대한 중요성 인식 및 법제화를 통한 관리를 강화하고 있다.</p><p>일반적으로 공기 질 관리를 위한 이산화탄소 센서로 비분산 적외선 방식과 고체전해질 방식을 사용하고 있으나, 고체 전해질 방식은 외부 가스와 화학반응을 통해 농도를 검출하기에 선택성과 장기 안정성이 광학식에 비해 취약한 단점을 지니고 있어, 공기 질 관리시스템에서 비분산 적외선 방식을 선호하고 있다.</p><p>또한 상수원 관리를 위한 이산화탄소 측정용 가스센서 및 시스템으로서 비분산 적외선(Non-dispersive infrared rays) 방식과 선택적 이산화탄소 가스투과 멤브레인 방식이 사용되고 있으나, 시료의 채취 및 분석의 용이성 측면에서 NDIR 방식이 TOC 측정시스템에 직접 연결되므로, 실시간 분석이 용이한 것으로 알려져 있다.</p><p>NDIR 방식의 가스센서는 적외선의 방출과 광 경로상 측정대상 가스의 적외선 흡수 및 이로 인한 적외선 검출기에서의 출력전압 변화를 증폭하여 그 농도를 산출하는 방식이고, 광학적 구조물을 제외한 관련소자가 반도체 공정을 통해 제작되기에 고체 전해질 방식의 센서에 비해 선택성과 장기 신뢰성이 우수하고, 온도변화에 따른 이산화탄소 가스농도의 보정을 초기에 정확히 수행하면, 장시간 별도의 보정절차가 필요하지 않다는 장점을 지니고 있어, 이산화탄소 가스를 비롯하여 호흡기 알코올, 과일의 신선도 판단을 위한 에틸렌 가스 측정용 센서 모듈의 제작을 위해 연구 개발이 진행되어 왔다. 그러나 적외선 광원에서 방사되고, 협대역 필터(Narrow bandpass filter)를 통과하여 서모파일 적외선 검출기에 도달하여 출력되는 전압은 수십에서 수백 \( \mu \mathrm{V} \) 의 낮은 전압이기에 이를 증폭하고, 증폭된 전압의 변화에 따른 농도검출 방식을 취하고 있기에 외부잡음에 취약한 특성을 갖고 있으므로, 소신호 증폭과 잡음제거 기술이 절대적으로 필요한 사항이다. 또한 기존 연구를 살펴보면 가스 흡수와 이로 인한 출력전압의 변화로부터 센서의 기본특성을 살피고, 가스주입에 따른 출력전압 감소에 따른 센서의 특성을 살펴보았으나, 특정 가스의 흡수파장과 이를 중심으로 한 협대역 필터의 특성에 따른 연구결과는 찾아볼 수 없다.</p><p>따라서 본 연구에서는 소신호 증폭회로와 온도센서를 ASIC화하여 서모파일과 동일 금속 패키지에 내장한 적외선 검출기와 독자적으로 개발된 광학적 구조물을 사용하여 이산화탄소 가스센서 모듈을 제작하고, 협대역 필터의 특성에 따른 센서의 출력전압에 대한 온도 의존성을 살펴보았다.</p>
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"전세계적으로 수질 관리를 하고 있는데 국내에서도 중요성 인식 및 법제화가 진행되고 있어?",
"상수원으로서 하천과 호수의 물 관리를 위해 총 탄소(Total carbon) 혹은 총 유기 탄소(Total organic carbon)의 측정 및 관리가 요구되고 있고, 물의 광분해 또는 연소산화에 의해 발생되는 이산화탄소 가스량 분석을 통해 수중 탄소량을 역산하고, 이를 통해 상수원의 수질 관리를 전세계적으로 진행하고 있어?",
"본 논문에서 Heating, Ventilating and Air-Conditioning System 줄임말은 뭘까?",
"최근 공조시스템은 실내 공기 질(Indoor Air Quality) 관리를 위해 그 역할과 중요성이 인식되고 있어?",
"일반적으로 공기 질 관리를 위해 어떤 방식을 사용해?",
"어떤 방법을 일반적으로 공기 질 관리를 위해 사용하지",
"고체 전해질 방식이 광학식 방식의 비해 외부 가스와 화학반응을 통해 농도를 검출하기에 선택성과 장기 안정성이 높아 더 선호하는 방식일까?",
"왜 상수원 관리를 위한 이산화탄소 측정용 가스센서 NDIR 방식을 사용하는게 용이해?",
"NDIR 방식의 가스센서가 고체 전해질 방식의 센서에 비해 가지는 이점이 뭐야?",
"NDIR 방식의 가스센서는 어떻게 농도를 산출하지?",
"NDIR 방식의 가스센서는 어떤 방식으로 농도를 산출하지?",
"NDIR 방식의 가스센서가 고체 전해질 방식의 센서보다 장점이 있어?",
"기존 연구를 살펴보면 특정 가스의 흡수파장과 이를 중심으로 한 협대역 필터의 특성에 따른 연구결과는 찾아볼 수 없어?",
"공기의 질 영문 하면 뭘까?",
"상수원 관리를 위한 이산화탄소 측정용 가스센서 및 시스템으로서 시료의 채취 및 분석의 용이성 측면 어떤 방식을 사용하는게 용이할까?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 실험 결과</h2><p>가스 챔버의 이산화탄소 농도가 \( 0 \mathrm{ppm} \) 일때, 분위기 온도의 변화에 따른 이산화탄소 가스센서, 기준 적외선 센서와 온도센서의 출력전압을 나타내면 Fig. 1과 같다. 모든 센서들의 출력전압은 온도가 증가함에 따라 직선적인 출력 특성을 보였고, 온도센서의 경우 \( 14.7 \mathrm{mV} / \mathrm{K} \) 의 기울기를 나타내었다. 또한 기준 적외선 센서와 이산화탄소 가스센서의 온도에 따른 기울기는 각각 \( 8.8 \mathrm{mV} / \mathrm{K}, 14.2 \mathrm{mV} / \mathrm{K} \) 를 나타내었다.</p><p>한편 Fig. 2는 온도 \( 298 \mathrm{~K} \) 에서 이산화탄소 가스의 주입에 따른 이산화탄소 가스센서, 기준 적외선 센서와 온도센서 출력전압의 가스농도 의존성을 나타낸다. 이산화탄소 가스를 주입함에 따라 기준 적외선 센서(출력전압 평균 \( 2.153 \mathrm{~V} \), 표준편차 \( 0.004 \mathrm{~V}) \)와 온도센서의 출력전압(평균 \( 1.214 \mathrm{~V} \), 표준편차 \( 0.5 \mathrm{mV}) \) 은 거의 변화가 없었으나, 이산화탄소 가스센서의 출력전압은 가스농도에 의존해 감소하는 양상을 나타내었다.</p><p>측정대상 온도 구간에서 기준 적외선 센서와 온도센서의 평균 출력전압과 표준편차를 제시하면 Table 1 과 같고, 각 분위기 온도에서 측정된 기준 적외선 센서 출력전압의 표준편차는 최소 \( 1.91 \mathrm{mV} \) 에서 최대 \( 10.4 \mathrm{mV} \) 를 나타내었다. 이때 각 온도에서 온도센서 출력전압의 표준편차는 최소 \( 0.163 \mathrm{mV} \) 에서 최대 \( 2.87 \mathrm{mV} \) 를 나타내었다. 즉, 이산화탄소 가스 \( 0 \mathrm{ppm} \) 에서 각 온도 별 온도센서 출력전압은 거의 동일한 상태에서 신뢰성 있게 측정되었음을 알 수 있다.</p><p>Fig. 1 에서 이산화탄소 가스센서와 기준 적외선 센서의 출력전압이 온도변화에 따라 선형적인 특성을 나타내었고, 가스 농도의 증가 시 기준 적외선 센서의 출력전압이 일정함으로써, 이들 전압 비 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{CO} 2} / \mathrm{V}_{\mathrm{ref}}\right) \) 를 온도변화에 따라 나타내면 Fig. 3과 같다. 비록 \( 243 \mathrm{~K} \) 에서의 전압비가 가장 작은 값을 나타내었으나, 상온 \( (298 \mathrm{~K}) \) 에서 전압 비의 평균은 1.635, 표준편차 0.005 를 갖고 있었고, 전체 실험구간에서의 평균 전압 비와 표준편차는 각각 1.6255 와 0.008 을 나타내었다. 또한 \( 263 \mathrm{~K} \) 에서 \( 313 \mathrm{~K} \) 까지 출력 전압비의 평균은 1.630, 표준편차는 0.003을 나타내었다.</p><p>한편 이산화탄소 가스농도에 따라 상온 \( (298 \mathrm{~K}) \) 을 중심으로 \( 253 \mathrm{~K} \) 에서 \( 333 \mathrm{~K} \) 까지 \( 20 \mathrm{~K} \) 간격으로 이산화탄소 가스센서의 출력전압의 변화양상을 기존 문헌에서 제시된 이론 식 (2)와 유사한 식으로 외삽하여 제시하면 Fig. 4와 같다. 측정된 출력전압과 외삽을 통해 도출된 추세선과 이를 통한 각 온도별 출력전압과의 오차를 계산한 결과를 제시하면 Table 2 와 같으며, 상온 이하에서의 오차는 비교적 작았으나, 온도가 증가함에 따라 오차는 급격하게 증가하는 양상을 나타내었다. 즉, 식 (2)와 유사한 지수함수적 출력전압에 의한 예상치는 실제 측정값보다 큰 오차를 갖고 계산되어 온도가 증가함에 따라 이들 오차는 크게 증가하는 것으로 에측되었다.</p><p>동일한 측정 결과를 세 개의 매개변수를 지닌 함수로 추세선을 도출하였을 때의 결과를 나타내면 Fig. 5와 같고, 가스 농도에 따른 측정결과와 도출된 추세선 들이 거의 일치함 (\( 0.9861<\mathrm{R}^{2}<0.9956 \) )을 보여주었다. 즉 가스 농도에 따른 이산화탄소 가스센서의 출력전압은 기존 문헌에서 제시된 식 (2) 보다, 아래 제시한 식(6)이 보다 정확하게 출력전압을 예측하고 있음을 확인할 수 있다.</p><p>\( V_{\text {out }, C O_{2}}=V_{0}+V_{1} \cdot \exp (-\beta \cdot x) \)<caption>(6)</caption></p><p>단, 이때 \( \mathrm{V}_{0}, \mathrm{~V}_{1} \) 은 가스농도 \( 0 \mathrm{ppm} \) 에서 출력전압 \( (\mathrm{V}), \beta \) 든 가스흡수와 광 경로에 따른 변수, \( x \) 는 가스농도 (ppm)</p><p>또한 측정 전압과 추세선을 통한 각 농도 별 출력전압 예상치의 오차분석 견과를 나타내면 Table 3과 같고, 식 (6)에 따른 오차는 제시된 것과 같이 \( -1.35 \% \) 에서 \( +2.30 \% \) 이내로 정확하게 측정결과를 예측하고 있음을 확인할 수 있다.</p>
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"가스 챔버의 이산화탄소 농도가 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 일때, 온도센서의 기울기는 몇이야?",
"가스 챔버의 이산화탄소 농도가 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 일때, 가장 낮은 기울기를 보이는 센서는 뭐야?",
"Fig. 2는 온도 \\( 98 \\mathrm{~K} \\) 에서 이산화탄소 가스의 주입에 따른 이산화탄소 가스센서, 기준 적외선 센서와 온도센서 출력전압의 가스농도 의존성을 나타내고 있지?",
"Fig. 2는 이산화탄소 가스를 주입함에 따라 기준 적외선 센서(출력전압 평균 \\( 2.153 \\mathrm{~V} \\), 표준편차 \\( 0.004 \\mathrm{~V}) \\)와 온도센서의 출력전압(평균 \\( 1.214 \\mathrm{~V} \\), 표준편차 \\( 0.5 \\mathrm{mV}) \\) 은 거의 변화가 없었으나, 이산화탄소 가스센서의 출력전압은 가스농도에 의존해 증가하는 양상을 보이고 있지?",
"가스 챔버의 이산화탄소 농도가 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\) 일때, 이산화탄소 가스센서의 온도에 따른 기울기는 \\(7.2 \\mathrm{mV} / \\mathrm{K} \\) 맞지?",
"이산화탄소 가스 \\( 0 \\mathrm{ppm} \\)에서 측정한 각 온도 별 온도센서 출력전압은 동일하지 않은 상태에서 측정되었기 때문에 신뢰성이 없지?",
"\\( V_{\\text {out }, C O_{2}}=V_{0}+V_{1} \\cdot \\exp (-\\beta \\cdot x) \\)<caption>(6)에서 \\( x \\) 는 가스농도를 나타내지?",
"Table 1의 각 분위기 온도에서 측정된 기준 적외선 센서 출력전압의 표준편차는 최소 몇 \\(\\mathrm{mV} \\)이야?"
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인공물ED
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보상용 적외선 센서를 사용한 비분산 적외선 이산화탄소 센서의 온도특성
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<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서 온도센서의 전압변화가 수 \( \mathrm{mV} \) 이내일 때 기준 적외선 센서와 이산화탄소 센서의 출력전압 변화도 \( 10 \mathrm{mV} \) 로 작아, 가스 농도의 변화에 따른 센서 거동과 이를 통한 전압변화에 대한 실험식을 처음으로 제안할 수 있었다. 신호처리용 ASIC칩을 포함한 서모파일 센서의 출력특성은 이산화탄소 가스의 흡수파장과 흡수파장을 제외한 협대역 필터의 투과대역에 따른 출력전압에 의한 영향으로 분류할 수 있었고, 이들은 온도에 따라 선형적으로 증가하는 특성을 나타내었는데, 이는 온도에 따른 필터의 중심파장 이동에 의한 것으로 사료된다. 또한 온도 보상된 가스농도 예측은 본 연구를 통해 도출된 실험식에 의해 보다 정확하게 기술할 수 있었고, 본 연구개발의 결과가 TOC 측정용 센서개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"신호처리용 ASIC칩을 포함하지 않은 서모파일 센서의 출력특성은 이산화탄소 가스의 흡수파장과 흡수파장을 제외한 협대역 필터의 투과대역에 따른 출력전압에 의한 영향으로 분류할 수 있지?",
"온도센서의 전압변화가 수 \\( \\mathrm{mV} \\) 이내일 때 기준 적외선 센서와 이산화탄소 센서의 출력전압 변화는 \\( 1 \\mathrm{mV} \\)로 너무 큰 수치였지?",
"본 연구에서 온도센서의 전압변화가 수 \\( \\mathrm{mV} \\) 이내일 때 기준 적외선 센서와 이산화탄소 센서의 출력전압 변화는 몇 \\(\\mathrm{mV} \\)이야?",
"본 연구에서 도출된 실험식에 의해 보다 정확하게 기술되어진 온도 보상된 가스농도 예측은 TOC 측정용 센서개발에 기여할 수 있겠지?"
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인공물ED
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EM 시뮬레이션 기반 다중 포트 Y-파라미터를 이용한 변위된 인터디지털 여파기 설계
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<h2>2-5 다중 결합도를 고려한 여파기 최적화</h2> <p>이와 같은 비인접 공진기 간의 결합을 고려한 여파기를 설계하기 위해, 초기치로 설계된 여파기에 대해 그림 1과 같이 각 공진기에 포트들을 삽입한 후 다중 결합도(multi-coupling)를 고려하기 위한 EM 시뮬레이션을 수행하였다. 개별공진기로 분해하여 설계한 과정에서 얻은 초기 설계 치수들\( \left(s_{01}, s_{12}\right. \), \( \left.s_{23}, l_{1}, l_{2}, l_{3}\right) \)을 중심으로 간격은 최대 \( 25 \% \), 길이는 최대 \( 50 \% \)의 범위 내에서 파라미터 스윕(parameter sweep)을 통해 다중 EM 데이터세트(dataset)를 획득하였다.</p> <p>이 결과, EM 데이터 세트를 이용해 회로적으로 여파기를 최적화함으로써 비인접 공진기 간의 결합을 보상할 수 있게 된다. 이러한 최적화를 위해서는 다중 EM 데이터 세트를 ADS의 DAC를 이용하여 불러들이고, DAC에서의 파라미터에 대하여 최적화를 설정하고, 최종적인 설계 치수를 결정하게 된다. 이때 형상 파라미터들은 초기 설계치에서 크게 벗어나지 않기 때문에 선형적이어서 이를 통해 최적화하는 것이 문제가 없게 된다. 최적화 과정을 통해 앞서 도시한 \(Y\)-파라미터의 행렬 중 결합도를 조정하고, 원하는 여파기의 특성을 만족할 수 있도록 다음과 같은 조건을 설정해 주었다.</p> <p>우선 여파기의 통과 대역에서 \( S_{11} \)의 크기가 \( -20 \) \( \mathrm{dB} \)보다 크지 않게 설정하고, 중심 주파수에서 하측 저지 대역에서는 \( S_{21} \)의 크기를 \( -14 \mathrm{~dB} \)보다 크지 않게, 상측 저지 대역에서는 \( S_{21} \)의 크기를 \( -18 \mathrm{~dB} \)보다 크지 않게 설정해 주었다. 이는 본 논문의 여파기가 비대칭적인 특성을 가져 이를 고려하기 위함이다. 이로써 대역폭의 변동을 최소화할 수 있고, 통과 대역에서의 \( S_{11} \)의 특성을 최적화시켰다.</p> <p>최적화 결과는 표 5에 보였으며, 이에 대한 시뮬레이션 결과는 그림 9에 보였다. 그림 9에서 여파기의 통과 대역 내 반사 손실은 기준값 \( -20 \mathrm{~dB} \)을 만족하며, 전달 영점이 있음에도 불구하고 여파기의 주파수 응답 특성이 5차의 체비셰프 특성을 가짐을 확인하였다. 이와 같이 얻어진 최적 설계 결과는 더 이상의 조정이 필요가 없게 된다. 본 논문의 설계 방법으로 설계된 5단 변위된 인터디지털 여파기는 스완슨(Swanson)에 의해 설계된 인터디지털 여파기에 비해 비인접 공진기 간의 결합에 대하여서도 설계에 고려된 최적화를 수행할 수 있어 스완슨의 인터디지털 여파기와 달리 뚜껑(cover)의 영향 없이 설계할 수 있다.</p>
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"비인접 공진기 간의 결합을 고려한 여파기를 설계하기 위해 어떻게 하였는가?",
"다중 EM 데이터 세트(dataset)는 어떻게 획득하였는가?",
"비인접 공진이 간의 결합을 어떻게 보상할 수 있는가?",
"최적화를 위해서는 어떻게 해야 되는가?",
"최적화 과정을 통해 어떻게 하였는가?",
"여파기의 통과 대역에서는 크기를 어떻게 설정하였는가?",
"스완슨의 인터디지털 여파기와 달리 뚜껑(cover)의 영향 없이 설계하려면 어떻게 해야 하는가?"
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인공물ED
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EM 시뮬레이션 기반 다중 포트 Y-파라미터를 이용한 변위된 인터디지털 여파기 설계
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<h2>2-4 여파기 초기 설계 치수 도출 방법</h2> <p>초기 형상을 결정하기 위하여 그림 1 의 여파기 회로를 개별 공진기로 분해할 수 있게 된다. 즉, 입력 공진기(포트 0, 1, 2로 이루어지고, 나머지 부분을 제거한 회로), 외곽 공진기(포트 1, 2, 3으로 구성된 공진기), 중앙 공진기(포트 2, 3, 4로 구성된 공진기)로 분해할 수 있다.</p> <p>그림 5는 이와 같이 그림 1 입력 공진기를 분해한 그림이다. 그림 5를 보면 설계 형상 치수가 설계할 여파기 파라미터보다 많이 존재하게 되어, 일부 값은 고정시킬 필요가 있다. 우선 공진기들의 폭 \( w_{s}, w_{1} \) 및 \( w_{2} \) 을 일정하게 고정시키고, 간격 \( s \) 를 조정하는 것으로 하였다. 이와 같이 하는 이유는 간격을 일정하게 하고 공진기 폭을 조정할 경우, 폭은 구현 가능하지 않을 만큼 커지는 경우가 발생하기 때문이다. 따라서 그림 5의 \( s_{01}, s_{12} \) 를 이용하여 식 (8-1)의 우변과 같이 주어진 결합도를 만족시키게 된다. 두 번째로 첨자 \( c \)를 사용하여 나타낸, 결합에 사용된 길이 \( \left(l_{c01}, l_{c 12}, l_{c 23}\right) \)는 고정하였다. 이러한 이유로는 앞서서 설명하였듯이, 결합에 사용된 길이가 길어질수록 공진기는 단순한 공진기로 보이지 않고, 공진 주파수가 근접한 곳에 전달 영점이 발생하여 이의 영향을 최소화하기 위함이다. 이와 같이 결합에 사용된 길이를 고정할 경우, 공진 주파수는 변위된 길이 \( \left(l_{1}, l_{2}, l_{3}\right) \)에 의하여 조정되게 된다.</p> <p>여기서 \( l_{s} \)는 입력부 공진기 조정의 변수는 아니며, 포트 0에서 들여다본 서셉턴스가 0이 되도록 미리 설정된 값이다. 따라서 입력부 공진기에서 조정되어야할 파라미터는 \( l_{1} \)과 \( s_{01} \)이며, \( l_{2} \)는 두 번째 공진기가 1/4 파장에 가까운 고정된 값을 이용하였다. 따라서 입력부 공진기 조정을 통해서 식 (8-1)에 주어진 입력 결합도와 입력부 공진기의 공진 주파수를 조정하게 된다. 이것의 조정은 앞서 언급한 여파기 설계 파라미터의 입력 결합도와 공진 주파수를 두고 이것을 만족시키는 \( l_{1} \)과 \( s_{01} \)을 찾는 것인데, 이들은 잘 설정된 파라미터에 대하여 직선적인 관계에 있어 간단한 1차 연립방정식을 풀게 됨으로서 해결된다. 이를 ADS의 display 창에 설정함으로써 곧장 원하는 \( l_{1} \)과 \( s_{01} \)을 얻게 된다.</p> <p>그림 6에는 외곽 공진기에 해당하는 공진기를 보였다. 유사하게 결합에 사용된 길이는 고정하고, 간격 \( s_{12} \)와 길이 \( l_{2} \)만 조정하여 두 번째 공진기의 공진 주파수 및 식 (8-2)로 주어지는 결합도를 만족시킬 수 있게 된다. 이 때, 첫 번째 공진기는 입력부 공진기 조정 시 결정된 길이를 갖게 되고, 세 번째 공진기의 간격 \( s_{23} \) 및 \( l_{3} \)는 1/4 파장과 회로에서 계산된 값을 가지고 고정되게 된다. 이러한 외곽 공진기 조정 시 간격 \( s_{12} \)가 변함으로 해서, 입력부 공진기의 공진 주파수 및 기울기 파라미터 \( b_{1} \) 이 다소 변하게 되나 이는 무시되었다.</p> <p>세 번째 공진기 즉, 중앙 공진기에 대해서는 그림 7에 보였다. 이 경우에 조정되는 파라미터는 \( s_{23}, l_{3} \)가 되며, 이를 통해 중앙 공진기의 공진 주파수와 결합도를 조정할 수 있게 된다. 주목할 것은 중앙 공진기는 좌우 대칭으로 되는 구조이다. 그리고 결합에 사용되는 두 번째 공진기는 이미 앞서 조정된 형상을 가지게 된다.</p> <p>위 과정이 수행 된 EM 시뮬레이션에서 선택한 기판은 유전율 9.47, 두께 25\(\mathrm{mil} \) 기판으로서, 커버 높이는 1,000 \(\mathrm{mil} \)로 설정하였다. 시뮬레이션 조건은 메쉬 밀도(mesh density)는 80으로, 아크 해상도(arc resolution)는 10으로 설정하였다.</p> <p>이상과 같이 하여 얻어진 설계 결과를 표 1에서 표 3까지 정리하여 나타내었다. 표 1에는 목표하는 여파기 사양 및 저역 통과 여파기 기준형 값을 보였으며, 표 2에는 개별 공진기 조정 시 고정값에 대하여, 그리고 표 3에는 조정이 완료된 값을 보였다.</p> <table border><caption>표 1. 여파기 규격 및 저역 통과 여파기 기준값</caption> <tbody><tr><td>기준값</td><td>값</td><td>여파기 특성</td><td>값</td></tr><tr><td>\(g_{0}\)</td><td>1</td><td>\(f_{0}\)</td><td>2.44 \(\mathrm{GHz}\)</td></tr><tr><td>\(g_{1}\)</td><td>0.9393</td><td>\(\Delta\)</td><td>0.1</td></tr><tr><td>\(g_{2}\)</td><td>1.3677</td><td>\(RL\)</td><td>-20 \(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>\(g_{3}\)</td><td>1.7961</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 고정된 여파기 설계 치수</caption> <tbody><tr><td>폭</td><td>값[\(\mathrm{mil}\)]</td><td>길이</td><td>값[\(\mathrm{mil}\)]</td></tr><tr><td>\(w_{s}\)</td><td>100</td><td>\( l_{c, 01} \)</td><td>300</td></tr><tr><td>\(w_{1}\)</td><td>100</td><td>\( l_{c, 12} \)</td><td>150</td></tr><tr><td>\(w_{2}\)</td><td>120</td><td>\( l_{c, 23} \)</td><td>130</td></tr><tr><td>\(w_{3}\)</td><td>140</td><td>\( l_{s} \)</td><td>63.256</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 도출된 여파기 설계 치수</caption> <tbody><tr><td>간격</td><td>값[\(\mathrm{mil}\)]</td><td>길이</td><td>값[\(\mathrm{mil}\)]</td></tr><tr><td>\(s_{01}\)</td><td>4.467</td><td>\(l_{1}\)</td><td>116.935</td></tr><tr><td>\(s_{12}\)</td><td>14.378</td><td>\(l_{2}\)</td><td>250.990</td></tr><tr><td>\(s_{23}\)</td><td>14.961</td><td>\(l_{3}\)</td><td>255.904</td></tr></tbody></table> <p>그림 8에는 표 2 및 3에 결정된 치수에 대하여 인터디지털 여파기의 주파수 응답을 보였다. 그림 8에서 비교적 목표로 하는 여파기 특성이 높은 주파수와 낮은 주파수 대역에서 적절히 나오고 있으나, 대역 내 반사 손실은 기준값 -20 \(\mathrm{dB} \)를 상회하는 곳에 나타나며, 또한, 전달 영점이 발생하고, 대역도 낮은 주파수 쪽으로 이동된 것을 알 수 있다. 이것은 기존의 직접 결합 여파기 설계 결과에 비하면 상당히 주파수 응답이 왜곡된 것을 알 수 있다. 이와 같은 이유로는 기존의 결과는 비인접 공진기 간 결합이 비교적 적고 또한, 전달 영점이 중심주파수에서 충분히 떨어진 곳에 있어, 이러한 개별 공진기 분해로 충분히 근접한 결과를 주지만, 인터디지털 여파기는 비인접 공진기 간의 결합과 전달영점으로 인해 왜곡되기 때문이다. 이것을 보이기 위하여 표 4에 중심 주파수에서 EM 시뮬레이션으로 얻어진 다중 포트 \(Y\)-파라미터를 보였다.</p> <table border><caption>표 4. 초기 설계된 여파기의 \( Y\)-파라미터 크기 행렬 (각 행렬의 소자값은 1,000배 함)</caption> <tbody><tr><td></td><td>\(col_{1}\)</td><td>\(col_{2}\)</td><td>\(col_{3}\)</td><td>\(col_{4}\)</td><td>\(col_{5}\)</td><td>\(col_{6}\)</td><td>\(col_{7}\)</td></tr><tr><td>\(low_{1}\)</td><td>-0.658</td><td>-8.556</td><td>0.554</td><td>-0.227</td><td>0.084</td><td>-0.046</td><td>0.033</td></tr><tr><td>\(low_{2}\)</td><td>-8.856</td><td>0.329</td><td>-3.339</td><td>0.656</td><td>-0.112</td><td>0.084</td><td>-0.046</td></tr><tr><td>\(low_{3}\)</td><td>0.554</td><td>-3.339</td><td>0.430</td><td>-2.915</td><td>0.551</td><td>-0.112</td><td>0.084</td></tr><tr><td>\(low_{4}\)</td><td>-0.227</td><td>0.656</td><td>-2.915</td><td>0.094</td><td>-2.915</td><td>0.656</td><td>-0.227</td></tr><tr><td>\(low_{5}\)</td><td>0.084</td><td>-0.112</td><td>0.551</td><td>-2.915</td><td>0.433</td><td>-3.341</td><td>0.554</td></tr><tr><td>\(low_{6}\)</td><td>-0.046</td><td>0.083</td><td>-0.112</td><td>0.656</td><td>-3.341</td><td>0.329</td><td>-8.859</td></tr><tr><td>\(low_{7}\)</td><td>0.033</td><td>-0.046</td><td>0.084</td><td>-0.227</td><td>0.554</td><td>-8.859</td><td>-0.656</td></tr></tbody></table> <p>본 행렬은 \(Y\)-파라미터의 허수부만 표시하였는데, 이는 여파기의 다중 포트에서 무손실 조건에 의해 \(Y\)-파라미터의 모든 성분은 순허수이기 때문이다. 행렬의 대각선 값은 공진으로 인해 0이 나타나게 되고,상측 대각선 항은 결합도를 나타내게 된다. 또한, 이외의 항은 상측 대각선 항에 비하여 충분히 작아야 하는데, 표 4의 결과를 보면 이는 충분히 작은 값으로 보기에는 무리가 있다. 따라서 초기 설계치는 근접한 결과를 주지만 비인접 공진기 간의 결합을 제대로 반영하지 않아 주파수 응답은 목표에서 다소 틀어지는 것을 알 수 있다</p>
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"표 3에서 길이의 결과 값이 가장 클 때, 어떤 항목입니까?",
"표1에서 기준값의 값을 비교 했을 때 결과가 가장 큰 값은 얼마입니까?",
"표 1에서 기준값의 값이 가장 작을 때, 어떤 항목의 기준값입니까?",
"표 1에서 결과 값이 -20 \\(\\mathrm{dB}\\)일 때, 어떤 항목의 여파시 특성입니까?",
"표 2 고정된 여파기 설계 치수에서 길이 값이 가장 큰 것을 얼마입니까?",
"표2를 보면 폭이 \\(w_{2}\\)일 때 값이 무엇입니까?",
"표 2 고정된 여파기 설계 치수에서 폭의 값이 가장 클 때 어떤 항목이야?",
"표2에서 \\(w_{2}\\)의 결과값 120은 무엇을 의미합니까?",
"표2를 보면 \\( l_{s} \\)의 값은 뭐야?",
"표 3 도출된 여파기 설계 치수에서 \\(s_{01}\\), \\(s_{12}\\)는 무엇을 의미하나요?",
"표3을 보면 길이의 결과가 가장 작을 때, 얼마 입니까?",
"표3에서 \\(s_{12}\\)와 \\(s_{23}\\)을 비교하면, 결과 값은 어느 간격이 더 작나요?",
"표 4를 보면 \\(col_{3}\\)의 결과 값 중 가장 큰 값은 어떤 항목입니까?",
"표 4를 보면 \\(col_{1}\\)의 결과 값 중 가장 큰 값은 얼마입니까?",
"표 4에서 \\(low_{7}\\)의 결과 값 중 제일 작은 값의 항목은 뭐야?",
"표4에서 \\(col_{4}\\)이고 \\(low_{2}\\)일 때, 어떤 결과 값을 가집니까?",
"표1을 보면 \\(g_{2}\\)와 \\(g_{3}\\)를 비교하면 더 큰 값은 어느 것입니까?",
"표1에서 \\(f_{0}\\)는 어떤 값을 보입니까?",
"표 4에서 \\(low_{1}\\)의 결과가 0.033일 때 무슨 항목의 결과 입니까?",
"표 3에서 \\(l_{1}\\)과 \\(l_{3}\\)를 비교했을 때, 더 큰 결과는 어떤 값을 가집니까?"
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Subsets and Splits
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