MBOA 등 UWB 시스템에 적용하기 위한 RF PLL용 가변 정수형 주파수분할기를 $0.13{\mu}m$ 실리콘 CMOS 기술을 이용하여 설계하였다. 고속 저잡음 특성을 얻기 위하여 주파수 분할기 단위요소를 수퍼 다이나믹 회로를 사용하여 설계하였으며, 가변 정수 분할비를 얻기 위하여 MOSFET 스위치를 사용하였다. 또한 다이나믹 회로가 갖고 있는 주파수 대역의 제한 문제를 해결하기 위하여 주파수 분할기 단위요소 회로에 사용하는 부하저항의 크기를 변경하는 방법을 적용하였다. 설계된 회로에 대하여 시뮬레이션해 본 결과 동작 주파수 범위는 5~26GHz 범위로서 빠르고 넓은 주파수 대역의 동작 특성을 보였다.
MBOA 등 UWB 시스템에 적용하기 위한 프로그램 가능한 RF PLL용 주파수분할기를 $0.18{\mu}m$ 실리콘 CMOS 기술을 이용하여 설계하였다. 고속 저잡음 특성을 얻기 위하여 주파수 분할기 단위요소를 수퍼다이나믹 회로를 사용하여 설계하였으며, 프로그램 가능한 분할비를 얻기 위하여 스위치 단을 사용하였다. 또한 다이나믹 회로가 갖고 있는 주파수 대역의 제한 문제를 해결하기 위하여 주파수 분할기 단위요소 회로에 사용하는 부하저항의 크기를 변경하는 방법을 사용하였다. 설계된 회로에 대하여 시뮬레이션 해 본 결과 동작 주파수 범위는 1~14GHz 범위로서 빠르고 넓은 주파수 대역의 동작 특성을 보였다.
본 논문에서는 RF 회로의 3차원 적층 구조를 설계하고 RF 회로의 특성개선 효과를 살펴보았다. 3차원적 RF 회로를 구현하기 위하여 분할 설계 기준을 제안하였으며 이에 따라 RF 회로를 기능별, 동작 주파수별로 분할하여 구현하였다. 분할된 하위 모듈을 3차원으로 적층 연결할 수 있도록 PAA 입출력 단자구조를 이용하여 3차원 형태의 ITS RF 시스템을 제작하였다. 이에 따라 아날로그 신호와 디지털 신호, DC 전원이 혼재되어 있는 ITS(지능형 교통관제 시스템) 224MHz RF 모듈을 구성되는 회로를 특성 임피던스 정합과 시스템의 동작 안정도를 고려하여, 기능별로는 송신부, 수신부, PLL(Phase Locked Loop)부, 전원부로 분할하였고 주파수별로는 224MHz, 21.4MHz, 및 450kHz~DC의 주파수 대역으로 분할하여 설계하였다. RF 회로 모듈을 구현하는 과정에서 224MHz 대역에서 동작하는 송신부와 수신부 증폭회로는 설계치와 일치하는 18.9㏈, 23.9㏈의 이득, PLL부와 전원부는 위상 고정, 정전원 입력의 동작특성을 최대화시킬 수 있었다. 3차원 구조의 RF 모듈은 2차원의 평면구조의 단일 기판 구성방법과 비교하여 부피 및 배선길이에서 각각 76.9%, 28.4%를 감소시킨 $48cm^3$, 1.8cm를 나타내었고, 열적 성분인 최고 동작 온도특성은 37% 감소한 $41.8^{\circ}C$를 나타났다. PAA형 3차원 적층 구조는 고속 고밀도 저전력의 특성을 가지며, 저비용으로 구현할 수 있으며 RF 주파수 영역에서 각 모듈을 기능별, 주파수별로 모듈화해 제품의 기능을 가변적으로 변화시켜줄 수 있음을 알 수 있었고, RAA 형태의 입출력 단자로 연결함으로써 단일 양면 기판으로 구현되던 2차원적 RF 회로 모듈의 부피와 전기적 동작 특성과 열적 특성을 개선시킬 수 있었다.
본 논문은 주파수 분할기를 통한 변조신호 전달시스템의 구현에 있어, 동적 주파수분할기의 출력 유지 조건 및 동작 주파수의 관계식을 활용하여 반송주파수가 분할된 변조신호의 전달함수를 도출하였다. 이러한 분석으로부터, 동적 주파수 분할기의 전달함수는 크기 신호에 대하여 곱셈기의 이득과 입력 전압의 일차 선형 함수로 결정되며, 위상은 입력위상에 대역필터의 군지연이 합산되는 관계로 파악되었다. 이에 따라 1,400 MHz 대역에서 동작하는 동적 주파수 분할기를 설계하였으며, 이를 통해 700 MHz 대역으로의 변조신호 전달 가능성을 확인하기 위한 모의실험을 수행하였다. 설계된 회로는 0.9~3.2 GHz에서 동작하며, 2.3 GHz의 대역폭을 가지고 입력 주파수 1.4 GHz에서 -14.5 dBm의 입력 전력으로 동작하도록 설계되었다. 바이어스 전압 $V_{DD}=2.5V$에서 입력 파형 $V_{PP}=136mV$일 때 20 mW의 전력을 소모하며, 변조지수 0.9인 진폭변조신호를 1.4 GHz에서 700 MHz로 성공적으로 전송하는 것을 확인하였다.
인더스트리 4.0 시대의 도래로 첨단의 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 각 장비들의 정보를 수집, 분석, 가공, 저장 등의 작업을 수행하여야 하며 각 장비들은 시분할 방식으로 모든 정보를 균일하게 수집, 분석, 저장하여 균등하게 처리하여 시스템의 자원을 잘 활용하여야 한다. 시분할 시스템은 인더스트리 4.0의 시대의 핵심 기술이라 할 수 있다 본 연구에서 8bit 버스를 가진 MCU Atmega128A에 RTOS를 포팅 하여 시분할 시스템이 동작 되는 것을 확인하였다.
휴대용 전자 시스템에 대한 deep submicron VLSI의 출현에 따라 기존의 면적과 성능(지연시간)외에 전력량 감축을 위한 새로운 방식의 CAD 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 논리합성시 기술매핑 단계에서의 전력량 감소를 목적으로 한 논리 게이트 분할(gate decomposition)을 통한 재합성 알고리즘을 소개한다. 기존의 저전력을 위한 논리분할 방식은 Huffman 부호화 방식을 이용하였으나 Huffman code는 variable length를 가지고 있으며 logic depth (회로지연시간)와 글리치에 영향을 미치게 된다. 제안된 알고리즘은 임계경로상에 있지 않은 부회로에 대한 스위칭 동작량을 줄임으로써 logic depth (즉 속도)를 유지하면서 다양한 재구성된 트리를 제공하여 스위칭 동작량을 줄임으로써 전력량을 감축시키는 새로운 게이트분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 zero 게이트 지연시간을 갖는 AND 트리에 대하여 스위칭 동작량이 최소화된 2진 분할 트리를 제공한다. SIS (논리합성기)와 Level-Map (lower power LUT-based FPGA technology mapper)과 비교하여 각각 58%와 8%의 전력 감축효과를 보였다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.
이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
자바는 분산환경에 적합하고 이식성이 높으며 코드 재사용이 용이하다는 장점을 가지고 있다. 이러한 이유로 다양한 분야에서 자바로 구현된 응용서비스를 제공하고 있다. 현제와 같은 정보중심사회에서 이러한 자바응용서비스는 서버의 실패(crash) 나 네트워크 분할(partition)과 같은 결함이 발생되더라도 투명하고, 안정적이며, 지속적인 서비스를 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 요구사항은 이기종 분산환경에서 동일한 서비스를 제공하는 자바응용서비스를 그룹으로 동작하게 함으로써 해결될 수 있다. 본 논문에서는 자바응용서비스 그룹이 네트워크의 분할로 상호 통신할 수 없는 두 개이상의 구성요소로 분리되더라도 지속적인 서비스를 제공하고 네트워크가 복구(merge)되면 이전과 같이 하나의 그룹으로서 동작할 수 잇도록 그룹 구성원의 일관성을 유지하는 EVS ( Extended Virtual Synchrony)모델을 구현함으로써 자바응용서비스의 신뢰성과 고가용성(high availability)을 지원하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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