본 연구에서는 양자 현상을 고려한 나노미터 MuGFET의 C-V 특성을 분석하기 위하여 2차원 Poisson-$Schr{\ddot{o}}dinger$ 방정식을 self-consisnt하게 풀 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 소자 시뮬레이터를 이용하여 양자 현상으로 인한 소자크기와 게이트 구조에 따른 게이트-채널 커패시턴스 특성을 분석하였다. 소자의 크기가 감소할수록 단위 면적당 게이트-채널 커패시턴스는 증가하였다. 그리고 게이트 구조가 다른 소자에서는 게이트-채널 커패시턴스가 유효게이트 수가 증가할수록 감소하였다. 이런 결과를 실리콘 표면의 전자농도 분포와 인버전 커패시턴스로 설명하였다 또한 인버전 커패시턴스로부터 소자의 크기 및 게이트 구조에 따른 inversion-layer centroid 길이도 계산하였다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주 야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 고해상도 SAR 설계시 경사거리와 합성개구면의 길이가 영상형성에 미치는 영향을 RMA 시뮬레이터를 이용하여 성능분석을 수행하였다. 형성된 영상의 성능은 직접 육안으로 확인할 수 있었으나, 영상을 분석하는 수치로서도 성능평가가 가능하였다. 보다 구체적으로, 다양한 경사거리와 합성개구면의 길이 변화와 영상획득을 위한 기하구조에 따라 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션의 원시 데이터를 생성하였고, Spotlight 영상 형성 알고리듬을 이용하여 이에 따른 점표적 응답특성의 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준에 대한 성능분석을 수행하였다.
라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
본 논문은 TDL(전술 데이터 링크)의 항공용 단말의 구성품인 고출력증폭기의 설계 및 제작에 관해 기술하였다. 동일한 주파수 대역을 사용하는 레이다 및 다른 통신장비와 한정된 주파수 자원을 효율적 사용이 가능하도록 고속주파수도약기술, 인지무선기술, 수신필터뱅크 기술을 적용하였다. 고출력증폭기는 물리적으로 송신부, 수신부, 기구부, 케이블조립체로 구성되며, 최대 전송 거리, 수신감도 등의 전기적 특성과 온도 특성을 충족하도록 설계되었다. 고출력증폭기의 요구 규격을 만족하기 위해 모델링 및 시뮬레이터를 이용하였다. 송신 출력과 잡음 지수는 각각 50.02dBm 및 2.682dB로 측정되었다. 전기적 특성 시험 및 환경 특성 시험으로 요구 규격을 모두 만족함을 확인하였다.
얼굴에 대한 시각적 인지는 오랫동안 인간에게 중요한 문제로 인식되어 왔다. 수 세기 동안 이루어져 왔던 미용 화장과 성형, 치아 교정 등의 다양한 연구는 사람의 얼굴을 감성적 측면에서 어떻게 하면 아름답게 만들 수 있는 가에 초점을 두었다. 본 논문에서는 휴먼 입출력 인터페이스로서 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이를 혼합한 다중 감각 인터랙션 기반의 감성적인 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 3차원 스캐너 장비로부터 사용자의 얼굴 모델을 추출하고, 그 데이터를 이용하여 자연스럽고 직관적인 얼굴 메이크업 시뮬레이션을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 surface elements 표현 기반의 3차원 얼굴 필터링 방법과 얼굴 메이크업을 지원하는 페인팅 방법을 개발한다. 우선 사용자의 얼굴 모델을 3차원 스캐너로 획득한 후, 전처리 얼굴 필터링을 수행하여 조명, 그리고 사용자 얼굴 피부 상태에 기인하는 에러 및 속성들을 보정하고 피부 톤을 사용자가 선호하는 색으로 변경한다. 최종적으로 사용자는 햅틱 및 스테레오 디스플레이 장치를 이용하여 두 개의 레이어로 구성된 페인팅 표면 모델에 메이크업을 수행한다. 본 연구에서 적용한 surface elements 표현 기반의 그래픽 렌더링은 일반적인 메쉬 기반 페인팅의 문제점인 텍스쳐 왜곡 현상을 완화하고, 3차원 스캐너 장치에 기인하는 표면 에러를 보정한다. 그리고 전처리 얼굴 필터링과 메이크업 페인팅 방법은 사용자 중심의 감성적인 3차원 얼굴을 재구성하도록 한다. 결과적으로 본 연구에서 개발한 이러한 기술들이 다중 감각 인터페이스 기반의 메이크업 시뮬레이터의 기본 프레임워크가 되어, 차후 메이크업이나 코디네이션 분야 등의 디지털 콘텐츠 산업에서 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 40G/100G 이더넷의 구조적 특징을 고려하여 PCS(Physical Coding Sublayer) 송수신부를 설계하고 로직 시뮬레이션을 통하여 각 모듈의 기능을 검증한다. 이를 위하여 PCS 송수신부의 기능 모듈 및 입출력 신호를 정의하고 HDL 프로그래밍 언어를 사용하여 각 가능을 구현하였다. 설계한 PCS 송수신부는 64B/66B 인코딩과 디코팅, 동작 모드에 따른 스크램블링과 디스크램블링, 송수신 프레임의 유효성 여부 판단 기능, 다중 레인 분배 및 정렬 기능을 제공한다. 설계한 PCS 송수신부의 기능 검증을 위하여 ModelSim 시뮬레이터를 이용하였으며, 입력 데이터에 따른 모듈 동작 및 타이밍 관점에서 기능을 확인하였다. 이를 통하여 설계한 PCS 송수신부의 각 기능 모듈에 올바르게 동작함을 확인할 수 있었다.
터널링 전계효과 트랜지스터(tunneling field-effect transistor; TFET)로 적층된 3차원 적층형 집적회로(monolithic 3D integrated-circuit; M3DIC)에 대한 연구 결과를 소개한다. TFET는 MOSFET(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor)와 달리 소스와 드레인이 비대칭 구조이므로 대칭구조인 MOSFET의 레이아웃과 다르게 설계된다. 비대칭 구조로 인해서 다양한 인버터 구조 및 레이아웃이 가능하고, 그 중에서 최소 금속선 레이어를 가지는 단순한 인버터 구조를 제안한다. 비대칭 구조의 TFET를 순차적으로 적층한 논리 게이트인 NAND 게이트, NOR 게이트 등의 M3DIC의 구조와 레이아웃을 제안된 인버터 구조를 바탕으로 제안한다. 소자와 회로 시뮬레이터를 이용해서 제안된 M3D 논리게이트의 전압전달특성 결과를 조사하고 각 논리 게이트의 동작을 검증한다. M3D 논리 게이트 별 셀 면적은 2차원 평면의 논리게이트에 비해서 약 50% 감소된다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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