본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
본 논문에서는 UHD(Ultra High Definition) 영상을 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 필터링 수행시간 단축을 위해 두 개의 필터로 구성된 4단 파이프라인 구조를 가지며 경계강도 모듈을 병렬 구조로 설계하였다. 또한 저전력 하드웨어 구조를 위해 파이프라인의 단계를 클록 게이팅으로 설계하였고, 파이프라인 과정에서 단일 포트 SRAM에 접근할 때 발생하는 해저드 문제를 해결하기 위해 분할된 메모리 구조로 설계하였다. 전처리 단계에서 단일 포트 SRAM에 데이터를 저장할 때 발생하는 지연시간을 감소하기 위해 새로운 필터링 순서를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계 하였으며, TSMC 0.18um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 22k 개의 로직 게이트로 구현되었다. 또한, 동작 주파수는 150MHz에서 UHD급 8K 해상도인 $7680{\times}4320@60fps$ 처리가 가능하고 최대 동작 주파수는 285MHz이다. 제안하는 하드웨어 구조의 기본 처리단위 당 사이클 수를 비교 분석한 결과, 처리율이 기존 구조 대비 32% 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 병렬 분산 보상 (PDC) 제어와 적분 슬라이딩 모드 제어 (ISMC)를 결합하여 바퀴형 이동 로봇의 강인한 궤도 추적 제어 방법을 새롭게 제안한다. PDC 제어 방법은 다른 비선형 제어 방법에 비해 비교적 간단하고 사용이 편리하다. 그리고 ISMC는 상태 변수들을 원하는 공칭 동특성을 갖는 슬라이딩 평면에 배치함으로써 초기 순간부터 모델 불확실성 및 외란에 대해 강인하고 안정적인 제어 특성을 갖게 할 수 있다. 그러므로 제안된 PDC+ISMC 궤도 추적 제어 방법은 외란에도 불구하고 강인한 궤도 추적 제어 성능을 보여준다. 제안된 궤도 추적 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 외란이 있는 경우의 궤도 추적 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 외란이 증가하더라도 외란이 없을 때의 PDC 제어 방법에 의한 궤도 추적 성능을 유지하였다. 그러나 PDC 궤도 추적 방법은 외란의 크기가 증가하면 제안된 방법과는 달리 궤도 추적 오차가 크게 증가함을 알 수 있었다.
IT기술기반 교육시스템은 인터넷 등장 이전에도 가능성을 인정받아 지속적으로 개발되어 온 분야이며, 교육공학과의 연계로 지식 전날의 이론체계로 각광을 받고 있다. 사이버교유도 인터넷이전부터 다양한 통신방법을 응용하여 개발되었고, 최근 인터넷을 통하여 사이버 교육시스템은 완벽한 기술기반을 갖추게 되였다. 그러나 IT기술의 급격한 변화로 사이버교육시스템은 계속하여 신기술 변화에 적용해야만 한다. 현재 정보통신기술의 변화는 방송 통신망의 융합, 브로드 밴드 네트워킹, 스마트 디바이스의 다양화, 멀티미디어 기술의 고도화로 요약된다. 이 기술의 종합한 작용으로 유비쿼터스 사회의 기반으로 진화되고 있다. 그래서 e-Learning 분야도 기존 인터넷기반 시스템과는 달리 차세대 온라인교육시스템으로 친화되고 있다. IT융합가술 기반의 온라인 교육시스템은 각종 국제표준단체에서 표준안이 제시되고 있다. e-Learning 시스템이란 선기술 기반을 반영한 표준기술을 사용하는 온라인교육시스템을 포괄하는 개념이다. 본 연구에서는 e-Learning 시스템과 유비쿼터스 기술을 반영한 e-Learning을 비교하였다. 그리고 u-Learning 시스템의 기술정립과 EOD(Education On Demand) 시스템에 대하여 연구하였다. 1. u-Learning 정의 정보산업분야를 비롯한 문화, 교육 등 모든 분야에서 유비퀴터스라는 수식어가 붙어 다니고 있다. e- Learning 교육 업계에 따르면 10년 후에는 유비쿼터스는 대중화가 될 것이며, 부가가치 규모는 100조 원에 이를 것으로 추정된다. 그래서 교육산업도 주변 환경이 아날로그 방식에서 IT 기반에 의한 디지털 환경으로 변화되고 있다. 또한 e러닝, T러닝, m러닝, u러닝 등의 용어가 생성되고 있다.키지에어컨에서 사용되고 있는 밀폐형 압축기에 대해서 그림 2에서 나타내고 있는 냉방능력 10tons(120,000Btu/h) 이하를 중심으로 상기의 최근 기술 동향을 간략하게 소개하고자 한다.질표준의 지표성분으로 간주되는 진세노사이드의 절대함량과 그 성분조성 차이에 따른 임상효과의 차별성이 있는지에 대한 검토와, 특히 최근 실험적으로 밝혀지고 있는 사포닌 성분의 장내 세균에 의한 생물전환체의 인체 실험을 통한 효과 검정이 필요하다. 나아가서는 적정 복용량의 설정과 이와 관련되는 생체내 동태 및 생체이용율(bioavilability)에 관한 정보가 거의 없으므로 이것도 금후 검토해야 할 과제로 사료된다. 인삼은 전통약물로서 오랜 역사성과 그동안의 연구결과에 의한 과학성을 가지고 있으므로 건강유지와 병의 예방 및 회복촉진을 위한 보조요법제 또는 기능성 식품으로써의 유용성이 있는 것으로 판단된다. 앞으로 인삼의 활용성 증대를 위해서는 보다 과학적인 임상평가에 의한 안전성 및 유효성 입증과 제품의 엄격한 품질관리의 필요성이 더욱 강조되어야 할 것이다.xyl radical 생성 억제 효과를 보여 주었다. 본 실험을 통하여 BHT 를 제외하고 전반적으로 세포 수준에서의 oxidative stress 에 대한 억제 효과를 확인해 볼 수 있었으며 특히 수용성 항산화제들에서 두드러진 효과를 보여 주었다. 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$<
두 개 이상의 동축선을 사용하여 한 쪽은 동축선을 직렬로 연결하고, 반대 쪽은 동축선을 병렬로 연결하면 광대역에서 동작하는 임피던스 변환회로가 된다. 동축선을 이용한 광대역 임피던스 변환회로는 동축선의 외곽 도체를 임피던스 변환에 이용하기 때문에 수식 또는 시뮬레이션 프로그램을 통한 예측이 매우 어렵다. 본 논문에서는 ${\lambda}/4$-마이크로스트립 선로 임피던스 변환회로의 선로 신호 감쇄에 대한 전달 특성(S21) 해석을 바탕으로 $25{\Omega}$ 동축선 두 개를 이용한 광대역 4:1($50{\Omega}:12.5{\Omega}$) 전송선로 임피던스 변환회로를 제작하여 동작 특성을 살펴보았다. 두 개의 동축선을 이용한 광대역 임피던스 변환기는 동축선의 길이를 90도(${\lambda}/4$)로 인식하는 주파수에서 신호 전달 특성(S21)이 급격히 감소하는 노치 특성이 발생하였다. 또한, 동축선 길이의 $0.06{\sim}0.2{\lambda}$에 해당하는 주파수 범위에서 신호 전달특성(S21) -0.2dB 이내의 값을 가졌다. 이러한 신호 전달특성(S21)은 출력 단에 연결된 마이크로스트립 선로의 길이 변화를 통해 약간의 동작 주파수 범위 변화와 원하는 주파수에서 최적의 신호 전달특성(S21)을 설정할 수 있음을 확인하였다.
수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.
상용계통과 연계한 PV 시스템은 인버터의 특성과 더불어 소형, 고 역률, 낮은 고조파 출력, 고 신뢰성, 최대출력 운전, 저비용 등의 장점이 요구된다. 태양광발전시스템의 PV 에너지를 계통과 부하로 전달하기 위해 양방향의 PCS가 요구되어 진다. 본 논문에서는 태양광 발전의 ESS를 고려한 PCS를 제안하여 부하평준화를 통한 전력의 안정적인 공급을 확인하고자 한다. 이를 위해 일사량과 부하량에 따른 5단계의 동작 모드 알고리즘을 제안하고, 충/방전 제어를 위한 제어기를 설계 하였다. 양방향의 효율적인 에너지 전달을 위해 DC-link단에 양방향 컨버터 및 배터리를 연결하고, 연계형 인버터를 통해 DC-link 전압 및 인버터 출력전압을 제어하였다. 제안된 시스템의 타당성을 입증하기 위해 PSIM을 사용한 시뮬레이션을 수행하여 타당성과 안정성을 검토하였으며, 이를 확인하기 위해 3[kW] PCS를 제작하여 실험하였다. 실험결과를 통해 제안된 시스템에 요구되어지는 특성을 검증하였으며 기존 시스템에 비해 강인한 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 연산인 모듈로 멱승의 처리속도를 향상시키기 위한 방법으로 하이래딕스 (High-Radix) 연산 방식과 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 모듈로 멱승의 기본 연산인 모듈로 곱셈은 16진 연산 방법을 사용하여 PE(Processing Element)의 개수를 1/4고 줄임으로써, 기존의 이 진 연산 방식에 비해 클럭 수차 파이프라이닝 플립플롭의 지연시간을 1/4로 줄였다. 복호화시에는 합성수인 계수 N 의 인수, p, q를 알고 있는 점을 이용하여 속도를 향상시키는 일반적인 방법인 CRT 알고리즘을 적용하였다. 즉, s비트 의 키에 대해, s/2비트 모듈로 곱셈기 두 개를 병렬로 동시 수행함으로써 처리 속도를 CRT를 사용하지 않을 때보다 4 배정도 향상시켰다. 암호화의 경우는 두 개의 s/2비트 모듈로 곱셈기를 직렬로 연결하여 s/비트에 대한 연산이 가능하도록 하였으며 공개키는 E는 17비트까지의 지수를 허용하여 빠른 속도를 유지하였다. 모듈로 곱셈은 몽고메리 알고리즘을 변형하여 사용하였으며, 그 내부 계산 구조를 보여주는 데이터 종속 그래프(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이 구조로 구성하였다. 그 결과 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출한 때, 1024 비트 RSA 연산에 대해서 160Mhz의 클럭 주파수로 암호화 시에 15Mbps, 복호화 시에 1.22Mbs의 성능을 가질 것으로 예측되며, 이러한 성능은 지금가지 발표된 국내의의 어느 논문보다도 빠른 RSA 처리 시간이다.
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛2, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.
본 논문에서는 4세대 VNAND 공정으로 만들어진 Peri 소자의 스트레스 영역 별 time-dependent dielectric breakdown(TDDB) 열화 메커니즘을 분석하고, 기존의 수명 예측 모델보다 더 넓은 신뢰성 평가 영역에서 신속성과 정확성을 향상시킬 수 있는 수명 예측 보완 모델을 제시하였다. SiON 절연층 nMOSFET에서 5개의 Vstr 조건에 대해 각 10번의 constant voltage stress(CVS) 측정 후, stress-induced leakage current(SILC) 분석을 통해 저전계 영역에서의 전계 기반 열화 메커니즘과 고전계 영역에서의 전류 기반 열화 메커니즘이 주요함을 확인하였다. 이후 Weibull 분포로부터 time-to-failure(TF)를 추출하여 기존의 E-모델과 1/E-모델의 수명 예측 한계점을 확인하였고, 각 모델의 결합 분리 열화 상수(k)를 추출 및 결합하여 전계 및 전류 기반의 열화 메커니즘을 모두 포함하는 병렬식 상호보완 모델을 제시하였다. 최종적으로 실측한 TDDB 데이터의 수명을 예측할 시, 기존의 E-모델과 1/E-모델에 비해 넓은 전계 영역에서 각 메커니즘을 모두 반영하여 높은 스트레스에서 신속한 신뢰성 평가로 더 정확한 수명을 예측할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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