PIP is an abbreviation of 'Performance Improvement Package', which is a package that can improve performance by applying some design changes to existing aircraft. Boeing provides PIP applicable to B777-200, and Airbus provides PIP applicable to A350-900 as standard. PIP provided by Boeing and Airbus is a separate task, but it is expected to reduce fuel consumption by reducing drag through aerodynamic improvements. The PIP applied to the A350-900 includes work such as increasing Winglet Height and re-twisting Outboard Wing. This study is to verify the effect of PIP application of the A350-900 aircraft and use it as basic data for economic analysis. The aerodynamic improvement studies and expected effects of the PIP application were examined, and the actual flight data of the PIP-applied and the non-applied aircraft were compared to confirm the PIP application effect. This paper provides empirical results for the aviation industry on the PIP application efficiency as a method of improving fuel efficiency and reducing carbon emission.
본 연구에서는 분산 공유 메모리 시스템을 위해 기존의 두 프로토콜, Lazy Multiple Writer 프로토콜[3]과 Home-based 프로토콜[6]을 혼합한 적응적 프로토콜, Adaptive Lazy Multiple Writer(ALMW)을 제안한다. ALMW는 두 프로토콜 중 실시간에 접근패턴을 보고 각 페이지 별로 적절한 프로토콜을 선택하여 성능향상을 꽤한다. 본 프로토콜을 CVM[10] 패키지에 구현하고 기존의 두 프로토콜과 함께 IBM-SP2머신의 8개 프로세서상에서 4개의 응용 프로그램에 대해 성능 평가를 수행하였다.
패키지는 전기적인 특성에 있어서 우수한 고주파 전송 특성을 지녀야한다. 그러나 집적회로면이 위로 향하는 세라믹 패키지(Face-up Package)는 본드와이어 연결 시 고주파의 기생 특성이 크게 증가하여 시스템 전체의 성능에 큰 제한을 가져온다. 본 논문에서는 향상된 정합특성을 갖는 새로운 밀리미터파 세라믹 패키지 급전구조를 제안하였고, 유한요소법(FEM: Finite Element Method)을 이용하여 20 ∼ 50 GHz에서 해석 및 설계를 하고 제작하였다. 측정 결과, 삽입된 금속판 (Embedded Metal Sheet)을 가지는 세라믹 패키지 급전구조는 47GHz까지 기존의 세라믹 패키지보다 0.85dB 그리고 본드와이어 부분에 일반적인 에폭시( ε/sub γ/ = 4)를 사용하여 몰딩한 세라믹 패키지보다 0.4dB가 개선된 삽입손실의 특성을 얻을 수 있었다. 따라서 본 해석결과는 소형의 세라믹 패키지 및 MMIC(Monolithic Microwave Integrated Circuit) 모듈 개발에 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.
최근 발진수정자에 칩패키지를 결선한 SMD형의 적층세라믹 발진기를 많이 사용한다. 이러한 발진기들은 그 길이 및 패키지 내부의 패턴 등에 의하여 부유인덕턴스 및 기생 커패시턴스가 발생하고, 전원의 반사 및 잡음 발생으로 출력신호의 진폭감소 및 신호 손실이 발생하여 발진기 성능을 정상적으로 평가할 수 없다. 본 논문에서는 발진기와 계측기의 부정합임피던스로 부터 발생한 신호 손실 및 진폭감소를 방지하기 위해 지그 회로를 개발한다. 이를 통하여 발진기의 정확한 스펙트럼 분석 및 성능을 평가함으로써 발진기의 성능향상을 기한다.
본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 주로 활용되는 MPI 응용들을 인텔의 차세대 매니코어 프로세서인 Knights Landing(KNL)에서 실행할 때 발생할 수 있는 성능 병목 현상 및 이를 해결하기 위한 효율적인 자원 할당 방법에 대해서 논의하고자 한다. KNL은 기존의 가속기 형태의 매니코어 프로세서 형태뿐만 아니라 자체적으로 부팅이 가능한 형태의 호스트 프로세서로 구성되어 있으며, 기존의 DDR4 기반의 메모리와 함께 향상된 대역폭을 가진 새로운 형태의 온-패키지 메모리를 장착해서 출시되었다. 이러한 새로운 매니코어 프로세서 아키텍처에 최적화된 자원 할당 방법을 연구함으로써 다중 MPI 응용 실행 성능의 향상과 전체적인 시스템 활용률을 높일 수 있음을 실험적으로 검증하였다.
센서 및 분석 경화시장에서 폭넓게 사용되고 있는 기존의 UV 광원들이 점차 LED로 교체 적용되고 있다. 그러나 UV LED의 광 성능이 기존 램프에 비하여 여전히 낮고 광 효율성도 낮아 효능성 감소 및 수명 저하 문제가 존재한다. 현재 환경과 UV램프의 기술적인 문제로 인하여 점차 LED교체가 이루어지고 있는 시점에서 UV LED의 성능 향상이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UV LED의 수명 증가 및 성능 향상을 위한 new package 설계 및 분석을 실행하였다. 광소자에서 발생하는 열을 직접 방출하기 쉽도록 방열특성이 우수한 packaging 설계가 매우 중요한데, 본 연구에서는 열적 안전성을 기반으로 안정성이 우수한 패키지 구성 및 UV LED용 new packaging을 설계 구현하였다. 이를 통하여 광 효율 및 방열성능 향상을 위한 새로운 UV LED용 new packaging을 구성하고 전기적 광학적 특성을 각각 분석하였다. 또한 UV LED package의 방열성능 향상을 위해 높은 반사율 특성을 가지는 알루미늄(Al)를 이용, 최적의 렌즈 포커싱를 적용함으로서 광출력 효율을 증가 시킬 수 있었다. 기존 은(Ag)대비 광효율 결과가 약 ~30%이상 개선되었으며, 새로 적용된 광소자 패키지에서 광출력 저하 특성이 약 10% 이상 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 자세 제어 장치(ESC)와 후륜 조향 장치(RWS)를 장착한 통합 섀시 제어기의 성능을 향상시키기 위해 후륜 조향각을 결정하는 방법을 제안한다. 차량을 안정화시키기 위해 필요한 제어 요 모멘트는 자세 제어 장치와 후륜 조향 장치를 이용하여 만들어진다. 각 장치의 타이어 힘을 결정하기 위해 의사역행렬 제어할당 방법을 적용한다. 제어기의 성능을 향상시키기 위해 후륜 조향 장치의 조향각을 결정하는 데에 네 가지 방법을 적용한다. 차량 시뮬레이션 패키지인 CarSim에서 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방법들이 통합 섀시 제어기의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증한다.
알루미늄 양극산화(aluminum anodization)의 선택적인 적용을 통하여 DRAM 소자를 위한 새로운 패키지 기판을 제작하였다. 에폭시 계열의 코어(core)와 구리의 적층 형태로 제작되는 일반적인 패키지 기판과는 달리 제안된 패키지 기판은 아래층 알루미늄(aluminum), 중간층 알루미나(alumina, $Al_2O_3$) 그리고 위층 구리(copper)로 구성된다. 알루미늄 기판에 양극산화 공정을 수행함으로써 두꺼운 알루미나를 얻을 수 있으며 이를 패키지 기판의 유전체로 사용할 수 있다. 알루미나층 위에 구리 패턴을 배치함으로써 새로운 2층 금속 구조의 패키지 기판을 완성하게 된다. 또한 알루미늄 양극산화를 선택적인 영역에만 적용하여 내부가 완전히 채워져 있는 비아(via) 구조를 구현할 수 있다. 패키지 설계 시에 비아 인 패드(via in pad) 구조를 적용하여 본딩 패드(bonding pad) 및 볼 패드(ball pad) 상에 비아를 배치하였다. 상기 비아 인 패드 배치 및 2층 금속 구조로 인해 패키지 기판의 배선 설계가 보다 수월해지고 설계 자유도가 향상된다. 새로운 패키지 기판의 주요 설계인자를 분석하고 최적화하기 위하여 테스트 패턴의 2차원 전자기장 시뮬레이션 및 S-파라미터 측정을 진행하였다. 이러한 설계인자를 바탕으로 모든 신호 배선은 우수한 신호 전송을 얻기 위해서 $50{\Omega}$의 특성 임피던스를 가지는 coplanar waveguide(CPW) 및 microstrip 기반의 전송선 구조로 설계되었다. 본 논문에서는 패키지 기판 구조, 설계 방식, 제작 공정 및 측정 등을 포함하여 양극산화 알루미늄 패키지 기판의 특성과 성능을 분석하였다.
In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method fur entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.
In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor. packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method for entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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