• 제목/요약/키워드: 싱글폴리

검색결과 3건 처리시간 0.048초

일반 싱글폴리 Nwell 공정에서 제작된 아날로그 메모리 (An Analog Memory Fabricated with Single-poly Nwell Process Technology)

  • 채용웅
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제7권5호
    • /
    • pp.1061-1066
    • /
    • 2012
  • 디지털 메모리는 신뢰성, 속도 그리고 상대적인 단순한 제어회로로 인해 지금까지 저장장치로서 널리 사용되어 왔다. 그러나 디지털 메모리 저장능력은 공정의 선폭감소의 한계로 인해 결국 한계에 다다르게 될 것이다. 이러한 저장 능력을 획기적으로 증가시키는 방안의 하나로서 메모리의 셀에 저장하는 데이터의 형태를 디지털에서 아날로그로 변화시키는 것이다. 한 개의 셀과 프로그래밍을 위한 주변회로로 구성된 아날로그 메모리가 0.16um 표준 CMOS 공정에서 제작되었다. 제작된 아날로그 메모리는 저밀도 불활성 메모리, SRAM과 DRAM에서 리던던시 회로 제어, ID나 보안코드 레지스터, 영상이나 음성 저장장치 등에 응용될 것이다.

0.35$\mu{m}$ 싱글폴리 표준 CMOS 공정에서 제작된 아날로그 메모리 셀의 프로그래밍 특성 (Characteristics of Programming on Analog Memory Cell Fabricated in a 0.35$\mu{m}$Single Poly Standard CMOS Process)

  • 채용웅;정동진
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
    • /
    • 제53권6호
    • /
    • pp.425-432
    • /
    • 2004
  • In this paper, we introduce the analog memory fabricated in a 0.35${\mu}{\textrm}{m}$ single poly standard CMOS process. We measured the programming characteristics of the analog memory cell such as linearity, reliability etc. Finally, we found that the characteristics of the programming of the cell depend on the magnitude and the width of the programming pulse, and that the accuracy of the programming within 10mV is feasible under the optimal condition. In order to standardize the characteristics of the cell, we have investigated numbers of cells. Thus we have used a program named Labview and a data acquisition board to accumulate the data related to the programming characteristics automatically.

빅데이터 분석 시스템 구현을 위한 데이터 구조의 복잡성에 따른 MongoDB 환경 구성 연구 (Study of MongoDB Architecture by Data Complexity for Big Data Analysis System)

  • 이협건;김영운;이진우;이승현
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제16권5호
    • /
    • pp.354-361
    • /
    • 2023
  • 빅데이터 분석 시스템들은 다양한 형태의 방대한 데이터를 저장 및 처리, 분석을 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 적용한다. MongoDB는 환경 구성에 따라 분산 처리 및 데이터 복제를 통해 확장성과 빠른 데이터 처리 속도를 제공한다. 본 논문에서는 구현하는 빅데이터 분석 시스템에 적합한 MongoDB 환경 구성에 대해 연구한다. 성능 평가를 위한 환경은 크게 싱글 노드와 다중 노드 환경으로 구성하였으며, 다중 노드 환경은 데이터 노드의 수를 2대에서 3대까지 확장하여 각 환경별 성능을 측정하였다. 분석 결과, 3차원 이상의 복잡한 데이터 구조의 데이터 처리 속도는 싱글 노드 환경이 2개의 데이터 노드 환경에 비해 약 5.75% 빠르게 처리하지만,3개의 데이터 노드 환경은 싱글 노드 환경에 비해 약 25.15% 이상 빠르게 처리한다. 그러나 데이터 구조가 단순한 1차원 데이터 구조는 다중 노드 환경이 싱글 노드 환경에 비해 약 28.63% 빠르게 처리한다. 향후 본 연구를 기반으로 다양한 데이터 구조 및 방대한 양의 데이터를 통한 실질적인 검증이 필요하다.