• 전기학회논문지
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• 제62권3호
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• pp.355-364
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• 2013

Respect to the input AC voltage and output DC voltage, conventional three-phase PWM rectifier is classified as the voltage type rectifier with boost capability and the current type rectifier voltage with buck capability. Conventional PWM rectifier can not at the same time the boost and buck capability and its bridge is weak in the shoot- through state. These problems can be solved by Z-source PWM rectifier which has all characteristic of voltage and current type PWM rectifier. By shoot-through duty ratio control, the Z-source PWM rectifier can buck and boost at the same time, also, there is no need to consider the dead time. This paper proposes the input AC voltage sensorless control method of a three-phase Z-source PWM rectifier in order to accomplish the unity input power factor and output DC voltage control. The proposed method is estimated the input AC voltage by using input AC current and output DC voltage, hence, the sensor for the input AC voltage detection is no needed. comparison of the estimated and detected input AC voltage, estimated phase angle of the input voltage, the output DC voltage response for reference value, unity power factor, FFT(Fast Fourier Transform) of the estimated voltage and efficiency are verified by PSIM simulation.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권12호
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• pp.65-73
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• 2006

본 논문에서는 각종 지능형 센서, control system 및 battery-powered system 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 시스템을 위한 14b 200KS/s $0.87mm^2$ 1.2mW 0.18um CMOS 알고리즈믹 A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서, 동시에 면적을 최소화하기 위해 입력단 샘플-앤-홀드 앰프를 전혀 사용하지 않는 알고리즈믹 구조를 채택하였으며, 전체 ADC의 전력소모를 최소화하기 위해 핵심 아날로그 회로 부분에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 제안하였고, multiplying D/A 변환기에는 클록 선택적인 샘플링 커패시터스위칭 기법을 적용하였다. 또한, 초저전력 온-칩 기준 전류 및 전압 발생기를 제안하여 전체 ADC의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.98LSB 및 15.72LSB 수준을 보인다. 또한, 200KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 최대 54dB, 69dB이고, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 1.2mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.87mm^2$이다

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.330-332
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• 2013

소 분위기에서 플라즈마 표면 처리의 경우 기판 표면에 존재하는 수소와 탄소 유기물들이 산소와 반응하여 $H_2O$와 $CO_2$ 등으로 제거되며 표면에 오존 결합을 유도하여 표면 에너지를 증가시키는 것으로 알려져 있다. ZnO 나노구조물을 성장시키는 방법으로는 MOCVD (Metal-Organic Chemical Vapor Deposited), PLD (Pulsed Laser Deposition), VLS (Vapor-Liquid-Solid), Sputtering, 습식화학합성법(Wet Chemical Method) 방법 등이 있다. 그중에서도 습식화학합성법은 쉽게 구성요소를 제어할 수 있고, 저비용 공정과 낮은 온도에서 성장 가능하며 플렉서블 소자에도 적용이 가능하다. 그러므로 본 연구에서는 플라즈마 표면처리에 따라 표면에너지를 변화하여 습식화학합성법으로 성장시킨 ZnO nanorods의 밀도를 제어하고 photolithography 공정 없이 패터닝 가능성을 유 무를 판단하는 연구를 진행하였다. 기판은 Si wafer (100)를 사용하였으며 세척 후 표면에너지 증가를 위한 플라즈마 표면처리를 실시하였다. 분위기 가스는 Ar/$O_2$를 사용하였으며 입력전압 400 W에서 0, 5, 10, 15, 60초 동안 각각 실시하였다. ZnO nanorods의 seed layer를 도포하기 위하여 Zinc acetate dehydrate [Zn $(CH_3COO)_2{\cdot}2H_2O$, 0.03 M]를 ethanol 50 ml에 용해시킨 후 스핀코팅기를 이용하여 850 RPM, 15초로 5회 실시하였으며 $80^{\circ}C$에서 5분간 건조하였다. ZnO rods의 성장은 Zinc nitrate hexahydrate [$Zn(NO_3)_2{\cdot}6H_2O$, 0.025M], HMT [$C6H_{12}N_4$, 0.025M]를 deionized water 250 ml에 용해시켜 hotplate에 올리고 $300^{\circ}C$에서 녹인 후 $200^{\circ}C$에서 3시간 성장시켰다. ZnO nanorods의 성장 공정은(Fig. 1)과 같다. 먼저 플라즈마 처리한 시편의 표면에너지 측정을 위해 접촉각 측정 장치[KRUSS, DSA100]를 이용하였다. 그 결과 0, 5, 10, 15, 60 초로 플라즈마 표면 처리했던 시편이 각각 Fig. l, 2와 같이 $79^{\circ}$, $43^{\circ}$, $11^{\circ}$, $6^{\circ}$, $7.8^{\circ}$로 측정되었으며 이것을 각각 습식화학합성법으로 ZnO nanorods를 성장 시켰을 때 Fig. 3과 같이 밀도 차이를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 기판의 표면에너지를 제어하여 Fig. 4와 같이 나타나며 photolithography 공정없이 ZnO nanorods를 패터닝을 할 수 있었다. 본 연구에서는 플라즈마 표면 처리를 통하여 표면에너지의 변화를 제어함으로써 ZnO nanorods 성장의 밀도 차이를 나타냈었다. 이러한 저비용, 저온 공정으로 $O_2$, CO, $H_2$, $H_2O$와 같은 다양한 화학종에 반응하는 ZnO를 이용한 플렉시블 화학센서에 응용 및 사용될 수 있고, 플렉시블 디스플레이 및 3D 디스플레이 소자에 활용 가능하다.

• 센서학회지
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• 제7권3호
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• pp.154-162
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• 1998

필라멘트 모양의 백금 박막 히터 및 Bi-Sb 박막 열전퇴(thermopile)의 고온 접합부를 열차단막 역할을 하는 $Si_{3}N_{4}/SiO_{2}/Si_{3}N_{4}$ 다이아프램위에, 열전퇴의 저온 접합부를 방열판 역할을 하는 실리콘 기판에 의해 지지되는 유전체 멤버레인위에 각각 형성시켜, 열감도가 높고 교류-직류 변환오차가 작은 평면형 Bi-Sb 다중접합 열전변환기를 제작하고, fast reversed dc 방법으로 변환기의 교류-직류 변환특성을 측정하였다. 단일 bifilar 히터로 제작된 변환기의 열감도는 공기 및 진공중에서 각각 약 10.1 mV/mW 및 14.8 mV/mW였고, 2중 bifilar 히터로 제작된 변환기의 열감도는 안쪽 및 바깥쪽에 있는 히터를 입력으로 하였을 강우 공기 및 진공중에서 각각 약 5.1 mV/mW 및 7.6 mV/mW 그리고 각각 약 5.3 mV/mW 및 7.8 mV/mW로서, 기체에 의한 열손실이 거의 없는 진공중에서의 열감도가 공기중에서의 열감도보다 더 높게 나타났다. 10 kHz이하의 주파수 범위에서 변환기의 교류-직류 전압 및 전류 변환오차 범위는, 단일 bifilar 히터로 제작된 경우 공기중에서 각각 약 ${\pm}1.80\;ppm$ 및 ${\pm}0.58\;ppm$이었고, 2중 bifilar 히터로 제작된 경우 안쪽 및 바깥쪽 히터를 입력으로 하였을 때 공기중에서 각각 약 ${\pm}0.63\;ppm$ 및 ${\pm}0.25\;ppm$ 그리고 각각 약 ${\pm}0.53\;ppm$ 및 ${\pm}0.27\;ppm$였다.