본 논문에서는 초저전력 어플리케이션을 위한 이중입력 자가 전력관리 시스템을 제안한다. 자가 발전 시스템의 전력 공급원으로는 PZT와 solar cell소자를 병합하여 사용한다. 제한된 전력관리 회로는 solar cell 출력 전압을 승압하기 위한 charge pump 회로, PZT의 출력을 DC로 변환하기 위한 rectifier, 수확된 에너지를 병합 및 관리하기 위한 전력관리회로로 구성된다. 설계된 회로는 CMOS 0.18um technology를 이용하여 성능을 검증하였다. 설계된 회로의 칩 면적은 $295um{\times}275um$ 이다.
센서 네트워크 노드는 각각 초저전력, 초소형, 저비용을 지향하는데 이러한 하드웨어 리소스를 사용하는 임베디드 OS가 TinyOS이다. TinyDB는 이러한 TinyOS 센서 네트워크로부터 정보를 추출하기 위한 쿼리프로세싱 시스템이다. 이러한 TinyDB를 활용해서 X-Scale 기반의 임베디드 리눅스 환경에서 네트워크를 통한 Host서버와의 연계 및 센서 네트워크 응용에 관한 연구를 하였다.
센서 네트워크 노드는 각각 초저전력, 초소형, 저비용을 지향하는데 이러한 하드웨어 리소스를 사용하는 임베디드 OS가 TinyOS이다. TinyDB는 이러한 TinyOS 센서 네트워크로부터 정보를 추출하기 위한 쿼리 프로세싱 시스템이다. 이러한 TinyDB를 활용해서 X-Scale 기반의 임베디드 리눅스 환경에서 네트워크를 통한 Host서버와의 연계에 관한 설계 및 구현을 연구하였다.
초고속, 초저지연, 초연결 특성으로 대표되는 5G 시대가 도래함에 따라 새로운 통신 환경과 서비스 환경에 적합한 암호기술이 요구되고 있다. IoT 환경 등 자원이 제약된 기기를 위한 저면적/저전력 암호기술, 자율 주행 등 실시간 처리를 위한 저지연 암호기술 등 경량암호에 대한 요구사항 또한 다변화되고 있다. 본 고에서는 SPECK/SIMON, LEA 등으로 대표되는 경량 블록암호와 초저지연 암호기술에 대해 살펴보고 NIST에서 진행 중인 경량암호 공모사업을 소개한다.
본 논문은 딥러닝 모델이 포함된 TinyML(Tiny Machine Learning)를 초저전력 시스템에 탑재하여, 층간소음 문제를 실시간으로 처리하는 방법을 제시한다. 이 방법이 가능한 이유는 딥러닝 모델 경량화 기술로 인해 컴퓨팅 리소스가 작은 시스템도 자체적으로 추론을 수행 할 수 있기 때문이다. 기존에 층간소음 문제를 해결하기 위해 제시됐던 방법은 센서에서 수집한 데이터를 서버로 보내어 데이터를 분석한 후에 처리하는 방법 이었다. 하지만 이러한 중앙 처리 방법은 구축 비용이 비싸고 복잡하며, 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 TinyML을 사용한 On-Sensor AI(Artificial Intelligent) 로 해결하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 시스템 설치가 간단하고 저비용 이면서 문제를 실시간적으로 처리할 수 있다.
본 연구에서는 생체신호 중 비침습적으로 측정이 가능하고 많은 건강정보를 포함하고 있는 ECG(electrocardiogram)신호를 일상생활 중 보다 편리하게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 벨트형 ECG전극 시스템을 개발하였으며, 배터리로 구동 가능한 초소형 저전력 ECG측정시스템을 구현하였다. 또한 측정된 ECG신호의 무선전송을 위하여 Zigbee호환 무선센서노드를 이용하여 초저전력 무선데이터 통신부를 구성하였고 PC상에서 ECG신호를 모니터링하기 위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 ECG측정 시 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 제거를 위하여 이동평균필터(moving average filter)를 이용하여 기저선 변화를 추출하였고 이를 적응필터의 참조신호로 사용하여 동잡음을 제거하였다. 실험 결과 본 연구에 의해 구현된 ECG전극 및 계측시스템을 통해 활동상태 에서도 ECG계측 가능성을 확인하였으며, 제안한 적응신호처리기법을 통해 활동 중 ECG측정에서 동잡음의 최소화가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 초소형 디바이스 분야에서 사용될 수 있는 배터리가 없는 초저전력 자가발전 협업 신경망 시스템을 제공하는 디바이스에 대하여 설명한다. 본 디바이스는 외부에서 전력을 공급하지 않더라도 동작하며, 다른 신경망과 협업하여 대규모의 신경망 구축이 가능하다. 해당 디바이스는 에너지 하베스팅 모듈을 탑재하고 있어 공간적 제약 없이 어느 곳에서나 자가발전을 이용하여 사용이 가능하며, 디바이스 내부의 신경만을 가지고도 동작할 수 있지만 상황에 따라 네트워크를 통해 대규모의 신경망의 일부로 사용하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 초저온 냉동고용 단상유도전동기의 기동전류저감을 위한 알고리즘을 제안한다. 단상유도전동기의 경우, 스스로 기동이 불가능하므로 다양한 기동방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 커패시터 기동-운전 방식을 사용하고 있으며, 이 경우 기동 시 정격전류의 수배에 해당되는 돌입전류가 발생한다. 이로 인해 커패시터 및 기동 보조장치의 운전성능 및 수명 감소에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본문에서는 기존 운전방식의 변경 없이 단상 인버터를 적용하여 기동전류를 저감하고 운전모드를 전환하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘의 효용성은 다양한 실험을 통해서 검증한다.
무선통신시스템은 한정된 에너지를 갖는 배터리를 사용하기 때문에 저전력 회로로 구현되어야 하며, 이를 위하여 주파수와 상관없이 일정한 전력을 나타내는 전류모드 회로가 연구되어왔다. 본 논문에서는 초저전력 동작이 가능하도록 Dynamic Voltage Scaling 전원을 유도하며, 전류모드 신호처리 중 메모리 동작에서 저장된 에너지가 누설되는 Clock-Feedthrough 문제를 최소화하는 전류메모리 회로를 제안한다. $0.35{\mu}m$ 공정의 BSIM3 모델로 Near-threshold 영역의 전원 전압을 사용한 시뮬레이션을 진행한 결과, 1MHz의 스위칭 동작에서 $2{\mu}m$의 메모리 MOS Width, $0.3{\mu}m$의 스위치 MOS Width, $13{\mu}m$의 Dummy MOS Width로 설계할 때, Clock-Feedthrough의 영향을 최소화시킬 수 있었으며 1.2V의 Near-threshold 전원전압에서 소비전력은 $3.7{\mu}W$가 계산되었다.
OLED는 LCD, PDP에 이어 평판디스플레이어의 3대 기술로 대두되고 있다. LCD는 산업 전반에 걸쳐 기술정립단계이어서 부분적인 신기술 개발, 초저가격제품 등 새로운 제품창출이 과제이다. PDP는 현재도 전력소비정감, 형광체 개선, 다면 탈취등의 공정 및 장비기술이 동시에 개선 및 개발이 이뤄져야할 부분이 남아있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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