• 제목/요약/키워드: 회로 모델

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Silicon Substrate Coupling Modeling, Analysis, and Substrate Parameter Extraction Method for RF Circuit Design (RF 회로 설계를 위한 실리콘 기판 커플링 모델링, 해석 및 기판 파라미터 추출)

  • Jin, Woo-Jin;Eo, Yung-Seon;Shim, Jong-In
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.38 no.12
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    • pp.49-57
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    • 2001
  • In this paper, equivalent circuit model and novel model parameter extraction method of a silicon(Si) substrate are presented. Substrate coupling through Si-substrate is quantitatively investigated by analyzing equivalent circuit with operating frequency and characteristic frequencies (i.e., pole and zero frequency) of a system. For the experimental verification of the equivalent circuit and parameter extraction method, test patterns are designed and fabricated in standard CMOS technology with various isolation distances, substrate resistivity, and guard-ring structures. Then, these are measured in l00MHz-20GHz frequency range by using vector network analyzer. It is shown that the equivalent-circuit-based HSPICE simulation results using extracted parameters have excellent agreement with the experimental results. Thus, the proposed equivalent circuit and parameter extraction methodology can be usefully employed in mixed-signal circuit design and verification of a circuit performance.

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A Neural Network Approach to Modeling PCS Wave Propagation Loss Prediction Using 3D Digital Terrain Maps (지형데이터를 이용한 신경회로망 PCS 전파손실 예측모델)

  • 정성신;양서민;이혁준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.357-359
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    • 1998
  • 무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

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Quantum Price Estimation Model using Bayesian Network (베이지안 네트워크 기반 양자 가격 예측 모델)

  • Kim, Juon;Yun, Seok-Min;Shin, Soyoung;Kim, Aeyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.269-272
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    • 2021
  • 본 논문에서는 변수간의 다양한 관계 분석 또는 예측 모델에 많이 적용되는 베이지안 네트워크 모델에 대한 양자 회로를 설계하고, 설계한 양자 회로를 '모여봐요! 동물의 숲' 게임에서 진행되는 무 거래에 대한 무값을 예측하는 시나리오에 적용했다. 제안한 양자 가격 예측 모델은 양자 회로로 표현했으며 IBM 의 Qiskit 을 이용해 구현하였다. 구현한 회로는 시뮬레이션 백엔드 뿐만아니라 IBM 에서 클라우드로 제공하는 실제 양자 컴퓨터 2 종의 백엔드에 실행하였고, 실행 결과와 설계한 회로를 바탕으로 제안한 모델의 성능을 분석하여 제안 모델의 효용성을 보였다.

Circuit Modeling and Analysis of Touch Screen Panel (터치스크린 패널의 회로 모델링 및 분석)

  • Byun, Kisik;Min, Byung-Wook
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.25 no.1
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    • pp.47-52
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    • 2014
  • A simple RC circuit model of large-scale touch screen panels is developed and the frequency range of the RC model is analyzed. 2D EM simulation results of a single touch cell are cascaded for a 23 inch touch panel using a circuit simulator, and the shortest and longest channels of the full panel are modeled with a 5-element RC circuit. The 5-element RC circuit can model the touch screen panel upto 130 kHz with the channel phase error of $10^{\circ}$. 7-element RC circuit model is also proposed and the frequency range for the channel phase error of $10^{\circ}$ is extended to 200 kHz.

A Study On Continuous Digits Recognition Using the Neural Network (신경망을 이용한 연속 숫자음 인식에 관한 연구)

  • 이성권;김순협
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.4
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    • pp.3-13
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    • 1998
  • 본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

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A Discriminative Training Algorithm for Speech Recognizer Based on Predictive Neural Network Models (예측신경회로망 모델 음성인식기의 변별력있는 학습 알고리즘)

  • 나경민
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1993.06a
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    • pp.242-246
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    • 1993
  • 예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

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Performance Comparison Between Neural Network Model and Statistical Models (통계적 모델과 신경회로망 모델의 성능 비교에 관한 연구)

  • Han, Seung-Soo;Kim, In-Taek
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2000.07d
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    • pp.2401-2403
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    • 2000
  • 시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.

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Accurate SSN Analysis using Wideband Decoupling Capacitor Model (광대역 디커플링 캐패시터 모델을 이용한 정확한 SSN 분석)

  • 손경주;권덕규;이해영;최철승;변정건
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.12 no.7
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    • pp.1048-1056
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    • 2001
  • Decoupling capacitors are commonly used to reduce the effect of SSN propagated through parallel power and ground planes in high-speed multilayer printed circuit boards (PCBs). In this paper, we introduced a simple high frequency measurement and proposed a wideband (50 MHz ∼3 GHz) equivalent circuit model for decoupling capacitor considering high frequency parasitic effects. The proposed model can be easily combined with the SPICE model of power supply planes far SSN analysis. The circuit simulations with the proposed model show good agreement with the measurement results. Also, we expect to accurately analyze the noise reduction effect as a function of value and location using the proposed model of decoupling capacitor.

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Personalized Research Agent System Based on User Model Neural Network (사용자 모델 신경회로망을 기반으로 한 사용자 중심의 리서치 에이전트 시스템)

  • 송종길;김유신;조영임
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.321-323
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    • 1999
  • 본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

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Modeling of CCFL for the Large Screen LCD Backlight using IsSpice (IsSpice를 이용한 대화면 LCD 백라이트 CCFL 모델링)

  • Park, Hong-Sun;Lee, Jung-Woon;Yang, Seung-Hak;Lim, Young-Cheol;Yun, Chang-Sun
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.503-505
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    • 2007
  • 효율적인 LCD Backlight 구동 시스템 설계를 위해서는 CCFL에 대한 전기적 특성 파악이 중요하지만 디스플레이의 대형화에 따라 LCD Backlight 램프는 길어지고 비선형 특성으로 인해 특성 표현이 곤란하여 회로 설계시 간략화된 등가 모델을 사용하게 되어 실제 인버터 제작과정에서 많은 시행착오를 거치게 한다. 회로 설계시 수식모델 적용을 위한 CCFL의 모델이 필요하며, 이러한 모델은 인버터를 효율적으로 설계할 수 있게 하므로서 설계에 필요한 시간과 자원 절감을 가능하게 한다. 본 논문에서는 42인치 LCD 구동인버터 설계에 필요한 CCFL의 수식 모델링을 IsSpice를 이용하여 구현하였으며, 회로 시뮬레이션과 실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다.

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