자동차 운행에 있어서 최종적인 단계는 주차로 마무리 되는데, 특히 운전을 처음 배우는 사람들이 가장 어려워하며, 협소한 주차공간에서의 주차는 초보자뿐만 아니라 일반 운전자도 편하지는 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주차 조향 보조 시스템, 자동 항속 제어 시스템 등이 개발되어 운전자의 편의성을 향상시키고 있고, 초음파, 카메라, 열화상 카메라 또는 레이더 등을 이용하여 운전자에게 주변 환경을 보다 정확하게 인지할 수 있도록 주차 보조 시스템이 개발되고 있다. 본 연구에서는 카메라 위치가 차량 후면 어느 곳에 위치하든 중앙부에 위치했을 때와 동일하게 영상을 처리할 수 있도록 후진 회전 반경 식을 제안하고, 실차 검증을 통해 주차 가이드라인을 생성하고자 한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.595-604
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2016
Utilizing a standard 130-nm CMOS process, a RF frontend is designed at 24 GHz for automotive collision avoidance radar application. Single IF direct conversion receiver (DCR) architecture is adopted to achieve high integration level and to alleviate the DCR problem. The proposed frontend is composed of a two-stage LNA and downconversion mixers. To save power consumption, and to enhance gain and linearity, stacked NMOS-PMOS $g_m$-boosting technique is employed in the design of LNA as the first stage. The switch transistors in the mixing stage are biased in subthreshold region to achieve low power consumption. The single balanced mixer is designed in PMOS transistors and is also realized based on the well-known folded architecture to increase voltage headroom. This frontend circuit features enhancement in gain, linearity, and power dissipation. The proposed circuit showed a maximum conversion gain of 19.6 dB and noise figure of 3 dB at the operation frequency. It also showed input and output return losses of less than -10 dB within bandwidth. Furthermore, the port-to-port isolation illustrated excellent characteristic between two ports. This frontend showed the third-order input intercept point (IIP3) of 3 dBm for the whole circuit with power dissipation of 6.5 mW from a 1.5 V supply.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권3호
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pp.274-283
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2014
In this paper, the epi layer of npn SOI HBT with n+ buried layer has been studied through Sentaurus process and device simulator. The doping value of the deposited epi layer has been varied for the npn HBT to achieve improved $f_tBV_{CEO}$ product (397 GHzV). As the $BV_{CEO}$ value is higher for low value of epi layer doping, higher supply voltage can be used to increase the $f_t$ value of the HBT. At 1.8 V $V_{CE}$, the $f_tBV_{CEO}$ product of HBT is 465.5 GHzV. Further, the film thickness of the epi layer of the SOI HBT has been scaled for better performance (426.8 GHzV $f_tBV_{CEO}$ product at 1.2 V $V_{CE}$). The addition of this HBT module to fully depleted SOI CMOS technology would provide better solution for realizing wireless circuits and systems for 60 GHz short range communication and 77 GHz automotive radar applications. This SOI HBT together with SOI CMOS has potential for future high performance SOI BiCMOS technology.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제8권4호
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pp.289-294
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2008
A 77 GHz 3-stage low noise amplifier (LNA) employing one common source and two cascode stages is developed using $0.13{\mu}m$ CMOS process. To compensate for the low gain which is caused by lossy silicon substrate and parasitic element of CMOS transistor, positive feedback technique using parasitic inductance of bypass capacitor is adopted to cascode stages. The developed LNA shows gain of 7.2 dB, Sl1 of -16.5 dB and S22 of -19.8 dB at 77 GHz. The return loss bandwidth of LNA is 71.6 to 80.9 GHz (12%). The die size is as small as $0.7mm\times0.8mm$ by using bias line as inter-stage matching networks. This LNA shows possibility of 77 GHz automotive RADAR system using $0.13{\mu}m$ CMOS process, which has advantage in cost compared to sub-100 nm CMOS process.
본 논문은 차량 추돌 예방 레이더용 24GHz 전압제어발진기를 제안한다. 이러한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성신호/고주파 CMOS 공정($f_T/f_{MAX}=120/140GHz$)으로 설계되어 있다. 이러한 회로는 스위치형 공진기 (switched resonator)의 기본 구조를 지닌 24GHz 주파수 대역을 사용할 수 있도록 CMOS LC 튜닝 회로를 포함하고 있다. 특히 전체 칩 면적을 줄이기 위해 수동형 인덕터 대신 능동형 인덕터부를 사용하였다. 본 연구에서 개발한 발진기는 전체 튜닝 범위에 대해 24GHz에서 8%의 측정결과를 보였으며, 600kHz 오프셋에서 24GHz에 대해 약 -89dBc/Hz의 우수한 위상 잡음 특성을 보였다.
본 논문은 차량 추돌 예방 레이더용 24GHz 전압제어발진기를 제안한다. 이러한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성신호/고주파 CMOS 공정($f_T/f_{MAX}=120/140GHz$)으로 설계되어 있다. 이러한 회로는 스위치형 공진기 (switched resonator)의 기본 구조를 지닌 24GHz 주파수 대역을 사용할 수 있도록 CMOS LC 튜닝 회로를 포함하고 있다. 특히 전체 칩 면적을 줄이기 위해 수동형 인덕터 대신 능동형 인덕터부를 사용하였다. 본 연구에서 개발한 발진기는 전체 튜닝 범위에 대해 24GHz에서 8%의 측정 결과를 보였으며, 600kHz 오프셋에서 24GHz에 대해 약 -89dBc/Hz의 우수한 위상 잡음 특성을 보였다.
본 논문에서는 24~77GHz 대역의 충돌 방지 레이더 센서를 이용한 차량 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 센서로 부터 측정한 전압을 이용하여 전/후/좌/우의 차량의 접근 정보를 획득하고 이를 효율적으로 이용하여 다양한 상황에 따른 차량충돌방지를 할 수 있도록 구현되어 있다. 제안한 차량 충돌방지 알고리즘은 운행 중인 속도를 기반으로 속도구간별 운행정보를 계산하여 충돌방지를 실행한다. 본 연구에서 구현한 차량 충돌 방지 알고리즘은 차량 주행에서 좌우 차량충돌 없이 효율적으로 운행하는 특성을 보였다.
본 논문에서는 단거리 레이더용 차량 추돌 방지 24-GHz CMOS 고주파 전력 증폭기 (RF Power Amplifier)를 제안한다. 이러한 회로는 class-A 모드 증폭기로서 단간 (inter-stages) 공액 정합 (conjugate matching) 회로를 가진 공통-소스 단으로 구성되어 있다. 칩 면적을 줄이기 위해 실제 인덕터 대신 전송선(Transmission Line)을 이용하였다. 제안한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성 신호/고주파 CMOS 공정 ($f_T/f_{MAX}=120/140GHz$)으로 설계하였다. 설계한 CMOS 고주파 전력 증폭기는 최근 발표된 연구결과에 비해 약 22dB의 높은 전력이득 및 7.1%의 높은 PAE 특성을 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.7-12
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2022
Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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