JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권3호
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pp.404-416
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2015
Small-area, low-power coarse and fine frequency detectors (FDs) are proposed for an adaptive bandwidth referenceless CDR with a wide range of input data rate. The coarse FD implemented with two flip-flops eliminates harmonic locking as long as the initial frequency of the CDR is lower than the target frequency. The fine FD samples the incoming input data by using half-rate four phase clocks, while the conventional rotational FD samples the full-rate clock signal by the incoming input data. The fine FD uses only a half number of flip-flops compared to the rotational FD by sharing the sampling and retiming circuitry with PLL. The proposed CDR chip in a 65-nm CMOS process satisfies the jitter tolerance specifications of both USB 3.0 and USB 3.1. The proposed CDR works in the range of input data rate; 2 Gb/s ~ 8 Gb/s at 1.2 V, 4 Gb/s ~ 11 Gb/s at 1.5 V. It consumes 26 mW at 5 Gb/s and 1.2 V, and 41 mW at 10 Gb/s and 1.5 V. The measured phase noise was -97.76 dBc/Hz at the 1 MHz frequency offset from the center frequency of 2.5 GHz. The measured rms jitter was 5.0 ps at 5 Gb/s and 4.5 ps at 10 Gb/s.
광섬유 사냑 간섭계는 음향 및 진동과 같은 물리적 변화량을 탐지하는 센서로 잘 개발되어 있다. 본 논문에서는 변압기유가 채워진 원통형 캐비티에 음압이 발생되었을 때 한 개의 루프내에 설치된 광섬유 배열 센서를 이용하여 음향을 탐지하였다. 서로 다른 외부 음향 주파수 $f_1$과 $f_2$를 피에조 재료를 이용하여 발생시키고 주파수는 5 kHz에서 90 kHz까지로 선정하였다. 실험 결과 광섬유 센서는 하모닉 성분인 $f_1$, $f_2$, $2f_1$, $2f_2$, ${\mid}f_1-f_2{\mid}$, ${\mid}f_1+f_2{\mid}$의 주파수를 탐지하였다. 제안된 광섬유 센서 배열은 변압기 내의 부분 방전으로 인한 음압과 진동과 같은 물리량을 모니터링 하는데 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3상 다이오드 정류기의 고장에 따른 해석 및 고장 판별 기법을 제안한다. 입력전원이나 다이오드소자에 고장이 발생하게 되면 출력 직류단 전압에 큰 맥동을 유발하며 이는 인버터 시스템의 제어 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 커패시터의 수명 단축을 야기한다. 본 논문에서는 입력측의 지락 사고 및 다이오드 개방 사고 시의 직류단 전압 특성을 분석하고, 계통주파수의 6배에 주파수마다 측정된 직류단의 순시전압을 직류단 평균 전압과 비교함으로서 고장의 유무 및 종류를 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 직류단 전압 센서만을 이용하므로 구현이 간단하고 고장 진단을 위한 추가적인 하드웨어가 요구되지 않는다. 실험과 시뮬레이션을 통해 제안한 고장 진단 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 40 GHz 대역에서 동작하는 IEEE 802.16 고정 무선 통신 액세스를 위한 소형 저가격 및 광대역의 수신 모듈을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 수신 모듈은 우수한 성능을 달성하기 위하여 캐비티 공정을 가지는 다층 LTCC 기술을 사용한다. 수신기는 저잡음 증폭기, 서브-하모닉 믹서, 내장된 이미지 제거필터와 IF 증폭기로 구성된다. 전송 손실과 모듈의 크기를 줄이기 위하여, 각 소자를 연결하기 위한 CB-CPW, 스트립 선로, 본드 와이어 및 천이(transition)들이 사용된다. LTCC는 유전율 7.1인 Dupont사의 DP-943을 사용하고 층수는 6층이며, 각 층의 높이가 100 um이다. 구현된 모듈의 크기는 $20{\times}7.5{\times}1.5\;mm^3$이며, 전체 잡음 지수는 4.8 dB 이하, 하향 변환 이득이 19.83 dB, 입력 P1 dB가 -22.8 dBm이고 이미지 제거값이 36.6 dBc 이상이다. 그리고 $560\~590\;MHz$ 대역의 디지털 TV 신호를 40 GHz 대역으로 상향 변환하여 전송시킨 후, 수신 모듈을 이용하여 시연하였다.
위전도는 피부전극을 이용하여 위에서 발생하는 전기신호를 측정하여 위운동 상태를 측정하는 검사방법이다. 여러 연구자들이 위전도를 이용하여 위수축과 관련된 정보를 얻으려고 노력하였지만 아직까지 임상적으로 유용한 정보를 주는 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 위전도신호를 주파수영역 분석 및 벡터분석을 이용하여 위수축을 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. Running spectrum analysis를 이용한 주파수영역분석에서는 주주파수와 이의 고조파의 크기변화를 위수축신호(스트레스인게이지신호, 위내압신호)와 비교하였다. 벡터분석에서는 피부전극에서 얻은 위전도신호를 이용하여 위전도벡터를 구한 후, 이 위전도벡터의 분포에 대한 분석을 실시하였다. 제시된 방법은 동물실험 및 임상실험을 통하여 그 타당성을 검정하였다. 주파수영역분석에서 위수축이 일어나는 경우 주주파수의 크기에 비해 제1고조파의 크기가 상대적을 증가하는 것을 발견하였다. 위전도 벡터분석에서는 위수축유무에 따라 위전도벡터의 분포가 변함을 알 수 있었으며, 위전도벡터의 분포로부터 계산한 회귀곡선의 기울기 및 회귀곡선에 대한 분산이 위수축유무에 따라 유의한 차이를 가지는 값을 가짐을 알 수 있었다.
MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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