DPM (Digital Phase wrapping Modulation) open-loop polar transmitter는 in-phase와 quadrature 신호를 진폭(envelope) 신호와 위상(phase) 신호로 변환한 후 신호의 사상화 과정을 거쳐 광대역 통신 시스템에서의 효율적인 적용이 가능하다. 사상화 과정은 일반적인 통신 시스템에서의 양자화와 유사하며 그 과정에서 발생하는 오차를 고려할 때 좌표계 변환부에 CORDIC (COordinates Rotation DIgital Computer) 알고리듬 대신 테일러 급수 근사 기법의 사용이 가능하다. 본 논문에서는 테일러 급수 근사 기법을 광대역 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템용 DPM polar transmitter의 직교 좌표계-극 좌표계(cartesian to polar coordinate) 변환부에 적용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 방법은 CORDIC 알고리듬을 채용하고 있다. 이것을 효율적으로 적용하기 위해 모의 실험을 통해 각각의 기법에 대한 평균제곱오차 (MSE : Mean Square Error) 성능을 측정하고, 설계 관점에서 허용된 CORDIC 오차를 기준으로 알고리듬의 최소 반복횟수와 테일러 급수의 최소 근사 차수를 찾는다. 또한 FPGA 전달 지연속도를 비교한 결과에 의하면 CORDIC 알고리듬 대신 낮은 차수의 테일러 급수 근사 기법을 사용해 좌표 변환부의 처리 속도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
본 논문은 주사전자현미경(SEM)의 전자총을 이용하여 MCM 또는 PCB 회로기판의 신호연결선에서 전압차를 유도시켜 개방/단락 등의 결함을 측정 검사하는 방법을 제시한다. 본 실험에서는 주사전자현미경의 구조를 변형시키지 알고 회로기판의 개방/단락 검사를 실시할 수 있는 이중전위전자빔(Dual Potential) 검사방법을 사용한다. 이중전위전자빔(Dual Potential) 측정검사 방법은 이차전자수율 값 δ의 차이를 유기시키는 δ < 1 인 충전 전자빔과 δ > 1 인 읽기 전자빔을 사용하여 한 개의 전자총이 각각 다른 가속전압에 의해 생성된 두 개의 전자빔으로 측정하는 방법으로 특정 회로네트에 대한 개방/단락 등의 측정 검사가 가능하다. 또한 읽기 전자빔을 이용할 경우 검사한 회로 네트를 방전시킬 수 있어 기판 도체에 유기된 전압차를 없앨 수 있는 방전시험도 실시할 수 있어, 많은 수의 회로네트를 지닌 회로 기판에 대해 측정 검사할 때 충전되어 있는 회로네트에 대한 측정오류를 줄일 수 있다. 측정검사를 실시한 결과 glass-epoxy 회로기판 위에 실장된 구리(Cu) 신호연결선은 7KeV의 충전 전자빔으로 충전시키고 10초 이내에 주사전자현미경을 읽기 모드로 바꾸어 2KeV의 읽기 전자빔으로 구리표면에서의 명암 밝기 차이를 읽어 개방/단락 상태를 검사할 수 있었다. 또한 IC 칩의 Au 패드와 BGA의 Au 도금된 Cu 회로패드를 검사한 결과도 7KeV 충전 전자빔과 2KeV 읽기 전자빔으로 IC칩 내부회로에서의 개방 단락 상태를 쉽게 검사할 수 있었다. 이 검사방법은 주사전자현미경에 있는 한 개의 전자총으로 비파괴적으로 회로 기판의 신호 연결선의 개방/단락 상태를 측정 검사할 수 있음을 보여 주었다.
빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.
인간의 눈은 넓은 영역의 빛의 밝기를 받아들이기 위해 log 응답 특성을 갖는 반면 이미지 센서는 제한된 dynamic range를 갖는다. 선형 ADC(analog-to-digital converter)를 적용한 일반적인 CMOS 이미지 센서는 이미지의 어두운 부분을 확실하게 나타나게 하기 위하여 이득을 높이며 일부 밝은 부분의 포화 현상을 막을 수는 없다. 감마 보정은 인간의 눈의 반응에 맞추는 본질적인 방법이다. 그러나 디지털 감마 보정은 ADC 해상도와 센서 자체의 dynamic range의 한계 때문에 이미지의 질을 떨어뜨린다. 본 논문은 아날로그 감마 보정을 수행하는 비선형 ADC를 사용한 CMOS 이미지 센서를 제안한다. 제안된 비선형 ADC를 적용한 CMOS 이미지 센서는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하였다. 제안된 비선형 ADC CIS를 적용한 아날로그 감마 보정이 기존의 디지털 감마 보정 방법에 비해 질적으로 향상된 이미지를 보였는데 수치적으로 200mV 미만 픽셀 출력으로 이루어진 저조도 이미지에서의 peak-signal-to-noise ratio (PSNR)는 제안된 아날로그 감마 보정이 27.8dB, 디지털 감마 보정이 25.6dB로 측정되어 아날로그 감마 보정이 디지털 감마 보정에 비해 저조도 양자화 잡음을 $28.8\%$ 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 시그마-델타 변조기에 기반 한 D급 오디오 증폭기를 제안한다. 16-비트 병렬의 디지털 입력신호는 4-차 디지털 시그마-델타 변조기에 의해 2-비트의 신호로 직렬화되고, 이 신호는 4-차 아날로그 시그마-델타 변조기로 인가된다. 아날로그 시그마 델타 변조기의 출력단의 파워 스위치는 3-레벨로 동작하며, 3-레벨의 펄스 밀도 변조(PDM) 출력 신호는 LC-필터를 통해 저역 통과되어 스피커에 전달된다. 아날로그 시그마-델타 변조기의 첫 단의 적분기는 디지털 시그마-델타 변조기의 출력으로부터 샘플된 이산 시간 영역의 신호를 입력으로 받아들이고, 동시에 파워 스위칭 단의 연속 시간 영역의 출력 신호를 부궤환(feedback) 받기 위해 스위치드-캐패시터 적분기와 연속시간 영역의 적분기를 혼합된 형태로 구현되었다. 제안된 클래스-D 오디오증폭기는 CMOS 0.13-um 공정을 이용해 제작되었으며 100-Hz 부터 20-kHz의 신호 주파수 영역에서 동작한다. 제작된 D급 오디오 증폭기는 4-${\Omega}$ 부하 저항에서 최대 18.3-mW을 내고 0.035-%의 전고조파 왜율(total harmonic distortion pluse noise : THD+N) 성분과 80-dB의 입력신호 대역폭(dynamic range)을 갖는다. 아날로그 및 디지털 변조기는 1.2-V 전원 전압으로 동작하며 총 457-uW의 전력을 소모한다.
본 논문은 서로 다른 디스플레이 장치에서 동일한 입력 신호에 대해 일정한 색을 표현하기 위해, 디스플레이 장치의 특성화, 색 순응 모델, 색역 사상 및 확장 기법을 포함하는 색 정합 기술을 제안하였다. DTV 디스플레이 장치에서 일정한 색을 재현하기 위해서는 디스플레이 장치의 입출력 관계를 특성화하여야 하고, 기준 백색점 차이를 고려한 색 순응 모델을 적용하고, 및 각 디스플레이 장치가 표현할 수 있는 색역의 차를 보상하여야 한다. 본 논문에서는 채널간의 간섭을 고려하고 모델링의 정확도를 향상하기 위해, 기존 3채널 GOG(gam, offset, gamma) 모델을 향상하여 9개 채널에 독립적인 GOG 모델을 특성화 기법으로 사용하였다. 다음으로 입력 영상은 각 디스플레이 장치의 제한적인 색역을 보상하기 위해 조정되어야 한다. 본 논문에서는 원 영상의 휘도와 색상을 유지하고 xy 색도도상에서 채도는 향상하기 위한 색역 사상 및 확장 기법이 수행되었다. 상대적으로 인간 시각 특성에 민감한 휘도와 색상값은 입력값과 동일하게 유지하며, 채도 향상은 입력 및 출력 색역의 비율에 따라 변하게 된다. 또한 동영상을 DTV에 나타내기 위해서는 xy 색도도가 장치의 색역 경계 설정과 연산의 복잡도를 감소하기 위해 효과적이다. 결과적으로 제안된 방법을 입력 DTV신호에 대해 LCD 및 PDP 디스플레이 장치에 적용하면 각 장치에 따른 정확한 색 재현이 가능하다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
고속동작을 하는 곱셈기는 DSP의 기본 블록 설계에 있어서 필수적이다. 전형적으로 신호처리분야에 있어서 반복 알고리듬은 다량의 곱셈연산을 필요로 하고, 이 곱셈연산을 첨가하고 실행하는데 사용된다. 본 논문은 32×32-b RST를 적용한 병렬 구조 곱셈기의 매크로 블록을 제시한다. Tree part의 속도를 향상시키기 위해 변형된 부분곱 발생 방법이 구조레벨에서 고안되었다. 이것은 4 레벨을 압축된 3 레벨로 줄였고, 4-2 압축기를 사용한 월리스 트리 구조에서도 지연시간을 감소시켰다. 또한, tree part가 CSA tree를 생성하기 위한 4개의 모듈러 블록과 결합이 되게 하였다. 그러므로 곱셈기 구조는 부스 셀렉터, 압축기, 새로운 부분곱 발생기(MPPG : Modified Partial Product Generator)로 구성된 같은 모듈에 규칙적으로 레이아웃 될 수 있다. 회로레벨에서 적은 트랜지스터 수와 엔코더로 구성된 새로운 부스 셀렉터가 제안되었다. 부스셀렉터에서의 트랜지스터 수의 감소는 전체 트랜지스터 수에 큰 영향을 끼친다. 설계된 셀렉터에는 9개의 PTL(Pass Transistor Logic)을 사용한다. 이것은 일반적인 트랜지스터 수의 감소와 비교했을 때 50% 줄인 것이다. 단일폴리, 5중금속, 2.5V, 0.25㎛ CMOS공정을 사용하여 설계하고, Hspice와 Epic으로 검증하였다. 지연시간은 4.2㎱, 평균 전력소모는1.81㎽/㎒이다. 이 결과들은 발표된 성능이 우수한 일반적인 곱셈기보다도 성능이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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