• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.254-257
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• 1993

This paper presents a new method to implement Hebbian learning method on artificial neural network. In hebbian learning algorithm, complexity in terms of multiplications is high. To save the chip area, we consider a new learning circuit. By calculating similarity, or correlation between $X_i$ and $O_i$, large portion of circuits commonly used in conventional neural networks is not necessary for this new hebbian learning circuit named COR. The output signals of COR is applied to weight storage capacitors for direct control the voltages of the capacitors. The weighted sum, ${\Sigma}W_{ij}O_j$, is realized by multipliers, whose output currents are summed up in one line which goes to learning circuit or output circuit. The drain current of the multiplier can produce positive or negative synaptic weights. The pass transistor selects eight learning mode or recall mode. The layout of an learnable six-neuron fully connected Hopfield neural network is designed, and is simulated using PSPICE. The network memorizes, and retrieves the patterns correctly under the existence of minor noises.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.82-90
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• 2013

실리콘 포토닉스 기반의 광학 네트워크-온-칩(Optical NoC, ONoC)은 차세대 엑사스케일 컴퓨팅(Exascale computing)을 위한 유망 아키텍처 기술 중 하나이다. 최근 들어 활발해지고 있는 ONoC의 연구들은 파장 분할 다중화(Wavelength Division Multiplexing, WDM)를 이용하여 대역폭을 더욱 향상시키고 광신호의 경로 충돌을 방지하는데 초점을 두고 있다. 하지만 기존 ONoC 연구에서는 중앙 집중형 라우터 구조 위주로 Processing Element(PE)의 수가 증가함에 따라 WDM을 위해 사용되는 파장 수가 선형적으로 증가한다. 이러한 파장 수의 증가는 다중 파장을 위한 광원 및 광학 스위치 등 광학 장치를 구성하기 위한 비용을 증가시키고 광신호의 상호 간섭에 의한 감쇄 효과 등으로 ONoC의 확장성을 제한한다. 본 논문에서는 WDM 기반 2D-mesh 구조의 ONoC를 위한 분산형 광학 라우팅 아키텍처를 제안하고 커뮤니케이션의 연결정도에 따라 필요한 파장 수를 최소화하는 방법을 제시하였다. 기존 중앙 집중형 라우팅 아키텍처와 비교하여 $8{\times}8$ 네트워크에서 평균 56% 파장 수와, 21%의 광학 스위치 수를 감소시켰다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.239-240
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• 2012

With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.586-588
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• 2007

마이크로 칩의 저장능력은 매18개월마다 두 배로 늘어나고, 네트워크 속도 역시 매 9개월마다 두 배로 빨라진다고 하는 보고는 대용량의 데이터와 초고속네트워크를 필요로 하는 응용 연구자들에게 있어 네트워크는 더 이상의 장애물이 아니며 동시에 이러한 응용연구자들의 연구가 네트워크속도의 발전을 더욱 가속화 시킨다고 할 수 있다. 지난 2005년, 한국은 대전-시애틀과 대전-홍콩을 10기가 급의 광 네트워킹으로 연결하는 글로벌 과학기술 협업연구망(GLORIAD)이 개통되면서 대용량의 데이터를 다루는 국내 응용연구자들이 네트워크 속도에 제한받지 않고 다양한 국제 협업연구에 참여할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 글로리아드 망을 통해 진행되고 있는 국제 협업연구를 소개하고 특히 지난 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(SC06) 기간 중에 진행된 VMT시연을 비롯하여, 고에너지물리 시연, 천문데이터전송 및 KISTI와 광주과학 기술원이 공동으로 개발한 저비용 고화질 비디오 재생시연 등을 소개한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권1호
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• pp.71-78
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• 2006

NoC 테스트는 온칩네트워크를 TAM으로 재사용하기 때문에 SoC 구조 기반의 여러 테스트 기법을 그대로 사용할 수가 없다. 본 논문에서는 네트워크 기반 TAM의 문제점을 크게 감소시킨 새로운 형태의 NoC 테스트 플랫폼을 소개하며 이를 이용한 NoC 테스트 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 SoC 테스트 용도로 개발된 rectangle packing 방식을 기반으로 효율적이고 체계적인 테스트 스케줄링이 가능하게 한다. ITC'02 벤치회로를 이용한 실험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 최대 $55\%$까지 테스트 시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제8권4호
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• pp.233-239
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• 2003

For the quantitative analysis of an unknown sample a calibration curve should be obtained, as analytical instruments give relative, rather than absolute measurements. Therefore, researchers should make standard samples with various known concentrations, measure each standard and the unknown sample, and then determine the concentration of the unknown by comparing the measured value to those of the standards. These procedures are tedious and time-consuming. Therefore, we developed a polymer based microfluidic device from polydimethylsiloxane, which integrates serial dilution and capillary electrophoresis functions in a single device. The integrated microchip can provide a one-step analytical tool, and thus replace the complex experimental procedures. Two plastic syringes, one containing a buffer solution and the other a standard solution, were connected to two inlet holes on a microchip, and pushed by a hydrodynamic force. The standard sample is serially diluted to various concentrations through the microfluidic networks. The diluted samples are sequentially introduced through microchannels by electro-osmotic force, and their laser-induced fluorescence signals measured by capillary electrophoresis. We demonstrate the integrated microchip performance by measuring the fluorescence signals of fluorescein at various concentrations. The calibration curve obtained from the electropherograms showed the expected linearity.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.35-42
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• 2011

대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제15권1호
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• pp.38-48
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• 2011

목 적: 국소성 분절성 사구체 경화증(Focal segmental glomerulosclerosis, 이하 FSGS)은 소아신부전의 원인 중 가장 흔한 사구체 질환이다. 일차성 FSGS의 병인은 아직 알려져 있지 않으므로, 저자들은 FSGS의 동물 모델을 대상으로 cDNA 마이크로어레이를 이용한 유전자 발현 양상 분석을 통하여 유전자 발현 수준에서의 FSGS의 질환의 특성을 밝히고자 하였다. 방 법: 사람의 일차성 FSGS와 유사한 질병경과를 보이는 동물모델인 FGS/kist 생쥐의 신피질 조직을 대조군 생쥐(FGS/kist 생쥐의 조상 strain인 RFM/kist 생쥐)와 AB 1700 mouse chip을 이용한 마이크로어레이 실험으로 비교하였다. 결 과: FGS 질병특이 유전자가 62개 추출되었다. 이들은 세포주기/사멸, 면역반응과 지질 대사/혈관 질환과 관련된 유전자들로써, 유전자간 network의 중심유전자가 면역반응(TNF, IL-6/4, IFNg)과 세포사멸 조절 유전자(TP 53), 그리고 지질대사의 중요 유전자인 PPARG이었다. 결 론: 이 연구에서 저자들은 자발적인 FSGS의 임상경과를 보이는 FGS/Kist 생쥐의 신장조직의 유전자 발현의 분석을 통하여 신장세포사멸과 면역반응에 뒤따르는 기질 섬유화, 그리고 지질 대사의 이상과 조기 혈관 질환이 FSGS의 병태생리에 기여할 것임을 다시 확인할 수 있었다. 추가적인 연구가 계속된다면 global transcriptome profiling 기법으로 병인 탐색 및 치료방법 개발 에 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.92-99
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• 2007

본 논문은 기존의 블록 암호 프로세서를 128-bit 구조에서 32-bit구조로 소형화시킨 저 전력 구조를 제안하였다. 본 논문의 목적은 암호 이론 연구가 아닌 실용화 연구로서 실용화 결과를 보이는 것이다. 제안된 구조는 하드웨어 크기를 줄이기 위해 데이터 패스와 확산 함수가 수정되었다. 저전력 암호회로의 예로서 ARIA 알고리즘을 고쳐서 4개의 S-box가 사용되었다. 제안된 32-bit ARIA는 13,893 게이트로 구성되어있으며 기존 128-bit 구조보다 68.25% 더 작다. 설계된 회로는 매그너칩스의 0.35um CMOS 공정을 기반으로 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성되었다. 트랜지스터 레벨에서 전력 시뮬레이션 결과 이 회로의 전력 소모는71MHz에서 기존의 128-bit ARIA구조의 9.7%인 61.46mW으로 나타났다. 이 저전력 블록 암호 회로는 전원이 없는 무선 센서 네트워크 또는 RFID 정보보호에 핵심요소가 될 것이다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 추계학술대회 논문집 Vol.21
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• pp.219-219
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• 2008

Energy harvesting from the environment has been of great interest as a standalone power source of wireless sensor nodes for ubiquitous sensor networks (USN). There are several power generating methods such as thermal gradients, solar cell, energy produced by human action, mechanical vibration energy, and so on. Most of all, mechanical vibration is easily accessible and has no limitation of weather and environment of outdoor or indoor. In particular, the piezoelectric energy harvesting from ambient vibration sources has attracted attention because it has a relative high power density comparing with other energy scavenging methods. Through recent advances in low power consumption RF transmitters and sensors, it is possible to adopt a micro-power energy harvesting system realized by MEMS technology for the system-on-chip. However, the MEMS energy harvesting system hassome drawbacks such as a high natural frequency over 300 Hz and a small power generation due to a small dimension. To overcome these limitations, we devised a novel power generator with a spiral spring structure. In this case, the energy harvester has a lower natural frequency under 200 Hz than a normal cantilever structure. Moreover, it has higher an energy conversion efficient because shear mode ($d_{15}$) is much larger than 33 mode ($d_{33}$) and the energy conversion efficiency is proportional to the piezoelectric constant (d). We expect the spiral type MEMS power generator would be a good candidate as a standalone power generator for USN.