• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.48-57
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• 2006

본 설계에서는 최근 부상하고 있는 motor control, 3-phase power control, CMOS image sensor 등 각종 센서 응용을 위해 고해상도와 저전력, 소면적을 동시에 요구하는 12b 200KHz 0.52mA $0.47mm^2$ 알고리즈믹 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 고해상도와 처리 속도를 얻으면서 동시에 전력 소모 및 면적을 최적화하기 위해 파이프라인 구조의 하나의 단만을 반복적으로 사용하는 알고리즈믹 구조로 설계하였다. 입력단 SHA 회로에서는 고집적도 응용에 적합하도록 8개의 입력 채널을 갖도록 설계하였고, 입력단 증폭기에는 folded-cascode 구조를 사용하여 12비트 해상도에서 요구되는 높은 DC 전압 이득과 동시에 층L분한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, MDAC 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접 신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법을 적용하였으며, SHA와 MDAC 등 아날로그 회로에는 향상된 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하여 저전력을 구현하였다. 기준 전류 및 전압 발생기는 칩 내부 및 외부의 잡음에 덜 민감하도록 온-칩으로 집적하였으며, 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 또한, 다운 샘플링 클록 신호를 통해 200KS/s의 동작뿐만 아니라, 더 적은 전력을 소모하는 10KS/s의 동작이 가능하도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.18um n-well 1P6M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 각자 최대 0.76LSB, 2.47LSB 수준을 보인다. 또한 200KS/s 및 10KS/s의 동작 속도에서 SNDR 및 SFDR은 각각 최대 55dB, 70dB 수준을 보이며, 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 각각 0.94mW 및 0.63mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권3호
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• pp.163-185
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• 2014

도시가 발전하기 위해서는 다양한 자원과 성장에 필요한 제반조건과 총체적인 환경을 요구하고 있다. 도시의 성장과 발전은 역사 문화 경제 사회 공간 제도적 요인들이 서로 영향을 주면서 다양한 변화를 통하여 발전하고 있다. 그러나 항만이 입지하고 있는 배후지역의 도시개발계획이나 지역경제 활성화에 있어서는 원활한 경제활동이나 도시성장에 많은 도움을 주지 못하고 있다. 중앙정부나 지방자치단체의 행정환경 추세는 성숙한 분권형 국가운영시스템을 요구하고 있는 시대적 변화에 부응하지 못한 채 현실을 간과하고 있다. 이러한 이유에서 평택항과 광양항이 입지하고 있는 항만도시를 대상으로 배후지역 도시성장에 어떻게 영향을 주고 있는지에 대한 명확한 관계를 살펴보는 것은 의미가 있다. 본 연구의 목적은 항만의 입지가 배후지역 도시성장에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대한 분석을 통하여 항만과 배후도시와의 관계를 확인하고, 향후 항만개발과 운영방향에 대한 정책적 시사점을 탐색하는데 있다. 본 연구는 항만이 입지함에 따른 항만입지와 관련된 특정 요인이 평택항과 광양항에 어떠한 영향을 주고 있는지를 비교분석하였다. 분석결과 항만입지특성이 도시성장에 미치는 요인 중 수출입물동량이 평택항과 광양항 모두에 영향을 주고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 맥락에서 항만당국인 중앙정부와 지방자치단체 간의 적극적인 계획과 협조가 반드시 병행되어야 한다. 또한 국가적 이미지 개선에 보탬이 되고 인적 물적 유인효과를 제고하는 지역적 특성이 반영된 정책을 수립하여 실행하는 전략을 추진할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 결과는 중앙정부 주도의 항만정책 추진에 대한 대안을 제시하고 항만입지 특성과 배후도시 성장에 영향을 주는 다양한 추진 전략을 실행해야 하는 중앙정부와 지방자치단체의 협력적 관계를 모색할 수 있는 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.