The steel structure is an assembly of individual structural members joined together by connections. The connections are the focal point to transfer the forces which is susceptible to damage easily. It is challenging to replace the affected connection parts after an earthquake. Hence, steel plates are utilised as a structural fuse that absorbs connection forces and fails first. The objective of the present research is to develop a beam-column end plate connection with single and dual fuse and study the effect of single fuse, dual fuse and combined action of fuse and damper. In this research, seismic resilient beam-column end plate connection is developed in the form of structural fuse. The novel connection consists of one main fuse was placed horizontally and secondary fuse was placed vertically over main fuse. The specimens are fabricated with the variation in number of fuse (single and dual) and position of fuse (beam flange top and bottom). From the fabricated ten specimens five specimens were loaded monotonically and five cyclically. The experimental results are compared with Finite Element Analysis results of Arunkumar and Umamaheswari (2022). The results are critically assessed in the aspect of moment-rotation behaviour, strain in connection components, connection stiffness, energy dissipation characteristics and ductility. While comparing the performance of total five specimens, the connection with fuse exhibited superior performance than the conventional connection. An equation is proposed for the moment of resistance of end-plate connection without and with structural fuse.
본 논문에서는 cell 사이즈가 작은 dual port eFuse OTP(One-Time Programmable)를 사용하면서 VREF(Reference Voltage) 회로를 eFuse OTP IP(Intellectual Property)에 하나만 사용하고 S/A(Sense Amplifier) 기반의 D F/F을 사용하는 BL(Bit-Line) 센싱 회로를 제안하였다. 제안된 센싱 기술은 read current를 6.399mA에서 3.887mA로 줄일 수 있다. 그리고 아날로그 센싱을 하므로 program-verify-read 모드와 read 모드에서 프로그램된 eFuse의 센싱 저항은 각각 $9k{\Omega}$, $5k{\Omega}$으로 낮출 수 있다. 그리고 설계된 32비트 eFuse OTP 메모리의 레이아웃 면적은 $187.845{\mu}m{\times}113.180{\mu}m$ ($=0.0213mm^2$)으로 저면적 구현이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 Magnachip $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 PMIC용 32bit eFuse OTP IP를 설계하였다. eFuse 링크 아래에 N-Well을 두어 프로그램시 eFuse 링크와 p-기판의 VSS가 단락되는 문제점을 해결하였다. 그리고 디코딩된 WERP (WL Enable for Read or Program) 신호가 eFuse OTP 메모리로 바로 입력되는 경우 듀얼 포트 eFuse OTP 메모리 셀의 RWL (Read Word-Line)과 WWL (Write Word-Line)을 선택적으로 활성화해 주는 WL 구동회로를 제안하였다. 또한 BL 프리차징 회로에서 delay chain을 제거하여 제어회로의 레이아웃 면적을 줄였다. 메모리 테스트 장비를 이용하여 제작된 94개의 샘플 die를 측정한 결과 5.5V의 프로그램 전압에서 100%의 수율을 얻었다.
본 논문에서는 전기적인 퓨즈 프로그래밍을 이용한 1T-SRAM 리페어용 리던던시 제어 회로를 설계하였다. 공급전원이 낮아지더라도 외부 프로그램 전원을 사용하여 높은 프로그램 파워를 eFuse (electrical fuse)에 공급하면서 셀의 읽기 전류를 줄일 수 있는 듀얼 포트 eFuse 셀을 제안하였다. 그리고 제안된 듀얼 포트 eFuse 셀은 파워-온 읽기 기능으로 eFuse의 프로그램 정보가 D-래치에 자동적으로 저장되도록 설계하였다. 또한 메모리 리페어 주소와 메모리 액세스 주소를 비교하는 주소 비교 회로는 dynamic pseudo NMOS 로직으로 구현하여 기존의 CMOS 로직을 이용한 경우 보다 레이아웃 면적을 19% 정도 줄였다. 전기적인 퓨즈 프로그래밍을 이용한 1T-SRAM 리페어용 리던던시 제어 회로는 동부하이텍 $0.11{\mu}m$ Mixed Signal 공정을 이용하여 설계되었으며, 레이아웃 면적은 $249.02{\times}225.04{\mu}m^{2}$이다.
본 논문에서는 BCD 공정 기반으로 PMIC용 고신뢰성 24비트 듀얼 포트(dual port) eFuse OTP 메모리를 설계하였다. 제안된 dynamic pseudo NMOS 로직회로를 이용한 프로그램 데이터 비교회로는 program-verify-read 모드에서 프로그램 데이터와 read 데이터를 비교하여 PFb(pass fail bar) 핀으로 비교 결과를 출력한다. 그래서 한 개의 PFb 핀만 테스트하므로 eFuse OTP 메모리가 정상적으로 프로그램 되었는지를 확인할 수 있다. 그리고 program-verify-read 모드를 이용하여 프로그램된 eFuse 저항의 변동을 고려한 가변 풀-업 부하(variable pull-up load)를 갖는 센싱 마진 테스트 회로를 설계하였다. Magnachip $0.35{\mu}m$ BCD 공정을 이용하여 설계된 24비트 eFuse OTP 메모리의 레이아웃 면적은 $289.9{\mu}m{\times}163.65{\mu}m$($=0.0475mm^2$)이다.
기존 SRAM 기반 PUF (physical unclonable function)는 난수 생성 및 키교환에 사용된다. SRAM에서 생성된 출력값은 일정하게 유지되어야 하나, 외부 환경에 의해 변화하는 문제가 발생된다. 본 논문은 듀얼 안티퓨즈 OTP (one time programmable) 메모리를 SRAM 기반 PUF에 채택한 새로운 구조의 D-PUF (deterministic PUF) 회로를 제안한다. 제안된 PUF 회로는 SRAM에서 한 번 생성된 출력값을 일정하게 계속 유지시켜 PUF 회로의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 우선, 높은 보안 수준을 갖는 안티퓨즈를 이용하여 OTP 메모리를 구성하였다. SRAM은 크로스 커플 인버터쌍의 미스매치를 이용하여 전원이 들어온 후 초기값을 임의로 생성하고 이를 출력한다. 마스킹된 출력값은 안티퓨즈 OTP ROM(read-only memory)에 난수값으로 프로그램된다. 한번 프로그램된 ROM 값은 되돌려지지도 변화하지도 않는다. 따라서, 제안된 D-PUF 회로는 SRAM의 출력값을 OTP 메모리에 저장시켜 한 번 결정된 PUF 출력값을 계속 유지시킨다. 제안된 D-PUF의 출력은 동작 전압 및 온도 변화 등과 같은 외부 환경 변수에 영향을 받지 않아 신뢰성이 향상된다. 따라서, 제안된 D-PUF는 강력한 오류 정정 코드없이 사용하더라도 안정적인 동작을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 대기 상태에서 저전력 eFuse OTP 메모리 IP틀 구현하기 위해 속도가 문제가 되지 않는 반복되는 블록 회로에서 1.2V 로직 트랜지스터 대신 누설 (off-leakage) 전류가작은 3.3V의 MV (Medium Voltage) 트랜지스터로 대체하는 설계기술을 제안하였다. 그리고 읽기 모드에서 RWL (Read Word-Line)과 BL의 기생하는 커패시턴스를 줄여 동작전류 소모를 줄이는 듀얼 포트 (Dual-Port) eFuse 셀을 사용하였다. 프로그램 전압에 대한 eFuse에 인가되는 프로그램 파워를 모의실험하기 위한 등가회로를 제안하였다. 하이닉스 90나노 CMOS 이미지 센서 공정을 이용하여 설계된 512비트 eFuse OTP 메모리 IP의 레이아웃 크기는 $342{\mu}m{\times}236{\mu}m$이며, 5V의 프로그램 전압에서 42개의 샘플을 측정한 결과 프로그램 수율은 97.6%로 양호한 특성을 얻었다. 그리고 최소 동작 전원 전압은 0.9V로 양호하게 측정되었다.
본 논문에서는 program-verify-read 모드를 갖는 고신뢰성 24bit differential paired eFuse OTP 메모리를 설계하였다. 제안된 program-verify-read 모드에서는 프로그램된 eFuse 저항의 변동을 고려하여 가변 풀-업 부하(variable pull-up load)를 갖는 센싱 마진 테스트 기능을 수행하는 동시에 프로그램 데이터와 read 데이터를 비교하여 PFb(pass fail bar) 핀으로 비교 결과를 출력한다. 그리고 모의실험 결과 program-verify-read 모드에서 24-비트 differential paired eFuse OTP와 24-비트 듀얼 포트 eFuse OTP IP의 센싱 저항은 각각 $4k{\Omega}$과 $50k{\Omega}$으로 differential paired eFuse OTP의 센싱 저항이 작게 나왔다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2555-2575
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2017
This paper presents a dual exposure fusion method for image enhancement. Images taken with a short exposure time usually contain a sharp structure, but they are dark and are prone to be contaminated by noise. In contrast, long-exposure images are bright and noise-free, but usually suffer from blurring artifacts. Thus, we fuse the dual exposures to generate an enhanced image that is well-exposed, noise-free, and blur-free. To this end, we present a new scale-space patch-match method to find correspondences between the short and long exposures so that proper color components can be combined within a proposed dual non-local (DNL) means framework. We also present a residual filtering method that eliminates the structure component in the estimated noise image in order to obtain a sharper and further enhanced image. To this end, the entropy is utilized to determine the proper size of the filtering window. Experimental results show that our method generates ghost-free, noise-free, and blur-free enhanced images from the short and long exposure pairs for various dynamic scenes.
Aiming Graph convolutional networks (GCNs) have achieved outstanding performances on skeleton-based action recognition. However, several problems remain in existing GCN-based methods, and the problem of low recognition rate caused by single input data information has not been effectively solved. In this article, we propose a Dual-stream fusion method that combines video data and skeleton data. The two networks respectively identify skeleton data and video data and fuse the probabilities of the two outputs to achieve the effect of information fusion. Experiments on two large dataset, Kinetics and NTU-RGBC+D Human Action Dataset, illustrate that our proposed method achieves state-of-the-art. Compared with the traditional method, the recognition accuracy is improved better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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