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1fabfd9c-23a3-4256-8b3d-23c418057828 | 인공물ED | Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성 | <h1>4. 결 론</h1><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막은 HWE 방법으로 성장되었다. X-선 회절 측정 결과 Laue의 회절 무늬로부터 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 박막은 (112)면으로 성장된 단결정 박막임을 알 수 있었다. 기판의 온도가 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \), 증발원의 온도가 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \) 일때 최적 성장 조건인데, 이때 이중 결정 X 선 요동곡선 DCRC 의 반치폭(FWHM) 값이 139 \( \operatorname{arcsec} \) 였다. 상온에서 Hall 효과를 측정한 결과 운반자 농도와 이동도는 각각 \( 8.27 \times 10^{17} \) \( \mathrm{cm}^{-3} \cdot 345 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s}^{3} \) 인 \( \mathrm{n} \) 형의 단결정 박막이였다. 광전류 봉우리의 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 단파장대의 가전자대 갈라짐(splitting) 에 의해서 측정된 \( \Delta \mathrm{Cr} \) (crystal field splitting) 은 \(106.5 \mathrm{meV}\). \( \Delta \) So (spin orbit coupling)는 \( 418.9 \mathrm{meV} \) 였다. 광발광 측정으로부터 우리는 질이 좋은 결정에서만 관측되는 free exciton 발광을 관측하였다. n-형임을 나타내는 매우 강한 세기의 중성 주개 bound exciton의 반폭치는 \( 8 \mathrm{meV} \) 이였고 결합 에너지는 \( 13.7 \mathrm{meV} \). 그리고 활성화 에너지는 \( 137 \mathrm{meV} \) 로써 Cu, Ag 가 중성 주개 역할 한 것으로 해석되었다.</p> | [
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막은 어떤 방법으로 성장되었어?",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막은 어떤 방법으로 성장되었어?",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 최적 성장 조건인 기판의 온도는 몇이야?",
"상온에서 측정한 Hall효과의 운반자 농도와 이동도는 각각 몇인가?",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막이 최적 성장 조건일 때에 결정 X 선 요동곡선 DCRC 의 반치폭(FWHM) 값이 몇이야?",
"free exciton 발광은 질이 좋은 결정에서 관측이 돼?",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 최적 성장 조건인 증발원의 온도는 \\( 530^{\\circ} \\mathrm{C} \\)야?",
"광전류 봉우리의 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 에서 단파장대의 가전자대 갈라짐(splitting) 에 의해서 측정된 값이 \\(106.5 \\mathrm{meV}\\)인 것은 \\( \\Delta \\mathrm{Cr} \\) 인가?",
"광전류 봉우리의 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 에서 단파장대의 가전자대 갈라짐(splitting) 에 의해서 측정된 \\( \\Delta \\) So (spin orbit coupling)는 몇인가?"
] |
d845eee1-e21a-4e62-8863-37c8809af26a | 인공물ED | Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성 | <h2>2-4. Hall 효과</h2><p>Hall 효과를 측정하기 위해 저온장치 속에 셀을 고정하고 셀에 인가된 전기장에 수직으로 \(3\) \( \mathrm{KG} \) 의 전자석을 놓고 셀의 온도를 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 30 \mathrm{~K} \) 까지 변화시키면서 Van der Pauw방법으로 Hall 효과를 측정하였다.</p><h2>2-5. 광전류(Photocurrent) 측정</h2><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막 표면에 단색광을 쪼여 흐르는 광전류와 단색광의 관계를 광전류 스펙트럼이라 한다. 광전류 측정 셀을 cryostat의 cold finger에 고정하고 DC 전원을 연결하여 단색광을 셀에 조사하면서 나오는 광전류를 lock-in-amplifier(Ithaco, \( 391 \mathrm{~A} \) ) 로 증폭하고 X-Y recorder(MFE. 815M) 로 기록하였 다. 이때 사용한 회절격자(Jarrell Ash, 82 -000, f: \( 0.5 \mathrm{~m} \) series용)는 1180 grooves \( / \mathrm{nm} \) \( (\lambda: 190 \mathrm{~nm} \sim 910 \mathrm{~nm}) \) 를 사용하였다.</p><h2>2-6. 광발광(Photoluminescence) 측정</h2><p>성장된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 cryostat 내부에 있는 cold finger에 고정, 진공으로 배기하고 Cd-He Laser (Nippon, \( \mathrm{nm}, 50 \mathrm{~mW} \) )를 셀에 조사하였다. 반광된 빛을 렌즈로 집속하여 chopping하기 monochromator로 분광하였고 분광된 빛을 PM tube(RCA, C3-1034)로 받아 lock-in-amplifier로 증폭하여 X-Y recorder로 기록하였다. 이때 cryogenic he-lium refrigerator(AP. CSA-202B)로. cry-ostat(AP, DE-2025)의 온도를 상온에서 저온으로 내리면서 측정하였다.</p><h1>3. 실험 결과 및 고찰</h1><h2>3-1. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 의 결정구조 및 화학 양론적 조성비</h2><h3>3-1-1. 다결정 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 의 결정구조</h3><p>합성된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정을 분말로 만들어 측정한 X-ray 회절 무늬를 그림 \(3\)에 보였다. 그림 \(3\) 의 회절무늬로부터 (h k l)은 면간격에 의한 \( \theta \) 값이 JCPDS(joint committe on power diffraction standards) 와 일치하는 값 \( { }^{-} \)들이어서 tetragonal 로 성장되었음을 알 수 있었다. 격자상수는 Nelson Reley 보정식에 의하여 값을 계산한 후 외삽법으로 구한 결과를 각각 그림 \(4\) 와 \(5\) 에 보었다. 그림에서 보는 바와 같이 다결정의 격자상수는 \( \mathrm{a}_{0}=5.746 Å \) 과 \( \mathrm{c}_{0}= \) \( 10.713 Å \) 이었다. 이 값들은 Hahn 등이 보고한 격자상수 \( \mathrm{a}_{0}=5.743 Å \) 과 \( \mathrm{c}_{0}=10.719 Å \)과 잘 일치함을 알 수 있었다.</p> | [
"Hall 효과 측정을 위해 고온장치 속에 셀을 고정한 게 맞니?",
"Hall 효과 측정을 위해 고온장치 속에 셀을 고정했어?",
"반광된 빛을 렌즈로 집속하여 chopping하고 분광하기 위해 쓰인 것은 무엇인가?",
"cryogenic he-lium refrigerator로 cry-ostat를 측정하기 위해 온도를 어떻게 조절하였니?",
"monochromator를 이용하여 분광된 빛이 기록되는 용도로 쓰인 것은 무엇인가?",
"성장된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막을 조사하기 위해 cryostat 내부에 있는 어떤 부분에 고정시켰니?",
"저온장치 속에 셀을 고정하여 셀의 온도를 변화시키며 Hall 효과를 측정하기 위해 사용한 방법은 무엇인가?",
"Hall 효과를 측정하기 위해 셀을 고정한 곳은 어디인가?",
"Hall 효과를 측정하기 위해 셀을 고정한 곳이 어디야",
"광전류 스펙트럼으로 설명될 수 있는 관계는 무엇인가?",
"광전류 스펙트럼으로 설명될 수 있는 관계가 뭐지",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막 표면에 단색관을 쪼일 때 흐르는 광전류와 단색광의 관계는 무엇인가?",
"Nelson Reley 보정식을 사용하여 구한 값은 무엇의 값인가?",
"격자상수의 값을 계산하기 위해 사용한 식은 무엇인가?",
"격자상수의 값을 계산하기 위해 사용한 식은 어떤 것이지",
"cry-ostat의 온도를 조절하며 측정하기 위해 사용된 것은 무엇인가?",
"cry-ostat의 온도를 조절하며 계측하기 위해 사용된 것은 무엇인가?",
"격자상수의 값을 Nelson Reley 보정식을 활용하여 구한 후 그림 4와 5에 결과를 보이기 위해 사용한 방법은 무엇인가?",
"격자상수의 값을 구하기 위해 사용된 것은 Nelson Reley 보정식이 맞니?",
"격자상수 \\( \\mathrm{a}_{0}=5.743 Å \\) 과 \\( \\mathrm{c}_{0}=10.719 Å \\)를 보고한 사람은 누구니?"
] |
930aa6c4-4446-4af5-bd1f-0e5553d8f5d4 | 인공물ED | Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성 | <h2>3-4. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 에너지 띠간격</h2><p>단결정 박막의 광흡수 특성은 그림. \(11\) 과 같다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 는 direct gap 반도체이기 때문에 입사광 energy \( (\mathrm{h} \nu) \) 및 광흡수 계수 \( (\alpha) \) 와 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 energy gap \( \left(\mathrm{E}_{\mathrm{g}}\right) \) 사이에는 \[ (a \mathrm{~h} \nu)^{2} \sim\left(\mathrm{h} \nu-\mathrm{E}_{\mathrm{g}}\right) \] \( (1) \)의 관계가 있다. 그림. \(12\) 에서 직선이 \( (a \mathrm{~h} \nu)^{2} \) \( =0 \) 인 점과 만나는 점이 (1)식에 의해 energy \( \mathrm{gap} \) 에 해당된다. 기판의 온도가 \( 420{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 energy gap은 상온에서 \( 2.34 \mathrm{eV} \) 였다.</p><h2>3-5. 광전류 (Photocurrent)</h2><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 10 \mathrm{~K} \)까지 온도를 변화시키면서 측정한 광전류 스펙트럼은 Fig. \(13\) 과 같으며 광전류 봉우리 위치를 표 \(2\)에 모았다. 광전류 스펙트럼의 측정에서 에너지갭에 해당되는 가전자대에서 전도대로 들뜬 전자들에 의한 광전류 봉우리들과 단파장대에서 가전자대 splitting에 의한 광전류 봉우리들이 관측되었다. 광전류 봉우리는 세 곳에서 관측할 수 있는데 그 이유는 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막은 육방정계 구조로 성장되어 spin-orbit splitting과 non cubic crystalline field 의 동시효과에 의하여 band splitting 이 일어난 것으로 볼 수 있다. 이것은 band theory에 의하면 반도체의 전도대를 S-like, 가전자대롤 P-like로 보았으며, 이때 P-like궤도는 \( \mathrm{P}_{x}, \mathrm{P}_{\mathrm{y}}, \mathrm{P}_{z} \) 와 같이 세개의 준위로 나누어 질 수 있다고 보았다. 육방정계 (hexagonal) 구조는 \(3\) 개의 봉우리 \( \mathrm{A}\left(\Gamma_{7} \rightarrow \Gamma_{6}\right), \mathrm{B}\left(\Gamma_{6} \rightarrow \Gamma_{6}\right) . \mathrm{C}\left(\Gamma_{7} \rightarrow \Gamma_{6}\right) \) 전이에 의한 것으로 분석되고 이와 관련된 모델은 미세구조를 나타넨 Fig. \(14\)에 보였다.</p><p>Hopfield는 spin-orbit splitting과 non-cubic crystalline filed의 동시효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을 Hamilton matrix :</p><p>\( \begin{aligned} E_{1(2)}=& \frac{1}{2}(\Delta S o+\Delta C r) \\ &-(+)\left[\frac{1}{4}(\Delta S o+\Delta C r)^{2}-\frac{2}{3} \Delta S o \Delta C r\right]^{\frac{1}{2}} \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></p><p>로 표현하였다. 단 여기서 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2}^{2} \) 는 다음과 같다. Fig. \(13\)의 A-. B-그리고 C-exciton 의 에너지를 \( \mathrm{E}_{\mathrm{Y} X}(\mathrm{~A}), \mathrm{E}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{B}) \) 그리고 \( \mathrm{F}_{\mathrm{FX}}(\mathrm{C}) \) 라 표기하면 \( \mathrm{E}_{1}= \) \( \mathrm{E}_{r x}(B)-\mathrm{E}_{r x}(\mathrm{~A}) \) 이고 \( \mathrm{E}_{2}=\mathrm{E} p x(B) \quad \mathrm{E}_{F X}(\mathrm{C}) \) 이다.</p><p>Fig. \(13\) 의 \( 10 \mathrm{~K} \) 의 광전류 스펙트럼으로부터 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 값을 찾아 Hamilton matrix에 의해 crystal field splitting \( \Delta \mathrm{Cr} \) 과 spin orbit splitting \( \Delta \mathrm{So} \) 값을 구하여 보면 다음과 같다.\( 10 \mathrm{~K} \) 에서 광전류 붕우리(PP)의 상파장대(L). 중간파장대(M) 와 단파장대(S) 들의 에너지를 각각 \( \operatorname{EPP}_{\mathrm{Pr}}(L), \mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(M) \) 그리고 \( \mathrm{E}_{\mathrm{PP}}(S) \) 로 표기하여 이들 에너지로부터 구한 \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 는</p><p>\( \mathrm{E}_{1}=\operatorname{Epp}(10, \mathrm{M})-\operatorname{Epp}(10, \mathrm{~L}) \) \( =2.5230-2.4312=0.0918 \mathrm{eV} \)</p><p>\( \mathrm{E}_{2}=\operatorname{Epp}(10, \mathrm{M})-\mathrm{E}_{p p}(10, \mathrm{~S}) \) \( =2.5230-2.9172=-0.3942 \mathrm{eV} \)</p><p>이다. \( \mathrm{E}_{1} \) 과 \( \mathrm{E}_{2} \) 값을 Hamilton matrix에 대입해 연립 방정식을 풀면 \( \Delta \mathrm{Cr}=0.1065 \mathrm{eV} \).\( \Delta \mathrm{So}=0.4189 \mathrm{eV} \) 이다. 이때 \( \Delta \mathrm{Cr} \) 값 \( 0.1065 \) \( \mathrm{eV} \) 는 Bacewiez 등이 보고한 \( 0.10 \mathrm{eV} \) 값들과 잘 일치하고 있고. \( \Delta \mathrm{So} \) 의 측정값 \( 0.4189 \mathrm{eV} \) 역시 Bacewiez 등이 보고한 \( 0.41 \mathrm{eV} \) 값과 거의 일치하고 있다. 이때 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 측정되어진 \( \Delta \mathrm{Cr} \) 과 \( \Delta \mathrm{S} 0 \) 의 실험 결과로 보아 \( \mathrm{c}^{-} \)축에 수직하게 빛이 입사할 때 일어나는 선택률과도 잘 일치하고 있다.</p> | [
"기판의 온도가 \\( 420{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 일 때 상온에서 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 energy gap은 몇 \\( \\mathrm{eV} \\) 였어?",
"광전류 봉우리를 세 군데에서 관측할 수 있는 이유가 뭐야?",
"세 군데에서 광전류 봉우리를 어떤 이유로 진행할 수 있어",
"본문에서 P-like 궤도는 어떤 준위로 나누어지는가?",
"본문에서 P-like 궤도는 어떤 준위로 분류되지",
"spin-orbit splitting과 non cubic crystalline field의 동시효과에 의해 일어나는 현상이 뭐야?",
"\\( \\mathrm{E}_{1}\\) 은 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 에서 광전류 붕우리 상파장대의 에너지를 광전류 봉우리 중간파장대의 에너지에서 뺀 값이야?",
"\\( \\mathrm{E}_{1}\\) 과 \\( \\mathrm{E}_{2}\\) 의 값을 Hamilton matrix에 대입하여 풀었을 때 \\( \\Delta \\mathrm{Cr} \\) 와 \\( \\Delta \\mathrm{So} \\) 의 값은 각각 몇 \\( \\mathrm{eV} \\) 였어?",
"연립방정식을 통해 구한 \\( \\Delta \\mathrm{Cr} \\) 값과 \\( \\Delta \\mathrm{So} \\) 의 값은 둘 다 Baceweiz 등이 보고한 값과 잘 일치해?",
"spin-orbit splitting과 non-cubic crystalline field의 동시효과에 의해 가전자대가 갈라지는 모델을 Hopfield는 무엇으로 표현했어?"
] |
92873e12-9109-46a1-bfe0-0413a726438a | 인공물ED | Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성 | <h2>3-3. Hall 효과</h2><p>성장된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 \( 30 \mathrm{~K} \)까지 온도 변화를 주면서 측성한 값들 중 이동도 \( \mu \) 값을 그림 9 에 나타내었다. 그림. \(9\) 에서 보는 바와 같이 이동도가 상온에서는 \( 345 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \). \( \sec \) 였으며 Fujita 등은 의 결과와 같이 \( 130 \mathrm{~K} \)에서 \( 293 \mathrm{~K} \) 까지는 격자 산란 (lattice scattering), \( 30 \mathrm{~K} \) 에서 \( 130 \mathrm{~K} \) 까지는 불순물 산란 (impurity scattering) 에 기인한 것으로 생각된다.</p><table border><caption>표 1. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정과 단결정 박막의 \( \mathrm{EDS} \) 데이터</caption><tbody><tr><td rowspan="2" >Element</td><td colspan="2" >Polycrystal</td><td colspan="2" >Single crystal thin film</td></tr><tr><td>Starting \( (\%) \)</td><td>Growth \( (\%) \)</td><td>Starting \( (\%) \)</td><td>Growth \( (\%) \)</td></tr><tr><td>Cd</td><td>\( 19.800 \)</td><td>\( 19.070 \)</td><td>\( 19.070 \)</td><td>\( 19.071 \)</td></tr><tr><td>Ga</td><td>\( 24.559 \)</td><td>\( 25.325 \)</td><td>\( 25.325 \)</td><td>\( 24.986 \)</td></tr><tr><td>Se</td><td>\( 55.641 \)</td><td>\( 55.605 \)</td><td>\( 55.605 \)</td><td>\( 55.943 \)</td></tr></tbody></table><p>Carrier density 는 온도 1/T 에 대한 음의 지수 형태에 따라 변하고 있었으며 이 때에 온도 역수 \( \left(1 / \mathrm{T}^{\prime}\right) \) 에 대한 \( \ln \mathrm{n} \) 값은 그림. \(10\) 과 같다. 활성화 에너지 \( \mathrm{E}_{\mathrm{d}} \) 는 \( \mathrm{n} \propto \exp \left(\mathrm{E}_{\mathrm{d}} / \mathrm{kT}\right) \) 로부터 그림. \(10\) 의 기울기에서 구한 결과 \( 142 \mathrm{meV} \) 였다. 또한 Hall 효과 측정값으로 부터 Hall 계수들이 음의 값이어서 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막은 self activated (SA)에 기인하는 n 형 반도체임을 알 수 있었다.</p> | [
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막은 은 어떤 반도체인가?",
"self activated의 약자는 무엇인가?",
"무엇이 self activated의 약자일까",
"Element Cd의 Polycrystal Starting 값은 무엇이니?",
"무엇이 Element Cd의 Polycrystal Starting 값이야",
"Single crystal thin film 중 Cd의 Starting은 뭐야?",
"Polycrystal 중 Growth 값이 55.605인 Element가 뭐야?",
"Ga의 Growth가 지칭하는 값은 뭐야?",
"무엇이 Ga의 Growth가 지칭하는 값이지",
"격자 산란을 의미하는 영단어는 무엇인가?",
"무엇이 격자 산란을 뜻하는 영단어일까",
"lattice scattering의 뜻이 격자 산란이니?",
"불순물 산란을 의미하는 영단어가 impurity scattering이니?",
"표 1이 나타내고 있는 구체적인 내용은 무엇이니?",
"영단어 중 불순물 산란을 의미하는 단어는?",
"불순물 산란을 영단어 중 뜻하는 것은 뭐야",
"Carrier density는 무엇에 따라 변화하였는가?",
"상온에서 이동도의 수치는 몇인가?",
"이동도의 수치는 상온에서 몇 이야",
"그림 9는 무엇을 나타낸 것인가?",
"무엇을 그림 9가 드러내니"
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ae679a0c-e61a-4e31-a82c-5fcf20521685 | 인공물ED | Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성 | <h2>3-6. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 \( \mathrm{PL} \) 스펙트럼</h2><p>그림 \(15\) 는 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 PL 스펙트럼을 나타내고 있다. 그림 \(15\) 에서 단파장대에서 미세한 세기의 \( 520.3 \mathrm{~nm} \) (2.3829 \( \mathrm{eV}) \) 와 \( 522.7 \mathrm{~nm}(2.3720 \mathrm{eV}) \) 의 광발광 봉우리는 exciton과 photon과의 상호작용으로 polariton이 생기고 free exciton의 upper polariton \( \mathrm{Ex}^{\mathrm{U}} \) 과 lower polariton \( \mathrm{Ex}^{{ }^{L}} \)로 보아지나 , 반절연성 \( \mathrm{GaAs} \) 기판위에 \( \mathrm{CdCa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) epi-layer가 있는 시료의 PL 스펙트럼이여서 다음과 같이 고찰된다.</p><p>\( \mathrm{GaAs} \) 기판의 \( \mathrm{a}_{0} \) 값은 \( 5.653 Å \) 이고 본 연구에서 이 기판위에 성장한 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) epi-layer의 \( \mathrm{a}_{0} \) 값은 \( 5.746 Å \) 이고 \( \mathrm{c}_{0} \) 값은 \( 10.713 Å \) 이다.</p><p>GaAs기판의 \({a}_{0}\) 값은 \( \mathrm{CdCa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) epi-layer의 \({a}_{0}\)값보다 큰 값이여서 GaAs기판은 epi-layer 의 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Sc}_{4} \) 에 압축성 응력을 주어 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 는 strain은 받는다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 박막에 \( \vec{k}=0 \) 에서 축퇴 되었던 가전자대가 격자 부정합으로 인해 발생되는 변형에 의해 갈라지면서 heavy-hole-exciton (hhx, \( 2.3720 \mathrm{eV}) \) 과 light-hole-exciton (lhx, \( 2.3829 \mathrm{eV}) \) 로 분리된다고 본다. 이때 \( \operatorname{lh} x \) 와 hhx는</p><p>\( h h x-F_{g}(10)-\delta E_{x}^{h h} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( \operatorname{lhx}=\mathrm{E}_{\mathrm{g}}(10)-\delta \mathrm{Ex}^{lh} \)<caption>(5)</caption></p><p>으로 표현된다 (4)와 (5)식에서 \( \delta \mathrm{Ex}^{\mathrm{hh}} \) 와 \( \delta \mathrm{Ex}^{\text {lh }} \)는 각각 \( \vec{k}=0 \) 에서 strain에 따라 변하는 heavy-hole-exciton과 light-hole-exciton의 binding energy이다. 이와같은 결과는 epi-layer가 격자완화(lattice relaxation)없이 pseudomorpic하게 성장 되었음을 말해준다.</p><p>\( 10 \mathrm{~K} \) 일 때. \( \mathrm{E}_{\mathrm{g}} \) 를 \( 2.4312 \mathrm{eV} \) 로 하여 (4)식으로 부터 구한 free excition binding energy \( \delta \mathrm{Ex}^{\text {lh}} \) 는 \( 0.0483 \mathrm{eV} \) 로서 Bacewiez 등이 reflectivity로 부터 구한 exciton binding energy인 \( 0.0453 \mathrm{eV} \) 와 거의 일치한다. \( 520.3 \) \( \mathrm{nm}(2.3829 \mathrm{eV}) \) 의 광발광 봉우리는 free exciton \( \left(\mathrm{E}_{x}\right) \) 으로 관측되었다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 시료는 free exciton이 관측되는 것으로 보아 양질의 단결정 박막으로 성장되었음을 알 수 있었다. Bound exciton이 방사 재결합할때 방출되는 photon의 에너지는</p><p>\( I_{2}(\mathrm{~h} \nu)=\mathrm{E}_{\mathrm{g}}-\delta \mathrm{E}_{\mathrm{X}}^{\mathrm{lh}}-0.15_{\mathrm{D}}\)<caption>(6)</caption>이다.</p><p>그림 \(15\) 에서 가장 우세하게 보이는 \( 523.3 \) \( \mathrm{nm}(2.3692 \mathrm{cV}) \) 봉우리는 중성 donor-bound exciton인 \( V_{\text {Se }} \) 광발광 봉우리에 기인하는 \( \mathrm{I}_{2} \) \( \left(\mathrm{D}^{0}, \mathrm{X}\right) \) 인 것으로 생각된다. (6)식으로 부터 구한 donor-bound exciton의 결합에너지는 \( 0.0137 \mathrm{eV} \) 였으며. Haynes rule 에 의하여 \( \mathrm{E}_{\mathrm{BX}} / \mathrm{E}_{\mathrm{D}} \approx 0.1 \) 으로부터 구한 주개의 이온화 에너지는 약 \( 0.137 \mathrm{eV} \) 정도임을 알 수 있다. 또한 \( \mathrm{I}_{2} \) \( \left(\mathrm{D}^{0}, \mathrm{X}\right) \) 에 기인하는 봉우리가 가장 우세하게 나타난 것은 Hall 효과 측정에서 n형을 나타낸 것과 일치한다. 이때 광발광 봉우리 세기의 반치폭 (full width half maximun: FWHM) 값은 \( 8 \mathrm{meV} \) 였다. \( 525.1 \mathrm{~nm}(2.3611 \mathrm{eV}) \) 는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{cd}} \) 에 의한 중성 acceptor-bound exciton에 기인하는 광반광 봉우리 \( \mathrm{I}_{1}\left(\mathrm{~A}^{0}, \mathrm{X}\right) \) 인 것으로 생각된다. (6)식으로부터 acceptor-bound exciton의 결합에너지는 \( 0.0218 \mathrm{eV} \) 임을 알 수 있고. Haynes rule 에 의하여 \( \mathrm{E}_{\mathrm{BX}} / \mathrm{E}_{\mathrm{D}} \simeq 0.2 \) 로부터 주개의 이온화 에너지를 \( 0.109 \mathrm{eV} \) 임을 알 수 있었다. \( 531.9 \mathrm{~nm}(2.3309 \mathrm{eV}) \) 의 peak는 donor-acceptor pair(DAP) 발광이고, \( 623.7 \mathrm{~nm}(1.9878 \mathrm{eV}) \) 는 self activated(SA)에 기인하는 광발광 봉우리로 고찰되었다.</p> | [
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 에서의 PL 스펙트럼을 나타낸 건 몇 번 그림이야?",
"단결정 박막 \\(5 \\mathrm{~K} \\) 에서의 PL 스펙트럼을 표시하는 건 그림 \\(15\\)야?",
"그림 \\(15\\)가 단결정 박막 \\(5 \\mathrm{~K} \\) 에서의 PL 스펙트럼을 드러내는 거지",
"그림 15의 단파장대에서 exciton과 photon과의 상호작용으로 발생하는 건 뭐지?",
"그림 15의 단파장대에서 exciton과 photon곳의 상호작용으로 무엇이 일어나지?",
"단파장대의 광발광 봉우리에서 폴라리톤은 왜 발생하는 거지?",
"\\( \\mathrm{GaAs} \\) 기판의 \\( \\mathrm{a}_{0} \\) 값은 뭐지?",
"GaAs기판의 \\({a}_{0}\\) 값은 \\( \\mathrm{CdCa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) epi-layer의 \\({a}_{0}\\)값보다 작니?",
"에서 GaAs기판의 무엇이 작은 것은 종류적으로 인한 도움을 두는 걸 일컬어야 하니",
"가전자대가 변형에 의해 갈라지는 이유는 뭘까?",
"변형에 의해 가전자대는 어떤 이유로 인해 변경되지?",
"\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 박막에 가전자대가 변형에 의해 쪼개지면 어떻게 되니?",
"가전자대는 변형에 의해 갈라지면 어떻게 분리된 것이\\( \\mathrm{{CdGa}_{2} \\mathman유로 박막되어서야",
"\\( 520.3 \\) \\( \\mathrm{nm}(2.3829 \\mathrm{eV}) \\) 광발광 봉우리를 예측할 수 있는 건 뭐지?",
"무엇이 일자리잡은 것을 관측할 수 있는 이유가 인상의 제조로 적용되어서 3체적인 의미야",
"어떻게 해서 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 시료가 양질의 단결정 박막으로 발달한 것이 확인 가능한가?",
"양질의 단결정 박막으로 어떻게 해서 시료가 확인한 것이 큰 건 언제야",
"Bound exciton이 방사 재결합시에 나오는 photon의 에너지는 뭘까?",
"방사 재결합시에 Bound exciton이 나오는 photon의 에너지를 뭐라고 해?",
"acceptor-bound exciton의 결합에너지는 \\( 0.0137 \\mathrm{eV} \\)가 맞아?",
"에서 Acceptor-bound exciton의 결합을 0.0137적으로 인정하는 에너지가 맞아",
"가장 우세해 보이는 광발광 봉우리는 뭐지?",
"가장 우세해 보이는 어떤 광발전 봉우리를 통해 간주하지",
"(6)식에서 계산한 donor-bound exciton 결합에너지는 뭐야?",
"어떤 donor-bound exciton 결합에너지가 6�식으로 계산되었니",
"얼마의 이온화 에너지가 \\( \\mathrm{E}_{\\mathrm{BX}} / \\mathrm{E}_{\\mathrm{D}} \\approx 0.1 \\) 으로부터 계산된거야?",
"\\( 4 \\mathrm{meV} \\)가 광발광 봉우리 세기의 반치폭 값이야?",
"광발 관련 봉우리 세기의 반치폭 값은 어느 정도에서 4 \\mathrm{meV} \\)일까?",
"\\( 531.9 \\mathrm{~nm}(2.3309 \\mathrm{eV}) \\) 의 peak는 self activated(SA)에 기인하는 광발광 봉우리이고, \\( 623.7 \\mathrm{~nm}(1.9878 \\mathrm{eV}) \\) 는 donor-acceptor pair(DAP) 발광이다.",
"적으로 인한 광발화 봉우리이고 일어나는 것은 이유가 있양하게 되면서 언제 9명점이 될 때 양성되지",
"epi-layer는 격자완화없이 부정형하게 성장되었지?"
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fef10dc9-d5e5-464a-bc92-46e2f1155ad3 | 인공물ED | Stochastic 프로세스 모델을 이용한 웹 페이지 추천 기법 | <h1>IV. 실험결과</h1> <p>본 논문의 실험에서 사용한 웹 로그는 가격비교사이트 (www.bb.co.kr)에서 추출한 것이다. 이 사이트는 시간당 약 2만8천건의 페이지 요청을 받는다. 처음 5시간 동안의 웹 로그를 training 데이터로 사용하였으며 이후 5시간동안의 웹 로그를 test데이터로 사용하였다. 이 웹 로그 분석시 총 2032개의 페이지가 발견되었다. 실험에서는, 2032개의 페이지를 사용해서 상태전이행렬을 구성하였으며, 2032개 페이지 모두를 현재 방문하고 있는 페이지로 하여 실험을 할 경우 시간이 너무 많이 소요되는 관계로 임의로 선택된 200개의 페이지만을 사용자가 현재 방문하고 있는 페이지 a로써 사용되었다. 사용자가 페이지 a를 참조하고 있을 때 본 논문에서 제시한 시스템이 n-step이후에 사용자가 참조할 클러스터로써 c를 추천하였을 경우, test데이터의 로그들 중에서 페이지 a를 참조한 세션이 최종 목표 페이지로 클러스터 c 안에 있는 페이지를 참조할 확률을 accuracy로써 측정하였다 아래의 표 2는 본 실험에서 축정된 각 step별 accuracy를 측정한 결과이다.</p> <table border><caption>표 2. Step별 추천한 페이지의 accuracy</caption> <tbody><tr><td>Step</td><td>1-step</td><td>5-step</td><td>10-step</td></tr><tr><td>Accuracy</td><td>\( 33.8 \% \)</td><td>\( 40.5 \% \)</td><td>\( 21.2 \% \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 클러스터링 이전/이후에 추천한 페이지에 대한 성능 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>클러스터링이전(2032 state)</td><td>클러스터링이후(619 state)</td></tr><tr><td>RunTime</td><td>15분32초</td><td>6초</td></tr><tr><td>Accuracy</td><td>\( 48.9 \% \)</td><td>\( 43.2 \% \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 4. 시간대별 상태전이행렬을 이용한 페이지 추천 의 accuracy</caption> <tbody><tr><td>Time</td><td>13시~16시</td><td>17시~20시</td><td>21시~0시</td></tr><tr><td>Accuracy</td><td>\( 47.1 \% \)</td><td>\( 45.4 \% \)</td><td>\( 47.3 \% \)</td></tr></tbody></table> <p>위의 표 2를 살펴보면, 단순히 바로 다음 페이지를 볼 확률(1-step)만 적용한 페이지 추천의 accuracy 보다는 일정 step 특히, 5-step 이후에 참조할 페이지를 추천한 accuracy가 더 높은 것을 알 수 있다. 또한, 불필요하게 많은 step 이후에 참조할 페이지를 추천한 결과는 오히려 accuracy가 감소하는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>다음, 앞의 실험에서 사용한 200개의 페이지 중에서 accuracy가 높은 상위 \( 10 \% \)의 페이지들과 accuracy가 낮은 하위 \( 10 \% \)의 페이지들을 대상으로, 원래의 상태전 이행렬과 클러스터링을 하여 state의 개수를 감소시킨 상태전이행렬로 5-step이후의 페이지를 예측하였을 경우, 걸리는 시간 및 accuracy의 차이를 축정하였다. 표 3은 Pentium4-\( 2 \mathrm{Ghz} \) CPU를 탑재한 시스템에서 측정한 실험 결과를 보여준다.</p> <p>측정결과, 하나의 페이지를 추천하는데 걸리는 시간은 클러스터링 이후 비약적으로 감소하였으며, Accuracy의 감소는 상대적으로 적었던 것을 알 수 있다.</p> <p>다음은 III장 2절 바 항에서 제안한 시간대별로 다른 상태전이행렬을 이용한 페이지 추천에 대한 실험 결과이다. 시간대를 주부들이 접근할 가능성이 큰 13시~16시, 중 고등학생이 접근할 가능성이 큰 17시~20시, 직장인이 접근할 가능성이 큰 21시~0시로 분류하였으며 각각의 시간대의 로그를 기반으로 3개의 상태전이행렬을 구축한 후 다음날 해당 시간대의 로그들을 테스트 데이터로 하여 시간대별 상태전이행렬들이 추천한 페이지의 accuracy를 측정하였다. 표 4는 그 실험 결과를 보여준다.</p> <p>실험결과, 시간대를 구분하여 여러 개의 상태전이행렬을 유지하고 시간대별로 적절한 상태전이행렬을 활용하여 페이지를 추천하는 방식의 accuracy가 표 2에 나타나 있는 그렇지 않은 페이지 추천방식의 accuracy보다 \( 5 \sim 7\% \) 정도 더 우수한 것을 알 수 있었다. 이러한 방식을 확장하여 저장 공간이 허락하는 한도 내에서 한달의 시간대별 혹은 한 해의 시간대 별로 상태전이행렬의 개수를 증가시켜 accuracy를 더욱 향상시키는 것이 가능할 것으로 기대된다.</p> | [
"10-step에서 Accuracy는 어떤 값을 나타내?",
"클러스터링 이전의 RunTime은 어느정도야?",
"RunTime은 클러스터링 이후에서 어느정도야?",
"1-step에서 정확도는 얼마야?",
"얼마의 정확도가 1-step에서 제정되었지",
"정확도는 클러스터링후 어느정도야?",
"17시~20시에 정확도는 어느정도야?",
"21시~0시의 Accuracy는 얼마를 나타내?",
"클러스터링전의 정확도는 얼마야?",
"무엇이 클러스터링전의 정확도지",
"정확도가 \\( 22 \\% \\)보다 낮고 \\( 21 \\% \\)보다 높은 항목이 뭐야?",
"\\( 47.1 \\% \\)의 정확도는 몇시에 나타나?",
"정확도가 \\( 40.5 \\% \\)로 나타나는 항목이 뭐야?",
"어떤 항목의 정확도가 \\( 40.5 \\% \\)로 나타나"
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38adf595-d92f-4650-8c62-d99ac0a97c9c | 인공물ED | Stochastic 프로세스 모델을 이용한 웹 페이지 추천 기법 | <h2>3. 사용자가 마지막으로 방문할 페이지의 추천</h2> <p>본 논문은 현재 페이지를 기준으로 단순히 관련 있는 페이지를 추천하는 기법에서 한 층 더 나아가서 사용자가 마지막으로 참조할 페이지를 추천하는 기법을 제안한다. 여기서는 사용자의 웹 사이트 사용에 있어서의 특징과 기존의 웹 로그 패턴 발견기법의 한계점, 본 논문의 페이지 추천기법에서 사용한 Stochastic 프로세스 모델에 대해 기술한다.</p> <h3>가. 웹 사이트 사용자의 폐이지 참조 형태</h3> <p>일반적으로 어떠한 사이트에 방문한 사용자는 자신이 원하는 정보를 습득하기 위하여 각 페이지의 링크를 따라서 순회하게 되고 특정 페이지에서 사용자가 원하는 정보를 찾으면 그 사이트에서의 웹 서핑을 종료하게 된다. 대표적인 예로 인터넷 상거래 사이트의 경우 방문자는 자신이 원하는 물품이 있는 페이지에 도달하면 이 물품을 구매한 후 그 사이트에서의 웹 서핑을 종료한다. 또한, 입학을 하기위해 학교의 사이트에 접속한 지원자는 입학접수 페이지에 도달하면 자신의 목적을 달성하게 되고 마찬가지로 그 사이트에서의 웹 서핑을 종료한다. 따라서 웹 사용자가 마지막으로 참조할 만한 페이지를 사용자에게 추천하는 것은 대체적으로 웹 사용자의 목적 페이지를 추천하는 것과 같다.</p> <h3>나. 기존의 웹 로그 패턴발견 기법의 한계점</h3> <p>기존의 웹 로그 패턴 발견 기법들을 적용한 페이지 추천방식은 위에서 언급한 사용자의 목적 페이지를 한번에 추천하기에는 몇 몇 한계점을 가지고 있다. 먼저 연관규칙을 적용한 경우 페이지간의 시간적인 순서를 고려하지 않는 단순히 연관성이 있는 페이지들만을 추천하는 것이 가능하며, 순차적 패턴 및 경로 분석을 적용한 경우는 페이지들 간의 시간적인 순서를 고려한 페이지 접속의 이벤트 열을 찾아냄으로써 일정 페이지 참조 수 이후의 예상되는 페이지를 추천하는 것이 가능하나, 방대한 이벤트 열을 유지하기에는 막대한 공간적 비용을 요구하므로 이벤트열의 수나 최대 길이는 제한되어 있다고 할 수 있다. 따라서 순차적 패턴 및 경로 분석 기법 역시 사용자의 최종방문 페이지를 추천하기에는 여전히 한계점을 가지고 있다.</p> <p>본 연구에서 제안하는 페이지 추천기법과 기존의 페이지 추천기법과의 차이점을 표로 나타내면 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교</caption> <tbody><tr><td>사용된 기법\비교항목</td><td>최종 페이지 추천</td><td>요구되는 저장 공간</td><td>지속적인 패턴의 업데이트</td></tr><tr><td>연관규칙</td><td>고려악할</td><td>중</td><td>곤란</td></tr><tr><td>순차적 패턴</td><td>제한적으로 가능</td><td>대</td><td>곤란</td></tr><tr><td>제안하는 추천 기법</td><td>가능</td><td>소</td><td>용이</td></tr></tbody></table> <h3>다. Stochastic 프로세스 모델과 DTMC</h3> <p>사용자의 최종방문 페이지를 추천하기 위하여 본 논문에서는 Stochastic 프로세스 모델의 DTMC를 사용한다.</p> <p>(1) Stochastic 프로세스 모델</p> <p>Stochastic 프로세스는 랜덤하게 전개되는 시스템의 확률적 모델이다. 시스템이 구분된 시간점 \( \mathrm{n}(=0,1,2, ...) \)에서 관찰되어 지며, \( \mathrm{X}_{\mathrm{n}} \)은 시간점 n에서의 시스템의 상태라고 하면, \( \left\{X_{n}, \mathrm{n} \geq 0\right\} \)은 비연속적 stochastic 프로세스로써 나타내어 질 수 있다. n번째 주말의 Dow-Jones 주가, 자동차 판매회사에서 n번째 주초에 아직 판매 되지 않은 자동차 대수, 금세기에 미대륙에 발생한 n번째 지진의 진도, 어떤 도시에 n번째 날짜에 발생한 범죄량 등이 비연속적 stochastic 프로세스의 예라고 할 수 있다.. 반면에 시스템이 시간 t에서의 상태에 해당하는 \( \mathrm{X}(\mathrm{t}) \)로써 연속적인 시간동안 관찰된다면 이 시스템은 시간-연속적 stochastic 프로세스로써 나타내어 질 수 있다. 예를 들어서 시간-연속적 stochastic 프로세스 \( \mathrm{X}(\mathrm{t}) \)는 시간 t에서 어떠한 가게에서 고장난 기계의 수, 시간 t에서의 지도상의 허리케인 위치, 시간 t에서의 은행 계정에 남아있는 잔고 등을 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 웹 링크 클릭을 단위로 한 비연속적인 웹 폐이지 순회의 특성상, 비연속적 stochastic 프로세스를 사용하게 된다.</p> <p>(2) DTMC(Discrete-Time Markov Chain)</p> <p>n을 현재라고 가정하면 \( \mathrm{X}_{\mathrm{n}} \)은 현재의 시스템의 상태이고, \( \left\{\mathrm{X}_{\mathrm{n}+1}, \mathrm{X}_{\mathrm{n}+2}, \ldots\right\} \)은 미래의 시스템의 상태라고 할 수 있다. 또한 \( \left\{\mathrm{X}_{0}, \mathrm{X}_{1}, \ldots, \mathrm{X}_{\mathrm{n}-1}\right\} \)은 과거의 시스템의 상태가 된다. 이 경우 다음의 정의를 만족하는 비연속적 stochastic 프로세스 \( \left\{\mathrm{X}_{\mathrm{n}}, \mathrm{n} \geq 0\right\} \)를 DTMC라고 말한다.</p> <p>\( P(X n+1=j \mid X n=i, X n-1=i n-1, \ldots, X 0=i 0) \\ =P(X n+1=j \mid X n=i) \)<caption>(1)</caption></p> <p>즉, 시스템의 미래의 상태는 시스템의 과거와는 독립적이며 오직 시스템의 현재 상태와 연관이 있는 stochastic 프로세스가 DTMC이다. \( \mathrm{P}\left(\mathrm{X}_{\mathrm{n}+1}=\mathrm{j} \mid \mathrm{X}_{\mathrm{n}}=\mathrm{i}\right) \)\( \mathrm{P}_{\mathrm{ij}}(\mathrm{n}) \) 으로 표현하면, DTMC가 아래의 성질을 만족할 경우 time-homogeneous하다고 한다.</p> <p>\( \operatorname{Pij}_{\mathrm{ij}}(\mathrm{n})=\mathrm{P}_{\mathrm{ij}} \) for all \( \mathrm{n} \geq 0 \)<caption>(2)</caption></p> <p>즉, time-homogeneous한 DTMC는 시스템의 상태가 i에서 j로 전이할 확률이 시간 n에 독립적이다. time-homogeneous한 DTMC에서 우리는 상태전이행렬 P를 생성할 수 있다. 시스템의 상태들의 집합 \( \mathrm{S}=\{1, 2, \ldots, \mathrm{m}\} \) 일 때 상태전이 행렬 P는 다음과 같은 형태를 띈다.</p> <p>\( \mathbf{P}=\left[\begin{array}{ccccc}P_{11} & P_{12} & \cdots & P_{1, m-1} & P_{1 m} \\ P_{21} & P_{22} & \cdots & P_{2, m-1} & P_{2 m} \\ \vdots & & & & \vdots \\ P_{m-1,1} & P_{m-1,1} & \cdots & P_{m-1, m-1} & P_{m-1, m} \\ P_{m 1} & P_{m 2} & \cdots & P_{m, m-1} & P_{m m}\end{array}\right] \)<caption>(3)</caption></p> <p>실세계의 많은 시스템들은 time-homogeneous한 DTMC로 모델링 될 수 있다.</p> <p>(3) DTMC(Discrete-Time Markov Chain)의 주변밀도(Marginal Distribution)</p> <p>DTMC의 초기상태(initial distribution) \( \mathrm{a}(0)=\mathrm{a} \), 상태전이행렬(state transition matrix) P가 있을 때, DTMC를 따르는 시스템에서 n번째 step이후의 시스템의 상태는 아래의 식을 통하여 랜덤변수 \( \mathrm{Xn} \)의 주변말도를 구함으로써 예측할 수 있다.</p> <p>\( a^{(n)}=a^{(0)} P^{(n)}=a P^{n} \)<caption>(4)</caption></p> | [
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 순차적 패턴의 지속적인 패턴의 업데이트가 뭐지?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 순차적 패턴의 요구되는 저장 공간은 무엇인가?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 순차적 패턴의 최종 페이지 추천은 무엇일까?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 연관규칙의 요구되는 저장 공간은 뭐지?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 연관규칙의 지속적인 패턴의 업데이트은 뭐니?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 제안하는 추천 기법의 최종 페이지 추천은 무엇이지?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 연관규칙의 최종 페이지 추천은 뭐야?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 제안하는 추천 기법의 요구되는 저장 공간은 무엇이니?",
"본문의 표 1. 웹 폐이지 추천 기법의 비교에서 제안하는 추천 기법의 지속적인 패턴의 업데이트가 뭐죠?"
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18051d28-2c73-43ae-bf9b-8f0c43a002ce | 인공물ED | H264 동영상 압축에서의 가변 블록과 다중 프레임을 지원하는 효율적인 움직임 추정 방법 | <p>표 1 은 기존의 다양한 데이터 스캔 방법과 본 연구에서 새롭게 제안한 ARS의 연산량을 비교한 것이다. 연산량은 알고리즘을 C언어로 구현하였으며, 덧셈과 뺄셈을 1 , 절대값은 연산과정에 if문이 포함되어 있기 때문에 2의 가중치를 주어 연산량을 계산하여 비교하였다. Raster Scan은 JM8.2의 Full Search 방법을 나타내고, Spiral with SSDA 방법은 [11]에서 제안한 스캔 방법이다. [11]에서 제안한 스캔 방법은 Spiral Full Search를 하되 Sequential Similarity Detection Algorithm(SSDA) 을 적용한 알고리즘이다. DAU, Spiral with SSDA, 제안한 ARS 스캔 방법은 기존의 Full Search 방법 중 하나인 Raster Scan 방법에 비해 각각 약 \( 56 \% \), 약 \( 67 \% \), 약 \( 75 \% \) 의 연산량을 감소시킬 수 있으며, 본 논문에서 제안한 ARS가 가장 많은 연산량 감소효과가 있음을 알 수 있었다. 또한, ARS에 적용된 알고리즘의 효과를 알아보기 위한 연산량 비교를 표 1에 나타내었다. 그 결과 Disabling SSDA, prediction과 alternating scan 방법은 ARS에 비해 각각 \( 10 \%, 7 \%, 5 \% \) 의 연산량 증가가 나타났다. 표 2는 Full Search (Raster scan, Spiral scan, DAU, Global Elimination Algorithm GEA과 제안한 ARS 방법의 PSNR을 비교한 것이다. 그 결과 DAU와 제안한 ARS는 화질 열화 없이 연산량을 감소시킬 수 있었으며, GEA는 약 \( 0.15 \mathrm{~dB} \) 의 화질 열화가 발생하였다. GEA는 [10]에서 제안한 Fast block matching 알고리즘이다.</p> <table border><caption>표 1. 제안한 Alternative Row Scan (ARS) 방법과 기존 스캔 방법의 연산량 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td rowspan=2>Raster scan(JM8.2)</td><td rowspan=2>DAU</td><td rowspan=2>Spra with SSDA</td><td rowspan=2>ARS with all ftatures</td><td colspan=3>ARS without</td></tr><tr><td>Altenating</td><td>Predicton</td><td>SSDA</td></tr><tr><td>akiyo</td><td>103,809,024</td><td>41.418.812</td><td>32,634,688</td><td>25.423.588</td><td>26,297,664</td><td>25.742.237</td><td>28,493.824</td></tr><tr><td>news</td><td>103,809,024</td><td>44.161.744</td><td>32,120.896</td><td>26.674.720</td><td>27,645,200</td><td>26.961.807</td><td>29.890.560</td></tr><tr><td>forman</td><td>103,809,024</td><td>44,183.604</td><td>33,737.932</td><td>24.742.812</td><td>26,152,052</td><td>29.345.132</td><td>27,377.664</td></tr><tr><td>container</td><td>103,809,024</td><td>49,752,408</td><td>33,667,584</td><td>24.661.100</td><td>24.925.284</td><td>24,905.031</td><td>27.540.480</td></tr><tr><td>mother- daughter</td><td>103,809,024</td><td>46,302,816</td><td>37,567.168</td><td>27.282.280</td><td>30,609,740</td><td>30,926.884</td><td>28790.784</td></tr><tr><td>average(%)</td><td>\( 100 \% \)\( (403.03 \%) \)</td><td>\( 43.49 \% \)\( (175.35 \%) \)</td><td>\( 32.70 \% \)\( (131.79 \%) \)</td><td>\( 24.81 \% \)(100\%)</td><td>\( 26.13 \% \)(105.32 \%)</td><td>\( 26.56 \% \)\( (107.06 \%) \)</td><td>\( 27.38 \% \)\( (110.34 \%) \)</td></tr></tbody></table> <h2>3. FDVS를 이용한 다중 프레임 처리</h2> <p>다중 프레임을 사용하여 움직임을 예측하는 것은 압축 효율을 높이는 장점이 있다. 하지만 이전프레임인 \( \mathrm{F}_{\mathrm{n}-1} \) 에서 움직임 벡터를 찾는 것과 같은 방법으로 \( \mathrm{F}_{\mathrm{n}-2} \)에서도 움직임 벡터를 찾으면 연산량이 참조 프레임 수에 비례해서 늘어나는 단점이 있다. 또한 필요한 메모리의 용량이 참조 프레임의 수와 비례해서 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 H.264에서 제공되는 5장의 참조 프레임에서 연산량과 PSNR 및 Bit rate의 tradeoff를 고려한 참조 프레임 수와 각 참조 프레임의 참조 블록의 크기를 결정하였다.</p> <p>그림 7은 참조 프레임 수에 따른 PSNR과 Bit Rate을 나타낸 것이다. 그림 7에서도 볼 수 있듯이, 연산량, 메모리의 용량, PSNR, Bit rate의 tradeoff를 고려하였을 때, 2장의 참조 프레임을 사용하는 것이 합리적임을 알 수 있다.</p> <p>그림 8은 FDVS 알고리즘을 C언어로 구현하여 탐색영역 크기에 따른 PSNR과 연산량을 나타낸 것이다. 그림 8의 Single Search는 다중 프레임 처리를 하지 않은 경우를 의미하며, \( 31 \times 31 \) 은 H.264에서 제공하는 기존 다중 프레임 처리를 의미한다. 기존 연구에서는 탐색 영역을 \( 16 \times 16 \) 으로 사용하였으나, 본 연구에서는 그림 8에 보이는 바와 탐색 영역 크기에 따른 PSNR과 연산량을 도식화 하여, 화질 저하가 없는 \( 21 \times 21 \) 의 탐색영역을 사용하였다. 따라서 제안한 구조에서는 2개의 참조 프레임을 사용하며, 첫 번째 참조 프레임에서는 \( 31 \times 31 \) 의 탐색영역을 사용하고, 두 번째 참조 프레임에 서는 \( 21 \times 21 \) 탐색영역을 이용하여, 여러 참조 프레임을 사용하지 않고도 일반적인 다중 프레임을 사용한 효과 를 얻을 수 있도록 하였다. 또한, FDVS 알고리즘을 사 용하면 연산량을 감소시킬 수 있다. FDVS를 이용하여 움직임 추정기에서 이미 구한 움직임 벡터를 저장하여 재사용한다. 그림 8의 Single Search의 연산량은 103,809,024이고, \( 21 \times 21 \) 탐색영역의 연산량은 18,407,168 이므로 FDVS 알고리즘을 이용한 다중 프레임 처리는 다중 프레임을 처리하지 않은 경우보다 약 \( 14 \% \)의 연산량 증가만으로 다중 프레임 처리 지원이 가능하다.</p> | [
"본 연구에서는 여러 참조 프레임을 사용하지 않아도 일반적인 다중 프렘을 사용한 것처럼 보이는 효과를 얻을 수 있도록 하기 위해 어떤 방식을 이용하였는가?",
"기존의 다양한 데이터 스캔 방법과 본 연구에서 제안한 ARS의 연산량은 어떤 과정을 통해 비교하고자 하였는가?",
"본 연구에서 참조 프레임 수와 각 참조 프레임의 참조 블록의 크기를 어떤 과정을 통해 결정하고자 하였는가?",
"표 1에서, DAU 스캔 방법 중 44.161.744의 연산량에 해당하는 것은 무엇인가?",
"표 1에서, ARS with all ftatures에서 가장 작은 연산량을 가지는 것은 무엇인가?",
"표 1에서 prediction scan 방법에서의 평균 연산량은 몇 퍼센트인가?",
"표 1에서, news의 연산량이 26.674.720에 해당하는 스캔 방법은 무엇인가?",
"표 1에서 평균 연산량이 가장 큰 스캔 방법은 무엇인가?",
"표 1의 DAU 스캔 방법에서 akiyo의 연산량은 얼마인가?"
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34262bda-5325-4ba6-973b-c39d0f3e1f04 | 인공물ED | 휴대폰 환경에서 얼굴 및 홍채 정보를 이용한 암호화키 생성에 관한 연구 | <h1>Ⅳ. 실험 및 실험 결과</h1><p>본 연구에서는 실험을 위하여 700만 화소 카메라가 내장되어 있는 삼성전자에서 개발한 휴대폰(SCH-V770)을 사용하여 총 40명으로부터 취득된 506장의 영상을 이용하였다. 먼저 얼굴인식과 홍채인식의 EER(Error Equal Rate), FAR(False Accept Rate) 그리고 FRR(False Reject Rate)를 측정한 뒤 본 논문에서 제안하는 암호화키 생성 방법의 FAR와 FRR를 측정하여 성능을 분석하였다.</p><p>인식과정에서와는 조금 다른 개념으로 암호화키 생성에서의 FAR은 타인의 얼굴 및 홍채 정보로 본인의 암호화키가 나올 확률을, 그리고 FRR은 본인의 얼굴 및 홍채 정보로 타인의 암호화키가 나올 확률을 의미한다.</p><p>일반적으로 금융권 등 높은 성능의 보안 시스템을 구현하기 위해서는 FAR과 FRR이 동일한 EER을 적용하는 것 보다는 FRR이 높게 나타나더라도 적은 FAR의 값을 갖도록 설정해 주는 것이 필요하다. 그리고 이외의 일반적인 시스템에서는 EER이 최소가 되도록 임계치 값을 설정해 주는 것이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 고 보안 시스템의 경우를 대비하여 FRR을 \( 25 \% \) 정도로 간주 했을 때 FAR값을, 그리고 기타 일반적인 보안 시스템을 대상으로 하였을 때 EER이 최소가 되는 경우의 FAR과 FRR을 각각 구하였다.</p><p>그림 7은 각각 본 연구에서 사용한 얼굴인식과 홍채인식의 ROC 곡선을 나타낸 것이다. 실험결과 얼굴 인식과 홍채 인식의 EER은 각각 \( 16 \% \)와 \( 0.8 \% \)의 성능을 나타냈다. 이를 기반으로 최종적인 암호화키 생성의 FAR과 FRR은 식 (1)을 통하여 얻을 수 있다.</p><p>\( F A R_{t}=F A R_{u}* F A R_{f} * F A R_{i} \)\(\\ F R R_{t}=1-\left(1-F R R_{u}\right) *\left(1-F R R_{f}\right)*\left(1-F R R_{i}\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>식(1)에서 \( F A R_{t} \)과 \( F R R_{t} \)은 각각 최종적인 암호화키 생성의 FAR과 FRR을 의미한다. 또한 \( F A R_{u} \)과 \( F R R_{u} \)은 각각 4자리 사용자 비밀번호를 입력할 때의 FAR과 FRR을 의미한다. 그리고 \( F A R_{f} \)과 \( F R R_{f}, F A R_{i} \)과 \( F R R_{i} \)은 각각 얼굴 인식과 홍채 인식의 FAR과 FRR을 나타낸다. 그림 1에서와 같이 사용자 비밀번호 입력, 얼굴 인식 및 홍채 인식이 모두 성공해야 최종적인 암호화키가 나오게 되므로 모두 AND rule로 결합하여 최종적인 \( F A R_{t} \)과 \( F R R_{t} \)은 식 (1)과 같이 표현된다. 식 (1)에서 사용자 비밀번호는 타인에 의해 쉽게 도용된다고 가정하고 비밀번호 입력에 대한 \( F A R_{u} \)은 1로 가정한다. 또한 본인이 자신의 비밀번호를 잊지 않고 입력할 때 오류가 없다고 가정하면, 비밀번호 입력에 대한 \( F R R_{u} \)은 0이 된다. 이로부터 식 (1)은 식 (2)와 같이 다시 표현될 수 있다.</p><p>\( F A R_{t}=F A R_{f}* F A R_{i} \)\( \\F R R_{t}=1-\left(1-F R R_{f}\right) *\left(1-F R R_{i}\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>식 (2)와 같이 AND rule로 결합되는 경우, 확률의 곱 형태로 표현되므로 \( F R R_{t} \) 보다는 \( F A R_{t} \)이 일반적으로 작아지게 된다. 그림 7의 FAR 및 FRR을 식 (2)에 대입하여 계산한 결과, 암호화키 생성에 있어서 \( 0.5 \% \)의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻을 수 있었다. 이는 200명중 1명에게서 부정확한 인식 성능이 나타날 수 있음을 의미하는 수치이다. 또한, 일반적으로 FRR을 \( 25 \% \)로 잡았을 때 사용자의 불편도가 그렇게 크지 않다고 가정하고, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 \( 25 \% \) 로 설정 하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나올 에러율) 약 \( 0.002 \% \)의 성능을 이론적 및 실험적으로 얻을 수 있었다. 이는 50,000명중 1명에게서 부정확한 인식 성능이 나타날 수 있음을 의미하는 수치이다. 표 1은 그림 7의 홍채와 얼굴 ROC 곡선에서 구해진 FAR 및 FRR을 식(2)에 대입하여 구한 암호화 키 생성의 FRR과 FAR값을 나타낸 것이다.</p><p>동시에 본 시스템에서는 얼굴 및 홍채 인식의 임계치(threshold)에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공한다. 즉, 요구되어지는 \( FRR_{t} \)과 \( FAR_{t} \)의 수치가 주어졌을 때, 식 (2) 및 임계치에 의해 얼굴 인식 및 홍채 인식의 FAR과 FRR을 조정함으로써 요구사항을 만족할 수 있게 된다.</p><p>단일생체 정보를 이용한 암호화키 생성법과 비교했을 때, 일반적으로 단일 생체를 사용하는 것보다는 다중 생체를 이용하여 인식할 경우 인식의 성능이 보다 안정화되고 향상된다는 점은 이전의 많은 연구들에 의해 이미 입증되어다.</p><p>또한, 식 (2)로 부터 단일생체 정보(얼굴 혹은 홍채)만을 이용했을 때의 \( F A R_{t} \)과 \( F R R_{t} \)은 각각, \( F A R_{t}=F A R_{f} \)(혹은 \( \left.F A R_{t}=F A R_{i}\right) \) 및 \( F R R_{t}=1-\left(1-F R R_{f}\right) \) (혹은 \( F R R_{t}=1-\left(1-F R R_{i}\right) \)이 된다. 식 (2)와 비교해 보았을 때, 단일생체만을 이용했을 때는 다중생체보다 FAR이 커지고, FRR은 작아짐을 알 수 있다.</p><p>본 연구에서와 같이 암호화키를 생성하는 시스템에서는 본인 거부율(FRR) 보다는 타인에 의해 본인의 암호화 키가 잘못 생성되는 오류율(FAR)이 더욱 심각한 문제이므로, 본 연구에서와 같이 다중 생체 정보를 이용하는 것이 보다 더 안정적인 성능을 낸다고 할 수 있다.</p> | [
"본 연구의 실험은 필요한 영상을 어떻게 취득하여 취득하였나요?",
"본 연구의 실험 과정에서 성능을 분석하기 위해 어떻게 하였어?",
"최종적인 암호화키 생성의 FAR과 FRR은 어떻게 얻을 수 있어?"
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693c9703-0021-4863-bfce-c6ab08040099 | 인공물ED | OLED TV의 화질 장점 | <h3>3.3.2. Peak luminance and constancy</h3> <p>이상적인 HDR TV의 가장 큰 장점 중 하나는 SDR TV에서는 경험할 수 없는 반짝거리는 peak highlight를 표현할 수 있다는 점이다. 이러한 peak highlight 부분을 제대로 표현하기 위해서는 HDR TV의 peak 휘도가 매우 중요하다.</p> <p>[그림 10]에서 보듯이 peak highlight는 다양한 크기로 실영상에서 출현한다. 실제로 SDR 및 HDR 컨텐츠에서 이러한 peak highlight가 어떠한 크기로 분포 하는지 알기 위해서 컨텐츠의 peak highlight만 검출하여 통계 분석을 진행했다. 분석 결과 [그림 11]에 보듯이 가장 출현 빈도가 높은 peak highlight의 크기는 면적비 \( 0.01 \% \) 정도며, peak highlight의 누적 \( 90 \% \)는 면적비 \( 0.2 \% \) 정도인 것으로 파악됐다. 이 결과는 매우 중요한 점을 시사한다. 즉 HDR 디스플레이는 약\( 0.2 \% \) 크기 이내 정도의 작은 peak highlight들을 잘 표현해야 한다는 것이다.</p> <p>이러한 특성을 평가하기 위해 [그림 12]와 같이 peak 휘도 패턴들을 제안했다. 패턴은 면적비 \( 0.01 \% \),\( 0.1 \%, 1 \%, 10 \%, 20 \%, 30 \%, 40 \%, 100 \% \) 의 다양한 크기의 white box로 구성되어있어서 peak highlight 크기에 따른 디스플레이의 peak 휘도 특성을 잘 보여 줄 수 있다.</p> <p>측정 결과는 [그림 13]에서 자세히 알 수 있다. QD-LCD TV는 \( 1 \% \) 이상의 peak highlight에서 OLED TV보다 높은 휘도값을 보인 반면 OLED TV는 \( 10 \% \) 이내에서 거의 일정한 peak 휘도값을 나타냈다. OLED TV의 높은 contrast 특성 때문에 LCD의 peak 휘도\( 1000 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 가 OLED TV의 peak 휘도값 \( 540 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 에 상응하는 것을 감안하면, OLED TV는 높은 peak 휘도를 \( 10 \% \) 뿐만 아니라 그보다 작은 \( 0.01 \% \) 에서도 일정하게 구현하고 있다고 할 수 있다. 하지만 QD-LCD TV는 오 직 \( 1 \% \sim 10 \% \) 구간만 \( 1000 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) peak 휘도를 구현하고 있는 것을 알 수 있다. 앞 절에서도 밝혔듯이 HDR은 \( 0.2 \% \) 이내의 peak highlight 크기에서 peak 휘도가 매우 중요하므로 peak highlight 표현에 있어서 OLED TV가 매우 유리함을 알 수 있다.</p> <p>추가적으로 측정 패턴 내의 white box 주변 gray level을 변화시키면서 peak 휘도를 측정한 결과를 그래프로 정리했다 (그림 14). 여기서도 알 수 있듯이 OLED TV는 QD-LCD TV 대비 주변의 신호에 무관하게 최대 peak 휘도를 구현하는 반면 QD-LCD TV는 상대적으로 작은 범위 내에서 최대 peak 휘도가 구현된다. 이러한 특성으로 인해 실제로 다양한 신호가 인가 되는 실영상에서는 OLED TV의 peak 휘도가 일정하고 밝게 보이는 장점이 있다.</p> <table border><caption>표 5. Peak 휘도 비교</caption> <tbody><tr><td>Window size (\(\%\))</td><td>OLED TV</td><td>QD LCD TV (Edge-lit)</td><td>QD LCD TV (Direct-lit)</td></tr><tr><td>0.01</td><td>526</td><td>123</td><td>49</td></tr><tr><td>0.1</td><td>544</td><td>587</td><td>470</td></tr><tr><td>1</td><td>549</td><td>1288</td><td>1444</td></tr><tr><td>10</td><td>548</td><td>1263</td><td>1523</td></tr></tbody></table> | [
"표 5. Peak 휘도 비교에서 Window size가 0.1 퍼센트이면 OLED TV Peak 휘도는 몇이야?",
"표 5. Peak 휘도 비교에서 Window size가 0.01 퍼센트이면 OLED TV Peak 휘도는 몇이야?",
"표 5에서 Window size 0.01인 OLED TV의 수치는 무엇을 나타내는가?",
"표 5. Peak 휘도 비교에서 QD LCD TV (Direct-lit)의 Peak 휘도 값이 1444 인 경우의 window size에서 OLED TV의 Peak 휘도 값은 어떻게 돼?",
"표 5. Peak 휘도 비교에서 QD LCD TV (Direct-lit)의 Peak 휘도 값이 1523일 때의 window size 는 몇 퍼센트야?",
"표 5. Peak 휘도 비교에서 OLED TV 의 Peak 휘도 값이 가장 작을 때의 window size는 몇 퍼센트야?",
"표 5. Peak 휘도 비교에서 Window size가 0.01 퍼센트일 때 Peak 휘도가 가장 큰 TV는 뭐야?"
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32d4d018-fdb6-42b9-9f45-53a1f26a8187 | 인공물ED | 효과적인 복소 스펙트럼 기반 음성 향상을 위한 시간과 주파수 영역 손실함수 조합에 관한 연구 | <h1>IV. 실험 및 결과</h1><p>본 논문에서 사용한 깨끗한 음성은 TIMIT 데이터 베이스) 를 사용하였고 잡음에는 NOISEX92와 대중 가요를 사용하였다. 잡음 종류는 총 4가지로 'Fac-tory', 'Car', 'Babble', 'Music'이고 깨끗한 음성과 SNR\( 5 \mathrm{~dB}, 0 \mathrm{~dB},-5 \mathrm{~dB} \) 의 조건으로 합하여 잡음 오염 음성을 생성하였다. 혼합된 잡음 오염 음성은 훈련에 55,440 발화, 검증에는 1,200 발화, 테스트에는 2,304 발화를 사용하였다. 음성은 모두 \( 8 \mathrm{KHz} \) 이며, 윈도우 크기는 \( 64 \mathrm{~ms} \) 로 \( 50 \% \) 씩 겹치게 이동하였다. 푸리에 변환은 512 개로 설정하여 주파수 256 차원과 에너지 값을 포함해 총 257 차원으로 설정하였다.</p><p>훈련을 위한 최적화 알고리즘은 ‘Adam'을 사용하였고 학습률은 0.001 로 설정하였다. 모델에 사용된 활성화함수는 디코더의 마지막 층을 제외하고 모두 Leaky-ReLU 함수를 사용하였고, 마지막 층은 Tanh 함수를 적용하였다. 실험은 같은 환경에서 동일한 횟수의 학습을 진행하여, 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수를 적용한 모델과 두 영역의 손실함수를 조합하여 적용한 모델들에 대해 비교를 진행하였다.</p><p>모델에 대한 성능 평가는 총 3 가지 지표를 이용해 비교하였다. 첫 번째는 깨끗한 음성과 원하지 않은 왜곡의 비율을 나타내는 SDR 로 \( \mathrm{dB} \) 단위로 표현된다. \( { }^{[17]} \) 두 번째는 PESQ로 음성의 지각적인 품질을 평가하는데 가장 많이 사용되며 ITU-T에서 표준화하였다. PESQ 지표는 보통 대부분 1.0 에서 4.5 사이의 값을 가진다. 세 번째는 음성의 명료도를 객관적으로 평가할 수 있는 STOI을 이용하였다. STOI 는 0 에서 1 사이의 값을 가지기 때문에 백분율로 단위를 조정해서 비교를 진행하였다. 또한 추가로 객관적인 지표뿐 아니라 실제 결과를 직접 비교할 수 있도록 Fig. 4에 시간 영역, 주파수 영역 손실함수와 이를 조합한 손실함수로 훈련된 모델의 결과 음성을 스펙트로그램으로 나타내 분석하였다.</p><p>객관적인 지표를 이용한 성능 평가 결과를 Table 1에 나타내었다. 표에서 No processing은 음성 향상을 수행하지 않은 잡음 오염 음성에 관한 평가 결과이다. 먼저 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 주파수 영역 손실함수인 Spectrum을 비교하였을 때, 시간 영역 손실함수를 사용한 경우가 더 좋은 음성 향상 결과를 나타내었다. 이는 Fig. 4에서 차이를 확인할 수 있다. Fig. 4에 사용된 음성은 테스트 음성 중 하나로 (a)는 잡음 오염 음성의 스펙트로그램, (b)는 깨끗한 음성의 스펙트로그램을 나타낸다. (c)는 시간 영역 손실함수로 훈련된 모델의 음성 향상 결과를 나타내고(d)는 주파수 영역 손실함수로 훈련된 모델의 음성 향상 결과를 나타낸다. Fig. 4(c)와 (d) 스펙트럼 중 표시한 박스 부분을 비교해봤을 때, (c)는 잡음을 덜 제거시키지만, 음성이 제거되는 부분도 적도록 향상을 수행한다. 반면에, (d)에서는 음성이 손상되더라도 잡음을 보다 확실히 제거한 향상 결과를 보여준다. 본 연구와 같은 극심한 잡음이 있는 환경에서는 Fig.4 (d) 경우에서 오히려 잡음 제거만을 중점으로 진행하면서 중요한 음성 부분들이 사라져 (c)와 성능 차이가 난 것으로 볼 수 있다.</p><p>다음으로 시간 영역의 파형과 스펙트럼의 세부정보를 같이 고려한 두 영역의 손실함수 조합 결과를 비교하였다. 그 결과, 복소값 스펙트럼의 모든 정보보다는 크기 정보만을 고려한 Magnitude 손실함수와 SI-SNR 손실함수와 조합하였을 때, 가장 높은 성능을 보였다. 또한 이 손실함수 조합은 주파수 영역 손실함수만을 사용했을 때보다 SDR \( 5.64 \mathrm{~dB} \), PESQ 0.187, STOI \( 6.4 \% \) 만큼 성능이 향상되었고, 시간 영역 손실함수만 사용했을 때보다도 SDR \( 0.04 \mathrm{~dB} \), PESQ 0.005 만큼 성능이 향상되었다. 본 연구에서는 손실 함수에 대한 객관적 평가를 위해 모든 실험에서 동일한 횟수로 학습을 진행하였다. 일반적으로 손실함수 조합은 단일 손실함수보다 더 많은 학습을 필요로 하기 때문에 더 많은 학습을 진행한다면 제안한 손실조합에서 더 큰 성능 향상을 기대할 수 있다. 해당 손실함수 조합을 이용한 음성 향상 결과는 Fig. 4(e)에서 확인할 수 있다. Fig. 4에서 박스 안 스펙트럼 결과를 보면 (e)가 (c)에 비해 잡음이 더 확실히 제거되고 (d)보다는 음성의 손상을 줄인 결과를 확인할 수 있다.</p><table border><caption>Table 1. Result of speech enhancement trained with various loss function. The results are averaged for all test data set.</caption><tbody><tr><td>Loss function</td><td>SDR</td><td>PESQ</td><td>STOI</td></tr><tr><td>No processing</td><td>0.56</td><td>1.629</td><td>65.9</td></tr><tr><td>SI-SNr</td><td>15.46</td><td>2.907</td><td>88.7</td></tr><tr><td>Spectrum</td><td>9.86</td><td>2.725</td><td>82.3</td></tr><tr><td>SI-SNR+Spectrum</td><td>14.63</td><td>2.869</td><td>87.8</td></tr><tr><td>SI-SNR+Magnitude</td><td>15.50</td><td>2.912</td><td>88.7</td></tr><tr><td>SI-SNR+Phase</td><td>15.27</td><td>2.885</td><td>87.9</td></tr><tr><td>SI-SNR+Magnitude+Phase</td><td>15.09</td><td>2.894</td><td>88.0</td></tr></tbody></table> | [
"Table 1. Result of speech enhancement trained with various loss function. The results are averaged for all test data set.에서 SDR의 No processing의 값은 무엇인가?",
"Table 1. Result of speech enhancement trained with various loss function. The results are averaged for all test data set.에서 어느 것이 Spectrum이 가장 낮은 값을 보이는가?"
] |
17ad25ea-789d-468c-9dc4-2e64f54ae318 | 인공물ED | 설계 및 제어 개선을 통한 외바퀴 로봇의 제어에 대한 실험적 연구 | <h1>III. 제어방식 변경</h1><h2>1. 롤각의 PD제어</h2><p>한 바퀴 로봇에서 가장 중요한 것은 롤방향의 균형을 유지하는 것이다. 균형을 유지하기 위해서는 자이로 효과를 이용하여 롤각을 제어해야 한다. 따라서 롤(Roll) 각을 제어하기 위해서는 자이로 효과를 생성하는 짐벌의 틸트각을 제어해야 하는데 여기에서는 PD 제어기로 제어를 하였다.</p><p>좌우로의 기울어진 각도와 기울어지는 속도에 따라 틸트 모터의 틸팅 방향과 속도가 변하게 된다. 롤각만 PD 제어기로 제어했을 때는 진동이 심하고 안정적이지 않은 것을 확인할 수 있었다.</p><p>자세제어를 위해서 선형제어기를 사용한다. 제어입력 \( \mathrm{u} \)는 다음과 같다.</p><p>\( u=k_{r p} e_{\beta}+k_{r d} \dot{e}_{\beta} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서, \( e_{\beta}=\beta_{d}-\beta, \beta \)는 기울어진 각도, 그리고 \( k_{r p}, k_{r d} \)는 제어기 이득값이다. 그림 3에 롤각에 대한 제어블록이 나타나 있다.</p><h2>2. 롤각 및 요각의 PD제어</h2><p>균형의 불안정성을 보완하기 위하여 요(Yaw) 축의 각속도 값을 제어기에 포함하였다. 자이로보는 휠을 요방향으로 회전시키며 지면과 휠의 마찰력을 이용하여 균형을 잡는다. 자이보로의 이런 원리에 의해 요축의 변화하는 각속도 값을 제어기에 포함시켜 밸런싱을 더 안정화 할 수 있었다. 롤각을 PD 제어기만을 사용했을 때 보다 더 안정적이고 장시간 균형을 유지하는 것을 확인할 수 있었다.</p><p>자세제어를 위해서 선형제어기를 사용한다. 제어입력 \( \mathrm{u} \)는 다음과 같다.</p><p>\( u=k_{r p} e_{\beta}+k_{r d} \dot{e}_{\beta}-k_{y d} \dot{\alpha} \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서, \( \alpha \)는 요각도 그리고 \( k_{y d} \)는 제어기 이득값이다. 그림 4에 제어블록도가 나타나 있다.</p><h2>3. 게인 스케줄링 제어</h2><p>실험을 진행하면서 내부 자이로스코프가 일정 속도로 회전을 하면 자이로보가 일정 기울기에서 안정하게 서있는 것을 볼 수 있었다. 하지만 현재 시스템은 Flywheel 스핀모터가 본체의 모터 드라이버와 선으로 연결되어 있어서 한 방향으로 계속 회전을 할 수 없는 상태이다. 이리한 문제점을 해결하기 위해 시스템 특성에 맞게 게인 스케줄링을 해주었다.</p><p>자이로보가 \( \pm 0.5 \)도 범위 안에 있고, 자이로스코프의 틸팅 각도가 일정 범위를 벗어나면 틸트모터 제어 입력값을 증가시켜줘서 자이로보를 현재 기울어지던 반대방향으로 넘어가도록 하였다. 표 2에 각도에 따른 실제 사용된 게인값이 나타나 있다.</p><table border><caption>표 2. 게인 스케줄링 제어</caption><tbody><tr><td>If lean angle \( \beta \) is</td><td>and tilting angle \( \beta_{f} \) is</td><td>Then torque value is</td></tr><tr><td rowspan=3>\( \pm 5 \) degrees</td><td>41 degrees</td><td>440</td></tr><tr><td>35~41 degrees</td><td>353</td></tr><tr><td>24~35 degrees</td><td>265</td></tr></tbody></table> | [
"tilting angle 30도 일때 torque value 값은 뭐야?",
"본문에서 균형의 불안정을 해결하기 위해 어떻게 진행하나?",
"한 바퀴 로봇의 롤방향의 균형제어를 위해서 어떻게 하나?",
"현 시스템의 한 방향 회전에 대한 문제점을 해결하기 위해 어떻게 했나?",
"본문 표에서 ltorque value가 가장 적은 값일때 tilting angle 값은 얼마야?",
"본문 표에서 torque value가 가장 큰 값일때 tilting angle 값은 얼마야?",
"tilting angle 값이 35도 일때 torque value의 최대 값은 얼마인가?",
"본문 표에서 ltorque value가 가353일때 tilting angle 값의 범위는 얼마야?",
"본문 표에서 lean angle의 범위는 얼마인가?",
"본문에서 자이로보는 어떻게 균형을 잡는가?"
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04e3e5ef-e2f9-4c80-9f20-9eabc5ff0967 | 인공물ED | 설계 및 제어 개선을 통한 외바퀴 로봇의 제어에 대한 실험적 연구 | <h1>I. 자이로보 시스템 설계 변경</h1> <p>그림 2에 보여진 것처럼 이전의 자이로보 시스템에 서 다음과 같이 설계를 변경하였다.</p> <ol type=1 start=1><li>배터리 장착 : 자유로운 주행이 가능하포록 좌우 에 \( 18.5 \mathrm{~V} \) 배터리를 각각 장착하였다.</li> <li>모터 드라이버 : 전류 허용량이 부족하여 과열이 되던 기존 드라이버(20A)를 고용량 드라이버 \( (50 \mathrm{~A}) \)로 교체하였다.</li> <li>틸트 모터 : Flywheel의 털팅 제어를 위해 사용하 던 기존의 서보모터는 feedback이 없고 반응속도가 느려서 엔코더가 장착된 DC 모터로 변경하였다.</li> <li>4) 플라이훨 gimbal : 실업에서 플라이바퀴는 약 \( 5700 \mathrm{rpm} \)으로 회전 하므로 강한 진동이 발생하게 된다. 기존 플라스틱 짐벌은 오래 사용함에 따라 이격이 생 겨, 발생하는 진동이 센서에 영향을 미치게 되었다. 따라서 알루미늄의 짐벌을 새로 제작하고 본체로의 연결 부를 새로 설계하여 진동을 줄일 수 있도록 하였다.</li> <li>센서 : 1축 자이로 센서에서 3축 자이로 센서로 변경</li></ol> <p>자이로보는 바퀴가 좌우(roll)로 넘어질 때 자이로스코프 이펙트에 의해서 지면의 좌우방향(yaw)으로 바퀴를 틀어주어 균형을 잡게 된다. 따라서 균형제어를 할 때 요방향으로의 움직임이 발생하게 되고, 3축 자이로 센서를 사용함으로써 제어에 요방향 각속도 값을 추가 하였다. 센서 자체에 필터처리가 되어있어서 센서 신호에 대한 다른 처리는 하지 않았지만 중간 중간 발생할 수 있는 잡음을 걸러내기 위해 \( 100 \mathrm{deg} / \mathrm{sec} \) 이상의 변화 값이 들어오면 이전 기울기 값을 사용하도록 설정 하였다.</p> <p>자이로보 II 시스템의 전체 무게는 약 \( 11 \mathrm{~kg} \)이다. 플라이휠의 무게는 약 \( 2 \mathrm{~kg} \)이고 지름은 \( 15 \mathrm{~cm} \) 이다. 회로 및 모터, 플라이휠 등은 지름이 \( 45 \mathrm{~cm} \)인 바퀴의 내부에 위치한다. 좌우로의 기울어짐에 따라 고속의 폴라이휠이 있는 짐벌을 회전시켜 줌으로써 요방향으로의 자이로효과가 발생하여 바퀴가 균형을 유지하고 서있을 수 있게 된다. 샘플링 시간은 \( 100 \mathrm{Iz} \)이다. 자이로보 II의 실 제 제원은 다음과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 자이로보 하드웨어 제원</caption> <tbody><tr><td>GYROBO II Specifications</td><td>Value</td><td>Flywheel Specifications</td><td>Value</td></tr><tr><td>\( \operatorname{Mass}(K g) \)</td><td>\( 11.2 \)</td><td>\( \operatorname{Mass}(K g) \)</td><td>\( 2.1 \)</td></tr><tr><td>\( \operatorname{Diameter}(m) \)</td><td>\( 0.45 \)</td><td>\( \operatorname{Diameter}(m) \)</td><td>\( 0.15 \)</td></tr><tr><td>\( \operatorname{Width} (m) \)</td><td>\( 0.15 \)</td><td>\( \operatorname{Width} (m) \)</td><td>\( 0.017 \)</td></tr><tr><td>MCU</td><td>DSP2812</td><td>\( \operatorname{Speed}(rpm) \)</td><td>5,700</td></tr></tbody></table> | [
"GYROBO II 너비와 Flywheel 지름의 크기(m)는 얼마야?",
"GYROBO II 너비와 Flywheel 지름의 크기(m)는 뭐야?",
"GYROBO II 에 장착되는 \tFlywheel의 무게(Kg)는 얼마야?",
"GYROBO II 에 장착되는 \tFlywheel의 무게(Kg)는 몇이야?",
"표에서 Flywheel은 1분동안 얼마의 회전을 하는가?",
"표에서 Flywheel은 1분동안 몇 회전을 하는가?",
"본문에서 프라스틱 짐벌의 내구성 문제를 해결하기 위해 어떻게 실행했나?",
"표에서 GYROBO II 지름의 크기(m)는 얼마야?",
"표에서 GYROBO II 지름의 크기(m)는몇이야?",
"자이로보는 좌우 쓰러짐 방지를 위해 어떻게 동작하나?",
"자이로보는 좌우 쓰러짐 방지를 위해 동작을 어떻게 해?",
"중간에 간섭하는 잡음 신호를 방지하기 위해 어떻게 동작하나?",
"중간에 간섭하는 잡음 신호를 방지하기 위해 동작을 어떻게 하는가?",
"표에서 Micro Controller Unit는 어떤 재품을 사용하는가?",
"표에서 Micro Controller Unit는 사용하는 제품은 무엇인가?",
"표에서 Flywheel 의 너비(m)는 얼마야?",
"표에서 Flywheel 의 너비(m)는 뭐야?",
"표에서 \\( 11.2 \\)가 나타내는 것은 GYROBO II의 뭐야?",
"표에서 \\( 11.2 \\)가 나타내는 것은 GYROBO II의 무엇인가?",
"자이로보가 균형을 유지하기 위해 어떻게 프로세스를 작동하나?",
"자이로보가 균형을 유지하기 위해 프로세스를 어떻게 사용하는가?"
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3b5128ef-a872-4fbd-b5c4-3cef57c4c432 | 인공물ED | 공통 자기 상관기를 이용한 효율적인 디지털 위성 방송 프레임 동기부 회로 구조 | <h1>IV. 구현 결과</h1> <p>본 장에서는 제안한 동기부 하드웨어 구조와 기존 동기부 하드웨어 구조의 복잡도 측면에서 성능 비교를 제시한다. 제안한 구조는 Coware\( { }^{\mathrm{TM}} \) SPW를 이용하여 모델링 시뮬레이션을 수행하였고 고정 소수점 모델링을 통해 최적화된 비트 폭을 찾아 Verilog HDL을 이용하여 하드웨어 설계를 하였다. 로직 합성은 Synplicity \( { }^{\mathrm{TM}} \) Synplify Pro 8.0과 Xilinx \( { }^{\mathrm{TM}} \) ISE 9.2i를 이용하여 수행되었다. 또한 제안한 하드웨어 구조는 Xilinx\( { }^{\mathrm{TM}} \) Vertex IV LX200 칩이 내장된 FPGA 보드와 \( \mathrm{R} \& S^{\mathrm{TM}} \mathrm{SFU} \) 위성 테스트 장비를 통해 합성된 로직을 검중하였다.</p> <p>표 1 은 기존의 공통 자기 상관기를 사용하지 않은 구조와 제안한 구조와의 성능 비교를 보여 준다. 기존의 직접 구현 구조에서는 1,750개의 곱셈기와 1,736개의 덧셈기가 필요하므로 하드웨어 구현 시 복잡도가 너무 크므로 구현이 불가능하다. 반대로 제안한 하드웨어 구조는 단지 141개의 곱셈기와 338개의 덧셈기만 펄요로 하므로 복잡도를 현저히 감소시킬 수 있었다. 제안한 구조는 공통 자기 상관기를 공유하지 않는 구조에 비하여 약 \( 70 \% \) 정도에 해당하는 LUT (Look-up-tables) 인 29,821개를 차지함으로 LUT면에서 현저히 감소함을 확인할 수 있었다.</p> <table border><caption>표 1. 성능 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=4>프레임 동기부</td><td rowspan=2>직접 구현</td><td>곱셈기</td><td>1,4155</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>1,455</td></tr><tr><td rowspan=2>제안한 구조</td><td>곱셈기</td><td>104</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>174</td></tr><tr><td rowspan=4>주파수 동기부</td><td rowspan=2>직접 구현</td><td>곱셈기</td><td>85</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>74</td></tr><tr><td rowspan=2>제안한 구조</td><td>곱셈기</td><td>33</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>35</td></tr><tr><td rowspan=4>SNR 추정기</td><td rowspan=2>직접 구현</td><td>곱셈기</td><td>106</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>129</td></tr><tr><td rowspan=2>제안한 구조</td><td>곱셉기</td><td>2</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>51</td></tr><tr><td rowspan=4>공통자기 상관기</td><td rowspan=2>직접 구현</td><td>곱셈기</td><td>104</td></tr><tr><td>덧셈기</td><td>78</td></tr><tr><td rowspan=2>제안한 구조</td><td>곱섬기</td><td>2</td></tr><tr><td>덧샘기</td><td>78</td></tr><tr><td rowspan=2>LUT Count</td><td colspan=2>공통자기상관기 미사용</td><td>42,350 \( (100\%) \)</td></tr><tr><td colspan=2>제안한 구조</td><td>29,821 \( (70\%) \)</td></tr></tbody></table> | [
"표 1에서 주파수 동기부가 기존의 직접 구현 구조일 때 덧셈기는 몇 개가 필요하니?",
"실험에서 제안한 구조는 어떤 절차를 거쳐서 하드웨어의설계를 완성했어?",
"성능 비교표에서 주파수 동기부가 제안한 구조일 때 곱셈기가 몇 개 필요할까?",
"성능 비교표 1에서 SNR 추정기가 기존의 직접 구현 구조라면 곱셈기는 몇 개 필요하니?",
"성능 비교표 1에서 SNR 추정기가 제안한 구조라면 덧셈기는 몇 개가 필요하니?",
"성능 비교표 1에서 SNR 추정기가 제안한 구조라면 곱셈기는 몇 개가 필요하지?",
"표 1에서 LUT Count가 제안한 구조일 때의 값은 뭘까?",
"표 1에서 SNR 추정기가 기존의 직접 구현 구조라면 덧셈기는 몇 개가 필요해?",
"성능 비교표에서 공통자기 상관기가 기존의 직접 구현 구조라면 곱셈기는 몇 가 필요하니?",
"성능 비교표에서 LUT Count가 공통자기상관기 미사용일 때의 값이 뭐야?",
"표 1에서 공통자기 산관기가 기존의 직접 구현 구조라면 덧셈기는 몇 개가 필요해?",
"표 1에서 주파수 동기부가 제안한 구조이면 덧셈기는 몇 개 필요해?",
"성능 비교표 1에서 주파수 동기부가 기존의 직접 구현 구조일 때 곱셈기는 몇 개나 필요할까?",
"성능 비교표에서 프레임 동기부가 제안한 구조일 때 곱셈기는 몇 개가 필요할까?",
"성능 비교표에서 프레임 동기부의 기존의 직접 구현 구조에서는 곱셈기가 몇 개가 필요하지?",
"표 1에서 프레임 동기부가 제안한 구조일 때 덧셈기는 몇 개 필요해?",
"표 1에서 프레임 동기부의 직접 구현 구조에서 덧셈기는 몇 개 필요하지?",
"제안한 구조에서 로직 합성은 어떤 방법을 사용하여 실행했니?"
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de944460-608d-4bd9-90bc-135151ceade3 | 인공물ED | 센서방식 태양광 발전시스템의 효율개선을 위한 새로운 추적알고리즘 개발 | <h1>2. PV 추적시스템을 위한 모델링</h1> <h2>2.1 PV 어레이의 경사면 모델링</h2> <p>일반적으로 고정식인 경우 PV 어레이의 경사각은 태양광 발전소의 위도의 값에 일치하게 설치하면 된다. 이것은 태양광 어레이면에 연간 태양복사에너지가 최대가 되는 경사이다. 또한 계절별 조정방식인 경사 가변형인 경우 여름 PV 어레이 경사각은 태양광 발전소의 위도의 값에 \( -15^{\circ} \) 를 더하고, 겨울에는 \( +15^{\circ} \) 를 더하면 태양 복사에너지가 최대가 되는 경사각을 계산할 수 있다.</p> <p>PV 시스템 설계 시는 필연적으로 수평면에 대한 경사면에서의 월별 1일 평균 일사량의 비율인 \( \bar{R} \) 값이 산출되어야 한다. 이 \( \bar{R} \) 값은 직달, 산란, 지면반사성분의 합으로부터 구할 수 있다. 만일 산란 일사량과 지면에서 반사되는 일사량이 각각 등방위성을 갖는다면, 월별 평균비율 \( \bar{R} \) 값을 다음과 같이 표현할 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{R}=\frac{\bar{H}_{T}}{\bar{H}}=&\left(1-\frac{\bar{H}_{d}}{\bar{H}}\right) \cdot \bar{R}_{b}+\frac{\bar{H}_{d}}{\bar{H}} \cdot\left(\frac{1+\cos \beta}{2}\right) \\ &+\frac{\bar{H}_{p}}{\bar{H}} \cdot\left(\frac{1-\cos \beta}{2}\right) \end{aligned} \)<caption>(1)</caption></p> <p>그리고 \( \bar{H}_{T} \) 는 식 (2)과 같이 된다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{H}_{T}=& \bar{H} \cdot\left(1-\frac{\bar{H}_{d}}{\bar{H}}\right) \cdot \bar{R}_{b}+\bar{H}_{d} \cdot\left(\frac{1+\cos \beta}{2}\right) \\ &+\bar{H}_{p} \cdot\left(\frac{1-\cos \beta}{2}\right) \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></p> <p>여기서, \( \bar{H}_{d} / \bar{H} \)는 윌별 1일 평균 일사율인 \( K_{T}\left(\bar{H} / \bar{H}_{o}\right) \)의 함수로서 수평면에서 월별 1일 평균 총 일사량에 대한 산란 일사량의 비율이고, \( \bar{R}_{b} \)는 해당 달의 월평균 1일 값으로 수평면에서의 총 일사량에 대한 경사면 직달 일사량 비율인 \( \bar{H}_{b T} / \bar{H} \)를 의미한다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{H} / \bar{H}_{d}=& 0.775+0.00653 \cdot\left(\omega_{S}-90\right) \\ &-\left[0.505+0.00455 \cdot\left(\omega_{S}-90\right)\right] \\ & \cdot \cos \left(115 K_{T}-103\right) \end{aligned} \)<caption>(3)</caption></p> <p>여기서, \( \omega_{S} \)는 수평면 일몰시간 각으로 \( \omega_{S}=\cos ^{-1}(-\tan \phi \cdot \tan \sigma) \)이다. 헤당지방의 월평균 대기권 밖의 일사량 \( \bar{H}_{o} \)는 식 (4)에서 구할 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{H}_{o}=& 24 \times 3600 \cdot G_{s c} / \pi[1+0.033 \cos (360 n / 365)] \\ & \times\left[\cos \phi \cdot \cos \sigma \cdot \sin \omega_{\mathrm{s}}+\left(2 \pi \cdot \omega_{\mathrm{s}} / 360\right) \cdot \sin \phi \cdot \sin \sigma\right] \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p> <p>북반구에서 적도를 향한 경사면, 즉 방위각이 정남 \( \left(\gamma=0^{\circ}\right) \)을 향한 겅우 \( \bar{R}_{b} \)는 다음 식으로 정의된다.</p> <p>\( \bar{R}_{b}=\frac{\cos (\phi-\beta) \cos \delta \sin \omega_{S}^{\prime}+(\pi / 180) \omega_{s} \sin (\phi-\beta) \sin \delta}{\cos \phi \cos \delta \sin \omega_{S}+(\pi / 180) \omega_{s} \sin \phi \sin \delta} \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서, 경사면 일몰 시간각인 \( \omega_{S}^{\prime} \) 는 해당 월평균 일의 대표 값인 일적위 등을 적용하여 다음 식에 의해 산출할 수 있다.</p> <p>북반구일 경우,</p> <p>\( \omega_{S}^{\prime}=\min \left|\begin{array}{c}\cos ^{-1}(-\tan \phi \tan \delta) \\ \cos ^{-1}[-\tan (\phi-\delta) \tan \delta]\end{array}\right| \)<caption>(6)</caption></p> <p>식 (5)에서 분자 항은 경사면에서 대기권 밖 일사량을, 분모 항은 수평면에서의 대기권 밖 일사량을 의미하며, 이들 각각의 값은 수평면, 또는 경사면에서 태양시를 기준으로 한 일출에서 일몰시간까지의 적분치로서 구할 수 있다. 위의 식 (5)을 임의의 방향을 갖는 어떠한 평면에서도 적용할 수 있도록 변형하면 다음과 같다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{R}_{\dot{b}}=&(\cos \beta \sin \delta \sin \phi)\left(\omega_{S S}-\omega_{S R}\right)(\pi / 180) \\ &-(\sin \delta \cos \phi \sin \beta \cos \gamma)\left(\omega_{S S}-\omega_{S R}\right)(\pi / 180) \\ &+(\cos \phi \cos \delta \cos \beta)\left(\sin \omega_{S S}-\sin \omega_{S R}\right) \\ &+(\cos \delta \cos \gamma \sin \phi \sin \beta)\left(\sin \omega_{S S}-\sin \omega_{S R}\right) \\ &-(\cos \delta \sin \beta \sin \gamma)\left(\sin \omega_{S S}-\sin \omega_{S R}\right) \\=& 2\left[\cos \phi \cos \delta \sin \omega_{S}+(\pi / 180) \omega_{S}+\sin \phi \sin \delta\right] \end{aligned} \)<caption>(6)</caption></p> <p>여기서, \( \omega_{S R} \)과 \( \omega_{S S} \)는 각각 경사면에서의 일출, 일몰시간 각으로 다음 식에 의해 산출 할 수 있다.</p> <p>\( \gamma>0^{\circ} \) 인 경우,</p> <p>\( \omega_{S R}=-\min \left\{\omega_{S}, \operatorname{arcos}\left[\left(A B+\sqrt{A^{2}-B^{2}+1}\right) /\left(A^{2}+1\right)\right]\right\} \\ \omega_{S S}=\min \left\{\omega_{S}, \operatorname{arcos}\left[\left(A B-\sqrt{A^{2}-B^{2}+1}\right) /\left(A^{2}+1\right)\right]\right\} \)<caption>(7)</caption></p> <p>\( \gamma<0^{\circ} \) 인 경우,</p> <p>\( \omega_{S R}=-\min \left\{\omega_{S}, \operatorname{arcos}\left[\left(A B-\sqrt{A^{2}-B^{2}+1}\right) /\left(A^{2}+1\right)\right]\right\} \\ \omega_{S S}=\min \left\{\omega_{S}, \operatorname{arcos}\left[\left(A B+\sqrt{A^{2}-B^{2}+1}\right) /\left(A^{2}+1\right)\right]\right\} \)<caption>(8)</caption></p> <p>여기서, \( A \) 와 \( B \) 는 다음 식에서 산출할 수 있다.</p> <p>\( A=\cos \phi /(\sin \gamma \tan \beta)+(\sin \phi / \tan \gamma) \\ B=\tan \delta\{(\cos \phi / \tan \gamma)-[\sin \phi /(\sin \gamma \tan \beta)]\} \)<caption>(9)</caption></p> <h2>2.2 PV 추적시스템의 구조</h2> <p>PV 어레이 설치 형태에 따라 분퓨하면 고정식 및 추적식 태양광 발전 시스템으로 구성 할 수 있다. 그림 1은 고정식 발전 시스템이며, 그림 2 는 경사 가변형 발전 시스템이다.</p> <p>고정식인 경우에는 태양광 발전소의 PV 에레이 구성에서 가장 일반적인 형태이며 PV Array는 고정된 구조 위에 설치되며, 설치변수는 태양광 발전소 설치위치의 위도를 고려한 경사각 및 방위각이다.</p> <p>계절별로 경사각을 수정 할 수 있는 구조인 경사 가변형 발전시스템의 경우 설치변수는 방위각과 태양광 발전소 설치위치의 위도를 고려한 계절별 또는 월별 경사각이다.</p> <p>태양광 발전시스템에서의 추적장치는 PV 어레이를 지지하는 구조물로서, 어레이 표면에 태양의 복사에너지의 입사각을 최소화하면 입사된 복사에너지는 최대가 되어 태양광 발전시스템에서 발전 효율을 높일 수 있다.</p> <p>추적장치의 종류에는 단축 추적장치, 방위각 추적장치, 양축 추적장치 등이 있다.</p> <p>단축 추적장치는 어레이면에 위치된 축이 회전함으로써 태양을 추적하며 그 축에 관한 설치 변수는 최대, 최소 경사각과 회전축의 설치 방위각 또는 고도각이다. 경사각의 크기와 설치 방위각에 따라 태양광 발전소의 부지 면적과 어레이의 그림자 영향으로 발전효율의 저하되므로 사전에 충분한 검토가 필요하다. 방위각 추적장치는 태양광 발전소 설치위치의 위도를 고려한 경사각으로 고정되고, 설치 변수는 설치 경사각 및 방위각, 회전각이며 회전축은 수직 축에 대해서 회전한다.</p> <p>양축 추적장치는 항상 두 축이 회전함으로써 태양이 항상 법선을 이무면서 테양전지 모듈에 입사되게 제어한다.</p> <p>그림 3은 단축 추적장치와 방위각 추적장치 및 양축 추적 장치를 나타내며, 표 1은 설치변수를 나타내고 있다.</p> <table border><caption>표 1 설치변수.</caption> <tbody><tr><td>Tracking Mode</td><td>Parameters required</td></tr><tr><td>No tracking</td><td>Pv Array의 경사 및 방위각</td></tr><tr><td>Seasonal tilt adjustment</td><td>Pv Array의 경사 및 방위각 또는 고도각</td></tr><tr><td>1-axis tracking</td><td>추적축의 경사 및 방위각</td></tr><tr><td>2-axis tracking</td><td>None</td></tr><tr><td>Azimuth tracking</td><td>추적축의 경사 및 방위각</td></tr></tbody></table> | [
"이 R 값은 어떻게 구할 수 있는가?",
"PV 어레이 설치 형태에 따라 분퓨하면 어떻게 구성 할 수 있는가?",
"고정식인 경우에는 설치변수가 어떻게 되는가?",
"단축 추적장치단축 추적장치의 설치변수는 어떻게 되는가?",
"계절별로 경사각을 수정 할 수 있는 구조인 경사 가변형 발전시스템의 경우 설치변수는 어떻게 되는가?",
"방위각 추적장치의 설치변수는 어떻게 되는가?",
"경사각의 크기와 설치 방위각에 따라 어떻게 해야 되는가?",
"양축 추적장치는 어떻게 태양이 항상 법선을 이무면서 테양전지 모듈에 입사되게 제어하는가?",
"태양광 발전시스템에서의 추적장치는 어떻게 태양광 발전시스템에서 발전 효율을 높일 수 있는가?",
"고정식인 경우 어떻게 설치하면 되는가?",
"또한 계절별 조정방식인 경사 가변형인 경우 어떻게 태양 복사에너지가 최대가 되는 경사각을 계산할 수있는가?",
"PV 시스템 설계 시는 필연적으로 어떻게 되어야 하는가?",
"Seasonal tilt adjustment의 설치변수는 무엇인가?",
"1-axis tracking의 설치변수는 무엇인가?",
"2-axis tracking의 설치변수는 무엇인가?",
"No tracking의 설치변수는 무엇인가?",
"Azimuth tracking의 설치변수는 무엇인가?"
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63874793-4511-471b-909a-fb562a7616ab | 인공물ED | 차량용 탑승자 보호 기술 | <h1>요 약</h1><p>최근 차량 사고로부터 탑승자를 보호하기 위해서 다양한 안전 기술이 집중적으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 잠김 방지 브레이크 시스템, 견인력 제어 시스템, 제동력 배분 시스템, 전자 주행 안정 장치, 자동 긴급 브레이크, 에어백, 좌석벨트 프리텐셔너, 능동형 헤드레스트 등 다양한 차량용 탑승자 보호 기술을 살펴보고, 각 기술의 동작 원리 및 구현에 대해 설명한다.</p> | [
"최근 차량 사고로부터 탑승자를 보호하기 위해서 집중적으로 개발되고 있는 기술이 뭐야?",
"잠김 방지 브레이크 시스템, 견인력 제어 시스템, 제동력 배분 시스템, 전자 주행 안정 장치, 자동 긴급 브레이크, 에어백, 좌석벨트 프리텐셔너, 능동형 헤드레스트 등은 무엇의 종류야?",
"최근 차량 사고로부터 누구를 보호하기 위해서 다양한 안전 기술이 집중적으로 개발되고 있어?",
"다양한 차량용 탐습자 보호 기술은 어떤 것들이 있어?",
"본 논문의 목적이 뭐야?",
"무엇이 본 논문의 목표일까",
"다음 중 차량용 탑승자 보호 기술은 뭐야?",
"다음 중 차량용 탑승자 보호 기술에 해당하는건 뭐지"
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f2327871-7ab9-469c-9a17-0b892902bc50 | 인공물ED | 차량용 탑승자 보호 기술 | <h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>본 논문에서는 차량에 사용되는 다양한 탑승자 보호 기술에 대해 살펴보았다. 이들 기술은 개별적으로 개발되었으나 차츰 통합되어 다양한 충돌 상황에 따라 최적의 탑승자 보호 동작을 수행한다. 향후 자율주행 자동차에서는 주행 기술과 안전 기술이 통합되면서 그 중요성이 더욱 높아질 것으로 보인다.</p> | [
"논문의 기술은 시간이 지남에 따라 여러 충돌 상황에서 탑승자를 보호하는 동작을 수행하지?",
"최적으로 탑승자 보호 동작을 하기 위해 다양한 케이스의 충돌 상황을 대비하는 통합식이 이루어졌지?",
"본문에서 나타내는 기술은 처음부터 통합으로 개발되어져 현재 최적의 탑승자 보호 동작을 수행하고 있지?",
"처음에는 통합된 개발이었으나 시간이 지나 점차 개별적으로 여러 충돌 상황에 따른 탑승자 보호 동작을 진행했지?"
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06602dce-d970-47b8-9e79-02ede02c3960 | 인공물ED | 차량용 탑승자 보호 기술 | <h1>Ⅰ. 서론</h1><p>차량 사고로부터 탑승자를 보호하기 위한 안전기술은 그림 1 과 같이 충돌 회피 기술(collision mitigation)과 사전 승객 보호 기술(precrash)로 나눌 수 있다. 충돌 완화 기술의 경우에는 눈길이나 폭우에서도 운전자의 의도대로 차량의 움직임을 제어하여 충돌을 최대한 회피하며, 사전 승객 보호 기술은 충돌이 예상될 때 탑승자가 차체에 부딪쳐서 부상을 입지 않도록 최대한의 조치를 취한다. 이들 기술은 차량내 네트워크를 통해 상호 연결되며 점차 통합적으로 구현되는 추세이다. 본 논문에서는 잠김 방지 브레이크 시스템 (ABS: antilock braking system), 견인력 제어 시스템(TCS: traction control system), 제동력 배분 시스템 (EBD: electronic braking distribution), 전자 주행 안정 장치(ESC: electronic stability control), 자동 긴급 브레이크(AEB: autonomous emergency braking), 에어백(airbag), 좌석벨트 프리텐셔너(seatbelt pretensioner), 능동형 헤드레스트(active headrest) 등 다양한 차량용 탑승자 보호 기술을 살펴본다.</p> | [
"충동 완화 기술은 어떻게 충돌을 회피하나요?",
"어떻게 충동 완화 기술을 피하나요가",
"차량 사고로부터 탑승자를 보호하는 안전기술은 어떻게 실현되고 있나요?",
"탑승자를 차량 사고로부터 보호하는 안전기술은 어떻게 실현되어 있나요가"
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7ddb452e-3f71-48a8-b9d2-de735049f1ee | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h1>1. 서 론</h1><p>에너지 저장 시스템(energy storage system: ESS)은 초기의 소형가전용 충전전지에서 시작하여 이후 태양광, 풍력 발전과 같은 신재생에너지 분야에서의 발전에너지 저장 및 전력전송에 있어서 순간정전 대응이나 peak-shift와 같은 스마트그리드용으로 적용이 확산되고 있다. 또한 하이브리드 전기차(hybrid electric vehicle: HEV)와 전기차(electric vehicle: EV)와 같은 수송수단, 그리고 향후빌딩, 가정용 전력저장 시스템 등의 잠재적인 시장 수요를 갖고 있어 성능 발전과 효율 향상을 위해 지속적인 연구개발이 필요한 분야이다. 이 ESS에서 핵심부품인 전기에너지 저장장치(electrical energy storage: EES) 기술은 초기의 \( \mathrm{Pb} \)-acid 계 전지와 \( \mathrm{Ni}-\mathrm{Cd} \) 및 \( \mathrm{Ni}-\mathrm{MH} \) 계 충전용 전지 기술에서 이후 리튬이온전지(lithium ion battery: LIB)와 황화나트륨(sodium sulfur: \( \mathrm{NaS} \) ) 전지, 그리고 최근의 metal-air 전지 및 supercapacitor로 이어지고 있다. 그 중에서 \( \mathrm{NaS} \) 전지는 LIB와 함께 대표적인 ESS 용 EES 로 사용되고 있다. 현재 일본의 NKG Insulators Ltd. 사는 \( \mathrm{NaS} \) 전지 제조 및 ESS 분야 상용화에 있어서 대표적인 선도 기업이며, 세계 \( \mathrm{NaS} \) 전지 시장에서 여전히 압도적인 시장 점유율과 기술적 우위를 점하고 있다. \( \mathrm{NaS} \) 전지의 단위 셀(cell) 구조는 양극재인 나트륨(sodium)과 음극재인 황(sulfur) 및 베타-알루미나 전해질( \( \beta \)-alumina electrolyte)의 주요 활성 셀 부분과 외부하우징, 그리고 베타 알루미나 튜브와 알파-알루미나(\( \alpha \)-alumina) 절연 캡(insulation cap)부 등의 셀 패키지 부품으로 구성되어 있다(Fig. 1(a)). 그 중에서 셀 패키징은 통상 알파-알루미나 절연 캡부와 외부 금속재 하우징과의 ceramic-metal 접합은 열간압착접착(thermal compression bonding:TCB) 기술로 접합하는 것과, 알파-알루미나 절연 캡부와베타-알루미나 전해질 튜브간의 ceramic-ceramic 접합은 글라스 실링재(glass sealant)를 사용한 용융 접합 (meltjoining) 기술을 사용한다(Fig. 1(b)).</p><p>본고에서는, \( \mathrm{NaS} \) 전지 셀 패키지 부문에서 특히 알파-알루미나 절연 캡부와 베타-알루미나 전해질 튜브간의 ceramic-ceramic 컴포넌트 접합용 글라스 실링재의 제조와 물성분석, 그리고 접합력 평가에 관하여 고찰하고자한다.</p> | [
"세계 \\mathrm{NaS}NaS 전지 시장에서 기술적 우위를 점하고 있는 NKG Insulators Ltd. 사는 어디에 위치하는가?",
"에너지 저장 시스템은 초기에 대형가전용 충전전지에서 시작하였는가?",
"스마트그리드용, 순간정전 대응으로 적용이 확산되고 있는 것은?",
"태양광, 풍력 발전은 어떤 에너지인가?",
"효율 향상을 위해 지속적인 연구개발이 필요한 시스템은?",
"발전에너지 저장 및 전력전송에 있어서 에너지 저장 시스템은 어떤 대응으로 쓰일 수 있는가?",
"에너지 저장 시스템의 특성으로 알맞은 것은?",
"발전에너지 저장 및 전력전송에서 에너지 저장 시스템의 활용은 적합하지 않은가?",
"metal-air 전지는 어떤 기술에서 시작되었다고 할 수 있는가?",
"전기에너지 저장장치는 어디에서 핵심부품으로 쓰이는가?",
"전기에너지 저장장치 기술의 발전 단계로 알맞게 배열된 것은?",
"LIB와 함께 대표적인 ESS 용 EES 로 사용되는 것은?",
"supercapacitor는 어떤 나트륨 전지 과정을 거쳐 사용되고 있는가?",
"ESS 분야 상용화에서 대표적인 선도 기업은?",
"대표적인 ESS 용 EES으로 LIB은 활용되고 있지 않은가?",
"NKG Insulators Ltd. 사는 ESS 분야 상용화에서만 대표적인 선도 기업인가?",
"NKG Insulators Ltd. 사는 어떤 전지 제조에 있어서 대표적인 선도 기업인가?",
"셀 구조는 어떤 전지의 단위인가?",
"열간압착접착 기술은 ceramic-ceramic 접합을 위해 쓰이는 기술인가?",
"절연 캡부 및 베타 알루미나 튜브 등의 셀 패키지 부품으로 이루어진 것은?",
"NKG Insulators Ltd. 사는 NaS 전지 시장에서 압도적인 시장 점유율을 가지고 있는가?",
"글라스 실링재를 사용한 용융 접합 기술을 사용하는 것은?"
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48630cf8-e521-4df8-af56-ca289ffb47d6 | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 실링용 글라스 프릿의 제조 및 물성분석</h2><p>수직형 전기 용융로에서 퀜칭한 알루미노 보로실리케이트계 글라스 분말의 결정상태를 분석하기 위해 XRD분석을 한 결과를 Fig. 3에 나타내었다. 그 결과 5개 조성(G1~G5)의 글라스 분말 모두가 전형적인 비정질(amorphous) 구조의 상(phase)을 나타내었고, 별개의 미반응 결정질상 피크가 발견되지 않은 것으로 보아 5개의 조성에서 모두 글라스 형성이 잘 이루어 진 것을 확인하였다. Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 1시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진으로서, 글라스 소재의 특성상 물리적 분쇄공정에 의한 입자의 모서리가 일반적인 다결정질(polycrystalline) 세라믹 분말의 입자에 비해 매우 날카롭게 각이 진 것을 알 수 있다. Fig. 4의 (b)는 이 분말에 대한 입자사이즈 및 분포를 분석한 결과로서 평균 입경이 약 \( 1.6 \mu \mathrm{m} \)인 단분산(single-mode) 구조의 입도 분포를 가짐으로서 글라스 분말의 분쇄공정이 충분히 이루어졌음을 나타낸다. 글라스 플레이크의 경우 분쇄 에너지가 비교적 낮은 rotary 볼밀로 할 경우 장시간 분쇄를 해도 입자의 파쇄가 충분치 않아 일반적으로는 쌍봉(bi-modal) 형태의 입도분포를 갖게 된다.</p><p>Table 2는 글라스 조성 G1~G5에 대한 유리전이점 \(T_g \)과 CTE 측정값을 요약한 것이다. 통상 \( \mathrm{NaS} \) 전지는 \( 300 \sim 350^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도영역에서 운전되기 때문에 단위 셀 패키지 소재의 열팽창 특성을 이 온도범위에서 측정하는 것이 바람직하다. 그 결과 CTE 값은 알루미나 대신 비스무스 산화물\( \left(\mathrm{Bi}_{2} \mathrm{O}_{3}\right) \) 의 함량이 증가되는 조성일수록 커지는 것을 알 수 있었다. 이 결과는 타 연구자의 글라스-금속접합(glass-metal joint)용 \( \mathrm{Mg} \mathrm{Nl}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 계 글라스 조성의 물성연구에서 알루미나 함량이 감소할수록 \(T_g \)가 낮아지고, CTE가 증가한 결과와도 일치한다. 여기서 비스무스 함유 보로실리케이트계 글라스 조성을 택한 이유는 타 선행 연구에서 나트륨에 대한 화학적 내성이 타 조성계에 비해 비교적 양호한 것으로 알려져 있기 때문이다. 한편, \( \mathrm{NaS} \) 전지 셀에서 알파-알루미나와 베타-알루미나 전해질 튜브의 접합을 위해서는 가능한 CTE 값이 이 들 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직하다. 이를 위해서는 \( \mathrm{NaS} \) 전지 셀 패키지에서 글라스 실란트의 적정 CTE 값은 어느 정도인지 고려해 볼 필요가 있다. 상온 ~ \( 400^{\circ} \mathrm{C} \)범위에서 알파-알루미나(\( (\geq 99.5 \%) \))와 베타-알루미나(beta \(+\) beta'' phase)의 CTE는 각각 \( 8.4 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \)와 \( 7.2 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \)로 알려져 있다. 그러나 이 값은 이들 두 가지 소재의 CTE는 각각에 대한 첨가물과 열처리 조건에 따라 미소한 차이가 발생할 수도 있다. \( \mathrm{NaS} \) 전지 셀의 패키징 상태에서 알파-알루미나 캡이 베타-알루미나 튜브보다 CTE가 크므로 셀의 작동온도에서 알파-알루미나 캡은 베타-알루미나 튜브 쪽으로 인장응력(tensile stress)이 작용하게 되고, 반대로 CTE가 작은 베타-알루미나 튜브는 중심방향으로 압축응력(compressive stress)이 작용하게 된다. 만약 이둘 간의 접착제인 글라스 실란트의 CTE가 베타-알루미나 튜브의 \( 7.2 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지므로 알파-알루미나 보다 상대적으로 기계적 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브는 온도구배가 큰 열 사이클 환경에서 균열이 일어날 가능성이 커지게 된다 \( (\alpha \)-alumina: \( 350 \sim 370 \mathrm{MPa}>\beta- \) alumina: \(210 \sim 330 \mathrm{MPa})\). 여기서 두 가지 알루미나 소재간의 CTE 값 차이는 \( 1.2 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이므로, 이들 간의 응력을 최소화하기 위한 글라스 실란트는 셀 패키지 외각의 CTE가 작은 베타-알루미나 튜브보다 \( 1.2 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이 작은 약 \( 6\mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 정도가 적정한 값으로 볼 수 있다. 본 실험에서의 글라스 조성계에서 얻은 CTE는 \( 3.43 \sim 5.08 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 로서, G5 글라스 조성 경우 어느 정도 적정 CTE 값에 근접하기는 했으나, 여전히 약 \( 1 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 정도 낮은 값이다. 따라서 이상적인 CTE 값을 얻기 위해서는 향후 이 알루미노 보로실리케이트계 조성계의 조합비 튜닝을 좀 더 할 필요가 있다. 실제로 최근 시판되는 \( \mathrm{NaS} \) 전지용 선진사의 상용 실링글라스의 경우 CTE는 \(5.2 \sim 6.7 \mathrm{ppm} / { }^{\circ} \mathrm{C} (@ 20 - 300^{\circ} \mathrm{C} \) )로 알려져 있다.</p> | [
"본 논문에서는 어떤 분석을 통해 수직형 전기 용융로에서 퀜칭을 한 알루미노 보로실리케이트계 글라스 분말의 결정상태를 분석하였는가?",
"본 논문에서는 XRD분석을 통해 수직형 전기 용융로에서 퀜칭을 한 어떤 분말의 결정상태를 분석하였는가?",
"XRD분석의 결과 몇개의 조성의 글라스 분말 모두가 전형적인 비정질(amorphous) 구조의 상(phase)을 나타내었는가?",
"본 논문에서는 XRD분석을 통해 무엇에서 퀜칭한 알루미노 보로실리케이트계 글라스 분말의 결정상태를 분석하였는가?",
"본 논문에서는 XRD분석을 통해 수직형 전기 용융로에서 무엇을 한 알루미노 보로실리케이트계 글라스 분말의 결정상태를 분석하였는가?",
"XRD분석의 결과 어떤 피크가 발견되지않았는가?",
"XRD분석의 결과 몇개의 조성의 글라스 분말 모두가 전형적인 비정질(amorphous) 구조의 상(phase)을 나타내었는가?",
"Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 무엇으로 1시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진인가?",
"XRD분석의 결과 5개의 조성의 글라스 분말 모두가 전형적인 어떤 구조의 상(phase)을 나타내었는가?",
"Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 1시간 분쇄한 어떤 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진인가?",
"Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 1시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 무엇으로 관찰한 사진인가?",
"글라스 소재는 물리적 분쇄공정 시 입자의 모서리가 어떤 분말의 입자에 비해 매우 날카롭게 각이 지는가?",
"Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 몇시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진인가?",
"Fig. 4의 (a)는 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 몇시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진인가?",
"미반응 결정질상 피크가 발견되지않은 것은 무엇의 형성이 잘 이루어 진 것을 뜻하는가?",
"글라스 소재는 물리적 분쇄공정 시 입자의 모서리가 일반적인 다결정질(polycrystalline) 세라믹 분말의 입자에 비해 어떻게 각이 지는가?",
"글라스 소재는 어떤 분쇄공정 시 입자의 모서리가 일반적인 다결정질(polycrystalline) 세라믹 분말의 입자에 비해 날카롭게 각이 지는가?",
"Fig. 4의 (a)는 무엇을 planetary ball mill로 1시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진인가?",
"본 논문의 Fig. 4의 (b)는 어떤 분말에 대한 입자사이즈 및 분포를 분석한 결과인가?",
"어떤 소재는 물리적 분쇄공정 시 입자의 모서리가 일반적인 다결정질(polycrystalline) 세라믹 분말의 입자에 비해 날카롭게 각이 지는가?",
"무엇의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 장시간 분쇄를 해도 입자의 파쇄가 충분치않은가?",
"글라스 플레이크의 경우 어떤 볼밀로 분쇄 할 경우 장시간 분쇄를 해도 입자의 파쇄가 충분치않은가?",
"글라스 플레이크의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 장시간 분쇄를 해도 무엇이 충분치않은가?",
"rotary 볼밀은 어떤 에너지가 비교적 낮은가?",
"글라스 조성 G1~G5에 대한 유리전이점은 무엇으로 표기되는가?",
"\\(T_g \\)는 무엇에 대한 유리전이점인가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지는 일반적으로 몇\\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 사이의 온도영역에서 운전되는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지는 일반적으로 몇\\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 사이의 온도영역에서 운전되는가?",
"단위 셀 패키지 소재의 열팽창 특성은 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 사이에서 측정하는 것이 바람직한가?",
"어떤 소재의 열팽창 특성은 \\( 300 \\sim 350^{\\circ} \\mathrm{C} \\)사이에서 측정하는 것이 바람직한가?",
"알루미나 대신 무엇의 함량이 증가되는 조성일수록 CTE 값은 커지는가?",
"무엇 대신 비스무스 산화물\\( \\left(\\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right) \\)의 함량이 증가되는 조성일수록 CTE 값은 커지는가?",
"알루미나 대신 비스무스 산화물\\( \\left(\\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right) \\)의 함량이 어떻게되는 조성일수록 CTE 값은 커지는가?",
"글라스-금속접합(glass-metal joint)용 무엇의 조성의 물성연구에서 알루미나 함량이 감소할수록 \\(T_g \\)가 낮아지고, CTE가 증가하였는가?",
"알루미나 대신 비스무스 산화물\\( \\left(\\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right) \\)의 함량이 증가되는 조성일수록 어떤 값이 커지는가?",
"글라스-금속접합(glass-metal joint)용 \\( \\mathrm{Mg} \\mathrm{Nl}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\) 계 글라스 조성의 물성연구에서 무엇의 함량이 감소할수록 \\(T_g \\)가 낮아지고, CTE가 증가하였는가?",
"글라스-금속접합(glass-metal joint)용 \\( \\mathrm{Mg} \\mathrm{Nl}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\) 계 글라스 조성의 물성연구에서 알루미나 함량이 감소할수록 무엇이 낮아졌는가?",
"글라스-금속접합(glass-metal joint)용 \\( \\mathrm{Mg} \\mathrm{Nl}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\) 계 글라스 조성의 물성연구에서 알루미나 함량이 감소할수록 무엇이 증가했는가?",
"본 논문에서는 무엇을 함유한 보로실리케이트계 글라스 조성을 택하였는가?",
"본 논문에서는 비스무스를 함유한 어떤 글라스 조성을 택하였는가?",
"비스무스를 함유한 보로실리케이트계 글라스 조성은 무엇에 대한 화학적 내성이 타 조성계에 비해 비교적 양호한가?",
"비스무스를 함유한 보로실리케이트계 글라스 조성은 나트륨에 대한 무엇이 타 조성계에 비해 비교적 양호한가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 알파-알루미나와 베타-알루미나의 전해질 튜브의 접합을 위해서는 어떤 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직한가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 알파-알루미나와 베타-알루미나 전해질 튜브의 접합을 위해서는 CTE 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직하므로 이를 위해 \\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀 패키지에서 글라스 실란트의 어떤 값이 어느 정도인지 고려해야하는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀 패키지에서 글라스 실란트의 적정 CTE 값이 어느 정도인지 고려해야하는 것은 무엇때문인가?",
"상온 ~ \\( 400^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 알파-알루미나(\\( (\\geq 99.5 \\%) \\))의 CTE는 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"상온 ~ \\( 400^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 베타-알루미나(beta \\(+\\) beta'' phase)의 CTE는 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 무엇이 베타-알루미나 튜브보다 CTE가 큰가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 알파-알루미나 캡이 무엇보다 CTE가 큰가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 무엇이 알파-알루미나 캡보다 CTE가 작은가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 베타-알루미나 튜브가 무엇보다 CTE가 작은가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 무엇은 베타-알루미나 튜브 쪽으로 인장응력(tensile stress)이 작용하게 되는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 알파-알루미나 캡은 무엇 쪽으로 인장응력(tensile stress)이 작용하게 되는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 알파-알루미나 캡은 베타-알루미나 튜브 쪽으로 무엇이 작용하게 되는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 무엇은 중심방향으로 압축응력(compressive stress)이 작용하는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 베타-알루미나 튜브는 어떤 방향으로 압축응력(compressive stress)이 작용하는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 베타-알루미나 튜브는 중심방향으로 무엇이 작용하는가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브의 접착제는 무엇인가?",
"글라스 실란트의 CTE가 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 무엇의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 어떤 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 무엇의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 무엇 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 무엇이 큰 열 사이클 환경에서 상대적으로 기계적 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브에 균열이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 알파-알루미나 캡의 큰 열팽창 계수에 의해 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 어떤 힘이 가해지는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 온도구배가 큰 열 사이클 환경에서 상대적으로 어떤 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브에 균열이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 온도구배가 큰 열 사이클 환경에서 상대적으로 기계적 강도가 취약한 무엇에 균열이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 온도구배가 큰 열 사이클 환경에서 상대적으로 기계적 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브에 무엇이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간의 CTE 값 차이는 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간의 응력을 최소화 하기 위한 글라스 실란트는 셀 패키지 외각의 약 몇\\(\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 정도가 적정한 값인가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간의 응력을 최소화 하기 위한 글라스 실란트는 셀 패키지 외각의 약 몇\\(\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 정도가 적정한 값인가?",
"글라스 플레이크의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 일반적으로 쌍봉(bi-modal) 형태의 입도분포를 가지게 되는 이유는 무엇인가?",
"글라스 플레이크의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 일반적으로 어떤 형태의 입도분포를 가지게 되는가?",
"단위 셀 패키지 소재의 열팽창 특성은 \\( 300 \\sim 350^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 측정하는 것이 바람직한가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 알파-알루미나와 무엇의 전해질 튜브의 접합을 위해서는 CTE 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직한가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 알파-알루미나와 베타-알루미나의 어떤 튜브의 접합을 위해서는 CTE 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직한가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 알파-알루미나와 베타-알루미나 전해질 튜브의 접합을 위해서는 CTE 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직하므로 이를 위해 \\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀 패키지에서 무엇의 적정 CTE 값은 어느 정도인지 고려해야하는가?",
"상온 ~ 몇\\(^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 베타-알루미나(beta \\(+\\) beta'' phase)의 CTE는 \\( 7.2\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"상온 ~ 몇\\(^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 베타-알루미나(beta \\(+\\) beta'' phase)의 CTE는 \\( 7.2\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"상온 ~ \\( 400^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 베타-알루미나(beta \\(+\\) beta'' phase)의 CTE는 몇\\( \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"\\(\\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)는 무엇인가?",
"비스무스 산화물의 화학식은 무엇인가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 온도구배가 큰 어떤 환경에서 상대적으로 기계적 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브에 균열이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀에서 무엇과 베타-알루미나 전해질 튜브의 접합을 위해서는 CTE 값이 이 두가지 소재에 근접하는 것이 바람직한가?",
"본 논문에서는 XRD 분석을 통해 수직형 전기 용융로에서 퀜칭을 한 알루미노 보로실리케이트계 글라스 분말의 결정상태를 분석하였는가?",
"XRD분석의 결과 5개의 조성의 글라스 분말 모두가 전형적인 비정질(amorphous) 구조의 상(phase)을 나타내었는가?",
"\\(T_g \\)는 글라스 조성 G1~G5에 대한 유리전이점인가?",
"본 논문의 Fig. 4의 (b)는 분쇄한 글라스 프릿 분말에 대한 입자사이즈 및 분포를 분석한 결과인가?",
"Fig. 4의 (a)는 SEM로 칭한 글라스 플레이크 리본을 planetary ball mill로 1시간 분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 관찰한 사진인가?",
"글라스 플레이크의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 일반적으로 쌍봉(bi-modal) 형태의 입도분포를 가지게 되는가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말은 단분산 구조의 입도 분포를 가지는가?",
"rotary 볼밀은 분쇄 에너지가 비교적 낮은가?",
"글라스 플레이크의 경우 rotary 볼밀로 분쇄 할 경우 일반적으로 쌍봉(bi-modal) 형태의 입도분포를 가지게 되는 이유는 장시간 분쇄를 해도 입자의 파쇄가 충분치 않아서인가?",
"비스무스를 함유한 보로실리케이트계 글라스 조성은 나트륨에 대한 화학적 내성이 타 조성계에 비해 비교적 양호한가?",
"상온 ~ \\( 400^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 알파-알루미나(\\( (\\geq 99.5 \\%) \\))의 CTE는 \\( 8.4 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인가?",
"단위 셀 패키지 소재의 열팽창 특성은 \\( 300 \\sim 350^{\\circ} \\mathrm{C} \\)사이에서 측정하는 것이 바람직한가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\( 7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 보다 크거나 같을 경우 온도구배가 큰 열 사이클 환경에서 상대적으로 기계적 강도가 취약한 베타-알루미나 튜브에 균열이 일어날 가능성이 커지게 되는가?",
"글라스 실란트는 알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브의 접착제인가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 베타-알루미나 튜브는 중심방향으로 압축응력(compressive stress)이 작용하는가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간의 응력을 최소화 하기 위한 글라스 실란트는 셀 패키지 외각의 약 \\(6\\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 정도가 적정한 값인가?",
"미반응 결정질상 피크가 발견되지않은 것은 글라스 형성이 잘 이루어 진 것을 뜻하는가?",
"본 논문에서 글라스 분말은 amorphous 구조의 상을 보였나?",
"글라스 소재는 물리적 분쇄공정 시 날카롭게 각이 지는가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말 입자의 모서리는 일반적인 다결정질 세라믹 분말의 입자에 비해 날카롭게 각이 지는가?",
"본 논문의 Fig. 4의 (b)는 분쇄한 글라스 프릿 분말의 무엇을 분석하였는가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말의 평균 입경은 얼마인가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말은 약 \\(1.6 \\mu \\mathrm{m} \\)의 평균 입경을 가지는가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말의 입도분포는 어떤 구조인가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말의 분쇄공정이 충분히 이루어졌음은 글라스 프릿 분말이 평균 입경이 약 \\( 1.6 \\mu \\mathrm{m} \\)인 어떤 구조의 입도분포를 가짐으로써 알 수 있는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지는 일반적으로 실온에서 운전되는가?",
"알루미나 함량이 감소할수록 \\(T_g \\)는 낮아졌는가?",
"비스무스 산화물의 화학식은 \\(\\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)인가?",
"CTE 값은 \\( \\mathrm{Bi}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\)의 함량이 증가될수록 커지는가?",
"CTE는 알루미나 함량이 감소할수록 증가했는가?",
"본 논문에서 선택한 글라스 조성은 비스무스를 함유한 보로실리케이트계 글라스 조성인가?",
"알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간의 CTE 값 차이는 얼마인가?",
"\\(1.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 CTE 값 차이가 알파-알루미나 캡과 베타-알루미나 튜브간애 존재하는가?",
"글라스 플레이크를 rotary 볼밀로 장시간 분쇄 할 때 입자가 충분히 파쇄되지않는가?",
"\\(\\alpha \\)-alumina의 인장강도는 \\( 350 \\sim 370 \\mathrm{MPa}\\)인가?",
"\\(210 \\sim 330 \\mathrm{MPa}\\)의 인장강도를 가지는 것은 \\( \\beta- \\) alumina인가?",
"글라스 실란트의 CTE가 \\(7.2 \\mathrm{ppm} /{ }^{\\circ} \\mathrm{C} \\)와 같을 때 베타-알루미나 튜브의 외경 쪽으로 응력이 가해지는가?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 베타-알루미나 튜브는 알파-알루미나 캡 쪽으로 인장응력이 작용하는가?",
"상온 ~ \\( 400^{\\circ} \\mathrm{C} \\)범위에서 알파-알루미나와 베타-알루미나의 CTE 값의 차이는 무엇에 의해 발생하나?",
"\\( \\mathrm{NaS} \\) 전지 셀의 패키징 상태에서 알파-알루미나 캡이 베타-알루미나 튜브보다 CTE가 큰가?",
"미반응 결정질상 피크는 XRD분석의 결과에서 나타나지않았는가?",
"글라스 소재는 어떤 분쇄공정 시 입자의 어떤 부분이 일반적인 다결정질(polycrystalline) 세라믹 분말의 입자에 비해 날카롭게 각이 지는가?",
"분쇄한 글라스 프릿 분말의 형상을 SEM으로 관찰한 사진에서 글라스 프릿 분말 입자의 모서리가 어떤 분말의 입자에 비해 날카롭게 각이 지는 것을 알 수 있었는가?",
"분쇄된 글라스 프릿 분말의 평균 입경은 약 몇 \\( \\mu \\mathrm{m} \\)인가?"
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ce854b89-049a-4857-a45b-6c92e12e0e17 | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h1>2. 실험 방법</h1><p>알파 및 베타-알루미나 간의 세라믹-세라믹 접합용 글라스 실란트로서 글라스 페이스트(glass paste)를 제조하기 위하여, 우선 저온용융 글라스 프릿(glass frit) 분말을제조하는 것이 필요하다. Table 1은 \( 800-850^{\circ} \mathrm{C} \)의 접합온도를 타겟으로 하는 알루미노 보로실리케이트(alumino borosilicate) 계열의 글라스 프릿 제조를 위한 원료 조성표이다. 여기서 글라스 프릿의 물성 튜닝을 위한 알루미나와 비스무스 산화물 원료의 상대적 함량 비율 외의 타조성 원료는 편의상 일련의 조성범위로만 제시하였다.</p><p>글라스 조성 원료는 산화물(metal-oxide)로서 \( \mathrm{SiO}_{2}, \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}, \mathrm{~B}_{2} \mathrm{O}_{3}, \mathrm{Bi}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 및 \( \mathrm{MgO} \) 를, 탄산염(carbonate)으로서 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{CO}_{3} \) 와 \( \mathrm{K}_{2} \mathrm{CO}_{3} \) 를 사용하였고, 각각 평균입도 \( \left(\mathrm{D}_{50}\right) \) 가 \( 1 \sim 2 \mu \mathrm{m} \), 순도는 산화물 분말은 \( \geq 99.9 \% \), 탄산염 분말은 \( \geq 99 \% \) 의 고순도 원료를 사용하였다. 준비된 원료는 Table 1 의 조합비로 계량하여 에탄올(ethanol) 용매를 첨가하여 12시간동안 볼밀(ball mill)로 혼합하였다. 혼합된 슬러리(slurry)는 오븐에 넣어 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 6시간 건조한 다음, 유발로 분쇄하여 \( \phi=30 \mathrm{~mm} \) 크기의 케익으로 만들어 백금 도가니(platinum crucible)에 넣어서 \( 1,600^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 약 2시간 용융시킨다. 이후 균일하게 녹은 글라스 용융체(glass melt)를 스테인레스스틸 롤러(stainless steel roller)에서 얇은 리본형태로 압착하고, 연이어 상온의 순수(deionized water) 트레이에서 열간 퀜칭(thermal quenching)하여 글라스 플레이크(glass flake)를 만들었다. 글라스 플레이크는 유발로 1차 분쇄(hand crushing)한 다음 지르코니아 jar에 지르코니아 볼과 에탄올을 혼합하여 planetary ball mill(Pulverisette 5, Fritsch)로 1시간 분쇄하여 건조함으로써 글라스 분말을 제조하였다.</p><p>이로써 얻어진 글라스 분말은 X-선 분말회절법(X-ray powder diffraction method: XRD)과 주사전자현미경(scanning electron microscopy: SEM) 및 입도분석기(particle size analyzer)로 각각 상분석과 분말형상 및 입자크기를 분석하였다. 제조한 글라스의 열팽창계수(coefficient of thermal expansion: CTE)를 측정하기 위하여 글라스 분말에 \( 2 \% \) PVA 바인더 수용액을 첨가하여 100 \( \mathrm{mesh} \)의 씨브(sieve)를 사용하여 그래 뉼화(granulating) 한다. 이후 글라스 그래뉼 분말을 초경몰드로 성형한 디스크 펠렛을 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 열처리한 다음 thermo-mechanicalanalyzer(TMA 450, TA Instruments)를 사용하여 \( \mathrm{NaS} \) 전지의 사용온도 부근인 상온 ~\( 350^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도범위에서 CTE를 측정하였다.</p><p>앞에서 준비한 글라스 프릿 분말을 접합용 실란트로 사용하기 위해서는 글라스 페이스트를 제조해야 한다. 글라스 실란트로 사용하기 위한 페이스트 제조는 에틸셀룰로즈(ethyl cellulose: EC) 바인더와 \( \alpha \)-terpentine oil 용제를 써서 제조하였다. Fig. 2는 글라스 실란트 페이스트의 제조과정을 간략히 요약한 공정흐름도이다. 페이스트의 제조는 바인더의 충분한 용해와 글라스 프릿 분말의 균일한 분산을 위하여 2단계의 공정으로 진행하였다. 우선 1단계로서 EC 바인더를 용제(solvent)인 \( \alpha \)-turpentine oil에 용해하는 단계로서, 바인더와 용제를 혼합해서 넣은 비이커를 핫플레이트 위에 놓고 약 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \)에서 마그넷 스틱을 이용하여 천천히 교반하여 바인더가 완전히 용해되게한다. 이렇게 용해된 바인더 솔루션에 2단계로서 글라스 프릿 파우더를 첨가하고 수작업으로 스패츌라(spatula)를써서 예비 혼합을 한 다음, 약 \( 2,000 \mathrm{rpm}의 고속혼합기(AR350, Thinky Ltd.)로 약 3분간 1차 혼합 후, 3-roll mill(EXAKT-50, Exakt Technologies)로 2~3회 2차 균일화 과정을 거쳐 글라스 페이스트를 제조한다. 이 때 균일화 및 탈포(de-airing) 과정에서 페이스트의 용제가 휘발하면서 점도가 급격히 상승하므로, 용제를 조금씩 추가하면서 실링에 적합한 페이스트의 점도 \( (35,000 \sim 50,000 \mathrm{cps}) \) 로 보정하였다.</p><p>제조한 조성별 글라스 실란트 페이스트는 각각 알파-알루미나 기판에 스크린 인쇄한 다음 용융 접합온도인 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \) 부근에서 열처리 한 다음, surface profiler(Dektak 150 , Veeco Instruments Inc.)를 써서 표면 거칠기(surface roughness)를 측정하였다. 마지막으로, Dage bond tester 장비(Dage 4000, Nordsondage)로 접합면의 전단파괴 응력을 측정하여 제조한 글라스 실란트의 접합력을 평가하였다.</p> | [
"실험에서 오븐에 넣어 \\( 85^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 6시간 건조시킨 것은 뭐야?",
"본 논문에서는 알파 및 베타-알루미나 간의 접합용 글라스 실란트로서 무엇을 만들고자 하는가?",
"본문의 Table 1에는 얼마의 접합온도를 타겟으로 하는 글라스 프릿의 제조를 위한 조성이 나와있어?",
"글라스 조성 원료는 탄산염으로 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{CO}_{3} \\) 만을 사용했어?",
"글라스 조성 원료 중 탄산염으로는 \\( \\mathrm{Na}_{2} \\mathrm{CO}_{3} \\) 만이 이용되었나요?",
"본 실험에서 산화물로서 사용된 글라스 조성 원료에는 어떤 것들이 있어?",
"본 실험에서 글라스 조성 원료에 산화물로서 이용된 것은 무엇일까?",
"실험에서 준비된 원료는 어떻게 계량하였나요?",
"실험에서 준비된 원료의 계량은 어떻게 이루어졌나요?",
"실험에서는 준비된 원료에 무엇을 첨가하여 혼합했어?",
"실험에서 무엇을 준비된 원료에 더한 후에 섞었어?",
"표 1은 알루미노 보로실리케이트 계열의 무엇을 제조하기 위한 원료 조성표인가?",
"실험에서 건조한 슬러리를 유발로 분쇄하여 케익으로 만든 다음 어디에 넣었어?",
"실험에서 페이스트의 제조는 어떻게 진행되었어?",
"실험에서 준비된 원료의 혼합은 어떻게 진행되었어?",
"실험에서 준비된 원료를 혼합한 방식은 어떻게 돼?",
"실험에서 케익을 백금 도가니에 넣고 \\( 1,600^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 얼마 동안 용융시켜?",
"글라스 프릿 분말을 접합용 실란트로 이용하기 위해서는 어떻게 해야 해?"
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8cdfff00-0677-4172-9f9a-a53e434ddf4e | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{NaS} \) 전지의 셀 제조에 있어서 베타-알루미나 전해질 튜브와 알파-알루미나 캡간의 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합을 위한 씰링 글라스를 개발함에 있어서 alumino borosilicate 기반의 유리조성에서 알루미나와 비스무스 산화물의 조합비에 따른 물리적 특성과 접합특성을 살펴보았다. Alumino borosilicate 기반의 유리조성에서 알루미나의 함량이 줄고 상대적으로 비스무스산화물의 함량이 증가함에 따라 열팽창계수가 \( 3.44 \sim 5.08 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \)로 선형적으로 증가하였고, 이들 글라스 분말로 제조한 실링 글라스 페이스트를 알루미나 기판에 코팅하여 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 열처리 한 시료의 표면거칠기는 비스무스 산화물의 함량의 증가에 따라 감소 즉 표면이 평활해 짐을 알 수 있었다. 상용 제품의 열팽창계수 값에 근접한 G5 조성의 씰링글라스에 대한 알파 및 베타알루미나 접합면의 접합력을 Dage bond tester를 사용한 전단파괴 응력값을 측정하여 분석한 결과, 종래의 만능시험기에 의한 인장응력 시험법에 의한 접합력 값과 거의 유사한 결과를 보였다. 이 결과로써 세라믹-세라믹간의 소면적 접합시료의 경우 Dage bond tester에 의한 접합력 측정방법이 활용될 수도 있을 가능성을 시사한다고 보여진다.</p> | [
"Alumino borosilicate 기반의 유리조성에서 알루미나의 함량이 줄고 상대적으로 비스무스산화물의 함량이 증가함에 따라 열팽창계수가 얼마나 증가했어?",
"Alumino borosilicate 기반의 유리조성에서 알루미나의 함량이 줄고 상대적으로 비스무스산화물의 함량이 증가함에 따라 열팽창계수가 얼마나 증가 하였니?"
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2d1e4558-d232-4765-8f9d-40b6695e5da3 | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h1>초 록</h1><p>전력저장용 전기에너지 저장장치의 일종인 \( \mathrm{NaS} \) 전지 단위 셀을 개발함에 있어서 알파-알루미나 절연세라믹캡과 베타-알루미나 전해질 튜브 간의 세라믹-세라믹 상호 접합을 위하여 글라스 기반의 실링소재가 필요하다. 본고에서는 이 세라믹-세라믹 접합용 글라스 실링 페이스트를 제조함에 있어서, 열간 퀜칭법에 의한 글라스 프릿 제조와 상분석, 분말입도 분석 및 글라스 조성에 따른 열팽창계수 변화 및 표면거칠기를 분석하였다. 또한 글라스 실란트의 접합력 평가를 위해 종래 솔더 볼 조인트의 접합력 평가용 분석장비인 Dage bond tester를 이용하여 세라믹-세라믹 컴포넌트의 작은 접합면에 대한 접합력 측정 방법을 제안하였다.</p> | [
"알파-알루미나 절연세라믹캡과 베타-알루미나 전해질 튜브 간의 세라믹-세라믹 상호 접합을 위하여 글라스 기반의 실링소재가 필요한 것은 전력저장용 전기에너지 저장장치의 일종인 무엇을 개발하기 위함이지?",
"세라믹-세라믹 접합용 글라스 실링 페이스트를 제조함에 있어서, 글라스 프릿 제조와 상분석, 분말입도 분석 및 글라스 조성에 따른 열팽창계수 변화 및 표면거칠기를 분석한 것은 어떤 방법에 의한 것이지?",
"세라믹-세라믹 컴포넌트의 작은 접합면에 대한 접합력 측정 방법을 제안하기위해 사용한 글라스 실란트의 접합력 평가를 위해 종래 솔더 볼 조인트의 접합력 평가용 분석장비는 무엇이지?"
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e60e6cec-8282-48c3-9d9f-fa88abe11203 | 인공물ED | 세라믹-세라믹 컴포넌트 접합용 글라스 실란트의 제조 및 접합력 평가 | <h2>3.2 글라스 실란트 페이스트의 열처리 후 표면거칠기 및 접합력 평가</h2><p>본 연구에서는 앞서 다섯 가지 종류의 글라스 프릿 조성에서 \( \mathrm{NaS} \) 전지 셀 패키지의 알파-알루미나와 베타-알루미나와의 열팽창계수 완충값(CTE buffering value)에 근접한 G5 글라스를 선택하였다.</p><p>Fig. 5는 G1~G5 조성으로 제조한 글라스 페이스트를 알파-알루미나 기판에 인쇄 후 \( 850^{\circ} \mathrm{C}^{\circ} \)에서 열처리 한 다음 글라스 후막의 표면거칠기(surface roughness)를 측정한 그래프이다. 그 결과, 글라스 프릿 조성의 알루미나 함량이 줄고 상대적으로 비스무스 산화물 함량이 커질수록글라스 용융체 후막의 표면은 더욱 평탄해졌다. 이것으로 본 실험에 적용된 알루미노 보로실리케이트 글라스 조성계에서는 알루미나 함량이 줄고 비스무스 함량이 높아질수록 유리전이점(\(T_g\))이 낮아지는 데(Table 2) 기인한 것으로 판단된다.</p><p>한편, 본 연구에서는 제조한 글라스 프릿에 대해 알파-알루미나와 베타-알루미나 튜브간의 세라믹-세라믹 접합력을 평가하기 위해, 종래에 솔더볼의 접합력 평가용으로 사용해 왔던 Dage bond tester를 사용하여 측정하였다(Fig. 6). 실험용 시료는 알파-알루미나 기판 \( (t=0.65 \mathrm{mm} \) )에 G5 조성의 글라스 실란트 페이스트를 스크린 인쇄하고 그 위에 베타-알루미나 소결체 필러(pillar, \( \phi \leq 3 \mathrm{mm}, \mathrm{h}=5 \mathrm{~mm} \))를 올려 놓은 상태로 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 30분간 열처리하여 용융접착 시킨다. 이 때 글라스 실란트의 접합면적은 가능한 베타-일루미나 필라의 단면적보다 같거나 더 작은 것이 바람직하다. 글라스 실란트가 필라의 밖으로 밀려나오면 접합면적을 산츨하기가 용이하지 않아 측정값의 오차가 커지기 때문이다. 준비된 시료는 Dage bond tester 스테이지에 장착시켜서 전단모드(shear mode)에서의 파괴응력을 측정하였다.</p><p>Table 3은 G5 글라스 조성으로 만든 실링 글라스 페이스트로 접합하여 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 열처리 한 다섯 개의 시료에 대한 접합력 시험결과를 요약한 것이다. 그 결과, bond tester 팁(tip)의 전단응력 인가에 의 한 알파 알루미나-베타 알루미나 접합면의 파괴응력(fracture force)은 \( 48.61 \sim 50.05 \mathrm{~N} \) 으로 측정되었고, 이것을 각 시료의 접합부 면적을 반영하여 \( \mathrm{MPa} \) 단위로 환산한 경우(conversion of \( 1 \mathrm{~N} / \mathrm{mm}^{2}=1 \mathrm{MPa} \)) 의 전단 파괴응력은 \( 7.11 \sim 7.62 \mathrm{MPa} \)로서 G5 글라스를 사용한 알파 및 베타-알루미나 간의 평균 접합력은 약 \( 7.3 \mathrm{MPa} \) 에 이르는 것으로 나타났다. 이것은 고체연료전지셀(solid oxide fuel cell) 패키지에 대한 연구에서 A. Selcuk 등이 측정한 glass-to-metal joint 에서의 assymetric lap joint compression test 에 의한 전단응력값인 \( 7.3 \pm 1.7 \mathrm{MPa} \)와, S. Song 등의 \( \mathrm{NaS} \) 전지용 실링글라스에 대한 연구에서 만능시험기(universal test machine:UTM)로 측정한 인장응력 시험값인 \( 3.5 \sim 10 \mathrm{MPa}(\pm 10 \%) \)의 접합력과 거의 유사한 범위의 결과를 얻은 것으로 보인다. 이로써 세라믹-세라믹 컴포넌트 간의 접합력 평가에 있어서 종래의 만능시험기를 이용한 인장응력 뿐 아니라 bond tester(Dage)에 의한 전단응력에 의한 접합력 시험방법도 유용할 것으로 사료된다. 다만, 이 bond tester의 경우 일반적인 만능시험기 보다 시험 가능한 최대 응력범위가 낮으므로 시료의 단면이 아주 작은 경우에만 적용 가능한 한계점은 있으며, 향후 좀 더 큰 범위의 전단응력 시험 키트가 보급되면 그 효용성은 커질 것으로 기대된다.</p> | [
"어떤 처리를 통해 글라스 용융체 후막의 표면이 더욱 평탄해졌지?",
"Table 3은 열처리한 다섯 개의 시료의 어떤 시험결과를 요약하였지?",
"왜 글라스 실란트의 접합면적은 베타-일루미나 필라의 단면적보다 같거나 더 작은 것이 바람직하지?",
"준비된 시료는 어디에 장착시켰지?",
"준비된 시료의 전단모드에서의 파괴응력은 어떻게 측정했어?",
"실험용 시료의 용융접착은 \\( 800^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 얼마 동안 열처리 하였지?",
"향후 bond tester의 효용성은 어떻게 커질 수 있어?",
"알파-알루미나 기판에 인쇄한 글라스 페이스트의 열처리는 몇 도에서 수행되었지?",
"Fig. 5에서 글라스 후막의 표면거칠기는 어떻게 측정했어?",
"실험용 시료는 어떻게 용융접착 시켰어?",
"G1~G5 조성으로 제조한 글라스 페이스트는 어느 기판에 인쇄 했지?",
"알루미노 보로실리케이트 글라스 조성계에서 알루미나 함량이 늘고 비스무스 함량이 낮아질수록 유리전이점(\\(T_g\\))이 낮아지지?",
"시료의 파괴응력을 측정한 모드는 뭐야?",
"본 연구에서 선택한 G5 글라스는 전지 셀 패키지의 어떤 계수 완충값에 근접했지?",
"Dage bond tester는 종래에 어떤 평가에 사용해 왔지?"
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688fd405-f960-4501-8bef-fbda4d075276 | 인공물ED | 고정자 절연파괴 비선형 모델링을 이용한 매입형 영구자석 전동기의 고장분석 | <h1>5. 결 론</h1> <p>본 논문은 고정자 절연파괴 고장의 비선형 모델링을 제안하고 고장 발생시, 순환전류와 입력전류의 변화가 전동기의 출력특성에 미치는 영향을 분석하였다.</p> <p>유한요소법(FEM) 기반의 시뮬레이션 결과를 통하여, 인버터에서 입력되는 전류는 단락이 진행될수록 불평형을 이루게 되고 순환전류의 영향으로 자속밀도가 포화되어 출력토크 평균이 저감하고, 토크 리플로 인한 진동과 소음이 증가함을 확인하였다. 또한, 제안된 모델의 타당성을 입증하기 위해 권선단락이 가능하도록 제작된 전동기와 6-스위치 인버터를 이용하여 동일한 고장 조건에서의 실험을 수행하고 NTI-특성 시험을 통하여 고정자 절연파괴 고장이 전동기의 효율에 미치는 영향을 확인하였다.</p> <table border><caption>표 1 IPM형 BLDC 전동기의 기기정수</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>값[단위]</td><td>구분</td><td>값[단위]</td></tr><tr><td>정격 용량</td><td>\( 400[\mathrm{W}] \)</td><td>입력 전압</td><td>\( 48[\mathrm{V}] \)</td></tr><tr><td>역기전력</td><td>\( 8[\mathrm{V}] \)</td><td>고정자 인덕턴스</td><td>\( 0.2[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>고정자 저항</td><td>\( 0.07[\mathrm{Ohm}] \)</td><td>상 수</td><td>3</td></tr><tr><td>정격 토크</td><td>\( 1.10[\mathrm{Nm}] \)</td><td>슬롯 수</td><td>9</td></tr><tr><td>정격 속도</td><td>\( 3500[\mathrm{rpm}] \)</td><td>극 수</td><td>6</td></tr><tr><td>정격 전류</td><td>\( 13.58[\mathrm{A}] \)</td><td>상당 턴수</td><td>72</td></tr></tbody></table> | [
"어떻게 인버터에서 입력되는 전류는 단락이 진행될수록 불평형을 이루게 되고 순환전류의 영향으로 자속밀도가 포화되어 출력토크 평균이 저감하고, 토크 리플로 인한 진동과 소음이 증가함을 확인했는가?",
"제안된 모델의 타당성을 입증하기 위해 어떻게 했는가?",
"어떤 방법으로 제안된 모델의 타당성을 입증하니?",
"IPM형 BLDC 전동기의 정격 용량은 얼마인가?",
"역기전력의 값은 얼마인가?",
"고정자 저항의 값은 얼마인가?",
"1.10[Nm]을 가지는 기기정수는 무엇인가?",
"정격 속도는 몇 rpm인가?",
"정격 전류는 얼마인가?",
"48[V]를 가지는 전동기의 기기정수는 무엇인가?",
"고정자 인덕턴스의 값[mH]는 몇인가?",
"전동기의 기기정수의 슬롯 수 는 몇개인가?"
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80a3c227-c02e-4b86-a9bc-a69822eb690e | 인공물ED | 열압착 접합 조건에 따른 경·연성 인쇄회로기판 간 \(\mathrm{Sn}-58\mathrm{Bi}\) 무연솔더 접합부의 기계적 특성 | <h1>2. 실험방법</h1><p>본 실험에서 RPCB는 FR-4 기판을 사용하였으며, FPCB는 polyimide(PI) 기판을 사용하였다. PCB의 전극부는 기판당 피치 \( 500 \mu \mathrm{m} \), 선폭 \( 250 \mu \mathrm{m} \), 길이 \( 3.0 \mathrm{~mm} \) 의 \( \mathrm{Cu} \) 전극 24개로 이루어져 있으며, 데이지 체인 구조로 되어있다. 모든 RPCB와 FPCB의 전극은 electroless nickel-elctroless palladium-immersion gold (ENEPIG) 표면처리를 실시하였다. 기판의 조건을 Table 1 에 정리하였다.</p><p>접합을 위한 열압착 공정의 모식도를 Fig. 1 에 나타내었다. 접합에 앞서 기판의 유기물 및 산화물을 제거하기위해 \( 10 \mathrm{vol} \% \mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{4} \) 를 이용하여 산세 처리를 한 후, DI water로 수세 처리를 하였다. 그 후, FPCB의 전극부에 솔더 층을 형성하기 위하여 wetting balance tester(SAT-5100, Rhesca Co. Ltd., Japan)를 이용하였다. 침지(dipping) 공정전에 전극부에 rosin mildly activated(RMA) 타입의 플럭스를 도포하여 솔더의 젖음성을 향상시켰고, \( 160^{\circ} \mathrm{C} \)로 용융된 솔더에 2 초간 침지 공정을 수행하였다.</p><p>열압착 접합에 hot bar 장비 (TCW-215, Avio, Japan)를 사용하였으며, 입열을 위한 저항 발열체로 몰리브덴 재질의 tool이 사용되었다. Tool의 재질로 인하여 실제 접합 온도가 실험 변수인 접합 온도와 차이가 있을 수 있으므로, 접합 위치에 열전대를 삽입하여 측정하였다. 선행 연구에서 접합 위치에서의 실측 온도는 장비 설정 온도의 약 \( 75 \% \) 정도로 나타났으며 본 연구에서 온도에 대한 표시는 실측 온도를 기준으로 한다.</p><p>접합 압력은 선행 연구를 통해 최적 접합 압력으로 나타난 \( 1.17 \mathrm{MPa} \)로 고정하였고, 열압착 접합에 적용된 접합 조건은 Table 2 에 명시하였다. 각각 다른 접합 조건으로 접합된 시편은 IPC-TM-650 규격에 따라 속도 \( 50.8 \mathrm{~mm} / \min\)로 \( 90^{\circ} \) 필 테스트(peel test)를 실시하여 접합 강도를 측정하였고, F-x(Force-displacement) curve를 퉁해 파괴 에너지(fracture energy)를 산출하여 각 접합 인자가 접합 강도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 주사전자현미경(scanning electron microscopy, SEM, S-3000H, Hitachi, Japan)을 이용하여 접합부의 단면과 필 테스트 후 파단면의 미세 구조를 관찰하였고, EDS(energy-dispersive X-ray spectroscopy, 7021-H Horiba, Japan) 분석을 통하여 접합부의 IMC 생성을 확인하였다.</p> | [
"산체 처리는 기판의 산화물 제거를 어떻게 하지?",
"접합 온도의 측정 방법은 접합 위치에 어떻게 하는 거야?",
"접합부에 IMC가 생겼는지 확인하기 위해 현미경으로 관찰한 후 어떻게 하였어?"
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88fc1699-19ba-48c8-ac11-06546e7bc189 | 인공물ED | FMCW 레이다 시스템에서 마이크로 도플러를 이용한 다중 목표물 위치 추정 기법 | <h1>Ⅴ. 시뮬레이션</h1> <p>앞서 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 여러가지 시뮬레이션이 수행되었으며, FMCW 레이다 시스템 파라미터와 기타 시뮬레이션 환경은 각각 표 1,2 와 같다.</p> <p>거리 빈 회전운동 벡터, 세차운동 벡터 및 자탄의 위치 벡터는 원점에서 정의된 값이며, 자탄의 위치에 평행이동 시켰다. 또한, 도플러 스펙트로그램을 통해 회전 및 세차 운동의 주파수를 추출할 때 주파수 분해능이 \( 1 \mathrm{~Hz} \) 이하가 되도록 zero-padding 을 수행하였다. 자탄은 점표적으로 간주하여 자탄마다 하나의 산란점을 갖는다고 가정했다.</p> <p>그림 3은 버스트 개수가 각각 50개와 100개일 때 첫 번째 레이다와 자탄을 고려하였을 경우, 회전운동 주파수와 세차운동 주파수의 RMSE 결과를 SNR에 따라 나타내었다. 100 회의 몬테 카를로 시뮬레이션으로 결과를 출력하였으며, 뒤이어 나올 모든 결과들 또한 반복횟수를 100회로 설정하였다.</p> <p>위 결과에서 보듯이, 버스트의 개수가 클 경우 회전운동 및 세차 운동의 추정성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 버스트의 개수는 두 배만 증가하였으나, 성능이 확연히 좋아진 이유는 주파수 추정 분해능을 높이고자 zero padding을 했다고 하더라도 추정하고자 하는 주파수를 표현할 수 없는 정도의 매우 짧은 시간동안의 샘플만 사용되기 때문에 버스트를 늘릴수록 처리이득과 더불어 실제 주파수를 표현하는 실제 샘플, 즉 시간이 늘어나기 때문으로 해석할 수 있다. 또한, 하나의 주파수만 추정하는 것이 아닌 네 개의 주파수를 추정하다 보니 생기는 상호 상관에 의한 오차 또한 영향을 미친 것으로 예상된다. 또한, 일정 SNR 이상이 되었을 때 오차가 더 이상 줄어들지 않는 것은 레이다와 자탄 사이의 기하학적인 구조에 의한 정확도의 한계로 판단된다.</p> <table border><caption>표 1. FMCW 레이다 시스템 파라미터</caption> <tbody><tr><td>항목</td><td>값</td></tr><tr><td>중심 주파수</td><td>10 [GHz]</td></tr><tr><td>샘플링 주파수</td><td>41.235 [MHz]</td></tr><tr><td>대역폭</td><td>750 [MHz]</td></tr><tr><td>펄스 반복 주기(PRI)</td><td>52.6 [ms]</td></tr><tr><td>한 버스트 내 coherent 펄스</td><td>16</td></tr><tr><td>버스트 개수</td><td>50, 100</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 시뮬레이션 환경</caption> <tbody><tr><td>항목</td><td>값</td></tr><tr><td>레이다 개수</td><td>5</td></tr><tr><td>자탄의 개수</td><td>1~3</td></tr><tr><td>회전운동 주파수</td><td>40, 30, 55 [Hz]</td></tr><tr><td>세차운동 주파수</td><td>13, 20, 42 [Hz]</td></tr><tr><td>회전운동 벡터</td><td>\( (0,0,1)^{T} \)</td></tr><tr><td>세차운동 벡터</td><td>\( (1 / \sqrt{2}, 0,1 / \sqrt{2})^{T} \)</td></tr><tr><td>자틴의 위치벡터</td><td>\( (0.03,0.04,-0.05)^{T} \)</td></tr><tr><td>레이다의 위치</td><td>\( (-150,0,10)^{T},(100,0,-7)^{T} \) \( (50,-100 \sqrt{3} / 2,0)^{T} \) \( (-100 / \sqrt{2},-100 / \sqrt{2}, 10)^{T} \) \( (100 \sqrt{3} / 2,50,-20)^{T} \)</td></tr><tr><td>자탄의 위치</td><td>\( (50,0,100)^{T},(-20,0,20)^{T},(0,0,60)^{T} \)</td></tr><tr><td>SNR</td><td>\( -20 \sim 10[\mathrm{~dB}] \)</td></tr></tbody></table> <p>표 3 은 버스트 개수가 100 개이고, SNR이 \( 10 \mathrm{~dB} \) 일 때 레이다의 개수와 자탄의 개수에 따라 위치오차 RMSE를 정리한 것이다. 표 3 에서 알 수 있듯이, 레이다의 개수가 증가할수록 위치 오차가 감소하였으며, 자탄의 수가 증가할수록 성능이 저하되는 것을 알 수 있었다. 이는 레이다의 개수가 늘어남에 따라 측정치가 많아지고, 목표물을 보다 다각도에서 관측가능한 장점으로 위치 오차가 감소하는 것으로 판단되고, 자탄이 두 개 이상이 되어 측정치를 분류할 때, 분류가 올바르게 되지 않는 경우가 생김에 따라 잘못된 쌍의 측정치와 자탄이 묶여 삼변측량을 통한 위치 추정 시에 오차를 일으킨 것으로 예상된다.</p> <p>그림 4는 첫 번째 레이다에서 한 레인지 빈에 두 개의 자탄이 존재하는 환경으로 자탄의 위치를 조정한 뒤 회전운동 주파수와 세차운동 주파수의 RMSE를 SNR에 따라 나타낸 결과이다.</p> <p>이 결과는 앞선 그림 3의 결과보다 성능이 악화된 것을 알 수 있는데, 이는 앞선 경우보다 많은 주파수를 추정함 에 따라 상호 상관의 영향이 증가했기 때문으로 생각할 수 있다. 또한, 여덟 개의 주파수가 서로 가까이 있는 경우에는 알고리즘의 성능 열화를 완화하기 위해 보다 정확한 주파수 추정 알고리즘이 필요할 것으로 사료된다.</p> | [
"본문의 시뮬레이션 환경을 나타낸 표에서 회전운동 벡터는 무엇을 나타내?",
"본문의 FMCW 레이다 시스템 파라미터를 정리한 표1에서 버스트 개수는 얼마야?",
"본문의 표1에서 10의 값을 가지는 항목은 무엇이야?",
"본문의 표1에서 41.235 [MHz]의 값을 가지는 항목은 어떤거야?",
"본문의 표2에서 레이다 개수의 값은 얼마야?",
"시뮬레이션 환경을 나타낸 본문의 표2에서 회전운동 주파수는 얼마야?",
"본문의 표2에서 세차 운동주파수로 무엇이 있어?",
"본문의 표2에서 세차운동벡터의 값은 무엇이야?",
"본문의 표2에서 자탄의 위치의 값은 어떤거야?",
"FMCW 레이다 시스템 파라미터를 나타내는 본문의 표1에서 대역폭은 얼마야?",
"시뮬레이션 환경을 정리한 표2에서 자탄의 개수는 얼마야?",
"FMCW 레이다 시스템 파라미터의 표1에서 샘플링 주파수의 값은 얼마야?",
"표1의 중심 주파수에 해당되는 값은 얼마야?",
"시뮬레이션 환경을 나타내는 표에서 자틴의 위치벡터의 값은 무엇이야?",
"FMCW 레이다 시스템 파라미터를 측정하고 정리한 표1에서 펄스 반복 주기는 얼마야?",
"FMCW 레이다 시스템 파라미터를 나타내는 표1에서 한 버스트 내 coherent 펄스는 얼마야?"
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fdbcab2c-8152-47a7-ac3a-f2c58cc81c20 | 인공물ED | 유한한 정사각형 기판을 가지는 마이크로스트립 패치 안테나의 방사 특성 | <h2>3. 기판 두께가 \( 3.2 \mathrm{~mm} \)인 마이크로스트립 패치 안테나의 방사 특성</h2> <p>그림 7은 기판 두께가 \( 3.2 \mathrm{~mm} \) 일 때 기판의 한 변의 길이를 \( 0.4 \lambda_{0} \) 에서 \( 3.0 \lambda_{0} \) 까지 \( 0.2 \lambda_{0} \) 간격으로 변화시켜가며 각각의 공진주파수에서 전산모의 한 전방방사와 후방방사의 이득을 나타낸다. 전방방사는 기판의 크기에 따라 \( -1.05 \mathrm{dBi} \) 부터 \( 6.02 \mathrm{dBi} \) 까지 변화하였고 후방방사는 \( -13.43 \mathrm{dBi} \) 부터 \( -3.88 \mathrm{dBi} \) 까지 변화하였다. 기판 두께가 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 인 경우보다 기판 두께가 두꺼워 표면파의 크기가 더 크기 때문에 이득 변화 폭이 커진 것을 볼 수 있다. 기판의 한 변의 길이가 \( 0.8 \lambda_{0} \) 일 때 후방방사 이득이 가장 작아 전방방사와 후방방사의 이득 차이가 \( 18.07 \mathrm{~dB} \) 로 가장 크게 발생하였다. 전방방사는 기판의 한 변의 길이가 \( \lambda_{0} \) 일 때 \( 4.76 \mathrm{dBi} \) 이고 \( 2.4 \lambda_{0} \) 일 때 \( 6.02 \mathrm{dBi} \) 로 가장 크게 발생 하였다. 기판의 한 변의 길이가 \( 1.2 \lambda_{0} \) 인 경우에 전방 방사가 \( -1.05 \) \( \mathrm{dBi} \) 로 가장 작게 발생하였고 전방방사와 후방방사의 이득 차이도 \( 3.31 \mathrm{~dB} \) 로 가장 작게 발생하였다.</p> <p>그림 8(a), (b), (c), 와 (d)는 각가 기판의 크기가 \( 0.8\lambda_{0}\), \(1.0 \lambda_{0}\), \(1.2 \lambda_{0} \), 와 \( 2.4 \lambda_{0} \) 일 때 패치 안테나의 전산 모의한 반사손실과 측정된 반사손실을 나타낸다. 공진 주파수는 기판 두께가 두꺼워서 전산모의 결과와 제작하여 측정한 결과가 잘 일치함을 볼 수 있다. 전산모의 결과와 제작하여 측정한 \( -10 \mathrm{~dB} \) 대역폭 또한 비슷한 것을 볼 수 있다.</p> <p>그림 9(a), (b), (c), 와 (d)는 각각 기판의 크기가 \( 0.8 \) \( \lambda_{0}\), \(1.0 \lambda_{0}\), \(1.2 \lambda_{0} \), 와 \( 2.4 \lambda_{0} \) 일 때 공진 주파수에서 전산모의한 E-평면과 H-평면의 방사패턴과 측정한 방사 패턴을 나타낸다. 기판 두께가 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 일 때에 비하여 기판 크기에 따른 방사패턴 특성의 변화는 전방방사 이득 변화의 폭이 커지고 E-평면 방사패턴의 리플이 크게 발생한 것을 볼 수 있다. 표 3은 기판 두께가 \( 3.2 \) \( \mathrm{mm} \) 일 때 4 가지 기판 크기에 대한 패치 안테나의 방사특성을 요약한 전산모의 결과와 측정 결과를 보인다.</p> <table border><caption>표 3. 기판 두께가 \( 3.2 \mathrm{~mm} \) 일 때 4 가지 기판 크기에서 패치 안테나의 방사특성에 대한 전산모의 결과와 측정 결과.</caption> <tbody><tr><td rowspan=2 colspan=2>기판 크기 (\(\lambda_{0}\))</td><td rowspan=2>공진주파수(\(\mathrm{GHz}\))</td><td rowspan=2>S11(\(\mathrm{dB}\))</td><td rowspan=2>10\(\mathrm{dB}\) 대역폭 (\(\%\))</td><td colspan=2>이득이 최대가 되는 방향(\(^{\circ}\))</td><td rowspan=2>전방방사(\(\mathrm{dBi}\))</td><td rowspan=2>후방방사(\(\mathrm{dBi}\))</td></tr><tr><td>E-평편</td><td>H-평면</td></tr><tr><td rowspan=2>0.8</td><td>전산모의결과(0.8)</td><td>5.01</td><td>-27.04</td><td>5.4</td><td>11</td><td>-2</td><td>4.64</td><td>-13.43</td></tr><tr><td>측정결과(0.8)</td><td>5.00</td><td>-39.11</td><td>5.2</td><td>14</td><td>10</td><td>4.15</td><td>-12.40</td></tr><tr><td rowspan=2>1</td><td>전산모의결과(1.0)</td><td>5.02</td><td>-39.64</td><td>5.0</td><td>45</td><td>1</td><td>4.76</td><td>-6.35</td></tr><tr><td>측정결과(1.0)</td><td>5.01</td><td>-55.23</td><td>7.4</td><td>6</td><td>2</td><td>3.21</td><td>-5.80</td></tr><tr><td rowspan=2>1.2</td><td>전산모의결과(1.2)</td><td>5.02</td><td>-27.99</td><td>5.2</td><td>48</td><td>-42</td><td>-1.05</td><td>-4.36</td></tr><tr><td>측정결과(1.2)</td><td>5.14</td><td>-31.99</td><td>4.7</td><td>45</td><td>43</td><td>-3.10</td><td>-7.82</td></tr><tr><td rowspan=2>2.4</td><td>전산모의결과(2.4)</td><td>5.05</td><td>-31.99</td><td>4.9</td><td>0</td><td>15</td><td>6.02</td><td>-5.52</td></tr><tr><td>측정결과(2.4)</td><td>5.10</td><td>-39.46</td><td>6.4</td><td>2</td><td>-17</td><td>4.56</td><td>-6.15</td></tr></tbody></table> | [
"실험에 사용한 가장 큰 기판 크기 (\\(\\lambda_{0}\\))는 얼마인가?",
"기판 두께는 표의 어디에서 알 수 있나?",
"전산모의결과(1.0)은 어떤 공진주파수 값을 가져?",
"최소값의 공진주파수(\\(\\mathrm{GHz}\\))를 가진 기판크기는 얼마야?",
"어떤 결과가 최고치의 공진주파수 값을 가지나?",
"두번째로 큰 공진주파수 값을 가지는 결과는 뭐야?",
"측정결과(2.4)는 어떤 S11 값을 가지는가?",
"5.05의 공진주파수 값을 가지는 결과는 어떤 것인가?",
"어떤 결과가 전산모의결과(2.4)와 같은 S11 값을 가지니?",
"전산모의결과(0.8)의 공진주파수와 동일한 값의 결과는 어떤걸까?",
"S11의 크기가 -27.99일 때 기판크기는 얼마니?",
"-39.11의 S11 값을 가지는 결과의 공진주파수는 얼마인가?",
"전산모의결과(1.2)의 S11 값 보다 더 큰 값을 가지는 결과는 뭐니?",
"두번째로 적은 S11 값은 어떤 것이니?",
"10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭이 4.7일 때 전방방사는 얼마인가?",
"10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))이 가장 클 때 공진주파수는 얼마인가?",
"최소치의 10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\)) 값이 가지는 공진주파수 크기는 얼마인가?",
"10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))이 두번째로 큰 값의 S11은 얼마니?",
"전산모의결과(1.0)은 어떤 10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))을 가질까?",
"10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))이 4.9인 결과는 어떤 것일까?",
"E-평편 방향 각도 크기가 전산모의결과(1.0)과 같은 결과의 공진주파수는 얼마지?",
"E-평편 방향 각도 크기가 0인 결과는 뭐니?",
"전산모의결과(0.8)의 E-평편 방향 각도 크기와 가장 가까운 크기를 가진 결과는 어떤거니?",
"가장 적은 S11 값을 가지는 결과는 무엇이니?",
"E-평편 방향 각도 크기가 두번째로 적은 결과의 대역폭은 얼마일까?",
"어떤 크기(\\(\\lambda_{0}\\))의 기판이 가장 적은 값인가?",
"E-평편 방향 각도 크기가 가장 큰 결과는 무엇일까?",
"공진주파수(\\(\\mathrm{GHz}\\))가 전산모의결과(1.0)과 같은 결과는 뭐야?",
"어떤 10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\)) 값이 두번째로 적어?",
"-42의 H-평면 방향 각도 크기를 가진 것은 어떤 결과니?",
"H-평면 방향 각도 크기가 가장 최대인 결과의 대역폭은 얼마야?",
"H-평면 방향 각도 크기가 측정결과(1.0)과 크기는 같고 방향이 반대인 결과는 어떤거야?",
"측정결과(0.8)의 H-평면 방향 각도와 가장 가까운 각도를 가진 결과는 무엇이냐?",
"전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))가 두번째로 큰 값은 얼마야?",
"E-평면 방향 각도가 6일 때 H-평면 방향 각도는 얼마인가?",
"최대값의 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))를 가지는 결과는 어떤거니?",
"표에 의하면 최대값의 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))를 가지는 결과는 어떤 값을 가지니",
"전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))가 4.64일 때 E-평편 방향 각도 크기는 얼마지?",
"어떤 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\)) 값이 세번째로 적을까?",
"최소치의 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))를 가지는 결과는 어떤 S11 값을 가질까?",
"표를 참고하면, 최소치의 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\))를 가지는 결과는 어떤 S11 값에 해당하지",
"측정결과(0.8)은 얼마의 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\)) 값을 가지고 있지?",
"후방방사 값이 -12.40일 때 대역폭은 얼마일까?",
"두번째로 적은 전방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\)) 값의 후방방사(\\(\\mathrm{dBi}\\)) 값은 얼마지?",
"최대치의 후방방사 값의 전방방사은 얼마의 값을 가지니?",
"어떤 결과가 -6.15의 후방방사 값을 가지는가?",
"후방방사 값이 최소일 때 공진 주파수는 얼마인가?",
"표를 볼 때, 후방방사 값이 최소일 때 공진 주파수는 어떤 수치가 되지",
"두번째로 큰 후방방사 값을 가지는 결과의 대역폭은 얼마니?",
"10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))이 측정결과(0.8)와 같은 값을 가진 결과의 후방방사 값은 얼마일까?"
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5b086c06-f3f2-4bbf-9705-a5a9dbd83466 | 인공물ED | 유한한 정사각형 기판을 가지는 마이크로스트립 패치 안테나의 방사 특성 | <h2>2. 기판 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \)인 마이크로스트립 패치 안테나의 방사 특성</h2> <p>그림 4는 기판 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 일 때 기판의 한 변의 길이를 \( 0.4 \lambda_{0} \) 에서 \( 3.0 \lambda_{0} \) 까지 \( 0.2 \lambda_{0} \) 간격으로 변화시켜가며 각각의 공진주파수에서 전산모의한 전방방사와 후방방사의 이득을 나타낸다. 전방방사는 기판의 크기에 따라 \( 1.30 \mathrm{dBi} \) 부터 \( 4.94 \mathrm{dBi} \) 까지 변화하였고 후방방사는 \( -14.52 \mathrm{dBi} \)부터 \( -5.52 \mathrm{dBi} \)까지 변화하였다. 기판 두께가 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 인 경우보다 기판 두께가 얇아서 표면파의 크기가 작기 때문에 이득 변화 폭이 작은 것을 볼 수 있다. 기판의 한 변의 길이가 \( 0.8 \lambda_{0} \) 일 때 후방방사 이득이 가장 작아 전방방사와 후방방사의 이득 차이가 \( 19.17 \mathrm{~dB} \) 로 가장 크게 발생하였다. 기판의 한 변의 길이가 \( \lambda_{0} \) 일 때 전방방사가 \( 4.94 \mathrm{dBi} \) 로 커졌다가 작아져 한 변의 길이가 \( 1.8 \lambda_{0} \) 인 경우에 전방 방사의 이득이 \( 1.30 \mathrm{dBi} \)로 가장 작게 발생하였다. 한 변의 길이가 증가하여 \( 2.6 \lambda_{0} \)일 때 전방방사 이득이 \(4.91 \mathrm{dBi} \) 로 다시 커지는 것을 볼 수 있다.</p> <p>그림 5(a), (b), (c), 와 (d)는 각각 기판의 크기가 \( 0.8 \lambda_{0}\), \(1.0 \lambda_{0}\), \(1.8 \lambda_{0} \), 와 \( 2.6 \lambda_{0} \) 일 때 패치 안테나의 전산모의한 반사손실과 측정된 반사손실을 나타낸다. 공진주파수는 전산모의 결과보다 측정 결과가 약 \( 10 \% \) 정도 더 높은 값을 가짐을 볼 수 있다. 기판 두께가 \( 1.6 \mathrm{mm} \) 인 경우보다 기판 두께가 더 얇아서 제시된 마이크로스트립 안테나의 공진 주파수와 전산모의한 공진주파수가 더 큰 차이를 가진다고 생각한다. 또한 \( -10 \mathrm{~dB} \) 대역폭은 기판 두께가 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 인 경우보다 작은 것을 볼 수 있다.</p> <p>그림 6 (a), (b), (c), 와 (d)는 각각 기판의 크기가 \( 0.8\lambda_{0}\), \(1.0 \lambda_{0}\), \(1.8 \lambda_{0} \), 와 \( 2.6 \lambda_{0} \) 일 때 공진 주파수에서 전산모의한 E-평면과 H-평면의 방사패턴과 측정한 방사패턴을 나타낸다. 측정된 공진 주파수는 전산모의된 공진 주파수보다 약 \( 10 \% \) 정도 크게 밝생하였지만 측정된 방사패턴과 전산모의한 방사패턴은 잘 일치함을 볼 수 있다. 표 2 는 기판 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 일 때 4 가지 기판 크기에 대한 패치 안테나의 방사특성을 요약한 전산 모의 결과와 측정 결과를 보인다.</p> <table border><caption>표 2. 기판 두께가 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 일 때 4 가지 기판 크기에서 패치 안테나의 방사특성에 대한 전산모의 결과와 측정 결과.</caption> <tbody><tr><td rowspan=2 colspan=2>기판 크기 (\(\lambda_{0}\))</td><td rowspan=2>공진주파수(\(\mathrm{GHz}\))</td><td rowspan=2>S11(\(\mathrm{dB}\))</td><td rowspan=2>10\(\mathrm{dB}\) 대역폭 (\(\%\))</td><td colspan=2>이득이 최대가 되는 방향(\(^{\circ}\))</td><td rowspan=2>전방방사(\(\mathrm{dBi}\))</td><td rowspan=2>후방방사(\(\mathrm{dBi}\))</td></tr><tr><td>E-평편</td><td>H-평면</td></tr><tr><td rowspan=2>0.8</td><td>전산모의결과(0.8)</td><td>4.98</td><td>-35.24</td><td>0.8</td><td>-1</td><td>0</td><td>4.65</td><td>-14.52</td></tr><tr><td>측정결과(0.89)</td><td>5.54</td><td>-13.03</td><td>0.5</td><td>-3</td><td>-4</td><td>3.52</td><td>-11.70</td></tr><tr><td rowspan=2>1</td><td>전산모의결과(1)</td><td>4.98</td><td>-24.09</td><td>0.8</td><td>1</td><td>0</td><td>4.94</td><td>-10.70</td></tr><tr><td>측정결과(1.11)</td><td>5.55</td><td>-14.53</td><td>0.6</td><td>4</td><td>-3</td><td>4.29</td><td>-8.53</td></tr><tr><td rowspan=2>1.8</td><td>전산모의결과(1.8)</td><td>4.98</td><td>-21.89</td><td>0.8</td><td>-33</td><td>0</td><td>1.30</td><td>-10.24</td></tr><tr><td>측정결과(1.97)</td><td>5.48</td><td>-11.96</td><td>0.4</td><td>31</td><td>1</td><td>2.62</td><td>-11.29</td></tr><tr><td rowspan=2>2.6</td><td>전산모의결과(2.6)</td><td>4.99</td><td>-22.42</td><td>0.8</td><td>0</td><td>1</td><td>4.91</td><td>-11.25</td></tr><tr><td>측정결과(2.84)</td><td>5.47</td><td>-11.02</td><td>0.5</td><td>44</td><td>-6</td><td>4.08</td><td>-12.21</td></tr></tbody></table> <p>측정 결과를 보면 기판의 한 변의 길이가 \( \lambda_{0} \) 일 때 전방방사 이득이 \( 4.29 \mathrm{dBi} \) 로 크고 기판의 크기가 \( 1.8 \lambda_{0} \)일 때 전방방사 이득이 \( 2.62 \mathrm{dBi} \) 로 가장 작은 것을 볼 수 있다. 기판의 크기가 \( 0.8 \lambda_{0} \) 일 때 전방방사와 후방방사 이득의 차이가 \( 15.22 \mathrm{~dB} \) 로 크고 전방방사 이득도 \( 3.52 \mathrm{dBi} \) 로 비교적 큼을 볼 수 있다. 또한 전산모의 결과와 비슷하게 기판의 크기가 \( 2.6 \lambda_{0} \) 일 때 전방방사 이득이 \( 4.08 \mathrm{dBi} \) 로 다시 커진 것을 볼 수 있다.</p> <p>기판 크기가 \( \lambda_{0} \) 에서 \( 1.8 \lambda_{0} \) 로 달라질 때 E-평면에서 이득이 최대가 발생하는 각도가 \( \theta=4^{\circ} \) 에서 \( \theta=31^{\circ} \)로 크게 달라져 전방방사 이득이 \( 4.29 \mathrm{dBi} \) 에서 \( 2.63 \mathrm{dBi} \)로 감소함을 볼 수 있다. 또한 전산모의 결과와 비슷하게 기판의 크기가 \( 2.6 \lambda_{0} \) 인 경우 E-평면 방사패턴에 리플이 많이 발생하는 것을 볼 수 있다. E-평면에서 이득이 최대가 발생하는 각도는 \( 44^{\circ} \) 이고 이득은 \( 4.3 \mathrm{dBi} \) 나 \( -1^{\circ} \) 에서 이득이 \( 4.10 \mathrm{dBi} \) 발생하여 전방방사 이득이 \( 4.08 \mathrm{dBi} \) 로 크게 발생함을 볼 수 있다. 기판의 크기가 커질수록 기판을 따라 진행하는 표면파의 위상 변화가 진행 각도에 따라 크게 달라져 E-평면 방사패턴에 리플들이 발생하는 것을 볼 수 있다.</p> <p>H-평면 방사패턴에서 기판 크기 변화에 의한 최대 이득이 발생하는 각도 변화와 방사패턴의 변화는 E-평면 방사패턴에서 최대 이득이 발생하는 각도 변화와 방사패턴의 변화보다 작음을 볼 수 있다. 그 이유는 표면파가 패치의 길이 방향을 따라 주로 전파되기 때문이라 생각된다.</p> | [
"표 2에서 전산 모의 결과의 공진주파수가 가장 큰 값의 기판 크기는 어떤 값을 가지니?",
"표 2에서 기판 크기 0.8이고 전방방사의 전산모의 결과는 무엇입니까?",
"표 2에서 10\\(\\mathrm{dB}\\) 대역폭 (\\(\\%\\))이 가장 작은 값의 기판 크기는 어떤거야?",
"표 2에서 S11(\\(\\mathrm{dB}\\))의 결과 값이 가장 작은 것은 얼마 입니까?",
"표 2에서 이득이 최대가 되는 방향,E-평편의 결과가 0일 때, 공진 주파수는 어떤 값이야?",
"표 2에서 기판 크기 1의 측정결과가 -8.53의 값을 지니는 것은 무엇의 결과 입니까?",
"표 2에서 후방방사의 결과 중 가장 큰 값의 기판 크기는 뭐야?",
"표2를 보면 기판 크기의 전산모의 결과(2.6)와 측정결과(2.84)를 비교하면 공진주파수는 무엇이 더 큰가요?"
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2da6a2f5-1970-4c26-8dd7-6410cbef1eab | 인공물ED | 비선형 특징투영 기법을 이용한 웨이블렛 기반 근전도 패턴인식 | <h1>IV. 실험 결과</h1> <p>근전도 패턴인식의 목적은 사용자의 의도를 인식하고 근전의수 동작을 제어하기 위한 것이다. 일반적으로 \( 300 \mathrm{~msec} \) 이내에 사용자의 의도를 인식하고 근전의수를 동작시켜야만 자연스러운 의수사용이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 조건을 만족하기 위해서 \( 250 \mathrm{~msec} \) 데이터 원도가 \( 125 \mathrm{~msec} \) 이동증가분을 가지도록 설정하였다. 따라서 어떤 시점에서 주어진 사용자의 의도는 반드시 \( 250 \mathrm{~msec} \) 데이터 윈도에 두 번씩 포함되므로 패턴인식을 위한 처리시간이 \( 125 \mathrm{~msec} \) 보다 작다면 사용자의 의도는 \( 300 \mathrm{~msec} \) 내에 인식될 수 있다. 실험에서는 본 연구에서 제안한 패턴인식 방법의 오차율과 처리시간을 평가한다.</p> <p>본 논문에서는 그림 6 과 같이 근전도를 취득하기 위한 4 개의 표면전극, 필터 내장형 증폭기, A/D 카드를 포함한 PC, 그리고 실험결과를 나타내는 사용자 인터페이스로 실험 장치를 구성하였다. 피실험자는 휴지동작을 포함하여 그림 2 의 8 가지 동작을 순차적으로 수행하였으며, 동시에 근전도가 측정되었다. 처음 \( 45056 \mathrm{~msec} \) 동안 획득된 근전도는 학습 패턴으로 사용되었으며, 나머지 \( 46848 \mathrm{~msec} \) 동안 획득된 근전도는 테스트 패턴으로 사용되었다. 학습과정을 위해 측정된 근전도는 \( 125 \mathrm{~msec} \) 이동증가분을 가진 \( 250 \mathrm{~msec} \) 데이터 윈도로 분할되었고, 각각 분류하고자 하는 동작 클래스가 할당되었다. 학습과정에서 구하는 패턴인식 파라미터를 정리하면 다음과 같다.</p> <ol type=1 start=1><li>웨이블렛 패킷 변환을 위한 지역 분리 기저</li> <li>PCA를 위한 공분산 행렬의 고유벡터</li> <li>SOFM을 위한 뉴런의 연결강도</li> <li>다층 신경회로망을 위한 뉴런의 연결강도</li></ol> <p>지역 분리 기저 알고리즘에서 이산 웨이블렛 분해는 Mallat 알고리즘으로 구현되었다. 웨이블렛 및 스케일링 함수는 10 개의 계수를 가진 5 차 Symmlet 함수가 사용되었으며, 4 차 스케일 레벨까지 변환이 수행되었다. 컨벌루션 및 다운-샘플링 과정을 거친 후 각 부공간의 기저벡터의 길이는 표 1 과 같다. 그림 7 은 채널 2 에 대한 지역 분리 기자 알고리즘의 결과이다. 상위 윈도는 \( 250 \mathrm{~msec} \) 원신호가 4 차 스케일 레벨까지 완전분해(full decomposition)된 결과이며, 하위 윈도는 부공간의 분리척도를 비교하여 선택된 최적 이진트리(best binary tree)이다. 그림 8 은 선택된 시간-주파수 영역 부공간의 조합을 채널별로 도시한 결과이다. 각 채널은 독립적으로 9 개 클래스의 분리척도를 최대로 하는 시간-주파수 영역을 형성한다. 따라서 웨이블렛 변환과 달리 채널별로 서로 다른 형태의 타일링을 가짐을 알 수 있다. 각 채널의 특징벡터는 선택된 지역 분리 기저에 따라 웨이블렛 분해를 수행함으로써 추출되었다.</p> <table border><caption>표 1. 각 부공간의 기저벡터 길이</caption> <tbody><tr><td>Subspace</td><td>\( \Omega_{0,0} \)</td><td>\( \Omega_{1,k} \)</td><td>\( \Omega_{2,k} \)</td><td>\( \Omega_{3,k} \)</td><td>\( \Omega_{4,k} \)</td></tr><tr><td>Length</td><td>256</td><td>132</td><td>70</td><td>39</td><td>24</td></tr></tbody></table> <p>이상에서 추출된 특징벡터를 이용하여 PCA 와 SOFM 을 위한 학습을 수행하였다. 먼저 PCA 를 위한 공분산 행렬을 웨이블렛 패킷변환 계수의 절대값으로부터 구성하였다. 공분산 행렬의 고유벡터 중 고유치가 가장 큰 5 개의 벡터를 선택하여 변환행렬을 구하였다. 특징벡터는 변환행렬을 통해 5 차원으로 축소되었다. 그림 9 는 5 차원 벡터 중 2 차 주요 성분까지만을 나타낸 결과이다. 앞서 언급한 바와 같이 PCA 의 신호압축 효과로 인해 클래스 밀도함수가 중복됨을 확인할 수 있다.</p> <p>SOFM 의 초기 연결강도는 PCA 의 출력으로부터 무작위로 선택하였다. 따라서 학습 초기의 모든 뉴런은 동일한 확률로 승리뉴런이 될 수 있다. 근접도 함수의 초기 분산값은 \( 40 \times 40 \) 출력공간을 포함할 수 있도록 \( \sigma_{0}=20 \) 로 설정하였으며, 시정수는 \( \tau_{1}=2000 \) 로 설정하였다. 그리고 초기 학습률은 \( \eta_{0}=0.9 \) 이며 시정수는 \( \tau_{2}=2000 \) 이다. 그 결과 학습횟수 4000 번에서 SOFM 의 연결강도가 수렴함을 보였다. 그림 10 은 SOFM의 출력을 2 차원 격자공간에 도시한 결과이다. 동일한 클래스에 속한 패턴들이 클러스터를 형성하고 있으며 PCA 출력과 비교하여 클래스 분리도가 향상됨을 알 수 있다.</p> <p>다층 신경회로망의 입력은 SOFM 출력뉴런의 좌표 값을 정규화한 값으로 얻어졌다. 2 층으로 이루어진 은닉층의 뉴런개수는 각각 9 개로 설정하였으며, 학습횟수 10000 번에서 모든 출력의 오차가 수렴함을 보였다. 학습패턴에 대한 다충 신경회로망의 출력을 그림 11 에 보인다. \( 45056 \mathrm{~msec} \) 동안 351 번의 패턴분류가 이루어졌으며 정상상태에서 각 클래스의 출력이 안정적임을 확인할 수 있었다.</p> <p>웨이블렛 패킷변환, PCA, SOFM, 그리고 다층 신경 회로망의 학습이 완료된 후, 제안된 방법의 인식률을 검증하였다. 그림 12 에서 테스트 패턴과 인식결과를 보인다. 테스트 패턴은 피실험자로부터 측정한 \( 46848 \mathrm{~msec} \) 근전도이다. 원 기호는 인식결과를 나타내며 실선은 분류하고자 하는 클래스이다. 비록 각 동작간의 시작과 종료 시점에서 오차가 발생하지만 전체적인 결과에서 높은 인식률을 보인다.</p> <p>다음으로 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 PCA 만을 사용한 경우 그리고 SOFM 만을 사용한 경우와 비교하였다. 그림 13 의 인식 오차율을 보면 SOFM 만을 사용한 경우가 가장 낮은 오차율을 보였다. 그러나 이 방법은 높은 차원의 시간-주파수영역 특징벡터를 그대로 사용함으로써 그림 14 에 보이는 것과 같이 긴 처리 시간을 필요로 하였다. 그림 14 의 처리시간은 \( 1.8 \mathrm{~GHz} \) Pentium IV processor PC에서 수행된 결과이다. 실시간 패턴인식을 위해서는 계산과정이 데이터 윈도의 이동증가분 \( 125 \mathrm{~msec} \) 내에 이루어져야 한다. 따라서 SOFM 만을 사용한 방법은 실시간 구현이 불가능하다. 반면 제안된 방법은 SOFM 만을 사용한 방법과 비슷한 인식률을 가지면서 실시간 구현이 가능함을 알 수 있다.</p> | [
"표 1 각 부공간의 기저벡터 길이에서 길이가 가장 긴 것은 무엇입니까?",
"표1에서 길이가 가장 짧은 것은 뭐야?",
"표1에서 길이가 가장 긴 값은 얼마입니까?",
"표1에서 길이가 가장 짧을 때, 어떤 값을 가지니?",
"표1에서 결과 값들은 무엇을 나타내고 있습니까?"
] |
9080435c-9ac9-4d26-a07d-b4f5eed85816 | 인공물ED | ASIP를 이용한 다중 비디오 복호화기 설계 및 최적화 | <table border><caption>표 \(5\). 최적화 수준에 따른 MPEG-2의 동작 사이클</caption> <tbody><tr><td>영상 \ 최적화 단계 영상</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>C-레벨 최적화 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>Miss America</td><td>\(43,413,300\)</td><td>\(38,926.395\)</td><td>\(18,515,880\)</td><td>\(57.3\%\)</td></tr><tr><td>Deadline</td><td>\(44,855,097\)</td><td>\(40,493,187\)</td><td>\(19,812,029\)</td><td>\(55.8\%\)</td></tr><tr><td>Foreman</td><td>\(46,218,855\)</td><td>\(42,144,190\)</td><td>\(21,007,753\)</td><td>\(54.5\%\)</td></tr><tr><td>Paris</td><td>\(47,041,886\)</td><td>\(42,693,537\)</td><td>\(22,032,288\)</td><td>\(53.2\%\)</td></tr><tr><td>Coastguard</td><td>\(47,592,406\)</td><td>\(47,592,406\)</td><td>\(25,973,283\)</td><td>\(49.2\%\)</td></tr><tr><td>Tempete</td><td>\(51,562,636\)</td><td>\(47,398,366\)</td><td>\(26,354,106\)</td><td>\(48.9\%\)</td></tr><tr><td>Funfair</td><td>\(53,660,958\)</td><td>\(49,827,725\)</td><td>\(28,561,705\)</td><td>\(46.8\%\)</td></tr><tr><td>Mobile</td><td>\(54,742,457\)</td><td>\(51,898,800\)</td><td>\(30,464,221\)</td><td>\(45.3\%\)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(6\). 최적화 수준에 따른 MPEG-4의 동작 사이클</caption> <tbody><tr><td>영상 \ 최적화 단계 영상</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>C-레벨 최적화 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>Miss America</td><td>\(41,239,270\)</td><td>\(300,432,890\)</td><td>\(26,487,129\)</td><td>\(35.8\%\)</td></tr><tr><td>Deadline</td><td>\(45,585,194\)</td><td>\(35,799,000\)</td><td>\(29,931,979\)</td><td>\(34.3\%\)</td></tr><tr><td>Foreman</td><td>\(46,428,530\)</td><td>\(36,119,693\)</td><td>\(30,339,420\)</td><td>\(34.7\%\)</td></tr><tr><td>Paris</td><td>\(48,699,767\)</td><td>\(38,071,437\)</td><td>\(32,018,297\)</td><td>\(34.3\%\)</td></tr><tr><td>Coastguard</td><td>\(52,723,275\)</td><td>\(42,980,837\)</td><td>\(36,274,322\)</td><td>\(31.2\%\)</td></tr><tr><td>Tempete</td><td>\(56,265,949\)</td><td>\(44,162,967\)</td><td>\(37,383,031\)</td><td>\(33.6\%\)</td></tr><tr><td>Funfair</td><td>\(57,585,824\)</td><td>\(47,392,496\)</td><td>\(38,576,088\)</td><td>\(33.0\%\)</td></tr><tr><td>Mobile</td><td>\(62,820,799\)</td><td>\(51,132,115\)</td><td>\(38,576,088\)</td><td>\(30.0\%\)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(7\). 최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클</caption> <tbody><tr><td>영상 \ 최적화 단계 영상</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>C-레벨 최적화 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>Miss America</td><td>\(63,259,833\)</td><td>\(57,392,730\)</td><td>\(40,458,561\)</td><td>\(36.0\%\)</td></tr><tr><td>Deadline</td><td>\(72,792,618\)</td><td>\(66,115,072\)</td><td>\(48,881,041\)</td><td>\(32.8\%\)</td></tr><tr><td>Foreman</td><td>\(85,831,183\)</td><td>\(75,671,860\)</td><td>\(55,590,007\)</td><td>\(35.2\%\)</td></tr><tr><td>Paris</td><td>\(78,918,992\)</td><td>\(74,363,812\)</td><td>\(55,802,187\)</td><td>\(29.3\%\)</td></tr><tr><td>Coastguard</td><td>\(91,448,863\)</td><td>\(86,925,569\)</td><td>\(66,859,570\)</td><td>\(29.1\%\)</td></tr><tr><td>Tempete</td><td>\(101,885,098\)</td><td>\(88,792,341\)</td><td>\(68,992,151\)</td><td>\(32.3\%\)</td></tr><tr><td>Funfair</td><td>\(101,523,944\)</td><td>\(93,531,092\)</td><td>\(72,428,443\)</td><td>\(28.7\%\)</td></tr><tr><td>Mobile</td><td>\(111,585,644\)</td><td>\(99,356,913\)</td><td>\(78,468,365\)</td><td>\(29.7\%\)</td></tr></tbody></table> | [
"최적화 수준에 따른 MPEG-2의 Miss America 영상에서 모듈화 적용 사이클은 얼마인가요?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-2의 최적화 비율이 57.3%인 영상은 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-2의 동작 사이클을 나타낸 표에서 Mobile 영상의 최적화 비율은 얼마야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-2의 동작 사이클을 나타낸 표에서 최적화 비율이 가장 낮은 영상은 무엇인가요?",
"MPEG-2의 명령어 추가 사이클이 28,561,705인 영상은 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-4의 동작 사이클 중 C-레벨 최적화가 가장 큰 영상은 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-4의 동작 사이클 중 명령어 추가 사이클이 32,018,297인 영상은 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-4의 동작 사이클 영상 중 최적화 비율이 가장 낮은 영상은 무엇인가요?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-4의 동작 사이클에서 제일 높은 최적화 비율은 몇 퍼센트야?",
"최적화 수준에 따른 MPEG-4에서 Tempete 영상의 모듈화 적용 사이클은 얼마야?",
"최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클을 나타낸 표에서 최적화 비율이 가장 낮은 영상은 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클에서 Coastguard의 영상의 최적화 비율은 얼마인가요?",
"최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클에서 최적화 비율이 36.0%인 영상의 이름이 뭐야?",
"최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클을 나타낸 표에서 어떤 영상의 C-레벨 최적화 사이클이 가장 큰가요?",
"최적화 수준에 따른 AVS의 동작 사이클에서 명령어 추가 사이클이 48,881,041인 영상의 이름은 무엇인가요?"
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c92cc2c2-ff2b-47a0-b447-c38d2536d64d | 인공물ED | ASIP를 이용한 다중 비디오 복호화기 설계 및 최적화 | <h2>2. 공용 명령어 연구 및 최적화</h2><p>전술한 바와 같이 모듈화된 비디오 복호화기는 표준에 따라 각기 다른 연산을 수행하지만 입/출력은 유사한 특징이 있다. 예를 들어, IDCT 모듈에서는 CBP(Coded block pattern)에 따라 블록단위로 역 이산 여현 변환 수행 여부를 결정하며, MC 모듈에서는 참조블록의 화소에 표준별 특정 보간 필터(Interpolation filter)를 적용하여 보간한다는 유사성을 갖는다.</p><p>따라서 본 논문에서는 다양한 비디오 복호화기를 적용할 수 있는 프로세서를 위하여 모듈간의 유사성을 기반으로 공용 명령어를 추가하였다. 표 \(2\)는 본 연구에서 사용하는 공용 명령어를 나타낸다.</p><table border><caption>표 \(2\). 공용 명령어 리스트</caption><tbody><tr><td>명령어</td><td>인트린직 함수</td><td>세부 동작</td><td>사용 모듈</td></tr><tr><td>lmax</td><td>lmax_ckf</td><td>두 32비트 정수를 입력받아 둘 중 최댓값을 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>VLD_IQ</td></tr><tr><td>lmin</td><td>lmin_ckf</td><td>두 32비트 정수를 입력받아 둘 중 최솟값을 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>VLD_IQ</td></tr><tr><td>clz</td><td>clz_ckf</td><td>입력 레지스터의 MSB(Mod signification bit)부터 연속되는 0의 개수를 결과 레지스터에 저장</td><td>VLD_IQ</td></tr><tr><td>labs</td><td>labs_ckf</td><td>두 32비트 정수를 입력받아 두 정수 차의 절댓값을 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>VLD_IQ</td></tr><tr><td>labs_4</td><td>labs_4_ckf</td><td>8비트 정수 4개로 구성된 32비트 워드 2개를 입력받아 차의 철댓값을 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>MC, VLD_IQ</td></tr><tr><td>lclip</td><td>lclip_ckf</td><td>범위를 시청하는 최댓값과 최솟값의 두 32비트 정수와 적용하는 32비트 정수 하나를 입력받아 클리핑 연산을 수행</td><td>VLD_IQ, IDCT</td></tr><tr><td>smul_4</td><td>smul_4_ckf</td><td>부호가 있는 8비트 정수 4개로 구성된 32비트 워드 2개를 입력받아 둘 간의 곱의 합을 구하여 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>MC, VLD_IQ</td></tr><tr><td>umul_4</td><td>umul_4_ckf</td><td>부호가 없는 8비트 정수 4개로 구성된 32비트 워드 2개를 입력받아 둘 간의 곱의 합을 구하여 32비트 결과 레지스터에 저장</td><td>MC, VLD_IQ</td></tr><tr><td>bext</td><td>bext_ckf</td><td>플래그가 1인 경우 MSB를 바이트 확장하고, 풀래그가 0인 경우 LSB를 확장하여 결과 레지스터에 저장</td><td>Padding</td></tr><tr><td>bilf</td><td>bilf_ckf</td><td>두 32비트 정수를 입력받아 양선형 필터링을 수행</td><td>MC</td></tr><tr><td>add_clip4</td><td>add_clip4_ckf</td><td>16비트 정수 2개로 구성된 32비트 워드 2개와 8비트 정수 4개로 구성된 32비트 워드 1개를 입력받아 각각 합을 구한 결과에 클리핑연산을 수행하여 결과 레지스터에 저장</td><td>RECON</td></tr></tbody></table> | [
"다양한 비디오 복호화기를 적용을 위한 프로세서에서 추가한 공용 명령어 중 bilf의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용할 수 있는 프로세서를 위하여 추가한 공용 명령어 중 lmax의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"공용 명령어 중 labs의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 labs_ckf의 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용하기위해여 추가한 공용 명령어중 labs_4의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 labs_4_ckf를 나타내는 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용하기위해여 추가한 공용 명령어중 lclip의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 lclip_ckf의 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용을 위한 프로세서에서 추가한 공용 명령어중bext의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 bext_ckf를 나타내는 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용하기 위해 추가한 공용 명령어 중 smul_4의 세부 동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 smul_4_ckf의 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용을 위한 프로세서에서 추가한 공용 명령어 중 add_clip4의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"레지스터에 저장한 입력 레지스터의 MSB(Mod signification bit)부터 연속되는 0의 개수는 무슨 공용 명령어를 입력했어?",
"레지스터에 저장한 두 32비트 정수를 입력받아 둘 중 최댓값은 명령어 lmin와 무슨 명령어야?",
"레지스터에 저장한 두 32비트 정수를 입력받아 두 정수 차의 절댓값을 32비트 결과는 어떤 명령어로 나타냈어?",
"레지스터에 저장한 8비트 정수 4개로 구성된 32비트 워드 2개를 입력받아 차의 절대값을 32비트 결과는 어떤 명령어로 나타냈어?",
"클리핑 연산의 수행은 범위를 시청하는 최댓값과 최솟값의 두 32비트 정수와 적용하는 32비트 정수 하나를 입력 받은 것으로 어떤 명령어로 나타냈어?",
"레지스터에 저장한 플래그가 1인 경우 MSB를 바이트 확장하고, 풀래그가 0인 경우 LSB를 확장한 결과에서의 명령어는 뭐야?",
"RECON을 사용한 모듈은 입력 명령어가 뭐야?",
"두 32비트 정수를 입력받아 둘 중 최댓값을 32비트 결과 레지스터에 저장의 동작함은 명령어 lmax외 어떤 명령어로 동작해?",
"표 2에서 인트린직 함수 lmin_ckf의 명령어는 뭐야?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용할 수 있는 프로세서를 위하여 추가한 공용 명령어중 clz의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 명령어 clz의 세부 동작은 어떻게 돼?",
"다양한 비디오 복호화기를 적용을 위한 프로세서에서 추가한 공용 명령어중 umul_4의 세부동작은 어떻게 이루어져?",
"표 2에서 인트린직 함수 umul_4_ckf의 세부 동작은 어떻게 돼?"
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3846427f-0766-466a-a991-2d81d668e4be | 인공물ED | ASIP를 이용한 다중 비디오 복호화기 설계 및 최적화 | <p>표 \(8 \sim 10)은 각 표준의 기능 모듈별 복잡도에 대한 결과로써 참조 소프트웨어의 모듈화 단계와 C-레벨 최적화 및 명령어 추가 단계에서 각 모듈의 사이클과 모듈별 최적화 비율 나타낸다.</p> <table border><caption>표 \(8\). 명령어 추가에 따른 MPEG-2의 모듈별 소요 사이클</caption> <tbody><tr><td>모듈 \ 최적화 단계</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>VLD_IQ</td><td>\(149,697,714\)</td><td>\(87,571,449\)</td><td>\(41.5\%\)</td></tr><tr><td>IDCT</td><td>\(119,282,898\)</td><td>\(72,241,272\)</td><td>\(39.4\%\)</td></tr><tr><td>MEM_MC</td><td>\(9,035,766\)</td><td>\(9,035,766\)</td><td>\(0.00\%\)</td></tr><tr><td>MC</td><td>\(18,116,013\)</td><td>\(7,167,385\)</td><td>\(60.4\%\)</td></tr><tr><td>RECON</td><td>\(89,344,971\)</td><td>\(8,569,968\)</td><td>\(90.4\%\)</td></tr><tr><td>MEM_RECON</td><td>\(8,192,448\)</td><td>\(8,135,424\)</td><td>\(0.70\%\)</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>\(393,669,810\)</td><td>\(192,721,264\)</td><td>\(51.0\%\)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(9\). 명령어 추가에 따른 MPEG-4의 모듈별 소요 사이클</caption> <tbody><tr><td>모듈 \ 최적화 단계</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>VLD_IQ</td><td>\(224,788,151\)</td><td>\(162,846,887\)</td><td>\(27.6\%\)</td></tr><tr><td>IDCT</td><td>\(82,899,494\)</td><td>\(49,595,048\)</td><td>\(40.2\%\)</td></tr><tr><td>MEM_MC</td><td>\(15,204,686\)</td><td>\(14,410,493\)</td><td>\(5.2\%\)</td></tr><tr><td>MC</td><td>\(23,269,829\)</td><td>\(16,472,644\)</td><td>\(29.2\%\)</td></tr><tr><td>RECON</td><td>\(58,239,024\)</td><td>\(26,564,935\)</td><td>\(54.4\%\)</td></tr><tr><td>MEM_RECON</td><td>\(6,947,424\)</td><td>\(5,103,648\)</td><td>\(26.5\%\)</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>\(411,348,608\)</td><td>\(274,993,655\)</td><td>\(33.1\%\)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(10\). 명령어 추가에 따른 AVS의 모듈별 소요 사이클</caption> <tbody><tr><td>모듈 \ 최적화 단계</td><td>모듈화 적용 (cycle)</td><td>명령어 추가 (cycle)</td><td>최적화 비율</td></tr><tr><td>VLD_IQ</td><td>\(208,157,690\)</td><td>\(206,223,211\)</td><td>\(0.90\%\)</td></tr><tr><td>IDCT</td><td>\(112,953,397\)</td><td>\(63,472,582\)</td><td>\(43.8\%\)</td></tr><tr><td>IPRED</td><td>\(23,678,549\)</td><td>\(15,508,840\)</td><td>\(34.5\%\)</td></tr><tr><td>MEM_MC</td><td>\(36,638,669\)</td><td>\(34,480,898\)</td><td>\(5.90\%\)</td></tr><tr><td>MC</td><td>\(124,455,988\)</td><td>\(78,179,385\)</td><td>\(37.2\%\)</td></tr><tr><td>RECON</td><td>\(99,451,331\)</td><td>\(13,410,144\)</td><td>\(86.5\%\)</td></tr><tr><td>MEM_DEBLOCK</td><td>\(101,880,541\)</td><td>\(74,205,265\)</td><td>\(27.2\%\)</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>\(707,216,175\)</td><td>\(485,480,325\)</td><td>\(31.4\%\)</td></tr></tbody></table> <p>표 \(8 \sim 10\)을 살펴보면, 3가지 표준에서 공통적으로 높은 최적화 성능을 나타내는 모듈은 RECON 모듈로써, MPEG-2와 AVS에서는 \( 90 \% \)와 \( 86.5 \% \)의 큰 사이클 감소를 나타내었다. 이는 제안한 add_clip_4 명령어로 SIMD 형태로 분기를 감소시키고 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있었기 때문으로, 이러한 SIMD 형태의 smul_4 명령어를 적용하여 보간 필터링을 수행하는 MC 모듈에서도 각각 \( 60.4 \% 29.2 \%, 37.2 \% \)의 사이클 감소 결과를 확인할 수 있었다.</p> <p>그러나 비디오 복화기의 복잡도 측면에서 살펴보면, VLD_IQ 모듈의 경우 비트스트림을 파일에서부터 읽어오는 파일 읽기 오버헤드 (File read overhead)와 잦은 분기로 인한 파이프라인 스톨로 인하여 가장 높은 복잡도를 나타내었다. 또한, 최적화 과정에서도 분기의 제거에 초점을 맞추었으나 다른 모듈에 비하여 최적화 비율이 낮음을 확인 할 수 있다. 그림 \(9\)는 MPEG-2, MPEG-4 및 AVS의 최적화 이전과 이후의 비디오 복호화기에서 차지하는 모듈별 비율을 나타낸다. 그림 \(9\)에서 나타나는 바와 같이 최적화 이후에도 VLD_IQ 모듈의 복잡도는 MPEG-2에서는 \( 45 \%\), MPEG-4에서는 \( 59 \%\), AVS에서는 \( 43 \% \) 로 비디오 복호화기 복잡도의 절반가량을 차지하는 것으로 나타났다. 이는 비디오 복호화기의 구현에 있어 VLD_IQ 모듈은 프로세서 기반으로의 구현에 적합하지 않으며, 따라서 해당 모듈에 대해서는 하드웨어 가속 모듈로 처리할 필요가 있다.</p> <p>전술한 바와 같이 복잡도가 높은 VLD_IQ 모듈에 대하여 추가적인 하드웨어 가속기를 추가할 경우, VLD_IQ를 제외한 최적화 비율율 살펴보면 MPEG-2의 경우 \( 56.9 \%\), MPEG-4에서는 \( 39.9 \%\), AVS에서는 \( 44.0 \% \)의 보다 높은 사이클 감소 비율을 나타내었다.</p> | [
"명령어 추가에 따른 MPEG-2의 모듈별 소요 사이클에서 VLD_IQ의 최적화 비율은 얼마인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-2의 모듈별 소요 사이클의 모듈에 따른 평균 최적화 비율은 얼마인가?",
"세 가지 모듈별 소요 사이클 중에서 모듈화 적용 합계가 가장 큰 것은 무엇인가?",
"세 가지 모듈별 소요 사이클에서 가장 높은 최적화 비율을 가진 것은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-4의 모듈별 소요 사이클에서 가장 적은 명령어 추가를 진행한 모듈의 이름은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 AVS의 모듈별 소요 사이클에서 가장 적은 모듈화 적용을 진행한 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-4의 모듈 중 26,564,935개의 명령어를 추가하여 54.4%의 최적화 비율을 얻어낼 수 있는 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-4에서 최적화 비율이 가장 낮은 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-4는 평균적으로 얼마의 최적화 비율을 갖는가?",
"명령어 추가에 따른 AVS에서 최적화 비율이 5할을 넘지 않는 것 중 가장 높은 최적화 비율을 갖는 모듈은 어떤 것인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-4에서 가장 많은 명령어를 추가하는 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 AVS에서 최적화 비율을 80% 이상 가지려면 어떤 모듈을 사용해야 하는가?",
"명령어 추가에 따른 AVS에서 IDCT 모듈은 몇 사이클의 명령어를 추가하였는가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-2에서 두 번째로 낮은 최적화 비율을 갖는 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 AVS에서 몇 개의 명령어를 추가해 MC 모듈의 최적화 비율이 37.2%이 되도록 하였는가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-2의 모듈별 소요 사이클에서 최적화 비율이 0.00%인 것의 모듈은 무엇인가?",
"명령어 추가에 따른 MPEG-2의 모듈별 소요 사이클에서 가장 높은 최적화 비율과 가장 낮은 최적화 비율의 차이는 얼마인가?"
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1e563a25-bc53-4196-99d6-97cef91fd784 | 인공물ED | 플라스틱 기판에 제작된 유기박막태양전지의 출력특성 경시변화 | <p>Fig. 3은 유기박막태양전지 소자의 대기 중 노출시간에 따른 직렬 및 병렬 저항값의 변화를 조사한 결과이다. 직렬 및 병렬 저항은 태양전지 소자의 효율특성에 큰 영향을 미치는 인자로서 이것을 통해 태양전지 소자의 결함을 짐작해 볼 수 있다. 직렬저항의 경우 에 그 값이 큰 변화를 보이지는 않았지만, 눈에 띄는 것은 저항값이 감소하다가 다시 증가하는 것이다. 직렬저항 값의 증가는 전하의 생성 및 이동을 저해하는 요인이 존재하여 단락전류밀도(\( \mathrm{J}_\mathrm{SC} \))와 곡선인자(FF)의 감소의 원인이 된다. 이러한 직렬저항의 감소 및 증가와 같은 일련의 현상은 공액 고분자 내의 LUMO 준위와 HOMO 준위의 차의 감소와 공기 중 산소와 수분의 흡착에 의한 것으로 판단된다. 특히 열적과정 손실(thermalization loss)에 의한 고분자 재료의 변형으로 인하여 전극과의 접촉저항이 증가하였을 가능성이 크다. 병렬저항의 경우 시간이 지남에 따라 감소추이를 보이고 있다. 이러한 병렬저항의 감소는 누설전류에 기인하기 때문에 도너와 억셉터의 접합을 가로 질러 흐르는 단락 전류 및 개방 전압을 감소시키는 이유가 되기도 한다. Table 1에 시간변화에 따른 유기태양전지의 출력 특성 파라메터를 정리하였다.</p><p>Fig. 4에 유기박막태양전지의 시간 경과에 따른 constant PCE change [ \( \Delta \mathrm{\eta}] \) 값을 그래프로 나타내었다. 이 그래프를 통해 알 수 있듯이 효율의 감소는 초기에 급격하게 일어나다가 시간이 지남에 따라 차츰 그 감소폭이 줄어드는 경향을 보였다. 이는 위에서 언급한 감소 요인들에 의해서 효율을 결정짓는 주요 요소들의 감소에 따라 변화효율이 감소하지만 어느 순간에 도달하게 되면 그 감소폭은차츰 완화된다는 것을 의미한다. Fig. 4에 나타내지 않았지만 그래프에 표기한 이후에도 계속해서 효율 특성을 평가해본 결과 어느 한계치에 도달하게 되면 그 감소폭은 굉장한 미미한 수준에 도달하였다. 이것은 이 유기박막태양전지 소자들에서 태양광 에너지를 흡수하여 발생시킬 수 있는 최소의 전기에너지라 볼 수 있다.</p><table border><caption>Table 1. Time-variant performance parameters of the organic thin film solar cell device.</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Time [\( \mathrm{sec} \)]</td><td colspan=2>\( \mathrm{V}_{\mathrm{OC}} \) [\(\mathrm{V}\)]</td><td colspan=2>\( \mathrm{J}_{\mathrm{SC}} \) [\(\mathrm{mA}/\mathrm{cm}^{2}\)]</td><td colspan=2>FF [\(\%\)]</td><td colspan=2>PCE(\(\mathrm{\eta}\)) [\(\%\)]</td></tr><tr><td>PCDTBT/ PC\({}_{71}\)BM</td><td>PTB7 PC\({}_{71}\)BM</td><td>PCDTBT/ PC\({}_{71}\)BM</td><td>PTB7 PC\({}_{71}\)BM</td><td>PCDTBT/ PC\({}_{71}\)BM</td><td>PTB7 PC\({}_{71}\)BM</td><td>PCDTBT/ PC\({}_{71}\)BM</td><td>PTB7/ PC\({}_{71}\)BM</td></tr><tr><td>0</td><td>0.78</td><td>0.72</td><td>9.08</td><td>8.13</td><td>0.41</td><td>0.36</td><td>2.93</td><td>2.11</td></tr><tr><td>75</td><td>0.74</td><td>0.68</td><td>9.06</td><td>8.08</td><td>0.40</td><td>0.35</td><td>2.70</td><td>1.92</td></tr><tr><td>150</td><td>0.72</td><td>0.66</td><td>8.91</td><td>7.92</td><td>0.40</td><td>0.34</td><td>2.55</td><td>1.78</td></tr><tr><td>226</td><td>0.70</td><td>0.64</td><td>8.84</td><td>7.80</td><td>0.39</td><td>0.34</td><td>2.42</td><td>1.68</td></tr><tr><td>302</td><td>0.68</td><td>0.62</td><td>8.74</td><td>7.69</td><td>0.39</td><td>0.33</td><td>2.34</td><td>1.60</td></tr><tr><td>377</td><td>0.67</td><td>0.61</td><td>8.65</td><td>7.60</td><td>0.39</td><td>0.33</td><td>2.27</td><td>1.55</td></tr><tr><td>453</td><td>0.66</td><td>0.60</td><td>8.59</td><td>7.46</td><td>0.39</td><td>0.33</td><td>2.21</td><td>1.50</td></tr><tr><td>528</td><td>0.65</td><td>0.59</td><td>8.57</td><td>7.38</td><td>0.39</td><td>0.33</td><td>2.17</td><td>1.45</td></tr><tr><td>603</td><td>0.65</td><td>0.59</td><td>8.52</td><td>7.31</td><td>0.38</td><td>0.33</td><td>2.12</td><td>1.42</td></tr><tr><td>678</td><td>0.64</td><td>0.58</td><td>8.49</td><td>7.23</td><td>0.38</td><td>0.33</td><td>2.08</td><td>1.38</td></tr></tbody></table> | [
"태양전지 소자의 결함은 어떤 방벙을 통해 짐작할 수 있지?",
"Table 1.에서 시간이 150초 일 때, PCDTBT/ PC\\({}_{71}\\)BM의 단락전류밀도는 얼마로 측정됐어?",
"Table 1.에서 시간이 582초 일 때, PTB7 PC\\({}_{71}\\)BM의 곡선인자는 얼마야?",
"Table 1.에서 PCDTBT/ PC\\({}_{71}\\)BM의 단락전류밀도 값이 9.08이였던 시간은 무엇이지?",
"Table 1.에서 PCDTBT/ PC\\({}_{71}\\)BM의 PCE(\\(\\mathrm{\\eta}\\)) [\\(\\%\\)] 값이 제일 낮았던 시간[sec]은 몇 초 였지?",
"Table 1.에서 시간이 75초였을 경우 PCDTBT/ PC\\({}_{71}\\)BM의 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{OC}} \\) [\\(\\mathrm{V}\\)] 값은 어떻게 돼?"
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fad41874-f229-4281-80cf-11362a66f402 | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>Al/Ti-다결정 실리콘-\(\mathrm{Al}/\mathrm{Ti}\) 구조의 광검출기를 제조하여 후속 중수소 공정을 통해 광반응 특성을 개선시키기 위한 방법을 찾고자 하였다. 다결정 실리콘 내에 중수소 결합을 형성함으로써 광전류 대 암전류비가 증가하였다. 이는 중수소가 다결정 실리콘의 grainboundary나 금속과 계면에 존재하는 결함을 효과적으로 비활성화 시키는 역할을 하고 있기 때문이다. 중수소를 다결정 실리콘에 분포시키는 방법으로 열처리 확산 방법과 이온 주입 방법을 제시하였다. 실리콘 물질에 대한 중수소의 낮은 확산계수로 인해 열처리 확산 방법 후에는 다결정 실리콘 표면 근처에 중수소 결합이 대부분 형성되었다. 반면, 이온 주입 방법은 물리적으로 중수소를 다결정 실리콘의 표면 뿐 아니라 내부에도 효과적으로 분포시킬 수 있었다. 그러나 이온 주입의 경우에는 다결정 실리콘 표면의 손상이 발생하게 된다. 제조된 광검출기 구조에서 빛 에너지의 흡수는 대부분이 다결정 실리콘의 표면 근처에서 일어나므로 광 응답 특성을 높이기 위해서는 표면 근처의 결함 제거 및 중수소 결합 형성이 중요하다. 빛의 흡수 영역인 다결정 실리콘의 표면에서 결함을 감소시키기 위해서는 중수소 이온 주입법보다는 중수소 열처리 확산 공정이 유리한 것으로 판단된다 .</p> | [
"본 논문은 광반응 특성을 더 좋게 만들기 위해 어떤 방식을 썼는가?",
"다결정 실리콘 내에 중수소 결합이 이루어질 때 광전류 대 암전류비가 커지는 이유는 무엇인가?",
"다결정 실리콘 내에 중수소 결합이 이루어질 때 광전류 대 암전류비가 커지게 영향을 주는 원소는 무엇인가?",
"본 논문이 중수소를 다결정 실리콘에 퍼지게 만들기 위해 어떤 방식들을 내놓았는가?",
"본 논문이 열처리 확산 방법과 이온 주입 방법을 내놓은 이유는 광반응의 불균형을 막기 위해서인가?",
"열처리 확산 방법 후 다결정 실리콘 표면 근처에 중수소 결합이 대부분 이루어진 것은 무엇 때문에 그런가?",
"열처리 확산 방법을 통해 다결정 실리콘 내부와 표면 모두 중수소 결합이 이루어졌는가?",
"중수소를 다결정 실리콘에 분포에 있어 이온 주입 방법은 열처리 확산 방법에 비해 좋은 효과를 얻을 수 없는가?",
"중수소를 다결정 실리콘에 분포시키고자 열처리 확산 방법과 이온 주입 방법을 각자 시행했을 때 얻은 결론은 무엇인가?",
"빛의 흡수 영역인 다결정 실리콘의 표면에서 결함을 줄이기 위해서는 중수소 이온 주입법이 이익이 있는가?",
"본 논문은 광반응 특성을 더 좋게 만들기 위해 어떤 것을 개발하였는가?",
"본 논문이 Al/Ti-다결정 실리콘-\\mathrm{Al}/\\mathrm{Ti}Al/Ti 구조의 광검출기를 만든 궁극점은 무엇인가?",
"다결정 실리콘 내에 중수소 결합이 이루어지면 광전류 대 암전류비가 감소되는가?",
"중수소를 다결정 실리콘에 분포시키는 방법에 있어 이온 주입 방법의 단점은 무엇인가?",
"중수소를 다결정 실리콘에 분포시키고자 이온 주입 방법을 썼을 때 어떤 결과가 나타나는가?",
"Al/Ti-다결정 실리콘-\\(\\mathrm{Al}/\\mathrm{Ti}\\) 구조의 광검출기를 제조하여 후속 중수소 공정을 한 결과 어떻게 되었는가?"
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cc0ee254-580a-481d-8244-070f44073d7d | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <h1>Ⅱ. 실 험</h1><p>기본적인 광검출기를 제조하기 위해 그림 1과 같은 finger 및 bar 구조를 각각 설계하였다. 빛의 흡수가 일어나는 활성 영역의 길이 및 폭을 여러 가지로 변화시켰다. Finger 형태의 구조에서는 적절한 바이어스 전압이 인가될 때, 금속 선 사이에 나타나 있는 다결정 실리콘의 대부분이 전이 영역으로 바뀔 수 있다. 그러므로 빛 에너지를 흡수할 수 있는 전이영역 단면적이 늘어나게 된다. Bar 형태에서는 단순한 사각형의 다결정 실리콘 표면에서 빛의 흡수가 일어나게 되며 광전자 응용회로에 쉽게 적용될 수 있다. 그림 2는 제조된 소자의 단면을 보여준다. 실리콘 기판위에 \( 400 \mathrm{~nm} \)의 산화막을 형성 한 후 \( 500 \mathrm{~nm} \) 의 다결정 실리콘을 LPCVD 방법으로 제조하였다. 표면에서의 빛의 반사를 억제하기 위해 일부 시료에서는 anti-reflection (AR) 막으로 실리콘산화막을 \( 150 \mathrm{~nm} \) 증착시켰다. 최종적으로 금속은 \(\mathrm{Al}/\mathrm{Ti}\) 적층 구조를 사용하였다.</p><p>제조된 기본적인 MSM 광검출기에서 후속 공정으로중수소 열처리 확산법 및 중수소 이온 주입법의 공정을 통해 그 효과를 관찰하였다. 중수소 열처리 확산은 1기압 \( 400^{\circ} \mathrm{C} \)에서 30분 동안 진행되었으며, 중수소 이온 주입은 \( 10^{14} \mathrm{atoms} / \mathrm{cm}^{2} \) 의 조사량과 \(4-12\mathrm{keV}\) 의 조사에너지로 진행되었다. 중수소 이온 주입 후 중수소 결합의 활성을 위해 질소 분위기(\( 400^{\circ} \mathrm{C} \), 30분)에서 후속 열처리를 행하였다. 중수소 이온 주입 조건은 상용 tool인 SRIM을 통해 구하였다. 제조된 소자의 구조에서 다결정 실리콘을 통한 전도는 다결정 실리콘의 표면부분을 통해 우선적으로 이루어진다고 판단되어 다결정 실리콘 표면 부근의 후속 처리에 초점을 맞추고자 한다.</p><p>중수소 처리된 광검출기의 특성과 비교하기 위해 후속 공정 처리가 되지 않은 시료(the control)와 질소 분위기(\(400^{\circ} \mathrm{C}\), 30 분)에서 열처리한 시료도 준비하였다. 광 응답 측정을 위해 LED 광원은 \( 850 \mathrm{~nm} \) 파장을 사용하였다. 전기적 특성은 semiconductor parameter analyzer를 사용하여 측정하였다. 광반응 특성은 암전류(Idark)와 광전류(Ilight) 측정을 통해 조사되었다.</p><h1>Ⅲ. 결 과</h1><p>측정에 사용된 광검출기는 입사 빛의 반사를 최소화하기 위해 AR층을 기본으로 구성하고 있다. 사용된 소자는 네 종류로 분류된다. 중수소 이온 주입 소자, 중수소 열처리 확산 소자 및 이들 소자와 특성 비교하기 위해 후속 공정이 이루어지지 않은 소자(the control)와 단지 질소 분위기에서 열처리된 소자 (\( \mathrm{N}_{2}\) \(\mathrm{400} { }^{\circ} \mathrm{C}\) anneal)가 제조되었다. 그림 3은 각 소자에 대한 암전류-전압 특성을 나타내고 있다. 다결정 실리콘 내에서 암전류는 소수 캐리어의 영향이 크게 나타나는데 이는 다결정 실리콘의 grain boundary 내 결함 밀도와 관련이있다. 즉, 결함 밀도가 높으면 캐리어들의 생성 및 재결합 준위가 증가하게 되어 암전류가 증가하게 된다. 그림 3에서 열처리나 중수소 이온 주입을 행함으로써 grain boundary 내 결함 밀도가 감소함을 알 수 있다. 즉, 후속 공정을 통해 grain boundary 내 결함이 비활성화 되었음을 의미한다. 열처리 확산 공정에서는 분위기 가스에 무관함을 보이고 있으며, 이온 주입 소자에서는 다른 종류의 소자에 비해 낮은 암전류가 나타났다. 후속 공정을 행하지 않은 소자에 비해 중수소 이온 주입소자는 100 배 정도의 낮은 암전류를 보이고 있다.</p> | [
"그림 1과 같은 구조가 뭐야?",
"finger 및 bar 구조를 설계한 이유가 뭐야?",
"빛의 방출이 일어나는 활성 영역의 길이 및 폭을 변화시킨 것이 옳아?",
"Finger 형태의 구조에서 실리콘이 전이영역으로 바뀔 수 있는 시점이 언제야?",
"Bar 형태의 다결정 실리콘 표면에서 일어나는 현상이 뭐야?",
"Bar 형태는 광전자 응용회로에 쉽게 적용될 수 있는 것이 옳아?",
"다결정 실리콘의 대부분이 전이 영역으로 바뀌는 것은 전이영역의 단면적이 늘어나는 것과 연관이 있어?",
"그림 2에서 보여주는 것이 뭐야?",
"anti-reflection (AR) 막으로 실리콘산화막을 증착시킨 이유가 뭐야?",
"실리콘 기판위에 어느정도의 산화막을 형성했어?",
"다결정 실리콘을 어떤 방법으로 제조했어?",
"다결정 실리콘의 크기가 어느정도야?",
"어떤 것으로 실리콘산화막을 증착시켰어?",
"어떤것의 후속 공정을 했어?",
"중수소 열처리 확산은 어느정도 진행했어?",
"중수소 열처리 확산은 몇기압에서 진행되었어?",
"중수소 열처리 확산은 어느정도 온도에서 진행 되었어?",
"중수소 이온 주입은 어느정도의 조사량으로 진행 되었어?",
"후속 열처리는 어느정도 진행했어?",
"중수소 이온 주입 조건은 어떤 것을 통해 구했어?",
"SRIM이 뭐야?",
"SRIM을 통해 구한 것이 뭐야?",
"초점을 맞추고자 하는 부분이 뭐야?",
"금속은 어떤 구조를 사용했어?",
"결정 실리콘 표면 부근의 열 처리에 초점을 맞추고자 하는 것이 사실이야?",
"후속 공정 처리가 되지 않은 시료를 준비한 이유가 뭐야?",
"광 응답 측정을 위해 사용한 것이 뭐야?",
"광 응답 측정을 위해 LED 광원은 어느정도 파장을 사용했어?",
"전기적 특성은 어떤 것을 사용하여 측정했어?",
"semiconductor parameter analyzer를 사용하여 측정한 것이 뭐야?",
"광반응 특성은 어떤 것을 통해 조사되었어?",
"암전류(Idark)와 광전류(Ilight) 측정을 통해 조사된 특성이 뭐야?",
"광반응 특성을 조사하기 위해 두 가지 이상의 측정을 한것이 옳아?",
"측정에 사용된 광검출기는 어떤것을 기본으로 구성하고 있어?",
"중수소 이온 주입 소자, 중수소 열처리 확산 소자와 특성을 비교하기 위해 후속 공정이 이루어지지 않은 소자를 제조한 것이 옳아?",
"사용된 소자는 몇 종류야?",
"그림 3은 어떤 것을 나타내고 있어?",
"다결정 실리콘 내에서 암전류는 댜소 캐리어의 영향이 나타나는 것이 옳아?",
"각 소자에 대한 암전류-전압 특성을 나타내는 것이 뭐야?",
"다결정 실리콘 내에서 소수 캐리어의 영향은 어디의 결함 밀도와 관련이 있어?",
"결함 밀도가 높으면 암전류가 상승하게 되는 이유가 뭐야?",
"결함 밀도가 높음면 어떤 현상이 발생해?",
"그림 3에서 알 수 있는 것이 뭐야?",
"그림 3에서 어떤 것을 통해 결함밀도가 감소해?",
"열처리나 중수소 이온 주입으로 grain boundary 내 결함 밀도가 감소하는 것은 어떤 것을 의미해?",
"이온 주입 소자에서 나타난 현상이 뭐야?",
"열처리 확산 공정에서 보이는 것이 뭐야?",
"MSM 광검출기에서 한 후속 공정이 뭐야?",
"빛의 반사를 억제하기 위해 실리콘산화막을 어느정도 증착시켰어?",
"중수소 이온 주입은 어느정도의 조사에너지로 진행 되었어?",
"중수소 이온 주입 후 후속 열처리를 한 이유가 뭐야?",
"후속 열처리에서 질소 분위기의 온도는 어느정도 였어?",
"다결정 실리콘을 통한 전도는 어떤 부분을 통해 우선적으로 이루어져?",
"LED 광원을 사용한 이유가 뭐야?",
"후속 공정을 행하지 않은 소자에 비해 100 배 정도의 낮은 암전류를 보인 소자가 뭐야?",
"\\(\\mathrm{Al}/\\mathrm{Ti}\\) 적층 구조를 사용한 것이 뭐야?",
"중수소 이온 주입소자는 후속 공정을 행하지 않은 소자에 비해 어느정도의 낮은 암전류를 보이고 있어?",
"다결정 실리콘 내에서 소수 캐리어의 영향은 결함 밀도와 연관이 있는 것이 옳아?",
"후속 공정은 암전류의 높고 낮음에 영향을 미쳐?",
"측정에 사용된 네 종류의 소자가 뭐야?",
"다결정 실리콘 표면 부근의 후속 처리에 초점을 맞추려 하는 이유가 뭐야?"
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f3c94606-daf7-43e7-bdd7-f1cb92bbb105 | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <h1>요 약</h1><p>다결정 실리콘으로 구성된 금속-반도체-금속(MSM) 구조의 광검출기의 광 응답 특성을 개선시키기 위해 중수소를 사용한 후속 공정을 행하였다. 다결정 실리콘 내 중수소 결합 형성 방법에 따른 광검출기의 특성 변화를 전기적 측정을 통해 비교하였다. 광검출기는 Schottky 접합 특성을 갖기 위해 Al/Ti 전극 금속이 사용되었다. 본 연구에서는 광 흡수 영역인 다결정 실리콘 내에 중수소 결합을 형성시켜 다결정 실리콘 내에 존재하는 결함을 효과적으로 passivation하여 결함밀도를 감소시키고자 한다. 후속 중수소 공정으로는 열처리 확산 방법과 이온 주입 방법을 각각 사용하였다. 중수소 열처리 확산 방법을 통해서 중수소는 다결정 실리콘의 표면 근처에 대부분 존재하였다. 다결정 실리콘의 표면은 광 흡수가 일어나는 부분이므로 중수소의 결합을 통해 광 응답 특성이 개선됨을 확인하였다. 중수소 이온 주입 방법을 통해서는 중수소를 다결정 실리콘 내부로 쉽게 분포시킬 수 있지만 다결정 실리콘 표면 근처에 결함을 만들 수 있어 광 응답 특성을 저하시키는 원인이 되었다.</p> | [
"다결정 실리콘으로 구성된 구조는 무엇인가?",
"연구는 다결정 실리콘 내에 존재하는 결함을 효과적으로 passivation하여 결함밀도를 감소시키고자 하기 위해 어떤 조치를 하는가?",
"후속 중수소 공정으로는 1가지 방법을 사용하였지?",
"열처리 확산 방법과 이온 주입 방법을 각각 사용은 어떤 공정을 위해서야?",
"중수소 열처리 확산 방법을 통해서 중수소는 어디에 존재했는가?",
"광 흡수가 일어나는 부분은 어디인가?",
"다결정 실리콘의 표면은 소화흡수가 일어나는 부분이지?",
"중수소 열처리 확산 방법을 통해서 중수소는 다결정 실리콘의 표면 근처에 일부 존재했지?",
"금속-반도체-금속(MSM) 구조는 무엇으로 구성되었는가?",
"MSM 구조로 옳은 것은?",
"다결정 실리콘으로 구성된 금속-반도체-금속(MSM) 구조의 광검출기의 광 응답 특성을 개선시키기 위해 무엇을 행하였는가?",
"중수소를 사용한 후속 공정을 행한 이유는 무엇인가?",
"다결정 실리콘으로 구성된 금속-반도체-금속(MSM) 구조의 광검출기의 광 응답 특성을 개선시키기 위해 중수소를 사용한 전속 공정을 행하였지?",
"어떤 방법에 따른 광검출기의 특성 변화를 비교하였는가?",
"다결정 실리콘 내 중수소 결합 형성 방법에 따른 광검출기의 특성 변화를 어떻게 측정하여 비교했는가?",
"다결정 실리콘 내에 중수소 결합은 광 흡수 영역 밖이지?",
"연구는 광 흡수 영역인 다결정 실리콘 내에 중수소 결합을 형성시켜 다결정 실리콘 내에 존재하는 결함을 효과적으로 passivation하여 결함밀도를 증가시키고자 하지?",
"연구에서 광 흡수 영역인 다결정 실리콘 내에 중수소 결합을 형성시켜 다결정 실리콘 내에 존재하는 결함을 효과적으로 passivation하는 것은 무엇을 감소시키고자 하기 위함인가?",
"후속 중수소 공정으로 열처리 확산 방법과 또 무슨 방법을 사용했지?",
"후속 중수소 공정으로 이온 주입 방법과 또 무슨 방법을 사용했지?",
"무얼 통하여 광 응답 특성이 개선됨을 확인할 수 있었지?",
"다결정 실리콘의 표면은 광 흡수가 일어나는 부분이므로 중수소의 결합을 통하여 어떤 사실을 확인할 수 있었어?",
"어떤 방법을 통해 중수소를 다결정 실리콘 내부로 쉽게 분포시킬 수 있어?",
"중수소 이온 주입 방법을 통해서 다결정 실리콘 외부로 쉽게 분포시킬 수 있지?",
"중수소 이온 주입 방법을 통해서는 중수소를 다결정 실리콘 내부로 어렵게나마 분포시킬 수 있지?",
"중수소 이온 주입 방법을 통해서는 중수소를 다결정 실리콘 내부로 쉽게 분포시킬 수 있지만 다결정 실리콘 표면 근처에 결함을 만들 수 있어 광 응답 특성을 상승시키는 원인이 되었지?",
"광검출기는 어떤 특성을 갖기 위해서 Al/Ti 전극 금속이 사용되었는가?",
"Schottky 접합 특성을 갖기 위해 무엇은 Al/Ti 전극 금속이 사용했는가?",
"광검출기는 Schottky 접합 특성을 갖기 위해 어떤 금속이 사용되었지?",
"무슨 결함으로 인해 광 응답 특성이 저하되는가?"
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e851d3a7-d107-4aa0-83ae-fa3092a3f702 | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <p>동일한 구조의 MSM 광검출기에 빛이 조사되었을 때 측정되는 광전류는 과잉 캐리어의 생성률, 과잉 캐리어의 수명 및 Schottky 장벽과 grain boundary 장벽의 높이와 관련이 있다. 그림 4는 제조된 소자의 광전류 밀도 특성을 보여 주고 있다. 각 소자에 대해 암전류특성에 비해 광 전류량의 차이는 크지 않았다. 그러나 후속 공정을 행하지 않은 소자가 가장 많은 광전류를 보이고 있다. 이는 후속 공정의 행하지 않은 소자가 가장 낮은 Schottky 장벽 높이를 가짐을 의미한다. 동일한 온도와 인가전압에서 측정된 Schottky 장벽의 포화전류의 크기는 Schottky 장벽 높이에 의존하게 된다. 그림 3의 포화 전류 크기를 통해 계산된 후속 공정을 행하지 않은 소자와 중수소 이온 주입 소자의 Schottky 장벽 높이 차이는 약 \( 0.12 \mathrm{eV} \) 이었다. 중수소 이온 주입소자가 가장 낮은 광전류를 보이고 있는 이유는 grainboundary passivation 효과보다는 높은 Schottky 장벽 효과가 더욱 두드러지게 나타나기 때문이다. 중수소 이온 주입을 행함으로써 결합하지 못한 중수소 이온 (\(\mathrm{D+}\))이 금속 계면에 축척될 수 있다는 발표가 있었다. 이러한 경우 전자 주입에 대한 Schottky 장벽이 높아질 수 있다. 실리콘 계면에서 축적된 양전하의 중수소 이온은 MOS 구조에서 발생하는 양전하 유사 도너 이온(positive donor like states)의 역할을 할 것으로 판단된다. 그림 5의 에너지 대역 구조에서 D+ 축적이 발생한경우, 그림 5(a),가 D+ 축적이 없는 경우, 그림 5(b),보다 Schottky 장벽이 높아질 것으로 생각된다. 그러나 이에 대한 정확한 물리적 해석은 아직 진행 중에 있다.</p><p>질소 열처리 소자의 경우는 중수소 이온 주입 소자와 비슷한 전류 증가 경향을 보인다. 중수소 열처리 소자의 경우, 높은 바이어스 전압 부근에서 후속 공정을 행하지 않은 소자의 특성에 접근하고 있다.</p><p>그림 4에서 측정된 전류에는 광전류와 암전류가 함께 포함되어 있다. 그러므로 광 조사에 의해서 생성되는 실제 광전류는 측정된 전류량에서 암전류를 제외해 주어야 한다. 그림 6은 제조된 소자의 실제 광전류 밀도 특성을 보여 주고 있다. 이 결과에서는 그림 4와는 다르게 중수소 열처리 소자가 가장 우수한 특성을 보여주고 있다. 즉, 동일한 조건에서 생성되는 광전류의 절대량이 중수소 열처리 확산을 행함으로써 증가하였다. 그러므로 여러 후속 공정 중에서 중수소 열처리 확산으로 다결정 실리콘의 grain boundary 및 금속과의Schottky 장벽에서의 결함을 동시에 passivation 과정을 통해 처리할 수 있음을 알 수 있다.</p> | [
"MSM 광검출기에 빛이 조사되었을 때 측정되는 것은 무엇인가?",
"후속 공정을 하지 않은 소자와 중수소 이온 주입 소자의 Schottky 장벽 높이 차이는 얼마인가?",
"질소 열처리 소자와 비슷한 전류 증가경향을 보이는 것은 무엇인가요?",
"무엇이 질소 열처리 소자와 비슷한 전류 증가경향을 보이는가?",
"중수소 열처리 소자는 어디에서 후속 공정을 행하지 않은 소자의 특성에 접근하고 있는가?",
"그림 4에서 확인할 수 있는 것은 제조된 소자의 어떤 특성인가?",
"Schottky 장벽의 포화전류의 크기는 무엇에 의존하게 되는가?",
"무엇에 Schottky 장벽의 포화전류의 크기가 의존하게 되나요?",
"양전하의 중수소 이온은 무슨 역할을 할 것으로 추정되는가?",
"그림 4에서 측정된 전류에는 어떤 것이 있는가?",
"어떻게 하면 광전류의 절대량이 증가하는가?",
"그림 5는 어느 구조의 모습을 보여주는가?",
"그림 5(a)는 무엇이 없는 경우를 보여주는가?",
"그림5(a)와 그림5(b) 중에서 Schottky 장벽이 높아질 것으로 판단되는 것은?",
"중수소 열처리 확산으로 어떤 과정을 통해 다결정 실리콘의 grain boundary 및 금속과의Schottky 장벽에서의 결함을 한번에 처리할 수 있는가?",
"측정된 전류량에서 무엇을 제외해야 광 조사에 의해 생성되는 실제 광전류를 알 수 있는가?",
"중수소이온이 금속계면에 축적될 경우 나타나는 현상은 무엇인가?",
"제조된 소자의 광 전류량의 차이는 암전류특성에 비해 크지 않은가?"
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c923a441-ea33-4812-bf69-3e974c4fb510 | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <h1>Ⅰ. 서 론</h1><p>실리콘에 대한 광학적 연구는 1980 년부터 Soref에 의해 시작되어 오랜 동안 진행되어 왔다. 실리콘은 파장이 \( 1,100 \mathrm{~nm} \) 이하 (band-to-band 흡수)인 빛에 대해 반응을 하며, 흡수되는 빛은 가시광선 영역을 포함한다. 실리콘을 사용한 광검출기 (photodetector)에 대한 연구는 빠른 속도(\(\text{대역폭} >5 \mathrm{GHz} \), 높은 반응성 (responsivity), 낮은 dark current (\(<1 \mu \mathrm{A} \)), 낮은 바이어스 전압 (\(<5 \mathrm{~V}\)), 고집적화 등에 초점을 맞추고 있다. 이러한 요구 조건을 만족하기 위해서 제조방법이 간단하고 제조비용이 저렴한 박막의 다결정 실리콘이 연구되어 왔다. 일반적으로 다결정 실리콘은 상용으로 사용되는 반도체 공정에서 LPCVD(Low pressure Chemical Vapor Deposition) 방법으로 제조된다.</p><p>광검출기에서 광반응을 높이기 위해서는 암전류(dark current)를 낮추고, 광전류(light current)를 높이는 방법이 고려되어야 한다. 광검출기 구조로써 금속-실리콘-금속(metal-semiconductor-metal ; MSM) 구조가 가능하며 이때 실리콘은 다결정 실리콘을 사용하며 금속과의 접합은 Schottky 접합을 이루게 된다. 광 흡수 부분을 다결정 실리콘으로 사용하게 되는 경우 제조비용을 낮출 수 있으나, 고속용 소자로 사용할 때 quantumefficiency가 낮아지는 단점을 갖고 있다. 그러므로 다결정 실리콘의 물질 특성을 개선시켜 광전도율 (photoconductance)을 높이는 연구가 필요하다. MSM구조에서 금속과 다결정 실리콘 계면에의 Schottky 장벽의 높이에 따라 역방향 암전류 크기가 결정되며, 장벽의 높이는 image force lowering과 계면 전하 포획등으로 조절할 수 있다. 즉, 금속과 다결정 실리콘 사이의 존재하는 계면 전하의 밀도를 감소시키면 역방향 암전류를 줄일 수 있다. 광전류는 빛 에너지 흡수에 따른 전자-전공 쌍의 생성 및 이동에 의해 생성된다. 전자-정공 쌍의 생성 원인은 주로 에너지 밴드 개념에서 inter-band 생성, intra-band 생성, 및 extrinsic 생성으로 분류된다. 생성된 전자-정공 쌍이 광전류로 전환되기 위해서는 이동 중 재결합 및 포획 등의 과정이 가급적 없어야 한다. 그러므로 다결정 실리콘의 grain 및 grain boundary에서 결함 요소가 적어야 한다.</p><p>반도체 metal-oxide-semiconductor (MOS) 소자의 경우 각 물질의 구성에서 발생할 수 있는 결함 요소를 중수소 이온으로 결합시켜 소자의 신뢰성을 높이는 방법이 제시되었다. 특히, 게이트 절연막의 계면 결함의 생성을 효과적으로 억제할 수 있다고 알려져 있다. 다결정 실리콘의 경우, grain boundary에서 불안정한 Si결합 (grain 사이의 계면 부정합)이 존재하게 되는데, 이는 반도체의 MOS 구조에서 실리콘과 게이트 절연막(실리콘 산화막)의 계면 상태와 화학적 특성이 유사하는 반도체의 MOS 구조에서 실리콘과 게이트 절연막 (실리콘 산화막)의 계면 상태와 화학적 특성이 유사하다. 상온에서 중수소 (수소)의 확산 계수는 \( \mathrm{Si} \) 에서는 약 \( 10-15 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{s} \) 이며, \( \mathrm{SiO}_{2} \) 에서는 약 \( 10-11 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{s} \) 를 나타 낸다.</p><p>본 연구에서는 광반응 특성이 우수한 다결정 실리콘 구성의 광검출기를 제조하고자 하였다. 광검출기의 구조는 MSM 구성을 갖고 있다. 다결정 실리콘은 불순물 도핑이 되지 않은 진성 물질이며 금속과의 접합에서 Schottky 접합 특성이 나타난다. 다결정 실리콘에서는 grain boundary가 전류 흐름의 장벽 역할 (전위 장벽)을 하게 된다.</p><p>본 연구에서는 MSM 구조의 Schottky 접합 및 grain과 grain boundary에서 불안정 결함 요소(trap 또는 defect)를 줄이기 위해서 중수소 결합을 다결정 실리콘에 형성하고자 하였다. 이는 MOS 구조에서 미 결합 계면 결함을 passivation하는 원리와 동일하다고 판단된다. Schottky 장벽에서의 passivation 효과는 이미 연구되고 있으나, 다결정 실리콘에서 불안정 결함 요소의 passivation에 따른 광반응에 대한 연구는 아직 발표되지 않고 있다. 다결정 실리콘 내에 중수소 결합은 이온 주입법 및 열처리 확산법에 의해 각각 이루어졌으며, 중수소 형성 방법에 따른 다결정 실리콘의 광반응 특성을 각각에서 제조된 MSM 광검출기를 통해 조사하였다.</p> | [
"박막의 다결정 실리콘은 제조방법이 복잡하지만 저렴한가?",
"실리콘이 흡수하는 빛은 가시광선 영역을 포함하는가?",
"장벽의 높이는 어떤 기법을 통해 조절할 수 있는가?",
"실리콘에 대한 광학적 연구는 몇 년도 부터 시작되었는가?",
"광 흡수 부분을 다결정 실리콘으로 사용하게 되는 경우 제조비용을 낮출 수 있으나, 고속용 소자로 사용할 때 무엇이 낮아지는가?",
"실리콘을 사용한 광검출기에 대한 연구는 느리지만 정확성에 초점을 두고 있는가?",
"MSM구조에서 금속과 다결정 실리콘 계면에의 무엇에 따라 역방향 암전류 크기가 결정되는가?",
"광검출기에서 광반응을 높이기 위해서는 암전류가 광전류를 둘다 낮춰야하는가?",
"빛 에너지 흡수에 따른 전자-전공 쌍의 생성 및 이동에 의해 생성되는 것은 무엇인가?",
"금속과 다결정 실리콘 사이의 존재하는 계면 전하의 밀도를 증가시키면 역방향 암전류를 늘릴 수 있는가?",
"grain boundary에서 안정한 Si결합이 존재하는 것은 다결정 실리콘의 특징인가?",
"어떤 과정을 통해 광 흡수 부분의 제조비용을 줄일 수 있는가?",
"어떤 과정을 통해 MSM구조의 장벽 높이를 조절할 수 있는가?",
"어떤 과정을 통해 광전류가 생성되는가?",
"소자의 신뢰성을 높이는 방법으로 결함 요소를 어떤 이온으로 결합시키는 방법이 있는가?",
"어떤 구조로 광검출기는 이루어져있는가?",
"어떤 과정을 통해 광검출기에서 광반응을 높일 수 있는가?",
"어떤 과정을 통해 MSM구조의 역방향 암전류의 크기가 결정되는가?"
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f65525f6-1b13-466f-9efe-5fd3771bf4cc | 인공물ED | 중수소 결합 형성 방법에 따른 다결정 실리콘 광검출기의 광반응 특성 | <p>우수한 광검출기는 많은 광전류와 적은 암전류를 가져야 한다. 그러므로 광전류 대 암전류 비(light current-to-dark current ratio)가 큰 값을 가져야 한다. 그림 7은 제조된 각 소자에 대한 광전류 대 암전류 비를 나타내고 있다. 중수소 공정이 진행된 소자들이 공정이 진행되지 않은 소자(the control)에 비해 개선된 특성을 보여주고 있다. 그러나 중수소 처리 방법에 따라 인가전압에 따른 전류비의 변화 경향이 다르게 나타나고 있다. 인가전압이 \( 7 \mathrm{~V} \) 이하인 낮은 전압에서는 중수소 열처리 소자가 우수한 특성을 보이고 있지만 \( 7 \mathrm{~V} \) 이상의 인가전압에서는 중수소 이온 주입 소자가 우수한 특성을 보이고 있다. 본 연구에서 사용된 광검출기는 광 흡수 영역 양쪽에 전극 금속이 형성된 구조를 갖는다. 그러므로 전류는 광 흡수 영역인 다결정 실리콘의 수평 방향으로 흐르게 되어, 저 전압 인가에는 다결정 실리콘의 표면을 통해 전류가 많이 흐르고 전압이 높아짐에 따라 다결정 실리콘의 깊이 방향으로도 전류가 흐르게 된다. 이러한 전류의 각 경로에 중수소 결합이 존재한다면 passivation 효과를 쉽게 관찰할 수 있을 것이다.</p><p>공정 방법에 따른 다결정 실리콘 내 중수소의 분포를 이차이온질량분석법(Secondary Ion Mass Spectroscopy; SIMS) 방법으로 조사하였다. 그림 8은 중수소 열처리 확산(\(a\)) 및 중수소 이온 주입(\(b\)) 방법에 따른 중수소의 농도를 각각 나타내고 있다. 두 공정에서 다결정 실리콘 내 중수소의 농도는 다르게 나타났다. 두 공정에서 진행된 다결정 실리콘 내 중수소의 분포를 비교할 수 있다. 중수소 열처리를 행함으로써 중수소를 다결정 실리콘 내로 확산시키고자 하였으나 실리콘에서 중수소의 확산 계수가 낮기 때문에 다결정 실리콘 박막의 표면 근처에 중수소가 분포하고 있다. 그러나 중수소 이온주입의 경우에는 강제적으로 중수소를 다결정 실리콘 내로 주입시키기 때문에 다결정 실리콘 표면 뿐 아니라 내부에도 중수소가 분포하게 된다. 그러므로 중수소 열처리한 광검출기의 경우, 광흡수가 먼저 발생하는 다결정 실리콘 표면에서 중수소 효과를 관찰할 수 있으며, 중수소 이온 주입한 광검출기의 경우, 다결정 실리콘 표면 뿐 아니라 내부에서도 중수소 효과를 관찰할 수 있을 것이다. 그러나 중수소 이온 주입을 행함으로써 다결정 실리콘 표면에 다소의 손상(damage)이 중수소 열처리에 비해 많이 발생하게 된다. 그림 7의 저 전압인가 특성 결과에서 확인할 수 있다. 이러한 이유로 중수소 열처리 방법을 통해 다결정 실리콘 표면에 안정된 중수소 결합을 형성함으로써 동작 전압 내에서 광 응답특성을 개선시킬 수 있었다.</p><p>그림 9는 그림 7의 실험 조건과 동일한 상태에서 다른 금속 전극 구조(finger type)의 광검출기에 대한 결과를 나타낸다. 전류비의 절댓값 차이는 있지만 그림 7과 거의 유사한 특성을 보이고 있다. 그러므로 중수소 공정 방법에 따른 광검출기의 광 응답 특성의 동일한 변화를 확인 할 수 있었다.</p> | [
"우수한 광검출기는 광전류 대 암전류 비의 값이 어때야 할까?",
"암전류 비 대 광전류의 값이 우수한 광검출기에서 어떻게 되어야 할까?",
"많은 광전류와 적은 암전류를 가진 광검출기는 우수한가?",
"적은 암전류와 많은 광전류를 소유한 광검출기는 우수하지?",
"우수한 광검출기는 많은 광전류와 적은 무엇을 가져야 하지?",
"많은 광전류와 우수한 광검출기는 무엇을 적게 가져야 해?",
"우수한 광검출기는 무엇이 큰 값을 가져야 하지?",
"무엇이 큰 값을 우수한 광검출기가 소유해야 해?",
"중수소 공정이 진행된 소자들이 어떤 소자에 비해 개선된 특성을 보여주고 있니?",
"어떤 소자에 비해 중수소 공정이 진행된 소자들이 개선된 성질을 보여주니?",
"무엇이 진행된 소자들이 공정이 진행되지 않은 소자에 비해 개선된 특성을 보여주고 있니?",
"공정이 진행되지 않은 소자에 비해 무엇이 진행된 소자들이 개선된 성질을 띠어?",
"중수소 공정이 진행된 소자들이 공정이 진행되지 않은 소자에 비해 어떤 특성을 보여주지?",
"공정이 진행되지 않은 소자에 비해 중수소 공정이 진행된 소자들이 어떤 성질을 띠어?",
"무엇에 따라 인가전압에 따른 전류비의 변화 경향이 다르게 나타나고 있지?",
" 인가전압에 따른 전류비의 변화 경향이 무엇에 따라 달리 나타나?",
"무엇에 따른 전류비의 변화 경향이 중수소 처리 방법에 따라 다르게 나타나고 있니?",
"중수소 처리 방법에 따라 무엇에 따른 전류비의 변화 경향이 달리 나타나?",
"낮은 인가전압은 몇 이하야?",
"몇 이하가 낮은 인가전압이야?",
"낮은 인가전압에서는 어떤 소자가 우수한 특성을 보이고 있지?",
"어떤 소자가 낮은 인가전압에서 우수한 성질을 보여?",
"몇 이상의 인가전압에서는 중수소 이온 주입 소자가 우수한 특성을 보이고 있니?",
"중수소 이온 주입 소자가 몇 이상의 인가전압에서 우수한 성질을 보여?",
"중수소 이온 주입 소자가 우수한 특성을 보이려면 인가전압이 얼마여야해?",
"얼마여야 중수소 이온 주입 소자가 우수한 성질을 띠어?",
"어떤 소자가 \\( 7 \\mathrm{~V} \\) 이상의 인가전압에서 우수한 특성을 보이고 있니?",
" \\( 7 \\mathrm{~V} \\) 이상의 인가전압에서 어떤 소자가 우수한 성질을 띠어?",
"연구에서 사용된 광검출기는 어디에 전극 금속이 형성된 구조를 갖지?",
"어디에연구에서 사용된 광검출기는 전극 금속이 만들어진 형태를 소유해?",
"광 흡수 영역 양쪽에 무엇이 형성된 구조의 광검출기를 연구에서 사용했니?",
"무엇이 광 흡수 영역 양쪽에 형성된 구조의 광검출기를 연구에 썼니?",
"전류는 어떻게 흐르니?",
"어떻게 전류가 흘러",
"다결정 실리콘은 광 흡수 영역인가?",
"광 흡수 영역에 다결정 실리콘이 해당돼?",
"무엇에 따라 다결정 실리콘의 깊이 방향으로도 전류가 흐르게 되지?",
"다결정 실리콘의 깊이 방향에 전류가 무엇에 따라 흐르게 돼?",
"저 전압 인가에는 다결정 실리콘의 어디를 통해 전류가 많이 흐르니?",
"어디를 통해 다결정 실리콘의 저 전압 인가에서 많은 전류가 흘러?",
"이차이온질량분석법으로 다결정 실리콘 내 중수소의 분포를 알수 있니?",
"다결정 실리콘 내 중수소의 분포를 이차이온질량분석법으로 확인 가능해?",
"다결정 실리콘 박막의 표면 근처에 중수소가 분포하는 이유는 무엇인가?",
"무슨 이유로 다결정 실리콘 박막의 표면 주변에 중수소가 분포하고 있어?",
"passivation 효과를 쉽게 관찰할 수 있는 경우는 어떤 경우야?",
"어떤 경우에 passivation 효과를 쉽게 관찰할 수 있어?",
"전류의 각 경로에 중수소 결합이 존재한다면 어떤 효과를 쉽게 관찰할 수 있지?",
"각 경로에 전류의 중수소 결합이 있으면 무슨 효과가 쉽게 관찰돼?",
"공정 방법에 따른 다결정 실리콘 내 중수소의 분포를 어떤 방법으로 조사할 수 있지?",
"어떤 방법으로 공정 방법에 따른 중수소의 분포를 다결정 실리콘 내에서 조사하지?",
"무엇을 행함으로써 중수소를 다결정 실리콘 내로 확산시키고자 하였니?",
"중수소를 무엇을 행함으로써 다결정 실리콘 내로 확산하고자 했어?",
"중수소 이온주입의 경우에 다결정 실리콘 표면 뿐 아니라 내부에도 중수소가 분포하게 되는 이유는 뭐야?",
"다결정 실리콘 표면 뿐 아니라 중수소 이온주입의 경우에 중수소가 내부에도 분포하게 된 이유가 뭐야?",
"중수소 이온 주입을 행하게 되면 다결정 실리콘 표면에 다소의 손상이 무엇에 비해 많이 발생하지?",
"다결정 실리콘 표면에 중수소 이온 주입을 행하게 되면 무엇에 비해 다소의 손상이 많이 일어나?",
"어떻게 동작 전압 내에서 광 응답특성을 개선시킬 수 있지?",
"광 응답특성을 동작 전압 내에서 어떻게 개선할 수 있지?",
"중수소 열처리 방법을 통해 다결정 실리콘 표면에 안정된 중수소 결합을 형성함으로써 동작 전압 내에서 무엇을 개선 할 수 있지?",
"무엇을 다결정 실리콘 표면에 동작 전압 내에서 안정된 중수소 결합을 형성함으로써 중수소 열처리 방법을 통해 개선할 수 있니?",
"중수소 이온주입의 경우에는 강제적으로 중수소를 다결정 실리콘 내로 주입시키기 때문에 어떻게 되는가?",
"중수소를 강제적으로 다결정 실리콘 내로 주입시키기 때문에 중수소 이온주입의 경우에는 어떻게 돼?",
"중수소 이온 주입을 행함으로써 다결정 실리콘 표면에 무엇이 중수소 열처리에 비해 많이 발생하지?",
"무엇이 중수소 이온 주입을 행함으로써 중수소 열처리에 비해 다결정 실리콘 표면에 많이 발생해?",
"다결정 실리콘 표면에 다소의 손상이 중수소 열처리에 비해 많이 발생하는 이유가 뭐야?",
"무슨 이유로 다소의 손상이 중수소 열처리에 비해 다결정 실리콘 표면에 많이 생겨?",
"전류비의 변화 경향은 중수소 처리 방법에 따라 인가전압에 따라서 달라지니?",
"인가전압에 따른 중수소 처리 방법에 따라 전류비의 변화 경향이 달라져?"
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442d2a2a-e05f-4273-ad5a-8653a794eb6d | 인공물ED | SCR 기반 양방향성 ESD보호회로의 설계 변수 변화에 따른전기적 특성의 관한 연구 | <h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 반도체 집적회로 기술의 급속한 발전으로 소자단위의 게이트 산화막 두께 및 금속배선 선폭의 감소로 IC(integrated circuit)의 신뢰성 측면에서 ESD에 대한 감내 특성의 저하를 초래하게 되었다. 따라서 ESD는 IC의 품질과 신뢰성에 관련된 중요한 해결과제로 인식되고 있다. 이러한 ESD 문제를 해결하기 위해 정전기 보호 회로에 관한 연구가 진행되어 왔다. 반도체 설계에서 ESD로부터 IC의 내부 회로를 보호하고 신뢰성을 높이기 위한 대표적인 ESD 보호회로는 SCR (silicon-controlled rectifier), GGNMOS (gate-grounded nmos) 등이 있다. GGNMOS 구조의 ESD보호회로는 높은 ESD전류를 기생적으로 생기는 Lateral npn BJT에 의해 효율적으로 방전시키므로 반도체 칩에서 정전기 문제를 해결하기 위한 ESD 보호소자로 널리 사용되고 있다. 그러나, GGNMOS 구조의 ESD 보호회로를 Multi-finger 형태로 설계할 경우 기생 npn BJT의 중심부 베이스 저항이 다른 부분보다 높아지는 문제로 균일하게 턴-온 되지 않아 ESD 내압 특성이 감소하는 문제점이 있다. 반면 SCR은 GGNMOS에 비해 높은 전류구동능력과 적은 면적을 사용함에도 감내특성이 우수하다는 장점을 갖고 있다. 그러나, 일반적인 SCR 구조는 특성 상 well 간 높은 애벌런치 항복전압에 의해 약 \( 18\mathrm{V} \) 이상의 높은 트리거 전압과 약 \( 1.5 \mathrm{~V} \) 의 낮은 홀딩 전압으로 인한 정상동작 상태에서 ESD가 아닌 overshoot 및 noise 등에 의해 원하지 않은 latch-up 문제를 야기 할 수 있다. 또한, ESD는 양전하 또는 음전하 극성을 띄기 때문에 극성에 따라 VDD 또는 VSS핀에 대해 양 방향의 ESD 테스트 모드를 제공한다. 이러한 방전 모드를 충족시키기 위해서는 면적이 증가 해야만 하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 양 방향성 ESD 보호회로 설계를 통해 면적의 효율성을 높이고, 트리거 전압을 개선하며, 설계변수에 따른 ESD 특성분석을 통하여 높은 홀딩전압으로 latch-up 문제를 개선한 ESD 보호회로를 제안하였고, 제안된 ESD 보호회로의 전기적 특성을 Synopsys 사의 TCAD Simulator 를 사용하여 분석하였다.</p> | [
"ESD 보호회로의 예시로 무엇이 있는가?",
"높은 ESD전류를 기생적으로 생기는 Lateral npn BJT에 의해 효율적으로 방전시키는 구조는 무엇인가?",
"본문에서 ESD 보호회로의 전기적 특성을 분석할 때 사용한 제품은 무엇인가?",
"본문에서 설계한 것은 무엇인가?",
"본문에서 제시한 양 방향성 ESD 보호회로는 SCR 구조의 단점을 개선하였는가?",
"GGNMOS 구조의 ESD 보호회로를 Multi-finger 형태로 설계하면 ESD 문제가 더욱 개선되는가?",
"ESD는 극성을 띄는가?",
"Lateral npn BJT는 ESD전류를 증폭시키는가?",
"ESD에 대한 감내 특성은 IC(integrated circuit)의 신뢰성에 영향을 미치는 요소인가?",
"최근 반도체의 소자단위의 게이트 산화막 두께 및 금속배선 선폭이 줄어들었는가?",
"기생 npn BJT의 중심부 베이스 저항이 다른 부분보다 높아지면 ESD 내압 특성이 감소하는가?",
"SCR은 GGNMOS에 비해 전류구동능력과 사용면적에서 성능이 좋은가?",
"SCR 구조는 약 \\( 18\\mathrm{V} \\) 이상의 높은 트리거 전압을 필요로 하는가?",
"SCR 구조는 ESD가 아닌 overshoot 및 noise 등이 발생할 수 있는가?",
"latch-up 문제는 GGNMOS 구조의 한계인가?",
"소자단위의 게이트 산화막 두께 및 금속배선 선폭이 줄어들면 IC(integrated circuit)의 ESD에 대한 감내 특성이 줄어드는가?"
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a46a6711-a65d-4de6-a3e7-846502760373 | 인공물ED | SCR 기반 양방향성 ESD보호회로의 설계 변수 변화에 따른전기적 특성의 관한 연구 | <h1>Ⅲ 결론</h1><p>본 논문에서는 기존 SCR 기반 ESD 보호회로에 비해 낮은 트리거 전압과 높은 홀딩전압 특성을 나타내며 양방향 특성으로 인해 면적의 효율성을 높인 ESD보호회로를 제안하였다. 시뮬레이션 결과 기존 SCR의 트리거 전압인 \( 18 \mathrm{~V} \) 보다 약 \( 12 \mathrm{~V} \) 감소한 \( 6.5 \mathrm{V} \) 의 트리거 전압을 나타났다. 또한, 게이트 길이 및 \( \mathrm{n}^{+} \)브릿지 길이 의 설계 치수를 변화하여 트리거 및 홀딩 전압의 변화를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 게이트 길이를 \( 1 \sim 4 \mu \mathrm{m} \) 로 증가하는 경우 홀딩전압은 \( 2.1 \sim 6.3 \mathrm{~V} \) 로 증가하여 기존 SCR의 홀딩 전압보다 최대 약 \( 5 \mathrm{~V} \) 증가 되었다. \( \mathrm{N}+ \) 브릿지 길이를 \( 2 \sim 5 \mu \mathrm{m} \) 로 증가함에 따라 홀딩 전압은 \( 2.1 \sim 5.3 \mathrm{~V} \)로 증가하여 기존 SCR의 홀딩 전압보다 최대 약 \(4 \mathrm{V} \) 증가하여 높은 홀딩전압으로 latch-up 문제를 개선하였다. 또한, positive와 negative ESD펄스에 대해 동일한 Ⅰ-Ⅴ 특성을 갖는 것을 확인 하였다. 따라서 제안된 ESD 보호회로는 positive와 negative의 ESD stress mode에 대한 방전을 제공 하여 효율적으로 ESD 보호를 수행 하며 Gate Length와 N+ bridge Length를 각 \( 4 \mu \mathrm{m}\) , \( 5 \mu \mathrm{m} \) 로 설계 시 높은 홀딩전압으로 인한 \( 5 \mathrm{~V} \) 이상의 공급전원을 갖는 application에 적용 가능하다.</p> | [
"면적의 효율성을 높이기 위해 제안한 회로는 뭐야?",
"홀딩 전압의 변화를 비교하려면 어떻게 해야할까?",
"Gate Length을 \\( 5 \\mathrm{~V} \\)로 설계 시 높은 홀딩전압으로 인한 \\( 5 \\mathrm{~V} \\) 이상의 공급전원을 갖는 application에 적용 가능하다.",
"시뮬레이션 결과 트리거 전압은 몇이야?",
"논문에서 나타내는 홀딩전압은 기존 보호회로에 비해 높은 트리거 전압과 낮은 홀딩전압 특성을 나타내?",
"제안된 ESD 보호회로가 효율적으로 ESD 보호를 수행하는 방법은 뭐야?",
"브릿지 길이의 문제를 어떻게 개선했어?",
"어떻게 브릿지 길이의 문제를 개선했어?",
"홀딩 전압으로 무슨 문제를 개선했어?",
"무슨 문제를 홀딩 전압으로 수정했지?",
"효율적으로 ESD 보호를 수행하기 위해 보호회로가 제공한 것은 뭐야?",
"latch-up 문제를 개선하기 위해 기존 SCR의 홀딩 전압보다 최대 몇 \\(\\mathrm{V} \\)를 증가시켰어?"
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8944dd3a-fcfa-4489-9701-02e37bdb883b | 인공물ED | SCR 기반 양방향성 ESD보호회로의 설계 변수 변화에 따른전기적 특성의 관한 연구 | <h2>2. 제안된 ESD 보호회로의 설계 변수에 따른 시뮬레이션 결과</h2><p>기존 SCR은 Lateral npn/pnp BJT의 동작을 유지하는 홀딩 전압이 약 \( 1.5 \mathrm{~V} \) 로 낮아 내부회로 동작 전압 대비 \( 10 \% \) 이상의 마진을 갖지 못하여 overshoot나 noise에 의해 원치 않는 과전류로 인해 ESD 보호회로가 동작하여 내부회로에 과전류를 흘리거나 내부회로로 흘러야 할 신호를 왜곡시키는 latch-up현상을 발생시키는 단점을 갖고 있다. 이를 개선시키기 위해서 본 논문에서는 설계변수인 Gate Length \( \left(\mathrm{D}_{1}\right) \) 와 \( \mathrm{N}+ \) Bridge Length \( \left(\mathrm{D}_{2}\right) \) 의 길이 변화에 따른 홀딩 전압의 증가로 latch-up 문제를 개선하였다.</p><h3>가. Gate Length \( \left(\mathrm{D}_{1}\right) \) 변화에 대한 ESD 시뮬레이션 결과</h3><p>그림 5는 제안된 ESD 보호회로의 \( \mathrm{N}+ \) Bridge Length \( \left(\mathrm{D}_{2}\right) \) 를 \( 2.0 \mu \mathrm{m} \) 로 고정하고 Gate Length \( \left(\mathrm{D}_{1}\right) \) 에 변화를 주어 홀딩 전압의 변화를 Ⅰ-Ⅴ 특성 곡선으로 나타낸 것이다.</p><p>\( \mathrm{D}_{1} \) 의 Length가 늘어남에 따라 Lateral npn BJT의 Base 영역의 증가로 인해 전류이득이 감소되어 홀딩 전압이 그림 5 와 같이 증가함을 알 수 있다. \( \mathrm{D}_{1} \) 길이가 각 \( 1 \sim 4 \mu \mathrm{m} \)로 증가 함에 따라 홀딩 전압은 \( 2.1 \sim 6.3 \mathrm{~V} \) 로 증가하였으며 표 1에서 게이트 길이 설계 치수에 따른 트리거 및 홀딩 전압의 변화를 요약하였다.</p><table border><caption>표 1. Gate Length (\( \mathrm{D}_{1} \)) 변화에 따른 시뮬레이션 결과</caption><tbody><tr><td>Gate Length(\( \mathrm{D}_{1} \))</td><td>Trigger Voltage [\( \mathrm{V} \)]</td><td>Holding Voltage [\( \mathrm{V} \)]</td></tr><tr><td>\( 1 \mu \mathrm{m} \)</td><td>6.5</td><td>2.1</td></tr><tr><td>\( 2 \mu \mathrm{m} \)</td><td>8</td><td>3.5</td></tr><tr><td>\( 3 \mu \mathrm{m} \)</td><td>9.4</td><td>5</td></tr><tr><td>\( 4 \mu \mathrm{m} \)</td><td>11</td><td>6.3</td></tr></tbody></table><h3>나. \( \mathrm{N}+ \) Bridge Length \( \left(\mathrm{D}_{2}\right) \) 변화에 대한 ESD 시뮬레이션 및 결과</h3><p>그림 6는 제안된 ESD 보호회로의 Gate Length(D1)의 길이를 \( 1.0 \mu \mathrm{m} \) 로 고정하고 n-well과 p-well사이의 \( \mathrm{N}+ \) 확산 영역의 길이 \( \left(\mathrm{D}_{2}\right) \) 변화를 주어 홀딩 전압의 변화를 Ⅰ-Ⅴ 특성 곡선으로 나타낸 것이다.</p><p>\( \mathrm{D}_{2} \) 의 길이가 늘어남에 따라 \( \mathrm{D}_{1} \) 과 비슷하게 Vertical pnp BJT의 Base 영역의 증가함에 따라 전류이득이 감소하여 홀딩 전압이 증가하는 것으로 나타났다. \( \mathrm{D}_{2} \) 의 길이가 각 \(2 \sim 5 \mu \mathrm{m} \) 로 증가함에 따라 홀딩 전압은 \( 2.1 \sim 5.3 \mathrm{~V} \) 로 증가 하였으며, 표 2 에서 \( \mathrm{N}+ \) bridge 길이 변화에 대한 트리거 및 홀딩 전압의 변화를 요약하였다.</p> | [
"기존 SCR은 어떤 현상을 발생시켰어?",
"어떤 현상이 기존 SCR에서 발생했지?",
"Lateral npn/pnp BJT의 동작을 유지시키는 것은 뭐야?",
"본 논문에서 무엇을 통해 latch-up 문제를 개선시켰어?",
"그림 5는 무엇을 고정시켰어?",
"그림 5는 어디에 변화를 주었어?",
"\\( \\mathrm{D}_{1} \\) 의 Length가 늘어남에 따라 Lateral npn BJT의 Base 영역은 감소해?",
"\\( \\mathrm{D}_{1} \\) 길이가 각 \\( 1 \\sim 4 \\mu \\mathrm{m} \\)로 증가 함에 따라 홀딩 전압은 어떻게 되는가?",
"그림 5에서 홀딩 전압의 변화를 어떻게 나타냈어?",
"표에서 1μm-Trigger Voltage 는 얼마야?",
"표에서 1μm의 Holding Voltage값은 뭐야?",
"표 1에서 2μmTrigger Voltage의 결과는 뭐야?",
"표 1에서 2μm Holding Voltage 의 값은 어떻게 되는가?",
"표 1에서 4μm Holding Voltage의 시뮬레이션 결과는 뭐야?"
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10dff6f3-4638-4c66-b20b-8b5ba9ce3d30 | 인공물ED | SCR 기반 양방향성 ESD보호회로의 설계 변수 변화에 따른전기적 특성의 관한 연구 | <h1>II. 본론</h1><h2>1. 제안된 ESD 보호회로 구조 및 시물레이션 결과</h2><p>기존 SCR의 구조는 그림1과 같이 n-well 내의 p+ 확산과 n-well, p-well 내의 n+ 확산과 p-well로 구성되는 pnpn 구조로 구성되어 있다. SCR의 동작방식은 다음과 같다. anode 전극으로 부터 유입된 ESD 전류에 의하여 anode 전압이 증가하면, 좌측의 \( \mathrm{n}+ \) 확산영역과 n-well 전압이 상승하게 되고, 역방향 바이어스 상태인 n-well과 p-well 접합사이의 전계가 임계값에 도달하게 되면 애벌런치 항복이 일어나게 된다. 애벌런치 항복 현상에 의해 전자-정공 쌍(electron-hole pair)이 생성되는데 정공 전류는 p-Well 의 전위를 상승시켜 p-well과 N+ 캐소드 접합이 순방향 바이어스가 되어 Lateral npn BJT \(\mathrm{Q}_{1} \) 이 턴-온 된다. 턴-온된 Lateral npn BJT의 전류는 n-well의 전압을 강하시켜 Lateral pnp BJT를 턴-온시킨다. 턴-온된 두 Lateral npn/pnp BJT의 전류는 각 Base접합의 순방향 바이어스를 인가하여 positive feedback에 의한 latch-up 동작으로 ESD 전류를 방전하게 된다. 하지만 산화막 파괴전압보다 높은 약 \( 18 \mathrm{~V} \) 의 높은 트리거 전압으로 인하여 실제 IC의 설계 영역에 맞춰 설계 시 적용하기 어려운 문제가 있어, 이를 개선하기 위하여 새로운 ESD 보호회로를 제안하였다. 그림 2 는 제안한 ESD 보호회로의 단면도와 Synopsys사의 TCAD 시뮬레이션 결과를 나타내었다.</p><p>ESD펄스는 positive 와 negative mode로 분류 되어 다른 방전 경로를 형성하여 인가될 수 있다. 이러한 ESD 펄스에 대한 보호 계획을 가져야 하기 때문에 ESD 보호회로의 면적은 증가하게 된다.</p><p>따라서 본 논문에서는 대칭적인 ESD 보호회로 구조를 제안 함으로써 면적의 혀율성을 높여 이러한 문제를 해결하였다. 제안된 ESD 보호회로의 단면도와 등가회로는 그림 2와 같으며 동작방식은 다음과 같다. 하나의 Lateral npn BJT (\(\mathrm{Q}_{1}\)) 과 두 개의 Vertical pnp BJT \((\mathrm{Q}_{2}\), \(\mathrm{Q}_{3}\)), 기생저항 성분 \( \left(\mathrm{R}_{1}, \mathrm{R}_{2}\right) \) 으로 구성된다. positive ESD펄스가 단자 \( \mathrm{A} \) 에 인가 될 경우 (단자 B는 접지) 구조 중앙 NMOS의 N+ 확산영역과 p-well 사이는 reverse bias 상태가 되고 애벌런치 항복이 발생하게 되어 전자-정공 쌍 EHP이 생성된다.</p><p>생성된 정공 전류는 P-well에서 접지 방향으로 흐르며 저항 \( \mathrm{R}_{2} \) 에 전압강하를 일으켜 \( \mathrm{Q}_{1} \) 의 베이스-이미터 접합을 순방향 바이어스시켜 \( \mathrm{Q}_{1} \) 을 턴-온 시킨다. 이와 같이 \( \mathrm{Q}_{1}-\mathrm{Q}_{3} \)가 positive feedback에 의해 SCR이 동작하기 시작하고 낮은 임피던스의 경로를 형성 하여 \( 6.5 \mathrm{~V} \) 의 트리거 전압과 \( 2.1 \mathrm{~V} \) 의 홀딩 전압 특성을 갖고, Dummy Gate로 인하여 STI (shallow-trench isolation)의 추가를 방지하여 \( \mathrm{Q} 1 \) 의 전류 밀도를 증가시키게 되어 ESD 전류를 방전시키게 된다. 같은 방식으로 negative ESD 펄스 인가 시 \( \mathrm{Q}_{1}-\mathrm{Q}_{2} \) 가 동작하여 반대 방향의 방전 경로를 형성한다. 따라서 제안된 ESD보호회로는 양 방향의 ESD펄스에 대해서 효율적인 보호가 가능하다. 그림 2(c)의 시뮬레이션 결과는 양의 ESD 상태일 때의 Ⅰ-Ⅴ 특성을 기존 SCR 의 특성과 비교하여 나타내었다. 기존 SCR의 경우 약 \( 18 \mathrm{~V} \) 의 높은 트리거 전압과 약 \( 1.5 \mathrm{~V} \) 의 낮은 홀딩 전압 특성을 갖는 반면, 이를 개선한 제안된 ESD 보호회로의 경우 기존 SCR과 달리 도핑농도가 높은 \( \mathrm{N}+ \) 확산영역과 well간의 애벌런치 항복으로 약 \( 12 \mathrm{~V} \) 감소된 \( 6.5 \mathrm{~V} \) 의 트리거 전압 특성으로 저전압 회로에 적용 할 수 있으며, 애노드와 캐소드 단자를 반대로 적용하여 시뮬레이션을 수행한 경우에도 그림 3과 같은 동일한 I-V 특성을 얻을 수 있다.</p> | [
"기존 SCR의 구조는 pnpn 구조인가?",
"기존의 SCR의 구조p+ 확산이 일어나는 영역은 무엇인가?",
"본문에서 면적의 효율성을 높이기 위해 보호회로를 비대칭적으로 설계하였는가?",
"애벌런치 항복이 일어날 때 생성되는 것은 무엇인가?",
"애벌런치 항복 현상이 일어나면 Lateral npn BJT \\(\\mathrm{Q}_{1} \\) 이 턴-온되는가?",
"애벌런치 항복 현상에 의해 p-Well 의 전위를 상승하면 p-well과 N+ 캐소드 접합이 역방향 바이어스가 되는가?",
"anode 전압이 증가하면 n-well 전압이 상승하는가?",
"애벌런치 항복이 일어나면 ESD 전류가 방전되는가?",
"Lateral npn/pnp BJT이 턴-온 되면 negative feedback이 일어나는가?",
"n-well과 p-well 접합사이의 전계가 임계값에 도달하면 일어나는 현상은 무엇인가?",
"ESD펄스는 항상 같은 방전 경로를 형성하는가?",
"\\( \\mathrm{Q} 1 \\) 의 전류 밀도를 증가하면 ESD 전류가 방전되는가?",
"Lateral npn BJT의 전류가 턴-온되면 Lateral pnp BJT가 턴-온되는가?",
"본문은 직접 ESD 보호회로를 제작하고 실험 결과를 제시하였는가?",
"본문에서 제안 구조에서 positive ESD펄스가 단자 \\( \\mathrm{A} \\) 에 인가되면 애벌런치 항복이 발생하는가?",
"기존 SCR 구조가 요구하는 트리거 전압은 산화막 파괴전압보다 높은가?",
"\\( \\mathrm{R}_{2} \\) 에 전압강하를 일으키는 것은 무엇인가?",
"negative ESD 펄스를 인가하면 positive일때와 방전 경로가 반대인가?",
"본문에서 제안하는 대칭적인 ESD 보호회로 구조의 트리거 전압은 얼마인가?",
"본문에서 제안하는 구조에서 단자 \\( \\mathrm{A} \\) 에 인가되는 ESD펄스는 positive인가?",
"저항 \\( \\mathrm{R}_{2} \\) 에 전압강하가 일어나면 \\( \\mathrm{Q}_{1} \\) 을 턴-온 되는가?",
"\\( 18 \\mathrm{~V} \\) 보다 높은 환경에서 산화막은 파괴되겠는가?",
"제안된 ESD 보호회로는 기존 SCR보다 트리거 전압 특성이 얼마나 적은가?",
"정공 전류는 N-well에서 접지 방향으로 흐르는가?",
"N-well에서 정공 전류는 접지 방향으로 흘러?",
"구조 중앙 NMOS의 N+ 확산영역과 p-well 사이가 reverse bias 상태가 되었을 때 무엇이 발생하는가?",
"ESD 펄스의 종류와 상관없이 \\( \\mathrm{Q}_{1}\\)는 항상 작동하는가?",
"ESD 보호회로의 면적은 증가하는 이유는 ESD펄스마다 다른 방전 경로를 형성할 수 있기 때문인가?"
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3d7784e6-7106-450a-bb27-8e51b78e9767 | 인공물ED | SCR 기반 양방향성 ESD보호회로의 설계 변수 변화에 따른전기적 특성의 관한 연구 | <h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 높은 홀딩 전압을 갖는 SCR(silicon-controlled rectifier)기반 양 방향성 ESD 보호회로를 제안하였다. 일반적인 ESD 보호회로와 달리 양방향의 ESD Stress mode의 방전경로를 제공하며 높은 홀딩전압으로 latch-up면역 특성을 갖어 효과적인 ESD보호를 제공한다. 또한, 높은 홀딩전압을 위한 설계변수인 Gate Length와 \( \mathrm{N}+\) bridge Length의 길이 변화에 따른 시뮬레이션을 Synopsys사의 TCAD 시뮬레이터를 사용하여 확인하였다. 시뮬레이션 결과 \( 2.1 \mathrm{~V} \) 에서 \( 6.5 \mathrm{~V} \) 까지 홀딩 전압의 증가로 latch-up 면역 특성을 개선 하였으며, 기존 SCR보다 \( 6.5 \mathrm{V} \) 의 낮은 트리거 전압특성을 갖고 있어 제안된 ESD 보호 회로는 \( 5 \mathrm{~V} \) 이상의 공급전압을 갖는 application에 적용 가능하다.</p> | [
"본문에서 제시하는 회로가 일반적인 ESD 보호회로와 차별되는 점은 무엇인가?",
"홀딩전압을 높으면 ESD보호가 높아지겠는가?",
"Synopsys사의 TCAD 시뮬레이터로 확인한 것은 무엇인가?",
"Gate Length와 \\( \\mathrm{N}+\\) bridge Length는 높은 홀딩전압에 중요한 요소인가?",
"시뮬레이션 결과 홀딩 전압이 증가하였는가?",
"시뮬레이션결과 홀딩 전압은 \\( 4 \\mathrm{~V} \\) 이상 증가하였는가?",
"양 방향성 ESD 보호회로를 적용할 수 있는 공급전압의 범위는 무엇인가?",
"양 방향성 ESD 보호회로는 기존 SCR보다 트리거 전압특성이 낮은가?",
"본문에서 제안하는 것은 무엇인가?",
"무엇이 본문에서 제의하는 것일까?"
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4906852a-4640-413c-bd7b-08beb9db98d2 | 인공물ED | HVRT 기능 요구조건을 만족하는 Type 4 풍력 발전기의 효율적인 직류단 전압 설계 | <h1>Ⅳ. 설계 방법별 직류단 전압을 적용한 시뮬레이션 결과 비교</h1><p>표 2 는 앞서 설명한 설계 방법에 따른 직류단 전압을 적용한 시뮬레이션 결과를 정리한 표이며, 각 직류단 전압 크기 및 주입된 무효전류의 크기에 따라 사고가 발생한 경우 제어 동작 유무, 정상 상태에서의 스위칭 손실을 비교한다.</p><table border><caption>표 2.시뮬레이션 결과 비교</caption><tbody><tr><td></td><td colspan=4>CASE</td></tr><tr><td></td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td></tr><tr><td>DC-Link Voltage[V]</td><td>1185</td><td>1540</td><td>1403</td><td>1185</td></tr><tr><td>MI<br/>(when 1.3[pu] fault)</td><td>0.95<br/>(1.24)</td><td>0.71<br/>(0.95)</td><td>0.80<br/>(0.95)</td><td>0.95<br/>(0.95)</td></tr><tr><td>Injected reactive<br/>current[pu]</td><td>0</td><td>0</td><td>0.6</td><td>1.55</td></tr><tr><td>Current control forHVRT</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Normal operation<br/>switching loss[kW]</td><td>122</td><td>16</td><td>14.5</td><td>12.2</td></tr></tbody></table><p>Case 1의 경우, HVRT의 기능을 고려하지 않고 선력 계통의 정상 상태 조건에서 발전기의 전력을 선력 계통으로 전달하기 위해 직류단 전압을 설계하였다. 정상 상태에서는 전력 전달이 가능하며 손칠이 가장 작게 발생하지만, 계통의 전압이 커지는 전건에서는 전류를 제어할 수 있는 직류단 전압이 부족하여 전류 제어가 불가하다.</p><p>Case 2 는 \( 1.3[\mathrm{pu}] \)의 사고 전압을 고려하여 직류난 전압을 설계하였다. 이 경우 정상 상태 및 사고지점에서 컨버터 제어기가 원활하게 동작한다.</p><p>그러나 Case 1에 비해 직류단 전압 증가에 따른 정상 상태 스위칭 손실이 크게 증가하였다.</p><p>Case 3은 사고 전압에 대한 최소 무효전류에 해당하는 \( 0.6[\mathrm{pu}] \)의 무효전류 주입을 고려하여 직류단전압을 설계한 경우이다. Case 3에서는 정상상태 및 사고 중에도 제어가 원활하게 동작하며, Case 2에 비해 정상 상태에서의 손실이 적지만, Case 1에 비해서는 높은 손실이 발생한다.</p><p>본 논문에서 제안하는 설계 방법인 컨버터의 순간 최대 전류를 고려한 직류단 전압 설계 방법을 적용한 경우는 Case 4이다. Case 4는 Case 1과 같이 정상 상태의 전압을 고려하여 직류단 전압을 설계하고, HVRT 상황에서도 정상 상태에서의 \( M I \) 를 유지하도록 무효전류를 주입한 경우이다. Case 4의 설계 방법을 적용하면 정상 상태에서의 손실을 최소화할 수 있으며, Case 2,3과 같이 사고 중에도 과변조가 나타나지 않아 컨버터의 제어 동작이 원활하게 동작한다.</p><h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 고전압 사고에 대한 계통 연계 유지 기능인 HVRT 기능을 만족하며, 손실을 최소화 할 수 있는 Type 4 풍력발전기의 직류단 전압 설계 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 통해 정상 상태에서 발생하는 스위치 및 커패시터에서의 손실을 최소화하며, 고전압 사고 시 계통과 연계된 컨버터의 원활한 제어 동작이 가능한 직류단 전압을 설계할 수 있다.</p><p>제안된 방법으로 설계된 직류단 전압을 적용한 Type 4 풍력발전기 PSCAD 모델의 \( 1.3[\mathrm{pu}] \)고전압사고 시뮬레이션 결과를 확인하여 설계 방법의 효용성을 검증하였다.</p> | [
"Case 2의 경우에는 HVRT의 기능을 고려하였는가?",
"발전기의 전력을 어디로 전달하기 위해 직류단 전압을 만들었는가?",
"발전기의 전력을 선력 계통으로 전달하기 위해 무엇을 만들었지?",
"계통의 전압이 커지는 경우에는 전류를 제어할 수 있는 무엇이 부족해져서 전류 제어가 불가능해지는가?",
"HVRT 기능은 무엇이지?",
"Case 1의 정상 상태 스위칭 손실은 몇 \\(kW\\)인가?",
"몇 \\(kW\\)의 정상 상태 스위칭 손실을 CASE 3이 보였지?",
"표 2.시뮬레이션 결과 비교에서 CASE 4 인경우에는 DC-Link Voltage가 얼마야?",
"본문에서 고전압 사고에 관한 계통 연계 유지 기능을 무엇이라고 칭하는가?",
"전류를 제어할 수 있는 직류단 전압이 부족하면 어떻게 되는가?",
"CASE 2의 경우 DC-Link Voltage는 얼마야?",
"HVRT의 기능을 생각해서 Case 1은 설계되었니?"
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92c8fbe4-f761-42c2-82f6-2a45df5071a7 | 인공물ED | HVRT 기능 요구조건을 만족하는 Type 4 풍력 발전기의 효율적인 직류단 전압 설계 | <h1>Ⅱ. 국내외 LVRT/HVRT 기능 요구조건</h1><p>그림 2는 국내외 계통망 사업자가 요구하는 LVRT/ HVRT 전압 프로파일을 나타낸다. 전압 프로 파일은 해당하는 사고 전압 크기에 따라 요구되는 계통 연계 유지 시간을 의미한다. 국내 계통망 사업자인 한국전력공사의 '19 송배전용 전기 설비 이용규정에서는 계통 연계형 분산전원에 대해 LVRT 기능을 요구하고 있으며, \( 0[\mathrm{pu}] \)의 사고 전압 크기에 대해 \( 150[\mathrm{ms}] \)의 연계 유지 시간을 요구한다. 또한, 호주의 계통망 사업자인 Australian Energy Market Commission(AEMC)의 '19 National Electricity Rules Version 124에 명시된 HVRT 기능 요구 조건에서는 \( 1.3[\mathrm{pu}] \)의 전압 상승에 대하여 \( 200[\mathrm{ms}] \)의 연계 유지를 요구한다. 과거에는 지락, 단락 등으로 발생하는 계통 저전압 사고가 상대적으로 많이 발생하므로 LVRT 규정만 포함된 규정이 대부분이었으나, 최근 무효전력 보상장치의 증가로 인한 유도 부하 감소 기간 동안의 고전압 사고를 대비하여 HVRT 기능 요구도 더해지고 있는 추세이다.</p><p>그림 3은 계통 사고 발생 시 계통의 안정화를 위한 독일의 계통망 사업자인 Tennet의 추가적인 무효전류 주입 요구 조건 그래프이다. Dead band라고 표기된 \( 0.9 \sim 1.1[\mathrm{pu}] \)의 전압 변동률 영역을 제외한 전압 변동률에 대하여 추가적인 무효전류의 주입 요구를 나타낸다. 요구되는 무효전류의 크기는 식 (1)로 결정된다.</p><p>\( k=\left(\Delta I_{d} / I_{N}\right) /\left(\Delta V / V_{N}\right) \geq 2[p u] \)<caption>(1)</caption></p><p>식 (1)에서 \( \Delta I_{d} \) 는 무효전류의 변화량, \( I_{N} \) 은 공칭전류, \( \Delta V \) 는 계통 전압의 변화량, \( V_{N} \) 은 공칭 전압을 나타내며, \( k \) 는 전압 변동률에 대한 무효전류 주입 비율을 의미한다. 따라서 계통 사고 발생 시 전압 변동 비율에 대한 무효전류 주입의 비율은 최소 \( 2[\mathrm{pu}] \) 가 되어야 한다.</p><p>그림 3에 따르면 계통과 연계된 컨버터는 \( 50[\%] \)의 전압 강하가 발생한 경우 \( 100[\%] \) 정격전류 이상의 무효전류를 공급하며, \( 20[\%] \)전압 상승의 경우 \( 40[\%] \)이상의 무효전류를 소비해야 한다. 이외에도 Tennet의 계통 연계 규정에서는 필요한 경우 연계된 풍력발전기는 정격 전류보다 높은 무효전류를 주입이 가능해야 한다는 조건이 명시되어 있다.</p><h1>Ⅲ. 제안하는 직류단 전압 설계 방법</h1><p>2 장에서 설명한 계통망 사업자들의 계통 연계 규정 중 가장 높은 사고 전압에 대해 HVRT 기능이 요구되는 규정은 호주 계통망 사업자인 AMEC의 규정이다. AMEC 의 가장 높은 사고 전압의 요구 조건은 \( 1.3[\mathrm{pu}] \) 의 사고 전압에 대해 \( 200[\mathrm{~ms} \) ] 동안 연계를 유지하는 조건이다.</p><p>본 장에서는 AMEC의 HVRT 기능 요구조건에 따라 사고 유지 기간 동안 연계된 풍력발전기의 컨버터가 원활하게 동작하며, 고전압 사고 시의 무효 전류를 주입을 고려한 직류단 전압 설계 방법을 제안한다.</p><p>직류단 전압 \( \left(V_{D C}\right) \) 은 컨버터 출력 상전압의 첨두값 \( \left(V_{P \text { peeak }}\right) \) 과 변조방식, 전압 변조 지수 \( (M o d u-l a t i o n \) Index, MI)로 결정되며, SPWM의 변조 방식을 사용한 경우 식 (2)로 계산된다.</p><p>\( V_{D C}=2 V_{\text {P.peak }} / M I \)<caption>(2)</caption></p><p>\( M I \) 는 변조 방식에 따른 컨버터의 최대 출력 전압과 컨버터 출력 전압의 비율을 나타내며 \( 0 \sim 1 \) 의 크기를 갖는다. \( M I \) 가 1인 경우 최대 전압 이용률을 하지만 실질적으로 스위치의 최소 스위칭 폭을 고려하여 1 보다 낮은 값으로 설계되어야 한다.</p><p>표 1은 본 논문의 시뮬레이션에서 적용한 풍력 발전 시스템의 제정수를 나타낸다. 표 1의 제정수를 갖는 풍력발전기 컨버터의 \( M I \) 가 \( 0.95 \) 인 경우 직류단 전압은 약 \( 1185[\mathrm{~V}] \) 이다.</p><p>그림 4 는 \( 1185[\mathrm{V}] \)의 직류단 전압을 적용하였을때, \( 1.3[\mathrm{pu}] \) 고전압 사고가 \( 200[\mathrm{ms} \) ] 동안 발생한 시 뮬레이션 결과를 나타낸다. 그림 4-a)는 계통 고압 측 선간전압 파형으로 \( 200[\mathrm{ms}] \) 동안 계통 전압이 \( 30[\%] \)증가하였다.</p><p>그림 4-b)는 컨버터 전류제어기의 출력인 3상 전압 지령과 컨버터에서 출력 전압을 합성하기 위해 생성하는 반송파(Carrier signal)를 나타내고 있다. 컨버터는 전압 지령과 반송파를 비교하여 스위칭 소자의 PWM을 구현하게 되는데, 전압 지령이 반송파보다 크다는 것은 컨버터의 직류단 전압으로 출력 전압을 합성할 수 없다는 의미이다. 그림 4-b)로부터 정상상태의 MI가 0.95 인 조건에서는 \( 1.3[\mathrm{pu}] \)의 계통 고전압 사고 시 해당 전압을 합성하기에 직류단 전압 여유가 부족함을 알 수 있다.</p><p>그림 4-b)와 같이 사고 구간 동안 컨버터 전류제어기의 출력 전압 지령이 반송파보다 커지게 되면 컨버터에서는 과변조 현상이 나타난다. 그림 4-c) 와 4-d)는 컨버터 전류제어기의 d-q 축 전류 지령과 d-q 축 전류를 나타내며, 과변조로 인해 전류제어기가 지령을 추종하지 못하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 계통 고전압 사고 시에도 연계 유지 상태인 풍력발전기의 원활한 제어 동작을 위해서는 고전압 사고 시의 사고 전압에 대해 전압 여유를 충분히 갖는 직류단 전압의 설계가 필요하다.</p><p>본 장에서는 아래 조건에 따라 직류단 전압을 설계하고, 각 조건 대해 설계된 직류단 전압을 적용하여, \( 1.3[\mathrm{pu}] \)사고 전압을 갖고, \( 200[\mathrm{ms} \) ] 동안 유지 되는 고전압 사고에 대한 풍력발전기의 시뮬레이션 응답을 확인한다.</p> | [
"국내 계통망 사업자인 한국전력공사의 '19 송배전용 전기 설비 이용규정에서는 계통 연계형 분산전원에 대해 LVRT 기능을 요구하니?",
"국내 계통망 사업자인 한국전력공사의 '19 송배전용 전기 설비 이용규정에서는 계통 연계형 분산전원에 대해 LVRT 기능을 요구함과 동시에 요구되는 연계유지 시간은?",
"국내 계통망 사업자인 한국전력공사의 '19 송배전용 전기 설비 이용규정에서는 계통 연계형 분산전원에 대해 0[pu]의 사고 전압 크기에 대해 150[\\mathrm{ms}]150[ms]의 연계 유지 시간을 요구하는게 맞아?",
"과거에는 지락, 단락 등으로 발생하는 계통 저전압 사고가 상대적으로 많이 발생하므로 어떤규정규정이 대부분이었어?",
"국내 계통망 사업자인 한국전력공사의 '19 송배전용 전기 설비 이용규정에서는 계통 연계형 분산전원에 대해 요구하는 기능이 뭐야?",
"Australian Energy Market Commission(AEMC)는 호주의 계통망 사업자가 맞아?",
"과거에는 지락, 단락 등으로 발생하는 계통 저전압 사고가 상대적으로 많이 발생하므로 LVRT 규정만 포함된 규정이 대부분이 있던것이 맞아?",
"호주의 계통망 사업자인 Australian Energy Market Commission(AEMC)의 '19 National Electricity Rules Version 124에 명시된 HVRT 기능 요구 조건은?",
"전압 프로 파일은 해당하는 사고 전압 크기에 따라 요구되는 계통 연계 유지 시간을 의미하는 것이 맞니?"
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b2f7d08c-da7c-44ab-a500-eaa8e35747b1 | 인공물ED | 세포대사 기능 분석을 위한 광학센서 기반 용존산소와 pH 측정 시스템의 제작 및 특성 분석 | <h1>1. 서 론</h1><p>산소와 수소이온 농도는 세포대사 기능 및 미토콘드리아 활성도의 중요한 지표 중 하나이다. 용존산소로 호흡하는 세포는 손상되면 대사기능 저하로 더 적은 양의 산소를 소모한다. 죽은 세포는 더 이상 용존산소를 소모하지 않으므로 용존산소량은 감소하지 않는다. 결국, 용존산소는 세포의 활성상태를 입증하는중요한 요소이다.</p><p>한편, 세포 내 미토콘드리아가 손상되어 산화적 인산화 과정에 문제가 생기면 미토큰드리아가 산소를 소모하지 못하게 되어 ATP (Adenosine Tri-Phosphate)를 생성하지 못하게 된다. 포도당의 해당과정에서 생성된 피루브산은 미토콘드리아로 가는 대신 젖산으로 변화하여 세포에 필요한 에너지를 일부만 공급하게 되므로 이로 인한 세포 외 산성도 \( (\mathrm{pH}) \) 는 감소하는 것으로 알려져 있다.</p><p>최근 인슐린 저항증, 당뇨병 및 대사증후군, 치매, 파킨슨병과 같은 난치성 만성질환의 원인이 미토콘드리아의 기능 이상과 관련된 사실이 보고되면서 미토콘드리아의 세포 내 기능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.</p><p>따라서, 미토콘드리아 전자전달계에서 소모되는 산소량과 \( \mathrm{pH} \) 변화는 미토콘드리아의 기능을 판단할 수 있는 중요한 척도이며, 대사증후군의 진단 및 치료제 개발에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서, 이러한 측면에서 세포를 대상으로 한 용존산소량과 \( \mathrm{pH} \) 변화를 정확하게 측정할 수 있는 고감도의 센서개발이 지속적으로 요구되어 왔다.</p><p>용존산소 검출센서는 크게 진기화학식과 광학식으로 구분할 수 있다. 전기화학식은 전류전극법을 이용하는 것으로 전해질 내에 있는 전극에 일정 전위를 인가한 상태에서 선택적 투과막을 통해 확산된 용존산소가 진극 표면에서 화학반응의 결과로 발생하는 전류를 측정하는 방식이다. 이 방식은 시료 내의 용존산소량을 정확히 측정할 수 있는 장점이 있어 널리 사용되는 반면, 선택적 투과막을 통해 확산되는 산소량에 의존적이고 정밀한 분석을 위해서는 화학반응이 일어나는 전극에 충분한 시료의 공급이 푈요하다. 또한 전극이 오염되어 측정감도가 떨어지는 경우 주기적으로 부품을 교체해야 하는 단점도 있다.</p><p>일반적인 \( \mathrm{pH} \)측정은 유리전극 또는 세라믹 막 전극 기반의 \( \mathrm{pH} \) 미터를 이용하는 방법이 주로 사용되고 있다. 그러나 유리전극은 단일 점 \( \mathrm{pH} \) 측정에 제한되어있고, \( \mathrm{pH} \) 의 분포를 측정하기에는 적합하지 않다. 더불어, 전극기반 \( \mathrm{pH} \) 미터는 전극이 크고 침투적 측정 방식이기 때문에 세포실험의 경우 전기적 쇼크를 야기할 가능성을 내포하고 있다.</p><p>전기화학식과 광학식을 적용하여 상용화된 제품으로 Oxygraph-\( 2 \mathrm{k} \) 과 Seahorse XF-24와 XF-96이 있다. 전기화학식인 Oxygraph-\( 2 \mathrm{k} \) 의 경우, 측정채널이 2 개로 제한적이고 측정에 \( 10^{6} \) 개 이상의 많은 세포를 사용해야 한다. 광섬유 측정 probe가 적용된 광학식인 Seahorse XF analyzer의 경우, 장비와 소모품의 높은 가격은 사용자에게 부담이 되고 있다.</p><p>본 연구에서는 세포대사 기능의 지표가 되는 용존산소 및 \( \mathrm{pH} \)에 대하여 높은 측정 분해능을 가지는 통합형 광학센서를 제작했고 실시간 동시 측정이 가능한 측정시스템을 개발했다. 측정시스템은 검출센서간 간섭을 최소화하고 정밀한 측정이 가능하도록 신호처리 회로를 자체 개발하고, 분할형 형광센서박이 고정화된 마이크로 플레이트 상에서 용존산소와 \( \mathrm{pH} \) 를 동시에 측정할 수 있도록 제작되었다.</p><p>개발된 측정시스템에 대한 성능평가는 저농도 산소용액과 표준 \( \mathrm{pH} \) 시약을 이용하여 용존산소 측정센서와 \( \mathrm{pH} \) 센서의 검출성능을 먼저 확인하고 최종적으로 실제 세포를 대상으로 세포 호홉량 측정시험을 수행하였다. 또한, 상용화 제품의 측정 데이터와 비교하여 개발 시스템의 세포 실험 적용 가능성을 간접적으로 확인하였다.</p> | [
"미토콘드리아 활성도의 중요한 지표로 산소와 무엇의 농도가 사용돼?",
"산소와 수소이온 농도는 무엇의 주요 지표 중 하나로 꼽히는가?",
"손상이 일어났을 때, 보다 적은 양의 산소를 사용하는 세포는 무엇으로 호흡하는가?",
"용존산소로 호흡하는 세포는 손상을 입게 되면 대사기능이 어떻게 되는가?",
"왜 호흡을 용존산소로 하는 세포는 손상이 일어나면 보다 적은 양의 산소를 소모해?",
"용존산소는 세포의 무엇을 입증하는가?",
"세포 내 무엇이 손상되면 산화적 인산화 과정에 문제가 발생하는가?",
"죽은 세포에서의 용존산소량은 어떻게 돼?",
"세포의 미토콘드리아에 발생한 문제는 어디에 악영향을 끼치는가?",
"죽은 세포는 무엇을 더는 사용하지 않나요?",
"죽은 세포만이 존재할 때, 어떤 요소가 감소하지 않나요?",
"산화적 인산화 과정이 잘못되면 미토콘드리아는 무엇을 사용하지 못하게 되나요?",
"수소이온의 농도와 무엇의 농도가 세포대사 기능의 중요한 지표인가?",
"용존산소를 더 이상 소모하지 않는 세포는 어떤 세포인가?",
"어떤 세포가 용존산소를 더 이상 소모하지 않아?",
"ATP는 무엇의 약자인가요?",
"피루브산은 어떤 과정을 통해 만들어지나요?",
"포도당이 해당과정을 거치면서 만들어진 피루브산은 무엇으로 변하는가?",
"젖산으로 변한 피루브산으로 인해서 세포 외 \\( \\mathrm{pH} \\)는 어떻게 변하니?",
"본 논문에서 세포 외 산성도 \\( (\\mathrm{pH}) \\) 는 왜 줄어들어?",
"미토콘드리아의 기능을 살피기 위해서 전자전달계에서의 어떤 변화를 알아보는 것이 필요할까?",
"무엇으로 세포의 용존산소량을 정확히 측정할 수 있나요?",
"용존산소 검출센서 중 전류전극법을 활용하는 방식은 무엇인가?",
"진기화학식과 광학식으로 구분이 가능한 검출센서는 무엇인가?",
"전류전극법을 이용하는 방식은 어떻게 전류를 측정하나요?",
"전류전극법에서는 어디에 존재하는 전극에 전위를 일정량 인가하나요?",
"전기화학식은 일련의 과정을 거쳐서 생기는 무엇을 측정하는 방법인가요?",
"전기화학식은 어떠한 장점이 있는가?",
"전기화학식은 무엇을 통해 확산되는 산소량에 의존해?",
"인슐린 저항증과 치매 그리고 파킨슨병은 통틀어 무슨 질환이라고 일컬어지는가?",
"본 논문에서는 당뇨병과 같은 질환의 원인이 무엇과 관련있다고 하였는가?",
"어디에서 소비되는 산소량은 미토콘드리아 기능의 판단에 있어서 중요한 요소인가?",
"미토콘드리아 전자전달계의 \\( \\mathrm{pH} \\) 변화는 어디에서 의미있게 활용되는가?",
"전기화학식의 단점에는 어떤 것이 있지?",
"전기화학식에서는 정밀한 분석을 위해 충분한 시료의 공급이 어디에 이루어져야 하나요?",
"Seahorse XF-24와 XF-96는 무엇을 적용해서 상용화되었어?",
"유리전극 기반의 \\( \\mathrm{pH} \\) 미터를 이용할 때, 유리전극은 무엇만을 측정할 수 있는가?",
"일반적으로 \\( \\mathrm{pH} \\)를 측정할 때는 어떻게 하는가?",
"무엇을 측정하기에는 유리전극이 부적합하지?",
"용존산소 검출센서는 딱 한 종류만이 존재하는가?",
"전기화학식에서는 전류를 측정하지 않는가?",
"전기화학식은 선택적 투과막을 통해 퍼지는 이산화탄소량에 의존적인가?",
"왜 전극기반 \\( \\mathrm{pH} \\) 미터는 전기적 쇼크를 일으킬 수도 있지?",
"본 논문에서 어떤 측정 방식은 침투적인 성격을 지니고 있지?",
"침투적이면서 전극이 큰 \\( \\mathrm{pH} \\) 측정 방식은 세포실험에서 무엇을 야기할 수 있을까?",
"전기화학식을 이용한 제품의 경우 측정채널은 몇 개야?",
"전기화학식을 이용하는 제품은 무엇이 제한적이지?",
"광학식 중에서 광섬유 측정 probe가 적용된 것은 무엇이야?",
"Seahorse XF analyzer에 활용된 것은 뭐지?",
"본 연구에서 개발한 시스템은 무엇이 가능해?",
"통합형 광학센서는 용존산소와 관련해서 어떤 기능을 가져?",
"측정시스템은 어떻게 된 마이크로 플레이트에서 측정이 가능하도록 만들어졌니?",
"측정시스템에서 최소화하는 것은 뭐야?",
"본 연구에서 제작 및 개발한 것은 측정시스템과 무엇이지?",
"본 논문에서는 왜 신호처리 회로를 자체적으로 개발했니?",
"측정시스템에서는 무엇의 동시 측정이 가능해?",
"간섭은 최대한으로 줄이고, 측정은 정밀하게 하기 위하여 본 논문에서는 무엇을 개발했지?",
"측정시스템의 어디에서는 분할형 형광센서박이 움직이지 않지?",
"실험에서 측정시스템을 평가할 때 쓰인 시약은 무엇이지?",
"실험에서 측정시스템에 대한 성능평가는 표준 \\( \\mathrm{pH} \\) 시약과 무엇을 사용하여 수행되었어?",
"측정시스템의 성능을 평가할 때 최종적으로는 어떤 과정을 거쳤어?",
"호흡을 용존산소로 하는 세포는 손상되면 대사기능의 향상을 보이는가?",
"세포의 대사기능이 낮아지면 더 적은 양의 산소를 소모하게 되는가?",
"죽은 세포도 용존산소를 소모하는가?",
"살아 있는 세포는 용존산소를 소모하는가?",
"본 논문에서 측정시스템을 평가하기 위해서 어떤 센서들의 검출성능을 확인했지?",
"용존산소는 세포 활성상태를 입증하는 데 큰 기여를 하는가?",
"용존산소로 호흡하는 세포가 회복되면 더 적은 양의 산소를 사용해?",
"우라늄의 농도는 미토콘드리아 활성도와 세포대사 기능의 주된 지표인가?",
"본 논문에서 상용화된 제품 데이터와의 비교를 통해 간접적으로 확인한 것은 무엇이야?",
"전기화학식은 화학반응이 일어나는 전극에 미량의 시료 공급만 있어도 정확한 분석이 이루어지는가?",
"난치성 만성질환의 원인은 미토콘드리아와는 아무 관련이 없는가?",
"미토콘드리아의 전자전달계에서 사용되는 질소량은 미토콘드리아가 잘 기능하고 있는지 확인하는 데 중요한가?",
"세포 내 미토콘드리아가 손상을 입으면 이산화탄소를 소모할 수 없게 되니?",
"전극의 측정감도가 떨어지더라도 굳이 부품을 교체할 필요는 없다는 설명은 옳은 것인가?",
"젖산은 세포 외 산성도 \\( (\\mathrm{pH}) \\) 를 증가시키는가?",
"미토콘드리아는 ATP를 생성할 때 산소를 소모해?",
"유리전극은 \\( \\mathrm{pH} \\) 의 분포를 알아보기에 알맞은 전극인가?",
"전극기반 \\( \\mathrm{pH} \\) 미터는 전극이 아주 작은가?",
"Seahorse XF analyzer의 단점은 무엇이지?",
"어디에서는 2개의 제한된 측정채널만을 가지고 있지?",
"광섬유 측정 probe를 적용한 광학식이 가지는 고가 장비는 누구에게 부담이 돼?",
"Oxygraph-\\( 2 \\mathrm{k} \\) 에서 측정에 이용하는 세포는 몇 개 이상인가?",
"Oxygraph-\\( 2 \\mathrm{k} \\)는 전기화학식이 맞아?",
"Seahorse XF analyzer는 전기화학식의 일종이야?",
"광섬유 측정 probe가 적용된 광학식에서는 소모품의 가격이 낮다는 것은 옳은 설명인가?",
"아주 적은 수의 세포만을 Oxygraph-\\( 2 \\mathrm{k} \\)에서는 측정에 이용해?",
"Oxygraph-\\( 2 \\mathrm{k} \\)은 5개의 측정채널로 제한되어 있니?",
"본 연구에서 개발한 측정시스템은 실시간 동시 측정은 불가능한가?",
"개발된 측정시스템을 대상으로 고농도 산소용액과 표준 \\( \\mathrm{pH} \\) 시약을 사용하여 성능평가를 진행했어?",
"측정시스템은 검출센서 사이의 간섭을 최대화하는가?",
"본 실험에서는 개발 시스템의 적용 가능성을 직접적으로 알아보기 위하여 상용화된 제품과 개발된 측정시스템의 데이터를 비교했어?"
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123d89a6-4d06-4973-9f7f-ed968f6856c5 | 인공물ED | 세포대사 기능 분석을 위한 광학센서 기반 용존산소와 pH 측정 시스템의 제작 및 특성 분석 | <h2>4.2 \( \mathrm{pH} \) 분석 결과</h2><p>Fig. \( 7 \)은 \( \mathrm{pH} \) \( 6,7 \), 그리고 \( 8 \) 용액을 각 웰에 주입한 후 5초 간격으로 30 분 측정된 방출 광의 검출시간에 대한 평균과 표준편차를 나타낸 것이다. \( \mathrm{pH} \) \( 6,7 \), 그리고 \( 8 \) 에 대하여 24-웰 평균과 표준편차는 각각 \( 6,699.43 \pm 14.64 \mu \mathrm{s}, 6,722.24 \pm \)\( 6.21 \mu \mathrm{s}, 6,748.52 \pm 2.63 \mu \mathrm{s} \) 로 나타났다. 또한, \( \mathrm{pH} \) 변화에 따라 \( 20 \mu \mathrm{s} \) 이상의 차이를 보였으며, 분해능은 \( 0.05 \) 로 나타났다. 그러나, 일부 웰에서는 큰 오차가 발생했고 D1웰의 경우, \( \mathrm{pH} \) \( 6 \)에서 측정값이 튀는 현상이 일어났다. 이는 센서막의 코팅상태와 LED 및 포토다이오드의 물리적 위치에 기인한 것으로 판단된다.</p><h2>4.3 세포 호흡량 측정결과</h2><p>Fig. \( 8 \)은 개발 시스템을 이용하여 \( \mathrm{C} 2 \mathrm{C} 12 \) 세포 호흡량의 변화를 측정한 것이다. FCCP 약물을 투입하기 전 25 분까지는 coupled OCR(Oxygen Consumption Rate) 영역으로 세포가 정상 호흡을 하는 구간이다. 그림에서 coupled OCR과 uncoupled OCR 구간은 약물 주입 전과 후를 기점으로 5 분간의 안정화 시간을 제외한 25 분 동안 측정 범위이다.</p><p>Fig. \( 8 \)에서 나타난 바와 같이 세포의 산소소모를 가속화 하기 위해 측정시작 후 30분 되는 시점에 FCCP 약물 \( 10 \mu \mathrm{M} \) 을 주입했다. FCCP 약물을 투여한 후 35 분부터 55분까지 세포의 산소소모가 증가하는 uncoupled OCR이 나타남을 알 수가 있다.</p><p>Fig. \( 8 \)에서 coupled OCR 구간(I)의 전체 평균과 표준편차는 \( 108.71 \pm 23.56 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 로 나타났다.</p><p>한편, Uncoupled OCR 구간(II III)에서 약물을 투여하지 않은 세포 웰 그룹의 전체 평균과 표준편차는 \( 112.26 \pm 4.65 \)\( \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 로 coupled OCR 구간(I)의 측정값과의 차이가 \( 3.55 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \)로 나타났다. 이와 달리, 약물투입 웰 그룹(O)의 경우, 평균 \( 134.01 \pm 5.87 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 에서 \( 155.43 \pm 6.05 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 까지 선형적으로 증가함을 알 수가 있었다. 이 결과로써 FCCP 약물이 잘 작용했음을 확인할 수 있었다.</p><p>Fig. \( 9 \)는 상용화된 제품인 XF-24를 이용하여 FCCP 약물 주입용량에 따른 OCR을 측정한 결과이다. 이때, 사용한 \( \mathrm{C} 2 \mathrm{C} 12 \) 세포 수는 \( 3.0 \times 10^{4} \) cells \( / \mathrm{ml} \) 로서 사용된 플레이트의 용량을 고려하여 개발 시스템에 적용된 세포 수의 \( 1 / 6 \) 배 수준으로 결정되었다.</p><p>그림에서 보는 바와 같이 본 연구의 세포 호흡량 측정에 사용된 동일한 FCCP 약물용량인 \( 10 \mu \mathrm{M} \) 에서 상용화 제품의 coupled OCR과 uncoupled OCR은 \( 175 \pm 40 \mathrm{pmole} / \mathrm{min}, 252 \pm 145 \mathrm{pmole} / \)\( \mathrm{min} \) 정도로 나타났다. 그리고 약물 주입 후 OCR의 측정오차가크게 나타나는 특성을 보였다.</p><p>제작된 시스템과 상용화된 제품의 간접적 성능비교 평가를 위해 두 측정시스템에서 측정된 세포 호흡량 데이터를 이용하여 uncoupled OCR과 coupled OCR의 비(ratio)를 계산하고 그 차이를 비교했다. 그 결과, 개발 시스템은 1.41, 상용화된 제품은 1.44으로 나타났으며, 약 0.03의 차이를 보였다. 이 결과는 두 시스템의 측정방법, 측정 세포 수, 측정 오차, 그리고 측정 그룹 웰 등의 차이를 고려할 때 제작된 시스템이 상용화된 제품의 측정 수준과 유사함을 보여준다.</p><p>향후, 형광염료의 도포공정 개선과 포토다이오드의 위치 최적화를 통해 보다 높은 측정 재현성과 낮은 측정오차의 특성을 가진 시스템으로 개선할 수 있을 것으로 판단된다.</p> | [
"센서막의 코팅상태는 \\( \\mathrm{pH} \\) \\( 6 \\)에서 무엇이 튀는 현상을 만드는가?",
"표준편차는 \\( 20 \\mu \\mathrm{s} \\) 이상의 차이를 어떤 변화에 따라 보였는가?",
"\\( \\mathrm{pH} \\) 변화에 따라 나타난 분해능의 치수는?",
"측정값이 튀는 현상에 포토다이오드의 물리적 위치는 관련이 없는가?",
"\\( \\mathrm{C} 2 \\mathrm{C} 12 \\) 세포 호흡량의 변화는 어떤 시스템을 이용하여 측정할 수 있는가?",
"세포 호흡량의 변화는 개발 시스템을 이용하여 구할 수 있는가?",
"FCCP 약물은 세포의 어떤 현상을 가속화하는가?",
"세포의 산소소모를 가속화하는 약물의 이름으로 알맞은 것은?",
"uncoupled OCR은 어떤 현상을 나타내는가?",
"세포 산소소모의 증가를 일컫는 단어로 알맞은 것은?",
"XF-24는 비상용화된 제품인가?",
"\\( \\mathrm{C} 2 \\mathrm{C} 12 \\) 세포 수는 무엇을 고려하여 결정되어야 하는가?",
"OCR의 측정오차는 약물 주입 후 별 다른 차이를 보이지 않는가?",
"세포 호흡량 데이터를 이용하여 제작된 시스템과 상용화된 제품의 무엇을 평가할 수 있는가?",
"포토다이오드의 위치 최적화를 통해 높은 측정오차의 시스템으로 개선할 수 있는가?",
"제작된 시스템과 상용화된 제품의 수준을 비교할 때 측정 오차는 필요한 데이터인가?",
"uncoupled OCR과 coupled OCR은 성능비교 평가와 관련이 없는가?"
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a64f4984-597b-4cb9-ab0a-10fb1fea4dc7 | 인공물ED | 세포대사 기능 분석을 위한 광학센서 기반 용존산소와 pH 측정 시스템의 제작 및 특성 분석 | <h1>4. 결과 및 고찰</h1><h2>4.1 용존산소 분석결과</h2><p>Fig. \( 6 \) 은 산소농도 \( 7.6 \% \) 와 \( 17 \% \) 를 각각 이용하여 \( 10 \) 분 동안 측정한 결과이다. 산소농도 \( 17 \% \) 를 사용했을 경우 산소 형광센서막으로부터 방출된 광량의 검출시간은 24-웰 평균 \( 4,186 \) \( \mu \mathrm{s} \)로 측정되었고, 표준편차는 \( \pm 13.90 \mu \mathrm{s} \) 이었다. 한편, 산소농도 \( 7.6 \% \)을 사용한 경우, 24-웰 평균 \( 4,452 \mu \mathrm{s} \) 로 측정되었으머, 표준편차는 \( \pm 36.68 \mu \mathrm{s} \) 로 나타넜다.</p><table border><caption>Table \(2 \) Detection time of the emission light \( (\mu \mathrm{s}) \)</caption><tbody><tr><td></td><td>\( 1 \)</td><td>\( 2 \)</td><td>\( 3 \)</td><td>\( 4 \)</td><td>\( 5 \)</td><td>\( 6 \)</td></tr><tr><td>A</td><td>\( 4177.8 \)\( \pm 3.77 \)</td><td>\( 4180.6 \)\( \pm 2.28 \)</td><td>\( 4187.2 \)\( \pm 2.52 \)</td><td>\( 4197.9 \)\( \pm 6.06 \)</td><td>\( 4196.9 \)\( \pm 6.35 \)</td><td>\( 4156.0 \)\( \pm 13.90 \)</td></tr><tr><td>B</td><td>\( 4181.0 \)\( \pm 3.61 \)</td><td>\( 4183.6 \)\( \pm 2.76 \)</td><td>\( 4188.9 \)\( \pm 2.69 \)</td><td>\( 4192.6 \)\( \pm 3.95 \)</td><td>\( 4204.0 \)\( \pm 7.58 \)</td><td>\( 4174.0 \)\( \pm 9.30 \)</td></tr><tr><td>C</td><td>\( 4195.6 \)\( \pm 4.52 \)</td><td>\(4198.1 \)\( \pm 6.11 \)</td><td>\( 4192.5 \)\( \pm 3.86 \)</td><td>\( 4191.3 \)\( \pm 3.46\)</td><td>\( 4193.9 \)\( \pm 4.18 \)</td><td>\( 4170.7 \)\( \pm 8.09 \)</td></tr><tr><td>D</td><td>\( 4187.2 \)\( \pm 4.96 \)</td><td>\( 4190.4 \)\( \pm 4.96 \)</td><td>\( 4187.3 \)\( \pm 3.23 \)</td><td>\( 4181.1 \)\( \pm 1.95 \)</td><td>\( 4189.4 \)\( \pm 3.19 \)</td><td>\( 4181.8 \)\( \pm 3.62 \)</td></tr></tbody></table><p>Table \( 2 \)과 \( 3 \)은 산소농도 \( 7.6 \% \) 와 \( 17 \% \) 를 이용하여 24-웰 마이크로 플레이트 각 웰에서 측정된 방출 광의 검출시간에 대한 평균과 표준편차를 각가 나타낸 것이다. 산소농도 \( 7.6 \% \) 와 \( 17 \% \) 를 통해 측정한 방출 광의 검출시간 차이는 \( 226 \mu\mathrm{s} \) 정도로 나타났으며, 분해능은 \( 0.03 \% \) 이다.</p> | [
"Fig. 6에서 무엇의 농도를 각 각 \\( 7.6 \\% \\) 와 \\( 17 \\% \\)를 이용해서 10분동안 측정했어??",
"Fig. 6에서 산소농도는 모두 \\( 7.6 \\% \\)만 사용해서 실험 했어?",
"Fig. 6은 각 각의 산소농도를 이용해서 10분 이상 측정한 결과야?",
"산소 형광센서막에서 나온 광량의 검출시간이 24-웰 평균 \\( 4,186 \\) \\( \\mu \\mathrm{s} \\)인 때는 언제야?",
"측정 결과 산소 형광센서막에서 무엇이 검출됐어?",
"산소농도 \\(17\\%\\)를 사용했을 때 산소 형광센서 막에서 방출된 광량의 검출시간은 24-웰 평균 얼마야?",
"산소 형광센서막으로부터 나온 광량의 검출시간값의 기준이 뭐야?",
"산소농도 \\( 7.6 \\% \\)을 사용했을 때 24-웰 평균 \\( 4,452 \\mu \\mathrm{s} \\) 로 측정된 건 방출된 광량의 어떤 항목이야?",
"산소 농도 \\( 7.6 \\% \\)에서 산소 형광센서막으로부터 방출된 광량의 검출시간에 대한 표준편차는 얼마야?",
"산소 형광센서막으로부터 방출된 광량의 검출시간은 산소농도 \\( 7.6 \\% \\)을 사용했을 때 24-웰 평균 \\( 4,186 \\mu \\mathrm{s} \\)이고, 표준편차는 \\( \\pm 36.68 \\mu \\mathrm{s} \\)야?",
"산소농도 \\( 7.6 \\% \\)와 \\( 17 \\% \\) 중에서 방출된 광량의 검출시간이 더 긴 건 언제야?",
"Fig. 6에서 2가지 산소농도에 대한 실험 결과 값을 측정할 때 시간을 다르게 설정했어?",
"2가지 산소농도를 이용하여 방출 광의 검출시간을 측정할 때 24-웰 나노 플레이트의 각 웰에서 측정을 해?",
"Table \\( 2 \\)과 \\( 3 \\)은 어디에서 측정된 방출 광의 검출시간에 대한 표준편차와 평균을 나타낸거야?",
"2가지 산소농도를 통해 측정한 방출 광의 검출시간 차이는 얼마야?",
"\\( 226 \\mu\\mathrm{s} \\)은 2개의 산소농도를 통해 측정한 방출 광의 무엇에 대한 값이야?",
"산소농도 \\( 7.6 \\% \\) 와 \\( 17 \\% \\) 를 이용해 측정한 방출광의 검출시간 분해능은 얼마야?",
"산소농도 \\( 7.6 \\% \\) 와 \\( 17 \\% \\) 를 통해 얻은 측정값에서 \\( 0.03 \\% \\)의 값을 가지는 항목은 뭐야?",
"\\( 226 \\mu\\mathrm{s} \\)은 산소농도 \\( 17 \\% \\) 일 때 측정한 방출광의 검출시간의 최대값과 최소값의 차이야?",
"2가지 산소농도 중에서 방출된 광량 검출시간에 대한 표준편차는 \\( 7.6 \\% \\)보다 \\( 17\\% \\)에서 더 작아?",
"Fig. 6은 산소는 각 각 \\( 6.7 \\% \\) 와 \\( 17 \\% \\)의 농도로 사용했어?",
"Fig. 6에서 2가지 산소농도를 얼마동안 관찰했어?",
"측정된 광량은 어디서 방출된거야?",
"Fig. 6에서 알고싶은 건 산소 형광센서막으로부터 방출된 광량의 총량이야?",
"Fig. 6의 측정 결과는 산소 형광센서막에서 방출된 광량의 검출빈도수를 말하는 거야?",
"산소농도 \\( 17 \\% \\) 에서 산소 형광센서막에서 방출된 광량의 검출시간을 측정했을 때 \\( \\pm 13.90 \\mu \\mathrm{s} \\)의 값을 가지는 건 어떤 항목이야?",
"Fig. 6에서 측정한 표준편차는 산소 형광센서막으로부터 방출된 광량의 검출시간에 대한거야?",
"방출 광의 검출시간을 측정할 수 있는 곳은 12-웰 마이크로 플레이트야?",
"산소농도 \\( 7.6 \\% \\) 와 \\( 17 \\% \\) 을 이용해 얻은 방출광의 검출시간 값의 차이는 \\( 200 \\mu\\mathrm{s} \\)을 넘어?",
"2가지 산소농도 조건을 이용해 얻은 측정값에 대한 분해능은 \\( 1\\%\\) 이하야?",
"산소농도 \\( 17 \\% \\)를 사용한 산소 형광센서막에서 방출된 광량의 검출시간에 대한 표 2에서 B열 3행 값은 뭐야?"
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bc36705e-4e99-4261-83c0-9d91fbcfaae0 | 인공물ED | 세포대사 기능 분석을 위한 광학센서 기반 용존산소와 pH 측정 시스템의 제작 및 특성 분석 | <h1>2. 측정원리</h1><h2>2.1 형광센서막의 방출 광 측정원리</h2><p>Fig. \( 1 \)은 광학센서를 이용한 용존산소 및 수소이온농도의 동시 측정원리에 대한 개념도를 나타낸 것이다.</p><p>용존산소와 \( \mathrm{pH} \)에 반응하는 형광물질은 여기 광을 조사하면 여기 상태로 전환되고 이후 바닥상태로 떨어지면서 광을 발생한다. 플레이트 웰에 담긴 시료의 용존산소량과 \( \mathrm{pH} \)를 측정하기 위해 방출되는 광과 산소분자 혹은 수소이온간 충돌에 의해 발생하는 방출 광량의 변화를 포토다이오드를 픙해 검출하는 원리이다. 이 광량의 변화는 포토다이오드에서 검출되는 파형의 폭에 비례하므로 파형의 폭을 시간 \( (\mu \mathrm{s} \) 단위)으로으로 측정하였다.</p><p>형광물질의 방출 광에 대한 검출시간과 용존산소량의 관계는 반비례한다. 즉, 용존산소량이 많은 경우, 형광물질의 방출 광이 산소분자와 충돌하여 에너지를 잃고 상대적으로 짧게 검출된다. 이와 반대로, 용존산소량이 적은 경우, 방출 광과 산소분자와 충돌이 확률적으로 낮아지고 긴 검출시간을 갖는다.</p><p>한편, 수소이온 농도와 방출 광의 검출시간과의 관계도 용존 산소량 측정의 경우와 동일하다. 수소이온 농도가 증가하는 경우인 \( \mathrm{pH} \) 가 낮아지면 다수의 수소이온들과 충돌한 방출 광이 에너지를 잃고 짧은 검출시간을 갖는다. 반대로 \( \mathrm{pH} \)가 높아질수록 형광물질로부터 방출된 광의 수명이 길어져 긴 검출시간을 가진다.</p> | [
"용존산소와 pH에 반응하는 형광물질은 어떻게 발광하는가?",
"pH와 용존산소에 반응하는 형광물질은 발광을 어떻게 해?",
"형광물질과 방출 광에 대한 검출시간과 용존산소량은 비례관계를 가지는가?",
"용존산소량이 적은 경우 형광물질의 방출 광의 검출시간은 길어지는가?",
"용존산소량이 많은 경우 형광물질은 어떻게 검출되는가?",
"형광물질의 방출 광에 대해 짧은 검출시간을 갖는 조건은 무엇인가?",
"형광물질로부터 방출된 광의 검출시간이 길어지는 조건은 무엇인가?"
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37b8fea2-923c-49a2-b201-d353360d5d84 | 인공물ED | 세포대사 기능 분석을 위한 광학센서 기반 용존산소와 pH 측정 시스템의 제작 및 특성 분석 | <h1>5. 결 론</h1><p>본 연구에서는 세포대사 기능분석을 위하여 광학센서를 기반으로 하는 용존산소와 \( \mathrm{pH} \) 를 동시에 감지할 수 있는 고감도 통합센서 CMA-24를 개발하고 측정 시스템을 제작하였다.</p><p>광학센서는 용존산소와 \( \mathrm{pH} \) 의 동시측정을 위해 분할형 형광센서막의 형상으로 24-웰 마이크로 플레이트 상에 고정화하여 개발 시스템에 적용되었다.</p><p>제작된 광학센서의 성능평가를 위하여 용존산소량과 \( \mathrm{pH} \) 변화에 대한 센서의 반응도를 측정한 결과, 산소농도 \( 10 \% \) 정도의 변화에 대해 방출 광 검출시간의 차이가 \( 226 \mu \mathrm{s} \) 정도 나타났고, \( \mathrm{pH} \) 1의 변화에 \( 20 \mu \mathrm{s} \) 이상의 차이를 보였다.</p><p>제작된 측정 시스템의 성능평가를 위하여 약물을 이용한 세포 호흡량 변화를 측정한 결과에서 coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값 차이가 최소 \( 25.3 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 에서 최대 \( 46.7 \mathrm{pmole} / \mathrm{min} \) 로 나타났으며, 이 값은 상용화된 제품과 대등한 수준임을 확인할 수 있었다.</p><p>제작된 시스템은 향후 형광염료 도포공정과 LED 및 포토다이오드의 위치 최적회를 통해 측정오차를 개선하고 재현성을 확보한다면 세포 생리학 연구, 신약물질의 독성과 효능연구, 대사 질환 연구 등 다양한 분야에서 유용한 세포대사 분석 시스템으 로 활용될 것으로 기대된다.</p> | [
"본 연구에서 광학센서를 기반으로 하는 용존산소와 \\( \\mathrm{pH} \\)를 동시 감지 가능하도록 고감도 통합센서를 개발하고 측정 시스템을 제작한 목적은 무엇인가?",
"제작된 시스템은 향후 형광염료 도포공정과 LED 및 포토다이오드의 위치 최적화를 통해 측정오차를 개선하고 재현성을 얻어낼 수 있다면 세포 생리학 연구에서 유용한 세포대사 분석 시스템으로 이용될 것으로 예상되는가?",
"제작된 시스템은 다양한 분야에서 유용한 세포대사 분석 시스템으로 활용되기 위해서는 무엇을 확보해야 하는가?",
"광학센서는 용존산소와 \\( \\mathrm{pH} \\)를 동시에 측정할 수 없어 각각 측정하기 위해 분할형 형광센서막의 형상으로 고정화하여 개발 시스템에 적용되었다는 설명은 옳은 것인가?",
"제작된 광학센서의 성능평가를 위한 실험의 센서의 반응도를 측정한 결과, 산소농도가 \\( 10 \\% \\) 변한다면 방출 광 검출시간에는 \\( 500 \\mu \\mathrm{s} \\) 차이가 나타났다는 설명을 옳은 것인가?",
"무슨 센서가 용존산소와 \\( \\mathrm{pH} \\)의 동시측정을 위해 분할형 형광센서막의 형상으로 개발 시스템에 적용되었는가?",
"용존산소와 \\mathrm{pH}를 동시에 측정하기 위해 광학센서는 어디에 고정화한 후 개발 시스템에 적용되었는가?",
"약물을 이용한 세포 호흡량 변화를 측정한 결과, coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값 차이의 범위는 어떻게 도추되었니?",
"제작된 광학센서에 대해 성능을 평가하기 위해 산소 농도가 어느 정도 변했을 때 방출광 검출시간의 차이가 \\( 226 \\mu \\mathrm{s} \\)로 측정되었니?",
"용존산소량과 \\( \\mathrm{pH} \\) 변화에 대한 센서의 반응도를 측정한 결과, 산소농도 \\( 30 \\% \\) 정도 변화함에 따라 방출 광 검출시간의 차이가 \\( 226 \\mu \\mathrm{s} \\) 정도로 나타났다는 결과는 옳은 것인가?",
"본 연구에서는 세포대사 기능분석을 위하여 광학센서를 토대로 저감도 통합센서를 개발하였는가?",
"제작된 광학센서의 성능을 평가하기 위해 용존산소량과 \\( \\mathrm{pH} \\) 변화에 대해 무엇을 측정하여 방출 광 검출시간의 차이를 알아냈는가?",
"제작된 측정 시스템의 성능평가 중 세포 호흡량 변화를 측정하기 위해 무엇을 이용했는가?",
"coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값의 차이는 상용화된 제품과 상이한 수준을 가지니?",
"제작된 측정 시스템의 성능을 평가하기 위해 약물을 통해 측정한 것은 뭐야?",
"본 연구에서는 세포대사 기능분석을 위해 고감도 통합센서를 무엇을 기반으로 개발했는가?",
"무엇을 개선했을 때 제작된 시스템은 다양한 분야에서 유용한 세포대사 분석 시스템으로 활용될 것으로 기대되는가?",
"약물을 통해 세포 호흡량에 대한 변화를 측정한 결과, coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값 차이의 범위가 도출되었는데, 이는 상용화된 제품이랑 비교했을 때 어떤 수준에 있음을 확인할 수 있었는가?",
"측정오차 개선과 재현성 확보는 무엇을 통해 할 수 있는가?",
"제작된 광학센서의 성능평가에서 센서의 반응도를 측정한 결과, \\( \\mathrm{pH} \\) 1의 변화에 얼마 이상의 차이가 생겼는가?",
"제작된 광학센서의 성능을 평가하기 위해 무엇에 대한 센서의 반응도를 측정했는가?",
"제작된 측정 시스템의 성능평가를 위하여 약물을 이용한 세포 호흡량 변화를 측정한 결과에서 coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값 차이가 최소 \\( 15.3 \\mathrm{pmole} / \\mathrm{min} \\)에서 최대 \\( 76.7 \\mathrm{pmole} / \\mathrm{min} \\) 범위로 나타났다는 설명을 옳은 것인가?",
"약물을 이용한 세포 호흡량 변화를 측정한 결과에서 측정값 차이가 최소 \\( 25.3 \\mathrm{pmole} / \\mathrm{min} \\)에서 최대 \\( 46.7 \\mathrm{pmole} / \\mathrm{min} \\)로 나타난 영역은 무슨 영역이야?",
"제작된 광학센서에 대해 성능을 평가하기 위해 산소 농도가 \\( 10 \\% \\) 정도 변했을 때 센서의 반응도를 측정한 결과, \\( 226 \\mu \\mathrm{s} \\)으로 측정된 값은 뭐야?",
"\\( 10 \\% \\) 정도의 산소농도 변화에 대해 제작된 광학센서의 성능평가에서 센서의 반응도를 측정한 결과, 방출 광 검출시간의 차이가 어느 정도로 측정되었지?",
"용존산소량과 \\( \\mathrm{pH} \\) 변화에 대한 센서의 반응도를 측정한 목적은 무엇인가?",
"약물을 통해 세포 호흡량에 대한 변화를 측정한 결과, coupled OCR과 uncoupled OCR 영역에서의 측정값 차이의 범위가 도출되었는데, 이는 무엇과 동일한 수준임을 알 수 있었는가?",
"개선된 측정오차와 재현성을 확보한다면 제작된 시스템은 신약물질의 독성과 효능 연구에서 유용한 세포대사 분석 시스템으로 활용될 것으로 기대되니?",
"본 연구에서는 세포대사 기능분석을 위해 무엇과 무엇을 동시에 감지하도록 하여 CMA-24를 개발했는가?",
"광학센서는 어떤 형상으로 24-웰 마이크로 플레이트 상에 고정화 되었는가?"
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6ca5e684-bd99-45e4-b185-d7b822af3778 | 인공물ED | CATV 시스템용 광대역 특성을 가지는 신호분기기의 설계 및 제작법에 관한 연구 | <h1>Ⅱ. 최적설계이론</h1><h2>2-1 최적설계</h2><p>그림 1의 종래형식의 약결합형 신호분기기에서 회로의 특성향상을 위한 보상용 콘덴서를 제거한 약결합형 신호분기기의 등가회로는 그림 2와 같다.</p><p>다음 식 (1)과 같은 조건을 만족할 때 분기회로를 구성하는 각 변성기는 이상적인 변성기로 근사할 수 있으므로 전압 전류 방정식은 다음 식 (2)와 같다.</p><p>\[ \begin{aligned} \omega L_{1}\left(1-k^{2}\right) & \ll Z_{o} \\ \omega L_{2} & \gg R_{L} \end{aligned} \]<caption>(1)</caption></p><p>단, \( \omega=2 \pi f, f \)는 주파수, \( k \)는 자기결합계수, \( R_{L} \)은 흡수저항, \( Z_{o} \)는 전송선로의 특성 임피던스, \( L_{1}, L_{2} \)는 변성기를 구성하는 1차측 및 2차측 코일의 인덕턴스</p><p>\[ \begin{array}{l} \frac{V_{1}-V_{2}}{n_{1}}=\frac{-V_{4}}{n_{2}}, \frac{V_{3}-V_{4}}{n_{3}}=\frac{-V_{2}}{n_{4}} \\ n_{1} I_{1}=n_{2}\left(I_{3}+I_{4}\right), \quad n_{3} I_{3}=n_{4}\left(I_{1}+I_{2}\right) \end{array} \]<caption>(2)</caption></p><p>여기서, 신호분기기를 구성하는 변성기의 권선비를 다음 식 (3)과 같이 놓았다.</p><p>\[ r_{1}=\frac{n_{1}}{n_{2}}, \quad r_{2}=\frac{n_{3}}{n_{4}} \]<caption>(2)</caption></p><p>식 (2)를 이용해 산란행렬의 각 요소를 구하면 다음과 같다.</p><p>\[ S_{11}=\frac{\widetilde{R}_{L}\left\{\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}+\left(r_{1}^{2}-1\right)\right\}-r_{2}^{2}}{D}\\ S_{22}=\frac{\widetilde{R}_{L}\left\{1+r_{1}^{2}-\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2\}}-r_{2}^{2}\right.}{D} \\S_{33}=\frac{\widetilde{R}_{L}\left\{1-r_{1}^{2}+\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}\right\}+r_{2}^{2}-2}{D} \\ S_{12}=S_{21}=\frac{\pm 2\left\{\widetilde{R}_{L}\left(1-r_{1} r_{2}\right)+1\right\}}{D} \\ S_{13}=S_{31}=\frac{\pm 2\left\{\widetilde{R}_{L} r_{1}+r_{2}\right\}}{D} \\ S_{23}=S_{32}=\frac{\pm 2\left\{\widetilde{R}_{L} r_{1}\left(r_{1} r_{2}-1\right)+r_{2}\right\}}{D} \]<caption>(4)</caption></p>단, \( D=\widetilde{R}_{L}\left\{\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}+r_{1}^{2}+1\right\}+2+r_{2}^{2}, \widetilde{R}_{L} \)은 정규화 흡수저항으로 \( \widetilde{R}_{L}=\frac{R_{L}}{Z_{o}} \) 식 (4)에서 완전격리 및 정합의 조건은 \[ r_{1}=r_{2}=0, \widetilde{R}_{L}=1 \]<caption>(5)</caption>이며, 이때 \( S_{11}=S_{22}=S_{33}=0, S_{12}=1, S_{13}=S_{31} =0 \)로 되어 이 회로는 신호분기기로서 작동하지 않는다. 따라서 이 회로에 요구되는 반사 및 격리특성을 고려하여 평가함수 \( F \)를 정의한다. 그리고, 회로 파라미터들의 다양한 조건하에서 평가함수 \( F \)를 가능한 한 작게 되도록 한다.</p><p>\[ F \cong\left|S_{11}\right|^{2}+\left|S_{22}\right|^{2}+\left|S_{33}\right|^{2}+\left|S_{23}\right|^{2} \]<caption>(6)</caption></p><p>식 (6)의 평가함수를 최소로 하는 흡수저항의 최적치를 식 (7)에 의하여 구한다.</p><p>\[ \frac{\partial F}{\partial \widetilde{R}_{L}}=0 \]<caption>(7)</caption></p><p>식 \( (7) \)을 만족시키는 \( \widetilde{R}_{L} \)의 최적치는 단 하나 존재하며 식 (8)로 표현된다.</p><p>\[ \begin{aligned} \tilde{R}_{L}= \frac{\left(4+3 r_{2}^{4}\right)\left\{\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}+1+r_{1}\right\}+}{\left(2+r_{2}^{2}\right)\left\{3\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{4}-2\left(1-r_{1}^{2}\right)\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}+3-2 r_{1}^{2}+3 r_{1}^{4}\right\}} \\ \frac{\left(2+r_{2}^{2}\right)\left\{4-2 r_{1}^{2}-r_{2}^{2}\left(2-2 r_{1} r_{2}+r_{2}^{2} r_{2}^{2}-r_{1}^{2}\right)\right\}}{\left.+\left(\left(1-r_{1} r_{2}\right)^{2}+r_{1}^{2}+1\right\} 4-2 r_{1}^{2}-r_{2}^{2}\left(2-2 r_{1} r_{2}+r_{1}^{2} r_{2}^{2}-r_{1}^{2}\right)\right\}} \end{aligned} \]<caption>(8)</caption></p><p>\( r_{1}, r_{2} \ll 1 \)일때, \( r_{1}, r_{2} \)에 관한 3차항 이상을 무시하면 식 (8)은 식 (9)와 같이 근사할 수 있다.</p><p>\[ \widetilde{R}_{L}=\frac{2-r_{1} r_{2}}{2-3 r_{1} r_{2}} \]<caption>(9)</caption></p><p>식 (9)를 식 (4)에 대입하여 같은 근사를 행하면 식 (10)이 얻어진다.</p><p>\[ \begin{array}{l} S_{11}=\frac{\left(r_{1}^{2}-2 r_{1} r_{2}-r_{2}^{2}\right)}{d}, \quad S_{12}=\frac{2\left(2-3 r_{1} r_{2}\right)}{d} \\ S_{22}=\frac{\left(r_{1}^{2}-2 r_{1} r_{2}-r_{2}^{2}\right)}{d}, \quad S_{13}=\frac{\left\{2\left(r_{1}+r_{2}\right)-r_{1} r_{2}\left(r_{1}+3 r_{2}\right)\right\}}{d} \\ S_{33}=\frac{r_{2}^{2}-r_{1}^{2}}{d}, \quad S_{23}=\frac{2\left(r_{2}-r_{1}\right)}{d} \end{array} \]<caption>(10)</caption></p><p>단, \( d=4-6 r_{1} r_{2}+r_{1}^{2}+r_{2}^{2} \)</p><p>따라서, 완전 격리를 얻기 위해서는 \( r_{1}=r_{2}=r \)의 조건이 필요하다. 그러므로 식 (10)은 식 (11)과 같이 정리할 수 있다.</p><p>\[ \begin{array}{ll} S_{11} \cong \frac{-r^{2}}{2-2 r^{2}}, & S_{z 2}=\frac{r^{2}}{2-2 r^{2}}=-S_{11} \\ S_{33}=0, & S_{12} \cong \frac{2-3 r^{2}}{2-2 r^{2}}=1+S_{11} S_{13} \cong r, \quad S_{23}=0 \end{array} \]<caption>(11)</caption></p><p>회로 제작 시에 변성기를 구성하는 1차측 및 2차측 코일을 임의의 권선수로 감으면, 1 차측과 2차측 코일의 권선수에 따라 권선비 \( r \)은 정해진다. 권선비를 지정할 때에 얻어질 수 있는 결합계수, 최적흡수저항값, 삽입손실 및 반사손실을 식 (9)와 식 (11)에 의해 표 1에 나타내었다. 표 1에서 보는바와 같이 권선수는 정수 혹은 0.5의 배수로 구성되지 않는다는 것을 실험을 통해 알 수 있다. 권선이 페라이트 토로이드의 hole을 한 번 통과하면 0.9 turn이 실현되고, 계속해서 권선을 hole에 넣기 시작한 지점까지 감았을 때에 1 turn이 실현된다. 따라서, 권선수는 0.5 또는 그 배수가 되는 것이 아니라 0.9, 1, 1.9, 2, 2.9 등이 됨을 알 수 있다. 이는 페라이트 토로이드의 hole속에 있는 권선부분은 자속발생에 큰 영향을 미치지만, 페라이트 토로이드의 외주면에 감겨져 있는 권선부분은 자속발생에 영향이 작기 때문인 것으로 사료된다. 표 1에서와 같이 권선비 \( r \)에 따라 여러 가지 결합계수를 갖는 약결합형 신호분기기를 제작할 수 있다.</p><table border><caption>표 1. 권선비에 따른 결합계수, 흡수저항, 삽입손실, 반사손실</caption><tbody><tr><td>권선비 (\( n_{1}/n_{2} \))</td><td>결합계수 (\( |S_{31}| \))</td><td>최적흡수저항 (\( R_{L} \))</td><td>삽입손실 (\( |S_{21}| \))</td><td>반사손실 (\( |S_{11}| = |S_{22}| \))</td></tr><tr><td>0.3878 (\( 1.9 / 4.9 \))</td><td>8.23 \( \mathrm{dB} \)</td><td>89.56 \( \Omega \)</td><td>0.805 \( \mathrm{dB} \)</td><td>21.06 \( \mathrm{dB} \)</td></tr><tr><td>0.3220 (\( 1.9 / 5.9 \))</td><td>9.84</td><td>84.21</td><td>0.518</td><td>24.75</td></tr><tr><td>0.3103 (\( 0.9 / 2.9 \))</td><td>10.16</td><td>83.44</td><td>0.456</td><td>25.47</td></tr><tr><td>0.2308 (\( 0.9 / 3.9 \))</td><td>12.74</td><td>79.3</td><td>0.246</td><td>31.09</td></tr><tr><td>0.1837 (\( 0.9 / 4.9 \))</td><td>14.72</td><td>77.67</td><td>0.153</td><td>35.16</td></tr><tr><td>0.1525 (\( 0.9 / 5.9 \)))</td><td>16.33</td><td>76.81</td><td>0.104</td><td>38.48</td></tr></tbody></table><h2>2-2 내부 전송선로의 특성임피던스</h2><p>그림 3은 접지판위에 높이 \( h \)의 간격으로 직경 \( d \)인 원형도선이 있는 전송선로의 구조이다. 이 구조는 약결합형 신호분기기를 구성하는 변성기에 연결된 내부 전송선로의 형태이며, 이와 같은 구조로 내부 전송선로를 제작하는 것이 편리하므로 여기서는 이 구조에 대한 특성임피던스를 고찰한다.</p><p>여기서, 전송선로의 특성임피던스는 전송선로의 기하학적 구조에 의해 구해지는 값이며, 문헌에서 그림 3과 같은 구조에 대한 특성임피던스 \( Z_{0} \)와 기하학적 구조의 식은 아래와 같다.</p><p>\[ Z_{0}=60 \cosh ^{-1}(D / d), \quad D / d=\cosh \left(Z_{0} / 60\right) \]<caption>(12)</caption></p><p>식 (12)를 이용하여 내부 전송선로의 특성임피던스인 \( 75 \Omega \)을 구현하는 높이 \( h \)를 구해 보면 원형도선의 직경을 \( 1 \mathrm{~mm} \)로 할 때, 야 \( 0.444 \mathrm{~mm} \)이다. 그림 4는 원형도선의 직경 \( d \)가 \( 1 \mathrm{~mm} \)일 때 높이 \( h \)의 변화에 따른 특성임피던스의 변화를 식 (12)를 이용하여 나타내었다.</p> | [
"표 1. 권선비에 따른 결합계수, 흡수저항, 삽입손실, 반사손실에서 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\))가 0.3878 (\\( 1.9 / 4.9 \\))일 때, 결합계수 (\\( |S_{31}| \\))는 어떻게 돼?",
"표 1. 권선비에 따른 결합계수, 흡수저항, 삽입손실, 반사손실 중에서 반사손실 (\\( |S_{11}| = |S_{22}| \\))값이 21.06 \\( \\mathrm{dB} \\)인 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\))는 얼마야?",
"표 1.에서 최적흡수저항 (\\( R_{L} \\))의 값이 76.81인 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\)) 값은 얼마로 나타나지?",
"표 1.에서 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\))가 0.3220 (\\( 1.9 / 5.9 \\))일 때, 최적흡수저항 (\\( R_{L} \\)) 값은 얼마로 나타나지?",
"표 1. 권선비에 따른 결합계수, 흡수저항, 삽입손실, 반사손실 중 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\))가 0.3103 (\\( 0.9 / 2.9 \\))일 때의 삽입손실 (\\( |S_{21}| \\))의 값은 얼마로 나타나지?",
"표 1.에서 삽입손실 (\\( |S_{21}| \\)) 값이 가장 낮은 권선비 (\\( n_{1}/n_{2} \\)) 값은 얼마야?"
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6ce6255c-6fe4-4798-8c86-8fe947343aa8 | 인공물ED | 솔더 접합부에 생성된 Void의 JEDEC 규격과 기계적 특성에 미치는 영향 | <h1>3. 솔더 접합강도에 미치는 void의 영향</h1> <h2>3.1 Void 수 및 그 위치에 따른 접합강도의 영향</h2> <table border><caption>Table 1. Summary of void specifications</caption> <tbody><tr><td></td><td>Case 1</td><td>Case 2</td><td>Case 3</td><td>Case 4</td><td>Case 5</td><td>Case 6</td><td>Case 7</td></tr><tr><td>Number of void</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>Size of void (diameter)</td><td>60</td><td>60</td><td>60</td><td>100</td><td>20</td><td>60</td><td>60</td></tr><tr><td>Location of void (see Fig. 1)</td><td>Location A</td><td>Location B</td><td>Lacation C</td><td>Location A</td><td>Location A</td><td>Locations A & C</td><td>Locations A, B & C</td></tr></tbody></table> <p>이전에 기술한 바와 같이 발생원이 다른 다양한 종류의 void를 정의하였지만 현실적으로 특정한 void를 포함하는 솔더 접합부를 얻기란 쉽지 않기 때문에 아직도 그 신뢰성에 대한 date는 매우 부족한 실정이다. 따라서 전단강도에 미치는 void의 크기 및 위치에 따른 영향에 관한 신뢰성평가 방법으로 전산모사방법은 매우 유효하다. 다음 Fig. 10과 Table 1은 void 사이즈 및 그 개수가 전단강도에 미치는 효과를 전산모사방법으로 검토한 연구결과다. 즉, 전산모사 방법은 임의적으로 솔더 내의 void의 크기, 갯수 및 그 위치에 따른 접합강도의 특성변화에 대한 검토가 가능하므로 매우 유용하다. 전산모사방법으로 검토한 전단 강도 결과값을 Fig. 11에 나타내었다. 가장 좋은 결과는 void가 없는 상태이며 void의 숫자가 많고 솔더부의 파괴가 발생하는 crack의 생성 위치와 void가 근접할수록 전단 강도 값이 급격하게 하락하는 모습을 볼 수 있다.</p> <p>Qiang 등은 Fig. 12과 같이 void의 위치및그 크기가 피로 파괴거동에 미치는 영향을 검토하고 해석였다. 이때 void는 솔더 내에서 서로 다른 위치에 발생하고, crack 은 칩(chip)쪽에서 발생한다는 가정하였다. Void의 크기가 작고 기판 쪽에 가까이 있을수록 피로 파괴에 대한 저항이 증가하고, 칩쪽에서 주로 crack이 시작되고 전파되기 때문에 칩 쪽에 void가 있을 경우 작은 응력에서도 crack이 쉽게 발생되어 피로파괴에 대한 저항이 낮아진다고 보고하고 있다.</p> <p>실제 솔더링 작업과정에서 void는 위치, 크기, 개수 모두 무작위로 발생하고 솔더내부에 존재한다. 전자기기의 고 성능 및 다 기능화로 인하여 I/O 개수는 적게는 수십개에서 많게는 수천개에로 증가하고 있고 솔더접합부의 void는 정해진 위치와 균일한 크기로 생성되지 아니므로 시뮬레이션을 통한 전산모사 해석방법은 매우 유용하다. Yu 등은 접합부에 Die shear test와 같이 측면(shear direction)에서 \( \pm 2250 \mathrm{~N} \) 의 힘을 반복인 응력을 가하면서 솔더접합부의 피로파괴거동을 검토하였다. 이때 파괴가 시작되고 발생하는 부위가주로 chip 쪽이므로 chip과 접합면적을 임의적으로 감소시켜 실험결과에 대한 재현성을 높혔다.</p> <p>Table 2에서 8 가지로 void의 양상을 분류하였고 이에 따라 void가 없는 경우와 비교검토하였다. 첫째, void의 크 기에 따라 Table 2(b),(g),(h)를 비교하면 void의 크기가 커질수록 파괴는 빨리 발생한다. 둘째, void가 1개 일 때에는 그 위치가 달라도 Table 2의 (b), (c)에서 알 수 있듯이 서로 큰 차이는 없다. 마지막으로 void가 2개 있을 경우 viod위치에 따라 파괴거동은 Table 2의 (d), (e), (f)와 같이 달라진다. 예를 들어, (f)의 경우에는 낮은 파괴저항을 나타낸다. 즉, 솔더 접합부의 접합계면과 평행하게 void가 배열되어 있다면 파괴 저항은 감소하지만 그 이외에서 존재하는 void는 기계적인 특성감소에 크게 영향을 미치지 않는다.참고문헌의 내용확인바람</p> | [
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 4의 Location of void는 뭘까?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 2의 Number of void는 얼마지?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 4의 Number of void는 얼마인가?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 3의 Number of void는 얼마니?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 6의 Number of void는 얼마 정도야?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 7의 Number of void는 얼마 정도지?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 5의 Size of void는 얼마 정도일까?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 6의 Size of void는 얼마 정도니?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 2의 Size of void는 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 4의 Size of void는 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 1의 Size of void는 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 1의 Location of void는 뭐야?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 2의 Location of void는 뭐지?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 6의 Location of void는 무엇이지?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 5의 Location of void는 무엇인가?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 7의 Location of void는 무엇일까?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 7의 Size of void는 얼마 정도인가?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 3의 Size of void는 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 1의 Number of void는 얼마야?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 3의 Location of void는 뭐니?",
"본문의 Table 1. Summary of void specifications에서 Case 5의 Number of void는 얼마일까?"
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b93c6ed1-2898-4174-8aa3-cbf309ef6dbc | 인공물ED | 황화납 양자점 감지막을 통해 감도가 개선된 수소센서 | <h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 나노 결정 황화납 양자점</h2><h3>3.1.1 나노결정 황화납 양자점의 광학적 특성</h3><p>합성된 PbS QDs의 흡수 파장을 확인하기 위해서, 흡광도 (Cary 5000 UV-Vis-NIR, Agilent) 측정을 진행하였고 그 결과를 Fig. 3에 제시하였다. Fig. 3에서 확인할 수 있듯이, 합성된 PbS QDs은 \( 1414 \mathrm{~nm} \)에서 흡수피크를 가지는 것을 확인하였으며, 이는 QDs이 \( 1414 \mathrm{~nm} \)의 파장을 가지는 빛을 흡수하여 전자정공 쌍을 생성하고 광기전 효과를 야기 할 수 있는 것을 의미 한다.</p><p>흡광도 결과를 통해, 흡수 피크의 파장에서 흡광도가 0이 될 때 까지 선형을 외삽 하여 에너지 갭 \( \left(\mathrm{E}_{\mathrm{g}}\right) \)을 확인 할 수 있으며, 식 (1)을 통해 \( 0.99 \mathrm{eV} \)를 가지는 것을 확인하였다.</p><p>\( E_{g}(\mathrm{eV})=\frac{1240}{\lambda}(\mathrm{nm}) \)<caption>(1)</caption></p><h3>3.1.2 나노결정 양자점의 성분 분석</h3><p>PbS QDs이 합성된 것을 확인 하기 위해서, X-ray diffraction (XRD, Max-2500, Rigaku) 분석을 진행하였으며, 분석을 위한 시료는 \( 10 \mathrm{~mm} \times 10 \mathrm{~mm} \) 크기의 유리 기판 위에 spin-casting을 이용하여 제작하였다. XRD 분석결과를 Fig. 4에 제시하였고 결과에서 확인할 수 있듯이, 보고되고 있는 PbS 양자점의 XRD 결과와 동일하게 (111), (200), (220), (310), (220), (400), (331), (420), (422)에서 peak를 가지는 것을 확인하였다. 또한, 합성된 QDs의 크기를 확인하기 위해서, XRD 분석결과를 이용하여 나노 입자의 크기를 계산 할 수 있는 Scherrer 방정식인 식 (2)를 통해 계산하였다.</p><p>\( D_{h k l}(n m)=\frac{K \cdot \lambda}{\beta \cos \theta} \)<caption>(2)</caption></p><p>\( K \)는 형상 상수, \( \lambda \)는 \( \mathrm{x} \)-선의 파장, \( \beta \)는 반치푹(FWHM) 이며 \( \theta \)는 입사각과 산란된 \( \mathrm{x} \)-선 파장 벡터 사이의 중간값이다. 위의 방정식을 통해 계산한 결과, 합성된 QDs의 크기는 \( 4.85 \mathrm{~nm} \)로 확인되었다.</p><h2>3.2 제작된 수소 가스 센서의 전기적 특성</h2><h3>3.2.1 황화납 양자점 유무에 따른 전류 특성</h3><p>제작된 센서에 수소 가스를 주입하고, 시간에 따른 전류 특성을 Fig. 5에 제시하였다. 측정 초기(0~10분)에는 가스를 주입하지 않고 소자의 온도를 \( 100^{-} \mathrm{C} \)까지 높이는 동안의 전류 특성인뎨, 온도 증가로 인해 Pd의 저항이 증가하여 전류가 감소하는 특성을 나타낸다. 10분간 수소 가스가 주입되는 동안 Pd과 PbS QDs이 수소 가스와 반응하여 저항이 증가하는데, 그 결과 전류값이 감소하는 특성을 나타낸다. 이 후 15분간 주입된 공기에 의해 원래의 전류 값으로 회복되는 특성을 확인할 수 있으며, 재차 10분간 주입된 수소에 의해 다시 한번 전류가 감소하는 특성을 확인할 수 있다. 끝으로 주입된 공기에 의해 다시 전류가 증가하는 것을 확인할 수 있으며, 측정이 완료된 후 더 이상 가열이 이루어 지지 않아 기판과 소자의 온도가 감소하였기 때문에 전류가 다시 증가하는 것을 확인할 수 있다. CNT만 사용된 소자는 가열에 의해 \( 51.12 \mathrm{~mA} \)에서 \( 46.42 \mathrm{~mA} \)로 전류가 감소하였고, 수소와의 반응에 의해서는 \( 39.57 \mathrm{~mA} \)로 전류가 감소하였다. \( \mathrm{CNT}+\mathrm{PbS} \mathrm{QDs} \)를 감지막으로 가신 소자의 경우 가열에 의해 \( 52 \mathrm{~mA} \)에서 \( 45.29 \mathrm{~mA} \)로 전류가 감소하였고 수소와의 반응 후 \( 35.45 \mathrm{~mA} \)로 전류가 감소하였다. 수소와의 반응 후 각각 \( 6.85 \) / \( 9.84 \mathrm{~mA} \)의 전류차이를 나타내었고, 이를 통해 PbS QDs을 사용한 경우 \( 44 \% \)의 전류차이가 증가한 것을 확인할 수 있다.</p><h3>3.2.2 황화납 양자점 농도에 따른 전류 특성</h3><p>수소 가스 센서의 제작 과정에서 사용된 PbS QDs의 농도를 결정하기 위하여 QDs 농도에 따른 응답특성을 확인하였고, 그 결과를 Fig. 6에 제시하였다. 결과에서 확인할 수 있듯이, QDs의 농도를 2배 증가하여 \( 20 \mathrm{mg} / \mathrm{ml} \)로 감지막을 제작한 센서에서는 \( 10 \mathrm{mg} / \mathrm{ml} \)로 제작된 센서에 비해 낮은 감도, 빠른 응답특성, 그리고 느린 복귀 특성을 나타내었다. 금속의 경우 온도가 증가하게 되면 저항이 증가하는 반면, QDs은 반도체적인 성질을 나타내어 온도 증가 시 저항이 감소하게 되는데, 그 결과 QDs의 농도가 높은 소자의 경우 낮은 소자에 비해 전류가 적게 감소하는 것을 확인할 수 있다. 그 결과, \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)까지 온도를 올렸을 때 초기의 전류값이 상이한 결과를 나타내었다. 또한, QDs의 농도 증가는 동일 박막에 존재하는 QDs의 갯수를 증가시켜 수소 가스와 반응할 수 있는 binding site가 증가하여 더 빠른 시간에 반응이 가능하도록 할 수 있다. 이와 반대로, 더 많은 QDs에서 이러한 반응이 발생하였기에 공기를 주입하여 원래의 전류로 돌아 가는 데는 더 많은 시간이 요구되는데 이러한 결과는 Fig. 6에 제시한 결과에서 확인할 수 있다.</p><p>\( 10 \mathrm{mg} / \mathrm{ml} \)이하의 농도로 소자를 제작할 경우, PbS QDs의 양이 너무 적어 균일한 박막을 형성이 어려웠고 그 결과 안정적인 전류 특성이 나타나지 않았다. 이에 안정적인 반응/회복 시간 특성을 나타내며, 균일한 박막 특성을 나타내는 \( 10 \mathrm{mg} / \mathrm{ml} \) PbS QDs의 농도로 실험을 진행하였다.</p><h2>3.3 제작된 수소 가스 센서의 선택성 평가</h2><p>제작된 수소센서의 선택성을 평가하기 위하여, 수소 이온이 포함된 가스 \( \left(\mathrm{C}_{2} \mathrm{H}_{2}, \mathrm{CH}_{4}\right) \)와 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스를 주입하여 시간에 따른 전류 변화를 측정하였고, Fig. 7에 전류 변화 정도를 제시하였다. 앞서 측정한 결과와 동일하게 소자가 가열되는 10분동안은 시간에 따른 Pd와 CNT의 저항증가로 인해 전류가 감소하는 경향을 확인할 수 있지만, 이종가스와의 반응은 수소에 비해 현지하게 적은 것을 확인할 수 있다. 이는 QDs의 표면에 존재하는 \( \mathrm{NH}_{2} \)와 전국에 존재하는 Pd이 다른 가스의 낮은 반응성에 의한 결과이며, 일부 가스가 반응하여 극소량의 전류 변화를 나타내지만 수소 가스와 반응한 결과에 비해 극명하게 미량인 것을 확인하였다. 이를 통하여, 제작된 센서는 측정 조건에서 수소 가스에 대한 높은 선택성을 가지고 있음을 알 수 있다.</p> | [
"합성된 PbS QDs의 흡수 파장을 확인하기 위해서 무엇을 측정하여 진행하였나?",
"어떤 분석을 진행하여 PbS QDs이 합성된 것을 확인 하였나?",
"본문에서 QDs이 몇 nm의 파장을 가지는 빛을 흡수하여 전자정공 쌍을 생성하고 광기전 효과를 야기 할 수 있는 것을 의미 하는가?",
"QDs이 \\( 1414 \\mathrm{~nm} \\)의 파장을 가지는 빛을 흡수하여 전자정공 쌍을 생성하고 광기전 효과를 야기 할 수 있는 것을 합성된 PbS QDs은 \\( 1414 \\mathrm{~nm} \\) 에서 흡수피크를 가지는 것을 통해 알 수 있는가?",
"흡광도 (Cary 5000 UV-Vis-NIR, Agilent) 측정을 진행한 이유는 합성된 PbS QDs의 흡수 파장을 확인하기 위함인가?",
"흡광도 (Cary 5000 UV-Vis-NIR, Agilent) 측정을 진행한 이유는 합성된 이것의 흡수 파장을 확인하기 위함인데 이것은 무엇인가?",
"X-ray diffraction (XRD, Max-2500, Rigaku) 분석은 PbS QDs이 합성된 것을 확인 하기 위해서 진행하였나?",
"spin-casting을 이용하여 분석을 위한 시료는\\( 20 \\mathrm{~mm} \\times 10 \\mathrm{~mm} \\) 크기의 유리 기판 위에 제작하였나?",
"제작된 센서에 주입한 가스는 무엇인가?",
"X-ray diffraction (XRD, Max-2500, Rigaku) 분석을 진행하여 무엇이 합성된 것을 확인 하였는가?",
"전류값이 감소하는 특성을 10분간 수소 가스가 주입되는 동안 Pd과 PbS QDs이 수소 가스와 반응하여 저항이 증가하는 것을 통해 알아냈는가?",
"재차 10분간 주입된 수소에 의해 원래의 전류 값으로 회복되는 특성을 확인할 수 있었나?",
"Pd과 이것이 수소 가스와 반응하여 저항이 증가하는데 이것은 무엇인가?",
"PbS 양자점의 XRD 결과와 동일하게 (111), (200), (220), (310), (220), (400), (331), (420), (422)에서 무엇을 가지는 것을 확인하였나?",
"15분간 주입된 공기에 의해 다시 한번 전류가 감소하는 특성을 확인할 수 있었나?",
"측정 초기(0~10분)에는 온도 증가로 인해 Pd의 저항이 증가하여 전류가 감소하는가?",
"측정이 완료된 후에 전류가 다시 증가하는 것은 기판과 소자의 온도가 감소하였기 때문인가?",
"다시 한번 전류가 감소하는 특성을 재차 10분간 주입된 이것으로 확인하였는데 이것은 무엇인가?",
"QDs 농도에 따른 응답특성을 확인한건 수소 가스 센서의 제작 과정에서 사용된 PbS QDs의 농도를 결정하기 위해서인가?",
"QDs 농도에 따른 응답특성을 확인한건 수소 가스 센서의 제작 과정에서 사용된 이것의 농도를 결정하기 위함인데 이것은 무엇인가?",
"\\( 10 \\mathrm{mg} / \\mathrm{ml} \\)로 제작된 센서보다 QDs의 농도를 2배 증가하여 \\( 20 \\mathrm{mg} / \\mathrm{ml} \\)로 감지막을 제작한 센서에서 느린 응답특성을 나타내었는가?",
"수소 가스와 반응할 수 있는 binding site가 증가하여 더 빠른 시간에 반응이 가능하도록 할 수 있는 이유는 QDs의 농도 증가때문인가?",
"이것의 농도 증가는 동일 박막에 존재하는 이것의 갯수를 증가시켜 수소 가스와 반응할 수 있는 binding site가 증가하게 되는데 이것은 무엇인가?"
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eb6067b7-75e9-4ed7-8dbd-ea33f2facdb9 | 인공물ED | 황화납 양자점 감지막을 통해 감도가 개선된 수소센서 | <h1>1. 서 론</h1><p>최근 산업 발달로 자원의 수요가 늘어남에 따라 주요자원으로 사용되고 있는 화석연료의 고갈 시기가 앞당겨지고 있다. 새로운 에너지나 기존의 에너지를 활용할 수 있는 방안의 개발이 촉신되는 상황에서 수소는 높은 에너지 밀도와 낮은 에너지 손실률을 가지며 다른 물질에 비해 효율이 높아 차세대 에너지원으로 주목받고 있다. 수소는 일반 연료, 수소자동차, 수소비행기, 연료전지, 헥융합에너지 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 특히 물에서 쉽게 생성할 수 있어 생성 비용이 낮으며, 에너지 발전 과정에서 생기는 부산물이 없어 환경을 오염시키지 않는다는 큰 장점이 있다. 이를 이용한다면 지구상에 존재하는 물을 원료로 만들어 낼 수 있으며, 사용 후 다시 물로 재순환되므로 무한한 에너지원으로 생각할 수 있다. 하지만 수소는 공기 중에 \( 4 \% \) 이상 존재할 때 폭발의 위험성이 있으며, 낮은 점화 에너지를 가지고 있다. 또한 무색, 무취, 무미의 성질을 가지고 있어, 수소가 누출 되더라도 조기에 사람이 발견하기 어렵기 때문에 대형사고 및 인명피해를 줄이기 위해 누출 시 빠르게 감지할 수 있는 센서는 필수적이다. 최근까지 보고된 수소센서는 세라미형, 전기화학식, 고체전해질, 금속흡수식, 반도체형 등 다양하다. 그 중 후막반도체형 수소센서는 저농도에 대한 감도가 우수하고, 출력이 선형적이며, 제작이 쉬운 장점이 있다. 팔라듐 (Pd)은 상온에서 부피의 900 배 이상의 수소를 흡수하는 성질을 가지고 있어서 간단히 수소를 저장할 수 있는 수소 저장합금에 많이 이용되고 있어 가치가 급격하게 상승하고 있다. 이러한 수소와의 반응성을 이용하여 센서로의 제작도 가능한데, 높은 가격으로 인해 상용화에는 큰 어려움이 따른다. 이를 대체하기 위하여, 금속 산화물 기반의 가스 센서가 보고되는데, 금속산화물 기반의 수소센서는 높은 작동 온도와 그로 인핸 큰 전력소모와 감지 물질의 불안정성과 같은 단점을 가지고 있다. 아미노기를 리간드로 가지고 있는 황화납 양자점(PbS QDs)의 경우, 주입된 수소와 반응하여 암모늄 이온으로 바뀌는 화학반응이 일어나게 되는데, 이 과정에서 양자진 (QDs, quantum dots)의 전기적인 특성이 바뀐다. 이러한 반응을 이용하여 PbS QDs을 이용한 가스센서의 적용이 가능하며, 기존 Pd의 반응에 더하여 추가적인 저항변화가 유도되어 더 큰 감도를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 PbS QDs을 이용하여 감도가 개선된 Pd 기반 수소 가스센서를 제안하고자 한다. Pd과 수소 가스와의 반응에 따른 저항 변화에 더하여 PbS QDs과 수소와의 반응에 따른 저항 변화는, 센서 출력단에서 나타나는 전류 신호를 증가시켜 높은 감도 특성을 나타낼 수 있다. 이를 통해, 동일한 농도의 수소 가스에 대해 높은 출력 신호를 나타낼 수 있어 기존 Pd을 기반으로 한 수소 센서의 감도를 개선할 수 있는 방법이 될 수 있다.</p> | [
"수소는 낮은 에너지 밀도와 높은 에너지 손실률을 가지며 다른 물질애 비해 효율이 낮은 에너지원이 맞나요?",
"최근 산업발달로 수요가 증가됨에 따라 고갈시기가 앞당겨지고 있는 연료는 무엇인가요?",
"화석연료의 고갈 시기가 앞당겨지고 있는 이유는 무엇인가요?",
"다른 물질에 비해 효율이 높아 차세대 에너지원으로 주목받는 에너지는 무엇인가요?",
"일반 연료, 수소자동차, 수소비행기, 연료전지, 헥융합에너지 등 다양한 분야에서 사용될 수 있는 연료는 가솔린이 맞나요?",
"수소가 사용될 수 있는 분야 중 위 본문에서 언급된 것은 무엇인가요?",
"수소는 생성 비용이 높으며 물에서 절대 생성할 수 없는 것이 맞나요?",
"수소의 장점은 무엇인가요?",
"에너지를 얻는 과정에서 생기는 부산물이 없어 환경을 오염시키지 않고, 물에서 쉽게 생성할 수 있어 생산 비용이 낮아 차세대 에너지원으로 주목받고 있는 것은 무엇인가?",
"PbS QDs과 수소와의 반응에 따른 저항 변화가 나타내는 특성을 통해 얻을 수 있는 결과는 무엇인가요?",
"물에서 쉽게 생성할 수 있는 수소의 특징을 이용한다면 무한한 에너지원으로 발전할 수 있다",
"수소가 폭발할 위험성이 있는 공기 중 농도는 몇%인가요?",
"수소의 단점을 보완하기 위해 필수적인 것은 무엇인가요?",
"수소는 누출되더라도 사람이 빨리 발견하기 쉽기 때문에 큰사고나 인명피해를 걱정할 필요가 없나요?",
"필라듐은 수소와의 반응성을 이용해 센서로 제작은 가능하지만 상용화에 어려움이 따르고 있는데 그 이유는 무엇인가요?",
"필라듐이 수소 센서로 제작되어 상용화 되지 못하는 가장 큰 이유는 무엇인가요?",
"필라듐을 대체하기 위해 보고된 수소센서는 무엇인가요?",
"다음 중 수소의 성질에 해당하는 것은 무엇인가요?",
"최근까지 보고된 수소 센서의 종류에는 무엇이 있나요?",
"반도체형 수소센서 중 제작이 쉽고 저농도에 대한 감도가 우수한 센서의 이름은 무엇인가요?",
"팔라듐 (Pd)은 상온에서 부피의 몇 배 이상의 수소를 흡수할 수 있나요?",
"후막반도체형 수소센서는 만들기 어렵다는 단점이 있는 것이 맞나요?",
"수소를 간단히 저장할 수 있어 수소 저장합금에 많이 사용되는 금속 물질은 무엇인가요?",
"높은 작동 온도로 인해 전력을 크게 소모하며 감지 물질의 불안정성과 같은 단점을 갖고 있는 수소센서는 무엇인가요?",
"아미노기를 리간드로 가지고 있는 황화납 양자점(PbS QDs)이 주입된 수소와 화학반응을 일으키는 과정에서 전기적 특성이 바뀌는 것은 무엇인가?",
"연구에서 제안하고자 하는 가스센서는 무엇인가요?",
"수소를 간단히 저장할 수 있고 상온에서 부피의 900배 이상의 수소를 흡수하는 금속 물질은 무엇인가요?",
"최근 수소 저장합금에 많이 사용되고 있어 가치가 급상승한 금속 물질은 무엇인가요?",
"PbS QDs과 수소와의 반응에 따른 저항 변화는 어떠한 특성을 나타낼 수 있나요?",
"PbS QDs을 이용한 가스센서의 적용이 가능하게 되는 과정은 어떻게 되나요?"
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4a594e1c-8406-4e8f-8d27-a519918cac3c | 인공물ED | 황화납 양자점 감지막을 통해 감도가 개선된 수소센서 | <h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 황화납 양자점 (PbS QDs) 합성</h2><p>실험에 합성된 PbS QDs은 콜로이드 방식을 이용하여 합성을 수행하였고, Fig. 1에 모식도를 제시하였다. 각각의 삼구 플라스크에 \( 0.36 \mathrm{mmol} \)의 황 (S, \( 99.998\% \), Sigma-Aldrich)을 \( 0.24 \mathrm{ml} \) 의 올레아민(oleyamine, OLA, \( 70\% \), Sigma-Aldrich)에 주입하였고, \( 3.6 \mathrm{mmol} \)의 농도로 올레아민에 용해된 염화납 \( \left(\mathrm{PbCl}_{2}\right. \), \( 99.999 \% \), Sigma-Aldrich)을 주입하여 30분 동안 교반시켰다. 위 반응은 공기와 공기중의 수분과의 반응을 최소화하기 위하여, 질소를 주입하며 상온에서 수행하였다. 그리고, 진공조건에서 염화납 용액을 \( 160^{\circ} \mathrm{C} \)로 가열하여 1시간 동안 반응시킨 후 \( 120^{\circ} \mathrm{C} \)로 빠르게 식혀준다. 다시 질소로 삼구플라스크를 채운 후, S-OLA용액과 \( 225 \mathrm{uL} \)의 trioctylphosphine (TOP, \( 97\% \), Sigma-Aldrich)를 염화납 용액에 빠르게 주입한다. 끝으로 적절한 크기의 양자점이 합성되도록 30 분간 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)에서 반응 시키고, 상온으로 온도를 낮추어 화학적 반응이 끝나도록 한다. 합성과정에서 참여하지 못한 분자 및 이온들로 구성된 불순물을 제거하기 위하여, 반응이 완료된 PbS QDs 용액에 부탄올(butanol, \( 99\% \), Sigma-Aldrich)과 메탄올(methanol, \( 99.9 \% \), Duksan Pharmaceutical CO. Ltd.)을 주입하고 \( 3000 \mathrm{rpm} \)으로 10분간 원심분리(FLETA-5, Hanil Scientific Inc.)를 한다. 끝으로, 세정이 완료된 PbS QDs은 적절한 농도 \( (10,20 \mathrm{mg} / \mathrm{ml}) \)로 톨루엔 (\( 99.8 \% \), Sigma-Aldrich)에 분산한다.</p><h2>2.2 소자 제작 및 측정 방법</h2><h3>2.2.1 수소 가스 감지막 형성</h3><p>제작된 센서는 수소 가스와의 반응성을 증가시키기 위하여 나노결정 PbS QDs을 사용하였다. PbS QDs에 존재하는 합성 과정에서 사용된 올레아민에 의해 아미노기 \( \left(-\mathrm{NH}_{2}\right) \)로 구성된다. 아미노기는 수소 가스와 반응하여 암모니아 \( \left(\mathrm{NH}_{3}\right) \)를 형성하는데, 이 과정에서 PbS QDs의 전기적 특성이 변하게 된다. 또한, QDs은 수 나노의 크기를 가지므로 박막을 형성 시 높은 표면적을 나타내어 주입된 가스와 반응할 수 있는 영역(binding site)이 넓다는 장점이 있다. 하지만 PbS QDs은 반도체적 성질을 가지고 있어 외부에서의 바이어스 전압(bias voltage)이 없다면 저항이 매우 큰 부도체로 동작하여 전하의 이동이 제한된다. 이에, 합성된 PbS QDs 용액에 높은 전도성을 나타내는 탄소나노튜브(CNT, Carbon Nano-material Technology Co., Ltd.)를 혼입하여 혼합용액의 저항을 크게 낮추었다. 각 박막의 저항을 측정한 결과 \( 1.15 \mathrm{Mohm} \)의 PbS QDs 박막의 저항을 \( 40 \mathrm{ohm} \)의 저항으로 감소시킬 수 있었고, 높은 전기 전도성을 가지는 수소 가스 감지막을 제작할 수 있다.</p><h3>2.2.2 수소 가스 센서 제작</h3><p>제작된 수소 가스 센서는 전극/감지막/전극의 간단한 직렬 구조로 제작되었으며, 그 과정을 Fig. 2에 모식도로 나타내었다. 전극으로는 Pd을 이용하였다. 전극으로 이용된 Pd은 수소와의 반응에 의해 저항이 증가하여 측정 전류를 감소시킨다. 이러한 Pd에 직렬로 연결된 PbS QDs 감지막은 수소와의 반응에 의해 저항이 증가하는데, Pd만에 의한 저항변화에 추가적인 저항변화를 야기하여 더 증폭된 전류 감소 특성을 야기할 수 있다. PbS QDs에 의한 증가된 전류 변화를 확인하기 위하여, Pd/CNT/Pd의 구조를 가지는 센서와 Pd/PbS \( \mathrm{QDs} + \mathrm{CNT}/ \mathrm{Pd} \)의 구조를 가지는 센서를 각각 제작하였다. Pd은 전자빔 증착장비(e-beam evaporator)를 이용하여 형성하였고, 감지막은 전극이 형성된 소자에 회전도포 방식을 이용하여 형성하였다. 회전도포 공정 시 \( 2500 \mathrm{rpm} \)의 속도로 회전시켰고, \( 90^{\circ} \mathrm{C} \)에서 30분간 어닐링하였다. 제작된 센서의 제작 과정 및 모식도를 Fig. 2에 나타내었다.</p><h3>2.2.3 측정방법</h3><p>제작된 센서의 가스에 대한 반응성을 확인하기 위하여 사용한 시스템은 다음과 같다. 제작된 가스 센서는 챔버 내에 온도 가변이 가능한 히터 위에 고정하였고 전국을 통하여 소자에 흐르는 전류를 측정하였다. 사용된 챔버는 가스와의 반응 특성을 위하여 제작된 비 상용 챔버이며, 소자의 전류는 정밀 소스측정 장치(B2902A, Keysight)를 이용하여 측정하였다. 주입한 공기와 가스의 유량은 모든 실험에서 \( 500 \mathrm{sccm} \)으로 고정 하여 주입하였다. PbS QDs에 대한 감도 개선 정도를 확인하기 위하여 고순도의 수소 가스 \( (99.999 \% \), PS CHEM Co., LTD)를 사용하였고, 선택성 실험을 위한 다른 가스들도 고순도 \( (1000 \mathrm{ppm}) \)의 가스 \( \left(\mathrm{C}_{2} \mathrm{H}_{2}, \mathrm{CH}_{4}, \mathrm{CO}_{2}\right) \)를 사용하였다.</p> | [
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험 중 공기와 공기 중의 수분과의 반응을 최소화하기 위해 주입한 것은 무엇인가요?",
"PbS QDs에 의한 증가된 전류 변화를 확인하기 위하여 제작된 센서는 무엇인가요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 PbS QDs는 어떤 방식을 이용하여 합성을 수행했나요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 사용된 플라스크는 무엇인가?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 올레아민에 용해된 염화납을 주입하여 교반시킨 시간은 몇분인가요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 염화납 용액을 반응시킨 시간은 얼마인가요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 염화납 용액을 \\( 120^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 가열한 후 추가로 한 시간 더 가열하여 \\( 160^{\\circ} \\mathrm{C} \\)까지 온도를 올린 것이 맞나요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 염화납 용액을 \\( 160^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 가열한 후 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)까지 식혀주었나요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험 중 공기와 공기 중의 수분과의 반응을 최대화하기해 저온에서 수행한 것이 맞나요?",
"염화납 용액을 \\( 160^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 가열하여 1시간 동안 반응시킨 후 \\( 120^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 빠르게 식혀준 뒤 무엇으로 삼구플라스크를 채웠나요?",
"적절한 크기의 양자점이 합성되도록 \\( 100^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 몇 분간 반응시켰나요?",
"반응이 완료된 PbS QDs 용액에 부탄올과 메탄올을 주입하고 10분간 원심분리를 한 이유는 무엇인가요?",
"10분간 원심분리가 끝나고 세정이 완료된 PbS QDs는 어떻게 하나요?",
"제작된 센서와 수소 가스와의 반응성을 증가시키기 위해 사용된 것은 무엇인가요?",
"제작된 센서에 나노결정 PbS QDs을 사용한 이유는 무엇인가요?",
"아미노기는 무엇과 반응하여 암모니아 \\( \\left(\\mathrm{NH}_{3}\\right) \\)를 형성하나요?",
"아미노기와 수소가스가 반응하여 암모니아를 형성하는 과정에서 변화되는 PbS QDs의 특성은 무엇인가요?",
"PbS QDs은 외부 바이어스 전압이 없을 때 저항이 큰 부도체로 동락하여 전하의 이동이 제한되는데 그 이유는 무엇인가요?",
"QDs은 박막을 형성 시 낮은 표면적을 나타내어 주입된 가스와 반응할 수 있는 영역(binding site)이 좁다는 장점을 갖고 있는 것이 맞나요?",
"합성된 PbS QDs 용액에 무엇을 혼입하여 혼합용액의 저항을 낮추었나요?",
"연구에서 제작된 수소 가스 센서는 병렬 구조로 제작된 것이 맞나요?",
"수소 가스 센서 제작시 전극으로 Pd를 이용한 이유가 뭔가요?",
"Pd에 직렬로 연결된 PbS QDs 감지막은 수소와의 반응에 의해 저항이 감소 하는 것이 맞나요?",
"수소 가스 센서 제작시 Pd을 형성하기 위해 이용한 것은 무엇인가요?",
"수소 가스 센서 제작 과정을 확인하려면 어떤 모식도를 참고해야 하나요?",
"수소 가스 센서 제작 과정 중 회전도포 공정에서 어닐링을 진행한 시간은 얼마인가요?",
"제작된 가스 센서의 반응을 확인하기 위해 챔버 내에 온도 가변이 불가능한 히터 위에 고정한 것이 맞나요?",
"제작된 센서의 가스에 대한 반응성을 확인하기 위한 과정 중 소자의 전류를 측정하기 위해 사용된 것은 무엇인가요?",
"제작된 가스 센서의 반응성을 확인하는 과정 중 주입한 공기와 가스의 유량은 얼마로 고정하여 주입했나요?",
"가스 센서의 반응을 확인하기 위한 과정에서 PbS QDs에 대한 감도 개선 정도를 확인하기 위해 사용된 가스는 무엇인가요?",
"수소 가스 센서 제작 과정 중 회전도포 공정 시 회전 속도는 얼마인가요?",
"수소 가스 감지막 형성시 각 박막의 저항값을 얼마로 감소 시킬 수 있었나요?",
"제작된 가스 센서의 반응성을 확인하는 과정 중 주입한 공기와 가스의 유량은 600sccm으로 고정하여 주입된 것이 맞나요?",
"황화납 양자점 (PbS QDs) 합성 실험에서 엽화납용액은 진공조건에서 가열된 것이 맞나요?",
"제작된 센서의 가스 반응성을 확인하는 과정에서 고순도의 수소 가스 (99.999 \\%(99.999%, PS CHEM Co., LTD)를 사용한 이유는 무엇인가요?",
"혼합용액의 저항을 크게 낮추기 위해 PbS QDs 용액에 혼입된 분자 사슬은 무엇인가요?"
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0ea75a19-0fa1-474a-8046-5e93cbbc2664 | 인공물ED | 황화납 양자점 감지막을 통해 감도가 개선된 수소센서 | <h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 PbS QDs을 이용하여 감도가 개선된 Pd 기반 수소 가스센서를 제안하였다. Pd과 수소 가스와의 반응에 따른 저항 변화에 더하여 PbS QDs과 수소와의 반응에 따른 저항 변화는, 센서 출력단에서 나타나는 전류 신호를 증가시켜 동일한 농도의 수소 가스에 대해 높은 출력 신호를 나타낼 수 있는 것을 확인하였다. PbS QDs을 이용하여 \( 44 \% \) 만큼의 감도가 개선되었고, PbS QDs으로 구성된 감지막의 표면적이 QDs의 농도가 증가함에 따라 증가하여 빠른 응답특성을 가질 수 있는 것을 확인하였다. PbS QDs을 이용하면 기존 Pd을 기반으로 한 수소 센서의 감도를 개선할 수 있는 방법이 될 수 있으며, 현재의 연구결과는 바탕으로 아미노기를 리간드로 가지는 PbS QDs의 수소 가스 반응성을 게선하기 위한 추가 연구를 통해, Pd 없이 PbS QDs 기반 수소가스 센서의 개발이 가능할 것으로 기대된다.</p> | [
"제안한 Pd 기반 수소 가스센서는 PbS QDs을 이용하여 감도가 개선되었나?",
"동일한 농도의 수소 가스에 대해 높은 출력 신호를 나타낼 수 있는 것을 센서 출력단에서 나타나는 전류 신호를 증가시켜 확인하였나?",
"동일한 농도의 이 가스에 대해 높은 출력 신호를 나타낼 수 있는 것을 센서 출력단에서 나타나는 전류 신호를 증가시켜 확인하였는데 이 가스는 무엇인가?",
"PbS QDs으로 구성된 감지막의 표면적이 QDs의 농도가 감소함에 따라 증가하여 빠른 응답특성을 가질 수 있는 것을 확인하였나?",
"추가 연구를 통해, 이것 없이 PbS QDs 기반 수소가스 센서의 개발이 가능할 것으로 기대되는데 이것은 무엇인가?",
"제안한 Pd 기반 수소 가스센서는 무엇을 이용하여 감도가 개선되었나?",
"이것의 농도가 증가함에 따라 PbS QDs으로 구성된 감지막의 표면적이 증가하여 빠른 응답특성을 가질 수 있는 것을 확인하였는데 이것은 무엇인가?"
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b0cf5665-00bc-41c7-bcad-20e415edfcd9 | 인공물ED | 삼각형 패치 트윈 트리 배열 안테나의 특성 연구 | <h1>IV. 안테나 제작 및 측정</h1><p>제작한 안테나는 삼각형 패치를 기본 배열 요소로 하는 트윈 트리 배열 구조이다. 안테나 급전은 \( 0.6 \mathrm{mm} \) SMA 고주파 컨넥터를 이용하였다. 그림 5는 제작된 안테나 사진을 나타내었다. 안테나 특성 파라미터인 반사손실 측정은 에질런트사의 HP8722ES Vector Network Analyzer를 이용하여 측정하였다.</p><p>그림 6 은 다음 그림은 시뮬레이션 결과와 실제 측정한 결과를 비교한 그래프이다. 시뮬레이션의 결과 \( 10 \mathrm{~dB} \) 대역폭이 \( 23.9 \sim 24.21 \mathrm{GHz}, 24.49 \) \( 24.75 \mathrm{GHz}(570 \mathrm{MHz}) \) 로 나타났으며, 실제 측정 결과 \( 23.91 \sim 25 \mathrm{GHz}(1090 \mathrm{MHz}) \) 로 측정되었다. 이득을 측정하고자 하는 주파수인 \( 24.15 \mathrm{GHz} \) 의 경우 시뮬레이션에서는 반사손실이 \( 12.44 \mathrm{~dB} \), 실제 측정에서는 \( 33.59 \mathrm{~dB} \) 로 크게 나타났다. 이는 전반적으로 시뮬레이션보다 실제 제작된 안테나의 주표수 대역이 높은 주파수로 이동되었기 때문에 나타난 결과이다. 시뮬레이션과 측정 주퐈수를 맞추기 위해 시뮬레이션 주파수를 하향으로 맞춰야 했기 때문에 생기는 오차라고 사료된다.</p><p>그림 7과 8은 각각 E-plane과 H-plane에서 시뮬레이션과 실제 측정된 복사패턴과의 비교 결과를 보여주고 있다. 이득 측정의 경우 각각 중심 주파수가 \( 24.15 \mathrm{GHz} \) 이다. 각각의 경우에 비슷한 경향을 보이고 있다. 표 4 에서는 시뮬레이션과 측정 간의 이득과 HPBW 의 변화를 확인할 수 있다. 시뮬레이션과 측정 간의 이득은 E-plane의 경우 \( 2.37 \mathrm{dBi} \), H-plane의 경우 \( 2.36 \mathrm{dBi} \) 의 차이를 보이고 있다. HPBW 는 시뮬레이션과 측정치 모두 E-plane에서는 \( 22^{\circ}\), H-plane에서는 \( 6^{\circ} \) 의 결과를 얻었다. 앞선 트리 구조보다 이득 면에서 개선이 있었지만 2개배열 구조의 상호 간섭으로 인한 빔패턴에서의 지향성 부분은 많은 개선이 필요한 것으로 사료된다.</p> | [
"HPBW에서 H-plane의 시뮬레이션과 측정치의 결과는 다른가?",
"HPBW에서 E-plane은 시뮬레이션과 측정치가 모두 \\( 6^{\\circ} \\) 으로 같았나?",
"시뮬레이션 결과와 실제 측정 주파수 간의 차이를 줄이기 위해서는 어떻게 해야 했어?",
"H-plane의 경우 시뮬레이션과 측정 간의 이득은 얼마의 차이를 보이고 있나요?",
"E-plane의 경우 시뮬레이션과 측정 간의 이득은 얼마의 차이를 보이고 있나요?",
"\\( 24.15 \\mathrm{GHz} \\)의 시물레이션에서 반사손실은 얼마로 측정되었는가?",
"HPBW는 시뮬레이션과 측정치에서 얼마의 결과를 얻었나요?",
"E-plane의 경우 시뮬레이션과 측정 간의 이득은 \\( 2.37 \\mathrm{dBi} \\)의 차이를 보이고 있나요?",
"본 논문에서 제작한 안테나의 트윈 트리 배열 구조는 무엇을 기본 배열 요소로 하였는가?",
"본 논문에서 제작한 안테나의 구조는 무엇인가?",
"HPBW에서 H-plane의 시뮬레이션과 측정치는 각각 \\( 22^{\\circ}\\), \\( 6^{\\circ} \\) 의 결과를 얻었나?",
"시뮬레이션의 결과보다 실체 측정값이 더 큰 이유는 무엇인가?",
"시뮬레이션과 측정 주파수의 차이를 줄이기 위해 시뮬레이션 주파수를 상향해야하나?",
"시뮬레이션과 측정 간의 이득은 E-plane이 H-plane의 경우보다 더 크나?",
"시뮬레이션보다 안테나의 주파수 측정값이 다른 이유는 실제 제작된 안테나의 주파수 영역이 더 낮은 주파수로 이동되었기 때문인가?",
"E-plane과 H-plane에서 이득 측정 시 중심 주파수는 얼마인가?",
"H-plane의 경우 시뮬레이션과 측정 간의 이득은 \\( 2.36 \\mathrm{dBi} \\)의 차이를 보이고 있나요?",
"HPBW에서 H-plane은 시뮬레이션과 측정치에서 결과가 어떻게 나왔나요?"
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0751ccde-06d1-4e3f-b514-cb0f306e6c86 | 인공물ED | 삼각형 패치 트윈 트리 배열 안테나의 특성 연구 | <h1>III. 결론</h1><p>본 연구에서는 인셋 구조의 삼각 패치 안테나를 기본요소로 하는 배열 안테나에서 배열 구조 변화를 통하여 안테나 특성을 개선했다. 배열을 트윈 트리 구조로 변화시켜 이득을 개선할 뿐만 아니라 부엽을 줄여 빔패턴을 비롯한 안테나의 특성 개선을 도모한 것이다. 트윈 트리 구조에서 이득은 \( 19.11 \mathrm{dBi} \) 로 나타났으며, HPBW 는 H-plane 상에서 \( 6^{\circ} \) 로 나타났다. 부엽과의 이득차는 H-plane에서 \( 7.96 \mathrm{~dB} \) 이다. 실제 제작한 기판 크기는 \( 125 \mathrm{~mm} \times \) \( 50 \mathrm{~mm} \) 이고 두께는 \( 0.51 \mathrm{~mm} \) 이다. 트윈 트리 구조의 경우 두 트리 구조의 간격이 공진 주파수의 미세한 이동뿐 아니라 주엽과 부엽 사이의 이득차에 대한 주요한 요소이다. 실제 측정 결과 이득은 \( 16.74 \mathrm{dBi} \) 로 나타났으며 이는 시뮬레이션 값보다 \( 2.37 \mathrm{dBi} \) 낮은 수치이다. HPBW는 E-plane에서 \( 22^{\circ}\), H-plane에서 \( 6^{\circ} \) 를 나타냈고 부엽과의 이득차는 E-plane에서 \( 8.37 \mathrm{~dB}\), H-plane에서 \( 7.63 \mathrm{~dB} \) 를 나타냈다. 지향성 부분에서 개선을 위해 트윈 트리 구조의 변화를 시도할 계획이다.</p> | [
"배열 안테나는 어떤 안테나를 기본 요소로 하는가?",
"본문에서는 어떤 방법으로 안테나의 특성을 개선했어?",
"어떤 방법으로 본문에서 안테나의 특성을 개선했지?",
"트윈 트리 구조의 배열 안테나에서 HPBW는 H-plane 상에서 몇 \\( ^{\\circ} \\) 였는가?",
"본문에서는 배열 안테나의 구조를 어떤 구조로 바꿨는가?",
"실제 제작한 기판의 크기는 무엇인가?",
"본문에서 배열 안테나의 배열을 트윈 트리 구조로 바꾼 목적은 무엇인가?",
"배열을 트윈 트리 구조로 바꿨을 때 이득은 몇 \\(\\mathrm{dBi} \\)로 나타났는가?",
"트윈 트리 구조에서 주엽과 부엽 사이의 이득차에 대한 주요한 요소인 것은 무엇인가?",
"시뮬레이션 결과에서 이득은 \\( 19.11 \\mathrm{dBi} \\) 로 나타났어?",
"부엽과의 이득차는 실제 측정 결과가 시뮬레이션 값보다 낮아?"
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176ae1d4-4f1e-4e03-ad1e-a5ea0877bb0b | 인공물ED | 삼각형 패치 트윈 트리 배열 안테나의 특성 연구 | <h1>II. 삼각형 인셋 패치</h1><p>본 논문에서는 인셋 구조의 삼각형 패치 안테나를 기본 구조로 했다. 그림 1 에서 삼각형 인셋 패치의 기본 구조를 볼 수 있다.</p><p>인셋 급전의 길이 \( \mathrm{y}_{0} \) 는 \( 0.8 \mathrm{~mm} \) 이며, 인셋 홈의 폭 \( \mathrm{g} \) 는 \( 0.45 \mathrm{~mm} \) 이다. 직사각형 인셋 패치 구조에서 삼각형 인셋 패치를 도출하였기 때문에 기본적인 요소인 인셋 급전 길이인 \( \mathrm{y}_{0} \) 와 인셋 홈의 폭인 \( \mathrm{g} \) 는 참고논문6번에서 언급한 직사각형 인셋 패치 구조를 계산한 식에서 얻었다.</p><p>삼각형 패치는 삼각형 높이 TL과 밑변길이 TW로 나타내며, 각각 패치 사이에 트랜스포머를 배치하여 임피던스 매칭을 하였으며, 각 패치 사이의 전송선로의 길이는 \( \lambda_{g} \) 로 하여 위상차가 일치하도록 한 것이다. 기판은 두께가 \( 0.51 \mathrm{~mm} \) 인 TACONIC사의 TLC 기판을 사용하였으며 유전상수는 3.2 이다.</p><h1>III. 트윈 트리 배열 구조</h1><p>빔패턴 개선을 위해 트윈 트리 구조로 배열을 구성했다. 부엽의 크기를 줄이고자 각 단에서 위로 올라가면서 2개의 패치를 줄여가면서 2-4-6개의 배열로 이루어진 트리 구조의 배열 안테나를 구현했다. 이 트리를 트윈 구조로 하여 이득을 개선하고자 했고, 인셋 구조의 삼각형 패치 요소가 총 24개가 사용되었다.</p><p>첫 번째 급전선 라인의 폭은 \( \mathrm{FW} 4=1.5 \mathrm{~mm} \), 길이는 \( \mathrm{FLA}=7.5 \mathrm{~mm} \) 로 표현된다. 두 번째 라인과 세 번째 라인은 폭은 \( \mathrm{FW} 3=\mathrm{FW} 2=0.75 \mathrm{~mm} \), 길이는 \( \mathrm{FL2}=4.5 \mathrm{~mm} \) 로 표현된다. FL3는 임피던스 매칭에 중요한 요소이다. \( \mathrm{FW} 1=0.2 \mathrm{~mm}, \mathrm{FL1}= \) \( 4.35 \mathrm{~mm} \) 이다. 삼각형 패치들 간에 형성된 모든 전송선로는 그 폭이 모두 \( \mathrm{FW} \) 과 동일하다. 계산된 패치 사이의 거리는 \( \lambda_{g} \) 로 \( 8.4 \mathrm{~mm} \) 이다. 안테나의 브랜치에 \( \lambda_{g} / 4 \) 트랜스포머를 삽입함으로 임피던스 값을 \( 300 \Omega \) 으로 맞추었다. 따라서 트랜스포머의 폭인 \( \mathrm{SW} \) 값은 \( 0.9 \mathrm{~mm} \) 이며, 길이인 \( \mathrm{SL} \) 값은 \( 2.1 \mathrm{~mm} \)로 설정 했다.</p><p>그림 2에서 트윈 트리 구조의 삼각형 패치 배열 안테나의 구조를 볼 수 있다. 트윈 트리 배열 구조의 배열 안테나의 전체 크기는 \( 125 \mathrm{~mm} \times 50 \mathrm{~mm} \)이다.</p><p>앞서 언급한 인셋 구조의 삼각형 패치 안테나를 기본 배열 요소로 하고, 이 배열 요소를 증가시키며 그 배열 구조를 다양하게 변화시킴으로 안테나 속성 변화를 모색했다. 안테나 속성 중에서도 반사 손실, 이득, 지향성이 중요한 요소이며, 파라미터 분석을 통해 연구를 진행했다.</p><p>트리 간의 간격을 조절하는 FL3값은 파리미터 분석을 위해서 \( 50.0 \mathrm{~mm} \) 에서 \( 48.8 \mathrm{~mm} \) 로 \( 0.2 \mathrm{~mm} \) 씩 감소시키면서 안테나의 성능 분석을 시도하였다. 안테나의 임피던스 매칭을 위해서 두 번째 급전에서 마이크로스트립 라인의 형태를 갖는 트랜스포머를 배치시키는 것도 가능하다.</p><p>그림 3에서 FL3값 변화에 따른 반사손실 특성의 변화를 확인가능하다. \( 50 \mathrm{~mm} \) 에서 \( 48.8 \mathrm{~mm} \) 로 \( 0.2 \mathrm{mm} \) 씩 감소되면서 안테나의 공진주파수가 오른쪽으로 이동하는 것이 확인가능하다. 이는 두 개의 빔패턴이 서로 커플링을 일으키면서 공진주파수 변화를 야기하는 것으로 고찰 가능하다.</p><p>표 1 에서는 FL3값의 변화에 따라서 중심주파수, \( 10 \mathrm{~dB} \) 대역 주파수, \( 10 \mathrm{~dB} \) 대역폭의 변화를 볼 수 있다. 트윈 트리 구조로 인해서 두 개의 트리 구조와의 상호 간섭으로 인해 두 개의 공진폴이 생긴 것으로 판단된다. 중심주파수는 첫 번째 공진폴을 기준으로 했다. FL3값이 증가하면서 \( 23.86 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 24.11 \mathrm{GHz} \) 로 공진주파수가 커지는 것을 확인가능하다. 또한 \( 10 \mathrm{~dB} \) 대역폭은 \( 460 \mathrm{MHz} \) 에서 \(640 \mathrm{MHz} \) 로 사이에서 변화되었다. FL3값이 공진주파수를 이동을 좌우하는 중요한 요소가 됨을 확인했다.</p><p>그림 4는 H-plane에서 FL3값의 변화에 따른 복사패턴을 볼 수 있다. FL3값은 파리미터 분석을 위해서 \( 50.6 \mathrm{~mm} \) 에서 \( 48.2 \mathrm{~mm} \) 로 \( 0.4 \mathrm{~mm} \) 씩 감소시키면서 7가지 경우에 대한 결과를 살펴보았다.</p><p>표 2 는 앞서 살펴본 이득에 대한 그래프를 FL3 값에 따른 이득, HPBW 의 변화와 부엽과의 이득차로 분석한 결과를 보여주고 있다. FL3값과 상관없이 HPBW 는 \( 6^{\circ} \) 로서 일정한 값을 유지하고 있으며, FL3값이 \( 49.4 \mathrm{~mm} \) 일 때 주엽의 이득이 가장 큰 값인 \( 19.11 \mathrm{dBi} \) 를 나타내고 있다. 가장 큰 변화를 보인 것은 주엽과 부엽 간의 이득차인데 FL3값이 작아지면서 점점 커지는 양상을 보이고 있다. 주엽의 이득이 가장 크면서도 부엽과의 이득차를 가장 크게 보이는 것은 FL3 가 \( 49.4 \mathrm{~mm} \) 인 것으로 확인되었다.</p><p>결과적으로 FL3의 길이의 변화를 통해서 중심주파수의 이동이 효과적이며 부엽과의 이득차를 조절할 수 있음을 확인했다. 따라서, 측정하고자 하는 \( 24.15 \mathrm{GHz} \) 에 가장 근접하면서도 부엽과의 이득차가 큰 경우를 고려했다. FL3가 \( 49.2 \mathrm{~mm} \) 일 때 측정하고자 하는 \( 24.15 \mathrm{GHz} \) 에서 최적화된 결과를 얻었으며, \( 10 \mathrm{~dB} \) 대역폭도 \( 570 \mathrm{MHz} \) 로 측정하고자 하는 기준을 만족했다. 이를 기초로 최종 설계를 도출했다. 표 3 에서 안테나 최종 사양을 확인할 수 있다.</p> | [
"계산된 패치 사이의 거리는 \\( \\lambda_{g} \\) 는 몇인가?",
"본 논문에서는 어떤 구조의 삼각형 패치 안테나를 기본 구조로 하였는가?",
"인셋 급전의 길이는 몇인가?",
"삼각형 인셋 패치는 직사각형 인셋 패치 구조에서 도출하였는가?",
"인셋 홈의 폭 \\( \\mathrm{g} \\) 는 몇인가?",
"삼각형 패치에서 TW는 무엇을 나타내는가?",
"트랜스포머는 삼각형 패치의 각각 패치 사이에 배치하였는가?",
"삼각형 패치는 각각 패치 사이에 어떤 매칭을 하였는가?",
"삼각형 패치의 사이의 전송선로의 길이는 \\( \\lambda_{g} \\) 로 하여 위상차는 불일치하도록 하였는가?",
"삼각형 패치의 기판의 두께는 몇인가?",
"삼각형 패치의 TLC 기판은 TACONIC사의 것인가?",
"부엽의 크기를 줄이고자 각 단에서 위로 올라가며 몇 개의 패치를 줄여가면서 배치했는가?",
"첫 번째 급전선 라인 길이는 \\( \\mathrm{FLA}=7.5 \\mathrm{~mm} \\) 폭은 \\( \\mathrm{FW} 4=1.5 \\mathrm{~mm} \\)인가?",
"인셋 구조의 삼각형 패치 요소는 총 몇 개 사용되었는가?",
"FL3는 임피던스 매칭과 관계가 없는 요소인가?",
"안테나의 브랜치에 \\( \\lambda_{g} / 4 \\) 트랜스포머를 삽입함으로 맞춘 임피던스 값은 몇인가?",
"트랜스포머의 길이인 \\( \\mathrm{SL} \\) 값은 몇으로 설정했는가?",
"트윈 트리 배열 구조의 배열 안테나의 전체 크기는 몇인가?",
"반사 손실, 이득, 지향성은 안테나 속성 중에서 중요한 요소인가?",
"트리 간의 간격을 조절하는 값은 무엇인가?",
"그림2에서 어떤 분석을 통해 안테나를 연구했는가?",
"안테나의 성능 분석을 시도할 때 FL3값은 \\( 0.2 \\mathrm{~mm} \\)씩 감소시키면서 진행했는가?",
"두 개의 빔패턴이 서로 무엇을 일으키면서 공진주파수 변화를 야기하는가?",
"표 1에서 중심주파수는 무엇을 기준으로 했는가?",
"표 1 에서 중심주파수와 대역주파수, 대역폭의 변화를 볼 수 있는가?",
"트윈 트리 구조로 인해서 두 개의 트리 구조와의 무엇으로 인해 두 개의 공진폴이 생긴 것으로 판단되는가?",
"표 2에서 FL3값과 상관없이 \\( 6^{\\circ} \\) 로서 일정한 값을 유지하고 있는 것은 무엇인가?",
"표 2에서 주엽과 부엽 간의 이득차가 가장 큰 변화를 보이고 있는가?",
"FL3의 길이의 변화를 통해 중심주파수의 이동이 효과적이라고 볼 수 있는가?",
"본 논문에서 기본 구조로 한 안테나 패치는 삼각형인가?",
"삼각형 패치에서 TL은 무엇을 나타내는가?",
"\\( \\mathrm{FW} \\) 과 삼각형 패치들 간에 형성된 모든 전송선로는 동잃다고 볼 수 있는가?",
"\\( 23.86 \\mathrm{GHz} \\) 에서 \\( 24.11 \\mathrm{GHz} \\) 로 공진주파수가 커질 때 FL3값도 증가하는가?",
"빔패턴 개선을 위한 트리구조는 무엇인가?",
"트랜스포머의 폭은 몇으로 설정했는가?",
"FL3값은 공진주파수를 이동에 관여하지 않는가?",
"그림 4는 H-plane에서 FL3값의 변화에 따른 어떤 패턴을 볼 수 있는가?",
"그림 3에서 FL3값 변화에 따른 어떤 특성의 변화를 확인 가능한가?",
"\\( 0.2 \\mathrm{mm}\\) 씩 감소되면서 오른쪽으로 이동하는 것은 안테나의 무엇인가?",
"안테나의 어떤 매칭을 위해 트랜스포머를 배치시키는 것이 가능한가?"
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9bcc6c40-9cd4-4d96-be29-8bea0f847f2b | 인공물ED | 삼각형 패치 트윈 트리 배열 안테나의 특성 연구 | <h1>I. 서론</h1><p>현대 이동통신 안테나 시스템에서 요구되어지는 사항들은 고이득, 간단한 구조, 낮은 높이, 경량 구조이다. 차 량안전시스템 을 구현하기 위한 차량용 레이더 안테나에 대한 연구가 진행되고 있다. 또한 전기를 동력으로 사용하는 전기이륜차, 특수용 전동차량 등을 포함하는 스마트 이모빌리티 산업에도 레이더 안테나 시스템에 대한 요구가 늘어나고 있다. 레이더 안테나 시스템에는 후방 레이더 안테나에 \( 24 \mathrm{GHz} \) 대역이 사용되어지고, 전방 레이더 안테나에는 \( 77 \mathrm{GHz} \) 대역이 사용된다.</p><p>직사각형 및 원형 패치 안테나와 같은 모양에 비해 크기가 작은 삼각형 패치형태로 안테나를 구현하였다. 삼각형 패치 배열 안테나를 구현하기 위해 마이크로스트립 제작 기술을 이용하였다. 본 논문에서는 삼각형 인셋 패치를 기본 요소로 하고, 이 요소를 기반으로 하여 배열구조를 트윈 트리 형태로 한 \( 24 \mathrm{GHz} \) 대역 안테나를 연구했다. 배열구조의 변화를 통해 빔패턴에 있어서 기본적으로 이득을 개선할 뿐만 아니라 부엽의 크기를 줄이고자 했다. 또한 급전선에 트랜스포머를 추가하여 임피던스 매칭을 효과적으로 수행했다. 트윈 트리 구조의 파라미터 분석을 통해 주엽과 부엽의 변화와 특성변화를 파악하고 성능을 개선하는 것을 목표로했다. 파라미터 스윕을 통한 최적화된 결과를 얻기 위해 상용 소프트웨어인 HFSS 를 사용하였다.</p> | [
"현대 이동통신 안테나 시스템에 필요한 것은 무엇인가요?",
"삼각형 패치 배열 안테나를 구현하는데 어떤 기술을 이용하였나요?",
"삼각형 인셋 패치를 기본으로 어떤 형태의 대역 안테나를 연구했나요?",
"레이더 안테나 시스템에서 후방과 전방 레이더 안테나 중 더 높은 대역을 사용하는 것은 뭐야?",
"후방 레이더 안테나는 어떤 대역이 사용되어지나요?",
"파라미터 스윕을 통해 좋은 결과를 얻기 위해 사용한 소프트웨어는 무엇인가요?",
"레이더 안테나 시스템은 전기 이륜차나 전동차량 등의 산업에도 요구가 늘어나고 있나요?",
"차량용 레이더 안테나는 무엇을 구현하기 위한 것인가요?"
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a77a91eb-8c9e-4646-b863-d7b871e423c5 | 인공물ED | 삼각형 패치 트윈 트리 배열 안테나의 특성 연구 | <h1>요 약</h1><p>본 논문은 인셋 구조의 삼각 패치 안테나를 기본 구조로 하며, 배열 구조를 트윈 트리 형태로 하여 안테나 주엽 이득을 개선시키고 부엽 이득을 줄이는 연구에 대한 것이다. 삼각 인셋 패치의 2-4-6개의 배열로 이루어진 동일한 트리 2개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다. 파라미터 분석을 통해 나란히 배치된 트리 구조 간의 간격이 임피던스 매칭에 가장 효과적인 것을 확인했다. 제작된 안테나는 \( 24.15 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 16.74 \mathrm{dBi} \) 이득을 갖고, E-plane에서 주엽의 빔폭은 \( 22^{\circ}\), H−plane에서는 \( 6^{\circ} \) 이다. 안테나 크기는 \( 125 \mathrm{~mm} \times 50 \mathrm{~mm} \) 이며, 유전상수가 \( 3.2 \) 인 Taconic TLC 기판을 사용했다. 트원 트리 구조의 주엽 이득은 개선되었지만 2 개 트리 배열 구조의 상호 간섭으로 인한 빔 패턴에서의 지향성 부분은 개선할 여지가 있다.</p> | [
"무엇 인셋 패치의 2-4-6개의 배열로 이루어진 동일한 트리 2개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"삼각 인셋 무엇의 2-4-6개의 배열로 이루어진 동일한 트리 2개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"삼각 인셋 패치의 2-4-6개의 무엇로 이루어진 동일한 트리 2개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"삼각 인셋 패치의 2-4-6개의 배열로 이루어진 동일한 무엇 2개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다. 앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"삼각 인셋 패치의 2-4-6개의 배열로 이루어진 동일한 트리 무엇개를 나란히 배치하여 트원 트리 구조를 구현했다. 앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"무엇 분석을 통해 나란히 배치된 트리 구조 간의 간격이 임피던스 매칭에 가장 효과적인 것을 확인했다. 앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"파라미터 분석을 통해 나란히 배치된 무엇 구조 간의 간격이 임피던스 매칭에 가장 효과적인 것을 확인했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"파라미터 분석을 통해 나란히 배치된 트리 구조 간의 간격이 무엇 매칭에 가장 효과적인 것을 확인했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"파라미터 분석을 통해 나란히 배치된 트리 구조 간의 간격이 임피던스 무엇에 가장 효과적인 것을 확인했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"무엇 크기는 125 mm×50 mm 이며, 유전상수가 3.2 인 Taconic TLC 기판을 사용했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"안테나 크기는 125 mm×50 mm 이며,무엇가 3.2 인 Taconic TLC 기판을 사용했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"안테나 크기는 125 mm×50 mm 이며, 유전상수가 3.2 인 Taconic 무엇 기판을 사용했다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"트원 무엇 구조의 주엽 이득은 개선되었지만 2 개 트리 배열 구조의 상호 간섭으로 인한 빔 패턴에서의 지향성 부분은 개선할 여지가 있다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"트원 트리 구조의 무엇 이득은 개선되었지만 2 개 트리 배열 구조의 상호 간섭으로 인한 빔 패턴에서의 지향성 부분은 개선할 여지가 있다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"트원 트리 구조의 주엽 이득은 개선되었지만 2 개 트리 배열 구조의 상호 간섭으로 인한 무엇 패턴에서의 지향성 부분은 개선할 여지가 있다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?",
"트원 트리 구조의 주엽 이득은 개선되었지만 2 개 트리 배열 구조의 상호 무엇으로 인한 빔 패턴에서의 지향성 부분은 개선할 여지가 있다.앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?"
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32961ce9-6e2c-42c5-85f6-40ffc6a72a34 | 인공물ED | 위상천이 네트워크를 사용한 X-마스크 기법 | <h1>Ⅳ. 실험결과</h1> <p>이번 장에서는 ISCAS'89 벤치마크 회로에 대해 본 논문에서 제안한 위상천이를 기반으로 하는 X-마스크 기법의 효율성을 증명한다.</p> <caption>표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로</caption> <table border><tbody><tr><td>Circuit</td><td>Outputs</td><td>No. of Faults</td><td>No. of scan chain</td><td>Circuit Size\((\mathrm{GE})\)</td></tr><tr><td>s298</td><td>20</td><td>610</td><td>2</td><td>156</td></tr><tr><td>s344</td><td>26</td><td>662</td><td>3</td><td>210</td></tr><tr><td>s400</td><td>27</td><td>778</td><td>3</td><td>213</td></tr><tr><td>s444</td><td>27</td><td>754</td><td>3</td><td>232</td></tr><tr><td>s526</td><td>27</td><td>932</td><td>3</td><td>245</td></tr><tr><td>s713</td><td>42</td><td>908</td><td>5</td><td>489</td></tr><tr><td>s5378</td><td>228</td><td>6536</td><td>32</td><td>3221</td></tr><tr><td>s13207</td><td>790</td><td>15480</td><td>32</td><td>9441</td></tr><tr><td>s15850</td><td>684</td><td>18130</td><td>32</td><td>11067</td></tr><tr><td>s38584</td><td>1730</td><td>60350</td><td>32</td><td>22447</td></tr></tbody></table> <p>표 1은 실험에 사용된 벤치마크 회로에 관한 정보를 나타낸다. 2번째 열은 각 회로의 출력수를 나타내며 주 출력(primary input) 수와 스캔 셀을 이용한 유사출력 (pseudo-primary output)의 수를 합한 수이다. 3번째 열은 회로내 존재하는 0-고착고장의 수와 1-고착고장의 수를 합한 고착 고장의 총수 이다. 5번째 열의 "Circuit size"는 게이트등가수치(gate equivalent value)로 환산한 벤치회로의 크기 이다. \(n\)-입력 NAND 또는 NOR 게이트는 \( 0.5 n \), 그리고 인버터에 대해서는 0.5의 게이트등가수치를 사용하였다. 또한 트랜스미션 게이트는 0.5, 그리고 플립플롭에 대해서는 6의 게이트등가수치를 적용하였다(RS 회로에 대해 2게이트, 멀티플렉서에 대해서 3게이트, 그리고 에지 핸들링을 위해 1게이트). 실험에서 회로 입력으로의 테스트 패턴 생성은 고려하지 않았다. 정해진 테스트 패턴 시퀀스의 생성은 기존의 많은 연구들의 결과를 이용하여 가능하기 때문에, 본 논문의 실험에서 각 마스크 패턴의 생성 순서는 재배치 할 수 있는 것으로 가정하였다. 실험의 편의를 위해 실험에 사용된 벤치마크 회로들은 모든 스캔 체인의 길이가 동일한 균형(balanced) 스캔 체인을 갖는다고 가정한다.</p> <p>실험은 2 가지 형태로 진행하였다. 실험 1은 ATPG 를 통해 얻은 패턴을 테스트 패턴으로 사용 하였고, 실험 2는 의사무작위로 생성된 패턴을 테스트 패턴으로 사용하였다.</p> <p>표 2와 표 3은 각각 실험 1과 실험 2에 대해 본 논문에서 제안한 X-마스크 회로의 성능을 보여준다. 벤치회로들은 회로에 \(X\)-값 발생원을 가지고 있지 않기 때문에 회로 출력에 \(X\)-값이 나타나지 않는다. 실험을 위해 \( p=0.2 \%\) 의 확률로 랜덤하게 \(X\)-값이 나타나는 회로 출력을 사용하였다.</p> <caption>표 2. ATPG 테스트 패턴에 대한 X-마스크 실험 결과 \( (p=0.2 \%) \)</caption> <caption>표 3. 유사무작위 테스트 패턴에 대한 X-마스크 실험 결과 \( (p=0.2 \%) \)</caption> | [
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s298의 Outputs은 얼마야?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s5378의 Outputs은 얼마 정도지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s344의 Outputs은 얼마지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s400의 Outputs은 얼마니?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s444의 Outputs은 얼마인가?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s38584의 No. of Faults은 얼마 정도의 값이야?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s38584의 Outputs은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s526의 Outputs은 얼마일까?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s713의 Outputs은 얼마 정도야?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s13207의 Outputs은 얼마 정도니?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s15850의 Outputs은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s298의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타내?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s15850의 No. of Faults은 얼마 정도의 값이지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s13207의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s444의 No. of Faults은 얼마 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s344의 No. of Faults은 얼마 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s344의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타내지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s400의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타내니?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s526의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼까?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s526의 No. of Faults은 얼마 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s400의 No. of Faults은 얼마 정도의 값을 보이나?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s15850의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼 수 있는가?",
"본문의 표 1에서 Circuit s15850의 Circuit Size은 얼마지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s38584의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 1에서 Circuit s13207의 Circuit Size은 얼마니?",
"본문의 표 1에서 Circuit s5378의 Circuit Size은 얼마인가?",
"본문의 표 1에서 Circuit s713의 Circuit Size은 얼마일까?",
"본문의 표 1에서 Circuit s444의 Circuit Size은 얼마 정도지?",
"본문의 표 1에서 Circuit s298의 Circuit Size은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s13207의 No. of Faults은 얼마 정도의 값이니?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s713의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s5378의 No. of Faults은 얼마 정도의 값인가?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s713의 No. of Faults은 얼마 정도의 값일까?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s5378의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타낼 수 있니?",
"본문의 표 1에서 Circuit s344의 Circuit Size은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 1에서 Circuit s38584의 Circuit Size은 얼마야?",
"본문의 표 1에서 Circuit s400의 Circuit Size은 얼마 정도니?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s444의 No. of scan chain은 얼마 정도의 값을 나타내는가?",
"본문의 표 1에서 Circuit s526의 Circuit Size은 얼마 정도야?",
"본문의 표 1. ISCAS'89 벤치마크 회로에서 Circuit s298의 No. of Faults은 얼마 정도의 값을 보일까?"
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3b260622-8768-452f-bb0b-66c65fe9c40b | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>Ⅲ. 다수의 사용자를 수용하기 위한 추적 알고리즘의 제안</h1><p>다수의 사용자들을 추적하기 위하여 각 CCTV 카메라에 대하여 카메라를 이용하는 사용자 ID 정보와 카메라의 상테 정보를 이용한다. CCTV 카메라의 상태는 활성 상태 또는 비활성 상태이며, 활성 상태에 있는 CCTV 카메라는 톡정 사용자의 추적을 위하여 현재 이용되고 있는 카메라이며, 비활성 상태에 있는 CCTV 카메라는 특정 사용자의 추적에 현재 이용이 되지 않는 카메라이다.</p><p>표 2의 다수의 사용자를 추적할 수 있는 알고리즘을 설명하면 다음과 같다. 먼저, 영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 사용자로부터 사용자의 ID 와 그 사용자의 GPS 위치 정보를 수신한다. 사용자의 스마트 기기의 사용자 프로그램은 사용자 ID와 수신한 GPS 정보를 보정하여 게이트웨이에게 전달한다. 게이트웨이는 사용자 ID와 보정된 위치 정보를 영역 관리자에게 전달한다. 영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 전달 받은 위치 정보를 이용하여 해당 사용자를 촬영할 수 있는 거리 내의 CCTV 카메라들을 선별하고 이 카메라들 중 비활성 상태인 CCTV 카메라들을 선택한다. 선택된 CCTV 카메라들의 사용자 ID가 변경되고 비활성화 상태에서 활성화 상태로 변경된다. 또한, 선택되지 않은 CCTV 카메라들 중 사용자 ID에 해당되는 카메라들의 상태가 활성 상태이면 비활성 상태로 변경한다. 이는 사용되지 않는 카메라의 상테를 비활성으로 하여 다른 사용자가 사용하게 하기 위함이다. 선택된 각 CCTV 카메라에 대하여 사용자의 위치와 촬영가능 CCTV 카메라의 위치를 비교하여 해당 CCTV 카메라의 PTZ 각도를 계산한다. 계산된 PTZ 각도를 해당 CCTV 카메라에 전달하고, 해당 카메라는 사용자를 추적하여 촬영한다. 추적을 위한 카메라 제어는 사용자에 의하여 서비스가 종료될 때까지 반복된다. 이를 통하여 사용자는 다수의 CCTV 카메라들에 의하여 연속적으로 촬영 되며, 사용자가 현재 카메라의 PTZ에 의하여 촬영될 수 없는 범위에 있는 경우 다음 카메라에 의하여 계속 촬영된다. 또한 사용자가 다수인 경우에도 사용자 별로 카메라를 할당함으로써 다수의 사용자가 다수의 카메라에 의하여 동시에 추적될 수 있다.</p> | [
"다수의 사용자들을 추적하려면 각 CCTV 카메라에 대한 무엇을 이용해야 하니?",
"CCTV 카메라가 비활성 상태라면 현재 추적에 이용되고 있지 않은 거야?",
"활성 상태에 있는 CCTV 카메라는 톡정 사용자의 추적을 위해 현재 사용되고 있는 카메라라고 말할 수 있을까?",
"추적 알고리즘은 사용자로부터 무엇을 수신합니까?",
"CCTV 카메라는 어떤 상태로 구분될 수 있어?",
"카메라를 이용하는 사용자 ID 정보와 카메라의 상테 정보는 다수의 사용자들을 추적하기 위해 필요합니까?",
"영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 사용자로부터 사용자의 ID 와 그 사용자의 GPS 위치 정보를 받아오니?",
"사용자의 스마트 기기의 사용자 프로그램은 수신한 정보를 보정하여 게이트웨이에 보냅니까?",
"사용자의 스마트 기기의 사용자 프로그램은 수신된 정보들을 어디에 전달해?",
"영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 수신한 위치 정보를 이용하여 해당 사용자를 촬영할 수 있는 거리 내의 CCTV 카메라들을 가려냅니까?",
"추적 알고리즘은 무엇을 활용하여 해당 사용자를 촬영할 수 있는 거리 내의 CCTV 카메라들을 가려내?",
"선택된 CCTV 카메라들은 어떤 것이 변경되니?",
"선택된 CCTV 카메라들은 사용자 ID가 바뀌게 되는거야?",
"선택된 CCTV 카메라들은 어떤 상태로 바뀌게 되니?",
"선택되지 않은 CCTV 카메라들 중 사용자 ID에 해당되는 카메라들의 상태가 활성 상태일 때 비활성 상태로 바뀌는 이유는 다른 사용자가 사용하게 하기 위함이니?",
"비선택된 CCTV 카메라 중 사용자 ID에 해당되는 카메라가 활성 상태에서 비활성 상태로 변경되는 이유는 뭐야?",
"비선택된 CCTV 카메라들 중 사용자 ID에 해당되는 카메라들의 상태가 활성 상태라면 비활성 상태로 전환되나요?",
"추적을 위한 카메라 제어는 사용자에 의해 서비스가 마무리될 때까지 계속되니?",
"사용자가 다수일 때 카메라는 어떻게 사용자들을 동시에 추적하게 되니?",
"선택된 각 CCTV 카메라에 대하여 사용자의 위치와 촬영가능 CCTV 카메라의 위치를 비교하여 계산하는 것은 카메라의 무슨 각도입니까?",
"산출된 PTZ 각도를 해당 CCTV 카메라에 보내고, 해당 카메라는 사용자를 추적하여 촬영하는거니?",
"CCTV 카메라의 PTZ 각도는 선택된 각 CCTV 카메라에 대하여 사용자의 위치와 촬영가능 CCTV 카메라의 위치를 비교하여 산출됩니까?",
"사용자가 다수라면 카메라는 사용자 별로 카메라를 할당함으로써 사용자들을 동시에 추적하게 되나요?",
"산출된 PTZ 각도는 어디에 보내지는가?",
"추적을 위한 카메라 제어는 언제까지 계속돼?",
"사용자는 PTZ에 의하여 촬영될 수 없는 범위에 있는 경우 촬영은 종료됩니까?"
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97c8ddb2-ebb7-4c44-af22-0637914504e4 | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>Ⅴ. 결론</h1><p>스마트 안심귀가 서비스는 서비스 이용자가 스마트폰과 같은 스마트 기기를 이용하여 서비스를 요청하면 CCTV 카메라가 이용자를 추적하며 촬영하는 서비스이다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 이용자에 초점을 맞춘 서비스이며 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 사용할 수 있다. 기존의 안심귀가 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었으나, 제안된 안심귀가 시스템은 사용자가 다수인 경우에도 사용자 별로 카메라를 할당함으로써 다수의 사용자가 다수의 카메라에 의하여 동시에 추적될 수 있으며, 안심귀가 서비스의 질이 향상될 수 있다.</p> | [
"스마트 안심귀가 서비스는 사용자가 어떻게 서비스를 사용합니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 어떤 방식인가요?",
"스마트 안심귀가 서비스는 무엇을 활용하여 서비스를 공급합니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 카메라를 이용한 추적 서비스도 제공합니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 촬영 서비스도 공급합니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 어떤 이용자를 타겟했나요?",
"기존의 안심귀가 시스템은 어떤 단점을 가지고 있나요?",
"스마트 기기를 활용해 고객에게 귀가시 안심서비스를 제공하는 것은 무엇인가요?",
"스마트 안심귀가 서비스는 사용자가 다수인 경우 어떻게합니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 말 그대로 귀가 시 유용할 수 있습니까?",
"최근에는 다수의 카메라에 의해 동시에 추적 할 수 있는 서비스까지 공급되고 있나요?",
"언제 다수의 카메라를 이용해 추적 서비스가 제공됩니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 안심귀가 서비스의 질을 기존 대비 향상 시켰습니까?",
"스마트 안심귀가 서비스는 언제 사용자에게 도움이 될까요?",
"기존 대비 스마트 안심 귀가 서비스는 사용자의 인원과 관계없이 양질의 서비스를 제공합니까?"
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57e9082d-8cce-4cd7-8afd-2fad82ba1453 | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>Ⅱ. 기존의 스마트 안심귀가 시스템과 사용자 추적 알고리즘</h1><h2>2.1. 스마트 안심귀가 서비스</h2><p>스마트 안심귀가 서비스는 그림 1과 같이 CCTV 카메라가 서비스 이용자를 추적하며 촬영하는 서비스이다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 이용자에 초점을 맞춘 서비스이며 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 사용할 수 있다. 이용자는 스마트폰과 같은 스마트 기기를 이용하여 서비스를 신청 하게 되고 스마트 기기 내의 서비스 프로그램은 현재의 GPS 위치와 서비스 이용 신청 정보를 방범센터로 보내게 된다. 방범센터는 이용자 주변의 CCTV 카메라를 선별하며 해당 CCTV 카메라를 제어하여 이용자의 방향으로 촬영하게 되고 동시에 서비스 이용자에게 서비스 가능 메시지를 전달하게 된다. 사용자가 귀가하는 경로를 따라 이동하더라도 스마트 기기는 현재 GPS 위치를 방범센터에 지속적으로 전달하고 방범센터는 그 위치를 이용하여 이용자 주변의 CCTV 카메라를 선별하며 이용자의 방향을 향해 촬영하도록 한다. 따라서 CCTV에 의헤 연계된 추적 서비스를 받을 수 있다.</p><p>서비스를 받는 중에 위험한 상황이 발생한다면 스마트 기기를 이용하여 즉각 신고할 수 있다. 신고 사실은 방범센터로 전달되며 모니터 요원에 의해 구조자에게 신고가 접수된다. 이 서비스는 위험한 상황이 발생할 가능성이 높은 지역이나 시간대에 활용하여 실제사건이 발생하였을 때 서비스 이용자가 불가항력으로 신고를 즉각 할 수 없더라도 이용자를 추적하던 CCTV 촬영 영상을 통해 사후에 용의자를 검거하는데 중요한 단서를 확보하게 된다. 또한 CCTV에 의하여 안심귀가 서비스가 되는 지역이라는 사실은 범행을 시도하려는 사람에게 강력한 범죄시도 억제 요인이 되어 범죄 예방효과가 있다고 볼 수 있다. 서비스 이용 중 사건이 발생하여 신고를 할 경우 이미 서비스 이용자에 위치가 방범센터에 의해 파악되어 있고 이용자 주변의 CCTV 카메라도 이미 제어되고 있으므로 보다 빠른 신고절차와 경찰에 의한 사건 처리가 용의하다.</p><h2>2.2. 스마트 안심귀가 시스템의 구성</h1><p>안심귀가 시스템의 구성은 그림 2와 같다. 안심귀가 시스템은 방범센터에 의해 운용되고 방범센터는 크게 CCTV 카메라, 영역관리 서버 그리고 모니터 요원으로 구성된다. 방범센터에서 사용되는 CCTV는 지자체 등의 필요에 의해 시내 도처에 설치되어 있으며 데이터망을 통해 촬영한 영상을 전송하고 제어 명령을 수신할 수 있는 일종의 IP 카메라이다. 이 CCTV는 영역관리 서버가 제어하는 방향으로 회전하여 촬영방향을 바꿀 수 있다. 영역관리 서버는 서비스 이용자의 위치를 파악하고 이용자 근처에 있는 CCTV를 선별하여 데이터 망을 통해 제어한다. 또한 신고가 접수 되었을 경우 방범센터의 모니터 요원에게 그 사실을 알리고 신고자의 위치를 추적하는 역할을 한다. CCTV와 영역관리 서버는 하나의 데이터망 내부에 구성된다. CCTV의 영상과 제어는 보안을 이유로 인터넷망과 같은 일반적인 네트워크와 분리된 사설망에서 운용된다. 그러나 서비스 이용자의 서비스 신청이나 신고 데이터를 전달 받아야 하기 때문에 사설망 내부와 외부의 인터넷 망을 연결하기 위하여 게이트웨이를 통해서 연결된다. 게이트웨이는 망의 내부와 외부를 구분하며 필요한 데이터를 통과시키고 외부의 불필요한 접속을 차단하는 역할을 한다.</p><p>안심귀가 서비스를 이용하고자 하는 사용자는 스마트 기기에 설치된 프로그램으로 서비스를 요청할 수 있으며 요청 즉시 스마트 기기의 프로그램은 GPS 수신기를 통하여 현재 사용자가 있는 장소의 GPS 위치 정보를 획득한다. 이 위치정보와 서비스 요청 사실은 데이터망을 통해 방범센터 게이트웨이를 통해 영역관리 서버에 전달된다. 영역관리 서버는 CCTV 카메라를 제어하는 서버로서 서비스 이용자의 위치정보를 이용하여 이용자 주변에 설치된 CCTV 카메라 중에 이용자를 찰영할 수 있는 CCTV를 선별한다. 선별된 CCTV 카메라와 서비스 이용자의 위치를 비교하여 CCTV 카메라가 이용자를 촬영할 수 있도록 CCTV 카메라의 촬영 방향을 제어한다. 서비스 이용자가 사용하는 스마트폰 프로그램은 주기적으로 GPS 위치정보를 영역관리 서버에 전달하므로 이를 전달 받은 영역관리 서버는 지속적으로 이용자의 위치를 향해 CCTV 카메라가 촬영할 수 있도록 CCTV 카메라의 촬영방향을 제어한다. 따라서 서비스 이용자가 자신이 있는 위치를 이동하더라도 CCTV 카메라는 이용자의 방향으로 추적하며 촬영하게 되며 영역관리 서버는 이용자가 가는 장소 마다 해당 장소 근처에 있는 CCTV 카메라를 선별하여 이용자를 촬영하도록 제어한다.</p><h2>2.3. 사용자 추적 시스템</h1><p>표 1은 기존의 스마트 안심귀가 시스템에서 이용되는 사용자 추적 알고리즘이다. 이를 설명하면 다음과 같다.</p><p>사용자 추적 알고리즘은 영역 관리자 내에 있으며 모든 CCTV 카메라들을 제어할 수 있다. 먼저, 영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 사용자로부터 GPS 위치 정보를 수신한다. 사용자의 스마트 기기의 사용자 프로그램은 수신한 GPS 정보를 보정하여 게이트웨이에게 전달한다. 게이트웨이는 이 보정된 위치 정보를 영역 관리자에게 전달한다. 영역 관리자 내의 추적 알고리즘은 이 정보를 이용하여 사용자를 촬영할 수 있는 거리 내의 CCTV 카메라들을 선별한다. 이 카메라들 가운데 사용자를 촬영할 수 있는 각도 내의 CCTV 카메라들을 선별한다. 선별된 각 CCTV 카메라에 대하여 사용자의 위치와 촬영가능 CCTV 카메라의 위치를 비교하여 해당 CCTV 카메라의 PTZ(Pan Tilt Zoom) 각도를 계산한다. 계산된 PTZ 각도를 해당 CCTV 카메라에 전달하고, 해당 카메라는 사용자를 촬영하게 된다. 카메라 제어는 사용자에 의하여 서비스가 종료 될 때까지 반복된다. 이를 통하여 사용자는 다수의 CCTV 카메라들에 의하여 연속적으로 촬영 되며, 사용자가 현재 카메라의 PTZ에 의하여 촬영될 수 없는 범위에 있는 경우 다음 카메라에 의하여 계속 촬영 된다.</p><p>그러나, 기존의 안심귀가 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 즉, 다수의 사용자가 동시에 안심귀가 서비스를 요청하는 경우 한사람 씩 차례로 처리해주기 때문에 앞에 신청한 사용자가 모두 처리되어야만 해당 서비스를 받을 수 있다는 문제점을 갖고 있었다.</p> | [
"스마트 안심귀가 서비스는 주로 어느 시간대에 귀가하는 이용자에게 초점을 맞춘 서비스야?",
"사용자 추적 알고리즘은 일부 사용자 추적 알고리즘만 통제 가능해?",
"카메라 제어는 서비스가 종료되어도 무한 반복돼?",
"스마트 안심귀가 서비스는 적외선 카메라가 서비스 이용자를 추적 촬영해?",
"스마트 안심귀가 서비스는 어떤 카메라를 활용해?",
"서비스 신청은 무슨 기기를 통해 가능해?",
"스마트 기기 내의 서비스 프로그램이 방범센터에 전송하는 정보로 적절한 것은 무엇인가?",
"방범센터는 이용자 주변의 CCTV 카메라를 제어할 수 있어?",
"방범센터는 이용자에게 서비스 가능 메시지를 전달하진 못해?",
"스마트 기기는 현재의 GPS 위치를 방범센터에 불연속적으로 전송해?",
"스마트 기기로 스마트 안심귀가서비스를 신청하면 방범센터의 어떤 서비스를 받을 수 있어?",
"스마트 안심귀가 서비스는 이용자가 바로 신고를 못하더라도 추후 용의자 검거를 위한 단서 확보에 도움이 돼?",
"스마트 기기로 신고한 사실은 어디로 전달돼?",
"신고 사실은 누가 접수해?",
"그림 2에 나타난 시스템은 어떤 서비스의 내용이야?",
"영역관리 서버는 방범센터에 속하지 않아?",
"안심귀가 서비스를 운용하는 곳에 모니터 요원이 있어?",
"CCTV는 제어 명령 발신이 가능해?",
"CCTV는 시내 일부 특정 지역에만 설치되어 있어?",
"CCTV는 무엇을 통해서 촬영 영상을 전송해?",
"CCTV의 촬영방향은 변경 불가능해?",
"CCTV의 촬영방향 조정을 담당하는 서버의 이름은 뭐야?",
"CCTV의 제어는 보안을 위해 인터넷망에서 운용돼?",
"CCTV의 영상은 일반적인 네트워크인 사설망에서 운용돼?",
"사설망 내부와 외부의 인터넷망을 연결해주는 것의 이름은 뭐야?",
"서비스 이용자의 서비스 신청을 받으려면 게이트웨이가 필요해?",
"게이트웨이는 외부의 불필요한 접속을 차단하지 못해?",
"망의 내부, 외부를 구분하는 역할을 하는 것의 이름은 뭐야?",
"스마트 기기의 프로그램은 어떤 수신기를 사용하여 사용자의 위치 정보를 얻어?",
"다음 중 스마트 기기의 프로그램이 GPS 수신기를 통해 얻는 정보로 옳은 것은 무엇인가?",
"CCTV 카메라를 제어하는 서버의 이름은 뭐야?",
"스마트 안심귀가 시스템에서 사용하는 알고리즘의 이름은 뭐야?",
"사용자 추적 알고리즘은 영역 관리자 내의 CCTV 카메라들을 제어할 수 있어?",
"게이트웨이는 보정된 정보를 누구에게 전달해?",
"게이트웨이에는 수신한 GPS 정보를 보정하는 기능이 있어?",
"추적 알고리즘은 사용자의 모습을 촬영할 수 있는 거리 내의 CCTV 카메라들을 구별해내기 위해 어떤 정보를 활용해?",
"계산된 PTZ 각도를 전달받지 않아도 해당 카메라는 바로 촬영할 수 있어?",
"PTZ 각도를 계산하려면 사용자 위치 외에 어떤 위치 정보가 필요해?",
"서비스가 종료되면 카메라 제어도 정지해?",
"사용자는 단수의 CCTV 카메라에 의해 연속적으로 촬영돼?",
"안심귀가시스템은 많은 사용자에게 동시에 서비스를 제공할 수 있어?",
"안심귀가서비스는 다수의 사용자가 신청할 시, 무작위 순서로 처리하여 서비스를 제공해?",
"게이트웨이는 내부의 불필요한 접속을 차단해?",
"스마트 기기의 프로그램은 어떤 정보를 보정할 수 있어?",
"스마트 안심귀가 서비스는 서비스 이용자의 음성을 추적하며 녹음하는 서비스야?",
"그림 1에 표현된 서비스의 명칭은 뭐야?",
"스마트 안심귀가 서비스는 특히 어느 지역에서 유용하게 쓰여?",
"안심귀가 서비스에는 범죄예방효과가 있어?",
"안심귀가 시스템은 누가 운용해?",
"다음 중 가장 큰 범죄시도 억제요인은 뭐야?",
"스마트 안심귀가 서비스를 이용하면, 그렇지 않을 때보다 신고절차가 신속해?",
"사용자 추적 알고리즘은 영역 관리자 밖에 있어?",
"영역 관리자가 위치 정보를 보정해서 게이트웨이에 전달해?",
"PTZ 각도를 전달받은 CCTV 카메라는 무엇을 촬영해?",
"사용자는 여러대의 CCTV 카메라들에 의해 간헐적으로 촬영돼?",
"이용자가 스마트 안심귀가 서비스를 신청하면 서비스 이용 신청 정보가 어느 곳으로 전송돼?",
"CCTV는 회전이 가능해?",
"서비스를 받는 도중 위기 상황 발생 시, 스마트 기기로 즉각 신고 가능해?",
"CCTV는 영역관리 서버와 상관없이 랜덤으로 촬영해?",
"CCTV와 영역관리 서버는 별개의 데이터망에 구성돼?",
"신고 데이터를 전달 받으려면 사설망 내부와 외부의 인터넷망이 분리되어 있어야 해?",
"안심귀가서비스를 이용하려면 요청 후 대기가 필요해?",
"추적 알고리즘은 GPS 위치 정보를 송신해?",
"영역 관리자 외부의 추적 알고리즘이 사용자의 위치 정보를 수신해?",
"스마트 기기의 프로그램은 GPS 정보를 변형해서 게이트웨이에 전달해?",
"추적 알고리즘은 사용자 촬영이 가능한 각도 밖의 CCTV 카메라들을 선별해?",
"시스템이 동시에 다수의 사용자에게 서비스를 제공할 수 없는 건 장점이야?",
"방범센터는 이용자 주변의 CCTV 카메라를 찾아낼 수 있어?",
"방범센터에서 CCTV 카메라를 이용자 방향으로 촬영하도록 조정 가능해?",
"PTZ 범위 밖에 있는 사용자는 현재 카메라에 촬영될 수 있어?"
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89720d5a-ee58-4258-bf88-755180f295c9 | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 다양한 사건의 발셍 빈도가 증가하고 있으며 이러한 범죄에 대한 예방 효과와 범죄 발생 시 검거율을 높이기 위해 최근 CCTV 설치를 확대해 나가는 상황이다. 이러한 CCTV 설치에 많은 예산이 투입 되었음에도 불구하고 CCTV가 단순한 녹화 위주의 기능을 벗어나지 못하고 녹화가 되더라도 엉뚱한 방향을 촬영하거나 영상의 낮은 해상도로 인해 사건이 발생하였을 경우 사건 해결에 아무런 도움을 주지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 보완하고자 CCTV 관제 센터를 이용하여 모니터링 요원을 이용한 관제, 촬영 지역에 방범등 설치, 보조 카메라 설치 등 다양한 방법으로 CCTV의 효율적인 운용에 대한 방법들이 제시되고 있다. 또한, 이동식 CCTV 카메라의 설치, 고성능 고해상도 CCTV 카메라의 설치, 사람의 얼굴 인식이 가능한 CCTV 카메라의 설치, 밤에도 비교적 선명하게 촬영할 수 있는 적외선 조명이 달린 CCTV 카메라의 설치 등 다양한 방법들도 제시되고 있다. 실외뿐만 아니라 실내에서도 CCTV를 이용한 방범이 다양하게 연구되고 있다. 그러나, 모니터링 요원에 의한 관제는 적은 인원으로 많은 지역의 CCTV 영상을 모니터링 하기도 힘들 뿐 아니라 집중력의 저하로 모니터링 시간이 길어질수록 발생하는 사건을 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점들 때문에 최근에는 자치단체들마다 시민의 안전한 귀가를 돕기 위해 다양한 안심귀가 서비스를 운영하고 있다. 이러한 서비스를 시민들이 원한다는 것은 그만큼 안전에 대한 두려움이 존재하고 기존의 CCTV가 아직 안전에 있어서 그 기능을 충실히 하지 못한다는 반증이다. 따라서 단순한 기능의 CCTV가 아니라 유기적으로 통합되어 지능적으로 범죄를 예방할 수 있는 방범시스템이 되어야 한다.</p><p>최근에 경기도 안양시 동안 경찰서에서는 시민이 스마트폰으로 자신이 귀가하는 사실과 그 목적지를 알려오면 시민의 위치에 따라 근처 CCTV의 영상을 파악하여 집중 모니터링 하는 서비스를 발표하였다. 이 서비스의 경우 CCTV 영상을 이용하여 모니터링 요원에 의헤 모니터링 반을 수 있고 사건이 발생할 경우 즉각적으로 경찰이 출동하여 사건의 처리가 가능하다. 그러나 모니터링 요원에 의해 서비스가 이루어지므로 이 서비스를 이용하는 사람이 많을 경우 인력부족으로 서비스의 질이 낮아질 수 있으며 모니터링 요원의 집중도의 저하로 사전의 발생을 검출하지 못할 가능성이 높다.</p><p>GPS 위치 정보를 이용한 감시 시스템으로 스마트폰과 CCTV를 연계한 스마트 케어 감시 시스템이 있다. 스마트 안심귀가 서비스를 지원하는 스마트 케어 감시 시스템은 GPS 위치정보를 이용하는 방범 시스템으로써 늦은 밤 위험이 발생할지도 모르는 지역을 지날 때 서비스를 받고 싶은 이용자가 스마트폰의 프로그램으로 서비스를 신청하면 방범센터에서는 이용자의 위치를 파악하여 이용자 주변에 설치된 CCTV 카메라의 촬영 각도를 제어하여 이용자가 이동하는 위치를 자동으로 추적하며 녹화하는 서비스이다. 서비스 이용자가 이동하는 경로를 시시각각 촬영할 수 있으며 위험한 상황이 발생할 경우 상황발생 전부터 모든 상황을 촬영하여 용의자를 검거하는데 중요한 단서가 될 수 있다. 그러나 이와 같은 스마트 안심귀가 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 즉, 다수의 사용자가 동시에 안심귀가 서비스를 요청하는 경우 한사람 씩 차례로 처리해주기 때문에 앞에 신청한 사용자가 모두 처리되어야만 해당 서비스를 받을 수 있다는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 안심귀가 서비스를 다수의 사용자가 동시에 요청하더라도 동시에 서비스를 받을 수 있는 방법을 제안한다.</p><p>본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 기존의 안심귀가 시스템이 어떻게 구성되었는지 설명하며 이 시스템이 가지고 있는 문제점에 대해서 기술한다. 제 3 장에서는 이 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제 4 장에서는 제안한 방법으로 다수의 서비스가 이루어지는지 실험을 통해 알아보고 마지막으로 제 5장에서 결론을 맺는다.</p> | [
"최근 CCTV 설치를 확대해 나가고 있는 이유는 무엇인가?",
"범죄 발생 시 검거율을 높이기 위한 수단으로 사용될 수 있는 것은 무엇인가?",
"CCTV 설치를 통해 범죄 예방 효과를 기대할 수 있는가?",
"기존 CCTV의 문제를 해결하기 위한 방안은 어떤 것들이 있는가?",
"기존 CCTV가 가지고 있는 한계로 올바른 것은 무엇인가?",
"이동식 CCTV 카메라는 기존 CCTV보다 높은 성능을 지니는가?",
"실내의 CCTV를 위한 연구는 현재까지는 고려할만한 사항이 아니라고 볼 수 있는가?",
"적외선 조명을 이용하면 야간에도 선명한 영상을 얻을 수 있는가?",
"현재 자치단체들은 다양한 안심귀가 서비를 운영하고 있어?",
"다양한 안심귀가 서비스가 등장하게 된 배경은 무엇인가?",
"시민들은 아직 CCTV가 기능을 충실히 하지 못한다고 느끼고 있니?",
"안양시 경찰서의 인력이 부족하다 하더라도 CCTV 집중 모니터링 서비스의 질은 떨어지지 않을 거라고 봐도 될까?",
"GPS 위치 정보를 이용한 감시 시스템으로 올바른 것은?",
"스마트 케어 감시 시스템을 통해 스마트 안심귀가 서비스를 지원할 수 있니?",
"스마트 안심귀가 시스템이 가지는 한계는 무엇인가?",
"스마트 안심귀가 서비스는 GPS 위치정보를 이용하는가?",
"스마트 안심귀가 서비스의 요청자에 대한 정보는 선입선출형의 자료 구조에 정보가 저장될까?",
"스마트 안심귀가 시스템은 모든 사용자에 대해 병렬식으로 서비스를 제공하는가?",
"CCTV를 설치하여 기대할 수 있는 효과는 무엇인가?",
"비록 잘못된 방향을 촬영하더라도 CCTV는 사건 해결에 도움이 되는가?",
"모니터링 요원에 의한 관제에서 나타나는 한계는 무엇인가?",
"보조 카메라가 추가된 CCTV의 성능은 향상된다고 볼 수 있는가?",
"모니터링 요원에 의한 관제에서 나타날 수 있는 문제점은 무엇인가?",
"앞으로 CCTV는 어떤 형태의 방법시스템으로 발전해야 할까?",
"목적지 위치 정보를 바탕으로 CCTV가 근처 영상을 집중 모니터링하는 시스템에 사용된 전자기기는 무엇일까?",
"경기도 안양시 동안 경찰서에서 발표한 CCTV 집중 모니터링 서비스의 한계는 무엇일까?",
"동안 경찰서에서 발표한 CCTV 집중 모니터링 서비스는 기존 모니터링 요원에 의한 관제 서비스와 같은 한계점을 가지고 있는가?",
"스마트 케어 감시 시스템은 GPS 위치 정보를 이용하는가?",
"동안 경찰서에서 발표한 CCTV 모니터링 서비스는 모니터링 요원의 집중력이 떨어진다 해도 대처가 가능한가?",
"스마트 안심귀가 서비스에서 이용자가 촬영한 정보는 용의자를 검거하는 데 단서가 될 수 있는가?",
"CCTV의 해상도가 낮아도 사건 해결에는 큰 도움이 되는가?",
"모니터링 요원을 추가 배치하여도 기존의 CCTV들이 가지는 한계를 극복하기는 힘든가?",
"실내의 CCTV는 적은 인원이 모니터링을 한다 해도 큰 문제가 발생하지 않는다고 볼 수 있는가?",
"최근 경기도 안양시 동안 경찰서에서 발표한 CCTV 서비는 무엇이니?",
"스마트폰을 이용해도 CCTV의 기능 향상에는 큰 도움이 될 수 없는가?",
"경기도 안양시 동안 경찰서에서 발표한 CCTV 집중 모니터링 서비스가 가지는 장점은 무엇일까?",
"스마트 케어 감시 시스템은 어떻게 작동하는 서비스인가?",
"기존의 CCTV는 단순한 녹화 위주의 기능을 벗어나지 못했다는 한계가 있었는가?"
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55eae2c2-5dea-445b-bfee-fd24dab0bbad | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>Ⅳ. 실험 결과</h1><p>영역관리자, 게이트웨이는 PC 환경으로 .Net Framework 기반의 Windows 운영체제에서 구동하도록 개발하였다. 영역관리자는 다양한 CCTV 카메라들의 영상 출력 및 제어를 위해 Genetec SDK를 사용하였으며, 이용자 프로그램은 Android 운영체제를 이용하는 스마트 기기에서 구현되었다.</p><p>안심귀가 서비스에서 2 명의 이용자가 동시에 서비스를 요청하는 경우 기존의 알고리즘과 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 CCTV 촬영 시 CCTV 화면에 서비스 사용자가 얼마나 정확하고 안정적으로 찍히는지 실험하였다. 기존의 알고리즘에서는 첫 번째 사용자의 안심귀가 서비스가 종료되고 두 번째 사용자의 안심귀가 서비스가 진행되기 때문에 두 번째 사용자는 첫 번째 사용자의 서비스가 종료될 때 까지는 CCTV 카메라가 추적하고 촬영할 수 없다. 반면 제안된 알고리즘을 이용할 경우 동시에 안심귀가 서비스가 제공되기 때문에 두 명의 사용자가 동시에 CCTV 카메라에 의하여 추적될 수 있다.</p><p>그림 3은 기존 알고리즘과 제안 알고리즘의 CCTV 촬영 영상이다. 기존 알고리즘에서는 첫 번째 사용자를 추적하고 촬영하는 동안 두 번째 사용자를 추적하고 촬영할 수 없다. 반면 제안 알고리즘을 이용하면 첫 번째 사용자와 함께 두 번쩨 사용자도 동시에 추적하고 촬영할 수 있었음을 공간적으로 알 수 있다.</p><p>그림 4는 CCTV 촬영 화면에서 사용자와 화면 중심과의 거리를 도시한 실험 결과이며, 제안 알고리즘을 이용하면 첫 번째 사용자와 함께 두 번째 사용자도 동시에 추적하고 촬영할 수 있었음을 시간적으로 알 수 있다. 기존 알고리즘에서는 첫 번째 사용자의 추적이 종료되고 두 번째 사용자를 추적하고 촬영하게 된다. 따라서 두 번째 사용자의 시작 시간은 첫 번째 사용자의 서비스가 종료된 후의 시점이다. 반면 제안 알고리즘을 이용하면 첫 번째 사용자와 함께 두 번째 사용자도 동시에 추적하고 촬영할 수 있다. 따라서 첫 번째 사용자와 두 번째 사용자는 동일 시간에 동시에 추적 서비스를 받고 있음을 알 수 있다.</p><p>현재 본 논문이 구현된 안심귀가 시스템은 8대의 CCTV 카메라로 운영되고 있으므로, 최대 사용자 수는 8명이다. 최대 사용자 수는 CCTV 카메라의 갯수 이하로 제한된다. 사용자 수가 증가하면 카메라의 제어가 증가하기 때문에 제어 정보량이 증가하나, 압축 영상 전송량에 비하여 제어 정보는 미비하기 때문에 정보 전송량 측면에서는 문제가 되지 않는다. 다만, 제어 프로그램이 운용되는 서버의 부하는 이용자의 수에 비례하여 늘어나게 되므로 사용자 수에 따라서 CCTV 카메라 당 제어 횟수를 조절하게 된다.</p> | [
"영역관리자, 게이트웨이는 PC 환경으로 뭐를 개발했어?",
"영역관리자, 게이트웨이는 어떤 환경이야?",
"영역관리자, 게이트웨이는 무슨 운영체제를 사용해?",
"제안된 알고리즘을 이용할 경우 기존 알고리즘 대비 장점이 뭐야?",
"제안된 알고리즘이 두 명의 사용자가 동시에 CCTV 카메라에 의하여 추적할 수 있는 이유가 뭐야?",
"동시에 안심귀가 서비스가 제공되면, 어떤 이점이 있어?",
"제안 알고리즘을 이용하면 첫 번째 사용자와 함께 두 번쩨 사용자도 동시에 추적하고 촬영할 수 있었음을 어떻게 알 수 있어?",
"CCTV 촬영 화면에서 사용자와 화면 중심과의 거리를 도시한 실험 결과는 어디서 확인할 수 있어?",
"안심귀가 시스템의 최대 이용자 수는 몇 명이야?",
"논문의 안심귀가 시스템이 최대 사용자 수는 8명인 이유가 뭐야?",
"사용자 수가 증가해도 정보 전송량 측면에서는 문제가 되지 않는 이유가 뭐야?",
"CCTV 카메라의 갯수 이하로 제한되는 수는 어떤 수야?",
"카메라의 제어가 증가하는 경우는 어떤 경우야?",
"사용자 수가 증가하면 카메라의 제어가 증가하기 때문에 어떤 값이 증가해?",
"사용자 수가 증가하면 제어 정보량이 증가하는 이유가 뭐야?",
"제어 정보가 크면 어떤 측면에서 문제가 있어?",
"서버의 부하는 이용자의 수에 비례하여 늘어나게 되는 문제를 해결하기 위해서는 뭘 해야해?",
"제어 프로그램이 운용되는 서버의 부하는 뭐에 따라 늘어나?",
"이용자의 수에 비례하여 늘어나게 되는 것은 뭐야?",
"영역관리자는 양한 CCTV 카메라들의 영상 출력 및 제어를 위해 어떤 tool을 사용해야 해?",
"이용자 프로그램은 어디서 구현되었어?",
"안심귀가 서비스에서 2 명의 이용자가 동시에 서비스를 요청하는 경우 어떤 알고리즘끼리 비교되었어?",
"최대 사용자 수는 몇명 이하로 제한돼?",
"그림 3에는 어떤 영상이 있어?",
"기존 알고리즘과 제안 알고리즘의 CCTV 촬영 영상은 어디 나와있어?",
"Genetec SDK를 사용한 이유가 뭐야?",
"안심귀가 서비스에서 무엇을 실험했어?",
"ndroid 운영체제를 이용하는 스마트 기기에서 구현된 프로그램은 어떤 프로그램이야?",
"기존의 알고리즘과 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비교는 어떤 경우에 실시되었어?",
"그림 4에는 어떤 정보가 있어?",
"동시에 안심귀가 서비스가 제공되기 때문에 두 명의 사용자가 동시에 CCTV 카메라에 의하여 추적될 수 있는 알고리즘은 어떤 알고리즘이야?",
"두개의 알고리즘이 그림 3에 나와있어?",
"안심귀가 서비스에서 2의 실험은 CCTV 촬영시 서비스 사용자가 얼마나 오래 찍히는지 실험이 진행되었어?",
"기존 알고리즘은 사용자를 복수로 두고 이용되기가 어려워?",
"제안된 알고리즘과, 기존 알고리즘 모두 최대 이용자 수는 1명이야?",
"기존 알고리즘의 경우 두명의 대상에 대해 적용되기 어렵지만 단일 대상에 대해서는 CCTV 카메라가 사용자를 추적할 수 있어?",
"이용자 수가 증가하면 제어 프로그램이 운용되는 서버의 부하는 증가해?",
"제어 정보량은 압축 영상 전송량에 비하여는 미비해?",
"12명의 사람이 논문이 구현된 안심귀가 시스템을 동시에 모두 사용할 수 있어?",
"그림 4에서는 CCTV 촬영 화면이 그대로 나와있어?",
"기존 알고리즘은 변형 알고리즘과 큰 차이가 있어?",
"영역관리자만이 PC환경으로 .Net Framework 기반의 Windows 운영체제에서 구동하도록 개발되었어?",
"그림 3에는 기존 알고리즘의 영상만 있어?",
"제안 알고리즘에서는 두명의 사용자를 포착할 수 있어?",
"이용자 프로그램은 ios 운영체제를 이용하는 스마트 기기에서 구현되었어?",
"기존 이용자가 서비스 사용중에도 두 번째 사용자의 안심귀가 서비스가 진행하려면 기존 알고리즘을 사용해야해?",
"CCTV 카메라의 갯수는 최대 사용자수와 관련있어?",
"기존 알고리즘과 제안된 알고리즘 모두 안심귀가 서비스를 동시에 진행할 수 있어?",
"기존 알고리즘에서는 첫 번째 사용자를 추적하고 촬영하는 과정이 있어?",
"카메라 제어의 감소는 제어 정보량의 감소를 유발해?",
"사용자 수가 감소하면 카메라 제어는 감소해?",
"그림4에서는 두번째 사용자도 촬영 가능함을 보여줘?",
"그림 4를 활용하면 제안된 알고리즘이 두명의 사용자를 추적하고 있음을 확인할 수 있어?",
"압축 영상 전송량이 제어 정보량과 관계가 있어?"
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d3109de8-f1c0-4893-b6c2-5a64c129b655 | 인공물ED | 복수의 이용자를 지원하는 스마트 안심귀가 서비스의 구현 | <h1>요약</h1><p>스마트 안심귀가 서비스는 이용하기를 원하는 사용자는 GPS 위치 정보를 제공하는 스마트 기기를 이용하여 이 서비스를 요청한다. 스마트 안심귀가 시스템은 이용자의 위치 정보를 수신한 후, 이용자의 위치 정보를 이용하여 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고, 그 이용자를 자동으로 추적하며 촬영하기 위하여 선택된 CCTV 카메라들을 제어한다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 이용될 수 있다. 기존의 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 다수의 사용자에게 서비스를 동시에 제공할 수 있는 스마트 안심귀가 시스템을 제안한다.</p> | [
"기존의 안심귀가 시스템의 단점은 뭐야?",
"기존의 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 있어?",
"스마트 안심귀가 서비스를 이용하기를 원하는 사용자는 GPS 위치 정보를 제공하는 스마트 기기를 이용해야돼?",
"스마트 안심귀가 시스템은 어떤 절차로 이루어져?"
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e35cd6f1-f60f-47c9-9a13-f1e99d813d8f | 인공물ED | \(4\)-채널 \(3.125\)-\(\mathrm{Gb}\)/\(\mathrm{s}\)/\(\mathrm{ch}\) VCSEL 드라이버 어레이 | <h1>III. 칩 제작 및 측정 결과</h1><p>본 논문에서 제안한 광 송신단 어레이 칩을 0.11-\(\mu\mathrm{m}\) CMOS 공정을 사용하여 제작하였다. 그림 10 은 제작한 칩의 사진을 보여준다. 한 채널의 코어 사이즈는 \( 0.15 \times 0.18 \mu \mathrm{m}^{2} \) 이며, 4 -채널 어레이 칩은 \( 2.0 \times 1.1 \mathrm{~mm}^{2} \) 면적을 차지한다.</p><p>VCSEL 다이오드 소자는 그림 3 과 같이 전기적 모델링을 통해 50- \( \Omega \) 저항 및 850-fF의 커패시턴스로 구현 하였다. 그림 11은 제작한 칩의 전기적 특성을 측정하기 위한 테스트 셋업 및 PCB 모듈을 보여준다. Anritsu MP1763C Pulse-pattern generator(PPG)를 사용하여 \( 2^{31}-1 \) PRBS 입력신호를 생성하였고, Agilent 86100DDCA 오실로스코프를 통해 출력전압 파형을 측정하였다. 그림 12 는 광 송신기 어레이 칩의 출력전압 eye-diagram을 측정한 결과로서, 800-mVPP \( 2^{31}-1 \) PRBS 입력신호에 대해 \( 2.5 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \) 및 \( 3.125 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \) 의 동작 속도에서 70\( \mathrm{mV}\mathrm{pp}\) 이상의 eye-openin을 가지는 것을 확인하였다.</p><table border><caption>표 1. 제안한 광 송신기 어레이의 성능요약 및 비교</caption><tbody><tr><td>Parameters</td><td>[6]</td><td>[7]</td><td>this work</td></tr><tr><td>Technology</td><td>0.5-\(\mu\mathrm{m}\) CMOS</td><td>0.35-\(\mu\mathrm{m}\) SiGeBiCMOS</td><td>0.11-\(\mu\mathrm{m}\) CMOS</td></tr><tr><td>Channel no. x data rate</td><td>4\(\times\)2.7 \(\mathrm{Gb}/\mathrm{s}\)</td><td>1\(\times\)1.5 \(\mathrm{Gb}/\mathrm{s}\)</td><td>4\(\times\)3.125 \(\mathrm{Gb}/\mathrm{s}\)</td></tr><tr><td>VCSEL diode capacitance</td><td>-</td><td>-</td><td>0.85 \(\mathrm{pF}\)</td></tr><tr><td>Jitter(UI)</td><td>47 \(\mathrm{ps}\)(0.12UI)</td><td>20 \(\mathrm{ps}\)(0.03UI)</td><td>max. 32 \(\mathrm{ps}\)(0.09UI)</td></tr><tr><td>Per channel power dissip.</td><td>37.8 \(\mathrm{mW}\)</td><td>26\(\mathrm{mW}\)</td><td>22.3\(\mathrm{mW}\)</td></tr><tr><td>Core area</td><td>0.06 \(\mathrm{mm}^{2}\)</td><td>-</td><td>0.027\(\mathrm{mm}^{2}\)</td></tr></tbody></table><p>표 1 은 제안한 광 송신기 어레이 칩의 성능요약 및 최근 발표된 광 링크용 어레이 칩의 성능을 비교한다. 참고문헌 [6] 의 칩과 비교해, 비교적 동일한 동작속도에 대해 2.3 배 적은 칩 면적, \( 75 \% \) 작은 지터특성, 및 \( 59 \% \) 적은 전력소모 특성을 갖는다. 참고문헌 [7] 의 경우, SiGeBiCMOS 공정을 사용하기 때문에 전력소모가 다소 높지만, 지터특성은 본 논문에서 제안한 광 송신기 칩보다 우수하다. 그럼에도 매우 적은 칩 면적으로 인해 저가의 솔루션을 제공하는 측면에서 제안한 칩이 우수함을 알 수 있다.</p> | [
"this work에서 Core area값은 뭐야?",
"참고문헌 [7]의 경우 Channel no. x data rate값이 뭐야?",
"Jitter값이 47 \\(\\mathrm{ps}\\)인 항목이 뭐야?",
"참고문헌 [7]의 경우, Per channel power dissip.의 값이 뭐야?",
"참조문헌이 [6]일 경우의 Technology값은 뭐야?"
] |
61976502-86a0-4455-b8bf-29b5dff62ef4 | 인공물ED | 하이브리드 급전을 위한 다양한 가정용 교류부하의직류특성연구 | <h1>2. 하이브리드 급전시스템의 동작 원리 및 분석</h1> <h2>2.1 동작원리</h2> <p>하이브리드 급전시스템은 기존의 교류전원에 적정한 레벨의 직류전원을 동시에 공급함으로써 기존의 교류부하를 교류전원에서 뿐만 아니라 직류전원에서도 사용할 수 있도록 하고, 또 향후 예상되는 직류전용기기도 함께 연결, 사용가능하도록 구성한 복합급전시스템으로 정의한다. 그림1의 하이브리드급전시스템은 교류전원과 직류전원의 두 전원과, 교류 및 직류의 2가지유형의 부하 즉 직류부하와 교류부하와, 이들을 상호연계시켜주는 스위칭매트릭스로 구성될 수 있다.</p> <p>이러한 하이브리드 시스템은 내부적으로 직류와 교류를 모두 공통으로 가지고 있으므로, 그림 2와 같이직류를 공통으로 하는 직류연계(DC common)방식과 또 교류를 공통으로 하는 교류연계(AC common)방식으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 전자의 직류연계를 채택하였다. 직류연계형 하이브리드급전계통은기존의 교류 및 직류 부하에 모두 전력을 공급하기 위해 양방향 PWM정류기, 승압컨버터 및 강압 컨버터 그리고 조건에 따라 계통의 동작모드 및 입출력특성을 제어하기위한 제어부 등으로 구성된다. 교류전원으로는 단상교류 \( 220[\mathrm{~V}] \)를, 직류전원으로는 배터리 뱅크혹은 PV, 풍력, 연료전지 등의 신재생에너지를 각각사용할 수 있다.</p> <p>여기서, PWM정류기는 직류출력전원이 에너지를 공급할 수 없을 경우 교류전원으로부터 에너지를 공급하도록 해 주고, 강압컨버터가 직류부하에 적합한 전압레벨로 변환시켜주게 된다. 만약 교류전원이 정전이 될 경우 직류출력전원으로부터 공급된 에너지가 1차적으로 승압컨버터를 거쳐 PWM정류기로 공급하여 교류부하에 필요한 에너지를 공급하도록 하였고, 이러한 연결구조는 직류연계방식에 해당된다.</p> <p>전체 시스템의 동작은 3가지로 모드로 나눌 수 있는데, 각 모드의 구분은 직류부하의 소비전력에 따라 정격부하모드(모드1), 중부하모드(모드2), 발전모드(모드3)로 나눌 수 있다. 정격부하모드는 직류출력전원의 공급전력과 직류부하의 소비전력이 같은 경우로 정의하며, 직류부하의 공급에너지가 승압형 DC/DC 컨버터를 통해 강압형 컨버터를 거쳐 전달되는 직류 출력전원의 에너지만이 전부일때이다. 중부하 모드는 직류부하의 소비전력이 직류출력전원에서 공급하는 에너지 보다 많을 경우이며 PWM정류기를 통해 상용전원으로부터 전력을 공급받아 직류부하에 전력을 공급한다. 발전모드는 직류 출력전원의 발전전력이 직류부하의 소비전력보다 많은 영역으로 직류 출력전원 발전량이 많아 직류부하에서 소모하고 남는 에너지를 PWM 정류기의 인버팅 모드를 통해 계통으로 발전을 하거나 교류부하에 전력을 공급할 수 있다. 이와 같이 직류 출력전원을 승압 혹은 강압하여 바로 사용할 수 있는 하이브리드 배전시스템은 AC/DC 또는 DC/AC 변환단계의 축소로 인한 직류출력 전원의 효율을 향상시킬 수 있다.</p> <h2>2.2 변환특성분석</h2> <p>교류연계형 하이브리드급전계통은 직류연계형 방식과는 달리 AC\( 220[\mathrm{~V}] \)를 기준으로 하여 기존의 교류 및 직류 부하에 전력을 공급하는 방식으로 현재 상용중인 계통 연계형 분산전원시스템에 PFC정류기를 첨가한 방식으로 그 구성이 간단하나 직류출력전원을 교류로 바꿨다가 다시 직류로 변환해서 사용하기 때문에 시스템 효율이 떨어지는 단점이 있다. 시스템의 구성 그림2 (a)와 같이 PFC정류기, 승압컨버터, PWM 인버터,제어부 등으로 구성된다. 전체 시스템의 동작은 직류연계방식 마찬가지로 3가지로 모드로 동작되며, 정격부하일 경우로 한정하여 그림2의 직류연계시와 교류연계시의 경우 를 비교분석한 결과 표 1과 같이 얻어진다.</p> <table border><caption>표 1 직류연계 및 교류연계의 비교분석</caption> <tbody><tr><td></td><td>교류연계</td><td>직류연계</td></tr><tr><td>효율</td><td>86%</td><td>91%</td></tr><tr><td>제어성</td><td>복 잡</td><td>용이</td></tr><tr><td>안전성</td><td>우 수</td><td>미 흡</td></tr><tr><td>능동소자수</td><td>16개</td><td>12개</td></tr><tr><td>신재생에너지와 연계성</td><td>나쁨</td><td>좋음</td></tr></tbody></table> | [
"표에서 5개 파라미터 분석에서 장점이 더 많은 방식은 어떤거니?",
"교류부하를 교류전원과 직류전원에 동시에 사용하기 위해 어떻게 실행하였나?",
"교류전원 끊기는 경우 시스템은 어떻게 동작하나?",
"표에서 효율이 더 좋은 방식은 뭐야?",
"표에서 제어하기 더 쉬운 방식은 뭐니?",
"무엇이 표에서 제어하기 더 쉬운 방법일까?",
"표에서 구성 시 더 많은 소자수를 필요로 하는 방식은 무엇이야?",
"표에서 직류연계 구성에 필요한 능동소자수는 얼마니?",
"표에서 어떤 방식이 더 안전한가?",
"표에서 신재생에너지와 연계하기 위해 더 좋은 방식은 어떤 것일까?",
"어떤 방식이 표에서 신재생에너지와 연계하기 더 좋니?"
] |
f684b3e6-151f-4738-84ea-74cc65636e0f | 인공물ED | 압전 미세 외팔보 형 수중 음향 벡터센서의 작동 원리와 설계 기법 | <h1>IV. 수중음향 벡터센서 설계</h1><p>본 논문에서는 압전 미세 외팔보 구조물을 이용하여 수중 음향 벡터센서가 구현 가능한지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 압전 미세 외팔보 구조물과 수중 음향의 상호작용을 고려한 모델링을 다루고 있으며 제시된 두 가지의 압전 미세 외팔보 구조에 대하여 디자인파라미터의 제시와 이에 따른 응답특성을 유도하였다. 다음에서는 앞서 정립된 해석 기법을 토대로 수중 음향 벡터센서로 활용하기 위한 설계 기법에 대해서 논의하고자 한다.</p><p>먼저, 미세 외팔보의 공진주파수에 대해서 정규화 하여 주파수 특성을 보기 위해서 \( r=\omega / \omega_{r} \) 을 정의하고 이에 대해서 주파수 특성을 분석하였다. Table 1 의 Flexible cantilever에 나타낸 기하학적 변수를 바탕으로 해석한 결과를 Fig. 8 에 나타내었다. Fig. 8 의 x축은 \( r, \mathrm{y} \) 축은 입사각 \( \theta, \mathrm{z} \) 축은 민감도를 나타낸다.</p><p>본 논문에서 추구하는 압전 미세외팔보는 저주파 수 대역에서 그 활용을 목적으로 하고 있다. 따라서 Fig. 9에서 미세 외팔보의 주파수 특성과 \( 150 \mathrm{~Hz} \) 의 구동 주파수에 대한 미세 외팔보의 방향성을 나타내었다. 첫 번째 그래프에서 \( \mathrm{x} \) 축은 공진주파수에 대해 정규화된 주파수를 나타내며 두 번째 그래프에서 x축은 입사각 \( \theta \) 를 나타낸다. 결과를 보면, Table 1에 나타낸 두 외팔보에 대해서 견고한 구조물로 설계될 경우, 유연한 구조물로 설계된 외팔보보다 민감도 측면에서 성능이 떨어지며 방향 특성이 나타나지 않는 것을 확인할 수 있다. 또한 유연한 구조물로 설계된 외팔보의 경우에서 방향 특성이 코사인 함수 형태로 나타는 것을 확인할 수 있다. 이는 수 \( \mu m \) 의 얇은 미세 외팔보를 매우 유연한 구조물로 설계할 경우, 수중음향 벡터센서로 활용할 수 있다는 것을 보여준다. 그리고 이러한 구조물의 제작 시 일반적인 가공 기술로는 제작이 어려우므로 초소형 기전 기술을 이용하여 제작하여야 할 것으로 판단된다.</p><p>Fig. 10 은 미세 외팔보의 주파수 특성을 나타낸 것으로서 유연한미세 외팔보에서 그 민감도가 우수한 것을 확인할 수 있다.</p><p>또한 Fig. 10은 Figs. 4와 5에 나타낸 동일한 두께 \( (3 \mu m) \) 의 비슷한 강성 \( \left(k_{e q} \simeq 10 \mathrm{~N} / \mathrm{m}\right) \) 을 갖는 두 미세 외팔보의 민감도를 비교한 것으로서 두 번째 형태의 외팔보에 대해서 민감도가 높은 설계가 용이함을 확인할 수 있다.</p> | [
"수중 음향 벡터센서 구현이 압전 미세 외팔보 구조물을 이용하여 가능한지를 알아보기 위해 어떤 방법을 취했어?",
"주파수 특성을 보기 위해 어떤 과정을 거쳤어?"
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41c85ffd-44c0-4b6b-8dac-ee53a43ca2f4 | 인공물ED | Single-Pass VDD 심파를 위한 자동화된 심장 박동기 탈분극파 검출 알고리즘의 효용성 | <h1>II. 연구 방법</h1><p>현재 개발되어 있는 자동화된 검출 알고리즘은 주로 심장 박동파의 진폭을 사용하고 있다. 즉 최근에 검출된 심장 박동파의 진폭을 측정하고 그 측정된 값으로부터 새로운 검출 문턱치를 결정하는 방식으로, 시간에 대해 지수 함수적으로 감소하는 검출 문턱치를 사용하거나 고정된 일정한 검출 문턱치를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 자동화된 심방 탈분극파 검출 알고리즘의 Single-pass VDD 심방 심파에 대한 동작 특성과 효용성을 살펴보기 위하여 매우 단순한 심방 탈분극파 검출 알고리즘을 적용하였다. 알고리즘은 그림 2에 보인 바와 같이 가장 최근에 검출된 2개의 탈분극파의 평균 진폭을 계산하고 계산된 값의 \( 50 \% \)를 다음 번 검출 문턱치로 사용하는 매우 단순한 방법으로 최저치를 \( 0.25 \mathrm{mV} \)로, 최대치를 \( 2.25 \mathrm{mV} \)로 결정하였다. 그림에는 정류된 세 개의 심방 박동파를 보이고 있는데 두 번째 박동(\(\mathrm{B}\))을 검출한 후 새로운 검출 문턱치(\(\mathrm{ST}\))가 현재 박동과 이전 박동의 평균 진폭의 \( 50 \% \)로 결정됨을 보인다. 알고리즘은 매 심방 박동파 검출 시마다 위의 과정을 반복하는 매우 단순한 과정으로 세련된 부가기능 없이 기본적인 자동화된 검출 알고리즘만으로도 Single-pass VDD 심방 탈분극파 검출의 효용성을 보이기 위하여 사용하였다.</p><table border><caption>표1. 9명 환자의 Single-pass VDD 심방심파의 진폭</caption><tbody><tr><td></td><td>\(Pt~1\)</td><td>\(Pt~2\)</td><td>\(Pt~3\)</td><td>\(Pt~4\)</td><td>\(Pt~5\)</td><td>\(Pt~6\)</td><td>\(Pt~7\)</td><td>\(Pt~8\)</td><td>\(Pt~9\)</td><td>All</td></tr><tr><td>Mean</td><td>0.33</td><td>0.62</td><td>0.68</td><td>0.52</td><td>0.45</td><td>1.86</td><td>4.55</td><td>1.06</td><td>1.58</td><td>1.29</td></tr><tr><td>SD</td><td>0.11</td><td>0.10</td><td>0.10</td><td>0.12</td><td>0.15</td><td>0.50</td><td>0.87</td><td>0.14</td><td>0.48</td><td>1.25</td></tr><tr><td>Max.</td><td>0.64</td><td>0.78</td><td>0.80</td><td>0.78</td><td>0.97</td><td>3.10</td><td>6.02</td><td>1.58</td><td>3.12</td><td>6.02</td></tr><tr><td>Min.</td><td>0.11</td><td>0.46</td><td>0.45</td><td>0.26</td><td>0.18</td><td>1.12</td><td>2.86</td><td>0.78</td><td>0.69</td><td>0.11</td></tr></tbody></table><p>알고리즘의 동작특성 및 효용성을 조사하기 위하여 9명의 Single-pass VDD 환자로부터 각각 5분간의 심방 심파를 수집하였다. 사용된 Single-pass VDD 리드는 PhymosTM (Medico 사) 였고 심파에 여러 가지 변화를 주기 위하여 환자들은 심파 수집동안 심호흡하기, 앉기, 서 있기, 똑바로 눕기, 옆으로 눕기, 제자리걸음 등의 동작을 수행하였다. 각 환자들로부터의 심파는 심파로 부터 심방 탈분극파를 확인하기 위해 사용할 ECG 신호 (Lead II)와 함께 Teac 디지털 레코더에 기록되었다. 그림 3에 기록된 심파의 한 예를 심전도와 함께 보였다. 그림에서 상단의 신호는 심방 탈분극파를 확인하기 위해 함께 기록된 ECG이고 그다음 신호는 심방 심파이며, 하단의 신호는 심실 심파이다. 그림에서 보는 바와 같이 심방심파는 매우 큰 진폭 변화를 격고 있음을 알 수 있다. 기록된 심파로부터 가장 큰 진폭 변화와 잡음의 영향을 보이는 1-3분간의 구간을 각 환자들의 심파로 부터 선택하였고 이 선택된 구간들이 알고리즘에 적용되었다.</p><p>표 1에 사용된 각 환자들의 심방 심파의 특성을 요약하였다. 심방 탈분극파의 진폭은 \( 0.11-6.02 \mathrm{~mV} \) 사이로 환자에 따라 매우 큰 차이를 보이며 각 환자 내에서도 약 \( 170 \% \)에서 \( 600 \% \) 까지의 매우 큰 진폭 변화를 보인다.</p><p>그림 4에 두 환자의 시간에 대한 심방 탈분극파의 진폭 변화를 예로 보였다. 환자 1의 경우 탈분극파의 진폭이 \( 1 \mathrm{mV} \) 이하인 반면 환자 7의 경우 약 \( 3 \mathrm{mV} \)부터 \( 6 \mathrm{mV} \) 사이의 매우 큰 변화를 보인다. 그림 5는 환자 1의 진폭변화를 확대시킨 것으로 전반적으로 진폭은 낮으나 매우 큰 변화를 보인다.</p><p>알고리즘은 C++ 로 코드화되어 PC에서 수행되었고 검출하지 못한 (undersense) 탈분극파의 수 와 탈분극파로 잘못 검출한 (oversense) 잡음의 수를 계산하였다.</p><p>알고리즘의 효용성을 객관적으로 비교하기 위하여 현재 대부분의 심장박동기에서 사용하고 있는 고정된 검출 문턱치 방법을 위에 소개한 심파들에 적용하고, 검출하지 못한 탈분극파의 수와 탈분극파로 잘못 검출한 잡음의 수를 계산하여 두 방법을 비교하였다. 고정된 검출 문턱치는 \( 0.25 \mathrm{mV} \)로서 서론에 소개한 Single-pass VDD 심파 검출 관련 연구에서 최저의 문턱 전압치를 제안하기 때문에, 일반적인 심장박동기에서 선택할 수 있는 최저 문턱 전압치인 \( 0.25 \mathrm{mV} \)로선 택하였다.</p> | [
"표1에서 SD행 중에서 All 값을 제외하고 가장 큰 값은 뭐야?",
"표1의 All열에서 가장 큰 값의 행의 이름이 뭐야?",
"표1. 9명 환자의 Single-pass VDD 심방심파의 진폭에서\\(Pt~1\\)환자의 Mean 값은 몇이야?",
"표1에서\\(Pt~1\\)환자가 나타내는 값 중 가장 큰 값은 어떤 행에서 나타나?",
"표1의 \\(Pt~3\\) 환자에서 가장 작게 나타내는 값은 몇이야?",
"표1에서 All값을 더한 값이 6.13이 되는 행 중에서 All값이 작은 행의 이름이 뭐야?",
"표1에서 어떤 환자의 Mean, SD, Max., Min.값을 더한 값이 1.19가 돼?",
"표1에서 모든 환자에 대한 Min.값을 다 더하면 몇이야?",
"자동화된 검출 알고리즘은 어떻게 검출 문턱치를 결정해?",
"\\(Pt~1\\) 열에서 같은 값을 나타내는 행 중에서 All값이 더 큰 행의 이름이 뭐야?",
"알고리즘의 동작특성 및 효용성을 어떻게 검사할 수 있었어?",
"표1의 \\(Pt~4\\) 와 \\(Pt~5\\)환자 중에서 SD값이 더 크게 나타난 환자는 누구야?",
"알고리즘에 대해서 어떻게 객관적인 효용성을 비교했어?"
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2c51fdd9-fcde-408a-b17e-43f7223e0de9 | 인공물ED | 자가 충전 모듈을 이용한 USN 센서노드용 고효율 에너지 전력관리 시스템 구현 및 검증 | <h2>2.4절 SPO 기능을 적용시킨 동적 전력 관리 모듈 설계</h2> <p>본 논문에서 제안하는 SPO 기능을 적용시킨 동적 전력 관리 모듈은 효율적인 에너지 사용과 그로인해 센서 노드가 제한된 에너지원을 가지고 장시간 동작 할 수 있도록 하기 위한 모듈이다. 센서 인터페이스의 동작을 알리는 웨이크업 신호가 SR latch로 입력이 되면 센서와 송신기, 마이크로컨 트롤러에 공급되는 전원을 자체적으로 차단할 수 있는 방식 을 구현 및 검증하였다. 그림 10 에서는 Self Power Off 기 능의 동작 흐름도를 나타내었다. 웨이크업 신호가 발생하면 SR latch의 S 입력으로 high 신호가 인가되고 Q 출력에서 high 신호가 발생하여 BJT 스위치가 On 상태가 된다. 이 때 BJT 의 컬렉터에 연결된 전압이 에미터로 흐르게 된다. BJT 스위치를 통해 센서와 송신기, 마이크로컨트롤러에 전원 전압이 인가되면 센서는 동작한다. 이 때, 센서의 용도에 따라 온도, 습도, 조도의 환경 정보를 송신기를 통해 전달하게 되고 송신기는 싱크노드에 센싱정보를 송신한다. 마이크 로컨트롤러는 디지털포트를 통해 high 신호(Self Power Off)를 발생시킨다. 마이크로컨트롤러로부터 발생된 high 신호는 SR latch의 R 입력으로 전달되고 high를 유지하던 SR latch의 Q 신호는 low로 바뀌게 된다. Q 신호가 high에서 low로 바꿤으로 인해 BJT 스위치는 차단되어 센서와 송신기, 마이크로컨트롤러에 전달하던 구동 전압이 차단됨으로 불필요한 에너지의 소모를 막을 수 있게 된다.</p> <p>그림 11은 센서노드의 전원 관련 부분을 시뮬레이션 하기 위해 모델링된 등가회로이다. SPO 기능을 검증하기 위해 실제 센서노드 시스템에 적용하여 모델링하여 구현하였다. 사용된 SR latch는 시스템 활성화 모듈의 ID Checker 칩 내부에 집적된 SR latch를 사용하였다.</p> <p>그림 12는 동적 전력 관리 모듈에서 웨이크업 신호의 수신과 환경 감지 정보를 싱크노드로 송신 후 SPO 신호가 발생하는 상태를 측정한 파형이다. A 는 센서인터페이스에 공급되었던 파형이 SPO 신호 발생 후 차단 된 상태이고, B 는 SPO 신호를 관측한 것이다. C 는 싱크노드에 전송 된 환경 감지 파형이고 D 는 SPO 신호가 발생한 후 BJT 스위치의 베이스 단자의 상태를 측정한 것이다.</p> <p>그림 13 은 본 논문에서 제안한 자가충전모듈을 이용한 USN 센서노드용 고 효율 에너지 전력관리 시스템을 적용시킨 센서노드 시스템이다. 각각의 단일 센서노드의 동작을 확인하기 위해 그림 14 와 같은 테스트 환경을 구축하였다. 테스트 환경은 센서노드와 싱크노드 사이의 거리는 Typ. \( 5 \sim 6 \mathrm{~m} \), 주파수 대역은 \( 433 \mathrm{MHz} \), 실내조명은 827Lux, 싱크노드 1 대, 센서노드 30 대의 환경을 구축하였다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td>보드 크기</td><td>싱크노드 55mmx60mm 센서노드 50mms50mm 센서인터페이스 13.5mmx34mm</td></tr><tr><td>통신주파수 대역 및 파워</td><td>Frea 433MHz, Power. min-15dBm</td></tr><tr><td>웨이크업 가능거리</td><td>Typical 7m</td></tr><tr><td>일 싱크노드의 통신가능한 센서노드</td><td>max 128개</td></tr><tr><td>태양전지 종류 및 크기</td><td>박막형 solar cell, 150mmx35mm</td></tr><tr><td>초당 충전전압</td><td>mV/sec@87Lux(형광등조명)</td></tr><tr><td>히스테리시스 전압크기</td><td>2.9V@단락전압 6.7V, 차단전압3.8V</td></tr><tr><td>ID Checker Chip 전압</td><td>1.8V</td></tr><tr><td>ID Checker Chip 소모전류</td><td>6.6uA(ID Checker, SR latch)</td></tr><tr><td>전체 시스템 소모전류</td><td>max1.2mA, min10uA (MCU, Sensor, Transmitter, charger, LDO)</td></tr></tbody></table> | [
"본문의 표에서 일 싱크노드의 통신가능한 센서노드의 내용은 뭘까?",
"본문의 표에서 웨이크업 가능거리의 내용은 뭐야?",
"본문의 표에서 초당 충전전압의 내용은 무엇일까?",
"본문의 표에서 히스테리시스 전압크기의 내용은 무엇이니?",
"본문의 표에서 ID Checker Chip 전압의 내용은 무엇이지?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 싱크노드 55mmx60mm 센서노드 50mms50mm 센서인터페이스 13.5mmx34mm인 항목은 무엇으로 보이지?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 Frea 433MHz, Power. min-15dBm인 항목은 무엇으로 보이니?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 Typical 7m인 항목은 무엇으로 보이는가?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 max 128개인 항목은 무엇으로 보일까?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 mV/sec@87Lux(형광등조명)인 항목은 무엇으로 나타내지?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 1.8V인 항목은 무엇으로 나타내는가?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 6.6uA(ID Checker, SR latch)인 항목은 무엇으로 나타낼까?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 max1.2mA, min10uA (MCU, Sensor, Transmitter, charger, LDO)인 항목은 무엇으로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표에서 ID Checker Chip 소모전류의 내용은 무엇이야?",
"본문의 표에서 보드 크기의 내용은 뭐지?",
"본문의 표에서 태양전지 종류 및 크기의 내용은 무엇인가?",
"본문의 표에서 신주파수 대역 및 파워의 내용은 뭐니?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 박막형 solar cell, 150mmx35mm인 항목은 무엇으로 나타내?",
"본문의 표를 보았을 때 내용이 2.9V@단락전압 6.7V, 차단전압3.8V인 항목은 무엇으로 나타내니?",
"본문의 표에서 전체 시스템 소모전류의 내용은 무엇으로 보여?",
"전체 시스템 소모전류의 내용은 본문의 표를 참조하면 무엇일까"
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f64a22fa-69db-43c5-a364-1057557b9d75 | 인공물ED | P(VDF/TrFE) 필름의 두께에 따른 인체 감지형 초전형 PIR 적외선 센서의 특성 | <h1>4. 결론</h1> <p>P(VDF/TrFE) 필름의 두께에 따른 초전형 적외선 센서의 성능지수를 비교 하기 위하여 \( 25 ~\mu \mathrm{m} \) 두께의 P(VDF/TrFE) 후막 초전형 적외선 센서와 \( 1.6 ~\mu \mathrm{m} \) 두께의 P(VDF/TrFE) 박막 초전형 적외선 센서를 제작하였다. 후막 초전형 적외선 센서의 감지부분은 대량생산이 가능한 필름 형태의 분극 처리된 P(VDF/TrFE) 를 사용하였고, 박막 초전형 적외선 센서의 감지부분은 \( 65 / 35 \mathrm{wt} \% \) 의 P(VDF/TrFE)를 2-butanone 용액에 용해시켜 제조한 \( 10 \mathrm{wt} \% \) 용액으로 스핀코팅 방법을 통해 P(VDF/TrFE) 박막을 성막 후 박막의 압전성을 줄이고 초전성을 증가시키기 위해 분극 처리후 센서 제작을 하였다. Table. 3은 P(VDF/TrFE) 후막 및 박막 초전형 적외선 센서의 성능을 나타낸 것이다.</p> <p>제작한 \( 25 ~\mu \mathrm{m} \) 두께의 후막 초전형 적외선 센서는 잡음이 \( 380\mathrm{mV} \)로 다소 높게 나왔으며, NEP는 \( 3.95 \times 10^{-7} \mathrm{~W} \) 로서 다른 상용 세라믹 초전형 적외선 센서와 다소 비슷한 편이었다. \( 1.6 ~\mu \mathrm{m} \) 두께의 박막 초전형 적외선 센서는 후막 초전형 센서의 전압감도에 비해 두단위 이상의 우수한 감도를 나타내었으며, NEP와 D* 도 한단위 이상의 우수한 성능을 나타내었다. 이는 \( 1.6 ~\mu \mathrm{m} \) 두께의 박막 P(VDF/TrFE) 필름의 낮은 열확산 계수에 기인하는 것으로서 보다 얇은 박막 초전형 적외선 센서가 이러한 열형 적외선 센서의 성능을 향상하는 것으로 사료되며 이러한 실험결과로서 박막 P(VDF/TrFE) 필름을 사용한 초전형 적외선 센서의 제작 및 상용화가 가능하리라 판단된다.</p> <table border><caption>Table 3. Comparison of sensor characteristics</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( 25 ~\mu \mathrm{m} \) film sensor</td><td>\( 1.6 ~\mu \mathrm{m} \) film sensor</td></tr><tr><td>신호전압출력</td><td>\( 0.500 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 1.315 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>1잡음전압출력</td><td>\( 380 \mathrm{~mV} \)</td><td>\(251.7 \mathrm{~mV} \)</td></tr><tr><td>전압감도</td><td>\( 9.62 \times 10^{5} \mathrm{~V} / \mathrm{W} \)</td><td>\( 1.01 \times 10^{7} \mathrm{~V} / \mathrm{W} \)</td></tr><tr><td>NEP</td><td>\( 3.95 \times 10^{-7} \mathrm{~W} \)</td><td>\( 2.13 \times 10^{-8} \mathrm{~W} \)</td></tr><tr><td>D*</td><td>\( 5.06 \times 10^{5} \mathrm{~cm} / \mathrm{W} \)</td><td>\( 9.37 \times 10^{6} \mathrm{~cm} / \mathrm{W} \)</td></tr></tbody></table> | [
"후막 초전형 적외선 센서의 신호전압출력은 얼마일까?",
"\\( 1.6 ~\\mu \\mathrm{m} \\) film sensor의 신호전압출력은 얼마인가?",
"\\( 25 ~\\mu \\mathrm{m} \\) film sensor로부터 출력된 잡음전압은 얼마일까?",
"후막 초전형 적외선 센서에서 출력된 잡음의 전압은 얼마일까?",
"실험에 사용된 초전형 적외선 센서 중 신호전압출력이 더 높은 것은 무엇일까?",
"\\( 25 ~\\mu \\mathrm{m} \\) film sensor의 전압감도는 얼마일까?",
"실험결과 전압감도가 더 높게 나타난 센서는 무엇일까?",
"박막 초전형 적외선 센서의 전압감도는 얼마일까?",
"박막 초전형 적외선 센서의 NEP는 얼마인가?",
"NEP 값이 더 높게 나타난 센서는 무엇인가?",
"어떤 센서의 D*가 더 낮게 나타났을까?",
"실험결과 \\( 1.6 ~\\mu \\mathrm{m} \\) film sensor의 D* 값은 얼마인가?",
"박막 초전형 적외선 센서의 감지부분을 스핀코팅하는 데 사용한 용액은 어떻게 제조되었을까?",
"\\( 25 ~\\mu \\mathrm{m} \\) film sensor의 NEP는 얼마인가?",
"잡음전압출력이 더 높게 나타난 센서는 무엇일까?"
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125197a9-ca17-4b80-8bc2-013de151080b | 인공물ED | 다층 구조 신경회로망의 학습 속도 향상을 위한 활성화 함수의 변화 | <h1>IV. 컴퓨터 모의 실힘</h1> <p>기존의 학습 알고리듬과 제안된 학습 알고리듬의 성능을 비교. 평가하기 위해 XOR 문제와 기존의 오차 역전파 학습 방법으로 비교적 학습시키기가 어려운 4 비트 패리티 검사(parity check) 문제를 이용한 컴퓨터 모의 실험을 수행한다. 표 1은 XOR 문제 및 4 비트 패리티 검사 문제로서 모의 실험을 위한 입력 패턴과 학습하고자 하는 목적 패턴을 나타낸다.</p> <p>표 2 는 모의 실험에 사용된 파라미터 값을 표시하며, GBP(General Back-Propagation)는 일반적인 역전파 알고리듬을 사용한 것이고, MBP (Momentum Back-Propagation)는 모멘텀 알고리듬을 나타내고, NMBP(New MBP)는 제안하고자 하는 것으로서 기존의 모멘텀 알고리듬에 은닉층 고차 활성화 함수를 적용한 것이다. 또한, 표 2 의 파라미터 값은 여러 번의 시행 착오에서 얻은 신경망이 최적의 학습속도를 갖도록 설정된 값이다. 다층 신경회로망의 구조는 1 개의 은닉층을 사용한다. 학습 속도의 성능을 비교하기 위한 모의 실험은 여러 가지의 초기 조건을 가지고 행하였으며, 그 중 가장 좋은 학습 결과를 주는 초기 조건에 대해 기존의 방법인 일반적인 역전파 알고리듬, 모멘텀 알고리듬과 제안된 hybrid 학습 알고리듬의 학습 성능을 그림 2와 3에 나타내었다.</p> <p>다음은 제안된 방법의 일반화(generalization) 측면에서의 성능 검토를 위해 신경망의 입력값에 대한 출력 값의 비교를 표 3,4 를 통해 나타낸다. 표 3 에서 보인 결과는 XOR 문제에 대해 은닉층 뉴런수가 3 개인 신경망을 이용한 경우이고, 표 4 는 패리티 문제에 대해 은닉층 뉴런수가 6개인 경우이다.</p> <p>그림 4 는 신경망의 매개변수(parameter)들을 변화시킬 때도 제안하는 방법이 학습 속도의 개선면에서 일반성을 유지하는지를 검증하기 위해 기존의 학습 방법들과 제안한 방법의 오차 수렴 속도를 비교한 것이다.</p> <p>그림 4의 DBDBP는 델타-바-델타 학습 알고리듬을 나타낸다. 사용된 학습 변수들은 각각의 학습 방법들에서 여러 번의 시행착오로부터 얻은 최적의 변수들이다. 그리고, 그림 4 에서 나타낸 p.1 ~ p.5는 사용된 신경망의 매개 변수들의 값을 나타낸다.</p> <p>위의 결과에서 알 수 있는 것처럼, 제안된 hybrid 학습 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 학습속도가 향상됨을 그림 2 와 3,4 를 통해 확인할 수가 있고, 표 3 과 4 에서 보는 것처럼 일반화 측면에서도 기존의 알고리듬에 비해 큰 차이가 없다.</p> <table border><caption>표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td rowspan=2>은닉 뉴런수</td><td colspan=6>Parameter</td></tr><tr><td>\( \eta \)</td><td>\( \sigma \)</td><td>\( \beta \)</td><td>\( \zeta \)</td><td>\( \nu \)</td><td>\( \gamma \)</td></tr><tr><td>p. 1</td><td>6</td><td>0.4</td><td>0.3</td><td>0.8</td><td>0.32</td><td>0.05</td><td>0.096</td></tr><tr><td>p. 2</td><td>6</td><td>0.6</td><td>0.5</td><td>0.8</td><td>0.28</td><td>0.05</td><td>0.097</td></tr><tr><td>p. 3</td><td>6</td><td>0.7</td><td>0.5</td><td>0.8</td><td>0.32</td><td>0.05</td><td>0.060</td></tr><tr><td>p. 4</td><td>5</td><td>0.5</td><td>0.5</td><td>0.8</td><td>0.34</td><td>0.06</td><td>0.100</td></tr><tr><td>p. 5</td><td>5</td><td>0.5</td><td>0.7</td><td>0.8</td><td>0.32</td><td>0.05</td><td>0.060</td></tr></tbody></table> | [
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 1의 \\( \\eta \\)는 어느 정도인가?",
"본문의 표 5에서 p. 4의 \\( \\zeta \\)의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 5에서 p. 5의 \\( \\gamma \\)의 값은 얼마 정도일까?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 1의 은닉 뉴런수는 얼마야?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 2의 은닉 뉴런수는 얼마지?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 4의 은닉 뉴런수는 얼마일까?",
"p. 4의 은닉 뉴런수는 표 5에 의하면 얼마가 되지",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 5의 은닉 뉴런수는 어느 정도야?",
"p. 5의 은닉 뉴런수는 표를 보면 어떤 수치가 되지",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 4의 \\( \\eta \\)는 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 3의 \\( \\eta \\)는 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 2의 \\( \\eta \\)는 어느 정도이지?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 3의 은닉 뉴런수는 얼마인가?",
"p. 3의 은닉 뉴런수는 얼마라고 표5에 나오지",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 3의 \\( \\beta \\)는 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 1의 \\( \\beta \\)는 어느 정도의 값을 보일까?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 2의 \\( \\sigma \\)는 어느 정도의 값을 보여?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 1의 \\( \\sigma \\)는 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 4의 \\( \\beta \\)는 어느 정도의 값을 가지니?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 2의 \\( \\beta \\)는 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 5에서 p. 1의 \\( \\zeta \\)의 값은 얼마야?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 4의 \\( \\sigma \\)는 어느 정도의 값을 보이지?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 5의 \\( \\beta \\)는 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 3의 \\( \\sigma \\)는 어느 정도의 값을 보이니?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 5의 \\( \\sigma \\)는 어느 정도의 값을 보이는가?",
"본문의 표 5. 그림 4의 실험을 위한 파라미터에서 p. 5의 \\( \\eta \\)는 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 5에서 p. 3의 \\( \\zeta \\)의 값은 얼마니?",
"본문의 표 5에서 p. 4의 \\( \\nu \\)의 값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 5에서 p. 5의 \\( \\nu \\)의 값은 어느 정도일까?",
"p. 5의 \\( \\nu \\)의 값은 본문의 표 5에서 얼마가 되지",
"본문의 표 5에서 p. 2의 \\( \\zeta \\)의 값은 얼마지?",
"본문의 표 5에서 p. 1의 \\( \\gamma \\)의 값은 얼마 정도야?",
"본문의 표 5에서 p. 5의 \\( \\zeta \\)의 값은 얼마일까?",
"본문의 표 5에서 p. 2의 \\( \\nu \\)의 값은 어느 정도지?",
"본문의 표 5에서 p. 3의 \\( \\nu \\)의 값은 어느 정도니?",
"본문의 표 5에서 p. 4의 \\( \\gamma \\)의 값은 얼마 정도인가?",
"본문의 표 5에서 p. 1의 \\( \\nu \\)의 값은 어느 정도야?",
"본문의 표 5에서 p. 2의 \\( \\gamma \\)의 값은 얼마 정도지?",
"p. 2의 \\( \\gamma \\)의 값은 표에 보면 얼마라고 나와",
"본문의 표 5에서 p. 3의 \\( \\gamma \\)의 값은 얼마 정도니?"
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6b9f99af-e92b-44b4-89c8-a0c5cfdb5ef2 | 인공물ED | 동영상에서의 모양 정보 부호화를 위한 정점 선택 알고리즘 | <h1>IV. 실험결과</h1> <p>정점 선택 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다음과 같은 실험 방법을 사용하였다. 실험 대상 영상은 \( 176 \times \ 144\) 크기의 MPEG4 표준 실험 영상을 사용하였으며, 모양 정보는 MPEG4 표준 실험 마스크 영상을 사용하였다. 그림 4과 5에 이 실험에서 사용한 "news"와 "weather" 동영상과 각 영상을 부호화하기 위한 마스크 영상을 나타내었다. 이 실험에서는 각 영상에 대하여 30장의 프레임을 사용하여 부호화하였다. 마스크 영상에 내측 외곽선 추적 알고리즘을 적용하여 8방향 체인 코드를 구하였다. BMA를 사용하여 움직임 보상을 수행하였으며, 탐색 범위는 \( (-7 \leq x \leq 7,-7 \leq y \leq 7) \)이다.</p> <p>기존의 영상 내(intra-frame) 정점 부호화 알고리즘 (알고리즘 1), MPEGA FDIS의 CAE 알고리즘(알고리즘 2)과 제안한 방법(알고리즘 3)을 비교하였다. 다각형 근사화를 통한 정점 부호화 방법의 경우에는 \( D_{\max }=\sqrt{2} \)로 설정하였고, CAE 알고리즘의 경우 오차의 측정 방법이 정점 부호화 방법과 다르므로 동일한 오차한계를 부여할 수 없었으나, Alpha 임계치를 128로 설정함으로써 정점 부호화 방법과 비슷하거나 좀 더 큰 오차를 허용하도록 하여 비교 방법에 객관성을 부여하였다.</p> <table border><caption>표 2. 대응 순서의 코드표</caption> <tbody><tr><td>부호(Code word)</td><td>상대적 대응순서</td><td>부호(Code word)</td><td>상대적 대응순서</td></tr><tr><td>0</td><td>1</td><td>1110110</td><td>9</td></tr><tr><td>10+상대좌표</td><td>삽입</td><td>1110111</td><td>10</td></tr><tr><td>110</td><td>2</td><td>1111000</td><td>11</td></tr><tr><td>1110000</td><td>3</td><td>1111001</td><td>12</td></tr><tr><td>1110001</td><td>4</td><td>1111010</td><td>13</td></tr><tr><td>1110010</td><td>5</td><td>1111011</td><td>14</td></tr><tr><td>1110011</td><td>6</td><td>1111100</td><td>15</td></tr><tr><td>1110100</td><td>7</td><td>1111101</td><td>16</td></tr><tr><td>1110101</td><td>8</td><td>1111110</td><td>17</td></tr></tbody></table> <p>알고리즘 1은 각 프레임을 독립적으로 정점 부호화한 방법이며 여기서 사용하는 코드는 \( x \) 방향의 상대좌표와 \( y \) 방향의 상대좌표를 각각 표 1에 의하여 표현한다. 제안한 방법(알고리즘 3)에서는 대응과 삽입 모드 모두 상대적인 값을 사용하여 부호화 하였으며 여기에 사용된 코드는 대응 모드의 경우 표 2와 같으며, 삽입 모드의 코드에 대해서는 표 1의 코드의 앞에 삽입 모드 구분자'10'\(2 \mathrm{bit}\)를 붙여준다. 즉, 대응 모드의 경우 상대적인 대응 순서값을 사용하였으며 삽입 모드의 경우 이전 정점에 대한 상대적인 좌표값을 사용하여 부호화 하였다. 본 논문의 목적은 부호 표현 방법 자체가 아니라 정해진 부호 표현 방법 내에서 최적의 정점을 선택하는 방법을 제시하는 데 있으므로, 다른 부호 표현 방법이 사용되었을 때에도 제안한 정점 선택 알고리즘을 적용할 수 있다. 따라서 보다 개선된 부호 표현 방법을 사용할 경우 더 향상된 결과를 얻을 수 있다.</p> <p>그림 6에서 'news' 영상에 대하여 알고리즘 1,2,3을 적용했을 때의 모양 정보에 대한 비트 발생량을 그래프로 나타내었다. 'news' 영상은 객체의 모양의 변화가 적어 시간적 중복성이 높은 영상이다. 알고리즘 1은 시간적 중복성을 제거하지 않으므로 전체 프레임에 걸쳐 비슷한 비트발생률을 나타내었다. 알고리즘2와 알고리즘 3은 시간적 중복성을 제거하므로 2 번째 프레임부터 비트 발생량이 현격하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 알고리즘 2보다는 제안한 알고리즘 3이 더 적은 비트를 발생시키는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 7에서는 'weather' 영상에 대하여 알고리즘 1,2,3을 적용했을 때의 모양 정보에 대한 비트 발생량을 그래프로 나타내었다. 'weather' 영상은 'news' 영상에 비하여 모양 정보의 변형이 심한 영상이다. 'news'영상과 마찬가지로 알고리즘 1 에 비하여 알고리즘 2,3의비트 발생량이 매우 적게 나타난다. 제안한 알고리즘 3이 알고리즘 2보다 비트발생량이 약간 적게 나타나지만, 그 차이는 'news' 영상에서 보다 좁혀졌음을 알 수 있다.</p> <p>CAE 알고리즘과의 보다 다각적인 비교를 위해 CAE 알고리즘에서 Alpha 임계치를 다른 값을 사용하는 경우에 대해서도 실험을 하였다. Alpha 임계치가 작을수록 허용 왜곡 수치가 작아지므로 보다 많은 비트량이 요구된다. 그림 8의 그래프에서 이와 같은 결과가 잘 나타나고 있다. CAE64는 Alpha 임계치가 64인 경우이며, CAE16, CAE128 역시 Alpha 임계치가 각각 16 ,128인 경우이다.</p> <p>표 3에서는 두 가지 영상의 30프레임에 대한 총 비트 발생량을 알고리즘 별로 비고하였다. 제안한 알고리즘 3은 기존의 단일 영상의 정점을 이용한 외곽선 근사화 방법(알고리즘 1)에 비하여 월등하게 우수한 성능을 나타내는 것을 알 수 있다. 시간적 중복성이 큰 'news' 영상의 경우 변형이 심한 'weather' 영상 보다 제안한 알고리즘의 성능이 더 우수하다. MPEG-4의 CAE 알고리즘에 비해서도 같은 왜곡 조건하에서 비트 발생량 측면에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었음을 알 수 있다.</p> | [
"표2에서 0 부호의 상대적 대응 순서는 무엇이야?",
"본 논문에서 기존 영상과의 부호화 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교함에 있어서 방법에 객관성을 어떻게 확보했어?",
"본 논문의 실험대상 영상을 어떻게 부호화했어?",
"대응 순서의 코드표를 나타낸 표에서 1110000를 부호로 가질때 상대적 대응순서는 얼마야?",
"본문의 표2에서 부호가 10+상대좌표일때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"본 연구의 표2에서 \t1110111의 부호를 가질때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"본 연구의 표2에서 \t1111000를 부호로 가질때 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 1110110의 부호를 가질때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 상대적 대응순서가 12인 Code word는 무엇이야?",
"본 연구의 표2에서 \t1111011가 부호일때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"표2에서 1111001를 부호로 가질때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 나타낸 표에서 부호가 1110011일때 상대적 대응순서는 무엇으로 측정됐어?",
"본 연구의 표2에서 0이 4개가 있는 부호의 상대적 대응순서는 얼마야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 1110001가 부호일때의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 부호가 110일때의 상대적 대응순서는 어떤거야?",
"표2에서 부호가 1111100일때 상대적 대응순서는 어느거야?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 부호에 상대좌표가 들어가는 부호의 대응순서는 어떤거야?",
"본문의 표2에서 부호가 가장 짧은 것의 대응순서는 얼마야?",
"본문의 표2에서 부호가 1111010일때의 상대적 대응순서는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 부호가 1110101일 경우의 상대적 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 부호가 1110010일때의 상대적 대응순서는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 1110100의 부호를 가질때의 대응순서는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 나타낸 표에서 상대적 대응 순서가 가장 낮은 순서인것은 부호가 무엇이야?",
"본 연구의 표2에서 \t1111110가 부호일때의 상대적 대응순서는 어느것이야?",
"본문의 표2에서 상대적 대응순서가 9인 Code word는 어느거야?",
"대응 순서의 코드표를 나타낸 표에서 상대적 대응순서가 11인 Code word는 어떤거야?",
"표2에서 상대적 대응순서가 가장 높은 순서인 부호는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 상대적 대응순서가 2인 Code word는 어떤거야?",
"표2에서 상대적 대응순서가 삽입인 Code word는 무엇이야?",
"본 연구의 표2에서 상대적 대응순서가 10인 Code word는 어떤거야?",
"본문의 표2에서 상대적 대응순서가 4인 Code word는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 상대적 대응순서가 1인 Code word는 무엇이야?",
"본문의 표2에서 상대적 대응순서가 6인 Code word는 어떤 종류야?",
"본문의 표2에서 상대적 대응순서가 16인 Code word는 어떤 부호야?",
"표2에서 상대적 대응순서가 3인 Code word는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 나타낸 표에서 상대적 대응순서가 13인 Code word는 어떤 것임을 알 수 있어?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 상대적 대응순서가 5인 Code word는 무엇이야?",
"표2에서 상대적 대응순서가 8인 Code word는 무엇이야?",
"대응 순서의 코드표를 정리한 표에서 상대적 대응순서가 17인 Code word는 어떤 부호야?",
"본 연구의 표2에서 상대적 대응순서가 15인 Code word는 어떤거야?",
"표2에서 상대적 대응순서가 14인 Code word는 어떤거야?",
"대응 순서의 코드표를 측정하여 비교한 표에서 상대적 대응순서가 7인 Code word는 얼마야?",
"본문의 표2에서 부호가 1111101일때 상대적 대응순서는 얼마야?"
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219b1549-ed92-457e-9cd7-bd79dc6fc138 | 인공물ED | IEC 61850 기반 후비보호계전시스템 보호협조 개선방안 | <h1>1. 서 론</h1><p>IEC 61850 기반의 변전소 자동화 시스템에서는 변전소 자동화를 위해 기존의 하드와이어 대신 통신 네트워크를 사용하고 있다. 따라서 IEC 61850 기반의 통신 시스템에서는 계전기간 통신이 가능하며 이를 이용하여 계전기간 보호협조상의 문제를 개선할 수 있다.</p><p>한시 정정 요소들은 중복 동작이나 오부동작 등을 방지하기 위해 상호간 보호협조가 필요하며, 각각의 보호요소들은 그 보호 대상이 다르고 동작방법이 매우 다양하기 때문에 보호협조의 최적화는 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 국내의 보호계전기들의 보호협조 방법은 국내 실정에 맞도록 수정된 정정 기준에 명시되어 있다.</p><p>표 1은 송전시스템에서 트립용으로 사용되는 한시동작 보호요소들을 정리한 것으로 크게 거리계전기와 과전류계전기로 나뉜다. 국내 정정 기준은 대부분의 경우에 문제없이 적용 가능하나 몇몇 시스템에서는 그대로 적용 시 문제의 소지가 있다. 대표적인 경우가 변압기보호 시스템이다.</p><table border><caption>표 1 송전시스템 한시동작 보호요소</caption><tbody><tr><td></td><td>한시동작 보호요소</td><td>용도</td></tr><tr><td rowspan=5>송전선로</td><td>단락 거리 계전기</td><td>단락보호</td></tr><tr><td>지락 거리 계전기</td><td>지락보호</td></tr><tr><td>과전류 계전기</td><td>방사상선로 단락보호</td></tr><tr><td>지락 과전류 계전기</td><td>방사상선로 지락보호</td></tr><tr><td>방향 자락 과전류 계전기</td><td>파이롯트 계전방식의 후비 보호</td></tr><tr><td rowspan=5>변압기</td><td>지락 거리 계전기 (\(765\mathrm{kV}\)급)</td><td>지락 후비</td></tr><tr><td>단락 거리 계전기</td><td>단락 후비 보호</td></tr><tr><td>방향 자락 과전류 계전기</td><td>지락 후비 보호</td></tr><tr><td>지락 과전류 계전기</td><td>3차권선 과부하 보호 및 변압기 내부고장 후비보호</td></tr><tr><td>지락 과전압 계전기</td><td>3차측 지락보호</td></tr></tbody></table><p>변압기는 계통 고장 시 전력계통의 안전을 위해 충분히 큰 임피던스를 갖도록 설계되는데, 이로 인해 변압기 후비보호용 거리계전기의 보호구간이 과도하게 크게 정정되어 인접 송전선로 후비보호 계전기들의 보호구간을 중복 보호하게 되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미국 IEEE 표준에서와 마찬가지로 국내에서도 정정 기준의 수정을 통해 중복 보호구간을 제거하는 방법을 사용하고 있으나, 근본적으로 문제를 해결하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동일 변전소 내에서 IEC 61850 기반의 통신을 사용하여 계전기간 보호협조상의 문제를 개선할 수 있는 방안을 제안하였다.</p> | [
"기존 하드와이어 대신 통신 네트워크를 활용하는 방법은 무엇인가?",
"IEC 61850 기반의 통신 시스템은 어떻게 계전기간 보호협조상의 트러블을 해결할 수 있는가?",
"표 1은 한시동작 보호요소들을 어떻게 나누었는가?",
"국내 정정 기준이 적용 되었을 때 문제가 발생하는 시스템은 어떤 방법의 시스템인가?",
"국내에 존재하는 보호계전기들의 보호협조 방법은 어떻게 명시되어 있는가?",
"변압기는 어떻게 설계되는가?",
"어떻게 변압기가 제작되니?",
"송전선로에서 단락 거리 계전기의 용도는 무엇인가?",
"송전선로에서 과전류 계전기의 용도는 무엇인가?",
"송전선로에서 파이롯트 계전방식의 후비 보호의 용도로 활용하는 보호요소는 무엇인가?",
"변압기에서 3차측 지락보호 용도로 활용되는 보호요소는 무엇인가?",
"변압기에서 단락 거리 계전기의 용도는 무엇인가?",
"어디에서 지락 과전류 계전기가 방사상선로 지락보호를 위해 적용되는가?"
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224606ef-3718-4f16-a4e9-43b255820ed5 | 인공물ED | 1차원 메디안 필터 기반 문서영상 영역해석 | <h1>IV. 실험 및 고찰</h1> <p>문서영상 영역해석에서 영역분할은 문단을 나누거나 합치는 등 주관적 차이가 있을 수 있다. 그러나 영역분류에서의 오류는 다른 형태의 전자문서로 전환하게 되므로 실험에서는 영역분류의 정확성 \( \left(C_{r}\right) \) \( C_{r}=\frac{\left(N_{r}-N_{m c r}\right)}{N_{r}} \times 100 \)<caption>(4)</caption>을 측정하여 그 성능을 평가하였다. \( C_{r} \)은 문서들을 수작업으로 영역분류 한 결과와 상기된 방법들을 이용한 결과의 비율로 각 방법의 성능이 인간이 수행한 결과에 근접한 정도를 나타낸다. 그리고 식 (4)에서 \( N_{r} \)은 수작업으로 분할한 영역의 수이고 \( N_{m c r} \) 은 수작업으로 분할한 영역 중 해당 방법을 이용한 오 분류 영역 수이다.</p> <p>성능평가는 제안한 영역해석 방법을 기존 방법 3종류, 상용제품 3종류와 영역분류 성능을 비교하여 평가하였다. 그리고 입력 문서영상은 \( 300 \mathrm{dpi} \) 해상도의 스캐너 영상과 디지털 카메라를 이용한 \( 1024 \times 768 \) pixels 크기의 영상을 사용하였으며 대상 문서는 사용하는 언어와 문서구조가 다양하여 단일화된 시험영상을 생성하기 어려우므로 본 실험에서는 자체적으로 마련한 문서영상 40장을 대상으로 실험하였다. 그리고 대상 문서는 신문, 잡지, 논문, 서류, 영수증 등 다양한 종류에서 주로 영역분할이 어려운 형태의 문서들 위주로 선별하였으므로 기존의 방법이나 상용제품의 성능평가 결과가 해당 방법이나 제품에서 발표한 것보다 낮다는 것을 밝혀둔다.</p> <table border><caption>표 3. 영역분류 성능 비고</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>형태 방법</td><td colspan=2>문자</td><td colspan=2>그림</td><td colspan=2>계</td></tr><tr><td>개수(개)</td><td>\( C_{r}(\%) \)</td><td>개수(개)</td><td>\( C_{r}(\%) \)</td><td>개수(개)</td><td>\( C_{r}(\%) \)</td></tr><tr><td>수 작업</td><td>392</td><td>100</td><td>164</td><td>100</td><td>556</td><td>100</td></tr><tr><td>방법</td><td>376</td><td>96</td><td>141</td><td>86</td><td>517</td><td>93</td></tr><tr><td>방법</td><td>369</td><td>95</td><td>129</td><td>75</td><td>498</td><td>90</td></tr><tr><td>방법</td><td>358</td><td>92</td><td>123</td><td>79</td><td>481</td><td>87</td></tr><tr><td>A 6.0</td><td>325</td><td>83</td><td>118</td><td>72</td><td>443</td><td>80</td></tr><tr><td>Omnipage Pro 12</td><td>313</td><td>80</td><td>113</td><td>69</td><td>426</td><td>77</td></tr><tr><td>Fine Reader 5.0</td><td>311</td><td>79</td><td>92</td><td>56</td><td>403</td><td>73</td></tr><tr><td>제안한 방법</td><td>389</td><td>99</td><td>158</td><td>96</td><td>547</td><td>98</td></tr></tbody></table> <p> <표 3>은 기존의 영역해석 방법 가운데 연결요소를 이용하여 영역을 분할하고 문자와 그림의 크기와 밀도 차이 그리고 문자들간의 인접성을 이용하여 분할한 영역의 형태를 분류하는 방법과 연결요소롤 이용하여 영역을 분할하고 상호 상관성을 이용하여 분할한 영역의 형태를 분류하는 방법과 투영윤곽을 이용하여 영역을 분할하고 문자배열의 반복성을 이용하여 분할한 영역의 형태를 분류하는 방법과 상용으로 국내 제품인 P사의 A 6.0과 Scansoft사의 Omnipage Pro 12와 ABBYY사의 Fine Reader 5.0과 제안한 영역해석 방법의 \( C_{r} \)을 비교한 결과로 제안한 방법의 문자와 그림분류 성능이 우수함을 확인할 수 있다.</p> | [
"수작업으로 문자와 그림의 영역을 분류 하였을 때 분류 정확도는 모두 몇 퍼센트야?",
"영역 분류의 오류를 확인하기 위해서 실험을 통해 측정한 영역 분류의 정확성은 어떤 수식으로 나타내?",
"A 6.0 기법을 사용했을 때는 문서들에서 문자를 식별하였을 때 정확도는 얼마야?",
"A 6.0 기법을 사용하였을 때 그림을 분류하는 정확도는 몇 퍼센트야?",
"영역 분류 성능 평가에서 문자와 그림 영역 분별 성능이 가장 낮은 방법은 어떤것이야?",
"수작업 외에 문자와 그림 영역을 가장 잘 분류한 방법은 무엇이야?",
"실험 내에서 문자 영역을 분류할 때 Omnipage Pro 12를 사용하면 정확도는 몇 퍼센트야?",
"영역 해석 방법들의 성능을 비교 평가하기 위해서 실험에서 사용한 영상들을 어떻게 가공하여 사용했어?"
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a0ca07e9-c8c9-48ac-9bac-2e26005d7b23 | 인공물ED | 1차원 메디안 필터 기반 문서영상 영역해석 | <h3>2.2 필터 윈도 모양 및 필터링 방향 결정</h3> <p>2.1에서 이진 문서영상에 메디안 필터를 적용하여 문자와 그림의 분류가 가능함을 설명하였다. 그러나 필터 윈도 내부의 백화소 비율을 극대화하여 문자를 구성하는 흑화소 제거 성능을 높이려면 필터 윈도의 모양을 1차원, 2차원 중 어떤 모양으로 적용하는 것이 좋은가를 결정해야한다. 따라서 문자를 둘러싸는 영역의 크기 \( R \)와 영역 내부의 흑화소 가운데 메디안 필터링 결과 제거된 수 \( \left(N_{B}\right) \)와 제거되지 않고 남은 수 \( \left(N_{\bar{B}}\right) \)를 이용하여 필터 윈도 내부의 백화소 비 \( \left(R_{W_{-} F W}\right) \)가 최대가 되도록 필터 윈도 모양을 결정한다. 그리고 메디안 필터링에서 해당 화소는 자신을 둘러싸는 필터 윈도의 가운데에 위치하도록 하며, 필터 윈도 내부의 백화소 수가 흑화소 수보다 많은 경우만 해당 위치의 흑화소를 백화소로 치환하여 \( R, N_{\bar{B}}, N_{B} \)를 계산한다.</p> <p>\( R_{W_{-} F W}=\frac{\left(R-N_{\bar{B}}\right)-N_{B}}{R-N_{\bar{B}}} \)<caption>(2)</caption></p> <p>계산 과정을<그림 1(a)>를 예로 보면 "+" 모양으로 흑화소가 분포하는 \( R(8 \times 8=64 \) pixels \( ) \) 영역의 각 화소값을 2 차원 필터 윈도\( (8 \times 8 \) pixels \( ) \)의 메디안 필터 링을 수행하면<그림 1(c)>와 같이 영역내의 흑화소는 모두 제거되어 \( N_{\bar{B}}=0, N_{B}=28 \)이 되므로 \( R_{W_{-} F W}=\frac{36}{64} \)이다. 그러나 1차원 필터 윈도( \( 8 \times 1 \) pixels \( ) \)의 메디안 필터링을 영역의 각 점에 수직방향으로 적용하면<그림 1(b)>의 흑화소 부분은 제거되지 않아 \( N_{\bar{B}}=16 \), \( N_{B}=12 \)가 된다. 그리고<그림 1(b)>의 결과를 다시 \( 1 \times 8 \) pixels 크기의 필터 원도를 갖는 메디안 필터링을 수평방향으로 각 점에 적용하면 흑화소는 모두 제거되어 \( N_{\bar{B}}=0, N_{B}=16 \)이다. 따라서 1차원 필터 윈도를 수평방향으로 적용 후 수직방향으로 2번 적용 할 경우 \( R=2 \times 64=128 \) pixels 이고 \( N_{\bar{B}} \)와 \( N_{B} \)는 수평, 수직방향의 값을 각각 더한 형태가 되므로 \( R_{W_{-} w_{F}}=\frac{84}{112} \)이다. 즉 메디안 필터링을 적용할 때 1차원 필터 윈도를 사용하는 경우가 \( 75 \% \)로 2차원의 경우 \( 56 \% \)보다 필터 윈도 내부의 백화소 비율이 높아 다수 값 선택에 의한 문자를 구성하는 혹화소 제거 성능이 더 우수함을 확인할 수 있다.</p> <p>또한 메디안 필터링에서 필터 윈도 내부의 백화소 수를 극대화하기 위해서는 문자 획의 수직 방향으로 1차원 필터 윈도를 적용하여야 한다. 따라서 영어 대, 소문자 52자와 KS 완성형 한글 2350자를 대상으로 문자를 구성하는 획의 방향을 조사한 결과,<표 2>와 같이 영어는 가로와 세로방향의 획을 합쳐서 \( 50 \% \), 한글은 \( 84 \% \)이므로 1차원 필터 윈도를 수평과 수직 방향으로 적용하는 것이 효과적임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 영어와 한글에 대한 문자 획 방향 통계</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>언어 방향</td><td colspan=2>가로</td><td colspan=2>세로</td><td colspan=2>기타</td></tr><tr><td>수(개)</td><td>비율(%)</td><td>수(개)</td><td>비율(%)</td><td>수(개)</td><td>비율(%)</td></tr><tr><td>영어</td><td>26</td><td>20</td><td>39</td><td>30</td><td>69</td><td>50</td></tr><tr><td>한글</td><td>9519</td><td>46</td><td>7759</td><td>38</td><td>3266</td><td>16</td></tr></tbody></table> <p> <그림 2>는 21장의 문서영상을 대상으로 메디안 필터링에서 \( n \times n \) pixels 크기의 2차원 필터 윈도와 \( n \) pixels 크기의 1차원 필터 윈도를 수평과 수직방향으로 적용하여 문자영역 흑화소를 제거한 예로 2차원 필터 윈도를 사용한 경우 평균 \( 95 \% \)이고 1차원 필터 윈도를 사용한 경우는 평균 \( 99 \% \)로 2차원으로 적용하는 것보다 우수함을 확인하였다.</p> <h3>2.3 필터 윈도 크기 결정</h3> <p>필터 윈도의 크기 \( \left(l_{r}\right) \)는 내부의 백화소 수를 극대화할 수 있도록 결정해야 하지만 문서의 경우 문자의 크기가 다양하여 \( l_{w} \)를 정하기 어렵다. 그러나 문서에서 문자의 분포가 가장 많으므로 분할 영역들의 평균 크기 \( \left(l_{ave_{-} s e g}\right) \)는 문자의 평균 크기 \( \left(l_{ave_{-} c h a r}\right) \)와 비슷하다는 점을 이용하여 \( l_{w} \)를 결정한다. 또한 필터링 했을 때 모든 문자를 다 분류하지는 못해도 모든 크기의 분자를 분류할 수 있으면 후 처리에서 오류 수정이 가능하므로 \( l_{w} \) 크기를 \( l_{w}\)=\(4 \times\left(l_{ave_{-} c h a r}\right) \)<caption>(3)</caption>로 하여 \( \left(l_{ave_{-} c h a r}\right) \)보다 큰 모든 크기의 글자가 분류되도록 한다. 식 (3)에서 \( l_{w} \)는 시험 문서영상 50장을 대상으로 실험하여 결정한 값이며 그 결과의 한 예를<그림 3>에 나타내었다. 그리고 필터링 결과 문자로 분류된 영역을 음영이 있는 사각형으로 표시하였다.</p> | [
"그림과 문자를 분류를 위해 사용되는 방법은 무엇인가?",
"표 2. 영어와 한글에 대한 문자 획 방향 통계에서 영어의 가로획 방향 갯수는 몇 개인가?",
"표 2. 영어와 한글에 대한 문자 획 방향 통계에서 비율을 살펴볼 때 영어는 가로에서 몇 퍼센트인가?",
"세로를 살펴볼 때 영어와 한글 중 어느 것이 갯수가 많은가?",
"세로에서 한글은 비율이 몇 퍼센트 차지하는가?",
"가로와 세로 중 한글에서 비율이 더 큰 것은 무엇인가?",
"표 2. 영어와 한글에 대한 문자 획 방향 통계에서 비율을 볼 때 가로에서 한글은 몇인가?",
"기타에서 비율이 더 높은 언어의 수는 몇 개인가?",
"가로에서 9519개를 가지는 언어는 무엇인가?",
"표 2. 영어와 한글에 대한 문자 획 방향 통계에서 한글의 기타 갯수는 얼마로 나오는가?"
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c1d7d5a3-cea7-4f2a-bd8a-3d5948a480de | 인공물ED | 1차원 메디안 필터 기반 문서영상 영역해석 | <h1>III. 메디안 필터 기반 문서영상 영역해석</h1> <p>제안한 영역해석 방법은 연결엣소 생성을 고속화한 X. Li의 방법을 이용하여 문서영상을 세부 영역으로 분할하고 분할한 영역은 1차원 메디안 필터를 이용하여 문자와 고 밀도 그림으로 분류한다. 그리고 메디안 필터에 의해 제거가 어려운 볼드체 문자는 표피 제거 필터를 이용하여 문자 획을 엷게 한 후 메디안 필터를 적용하고 메디안 필터에 의해 분류되지 않은 그래프, 표와 같은 저 밀도 그림은 문자의 최대크기를 이용하여 문자와 구분함으로써 상용제품을 포함한 기존의 방법들보다 문자와 그림 분류의 정확성을 높인다.</p> <h2>1. X Li의 방법을 이용한 영역분할</h2> <p>방법은 연결요소를 생성하고 인접한 같은 형태의 연결요소들을 결합함으로써 영역을 생성하는 상향식 방법이다. 이 방법은 가로방향 라인단위로만 연결요소를 생성하고 인접한 라인간 연결요소들을 결합하여 완성된 형태의 연결요소를 만드는 방식이므로 4 또는 8방향으로 탐색하여 연결요소를 생성하는 방식보다 계산량이 적어 수행시간이 짧다.</p> <h2>2. 메디안 필터를 이용한 문자와 그림분류</h2> <h3>2.1 이진 문서영상에서의 메디안 필터링</h3> <p>메디안 필터는 해당 화소 값을 주변의 화소 값을 포함한 중간 값으로 바꾸는 필터이다. 따라서 메디안 필터를 0과 1의 값만 존재하는 이진(binary) 영상에 적용할 경우 중간 값은 필터 윈도 내의 0과 1 중 다수를 차지하는 값이 된다. 그리고 영어 대, 소문자 52자와 KS 완성형 한글 2350자를 대상으로 사용빈도가 높은 영어 폰트 3종류와 한글 폰트 3종류를 실험한 결과 각 문자를 둘러싸는 직사각형에 대해 문자를 구성하는 흑화소 비는 영어가 평균 \( 27 \% \), 한글이 평균 \( 31 \% \) 로 그 결과를<표 1>에 기록하였다.</p> <table border><caption>표 1. 문자를 둘러싸는 사각형에 대한 내부 흑화소 비율</caption> <tbody><tr><td colspan=2>항목 폰트종류(크기 10points)</td><td>영역크기(R) (pixels)</td><td>흑화소 수(B) (pixels)</td><td>B/R (%)</td></tr><tr><td rowspan=3>영어</td><td>Times New Ronman</td><td>3871</td><td>1069</td><td>28</td></tr><tr><td>신명조</td><td>6206</td><td>1448</td><td>23</td></tr><tr><td>고딕</td><td>3826</td><td>1100</td><td>29</td></tr><tr><td rowspan=3>한글</td><td>바탕체</td><td>302352</td><td>105937</td><td>35</td></tr><tr><td>신명조</td><td>471210</td><td>131579</td><td>28</td></tr><tr><td>고딕</td><td>421620</td><td>128629</td><td>31</td></tr></tbody></table> <p> <표 1>의 결과와 같이 이진 문서영상을 메디안 필터링 하면 문자부분은 필터 윈도 내부에 백화소 수가 더 많게 되어 다수 값을 택하는 필터의 특성에 의해 구성 흑화소는 백화소로 치환되어 제거된다. 그러나 사진과 같은 밀도가 높은 그림의 경우 흑화소의 비율이 높아 제거되지 않고 남게 되어 문자와 그림의 구분이 가능하다.</p> | [
"표피 제거 필터는 어떤 과정을 통해 문자와 그림 분류의 정확성을 높이나?",
"영역크기가 302352인 한글 폰트는 무엇인가?",
"영역크기가 3871인 영어 폰트의 종류는 무엇인가?",
"제안한 영역해석 방법은 어떻게 문서영상을 세부 영역으로 분할 하지?",
"한글의 폰트가 신명조일 때 흑화소 수는 무엇인가?",
"영어 폰트가 고딕체일 때 영역크기는 무엇인가?",
"X Li의 방법은 어떤 방법이지?",
"영어 폰트가 Times New Ronman 일 때 B/R은 몇 퍼센트인가?",
"영어가 신명조일 때 영역크기는 무엇인가?",
"흑화소 수가 1448일 때 영어 폰트는 무엇인가?",
"한글 폰트가 바탕체일 때 흑화소 수는 무엇인가?",
"한글 폰트가 무엇일 때 영역크기가 471210로 나타나나?",
"한글 폰트가 고딕체일 때 B/R은 몇 퍼센트인가?",
"B/R이 35 퍼센트인 한글 폰트는 무엇인가?"
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ae87897c-ce0c-4507-b32d-dc9844368c83 | 인공물ED | \(1.2\mathrm{V} 10\mathrm{b} 500\mathrm{MS/s\mathrm{\) 단일채널 폴딩 CMOS A/D 변환기 | <h1>IV . 결론</h1><p>본 논문에서는 \( 4 \mathrm{G} \) 이동통신 시스템을 비롯해 고성능 디지털 계측기, wideband 통신 시스템 등에 적용 가능한 고성능 \( 10 \mathrm{~b} 500 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \mathrm{ADC} \) 를 제안한다. 제안하는 \( \mathrm{ADC} \) 는 \( 500 \mathrm{MHz} \) 의 고속 변환속도를 유지하면서 저전력 소면적 특성을 만족하기 위해 폴딩 신호처리 기법을 적용해 단일채널 형태로 설계되었으며, 효율적인 신호처 리를 위해 상위 \( 3 \mathrm{~b} \), 하위 \( 7 \mathrm{~b} \) 의 분할구조로 설계함과 동시에 높은 \( \mathrm{FR} \) 을 처리하기 위해 cascaded 풀딩-인터풀 레이팅 신호처리 기법을 적용하였다. 특별한 보정기법을 포함하지 않는 제안하는 \( \mathrm{ADC} \) 는 \( 10 \mathrm{~b} \) 해상도를 만족할 수 있는 고성능 입력신호 처리부, zero-crossing 오차 및 비교기 오동작을 최소화하기 위한 다중위상 \( \mathrm{THA} \) 를 포함하여 성능을 향상시켰다. 특허 folded cascode 출력부를 갖는 폴딩 증폭기를 설계하여 하위 \( 7 \mathrm{~b} \mathrm{ADC} \) 의 zero-crossing 오차율 감소 및 주파수 특성을 향상시켰으며, 상 하위 \( \mathrm{ADC} \) 의 출력 비트간 발생할 수 있는 지연시간 오차를 방지하기 위한 동기화 기법을 적용하여 고속의 변환속도에서도 안정적인 성능특성을보인다. 제안하는 설계기법을 적용한 시제품 \( \mathrm{ADC} \) 는 0.13\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) \( 1 \mathrm{PGM} \) n-well CMOS 공정으로 제작되었으며, 유효면적은 \( 1.5 \mathrm{~mm}^{2} \) 이다. \( 1.2 \mathrm{~V}(1.5 \mathrm{~V}) \) 의 전원전압 및 \( 500 \mathrm{MHz} \) 의 변환속도에서 주변회로를 포함해 약 \( 150 \mathrm{~mW} \) 의 전력을 소모하는 저전력의 특성을 만족하며, 측정결과 입력 주파수 \( 40 \mathrm{MHz} \) 이하에서 약 \( 52 \mathrm{~dB} \) 이상의 \( \mathrm{SNDR} \) 성능특성을 보인다. 표 1 에는 본 논문을 통해 제안된 \( \mathrm{ADC} \) 의 주요 사양과 실험결과를 나타내었으며, 표 2 에 \( 10 \mathrm{~b} \) 해상도에서 \( 500 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 이상의 고속 변환속도를 갖는 \( \mathrm{ADC} \) 의 최신 연구동향을 본 연구결과와 비교 정리하였다.</p><table border><caption>표1. 제안하는 ADC 사양 및 측정 결과</caption><tbody><tr><td>Resolution</td><td>10bits</td></tr><tr><td>Conversion rate</td><td>500MS/s</td></tr><tr><td>Power Supply</td><td>1.5V/1.2V</td></tr><tr><td rowspan="2">SNDR</td><td>54.8dB</td></tr><tr><td>52.2dB</td></tr><tr><td rowspan="2">SFDR</td><td>63.4dBc</td></tr><tr><td>60.2dBc</td></tr><tr><td>Power Dissipation</td><td>150mW</td></tr><tr><td>INL/DNL</td><td>\(\pm\) 2.95LSB/\(\pm\) 1.24LSB</td></tr><tr><td>Active Die Area</td><td>1.5 \(\mathrm{mm^{2}}\)</td></tr><tr><td>Process</td><td>0.13 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td></tr></tbody></table><table border><caption>500MS/s 이상의 변환속도를 갖는 10b ADC의 최근 연구동향</caption><tbody><tr><td>참고문헌</td><td>구조</td><td>SNDR(dB)</td><td>변환 속도(MHz)</td><td>전력 소모(mW)</td><td>면적 \(\mathrm{mm^{2}}\)</td><td>사용 공정</td></tr><tr><td>SMLouwsma</td><td>SAR</td><td>49.3</td><td>1350</td><td>175</td><td>1.6</td><td>0.13 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>A Razzaghi</td><td>Folding</td><td>51.6</td><td>1000</td><td>2000</td><td>5.3</td><td>0.35 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>A verrna</td><td>pipeline</td><td>52.8</td><td>500</td><td>55</td><td>0.5</td><td>90 \(\mathrm{nm}\)</td></tr><tr><td>R C Taft</td><td>Folding</td><td>56.3</td><td>1000</td><td>1260</td><td>49</td><td>0.18 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>This work</td><td>Folding</td><td>52.2</td><td>500</td><td>150</td><td>1.5</td><td>0.13 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)</td></tr></tbody></table> | [
"10b ADC에서 pipeline를 사용한 사람은 누구야?",
"ADC의 최근 연구동향을 나타낸 표에서 10b ADC에 pipeline 구조를 사용한 사람은 누군가?ㅈ",
"10b ADC의 연구 동향에서 SMLouwsma가 사용한 구조는 어떤거야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 SMLouwsma참고문헌에서 전력는 얼마나 소모했어?",
"10b ADC의 최근 연구동향을 나타낸 표에서 SMLouwsma의 전력소모량은 얼마인가?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 A Razzaghi참고문헌에서 전력소모량은 얼마야?",
"10b ADC의 연구 동향중 변환 속도가 1350MHz 나타난 참고 문헌은 누구의 것이야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 Folding구조를 사용한 A Razzaghi문헌에서 사용공정은 몇 마이크로미터야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 Folding구조를 사용한 This work 문헌에서 사용공정을 얼마야?",
"500MS/s 이상의 변환속도를 갖는 10b ADC의 연구중 전력소모량이 1260mW로 나타난 것은 누구의 참고 문헌이야?",
"10b ADC의 최근 연구동향 중 누구의 참고 문헌에서 전력소모량이 1260mW가 나왔는가?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 pipeline구조를 사용한 A verrna문헌에서 사용공정은 얼마야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 This work참고문헌에서 전력소모량은 얼마야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 R C Taft참고문헌에서 전력소모량은 얼마야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 Folding구조를 사용한 R C Taft 문헌에서 사용공정은 얼마야?",
"500MS/s 이상의 변환속도를 갖는 10b ADC의 최근 연구동향 중 R C Taft의 사용공정은 몇인가?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 A verrna참고문헌에서 전력소모량은 얼마야?",
"10b ADC의 최근 연구동향중 SAR구조를 사용한 SMLouwsma문헌에서 사용공정은 몇 마이크로미터야?",
"제안하는 ADC의 Power Dissipation의 값은 얼마야?",
"제안하는 ADC의 측정결과에서 SFDR의 낮은값은 얼마야?",
"표 1의 제안하는 ADC의 측정결과의 SFDR 중 낮은 값은 몇이야?",
"제안하는 ADC의 Process는 몇 \\(\\mathrm{\\mu}\\mathrm{m}\\)야?",
"cascaded 풀딩-인터풀 레이팅 신호처리 기법을 적용한 제안하는 \\( \\mathrm{ADC} \\) 는 어떻게 설계되었어?",
"제안하는 ADC의 해상도는 몇bits 야?",
"표 1에서 제안하는 ADC의 해상도 값은 얼마야?",
"제안하는 ADC의 측정결과에서 전환률은 얼마야?",
"표 1에 따르면 ADC의 전환률은 몇으로 나타나?",
"제안하는 ADC 의 Power Supply는 몇 볼트야?",
"제안하는 ADC에서 SNDR는 얼마야?",
"제안하는 ADC의 Active Die Area는 몇 \\(\\mathrm{mm^{2}}\\)야?",
"제안하는 ADC의 INL/DNL는 얼마의 값을 가져?",
"표 1을 보면 INL/DNL 값은 얼마야?"
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6f52a279-47ac-4f9d-b7b0-a14eba1d07cb | 인공물ED | 결합 마이크로스트립 선로상의 펄스형태 신호의 전파 및 누화 특성 해석 | <h1>Ⅲ. EMP 신호에 의한 결합 마이크로스트립 선로의 분산 및 누화 특성</h1> <p>전자기 펄스파형은 높은 주파수로 증가함에 따라 진폭은 감소하는 무한개의 정현파로 이루어져 있다. 마이크로스트립 선로상에서 위상속도는 주파수에 의존하기 때문에 펄스파형의 다른 주파수 성분들은 다른 위상속도로 전파하게 되며, 결국 마이크로스트립 선로의 종단점에서 펄스파형의 왜곡을 야기시킨다. 기하학적 구조상으로 볼 때 전자계가 도파로, 동축선로, 스트립선로에서는 하나의 매질에 한정되는 반면, 마이크로스트립 선로는 필드가 부분적으로는 공기중에 있고, 부분적으로 유전체에 존재하도록 되어 있다. 이러한 선로 구조에서 공기와 유전체의 경계면에서는 순수한 TEM 모드외에 고차모드가 발생하게 된다. 그러므로 위상상수는 주파수의 선형함수가 아니며 선로의 분산특성으로 인해 파형의 분산을 야기시킨다. 또한 아주 작은 펄스폭을 갖는 EMP 신호에 대해 결합 마이크로스트립 선로와 같이 밀집되게 위치한 스트립 도체는 고유 주파수 분산과 전파 감쇄에 더하여 신호 펄스의 결합 왜곡을 일으키며, 이웃하는 선로에 예기치 않는 누화(crosstalk)를 발생시킨다.</p> <p>본 논문에서는 결합 마이크로스트립 선로에서 가우시안(Gaussian) 펄스, 구형 (square) 펄스, 사다리꼴 펄스, RF 펄스와 같은 EMP 신호의 분산 및 누화 특성을 고찰하기 위해서 앞에서 언급한 우수 및 기수 모드 유효유전상수에 대한 Kirschning과 Jansen의 closed-form 근사식과 해석적 방법을 결합하였다.</p> <p>그림 2와 같은 결합 마이크로스트립 선로의 응답을 분석하기위해 입력 신호를 우수 모드와 기수 모드로 나누어 생각한다. 우수 모드에서는 원신호의 진폭이 절반이고 동상인 두 신호를 각각의 마이크로스트립 선로에 급전시키는 반면에 기수 모드에서는 같은 두 신호를 \( 180^{\circ} \)의 위상 차이로 급전시켜준다. 이 때 선로 1의 입력 신호에 대해 선로 1과 2의 응답은 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 여러 펄스신호 식과 이들의 Fourier 변환식</caption> <tbody><tr><td>펄스헝태</td><td>시간 영역 수식</td><td>Fourier변환 수식</td></tr><tr><td>Gaussian 펄스</td><td>\( f(t)=\operatorname{Aexp}\left(-a^{2} t^{2}\right) \)</td><td>\( F(f)=\frac{A \sqrt{\pi}}{a} \exp \left(-(2 \pi f)^{2} / 4 a^{2}\right) \)</td></tr><tr><td>구형 펄스</td><td>\( f(t)=\left\{\begin{array}{ll}\mathrm{A}, & -L \leq t \leq L \\ 0, & \text { otherwise }\end{array}\right. \)</td><td>\( F(f)=2 A \frac{\sin (2 \pi f L)}{2 \pi f} \)</td></tr><tr><td>사다리꼴 팰스</td><td>참고문헌 [7]의 식 (5) 참조</td><td>참고문헌 [7]의 식 (6) 참조</td></tr><tr><td rowspan=2>RF 펄스</td><td rowspan=2>\( f(t)=\left\{\begin{array}{ll}\text { Acos } \omega_{o} t, & -L \leq t \leq L \\ 0, & \text { otherwise }\end{array}\right. \)</td><td>\( \begin{aligned} F(f)=& A\left[\frac{\sin \left[L\left(\omega-\omega_{0}\right)\right]}{\left.\left(\omega-\omega_{0}\right)\right]}\right.\\ &\left.+\frac{\sin \left[L\left(\omega-\omega_{0}\right)\right]}{\left.\left(\omega-\omega_{0}\right)\right]}\right] \end{aligned} \)</td></tr></tbody></table> <p>\( v_{1}(t, L)=\frac{1}{2}\left[v_{e}(t, L)+v_{o}(t, L)\right] \)<caption>(2a)</caption></p> <p>\( v_{2}(t, L)=\frac{1}{2}\left[v_{e}(t, L)-v_{o}(t, L)\right] \)<caption>(2b)</caption></p> <p>여기서 \( v_{e}(t, L) \)와 \( v_{o}(t, L) \)는 각각 입력 신호에 대한 선로 1의 우수 및 기수 모드 응답이며, 식 (3)과 같이 나타낸다.</p> <p>\( v_{e}(t, L)=\int_{-\infty}^{\infty} V(f, z=0) e^{+j\left[2 \pi f t-\beta_{e}(f) L\right]} d f \)<caption>(3a)</caption></p> <p>\( v_{o}(t, L)=\int_{-\infty}^{\infty} V(f, z=0) e^{+j\left[2 \pi f t-\beta_{o}(f) L\right]} d f \)<caption>(3b)</caption></p> <p>본 논문에서 주파수에 의존하는 감쇄상수 \( \alpha(f) \)는 무시된다고 가정하였으며, 위상상수 \( \beta_{e} \)와 \( \beta_{o} \)는 앞장에서 구한 유효유전율에 의해 구할 수 있다.</p> <p>식 (3)에서 적분구간은 \( -\infty<\mathrm{f}<\infty \) 이지만 어떤 주파수 \( f_{L} \) 이상에서 적분값은 무시될 수 있다. 그래서 펄스폭이 넓은 신호는 낮은 \( f_{L} \)을 갖게 되며, 아주 폭이 좁은 펄스는 높은 주파수 성분을 갖으며 더 높은 \( f_{L} \)을 필요로 한다. 만일 \( \tau \)가 펄스폭이라면 그 때, \( f_{L} \)은 식 (4)와 같이 표현된다.</p> <p>\( f_{L}=\zeta / \tau \)<caption>(4)</caption></p> <p>여기서, \( \zeta \)는 파형에 따른 상수이며 적분의 수렴도를 고려하여 선택해야만 한다.</p> <p>식 (3) 의 변환식 \( V(f, z=0) \)는 가우시안, 구형, 사다리꼴 펄스, 그리고 이러한 펄스에 의해 변조된 임의의 RF 펄스와 같은 많은 일반 파형에 대해 쉽게 얻어진다. 또한 좀 더 복잡한 파형의 변환은 이러한 기본 파형을 이용하여 만들어질 수 있다.</p> <p>주파수 의존 위상상수 \( \beta_{e}(f) \)과 \( \beta_{o}(f) \)의 복잡성이 closed-form의 적분계산을 어렵게 한다. 이러한 적분 계산을 하는데는 크게 3가지로 분류할 수 있다. 첫째는 가장 직접적인 방법인 수치적분법이고, 둘째는 적분식의 전체 적분구간에 대해 근사화하는 테일러 급수 전개(Taylor series expansion) 방법이다. 이 방법은 수치적분법에 비해 계산시간이 덜 걸리는 장점은 있지만 정확도면에서는 떨어진다. 세째는 식 (4)의 적분구간에 대해 어떤 정지위상점을, 갖는 \( f_{s} \)를 찾아 수식을 재배열함으로써 적분을 수행하는 정지위상법 (The method of stationary phase)이다. 이는 펄스가 선로를 따라 진행해 갈 때 거리 L에 대한 정지위상점은 어떤 시간창에 대해서만 알 수 있으며, 시간창은 펄스의 위치와 일치한다. 그러나 시간 간격이 너무 짧아서 대부분의 경우에 전체 펄스를 포함할 수 없으므로 이 방법은 한정된 범위에서만 유효하다. 본 논문에서는 비교적 정확성을 가지며 시뮬레이션하기에 편리한 수치적분법을 이용하였다.</p> | [
"전자기 펄스 파형은 어떻게 이루어져 있어?",
"위상속도는 어떻게 전파하게 돼?",
"마이크로스트립 선로는 어떻게 존재하도록 돼있어?",
"EMP 신호의 분산 및 누화 특성을 고찰하려고 해석적 방법을 어떻게 결합했어?",
"마이크로스트립 선로의 응답을 분석하려고 어떻게 나누어 생각해?",
"기하학적 구조상으로 볼 때 전자계는 어떻게 한정돼?",
"밀집되게 위치한 스트립 도체는 결합 왜곡을 어떻게 일으켜?",
"Gaussian 펄스의 시간 영역 수식의 값은 뭐야?",
"표 1에서 시간 영역 수식 값 \\( f(t) \\)를 나타내는 Gaussian 펄스는 뭐야?",
"Gaussian 펄스의 Fourier 변환 수식의 값은 뭐야?",
"구형 펄스의 Fourier변환 수식의 값은 뭐야?",
"RF 펄스의 Fourier변환 수식은 뭐야?",
"\\( \\zeta \\)는 어떻게 선택해야해?",
"\\( \\zeta \\)는 파형에 따른 상수인데 선택할 때 어떠한 고려가 필요해?",
"식 (3) 의 변환식 \\( V(f, z=0) \\)는 어떻게 얻어져?",
"closed-form의 적분계산을 어떻게 어렵게해?",
"복잡한 파형의 변환은 어떻게 만들어질 수 있어?",
"주파수의 선형함수가 아닌 위상상수는 분산을 어떻게 야기시켜?",
"구형 펄스의 시간 영역 수식의 값은 뭐야?",
"RF 펄스의 시간 영역 수식의 값은 뭐야?",
"위상상수 \\( \\beta_{e} \\)와 \\( \\beta_{o} \\)는 어떻게 구할 수 있어?",
"우수 모드에선 마이크로스트립 선로에 어떻게 급전시켜?"
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68b7467e-adfc-4d24-8b3f-f68deca1c594 | 인공물ED | 크로스토크 제거를 통한 입체 음향 구현에 관한 연구 | <h1>V. 실험 및 성능평가</h1> <h2>5.1 실험방법 및 제시</h2> <p>음향 청취실험 시 일반적으로 가정환경 및 보편적인 청취실을 기준을 만족한다. 이를 위해 ITU-R에서 정한 멀티채널 시스템의 평가 항목에 따라 맞추어 실험을 행하였다. 이는 그림 8과 같다. 여기에서는 피험자가 일반 환경에서 표준 TV set으로 재현될 때의 경험하는 문제에 관한 것이다. 음악만을 재생하는 스피커의 경우 \( \pm 30^{\circ} \)의 배치를 가진다.</p> <p>이 논문에서는 멀티채널 스피커를 사용하여 정면 채널 및 서라운드 채널에 대하여 크로스토크를 제거 시 청취자가 인지하는 질을 조사하는 것이 목적이다. 일반적으로 멀티채널 시스템에서 성능 평가시 다음의 항목에 대해 실시하는 것이 통례이다.</p> <ol type=1 start=1><li>Low-frequency Reproduction</li> <li>Listening & Viewing Position</li> <li>Program material</li> <li>Reproduction Level</li></ol> <h3>5.1.1 청취 실험실 음향 특성</h3> <h3>5.1 .2 청취 실험실 셋업</h3> <p>\( \pm 30^{\circ} \)의 두 개의 앞쪽 스피커는 ITU-R 권고안에 따라 \( 1.7 \mathrm{m} \)의 높이, 주변 밝기는 스크린 주위에서 5 LUX 정도의 조도를 유지하였다. 실험 전 재생물(시료)에 대해서는 Video sequence의 경우 HDD recording system에 미리 저장되었으며 Audio signal은 ONKYO 5106 decorder를 이용하여 HDD에 WAV 파일로 저장되었다. Audio만 있는 신호는 CD\((44.1 \mathrm{kHz}\) \(16 \mathrm{~bit}) \)를 이용하였다. 사용된 스피커는 평탄한 주파수 특성을 가진 2 way Tannoy series 5로 재생하였다.</p> <p>실험의 진행은 미리 음원이 저장된 PC를 통하여 중앙에 설치된 마이크를 통하여 크로스토크의 성능이 시험되었고, 주관평가 시에는 중앙에 의자를 설치하여 청취자와 스피커간의 거리가 \( 1.7 \mathrm{m} \)를 유지하도록 하였다. 서브우퍼(LFE X-over)의 경우는 SR 용도의 18" 제품을 사용하였다. LFE X-over는 주파수 \( 20 \mathrm{Hz}-1000 \mathrm{Hz} \)의 가변이 가능한 액티브형 dBX 320를 사용하였다.</p> <h3>5.1.3 평가용 프로그램 소스</h3> <p>평가 대상과 목적에 따라서 가장 적절한 것을 선택하여 사용하여야 한다. 프로그램 소스는 클래식 음악, 대중음악, 보컬 등을 포함한 것이 바람직하지만 EBU에 의해 제작된 SQM(Sound Quality Assessment Material)을 사용하기도 한다. 가정환경 내에서의 평가를 위해서 현재까지 특별히 제작된 것이 없으며 각 개발자들이 개별적으로 녹음하여 사용하고 있다. 본 논문에서의 실험은 일반적 \( 44.1 \mathrm{kHz}\) \( 16 \mathrm{bit} \)로 녹음된 음원(Dry source) 2종과 5.1채널로 녹음된 음원 3종 총 5종의 음원을 이용하였다.</p> <ol type=1 start=1><li>쥬라기 공원 첫 번째로 쥬라기 공원에 들어갔을때의 장면, 여기서 디아노사우르스 등의 동물 등장</li> <li>쥬라기 공원 티렉스가 등장시의 장면, 비오는 소리등의 확산음장</li> <li>라이언 일병구하기 - 오마하 해변 상륙장면</li> <li>브리튼 벤자민 "Young persons"</li> <li>레베카피존 "spanish harlem"</li></ol> <h3>5.1 .4 주관평가</h3> <p>주관평가는 입체적인 느낌(spatial impression)을 재현하는 것에 대하여 그것의 해상도와 질을 추정하는 것이 목적이다. 프로그램의 종류에 따라 다른 평가 항목을 가져야한다. 시청각 프로그램을 위한 주제에 대한 입체적인 인상에 \( 1 \mathrm{dB} \) 위치에서 5점의 간격을 가진 척도의 등급으로 평가를 실시한다. 0은 시청각 프로그램에 의해 생성되는 입체적인 인상이 입체적인 소리의 인상과 아무 관련이 없다는 것을 정의하며 5의 등급은 소리의 인상이 시각의 인상에 따라서 완전히 일치하는 것을 의미한다. 입체적인 소리에 대해 다음과 같은 인자를 포함한다.</p> <ol type=1 start=1><li>앞의 방향에서 넓이에 관한 입체적인 인상</li> <li>앞의 방향에서 깊이에 관한 입체적인 인상</li> <li>소리에 의해 청취자가 느끼는 음악같은 느낌의 정도</li></ol> <p>1)~3)의 인자에 대하여 평가자가 느끼는 성능에 대한 가중치는 평가하는 청취자에 의해 결정되도록 한다. 오디오만 재생되는 프로그램에 대해 '5' 는 녹음이 된 공간을 완전하게 재현하는 것을 뜻하며, '0' 은 재현되는 공간과 녹음하는 공간사이에 아무 상관이 없음을 말한다. 이런 것들은 다소 막연한 부분이기에 청취 대상자간, 즉 피험자간에 충분한 토론이 필요하다.</p> <p>음의 품질평가는 다음과 같은 ITU-DS.562.3의 권고를 따르며, 이 논문에서는 음악의 평가에 흔히 사용되는 다음의 5등급 척도를 사용하였다.</p> <table border><caption>표 2. 5등급 선호도 척도</caption> <tbody><tr><td>점 수</td><td>척 도</td></tr><tr><td>5</td><td>아 주 좋 다</td></tr><tr><td>4</td><td>좋 다</td></tr><tr><td>3</td><td>보 통</td></tr><tr><td>2</td><td>나 쁘 다</td></tr><tr><td>1</td><td>아주 나쁘다</td></tr></tbody></table> <h3>5.1 .5 자극의 제시</h3> <p>ITU-R 권고에서는 일대일 비교법에 의한 2개 음의 차이를 엄밀하게 비교할 경우에는 다음의 방법으로 제시할 것을 권고하고 있다. A가 원음이고 B가 평가음일 경우 A, B 모두 평가음일 경우가 있다. 어느 경우에도 제시 순서와 조합을 랜덤하게 해야 한다. 하나의 평가 세션(session)은 시간을 약 15분 ~20분 이하로 하며 휴식시간은 평가시간과 같은 정도로 하는 것으로 한다. 간단한 평가를 위해서 1회만 제시하여 평가하기도 한다. 제시방법은 다음의 표 3과 그림 10에서 보는 것과 같은 제시방법을 사용하여 평가하였다.</p> <p>이 실험에서 일대일 평가방법에 따라 미리 녹음된 소스를 A: 기존의 음, B: 크로스토크 제거 된 음을 랜덤하게 피험자에게 제시하였다.</p> <p>6명의 피험자에게 제시하는 음은 각각 제시 순서가 다른 파일로 미리 녹음하여 주관평가를 실시하였다.</p> <h2>5.2 트랜스오럴 성능평가</h2> <p>크로스 토크 제거기의 성능평가를 위해 주파수 제한적인 대역에 걸쳐서 성능을 측정하였다.</p> <p>그림 11 에서는 \( 20^{\circ} \)와 \( 30^{\circ} \)에서 좌, 우축(Left\& Right)의 값들을 Amplitude의 차이로 본 것이다. 결과에서 \( \pm 30^{\circ} \) 에서의 크로스토크 성능을 살펴보면 그 결과 \( 38 \sim 42 \mathrm{dB} \)의 크로스토크 제거(cross-talk cancellation) 성능을 가지고 있고 \( 1.2 \mathrm{kHz} \)에서 군형 있는 성능을 갖는 것으로 나타났다.</p> <h2>5.3 선호도 평가</h2> <h3>5.3 .1 5 .1채널에서 서라운드채널에 대한 주관평가</h3> <p>동원된 청취자는 총 6명이며 3명의 전문가(음향연구 3년 이상자)와 3명의 비전문가(일반인)가 2가지 항목이 있는 설문지에 대해 최고 5점 내의 0.1간격의 점수를 등급 시키도록 하였다.</p> <p>총 5종의 음원에 대해 주관평가 하였다. 그 중 단일 음원에 의한 평가결과와 음악을 이용한 평가 결과는 다음과 같다.</p> <h3>5.3 .2 서라운드 채널에 대한 음상 확장감</h3> <h3>5.3 .3 서라운드 채널에 대한 음상 깊이감</h3> | [
"본문의 표 2. 5등급 선호도 척도에서 점수가 4점일 때 척도는 무엇이니?",
"본문의 표 2. 5등급 선호도 척도에서 점수가 2점일 때 척도는 뭐지?",
"본문의 표 2. 5등급 선호도 척도에서 점수가 5점일 때 척도는 무엇인가?",
"본문의 표 2. 5등급 선호도 척도에서 점수가 3점일 때 척도는 무엇일까?",
"본문의 표 2. 5등급 선호도 척도에서 점수가 1점일 때 척도는 무엇이니?"
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a2ac880a-df38-49ef-803d-b946a6015bdf | 인공물ED | 송변전 지리정보 시스템을 이용한 고압 송전선과 거주지 간 이격거리에 대한 인식 평가 | <p>로지스틱 회귀분석의 결과는 표 5 와 같다. 다변수 분석의 결과를 바탕으로 했을 때 남성에 비해서 여성이 약 2.06배(95% 신뢰구간: 1.05 ~ 4.07배) 더 인식 거리를 실측 거리보다 가깝게 평가하는 경향이 있었고, 50세 이상인 응답자가 19~29세 응답자에 비하여 약 3.66배(95% 신뢰구간: 1.29~10.38배) 더 인식 거리를 실측 거리보다 가깝게 평가하는 경향이 있었다. 반면에, 고압 송전탑및 송전선, 변전소가 거주지로부터 얼마나 떨어져 있어야한다고 생각하는지에 대해서 1 km 이상이라 응답한 사람은 그렇지 않은 사람에 비하여 인식 거리를 실측 거리보다 더 멀리 평가하는 경향이 있었다. 다변수 분석 모형에포함되지는 않았지만, 보통이거나 나쁘게 본인의 건강상태를 평가한 응답자가 좋게 본인의 건강상태를 평가한응답자보다 좀 더 인식 거리를 실측 거리보다 가깝게 평가하는 경향이 있었다. 다른 교육 수준, 전자기장의 잠재적 건강 위험에 대한 우려 여부, 전자기장에 대한 정부 조치의 평가 변수는 통계적으로 유의하지 않았다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Factors</td><td colspan=3>Univariate analysis</td><td colspan=3>Multivariable analysis</td></tr><tr><td colspan=2>Crude OR(95 % CI)</td><td>P</td><td colspan=2>Adjusted OR(95 % CI)</td><td>P</td></tr><tr><td>Gender</td><td colspan=2></td><td></td><td colspan=2></td><td></td></tr><tr><td>Men</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td></tr><tr><td>Women</td><td>1.86</td><td>(0.96~ 3.59)</td><td>0.067</td><td>207</td><td>(1.05~ 4.07)</td><td>0.037</td></tr><tr><td>Age(years)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>19~29</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td></tr><tr><td>30~39</td><td>0.64</td><td>(0.20~ 1.99)</td><td>0.437</td><td>0.63</td><td>(0.20~ 2.00)</td><td>0.438</td></tr><tr><td>40~49</td><td>1.57</td><td>(0.51~ 4.83)</td><td>0.434</td><td>1.69</td><td>(0.54~ 5.26)</td><td>0.369</td></tr><tr><td>50~</td><td>3.43</td><td>(1.23~ 9.59)</td><td>0.019</td><td>3.66</td><td>(1.29~ 10.38)</td><td>0.015</td></tr><tr><td>Education level</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>High school graduate or in college or below</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>College graduate or above</td><td>0.72</td><td>(0.37~ 1.39)</td><td>0.323</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Concerns about the po-tential health riskson EMF</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Not concerned or don’t know</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Concerned</td><td>0.65</td><td>(0.30~ 1.42)</td><td>0.282</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Efficacy of governmental actions</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Effectively conducted or don’t know</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Not effectively conducted</td><td>0.63</td><td>(0.31~ 1.31)</td><td>0.219</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Self-rated health</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Good or don’t know</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fair or bad</td><td>2.65</td><td>(1.38~ 5.08)</td><td>0.003</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Safety distance from power lines</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Below 1 km or don’t know</td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td><td>1.00</td><td>(Ref)</td><td></td></tr><tr><td>Above 1 km</td><td>0.37</td><td>(0.18~ 0.77)</td><td>0.008</td><td>0.37</td><td>(0.17~ 0.79)</td><td>0.010</td></tr><tr></tr></tbody></table> | [
"표 2에서, Safety distance from power lines가 약 1km 정도일 때 Multivariable analysis의 P값은 얼마인가?",
"표 2에서 Self-rated health가 Fair or bad일 때, Univariate analysis의 P값은 얼마인가?",
"Univariate analysis 중 P의 값이 0.067인 데이터는 요인이 무엇일 때인가?",
"표에서 Factors가 Women인 경우 Multivariable analysis 중 P 값은 얼마로 나타나는가?",
"Univariate analysis의 Crude OR(95 % CI)이 1.57 값을 갖는 나이대는 무엇인가?"
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82b8dc76-54ef-405c-9864-051c6d92093a | 인공물ED | 송변전 지리정보 시스템을 이용한 고압 송전선과 거주지 간 이격거리에 대한 인식 평가 | <h1>III 결 과</h1> <p>설문조사의 총 응답자 수는 725 명으로, 남성이 356 명 (\( 49.1 \% \)), 여성이 369 명 (\(50.9 \% \)) 이었다(표 1). 응답자의 연령대는 고투 분포하였고, 40 대가 162 명(\(22.3\%\))으로 가장 많았다. 교육 수준의 경우, 고등학교 졸업 혹은 대학 재학 중이 454 명(\(62.6\%\)), 4년제 대학 졸업 이상이 163명(\(22.5\%\)) 이었다. 자가보고 건강상태에 대해서는 보통 혹은 나쁨이 260 명 \( (35.9 \%) \), 좋음이 457 명 \( (63.0 \%) \) 이었다.</p> <table border><caption>표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성</caption> <tbody><tr><td colspan=2>Classification</td><td>N</td><td>\(\%\)</td></tr><tr><td rowspan=2>Gender</td><td>Men</td><td>356</td><td>49.1</td></tr><tr><td>Women</td><td>369</td><td>50.9</td></tr><tr><td rowspan=5>Age</td><td>19~29</td><td>130</td><td>17.9</td></tr><tr><td>30~39</td><td>137</td><td>18.9</td></tr><tr><td>40~49</td><td>162</td><td>22.3</td></tr><tr><td>50~59</td><td>146</td><td>20.1</td></tr><tr><td>60~</td><td>150</td><td>20.7</td></tr><tr><td rowspan=4>Education level</td><td>Elementary school graduate or below</td><td>51</td><td>7.0</td></tr><tr><td>Middle school graduate</td><td>57</td><td>7.9</td></tr><tr><td>High school graduate or in college</td><td>454</td><td>62.6</td></tr><tr><td>College graduate or above</td><td>163</td><td>22.5</td></tr><tr><td rowspan=3>Self-rated health</td><td>Fair or below</td><td>260</td><td>35.9</td></tr><tr><td>Good and very good</td><td>457</td><td>63.0</td></tr><tr><td>Don't know</td><td>8</td><td>1.1</td></tr></tbody></table> <p>응답자의 699 명(\(96.4\%\))이 전자기장이 잠재적으로 건강에 안 좋은 영향을 미친다는 것을 들어본 적이 있다고 응답하였고, 이 중 588 명 \( (81.8 \%) \) 이 이에 대하여 걱정된다(어느 정도 걱정됨, 매우 걱정됩)고 응답하였다(표 2). 또, 이 중 551 명 \( (76.0 \% \) \%이 정부가 전자기장과 관련된 잠재적 건강 위험으로부터 응답자를 보호하기 위하여 효과적인 조치를 취하고 있지 못하다고 생각하였다.</p> <table border><caption>표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려</caption> <tbody><tr><td>Ouestion</td><td>Response</td><td>N</td><td>\(\%\)</td></tr><tr><td rowspan=2>Have you received amy infomation about potential health risks linked to electromagnetic fields?</td><td>Yes</td><td>699</td><td>96.4</td></tr><tr><td>No</td><td>26</td><td>3.6</td></tr><tr><td rowspan=3>How concerned are you about thepotential health risks of electromagnetic fields?</td><td>Concerned</td><td>588</td><td>81.1</td></tr><tr><td>Not concerned</td><td>109</td><td>15.0</td></tr><tr><td>Don't know</td><td>2</td><td>0.3</td></tr><tr><td rowspan=3>In your opinion, do public bodiesact effectively or not to protect youfrom potential health risks linked to electromagnetic fields?</td><td>Yes, effectively</td><td>127</td><td>17.5</td></tr><tr><td>No, not effectively</td><td>551</td><td>76.0</td></tr><tr><td>Don't know</td><td>21</td><td>2.9</td></tr></tbody></table> | [
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 질문에 모른다 라고 답한 %는 몇 %인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 질문에 모른다 라고 답한 %는 몇 %라고 볼 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 성별은 남자가 356명으로 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 성별은 남자가 356명으로 몇 %에 해당하다고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포를 보면 19~29세가 130명으로 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포를 보면 19~29세가 130명으로 몇 %에 해당하다고 할 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포 40-49세는 162명이 응답했는데 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포 40-49세는 162명이 응답했는데 몇 %에 해당하다고 볼 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포가 30~39세는 137명으로 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중에서 연령대 분포가 30~39세는 137명으로 몇 %에 해당하다고 할 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중 연령대 분포에서 50-59세에 해당하는 %는 몇 %인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중 연령대 분포에서 50-59세에 해당하는 %는 몇 %라고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성에서 성별 분류는 여성은 50.9%로 몇 명이 응답했는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성에서 성별 분류는 여성은 50.9%로 몇 명이 응답했다고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 중학교 졸업은 \t7.9%에 해당하며 몇 명인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 중학교 졸업은 \t7.9%에 해당하며 몇 명이라고 볼 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중 교육 수준 분포를 보면 초등학교 졸업자 이하는 51명으로 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중 교육 수준 분포를 보면 초등학교 졸업자 이하는 51명으로 몇 %에 해당하다고 볼 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 연령대 분포를 보면 60세 이상은 몇 %에 해당하는가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 연령대 분포를 보면 60세 이상은 몇 %에 해당하다고 할 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 고등학교 졸업 또는 대학 졸업자는 454명이며 총 몇 %인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 고등학교 졸업 또는 대학 졸업자는 454명이며 총 몇 %이라고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강 항목에서 좋고 아주 좋은 이라고 답한 응답자는 몇 명인가?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강 항목에서 좋고 아주 좋은 이라고 답한 응답자는 몇 명이라고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강에서 좋고 아주 좋은 이라고 답한 %는 몇 %인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강에서 좋고 아주 좋은 이라고 답한 %는 몇 %라고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 대학 졸업자 이상은 163명으로 총 몇 %인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 교육 수준 분포에서 대학 졸업자 이상은 163명으로 총 몇 %이라고 볼 수 있지?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강 분포에서 보통 또는 이하 라고 응답한 수는 몇명인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강 분포에서 보통 또는 이하 라고 응답한 수는 몇명이라고 할 수 있어?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 질문 항목에 응답자의 몇 명이 예라고 답했는가?",
" 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 질문 항목에 응답자의 몇 명이 예라고 답했어?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 항목 중, 전자기장과 관련된 잠재적인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 질문에 아니요 라고 답한 응답자는 몇 명인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 항목 중, 전자기장과 관련된 잠재적인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 질문에 아니요 라고 답한 응답자는 몇 명이라고 볼 수 있어?",
"표 1. 연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강에서 모르다 라고 응답한 수는 몇 명인가?",
"연구 응답자의 인구사회학적 특성 중, 자체 평가 건강에서 모르다 라고 응답한 수는 몇 명이라고 볼 수 있어?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 모르겠다 라고 답한 응답자 수는 몇 명인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 모르겠다 라고 답한 응답자 수는 몇 명이라고 볼 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 질문에 예, 효과적으로 라고 답한 응답자 수는 몇 명인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 질문에 예, 효과적으로 라고 답한 응답자 수는 몇 명이라고 할 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적 인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하고 있습니까? 라는 질문 항목에 우려로 응답한 수의 %는 몇 %인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적 인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하고 있습니까? 라는 질문 항목에 우려로 응답한 수의 %는 몇 %라고 볼 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장과 관련된 잠재적인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 항목에 예 라고 응답한 %는 몇 %인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장과 관련된 잠재적인 건강 위험에 대한 정보를 받았습니까? 라는 항목에 예 라고 응답한 %는 몇 %라고 볼 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 우려된다고 답한 응답자 수는 몇명인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 우려된다고 답한 응답자 수는 몇명이라고 볼 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 모른다 라고 답한 응답자수는 몇 명인가?",
"전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 전자기장의 잠재적인 건강 위험에 대해 얼마나 우려하십니까? 라는 질문에 모른다 라고 답한 응답자수는 몇 명이라고 볼 수 있지?",
"표 2. 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 551명이 뭐라고 답했는가?",
" 전자기장의 잠재적 위험에 대한 우려 중, 귀하의 의견으로는 공공 기관이 전자기장과 관련된 잠재적 인 건강 위험으로부터 귀하를 보호하기 위해 효과적으로 행동합니까? 라는 551명이 답한 것은 뭐야?"
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2e5ef4ae-c91a-4f16-a52c-b4ad3a7c46a7 | 인공물ED | \(90^\circ\)입력위상의 변화를 통한 \(2\)차원 무선전력전송 구현 | <h1>Ⅱ. 본 론</h1> <h2>1. 자기장 공진형 무선전력전송 기술</h2> <p>공진이란 특정 진동수를 가진 물체가 같은 진동수의 힘이 외부에서 가해질 때 진폭이 커지면서 에너지가증가하는 현상을 말하며, 주파수가 같게 될 때에 강한힘이 발생하는 현상을 말한다. 그러므로 동일한 주파수를 갖는 두 개의 공진체는 매우 강한 결합을 하게 되는 현상을 갖고 있다. 즉, 같은 주파수를 갖는 다른 공진 물체가 있으면, 에너지는 주파수를 공유하는 하나의 물체에서 또 다른 물체로 강하게 전달된다. 모든 물체는 이러한 고유진동수를 갖고 있으며 이 고유진동수에 해당하는 전파나 파동에 반응하고 흡수하는 성질을 갖고 있다.</p> <table border><caption>표 1. 공진형 무선전력 전송부 등가회로 특성</caption> <tbody><tr><td>소자</td><td>특성</td></tr><tr><td>\( V \)</td><td>AC Voltage Source</td></tr><tr><td>\( R_l \)</td><td>Ohmic Resistance of the Loop</td></tr><tr><td>\( R_r \)</td><td>Radiation Resistance of the Loop</td></tr><tr><td>\( C \)</td><td>Capacitance of the Resonance</td></tr><tr><td>\( M \)</td><td>Mutual Inductance between Resonators</td></tr><tr><td>\( I \)</td><td>Current Flowing on the Loop</td></tr><tr><td>\( L \)</td><td>Self-Inductance of the Loop</td></tr></tbody></table> <p>그림 1은 공진형 방식의 무선전력전송 시스템의 등가회롤 보여주고 있다. 각각의 소자는 다음과 같이 정의된다.</p> <p>공진을 기반으로 하는 무선전력전송 시스템의 성능인 전송 효율은 구 공진기 사이의 결합 계수(CouplingFactor : \( k \))와 공진 Q-factor 특성에 영향을 받는다. 다음 식 (1)은 자기장 공진 무선전력전송 시스템의 최소손실을 나타낸다.</p> <p>\( \lambda=\frac{P_{\text {loss }}}{P_{\text {out }}}=\frac{2}{(k Q)^{2}}\left(1+\sqrt{1+(k Q)^{2}}\right) \)<caption>(1)</caption></p> <p>자기장 공진 무선전력전송 시스템의 경우, 일정한 거리를 두고 떨어져 있는 두 개의 송수신 코일이 동일한 주파수로 공진이 일어나면 공진 Q-factor 특성은 향상된다. 하지만 두 개의 송수신 코일은 서로 떨어져 있으므로 전송 거리가 멀어질수록 송수신 공진기 간의 결합계수는 급격히 감소하게 된다. 즉, 두 개의 송수신 공진기 간의 간격이 멀어지면서 발생하는 송수신 공진기 간의 결합 계수 감소를 두 개의 송수신 공진기가 동일한 주파수로 공진이 일어날 때 발생하는 향상된 공진 Q-factor 특성을 통하여 보상 가능하다. 그러므로 자기유도 방식의 무선전력전송의 경우, 송수신 코일 간의간격이 멀어질 경우 결합 계수가 급격히 감소하여 전송효율도 급격히 낮아진다. 하지만 자기장 공진 무선전력전송의 경우 감소된 결합 계수를 향상된 공진 Q-factor 특성을 통하여 커플링계수의 보상이 가능하므로 자기유도 방식의 무선전력전송 보다 더 먼 전송 거리에서높은 전송 효율을 설계할 수 있다. 이는 식 (1)에서도확인할 수 있다. \( k \)값이 작아지면 손실 값이 커지지만, 동시에 Q-factor 값이 증가하게 되면 손실 값이 유지되거나 감소하게 된다. 즉, Q-factor 값이 클수록 효율성이 높은 에너지 전송을 의미한다. 이상적으로 \( Q \) 값은 0에서 무한대의 값을 갖지만 일반적으로 1000 이상의 값을 갖기엔 기술적 어려움을 수반하고 있다. 또한, 공진 \( Q \) 값은 안테나의 크기에 따라 가장 큰 변화를 보이고모양, 재질 및 동작 주파수에 따라 변한다. 다음 식 (2)는 공진기의 Q-factor를 나타낸다.</p> <p>\( Q=\omega \frac{\text { Energy Stored }}{\text { Power Loss }}=\frac{\omega L}{R}=\frac{\omega L}{R_{l}+R_{T}} \)<caption>(2)</caption></p> | [
"표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 특성에서 Current Flowing on the Loop란 특성을 갖는 소자는 무엇인가요?",
"표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 Current Flowing on the Loop란 특성을 갖는 소자느 어떤 것이요구야",
"자기장 공진 무선전력전송 시스템에서 Q-factor 특성향상은 어떻게 일어나나?",
"Q-factor 특성향상은 자기장 공진 무선전력 전송 시스템에서 어떻게 발생하나",
"표 1에서 소자 \\( L \\)의 특성은 어떻게 되나요?",
"소자 어떻게 표 1에서 소비했지",
"두 공진체가 같은 주파수를 갖는 다면 에너지는 어떻게 되는가?",
"에너지는 두 공진체가 같은 주파수를 지니",
"표 1에서 소자 \\( V \\)의 특성은 무엇인가?",
"소자 표 1에서 어떤 특성이 소비한 V \\)의 성취를 가지고 있어",
"표 1에서 소자 \\( R_r \\)의 특성은 어떻게 나타내는가?",
"소자 어떻게 표 1에서 R_r \\)의 특성이 드러나지",
"본 논문에서 표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 특성의 Ohmic Resistance of the Loop란 특성을 갖는 소자는 무엇인가?",
"표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 본 논문에서 특성의 Ohmic Resistance of the Loop란 성취를 갖는 소자느 뭐야",
"본 논문에서 표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 특성에 따르면 Capacitance of the Resonance란 특성을 갖는 소자는 무엇이지?",
"본 논문에서 표 1 공진형 무선전력 전송부 등가회로 결성을 따르면 Capacitance of the Resonance란 특징을 갖는 소자간 뭐라고 �",
"표 1에서 소자 \\( M \\)의 특성은 무엇인가?",
"표 1에서 무엇이 소자 특성을 제일 확대했지"
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ded614d1-7bfd-48c3-a60b-d83ce53a5c04 | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <p>다음으로 프리프레그의 두께가 다른 쿠폰 PCB를 제작하였다. 전술한 바와 같이 기본 모델인 타입 A PCB에서 프리프레그의 두께만 다르게 하여 제작하였다. 프리프레그의 두께는 각각 30, 35, 40 \( \mathrm{m} \)으로 제작을 하였다. 프리프레그 두께에 따른 실험 결과는 Table 4와 같이 프리프레그의 두께가 얇은 경우가 마이크로비아의 신뢰성이 높음을 알 수 있다. 즉 프리프레그 두께 \( 30 \mathrm{mm} \)의 샘플의 경우 865 사이클에서 파괴가 되지만, 두께가 \( 35 \mathrm{mm}, 40 \mathrm{mm} \) 샘플의 경우 각각 600, 542사이클에서 파괴가 발생하였다. 두께가 두꺼우면 동일 조건에서 z-축 방향의 열팽창의 증가가 더 커짐으로, 마이크로비아에 더 많은 응력이 걸리게 되고 신뢰성 측면에서 약해지는 결과가 나온다. 따라서 가능한 프리프레그의 두께를 얇게 하여야 신뢰성이 향상됨을 알 수 있었다.</p><p>마이크로비아의 직경 및 패드의 크기는 PCB의 신뢰성에 큰 영향을 미친다. 기본 PCB 모델에서 마이크로비아의 직경과 패드의 크기만을 다르게 하여 PCB 제작 후, 열사이클링 신뢰성 시험을 수행하였다. 홀의 크기 및 패드의 크기는 각각 80/200 \( \mathrm{mm} \), 80/170 \( \mathrm{m} \), 70/170 \( \mathrm{mm} \) 이며,3개의 샘플에 대해서 시험을 수행하였다. Table 5와 같이 신뢰성 시험 결과, 홀 및 패드의 크기가 제일 큰 80/200\( \mathrm{mm} \)의 샘플이 542사이클에서 파괴가 된 반면, 크기가 가장 적은 70/170 \( \mathrm{m} \)의 샘플의 경우 160사이클에서 파괴가되었으며, 파괴 사이클에 큰 차이를 보이고 있다. 결론적으로 홀 및 패드의 크기가 클수록 신뢰성이 우수함을 알 수 있었다. 이는 비아 홀 및 패드의 크기가 클수록 팽창 및 수축 시에 열응력이 분산되어 마이크로비아의 응력이 완화되면서 신뢰성이 우수해지는 것으로 판단된다. 향후 PCB가 더 얇고 집적화 되면서 비아 홀 및 패드의 크기가 감소할 경우 신뢰성에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.</p><p>다음으로 PCB의 프리프레그의 층수를 다르게 하여 PCB 샘플을 제작하였다. 프리프레그의 층수를 각각 8, 10 및 12층으로 제작 후, 열사이클링 시험을 수행하여 파괴사이클을 관측하였으며, Table 6에 파괴 사이클이 나타나있다. 신뢰성 시험 후, 8층의 PCB의 경우에는 662사이클에서 파괴가 발생한 반면, 10층의 PCB는 534사이클에서파괴가 되었다. 따라서 PCB의 층수가 증가함에 따라서 마이크로비아 및 PCB의 신뢰성이 저하됨을 알 수 있었다. 결론적으로 이들 인자 중에서, 프리프레그의 열팽창계수의 차이에 따라서 파괴 사이클이 크게 차이가 남을 알 수 있다. 따라서 프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있다.</p> | [
"두께가 두꺼우면 동일 조건에서 어느 축 방향의 열팽창의 증가가 더 커지니?",
"타입 A PCB는 기본 모델이야?",
"본문에서 프리프레그의 두께가 다른 무엇을 제작하였어?",
"프리프레그의 두께는 각각 몇으로 제작을 하였어?",
"프리프레그 두께에 따른 실험 결과는 어디에서 알 수 있어?",
"Table 4를 통해 확인할 수 있는 것은 무엇이야?",
"프리프레그의 두께가 두꺼운 경우 마이크로비아의 신뢰성이 높음을 알 수 있어?",
"프리프레그 두께 \\( 30 \\mathrm{mm} \\)의 샘플의 경우 몇 사이클에서 파괴가 되었어?",
"두께가 두꺼우면 동일 조건에서 z-축 방향의 열팽창의 증가가 더 커져?",
"두께가 두꺼우면 동일 조건에서 z-축 방향의 열팽창의 증가가 더 커짐으로 어디에 더 많은 응력이 걸리게 되니?",
"본문의 내용을 참조하면 가능한 프리프레그의 두께를 얇게 하여야 신뢰성이 향상됨을 알 수 있니?",
"시험을 수행할 때 기본 PCB 모델에서 무엇의 크기만을 다르게 하였어?",
"시험을 수행할 때 5개의 샘플을 이용하였어?",
"홀 및 패드의 크기가 제일 큰 80/200\\( \\mathrm{mm} \\)의 샘플에서 몇 사이클이 파괴가 되었어?",
"Table 5의 시험으로 알 수 있는 것은 무엇이야?",
"Table 6 은 무엇을 다르게 하여 시험한 것이야?",
"홀의 크기 및 패드의 크기는 각각 얼마야?",
"Table 5와 같이 신뢰성 시험 결과 파괴 사이클에 큰 차이가 있니?",
"크기가 가장 적은 70/170 \\( \\mathrm{m} \\)의 샘플의 경우 120사이클에서 파괴가 되었어?",
"향후 PCB가 더 얇고 집적화 되면서 비아 홀 및 패드의 크기가 증가할 경우 신뢰성에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되니?",
"프리프레그의 층수를 각각 6, 8 및 10층으로 제작하였어?",
"신뢰성 시험 후, 8층의 PCB의 경우에는 몇사이클에서 파괴가 발생하였어?",
"10층의 PCB는 434사이클에서 파괴가 된 것이 옳아?",
"PCB의 층수가 증가함에 따라서 마이크로비아 및 PCB의 신뢰성이 저하됨을 알 수 있니?",
"결론적으로 이 시험에서 도출할 수 있는 결과는 무엇이야?",
"파괴 사이클에 영향을 미치는 계수는 무엇이야?",
"프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있어?",
"두께가 \\( 35 \\mathrm{mm}, 40 \\mathrm{mm} \\) 샘플의 경우 각각 몇 사이클에서 파괴가 발생하였어?",
"무엇의 크기는 PCB의 신뢰성에 큰 영향을 미치니?"
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ef43744b-5897-4d34-9b6a-a99697f645dc | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h2>3.2 수치해석 결과</h2><p>열사이클링 시험 시에 PCB에서 발생한 응력 및 변형율을 예측하고, 최대 응력이 발생하는 위치 등을 파악하기 위하여 3D 유한요소 수치해석을 진행하였다. Fig. 7은 10층의 기본 SLP PCB 모델에 대해서 열사이클링 신뢰성시험 하에서 PCB에 발생한 응력을 나타내고 있다. 그림에서 보는 봐와 같이 열사이클링 시에 PCB의 중간인 5층의 마이크로비아 부분에서 최대 응력이 걸린다. Fig. 8은 PCB의 중심부에서 발생한 변형을 확대한 그림이다. 구리 패드 사이에 있는 프리프레그가 팽창 시에는 강성이 약한 쪽으로 패드가 변형되며, 이로 인해 맨 위/아래층에 있는 구리 마이크로비아가 받게 되는 인장응력은 감소하게 된다. 반면 중앙에 있는 마이크로비아의 경우, 프리프레그 위/아래의 강성 차이가 적어 구리 패드의 변형이 줄어드는 반면에, 프리프레그의 팽창으로 인하여 z-방향으로 인장응력을 마이크로비아가 더 크게 받게 되고, 최대 응력이 발생하게 된다. 또한 Fig. 9는 물성이 다른 프리프레그를 사용하였을 경우에 발생된 응력 분포를 나타내고 있다. 또한 Table 3의 파괴 사이클을 동시에 표시하였다. 발생된 최대 von Mises 응력의 크기는 Fig. 10과 같이 타입 A, 타입 B, 및 타입 C의 프리프레그에 대하여각각 5,140, 6,930, 7,180 \( \mathrm{MPa} \)이였다. 따라서 응력의 크기는 타입 A \(< \) B \(< \) C 순으로 타입 A의 프리프레그를 사용한 경우가 응력이 가장 적었으며, 타입 C가 가장 큼을 알수 있었다. Table 3의 실험결과를 보면 타입 C의 샘플이 가장 먼저 파괴됨을 알 수 있었다. 따라서 실험결과와 수치해석 결과가 잘 일치함을 알 수 있었다. Fig. 11은 프리프레그의 두께가 다른 샘플에 대한 응력 분포를 및 최대 von Mises 응력 값을 나타내고 있다. 프리프레그의 두께가 30, 35, 40 \( \mathrm{mm} \)인 샘플에서 발생한 최대 von Mises 응력은 각각 6,115, 6,248, 6,329 \( \mathrm{MPa} \)로서 프리프레그의 두께가 두꺼울수록 응력이 커짐을 알 수 있다. 이 결과 또한 Table 4의 신뢰성 실험 결과와 잘 일치함을 알 수 있다. 즉 응력이 적을수록 더 늦게 파괴되는 시점이 늦음을 알 수 있다.</p><p>다음은 마이크로비아 hole 및 패드 크기가 마이크로비아의 응력에 미치는 영향을 해석하였으며, Fig. 12는 응력 분포 및 최대 von Mises 응력을 나타내고 있다. 그림에서와 같이 80/200, 80/170, 70/170 \( \mathrm{mm} \)의 샘플에 대하여마이크로비아에 걸리는 최대 응력은 각각 5,762, 6,049, 6,329 \( \mathrm{MPa} \)이였다. 즉 마이크로비아 홀 및 패드의 크기가클 수록 최대응력이 감소함을 알 수 있다. 전술한 봐와 같이 비아 홀 및 패드의 크기가 증가하면 응력을 완화시키는 효과가 있기 때문이다. PCB의 층수에 따른 응력의 변화도 해석하였으며 그 결과가 Fig. 13에 나타나 있다. 층의 개수가 증가함에 따라 응력이 선형적으로 증가함을 알수 있다. 이 결과도 Table 6의 신뢰성 시험 결과와 잘 일치함을 알 수 있다.</p><p>Fig. 14와 같이 PCB 제작 시 공정의 오차 등으로 인하여 약간의 비아 misalignment가 발생한다. 발생된 비아 misalignment가 PCB의 신뢰성에 어떠한 영향을 주는지 파악하기 위하여 수치해석을 수행하였다. 실질적으로misalign의 양을 정확히 제어하여 샘플을 제작하는 것이 어렵기 때문에, 샘플을 직접 제작하는 대신에 수치해석을 이용하여 PCB의 신뢰성을 평가하였다. Misalignment가 각각 마이크로비아의 중심으로부터 misalign된 정도가 \( 25 \% \), \( 50 \% \), \( 75 \% \)인 경우에 대하여 수치해석을 수행하였다. Fig. 15와 같이 \( 75 \% >50 \% >25 \% \) 샘플의 순으로 응력이 큼을 알 수 있다. 또한 Fig. 16에서와 같이 misalignment가 커짐에 따라 마이크로비아와 패드가 변형하게 되어, 패드 위 아래의 프리프레그의 인장력을 마이크로비아가 균일하게 받지 못하고, 한 쪽에 더 크게 가해지게 된다. 따라서 최대 응력의 위치도 중앙부가 아니라 misalignment이 발생한 부분에서 최대응력이 발생한다. 따라서 가능한 misalignment가 없도록 PCB를 제작하여야 한다.</p> | [
"열사이클링 시험 시에 최대 응력이 발생하는 위치 등을 파악하기 위하여 3D 유한요소 수치해석을 진행하였나?",
"열사이클링 시험 시에 최대 응력이 발생하는 위치 등을 파악하기 위하여 무엇을 진행하였나?",
"열사이클링 시에 PCB의 중간인 5층의 마이크로비아 부분에서 최대 응력이 걸리는가?",
"타입 A, 타입 B, 및 타입 C의 프리프레그에 대하여 각각 발생된 최대 von Mises 응력의 크기의 순서로 올바른것은 무엇인가?",
"본 논문에서 타입 A, 타입 B, 및 타입 C의 프리프레그에 대하여 각각 발생한 최대 von Mises 응력의 크기를 비교하였을때 가장 큰것은 타입 C인가?",
"프리프레그가 팽창 시에 맨 위/아래층에 있는 구리 마이크로비아가 받게 되는 이것은 감소하게되는데 이것은 무엇인가?",
"비아 홀 및 패드의 크기가 증가하면 무엇을 완화시키는가?",
"무엇이 커짐에 따라 마이크로비아와 패드가 변형하게 되는가?",
"misalignment가 커짐에 따라 마이크로비아와 패드가 변형하게 되는가?",
"프리프레그가 팽창 시에 맨 위/아래층에 있는 구리 마이크로비아가 받게 되는 인장응력은 감소하게되는가?",
"열사이클링 시에 PCB의 중간인 5층의 마이크로비아 부분에서 무엇이 걸리는가?",
"본 논문에서 타입 A, 타입 B, 및 타입 C의 프리프레그에 대하여 각각 이것의 크기를 비교하였을때 가장 큰것은 타입 C인데 이것은 무엇인가?",
"비아 홀 및 패드의 크기가 증가하면 응력을 완화시키는가?"
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b4dd34c3-de88-475e-99db-531e224893e2 | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h1>초 록</h1><p>최근 PCB의 소형화, 박형화 및 고밀도화가 크게 요구되면서 MSAP (Modified Semi Additive Process) 기술을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술이 큰 주목을 받고 있다. 특히 SLP 기술은 스마트폰의 고용량 배터리 개발과 5G 기술에 꼭 필요한 기술이다. 본 연구에서는 기존의 HDI 기술과 MSAP 기술을 혼합하여 제작한 하이브리드 방식의 SLP의 신뢰성을 실험과 수치해석을 이용하여 분석하였다. 특히 최적의 SLP 설계를 위하여 프리프레그(prepreg)의 물성, 두께, 층수, 마이크로비아(microvia)의 크기 및 misalignment가 마이크로비아의 신뢰성에 미치는 영향을 IST(Interconnect Stress Test) 시험을 이용한 열사이클링 신뢰성 실험과 유한요소 수치해석을 통하여 고찰하였다. SLP 소재인 프리프레그의 열팽창계수가 적을수록 마이크로비아의 신뢰성은 크게 증가하며, 프리프레그의 두께가 얇을수록 신뢰성이 증가된다. 마이크로비아 홀의 크기 및 패드의 크기가 증가하면 응력이 완화되어 신뢰성은 향상된다. 반면 프리프레그의 층수가 증가할수록 마이크로비아의 신뢰성은 감소된다. 또한 misalignment가 크면 신뢰성은 감소하였다. 특히 이들인자들 중에서 프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미친다. 수치 응력해석 결과도 실험결과와 잘 일치하였으며, 응력이 낮을수록 마이크로비아의 신뢰성은 증가하였다. 본 실험과 수치해석의 결과는 향후 SLP기판 제작 및 신뢰성 향상을 위한 유용한 설계 가이드라인으로 활용될 것으로 판단된다.</p> | [
"최근 무슨 기술을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술이 큰 주목을 받고 있나?",
"최근 MSAP (Modified Semi Additive Process) 기술을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술이 큰 주목을 받고 있나?",
"이것의 팽창계수가 적을수록 마이크로비아의 신뢰성은 크게 증가하는데 이것은 무엇인가?",
"본 연구는 기존의 HDI 기술과 무엇을 혼합하여 제작한 하이브리드 방식의 SLP의 신뢰성을 실험과 수치해석을 이용하여 분석하였나?",
"무엇을 이용한 열사이클링 신뢰성 실험과 유한요소 수치해석을 통하여 고찰하여 최적의 SLP 설계를 하였나?",
"프리프레그의 팽창계수가 적을수록 마이크로비아의 신뢰성은 크게 증가하는가?",
"SLP 기술은 무슨 기술에 꼭 필요한 기술인가?",
"IST(Interconnect Stress Test) 시험을 이용한 열사이클링 신뢰성 실험과 유한요소 수치해석을 통하여 고찰하여 최적의 SLP 설계를 하였나?"
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b9db0098-7ab8-446f-bb1a-6c75bfaed0f2 | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1 IST 시험</h2><p>본 연구에서는 열기계적 응력으로 인한 신뢰성 이슈를 고찰하기 위하여 Interconnect Stress Test (IST) 시험 방법을 사용하였다. IST 시험은 직류(DC) 전류를 이용한 열사이클링(thermal cycling) 신뢰성 시험으로써 1990년에 개발되어 PCB의 신뢰성을 파악하기 위한 가속 신뢰성 시험으로 많이 활용되고 있다. IST 시험은 직류 전류로인한 내부의 ohmic 가열에 의하여 열이 발생되면서, 환경 신뢰성 시험과 동일한 효과를 같는 실험이다. Ohmic 가열에 의하여 PCB 각 소재에 열팽창으로 인한 열기계적 응력이 가해지며, 공급하는 전류를 변화시킴으로써 온도의 상승 및 냉각 사이클의 효과를 갖게 한다. 시험 시,통상적으로 저항이 \( 10 \% \) 이상 증가하면 파괴로 간주하여 시험을 중단하였다. Fig. 1은 IST 시험 장치의 사진이다.시험 장치에는 PCB 쿠폰(coupon) 샘플의 지그 및 DC power supplier 및 저항 측정기, 그리고 비아의 온도를 직접적으로 측정하기 위한 백금 온도 센서(Pt100 temperaturesensor)가 사용되었다. 백금 센서는 PCB 쿠폰의 비아의온도를 측정하였으며, 열화상 카메라를 이용하여 온도 측정의 정확성을 확인하였다.</p><h2>2.2 PCB 쿠폰 샘플 제작</h2><p>Fig. 2는 IST 시험에 사용된 PCB 쿠폰 샘플의 사진이다. PCB 쿠폰은 실제 PCB 보다는 작게 만들지만, 제작공정은 실제 사용될 PCB와 동일한 제작 공정으로 제작된다. 쿠폰의 길이는 \( 20 \mathrm{mm} \), 폭은 \( 3 \mathrm{mm} \) 이고, 두께는 원자재와 적층 두께에 따라 바뀌게 된다. Fig. 3과 같이 시험 PCB 샘플은 총 10 층의 multi-layer 기판구조로 되어 있고, MSAP 공법과 HDI 공법을 동시에 적용한 하이브리드(hybrid) 타입의 PCB이다. 중간의 4층은 MSAP 공법으로 제작되었으며, 상부와 하부의 6층은 HDI 공법을 이용하여 제작되었다. PCB 시험 쿠폰 샘플은 PCB 쿠폰의 전류를 인가하여 열을 발생시키는 전류 인가 패드(heatingpad)와 저항을 측정하는 패드(resistor pad)로 분리되어 있다. 전류 인가 패드는 열선(heating line)으로 연결이 되어있어서 전류를 보내면 샘플 전체에 열이 발생하며, 저항측정 패드로 연결된 마이크로비아에 열을 전달하게 된다. 전류를 on, off 반복하면 가열과 냉각을 반복하는 열사이클링 조건이 되며, 나중에는 마이크로비아의 크랙이 발생하고 저항이 무한대가 된다. 이와 같은 실험을 통하여 저항 측정을 할 수 있고, 시험 후 샘플을 단면분석(cross-sectional analysis)을 하지 않아도 PCB 내부의 비아크랙을 확인 할 수 있다. Fig. 4는 IST 시험 시의 PCB의 열사이클링 시의 온도 변화를 보여주고 있다. 열사이클링 신뢰성 조건인 초기 상온(\( 25^ {\circ} \mathrm{ C } \))에서 \( 170^ {\circ} \mathrm{ C } \)까지 가열되며 그 후 상온으로 냉각이 진행된다. 가열과 냉각의 주기는 각각 3분과 2분으로 한 사이클은 5분의 주기를 갖도록 설계하였다.</p><h2>2.3 수치해석 모델링</h2><p>수치해석은 상용 해석 프로그램인 ANSYS Workbench 17.2를 사용하여 유한요소 해석을 수행하였다. 수치해석모델은 8절점 3차원 요소를 사용한 3D (3-dimensional) 해석을 사용하였다. 수치해석 모델에서 요소 (element)의 개수는 161,000개, 절점(node)의 개수는 50,000개이며, 해석결과의 정확성을 높이기 위해 multi-zone mesh를 하였고, 마이크로비아 부분을 조밀하게 메쉬(mesh)하였다. Fig. 5는 PCB 및 마이크로비아 부분의 수치해석 모델링을 보여주고 있다. 변위 경계조건은 전체 모델의 대칭이 시작하는 부분의 중심점과 \(z\) 축 방향의 일부 절점들을 \(x, y, z\)축으로 모두 구속하여 해석을 수행하였다. 또한 모든 소재는 초기에 잔류응력이 없는 상태로 가정하였다. 제작된 PCB 쿠폰 샘플이 신뢰성 시험 전의 상온 상태에서 응력이 없다고 가정하였으며, 해석에서 응력이 없다고 가정하는 온도인 스트레스-프리(stress-free) 조건의 온도는 상온(\( 25^ {\circ} \mathrm{ C } \))으로 설정하였다. 유한요소 해석에서 사용된 기본 PCB 모델에 대한 각 소재들의 물성이 Table 1에 나타나 있다. 소재의 물성은 기존 문헌에서 사용된 대표 값을 사용하였다. 또한 각 소재의 박리(delamination)은 발생하지 않는다고 가정하였다. 구리는 소성 변형을 고려하기 위하여 탄소성(elastoplastic) 재료로 모델링 하고, 등방성 경화 모델(isotropic hardening model)을 사용하였다. 프리프레그의 물성은 FR4 소재로 아래 표와 같으며, 프리프레그, solder mask는 이방성 물질(orthotropic material)로 해석하였다. 해석에서는 등가응력인 von Mises 응력을 PCB 구조의 응력 크기 및 분포를 해석하기 위하여 사용하였다.</p> | [
"시험 PCB 샘플의 상부와 하부의 6층은 어떤 공법으로 제작되었지?",
"본 연구에서는 왜 Interconnect Stress Test (IST) 시험 방법을 사용했지?",
"본 연구에서는 열기계적 응력으로 인한 신뢰성 이슈를 고찰하기 위하여 어떤 시험 방법을 사용했지?",
"어떤 시험이 직류(DC) 전류를 이용한 열사이클링(thermal cycling) 신뢰성 시험으로써 1990년에 개발되어 PCB의 신뢰성을 파악하기 위한 가속 신뢰성 시험으로 많이 활용되고 있지?",
"본 연구에서는 열기계적 응력으로 인한 어떤 이슈를 고찰하기 위하여 Interconnect Stress Test (IST) 시험 방법을 사용했지?",
"IST 시험은 직류(DC) 전류를 이용한 열사이클링(thermal cycling) 신뢰성 시험으로써 1990년에 개발되어 무엇을 파악하기 위한 가속 신뢰성 시험으로 많이 활용되고 있지?",
"IST 시험은 직류(DC) 전류를 이용한 어떤 시험으로써 1990년에 개발되어 PCB의 신뢰성을 파악하기 위한 가속 신뢰성 시험으로 많이 활용되고 있지?",
"IST 시험은 직류 전류로 인한 내부의 무엇에 의하여 열이 발생되지?",
"IST 시험은 직류 전류로 인한 내부의 ohmic 가열에 의하여 열이 발생되면서, 환경 신뢰성 시험과 다른 효과를 가지는 실험인가?",
"IST 시험은 직류 전류로 인한 내부의 ohmic 가열에 의하여 무엇이 발생하지?",
"IST 시험은 직류 전류로 인한 내부의 ohmic 가열에 의하여 열이 발생되면서, 어떤 시험과 동일한 효과를 같는 실험이지?",
"무엇에 의하여 PCB 각 소재에 열팽창으로 인한 열기계적 응력이 가해지지?",
"Ohmic 가열에 의하여 PCB 각 소재에 열팽창으로 인한 열기계적 응력이 가해지며, 어떻게 온도의 상승 및 냉각 사이클의 효과를 갖게 하는가?",
"Ohmic 가열에 의하여 PCB 각 소재에 열팽창으로 인한 열기계적 응력이 가해지며, 공급하는 전류를 변화시킴으로써 어떤 효과를 갖게 하는가?",
"시험 시,통상적으로 저항이 얼마 이상 증가하면 파괴로 간주하지?",
"시험 시,통상적으로 저항이 \\( 10 \\% \\) 이상 증가하면 무엇으로 간주하는가?",
"시험 시,통상적으로 저항이 \\( 10 \\% \\) 이상 감소하면 파괴로 간주하는가?",
"시험 장치에는 PCB 쿠폰(coupon) 샘플의 지그 및 DC power supplier 및 저항 측정기, 그리고 비아의 온도를 직접적으로 측정하기 위한 어떤 센서가 사용되는가?",
"어떤 센서는 PCB 쿠폰의 비아의 온도를 측정하지?",
"백금 센서는 어떤 온도를 측정하지?",
"어떤 카메라를 이용하여 온도 측정의 정확성을 확인했지?",
"열화상 카메라를 이용하여 무엇을 확인했지?",
"무엇을 열화상 카메라를 사용하여 확인했어",
"PCB 쿠폰은 실제 PCB 보다는 크게 만들어?",
"쿠폰의 길이는 \\( 20 \\mathrm{mm} \\), 폭은 \\( 3 \\mathrm{mm} \\) 이고, 두께는 무엇에 따라 바뀌지?",
"시험 PCB 샘플의 중간 4층은 어떤 공법으로 제작되었지?",
"PCB 시험 쿠폰 샘플은 PCB 쿠폰의 전류를 인가하여 열을 발생시키는 무엇과 저항을 측정하는 패드로 분리되어 있지?",
"전류 인가 패드는 무엇으로 연결이 되어 있지?",
"전류 인가 패드는 열선으로 연결이 되어있어서 전류를 보내면 샘플 전체에 열이 발생하며, 저항측정 패드로 연결된 어디에 열을 전달하지?",
"전류를 on, off 반복하면 가열과 냉각을 반복하는 열사이클링 조건이 되며, 나중에는 무엇이 발생해?",
"전류를 on, off 반복하면 가열과 냉각을 반복하는 어떤 조건이 되지?",
"가열과 냉각의 주기는 각각 3분과 2분으로 한 사이클은 몇 분의 주기를 갖도록 설계했지?",
"수치해석은 상용 해석 프로그램인 무엇을 사용했어?",
"수치해석은 상용 해석 프로그램인 ANSYS Workbench 17.2를 사용하여 무엇을 수행했지?",
"수치해석모델은 어떤 요소를 사용한 3D 해석을 사용했지?",
"수치해석 모델에서 요소의 개수는 얼마야?",
"수치해석 모델에서 얼마의 요소가 있어",
"수치해석 모델에서 절점의 개수는 얼마야?",
"절점의 개수는 수치해석 모델에서 얼마일까",
"수치해석 모델에서 해석결과의 정확성을 높이기 위해 무엇을 했지?",
"수치해석 모델에서 왜 multi-zone mesh를 했지?",
"본문 Fig. 5에서 모든 소재는 초기에 무엇이 없는 상태로 가정하지?",
"구리는 소성 변형을 고려하기 위하여 어떤 재료로 모델링했지?",
"소성 변형을 고려하기 위하여 탄소성 재료로 모델링한 것은 무엇인가?",
"프리프레그의 물성은 어떤 소재야?",
"프리프레그, solder mask는 무엇으로 해석했지?",
"해석에서는 등가응력인 von Mises 응력을 왜 사용했지?",
"IST 시험은 직류(DC) 전류를 이용한 열사이클링(thermal cycling) 신뢰성 시험으로써 1990년에 개발되어 PCB의 신뢰성을 파악하기 위한 어떤 시험으로 많이 활용되고 있지?",
"IST 시험은 무엇을 이용한 열사이클링(thermal cycling) 신뢰성 시험으로써 1990년에 개발되어 PCB의 신뢰성을 파악하기 위한 가속 신뢰성 시험으로 많이 활용되고 있지?",
"MSAP 공법으로 제작 된 시험 PCB 샘플은 중간의 몇 층이지?",
"PCB 시험 쿠폰 샘플은 PCB 쿠폰의 전류를 인가하여 열을 발생시키는 전류 인가 패드와 무엇으로 분리되어 있지?",
"구리는 무엇을 고려하기 위하여 탄소성 재료로 모델링했지?",
"가열과 냉각의 주기는 각각 몇 분이지?",
"시험 장치에는 어떤 온도를 직접적으로 측정하기 위해 백금 온도 센서가 사용되는가?",
"Fig. Fig. 3과 같이 시험 PCB 샘플은 어떤 구조로 되어 있지?",
"시험 PCB 샘플은 총 10 층의 multi-layer 기판구조로 되어 있고, 어떤 공법과 HDI 공법을 동시에 적용한 하이브리드 타입의 PCB이지?",
"시험 PCB 샘플은 총 10 층의 multi-layer 기판구조로 되어 있고, MSAP 공법과 어떤 공법을 동시에 적용한 하이브리드 타입의 PCB이지?",
"본 논문에서 Fig. 5는 무엇을 보여주지?"
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e56ad6c4-96eb-495f-8338-ee3158e5f77e | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h1>1. 서 론</h1><p>최근 스마트 폰에 다양한 기능들이 요구되면서 고기능의 반도체 소자 및 센서 칩의 개수가 계속 증가하고 있다. 따라서 스마트 폰 내부의 반도체 소자, 전자 부품 및 PCB의 초소형화가 크게 요구되고 있다. 특히 부품 및소자들의 개수가 증가함에 따라 스마트폰은 더 많은 전기를 소비하게 되면서, 배터리의 용량 확대가 요구되고있으며, 그 결과 배터리의 점유 면적은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트 폰에서 가장 면적을 많이 차지하는 부품은 배터리와 디스플레이 패널이며, 스마트 폰의 크기를 증가시키는 것은 한계가 있기 때문에, 소자 및 부품의 크기를 줄이거나 PCB의 크기를 줄여야 한다. 따라서 최근 PCB의 소형화, 박형화 및 고밀도화가 빠르게 진행되고 있다. 이를 위하여 PCB 배선의 고밀도화가 진행되고 있으며, PCB의 고밀도 회로 배선 위하여 마이크로비아(microvia) 기술을 이용한 HDI (high density interconnect)기술이 이미 적용되어 배선 패턴의 미세화가 진행되고 있다. 또한 PCB의 박형화도 지속적으로 진행되고 있는 반면, PCB 내부 각 층의 개수는 계속 증가하고 있다.</p><p>최근 PCB의 고밀도화는 PCB 회로 배선의 선폭과 간격(line width/space)은 각각 \( 30 \mathrm{mm} \) 이하를 요구하고 있다. 이 경우 기존의 동박 적층판 위에 회로가 형성되는 부분을 제외한 나머지 부분을 식각(etching)하여 회로를 형성하는 기존의 HDI 기술에서 사용하던 subtractive 공정은 \( 30 \mathrm{mm} \) 이하의 패턴 공정에 적용하기에는 많은 기술적 문제점이 있으며, 전기적인 쇼트를 발생시킬 가능성이 많다. 따라서 최근 이러한 단점을 보완한 additive 공정, 즉 절연판 위에 구리 전해도금 공정으로 필요한 회로를 직접 형성하는 공정이 사용되고 있다. 특히 MSAP(modified semi additive process) 공정이 HDI 기술에서 큰주목을 받고 있으며, MSAP 공정을 사용한 SLP (substratelike PCB) 기술의 적용이 크게 증가하고 있다. SLP는반도체 패키지 기술을 접목한 차세대 PCB 기술로, 4~6층에 달하는 내층을 반도체 PCB 기술을 적용해 미세 패턴회로를 구현함으로써 기판의 면적과 폭을 줄이고 층수를높여 부피 대비 효율성을 증가시킬 수는 장점이 있다.</p><p>그러나 PCB 각 층의 개수가 증가하고 마이크로비아의 밀도가 증가하면서 신뢰성 이슈가 발생할 가능성이 증가하고 있다. PCB는 구리 배선, 구리로 채워진 마이크로비아, 코어(core) 및 프리프레그(prepreg), 절연체 등 다양한 소재들로 구성되어 있다. 이러한 소재들의 열팽창계수(CTE, coefficient of thermal expansion)는 모두 다르며, 공정 및 여러 신뢰성 환경에서 소재들의 열팽창계수의 차이로 인하여 다양한 신뢰성 문제가 발생한다. 특히 CTE의 차이로 인하여 발생된 열기계적(thermomechanical) 응력으로 인한 신뢰성 문제가 제일 심각하다. 이러한 열기계적 응력으로 인한 신뢰성 이슈로는 마이크로비아 주변의 박리(delamination), PCB의 휨(warpage), 마이크로비아의 피로 파괴, 마이크로비아의 응력 집중으로 인한소성 변형 및 크랙 발생 등이 있다.10,11) 마이크로비아는buried 비아, blind 비아, staggered 비아, stacked 비아 등 다양한 구조의 마이크로비아로 구성되어 있어 다양한 신뢰성 이슈가 발생하고 있다.</p><p>SLP는 설계 단계에서부터 여러 가지 고려해야 할 사항들이 있다. SLP PCB 구조에서는 전형적인 HDI 공법과 함께 기판에서 사용하는 고밀도 제작 방식인 MSAP 공법을 같이 사용하게 되므로 제품의 신뢰성을 확보할 수있는 구조와 소재의 선택이 무엇보다 중요하다고 할 수있다. 특히 PCB의 주요 원자재인 프리프레그의 물성과 두께는 PCB의 신뢰성에 많은 영향을 미친다. 본 연구에서는 MSAP 공정을 사용한 SLP 기판 및 마이크로비아에서 발생하는 신뢰성 문제를 연구하였다. 특히 프리프레그의 물성, 두께, PCB 층의 개수 및 마이크로비아의 크기가 PCB의 신뢰성에 미치는 영향을 열사이클링 (thermalcycling) 신뢰성 실험과 유한요소 수치해석을 통하여 고찰하였다.</p> | [
"고기능의 반도체 소자 및 센서 칩의 개수가 계속 증가함에 따라 요구되는 것은 뭐야?",
"최근 스마트 폰에 다양한 기능들이 요구되면서 증가하는 것은 뭐야?",
"다양한 기능들이 최근 스마트 폰에 요청되면서 증가하는 것은 뭐지",
"부품 및소자들의 개수가 증가함에 따라 일어나는 현상은 뭐야?",
"무슨 현상이 부품 및소자들의 개수가 늘어남에 따라 생기니",
"스마트 폰의 크기를 증가시키는 것은 한계가 있기 때문에 어떻게 해야 돼?",
"스마트 폰에서 가장 면적을 많이 차지하는 부품은 뭐야?",
"어떤 부품이 스마트 폰에서 가장 면적을 많이 점유하지",
"현재 PCB의 박형화는 진행되기 전인가?",
"현재 PCB의 박형화는 추진되기 전인가",
"PCB 내부 각 층의 개수는 계속 감소하고 있어?",
"PCB 내부 각 층의 수는 계속 줄어들고 있니",
"최근 빠르게 진행 되고 있는 것은 뭐야?",
"무엇이 최근 빠르게 추진되고 있어",
"최근 PCB의 고밀도화가 요구하는 것은 뭐야?",
"무엇을 최근 PCB의 고밀도화가 요청하지",
"기존의 HDI 기술에서 사용하던 공정은 뭐야?",
"무슨 공정이 기존의 HDI 수준에서 사용되지"
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33dcc87b-a201-459c-8508-9ff28dcd2a19 | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 PCB의 소형화, 박형화, 및 고밀도화를 위하여 현재 많은 주목을 받고 있는 MSAP 기술을 사용한 SLP 기술의 신뢰성에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 HDI 기술과 MSAP 기술을 혼합한 10층의 하이브리드 SLP 샘플을 제작하여 STI 실험을 이용하여 마이크로비아의 신뢰성 실험을 수행하였으며, 유한요소 수치해석을 이용하여 마이크로비아의 응력을 해석 하였다. 최적의 SLP 설계를 위하여 프리프레그의 물성, 두께, 층수, 마이크로비아의 크기 및 misalignment가 마이크로비아의 신뢰성에 미치는 영향을 고찰하였다. 프리프레그 소재의 경우, 열팽창계수가 감소할수록 PCB의 신뢰성은 향상됨을 알 수 있었으며, 프리프레그의 두께가 얇을 수록 신뢰성이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 마이크로비아 홀 및 패드의 크기가 클수록 신뢰성이 우수함을 알 수 있으며, 반면 PCB의 층수가 증가할수록 마이크로비아의 신뢰성은 감소하였다. 이들 인자들 중에서 특히 프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 수치해석 결과도 신뢰성 실험과 잘 일치함을 알 수 있었다. 마이크로비아 영역의 응력이 낮을수록 신뢰성이 높음을 알 수 있었다. Misalignment 정도를 해석한 결과 misalignment가 적을수록 응력이 적어 신뢰성이 좋음을 알 수 있었다. 본 실험과 수치해석 결과는 향후 SLP 기판의 제작 및 신뢰성 향상을 위한 설계 가이드라인을 위한 유용한 결과로 판단된다.</p> | [
"신뢰성이 향상되는 경우가 아닌 것은 뭐야?",
"무엇이 신뢰성이 향상되는 경우가 아니지?",
"논문에서는 MSAP 기술을 이용한 어떤 기술의 신뢰성을 연구했어?",
"MSAP 기술을 활용한 어떤 기술의 신뢰성을 논문에서 연구했지?",
"마이크로비아 홀 및 패드의 크기가 작을수록 신뢰성이 우수하다는 게 옳아?",
"마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미치는것은 무엇인가?",
"마이크로비아 영역의 응력이 높을수록 신뢰성이 높다는 게 옳아?",
"misalignment가 적을수록 응력이 적어 신뢰성이 떨어짐을 알수 있다는 게 옳아?",
"기존의 HDI 기술과 어떤 기술을 혼합하여 10층의 하이브리드 SLP 샘플을 제작하였는가?",
"SLP 샘플을 제작하여 마이크로비아의 신뢰성 실험을 수행하는데 이용한 실험 방법은 무엇인가?",
"마이크로비아의 응력을 해석하는데 이용한 해석방법은 무엇인가?"
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141de55d-419f-485b-93e0-d74c6058522d | 인공물ED | 실험 및 수치해석을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술에서의 마이크로 비아 신뢰성 연구 | <h1>3. 결과 및 고찰</h1><p>본 연구에서는 10층의 다층(multi-layer)을 사용하므로,각 층 프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아 파괴 등의 신뢰성에 큰 영향을 미치게 된다. 각 층의 열팽창계수의 차이가 크면 클수록 PCB에 많은 열기계적 응력이 발생할 가능성이 많다. 따라서 가능한 마이크로비아에 열기계적 응력을 적게 주고, 신뢰성에 영향을 주지 않으면서, 양산을 위해 가격적으로 경쟁력이 있는 소재의 선정이 매우 중요하다. 기존에 substrate 기판에서 주로 사용하는 FR5나 세라믹 기판의 소재를 사용하면 좋으나 양산성과 가격을 위해서는 HDI에서 사용하는 FR4 서제 중에서 상대적으로 우수한 프리프레그를 선택하여, MSAP 공법에서도 마이크로비아의 신뢰성에 문제가 없도록 소재를 선택하여야 한다. 특히 SLP는 기판을 제작하는 MSAP공법을 기존의 HDI 공법과 함께 사용하여 제작되는 하이브리드 공법인만큼 PCB 소재의 물성, 특히 프리프레그 소재의 물성과 두께가 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 또한 마이크로비아 및 구리 패드의 크기도 신뢰성에 중요한 인자이다. PCB 전체 층의 개수 및 비아 misalignment 도 신뢰성에 고려해야 될 요소이다. 따라서 본 연구에서는 프리프레그의 물성 및 두께, 마이크로비아 및 패드의 크기, 층 수, 그리고 비아 misalignment의 총 5개의 인자가 SLP의 신뢰성에 미치는 영향을 고찰하였다.</p><h2>\( 3.1 \) 실험 결과</h2><p>신뢰성 연구를 위한 기본 PCB 소재의 물성 및 사양은 Table 1과 같다. 기본 PCB 모델은 총 10층으로 구성되어있으며, 프리프레그의 두께는 \( 1,037 \mathrm{mm} \), 마이크로비아 홀의 직경 및 패드 크기는 각각 \( 80 \mathrm{mm} \) 및 \( 200 \mathrm{mm} \)이다. 첫번째로 열팽창계수가 다른 3 종류의 프리프레그 사용하여 PCB를 제작한 후 열사이클링 시험을 실시하였다. 사용된 프리프레그의 물성은 Table 2와 같다. 여기에서 타입 A의 프리프레그는 기본 PCB 모델에 사용된 프리프레그이다. 각 3개의 PCB에 대하여 열사이클링 신뢰성 시험을 수행하였으며 파괴 사이클을 측정하였다. 프리프레그 종류별 물성에 따른 열사이클링 신뢰성 시험 결과는 Table3과 같이 타입 A \( >\) 타입 B \( >\) 타입 C의 순으로 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 즉 열팽창계수가 제일 적은 프리프레그 A를 사용하였을 경우, 865 사이클에서 파괴가 발생한 반면, 프리프레그 B 및 C를 사용하였을 경우 각각 764와 565사이클에서 파괴가 발생하였다. 즉 CTE가 제일 작은 타입 A 프리프레그 소재를 사용할 경우가 신뢰성이 가장 우수하였다. Fig. 6는 565사이클 이후, 파괴가 발생한 타입 C 프리프레그의 샘플에 대해서 크랙이 발생한 마이크로비아의 단면을 SEM (Scanning electronmicroscope)를 이용하여 측정한 결과이다. 마이크로비아에서 가장 취약한 부위인 바닥면에 크랙이 발생되어 있음을 알 수 있다.</p> | [
"MSAP공법은 소재의 물성과 두께가 큰 영향을 미친다."
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bd98ed00-2b3e-4ced-9060-216f0ee58071 | 인공물ED | 영상증폭관을 위한 고전압 전원장치 개발 | <h1>2. 영상증폭관용 고전압 전원장치</h1> <h2>2.1 고전압 전원장치의 사양</h2> <p>영상증폭관용 고전압 전원장치의 블록 다이어그램은 그림 2 와 같다. 본 연구에서 개발한 고전압 전원장치의 사양은 표 1 과 같다. Photocathode와 Screen 전압은 고정 전압이며, MCP 전압은 밝기제어를 위해 600 \( \sim 850 \mathrm{~V} \) 범위로 제어가 가능해야 한다. 영상증폭관용 고전압 전원장치는 과도한 빛 입력에 대해 2가지 종류의 보호회로를 가진다. 첫째로 Screen 전류를 검출하여 전류의 크기에 따라 MCP 전압을 제어하여 밝기를 자동으로 제어하는 Automatic brightness control ABC 기능을 가지며, 다음으로 외부에서 과도한 빛이 유입될 경우 Photocathode의 전압을 제한하는 Bright source protection (BSP) 기능을 가진다. 각 기능에 대한 동작 특성은 다음 절에서 설명한다.</p> <table border><caption>표 1 개발된 고전압 전원장치 사양</caption> <tbody><tr><td>항 목</td><td>값</td><td>비고</td></tr><tr><td>Photocathode 전압 (V1)</td><td>\( 4200 \mathrm{~V} \)</td><td>고정</td></tr><tr><td>MCP 전압 \( (\mathrm{V} 2) \)</td><td>\( 600 \sim 850 \mathrm{~V} \)</td><td>가변</td></tr><tr><td>Screen 전압\( (\mathrm{V} 3) \)</td><td>\( 900 \mathrm{~V} \)</td><td>고정</td></tr><tr><td>입력전압</td><td>\( 2.8 \mathrm{~V} \)</td><td></td></tr><tr><td>입력전류</td><td>\( 22 \mathrm{~mA} \)</td><td></td></tr><tr><td>보호기능</td><td>ABC, BSP</td><td></td></tr><tr><td>크기 (외경)</td><td>\( 3.5 \mathrm{~cm} \)</td><td></td></tr><tr><td>무게</td><td>\( 30 \mathrm{~g} \) 이하</td><td></td></tr></tbody></table> <h2>2.2 고전압 발생회로</h2> <p>일반적으로 X-ray, CRT 응용에 사용되는 고전압 전원장치에는 높은 권선비의 플라이백 변압기(FBT)를 사용한 플라이백(Flyback) 컨버터가 많이 사용된다. 플라이백 컨버터는 구성이 간단하고 시비율을 제어하여 높은 전압을 쉽게 얻을 수 있다. 그러나 높은 전압 비를 얻을 경우 손실이 매우 커서 표 1 에 제시된 사양중 입력전류 제한 조건을 충족하기가 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 변압기의 기생성분에 의한 공진을 이용하여 입력전류를 최소화 하는 푸시풀 공진형 컨버터 토폴로지를 사용하였다.</p> <p>그림 4는 배터리의 전압을 푸시풀 공진형 컨버터와 Voltage multiplier를 이용하여 고전압으로 변환하는 회로를 나타내고 있다. 먼저 배터리 전압을 1 차측 인턱터와 변압기 및 Voltage multiplier의 등가 커패시터 이용하여 공진 시킨 다음 고전압 변압기를 통해 \( 200[\mathrm{~V}] \) 정도의 고주파 교류전압으로 변환한다. 이때 공진회로의 주파수는 다음과 같다.</p> <p>\( f_{r}=\frac{1}{2 \pi \sqrt{L_{e q} C_{e q}}} \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서, \( L_{e q}=\frac{L_{r} L_{m}}{L_{r}+L_{m}} \)<caption>(2)</caption>이고, \( L_{r} \) 은 1 차측 인덕터, \( L_{m} \) 은 자화인덕턴스, \( C e_{e q} \) 는 변압기와 Voltage multiplier의 1차측 환산 커 패시턴스이다. 일반적인 변압기에서는 자화인덕턴스가 매우 커서 공진회로에 영향을 주지 않지만 본 연구와 같이 초소형, 고전압 변압기의 경우 1 차 측 권선 수에 제한이 있어 자화인덕턴스를 고려해야 한다.</p> <p>변압기의 2차 측 전압은 Voltage multiplier를 이용하여 정류 및 체배하였다. Voltage multiplier는 고전압 다이오드와 커패시터로 구성되어 있으며, 회로의 구성에 따라 직렬형과 병렬형, 전파 및 반파 Multiplier가 있다. 본 연구에서는 그림 5와 같은 병렬형 반파 Multiplier를 사용하였다. 병렬형 Multiplier는 커패시터 전압이 체배 수가 증가할수록 커져 고전압 커패시터가 필요하다는 단점이 있지만, 직렬형에 비해 사용되는 커패시터 값이 작고 부하전류 변화에 출력전압 변동이 작다는 장점이 있다. 그림 6은 제안된 고전압 발생 회로의 각 부분의 파형을 나타낸 것이다.</p> <p>본 연구에서는 \( 4200[\mathrm{~V}] \) 전압을 얻기 위해서 24배의 Voltage multiplier를, \( 900[\mathrm{~V}] \) 전압을 위해서는 4배의 Voltage multiplier를 사용하였다. Voltage multiplier는 체배 수가 증가할수록 전압강하가 커지며, 전압강하는 다음과 같이 부하전류 \( I_{o} \), 커패시터 값 \( C \), 체배 수 \( n \), 주파수 \( f \) 의 함수로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( \Delta V_{o}=\frac{I_{o}\left[n^{3}+\left(\frac{9 n^{2}}{4}\right)+\left(\frac{n}{2}\right)\right]}{12 f C} \)<caption>(3)</caption></p> | [
"본 논문에서, 배터리의 전압을 푸시풀 공진형 컨버터와 Voltage multiplier를 이용함으로써 고전압으로 변환하는 회로를 만들기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"표 1에서 입력전압, 입력전류, 보호기능 등은 무엇을 기준으로 분류되었는가?",
"본 논문에서 사양중 입력전류 제한 조건을 충족하기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"표 1에서 Photocathode 전압 (V1)에 해당하는 비고는 무엇인가?",
"표 1에서, 개발된 고전압 전원장치의 무게는 어떤 사양을 가지는가?",
"표 1에서 입력전압의 값은 얼마인가?",
"표 1에서 \\( 3.5 \\mathrm{~cm} \\)의 값을 가지는 항목은 무엇인가?",
"표1에서, ABC, BSP의 값에 해당하는 항목은 무엇인가?"
] |
3c2ba67e-b371-448e-a247-ee0a556f2b2c | 인공물ED | 영상증폭관을 위한 고전압 전원장치 개발 | <h1>3. 고전압 전원장치의 제작 및 실험</h1> <p>휴대용 영상증폭관용 고전압 전원장치는 표 1 에 주어진 것과 같이 매우 작은 사이즈에 집적되어야 하므로 제작이 매우 어렵다. 그림 11은 본 연구에서 제작된 고전압 전원장치의 케이스를 나타낸 그림이며, 환형의 공간에 전원장치가 설치되어야 한다.</p> <p>제작된 회로의 주요 파라미터는 표 2 에 정리하였다.</p> <table border><caption>표 2 제작된 회로의 주요 파라미터</caption> <tbody><tr><td>항 목</td><td>값</td></tr><tr><td>1차측 인덕턴스 \( (\mathrm{Lr}) \)</td><td>\(330\mathrm{uH}\)</td></tr><tr><td>1차측 자화인덕턴스 \( (\mathrm{Lm}) \)</td><td>\(151\mathrm{uH}\)</td></tr><tr><td>1차측 등가 커패시턴스 \( (\mathrm{Ceq}) \)</td><td>520nF</td></tr><tr><td>변압기 권선 비 (\(N1:N2\))</td><td>\(520\mathrm{nF}\)</td></tr><tr><td>2차측 Voltage multiplier 커패시턴스 \( (\mathrm{Cs}) \)</td><td>\( 50 \mathrm{pF} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 12은 제작된 고전압 전원장치의 몰딩 전 사진을 나타내고 있다. 2개의 PCB로 구성되어 있으며, 둥글게 말아서 그림 11에 나타낸 케이스에 장착된다. 케이스에 PCB를 장착한 후 다우코닝사의 저점도 실리콘을 사용하여 몰딩을 하였다.</p> <h2>3.2 고전압 전원장치 실험 결과</h2> <p>그림 14와 15에서는 제작된 고전압 전원장치의 실험 결과를 나타내었다. 그림 14 는 게이트 신호와 1차 측 공진회로의 전압을 나타내고 있다. 회로의 공진주파수는 \( 21.7 \mathrm{kHz} \) 이며 공진회로 전압의 최대값은 \( 7 \mathrm{~V} \) 이다. 그림15는 Screen 전압, 입력전류, \( \mathrm{MCP} \) 전압을 나타내고 있다. Screen 전압 \( \mathrm{V} 3 \) 는 \( 4300 \mathrm{~V} \) 를 나타내며, \( \mathrm{V} 2 \) 는 \( -700 \mathrm{~V} \), 입력전류는 \( 23 \mathrm{~mA} \) 를 나타내고 있다. \( \mathrm{V} 1 \) 은 출력저항이 \( 8 \mathrm{GS} \)이므로 일반적인 오실로스코프로 측정이 불가능하며, \( \mathrm{T} \Omega \) 급의 입력저항을 가진 전압계가 필요하다.</p> | [
"표 2에서 나타나는 2차측 Voltage multiplier 커패시턴스의 값은 얼마인가?",
"표 2에서, 변압기 권선 비 파라미터에서는 어떤 값을 확인할 수있는가?",
"표 2에서 1차측 등가 커패시턴스 항목에서 확인되는 값은 얼마인가?",
"표 2에서 항목 1차측 자화인덕턴스의 값은 얼마로 나타나있는가?",
"1차측 인덕턴스의 기호는 무엇으로 나타낼 수 있는가?",
"1차측 자화인덕턴스를 기호로 나타내면 어떻게 표시할 수 있는가?",
"1차측 등가 커패시턴스를 기호로 나타내게 되면 어떤 약자로 나타낼 수 있는가?",
"2차측 Voltage multiplier 커패시턴스는 어떠한 기호로 나타낼 수 있는가?",
"변압기 권선 비는 무엇과 무엇의 비로 나타내는가?",
"표 2의 1차측 인덕턴스 파라미터의 값은 얼마인가?"
] |
ae83a83b-fe6c-4e67-9615-52c2cd81e27e | 인공물ED | 두 개의 공통 게이트 FET를 이용한 캐스코드형 CMOS 저잡음 증폭기의 후치 선형화 기법 | <h1>III. 차동증폭기의 설계 및 측정 결과</h1> <p>그림 6은 제안한 후치 선형화 기법을 이용한 CMOS 차동 증폭기의 회로도이다. \( M_{A} \) 의 3차 비선형 효과를 \( M_{C} \) 가 모두 흡수했을 경우 IIP3 (input referred third order intercept point)는 다음 식으로 계산된다.</p> <p>\( I I P_{3}=\frac{4 g_{1}^{2} \omega^{2} L_{s} C_{t}}{\left.3\right|_{\epsilon} \mid} \)<caption>(12)</caption></p> <p>\( \begin{aligned} \epsilon &=g_{3}-\frac{2 g_{2}^{2} / 3}{g_{1}+\frac{1}{j 2 \omega_{0} L_{s}}+j 2 \omega_{0} C_{t}+Z_{s}\left(2 \omega_{0}\right) \frac{C_{t}}{L_{s}}} \\ &=g_{3}-\frac{2 g_{2}^{2} / 3}{g_{1}\left(1+j 1.5 Q_{s}\right)} \end{aligned} \)<caption>(13)</caption></p> <p>\( g_{i} \) 는 \( v_{g s 1} \) 에 대한 \( i_{d B} \) 전류의 \( i \) 차 전류 전달계수이고, \( \omega_{0} \) 는 입력 정합 주파수이며, \( Z_{S}\left(2 \omega_{0}\right) \) 는 2차 고조파에서 CS FET의 소스 임피던스로 \( Z_{S}\left(2 \omega_{0}\right)= \) \( R_{S}+j 2 \omega_{0} L_{g} \) 가 된다. \( C_{t} \) 는 \( C_{e x}+C_{g s} \) 이다. \( Q_{s} \) 는 입력 정합회로의 \( Q \) 값이다. 식 (13)은 비록 \( g_{3}=0 \) 일지라도 무한한 IIP3을 가질 수 없음을 나타낸다. 이는 앞의 해석에서 무시한 2 차 비선형과 피드백에 의한 효과 때문이다. 그러나 식 (13)에서 입력단 정합회로의 Q 값을 잡음 정합에 알맞은 최적 값으로 놓을 경우 회로가 첫째항보다 두 번째 항이 무척 작기 때문에 회로의 선형성을 크게 향상 시킨다.</p> <p>그림 6의 차동 LNA를 \( 2.14 \mathrm{GHz} \) 를 중심주파수로 하여 TSMC \(0.18 \mu \mathrm{m}\) CMOS 공정을 이용해 설계하였다. 그림 8은 실제 제작된 회로의 현미경사진이다.</p> <p>이 차동 증폭기의 성능을 평가하기 위해 COB(chip-on-board) 형태로 측정을 수행하였다. 입력 정합용 인덕터는 표면실장형 고품질 인덕터를 사용하였고, 차동 입력은 \( 180^{\circ} \) 링하이브리드로 구현하였다. 잡음지수 측정에서 링 하이브리드의 손실을 보상하기 위해 확장된 Friis 식을 이용하였다. 측정 결과는 표 1과 같다.</p> <p>그림 9는 LNA의 two-tone 측정 결과이며, IIP3는 \( 11 \mathrm{dBm} \) 으로 혼변조 흡수회로 \( M_{C} \) 를 끈 상태에서 측정한 결과에 비해 \( 7.5 \mathrm{~dB} \) 의 개선된 것이다. 혼변조 흡수회로의 영향으로 \( 0.5 \mathrm{~dB} \) 의 이득 감소와 \( 0.2 \mathrm{~dB} \) 의 잡음지수 증가가 발생함을 확인하였다.</p> <table border><caption>표 1. CMOS 차동 LNA 측정 결과 \( (2.14 \mathrm{GHz}) \)</caption> <tbody><tr><td></td><td>With MD method</td><td>Without MD method</td></tr><tr><td>Gain</td><td>\( 15.5 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 16\mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>NF</td><td>\(2.85 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 2.65 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{IIP}_{3} \)</td><td>\( 11 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( 3.5 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{\mathrm{dc}}^{@ 1.8 \mathrm{~V}} \)</td><td>\( 12.4 \mathrm{~mA} \)</td><td>\( 12.4 \mathrm{~mA} \)</td></tr></tbody></table> | [
"어떤 경우에 NF값이 \\( 2.65 \\mathrm{~dB} \\)인가요?",
"Without MD method의 \\( \\mathrm{I}_{\\mathrm{dc}}^{@ 1.8 \\mathrm{~V}} \\)값은 얼마야?",
"어떤 경우에 Gain 값이 더 큰가요?",
"CMOS 차동 LNA 측정 결과 With MD method의 경우 Gain은 얼마인가요?",
"\\( \\mathrm{IIP}_{3} \\) 값이 11dBm일 때, 어떤 식으로 측정한 것인가요?"
] |
8c2345f7-b134-4454-a2b2-704d7026aff8 | 인공물ED | 다층 리지스트 및 화합물 반도체 기판 구조에서의 전자 빔 리소그래피 공정을 위한 몬테 카를로 시뮬레이션 모델 개발 | <p>그림 3 에서는 \( \mathrm{GaAs} \) 및 \( \mathrm{InP} \) 기판 위에 T-게이트 형성을 위한 3층 리지스트 \( (0.2 \mu \mathrm{m} \) PMMA/0.6 \( \mu \mathrm{m} \) P(MMA-MAA) \( / 0.1 \mu \mathrm{m} \) PMMA)를 코팅한 후 시뮬레이션 결과를 비교한 그림이다. 전자 한 개당 전이된 에너지 분포로 나타내었기 때문에 그 차이가 작아 쉽게 구분되어 나타나지는 않지만, \( \mathrm{InP} \) 기판에서의 리지스트 층에 전이 흡수된 에너지가 \( \mathrm{GaAs} \) 기판 보다 약간 높에 나타났으며, 기판 층에서는 \( \mathrm{GaAs} \) 기판이 높은 전이 에너지 분포를 나타내어, 기판과의 인터페이스 면에서는 \( \mathrm{GaAs} \) 기판이 약간 높게 나타났다. 시뮬레이션 결과에서 리지스트 각 계면에서의 밀도 차이에 의한 분포를 나타내고 있음을 알수 있다. 표면충인 \( 0.2 \mu \mathrm{m} \) PMMA층 \( \left(1.18 \mathrm{ g} / \mathrm {cm}^{3}\right) \) 과와 중간층인 copolymer 층(P(MMA-MAA))의 밀도 \( \left(0.83 \mathrm {g} / \mathrm {cm}^{3} \right) \) 차이에 의해 이 두 층간 계면 근방에서의 전이 에너지 분포가 감소하는 현상을 보이고 있으며, 그 반대 경우인 \( 0.1 \mu \mathrm{m} \mathrm{PMMA} \) 층과 copolymer층 사이에는 분포가 \( \mathrm {GaAs} \)나 \( \mathrm {InP} \) 기판의 후방 산란 효과와 겹쳐 급격히 상승하는 분포를 보여 주고 있다. 이러한 분포는 T-게이트 풋단의 넓이 즉, 현상 후 T-게이트 길이를 결정하는 중요한 에너지 전이 분포가 된다. 이러한 1 차원 분포는 다음 2 차원 결과 그림에서 2 차원적으로 확인할 수 있다.</p> <p>그림 4 에서는 3층 리지스트 구조에서 중간층인 copolymer 충의 두께를 \( 0.4 \mu \mathrm{m} \) 및 \( 0.6 \mu \mathrm{m} \) 설정한 후에 copolymer 층의 영향을 분석한 결과이다. \( 0.4 \mu \mathrm{m} \)의 두께를 갖는 copolymer 층이 \( 0.6 \mu \mathrm{m} \) 두께에 비해 리지스트 층에 더 많은 전이 흡수 에너지 분포를 나타내었다. 이것은 현상 공정 시에 헤드 층이 동일 조건의 현상 시간에 대해 더 넓고 깊게 현상되어 들어갈 수 있음을 의미한다. 중간층의 두께에 따른 후방 산란 효과를 잘 보여 주고 있다.</p> <p>그림 5 에서는 밀리미터파 주파수 대역용 PHEMT 소자의 T-게이트 제작을 위한 전자빔 리소그래피 공정 조건에 대한 3 층 리지스트 구조에 대해 시뮬레이션을 수행한 후 리지스트 층에 전이 흡수된 에너지 분포를 나타낸 결과를 SEM 측정 결과와 비교하여 나타내었다. Leica EBPG-4HR 전자빔 노광 장비를 이용하여 전자빔 에너지 \( 50 \mathrm{keV} \), T-게이트 형성을 위한 리스트 및 기판구조는 \( 0.2 \mu \mathrm{m} \) PMMA/0.6 \( \mu \mathrm{m} \) P(MMA-MAA)/0.1 \( \mu \mathrm{m} \) PMMA/\( \mathrm {GaAs} \) 기판 구조가 고려되었으며, 표 1에 실험에 의해 최적화된 현상 공정 조건 을 정리하여 나타내었다. 가우시안 빔을 고려하였고, 산란 궤적을 구한 후 가우시안 빔으로의 컨벌루션(convolution) 알고리듬을 적용하였다.</p> <table border><caption>표 1. T-게이트 헤드 및 풋단을 형성하기 위한 노광 실험 조건.</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( {Dose} \left[ \mathrm{u C} / \mathrm{cm}^{2}\right] \)</td><td>Spot size[\( \mathrm{nm} \)]</td><td>Pixel Step수</td><td>현상 공정</td></tr><tr><td>Gate Head</td><td>90</td><td>150</td><td>5</td><td colspan=2>MCB (12초) 현상 후 Methanol : \( \mathrm{IPA} \) = 1 : 1 (28초) 현상</td></tr><tr><td>Gate Foot</td><td>900</td><td>50</td><td>1</td><td colspan=2>MIBK : \( \mathrm{IPA} \) =1 : 3 (120초) 현상</td></tr></tbody></table> | [
"T-게이트 헤드 및 풋단을 형성하기 위한 노광 실험 조건에서 스팟 사이즈가 큰 것은 뭐야?",
"게이트 헤드 형성을 위한 \\( {Dose} \\left[ \\mathrm{u C} / \\mathrm{cm}^{2}\\right] \\)은 뭐야?",
"Gate Foot의 \\( {Dose} \\left[ \\mathrm{u C} / \\mathrm{cm}^{2}\\right] \\)값은 얼마야?",
"표1에서 게이트풋의 스팟사이즈는 얼마야?",
"픽셀 스텝 수가 5인 것은 노광 실험 조건 중 어떤거야?",
"노광 실험 조건 중 게이트헤드의 스팟사이즈는 뭐야?",
"게이트헤드의 스팟사이즈는 표 1에서 얼마야?",
"게이트풋의 픽셀 스텝은 몇 개야?",
"몇 개의 픽셀 스텝을 게이트풋이 가질까?",
"\\( {Dose} \\left[ \\mathrm{u C} / \\mathrm{cm}^{2}\\right] \\)값이 큰것은 T-게이트의 어느 부분이야?",
"게이트헤드의 형상공정은 어떻게 했어?",
"Gate Foot의 현상공정 과정은 어떻게 했어?"
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2045bbb3-8610-46f1-9128-f9a97d7e88d0 | 인공물ED | 대역 저지 슬롯이 추가된 역삼각형 모노폴 UWB 안테나의 설계 | <h1>Ⅱ. 본 론</h1> <h2>2-1 역삼각형 모노폴 UWB 원형 안테나 설계</h2> <p>본 논문에서 제안하는 안테나는 PTMA(Planar Tri-ngle Monopole Antenna)와 유사하나, 패치면의 크기를 조정하고 접지면에 각을 추가하였으며, 급전방식을 CPW 로 구성하여 그림 1 과 같이 설계하였다. 급전 방식을 CPW로 구성할 경우 안테나의 제작이 비교적 간단하고 구조적 특성상 광대역 임피던스 대역폭을 얻을 수 있는 장점이 있다. 비유전율 6.15, 유전체 두께 \(0.64\mathrm{~mm}\), 도체 두께 \(0.035\mathrm{~mm}\), 손실 탄젠트 0.0025인 Taconic사의 RF-60A 기판을 사용하였고, 전체 크기는 \(50.0(\mathrm{~W})\mathrm{mm}\times43.7(\mathrm{H})\mathrm{mm}\)이다. 안테나의 급전은 CPW급전 방식을 이용하며, CPW구조의 특성 임피던스 계산 공식을 이용하여 \(50\Omega\)의 전송 선로를 구성하였다.</p> <p>제안된 안테나는 그림 2 에 나타낸 것처럼 \(\alpha\)와 \(\beta\)의 각과 \(H_{g}\)의 길이 변화에 따른 반사 손실 특성이 크게 변화하며, 이를 Ansoft사의 HFSS(High Frequency Structure Simulator)를 이용하여 모의 실험하였다.</p> <p>\(\alpha\)값에 따른 반사 손실 특성 변화를 나타낸 그림 2(a)를 살펴보면, \(\alpha\)값이 증가할수록 \(6\mathrm{GHz}\)이하 대역의 반사 손실 특성이 나빠지며, 감소할수록 \(6\mathrm{GHz}\) 이상 대역의 반사 손실 특성이 나빠진다.</p> <p>\(\beta\)값에 따른 반사 손실 특성 변화를 나타낸 그림 2(b)를 살펴보면, \(\beta\)값이 감소할수록 \(6\mathrm{GHz}\)이상의 대역에서 반사 손실은 좋아졌으며, \(\beta\)값이 \(45^{\circ}\) 근처 에서 전 대역의 반사 손실이 좋아진다.</p> <p>\(H_{g}\)값에 따른 반사 손실 특성 변화를 나타낸 그림 2(c)를 살펴보면, \(H_{g}\)이 증가할수록 \(6\mathrm{GHz}\)이하의 대역의 특성이 나빠지며, \(8\mathrm{GHz}\)이상의 대역도 나빠진다. 또한, \(H_{g}\) 가 감소하여도 특성이 향상되지 않으므로 최대값과 최소값의 사이에서 최적화된 값이 존재함을 알 수 있다.</p> <p>또한, \(g_{p}\)는 패치면과 접지면의 간격을 결정하는 변수로 \(\alpha, \beta, H_{g}\)의 값들을 간단히 최적화시킨 후 모의시험을 한 결과, \(g_{p}\)가 \(2 \mathrm{~mm}\) 보다 작아지면 8\(\mathrm{GHz}\) 이상 대역에서 반사 손실이 \(-10\mathrm{~dB}\)를 만족하지 못하게 되고, \(2\mathrm{~mm}\)의 값보다 커지면 \(4\sim8\mathrm{GHz}\)의 대역에서 반사 손실이\(-10\mathrm{~dB}\) 를 만족하지 못하게된다. 본 논문에서는 접지면의 각 \(\alpha, \beta, H_{g}\)를 조정하며, 광대역 임피던스 정합을 하는데 초점을 두었기 때문에 이러한 상황에 맞게 적절히 \(g_{p}\) 값을 표 1에 제시된 값으로 정하고, 다른 파라미터들을 모의실험으로 최적화 하였다.</p> <table border><caption>표 1. 제안된 원형 안테나의 설계 변수들</caption> <tbody><tr><td>변수</td><td>길이(\(\mathrm{mm}\))</td><td>변수</td><td>길이(\(\mathrm{mm}\))</td><td>변수</td><td>값</td></tr><tr><td>W</td><td>50.0</td><td>\(\mathrm{W_f}\)</td><td>2.0</td><td>\(\alpha\)</td><td>\(41.4\%\)</td></tr><tr><td>H</td><td>43.7</td><td>\(\mathrm{H_f}\)</td><td>20.0</td><td>\(\beta\)</td><td>\(41.4\%\)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{W_p}\)</td><td>36.0</td><td>\(\mathrm{g_p}\)</td><td>0.4</td><td>\(\mathrm{H_g}\)</td><td>8.4\(\mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{H_p}\)</td><td>19.5</td><td>\(\mathrm{g_f}\)</td><td>0.2</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table> | [
"표 1에서 길이가 가장 긴 변수는 무엇입니까?",
"길이가 가장 긴 변수는 표 1에서 어떤 것이지",
"표1을 보면 길이가 가장 짧을 때 변수는 어떤거야?",
"길이가 가장 짧을 때 변수는 표1에서 무엇이지",
"표1 제안된 원형 안테나의 설계 변수들에서 8.4\\(\\mathrm{mm}\\)의 결과를 갖는 것은 어떤 변수 입니까?",
"표 1에서 길이가 2.0 일 때, 변수는 뭐지?",
"길이가 2.0 일 때, 해당하는 변수는 표 1에서 무엇이지",
"표 1에서 변수 H의 결과가 43.7일 때, 이 수치는 무엇을 측정한 거야?"
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