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인공물ED
고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 지능형 자동차를 위한 교동표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 교통표지판 후보 영역을 찾는 탐지 단계와 데이터베이스의 자료와 비교하여 교통표지판을 식별하는 단계로 나누어진다. 탐지 단계에서는 교통표지판의 형태와 색 정보를 이용하여 효과적으로 후보 영역을 찾고 식별 단계에서는 이를 SURF 또는 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 자료와 비교하여 일치 여부를 확인한다. 제안한 알고리즘은 연산 시간 감소에 중점을 두어 실시간 동작에 근접함을 목표로 한다. OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현한 결과 패턴의 복잡도에 따라 36-74ms 정도의 인식 시간이 소요 되었으며 ORB 알고리즘이 SURF 알고리즘에 비해 전체 인식 과정은 \( 15-40 \% \) 정도, 식별 단계는 1.3 - 5 배 정도 성능이 우수함을 확인하였다. 본 연구결과는 지능형 자동차에서 운전자와 자동 운전 시스템에게 주행환경 정보를 제공하여 안전 운전에 도움을 중 줄 것으로 기대된다. 또한 국내처럼 네비게이션 지도와 주변 정보가 상세 제공되는 경우에는 이와 결합하여 인식 속도 및 인식률을 더욱 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.</p>
[ "식별 단계에서 무엇을 이용해야 데이터베이스의 자료와 비교할 수 있어?", "교통표지판 후보 영역을 찾는 것은 무슨 단계에 해당 돼?", "탐지 단계의 경우 어떻게 후보 영역을 찾아?", "패턴의 단순도에 따라 36-74ms 정도의 인식 시간이 소요되는 것이 맞아?", "네비게이션 지도와 주변 정보가 세세하게 제공된다면 어떤 것을 개선시킬 수 있을 것으로 기대돼?", "인식 속도 및 인식률을 더욱 개선시킬 수 있을 것으로 기대되는 경우는 뭐야?", "탐지단계란 데이터베이스의 자료와 비교하는 단계야?", "식별 단계에서는 데이터 자료와의 비교를 통해 일치 여부를 알아봐?", "교통표지판 후보 영역을 찾는 단계는 발견 단계야?", "탐지 단계에서 교통표지판의 형태와 소리 정보를 사용해?", "데이터베이스를 이용하여 ORB 알고리즘의 자료와 일치 여부를 확인해?", "제안한 알고리즘의 목표는 정적 동작에 근접하는 것이야?", "지능형 자동차는 주행환경 정보를 운전자와 수동 운전 시스템에게 전달해?", "국내와 달리 국외의 경우 네비게이션 지도와 주변 지도가 상세하게 제공돼?", "식별단계에서 ORB 알고리즘은 SURF 알고리즘에 비해 얼마나 더 성능이 우수해?", "ORB 알고리즘과 SURF 알고리즘 중에서 어느 것의 성능이 더 우수해?", "ORB 알고리즘과 SURF 알고리즘 중에 ORB 알고리즘의 성능이 더 우수해?", "전체적인 인식 과정을 봤을 때 ORB 알고리즘은 SURF 알고리즘에 비해 어느 정도 성능이 더 우수할까?", "OpenCV 라이브러리를 이용해서 구현했을 때 인식 시간에 영향을 미치는 것은 뭐야?", "탐지 단계에서 사용하는 정보에는 어떤 것이 있어?", "교통표지판 인식 알고리즘의 단계에 해당하는 것은 뭐야?", "본 논문에서 제안한 알고리즘이 목표를 달성하기 위해 어떤 것에 중점을 둬?", "지능형 자동차가 운전자와 자동 운전 시스템에게 공급하는 정보는 뭐야?", "OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현한 결과 패턴의 복잡도에 따라 약 36-47ms의 인식 시간이 소요 돼?", "본 논문에서 제안한 알고리즘은 연산 시간을 줄이는 것에 중점을 두어?", "본 논문의 연구결과는 무엇에게 주행환경 정보를 제공해?", "본 논문에서 제안한 알고리즘은 교통포지판 후보 영역을 찾는 식별 단계와 데이터베이스의 자료와 비교하여 교통표지판을 탐지하는 단계로 나눠지는 게 맞아?", "교통표지판 인식 시간에 영향을 미치는 것은 뭐야?", "본 논문에서 제안한 알고리즘의 목표는 뭐야?", "교통표지판을 어떤 것과 비교하여 구별해?", "본 논문의 연구결과는 어떻게 안전 운전에 도움을 줄 수 있어?", "교통표지판을 구현하는 데에 사용된 라이브러리는 OpenCV가 맞아?" ]
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인공물ED
고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>자동차에 IT 기술이 접목되어 지능형 자동차 개발이 활성화되고 있고 이에 따라 자동차의 편의성과 안전성 그리고 성능이 크게 개선되고 있고 이를 위한 연구 또한 활발히 진행되고 있다, 이러한 연구는 자동차 주행과 관련하여 성능 및 안전성을 개선하는 연구와 차량의 상태 및 주변 환경 등의 정보를 제공하여 편의성과 안전성을 높이는 분야로 나누어지는데 후자의 경우 카메라를 통한 영상을 분석하여 주변 상황을 인식하는 연구가 중요한 부분을 차지한다.</p><p>교통표지판은 보행자와 운전자가 이를 신속하고 정확히 인식하면 모두에게 안전하고 원활한 이동에 도움을 준다. 운전자의 경우에는 달리는 차에서 표통표지판을 인식해야 하므로 도로가 복잡하거나 교통표지판이 한 번에 너무 많이 나타거나 날씨가 안 좋은 경우 등 운전 환경이 좋지 않으면 인식에 어려움을 격는다. 교통표지판 인식 시스템이 있는 경우 그러한 상황에서도 교통표지판을 신속 정확하게 인식하여 운전자에게 정보를 제공함으로써 운전자의 운전 행위에 도움을 준다. 또한 자동 운전 시스템에서는 차량 스스로 교통 표지판을 인식하여 그에 적합한 주행을 하는데 필요한 정보를 제공한다. 네비게이션 시스템에 교통표지판 정보가 포함되기도 하지만 GPS 신호에 의한 오차와 DB에 포함되지 않은 도로나 표지판이 있을 경우 안전에 문제가 발생할 수 있다. 따라서 영상을 통한 교통표지판 인식은 주행 중 주변 상황을 가장 확실하게 파악할 수 있고 네비게이션은 보조적으로 인식률 증가와 인식 시간 감소에 도움을 줄 수 있다.</p><p>교통표지판은 일반적으로 일정한 형태와 색상을 가지고 있다. 예를 들어, 대한민국의 도로 상태에 대한 36개의 주의 표지판은 그림 1에 나타난 것처럼 모두 노란 배경에 빨간색 테두리를 갖는 삼각형 모양이다. 그리고 내부에는 검은색으로 도로 상태를 나타내는 그림문자(pictogram)가 포함된다. 문자가 포함될 경우 한글과 영어로 병기된다. 따라서 교통표지판 인식을 위해서는 특정 형태를 인식하는 방법과 특정 색을 인식하는 방법이 있는데 형태를 인식하는 방법은 배경에 비슷한 형태가 상당히 많이 발견될 가능성이 커서 인식 확률이 떨어지고 시간도 오래 걸린다. 따라서 특정 색을 인식하는 방법이 많이 사용된다. 이때 RGB 색 공간은 빛의 변화에 민감하여 임계값을 이용한 색 분할이 어렵다. 한편 HSV(Hue Saturation Value) 색 공간에서는 비슷한 색을 갖는 관심 물체의 hue와 saturation 값에 대한 변화가 작다. 따라서 HSV 색 공간으로 변환하여 색 분할을 하는 방식이 주로 이용된다. 한편, RGB 색 채널과 픽셀 벡터값을 결합하여 색분할을 하는 방식이 이용되기도 하였다.</p><p>식 분할이후에는 대상의 형태를 파악해야 하는데 3가지 방법이 알려져 있다. 첫 번째는 Hough 변환을 이용하여 직선을 찾아내고 이를 연결하여 다각형과 원을 탐지하는 것이다. 두 번째는 DtBs(Distance to Borders) 방법을 적용하여 형태 정보를 얻는 것이다. 네 방향의 DtBs 벡터를 계산하여 기하학적 정보를 얻는데 이용한다. 세 번째는 웨이브릿 변환에 근거한 CPT(Central Projection Transformation) 알고리즘을 이용하는 것이다. 즉, 파형 응답을 분석하여 원과 삼각형, 사각형을 구분한다.</p><p>기하학적 도형의 형태를 얻은 뒤에는 교통표지판 후보를 찾고 이를 식별한다. 이를 위해 템플레이트 매칭, 부스팅(boosting) 알고리즘이나 신경 네트워 크(neural network)과 같은 기계 학습법(machine learning), 그리고 특징 매칭(feature matching) 등이 이용되었다. 기계 학습은 가장 널리 사용되는 방식중 하나로 학습 단계에 따라 데이터베이스를 훈련시키고 탐지된 물체에 대해 훈련된 데이터베이스를 이용하는 것이다. 이 방식은 학습에 너무 많은 시간이 소요되고 학습되지 않은 정보에 대해서는 식별이 어려운 단점이 있다. 기계 학습을 완료하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 적용하기도 하였다. 특징 매칭 방법으로는 SIFT가 사용되었는데 가장 고전적인 방법이지만 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 한편 탐지된 교통표지판 후보 도형을 CPT(Central Projected Transformation) 기반의 형태(shape) 특징을 추출하여 식별한 방식도 있으며 Hu, Tchebichef, Zernike 등의 불변 모멘트 (invariant moments) 방식에 비해 좋은 인식률을 보여주었다. 그러나 여전히 계산 시간이 길다는 단점을 가지고 있다.</p><p>본 논문에서는 차량에 적용 기능한 고속의 교통표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 탐지 단계에서는 색분할과 다각형 근사법, 그리고 아핀 변환을 이용한 형태 추출이 이루어지고 식별 단계에서는 SURF(Speed Up Feature Transform)와 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 이용한 특징점 생성과 데이터베이스의 템플레이트(template)와 매칭을 이용한다. 제안한 알고리즘에 따라 OpenCV 라이브러리를 이용하여 교통표지판 인식 소프트웨어를 구현하였으며 다양한 샘플에 대헤 각 단계별 연산 시간과 인식률을 비교하였다.</p>
[ "보행자와 운전자가 이를 신속하고 정확히 인식하면 모두에게 안전하고 원활한 이동에 도움을 주는 것은?", "식 분할이후에는 대상의 형태를 파악하는 세 번째 웨이브릿 변환은 무엇에 근거한 알고리즘을 이용하는거야?", "SURF(Speed Up Feature Transform)와 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 이용한 특징점 생성과 데이터베이스의 템플레이트(template)와 매칭을 이용하는 단계는 무엇인가?", "색분할과 다각형 근사법, 그리고 아핀 변환을 이용한 형태 추출이 이루어지는 단계는 무엇인가?", "교통표지판 인식 방법 중 형태를 인식하는 방법은 인식 확률이 떨어지고 시간도 오래 걸리는가?", "차량 스스로 교통 표지판을 인식하여 그에 적합한 주행을 하는데 필요한 정보를 제공하는 시스템이 뭐야?", "대한민국의 도로 상태에 대한 36개의 주의 표지판 내부에는 검은색으로 도로 상태를 나타내는 어떤게 포함되어 있어?", "대한민국의 도로 상태에 대한 36개의 주의 표지판에 문자가 포함될 경우 어떤 언어들로 병기되는가?", "교통표지판 인식 시스템은 차량 스스로 교통 표지판을 인식하여 그에 적합한 주행을 하는데 필요한 정보를 제공하는가?", "자동차에 IT 기술이 접목되어 지능형 자동차 개발이 활성화되고 있고 이에 따라 자동차의 무엇이 개선되어 지고 있어?", "대한민국의 도로 상태에 대한 주의 표지판은 모두 노란 배경에 빨간색 테두리를 갖는 어떤 모양의 표지판인가?", "대한민국의 도로 상태에 대한 36개의 주의 표지판은 그림 1에 나타난 것처럼 모두 노란 배경에 빨간색 테두리를 갖는 오각형 모양인가?", "보행자와 운전자가 이를 신속하고 정확히 인식하면 모두에게 안전하고 원활한 이동에 도움을 주는 것은 무엇인가?", "교통표지판은 일반적으로 일정한 무엇을 가지고 있는가?", "이 것을 통한 교통표지판 인식은 주행 중 주변 상황을 가장 확실하게 파악할 수 있고 네비게이션은 보조적으로 인식률 증가와 인식 시간 감소에 도움을 줄 수 있는데 이 것은 무엇인가?", "운전자의 경우 이 시스템이 있으면 운정 행위에 도움이 되는데 이 시스템이 뭐야?", "기계 학습의 단점이 뭐야?", "식 분할이후에는 대상의 형태를 파악하는 3가지 방법 중, 두 번째 DTBS의 약자의 뜻이 뭐야?", "식 분할이후에는 대상의 형태를 파악해야 하는데 3가지 방법 중 먼저 무엇을 이용하는가?", "자동차에 IT 기술이 접목되어 지능형 자동차 개발이 활성화되고 있고 이에 따라 자동차의 편의성과 안전성 그리고 이 것이 크게 개선되고 있는데 이 것이 무엇일까?", "무엇을 분석하여 삼각형, 사각형을 구분해?", "차량의 상태 및 주변 환경 등의 정보를 제공하여 편의성과 안전성을 높이는 분야는 무엇을 통해 영상을 분석하여 주변 상황을 인식해?", "특징 매칭 방법으로는 이 것이 사용되었는데 가장 고전적인 방법이지만 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있는 이 것이 뭘까?", "네비게이션 시스템에 교통표지판 정보가 포함되기도 하지만 무엇이 없을 경우 안전에 문제가 발생할 수 있는가?", "HSV의 약자의 뜻은 뭐야?", "자동차에 어떤 기술이 접목되어 지능형 자동차 개발이 활성화되고 있어?", "교통표지판 인식을 위해 특정 형태를 인식하는 방법 중 많이 사용되는 방법이 뭐야?", "CPT의 약자의 뜻이 뭐야?", "CPT는 무엇의 줄임말이지", "학습 단계에 따라 데이터베이스를 훈련시키고 탐지된 물체에 대해 훈련된 데이터베이스를 이용하는 학습이 뭐야?", "교통표지판 후보를 찾고 이를 식별하기 위해 사용된 것은?", "교통표지판은 누구에게 도움을 줘?", "다음 중 불변 모멘트에 해당하는 것을 고른것은 무엇인가?", "SVM의 약자의 뜻이 뭐야?", "불변 모멘트에 해당하는 방식들은 무엇인가?", "무엇이 불변 모멘트에 해당하는 방법들일까" ]
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인공물ED
고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>Ⅳ. 성능 분석 결과</h1><p>제안한 알고리즘을 OpenCV 라이브러리를 이용하여 소프트웨어로 구현하였다. 실행 환경은 Intel Core2 2.83GHz CPU와 4GB의 메모리이고 단일 코어만을 사용하였다. 성능 분석에는 5개의 동영상과 정지영상을 합쳐 1280 개의 영상이 시용되었고 영상 크기는 640 x 480에서 1510 x 950까지이다.</p><p>그림 5 에 나타난 5 종의 교통표지판에 대해 표1에 탐지시간이 나타나 있다. 그림 문자에 따른 차이를 비교하기 위해 삼각형의 표지판만을 이용하였다. 표1 에 나타난 값은 각 프레임별로 얻은 시간의 평균값이며 동일한 교통 표지판을 포함하는 경우 프레임간 탐지 시간의 편차는 크지 않다. 탐지 시간 24 - 31ms 중에서 색 분할 시간이 11 - 15 ms로 절반 정도를 차지하고 아핀 변환이 6 - 9 ms로 \( 30 \% \), 다각형 근사법이 나머지 \( 20 \% \) 의 시간을 차지한다. 색 분할은 전체 영상에 대해 진행되므로 가장 많은 시간이 소요되고 영상 크기가 클수록 많은 시간이 요구된다. 다각형 근사법은 색 분할에서 얻은 후보군에 대해 진행되므로 후보가 많을수록 많은 시간이 필요하다. 이렇게 얻은 다각형에 대해 교통표지판과 일치하는 도형을 찾는다. 아핀 변환은 이 조건에 맞는 도형에 대해서만 실시한다. 아핀 변환 후에는 데이터베이스의 템플레이트와 같은 크기의 영상이 만들어진다.</p><table border><caption>표 1. 그림 5 의 교통표지판 탐지시간 [ms]</caption><tbody><tr><tr><td>Database Template</td><td>Color Threshold</td><td colspan=6>Polypon Approximation</td><td colspan=6>Affine Transformation</td><td colspan=4>Total</td></tr><tr><td>Danger</td><td>14.54</td><td colspan=6>6.43</td><td colspan=6>8.41</td><td colspan=4>29.38</td></tr><tr><td>Pedestrian</td><td>11.26</td><td colspan=6>5.36</td><td colspan=6>7.28</td><td colspan=4>23.9</td></tr><tr><td>Children</td><td>14.41</td><td colspan=6>6.88</td><td colspan=6>8.48</td><td colspan=4>29.77</td></tr><tr><td>Road works</td><td>14.51</td><td colspan=6>6.51</td><td colspan=6>5.8</td><td colspan=4>26.82</td></tr><tr><td>Crossroad</td><td>14.89</td><td colspan=6>7.06</td><td colspan=6>8.94</td><td colspan=4>30.89</td></tr></tbody></table><p>교통표지판 식별은 SURF 와 ORB의 두 가지 방식으로 진행되는데 키포인트 생성/서술과 매칭 과정이 완전히 다르므로 실행시간에도 큰 차이를 보인다. 표2 는 두 가지 방식의 실행 시간 비교 결과가 나타나있다. 키포인트 생성 및 서술은 ORB가 4-7배 정도 빠르고 키포인트 매칭은 SURF가 2-3배 정도 빠르다. 3은 교통표지판 식별 및 전체 인식 시간을 나타내고 있다. 전체적인 식별 시간은 ORB 방식이 패턴표에 따라 1.3 - 5 배 정도 빠른 것을 알 수 있다.</p><table border><caption>표 2. 그림 5의 교통표지판 식별 시간 [ms]</caption><tbody></tr><tr><td rowspan=2>Database Template</td><td colspan=2>SURF</td><td colspan=2>ORB</td></tr><tr><td>Detection Description</td><td>Matching</td><td>Detection Description</td><td>Matching</td></tr><tr><td>Daneer</td><td>35.90</td><td>8.60</td><td>6.05</td><td>27.77</td></tr><tr><td>Pedestian</td><td>25.97</td><td>5.43</td><td>4.61</td><td>14.77</td></tr><tr><td>Children</td><td>35.61</td><td>7.81</td><td>4.86</td><td>22.73</td></tr><tr><td>Road works</td><td>26.25</td><td>4.96</td><td>5.87</td><td>15.60</td></tr><tr><td>Crossroad</td><td>23.65</td><td>1.20</td><td>3.44</td><td>1.91</td></tr></tbody></table><p>가장 차이가 많이 나는 교차로(crossroad)의 경우 십자 형태의 단순한 패턴이고 가장 시간차가 적은 위험 표지의 경우 영문과 국문이 글자가 포함되어 패턴으로는 가장 복잡하다. 따라서 패턴이 단순할수록 ORB 알고리즘이 큰 효과를 발휘하는 것을 알 수 있다. 표4에 실험에 사용된 피퉁표지판의 입력 영상과 데이터베이스 영상에 대해 생성된 키포인트와 매칭 결과가 나타나 있다. 프레임별로 키포인트 수가 완전히 동일하지는 않으나 그 차이가 2-3개 이내이고 키 포인트 수와 인식 시간의 차이를 보는 것이 목적이므로 평균적인 키포인트 수를 갖는 특정 프레임에 대한 결과를 이용하였다. 키포인트 수가 많을수록 계산시간이 오래 소요되고 매칭 포인트 수도 많음을 알 수 있다. 탐지와 식별을 모두 포함하여 인식 시간을 보면 SURF 알고리즘을 이용한 경우 56-74ms, ORB 알고리즘을 이용한 경우 36-63ms로 ORB 알고리즘을 이용하면 \( 15-40 \% \) 정도의 성능 향상이 있음을 알 수 있다.</p>
[ "표1에서 Chileren표지판의 탐지시간중 가장 짧은 시간을 차지하는 부분은 무엇이니?", "표1에서 Road works표지판의 6.51초 탐지시간을 가지는 부분은 무엇이니?", "제안한 알고리즘을 어떤것을 이용하여 소프트웨어로 구현하였니?", "실행 환경은 Intel Core2 2.83GHz CPU와 얼마의 메모리이고 단일 코어만을 사용하였니?", "성능 분석에는 5개의 동영상과 정지영상을 합쳐 몇개의 영상이 시용되었고 영상 크기는 640 x 480에서 1510 x 950까지였니?", "성능 분석에는 5개의 동영상과 정지영상을 합쳐 1280 개의 영상이 시용되었고 영상 크기는 640 x 480에서 몇까지 였니?", "그림 문자에 따른 차이를 비교하기 위해 어떤모양의 표지판만을 이용하였니?", "탐지 시간 24 - 31ms 중에서 색 분할 시간이 몇ms로 절반 정도를 차지하니?", "탐지 시간 24 - 31ms 중에서 아핀 변환은 몇 퍼센트를 차지하니?", "탐지 시간 24 - 31ms 중 다각형 근사법은 몇%의 시간을 차지하니?", "색 분할은 전체 영상에 대해 진행되므로 가장 많은 시간이 소요되고 영상 크기가 클수록 많은 시간이 요구되니?", "아핀 변환 후에는 데이터베이스의 어떤것과 같은 크기의 영상이 만들어지니?", "교통표지판 식별은 SURF 와 어떤것의 두 가지 방식으로 진행되는데 키포인트 생성/서술과 매칭 과정이 완전히 다르므로 실행시간에도 큰 차이를 보이니?", "ORB 알고리즘을 이용하면 몇% 정도의 성능 향상이 있니?", "표1에서 Danger표지판의 color Threshold 탐지시간은 얼마이니?", "표1에서 danger의 Polypon Approximation 탐지시간은 얼마이니?", "표1에서 danger에서 8.41의 탐지시간을 가지는 부분은 무엇이니?", "표1에서 Danger은 total 몇초의 탐지시간이 걸리니?", "표1에서 Pedestrian표지판의 Polypon Approximation 탐지시간은 얼마나 걸리니?", "표1에서 Total시간이 제일 짧은 표지판은 무엇이니?", "표1에서 Pedestrian표지판에서 7.28의 탐지시간을 가지는 부분은 무엇이니?", "표1에서 Pedestrian의 Total 시간은 어떻게되니?", "표1에서 Chileren표지판에서 14.41의 탐지시간을 차지하는 부분은 무엇이니?", "표1에서 Children표지판의 Affine Transformation은 탐지시간이 얼마나 걸리니?", "표1에서 Children의 Total 탐지시간은 얼마나 걸리니?", "표1에서 Road works표지판의 Color Threshold의 탐지시간은 몇초이니?", "다각형 근사법은 어떤것에서 얻은 후보군에 대해 진행되므로 후보가 많을수록 많은 시간이 필요하니?", "표1에서 Total시간이 가장 긴 표지판은 무엇이니?", "표1에서 Road works표지판에서 5.8초의 탐지시간을 가지는 부분은 무엇이니?", "표1에서 Total시간이 26.82를 가지는 표지판은 무엇이니?", "표2에서 Daneer표지판의 SURF Detection Descrption부분의 식별시간은 몇초이니?", "표1에서 Total시간이 30.89초를 가지는 표지판은 무엇이니?", "표2에서 Pedestian표지판의 SURF Matching은 몇초니?", "표1에서 Crossroad표지판의 Affine Transformation부분 탐지시간은 몇초 이니?", "표2에서 Daneer표지판의 SURF Matching 시간은 몇초이니?", "동일한 교통 표지판을 포함하는 경우 프레임간 탐지 시간의 편차는 크니?", "가장 차이가 많이 나는 어떤것의 경우 십자 형태의 단순한 패턴이고 가장 시간차가 적은 위험 표지의 경우 영문과 국문이 글자가 포함되어 패턴으로는 가장 복잡하니?", "전체적인 식별 시간은 ORB 방식이 패턴표에 따라 몇배 정도 빠른 것을 알 수 있니?", "패턴이 단순할수록 ORB알고리즘이 작은 효과를 발휘하는 것을 알 수 있니?", "탐지와 식별을 모두 포함하여 인식 시간을 보면 SURF 알고리즘을 이용한 경우 몇ms가 소요되니?", "표1에서 Pedestrian의 Color Threshold 탐지시간은 얼마나 걸리니?" ]
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고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>Ⅱ. 교통표지판 탐지 과정</h1><p>제안한 교통표지판 인식 알고리즘은 교통표지판 탐지(detection)와 식별(identification)의 두 단계로 구성된다. 탐지의 첫 번째 단계는 교통표지판 후보를 찾기 위해 주어진 색 공간(color space)에서 색 분할(color segmentation)을 하는 것이다. 주의와 규제 표지판은 삼각형, 오각형, 팔각형, 그리고 원의 형태로 구성된다. 이중 팔각형이 하나, 오각형이 두 개, 그리고 역삼각형이 두 개이므로 이들은 식별 과정이 매우 간단하다. 주의와 규제 표지판의 특징은 가장자리 또는 내부가 붉은색으로 되어 있다는 점이다. 이를 이용하면 교통표지판 후보 영역을 상당히 좁힐 수 있다. 색 분할을 위해서는 서론에서 언급한 바와 같이 HSV 색 공간으로 변환하여 색 분할을 하는 방식을 이용한다. 빛에 의한 영향 외에 날씨에 의해 이미지가 선명하지 않은 경우에는 별도의 알고리즘을 통해 복구해야하는데 본 논문의 범위를 벗어나는 작업이므로 다루지 않았다.</p><p>그림 1(a)에서 교통표지판 탐지 과정중 색 분한 결과를 보여준다. 입력 영상에는 삼각형의 위험 표지판과 붉은식 블롭(blob) 잡음이 포함되어 있다. 블롭 잡음에 대해서는 뒤에서 자세히 설명하겠지만 교통표지판 인식에 방해가 되는 물체가 주위에 있음을 가정하고 이러한 영향을 배제하고 교통표지판을 인식할 수있음을 보이기 위한 것이다. HSV 색 공간에서 붉은 색은 상위와 하위의 두 개의 hue 영역을 가지고 있다. 그림 1(b) 와 (c)는 각각 상위 영역과 하위 영역에서 임계값을 이용한 이진화 형상이다. 붉은 색이 두 영역에 걸쳐 분포하므로 두 영상 모두 붉은색을 완벽히 표현하지 못하고 있다. 두 영상을 하나로 합치면 그림 1(d)와 같이 붉은색에 대한 완성된 분할 영역을 얻을 수 있다. 다음 동작은 잡음을 제거하고 경계선을 복구하는 선처리(preprocessing) 과정이다. 제안한 알고리즘에서는 메디안(Median) 필터와 모폴로지 (Morphology) 방식을 이용하여 처리하였고 그 결과가 그림 1(e)에 나타나 있다.</p><p>색 분할 이후에는 이진화된 영상에서 원하는 다각형 패턴을 찾는다. 먼저 모든 물체에 대해 윤곽선 데이터를 찾기 위한 작업을 한다. 경계점들의 위치를 모으는 과정을 통해 윤곽선을 얻는다. 이 윤곽선은 두 개의 변수를 입력으로 하는 함수의 값이 상수인 곡선을 따라 구한다. 윤곽선들은 외부 윤곽선과 내부 홀(hole)로 나누어진다. 그림 1(f)에서 외부 윤곽선은 분은색으로, 내부 홀은 파란색으로 구분된다. 교통표지판 탐지 과정에서 관심 부분은 외부 윤곽선에 가장 가까운 1 차 내부 홀이다. 이는 주의 및 규제 교통표지판이 대부분 붉은 테두리를 가지고 있고 그 내부에 노란 바탕과 그림문자가 존재하기 때문이다. 1차 내부 홀 윤곽선을 찾으면 다각형 근사법을 적용한다. 이 알고리즘은 윤곽선에서 두 개의 극점(extremal point)을 찾아 그들을 잇는 선분을 만든다. 그리고 윤곽선의 다른 극점중 선분에서 가장 먼 것을 이 선분에 추가한다. 이 과정을 반복하여 그 다음 먼 극점을 계속 추가하다가 모든 극점이 정확도 파라미터에 의해 정해지는 거리보다 작아지면 멈춘다. 이러한 반복 과정의 결과가 삼각형, 오각형, 팔각형이 되면 교통표지판 후보가 탐지된 것으로 간주한다. 그림 1(g) 는 파란색 삼각형을 찾은 결과를 보여준다. 원의 경우에는 Hough 변환을 이용한다. 먼저 XY 좌표를 극좌표(polar coordinate)로 바꾸고 데이터 수집 알고리즘을 통해 Hough 공간에서 가장 유력한 점을 모아 가능한 원을 구성한 뒤 다시 XY 좌표로 변환하여 원의 중심과 반지름을 얻는다.</p><p>1차 내부 홀 윤곽선을 이용하여 원하는 다각형을 찾는 방식은 두 가지 이점이 있다. 첫째로 일반적인 물체는 대부분 내부에 홀을 가지고 있지 않아 많은 물체를 제거할 수 있다. 둘째로 외부 윤곽선을 이용 할 경우 탐지 과정에서 해당 물체의 배경이 매우 민감하게 영향을 미친다. 예를 들어 주위에 붉은색 자동차가 있거나 붉은색 옷을 입은 행인이 있을 경우 색 분리 이후 얻는 결과는 원하는 다각형이 아닌 복잡하고 불규칙한 모양의 도형이 될 것이다. 그림 1(f)와 (g) 를 보면 붉은 블롭 모양의 물체는 인위적으로 넣은 것이기는 하나 탐지가 된 것을 확인할 수 있다. 반면에 제안하는 알고리즘의 1 차 내부 윤곽선을 이용하는 방식은 일반적으로 교통표지판을 잘 보이는 곳에 다른 물체가 잘 가리지 않도록 설치하므로 그러한 잡음에 훨씬 덜 민감하다.</p><p>위에서 언급한 과정이 끝나면 교통표지판 후보는 그림 1(h)에 나타난 것처럼 아핀 변환(Affine Transformation) 과정을 거쳐 \( 200 \times 200 \) 픽셀 크기의 표준 영상으로 바펜다. 이는 카메라를 통해 입력되는 영상이 일반적으로 차량의 정면을 향하므로 교통표지판은 기울어진 형태가 된다. 그런데 그 기울진 정도에 따라 영상 속의 교통표지판은 다르게 보여 후반부의 식별이 어려워진다. 따라서 아핀 변환을 통해 선택된 부분을 데이터베이스와 비슷한 크기로 표준화하면 식별 과정에서 인식율이 좋아진다. 마지막으로 배경을 제거하여 식별 준비를 하면 그림 1(i)와 같은 결과를 얻는다.</p>
[ "제안한 교통표지판 인식 알고리즘은 어떻게 구성되나요?", "색분할은 어떻게 이뤄지나요?", "그림 1(a)에 대한 설명은 어떻게 기술되어있나요?", "입력 영상은 어떻게 구현되어 있나요?", "방해가 되는 물체가 주위에 있음을 가정하고 이러한 영향을 배제하고 교통표지판을 인식할 수있음을 보이기 위해 어떻게 하나요?", "HSV 색 공간은 어떻게 구성되나요?", "그림 1(b) 와 (c)는 어떻게 기술되어지나요?", "임계값을 이용한 이진화 형상인 그림 1(b) 와 (c)는 어떻게 보여지고 있나요?", "그림 1(b) 와 (c)의 완성된 분할 영역을 얻는 방법은 어떻게 될까요?", "그림 1(b) 와 (c)를 하나로 합쳐 완성된 분할 영역을 얻어낸 후 어떤 처리는 거쳐야하나요?", "빛에 의한 영향 외에 날씨에 의해 이미지가 선명하지 않은 경우 어떻게 처리하나요?", "본논문에서 다른 내용 외에 빛에 의한 영향 외에 날씨에 의해 이미지가 선명하지 않은 경우는 어떻게 복구작업을 하게 되나요?", "경계선을 복구하는 선처리 과정은 어떻게 진행되나요?", "주의와 규제 표지판은 어떻게 구성되나요?", "교통표지판 인식 알고리즘에서 탐지를 하는 첫 번째 단계는 어떻게 되나요?", "해당 본문에서는 색 분할 이후에 윤곽선을 찾게되는 과정을 보여주나요?", "색 분할 이후 어떤 프로세스를 거치나요?", "처음 모든 물체를 대상으로 한 윤곽선 데이터를 찾기 위한 작업은 어떻게 진행하나요?", "색 분할 이후에는 이진화된 영상에서 원하는 다각형 패턴을 찾는 첫 과정은 어떻게 진행하나요?", "논문에서 제안하는 과정에서 윤곽선을 어떻게 구하게 되나요?", "윤곽선들은 어떻게 나누어지나요?", "외부 윤곽선과 내부 홀은 그림에서 어떻게 구분되었나요?", "교통표지판 색 공간 분할에서 1차 내부홀 윤곽선을 이용하여 원하는 다격형을 찾는 방식의 이점 중 한가지는 어떻게 되나요?", "이는 카메라를 통해 입력되는 영상이 일반적으로 차량의 정면을 향하므로 교통표지판은 기울어진 형태가 된나요?", "아핀 변환으로 변환된 표준 영상은 카메라를 통해 입력되서 어떻게 되기 때문에 기울어지는 형태가 되는건가요?", "그림 1(f)와 (g)와 비교하여 제안하는 알고리즘의 1 차 내부 윤곽선을 이용하는 방식을 어디에 어떻게 설치하게 되나요?", "그림 1(f)와 (g)을 통해 어떻게 되는 것을 볼 수 있나요?", "교통표지판 후보는 제안된 알고리즘 처리 이후 어떻게 처리되나요?", "외부 윤곽선을 이용하여 원하는 다각형을 찾을 경우 어떻게 되나요?", "1차 내부 홀 윤곽선을 이용해 다각형을 찾는 방식을 일반적인 물체에 적용하면 어떻게 되는 것을 보게되나요?", "그림 1(i)와 같은 결과를 어떻게 얻을 수 있나요?", "기울어져 인식이 힘든 표지판은 어떤 처리를 거쳐 인식률을 개선하나요?", "기울어진 형태를 가지게 되기도 하는 교통표지판을 어떻게 표준화 시키나요?", "원 감지에 있어서 극좌표로 얻어진 유력한 원 좌표는 어떻게 처리되나요?", "원의 중심, 반지름을 얻고자 Hough 변환을 적용할 경우 처음에 XY 좌표를 극좌표로 바꾼 이후에 어떻게 하게 되나요?", "1차 내부 홀 윤곽선을 시작 기준으로 다각형 근사법을 적용한 경우 원은 어떻게 감지하나요?", "1차 내부 홀 윤곽선을 구하면 어떤 절차를 진행하나요?", "색 분할 전처리 과정에서 1차 내부 홀 윤곽선을 찾으면 이후 어떤 처리를 하나요?", "다각형 근사법은 어떻게 적용하나요?", "윤곽선에서 알고리즘을 이용하여 두 개의 extremal point을 찾고, 그들을 잇는 선분을 만든 이후 어떻게 처리하나요?", "윤곽선에서 반복하는 과정은 어떻게 종료되어지나요?", "Hough 변환은 원에서 어떻게 진행되나요?", "아핀 변환과정을 거치면 어떻게 되나요?", "Hough 공간에서 유력한 점은 어떻게 얻니?", "교통표지판 탐지 과정에서 붉은색 자동차와 붉은 색 옷을 입은 행인은 색분리 과정을 거치면 어떻게 탐지되니?", "\\( 200 \\times 200 \\) 픽셀 크기의 표준 영상에서 교통 표지판의 식별은 난이도는 어떻게 정해지니?" ]
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고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>요 약</h1><p>자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 줗아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주 행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지딴 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.</p>
[ "자동차의 성능과 편의성 그리고 안전성이 좋아지는 것은 어떤 기술과 융합하면서 이지?", "IT 기술은 자동차의 성능과 편의성을 높였지?", "자동차의 성능과 편의성을 IT 기술이 증가시키지", "IT 기술과 융합된 자동차에서 많은 알고리즘이 연구해서 운전자에게 제공하고자 하는 것은 무엇이지?", "자동차에 필요한 많은 알고리즘이 연구 중에서 안전 운전에 중요한 정보를 제공하는 기능은 무엇이지?", "자동차 주행 시 안전운전에 중요한 정보 제공 알고리즘으로 교통표지판 인식이 대표적이지?", "안전 운전 시에 중요한 정보제공을 하는 교통표지판 인식에서 어디에 중점을 두고 교통 표지판을 탐지하고 판별하도록 했지?", "최근 연구되는 자동차 주행시의 알고리즘에서 교통표지판을 탐지하는 것은 무슨 알고리즘이지?", "연소 시간 감소에 중점을 한 인식 알고리즘에서는 교통표지판을 탐지하고 판별하면 안전운전에 주요 정보를 제공했지?", "교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘에서는 교통 표지판 후보 분할은 무엇을 이용해서 했지?", "색상 임계값으로 교통표지판 후보를 분할하고, 적절한 다각형은 다각형 근사법으로 찾으면서 그 패턴으로 교통 표지판을 식별할 때 무엇을 이용해서 데이터베이스와 비교했지?", "데이터베이스와 비교하면서 식별된 교통 표지판은 SURF와 ORB 알고리즘을 이용해서 확인했지?", "본 논문에서 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안할 때 중점으로 하는 것은 무엇이지?" ]
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고속 교통표시판 인식 알고리즘
<p>표 5에는 여러 가지 교통표지판의 인식률이 나타나있다. 인식률은 \( 87.5 \) - \( 99.7 \% \) 로 평균 \( 96.1 \% \) 이다. 표 3 - 5를 비교해 보면 SURF의 경우에는 일정한 수 이상의 매칭이 이루어지면 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 알 수 있다. ORB의 경우에는 매칭 포인트의 수와 인식률이 어느 정도 상관관계를 갖고 증가하다가 어느 수준 이상이 되면 인식률이 포화됨을 알 수 있다.</p><table border><caption>표 3. 그림 5의 교통표지판 인식 인식 시간 [ms]</caption><tbody></tr><tr><td rowspan=2>Database Template</td><td rowspan=2>Detestion</td><td colspan=2>Identification</td><td colspan=2>Total</td></tr><tr><td>SURF</td><td>ORB</td><td>SURF</td><td>ORB</td></tr><tr><td>Danger</td><td>29.38</td><td>44.50</td><td>33.82</td><td>73.88</td><td>63.2</td></tr><tr><td>Pedestrian</td><td>23.9</td><td>31.4</td><td>19.38</td><td>55.3</td><td>43.28</td></tr><tr><td>Children</td><td>29.77</td><td>43.42</td><td>27.59</td><td>73.19</td><td>57.36</td></tr><tr><td>Road works</td><td>26.82</td><td>31.21</td><td>21.47</td><td>58.03</td><td>48.29</td></tr><tr><td>Crossroad</td><td>30.89</td><td>24.85</td><td>5.35</td><td>55.74</td><td>36.24</td></tr></tbody></table><p>위험 표지처럼 패턴이 복잡하여 연산 시간이 오래 걸리면 인식률이 높고 교차로처럼 패턴이 단순하여 키포인트와 매칭 포인트 수가 작아 연산 시간이 짧은 경우에는 인식률도 낮은 것을 알 수 있다. 이를 통해 명확한 비례 관계가 성립하지는 않지만 대체적으로 패턴이 복잡할수록 키포인트 생성과 서술, 매칭에 많은 시간이 필요한 대신 매칭되는 키 포인트가 많으면 인식이 잘 되고 패턴이 단순하면 키 포인트 생성 및 서술, 그리고 매칭 시간이 짧고 매칭되는 키포인트가 작아 인식이 잘 안 됨을 알 수 있다.</p><p>제안한 알고리즘의 동작 검증의 위해 비오는 야간에 다양한 형태의 교롱표지판을 인식한 실험 결과가 그림 6에 나타나 있다. 가탕비가 내리는 야간에도 조명에 의해 교롱표지판이 보이는 경우에는 인식이 잘 되는 것을 확인할 수 있고 오각형이나 원의 형태도 인식함을 보이고 있다. 원형 표지판의 경우 Hough 변환에 필요한 시간이 다각형 근사법보다 시간이 오래 걸려 표지판 탐지시간이 \( 20 \% \) 겅도 종가한다. 그러나 식별 시간까지 포함한 인식 시간은 \(8-10\%\) 정 도 증가한다. 현재 원형 인식에 이용하는Hough 변환은 일반적인 원형을 찾도록 하고 있어 교통표지판의 특성을 활용하여 이에 최적화하면 연산 시간을 감소시킬 수 있다.</p><p>교통표지판 인식 관련한 기존 연구에서는 인식률에 중점을 두어 계산 시간에 대해서는 크게 신경을 쓰지 않았다. 따라서 계산 시간과 관련된 자료를 찾기가 어렵다. CPT를 이용한 특징 추출의 경우 0.7초에서 6.3초의 결과를 보여주고 있으나 비디오 입력 영상에서 교통표지판을 인식하는 방식이 아니어서 직접적인 비교는 어렵다. 또한 GPGPU를 이용하여 60ms의 인식 시간을 보여준 결과도 있으나 CPU만의 결과와는 공정한 비교가 안 된다. 표 6에 본 논문과 가장 유사한 방식으로 SIFT를 이용한 식별 단계의 성능 비교 결과가 나타나 있다. 비교 영상과 조건이 달라 정확한 비교는 어렵지만 비슷한 인식률을 보이면서 인식 시간은 제안한 알고리즘이 횔씬 우수한 것을 알 수 있다. 또한 전체 연산 시간이 60ms 이내로 15fps의 HD 수준의 동영상에 대해 실시간 동작이 가능하다.</p>
[ "SURF의 경우에 Road works를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "ORB의 경우에 Danger를 인식하는 데 총합 몇 ms가 걸리는가?", "ORB의 경우에 Children을 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우에 Danger를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "교통표지판의 평균 인식률은 얼마나 되는가?", "ORB의 경우에 Danger를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우에 Pedestrian을 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "ORB의 경우에 Crossroad를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우에 Crossroad를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "ORB의 경우에 Road works를 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우 일정 수준의 인식률을 얻으려면 어떻게 해야 하는가?", "ORB의 경우에 Pedestrian을 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우에 Children을 Identification하는데 몇 ms가 걸리는가?", "SURF의 경우에 Danger를 인식하는 데 총합 몇 ms가 걸리는가?" ]
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고속 교통표시판 인식 알고리즘
<h1>Ⅲ. 교통표지판 식별 과정</h1><p>제안한 알고리즘에서는 교통표지판 후보 탐지후 식별과정을 거치므로 매우 효과적으로 키포인트 생성과 매칭 과정을 진행한다. 교통표지판 탐지 과정을 통해 후보 영상을 얻으면 데이터베이스와 비그하여 식별하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 식별을 위한 특징 추출을 위해 SURF와 ORB를 사용하였다. 제안하는 알고리즘에 따라 교통표지판을 인식하는 과정의 예가 그림 2 와 3에 나타나 있다.</p><p>SURF는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)보다 계산 속도는 빠르면서 정확도는 비슷하게 유지하는 방식이다. 2D Haar 웨이브릿(wavelet) 응답의 합을 계산하는 방식이다. 기본적인 영상 특징을 얻기 위해 SURF는 Hessian 블롬(blob) 탐지기의 determinant의 Haar 웨이브릿 근사법을 이용한다. 두 영상간의 매치 포인트를 찾는 작업은 각 영상에 대한 키포인트 리스트를 찾고 내적(dot product)이나 SSD(Sum of Square Difference) 비교를 통해 서술자(descriptor) 벡터를 매칭하여 이루어진다.</p><p>그림 2(a)와 (b)는 입력된 영상에서 탐지된 교통표지판 후보 영상과 SURF 알고리즘에 의해 생성된 키포인트를 나타낸다. 그림 2에서 입력 영상은 720 x 480 크기의 동영상이고 탐지 과정에서 추출된 도형은 아핀 변환에 의해 200 x 200의 표준 크기로 바뀐다. 이 때 추출된 키포인트는 155 개이다. 그림 2(c)와 (d)는 데이터베이스의 템플레이트와 그에 대해 SURF 알고리즘을 이용해 키포인트를 찾은 결과이다. 그림 2(d)에서 추출된 키포인트의 수는 88개이다. 입력 영상에서 얻은 도형은 확대된 형태여서 가장다리가 매끄럽지 않아 더 많은 키포인트가 추출되었다. 두 키 포인트 리스트에 대해 서술자를 비교하여 매칭 포인트를 찾은 결과가 그림 2(e)에 나타나 있다. 매칭 포인트의 수는 15개이다.</p><p>ORB는 FAST 키포인트 탐지와 BRIEF 키포인트 서술(description) 알고리즘의 조합이다. FAST와 그 변형 방식들은 시각적 특징과 매치되는 실시간 시스템의 키포인트를 찾기 위해 선택하는 방식이다. BRIEF는 스무드(Smoothed) 효과를 적용한 이미지에서 픽셀 사이의 단순한 이진(binary) 테스트를 사용하는 최근에 발표된 특징 서술자이다. 그 성능은 조명효과, 블러(blur), 그리고 원근 왜곡(perspective distortion) 등에 강한 특성을 포함하여 여러 가지 면에서 SIFT와 비슷하다. 그림 3(b)에서 입력 도형으로부터 추출된 키포인트는 293개이고 그림 3(d)의 데이터베이스 템플레이트에서 추출된 키포인트는 183 개이다. 마찬가지로 입력 도형의 키포인트 수가 더 많다. 그림3(e) 에서 매칭 포인트의 수는 82개로 SURF보다 훨씬 많음을 알 수 있다.</p><p>그림 4에 제안한 알고리즘을 탐지 단계와 식별 단계로 나누어 순서도로 나타내었다. 그림 4(b)에서는 SURF와 ORB가 각각 적용된다.</p>
[ "SURF와 ORB는 후보탐지를 위해 사용되었는가?", "제시된 논문에서 SURF와 ORB는 무엇을 위해서 사용되었는가?", "교통표지판 탐지 후 식별과정을 거치는 방법은 진행과정에서 어떤 이점을 가지는가?", "SIFT는 SURF보다 정확도가 높은 방식인가?", "제안된 알고리즘은 어떤 과정을 통해 식별되는가?" ]
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고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템
<h1>I. 서론</h1><p>번호판 인식 시스템이란 카메라로 촬영한 이미지로부터 차량번호 데이터를 추출해 내주는 장치로서, 주차장을 신속하고 편리하게 출입할 수 있도록 해주는 지능형 주차관리 시스템에 도입되면서 널리 활용되고 있다. 기존의 번호판 인식 시스템의 경우, 단방향 카메라 1대로 1 대의 번호판 인식이 가능하다. 따라서 다수의 번호판 인식을 위해서는 카메라 설치 대수의 증가가 필수적이고, 관리 비용이 높아지게 되는 단점이 있다. 그러나 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용할 경우에 1 대의 카메라로 6면 이상의 주차면 감시가 가능하기 때문에 경제성이 뛰어나다.</p><p>따라서 본 논문에서는 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호관 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 한번에 6 면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 기술로서 지능형 주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수가 있으며, 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있다.</p>
[ "다중 번호판 인지를 위해서 카메라를 많이 설치해야하는 것이 선택적인 것이 옳아?", "다수의 번호판 인식이 가지는 단점이 뭐야?", "다수의 번호판 인식의 취약점은 뭐지?", "제안한 시스템을 활용하면 관제체계 운영비용이 높아 지는 것이 옳아?", "어떤 카메라를 이용할 경우에 경제성이 뛰어나?", "경제성은 어떤 카메라를 활용하면 좋아?", "번호판 인식 시스템이 무엇인가?", "무엇이 번호판 인식 시스템일까", "전방위 IP 카메라를 이용할 경우, 1 대의 카메라로 6면 이상의 주차면 감지가 가능한 것이 옳아?", "1 대의 카메라로 6면 이상의 주차면 감시가 가능한 경우가 뭐야?", "기존의 번호판 인식 시스템의 경우, 단방향 카메라 1대로 1 대의 번호판 인식이 가능한 것이 옳아?" ]
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고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템
<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 \( 360^{\circ} \) 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. \( 360^{\circ} \) 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러 보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호관 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호한 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실혐한 결과, \( 97.8 \% \) 의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.</p>
[ "본 논문에서 제안한 다중 번호판 인식 시스템은 어떻게 구성되어 있는가?", "\\( 360^{\\circ} \\) 원형영상의 평면분할부의 역할은 무엇인가?", "\\( 360^{\\circ} \\) 원형영상의 평면분할부의 기능은 무엇인가?", "다중 번호판 인식부의 역할은 무엇인가?", "무엇이 다중 번호판 인식부의 기능이지?", "본 논문에서 제안한 다중 번호판 인식 시스템은 무엇을 이용하였나?", "본 논문에서 제의한 다중 번호판 인식 시스템은 뭘 사용하지", "고해상도 360도 전방위 IP카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템의 인식률은 얼마인가?" ]
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고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템
<h2>2. 다중 번호판 인식 부</h2><p>다중 번호판 인식 부는 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 등의 3단계로 수행된다.</p><h3>가. 다중 번호판 후보영역 추출</h3><p>횐색, 노란색 번호판 영상을 라플라시안 변환하면 번호판 안에 있는 좁은 영역내의 검은색 숫자, 문자들의 에지 성분이 두껍게 추출되어 횐색으로 나타나기 때문에 번호판 배경을 잘 구분 지을 수 있다. 녹색 번호판 영상에 대하여 가우시안 스무딩 연산을 수행하면 횐색영역이 블러링으로 인해 녹색 번호판 안에 있는 흰색 숫자, 문자들의 영역을 좁히게 된다. 다음에 라플라시안 변환을 수행하면 녹색 번호판 안에 있는 좁은 영역내의 흰색 숫자, 문자들의 에지 성분이 두껍게 추출되어 횐색으로 나타나기 때문에 녹색 번호판의 녹색 배경과 흰색 숫자, 문자를 잘 구분 지을 수 있다.</p><p>Blob Labeling은 연결된 흰색 픽셀들을 찾아내어 Labeling하는 알고리즘으로 번호판내의 숫자, 문자들을 찾아내어 Blob으로 지정한다. 다음에 Blob Labeling된 영상에 각각의 번호판 크기에 맞는 윈도우를 영상 전체로 탐색하여, 원도우안에 Blob의 개수가 일정 수 이상이고, Blob들이 일직선으로 정렬되어 있는 상태라고 판단되면 번호판 후보영역으로 판정하게 된다. 그림 5 는 다중 자동차 번호판 후보영역 추출 과정을 나타낸다.</p><h3>나. 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원</h3><p>기존의 번호판 인식에 쓰이는 영상과는 달리 원형영상이 평면영상으로 변환되기 때문에, 좌측과 우측쪽은 중앙 부분에 비해 왜곡이 많이 발생 되어 있다. 따라서 Warping 연산을 통해 다중으로 추출된 번호판 후보영역을 정규화하면 번호판 인식이 용이하게 된다. Warping 연산은 영상의 x 축, y 축, 회전, 크기 등을 이용하여 찌그러진 이미지를 보정 및 정규화 할 수 있는 연산이다. 6 면의 번호판 후보영역을 동시에 추출하게 되면 양 끝단의 번호간 이미지가 흐리기 때문에 반드시 고주파 통과 필터를 사용한 이미지 복원을 실시한다. 고주파 통과 필터는 영상의 저주파 성분은 제거하고 고주파 성분만을 통과시키는 필터로서, 자동차 번호판에서 숫자, 문자들의 경계선 부분을 더욱 두드러지게 한다. 정규화된 번호판 이미지들은 고주파 통과 필터를 사용하여 선명해진 영상으로 출력된다. 최종적으로 개선된 영상을 이진화하고, Blob Labeling을 수행하여 번호판 안에 있는 숫자와 문자들을 추출하게 된다.</p><h3>다. 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식</h3><p>다중으로 자동차 번호판 영역의 숫자와 문자들이 추출될 때 마다 신경망의 입력으로 넣어서 자동차 번호판의 숫자, 문자를 인식한다. 사전에 신경망에 학습시켜 놓은 번호판의 숫자, 문자 데이터를 이용하여 추출된 번호판 숫자, 문자를 입력으로 넣으면 신경망의 출력값을 통헤 번호판의 숫자, 문자를 인식하게 된다. 그림 6 은 다중 번호판 인식 과정을 나타낸다.</p><h2>3. 성능 실험</h2><h3>가. 실험 방법</h3><p>본 논문에서 제안한 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템의 번호판 인식률을 평가하기 위하여, 지하주차장에서 총 90개의 번호판에 대해 실험을 수행하였다. 다중 번호판 인식률 평가에 대하여 시험 규격이 없어 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험을 수행하였다.</p><h3>나. 실험 결과</h3><p>실험 결과, 표 1 과 같이 90 개의 테스트 시료중에서 88 개의 번호판이 인식되어서 \( 97.8 \% \) 의 번호판 인식률이 확인되었다. 미인식된 2개의 번호판의 경우는 번호판의 훼손이 심하여 육안으로도 식별이 불가한 경우이었다. \( 360^{\circ} \) 전방위 영상에서 동시에 6 개의 번호판을 인식하는 시스뎀은 현재 없기 때문에, 본 논문에서 개발한 시스템의 \( 97.8 \% \) 의 다중 번호판 인식률은 매우 눞은 인식률이라고 사료된다.</p>
[ "다중 번호파 인식부는 어떻게 수행하나요?" ]
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고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템
<h1>II. 본론</h1><h2>1. \( 360^{\circ} \) 원형영상의 평면 분할 부</h2><p>\( 360^{\circ} \) 원형영상의 평면 분할 부는 그림 1 과 같이 4단계로 수행한다.</p><h3>가. 원형영상 획득</h3><p>원형영상을 획득하는 원리는 쌍곡면 렌즈를 이용하여 얻을 수 있으며 이렇게 얻어진 전방위 영상을 공간 내 임의 점, 2차원의 화상면상의 점 P(x, y) 에 투영한다. 쌍곡면 렌즈를 통하여 이미지 센서가 받아들일 때, 2차원의 화상면상에서 전방위의 상은 원형이 된다.</p><h3>나. 원형영상 분할 및 평면영상으로 변환</h3><p>획득한 \( 360^{\circ} \) 의 원형영상은 \( 90^{\circ} \) 씩 4개의 영상으로 분할되고, 분할된 각각의 원형영상을 4개의 스레드로 나누어 평면영상으로 변환한다.</p><p>각 스레드에서 평면영상으로 변환하는 이론은 그림 2와 같다. 전방위 원형영상의 중심을 \( \left(c_{x}, c_{y}\right) \), 반지름을 R 로 가정할 때 원형영상을 평면영상으로 폈을 때 평면영상의 전체 가로길이는 4R 이 된다. 이때 가로 y 축인 x 의 수는 0 에서 \( 4 \mathrm{R}-1 \)개 이고, 세로축의 수 는 0에서 \(R-1\)개이다. 4R개의 선들이 이루는 각도는 \( \theta \) 이며, 이 선에 위치한 각각의 픽셀값을 추출하기 위해 선의 길이를 \( 0 \sim \mathrm{R} \) 까지 증가시켜 픽셀의 좌표를 계산하여 다음의 수식에 의하여 (x, y) 값을 계산한다.</p><p>\( \theta=\frac{2 \cdot \pi}{4 \cdot R} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( r^{\prime}=0 \sim R \)<caption>(2)</caption></p><p>\( x=r^{\prime} \cdot \cos \theta+c_{x} \)<caption>(3)</caption></p><p>\( y=r^{\prime} \cdot \sin \theta+c_{y} \)<caption>(4)</caption></p><p>평면영상의 전체 가로길이는 다양한 길이로 원형영상올 평면영상으로 변환하는 실험을 통하여 최적의 값인 R 로 선정하였다.</p><h3>다. 픽셀 보정 및 에지 보정</h3><p>원형 영상을 평면 영상으로 변환하였을 경우에 잃어버린 화소들을 보간할 필요성이 있다. 따라서 패턴 일치 보간법을 사용하여 이웃 화소들의 특성을 이용하여 잃어버린 화소를 추정한 픽셀 보정 및 킬러 보정을 수행한다. 패턴 일치 보간법은 패턴과 이웃 화소의 차이를 계산한 후 가장 차이가 적은 값을 사용하는 방법이다. 그림 3에서 13이란 픽셀값을 보정하는 방법은 다음과 같다. 13의 패턴은 상하좌우로 하여 ( (8, 12, 14, 18) 이고, 13의 이웃패턴은 각각 7, 9, 17, 19 번 픽셀의 상하좌우를 사용하여 총 4개의 패턴이 나온다. 13의 패턴과 이웃패턴의 차이를 구하여 4개의 결과 중 가장 차이가 적은 패턴을 구하고 그 패턴의 평균 값을 이용하여 13 의 픽셀값을 보정한다.</p><p>에지 보정의 경우, 샤프닝 펼터 중의 하나인 라플라시안(Laplacian) 필터를 적용하였다.</p><h3>라. 화질이 개선된 평면영상 출력</h3><p>위의 과정을 거친 후에, 그림 4 와 같이 최종적으로 화질이 개선된 \( 360^{\circ} \) 원형영상이 평면영상으로 변환되어 출력된다.</p>
[ "평면영상의 전체 가로길이는 실험없이 이론적인 값을 통해 선정하였는가?", "에지 보정을 위해서, 필터 중의 하나인 소벨 필터를 적용하였는가?", "패턴 일치 보간법은 패턴과 이웃화소의 합을 계산한 후 가장 큰 값을 사용하는 방법인가?", "쌍곡면 렌즈를 통하여 이미지 센서가 받아들일 때, 2차원의 화상면상에서 전방위의 상은 타원형이 되는가?" ]
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고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템
<h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 한번에 6 면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 시스템으로서, 지능형 주차 유도 시스템 구축 기반을 학보할 수 가 있으며 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있으리라 기대된다. 제안된 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 다중 번호판 인식률이 \( 97.8 \% \) 정도로 높게 나오는 것을 확인되었다. 향후 연구과제로는 강한 조명에도 강인하게 번호판을 인식할 수 있는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.</p>
[ "제안된 시스템은 한번에 6 면 이상의 번호판 인식이 가능한 인식 시스템인가?" ]
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이단으로 구성된 CMOS 전력증폭기 설계
<h1>Ⅲ. 제작 및 측정</h1> <p>제작된 CMOS Power amplifier IC의 die photo와 평가 보드 사진이다. IC는 Magnachips의 \( 0.18-\mu \mathrm{m} \) 의공정을 이용하여 제작하였다. 제작된 IC는 bonding pad를포함하여 \( 1 \times 0.46 \mathrm{~mm}^{2} \) 의 크기를 갖는다.</p> <p>평가 보드는 FR4 기판을 사용하였고, \( \mathrm{PCB} \) 는 \( 60 \times 60 \)\( \mathrm{mm}^{2} \) 사이즈이다. 중심 주파수 \( 1.75 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 3.3 \mathrm{~V} \) 단일전압을 인가하여 측정하였고, 정동작 전류(quiescent cu-rrent)는 드라이브단이 \( 6 \mathrm{~mA} \), 파워단이 \( 56 \mathrm{~mA} \) 이다. 입력단과 출력단의 정합 회로는 칩 외부에서 특성 임피던스가 \( 50 \Omega \) 전송선로와 캐패시터를 이용하여 구성하였다.또한, 2 차 고조파의 단락을 위하여 드라이브단과 파워단의 드레인을 특성 임피던스가 \( 50 \Omega \) 인 \( \lambda / 4 \) (폭: \( 1.41 \mathrm{~mm} \),길이: \( 22.97 \mathrm{~mm} \) ) 전송선로를 이용하여 바이어스를 인가하였다. 드라이브단과 파워단의 중간 정합을 위하여 \( L_{D 1} \)을 본딩 인덕턴스와 전송선로을 이용하여 구현하였고,\( C_{L N T E R} \) 는 칩 내부에 집적했다.</p> <p>제작된 이단 전력증폭기의 측정 결과이다. 제작된 전력증폭기는 중심 주파수 \( 1.75 \mathrm{GHz} \) 의 one-tone 신호를 인가하였을 때 \( 22.6 \mathrm{~dB} \) 의 전럭 이득을 가지고, 출럭전력 \( 24.8 \mathrm{dBm} \) 에서 \( 220 \mathrm{~mA} \) 의 전류를 소비하며, \( 41.3 \% \) 의높은 효율을 갖는다. 전력증폭기에 \( 5 \mathrm{MHz} \) 의 tone-spacing 을 가지는 two-tone 신호를 인가하였을 때 평균 전력 \( 22.2 \) \( \mathrm{dBm} \) 에서 \( \mathrm{IMD} 3 \) 가 \( -30 \mathrm{dBc} \) 로 줗은 선형성을 갖는다.</p> <p>변조된 신호(LTE up-link \( 16 \mathrm{QAM} 5 \mathrm{MHz}) \) 에 대한 LTE규격은 최대 출력파워 \( 23 \mathrm{dBm} \), 최소 \( \mathrm{ACLR} \) (Adjacent Cha-</p> <p>nnel Leakage Ratio) -30 dBc, 최대 EVM(Error Vector Mag-nitude) \( 12.5 \% \) 을 만족해야 한다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td>Ref</td><td>Freq. (GHz)</td><td>\( V_{D D} \)(V)</td><td>\( P_{\text {out }} \)\( (\mathrm{dBm}) \)</td><td>PAE (%)</td><td>Gaim (dB)</td><td>EVM (%)</td><td>ACLR (dBc)</td><td>Area\( \left(m^{2}\right) \)</td><td>Modulation</td><td>Technology</td></tr><tr><td>[8]</td><td>2.35</td><td>3.3</td><td>\( 21.5 / 25.5^{*} \)</td><td>\( 9 / 16^{*} \)</td><td>\( - \)</td><td>5.6</td><td>\( - \)</td><td>2.7</td><td>64-QAM</td><td>65 nm CMOS</td></tr><tr><td>[9]</td><td>2.4</td><td>3.3</td><td>\( 23.9 \mid 26.4^{*} \)</td><td>\( 14 \mid 22^{*} \)</td><td>\( - \)</td><td>5.6</td><td>\( - \)</td><td>6</td><td>64-QAM</td><td>65 nm CMOS</td></tr><tr><td>[10]</td><td>0.93</td><td>2</td><td>25.1</td><td>15</td><td>\( - \)</td><td>5.6</td><td>\( - \)</td><td>2</td><td>LTE 16-QAM \( 10 \mathrm{MHz} \)</td><td>90 nm CMOS</td></tr><tr><td>[11]</td><td>1.85</td><td>5.5</td><td>24.9</td><td>4</td><td>\( - \)</td><td>3</td><td>-34.9</td><td>6</td><td>LTE 16-QAM \( 20 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 0.13 \mathrm{\mu m} \mathrm{CMOS} \)</td></tr><tr><td>This work</td><td>1.75</td><td>3.3</td><td>23.1</td><td>35.1</td><td>22.6</td><td>5.2</td><td>-30</td><td>0.46</td><td>LTE 16-QAM \( 5 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 0.18 \mathrm{jm} \mathrm{CMOS} \)</td></tr></tbody></table> <p>제작된 전럭 증폭기는 변조된 신호를 인가하였을 때\( 22.6 \mathrm{~dB} \) 의 전력 이득, 평균 전력 \( 23.1 \mathrm{dBm} \) 에서 \( 175 \mathrm{~mA} \) 의전류를 소비하며, \( 35.1 \% \) 의 효율, \( -30 \mathrm{dBc} \) 의 \( \mathrm{ACLR}, 5.2 \)\( \% \) 의 EVM을 갖는다. 또한,standard spectrum mask를 만족한다. 표 2 는 기존의 전력증폭기의 성능과 제작된 전력증폭기의 성능을 비교하여 정리한 표이다. 표 2 에서 볼 수 있듯이, 제안한 전력 증폭기는 \( \mathrm{DPD} \) (Digital Predistortion Algorithm)와 같은 복잡한 선형화 기법을 사용하지 않고, 충분한 평균 전력과 우수한효율을 갖는다. 또한, 구조가 매우 간단하여 \( \mathrm{IC} \) 의 면적이매우 작은 것을 알 수 있다.</p>
[ "IC는 어떻게 만들 수 있는가?", "입력단과 출력단의 정합 회로는 어떻게 조직 할 수 있는가?", "어떻게 해야 2 차 고조파의 단락을 할 수 있나요?", "바이어스를 어떻게 인가 할 수 있는가?", "출럭전력 \\( 24.8 \\mathrm{dBm} \\) 에서 \\( 220 \\mathrm{~mA} \\) 의 전류를 사용하여,\\( 22.6 \\mathrm{~dB} \\) 의 전럭 이득을 가지고, \\( 41.3 \\% \\) 의 높은 효율로 만들어진 전력증폭기는 어떻게 만들어질 수 있는가?", "드라이브단과 파워단의 중간 정합을 어떻게 해야하는가?", "EVM (%) 중 5%와 6%로 사이의 값에 포함되지 않는 Ref는 무엇인가요?", "\\( V_{D D} \\)(V)의 값이 3.3이 아닌 것 중에 90 nm CMOS의 기술을 사용하는 Ref는 무엇인가?", "65 nm CMOS라는 기술을 가진 Ref 중 Freq. (GHz)의 값이 더 높은 것은 무엇인가?", "Gaim (dB)의 값을 가지는 Ref는 무엇인가요?", "평균 전력 \\( 22.2 \\) \\( \\mathrm{dBm} \\) 에서 \\( \\mathrm{IMD} 3 \\) 가 \\( -30 \\mathrm{dBc} \\) 로 줗은 관계를 가진 전력증폭기를 어떻게 구할 수 있는가?", "This work보다 높은 Freq. (GHz)를 가지는 것은 어떤 Ref인가?", "Ref[10]은 어떤 Technology을 가졌는가?", "<table border><caption>Title</caption><tbody><tr><td>Ref</td><td>Freq. (GHz)</td><td>\\( V_{D D} \\)(V)</td><td>\\( P_{\\text {out }} \\)\\( (\\mathrm{dBm}) \\)</td><td>PAE (%)</td><td>Gaim (dB)</td><td>EVM (%)</td><td>ACLR (dBc)</td><td>Area\\( \\left(m^{2}\\right) \\)</td><td>Modulation</td><td>Technology</td></tr><tr><td>[8]</td><td>2.35</td><td>3.3</td><td>\\( 21.5 / 25.5^{*} \\)</td><td>\\( 9 / 16^{*} \\)</td><td>\\( - \\)</td><td>5.6</td><td>\\( - \\)</td><td>2.7</td><td>64-QAM</td><td>65 nm CMOS</td></tr><tr><td>[9]</td><td>2.4</td><td>3.3</td><td>\\( 23.9 \\mid 26.4^{*} \\)</td><td>\\( 14 \\mid 22^{*} \\)</td><td>\\( - \\)</td><td>5.6</td><td>\\( - \\)</td><td>6</td><td>64-QAM</td><td>65 nm CMOS</td></tr><tr><td>[10]</td><td>0.93</td><td>2</td><td>25.1</td><td>15</td><td>\\( - \\)</td><td>5.6</td><td>\\( - \\)</td><td>2</td><td>LTE 16-QAM \\( 10 \\mathrm{MHz} \\)</td><td>90 nm CMOS</td></tr><tr><td>[11]</td><td>1.85</td><td>5.5</td><td>24.9</td><td>4</td><td>\\( - \\)</td><td>3</td><td>-34.9</td><td>6</td><td>LTE 16-QAM \\( 20 \\mathrm{MHz} \\)</td><td>\\( 0.13 \\mathrm{\\mu m} \\mathrm{CMOS} \\)</td></tr><tr><td>This work</td><td>1.75</td><td>3.3</td><td>23.1</td><td>35.1</td><td>22.6</td><td>5.2</td><td>-30</td><td>0.46</td><td>LTE 16-QAM \\( 5 \\mathrm{MHz} \\)</td><td>\\( 0.18 \\mathrm{jm} \\mathrm{CMOS} \\)</td></tr></tbody></table>의 표는 어떻게 정리된 표인가?", "\\( \\mathrm{IC} \\) 의 면적이 작다는 것을 어떻게 알 수 있는가?" ]
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이단으로 구성된 CMOS 전력증폭기 설계
<h1>Ⅱ. 설계 및 모의실험</h1> <p>설계된 드라이브단의 회로도이다. 드라이브단 증폭기의 트랜지스터는 finger당 \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) 의 길이와 8 \( \mu \mathrm{m} \) 폭을 갖고, 128 개의 finger를 사용하여 총 \( 1,024 \mu \mathrm{m} \)의 폭을 갖는다. 저항 \( \left(R_{1}\right) \) 을 이용하여 게이트 바이어스를인가했고, \( L_{D 1} \) 을 이용하여 드레인 바이어스 \( \left(V_{D D}=3.3 \mathrm{~V}\right) \) 를인가했다.</p> <p>드라이브단 증폭기가 파워단 증폭기의 선형성에 영향을 주지 않기 위해서는 메우 높은 선형성이 요구된다. 드라이브단의 높은 선형성을 위해서 \( \mathrm{A} \) 급 바이어스로 설계를 했다. 또한, 파워단의 부족한 전력 이득을 보상하기 의하여 충분한 전럭 이득과 출럭 전럭, 효율을 갖는 입출력임피던스로 설계했다.\( \mathrm{ADS} \) software를 이용한모의실험 결 과이다. Source/Load-pull (pin=- \( 20 \sim 15 \mathrm{dBm} \) )모의실험을 통해 \( Z_{s}=18+j \times 24 \Omega, Z_{L}=37.5 \Omega \) 의 최적의 임피던스를 얻었디.모의실험 결과는 전력이득은 \( 15 \mathrm{~dB} \), 출력 전럭 \( 21 \mathrm{dBm} \) 에서 \( 46 \% \) 의 효율을 갖는다. 전력증폭기의 선형 특성을 나투내는 상호 변조 왜곡(intermodulation distortion)은 전력증폭기에 2개 이상의 반송파가 입력되었을 때 발생하는상호. 변조 신호에 의한 왜곡을 말하며, 3 차 상호 변조 에곡(3rd-order IMD) 성분은 원 신호와 근접하여 왜곡을 발생시키는 주된 성분이 된다. 중심 주파수에서 \( 5 \mathrm{MHz} \) 의tone-spacing을 가지는 two-tone 신호를 이용하여 모의실험을 했다. 모의 실험 결과, 원 신호와 3 차 상호 변조 왜곡(IMD3_L: \( 2 f_{1}-f_{2}, \mathrm{IMD}_{-} \mathrm{H}: 2 f_{1}-f_{1} \) )이 출력 전력 \( 17 \mathrm{dBm} \) 에서 \( -30 \mathrm{dBc} \) 로 높은 선형성을 갖는다.</p> <p>파워단의 회로도이다. 바이어스 회로, 입출력정합 회로의 구조는 드라이브단과 동일하다. 파워단 트랜지스터 \( Q_{2} \) 는 finger당 \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) 의 길이와 \( 8 \mu \mathrm{m} \) 폭을 갖고, 512 개의 finger를 사용하여 \( 4,096 \mu \mathrm{m} \) 의 폭을 갖는다.파워단은 높은 출련 전력을 내기 위하여 드라이브단보다트랜지스터의 폭을 4 배 크게 설계했다. 파워단은 높은 출력 전력과 효율을 고려하여 \( \mathrm{AB} \) 급 바이어스로 설계를 했다. \( \mathrm{AB} \) 급 바이어스로 설계를 하면 \( \mathrm{A} \) 급 바이어스보다 선형성은 떨어지지만, 더 높은 효율과 출력 전력을 갖는다.</p> <p>설계된 파워단의 모의실험 결과이다. 모의실험은 드라이브단과 같이 \( \mathrm{ADS} \) software를 이용하였다. So-urce/Load-pull(pin=-15 20 dBm) 모의실험을 통하여 얻은 최적의 임피던스는 \( Z_{\mathrm{s}}=6+j \times 8.2 \Omega, Z_{L}=5.2-j \times 9 \Omega \) 이다. 드라이브단의 \( Z_{L} \) 과 비교해 보았을 때 파워단의 \( Z_{L} \) 의컨덕턴스 성분이 7 배 정도 작은 것을 알 수가 있다. 이것은 큰 출력 전력에 따른 부하 임피던스의 컨덕턴스의 크긴가 작아진 것을 알 수가 있다.전력 이득, 출력 전력, 효율은 각각 \( 11.4 \mathrm{~dB}, 28 \)\( \mathrm{dBm}, 52 \% \) 이다. 중심 주파수에서 \( 5 \mathrm{MHz} \) 의 tone-spacing을가지는 two-tone 신호를 이용한 모의실험을 통하여 IMD3가 출력 전력 \( 25.2 \mathrm{dBm} \) 에서 \( -30 \mathrm{dBc} \) 로 높은 선형성을갖는다.</p> <p>모의실험 결과를 통해서 드라이브단과 파워단의 설계를 하였다. 이단으로 구성하기 위해서는 드라이브단의 출력 임피던스와 파워단의 입력 임퍼던스의 정합을 통해구성할 수 있다. 드라이브단의 \( Z_{L}=37.5 \Omega \) 과 파워단의\( Z_{s}=6+j \times 8.2 \Omega \) 을 정합하기 위하여 드라이브단의 \( L_{D 1} \) 과 캐패시터 \( \left(C_{I N T E R}\right) \) 를 이용하여 중간 정합 및 \( \mathrm{DC} \) 블록의 역할을 하는 회로를 구성하였다.</p> <p>설계된 전럭증폭기는 드라이브단 \( \left(Q_{1}\right) \) 괴 파워단 \( \left(Q_{2}\right) \), 바이어스회로 \( \left(L_{D 1}, L_{D 2}\right) \), 입출럭 정합 회로 \( \left(L_{N N}, C_{N N}\right. \) 와 \( \left.L_{O U T}, C_{O U T}\right) \) 로구성되어 있다. \( L_{N D}, L_{D 1}, L_{D 2}, L_{O U T}, L_{S 1}, L_{52} \) 는 본딩 인덕턴스를 나타내고 있다. 입출력 및 중간 정합회로 구성할 때 본딩 인덕터의 값을 이용하여 정합을 하였다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td>\( R_{1}, R_{2} \)</td><td>\( L_{D 1} \)</td><td>\( L_{D 2} \)</td><td>\( L_{IN} \)</td><td>\( L_{O U T} \)</td></tr><tr><td>\( 500 \Omega \)</td><td>\( 1.7 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 1 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 3.7 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 0.45 \mathrm{nH} \)</td></tr><tr><td>\( C_{I N} \)</td><td>\( C_{OUT} \)</td><td>\( C_{\text {INIER }} \)</td><td>\( L_{S 1} \)</td><td>\( L_{S 2} \)</td></tr><tr><td>\( 2.8 \mathrm{pF} \)</td><td>\( 6 \mathrm{pF} \)</td><td>\( 17 \mathrm{pF} \)</td><td>\( 0.2 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 0.2 \mathrm{nH} \)</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서 제시하는 이단으로 구성된 CM-\( \mathrm{OS} \) 전력증폭기의 모의실험 결과이다. \( S_{11}, S_{22}, S_{21} \) 은 각각\( -11 \mathrm{~dB},-18 \mathrm{~dB}, 27 \mathrm{~dB} \) 로 입출력 정합과 중간 정합이잘된 것을 알 수가 있다. 전력 이득, 출력 전력, 효율은 각각 \( 27 \mathrm{~dB}, 28 \mathrm{dBm}, 45 \% \) 이다. 중심 주파수에서 \( 5 \mathrm{MHz} \) 의tone-spacing을 가지는 two-tone 신호를 이용한 모의실험결과는 \( \mathrm{IMD} 3 \) 가 출력 전력 \( 25.2 \mathrm{dBm} \) 에서 \( -30 \mathrm{dBc} \) 이므로높은 선형성을 갖는 것을 알 수 있다.</p>
[ "설계된 회로에서 \\( L_{D 2} \\)의 설계 사양 값은 얼마인가?", "이 회로에서 \\( L_{D 1} \\)이 갖는 값은 무엇인가?", "이 회로의 설계 사양 값을 구한다면, 이때 \\( L_{IN} \\) 값은 얼마인가?", "회로의 \\( C_{I N} \\)이 갖는 설계 사양 값은 얼마인가?", "\\( C_{OUT} \\)을 이 회로에 구성할때 설계 사양은 얼마인가?", "\\( L_{S 1} \\)의 사양에 대해 구할때 이 회로에서 \\( L_{S 1} \\)에 대한 사양 값은 얼마인가?", "입출력과 중간 정합회로는 어떻게 구성되었는가?", "입출력과 중간 정합회로는 어떻게 조직되지", "드라이브 단과 파워단을 이중으로 설계하기 위해 어떻게 구성되는가?", "설계된 전력증폭기는 어떻게 구성되어 있는가?", "설계된 전력증폭기는 어떻게 만들어져", "드라이브단과 파워단을 정합하기 위해 어떻게 회로를 구성하였는가?", "\\( R_{1}, R_{2} \\)의 설계 사양은 얼마인가?", "설계된 회로에서 구성되는 \\( L_{O U T} \\)의 사양은 얼마인가?", "이 회로의 \\( C_{\\text {INIER }} \\) 가 갖는 사양 값은 얼마인가?", "이 회로의 구성요소인 \\( L_{S 2} \\)의 사양에 대해 구하면, 그 값은 얼마인가?" ]
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인공물ED
실리콘 파브리-페로 파장가변 열광학 필터
<h1>III 실험 및 분석</h1><h2>1. 전산시늉</h2><p>실리콘 파브리-페로 에탈론 공진기 필터에 온도를 가하여 굴절율을 변화시킨다는 전제하에 Matlab으로 전산시늉하였다. 식 (6)~(8)에 의해 실리콘 파브리-페로 필터에 열을 가하여 굴절율을 변화시켰을 때 굴절율의 변화를 살며보면, 온도 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 올리면 굴절율이 약 \( 1.85 \times 10^{-3} \) 만큼 변화하고 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 의 변화를 보였을 경우 약 \( 9.25 \times 10^{-3} \) 의 변화율을 갖으며, 또단 이러한 굴절율의 변화로 인하여 변화 되는 중심 파장의 이동은 각각 \( 0.83 \mathrm{nm} \) 과 \( 4.15 \mathrm{nm} \) 라는 것을 알 수 있다. 그림 2 는 파브리-페로 에탈론에서의 공진기 간격이 \( 100 \mu \mathrm{m} \) 이고 반사율이 \( 60 \% \) 일 때와 반사율이 \( 90 \% \) 일 때 온도 변화에 따른 굴절율 변화에 기인한 파장 이동 모습이다. 그림 2(a)에서 볼 수 있둣이 반사율이 \( 60 \% \) 일 때 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \)에서 굴절율 3.48에서 장파장 광통신 전송대역인 중심파장 \( 1550 \mathrm{nm} \) 를 얻었고 FSR은 약 \( 3.5 \mathrm{nm} \)로 계산되었다. 이때 FWHM은 약 \( 0.56 \mathrm{nm} \) 이고 finesse는 약 6이다. 한편 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 가 증가된 \( 70^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 굴절율은 3.49로 변하고 중심파장이 \( 1554.15 \mathrm{nm} \) 로 식 (8)에 의하여 약 \( 4.15 \mathrm{nm} \) 정도 오른쪽으로 이동하였다. 그림 2(b) 는 반사율이 \( 90 \% \) 이고 온도 변화가 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 70^{\circ} \mathrm{C} \) 로 변했을 때 중심 파장 이동을 보여준다. 이때 FWHM은 약 \( 0.12 \mathrm{nm} \) 이고 finesse는 약 30이다.</p><h2>2. 제작 실험 및 평가</h2><p>파브리-페로 공진기 파장가변 필터의 매질로 사용하기 위한 실리콘 웨이퍼 가공은 CMP 공정을 이용하였으며, 일반적인 \( 450 \mu \mathrm{m} \) 의 실리콘 웨이퍼 양면을 우선 굵은 연마제로 lapping하여 깎아낸 뒤 \( 100 \mu \mathrm{m} \)의 두께를 갖도록 양면 polishing을 하여 양면이 거울면을 갖도록 하였다. 실험을 위하여 가공되어 사용된 실리콘 웨이퍼의 두께 균일도는 \( \pm 1 \% \) 의 오차의 측정 결과를 나타내었다. 또한 가공된 실리콘 웨이퍼는 SPM 용액에서 10 분간 세정한 뒤, \( \mathrm{HF} \) 와 물을 \( 1: 100 \) 으로 희석한 용액에서 2번간 처리하여 자연 산화막을 제거하고 초순수로 세척후 \( \mathrm{N}_{2} \) 를 불어주어 건조시켰다. 일반적인 파브리-페로 에탈론 구조의 필터는 향상된 성능읕 위하여, 고반사율의 거울이 사용된다. 본 논문에서는 가공된 실리콘 웨이퍼를 공진기로 삼아 양면에 굴절율이 다른 물질 \( \mathrm{SiO}_{2}\left(\mathrm{n}_{low}=1.44\right) \) 와 \( \mathrm{a}-\mathrm{Si}\left(\mathrm{n}_{\text {high }}=3.48\right) \) 를 RF sputtering을 이용 \( 1550 \mathrm{nm} \) 를 중심파장으로 하여 \( \lambda /4 \) 의 두께로 증착시켜 2층 박막과 3층 박막의 실리콘 파브리-페로 공진기 필터를 제작하였다. 이러한 실리콘 파브러-페로 공진기 필터에 열을 가하여 필터의 온도가 증가하면 굴절율이 변화하고 이에 중심 파장이 이동하는 열광학 특성을 나타낸다. 이러한 열광학 특성이 나타나도록 필터에 열을 가하기 위해 온도 제어가 쉽고 값이 싼 PTC 써미스터는 전압을 가하면 온도가 증가하며 일정 온도에서 포화되는 특성을 가진다.</p><p>2층 박막과 3층 박막의 온도에 따른 필터 특성을 측정하기 전, 필터에 부착된 PTC 써미스터에 전압을 인가하고 이에 필터의 온도가 어떻게 달라지는지틀 비 접촉식 적외선 온도센서틀 이용하여 측정하여 보았다. 10번을 측정하여 평균한 측정 결과는 표 1과 같다.</p>
[ "실리콘 파브리-페로 필터에 \\( 10^{\\circ} \\mathrm{C} \\)열을 가하였을 때 굴절율이 어떻게 변화하는가?", "\\( 50^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 가 증가된 \\( 70^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 중심파장이 어떻게 변화하는가?", "실리콘 파브리-페로 필터에 \\( 50^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 열을 가하였을 때 변화율은 어떻게 되는가?" ]
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인공물ED
순환전류를 이용한 ITER Vertical Stabilization 컨버터의 출력 제어
<h1>4. PSIM Simulation</h1> <p>ITER VS 컨버터의 운전특성 파악 및 순환전류를 이용한 부하전류의 급격한 정역운전모드 변환에 대한 성능 검증을 위해서 PSIM 프로그램을 이용한 시뮬레이터를 구성하였다. 표 1은 ITER 설계 지침서로부터 사용한 VS 컨버터의 데이터이다.</p> <table border><caption>표 1 ITER VS 컨버터 시스템 데이터</caption> <tbody><tr><td>1차측 선간전압 \(\mathrm{(rms)}\)</td><td>\( 66 \mathrm{kV} \)</td><td>주파수</td><td>\(50\mathrm{(Hz)}\)</td></tr><tr><td>2차측 선간전압 \(\mathrm{(ms)}\)</td><td>\(2962 \mathrm{V} \)</td><td>\(Lm\)</td><td>\(1\mathrm{H}\)</td></tr><tr><td>\( \Delta-Y \) 변압기 권선비</td><td>약 \(77\)</td><td>\( \Delta-\Delta \)변압기 권선비</td><td>약 \(45\)</td></tr><tr><td>변압기 1차측 누설 인덕턴스</td><td>\(22.65 \mathrm{mH} \)</td><td>변압기 1차측 누설 저항</td><td>\( 1.78 \Omega \)</td></tr><tr><td>상간리액터 \( L_{L} \)</td><td>\( 176 \mathrm{uH} \)</td><td>상간리액터 \( R_{L} \)</td><td>\( 210 \mathrm{u} \Omega \)</td></tr><tr><td>부하 \( L_{D C} \)</td><td>\(0.2321\mathrm{H}\)</td><td>부하 \( R_{D C} \)</td><td>\(0\)</td></tr></tbody></table> <p>PSIM 시뮬레이션의 조건은 다음과 같다.</p> <ol type=1 start=1><li>t=0에 VS 컨버터 모든 싸이리스터는 개방상태이다.</li> <li>적분기를 포함한 모든 제어기는 초기화되어 있다.</li> <li>싸이리스터 및 사용한 모든 수동 소자는 이상적인 특성으로 모델링 되어있다.</li> <li>변압기는 시뮬레이션을 원활히 하기 위해서 가능한 이상적인 특성으로 모델링 하였다.</li> <li>PI 전류제어기는 \( \mathrm{Kp}=0.01, \mathrm{Ki}=0.01/0.0016 \)이다.</li> <li>시뮬레이션의Time Step은 \(5\mathrm{us}\)이다.</li></ol> <p>ITER VS 컨버터 시스템을 이용해 부하에 공급하는 전류의 지령치 \( I_{\text {ref }} \)는 \( 26.7 \mathrm{kA} / \mathrm{s} \)의 전류변화 조건에 따라서 표 2와 같이 설정하였다.</p> <table border><caption>표 2 부하전류 \( I_{\text {ref }} \) 지령치</caption> <tbody><tr><td>시간[\(\mathrm{Sec}\)]</td><td>\(0\)</td><td>\(0.5\)</td><td>\(0.75\)</td><td>\(1.5\)</td><td>\(1.9\)</td><td>\(2.4\)</td><td>\(2.5\)</td></tr><tr><td>전류[\(\mathrm{A}\)]</td><td>\(0\)</td><td>\(10\mathrm{k}\)</td><td>\(10\mathrm{k}\)</td><td>-\(10\mathrm{k}\)</td><td>-\(10\mathrm{k}\)</td><td>\(0\)</td><td>정지</td></tr></tbody></table> <p>그림 6(a)는 VS 컨버터의 부하전류 및 상간리액터(DCL) 전류파형이다. 제안한 전류제어기에 의해 부하전류가 전류지령치를 추종하고, 컨버터 A 및 B는 부하전류를 균등 분배하여 공급함을 보인다. 또한 영전류 교차점 근처에서 순환전류 구간을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 6(b)는 부하 전압 및 전류이다. 전류 상승구간에서는 양(+)전압, 전류 일정구간에서는 영전압, 전류하강구간에서는 음(-)전압이 인가되고 유도성 부하의 특징을 확인할 수 있다. 그림 6(c)는 6(b)의 점선 부분을 확대한 파형이다. 출력전압으로부터 \( 50 \mathrm{~Hz}\) \(12 \)펄스 컨버터 동작을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 7은 설계한 제어기 성능을 검증하기 위해서 Ramping 시험을 수행한 결과이다. Ramping 전류지령치 \( I_{\text {ref}} \)는 크기 \( \pm 10 \mathrm{kA} \), 주파수 \( 0.75[\mathrm{~Hz}] \)이다. 그림 7(a)는 제안한 전류제어기에 의해 부하전류가 \( \pm 26.7 \mathrm{kA} / \mathrm{s} \)의 급격한 상승/하강 전류지령치를 추종하는 것을 보인다.</p> <p>그림 7(b)는 부하전류 및 부하전압이다. 부하전류의 하강구간 및 상승구간에서의 부하전압의 급격한 변화를 확인할 수 있다. 그림 7(c)는 7(b)의 점선부분을 확대한 파형이며, 그림 7(d)는 컨버터 \( \mathrm{A}_{i} \)의 점호각 \( a_{A i} \)의 파형이다. 부하전류가 하강구간에서 상승구간으로 급격히 변화하면서 점호각과 출력전압의 변화가 \( 8\mathrm[{ms}] \)이내에 이루어짐을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 8(a)는 7(a)에서 부하전류가 \( -26.7 \mathrm{kA} / \mathrm{s} \) 기울기로 하강하는 구간을 확대한 파형이다. 순환전류 구간을 포함한 5개의 운전모드를 확인할 수 있으며, 컨버터 A, B와 연결된 리액터전류는 부하전류가 균등분배되어 공급됨을 보인다.</p> <p>그림 8(b)는 8(a)의 부하전류 극성이 바뀌는 구간(정역 전환)인 mode 3을 확대한 파형이다. 리액터 A 및 B를 흐르는 순시 부하전류 \( I_{A f} \) 및 \( I_{B i} \) 와 필터를 통해 관측된 파형을 보이며 순환전류 구간을 확인할 수 있다. 컨버터 Af, Bf가 부하전류를 공급하다가, 부하전류 크기가 \( 2 \mathrm{kA} \)인 시점에서 컨버터 Bf는 동작을 멈추고 Af가 단독운전하고, 부하전류 크기가 \( 1 \mathrm{kA} \)인 시점부터 컨버터 Af와 Bi가 듀얼 컨버터로 동작하는 순환전류 구간을 관찰할 수 있다. 부하전류가 \(-1 \mathrm{kA} \) 이하로 하강하면 컨버터 Bi가 단독운전하고, \(-2 \mathrm{kA} \)이하로 하강하면 컨버터 A 및 B가 부하전류를 균등 분배하여 공급함을 확인할 수 있다. 그림 8(c)는 8(b)에서 mode 3 정역시점을 관찰하기 위해 확대한 결과파형이다. 정역전환시점에 순환전류를 이용하는 VS 컨버터의 부하전류는 Dead Time에 의한 불연속 구간이 없음과 순환전류는 크기가 약 \( 500 \mathrm{~A} \) 정도인 리플이 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 9(a)는 부하전류 정역교차구간에서 DCL 양단전압과 부하전류의 파형이고, 9(b)는 점호각 파형이다. 컨버터 A와 B 사이의 DCL에 순환전류를 발생시키는 전압파형의 변화와 영전류 교차구간에서 점호각 \( \alpha \)가 3[deg] 변화함을 관찰할 수 있다.</p> <p>그림 10 은 VS 컨버터가 소모하는 순시전력, 에너지와 부하전류파형이다. 최대 \(770\mathrm{MW}\) 전력이 코일 부하로 공급과 회생을 반복하면서 최대 \( 11.8 \mathrm{GJ} \)의 에너지변환이 이루어지고 있음을 확인할 수 있다.</p>
[ "선간전압 중 크기가 더 적은 것은 어는건가?", "얼마 크기의 주파수를 사용하는가?", "\\(1\\mathrm{H}\\)의 값을 갖는 파라미터는 뭐야?", "표에서 더 큰 권선비를 가진 항목은 어떤거니?", "어떤 전류값이 가장 큰가?", "가장 적은 값을 가진 \\(\\mathrm{H}\\) 단위를 쓰는 파라미터는 어떤 것인가?", "표에서 최소 권선비의 값은 얼마인가?", "\\(\\mathrm{H}\\) 단위를 쓰는 파라미터 중에 가장 큰 값은 얼마이니?", "어떤 시간의 전류값이 시간 \\(0.5\\)의 전류값과 같을까?", "시간이 1.9에서 전류값은 얼마인가?", "시간 0의 전류와 같은 값을 가진 시간은 뭐야?", "2차측 선간전압은 얼마의 크기를 가지나?", "변압기 1차측 누설 인덕턴스는 어떤 값을 가지니?", "\\(\\mathrm{H}\\) 단위를 쓰는 파라미터 중에 두번째로 큰 값을 가진 파라미터는 무엇이야?", "저항값을 가진 파라미터 중에 값이 더 큰 파라미터는 어떤걸까?", "저항값 중에 더 적은 값은 얼마냐?", "표에서 가장 적은 수치를 가지는 파라미터는 어떤걸까?", "가장 큰 시간값은 얼마야?", "시간 1.9와 동일한 전류값을 가지는 시간은 무엇이야?", "마이너스 전류값을 가진 시간값 중에 더 적은 시간값은 얼마지?", "전류가 흐르지 않은 시간은 뭐야?" ]
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인공물ED
순간전압강하 보상을 위한 저가의 승압형 단상 인버터 시스템의 설계 및 구현
<h1>3. 시뮬레이션</h1> <p>설계한 파라미터를 적용한 시스템을 PSIM을 사용하여 시뮬레이션하였다. PSIM의 C-block을 사용하여 제어기를 디지털로 구현하였으며 시뮬레이션 파라미터는 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1 시뮬레이션 파라미터</caption> <tbody><tr><td>출력전압 \( v_{O} \)</td><td>220 [\( \mathrm{Vrms} \)]</td></tr><tr><td>부스트 변환기 인덕터 \( L_{b} \)</td><td>\( 2.4[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>직류링크단 커패시터 \( C_{b} \)</td><td>\( 940[\mu \mathrm{F}] \)</td></tr><tr><td>인버터 필터 인덕터 \( L_{f} \)</td><td>\( 11[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>인버터 필터 커패시터 \( C_{f} \)</td><td>\( 2.2[\mu \mathrm{F}] \)</td></tr><tr><td>부스트 변환기 스위칭 주파수 \( f_{b} \)</td><td>\( 20[\mathrm{kHz}] \)</td></tr><tr><td>인버터 스위칭 주파수 \( f_{i} \)</td><td>\( 20[\mathrm{kHz}] \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 8은 저항부하일 경우에 대해 전원전압에 순간전 압강하가 발생하였을 때 본 논문에서 설계한 시스템이 SEMI F47-0706에 규정되어 있는 사항을 만족하는지를 확인하기 위해 시뮬레이션한 결과이다. 그림에서 위 파형은 전원전압 \( V_{S} \)와 직류링크단 전압 \( V_{d c} \)이고 아래 파형은 인버터의 출력전압 \( v_{O} \)이다.</p> <p>그림 8(a)는 순간전압강하의 지속시간이 가장 긴 경우로서 \( 0.2[\mathrm{pu}] \) 크기의 순간전압강하가 발생했을 때 시스템이 \( 1[\mathrm{sec}] \) 동안 정상동작함을 확인한 파형이다. 그림 8(b)는 순간전압강하의 크기가 가장 큰 경우로서 \( 0.5[\mathrm{pu}] \) 크기의 순간전압강하가 \( 200[\mathrm{msec}] \) 동안 지속된 경우이다. 그림 8로부터 입력전원에 순간전압강하가 발생하여도 부스트 변환기가 직류링크단 전압을 승압하여 인버터의 출력전압이 일정하게 유지되고 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 9는 본 논문에서 제안한 시스템이 R−L부하에서도 정상적으로 동작함을 확인하기 위해 \( 100[\Omega] \) 저항과 \( 350[\mathrm{mH}] \) 인덕터를 사용하여 시뮬레이션한 결과이다. SEMI F47-0706에서 순간전압강하가 가장 큰 \( 0.5[\mathrm{pu}] \)일 때의 결과로서 R−L부하에서도 시스템의 출력전압이 일정하게 유지되고 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 10은 부하변동에 대한 시뮬레이션 결과이다. 출력전류 \( i_{O} \)는 100배 확대하여 나타내었다.</p> <p>그림 10(a)는 저항부하일 경우로서 부하저항을 \( 320[\Omega] \)에서 \( 161[\Omega] \)으로 변화시킨 경우이다. 그림 10(b)는 R−L 부하일 경우로서 \( \mathrm{R}=330[\Omega], \mathrm{L}=350[\mathrm{mH}] \) 에서 \( \mathrm{R}= \) \( 100[\Omega], \mathrm{L}=350[\mathrm{mH}] \)로 변화시킨 경우이다. 그림 10의 두 그림으로부터 \( \mathrm{R} \) 부하 및 R−L 부하에서 부하가 변하여 출력전류 \( i_{O} \)가 증가하여도 시스템의 출력전압 \( v_{O} \)가 일정함을 알 수 있다.</p>
[ "출력전압은 어떻게 표시할 수 있는가?", "시뮬레이션 파라미터의 출력전은 어떻게 나타날 수 있지?", "\\( L_{b} \\)가 나타내는 것은 무엇인가?", "표에서 \\( L_{b} \\)가 의미하는 것은 무엇인가?", "\\( 11[\\mathrm{mH}] \\)는 무엇의 값인가?", "인버터 필터 인덕터는 얼마인가?", "인버터 필더 인덕터의 값은 무엇인가?", "인버터 필터 커패시터와 사용하는 단위가 같은 것은 무엇인가?", "무엇이 인버터 필터 커패시턔와 사용하는 단위가 같을까?", "인덕터와 관련있는 것은 \\( L_{b} \\)와 무엇인가?", "\\( L_{f} \\)와 \\( C_{f} \\)는 무엇에 관한 것인가?", "\\( C_{b} \\)의 값은 얼마인가?", "얼마의 값이 C_{b} \\)를 나타내고 있는가?", "\\( 20[\\mathrm{kHz}] \\)와 그 값이 동일한 것은 \\( f_{b} \\)와 무엇인가?", " \\( f_{b} \\)가 아닌 \\( 20[\\mathrm{kHz}] \\) 값을 나타내는 항목은 무엇인가?" ]
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인공물ED
TM/TC를 탑재한 분산제어 시스템의 실시간 제어기 설계와 구현
<h2>3.2 RPS 중심의 TM/TC 성능평가</h2> <p>광역화에 따른 원거리의 LAN과 직렬통신을 이용하여 실시간 데이터 처리와 I/O 카드를 통한 데이터 수집기능을 수행하는RPS와 GWS간의 실시간 데이터 처리과정을 실험하고, 시스템 운영에 중요한 역할을 하는 RPS 시스템 부하율을 측정하여 제어기를 성능평가 하였다. 표 3-2는 통신에 따른 처리시간을 나타내고 있으며, 소프트웨어 타스크 구성에서 포인트 동작에 따른 POS-GWS-RPS간 소프트웨어 처리시간을 표시한 것으로 상위 POS 의 MMI 에서 디스플레이 요구를 받거나, 제어를 받는 경우의 처리 시간을 실험하였다. 그림 3-1은 시스템간의 데이터 처리과정을 도식하였다.</p> <p>실험을 위한 통신 속도는 \( 9600 \mathrm{bps} \) 이며, 직렬통신을 이용한 데이터 갱신은 \( 170 \mathrm{~ms} \) 이내에 요구와 응답을 처리함을 알 수 있다. 표 3-2의 결과를 보면 기존의 LAN 통신과 직렬통신을 이용 시에도 충분한 \( 200 \mathrm{~ms} \) 이내에 데이터 처리를 통한 실시간 제어가 가능하다는 것을 알 수 있다. 이 결과는 기존의 분산제어 시스템에 TM/TC 을 위한 활용을 광역화 적용에 시스템 효율성이 높다는 것을 알 수 있다. 하지만, RPS에 SRS와 연계되는 시스템 구성 시에는 현재 POS로 SRS로 데이터 전송되는 시간은 보다 더 많은 지연시간이 있어 실시간성이 떨어짐을 알 수 있으며, 이는 앞으로의 데이터 처리 시간 향상을 위한 새로운 알고리즘에 관하여 연구 해야할 것이다.</p> <table border><caption>표 3-2. POS-GWS-RPS간 소프트웨어 처리시간</caption> <tbody><tr><td colspan=2>DATA 흐름</td><td rowspan=2>기 능</td><td rowspan=2>처리 시간</td></tr><tr><td>source 타스크</td><td>dest 타스크</td></tr><tr><td>MMI(XPU)</td><td>ncusnd(XPU)</td><td>디스플레이요구 메시지 전송</td><td>10</td></tr><tr><td>ncusnd(XPU)</td><td>cmdsnd(NCU)</td><td>메시지 요구를 NCU에 전달</td><td>3</td></tr><tr><td >cmdsnd(NCU)</td><td>gnrot(GWS)</td><td>메시지 요구를 GWS로 요구 (실패조건은 고려안함)</td><td>3</td></tr><tr><td>gnrot(GWS)</td><td>SRs테이블 (GWS)</td><td>수신된 요구를 SRS 테이블에 저장</td><td>1</td></tr><tr><td>SRS테이블(GWS)</td><td>gsmt(GWS)</td><td>gsmt는 주가적으로 테이블 스캔</td><td>1</td></tr><tr><td>gsmtGWS)</td><td>gsst(GWS)</td><td>gsmt는 gsst에 데이터 전송 통보</td><td>1</td></tr><tr><td>SRS테이블 (GWS)</td><td>gsst(GWS)</td><td>gsst는 SRS테이블 데이터 읽기</td><td>1</td></tr><tr><td>gsst(GWS)</td><td>srot(RPS)</td><td>직렬통신을 이용한 데이터 전송</td><td>1,000</td></tr><tr><td>srot(RPS)</td><td>muticast 영역</td><td>수신 데이터 저장</td><td>1</td></tr><tr><td>ptsm 정주기 실행(RPS)</td><td></td><td>RPS의 정주기 데이터 실행</td><td>20</td></tr><tr><td>prsm의 BR영역 읽기</td><td></td><td>RPS의 BR영역 읽기</td><td>10</td></tr><tr><td>BR 데이터</td><td>실영역</td><td>BR 영역을 실제영역 쓰기</td><td>30</td></tr><tr><td>ilm정주기실행</td><td></td><td>ilm 타스크의 정주기 실행</td><td>20</td></tr><tr><td>ilm의 데이터 읽기</td><td></td><td>ilm 타스크가 데이터를 읽기</td><td>10</td></tr><tr><td>ilm(RPS)</td><td>ICM 메모리</td><td>ilm 카드의 실장 데이터만 읽기</td><td>10</td></tr><tr><td>ilm(RPS)</td><td>RPS BR 영역</td><td>ilm은 정주기 데이터를 RPS영역 복사</td><td>10</td></tr><tr><td>ssot(RPS)</td><td>gsst(GWS)</td><td>BR데이터를 GWS로 전송</td><td>1,000</td></tr><tr><td>gsst(GWS)</td><td>BR 데이터 영역</td><td>수신된 데이터를 GWS의 BR영역에 저장</td><td>10</td></tr><tr><td>BR 데이터 영역</td><td>gnsbt(GWS)</td><td>수신 데이터 검색</td><td>1</td></tr><tr><td>gnsbt(GWS)</td><td>bcsrv(NCU)</td><td>LAN을 통해 상위 NCU로 전송</td><td>3</td></tr><tr><td>bcsrv(NCU)</td><td>공유메모리</td><td>bcsrv에 의해 공유메모리로 저장</td><td>3</td></tr><tr><td>MMI 반영</td><td></td><td></td><td>10</td></tr><tr><td>prsm</td><td>ilm 영역</td><td>MMI가 실제 ilm의 영역을 read(입력포인트의 스캔주기)</td><td>10</td></tr></tbody></table> <p>위의 표 3-2의 데이터는 RPS 부하에 영향을 미치는 값이지만 신뢰성 평가에 필요한 수치이기도하다. 이러한 수치를 부하율로 분석하는 것은 어렵기 때문에 본 논문에서는 부하율 분석을 위하여 가장 우선 순위가 낮은 타스크를 RPS에서 처리하게 하여 전체 부하율을 계산하였다.</p> <p>이러한 부하율 분석은 그림 3-2에 나타내고 있으며, 루프 32 점, ACP 로직 처리 시 최대 1,000 스텝 처리와 직렬통신을 위해 16 개의 SIO 포트를 할당하여 15 대의 SRS 로부터 데이터 수집과 1 대의 GWS로 데이터 전송과장의 부하율을 측정하였다. 처음 설계과정부터의 기존의 시스템의 부하율 증가를 고려한 \( 8 \mathrm{M} \) 의 메모리 할당의 타당성을 통하여 루프 32점,ACP 로직의 1,000 스텝과 16 대의 시스템 연결 시에 루프 32 포인트와 로직을 1,000 스텝의 실행을 수행 할 때는 \( 80 \% \) 에 가깝도록 부하율이 증가함을 알 수 있었으며, 또한, SIO 포트를 통한 채널을 한 채널 씩 증가한 경우에는 통신 요구를 진행 시에 최대 16 대의 포트에 할당된 제어기와의 통신에 따른 에러율은 \( 20 \% \) 에 가깝게 나타나 전체 시스템 부하율이 데이터 송 \(\cdot\) 수신 처리 부하율을 포함하면 \( 100 \% \) 가까운 부하율을 나타나고 있다는 것을 알 수 있었다.</p>
[ "본 연구에서는 어떻게 실험했는가?", "표의 결과를 도출하기 위해 실시한 실험을 위한 통신속도는 얼마인가?", "표의 결과를 위해 수행한 실험에서, 데이터 갱신은 얼마 이내에 처리하는가?", "표에 따르면 기존 통신을 사용해도 얼마 이내에 Realtime 제어는 가능한가?", "표에 따르면 message요구를 NCU에 전달하는기능을 위한 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 message 요구를 GWS로 요구하는 기능의 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면, 직렬통신을 이용한 data 전송기능의 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 RPS의 정주기 data 실행기능의 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 BR 영역을 실제영역 쓰기기능의 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 gsmt는 일정한 시간에 table scan하는 기능의 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면, display 요구 message 전송기능을 위한 처리시간은 얼마인가?", "표의 수치는 어떤 평가에도 필요한 값인가요?", "표에 따르면 source 타스크가 MMI반영인 경우 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 source 타스크가 ilm의 데이터 읽기인 경우 처리시간을 얼마인가?", "표에 따르면 source 타스크가 ptsm 정주기 실행(RPS)인 경우 처리시간은 얼마인가요?", "표에 따르면 dest 타스크가 공유메모리인 경우 처리시간은 얼마인가?", "표에 따르면 직렬통신을 이용한 DATA 전송기능과 동일한 처리시간을 나타내는 기능은 무엇인가요?", "본 논문에서 부하율 분석은 어떻게 했는가?", "표의 값을 통해 어떤 것을 분석하는 데에는 애로점이 발생하는가?" ]
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인공물ED
TM/TC를 탑재한 분산제어 시스템의 실시간 제어기 설계와 구현
<h3>3.3 SRS의 성능평가</h3> <p>시스템 사양의 다양한 요구로 점차 지역적인 공정처리에서 원격 감시 및 제어의 TM/TC 기능을 유지하는 SRS 의 효율적인 감시 제어 진행과 통신의 효율성에 대한 성능평가는, 설계된 시스템에 대한 HDLC와 직렬 통신 통신에러율, 원격 다운로드 실행시간 실험을 통한 원활한 프로그램 전송으로 시스템 효율성을 분석하였다. SRS의 HDLC 통신성능 분석환경은 먼저, HDLC 카드를 이용한 \( 56 \mathrm{Kbps}, 64 \mathrm{Kbps}, 1 \mathrm{Mbps}, 2 \mathrm{Mbps} \) 의 속도로 국내 이동통신 업체에서 운영중인 HINA망을 이용하여 자체 제작한 HINA 시뮬레이터 (simulator)와 데이터 송\(\cdot\)수신을 통하여 통신에러율을 측정하였다. 씽크방식의 128 바이트의 데이터 요구에 대한 응답 처리과정을 측정하였으며, 시뮬레이터는 \( 100 \mathrm{~ms} \) 단위로 주기적인 요구와 응답을 처리하도록 하였다.</p> <p>그 결과는 \( 56 \mathrm{Kbps}, 64 \mathrm{Kbps} \) 에서는 \( 1 \% \) 이하의 통신에러율로 통신을 관장할 수 있고, 고속인 \( 1 \mathrm{Mbps}, 2 \mathrm{Mbps} \) 통신 시에는 통신에러율이 \( 5 \% \) 이하로 나타나 구현한 HDLC 카드는 고속통신의 효율성 높다는 것을 알았다. 이에 대한 SRS 의 HDLC통신에러율은 표 3-3에 나타내고 있다.</p> <table border><caption>표 3-3. SRS의 HDLC 통신에러율</caption> <tbody><tr><td>전송횟수</td><td>\(56\mathrm{K}\)바이트</td><td>\(64\mathrm{K}\)바이트</td><td>\(1\mathrm{M}\)바이트</td><td>\(2\mathrm{M}\)바이트</td></tr><tr><td>1차 (500회)</td><td>3</td><td>4</td><td>28</td><td>24</td></tr><tr><td>2차 (450회)</td><td>0</td><td>3</td><td>26</td><td>27</td></tr><tr><td>3차 (600회)</td><td>3</td><td>2</td><td>31</td><td>33</td></tr><tr><td>4차 (750회)</td><td>2</td><td>4</td><td>28</td><td>35</td></tr><tr><td>5차 (750회)</td><td>1</td><td>6</td><td>23</td><td>29</td></tr><tr><td>평균에러율</td><td>\(0.30\%\)</td><td>\(0.63\%\)</td><td>\(4.53\%\)</td><td>\(4.93\%\)</td></tr></tbody></table> <p>SRS의 통신 시 주요한 특징은 소스 프로그램의 원격 다운로드를 통하여 프로그램 갱신을 이룰 수 있다는 장점을 가지고 있다. 다운로드 중에 에러가 발생하여 원격지에서 시스템 이상이 발생하더라도 5초 후에 ROM 소스 프로그램과 비교하여 다운로드된 데이터가 완전한 데이터가 아닐 경우에는 이전 버전의 프로그램으로 실행할 수 있도록 하였다. 원격 다운로드 실험에서는 \( 400 \mathrm{~K} \) 바이트의 응용 프로그램을 \( 19,200 \mathrm{bps} \) 속도로 원격 다운로드를 실시할 때는 평균적으로 35 분 정도의 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 에러가 없을 경우의 이상적인 값은 초당 21 바이트 내외로, 전송되는 이상형의 처리시간은 20 여분이지만 이는 일방적인 데이터 전송만을 고려한 시간이지만 응답시간을 주기적으로 부여하기 때문에 30 여분의 데이터 전송 시간을 고려하여야 한다. 원격 다운로드 처리 시간은 원격지까지의 A/S 거리와 비용을 고려한 상태에서는 RMS 에 사용 가능성이 높을 것 으로 본다.</p>
[ "표 3-3을 봤을 때 \\(56\\mathrm{K}\\)바이트이며 전송 횟수가 600회인 경우의 통신에러율은 얼마의 값을 가지는가?", "SRS의 HDLC 통신에러율 표에서 통신에러율 값이 가장 큰 경우는 얼마인가요?", "표 3-3에서, 전송횟수가 500회일 때 \\(56\\mathrm{K}\\)바이트의 통신에러율은 얼마인가?", "표 3-3에서 알 수 있는 전송횟수가 500회인 경우의 \\(64\\mathrm{K}\\)바이트의 통신에러율은 얼마인가?", "SRS의 HDLC 통신에러율에서 \\(1\\mathrm{M}\\)바이트일 때 2차 전송의 통신에러율값은 얼마인가?", "본문의 표에서, 1차 전송일 때 \\(2\\mathrm{M}\\)바이트가 가지는 통신에러율은 얼마인가?", "본문의 표에서 전송 횟수가 450회인 경우에서 \\(56\\mathrm{K}\\)바이트의 통신에러율은 얼마로 확인되니?", "표 3-3의 450회의 전송 횟수시 \\(64\\mathrm{K}\\)바이트에 해당하는 통신에러율 값은 얼마인가?", "SRS의 HDLC 통신에러율에서 \\(2\\mathrm{M}\\)바이트를 사용하고 2차 전송인 경우 통신에러율은 얼마인가?", "표 3-3에서 알 수 있는 데이터로, 어디에서의 평균에러율이 \\(4.93\\%\\)의 값을 가져?", "표 3-3의 전송횟수가 3차일 때의 값이 2인 경우의 \\(\\mathrm{K}\\)바이트 값은 얼마지?", "표 3-3에서 통신에러율은 전송횟수가 3차이고 \\(1\\mathrm{M}\\)바이트를 사용할 때 얼마인가?", "SRS의 HDLC 통신에러율에서 \\(56\\mathrm{K}\\)바이트를 사용하는 경우의 평균에러율 값은 얼마로 나타나는가?", "SRS의 HDLC 통신에러율을 나타낸 표에서 가장 큰 평균에러율 값은 뭐야?", "표 3-3에서 알 수 있는 통신에러율 데이터 중, \\(1\\mathrm{M}\\)바이트에서의 평균에러율은 얼마인가?", "표 3-3의 1차 전송에서 \\(1\\mathrm{M}\\)바이트의 통신에러율은 어떻게 돼?" ]
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TM/TC를 탑재한 분산제어 시스템의 실시간 제어기 설계와 구현
<h1>Ⅲ. 실험 및 고찰</h1> <p>본 논문에서는 광역화 적용에 맞도록 TM / TC 를 탑재한 분산제어 시스템의 감시 제어기능, 통신의 신뢰성을 보장하는 실시간 제어기의 하드웨어와 소프트웨어에 대해서 설계와 구현을 하였다. 제어기 구현에 따라 POS 소프트웨어를 개선하여 시스템 성능을 향상시켰으며, 제어기 구동 소프트 웨어는 GWS, RPS, SRS로 나누어 타스크 설계를 통하여 TM / TC 환경에 맞도록 분산제어 시스템과 SCADA 시스템의 통합화가 되도록 하였다. 제어기 구현에 따라 POS 소프트웨어를 개선하여 시스템 성능을 향상시켰으며, 제어기 구동 소프트 웨어는 GWS, RPS, SRS로 나누어 타스크 설계를 통하여 TM / TC 환경에 맞도록 분산제어 시스템과 SCADA 시스템의 통합화가 되도록 하였다.</p> <h2>3.1 GWS 의 성능평가</h2> <p>GWS는 광역화 요구와 실시간 통신처리를 만족할 수 있는 제어기로서, 기능은 POS와 RPS나 SRS 의 통신 및 제어의 중계역할을 담당하며, PRS 의 브로드케스트 데이터를 하위의 제어기로 전송 할 수 있도록 하였다. 이러한 광역화에 따른 데이터의 빠른 응답처리를 위하여 GWS 의 예외처리 방식을 사용하여 성능 분석하였다. 성능 분석을 위해 GWS 는 30 대의 SRS 와 2 대의 RPS 을 직렬통신을 이용하야 운영할 수 있도록 하여 데이터 요구는 모든 시스템에게 균등하게 요구되도록 하였다.</p> <p>표 3-1의 예외처리에 의한 데이터 전송 에러율로 SRS와 RPS에 대한 GWS 의 평균 통신에러율은 \( 3.85 \% \) 가 되고 이는 정확히 데이터를 전송 후 수신 할 수 있는 확률을 \( 96.15 \% \) 로 추정할 수 있다. 이 데이터는 GWS가 얼마나 정확히 SRS나 RPS의 데이터를 수집하면서 LAN을 이용한 PRS나 POS의 전송여부와 각 PRS의 sbr 비트 세팅된 데이터를 SRS 멀티케스트 영역에 저장하여 각 제어의 전송이나 디스폴레이 요구를 처리한 경우의 실험 데이터다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td>SIO를 통한 총 데이터 전송(횟수)</td><td>SRS 송신/수신 (횟수)</td><td>통신 에러율</td><td>RPS 송신/수신 (횟수)</td><td>통신 에러율</td></tr><tr><td>16,000</td><td>15,000/14,556</td><td>\(2.96\%\)</td><td>1,000/966</td><td>\(3.40\%\)</td></tr><tr><td>24,000</td><td>22,S00//21,907</td><td>\(2.64 \%\)</td><td>1,500/1,502</td><td>\(6.53 \%\)</td></tr><tr><td>32,000</td><td>30,000/28,812</td><td>\(3.96\%\)</td><td>2,000/1,897</td><td>\(5.15\%\)</td></tr><tr><td>40,000</td><td>37,500/36,120</td><td>\(3.68\%\)</td><td>2,500/2,350</td><td>\(6.00\%\)</td></tr><tr><td>48,000</td><td>45,000/43,893</td><td>\(2.46\%\)</td><td>3,000/2,809</td><td>\(6.37\%\)</td></tr><tr><td>56,000</td><td>52,500/50,343</td><td>\(4.11\%\)</td><td>3,500/3,216</td><td>\(8.11\%\)</td></tr><tr><td>64,000</td><td>60,000/57,197</td><td>\(4.67\%\)</td><td>4,000/3,765</td><td>\(5.88\%\)</td></tr><tr><td>평균 에러율</td><td>252,828/262,500</td><td>\(3.49\%\)</td><td>17,500/16,405</td><td>\(5.92\%\)</td></tr></tbody></table>
[ "RPS 수신 횟수가 송신 횟수보다 많은 경우의 통신 에러율은 얼마인가?", "SRS의 통신 에러율 중 가장 높은 것의 SIO를 통한 총 데이터 전송 횟수는 몇 회인가?", "SIO를 통한 데이터 전송 횟수가 40,000, 통신 에러율이 6.00%일 때 RPS 송신 횟수는 얼마인가?", "SRS 통신 에러율의 평균보다 낮은 통신 에러율을 갖는 RPS의 수신 횟수는 몇 회인가?", "SRS에서 SIO를 통한 총 데이터 전송 횟수가 16,000일 때, 그리고 64,000일 때 중 어떤 수치에서 통신 에러율이 더 낮은가?", "통신 에러율이 가장 낮은 SRS의 송신 횟수는 얼마인가?", "RPS 송신/수신 횟수 별 통신 에러율이 더 높은 경우는 3,500/3,216의 경우인가, 4,000/3,765의 경우인가?" ]
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인공물ED
향상된 전기적 특성을 지닌 LVTSCR 기반의 N-Stack ESD 보호소자에 관한 연구
<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 일반적인 ESD 보호소자인 LVTSCR의 구조적 변경을 통해 향상된 전기적 특성을 달성한 새로운 구조의 ESD 보호소자를 제안한다. 또한 요구되는 전압 Application에 따른 ESD Design Window에 최적화된 설계를 위하여 N-Stac 기술을 적용한다. 기존의 LVTSCR 구조에 추가로 삽입된 N-Well 영역은 Anode와 전기적으로 연결함으로써 추가적인 ESD 방전경로를 제공하고 이는 온-저항 및 온도 특성을 향상시킨다. 또한 짧은 Trigger 경로는 기존의 LVTSCR보다 더 낮은 Trigger Voltage 가지므로 우수한 Snapback 특성을 지닌다. 그리고 제안된 ESD 보호소자의 전기적 특성을 검증하기 위해 Synopsys 사의 T-CAD Simulator을 이용하였다.</p>
[ "일반적인 ESD 보호소자가 뭐야?", "요구되는 전압 Application에 따른 ESD Design Window에 최적화된 설계를 위하여 적용한 기술이 뭐야?", "전기적 특성을 향상시키기 위한 방법이 뭐야?", "기존의 LVTSCR 구조에 추가로 삽입된 N-Well 영역과 전기적으로 연결되는게 뭐야?", "기존의 LVTSCR 구조에 추가로 삽입된 N-Well 영역은 Anode와 아날로그적으로 연결해?", "기존의 LVTSCR 구조에 추가로 삽입된게 뭐야?", "Anode와 전기적으로 연결함으로써 추가적인 ESD 방전경로를 제공하면 향상시킬 수 있는 특성이 뭐야?", "본 논문에서는 일반적인 ESD 보호소자인 LVTSCR의 구조를 어떻게 변경했어?", "더 낮은 Trigger Voltage를 가지기 위해 어떻게 해?", "더 낮은 Trigger Voltage를 가지기 위한 방법이 뭐야?", "제안된 ESD 보호소자의 전기적 특성을 검증하기 위해 Synopsys 사의 T-CAD Simulator을 이용했어?", "LVTSCR의 구조적 변경을 통해 향상된 특성이 뭐야?", "더 낮은 Trigger Voltage 가져서 얻을 수 있는 특성이 뭐야?", "Synopsys 사의 T-CAD Simulator을 이용해 전기적 특성을 검증하는게 뭐야?", "Trigger Voltage를 변경하려면 어떻게 해야해?", "어떻게 하면 우수한 Snapback 특성을 가질 수 있어?" ]
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인공물ED
향상된 전기적 특성을 지닌 LVTSCR 기반의 N-Stack ESD 보호소자에 관한 연구
<h1>II. 본론</h1><h2>1. 기존 ESD 보호회로</h2><p>일반적인 LVTSCR의 단면도와 등가회로를 각각 그림에 나타내었다. LVTSCR은 일반적인 SCR 구조에 NMOS가 삽입된 형태로 기생 NPN BJT 와 PNP BJT 가 연결된 PNPN 구조를 지닌다. N-Well 영역에 형성된 N+, P+ 영역은 Anode단에 연결되며 P-Well 영역에 형성된 N+, P+ 및 Gate 영역은 Cathode 단에 연결 되었다.</p><p>일반적인 LVTSCR의 동작원리는 다음과 같다. Anode 단으로 유입된 ESD 전류로 인해 N-Well의 전위가 상승한다. 이로 인해 N+ 와 P-Well은 역방향 접합이 되어 Depletion Region을 형성한다. ESD 전류가 계속 유입됨에 따라 Depletion Region에서 생성된 전계가 임계점을 넘어서게 되면 Avalanche Breakdown을 일으키게 된다. 이로 인해 EHP(Electron-Hole Pair)가 생성되고 생성된 Hole 전류는 P-Well을 통해 Cathode 단으로 흐르게 된다. P-Well 의 큰 저항으로 인하여 전압강하가 발생하고, 이는 P-Well과 Cathode 단의 N+ 와 순방향 접합을 형성하게 되어 Lateral NPN BJT가 턴온한다. 생성된 Electron 전류도 동일하게 N-Well을 거쳐 Anode 단으로 흐르면서 Anode 단의 P+ 와 N-Well 에 순방향 턴온을 발생시켜 Lateral PNP BJT를 턴온시킨다. 턴온된 Lateral NPN 및 PNP BJT는 Latch 동작을 통해 대부분의 ESD 전류를 방전시킨다.</p><h2>2. 제안된 ESD 보호회로</h2><p>기존의 LVTSCR ESD 보호소자의 구조적 변경을 통해 구현한 제안된 ESD 보호소자의 단면도와 등가회로를 그림 3,4 에 나타내었다. 추가된 N-Well 영역을 Anode와 전기적으로 연결하여 ESD 방전경로를 분산시켰으며 이는 ESD 보호소자의 온-저항 특성을 향상시켰다. 또한 기존의 LVTSCR의 Trigger 경로보다 짧게 형성하여 Trigger Voltage를 한 단계 낮은 전압 레벨에서 발생시켜 좁아진 ESD 설계창에 최적화되도록 구성하였다.</p><p>제안된 ESD 보호소자의 동작원리는 다음과 같다.</p><p>정상 동작 조건에서는 N+브릿지 영역과 P-Well 영역의 접합이 역 바이어스 상태가 되어 ESD 보호소자가 동작않는다. 그러나 ESD 전류가 Anode단에 유입되면 양쪽에 위치한 N-Well영역의 전위가 증가하여 임계 값에 도달하면 양쪽의 N+ / P-Well 접합부에서 Avalanche Breakdown이 발생한다. 이로 인해 접합부에서 EHP 가 생성되고 Hole 전류는 P-Well 을 거쳐 Cathode단으로 흐르게 된다. 이 때 P-Well 의 큰 저항으로 인해 전압강하가 발생하고 이는 Cathode단의 N+영역과 순방향 접합을 형성하여 기생 NPN 바이폴라 트랜지스터(Qnpn1, Qpnp2)가 턴온된다. 마찬가지로 생성된 Electron들은 Anode단으로 흐르면서 P+ / N-Well 접합부에 순방향 접합을 형성하여 기생 PNP 바이폴라 트랜지스터(Qpnp)를 턴온시킨다. 구조적 변경으로 인해 기존의 LVTSCR 보다 짧은 Trigger 경로가 형성되어 Trigger Voltage가 낮아져 좁아진 ESD 설계창에 적합하며, 또한 ESD 방전경로가 턴온된 Qnpn2에 의해 분산되므로 ESD 보호장치의 온 저항 특성이 개선된다.</p><p>그림 5 는 N-Stack 기술이 적용된 제안된 ESD 보호소자의 단면도이다. N-Stack 기술은 ESD 보호소자 N 개를 직렬연결한 구조로써 요구되는 전압 Application에 최적화된 ESD 보호소자를 제공하는 해결책 중 하나이다. N-Stack 기술이 적용되면 ESD 보호소자의 주요 파라미터인 Trigger Voltage 와 Holding Voltage가 N 배 증가되는 특징이 있다. 동작원리는 ESD 전류가 유입될 때 첫 번째 stage의 Cathode 단을 통해 다음 Stage의 Anode 단으로 넘어가면서 방전이 이루어진다.</p><h2>3. 시뮬레이션 결과</h2><p>본 논문에서는 제안된 ESD보호소자의 전기적 특성을 검증하기 위해 Synopsys사의 TCAD Simulator를 이용하였다. 임플란트의 Width 및 Length 등 구조적 특징을 제외한 모든 변수는 기존 LVTSCR 과 제안된 ESD보호회로 모두 동일한 값으로 시뮬레이션을 진행하였다. 아래 그림 6은 일반적인 LVTSCR과 제안된 ESD보호소자의 HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과이다. LVTSCR의 Trigger 및 Holding Voltage는 각각 \( 7.3 \mathrm{~V}, 1.9 \mathrm{~V} \) 이며 제안된 ESD보호소자는 각각 \( 5.7 \mathrm{~V}, 1.9 \mathrm{~V} \) 이다.</p><table border><caption>표 1. LVTSCR과 제안된 ESD 보호소자의 시뮬레이션결과표</caption><tbody><tr><td>Structure</td><td>Trigger Voltage</td><td>Holding Voltage</td><td>Peak Temperature</td></tr><tr><td>LVTSCR</td><td>7.3\(\mathrm{V} \)</td><td>1.9\(\mathrm{V} \)</td><td>331\(\mathrm{K} \)</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>5.7\(\mathrm{V} \)</td><td>1.9\(\mathrm{V} \)</td><td>322\(\mathrm{K} \)</td></tr></tbody></table><p>시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 ESD 보호소자는 LVTSCR보다 짧은 Trigger 경로를 가지기 때문에 낮은 Trigger Voltage를 지니며 추가적으로 삽입된 N-Well 영역으로 인해 병렬 NPN 바이폴라 트랜지스터(Qnpn2)가 턴온되어 ESD 경로를 분산시킨다. LVTSCR과 달리 제안된 ESD 보호소자는 SCR 구조를 통한 경로와 턴온된 NPN 바이폴라 트랜지스터(Qnpn2)에 의해 방전하기 때문에 Holding Voltage 이후 낮은 온 저항 특성으로 대전류를 방전하게된다. 따라서 낮은 온 저항 및 온도 특성을 가지므로 기존의 LVTSCR보다 우수한 전기적 특성을 지녔음이 검증되었다.</p><p>그림 8은 N-Stack 기술이 적용된 제안된 ESD 보호소자의 시뮬레이션 결과이다. N-Stack 기술은 ESD 보호소자의 주요 파라미터인 Trigger 및 Holding Voltage가 N 배 만큼 증분되는 것이 특징으로써 시뮬레이션 결과에 따르면 2-Stack일 때 Trigger 및 Holding Voltage는 각각 \( 11.4 \mathrm{~V}, 3.8 \mathrm{~V} \) 이고 3-Stack일 때는 각각 \( 17.1 \mathrm{~V}, 5.7 \mathrm{~V} \) 이다. 요구되는 전압 Application에 맞추어 최적화된 N-Stack 기술을 적용가능함을 검증하였으며 표 2 에 결과값들을 나타내었다.</p><table border><caption>표 2. N-Stack 기술에 따른 트리거 및 유지 전압 결과표</caption><tbody><tr><td>N-Stack</td><td>Trigger Voltage</td><td>Holding Voltage</td></tr><tr><td>1-Stack</td><td>5.7\(\mathrm{V} \)</td><td>1.9\(\mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>2-Stack</td><td>11.4\(\mathrm{V} \)</td><td>3.8\(\mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>3-Stack</td><td>17.1\(\mathrm{V} \)</td><td>5.7\(\mathrm{V} \)</td></tr></tbody></table>
[ "SCR구조에 NMOS가 삽입된 형태로 기생 NPN BJT와 PNP BJT가 연결된 구조를 뭐라고 하니?", "SCR구조에 NMOS가 삽입된 형태로 기생 NPN BJT와 PNP BJT가 연결된 구조를 뭐야?", "제안된 ESD 보호소자는 기존의 LVTSCR ESD를 어떻게 변경했니?", "제안된 ESD 보호소자의 방전이 어떻게 일어나니?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 LVTSCR의 Peak Temperature값은 얼마야?", "2-Stack일 때 ESD 보호소자의 Trigger Voltage값은 얼마야?", "3-Stack일 때 ESD 보호소자의 Holding Voltage값은 얼마야?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 LVTSCR의 Trigger Voltage값은 얼마야?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 LVTSCR의 Holding Volatge값은 얼마야?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 제안된 ESD 보호소자의 Holding Voltage값은 얼마야?", "1-Stack일 때 ESD 보호소자의 Trigger Voltage값은 얼마야?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 제안된 ESD 보호소자의 Peak Temperature값은 얼마야?", "3-Stack일 때 ESD 보호소자의 Trigger Voltage값은 얼마야?", "HBM_4K I-V Curve 시뮬레이션 결과중 제안된 ESD 보호소자의 Trigger Voltage값은 얼마야?", "1-Stack일 때 ESD 보호소자의 Holding Voltage값은 얼마야?", "2-Stack일 때 ESD 보호소자의 Holding Voltage값은 얼마야?" ]
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향상된 전기적 특성을 지닌 LVTSCR 기반의 N-Stack ESD 보호소자에 관한 연구
<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 일반적인 ESD 보호소자인 LVTSCR보다 향상된 전기적 특성을 갖는 새로운 구조의 ESD 보호소자를 제안하였다. 기존의 LVTSCR 구조에 N-Well 영역을 삽입하여 Anode단과 연결하였으며 이는 추가적인 ESD 방전경로를 제공함으로써 낮은 온저항 및 온도특성을 지닌다. 또한 Trigger 경로가 짧아져 ESD 보호회로의 주요 파라미터인 Trigger Voltage가 낮아졌다. 따라서 제안된 ESD 보호소자는 반도체가 소형화 됨에 따라 좁아진 ESD Design Window에 적합하며 N-Stack 기술을 적용함으로써 요구되는 전압 Application에 맞게 ESD 보호소자를 최적화 할 수 있다. 또한 Synopsis 사의 T-CAD Simulator를 통해 향상된 전기적 특성 및 N-Stack 기술의 타당성을 검증하였다.</p>
[ "좁아진 ESD Design Window는 반도체의 어떠한 변화에 따른것인가?", "ESD 보호회로의 주요 파라미터인 Trigger Voltage가 높아지게 된 것은 Trigger 경로가 짧아지기 때문인가?", "본 논문에서 제안한 새로운 구조의 ESD 보호소자는 일반적인 ESD 보호소자인 LVTSCR과 비교하여, 어떤 나아진 특성이 있는가?", "ESD 보호회로에서 Trigger Voltage는 주요 파라미터인데, 왜 낮아지게 되었는가?", "본 논문에서 제안된 ESD 보호소자는 요구되는 전압 Application에 맞게 ESD 보호소자를 최적화 할 수 있는데, 이에 적용된 기술은 무엇인가?", "이미 존재하는 LVTSCR 구조에 Anode단과의 연결을 위해 N-Well 영역을 삽입하였고, 추가적으로 ESD 방전경로를 제공하게 되면서 어떤 특성을 갖는가?", "본 논문에서 더 나아진 전기적 특성 및 N-Stack 기술의 타당성을 검증하기 위해 사용된 것은 무엇인가?", "이미 존재하는 LVTSCR 구조에 Anode단을 연결하기 위해, 어떤 영역이 삽입되었는가?" ]
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향상된 전기적 특성을 지닌 LVTSCR 기반의 N-Stack ESD 보호소자에 관한 연구
<h1>I. 서론</h1><p>ESD (Electro-Static Discharge)란 양극으로 대전된 물체가 음극으로 대전된 물체가 접촉하였을 때 전하의 균형을 맞추기 위해 순간적으로 전하의 이동이 발생하는 현상을 의미한다. 이러한 ESD 전류가 매우 작은 반도체 IC에 유입되었을 때 Gate Oxide Breakdown, Charge Trap 등의 현상을 일으켜 IC의 치명적인 손상을 유발할 수 있다. 반도체의 소형화 및 집적도의 향상으로 인하여 산화막 두께와 접합 깊이가 점차 감소하고 있는 추세이며 따라서 ESD 로 인한 집적 회로의 오작동 및 파괴는 점점 더 심각한 문제가 되고 있다.</p><p>SCR (Silicon-Controlled Rectifier)은 ESD 전류가 유입되면 기생 NPN 및 PNP 바이폴라 트 랜지스터가 Latch 모드로 동작하여 방전시키는 일반적인 ESD 보호소자이다. SCR 은 MOSFET 구조를 기반으로 하는 또 다른 일반적인 ESD 보호소자인 GGNMOS (Gate-Grounded NMOS)보다 전류구동능력과 감내특성 측면에서 우수한 장점이 있지만 웰 영역 간에 발생하는 높은 애벌런치 항복 전압으로 인해 약 \( 17-20 \mathrm{~V} \) 의 높은 Trigger Voltage를 가진다. 또한 Lateral 기생 NPN 및 PNP 바이폴라 트랜지스터들의 Positive Feedback 구조의 특성 상 높은 전류이득로 인하여 \( 2-3 \mathrm{~V} \) 의 낮은 유지전압을 갖는 단점이있다. SCR의 높은 Trigger Voltage를 낮추기 위해 NMOS 구조가 삽입된 LVTSCR(Low Voltage Triggered SCR)이 개발되었으나 반도체가 소형화 될수록 Gate Oxide 두께가 얇아져 ESD Design Window가 더욱 좁아지므로 낮은 Trigger Voltage가 요구된다. ESD 보호소자의 높은 Trigger Voltage는 Input Gate Oxide Breakdown을 유발할 수 있으며 낮은 Holding Voltage는 ESD Event가 종료된 상황에서도 ESD 보호장치가 켜져 Latch-up이 발생할 수 있기 때문에 이를 고려하여 좁아진 ESD Design Window에 맞게 설계가 진행되어야 한다.</p><p>따라서 본 논문에서는 기존의 LVTSCR를 기반으로 구조적 변경을 통해 낮은 Trigger Voltage를 가지며 병렬연결된 기생 NPN 바이폴라 트랜지스터를 통해 ESD 방전경로를 분산시켜 높은 전류 구동능력과 향상된 온도특성을 갖는 ESD 보호소자 제안한다. 또한 N-Stack 기술을 적용하여 요구되는 전압 Application에 적합한 ESD 보호소자를 구현하고 이를 Synopsys사의 T-CAD Simulator를 통해 검증하였다.</p>
[ "NMOS 구조가 내장된 LVTSCR(Low Voltage Triggered SCR)이 개발된 것은 높아진 SCR의 무엇을 낮추려는 것인가?", "매우 작은 반도체 IC에 ESD 전류가 유입되었을 때 , IC의 심각한 손상을 일으키는 현상은 어떤 것들이 있는가?", "ESD 전류가 유입되면 기생 NPN 및 PNP 바이폴라 트랜지스터가 Latch 모드로 움직여 방전하는 보편적인 ESD 보호소자는 무엇인가?", "MOSFET구조를 바탕으로 하는 보편적인 ESD 보호소자인 GGNMOS (Gate-Grounded NMOS)과 비교하여, SCR은 어떤 면에서 장점을 지니는가?", "ESD 보호소자의 Trigger Voltage가 높으면 어떻게 되는가?", "ESD Event가 끝난 상황에서도 낮은 Holding Voltage는 ESD 보호장치가 켜지면 어떻게 되는가?", "양극으로 대전된 물체가 음극으로 대전된 물체와 만났을 때, 순간적으로 전하의 균형을 맞추기 위해 전하가 이동하는 현상을 무엇이라 하는가?", "반도체가 작아질수록, 왜 낮은 Trigger Voltage가 필요한가?" ]
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개구면 공유 구조를 가지는 S / X 이중 광대역 패치 안테나의 방사 특성
<p>표 4 는 그림 4 의 구조를 가지며, S-대역에서 동작하는 안테나의 설계 파라미터를 보인다. 그림 4에서 근접 결합 급전 선로는 본 논문의 4장에서 설계하는 개구면 공유 구조를 가지는 안테나에서 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치의 중심에 위 치하는 \( \mathrm{X} \)-대역에서 동작하는 패치 안테나와 동일 평면상에 놓인다. 근접 결합 급전 선로가 \( 50 \Omega \) 의 특성 임피던스를 가지는 경우, 선로의 폭이 약 \( 9.4 \mathrm{~mm} \) 로 매우 넓은 폭을 가진다. 이 경우, 근접 결합 급전 선로가 X-대역에서 동작하는 패치 안테나와 단락된다. 따라서 S-대역에서 동작하는 안테나의 근접 결합 급전 선로와 패치와 X-대역에서 동작하는 패치 안테나 간의 거리가 충분한 간격을 가지도록 근접 결합 급전 선로가 약 \( 100 \Omega \) 의 특성 임피던스를 가지도록 설계하였다. 접지면의 크기는 \( 90 \mathrm{~mm} \times 90 \) \( \mathrm{mm}\left(\lambda_{0} \times \lambda_{0}\right) \) 로 설계하였다.</p> <p> <table border><caption>표 4. 그림 4의 구조를 가지는 안테나의 설계 파라미터</caption> <tbody><tr><td>\( h_{2} \)\( h_{3} \),\( h_{4} \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td>\( L_{s 1} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( L_{s 2} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( w_{f s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( L_{m} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( L_{f s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( d \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td>\( d_{1} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>\( d_{2} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td></tr><tr><td>3.18</td><td>25.5</td><td>24.6</td><td>2.7</td><td>34.25</td><td>3</td><td>14.3</td><td>10</td><td>11</td></tr></tbody></table></p> <p>그림 5 는 표 4 의 설계 파라미터를 가지는 안테나가 여러 가지 \( \Delta L \) 을 가지는 경우, 안테나의 반사 손실과 스미스 도표에 도시한 입력 임피던스 특성을 보인다. 표 5 에 안테나의 중심 주파수와 대역폭 특성을 정리하였다. 그림 \( 5(\mathrm{a}) \) 와 (b)에서 적층된 패치로 인해 상호 공진 현상이 나타나는 것을 볼 수 있다. 그림 5(b)에서 \( \Delta L \) 이 증가할수록 인덕턴스 성분이 증가하며, 상호 공진 현상을 나타내는 원형 임피던스 궤적의 위치가 시계 방향으로 이동함을 볼 수 있다. 그림 \( 5(\mathrm{a}) \) 와 표 5 에서 \( \Delta L \) 이 \( 17 \mathrm{~mm} \) 인 경우 가장 넓은 \( 16.6 \% \) 의 대역폭 특성을 보였다.</p> <p>그림 6은 그림 4의 구조를 가지는 안테나에서 대역폭 확장을 위해 근접 결합 급전 선로와 SMA 커넥터 사이에 임피던스 정합기를 집적한 안테나의 구조도를 보인다.</p> <p> <table border><caption>표 5. 그림 4에 보인 안테나가 여러 가지 \( \Delta L \) 을 가지는 경우, 안테나의 중심 주파수 및 대역폭</caption> <tbody><tr><td>\( \Delta L \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td>중심 주파수 [GHz]</td><td>대역폭 [%]</td></tr><tr><td>5</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>9</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>13</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>17</td><td>3.1</td><td>16.6</td></tr><tr><td>21</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table></p> <p>임피던스 정합기의 길이와 폭을 각각 \( \ell_{s} \) 와 \( w_{s s} \) 로 나타내었다. 표 4의 설계 파라미터를 가지며, 그림 5(b)에서 상호 공진 현상을 보이는 원형 궤적의 크기가 작은 \( \Delta L \) 이 \( 9 \mathrm{~mm} \) 인 안테나에 임피던스 정합기를 집적하였다.</p> <p>그림 7은 그림 6의 구조를 가지며, 표 4의 설계 파라미터를 이용한 안테나가 \( \Delta L \) 이 \( 9 \mathrm{~mm} \) 인 경우 \( \ell_{s} \) 에 따른 안테나의 반사 손실과 스미스 도표에 도시한 입력 임피던스 특성을 보인다. 임피던스 정합기의 폭은 약 \( 150 \Omega \) 의 특성 임피던스를 가지는 \( 1 \mathrm{~mm} \) 로 설계하였다 \( { }^{} . \ell_{s} \) 가 0 \( \mathrm{mm} \) 인 경우는 임피던스 정합기를 이용하지 않은 경우를 나타낸다. 그림 7(b)에서 \( \ell_{s} \) 의 길이가 증가함에 따라 안테나의 상호 공진 영역의 크기는 거의 변화하지 않고, 주로 인덕턴스 성분이 증가함을 볼 수 있다. 그림 7과 표 6에서 \( \ell_{s} \) 가 \( 5 \mathrm{~mm} \) 인 경우, 가장 넓은 \( 19.6 \% \) 의 대역폭 특성을 얻었다. 그림 6의 구조를 가지며, 가장 넓은 대역폭 특성을 가지는 안테나의 설계 파라미터를 표 6 에 보인다.</p> <p> <table border><caption>표 6. 그림 6의 구조를 가지며, 가장 넓은 대역폭 특성을 가지는 안테나의 설계 파라미터</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>\( h_{2} \)\( h_{3} \),\( h_{4} \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td rowspan=2>\( L_{s 1} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( L_{s 2} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( w_{f s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( L_{m} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( L_{f s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( d \)[mm]</td><td rowspan=2>\( d_{1} \)\( [\mathrm{~mm}] \)l</td><td rowspan=2>\( \mathrm{d}_{2} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( \Delta L \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( w_{s s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td rowspan=2>\( \ell_{s} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td></tr><tr></tr><tr><td>3.18</td><td>25.5</td><td>24.6</td><td>2.7</td><td>34.25</td><td>3</td><td>14.3</td><td>10</td><td>11</td><td>9</td><td>1</td><td>5</td></tr></tbody></table></p> <p> <h1>\( \mathrm{IV} \). 개구면 공유 구조를 가지는 S-/X-대역 패치 안테나 제작 및 측정</h1> <p>본 장에서는 제 2장에서 보인 X-대역에서 동작하는 안테나와 제 3장에서 보인 S-대역에서 동작하는 안테나의 설계 파라미터를 이용하여 개구면 공유 구조를 가지는 안테나를 설계하고 제작하여 특성을 측정하였다.</p> <p>그림 8은 Ansys사의 HFSS를 이용하여 설계한 개구면 공유 구조를 가지며, \( \mathrm{S}-/ \mathrm{X} \)-대역에서 동작하는 안테나의 구조도를 보인다. X-대역에서 동작하는 안테나는 표 1 의 설계 파라미터를 가지며, \( 2 \times 2 \) 로 배열하였다. 교차 편파 억제 비(Cross-Polarization Suppression Ratio: CPSR)를 향상시키기 위하여 \( \mathrm{y} \) 축을 기준으로 상단과 하단에 대칭으로 급전된 \( 1 \times 2 \) 배열 안테나의 급전 위상이 \( 180^{\circ} \) 차이가 나도록 \( 1 \times 2 \) 배열 안테나를 급전하는 급전 선로의 길이 차가 \( \lambda / 2 \) 가 되도록 설계하였다. 그림 8 에서 \( 50 \Omega \) 전송선로는 표 1 의 \( w_{f x} \) 와 동일한 폭을 가지도록 설계하였다. \( \lambda / 4 \)-파장 변환기는 약 \( 30 \Omega \) 의 특성 임피던스를 가지며, 폭과 길이를 각각 \( 3 \mathrm{~mm} \) 와 \( 6 \mathrm{~mm} \) 로 설계하였다. 표 6 의 설계 파라미터를 이용하여 S-대역에서 동작하는 안테나를 설계하였다. 대역 간의 격리도 향상을 위하여 S-대역 안테나에 급전하는 선로의 위치가 X-대역 안테나에 급전하는 선로의 위치와 직교하도록 설계하였다. 그림 8 의 구조를 가지며, 표 1 과 6의 설계 파라미터를 가지는 개구면 공유 안테나를 제작한 사진을 그림 9에 보인다.</p>
[ "표 5에서 ΔL이 17일 때, 중심 주파수는 얼마 입니까?", "표 5에서 ΔL이 17일 때, 가장 넓은 얼마의 대역폭을 보였나요?", "표 6에서 가장 넓은 대역폭의 특성을 가지기 위해 결과 값이 3.18인 항목은 어떤거야?", "표 6에서 \\( \\ell_{s} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)가 얼마 일 때 가장 넓은 대역폭의 특성을 보였습니까?", "표 5에서 결과 값이 나온 ΔL는 얼마 입니까?", "표 6에서 가장 넓은 대역폭의 특성을 얻기 위한 \\( \\mathrm{d}_{2} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)는 얼마입니까?", "표 6에서 \\( \\Delta L \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)의 결과값은 얼마입니까?", "표 4에서 가장 작은 결과 값을 가지는 항목은 무엇입니까?", "표 6에서 \\( w_{s s} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)과 \\( \\ell_{s} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)를 비교했을 때, 어느 수치가 더 작나요?", "표 4에서 \\( d \\)\\( [\\mathrm{mm}] \\)와 \\( d_{1} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)를 비교했을때 무엇이 더 작은 결과값을 가지나요?", "표 4에서 \\( L_{s 1} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)와\\( L_{s 2} \\)\\( [\\mathrm{~mm}] \\)를 비교 했을 때, 무엇이 더 큰 결과값을 가지나요?", "표 4에서 \\( h_{2} \\)\\( h_{3} \\),\\( h_{4} \\)\\( [\\mathrm{mm}] \\)는 어떤 결과 값을 가지고 있니?", "표 5에서 ΔL이 얼마 일 때 가장 넗은 대역폭의 특성을 보였습니까?", "표 4. 그림 4의 구조를 가지는 안테나의 설계 파라미터에서 수치가 34.25의 값을 가지는 항목은 어떤거야?" ]
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인공물ED
개구면 공유 구조를 가지는 S / X 이중 광대역 패치 안테나의 방사 특성
<p>그림 1과 표 2에서 두 층으로 적층된 링 패치의 천공의 크기는 본 논문의 3장에서 설계하는 S-대역에서 동작하는 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치 안테나의 천공의 크기를 나타낸다. 표 2 에서 \( d_{1}\left(d_{2}\right) \) 가 증가할수록 대역폭이 증가하여 \( d_{1}\left(d_{2}\right) \) 가 \( 10 \mathrm{~mm}(11 \mathrm{~mm}) \) 이상인 경우 \( 20 \% \) 이상의 대역폭을 가진다. 또한, S-대역에서 동작하는 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치 안테나의 대역폭이 넓은 특성을 가지기 위해 작은 천공의 크기가 요구된다. 따라서 그림 2와 표 2에서 \( d_{1}\left(d_{2}\right) \) 가 10 \( \mathrm{mm}(11 \mathrm{~mm}) \) 인 경우, 본 논문에서 목표로 하는 대역폭 20 \( \% \) 이상을 만족하며 S-대역에서도 넓은 대역폭 특성을 가지기 위해 적합한 가장 작은 천공의 크기로 보인다.</p> <p>그림 3은 표 1 의 설계 파라미터를 가지는 안테나에서 \( d_{1} \) 이 \( 10 \mathrm{~mm} \) 인 경우, \( d_{2} \) 에 따른 반사 손실과 스미스 도표에 도시한 입력 임피던스 특성을 보이며, 표 3 에 안테나의 중심 주파수와 대역폭 특성을 정리하였다. 그림 3(a)와 (b)에서 안테나의 방사 패치와 개구면의 상호 공진으로 인해 대역폭이 넓어지는 것을 볼 수 있다. 그림 3(a)와 표3 에서 \( d_{2} \) 가 \( 7 \mathrm{~mm} \) 와 \( 9 \mathrm{~mm} \) 인 경우, 대역폭은 각각 \( 4.3 \% \) 와 \( 6.3 \% \) 로 좁은 대역폭 특성을 가졌다. \( d_{2} \) 가 \( 11 \mathrm{~mm} \) 이상의 값을 가지는 경우, \( 20 \% \) 이상의 대역폭 특성을 가졌다.</p> <p>그림 3(b)에서 개구면과 방사 패치의 상호 공진으로 원형 궤적이 발생함을 볼 수 있다. \( d_{2} \) 가 \( 11 \mathrm{~mm} \) 보다 작은 경우, 상호 공진을 일으키는 주파수 영역의 대부분이 VSWR 이 2:1인 원 바깥에 위치하여 좁은 대역폭 특성을 나타낸 다. \( d_{2} \) 가 증가함에 따라 적층된 링 패치와 방사 패치 간의 상호 결합이 감소하였다. 따라서 그림 3(b)와 표 3 에서 \( d_{2} \) 가 \( 11 \mathrm{~mm} \) 보다 큰 경우 상호 공진 영역이 VSWR이 2:1 인 원의 안쪽에 위치하게 되어 넓은 대역폭 특성을 가지는 것을 볼 수 있다. 그림 \( 3(\mathrm{c}) \) 에서 \( d_{2} \) 가 증가함에 따라 적층된 링 패치의 공진 주파수가 감소하여 최대 입력 저항을 가지는 주파수가 감소하고 \( 50 \Omega \) 으로 정규화된 입력 저항이 1 근처의 값을 가지는 주파수 영역이 증가함을 볼 수 있다.</p> <p> <table border><caption>표 2. 여러 가지 \( d_{1} \) 과 \( d_{2} \) 를 가지는 안테나의 중심주파 수와 대역폭</caption> <tbody><tr><td>\( d_{1} \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td>\( d_{2} \)\( [\mathrm{mm}] \)</td><td>중심 주파수[GHz \( ] \)</td><td>대역폭\( [\%] \)</td></tr><tr><td>8</td><td>9</td><td>11.0</td><td>5.2</td></tr><tr><td>9</td><td>10</td><td>10.8</td><td>7.2</td></tr><tr><td>10</td><td>11</td><td>10.1</td><td>20.4</td></tr><tr><td>11</td><td>12</td><td>9.8</td><td>24.5</td></tr><tr><td>12</td><td>13</td><td>9.5</td><td>25.5</td></tr><tr><td>13</td><td>14</td><td>9.4</td><td>25.6</td></tr><tr><td>14</td><td>15</td><td>9.3</td><td>23.9</td></tr><tr><td colspan=2>Without ring</td><td>9.7</td><td>17.5</td></tr></tbody></table></p> <p> <table border><caption>표 3. \( d_{1} \) 이 \( 10 \mathrm{~mm} \) 인 경우, 여러 가지 \( d_{2} \) 를 가지는 안테 나의 중심주파수 및 대역폭</caption> <tbody><tr><td>\( d_{2} \)\( [\mathrm{~mm}] \)</td><td>중심 주파수[GHz]</td><td>대역폭[%]</td></tr><tr><td>7</td><td>10.9</td><td>4.3</td></tr><tr><td>9</td><td>10.7</td><td>6.3</td></tr><tr><td>11</td><td>10.0</td><td>20.4</td></tr><tr><td>13</td><td>9.8</td><td>23.0</td></tr><tr><td>15</td><td>9.7</td><td>22.8</td></tr></tbody></table></p> <p> <h1>III. \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치가 적층된 S-대역에서 동작하는 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치 안테나 설계</h1> <p>그림 4는 임피던스 정합기가 집적된 근접 결합 급전 방식을 이용한 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치 안테나에 대역폭을 확장 하기 위하여 \( 2 \times 2 \) 로 천공된 패치를 적층한 구조도를 보인다. 여기서 두께가 각각 \( h_{2}, h_{3}, h_{4} \) 를 가지는 기판은 그림 1 의 구조를 가지는 안테나의 두께가 각각 \( h_{2}, h_{3}, h_{4} \)인 기판과 동일하다. 적층 기판의 두께와 유전상수는 \( h_{4} \)와 \( \epsilon_{r 4} \), 안테나 기판의 두께와 유전상수는 \( h_{3} \) 와 \( \epsilon_{r 3} \), 급전 기판의 두께와 유전상수는 \( h_{2} \) 와 \( \epsilon_{r 2} \) 로 나타내었다. 적층된 패치의 길이와 폭을 \( L_{s 1} \) 으로 나타내었으며, 안테나 패치의 길이와 폭을 \( L_{s 2} \) 로 나타내었다. 적층된 패치와 안테나 패치는 모두 \( 2 \times 2 \) 로 천공되었으며, 천공은 한 변의 길이가 각각 \( d_{1} \) 과 \( d_{2} \) 를 가지는 정사각형 형태를 가진다. 천공의 중심 간의 거리는 모두 \( d \) 로 동일하며, 패치의 중심으로부터 \( \mathrm{x} \) 축과 \( \mathrm{y} \) 축 방향으로 각각 \( d / 2 \) 만큼의 거리에 위치하였다. 근접 결합 급전 선로의 폭은 \( w_{f s} \) 로 나타내었으며, 방사 패치의 한쪽 종단으로부터 급전 선로의 개방된 스터브까지의 길이를 \( \Delta L \), 한쪽 종단에서 폭이 \( w_{f s} \) 로 유지되는 반대 방향의 길이를 \( L_{m} \) 으로 나타내었다. 외부에서 SMA 커넥터를 이용하여 급전이 이루어지므로 급전 기판은 안테나 기판보다 \( \mathrm{y} \) 축 방향의 길이를 더 길게 설계하였다. 근접 결합 급전 선로가 SMA 커넥터의 접지면에 단락되지 않도록 \( \mathrm{SMA} \) 커넥터와 접합되는 근접 결합 급전 선로의 한쪽 가장자리의 폭은 점차 좁아지도록 설계하였으며, 이 구간의 길이를 \( L_{f s} \) 로 나타내었다.</p>
[ "중심 주파수가 최고일 때 \\( d_{1} \\)은 얼마의 크기를 가지나?", "대역폭이 6.3일 때 \\( d_{2} \\)는 어떤 값이야?", "대역폭이 \\( d_{1} \\)이 12일 때 보다 큰 대역폭은 얼마일까?", "\\( d_{2} \\)가 11일 때 중심 주파수는 어떤 값이야?", "중심 주파수가 9.5의 \\( d_{2} \\)는 얼마인가?", "\\( d_{2} \\)가 10일 때의 대역폭 보다 적은 대역폭을 가지는 중심 주파수는 어떤거니?", "중심 주파수가 가장 큰 \\( d_{2} \\)의 대역폭은 얼마니?", "가장 큰 \\( d_{1} \\)\\( [\\mathrm{mm}] \\)는 얼마야?", "\\( d_{2} \\)\\( [\\mathrm{mm}] \\)의 최대 길이는 얼마인가?", "중심주파수가 최대이고 대역폭이 최소인 \\( d_{2} \\)는 어떤거니?", "링이 없을 때 대역폭의 값과 가장 가까운 대역폭 값의 \\( d_{1} \\)은 얼마일까?", "\\( d_{1} \\) 10의 대역폭과 가장 차이가 적은 대역폭의 \\( d_{2} \\)는 얼마일까?", "최대 대역폭의 중심 주파수는 얼마냐?", "중심 주파수가 가장 적을 때 \\( d_{2} \\) 크기는 얼마니?", "대역폭이 25.6의 중심 주파수는 얼마의 값이니?", "링이 없을 때 중심주파수와 차이가 가장 적은 중심주파수는 얼마니?", "\\( d_{1} \\)이 11일 때 중심 주파수는 얼마야?", "\\( d_{2} \\) 크기 11은 어떤 중심 주파수 값을 가지지?" ]
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반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어
<h1>I. 서론</h1><p>배전 시스템에서 직류는 전압 변동-이 어려운 단점으로 인해 외면 받았으나, 오늘날 전력반도체 소자와 케이블 기술의 비약적인 발전으로 다시 주목받고 있다. 또한 직류 부하의 보급률 증가와 신재생 에너지와 같은 분산 전원의 확대로 인해 직류 배전 시스템은 그 영역을 넓혀가고 있다. 직류 배전 시스템에서의 반도체 변압기는 기존의 저주파 변압기에 비해 시스템의 크기 감소, 전력 품질 보상 기능 등의 다양한 장점을 갖는다. 반도체 변압기는 크게 3 가지로 분류되며 각자 다양한 구성요소들을 갖는다. 그 구성 요소 가운데 DC-DC 컨버터는 고주파 절연, 고효율 등의 높은 요구사항을 만족해야 한다. 주로 \( 20 \mathrm{kV} \) 이상의 높은 내압이 요구되는 반도체 변압기용 DC DC 컨버터는 다수의 모듈을 직렬로 연결하여 고압의 저지를 분담한다.</p><p>모듈형 DC-DC 컨버터는 모듈 개수와 반비례한 스위칭 주파수로 인해 스위칭 손실을 저감할 수 있으며 고장 대응 측면에서도 해당 모듈을 수리 및 교체하면 된다는 장점을 갖는다. 모듈 간의 전압 불균형은 출력 전류의 품질 저하와 모듈 간 수명 불균형과 같은 문제를 야기한다. 일반적으로 서브모듈 커패시터 전압은 각 모듈마다 개별적인 능동 제어기를 사용하여 불균형 문제를 해소할 수 있으나 서브모듈 개수가 증가함에 따라 이에 상응하는 수의 제어기가 필요하기 때문에 연산 시간이 증가한다는 단점이 있다.</p><p>본 논문에서 제안하는 전압 균형 제어는 순시적으로 최대 전압과 최소 전압을 가지는 서브모듈을 검출하여 해당 서브모듈만을 제어한다. 최소한의 제어기를 사용하기 때문에 서브모듈의 개수 증가와 상관없이 일정한 연산 시간 내에서 효과적인 균형 제어가 가능하다. 제안하는 선택적 전압 균형 제어 기법의 성능 및 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.</p><h1>II. 모듈형 DC-DC 컨버터</h1><h2>1. 모듈형 DC−DC 컨버터 토폴로지</h2><p>그림 1은 반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터 토폴로지를 나타낸다. 저압 직류 전압(Low voltage direct current,LVDC) 측은 \( n \) 개의 Full bridge (FB)로 구성된다. 특고압 직류 전압(Medium voltage direct current,MVDC) 측은 \( n \) 개의 서브모듈과 고주파 인덕터를 갖는 단상 모듈형 멀티레벨 컨버터(Modular multilevel converter, MMC)로 구성된다.</p><p>MMC를 구성하는 기본요소인 서브모듈은 그림 2 와 같이 다양한 구조가 존재한다. 그 중 하프 브릿지(Half bridge, HB) 구조는 다른 구조와 비교하여 고장 대응 측면에서 불리한 단점이 있다. 그러나 컨버터의 용량에 따라 수십 개에서 수친 개까지 서브모듈을 사용하는 MMC의 특성으로 인해 효율 및 비용 측면에서 다른 구조보다 유리한 장점을 갖는다. 본 논문의 토폴로지에서의 MMC는 HB구조의 서브모듈로 이루어진다. 두 개의 IGBT와 한 개의 커패시터로 구성되는 HB는 IGBT가 서로 상보적으로 동작하며 출력 전압은 0 과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{c}} \) 두 가지 경우가 존재한다.</p><h2>2. 서브모듈의 커패시터 전압 불균형</h2><p>식 (1)과 같이 표현되는 커패시터 전압은 커패시터에 흐르는 전류에 의해 결정된다.FB의 경우 모든 변압기의 권선비가 동일하며 1 차 측이 직렬로 연결되어 있기 때문에 \( n \) 개 모두 동일한 전류가 흐르게 되어 커패시터 전압 또한 균등하다.</p><p>\( V_{c}=\frac{1}{C} \int_{0}^{t} i_{c}(\tau) d \tau+V_{c}(0) \)<caption>(1)</caption></p><p>MMC의 경우 직렬로 연결되어 있는 서브모듈 특성으로 인해 상호간에 위상차가 존재하여 같은 Arm 내의 서브모듈마다 서로 다른 전류가 흐른다. 이러한 상이한 전류는 커폐시터 전압간의 불균형을 발생시킨다. 전류 크기의 변화가 없을 경우 시간에 따른 전압의 변화량이 일정하여 불균형의 폭은 시간에 따라 증가하게 된다. 따라서 불균형을 제거하기 위한 제어가 필수적이다.</p>
[ "서브모듈 커패시터 전압은 서브모듈 개수가 증가함에 따라 이에 상응하는 수의 제어기가 필요하기 때문에 어떤 단점이 있는가?", "반도체 변압기용 DC DC 컨버터는 얼마 이상의 높은 내압이 요구되는가?", "배전 시스템에서 직류는 전압 변동이 어려운 단점으로 인해 외면 받았으나, 오늘날 어떤 기술이 발전함에 따라 다시 주목받고 있는가?", "직류 배전 시스템에서의 반도체 변압기는 기존의 저주파 변압기에 비해 어떤 장점을 가지고 있는가?", "본 논문에서 반도체 변압기는 크게 몇 가지로 분류되고 있다고 하였는가?", "모듈형 DC-DC 컨버터에서 모듈 개수와 반비례하는 값은 무엇인가?", "모듈 간의 전압 불균형은 어떤 문제를 발생하게 하는가?", "서브모듈 커패시터 전압의 불균형 문제는 어떤 방법으로 해결이 가능한가?", "본 논문에서 제안하는 전압 균형 제어는 기존의 모듈형 DC-DC 컨버터 대비 전압 불균형을 어떻게 제어하는가?", "그림 1에서 n 개의 Full bridge (FB)로 구성되어 있는 것은 무엇인가?", "그림 1에서 n 개의 서브모듈과 고주파 인덕터를 갖는 단상 모듈형 멀티레벨 컨버터로 구성되어 있는 것은 무엇인가?", "서브모듈에서 다른 구조와 비교하여 고장 대응 측면에서 불리한 단점이 있는 구조는 무엇인가?", "하프 브릿지(Half bridge, HB) 구조는 컨버터의 용량에 따라 수십 개에서 수친 개까지 서브모듈을 사용하는 MMC의 특성으로 인해 어떤 측면에서 장점이 있는가?", "본 논문의 토폴로지에서의 MMC는 어떤 구조의 서브모듈로 이루어져 있는가?", "HB구조의 서브모듈은 어떻게 구성되어 있는가?", "두 개의 IGBT와 한 개의 커패시터로 구성되는 HB의 출력전압 두 가지는 무엇인가?", "식 (1)에서 커패시터에 흐르는 전류에 의해 결정되는 값은 무엇인가?", "MMC의 경우 직렬로 연결되어 있는 서브모듈 특성으로 인해 상호간에 위상차가 존재하여 어떤 전류 특징을 가지는가?", "반도체 변압기의 구성요소 가운데 고주파 절연, 고효율 등의 높은 요구사항을 만족해야 하는 것은 무엇인가?", "본 논문에서는 직류 배전 시스템이 어떤 이유로 확대되고 있다고 생각하는가?", "본 논문에서 제안하는 전압 균형 제어는 서브모듈의 개수 증가와 상관없이 일정한 연산 시간 내에서 효과적인 균형 제어가 가능한 이유가 무엇인가?", "배전 시스템에서 직류는 전압 변화에 어려움이 있는가?", "높은 내압을 만족해야하는 반도체 변압기용 DC DC 컨버터의 경우 모듈을 병렬로 연결하는가?" ]
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반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어
<h1>요 약</h1><p>본 논문은 반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 서브모출 커패시터 전압 균형 제어 기법을 제안한다. 일반적으로 서브모듈 커패시터 전압은 개별적인 디드벡 제어기에 의해 균등하게 제어할 수 있으나 모듈 개수에 따라 연산 시간이 증가한다. 본 논문에서 제안하는 전압 균형 제어 기법은 순시적으로 최대/최소 전압 값의 서브모듈만을 선택 및 제어하여 연산 시간을 저감할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능 및 타당성에 대한 검증을 진행한다.</p>
[ "전압 균형 제어 기법에 관련하여 연산 시간을 단축 할 수 있는 것은 어떤 서브모듈을 선택 및 제어해야 하는가?", "시뮬레이션을 통한 검증은 성능이나 어떤 것에 대해 진행하는가?", "본문에서 서브모출 커패시터 전압 균형 제어 기법을 어떤 컨버터에 제안했는가?", "어떤 것을 통해 서브모듈 커패시터 전압을 균등하게 제어할 수 있는가?  ", "모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터는 반도체 어떤 용도로 사용되어지는 것인가?", "서브모듈 커패시터 전압이 데드벡 제어기로 인해 제어가 가능하나 연산 시간은 어떤 것에 따라 증가하는가?", "서브모듈 커패시터 전압을 균등하게 제어할 수 있는 것은 개별적인 어떤 것으로부터 가능한 것인가?", "본 논문에서의 전압 균형 제어 기법은 무엇을 줄이기 위해 순시적으로 최대/최소 전압 값의 서브모듈만을 선택 및 제어하는가?" ]
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반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어
<h1>IV. 시뮬레이션</h1><p>제안하는 최대/최소 커패시터 전압을 검출하여 서브모듈을 선택적으로 균형 제어하는 기법을 검증하기 위해 표 2 의 조건에서 시뮬레이션을 진행하였다. 그림 9는 제안하는 전압 균형 제어 기법 동작시 각 서브모듈 커패시터 전압과 최대/최소 커패시터 전압을 나타낸다. 서브모듈간의 커패시터 전압 불균형을 모의하기 위해 각 서브모듈 커패시터에 다른 값의 저항을 연결하였다. 최대/최소 커패시터 전압이 평균 전압과 \( 10 \% \) 이상의 차이가 발생한 것을 확인한 후 전압 균형 제어를 시작하였다. 최대/ 최소 커패시터 전압이 정상적으로 검출되며 각 커패시터 전압들은 짧은 과도구간을 지나 정상상태에 도달한다.</p><p>그림 10 은 최대/최소 커패시터 전압에 해당하는 서브모듈과 암 전류를 나타낸다. 또한 제어기의 정상 동작 여부를 확인하기 위해 임의로 서브모듈을 선택하여 오프셋 지령값을 나타냈다. 나타낸 서브 모듈의 오프셋 지령 파형에서 최대/최소 커패시터 전압에 해당하는 구간은 각각 다른 색으로 표기하였다. 표기되지 않은 구간의 경우 제어가 이루어지지 않기 때문에 전 제어주기와 동일한 지령값을 출력한다. 구간 A에서는 암 전류가 양의 방향이며 평균 전압보다 작은 커페시터 전압을 갖기 때문에 충전 시간을 늘리는 오프셋 지령을 출력한다. 또한 평균 전압과의 차이가 감소할수록 지령값이 감소한다. 구간 B에서는 암 전류가 양의 방향이며 평균 전압보다 큰 커패시터 전압을 갖기 때문에 충전 시간을 감소시키는 오프셋 지령을 출력한다. 암 전류의 방향이 바뀌는 구간 C 에서는 방전 시간을 늘리기 위해 지령값이 증가한다.</p>
[ "제어기의 정상 동작 여부를 확인하기 위해 임의로 서브모듈을 선택하여 어떤 지령값을 나타냈는가?", "최대/최소 커패시터 전압이 평균 전압과 몇% 이상의 차이가 발생한 것을 확인한 후 전압 균형 제어를 시작했어?", "표기되지 않은 구간의 경우 제어가 이루어지지 않기 때문에 전 제어주기와 동일한 무엇을 출력하는가?", "서브모듈과 암 전류와 관련된 그림 10의 실험에서 제어기가 제대로 동작 하는지 어떻게 확인 했는가?", "전압 균형 제어 기법을 수행하게 될 경우 발생할 수 있는 서브모듈간의 커패시터 전압 불균형과 관련해 어떻게 해결하고자 했는가?", "최대/최소 커패시터 전압을 검출하여 서브모듈을 선택적으로 무엇을 하는 기법을 검증하기위해 시뮬레이션을 진행했어?", "나타낸 서브 모듈의 오프셋 지령 파형에서 최대/최소 커패시터 전압에 해당하는 구간은 각각 다른 색으로 표기하였는가?", "평균 전압과의 차이가 감소할수록 지령값은 증가하는가?" ]
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반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어
<h1>V. 결론</h1><p>본 논문에서는 반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 최대/최소 전압 검출 알고리즘을 이용하여 선택된 서브모듈의 전압만을 대상으로 전압 균형 제어를 수행한다. 제안하는 선택적 전압 균형 제어는 제어주기에 영향을 받는다. 따라서 제어주기를 충분허 쫣게 하지 못할 경우 전압 변동폭이 증가한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 전압 균형 제어 기법을 적용하면 모든 서브모듈 커패시터 전압이 정상상태에서 5% 이내의 오차로 균등하게 제어할 수 있다.</p>
[ "반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터에 이용된 알고리즘은 무엇인가?", "제어주기를 충분히 짦게 하지 못할 경우 어떤 현상이 발생하는가?", "모든 서브모듈 커패시터 전압을 정상상태에서 5% 이내의 오차로 균등하게 제어할수 있는 방법은 무엇인가?" ]
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반도체 변압기용 모듈형 멀티레벨 DC-DC 컨버터의 선택적인 전압 균형 제어
<h1>III. 선택적 전압 균형 제어 기법</h1><h2>1. 일반적인 전압 균형 제어 기법</h2><p>그림 3는 서브모듈의 동작 모드를 나타낸다. 서브모듈의 동작은 스위칭 상태와 암 전류의 방향에 따라 충전, 방전, 우회 모드로 분류된다. (a)는 충전 모드로서 암 전류가 양의 방향일 때 상단 IGBT는 On, 하단 IGBT는 Off 되는 경우이다. (c)는 방전 모드로서 암 전류가 음의 방향일 때 상단 IGBT는 On, 하단 IGBT는 Off 되는 경우이다. 충전 모드와 방전 모드에서 출력 전압은 커폐시더 전압과 동일한 값을 갖는다. (b)와 (d)는 우회 모드로서 암 전류의 방향과 무관하게 상단 IGBT는 Off, 하단 IGBT는 On 될 경우이다. 이 경우 전압 강하가 무시할 수 있을 정도로 작다면 출력 전압은 \( 0 \mathrm{~V} \) 가 된다.</p><p>일반적인 전압 균형 제어는 표 1 과 같이 암 전류의 방향에 따라 층전 및 방전 시간을 결정하는 듀티비를 조절하여 커패시터 전압을 평균 전압으로 제어한다. 그림 4 는 일반적인 커패시터 전압 균형 제어기를 나타낸다. 측정 된 커패시터 전압을 평균 전압과 비교를 통해 오차값을 출력한다. 오차값은 PI 제어기를 통해 오프셋 지령으로 출력되며 최종적으로 듀티비에 가감되어 충전 및 방전 모드의 시간을 조절한다. 따라서 \( n \) 개의 서브모듈로 이루어진 한 암을 균형 제어하기 위해서는 순시적으로 \( n \) 개의 제어기를 사용해야 한다.</p><table border><caption>표 1. 전압 균형 제어기의 출력 지령값</caption><tbody><tr><td>Arm current</td><td>Vcap >Vavg</td><td>Vcap< Vavg</td></tr><tr><td>Positive</td><td>Decrease</td><td>Increase</td></tr><tr><td>Negative</td><td>Increase</td><td>Decrease</td></tr></tbody></table><h2>2. 제안하는 선택적 전압 균형 제어 기법</h2><p>일반적인 전압 균형 제어 기법은 각각의 서브모듈을 개별적으로 제어하기 때문에 서브모듈마다 PI 제어기가 요구된다. 다수의 PI 제어기 사용은 긴 연산 시간의 원인이므로 서브모듈의 수가 증가할수록 연산 시간이 길어지는 단점이 발생한다. 본 논문에서 제안하는 제어 기법은 서브모듈을 선택적으로 제어함으로써 서브모듈의 수와 무관하게 PI 제어기의 사용을 최소화한다.</p><p>전류 크기의 변화가 없고 과도 상태 구간이 무시할 수 있을 정도로 매우 짧아 제어값을 곧바로 추종하는 이상적인 경우 그림 5 와 같이 전압 제어 파형들을 도시 할 수 있다. (a)는 모든 커패시터 전압을 제어주기마다 평균값으로 제어한 결과이며 (b) 와 (c)는 최대/최소 커패시터 전압만을 제어주기마다 평균값으로 제어한 결과이다. (a)와 (b)는 제어주기가 동일하며 (c)는 \( (\mathrm{a}),(\mathrm{b}) \) 의 \( 1 / 2 \) 에 해당하는 제어주기를 갖는다. 동일한 제어주기일 경우 최대/최소 커패시터 전압 제어가 더 큰 변동폭을 가지기 때문에 비교적 좋지 않은 성능을 갖는다. 제어주기가 충분히 짧다면 최대/최소 커패시터 전압 제어만으로 모든 커패시터 전압을 제어한 경우와 동일한 성능을 갖도록 제어 할 수 있다.</p><p>그림 6 은 적용된 최대/최소값 검출 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 서브모듈의 커패시터 전압을 기준이 되는 최대/최소값으로 설정한 후 두 번째 서브모듈의 값부터 순차적으로 \( n \) 번째 서브모듈의 값까지 비교를 진행한다. 비교되는 값이 기준보다 크거나 작다면 최대/최소값이 변경되는 방식으로 최대/최소 커패시터 전압을 검출한다. 그 후 그림 7의 최대/최소 서브모듈 전압 균형 제어기를 통해 서브 모듈의 커패시터 전압을 평균값으로 제어한다. 따라서 한 암을 구성하는 서브모듈의 개수와 무관하게 순시적으로 두 개의 제어기만을 사용하여 균형 제어가 가능하다.</p><h2>3. 모듈형 DC-DC 컨버터의 전압 제어</h2><p>그림 8은 모듈형 DC-DC 컨버터의 전압 제어기를 나타낸다. \( n \) 개의 FB가 병렬로 구성된 LVDC측 전압을 원하는 값으로 일정하게 출력하기 위해 사용한다. 센서를 통해 검출된 LVDC측 출력전압을 지령값과 비교하여 오차를 계산한다. 이렿게 계산된 오차는 PI 제어기를 통해 FB의 스위칭 동작을 결정하는 듀티비에 가감되어 출력 전압을 지령값으로 제어한다.</p>
[ "서브모듈의 동작은 스위칭 상태와 암 전류의 방향에 따라 어떤 모드로 분류되지?", "서브모듈의 동작은 스위칭 상태와 암 전류의 방향에 따라 어떤 모드로 분류되지?", "충전 모드와 방전 모드에서 출력 전압은 어떤 전압과 동일한 값을 갖지?", "일반적인 전압 균형 제어 기법은 각각의 서브모듈을 개별적으로 제어하기 때문에 서브모듈마다 무엇이 요구되지?", "충전 모드와 방전 모드에서 출력 전압은 어떤 전압과 동일한 값을 갖지?", "암 전류가 Positive일 때<td>Vcap >Vavg</td>의 값은 어떻게 되지?", "암 전류가 Negative 일 때<td>Vcap< Vavg</td>값은 어떻게되지?" ]
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능동전파반사기를 이용한 위성 SAR 시스템 방사 패턴 분석
<h1>III. 위성 SAR 시스템 방사 패턴 측정</h1> <p>위성 SAR 시스템(COSMO-SkyMed)의 방사 패턴 측정을 위해 \( 3 \mathrm{~m} \) 급 해상도를 갖는 strip-map 모드의 SAR 영상을 16 일 주기로 반복 측정하였으며, 이때 자체 제작된 능동전파반사기와 스펙트럼 분석기( Ad-ventest R3273)를 이용한 별도의 외부 수신 장치로 위성 SAR 시스템의 방사 패턴을 측정/기록하였다. 실시간으로 획득된 데이터는 수신 전력 크기와 주파 수 성분을 포함한 측정값으로 실험 정확도 및 타당성 분석을 위해 활용될 수 있다. 또한, 다양한 크기의 능동전파반사기 RCS를 실험에 적용하기 위해서 가변 감쇄기로 증폭 회로의 경로 이득을 조절하여 최대 \( 60 \mathrm{~dBsm} \) 이내의 RCS가 되는 안정적인 신호 재전송이 가능하도록 실험 장치를 구성하였다.</p> <table border><caption>표 1. 측정 시스템 규격</caption> <tbody><tr><td>품명</td><td>규격</td><td>비고</td></tr><tr><td>송◦수신 안테나</td><td>\( 21.05 \mathrm{dBi} \)</td><td>안테나 이득</td></tr><tr><td>증폭 회로</td><td>\( 68 \mathrm{~dB} \)</td><td>경로 이득</td></tr><tr><td>레이더 단면적, RCS</td><td>\( \sim 60 \mathrm{dBsm} \)</td><td>\( f_{0}=9.65 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>스펙트럼 분석기</td><td>\( \sim 26.5 \mathrm{GHz} \)</td><td>Adventest R3273</td></tr><tr><td>데이터 기록 장치</td><td>\( \sim 27 \mathrm{msec} \)</td><td>Sampling rate</td></tr><tr><td>가변 감쇄기</td><td>\( 0 \sim-80 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 1 \& 10 \mathrm{~dB} \) 간격</td></tr><tr><td>비행 궤적 지시선</td><td>\( 3 \sim 5 \mathrm{~m} \)</td><td></td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 위성 SAR 시스템 운용 정보<caption> <tbody><tr><td>시스템 정보</td><td>규격</td><td>비고</td></tr><tr><td>비행 고도</td><td>\( 627 \mathrm{~km} \)</td><td></td></tr><tr><td>비행 속도</td><td>\( 7.546 \mathrm{~km} / \mathrm{s} \)</td><td>0rbit velocity</td></tr><tr><td>감지 거리</td><td>\( 55.815 \mathrm{~km} \)</td><td></td></tr><tr><td>감지 시간</td><td>\( 7.397 \mathrm{sec} \)</td><td></td></tr><tr><td>입사각</td><td>\( 37.42^{\circ} \)</td><td>수신 장치 기준</td></tr><tr><td>거리(slant range)</td><td>\( 722 \mathrm{~km} \)</td><td>중심 거리, \( R_{0} \)</td></tr><tr><td>방위각( \( \Phi \) )</td><td>\( -2.2^{\circ} \sim+2.2^{\circ} \)</td><td></td></tr></tbody></table> <h2>3-1 능동전파반사기의 송◦수신 안테나</h2> <p>위성 SAR 시스템 방위각 방향 방사 패턴 측정을 위해 사용된 측정 시스템 구성은 그림 2 와 같다. \( 45^{\circ} \) 기울인 송◦수신 안테나 및 지지대, 증폭 회로 그리고 Laptop PC와 스펙트럼 분석기로 구성된 별도의 수신 신호 기록 장치로 구성된다. 이때, 위성 SAR 신호 송 수신을 위해 사용된 능동전파반사기의 \( 45^{\circ} \) 기울인 안테나의 정확한 기준 패턴을 얻기 위해 2-DTST(2D Target Scanning Technique) 측정 기법을 이용하였다. 이는 3 차원 공간상에서 측정물간 정렬 및 설치 오차를 최소화하기 위한 자동 측정 기법으로 그림 3 과 같이 측정 오차가 최소화된 3 차원 고유 패턴을 측정하고, 이를 \( 45^{\circ} \) 회전시킨 측정 결과로부터 방위각 방향 방사 패턴(그림 3(b))을 추출할 수 있다.</p> <p>이때, \( 45^{\circ} \) 기울인 안테나의 방위각 방향 방사 패턴(HPBW= \(16.03^{\circ}\)) 근사식은 식 (7)과 같다.</p> <p>\( y=-0.046775 x^{2}+0.02657 x \)<caption>(7)</caption></p> <h2>3-2 위성 SAR 시스템 운용 정보</h2> <p>위성 SAR 시스템의 방위각 방향 방사 패턴을 정확히 측정하기 위해서 그림 1 의 위성 및 지상측 측정 시스템의 운용 정보를 화인해야 한다. 다시 말해, 위성 시스템의 고도, 비행 속도, 감지 시간(sensing time), 전파 입사각 등을 통해 방위각 방향 관측 각도 (aspect angle)와 거리(slant range)를 분석할 수 있다. 표 2 는 실험에 이용된 위성 SAR 시스템(COSMO-Sky-Med 2/3호기, hh-pol., strip-map himage mode, 해상도 \( 3 \mathrm{~m} \) )의 운용 정보 및 시스템 파라미터를 정리한 것으로 식 (3), (4)에 적용하여 순수한 위성 SAR 시스템의 방사 패턴을 추출할 수 있다.</p> <h2>3-3 수신안테나 패턴 측정</h2> <p>능동전파반사기와 수신 장치를 이용한 실험은 2011년 10 월과 12 월 사이에 총 5 회(국립식량원 시험작목반, 수원) 수행되었으며, 본 논문에서는 10 월 14 일 과 12월 1 일에 각각 수행된 실험 결과를 선보인다.</p> <p>그림 4는 실시간으로 기록된 위성 SAR 출력 신호를 나타낸 것이다. 위성 시스템의 신호 송출 시간 동안 약 280 개의 샘플 데이터를 획득하여 약 7.56 초의 감지 시간을 측정 데이터로부터 확인할 수 있었으며, 이는 위성 SAR 시스템의 감지 시간 약 7.39초와 매우 일치한 결과임을 확인하였다. 이때, 측정된 감지 시간이 실제 감지 시간보다 약간 긴 것은 기록 장치의 실시간 처리를 위한 시간 지연으로부터 발생된 오차 성분이다. 또한, 측정된 신호의 주파수 성분을 분석한 결과, \( 9.62 \mathrm{GHz} \)에 집중된 주파수 성분이 수신되었으며, 이는 중심 주파수 \( 9.6 \mathrm{GHz}\)의 chirp-pulse 신호를 사용하는 위성 SAR 시스템의 특성을 반영한 결과이다.</p>
[ "송◦수신 안테나는 얼마의 안테나 이득 값을 가지나?", "증폭회로에서 \\( 68 \\mathrm{~dB} \\) 수치는 어떤 값이야?", "증폭회로에서 \\( 68 \\mathrm{~dB} \\) 값이 얼마지", "표에서 스펙트럼 분석기가 사용하는 최대 주파수는 얼마니?", "표에서 레이더의 주파수 값은 얼먀야?", "레이더의 주파수 값은 표에서 얼마지", "레이더 반사 면적 RCS의 최대값은 얼마인가?", "얼마가 레이더 반사 면적 RCS의 최대값일까", "표에서 스펙트럼 분석기는 어떤 제품을 쓰나?", "스펙트럼 분석기는 표에서 어떤 제품을 사용해", "표에서 데이터 기록 장치는 어떤 규격을 가지고 있니?", "표에서 데이터 기록 장치의 규격은 어때", "가변 감쇄기의 범위는 얼마야?", "가변 감쇄기의 범위는 어느 정도지", "표에서 가변 감쇄기는 얼마의 간격을 가지고 있는가?", "가변 감쇄기는 표에서 얼마의 간격이 되지", "비행 궤적 지시선의 범위는 어떤 값이야?", "비행 궤적 지시선의 범위가 어느 정도지", "표에서 시스템 비행 고도는 얼마야?", "시스템 비행 고도는 표에서 얼마지", "위성 SAR 시스템이 감지할 수 있는 최대 거리는 얼마인가?", "표에서 입사각의 크기는 무엇을 기준으로 하였나?", "안테나와 목표물까지 직선 거리 규격은 얼마니?", "표에서 방위각 최대값은 몇도야?", "표에서 방위각 최대값이 얼마지", "표에서 가장 적은 값의 방위각은 얼마냐?", "가장 적은 값의 방위각은 표에서 어때", "표에서 얼마의 비행 궤도 속도를 가지나?" ]
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능동전파반사기를 이용한 위성 SAR 시스템 방사 패턴 분석
<h1>IV. 방위각 방사 패턴 분석 결과</h1> <p>수신 장치로부터 획득된 측정 신호는 식 (3), (4)와 식 (7)을 이용하여 거리 및 각도 변화에 의한 왜곡을 수정하였으며, 또한 그림 1 의 위성 및 지상측 거리를 이용하여 관측 각도 \( \left(-2.2^{\circ} \sim+2.2^{\circ}\right) \) 를 확인할 수 있으며, 이를 이용해 데이터 샘플 간격은 방사 패턴 관측 각도로 변환된다.</p> <p>이때, 능동전파반사기를 이용한 위성 SAR 시스템 방위각 방향 방사 패턴 측정이 원활히 이루어졌음을 비교 분석하기 위하여, 추출된 위성 SAR 시스템의 방사 패턴을 이용하여 능동전파반사기의 RCS 를 예측해 볼 수 있다. 또한, 획득된 위성 SAR 영상으로부터 능동전파반사기의 분산 전력을 적분하여 SAR 영상 데이터 내 RCS 를 분석할 수 있다.</p> <p>그림 5 는 2011년 10 월과 12 월에 각각 측정된 위성 SAR 시스템의 방사 패턴으로 SAR 영상 데이터에 포함된 기준 방사 패턴과 안테나 모델(240×64 배열)을 이용해 비교 분석한 결과이다. COSMO-Sky-Med SAR 영상으로부터 제공되는 기준 방사 패턴은 주엽(main-beam)에 한정된 값이어서 안테나 모델을 이용해 주변 다섯 개의 부엽(side lobe)을 포함한 방사 패턴을 추가하여 보다 상세한 비교 분석을 시도하였다.</p> <p>측정된 위성 SAR 시스템의 정규화된 방사 패턴은 거리 변화 \( R(u) \) 와 수신 안테나 패턴 \( G_{r , x p a r}(\phi) \) 영향이 제거된 것으로, 각각의 방사 패턴은 식 (8a)~(8c)와 같은 근사식으로 표현될 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} y=& 1.5 \times 10^{4} x^{6}-560 x^{5}+240 x^{4} \\ &+15.69 x^{3}-150 x^{2}-0.7845 x \end{aligned} \)<caption>(8 a)</caption></p> <p>\( y=-1221 x^{4}-37.8 x^{3}-52.3 x^{2}-0.19 x-0.55 \)<caption>(8 b)</caption></p> <p>\( y=-1100 x^{4}+48.7 x^{3}-83.2 x^{2}-4.7 x-0.31 \)<caption>(8 c)</caption></p> <p>식 (8a)는 기준 패턴의 주엽 부위를 표현한 식이며, 식 (8b)와 식 (8c)는 각각 2011년 10월 14일과 12월 1일에 측정된 주엽 부위 표현식이 된다. 기준 데이터와 측정 데이터의 표현식을 이용한 데이터 분석결과, 중심점에서 약 \( 0.5 \mathrm{~dB} \) (10월 14 일 측정)와 \( 0.3 \) \( \mathrm{dB}\) (12월 1일 측정)의 왜곡을 확인하였다. 표 3 은 세부 비교 분석 결과를 정리한 것으로 기준값에 부합되는 결과를 확인하였다.</p> <table border><caption>표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>항목</td><td rowspan=2>기준값</td><td colspan=2>측정값</td><td rowspan=2>오차</td></tr><tr><td>10/14</td><td>12/01</td></tr><tr><td>Half-power beamwidth</td><td>\( 0.295^{\circ} \)</td><td>\( 0.335^{\circ} \)</td><td>\( 0.315^{\circ} \)</td><td>\( 0.04^{\circ} \) /\( 0.02^{\circ} \)</td></tr><tr><td>First-null beamwidth</td><td>\( 0.648^{\circ} \)</td><td>\( 0.681^{\circ} \)</td><td>\( 0.700^{\circ} \)</td><td>-\( 0.003^{\circ} \) /\( 0.016^{\circ} \)</td></tr><tr><td>Peak to side lobe ratio \( [\mathrm{dB}] \)</td><td>13.27</td><td>11.39</td><td>10.94</td><td>1.88 /2.33</td></tr><tr><td>비 고</td><td colspan=4>안테니(240x64배열) 모델 기준</td></tr></tbody></table> <p>본 연구의 정확도를 교차 검증하기 위해 앞서 언급한 식 (5)와 식 (6)을 이용한 방법으로 능동전파반사기의 RCS 를 예측/분석하였다. 식 (5)를 이용한 능동전파반사기의 RCS 예측은 그림 5 와 식 (8)의 표현식을 적용해 계산 가능하며, 그 예측값은 각각 \(34.69 \mathrm{dBsm}\) (10 월 14일, 설정값 \( 35 \mathrm{dBsm} \) )과 \(40.32 \mathrm{dBsm} \) (12 월 1 일, 설정값 \( 40 \mathrm{dBsm} \) )이다.</p> <p>그림 6은 획득된 위성 SAR영상 데이터(예, 10 월 14 일, COSMO-SkyMed 2호기, hh-pol., strip-map himage mode, 해상도 \( 3 \mathrm{~m} \) )로 영상 내 모든 픽셀들은 후방 산란 계수 \( \left(\sigma^{\circ}\right) \) 로 보정된 결과이며, 능동전파반사기의 분산 전력(그림 6(b) 점선 내부에 위치) 특성을 나타낸 것이다. 식 (9)의 분산 전력 적분법으로부터 추출된 능동전파반사기의 RCS 는 \( 34.48 \mathrm{dBsm} \) 이다. 같은 방법으로 추출된 12 월 1 일의 측정 결과는 \( 40.18 \) \( \mathrm{dBsm} \) 이다.</p>
[ "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 Half-power beamwidth의 기준값은 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 First-null beamwidth의 기준값은 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 Peak to side lobe ratio의 오차는 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 First-null beamwidth의 12/01 측정값은 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 Half-power beamwidth의 오차는 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 First-null beamwidth의 오차는 뭐야?", "표 3. 측정된 방사 패턴 비교 분석 결과에서 First-null beamwidth의 10/14 측정값은 뭐야?" ]
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선형 홀센서를 이용한 정현파 엔코더의 DSP 구현
<h3>\( 3.1 .3 \) 정현파 발생위한 구조</h3> <p>그림 4는 DSP 제어기와 \( \sin \theta, \cos \theta, n \sin \theta, n \cos \theta \) 신호발생을 위한 선형 홀센서 사이의 인터페이스회로 이다. 전기각 \( 90^{\circ} \)를 가지는 4개의 정현파 신호를 생성하기 위해 회전자와 동기된 \( 16^{} \)극 영구자석을 기준으로 \( 78.45^{\circ}, 75.75^{\circ} \) 배치하였다.</p> <p>선형 홀센서는 주변온도 및 검출용 자석사이 간격 변경등으로 외력에 의한 출력 값이 변경되는 특징을 가지고 있다. 따라서 각기 다른 4개의 정현파 신호는 그림 5와 같이 DSP제어기의 ADC입력으로 사용하기 위해 필요한 조정과정을 거처 제어신호로 사용한다. 저역통과 필터를 통과한 신호는 고주파 잡음을 제거 하고, \( D_{} \sin \theta=0 \), \( D_{-} \cos \theta=0 \)인 경우의 측정값을 엔코더 신호로 사용한다.</p> <h2>3.2 Software 구성</h2> <p>정현파 엔코더에서 입력된 파형을 DSP의 Timer의 이벤트와 비교하여 ADC를 수행하고, 해당하는 \( \theta \)를 위한 전류발생을 위해 PWM을 수행한다. 연산이 수행되지 않는 동안에 속도와 제어 LOOP를 계산하도록 그림 6과 같이 프로그램 하였다. 정현파 엔코더와 BLAC 모터속도제어를 포함한 전체 프로그램의 흐름도는 그림 7과 같다.</p> <h1>4. 실험결과</h1> <p>그림 8은 BLAC 모터로 고가의 RDC 대신에 DSP를 사용하여 정현파 엔코더를 구현한 제안된 방법을 설명한다. 위의 신호는 전동기의 전류파형이고 밑에 있는 신호는 이를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 정현파 엔코더를 사용하여제어 입력으로 사용할 정현파 신호이다. 제어 입력신호는 진상으로서 PI제어기를 통해 약 \( 1 \mathrm{ms} \) 후에 전류를 제어한다.</p> <p>이와 같이 만들어진 정현파 신호를 이용하여 속도제어를 실험한 결과 그림 9와 같이 무부하에서 속도를 저속운전상태인 \( 250 \mathrm{rpm} \), 가속시간 \( 250 \mathrm{ms} \), 감속시간 \( 150 \mathrm{ms} \)으로 설정된 기준속도를 잘 추종하는 결과를 얻을 수 있었다. 초기상태 가속시간이 속도제어기에서 설정된 값으로 가속구간을 통과하고 설정 속도와 오차를 줄이면서 정상속도를 유지하고 있다.</p> <p>표 2은 BLAC 모터제어를 위한 전체 프로그램 중 정현파엔코더를 DSP에서 구현 했을 때 사용된 연산량을 기존의 방법들과 비교하여 나타내었다. 기존방법은 연산이 복잡한 삼각함수 연산이 필요하지만, 제안된 방법은 연산중에 삼각함수가 연산이 없어서 비교적 적은 리소스를 차지하는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 \( 2 \mathrm{DSP} \) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교</caption> <tbody><tr><td>솥도계산방법 연산종류</td><td>복조연산법</td><td>\( \operatorname{atan} \theta \) 법</td><td>Sinusoidal encoder 법</td></tr><tr><td>덧셈, 뺄셈</td><td>2</td><td>4</td><td>2</td></tr><tr><td>곱셈, 나눗셈</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td></tr><tr><td>삼각함수</td><td>4</td><td>4</td><td>o</td></tr><tr><td>P1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>적분</td><td>1</td><td>1</td><td>o</td></tr></tbody></table>
[ "본문의 표 \\( 2 \\mathrm{DSP} \\) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교에서 덧셈, 뺄셈의 복조연산법은 얼마인가?", "본문의 표 \\( 2 \\mathrm{DSP} \\) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교에서 곱셈, 나눗셈의 복조연산법은 얼마일까?", "본문의 표 \\( 2 \\mathrm{DSP} \\) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교에서 삼각함수의 복조연산법은 얼마지?", "본문의 표 \\( 2 \\mathrm{DSP} \\) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교에서 적분의 복조연산법은 얼마의 값이야?", "본문의 표 \\( 2 \\mathrm{DSP} \\) 로 정현파 입력신호를 적용한 연산방법 비교에서 P1의 복조연산법은 얼마야?", "본문의 표에서 P1의 \\( \\operatorname{atan} \\theta \\) 법은 얼마의 값이야?", "본문의 표에서 삼각함수의 \\( \\operatorname{atan} \\theta \\) 법은 얼마의 값일까?", "본문의 표에서 곱셈, 나눗셈의 \\( \\operatorname{atan} \\theta \\) 법은 얼마의 값으로 나타내?", "본문의 표을 보았을 때 곱셈, 나눗셈의 Sinusoidal encoder 법은 얼마의 값으로 나타낼 수 있지?", "본문의 표을 보았을 때 덧셈, 뺄셈의 Sinusoidal encoder 법은 얼마의 값으로 나타낼 수 있어?", "본문의 표의 경우에서 복조연산법의 값이 4인 계산방법의 연산종류는 무엇일까?", "본문의 표을 보았을 때 적분의 Sinusoidal encoder 법은 얼마의 값으로 나타낼까?", "본문의 표의 경우에서 복조연산법의 값이 2인 계산방법의 연산종류는 무엇인가?", "본문의 표을 보았을 때 삼각함수의 Sinusoidal encoder 법은 얼마의 값으로 나타낼 수 있을까?", "본문의 표을 보았을 때 P1의 Sinusoidal encoder 법은 얼마의 값으로 나타낼 수 있는가?", "본문의 표에서 덧셈, 뺄셈의 \\( \\operatorname{atan} \\theta \\) 법은 얼마의 값으로 나타내지?", "본문의 표에서 적분의 \\( \\operatorname{atan} \\theta \\) 법은 얼마의 값인가?" ]
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인공물ED
선형 홀센서를 이용한 정현파 엔코더의 DSP 구현
<p>따라서 식(7)과 (8)을 각각 \( \cos \theta,-\sin \theta \)로 나누어주면 속도를 구할 수 있다. 단, \( \sin \theta \)와 \( \cos \theta \)가 '0' 일 경우가 존재하므로 구간에 따른 조건이 필요하다. 회전에 따른 조건은 세가지 경우로 나누어 적용하였다.</p> <p>Case \( 1: \cos \theta \)와 \( \sin \theta \)모두가 '0'이 아닌 경우</p> <p>\( \omega=\frac{1}{2}\left(\frac{x_{1}}{\cos \theta}-\frac{x_{2}}{\sin \theta}\right) \)<caption>\( (8) \)</caption></p> <p>Case \( 2: \cos \theta \)가 '0'일 경우</p> <p>\( \omega=-\frac{x_{2}}{\sin \theta} \)<caption>\( (9) \)</caption></p> <p>Case \( 3: \sin \theta \)가 '0'일 경우</p> <p>\( \omega=\frac{x_{1}}{\cos \theta} \)<caption>\( (10) \)</caption></p> <h1>3. One-chip DSP 를 이용한 BLAC 모터제어기</h1> <h2>3.1 Hardware 구성</h2> <p>본 논문에서 제안한 개선된 정현파 엔코더 방법을 적용한 One-chip DSP 제어기를 구현하기 위해 시험에 사용된 제어시스템은 그림 2와 같이 구성하였으머, 초기 회전자의 위치 설정을 위해 \( \sin \theta \)와 고정자의 U상을 그림 3와 같이 동기 시켰다.</p> <h3>3.1.1 DSP</h3> <p>DSPIC30F4011은 마이크로칩사에서 경제형으로 개발한 모터 제어 전용 \( \mathrm{DSP} \)이다. 연산처리속도 \( 30 \mathrm{MIPS} \)의 고속 연산이 가능한 고정소수점 연산방식의 프로세서로 \( \mathrm{PWM} \) 출력과 9 채널의 10bit \( \mathrm{ADC} \)를 내장하고 있으며 다양한 형태의 인터페이스가 가능하다.</p> <h3>\( 3.1 .2 \) 모터</h3> <p>실험에 사용된 모터는 외전형 BLAC모터로 수.전동 횔체어 구동목적으로 (주)코모텍에서 제작된 제품이며 사양은 표 1 와 같다. 엔코더 입력센서는 Allegro MicroSytem. Inc의 A1301KUA-T를 사용했다. 일반적인 PMSM 운전은 고속운전에서 일정한 토크를 발생하지만, 저속운전 시 위치신호의 불균형으로 토크가 균일하지 못한 특성이 있다. 이 특성은 서보시스템의 입력 센서와 모터고유 성질에 따른 것으로, 정현파 엔코더에 따른 균일한 전류제어가 가능하면 저속운전도 가능하다. 정현파 엔코더의 성능을 확인하기 위해서 ADC로 받은 입력신호를 알고리즘에 적용하여 12bit DAC로 출력하였다. 사용된 ADC는 10bit 해상도로 샘플링 한다.</p> <table border><caption>표 1 실험 대상 모터의 사양</caption> <tbody><tr><td colspan=2></td></tr><tr><td>모터 종류</td><td>BLDC in linear hall sensor</td></tr><tr><td>극수</td><td>\( 16 \mathrm{pol} \)</td></tr><tr><td>최대속도</td><td>\( 1500 \mathrm{rpm} \)</td></tr><tr><td>정격 전류</td><td>\( 8.2[\mathrm{~A}] \)</td></tr><tr><td>정격 출력</td><td>\( 150[\mathrm{~W}] \)</td></tr><tr><td>정격 토크</td><td>\( 0.919[\mathrm{Nm}] \)</td></tr><tr><td>모터 효율</td><td>\( 98[\%] \)</td></tr><tr><td>홀센서 종류</td><td>Linear Hall Sensor(A1301)</td></tr><tr><td>홀센서 구동전압</td><td>\( 4.5 \sim 5.5[\mathrm{Vdc}] \)</td></tr><tr><td>홀센서 온도특성</td><td>\( -40^{\sim} 150^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>홀센서 출력 범위</td><td>\( 2.4 \sim 2.6[\mathrm{~V}] \)</td></tr><tr><td>홀센서 출력 오류</td><td>\( 2.5[\%] \) in \( 25^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>자속 감도 범위</td><td>\( 2.0 \sim 3.0[\mathrm{mV} / \mathrm{G}] \)</td></tr><tr><td>위상각 비틀림</td><td>\( 30^{\circ} \)</td></tr><tr><td colspan=2></td></tr></tbody></table>
[ "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 모터 종류의 사양은 뭐야?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 극수의 사양은 뭐지?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 최대속도의 사양은 뭐니?", "최대속도의 사양이 본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 뭐야?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 정격 전류의 사양은 뭘까?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 정격 출력의 사양은 무엇인가?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 모터 효율의 사양은 무엇이니?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 홀센서 온도특성의 사양은 무엇으로 보여?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 홀센서 출력 범위의 사양은 무엇으로 보이니?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 홀센서 출력 오류의 사양은 무엇으로 보이지?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 자속 감도 범위의 사양은 무엇으로 보일까?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 정격 토크의 사양은 무엇일까?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 홀센서 종류의 사양은 무엇이지?", "본문의 표 1에서 홀센서 종류의 사양은 실험 대상 모터의 사양에서 뭐지?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 홀센서 구동전압의 사양은 무엇이야?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 16 \\mathrm{pol} \\)인 항목은 뭐지?", "본문의 표 1 실험 대상 모터의 사양에서 위상각 비틀림의 사양은 무엇으로 보이는가?", "본문의 표 1에서 사양이 BLDC in linear hall sensor인 항목은 뭐야?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 150[\\mathrm{~W}] \\)인 항목은 무엇인가?", "사양이 \\( 150[\\mathrm{~W}] \\)인 항복은 본문의 표 1에서 뭐야?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 8.2[\\mathrm{~A}] \\)인 항목은 뭘까?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 0.919[\\mathrm{Nm}] \\)인 항목은 무엇일까?", "사양이 \\( 0.919[\\mathrm{Nm}] \\)인 것은 본문의 표 1에서 어떤거야?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 98[\\%] \\)인 항목은 무엇이지?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 30^{\\circ} \\)인 항목은 무엇으로 보일까?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 4.5 \\sim 5.5[\\mathrm{Vdc}] \\)인 항목은 무엇이야?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 2.0 \\sim 3.0[\\mathrm{mV} / \\mathrm{G}] \\)인 항목은 무엇으로 보이는가?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 2.5[\\%] \\) in \\( 25^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인 항목은 무엇으로 보여?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 2.4 \\sim 2.6[\\mathrm{~V}] \\)인 항목은 무엇으로 보이니?", "본문의 표 1에서 사양이 Linear Hall Sensor(A1301)인 항목은 무엇이니?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( -40^{\\sim} 150^{\\circ} \\mathrm{C} \\)인 항목은 무엇으로 보이지?", "본문의 표 1에서 사양이 \\( 1500 \\mathrm{rpm} \\)인 항목은 뭐니?" ]
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인공물ED
내선분야 내역서 작성 및 체계 간소화 방안 고찰
<h3>2.2.3 단위공종 및 표기 형태 비교 분석</h3> <p>현재 각 발주기관에서 사용하고 있는 용어는 L공사(자재+규격), S사(명칭+규격), P사(명칭+규격), E공사(명칭+규격), W공사(항목+규격)을 사용하는 것으로 조사되었고, L공사(자재+규격)와 S공사(명칭+규격) 내역서의 품명정보와 규격정보를 구분했으나 품명, 약호, 재질, 설치정보 등이 혼용되어 사용되고 있음을 알 수 있다. P공사의 경우 품명정보에는 품명과 약호를 규격정보에는 재질, 제원, 설치정보, 기타 등으로 구분, E공사의 경우 품명정보에는 품명, 규격정보에는 약호, 재질, 제원, 설치정보, 기타 등으로 구분, W공사는 품명정보에 품명, 약호, 설치정보와 규격에는 약호, 재질, 제원, 설치정도, 기타 등으로 구분되어 있다.</p> <table border><caption>표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>발주기관</td><td colspan=3>품목별명칭(현행)</td></tr><tr><td>품 명(기호체계)</td><td>규격</td><td>단위</td></tr><tr><td>L공사</td><td>금속계가요전선관</td><td>\(16\mathrm{mm}\)(방수형)</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>S공사</td><td>1종금속제가요전선관</td><td>\(16\mathrm{mm}\) 방수</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>P공사</td><td>1종금속제가요전선관</td><td>비닐피복 \(16\mathrm{mm}\) 방수</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>E공사</td><td>1종금속제가요전선관</td><td>비닐피복 \(16\mathrm{mm}\) 방수</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>W공사</td><td>1종금속제가요전선관</td><td>\(16\mathrm{mm}\) 일반-당수</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>KSC 8422</td><td>비닐 피복 1종 금속제 가요 전선관 (이하 비닐 피복 1종 가요관)</td><td>\(16\mathrm{mm}\)</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>EMS적산</td><td>1종금속제가요전선관</td><td>\(16\mathrm{mm}\) 방수</td><td>\(\mathrm{m}\)</td></tr></tbody></table> <h3>2.2.4 주자재◦부속자재 비교 분석</h3> <ol type=1 start=1><li>CABLE TRAY의 부속자재의 소모량이 L공사와 S공사는 거의 \( 15 \% \) 선에서 비슷하게 분석, P공사, E공사, W공사는 공사의 특성에 따라 부속자재비율이 상당한 차이가 발생함을 알 수가 있다.</li> <li>RACE WAY는 S, P, E, W 공사에서 \( 6.6 \%\), \(1.66 \% \), \( 1.58 \%\), \(2.77 \% \) 분석, 특히 공동주택의 S공사에서 높은 비율을 나타내고 있다.</li> <li>WIRE DUCT는 L공사에서만 \( 1.38 \% \) 로, 타 공사는 없는 것으로 분석되었다.</li> <li>CABLE DUCT는 P, W공사에서 \(8.59\%\), \( 17.28 \% \) 로 분석되었다.</li> <li>BUS DUCT는 L,S공사에서 \( 25.88 \%\), \(22.76 \% \) 로 비슷하게 분석되었다.</li> <li>금속제가용전선관은 P, W, W공사에서 \( 31.01 \%\), \(62.24 \% \), \( 33.25 \% \) 로 분석되었다.</li> <li>TRAY HANGER이와 PIPE HANGER는 S공사에서만 각 \( 3.13 \% \) 과 \( 1.49 \% \) 의 비율로 분석되었다.</li></ol> <table border><caption>표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>발주기관 부속자재비율</td><td>L 공사</td><td>s 공사</td><td>P 공사</td><td>E 공사</td><td>W 공사</td></tr><tr><td colspan=2>공동주택</td><td colspan=3>비 주 택</td></tr><tr><td>Cable Tray의 \(\%\)</td><td>15.00</td><td>15.77</td><td>8.38</td><td>12.22</td><td>24.20</td></tr><tr><td>Race Way의 \(\%\)</td><td></td><td>6.60</td><td>1.66</td><td>1.58</td><td>2.77</td></tr><tr><td>Wire Dut의 \(\%\)</td><td>1.38</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cable Dut의 \(\%\)</td><td></td><td></td><td>8.59</td><td></td><td>17.28</td></tr><tr><td>Bus Duct의 \(\%\)</td><td>25.88</td><td>22.76</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>금속제가요 전선관의 \(\%\)</td><td></td><td></td><td>31.01</td><td>62.24</td><td>33.25</td></tr><tr><td>Tray Hanger의 \(\%\)</td><td></td><td>3.13</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pipe Hanger의 \(\%\)</td><td></td><td>1.49</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table> <p>발주기관별(공종별)로 주자재에 따른 부속자재소모량을 파악한 후 부속자재비율을 구하여 내역서 간소화 및 표준화에 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만 부속자재에 대한 비율은 각 발주기관별(공종별)마다 상당한 격차를 보이는 만큼 비율적용에 있어서는 실무에 적용하는 실적치를 검토하여 추후 공종별 Rate를 확정하는 것으로 한다.</p> <h3>2.2.5 일위대가 비교 분석</h3> <p>일위대가는 하나의 공종에 대해 소요되는 재료비, 노무비, 경비를 표현하는 방식으로 각기 다른 양식을 표현하고 있는 것으로 조사 되었다. 일위대가를 활용한 내역서 표준화 및 간소화를 추진하고자 한다면 일위대가의 명칭을 통일하고 양식을 정하는 것이 필요하다고 판단되어진다.</p> <table border><caption>표 7 발주기관별 일위대가 비교</caption> <tbody><tr><td>구분\발주기관</td><td>L 공사</td><td>s 공사</td><td>P 공사</td><td>E 공사</td><td>W 공사</td></tr><tr><td>명 칭</td><td>일위대가목록 세부일위대가</td><td>일위대가목차 일위대가표</td><td></td><td>일위대가목록 일위대가표</td><td>일위대가집계표 일위대가표</td></tr><tr><td>용어</td><td>자재+규격</td><td>품명+규격</td><td>품명+규격</td><td>명칭+규격</td><td>공종+규격</td></tr><tr><td>양 식</td><td colspan=2>일반내역서 양식</td><td></td><td colspan=2>호표를 이용한 공종별 분리 양식</td></tr><tr><td>잡재료비</td><td colspan=5>직접재료비 2\(\%\)계상</td></tr><tr><td>노임 및 공량</td><td colspan=5>시중노임 임 및 표준품센을 이용한 노무비 산출</td></tr><tr><td>공구손료</td><td colspan=5>직접노무비 3\(\%\) 계상</td></tr></tbody></table> <p></p>
[ "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 L공사의 품명은 뭐야?", "본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교에서 L 공사의 Bus Duct의 \\(\\%\\)는 얼마일까?", "L 공사의 Bus Duct의 \\(\\%\\)는 본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교에서 어떤 값이 되지", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 E공사의 품명은 뭘까?", "E공사의 품명은 본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에 따르면 얼마가 되지", "본문의 표 7를 보았을 때 W 공사의 용어는 무엇일까?", "W 공사의 용어는 표 내용에 따르면 어떤 것이지", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 W공사의 품명은 무엇이지?", "W공사의 품명은 본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 어떤 값이 될까", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 KSC 8422의 품명은 뭐가 있지?", "표 5 에 따르면 KSC 8422의 품명은 어떤 것이 있을까", "본문의 표 5에서 L공사의 규격은 얼마야?", "L공사의 규격은 표 5의 내용을 보면 어떤 값을 가지지", "본문의 표 5에서 S공사의 규격은 얼마지?", "표 5에서 S공사의 규격은 어떤 수치를 가질까", "본문의 표 5에서 P공사의 규격은 얼마일까?", "P공사의 규격은 표 5에서 무엇이지", "본문의 표 5에서 W공사의 규격은 얼마인가?", "W공사의 규격은 표 내용을 보면 얼마가 될까", "본문의 표 5에서 EMS적산의 규격은 얼마지?", "EMS적산의 규격은 표에 따르면 무엇이 될까", "본문의 표 5를 보았을 때 S공사의 단위는 무엇이지?", "S공사의 단위는 표를 보면 어떤 값을 가질까", "본문의 표 5를 보았을 때 W공사의 단위는 뭘까?", "W공사의 단위는 본문의 표에 따르면 무엇이지", "본문의 표 5를 보았을 때 KSC 8422의 단위는 뭐지?", "KSC 8422의 단위는 표에 보면 무엇으로 나와", "본문의 표 5를 보았을 때 EMS적산의 단위는 뭐야?", "EMS적산의 단위는 표에 뭐라고 나오지", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 S공사의 품명은 뭐지?", "S공사의 품명은 본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 무엇이 될까", "본문의 표 6에서 s 공사의 Bus Duct의 \\(\\%\\)는 어느 정도야?", "s 공사의 Bus Duct의 \\(\\%\\)는 표에 의하면 어떤 값이지", "본문의 표 6에서 s 공사의 Pipe Hanger의 \\(\\%\\)는 어느 정도인가?", "표 6에의하면, s 공사의 Pipe Hanger의 \\(\\%\\)는 어떤 수치니", "본문의 표 6에서 s 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값이야?", "표 6의 내용을 보면, s 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어떤 값을 가지지", "본문의 표 6에서 P 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값인가?", "표 6의 내용에서 P 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 어떤 값을 가져", "본문의 표 6에서 E 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값일까?", "표 6의 내용을 보면, E 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 얼마지", "본문의 표 6에서 W 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 보여?", "W 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 표에 보면 어떤 값이 되지", "본문의 표 6을 보았을 때 E 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 보이는가?", "표 6을 보면, E 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 수치가 되니", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 P공사의 품명은 무엇인가?", "P공사의 품명은 본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례를 보면 어떤 값이 되지", "본문의 표 6을 보았을 때 P 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 보일까?", "표 6에서 P 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 얼마가 되지", "본문의 표 6을 보았을 때 P 공사의 Cable Dut의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 나타내?", "P 공사의 Cable Dut의 \\(\\%\\)는 표의 값을 참조하면 어떻게 되나요", "본문의 표 6을 보았을 때 W 공사의 Cable Dut의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 나타내지?", "W 공사의 Cable Dut의 \\(\\%\\)는 표를 참조할 경우, 얼마가 되지", "본문의 표 6을 보았을 때 P 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 나타낼까?", "P 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 표에서 어떤 값이지", "본문의 표 6을 보았을 때 E 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 나타내는가?", "E 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 표의 어떤 수치가 되니", "본문의 표 6을 보았을 때 W 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 나타낼 수 있지?", "W 공사의 금속제가요 전선관의 \\(\\%\\)는 비교표에서 어떤 값이지", "본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에서 노임 및 공량은 무엇인가", "노임 및 공량이 본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에서 어떤 내용이지", "본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에서 잡재료비는 뭐야?", "잡재료비는 본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에 의하면 어떤 값이지", "본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에서 공구손료는 무엇인가?", "공구손료는 본문의 표 7 발주기관별 일위대가 비교에서 무엇이지", "본문의 표 7에서 E 공사의 명칭은 뭘까?", "E 공사의 명칭은 본문의 표 7에 보면 무엇이지", "본문의 표 7에서 s 공사의 명칭은 뭐지?", "s 공사의 명칭은 본문의 표 7에서 어떤 것이지", "본문의 표 7를 보았을 때 E 공사의 용어가 무엇으로 보이지?", "E 공사의 용어가 표에 보면 무엇인가", "본문의 표 7를 보았을 때 P 공사의 용어는 무엇으로 보여?", "P 공사의 용어는 표7을 볼 때 무엇이지", "본문의 표 7에서 L 공사의 명칭은 뭐야?", "L 공사의 명칭은 표7에 보면 무엇이지", "본문의 표 7를 보았을 때 L 공사의 용어는 무엇이지?", "L 공사의 용어는 표에 봤을 때 무엇이야", "본문의 표 7를 보았을 때 s 공사의 용어가 무엇이야?", "s 공사의 용어가 표에 의하면 무엇이지", "본문의 표 7에서 W 공사의 명칭은 무엇인가?", "W 공사의 명칭은 본문의 표 7에서 어떤 내용이야", "본문의 표 6에서 W 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값으로 보이지?", "W 공사의 Race Way의 \\(\\%\\)는 표의 어떤 값이야", "본문의 표 6에서 s 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 어느 정도의 값이지?", "표 6의 내용을 따르면, s 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 뭐지", "본문의 표 6에서 s 공사의 Tray Hanger의 \\(\\%\\)는 어느 정도지?", "표 6에서 s 공사의 Tray Hanger의 \\(\\%\\)는 얼마야", "본문의 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에서 EMS적산의 품명은 뭐가 있는가?", "EMS적산의 품명은 표 5 발주기관별 단위공종 및 표기 형태 실례에의하면 무엇이 있지 ", "본문의 표 5를 보았을 때 L공사의 단위는 무엇인가?", "L공사의 단위는 본문의 표에 따르면 어떤 것이지", "본문의 표 5를 보았을 때 P공사의 단위는 무엇일까?", "P공사의 단위는 표에 의하면 무엇이야", "본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교에서 L 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 얼마인가?", "L 공사의 Cable Tray의 \\(\\%\\)는 본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교표에 의하면 어떤 값이지", "본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교에서 L 공사의 Wire Dut의 \\(\\%\\)는 얼마지?", "L 공사의 Wire Dut의 \\(\\%\\)는 본문의 표 6 발주기관별 주자재◦부속자재 비교표에 따르면 수치가 몇이지", "본문의 표 5를 보았을 때 E공사의 단위는 무엇이야?", "E공사의 단위는 본문의 표에서 어떤 것이지", "본문의 표 5에서 E공사의 규격은 어느 정도야?", "E공사의 규격은 표 내용을 보면 어떤 것이 되지", "본문의 표 5에서 KSC 8422의 규격은 얼마야?", "KSC 8422의 규격은 표에 따르면 얼마가 되지" ]
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인공물ED
그래핀 첨가에 따른 신축성 카본전극의 전기적 특성 변화
<h1>2. 실험 방법</h1><p>그래핀을 첨가하기 전에 카본블랙 페이스트를 제조하였다. 아세틸렌 블랙과 증류수를 혼합한 후 지르코니아볼과 함께 날젠병에 넣고 \( 110 \mathrm{rpm} \)에서 8시간 볼밀링을 수행하였다. 건조하여 수분을 제거한 볼밀링한 카본블랙을 질산과 황산 혼합산에 침투한 후 산처리를 수행하였다. 이 때 카본블랙과 황산, 질산 및 물의 비율은 \( 1: 15: 16: 5 \)이며 3시간 동안 초음파 처리 후 2시간 동안 교반을 수행하였다. 산처리한 혼합물을 물에 희석시킨 후 아스푀레이터로 걸러 내었다. 반복적인 수행으로 중성화 시킨 후 고른 입자를 언기 위해 건조와 동시에 교반하였다. 볼밀링 및 산처리된 카본블랙을 분산제(byk-2012), 증류수, 바인더(수성기반 아크릴 에멀젼)와 혼합 후 솔더 페이스트 믹서(ds- 200 , 동서)를 이용해 카본블랙 페이스트를 제조하였다. 그래핀을 황산과 질산, 물을 3:1:5으로 혼합한 산에 넣은 후 4시간동안 초음파를 동반해 산처리를 수행하였다. 산처리한 그래핀을 중성화하기 위해 반복적으로 물에 희석시킨 후 아스피레이터에 필터링하였고 24시간동안 100도에서 건조시켜 수분을 제거하였다. DMF와 혼합후 열적환원을 시킨 산화그래핀을 아스피레이터를 이용해 걸러낸 후 건조하였다. 환원된 산화그래핀을 DMF 상에서 분산시킨 후 그래핀과 페이스트를 섞은 혼합물을 150 도에서 가열을 통해 점도 조절하여 그래핀이 분산된카본블랙 페이스트를 제조하였다. 200메쉬의 실크 스크린을 이용해 유리기판 위에 그래핀이 첨가된 카본블랙 페이스트로 카본전극을 형성하였다. 인쇄된 전극은 80 도에 25 분간 건조하여 용매를 제거하였다. 이와 같이 카본블랙 페이스트 제조와 그래핀 분산 및 페이스트와의 혼합, 그리고 스크린 인쇄를 통해 그래핀이 첨가된 카본전극을 형성하는 방법을 Fig. 1에 도시하였다. 카본전극의 표면과 단면을 보기 위해 전계 방사 주사 현미경(field emission scanning electron microscopy: FeSEM)을 이용하였다. 인장시 주사 현미경(SEM)을 통한 분석을 위해 카본전극을 고</p><p>정시킬 수 있는 파라 필름 위에 카본샘플을 코팅하였다.비저항은 흘효과 측정기(Hall effect Measurement System)와 주사 현미경을 이용한 단면측정으로 구하였다. 카본 전극의 저항은 멀티미터(3244 hi-tester)를 이용하였고 인장 시 전극을 고정하기 위해 jig를 이용하였다. 자외선 처리된(UV-irridiated) 고무기판 위에 코팅 된 카본전극은 \( 0 \)~\( 100 \% \) 변형율 범위에서 \( 20 \% \) 씩 증가하여 인장 시 저항(resistance)을 측정하였다. 인장 전/중 전극의 양쪽 끝부분,같은 지점을 측정하였고 측정된 저항값과 부피 변화를 고려해 정상화된(normalized) 비저항을 계산하였다.</p>
[ "실험에서는 수분을 제거하여 볼밀링한 카본블랙을 어떻게 산처리를 했지?", "볼밀링한 카본블랙을 산처리할 때 카본블랙과 황산, 질산 및 물의 비율이 어떻게 됐니?", "볼밀링한 카본블랙을 질산과 황산 혼합산에 넣어산처리할 때 어떻게 교반을 수행했지?", "실험 과정세어 물에 희석시킨 산처리한 혼합물은 어떻게 걸러 냈지?", "카본블랙 페이스트를 제조할 때 어떻게 110rpm에서 8시간 볼밀링을 수행했지?", "실험 과정에서 반복적으로 중성화 시켜 고른 입자를 얻기 위해 어떻게 교반 하였지?", "카본블랙 페이스트를 제조할 때 볼밀링 및 산처리된 카본블랙을 이용해 어떻게 제조했어?", "카본블랙 페이스트 제조 후 첨가하는 그래핀은 어떻게 산처리를 수행했을까?", "황산과 질산, 물을 3:1:5으로 혼합한 산에 그래핀을 넣어 산처리한 후 어떻게 수분을 제거 했니?", "산화그래핀의 열적환원 후엔 어떻게 건조시켰을까?", "산화그래핀의 열적환원 후엔 어떤 방법으로 건조시키지", "실험 과정에서는 환원된 산화그래핀을 이용하여 어떻게 그래핀이 분산된 카본블랙 페이스트를 제조했어?", "논문의 실험 과정에서 카본전극은 어떻게 만들지?", "카본전극은 논문의 실험 과정에서 어떻게 제작될까", "논문에서는 그래핀이 포함된 카본전극 형성 방법을 어떻게 Fig.1에 도시 하였지?", "실험 과정에서 카본전극의 단면과 표면을 관찰하기 위해 어떻게 했지??", "논문에서 비저항 값은 어떻게 구할 수 있었지?", "비저항 값은 논문에서 어떻게 구할 수 있었어", "실험 과정에서 저항은 멀티미터를 이용한 카본 전극은 전극 고정을 위해 인장 시 어떻게 했지?", "인장 시 고무기판 위에 코팅 된 자외선 처리된 카본전극은 어떻게 저항을 측정했어?", "안전 전과 안전 중의 전극은 정상화된 비저항 값을 어떻게 구했니?", "200메쉬의 실크 스크린을 이용해 만든 인쇄된 카본전극에서 어떻게 용매를 제거했을까?" ]
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인공물ED
Two step lithography 와 나노 실리카 코팅을 이용한 초발수 필름 제작
<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 Two-step lithography를 이용한 버섯 구조 제작</h2><p>제작된 버섯 형태의 구조는 저온 소프트 베이킹과 부족 노광의 특징을 이용한다. 먼저 실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 1000rpm으로 스핀 코팅 후 오븐에서 55도로 3분 동안 저온 베이킹을 하는 과정을 2 번 반복 한다. 두껍게 코팅 된 PR 위에 같은 조건으로 \( 3 \)번 째 코팅한 후 55도로 45분 동안 오븐에서 저온 베이킹을 한다. 오븐을 이용해 베이킹 된 PR은 용매가 PR 안에 남아있는 상태로 점도를 갖고 있다. 실리콘 웨이퍼 위의 코팅 된 PR의 중심 부분 두께는 \( 60 \mu \mathrm{m} \) 이고, EB는 \( 80 \mu \mathrm{m} ~ 100 \) \( \mu \mathrm{m} \)의 두께를 보이며 최대 \( 40 \mu \mathrm{m} \) 차이의 EB가 생성된다.<p>본 연구에서 제안하는 two-step lithography방법은 Fig. 1과 같이 두껍게 코팅 된 PR의 가장자리에 노광을 하고 현상액을 이용해 노광 된 EB를 제거한 후, 패턴을 가진 포토 마스크로 노광하여 균일한 구조를 갖는 간단한 방법이다. 첫번째 노광 시 가장자리 부분만 open된 포토마스크를 이용하여 두껍게 생성된 PR 코팅의 EB를 UV에 노광 시킨다. 그 다음 스핀 코터를 이용해 \( 450 \mathrm{rpm} \) 으로 현상액을 가장자리 부분만 분사하여 PR을 제거한다. 이 방법은 낮은 rpm의 회전으로 PR 두께는 변하지 않으며 표면의 손상없이 노광 된 부분만 PR이 용해되어 EB를 성공적으로 제거한다. Fig. 2와 같이 EB가 제거 된 PR을 다시 두번째 \( 120 \mu \mathrm{m} \)의 간격의 \( 20 \mu \mathrm{m} \) 둘레를 갖는 원이 정렬된 포토마스크에 부족 노광을 한 후 현상하면 버섯 구조의 음각을 갖는 PR 몰드가 제작된다. 제작된 몰드 위에 base : curing agent = 10:1로 섞인PDMS를 부어 60도에서4시간동안 핫플레이트에서 가열 후 PR 몰드를 녹여 제거하면, \( 6.5 \mathrm{cm} * 8.5 \mathrm{cm} \) 균일한 구조의 높이를 갖는 광학적으로 투명한 발수 PDMS필름이 완성된다.</p><h2>2.2 나노 실리카 분사를 동한 접촉각 극대화</h2><p>Two-step lithography를 이용해 제작된 버섯 구조 PDMS필름은 표면의 거칠기 상승으로 접촉각은 110도에서 145도로 상승한다. 그러나 \( 120 \mu \mathrm{m} \)의 넓은 구조 간의 간격으로 인해 운동량을 지닌 \( 10 \mu\mathrm{m}\) 이상의 물방울을 떨어뜨리면 물방울이 표면에서 뒤지 않고, 퍼져 젖음이 생긴다. 이를 개선하기 위해 상용 나노실리카를 스프레이 하는 방법을 이용하였다. 소수성 나노 실리카와 섞인 용매를 PDMS 전면에 스프레이 한 후 3분 동안 건조시키면 나노 실리카가 버섯 구조 위에 코팅되어 접촉각이 150도 이상으로 상승한다. Fig. 3은 PDMS필름에 스프레이 코팅 전 후의 접촉각이며, 나노 실리카 스프레이 후에 5도 이하의 roll off 각을 갖는다.</p>
[ "실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 스핀 코팅 후 저온 베이킹을 진행하는 온도가 얼마야?", "실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 코팅 후에 저온 베이킹을 얼마나 길게 진행해?", "버섯구조를 제작할 때 총 저온 베이킹을 몇 회 실시해?", "3번째 코팅을 진행할 때는 어떤 속도로 스핀코팅을 수행해?", "저온 베이킹을 마친 PR은 어떤 상태야?", "실리콘 웨이퍼 위의 코팅 된 PR의 중심 부분 두께의 길이는 얼마야?", "two-step lithography방법에서 첫번째 노광에서 수행하는 작업이 뭐야?", "본 연구에서 제안하는 two-step lithography 버섯구조 제작법은 어떤 방법이야?", "two-step lithography방법의 첫번째 노광 이후에 PR을 제거하는 과정에서 어느 속도로 스핀 코터를 작동해?", "실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 스핀코팅 시킬때 작동하는 속도가 얼마야?", "스핀코터를 이용하여 첫번째 노광 이후에 EB를 성공적으로 제거하는 방법이 뭐야?", "Two-step lithography를 이용해 제작된 버섯 구조 PDMS필름의 접촉각은 얼마로 변하는거야?", "Two-step lithography를 이용해 제작된 버섯 구조 PDMS필름의 구조 간 간격은 얼마야?", "Two-step lithography를 이용해 제작된 버섯 구조 PDMS필름의 퍼져 젖음 현상을 개선하기 위해 어떤 것을 스프레이했어?", "Two-step lithography를 이용해 제작된 버섯 구조 PDMS필름에 나노실리카 스프레이 처리를 하는 이유가 뭐야?", "본 연구에서 제작된 버섯 형태의 구조는 어떤 것을 이용해?", "실리콘 웨이퍼 위에 어떤 것을 스핀 코팅 후 저온 베이킹을 진행해?", "실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 어떤 속도로 스핀코팅을 진행해?", "실리콘 웨이퍼 위에 PR AZ4620을 코팅하는 방법이 뭐야?" ]
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인공물ED
Two step lithography 와 나노 실리카 코팅을 이용한 초발수 필름 제작
<h1>1.서 론</h1><p>일반적으로 고체상태의 표면은 물방울을 떨어뜨렸을 때 물방울이 쉽게 표면으로 퍼지는 친수(hydrophilic) 표면과 표면과의 접촉각이 90도 이상인 발수(hydrophobic) 표면으로 구분할 수 있다. 발수 표면 중에서도 접촉각이 150도 이상이며, roll off각이 10도 이하인 표면을 초발수 (superhydrophobic)표면이라고 한다. 이러한 현상들은 자연계에서도 자주 관찰 가능하며, 대표적인 예로는 연꽃 잎을 들 수 있다. 연꽃 잎은 마이크로/나노 구조를 가지며 발수성 왁스로 코팅되어 초발수의 특성을 가질 뿐만 아니라 물방울이 굴러갈 때 표면 위의 먼지를 포집하는 자가 세정 효과(self-cleaning effect)를 갖는다. 이 외에도 자연에서 쉽게 볼 수 있는 초발수 표면은 물 위에 뜰 수 있는 소금쟁이 다리, 땅 속에서도 숨을 쉴 수 있는 독토기 벌레의 등껍질 표면 등이 있다. 이러한 초발수 표면은 공학적으로 활용 가능하며, 구체적으로는 자가 세정, 수분 포집, 액적 제어, 바이오 웨어러블 장치 등 다양한 분야에서 응용 가능성을 갖는다.</p><p>초발수 표면을 모방하는 보고된 많은 연구들에서는 주로 낮은 에너지를 갖는 표면을 사용하여 물방울이 쉽게 발발 할 수 있게 하거나, 마이크로/나노 계층 구조를 형성하여 거칠기를 높여 물방울과 표면의 접촉을 최소화 하는 방법을 사용한다. 우리의 이전 연구에서는 저온 소프트 베이킹 및 부족 노광의 특징을 이용하여 투명하고 유연한 버섯 구조의 Polydimethylsiloxane(PDMS)필름을 제작하는 것을 제안하였다. 제안 된 연구는 전형적인 포토리소그래피 방법과 다르게 소프트 베이킹 단계에서 코팅 된 Photoresist(PR)을 충분히 가열을 하지 않는다. 이로 인해 유기 용매가 PR에 남아 현상 용액 안에서 용해되는 PR의 속도가 빨라지는 특성을 이용하여, 버섯 형태의 구조를 제작하였다. 하지만 이 제작방법은 두꺼운 PR 코팅을 필요로 하고, 높은 투과도를 갖기 위해 사용된 \( 120 \mu\mathrm{m} \)의 넓은 구조 간격으로 인해 물방울 부피에 따라 구조의 틈에 pinned된다는 단점이 있다.PR의 두꺼운 코팅을 위한 반복 코팅은 실리콘 웨이퍼 끝 부분의 표면장력과, PR의 점도에 의해 코팅을 할 때마다 불핀요한 두꺼운 edge beads(EB)를 생성한다. 이러한 EB 포토마스크와 PR이 코팅 된 실리건 웨이퍼 사이에 공긴을 만들고, UV를 산란시켜 균일한 높이를 갖는 마이크로나노 구조물을 형성하기 어렵게 한다. 또한 저온 소프트 베이킹의 방법으로 제작된 PR 몰드를 포토마스크와 접촉시킬 경우 EB로 인해 생긴 실리콘 웨이퍼와 마스크 사이 간격의 압력 차이로 점도를 가진 PR과 포토마스크가 달라붙어 분리를 어럽게 한다. 분리 도중 생기는 포토마스크의 오염과 다수의 표면 손상은 공정수율을 멀어뜨리는 문제를 야기한다. 일반적으로 EB를 제거하기 위해 EB 제거 공정 장비를 활용헌다. 장비의 노즐을 통해서 용제를 높은 rpm으로 회전하는 실리콘 웨이퍼 edge 부분에 분사하여 EB를 제거한다. 그러나 저온 소프트 베이킹 된 PR의 경우, 1000이상 높은 rpm 의 스핀 코터를 사용할 시 PR 내의 유기 용매가 완전히 경화 되지 않았기 때문에 두께가 심하게 변화하는 문제를 야기한다. 또한, 아세톤을 사용하여 EB를 제거할 경우 용매가 남아있는 PR을 빠르게 눅여 코팅 된 PR 표면에 손상을 주게 된다. EB 제거 장비를 사용하지 않는 최근 연구에서는 SU-8의 EB를 제거하기 위해 SU-8을 용해하는 용액을 표면에 분사하여 일시적으로 짐도를 낮추고 용액이 건조되는 과정에서 EB 가 reflow하는 방법을 제안하였다. 분사된 용액은 24시간 후 증발하고 reflow한 SU-8만이 남아 EB 와 전체 SU-8의 두께 차이가 50.5%에서 11.3%만큼 감소한다. 이는 기존의 EB 제거 방법 보다 간단하지반 오랜 시간이 소요되며, 재 건조 되는 과정에서 용해된 SU-8표면이 coffee ring effect로 인해 다시 낮은 두께의 EB가 다시 생성되게 된다는 단점이 있다. 또 다른 연구에서는 edge 부분을 heat resistant tape로 부착하여 EB가 생성되지 않게 하는 방법을 제안하였다. 간단하고 저비용으로 사용가능하다는 장짐이 있지반, 4인치 실리콘 웨이퍼 이상의 크기에서 사용이 제한되며 사각형의 조각 웨이퍼에서만 가능하다는 단점이 있다. 따라서 다양한 조건에서도 EB를 효과적으로 제거할 수 있는 방법과 제작된 필름에서 투명하고 유연한 기존의 장점을 지니면서 마이크로 구조 사이에 물방울이 pinned되지 않는 새로운 방법이 펼요하다.</p><p>본 논문에서는 two-step lithography를 이용하여 저온 소프트 베이킹 된 두끼운 PR 의 EB 를 효과적으로 제거하고, 균일환 구조의 높이를 갖는 PR 몰드를 이용하여 PDMS 기반의 초발수 투명 펼름을 제작하는 공정을 제안하였다. 이를 통해 기존의 공정 대비 제작된 마이크로 구조체의 균일도가 50%이상 상승하였다. 또한, 계층적 구조를 갖는 PDMS 필름 위에 소수성 나노실리카를 스프레이 코팅하여 투명하고 유연한 PDMS필름의 발수성을 향상시켰다.</p>
[ "일반적으로 고체상태의 표면은 물방울을 떨어뜨렸을 때 물방울이 쉽게 표면으로 퍼지는 표면을 뭐라고 해?", "일반적으로 고체상태의 표면은 무엇을 떨어뜨렸을 때 표면을 구분할 수 있어?", "초발수 표면은 roll off각이 몇도 이하인 표면을 말해?", "연꽃 잎은 어떤 구조를 가져?", "초발수 표면은 접촉각이 몇도 이상인 것을 말해?", "일반적으로 고체상태의 표면은 물방울을 떨어뜨렸을 때 표면과의 접촉각이 90도 이상인 표면을 뭐라고 해?", "물방울이 굴러갈 때 표면 위의 먼지를 포집하는 효과를 뭐라고 해?", "일반적으로 어떤 상태의 표면에 물방울을 떨어뜨려 표면을 구분해?", "무엇을 사용하여 EB를 제거할 경우 용매가 남아있는 PR을 빠르게 눅여 코팅 된 PR 표면에 손상을 주게 돼?", "SU-8의 EB를 제거하기 위해 SU-8을 용해하는 용액을 표면에 분사하는데, 분사된 용액은 몇 시간 후에 증발 돼?", "저온 소프트 베이킹 된 PR의 경우, 얼마 이상의 높은 rpm 의 스핀 코터를 사용할 시 두께가 심하게 변화하는 문제를 야기해?", "어떤 방법으로 제작된 PR 몰드를 포토마스크와 접촉시킬 경우 EB로 인해 생긴 실리콘 웨이퍼와 마스크 사이 간격의 압력 차이로 점도를 가진 PR과 포토마스크가 달라붙어 분리를 어럽게 해?", "장비의 무엇을 통해서 용제를 높은 rpm으로 회전하는 실리콘 웨이퍼 edge 부분에 분사하여 EB를 제거해?", "이전 연구에서는 저온 소프트 베이킹 및 부족 노광의 특징을 이용하여 투명하고 유연한 어떤 구조의 필름을 제작하는 것을 제안했어?", "연꽃 잎은 어떤 물질로 코팅되어 있어?", "초발수 표면을 모방하는 보고된 많은 연구들에서는 주로 낮은 에너지를 갖는 표면을 사용하여 무엇이 쉽게 발발할 수 있게 했어?", "연꽃 잎은 마이크로/나노 구조를 가지고, 발수성 왁스로 코팅되어 있어서 어떤 특성을 가져?", "분리 도중 생기는 포토마스크의 오염과 다수의 표면 손상은 무엇을 떨어뜨려?", "초발수 표면을 모방하는 보고된 많은 연구들에서는 마이크로/나노 계층 구조를 형성하여 무엇을 높여 물방울과 표면의 접촉을 최소화 하는 방법을 사용했어?", "또 다른 연구에서 edge 부분을 무엇으로 부착해서 EB가 생성되지 않게 하는 방법을 제안했어?", "본 논문에서는 two-step lithography를 이용하여 기존의 공정 대비 제작된 마이크로 구조체의 균일도를 몇 퍼센트 이상 상승시켰어?", "본 논문에서는 어떤 방법을 이용하여 저온 소프트 베이킹 된 두끼운 PR 의 EB 를 효과적으로 제거하고, 균일환 구조의 높이를 갖는 PR 몰드를 이용하여 PDMS 기반의 초발수 투명 펼름을 제작하는 공정을 제안했어?", "높은 투과도를 갖기 위해 사용된 \\( 120 \\mu\\mathrm{m} \\)의 넓은 구조 간격으로 인해 무엇에 따라 구조의 틈에 pinned된다는 단점이 생겨?", "edge 부분을 heat resistant tape로 부착하여 EB가 생성되지 않게 하는 방법을 제안한 연구는 몇 인치 실리콘 웨이퍼 이상의 크기에서는 사용이 제한 돼?", "계층적 구조를 갖는 PDMS 필름 위에 무엇을 스프레이 코팅하여 투명하고 유연한 PDMS필름의 발수성을 향상시켰어?", "제안된 연구에서는 소프트 베이킹 단계에서 코팅된 PR을 충분히 가열해야 전형적인 포토리소그래피 방법과 차이점을 가질 수 있지?", "소금쟁이의 다리는 접촉각이 150도 이상이고 roll off각이 10도 이하인 표면의 특성을 가지지?" ]
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인공물ED
Two step lithography 와 나노 실리카 코팅을 이용한 초발수 필름 제작
<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h3>3.1 향상된 uniformity와 수율을 갖는 버섯 구조 PDMS필름</h3><p>Fig. 4는 부족 노광 된 후 PR몰드에서 EB의 유무에 따른 위치 별 구조 높이를 나타낸다. EB가 있는 경우 포토마스크와 실리콘 웨이퍼 사이에 간격으로 인해 생겨 완전히 접촉이 되지 않아, 위치에 따라 다른 구조의 높이를 보인다. 중심 부분에선 포토마스크과 실리콘 웨이펴 사이의 간격으로 인해 도달하는 UV량이 적어 구조 높이가 낮고, 가장자리 부분으로 갈수록 완전히 접촉되어 구조 높이가 높아 곡선 모양의 그래프로 나타난다. 반면 two-step lithography를 이용해 EB가 제거 된 PR 몰드의 경우 중심과 가장자리 부분에서 구조의 높이가 비슷하게 형성되어 직선에 가까운 그래프로 나타난다.</p><p>Fig. 5는 EB를 제거하지 않고 제작된 PDMS필름의 중심 부분과 가장자리 부분의 버섯 구조 광학 현미경 사진이다. 중심부분에서 구조의 높이는 약 \( 36 \mu \mathrm{m} \) 이고 가장자리 부분은 \( 47 \mu \mathrm{m} \) 의 높이로 20%의 차이를 보인다. EB가 제거된 PR 몰드에서 제작된 PDMS필름은 Fig. 6에서와 같이 버섯 구조가 가장자리 부분과 중심 부분에서 모두 평균 \( 40 \mu \mathrm{m} \) 의 균일한 높이를 보인다. 이러한 균일한 구조 높이는 EB 제거 전 23% 높이 차이에서 5%로 감소하였다. 뿐만 아니라, EB가 제거된 실리콘 웨이퍼는 마스크와 접촉 시 비교적 쉽게 분리가 되어 전체적인 공정 수율을 크게 높인다. Two-step lithography방법은 여러가지 조건의 PR의 상태, 다양한 웨이퍼의 크기에서도 사용가능하며, 특별한 장비가 요구되지 않는 장점이 있다. 또한, 현상 용액을 사용해 노광 된 부분만 PR이 제거되어 표면의 손상없이 사용 가능한 효과적인 방법으로 본 연구에서는 저온 소프트 베이킹과 부족노광으로 제작된 두꺼운 PR 코팅의 EB제거로 실리콘 웨이펴와 포토마스크 사이의 간격없이 완전한 접촉이 가능하다. 제작된 PMDS필름은 마이크로/나노 크기의 버섯 구조의 높은 거칠기와 균일한 구조를 갖으며 50% 이상의 공정 수율을 향상 시켰다.</p><h2>3.2 투명하고 유연한 초발수 필름</h2><p>제안된 PDMS 필름은 투명하고 유연한 장점이 있다. 이러한 장점을 유지하기 위해 구조 간격에 따른 투과도 값 비교 그래프를 통해 버섯 구조 간의 간격을 \( 120 \mu \mathrm{m} \) 로 제작하였으나, 넓은 구조 간격으로 인해 운동량을 지닌 물방울이 떨어질 시 간격 사이에 pinning되는 단점이 있다. 본 논문에서는 간단하게 소수성 나노실리카를 이용해, 제작된 PDMS 전면에 코팅함으로써 마이크로/나노 복합 구조를 형성하여 150도 이상의 접촉각을 갖는 초발수 PDMS 필름을 제작하였다. Fig. 7은 제작 된 PDMS 필름에서 마이크로 크기의 버섯 구조만 있을 경우 부피가 큰 물방울에서 젖음이 생기나, 스프레이 후 마이크로/나노 구조의 복합 구조가 형성되어 젖음이 발생하지 않는 것을 보인다. 뿐만 아니라, Fig. 8에서와 같이 나노 실리카 분사 후에도 75% 이상의 높은 투과도를 가지며 광학적으로 투명하고 유연한 초발수 필름을 완성하였다.</p>
[ "EB가 있는 경우 위치에 따라 다른 구조의 높이를 보이는 이유가 뭐야?", "EB가 있는 경우 완전히 접촉이 되지 않는 이유가 뭐야?", "중심 부분에선 구조 높이가 낮게 나타나는 이유가 뭐야?", "EB가 제거된 PR 몰드에서 제작된 PDMS필름은 일반적으로 제작된 필름에 비해서 공정 수율이 높아?", "EB가 제거된 PR 몰드에서 제작된 PDMS필름은 투명성을 가지고 있어?", "EB가 제거된 PR 몰드에서 제작된 PDMS필름은 평균적으로 얼마의 균일한 높이 결과를 보여?", "two-step lithography를 이용해 EB가 제거 된 PR 몰드는 결과 그래프의 모양이 곡선 형태로 나왔어?", "위치에 따른 구조의 높이 그래프가 곡선모양으로 나타나는 이유가 뭐야?" ]
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인공물ED
Two step lithography 와 나노 실리카 코팅을 이용한 초발수 필름 제작
<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 two-step lithography 를 이용해 두꺼운 PR의 EB를 효율적으로 제거하고 나노실리카를 스프레이 코팅하여 균일한 구조를 지니는 투명하고 유연한 초발수 PDMS필름을 제작하였다. 버섯 구조를 제작하기 위해 사용한 저온 소프트 베이킹 된 PR에서는 두꺼운 코팅으로 인해 중심 부분과 가장자리부분의 코팅 두께 차이가 40\( \mu \mathrm{m} \)인 문제를 야기 한다. 이러한 EB를 제거 하기 위해 높은 rpm으로 EBR을 이용 하면 코팅 된 PR의 두께가 심하게 변하게 되는 문제가 있다. 제안하는 two-step lithography방법은 낮은 rpm을 사용하여 노광된 가장자리 부분에 현상 용엑을 이용해 PR을 녹이는 방법으로, 코팅 두께가 변하지 않고 표면의 손상없이 40 \( \mu \mathrm{m} \) 두께의 EB를 제거 할 수 있다. EB가 제거된 PR은 포토마스크와 간격 없이 완전히 접촉되어 균일한 높이의 구조가 제작되며, 필름의 공정 수율이 50%이상 상승하였다. 부족 노광 된 PR 몰드를 이용하여 제작 된 PDMS 필름은 구조간의 높이 차이가 23%에서 5% 이하로 줄어든다. 또한, 제작된 필름에 소수성 나노실리카를 스프레이 코팅하여 발수각이 150도 이상, 10도 이하의 roll off 각을 갖는다. 본 연구에서는 운동량을 지닌 물방울에도 150도 이상의 접촉각을 갖으며, 120\( \mu \mathrm{m} \) 간격, 평균 40\( \mu \mathrm{m} \) 높이를 갖는 투명한 초발수 버섯 구조 PDMS 필름을 제안하였다. 제작한 초발수 PDMS 필름은 투명하고 유연한 픅징을 가져 자가 세정, 수분 포집, 액적 제어, 마이크로 채널과 바이오 웨어러블 장치, 고층 건물 외벽, 태양광 등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.</p>
[ "두꺼운 PR의 EB를 효율적으로 없애기 위해 어떤 방식을 사용했나요?", "균일한 구조를 지니는 유연하고 투명한 초발수 PDMS필름을 제작하기 위해 무엇을 코팅했나요?", "버섯 구조를 제작하기 위해 사용한 저온 소프트 베이킹 된 PR에서 가장자리와 중심 부분의 코팅 두께는 얼마나 차이났나요?", "EB를 제거 하기 위해 무엇을 이용하나요?", "two-step lithography방법은 현생 용액을 낮은 rpm을 이용해 PR을 녹이나요?", "제안된 초발수 버섯 구조의 평균 높이는 얼마인가요?", "균일한 구조를 지니는 유연하고 투명한 PDMS필름을 만들기 위해 나노실리카를 어떤 코팅했나요?", "필름의 공정 수율은 얼마 이상 향상되었나요?", "높은 rpm으로 EBR을 이용하면 코팅된 PR의 두께가 균일해지나요?", "제안된 초발수 버섯 구조는 얼마의 간격을 가지나요?", "제작된 필름에 소수성 나노실리카를 코팅했을 때 발수각이 얼마 이상이었나요?", "제작된 필름에 소수성 나노실리카를 스프레이 코팅하면 roll off 각이 얼마 이하였나요?" ]
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인공물ED
하향링크의 오수신 확률을 최소화하는 무선 중계기 위치 결정
<h2>3. 분석 및 실험 결과</h2> <p>중계기의 위치 \( d_{R S} \), 중계기의 전송 전력 \( P_{R S} \) 간섭을 주는 셀의 거리 \( K R \) 에 따른 오수신 확률은 (14)와 (18)을 이용하여 계산할 수 있다. 그러나 (14)와 (18)의 수식이 \( Q \) 함수로 구성되어, 추가적인 조작이 불가하다. 차선책으로 \( P_{R S} \), \( K R \), \( X_{t h, I} \) 와 \( X_{t h, O} \) 이 주어진 조건 하에서 셀 전체의 오수신 확률을 최소화하는 최적의 중계기 위치 \( d_{opt } \) 를 (14)와 (18)을 이용하여 수치적인 방법으로 구할 수 있다.</p> <p>\( d_{opt } = \arg \urcorner A\left(p\left(\log (\operatorname{SINR})<X_{t h} \mid \Theta\right)\right) \\ K, P_{R S}, X_{t h, I}, X_{t h, O} \overset{d_{R S}} \in \Theta \)<caption>(20)</caption></p> <p>수식 (20)을 이용하여 다양한 \( K \) 에 대하여 주어진 \( P_{R S} \), \( K R \), \( X_{t h, I} \) 와 \( X_{t h, O} \) 에 따른 최적의 중계기 위치는 그림 3 에 도시되었다. 거리 감쇄 계수 \( \alpha = 3.74 \), 로그 정규 분포를 따르는 쉐도우 페이딩의 표준편차 \( \sigma_{S}=8 \mathrm{dB} \) 그리고 셀 반경 \( R \) 은 \( 1000 \mathrm{~m} \) 를 가정하였 다. 중계기 전송 전력은 0.1에서 0.9까지 0.1 단위로 표기하였고 중계기 설치 위치는 \( 1 \mathrm{~m} \) 에서 \( 999 \mathrm{~m} \) 사이에 \( 1 \mathrm{~m} \) 단위로 반영하였다.</p> <p>그림 3 에서 최적의 중계기 위치는 \( K \) 에 비례하고 중계기 전송 전력에 반비례하는 경향을 나타낸다. \( K \) 값은 간섭을 주는 셀들의 거리에 비례하므로 \( K \) 값이 작을수록 중계기는 기지국에 가까이 설치되어 중계기에 의해서 추가로 발생되는 간섭량을 줄이는 상태에서 최소 오수신 확률을 실현할 수 있다. \( K \) 값이 증가하면 반대의 이유로 최적의 중계기 위치가 점차 셀 외곽으로 이동한다. 중계기 전송 전력의 증가와 최적 중계기 위치 관계도 같은 맥락에서 이해 가능한 것으로 중계기 전송 전력이 클수록 추가적인 간섭량이 증가하므로 최적의 중계기 위치는 셀 내부로 이동하는 경향을 보인다.</p> <p>그림 4는 중계기 전송 전력이 변화함에 따라 수식 (20)에 의해서 구한 최소 오수신 확률을 도시하였다. 수치적인 분석을 통해서 \( K \) 값에 따라 전체 오수신 확률을 최소화 하는 중계기 전송 전력이 변화함을 알 수 있다. 그림 4에서 최소 오수신 확률을 얻을 수 있는 중계기 전송 전력에 대해서 최적의 중계기 위치는 그 값을 그림 3 의 결과를 이용하여 구할 수 있다. 최종적으로 주어진 \( K \) 에 대하여 최소 오수신 확률을 실현 할 수 있는 최적의 중계기 설치 위치는 다음의 표-I에서 정리하였다. 주파수 채널의 재사용 거리에 따라서 최소 오수신 확률을 얻는 중계기 위치와 중계기 전송 전력이 존재한다. 해당 위치에 중계기를 설치하고 최대 전송 전력값을 결정해 주어 \( K \) 가 3 이상인 경우에 대해서 오수신 확률 이득을 얻을 수 있다. 단 \( K \) 가 2인 경우와 같이 인접셀이 가까이 붙어 있는 경우 셀 전체의 평균 오수신 확률을 개선하는 문제에 있어서 중계기의 설치는 오히려 셀룰러 시스템의 용량을 감소시킬 수도 있다는 결론을 얻을 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 최적의 중계기 위치 선정</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( K = 2 \)</td><td>\( K = 3 \)</td><td>\( K = 4 \)</td><td>\( K = 5 \)</td></tr><tr><td>\( d_{o p t} \)</td><td>\( 223 \mathrm{m} \)</td><td>\( 408 \mathrm{m} \)</td><td>\( 573 \mathrm{m} \)</td><td>\( 598 \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( P_{R S} \)</td><td>0.6</td><td>0.4</td><td>0.3</td><td>0.4</td></tr><tr><td>\( P_{\min \text {.outage }} \)</td><td>\( 64.8 \% \)</td><td>\( 37.9 \% \)</td><td>\( 18.3 \% \)</td><td>\( 9.4 \% \)</td></tr><tr><td>단일홉 전송 대비 오수신 확률 개선</td><td>\( - 5.8 \% \)</td><td>\( 1.4 \% \)</td><td>\( 7.4 \% \)</td><td>\( 8.3 \% \)</td></tr></tbody></table>
[ "\\( d_{opt } \\)은 어떻게 정의할 수 있어?", "\\( K = 2 \\)일때, \\( d_{o p t} \\)의 값이 뭐야?", "\\( K \\) 가 3 이상인 경우의 잘못수신할 확률의 이득을 어떻게 얻을 수 있어?", "\\( K = 5 \\)의 \\( P_{\\min \\text {.outage }} \\)값은 얼마야?", "오수신 확률 개선은 \\( K = 4 \\)에서 어떤 값을 나타내?", "\\( P_{R S} \\)의 값은 \\(K\\)가 몇일 때 0.5보다 크고 0.7보다 작은가?", "\\( K = 2 \\)의 값이 0.6인 항목이 뭐야?" ]
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인공물ED
EMC Design Rule을 이용한 통신 System의 EMC Design
<h3>2-3-2 인접 High Speed Signal의 Capacitive Coupling</h3> <p>I/O Cable emission의 정도를 분석하기 위해서 하나의 Driver와 Receiver로 구성되는 간단한 PCB를 제작하였으며 그림 7과 같다. Test PCB의 Lumped Circuit Model은 그림 8과 같으며, High Speed trace와 이에 인접한 I/O trace 간의 X-talk을 설명하기 위한 Capacitive Coupling Model이다. High Speed Trace에 흐르는 Signal은 I/O Trace와의 사이에 형성된 Mutual Capacitance로 인해 I/O trace에 Noise전류를 유기한다. 이 Noise전류는 I/O trace에 연결된 Cable을 통해 System외부로 전달되고 높은 Emission을 일으키게 된다. I/O Cable emission을 3meter EMI Level을 측정한 결과가 그림 9이다. 또한 그림 7 과 같이 High Speed Trace에 \( 10 \mathrm{~mm} \) 이격된 거리에 Conductor를 실장하고, 이 Conductor에 \( 0.7 \mathrm{~meter} \) Cable을 연결한 경우의 EMI Level을 측정하여 그림 10의 결과를 가졌다. Cable이 연결되는 경우 \( 15 \mathrm{~dB} \) 이상의 Emission Level 증가를 보인다. 이는 Cable이 효율적인 Antennas로 작용하여 매우 낮은 Noise 전류에도 높은 Emission을 일으키기 때문이다. 또한 측정결과에서 약 \( 120 \mathrm{MHz} \) 근처에서 최대 전계 분포를 가지며, 이는 Wire 길이가 파장의 \( 1 / 4 \)이 되는 주파수에서 발생하는 Wire Resonance로 분석된다.</p> <p>또한 그림 11, 12는 Cable과 High Speed Signal의 인접거리를 \( 10 \mathrm{~mm} \)에서 \( 3 \mathrm{~mm}, 1 \mathrm{~mm} \)로 변화시켜 전계 강도를 측정한 결과이다. 인접거리가 적어짐에 따라 전계 강도는 급격히 늘어남을 알 수 있다.</p> <p>표 1은 Cable의 유, 무 및 Cable과 High speed Trace 거리에 따른 EMI Level이다.</p> <table border><caption>표 1. Coupling Distance변화에 따른 EMI Level</caption> <tbody><tr><td>\</td><td>No Cable</td><td>\( 10 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( 1 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>전계강도 \( \mathrm{dB} \mu \mathrm{V} \)</td><td>20</td><td>45</td><td>S5</td><td>70</td></tr></tbody></table> <p>X-talk은 I/O Cable의 EMC Design에 있어 매우 중요한 변수이며, High Speed Trace와 I/O Trace의 Coupling Distance는 매우 중요함을 알 수 있다.</p> <h3>2-3-3 VCC/GND plane Noise Coupling (Capacitive Coupling)</h3> <p>Digital 부품의 Switching, Trace 전류의 Common Impedance Coupling 등에 의해 GND Plane과 VCC Plane에 Noise가 발생한다. 이 Noise 전류는 외부로 나가는 GND 또는 VCC Line에 Conductive Coupling을 통해 Emission된다. 또한 VCC 또는 GND Plane위에 놓여진 Trace에 3-2에서 설명된 Trace간 Coupling과 유사한 Capacitive Coupling에 의해 Emission되기도 한다. 그림 14는 PCB 상에 Cable이 없는 경우의 측정 결과이다. 그림 15는 그림 7에서 Trace와의 X-talk을 방지하기 위해 Trace와 \( 50 \mathrm{~mm} \)로 이격시키고 했을 경우의 측정 결과이다. 이를 통해 VCC Plane Noise의 Cable Coupling 정도를 추정할 수 있다.</p> <p>그림 16은 그림 13에서와 같이 VCC Plane에 Cable을 연결하였을 때의 측정 결과이다. VCC Plane과 Cable간 Coupling을 유도하는 경우 약 \( 30 \mathrm{~dB} \)의 EMI Level 증가가 있다. 이를 통해 VCC Plane은 EMI Noise가 Zero인 평면이 아니며, VCC Plane과 Wire가 연결되어 있지 않은 경우에도 VCC Plane상의 Noise가 Wire로 천이되어 Emission됨을 알 수 있다. 이러한 GND/VCC Plane상의 Noise 문제는 High Frequency로 갈수록 Switching 횟수가 증가하므로 급증하며, I/O Cable의 Design에 있어 중요한 인자로 작용한다.</p>
[ "본문의 표 1. Coupling Distance변화에 따른 EMI Level에서 No Cable의 전계강도는 얼마야?", "본문의 표 1. Coupling Distance변화에 따른 EMI Level에서 \\( 10 \\mathrm{~mm} \\)의 전계강도는 얼마지?", "본문의 표 1. Coupling Distance변화에 따른 EMI Level에서 \\( 1 \\mathrm{~mm} \\)의 전계강도는 얼마일까?", "본문의 표 1. Coupling Distance변화에 따른 EMI Level에서 \\( 3 \\mathrm{~mm} \\)의 전계강도는 얼마니?" ]
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인공물ED
MPEG-4 기반 영상 분할에서 구조요소의 선택적 적용에 의한 분할성능 개선에 관한 연구
<h1>V. 모의실험 및 고찰</h1> <p>본 논문에서 제안된 선택적 구조요소 적용에 의한 영상분할 기법에 대한 모의실험은 두 가지 측면에서 실시하였다. 첫 번째는 영역분류 방법을 기존의 방법과 비교하였다. 비교를 위해 \( 256 \times 256 \) 크기의 "Lena" 영상을 \( 8 \times 8 \) 크기의 겹치지 않는 블록으로 나눈 후 각 블록별로 3가지 방법, 즉 위에서 언급한 기존 방법 두 가지와 제안된 방법을 통하여 영역 분류 비교 실험을 하였다. 다음으로, 기존의 수리형태학을 이용한 영상분할 기법과 분할성능을 비교하였다. 비교를 위해 기존 수리형태학기법 적용시 사용되는 구조요소의 크기를 각 영상에 대해 \( 3 \times 3,5 \times 5,7 \times 7 \)로 서로 다르게 적용하였고, 이것과 본 논문에서 제안된 방법을 적용한 것과를 비교 실혐하였다. 비교 방법으로는 영역분류 방법의 경우 PSNR을 이용한 객관적 비교와 목시적 방법에 의한 주관적 비교를 하였다. 또한 기존 수리형태학을 이용한 영상분할 기법과의 비교는 분할된 영상의 개수를 통한 객관적 비교와 목시적 방법에 의한 주관적 비교분석을 수행하였다.</p> <h2>1. 영역분류 방법 모의실험</h2> <p>영역 분류 방법의 공정한 성능평가를 위해서 3가지 분류 방법 즉, 에지 기울기 방법, DCT를 이용한 방법, 제안된 방법이 모두 동일한 수의 영역별 블록을 갖도록 각각의 방법마다 파라미터를 조정하였다. 그러나 에지기울기 방법은 파라미터를 조정하기가 매우 어려우므로 대신 DCT를 이용한 방법과 제안된 방법의 파라미터를 조정하여 블록의 개수를 근사적으로 일치시켰다. 이 경우 DCT를 이용한 방법은 \( T_{m} \)을 106.5, \( T_{e} \)를 115.0으로 하였고, 제안된 방법은 \( V_{T H} \)를 264로 두었다. 정량적인 평가를 위해서 질감 영역으로 분류된 블록은 해당 블록의 평균값으로 대치하여 원영상과 해당 블록의 PSNR을 비교하였고, 에지 영역은 에지의 방향으로 블록을 분할하여 각각의 영역의 평균값으로 대치하여 원영상의 해당 블록과 PSNR을 비교하였다. 표 2는 본 논문에서 실험한 3가지 방법의 PSNR 값을 표로 나타낸 것이다.</p> <p>표에서 보는 바와 같이 질감 영역과 에지 영역 모두에서 제안된 방법을 적용한 영상이 더 우수한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다. 그림 11은 질감 영역으로 선택된 블록의 결과영상이다. 그림 11 (a) 에지 기울기와 그림 11 (c) 제안된 방법의 경우 무난하게 질감 영역을 분류한 반면 DCT를 이용한 방법의 경우 질감 영역을 정확하게 분류하지 못한 부분이 많았다. 그 이유는 \( \mathrm{F}(0,1), \mathrm{F}(1,0) \)의 계수만으로는 블록내 에지의 방향과 위치는 잘 찾는 반면 에지의 성분이 약한 부분을 잘못 인식할 가능성이 있기 때문이다.</p> <table border><caption>표 2. 각 방법에 대한 영역 수와 PSNR</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=2>영역 수</td><td colspan=2>PSNR(\(\mathrm{dB}\))</td></tr><tr><td>질감영역</td><td>에지영역</td><td>질감영역</td><td>에지영역</td></tr><tr><td>에지 기울기</td><td>146</td><td>144</td><td>29.79</td><td>22.11</td></tr><tr><td>DCT</td><td>146</td><td>144</td><td>30.08</td><td>20.58</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>145</td><td>145</td><td>31.91</td><td>22.72</td></tr></tbody></table> <p>그림 12는 에지 영역으로 선택된 블록의 그림이다. DCT를 이용한 방법과 제안된 방법인 그림 12의 (b)와 (c)는 비교적 무난하게 에지 영역을 분류하였다. 반면 그림 12(a)의 경우 거울 가장자리의 질감 영역을 에지 영역으로 할당함을 확인할 수 있었는데 그 이유는 블록 내 화소 밝기의 절대적 위치를 고려하지 않았기 때문이다.</p>
[ "다른 방법들보다 1개 작은 영역 수를 갖는 방법은 뭘까?", "제안 방법이 질감영역에서 얻은 PSNR 값은 얼마야?", "에지 기울기 방법은 몇 개의 에지 영역에 대해 실험했어?", "질감 영역에 대한 PSNR 값이 가장 낮은 방법은 뭐야?", "에지 영역에 대한 성적은 어떤 방법이 가장 낮아?", "질감 영역의 PSNR이 30.08인 방법은 무엇이니?", "DCT의 에지영역 수는 얼마지?" ]
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인공물ED
MPEG-4 기반 영상 분할에서 구조요소의 선택적 적용에 의한 분할성능 개선에 관한 연구
<h2>2. 영상분할 방법 모의실험</h2> <p>본 논문에서 제안한 영상 분할 기법에 대한 성능을 평가하기 위해서 \( 256 \times 256 \)크기의 "Lena" 영상과 \( 352 \times 288\) 크기의 "Claire" 영상을 이용하여 실험하였다. 이 때 기존 수리형태학을 이용한 방법에서는 마커 추출시 적용되는 구조요소의 크기로 각각 \( 3 \times 3, 5 \times 5, 7 \times 7 \)을 사용하였다. 제안된 방법에 사용된 파라미터로 블록의 크기는 8×8을 사용하였고, 블록의 평탄도를 측정하기 위해 사용한 ALV의 임계값은 블록안의 분산값 100을 사용하였다. 이 값은 그림 7에서 첫 번째 패턴을 나누는 기준이 되었다. 그리고 단순영역과 미결정 영역으로 남겨둘 에지 영역을 구분하기 위해 사용된 영상 기울기의 임계값은 120으로 설정하였고 이것은 그림 7에서 두 번째 패턴을 나눈는 기준이 되었다.</p> <p>그림 13은 기존 수리형태학 방법과 제안된 방법을 "Lena" 영상에 적용한 실험 결과 영상들이다. 구조 요소가 너무 큰 경우 그림 13(b),(c)와 같이 화소의 밝기가 비슷한 "Lena" 모자와 뒤 배경 영역에 대해서는 영상을 분할하지 못한다는 것을 알 수 있다. 그러나 제안된 방법을 적용한 경우 화소의 밝기 값이 비슷한 영역에 대해서도 영상을 잘 분할하였으며, "Lena" 모자의 깃털 부분에 해당하는 질감 영역을 하나의 큰 영역으로 분리하였다. 그림 14는 "Claire" 영상에 대해 실험한 결과 영상이다. "Claire" 영상의 경우 구조 요소가 커짐에 따라 머리와 얼굴부분이 비교적 큰 영역으로 분할되었으나 아직 분할된 결과가 단순해지지는 못했다. 그러나 제안된 방법을 적용한 경우 머리 부분과 얼굴 부분을 질감 영역으로 간주하였기 때문에 기존의 방법보다 분할 결과가 우수함을 확인할 수 있었다.</p> <table border><caption>표 3. "Lena" 영상에 대한 영역 분할의 개수</caption> <tbody><tr><td></td><td>적용 SE</td><td>분할된 영역의 개수</td></tr><tr><td>그림 13 (a)</td><td>3x3</td><td>234</td></tr><tr><td>그림 13 (b)</td><td>5x5</td><td>89</td></tr><tr><td>그림 13 (c)</td><td>7x7</td><td>44</td></tr><tr><td>그림 13 (d)</td><td>Selective</td><td>51</td></tr></tbody></table> <p>표 3과 표 4는 각각 "Lena" 영상과 "Claire" 영상에 대해 모의 실험한 결과를 분할된 영역의 수로 나타낸 것이다. 본 논문에서 제안된 방법으로 수행한 경우 기존의 방법보다 분할 성능이 우수함을 표 3과 표 4를 통해 확인할 수 있었다.</p>
[ "표3. 적용SE가 3x3일때, 분할된 영역의 개수는 얼마인가요?", "그림 13(c)에 적용SE가 7x7일때, 분할된 영역의 개수는 얼마인가요?", "그림 13(b)에 적용SE가 5x5일때, 분할된 영역의 개수는 얼마인가요?", "그림 13(d)에 적용SE가 Selective일때, 분할된 영역의 개수는 얼마인가요?", "논문에서 제안한 기법의 성능평가 과정에서 단순영역과 미결정 영역으로 남겨둘 에지 영역 구분은 어떻게 하였나?", "어떻게 단순영역과 미결정 영역으로 남겨둘 에지 영역을 구분을 성능평가 과정에서 진행하였나요?" ]
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인공물ED
캐비티 공진기를 이용한 반고체 상태 물질의 복소 비유전율 측정 방법
<h1>Ⅳ. 측정 결과</h1> <p>본 논문에서는 공기, 증류수 그리고 \( 0.9 \% \) 식염수를 견본으로 사용하였다. 공기는 오차를 보정하기 위해 사용되었다. 증류수와 \( 0.9 \% \) 식염수는 각각의 복소 비유전율을 측정하여 Cole-Cole Equation을 통해 구한 이론값과 비교하였다.</p> <p>실험은 그림 6과 같이 캐비티 공진기를 회로망 분석기와 연결한다. 복소 비유전율을 알고 싶은 견본을 Ground 판이 깔린 비커 안에 놓고 비커를 움직여서 Ground 판과 캐비티 공진기를 접지시킨다. 접지가 되면 회로망 분석기로 공진 주파수를 측정하고, 이를 이용하여 복소 비유전율을 계산할 수 있다.</p> <p>실험에는 표 1 과 같이 부피가 다른 2 가지 캐비티를 사용하였다.</p> <p>각각의 캐비티는 모두 TE101 Mode를 형성하며, 1번 캐비티의 경우, 공기일 때 공진 주파수가 \( 10.61 \mathrm{GHz}, \) 2번 캐비티의 경우는 \( 10.675 \mathrm{GHz} \) 로 측정되었다.</p> <p>그림 7은 실제 실험 사진이며, 그림 8은 제작된 캐비티 구조를 보여준다. 그림 9는 1번 캐비티로 공기와 증류수를 견본으로 선택하였을 때 \( S_{11} \) 을 측정한 결과이다. 견본이 공기일 때 공진 주파수는 \( 10.61 \mathrm{GHz} \), 증류수일 때 공진 주파수는 \( 1.17 \mathrm{GHz} \) 로 측정되었다. 측정한 정보를 바탕으로 식 (2)를 이용하여 복소 비유전율의 실수 부분 \( \varepsilon_{r}{ }^{\prime} \) 를 얻고 Critical-Points Method를 통해 유전손실을 구하였다. 이 과정을 견본만 \( 0.9 \% \) 식염수로 바꿔서 반복하였으며, 다른 부피를 가진 캐비티로 위와 같은 방법으로 측정을 했다, 그 결과를 표 2에 나타내었다.</p> <p>\( \varepsilon_{r}^{\prime} \) 의 경우, 최소 \( 0.1 \) 에서 최대 \( 0.84 \) 의 오차를 보이며, RMS(Root-Mean-Square) 에러는 \( 0.42 \% \), 그리고 유전손실은 최소 \( 0.001 \) 에서 최대 \( 0.007 \) 의 오차, RMS 에러는 \( 0.006 \) \( \% \) 으로 작은 수치를 보인다.</p> <table border><caption>표 2. 액체 물질 측정 결과</caption> <tbody><tr><td>견본</td><td>번호</td><td>공진 주파수</td><td>이론<p>\( \mathcal{E}_{r}^{\prime} \)</p></td><td>이론<p>\( \tan \delta \)</p></td><td>측정<p>\( \mathcal{E}_{r}^{\prime} \)</p></td><td>측정<p>\( \tan \delta \)</p></td></tr><tr><td rowspan=2>증류수</td><td>1</td><td>1.17 GHz</td><td>80.21</td><td>0.072</td><td>80.11</td><td>0.079</td></tr><tr><td>2</td><td>1.11 GHz</td><td>78.06</td><td>0.061</td><td>78.9</td><td>0.060</td></tr><tr><td rowspan=2>0.9 % 식염수</td><td>1</td><td>1.20 GHz</td><td>75.58</td><td>0.358</td><td>75.62</td><td>0.362</td></tr><tr><td>2</td><td>1.23 GHz</td><td>75.5</td><td>0.341</td><td>75.55</td><td>0.332</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 반고체 물질 측정 결과</caption> <tbody><tr><td>견본</td><td>측정 방법</td><td>공진 주파수</td><td>측정<p>\( \mathcal{E}_{r}^{\prime} \)</p></td><td>측정<p>\( \tan \delta \)</p></td></tr><tr><td rowspan=2>케찹</td><td>동축선</td><td rowspan=2>1.36GHz</td><td>58.2</td><td>0.706</td></tr><tr><td>캐비티</td><td>57.07</td><td>0.69</td></tr><tr><td rowspan=2>고추장</td><td>동축선</td><td rowspan=2>2.13GHz</td><td>22.57</td><td>0.759</td></tr><tr><td>캐비티</td><td>23.09</td><td>0.731</td></tr></tbody></table> <p>표 3은 견본만 반고체 상태 물질로 바꾸어 실험을 진행하였을 때 결과를 보여준다. 반고체 상태 물질의 복소 비유전율은 이론값이 없기 때문에 개방 단말 동축선을 이용한 복소 비유전율 측정 방법을 사용하여 비유전율을 측정한 결과와 비교를 하였다.</p> <p>비유전율 \( \varepsilon_{r}^{\prime} \) 의 오차는 \( 0.48,0.73 \), 유전손실의 오차는 \( 0.016,0.028 \) 를 가진다. 두 가지 방법으로 측정한 결과가 유사함을 보아, 제작된 캐비티 구조로도 반고체 상태 물질의 유전율을 측정할 수 있다는 것을 알 수 있었다.</p>
[ "반고체 물질 측정 결과에서 고추장의 동축선의 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐야?", "액체 물질 측정 결과 증류수1번의 공진 주파수는 얼마야?", "표2에서 증류수2번의 공진주파수는 뭐야?", "표2의 측정결과에서 0.9 % 식염수1번의 이론\\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 얼마지?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 이론\\( \\tan \\delta \\)는 뭐지?", "표2의 측정결과에서 0.9 % 식염수1번의 공진주파수는 얼마지?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 공진주파수는 뭐지?", "표2에서 증류수2번의 이론 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐야?", "반고체 고추장을 캐비티 측정방법으로 측정했을때의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 얼마야?", "반고체 물질 측정 결과에서 케찹의 동축선의 공진주파수는 뭐야?", "액체 물질 측정 결과 증류수1번의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 얼마야?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 이론 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐지?", "액체 물질 측정 결과 증류수1번의 이론\\( \\tan \\delta \\)는 얼마야?", "액체 물질 측정 결과 증류수1번의 측정\\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 얼마야?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 이론 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐지?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 뭐지?", "표2의 측정결과에서 0.9 % 식염수1번의 측정\\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 얼마지?", "표2에서 증류수2번의 이론\\( \\tan \\delta \\)는 뭐야?", "표2에서 증류수2번의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 뭐야?", "표2에서 증류수2번의 측정\\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐야?", "액체물질 2번인0.9 % 식염수의 측정\\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 뭐지?", "표2의 측정결과에서 0.9 % 식염수1번의 이론\\( \\tan \\delta \\)는 얼마지?", "표2의 측정결과에서 0.9 % 식염수1번의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 얼마지?", "반고체 물질 측정 결과에서 동축선 방법으로 케찹을 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)측정했을때의 값은 얼마야?", "표3에서 캐비티 측정방법으로 케찹을 측정했을때의 공진 주파수는 얼마야?", "표3의 고주장이란 반고체물질을 캐비티측정방법으로 측정하였을때 공진 주파수의 값은 얼마지?", "반고체 물질 측정 결과에서 캐비티 방법으로 케찹을 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)측정했을때의 값은 얼마야?", "반고체 고추장을 동축선 측정방법으로 측정했을때의 공진주파수는 얼마야?", "표3에서 캐비티 측정방법으로 고추장을 측정했을때의 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 얼마야?", "반고체 물질 측정 결과에서 캐비티 방법으로 케찹을측정\\( \\tan \\delta \\)측정했을때의 값은 얼마야?", "표3의 케찹이란 반고체물질을 동축선측정방법으로 측정하였을때 측정\\( \\tan \\delta \\)의 값은 얼마지?", "반고체 물질 측정 결과에서 고추장의 동축선의 측정\\( \\tan \\delta \\)는 뭐야?", "액체 물질 측정 결과 증류수1번의 이론 \\( \\mathcal{E}_{r}^{\\prime} \\)는 얼마야?" ]
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인공물ED
ZnO양자점 기반 센서의 초고감도 수소 검지 특성
<h1>1. 서 론</h1><p>최근 전 세계적으로 수소차, 수소충전소, 연료전지의 사용 규모 증가가 예상되고 있다. 그런데, 수소의 특성상, 공기 중에서 수소 가스의 농도가 \(4 \sim\ 75 \% \) 로 혼합되어진 상태에서 \( 20 \mu \mathrm{J} \) 이상의 스파크나 표면온도가 \( 135^{\circ} \mathrm{C} \) 이상인 물체를 만나면 발화되어 폭발하는 것으로 알려져 있기 때문에, 수소 활용의 전 영역에서 안전관리를 위한 펼수 부품인 수소 센서 역시 사용 규모가 증가될 것으로 전망된다.</p><p>또한, 최근 국내 전력용 변압기 고장에 의한 사고 발생이 빈번해 지면서 정전으로 인한 경제적 손실이 막대하므로, 변압기 사용의 신뢰성 향상과 고장 예방을 위한 변압기 절연유 가스 분석을 통한 변압기 진단의 중요성이 점점 증대되고 있다. 변압기 절연유 가스 중 수소는 절연유가 도전관계에서의 국부 과열에 의해 \( 150^{\circ} \mathrm{C} \) 이상 가열되면 지속적으로 방출되기 시작하고, 아크나 부분 방전 등과 같은 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \) 이상으로 가열된 경우에도 고농도의 수소가 방출되어, \( 400 \mathrm{ppm} \) 이상 방출된 경우 주의가 필요한 상황이 된다. 이처럼 변압기의 안전한 사용을 위해 절연유 중 수소 검지는 중요한 이슈가 되고 있다. 그 외에도 최근 국민의 건강에 대한 관심이 증가함에 따라, 호기 가스 분석을 통한 비침습적 질병진단법에 대한 연구가 증가하고 있다. 특히, 호기 수소는 장내 미생물에 의한 비만 세균 및 장내 질환과 관련된 바이오 마커로서 정상인의 경우 \( 2 \mathrm{ppm} \) 의 수소를 방출하나, 예를 들어 탄수화물 흡수 장애를 겪는 환자의 경우 \( 10 \mathrm{ppm} \)이상의 수소를 방출한다. 이와 같이 다양한 분야에서 수소 검지가 중요한 이슈가 되고 있고 그에 따라 고감도의 수소 센서 개발이 요구되고 있다.</p><p>수소 이용 계통에 사용되는 누설 수소 센서의 경우 대부분 수입에 의존하고 있으며, 변압기 절연유 진단 가스와 호기 가스 분석을 위해서는 가스 크로마토 그라피(Gas chromatography)법을 이용한 분석이 주로 진행되고 있으나 대형 및 고가의 장비가 사용된다. 안전한 수소의 사용을 위하여 촉매 기반, 열 전도도 기반, 전기화학 기반, 저항 기반, 물리 기반, 파동 기반, 그리고 기타 방법 등의 다양한 수소 검지 기술이 연구되고 있다. 또한, 고감도 수소 센서를 활용한 휴대가 가능하고 저렴한 수소가스 분석장비 개발을 위해, 선택적 검지와 장기 안정성 측면에서 문제가 되고 있지만, 고감도 특성을 갖고, 나노 구조의 제조가 용이하며, 저렴한 금속 산화물 반도체 물질을 기반으로 하는 센서 개발이 활발히 진행되고 있다.</p><p>금속 산화물 반도체 센싱 물질 중 ZnO 는 저렴하고 제조가 용이하며 화학적◦열적 안정성을 갖고 있기 때문에 다양한 종류의 유해가스를 검지 하기 위한 물질로 많이 연구되어왔다. 본 연구에서는 ZnO를 기반으로 하여, 1) 나노 입자의 크기 조절, 2) 전자 공여(Electron donor) 원자 도핑, 3) Pt 촉매 나노 입자 추가, 4) 이온 반경이 다른 원자 도핑에 따른 수소 검지 성능 효과를 조사하였고, 물질의 물리적, 화학적 특성 변화를 조사하여 검지 성능 차이의 원인을 분석하였다.</p>
[ "수소 활용의 전 영역에서 안전관리를 위한 펼수 부품인 수소 센서가 필요한 이유는 무엇인가?", "변압기 사용의 신뢰성 향상과 고장 예방을 위한 변압기 절연유 가스 분석을 통한 변압기 진단의 중요성이 점점 증대되고 있는 이유는 무엇인다?", "변압기의 안전한 사용을 위해 절연유 중 무엇이 중요한 이슈가 되고 있는가?", "최근 국민의 건강에 대한 관심이 증가함에 따라, 호기 가스 분석을 통한 무슨 진단법에 대한 연구가 진행중인가?", "장내 미생물에 의한 비만 세균 및 장내 질환과 관련된 바이오 마커는 무엇인가?", "호기 수소는 장내 미생물에 의한 비만 세균 및 장내 질환과 관련된 바이오 마커로서 정상인의 경우 얼마의 수소를 방출하는가?", "호기 수소는 탄수화물 흡수 장애를 겪는 환자의 경우 얼마의 수소를 방출하는가?", "수소 이용 계통에 사용되는 수소 센서는 무엇인가?", "변압기 절연유 진단 가스와 호기 가스 분석을 위해 사용되는 방식은 무엇인가?", "안전한 수소 사용을 위한 다양한 수소 검지 기술에는 무엇이 있는가?", "선택적 검지와 장기 안정성 측면에서 문제가 되고 있는 이유는 무엇인가?", "수소의 특성은 무엇인가?", "변압기 절연유 가스 중 수소는 절연유가 도전관계에서의 국부 과열에 의해 \\( 150^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이상 가열되면 지속적으로 방출되기 시작하고, 아크나 부분 방전 등과 같은 \\( 1000^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 이상으로 가열된 경우에도 고농도의 수소가 방출되기 때문에 얼마 이상 방출된 경우 주의가 필요한가?", "금속 산화물 반도체 센싱 물질 중 저렴하고 제조가 용이하며 화학적◦열적 안정성을 갖고 있기 때문에 다양한 종류의 유해가스를 검지 하기 위한 물질로 많이 연구되고 있는 물질은 무엇인가?", "ZnO를 기반으로 하여 어떠한 연구들을 진행하였는가?" ]
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인공물ED
ZnO양자점 기반 센서의 초고감도 수소 검지 특성
<h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1. ZnO nanoparticles 합성</h2><p>도핑되지 않은 ZnO nanoparticles ZnO nanoparticles (ZO NP) 및 Al-doped ZnOnanoparticles (AZO NP)는 선행 논문에 자세하게 묘사된 수열법을 이용하여 합성하였다. AZO NP의 합성에서, 도핑된 Al의 농도는 \( 1 \mathrm{at} \% \) 로 유지하고, 수열 반응 후 합성 생성물을 원심 분리기로 포집하고, 메탄올을 이용해 세척하였다. 이어서 \( 90^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 60 분 건조시키고, \( \mathrm{H}_{2} \) 분위기에서 \( 350^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 30 분 어닐링하였다.</p><p>AZO NP 표면에 Pt NP가 분포된 Pt-AZO NP를 합성하기 위해, 교반기 내부에 AZO NP를 넣고 DC 마그네트론 스퍼터링 장비를 이용하여 \( 6\sim\ 7 \mathrm{~nm} / \mathrm{min} \) 의 증착률로 2 분동안 Pt 를 코팅하였다. AZO 분말은 회전 임펠러를 활용하여 언속적으로 교반시킴으로서, Pt NP를 AZO NP의 표면에 균일하게 코팅할 수 있었다.</p><h2>2.2. ZnO quantum dots 의 합성</h2><p>도핑되지 않은ZnO quantum dots (ZO QD) 및 Al 및 In이 도핑된 ZnO quantum dots (각각 AZO QD 및 IZO QD)은 선행 논문에 자세하게 묘사된 습식 화학법을 이용하여 합성하였다. 먼저 Zinc acetate dihydrate \( \left(\mathrm{Zn}\left(\mathrm{CH}_{3} \mathrm{COO}\right)_{2} \cdot 2 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}\right. \), Sigma Aldrich) 를 N, N-Dimethylmethanamide \( \left(\mathrm{C}_{3} \mathrm{H}_{7} \mathrm{NO}, \mathrm{DMF}\right) \) 에 용해시켜 \(0.1 \mathrm{M}\) ZnO 전구체 용액을 제조하고, 메탄올에 \( 30^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1 시간 교반을 통해 \( 0.3 \mathrm{M}\) tetramethylammonium hydroxide solution \( \left(\left(\mathrm{CH}_{3}\right) 4 \mathrm{NOH}\cdot 5 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}\right. \), TMAH, Sigma Aldrich)과 혼합하였다. 혼합 후 부유하고 있는 나노 입자를 원심 분리하고 아세톤을 사용하여 세정하였다. 최종 ZnO QD는 메탄올에 분산시켰다. Al 및 In 이 도핑된 ZnO QD 를 합성하기 위해, Al 전구체 (Al \( \left(\mathrm{O}_{2} \mathrm{CCH}_{3}\right)_{3} \), Alfa Aesar) 및 In 전구체 \( \left(\mathrm{InCl}_{3}\right. \), Sigma Aldrich)를 Zn 전구체 용액에 \(1at \%\) 도핑 농도가 되게 첨가하여 AZO 및 IZO QD를 얻었다.</p>
[ "AZO NP 표면에 Pt NP가 분포된 Pt-AZO NP를 합성하기 위해, 교반기 내부에는 어떤 것을 넣는가?", "수열 반응 후 합성 생성물을 원심 분리기로 포집한 뒤 어떤 방법을 통하여 세척을 하였는가?", "AZO NP의 합성에서, 도핑된 Al의 농도는 몇 %로 유지를 하여야 되는가?", "합성 생성물을 원심 분리기로 포집 후 메탄올을 이용해 세척한 뒤 90도에서 60분 건조, 350도에서 30분 작업을 한다 이 작업은 어떤 작업인가?", "AZO 분말은 어떤 방식을 활용하여 언속적으로 교반시킴으로, Pt NP를 AZO NP의 표면에 균일하게 코팅을 하는가?", "회전 임펠러를 활용하여 언속적으로 교반시켜, Pt NP를 AZO NP의 표면에 균일하게 코팅을 할 수 있는 분말의 이름은 무엇인가?", "Pt NP를 어디 표면에 균일하게 코팅을 할 수 있는가?", "0.1 \\mathrm{M}0.1M ZnO 전구체 용액은 어떤 약품을 통해 몇도에서 몇시간 교반을 해야만 0.3 \\mathrm{M}0.3M tetramethylammonium hydroxide solution \\left(\\left(\\mathrm{CH}_{3}\\right) 4 \\mathrm{NOH}\\cdot 5 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O}\\right.((CH 3 ​ )4NOH⋅5H 2 ​ O, TMAH, Sigma Aldrich)과 혼합을 할 수 있는가?", "Zinc acetate dihydrate \\left(\\mathrm{Zn}\\left(\\mathrm{CH}_{3} \\mathrm{COO}\\right)_{2} \\cdot 2 \\mathrm{H}_{2} \\mathrm{O}\\right.(Zn(CH 3 ​ COO) 2 ​ ⋅2H 2 ​ O, Sigma Aldrich) 를 N, N-Dimethylmethanamide \\left(\\mathrm{C}_{3} \\mathrm{H}_{7} \\mathrm{NO}, \\mathrm{DMF}\\right)(C 3 ​ H 7 ​ NO,DMF) 에 용해시킬 때 어떤 것이 제조되는가?", "혼합 후에는 어떤 것을 원심 분리 하는가?", "최종 ZnO QD를 어디에 분산시켰나?", "나노입자를 원심 분리하고 무엇을 통해 세정을 할 수 있나?", "Al 및 In 이 도핑된 ZnO QD 를 합성하기 위하여 In 전구체 \\left(\\mathrm{InCl}_{3}\\right.(InCl 3 ​ , Sigma Aldrich) 및 Zn 전구체를 Al 전구체 (Al \\( \\left(\\mathrm{O}_{2} \\mathrm{CCH}_{3}\\right)_{3} \\), Alfa Aesar)에 도핑 농도가 되게 첨가하였는가?", "Al 전구체 (Al \\left(\\mathrm{O}_{2} \\mathrm{CCH}_{3}\\right)_{3}(O 2 ​ CCH 3 ​ ) 3 ​ , Alfa Aesar) 및 In 전구체 \\left(\\mathrm{InCl}_{3}\\right.(InCl 3 ​ , Sigma Aldrich)를 Zn 전구체 용액을 첨가할 때 Zn 전구체 용액의 농도는 몇 %농도여야는가?", "AZO 및 IZO QD를 얻기 위하여 l 전구체 (Al \\( \\left(\\mathrm{O}_{2} \\mathrm{CCH}_{3}\\right)_{3} \\), Alfa Aesar) 및 In 전구체 \\( \\left(\\mathrm{InCl}_{3}\\right. \\), Sigma Aldrich)를 어떤 용액에 도핑 농도가 되게 첨가를 하였는가?", "DC 마그네트론 스퍼터링 장비를 이용하여 몇 nm/min 의 증착률로 2 분동안 Pt 를 코팅을 하는가?", "0.1M ZnO 전구체 용액을 제조할 때 무엇을 N, N-Dimethylmethanamide \\left(\\mathrm{C}_{3} \\mathrm{H}_{7} \\mathrm{NO}, \\mathrm{DMF}\\right)(C 3 ​ H 7 ​ NO,DMF) 에 용해시켜에 용해시키는가?", "최종적으로 어떤 것을 메탄올에 분산을 시키는가?", "혼합 후 부유하고 있는 나노입자는 어떤 방식을 통해야만 분리가 되는가?", "교반기 내부에 AZO NP를 넣은 뒤에는 어떤 장비를 이용하며 2분동안 Pt 를 코팅하는가?" ]
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ZnO양자점 기반 센서의 초고감도 수소 검지 특성
<h1>4. 결론</h1><p>안전 문제의 이슈 중에서, 수소 활용계통에서의 누출 수소검지와 변압기 진단을 위한 절연유 중 수소 검지, 그리고 건강한 장 상태를 유지하기 위한 헬스케어 분야에서, 비침습적질병 진단법인 호기 수소 검지의 관심이 증가함에 따라 고감도 수소 센서 수요도 증가할 것으로 전망된다. 본 연구에서는저렴하고, 제조가 용이하며, 화학적 및 열적 안정성을 갖은ZnO기반의 수소 센서를 다양한 제어법을 이용하여 제조하여수소 \(10\mathrm{ ppm}\) 에 대한 검지 성능을 조사하였다. 1) 나노 입자의 크기 조절 \( (\sim 25 \mathrm{~nm} \rightarrow \sim\ 4 \mathrm{~nm})\), 2) 전자 공여 원자 도광 \( \left.\left(\mathrm{Al}^{3+}, \mathrm{In}^{3+} \rightarrow \mathrm{Zn}^{2+}\right), 3\right) \mathrm{Pt} \) 촉매 나노 입자 추가 (Pt 나노입자 \( (2 \mathrm{~nm}) \) 의 표면 도포), 4)이온 반경이 다른 원자 \( \left(\mathrm{Al}^{3+}\right. \)= \(0.53\mathrm{A}\), \(\mathrm{In}^{3+}=0.81\mathrm{A}\))도핑으로 제조된 다양한 ZnO 기반 센서 중, 작은 입자 크기를 갖는 \(\mathrm{In}^{3+}\)가 도핑된 ZnO 양자점이 가장 높은 반응성을 보였다. 물리적 및 화학적 물질 특성 분석결과,증가된 산소 결핍 양, 광학적 밴드갭, 비표면적의 시너지 효과에 의한 것으로 설명되었다.</p>
[ "ZnO기반의 수소 센서는 제조가 용이하지?", "제조가 ZnO기반의 수소 센서는 쉽게 만들지", "호기 수소 검지는 침습적 질병 진단법에 속하지?", "호기 수소 검지는 침습적 질병 진단법에 해당해", "ZnO기반의 수소 센서는 화학적 및 열적 안정성을 가지고 있지?", "ZnO기반의 수소 센서는 가격이 높게 형성되어 있지?", "본 연구에서 어떤 이온을 도핑했을 때 ZnO 양자점이 가장 높은 반응성을 보였니?", "본 연구에서는 \\(\\mathrm{Al}^{3+}\\)가 도핑된 ZnO 양자점이 가장 높은 반응성을 보였지?", "본 연구에서 수소 센서의 성능을 조사할 때 사용된 수소의 농도의 몇이야?", "본 연구에서는 3가 양이온을 도핑했지?", "3가 양이온을 본 연구에서는 도핑했어" ]
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ZnO양자점 기반 센서의 초고감도 수소 검지 특성
<h2>2.3. 표면 특성과 입자 크기 분석</h2><p>합성된 ZnO NP 및 QD의 결정 구조는 Cu Kα 방사선에 의한 X-선 회절장치 (X-ray diffraction (XRD), Ultima IV / ME200DX, Rigaku)로 분석하였고, 입자의 형태 및 크기는 투과 전자 현미경 (Transmission electron microscope (TEM), JEOL JEMARM 200 F)으로 분석하였다. 또한, 표면의 원소분석을 X-선광전자 분광법 (X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), K-alphaThermo VG)을 이용하여 수행하였다. 샘플의 전자 구조 분석을 위해 \( 200 \sim\ 800 \mathrm{~nm} \) 파장 영역에서 자외선-가시 광선 분광법 (Ultraviolet-visible spectroscopy (UV-vis), V650 JASCO)을 사용하였다. 합성된 ZnO NP 및 QD입자의 비표면적은 질소 흡착 -탈착 법에 의해 구헸는데, Brunauer-Emmett-Teller (BET) 법을 이용하였다.</p><h2>2.4. 센서 소자 제작 방법</h2><p>센서 소자는 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 기판 \( (8.5 \mathrm{~mm} \times 8.5 \mathrm{~mm}) \) 위에 \( 10 \mu \mathrm{m} \) 간격의 깍지형으로 교차되어 있는 Pt 전극 위에 제조하였다. Pt 층은 \( 100 \mathrm{~nm} \) 두께로 하였고, Pt가 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 기판에 접착이 잘 되도록 Cr 중간층을 \( 20 \mathrm{~nm} \) 증착하였다.ZnO NP 센서 소자 제작을 위해, ZnO NP 를 \( \alpha \)-terpineol 접착제와 섞어 교차형 Pt 전극 위에 도포하고, \( 300{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1 시간 건조시킨 후 이어서 \( 600^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1 시간 어닐링 하였다. ZnO QD센서 소자 제작을 위해서는 ZnO QD 용액을 Pt 전극 위에 수 방울 떨어뜨리고 \( 90^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 건조시키고, \( 600^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 30 분 어닐링 하였다. 이 열처리 과정 동안, 잔류하고 있는 접착 용제가 제거되고 센서는 안정성이 향상된다.</p><h2>2.5. 가스 검지 측정 방법</h2><p>가스 검지 측정은 질량 유량 제어기 (MFCs)를 갖춘 튜브 퍼니스 챔버 내부에서 실시되었다. 수소 농도는 MFC 의 가스 유량을 변화시킴으로써 공기 기반 (Air-balanced) 및 질소 기반 \( \left(\mathrm{N}_{2}\right. \)-balanced) 에서 조정되었다. ZnO NP 및 ZnO QD 의 검지 특성은 전류 공급장치 (Keithley 6220)와 나노 전압게 (Keithley 2182가 장착된 시스템을 사용하여 측정되었다. \( 10 \mathrm{nA} \) 의 정전류가 1 초 간격으로 공급되었고, 센서의 작동 온도는 튜브 퍼니스의 온도 컨트롤러로 제어되었다. 수소 가스 검지 측정은 \(100 \sim\ 550^{\circ} \mathrm{C} \) 범위의 다양한 작동 온도 영역에서 수소 농도 \( 10\mathrm{ppm} \) 에 대해 테스트되었다.</p>
[ "샘플의 전자 구조 분석을 위해 자외선-가시 광선 분광법을 \\( 900 \\sim\\ 1000 \\mathrm{~nm} \\) 파장 영역에서 사용했지?", "ZnO NP 센서 소자 제작을 위해, ZnO NP를 무슨 접착제와 혼합했어?", "ZnO NP 센서 소자와 ZnO QD센서 소자 중 어닐링 시간이 더 긴 것은 뭐야?", "합성된 ZnO NP 및 QD의 결정 구조는 Cu Kα 방사선에 의한 무엇으로 분석했어?", "가스 검지 측정은 어디에서 실시 되었어?", "합성된 ZnO NP 및 QD 입자의 형태 및 크기 분석할 때 사용한 것은 뭐야?", "Pt 층의 두께는 몇 \\(\\mathrm{~nm} \\)야?", "ZnO NP 센서 소자 제작을 위해, 얼마의 온도에서 건조 과정을 거쳤어?", "수소 농도는 몇 \\(\\mathrm{ppm} \\) 으로 테스트 했어?", "합성된 ZnO NP 및 QD의 결정 구조는 투과 전자 현미경으로 분석했지?", "ZnO QD센서 소자 제작할 때, ZnO QD 용액을 Pt 전극 위에 수 방울 떨어트린 후, \\( 180^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 에서 열처리 과정을 먼저 거쳤지?", "표면의 원소분석을 위해 사용한 방법은 뭐야?", "남아있는 접착 용제가 제거되고 센서의 안정성이 향상되는 과정은 뭐야?", "수소 가스 검지 측정할 때, 수소 농도 \\( 10\\mathrm{ppm} \\)에 대해 \\(600 \\sim\\ 650^{\\circ} \\mathrm{C} \\)의 범위를 가지는 온도 영역에서 테스트를 실시했어?", "센서 소자는 \\( \\mathrm{SiO}_{2} \\) 기판 위에 \\( 15 \\mu \\mathrm{m} \\) 간격의 전극 위에 제조되었어?" ]
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제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h2>3. 사례연구</h2><p>본 절에서는 2절에서 소개한 신재생 발전 자원 공급능력 추정 방법을 제주 전력계통 데이터에 적용하여 분석한 내용을 기술한다. 사례연구를 위해 사용된 데이터는 2010년부터 2017년까지 8년 간의 제주 전력계통 발전단 출력 데이터와 신재생 발전 자원 출력 데이터이다.</p><p>PPCF 방법을 적용하기 제주 피크시간을 분석해 보았다. 8년간 제주도 일별 피크수요시간은 그림에서처럼 19시~21시 사이에 가장 많이 발생한다.</p><p>연도별로 일별 19시~21시 전력수요 피크시간 기간의 이용률을 이용한 신재생 발전 자원의 공급능력인 실효용량을 추정하여 표 3과 같다. 연도별로 신재생 발전 자원의 설비용량은 꾸준히 증가하고 있으나 공급능력은 \( 14 \% \sim 24 \% \)사이에 존재한다. 그림4와 같이 월별로 PPCF를 분석해 보면 여름철에 신재생 발전 자원의 공급능력이 줄어들고 겨울철에 높아짐을 확인할 수 있으며 이는 제주 신재생 발전 자원의 구성이 풍력 위주로 구성되어 있기 때문이다.</p><table border><caption>표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량</caption><tbody><tr><td>Year</td><td>Installed Capacity (\(\mathrm{MW}\))</td><td>Capacity Value (\(\mathrm{MW}\))</td><td>Capacity Value (\(\%\))</td></tr><tr><td>2010</td><td>93.6</td><td>19.0</td><td>20.3</td></tr><tr><td>2011</td><td>95.2</td><td>21.9</td><td>23.0</td></tr><tr><td>2012</td><td>112.0</td><td>22.3</td><td>19.8</td></tr><tr><td>2013</td><td>124.2</td><td>29.4</td><td>23.7</td></tr><tr><td>2014</td><td>204.4</td><td>29.5</td><td>14.4</td></tr><tr><td>2015</td><td>295.7</td><td>42.7</td><td>14.4</td></tr><tr><td>2016</td><td>363.2</td><td>61.7</td><td>17.0</td></tr><tr><td>2017</td><td>397.6</td><td>73.9</td><td>18.6</td></tr></tbody></table><p>ELCC 방법의 경우 앞 절에서 설명한 절차와 같이 발전기별 고장정정지율을 알아야 공급용량별 고장확률을 계산할 수 있다. 발전기 고장정지율의 경우 정보가 공개되어 있지 않기 때문에 본 논문에서 \( 1 \% \sim 4 \% \) 사이의 값으로 2017년 제주 ELCC을 추정해 보았으며 결과는 표4와 같다. 참고로 LOLE는 국내 신뢰도 기준인 \( 0.3 \mathrm{day} / \mathrm{year} \)를 적용하였다. 표 4에서 확인할 수 있듯이 발전기 고장정지율이 낮아짐에도 신재생 발전기 공급능력이 선형적으로 증가하지 않는 것은 발전기 출력이 비선형적인 조합으로 되어있기 때문이다. 또한 PPCF의 사례연구 결과와 비교 시 ELCC가 신재생 발전 자원의 공급 능력을 더 보수적으로 추정한다. 이는 발전기기의 고장정지율이 고려되기 때문이다. 또한 제 8차 전력 수급기본계획 내용과 비교 시 ELCC 방법의 사례 연구 결과가 유사함을 확인할 수 있었다.</p><p>표 5는 고장정지율을 \( 1.5 \% \)으로 고정하고 연도별로 신재생 발전 자원의 공급능력을 추정한 결과이다. 연도별로 PPCF와 비교했을 때 표3과 같이 신재생 발전 자원의 공급능력이 더 보수적으로 계산되었으며 설비용량의 증가에 실효공급능력이 비례하여 증가하지 않음을 확인할 수 있었다.</p>
[ "표 5는 고장정지율을 몇 \\( \\% \\)으로 고정하고 연도별로 신재생 발전 자원의 공급능력을 추정한 결과인가?", "무엇을 \\( 1.5 \\% \\)으로 고정하고 연도별로 신재생 발전 자원의 공급능력을 추정한 결과인가?", "표 4에서 확인할 수 있듯이 발전기 고장정지율이 낮아짐에도 신재생 발전기 공급능력이 선형적으로 증가하지 않는 것은 왜 그런것인가?", "발전기 고장정지율의 경우 정보가 공개되어 있지 않기 때문에 본 논문에서 \\( 1 \\% \\sim 4 \\% \\) 사이의 값으로 2017년 제주 ELCC을 추정해 보았으며 결과는 표4와 같나?", "공급용량별 고장확률을 계산하려면 어떻게해야 하나?", "참고로 LOLE는 국내 신뢰도 기준인 얼마의 \\( \\mathrm{day} / \\mathrm{year} \\)를 적용하였나?", "국내 신뢰도 기준인 \\( 0.3 \\mathrm{day} / \\mathrm{year} \\)를 적용한 곳은 어디인가?", "ELCC 방법의 경우 앞 절에서 설명한 절차와 같이 발전기별 고장정정지율을 알아야 무엇을 할 수 있는가?", "제 10차 전력 수급기본계획 내용과 비교 시 ELCC 방법의 사례 연구 결과가 유사함을 확인할 수 있었나?", "PPCF 방법을 적용하기 제주 피크시간을 분석해 보았다. PPCF 방법을 적용하기 제주 피크시간을 분석해 보았다. 8년간 제주도 일별 피크수요시간은 그림에서처럼 언제 가장 많이 발생하는가?", "제주 피크시간을 분석할 때 어떤 방법으로 적용했나?", "사례연구를 위해 사용된 데이터는 언제부터 언제까지 제주 전력계통 발전단 출력 데이터와 신재생 발전 자원 출력 데이터인가?", "사례연구를 위해 사용된 데이터는 2010년부터 2017년까지 8년 간의 제주 전력계통 발전단 출력 데이터와 신재생 발전 자원 출력 데이터인가?", "그림4와 같이 월별로 PPCF를 분석해 보면 여름철에 무엇이 줄어드는가?", "연도별로 일별 19시~21시 전력수요 피크시간 기간의 이용률을 이용한 신재생 발전 자원의 공급능력인 실효용량을 추정하여 표 3과 같나?", "연도별로 신재생 발전 자원의 설비용량은 꾸준히 증가하고 있으나 공급능력은 \\( 12 \\% \\sim 22 \\% \\)사이에 존재하나?", "그림4와 같이 월별로 PPCF를 분석해 보면 여름철에 신재생 발전 자원의 공급능력이 줄어들고 겨울철에 높아짐을 왜 확인할 수 있는가?", "표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량에서 Capacity Value (\\(\\mathrm{MW}\\))의 가장 큰 수치는 73.9이다 이때가 언제인가?", "표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량에서 Capacity Value (\\(\\mathrm{MW}\\))의 수치가 21.9는 언제인가?", "표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량에서 2012년에 Capacity Value (\\(\\%\\))는 얼마인가?", "표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량에서 Installed Capacity (\\(\\mathrm{MW}\\))의 가장큰 수치는 무엇인가?", "표 3. PPCF를 이용한 연도별 신재생 발전 자원 실효 용량에서 Capacity Value (\\(\\mathrm{MW}\\))의 가장 작은 수치는 무엇인가?" ]
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제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>신재생 발전 자원의 경우 기존설비와 다르게 기후 환경적 요소에 의해 공급능력이 결정되기 때문에 신 재생 발전 자원의 공급능력 산정을 위해 실효 공급용량 계산이 필요하다. 본 연구에서는 신재생 발전 자원의 공급능력 추정 방법에 대한 국내외 사례조사와 국내 제주 계통의 데이터를 이용한 검증 내용을 담고 있다. 사례 연구결과 ELCC 방법이 PPCF 방법보다 신재생 발전 자원의 공급능력을 더 보수적으로 추정하며 제8차 전력수급계획의 결과와 유사함을 확인할 수 있었다. 본 논문은 신재생 발전 비율이 높은 제주계통을 별도로 신재생 발전 자원의 실효 공급능력을 추정한 것으로 기존 국내 연구와 차별성이 있다.</p>
[ "왜 신재생 발전 자원의 공급능력을 산정할 때 실효 공급용량을 계산해야 하나요?", "PPCF 방법과 ELCC 방법 중 신재생 발전 자원의 공급능력을 더 보수적으로 추정하는 방법은 무엇인가요?", "이 연구에서는 대한민국의 데이터만 사용했지?", "PPCF 방법보다 ELCC 방법이 더 제8차 전력수급계획의 결과와 유사하지?", "기존에 존재했던 대한민국의 연구 결과와 이 연구의 차별점은 무엇인가요?", "신재생 발전 자원의 공급능력은 무엇에 의해 결정되나요?" ]
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제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h1>II. 본론</h1><h2>1. 신재생 발전 자원의 공급능력</h2><p>신재생 발전 자원의 보급률 증가에 따라 신재생 발전 출력 특성인 간헐성과 변동성, 불확실성의 영향으로 전력계통 운영의 효율성과 안정성 저하의 문제가 발생하고 있다. 특히 국내 제주도와 같이 신생 발전 비율이 높은 경우에는 전력계통의 안정성 문제의 심각성이 더 높아질 가능성이 있다. 따라서 신재생 발전 자원의 정확한 공급능력 산정은 전력계통 운영의 안전성과 효율성을 개선시키기 위한 필수 요건이다.</p><p>신재생 발전 자원의 공급능력은 추정 목적에 따라 단기와 장기로 나눠진다. 단기적 공급능력은 실시간/하루/주간 단위 등으로 이뤄지는 전력계통 운영을 위해 필요한 기술이며 대표적으로 가격발전 계획, 운영발전계획, 발전기 기동정지계획 등에서 활용한다. 단기적 공급 능력의 경우, 다수의 전력계통 운영 기관에서는 신재생 발전량 예측을 통해 추정한다. 장기적 공급능력 추정은 월/연 단위 개념으로 신재생 발전 자원의 공급능력을 추정하는 것으로 발전기 유지보수계획, 송변전설비 계획, 전원 설비 계획 등에 사용된다. 신재생 발전 자원의 장기적 공급능력 추정을 위해 이용률(capacity factor) 기반의 통계적 방법과 신뢰도 기반의 확률론적 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 장기적 관점에서 신재생 발전 자원에 대한 공급능력 추정 방법에 대해 연구하였다.</p><p>신재생 발전 자원의 경우 기존설비와 다르게 기후 환경적 요소에 의해 공급능력이 결정되기 때문에 신재생발전원의 공급능력 산정을 위해 실효용량 계산이 필요하다. 일반적으로 신재생발전원의 공급능력은 피크기여도를 이용하여 아래 수식과 같이 계산할 수 있다.</p><p>공급능력 \( (M W) =\) 정격 용량\((M W) \times \) 피크기여도 \((\%)\)<caption>(1)</caption></p><p>제8차 전력수급기본계획에서는 국내 신재생 발전 자원의 정격용량과 피크기여도 관련 표1과 같은 정보를 제공한다. 제주 지역의 경우 전국 단위와 비교 시 피크기여도가 매우 낮음을 확인할 수 있으며 아쉽게도 전력수급기본계획에서는 방법론에 대한 내용은 누락되어 있다.</p><table border><caption>표 1. 국내 신재생 발전 자원 실효 용량</caption><tbody><tr><td>Year</td><td>Region</td><td>Installed Capacity (\(\mathrm{Mw}\))</td><td>Capacity Credit (\(\mathrm{Mw}\))</td><td>Capacity Factor (\(\%\))</td></tr><tr><td rowspan=2>2016</td><td>Country</td><td>9,284</td><td>2,685</td><td>28.92</td></tr><tr><td>Jeju</td><td>380</td><td>14</td><td>3.68</td></tr><tr><td rowspan=2>2017</td><td>Country</td><td>11,316</td><td>3,065</td><td>27.09</td></tr><tr><td>Jeju</td><td>405</td><td>17</td><td>4.19</td></tr></tbody></table><p>국외의 경우 신재생 발전 자원의 불활실성을 반영한 용량 개념인 capacity credit 혹은 capacity value라는 용어를 사용하여 신재생 발전 자원의 실효용량을 추정한다. Capacity credit은 전력시스템의 적정 신뢰도가 유지되면서 전력시스템에서 추가할 수 있는 부하수준(load level)으로 정의하며 산정 방법으로는 ELCC(Effective Load Carrying Capacity)방법과 이용률을 이용한 통계적 방법(PPCF, Peak-Period Capacity Factor)이 주로 사용된다. 두 방법의 장단점은 표 2와 같다. ELCC 방법은 신뢰도 기준과 발전 설비의 불확실성을 반영할 수 있기 때문에 전력시스템 운영 기준과 현실성을 반영할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이를 위해서는 발전기별 대량의 데이터가 필요하며 확률론적 방법을 구현해야하는 계산과정의 복잡성을 단점으로 갖는다. 반면에 PPCF는 계산과정이 매우 단순하여 쉽게 적용할 수 있으나 전력시스템의 현 상태를 반영하기가 어렵다.</p>
[ "어떤 영향으로 전력계통 운영의 효율성과 안정성 저하의 문제가 발생하니?", "간헐성과 변동성, 불확실성은 무엇의 특성이니?", "신재생 발전 출력 특성은 무엇인가?", "전력계통 운영의 효율성과 안정성 저하의 문제는 왜 발생하는가?", "신재생 발전 출력 특성인 간헐성과 변동성, 불확실성의 영향으로 전력계통 운영의 어떤 문제가 발생하는가?", "한국에서 신생 발전 비율이 높은 곳은 어디인가?", "신생 발전 비율이 높은 경우에는 어떻게 되는가?", "신재생 발전 자원의 정확한 공급능력 산정은 무엇의 필수 요건이니?", "전력계통 운영의 안전성과 효율성을 개선시키기 위한 필수 요건은 뭐야?", "어떤 경우에는 전력계통의 안정성 문제의 심각성이 더 높아질 가능성이 있는가?", "신재생 발전 자원의 공급능력은 무엇에 따라 단기와 장기로 나눠지는가?", "신재생 발전 자원의 경우 기존설비와 다르게 무엇에 의해 공급능력이 결정되는가?", "신재생발전원의 공급능력 산정을 위해 실효용량 계산이 필요한 이유는 무엇이지?", "피크기여도를 이용한 신재생발전원의 공급능력의 수식은 무엇인가?", "신재생발전원의 공급능력의 피크기여도를 이용한 수식은 공급능력 \\( (M W) =\\) 정격 용량\\((M W) \\times \\) 피크기여도 \\((\\%)\\)인가?", "capacity credit 혹은 capacity value라는 용어를 사용하여 무엇을 추정하니?", "apacity credit 혹은 capacity value는 무엇이지?", "capacity value는 신재생 발전 자원의 활실성을 반영한 용량 개념인가?", "Capacity credit은 어떻게 정의 하는가?", "Capacity credit의 산정방법은 무엇을 이용한 통계적 방법이 있지?", "ELCC 방법과 이용률을 이용한 통계적 방법은 무엇의 산정 방법인가?", "Effective Load Carrying Capacity의 약자는 뭐야?", "무엇이 Peak-Period Capacity Factor의 약자니?", "ELCC 방법은 어떻게 전력시스템 운영 기준과 현실성을 반영할 수 있는가?", "ELCC 방법의 단점은 무엇이니?", "무엇이 계산과정이 매우 단순하여 쉽게 적용할 수 있는 방법이니?", "2017년 제주의 신재생 발전 자원의 실효용량 몇 퍼센트일까?", "가격발전 계획, 운영발전계획, 발전기 기동정지계획 등에서 활용되는 것은 뭐야?", "전력계통 운영은 무엇으로 이루어지는가?", "단기적 공급능력은 전력계통 운영을 위해 필요한 기술인가?", "단기적 공급 능력의 경우 어디에서는 신재생 발전량 예측을 통해 추정하니?", "월/연 단위 개념으로 신재생 발전 자원의 공급능력을 추정하는 것을 무엇이라고 하는가?", "장기적 공급능력 추정은 주/월/연 단위 개념이지?", "장기적 공급능력 추정은 무엇에 사용되는가?", "장기적 공급능력 추정은 발전기 유지보수계획은 사용되는가?", "신재생 발전 자원의 장기적 공급능력 추정을 위해 이용률 기반의 통계적 방법무슨 방법이 사용되는가?", "이용률 기반의 통계적 방법과 신뢰도 기반의 확률론적 방법은 무엇을 위해 사용되니?", "확률론적 방법은 무엇을 기반으로 사용될까?", "ELCC 방법은 무엇이니?", "PPCF의 단점은 뭐야?", "2016년 제주의 신재생 발전 자원의 실효용량은 얼마인가?", "전력계통 운영의 효율성과 안정성 저하에 문제가 생기는 이유는 간헐성과 변동성, 불확실성으로 인해 생기는 문제인가?", "추정 목적의 종류에 따라 신재생 발전 자원의 공급능력은 단기와 장기로 분류되어 지는가?", "여러 곳의 전력계통 운영 기관에서는 신재생 발전량을 예상하여 단기적 공급 능력을 추측 하고 있는가?", "제주의 신재생 발전 자원의 실효용량이<td>17</td>인때는 언제야?", "한국 전국단위에서 2017년 신재생 발전 자원의 실효용량 얼마일까?", "2016년 한국의 전국단위의 신재생 발전 자원의 실효용량은 얼마니?" ]
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제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h1>요 약</h1><p>신재생 발전 자원의 경우 기존 설비와 다르게 기후 환경적 요소에 의해 공급능력이 결정되기 때문에 신재생 발전 자원의 공급능력 산정을 위해 실효공급용량 계산이 필요하다. 본 연구에서는 신재생 발전 자원의 공급능력 추정 방법에 대한 국내◦외 사례조사와 국내 제주 계통의 데이터를 이용한 검증 내용을 담고 있다. 본 논문은 신재생 발전 비율이 높은 제주계통을 별도로 신재생 발전 자원의 실효 공급능력을 추정한 것으로 기존 국내 연구와 차별성이 있다.</p>
[ "신재생 발전 자원의 공급능력 추정 방법에 대한 검증방법은 무엇인가?", "신재생 발전 자원의 공급능력 산정을 위해 필요한것은 무엇인가?", "신재생 발전 자원의 경우 기존 설비와다르게 어떤요소로 공급능력이 결정되는가?", "본 논문은 무엇을 추정한 것인가?" ]
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제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h2>2. 신재생 발전 자원 공급능력 추정 방법</h2><p>본 절에서는 앞 절에서 소개한 PPCF와 ELCC 방법에 대한 내용을 기술한다. PPCF는 지정된 기간의 피크 전력시간의 신재생 발전 자원의 이용률 (CF, Capacity Factor)을 계산하여 통계적으로 공급능력을 계산한다. 피크시간대의 이용률의 평균을 이용하여 계산되면 기본적인 수식은 아래와 같다.</p><p>\( C F_{i, t}=\frac{\text { 실제출력용량 }_{i, t}}{\text { 정격설비용량 }_{i}} \)<caption>(2)</caption></p><p>\( P P C F_{i}=\frac{\sum_{t \in T} C F_{i, t}}{T} \)<caption>(3)</caption></p><p>여기서 \( C F_{i, t} \)는 \( i \)번째 발전기의 \( t \)의 설비이용률을 나타낸다. \( P P C F_{i} \)는 \( i \)번째 발전기의 실효 공급 능력을 의미하며 \( T \)는 피크시간대를 의미한다.</p><p>PPCF는 수식(2)와 (3)과 같이 이용률의 단순 평균을 적용하기도 하지만 신뢰구간에 따른 하위값을 적용하기도 한다. 이와 같이 이용률을 이용하여 신재생 발전 자원의 공급능력을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 지역별, 계절별, 월별, 시간별 분석이 비교적 쉽게 가능하다.</p><p>ELCC 방법의 개념은 기존 전력계통에 신재생 발전 자원 추가에 따른 전력수요 공급능력을 동일한 공급지장기대값(LOLE, Loss Of Load Expectation) 을 만족할 때를 계산하여 추가된 신재생 발전 전원의 유효용량으로 추정하는 방법이다. 즉, ELCC는 동일한 LOLE 조건을 만족할 때(신뢰도 지표 감소 없이) 신재생 발전 전원 추가에 따른 추가된 공급 능력을 의미한다. 그림1의 예제에서는 \( +200 \mathrm{MW} \)을 의미하며, 신재생발전원의 정격용량 대비 \( 20 \%(200 / 1000\))로 표현할 수 있다.</p><p>ELCC를 계산하는 절차는 그림 2와 같으며, 지정된 기간에 대해 전력수요와 순부하의 LOLE를 계산한 후 동일 신뢰기준에 따른 최대전력수요를 각각 계산하여 그 차만큼을 ELCC로 추정한다. 그림에서 COPT(Capacity Outage Probability Table)는 공급용량별 고장확률을 의미하며 발전기의 고장정지율 (FOR, Forced Outage Rate)을 이용하여 계산한다. 다음은 ELCC 계산 방법의 단계별 내용을 서술하였다.</p><ol type=1 start=1><li>모든 발전기의 고장정지율, 시간대별 전력 수요와 신재생 발전 자원 출력 데이터 준비</li><li>공급용량별 고장확률 (COPT) 계산</li><li>지정된 기간에 대한 시간별 LOLP 계산</li><li>LOLP를 이용하여 지정된 기간의 LOLE 계산</li><li>지정된 기간 전체에 \( \triangle \mathrm{L}(1 \mathrm{MW}) \) 을 더해서 신뢰기준까지 전력수요를 조정함. 그 때의 최대전력수요 \( \left(\mathrm{PL}_{1}\right) \) 를 기록함</li><li>순부하(전력수요-신재생 발전 출력)을 이 용해서 Step3 ~ Step5를 반복하여 \( \mathrm{PL}_{2} \) 를 기록함</li><li>\( \left(\mathrm{PL}_{2}-\mathrm{PL}_{1}\right) \) 으로 ELCC 계산</li></ol>
[ "공급용량별 고장확률은 무엇을 이용해 계산할 수 있나요?", "\\( P P C F_{i}=\\frac{\\sum_{t \\in T} C F_{i, t}}{T} \\)에서 \\( T \\)는 무엇을 나타내나요?", "PPCF는 항상 이용률의 단순 평균만 적용하나요?", "지역별, 월별, 시간별,계절별 분석이 왜 비교적 쉬운가요?", "지역별, 월별, 시간별,계절별 분석이 비교적 쉬운 이유가 뭐야?", "기존 전력계통에 신재생 발전 자원 추가에 따른 전력수요 공급능력을 동일한 LOLE를 만족할 때를 계산해 추가된 신재생 발전 전원의 유효용량으로 추정하는 방법은 무엇인가요?", "공급용량별 고장 확률을 나타내는 것은 무엇인가요?", "ELCC는 LOLE 조건이 다를 때 신재생 발전 전원 추가에 따른 추가된 공급 능력을 나타내나요?", "ELCC를 계산하는 방법이 어떻게 돼?", "ELCC를 계산하는 방법은 무엇인가요?", "\\( i \\)번째 발전기의 \\( t \\)의 설비이용률을 나타내는 식은 무엇인가요?", "CF는 무엇의 약자인가요?", "무엇이 CF의 약자야?", "\\( i \\)번째 발전기의 실효 공급 능력을 구하는 식은 무엇인가요?" ]
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인공물ED
제주 계통 신재생 발전 자원의 유효 공급능력 추정에 관한 연구
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>환경변화와 정책적 지원으로 인해 신재생 발전 자원의 계통 병입이 증가함에 따라 전력계통 운영 을 위해 신재생 발전 자원의 특성을 반영한 전력계통 운영 기술에 대한 필요성이 높아지고 있다. 신재생 발전 자원은 기존의 전통적인 화석연료 기반의 발전원과 다르게 발전능력에 대한 특성이 기후 환경적 특성에 의해 크게 좌우된다. 예를 들어 발전기의 정격용량, 증감발률, 고장률 등의 발전기 특성값을 기존 발전기 경우 확정적인 값으로 표현하기 쉬우나 신재생 발전 자원은 그렇지 않다.</p><p>전력계통 운영자는 신재생 발전 자원의 규모가 매우 작을 때는 순부하(net-load)형태로 취급하여 전력계통 운영에 신재생 발전 자원을 반영하였다. 그러나 환경적 요소와 정부의 재생에너지 3020과 같은 정책으로 인해 신재생 발전 자원의 전력계통 내 비중이 높아지고 있는 현재에는 이전처럼 단순히 순부하로 신재생 발전 자원을 취급하기에는 전력계통 운영의 안정성 확보에 어려움이 따른다.</p><p>신재생 발전 자원 활용의 효율성을 확보하기 위해 발전 자원의 특성 분석이 필요하며, 전력계통 운영자 입장에서는 기존 발전 자원과 다르게 신재생 발전 자원은 기후 환경과 설치 위치의 영향으로 정격출력이 힘들기 때문에 신재생 발전 자원의 실효 용량 파악이 우선시 된다.</p><p>신재생 발전 자원의 공급 능력 추정을 위해 국외 전력계통 운영 기관에서는 이용률 기반의 방법과 발전기의 고장률을 고려한 확률론적 방법을 사용한다. 국내의 경우 2년마다 발표되는 전력수급기본 계획에서는 위의 2가지 방법을 기본 모델로 차수에 따라 선택해서 사용하고 있다.</p><p>본 연구에서는 신재생 발전 자원의 공급능력 추정 방법에 대한 국내 - 외 사례조사와 국내 제주 계통의 데이터를 이용한 검증을 진행하였다.</p>
[ "신재생 자원의 규모가 작을 때 운영자는 순부하형태로 전력계통 운영을 어떻게 하였어?", "자원의 규모가 작을 때 운영자는 전력계통 운영에 어떻게 하여 신재생 발전 자원을 반영하였지?", "운영 기관에서는 신재생 자원의 공급 능력의 추정을 어떻게 하지?", "자원 공급능력 추정 방법에 대해 연구에서 어떻게 하였지?" ]
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인공물ED
게이티드 링 발진기를 이용한 UWB 임펄스 생성기
<h1>II. 본론</h1><h2>1. 게이티트 링 발진기</h2><p>본 논문에서 사용한 게이티드 링 발진기 회로는 그림 2와 같다. 기존의 디지털 제어 발진기 같이 D 만큼의 지연시간을 갖는 지연 블록(인버터)을 다단 연결 후 피드백으로 인가하여 발진기를 구성하였다. 그에 더해 pMOS 헤드 스위치인 M\(2 \) 와 \(3\)을 지연 블록과 VDD 사이에 추가하여 Input 신호의 구간(Duty)에만 동작하도록 하였다. 기존의 발진기들은 동작 시작부터 수 ns 의 정착 시간이 필요하지만 제안하는 구조에서는 M1의 게이트는 항상 연결하고 M\(4 \) 를 이용하여 가동 전까지 CK\(1 \) 노드에 전압을 인가함으로써 정착 시간을 최소화하였다. 디지털 제어 발진기는 최소 \(3\) 개의 지연 블록을 지나며 발진하기 때문에 각 블록의 지연 시간 대비 \(6\) 배의 발진 주기를 갖는다. 하지만 그림 2 와 같이 본 회로에서는 Sum block을 추가하여 발진 주기를 지연시간 대비 \(2\) 배로 줄였다. 자세한 동작은 그림 2 의 아래 시간 다이어그램에서 확인할 수 있다. 지연 블록의 입출력에 해당하는 CK\(1, 2, 3\) 은 Input 신호 상승부터 D 의 지연시간을 갖으며 전달된다. Sum block은 이 지연시간 동안 신호가 겹치게 될 때 LO out 신호를 상승 또는 하강 시키며 발진 신호를 생성하게 된다.<p>각 지연 블록은 지연을 인가하기 위해 그림 3 과 같이 인버터와 캐퍼시터를 함께 사용하였다. 그리고 스위치를 통해 캐퍼시터의 크기를 조절함으로써 지연시간 D 를 조절할 수 있도록 하였다.</p><h2>2. 포락선 신호 생성기</h2><p>임펄스 신호의 포락선은 스펙트럼을 결정하는 요소로 목표 주파수 대역 외 발생하는 사이드 로브 주파수를 줄이기 위해 포락선의 형태를 조정할 필요가 있다. 최근 UWB 임펄스 생성기는 디지털 방식의 포락선 생성 방식을 이용하는 추세로 본 논문에서도 이 방식을 이용했다.</p><p>제안하는 포락선 신호 생성기 회로는 LO out 신호와 함께 카운터 및 디지털 비트 비교기를 이용하여 구성했다. 생성되는 포락선 신호는 비교기의 입력 비트를 통해 가변할 수 있다.</p><p>그림 4는 링 발진기 출력의 상승 에지를 세는 \(4\)비트 카운터이다. 링 발진기에서 생성된 LO out 신호를 상승 에지마다 \(1\) 씩 증가한다. 카운터는 \(4\) 개의 D-FF(flip-flop)으로 구성했으며 출력 천이 간에 발생하는 에러를 제거하기 위해 LO out의 하강 에지에서 카운터 출력을 동시에 저장하는 \(4\) 개의 D-FF이 추가로 사용되었다.<p>그림 5 의 디지털 비트 비교기는 카운터의 출력 비트 C(\(<3: 0>\)) 가 상승하며 다른 입력 비트 Start \(<3: 0>\) 와 같아지는 시점에 CLK 신호가 움직여 출력 신호 ENV 가 \(1\)로 상승하고 Stop\(<3: 0>\) 과 같아지는 시점에 Reset 신호가 발생하여 ENV 를 다시 \(0\)으로 감소한다.</p><p>따라서 Start \(<3: 0>\) 와 Stop \(<3: 0>\) 비트에 따라 듀티사이클이 결정된 ENV 신호를 생성할 수 있으며 이 비교기를 다수 사용하여 다수의 ENV 신호를 다양하게 생성할 수 있다. 본 논문에서는 \(4\)개의 비교기를 사용하였다.</p><h2>3. 푸시-풀 단</h2><p>푸시-풀 단은 앞의 두 회로 출력을 결합하여 최종적으로 임펄스를 생성하기 위한 단으로 푸시-풀 유닛(PP Unit)으로 구성된다(그림 6. 좌). 이 유닛은 ENV 신호 LO out을 곱하여 출력을 생성한다. NAND 와 NOR 로직이 ENV 신호가 VDD 로 유지되는 구간 동안 LO out 신호를 pMOS(Mp\( 1 \) )과 nMOSMp(\(1 \)) 에 전달하며 OUT 노드를 상승 하강시킨다. 그리고 ENV 신호가 GND 로 유지되는 동안은 두 MOS를 개방상태로 유지된다.</p><p>다수의 ENV 신호들이 각각의 푸시-풀 유닛을 구동하며 그림 6 의 ENV \(<0: 2>\) 와 같이 ENV 신호가 겹치는 구간에서는 임펄스 신호의 크기가 증가하는 효과를 보인다. 최종적인 출력 임펄스 신호의 포락선은 ENV 신호가 결합된 형태로 결정되며 중심 주파수는 LO out의 속도로 결정된다.</p><p>마지막의 Mp\(2\), Mn\( 2 \) 트랜지스터는 다이오드 형태의 연결로 출력의 중심 전압을 잡고 \( 50 \) ohms 매칭을 수행하며 Mp\( 3\), Mn\(3 \) 트랜지스터를 스위치로 사용하여 신호 생성 구간 이외에는 개방시켜 전류 낭비를 막았다.</p>
[ "제안하는 구조에서는 무엇을 이용하여 CK\\(1 \\) 노드에 전압을 인가하는가?", "본 논문에서 사용한 발전기 회로는 무엇인가?", "무엇을 다단 연결하여 발진기를 구성하였는가?", "지연블록을 어떤 방법으로 연결하여 발진기를 구성하였는가?", "기존의 디지털 제어 발전기는 얼마만큼의 지연시간을 갖는가?", "M2와 3은 어느 헤드스위치인가?", "pMOS 헤드 스위치를 지연블록과 무엇 사이에 추가하였는가?", "헤드 스위치를 추가하여 어느 신호의 구간에서만 동작하도록 하였는가?", "기존의 발진기는 동작 시간부터 얼마의 정착시간이 필요한가?", "제안하는 구조에서는 무엇을 항상 연결하는가?", "제안하는 구조에서는 언제까지 CK\\(1 \\) 노드에 전압을 인가하는가?", "제안하는 구조에서 M\\(4 \\) 를 이용하여 가동 전까지 CK\\(1 \\) 노드에 전압을 인가함으로써 무엇을 최소화 하였는가?", "제안하는 구조에서는 M\\(4 \\) 를 이용하여 가동 전까지 CK\\(1 \\) 노드에 무엇을 인가하는가?", "디지털 제어 발진기는 몇개의 지연블록을 지나는가?", "디지털 제어 발진기는 최소 \\(3\\) 개의 지연 블록을 지나면서 무엇을 하는가?", "기존의 디지털 제어 발전기는 D만큼의 무엇을 갖는가?", "기존의 발진기들은 언제부터 수 ns의 정착시간이 필요한가?", "디지털 제어 발진기는 최소 \\(3\\) 개의 무엇을 지나며 발진하는가?", "디지털 제어 발진기는 각 블록의 무엇 대비 \\(6\\) 배의 발진 주기를 갖는가?", "디지털 제어 발진기는 무엇의 지연시간 대비 \\(6\\) 배의 발진 주기를 갖는가?", "디지털 제어 발진기는 각 블록의 지연시간 대비 몇배의 발진주기를 갖는가?", "본 회로에서는 Sum block을 추가해 무엇을 지연시간 대비 \\(2\\) 배로 줄였는가?", "본 회로에서는 무엇을 추가하여 발진 주기를 줄였는가?", "무엇은 시간 다이어 그램에서 확인할 수 있는가?", "디지털 제어 발진기는 각 블록의 지연시간 대비 \\(6\\) 배의 무엇을 갖는가?", "본 회로에서는 Sum block을 추가해 발진 주기를 지연시간 대비 얼마나 줄였는가?", "자세한 동작은 무엇에서 확인할 수 있는가?", "CK\\(1, 2, 3\\) 는 어디에 해당하는가?", "CK\\(1, 2, 3\\)는 무엇의 신호 상승으로 부터 지연시간을 가지며 전달되는가?", "무엇은 지연시간동안 신호가 겹치면 발진 신호를 생성하는가?", "Sum block은 무엇동안 신호가 겹치면 발진 신호를 생성하는가?", "CK\\(1, 2, 3\\)은 IInput 신호상승으로 부터 무엇의 지연시간을 갖는가?", "지연 블록의 입출력에 해당하는 것은 무엇인가?", "스위치를 통해 무엇의 크기를 조절하였는가?", "Sum block은 지연시간동안 신호가 겹치면 무엇을 상승 또는 하강 시키는가?", "Sum block은 지연시간동안 무엇이 겹치면 발진 신호를 생성하는가?", "Sum block은 지연시간동안 신호가 겹치면 LO out 신호를 상승 또는 하강 시키며 무엇을 생성하는가?", "각 지연블록은 지연의 인가를 위해 무엇과 캐퍼시터를 함께 사용하였는가?", "각 블록은 지연의 인가를 위해 인버터와 무엇을 함께 사용하였는가?", "캐퍼시터를 조절함으로써 무엇을 조절하게 하였는가?", "각각의 무엇은 지연을 인가하기 위해 인버터와 캐퍼시터를 함께 사용하였는가?", "무엇을 통해 캐퍼시터를 조절하였는가?", "무엇의 포락선은 스펙트럼을 결정하는가?", "목표 주파수 대역 외 발생하는 무엇을 줄이기 위해 포락선의 형태를 조절해야하는가?", "스위치를 통해 캐퍼시터의 무엇을 조절하였는가?", "임펄스 신호의 무엇은 스펙트럼을 결정한는가?", "본 논문에서 UWB 임펄스 생성기는 디지털 방식의 무엇을 이용했는가?", "임펄스 신호의 포락선은 무엇을 결정하는 요소인가?", "포락선의 무엇을 조절해야 목표 주파수 대역 외 발생하는 사이드 로브 주파수를 줄일 수 있는가?", "목표 주파수 대역 외 발생하는 사이드 로브 주파수를 줄이기 위해서는 무엇의 형태를 조절해야하는가?", "최근 무엇은 디지털 방식의 포락선 생성 방식을 이용하는가?", "어떤 것 외에 발생하는 사이드 로브 주파수를 줄이기 위해 포락선의 형태를 조정해야하는가?", "생성되는 포락선 신호는 비교기의 입력 비트를 통해 무엇하는가?", "본 논문에서 UWB 임펄스 생성기는 어떤 방식의 포락선 생성 방식을 이용했는가?", "UWB 임펄스 생성기는 어떤 방식의 포락선 생성방식을 이용하는가?", "제안하는 포락선 신호 생성기 회로는 어느 신호를 이용하였는가?", "제안하는 포락선 신호 생성기 회로는 어느 비교기를 사용하였는가?", "UWB 임펄스 생성기는 디지털방식의 무엇을 이용하는가?", "그림 4는 링 발진기 출력의 무엇을 세는 비트카운터인가?", "제안하는 무엇은 LO out 신호와 함께 카운터 및 디지털 비트 비교기를 이용하였는가?", "생성된 무엇은 비교기의 입력 비트를 통해 가변하는가?", "제안하는 포락선 신호 생성기 회로의 구성 비교기는 무엇인가?", "생성되는 포락선 신호는 비교기의 무엇을 통해 가변하는가?", "카운터는 몇 개의 D-FF(flip-flop)으로 구성되는가?", "링 발진기에서 생성된 LO out 신호를 상승 에지마다 얼마씩 증가하는가?", "제안하는 포락선 신호 생성기 회로의 구성 신호는 무엇인가?", "링 발진기 출력의 상승 에지를 세는 것은 어느 비트 카운터인가?", "무엇에 발생하는 에러를 제거하고자 4 개의 D-FF가 추가로 사용되었는가?", "그림 4는 무엇의 상승 에지를 세는 비트카운터인가?", "디지털 비트 비교기는 카운터의 출력비트 무엇이 상승하는가?", "카운터의 추렭비트와 다른 입력비트가 같아지는 시점에는 무엇이 움직이는가?", "링 발진기에서 생성된 무엇은 상승 에지마다 \\(1\\) 씩 증가하는가?", "무엇에서 생성된 LO out 신호를 상승 에지마다 \\(1\\) 씩 증가하는가?", "링 발진기 출력의 상승 에지를 세는 그림4는 무엇인가?", "디지털 비트 비교기는 무엇의 출력비트가 상승하는가?", "출력 천이 간 발생하는 무엇을 제거하고자 4 개의 D-FF를 추가로 사용하였는가?", "카운터는 \\(4\\) 개의 무엇으로 구성되는가?", "출력 천이 간에 발생하는 에러를 제거하기 위해 LO out의 무엇에서 카운터 출력을 저장하는 4개의 D-FF를 추가로 사용하였는가?", "카운터의 출력 비트 C(\\(<3: 0>\\)) 와 다른 입력 비트 Start \\(<3: 0>\\) 가 같아지는 시점에서는 출력신호 무엇이 \\(1\\)로 상승하는가?", "출력 비트 C(\\(<3: 0>\\)) 와 다른 입력 비트 Start \\(<3: 0>\\) 와 같아지는 시점에는 출력 신호 ENV가 무엇으로 상승하는가?", "출력 천이 간에 발생하는 에러를 제거하기 위해 무엇의 하강 에지에서 커운터 출력을 저장하는 4개의 D-FF를 추가로 사용하였는가?", "Reset 신호가 발생하면 무엇을 \\(0\\)으로 감소시키는가?", "Reset 신호가 발생하면 ENV를 무엇으로 감소시키는가?", "추가로 사용된 \\(4\\) 개의 D-FF는 무엇을 동시에 저장하는가?", "Start \\(<3: 0>\\) 와 Stop \\(<3: 0>\\) 비트에 따라서는 무엇이 결정된 ENV신호를 생성할 수 있는가?", "어느 신호가 ENV 를 다시 \\(0\\)으로 감소시키는가?", "어느 비트에 따라 듀티사이클이 결정된 ENV 신호를 생성할 수 있는가?", "생성된 포락선 신호는 무엇의 입력 비트로 가변하는가?", "CLK 신호가 움직일 때는 다른 입력비트 무엇과 같아지는 시점인가?", "카운터의 출력 비트 C(\\(<3: 0>\\))이 무엇과 같아지는 시점에서 Reset 신호가 발생하는가?", "카운터의 출력 비트 C(\\(<3: 0>\\))이 Stop\\(<3: 0>\\) 과 같아지는 시점에는 무엇이 발생하는가?", "본 논문에서는 몇 개의 비교기를 사용하였는가?", "본 비교기를 다수 사용하면 다수의 무엇을 생성할 수 있는가?", "본 논문에서는 \\(4\\)개의 무엇을 사용하였는가?", "푸시-풀 단은 무엇의 출력을 결합하는가?", "푸시-풀 유닛(PP Unit)으로 구성되는 앞의 두 회로 출력을 결합하여 최종적으로 임펄스를 생성하기 위한 단은 무엇인가?", "이 유닛은 무엇을 곱하여 출력을 생성하는가?", "Start \\(<3: 0>\\) 와 Stop \\(<3: 0>\\) 비트에 따라서는 듀티사이클이 결정된 무엇을 생성할 수 있는가?", "NV 신호가 GND 로 유지되는 동안에는 무엇을 개방상태로 유지하는가?", "중심 주파수는 무엇의 속도로 결정되는가?", "푸시-풀 단은 임펄스를 어떻게 하기 위한 단인가?", "무엇이 ENV 신호가 VDD 로 유지되는 구간 동안 OUT 노드를 상승 하강시키는가?", "이 유닛은 ENV 신호 LO out을 곱하여 무엇을 생성하는가?", "NAND 와 NOR 로직은 무엇이 VDD로 유지되는동안 OUT 노드를 상승 하강시키는가?", "ENV 신호가 VDD 로 유지되는 구간 동안 무엇을 pMOS(Mp\\( 1 \\) )과 nMOSMp(\\(1 \\)) 에 전달하는가?", "NAND 와 NOR 로직이 ENV신호가 무엇으로 유지되는동안 OUT 노드를 상승 하강시키는가?", "ENV 신호가 VDD 로 유지되는 구간 동안 LO out 신호를 무엇에 전달하는가?", "LO out 신호를 pMOS(Mp\\( 1 \\) )과 nMOSMp(\\(1 \\)) 에 전달하며 OUT 노드를 어떻게 만드는가?", "LO out 신호를 pMOS(Mp\\( 1 \\) )과 nMOSMp(\\(1 \\)) 에 전달하며 무엇을 상승 하강 시키는가?", "무엇이 GND 로 유지되는 동안은 두 MOS를 개방상태로 유지되는가?", "ENV 신호가 GND 로 무엇되는 동안 두 MOS를 개방상태로 유지하는가?", "ENV 신호가 GND 로 유지되는 동안은 두 MOS를 무엇으로 유지시키는가?", "본 회로에서는 Sum block을 추가해 발진주기를 무엇 대비 \\(2\\) 배로 줄였는가?", "링 발진기에서 생성된 LO out 신호는 무엇마다 \\(1\\) 씩 증가하는가?", "푸시-풀 단은 무엇을 생성하기 위한 단인가?", "ENV 신호가 겹치는 구간에서는 무엇의 크기가 증가하는가?", "임펄스 신호의 크기가 증가하는 효과를 보이는 구간은 어디인가?", "ENV 신호가 겹치는 구간에서는 임펄스 신호의 무엇이 증가하는가?", "ENV 신호가 겹치는 구간에서는 임펄스 신호의 크기가 어떻게 되는가?", "CK\\(1, 2, 3\\)은 Input 신호상승으로 부터 D의 무엇을 갖는가?", "최종적인 무엇의 포락선은 NV 신호가 결합된 형태로 결정되는가?", "최종적인 출력 임펄스 신호의 포락선은 무엇이 결합된 형태로 결정되는가?", "Mp\\( 3\\), Mn\\(3 \\) 트랜지스터는 무엇으로 사용되었는가?", "Mp\\(2\\), Mn\\( 2 \\) 트랜지스터는 어느 매칭을 수행하였는가?", "스위치로 사용한 트랜지스터는 무엇인가?", "최종적인 출력 임펄스 신호의 무엇은 NV 신호가 결합된 형태로 결정되는가?", "푸시-풀 단은 최종적으로 임펄스를 생성하기 위한 무엇인가?", "푸시-풀 단은 앞의 두 회로의 무엇을 결합하는가?", "ENV 신호가 무엇으로 유지되는 동안 두 MOS를 개방상태로 유지하는가?", "ENV \\(<0: 2>\\)는 무엇이 겹치는 구간인가?", "다수의 ENV 신호들이 각각의 무엇을 구동하는가?", "각각의 푸시-풀 유닛을 구동하는 신호는 무엇인가?", "ENV 신호가 겹치는 구간은 어디인가?", "무엇은 LO out의 속도로 결정되는가?", "푸시-풀 단은 무엇으로 구성되는가?", "중심 주파수는 LO out의 무엇으로 결정되는가?", "Mp\\(2\\), Mn\\( 2 \\) 트랜지스터는 어느 형태로 연결되었는가?", "무엇이 다이오드 형태의 연결이 되었는가?", "Mp\\(2\\), Mn\\( 2 \\) 트랜지스터는 다이오드 형태의 연결로 출력의 무엇을 잡았는가?", "Mp\\( 3\\), Mn\\(3 \\) 트랜지스터는 신호 생성 구간 이외에는 어떻게 하여 전류 낭비를 막았는가?", "Mp\\( 3\\), Mn\\(3 \\) 트랜지스터는 어느 구간 이외에는 개방하였는가?", "Mp\\( 3\\), Mn\\(3 \\) 트랜지스터는 신호 생성 구간 이외에는 개방시켜 무엇을 막았는가?", "신호 생성 구간 이외에는 전류 낭비를 막기위해 Mp\\( 3\\), Mn\\(3 \\) 트랜지스터를 개방시켰는가?", "Mp\\(2\\), Mn\\( 2 \\) 트랜지스터는 다이오드 형태의 연결로 무엇의 중심 전압을 잡았는가?" ]
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인공물ED
게이티드 링 발진기를 이용한 UWB 임펄스 생성기
<h1>요 약</h1><p>본 논문은 게이티드 링 발진기를 이용한 UWB(Ultar-wideband) 임펄스 생성기 구조에 관한 내용이다. 기존 구조에서 필요로 하던 수 GHz 의 발진기 및 PLL 회로를 게이티드 링 발진기로 대체하여 회로의 복잡도와 전력 낭비를 줄였다. 제안하는 방식은 링 발진기의 Head switch에 인가되는 Enable 신호의 길이를 조정함으로써 필요한 구간에만 발진기를 동작시키고 임펄스를 생성함으로써 출력 없이 쉬는 시간 동안 낭비되는 전력을 줄였다. 그리고 카운터를 통한 Pulse shaping 방법을 통해 사이드 로브의 발생을 억제하고 주파수 대역 변경을 위해 중심 주파수 변경시 대역폭 변화를 막을 수 있었다. 설계된 UWB 임펄스 생성기는 디지털 비트를 조정함으로써 \( 6.0 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 8.8 \mathrm{GHz} \) 의 중심 주파수를 변경할 수 있으며 또한 사용 대역폭을 약 \( 1.5 \mathrm{GHz} \) 로 유지할 수 있음을 검증하였다.</p><h1>I. 서론</h1><p>로봇, 드론이나 VR 게임 기기 등 정밀한 위치 추적이 필요한 분야와 저전력 근거리 통신 분야에 대한 솔루션으로 초광대역(UWB) 통신이 주목받으며 이에 관한 연구가 진행됐다. UWB 통신은 넓은 대역폭을 갖는 임펄스 신호를 이용한다. 이 신호는 데이터 통신뿐만 아니라 좁은 구간에서만 신호가 존재하는 특성으로 정밀한 거리 측정 방안으로도 사용될 수 있었다.</p><p>본 논문에서는 UWB 송신기에 필요한 새로운 임펄스 생성기 구조를 제안한다. 일반적으로 임펄스 생성기는 LC 전압 제어 발진기 또는 디지털 제어 발진기를 이용하여 임펄스의 중심 주파수를 결정 한다. 제안하는 구조는 게이티드 링 발진기를 이용하여 중심 주파수를 결정하고 신호를 생성함으로써 송신이 발생하지 않는 시간 동안 낭비되는 전력 소비와 시스템의 복잡도를 낮추도록 하였다.</p><p>전체 구성은 다음과 같다. 그림 1 과 같이 Input 신호에 따라 임펄스 생성 구간에서만 동작하여 중심 주파수를 결정하는 게이티드 링 발진기, 발진기의 출력 신호(LO out)의 횟수를 세고 입력된 디지털 신호(Start, Stop)에 따라 임펄스의 형태와 대역폭을 결정하는 포락선 신호 생성기 그리고 두 회로에서 발생한 신호를 결합하여 임펄스를 생성하는 푸시-풀 단으로 구성된다. 특히 포락선 신호 생성기는 디지털 신호에 따라 포락선 신호 ENV 의 생성 구간을 자유롭게 설정함으로써 임펄스의 형태를 조정할 수 있다.</p>
[ "설계된 UWB 임펄스 생성기는 사용 대역폭을 약 \\( 1.5 \\mathrm{GHz} \\) 로 유지할 수 있음을 보여주나요?", "중심 주파수 변경시 발생하는 대역폭을 막고자 카운터를 통한 Pulse shaping 방법을 통해 어떻게 하였나요?", "임펄스 생성기가 중심주파수를 결정하는 기계는 어떤 것들이 있나요?", "회로의 복잡도와 전력 낭비를 감소시키고자 기존의 게이티드 링 발진기를 제안하는 것으로 대체하였나요?", "중심 주파수를 게이티드 링 발진기를 통해 결정하여 해당 신호를 만들고 이를 통해 시스템의 복잡도를 낮추고자 하였나요?", "임펄스의 모습을 포락선 신호 생성기를 통해 어떻게 해서 조정할 수 있나요?", "설계된 UWB 임펄스 생성기는 사용 대역폭을 약 몇으로 유지할 수 있음을 검증하나요?", "발진기의 출력 신호(LO out)의 횟수를 세고 입력된 디지털 신호(Start, Stop)에 따라 임펄스의 형태와 대역폭을 결정하는 구성품은 뭐야?" ]
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게이티드 링 발진기를 이용한 UWB 임펄스 생성기
<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 \( 65 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정을 이용한UWB 임펄스 생성기를 제안하였다. 이 생성기는 게이티드 링 발진기를 이용함으로써 기존에 사용되었던 발진기와 PLL을 대체하고 신호가 생성되지 않는 시간 동안 소비 전력의 낭비를 줄이도록 하였다. 또한 디지털 포락선 생성 방식을 카운터를 이용하여 구현함으로써 포락선의 디지털 조정 및 중심 주파수 변화에 둔감한 대역폭을 유지하도록 만들었다.</p><p>디지털 로직 회로들을(인버터, AND 게이트, 스위치 등) 이용하여 대부분 블록을 구성함으로 중심 주파수 조절, 대역폭 조절을 디지털 방식으로 수행하였고 결과적으로 약 \( 0.41 \mathrm{~mW} \) 의 전력 소비에서 임펄스의 중심 주파수가 \( 6.0 \sim 8.8 \mathrm{GHz} \) 의 범위에서 선택할 수 있도록 하였다.</p>
[ "\\( 6.0 \\sim 8.8 \\mathrm{GHz} \\) 범위의 임펄스의 중심 주파수는 어느 정도의 전력 소비 범위에서 가져온 수치인가?", "제안된 UWM 임펄스 생성기은 어떻게 기존 발진기와PLL을 대체 할 수 있었는가?", "논문에서 제안한 UWB 임펄스 생성기는 기존에 사용되던 어떤 것들을 대체하였는가?", "논문에서 제안한 UWB 임펄스 생성기는 사용되던 어떤것들을 대신했어?", "본문에서 제안된 UWB 임펄스 생성기를 통해 궁극적으로 이루고자 한 것이 뭐야?", "논문에서 제안한 생성기가 전력 소비를 극소화시키고자한 시간은 언제인가?", "민감하지 않은 대역폭을 디지털 포락선 생성 방식을 통해 어떻게 하고자 하였는가?", "포락선과 관련된 둔감한 대역폭 유지를 하고자 어떤 방식을 사용하게 되었는가?", "무엇의 디지털 조정과 중심 주파수 변화에 둔감한 대역폭을 유지하도록 했어?", "중심 주파수 조절, 대역폭 조절을 디지털 방식으로 수행하기 위해 어떻게 하였는가?", "인버터, AND 게이트, 스위치가 속해 있는 회로는 무엇일까?", "무슨 회로에 인버터, AND 게이트 스위치가 포함되어 있지?", "본 논문에서 제안하는 생성기는 몇 나노미터 CMOS를 이용하는가?", "\\( 6.0 \\sim 8.8 \\mathrm{GHz} \\) 범위를 나타냈던 중심 주파수는 무엇이었는가?", "인버터, AND 게이트, 스위치를 통해 임펄스의 중심 주파수 범위를 확인 할 수 있었는데 관련해서 수행했던 방식은 무엇인가?", "임펄스 중심 주파수 \\( 6.0 \\sim 8.8 \\mathrm{GHz} \\) 의 범위 내에서 선택이 가능했다는 의미는 디지털 방식을 통해 중심 주파수, 대역폭을 어떻게 했기에 가능했던 것인가?", "UWB 임펄스 생성기을 제안하고자 어떻게 하였는가?" ]
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게이티드 링 발진기를 이용한 UWB 임펄스 생성기
<h2>4. 시뮬레이션 결과</h2><p>제안하는 회로는 \( 65 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정으로 설계되었으며 Cadence사의 MMSIM 시뮬레이터로 검증 되었다(pre simulation). 다만 고속 동작으로 기생 캐퍼시턴스에 민감한 게이티드 링 발진기와 포락선 신호 생성기 내의 카운터는 post-layout simulation으로 검증하였다.</p><p>가. 게이티드 링 발진기</p><ol>그림 7은 게이티드 링 발진기의 시뮬레이션 결과이다. Input 신호의 상승과 함께 링 발진기가 동작하며 각 지연 회로의 출력 CK \(1,2,3 \)) 이 D 의 지연 시간을 갖고 움직이게 된다. 결과적으로 \( 2\)D 의 주기를 갖는 LO out 출력 신호가 생성된다. 그리고 앞서 언급했듯이 제안하는 발진기는 시작부터 정착</p><p>까지 약 \( 130 \mathrm{ps} \) 의 짧은 시간이 소요된다. 그림 3 의 스위치 조정 시 지연시간을 조정할 수 있으며 이는 LO out의 주기 조정으로 이어진다. 그림 8의 시뮬레이션 결과는 스위치 조정을 통해 LO out 주기를 \(113\)~\(166\mathrm{ps}\)까지 조정한 것을 보여준다. 이는 \( 6.0 \mathrm{GHz} \sim 8.8 \mathrm{GHz} \) 의 중심 주파수 범위에 해당한다.</ol><p>나. 포락선 신호 생성기</p><ol>그림 9는 포락선 신호 생성기의 시뮬레이션 결과이다. 제일 윗줄은 카운터 결과로 LO out 신호에 따라 \(1\)씩 증가하고 있다. 시뮬레이션에서는 Start \( \langle 3: 0\rangle=1 \), Stop \( \langle 3: 0\rangle=8 \) 을 사용하여 검증하였으며 결과적으로 C\(<3: 0>=1 \) 일 때 CLK, \( 8 \) 일 때 Reset 신호가 발생하고 D-FF 을 통해 ENV 신호가 발생함을 확인할 수 있다.</ol><ol>앞서 언급했듯이 제안하는 회로에서는 \(4\) 개의 포락선 신호를 사용하였다. 각각의 start, stop \(<3: 0>\) 비트를 다르게 인가하여 그림 10 과 같이 ENV 신호를 생성하여 사용하였다. 카운터와 디지털 비트를 통해 신호의 시작, 끝 지점을 설정하기 때문에 필요에 따라 변경도 가능하며 이는 중심 주파수 변경시 대역폭 유지에서 중요한 역할을 한다.</ol><p>다. 푸시-풀 단</p><ol>그림 11은 푸시-풀 단에서 앞선 LO out 신호와 ENV 신호를 결합하여 생성한 임펄스 신호이다. 왼쪽은 시간 축에서 나타나는 임펄스의 형태로 그림 9 의 ENV 신호들을 결합한 형태의 포락선을 나타내며 LO out 신호의 속도로 움직인다.</ol><ol></ol><ol>오른쪽은 이에 대한 주파수 특성으로 포락선에 의한 사이드 로브 감소를 비교하기 위해 Start, Stop \(<3: 0>\) 을 하나로 일치시킨 직사각형 형태의 포락선을 갖는 임펄스와 비교하였다. 그림 11 에 나타냈듯이 포락선 형태에 의해 가장 큰 사이드 로브가 약 \( 10.8 \mathrm{~dB} \) 감소한다.</ol><ol>제안하는 회로는 임펄스의 중심 주파수를 결정하는 LO out 신호를 카운트에도 사용하여 포락선 신호를 생성하기 때문에 게이티드 링 발진기의 지연 시간을 조절하여 중심 주파수를 변경할 때 포락선의 너비도 함께 영향을 받는다. 다만, 디지털 비트 비교기에 입력되는 Stop \(<3: 0>\) 비트를 조절함으로써 이러한 영향을 보상하여 신호의 대역폭이 중심 주파수 변화에 둔감하게 할 수 있다.</ol><ol>그림 12 는 이러한 보상을 실제 시뮬레이션으로 검증한 결과이다. 중심 주파수를 \( 8.8 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 7.1 \) \( \mathrm{GHz} \) 로 조정할 때 Stop \(<3: 0>\) 을 일정하게 유지하면 그만큼 신호의 길이가 길어지며 대역폭이 감소하게 된다. 하지만Stop \(<3: 0>\) 비트를 적절히 조정하면 다시 신호의 길이를 줄이고 대역폭의 감소를 막을 수 있다.</ol><ol>수 GHz 의 카운트와 디지털 방식으로 대역폭을 조정하는 만큼 \( 1 \sim 2.5 \mathrm{GHz} \) 의 넓은 조정 범위를 갖지만 조정 분해능 때문에 불연속적인 조정값을 나타낸다. 따라서 서로 다른 중심 주파수의 임펄스 간에 완벽하게 같은 대역폭을 부여하는 것은 힘들다. 하지만 발생하는 오차는 발진 신호 주기의 절반 이내로 크지 않다.</ol><ol>표 1 은 제안하는 UWB 임펄스 생성기의 성능과 이전 연구 결과 사이의 비교이다. 제안하는 구조의 평균 전력 소비는 \( 10 \mathrm{MHz} \) 의 속도로 임펄스를 생성할 경우(pulse repetition rate, PRF 약 \( 411 \mathrm{uW} \) 로 이는 기존 결과들 대비 낮은 약 \( 4.1 \mathrm{pJ} / \mathrm{pulse} \) 에 해당한다. 더욱이 제안하는 구조는 임펄스 생성 구간에서만 동적 소비 전력이 발생하는 만큼 센서 또는 저속 통신 등 유휴 시간이 긴 애플리케이션에서 동적 소비 전력을 더욱 낮출 수 있다.</ol></p>
[ "게이티드 링 발진기와 포락선 신호 생성기 내의 카운터를 어떻게 검증했어?", "포락선 신호 생성기 내의 카운터와 게이티드 링 발진기 를 어떤 방법으로 증명했지?", "발진기는 시작부터 정착까지 어느정도의 \\( \\mathrm{ps} \\)가 소요 돼?", "회로에서 디지털 비트를 통해 신호의 시작과 끝 지점을 설정하기 때문에 변경이 불가능해?", "그림 11은 LO out 신호와 ENV 신호를 결합하여 생성한 포락선 신호야?", "게이티드 링 발진기의 지연 시간을 조절하여 중심 주파수를 변경하면 포락선의 너비가 영향을 받을까?", "조건에 맞게 중심 주파수를 조절하면 그만큼 신호의 길이가 길어지고 무엇이 줄어들어?", "조건에 맞게 중심 주파수를 조절하면 무엇이 감소하고 신호의 길이가 길어지니?", "제안하는 구조는 센서 또는 저속 통신 등 유휴 시간이 긴 애플리케이션에서 정적 소비 전력을 더욱 낮출 수 있어?", "CMOS 공정으로 설계된 회로는 어떻게 검증되었어?", "어떻게 CMOS 공정으로 설계된 회로를 검증했니?" ]
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SHS 공정으로 제조된 \(\mathrm{Mo_{x}W_{1-x}Si_{2}}\) 발열체의가속수명시험과 고장분석
<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 연구에서는 SHS 공정으로 \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 초고온용 발열체를 제조하였고 온도를 스트레스 인자로 하여 가속수명시험을 진행하였다. 가속수명시험 중 발열체가 파단 되는 시간을 측정한 결과 온도가 증가할수록 고장 발생 시간이 단축되고, 표면부하밀도가 증가함을 확인 할 수 있었다. 가속수명시험을 통해 얻은 수명데이터를 분석한 결과, \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 수명분포는 와이블 분포가 가장 적합하다는 것을 알 수 있었고, 와이블 형상모수 및 아레니우스 식을 적용하여 예측수명을 추정할 수 있었다. 추가적으로 가속열화시험 후 발열체가 파단된 부위를 대상으로 미세구조 관찰을 통해 고장분석을 진행한 결과, 발열체의 표면은 수명시험 조건이 가혹할수록 \( \mathrm{SIO}_{2} \)막의 손상 정도가 증가하며, 기공과 크랙이 많이 발생하였다. 또한, 온도 조건이 가혹할수록 발열체 내부의 산화물 및 이차상이 증가함과 동시에 crack 발생이 증가하여 수명이 단축된 것으로 판단된다.</p>
[ "본문에서 SHS 공정으로 제조한 발열체는 무엇이야?", "본문에서 SHS 공정으로 무슨 발열체를 만들었지?", "가속수명시험으로 발열체가 파단 되는 시간을 측정했을 때 확인할 수 있는 연구 결과는 어떻게 되는 거야?", "가속수명시험에서 온도가 낮을수록 고장 발생 시간이 단축되는 것을 확인할 수 있었어?", "가속수명시험을 통해서 얻은 데이터를 분석했을 때 수명분포가 와이블 분포와 가장 적합한 발열체는 무엇이야?", "가속수명시험을 통해서 어떤 데이터를 얻을 수 있었어?", "가속수명시험으로 얻은 수명 데이터 분석 시에 아레니우스 식 및 와이블 형상모수를 적용하여 추정할 수 있는 것은 뭐야?", "가속수명시험을 진행하기 위해서 무엇을 스트레스 인자로 사용했어?", "발열체의 고장분석을 진행하기 위해 어떤 부위를 대상으로 미세구조를 관찰한 거야?", "온도 조건이 가혹할수록 수명이 단축되는 이유는 뭐야?", "가속열화시험 결과 발열체의 파단된 부위는 수명 시험 조건이 가혹하면 할수록 발열체의 표면에는 어떤 현상이 나타났어?" ]
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SHS 공정으로 제조된 \(\mathrm{Mo_{x}W_{1-x}Si_{2}}\) 발열체의가속수명시험과 고장분석
<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 실험 방법</h2><p>\( \mathrm{Mo}\), \(\mathrm{W} \) 및 \( \mathrm{Si} \) 원료를 정량비 \( (\mathrm{x}=0.7) \)로 혼합한 다음 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) ball mill로 24 시간 동안 혼합 분쇄하고, 유압프레스를 이용하여 \( 150 \mathrm{kg} / \mathrm{cm}^{2} \)의 압력으로 성형체를 만들었다. 성형된 시편을 수소 분위기의 도가니에 위치시키고 SHS법으로 \( \mathrm{MO}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \)를 합성하였다. 합성한 분말에 유기첨가제와 무기첨가제 및 용매를 첨가하여 봉형태의 성형물을 제작하고 \( 1550-1600^{\circ} \mathrm{C} \) 사이의 온도에서 소결 후 \( 1600^{\circ} \mathrm{C} \) 온도에서 10 시간 동안 후속 열처리를 진행하였다. 후속 열처리 후 최종적으로 외경이 \( 4 \mathrm{mm} \)이고 발열부의 길이가 \( 100 \mathrm{mm} \) 인 U-type의 발열체를 제작하였다.</p><p>다음으로 발열체를 대상으로 가속수명을 진행하였다. 발열체의 최고 사용온도는 약 \( 1600^{\circ} \mathrm{C} \)인 반면 표면온도의 한계 값은 약 \( 1800^{\circ} \mathrm{C} \)이므로 스트레스 수준을 \( 1760^{\circ} \mathrm{C}\), \(1770^{\circ} \mathrm{C}\), \(1780^{\circ} \mathrm{C} \) 및 \( 1790^{\circ} \mathrm{C} \)로 하였으며 발열체가 파단 되는 시간을 측정하였다. 가속 수명시험은 내부 크기가 \(165 \mathrm{(W)} \times 125 \mathrm{(D)} \times 125 \mathrm{mm} \mathrm{(H)}\) 이며, 전기로에 U-type의 발열체 4개를 장착하였다. 가속수명시험을 통해 얻은 수명데이터를 Minitab 프로그램을 사용하여 해석하였다. 가속 수명시험 후 열화된 발열체와 정상 발열체를 각각 채취하여 고장분석을 수행하였다. 고장분석은 발열체의 전기적 특성 및 미세구조 관찰을 통해서 실시되었다. 전기적 특성은 승온 시의 전압 및 전류를 측정하여 전기저항 및 표면부하밀도를 계산하였다. 또한, 미세구조는 FE-SEM (MIRA3 XMU, TESCAN)을 사용하여 분석하였다.</p><h2>2. 결과 및 고찰</h2><p>\( \mathrm{Mo}_{x} \mathrm{~W}_{1-x} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 내구성 및 신뢰성을 평가하기 위해 \( 1760^{\circ} \mathrm{C}\), \(1770^{\circ} \mathrm{C}\), \(1780^{\circ} \mathrm{C} \) 및 \( 1790^{\circ} \mathrm{C} \)의 가혹한 온도 스트레스 영역에서 가속수명시험을 진행하였고 발열체가 파단 되어 고장이 발생한 시간을 측정하였다. \( 1760^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도에서는 57 분에 발열체가 파단 되어 고장이 발생하였고 온도가 \( 1770^{\circ} \mathrm{C} \) 및 \( 1780^{\circ} \mathrm{C} \)로 증가했을 때 고장 발생 시간은 각각 18 분 및 5 분으로 감소하였다. \( 1790^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도에서는 발열체의 파단시간은 2분으로 급격히 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 온도가 \( 1760^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 1790^{\circ} \mathrm{C} \)까지 증가할수록 전기저항과 표면부하밀도가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. \( 1 \% \) 수준으로 미소 증가된 전기 저항과 달리 \( 1760^{\circ} \mathrm{C} \) 온도에서 발열체의 부하밀도는 \( 31.50 \mathrm{W} / \mathrm{cm}^{2} \)이고 \( 1790^{\circ} \mathrm{C} \)에서는 \( 34.80 \mathrm{W} / \mathrm{cm}^{2} \) 으로 \( 10 \% \) 수준으로 증가하였다. 따라서 발열체의 부하밀도가 증가할수록 발열체의 고장 시간이 감소하는 것으로 보아 부하밀도의 증가가 발열체의 수명과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다.</p>
[ "가속 수명시험 후 열화된 발열체와 정상 발열체를 각각 채취하여 고장분석을 수행하였나?", "성형된 시편을 수소 분위기의 도가니에 위치시키고 SHS법으로 MOxW1−xSi2를 합성하였나?", "미세구조는 FE-SEM (MIRA3 XMU, TESCAN)을 사용하여 분석하였나?", "후속 열처리 후 최종적으로 외경이 4mm이고 발열부의 길이가 100mm 인 U-type의 발열체를 제작하였나?", "온도가 1760∘C에서 1790∘C까지 증가할수록 전기저항과 표면부하밀도가 증가하는 것을 확인할 수 있었나?", "가속수명시험을 통해 얻은 수명데이터를 Minitab 프로그램을 사용하여 해석하였나?", "합성한 분말에 유기첨가제와 무기첨가제 및 용매를 첨가하여 봉형태의 성형물을 제작하고 1550−1600∘C 사이의 온도에서 소결 후 1600∘C 도에서 10 시간 동안 후속 열처리를 진행하였나?", "고장분석은 발열체의 전기적 특성 및 미세구조 관찰을 통해서 실시되었나?", "발열체의 부하밀도가 증가할수록 발열체의 고장 시간이 감소하는 것으로 보아 부하밀도의 증가가 발열체의 수명과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었나?", "Mo, W 및 Si 원료를 정량비 (x=0.7)로 혼합한 다음 Al2O3 ball mill로 24 시간 동안 혼합 분쇄하고, 유압프레스를 이용하여 150kg/cm2 의 압력으로 성형체를 만들었나?", "MOxW1−xSi2 발열체의 내구성 및 신뢰성을 평가하기 위해 발열체가 파단 되어 고장이 발생한 시간을 측정하였나?", "전기적 특성은 승온 시의 전압 및 전류를 측정하여 전기저항 및 표면부하밀도를 계산하였나?" ]
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SHS 공정으로 제조된 \(\mathrm{Mo_{x}W_{1-x}Si_{2}}\) 발열체의가속수명시험과 고장분석
<h1>요 약</h1><p>고온자전합성과 후열처리 공정으로 \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체를 제조하였다. \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 신뢰성을 검증하기 위해 가속수명시험을 수행하였으며, 수명시간을 Minitab 프로그램으로 추정하였다. 또한, 가속수명시험 후의 \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 고장분석을 전기적과 구조적 특성으로부터 수행하였다. 그 결과, \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 지배적인 고장 유형은 발열체 내부의 크랙 형성과 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 보호층의 박리임을 확인하였다.</p>
[ "본 논문에서 MoxW1−xSi2 발열체의 지배적인 고장 유형은 발열체 내부의 크랙 형성을 확인하였나?", "가속수명시험 후의 MoxW1−xSi2 발열체의 고장분석을 전기적과 구조적 특성으로부터 수행하였나?", "본 논문에서 SiO2 보호층의 박리임을 확인하였나?", "MoxW1−xSi2 발열체의 신뢰성을 검증하기 위해 가속수명시험을 수행하였나?", "본 논문에서 고온자전합성과 후열처리 공정으로 MoxW1−xSi2 발열체를 제조하였나?", "본 논문에서 수명시간을 Minitab 프로그램으로 추정하였나?" ]
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SHS 공정으로 제조된 \(\mathrm{Mo_{x}W_{1-x}Si_{2}}\) 발열체의가속수명시험과 고장분석
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>\( \mathrm{MoSi}_{2} \) 고온용 발열체는 전기적 특성을 이용하여 발열하는 제품으로 사용온드가 높아 산업용 전기로, 유리 및 금속 용해로, 폐기물 열처리 및 고온 측정 장비 등에 널리 사용된다. 최근에는 \( \mathrm{MoSi}_{2} \) 발열체를 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 계 인공치아용 재료 소결장비의 열원으로 사용하기 위해 \( \mathrm{MoSi}_{2} \) 의 \( \mathrm{Mo} \) 중 일부를 \( \mathrm{W} \)으로 치환하여 \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체를 제조하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 합성 공정들 중에 고온 자전 합성법 (Self-propagating High-temperature synthesis, SHS)은 반응열을 이용하여 에너지 소모가 매우 적은 장점으로 주로 사용되고 있다. SHS 공정에 의하여 제조되는 발열체는 일반적으로 안정한 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 피막에 의한 산화 저항성 및 우수한 전기적 특성을 보이나, 대기 중의 산소를 통해 여러 가지 산화물들이 합성 발열체 내에 형성하게 된다. 또한, \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \)의 이차상인 \( \mathrm{Mo}(\mathrm{W})_{5} \mathrm{Si}_{3} \)가 생성될 수 있으며, 이전 연구에서 밀도가 낮은 \( \mathrm{Mo}_{5} \mathrm{Si}_{3} \)가 조직 내부에서 팽창하면서 crack을 발생시키고, crack을 통하여 산소의 이동이 쉽게 일어나면서 열화 현상을 촉진시킨다고 보고되고 있다. 이러한 현상은 공정변수로 인한 microcrack, 기공 등의 미세조직의 결함에 의한 것으로 알려져 있으나, \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체의 수명 및 신뢰성에 대한 연구는 아직까지 초기 단계에 머물러 있다.</p><p>따라서 본 연구에서는 SHS 공정을 통해 제조된 \( \mathrm{Mo}_{\mathrm{x}} \mathrm{W}_{1-\mathrm{x}} \mathrm{Si}_{2} \) 발열체를 대상으로 스트레스 인자를 온도로 하여 가속수명시험을 수행하였으며, 발열체의 고장분석 원인을 추정하고자 하였다.</p>
[ "SHS는 공정에 의해 어떤 일반적인 특성을 보이니?", "해당 연구는 무엇을 추정하기 위한 것이니?", "MoSi2 고온용 발열체는 고온 측정 장비에 사용되니?", "SHS는 무엇의 약자이니?", "고온 자전 합성법은 에너지 소모개 매우 크다." ]
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인공물ED
200MW 석탄화력 순환 유동층 보일러 이차공기송풍기용 H-브릿지 멀티레벨 인버터 현장적용
<h1>2. 석탄화력 주요 송풍기</h1> <p>고전압 전동기의 주요 부하인 팬, 폄프 등의 유체기 계에 인버터를 적용하는 가장 큰 이유는 일반적으로 부하 토크가 회전속도의 제곱에 비례하고, 축 동력이 회전속도의 3제곱에 비례하는 2승 저감 토크의 특성을 갖고 있기 때문이다. 유도 전동기를 이용하여 펌프, 팬 등의 유체를 이송하는 장치에서 인버터에 의한 회전수 제어가 종래의 고정 주파수 제어 방식에 비해 \( 30-70 \% \)의 전기 에너지 절감이 가능하기 때문이다. 그림 1은 표준 석탄화력 계통도이며, 화력발전소에 사용되는 주요 송풍기는 다음과 같다.</p> <p> <ul> <li>1) 일차 공기 송풍기(PAF : Primary Air Fan) : 석탄이 보일러에서 연소가 잘 될 수 있도록 미분기로 미세한 가루로 만든 후, 분쇄된 미분탄을 연소실로 불어 넣기 위해, 공기를 미분기에 공급하는 송풍기.</li> <li>2) 이차 공기 송풍기(SAF : Secondary Air Fan) : 일명 압입통풍기(FDF : Forced Draft Fan)라고도 함. 분쇄된 미분탄이 연소하는데 필요한 연소용 공기를 보일러에 공급하는 송풍기.</li> <li>3) 유입 송풍기(IDF : Induced Draft Fan) : 보일러 에서 연소된 연소가스를 연돌로 뽑아내는 송풍기.</li> <li>4) 가스 재순환 송풍기(GRF : Gas Recircul--ation Fan) : 보일러에서 나오는 연소가스가 가진 열로 보일러 수냉벽에 공급하는 물을 가열하는 절탄기 출구에서 \( 400^{\circ} \mathrm{C} \) 정도의 연소가스를 노(Furnace) 하부로 공급하여 증기온도를 조절하는 송풍기.</li></ul></p> <h1>3. 순환 유동층 연소 보일러</h1> <p>유동층이란 연소로 내부에 유동매체(석탄, 석회석, 모래, 회재 등)를 충전한 후, 하부 노즐로부터 공기를 주입함으로써 고체입자를 유체와 같이 움직이게하여 혼합 - 연소시키는 공정을 의미한다. 하부 노즐의 공기 주입에 따라 고체 층에 기포가 발생하고(물의 기포 발 생과 동일) 기포들에 의한 고체 입자의 혼합 및 유동이 야기되어 물과 같은 유체 움직임을 보인다. 유속이 점차 증가함에 따라 입자가 비산되어 연소로 밖으로 날아가 없어지게 되는데, 비산 유출되는 입자를 사이클론을 통해 포집하여 반응기로 다시 주입하는 경우가 순환 유동층의 기본 개념이다. 유동층 연소 보일러는 고온 \( \left(600^{\circ} \mathrm{C}\right. \) 이상)으로 가열된 유동화 상태의 고체 층에 석탄을 주입하여 서로 유동, 혼합시킴으로써 석탄의 연소를 도모한다. 유동층 보일러의 특징으로는 다음과 같다.</p> <p> <ul> <li>1) 다양한 연료의 사용 가능: 유연탄, 무연탄, 폐플 라스틱, 폐슬러지, 폐타이어, 바이오매스 등의 비교적 다양하고 광범위한 입도(0 6mm)를 가지는 연료의 사용 가능.</li> <li>2) 고효율, 친환경적인 신발전 기술 : 비교적 낮은 온도( \( 900^{\circ} \mathrm{C} \) 이하)에서 연소함으로써, \( \mathrm{NOx} \) 의 발생이 거의 없고, 석회석을 탈황제로 사용하여 직접 연소로내 로 투입하여 \( 95 \% \) 이상의 탈황효율을 가지며 발생 회재 전량을 시멘트 원료로 재활용이 가능하다.</li> <li>3) 발전설비의 Compact화 가능 : 별도의 탈질 및 탈황 장치가 필요 없고, 굵은 입도의 연료 사용이 가능하여 미분기가 필요 없다. 열전달이 유동입자에 의해 일어나기 때문에 열전달 효율이 높아 장치의 Compact화 가능하다.</li></ul></p> <p> <table border><caption>표 1 미분탄 발전 보일러 VS 유동층 발전 보일러</caption> <tbody><tr><td>특성</td><td>미분탄 발전 보일러</td><td>유동층 발전 보일로</td></tr><tr><td>사용연료</td><td>석탄 (\( 0.01 \mathrm{~mm} \) 이하 입자)</td><td>다양한 연료 (\( 6 \mathrm{~mm} \) 이하 입자)</td></tr><tr><td>발전효율</td><td>\( 36 \sim 38 \% \)</td><td>\( 36 \sim 43 \% \)</td></tr><tr><td>설비 구성</td><td>분쇄기, 미분기, 보일러, 탈황장치, 탈질장치, 스팀터빈</td><td>분쇄기, 보일러, 스팀터빈</td></tr><tr><td>NOx 발생량</td><td>\( 400 \sim 600 \mathrm{ppm} \)</td><td>\( 50 \sim 200 \mathrm{ppm} \)</td></tr></tbody></table></p> <p>그림 2와 그림 은 인버터 적용 전 기존 총 공기량 제어 블록도와 이차 공기량 제어블록도이다. 총 공기량 제어에 의한 이차 공기 지령치와 이차 공기 풍량 실측치와의 차는 압력제어에 의한 이차 공기 지령치와 이차 공기 풍압 실측치의 차와 비교하여 큰 값으로 선택되어 PI 제어를 하게 된다. SA Crossover에서 운전원에 의하여 A호기와 B호기의 풍량의 비를 결정할 수 있다. 이차 공기 제어 블록도의 마지막 부분은 Bumpless 로직 블록이다. Bumpless 로직 블록에 의해 이차 공기 지령치의 급격한 변화에도 난조를 방지하여 안정적인 보일러 제어가 가능하다.</p> <h1>4. 개발된 H-브릿지 멀티레벨 인버터</h1> <p>그림 4는 발전소에 실증 적용된 \( 6.6 \mathrm{kV}, 1 \mathrm{MVA} \mathrm{H}- \) 브릿지 멀티레벨 인버터이다. SAF 구동용 \( 6.6 \mathrm{kV} \) 1MVA 멀티레벨 H-bridge 인버터는 그림 5와 같이 입력 다권선변압기와 총 18대의 셀 인버터로 구성된다. 표 2는 개발된 \( 6,6 \mathrm{kV}, 1 \mathrm{MVA} \mathrm{} \)H-브릿지 멀티레벨 인버터의 사양이다. 인버터 출력전압의 레벨수를 증가 시키기 위해 분리된 직류전원을 갖는 셀 인버터출력을 시스템 1상 당 6대 씩 연결하여 상 전압 기준 13 레벨, 선간전압 기준 25 레벨의 유사정현파 출력을 생성한다.</p> <p>전력용 반도체 소자 기술 분야의 비약적인 발전에 힘입어 전력전자 기술은 고도로 성장하여, 대용량 전력 변환 장치인 H-브릿지 멀티레벨 인버터 시스템을 가변속 전동기 구동 시스템에 적용 가능하게 하였다. H-브릿지 멀티레벨 인버터의 가장 큰 장점은 저전압 반도체 소자를 사용한 셀 인버터를 이용하여 전압의 레벨을 증가시켜 정현파에 가까운 고전압 출력을 손 쉅게 얻을 수 있다는 것이다. 이를 위해 각각의 셀 인 버터에 독립된 절연 전원을 공급하기 위하여 다권선 변압기를 사용하고, 기존의 6 Pulse 정류방식에 비하여 낮은 입력 단 THD를 얻을 수 있다.</p> <p> </p> <p>각각의 셀 인버터에 독립된 절연 전원을 공급하고 전력품질을 위하여 다권선 변압기가 사용된다. SAF 동용 인버터는 입력 다권선 변압기를 사용해 각 셀 인버터의 직류전압을 서로 분리한다. 이를 위해 입력 변압기 2차 측에는 셀 유닛 수와 동일한 수량의 권선을 설치한다. 다이오드 정류회로 사용으로 인해 발생하는 전류왜형의 크기를 최소한으로 하기 위해 변압기 2 차 권선을 인버터 출력 3상 기준으로 그룹하여 각 그룹 상호간에 10도의 위상차를 갖도록 하였다. SAF 구동용 인버터 운전 시 각 셀 유닛의 3상 다이오드 정류 부로 인해 발생하는 5차 7차 11차 13차 17차 19차 23차 25차 고조파 성분을 변압기 1차측 전류합성과정에 서 최대한 상쇄시켜 \( 30 \% \sim 100 \% \) 부하 사용시 인버터 입력전류 THD 크기를 \( 5 \% \) 이하 유지하였다.</p>
[ "미분탄 발전 보일러의 NOx 발생량은 얼마야?", "미분탄 발전 보일러의 사용연료는 뭐야?", "유동충 발전 보일러의 사용연료는 어떻게 사용했어?", "어떻게 유동충 발전 보일러의 사용연료가 이용되지", "미분탄 발전 보일러의 발전효율은 얼마야?", "비교된 보일러의 설비 구성중 미분기가 들어간 보일러는 뭐야?", "유동층 발전 보일러의 NOx 발생량은 뭐야?", "유동층 발전 보일러의 발전효율은 뭐야?", "유동층 발전 보일러의 설비의 구성은 어떻게 했어?", "다양한 연료를 사용하는 보일러는 뭐야?", "NOx 발생량이 큰것은 비교된 보일러중 어떤거야?", "연료를 석탄으로 사용한 보일러는 뭐야?", "미분탄 발전 보일러의 설비 구성은 어떻게 했어?", "탈황장치가 설비 구성으로 들어간 보일러는 뭐야?" ]
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인공물ED
PMMA를 이용한 저항형 습도감지소자
<h1>II. 실험</h1><h2>1. 소자의 제조</h2><p>PMMA는 divinylbenzene(DVB), ethyleneglycol di-methacrylate(ED) 등의 첨가에 의해 가교결합을 일으킨다. 본 실험에서는 DVB를 사용하여 가교결합을 일으켰으며, 중합된 PMMA와 Polyvinylalcohol(PVA)을 사용하여 감습막을 형성하였다. 그림 1은 본 실험에서 사용된 PMMA와 PVA의 구조를 나타낸 것이며. 그림 2는 상호침투된 고분자망(interpenetrating polymer networks: IPN)을 나타내고 있다. DVB가 PMMA를 상호 cross-linking시키고 있으며 그 사이사이로 PVA가 다시 cross-linking 되어 안정된 구조를 형성하는 것으로 생각할 수 있다. PVA는 PMMA와 가교를 형성할 뿐만 아니라 기판과의 접착력개선에 중요한 역할을 한다.</p><p>그림 3은 습도센서의 재조과정을 나타낸 것이다. \( 1 \mathrm{mm} \) 두께의 알루미나 기판 위에 약 \( 1 \mu \mathrm{m} \)의 금을 진공증착하였다. Photolithography 공정으로 전극간격 \( 400 \mu \mathrm{m} \)의 interdigit.형 전극을 형성한 후 \( 850^{\circ} \mathrm{C} \)에서 20분 동안 열처리하였다. PMMA는 자기교반기를 사용하여 benzene에 녹이고 DVB \( 2 \mathrm{~wt} \% \) 와 미리 용해된 PVA를 섞어 준비된 기판에 spin coating 하였다. 이 때의 막 두께는 약 \( 10 ~\mu \mathrm{m} \)이었다. 그 후 \( 170^{\circ} \mathrm{C} \)에서 2시간 동안 curing하였다. 일반적으로 \( 170^{\circ} \mathrm{C} \)에서 중합된 PMMA는 원래의 PMMA와 같은 감도를 나타내는 것으로 알려져있다.</p><h2>2. 측정장치의 제작</h2><p>그림 4는 소자의 측정장치에 대한 개략도이다. 습도변화를 위한 장치로는 습한 공기와 건조한 공기를 mixing chamber에서 혼합시킨 후 원하는 습도에도 달하도록 강제순환 방식을 사용하였으며 chamber 내부의 상대습도는 Chino사의 HN-P30으로 측정하였다. 소자 온도의 변화는 hot plate와 열전대를 사용하여 조절 및 측정하였다.</p><p>.그림 5는 측정장치 회로를 나타낸 것이다. 밀폐된 상자내에 48개의 sample을 동시에 측정할 수 있도록 probe를 설치하고, 소자의 전도도 변화를 알 수 있도록 부하저항을 사용하여 부하저항 양단에 나타나는 전압의 변화를 A/D converter를 통해서 computer로 분석하였다. 48개의 소자를 순서에 따라 제어하기 위하여 multiplexer를 사용하였고, A/D converter와 소자의 임피던스를 고려해 48개의 buffer를 설치하였다.</p>
[ "divinylbenzene(DVB), ethyleneglycol di-methacrylate(ED) 등의 첨가에 의해 PMMA는 가교결합을 일으키는 게 맞니?", "중합된 PMMA와 Polyvinylalcohol을 사용하여 형성한게 뭐야?", "PMMA는이것의 첨가에 의해 가교결합을 일으킨다고 하는데 이것은 뭐야?", "그림 1은 무엇의 구조를 나타낸 거야?", "divinylbenzene(DVB), ethyleneglycol di-methacrylate(ED) 첨가에 의해 가교결합을 일으키는 것은 뭐야?", "divinylbenzene(DVB), ethyleneglycol di-methacrylate(ED) 등의 첨가에 의해 PMMA는 무엇을 일으키니?", "본 실험에서 가교결합을 일으킬 때 사용한 것은 뭐야?", "PVA는 PMMA와 가교를 형성하고 기판과의 어떤 중요한 역할을 하지?", "PVA와 가교를 형성하고 기판과의 접착력개선에 중요한 역할을 하는게 뭐야?", "DVB가 무엇을 상호 cross-linking시키고 있어서 안정된 구조를 형성하는 것으로 생각할 수 있지?", "감습막을 형성할 때 사용한 건 뭐야?", "DVB가 PMMA를 상호 cross-linking시키고 있으며 그 사이사이로 무엇이 다시 cross-linking 되어야 안정된 구조를 형성한다고 생각할 수 있어?", "기판과의 접착력 개선에 중요한 역할을 하면서 PMMA와 가교를 형성하는 건 뭐야?", "DVB가 PMMA를 상호 cross-linking시키고 있으며 그 사이사이로 PVA가 다시 cross-linking 되면 무엇을 형성하는 것으로 생각할 수 있지?", "그림 3은 무엇의 재조하는 과정을 나타낸 거야?", "\\( 1 \\mathrm{mm} \\) 두께의 어떤 기판 위에 약 \\( 1 \\mu \\mathrm{m} \\)의 금을 진공증착 하였어?", "Photolithography 공정은 20분 동안 열처리를 하는데 몇 도에서 하지?", "몇 시간 동안을 \\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 curing하였지?", "알루미나 기판 위에 약 \\( 1 \\mu \\mathrm{m} \\)의 금을 진공증착하였는데 알루미나 기판의 두께는 얼마야?", "부하저항을 사용하여 부하저항 양단에 나타나는 전압의 변화를 A/D converter를 통해서 computer로 분석하여 알 수 있는게 뭐야?", "2시간 동안 \\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 무엇을 한거지?", "curing을 2시간 동안 몇 도에서 한 거야?", "자기교반기를 사용하여 PMMA는 무엇에 녹여?", "알루미나 기판 위에 진공증착한 것은 뭐야?", "자기교반기를 사용하여 benzene에 녹이고 DVB \\( 2 \\mathrm{~wt} \\% \\) 와 미리 용해된 PVA를 섞어 준비된 기판에 PMMA는 무엇을 하였지?", "전극간격 \\( 400 \\mu \\mathrm{m} \\)의 interdigit.형 전극을 형성한 후에 \\( 850^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 20분 동안 열처리를 하는 것은 뭐야?", "밀폐된 상자내에 동시에 몇 개의 sample을 측정할 수 있도록 probe를 설치 하였지?", "chamber 내부의 상대습도는 Chino사의 무엇으로 측정하였지?", "소자 온도의 변화는 무엇을 사용하여 조절하고 측정하였어?", "Photolithography 공정은 전극을 형성한 후 \\( 850^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 몇 분 동안 열처리하지?", "부하저항을 사용하여 나타나는 전압의 변화를 무엇을 통해서 computer로 분석하였지?", "무엇을 mixing chamber에서 혼합시킨 후 강제순환 방식을 사용 하여 원하는 습도에 달하도록 했어?", "Photolithography 공정은 전극간격 얼마로 interdigit.형 전극을 형성 하였어?", "습한 공기와 건조한 공기를 mixing chamber에서 혼합시킨 후 원하는 습도에도 달하도록 하는 방식은 뭐야?", "그림 4는 소자의 무엇에 대한 개략도야?", "소자의 전도도 변화를 알 수 있도록 무엇을 사용하여 A/D converter를 통해서 computer로 분석하였어?", "48개의 buffer를 설치할 때 고려한 게 뭐야?", "소자의 전도도 변화를 부하저항 양단에 나타나는 전압의 변화를 A/D converter를 통해서 무엇으로 분석하였어?", "열전대와 hot plate 사용하여 조절 및 측정 한건 뭐야?", "밀폐된 상자내에 동시에 48개의 sample을 측정할 수 있도록 설치한게 뭐야?", "PMMA는 무엇을 사용하여 benzene에 녹이지?", "순서에 따라 48개의 소자를 제어하기 위하여 사용한게 뭐야?", "48개의 소자를 multiplexer를 사용하여 순서에 따라 제어하고, A/D converter와 소자의 임피던스를 고려해 48개의 무엇을 설치하였지?", "Polyvinylalcohol(PVA)와 중합된 PMMA 사용하여 감습막을 형성한 게 맞니?", "약 \\( 1 \\mu \\mathrm{m} \\)의 금이 \\( 1 \\mathrm{mm} \\) 두께의 알루미나 기판 위에 진공즉착 하였니?", "probe를 설치하는 이유가 밀폐된 상자내에 48개의 sample을 동시에 측정할 수 있도록 하는 게 맞니?", "PVA는 기판과의 접착력개선에 중요한 역할을 하고, PMMA와 가교를 형성 하니?", "hot plate와 열전대를 사용하여 소자 온도의 변화를 조절 및 측정하는 게 맞니?", "중합된 PMMA는 원래의 PMMA와 일반적으로 \\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 같은 감도를 나타내는 것으로 알려진 게 맞니?", "curing을 \\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 2시간 동안 하였니?", "부하저항 양단에 나타나는 전압의 변화를 A/D converter를 통해서 computer로 분석하는 게 소자의 전도도 변화를 알기 위해 한 거니?", "소자의 임피던스와 A/D converter를 고려해서 buffer를 48개 설치하였니?", "얼마의 두께의 알루미나 기판 위에 금을 진공증착하였어?", "multiplexer를 사용한 게 48개의 소자를 순서에 따라 제어하기 위해 서니?", "hot plate와 열전대를 사용하여 소자 온도 변화를 어떻게 하였지?", "48개의 sample을 동시에 측정할 수 있도록 어디 안에 probe를 설치 하였지?", "curing을 2시간 동안 어떤 온도에서 하였어?", "실험에서 가교결합을 어떻게 일으켰어?", "\\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 중합된 PMMA는 원래의 PMMA와 이것이 같다고 나타내는데 이것은 뭐야?", "중합된 PMMA는 원래의 PMMA와 일반적으로 몇 도에서 같은 감도를 나타내는 것으로 알려져 있어?", "원래의 PMMA와 \\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 같은 감도를 나타내는 것으로 알려져 있는 것은 뭐야?", "\\( 170^{\\circ} \\mathrm{C} \\)에서 중합된 PMMA는 일반적으로 무엇과 같은 감도를 나타내는 것으로 알려져 있어?" ]
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인공물ED
PMMA를 이용한 저항형 습도감지소자
<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>알루미나 기판 위에 금 전극을 형성한 후 PMMA를 spin coating하여 폴리머 습도센서를 제조하고 그 특성을 조사하였다. PMMA는 DVB에 의해 가교결합을 일으켰으며 PVA를 첨가하여 표면과의 접착력이 개선되었다. 또한 상대습도 \( 30 \% \)에서 \( 95 \% \)까지 변화하면서 저항을 측정한 결과, 한 차수 이상의 변화를 나타내었다. 제조된 소사의 히스테리시스 특성은 약 \( 3 \% \mathrm{RH} \)미만이며, 비교적 좋은 장기안정도를 나타내었다. 제조되 PMMA 소자의 응답특성은 흡착시에는 약 7분, 탈착시에는 약 5분이었다.</p>
[ "알루미나 기판 위에 금 전극을 형성한 후 PMMA는 DVB에 의해 가교결합을 일으켰으며 PVA를 첨가하여 표면과의 접착력을 어떤 물질로 개선하였는가?", "PMMA의 접착력은 PVA를 첨가하여 개선 되었는가?", "PMMA의 접착력 측정을 위해 어떠한 주변환경에 어떠한 변화를 주었는가?", "PMMA를 spin coating하여 폴리머 습도센서를 제조하고 그 특성을 조사하였을시 개선 된것은 무엇인가?" ]
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인공물ED
PMMA를 이용한 저항형 습도감지소자
<h1>I. 서 론</h1><p>최근 습도 조절의 중요성은 많은 영역에서 인식되고 있으며, 안정된 습도센서 개발의 필요성이 강조되고 있다. 습도센서는 섬유, 전자재료, 정밀계측기 및 식료품 등의 산업체 뿐만 아니라 공기조절기나 감전 사고 예방 등 일반가정이나 병원에서도 많이 사용되고 있다.</p><p>따라서 습도 조절 장치의 핵심인 습도감지물질에 관한 연구가 정력적으로 행해지고 있고 그 구조나 전극에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다.</p><p>비교적 안정된 습도센서는 1978년 스표넬고용체의 웨이퍼를 이용한 것이었으며 이어 \( \mathrm{TiO}_{2}-\mathrm{Nb}_{2} \mathrm{O}_{5} \), \( \mathrm{MgFe}_{2} \mathrm{O}_{4}, \mathrm{ZnCr}_{2} \mathrm{O}_{4}-\mathrm{LiZnVO}_{4} \) 및 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 등을 이용한 습도센서가 개발되었다. 지금까지의 습도센서의 형태는 세라믹형, 후막형, 박막형 및 MOS 공정을 사용한 캐패시터형 등이 있다. 이중 세라믹형이나 후막형은 제조공정이 비교적 간단하나 재생산성이나 오염에 대한 저항성 등이 문제가 되고 있으며, 박막형이나 MOS 캐패시터형은 공정상의 복잡성이 나타나고 있다. 한편 폴리머 재료를 이용한 센서기술도 최근에는 습도센서의 중요한 역할을 차지하게 되었다. 폴리머형 습도센서에서는 습도를 결정하기 위해 주로 센서의 저항이나 캐패시턴스 변화를 측정한다. 습도센서에 이용된 유기 폴리머는 Polyphe-nyl-acetylene, Cellulose acetate, Cellulose acetate buty-rate, Poly-4-vinylpyridine 및 각종 Copolymer가 있다.</p><p>폴리머는 이렇게 습도센서에 널리 사용되고 있지만 히스테리시스, 비선형성, 낮은 안정도 및 짧은 수명 등 아직까지 여러가지 해결해야 할 많은 단점들을 가지고 있다. 또한 어떤 폴리머 센서는 팽윤 (swelling) 및 산화에 의해 그 기능을 발휘하지 못하는 때가 종종 나타난다. 이러한 단점들은 온도가 증가할 때와 높은 상대습도에서 심각하게 일어나며 이를 해결하기 위해 많은 노력이 경주되고 있다.</p><p>본 연구에서는 알루미나 기판 위에 금 전극을 형성한 후 Polymethyl methacrylate(PMMA)를 spin coating하여 폴리머 습도센서를 제조하고 측정온도에 따른 습도-저항 특성, 히스테리시스 특성, 장기안정도 및 응답특성을 조사하였다.</p>
[ "최근 습도 조절의 중요성은 많은 영역에서 인식되고 있으며, 어떤 개발의 필요성이 강조되고 있지?", "습도센서는 섬유, 전자재료, 정밀계측기 및 식료품 등의 산업체 뿐만아니라 일반가정이나 병원에서 어떤 분야에 많이 사용되고 있지?", "습도 조절 장치의 핵심은 무엇에 대한 연구이지?", "비교적 안정된 습도센서는 1978년 무엇을 이용한 것이었지?", "지금까지의 습도센서의 형태는 어떤 것이 있지?", "세라믹형이나 후막형은 제조공정이 비교적 간단하나 어떤 것이 문제가 되고 있지?", "최근 도센서의 중요한 역할을 차지하게된 것은 무엇을 이용한 센서기술이지?", "폴리머형 습도센서에서는 습도를 결정하기 위해 주로 무엇의 변화를 측정하지?", "습도센서에 이용된 것으로 Polyphe-nyl-acetylene, Cellulose acetate, Cellulose acetate buty-rate, Poly-4-vinylpyridine 및 각종 Copolymer를 무엇이라고 하지?", "폴리머는 습도센서에 널리 사용되고 있지만 어떤 단점이 있지?", "어떤 폴리머 센서는 팽윤 (swelling) 및 산화에 의해 그 기능을 발휘하기도 하지?", "본 연구에서는 알루미나 기판 위에 금 전극을 형성한 후 Polymethyl methacrylate(PMMA)를 어떤 작업을 통해 폴리머 습도센서를 제조하고 측정온도에 따른 습도-저항 특성, 히스테리시스 특성, 장기안정도 및 응답특성을 조사하였지?" ]
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인공물ED
PMMA를 이용한 저항형 습도감지소자
<h1>III. 결과 및 고찰</h1><p>상대습도 변화에 따른 저항변화와 측정온도에 따른 변화를 조사하였다. 그림 6은 측정온도를 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 70^{\circ} \mathrm{C} \)까지 증가시키면서 측정한 PMMA 센서의 전기저항 대 상대습도 변화를 나타낸 것이다. PMMA 센서의 전기저항은 상대습도에 따라서 변화할 뿐만 아니라 주위온도에 따라서도 변화한다. 습도의 영향에 의해 상대습도가 증가할수록 저항은 지수함수적으로 감소하고 있다. 이것은 폴리머상의 이온쌍의 해리가 수분의 홉착에 의해 고체표면에서 일어나고 그 결과로 인해 생긴 이온이 전하운송자로 작용하기 때문인 것으로 설명할 수 있다. 나타난 결과를 볼 때 \( 30 \sim 95 \% \mathrm{RH} \)에서 전기저항은 \( 3 \times 10^{6}[\Omega] \sim 2.7 \times 10^{5}[\Omega] \)으로 변화하고 있다. 또한 온도가 증가할수록 저항이 감소하는 것은 활성화 에너지의 공급에 의해 해리된 이온이나 전자의 증가에 기인한 것이다.</p><p>그림 7은 상대습도 \( 30 \% \mathrm{RH} \)에서 \( 95 \% \mathrm{RH} \)까지 \( 95 \% \) \( \mathrm{RH} \)에서 \( 30 \% \mathrm{RH} \)까지 변화시키면서 얻은 히스테리시스 특성이다. 이 때의 측정온도는 \( 30^{\circ} \mathrm{C} \)로 하였으며 3번의 측정결과에서 얻은 값들을 평균한 것이다. 높은 습도에서 낮은 습도로 변화시킬 때 즉 탈착과정이 일어나는 동안에 약간의 히스테리시스가 나타나는 것을 알 수 있다. 본 실험에서 나타난 결과는 흡착에 비해 탈착 시 약 \( 3 \% \mathrm{RH} \) 미만의 히스테리시스가 나타나는 것을 알 수 있다. 이것은 막의 내부에 존재하는 일부 기공에서 흡착된 수분의 응결현상이 생기기 때문에 탈착시간이 길어지는 이유와 어떤 기공은 안으로 갈수록 공간이 넓어지는 전형적인 잉크병(ink bottle)모양을 형성하기 때문에 이러한 히스테리시스 특성이 나타나는 것으로 생각된다.</p><p>폴리머를 이용한 습도 감지소자의 문제점 중 하나는 장기안정도가 나쁘다는 점이다. 그 원인은 주위의 습도가 지속적으로 높게 유지될 때는 팽윤(swelling)현상이 일어나기 쉽고, 주위온도가 증가하면 산화가 일어나기 쉽기 때문이다. 또한 가교결합이 깨어짐에 따라 장기 안정도가 급격히 감소하는 경우도 있다. 그림 8은 PMMA 습도센서의 장기안정도를 나타낸 것이다. 측정온도는 \( 30^{\circ} \mathrm{C} \)로 고정하였고 30일 동안의 변화를 관찰하였다. 상대습도가 낮은 경우 \( (30 \% \mathrm{RH}) \)에서는 5일 이후 안정된 특성을 보이고 있으며 상대습도가 높은 경우 \( (95 \% \mathrm{RH}) \)에서는 장기안정도가 뛰어남을 알 수 있다. 본 실험의 결과에서 적어도 30 일까지는 결합분리(segment motion) 현상이나 swelling 현상이 일어나지 않는 것을 알 수 있고 비교적 기간과의 접착력이 양호한 것으로 생각할 수 있다.</p><p>그림 9는 습도 변화에 따른 PMMA 습도센서의 응답특성을 나타낸 것이다. 상대습도 \( 40 \% \mathrm{RH} \)에서 \( 80 \% \) \( \mathrm{RH} \)로 변화시키면서 흡착상태의 저항변화시간을 측정하였으며, 상대습도 \( 80 \% \mathrm{RH} \)에서 \( 40 \% \mathrm{RH} \)로 변화시키면서 탈착상태의 저항변화를 관측하였다. 습도변화 후 \( 90 \% \) 응답때까지의 저항을 측정한 결과 흡착의 경우에는 약 7 분 정도의 웅답시간이 걸렸으며, 탈착 시에는 약 5분 정도의 응답시간이 나타났다. 그러나 탈착의 경우 지정된 응답시간 이후에도 저항이 조금씩 증가하였는데 이는 미세기공 속에 남아있던 수분의 탈착으로 생기는 현상으로 생각된다. 이 때의 측정 온도는 \( 30^{\circ} \mathrm{C} \)였다.</p>
[ "PMMA 센서의 전기저항은 주위온도와 무관한가?", "폴리머상의 이온쌍의 해리 고체표면에 일어날 경우 저항은 어떻게 되는가?", "저항이 감소할수록 온도는 어떻게 되는가?", "저항이 감소할수록 온도는 어떤 경향을 보이나", "이온은 무엇에 의해 해리되는가?", "무엇에 의해 이온이 해리되지", "탈착시간이 길어지는 이유는 수분의 어떤 현상이 일어나기 때문인가?", "폴리머를 이용한 습도 감지소자의 문제점으로 알맞은 것은?", "히스테리시스는 어떤 탈착 과정에서 일어나는가?", "어떤 탈착 과정에서 히스테리시스가 일어나지", "히스테리시스 특성은 어떤 모양을 형성하는가?", "탈착과정은 어떤 과정에서 일어나는가?", " 어떤 과정에서 탈착과정은 일어나지", "가교결합이 형성될수록 장기 안정도가 증가하는가?", "팽윤현상이 일어나면 어떤 문제점이 생기는가?", "산화가 일어나기 쉬우면 장기안정도가 높아진다는 장점이 있는가?", "PMMA 센서의 전기저항에 영향을 주는 습도는?", "지수함수적으로 감소하고 있는 저항은 무엇이 증가할수록 감소하는가?" ]
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인공물ED
PMMA를 이용한 저항형 습도감지소자
<h1>요 약</h1><p>습도감지물질로서 PMMA박막을 사용하여 저항형 습도감지소사를 제조하고 그 특성을 조사하였다. PMMA에 DVB를 첨가하여 가교결합을 일으키고 여기에 PVA를 섞어 제조된 습도센서는 상대습도의 증가에 따라 저항의 변화를 나타내었으며, 흡착에 비해 탈착 시 약 \( 3 \% \) 미만의 히스테리시스 특성을 나타내었다. 또한 제조된 소자는 좋은 장기안정도를 보였으며, 응답시간은 흡착시에는 약 7분, 탈착시에는 약 5분이었다.</p>
[ "PMMA에 첨가한 것은 뭐야?", "제조된 소자는 좋은 장기안정도를 보였나요?", "제조된 소자의 응답시간은 탈착시보다 흡착시가 더 빠른가요?", "제조된 습도센서는 PMMA에 DVB를 첨가한 후 무엇을 섞어주었나요?", "습도감지물질로서 사용한 것은 뭐야?", "제조된 소자의 흡착시 응답시간은 얼마인가요?" ]
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인공물ED
3중 접합 공정에 의한 MEMS 공진기의 웨이퍼레벨 진공 패키징
<h1>1. 서 론</h1><p>MEMS 기술과 프로세스 기술의 발전으로 전력 소비가 낮고 크기가 소형이고 가격대가 낮은 고성능 MEMS 공진기를 이용해서 휴대기기에서 새로운 애플리케이션이 가능하게 되었다. 다중축 MEMS 자이로센서 구조가 소형화되고 경제적인 가격대로 수 \(\mathrm{mm^{2}}\)면적의 단일 패키지 속에 디지털 인터페이스를 통합함으로씨 휴대기기의 MEMS 자이로 센서 채택이 크게 증가하고 있다. 센서가 작아짐으로 자이로 센서와 가속도 센서를 하나의 센서로 모듈화하여, 다양한 6 축 관성센서에 적용을 하고 있는 추세이다. MEMS 관성센서에서 자이로 센서는 오래 전부터 해운, 우주, 산업용 로봇공학, 자동차 등의 다양한 애플리케이션에 사용돼 왔다. 최근 10 년간 모바일용에 많이 적용이 되고 있으며, 이를 위해서는 기존의 자이로 센서의 크기에 고신뢰성 초소형화가 가능하여야 한다, 이를 위해서는 패키징 기술이 매우 중요하며, 웨이퍼레밸 패키징(WLP)방법을 적용한 자이로 센서의 제작이 필수이다. 웨이퍼레벨 패키징에 필요한 본딩은 Eutectic, Anodic, Fusion 본딩기술이 사용하고 있으며, 각 본딩은 기판 및 접합 소재, 정렬, 접합온도 등에 따라 최종 수율이 좌우된다.</p><p>자이로 센서의 성능을 좌우하는 핵심 기술은 Si MEMS부의 형상의 구현 및 센서 내부의 높은 진공화가 필요하다. 따라서, 고진공 웨이퍼레밸 패키징 기술을 적용한 MEMS자이로 센서를 제작하여, 센서내부의 고진공도를 측정하기 위해 Resonator 특성인 공진주파수에서의 Quality Factor값을 확인하여 성능을 확인하여왔으나, 내부 진공도를 평가하기 위한 정량적인 방법은 아직 제시되지 못하고 있다.</p><p>본 연구에서는 기존 모바일용 MEMS 공진기의 성능면에서 우수한 수준의 성능을 확보하고자, SOG(Si on Glass)웨이퍼를 적용하고, 공진기 내부를 고진공화하기 위해 Cap 웨이퍼는 Glass 웨이퍼를 적용하여 제작하였다. 고수율의 진공접합이 가능하도록 Glass-Si-Glass의 세가지 기판을 고진공상태에서 동시에 접합이 가능한 3중접합기술을 적용하였다. 또한, 일련의 웨이퍼레벨 패키징 공정을 8 인치 웨이퍼에서 제작을 한 후 웨이퍼 레밸에서의 Q factor와 진공도와의 상관관계를 통해 신뢰성 평가 방법을 제시하고자 하였다.</p>
[ "일련의 웨이퍼레벨 패키징 공정을 몇 인치 웨이퍼에서 만들어?", "SOG(Si on Glass)웨이퍼를 사용한 이유가 뭐야?", "기술의 발전으로 MEMS 공진기의 전력 소비가 낮아졌어?", "무슨 기술의 발전으로 고성능 MEMS 공진기를 이용해 휴대기기에서 새로운 애플리케이션이 가능해?", "고성능 MEMS의 가격은 기술이 발전할수록 높아져?", "무슨 구조가 소형화돼?", "MEMS 자이로 센서가 휴대기기에 많이 쓰여?", "경제적인 가격으로 수 \\(\\mathrm{mm^{2}}\\)면적의 단일 패키지 안에 무슨 인터페이스를 통합해?", "다중축 MEMS 자이로센서의 구조가 작아져?", "자이로 센서는 오래 전부터 무슨 애플리케이션에 사용돼?", "최근 몇 년간 모바일용에 적용돼?", "모바일용에 적용되기 위해 기존 자이로 센서의 무엇에 고신뢰성 초소형화가 가능해야돼?", "Eutectic, Anodic, Fusion 본딩기술이 무슨 패키징에 필요해?", "무엇에 따라서 최종 수율이 좌우돼?", "각 본딩은 무슨 소재에 따라 최종 수율이 결정돼?", "Fusion 본딩은 접합 온도에 최종 수율이 좌우돼?", "본딩은 무슨 온도에 따라 최종 수율이 달라져?", "센서 내부의 진공화가 낮을수록 성능이 좋아?", "고진공 웨이퍼레밸 패키징 기술을 적용해 무슨 센서를 만들어?", "왜 공진주파수에서의 Quality Factor값을 확인해?", "Resonator 특성이 뭐야?", "내부 진공도를 정량적으로 파악할 수 있어?", "센서 안의 진공도를 측정하기 위해 무슨 주파수에서의 Quality Factor값을 확인해?", "모바일용에 적용하기 위해서 센서의 크기에 무엇이 가능해야 돼?", "공진기 내부를 고진공화시키기 위해 무슨 웨이퍼를 적용해?", "Cap 웨이퍼가 공진기 내부를 고진공화해?", "세가지 기판이 뭐야?", "Glass-Si-Glass 기판을 동시에 접합할 수 있어?", "3중접합기술을 사용하면 고수율이 가능해?", "Glass-Si-Glass의 세가지 기판을 무슨 상태에서 접합해?", "웨이퍼 레밸에서의 Q factor와 무엇이 상관관계야?", "MEMS 기술과 프로세스 기술의 발전으로 무슨 공진기를 이용해?", "고성능 MEMS 공진기를 이용해 어디서 새로운 애플리케이션이 가능하게 되었어?", "휴대기기의 MEMS 자이로 센서 채택이 왜 증가해?", "자이로 센서와 무슨 센서를 모듈화해서 다양한 6 축 관성센서에 적용해?", "자이로 센서와 가속도 센서를 하나로 모듈화해서 어디에 적용해?", "무슨 방법을 적용한 자이로 센서의 제작이 필수야?", "웨이퍼레밸 패키징(WLP)방법이 고신뢰성 초소형화를 가능하게 해?", "자이로 센서의 성능을 결정하는 핵심 기술이 뭐야?", "자이로 센서의 성능을 높이기 위해서 무슨 형상의 구현이 필요해?", "Glass 웨이퍼를 사용한 이유가 뭐야?", "세가지 기판을 고진공상태에서 동시 접합이 가능한 무슨 기술을 적용해?", "웨이퍼 레밸에서의 무슨 factor와 진공도와의 상관관계를 통해 신뢰성을 평가해?", "센서 내부의 고진공화를 위해 무슨 패키징 기술을 적용해?", "기존 모바일용 MEMS 공진기에 SOG 웨이퍼가 사용돼?", "무슨 레벨에서의 Q factor를 통해 신뢰성을 평가해?", "고신뢰성 초소형화가 가능하려면 무슨 기술이 제일 중요해?", "EMS 관성센서에서 자이로 센서는 한정된 애플리케이션에 사용돼?", "웨이퍼레벨 패키징에 무슨 본딩기술을 사용해?" ]
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인공물ED
3중 접합 공정에 의한 MEMS 공진기의 웨이퍼레벨 진공 패키징
<h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1 고성능 MEMS 공진기 구조 설계</h2><p>Fig. 1은 본 연구에서 제작한 MEMS공진기 구조 개념도이다. 구조물을 유리층-실리콘층-유리층의 샌드위치 구조 위에 외부와 전기적 연결을 하는 금속층으로 구성된다. 유리층은 각각 진공 환경을 구현하기 위해 공동(cavity)과 관통 구멍(hole)이 제작된 기판과 실리콘 구조물의 가공을 위한 희생층 기판의 역할을 한다. 실리콘 층은 MEMS 공정을 이용하여 구조물이 형성되는 층이다. 이러한 MEMS 공진기는 일반적으로 Si 구조물이 Comb 구조, 혹은 Ring 구조가 많이 적용되고 있으며, 이러한 구조물이 진공상태에서 기계적인 움직임을 전기적 신호로 변환하여 감지하는 센서이다.</p><h2>2.2 고성능 MEMS 공진기 구조 설계</h2><p>MEMS공진기의 구조를 Si wafer에 구현하고, Si 구조물의 구동을 위한 Gap형성하기 위해 SOG(Si on Glass)를 적용하여 구현을 하였다. Si과 Glass를 Anodic Bonding공정을 이용하여, 접합하였으며, 본 연구에서는 \( 16 \mathrm{kHz} \) 대역의 중심 주파수에서의 공진을 이용하기 위해 Si 두께를 \(150 \mathrm{~um}\)두께로 설계를 하였으며, 이를 구현하기 위해 Si wafer 와 Boro-33 Glass wafer와의 Anodic 본딩 후, Si Grinder장비를 이용하여, Si wafer의 두께 \( 150 \mathrm{~um} \)를 구현하였으며, 그 이후, Deep Reactive Ion Etching(DRIE)공정을 이용하여, Si Ring 구조를 형성하였다.</p><p>Si 구조물의 부유(Gap)층을 형성하기 위하여, HF(4: 1)용액을 이용하여, Si 구조의 하부의 Glass 층을 에칭하여, 형성하였다. 이로써, SOG wafer 부분의 구조를 구현하였으며, 그 이후, 공진특성을 높이기 위해 Si 구조 층이 형성된 SOG wafer를 Cap wafer로 덮어, 내부를 고진공화 처리를 하여야 한다. 이를 위해 우선, Cap wafer를 Glass(BORO-33)를 이용하여 제작하였으며, Cap wafer 내부의 고진공화를 위해 아웃개싱 컨트롤(제거) 기술(Getter 증착 기술)이 필요하다.</p><p>본 연구에서는 Cap wafer내부의 아웃개싱의 흡착을 위한 Getter 물질을 Ti박막을 Cap 내부 천정의 증착으로 형성하였으며, 이는 E-beam evaporator 장비를 이용하여 증착하였다. Getter의 활성화는 본딩 시 가해지는 온도 \( \left(350^{\circ} \mathrm{C}\right) \)를 통해 실시하였다.</p><p>Fig. 2(a)는 위에서 서술한 공정 기술의 공정도이다. MEMS공진기는 금속 패키징. 세라믹패키징, 웨이퍼레밸 패키징 등 다양한 형태의 패키징 기술이 적용되고 있다. 본 연구에서는 대량생산과 패키징 비용 절감 및 초소형화를 위해 웨이퍼레밸 패키징 기술을 개발하여 MEMS공진기에 적용하였다. 본 연구에 적용한 웨이퍼레밸 패키징 기술은 앞에서 언급한 공정 프로세스를 적용하여 제작된 SOG에 구현된 구조 웨이퍼와 센서 내부의 진공도를 유지시키기 위해Cap 웨이퍼를 제작하여, 웨이퍼레밸로 본딩이 가능한 챔버에서 진공도를 \( 1 \times 10^{-6} \mathrm{mbar} \)에서 Anodic Bonding법으로 접합하는 방법을 적용하였다. 구체적인 Anodic 본딩 조건은 \( 400 \mathrm{V} \)의 전압을 인가하여, \( 350^{\circ} \mathrm{C} 1000 \mathrm{N} \) 압력으로 접합시간 30분으로 공정을 진행하였다. Fig. 3은 고진공 웨이퍼레밸 Anodic 본딩시 진행된 각각의 공정조건 Flow Chart이다. 그래프에서 붉은색 전압을 \( 200 \mathrm{V}, 300 \mathrm{V}, 400 \mathrm{V} \)씩 단계로 인가하면서, Si과 Glass과의 계면에서의 전자의 이동으로 발생하는 전류의 증가를 통해 접합을 확인할 수가 있으며, 전압인가와 동시에 접합이 진행될때의 챔버내부의 진공도가 \( 10^{-6} \mathrm{mtorr} \)수준을 확인할 수가 있었다.</p><p>고진공으로 패키징된 공진기의 내부에서 발생하는 다양한 가스들로 인하여, 고진공을 유지하는데 방해가 되는 현상을 Getter 재료를 패키징된 공진기 내부 흡착시켜 고진공을 유지하는 기술이 최근에 적용되고 있으며, 본 연구에서는 MEMS 소자에 많이 적용하고 있는 Ti박막을 Getter재료로 선정하여 Cap Wafer 내벽에 증착시켜 고진공을 유지하였다. Fig. 4는 고진공 웨이퍼레밸 본딩 후 Cap 웨이퍼 방향에서 Glass를 투과하여 형성된 Ti Getter형상을 본 광학현미경 사진이다. Ti Getter는 SUS재질의 Shadow Mask를 이용하여 E-beam evaporator 장비로 증착을 하였으며, 약 \( 500 \mathrm{~nm} \)의 두께로 증착하으며, Cap wafer 내부에 정확히 증착되었음을 확인할 수 있었다.</p><p>패키징된 공진기의 구동을 위해서 센서내부와 패키징된 외부와의 전극의 연결공정이 필수이다. 이를 위해, 본 연구에서는 수직배선연결방식(Vertical Feed Through)을 적용하여 공정개발을 하였으며, Cap wafer재질이 Glass이므로 VFT공정을 Sand Blast 방법을 적용하여, Cap 내부의 공진기와 연결을 하였다. Glass 두께가 두꺼우면, Sand Blast 공정의 특성상 75도 경사로 Hole이 형성되어, 결국 센서 전체의 면적이 넓어지는 문제가 발생하기 때문에 Cap wafer의 두께를 줄이기 위해 고진공 웨이퍼 레밸 본딩 후 Cap wafer를 Grinding하여 두께를 줄였으며, 그 이후, 센서 내부와 외부를 연결하는 VFT의 Via공정을 진행하였다. Via 형성 후, Metal 은 Al을 Sputtering법으로 증착을 하였으며, Via 내부와 PAD와의 단차 패터닝을 위해 Photo-Lithography를 Spray coating공정을 적용하여 공정을 그림 Fig. 2(c)와 같이 진행하였다. Fig. 5 는 MEMS 공진기 단면도 (a) 이고, Fig. 5(b) 는 제작된 MEMS공진기의 광학현미경 단면 사진이다. 사진에서 알 수 있듯이, Via 형성이 Si wafer 면과 닿아 있으며, Al 전극이 경사면에 단선없이 고르게 패터닝이 형성되었음을 확인할 수 있었다.</p><p>Fig. 6(a)는 최종적으로 제작된 MEMS공진기의 SEM 이미지이며, 이를 통한 Glass/Si/Glass의 3중 접합구조에서, Si 구조물에서의 Gap형성, Glass Cap구조 모양 및 Vertical Feed Through 용 Al Metal PAD형상 등의 공진기 전체이미지를 SEM으로 확인할 수가 있었다. Fig. 6(b)는 본 연구에서 8인치 웨이퍼에서 제작된 MEMS 공진기의 전체 광학현미경 이미지이다.</p>
[ "본 실험에서는 어떤 방법을 통해 Si Ring 구조를 만들었지?", "어떤 방법을 통해 본 실험에서는 Si Ring 구조를 제작했니?", "실험에서 Si wafer의 두께를 어떻게 구현했나요?", "실험에서는 공진의 활용을 위해 Si 두께를 몇으로 설계하였나?", "본 실험에서 Si 두께를 \\(150 \\mathrm{~um}\\)로 정한 이유는 \\( 26 \\mathrm{kHz} \\) 대역의 중심 주파수에서 공진을 활용하기 위해서인가요?", "MEMS 공진기는 기계적인 움직임을 어떤 상태에서 전기적 신호로 바꾸어 인식하는 센서인가?", "본 논문에서 MEMS 공진기의 구조물은 어떤 방법으로 감지를 진행해?", "MEMS 공진기는 전기적인 신호로 기계적인 움직임을 바꾸어 감지해?", "본 논문에서 SOG를 적용한 이유는 Si 구조물의 구동을 위한 Gap을 만들기 위해서야?", "MEMS 공진기는 유리층과 유리층 사이에 무엇이 있니?", "MEMS 공진기는 유리층과 유리층 사이에 실리콘층이 있는 샌드위치 구조를 가지고 있어?", "MEMS 공진기는 유리층과 실리콘층만으로 이루어져 있니?", "논문의 Fig. 1에서 확인할 수 있는 구조에서는 유리층 사이에 어떤 층이 존재하는가?", "MEMS 공진기는 일반적으로 Si 구조물이 Comb 구조이거나 또는 어떤 구조가 적용되는 경우가 많은가?", "대체로 Si 구조물은 MEMS 공진기에서 Comb 구조가 다수 적용돼?", "연구에 따르면 어디에 MEMS공진기의 구조를 구현했지?", "MEMS 공진기는 일반적으로 Si 구조물이 구멍(hole) 구조가 적용되는 것이 맞니?", "실험에서 Si 두께를 일정 두께로 만들기 위하여 무엇들을 본딩했어?", "본 실험에서는 DRIE 공정을 통하여 Comb 구조를 형성했나요?", "본 연구에서 증착은 어떻게 진행했나요?", "본 실험에서 Metal은 어떻게 증착하였지?", "연구에서 Getter의 활성화는 \\(150^{\\circ} \\mathrm{C}\\) 에서 진행되었나요?", "실험에서 본딩 시 가해지는 온도는 얼마인가요?", "Si 구조물의 부유층을 만들기 위하여 구조물을 어떻게 가공하였는가?", "본 연구에서는 공진특성을 보다 향상시키기 위해서 어떻게 하였는가?", "실험에서 Si 구조물의 Gap층을 구성하고자 사용한 용액은 무엇이니?", "어떤 용액이 실험에서 Si 구조물의 Gap층을 조직하는 데 사용됐지?", "본 연구에서는 공정개발을 어떻게 진행했나요?", "실험과정 중 Cap 내부의 공진기와의 연결을 위해 어떻게 하였어?", "본 실험에서는 어떤 방법을 통해서 Cap wafer의 두께를 감소시켰나요?", "왜 웨이퍼레밸 패키징 기술을 공진기에 도입했어?", "이번 연구에서는 웨이퍼를 어떻게 접합했어?", "본 논문에서는 초소형화와 대량생산이라는 목표를 이루기 위해 어떻게 했지?" ]
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인공물ED
3중 접합 공정에 의한 MEMS 공진기의 웨이퍼레벨 진공 패키징
<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 웨이퍼레벨 진공 패키지의 성능 측정</h2><p>제작된 MEMS 공진기의 성능을 확인하기 위해 중심주파수에서의 Quality Factor 값으로 확인을 하고자 하였다. Q값은 주기적 진동시스템에서의 에너지의 손실에 대한 값을 나타내는데 그 값은 수식(1)과같이 전체 에너지를 손실량으로 나눈 값으로 표현된다.</p><p>\[ Q=\frac{U_{\text {total }}}{\Delta U_{\text {loss }}} \]<caption>(1)</caption></p><p>관성센서는 일반적으로 2차 시스템으로 표현을 할 수 있고 그 개념은 수식(2)와 같다. 이러한 시스템을 평형방정식으로 유도를 하면 다음과 같이 표현된다.</p><p>\[ m \ddot{x}+b \dot{x}+k x=F \]<caption>(2)</caption></p><p>\( \mathrm{m} \)은 공진자의 질량, \( \mathrm{b} \)는 감쇠계수, \( \mathrm{k}\)는 스프링계수, \( \mathrm{x}\)는 변위 그리고 \( \mathrm{F} \)는 힘이다. 이 식은 질량 \( \mathrm{m} \)으로 양변을 나누어서 아래와 같이 표현되고</p><p>\[ \ddot{x}+2 \zeta \omega_{0} \dot{x}+\omega_{0}^{2} x=\frac{F}{m} \]<caption>(3)</caption></p><p>여기서 감쇠비는 다음과 같이 표현할 수 있다.</p><p>\[ \zeta=\frac{b}{2 m \omega_{0}} \]<caption>(4)</caption></p><p>감쇠비가 1보다 작은 경우 시스템은 경감쇠 시스템이 되고 이때 \( \mathrm{Q} \) 값은 다음과 같이 표현될 수 있다.</p><p>\[ Q=\frac{1}{2 \zeta} \]<caption>(5)</caption></p><p>Fig. 7은 8인치 웨이퍼 레벨 공진기의 특성 평가 환경을 나타내는 모식도이다. Dynamic signal Analyzer (HP35670A)를 이용하여 구조물의 주파수응답특성을 측정하고 이 때 얻은 감쇠계수 값을 \( \mathrm{Q} \)값으로 환산한다. 진공도에 변화가 생기면 감쇠계수 값이 변화하게 되고 역시 \( \mathrm{Q} \)값도 변화하게 된다. 감쇠계수에 영향을 주는 요소에는 패키지 내부의 진공도와 온도에 의한 구조재료의 영향이 있다. 본 시험에서는 온도의 영향을 배제하므로 \( \mathrm{Q} \)값에 영향을 주는 주요 인자는 공기에 의한 감쇠계수라고 생각할 수 있다. 따라서 시험결과로 진공도의 변화를 확인 할 수 있다. 특성 평가 시료는 Probe-station의 진공 ( \( \sim 10 \mathrm{e}^{-5} \) 수준)상태 이거나, 진공 패키징 한 상태이다. CV converter 는 소자 특성에 맞게 특수 제작한 일종의 amplifier 이다. DC Power supply로 일정한 전압 \( +5 \mathrm{V} \)을 인가한 상태에서 Signal Analyzer 로 Frequency sweep 을 진행하였다.</p><p>Frequency sweep 조건은 Fig. 8(a)에서 보는 바와 같이, Center frequency 를 \( 16.0 \) 또는 \( 16.5 \mathrm{~kHz} \) 로 설정하였는데, 이는 소자 설계의 목표값이다. Span frequency 는 2회에 걸쳐 범위를 좁혀 나간다. 1차로 Center frequency 기준으로 \( \pm 500 \mathrm{~Hz} \) 범위에서 공진 주파수 범위를 찾고, 2차로 Center frequency 기준으로 \( \pm 50 \mathrm{~Hz} \) 범위에서 보다 정확한 공진 주파수 지점을 찾는다. 이 때 찾은 공진 주파수(peak frequency)에서의 Damping coefficient( \( (\zeta) \)를 산출해낸다. 산출한 Damping coefficient 으로 Q factor 를 계산하여 얻는다. Q factor( \( \mathrm{Q}) \) 계산식은 \( \mathrm{Q}=1 / 2 \zeta \) 이다. Fig. 8(b)의 그래프에서와 같이 공진 주파수에서의 \( \mathrm{Q} \)값을 확인 할 수가 있었다.</p><p>Fig. 9에서 이러한 조건으로 8인치 웨이퍼상에서 제작된 MEMS 공진기의 특성 평가 결과를 보여준다. 웨이퍼내에서의 붉은색은 중심 주파수를, 초록색은 Q-Factor값을 나타낸다. 수율은 chip의 Q factor 확인 여부에 따라서 양불 퐌정을 정의하였다. 총 chip 550개 중에서 Q factor 확인은 293개로, \( 53 \% \)의 수율을 확인하였고, Q factor \( 10 \mathrm{k} \) 이상은 279 개로 \( 51 \% \)의 수율을 확인하였다.</p><h2>3.2 웨이퍼레밸 패키징된 공진기의 내부 진공도와 Q-Factor의 상관관계</h2><p>본 연구에서 고진공 웨이퍼레밸 패키징 공정이 적용된 MEMS 공진기의 내부 진공도를 예측하기 위해 진공챔버를 이용하여, 각 진공도 별로 Q-factor값을 측정하여, Fig. 10과 같이 그래프로 나타내었다. \( \mathrm{Q} \)값이 10,000이상이면, MEMS 공진기 내부의 진공도가 \( 10 \mathrm{mTorr} \)이하임을 확인할 수가 있었으며, 20,000이상의 \( \mathrm{Q} \)값을 도출하기 위해서는 센서내부의 진공도를 \( 1 \mathrm{mTorr} \)이하로 유지하여야 가능함을 알 수가 있었다.</p><h1>4. 결론</h1><p>웨이퍼레벨 고진공 패키징 기술을 적용한 MEMS 공진기의 설계와 제조, 웨이퍼레벨에서의 Q-factor의 측정 및 웨이퍼 레밸의 성능평가 기술을 확보하였다. 본 연구를 통하여 개발된 고성능 MEMS 공진기는 향후 고사양의 자이로센서 적용이 필요한 드론급의 민수 및 군수분야에 적용가능하리라 판단된다.</p>
[ "Q 인자10케이의 수율이 Q factor 확인 수율보다 높은가?", "Q값은 주기적 진동시스템에서 어떤 값인가?", "Signal Analyzer 로 주파수 스윕을 진행할 때, DC 전원 공급 장치를 일정한 전압 얼마로 인가해야 하는가?", "소자 특성에 맞게 특수 제작한 증폭기는 어떤 변환기를 쓰는가?", "감쇠계수에 영향을 주는 요소 두 가지는 무엇인가?", "감쇠비가 1보다 작은 시스템은 무엇인가?", "Q값이 10,000이상이면, MEMS 공진기 내부의 진공도가 얼마 이하인가?", "본 연구를 통하여 개발된 고성능 MEMS 공진기는 어떤 분야에 적용할 수 있는가?", "다음 중 감쇠비 식으로 올바른 것은 무엇인가?", "웨이퍼내에서 중심 주파수는 어떤 색을 나타내는가?", "본 시험에서 Q값을 구할 때 어떤 영향을 배제하였는가?", "Q값이 변화하려면 진공도에 변화가 없어야 하는가?", "Span frequency 는 몇 회에 걸쳐 범위를 좁혀 나가는가?", "Span frequency의 2차 공진주파수 지점은 중심 주파수 기준 범위가 무엇인가?", "구조물의 주파수응답특성을 측정할 때 무엇을 이용하는가?", "Q값을 구하는 식으로 맞는 것은 뭐야?", "웨이퍼내에서 초록색은 어떤 값을 나타내는가?", "총 chip 550개 중에서 Q factor 확인은 몇 %의 수율인가?", "Q값은 전체 에너지를 무엇으로 나눈 값인가?", "공기에 의한 감쇠계수는 Q값에 영향을 주지 아니한가?", "센서내부의 진공도를 1미터토르이하로 유지하면 도출할 수 있는 Q값은 얼마인가?", "Span frequency의 1차 공진 주파수 범위로 옳은 것은?", "\\[ m \\ddot{x}+b \\dot{x}+k x=F \\] 수식으로 표현할 수 있는 센서는 무엇인가?", "진공도에 변화가 생기면 어떤 값이 변해서 Q값이 변하는가?", "중심주파수에서의 Quality Factor 값을 이용해 확인과정을 거치는 이유가 뭐야?", "소자 설계의 목표값은 중심주파수 얼마로 설정해야 하는가?" ]
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부분 스캔을 고려한 최적화된 상태할당 기술 개발
<h1>Ⅴ. 실험결과</h1> <p>부분 스캔을 위한 유한상태기 합성 알고리듬의 성능은 표 2에서 보여주고 있다. 실험 방식은 One-hot, Random, Jedi, 2-block 상태할당 알고리듬을 수행하고 논리합성 단계를 거친 합성 결과와 본 논문에서의 상태할당 알고리듬을 수행하고 논리합성 단계를 거친 합성 결과에 대하여 순차적 ATPG를 수행시켜 고장점검도를 비교하였다. 실험결과를 얻기 위해 사용한 Tool은Berkeley 대학에서 개발한 논리 합성기인 SIS, 논리 합성 후 나온 blif 파일을 bench 파일로 바꾸는 스크립트 bliftobench, Illinois 대학에서 만든 순차회로용 테스트패턴 생성기인 HITEC을 실험하는 Tool로 사용하였다. 표 2에서 보는 바와 같이 본 연구에서 제안하는 알고리듬을 상태할당에 이용하는 경우 기존의 상태할당 방법(One-hot, Random, Jedi)에 비해 테스트가능도가 현저히 향상되는 것을 알 수 있다. scf회로의 one-hot 상태할당 방법은 SIS에서 상태할당이 되지 않은 경우이다. 특히 don't care set을 많이 포함하는 s1과 styr 회로에서 지극히 낮은 fault coverage를 가져오는 결과는 논리 합성기인 SIS tool 내에서 각 노드를 간소화하는 기능 등 논리 합성에 필요한 기능을 제대로 수행하지 못하여 효율적으로 fault를 검출하지 못하는 구조로 합성되기 때문이다. tbk회로는 다른 상태할당 방법에 비해 고장점검도가 높아졌으며, keyb 회로는 one-hot에 비해 \( 0.74 \% \) 낮지만 jedi, random, 2-block 방식에 비해 각각 \( 5.38\% \), \( 1.84 \% \), \( 3.22 \% \) 증진되었다. 모든 회로에 대해서 \( \mathrm{m} \)-block 방식이 2-block 방식보다 항상 더 높은 고장점검도가 나타내지는 않았지만 대체적으로 \( \mathrm{m} \)-block 방식이 상태 의존성을 최소화하여 테스팅 관점에서 효과적임을 보여준다.</p> <table border><caption>표 2. 상태할당을 통한 고장점검도</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Circuit</td><td rowspan=2>Ns/Nb</td><td colspan=5>고장점검도(단위:\( \% \))</td></tr><tr><td>Jedia</td><td>Random</td><td>Mm parrs</td><td>2- block</td><td>One- hot</td></tr><tr><td>Mark1</td><td>16/4</td><td>98.10</td><td>94.47</td><td>98.85</td><td>98.85</td><td>97.12</td></tr><tr><td>bbsse</td><td>16/4</td><td>98.24</td><td>90.66</td><td>98.85</td><td>98.12</td><td>97.80</td></tr><tr><td>keyb</td><td>19/5</td><td>91.50</td><td>95.04</td><td>96.88</td><td>93.66</td><td>97.62</td></tr><tr><td>s1</td><td>20/5</td><td>1.97</td><td>0.88</td><td>1.06</td><td>0.84</td><td>51.69</td></tr><tr><td>s832</td><td>25/5</td><td>97.56</td><td>98.88</td><td>97.92</td><td>45.61</td><td>86.43</td></tr><tr><td>styr</td><td>30/5</td><td>1.36</td><td>29.32</td><td>1.28</td><td>0.41</td><td>87.15</td></tr><tr><td>tok</td><td>32/5</td><td>96.97</td><td>98.59</td><td>98.98</td><td>98.98</td><td>97.38</td></tr><tr><td>s1494</td><td>48/6</td><td>96.81</td><td>96.34</td><td>94.87</td><td>98.26</td><td>56.97</td></tr><tr><td>Scf</td><td>12/7</td><td>95.76</td><td>44.59</td><td>96.72</td><td>97.66</td><td>수행불능</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 상태할당을 통한 Area/Delay비교표( ) : gate수</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Circuit</td><td rowspan=2>Ns/Nb</td><td colspan=5>상태 할당을 통한 면적 및 속도</td></tr><tr><td>Jedi</td><td>Random</td><td>Mm</td><td>2-block</td><td>One-hot</td></tr><tr><td rowspan=2>Mark1</td><td rowspan=2>16/4</td><td>(44)</td><td>(51)</td><td>(41)</td><td>(41)</td><td>(68)</td></tr><tr><td>18.72</td><td>14.97</td><td>16.22</td><td>16.22</td><td>12.26</td></tr><tr><td rowspan=2>bbsse</td><td rowspan=2>16/4</td><td>(64)</td><td>(65)</td><td>(62)</td><td>(64)</td><td>(84)</td></tr><tr><td>19.65</td><td>2455</td><td>17.84</td><td>24.58</td><td>18.43</td></tr><tr><td rowspan=2>keyb</td><td rowspan=2>19/5</td><td>(99)</td><td>(162)</td><td>(90)</td><td>(97)</td><td>(188)</td></tr><tr><td>30.22</td><td>36.28</td><td>27.27</td><td>30.44</td><td>19.36</td></tr><tr><td rowspan=2>s1</td><td rowspan=2>20/5</td><td>(81)</td><td>(108)</td><td>(93)</td><td>(90)</td><td>(191)</td></tr><tr><td>26.77</td><td>41.38</td><td>23.75</td><td>26.50</td><td>15.60</td></tr><tr><td rowspan=2>s832</td><td rowspan=2>25/5</td><td>(149)</td><td>(169)</td><td>(146)</td><td>(412)</td><td>(201)</td></tr><tr><td>25.28</td><td>20.70</td><td>22.13</td><td>27.96</td><td>14.84</td></tr><tr><td rowspan=2>styr</td><td rowspan=2>30/5</td><td>(211)</td><td>(274)</td><td>(280)</td><td>(171)</td><td>(315)</td></tr><tr><td>73.73</td><td>68.29</td><td>42.94</td><td>59.35</td><td>19.66</td></tr><tr><td rowspan=2>tbk</td><td rowspan=2>32/5</td><td>(86)</td><td>(140)</td><td>(89)</td><td>(89)</td><td>(131)</td></tr><tr><td>28.32</td><td>46.82</td><td>34.79</td><td>34.79</td><td>12.88</td></tr><tr><td rowspan=2>s1494</td><td rowspan=2>48/6</td><td>(264)</td><td>(284)</td><td>(261)</td><td>(252)</td><td>(366)</td></tr><tr><td>58.52</td><td>73.99</td><td>55.02</td><td>49.77</td><td>18.21</td></tr><tr><td rowspan=2>Scf</td><td rowspan=2>121/7</td><td>(364)</td><td>(465)</td><td>(358)</td><td>(355)</td><td></td></tr><tr><td>51.97</td><td>45.62</td><td>45.87</td><td>45.83</td><td></td></tr></tbody></table> <p>표 3은 area 및 delay를 관측한 결과이며 영역 면에서 최적화 된 jedi 방법에 근접 또는 좀더 나은 결과를 나타내었고 속도 면에서는 효율적인 속도를 나타내는 one hot방법에 대해 기대되는 만큼 높은 결과를 나타내지는 않지만 jedi 보다는 나은 결과를 나타낸다. 결국 모든 기존 방법과 본 방안이 유사한 결과를 나타내지는 않았지만 본 논문의 목적은 고장점검도 증진에 있었으며 실험을 통하여 속도 면에서 one hot과는 차이가 있었지만 다른 방법에 비해서 jedi 등 기존 최적의 상태 할당과 큰 차이가 없었음을 확인하였습니다.</p>
[ "표 2에서 상태활당을 통해 무엇을 보여주나?", "Mark1의 Ns/Nb 값은 몇인가요?", "Mark1의 Ns/Nb 결과가 뭐지", "keyb의 Ns/Nb 값은 뭐야?", "keyb의 Ns/Nb 결과가 어때", "styr의 Ns/Nb 값은 무엇인가?", "styr의 Ns/Nb결과는 어때", "Scf의 Ns/Nb 값은 어느 정도인가요?", "Scf의 Ns/Nb 값은 어때", "s832의 Ns/Nb 값은 어느 정도니?", "s832의 Ns/Nb 값은 뭐지", "Jedi에서 s832의 값은 어느 정도니?", "Jedi에서 s832의 측정치가 어때", "styr의 고장점검도 Jedi 값은 무엇이니?", "어떤 것이 styr의 고장점검도 Jedi 값이야", "s1494의 경우 Jedi 값은 어느 정도야?", "s1494의 경우 Jedi 값은 어때", "Scf의 Jedi 값은 무엇인가요?", "Scf의 Jedi 수치가 뭐지", "tbk의 Jedi 값은 뭐니?", "어떤 것이 tbk의 Jedi 값일까", "bbsse의 \tRandom 값은 몇인가요?", "bbsse의 \tRandom 수치가 얼마야", "Mark1의 Random 값은 몇인가?", "몇인의 Random 결과가 어때", "keyb의 Jedi 값은 얼마야?", "keyb의 Jedi 측정치가 뭐지", "Jedi에서 bbsse는 어떤 값을 가지니?", "Bbsse는 Jedi에서 어떤 값을 지니고 있어", "Ns/Nb는 s1에서 어떤 값을 가지니?", "s1에서 Ns/Nb는 어떤 값을 지니고 있어", "Random에서 s1의 값은 어느 정도니?", "Random에서 s1의 측정치가 뭐지", "s832의 Random 값은 몇인가요?", "s832의 Random 수치가 어때", "styr의 Random 값은 몇이니?", "styr의 Random 측정치가 뭐지", "Mark1의 Jedi은 어느 정도니?", "어느 정도가 Mark1의 Jedi일까", "s1494의 Ns/Nb 값은 몇인가?", "s1494의 Ns/Nb 측정치가 어때", "s1의 Jedi 값은 몇이니?", "s1의 Jedi 값은 어때", "Ns/Nb 값으로 tbk가 가지는 것은 무엇이니?", "Ns/Nb 값으로 tbk가 뭐지", "bbsse의 2- block 값은 몇인가?", "bbsse의 2- block 수치가 뭐지", "m-block에서 Mark1의 값은 어느 정도니?", "어느 정도가 m-block에서 Mark1의 값에 해당해", "s832의 m-block 값은 몇인가?", "s832의 m-block 결과가 어때", "keyb의 m-block 값은 얼마인가요?", "keyb의 m-block 수치는 뭐야", "s1는 m-block 값으로 얼마를 가지니?", "m-block 값으로 s1가 얼마를 지니고 있어", "tbk의 Random 값은 얼마니?", "tbk의 Random 결과가 어때", "keyb의 Random 값은 어느 정도야?", "어느 정도가 keyb의 Random 값이지", "s832가 2- block 값으로 가지는 것은 무엇이니?", "s832에 해당하는 2- block 값이 뭐지", "m-block 값으로 s1494는 무엇을 가지나요?", "m-block 값으로 s1494는 뭐지", "Random에서 Scf 값은 어느 정도니?", "어느 정도가 Random에서 Scf 값에 해당해", "styr의 2- block은 몇이야?", "styr의 2- block 수치가 뭐지", "2- block에서 Scf의 값은 얼마니?", "2- block에서 얼마의 Scf의 값이 있어", "bbsse의 One- hot는 어떤 값을 가지니?", "bbsse의 One- hot는 뭐지", "Mark1의 One- hot 값은 무엇이니?", "무엇이 Mark1의 One- hot 값이야", "Scf의 m-block 값은 몇이니?", "무엇이 SF의 m-block 값이야", "s832의 One- hot는 몇이에요?", "s832의 One- hot 값은 어때", "One- hot에서 styr는 어떤 값을 가지니?", "Styr는 One- hot에서 어떤 값을 지니고 있어", "tbk의 One- hot 값은 뭐야?", "tbk에 해당하는 One- hot 값은 얼마지", "s1494의 One- hot는 얼마니?", "s1494의 One- hot는 어때", "One- hot에서 Scf는 어떤 값을 가져?", "Scf는 One- hot에서 어떤 값을 지니고 있어", "Mark1의 Jedi 값은 무엇이니?", "무엇이 Mark1의 Jedi 값이야", "s1는 2- block의 값으로 몇을 가지나요?", "s1는 2- block의 수치가 뭐지", "s1의 One- hot 값은 몇인가?", "s1의 One- hot 수치가 뭐지", "bbsse의 Jedi 값은 어느 정도인가요?", "bbsse의 Jedi 값은 뭐야", "keyb의 Jedi 값은 몇이니?", "keyb의 Jedi 값은 얼마지", "s1의 Jedi는 무엇이니?", "무엇이 s1의 Jedi값이지", "styr의 m-block 값은 어느 정도인가요?", "어느 정도인 것이 styr의 m-block 값일까", "s1494이 Random 값은 몇이야?", "s1494의 Random 값은 얼마지", "One- hot에서 keyb의 값은 어느 정도니?", "어느 정도가 One- hot에서 keyb의 값이야", "s1494의 2- block 값은 어느 정도니?", "어느 정도가 s1494의 2- block 값이야", "tbk은 m-block 값으로 얼마를 가지나요?", "m-block 값으로 tbk은 얼마를 지니고 있어", "keyb의 2- block은 어느 정도니?", "어느 정도가 keyb의 2- block이야", "Jedi에서 s832는 어떤 값을 가지니?", "S832는 Jedi에서 어떤 값을 지니고 있어", "s1494의 Jedi는 몇이야?", "s1494의 Jedi 항목값이 뭐지", "Jedi에서 Scf는 어떤 값을 가지니?", "Jedi에서 Scf는 어떤 수치가 되지", "Mark1의 Random 값은 뭐니?", "무엇이 Mark1의 Random 값이야", "keyb의 Random 값은 무엇인가요?", "무엇이 keyb의 Random 값이지", "s1은 Random 값으로 얼마를 가지니?", "s1은 Random 수치가 뭐지", "tbk의 Jedi는 어느 정도인가요?", "tbk의 Jedi 항목이 뭐지", "styr의 Random값은 어느 정도니?", "어느 정도가 styr의 Random값이야", "s832의 Random 값은 몇인가요?", "무엇이 s832의 Random 값이지", "Random에서 tbk는 어떤 값을 가지나요?", "Tbk는 Random에서 어떤 값을 소유하지", "styr의 Jedi 값은 몇인가요?", "styr의 Jedi 수치가 뭐야", "One-hot에서 15.60 값을 가지는 것은 무엇인가요?", "무엇이 One-hot에서 15.60 값에 해당해", "s832의 One-hot 값은 뭐야?", "무엇이 s832의 One-hot 값이지", "One-hot의 값으로 19.66는 것은 무엇이니?", "어떤 항목이 One-hot의 값으로 19.66을 가질까", "One-hot의 값으로 s1494는 무엇을 가지니?", "One-hot의 값으로 s1494에 해당하는 수치가 뭐지", "bbsse의 m-block 값은 몇이니?", "bbsse의 m-block 측정값은 뭐지", "s1이 m-block 값으로 가지는 것은 뭐니?", "s1이 m-block 값이 얼마지", "keyb의 m-block은 어느 정도니?", "어느 정도가 keyb의 m-block이야", "m-block 값으로 55.02을 가지는 것은 뭐니?", "Scf의 m-block 값은 얼마인가요?", "styr의 m-block 값은 몇인가요?", "m-block 값으로 22.13을 가지는 것은 어떤 Circuit야?", "s1의 2-block 값은 얼마인가요?", "무엇이 s1의 2-block 값에 해당되", "2-block에서 s832는 어떤 값을 가지니?", "무엇이 2-block에서 s832 값이지", "styr가 2-block로 갖는 것은 무엇이야?", "무엇이 styr가 2-block의 값이야", "tbk의 2-block 값은 몇이니?", "tbk의 2-block 값은 얼마지", "s1494의 2-block는 어느 정도의 값을 가지니?", "어느 정도의 값을 s1494의 2-block가 지니지", "Scf에서 45.83을 가지는 것은 무엇인가?", "무엇이 Scf에서 45.83을 가지나", "Scf는 Random에서 어느 정도의 값을 가지니?", "어느 정도의 값을 Scf가 Random에서 지니지", "Mark1의 2-block 값은 뭐니?", "무엇이 Mark1의 2-block 값이야", "keyb의 2-block의 값은 무엇인가요?", "무엇이 keyb의 2-block의 값일까", "One-hot에서 12.26 값을 갖는 것은 어떤 Circuit니?", "bbsse의 One-hot 값은 뭐야?", "무엇이 bbsse의 One 값이지", "keyb는 One-hot 값으로 몇을 가지니?", "keyb는 One-hot 값이 얼마야", "s1494의 Random 값은 얼마니?", "무엇이 s1494의 Random 값이지", "bbsse의 2-block 값은 어느 정도인가?", "어느 정도가 bbsse의 2-block 값일까", "tbk의 12.88는 무엇의 값이니?", "무엇의 값이 tbk의 12.88일까" ]
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부분 스캔을 고려한 최적화된 상태할당 기술 개발
<h1>Ⅱ. 순차회로에 대한 상태할당 방법</h1> <p>순차회로에 대한 논리 합성에 있어서 주된 관심사 중의 하나는 유한상태기를 이용하여 추출한 상태천이표에서 각 상태들에 이진 코드 값을 할당하는 것이다. 이 경우, 그 상태들과 출력 변수의 기능적인 의존도 뿐 만 아니라 보다 적은 수의 메모리 소자들만으로 회로가 이루어 질 수 있도록 할당을 하여야 한다. 그러나 실제로 상태할당이 상이하게 되어지는 모든 경우의 수는 상태 수와 비교하여 지수 함수적으로 많아지는데, 예를 들어 \( \mathrm{n} \)개의 상태들로 구성된 유한상태기는 \( \mathrm{n} ! \)개의 다른 상태할당을 가진다. 따라서 그 중에서 가장 최적으로 할당된 상태들을 구하는 것은 NP-complete 문제이다.</p> <p>다음에는 본 논문에서 연구된 부분스캔을 고려한 최적화된 상태할당의 연구 동기를 예를 통하여 설명한다. 우선 그림 1 의 (a)와 같은 상태천이표로 표시되는 유한상태기를 임의의 상태할당을 거쳐 구현하는 경우 상태 변수들간의 의존성을 비교해본다. 그림 1 의 (a)에 있는 상태천이표로부터 (b)의 상태할당에 의하여 회로를 구현하면 유한상태기내의 3개의 플립플롭 \( \mathrm{Y} 1(\mathrm{y} 1) \), \( \mathrm{Y} 2(\mathrm{y} 2) \), \( \mathrm{Y} 3(\mathrm{y} 3) \) (\( \mathrm{Y} \)는 다음상태, \( \mathrm{y} \)는 현재상태) 들간에는 “상호간” 완전한 의존성이 생기게 된다(그림 2). 또한 [12]에서는 스캔-그래프에서 서로 다른 단순 사이클들이 얼마나 존재하는 가를 알 수 있다.</p> <p>그림 2에 의해서 구현되는 회로에서 이 스캔-그래프를 구성하면 2개의 단순 사이클이 존재함을 알 수 있다. 이와 같은 경우에는 3개의 플립플롭 가운데 최소한 하나의 플립플롭을 스캔 가능하게 하여야 부분 스캔에 의한 테스트가 이루어 질 수 있다. 반면, 그림 3과 같이 회로가 구현된 경우에는 유한상태기내의 3개의 플립플롭 \( \mathrm{Y} 1(\mathrm{y} 1) \), \( \mathrm{Y} 2(\mathrm{y} 2) \), \( \mathrm{Y} 3(\mathrm{y} 3) \) 들간에는“한 방향으로의" 의존성(dependency)만이 생기게 된다. 이는 부분 스캔의 입장에서는 매우 바람직한 구조이다. 왜냐하면단순 사이클이 존재하지 않음을 알 수 있으며 이는 회로내의 플립플롭을 전혀 스캔 가능하게 하지 않아도 부분 스캔에 의한 테스트가 가능할 수 있기 때문이다.</p> <p>또한, 표 1과 같이 모든 현재상태에서 다음상태로 천이 되는 비트별 변화의 차이에서도 상태할당\( \beta \)가 6비트 더 적게 나타남을 알 수 있다. 결론적으로 상태할당 \( \beta \)가 상태할당 \( \alpha \)보다 회로 면적 증가도 최소화하므로 부분 스캔 테스트에 효율적이라 할 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수</caption> <tbody><tr><td></td><td>a-e</td><td>a-c</td><td>a-d</td><td>\( \cdots \cdots \)</td><td>h-a</td><td>h-f</td><td>h-g</td><td>합계</td></tr><tr><td>상태할당 \( \alpha \)</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>\( \cdots \cdots \)</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>52</td></tr><tr><td>상태할당 \( \beta \)</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>\( \cdots \cdots \)</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>48</td></tr></tbody></table>
[ "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수중 상태할당 \\( \\beta \\)의 a-d비트값은 얼마지?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수중 상태할당 \\( \\beta \\)의 a-d비트값이 뭐야", "상태할당 \\( \\alpha \\)에서 a-e는 뭐야?", "상태할당 \\( \\alpha \\)에서 a-e 수치가 뭐지", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수에서 상태할당 \\( \\alpha \\)의 a-c는 얼마야?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수에서 상태할당 \\( \\alpha \\)의 a-c 수치가 어때", "표1에서 상태할당 \\( \\alpha \\)일때의 a-d값은 얼마야?", "표1에서 상태할당 \\( \\alpha \\)일때의 a-d수치는 어때", "상태할당 \\( \\alpha \\)의 합계값은 얼마지?", "상태할당 \\( \\alpha \\)의 합계값 수치가 어떻게 되나", "상태할당 \\( \\alpha \\)의 h-f비트값은 얼마야?", "상태할당 \\( \\alpha \\)의 h-f비트가 뭐지", "비트 변화의 수에서 상태할당 \\( \\alpha \\)의 h-a비트값은 얼마야?", "비트 변화의 수에서 상태할당 \\( \\alpha \\)의 h-a 수치가 뭐야", "상태할당 알파값과 베타값중 합계값이 큰것은 뭐야?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수표에서 상태할당 \\( \\alpha \\)일때 h-g비트값은 얼마야?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수표에서 상태할당 \\( \\alpha \\)일때 h-g비트값은 어때", "표1에서 상태할당 \\( \\beta \\)의 a-c값은 얼마야?", "상태할당 \\( \\beta \\)일때 a-e의 비트값은 얼마야?", "상태할당 \\( \\beta \\)일때 a-e의 비트값이 어때", "상태할당 베타값의 모든 비트의 합계값은 얼마야?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수중 h-f비트의 상태할당 \\( \\beta \\)값은 얼마야?", "모든 State 천이에 대한 비트 변화의 수중 h-f비트의 상태할당 \\( \\beta \\)값이 뭐지", "상태할당 \\( \\beta \\)의 h-a값은 얼마야?", "상태할당 \\( \\beta \\)의 h-a값이 뭐지", "상태할당 \\( \\beta \\)의 h-g의 비트값은 뭐야?", "상태할당 \\( \\beta \\)의 h-g의 비트 수치가 뭐지" ]
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Au 나노입자가 코팅된 그래핀 기반 \(\mathrm{CO_2}\) 가스센서의 제작과 그 특성
<h1>4. 결론</h1><p>본 연구는 비정질 3C-SiC 열처리법으로 합성한 그래핀를 전사한 그래핀과 Au나노입자가 코팅된 그래핀에 Au전극를 형성하여 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서를 각각 제작하여 특성을 비교하였다. 순수 그래핀 자체로도 \( \mathrm{CO}_{2} \) 검지가 가능했지만, 약한 반응으로 인해 낮은 감도, 반응 및 회복시간을 보였다. 그러나. Au나노입자 촉매가 코팅된 경우에 감도는 \( 75^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 \( 500 \mathrm{ppm} \) 의 \( \mathrm{CO}_{2} \) 감도를 약 4배 정도 향상되었다. 특히, \( \mathrm{Au} \) 촉매는 나노입자 구조로 순수 그래핀보다 반응할 수 있는 표면적이 넓기 때문에 높은 응답을 보였다.</p><p>따라서, 본 연구에서 제작된 그래핀 기반 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 기존의 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서의 동작온도인 \( 200-400^{\circ} \mathrm{C} \) 의 범위에 비해 낮은 온에서도 저농도 범위의 검지가 가능하기 때문에 환경오염 및 배기가스 등의 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
[ "순수 그래핀으로 만든 CO2 센서보다 감도를 향상시킨 CO2 센서를 만들 수 있는 방법으로는 무엇이 있을까?", "Au 나노입자 촉매가 코팅된 경우에는 순수한 그래핀으로 만든 CO2 가스센서보다 더 낮은 온도에서도 CO2를 감지할 수 있니?", "Au촉매가 순수 그래핀보다 높은 응답을 보이는 이유가 뭐야?", "CO2 가스 센서의 동작온도는 400도씨에서 600도씨야?", "본 연구에서 순수 그래핀과 코팅된 그래핀 사이의 특성을 비교하기 위해 사용한 열처리법이 뭐야?", "코팅된 그래핀보다 순수한 그래핀을 사용하지 않는 이유가 뭐야?", "Au나노입자 촉매가 코팅된 그래핀으로 만든 CO2 가스센서는 순수 그래핀으로 만든 CO2 가스센서보다 감도가 몇 배 더 향상되었니?", "순수 그래핀만으로는 CO2 검지가 불가능해?" ]
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Au 나노입자가 코팅된 그래핀 기반 \(\mathrm{CO_2}\) 가스센서의 제작과 그 특성
<h1>2. 연구방법</h1><p>본 연구에서는 상압화학기상증착법(APCVD)을 통해 비정질 3C-SiC를 이종결정성장했으며 스퍼터링과 급속 열처리공정으로 형성된 그래핀을 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 기판으로 전사하여 스퍼터링을 통해 Au전극을 증착하였다. 감도 향상을 위해 Au colloid (10 nm, 752584 Aldrich)를 그래핀 표면에 도포했으며, 여기서 PLL (Poly-L-Lysine solution, P6282 Sigma)은 그래핀과 Au의 접합면으로써 사용하였다. 그래핀 표면과 Au입자의 접착력을 향상시키기 위해 \( 400^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 30 분간 급속열처리를 실서했다. Au그래핀과 Au가 코팅되지 않은 그래핀을 이용하여 전기저항식 \( \mathrm{CO}_{2} \) 센서를 제작하였고. Keithely probe station (4200 scs)으로 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스 센서의 특성을 측정하였다.</p><h1>3. 결과 및 고찰</h1><p>Fig. 1은 그래핀 표면에 Au나노입자 증착 전후에 대한 전기저항식 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서의 I-V 곡선으로 순수 그래핀과 Au그래핀은 선형적인 옴익접합 특성을 나타냈다. 초기 저항은 각각 165 와 144으로 그래핀에 코팅된 Au나노입자는 2차 채널이 형성되어 전자의 이동을 향상시켜 저항이 감소되는 것으로 사료된다.</p><p>Fig. 2(a)는 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 기판으로 전사된 그래핀의 라만 스펙트럼을 나타낸 것으로 그래핀의 결함을 나타내는 D 밴드와 특성을 나타내는 G밴드 그리고 층수와 관련된 2D 밴드의 피크로 구성되며 1350 \( \mathrm{~cm}^{-1}, 1584 \mathrm{~cm}^{-1} \) 그리고 \( 2700 \mathrm{~cm}^{-1} \) 에서 각각 형성된다. 본 연구에서 사용된 그래핀은 D 밴드 크기가 상대적으로 작아 결함이 적고, 그래핀의 결정성 피크인 G밴드구 크게 나타났다. \( \mathrm{I}_{\mathrm{o}} / \mathrm{I}_{\mathrm{D}} \) 의 값은 약 2.25였으며, 기존에 보고된 raphene oxide (GO)와 Reduced Graphene Oxide (RGO)에 비해 높은 수치를 보였다.</p><p>그래핀 표면에 Au가 코팅된 경우, G밴드를 기준으로 D 밴드 비율은 증가하고, G밴드에 비해 2D밴드의 비율은 감소하였다. D 밴드의 비율이 높아진 이유는 카본구조에서 빈자리가 발생되고, Au나노입자가 증착되는 동안 그래핀의 육각 구조가 외부의 스트레인으로 인해 일그러졌기 때문으로 사료된다. Fig. \( 2(\mathrm{~b}) \) 는 Au 가 코팅된 그래핀의 XRD 결과로 Au (JCPDS 01-071-4615)의 (111). (200), (220) 그리고 (311) 결정면은 \( 20=38.09^{\circ}, 44,36^{\circ} \), \( 64.56^{\circ} \) 그리고 \( 77.67^{\circ} \) 에 각각 나타났으며 그래핀(JCPDS 03-065-6212)의 (002), (101) 결정면은 \( 2 \theta=26.670,44.360 \) 에서 각각 나타났다. 그래핀에 코팅된 Au나노입자의 주결정면(111)은 \( 2 \theta=38.09^{\circ} \) 에서 나타난 것을 확인하였다.</p><p>Fig. 3 은 \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래편의 표면을 FE-SEM이미지로 촉매로서 사용된 Au가 그래핀 포면에 클러스터를 이루지 않고 \( 10 \mathrm{~nm} \) 의 크기로 고루 분포되었음을 확인할 수 있다.</p><p>Fig. 4는 전기저항식 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서를 \( 50^{\circ} \mathrm{C}, 500 \mathrm{ppm} \) 분위기에서 흡착에 의한 반응 및 탈착에 의한 회복 응답 특성을 반복적으로 나타낸 것이다. 주입된 \( \mathrm{CO}_{2} \) 를 차단하였을 경우, 25 초 이내에 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가 탈착되었음을 알 수 있다. 감도는 \( \mathrm{CO}_{2} \) 농도별 센서출력을 알 수 있으며 다음의 식으로 정의하였다.</p><p>Response \( S(\%)=\left(\frac{R_{\text {o }}-R_{\text {air }}}{R_{\text {air }}}\right) \times 100 \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서, \( \mathrm{RCO}_{2} \) 는 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스 주입 후의 저항이며 Ra는 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스를 주입하지 않은 대기중에서의 저항을 나타낸다. 순수 그래핀에 비하여 \( 10 \mathrm{~nm} \) Au 나노입자가 코팅된 그래핀의 감도는 약 5 배 정도 높은 \( 0.24 \% \) 였다. \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서의 그래핀은 정공이 다수캐리어인 \( \mathrm{p} \) 타입으로 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가 그래핀 표면에 흡착하면, 아래의 반응식에 의해 전자가 발생되어 저항이 감소하게 된다.</p><p>\( \mathrm{CO}_{2} \) (gas) \( +\mathrm{e}^{-} \rightarrow \mathrm{CO}_{2} \)-(ads)<caption>(2)</caption></p><p>\( \mathrm{CO}_{2} \) (ads) \( +\mathrm{O} \) (ads) \( +2 \mathrm{e} \rightarrow \mathrm{CO}( \) gas \( )+2 \mathrm{O}_{2} \)-(ads)<caption>(3)</caption></p><p>Fig. 5 는 \( 50^{\circ} \mathrm{C}^{\circ} \) 에서 \( \mathrm{CO}_{2} \) 농도 변화에 따른 응답특성을 나타내는 것으로 순수 그래핀과 Au가 코팅된 그래핀 모두 \( \mathrm{CO}_{2} \) 농도의 감소에 따른 그래프의 변화는 뚜렷하게 확인할 수 있었으나, \( 10 \mathrm{~nm} \mathrm{Au} \) 가 코팅된 그래핀은 초기값으로의 이동은 보이지 않았기 때문에 흡착된 \( \mathrm{CO}_{2} \) 의 완전한 탈착은 이루어 지지 않은 것으로 사료된다. \( 500 \mathrm{ppm} \) 에서의 순수 그래핀과 \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래핀의 응답시간 (최대저항의 \( 90 \% \) 에 도달하는 시간)은 각각 9 와 28 초로 촉매를 사용한 경우에는 반응성의 증가로 인헤 응답시간이 지연된 것으로 사료된다. 또한, 10 \( \mathrm{nm} \mathrm{Au} \) 를 사용한 경우, \( 2 \mathrm{ppm} \) 의 저농도까지 검지 가능하였다. 따라서, 그래핀은 신호의 잡음이 적기 때문에 감도는 낮지만, 산화물 검지 물질보다 낮은 농도의 \( \mathrm{CO}_{2} \) 검지가 가능하다.</p><p>Fig. 6 은 상온에서 순수 그래핀과 \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래핀에 대한 감도를 나타낸 것으로 기존에 보고된 연구의 경우에 \( \mathrm{SnO}_{2}, \mathrm{ZnO} \) 등을 이용한 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 상온에서 감지가 어렵지만, 그래핀 기반 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 \( 500 \mathrm{ppm} \) 에서 \( 0.02 \% \) 의 낮은 변화량을 나타냈다. 반면, \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래핀의 감도는 동일 농도에서 순수 그래핀에 비해 증가했으며 감도익 변화량은 \( 500 \mathrm{ppm} \) 에서 약 \( 0.065 \% \) 로 순수 그래핀에 부해 3 배 높았다. 이것은 순수 그래핀과 \( \mathrm{CO}_{2} \) 의 화학적 반응이 강하지, 않으며 \( \mathrm{Au} \) 어 의해 \( \mathrm{CO}_{2} \) 반응이 향상되었음을 의미한다.</p><p>Fig. 7은 온도에 따른 순수 그래핀과 \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래핀의 각도를 나타낸 것으로 순수 그래핀의 감도는 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 일때 약 \( 0.182 \% \) 로 가장 높은 감도를 보였으며, \( 10 \mathrm{~nm} \) Au가 코팅된 그래핀의 감도는 \( 75^{\circ} \mathrm{C} \) 일때 약 \( 0.437 \% \) 로 가장 높은 감도를 보인다. 기존 \( \mathrm{SnO}_{2}, \mathrm{ZnO} \) 등 검지물질을 이용한 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 온도가 높아질수록 감도가 높아지는 경향을 보이지만, 그래핀 기반 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 특정온도에서 \( \mathrm{CO}_{2} \) 의 흡착 반응을 하지만, 온도를 높을수록 \( \mathrm{CO}_{2} \) 의 흡착 반응이 좋지 않은 것으로 사료된다.</p>
[ "Au가 코팅된 크래핀이 가장 높은 감도를 보이는 온도는 얼마입니까?", "그래핀 기반의 \\( \\mathrm{CO}_{2} \\) 가스센서는 온도가 높으면 높을수록 흡착반응이 좋습니까?", "\\( 10 \\mathrm{~nm} \\) Au가 코팅된 그래핀의 표면에서 사용된 Au가 그래핀 표면에 클러스터를 이루고 있습니까?", "\\( \\mathrm{SnO}_{2}, \\mathrm{ZnO} \\) 등을 이용한 \\( \\mathrm{CO}_{2} \\) 가스센서는 상온에서 감지가 쉽습니까?", "그래핀에 Au가 코팅되면, G밴드 대비 D밴드 비율은 증가합니까?", "그래핀이 Au입자로 코팅되면, G밴드에 비해 2D밴드의 비율은 감소합니까?", "순수 그래핀과 Au가 코팅된 그래핀이 가장 높은 감도를 가지는 온도는 동일합니까?", "그래핀에 코팅된 Au나노입자는 저항을 증가시키는 역할을 합니까?" ]
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인공물ED
Au 나노입자가 코팅된 그래핀 기반 \(\mathrm{CO_2}\) 가스센서의 제작과 그 특성
<h1>1. 서 론</h1><p>최근 화석연료의 사용 증가로 대기 오염물질의 하나인 이산화탄소 \( \left(\mathrm{CO}_{2}\right) \) 의 배출량이 증가되고 있다. 따라서. 지구 온난화 및 사람들의 건강을 포함한 다양한 웅용 프로그램이 요구되며 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스 농도의 지속적인 모니터링을 위해 저렴하고 상온에서 동작이 가능한 센 서가 필요하다.</p><p>현재 상용화된 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 비분산 적외선 방식, 반도체 방식, 고체전해질 방식 등익 여 종류가 있다. 비분산 적외선 방식은 \( 4.25 \mathrm{\mu m} \) 의 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스가 홉수하는 파장 영역에서 홉수 정도를 통해 농도를 환산하는 방식이다. 그러나. 발광소자 및 검출소자, 광로의 소형화가 어렵다는 단점이 있다. 고체전해질은 이온전도체인 고체 전해질을 이용하여 가스 분압의 변화를 검출하는 방식이며 가스 선택성이 나쁘다. 한편, 반도체식 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서는 산화성, 환원성 가스에 대한 높은 반응성, 빠른 반응속도, 저비용과 소형화 등의 장점 때문에 지금까지 금속산화물 반도체의 나노구조물를 주로 검지물질로 사용하고 있지만, 장시간 사용시 발생하는 저항변화로 인한 안정성이 나빠지고 전기적 특성 변화가 발생하는 단점이 있다.</p><p>지난 몇 년 동안에 탄소나노튜브(CNI)는 \( \mathrm{COx} \) 의 저농도(ppb 범위) 범위까지 검지할 수 있는 유망한 검지 물질로 간주되었다. CNT 기반 가스센서의 높은 감도는 우수한 전기적 특성, 작은 크기, 높은 표면적 부피 비율과 CNT의 대용량 가스홉착이 가능하지만, 가스 검출 후 회복시간이 느리다. 최근 탄소원자의 2차원(2D) 구조인 그래핀은 CNT(1D)보다 독특하고 더 우수한 전기적, 기계적 성질을 가지고 있기 때문에 유망한 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스검지 물질로 확인되었으며 기계적 박리법을 이용한 고성능 \( \mathrm{CO}_{2} \) 가스센서가 보고되었다. 그래핀은 2D 평면구조로 인해 높은 표면적 부피 비율, 화학/열 안정성, N/MEMS의 반도체 공정이 가능하기 때문에 가스센서에 대단히 적합하다. 또한, 높은 전기전도도 특성으로 CNT뿐만 아니라 산화물 나노구조물를 이용하는 경우보다 가스센서 신호 잡음이 적기 때문에 단일 원자 또는 분자 수준의 농도까지 검지가 가능하다. 그래핀 기반 가스센서의 검지 매커니즘은 일반적으로 도너와 업셉터의 역할을 하는 가스 분자가 그래푄 표면어 홉/탈착을 통해 그래푄의 전도성의 변화로 나타난다. 최근, 그래핀 표면에 Pt, Pd와 Au 등의 금속 촉매를 코팅하여 검지가스의 가스 선택성과 감도향상을 위한 가스센서가 활발히 연구되고 있다. 그래핀에 촉매로써 코팀된 금속 나노입자는 표면적을 효율적으로 증가시키고 일함수를 변화시킴으로써 가스센서의 감도왁 가스 선택성을 향상시킬 수 있다.</p><p>본 연구에서는 표면적 증가에 따른 감도의 향상을 위해 \( 10 \mathrm{~nm} \) \( \mathrm{Au} \) 나노입자를 그래핀 표면에 증착하여 전기저항식 \( \mathrm{CO}_{2} \) 센서를 제작하여 특성을 비교 분석하였다.</p>
[ "고채전해질 방식의 이산화탄소 가스센서가 고체 전해질을 이용하여 검출하는 것은 무엇입니까?", "그래핀은 2D 평면구조로 인해 높은 표면적 부피 비율, 화학/열 안정성, N/MEMS의 반도체 공정이 가능하기 때문에 가스센서에 적합합니까?", "\\( 4.25 \\mathrm{\\mu m} \\) 의 \\( \\mathrm{CO}_{2} \\) 가스가 홉수하는 파장 영역에서 홉수 정도를 통해 농도를 환산하는 이산화탄소 가스 센서 방식은 무엇입니까?", "비분산 적외선 방식의 이산화탄소 가스센서는 소형화가 쉽다는 장점이 있습니까?", "화석연료의 사용이 증가 하면 이산화탄소의 배출량이 감소합니까?", "한편, 반도체식 \\( \\mathrm{CO}_{2} \\) 가스센서는 산화성, 환원성 가스에 대한 높은 반응성, 빠른 반응속도, 저비용과 소형화 등의 장점을 가지고 있습니까?", "그래핀은 탄소원자의 1차원 구조입니까?", "\\( \\mathrm{COx} \\) 의 저농도(ppb 범위) 범위까지 검지할 수 있는 물질은 무엇입니까?" ]
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초고속 PCB 설계 기법
<h1>Ⅲ. 임피던스 정합과 3-W 규칙</h1><p>대부분의 PCB 설계자는 PCB 면적을 줄이고 가격을 낮추기 위해 관습적으로 배선 간격을 최소화하여 설계하고 있다. 그러나 실제로는 배선의 성격에 따라 각 배선마다 서로 다른 간격을 가져야 하며, 특히 전송 속도가 높을수록 배선 간격을 정밀하게 결정하지 않으면 PCB가 제대로 동작하지 않는 경우가 많다.</p><p>배선의 임피던스 정합은 단선(single-ended)이든 차동(differential-pair)이든 신호 무결성에 큰 영향을 미친다. 그림 1 은 차동 배선에서 배선 사이의 임피던스 정합이 이루어진 경우와 이루어지지 않은 경우의 아이 다이어그램(eye diagram)인데, 그림 1 (a)와 같이 \( 100 \Omega \) 으로 임피던스 정합이 이루어진 경우에 비해 그림 1 (b)와 같이 \( 76 \Omega \) 으로 임피던스 정합이 이루어지지 않은 경우가 신호 무결성이 악화된 것을 알 수 있다.</p><p>배선 자체의 임피던스는 식 (3), (4)과 같이 계산되며 이를 이용하여 배선 자체의 임피던스가 50\( \Omega \) 등의 목표 임피던스에 정합되도록 배선 폭을 결정하면 된다. 쌍을 이루는 차동 배선의 경우 배선 사이의 임피던스도 중요한데 훨씬 복잡한 방법으로 계산하기 때문에 본 논문에서 계산 방법을 소개하지는 않았다. 그러나 이 경우도 컴퓨터 프로그램을 사용하면 쉽게 계산할 수 있으며 이를 이용하여 쌍을 이루는 차동 배선 사이의 임피던스가 \( 100 \Omega \)등의 목표 임피던스에 정합되도록 차동 배선 사이의 간격을 결정하면 된다.</p><p>\[ \begin{array}{l} \text { If } \frac{W}{h}<1 \quad Z_{0}=\frac{60}{\sqrt{\epsilon_{\text {eff }}}} \times \ln \left(\frac{8 h}{W}+\frac{W}{4 h}\right) \\ \text { else } \quad Z_{0}=\frac{120}{\sqrt{\epsilon_{\text {eff }}}} \times \frac{1}{\left(\frac{W}{h}+1.393+0.677 \times \ln \left(\frac{W}{h}+1.444\right)\right)} \end{array} \]<caption>(3)</caption></p><p>\[ \begin{array}{l} \text { If } \frac{W}{h}<1 Zo=\frac{60}{\sqrt{\epsilon_{e f f}}} \times \ln \left(\frac{8 h}{W}+\frac{W}{4 h}\right) \\ \text { else } \quad Zo=\frac{120}{\sqrt{\epsilon_{e f f}}} \times \frac{1}{\left(\frac{W}{h}+1.393+0.677 \times \ln \left(\frac{W}{h}+1.444\right)\right)} \\ \text { If } \frac{W}{h}<1 \epsilon_{e f f}=\frac{D k+1}{2}+\frac{D k-1}{2}\left(\frac{1}{\sqrt{1+\frac{12 h}{W}}}+0.04\left(1-\frac{W}{h}\right)^{2}\right) \\ \text { else } \quad \epsilon_{e f f}=\frac{D k+1}{2}+\frac{D k-1}{2}\left(\frac{1}{\sqrt{1+\frac{12 h}{W}}}\right) \end{array} \]<caption>(4)</caption></p><p>Zo : line impedance \( (\Omega) \)</p><p>W : line width \( (\mathrm{mm}) \)</p><p>h : dielectric thickness \( (\mathrm{mm}) \)</p><p>Dk : relative dielectric constant</p><p>그림 2는 차동 배선인 S1+/S1-, S2+/S2-와 단선 배선인 G1, G2의 6 개 배선을 가진 PCB의 구조와 이 PCB의 전자기장 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다. 그림 2 에서 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 영향을 미치는 것을 알 수 있으며, 이는 신호 무결성을 악화시킨다.</p><p>그림 3은 이를 고려한 배선 간격 결정 기법인 3-W 규칙이다. 선폭이 W 인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 미치는 영향을 최소화하려면 각각의 배선이 W의 3 배에 달하는 영역을 확보해야 하며 배선 사이의 간격은 W의 최소 2 배 이상이어야 한다. 단, 쌍을 이루는 차동 배선 사이의 간격은 앞에서 설명한 바와 같이 3-W 규칙이 아닌 임피던스 정합에 의해서 결정된다.</p><h1>Ⅳ. 배선 폭 및 간격 결정</h1><p>임피던스 정합과 3-W 규칙을 잘 사용하면 배선의 폭과 간격을 최적화할 수 있으며 일반적으로 다음과 같은 순서로 진행한다.</p><p>(1) 배선 폭 결정: 배선 자체의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하도록 식 (3),(4)에 따라 배선 폭을 결정한다.</p><p>(2) 차동 배선 간격 결정: 차동 배선 사이의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하도록 컴퓨터 프로그램 등을 통해 배선 간격을 결정한다.</p><p>(3) 단선 배선 간격 결정: 차동 배선이 아닌 단선 배선 사이의 간격은 3-W 규칙에 의해서 배선 폭의 2 배 이상이 되도록 결정한다.</p><p>그림 4 는 이 기법을 실제로 사용한 예이다. PCB 설계자가 그림 4 (a)와 같이 배선의 폭과 간격을 임의로 결정하여 회로를 측정했을 때 제대로 동작하지 않았으나 그림 4 (b)와 같이 임피던스 정합과 3-W 규칙을 기반으로 배선의 폭과 간격을 다시 최적화 했을 때는 회로가 정상 동작하는 것을 확인할 수 있었다.</p>
[ "배선의 임피던스 정합은 신호 무결성에 영향을 미치는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 주는 영향을 최소화하려면 배선 사이의 간격은 W의 몇배여야 하는가?", "배선의 간격은 배선의 성격에 따라 서로 달라야 하는가?", "대부분의 PCB 설계자는 PCB의 면적을 줄이기 위해 배선 간격을 최대화하는가?", "무엇이 높을수록 배선 간격을 정밀하게 결정하여야 하는가?", "배선의 간격은 무엇에 따라 서로 달라야 하는가?", "전송속도가 높을수록 무엇을 정밀하게 결정해야 하는가?", "배선간격을 정밀히 결정하지않으면 전송속도가 높을수록 무엇이 제대로 동작하지않는가?", "배선간격을 정밀히 결정하지않으면 전송속도가 높을수록 PCB가 제대로 동작하지않는가?", "배선의 무엇은 신호 무결성에 영향을 미치는가?", "배선의 임피던스 정합은 무엇에 영향을 미치는가?", "전송속도가 높을수록 배선 간격을 정밀하게 결정하여야 하는가?", "배선의 임피던스 정합은 단선인지 차동인지에 관계 없이 신호 무결성에 영향을 끼치는가?", "배선의 임피던스 정합은 단선일 때만 신호 무결성에 영향을 끼치는가?", "그림1은 차동 배선에서 배선 사이의 무엇이 이루어진 경우와 그렇지않은 경우를 보여주는 아이 다이어그램인가?", "그림1은 단선 배선에서 배선 사이의 임피던스 정합이 이루어진 경우와 그렇지않은 경우를 보여주는 아이 다이어그램인가?", "그림1은 차동 배선인 경우의 아이 다이어그램인가?", "그림 1의 (a)에는 \\( 90 \\Omega \\)로 임피던스 정합이 이루어진 경우가 나타나는가?", "그림1은 어떤 배선을 나타내는 아이 다이어그램인가?", "그림1은 어떤 경우의 아이 다이어그램인가?", "그림 1의 (a)와 (b)에 의하면 임피던스 정합이 이루어진 경우가 이루어지지않은 경우보다 무엇이 약화되었는가?", "그림 1의 (b)에는 임피던스 정합이 이루어지지않은 경우가 나타나는가?", "그림 1의 (a)와 (b)에 의하면 임피던스 정합이 이루어진 경우가 이루어지지않은 경우보다 신호 무결성이 약화되었는가?", "그림 1의 (a)에는 임피던스 정합이 이루어진 경우가 나타나는가?", "그림 1의 (b)에는 \\( 76 \\Omega \\)로 임피던스 정합이 이루어진 경우가 나타나는가?", "\\( 76 \\Omega \\)로 임피던스 정합이 이루어지는가?", "어떤 차동 배선의 경우 배선 사이의 임피던스가 중요한가?", "쌍을 이루는 차동 배선의 경우 배선 사이의 임피던스가 중요하지않은가?", "쌍을 이루는 차동 배선의 경우 어떤 임피던스가 중요한가?", "배선 사이의 임피던스는 복잡한 방법으로 계산해야 하는가?", "Zo는 무엇을 의미하는가?", "식 (3)과 (4)의 Zo는 무엇을 의미하는가?", "식 (3)과 (4)의 Zo는 line impedance을 의미하는가?", "line impedance는 어떻게 표기하는가?", "line impedance는 어떻게 표기하는가?", "W는 무엇을 의미하는가?", "식(3)과 (4)에서 line width는 어떻게 표기하는가?", "h는 무엇을 의미하는가?", "h는 dielectric thickness을 의미하는가?", "dielectric thickness는 무엇으로 표기하는가?", "relative dielectric constan는 Dk로 표기하는가?", "relative dielectric constan는 무엇으로 표기하는가?", "relative dielectric constan는 무엇으로 표기하는가?", "Dk는 무엇을 의미하는가?", "Dk는 무엇을 의미하는가?", "그림 2의 S1+/S1-, S2+/S2-는 차등배선인가?", "그림 2는 몇 개의 배선을 가진 PCB의 구조를 나타내는가?", "그림 2의 G1, G2는 차등배선인가?", "그림 2는 6개의 배선을 가진 PCB의 구조를 나타내는가?", "그림 2의 PCB는 차동 배선과 단선 배선을 모두 가지고 있는가?", "그림 2는 6개의 배선을 가진 PCB의 무엇을 시뮬레이션 한 결과를 나타내는가?", "그림 2는 6개의 배선을 가진 PCB의 전자기장을 시뮬레이션 한 결과를 나타내는가?", "그림 2는 배선에서 발생하는 무엇이 다른 배선에 영향을 미치는 것을 보여주는가?", "그림 2는 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 영향을 주는 것을 보여주는가?", "배선에서 발생하는 전자기장은 신호 무결성을 약화시키는가?", "배선에서 발생하는 전자기장은 무엇을 약화시키는가?", "그림 3은 어떤 규칙을 나타내는가?", "그림 3은 배선에서 발생하는 전자기장이 타 배선에 영향을 끼쳐 신호 무결성을 약화시키는 것을 고려한 배선 간격 결정 기법인가?", "3-W 규칙은 무엇을 결정하는 기법인가?", "3-W 규칙은 배선 간격을 결정하는 기법인가?", "3-W 규칙은 배선에서 발생하는 전자기장이 타 배선에 영향을 끼쳐 신호 무결성을 약화시키는 것을 고려한 배선 간격 결정 기법인가?", "선폭이 1mm인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 주는 영향을 최소화하려면 각각의 배선이 3mm 정도의 영역을 확보해야 하는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 주는 영향을 최소화하려면 배선 사이의 간격은 W의 몇배여야 하는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 주는 영향을 최소화하려면 W의 2배의 배선 사이 간격을 가져야하는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 타 배선에 주는 영향을 최소화하기 위해서는 W의 몇 배 정도 되는 영역을 확보해야 하는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 타 배선에 주는 영향을 최소화하기 위해서는 W의 몇 배 정도 되는 영역을 확보해야 하는가?", "쌍을 이루는 차동 배선 사이의 간격은 3-W 규칙에 의해 결정되는가?", "쌍을 이루는 차동 배선 사이의 간격은 무엇에 의해 결정되는가?", "쌍을 이루는 차동 배선 사이의 간격은 임피던스 정합에 의해 결정되는가?", "W는 line width을 의미하는가?", "임피던스 정합과 어떤 규칙을 사용하면 배선의 폭과 간격의 최적화 할 수 있는가?", "3-W 규칙과 무엇을 잘 사용하면 배선의 폭과 간격을 최적화할 수 있는가?", "3-W 규칙과 임피던스 정합을 잘 사용하면 배선의 폭을 최적화 할 수 있는가?", "차등 배선 사이의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하도록 무엇을 이용하여 배선 간격을 결정해야하는가?", "차등 배선 사이의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하도록 컴퓨터 프로그램을 이용하여 무엇을 결정해야하는가?", "차등 배선 사이의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하도록 배선 간격을 결정할 때 이용하는 것은 컴퓨터 프로그램인가?", "차등 배선 간격을 설정 할 때 컴퓨터 프로그램을 이용하는 것은 배선 간격을 결정하기 위해서인가?", "컴퓨터 프로그램을 이용하여 배선 간격을 설정하는 것은 차등 배선 간격을 설정하는 과정인가?", "컴퓨터 프로그램을 이용하여 배선 간격을 설정하는 것은 어떤 배선의 간격을 결정 할 때 이루어지는가?", "단선 배선 사이의 간격은 3-W 규칙을 이용해 결정하는가?", "단선 배선 사이의 간격은 배선 폭의 몇 배 이상이 되도록 하는가?", "단선 배선 사이의 간격은 배선 폭의 몇 배 이상이 되도록 하는가?", "단선 배선 사이의 간격은 배선 폭의 2배 이상이 되도록 하는가?", "차등 배선의 간격은 3-W 규칙에 의해 결정하는가?", "본 논문에서는 배선 폭을 결정할 때 배선 자체의 임피던스가 목표 임피던스에 정합하게 하기 위해 \\[ \\begin{array}{l} \\text { If } \\frac{W}{h}<1 \\quad Z_{0}=\\frac{60}{\\sqrt{\\epsilon_{\\text {eff }}}} \\times \\ln \\left(\\frac{8 h}{W}+\\frac{W}{4 h}\\right) \\\\ \\text { else } \\quad Z_{0}=\\frac{120}{\\sqrt{\\epsilon_{\\text {eff }}}} \\times \\frac{1}{\\left(\\frac{W}{h}+1.393+0.677 \\times \\ln \\left(\\frac{W}{h}+1.444\\right)\\right)} \\end{array} \\] 식을 사용하였는가?", "선폭이 W인 배선에서 발생하는 전자기장이 타 배선에 주는 영향을 최소화하기 위해서는 W의 3 배 정도 되는 영역을 확보해야 하는가?", "단선 배선 사이의 간격은 어떤 규칙을 이용해 결정하는가?", "대부분의 PCB 설계자의 배선 간격을 최소화하여 설계하는 것은 무엇의 면적을 줄이기 위함인가?", "대부분의 PCB 설계자는 PCB의 면적을 줄이기 위해 무엇을 최소화하는가?", "대부분의 PCB 설계자의 배선 간격을 최소화하여 설계하는 것은 PCB 면적을 줄이기 위함인가?", "선폭이 1mm인 배선에서 발생하는 전자기장이 다른 배선에 주는 영향을 최소화하려면 배선 사이의 간격은 2mm 이상이어야 하는가?", "\\( 100 \\Omega \\)로 임피던스 정합이 이루어지는가?", "쌍을 이루는 어떤 배선의 경우 배선 사이의 임피던스가 중요한가?", "3-W 규칙과 임피던스 정합을 잘 사용하면 배선 간격의 최적화와는 관계 없는가?", "W는 무엇을 의미하는가?", "h는 무엇을 의미하는가?", "그림 2는 6개의 배선을 가진 무엇의 구조를 나타내는가?", "배선 폭을 결정할 때 배선 자체의 임피던스가 목표 임피던스에 정합 할 수 있게 하여야 하는가?", "3-W 규칙과 임피던스 정합을 잘 사용하면 무엇을 최적화 할 수 있는가?", "배선의 폭이 1mm일 때, 배선 폭은 2mm 이상이 되어야 하는가?", "그림 2는 몇 개의 배선을 가진 PCB의 구조를 나타내는가?" ]
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초고속 PCB 설계 기법
<h1>Ⅴ. 결 론</h1><p>본 논문에서는 초고속 PCB 에서 생기는 여러 가지 문제점을 살펴보았다. 유전체의 전기적 특성, 배선의 폭과 간격 등은 PCB의 신호 무결성과 이에 따른 동작 속도에 큰 영향을 미치기 때문에 이들 요소를 정밀하고 세심하게 결정해서 설계해야 한다. 본 논문에서는 이들 요소를 정량적으로 분석하여 최적의 값을 결정할 수 있는 다양한 기법과 실제 적용 사례를 소개하였다. 이러한 기법은 초고속 PCB를 설계하기 위해 필수적이며, 특히 X-밴드, Ku-밴드와 같이 동작 주파수가 매우 높은 영역에서 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 생각된다.</p>
[ "본 논무에서는 어떤것의 문제점을 살펴보았어?", "본 논문에서 최적의 값을 결정 할 수 있는 요소를 정성적으로 분석했지?", "동작 주파수가 매우 높은 영역의 밴드는 뭐야?", "초고속 PCB설계는 동작 주파수가 매우 낮은 영역에서 유용하게 쓰이지?", "PCB의 신호 무결성과 동작 속도에 영향을 미치는 요인은 뭐야?", "PCB동작 특성에 배선의 폭과 간격, 유전체의 전기적 특성은 영향을 미치나요?" ]
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초고속 PCB 설계 기법
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>반도체 기술의 발달에 따라 반도체 칩의 동작 속도도 급격하게 높아지고 있다. 그러나 반도체 칩과 다양한 전자 부품을 집적하고 이들을 연결하는 인쇄 회로 기판(PCB: printed circuit board)의 동작 속도가 반도체 칩을 따라가지 못하기 때문에 PCB가 시스템의 전체 동작 속도에서 병목 현상을 일으키는 경우가 많다.</p><p>많은 경우, PCB의 동작 속도를 크게 높이지 못하는 이유는 신호 무결성(signal integrity) 문제이다. 고속 신호가 배선을 통해 전달되는 과정에서 왜곡되어 디지털 값이 달라지면 시스템의 동작에 문제가 발생하게 된다.</p><p>PCB에서 유전체(dielectric)의 특성, 배선 폭, 배선 간격, 임피던스 정합 등은 신호 무결성에 큰 영향을 미친다. PCB 설계자는 이러한 문제를 정확히 이해하고 신호 무결성을 높이도록 정밀하고 세심하게 PCB를 설계하여야 한다. 그러나 현실적으로 설계자는 주로 PCB의 면적을 줄이고 가격을 낮추는데 대부분의 노력을 기울이고 있으며, 체계적인 이론으로 신호 무결성을 분석하여 PCB를 설계하여 동작 속도를 높이는 대신에 경험적, 관습적으로 설계하고 있다. 본 논문에서는 초고속 PCB에서 생기는 여러 가지 문제점과 이를 완화할 수 있는 다양한 설계 기법에 대해 살펴본다.</p>
[ "PCB에서 신호 무결성에 큰 영향을 미치는 요인들은 뭐야?", "반도체 기술이 발달하면 반도체 칩의 동작속도는 느려지지?", "반도체 기술의 발달에 따라 급격하게 높아지고 있는게 뭐야?", "PCB의 동작속도를 크게 높이지 못하는 이유가 뭐야?", "고속 신호가 배선을 통해 전달되는 과정에서 디지털 값이 같으면 시스템 동작에 문제가 없지?", "PCB 설계자는 시호 무결성을 높일 필요가 없지?", "설계자는 PCB 면적을 높이는데 노력을 기울이고 있지?", "설계자는 PCB를 경헙적, 관습적으로 설계하고 있지?", "PCB와 반도체 칩 사이 동작 속도 차이에 의해서 생기는 현상이 뭐야?", "PCB의 동작 속도가 반도체 칩을 따라가고 있지?" ]
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초고속 PCB 설계 기법
<h1>Ⅱ. 유전체 선택</h1><p>PCB를 구성하는 유전체는 신호 전송 측면에서 크게 두 가지 전기적 특성이 영향을 미친다. 먼저 유전체에서는 입력 신호와 반대 방향으로 유전 분극(dielectric polarization)이 발생하여 신호 전달이 진행할수록 전기장의 크기가 감쇠된다. 비유전률 (Dk: relative dielectric constant)은 이 정도를 나타내는 유전체의 고유 상수이며, 식 (1)과 같이 Dk가 클수록 신호 전달 속도가 감소한다.</p><p>\( V=K \times \frac{C}{D k} \)<caption>(1)</caption></p><p>V: signal transmission speed \( (\mathrm{m} / \mathrm{s}) \)</p><p>K: constant</p><p>C: speed of light in vacuum \( (\mathrm{m} / \mathrm{s}) \)</p><p>Dk: relative dielectric constant</p><p>또한 유전체에서는 원자 주변 전자의 진동으로 인해 입력 신호가 가진 에너지가 손실되어 입력 신호의 크기가 감소하고 열이 발생한다. 유전 정접 ( Df: dissipation factor)은 이 정도를 나타내는 유전체의 고유 상수이며, 입력 신호의 주파수가 매우 크면 식 (2)와 같이 Df 및 Dk가 클수록 신호 전압 크기가 감소한다.</p><p>\( A=f \times D f \times D k \)<caption>(2)</caption></p><p>A: signal propagation attenuation \( (\mathrm{dB} / \mathrm{m}) \)</p><p>f : signal frequency \( (\mathrm{Hz}) \)</p><p>Df : dissipation factor</p><p>Dk: relative dielectric constant</p><p>또한 Df가 클수록 발열이 커지는데, 발열로 인해 PCB의 온도가 높아지면 Df가 커지게 된다. 이에 따라 Df 증가 ⭢ 열 발생 ⭢ 온도 증가 ⭢ Df 증가의 악순환으로 Df가 매우 커지고 신호 전압 크기가 매우 작아지게 된다.</p><p>Dk 및 Df가 커질수록 신호를 고속으로 전송하기 어려우므로 Dk 및 Df가 작은 유전체를 선택하는 것이 바람직하다. 그러나 각각의 유전체는 가격에서도 차이가 날 뿐만 아니라 유리 전이 온도, 수직 팽창율, 수분 흡수율과 같은 기계적 특성에서도 차이가 나며 Dk와 Df 중 어느 하나만 좋은 유전체도 많다. 따라서 초고속 PCB를 설계할 때에는 먼저 기계적 특성과 가격이 주어진 제약 조건을 만족하는 유전체 후보들을 골라낸 후, 이들에 대해 식 (1), (2)에 따라 신호 전달 속도와 신호 감소 크기를 계산하여 이를 바탕으로 유전체를 결정하여야 한다.</p>
[ "Df가 증가함에 따라 열 발생 및 온도 증가로 악순환이 일어나면 Df와 신호 전압 크기가 과도하게 커지는 거야?", "유전체의 신호 전송이 일어날 때 입력 신호와 반대 방향으로 발생해야 전기장 크기가 감쇠되는 것은 뭐야?", "비유전률 값이 클수록 신호 전달이 빠르게 일어나?", "유전체에서 입력 신호와 동일한 방향으로 유전 분극이 생겨야 신호 전달 진행과 함께 전기장 크기가 감쇠하는 거야?", "signal transmission speed는 비유전률에 반비례해?", "\\( V=K \\times \\frac{C}{D k} \\) 에서 \\(C\\) 가 의미하는 것은 뭐야?", "유전체에서 입력 신호가 가진 에너지를 잃어버리게 하는 원인은 뭐야?", "초고속 PCB를 설계하기 위해 유전체를 결정할 때 1차적으로 후보들이 만족시켜야 할 제약 조건은 무엇이 있어?", "Df가 커서 발열이 많이 일어날 때 그 온도가 올라가는 것은 뭐야?", "입력 신호의 주파수가 매우 클 때 Df가 작고 Dk가 클수록 신호 전압 크기가 작아져?", "유전체마다 다른 기계적 특성에는 무엇이 있어?", "신호 전달이 빠르게 일어나려면 유전체의 Dk와 Df가 커야 해?", "초고속 PCB 설계에서 유전체 후보를 선택할 때 가장 우선적으로 고려할 것은 신호 전달 속도와 신호 감소 크기야?", "유전체에서 입력 신호가 가진 에너지 손실로 입력 신호의 크기가 줄어들고 열이 발생하는 것을 반영하는 고유 상수는 뭐야?" ]
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초고속 PCB 설계 기법
<h1>요약</h1><p>시스템의 동작 속도가 빨라짐에 따라 인쇄 회로 기판(PCB: printed circuit board)에서 신호 무결성 문제가 매우 중요해지고 있다. 지금까지는 관습적으로 PCB 면적을 줄이고 가격을 낮추도록 설계하는데 치중해왔다. 그러나 초고속으로 동작하는 PCB에서는 유전체 특성, 배선 폭, 배선 간격, 임피던스 정합 등을 고려하여 정밀하고 세심하게 설계하지 않으면 제대로 동작하기 어렵다. 본 논문에서는 초고속 PCB에서 생기는 여러 가지 문제점과 이를 완화할 수 있는 다양한 설계 기법에 대해 살펴본다.</p>
[ "시스템의 동작 속도가 빨라지면서 어디에서 신호 무결성 문제가 중요하게 여겨지고 있는가?", "초고속으로 동작하는 PCB에서 고려해야 할 것은 무엇인가?", "무엇이 초고속으로 동작하는 PCB에서 생각되어야 할까?", "초고속으로 동작하는 PCB에서 고려해야 할 것은 뭐니?", "초고속 작동하는 PCB에서 고려되어야 할 것은 뭐니?", "초고속으로 동작하는 PCB에서 고려해야 할 것은 뭐야?" ]
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실시간 감시를 이용한 배전용변압기 과부하 평가 시스템 개발
<h1>3. 배전용 변압기 과부하 실험</h1> <p>본 논문에서는 참고문헌의 변압기 과부하 실험결과를 이용하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다.</p> <p>실험의 목적은 변압기 과부하 판정의 기준인 변압기 최상부 유온 상승에 영향을 주는 요소인 변압기의 최대부하 크기, 최대부하 지속시간 및 기저부하 크기를 가변하면서 변압기 최상부 유온의 시간별 온도상승 특성을 확인하는 것이다. 실험 방식은 단락시험법을 사용하였다. 표 2에는 실험의 개요를 나타내었다.</p> <p>주상 설치형 변압기의 실제 실험 모습을 그림 2에 나타내었다.</p> <p>실험결과 도출된 \( 100 \mathrm{kVA} \) 변압기의 실험결과를 표 3에 나타내었다.</p> <p></p> <table border><caption>표 3 과부하 실험결과(\( 100 \mathrm{kVA} \) 변압기)</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>직전 부하%</td><td rowspan=2>부하 실험%</td><td colspan=8>상승온도(K)</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td></tr><tr><td rowspan=7>50</td><td>100</td><td>28</td><td>35</td><td>40</td><td>42</td><td>44</td><td>45</td><td>46</td><td>47</td></tr><tr><td>110</td><td>31</td><td>40</td><td>45</td><td>49</td><td>51</td><td>53</td><td>54</td><td>54</td></tr><tr><td>120</td><td>36</td><td>46</td><td>52</td><td>57</td><td>60</td><td>62</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>130</td><td>40</td><td>52</td><td>59</td><td>65</td><td>69</td><td>72</td><td>73</td><td>74</td></tr><tr><td>140</td><td>43</td><td>58</td><td>68</td><td>75</td><td>77</td><td>81</td><td>82</td><td>85</td></tr><tr><td>150</td><td>50</td><td>67</td><td>77</td><td>84</td><td>89</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>160</td><td>54</td><td>71</td><td>82</td><td>88</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan=7>25</td><td>100</td><td>21</td><td>30</td><td>34</td><td>38</td><td>41</td><td>42</td><td>44</td><td>45</td></tr><tr><td>110</td><td>26</td><td>36</td><td>42</td><td>48</td><td>51</td><td>53</td><td>54</td><td>54</td></tr><tr><td>120</td><td>30</td><td>42</td><td>50</td><td>56</td><td>60</td><td>62</td><td>63</td><td>64</td></tr><tr><td>130</td><td>34</td><td>48</td><td>58</td><td>64</td><td>68</td><td>70</td><td>72</td><td>74</td></tr><tr><td>140</td><td>37</td><td>53</td><td>63</td><td>70</td><td>77</td><td>80</td><td>81</td><td>83</td></tr><tr><td>150</td><td>40</td><td>58</td><td>68</td><td>76</td><td>85</td><td>88</td><td>89</td><td>92</td></tr><tr><td>160</td><td>43</td><td>62</td><td>73</td><td>82</td><td>91</td><td>94</td><td>98</td><td>103</td></tr><tr><td rowspan=7>75</td><td>100</td><td>37</td><td>42</td><td>44</td><td>46</td><td>48</td><td>49</td><td>50</td><td>51</td></tr><tr><td>110</td><td>40</td><td>46</td><td>50</td><td>52</td><td>55</td><td>56</td><td>58</td><td>59</td></tr><tr><td>120</td><td>43</td><td>52</td><td>56</td><td>59</td><td>62</td><td>64</td><td>66</td><td>68</td></tr><tr><td>130</td><td>47</td><td>57</td><td>63</td><td>66</td><td>70</td><td>72</td><td>75</td><td>78</td></tr><tr><td>140</td><td>52</td><td>64</td><td>71</td><td>76</td><td>79</td><td>82</td><td>86</td><td>88</td></tr><tr><td>150</td><td>57</td><td>71</td><td>80</td><td>86</td><td>89</td><td>93</td><td>97</td><td>99</td></tr><tr><td>160</td><td>64</td><td>79</td><td>89</td><td>96</td><td>101</td><td>105</td><td>108</td><td>112</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 4 과부하 기준 도달 시간</caption> <tbody><tr><td>용량 \( \mathrm{kVA} \)</td><td colspan=2>직전부하 \ 과부하</td><td>110%</td><td>120%</td><td>130%</td><td>140%</td><td>150%</td><td>160%</td></tr><tr><td rowspan=6>30</td><td rowspan=2>25%</td><td>하계</td><td>10.0</td><td>5.5</td><td>4.0</td><td>3.0</td><td>2.5</td><td>2.0</td></tr><tr><td>동계</td><td>22.0</td><td>15.5</td><td>8.5</td><td>5.5</td><td>3.5</td><td>3.0</td></tr><tr><td rowspan=2>50%</td><td>하계</td><td>5.5</td><td>4.0</td><td>3.5</td><td>3.0</td><td>2.5</td><td>1.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>21.5</td><td>13.5</td><td>6.5</td><td>4.0</td><td>3.0</td><td>2.5</td></tr><tr><td rowspan=2>75%</td><td>하계</td><td>5.0</td><td>2.5</td><td>2.0</td><td>1.5</td><td>1.0</td><td>1.0</td></tr><tr><td>동계</td><td>19.5</td><td>12.0</td><td>4.0</td><td>3.0</td><td>2.0</td><td>2.0</td></tr><tr><td rowspan=6>50</td><td rowspan=2>25%</td><td>하계</td><td>10.0</td><td>6.0</td><td>4.5</td><td>3.5</td><td>3.0</td><td>2.5</td></tr><tr><td>동계</td><td></td><td>21.5</td><td>13.0</td><td>8.0</td><td>5.5</td><td>4.0</td></tr><tr><td rowspan=2>50%</td><td>하계</td><td>9.5</td><td>5.0</td><td>3.5</td><td>3.0</td><td>2.5</td><td>1.5</td></tr><tr><td>동계</td><td></td><td>15.0</td><td>9.0</td><td>6.0</td><td>5.0</td><td>2.5</td></tr><tr><td rowspan=2>75%</td><td>하계</td><td>9.0</td><td>4.0</td><td>2.5</td><td>1.5</td><td>1.0</td><td>1.0</td></tr><tr><td>동계</td><td></td><td>14.0</td><td>7.0</td><td>5.5</td><td>3.5</td><td>2.5</td></tr><tr><td rowspan=6>75</td><td rowspan=2>25%</td><td>하계</td><td>5.5</td><td>3.5</td><td>2.5</td><td>2.0</td><td>1.5</td><td>1.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>21.0</td><td>12.0</td><td>7.0</td><td>4.5</td><td>3.5</td><td>2.5</td></tr><tr><td rowspan=2>50%</td><td>하계</td><td>4.5</td><td>2.5</td><td>2.0</td><td>1.5</td><td>1.0</td><td>1.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>195</td><td>11.5</td><td>4.5</td><td>4.0</td><td>2.5</td><td>2.0</td></tr><tr><td rowspan=2>75%</td><td>하계</td><td>2.5</td><td>1.5</td><td>1.0</td><td>0.5</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>18.5</td><td>9.5</td><td>4.5</td><td>3.0</td><td>2.0</td><td>1.5</td></tr><tr><td rowspan=6>100</td><td rowspan=2>25%</td><td>하계</td><td>4.5</td><td>3.0</td><td>2.5</td><td>2.0</td><td>1.5</td><td>1.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>21.0</td><td>11.0</td><td>5.5</td><td>4.0</td><td>3.5</td><td>3.0</td></tr><tr><td rowspan=2>50%</td><td>하계</td><td>4.5</td><td>2.5</td><td>2.0</td><td>1.5</td><td>1.0</td><td>1.0</td></tr><tr><td>동계</td><td>19.0</td><td>10.5</td><td>5.0</td><td>3.5</td><td>2.5</td><td>2.0</td></tr><tr><td rowspan=2>75%</td><td>하계</td><td>3.0</td><td>2.0</td><td>1.0</td><td>0.5</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr><tr><td>동계</td><td>18.0</td><td>9.5</td><td>5.0</td><td>3.0</td><td>2.0</td><td>1.5</td></tr></tbody></table> <p>실험결과는 각 1시간별로 온도상승값을 기록한 것이라 온도상승 기준치에 도달하는 세부 시간을 추출하지 못하므로 각 과부하 영역에의 8개점의 추세곡선을 만들어 식 (1)과 같이 거꾸로 시간을 추출하였다. 추세선은 적합도를 비교하여 비교적 적합성이 높은 로그함수를 사용하였다.</p> <p>\( T=A \ln (t)+B \) \( t=e^{(T-B) / A} \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서 \( T \)는 온도 상승 기준치이며 \( A \)와 \( B \)는 추세선의 계수이다. 식 (1)을 이용하여 최종적으로 배전용 변압기의 과부하 기준 도달시간을 표 4와 같이 정리하였다.</p>
[ "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하%가 50이고 부하 실험%가 100일 경우 상승온도(K)의 값이 가장 높은 회차는 언제야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하%가 50일 때 8회차 실험에서 가장 높은 상승온도(K)값은 부하 실험%가 얼마일 때지?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하%값이 50이고, 부하 실험% 값이 120 일 때, 가장 낮은 값은 얼마야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기) 중 2회차 실험의 상승온도(K)가 가장 높은 값은 얼마야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하%값이 50일 경우 상승온도(K) 값이 81로 나타나는 부하 실험% 값은 얼마야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기) 중 4회차 실험의 상승온도(K)가 가장 높은 값을 나타내는 직전 부하% 값은 얼마야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하%값이 25일 때, 상승온도(K)가 가장 높은 값은 얼마지?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 부하 실험% 값이 160일 때 6회차 실험에서 105의 상승온도(K)를 나타낸 직전 부하% 값은 얼마야?", "표 4 과부하 기준 도달 시간 중 용량 30\\( \\mathrm{kVA} \\)에서 직전부하가 25%이고 하계 일 때, 과부하 110%까지 도달한 시간을 얼마이지?", "표 4 과부하 기준 도달 시간에서 과부하 160%에 도달하는 시간이 가장 많은 시간은 얼마로 나타나지?", "표 4 과부하 기준 도달 시간에서 직전부하 값이 50%에 동계 일 경우 과부하 150%에 도달하는 시간이 2.5으로 나타나는 용량은 몇 \\( \\mathrm{kVA} \\)이지?", "표 4 과부하 기준 도달 시간에서 용량 \\( \\mathrm{kVA} \\)값이 50이고 직전부하 값이 75%에 하계인 경우 130% 과부하까지 도달하는 시간은 얼마야?", "표 4 과부하 기준 도달 시간에서 실험에 사용한 용량 \\( \\mathrm{kVA} \\) 중 가장 큰 값은 얼마야?", "표 4 과부하 기준 도달 시간 중 용량 \\( \\mathrm{kVA} \\)값이 100인 경우의 전체 도달 시간 중 가장 높은 값을 나타내는 값은 무엇이지?", "표 4 과부하 기준 도달 시간 중 실험에 적용한 직전부하가 가장 낮은 값은 얼마야?", "표 3 과부하 실험결과(\\( 100 \\mathrm{kVA} \\) 변압기)에서 직전 부하% 50에서 부하 실험%이 100일 때 1회차 상승온도(K)의 값은 얼마야?" ]
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인공물ED
실시간 감시를 이용한 배전용변압기 과부하 평가 시스템 개발
<h1>2. 현행 과부하 판정 방법의 문제점 및 해결방안</h1> <p>국내 배전용 변압기는 주상 변압기와 지상 설치형 변압기로 구분할 수 있으며 동일한 부하관리 방법에 의해 관리되 고 있다. 배전용 변압기 부하관리의 목적은 각 변압기의 관심 월의 최대부하\( (\mathrm{kW}) \)를 예측하여 해당변압기의 용량과 과부하 기준을 초과하면 부하 이설, 용량 증설 및 기타 유지보수 계획을 수립하고 시행하는데 그 목적이 있다. 현재 국내 배전용 변압기의 과부하 판정은 다음과 같은 단계로 수행된다.</p> <ol type=1 start=1><li>변압기 이용률 (과부하율%)의 추정: 국내 과부하 판정 기준의 유일한 판정요소는 변압기 이용률이다. 변압기 이용률이란 바꿔 말해 변압기의 관심 월의 과부하 율(과부하 정도%)을 의미하며 국내의 경우 전산시스템에 의해 계산된다.</li> <li>변압기 과부하 여부 판정: 1)에서 계산된 이용률을 표 1의 기준에 적용하여 해당 변압기의 과부하 여부를 판정한다. 표 1의 과부하 기준은 \( 130 \% \)를 중심으로 결선방식 및 전압별로 \( 100 \sim 130 \% \)를 차등적용하고 있다. 이러한 기준 설정 은 ANSI/IEEE C57.91-1981 규격의 실험 결과를 근거로 해외의 규격을 참조하여 작성된 것이다. 국내 과부하 판정 기준이 전압 및 결선별 차이가 나는 이유는 단상 부하에 의한 불평형을 고려한 여유도 때문이다.</li></ol> <table border><caption>표 1 현행 배전용 변압기 과부하 기준</caption> <tbody><tr><td>결선 방식</td><td>과부하 기준%</td></tr><tr><td>\( 1 \Phi\) \(2 \Psi\) \(220 \mathrm{V} \)</td><td>130</td></tr><tr><td>\( 1 \Phi\) \( 3 \Psi\) \(220 / 110 \mathrm{V} \)</td><td>110</td></tr><tr><td>\( 3 \Phi\) \( 3 \Psi\) \( 200 \mathrm{V}(\triangle) \)</td><td>130</td></tr><tr><td>\( 3 \Phi\) \(4 \Psi\) \(220 / 110 \mathrm{V} \)</td><td>공용: 110, 전용: 130</td></tr><tr><td>\( 3 \Phi\) \(4 \Psi\) \(220 / 380 \mathrm{V} \)</td><td>공용: 130(이용량), 전용: 100</td></tr><tr><td>\( 3 \Phi\) \(4 \Psi\) \(220 / 380 \mathrm{V} \)</td><td>110(동일용량)</td></tr></tbody></table> <p>현재 국내 과부하 판정기준에는 다음과 같은 몇 가지 문제점들이 존재한다.</p> <p></p> <ol type=1 start=1><li>과부하 판정 요소 문제: 현재는 유일한 판정 요소로 이용률만을 사용한다. 그러나 이용률(과부하 크기)이 동일하다 할지라도 그 지속시간이나 직전 부하의 크기 등에 의해 실제 변압기의 영향은 많은 차이를 보일 수 있다.</li> <li>과부하 기준의 근거 미약: IEEE C57.91(1981) 규격의 실험결과를 인용한 것으로 현재 국내에서 사용되는 변압기의 과부하 특성과 많은 차이를 보일 수 있다.</li> <li>동 ◦ 하계 동일한 과부하 기준의 적용: 국내의 경우 하계와 동계의 극단적인 주변온도 차이가 고려된 과부하 기준이 제시되어야만 한다.</li></ol> <p>이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 변압기의 과부하 상태의 정의를 해당 변압기 절연물의 온도가 기준 온도를 초과한 경우로 하였다. 배전용 변압기의 정격부하 상태의 변압기 최상부 유온 상승 값이 50도이므로, 어떤 변압기의 최상부 유온 상승 값이 50도를 초과하는 부하 상태를 해당 변압기가 과부하 상태라고 판정한다. 이것은 A종 절연물의 온도상승 제한치가 105도이며, 여기서, 최악의 주 위온도를 약 40도로 가정하고, 정격부하에서의 최상부 유온과 권선 평균온도와의 편차를 약 10도, 정격부하에서의 권선 평균온도와 최고온점온도와의 편차를 약 5도로 가정하여 결정된 것이다.</p> <p>변압기의 과부하 여부는 변압기에 가해지는 일일 부하곡선에 의해 결정된다. 변압기가 하루의 최대 부하 시간대역에서 과부하 상태가 되었다면, 즉, 최상부 유온의 상승이 기준치를 초과했다 할지라도 변압기의 일일 기저 부하 시간대 역에 진입하면 다시 유온의 냉각과정이 이루어지므로 변압기의 과부하 주기는 일일 부하 곡선의 주기와 같아진다. 따라서 일 부하에 의한 변압기 최상부 유온의 온도상승 특성을 반영할 수 있는 변압기 일일 부하곡선의 정량화 작업이 필요하다. 이것은 대표적인 배전용 변압기 규격인 IEC 354(1971) 및 IEEE C57.91(1981)에 언급되어 있는 2-step 부하 곡선을 참조하였다. 그림 1은 실제 부하패턴을 2-step 부하 곡선 형태로 표현하는 방법을 도시한 것이다.</p> <p>그림 1에서 보는 바와 같이, 2-step 곡선은 실제 부하곡선과 에너지 측면에서 동일한 곡선이다. 따라서 빗금친 부분 중 실제부하곡선보다 에너지가 적은 부분을 나타내는 A, C, G 부분과 에너지가 초과하는 B, D, E, F 부분의 면적이 동일해야 하는 조건을 가진다.</p> <p>2-step 부하 곡선에서 변압기 온도상승을 결정짓는 요소는 변압기에 가해질 최대부하의 크기, 최대부하의 지속시간 및 변압기에 가해질 기저부하의 크기이다. 본 논문에서는 위의 3가지 온도상승 요소를 고려한 실증실험을 통해 최대 부하 크기, 기저부하 크기 및 최대부하 지속시간에 따른 변압기 온도상승 특성을 분석하였다.</p>
[ "결선방식이 \\( 1 \\Phi\\) \\(2 \\Psi\\) \\(220 \\mathrm{V} \\)인 경우 과부하 기준은 어떻게 되는가?", "결선방식이 \\( 1 \\Phi\\) \\( 3 \\Psi\\) \\(220 / 110 \\mathrm{V} \\)인 경우 과부하 기준은 어떻게 되는가?", "결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\(4 \\Psi\\) \\(220 / 380 \\mathrm{V} \\)인 경우 과부하 기준 중 전용은 어떻게 되는가?", "표에서 결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\( 3 \\Psi\\) \\( 200 \\mathrm{V}(\\triangle) \\)일 때, 과부하 기준은 어떻게 되는가?", "표에서 결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\(4 \\Psi\\) \\(220 / 110 \\mathrm{V} \\)인 경우 전용 과부하 기준은 어떻게 되는가?", "결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\(4 \\Psi\\) \\(220 / 380 \\mathrm{V} \\)인 경우 과부하 기준 중 공용은 몇 %로 나타나는가?", "결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\(4 \\Psi\\) \\(220 / 110 \\mathrm{V} \\)인 경우 공용 과부하 기준은 어떻게 되는가?", "국내 배전용 변압기는 어떻게 구분되고 있는가?", "배전용 변압기 부하 관리는 어떻게 목적이 이루어지는가?", "결선 방식이 \\( 3 \\Phi\\) \\(4 \\Psi\\) \\(220 / 380 \\mathrm{V} \\)일 때, 동일용량 과부하 기준은 몇 %인가?" ]
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인공물ED
실시간 감시를 이용한 배전용변압기 과부하 평가 시스템 개발
<p>임의의 과부하 값에 대한 과부하 도달 기준시간을 결정하는 방법은 다음과 같은 절차에 의한다.</p> <p>단계 1) 우선 2-step 곡선에서 추출된 최대 부하 값이 해당하는 양측의 시간별 온도상승 실험결과 데이터를 추출한다. 각 시간대별(1-8시간) 온도상승 값들을 직선으로 연결하여 해당 최대 부하에 해당하는 온도상승 값을 구한다.</p> <p>단계 2) 이렇게 추출된 데이터를 앞서 언급한 식 (1)의 로그 형태의 추세선을 추출하고 식 (2)에서 언급한 일별 최대 주변온도에 의해 주변온도 기준상승치를 보정하여 과부하 도달시간을 계산하며 식 (3)에 식 (1)의 조정식을 나타내었다.</p> <p>\( T_{2}=A \ln (t)+B \) \( t=e^{\left(T_{2}-B\right) / A} \)<caption>(3)</caption></p> <p>추세선 로그 함수의 계수인 \( A \)와 \( B \)는 식 (4)과 같이 계산한다.</p> <p>\( \begin{aligned} A &=\frac{\sum X Y-\left(\sum X\right)\left(\sum Y\right)}{\sum X^{2}-\left(\sum X\right)^{2}} \\ B &=\bar{Y}-B \bar{X} \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p> <p>여기서, \( X \) 와 \( Y \) 는 각각 시간(1시간 간격의)과 단계 1에서 계산한 해당 최대부하의 각 시간별 온도상승 추정값이다. 또한 \( \bar{X} \)와 \( \bar{Y} \)는 각각의 평균값이다.</p> <p>본 논문에서 제안한 과부하 판정 흐름을 사례를 들어 설명하면 다음과 같다. 원격감시시스템으로부터 계측된 \( 75 \mathrm{kVA} \) 배전용변압기의 일간 부하곡선으로부터 2-sep곡선으 로 변환을 한 후 특성을 추출하여 기저부하가 \( 46.2 \% \),최대부하가 \( 108.2 \% \) 그리고 지속시간이 3.3시간으로 결정되었다고 가정한다. 또한 기상청에서 온라인으로 제공하는 기상정보로부터 입수한 당일 최대온도가 28.8도라고 가정한다. \( 75 \mathrm{kVA} \)의 해당 최대부하에 대한 온도상승 실험결과는 표 5와 같다. 단계 1에 의한 결과를 표 6에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 5 과부하 시험결과(\( 75 \mathrm{kVA} \))</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>기저 부하</td><td rowspan=2>최대 부하</td><td colspan=8>지속시간</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td></tr><tr><td rowspan=2>\( 50 \% \)</td><td>\( 100\% \)</td><td>29</td><td>36</td><td>40</td><td>44</td><td>47</td><td>49</td><td>50</td><td>51</td></tr><tr><td>\( 110\% \)</td><td>31</td><td>40</td><td>44</td><td>48</td><td>50</td><td>53</td><td>53</td><td>54</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 6 내삽법에 의한 온도 추정</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>항목</td><td colspan=8>지속시간</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td></tr><tr><td>기울기</td><td>0.26</td><td>0.37</td><td>0.35</td><td>0.41</td><td>0.35</td><td>0.36</td><td>0.27</td><td>0.25</td></tr><tr><td>Y절편</td><td>2.65</td><td>-0.6</td><td>5.67</td><td>3.3</td><td>11.7</td><td>13.0</td><td>23.4</td><td>26.7</td></tr><tr><td>온도 추정값</td><td>31.3</td><td>39.3</td><td>43.8</td><td>47.6</td><td>49.9</td><td>52.4</td><td>53.1</td><td>53.8</td></tr></tbody></table> <p>단계 2 의 식 (3)과 식 (4)를 이용하여 추정된 추세선 로그함수의 계수인 \( A \)와 \( B \)는 각각 31.6과 25.6이다. 따라서 식 (3)을 이용한 최종 과부하 도달시간은 3.15시간으로 계산되고 이것은 2 -step 곡선의 최대부하 지속시간 3.3보다 작으므로 해당 변압기는 해당일에 과부하 상태로 판정된다.</p>
[ "지속시간이 6이고 최대 부하는 \\( 100\\% \\)인 상황에서 온도 상승 값은 무엇인가?", "최대부하가 \\( 100\\% \\)이고, 지속시간이 3일 때 온도상승 결과는 어떻게 나오나요?", "\\( 100\\% \\)의 최대 부하고 7시간 동안 지속한 실험에서, 온도 상승 결과는 어떻게 나타나나요?", "지속시간이 2시간일때 온도상승 결과가 40이면, 최대 부하는 얼마인가?", "3시간의 지속시간 동안 어느 정도의 부하를 주면 온도상승 결과가 44가 되는가?", "얼마의 최대부하로 5시간 동안 지속하면 온도상승 결과가 50이 되나요?", "7시간 동안 지속했을때 온도상승이 53이면, 최대부하는 얼마라고 추측할 수 있습니까?", "온도상승 결과는 54이고 지속시간은 8이면 해당하는 최대 부하는 무엇인가요?", "과부하 시험에서 4시간 동안 최대부하 \\( 100\\% \\)로 지속했을 때 온도상승 결과는 어떻게 되나요?", "과부하 시험결과에서 지속시간이 2시간인 경우, 최대부하가 \\( 100\\% \\)일 때의 온도상승 결과는 무엇입니까?", "과부화 시험에서, 1시간의 지속시간에서 온도상승의 결과가 31일 때, 최대부하는 얼마입니까?", "과부하 시험에서 48의 온도상승 결과를 보여줄 때, 지속시간이 4시간이면 최대 부하는 얼마입니까?", "과부하 시험에서 지속시간이 6이고 온도상승결과는 53일 때, 최대 부하는 얼마야?", "과부화 실험에서 최대부하가 \\( 100\\% \\)일 때, 지속시간이 1시간인 경우 온도상승 결과는 어떻습니까?", "과부화 시험에서 온도 상승은 최대 부하 \\( 100\\% \\)으로 8시간 지속했을때, 어떤 결과를 보였습니까?", "지속시간이 2일 때, 기울기에서의 결과값은 어떻게 되나요?", "3의 지속시간에서 결과값이 0.35일 때, 어떤 항목에 대한 값인가요?", "어떤 항목에서 4시간의 지속시간동안 수치가 0.41이 되나요?", "내삽법에 의한 온도 추정 실험에서, 항목이 기울이 일때 지속시간이 5시간이면 결과는 어떻게 되나요?", "항목 기울기에서 지속시간이 1일 때, 수치는 얼마야?", "항목 Y절편에서의 결과가 5.67일 때, 지속시간은 몇 시간입니까?", "항목이 기울기일 때, 실험 결과가 0.63이 되는 지속시간은 무엇인가?", "지속시간은 4시간이고 항목은 Y절편에서의 수치는 얼마야?", "내삽법에 의한 온도 추정 실험에서, 지속시간이 2시간일 때 수치가 -0.6인 항목은 무엇인가?", "11.7의 결과값을 갖는 Y절편은 지속시간이 얼마나 되어야 해당 수치를 얻을 수 있는가?", "0.27의 결과값이 지속시간이 7일 때 측정되었다면 해당하는 항목은 무엇일까?", "7시간의 지속시간과 Y절편이 만나는 영역의 값은 얼마인가?", "항목 Y절편에서 지속시간이 1일 때의 결과값은 무엇입니까?", "기울기에서 내삽법에 의한 온도를 추정할 때, 지속시간이 8시간인 상황에서의 수치는 어떻게 되는가?", "내삽법에 의한 온도 추정 실험에서, 지속시간이 6일 때 Y절편은 어떤 값을 보여주나요?", "6시간의 지속시간에서 온도가 13.0인 항목은 무엇에 해당하는가?", "온도 추정값은 1시간 동안 지속했을 때 어떤 값을 보여주나요?", "온도 추정값과 지속시간 중 4에 해당하는 영역의 수치는 얼마입니까?", "지속시간이 7시간이고 결과 값이 23.7인 항목은 무엇에 해당하나요?", "5의 지속시간에서 49.9의 수치를 보여주는 항목은 어떤 것인가요?", "실험의 지속 시간이 2일 때, 온도 추정값은 어떻게 되나요?", "내삽법에 의한 온도 추정 실험에서, 추정값이 43.8일 때 지속시간은 얼마입니까?", "온도 추정값이 53.1인 경우, 몇 시간의 지속시간이 관련되어 있나요?", "지속시간이 8시간일 때, 수치가 53.8인 것에 해당하는 항목은 무엇일까?", "항목 Y절편에서의 값이 26.7이 되는 지속시간은 몇 시간 입니까?", "실험에서의 온도 추정값을 살펴볼 때, 지속시간이 6시간이면 얼마의온도를 측정할 수 있나요?", "실험에서 지속시간은 8이고 추정 온도 결과가 26.7일 때, 해당하는 항목은 무엇인가?" ]
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인공물ED
미사일 탑재형 GPS 안테나 설계
<h2>2-3 원통형 몸체를 장착한 미사일 탄두 탑재형 GPS 수신 안테나</h2> <p>본 연구의 최종 구조로써, 그림 10의 미사일 탄두 탑재형 GPS 수신 안테나 외형도에 나타낸 바와 같이, 실제 미사일 형태를 갖도록 직경 \(100 \mathrm{~mm}\), 길이 \(500 \mathrm{~mm}\)의 원통형 도체를 탄두 하단에 장착하였으며 미사일 모형 내부에 제작된 안테나와 하이브리드 위 상기를 장착하였다. 패치면 상부에 원뿔형 탄두 상단 부분과 접지면 하단에 스컷트형 탄두 하단 부분을 납땜으로 연결하였으며 미사일 탄두부와 스커트, 원통형 몸체의 재질은 동을 사용하였다. 제작된 안테나의 반사 손실은 표 4에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \(\mathrm{S}\)-파라미터 값\(\qquad\)[단위: \( \mathrm{~dB}\)]</caption> <tbody><tr><td>이중 급전점 사이각(\(^\circ\))</td><td>\(S_{11}\)</td><td>\(S_{22}\)</td><td>\(S_{21}\)</td></tr><tr><td>\(80^{\circ}\)</td><td>-10.4</td><td>-9.1</td><td>-19.5</td></tr><tr><td>\(90^{\circ}\)</td><td>-11.3</td><td>-11.7</td><td>-26.8</td></tr><tr><td>\(100^{\circ}\)</td><td>-12.1</td><td>-13.7</td><td>-16.9</td></tr><tr><td>\(110^{\circ}\)</td><td>-15.3</td><td>-23.9</td><td>-15.7</td></tr><tr><td>\(120^{\circ}\)</td><td>-10.9</td><td>-12.4</td><td>-11.3</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 4. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \(\mathrm{S}\)-파라미터 값\(\qquad\)[단위: \( \mathrm{~dB}\)]</caption> <tbody><tr><td>이중 급전점 사이각(\(^\circ\))</td><td>\(S_{11}\)</td><td>\(S_{22}\)</td><td>\(S_{21}\)</td></tr><td>\(90^{\circ}\)</td><td>-11.9</td><td>-12.9</td><td>-26.9</td></tr><tr><td>\(100^{\circ}\)</td><td>-13.7</td><td>-14.4</td><td>-17.7</td></tr></tbody></table> <p>또한 앞 절에서의 방사 패턴 결과를 토대로 이중급전점 사이각이 \(90^{\circ}\)와 \(100^{\circ}\)일 때 급전 위상차를 각각 \(80 \sim 100^{\circ}\) 범위 내에서 \(5^{\circ}\) 간격으로 변화시켜 가면서 \(\mathrm{H}\)-면(\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면)에서의 안테나 방사 패턴을 측정하였으며 그림 11에는 측정된 방사 패턴 결과를, 표 5에는 측정된 방사 패턴의 최대 레벨과 최소 레벨 차이를 나타내었다.</p> <table border><caption>표 5. \(\mathrm{H}\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차\(\qquad\)[단위: \( \mathrm{~dB}\)]</caption> <tbody><tr><td>사이각 \ 위상차</td><td>\(80^{\circ}\)</td><td>\(85^{\circ}\)</td><td>\(90^{\circ}\)</td><td>\(95^{\circ}\)</td><td>\(100^{\circ}\)</td></tr><tr><td>\(90^{\circ}\)</td><td>6.84</td><td>6.19</td><td>7.44</td><td>6.4</td><td>6.87</td></tr><tr><td>\(100^{\circ}\)</td><td>5.31</td><td>5.13</td><td>5.38</td><td>6.39</td><td>3.98</td></tr></tbody></table> <p>측정 결과, 그림 12(b)에서와 같이 이중 급전점 사이각 \(100^{\circ}\), 급전 위상차 \(100^{\circ}\)일 때 최대 레벨과 최소 레벨의 차 \(3.98 \mathrm{~dB}\), 이득 \(-5.55 \mathrm{~dBd}\)의 특성을 나타내었으며 이득은 앞 절과 비교하여 \(2.07 \mathrm{~dB}\) 증가되었다. 이득이 증가된 이유는 스커트 하단에 원형 몸통이 추가로 장착되어 상대적으로 접지면이 더욱 넓어진 효과를 보임으로써 빔의 지향성이 상승된 것으로 보인다. 이 때 최대 레벨과 최소 레벨의 차가 \(3.98\)\(\mathrm{~dB}\)를 나타냄으로써 이중 급전점 사이각 및 급전위상차의 적절한 조절을 통해 \(\mathrm{H}\)-면(\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면) 방사 패턴 상의 ‘수신 불가능 점’ 레벨을 상향시킬 수 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>한편, 실제 미사일은 비행시 상승과 하강 운동도 포함되므로 앞서 측정한 \(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면 이외에도 그림 12(a)에서 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{y}\)면에 평행한 편파에 대한 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{y}\)면에서의 방사 패턴과 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{x}\)면에 평행한 편파에 대한 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{x}\)면에서의 방사 패턴을 측정하였으며 측정 결과 각각 \(-4.3 \mathrm{~dBd}\)와 \(-4.5 \mathrm{~dBd}\)의 이득을 가지며 전체적으로 원통형 몸체에서의 반사로 인해 다소간의 리플을 갖는 무지향성에 가까운 방사 패턴을 얻을 수 있었다. 이러한 특성은 미사일이 지면과 경사진 각도로 비행할 시에도 GPS 위성으로부터의 신호 수신을 가능하게 하므로 미사일의 회전뿐만 아니라 비행 자세와도 무관하게 GPS 신호 수신이 가능함을 보여주었다.</p> <p>이상으로 본 논문에서 제안된 안테나는 어떤 방향에서 선형 편파가 들어오더라도 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{x}\)면과 \(\mathrm{z}\)-\(\mathrm{y}\)면은 물론 미사일 비행 축과 수직한 방향 (\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면)으로도 무지향성의 방사 패턴 특성을 나타냄으로써 장착성과 경제성이 우수하고 위성으로부터의 위치 정보 수신이 용이한 미사일 탄두 탑재형 GPS 수신 안테나로 부합됨을 보여주었다.</p>
[ "본문의 표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \\(\\mathrm{S}\\)-파라미터 값에서 이중 급전점 사이각이 \\(80^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마인가?", "본문의 표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \\(\\mathrm{S}\\)-파라미터 값에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마인가?", "본문의 표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \\(\\mathrm{S}\\)-파라미터 값에서 이중 급전점 사이각이 \\(80^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마인가?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(90^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값으로 나타낼까?", "본문의 표 3.에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마야?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마의 값을 가져?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(110^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마의 값으로 나타내지?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(110^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마의 값으로 나타낼 수 있지?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(120^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마의 값으로 보이지?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(120^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마의 값으로 표현하지?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마야?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마지?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마일까?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{22}\\)의 값은 얼마 정도지?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마 정도인가?", "본문의 표 4에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마 정도야?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(80^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값으로 표현하지?", "본문의 표 5서 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(85^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값으로 나타낼 수 있을까?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(95^{\\circ}\\)일 때의 값은 어느 정도야?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(100^{\\circ}\\)일 때의 값은 어느 정도지?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(85^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값을 보여?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(80^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마 정도인가?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(110^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마의 값으로 나타내?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(90^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값인가?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(100^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값일까?", "본문의 표 5에서 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)이고 위상차가 \\(95^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마의 값이야?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(90^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마일까?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마지?", "본문의 표 3에서 이중 급전점 사이각이 \\(100^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마의 값을 보여?", "본문의 표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \\(\\mathrm{S}\\)-파라미터 값에서 이중 급전점 사이각이 \\(120^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{11}\\)의 값은 얼마인가?", "본문의 표 3. 이중 급전점 사이각 변화에 따른 \\(\\mathrm{S}\\)-파라미터 값에서 이중 급전점 사이각이 \\(80^{\\circ}\\)일 때 \\(S_{21}\\)의 값은 얼마인가?" ]
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인공물ED
미사일 탑재형 GPS 안테나 설계
<h3>2-2-3 이중 급전 및 급전 위상차를 이용한 단락 핀 장착 무지향성 원형 패치 안테나</h3> <p>앞 절에서 이중 급전점 사이각 \(90^{\circ}\), 급전 위상차 \(90^{\circ}\)를 동시에 인가하게 되면 무지향성의 \(\mathrm{H}\)-면(\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면)방사 패턴을 얻을 수 있음을 이론적으로 살펴보았으며 이를 본 연구에 적용하여 미사일 탄두 탑재형 GPS 수신 안테나를 설계, 제작하였다.</p> <p>먼저 빠른 속도로 비행하며 회전하는 미사일의 탄두부에 원형 패치 안테나를 장착하기 위해 그림 6(a)에서와 같이 원형 링 형태의 단락 핀을 이용하여 패치면과 접지면을 연결하였다. 패치면과 접지면의 크기는 직경 \(59.5 \mathrm{~mm}\)로 서로 같으며, 급전점의 위치는 임피던스 매칭을 위해 단락 핀과 패치 끝의 \(1 / 3\) 되는 지점에 급전을 시켰고, 단락 핀의 크기는 단락 핀 장착에 의한 안테나의 특성 변화를 최소화시키면서 필요시 상단부 센서로부터의 정보 전송을 위한 케이블 및 전원선 등의 연결 통로 공간을 확보하기 위하여 임의의 직경 \(14 \mathrm{~mm}\)로 제작하였다.</p> <p>이때 이중 급전점 사이각이 \(90^{\circ}\) 일 때 \(S_{11}=-19.1\) \(\mathrm{~dB}, S_{22}=-27.4 \mathrm{~dB}\), 그리고 \(S_{21}=-28.2 \mathrm{~dB}\)를 나타내었다. 이 때 그림 4(a)의 원형 패치(직경 \(54 \mathrm{~mm}\))에 단락 핀을 장착하게 되면 전류가 원형 단락 핀을 돌아감에 따라 단락 핀이 없을 때에 비해 전체 전류 경로의 증가로 인한 공진 주파수의 하향 현상이 발생한다. 한편 이와 반대로 단락 핀을 장착함으로써 패치면 중앙에서의 단락 핀의 크기에 의해 패치 가장자리의 개방 단으로부터 패치 중앙 부분의 단락 지점까지의 거리가 짧아짐으로 인해 기본 모드의 공진 파장이 줄어들게 됨으로써 공진 주파수의 상승 현상도 동시에 발생하게 된다.</p> <p>따라서 원형 패치 정 중앙에 단락 핀을 장착하게 되면 공진 주파수가 동시에 하향하거나 상승하게 되어 안테나의 직경을 변화시켜야 할 필요성이 발생하게 된다. 이 때 상승한 주파수를 조정하는 것이 주파수 튜닝에 편리한 관계로 패치 크기를 \(54 \mathrm{~mm}\)에서 \(59.5 \mathrm{~mm}\)로 \(5.5 \mathrm{~mm}\) 증가시켜 공진 주파수 \(1.575 \mathrm{~GHz}\)에 최적화시켰다.</p> <p>이중 급전점 사이각 \(90^{\circ}\), 급전 위상차 \(90^{\circ}\)에서의 방사 패턴을 측정한 결과, 식 (16)에 의거 무지향성의 \(\mathrm{H}\)-면 방사 패턴 특성이 나타나야 하나 앞 절 2-2-1에서 설명한 바와 같이 그림 5(b) 상의 두 급전점 1과 2에 가까운 영역에서의 전류가 상대적으로 강하기 때문에 전체적으로 방사 패턴이 두 급전점 방향으로 편향되었다. 이러한 결과를 토대로 상대적인 전류 세기 크기 차를 최소화시키기 위해 이중 급전 위상기의 급전점 사이각과 급전 위상차를 각각 \(80\sim120^{\circ}\) 범위 내에서 \(10^{\circ}\) 간격으로 변화시켜 가면서 \(\mathrm{H}\)-면(\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면)에서의 안테나 방사 패턴을 측정하였으며 그림 7에는 측정된 방사 패턴 결과를, 표 1에는 측정된 방사 패턴의 최대 레벨과 최소 레벨 차이를 나타내었다. 그 결과, 그림 6(b)에 나타낸 바와 같이 이중 급전점 사이각 \(100^{\circ}\), 급전 위상차 \(90^{\circ}\)일 때 최대 레벨과 최소 레벨의 차 \(5.4 \mathrm{~dB}\), 이득 \(-8.6 \mathrm{dBd}\)의 특성을 나타냄으로써 미사일 비행 축과 수직한 방향으로 무지향성의 방사 패턴을 얻을 수 있는 가능성을 확보하였다.</p> <p>한편 이중 급전 위상차 조절을 위해 두 급전점의 위상차가 \(90^{\circ}\)이고 입력에 비해 \(3 \mathrm{~dB}\) 낮은 출력을 갖는 기준 하이브리드 위상기를 설계, 제작하였다. 제작된 하이브리드 위상기는 상호 위상차 \(90.15^{\circ}\)와 상호 전력 레벨차 \(0.04 \mathrm{~dB}\)의 양호한 특성을 나타내었다.</p> <table border><caption>표 1. \(\mathrm{H}\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차\(\qquad\)[단위: \( \mathrm{~dB}\)]</caption> <tbody><tr><td>사이각 \ 위상차</td><td>\(80^{\circ}\)</td><td>\(90^{\circ}\)</td><td>\(100^{\circ}\)</td><td>\(110^{\circ}\)</td><td>\(120^{\circ}\)</td></tr><tr><td>\(80^{\circ}\)</td><td>7.0</td><td>7.11</td><td>6.26</td><td>6.82</td><td>7.09</td></tr><tr><td>\(90^{\circ}\)</td><td>7.87</td><td>7.03</td><td>6.82</td><td>5.76</td><td>6.54</td></tr><tr><td>\(100^{\circ}\)</td><td>8.22</td><td>5.4</td><td>5.4</td><td>6.22</td><td>6.49</td></tr><tr><td>\(110^{\circ}\)</td><td>5.56</td><td>5.84</td><td>5.62</td><td>7.19</td><td>6.59</td></tr><tr><td>\(120^{\circ}\)</td><td>6.27</td><td>4.81</td><td>4.82</td><td>6.86</td><td>6.05</td></tr></tbody></table> <h3>2-2-4 원뿔형 탄두 상단 부분과 스컷트형 탄두 하단 부분을 장착한 단락 핀 장착 원형 패치 안테나</h3> <p>그림 8(a)는 원형 패치 중심에 원형 링 구조의 단락핀을 구성한 후 패치면 상부에 원뿔형 탄두 상단 부분을 장착하고 접지면 하단에 스컷트형 탄두 하단 부분을 장착한 단락 핀 장착 원형 패치 안테나 구조이다. 이때 패치 윗면의 원통형 탄두 끝의 중심각은 \(55^{\circ}\)로서 내부 중심 각도는 실제 미사일을 가정하여 임의로 설정하였다.</p> <p>또한 앞 절에서의 방사 패턴 결과를 토대로 이중 급전 위상기의 급전점 사이각은 \(10^{\circ}\) 간격으로, 급전 위상차는 각각 \(80 \sim 100^{\circ}\) 범위 내에서 \(5^{\circ}\) 간격으로 보다 세밀하게 변화시켜 가면서 \(\mathrm{H}\)-면(\(\mathrm{x}\)-\(\mathrm{y}\)면)에서의 안테나 방사 패턴을 측정하였으며 그림 9에는 측정된 방사 패턴 결과를, 표 2에는 측정된 방사 패턴의 최대 레벨과 최소 레벨 차이를 나타내었다.</p> <table border><caption>표 2. \(\mathrm{H}\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차\(\qquad\)[단위: \( \mathrm{~dB}\)]</caption> <tbody><tr><td>사이각 \ 위상차</td><td>\(80^{\circ}\)</td><td>\(85^{\circ}\)</td><td>\(90^{\circ}\)</td><td>\(95^{\circ}\)</td><td>\(100^{\circ}\)</td></tr><tr><td>\(80^{\circ}\)</td><td>6.19</td><td>6.26</td><td>6.35</td><td>4.39</td><td>4.63</td></tr><tr><td>\(90^{\circ}\)</td><td>7.5</td><td>6.64</td><td>6.05</td><td>7.24</td><td>7.5</td></tr><tr><td>\(100^{\circ}\)</td><td>6.13</td><td>5.42</td><td>4.62</td><td>5.34</td><td>4.09</td></tr><tr><td>\(110^{\circ}\)</td><td>7.26</td><td>6.47</td><td>9.17</td><td>5.49</td><td>4.8</td></tr><tr><td>\(120^{\circ}\)</td><td>6.35</td><td>4.25</td><td>4.25</td><td>6.87</td><td>4.87</td></tr></tbody></table> <p>측정 결과 그림 8(b)에서와 같이 이중 급전점 사이각 \(100^{\circ}\), 급전 위상차 \(100^{\circ}\)일 때 최대 레벨과 최소 레벨의 차 \(4.09 \mathrm{~dB}\), 이득 \(-7.62 \mathrm{dBd}\)의 특성을 나타내었으며 이득이 앞 절과 비교하여 \(1.18 \mathrm{~dB}\) 증가되었는데 이는 스커트를 장착함으로써 접지면이 넓어지는 효과를 가져온 것으로 판단된다. 이때 이중 급전점 사이각 변화와는 관계없이 공진 주파수 \(1.575\) \(\mathrm{~GHz}\)의 이동 현상은 발생하지 않았으나 표 3에 나타낸 바와 같이 반사 손실이 두 급전점 사이각이 \(90^{\circ}\)일 때 \(S_{11}=-11.3 \mathrm{~dB}, S_{22}=-11.7 \mathrm{~dB}\), 그리고 \(S_{21}=-26.8\) \(\mathrm{~dB}\)를 나타내었는데 이는 안테나에 원뿔형 탄두 상단 부분과 스컷트형 탄두 하단 부분의 장착으로 인해 임피던스의 변화가 생긴 것으로 판단된다.</p>
[ "\\(\\mathrm{H}\\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차 [단위: \\( \\mathrm{~dB}\\)]에서 사이각이 (100^{\\circ}\\)이고 위상차가 (95^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마인가?", "\\(\\mathrm{H}\\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차 [단위: \\( \\mathrm{~dB}\\)]에서 사이각이 (80^{\\circ}\\)이고 위상차가 (90^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마인가?", "\\(\\mathrm{H}\\)-면 방사 패턴의 최대/최소 레벨 차 [단위: \\( \\mathrm{~dB}\\)]에서 사이각이 (90^{\\circ}\\)이고 위상차가 (120^{\\circ}\\)일 때의 값은 얼마인가?" ]
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인공물ED
신경망 학습 코드에 따른 오프라인 필기체 한글 인식률 비교
<p>본 연구의 3가지 방법 모두 은닉층 유니트의 갯수는 입력의 2배로 하였고, 학습 횟수는 모두 5000번으로 제한하였다. 3개의 신경망의 전체적인 시스템 구성은 표 2와 같다. 고정 코드 방법을 이용한 인식의 결과는 표 3과 같다. 수평 모음의 인식은 \( 100 \% \)이며, 수직 모음의 인식도 \( 99.37 \% \)로 상당히 좋은 결과를 보인다. 이는 패턴의 수가 비교적 적고 굴곡점의 코드를 가지지 않아서 에러가 발생할 확률이 적어졌기 때문이다. 이에 비해 자음의 인식률은 \( 86.14 \% \)로 만족스러운 결과는 아니다. 자음은 다양한 특징 코드를 갖고 있으며 모음에 비해 많은 패턴을 가지고 있기 때문에 인식률이 떨어지게 된다.</p> <table border><caption>표 2. 각 신경망의 구조</caption> <tbody><tr><td colspan=2></td><td>Vv_BP</td><td>Vh_BP</td><td>C_BP</td></tr><tr><td colspan=2>입력 유니트 갯수</td><td>24</td><td>18</td><td>38</td></tr><tr><td colspan=2>은닉 유니트 갯수</td><td>48</td><td>36</td><td>72</td></tr><tr><td colspan=2>출력 유니트 갯수</td><td>9</td><td>5</td><td>14</td></tr><tr><td rowspan=3>학습 패턴 수</td><td>고정 코드 방법</td><td>9</td><td>5</td><td>20</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 I</td><td>11</td><td>6</td><td>79</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 II</td><td></td><td></td><td>240</td></tr><tr><td rowspan=3>학습 소요 시간</td><td>고정 코드 방법</td><td>3분 24초</td><td>57초</td><td>17분 30초</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 I</td><td>4분 32초</td><td>1분 14초</td><td>1시간 20분 6초</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 II</td><td></td><td></td><td>3시간 36분 23초</td></tr><tr><td rowspan=3>시스템 에러</td><td>고정 코드 방법</td><td>0.0297</td><td>0.0228</td><td>0.0307</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 I</td><td>0.0246</td><td>0.0207</td><td>0.0756</td></tr><tr><td>학습 코드 방법 II</td><td></td><td></td><td>0.0696</td></tr></tbody></table> <p>학습에 사용되었던 필기체 한글의 자소에 대하여 학습 코드 방법 I을 이용한 인식의 결과는 표 4(a)이고 학습 코드 방법 II를 이용한 결과는 표 4(b)이다. 두 방법 모두 고정 코드 방법의 결과보다 좋은 결과를 보인다. 그러나 이 경우는 학습 패턴의 수가 많아서 학습을 위한 시간이 고정 코드 방법에 비해 현저히 많이 소요되는 단점이 있다. 수직 모음과 수평 모음은 \( 100 \% \)의 인식 결과를 보이는 것에 비해 자음 인식률이 다소 떨어진다. 따라서 학습 코드 방법 II를 이용하여 자음의 경우만 학습시켜 보았다. 결과는 표 4(b)와 같으며 향상된 인식 결과를 알 수 있다. 학습에 사용되지 않았던 한글 자소에 대한 인식 결과는 표 5에서 보였다. 수직, 수평 모음은 \( 100 \% \)의 인식률을 보이며 자음의 경우는 위와 마찬가지로 학습 코드 방법 II가 더 좋은 인식률을 보인다.</p> <p>3가지 학습방법 중 가장 결과가 좋은 학습 코드 방법 II를 사용하여, 자음 인식을 위한 신경망의 학습 횟수를 2배로 하여 10,000번 학습시키고 이것의 인식 결과를 알아보았다. 학습 횟수를 5,000번에서 10,000으로 2배 늘려 학습시킴으로써 2배의 학습 시간이 소요되었으나, 시스템 에러는 0.0696에서 0.0667로 거의 줄어 들지 않았다. 이는 시스템이 수렴해가고 있음을 나타내며, 더 학습시킨다 하더라도 시스템 에러가 줄어들지 않을 것으로 보인다. 또한 자음 인식률이 5,000번 학습한 경우와 동일하다. 이것은 학습에 의해 연결강도의 조정이 더 이상 크게 변화하지 않음을 의미한다.</p> <p>결과들의 비교에서 수평 모음과 수직 모음의 경우 상당히 좋은 인식률을 보였다. 이는 학습 패턴이 적은 편이고 특징 코드도 자음 인식 신경망에 비해 적기 때문이며, 또 다른 이유는 둘 다 굴곡 특징을 코딩하지 않는다는 것이다. \( 5 \times 5 \) 윈도우를 이용하여 획을 따라가다 보면 모음의 경우도 굴곡으로 판단할 수 있는 경우가 발생하는데, 만약 굴곡으로 생각되어도 이것을 모음 인식 신경망의 입력으로는 사용하지 않으므로 영향을 받지 않는다. 따라서 모음 인식을 위한 두 개의 신경망에 굴곡이 코딩되지 않기 때문에 자, 모음 모두 28개의 자소를 함께 인식하는 단일 신경망보다 3개의 신경망을 각각 구성하는 경우가 좋은 인식 결과를 보임을 알 수 있다. 자음의 경우는 입력 패턴의 수가 수직 모음과 수평 모음의 경우보다 많고 신경망의 입력으로 쓰인 특징 코드의 수도 많아서 학습에 있어서 많은 시간이 요구되며, 인식률이 모음의 경우보다 떨어진다.</p> <p>입력된 글자는 기본 자소들의 조합이므로 만약 하나의 자소가 오인식되면 결국 이러한 자소들로 이루어진 입력 글자가 오인식되는 결과를 낳는다. 위의 3가지 방법 각각에서 자소 인식에 의해 인식된 경우를 자소 단위가 아닌 글자 단위로 인식률을 알아보면 표 6과 같다. 이는 표 1에서 6가지 형식으로 분류된 245자에 대한 인식 결과이다. 글자를 이루는 자소종의 어느 하나가 오인식되는 경우는 인간이 글을 읽는 방법처럼 단어나 문맥을 이용하여 보완해야 한다.</p>
[ "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 출력 유니트 갯수는 얼마의 값이니?", "본문의 표 2에서 C_BP의 학습 코드 방법 II 시스템 에러의 값은 얼마 정도지?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 입력 유니트 갯수는 얼마야?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 입력 유니트 갯수는 얼마니?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 은닉 유니트 갯수는 얼마인가?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 은닉 유니트 갯수는 얼마일까?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 은닉 유니트 갯수는 얼마의 값이야?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 고정 코드 방법 학습 패턴 수는 얼마의 값을 가져?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 고정 코드 방법 학습 패턴 수는 얼마의 값을 가지니?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 학습 코드 방법 I 학습 패턴 수는 얼마의 값을 보여?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 학습 코드 방법 II 학습 소요 시간는 얼마의 값을 보이니?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 학습 코드 방법 I 학습 소요 시간는 얼마의 값을 보일까?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 학습 코드 방법 I 학습 소요 시간는 얼마의 값으로 나타내?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 고정 코드 방법 학습 소요 시간는 얼마의 값으로 나타내지?", "본문의 표 2에서 Vv_BP의 고정 코드 방법 시스템 에러의 값은 얼마야?", "본문의 표 2에서 C_BP의 고정 코드 방법 시스템 에러의 값은 얼마니?", "본문의 표 2에서 Vv_BP의 학습 코드 방법 I 시스템 에러의 값은 얼마인가?", "본문의 표 2에서 C_BP의 학습 코드 방법 I 시스템 에러의 값은 얼마 정도야?", "본문의 표 2에서 Vh_BP의 학습 코드 방법 I 시스템 에러의 값은 얼마일까?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 입력 유니트 갯수는 얼마지?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 출력 유니트 갯수는 얼마의 값인가?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 고정 코드 방법 학습 패턴 수는 얼마의 값을 가지니?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 출력 유니트 갯수는 얼마의 값이지?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 학습 코드 방법 II 학습 패턴 수는 얼마의 값을 보이지?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 고정 코드 방법 학습 소요 시간는 얼마의 값으로 나타내는가?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vv_BP의 학습 코드 방법 I 학습 패턴 수는 얼마의 값을 가질까?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 학습 코드 방법 I 학습 소요 시간는 얼마의 값을 보이는가?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 Vh_BP의 학습 코드 방법 I 학습 패턴 수는 얼마의 값을 가지는가?", "본문의 표 2에서 Vh_BP의 고정 코드 방법 시스템 에러의 값은 얼마지?", "본문의 표 2. 각 신경망의 구조에서 C_BP의 고정 코드 방법 학습 소요 시간는 얼마의 값으로 나타낼까?" ]
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블록 기반 영상 압축을 위한 부호화 결함 감소
<h1>III. 실 험</h1> <p>본 장에서는 제시된 방법에 의한 실험 결과를 보인 다. 제시된 방법의 성능은 PSNR과 경사도의 평균 제곱 차(Mean Square Difference of Slope, MSDS)률 이용하여 수치적으로 측정되었다. 부호화 결함을 가진 영상을 만들기 위해 JPEG 압축 표준을 이용하였다. 표 1과 표 2는 \( 256 \times 256 \) 크기의 Lena 영상에 대해 JPEG 압축, Srivastava의 방법, 본 논문에서 제시한 방법에 의해 계산된 PSNR 값을 나타낸다. Srivastava의 방법이 Srivastava의 방법보다 나은 결과를 보이므로 Srivastava의 방법의 결과와 비교한다. 본 논문에서 사용된 Lena 영상과 JPEG 압축 방법이 Srivastava의 방법에서 사용된 것과 다를 수 있어 PSNR을 직접 비교하기는 어렵다. 대신, 각 방법에 의해 PSNR이 얼마나 증가되었는지를 비교하였다. 이때, 본 방법의 결과가 Srivastava의 방법에 비해 PSNR 증가분이 대략 세 배 정도이다. 즉, 제시된 방법이 Srivastava의 방법과 JPEG 압축 표준의 결과에 비해 모든 경우에서 좋은 성능을 얻었음을 알 수 있다. 본 실험에서는 PSNR과 MSDS와 함께 압축되지 않은 영상과의 구조 유사성 (structural similarity, SSIM) 인덱스도 측정하였다. 표 3, 표 4, 표 5는 \( 512 \times 512 \) 크기의 여러 가지 영상에 대해 각각 PSNR, MSDS, SSIM 인덱스를 측정한 결과 들이다. 그림 2는 Lena 영상에 대한 시각적 화질의 비교 결과이다. 그림 2를 통해 양방향 필터가 시각적 화질을 효과적으로 개선함을 알 수 있다. 그림 3과 그림 4 는 Barbara 영상과 Splash 영상에 대한 시각적 화질 비교이다. 이 결과에서 제시된 방법을 통해 구획화 결함과 링잉 결함이 모두 감소되었음을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 \(1\). Srivastava의 방법에 의한 PSNR (256)256 Lena 영상)</caption> <tbody><tr><td>bpp</td><td>JPEG</td><td>방법 1</td><td>PSNR 증가</td><td>방법 2</td><td>PSNR 증가</td></tr><tr><td>\( 0.254 \)</td><td>\( 25.109 \)</td><td>\( 25.468 \)</td><td>\( 0.359 \)</td><td>\( 25.589 \)</td><td>\( 0.480 \)</td></tr><tr><td>\( 0.305 \)</td><td>\( 26.379 \)</td><td>\( 26.647 \)</td><td>\( 0.268 \)</td><td>\( 26.739 \)</td><td>\( 0.360 \)</td></tr><tr><td>\( 0.350 \)</td><td>\( 27.338 \)</td><td>\( 27.550 \)</td><td>\( 0.212 \)</td><td>\( 27.621 \)</td><td>\( 0.283 \)</td></tr><tr><td>\( 0.371 \)</td><td>\( 27.701 \)</td><td>\( 27.915 \)</td><td>\( 0.214 \)</td><td>\( 27.979 \)</td><td>\( 0.278 \)</td></tr><tr><td>\( 0.409 \)</td><td>\( 28.337 \)</td><td>\( 28.510 \)</td><td>\( 0.173 \)</td><td>\( 28.537 \)</td><td>\( 0.200 \)</td></tr><tr><td>\( 0.447 \)</td><td>\( 28.844 \)</td><td>\( 29.004 \)</td><td>\( 0.160 \)</td><td>\( 29.022 \)</td><td>\( 0.178 \)</td></tr><tr><td>\( 0.481 \)</td><td>\( 29.268 \)</td><td>\( 29.386 \)</td><td>\( 0.118 \)</td><td>\( 29.385 \)</td><td>\( 0.117 \)</td></tr><tr><td>\( 0.515 \)</td><td>\( 29.636 \)</td><td>\( 29.737 \)</td><td>\( 0.101 \)</td><td>\( 29.720 \)</td><td>\( 0.084 \)</td></tr><tr><td>\( 0.543 \)</td><td>\( 29.936 \)</td><td>\( 30.026 \)</td><td>\( 0.090 \)</td><td>\( 30.005 \)</td><td>\( 0.069 \)</td></tr><tr><td>평균</td><td></td><td></td><td>\( 0.188 \)</td><td></td><td>\( 0.228 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(2\). 제시된 방법에 의한 PSNR (256×256 Lena 영상)</caption> <tbody><tr><td>bpp</td><td>JPEG</td><td>본 논문의 방법</td><td>PSNR 증가</td></tr><tr><td>\( 0.279 \)</td><td>\( 24.615 \)</td><td>\( 25.549 \)</td><td>\( 0.934 \)</td></tr><tr><td>\( 0.319 \)</td><td>\( 26.095 \)</td><td>\( 26.964 \)</td><td>\( 0.869 \)</td></tr><tr><td>\( 0.357 \)</td><td>\( 27.054 \)</td><td>\( 27.819 \)</td><td>\( 0.765 \)</td></tr><tr><td>\( 0.392 \)</td><td>\( 27.692 \)</td><td>\( 28.216 \)</td><td>\( 0.524 \)</td></tr><tr><td>\( 0.429 \)</td><td>\( 28.203 \)</td><td>\( 28.757 \)</td><td>\( 0.554 \)</td></tr><tr><td>\( 0.459 \)</td><td>\( 28.605 \)</td><td>\( 29.156 \)</td><td>\( 0.551 \)</td></tr><tr><td>\( 0.492 \)</td><td>\( 28.946 \)</td><td>\( 29.506 \)</td><td>\( 0.56 \)</td></tr><tr><td>\( 0.525 \)</td><td>\( 29.269 \)</td><td>\( 29.851 \)</td><td>\( 0.582 \)</td></tr><tr><td>\( 0.545 \)</td><td>\( 29.529 \)</td><td>\( 30.118 \)</td><td>\( 0.589 \)</td></tr><tr><td>평균</td><td></td><td></td><td>\( 0.659 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(3\). 제시된 방법에 의한 PSNR (512×512 Lena 영상)</caption> <tbody><tr><td>영상</td><td>bpp</td><td>JPEG</td><td>본 논문의 방법</td></tr><tr><td>lena</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 32.074 \)</td><td>\( 32.554 \)</td></tr><tr><td>goldhill</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 33.326 \)</td><td>\( 30.716 \)</td></tr><tr><td>barbara</td><td>\( 0.50 \)</td><td>\( 28.335 \)</td><td>\( 28.736 \)</td></tr><tr><td>baboon</td><td>\( 0.80 \)</td><td>\( 25.254 \)</td><td>\( 25.452 \)</td></tr><tr><td>Splash</td><td>\( 0.33 \)</td><td>\( 34.418 \)</td><td>\( 35.461 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(4\). 제시된 방법에 의한 MSDS (512×512 Lena 영상)</caption> <tbody><tr><td>영상</td><td>bpp</td><td>JPEG</td><td>본 논문의 방법</td></tr><tr><td>lena</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 174.55 \)</td><td>\( 144.35 \)</td></tr><tr><td>goldhill</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 229.15 \)</td><td>\( 168.68 \)</td></tr><tr><td>barbara</td><td>\( 0.50 \)</td><td>\( 404.49 \)</td><td>\( 358.13 \)</td></tr><tr><td>baboon</td><td>\( 0.80 \)</td><td>\( 656.12 \)</td><td>\( 539.85 \)</td></tr><tr><td>Splash</td><td>\( 0.33 \)</td><td>\( 104.17 \)</td><td>\( 76.33 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \(5\). 제시된 방법에 의한 SSIM 인덱스 (512×512 Lena 영상)</caption> <tbody><tr><td>영상</td><td>bpp</td><td>JPEG</td><td>본 논문의 방법</td></tr><tr><td>lena</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 0.945 \)</td><td>\( 0.953 \)</td></tr><tr><td>goldhill</td><td>\( 0.40 \)</td><td>\( 0.938 \)</td><td>\( 0.941 \)</td></tr><tr><td>barbara</td><td>\( 0.50 \)</td><td>\( 0.943 \)</td><td>\( 0.946 \)</td></tr><tr><td>baboon</td><td>\( 0.80 \)</td><td>\( 0.940 \)</td><td>\( 0.938 \)</td></tr><tr><td>Splash</td><td>\( 0.33 \)</td><td>\( 0.930 \)</td><td>\( 0.941 \)</td></tr></tbody></table> <h1>IV. 결 론</h1> <p>본 논문에서는 BDCT 부호화 영상을 위한 효과적인 결함 감소 방법을 제시하였다. 양방향 필터에서는 최적화된 범위 파라미터의 값이 화소 주변의 세부 정보와 관련되어 있으므로 다이아몬드 모양 구경을 이용하여 세부 정보를 계산하여 범위 파라미터 계산에 사용하였다. 여러 가지 화질의 입력 영상들을 이용한 실험에서는 본 논문에서 제시된 방법이 범위 파라미터 값을 적절하게 결정하여 BDCT 부호화 영상의 부호화 결함을 효과적으로 제거함을 PSNR, MSDS, SSIM 인덱스 값의 개선과 시각적 화질 비교를 통해 보였다.</p>
[ "512×512 크기를 가지는 영상들 중에서 무슨 영상이 JPEG에서 가장 높은 값을 나타냈지?", "512×512크기의 여러 종류의 영상에 대한 PSNR의 값을 측정했을 때 그 값이 가장 높게 나타난 영상은 무엇이지?", "표1과 2를 비교했을 때 PNR증가 평균을 보았을 때 본 논문의 방법이 Srivastava의 방법에 비해 대략 몇배 증가하지?", "Srivastava의 방법에 의한 PSNR (256)256 Lena 영상의 값을 표1에 나타냈을때 PNSR 평균값이 더 나타나는 경우는 어떤 방법을 사용했을 때이지?", "JPEG와 본 논문의 방법의 MSDS의 값을 비교했을 때 그 값의 차가 가장 클 때의 영상의 종류는 뭐지?", "본 논문의 방법에서의 MSDS의 값으로 가장 최대치를 기록한 값은 얼마지?", "본논문의 방법으로 PSNR의 값을 도출해 냈을 때 가장 낮은 값을 가지는 영상의 종류는 뭐지?", "본 논무의 방법에서 가장 중간의 수치를 가지는 영상은 뭐지?", "표1에서 비교하고자 하는 값이 나타나는 의미는 무엇이지?", "본 논문에서 제시하는 PSNR의 값을 확인할 때 비교 분석한 영상들의 크기는?", "영상의 종류에 따른 SSIM 인덱스값을 비교할 때 최소 값을 가지는 영상은?", "방법1의 PSNR의 증가 값이 방법2보다 가장 높게 나타났을 때의 값은 얼마이지?", "표4에 제시된 MSDS의 값에서 두번째로 높은 수치를 기록한 방법은?", "512×512 크기를 가지는 영상들의 PSNR의 값을 비교했을 때 가장 높은 값을 가지는 방법은?", "JPEG와 본 논문의 방법에서 공통적으로 높은 값을 나타내는 영상은 뭐지?", "표5에 나타난 SSIM 인덱스가 최대값을 나타내는 영상은 뭐지?", "영상들 중에서 평균적으로 최고 낮은 값을 나타내는 영상은?", "SSIM 인덱스의 값이 표5에서 가장 높게 나타나는 방법에서의 최소값은 뭐지?", "512×512 의 값을 가지는 영상들 중에서 가장 낮은 PSNR이 나타나는 영상의 PSNR의 값은 얼마지?", "JPEG에서 512×512크기의 영상들의 SSIM 인덱스의 값들 중 중간값은 얼마지?", "표4에서 본 논문에서 제시하는 방법의 MSDS의 값에서 가장 낮은 값을 나타내는 영상의 종류는 무엇이지?", "JPEG에 대해서 가장 상위 값을 가지는 PSNR의 값은 얼마지?", "256×256 Lena 영상에 대한 제시된 방법에 대한 PSNR값이 제일 많이 증가된 값은 얼마이지?", "제시된 방법에서 PNR 증가 값의 평균이 \\( 0.659 \\)로 나타나는 Lena 영상의 크기는 얼미이지?", "표4에서 영상에 따라서 비교했을 때 전체적으로 최대값이 나온 경우는 뭐지?", "표 1은 Srivastava의 방법에 의한 PSNR의 값을 나타낸 것으로 방법1과 2에서 그 값이 가장 높게 나타나는 bpp의 값은 얼마이지?", "\\( 256 \\times 256 \\) 크기의 Lena 영상에서 Srivastava의 방법에 의한 PSNR의 값을 나타낸 표1에서 방법 1의 평균값은 얼마지?", "표1에서 \\( 256 \\times 256 \\) 크기의 무슨 영상에 대한 PSNR 값을 비교했지?", "제시된 방법에 의한 256×256 크기의 Lena 영상에 대한 PSNR 값을 보면 본 논문의 증가 값의 전체 평균이 얼마이지?", "\\( 256 \\times 256 \\) 크기의 Lena 영상에 대한 제시한 방법에 의해 계산된 PSNR 값을 확인했을 때 제일 낮은 증가값은 얼마이지?", "표5에서 구조 유사성을 의미하는 약어은 뭐지?" ]
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인공물ED
양자 현상을 고려한 나노미터 스케일 MuGFETs의 C-V 특성
<h1>요약</h1><p>본 연구에서는 양자 현상을 고려한 나노미터 MuGFET의 C-V 특성을 분석하기 위하여 2차원 Poisson-Schrödinger 방정식 을 self-consistent하게 풀 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 소자 시뮬레이터를 이용하여 양자 현상으로 인한 소자크기와 게이트 구조에 따른 게이트-채널 커패시턴스 특성을 분석하였다. 소자의 크기가 감소할수록 단위 면적당 게이트-채널 커패시턴스는 증가하였다. 그리고 게이트 구조가 다른 소자에서는 게이트-채널 커패시턴스가 유효게이트 수가 증가할수록 감소하였다. 이런 결과를 실리콘 표면의 전자농도 분포와 인버전 커패시턴스로 설명하였다. 또한 인버전 커패시턴스로부터 소자의 크기 및 게이트 구조에 따른 inversion-layer centroid 길이도. 계산하였다.</p>
[ "인버전 커패시턴스로부터 무엇의 크기를 계산하였는가?", "본 연구에서는 무엇의 C-V 특성을 분석하기 위해 시뮬레이터를 구현하였는가?", "본 연구에서는 무엇을 self-consistent하게 풀 수 있는 시뮬레이터를 구현하였는가?", "본 연구에서는 양자 현상을 고려한 나노미터 MuGFET 무엇을 분석하기 위해 시뮬레이터를 구현하였는가?", "소자 시뮬레이터를 이용하여 게이트 구조에 따른 무엇을 분석하였는가?", "게이트-채널 커패시턴스 특성은 무엇에 따라 달라지는가?", "무엇이 감소할수록 단위 면적당 게이트-채널 커패시턴스는 증가하는가?", "단위 면적당 게이트-채널 커패시턴스는 증가하려면 소자의 크기는 어떤 변화를 보여야 하는가?", "소자의 크기가 감소할수록 단위 면적당 무엇이 증가하는가?", "무엇이 다른 소자에서 게이트-채널 커패시턴스가 유효게이트 수가 증가할수록 감소하였는가?", "이런 결과를 실리콘 표면의 무엇으로 설명하였는가?", "실리콘 표면의 무엇으로 이런 결과를 설명했지", "게이트 구조가 다른 소자에서는 유효게이트 수가 증가할수록 무엇이 감소하는가?", "게이트 구조가 다른 소자에서는 게이트-채널 커패시턴스가 감소하려면 무엇이 증가해야 하는가?", "무엇으로부터의 소자의 크기 및 게이트 구조에 따른 inversion-layer centroid 길이를 계산하였는가?", "inversion-layer centroid 길이는 무엇에 따라 달라지는가?", "게이트 구조에 따라 달라지는 길이는 무엇의 길이인가?", "본 연구에서 왜 2차원 Poisson-Schrödinger 방정식 을 self-consistent하게 풀 수 있는 시뮬레이터를 구현하였는가?", "본 연구에서는 무엇을 고려한 나노미터 MuGFET의 C-V 특성을 분석하였는가?", "본 연구에서 구현한 시뮬레이터는 2차원 Poisson-Schrödinger 방정식을 어떤 방식으로 풀 수 있는가?", "게이트 구조가 다른 소자에서는 게이트-채널 커패시턴스가 유효게이트 수가 증가할수록 증가하는가?", "무엇을 이용하여 양자 현상으로 인한 소자크기와 게이트 구조에 따른 게이트-채널 커패시턴스 특성을 분석하였는가?", "소자의 크기가 감소할수록 단위 면적당 게이트-채널 커패시턴스는 어떤 변화를 보였는가?", "소자 시뮬레이터를 이용하여 양자 현상으로 인한 무엇을 분석하였는가?", "이런 결과를 무엇의 전자농도 분포로 설명하였는가?", "소자 시뮬레이터를 이용하여 무엇으로 인한 소자 크기를 분석하였는가?", "이런 결과를 실리콘 표면의 전자농도 분포와 무엇으로 설명하였는가?" ]
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인공물ED
패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h1>I. 서 론</h1><p>최근 물체인식 위한 연구는 다양한 분야에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특히, 컴퓨터 비전(Computer vision)분야에서는 다른 센서에 비해 카메라에서 획득한 영상정보를 사용하여 보다 직관적인 정보를 제공하기 때문에 그 응용 분야도 확대되고 있다. 컴퓨터 비전은 X-선과 MRI 사진 분석을 위한 의료 분야와 PCB 기판 불량검사와 같은 제조 공정 검사에서 사용되고 있다. 또한, 지문을 이용한 생체 인식과 차선 및 표지판 인식을 통한 지능형 자동차에 이르기까지 다양한 분야에서 응용되고 있다.</p><p>컴퓨터 비전 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 개발되었다. 그 중 특징점(Feature) 추출을 기반으로 하는 알고리즘에는 SURF(Speeded Up RobustFeatures), SIFT(Scale Invariant Feature Transform),Ferns, BRIEF(Binary Robust Independent ElementaryFeatures), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)등이 있다. SIFT는 크기, 형태, 회전 변화에 강인하고정합(Matching) 성능이 뛰어나지만 특징점 추출 과정에서 처리량이 많아 속도가 느리다. Ferns도 뛰어난 성능을 보이지만 별도의 학습 과정 시간이 필요하고 BRIEF는 기술자(Descriptor) 생성 속도는 빠르지만 회전에 영향을 받는 단점이 있다. 또한, ORB는 FAST CornerDetection과 BRIEF 알고리즘을 사용하는데 FAST Corner Detection은 픽셀의 밝기 값을 비교하여 특징점을 추출하기 때문에 영상 잡음(Noise)에 민감하고 스케일 변화에 취약한 문제점이 있다.</p><p>본 논문은 이미지에서 특징점을 추출하고 특징점 정합을 통해 물체를 인식하기 위하여 SURF 알고리즘을사용한다. SURF는 SIFT와 같이 크기와 회전 변화에 강인한 특징점을 찾아 기술자를 만들지만 SIFT의 처리속도를 개선한 알고리즘이다. 사용자가 정의한 패턴을 인식하기 위하여 패턴 이미지와 실시간 영상에서 특징점을 추출하고 특징점 간 대응점을 사용하는데 부정확한 대응점도 함께 검출하게 된다. 이러한 부정확한 대응점을 제거하기 위하여 RANSAC(Random SampleConsensus) 알고리즘을 사용한다. 하지만, RANSAC 알고리즘이 실패했을 경우 부정확한 대응점으로 평면상에 나타날 수 없는 호모그래피가 추출된다. 본 논문에서는 정확한 물체인식을 위해 호모그래피 행렬(Homography matrix)과 호모그래피 변환으로 만들어진 사각형 성질을 사용한 패턴인식 필터링 값을 정의하여 정확한 호모그래피 변환으로 물체인식을 한다. 또한, 카메라에서 획득한 실시간 영상과 사용자가 정의한 패턴 이미지를 비교하여 물체를 인식하고 정의된 패턴 이미지가 나타날 경우 경보를 발생하는 시스템을 구현하였다.</p><p>논문의 구성은 II장에서는 물체인식을 위해 사용된SURF 알고리즘과 RANSAC 알고리즘을 소개하고 물체 인식률을 높이기 위한 패턴인식 필터링을 정의한다. III장에서는 실험을 통하여 정의된 필터링 값의 범위를 분석한다. 또한, 구현된 물체인식 시스템을 기반으로 패턴인식 필터링에 따른 물체 인식률 향상을 평가한다.마지막으로 IV장에서는 실험 결과를 정리하고 향후 연구 방향에 대해 논한다.</p>
[ "ORB는 어떤 두 가지 알고리즘을 사용합니까?", "최근 물체인식 위한 연구는 다양한 분야에서 활발하게 이뤄지고 있나요?", "X-선과 MRI 사진 분석을 위한 의료 분야와 PCB 기판 불량검사와 같은 제조 공정 검사 등 다양하게 활용되고 있는 분야는 어디인가요?", "컴퓨터 비전을 활용해 지문을 이용한 생체 인식까지 가능하게 할 수 있습니까?", "컴퓨터 비전 분야에서 물체인식을 위한 알고리즘이 아직 개발된 것이 없나요?", "SIFT의 단점은 무엇인가요?", "BRIEF는 어떤 것이 좋은 점인가요?", "Ferns 알고리즘은 어떤 아쉬운점이 있나요?", "BRIEF는 어떤 점이 단점인가요?", "본 논문은 어떤 알고리즘을 채택했나요?", "SURF는 SIFT와 같이 크기와 회전 변화에 강인한가요?", "ORB의 문제점은 무엇인가요?", "SURF 알고리즘을 사용하는 이유는 무엇인가요?", "SURF 알고리즘은 특징점 추출 후 어떻게 처리하나요?", "ORB는 어떻게 특징점을 추출하나요?", "SURF는 부정확한 대응점도 함께 검출 할 수 있나요?", "SURF는 SIFT의 강점은 비슷한가요?", "SURF는 SIFT 대비 어떤 점이 더 좋은가요?", "SURF는 실시간 영상에서도 특징점 추출이 가능할까요?", "패턴이미지와 실시간 영상 모두에서 특징점을 추출하는 이유는 무엇인가요?", "RANSAC(Random SampleConsensus) 알고리즘어떤 문제점을 제거하기 위한 목적인가요?", "RANSAC 알고리즘이 실패하면 어떤 현상이 일어나나요?", "언제 경보를 발생하는 시스템이 동작하나요?", "어떻게 물체 인식률 향상을 평가하나요?", "본 논문에서는 어떤 성질을 이용한 패턴인식 필터링 값을 정의하나요?", "FAST Corner Detection은 픽셀의 밝기 값을 비교하여 특징점을 추출하나요?", "본 논문에서는 어떻게 정확한 호모그래피 변환으로 물체를 인식하나요?", "어떻게 경보를 발생시키나요?", "ORB는 무엇에 민감한가요?", "물체인식 위한 연구 중 컴퓨터 비전 분야는 그 응용 분야가 확대 되고 있나요?", "SIFT는 어떤 점에서 성능이 뛰어난가요?", "Ferns의 장점은 무엇인가요?", "특징점(Feature) 추출을 기반으로 하는 알고리즘에는 SURF(Speeded Up RobustFeatures)도 포함입니까?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h2>3. 물체인식 실험</h2><p>앞서 분석된 패턴인식 필터링 적용에 따른 물체 인식률을 확인하기 위해 그림 12와 같은 패턴 이미지를 실험 대상으로 선정하였다. 물체인식 성공을 판단하기 위해 대응점이 표현된 패턴별 정합 이미지, 호모그래피의 정상적인 변환을 확인하기 위한 호모그래피 변환 사각형 이미지, 그리고 패턴인식 필터링 결과값 및 호모그래피 행렬 등의 결과를 확인할 수 있는 패턴인식 필터링 결과 데이터를 생성하여 분석하였다.</p><p>그림 13은 실시간 이미지와 패턴 이미지와의 정합 이미지를 나타낸 것이다. 패턴별 정합 이미지를 통해 호모그래피 변환 사각형과 특징점 간 대응점을 확인할 수있다. 그림 13의 상단 이미지와 같이 정합 이미지에서 변환 사각형의 모든 선분이 나타나지 않는 경우도 있다. 호모그래피 변환 사각형을 정확하게 확인하기 위해 배경을 제거하고 모든 선분을 표현한 변환 사각형 이미지를 그림 14와 같이 생성하였다. 그림 14(a)는 그림 13의 상단 이미지에 나타난 호모그래피 변환 사각형의 모든 선분만을 표현한 것이고 그림 14(b)는 그림 13의 상단 이미지 중 실시간 이미지와 그림 14(a)를 합성하여 나타낸 것이다. 패턴별 정합 이미지, 호모그래피 변환 사각형 이미지와 함께 그림 15와 같은 패턴인식 필터링 결과 데이터를 검토하여 물체인식 성공을 확인하였다.</p><p>물체인식 실험은 약 300장의 레이블링 이미지를 획득할 수 있는 동영상을 제작하여 사용하였고 앞서 언급한 3가지 실험 결과 데이터를 기반으로 패턴인식 필터링 적용 전과 후를 비교하여 물체 인식률을 비교하였다. 표 2는 패턴인식 필터링 적용 전과 후의 실험 결과를 나타낸 것이다.</p><p>패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험은정합 이미지에 패턴 이미지가 나타나고 호모그래피 변환 사각형 넓이가 패턴 이미지의 25\(\%\) 이상일 경우 물체인식 성공이라 판단하였다. 실험 결과 총 378장의 정합 이미지 중 대응점이 나타나지 않은 이미지는 48장, 실험 환경 혹은 패턴의 일부만 나타난 패턴 외 이미지는 245장으로 확인되었다. 실험 결과 데이터 분석을 통해 물체인식 성공으로 판단된 정합 이미지는 85장 중 77장으로 90.59\(\%\)의 물체 인식률을 확인하였다.</p><p>패턴인식 필터링을 적용한 실험에서는 패턴 외 이미지가 250장으로 확인되었다. 이는 그림 16과 같은 비정상적인 호모그래피 변환이 패턴인식 필터링으로 제외되었기 때문이다. 패턴인식 필터링을 적용한 실험에서 물체인식 성공으로 판단된 정합 이미지는 실험 결과 데이터 분석을 통해 80장 중 77장으로 확인되어 96.25\(\%\)의 물체 인식률을 확인하였다.</p><p>패턴인식 필터링의 성능을 확인하기 위한 물체인식 실험을 통하여 패턴인식 필터링을 이용하였을 시 물체 인식률이 약 5 \(\%\) 향상된 것을 알 수 있다.</p>
[ "호모그래피 변환 사각형 이미지로 호모그래피의 정상적인 변환을 확인할 수 있어?", "본문에서 그림 12와 같은 패턴 이미지를 실험 대상으로 선정하여 무엇을 확인하려고 해?", "호모그래피 변환 사각형과 특징점 간 대응점을 무엇을 통해 확인할 수 있어?", "배경을 제거하고 모든 선분을 표현한 변환 사각형 이미지는 무엇을 정확하게 확인하기 위한 거야?", "그림 13의 상단 이미지 중 무엇과 그림 14(a)를 합성하여 나타낸 것이 그림 14(b)야?", "패턴별 정합 이미지, 호모그래피 변환 사각형 이미지, 패턴인식 필터링 결과 데이터를 검토하여 무엇의 성공을 확인하였어?", "앞선 3가지 실험 결과 데이터를 기반으로 패턴인식 필터링 적용 전과 후를 비교하여 무엇을 비교하였어?", "패턴인식 필터링 결과 데이터를 나타낸 것은 그림 15야?", "패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험에서 총 378장의 정합 이미지 중 48장에서는 대응점이 나타나지 않았어?", "정합 이미지에 무엇이 나타나고 호모그래피 변환 사각형 넓이가 패턴 이미지의 25\\(\\%\\) 이상일 경우 패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험에서 물체인식을 성공했다고 판단해?", "패턴인식 필터링을 적용한 실험에서 물체인식 성공으로 판단된 정합 이미지는 몇 장이야?", "패턴인식 필터링을 적용한 실험에서 무엇이 250장인 것을 확인할 수 있어?", "패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험에서 85장 중 77장이 물체인식 성공으로 판단된 정합 이미지야?", "패턴인식 필터링을 적용한 실험에서는 패턴 외 이미지가 250장인 것을 무엇이 패턴인식 필터링으로 제외되었기 때문이야?", "물체인식 성공을 판단하기 위해 무엇이 표현된 패턴별 정합 이미지를 분석했어?", "패턴인식 필터링 결과값 및 호모그래피 행렬 등의 결과를 확인할 수 있는 무엇을 생성하여 분석했어?", "그림 13의 상단 이미지에 나타난 호모그래피 변환 사각형의 모든 선분만을 표현한 것은 그림 14(b)야?", "패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험에서 정합 이미지에 패턴 이미지가 나타나고 호모그래피 변환 사각형 넓이가 패턴 이미지의 얼마 이상일 경우 물체인식을 성공한 거라고 할 수 있어?", "약 몇 장의 레이블링 이미지를 획득할 수 있는 동영상을 무체인식 실험에 사용하였어?", "변환 사각형의 모든 선분이 정합 이미지에서 나타날 수 있어?", "패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험에서 총 378장의 정합 이미지 중 몃 장에서는 실험 환경 혹은 패턴의 일부만 나타났어?", "패턴인식 필터링을 적용하지 않은 물체인식 실험의 결과 데이터 분석을 통해 얼마의 물체 인식률을 확인할 수 있어?", "패턴인식 필터링을 적용한 실험에서 96.25\\(\\%\\)의 물체 인식률을 확인할 수 있어?", "물체 인식률은 패턴인식 필터링을 이용하였을 때 약 얼마나 향상돼?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h2>2. RANSAC 알고리즘</h2><p>그림 3과 같이 특징점 간 대응점 중에는 적절하지 않은 대응점도 함께 추출된다. 이러한 오정합된 대응점을 제거하고 호모그래피(Homography)를 추정하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하였다. RANSAC은 오차를 포함한 데이터 집합에서 최소의 데이터를 무작위로 선택하고 반복적인 과정을 통해 최적의 데이터에 대한 모델을 도출하는 알고리즘이다.</p><p>그림 4는 RANSAC 알고리즘의 흐름을 나타낸 것이다. 입력된 데이터(Input data)는 오정합을 포함한 모든 대응점을 의미한다. 입력된 데이터에서 호모그래피를만들 수 있는 최소한의 대응점을 무작위로 선택한 후 호모그래피를 예측(Hypothesis generation)한다. 가설에 의해 생성된 호모그래피가 적합한지 검증(Verification)하고 옳지 않다고 판단될 경우 반복적으로 호모그래피를 예측하여 최적의 데이터(Output data)를 추출한다.</p><p>그림 5는 그림 3에서 RANSAC 알고리즘을 통해 적절하지 않은 대응점이 제거된 것을 나타낸 것이다. 하지만 RANSAC을 사용하여도 적절하지 않은 호모그래피를 추출하는 경우가 있다. RANSAC은 무작위로 대응점을 선택하여 호모그래피를 예측하기 때문에 입력데이터가 부정확한 대응점의 비율 높거나 적절한 대응점의 분포가 고르게 나타나지 않고 군집하여 나타날 경우 비정상적인 호모그래피가 추출된다.</p><h2>3. 패턴인식 필터링</h2><p>비정상적인 호모그래피를 이용한 호모그래피 변환사각형에는 3차원 공간상에서 회전이나 위치 변환을 해도 나타날 수 없는 뒤틀림(Twist) 현상이 나타난다. 그림 6은 패턴 이미지를 이용하여 호모그래피 변환을 통한 호모그래피 변환 사각형의 뒤틀림 현상을 나타낸 것이다. 이와 같은 비정상적인 현상을 해결하고 물체 인식률 향상을 위해 호모그래피 행렬 성질과 호모그래피변환 사각형의 성질을 사용한 패턴인식 필터링 값을 정의하였다.</p><h3>가. 호모그래피 행렬</h3><p>호모그래피는 두 이미지 사이에 매핑 관계를 나타내고 동차 좌표계(Homogeneous coordinates)에서 정의되는 호모그래피는 식 (3)과 같이 나타낸다.</p><p>\( w X^{\prime}=H X, \quad I=\left[\begin{array}{l}x \\ y \\ 1\end{array}\right], X^{\prime}=\left[\begin{array}{l}x^{\prime} \\ y^{\prime} \\ 1\end{array}\right] \)<caption>(3)</caption></p><p>식 (3)에서 \( w \) 는 크기 인자(Scale factor), \( X^{\prime} \) 는 실시간 이미지의 대응점, 그리고 \( \mathrm{X} \) 는 사용자가 저장한 패턴 이미지의 대응점을 나타낸다. \( H \) 는 \( \mathrm{X} \) 와 \( \mathrm{X}^{\prime} \) 의 관계를 나타낸 호모그래피 행렬이며 식 (4)와 같다.</p><p>\( H=\left[\begin{array}{lll}h_{11} & h_{12} & h_{13} \\ h_{21} & h_{22} & h_{23} \\ h_{31} & h_{32} & h_{33}\end{array}\right] \)<caption>(4)</caption></p><p>식 (4)의 \( 2 \times 2 \) 부분 행렬은 회전(Rotation), 스케일(Scale), 전단(Shearing), 반전(Reflection)을 나타낸다.식 (5)은 \(H\)의 부분 행렬식으로 \(D\)가 음수라면 대응점들 사이의 회전 순서가 지켜지지 않았고 뒤틀림이 발생했음을 의미한다. 식 (6)의 \(SX\)는 x축 스케일 인자(Scalefactor), 식 (7)의 \(SY\)는 y축 스케일 인자를 나타내며 기준 이미지에 대한 x축, y축 스케일의 증감을 알 수 있다. 식 (8)의 \(P\)는 원근(Perspective) 변화의 정도를 나타내는 값으로, 만약 0이라면 원근 변화하지 않았음을 의미한다. 위 호모그래피 행렬의 성질을 패턴인식 필터링 값으로 정의하였다.</p><p>\( D=h_{11} h_{22}-h_{12} h_{21} \)<caption>(5)</caption></p><p>\( S . Y=\sqrt{h_{11}^{2}+h_{21}^{2}} \)<caption>(6)</caption></p><p>\( S Y=\sqrt{h_{12}^{2}+h_{22}^{2}} \)<caption>(7)</caption></p><p>\( P=\sqrt{h_{31}^{2}+h_{32}^{2}} \)<caption>(8)</caption></p>
[ "입력된 데이터에서 호모그래피를만들 수 있는 최소한의 대응점을 어떻게 하지?", "그림 5는 그림 3에서 RANSAC 알고리즘을 통해 무엇을 나타낸 거야?", "식 (7)의 \\(SY\\)는 무엇이니?", "RANSAC 알고리즘을 적용으로 그림 3과 같이 특징점 간 대응점 중에는 적절하지 않은 대응점도 함께 추출되는 오정합된 대응점을 제거하고 무엇을 추정할 수 있니?", "이러한 오정합된 대응점을 제거하고 호모그래피(Homography)를 추정하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용할 수 있니?", "RANSAC은 어디에서 최소의 데이터를 무작위로 선택하고 반복적인 과정을 통해 최적의 데이터에 대한 모델을 도출하는 알고리즘인 거니?", "오차를 포함한 데이터 집합에서 최소의 데이터를 무작위로 선택하고 반복적인 과정을 통해 최적의 데이터에 대한 모델을 도출하는 RANSAC 알고리즘이 맞니?", "RANSAC 알고리즘은 어떻게 데이터를 얻니?", "가설에 의해 생성된 호모그래피가 적합한지 검증(Verification)하고 옳지 않다고 판단될 경우 폐기하지?", "옳지 않다고 판단될 경우 반복적으로 호모그래피를 예측하여 최적의 데이터(Output data)를 추출하기전 어떻게 하지?", "RANSAC 알고리즘을 사용하면 적절하지 않은 대응점이 제거된 정상적인 호모그래피만 추출할 수 있지?", "정상적인 호모그래피를 이용한 호모그래피 변환사각형 무슨 현상이 생길까?", "비정상적인 호모그래피를 이용한 호모그래피 변환사각형에는 3차원 공간상에서 회전이나 위치 변환을 해도 나타날 수 없는 뒤틀림(Twist) 현상이 나타는거니?", "식 (3)에서 \\( w \\) 는 무엇이니?", "뒤틀림(Twist) 현상은 어디에서 나타나지?", "식 (3)에 수식 기호 설명이 옳은건 뭐니?", "식 (5)은 \\(H\\)의 부분 행렬식으로 \\(D\\)가 음수라면 대응점들 사이의 회전 순서가 지켜지지 않았고 뒤틀림이 발생했음을 의미하는게 맞니?", "식 (4)에서 회전(Rotation), 스케일(Scale), 전단(Shearing), 반전(Reflection)을 나타내는 행렬은 뭐야?", "식 (4)의 \\( 2 \\times 2 \\) 부분 행렬은 무엇을 나타내는 거야?", "\\( H=\\left[\\begin{array}{lll}h_{11} & h_{12} & h_{13} \\\\ h_{21} & h_{22} & h_{23} \\\\ h_{31} & h_{32} & h_{33}\\end{array}\\right] \\)<caption>(4)</caption>무엇을 나타낸 수식이니?", "식 (6)의 \\(SX\\)는무엇이니?", "식 (5)은 \\(H\\)의 부분 행렬식으로 \\(D\\)가 음수라면 어떻게 되니?", "식 (7)의 \\(SY\\)는 y축 스케일 인자를 나타내며 기준 이미지에 대한 x축, y축 스케일의 증감을 알 수 있니?", "그림 4는 무엇 을 나타낸거야?", "식 (6)의 \\(SX\\)는 y축 스케일 인자(Scalefactor) 이니?", "RANSAC을 사용하여도 비정상적인 호모그래피가 추출되는 경우는 왜일까?", "그림 3과 같이 특징점 간 대응점 중에는 적절하지 않은 대응점도 함께 추출되는데 이러한 오정합된 대응점을 제거하도록 무엇을 적용하지?", "RANSAC 알고리즘을 통해 추출해도 비정상적인 호모그래피가 추출 되는 경우는 언제니?", "입력데이터가 부정확한 대응점의 비율 높거나 적절한 대응점의 분포가 고르게 나타나지 않고 군집하면 어떻게 되지?", "그림 6은 무엇을 나타낸거니?", "패턴인식 필터링 값을 정의하는 성질은 무엇이니?", "비정상적인 현상을 해결하고 물체 인식률 향상을 위한 기법은 무엇이지?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h1>III. 실험 및 분석</h1><h2>1. 물체인식 시스템</h2><p>앞서 정의한 패턴인식 필터링의 범위를 분석하고 필터링 값에 따른 물체 인식률 향상을 확인하기 위하여 물체인식 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템 개발환경은 실시간 영상을 획득하기 위하여 저가형 웹캠인 Logitech QuickCam E2500을 사용하고 Windows 7에서Visual C++ 개발툴을 사용하였다.</p><p>그림 8은 물체인식 시스템의 순서도이다. 사용자가 정의한 패턴 이미지를 인식하기 위해 먼저 카메라에서 실시간 영상을 획득한다. 실시간 영상이 획득되면 이전과 이후 영상 프레임으로 차영상을 생성한다. 생성된 차영상에서 레이블링 이미지를 획득하고 SURF 알고리즘을 사용하여 사용자가 정의한 패턴 이미지와 획득한 레이블링 이미지의 특징점을 추출하고 비교하여 패턴을 인식한다. 물체가 인식되면 경보음과 경보 신호등과 같은 경보 과정을 통하여 사용자에게 패턴 관련 정보를 제공한다.</p><p>그림 9는 물체인식 시스템의 UI를 나타낸 것이다. 그림 9(1)은 카메라에서 실시간으로 획득한 이미지를 나타내며, 그림 9(2)는 획득한 이미지에서 이전 프레임과 이후 프레임 간의 차영상을 나타낸다. 차영상에서 차이영역이 발생할 경우 사용자는 그림 9(3)을 통해 발생시간과 같은 차이 영역에 대한 정보를 조회할 수 있다. DB에 저장된 이전 프레임, 이후 프레임과 차영상을 그림 9(4)에서 확인할 수 있으며 사용자가 저장한 패턴 이미지가 SURF 알고리즘을 통해 검출되면 패턴 이미지의 속성을 그림 9(5)에서 확인할 수 있다. 또한, 속성값에 따라 그림 9(6)을 통해 사용자에게 경보 정보를 제공한다.</p><h2>2. 패턴인식 필터링 범위 실험</h2><p>물체 인식률을 향상하기 위하여 그림 10과 같은 패턴이미지를 선정하여 패턴인식 필터링 값의 범위를 분석하였다. 정확한 실험 결과를 확인하기 위해 그림 11과 같이 선정된 패턴 이미지와 실시간 영상에 대한 대응점과 호모그래피 변환 사각형을 나타내는 정합 이미지를 생성하였다.</p><p>정합 이미지에서 정상적인 호모그래피 변환 사각형이 나타난 이미지 319장을 선별하고 각 영상으로부터 추출된 필터링 값을 분석하였다. 표 1은 분석된 6가지 필터링 값에 대한 범위를 표로 나타낸 것이다.</p><table border><caption>표 1. 6가지 필터링 값과 범위</caption><tbody><tr><td>필터링 값</td><td>범 위</td><td>설 명</td></tr><tr><td>D</td><td>D >0</td><td>부분 행렬식</td></tr><tr><td>SX</td><td>4.0 >SX >0.09</td><td>x축의 크기 인자</td></tr><tr><td>SY</td><td>4.0 >SY >0.09</td><td>y축의 크기 인자</td></tr><tr><td>P</td><td>P<= 0.03</td><td>원근 변화</td></tr><tr><td>C</td><td>C = False</td><td>선분 교차점 판단</td></tr><tr><td>R</td><td>1.3 >R >0.7</td><td>대각선 비율</td></tr></tbody></table>
[ "물체인식 시스템을 설계하고 구현하기 위해서 이루어진 과정이 뭐야?", "패턴인식 필터링의 범위를 분석하고 필터링 값에 따른 물체 인식률 향상을 확인하기 위하여 설계한게 뭐야?", "획득한 이미지에서 이전 프레임과 이후 프레임 간의 차영상을 나타낼 때 발생시간과 같은 차이 영역에 대한 정보를 조회할때는 어떤 경우에 해?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 패턴인식 필터링 값의 범위를 분석하기 전에 하는게 뭐야?", "정확한 실험 결과를 확인하기 위해 정합 이미지를 생성한 후 어떤 과정을 거쳤는가?", "카메라에서 실시간 영상을 획득하고 이전과 이후 영상 프레임으로 차영상을 생성하는 이유가 뭐야?", "차영상에서 레이블링 이미지를 획득하고 사용자가 정의한 패턴 이미지와 레이블링 이미지의 특징점을 추출하고 비교하여 패턴을 인식시키기 위하여 사용한게 뭐야?", "필터링 값에 따른 물체 인식률 향상을 확인하기 위하여 분석한 것은 무엇인가?", "물체가 인식되면 경보음과 경보 신호등과 같은 경보 과정을 통하여 사용자에게 센서 관련 정보를 제공하는게 맞아?", "물체인식 시스템의 순서도에서 실시간 영상을 획득한 후 차영상을 생성하면 이루어지는 과정은 무엇인가?", "정합 이미지에서 정상적인 호모그래피 변환 사각형이 나타난 이미지 500장을 선별하고 각 영상으로부터 추출된 필터링 값을 분석한게 맞아?", "필터링 값에 물체 인식률 저하를 확인하기 위해 물체인식 시스템을 설계한게 맞아?", "6가지 필터링 값과 범위에서 \t원근 변화를 설명한 필터링 값은 뭐야?", "대각선 비율이라 설명한 필터링 값 R의 범위는 뭐야?", "생성된 차영상에서 패턴을 인식하면 경보음과 경보 신호등처럼 사용자에게 패턴 관련 정보를 제공하는 과정을 무슨 과정이라고 해?", "패턴이미지를 선정하여 필터링 값의 범위를 분석한 후 생성한 정합 이미지가 나타내는게 뭐야?", "DB에 저장된 이전 프레임, 이후 프레임과 차영상을 그림 9(4)에서 확인하고 나서 추가로 확인할 수 있는게 뭐야?", "실시간 영상을 획득하기 위한 시스템 개발환경에서 사용한 개발툴은 뭐야?", "표 1. 6가지 필터링 값과 범위에서 4.0 >SY >0.09의 범위의 필터링 값은 뭐야?", "사용자가 정의한 패턴 이미지와 획득한 레이블링 이미지의 특징점을 추출하고 비교하여 패턴이 인식되면 사용자에게 제공되는 과정이 뭐야?", "표 1. 6가지 필터링 값과 범위에서 필터링 값 D를 설명한게 뭐야?", "정확한 실험 결과를 확인하기 위해 그림 11과 같이 선정된 패턴 이미지와 실시간 영상에 대한 대응점과 호모그래피 변환 사각형을 나타내는 패턴 이미지를 생성한게 맞아?", "사용자가 저장한 패턴 이미지가 SURF 알고리즘을 통해 검출되면 실시간 이미지의 속성을 확인할 수 있는게 맞아?", "정합 이미지에서 나타난 이미지는 몇장을 선별하였는가?", "사용자가 정의한 패턴 이미지를 인식하기 위해 먼저 데이터에서 실시간 영상을 획득하는게 맞아?", "시스템 개발환경은 추적영상을 획득하기 위하여 고가형 웹캠과 Visual C++ 개발툴을 사용한게 맞아?", "필터링 값과 범위를 나타내는 표에서 필터링 값 R을 설명한게 뭐야?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 패턴인식 필터링 값의 범위를 분석한 후 어떤 과정으로 이루어졌어?", "정합 이미지에서 정상적인 호모그래피 변환 사각형이 나타난 이미지 선별하고 각 영상으로부터 추출하여 분석한 것은 무엇인가?", "필터링 값 D의 범위는 뭐야?", "필터링 값과 범위를 기록한 표에서 필터링 값 SY에 대한 범위는 뭐야?", "필터링 값과 범위를 나타내는 표에서 C = False의 범위를 가진 필터링의 값은 설명한게 뭐야?", "필터링 값과 범위에서 SX를 설명한게 뭐야?", "시스템 개발환경에서 저가형 웹캠과 Windows 7에서Visual C++ 개발툴을 사용한 이유는 무엇을 위해서야?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h3>나. 호모그래피 변환 사각형</h3><p>호모그래피 변환 사각형은 그림 7과 같이 뒤틀림 현상이 나타날 수 있다. 그림 7(a)는 정상적인 호모그래피변환을 나타낸 것이고, 그림 7(b)와 그림 7(c)는 비정상적인 변환인 뒤틀림 현상을 나타낸 것이다. 뒤틀림 현상을 확인하기 위하여 호모그래피 변환 사각형의 성질중 선분의 교차점 판단과 대각선 비율을 사용하였다.</p><p>호모그래피 변환 사각형의 선분에 대한 교차점 판단을 위해 직선 방정식을 사용한다. 그림 7에서 (b)의 교차점 판단을 위해 선분 Line 2와 Line 4에 대한 직선방정식을 식 (9), (10)과 같이 정의하였다.</p><p>\( P(t)=(1-t) P 2+t P 3 \)<caption>(9)</caption></p><p>\( P(u)=(1-u) P 4+u P 1 \)<caption>(10)</caption></p><p>위 식에서 \( t \) 와 \( u \) 는 매개변수를 의미하며 각 매개변수는 0부터 1 까지의 값을 갖는다. 또한, \( \mathrm{P} 1(\mathrm{x} 1, \mathrm{y} 1) \), \( \mathrm{P} 2(\mathrm{x} 2, \mathrm{y} 2), \mathrm{P} 3(\mathrm{x} 3, \mathrm{y} 3), \mathrm{P} 4(\mathrm{x} 4, \mathrm{y} 4) \) 는 선분의 시작점과 끝점을 나타낸다. 두 선분의 교점은 두 선분의 공통된 값을 의미하므로 \( P(t) \) 와 \( P(u) \) 는 등식으로 나타낼 수 있다. 위 식을 \(x\)와 \(y\)로 나눠 \(t\)와 \(u\)에 대해 정리하면식 (11)과 같다.</p><p>\( \begin{aligned} t &=\frac{(x 1-x 4)(y 2-y 4)-(y 1-y 4)(x 2-x 4)}{(y 1-y 4)(x 3-x 2)-(x 1-x 4)(y 3-y 2)} \\ u &=\frac{(x 3-x 2)(y 2-y 4)-(y 3-y 2)(x 2-x 4)}{(y 1-y 4)(x 3-x 2)-(x 1-x 4)(y 3-y 2)} \end{aligned} \)<caption>(11)</caption></p><p>식 (11)의 \(t\) 와 \(u\)가 0부터 1사이의 값이면 교차점이있다고 판단할 수 있다. 만약, \(t\)와 \(u\) 의 값이 0과 1사이의 값을 벗어날 경우 두 직선은 교차하지 않고, 분모가 0인 경우는 두 직선이 평행하다. 또한, 분모와 분자가 모두 0인 경우는 동일한 직선이라 판단할 수 있다. 그림 7(c)에서 선분 Line1과 Line3에 대한 교차점 판단도식 (9)∼식 (11) 과정을 거쳐 확인할 수 있다. 앞서 정의한 호모그래피 행렬의 성질인 D, S Y, S Y, P와 함께 호모그래피 변환 사각형 선분의 교차점 판단과 대각선비율을 추가하여 패턴인식 필터링 값으로 정의하였다.</p>
[ "호모그래피 변환 사각형은 어떤 현상이 나타날 수 있나?", "뒤틀림 현상을 확인하기 위하여 어떻게 하였나?", "호모그래피 변환 사각형의 성질중 선분의 교차점 판단과 대각선 비율을 사용한 것은 뒤틀림 현상을 확인하기 위해서인가?", "뒤틀림 현상을 확인하기 위하여 호모그래피 변환 사각형의 성질중 선분의 교차점 판단과 무엇을 사용하였나?", "호모그래피 변환 사각형의 선분에 대한 교차점 판단을 위해 대각선 비율을 사용하였나?", "그림 7에서 (b)의 교차점 판단을 위해 선분 Line 2와 Line 4에 대한 직선방정식 중에 Line 2의 수식은 어떻게 되는가?", "그림 7에서 (b)의 교차점 판단을 위해 선분 Line 2와 Line 4에 대한 직선방정식을 식 중에 Line 4의 식에 관련하여 맞는 것은 무엇인가?", "위 식에서 \\( t \\) 와 \\( u \\) 는 각 매개변수는 어디부터 어디까지의 값을 갖는가?", "\\( \\mathrm{P} 1(\\mathrm{x} 1, \\mathrm{y} 1) \\), \\( \\mathrm{P} 2(\\mathrm{x} 2, \\mathrm{y} 2), \\mathrm{P} 3(\\mathrm{x} 3, \\mathrm{y} 3), \\mathrm{P} 4(\\mathrm{x} 4, \\mathrm{y} 4) \\) 는 무엇을 나타내는 것인가?", "호모그래피 변환 사각형 선분의 교차점 판단과 대각선비율을 추가하여 어떻게 정의하였나?", "\\(t\\)와 \\(u\\) 의 값이 분모가 0인 경우는 두 직선이 교차하나?", "두 선분의 교점은 두 선분의 공통된 값을 의미하므로 \\( P(t) \\) 와 \\( P(u) \\) 는 등식으로 나타낼 수 있으며 어떻게 수식으로 표현할 수 있나?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h1>II. 본 론</h1><h2>1. SURF 알고리즘</h2><p>SURF 알고리즘은 크기와 회전에 강인한 특징을 갖는 특징점 기반의 물체인식 알고리즘이며 크게 특징점을 추출하고 특징점에 대한 기술자를 생성하는 부분으로 나뉜다. SURF 알고리즘은 특징점 추출하는 속도를향상하기 위하여 적분 이미지와 헤이시안 행렬식 기반의 근사화된 헤이시안 검출기를 사용한다. 적분 이미지는 원점으로부터 각 픽셀의 위치까지의 사각형 영역의 모든 픽셀 값을 더한 것이며 단순 연산으로 빠르게 특정 영역의 픽셀 값을 구할 수 있다는 장점이 있다.</p><p>\( \Pi(x, y)=\sum_{i=0}^{x} \sum_{j=0}^{y} I(i, j) \)<caption>(1)</caption></p><p>\( H(X, \sigma)=\left[\begin{array}{l}L_{x x}(X, \sigma) L_{x y}(X, \sigma) \\ L_{x y}(X, \sigma) L_{y y}(X, \sigma)\end{array}\right] \)<caption>(2)</caption></p><p>식 (1)은 적분 영상 값을 생성하는 수식으로 \( \Pi(x, y) \) 는 \( x, y \) 의 위치에서 적분 영상 값을 나타내고 \( I(i, j) \) 는 이미지 \( I \) 에서 \( i, j \) 에 위치하는 픽셀 값을 의미한다. 그림 1은 원본 이미지에서 S 영역의 적분 값을 구하는 예를 나타낸 것이다. A, B, C, D가 원점 O에서부터 각각의 영역과 대응될 때 S영역은 \(C-D-B+A\)의 연산을 통해 구할 수 있다. SURF는 헤이시안 행렬식 기반인 근사화된 헤이시안 검출기를 사용하여 특징점을 추출한다. 식 (2)는 헤이시안 행렬식을 나타낸 것이다. 식에서 \( L_{x x}, L_{x y} \) 와 \( L_{y y} \) 는 \( \sigma \) 의 분산을 갖는 각 방향에 대한 가우시안의 2차 미분 값과 \(X\) 위치의 입력 이미지와의 컨볼루션(Convolution) 값을 의미한다. 근사화된 헤이시안 검출기는 가우시안 2차 미분 필터를 사용하는 대신 크기에 불변하는 특징점을 추출하기 위하여 크기를 변화시킨 근사화된 사각 필터를 사용한다.</p><p>회전에도 불변한 특징점을 구하기 위하여 그림 2(a)와 같은 하르 웨이블릿 필터(Harr wavelet filter)를 이용하여 특징점의 주방향을 결정한다. 하르 웨이블릿 필터를 적용하여 x축과 y축 방향에 대한 응답 값 \(dx\)와 \(dy\)를 구하고 응답 값에 대한 합벡터를 구한다. 특징점의 주방향은 그림 2(b)와 같이 합벡터가 가장 큰 벡터의 방향으로 결정된다.</p><p>그림 3은 앞서 기술한 SURF의 특징점 추출 방법으로 패턴 이미지(좌)와 실시간 이미지(우)에서 특징점을 추출하고 특징점 간 대응점을 나타낸 것이다. 그림에서 확인할 수 있듯 적절하지 않은 대응점도 함께 검출되는데 적절하지 않은 대응점을 제거하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 사용한다.</p>
[ "크기와 회전에 강인한 특징을 갖는 특징점 기반의 물체인식 알고리즘이며 크게 특징점을 추출하고 특징점에 대한 기술자를 생성하는 부분으로 나뉘는 것은 무엇이지?", "회전에도 불변한 특징점을 구하기 위하여 특징점의 주방향을 결정하는 것으로 그림 2(a)와 같은 것은 무엇이지?", "식 (1)은 어떤 수식이지?", "원점으로부터 각 픽셀의 위치까지의 사각형 영역의 모든 픽셀 값을 더한 것은 무엇이지?", "그림에서 확인할 수 있듯 적절하지 않은 대응점도 함께 검출되는데 적절하지 않은 대응점을 제거하기 위하여 무엇을 사용하지?", "근사화된 헤이시안 검출기는 가우시안 2차 미분 필터를 사용하는 대신 크기에 불변하는 특징점을 추출하기 위하여 크기를 변화시킨 근사화된 무엇을 사용하지?", "적분 이미지는 원점으로부터 각 픽셀의 위치까지의 사각형 영역의 모든 픽셀 값을 더한 것인데 어떤 장점이 있지?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h1>요 약</h1><p>컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 그중 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하다. 하지만 SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 대응점 오정합으로 물체인식에 실패하는 단점이 있다. 본 논문은 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 물체 인식률 향상 결과를 제시하였다.</p>
[ "SURF 알고리즘의 단점은?", "컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도는 조금 떨어지는 편이니?", "컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위헤 연구되는 있는것이 뭐야?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안함으로 생긴 결과는?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안함으로 물체인식률이 저하되었니?", "컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수한 알고리즘이 뭐야?", "물체인식을 위한 많은 알고리즘의 연구가 활발하게 진행되고 있는 분야는?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 구현한 시스템은?", "물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고 그외에 제안 된 사항이 뭐야?" ]
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패턴인식 필터링을 적용한 물체인식 성능 향상 기법
<h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문은 비정상적인 호모그래피 변환을 제거하고 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF 알고리즘을 기반으로 호모그래피 행렬과 호모그래피 변환 사각형의 성질을 패턴인식 필터링 값으로 정의하였다. 또한, 물체인식 시스템을 구현하고 이를 바탕으로 정의된 패턴인식 필터링 값의 범위를 분석하였다. 물체인식 성공을 정확하게 판단하기 위하여 패턴별 정합 이미지, 호모그래피 변환 사각형과 필터링 결과 데이터를 생성하여 분석하였다. 패턴인식 필터링 적용에 따른 비교 실험을 통해 비정상적인 호모그래피 변환 사각형을 제거되는것을 확인하였고 패턴인식 필터링으로 물체 인식률이약 5.7\(\%\) 향상된 것을 확인하고 검증하였다. 향후, 임의의 조명과 같은 빛의 영향이 강한 환경 조건에도 강건한 물체인식을 할 수 있는 연구를 진행할 계획이다.</p>
[ "비정상적인 호모그래피 변환을 제거하고 물체 인식률을 향상하기 위한 방법은?" ]
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광대역 종합 통신망 응용을 위한 8b 52 MHz CMOS 서브레인징 A/D 변환기 설계
<h1>IV. 시제품 측정</h1> <p>제안하는 이중 채널 서브레인징 A/D 변환기는 \( 0.8 \mathrm{~um}\) n-well double-poly double-metal CMOS 공정으로 제작되었으며, 실제 칩 면적 (active area)은 \( 14.8 \mathrm{~mm}^{2}(=3.8 \mathrm{~mm} \times 3.9 \mathrm{~mm}) \)이며, 그림 5에 전체 칩 사진을 나타내었다.</p> <p>측정된 전형적 정적 특성인 differential nonlinearity (DNL)와 integral nonlinearity (INL)는 그림 6에 나타나 있는 바와 같이 \( \pm 0.4 \) LSB보다 작다. 동적 특성을 측정하기 위해 \( 1 \mathrm{MHz} \)의 입력 주파수에 대해 클럭 주파수를 변화시켜 가면서 측정한 그림 7의 signal-to-noise distortion ratio (SNDR)로부터 제안하는 A/D 변환기가 \( 5 \mathrm{~V} \)와 \( 3 \mathrm{~V} \) 전원 전압에서 각각 \(52 \mathrm{~MHz} \)와 \( 40 \mathrm{~MHz} \)의 클럭 주파수까지 안정적으로 동작함을 볼 수 있다. 측정 결과 \( 5 \mathrm{~V} \) 전원 전압에서 \(52 \mathrm{~MHz} \) 클럭 주파수를 사용할 경우 전력 소모는 \(230 \mathrm{~mW} \)이고, \( 3 \mathrm{~V} \) 전원 전압에서 \( 40 \mathrm{~MHz} \) 클럭 주파수를 사용할 경우는 \( 60 \mathrm{~mW} \)의 전력을 소모한다. 시제품 A/D 변환기의 성능 평가는 표 1에 요약되어 있다.</p> <table border><caption>표 1. 시제품 A/D 변환기의 전형적인 성능</caption> <tbody><tr><td>Resolution</td><td colspan=2>\(8 \mathrm{bits} \)</td></tr><tr><td>Supply Voltage</td><td>\(5 \mathrm{V} \)</td><td>\(3 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>Conversion Rate</td><td>\(52 \mathrm{MHz} \)</td><td>\(40 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>Power</td><td>\(230 \mathrm{mW} \)</td><td>\(60 \mathrm{mW} \)</td></tr><tr><td>DNI</td><td>\(\pm0.4\) LSB</td><td>\(\pm0.7\) LSB</td></tr><tr><td>INL</td><td>\(\pm0.4\) LSB</td><td>\(\pm0.8\) LSB</td></tr><tr><td>Input Range</td><td>\(4 \mathrm{V}_{p-p} \)</td><td>\(2.8 \mathrm{V}_{p-p} \)</td></tr><tr><td>Technology</td><td colspan=2>\(0.8 \mathrm{~um} \) n-well CMOS</td></tr></tbody></table>
[ "본문의 표 1. 시제품 A/D 변환기의 전형적인 성능에서 Technology은 얼마지?", "본문의 표 1. 시제품 A/D 변환기의 전형적인 성능에서 Resolution은 얼마야?" ]