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{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "930b4d1c-e5b2-4d62-8a56-ca91fdebacc3", "field": "인공물", "question_id": "c65d1acf-70ea-4e6c-bdfb-92fbe385a797" }	<p> <caption>\( F S P L=32.44+20 \log 593+20 \log 0.063 \cong 63.9 d B \)</caption></p> <p> <caption>최대방향 \( I_{a} \cong-63.9+12-0+9-0=-42.9 \mathrm{~dB} \)</caption></p> <p> <caption>최소방향 \( I_{a} \cong-63.9+12-23+9-20=-85.9 d B \)</caption></p> <p>다음으로 실제 동작환경과 같이 수신안테나는 주송신소 방향으로, 송신안테나는 목표방향으로 설치한 후 동일한 방법으로 실헙하였다. 송수신안테나의 최대지향 방향 사이 각도는 약 \( 75^{\circ} \) 이었으며, 실험결과 약 \( 102.6 \)\( \mathrm{dB} \)의 양호한 안테나 격리도틀 얻을 수 있었다. 이는 식 (12)의 최소방향 예상격리도 \( -85.9 \mathrm{~dB} \) 보다 \( 16.7 \mathrm{~dB} \) 양호한 값이지만, 최대방향일 경우보다는 방사패턴의 영향으로 지형지물에 의한 격리도 개선효과가 다소 줄어들었음을 알 수 있었다.</p> <p>이상에서 분석한 것처럼, 중계기 설치지점에서 확보가능한 안테나 격리도는 식(11)의 요구격리도보다 \( 45 \mathrm{~dB} \) 이상 양호하므로 특정동일채널 중계기 설치장소로 적합함을 알 수 있었다.</p> <p>본 논문에서 제시한 특정소출력중계기의 난시청 해소 특성을 측정하기 위하여 방송통신위원회 고시 제 2012-2호의 측정기준 및 평가방법에 따라 특정소출력중계기 설치 전후의 전계강도 및 화질평가를 수행하였다. 측정방법은 측정용 수신안테나를 지상 \( 9 \mathrm{~m} \) 높이로 설치하고, \( 360^{\circ} \) 회전하여 최대전계수신 방향에서 수신등급을 표준평가방식에 따라 평가하였다.</p> <p>먼저 중계기를 OFF한 경우, 측정지점 ①과 ②에서는 대둔산 송신소로부터의 미약한 DTV방송신호가 수신되 었으며, 나머지 지점인 ③~⑩은 기존 송신소로부터의 송신소 DTV방송신호가 전혀 수신되지 않는 난시청 지역이었다.</p> <p>다음으로 중계기를 ON할 경우 평균 \( 50.06 \mathrm{~dB} \mu \mathrm{N} / \mathrm{m} \) 의 전계강도가 확보되어 중계기가 없을 경우에 비해 약 \( 20 \mathrm{~dB} \) 정도의 전계강도가 향상되었다. 안테나 방사패턴 영향으로 주전파방사각도를 벗어나는 ① 및 ② 지점의 수신전계강도도 약간씩 증가하였으며, ③~⑦, ⑨, ⑩번 지점은 모두 양호한 수신등급으로 수신환경이 개선되었다. ⑧번 지점은 중계기 사이에 있는 산에 의한 전파감쇄가 발생하여 개선효과가 적은 것으로 판단되며, 약 \( 1.4 \mathrm{~km} \) 떨어진 ⑩번 지역까지도 방송수신이 가능하였다.</p> <p>특히 ②~⑥ 번 지역은 주송신소 신호와 중계기로부터의 신호가 중첩되는 지역으로 두 신호간의 간섭에 의한 수신환경 저하가 우려되었으나 측정결과 수신환경에는 영향을 미치지 못하는 것으로 평가되었다. 이는 ②번 지역을 기준으로 최대 \( 7.8 \mathrm{us}) \) (시스템지연 \( 6 \mathrm{us}) \) + 전송지연 \( 1.8 \mathrm{us}) \) 의 지연이 발생하지만 그림3 에 보인 TV 수신기의 등화범위를 충분히 만족하였기 때문인 것으로 분석된다.</p> <table border><caption>Table 3. Test results of OCR</caption> <caption>표 3. 중계기 시험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan = 2>구분</td><td colspan = 2>중계기 OFF</td><td colspan = 2>중계기 ON</td><td rowspan = 2>중계기와의 거리(\(\mathrm{m}\))</td></tr><tr><td>전계강도 \( (\mathrm{dB} \mu N / \mathrm{m}) \)</td><td>화질평가</td><td>전계강도 \( (\mathrm{dB} \mu N / \mathrm{m}) \)</td><td>화질평가</td></tr><tr><td>①</td><td>39.2</td><td>보통</td><td>43.1</td><td>보통</td><td>824</td></tr><tr><td>②</td><td>40.3</td><td>보통</td><td>44.8</td><td>양호</td><td>541</td></tr><tr><td>③</td><td>37.1</td><td>불량</td><td>59.7</td><td>양호</td><td>470</td></tr><tr><td>④</td><td>30.2</td><td>불량</td><td>55.2</td><td>보통</td><td>715</td></tr><tr><td>⑤</td><td>35.5</td><td>불량</td><td>60.3</td><td>양호</td><td>485</td></tr><tr><td>⑥</td><td>32.8</td><td>불량</td><td>62.3</td><td>양호</td><td>322</td></tr><tr><td>⑦</td><td>26.6</td><td>불량</td><td>54.1</td><td>양호</td><td>736</td></tr><tr><td>⑧</td><td>19.2</td><td>불량</td><td>35.8</td><td>보통</td><td>994</td></tr><tr><td>⑨</td><td>21.1</td><td>불량</td><td>44.7</td><td>양호</td><td>1,067</td></tr><tr><td>⑩</td><td>18.3</td><td>불량</td><td>40.6</td><td>양호</td><td>1,421</td></tr><tr><td>평균</td><td>30.03</td><td>-</td><td>50.06</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table> <p>이상의 실험결과에서 알 수 있듯이 본 논문에서 제안한 특정소출력 DTV동일채널중계기는 반경 \( 1 \mathrm{~km} \) 내외의 소규모 난시청 지역을 매우 효과적으로 개선할 수 있다.</p>	중계기를 OFF했을때, 측정지점 ①과 ②에서는 어떻게 수신이 되었나?	대둔산 송신소로부터의 미약한 DTV방송신호가 수신
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "a6dda511-6e08-40c5-8473-0c8281d3c68d", "field": "인공물", "question_id": "b3ef2437-3fed-4e5f-8386-71efe997a10d" }	<h1>4. 시뮬레이션 및 실험결과</h1><p>전동기 상수들의 변동에 대한 민감도를 시뮬레이션을 통하여 구하고 실험을 통하여 제안한 파라미터 민감도를 이용한 해석방법의 타당성을 확인하였다.</p><p>고정자저항 \( \left(R_{s}\right) \), 회전자저항 \( \left(R_{r}\right)\), 자화인덕턴스 \( \left(L_{m}\right) \) 의 경우는 \( 20 \% \) 의 변동을 고려하였고, 고정자 누설인덕턴스 \( \left(L_{l s}\right) \) 와 회전자 누설인덕턴스 \( \left(L_{l r}\right) \) 의 경우는 \( 10 \% \) 의 변동을 고려하였다. 전속도 영역에 대해서 무부하시와 정격부하시의 슬립에 대해서 각각 시뮬레이션을 수행 하였으며, 시뮬레이션 및 실험에 사용된 전동기 상수 및 정격을 표 1에 나타내었다.</p><table border><caption>표 1 유도전동기 정격 및 정수</caption><tbody><tr><td>정격출력</td><td>\( 2.2[\mathrm{kW}] \)</td><td>\( R_{r} \)</td><td>\( 1.66[\Omega] \)</td></tr><tr><td>정격전압</td><td>\( 380[\mathrm{V}] \)</td><td>\( L_{ls} \)</td><td>\( 75[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>정격전류</td><td>\( 5.1[\mathrm{A}] \)</td><td>\( L_{lr} \)</td><td>\( 75[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>극 수</td><td>4</td><td>\( L_{m} \)</td><td>\( 225[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>\( R_{s} \)</td><td>\( 2.75[\Omega] \)</td><td>\(\mathrm{J}\)</td><td>\( 0.02\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)</td></tr><tr><td>\( \omega_{c} \)</td><td>\( 50[\mathrm{rad} / \mathrm{sec}] \)</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table><h2>4.1 시뮬레이션 결과</h2><p>그림 4에서 그림 8은 각각의 전동기 상수들의 변동에 대한 자속추정기들의 파라미터 민감도를 보여주고 있다. 여기서, \( \omega_{s l} \) 은 슬립각속도이다.</p><p>그림 4는 전류모델에서의 파라미터 민감도이다. 전류모델의 경우 자화 인덕턴스와 회전자 저항의 변동에 의한 영향이 크게 나타나는데 부하가 커질수록 회전자저항에 관한 영향은 증가하고 자화 인덕턴스에 관한 영향은 줄어든다. 식 (14)에서처럼 전류모델의 전달함수는 파라미터 변동에 의한 영향이 속도와 무관하고 슬립의 함수로 나타나므로 민감도가 전 속도 영역에서 일정하다.</p><p>그림 5는 전압모델에서의 파라미터 민감도이다. 전압모델의 경우 식 (13)에서처럼 슬립과 속도의 함수로 나타나는데, 분모의 속도항의 의해 저속 영역에서 고정자저항 \( \left(R_{s}\right) \) 의 변동과 부하 변동에 매우 민감하다.</p><p>그림 6은 고피나스 모델에서의 파라미터 민감도이다. 고피나스 모델은 저속에서는 전류모델을 사용하고 고속에서는 전압모델을 사용하므로 저속에서는 민감도가 슬립의 함수로 나타나고, 고속에서는 슬립과 속도의 함수로 나타난다. 회전자 저항과 자화 인덕턴스에 대한 민감도에서 저속과 고속의 경계부분인 교차각 주파수 부근에서 오버슈트가 발생하는데 이는 주파수 응답함수에 위상항이 포함되어 있기 때문이다.</p><p>그림 7은 개선된 고피나스 모델에서의 파라미터 민감도이다. 개선된 고피나스 모델은 고피나스 모델의 위상변화를 식 (9)의 \( \alpha \) 를 적절히 보상함으로서 회전자저항과 자화 인덕턴스의 민감도에서 교차각 주파수 부근에서의 오버슈트가 발생하지 않는다.</p><h2>4.2 실험 결과</h2><p>시뮬레이션을 통해서 구한 파라미터 민감도의 타당성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였다. 그림 8은 실험에 사용된 직접벡터제어시스템의 블록도이다.</p><p>전동기상수 중 시뮬레이션을 통해 변동에 의한 영향이 가장 크게 나타난 \( L_{m} \) 과 \( R_{r} \) 에 대하여 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 전동기 상수의 정확성에 대한 신뢰도를 높이기 위해서 반복적인 실험을 통해서 정상상태에서의 전동기 상수를 추정하였다. 실험에서는 시뮬레이션과 동일하게 \( L_{m} \) 과 \( R_{r} \) 에 대해서 \( 20 \% \) 의 변동을 고려하였다. 실험에서는 추정자속의 크기의 오차만을 고려하여 측정하였다. \( L_{m} \) 의 경우에는 그림 6에서 알 수 있듯이 부하가 감소할수록 민감도가 증가하며, 무부하시에는 민감도가 1로 나타나고 있으므로 민감도가 가장 큰 무부하의 경우로 실험을 수행하였고, \( R_{r} \) 의 경우에는 증가할수록 민감도가 증가하므로 \( 50 \% \)부하의 경우를 고려하여 실험을 수행하였다.</p><p>그림 9는 \( L_{m} \) 이 \( 20 \% \) 변동되었을 경우의 추정자속 오차이다. 그림 4의 시뮬레이션 결과 무부하시 전류모델의 \( L_{m} \) 에 대한 민감도가 1로 나타나므로 \( L_{m} \) 의 \( 20 \% \) 변동에 대하여 추정자속도 \( 20 \% \) 의 오차를 지님을 알 수 있다. 다른 두 모델의 경우도 마찬가지로 민감도에 비례하는 오차가 발생함을 확인 할 수 있다.</p><p>그림 10은 \( R_{r} \) 의 \( 20 \% \) 변동으로 인한 추정자속의 오차이다. 그림 4의 시뮬레이션 결과 \( 50 \% \) 부하시에 전류모델의 \( R_{r} \) 에 대한 민감도가 0.5정도로 나타나고 있으므로 \( R_{r} \) 의 \( 20 \% \) 변동에 대해서 자속의 오차가 \( 10 \% \)정도의 오차를 보임을 알 수 있고, 다른 두 모델의 경우에도 민감도에 비례하는 오차가 발생하고 있다. 그림 9와 그림 10은 시뮬레이션으로 구한 파라미터 민감도와 동일한 경향을 나타낸다.</p>	\( 2.2[\mathrm{kW}] \)의 값을 갖는 것은 무엇인가요?	정격출력
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "6c030684-0a78-41b1-9362-1bd6387d0a14", "field": "인공물", "question_id": "d7176c06-fc77-413a-a11c-ef5d348f169d" }	<h2>4-2 실제 자동차 부품을 이용한 실험</h2><p>4-1절에서 저항 소자를 이용한 유효성 검증을 하였으며, 본 절에서는 자동차에 실장되는 부품을 사용하여 등가 회로 모델링 시뮬레이션의 유효성을 검증하였다. 실장 부품으로는 자동차 워셔액을 분사시키기 위해 사용되는 DC 모터를 사용하였다.</p><p>와셔 모터를 로드 덤프 펄스 발생기에 연결하여 실험을 하였으며, 오실로스코프로 측정한 와셔 모터에 인가된 로드 덤프 펄스는 그림 17 과 같다. 최대 전압은 \( 42.4 \mathrm{~V} \) 이고, 상승 시간은 \( 7.4 \mathrm{~ms} \), 지속 시간은 \( 444 \mathrm{~ms} \) 로 측정되었다. 입력 펄스에 비해 지속 시간은 길어졌으나, 최대 전압과 상승 시간은 줄어들었다. 낮은 저항을 가진 모터가 앞 절에서 측정한 \( 2 \mathrm{ohm} \) 저항의 측정 결과와 비교할 때 지속 시간이 늘어난 것의 원인은 모터가 생성하는 역전압과 회전자 자속 및 회전 관성 모멘트와 같은 DC 브러쉬 모터의 특성 때문인 것으로 판단된다. 그림 18 은 전원 공급 장치에 연결된 일반적인 DC 브러쉬 모터의 등가 회로이다. 등가 회로는 저항과 인덕터 성분 그리고 회전하는 모터 에서 생성되는 모터 전압으로 이루어져 있다. 와셔 모터를 등가 회로 모델링에 적용하기 위해 와셔 모터의 임퍼던스를 LCR 미터를 이용하여 측정을 하였고, 저항과 인덕턴스 성분을 측정할 수 있었다. 실제 구동 중인 와셔 모터의 임피던스는 정지 상태의 측정값과 차이가 있을 것 으로 사료되나, 본 실험에 사용된 DC 모터의 임피던스가 \( 1 \sim 2 \mathrm{ohm} \) 으로 작기 때문에 구동 중 임피던스와 큰 차이가 없을 것으로 보고 실험을 진행하였다.</p><p>그림 19 와 같이 LCR 미터에서 측정한 와셔 모터의 저항과 인덕턴스 값은 \( 1.77 \mathrm{ohm} \) 과 \( 0.55425 \mathrm{mH} \) 이다.</p><p>측정된 임피던스 값을 시뮬레이션 모델링에 적용했고, 그림 20 은 와셔 모터를 적용한 시뮬레이션 결과로 얻은 와셔 모터에 인가된 로드 덤프 펄스이다.</p><p>최대 전압은 \( 41.1371 \mathrm{~V} \) 이고, 상승 시간은 \( 7.189 \mathrm{~ms} \), 지속 시간은 \( 412.706 \mathrm{~ms} \) 로 그림 17 에서 실제 실험한 결과와 비교해 오차 \( 7 \% \) 이내의 근사한 값을 얻었다. 정확한 수치로 본 결과는 표 5와 같다.</p><table border><caption>표 5. 와셔 모터 실험과 모델링 시뮬레이션 비교</caption><tbody><tr><td colspan=2>Parameter</td><td>Experimental washer motor</td><td>Simulation</td><td>Experimental simulation</td><td>Error</td></tr><tr><td colspan=2>Peak voltage [\( \mathrm{V} \)]</td><td>42.4</td><td>41.1371</td><td>12629</td><td>\( -3.0\% \)</td></tr><tr><td colspan=2>Rise tme [\( \mathrm{ms} \)]</td><td>7.40</td><td>7.189</td><td>0.211</td><td>\( -29 \% \)</td></tr><tr><td colspan=2>Pulse widh [\( \mathrm{ms} \)]</td><td>444.0</td><td>412.706</td><td>31.294</td><td>\( -7.0 \% \)</td></tr></tbody></table><p>와셔 모터를 이용해 측정한 로드 덤프 펄스의 에너지는 \( 132.28 \mathrm{J} \)과 평균 전력 \( 297.9 \mathrm{Watt} \)이고, 시물레이션 결과로 얻은 펄스의 에너지는 \( 127.98 \mathrm{J}\)과 평균 전력 \( 310.1 \mathrm{Watt}\)로 오차 범위 \( 5 \% \) 이내의 정확한 결과를 얻을 수 있었다.</p>	상승 시간과 지속 시간은 각각 \( 7.4 \mathrm{~ms} \), \( 444 \mathrm{~ms} \) 이었으며 최대전압은 어떻게 되었지?	최대 전압
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "cbeacd38-2f46-459c-a168-84e2d76d5f20", "field": "인공물", "question_id": "42a641cd-3cba-4e30-98b8-af45a8a292a4" }	<h1>IV. 로드 덤프 펄스 발생기 모델링의 유효성</h1> <h2>4-1 저항 소자를 이용한 유효성 검증</h2> <p>3장에서 제안한 로드 덤프 펄스 발생기 모델링의 유효성을 검증하기 위해 실제 저항 소자를 이용하여 실험을 하였다. 저항 소자는 \( 2, 10, 20, 30, 50, 100 \mathrm{ohm} \) 의 6종의 소자를 실험에 사용했다. 그림 11과 그림 12는 사용된 저항 소자와 실험 구성이다.</p> <p>실험의 결과는 펄스 신호를 결정짓는 주요 요소인 최대 전압, 상승 시간, 지속 시간 3가지 요소로 판별하였다. 결과는 표 2 ~ 표 4 와 같다. 우선, 최대 전압 값은 전반적으로 높은 지항값으로 갈수륵 오차 \( 10 \% \) 미만의 우수한 정확도를 보였다. 최저 저항인 \( 2 \mathrm{ohm} \) 저항의 경우에는 실험에서는 낮은 저항값으로 인한 높은 전류를 필요로 한다. 하지만, 로드 덤프 펄스 시스템의 기본 전원 공급원인 배터리 시뮬레이터에서는 허용 전류치를 초과하는 경우 장비가 셧다운 되며, 표 2 ~ 표 4의 \( 2 \mathrm{ohm} \) 경우는 장비가 셧다운 된 경우에 해당한다. 그 이외의 경우 (\( 10 \mathrm{ohm} \) 이상의 경우)에는 셧다운 없이 정상적으로 동작하였다. 이러한 원인으로 인하여 부하가 \( 2 \mathrm{ohm} \) 의 경우, 측정과 시뮬레이션 결과에서 가장 많은 차이를 보이는 것으로 판단된다.</p> <table border><caption>표 2. 유효성 검증 실험 결과: 최대 전압</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Resistance [\( \mathrm{ohm} \)]</td><td>Peak voltage [\( \mathrm{V} \)]</td><td>Peak voltage [\( \mathrm{V} \)]</td><td rowspan=2>Error [\( \% \)]</td></tr><tr><td>Experimental</td><td>Simulation</td></tr><tr><td>2</td><td>50.4</td><td>37.3482</td><td>-25.9</td></tr><tr><td>10</td><td>85.2</td><td>72.9013</td><td>-14.4</td></tr><tr><td>20</td><td>92.8</td><td>82.8474</td><td>-10.7</td></tr><tr><td>30</td><td>96</td><td>86.8106</td><td>-9.6</td></tr><tr><td>30</td><td>98.4</td><td>90.2585</td><td>-8.3</td></tr><tr><td>100</td><td>100</td><td>93.0535</td><td>-6.9</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 3. 유효성 검증 실험 결과: 상승 시간</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Resistance [\( \mathrm{ohm} \)]</td><td>Rise time [\( \mathrm{ms} \)]</td><td>Rise time [\( \mathrm{ms} \)]</td><td rowspan=2>Error [\( \% \)]</td></tr><tr><td>Expenimental</td><td>Simulation</td></tr><tr><td>2</td><td>9.6</td><td>6.854</td><td>-28.6</td></tr><tr><td>10</td><td>10.4</td><td>8.533</td><td>-18.0</td></tr><tr><td>20</td><td>10.2</td><td>8.965</td><td>-12.1</td></tr><tr><td>30</td><td>10.32</td><td>9.159</td><td>-113</td></tr><tr><td>50</td><td>10.48</td><td>9.314</td><td>-11.1</td></tr><tr><td>100</td><td>10.28</td><td>9.45</td><td>-8.1</td></tr></tbody></table> <p></p> <table border><caption>표 4. 유효성 검증 실험 결과: 지속 시간</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Resistance [\( \mathrm{ohm} \)]</td><td>Pulse width [\( \mathrm{ms} \)]</td><td>Pulse width [\( \mathrm{ms} \)]</td><td rowspan=2>Error [\(\%\)]</td></tr><tr><td>Expenimental</td><td>Simulation</td></tr><tr><td>2</td><td>116</td><td>109.767</td><td>-5.4</td></tr><tr><td>10</td><td>240</td><td>244.064</td><td>1.7</td></tr><tr><td>20</td><td>292</td><td>298.979</td><td>2.4</td></tr><tr><td>30</td><td>313</td><td>325.53</td><td>4.0</td></tr><tr><td>50</td><td>344</td><td>351.795</td><td>2.3</td></tr><tr><td>100</td><td>370</td><td>375.52</td><td>1.5</td></tr></tbody></table> <p>그림 13은 표 2의 데이터를 바탕으로 직관적인 분석을 위해 플롯한 결과 그래프이다.</p> <p>표 3은 \( C_{w} \) 커패시터가 완충 후 스위치 트리거링 순간부터 펄스의 최대 전압까지의 상승 시간을 측정한 값과 시뮬레이션 값을 비교한 결과이다.</p> <p>표 2에서 비교한 최대 전압 결과와 유사한 양상을 보이며 낮은 저항에서 높은 저항 값으로 갈수록 정확도가 높아지며, 실험 소자 중 최대 저항 값인 \( 100 \mathrm{ohm} \) 저항에서의 차이는 \( 0.83 \mathrm{~ms} \) 인 \( 8.1 \% \) 의 오차를 보인다. 전반적으로 로드 덤프 펄스의 상승 시간은 매우 빠른 \( 10 \mathrm{~ms} \) 이내의 속도임에도 불구하고, 높은 정확도를 보이고 있다. 그림 14는 데이터를 바탕으로 플롯한 상승 시간 비교 그래프이다.</p> <p>마지막으로 총 에너지양을 결정짓는 중요한 요소인 지속 시간은 초기 입력 펄스의 시간이 \( 400 \mathrm{~ms} \) 로 펄스폭이 상승 시간의 40배로 길며, 따라서 3가지 요소 증 가장 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다. \( 2 \mathrm{ohm} \) 저항값에서도 오차는 \( 5.4 \% \) 로 3가지 신호 요소 중 가장 낮은 오차를 보였으며, 특히 실험 소자 중 최대 저항값인 \( 100 \mathrm{ohm} \) 에서는 \( 1.5 \% \) 의 오차를 보이는 결과를 얻을 수 있었다.</p> <p>그림 15 는 표 4의 데이터로 플롯한 비교 그래프이다.</p> <p>그림 15 및 표 4와 같은 데이터로 실제 저항을 이용한 실험 결과와 등가 회로 모델링을 통한 시뮬레이션의 로드 덤프 펄스 테스트 결과를 비교헸을 때 충분한 유효성을 가지는 것으로 판단된다.</p>	표2에서 20 resistance의 Simulation Peak voltage 값은 몇이야?	82.8474
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "5995f727-dad6-42fc-ac83-7310c3f1fec1", "field": "인공물", "question_id": "c92a24ae-adb1-419d-8906-cab2d71cd347" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 자동차 및 자동차 부품을 대상으로 ISO 16750-2의 로드 덤프 펄스를 시험품에 인가 시 얻어지는 출력 신호를 예측할 수 있는 방법론 및 모델을 제안한다. 차량 로드 덤프 펄스 과도현상은 차량이 주행 중 알 수 없는 원인에 의해 배터리와 Alternator 간에 연결된 전원 선에 급작스러운 단선이 발생하는 경우, Alternator의 전원 선을 통하여 연결되어 있는 다른 전장품으로 순간적으로 유입되는 신호를 말한다. 이러한 차량 로드 덤프 펄스 과도현상은 큰 에너지양을 가진 신호이고, 전장품에 오동작을 일으키는 주요한 요인으로 개발 단계에서 사전 대책이 필요하다. 이를 위해 로드 덤프 펄스 발생기를 등가회로 모델링하였으며, 회로 해석 기능을 갖춘 소프트웨어를 이용하여 다양한 부하률 대상으로 시뮬레이션하여 부하에 인가되는 펄스 신호를 예측했다. 실장되는 자동차 와셔 모터를 대상으로 시뮬레이션 결과와 실제 로드 덤프 펄스 발생기를 통한 실제 실험 결과를 비교 분석했고, 로드 덤프 펄스가 인가될 때 최대 전압과 상승 시간, 지속 시간을 미리 예측할 수 있었다. 이를 통해 실제 제품의 개발 및 연구 단계에서 로드 덤프 펄스 과도현상 대잭을 수립할 수 있음을 보였다.</p>	시뮬레이션을 통해 어느 단계에서 로드 덤프 펄스 과도현상 대책을 수립할 수 있었어?	실제 제품의 개발 및 연구 단계
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "8de862eb-54a7-4814-80cc-9d333e6ee063", "field": "인공물", "question_id": "5b96a4f4-8933-43a2-848f-78b55b1e1e4d" }	<h1>Ⅲ. 제안된 CMOS 전력증폭기 설계</h1> <p>본 논문의 제안된 단권변압기의 성능을 검증하기 위해서 0.18- \( \mu \mathrm{m} \) CMOS 표준 공정을 이용하여 듀얼모드전력증폭기를 설계하였다. 제안된 회로는 그림 5 에서와 같이 입력 단, 전력증폭기단과 출력 단으로 구성하였다. 입력 단에는 single-ended 신호를 차동신호로 만들기위해서 발룬을 이용했다. 전력증폭기단에는 저 전력 에서 고 전력으로 상호모드 변환 가능한 차동 전력증폭기를 선택하였다. 각각의 소자에 과잉 전압 스트레스를 피하기 위하여 캐스코드 방식을 선택하였다. NMOS 소자를 이용하였으며 공통 게이트(CG)단에는 \( 0.35 \) /an thick-oxide 소자를 사용하였고, 공통 소스(CS)단에는 \( 0.18 \mu \mathrm{m} \) thin-oxide 소자를 사용 하였다. 고 전력 모드인 때 동작하는 공통 게이트 CG단의 전체 게이트 width가 \( 8192 \mu \mathrm{m} \), 공통 소스(CS)단의 전체 게이트 width가 6144 \( \mu \mathrm{mm} \)로 선택되었다. 저 전력 모드일 때 동작하는 공동 게이트(CG)의 전체 게이트 width가 \( 1024 \mu \mathrm{m} \), 공통 소스 CS 단은 \( 768 \mu \mathrm{m} \)로 각각 선정하였다. 공급 전압이 \( 3.3 \mathrm{V} \)가 사용되었으며 게이트 바이어스 전압은 공통소스 CS 단은 \( 0.6 \mathrm{~V} \), 공동 게이트 CG 단은 \( 3.3 \mathrm{V} \)로 각각 최적화 하였다. 출력 단은 제안된 단권변압기를 이용하여 구성하였다. 단권변압기는 그림 4(a)의 형태로 0.18-\( \mu \mathrm{m} \) 표준 CMOS 공정을 이용하여 \( 2.34 / \mathrm{m} \)의 두께의 top-metal로 설계하였다. 단권변압기는 삽입손실의 주파수 대역 특성을 고려해서 외부치수는 \( 0.60 \mathrm{~mm}^{\prime} \) 로 선택 되었다. Lateral 형태의 단권변압기 구조이며 top metal로 1 차 권선과 2 차 권선을 구성하였으며, 연결 부분은 thin metal이 사용되었다. EM 시뮬레이션은 Agilent Momentum을 이용하여 수행하였다. 그림 5에서 MIM 캐패시터 (\(C_{TUNE} \))을 최적화된 출력매칭을 구현하기 위해 추가되었다.</p> <p>그림 6 은 제안된 단권변압기의 삽입손실을 나타낸다. 제안된 단권변압기가 전력증폭기 동작주파수인 \( 1.8 \)\( \mathrm{GHz} \) 대역에서 저 전력 모드는 \( -0.96 \mathrm{~dB}(80.11 \%) \)와 고 전력 모드는 \( -1.80 \mathrm{~dB}(66.03 \%) \) 각각의 삽입손실 특성을 갖는다. 그림 5의 bonding wire의 경우 Ansoft HFSS 이용하여 추출된 시뮬레이션 결과를 전체회로 시뮬레이션 실행 시 활용하였다. 그림 7은 단권변압기의 입력 쪽으로 바라본 임피던스를 보여준다. \( 1.8 \mathrm{GHz} \) 대역에서 모드변환 단권변압기의 출력 임피던스가 \( 50 \Omega \) 일 때 고 전력 모드에서 입력 임피던스 \( \left({R}_{{IN}}\right) \) 가 \( 5.15 \Omega \) 값을 갖게 된다. 그리고 저 전력 모드에서는 입력 임피던스 \( \left({R}_{{i}}\right) \) 가 \( 20.80 \Omega \) 으로 고 전력 모드의 입력 임피던스보다 높은 값을 가짐을 확인할 수 있다. 주파수에 따른 입력 임피던스 \( \left({R}_{{IN}}\right) \)의 변화는 수식 (7)과 (8)에서의 경우 ideal 단권변압기 모델을 가정하여 주파수에 따라 변화가 없지만, 실제의 경우 practical한 non-ideal 단견변압기 모델에 가까우며 주파수에 따라 입력 임피던스 \( \left({R}_{{IN}}\right) \)가 바뀌게 된다. 하지만, 주된 경향성은 바뀌지 않는다. 따라서 고 출력 모드, 저 출력 모드 각각에 최적화된 전력증폭기의 구현이 가능하다. 그림 8은 제안된 CMOS 전력증폭기의 출력전력에 따른 PAE 특성 결과이다. 전력증폭기는 고 전력 모드에서 \( 31.58 \mathrm{dBm} \), 저 전력 모드에서 \( 26.67 \mathrm{dBm} \) 까지 각각 동작한다. 이 출력전력에 따른 고 전력 모드에서 효율은 \( 48.3 \% \), 저 전력 모드에서 효율은 \( 35.2 \% \) 이다. Peak 출력전력이 \( 31.58 \mathrm{dBm} \) 에서 약 \( 7 \mathrm{~dB} \) backed-off 된 \( 24 \mathrm{dBm} \)의 출력전력에서 고 전력 모드에는 \( 10.4 \% \)의 낮은 효율을 갖게 된다. 저 전력 모드에서는 \( 26.1 \% \) 효율을 가지며 크게 효율을 개선하여 사용할 수 있다. 또한 DC 전류가 저 전력모드를 적용함으로 고 전력 모드 일때의 \( 365 \mathrm{mA} \)에서 \( 23.7 \mathrm{mA} \)로 줄었다. 전력증폭기의 출력전력이 \( 18 \mathrm{dBm} \)에서 \( 28 \mathrm{dBm} \) 영역사이에서 효율의 증가를 가져올 수 있다. 표 1 에서는 제안한 CMOS 전력증폭기 성능을 정리하였고, 기존 듀얼모드 전력증폭기의 성능 비교를 하였다. 기존의 듀얼모드 전력증폭기와 비교하여 제안한 CMOS 전력증폭기는 비슷한 주파수 대역에서 우수한 PAE의 특성을 보여준다.</p> <table border><caption>표 1. 기존 듀얼모드 CMOS 전력증폭기의 성능비교</caption> <tbody><tr><td colspan=2></td><td>[7]</td><td>[11]</td><td>This work</td></tr><tr><td colspan=2>Technology</td><td>\( 0.18-\mu m \)</td><td>\( 0.18-\mu m \)</td><td>\( 0.18-\mu m \)</td></tr><tr><td colspan=2>Frequency</td><td>\( 1.8 \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 1.95 \mathrm{GHz} \)</td><td>\( 1.8 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td colspan=2>\( V_{DD} \)</td><td>\( 3.3\mathrm{V} \)</td><td>\( 3.4\mathrm{V} \)</td><td>\( 3.3\mathrm{V} \)</td></tr><tr><td rowspan=2>저 전력 모드</td><td>\( P_{SAT} \)</td><td>\( 24\mathrm{dBm} \)</td><td>\( 20.2\mathrm{dBm} \)</td><td>\( 26.6\mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>PAE</td><td>33.4%</td><td>33.9%</td><td>35.2%</td></tr><tr><td rowspan=2>고 전력 모드</td><td>\( P_{SAT} \)</td><td>\( 30.4\mathrm{dBm} \)</td><td>\( 30.5\mathrm{dBm} \)</td><td>\( 31.58\mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>PAE</td><td>46.1%</td><td>42.1%</td><td>48.3%</td></tr></tbody></table>	기존 듀얼모드 CMOS 전력증폭기의 성능비교에서 [11]의 Frequency는 얼마지?	\( 1.95 \mathrm{GHz} \)
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "09f966bb-7a82-4c15-a3fd-7acf85bb0058", "field": "인공물", "question_id": "9e54b701-6273-4321-9fa3-536be2c35d39" }	<h1>1. 서 론</h1><p>최근 가정에서도 손쉽게 사용할 수 있는 간편한 건강관리 검사 기기에 대한 요구가 증가됨에 따라, 낮은 전력을 소모하고 휴대 가능한 바이오센서에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 대다수의 바이오 센서는 특정 물질에 대해 인식기능을 갖는 생체 감지 물질을 지지체에 고정화 시킨 후, 생물학적 상호작용 및 반응을 전기적 또는 광학적 신호로 변화하여 분석하고자 하는 물질을 선택적으로 감지한다. 이 때, 발광다이오드(light emitting diode, LED)는 생물학적 상호작용 및 반응을 발생시키기 위해 사용되는 광원으로 사용되거나 반응 후 발생된 전기적 에너지를 변환기에 결합시켜 측정 가능한 발광 신호로 전환시킬 때 사용된다. 과거에는 바이오 센서의 광원으로 수은 램프(mercury lamp)가 주로 사용되었지만 값이 비싸고, 전력 소모가 높으며, 수명이 짧은 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 들어서는 GaN, InGaN, AlGaN 등의 GaN 계열 직접 띠 간격 (direct bandgap) GaN 기반의 LED는 센서의 전력 소모를 줄이고 크기를 소형화 하며 광원의 제어를 용이하게 할 수 있으므로 바이오 센서 기기에 널리 상용되고 있다. 또한 최근 생물학적 반응에 의해 발생된 전기적 에너지를 발광 신호로 전환시킨 때, 고효율의 LED를 사용한 바이오 센서에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다.</p><p>낮은 소비전력과 높은 응답속도를 갖는 LED의 장점에 더하여, 바이오 센서의 성능 개선을 위한 고효율의 LED 개발이 요구되고 있다. 그러나, 일반적으로 GaN 기반 LED는 \( \mathrm{Mg} \)이 도핑된 \( \mathrm{p} \)형 반도체 층 (p type cladding layer)을 소자 구조에 포함하는데, 효율적인 정공(hole) 주입이 어려워 주입된 전력 대비 발광 효율이 낮다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점이 발생하는 원인은 크게 \(4\)가지를 나뉠 수 있다. 첫째로, \( \mathrm{p} \)형 \( \mathrm{Mg} \) 도펀트(dopant)는 상온에서 \( 200 \mathrm{meV} \) 의 높은 이온 활성화 에너지로 인하여 \( \mathrm{p} \)형 GaN층에 주입된 정공의 농도가 낮다. 두 번째로, \( \mathrm{Mg} \)이 도핑된 GaN층 성장 시 \( \mathrm{Mg}-\mathrm{N}-\mathrm{H} \) 와 같은 화합문이 \( \mathrm{Mg} \)의 효율적 GaN 도핑을 저해한다. 셋째로, GaN 내 존재하는 자연적 결함 (natural defect)에 의한 자기 보상 효과(self-compensation effect)에 의해 재생성 가능한 정공의 농도가 낮아진다. 마지막으로, \( \mathrm{p} \)형 GaN 성장 시 주입된 \( \mathrm{Mg} \) 의 양자 우물(quantum well) 층으로 확산을 막고 양자 우물 구조의 열적 어닐링 영향(annealing effect)을 줄이기 위해 낮은 온도에서 성장이 진행되는데 이로 인해 물질적 열화가 발생하고 결과적으로 누설 전류와 같은 소자 성능 저하가 발생한다. 최근까지 \( \mathrm{p} \)형 GaN의 정공 농도를 높이기 위해 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 기본적으로 \( \mathrm{p}\)-GaN 에피층(epitaxial layer) 성장 시 고농도로 \( \mathrm{Mg} \) 도핑 시도 되었으나 오히려 불순물의 산란(impurity scattering)이 심각하게 발생하여 정공의 이동성이 저하되었고 동시에 결정성의 저하가 발생한 결과를 초래 하였다. 이후, AlGaN/GaN 초격자(superlattice) 구조를 통해 계면에 \( \mathrm{Mg} \) 의 이온화를 촉진시키려 하였으나 불연속적인 도핑에 의해 고저항 영역이 발생하였다. 또한, \( \mathrm{Al} \) 의 조성 구배를 가진 AlGaN을 성장시켜 분극 유도에 의한 정공 도핑 방법이 시도되었으나 \( \mathrm{Mg} \) 도펀트를 이온화시킬 수 있을 만큼의 충분한 분극 전기장이 형성되지 않았다. 이에 대한 해결 방안으로 AlGaN/GaN 초격자 구조 계면에 \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑(delta doping)을 통하여 고저항 영역의 발생을 줄이고, 분극에 의해 발생된 전기장을 사용해 상대적으로 많은 \( \mathrm{Mg} \) 도펀트를 이온화하는 방법이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 GaN 기반 LED 효율을 높이기 위해 \( \mathrm{p} \)형 GaN 중간층에 \( \mathrm{Mg} \)이 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자 구조( \( \mathrm{Mg} \) delta doped AlGaN/GaN superlattice)를 삽입하여 높은 농도의 정공을 주입시킨 구조를 제시하였다. \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자 구조 포함 여부에 따른 LED 소자의 전류-전압, 전압-광 출력, 전기장 발광 (electro-luminescence), 광효율, 방사성 재결합율 (radiative- recombination rate) 등의 특성이 소자 시뮬레이션을 통하여 연구되었다.</p>	현재 바이오 센서의 광원으로는 수명이 긴 수은 램프를 사용해?	NO
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "7283ef97-2196-473d-a8fe-ad5e52dfacdb", "field": "인공물", "question_id": "3a743686-9b16-4c30-bf6f-31b5cfb44767" }	<h1>4. 결 론</h1><p>센서 기기의 광원부로 활용이 가능한 GaN 기반 LED의 \( \mathrm{p} \)형 GaN 내 \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑 AlGaN/GaN 초격자층 삽입을 통한 성능 향상이 소자 모사를 통하여 분석되었다. \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑 AlGaN/GaN 초격자층이 삽입된 LED B는 같은 인가 전압 환경에서 LED A 대비 향상된 전류 특성, 발광 재결합율, 전기장 발광, 광출력 등의 향상된 LED 특성을 나타내었다. 이는 \( \mathrm{p} \)형 GaN 층 내 AlGaN/GaN 계면에 생성된 전기장에 의한 효율적 \( \mathrm{Mg} \) 이온의 활성화에 따른 정공 농도 증가에 따른 다중 양자 우물층 내 발광 재결합율 증가에 기인한다. 본 연구에서 제시된 \( \mathrm{p} \)형 GaN층 내 \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑 AIGaN/GaN 초격자층이 삽입된 LED 구조는 바이오 센서 기기의 저전력, 소형화, 및 센서 감도 향상을 위한 기반 기술로 활용될 가능성이 매우 클 것으로 예상된다.</p>	초격자층 삽입을 통한 성능 향상은 어떤것을 통해 분석이 되니?	소자 모사
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "37d1be8f-d309-44b6-8f2a-3f05e00570fb", "field": "인공물", "question_id": "4960fae4-7be3-4f25-8dd5-bc0ec2926faa" }	<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 급격한 스위칭 특성을 달성하기 휘해 싱글단일-게이트 실리콘 채널에서 전하 캐리어의 양의 피드백을 이용하는 새롭게 설계된 피드백 전계 효과 트랜지스터를 제안한다. 에너지 밴드 다이어그램, I-V 특성, 문턱전압 기울기 및 on/off 전류 비는 TCAD 시뮬레이터를 이용하여 분석한다. 피드백 전계 효과 트랜지스터의 중요한 특징 중 하나인 히스테리시스의 특성을 보기 위해 게이트 절연막 물질과 게이트 전극물질을 변경하여 시뮬레이션을 진행했다. 이러한 득성변화는 피드빽 전계효과 트랜지스터의 문턱전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{TH}}\right) \) 을 변화시켰고, 메모리 윈도우 폭이 작아지는 현상을 보였다.</p>	히스테리시스의 특성은 피드백 전계 효과 트랜지스터의 주요 특징으로 이를 확인하기 위해서 무엇을 변경했지?	게이트 절연막 물질과 게이트 전극물질
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "686a7c96-468b-4483-83c4-edbc6c8906c0", "field": "인공물", "question_id": "587a9e68-67fb-4e80-a400-3158819953aa" }	<h1>1. 서론</h1><p>반세기동안 MOSFET 소자는 채널의 길이가 감소하게 되면서 집적도가 높아지게 되었고, 성능이 크게 향상되면서 공정 비용이 감소되었다. 채널의 길이가 감소함에 따라 누설전류 (leakage current)는 증가하게 되었고, 그 결과로 누설전력 (leakage power)의 소모가 많아지게 되면서, MOSET 소자 전력이 커지는 문제점을 야기시키게 되었다. 무어의 법칙에 따라 실리콘 반도체 소자의 물리적 크기가 줄어들면서 문턱전압이하의 기울기 (subthreshold swing, SS)는 지속적으로 향상되어 왔지만, 혈전자 방출 기반의 동작 특성 때문에, 상온에서 \( 60 \mathrm{mV} / \mathrm{dec} \) 이하의 문턱전압이하 기울기 값을 가질 수 없다는 한계점이 있다. 이 이론적 한계를 개선하기 위해 다양한 소자들이 개발되고 있으며, 그 중 피드백 전계효과 트랜지스터의 구조가 제안되고 있고, 동작원리들이 확인 되고 있다. 특히 피드백 전계효과 트랜지스터는 우수한 스위칭 특성뿐만 아니라 전하의 축적에 의한 히스테리시스 특성을 보이므로 메모리 소자로서의 활용 가능성이 제시되고 있다. 단일 소자의 채널영역에 전하를 축적하기 때문에 1T-DRAM 소자로의 활용이 연구되고 있으며, 읽는 과정에서 축적된 전하를 잃지 않는 특성을 활용해 SRAM 소자로의 연구도 진행되고 있다.</p><p>본 논문에서는 technology computer-aided design (TCAD) 3D 시뮬게이션을 이용하여 피드백 전계효과 트래지스터에서 중요한 게이트 절연막과 게이트 전극물질의 변화에 따른 문턱전압과 히스테리시스의 특성변화를 알아보고자 한다.</p>	피드백 무엇효과 트랜지스터는 우수한 스위칭 특성뿐만 아니라 전하의 축적에 의한 히스테리시스 특성을 보이므로 메모리 소자로서의 활용 가능성이 제시되고 있다. 앞 문장의 무엇에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?	전계
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "be70e35f-38e3-4d02-9fa3-14318a254923", "field": "인공물", "question_id": "e9b7931e-85e5-45e1-9d18-32cd00188315" }	<h1>II. 로드 덤프 펄스 분석</h1><h2>2-1 로드 덤프 펄스 과도현상 정의</h2><p>ISO 16750-2 규격에서 차량에서 발생하는 로드 덤프 펄스 신호를 정의하고 이에 준하여 과도 내성 시험을 하게 되어 있다. 로드 덤프 펄스 과도현상이 발생하는 간락한 회로도는 그림 1 과 같다.</p><table border><caption>표 1. \( 12 \mathrm{~V} \) 및 \( 24 \mathrm{~V} \) 공칭 전압 시스템에서 로드 덤프 펄스</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Parameter</td><td colspan=2>Type of system</td><td rowspan=2>Minimun test requirement</td></tr><tr><td>\( U_{N}=12 \mathrm{~V} \)</td><td>\( U_{N}=24 \mathrm{~V} \)</td></tr><tr><td>\( U_{s}[\mathrm{~V}] \)</td><td>\( 79 \leq U_{s} \leq 101 \)</td><td>\( 151 \leq U_{s} \leq 202 \)</td><td rowspan=4>10 pulses at \(1 \mathrm{min} \) intervals</td></tr><tr><td>\( R_{i}[Q] \)</td><td>\( 0.5 \leq R_{i} \leq 4 \)</td><td>\( 1 \leq R_{i} \leq 8 \)</td></tr><tr><td>\( t_{d}[\mathrm{~ms}] \)</td><td>\( 40 \leq t_{d} \leq 400 \)</td><td>\( 100 \leq t_{d} \leq 350 \)</td></tr><tr><td>\( t_{r}[\mathrm{~ms}] \)</td><td>\( 10 ~(0,-5) \)</td><td>\( 10 ~(0,-5) \)</td></tr></tbody></table><p>회로도의 내용으로 규격에서 보편화하여 정의된 로드 덤프 펄스 신호는 그림 2에서와 같은 파형 모앙을 가진다.</p><p>여기서 \( t \) 는 시간, \( U \) 는 시험 전압, \( t_{d} \) 는 펄스의 지속 시간이고, \( t_{r} \) 은 상승 시간, \( U_{A} \) 는 시험품 동작을 위한 DC 공급 전압, \( U_{s} \) 는 공급 전압이다. 오차 범위를 포함한 각 파라미터 값의 정의는 표 1과 같다.</p><p>표 1과 같이 규격에 정의된 로드 덤프 펄스 신호는 현재 상용화된 자동차 공급 전원에 적용할 수 있도록, \( 12 \mathrm{~V} \)전원 사용 자동차와 \( 24 \mathrm{~V} \) 전원 사용 자동차로 구분된다. \( 12 \mathrm{~V} \) 시스템의 경우, 공급 전압 \( U_{s} \) 는 최소 \( 79 \mathrm{~V} \) 에서 최대 \( 101 \mathrm{~V} \) 까지로 규정한다. 여기서 그림 2 에서는 \( U_{s} \) 가 \( U_{A} \) 를 포함하고 있는 것으로 표현되었으나, 실제 시험에서 최대 전압은 차량 배터리 전압 \( U_{A} \) 에 공급 전압 \( U_{s} \) 를 더한 값으로 진행된다. 펄스 유지시간은 \( 40 \mathrm{~ms} \) 에서 \( 400 \mathrm{~ms} \) 이고, 상승 시간은 기본적으로 \( 10 \mathrm{~ms} \) 에서 \( 5 \mathrm{~ms} \) 까지로 정의되며, 이와 같은 신호를 최소 1 분 간격으로 10 개의 신호를 최소 10 분 동안 시험품에 인가하게 된다.</p><h2>2-2 로드 덤프 펄스 발생기의 신호 측정</h2><p>ISO 16750-2 규격에 따라 규정되는 신호는 시험품에 직접 연결하여 시험하기 전에 신호의 극성, 진폭, 지속 시간, 상승 시간과 같은 신호 정의 요소들에 대한 교정 검사를 반드시 하게 규정되어 있다. 본 논문에서는 TESEQ 사의 NSG 5500 발생기를 사용하여, 기본 로드 덤프 펄스 신호 측정 실험을 진행하였다. 규격의 신호 검증 요구 사항에 따라 시험품은 연결하지 않고 무부하 상태로 측정하였다. 로드 덤프 펄스 기본 신호의 섣정 값은 지속 시간은 \( 400 \mathrm{~ms} \), 상승 시간은 \( 10 \mathrm{~ms} \), 동작 전압은 \( 13.5 \mathrm{~V} \), 공급 전압은 \( 87 \mathrm{~V} \), 네부 저항을 \( 2 \Omega \) 으로 설정하였고, 결과는 그림 3 과 같다.</p><p>그림 3에서 알 수 있듯이, 로드 덤프 펄스는 최대 전압 \( 103.2 \mathrm{~V} \), 지속 시간 \( 400 \mathrm{~ms} \), 상승 시간 \( 10.6 \mathrm{~ms} \) 로 실험 시작 전 로드 덤프 펄스 발생기의 자동 제어 소트프웨어에 입력한 값과 비교했을 때, 규격에서 정의하는 오차 범위 내에 있으므로 ISO 16750-2 규격의 로드 덤프 펄스 신호에 적합하다. 로드 덤프 펄스 과도현상은 제품 설계 단계에서 가장 먼저 대책을 세우는 항목으로 제품 안전성에 미치는 위험도가 상당한 것을 알 수 있으며, 그에 따라 시험품으로 인가되는 에너지양도 분석을 할 필요가 있다. 오실로스코프로 측정된 데이터를 Matlab을 이용하여 수치 계산하였으며, 저항을 \( 1 \mathrm{Ohm} \) 으로 가정하고 계산된 에너지양은 \( 1,265.6 \mathrm{~J} \) 이며, 오실로스코프를 통해 측정된 지속 시간 \( 400 \mathrm{~ms} \) 로 나누어 평균 전력을 구하면 \(3,164 \mathrm{Watt} \)로 작은 용량의 부품 소자들이 견디기에 상당히 큰 전력이며, 이러한 로드 덤프 펄스 과도현상으로 인한 에너지가 순간적으로 자동차 또는 차랑 부품에 인가되었을 때, 오작동이 생길 수 있음을 알 수 있다.</p>	표 1. \( 12 \mathrm{~V} \) 및 \( 24 \mathrm{~V} \) 공칭 전압 시스템에서 로드 덤프 펄스에서\( U_{N}=12 \mathrm{~V} \)의 \( U_{s}[\mathrm{~V}] \)은 어떠한가?	\( 79 \leq U_{s} \leq 101 \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "3008143b-307e-4534-be96-9ac32fe7f4ae", "field": "인공물", "question_id": "25109de9-daa4-41a3-9513-f58e47c1533e" }	<h1>2. 본론</h1><h2>2.1 소자 구조 및 시뮬레이션 방법</h2><p>본 시뮬레이션 연구에서 활용한 피드백 전계효과 트랜지스터의 구조의 그림 1 (a)과 동일하다. 소자의 크기는 채널 길이는 \( 50 \mathrm{nm} \), 게이트 절연막은 \( 2 \mathrm{nm} \), 채널의 두께는 \( 10 \mathrm{nm} \) 로 설정하였다. \( p^{+}-n^{+}-i-n^{+} \)구조로써 \( p^{+} \)영역은 드레인, 마지막 \( n^{+} \) 영역은 소스 역할을 하며 intrinsic 영역으로 게이트 전극을 접합시켰다. 각각의 \( p^{+} \)영역은 \( 1 \times 10^{19} \mathrm{cm}^{-3}\), \(\mathrm{n}+ \) 영역은 \( 1 \times 10^{19} \mathrm{cm}^{-3} \), 그리고 i 영역은 \( 2 \times 10^{15} \mathrm{~cm}^{-3} \) 으로 도핑하였다. 게이트 전극에 전압을 인가하게 되면 i 영역에 채널이 형성되게 된다. 그림 1 (b)에서 채널 영역 내부에 전자와 정공 유입을 제한하는 전위 장벽을 만들고, 게이트에서 인가되는 전압이 증가할수록 전위 장벽을 낮추어 전자와 정공이 이동하여 급격하게 전류가 증가하는 래치 업 특성을 나타나게 된다. 변화하는 히스테리시스 특성을 확인하기 위해 게이트 절연막을 각각 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}, \mathrm{ZrO}_{2} \), 그리고 \( \mathrm{HfO}_{2} \) 를 변경하고, 게이트 메탈전극을 Al 과 W으로 변경하여 시뮬레이션을 진행 하였다.</p><h2>2.2 결과 및 고찰</h2><p>그림 1(a) 의 기본적인 피드백 전계효과 트랜지스터는 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 게이트 절연막와 Al 게이트 메탈전극을 사용하고 있다. 히스테리시스 특성을 변화하기 위해 게이트 절연막을 각각 높은 유전율을 가진 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) (유전상수 11\(\sim\)13), \( \mathrm{ZrO}_{2} \) (유전상수 12\(\sim\)20), 그리고 \( \mathrm{HfO}_{2} \) (유전상수 16\(\sim\)40)로 변경하며 시뮬레이선을 진행했으며, 게이트 메탈물질은 Al (일함수 4.08) 과 W (일함수 4.58)로 제작하여, 피드백 전계효과 트랜지스터의 히스테리시스 특성을 확인하였다. 그림 2처럼 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 를 각각 Al 과 W 메탈 게이트에서 시뮬레이션을 진행했을 때, \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 의 \( 0.7 \mathrm{V} \) 차이가 발생하였고, 일함수가 커질수록 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 시점이 빨라지는 것을 확인하였다. \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 게이트 절연막은 동일하기 때문에 히스테리시스 on/off ratio의 크기는 동일하지만, \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 가 음의 방향으로 이동하면서 낮은 전압에서도 on/off를 할 수 있게 되었다. 이는 W 의 일함수가 Al 보다 크기 때문에 i 영역에 생기는 전위 장벽을 낮춰주어 전자와 정공이 빠르게 넘어가면서 낮은 전압에서도 히스테리시스가 생기게 되는 것을 의미한다. 동일한 W 메탈 게이트에서 각각 \( \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \), \( \mathrm{ZrO}_{2} \), 그리고 \( \mathrm{HfO}_{2} \) 의 게이트 절연막을 가지고 시뮬레이션을 진행했을 때, 유전상수가 작을수록 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 값은 음의 방향으로 이동하게 되었고, 게이트 절연막에 변화에 따른 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 값의 범위는 \( 0.55 \mathrm{V} \) 로 확인하였다. 이는 유효 일함수의 차이로 인해 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 가 변화하는 것을 확인하였다. 유효 일함수는 아래와 같은 식으로 계산할 수 있다.</p><p>\( \Phi_{\text {meff }}=E. H I G H K+S. H I G H K(W O R K F-E. H I G H K) \)</p><p>물질의 유전상수의 값이 증가함에 따라 \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 의 값이 \( 0 \mathrm{V} \) 로 이동하게 된다.</p>	기본적인 피드백 전계효과 트랜지스터가 사용하는 전극은 뭐야?	Al 게이트 메탈전극
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "2b74636f-4000-413b-a3f5-6a5440337060", "field": "인공물", "question_id": "03803fa7-03f4-4173-aec3-499bdffd6dad" }	<h1>Ⅳ . 결 론</h1> <p>본 논문에서는 X-대역 능동 위상 배열 레이더 시스템용 MMIC 다기능 칩을 \( 0.5 \mu \mathrm{m} \mathrm{p} \)-HEMT 상용공정을 이용하여 개발하였다. MMIC 다기능 칩은 디지털 직병렬 변환기를 포함하며, 6-비트 디지털 위상<p>천이 기능, 6-비트 디지털 감쇠 기능, 송/수신 모드 선택 기능 등을 제공한다. \( 24 \mathrm{~mm}^{2}(6 \mathrm{~mm} \times 4 \mathrm{~mm}) \) 칩 크기로 제작된 \( \mathrm{MMIC} \) 다기능 칩의 측정 결과, 8.5 \( 10.5 \mathrm{GHz} \) 주파수에서 \( 24 / 15 \mathrm{~dB} \) 의 송/수신 이득과 21dBM 의 \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 특성을 보였으며, 외부 제어에 의한 64 상태의 위상 천이에 대해 RMS 오차가 \( 7^{\circ}, 64 \) 상태의 이득 레벨에 대해 RMS 오차가 \( 0.3 \mathrm{~dB} \) 로 나타났다. 위상의 RMS 오차는 간단한 오차 보정을 통해 \( 2.4^{\circ} \) 로 줄일 수 있었다.</p> <table border><caption>표 1. MMIC 다기능 칩의 특성 정리 및 기존 문헌과의 비교</caption> <tbody><tr><td>항목</td><td>본 논문</td><td>참고문헌 (2]</td><td>참고문헌 (3]</td><td>참고문헌 l4]</td></tr><tr><td>주파수 범위(GHz)</td><td>8.5~10.5</td><td>8.5~10.5</td><td>8~11</td><td>9~12</td></tr><tr><td>송신 이득(dB)</td><td>24</td><td>27</td><td>21</td><td>5</td></tr><tr><td>수신 이득(dB)</td><td>15</td><td>27</td><td>10</td><td>4</td></tr><tr><td>송신 입력 VsWR</td><td>18.1</td><td>-</td><td>-</td><td>1.61:1</td></tr><tr><td>송신 출력 VsWR</td><td>13.1</td><td>-</td><td>-</td><td>1.5:1</td></tr><tr><td>수신 입력 VSWR</td><td>1.6:1</td><td>1.5:1</td><td>1.5:1</td><td>2:1</td></tr><tr><td>수신 출력 VSWR</td><td>1.4:1</td><td>15:1</td><td>1.5:1</td><td>1.5:1</td></tr><tr><td>송신 P1dB(dBm)</td><td>21</td><td>19</td><td>19</td><td>14</td></tr><tr><td>수신 잡음 지수(dB)</td><td>10.4</td><td>2.5</td><td>9</td><td>10</td></tr><tr><td>감쇠 범위(dBJ(비트)</td><td>0~32(6 bit)</td><td>1~27(S bit)</td><td>1~40(8 bit)</td><td>1~20(7 bit)</td></tr><tr><td>RMS 감쇠 오차(dB)</td><td>0.3</td><td>-</td><td>0.21</td><td>0.08</td></tr><tr><td>위상 천이 범위( \( \left.{ }^{\circ}\right)( \) 비트)</td><td>0~360(6 bit)</td><td>0~360(6 bit)</td><td>0~360(7 bit)</td><td>0~360(7 bit)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{RMS} \) 위상 오차 \( \left(^{\circ}\right) \)</td><td>7</td><td>4</td><td>4</td><td>15</td></tr><tr><td>전력 소모(w)</td><td>17</td><td>•</td><td>•</td><td>0.6</td></tr><tr><td>SPc 유무</td><td>o</td><td>x</td><td>x</td><td>o</td></tr><tr><td>공정 기술</td><td>\( 0.5 \mu \mathrm{m} \mathrm{p} \)-HEMT</td><td>\( 0.25 \mu \mathrm{m} \mathrm{p}-\mathrm{HEMT} \)</td><td>\( 0.2 \mu \mathrm{m} \mathrm{p} \)-HEMT</td><td>\( 0.2 \) \( \mu \mathrm{m} \mathrm{p}-\mathrm{HEMT} \)</td></tr><tr><td>칩 크기(mm)</td><td>4x6</td><td>4x5</td><td>4.3x3.3</td><td>4.2X4.4</td></tr></tbody></table>	해당 논문에서는 어떻게 하여 X-대역 능동 위상 배열 레이더 시스템에 사용되는 MMIC 다기능 칩을 개발했어?	\( 0.5 \mu \mathrm{m} \mathrm{p} \)-HEMT 상용공정을 이용
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "b3cf948f-c15c-4b30-a446-1a08bb7ccf3d", "field": "인공물", "question_id": "7adfed4e-fd32-4388-8d24-43f46723752c" }	<h1>2. 연구 방법</h1><p>Fig. \(1\)은 \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자 구조 포함 여부에 따른 시뮬레이션에서 사용된 발광다이오드의 구조를 나타낸다. \( 300 \mathrm{~nm} \)의 \( 7 \times 10^{18} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{n} \)형 GaN 위에 \(9\)층의 다양자우물구조(multi-quantum well)가 적용되었다. 다양자우물층은 \( 45 \% \)의 인듐이 포함된 \( 2 \mathrm{~nm} \) 두께의 \( \mathrm{In}_{0,45}\)GaN 발광층과 \(15 \mathrm{nm} \)의 GaN 장벽층으로 이루어진다. 다양자우물구조 상부에 \(20 \mathrm{nm} \) 두께의 \( 1.5 \times 10^{18} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{Al}_{0.05}\)GaN 전자 차단층 (electron blocking layer)이 위치한다. 전자 차단층 상부에 \(150 \mathrm{nm} \) 의 \( 4.1 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p} \)형 GaN층이 있는 구조를 LED A라 하고, LED A의 중간 부분에 \(10\)층의 \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자가 삽입된 구조를 LED B라 한다. \( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자 구조 \(1\)개 층은 상단으로부터 \( 0.5 \mathrm{~nm} \) 의 \( 5 \times 10^{19} \) \( \mathrm{cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p} \)형 GaN층, \( 2 \mathrm{~nm} \) 의 \( 4.1 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p} \)형 GaN층, \( 0.5 \mathrm{~nm} \)의 \( 5 \times 10^{19} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p} \)형 GaN 층, \( 4 \mathrm{~nm} \)의 \( 4.1 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p}^{\circ} \)형 \( \mathrm{Al}_{0.05} \)GaN 층으로 이루어진다. LED A와 B는 \( \mathrm{p} \)형 GaN층의 중간 삽입 부분을 제외한 모든 부분에 동일 두께, 도핑 농도, 물질을 갖으며, 소자 모사를 위하여 Silvaco사의 AtlasTM 프로그램이 사용되었다. 푸아송 방정식(Poisson's equation), 연속방정식 (continuity equation), 페르미-디락 통계(Fermi-Dirac statistics)를 이용한 표류-확산 이동 (drift-diffusion transport), 쇼클리리드-홀 재결합 (Shockely-Read-Hall recombination), 오제 재결합 (Auger recombination), 자발적(spontaneous) 및 압전 분극 (piezoelectric polarization), 광발광(optical generation) 관련 모델이 적용되었으며, 소자 모사를 위한 물질 변수는 AtlasTM 프로그램 및 문헌값을 적용하였다.</p>	\( \mathrm{Mg} \) 델타 도핑된 AlGaN/GaN 초격자 구조 \(1\)개 층의 구성인 층은 뭐야?	\( 0.5 \mathrm{~nm} \) 의 \( 5 \times 10^{19} \) \( \mathrm{cm}^{-3} \) 농도를 갖는 \( \mathrm{p} \)형 GaN층
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "348b86f8-69de-4c12-b46d-b6d8b40da6c9", "field": "인공물", "question_id": "bc0eee32-5610-4505-85ce-12a4d25eb2e8" }	<h2>3-3 부분대역 간섭 환경에서 단일 사용자 IR 시스템의 성능 분석</h2> <p>본 절에서는 완벽한 시간동기를 이룬다는 가정하에서 다원접속이 배제된 단일 사용자 환경에서 동일 주파수 대역을 사용하는 기존의 시스템에 의한 협대역 간섭 발생 시 IR 시스템의 성능을 분석한다. 그림 3은 전체 주파수 대역에서 부분 대역 간섭(partial-band interference)이 존재하는 주파수 대역을 나타낸다. 이때 전체 주파수 대역 \( W_{\mathrm{ss}} \)와 간섭 신호가 존재하는 주파수 대역 \( W_{I} \)의 비 \( \rho \)는 \( \rho=W_{I} / W_{\mathrm{ss}} \)이다. 그림 3 에서 \( N_{\mathrm{I}} / 2 \)는 평균 간섭 전력 밀도이고 \( N_{I} / 2 \rho \)는 부분 대역 간섭의 순간 최대 전력 밀도이다.</p> <p>단, \( \rho \) : 대역 점유율 \( (0<\rho \leq 1) \).</p> <p>부분 대역 간섭은 확률 \( \rho \) 로서 IR 시스템 신호 전송에 간섭을 주므로 부분대역 간섭하에서 가우스잡음을 고려한 시스템의 에러는 가우스 잡음이 존재할 때의 오율과 부분대역 간섭이 존재할 때의 오율을 각각 계산하여 더하면 된다.</p> <p>가우스 잡음만이 존재할 때의 \( N_{t} \)는 \( N_{t}=N_{0} \)이고, 가우스 잡음에 부분대역 간섭이 존재할 때 \( N_{t}=N_{0}+N_{I} \)가 된다. 따라서 부분대역 간섭이 전체 대역에서 차지하는 부분 점유율이 \( \rho \)이므로 평균 비트 오율식은 다음과 같이 나타내진다.</p> <p>\( \begin{aligned} P_{e}=&(1-\rho) P_{b}+\rho P_{b} \\=& \frac{1-\rho}{2} \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{S_{\text {out }}(1)}{2}}\right)+\\ & \frac{\rho}{2} \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{1}{2\left(\frac{1}{S_{\text {out }}(1)}+\frac{1}{S_{I-\text { out }}(1)} \frac{1}{\rho}\right)}}\right) \end{aligned} \)<caption>(18)</caption></p> <p>여기서, \( \quad S_{I-\text { suc }}(1) \)은 신호전력 대 간섭전력비이다.</p> <p>본 논문에서 IR 시스템 분석에 사용한 파라미터는 표 1과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 시스템 분석 파라미터</caption> <tbody><tr><td rowspan=4>\( \rho \)</td><td>\( 0.004(20 \mathrm{MHz}) \)</td><td>802.1fa점유대역폭</td></tr><tr><td\( 0.016(80 \mathrm{MHz}) \)</td><td >\( 5 \mathrm{GHz} \) ISM 대역폭</td></tr><tr><td>0.1</td><td >\(10\%\)(대역폭 점유율)</td></tr><tr><td>0.5</td><td >\(50\%\)</td></tr><tr><td>\( W \)</td><td>\( 5 \mathrm{GHz} \)</td><td>IR 시스템 대역폭</td></tr><tr><td>\( \delta \)</td><td>\( 0.11 \mathrm{nsec} \)</td><td>PPM에서 비트"0"과 "1"을 나타내는 펄스의 시간간격</td></tr><tr><td>\( N_{s} \)</td><td>1</td><td>펄스 반복 개수</td></tr><tr><td>\( \tau \)</td><td>\( 0.2 \mathrm{nsec} \)</td><td>펄스의 폭</td></tr><tr><td>\( S_{\text {out }}(1) \)</td><td>\( 11 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 10^{-3} \) 이하 기준</td></tr><tr><td>\( R_{s} \)</td><td>\(14.3\mathrm{Mbps}\)</td><td>전송속도</td></tr><tr><td>\( N_{h} \)</td><td>\( 127( \) user \( =127) \)</td><td>도약 부호 수\[2^{n}-1(n=7)\]</td></tr><tr><td>\( T_{c} \)</td><td>\( 0.55 \mathrm{nsec} \)</td><td>상관기를 위한 적분구간</td></tr><tr><td>\( T_{f} \)</td><td>\( 69.85 \mathrm{nsec} \)</td><td>최소펄스반복시간</td></tr></tbody></table>	표 1에서 \( 0.004(20 \mathrm{MHz}) \)로 설정된 파라미터는 무엇인가?	802.1fa점유대역폭
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "9c52d824-675e-4a6b-b920-3c23fb3ac437", "field": "인공물", "question_id": "cbc10669-b501-44bc-acc9-ec491180279c" }	<p>이 응답에 따라 각 단계의 응답수로 집계한 다음, 누적수를 전체의 응답수로 나누어 병소가 있을 때 병소가 있다고 답한 조건의 확률 P(S/s)와 신호가 없을 때 병소가 있다고 답한 조건의 확률 P(S/n)을 구하였다. 그후 종축에 P(S/s), 횡축에 P(S/n)을 표시하여 ROC 곡선을 작성하였다. 연구에 사용된 DR 영상장비 자체에서 제공하는 영상처리기법으로 처리된 흉부영상에 대한 ROC곡선은 그림 \( 2 \)이다.</p> <p>위의 ROC 곡선에서 \( 2.0 \), \( 2.5 \), \( 3.2 \), \( 4.0 \), \( 5.0 \) mAs로 선량 증가에 따라 환자로부터 나오는 정보량의 증가로 진단능의 향상을 보였다. 그림 \( 3 \)은 히스토그램 평활화에 의해 대조도를 증강시키고, 병소의 식별을 위해서 경계면을 강조한 영상에 대한 ROC 곡선이다.</p> <table border><caption>표 \( 4 \). 병소 \( 4 \)개 기준</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>조사조건[mAs]</td><td colspan=3>장비자체 영상처리영상</td><td colspan=3>대조도, 엣지 강조양상</td></tr><tr><td>감도</td><td>특이도</td><td>정확도</td><td>감도</td><td>특이도</td><td>정확도</td></tr><tr><td>\( 2.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 40.0 \)</td><td>\( 50.0 \)</td><td>\( 45.0 \)</td></tr><tr><td>\( 2.5 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td></tr><tr><td>\( 3.2 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 65.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 60.0 \)</td></tr><tr><td>\( 4.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 45.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 50.0 \)</td></tr><tr><td>\( 5.0 \)</td><td>\( 65.0 \)</td><td>\( 55.0 \)</td><td>\( 60.0 \)</td><td>\( 85.0 \)</td><td>\( 60.0 \)</td><td>\( 72.5 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 \( 5 \). 병소 \( 3 \)개 기준</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>조사조건[mAs]</td><td colspan=3>장비자체 영상처리영상</td><td colspan=3>대조도, 엣지 강조영상</td></tr><tr><td>감도</td><td>특이도</td><td>정확도</td><td>감도</td><td>특이도</td><td>정확도</td></tr><tr><td>\( 2.0 \)</td><td>\( 80.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 85.0 \)</td><td>\( 85.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td></tr><tr><td>\( 2.5 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td></tr><tr><td>\( 3.2 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td></tr><tr><td>\( 4.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td></tr><tr><td>\( 5.0 \)</td><td>\( 90.0 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 92.5 \)</td><td>\( 95.0 \)</td><td>\( 100.0 \)</td><td>\( 97.5 \)</td></tr></tbody></table> <p>위의 ROC 곡선에서는 \( 2.0 \), \(2.5 \), \(3.2 \), \(4.0 \), \(5.0 \) mAs 순으로 형태학상 진단능이 우수하게 나타났다. 표 \(4 \)는 \(6 \)개의 병소 중 \(4 \)개 이상이면 질병이 있고, \(4 \)개 이하이면 질병이 없다고 가정한 경우의 감도, 특이도 및 정확도이고, 병소 \(3 \)개를 기준으로 한 경우는 표 \(5 \)이다.</p> <p>표 \( 4 \)에서 감도, 특이도, 정확도를 구한 결과 최적의조사조건은 \( 5.0 \) mAs로 나타났다. \( 5.0 \) mAs의 조사조건에서 대조도 증강 후 계면강조처리를 한 영상은 장비자체의 영상처리 영상보다 감도, 특이도 및 정확도가 각각 \( 20 \)%, \( 5 \)%, \( 12.5 \)% 향상되었다. 또한 병소 \( 3 \)개를 기준으로 한 표 \( 5 \)에서도 최적의 조사조건 역시 \( 5.0 \) mAs로 확인되었고, 감도, 특이도 및 정확도는 대조도 증강후 계면강조처리를 한 영상이 장비 자체의 영상처리 영상보다 각각 \( 5 \)%, \( 5 \)%, \( 5 \)% 만큼 향상되었음을 확인하였다.</p> <p>또한 전반적으로 \( 2.0 \), \( 2.5 \), \( 3.2 \), \( 4.0 \), 그리고 \( 5.0 \) mAs로 촬영조건이 증가하면서 검출기에 도달하는 X-선 정보량이 많아지지만 진단능이 일정한 영역을 확인하였다.즉, 병소 \( 3 \)개 기준으로 하는 표 \( 5 \)의 장비자체 영상처리영상에서 \( 3.2 \)mAs, \( 4.0 \)mAs, \( 5.0 \)mAs로 조사조건이 증가되지만 동일한 감도, 특이도, 정확도를 나타냄을 확인하였다. 따라서 \( 3.2 \)mAs는 \( 4.0 \)mAs이나 \( 5.0 \)mAs의 조사조건보다 적은 환자피폭선량으로 동일한 진단능을 가지므로 좋은 조사조건이 됨을 알았다. 표 \( 5 \)의 대조도 증강후 계면강조영상에서도 \( 2.5 \)mAs는 \( 3.2 \)mAs와 \( 4.0 \)mAs보다 적은 조사선량으로 같은 진단능을 나타내므로, 동일한 진단능에서 \( 2.5 \)mAs는 \( 3.2 \)mAs와 \( 4.0 \)mAs 보다 적은 조사선량으로 동일한 진단능을 갖는 좋은 조사조건이 됨을 확인하였다.</p>	장비자체 영상처리영상에서 가장 큰 정확도는 어떤 값을 가지니?	\( 60.0 \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "6314e8fc-3fc3-4c28-ad3b-8ffed818ed0e", "field": "인공물", "question_id": "1e54d5cf-7488-491f-8e72-990f53b9425f" }	<h1>II. 본 론</h1><h2>2. 1 와이브로 이론</h2><p>와이브로는 정보통신부에서 WLL로 할당된 \( 2.3 \mathrm{GHz} \) 주파수 대역을 Portable Internet용으로 고시하였다. TTA에 Portable Internet Project Group(PG05) 신설을 승인하였다. 얼마 후 TTA PG05를 PG302로 명칭을 변경하고, Portable Internet을 와이브로로 명명하였다. 정보통신부에서 와이브로 표준으로 IEEE802.16 + 5가지 요구사항을 결정하였다. 그 사항으로는 시속은 \( 60 \mathrm{km} \)로 이동시 최소 하향 \( 512 \mathrm{kbps} \), 상향 \( 128 \mathrm{kbps} \)의 전송속도와 \( 9 \mathrm{MHz} \) 이상의 채널대역폭, 사업자 장비간 로밍 가능, 시분할(TDD) 방식, 주파수 사용계수는 1이다.</p><p>와이브로의 기본 요구사항은 아래와 같다.</p><ul><li>첫째 \( 2.3 \mathrm{GHz} \) 라이센스 밴드를 사용한다.</li><li>둘째 OFDMA PHY단일 모드만을 지원한다.</li><li>셋째 최대 \( 60 \mathrm{km} / \mathrm{hr} \)의 이동성을 지원해야 한다.</li><li>넷째 IEEE802.16e에 포함된 성능 향상 기준 중 일부만을 사용한다.</li><li>다섯째 핸드오버(Break before Make), 슬립모드, 아이들 모드, FRSS를 지원한다.</li></ul><p>와이브로 시스템 파라메타는 표 2-1과 같다.</p><p>여기서 사용된 부반송파 개수 \( = \) 데이터 부반송파 개수 \(+\) 파일럿 부반송파 개수이다. 와이브로 프레임 구조는 그림 2-1과 같다,</p><table border><caption>표 2-1. 시스템 파라메타</caption><tbody><tr><td>변 수</td><td>변 수 값</td></tr><tr><td>시스템 대역폭</td><td>\( 8.75 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>샘플링 주파수(\( \mathrm{Fs} \))</td><td>\( 10 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>샘풀링 간격 \( \left(1 / \mathrm{F}_{\mathrm{S}}\right) \)</td><td>\(100 \mathrm{nsec}\)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{FFT} \) 크기 \( \left(\mathrm{N}_{\mathrm{FFT}}\right) \)</td><td>1024</td></tr><tr><td>사용된 부반송파 개수</td><td>864</td></tr><tr><td>데이터 부반송파 개수</td><td>768</td></tr><tr><td>파일럿 부반송파 개수</td><td>96</td></tr><tr><td>부반송파 주파수 간격</td><td>\( 9.765625 \mathrm{kHz} \)</td></tr><tr><td>유효 심볼 시간 \( \left(\left(T_{b}=1 / \Delta f\right)\right. \)</td><td>\( 102.4 \mathrm{us} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{CP} \) 시간 \( \left(T_{g}=T_{l} / 8\right) \)</td><td>\(12.8\mathrm{us}\)</td></tr><tr><td>OFDMA 심볼 시간 \( \left(T_{s}=T_{b}+T_{g}\right) \)</td><td>\( 115.2 \mathrm{us} \)</td></tr><tr><td>TDD 프레임 길이</td><td>\( 5 \mathrm{ms} \) (42심볼)</td></tr></tbody></table><p>와이브로의 다운링크 맵과 업 링크 맵에는 다운링크와 업 링크의 버스트 넘버에 대한 정보가 들어있다.</p><p>와이브로 송신 신호 흐름도는 그림 2-2와 같다.</p>	와이브로 시스템 파라메타에서 TDD 프레임 길이는 몇이야?	<td>\( 5 \mathrm{ms} \) (42심볼)</td>
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "d84acaf3-d4b5-48a3-9fad-06db61b7f8eb", "field": "인공물", "question_id": "c7e05405-467f-41d5-863b-7adeac7822e7" }	<p>그림 5 는 AGV 시스템 전방에 존재하는 모든 물체들과의 상대위치 관계를 분석하기 위해 식 (5)에서 검출된 전체 깊이지도의 각각의 열에 존재하는 최소값의 검출을 통해 구성된 2 차원 공간좌표 \( (\mathrm{X}, \mathrm{Z}) \) 의 검출과정을 나타낸 것이다.</p><p>따라서, 그림 5 를 통해 구성된 2 차원 공간좌표는 검출된 보행자를 중심으로 한 2 차원 공간좌표와의 관계를 통해 AGV 시스템과 전방에 존재하는 보행자를 포함한 다른 장애물들 사이의 거리 검출은 물론, 식 (6)과 (7)을 통해 보행자와 물체들 상호간의 상대적인 거리까지도 분석이 가능함으로써 AGV 시스템 시스템의 충돌위험을 조기에 대처할 수 있는 효율적인 주행 경로 계획 (path planning)을 추정할 수 있다.</p><h1>III. 실 험</h1><p>본 실험에서는 그림 6 과 같이 평행식 스테레오 카메라 시스템이 탑재된 자율 이동 로봇을 자체 제작하였으며, 이를 위한 이동 로봇으로는 Activ Media Inc. 의 Pionecr-3 DX 위에 평행식 스테레오 카메라인 Point Grey Inc.의 Bumblebee 와 \( 2 \mathrm{~GB} \) 메모리와 펜티엄 \( 2.6 \mathrm{GHz} \) 의 CPU를 탑재하여 \( 1024 \times 768 \) 픽셀의 해상도와 \( 30 \mathrm{frame} / \mathrm{sec} \) 의 촬영속도를 가지고 실험을 수행하였다. 특히, 이동 로봇으로 사용된 Pioneer 3-DX는 전방 \( 10 \mathrm{~m} \) 지점을 목표점으로 설정하였고, 최대 속도는 \( 30 \mathrm{~cm} / \mathrm{s} \) 로 제한하였으며, 0.1 초의 주기로 로봇의 속도를 제어하며 실험에 사용하였다.</p><p>본 논문에서는 식 (4)에서 요구되는 초점 거리(f)와 기준선(b)은 평행식 스테레오 카메라로 사용된 Bumblebee의 자체 사양인 \( 4 \mathrm{~mm} \) 의 초섬거리와 \( 120 \mathrm{~mm} \) 의 기준선을 적용하여 깊이 정보검출에 이용하였다. 제안한 알고리즘 빛 시스템은 AGV 시스템을 중심으로 스테레오 카메라 시야에 나타나는 이동 물체나 측면에 존재하는 장애물 각각의 절대좌표 및 상대좌표를 자체적으로 검출하여 AGV 시스템의 충돌위기를 조기에 대처함으로써 효과적이고 지능적인 경로설정을 수립하는 것이 최종 목표이다.</p><p>그림 7은 중 실험에 사용된 스테레오 영상 프레임 중 임의의 4 프레임을 나타낸 것으로, 실시간으로 입력되는 \( 1024 \times 768 \) 의 해상도를 갖는 칼라 영상을 \( 640 * 480 \) 의 그레이 레벨로 변환하여 사용하였다.</p><p>우선 실시간으로 입력된 스테레오 영상을 트리구조의 전 처리 과정을 통해 폐색 영역을 제거한 후, 각 영역에서 일치하는 점둘을 검출한다. 검출된 일치점들을 토대로 순서조건을 고려하여 각 행의 일치점들과 연결하여 다수의 트리를 구성하고, 동일한 값이 일정한 임계값 이상일 경우 그 영역의 일치점으로 확정되어 단일 트리를 구성하여 식 (4)를 통해 시차지도가 완성된다.</p>	이동 로봇의 Pioneer 3-DX는 최대 속도는 얼마로 제한했지?	\( 30 \mathrm{~cm} / \mathrm{s} \) 로 제한
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "de1c6a6e-7b60-4672-9ef2-bb6dda682ab7", "field": "인공물", "question_id": "40df88bd-56f0-4f7f-9d74-68bb89474235" }	<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 연구에서는 단일 게이트 피드백 전계효과 트랜지스터의 히스테리시스 특성에 영향을 TCAD 3D 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 높은 유전율을 가진 물질의 유전상수가 높을수록 \( \mathrm{V}_{\text {th }} \)의 크기는 증가하였다. 이와 반대로, 게이트 메탈전극 일함수의 크기는 클수록 \( \mathrm{V}_{\text {th }} \)가 작아짐을 확인하였다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{th}} \) 값을 고려하여 낮은 전력에서도 피드백 전계 효과 트랜지스터를 메모리 소자로 활용할 수 있을 것이다.</p>	본 연구에서 TCAD 3D 시뮬레이션을 통해 확인한 것은 무엇인가?	단일 게이트 피드백 전계효과 트랜지스터의 히스테리시스 특성에 영향
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "469d1159-323c-4d6d-8a0a-d943fdeb81c8", "field": "인공물", "question_id": "ea269ff7-f458-44c0-983d-bf602a6cb1e0" }	<p>그림 2 는 스테레오 영상의 일치점(correspondence point)을 결정하기 위한 선 처리 과정으로 좌, 우 영상의 최대 유사성(maximum similarity)은 갖는 열은 검출하고, 좌, 우 영상에서 그 열까지 폐색(occlusion)영역 시작점을 구별하여 폐색 영역은 무시한다.</p><p>그림 2 에서 IL가 IR 은 각각 좌, 우 영상을 나타낸 것이고, S_H와 S_W는 각각 영상의 세로와 가로의 크기이며, N 은 최대 유사성을 갖는 열을 검출하기 위한 탐색 범위를 나타낸 것이다. 이러한 전처리 과정이 완료하고 식 (2)은 통해 일치점 영역을 검출하면 다수의 일치점이 얻어진다. 식 (2)는 일치점 검출을 위한 것으로, M 은 일치점을 결정하기 위한 범위를 나타내고, T 는 일치점임을 판별하는 임계값이며, N 은 폐색 영역을 나타낸 것이다.</p><p>\( S_{(j, i)}{ }^{\ni}\left[\left.a b s\left(I_{R}[j][i+m]-I_{L}\lfloor j][i-N]\right)\right\|_{m=0} ^{M}<T\right] \)<caption>(2)</caption></p><p>\( \left(I f, 0 \leq S_{(j, i)} \leq S \quad W\right) \)</p><p>그림 3은 일치점 결정을 위한 영여별 검출된 다수의 일치점을 나타낸 것이다.</p><p>폐색 영역을 제외한 영상의 각 첫 열의 다수의 일치점을 토대로 순서 조건에 따라 각 행의 일치점들을 연결하여 다수 트리(multiple trees)를 구성한다. 순서 조건은 좌 영상에서 물체 \( \mathrm{a} \) 가 물체 \( \mathrm{b} \) 의 왼쪽에 있다면, 마찬가지로 우 영상에서도 물체 \( \mathrm{a} \) 는 물체 \( \mathrm{b} \) 의 왼쪽에 있다는 것을 의미하며, 각 행마다 구성된 트리는 행간 독립적이다.</p><p>표 1은 그림 3에서 검출된 다수의 일치점을 토대로 구성된 트리를 나타낸 것이다.</p><table border><caption>표 1. 구성된 다수의 트리</caption><tbody><tr><td>a 영역에서 산출된 일치점</td><td>정합되지 않은 명역을 제외한 구성된 트리</td></tr><tr><td>t</td><td>\( (t u x z) \) or \( (t u z 0) \) \( (t w x z) \) or \( (t w z 0) \)</td></tr><tr><td>v</td><td>\( (v w x z) \) or \( (v w z 0) \)</td></tr><tr><td>y</td><td>\( \left(\begin{array}{lll}y & 0 & 0-z\end{array}\right) \)</td></tr></tbody></table><p>다수의 트리에서 동일한 값을 최대로 가지는 영역의 값을 그 영역에 일치점으로 확정하며, 확정된 일치점을 기준으로 순서 조건을 고려하여 트리들을 재구성한다.</p><p>이러한 과정을 반복적으로 수행하여 일치점을 최대로 갖는 하나의 트리(S_T[i,j]: single tree)를 구성한다.</p>	최대 유사성을 가지는 열을 검출하기 위한 탐색 범위는 뭐라고 나타내나요?	N
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "6b8b7824-49de-46be-9f90-59e6763d620a", "field": "인공물", "question_id": "394664ec-f949-4176-8ae1-1a89f2a00df7" }	<p>그림 10 은 최종적으로 표 3에서 검춘된 선방 시야의 보행자와 장애물에 대한 좌, 우 폭을 의니하는 X 좌표와 AGV 시스템으로부터의 수직거리를 의미하는 Z좌표로 구성된 2차원 공간 지도를 구성함으로써 장애물과의 충돌 없이 안전한 주행을 위한 판단 근거로 이용된다.</p><p>즉, 표 3 과 그림 10 을 보변, AGV 시스템 전방에 장애물이 있을 경우, AGV 시스템은 각 장애물 상호간 \( 164.1, 47.5, 21.6, 105.2 \mathrm{~cm} \) 을 검출하게 된다. 따라서 자체 \( 45 \mathrm{~cm} \) 의 폭을 가진 AGV 시스템은 로봇 자체 넓이와 검출된 장애물 상호간의 통과 가능한 경로를 비교, 판단하여 주행할 경로를 선택하게 된다.</p><h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문에서는 AGV 시스템의 보다 효과적이고 지능적인 경로 설정을 위해 평행식 스테레오 카메라 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 알고리즘을 통해 AGV 시스템이 장애물과 충돌 없이 안전한 주행을 하기 위한 경로설정을 위해 검출된 스테레오 정보로부터 장애물의 위치좌표와 상대적 거리까지 검출하여 2 차원 경로좌표를 구성하였다.</p><p>실험결과 전방 시야에 존재하는 물체들의 적응적인 인식 및 낮은 오차율의 3 차원 위치 좌표 검출을 통해 효율적인 주행을 위한 경로 추정이 가능함을 분석하게 되었고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 3 차원 물체 인식을 위한 스테레오 카메라 기반의 산업용 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.</p>	전방에 있는 어떤 것을 통해 원활한 주행을 위한 경로 추정이 가능하게 되나요?	물체들의 적응적인 인식 및 낮은 오차율의 3 차원 위치 좌표 검출
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "fe7d1668-a53c-49fc-9a84-2a6c49375b44", "field": "인공물", "question_id": "e4fd7487-73de-4303-aa6b-5d5a6b6e2362" }	<p>그림 8은 좌측영상과 시차지도를 보여준 것으로 폐색 영역과 정합되지 않은 영역으로 인해 드문드문 채위진 지도를 나타낸 것이다.</p><p>그림 8 에서 밝은 영역은 폐색 영역이거나 정합되지 않은 영역이며, 시차의 세기분포는 시차가 클 경우 그레이 레벨(gray level)값이 0 (횐색)으로 표시되며, 시차가 작을 경우는 255(검정색)로 표시된다. 그림 9는 그림 8 에서 검출된 시차지도와 식 (5)을 통해 검출된 깊이지도를 분석하여 각각의 열에 존재하는 최소값을 구하여 AGV 시스템과 장애물간의 위치 관계를 분석할 수 있는 2 차원 공간 좌표를 나타낸 것으로, AGV 시스템으로부터 떨어진 장애물과의 거리가 산출될 수 있으며, 깊이 정보의 값이 갑자기 커지거나 작아지는 경우엔 이전 프레임간의 픽셀 값을 이용하여 보간(interpolation)을 수행하였다.</p><p>그림 9 에서 AGV 시스템으로부터 가장 가까운 거리에 존재하는 장애물의 경우 흰색으로 표현된 \( 95 \mathrm{~cm} \) 이었으며, 가장 먼 거리에 있는 장애물은 \( 3 \mathrm{~m} \) 로 검출되었음을 알 수 있다. \( 3 \mathrm{~m} \) 를 초과하는 경우에는 현재 프레임에서 결정할 수 없는 배경영상으로 간주하여 현재 프레임의 장애물 통과 후 차후 검출 대상 영역으로 설정하였다. 따라서 검출된 깊이지도의 최소열에 있는 값을 그 점에서의 수직거리로 간주하여 식 (6)과 같이 이에 해당되는 X 좌표의 산출을 유도할 수 있으며, 이는 이동 물체 및 장애물의 실제 좌.우 폭을 산출하고 각각의 장애물간의 거리를 산출하는데 이용된다.</p><p>표 3은 AGV 시스템의 효과적인 경로설정을 위해 그림 9 를 통해 검출된 경로좌표로부터 장애물간의 상대적 거리를 나타낸 것이다.</p><p>초기에 설정된 AGV 시스템 전방에는 장애물이 존재하고 있으며, 충돌 없이 주행하기 위해서는 각 물체간의 이격거리를 검출하여 이용해야 한다. 따라서, 표 3 과 같이 각 장애물의 넓이 산출이 진행되며, 표 3 과 같이 보행자를 중심으로 각 장애물간의 이격 거리를 검출함으로써 장애물 사이를 통과할 수 있는 지능적인 판단 기준이 설정되고 이에 따라 AGV 시스템의 안전한 주행을 위한 경로 추정이 이루어지게 된다. 표 3 에서보면, 본 논문에서 제안한 깊이정보와 카메라 내부 변환 관계를 통해 검출된 2 차원 경로좌표의 오차는 평균 \( 3 \% \) 미만의 작은 오차가 존재함을 알 수 있는 데, 이는 불규칙한 조명, 동일하지 않은 영상밝기 및 좌, 우 영상 간에 존재하는 폐색영역에 따른 오류률 감안할 때, 우수한 실험결과로 분석된다.</p>	본 실험에서 시차의 세기분호의 시차가 작을 경우 어떻게 표시되는가?	255(검정색)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "54b2e915-53d8-4688-adb9-63c69ff62c49", "field": "인공물", "question_id": "74078914-a820-4cef-b9fc-a6444a04f2df" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 산업용 AGV 시스템의 효과적이고 지능정인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간외 거리와 위치좌표인 2차원 경도좌포를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2 차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자연적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 오차가 평균 \( 2.5 \% \) 이하고 유지됨으로써 산업용 AGV 시스템의 적응적 경로설정을 위한 지능형 시각 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.</p><h1>I. 서 론</h1><p>최근, 컴퓨터 비젼 기술의 고도화된 기술 집적이 이루어지면서 카메라를 기반으로 한 AGV (Automatic Guided Vehicle) 시스템의 연구 개발이 널리 진행되고 있다. 이 기술은 전방 시야에 존재하는 장애물이나 이송예정의 물류들에 대한 3 차원적 위치정보를 검출함으로써 이동 중인 AGV 시스템의 경로설정 및 판단의 효용을 더욱 증가시킬 수 있는 인공지능의 기능을 수행하는 응용기술이다. 특히, 작업자의 손쉬운 접근이 불가능한 고방사선 구역 등 극한의 특수 환경이나 대단위 석유화학, 철강 산업단지의 대형 플랜트는 환경의 인지 및 판단은 물론, 작업자의 직접적인 진단이 어려워 일반적인 환경에서의 작업에 비해 위험하고, 작업 능률이 떨어지는 등 많은 어려움이 내재되어 있다. 또한, 특수환경에서 이루어지는 작업의 원활한 수행을 위해서는 극한환경에 대처할 수 있는 고난이도의 기술이 개발되어야 함은 물론이고 최근 생활수준의 향상에 따른 3D 기피현상을 없애기 위한 신뢰성 확보 기술의 개발이 선행되어야 한다. 따라서 복잡 다양한 작업환경에서 벌어지는 툭수 작업을 안전하고 신뢰성 있게 그리고 신속하게 수행하기 위해서는 작업 환경에 대한 작업자의 부담을 줄이고, 사람을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 AGV 로봇 시스템을 이용하여 작업을 원격 및 자동화하는 것이 필수적이다.</p><p>일반적으로, AGV 로봇 시스템의 시각성능을 극대화하기 위해서는, 표적의 이동경로를 추적하기위한 3차원적 위치정보와 정확한 표적인식을 위한 거리정보의 검출을 통해 로봇에 장착된 카메라로부터 받아들인 영상의 자체적인 분석은 물론 인식과 추적이 가능한 로봇 시스템을 위한 비젼 기술이 필요하고 결과적으로 이를 위한 지능형 카메라 시각 시스템의 구현이 요구된다 또한, 로봇의 유연성을 증가시키기 위해 다양한 환경에서 물체를 인식할 수 있는 신뢰도나 명료성, 획득된 영상에 대한 처리속도 그리고 조명의 용이성이 요구되어 이러한 요구조건을 충족하기 위해 많은 방법이 연구되었으나 낮은 해상도의 이진 영상처리, 구조적 조명과 같은 개발 초기의 방법들은 현재의 복잡한 산업계에 적용하기에는 그 한계점에 이르렀다. 따라서 인식하고자하는 물체가 배경 잡음뿐만 아니라 전경 잡음에 의해 왜곡되거나 신호 대 잡음비 SNR가 극히 작을 경우에도 매우 높은 물체인식 성능이 필요하다. 따라서 시각을 산업용 로봇에 응용하기 위해서는, 복잡한 주변 환경을 인식하거나 물체를 완전하게 재구성하기 보다는 목적에 적합한 물체의 3차원 위치, 크기 및 방향 등과 같은 간단한 3차원 정보를 빨리 알아내는 일이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 비전의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 좌표값을 얻어 효과적이고 지능적인 경로를 설정이 가능한 2 차원 경로설정 및 추정 기법을 제안하고자한다. 즉, 스테레오 비젼의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 좌표값을 얻어 효과적이고 지능적인 경로를 설정이 가능한 2 차원 경로설정 및 추정 기법을 제안하고자한다. 즉, 스테레오 비젼의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등울 인식하고, 3 차원 정보를 얻어 AGV 시스템이 효과적이고 지능적인 경로를 설정을 할 수 있는 2차원 경로좌표 검출 기법을 사용하였다. 실험결과 장애물과의 거리 오차가 \( 2.5 \% \) 이하를 유지하고, 2 차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 지능적인 경로설정 및 판단 에 따라 자율적으로 주행함으로써 스테레오 카메라 시스템의 2 차원 경로좌표 검출에 기반을 둔 산업용 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.</p>	본 논문에서 제안하는 지능형 시각 시스템은 어떤 시스템을 기반으로 해?	스테레오 카메라 시스템
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "73280fd0-cb94-4d28-b312-575d327262f0", "field": "인공물", "question_id": "ca04bb78-a511-4543-84a3-8900fe572935" }	<p>표 2 는 표 1 를 토대로 재구성된 일치점이 확정된 트리를 나타낸 것이다.</p><table border><caption>표 2. 일치점이 확정된 트리</caption><tbody><tr><td>반복횟수</td><td>확정된 일치점</td><td>단일 트리</td></tr><tr><td>1</td><td>t</td><td>(t 0 0 0)</td></tr><tr><td>2</td><td>w</td><td>(t w 0 0)</td></tr><tr><td>3</td><td>x,z</td><td>(t w x 0) (t w z 0)</td></tr><tr><td>4</td><td>z</td><td>(t w x z) (t w z 0)</td></tr><tr><td colspan=2>확정된 단일 트리 (S_T)</td><td>(t w x z)</td></tr></tbody></table><p>따라서 최종적으로 폐색영역과 정합되지 않은 영역 (unmatched region)을 제외한 영역의 좌-우 영상간의 시차는 식 (3)에 의해 검출될 수 있다.</p><p>\( d_{(j, i)}=I_{R}[j][i]-S_{-} T[j][i] \)<caption>(3)</caption></p><p>그림 4는 평행식 카매라에 대한 영상 기하학을 나타낸 것이다. 일반적으로 본 논문에서 사용한 평행식 카메라는 카메라 교정(calibration) 과정과 깊이(depth) 정보의 결정 과정을 단순화 하기위해 양쪽 카메라의 수평 주사선이 기준선과 평행한 카메라를 의미한다.</p><p>그림 4에서, 3차원 공간상의 물체점 \( P=\left(X_{p}, Y_{p}, Z_{p}\right) \)가 스테레오 카메라의 좌, 우측 영상에 투영된 영상점을 각각 \( P_{l}=\left(x_{l}, y_{l}\right), P_{r}=\left(x_{r}, y_{r}\right) \) 라고 하고, 영상 평면 내의 대응하는 점 \( P_{l} \) 과 \( P_{r} \) 사이의 시차를 \( d_{p}=x_{l}-x_{r} \) 이라 정의하면, \( d_{p} \) 는 식 (4)와 같이 3 차원 공간상의 물체점 \( P \) 의 깊이 정보인 \( Z_{p} \) 에 반비례함을 알 수 있으며, 깊이정보 \( Z_{p} \) 는 스테레오 영상으로부터 시차가 결정됨에 따라 식 (5)를 통해 쉽게 산출될 수 있다.</p><p>\( d_{p}=x_{l}-x_{r}=\frac{2 b f}{Z_{p}} \)<caption>(4)</caption></p><p>\( Z_{p}=\frac{2 b f}{d_{p}}=\frac{2 b f}{x_{l}-x_{r}} \)<caption>(5)</caption></p><p>즉, 그림 5(a) 와 같이 검출된 깊이 지도의 각각의 열에 존재하는 최소값을 그림 5 (b)와 같이 그 열의 대표값으로 검출한 뒤, 이에 대응하는 X좌표로의 사상 (mapping)올 통해 AGV 시스템 전방에 존재하는 물체 둘과의 상대위치 관계를 분석하기 위한 2 차원 공간좌표 \( (X, Z) \) 를 구성하게 된다.</p><p>또한, 3차원 공간상의 물체점 \( P \) 의 좌포, \( X_{p} \) 와 \( Y_{p} \) 는 \( x_{l}, y_{l} \) 과 거리 \( Z_{p} \) 로부터 식 (6)과 (7)로 나타낼 수 있으며, 이는 AGV 시스템의 전방 시야에 존재하는 보행자는 물론 장애물의 실제 3 차원적 위치 좌표를 검출하는데 이용된다.</p><p>\( X_{p}=\frac{Z_{p}}{f} x_{l}-b \)<caption>(6)</caption></p><p>\( Y_{p}=\frac{Z_{p}}{f} y_{l} \)<caption>(7)</caption></p>	본 연구에서 식 \( X_{p}=\frac{Z_{p}}{f} x_{l}-b \)<caption>(6)</caption>와 \( Y_{p}=\frac{Z_{p}}{f} y_{l} \)<caption>(7)</caption>를 가지는 것을 어떻게 이용될까?	AGV 시스템의 전방 시야에 존재하는 보행자는 물론 장애물의 실제 3 차원적 위치 좌표를 검출하는데 이용된다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "32df9b3c-2cae-4e90-849c-1bc509d9fb6d", "field": "인공물", "question_id": "0304b65c-18d3-4e4d-a76d-c3c7401334ec" }	<h1>II. 제안된 지능형 시각 시스템</h1><p>일반적으로 AGV(Automatic Guided Vehicle) 시스템에서 경로설정 및 주행을 제어하기 위해서는 전방 시야에 존재하는 적재되어있는 물류들이나 장애물의 위치를 검출하고 판독하여 충돌 없이 장애물을 피해서 이동해야 하다. 특히 보행자나 이동물체가 나타났을 경우에는 경보음을 내는 등 시스템이 목적지까지 안전한 주행이 될 수 있는 경로롤 찾아내야 한다. 지능형 카메라 시각 시스템을 AGV (Automatic Guided Vehicle) 시스템에 응용하기 위해서는 복잡한 추변 환경을 인식하거나 물체를 완전하게 재구성하기 보다는 이동하는 목적에 적합한 물체의 3차원 위치나 크기 및 방향 등과 같은 간단한 3차원 정보를 빠른 방법으로 알아내는 것이 필요하다.</p><p>그림 1은 본 논문에서 제안한 AGV 시스템의 경로 검출을 위한 스테레오 카메라 기반의 2 차원 경로좌표 검출의 흐름도를 나타낸 것이다.</p><p>첫 번째 단계에서는 AGV 시스템에 장착된 평행식 스테레오 카메라로 획득한 좌, 우 영상에서 폐색영역 (occlusion region)을 검출한다. 검출된 폐색영역을 제외한 좌, 우 후보 영역에서 스테레오 영상 정합을 위한 일치점을 트리(tree) 구조 및 SAD 비용함수롤 이용하여 시차지도(disparity map)를 작성하게 된다.</p><p>두 번째 단계에서는 검출된 시차지도와 카메라 좌표계간의 기하학적 관계를 이용하여 3 차원적인 깊이정보와 실제좌표를 산출한다. 산출된 깊이 정보에 대하여 임계값을 할당하여 물체 영역만을 분리함으로써 각 물체 영역의 전체 폭(x-좌표) 을 산출한다. 동시에 스테레오 카메라 시스템과 물체간의 거리(z-좌표)를 의미하는 깊이지도(depth map)의 각 열(column) 마다 최소값을 검출하여 2 차원 경로좌표를 구성하고, 이를 이용하여 AGV 시스템 전방에 존재하는 모든 물체들과의 상대적 위치관계를 분석함으로써 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 주행 경로를 설정하게 된다.</p><p>AGV 시스템에 의해 x축 상으로 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상은 식 (1)과 같이 SAD(Sum of Absolute Difference)를 변형한 비용 함수를 이용하여 블록간의 정합을 수행하여 시차지도를 검출하였다.</p><p>\( \operatorname{Min}\left[\left(\frac{1}{S_{-} H \times\left(S_{-} W-n\right)} \sum_{j=1}^{S-W} \sum_{i=0}^{S-H} \mid I_{R}[j][i]-I_{i}[j][i+n]\right)_{n=0}^{N}\right] \)<caption>(1)</caption></p><p>\( \left(\right. \) If,\( \left.i+n<S_{-} W\right) \)</p><p>식 (1)에서 \( i \) 와 \( j \) 는 각각 주어진 영상의 행(column)과 열(row)의 픽 셀 위치를 나타내고, \( n \) 은 좌, 우 영상간의 차이값을 나타낸 것이다. 또한, \( S_{H} \) 와 \( S_{W} \) 는 각각 주어진 영상의 열과 행의 크기를 나타낸다.</p>	획득한 좌, 우 영상에서 폐색영역을 검출하는 장비는 뭐야 ?	평행식 스테레오 카메라
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "36077682-3d82-4ca4-8903-b2dd489d10e4", "field": "인공물", "question_id": "017b36c5-db4d-4466-81d1-200f8ee12813" }	<h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>기존 수동 스위치를 사용한 switched-line 형태의 위상변화기에서 발생하는 삽입 손실을 개선하기 위해 수동 스위치 대신 양방향 증폭기를 사용하여 양방향 능동 위상변화기를 설계하였다. 양방향 증폭기는 순방향, 역방향으로 동작, 조절, 전환이 가능해야하며, 그 특성들이 같아야 적용이 용이하기 때문에 대칭성과 회로의 효율을 고려하였을 때 적합한 구조인 CG 구조로 설계를 하였으며, 입력단과 출력단의 매칭 회로는 트랜지스터의 게이트를 중심으로 대칭으로 설계하였다. 또한, 회로 면적 축소와 간단한 회로 구성을 위해 저항으로 구성된 통합 바이어스 회로를 사용하여 바이어스 회로와 바이어스 전압의 개수를 줄였다.<p>그림 6(a)와 (b)는 각각 90도와 180도 \( 1 \mathrm{-bit} \) 양방향 능동 위상변화기 레이아웃으로 각각의 칩 사이즈는 \( 600 \mathrm{um} \times 570 \mathrm{um}, 730 \mathrm{um} \times 450 \mathrm{um} \) 이며 \( 1 \mathrm{-bit} \)당 DC 전력 소모량은 약 \( 6 \mathrm{~mW} \) 이다. 양방향 능동 위상변화기는 \( 1 \mathrm{-bit} \)당 삽입 손실이 평균 \( -3 \mathrm{~dB} \) 로서 switched-line 형태의 위상변화기에서 발생하는 평균 \( -5.5 \mathrm{~dB} \)의 삽입 손실에 비해 개선되었다는 것을 확인할 수 있다. \( 4 \mathrm{-bit} \) 위상변화기를 기준으로 하였을 경우 약 \( 10 \mathrm{~dB} \) 정도의 손실이 줄었음을 확인할 수 있으며, 빔-포밍 시스템 측면에서도 손실이 최소화하는데 기여할 수 있다.</p><p>하지만 Cutoff Frequency(Ft)가 약 \( 115 \mathrm{GHz} \) 이며, Maximum Oscillation Frequency(Fmax)가 약 \( 80 \mathrm{GHz} \)인 \( 130 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정을 이용하여 \( 60 \mathrm{GHz} \) 에서 양방향 증폭기를 설계하였지만, 이득 측면에서 좋은 특성을 얻진 못했다. 그러나 \( 90 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정은 Ft가 \( 150 \mathrm{GHz} \) 이고, Fmax가 \( 200 \mathrm{GHz} \) 이며, \( 65 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정은 Ft가 \( 250 \mathrm{GHz} \) 이고, Fmax가 \( 220 \mathrm{GHz} \)인 것처럼 CMOS 공정의 성능이 좋아질수록 고주파에서의 설계가 가능하고 수월해지며, 추후에 \( 130 \mathrm{nm}\) CMOS공정 이외의 \( 90 \mathrm{~nm}, 65 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정을 이용하여 양방향 능동 위상변화기를 설계한다면 별도의 증폭기 없이 이득을 갖는 양방향 위상변화기 설계가 가능할 정도로 개선이 가능할 것이다.</p>	회로나 시스템에서 전력이 들어오는 단자와 전기를 내보내는 부분의 매칭 회로는 어떻게 만들어졌나요?	트랜지스터의 게이트를 중심으로 대칭으로 설계
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "41453be3-0423-4545-9881-99b6cf3de5ab", "field": "인공물", "question_id": "2798f7b6-6b5b-493e-bb9c-191c8a77fa5f" }	<p>표 4는 제안하는 두 가지 방식의 딕셔너리의 크기와 딕셔너리의 성능을 나타내는 표이다. 이는 무작위 패턴에 대한 예상 고장 응답을 저장하는 경우와 저장하지 않는 경우로 나누어 실험한 결과이며 각각의 딕셔너리의 크기와 딕셔너리를 사용하였을 때의 고장 후보의 평균 개수를 나타내었다. 이때, 고장 후보의 평균 개수는 각 회로별로 100개의 고장을 임의로 뽑아 이에 대하여 고장 딕셔너리를 사용할 때의 결과를 나타낸 것이다. 실제 테스트를 통해 실험을 수행하기 위해서는 회로에 임의의 고장을 삽입하여 테스트 패턴을 가하고 나타나는 결과를 이용해야 하지만, 실험에서는 고장 리스트 중 100개의 고장을 임의로 선택하고 각각에 대하여 고장 시뮬레이션을 수행한 결과인 모든 패턴에 대한 고장 응답을 저장하여 테스트 결과 대신 사용하였다. 딕셔너리를 이용한 1차 고장 진단 과정에서는 먼저 테스트 응답과 고장이 없을 때의 시뮬레이션 결과를 비교하여 가장 처음으로 고장이 검출 된 패턴을 알아내고 이 패턴을 저장하고 있는 고장을 딕셔너리를 통해 가려내어 1차적인 고장 후보를 생성하게 된다. 고장 응답이 저장되어 있는 딕셔너리의 경우, 가장 처음 고장이 검출 된 패턴을 알아내어 이 패턴이 무작위 패턴에 해당되면 이 패턴을 저장하고 있는 고장을 가려내고, 이 중에서 예상 고장 응답까지 모두 일치하는 고장만을 고장 후보로 결정하게 된다. ISCAS 89 벤치 회로들 중 가장 큰 회로에 속하는 s35932나 s38584 등의 실험 결과, 예상 고장 응답을 저장한 경우, 각각 2메가비트와 0.7메가비트 정도의 크기를 가지며, 고장 응답을 저장하지 않은 경우에는 각각 0.3메가비트와 0.1메가비트의 작은 크기의 딕셔너리가 생성되었다. 완전 딕셔너리의 크기와 비교해 볼 때, 고장 응답을 저장하지 않은 경우 완전 딕셔너리에 대해 각각 \( 0.005 \% \) 와 \( 0.001 \% \) 의 매우 작은 딕셔너리를 통해 전체 고장의 \( 6 \% \)와 \( 1 \% \)대의 개수로 고장 후보를 줄일 수 있는 성능을 가지는 딕셔너리를 생성할 수 있었다. 따라서 기존의 딕셔너리가 큰 회로에서 사용할 수 없었기 때문에 고장 시뮬레이션 시간을 줄일 수가 없었던 반면, 제안하는 고장 딕셔너리는 매우 큰 회로에서도 적용 가능하여 1000만 게이트급 이상의 회로에서도 사용 가능하다. 고장 구분 능력이라 할 수 있는 고장 후보 수의 경우도 딕셔너리를 사용하지 않을 경우와 비교하여 \( 1 \% \)에서 \( 9 \% \) 정도의 수준으로 줄일 수 있게 된다. 또한 제안된 딕셔너리는 딕셔너리 사용 후에 고장 후보에 대한 고장 시뮬레이션을 전제로 하고 있기 때문에 고장 시뮬레이션을 수행하여 2차적으로 고장 진단을 수행하면, 모든 패턴과 모든 고장에 대해 시뮬레이션을 수행해준 결과, 즉 완전 딕셔너리를 사용했을 때의 성능과 같은 결과를 얻을 수 있게 된다. 또한 각각의 고장 후보와 패턴에 대해 한번씩의 고장 시뮬레이션만 수행하면 되므로 effect-cause 방식을 이용하여 고장 진단을 수행하는 데 비해 고장 진단 수행 시간이 적게 걸리는 장점을 가지고 있다. 제안하는 진단 방식을 이용하면, 완전 딕셔너리를 사용했을 때와 비교하여 38584와 같은 큰 회로에 대해서도 \( 0.001 \% \) 정도의 메모리만을 사용하고, 고장 시뮬레이션을 추가로 수행하여 완전 딕셔너리를 사용할 것과 같은 고장 진단 성능을 얻어낼 수 있으며, 고장 시뮬레이션의 수행 시간도 딕셔너리를 사용하지 않았을 때보다 \( 1.42 \% \) 정도의 시간으로 빠르게 수행할 수 있다.</p><table border><caption>표 4. 새로운 딕셔너리의 크기와 성능</caption><tbody><tr><td rowspan=2>회로</td><td colspan=2>고장 응답 저장</td><td colspan=2>고장 응답 저장 안함</td></tr><tr><td>크기(비트)</td><td>고장 후보(개)</td><td>크기(비트)</td><td>고장 후보 수(개)</td></tr><tr><td>s298</td><td>4,280</td><td>6.94</td><td>2,120</td><td>21.26</td></tr><tr><td>s349</td><td>7,151</td><td>5.89</td><td>2,289</td><td>29.29</td></tr><tr><td>s382</td><td>3,532</td><td>22.53</td><td>3,256</td><td>22.84</td></tr><tr><td>s1238</td><td>19,751</td><td>9.34</td><td>11,547</td><td>13.60</td></tr><tr><td>ss378</td><td>180,224</td><td>32.48</td><td>31,460</td><td>102.53</td></tr><tr><td>s13207</td><td>25,046</td><td>51.12</td><td>4,960</td><td>56.24</td></tr><tr><td>s35932</td><td>1,947,732</td><td>2249.17</td><td>313,812</td><td>2249.21</td></tr><tr><td>s38584</td><td>697,372</td><td>94.64</td><td>101,340</td><td>1220.09</td></tr></tbody></table><p>무작위 패턴에 대한 예상 고장 응답을 저장한 고장 딕셔너리의 경우, s298이나 s349와 같은 작은 회로에 대해서는 예상 고장 응답을 저장하지 않았을 때보다 많은 성능 향상을 보이지만 큰 회로에 대해서는 메모리의 소비의 중가량에 비해 성능 향상 두드러지지 않으므로 회로의 출력 핀의 개수가 많거나 회로의 크기가 큰 경우에는 고장 출력 값을 저장하지 않고 테스트 패턴의 번호만을 기록한 딕셔너리를 사용하는 것이 좋다.</p>	딕셔너리에 고장 응답이 저장되어 있을 경우 고정 후보 결정 과정이 어떻게 되나요?	가장 처음 고장이 검출 된 패턴을 알아내어 이 패턴이 무작위 패턴에 해당되면 이 패턴을 저장하고 있는 고장을 가려내고, 이 중에서 예상 고장 응답까지 모두 일치하는 고장만을 고장 후보로 결정
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "af37e628-a457-48e8-8d33-638c03c87ce6", "field": "인공물", "question_id": "d43fb2a4-a13d-499d-8f2f-1a84df4ad60d" }	<h1>Ⅳ. 실험 결과</h1><p>제안된 딕셔너리와 고장 진단에 대한 실험은 Hope 고장 시뮬레이터를 기반으로 수행되었다. Hope는 병렬 고장 단일 패턴 고장 시뮬레이터(parallel fault single pattern simulator)로 하나의 테스트 패턴에 대해 여러 고장들을 병렬적으로 시뮬레이션 할 수 있는 고장 시뮬레이터이다. 테스트와 고장 진단을 실험하기 위한 테스트 패턴은 HITEC 테스트 패턴 생성기를 사용하였으며 대상 회로는 ISCAS 89회로에 대해 실험을 수행하였다.</p><table border><caption>표 2. ISCAS 89 벤치 회로에 대한 테스트 정보</caption><tbody><tr><td>회로</td><td>테스트 패턴 수(개)</td><td>고장 리스트 수(개)</td><td>고장 검출율 (\( \% \))</td></tr><tr><td>s298</td><td>220</td><td>265</td><td>86.039</td></tr><tr><td>s349</td><td>102</td><td>327</td><td>93.429</td></tr><tr><td>s382</td><td>1359</td><td>296</td><td>74.185</td></tr><tr><td>s1238</td><td>472</td><td>1283</td><td>94.686</td></tr><tr><td>ss378</td><td>894</td><td>3146</td><td>68.347</td></tr><tr><td>s13207</td><td>135</td><td>620</td><td>6.317</td></tr><tr><td>s35932</td><td>300</td><td>34868</td><td>89.190</td></tr><tr><td>s38584</td><td>2998</td><td>8445</td><td>23.263</td></tr></tbody></table><p>표 2 는 시뮬레이션 수행 시 가해지는 테스트 패턴의 수와 이 테스트 패턴으로 검출되는 고장 리스트의 개수, 그리고 이에 대한 고장 검출율을 나타낸 것이며 좀 더 정확한 실험을 위해 실험 대상은 고장 검출율이 높은 회로를 대상으로 하였다.</p><p>표 3은 각각의 회로에 대한 완전 딕셔너리의 크기와 pass/fail 딕셔너리의 크기 및 성능을 나타내는 것이다. 딕셔너리를 사용하지 않고 시뮬레이션을 수행할 경우, 각각의 회로가 가지는 고장의 개수만큼 고장 시뮬레이션을 수행해야 하므로 딕셔너리가 없을 경우의 고장 후보의 수는 고장 리스트의 수와 동일하다. pass/fail 딕셔너리를 사용했을 경우, 고장 후보의 수는 대부분 \( 1 \% \) 정도로 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 순차 회로에서 pass/fail 딕셔너리의 효과가 좋은 이유는 테스트 패턴의 수가 많기 때문에 이에 대한 정보를 모두 저장하였으므로 고장 진단에 사용할 수 있는 정보가 많아지기 때문이다. 그러나 딕셔너리의 성능이 좋아지는 대신 딕셔너리의 크기가 매우 커지게 된다. s35932 회로의 경우 게이트의 수와 플립플롭을 합한 수가 2만 개 안팎임에도 각각 10메가비트, 25메가비트 정도의 크기를 가지고 있다. s35932회로의 경우 회로의 s382나 s1238, s5378 등 크기가 횔씬 작은 회로의 테스트 패턴보다 적은 수인 300개의 매우 적은 테스트 패턴으로 테스트가 수행되었으며 s38584는 검출 가능한 고장 리스트의 수가 적었던 점을 생각할 때 보통의 경우, 비슷한 크기의 pass/fail 딕셔너리의 크기는 더 커질 것이며 회로의 크기가 10만 게이트 이상이 되면 기가비트 단위의 크기를 가지게 될 것으로 예상된다. 따라서 100만 게이트 급 이상의 큰 회로에 대해서는 사용이 힘들게 된다.</p><table border><caption>Title</caption><tbody><tr><td rowspan=2>회로</td><td rowspan=2>고장 수(개)</td><td rowspan=2>완전 딕셔너리 크기(비트)</td><td colspan=2>pass/fail 딕셔너리</td></tr><tr><td>크기(비트)</td><td>고장 후보 수(개)</td></tr><tr><td>s298</td><td>265</td><td>607,380</td><td>50,615</td><td>3.49</td></tr><tr><td>s349</td><td>327</td><td>733,788</td><td>33,354</td><td>3.34</td></tr><tr><td>s382</td><td>296</td><td>4,827,168</td><td>402,264</td><td>13.88</td></tr><tr><td>s1238</td><td>1283</td><td>16,956,128</td><td>605,576</td><td>1.28</td></tr><tr><td>ss378</td><td>3146</td><td>275,627,352</td><td>2,812,524</td><td>3.05</td></tr><tr><td>s13207</td><td>620</td><td>10,127,700</td><td>83,700</td><td>18.961</td></tr><tr><td>s35932</td><td>34868</td><td>6,694,656,000</td><td>10,460,480</td><td>431.98</td></tr><tr><td>s38584</td><td>8445</td><td>7,038,434,580</td><td>25,318,110</td><td>9.90</td></tr></tbody></table>	표 3에서 고장 후보 수가 5보다 크고 10보다는 작은 회로는 어떻게 되나요?	s38584
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "c8fa7c6e-152a-41ca-8614-463288a8726f", "field": "인공물", "question_id": "708243c9-bb3e-4959-8aa2-5a68e19c5a13" }	<h1>2. 전자총 및 전원장치</h1> <p>전자총은 내부 구조에 따라 축선 (axial) 방식과 횡단 (transverse) 방식의 두 종류로 구분된다. 횡단 방식은 일반적으로 증발 도가니 (crucible)와 전자빔 궤적유도용 영구자석을 포함한 전체 증발장치를 한 몸체로 구성할 수 있기 때문에 비용이 싸고, 진공용기 내부의 공간을 활용하는데 유리한 점이 있다. 이 방식의 전자총은 상용으로 구입해 사용할 수 있으나 전자빔의 출력이 작고, 도가니에 시료를 적재할 수 있는 용량이 작기 때문에 대량의 금속을 증발하는 용도로 사용하는 데에는 한계가 있다. 반면에 축선 방식의 전자총은 전자총과 증발 도가니를 별개로 설치하여 운용할 수 있기 때문에 전자빔의 조건(출력밀도, 전자빔 주사길이 등)을 각가 최적화시킬 수 있다는 장점이 있다.</p> <p>그림 1 에 전자총의 구조 및 전원장치에 필요한 제원을 간단하게 나타내었다. 필라멘트에서 발생된 전자들은 \( 2 \mathrm{kV} \) 의 전압으로 가속되어 판 모양의 음극 (block cathode)을 가열시킨다. 음극에서 발생된 전자들은 \( 15-35 \mathrm{kV} \) 전압 범위에서 양극방향으로 가속되어 금속표면을 가열시키고, 그 결과로 금속증기를 발생시킨다. 전자빔의 직경을 조절하기 위한 초점코일과 전자빔 진행방향에 수직인 평면상에서 전자빔 위치를 조종하는 편향코인이 한 몸체에 설치되어 있다.</p> <p>전자총의 필라멘트는 직경이 \( 0.3 \mathrm{~mm} \) 이고, 텅스텐(\(\mathrm{W}\))과 레늄(\(\mathrm{Re}\))이 각각 \( 80 \%, 20 \% \)의 비율로 섞인 전선으로 만들었다. 필라멘트는 두 가닥으로 꼬인 상태로 직경이 \( 11 \mathrm{~mm} \)인 원주 (circumference) 모양으로 성형되었다. 필라멘트와 음극 사이의 간격은 \( 2.5 \mathrm{~mm} \)이다. 정상적인 동작조건에서 필라멘트에는 약 18\( \mathrm{A} \) 의 전류가 흐른다.</p> <p>원판 모양의 음극은 순수한 텅스텐으로 제작되었고, 직경이 \( 12 \mathrm{~mm} \), 길이가 \( 4 \mathrm{~mm} \) 이다. 필라멘트를 향한 면은 평평한긴, 전자가 방출되는 면은 오목한 곡면 (concave surface)이다. 원통 모양의 양극은 순수한 몰리브덴 (\(\mathrm{Mo}\)) 금속으로 제작되었다. 전자빔의 전류밀도를 높이기 위해서는 음극 정면에서 전기장의 세기가 커야 하므로, 음극과 양극 사이의 간격을 짧게 만드는 것이 유리하다. \(20-35 \mathrm{kV} \)의 가속전압을 사용할 때 음극 양극의 간격을 \( 10 \mathrm{~mm} \) 정도로 유지하여 고전압에 의한 방전을 피할 수 있었다. 표 2 에 전자총 장치의 주요 제원을 정리하였다.</p> <p>음극의 평균수명은 주로 가열로 인한 음극 표면의 증발 (evaporation)과 전자빔의 진행방향에 대해 반대방향으로 가속되는 금속이온이 음극표면을 때려 물리적인 손상을 주는 정도에 따라 좌우된다. 텅스텐 금속의 경우, \( 10 \mathrm{~A} / \mathrm{cm}^{2} \) 의 전류밀도 조건에서 표면증발이 시간당 \( 10^{-3} \mathrm{~mm} \)이므로 증발에 의한 음극수명의 단축은 심각하지 않다. 이온에 의한 음극의 물리적인 손상은 전사빔의 궤적을 곡선으로 구부려 주는 방법과 음극의 중심 부분에 구멍을 뚫어주는 방법으로 피할 수 있다. 음극표면의 속상은 전자빔 전류밀도의 감소 외에도 전자빔의 공간적인 모양에 영향을 준다. 따라서 평균순명의 \( 70 \% \) 에 해당되는 시간을 사용한 후, 음극과 필라멘트를 쉽게 교환할 수 있도로 필라멘트와 음극을 한 몸체로 제작하였다. 제작된 음극의 평균수명은 100 시간이다.</p> <table border><caption>표 2. 전자총 부품의 재질 및 제원.</caption> <tbody><tr><td>구성부품</td><td>재질 및 제원</td></tr><tr><td>필라멘트</td><td>W(\(80\%\)), Re(\(20\%\))</td></tr><tr><td>음극</td><td>WC(\(100\%\)), 직경 \(12\mathrm{~mm} \), 두께 \(4\mathrm{~mm} \), 전자방출 곡면각도 \(150^{\circ}\)</td></tr><tr><td>양극</td><td>Mo(\(100\%\)), 내경 \(10\mathrm{~mm} \), 외경 \(30\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>필라멘트전류(전압)</td><td>\(17-26\mathrm{A}\)(\(3-7\mathrm{V}\))</td></tr><tr><td>유극전압(전류)</td><td>\(0.8-2\mathrm{kV}\)(최대 \(1 \mathrm{A}\))</td></tr><tr><td>가속전압(전류)</td><td>\(15-35\mathrm{kV}\)(최대 \(2 \mathrm{A}\))</td></tr><tr><td>전자빔 평균출력</td><td>\(50\mathrm{kW}\)</td></tr><tr><td>전자빔 직경</td><td>\(6\mathrm{~mm} \)</td></tr></td><td>가속전압 ripple</td><td>\(2 \%\) 이하</td><tr><td>진공도</td><td>\( 2\times10^{-4}\)Torr 이하</td><tr><td>음극 평균수명</td><td>100 시간</td></tr></tbody></table>	표에서 전자총 유극전류은 최대 얼마까지 올릴 수 있어?	\(1 \mathrm{A}\)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "55bcc5cc-c27a-4994-884b-1feb012ed024", "field": "인공물", "question_id": "6784bc1f-ecea-4754-90ac-0a2f364b5d1c" }	<h1>1. 서 론</h1> <p>전자빔을 이용하여 금속을 증발 (evaporation), 용접 (welding), 가공 (machining)하는 기술은 여러 산업분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 원자력 산업 분야에서는 원자로용 핵연료봉 제조에 전자빔 용접기술이 사용되고 있다. 전자빔 증발기술은 현재는 활용되고 있지 않지만 그 활용 가능성은 매우 높다고 판단된다. 핵연료의 피복관 재료로 사용되는 \( \mathrm{Zr} \), 핵연료 가연성 독물질 (burnable poison) 재료로 사용되고 있는 \( \mathrm{Gd} \) 등의 고융점 금속을 전자빔 용융 또는 증발을 통해 정제할 경우 재질의 순도를 높일 수 있기 때문이다.</p> <p>이 논문에서는 고융점 금속 증발용 전자총 시스템을 제작하고, 그 동작 특성을 조사한 결과를 보고 한다. 상용으로 구입할 수 있는 전자총은 전자빔 가속전압 (acceleration voltage)이 대개 \( 10 \mathrm{kV} \) 또는 \( 15 \mathrm{kV} \) 로 고정되어 있는데 비해 우리가 제작한 전자총 시스뎁은 가속전압을 \( 15-35 \mathrm{kV} \) 범위에서 변화시킬 수 있고, 최대전류도 \(2 \mathrm{~A} \)까지 흘릴 수 있기 때문에 \( \mathrm{Zr}, \mathrm{Gd} \) 등의 고융점 금속을 증발시키는데 적합하다. 표 1 에 \( \mathrm{Zr}\), \(\mathrm{Gd}\) 금속의 열물리적 특성을 정리하였다. 표에서 보인 것과 같이 녹는 온도가 \(1500 \mathrm{~K} \) 이상인 금속을 증발시킬 경우에는 저항가열 (resistive heating) 방법보다는 전자빔을 사용한 직접적인 가열 방법을 사용하는 것이 효율적이다.</p> <p>제작된 전자총 시스템의 구조, 재질 및 전자빔 궤적제어, 전자빔의 동작 특성에 관해 설명하고, 제작된 전자총을 사용하여 \( \mathrm{Zr}\), \(\mathrm{Gd} \) 두 금속을 증발시킨 결과에 대해 논의한다.</p> <table border><caption>표 1. \(\mathrm{Zr}\), \(\mathrm{Gd}\) 금속의 열물리적 특성.</caption> <tbody><tr><td>성질</td><td>\(\mathrm{Zr}\)</td><td>\(\mathrm{Gd}\)</td></tr><tr><td>Melting Temperature</td><td>\(2125\mathrm{~K}\)</td><td>\(1586\mathrm{~K}\)</td></tr><tr><td>Boiling Temperature</td><td>\(4650\mathrm{~K}\)</td><td>\(3539\mathrm{~K}\)</td></tr><tr><td>Density</td><td>\( 6506 \mathrm{~kg} / \mathrm{m}^{3} \)</td><td>\( 7900 \mathrm{~kg} / \mathrm{m}^{3} \)</td></tr><tr><td>Thermal Conductivity</td><td>\( 22.7 \mathrm{~W} \mathrm{~m}^{-1} \mathrm{~K}^{-1} \)</td><td>\( 10.6 \mathrm{~W} \mathrm{~m}^{-1} \mathrm{~K}^{-1} \)</td></tr><tr><td>VaporPressue (\(3000 \mathrm{K}\))</td><td>0.2 Torr</td><td>96.3 Torr</td></tr><tr><td>Thermal Expansion Coefficient</td><td>\( 5.78 \times 10^{-6} \mathrm{~K}^{-1} \)</td><td>\( 8.6 \times 10^{-6} \mathrm{~K}^{-1} \)</td></tr></tbody></table>	표 1에서 \(\mathrm{Zr}\) 금속의 열물리적 특성중 열전도율은 뭐야?	\( 22.7 \mathrm{~W} \mathrm{~m}^{-1} \mathrm{~K}^{-1} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "f621ea68-21bd-4ea3-8c80-e791ac0ca71e", "field": "인공물", "question_id": "d07a3a5c-35d4-4bae-8a09-20032d5f6e5a" }	<h1>3. 전자빔 궤적제어장치</h1> <p>전자빔의 궤적제어장치는 음극에서 발생되어 양극으로 가속되는 전자빔의 초점을 조절함과 동시에 전자빔의 궤적을 진공용기 내부의 시료표면으로 유도하기 위해 사용된다. 전자빔의 직경이 작을수록 높은 출력밀도를 사용할 수 있으므로 증발률 (evaporation rate)을 증가시킬 수 있다. 그러나 증발률은 증발시키고자하는 시료의 물리적, 화학적 성질 및 증발용 도가니의 모양 및 냉각용량에 따라 크게 달라지는 양이므로 시료에 입사되는 전자빔의 출력밀도를 무한정 높인 조건에서 전자빔을 사용할 수는 없다. 예를 들어 조그만 도가니에 담긴 시료에 과다한 출력 밀도의 전사빔을 사용한 경우, 시료가 증발되기 이전에 도가니 밖으로 흘러 넘치거나 (splashing), 불꽃 형태의 덩어리로 튀어 오르는 현상 (spattering)이 발생한다. 따라서 도가니에 담긴 시료의 표면까지 전사빔의 궤적을 유도하는 과정에서 전자빔의 공간적인 모양(전자빔 직경 및 주사길이)을 제어하여 출력밀도를 최적조건으로 유지하는 것이 필수적이다.</p> <p>전자빔의 궤적을 제어하기 위한 장치는 초점코일, 편향코일, 주사코일, Helmholtz 코일의 네 가지로 구성되어 있다. Helmholtz 코일을 제외한 나머지 코일들은 그림 1 의 전자총 구조에서 나타낸 것과 같이 한 몸체에 설치되어 있다.</p> <p>표 3에 각 코일의 주요 제원을 정리하였다. 초점 코일은 내경이 \( 80 \mathrm{~mm} \), 외경이 \( 160 \mathrm{~mm} \) 이고, 두께 \( 5 \mathrm{~mm} \)의 철로 만든 틀 (iron case)에 내장되어 있다. 이 틀은 자기장의 공간분포를 보다 균일하게 만들고, 원하는 위치에 코일을 고정시키는 역할을 한다. 초점 코일용 전원은 \(0-1.0 \mathrm{A}\)의 법위에서 전류를 변화시킬 수 있다. 전자빔의 초점이 잘 맞았은 경우에 직경은 약 \( 6 \mathrm{~mm} \) 이다.</p> <p>폭이 \( 30 \mathrm{~mm} \), 길이 \( 100 \mathrm{~mm} \)인 얇은 철판에 전선을 감아 정사각형 구조의 편향코일을 만들었다. 상하, 좌우의 코일이 각각 한 쌍으로 동작하며 각 쌍의 코일에는 같은 방향으로 전류가 흐른다. 같은 방향으로 흐르는 전류가 만드는 자기장 속을 통과하는 전자빔은 자기장의 크기에 따라 진행방향이 바뀌므로 각 쌍의 코일에 흐르는 전류의 방향과 크기를 변화시킴으로써 전자빔의 진행방향에 수직인 평면상에서 전자빔의 위치를 제어할 수 있다. 편향코일용 전원은 \( \pm 0.35 \mathrm{~A} \)의 전류를 공급할 수 있으며 전자빔이 진행하는 축을 기준으로 편향이 가능한 각도는 최대 \( 17^{\circ} \) 이다.</p> <p>편향코일의 안쪽에는 두 쌍의 주사코일을 설치하였다. 주사코일의 모양은 타원형으로 장축의 길이가 편향코일의 길이와 같은 \( 100 \mathrm{~mm} \) 이다. 편향코일과 마찬가지로 상하, 좌우의 각 쌍이 2차원 평면에서 원하는 방향으로 전자빔을 주사시킬 수 있게 해 준다. 주사코일용 전원은 \( 0-6.0 \mathrm{~A} \) 의 전류를 공급 할 수 있고 주사 주파수는 \( 10 \mathrm{kHz} \) 이다.</p> <table border><caption>표 3. 전자빔 궤적제어장치 주요 제원.</caption> <tbody><tr><td>분류</td><td>주요 제원</td></tr><tr><td>초점코일 저항</td><td>\( 20 \Omega \)</td></tr><tr><td>초점코일 외형</td><td>내경 \( 80 \mathrm{~mm} \), 외경 \( 160 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>초점코일 전류</td><td>\( 0-1.0 \mathrm{~A} \)</td></tr><tr><td>편향코일 저항</td><td>\( 45 \Omega \)</td></tr><tr><td>편향코일 외형</td><td>길이 \( 100 \mathrm{~mm} \), 넓이 \( 30 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>편향코일 전류</td><td>\( \pm 0.35 \mathrm{~A} \)</td></tr><tr><td>주사코일 저항</td><td>\( 0.6 \Omega \)</td></tr><tr><td>주사코일 외형</td><td>타원장축 외경 \(100\mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>주사코일 전류</td><td>\( 0-6.0 \mathrm{~A} \)</td></tr><tr><td>주사 주파수</td><td>\(10 \mathrm{kHz}\)</td></tr><tr><td>편향각도</td><td>전자빔 축선에서 \(17 ^\circ\)</td></tr></tbody></table>	표 3에서 초점코일 저항은 어떤 값을 가지니?	\( 20 \Omega \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "b7ba45fd-b188-4b17-825e-7ba6564d8414", "field": "인공물", "question_id": "566342e4-ebba-4827-b955-e2f074d7ee14" }	<h1>IV. 시제품 ADC 제작 및 성능 측정</h1> <p>제안하는 12 비트 \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) ADC는 0.18um n-well \( 1 \mathrm{P} 6 \mathrm{M} \mathrm{CMOS} \) 공정으로 \( 1.8 \mathrm{~V} \) 전원 전압 사용을 위해\( 0.18 \mathrm{um} \) 최소 채널 길이를 사용하여 제작되었다. 제안하는 시제품 ADC의 칩 사진은 그림 8과 같고 굵은 선으로 표시된 부분은 온-칩 PMOS decoupling 커패시터를 나타낸다.</p> <p>시제품 ADC의 입력 및 출력 패드를 제외한 칩 면적은 \( 1.8 \mathrm{~mm}^{2} \) 이며, \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 의 샘플링 속도를 가지고 동작할 때 \( 108 \mathrm{~mW} \) 의 전력을 소모한다. 시제품 ADC의 측정 된 DNL 및 INL은 그림 9에서 보는 바와 같이 각각 최대 \( 0.69 \mathrm{LSB}, 2.12 \mathrm{LSB} \) 수준이다.</p> <p>그림 10 은 시제품 ADC에 대해서 \( 1 \mathrm{MHz} \) 입력 주파수와 \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 샘플링 속도에서 측정한 전형적인 신호 스펙트럼을 나타낸다. 디지털 출력은 \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 로 동작하는 ADC내부의 온-칩 분주기를 사용하여 \( 130 \mathrm{MHz} \) 의 클록을 1/4 다운 샘플링 하여 측정하였다.그림 11 은 제안하는 시제품 ADC의 측정된 동적 성능을 보여준다. 그림 \( 11(\mathrm{a}) \) 는 ADC의 샘플링 속도를 \( 10 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 에서 \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 까지 증가시킬 때, \( 1 \mathrm{MHz} \) 의 차동입력 주파수에서의 signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR) 및 spurious-free dynamic range</p> <p>(SFDR)를 나타낸 것이다. 샘플링 속도가 \( 120 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 까지 동작하는 동안 시제품 ADC의 측정된 SNDR 과 SFDR은 각각 \( 53 \mathrm{~dB}, 68 \mathrm{~dB} \) 이상 유지되며, 최대 동작 속도인 \( 130 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 에서는 SNDR과 SFDR이 각각 \( 51 \mathrm{~dB}, 66 \mathrm{~dB} \) 를 보인다. 그림 \( 11(\mathrm{~b}) \) 는 \( 120 \mathrm{MS} / \mathrm{s} \) 의 전형적인 동작 속도에서, 입력 주파수를 증가시킬 때의 측정 결과를 나타내며, 입력 신호가 Nyquist 주파수까지 증가할 때, 측정된 SNDR 과 SFDR은 각각 \( 46 \mathrm{~dB}, 65 \mathrm{~dB} \) 수준을 유지하는 것을 알 수 있다. 제안하는 시제품ADC의 주요 성능 측정 결과는 표 1 에 요약하였다.</p> <table border><caption>표 1. 시제품 ADC 성능 요약</caption> <tbody><tr><td>Resolution</td><td colspan=2>12bits</td></tr><tr><td>Conversion Rate</td><td>120MS/s(typical)</td><td>130MS/s(max)</td></tr><tr><td>Process</td><td colspan=2>0.18um 1P6M CMOS</td></tr><tr><td>Input Range</td><td colspan=2>\( 1.0 \mathrm{~V}_{\mathrm{p}-\mathrm{p}} \)</td></tr><tr><td>SNDR (at fin = 1MHz)</td><td>53dB</td><td>51dB</td></tr><tr><td>SFDR (at fin = 1MHz)</td><td>68dB</td><td>66dB</td></tr><tr><td>DNL</td><td colspan=2>-0.43LSB / +0.69LSB</td></tr><tr><td>INL</td><td colspan=2>-1.99LSB / +2.12LSB</td></tr><tr><td>ADC Core Power</td><td colspan=2>108mW at 1.8v</td></tr><tr><td>Active Die Area</td><td colspan=2>1.8mm: (= 1.37mm x 1.28mm)</td></tr></tbody></table>	표 1. 시제품 ADC 성능 요약에서 Conversion Rate 중, 일반적인 값은 몇인가?	120MS/s
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "a9302439-242c-472b-bb32-6cff8d4188a1", "field": "인공물", "question_id": "2fe74ed3-f38d-46c3-ac79-8cf15a8edab1" }	<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 아세트산납을 침염한 섬유의 제조</h2><p>황화수소 감지용 섬유를 제작하기 위해 Testfabrics Korea의 폴리에스터 백포 (ISO 105-F04 AATCC TM 115, 161)를 사용하였으며 DAEJUNG의 아세트산 납 (Mw: 325.29)을 섬유에 침염하였다. 먼저 아세트산 납 \( 0.299 \mathrm{~g} \) 을 \( 40.0 \mathrm{ml} \) 의 증류수에 녹여 \( 0.023 \mathrm{~mol} / \mathrm{L} \) 의 아세트산 납 용액을 제조하였다. 폴리에스터 백포는 \( 5 \times 5 \mathrm{~cm}^{2} \) 의 크기로 자른 후 아세트산 납 용액을 \(1\)\( \mathrm{ml} \) 떨어뜨려 커피링 현상이 발생하지 않도록 완전히 마를 때까지 계속 뒤집어 가며 건조 시켰다.</p><h2>2.2 제조된 황화수소 검출용 섬유의 변색 특성 분석</h2><p>아세트산 납 용액에 침염한 섬유를 황화수소에 노출 시켰을 때 일어나는 색 변화를 광학적으로 측정하기 위해 제작된 가스 챔버와 Adafurititi.의 RGB 센서(TCS34725)를 사용하여 RGB값 중 Blue 값의 변화를 측정하였다. 황화수소의 농도는 MFC 를 통해 황화수소와 공기(Air)를 혼합하여 조절하였다. 또한 섬유의 변색 전, 후 가시광선 영역에서의 스펙트럼 변화를 Ocean Insight의 스펙트로미터(flame) 시스템을 통해 분석하였다.</p><h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 제조된 황화수소 검출용 섬유의 표면 및 성분 분석</h2><p>Fig. 1은 황화수소 감지를 위해 아세트산 납이 침염된 폴리에스터 섬유 한 가닥의 표면을 FESEM 으로 촬영한 사진과 EDS 스펙트럼 분석 결과이다. Fig. 1(a)는 폴리에스터 섬유 표면에 아세트산 납이 고착된 모습을 보여준다. 표면에 알갱이 모양으로 존재하는 물질이 아세트산 납이며 섬유의 경계면에 더 많은 양이 고착된 것을 확인할 수 있는데 이는 침염을 진행할 때 아세트산 납 용액이 섬유의 표면에서 빠르게 증발하고 경계면에서는 느리게 증발하면서 아세트산 납의 농도차가 발생하기 때문이다. Fig. 1(b)의 EDS를 이용한 섬유 표면의 성분 맵핑 (Mapping) 이미지를 보면 경계면에서 납 성분이 더욱 많이 검출되는 것을 확인할 수 있다.</p><h2>3.2 제조된 섬유의 황화수소에 대한 반응성 평가</h2><p>제조된 섬유가 황화수소에 노출되었을 때의 광학적 특성을 스펙트럼 분석을 통해 확인하였다. Fig. 2 는 아세트산 납이 침염된 섬유와 황화수소가 반응하기 전, 후 섬유의 색 변화를 스펙트럼을 통해 분석한 그림이다. 제작된 섬유는 \( 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화 수소에 색 변화가 포화될 때까지 5분 이상 노출되었다. 그 결과, Fig. 2(a)에서 볼 수 있듯이 횐색 폴리에스터 섬유가 Fig. 2(b)처럼 진회색으로 변색되었다. 또한 \( 670 \mathrm{~nm} \) 중심파장에서 \( 29.08 \% \)였던 반사도가 \( 10.69 \% \) 로 감소하여 \( 18.39 \% \) 의 가장 큰 반사도 변화를 보여주었으며, \( 600,800 \mathrm{~nm} \) 에서도 각각 \( 15.72 \%, 18.17 \% \)의 변화를 보여주었다. 이는 본래 흰색을 띄던 섬유와 아세트산납이 식 1에 따라 황화수소와 결합하여 황화 납을 생성하고, 이때 생성된 황화 납이 검정색을 띄기 때문에 반사도의 변화가 일어난 것이다. 또한 인간의 눈으로 식별 가능한 가시광선 영역인 \( 670 \mathrm{~nm} \) 를 중심파장으로 색 변화가 일어나 육안으로도 황화수소의 유무를 확인할 수 있다는 장점을 지닌다.</p><p>제작된 섬유의 반응시간을 확인하기 위해서 \( 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화수소에 노출 시킨 후 RGB센서의 blue 값 변화를 기록하였다. 아세트산 납이 침염된 섬유는 황화수소에 노출된 즉시 큰 색 변화를 보였으며 노출 전, 후에 일어나는 총 blue값 변화량( \( ( \) blue)의 \( 90 \% \) 에 해당하는 \(14\) 에 도달하기 까지 \( 0.9 \) 초가 소요되었다. 이를 통해 제작된 섬유는 황화수소에 대해 매우 빠른 반응시간을 가지며, 이 때의 색 변화 또한 횐색에서 진회색으로 변하여 육안으로도 확실히 구분할 수 있는 정도의 색 변화를 보여줌을 확인하였다.</p><p>제작된 섬유를 \( 0 \sim 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화수소에 노출시켜 농도에 따른 변색 특성을 관찰 하였다. 황화수소 노출에 따른 변색 정도는 낮은 농도에서 오래 노출 되거나, 높은 농도에서 짧은 시간 노출될 경우 똑같은 변색 정도를 보여주는 구간이 존재한다. 따라서 같은 온/습도의 환경에서 섬유의 변색 정도나 속도에 따른 가스의 농도를 알고자 할 경우 RGB 센서로 blue 값을 측정하는 시간을 섬유의 변색이 포화되기 전으로 설정할 필요가 있다. 앞서 Fig. 3 에서 \( 1000 \mathrm{ppm} \) 에서의 반응시간이 \( 0.9 \) 초인 것을 확인하였으므로 \( 0 \sim 1000 \mathrm{ppm} \) 에서 섹화가 완전히 포화되기 전인 \( 1.0 \mathrm{~s} \) 를 측정 시간으로 설정하였다. Fig. 4는 \( 0 \sim 1000 \mathrm{ppm} \)의 황화수소에 노출된 섬유에서 \( 1.0 \mathrm{~s} \) 동안 일어나는 색 변화량을 나타낸다. 제작된 섬유는 해당 구간에서 \( 13.77 \Delta \) blue/s ppm의 감도와 \( 0.98256 \) 의 RMS (Root Mean Square) 값을 보여주었다. 제작된 섬유는 직경 \( 6 \mu \mathrm{m} \) 의 미세한 섬유 조직이 얽힌 다공성 구조이며 가스가 투과 가능한 구조이기 때문에 황화수소와 아세트산 납이 반응할 수 있는 유효 표면적이 매우 넓으며 이에 따라 높은 선형성과 감도 그리고 빠른 반응시간을 보여준다.</p><p>일반적으로 대기중에 존재하는 수분은 가스센서의 간섭현상을 일으키는 가장 주요한 요소 중 하나이다. 따라서 제작된 섬유의 습도에 따른 변색 정도의 차이를 조사하기 위해 상대습도를 \( 20 \sim 80 \% \) 로 변화 시키며 \( 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화수소 분위기에서 섬유의 변색 정도를 조사하였다. Fig. 5 에서 확인할 수 있듯이 습도가 증가함에 따라 섬유의 총 변색 정도가 비례하는 것을 알 수 있다. 이는 아세트산 납이 물에 잘 녹는 수용성의 성질이므로 습도가 증가함에 따라 황화수소와의 화학반응이 촉진되어 더 많은 양의 아세트산 납이 황화수소와 반응하여 황화 납을 생성하기 때문이다.</p><p>광학적 분석을 통해 황화수소 감지용 센서로서의 응용 가능성이 입증된 섬유를 가스 라인에 감아 황화수소 누출 감지 및 방지를 위한 센서로 활용하였다. Fig. 6은 제작된 섬유를 테이프에 부착한 후 황화수소가 지나는 가스 라인에 접착하여 변색 전, 후를 관찰한 사진이다. 가스라인의 미세한 균열이나 파손에 의해 황화수소가 누출되면 가스라인에 부착된 섬유에 색 변화가 일어나 누출을 감지할 수 있다. 센서의 안쪽 면에서 일어나는 가스의 누출을 외부에서 관찰할 수 있는 이유는 제작된 섬유의 가스 투과성이 높기 때문이다. 이러한 섬유의 특징 때문 섬유 양면에서 황화수소가 반응할 수 있고 결과적으로 외부에서도 황화수소 누출에 따른 색 변화를 감지할 수 있는 것이다.</p>	폴리에스터 백포를 커피링 현상이 발생하지 않기 위해 10분간 건들지 않고 방치했어?	NO
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "622c7ae1-a017-4dc6-b3db-d60283d58681", "field": "인공물", "question_id": "56fc260f-152d-4e6d-9a3d-d888ff7f8fa6" }	<h1>1. 서론</h1><p>황화수소는 매우 강한 독성과 폭발성, 그리고 부식성을 띄는 무색의 가스다. 자연적으로 황화수소는 미생물의 분해, 화산가스, 천연 온천에서 발생하며 산업적으로는 폐수의 수처리, 가스 시추작업 중에 주로 발생한다. 황화수소는 \( 0.5 \mathrm{ppb} \) 이상에서 썩은 계란냄새를 풍긴다. 하지만 높은 농도의 황화수소에 노출 되거나 낮은 농도일지라도 지속적으로 흡입하면 역치가 매우 낮은 후각세포의 피로로 인해 냄새를 감지할 수 없게 된다. 따라서 냄새는 황화수소 누출의 지표로 삼기에 부적합하며 지속적으로 노출될 경우 저혈압, 두통, 구역질, 집중력 저하, 체중 감소, 눈 점막의 염증을 일으킬 수 있다. 또한 황화수소를 흡입하면 폐에 빠르게 흡착되며 의식을 잃거나 심지어 죽음에 이르기까지 한다.</p><p>황화수소를 감지하기 위해 널리 쓰이는 방식 중 하나는 가스크로마토그래피 방식이다. 이 방식은 높은 정확도와 신뢰성이 특징이지만 측정시간이 매우 길기 때문에 황화수소를 상시 감시하기에는 무리가 있다. 감지범위와 용도에 따라 광학적인 감지방식 외에도 전기화학식과 금속 산화물 기반의 센서도 활발히 연구되고 있으며 이외에 전도성 폴리머, 수정진동자 미세저울(Quartz-crystal microbalance, QCM), 표면 탄성파(SAW)를 이용한 황화수소 감지 센서들이 존재한다. 하지만 이런 센서들은 전력 공급원이 필수로 존재하여야 하며, 부피가 크고 주기적으로 보정작업을 해주어야 한다는 한계점이 존재한다. 반면에 염료 또는 황화수소와 결합하여 색 변화를 일으키는 물질 기반의 센서는 앞서 살펴본 센서들과 달리 별도의 전원이 필요 없으며 황화수소에 대한 높은 선택성을 지니므로 대기 환경에 두더라도 오랫동안 특성을 유지하여 안정성이 높다. 황화수소는 금속 이온과 결합하여 불용성의 금속 황화물을 생성하는 것이 특징이다. 수용성인 아세트산 납은 백색의 결정으로 존재하는데 황화수소와 결합할 경우 황화 납을 생성하며, 생성된 황화 납은 검정색을 뙨다. 이와 같은 이유로 아세트산 납은 변색성 황화수소 검출 물질로 쓰일 수 있으며 이 때의 반응은 식(1)을 따른다.</p><ol>\( \mathrm{Pb}\left(\mathrm{C}_{2} \mathrm{H}_{3} \mathrm{O}_{2}\right)_{2}+\mathrm{H}_{2} \mathrm{~S} \rightarrow \mathrm{PbS}+2\left(\mathrm{C}_{2} \mathrm{H}_{4} \mathrm{O}_{2}\right) \)<caption>(1)</caption></ol><p>본 연구에서는 기존의 복잡한 공정과 높은 단가, 주기적인 보정과 전력 소모가 큰 센서의 한계점을 극복하기 위해 저가의 간단한 방식으로 제작 가능한 황화수소 감지용 변색성 섬유센서를 제안하였다. 황화수소에 대해 높은 선택성을 지니는 아세트산 납을 침염하여 폴리에스터 섬유에 침염하였으며 제작된 섬유의 표면에 아세트산 납이 고르게 침염되었음을 전계방사형 주사현미경(Field emission scanning electron microscopy, FESEM) 사진과 에너지 분산형 X-선 분광법(Energy-dispersive X-ray spectroscopy, ESD)을 통해 확인하였다. 또한 황화수소 감지 센서로서의 사용 가능성을 제시하기 위해 RGB 센서를 이용하여 황화수소에 노출 되었을 때의 광학적 특성을 정량적으로 분석하였다. 제작된 섬유는 \( 0 \sim 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화수소와 반응하여 흰색에서 진회색으로 큰 색 변화가 나타났으며 \( 1 \mathrm{sec} \) 미만의 빠른 반응속도, 그리고 높은 선형성을 보여줌으로써 황화수소 감지용 변색 센서로서 적합한 성능을 가짐을 확인하였다.</p>	가스크로마토그래피 방식은 황화수소 정확도와 신뢰성은 낮지만 감지속도가 빨라?	NO
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "0570fe59-7dfa-4377-8526-9b75bafdd1a3", "field": "인공물", "question_id": "fb1f7627-b58d-48c5-9b4d-bdd78924496c" }	<h1>Ⅲ. 시뮬레이션 결과와 분석</h1> <p>본 연구에서 \( T_{s} / T_{h}=1 \)인 FFH 방식을 적용하고, 채널은 AWGN(additive white gaussian noise) 채널을 가정하였다. SSPA와 TWTA 두 가지 경우이고, IBO를 변화시키며 predistorter 사용 전후의 성능을 비교 분석하였다. 변조 방식은 binary FSK를 사용한다. 그리고, 수신단 복조는 비동기 복조 방식을 사용한다.</p> <table border><caption>표 1. HPA의 특성과 predistorter의 전달함수</caption> <tbody><tr><td></td><td>AM/AM</td><td>AM/PM</td></tr><tr><td>SSPA</td><td>\( A[r(t)]=\frac{r(t)}{\left[\left(1+\frac{r(t)}{A_{0}}\right)^{2 p}\right]^{1 / 2 p}} \)</td><td>\( \Phi[r(t)]=0 \)</td></tr><tr><td>SSPA \(T [\cdot]\)</td><td>\( r(t)=\left\{\begin{array}{cl}\frac{\rho(t)}{2 p\left(1-\left(\frac{\rho(t)}{A_{0}}\right)^{2}\right.} & 0 \leq \rho(t) \leq A_{0}^{} \\ r\left(A_{0}^{}\right) & \rho(t)>A_{b}^{}\end{array}\right. \)</td><td>\( \theta(t)=0 \)</td></tr><tr><td>TWTA</td><td>\( A[r(t)]=\frac{2 r(t)}{r(t)^{2}+A_{0}^{2}} \)</td><td>\( \Phi[r(t)]=\frac{\pi r(t)^{2}}{3\left(r(t)^{2}+A_{0}^{2}\right)} \)</td></tr><tr><td>TWTA \(T [\cdot]\)</td><td>\( r(t)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1-\sqrt{\left(1-\rho(t)^{2}\right)}}{\rho(t)} & \rho(t) \leq A_{0} \\ 1 & \rho(t)>A_{0}\end{array}\right. \)</td><td>\( G(t)=\left\{\begin{array}{ll}-\frac{\left(1-\sqrt{1-\rho(t)^{2}}\right) \cdot \pi}{6}+\phi(t) & \alpha(t) \leq A_{0} \\ \frac{\pi}{6}+\phi(t) & \alpha(t) \leq A_{0}\end{array}\right. \)</td></tr></tbody></table> <p>\( \left(A_{0}\right. \) : saturation point, \( \left.A_{0}^{}=0.99 \cdot A_{0}\right) \)</p> <h2>3-1 SSPA</h2> <p>그림 3은 SSPA와 predistorter와 SSPA+predistorter의 AM/AM 특성만을 나타낸 것이다. 그립에서 보듯이 입력 신호가 \( A_{0}^{} \) 이상이 들어오게 되면 모든 신호가 \( A_{0}^{} \)로 clipping 된다. 즉, clipping error가 발생하게 되어 시스템의 성능 저하에 주요 원인이된다. 하지만, \( A_{0}^{} \) 이하의 진폭을 갖는 신호가 들어오면 비선형 구간이 predistorter에 의해 선형화 되었으므로 비선형 영향을 받지 않는다. 그러므로, 시스템 성능에 좋은 영향을 준다. 즉, SSPA 경우, predistorter는 송신 신호의 진폭 분포가 \( A_{0}^{} \)를 기준으로 어느 부분에 많이 있느냐에 따라 시스템 성능에 많은 영향을 준다. 그러므로, 적절한 back off나 다른 코딩 기법을 이용하여 신호의 진폭을 \( A_{0}^{} \) 이하로 내리게 되면 더 많은 성능 향상을 얻게 된다.</p> <p>그림 4는 사용자수가 16명일 경우 predistorter 전단과 HPA 후단에서의 신호의 PDF(probability distribution function)이다. IBO에 따라 신호의 분포가 변하는 것을 볼 수 있다. IBO가 \( 0 \mathrm{dB} \)일 경우 \( 30 \% \) 이상의 신호가 \( A_{0}^{} \)보다 큰 진폭을 가진 것으로 나타난다. 즉, predistorter에 의해 신호의 \( 30 \% \)이상이 clipping 되는 것을 알 수 있다. IBO가 \( 6 \mathrm{dB} \) 이상일 경우 거의 모든 신호가 \( A_{0}^{} \)안에서 분포하게 된다.</p> <p>그림 4(b)를 보면 진폭이 \( A_{0}^{} \)인 부분에서의 PDF 값이 매우 증가한 것을 볼 수 있다. 이것은 그림 4(a)에서 진폭 \( \rho(t) \)가 \( A_{0}^{} \)를 넘은 진한 부분이 predistorter에 의해 clipping 되기 때문이다. 즉, 이것에 의해 낮은 back off에서는 오히려 predistorter를 사용하는 것이 더 나쁜 영향을 가져다 준다. 하지만 back off를 함으로써 \( A_{0}^{} \)에 많이 분포하는 신호가 줄어들고, \( A_{0}^{} \) 이하에 신호 진폭이 많이 분포하는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 5은 사용자수가 16명일 경우 IBO를 0, 3, 6, 9, 12\( \mathrm{dB} \)로 변화시켜 가면서 predistorter를 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우의 BER을 비교한 것이다. 이때 SSPA의 주요 파라미터는 \( A_{0}=1, A_{0}^{}= 0.99 A_{0}, p=1 \)이다.</p> <p>이 결과에서 보듯이 predistorter를 사용함으로써 항상 성능이 좋아지는 것은 아니다. IBO가 약 \( 3 \mathrm{dB} \) 이하에서는 오히려 나쁜 성능을 보인다. 왜냐하면, IBO가 \( 3 \mathrm{dB} \) 전까지 \( A_{0}^{} \)보다 작은 진폭을 갖는 신호의 분포가 predistorter에 의해 이득을 보는 것보다 \( A_{0}^{} \) 이상의 진폭을 갖는 신호가 predistorter에 의한 clipping error가 더 많이 발생하기 때문이다. 하지만, 그림 5에서 보듯이 IBO를 약 \( 6 \mathrm{dB} \) 정도 하게 되면 predistorter를 사용한 것이 더 좋은 성능을 보인다. 즉, 그림 4(b)에서 보는 것처럼 입력 신호를 back off함으로써 진폭이 \( A_{0}^{} \) 이상에 많이 존재하던 신호들이 입력 진폭 \( A_{0}^{} \) 안으로 들어오기 때문에 predistor-ter에 의한 이득이 커지게 된다.</p> <p>그림 6은 사용자가 32명일 경우 predistorter와 SSPA의 성능을 나타낸다. 사용자가 16명일 경우에는 \( 6 \mathrm{dB} \)만 back off를 해도 predistorter의 성능이 더 좋았지만, 32명일 경우에는 IBO가 \( 6 \mathrm{dB} \)일 때 두 개의 성능이 거의 비슷해지는 것을 알 수 있다. 이것은 사용자가 늘어 날수록 \( A_{0}^{} \)보다 큰 신호의 진폭이 많기 때문이다. 그러므로, SSPA 경우 predistorter를 사용하는 것이 항상 좋은 것만은 아니다. 만약, 신호의 진폭이 \( A_{0}^{} \) 이상 되는 신호가 많을 경우 predistorter에 의해 오히려 나쁜 성능을 가져온다. 하지만 적절한 back off를 사용하면 더 좋은 성능을 보인다.</p> <p>Predistorter를 사용한 것이 predistorter를 사용하지 않았을 때보다 더 좋은 성능을 내기 시작하는 적정한 backoff 값이(cross over IBO) 사용자수에 따라서 달라지게 된다. 그림 7은 사용자수(사용자 수: 8, 16, 32, 64, 128, 256)에 따라 cross over IBO를 나타낸 것 이다. 동시 사용자가 많으면 cross over 되는 IBO도 크게 된다. 그리고, 동일 사용자수에서 SSPA의 선형성이 클수록 더 많은 IBO를 해야 한다.</p> <h2>3-2 TWTA Model</h2> <p>Predistorter를 사용하면 입력 신호가 \( A_{0} \)보다 큰 신호는 clipping 하게 된다. 하지만, SSPA 경우는 이렇게 clipping 되는 신호가 오히려 시스템에 더 악영향을 주었지만, TWTA 경우는 AM/AM 특성을 보듯이 \( A_{0} \)을 중심으로 신호가 오히려 작아진다. 이것은 predistorter를 사용하여 \( A_{0} \) 이상의 신호는 clipping 함으로써 발생되는 왜곡성분과 유사하다. 그러므로, TWTA 경우 AM/AM 영향만을 고려할 경우 predis-torter를 사용하는 것이 입력신호의 분포가 어떻든 시스템에 유리하게 작용된다.</p> <p>그림 8, 그림 9은 사용자수가 16명, 32명일 경우 IBO를 0, 3, 6, 9, 12\( \mathrm{dB} \)로 변화시켜가면서 predistor-ter를 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우의 BER을 비교한 것이다. 이때 TWTA의 \( A_{0}=1 \)이다.</p> <p>Predistorter를 사용하지 않았을 경우, IBO=\(0 \mathrm{dB} \)일때 \( P_{b} \)가 약 0.5에서 머무는 것을 볼 수 있다. TWTA의 AM/AM의 영향에 의해 신호가 많이 왜곡됨을 알수가 있다. 하지만, predistorter를 사용함으로써 SNR이 \( 15 \mathrm{dB} \)일 때 \( P_{b} \)가 약 \( 10^{-2} \)까지 떨어지는 것을 볼 수 있다. Back off를 할수록 신호의 분포도 \( A_{0} \) 안으로 많이 들어오기 때문에 predistorter의 AM/AM의 선형화 부분이 시스템 성능에 많은 개선 효과를 보인다.</p> <p>그림 8, 9에서 보듯이 predistorter를 사용하여 sys-tem 성능이 매우 개선된 것을 볼 수 있다. BER \( 10^{-3} \)을 기준으로 사용자가 16명일 경우 약 \( 2.5 \mathrm{dB}\), 32명일 경우 약 \( 3 \mathrm{dB} \)의 개선 효과를 볼 수 있다. 그러므로, TWTA 경우 predistorter를 사용함으로써 시스템 성능에 좋은 효과를 보인다.</p>	본 실험에서는 어떻게 가정했는가?	\( T_{s} / T_{h}=1 \)인 FFH 방식을 적용하고, 채널은 AWGN(additive white gaussian noise) 채널을 가정하였다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "5e4379b0-a44b-4401-891b-f22665ead1d6", "field": "인공물", "question_id": "d3ad349e-0565-4e55-99ef-d1e64cccadcc" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구는 PCB 상에 있는 도선의 전류를 전압 프로브와 같이 도선을 끊지 않고 편리하게 측정할 수 있는 탐침형 전류 프로브에 관한 것이다. 탐침형을 구현하기 위해 소형화가 가능한 고감도 PHR 자기센서를 설게 제작하여 직용하였고 증폭회로부 및 센서 케이스를 제작하여 조립함으로씨 전류 프로브 시제품을 제작하였다. 제작된 프로브는 자기장 \( \pm 510 \mathrm{uT}\) 범위에서 약 \( 2.3 \mathrm{V} / \mathrm{T} \) 감도의 선형 특성을 보였고, 최소 분해능으로 \( 10 \mathrm{nT} \) 이하의 감도를 가지는 것을 T-검정을 통해 확인하였다. 또한 최종적으로 전류 측정 성능은 \( \pm 1000 \mathrm{mA} \) 범위에서 전류감도가약 \( 1.9 \mathrm{~V} / \mathrm{A} \) 수준으로 나왔고, 분해능은 T-검정을 통해 \( 1 \mathrm{mA} \) 이하의 매우 우수한 결과를 확인하였다.</p><p>개발된 탐침형 전류프로브는 실증 테스트를 통해 다양한 사용환경에서 발생하는 문제짐을 파악하고 개선 연구를 통해 실제 상용화에 이르도록 후속연구를 계속할 계획이다. 또한 탐침 모양이고 접촉하지 않는 장짐을 활용하여 PCB의 전류분포를 이미징하는데 활용뎔 것으로 기대한다.</p>	도선을 끊지 않고 편리하게 측정할 수 있는 탐침형 전류 프로브에는 어떤 것이 있는가?	전압 프로브
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "8ac5e128-21ae-4957-bcd9-f7cf5f0461db", "field": "인공물", "question_id": "1ce6b9ee-fd6e-481d-9705-a69c5492386e" }	<h1>2. 설계 및 제작</h1><h2>2.1 탐침형 전류 프로브 설계</h2><h3>2.1.1 구성 밎 구조</h3><p>전류프로브의 구성은 4단자 휘스톤 브릿지 구조의 PHR 센서와 PHR 전압 드라이버, 차동 증폭기, MCU와 변환회로로 되어있다. MCU 는 PHR 구동전압과 타이밍 신호와 PHR의 오프셋과 감도 보정신호를 제공하고 오실로스코프 입력신호를 제어하는 역할을 한다. Fig. 2은 전류프로브의 단순화된 전기적 블록 다이어그렘이다. 전류프로브의 제작 구조를 보여주는 Fig. 3 과 같이 PHR 센서칩은 PCB의 한쪽 끝에 배치하고 와이어본딩하여 연결한다. 케이스는 탐침형 구조를 갖도록 하고 손으로 잡을 수 있는 두께로 제작한다.</p><h2>2.2 PHR 자기센서 설계</h2><h3>2.2.1 PHR 자기센서 이론</h3><p>PHR 자기센서는 비대칭 자기저항 효과(Asymmetric Magnetoresistance, mathrm{AMR를 이용한다. 자기 저항체의 저항은 자화방향(M)과 전류방향(1)의 각도에 따라 달라진다(Fig. 4). 자화 방향과 전류방향이 평행할 때 저항이 가장 크며 수직 방향으로 배열할수록 저항은 감소한다.</p><p>AMR 현상에 따라 자화방향이 전류방향과 틀어지면 전류 방향에 수직인 전기장 성분이 발생하고(Fig. 4(a)의 \( E_{y} \) ) 이로 인해 전류의 수직 방향으로 평면홀 전압 \( \left(V_{P H}\right) \)이 발생현다. \( V_{P H} \)는 평면홀 저항 \( \left(R_{P H}\right) \)에 의해 결정되는데 박막구조일수록, 수직 방향의 누적거리가 클수록 값이 커진다(Fig. 4(b)). 외부 자기장에 의해 자화 방향이 틀어지면 \( V_{P H} \) 신호가 변화하는데 PHR 자기센서는 이를 이용하여 자기장을 측정한다.</p><p>본 연구에서는 \( \mathrm{NiFe} / \mathrm{Cu} / \mathrm{IrMn} \) 삼중막 구조로 \( 30 \mathrm{nm} \) 이하의 PHR 박막구조를 사용하였으며, 동일한 자기저항체를 휘트스톤 브릿지(Wheatstone bridge) 형태로 때치하여 PHR 신호를 강화한 자기센서 구조를 사용하였다.</p><p>초기 자화방향은 센서의 아래 축 방향으로 형성되도록 공정 진행된다. 초기 자화방향을 'Easy Axis'라고 한다. 전류 방향은 Easy axis에 \( \pm 45^{\circ} \) 각도로 흐르도록 자기저항체가 내치되며, 외부 자기장이 없는 상태에서는 휘트스톤 브리지의 저항 대칭성에 의해 출력신호는 영(zero)이 된다. 하지난 외부 자기장 영향으로 자화방향이 회전하면 비대칭 자기저항에 따라 휘트스톤 브리지의 4개 저항 사이에 불일치(mismatch)가 발생하고 외부자기장에 비례하는 자기 신호가 발생한다.</p><p>Fig. 5 에서 보는 바와 같이 Easy axis는 전류방향에 \( 45^{\circ} \) 틀어진 아래방향으로, 즉 종축방향으로, 정확히 배치될 때 신호감도가 극대화되며 신호 선형성 또한 양호해진다. 반약 Easy axis가 종축 방향에서 틀어지면 센서감도 및 선형성 특성이 불량해질 수있다.</p><p>4개 저항이 이상적으로 동일하면 자기 신호가 없는 상태에서 출력신호(Fig. 5의 B-D사이 신호: \( \mathrm{V}_{\mathrm{BD}} \) ) offset은 존재하지 않는다. 하지난 공정 상의 노광, 식각 혹은 박막증착 등의 로딩효과에 따라 각 저항값의 mismatch가 발생하고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{BD}} \) offset이 발생할 수 있다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{BD}} \) offset자체는 이를 조절하는 회로기능으로 제어할 수 있으나, offset 조절 한계가 있을 뼌 아니라 센서 동작 모드에서 줄 발열에 의한 센서온도가 증가하며 발생하는 thermal drift noise의 원인이 된다.</p><p>결론적으로 센서 제조 공정에서의 KPI(key process index)는 첫째, Easy axis를 정확히 센서의 종축 방향으로 설정하는 것과 둘째, 저항값의 mismatch가 최소화되도록 증착, 노광, 식각 등 공정을 제어하는 기술이다.</p><h3>2.2.2 PHR 자기센서 칩 설계</h3><p>자기센서의 휘트스톤 브릿지는 이론에서 밝힌 바와 같이 종축에 바이어스 전압을 인가하고 출력이 횡축으로 배치된 마름모꼴로 구성하였다. 자기저항 값을 최대로 하기 위해 각 사분변의 제한된 영역에 촘촘히 반복 연결된 패턴을 설계하였다.</p><p>Fig. 6과 같이 자기센서의 휘트스톤 브릿지 감지부의 선폭은 박막공정의 성능을 고려하여 \( 5 \mathrm{um} \)를 기본으로 적용하였다. 자기저항 패턴의 수는 15 개 이고 중심부 빈 부분의 간격은 \( 50 \mathrm{um} \)로 하였더니 감지부의 전체 크기는 마름모의 대각선 길이인 \( 340 \mathrm{um} \)가 되었다. 그래서 감지부 한 변의 저항은 약 \( 15 \mathrm{k} \Omega \)으로 설계하였다. Fig. 7은 PHR 감지부(빨간색)와 Al 신호선(녹색)으로 구성된 자기센서 칩을 보여준다. 센서 칩의 크기는 폭 \( 900 \mathrm{um} \), 길이 \( 2500 \mathrm{um} \)으로 설계하였다. PHR 자기센서를 4인치 실리콘기판에 제작할 수 있도록 5인치 마스크를 적용하였다.</p>	자기 저항체의 저항이 가장 클때는 언제인가?	자화 방향과 전류방향이 평행
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "18ee4f1d-b36d-4eb8-9107-9c17c9b0577d", "field": "인공물", "question_id": "dbd0ab28-e8c9-403c-9a02-c51b6cf55e64" }	<h1>1. 서 론</h1><p>현대의 각종 의료용, 산업용, 가전용, 스마트기기 등은 고기능화 및 소형화를 위해 전자회로는 discrete 부품보다는 고사양의 ASIC, DSP 등 IC(반도체직접회로)칩이 적용되고 PCB(인쇄회 로기판)는 고밀도 설계 및 제작이 늘고 있다. 전자회로의 복잡성과 정밀성이 높아짐에 따라 정밀 계측 기술이 더욱 중요해 지고 있는 가운데, 기존 적외선 열영상 기법 X-ray 투과영상기법 ECT(eddy current technique)등의 기술이 활용되고 있으나, 이는 제품이 고장 난 이후 불량 분석에 적합한 기술이며, 동작 중 기능적 불량 요인을 찾는 데는 한계가 있다.</p><p>전자회로의 동작 중 기능 분석 및 계측에 사용되는 멀티메터, 오실로스코프, 스폑트럼 분석기 등은 측정 포인트에 전압 프로브를 접촉하여 실시간 전압 파형 및 주파수 성분 등을 계측함으로써 동작 상태와 비정상(고장) 여부를 실시간으로 확인이 가능하다. 간혹 정상 전압신호가 나타나도 비정상적인 경우가 많은데 이는 임피던스 불량 또는 미세한 단선/단락 등의 결함에 의해 발생하는 현상으로 전압 계측만으로는 쉽게 확인이 되지않아서 전류 신호 측정이 필요하다.</p><p>기존 전류 프로브는 클램프 모양의 프로브에 신호선을 삽입해야 측정할 수 있어서 와이어 형태만 가능하고 PCB 상에 있는 신호선은 불가능하다. 물론 PCB 패턴을 끊고 와이어를 연결하여 측정할 수 있으나, 전압 프로브와 같이 PCB 훼손없이 할 수 없으며, 많은 포인트를 측정하기엔 매우 불편하다. 따라서, 전압 프로브와 같이 측정 포인트를 변형하기 않고 프로브를 접촉 또는 근접하여 전류를 실시간으로 측정할 수 있는 탐침형 전류 프로브 개발이 필요하다.</p><p>본 연구에서는 클렘프형 전류 프로브와 달리 PCB 패턴 또는 IC 핀에 변형이나 선을 추가하지 않고 전압 프로브와 같은 방식으로 축정 포인트에 프로브를 위치시켜 동작 중에 전류를 측정할 수 있도록 고감도 자기센서와 증폭회로로 구성된 탐침형 전류 프로브를 개발하고자 하였다. 여기에 적용뎌는 자기센서는 수백 \( \mathrm{um} \) 크기로 제작이 가능하고 감도가 높은 박막 PHR(planar hall resistance) 를 적용하였으며, DC/AC 전류의 방향과 크기를 동시에 측정할 수 있도록 PHR센서 구조 및 구동회로, 저잡음 PHR-to-Volt 변환기를 개발하여 전류프로브를 제작하였다.</p>	스펙트럼 분석기는 전자회로의 동작 중 기능 분석에 사용되는가?	YES
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "af89adfc-a213-4b3c-9879-04508e99d32b", "field": "인공물", "question_id": "c2dff0db-2599-4442-8a51-4f162a426ad1" }	<h2>2.3 PHR자기센서 제작</h2><p>PHR 자기센서 공정은 p형 실리콘 기판에 Thermal \( \mathrm{SiO} \)2000A, 자기박막 공정, Al 신호선 공정, 보호막 PECVD Low stress \( \mathrm{SiO} 2 \) 순으로 진행되었다. 공정 온도에서 Al 이 공정 중 자기박막의 확산이 발생되는지의 여부를 확인하고 공정을 진행하였다. 자기박막은 \( \mathrm{Ta} / \mathrm{NiFe} / \mathrm{Cu} / \mathrm{IrMn} / \mathrm{Ta} \)로 구성되어 있으며, 각 층의 두께는 \( 5 \mathrm{nm} / 10 \mathrm{nm} / 0.5 \mathrm{nm} / 10 \mathrm{n} \mathrm{m} / 5 \mathrm{~nm} \)이다. 이 때 \( \mathrm{Cu} \)의 두께를 조절하면 자기장 감지 범위를 조절할 수 있다. 자기박막 공정에 사용된 스퍼터는 4종의 멀티타켓을 장착하여 진공 챔버에서 순차적으로 증착공정이 이루어질 수 있는 전용 스퍼터 장비를 사용하였다.</p><p>제작결과는 Fig. 8과 같이 4인치 실리콘 기판에 PHR 자기센서가 제작되었다. Fig. 9(a)는 \( 2500 \mathrm{um} \times 900 \mathrm{um} \) 크기로 다이싱 된 자기센서 칩이고 (b)는 감지부의 확대 사진이다.</p><h2>2.4 탐침형 전류 프로브 제작</h2><p>제작된 PHR 자기센서 칩을 Fig. 10 과 같이 PCB에 부착하고 와이어 본딩한 후 epoxy를 도포하여 와이어를 고정 및 보호하였다. PCB는 프로브의 끝을 가늘게 하기 위해 칩의 폭보다 조금 큰 \( 1 \mathrm{mm} \) 로 하고 반대편은 증폭부 PCB와 연결하기 위해 \( 8 \mathrm{mm} \) 제작하였다. 모양은 삼각형에 한 쪽이 길쪽하게 나온 형태가 되었다.</p><p>프로브의 PCB는 센서부와 증폭부를 분리하여 제작하였다. 센서부는 PHR 센서 칩을 부착하고 와이어 본딩하는 공정 O로 제 작되고 증복부 PCB는 SMT공정을 제작되기 때문에 분리하는 것이 편리하다. Fig. 11은 센서부 PCB와 증폭부 PCB가 연결된 모습이다. 증폭부에서는 PHR 센서를 구동하고 센서의 미약한 신호를 증폭하여 아날로그 신호로 출력하도록 제작되었다. 훼스톤 브릿지 구조의 센서 신호를 증폭하기 위해 \( (+)(-) \) 두 센서 신호를 차동 증폭하기 위한 인스투루먼트 증폭회로 적용되었고, 이후 2 차 증폭회로와 LPF가 적용되었다. 센서출력 오프셋과 감도를 조절하기 위한 두 개의 가변저항을 미세조정이 가능한 멀티턴 가변저항으로 적용하였다.</p><p>프로브의 케이스는 Fig. 12와 같이 상하부 플라스틱 구조물을 제작하고 센서부를 보호하기 위해 직경 \( 1.5 \mathrm{mm} \)인 금속 파이브를 끼었다. 전체적인 크기는 손으로 잡기 편하도록 앞 쪽을 얇게 하여 날렵한 모양을 갖게 하였다. Fig. 13은 3D 프린터로 제작된 케이스로 조립된 프로브의 최종 모습이다.</p>	PHR 자기센서 공정은 어떻게 이루어졌어?	p형 실리콘 기판에 Thermal \( \mathrm{SiO} \)2000A, 자기박막 공정, Al 신호선 공정, 보호막 PECVD Low stress \( \mathrm{SiO} 2 \) 순으로 진행되었다.
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "4cc5ff04-2921-428c-a890-b020216438ec", "field": "인공물", "question_id": "a3171965-9cd0-4a1e-9a19-4777a4aa7773" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 간단한 침염 방법을 이용하여 아세트산 납이 염색된 폴리에스터 섬유를 제조하였다. 제작된 섬유는 \( 1000 \mathrm{ppm} \)의 황화수소에 노출 되었을 때 가시광선 영역인 \( 670 \mathrm{~nm} \) 중심 파장에서 \( 18.39 \% \) 의 반사도 변화를 보여주었으며 흰색에서 진회색으로 육안으로도 확연히 구분이 가능한 색 변화를 보여주었다. 또한 \( 0 \sim 1000 \mathrm{ppm} \) 의 황화수소에 대해 뛰어난 감도(\(13.77\)\( \Delta \mathrm{blue} / \mathrm{sppm}) \) 와 선형성 \( \left(\mathrm{R}^{2}: 0.98256\right) \) 그리고 매우 빠른 반응속도 \((<1 \mathrm{sec})\)를 보여주었다. 하지만 수용성 물질인 아세트산 납의 특성상 습도에 의한 간섭이 발견 되었으며 이는 섬유의 방수 코팅 또는 비수용성 물질의 코팅을 통해 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 황화수소 감지 센서로서의 가능성이 입증된 섬유를 테이프에 부착하여 간단한 방식으로 황화수소 누출 감지 및 방지용 센서로의 활용 가능성을 제시하였다.</p>	이 연구에서 아세트산 납이 염색된 폴리에스터 섬유를 제작할 때 사용한 방법은 뭐야?	침염 방법을 이용
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "7543a510-a2ed-4982-bddc-65b30e236595", "field": "인공물", "question_id": "67f30fae-4024-49b9-bf95-2cf169957dd5" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 측정 Set-up</h2><p>제작된 전류 프로브은 전원 공급과 출력값을 표시하기 위해 별도로 제작된 표시기(indicator)와 연결하였다. 또한 프로브의 아날로그 출력은 오실로스코프에 연결하여 볼 수 있다. 표시기는 ADC하여 자기장 단위와 전류 단위로 표시하도록 하였다. 입력된 프로브의 전압을 자기장.세기로 표시하기 위해 전압-자기 변환계수를 적용하였고, 전류 세기를 표시하기 위해서는 자기-전류 변환계수를 적용하였는데, 이는 측정환경에서 자기장과 전류 각각의 칼리브레이션 과정을 수행하여 변환계수를 산출하였다.</p><p>Fig. 15 는 자기장 감지 성능을 측정하기 위한 set-up으로 자기장 발생하는 혤름흘츠 코일과 전류공급용 DC 파워플라이 그리고 멀티미터를 사용하였다. 헬름홀츠 코일 내에는 인가되는 전류세기에 비례하여 균일한 자기장에 형성되기 때문에 프로브를 그림과 같이 설치하고 출력전압을 측정하였다. Fig. 16은 PCB상에 흐르는 전류 세기를 측정하기 위한 set-up이다. 원리적으로 전류에 의해 발생한 자기장의 세기를 축정하는 것으로 PCB 전류선과 프로브의 거리와 방향에 따라 출력전압이 크게 바뀐다. 따라서 일정한 성능 검증을 위해 프로브의 자기장 감지방향을 전류선과 수직하게 방향을 잡고 PCB면 일정한 거리(여기서는 \( 1 \mathrm{mm} \) )를 유지하도록 클렘프로 고정하여 설치하였다.</p><h2>3.2측정 결과</h2><p>Fig. 17는 자기장 감지 성능을 측정하기 위해 헬름 홀츠 코일 내 자기장을 \( \pm 510 \mathrm{uT} \) 범위로 인가하고 프로브의 출력전압을 측정한 결과이다. 시료에 따라 감도가 \( 1.58 \mathrm{V} / \)에서 최고 \( 2.39 \mathrm{V} / \) \( \mathrm{T} \) 수준으로 측정되었다.</p><p>Fig. 18은 전류 감지 성능을 측정한 결과로 Fig. 16에서 볼수 있듯이 PCB상에 있는 도선에 전류를 \( \pm 1,000 \mathrm{mA} \) 범위로 흘려 주면서 프로브의 출력전압을 측정하였다. 측정결과 전류 감도는 \( 0.98 \mathrm{V} / \mathrm{A} \) 에서 최고 \( 1.93 \mathrm{V} / \mathrm{A} \) 수준으로 나왔다.</p><p>Fig. 19는 자기장의 감지성능을 통게적으로 검정하기 위해 약 \( 0.01 \mathrm{uT} \)의 간격으로 자기장을 10회 반복 측정한 결과이다. 이를 근거로 귀무가설 \( \left(H_{O}\right) \)과 대립가설 \( \left(H_{A}\right) \) 을 하기와 같이 설정하고 \( 0.01 \) uT 간격의 두 그룹 ( \( 0.049 \) uT 그룹과 \( 0.057 \) uT 그룹에 대해 T-검정을 실시하였다.</p><p>\( H_{a}=0.01 \mu \mathrm{T} \)의 자기분해능이 없다. \( H_{0}=0.01 \mu \mathrm{T} \)의 자기분해능이 있다.</p><p>T-검정 결과 귀무가설 \( H_{O} \) 의 p-value \( 5.07 \times 10^{-9} \) 수준으로 신뢰도 \( 95 \% \)에 해당하는 유의수준 \( \alpha=0.05 \)에 비해 완벽하게 무시 될 정도로 낮은 값이다. 따라서 귀무가설이 기각되며 \( 0.01 \) uT 이하의 자기감도는 뚜렷하다는 대립가설을 채택할 수 있다. 본 연구에서는 두개 그룹간의 결과를 보여주었으나, 나머지 8개 그룹에 대한 결과도 그 유의성이 뚜렷함을 확인하였다.<p>Fig. 20 은 \( \mathrm{PCB} \) 에 흐르는 전류의 감지성능을 통계적으로 검정하기 위해 \( 1 \mathrm{mA} \)의 간격으로 전류를 10회 반복 측정한 결과이다. 이를 근거로 귀무가설과 대립가설을 하기와 같이 설정하고 \( 1 \mathrm{mA} \) 간격의 두 그룹 \( (0 \mathrm{mA} \) 그룹과 \( 1 \mathrm{mA} \) 그룹)에 대해 T-검정을 실시하였다(Table 2).</p><p>\( H_{o}: 1 \mathrm{mA} \)의 전류분해능이 없다. \( H_{A}: 1 \mathrm{mA} \) 의 전류분해능이 없다.</p><p>T-검정 결과 귀무가설 \( H_{o} \)의 p-value는 \( 0.00028 \) 수준으로 신뢰도 \( 95 \% \)에 해당하는 유의수준 \( \alpha=0.05 \)에 비해 충분히 무시될 수 있다. 따라서 귀무가설이 기각되며 \( 1 \mathrm{mA} \) 이하의 전류 감도는 뚜렷하다는 대립가설을 채택할 수 있다. 나머지 8개 그룹에 대한 결과도 그 유의성이 뚜렷함을 확인하였다.</p>	혤름흘츠 코일과 전류공급용 DC 파워플라이 그리고 멀티미터는 자기장 감지 성능을 측정하기 위해서 사용되었지?	YES
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "cdf4a85d-e65c-4f69-baef-0d5667d77a8e", "field": "인공물", "question_id": "044d4c50-cade-4463-a5cd-4dd04706d166" }	<h1>III. 음성의 음향특성</h1><p>음성에는 모음을 특징짓는 주파수 영역, 즉 성분음이 존재한다. 예를 들면, 어떤 높이의 소리라도\( 600 \sim1,500 \mathrm{~Hz} \) 의 주파수를 가진 성분음이 포함되어 있으면 '아'로 들러고, \( 250\sim500 \mathrm{~Hz} \) 및 2,300-3,500 Hz의 주파수틀 가진 성분음을 포함하고 있으면 '이'로 들린다. 이 성번음 주파수 영역에서 가까은 대역을 제거하면 그 모음으로 들러지 않게 된다. 극단적으로 소프라노 가수의 높은 음성에서 모음의 구별이 뚜렷하지 않는 것은 주마수가 너무 높아 성번음이 포함될 여지가 없기 때문이다. 발성자로부터 \( 100 \mathrm{~cm} \) 떨어진 거리의 자유음장에서 측정된 성인 남녀의 발성 음압레벨 정도에 따른 장기 (long term) 평균 음압 레벨을 표 1에 나타내었다.</p><p>일반적으로 보통 음성의 음압레벨은 53 \( 65 \mathrm{~dB} \), 아주 크게 말할 때 외침 (shout)은 \( 88 \mathrm{~dB} \) 가 된다. 또한 조용한 곳에서 보통 목소리로 말할 때 남성의 발성력은 여성보다 \( 3 \mathrm{~dB} \) 크다. 주파수별 특징으로는 아주크게 발성할 때를 제외하고는 \( 500 \mathrm{~Hz} \) 중심주파수를 갖는 1/3-옥타브 대역에 가장 크게 집중되어있다.</p><p>음성의 중요한 특성으로써 다이내비 레인지는 어느 정도 크기의 음인가틀 나타내는 파라미터이다. 사람의 청각 다이내믹 레인지는 \( 130 \mathrm{~dB} \)를 넘는 고통 영역 전까지이며 젚고 건강한 사람이 들을 수 있는 주파수 범워는 20-20,000 Hz이다. 인간의 거는 모든 주파수에 동일한감도틀 갖지 못하고 \( 2,000-5,000 \mathrm{~Hz} \) 범의에서 가장 민감하고, 그 보다 더 높거나 낪은 주파수에서는 감도가 뗠어진다.</p><p>음성의 최저주파수는 남자의 경우 \( 82 \mathrm{~Hz} \), 여자의 경우 \( 196 \mathrm{~Hz} \) 정도이다. 음성은 특유의 스펙트럼 분포를 가지고 있는데 이것은 특징 있는 음색을 나타내는 부분이다. 그림 2에서 보는 바와 같이 정상상태에서의 쫙은 음성 '아' 의 촐력특성은 성장 (gronth), 안정 상태 (steady state), 감서 (decay) 와 같은 주기로 구성되어 있다. 이 과정 동안에 음향 스펙트럼은 상당히 변한다. 그러나 정상 상태 기간 중에는 주파수 성분의 변화가 적다.</p><table border><caption>표 1. 발성에 따른 성인 남녀의 음압 레벨</caption><tbody><tr><td class="backslash">크기 성별</th><td>남성, dB</td><td>여성, dB</td></tr><tr><td>조용히</td><td>53</td><td>30</td></tr><tr><td>보통</td><td>58</td><td>55</td></tr><tr><td>조금 크게</td><td>65</td><td>62</td></tr><tr><td>크게</td><td>75</td><td>71</td></tr><tr><td>외침</td><td>88</td><td>82</td></tr></tbody></table>	음성의 음압레벨이 88 dB가 되려면 어떻게 해야 되는가?	아주 크게 말할 때
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "d376036a-4bd9-4d51-8a49-c39ff5f9891f", "field": "인공물", "question_id": "71cd484e-aa82-41a0-b237-187ca3ffc21c" }	<h1>V. 실험 및 결과 고찰</h1> <h2>5.1 마이크 종류별 거리에 대한 응답특성 선행 실험</h2> <p>실험할 마이크로폰들의 특성을 선행실험을 통해 거리별 주파수응답특성을 측정하여 기초자료를 구하였다. 실험할 마이크로폰 종류는무지향성 마이크로폰 (Klark-Teknik Type 6501 : 마이크로폰M1)과 초 지향성 마이크로폰 (Electro-Voice ND967 : 마이크로폰M2) 그리거 단일지향성 마이크로폰 (SAMSON CL5 : 마이크로폰MB)등 3종류를 하나씩 선정하여 거리 변화에 대한 주파수 응답특성을 측정하였다. 거리변화는 \( 5 \mathrm{~cm} \) 간격으로 \( 1 \mathrm{~cm} \) 에서 \( 50 \mathrm{~cm} \) 가지 변화 할 때의 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정하였다. 측정시스템의 구성도는 다읍 그림 4와 같다. 측정 읍압은 \( \mathrm{dBv} \) 로 마이크로폰 출력 단자에서 측정되었으며 \( 0 \mathrm{dBv}=0.775 \mathrm{~V} \) 입니다.</p> <h3>(1) 무지향성 마이크M1의 거리별 주파수 응답특성 측정</h3>마이크로폰M1을 마이크와 수음점 사이 거리를 \(\mathrm{5cm}\) 간격으로 측정한 값은 그림 5와 같다.<h3>(2) 초지향성 마이크M2의 거리별 주파수 응답 특성 측정</h3>마이크로 근접지점에서 \(5 \mathrm{cm}\)간격으로 측정한 값은 그림 6과 같고, 그림의 내용을 살펴보면 중･고음대역은 거리의 변화에 따라 출력도 일정하게 변화함을 알 수 있고, 저음대역은 중･고음에 비하여 \(15 \mathrm{cm}\)까지는 더 많이 변화함을 알 수 있다.<h3>(3) 단일지향성 마이크M3의 거리별 주파수 웅답특성측정</h3> <p>마이크M3으로 \(5 \mathrm{cm}\)간격으로 측정한 값은 그림 7과 같다. 그림의 내용을 살펴보면 앞에서 측정한 마이크M2의 결과와 유사하며, 중･고음대역은 거리의 변화에 따라 일정하게 출력도 변화함을 알 수 있고, 저음대역은 중･고음에 비하여 \(20 \mathrm{cm}\)까지는 더 많이 변화함을 알 수 있다</p> <h2>5.2 마이크 종류별 거리에 따른 보상실험</h2> <p>마이크로폰에서 출력되는 음성 신호를 신호 변환기를사용하여거리에따른보정치를보상하는시스템으로 구성하여 실험하였다. 마이크와 음원 출력부사이의 거리의 기준치는 \(\mathrm{10 cm}\)로 설정하였고 신호의 주파수 대역은 저음주파수대역 (중심 주파수 \(\mathrm{800Hz}\))와 중음주파수대역 (중심 주파수 대역 \(\mathrm{2500 Hz}\))으로 분류하여 음향신호를 보상하도록 하였다.</p> <h3>(1) 마이크M1의 보정</h3> <p>마이크M1은 무지향성 특성을 가지며 \(\mathrm{20 Hz\sim20KHz}\)의 평탄한 마이크 특성을 가지고 있다. 이처럼 평탄한 마이크 특성을 가지고 있는 마이크M1은 거리에 따른 레벨 차이와 함께 중･고음대역보다 저음대역에서 조금 더 많은 차이가 나타나는 현상을 표2를 보면 알 수 있다. 표 2는 마이크M1의 거리별 음압벨과 기준거리 음압레벨의 차에 근거하여 마이크로폰M1의 보정 값을 산출한 표이다.마이크의 수음 거리에 따라 레벨 차이가 발생하며, 같은 거리에서도 주파수 대역에 따른 레벨 차이가 발생하므로 보정을 위한 적정 기준 거리와 차이 측정값을 산출하였으며, 보정할 값은 중･고음대역에서 보다 저음대역에서 조금 더 많은 레벨차이를 보이기때문에 \(\mathrm{800 Hz}\) 이하대역과 일부 중음대역 \(\mathrm{2,500Hz}\) 대역에서 레벨추가보정이 필요하다. 이러한 자료를 바탕으로 기준거리\(\mathrm{10 cm}\)와 비례하는 주파수응답특성을 얻기 위한 5 cm에서 측정한 주파수 응답특성의 보정 값을 살펴보면 전 대역 레벨보상은 -3.5이고, 저음대역 보상은 -4.5 dB 보상해주면 \(\mathrm{10 cm}\) 에서의 수음 데이터와 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 반대로 \(\mathrm{20 cm}\)거리에서는 전 대역레벨을 \(\mathrm{+6 dB}\) 보상하고, 저음대역을 \(\mathrm{+4 dB}\) 보상 해주면 \(\mathrm{10 cm}\)에서의 수음데이터와 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 결과치를 그림 8 마이크M1의 보정 후 출력 신호 측정 그래프에서 확인할 수 있으며, 표 2 마이크M1의 적용거리별 보정치를 보정장치에 입력시키면 원하는 표 3과 같은 결과를 얻을 수 있음을 확인했다.</p> <h3>(2) 마이크M2의 보정</h3> <p>마이크M2는 초지향성 특성을 가진 마이크로\(\mathrm{800Hz }\) 이하 대역부터 저음대역이 많이 증가하는 특성을 보이고 있다, 또한 주파수 대역이 낮을수록 레벨의 차이는 커지며, \(\mathrm{150 Hz}\) 대역에서 \(\mathrm{20 dB}\) 이상의 차이가 생기는 현상을 특성곡선 분석을 통하여 알 수있다. 마이크M2의 중･고음대역에서는 저음대역보다 평탄한 특성을 보여주므로 거리에 따른 주파수 특성과 레벨 차이가 나타나는 현상을 마이크로폰M2의 거리별 음압레벨과기준거리 음압 레벨의 차를 보면 알 수 있다. (표 3 참조)</p> <p>이러한 측정치를 근거로 보정값을 산출하면 마이크M2의 보정치 결과를 얻을 수 있다. 마이크의 수음거리에 따른 레벨차이가 발생하며, 같은거리에서도 주파수 대역에 따른 레벨 차이가 더 발생하므로 이를 기준거리 \(\mathrm{(10 cm)}\) 값으로 보상하기 위해서는 일정레벨 보정과 동시에 중･고음대역에서 보다 \(\mathrm{(800 Hz)}\)이하 저음대역에서 더 많은 레벨 보정이 필요하다.기준거리 \(\mathrm{(10 cm)}\)보다 가까운 \(\mathrm{(5 cm)}\)지점 전 대역 레벨보정 값은 \(\mathrm{-4 dB}\)이고, 저음대역은 \(\mathrm{-5.5 dB}\)보상해주면 \(\mathrm{(10 cm)}\)에서의 수음 데이터와 비슷한 결과를 얻을 수있다.반대로 기준거리\(\mathrm{(10 cm)}\)보다 먼 거리인 \(\mathrm{(20 cm)}\)거리에서는 전 대역 레벨을 \(\mathrm{+5 dB}\) 보상하고, 저음대역을 \(\mathrm{+8 dB}\) 보상해주면 \(\mathrm{(10 cm)}\)에서의 수음 데이터와 비슷한 결과를 얻을 수 있다. (그림 9 참조)</p> <h3>(3) 마이크M3의 보정</h3> <p>ak이크M3은 단일지향성 특성을 가지 마이크로폰으로 \( 800 \mathrm{~Hz} \) 이하 대역부터 저음대역이 증가하기 중음대역 \( 5,000 \mathrm{~Hz} \) 에서 감쇠하는 특성을 보이고 있으며, 또한 주파수 대역이 낮을수록 레벨의 차이는 커지며, \( 200 \mathrm{~Hz} \) 대역에서 \( 20 \mathrm{~dB} \) 이상의 차이와 중음대역에서 \( 5 \mathrm{~dB} \) 차이가 생기는 현상을 마이크로폰 \( \mathrm{MB} \)의 특성곡선 분석을 통하여 알 수 있다. 마이크로폰 \( \mathrm{MB} \)의 중-고음대역에서는 저음대역보다 평탄한 특성을 보여주는특성을 보이므로 거리에 따른 주파수특성과 레벨 차이가 나타나는 현상을 마이크로폰M3 의 거리별 읍압레벱과 기준거리 읍압레벨의 차를 보면 알 수 있다. 측정치를 근거로 보정값을 산출하면 표 4 와 같다.</p> <p>마이크로폰의 수음 거리에 따른 레벨차이가 발생하며, 같은 거리에서도 주파수 대역에 따른 레벨 차이가 더 발생하므로 이를 기준거리 \( 10 \mathrm{~cm} \) 값으로 보상하기 위해서는 일정 레벨 보정과 동시에 중음대역에서보다 \( 800 \mathrm{~Hz} \) 이하 대역과 일부 중음대역인 \( 2,500 \mathrm{~Hz} \) 대역에서 레벨 보정이 필요 하다. 기준거리\( 10 \mathrm{~cm} \) 보다 가까운 \( 5 \mathrm{~cm} \) 지점 전 대역 레벨 보정 값은 \( -3.5 \mathrm{~dB} \) 이기, 저읍대역은 \( -10 \mathrm{~dB} \) 보상해주면 \( 10 \mathrm{~cm} \) 에서의 수음 데이터와 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 반대로 기준거리 \( 10 \mathrm{~cm} \) 보다 먼 거리인 \( 20 \mathrm{~cm} \) 거리에서는 전 대역 레벨를 \( +4 \mathrm{~dB} \) 보상하고, 저읍대역을 \( +10\mathrm{~dB} \)보상 해주면 \(\mathrm{(10 cm)}\) 에서의 수음 데이터와 비슷한결과를 얻을 수 있다.마이크M3의 각 거리별 전 주파수 대역 수음 레벨을 디지털시그널 프로세서에 입력시켜 \( 800 \mathrm{~Hz} \)이하 저음대역은 과 일부 중･고음대역 레벨을 증감시켜기준 수음거리인 \(\mathrm{10 cm}\) 에서의 수음레벨과 비슷한결과를 얻을 수 있었다. (그림 10 참조)</p>	실험할 마이크로폰 종류는 어떻게 선정하여 측정했는가?	무지향성 마이크로폰 (Klark-Teknik Type 6501 : 마이크로폰M1)과 초 지향성 마이크로폰 (Electro-Voice ND967 : 마이크로폰M2) 그리거 단일지향성 마이크로폰 (SAMSON CL5 : 마이크로폰MB)등 3종류를 하나씩 선정하여 거리 변화에 대한 주파수 응답특성을 측정하였다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "5024222d-c5ff-48ce-8931-1cb7b610f9fc", "field": "인공물", "question_id": "4d5202c2-ee04-4080-8112-1e45ffa78ad8" }	<h1>II. 본론(고효을 주파수 체배기 설계)</h1><p>주파수 3 체배기를 ADS 시뮬레이션을 이용해 설계하고 FR4 기판에 구현하였다. \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 입력 및 \( 7.2 \mathrm{GHz} \) 출력에서의 입출력 임피던스는 입력과 출력의 가능한 모든 임피던스를 변화시켜 가면서 출력 특성을 측정하여 최적의 부하 조건을 얻는 기법인 소스 풀, 로드 풀 시뮬레이션을 이용하여 값을 구하였다. 그리고 로드풀 시뮬래이션에 의해 구한 부하 임피던스 값은 ADS를 이용하여 기본파 주파수인 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 신호에 대한 억압특성이 켠 값을 갖도록 하고, 높은 변환이득 특성을 갖도록 하기 위해 출력단 반사손실을 최소화 하여 부하 임피던스 값을 최적화하였다.</p><p>최대전력전송을 위한 부하의 임피던스 점을 찾기 위해 로드풀 모의실험을 통해서 출력정합회로를 설계했다. 그림 4.는 로드풀 모의실험 결과로서 35.8-j55.3임피던스 점에서 \( 25.58 \% \) 의 효율과 \( 27.26 \mathrm{dBm} \) 출력전력으로 시뮬레이션 되었다.</p><h2>2-1 주파수 3체배기 회로 설계</h2><p>로드풀 모의실험을 통해서 입력신호가 트랜지스터를 통하여 최대 전송될 수 있는 부하 임피던스 점을 결정 하기위해 트랜지스터 소스 (source)에서 바라본 반사계수를 구한 후, 공액정합을 이용하여 입력 정합회로를 설계하였다. 로드풀 모의실험을 한 결과를 바탕으로 설계된 주파수 체배기는 바이어스 라인과 입출력 정합을 마이크로 스트립 라인으로 구성하였다. 이 때 노치필터는 기본파인 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 와 2차 고조파인 \( 4.8 \mathrm{GHz} \) 에서 전력을 억압하도록 설계하였다.</p><p>모의실험한 출력 스펙트럼은 그림 5.로 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 의 입력주파수와 입력전력 \( 15 \mathrm{dBm} \) 에서 3차 고조파의 출력주파수 \( 7.2 \mathrm{GHz} \) 에서 출력전력은 \( 23.2 \mathrm{dBm} \) 로 변환이득은 \( 8.2 \mathrm{~dB} \) 를 얻었으며, 이때 2고조파인 \( 4.8 \mathrm{GHz} \) 에서 \( -8.9 \mathrm{dBm} \) 의 전력으로 3차 고조파와 2차 고조파간의 억압은 \(-32 \mathrm{dBc} \)를 얻었으며, 기본파의 출력전력은 \( -13.1 \mathrm{dBm} \) 을 얻어서 3차 고조파와 기본파의 억압은 \( -36.1 \mathrm{dBc} \) 를 얻었다.</p>	ADS 시뮬레이션을 이용해 설계한 것은 무엇입니까?	주파수 3 체배기
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "a918f229-1f91-452b-bcc5-c8b1fe6d9566", "field": "인공물", "question_id": "4488d159-579d-4c28-9ccb-1081a9725321" }	<p>사인파의 게이트 전압에 의해 코사인파형의 피크드레인 전류가 흐르는데 이것을 퓨리에 시리즈로 나타내면 다음 (2)식과 같다. 여기서 \( I_{\max } \) 는 피크 드레인 전류이고 입력 신호의 전도 각은 \( \theta=2 \pi\left(t_{0} / T\right) \) 으로 정의된다.</p><p>\( \begin{aligned} I_{d}(t)=& I_{0}+I_{1} \cos \left(\omega_{0} t\right)+I_{2} \cos \left(2 \omega_{0} t\right) \\ &+\bullet \bullet \bullet +I_{n} \cos \left(n \omega_{0} t\right) \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></p><p>여기에서 \( \mathrm{n}=0 \) 일 때 \[I_{0}=\frac{2 I_{\max }}{\pi} \frac{t_{0}}{T}\]<caption>(3)</caption></p><p>\( \mathrm{n} \geq 1 \) 일 때는\[I_{n}=I_{\max } \frac{4 t_{0}}{\pi T} \cdot \frac{\cos \left(n \pi \frac{t_{0}}{T}\right)}{1-\left(2 n \frac{t_{0}}{T}\right)^{2}} \]<caption>(4)</caption></p><p>\( \mathrm{n}=\left(T / 2 t_{0}\right) \) 일 때 \[I_{n}=I_{\max } \frac{t_{0}}{T}\]<caption>(5)</caption></p><p>식 (1)로부터 피크 드레인 전류로 정규화된 전도각과 체배비의 관계를 나타내면 그림 2 와 같다.</p><p>그림 1(b)에서 2차 고조파의 전류비가 최대가 되는 전도각 \( (n=2) \) 은 \( 120^{\circ} \) 이고 3 차 고조파의 전류비가 최대가 되는 전도각 \( (\mathrm{n}=3) \) 는 \( 2 \Phi_{o p l}=240^{\circ} / n \) 로 근사되므로, 주파수 3 체배기의 경우 최적의 전도각은 \( 2 \Phi=80^{\circ} \) 가 된다.</p><p>주파수 3 체배기의 기본구조는 입력단에 발생된 3차 고조파 신호가 체배기의 입력의 신호원 방향으로 나가는 것을 막기 위해 3 차 고조파 주파수 \( \left(3 f_{0}\right) \) 에서 \( \lambda / 4 \) 의 전기적 길이를 갖는 개방 스터브를 연결하고, 입력신호 \( \left(f_{0}\right) \) 의 반사를 최소화하기 위한 입력정합 회로를 구성한다. 출력단은 3차 고조파 신호를 제외한 다른 고조파를 억압하기 위한 노치필터와 출력정합회로를 구성한다.</p><p>기존의 논문 중엔 A급으로 바이어스를 인가하여 3 체배기를 실현한 논문으로 A급으로 구동하고 입력신호를 과동작(Overdriving)해서 3체배기를 구현하였다. 하지만 이 경우에는 이득이 떨어진다는 단점이 발표되었다.</p><p>본 논문에서는 이론을 바탕으로 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 입력신호에 대해 3 체배기로 동작하는 \( 2.4 / 7.2 \mathrm{GHz} \) 주파수 3 체배기를 ADS 시뮬레이터를 이용해 설계를 하고 유전율 4.4, 기판두께 \( 1.6 \mathrm{~mm} \), 동막두께 \( 35 \mu \mathrm{m} \) 인 FR4기판에 마이크로 스트립 선로를 이용하여 제작하였다. 3체배기에 사용된 pHEMT 는 ATF-34143을 사용하였다. 최적의 부하 조건을 얻기 위한 기법인 로드 풀 모의실험을 이용하여 정합회로 소자 값을 구하였다.</p><p>그림1(b) 에서 노치필터는 출력단에서 \( 2.4 \mathrm{GHz} \) 와 \( 4.8 \mathrm{GHz} \) 의 주파수를 억압하도록 설계하였다. 이 노치필터의 구조는 그림 \( 3(\mathrm{a}) \) 의 구조를 가지며 그림에서 전송선 TL14는 출력단의 정합회로를 위한 마이크로 스트립라인이며, TL13과 TL15는 노치필터회로이다. TL15는 \( 2.4 \mathrm{GHz } \)의 기본파를 억압하기 위한 필터이며, TL13 은 \( 4.8 \mathrm{GHz} \) 의 2 차 고조파를 억압하기 위한 필터이다. 표 1은 기존에 나와 있는 주파수 3 체배기의 설계 값과 비교하여 설계 목표를 정한 값이다.</p><table border><caption>표 1. 3체배기의 설계 목표</caption><tbody><tr><td>요구 항목</td><td>목표 설계 값</td></tr><tr><td>Input Power</td><td>\( 20 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>Output Power</td><td>\( 18 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>Conversion Gain</td><td>\( -2 \mathrm{~dB} \)</td></tr><tr><td>Harmomic Suppressson (1st : 3rd)</td><td>\( 20 \mathrm{dBc} \)</td></tr></tbody></table>	본문 그림 1(b)에서 2차 고조파의 전류비가 최대가 되는 전도각은 얼마 입니까?	\( 120^{\circ} \)
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "eedc719c-90d8-4bf3-9b5d-069b181e396c", "field": "인공물", "question_id": "d1dda4b3-4319-4670-985b-101d02174171" }	<h1>Ⅱ. 보호용 소자 구조 및 DC 특성</h1><p>그림 1은 본 논문에서 가정한 보호용 NMOS 소자의 단면도를 보여준다. 이 소자는 그림의 비교적 깊은 접합이 의미하듯이 \( \mathrm{n}^{+} \)소스와 드레인에 ESD 이온주입을 시행한 보편적인 ESD보호용 트랜지스터를 대변한다. HBM ESD 방전 시 NMOS 소자내 열발생에 의한 최고온도 지점은 게이트 쪽 드레인 접합에 나타나므로, 이에 의한 드레인 콘택 용용의 문제를 완화하기 위해 게이트와 드레인 콘택간 거리를 \( 3.5 \mu \mathrm{m} \)로 비교적 크게 한 구조를 가정하였다.</p><p>보호용 NMOS 소자에 요구되는 소자폭은 크므로 일반적으로 multi-finger 형태의 레이아웃을 사용하며, 그림 1은 NMOS 소자의 여러 개 finger 중 한 finger에 대한 단면도라고 할 수 있다.</p><p>표 1에는 구조관련 주요 파라미터들을 정리하였다. \( \mathrm{n}^{+} \)및 \( \mathrm{p}^{+} \)확산영역의 도핑은 \( 1.2 \times 10^{20} / \mathrm{cm}^{3} \) 의 피크농도를 갖는 가우시안 분포를 가정하였다.</p><p>그림 1의 상단 좌우 변에 위치한 \( \mathrm{p}^{+} \)접합은 가드링 형태의 기판 콘택용 접합을 대변하며, p 형 기판의 하단 노드에는 그림에는 표시하지 않았으나 원거리에 위치하는 기판 콘택까지의 분포저항을 고려하기 위해 \( 1 \mathrm{M} \Omega \cdot \mu \mathrm{m} \) 의 저항을 직렬로 추가하였다.</p><table border><caption>표 1. 보호용 NMOS 소자의 주요 구조 파라미터</caption><tbody><tr><td>파라미터</td><td>값</td></tr><tr><td>유효채널길이</td><td>\( 0.38\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>게이트 산화막 두께</td><td>75\( \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>기판 도핑</td><td>\(10^{16} / \mathrm{cm^3}\)</td></tr><tr><td>채널 피크 도핑</td><td>\(2.35 \times 10^{17} / \mathrm{cm^3}\)</td></tr><tr><td>\(n^{+} \)소스/드레인 접합 깊이</td><td>\( 0.3\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\(p^{+} \)기관 접합 깊이</td><td>\( 0.1\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>게이트-드레인 콘택 간격</td><td>\( 3.5\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>게이트-소스 콘택 간격</td><td>\( 1.0\mu \mathrm{m} \)</td></tr></tbody></table><p>2차원 소자 시뮬레이터 ATLAS를 이용하여 DC 시뮬레이션을 시행하였다. 충돌이온화 모델 등 필요한 모든 물리적 모델을 포함하였으며, 격자온도 상승과 관련되는 모델로는 주울열, 생성-결합 열, 펠티어-톰슨열 모델을 포함하였다.</p><p>그림 2는 그림 1에 보인 보호용 NMOS 소자의 소스, 게이트 및 기판을 접지시킨 상태에서 드레인 전압 또는 전류를 증가시키며 시뮬레이선한 DC 특성을 반로그 스케일로 보여준다. 본 소자에서는 드레인 전압이 5\( \mathrm{V} \) 미만인 구간에서는MOS 채널을 따른 누설 전류가 지배적이나 드레인 전압이 중가함에 따라 드레인 접합의 역방향 누설전류가 완만히 증가하다 드레인 전압이 9.3\( \mathrm{V} \) 정도에 이르면서 애벌랜치에 의한 접합의 항복이 일어난다.</p><p>이후 충돌이온화에 의해 생성되는 정공은 기판 노드로 빠져나가고 이 정공전류는 기판 내부의 전위를 상승시킨다. 접합의 항복에 의해 충분한 정공 전류가 흐르게 되면 소스 접합 아래의 기퐌 전위가 상승하여\( \mathrm{n}^{+} \)소스 p기판 접합이 순방향 바이어스 되고 소스로부터 전자가 주입되면서 횡방향 npn (소스/기판/드레인) 바이폴라 트랜지스터가 트리거 된다. 이후 드레인 접합에서의 정공 생성은 소스에서 주입되는 전자에 의한 충돌이온화에 의해 증폭되므로 요구되는 드레인-소스간 전압은 감소하고, 이에 따라 그림 2의 'BJT trigger' 라고 표시한 부분에서와 같은 스냅백 현상이야기된다. 9.4\( \mathrm{V} \) 에서의 스냅백 이후 드레인-소스간 전압은 4.6\( \mathrm{V} \) 정도의 유지전압으로 감소한다.</p><p>그림 2 에서 드레인 전류가 1.3\(\mathrm{mA} / \mu \mathrm{mm} \) 를 초과하면 2차항복(2nd breakdown)이 발생하며 실제 소자에서는 드레인 콘택 용융과 관계되는 소자의 파괴가 발생한다. 시뮬레이션 결과에서 그림의 2 차항복은 소자내 최고온도가 1100\( ^{\circ} \mathrm{K} \) 초과 시 발생함을 확인하였다.</p><p>그림 3은 보호용 lvtr_thyristor 소자의 구조를 보여준다. 이 소자는 참고문헌 [1]에서 스냅백 전압을 낮추기 위해 NMOS 트랜지스터를 조합시켜 제안된 pnpn 구조의 소자이다. lvtr_thyristor 소자는 표준 CMOS 공정에서 제작이 가능하며 소자내 NMOS 구조는 그림 1의 NMOS 소자와 유사하나 본 분석에서는 그림의 비교적 얕은 접합이 의미하듯이 ESD 이온 주입을 시행하지 않은 소스 및 드레인 구조를 가정하였다.</p><table border><caption>표 2. 보호용 Ivtr_thyristor 소자의 주요 구조 파라미터</p></caption><tbody><tr><td>파라미터</td><td>값</td></tr><tr><td>\( \mathrm{p}^{+} \) 및 \( \mathrm{n}^{+} \) 접합 깊이</td><td>\( 0.1\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{n} \) 웰 깊이</td><td>\( 1\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{n}^{+} \), \( \mathrm{p}^{+} \) 에노드 전극 간격</td><td>\( 2.7\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>NMOS 유효채널 길이</td><td>\( 0.38\mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>NMOS 게이트 산화막 두께</td><td>\( \mathrm{75A} \)</td></tr></tbody></table><p>표 2에는 lvtr_thyristor 소자의 구조관련 주요 파라미터들을 정리하였다. 그림 3 의 n웰은 \( 10^{17} / \mathrm{cm} \) 의 피크 농도를 갖는 가우시안 분포를 가정하였고, 기판도핑농도, \( \mathrm{n}^{+} \)및 \( \mathrm{p}^{+} \)확산영역의 도핑 분포는 그림 1에서와 같다. 그림 3 의 p형 기판 하단 노드에도 그림 1의 NMOS 소자에서와 같이 직렬저항을 추가하였다.</p><p>그림 4는 그림 3에 보인 lvtr_thyristor 소자의 NMOS 게이트, \( \mathrm{n}^{+} \)캐소드 및 기판을 접지시킨 상태에서 \( \mathrm{n}^{+} \)애노드와 \( \mathrm{p}^{+} \)애노드를 하나로 묶어 애노드 전압 또는 전류를 증가시키며 시뮬레이션한 DC 특성을 보여준다. 그림 2 의 NMOS 특성과 유사하게, 애노드 전압이 5\( \mathrm{V} \) 미만에서는 n웰 \( / \mathrm{n}^{+} \)캐소드간 MOS 채널 누설전류가 지배적이며 애노드 전압이 증가함에 따라 전계의 세기가 가장 큰, n웰 우측의 \( \mathrm{n}^{+} \)접합 p기판 접합의 역방향 누설전류가 완만히 증가하다가 애노드 전압이 8.8\( \mathrm{V} \) 정도에 이르면서 애벌랜치에 의한 접합의 항복이 일어난다. 이때 이 \( \mathrm{n}^{+} \)접합은 NMOS 트랜지스터의 드레인 역할을 하며 항복전압은 그림 1에 보인 NMOS 소자에서의 접합과 형태가 달라 다소 낮게 나타난다.</p><p>충분한 정공전류가 흐르게 되면 \( \mathrm{n}^{+} \)캐소드 접합 아래의 기판 전위가 상승하여 \(\mathrm{n}^{+} \)캐소드 p기판 접합이 순방향 바이어스 되고 캐소드로부터 전자가 주입되면서 횡방향 npn\( \left(\mathrm{n}^{+}\right. \)애노드/p기판 \( / \mathrm{n}^{+} \)캐소드) 바이폴라 트랜지스터가 트리거된다. 앞서 설명한 바와 마찬가지로 바이폴라 트랜지스터가 트리거되면 그림에 나타난 스냅백 현상이 발생한다. 이 상황에서 \( \mathrm{n}^{+} \)애노드로부터의 바이폴라 트랜지스터 전류는 n웰을 통해 흐르고 n웰 분포저항에서의 전압강하에 의해 \( \mathrm{p}^{+} \)애노드 아래 부분의 전위를 감소시킨다. 바이폴라 전류가 충분히 커지면 \( \mathrm{p}^{+} \)애노드/n엘 접합이 순방향 바이어스 되어 pnpn싸이리스터 \( \left(\mathrm{p}^{+}\right. \)애노드 \( / \mathrm{n}^{+} \)애노드 p기판 \( / \mathrm{n}^{+} \)캐소드)가 트리거되면서 요구되는 애노드-캐소드 간 유지전압이 크게 감소하므로 그림 4에 'pnpn trigger'라고 표시한 부분에서 애노드 전압의 보다 급격한 감소가 관찰된다. 결과적인 유지전압은 1\(\mathrm{V} \) 정도의 값을 가지게 되며 이는 그림 2에 보인 NMOS 소자 경우에서의 유지전압 4.6\(\mathrm{V} \) 에 비해 현저히 낮다.</p><p>그림 4의 2 차항복은 소자내 최고온도가 1100\(^{\circ} \mathrm{K} \) 에 이르는 전류인 12\( \mathrm{mA} / \mu \mathrm{mm} \) 를 초과하면서 발생함을 확인하였다. 두 가지 소자에 대한 주요 특성을 표로 정리하면 다음과 같다.</p>	그림에는 따로 표시하지 않았으나 p 형 기판의 하단의 노드에는 기판 콘택까지의 분포저항을 고려하기 위해 어떻게 했니?	\( 1 \mathrm{M} \Omega \cdot \mu \mathrm{m} \) 의 저항을 직렬로 추가
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "2886eba2-d521-4869-a139-bcae68388e90", "field": "인공물", "question_id": "0ed6f6a6-f099-4aac-b54e-de43f12d59f9" }	<h2>1. 방전 초기 입력버펴단 게이트 산화막 인가전압</h2> <p>앞서 분석한 PS 모드 경우, 방전초기에 NMOS 소자의 바이풀라 트랜지스터와 lvtr_thyristor 소자의 pnpn 싸이리스터의 트리거 시점은 그림 9 의 \( \mathrm{S}_{2} \) 단락 후 각각 0.67\(\mathrm{ns} \) 와 0.77\( \mathrm{ns} \) 로 큰 차이가 없으며, 트리거에 소요되는 시간으로 인해 방전개시 직후 보호용 소자에는 순간적으로 스냅백전압보다 높은 전압 NMOS소자 경우 11\(\mathrm{V} \), lvtr_thyristor 소자 경우 12.8\( \mathrm{V}) \) 이 유기된다. 이에 따라 그림 11,12 에서 볼 수 있는 바와 같이 방전초기에 패드 및 입력버퍼단 게이트 산화막에 높은 전압이 인가된다.</p> <p>테스트 모드에 따라 방전 초기 입력버퍼단의 게이트 산화막에 인가되는 최대전압은 \( \mathrm{C}_{\text {ngate }} \) 또는 \( \mathrm{C}_{\mathrm{pgate}} \) 에 나타나며, 각 모드별로 시행한 혼합모드 시뮬레이션 결과로부터 방전 초기 최대전압이 인가되는 테스트 모드를 취약모드로 정의하여 최대전압의 크기 및 인가 위치, 시점을 정리하면 표 4 와 같다.</p> <table border><caption>표 4. 방전 초기 입력버퍼단 게이트 산화막 인가 최대 전압</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>보호회로 방식</td><td rowspan=2>취약 모트</td><td colspan=2>최대전압[V]</td><td rowspan=2>시점[ns]</td></tr><tr><td>\( \mathrm{C}_{\text {ngate}} \)</td><td>\( \mathrm{C}_{\text {pgate}} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>NMOs</td><td>PS</td><td>11.0</td><td></td><td>0.68</td></tr><tr><td>PD</td><td></td><td>11.9</td><td>0.62</td></tr><tr><td>ND</td><td></td><td>11.8</td><td>0.62</td></tr><tr><td rowspan=3>lvtr_thyristor</td><td>PS</td><td>12.8</td><td></td><td>0.78</td></tr><tr><td>PD</td><td></td><td>13.3</td><td>0.66</td></tr><tr><td>ND</td><td></td><td>13.5</td><td>0.83</td></tr></tbody></table> <p>사용하는 보호회로의 종류와 무관하게 PD와 ND 모드의 방전 초기에 \(\mathrm{C}_{\mathrm{pgate}} \) 에 최대전압이 인가됨을 알 수 있다. 하지만 이러한 전압이 에를 들어 10\(\mathrm{V} \) 이상 인가되는 기간이 0.2\(\mathrm{ns} \) 이하일 정도로 매우 짧으므로 방전 초기 입력버퍼단의 게이트 산화막 손상은 야기 되지 않을 것으로 판단된다.</p>	lvtr_thyristor 중 ND의 최대전압은 몇 [V] 야?	13.5
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "765c4050-b6ec-4be0-96d2-2a160b2b0f91", "field": "인공물", "question_id": "8edd047b-fd44-40c0-bced-125f7ce4df21" }	<p>표 5의 취약모드에서 입력버퍼단의 게이트 산화막에 인가되는 최대전압은 보호회로 방식 간에 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 이는 취약모드에서의 최대전압이 주로 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DD}}-\mathrm{V}_{\mathrm{SS}} \) 클 램프 NMOS 소자의 드레인 항복전압에 의해 결정되기 때문이다. 방전 후기 입력버퍼단에 인가되는 전압을 줄이기 위해서는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{DD}}-\mathrm{V} _{\mathrm{SS}} \)클램프 NMOS 소자 대신 다이오드 string을 사용하는 방식이 제안되었으나[8], \( \mathrm{V}_{\mathrm{DD}}-\mathrm{V} _{\mathrm{SS}} \) 간 누설전류 문제를 해졀하기 위해서는 비표준 CMOS공정의 사용이 필요할 수 있다.</p> <p>NMOS 보호회로 경우 PS 모드에서의 주 방전경로는 \( \mathrm{M}_{1} \) 이므로 최고온도는 \( \mathrm{M}_{1} \) 소자에서 나타나며, 그림 13은 시간에 따른 \( \mathrm{M}_{1} \) 소자내 최고온도의 변화를보여준다. 바이폴라 동작 기간 중인 30\(\mathrm{ns} \) 정도에 최고 495\( ^{\circ} \mathrm{K} \) 까지 상승 후 방전전류의 감소에 따라 서서히 감소함을 알 수 있다. 소자내 2차원 온도 분포를 조사한 결과 최고온도 지점은 게이트 쪽 \( \mathrm{n}^{+} \)드레인 접합임을 확인하였다.</p> <p>싸이리스터 보호회로 경우 PS모드에서의 주 방전 경로는 \( \mathrm{T}_{1} \) 이므로 최고온도는 \( \mathrm{T}_{1} \) 소자에서 나타난다. 0.9\(\mathrm{ns} \) 정도에 잠시 최고 473\( ^{\circ} \mathrm{K} \) 까지 상숭 후 pnpn 싸이리스터가 트리거되면서 유지전압 감소와 동시에 330\(^{\circ} \mathrm{K} \) 까지 감소한 후 방전전류의 증가와 더불어 재상승하여 47\(\mathrm{ns} \) 에 421\(^{\circ} \mathrm{K} \) 까지 상숭한 뒤 방전전류의 감소에 따라 서서히 감소한다. 0.9\(\mathrm{ns} \) 에서 최고온도 지점은 높은 전계가 인가되어 항복이 발생하는 n 엘 우측의 \( \mathrm{n}^{+} \)접합이고, 47\(\mathrm{ns} \) 에서 최고온도 지점은 전류가 집중되는 \( \mathrm{n}^{+} \)캐소드 접합임을 확인하였다.</p> <p>보호용 소자내 온도 상숭이 가장 높은 모드를 취약모드로 정의할 경우, 각 보호회로 방식별 취약모드, 소자내 최고온도 위치 및 시점은 표 6 과 같다.</p> <p>두 가지 보호회로 방식에 공통으로 사용되는 NMOS소자에서의 최고온도 지점은 \( \mathrm{M}_{1}, \mathrm{M}_{2} \) 구분 없이 모두 게이트 쪽 드레인 접합이며, 이러한 현상이 그림 1 에서 게이트/드레인 콘택 간격을 크게 지정하는 이유가 된다.</p> <table border><caption>Table 6. Weak modes, peak temperature locations and times depending on the protection scheme</caption> <caption>표 6. 보호회로 방식별 취약모드, 최고온도 위치 및 시점</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>보호회로 방식</td><td rowspan=2>취약모드</td><td rowspan=2>최고온도 \( \left[{ }^{\circ} \mathrm{K}\right] \)</td><td colspan=2>최고온도</td></tr><tr><td>위치</td><td>시점 [ns]</td></tr><tr><td rowspan=2>NMOS</td><td>PS, PD, PTP</td><td>495</td><td>\( \mathrm{M}_{1} \)의 게이트 쪽 드레인 접합</td><td>32</td></tr><tr><td>ND</td><td>495</td><td>\( \mathrm{M}_{2} \)의 게이트 쪽 드레인 접합</td><td>31</td></tr><tr><td rowspan=3>lvtr_thyristor</td><td rowspan=2>PS</td><td>473</td><td>\( \mathrm{T}_{1} \)의 n웰 우측 \( n^{+}\) 접합</td><td>0.9</td></tr><tr><td>421</td><td>\( \mathrm{T}_{1} \)의 \( n^{+}\) 캐소드 접합</td><td>47</td></tr><tr><td>ND</td><td>495</td><td>\( \mathrm{M}_{2} \)의 게이트 쪽 드레인 접합</td><td>33</td></tr></tbody></table> <p>lvtr_thyristor 보호회로 경우 \( \mathrm{T}_{1} \) 소자에서의 최고온도 지점은 n엘 우측의 \( \mathrm{n}^{+} \)접합이나 본 접합에는 콘택이 없어 콘택 용융에 의한 문제발생의 우려는 작다고 할 수 있다.</p> <p>표에서 볼 수 있듯이 lvtr_thyristor 소자내 두 번째 최고온도 지점은 \( \mathrm{n}^{+} \)캐소드 접합이며, 이 접합을 보완하기 위해 접합면적의 증가 또는 ESD 이온주입 등의 접합 엔지니어링을 고려할 수 있겠다. 하지만 \( \mathrm{n}^{+} \) 캐소드는 패드에 연결되지 않으므로 입력노드에 추가 되는 커패시턴스는 증가하지 않는다.</p>	NMOS 보호방식의 취약모드 ND와 같은 최고온도 위치를 가지는 lvtr_thyristor 보호방식 취약모드의 최고온도 시점은 얼마일까?	33
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "55f0c7eb-f370-4e83-962f-501dbde90c76", "field": "인공물", "question_id": "f0acd016-f541-48af-92dc-3cce0e95ecea" }	<h1>III. 전치 증폭기 회로</h1> <h2>1. 개요</h2> <p>레이저 다이오드를 통해 전송된 광신호는 광섬유를 통해 수신기의 광검출기(PD)에 도달하고, 광검출기에서 생성된 광전류(photocurrent)는 전치증폭기를 통해 전압 신호로 변환된다. 전치증폭기는 전류신호 \( \left(\mathrm{I}_{\mathrm{in}}\right) \) 를 전압신호 \( \left(\mathrm{V}_{\text {out }}\right) \) 으로 변환하기 때문에 transimpedance amplifier라 불린다(그림 2 참조). PD에서 생성된 전류 신호의 크기는 보통 \( 10 \mu \mathrm{A}-200 \mu \mathrm{A} \) 이다.</p> <p>기가비트 동작속도를 갖는 전치증폭기 회로설계는 공정기술 (CMOS, \( \mathrm{SiGe} \) 등) 및 회로 기법에 의해 많은 제약을 받고, 또한 여러 설계 tradeoffs가 발생하는데, 예를 들어 주파수 대역폭 (bandwidth)는 노이즈와 부호간 간섭(ISI)에 많은 영향을 받는다. 높은 대역폭을 설계하면 노이즈가 커져서 비트에러 (bit error)가 발생할 확률이 높아지고, 낮은 대역폭의 경우 ISI에 의해서 비트에러가 발생할 확률이 높아지므로, tradeoff 관계를 고려하여 노이즈와 ISI가 최소가 되도록 주파수 대역폭을 최적화해야 한다. 또한, 노이즈 성능에 있어서 대역폭과 이득 사이의 설계 tradeoff가 존재한다. 피드백 저항인 \( \mathrm{R}_{\mathrm{f}} \) 를 크게 하면, 트랜스 임피던스 이득을 크게 하는 동시에 저항 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{f}}\right) \) 으로부터의 thermal 노이즈 전류를 줄일 수 있지만, 신호의 주파수 대역폭이 그만큼 작아지게 된다. 피드백 저항을 감소시키면 넓은 대역폭을 얻을 수 있으나, thermal noise가 커지고 트랜스 임피던스 이득이 낮아진다. 물론, 전치증폭기의 전압이득 (A)를 증가시켜 설계 tradeoff를 완화할 수 있지만, closed-loop stability가 허락하는 범위 내에서 전압이득을 증가시켜야 한다.</p> <p>NRZ (non-return-to-zero) 데이터를 전송할 때, 최대 대역폭 효율과 최소 BER (bit-error-rate)를 가지도록 전치증폭기의 대역폭을 설계하는 것이 물리계층의 디지털 통신시스템에서 고려해야 하는 중요사항이다. NRZ data stream의 power spectrum에 축적되는 에너지를 보면, 동작속도의 0.75배 되는 주파수 대역폭에서 random NRZ data의 \( 94 \% \) 되는 에너지가 포함되어 있다.</p> <p>주파수 대역폭을 두 배 증가시켜도 전체 signal power는 단지 \( 4.5 \% \) 증가하지만, 그에 비해 noise power는 \( 200 \% \) 급증하여 전체 시스템의 SNR (혹은 BER)를 심각하게 격감시킨다. 이와 같이 기가비트급 전치증폭기 설계는 노이즈, 주파수 대역폭, 트랜스임피던스 이득간의 설계 tradeoffs를 동시에 고려하여 성능을 최적화하는 것이 중요하다.</p> <h2>2. 차동 RGC 전치증폭기 회로</h2> <p>그림 3은 설계한 차동 RGC (regulated cascode) 전치증폭기의 간단한 불록 회로도를 보여준다. 차동구조로 설계하여 공통모드 노이즈 (common-mode noise)의 영향을 최소화 하였으나, single-ended 구조에 비해 높은 전력소모 및 노이즈 등의 단점이 발생한다. 입력단에서 유효 \( \mathrm{g}_{\mathrm{m}} \) 을 증가시키기 위해 RGC 회로기법을 이용하였으며, 넓은 대역폭과 작은 칩 사이즈를 위해 NMOS와 저항을 이용한 액티브 인덕티브 피킹 기술을 사용하였다.</p> <p>두 번째 전압 이득단에서는 voltage swing을 \( \mathrm{V}_{\mathrm{dd}} \) 까지 올릴 수 있는 TVCL (threshold voltage compensation load)를 사용하였다. 출력 버퍼단에서는 소스 팔로워 (source follower)와 고속의 인터페이스를 위한 CML (common-mode-logic)을 사용하였다. 소신호 해석에 따라, 그림 4 의 RGC 전치증폭기의 트랜스 임피던스 이득과 주파수 대역폭을 근사적으로 나타내면 다음과 같다.</p> <p>\( Z_{\mathrm{in}}(0)=\frac{\mathrm{V}_{0}}{\mathrm{i}_{\mathrm{in}}}(0) \cong \frac{1}{\mathrm{~g}_{\mathrm{m} 1}\left(1+\mathrm{g}_{\mathrm{mB}} \mathrm{R}_{\mathrm{B}}\right)} \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( f_{-3 d B} \cong \frac{1+g_{m 7} R_{3}}{2 \pi R f\left[C_{d 1}+C_{g 7}+C_{f}\left(1+g_{m 7} R_{3} 0\right]\right.} \)<caption>(2)</caption></p> <p>일반적으로 공통소스, 공통드레인, 혹은 공통게이트 입력단을 갖는 전치증폭기의 경우에도, 입력단의 큰 기생 캐패시턴스가 전체 회로의 dominant pole을 결정하므로, 가상 dominant한 포토다이오드의 기생 캐패시턴스를 전치증폭기의 신호대역폭 결정으로부터 최대한 분리하는 것이 필요하다. 한편, RGC 입력단을 갖는 전치증폭기는 식(2)에서 보는 바와 같이, 입력부의 기생 캐패시턴스가 \( -3 \mathrm{~dB} \) 대역폭 결정에 거의 영향을 주지 않는다. 이는 RGC 입력부의 local feedback으로 인해 유효 gm값이 bipolar 트랜지스터 혹은 \( \mathrm{GaAs} \) MESFET에 상당하는 gm값만큼 커졌기 때문에, 전치증폭기 회로의 입력 임피던스를 매우 작게 (virtual ground)하고, 포토 다이오드의 기생 캐패시턴스를 효과적으로 분리하기 때문이다. 따라서 이제 RGC 회로의 dominant pole은 회로 내의 high-impedance 노드에서 결정된다.</p> <p>본 논문에서는, 노이즈와 부호간 간섭 사이의 tradeoff를 최적화 하기위해 \( -3 \mathrm{~dB} \) 대역폭을 동작속도 \( 3.125 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \) 의 0.7~0.8배가 되도록 설계하였다. 전압이득인 \( \mathrm{g}_{\mathrm{m}} \mathrm{R}_{3} \) 를 증가함으로써 대역폭을 조절할 수 있지만, 전압이득은 안정도 (stability) 문제를 신중히 고려해서 설계해야 하기 때문이다. 또한, RGC 입력부의 local feedback 단이 인덕티브 피킹 현상을 일으킬 수 있기 때문에, flat gain을 얻을 수 있도록 세심한 주의를 필요로 한다. 일반적으로, 주파수 응답의 gain fluctuation은 AM-PM conversion에 의해 출력 eye-diagram에 상낭한 지터를 발생시킨다.</p> <p>전치증폭기 내의 피느백은 high-impedance node인 \( \mathrm{M}_{7} \) (혹은 \( \mathrm{M}_{8} \) )의 드레인으로부터 RGC 입력단의 \( \mathrm{M}_{1} \) (혹은 \( \mathrm{M}_{2} \) )의 드레인으로 적용한다. 이로써 broadband 특성은 얻을 수 있고, 큰 group delay 변화를 피할 수 있으며, 지터 특성도 개선할 수 있다. 전압이득단에서, PMOS 부하의 threshold voltage \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{th}}\right) \) 손실을 보상하기 위해서 PMOS 부하인 \( \mathrm{M}_{3} \) (혹은 \( \mathrm{M}_{4} \) )의 gate 단자를 \( \mathrm{M}_{5} \) (혹은 \( \left.\mathrm{M}_{6}\right) \) 의 source 단자에 연결을 하였고, 이로써 출력전압이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{dd}} \) 까지 스윙할 수 있다.</p> <h2>3. HSPICE 시뮬레이션 및 Layout</h2> <p>제안한 차동 RGC 전치증폭기 회로와 4 채널의 어레이 회로를 \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정기술을 기반으로 설계하고, HSPICE를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 표 1 은 설계한 차동 RGC 전치증폭기회로의 주요 파라미터를 보여준다.</p> <table border><caption>표 1. RGC 차동 전치증폭기의 주요 파라미터</caption> <tbody><tr><td>\( \mathrm{M}_{1} (\mathrm{W}_{1}/\mathrm{L}_{1}) \) 혹은 \( \mathrm{M}_{2} \)</td><td>\( 65 \mu \mathrm{m} / 0.35 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{M}_{1} (\mathrm{W}_{B1}/\mathrm{L}_{B1}) \) 혹은 \( \mathrm{M}_{B2} \)</td><td>\( 250 \mu \mathrm{m} / 0.35 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{M}_{3} (\mathrm{W}_{3}/\mathrm{L}_{3}) \) 혹은 \( \mathrm{M}_{4} \)</td><td>\( 77 \mu \mathrm{m} / 0.7 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{M}_{7} (\mathrm{W}_{7}/\mathrm{L}_{7}) \) 혹은 \( \mathrm{M}_{8} \)</td><td>\( 70 \mu \mathrm{m} / 0.35 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{M}_{\mathrm{F}} (\mathrm{R}_{\mathrm{F}}) \)</td><td>\( 2.9 \mu \mathrm{m} / 0.35 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{1} \) 혹은 \( \mathrm{I}_{2} \)</td><td>\( 1.4 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{7} \) 혹은 \( \mathrm{I}_{8} \)</td><td>\( 6.4 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{I}_{9} \) 혹은 \( \mathrm{I}_{10} \)</td><td>\( 3.6 \mathrm{~mA} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 5는 단채널 전치증폭기의 주파수 응답으로써, 이 때 사용한 광다이오드는 \( 0.5 \mathrm{pF} \) 의 기생 캐패시턴스, \( 20 \Omega \) 의 기생저항, 및 \( 1^{\sim} 2 \mathrm{nH} \) 의 bondwire 인덕턴스를 갖는 실제적인 전류소스 등가회로로 구현하였다. Post-layout 시뮬레이션 결과, \( 59.3 \mathrm{~dB} \Omega \) 의 트랜스임피던스 이득과 \( 2.45 \mathrm{GHz} \) 의 \( -3 \mathrm{dB} \) 대역폭 성능을 보인다. 이로써 원하는 동작속도인 \( 3.125 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \) 의 0.7~0.8배를 만족하여 최적화 된 SNR을 얻을 수 있다. 그림 6 은 \( 2.5 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \) 및 \( 3.125 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \) 동작속도를 갖는 \( 2^{31}-1 \) PRBS 신호에 대한 RGC 차동 전치증폭기의 출력 eye-diagram을 나타낸다. 결과적으로, 크고 깨끗한 eye-diagram을 각각 \( 400 \mathrm{ps} \) 및 \( 320 \mathrm{ps} \) 의 주기로 얻었고, \( 100 \mu \mathrm{A} \) 의 입력 전류신호에 대해 \( 90 \mathrm{mV}_{\mathrm{pp}} \) 의 출력 전압 크기를 나타내는데, 이는 주파수 응답에서 구한 트랜스 임피던스 이득과 일치한다.</p> <p>그림 7은 등가 노이즈 전류 스펙트럼 밀도의 시뮬레이션 결과를 보여준다. 평균값은 \( 18.4 \mathrm{pA} / \mathrm{sqrt}(\mathrm{Hz}) \) 로서 이는 \( 0.5 \mathrm{~A} / \mathrm{W} \) 의 반응도 (responsivity) 및 \( 10^{-12} \) BER을 기준할 경우, \( -17.5 \mathrm{dBm} \) 의 광민감도에 해당한다. 그림 8은 설계한 RGC 차동 전치증폭기 4 채널 어레이의 배치도를 보여준다. 단채널 전치증폭기의 core 사이즈는 \( 370 \times 160 \mu \mathrm{mm}^{2} \) 이고, 어레이 전체 칩 사이즈는 \( 3.5 \times 0.85 \mathrm{~mm}^{2} \) 이다. 어레이 칩 설계 시, 각 채널 간 crosstalk를 \( -15 \mathrm{~dB} \) 이하로 줄이도록 설계하였다. 먼저, 침 내부에서의 공급전원선 및 접지선의 공유로 인한 간섭효과를 최소화 할 수 있도록 각 채널마다 전원 및 접지용 pad를 삽입하였다. 따라서 기생 bond-wire 인덕턴스로 인한 전원 및 접지 루프간의 불안정도 (instability)가 발생하지 않도록 하였다. 또한 각 채널 간 간격을 \( 700 \mu \mathrm{m} \) 이상으로 함으로써, 기판 내에서의 coupling crosstalk로 인한 신호간 간섭이 주파수 대역폭 범위 내에서 \( 1 \% \) 미만이 되도록 설계하였다. 표 2,3 은 설계한 회로의 성능을 요약하고, 최근 발표된 낮은 기가 비트 CMOS 전치증폭기와의 성능을 비교한다.</p> <table border><caption>표 3. 낮은 기가비트급 CMOS 전치증폭기와의 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>parameters</td><td>[4]</td><td>[6]</td><td>[7]</td><td>본 논문</td></tr><tr><td>\( \mathrm{V}_{\mathrm{dd}} (\mathrm{V}) \)</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>3.3</td></tr><tr><td>BW (GHz)</td><td>1.2</td><td>0.66</td><td>0.95</td><td>2.45</td></tr><tr><td>PD cap. (pF)</td><td>0.6</td><td>0.32</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr><tr><td>TZ gan \( (\mathrm{dB}\Omega) \)</td><td>58</td><td>61</td><td>58</td><td>59.3</td></tr><tr><td>noise current \( (\mathrm{\mu A}) \)</td><td>0.6</td><td>0.125</td><td>0.2</td><td>1.0</td></tr><tr><td>poser cons. (mW)</td><td>115</td><td>155</td><td>85</td><td>92</td></tr><tr><td>technology \( (\mathrm{\mu m}) \)</td><td>0.5</td><td>0.8</td><td>0.6</td><td>0.35</td></tr></tbody></table>	\( \mathrm{M}_{1} (\mathrm{W}_{1}/\mathrm{L}_{1}) \) 혹은 \( \mathrm{M}_{2} \)의 크기는 얼마야?	\( 65 \mu \mathrm{m} / 0.35 \mu \mathrm{m} \)
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "fa5c1afc-d4e7-4666-8102-44016bef1317", "field": "인공물", "question_id": "2aff90a9-413e-4d83-8cfe-621069adc7c8" }	<h2>2. 실험 및 측정 결과</h2> <p>\(0.35[\mathrm{um}]\) CMOS Digital 공정으로 8bit Folding & Interpolation ADC를 설계 및 제작하였고 제작된 칩으로 성능을 측정하였다.</p> <p>제작된 ADC의 전체 칩 사진을 그림 14에 나타내었다. 입력에 \( 100[\mathrm{kHz}] \) 차동 램프 신호를 주고 \( 10[\mathrm{MHz}] \) 클락으로 샘플링 하여 Tektronix사의 오실로스코프(MSO4034)를 이용하여 측정을 하였고 그 결과는 그림 15와 같다. 입력 dynamic range 가 \( 1.2[\mathrm{Vpp}] \)로 확인 되었고 이 측정 결과를 바탕으로 본 논문에서 제작된 8bit Folding & Interpolation ADC의 INL, DNL 특성을 그림 16에 나타내었고 이 때 INL은 \( -0.57,+0.61 [\mathrm{LSB}] \), DNL은 \( -0.4,+0.51 [\mathrm{LSB}] \)로 측정되었다.</p> <p>입력신호를 정현파 신호를 인가하여 ADC로 샘플링한 후, 이 결과를 MATLAB Tool을 이용하여 FFT를 하여 SFDR 특성을 측정하였다. 입력 주파수가 \( 100[\mathrm{kHz}] \), 샘플링 주파수가 \( 10[\mathrm{MHz}] \)일 때 측정된 SFDR은 \( 48.9[\mathrm{dB}] \)로 측정되었다. 그림 17은 \( 10[\mathrm{MHz}] \)의 변환속도에서 입력 주파수에 따른 SFDR과 SNDR 측정 결과를 그래프로 나타낸 것이다. \( 10[\mathrm{MHz}] \) 동작 속도에서 입력 주파수가 \( 100[\mathrm{kHz}] \)일 때 SNDR이 \( 47.9[\mathrm{dB}] \) (ENOB \(7.6\mathrm{b}\))인 것을 확인할 수 있으며 입력 주파수가 증가함에 따라 ADC 내부 기생 성분 증가에 의한 주파수 특성 감소에 따라 SFDR과 SNDR 성능이 감소하는 것을 볼 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. ADC의 측정결과 요약</caption> <tbody><tr><td>Paramerer</td><td>Result</td></tr><tr><td>DC Power / Current</td><td>\(3.3\mathrm{V}\) / \(20\mathrm{mA}\)</td></tr><tr><td>Resolution</td><td>\(8\mathrm{bit}\)s</td></tr><tr><td>Conversion Rate</td><td>\(10\mathrm{MSPS}\)</td></tr><tr><td>INL/ DNL</td><td>\( -0.57,+0.61 [\mathrm{LSB}] \) / \( -0.4,+0.51 [\mathrm{LSB}] \)</td></tr><tr><td>SFDR</td><td>\(48.9\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>SNDR</td><td>\(47.9\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>ENOB</td><td>\(7.6\mathrm{b}\)</td></tr><tr><td>Active Die Area</td><td>\(3.8\mathrm{mm^{2}} (1.8\mathrm{mm} \times 2.11\mathrm{mm})\)</td></tr></tbody></table>	입력 주파수가 증가하면 어떻게 되는가?	ADC 내부 기생 성분 증가에 의한 주파수 특성 감소에 따라 SFDR과 SNDR 성능이 감소하는 것을 볼 수 있다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "f1ed41c3-5eb4-4951-b95a-c7269bfdea5c", "field": "인공물", "question_id": "18efa21f-cb4b-444b-aa8d-ff2fb8903795" }	<h2>2. 제어회로와 소프트웨어 제어 알고리즘</h2><p>그림 4는 제안한 전력변환기의 제어 개념을 보이는 전체 제어 블록다이어그램이다.</p><p>출력전압 \( V_{0} \) 는 단일칩 마이컴을 이용하여 위상 변위 방식에 의한 단극성 PWM을 구현하여 제어 한다. 그림 5(a) 는 출력전압 \( V_{o} \) 를 센싱하여 주제어기인 단일칩 마이컴의 A/D 변환기로 피드백하는 절연 전압 피드백 회로이다. 여기서 \( V_{o} \) 는 전력변환기 2 차측의 출력전압이고, \( Z_{p c} \) 는 정전압 프로그래머블 레귤레이터이며, \( C_{pc}} \) 는 고주파 노이즈를 제거하 는 필터커패시터이다. 그리고 \( R_{i 1} \) 과 \( R_{i 2} \) 는 \( Z_{p c} \) 의 기준전압을 생성하기 위한 분압저항이다. 그림 5(a)의 회로는 출력전압 \( V_{0} \) 의 변동에 따라 저항 \( R_{p c} \) 와 포토커플러의 1 차측을 통하여 흐르는 전류의 크기가 변화할 때, 그 변화에 따라 포토커플러의 2 차 저항 \( R_vo}} \) 의 전압의 크기가 변화하도록 하여 출력전압을 피드백한다. 그래서 이렇게 피드백된 출력전압 신호는 마이컴의 A/D 변환기에서 해당 디지털 값으로 변환되고 마이컴 상에 소프트웨어적으로 구현된다음과 같은 비례적분(PI; Proportional Integral) 제어기 식에 적용된다.<ul><li>\( V_{o, \beta}=K_{p}\left(V_{o}^{}-V_{o}\right)+K_{i} \int\left(V_{o}^{}-V_{o}\right) d t \)<caption>(17)</caption></li></ul></p><p>여기서 \( V_{0}^{*} \) 는 기준 출력전압이고, \( K_{p} \) 와 \( K_{i} \) 는 각각 비례와 적분 이득이다. 그리고 위상변위 방식의 구현을 위하여 식 (17)의 제어기 출력전압 값 \( V_{0, \beta} \) 를다음의 식을 이용하여, 마이컴 상의 위상변위 시간\( \beta \) (모드 1 또는 4 의 시간)와 풀브리지 전압 \( v_{F B} \) 의 영전압 시간 \( \gamma \) (모드 2 와 3 또는 모드 5 와 6의 시간)로 환산한다.<ul><li>\( \beta=G \cdot V_{0, \beta} \)<caption>(18)</caption></li><li>\( \gamma=T_{s}-\beta \)<caption>(19)</caption></li></ul></p><p>여기서 \( G \) 는 제어기 출력전압 값 \( V_{0, \beta} \) 의 위상변위 시간 \( \beta \) 로의 환산 이득이다.</p><p>제안한 전력변환기에서는 위상변위 방식에 의한 단극성 PWM을 구현하기 위하여 마이컴의 CCP(Compare/Capture/PWM) 인터럽트 기능을 이용한다. CCP 인터럽트 기능은 로드된 CCP 인터럽트 레지스터값과 타이머값을 비교하여 그 값이 타이머값과 같아지는 순간, 이벤트 인터럽트를 발생시키는 동작을 한다. 그림 5(b)는 CCP 인터럽트를 이용한 위상변위 방식 단극성 PWM 발생의 개념도를 보인다. 식 (18)과 (19)에 의해 \( \beta \)와 \( \gamma \)를 계산하고 제안한 전력변환기의 풀브리지 스위칭 순서를고려하여, 각 인터럽트 발생 시점마다 그 시점의 타이머값과\( \beta \) 또는 \( \gamma \)를 각각 더한다. 그다음 이렇게 생성된 새로운 값을 마이컴의 CCP 인터럽트 레지스터에 로드함으로써 원하는 타이머 시점에 CCP 인터럽트가 발생하게 한다. 그리고 CCP 인터럽트의 각 발생 시마다, 풀브리지 스위치의 스위칭 순서에 따라 마이컴의 각 해당 디지털 포트에서\( v_{g 1} \sim v_{g 4} \)의 턴온/턴오프(High/Low) 구동신호를 출력함으로써 제안한 전력변환기의 위상변위 방식 단극성PWM을 구현한다. 그림 6은 제안한 전력변환기의 전체 제어 알고리즘을 개략적으로 보이는 순서도이다.</p><p>그림 7(a)는 1차전류 \( i_{1} \)을 센싱하여 주제어기인 단일칩 마이컴의 A/D 변환기로 피드백하는 전류피드백 회로이다. 여기서 AC 전류센서 CT의 2차권선 \( N_{C T 2} \)에는 1차전류\( i_{1} \)이 센서의 변류비로 반영되어\( i_{1} / N_{C T 2} \) 흐르고 센싱 저항\( R_{S} \) 에 의해 스케일링된 전압 \( v_{C T 2} \)가 생성된다. 그런데 1차전류\( i_{1} \)은 양(+)과 음(-)으로 일정 범위 내에 흐르는 전류이므로, 스케일링 전압 \( v_{C T 2} \)역시 양(+)과 음(-)의 일정 범위 내의 전압이 된다. 그래서 이것을 양(+)의단전원으로 동작하는 마이컴에 입력하기 위해 같은 크기의 저항 \( R_{f} \) 2개와 필터커패시터\( C_{f} \) 1개로 구성된 전압 풀업회로를 거쳐 마이컴의 A/D 변환기로 입력한다. 그리고 입력된 1차전류 신호는A/D 변환기에서 해당 디지털 값으로 변환되며, 이 변환 디지털 값에서 \( V_{CC} / 2 \) 전압의 공칭(nominal)A/D 변환 디지털 값을 뺀 값으로 1차전류 순시치의 크기를 결정한다. 그런데 이때 결과 디지털 값이 음(-)인 경우에는 2의 보수법(2’s complement)을 이용하여 간단하게 절대값으로 변환한다.</p><p>제안한 전력변환기의 전류제어는, 먼저 1차전류\( i_{1} \)의 크기를 과전류(OC; Over Current), 전류조정(CR; Current Regulation) 및 보통(normal) 등의 3개의 레벨 수준으로 각각 구분하고, 각 수준에 따라 그 제어기능을 수행하는 것으로 구현된다. 먼저,1차전류\( i_{1} \)의 크기가 OC 레벨을 넘어서면, 그림 6의 OC_protect 부분에서 과전류 폴트 상태(그림 6의 Fault 부분)로 들어가도록 하여 전력변환기의 모든 스위치를 턴오프함으로써 전력변환기의 전력회로를 보호한다. 그러나 만약 1차전류 \( i_{1} \)의 크기가OC 레벨을 넘어선 경우가 아니라면, 그림 6의 CR_check 부분에서 1차전류 \( i_{1} \)의 크기가 CR 레벨보다큰지 다시 비교한다. 그래서 1차전류 \( i_{1} \)이 CR 레벨보다 큰 경우에는, 그림 6의 CR_loop 부분에서 각CR 주기마다 식 (18)의 위상변위 시간 \( \beta \)를 일정량\( K \) 만큼 감소/조정하여 1차전류의 크기를 제어한다.물론, CR 레벨보다 작은 보통의 경우에는 전류제어 동작은 하지 않고 전압제어기만 동작한다.</p><p>그림 7(b)는 제안한 전력변환기의 한 레그의 스위치와 스위치 구동부를 보이는 회로이다. 여기서 스위치 구동부는 간단한 구조의 부트스트랩 방식이다. 마이컴으로부터 구동신호 \( v_{g b} \) 가 출력 \( \left(v_{g b}=V_{o c}\right) \)되어 TTL 개방 컬렉터 버퍼 게이트(SN7407)의 \( B_{b} \) 를 통하여 부트스트랩 구동회로(bootstrap drive IC)의 (b) 부분에 인가되면, 구동전압 \( V_{d r v} \) 가 게이트 저항\( R_{g b} \) 를 거쳐 하위 스위치 \( Q_{b} \) 의 게이트-소스 단에 구동전압으로 인가 \( \left(v_{G S}=V_{d r v}\right) \) 되어 \( Q_{b} \) 는 턴온된다. 이때 구동전압 \( V_{d r v} \) 가 부트스트렙 다이오드 \( D_{b s} \) 와 하 위 스위치 \( Q_{b} \) 를 통하여 구동전압 충전용 커패시터 \( C_{b s t} \) 에 충전된다. 반면 구동신호 \( v_{g b} \) 가 소거 \( \left(v_{g b}=0 \mathrm{V}\right) \)되면 스위치 \( Q_{b} \) 의 게이트-소스에 충전된 턴온 충전전압이 부트스트랩 구동회로와 버퍼 게이트 \( B_{b} \) 를 통하여 방전되므로 \( Q_{b} \) 는 턴오프되며, 이때 폴전압\( v_{p o l e} \) 은 직류 입력전압 \( V_{i} \) 와 같아진다 \( \left(v_{\text {pole }}=V_{i}\right) \). 그리고 하위 스위치 \( Q_{b} \) 의 턴오프 상태에서 구동신호 \( v_{g t} \) 가 마이컴으로부터 출럭 \( \left(v_{g t}=V_{o c}\right) \) 되어 버퍼 게이트 \( B_{t} \) 를 통하여 구동회로의 (t) 부분에 인가되면, 접지 대비 \( V_{i}+V_{d r v} \) 의 전압이 게이트 저항 \( R_{g t} \)를 거처 상위 스위치 \( Q_{t} \) 의 게이트 단에 인가된다. 그러면 스위치 \( Q_{t} \) 의 게이트-소스 전압 \( v_{G S t} \) 가 부트스트랩 되어 결국 \( v_{G S t}=V_{d r v} \) 가 되므로 \( Q_{t} \) 가 턴온된 다. 한편, 스위치 \( Q_{t} \) 의 턴오프는, 구동신호 \( v_{g t} \) 가 소 거 \( \left(v_{g t}=0 \mathrm{V}\right) \) 되면, 하위 스위치 \( Q_{0} \) 의 턴오프 동작과 같은 방식으로 이루어진다. 상하 스위치 간의 데드타임은 마이컴에서 명령어 수행시간을 고려하여 소프트웨어적으로 확보되므로, 데드타임을 구현하 기 위한 별도 회로는 구성하지 않는다. 따라서 제 안한 전력변환기의 스위치 구동회로는 더욱 간단 해진다.</p>	제안한 전력변환기에서는 위상변위 방식에 의한 무엇을 구현하기 위하여 마이컴의 CCP(Compare/Capture/PWM) 인터럽트 기능을 이용하는가?	단극성 PWM
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "945531a3-ec58-4964-ba26-deac3f9dc93c", "field": "인공물", "question_id": "a278556a-52cf-42b7-a59f-667753f962b7" }	<h1>II. 제안한 전력변환기의 동작</h1><p>그림 1은 제안한 위상변위 방식 풀브리지 직류-직류 전력변환기의 전력회로도를 보인다. 우선, 제안한 전력변환기는 1, 2차측의 절연과 전압이득의조정을 위하여, 권선비가\( n=N_{1} / N_{2} \)인 이상 변압기와 매우 큰 자화인덕턴스 \( L_{m} \)으로 모델링되는 변압기를 이용한다. 전력변환기의 1차측은\( Q_{1} \sim Q_{4} \)의MOSFET 풀브리지 스위치 회로와 저지커패시터 \( C_{b k} \) 및 공진인덕턴스 \( L_{r} \)로 구성된다. 그리고 전력변환기의 2차측은 다이오드\( D_{1} \sim D_{4} \)를 풀브리지 구조로 접속한 다이오드 전파정류기에 출력 필터커패시터 \( C_{0} \)를 접속하고 출력부하단에 부하저항 \( R_{L} \)을 접속하여 구성한다. 여기서 각 MOSFET 스위치는 기생 커패시턴스 및 다이오드를 제외하고는 이상적인 것으로 가정하며, 출력 필터커패시턴스\( C_{0} \)는 출력전압 \( V_{0} \)가 상수값이라 할 수 있을 만큼매우 큰 값으로 가정한다.</p><p>그림 2는 제안한 전력변환기 주요 부분의 이론적인 전압, 전류 파형이다. 여기서 전압, 전류 각 파형의 레이블은 그림 1 회로도의 각 전압, 전류 표시와같고,\( v_{G S 1} \sim v_{G S 4} \)는 MOSFET 각 스위치의 게이트-소스 구동신호를 나타낸다. 그리고 그림 3은 제안한 전력변환기의 각 동작모드별 회로상태를 보이는 등가회로이다. 여기서 실선은 전류가 흐르는 부분을 나타내고, 점선은 전류가 흐르지 않는 부분을나타낸다. 다음은 제안한 전력변환기의 동작모드별 정상상태 동작 설명이다.</p><p>먼저, 그림 2에서 보는 바와 같이, 모드 1 시작 직전, MOSFET 스위치\( Q_{1} \)에 구동신호 \( v_{G S 1} \)이 인가되어\( Q_{1} \)이 턴온되고, MOSFET 스위치 \( Q_{2} \)는 그 전부터 이미 턴온 상태에 있다고 가정한다.</p><p>모드 \( 1\left(t_{a} \sim t_{b}\right): \)시간\( t=t_{a} \)에서, 2차 출력다이오드전류 \( i_{D 1} \) 과 \( i_{D 3} \)의 커뮤테이션( commutation)이완료되어 그림 3(a)의 등가회로를 형성한다. 그래서 2차 출력다이오드 \( D_{3} \) 와 \( D_{4} \)는 턴오프되고, 또 다른 2차 출력다이오드 \( D_{1} \) 과 \( D_{2} \)는 턴온되어 2차전류\( i_{2} \)를 흘린다. 이때 출력전압 \( V_{0} \)가 권선비 \( n \)으로 변압기의 1차측으로 반영되어 직렬전압 \( V_{i}-v_{C}-n V_{o} \)가 공진인덕턴스 \( L_{r} \) 에 인가되므로, 1 차전류 \( i_{1} \)은 다음의 식과 같이 근사 선형 증가한다. \( i_{1}=\frac{V_{i}-v_{C}-n V_{o}}{L_{r}}\left(t-t_{a}\right)+i_{1}\left(t_{a}\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 저지커패시터 전압 \( v_{O} \) 는 1 차전류 \( i_{1} \)에 의해 다음의 식과 같이 충전된다. \( v_{C}=\frac{1}{C_{b k}} \int i_{1} d t \)<caption>(2)</caption></p><p>이 모드에서 제안한 전력변환기는 스위치 \( Q_{1} \) 과 \( Q_{2} \) 를 턴온함으로써 전력을 1 차측에서 2 차측으로 전달한다. 시간 \( t=t_{b} \) 에서 스위치 \( Q_{2} \) 를 턴오프 하기 위해 구동신호. \( v_{G O} \) 를 소거하면 이 모드는 끝이 난다.</p><p>모드 \( 2\left(t_{b} \sim t_{c}\right): \) 시간 \( t=t_{b} \) 에서 스위치 \( Q_{2} \) 를 턴오프하면, 그림 3(b)의 등가회로가 형성된다. 이때 1차전류 \( i_{1} \) 은 시간 \( t=t_{b} \) 로부터 데드타임 내에, 스위치 \( Q_{2} \) 와 \( Q_{3} \) 의 기생 커페시턴스 \( C_{Q 2} \) 와 \( C_{Q 3} \) 를 각각 충전하고 방전하여 그 전압을 각각 \( V_{i} \) 와 영전압이 되게 한다. 그례서 기생 커폐시턴스 \( C_{Q 3} \) 의 전압이 0 이 되면, 기생 다이오드 \( D_{QB} \) 는 턴온 되어 1 차전류 \( i_{1} \) 을 흘린다. 그리고 데드타임 후 구동신호 \( v_{G S 3} \) 를 스위치 \( Q_{3} \) 에 인가한다. 그러면 스위치 \( Q_{3} \) 는 ZVS로 턴온하고, 이로써 제안한 전력변환기는 스위칭 손실을 최소화한다. 변압기의 1 차전압은 \( v_{1}=n V_{o} \) 로 클램핑 되며, 1 차전류 \( i_{1} \) 은 다음의 식과 같이 선 형적으로 감소한다.\( i_{1}=-\frac{v_{C}+n V_{o}}{L_{r}}\left(t-t_{b}\right)+i_{1}\left(t_{b}\right) \)<caption>(3)</caption></p><p>그림 3(b) 에서 보듯이, 저지커패시터 전압 \( v_{C} \) 와 클램핑된 변압기 1 차전압 \( v_{1}=n V_{o} \) 가 직렬로 공진인덕턴스 \( L_{r} \) 에 인가된다. 그래서 제안한 전력변환기는 식 (3)에서 알 수 있듯이, 저지커패시터 \( C_{b k} \) 가없는 전통적 위상변위 방식 풀브리지 직류 직류 전력변환기보다 1 차전류 \( i_{1} \) 이 더 급격허 감소하며,이로써 도통손실이 저감된다. 이 모드에서 1 차전류 \( i_{1} \) 은 스위치 \( Q_{1} \) 과 \( Q_{3} \) 를 통하여 1 차회로를 순환하면서, 모드 1 동안 공진인덕턴스 \( L_{r} \) 에 저장된 에너지를 변압기와 2 차 출력다이오드 \( D_{1} \) 과 \( D_{2} \) 를 통하여 출력부하단으로 방전한다.시간 \( t=t_{c} \) 에서 스위치 \( Q_{1} \) 의 턴오프를 위해 구동신호 \( v_{G S 1} \) 을 소거하면 이 모드는 끝이 난다.</p><p>모드 \( 3\left(t_{c} \sim t_{d}\right) \) : 시간 \( t=t_{c} \) 에서 스위치 \( Q_{1} \) 을 턴오프하면, 그림 3(c)의 등가회로를 형성한다. 이때 1차전류 \( i_{1} \) 은 시간 \( t=t_{c} \) 로부터 데드타임 내에, 스위치 \( Q_{1} \) 과 \( Q_{4} \) 의 기생 커페시턴스 \( C_{Q 1} \) 과 \( C_{Q 4} \) 를 각각 충전하고 방전하여 그 전압을 각각 \( V_{i} \) 와 영( 0) 전압이 되게 한다. 그래서 기생 커패시턴스 \( C_{Q 4} \) 의 전압이 0 이 되면, 기생 다이오드 \( D_{Q4} \) 가 턴온하여 1 차전류 \( i_{1} \) 을 흘린다. 그리고 데드타임 후 스위치 \( Q_{4} \) 에 구동신호 \( v_{G S 4} \) 를 인가하여 \( Q_{4} \) 를 ZVS로 턴온한다.이것은 스위칭 손실을 최소화한다. 1 차전류 \( i_{1} \) 은 이모드의 기간 중에 (* 시점에서) 방향을 전환한다.</p><p>이 모드 동안, 2 차 출력다이오드 전류 \( i_{D 1} \) 과 \( i_{D 3} \) 가 커뮤테이션하면서, 2 차 출력다이오드 \( D_{1} \) 과 \( D_{2} \) 의 턴오프 동작과 2 차 출력다이오드 \( D_{3} \) 와 \( D_{4} \) 의 턴온 동작이 동시에 진행된다. 따라서 이때 1 차전류 \( i_{1} \) 은 다음의 식과 같이 선형 감소한다. \( i_{1}=-\frac{V_{i}+v_{C}}{L_{r}}\left(t-t_{c}\right)+i_{1}\left(t_{c}\right) \)<caption>(4)</caption></p><p>이 모드에서, 1 차 저지커패시터의 전압은 첨두전압이 되교 \( \left(v_{C}=V_{C, p k}\right) \), 식 \( (4) \) 의 1 차전류 \( i_{1} \) 의 기울기는 모드 2 의 식 \( (3) \) 의 \( i_{1} \) 의 기울기보다 더 크다. 따라서 이 모드의 1 차전류 \( i_{1} \) 은 모드 2보다 더 빠르게 감소한다. 시간 \( t=t_{d} \) 에서 2 차 출력다이오드 전류 \( i_{D 1} \) 과 \( i_{D 3} \) 의 커뮤테이션이 완료되면, 이 모드는 끝이난다.</p><p>이후 모드 4 가 시작된다. 모드 \( 4 \sim 6 \) 의 전력변환기 동작은 그림 3(d) ~ (f)와 같고 전류 방향만 반대일 뿐 사실상 모드 \( 1 \sim 3 \) 의 동작과 거의 같다. 그러므로 설명의 편의상, 모드 \( 4 \sim 6 \) 의 동작에 관한 설명은 생략하기로 한다. 모드 6 이 끝나면 한 동작 주기도 마무리되며, 이어서 다음 동작 주기가 모드 1부터 다시 반복된다.</p>	시간 \( t=t_{b} \) 에서 스위치 \( Q_{2} \) 를 턴오프 하기 위해 모드를 끝내기 위해서 어떻게 해?	구동신호. \( v_{G O} \) 를 소거
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "adf1c4ba-87c0-4c3e-bab5-cebcbad2a9f0", "field": "인공물", "question_id": "1c9c7997-e5d9-47ef-a7da-1a03730ffec0" }	<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>산업계 전반의 다양한 전기전자 장비들은 통상적으로 안정적이고 양호한 직류전원을 필요로 하며,이를 위하여 각 장비는 주로 스위치모드 직류 전원 공급장치를 이용한다. 그런데 최근 산업계의 여러장비가 종래에 비해 더욱 고성능화, 고용량화되면서, 각 장비의 전원공급장치 역시, 점점 더 고성능화, 고용량화되어 가고 있다.</p><p>여러 직류 전원공급장치들 중에서 풀브리지 직류-직류 전력변환기는 전원의 고성능화, 고용량화 측면에서 강점이 있다. 그러나 전통적인 풀브리지 전력변환기는 경부하 동작 시 전력반도체스위치(스위치)의기생 커패시턴스 충방전 에너지의 부족으로 인하여영(0)전압스위칭(ZVS; Zero Voltage Switching)의범위가 좁은 중요한 문제점이 있었다. 그래서 큰공진인덕턴스를 이용하여 이 문제를 해결하였으나,통상적 동작 시 그로 인한 큰 순환전류가 발생하여스위치의 도통손실 및 전압/전류 스트레스가 커지는 또 다른 문제점이 유발되었다.</p><p>그리하여 전통적인 풀브리지 전력변환기의 이러한문제점을 극복하기 위하여, 위상변위 방식의 새로운풀브리지 직류-직류 전력변환기가 제안되었다. 이새로운 전력변환기는 준공진(quasi-resonant) ZVS기법과 펄스폭변조(PWM; Pulse-Width Modulation)방식을 병합/적용하여, 1차측의 풀브리지 스위치들을 ZVS로 동작시키고 각 스위치의 전류 스트레스도작게 함으로써 각 스위치에서의 손실을 현저히 감소시킨 장점이 있다.</p><p>그런데 지금까지의 연구에서는, 각 풀브리지 전력변환기의 동작원리나 설계방식에 대하여는 어느정도 대략적인 설명이 이루어졌으나, 아쉽게도 각 전력변환기에 대한 실질적 제어나 구현기법을 구체적으로 제시한 경우는 거의 없었다. 또한 지금까지의 여러 풀브리지 전력변환기는 제어를위해 상용 제어 IC를 이용하기 때문에, IC 주변 회로 등으로 인하여 제어회로가 다소 복잡한 단점이 있었다. 따라서 제어 기법과 회로의 단순화 및 구현방식의 구체적 제시는 산업현장에서의 전력변환기의 실제적 구현과 응용에 있어 기술적 측면에서 핵심적이며 바람직하다.</p><p>본 논문에서는 단일칩 마이컴을 이용한 위상변위방식의 풀브리지 직류-직류 전력변환기를 제안한다. 제안한 전력변환기의 1차측은 위상변위 방식에의한 단극성 펄스폭변조(unipolar PWM)으로 동작하는 풀브리지 전력구조를 이용하고, 2차측은 4개의 다이오드로 이루어진 풀브리지 다이오드 전파정류기를 이용한다. 제안한 전력변환기는 공진회로를 이용한 스위칭 손실의 최소화와 저지커패시터를 이용한 도통손실의 저감을 통하여 고효율을 달성한다. 또한 제안한 전력변환기는 주제어기로 단일칩 마이컴을 이용하고 스위치 구동부로 부트스트랩 방식을 이용하므로, 전체 시스템이 간단한 장점이 있다.</p><p>본 논문에서는 먼저, 제안한 전력변환기의 전력회로 부분의 동작을 동작모드 별로 구분하여 설명한다. 그리고 제안한 전력변환기의 전력회로 설계방식을 간략하게 서술하고, 제안한 전력변환기의 주제어기인 단일칩 마이컴 상에 구현된 소프트웨어 제어 알고리즘과 각 피드백 및 스위치 구동 회로에 대하여 간략하게 설명한다. 이후, 본 논문에서 제시한 설계와 구현방식에 의해 설계하고 제작된시제품 전력변환기의 실험결과를 통하여 제안한 전력변환기의 우수한 동작 특성을 보이고 결론을 맺는다.</p>	산업계에 이용되는 다양한 직류 전원공급장치 중 전원의 고성능화, 고용량화 측면에 이득이 있는 장치는 무엇인가?	풀브리지 직류-직류 전력변환기
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "7c811d84-a2ab-42e1-b3e8-0325f9f7c20c", "field": "인공물", "question_id": "32bfe2af-d9a1-4c05-b1a3-33a5c20eacd7" }	<h1>V. 결론</h1><p>본 논문에서는 단일칩 마이컴을 이용한 위상변위방식의 새로운 풀브리지 직류-직류 전력변환기를제안하였다. 제안한 전력변환기의 1차측은 위상변위 방식에 의하여 단극성 PWM으로 동작하는 풀브리지 전력구조이고, 2차측은 4개의 다이오드가풀브리지 형태로 구성된 다이오드 전파정류기이다. 제안한 전력변환기는 단일칩 마이컴에 의해 소프트웨어적으로 제어되므로 제어기의 주변회로가 간단하며, 스위치 구동회로도 부트스트랩 구동방식을 이용하기 때문에 전력변환기의 전체구조가 간단한 장점이 있다. 제안한 전력변환기는 공진회로를 이용하여 스위칭 손실을 최소화하고 저지커패시터를 이용하여 도통손실을 저감함으로써 고효율을 달성한다. 본 논문에서는 먼저, 제안한 전력변환기의 전력회로 부분의 동작을 동작모드에 따라 간략히 설명하였다. 그리고 제안한 전력변환기의 구현을 위한 전력회로 설계방식을 간략히 소개하고 제어기의 소프트웨어 구현 알고리즘과 전류, 전압 피드백및 스위치 구동 회로에 관하여 간략히 설명하였다.그 후, 본 논문에서 소개한 설계와 구현방식에 근거하여 주어진 사양에 의해 설계하고 제작된 시제품 전력변환기의 실험결과를 통하여 제안한 전력변환기의 동작 특성을 검증하였다. 시제품 전력변환기의 최고 효율은 약 \( 92 \%\) 정도로 측정되었다.</p>	제안한 전력변환기의 1차측은 무슨 방식에 의하여 단극성 PWM으로 동작하는 풀브리지 전력구조인가?	위상변위 방식
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "b15ed53c-f196-4c85-92c3-0ccfc346c685", "field": "인공물", "question_id": "2221be34-0cbb-42b0-a383-c261082b27ad" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 단일칩 마이컴을 이용한 위상변위 방식 직류-직류 전력변환기를 제안한다. 제안한 전력변환기의 1차측은위상변위 방식에 의하여 단극성 펄스폭변조(unipolar PWM)로 동작하는 풀브리지 전력구조이며, 2차측은 4개의 다이오드로구성된 풀브리지 전파정류기이다. 제안한 전력변환기의 제어는 단일칩 마이컴에 의해 수행되고, 그 MOSFET 스위치들은 부트스트랩 회로에 의해 구동된다. 그래서 전력변환기의 전체 시스템은 간단하다. 제안한 전력변환기는 공진회로와 저지커패시터를 이용하여 고효율을 달성한다. 본 논문에서는 먼저, 제안한 전력변환기의 전력회로의 동작을 각 동작모드를 따라 설명한다. 그리고 제안한 전력변환기의 전력회로 설계방식을 보이고 제안한 전력변환기를 동작시키는 마이컴 상의 소프트웨어 제어 알고리즘과 피드백 및 스위치 구동 회로에 관하여 간략히 설명한다. 그 후, 본 논문에서 제시한 설계와 구현방식에 의하여설계하고 제작된 시제품 전력변환기의 실험결과를 통하여 제안한 전력변환기의 동작 특성을 입증한다. 실험결과에서 약\( 92 \% \)정도의 최고 효율을 얻었다.</p>	본 논문에서 제안한 전력변환기의 1차측은 어떤 방식에 의해 단극성 펄스폭변조로 동작해?	위상변위 방식
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "6ee74e3a-97ec-4aeb-80da-261d887e8c67", "field": "인공물", "question_id": "490e6090-39f2-44f7-b6c3-21df5025103e" }	<h1>IV. 실험결과</h1><p>제안한 전력변환기의 성능 입증을 위하여 아래표 1의 설계사양으로, III절의 설명 내용에 근거하여 시제품 전력변환기를 설계하고 구현하였다. 표2는 설계된 시제품 전력변환기의 주요 회로파라미터이다. 제작된 시제품 전력변환기의 실험결과를 통하여 제안한 전력변환기의 성능을 보인다.</p><table border><caption>표 1. 시제품 전력변환기의 설계사양</caption><tbody><tr><td>item</td><td>value</td></tr><tr><td>input voltage</td><td>\( V_{i}-380 \mathrm{V}_{\mathrm{DC}} \)</td></tr><tr><td>output voltage</td><td>\( V_{o}-120 \mathrm{V}_{\mathrm{DC}} \)</td></tr><tr><td>max. output power</td><td>\( P_{a, \max }-600 \mathrm{~W} \)</td></tr><tr><td>operating frequency</td><td>\( f-1 / T-50 \mathrm{kHz} \)</td></tr></tbody></table><p>시제품 전력변환기의 제어는 III.2절의 내용을 토대로 CMOS 타입의 RISC(Reduced InstructionSet Computer) 아키텍처로써 빠르게 동작하는 8비트단일칩 마이컴인 PIC18F25K80을 이용하여 소프트웨어적으로 구현하였다. 이 마이컴은 8개의 A/D변환기 채널(입력단자)과 4개의 PWM 포트 및 다수개의 디지털 포트 그리고 시리얼 통신 포트 등을가지고 있어서 단순한 제어기를 구성하기에 적합하다. 또한 시제품 전력변환기의 스위치 구동부는III.2절의 그림 7(b)와 그 내용에 따라 부트스트랩IC인 IR2113을 이용하여 간략하게 구현하였다.</p><p>그림 8은 제안한 전력변환기 시제품이 정격조건으로 동작할 때 전력변환기 주요부의 전압과 전류의 실험파형을 보이는 것이다. 이로부터, 각 실험파형이 그림 2의 제안한 전력변환기 주요부의 이론적인 전압, 전류 파형과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 제안한 전력변환기 동작에 대한 본 논문의 해석과 설명이 타당하며 그에 근거한 설계와구현방식 역시 타당하다고 할 수 있다. 또한 그림8(b)의 ' \( v_{G S 1}+v_{p o l e} \) ' 파형은 1차측 접지 대비 스위치\( Q_{1} \)의 게이트 전압을 보이는 것으로, 제안한 전력변환기의 부트스트랩 방식의 스위치 구동회로가 정확하게 동작하고 있음을 보이는 것이다.</p><p>그림 9는 제안한 전력변환기의 부하 변동시의 동특성을 보이는 실험파형이다. 여기서 아랫부분의 화살표(↑)는 부하가 변동되는 시점을 표시한 것이다. 이 파형에서 부하는 정격 \( 50 \% \) 부하에서 \( 100 \% \)부하로 변동하였으며, 이때 제안한 전력변환기는0.1\( \mathrm{ms} \) 정도의 빠른 동특성을 보였다.</p><p>그림 10은 제안한 전력변환기와 기존 상용 IC 제어방식의 동일 구조 전력변환기의 출력전력(최대출력전력에 대한 각 출력전력의 백분율 비)에 따른효율 비교 그래프이다. 여기에서 제안한 전력변환기가 효율면에 있어 기존의 제어방식과 거의 비슷하거나 다소 나은 경우도 있음을 확인할 수 있다.</p><p>따라서 그림 8～10으로부터, 제안한 전력변환기는 소프트스위칭과 도통손실을 저감하는 방식으로 양호하게 동작하며 출력부하의 변동에 따라 제어기가 적절하게 반응하여 빠른 동특성을 가진 고효율풀브리지 직류-직류 전력변환기임을 알 수 있다.그림 11은 제작된 시제품 전력변환기의 실물 사진이다.</p>	본 논문에서 제안한 전력변환기 시제품이 정격조건으로 동작할 때 전력변환기 주요부의 전압과 전류의 각 실험파형으로부터 제안한 전력변환기 주요부의 이론적인 전압, 전류 파형과 거의 일치함을 확인할 수 있는가?	YES
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "46818d12-5576-49ca-8efe-4698a329ec39", "field": "인공물", "question_id": "5e3f7bdb-1214-4de6-83d6-06e5f281a27e" }	<h1>IV. 결 론</h1> <p>sputtering과 annealing의 무인 작업을 위해 실험에 사용되는 각 controller를 자동화하는 프로그램을 작성하고 테스트하여 신뢰성을 확인한 후 sputtering과 annealing의 순서에 따라 각 program 모듈을 배치하여 수행하였다. 특히 sputtering과 annealing 단계마다 정확한 조건검사를 통과한 후 다음 과정을 수행하도록 하여 computer control의 장점인 정확성과 정밀성을 높이도록 하였다. 가장 중요한 요소인 chamber 압력과 leak valve control, annealing 과정에서의 온도, filament 전류 변화의 결과를 보면 ion gauge reading 실험의 경우에는 오차가 거의 없고 leak valve controller의 경 우 \( 20 . \times 10^{-7} \) Torr, annealing의 경우 annealing 온도는 넘지 않는 범위 내에서 \( 8^{\circ} \mathrm{C} \) 정도의 무시할 만한 오차를 보여 목적한 실험 수행에 어려움이 없었다.</p> <p>네트워크를 이용한 sputter-annealing 실험을 통해 제어 프로그램이 위치한 컴퓨터만이 아니라 인터넷으로 연결된 컴퓨터를 통해 실험의 원격 모니터링 및 제어 가능성을 확인하였다. 이러한 제어방법은 실험실이라는 공간의 제약 없이 컴퓨터를 통해 실험에 사용되는 controller를 조정할 수 있으므로 무인 실험실 운영에도 적합하다. 또한 sputtering과 annealing의 경우 사용자가 원하는 실험 조건만 입력해 주면 순서에 따라 프로그램이 자동으로 수행 되므로 시간의 제약 없이 실험할 수 있다는 장점도 있다.</p> <p>앞으로는 컴퓨터를 이용한 제어의 장점을 살리고 실험에서 나타난 오차를 줄일 수 있는 방법을 모색하여 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있도록 프로그램의 신뢰성 및 정밀도를 높이는 작업이 필요할 것이다. 또한 무인 실험을 위해 정전과 같은 갑작스런 error 상황의 발생에 대처 할 수 있는 안정성의 강화도 앞으로 해야 할 중요한 작업이다.</p> <h1>V. Appendix. 실험장비 종류와 모델명</h1> <p>sputtering과 annealing과정에서 사용된 ion gauge는 Granville-Phillips series \(307\) vacuum gauge controller로 controller에서 제공되는 Analog Output단자와 컴퓨터 내의 DA board의 analog input을 연결하여 전압을 읽을 수 있다. 읽은 전압 값을 프로그램에서 압력 값으로 변환하여 사용한다.</p> <p>sputtering을 위한 ion gun controller는 Perkin-Elmer\(20-045\)이고 remote단자를 통해 gun을 on-off할 수 있는 기능이 있다. chamber와 turbo pump 사이의 gate-valve를 제어하기 위해서는 relay를 사용하는 별도의 회로가 필요하다. gatevalve에 전원 공급을 하는지 안 하는지에 따라 gatevalve가 open, close 되는데, 컴퓨터로 제어할 수 있는 relay를 사용하여 gate-valve에 전원 공급을 조절하는 방법으로 open과 close를 조절한다. relay는 ion pump controller에도 사용이 된다. ion pump controller는 Perkin-Elmer DIGI-TEL \(500\) ion pump system controller로 이 controller에서 제공하는 ion pump를 동작시키거나 중지시키는 기능을 가지고 있는 \( 15\)pin connector와 relay를 사용하여 pump의 동작상태를 제어 할 수 있도록 하였다. sputtering의 target 전류를 측정하는 것은 Keith-ley의 Model \(2000\) multimeter로 컴퓨터의 GPIB board를 통한 통신을 사용한다. data를 전송하라는 명령어를 multimeter에 보내고 multimeter는 해당하는 data롤 컴퓨터로 다시 전송하여 원하는 값을 얻을 수 있다. 마지막으로 sputtering을 하기 위한 가스를 chamber에 채우기 위해서 leak valve controller인 Granville-Phillips Serise \(216\) automatic pressure cont-roller를 사용하였다. leak valve를 열고 닫는 과정은 ion gauge control 프로그램을 통해 측정된 압력을 계속적으로 모니터링 하면서 원하는 압력인지 검사하고 이 값을 기준으로 leak valve의 열림과 닫힘을 제어하게 된다.</p> <p>annealing을 위해 sample의 온도를 올려주려면 sample에 current를 흘려주어야 한다. 이 과정에 사용되는 power supply는 KEPCO의 \(50\)-\(8\)M-\(4882\) power supply로 programming input 단자를 통해 전압를 입력하면 해당하는 전류가 출력되는 형태로 제어한다. 이 때, gain은 \( 0.8 \mathrm{A} / 1 \mathrm{V} \) 로 programming input 단자에 \( 1 \mathrm{V} \) 를 입력하는 경우 출력되는 전류는 \( 0.8 \mathrm{A} \) 이다. annealing의 조건인 온도측정은 Metex의 multi-meter인 M-\(3640\)D을 사용하였다. 이 multimeter는 serial port를 통해 컴퓨터와 통신을 하며 이때 사용되는 통신 프로그램은 visual basic으로 프로그래밍한 ocx 파일로 LabVIEW 안에서 사용된다. 별도의 프로그램 형태로 사용되므로 전체 프로그램과는 별도로 ocx 프로그램 안에서 multimeter와 컴퓨터의 통신 통로인 serial port를 열어주는 과정이 필요하다.</p> <table border><caption>표 \(2\). 자동제어 프로그램에 사용된 controller와 모델명</caption> <tbody><tr><td>controller</td><td>모델 명</td></tr><tr><td>ion gauge controller</td><td>Granvile-Phillips Series \(307\) Vacuum gauge controller</td></tr><tr><td>ion pump controller</td><td>Penkin-Elmer DIGITEL \(500\) ion pump system controller</td></tr><tr><td>ion gun controller</td><td>Physical Electronics \(20-045\) ion gun controller</td></tr><tr><td>multimeter(sputtering current)</td><td>Keithley Model \(2000\) multimeter</td></tr><tr><td>leak valve controller</td><td>Granville-Phillips Series \(216\) Auto-matic Pressure controller</td></tr><tr><td>power supply</td><td>KEPCO \(50\)-\(8\)M-\(4882\) power supply</td></tr><tr><td>ultimeter(temperature reading)</td><td>Metex M-\(3640\)D</td></tr></tbody></table>	Keithley Model 20002000 multimeter - multimeter(sputtering current)와 Metex M-36403640D - power supply와 Granvile-Phillips Series 307307 Vacuum gauge controller - ion gun controller중에서 모델명과 controller가 알맞게 짝지어진 모델명은 무엇이야?	Keithley Model \(2000\) multimeter
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "2ed944ba-0037-4d70-be7c-f7d4def9c896", "field": "인공물", "question_id": "f87545fb-389e-4113-9630-f64e6b2c7be4" }	<h1>III. 제안한 전력변환기의 구현</h1><h2>1. 전력회로 파라미터의 설계</h2><p>그림 1 ~ 3의 제안한 전력변환기의 구조와 동작으로부터 변압기의 권선비 \( n \) 은 다음과 같이 계산된다. \( n=\frac{D_{e} V_{i}}{V_{o}} \)<caption>(5)</caption></p><p>여기서 \( D_{e}=(1-\delta) D \) 는 실효 듀티비로, 제안한 전력변환기의 동작 주기 \( T \) 의 반주기인 \( T_{s}=T / 2 \) 에대한 모드 1 의 시간 비율이다.</p><p>1 차 MOSFET 주스위치 \( Q_{1} \sim Q_{4} \)는 그 최대 인가전압 \( V_{Q ,max } \) 와 최대 스위치전류 \( I_{Q ,max} \) 에 의해 선정한다. 최대 인가전압 \( V_{Q ,max } \) 는 1 차측 전력회로의 구조상 직류 입력전압 \( V_{i} \) 와 같고, 최대 스위치전류\( I_{Q ,max} \) 는 1 차전류의 첨두전류 \( I_{1, p k} \) 의 최대치 \( I_{1, max} \) 와같다. \( I_{1, maxx} \) 는 그림 2 에서 보듯이, 1 차전류 \( i_{1} \) 이 전력변환기의 한 동작 주기 \( T \) 동안 양방향으로 대칭적으로 흐르므로, 설계사양에 의한 최대 평균 부하전류 \( I_{0, max } \) 와 선정된 변압기의 권선비 \( n \) 으로부터근사적으로 계산한다. 따라서 1 차 MOSFET 주 스 위치는 다음의 조건을 만족하도록 설계마진을 고려하여 선정한다.<ul><li>\( V_{Q \max } \geq V_{i} \)<caption>(6)</caption></li><li>\( I_{Q, max } \geqq I_{1, \max } \approx \frac{2 I_{0, max }}{n} \)<caption>(7)</caption></li></ul></p><p>한편, 1 차측 저지커폐시터 \( C_{b k} \) 의 첨두전압 \( V_{C, p k} \) 의 최대치 \( V_{C, max } \) 는 식 (2)와 그림 2 로부터 다음과 같이 근사적으로 계산한다.<ul><li>\( V_{C, \max } \approx \frac{1}{2 C_{b k}}\left(\frac{1}{2} \cdot I_{1, \max } \cdot T_{s}\right)=\frac{I_{1, \max } T_{s}}{4 C_{b k}} \)<caption>(8)</caption></li></ul></p><p>또한 제안한 전력변환기가 모드 1 의 동작에서 식(1)의 1 차전류 \( i_{1} \) 이 양 (+)의 기울기가 되기 위해서는 \( V_{i}-n V_{o}>V_{G \text { max }} \) 여야 하므로, 이 조건과 식 (8)로부터 저지커폐시턴스 \( C_{b k} \) 는 다음을 만족하도록 실계마진을 고려하여 선정한다.<ul><li>\( C_{b k}>\frac{I_{1, \max } T_{s}}{4\left(V_{i}-n V_{o}\right)} \)<caption>(9)</caption></li></ul></p><p>그런데 풀브리지 전력변환기의 1차 MOSFET 스위치가 ZVS로 동작하기 위해서는 공진인덕턴스\( L_{r} \)과 스위치의 기생 커패시턴스 \( C_{Q} \)에 대하여 다음의 조건을 만족하여야 한다.<ul><li>\( w_{L}>2 w_{C} \)<caption>(10)</caption></li></ul></p><p>여기서 \( w_{L} \) 은 모드 1 에서 지상레그 MOSFET 스위치의 턴오프 시 공진인덕턴스 \( L_{r} \) 에 저장된 최대 에너지이며, \( w_{C} \) 는 MOSFET 스위치 1 개의 기생 커패시턴스 \( C_{Q} \) 에 저장된 에너지로 각각 다음과 같다.<ul><li>\( w_{L}=\frac{1}{2} L_{r} I_{1, m a x}^{2} \)<caption>(11)</caption></li><li>\( w_{C}=\frac{2}{3} C_{Q} V_{i}^{2} \)<caption>(12)</caption></li></ul><p>따라서 식 (10)으로부터 스위치의 ZVS 동작을 위한 공진인딕턴스 \( L_{r} \) 의 범위는 다음과 같이 계산된다.</p><ul><li>\( L_{r}>\frac{8}{3} C_{Q}\left(\frac{V_{i}}{I_{1, \mathrm{mgx}}}\right)^{2} \)<caption>(13)</caption></li></ul></p><p>공진인딕턴스 \( L_{r} \) 은 페라이트 코어와 보빈에 적당한 권선수로 권선한 후 공극(air gap)을 삽입하여 식 (13)의 범위를 만족하도록 설계마진을 고려하여 구현 한다.</p><p>그리고 2 차 출력다이오드 \( D_{1} \sim D_{4} \) 는 그 최대 인가 전압 \( V_{D, \max } \) 와 최대 출력다이오드 전류 \( I_{D, max} \) 에 의해 선정한다. \( V_{D ,max} \) 는 전력변환기의 회로 구조를 따라 출력전압 \( V_{0} \) 와 같고, \( I_{D,max} \) 는 1 차전류의 최대 치 \( I_{1, max} \) 가 권선비 \( n \) 으로 변압기의 2 차측에 반영된 값과 같다. 따라서 2 차 출력다이오드는 다음의 조건을 만족하도록 실계마진을 고려하여 선정한다.<ul><li>\( V_{D, \max } \geqq V_{o} \)<caption>(14)</caption></li><li>\( I_{D, \max } \geqq n I_{1, \max } \approx 2 I_{0, \max } \)<caption>(15)</caption></li></ul></p><p>출력커폐시턴스 \( C_{0} \) 의 리플전압 \( \Delta v_{0} \) 는 실계사양에 의한 최대 평균 부하전류 \( I_{0, \operatorname{mgx}} \) 에 의존하므로, \( C_{0} \) 는 근사적으로 구한 다음의 범위를 만족하도록 설계마진을 고려하여 선정한다.<ul><li>\( C_{0} \geqq \frac{I_{0, \max} T_{s}}{\Delta v_{0}} \)<caption>(16)</caption></li></ul></p>	\( D_{e}=(1-\delta) D \) 를 뭐라고 해?	실효 듀티비
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "150efa8e-f4da-434e-a432-1b29d11ecfd7", "field": "인공물", "question_id": "2ed0cb18-cb30-4cf5-bed9-dd0b69c5edfd" }	<h1>III. 측정 결과</h1><p>본 논문에서 제안한 다중 전하펌프를 이용한 위상고정루프를 \( 3.3 \mathrm{V} \) \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 제작된 위상고정루프는 \( 990 \mu \mathrm{m} \times 670 \mu \mathrm{m} \) 면적을 가지고 있으며 그림 9에 칩 사진을 나타내었다.</p><p>그림 10은 위상고정 시간 측정 결과로서 \( 6 \mu \mathrm{s} \) 이하의 위상고정 시간을 갖는 것으로 나타났다. 위상고정 시간 측정은 함수 발생기로 전원을 공급하고 오실로스코프의 트리거 기능을 이용하여 측정하였다. 그림 11은 제안된 구조의 출력 스펙트럼 측정 결과로서 압력 주파수는 함수 발생기를 이용하여 \( 13.3 \mathrm{MHz} \)를 인가하여 64 분주된 \( 851.2 \mathrm{MHz} \)의 출력 주파수를 확인할 수 있었다. 그림 12는 제안된 위상고정루프의 위상잡음 특성으로 \( 851.2 \mathrm{MHz} \)에서 \( 1 \mathrm{MHz} \) 떨어진 주파수에서 측정한 위상잡음은 \( -90.45 \mathrm{dBc/Hz} \)이며 레퍼런스 스퍼는 \( -32 \mathrm{dBc} / \mathrm{Hz} \) 로 나타났다.</p><p>제안된 구조의 성능을 표 2에 요약하였으며 표 3과 같이 다른 연구 결과에 비해 위상고정 속도는 상대적으로 조금 느리지만 칩 크기를 최소화 할 수 있다.</p><table border><caption>표 2. 제안된 위상고정루프의 성능 요약</caption><tbody><tr><td>공정</td><td>\( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS</td></tr><tr><td>전압</td><td>\( 3.3 \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>출력 주파수</td><td>\( 851.2 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>입력 주파수</td><td>\( 13.3 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>위상잡음</td><td>\( -90.54 ~\mathrm{dBc/Hz} \) @ \( 1 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>위상고정 시간</td><td>\( 6 \mu \mathrm{s} \) 이하</td></tr><tr><td>칩 크기</td><td>\( 990 \mu \mathrm{m} \times 670 \mu \mathrm{m} \)</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 3. 비교표</caption><tbody><tr><td>구분</td><td>locking time</td><td>Chip size</td></tr><tr><td>[1]</td><td>\( 1 \mathrm{us} \)</td><td>\( 10 \times 10 \mathrm{mm}^{2} \)</td></tr><tr><td>[3]</td><td>\(<20 \mathrm{us} \)</td><td>NA</td></tr><tr><td>[6]</td><td>\( 1.5 \mathrm{us} \)</td><td>\( 1.7 \times 1.7 \mathrm{mm}^{2} \)</td></tr><tr><td>This Work</td><td>\(<6 \mathrm{us} \)</td><td>\( 0.99 \times 0.67 \mathrm{mm}^{2} \)</td></tr></tbody></table><h1>IV. 결 론</h1><p>본 논문에서는 빠른 위상고정 시간 특성을 갖는 다중 전하펌프를 이용한 새로운 위상고정루프를 제안하였다. 제안된 위상고정루프는 기존의 위상고정루프에 위상 고정상태 표시기와 두 개의 전하펌프를 더한 구조이다. 각각 전하펌프의 전류는 위상고정 상태에 따라 그 크기와 흐르는 방향이 제어된다. 위상이 고정되지 않은 상태에서는 큰 전류와 함께 루프필터의 실효 저항을 크게 하고 반대로 커패시턴스를 작게 하여 넓은 루프 대역폭을 갖도록 하여 위상고정이 짧은 시간에 이루어지도록 하였다. 한편 위상고정루프의 위상이 고정되면, 루프필터에 공급되는 전류를 최소화하여 저항은 작게 그리고 커패시턴스는 크게 하여 좁은 대역폭과 충분한 위상 여유를 확보하여 위상잡음을 최소화 하였다. 또한 제안된 구조로 상대적으로 면적을 많이 차지하는 커패시터의 크기를 줄일 수 있어 단일 칩으로 집적화 할 수 있다.</p><p>제안된 다중 전하펌프를 이용한 위상고정루프는 \( 3.3 \mathrm{V} \) \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정을 통해 제작되었으며, 빠른 위상고정 시간과 위상잡음 특성을 측정결과로 확인할 수 있었다. 측정 결과를 통해 제안된 구조로 제작된 위상고정루프는 \( 6 \mu \mathrm{s} \)이하의 짧은 위상고정 시간을 가지며, \( 851.2 \mathrm{MHz} \) 출력 주파수에서 측정된 위상잡음은 \( -90.45 \mathrm{dBc/Hz} \) @\( 1 \mathrm{MHz} \)이었다.</p>	본 논문에서는 새로운 위상고정루프를 어떻게 제안하였나요?	빠른 위상고정 시간 특성을 갖는 다중 전하펌프를 이용
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "28c6955a-e969-4b57-b90d-1585e2d3bc74", "field": "인공물", "question_id": "2ec67c7e-3e45-4f1e-9618-09c306a4a244" }	<h1>Ⅲ. 결과 및 토론</h1> <p>\( \mathrm{Si}\left(\begin{array}{lll}5 & 5 & 12\end{array}\right)-2 \times 1 \)의 정확한 구조는 최근에 들어서야 제일원리 계산을 통해 알려졌다. \( \mathrm{Si}\left(\begin{array}{lll}5 & 5 & 12\end{array}\right)-2 \times 1 \) 구조는 honeycomb chain(H)이 경계가 되어 세 개의 유닛 셀 D3, D2, D1 구조로 형성 되었다. D2 와 D3에는 adatom 구조와 dimer 구조가 있다 (D와 A). Tetramer row(T)는 D1 유닛과 D2 유닛에 존재한다. 유닛과 유닛 사이를 나누는 \( \mathrm{H} \) chain은 안정한 5-3-5 링 구조를 가지고 있다. D, A 그리고 T열은 2 주기성을 가지고 있다. \( \mathrm{H} \) 구조의 형성과 재구조로 인해 dangling 결합의 수가 48개에서 22개로 감소한다.</p> <p>벤젠과 피리딘 분자를 \( 80 \mathrm{~K} \)에서 \( \operatorname{Si}(5 \quad 5 \quad 12)-2 \times 1 \) 표면에 흡착 시키고 STM으로 표면을 관찰했다. 그림 1은 매우 적은 양의 벤젠(1a)과 피리딘(1b)이 흡착된 이미지이다. 그림 1(a) 에서 화살표는 \( \mathrm{Si}(5 \quad 5 \) 12) \( -2 \times 1 \) 표면의 세 개의 유닛을 나타낸다. 이 이미지를 깨끗한 \( \mathrm{Si}(5 \quad 5 \quad 12)-2 \times 1 \) 표면과 비교했다. 이미지에서 보여주는 돌출 부분들이(원으로 표시했음) 벤젠과 피리딘 분자이다. 네 가지 형태 (약 \( 96 \% \)의 벤젠과 세 가지 형태 \( (90 \%) \)의 피리딘 분자 구조들이 관찰되었다. 이런 형태의 돌출부분들은 흡착시키는 양을 증가시킬수록 증가함으로 이 부분들이 벤젠과 피리딘 분자에 기인한다는 것을 알 수 있다.</p> <p>D3 유닛위에 벤젠 분자의 형상 a와 b는 \( [1 \overline{1} 0] \) 방향을 따라 비대칭적 돌출부분으로 보여진다. 이 돌출들은 \( \mathrm{H} \) chain 보다 약간 낮게 보여 지지만 D와 A보다는 높이가 높다. c와 d는 D2 유닛에서 관찰되었으며 a, b 구조와 매우 흡사하게 보여진다. 피리딘 분자의 경우, g는 D2 유닛에서, f와 e는 D3 유닛에서 관찰되었다. 이처럼 비대칭적으로 보이는 이유는 돌출부들은 흡착구조가 기울어져 있기 때문이다. \( a \sim f \) 의 흡착 구조는 각 각 D2와 D3 유닛의 A (adatom)에서 나타나고, b와 d 돌출부는 D2와 D3 유닛에서 나타난다. 이 돌출부들은 a와 c 돌출부에서 체인 방향을 따라 약 \( 3.9\mathring{A} \) 이동했고, 가까이에 dimer가 있다.</p> <p>\( \mathrm{Si}\left(\begin{array}{lll}5 & 5 & 12)-2 \times 1\end{array}\right. \) 표면에 벤젠과 피리딘 분자의 안정한 흡착 구조를 조사하기 위해 DFT 계산을 했다. 가장 안정한 흡착구조의 흡착 에너지는 표 1에 나타냈으며 아래의 방법으로 에너지를 계산했다.</p> <p> <table border><caption>표 1. D3 unit of \( \mathrm{Si}(5512)-2 \mathrm{x} 1 \) 표면의 D3 유닛에서의 벤젠과 피리딘 분자의 흡착 에너지와 SMT 이미지에서 해당되는 돌출구조.<tr><td colspan=2>흡착구조</td><td>\( \operatorname{Ead}(\mathrm{eV}) \)</td><td>STM</td></tr><tr><td>벤젠</td><td>A1(b) A2(b)</td><td>1.20 1.11</td><td>a b</td></tr><tr><td>피리딘</td><td>A1(p) A2(p) A3(p)</td><td>1.64 1.35 1.21</td><td>e f f</td></tr></tbody></table></p> <p>\( \left(\mathrm{E}_{\text {clean }}\right. \) 는 깨끗한 표면의 총 에너지, \( \mathrm{E}_{\mathrm{mol}} \) 은 흡착 분자의 총 에너지, \( \mathrm{E}_{\mathrm{struc}} \) 는 흡착 구조의 총 에너지이다.) 흡착 벤젠 분자 중 가장 안정한 흡착구조는 흡착 에너지가 \( 1.20 \mathrm{eV} \)인 \( \mathrm{A} 1(\mathrm{~b}) \)의 형태이다. 이 벤젠 분자는 D3 유닛으 두 개의 adatom 사이에서 결합된 것으로, 흡착 구조는 벤젠 분자 안에 있는 두 개의 \( \mathrm{C}=\mathrm{C} \) 이중 결합과 기판과 두개의 \( \sigma \) 결합에 의해 형성 된다. 이중 결합 형성은 결합길이를 비교 함으로써 알 수 있다. 흡착된 벤젠 분자의 \( \mathrm{C}=\mathrm{C} \)이중 결합은 \( 1.35 \mathring{A} \) 길이로 흡착된 벤젠 분자의 \( \mathrm{C}-\mathrm{C} \) 단일 결합의 길이인 \( 1.50 \mathring{A}\) 보다는 짧고, 흡착 되지 않은 벤젠분자의 길이인 \( 1.40\mathring{A}\) 보다 짧다. \( \mathrm{C}_{1} \) 과 \( \mathrm{C}_{4} \) 사이의 거리는 \( 2.95 \mathring{A}\)인데, 이는 기판인 \( \mathrm{Si}-\mathrm{Si} \) 거리가 \( (3.86\mathring{A}\)) 멀기 때문에 흡착 되지 않은 벤젠 분자의 거리 \( (2.78 \mathring{A}) \) 보다 늘어났다.</p> <p>두 번째로 안정한 구조는 D3 유닛에 흡착된 \( \mathrm{A}_{2} \) (b)이다. 벤젠 분자는 chain 방향을 따라 \( \sim 3.86 \mathring{A}\) 이동 되어졌고, Si dimer 근처에 흡착 된다. A2(b)의 흡착 에너지는 A1(b)의 흡착 에너지 보다 \( 0.09 \mathrm{eV} \) 적다. 그 이유는 기판과 흡착 분자 사이의 스트레스에 의해 흡착 에너지의 차이가 나기 때문이다. 흡착되지 않은 벤젠 분자의 대각선 거리 \( (2.78 \mathring{A}\))는 chain 방향을 따라 나타나는 격자상수는 기판위에서 콤프레스 스트레스를 가하게 된다. 또한 흡착된 벤젠 분자의 근처에 Si dimer가 콤프레스 스트레스를 가하기 때문에 dimer 축에 수직 방향으로 스트레스를 가하게 된다. 이러한 현상은 콤프레스 스트레스를 감소하기 위해 지그재그 패턴으로 배열된 A1(b) 배열과 비교가 된다. A2(b) 벤젠 분자 흡착의 파라미터는 A1(b) 구조와 거의 유사하다.</p>	벤젠에서 최대 흡착에너지 값은 얼마야?	1.20
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "d3f6a2f3-4f71-49a4-8b18-f6697b73cc83", "field": "인공물", "question_id": "74d07909-47e4-41b0-9d17-844aafb2bd43" }	<p>적외선 광원 \(L15895\)-\(430M\)의 방출 에너지 스펙트럼과 각도분포는 Fig. \(8\)과 같이 제조업체에서 제공하는 데이터시트를 참고하였다.</p> <p>본 연구에서 제안한 광도파관 설계안의 광 출력 특성을 살펴보기 위해서는 가스 배관 기성품을 단순 원통형태로 광도파관에 적용하였을 때, 광필터의 주요 입사각(\(θ\))을 파악해야 한다. 이를 위해 광도파관 내부 직경은 \(7~mm\), 광도파관 총 길이는 \(94~mm\) 인 해석 모델(Fig. \(9\))과 Table \(1\)의 해석 조건을 적용하여 해석을 수행하였다. 단순 원통형태로 광도파관을 적용한 적외선 광원에 따른 광필터 입사각 분포 해석 결과인 Fig. \(10\)를 통해 \(L15895\)-\(430M\)의 주된 광필터 입사각은 \( 35^{\circ}, 1088 \mathrm{~T}1 \)의 주된 광필터 입사각은 \( 50^{\circ}\)임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>Table \(1\). Parameters for simulating the NDIR gas sensor.</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Value</td></tr><tr><td>Number of starting raying</td><td>\(10000\)</td></tr><tr><td>Optical waveguide internal reflectance</td><td>\(90\%\)</td></tr><tr><td>Parabolic mirror</td><td>Perfect Mirror</td></tr><tr><td>Bulb material (\(1088~\mathrm{T}1\))</td><td>Sapphire</td></tr><tr><td>Window material (\(L15895\) series)</td><td>Si with AR coating</td></tr></tbody></table> <p>Table \(2\)는 비분산 적외선 가스센서 감도 향상을 위한 적외선 광원 종류별 광도파관 구조 설계에 필요한 파라메타인 경사 각도(\(0.5 \theta\))와 길이L를 나타내며, Fig. \(11\)은 이에 따른 해석 모델이다.</p> <h3>2.3.2 해석 결과 및 고찰</h3> <p>\( \mathrm{CO}_{2} \)를 측정하기 위한 비분산 직외선 가스센서의 광필터는 \( \mathrm{CO}_{2} \)가 흡수하는 파장대를 필터링하여 적외선 검출기로 선택적으로 입사시키는 역할로 \( \mathrm{CO}_{2} \)에 의한 출력 차이만 측정 가능하게 만들 수 있기 때문에 가스센서의 성능에 중요한 역할을 한다.</p>	Table \(1\). Parameters for simulating the NDIR gas sensor.에서 Number of starting raying라는 파라미터의 값은 얼마야?	\(10000\)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "053a0da8-2d84-448d-934c-cd608e022a19", "field": "인공물", "question_id": "6a8ab7ac-9f35-47fb-a49c-954932196203" }	<h1>1. 서 론</h1><p>나노 및 서브 나노 미터 영역의 공간 분해능을 가진 전자 현미경(Electron Microscope)은 순수 과학 및 반도체 제조 검사 및 분석 등의 제조 현장에서 널리 이용되고 있다. 전자현미경의 전자원으로서 열전자원(열음극), 열전계 전자원(쇼트키 에미터: Schottky emitter), 냉전계 전자원(냉 음극, cold field electron emitter: CFE) 가 사용되고 있다. 본고에서 실제 상업용 전자현미경에서 사용되는 전자원을 그 동작특성을 중심으로 소개한다.</p>	어떤 영역의 공간 분해능을 가진 전자 현미경(Electron Microscope)이 순수 과학 및 반도체 제조 검사 및 분석 등의 제조 현장에서 널리 이용되고 있는가?	나노 및 서브 나노 미터 영역
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "7c7a3da9-6f75-466e-b839-ca6c208be84b", "field": "인공물", "question_id": "51d1dafa-7ad5-43cf-a9c6-c0f654d61526" }	<p>그림 5 에서 전계값이 증가하여 \( 1.2 \mathrm{~V} / \mathrm{nm} \)일때 같이 포텐셜 장벽의 높이가 낮아지고 폭도 좁아져 터널 효과로 방출하는 전자 \(\mathrm{e}_{\mathrm{C}} \) 전류가 증가하여 식 (\( 4 \))는 맞지 않게 된다. 터널 전류의 비율을 나타내는 척도 중 하나가 다음 식으로 표현 무 차원 매개 변수 \( \mathrm{q} \) 이며,</p><p>\( q=\frac{h\left(4 \pi \varepsilon_{0} e\right)^{1 / 4} F^{3 / 4}}{2 \pi^{2} m^{1 / 2} k_{b} T}=1.656 \times 10^{-4} \frac{F^{3 / 4}}{T} \)<caption>(5)</caption></p><p>여기서 \( \mathrm{F} \)의 단위는 \( \mathrm{V} / \mathrm{m} \)이다. \( \mathrm{q}=0.5 \)의 경우 터널 전류 방출 전류의 약 절반이다. \( \mathrm{q} \) 가 \( 0.3 \) 정도 이상이 되면 확장 쇼트키 모델이라는 다음 식</p><p>\( J_{E S}=J_{0} \frac{\pi q}{\sin (\pi q)} \)<caption>(6)</caption></p><p>에 의해 전류 밀도 \( \mathrm{JES}_{\mathrm{ES}} \) 가 주어진다. 그리고 다음 식</p><p>\( \begin{aligned} J_{E S}(E)=& \frac{J_{b} \cdot q}{k_{b} T} \ln \left[1+\exp \left(\frac{E-E_{F}-\phi+\Delta \phi}{q k_{b} T}\right)\right] \\ & {\left[1+\exp \left(\frac{E-E_{F}}{q k_{b} T}\right)\right]^{-1} }\end{aligned} \)<caption>(7)</caption></p><p>에서 전류 밀도의 에너지 분포 \( \mathrm{J}_{\mathrm{ES}}(\mathrm{E}) \)이 주어진다. 이러한 \( \mathrm{J}_{\mathrm{ES}} \)와 \( \mathrm{J}_{\mathrm{ES}}(\mathrm{E}) \)는 \( 0<\mathrm{q}< 0.7 \) 범위에서 유효하며 특히 \( \mathrm{q} \)\(<0.3 \)에서는 정확하다.</p><p>쇼트키 영역에서 사용하는 전자원에서 전류 밀도가 증가하면 공간 전하 효과 (space charge effect, 전자간 쿨롱 상호 작용)가 증가한다. 가속기 \( \mathrm{X} \)선관의 전자총 처럼 수십 \( \mathrm{mA} \) 이상의 대전류를 사용하는 경우 전자빔의 최소 스포트 지름, 구면 수차 등은 평균 전하 밀도로 정해진 공간 전하 효과에 의해 결정된다. 공간 전하효과는 방출 전류에 비례하여 커진다. 비교적 전류가 적은 쇼트키 에미터는 다음의 두 가지 효과가 주로 영향을 미친다.</p><p>\( \mathrm{O}_{2}, \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}, \mathrm{N}_{2}, \mathrm{CO} \) 등의 잔류 기체가 방출 표면과 반응하면 방출 표면의 일함수를 증가시킨다. 또한 잔류 기체가 전자빔에 의해 이온화된 이온이나 전극에서 electron stimulated desorption에 의해 발생되는 이온이 전자원으로 가속되어 층돌하는 현상인 이온 층격은 전자원의 수명을 결정한다. \( 1800 \mathrm{~K} \)의 고온 동작은 전자원 표면에의 가스의 홉착을 낮출 뿐만 아니라 깨진 방출 표면을 annealing하여 복구시키는 효과가 있지만, 물과 산소의 분압이 높은 경우 고온에서 물과 산소 분자가 표면과 반옹올 하기 때문에 안정한 전자 방출을 방해한다. 따라서 물과 산소 분압올 \( 10^{-9} \mathrm{~Pa} \) 이하로 할 필요가 있다. 전체 압력에서도 \( 1 \times 10^{-7} \mathrm{~Pa} \) 이하의 진공 환경이 바람직하다. 쇼트키 에미터 전자원의 수명은 돌발적인 방전에 의한 피해를 제외하고는 \( \mathrm{Zr} \)의 공급 부족 으로 결정된다. \( 1800 \mathrm{~K} \)의 온도에서는 전형적인 평균 사용 시간은 \( 6000-7000 \) 시간이며, \( \mathrm{Zr} \)을 충분히 부착시킨 경우 \( 17000 \)시간을 초과한 예도 있다.</p>	\( \mathrm{O}_{2}, \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}, \mathrm{N}_{2}, \mathrm{CO} \) 등의 잔류 기체가 방출 표면과 반응하면 방출 표면의 일함수를 증가시킬까?	YES
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "3839beb0-5478-4eb4-a421-1901da77d433", "field": "인공물", "question_id": "523e5982-afd3-48f2-a134-6d97d038e825" }	<h1>4. 냉전계 전자원 (냉음극, cold field emitter: CFE)</h1><p>텅스텐 필라멘트 끝에 \( \langle 310\rangle \) 혹은 \( \langle 111\rangle \) 축 방향을 갖는 텅스텐 단결정 선을 스폿 용접하고 그 끝을 에칭하여 탐침화 시킨 후 음의 전위를 걸어 \( 10^{9} \mathrm{~V} / \mathrm{m} \)의 전계를 탐침 끝에 발생 시키면 열 전계 전자 원에 비해 \( 10 \)배 이상의 높은 휘도를 갖는 전자빔이 방출된다. 안정한 전자 방출에 \( 10^{-8} \mathrm{~Pa} \) 대 이하의 초고진공이 필요하며, \( 10^{-9} \) \( \mathrm{Pa} \) 이하의 극고진공(extreme high vacuum)에서는 더욱 안정적으로 동작한다.</p><p>상온에서 동작하는 냉전계 전자원 표면은 평소 대량의 가스 분자로 덮여 있고, 그 흡착 분자는 금속 표면상에서 항상 이동하며 그 부분의 일함수를 변동시킨다. 따라서 CFE 방출 전류의 변동폭은 보통 \( 10 \% \) 이상으로 전자 현미경의 이미지에 영향을 미치는 경우가 많다. 이를 피하기 위해 냉전계 전자원은 가동 직전에 \( 2000 \mathrm{~K} \) 이상의 가열을 몇 초간 실시하여 표면에 가스 분자를 전부 탈리시키는, 소위 플래싱(flashing)로 표면을 세척한다. 플래싱 직후부터 \( 10^{-8} \mathrm{~Pa} \) 영역에서의 잔류 가스가 흡착하기 시작하며, 가스 흡착에 의한 일함수의 증가로 방출 전류는 수십 분간 계속 감소한다(그림 \( 7 \)의 b 초기 불안정 영역). 냉전계 전자원 표면이 단분자층 정도의 가스 분자로 덮이면 방출 전류는 변동폭이 줄어들며, 이 안정 영역에서 전자 현미경의 이미지를 관찰 한다(그림 \( 7 \)c 영역). 그러나 가스 분자 흡착을 계속하기 때문에 \( 10^{-8} \mathrm{Pa} \) 대에서 \( 10 \)시간 이상 사용하면 방출 전류는 증가하고 불안정하기 때문에(그림 \( 7 \)d 영역), 플래싱을 하여 상기 과정을 반복한다.</p><p>초기 불안정 영역에서 방출 전류가 감소하는 경향은 텅스텐 단결정 와이어의 축 방향에 따라 달라진다. 〈\( 111 \)〉 방위의 단결정 선을 이용하여 냉전계 전자원을 만들 경우, 음극 끝 (\( 111 \)) 표면에서 방출 전류는 그림 \( 8 \)(b)와 같이 계속 감소한다. 그러나 애노드 등 전극의 철저한 탈 가스 처리를 수행하고 수소 이외의 가스가 음극 주변에 적으면 음극 끝 (\( 310 \))변에서의 방출 전류는 그림 \( 8 \) (a)와 같이 방출 전류의 감쇠 속도가 느린 \( 10 \) 분 정도의 초기 안정 영역이 나타난다. 이 초기 안정 영역에서 방출 전류의 가전류 밀도는 안정 영역(그림 \( 7\)c, 그림 \( 8 \)III 영역)에 비해 \( 3 \)배 이상 높기 때문에 밝고 해상도가 높은 전자 현미경 이미지를 얻을 수 있다. 냉전계 전자원의 전류의 감소 속도는 압력에 비례한다. 진공 기술의 발달 덕분에 최근 전자총의 압력을 \( 10^{-10} \mathrm{~Pa} \) 영역의 극고진공 영역까지 낮출 수 있게 되어 휘도가 높은 초기 안정 영역(그림 \( 8 \)의 I 영역)을 몇 시간 이상 연장시키고, 이 영역에서 전자 현미경 이미지를 관찰 할 수 있게 되었다. 현재 압력 \( 10^{-10} \mathrm{~Pa} \) 대의 극고진공 녕전계 전자원 전자총은 일본 히타치 및 JEOL의 전자 현미경 제품에 탑재되어 있다.</p><table border><caption>표1. 전자원 비교표</caption><tbody><tr><td>전자원</td><td>W 필라멘트</td><td>LaB6</td><td>쇼트키 전자원</td><td>CFE</td></tr><tr><td>휘도 (\( \mathrm{A/cm2/sr} \))</td><td>~105</td><td>~106</td><td>~108</td><td>~109</td></tr><tr><td>에너지폭 (\( \mathrm{eV} \))</td><td>1~3</td><td>1~2</td><td>0.6</td><td>0.3</td></tr><tr><td>동작압력 (\( \mathrm{Pa} \))</td><td>10~3</td><td>10~5</td><td>10~7</td><td>10~8</td></tr><tr><td>동작온도 (\( \mathrm{K} \))</td><td>~2700</td><td>~1800</td><td>1700~1800</td><td>300</td></tr><tr><td>수명(시간)</td><td>40~100</td><td>200~1,000</td><td>>5,000</td><td>>10,000</td></tr></tbody></table>	상온에서 동작하는 냉전계 전자원 표면은 소량의 가스 분자로 덮여져 있는가?	NO
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "42aae817-ea2c-49eb-a0a6-d0d32b992e07", "field": "인공물", "question_id": "cce655b9-c07d-41ef-889c-6074dfcc9509" }	<h2>4. 제안한 방법</h2><p>상 경계 추정 문제에서는 초기치에 따라서 역문제 알고리즘의 추정성능이 달라질 수 있다. 하지만 실제의 이상 유동에서는 초기치를 설정하기 위한 기포의 개수와 그 위치 정보를 알 수가 없다. 따라서 이 절에서는 적응 문턱치를 자동으로 계산하여 효율적인 초기치를 설정하고자 한다.</p><p>식(5)의 GN 방법을 사용하여 도메인 내부의 상 경계를 추정함에 앞서, 초기치 설정이 선행되어야 한다. 따라서 우선 미지의 저항률 분포를 추정하고 이를 바탕으로 기포들의 개수와 개략적인 기포들의 초기 위치와 모양을 결정한다. 초기치 설정과정이 끝나면 바로 식(5)의 GN 방법을 사용하여 기포들의 경계를 추정한다. 이 논문에서 제안한 방법에 대한 상세한 설명은 다음과 같다.</p><ul><li>잡음의 영향을 줄이기 위해 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포 \( \rho \)를 추정한다. \( \rho-\rho_{\mathrm{ref}}=\left[H^{T} H+\beta Q^{T} Q\right]^{-1} H^{T}\left(V-V_{\text {ref }}\right) \)<caption>(6)</caption>여기서, \( \rho_{\text {ref }} \)는 기준(reference) 저항률 분포, \( V_{\text {ref }} \)는 기준 전압, \( H \)는 자코비안 행렬, \( \beta \)와 \( Q \)는 각각 저항률 추정을 위한 조정인자와 조정행렬이다.</li><li>추정된 저항률 벡터 \( \rho \)의 값들을 0과 255사이의 회색도(gray level) 범위에 포함되도록 변환하고 그 벡터를 \( \tilde{\rho} \)로 둔다. 그리고 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 문턱치 \( t_{h} \)를 자동으로 계산한다. 여기서, 중간모드 방법은 영상처리에서 문턱치를 찾는 간단한 방법으로, 우선 두 개의 정점, 즉, 국소 최대치 \( \tilde{\rho}_{j} \)와 \( \tilde{\rho}_{k}(0 \leq j, k \leq 255) \)를 찾고 문턱치는 \( t_{h}=(j+k) / 2 \)로 둔다.</li><li>적응 문턱치 \( t_{h} \)를 사용하여 \( \tilde{\rho}>t_{h} \)에 해당되는 기포 영역의 원소 인덱스 \( d \in \mathbb{R}^{N_{d} \times 1} \)를 찾는다. 여기서, \( N_{d} \)는 기포 영역의 원소들의 수이다.</li><li>인덱스 \( d \)에 해당되는 원소들 중에서 원소 간의 인접성을 확인하면서 기포의 개수 \( M \)을 결정한 다. 즉, 두 개의 원소가 서로 인접되어 있는 경우에 는 \( S_{m} \) 영역에 두고, 그렇지 않으면 \( S_{m+1} \) 영역에 두면서 기포 영역을 결정하고 기포의 개수를 결정 한다.</li><li>먼저 영역 \( S_{m} \)을 타원으로 가정하고 북스테인 제약조건(Bookstein constraint) 기반의 선형 최소 자승법을 사용하여 타원의 중심과 장축과 단축 그리고 회전각을 계산한다. 따라서 이 정보들로부터 도메인 내부에서 대략적인 기포들의 위치와 모양을 알 수 있고, 최종적으로 상 경계 추정문제의 초기치를 설정할 수 있다.</li><li>초기치를 기반으로 전압과 자코비안 행렬을 계산하고 식(5)의 GN 방법을 반복 연산하여 기포들의 경계를 추정한다.</li></ul><h2>5. 모의실험</h2><p>이 논문에서 제안한 방법(PM)의 성능을 평가하기 위해 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 수행하였다. 그리고 전형적인 방법(CM)과 참고문헌 방법(RM)과 비교분석하였다.</p><p>관심대상을 반지름이 \( 4 \mathrm{cm} \)이고 16개의 전극이 부착된 원형 도메인으로 간주하였다. 그리고 전극에 유도되는 전압 데이터를 계산하기 위해 2400개의 원소와 1281개의 노드를 갖는 조밀한 메쉬(mesh)를 사용하였고, 상 경계를 추정하기 위해 600개의 원소와 341개의 노드를 갖는 성긴 메쉬를 사용하였다.</p><p>그리고 배경의 도전율 값은 \( 0.0033 \mathrm{S} / \mathrm{cm} \)이고 기포의 도전율 값은 \( 1 \times 10^{-12} \mathrm{S} / \mathrm{cm} \)라고 가정하였고, 전극을 통해 인접 방식(adjacent method)으로 크기가 \( 10 \mathrm{mA} \)인 전류를 주입하였다. 그리고 전극에 유도되는 전압을 계산하고 계산 전압에 상응하는 \( 1 \% \)의 상대적 영-평균(zero-mean) 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 전압 데이터에 추가하였다. 또한 기포의 상 경계를 묘사하기 위해 \( N_{\theta}=3 \)으로 설정하였고, 조정인자들은 \( \beta=1 \times 10^{-6}, \alpha=0.01 \)로 설정하였다.</p><p>그리고 각 방법들에 의해 추정된 푸리에 계수 벡터들에 대한 상관계수(correlation coefficients)를 다음과 같이 계산하여 추정성능을 정량적으로 평가하는 지표로 사용하였다. \( \mathrm{CC}=\frac{\sum_{j=1}^{P}\left[\left(\gamma_{j}-\bar{\gamma}\right)\left(\hat{\gamma}_{j}-\overline{\hat{\gamma}}\right)\right]}{\sum_{j=1}^{P}\left(\gamma_{j}-\bar{\gamma}\right)^{2} \sum_{j=1}^{P}\left(\hat{\gamma}_{j}-\overline{\hat{\gamma}}\right)^{2}} \)<caption>(7)</caption>여기서, \( \gamma \)와 \( \hat{\gamma} \)은 각각 원래 푸리에 계수와 추정된 푸리에 계수이고, \( \bar{\gamma} \)와 \( \overline{\hat{\gamma}} \)는 각각 \( \gamma \)와 \( \hat{\gamma} \)의 평균값이다. 따라서 \( \mathrm{CC} \) 값이 클수록 우수한 추정성능을 나타낸다.</p><p>제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하기 위해 기포의 모양을 타원으로 가정하고 두 가지의 시나리오를 고려하였다. 즉, 첫 번째는 이심률이 작은 경우이고 두 번째는 이심률이 큰 경우이다.</p><p>그림 2는 이심률이 작은 경우에 대한 상 경계 추정 결과를 보여주고 있다. 도메인의 경계면은 실선으로, 원래의 상 경계는 굵은 실선으로, CM은 로, RM은 로, PM은 로 표시하였다. 그림 2(a)는 각 알고리즘들의 초기치 위치들이다. CM의 초기치는 반지름 \( 1 \mathrm{cm} \)인 원 모양의 기포 하나가 도메인 중앙에 위치해 있다고 가정하였고, RM의 초기치는 참고문헌에 따라 고정 문턱치를 사용하여 얻었고, PM의 초 기치는 4절에서 제안한 방법에 따라 적응 문턱치 \( \left(t_{h}=121\right) \)를 사용하여 얻었다. 그림 2(b)는 세 가지 방법들을 10번 반복 연산하여 푸리에 계수를 추정하고 상 경계 영역만을 확대한 결과이다. 세 가지 방법 모두 원래 기포의 상 경계를 대체적으로 잘 추정하고 있음을 확인할 수 있다. 이는 그림 2(a)에서 보듯이 모든 초기치 영역들이 원래 기포 영역과 공통원소들을 포함하고 있기 때문이다. 하지만 그림 2(c)의 반복 횟수에 따른 상관계수를 보면, 매 반복 횟수마다 제안한 알고리즘이 다른 방법들에 비해 항상 큰 CC 값을 보여주고 있다. 이는 제안한 방법이 RM과 비교해서 우수한 추정성능을 제공한다는 의미이다.</p><p>이심률이 큰 경우에 대한 추정 결과는 그림 3에 도시하였다. 그림 3(a)는 세 가지 방법들의 초기치 위치들이다. CM은 반지름 \( 1.5 \mathrm{cm} \)인 원 모양의 기포 하나가 \( (0,1.5) \) 위치해 있다고 가정하였고, RM과 PM은 각각 고정 문턱치와 적응 문턱치 \( \left(t_{h}=138\right) \)를 사용하여 얻었다. 여기서, CM의 경우, 중앙에 초기치를 가정하면 경계 추정이 실패하기 때문에 초기치를 \( \mathrm{y} \)축으로 이동시켰다. 그리고 RM의 경우, 고정 문턱치를 사용하여 기포의 개수를 조사해 보면 그림 4와 같이 커다란 기포 하나 이외에 바깥쪽 경계면에 작은 기포 하나가 추가적으로 존재하는 것처럼 보인다. 이 작은 기포는 잡음의 영향으로 나타난 것이다. 그러므로 작은 기포 영역을 제거하여 RM을 실행시켰다. 그림 3(b)는 세 가지 방법들을 10번 반복 연산한 후, 기포 경계 영역만을 확대한 결과이다. CM 보다는RM과 PM이 원래 기포의 경계를 적절히 잘 추정하고 있는것처럼 보이지만, 그림3(c)의 푸리에 계수에 대한 상관계수 그래프를 보면, PM은 한두 번의 반복연산으로 CC 값이 거의 1에 근접하고 있다. 따라서 이심률이 작거나 크더라도 RM 보다 PM의 추정성능이 우수하다고 할 수 있다.</p>	실제의 이상 유동에서 나타나는 문제점으로 알맞은 것은?	기포의 개수와 그 위치 정보를 알 수가 없다.
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "47da4051-0b60-4d53-8987-72c39a3408f9", "field": "인공물", "question_id": "237a27f5-65ea-43d9-88fa-3f649085413c" }	<h1>4. 회로 구성 및 실험 결과</h1> <h2>4.1 회로 구성</h2> <p>스위칭주파수 변조제어의 이론적 타당성을 확인하기 위하여 그림 6과 같이 절연형 컨버터이며 중, 소 전력변환에 많이 상용화되어 있는 리셋권선 포워드 컨버터를 선정하여 실험을 수행하였다. 특히 주 변압기의 1차측 권선과 리셋권선의 권선비를 2:1로 하여 시비율이 최대 0.67까지 가능하도록 범위를 넓혔다.</p> <p>컨버터의 주요 정격은 표 1과 같다. 전도잡음을 계측하기 위하여 HP 4395A Network/ Spectrum/Impedance 분석기가 사용되었으며, 피시험장치의 일정 임피던스를 확보하기 위해서 LISN(Line Impedance Stabilization Network)을 사용하였다. 그림 7은 전도잡음을 계측하기 위한 시험장치의 전체 구성도이다. LISN에 그림 7과 같이 스펙트럼 분석기를 연결하고 전도 잡음을 계측한 후 바로 PC를 통해 시험데이터를 구하였다.</p> <table border><caption>표 1 컨버터의 주요 정격</caption> <tbody><tr><td>주요 정격 및 소자</td><td>내 용</td></tr><tr><td>입력전압</td><td>\( 80 \sim 120[\mathrm{VDC}] \)</td></tr><tr><td>출력전압</td><td>\( 20[\mathrm{VDC}] \)</td></tr><tr><td>출력용량</td><td>\( 200[\mathrm{W}] \)</td></tr><tr><td>스위칭주파수</td><td>\( 100[\mathrm{kHz]} \) 내외</td></tr><tr><td>시비율</td><td>0.5 ( 0.4 ~ 0.6 )</td></tr><tr><td>전력용 변압기 권선비</td><td>1차권선 : 2차권선 : 리셋권선 = 8 : 3 : 4</td></tr><tr><td>주 스위치</td><td>IRFP450</td></tr><tr><td>FRD</td><td>FRG25BA60</td></tr><tr><td>변압기 코어</td><td>PC40E160</td></tr></tbody></table> <h2>4.2 스위칭주파수 변조제어기 설계</h2> <p>그림 8은 스위칭주퐈수 변조제어기 회로이다. S/H(sample & holder)에 입력되는 전압이 VCO라고 하면 Bi-FM 변조제어가 되며, 랜덤잡음 발생기에서 만들어진 잡음전압 \( V_{\text {noise }} \)가 되면 FM-PWM 변조제어가 된다. 신호가 S/H에 들어오면 순간적으로 그 값을 검출하여 주 스위치의 구동전압의 중심 스위칭주파수를 결정하는 제어전압 \( V_{\text {ref }} \)과 더해져서 톱니파 발생기의 입력전압 \( V_{i} \)는 식 (7)과 같이 된다.</p> <p>\( V_{i}=V_{r e f 1}+V_{S H} \)<caption>(7)</caption></p> <h2>4.3 실험 결과 및 고찰</h2> <p>그림 9와 10은 기존 PWM 제어, Bi-FM 제어, 그리고 FM-PWM 제어를 적용하여 포워드 컨버터에서 발생하는 전도잡음이 hot line과 LISN을 경유하여 스펙트럼 분석기에서 계측된 전도 잡음 전압의 주파수 스펙트럼 실험결과 파형이다. 그림 9의 주파수 대역은 \( 50[\mathrm{kHz}] \)로부터 \( 1[\mathrm{MHz}] \)까지이며, 그림 10의 주파수 대역은 \( 1[\mathrm{MHz}] \)로부터 \( 50[\mathrm{MHz}] \)까지이다.</p> <p>그림 9의 결과로부터 기존 PWM 제어보다 Bi-FM 제어인 경우가 \( 6-10[\mathrm{dB \mu V}] \)정도 잡음전압이 감소되었고, 스위칭주파수와 그 정수배 고조파 성분이 양측대역으로 분산됨을 확인할 수 있었으며 CISPR 22 규정의 \( 60[d B \mu V] \) 제한치를 약간 벗어나고 있음을 알 수 있다. 또한 Bi-FM 제어보다 FM-PWM 제어인 경우가 \( 10[d B \mu V] \) 정도 잡음전압이 감소되었으며 스위칭주파수와 그 정수배 고조파 성분이 측대역으로 더욱 넓게 분산되었음을 확인하였고 CISPR 22 규정의 \(60 [d B \mu V] \) 제한치를 여유있게 통과하고 있음을 알 수 있었다.</p> <p>그림 10의 결과로부터 \( 1[\mathrm{MHz}] \sim 50[\mathrm{MHz}] \)의 고주파 대역에서는 Bi-FM 제어의 경우가 기존 PWM 제어와 비교할 때, 그 다지 큰 감소를 보이고 있지 못하고 있으며 특히 CISPR 22 규정의 \( 60[d B \mu V] \) 제한치를 약간 초과하고 있음을 보이고 있다. 그러나 FM-PWM 제어의 경우는 Bi-FM 제어보다 \( 10[d B \mu V] \) 정도 잡음전압이 감소되었으며 스위칭주파수와 그 이산 고조파 성분이 측대역으로 더욱 넓게 분산됨을 확인할 수 있었다. 단지 \( 10.5[\mathrm{MHz}] \) 대역에서는 피크치를 감쇠하기 위한 필터설계가 요구되지만, 상대적으로 그 용량이 많이 감소되리라 예측된다.</p>	컨버터의 입력전압은 얼마야?	\( 80 \sim 120[\mathrm{VDC}] \)
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "8342953f-ab59-4468-8de4-e097a4fb53a2", "field": "인공물", "question_id": "dfd841fc-db21-4af1-87d3-12be6ae1b674" }	<h1>요 약</h1><p>상 경계 추정 문제에서는 초기치에 따라 그 추정성능이 달라질 수 있다. 하지만 실제의 유동 공정에서는 초기치 설정을 위한 기포의 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수가 없기 때문에, 초기치 설정 문제는 더욱 중요하다. 따라서 이 논문에서는 상 경계 추정을 위한 초기치 설정을 위해 우선 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포를 추정하고, 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 적응 문턱치를 자동으로 계산하였으며, 이를 바탕으로 기포의 개수와 초기 위치를 결정하였다. 이로써 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이에 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하였다.</p>	상 경계 추정 문제에서 실제의 유동 공정에서는 초기치 설정을 위한 기포의 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수 있는가?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "f372b85a-4355-460a-ad2f-cf8eda903580", "field": "인공물", "question_id": "6d28d7a3-4c88-405d-bbfa-5529374e7c2c" }	<h1>III 결론</h1><p>관심 도메인 내부의 상 경계를 추정함에 있어서 초기치 설정이 선행되어야 하는데, 이 논문에서는 보다 견실한 방법을 제안하였다. 즉, 우선 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포를 추정하고, 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 적응 문턱치를 자동으로 계산하였다. 이를 바탕으로 기포들의 개수와 초기 위치 및 모양을 결정함으로써, 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 모의실험을 통해 몇 가지 시나리오를 설정하고 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 정량적으로 평가하였으며, 그 결과, 우수한 성능을 나타내었다.</p>	적응 문턱치를 자동으로 계산하기 위한 방법은?	중간모드(intermodes) 방법
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "48d1d9eb-06d5-47f0-9a18-8785c3b20114", "field": "인공물", "question_id": "ad3d43f4-af28-48f1-a9d7-aceee43a7ac6" }	<h1>I. 서론</h1><p>열 교환기와 연소 시스템 등 여러 산업 공정에서 액체-가스(liquid-gas) 또는 액체-증기(liquid-vapor)와 같은 이상 유동(two-phase flow)이 빈번히 발생된다. 그러므로 시스템의 설계와 안전 운전을 위해서는 공정 관내에서 발생되는 유동 현상에 대한 정확한 이해가 필요하다. 따라서 이상 유동 혼합을 가시화하기 위해 감마 밀도 측정법과 초음파 영상기법 및 EIT(electrical impedance tomography) 등 여러비침투식 방법들이 개발되었다. 특히, EIT는 인체에 무해하고 설계비용이 낮고 순간 해상도가 우수함으로, 빠른 천이과정의 유동 공정을 모니터링 하는데 유용하다.</p><p>EIT는 관심 대상체의 바깥 경계면에 부착된 전극들을 통해 전류를 주입하고 유기되는 전압을 측정함으로써, 내부의 도전율 분포 또는 저항률 분포를 추정하고 영상으로 복원하는 방법이다. EIT는 빠른 유동을 모니터링하기에 유용하지만, 역문제의 비선형과 부정치성(ill-posedness)으로 인해 공간 해상도가 여전히 낮다. 이런 단점을 해결하기 위해 통상적으로 조정(regularization) 방법이나 사전 정보(prior information) 등을 이용한다. 특히, 도메인의 배경(background)과 기포(bubble)의 저항률 값들을 사전에 알고 있다고 가정하면, EIT 문제를 저항률 분포의 추정 문제에서 상 경계(phase boundary)의 추정 문제로 해석할 수 있다.</p><p>따라서 도메인 내의 상 경계를 푸리에(Fourier) 급수로 표현하고 역문제 알고리즘을 이용하여 푸리에 계수를 추정함으로써, 기포의 위치와 모양과 크기 정보를 알 수 있다. 상 경계 추정 문제에서는 초기치 설정이 중요한데, 기존 대부분 방법들은 도메인에 존재하는 기포의 개수를 미리 가정하여 문제를 푼다. 그리고 경우에 따라 기포들의 경계 근처에 초기치를 설정하여 추정 알고리즘을 실행한다. 하지만 실제의 유동 공정에서는 그 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수가 없다. 따라서 초기치 문제를 해결하기 위해 참고문헌에서는 우선 Gauss-Newton(GN) 방법을 사용하여 개략적인 저항률 분포를 추정하고, 고정 문턱치(threshold value)를 사용하여 기포의 개수를 추정 하였다. 그리고 초기 기포의 모양을 원으로 가정하여 상 경계를 추정하였다. 하지만 고정 문턱치를 사용하면 잡음이 존재하는 등 경우에 따라 기포의 개수 추정이 달라지므로 그때그때 수동으로 문턱치를 수정해야 하는 단점이 있다.</p><p>따라서 이 논문에서는 적응 문턱치를 자동으로 계산하여 보다 효과적으로 초기치를 설정하고 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하고자 한다. 그리고 실제 기포의 모양은 원이 아니기 때문에 추정성능을 향상시키기 위해 초기 기포의 모양을 타원으로 가정하였다. 이에 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하였다.</p>	본문에서 영상으로 복원하는 방법이 뭐가 있어?	EIT
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "96484f94-097d-4337-9ce0-24fa2034e18c", "field": "인공물", "question_id": "dad19b82-5cdc-4304-97af-cf6f9131e884" }	<h1>1. 서 론</h1><p>라만 분광학은 비탄성 산란(inelastic scattering) 메커니즘이 관여된 산란 분광학으로서, 물질의 구조 및 특성을 연구하는 중요한 방법 중의 하나이다. 라만 분광학은 형광 분광학과 달리 신호검출을 위해 표지물질을 분석시스템에 공유화학적으로 결합시켜야 하는 번거로움이 없고, 분자고유의 진동 에너지모드를 보여줌으로써, 물질의 화학적 성분을 밝혀낼 수 있는 특성을 가지고 있다. 특히, 라만 분광법은 라벨이 없는(Label free) 비파괴 재료 시험 방법이라는 주요 특성이 있다.</p><p>그러나 라만 분광학은 빛을 받아 실제적으로 산란시키는 산란효율이 매우 작기 때문에 (형광염료의 경우인 \( 10^{-16} \mathrm{cm}^{2} \) 와 비교해볼 때, 약 \( 10^{14} \) 배나 작은 크기) 라만 신호 자체를 검출하는데 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제를 극복할 수 있는 방법 중의 하나로 1974년 Fleishmann 등에 의해 표면증강 라만 산란(surface enhanced Raman scattering, SERS) 기술이 보고되었다. 은 (Ag) 전극에 산화-환원을 반복시킨 후 수용액 상에서 pyridine 분자가 흡착된 후 라만 신호는 \( 10^{6} \) 배 정도 세기가 증가하는 것을 관찰하였다. SERS 기술이 발견된 이후 이 현상의 본질적인 원인에 대한 연구와 함께 다양한 물질 검출법으로의 응용을 위한 많은 연구가 진행되어 왔다.</p><p>금속 나노입자중 귀금속인 금 (Au) 과 은(Ag) 나노입자는 빛 (photon)과의 상호작용의 결과 발현하는 표면 플라즈몬공명 (surface plasmon resonance, SPR)현상은 기존의 라만 분광(Raman spectroscopy)분석기술의 한계중의 하나였던 낮은 검출강도를 증가시킬 수 있어 폭넓은 연구가 진행되고 있다. 따라서, SERS 기반의 바이오센서 기판에서 가장 중요한 핵심부품은 금속 나노구조가 형성된 기판으로, 그 형상 및 구조에 따라 신호가 증폭되는 정도도 크게 달라져 기판의 설계와 제조 기술이 중요하다. 고체기판(solid substrate)에 화학합성을 통한 금속 나노구조 기판의 제조에 대한 연구가 주로 널리 연구되어왔다. 이런 기판들은 높은 SERS EF(enhancement factor)를 나타낼 수 있지만, 신호 동질성과 입자 안정성을 제어하는 데 어려움이 있어 대 면적 감지에 대한 광범위한 응용이 불가능하다.</p><p>반도체공정을 이용한 박막형성법 중 스퍼터링(Sputtering)법은 금속, 화합물, 절연체 등 다양한 재료의 증착이 가능하고 대면적화에 유리하고, 균일한 박막의 성장이 가능하며 스텝 커버리지(step coverage)가 우수한 장점이 있다. 기존의 스퍼터 시스템에 Ar 이온 스퍼터링으로 생성된 입자(particle)들이 인접 입자들과 핵생성(nucleation)이 일어나 나노 클러스터를 형성시키는 클러스터 소스(Cluster source)부를 장착하여 기판에 나노 다공성 금속박막을 형성하는 클러스터 소스 스퍼터링(Cluster source sputtering)법을 고안하고, 스퍼터링 및 클러스터 소스의 공정변수에 따른 나노 다공성 Ag 금속박막 형성특성을 연구하여 SERS 기판으로서의 응용가능함을 보고한 바 있다. 본 연구에서는 Si 기판 표면에 피라미드형 요철구조를 형성한 후, 클러스터 스퍼터링으로 나노 다공성 Ag 금속박막을 증착하여 SERS 응답특성을 개선시키는 방법에 대하여 연구하였다. 사진식각공정을 사용하지 않고 Si 표면에 피라미드형 요철구조를 형성하기 위하여 본 실험에서는 기존의 플라즈마 식각장비와 다른 RIE 내부에 금속 메쉬(mesh)를 장착한 RIE 시스템을 사용하였으며, RIE 공정조건에 따라 형성된 피라미드형 요철구조의 형상에 따른 SERS 응답특성을 측정하였다.</p>	분자고유의 무슨 에너지모드를 보여줌으로써, 물질의 화학적 성분을 밝혀낼 수 있는 특성을 가지는가?	진동
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "5c2feb0c-14f6-4ed7-8722-ae087e554683", "field": "인공물", "question_id": "e98fe1d7-3ba0-4c1e-8f16-b2873f63fc70" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{Si} \) 기판 표면에 피라미드형 요철구조를 형성한 후, 클러스터 소스 스퍼터링으로 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막을 증착하여 SERS 응답특성을 개선하는 방법에 관하여 연구하였다. 기존의 RIE와는 달리 RIE 내부에 금속 메쉬(mesh)를 장착한 RIE를 사용하여 복잡한 사진식각공정을 거치지 않고 간단하게 \( \mathrm{Si} \) 표면에 피라미드형 요철구조를 형성하였다. RIE 공정 조건을 변화시켜 형성된 요철구조에 클러스터 스퍼터링으로 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막을 약 \( 1.5 \mu \mathrm{m} \) 증착하여 SERS 응답특성을 측정하였다.</p><p>메쉬 (mesh)를 장착한 RIE 공정시간이 5 분인 경우에는 \( 200 \mathrm{nm} \) 이하인 미세 피라미드형 요철구조들이 형성되었으며, 공정시간이 증가함에 따라 요철구조의 크기가 증가하여 60 분에는 약 \( 1.3 \mu \mathrm{m} \) 의 크기로 형성되었다. 공정시간 60 분 이후에는 요철구조의 크기는 증가하지 않고 포화되는 경향을 보였으며, RF 전력이 \( 200 \mathrm{W} \) 에서 \( 250 \mathrm{W} \) 로 증가하면 피라미드형 요철구조의 크기는 \( 0.45 \mu \mathrm{m} \) 에서 \( 0.8 \mu \mathrm{m} \) 로 증가하였다.</p><p>요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 에 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속막의 라만 신호강도는 일반 실리콘 기판위에 형성된 경우보다 최대 \( 19 \% \) 높은 라만 신호강도를 나타내었다. RIE 공정시간에 따른 Raman 응답특성은 \( 1513 / \mathrm{cm} \) 에서 40 분 공정시 가장 높은 라만 신호강도를 가졌으며, 공정시간 증가에 따라 단위면적당 피라미드의 수가 감소됨에 따라 라만 검지특성은 감소하는 경향을 보였다. RF 전력이 \( 200 \mathrm{W} \) 에서 \( 250 \mathrm{W} \) 로 증가하면 파라미드형 요철구조의 크기는 \( 0.45 \mathrm{um} \) 에서 \( 0.8 \mathrm{um} \) 로 증가하였지만 \( 1513 / \mathrm{cm} \) 에서 라만 응답강도는 감소하였다. 따라서, 라만 응답특성은 피라미드의 크기와 단위면적당 피라미드 수에 영향을 받지만, 단위면적당 피라미드 수에 더 큰 영향을 받는 것으로 여겨진다.</p><p>본 연구에서 제안한 \( \mathrm{Si} \) 표면 요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 기판에 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막을 증착하는 방법은 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막의 라만 응답특성을 개선할 수 있을 것으로 생각되며, 피라미드형 요철구조의 크기 등에 관한 추가적인 연구로 최적화가 필요하다고 여겨진다.</p>	RIE 내부에 금속 메쉬(mesh)를 장착한 RIE를 사용하여 복잡한 사진식각공정을 거치지 않고 간단하게 \( \mathrm{Si} \) 표면에 형성한 요철구조의 형태는 뭐야?	피라미드형
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "ec4dff84-2f93-45de-8539-1cc572c0ce8c", "field": "인공물", "question_id": "51bfc128-ea15-4932-ac24-d53b205fc5ed" }	<h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1 요철구조 형성</h2><p>사진식각공정을 사용하지 않고 Si 표면에 요철구조를 형성하기 위하여 본 실험에서는 기존의 플라즈마 식각장비와 달리 RIE 내부에 금속 메쉬 (mesh) 를 장착한 시스템을 사용하였다. 금속 메쉬는 블랙 실리콘 형성기구[17]에 반응이온들의 산란효과를 추가로 가지도록 특수하게 고안되어 RIE 쳄버 내부에 장착되며, 직경 \( 150 \mu \mathrm{m} \) 의 균일한 구멍(hole)들이 \( 190 \mu \mathrm{m} \) 간격으로 전 영역에 걸쳐 균일하게 형성되어 있는 구조로 되어 있다. 시편과 플라즈마 사이에 장착된 메쉬의 구멍 부분으로 플라즈마 내 이온들이 가속되어 시편에 충돌되고, 또한 산란되어 Si 표면이 불균일 식각되도록 고안하였다. p-type, (100)면, 비저항\( 1 \sim 20 \Omega \cdot \mathrm{cm}\), \(500 \pm 50 \mu \mathrm{m} \) 두께의 4인치 단결정 Si 웨이퍼를 사용하였으며, 아세톤과 메탄올에 각각 10 분간 세척한 후 \( 5 \mathrm{wt} \% \mathrm{HF} \) 용액에 5 분간 식각하여 자연 산화막을 제거하였다. RIE 공정으로 블랙 실리콘을 형성하는 중요한 파라미터는 \( \mathrm{SF}_{6} / \mathrm{O}_{2} \) 비율, RF 전력, 공정압력이다. 본 연구에서는 사전 실험을 통하여 적절한 공정조건의 범위를 구하였다. 공정조건에 따른 요철구조 형성특성을 확인하기 위하여 \( \mathrm{SF}_{6} / \mathrm{O}_{2}=20 / 24 \mathrm{sccm} \), 공정압력 200 mTorr, 공정온도를 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 로 고정하고 공정시간 및 RF 전력을 변화시키면서 공정을 진행하였다.</p><h2>2.2 나노 다공성 Ag 금속박막 증착</h2><p>나노 다공성 Ag 금속박막은 클러스터 소스 스퍼터 시스템을 사용하여 증착하였다. 클러스터 소스 스퍼터 시스템은 일반적인 스퍼터 시스템과는 달리 나노 클러스터가 생성되고 기판상에 증착하기 위해 메인 챔버(main chamber)로 이송되는 클러스터 소스 부분과 나노 클러스터가 기판에 증착되는 메인 챔버 부분으로 구성되어 있다. 클러스터 소스 부분은 DC 마그네트론(magnetron) 스퍼터링부, 응결부(condensation unit), 노즐 (nozzle), 냉각부로 구성되어 있다. 메인 챔버는 클러스터 소스로부터 나온 나노 클러스터가 기판에 도달하여 증착되는 영역으로 클러스터 소스 부분과 독립적으로 공정압력을 조절할 수 있게 되어있다. 나노 다공성 Ag 금속박막의 증착률과 특성은 응결부 길이, 응결부 압력, gas 유량(flow rate), 메인 챔버 압력 등에 의존한다. 표 1은 본 연구에서 사용한 공정조건이며, Ag 금속박막 증착두께는 두께에 의한 라만 응답특성의 차이를 최소화하기 위하여 \( 1.5 \mu \mathrm{m} \) 로 증착하였다.</p><h2>2.3 라만 응답특성 측정</h2><p>RIE 공정으로 요철구조가 형성된 Si 기판상에 증착된 나노 다공성 Ag 금속박막의 SERS 기판으로 사용가능성을 확인하기 위해 바이오센서의 라만 응답특성 측정에 사용되는 Rhodamine 6G (R6G) 에 대한 라만 응답특성을 측정하였다. 요철구조가 형성된 \( 10 \mathrm{mm} \times 10 \mathrm{mm} \) 정사각형 Si 기판에 클러스터 소스 스퍼터링으로 표 1 의 공정조건으로 나노 다공성 Ag 금속박막을 \( 1.5 \mu \mathrm{m} \) 증착시킨 후, 마이크로 피펫으로 중앙 및 모서리 4곳, 총 5 곳에 R6G \( 1 \mathrm{mM} \) 수용액 \( 1 \mathrm{ul}\left(1 \times 10^{-9} \mathrm{mol}\right) \) 를 떨어뜨린 후 20 분간 상온 건조하였다. 실험에 사용된 R6G는 Sigma Aldrich사의 제품으로 탈이온수(deionized water)로 희석하여 \( 1 \mathrm{mM} \) 용액으로 제조하였다. 라만 측정은 각 지점에서 3 번씩 측정하였으며, 한 시편당 총 15 회 측정 후 평균값을 구하였다. 측정에 사용된 라만 측정기는 Ocean Optics QEPRO 이며, 레이져 파장과 출력전력은 \( 785 \mathrm{nm} \) 와 \( 15 \mathrm{mW} \) 이다.</p>	실험에 사용된 R6G는 Sigma Aldrich사의 제품으로 무엇으로 희석하여 \( 1 \mathrm{mM} \) 용액으로 제조하였나?	탈이온수(deionized water)로 희석
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "3ec94a6d-e80c-440e-a31f-d8420e156c4f", "field": "인공물", "question_id": "20356112-59e1-415a-8319-8b02ffc3ede5" }	<h1>II. 본론</h1><h2>1. 정문제</h2><p>정문제는 내부의 저항률 분포를 알고 있는 경우에 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 계산하는 과정으로, 맥스웰 방정식으로부터 유도 되는 노이만(Neumann)형의 경계조건을 갖는 라플라스 방정식으로 기술된다. 이 논문에서는 정문제의 해를 얻기 위해 수치적 방법인 유한요소법을 사용하였다. 보다 상세한 내용은 참고문헌을 참조한다.</p><h2>2. 상 경계 표현</h2><p>도메인 \( \Omega \)이 그림 1처럼 \( M+1 \)개의 공통 원소를 갖지 않는 영역 \( S_{m} \)으로 나눠지고, 각 영역 \( S_{m} \)은 부드러운 폐경계 곡선에 의해 경계가 구분되며 일정한 저항률 값을 갖는다고 가정한다.</p><p>도메인의 바깥쪽 경계면 \( \partial \Omega \)은 안다고 가정한다. 기포들의 상 경계가 충분히 부드럽다고 하면, 다음과 같이 곡선 파라미터 \( s \)에 관해 푸리에 급수로서 상 경계를 간략히 표현할 수 있다. \( C_{m}(s)=\left(\begin{array}{l}x_{m}(s) \\ y_{m}(s)\end{array}\right)=\sum_{n=1}^{N_{\theta}}\left(\begin{array}{c}\gamma_{n}^{x_{l}} \theta_{n}^{x}(s) \\ \gamma_{n}^{y_{i}} \theta_{n}^{y}(s)\end{array}\right) \)<caption>(1)</caption>여기서, \( C_{m}(s)(m=1,2, \ldots, M) \) 은 \( m \)번째 기포의 경계, \( M \)는 기포의 수, \( N_{\theta} \)는 기저함수의 수, \( \theta_{n}(s) \)는 다음과 같이 주기적이고 미분 가능한 기저함수이다. \( \begin{array}{ll}\theta_{n}^{a}(s)=\cos \{(n-1) \pi s\}, & n=1,3,5, \ldots, N_{n} \\ \theta_{n}^{a}(s)=\sin (n \pi s), & n=2,4,6, \ldots, N_{n}-1\end{array} \)<caption>(2)</caption>여기서, \( s \in[0,1], a \)는 \( x \) 또는 \( y \)를 나타내고, \( N_{n} \)은 푸리에 급수의 차수이다. 그리고 표현식 (1)로부터,기포의 폐경계 \( C_{m} \)은 영역의 경계를 나타내는 푸리에 계수 벡터 \( \gamma \)로서 표현된다. 즉, \( \gamma=\left[\gamma_{1}^{x_{1}}, \ldots, \gamma_{N_{\theta}}^{x_{1}}, \gamma_{1}^{y_{1}}, \ldots, \gamma_{N_{\theta}}^{y_{1}}, \ldots, \gamma_{1}^{x_{M}}, \ldots, \gamma_{N_{\theta}}^{x_{M}}, \gamma_{1}^{y_{M}}, \ldots, \gamma_{N_{\theta}}^{y_{A}}\right]^{T} \) 여기서, \( \gamma \in \mathbb{R}^{P \times 1}, P \equiv 2 M N_{\theta} \).<caption>(3)</caption></p><h2>3. Gauss-Newton 방법</h2><p>이 논문에서는 잔류오차 항에 푸리에 계수 항을 추가한 목적함수 \( \Phi(\gamma) \)를 다음과 같이 설정하고 이를 최소화하여 EIT 역문제를 푼다. \( \Phi(\gamma)=\frac{1}{2}\\|U(\gamma)-V\\|+\frac{1}{2} \alpha\\|R \gamma\\| \)<caption>(4)</caption>여기서, \( U(\gamma) \)와 \( V \)는 각각 전극에서의 계산전압과 측정전압이고, \( \alpha \)와 \( R \)은 각각 상 경계 추정을 위한 조정인자와 조정행렬이다.</p><p>식 (4)의 목적함수를 미분하고 \( (i-1) \)번째 연산에서 계수 벡터 \( \gamma_{i-1} \)에 관해 선형화하면 다음과 같이 푸리에 계수를 추정하기 위한 GN 방법을 얻을 수 있다.<p>\( \begin{aligned} \gamma_{i}=\gamma_{i-1}+& {\left[J_{i-1}^{T} J_{i-1}+\alpha R^{T} R\right]^{-1} \times } \\ & {\left[J_{i-1}^{T}\left(V-U_{i-1}\right)-\alpha R^{T} R \gamma_{i-1}\right] }\end{aligned} \) \( i=1,2, \ldots, N_{i} \)<caption>(5)</caption>여기서, \( U_{i-1} \equiv U\left(\gamma_{i-1}\right) \in \mathbb{R}^{L K \times 1}, L \)은 전극의 수, \( K \)는 측정 패턴의 수, \( J_{i-1} \equiv J\left(\gamma_{i-1}\right) \in \mathbb{R}^{L K \times P} \)는 자코비안(Jacobian) 행렬, \( N_{i} \)는 총 반복횟수이다. 그리고 이 논문에서 조정행렬 \( R=I \in \mathbb{R}^{P \times P} \)는 단위행렬을 사용하였다.</p>	정문제에서 노이만(Neumann)형의 경계조건은 어떤 방정식으로부터 유도되는가?	맥스웰 방정식
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "1f46552f-14bc-4b3b-ab2c-26b360929f00", "field": "인공물", "question_id": "e1c0b2f2-9ea5-4602-893c-dcf49a7e1637" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><p>RIE 공정시간에 따른 요철구조 형성특성을 확인하기 위하여 \( \mathrm{SF}_{6} / \mathrm{O}_{2}=20 / 24 \mathrm{sccm}\), RF 전력 \( 250 \mathrm{W} \), 공정압력 \( 200 \mathrm{m} \) Torr, 공정 온도를 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 로 고정하고, 공정시간을 변화시키면서 공정을 진행하였다. Fig. 1은 공정시간에 따른 피라미드형 요철구조의 높이를 측정한 그림이다. 공정시간이 5 분인 경우에는 \( 200 \mathrm{nm} \) 이하인 미세 피라미드형 요철구조들이 형성되었으며, 공정시간이 10 분인 경우 요철구조의 크기가 증가하여 약 \( 300 \mathrm{nm} \) 의 피라미드구조가 형성되었다. 표면에 형성된 요철구조는 공정시간이 증가함에 따라 증가하여 60 분에는 약 \( 1.3 \mu \mathrm{m} \) 의 크기로 형성되었으며, 공정시간에 비례하였다. 공정시간 60 분 이후에는 요철구조의 크기는 증가하지 않고 포화되는 경향을 보였다.</p><p>Fig. 2는 공정온도 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \), 공정압력 \( 200 \mathrm{mTorr}\), \(\mathrm{SF}_{6} / \mathrm{O}_{2}=20 / 24 \mathrm{sccm} \) 으로 고정하고 나머지 RIE 공정조건을 변화시키면서 요철구조의 형상을 측정한 피라미드형 요철구조의 표면 및 단면 SEM 사진이다. 공정조건의 변화에 상관없이 거의 균일한 피라미드 구조가 시편 전체에 걸쳐 균일하게 형성되었다. 기존의 블랙 실리콘 형성방법의 경우 공정조건이 매우 까다로워 공정조건이 조금만 변화해도 블랙 실리콘이 형성되지 않는 단점이 있지만, 본 연구에서 구현한 피라미드형 요철구조 형성법은 공정변수(공정압력, 시간 등)에 크게 의존치 않아 공정제어가 용이한 특성을 보였다.</p><p>RF 전력이 \( 200 \mathrm{W} \) 에서 \( 250 \mathrm{W} \) 로 증가하면 파라미드형 요철 구조의 크기는 \( 0.45 \mu \mathrm{m} \) 에서 \( 0.8 \mu \mathrm{m} \) 로 증가하였다(Fig. 2(a), Fig.2(b)). 이는 실리콘 식각면에 도달된 플라즈마 이온들의 에너지가 증가하기 때문이다. 공정시간이 40 분에서 80 분으로 증가하여도 피리미드의 형상을 유지하면서 크기만 증가하였다(Fig.2(b), Fig. 2(c)). 공정시간을 80 분 이상 증가시킨 경우 포화되는 경향을 보였다.</p><p>Fig. 3은 일반적인 스퍼터링 공정방식 및 클러스터 소스 스퍼터링의 의해 제조된 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막의 SEM 사진이다. 클러스터 소스 스퍼터링 공정조건은 DC 전력 \( 250 \mathrm{W} \), 클러스터 소스부 압력 \( 350 \mathrm{mTorr} \), 메인 챔버 압력 \( 30 \mathrm{mTorr}\), \(\mathrm{Ar} \) 유량 \( 84 \mathrm{sccm} \), He 유량 \( 14 \mathrm{sccm} \) 이며, 일반 스퍼터링 공정조건은 DC 전력 \( 250 \mathrm{W} \), 챔버 압력 \( 30 \mathrm{mTorr}\) \(\mathrm{Ar} \) 유량 \( 84 \mathrm{sccm}\), \(\mathrm{He} \) 유량 \( 14 \mathrm{sccm} \) 이다. 일반 스퍼터링은 입자 크기가 \( 100 ~ 200 \mathrm{~nm} \) 인 \( \mathrm{Ag} \) 금속 막을 생성하는 반면, 클러스터 소스 스퍼터링은 보다 다공성인 금속 나노구조를 생성하는 것을 볼 수 있다. 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막은 약 \( 80 \% \) 의 다공성을 가졌다.</p>	RIE 공정시간에 따른 요철구조 형성특성을 확인하기 위하여 공정 온도를 몇 \( ^{\circ} \mathrm{C} \) 로 고정하고, 공정시간을 변화시키면서 공정을 진행하였나?	\( 10^{\circ} \mathrm{C} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "7c7c23bf-f3c6-433c-96b7-61984cfa6780", "field": "인공물", "question_id": "8f1f07f2-f485-4053-96e8-0fe7c42f0340" }	<p>Fig. 4는 공정시간에 따른 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 필름의 XRD(X-ray diffraction) 측정결과이다. XRD 패턴은 \( \mathrm{Ag}_{2} \mathrm{O} \) 와 같은 불순물 피크가 존재하지 않으며, 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 박막은 일정한 조성과 결정을 유지하면서 성장함을 보여준다. 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막의 주요 회절 피크는 38.061, 44.061, 64.408 및 77.299 로 측정되었으며, 이는 각각 \( \mathrm{Ag} \) 면심 입방구조(fcc)의 (111), (200), (220) 및 (311) 평면에 해당한다. \( \mathrm{Ag} \) 박막의 두께가 증가하여도 XRD 강도는 크게 변하지 않았으며, (111) 및 (200) 피크 크기 비는 약 4.1 의 값을 가졌다. 이는 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속 박막 결정은 (111)면의 풍부함을 나타낸다.</p><p>RIE 공정시간을 변화시켜 요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 기판상에 표 1 의 공정조건으로 \( \mathrm{Ag} \) 금속을 증착하였다. 이때 \( \mathrm{Ag} \) 증착 두께는 박막 두께에 의한 검지특성의 차이를 최소화하기 위하여 \( 1.5 \mu \mathrm{m} \) 두께로 증착하였다. 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막이 Fig. 5 와 같이 \( \mathrm{Si} \) 표면에 형성된 균일한 피라미드 형상의 요철구조를 따라 균일하게 증착되어, 금속박막 요철구조가 표면에 형성되었다. 표면 요철구조는 80 분 RIE 공정한 시편보다 40 분 RIE 공정한 시편의 요철구조가 더욱 조밀하게 형성되었다.</p><p>RIE 공정으로 요철 구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 기판상에 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속막의 SERS 기판으로 사용가능성을 확인하기 위해 바이오센서의 라만 응답특성 측정에 사용되는 Rhodamine 6G(R6G) 에 대한 라만 응답특성을 측정하여 Fig. 6에 나타내었다. Fig. 6(a)는 \( 1 \mathrm{mM} \) R6G 용액자체, 일반 실리콘기판 및 RIE 공정을 수행한 실리콘기판에 증착한 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막의 4002,000 \( \mathrm{cm}^{-1} \) 에서의 라만 응답특성이다. 여기서 \( \mathrm{Si} \) 는 일반 실리콘 기판 위에 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막을 증착한 경우이고, R6G solution 은 \( 1 \mathrm{mM} \) R6G 자체의 라만 응답특성이다. \( 1 \mathrm{mM}\) R6G 자체에 대한 라만 응답특성은 특성피크가 형성되지 않았으나, \( \mathrm{Si} \) 및 요철구조에 형성된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막에 대한 라만 응답특성은 \( 1513 / \mathrm{cm} \), \( 1364 / \mathrm{cm}\), \(1314 / \mathrm{cm}\)/ \(1653/\mathrm{cm}\) 및 \( 612 /\mathrm{cm}\) 의 특성피크가 형성 되었음을 확인할 수 있다. Fig. 6(b)는 주 특성피크인 \( 1513 / \mathrm{cm} \) 에서의 라만 응답크기를 나타낸 것이다. 요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 에 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속막의 라만 강도는 일반 실리콘 기판위에 형성된 경우보다 최대 \( 19 \% \) 높은 라만 신호강도를 나타내었다. RIE 공정시간에 따른 라만 응답특성은 \( 1513 / \mathrm{cm} \) 에서 40 분 공정시 52,743 으로 \( \mathrm{Si} \) 기판의 44,413 , 라만 강도에 비해 가장 높은 라만 신호강도를 가졌으며, 공정시간 증가에 따라 단위 면적당 피라미드의 수가 감소됨에 따라 라만 검지 특성은 감소하는 경향을 보였다. 이 실험의 결과로 라만 검지특성은 피라미드의 크기뿐만 아니라 단위면적당 피라미드 수에도 영향을 받는다는 것을 확인할 수 있다.</p><p>Fig. 7은 RIE 공정전력을 변화시켜 실리콘 표면에 요철구조를 형성한 후 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 를 증착한 시편에 대한 라만 응답 특성이다. 일반 \( \mathrm{Si} \) 기판을 사용한 경우보다 요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 기판을 사용한 시편이 더 높은 라만 응답특성을 보였으며, 주 특성피크 \( 1513 / \mathrm{cm} \) 에서 라만 응답강도는 \( 200 \mathrm{W} \) 공정 시 53,256 으로, \( 250 \mathrm{W} \) 의 52,743 경우보다 높은 라만 응답강도를 가졌다. RF 전력이 \( 200 \mathrm{W} \) 에서 \( 250 \mathrm{W} \) 로 증가하면 파라미드형 요철구조의 크기는 \( 0.45 \mu \mathrm{m} \) 에서 \( 0.8 \mu \mathrm{m} \) 로 증가하였다. 라만 검지특성은 Fig. 7의 RIE 공정시간에 대한 결과와 마찬가지로 피라미드의 크기와 단위면적당 피라미드 수에 영향을 받지만, 단위면적당 피라미드 수에 더 큰 영향을 받는 것으로 여겨진다. 따라서 본 연구에서 제안한 \( \mathrm{Si} \) 표면 요철구조가 형성된 \( \mathrm{Si} \) 기판에 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막을 증착하는 방법은 증착된 나노 다공성 \( \mathrm{Ag} \) 금속박막의 라만 응답특성을 개선할 수 있을 것으로 생각되며, 피라미드형 요철구조의 크기 등에 관한 추가적인 연구로 최적화가 필요하다고 여겨진다.</p>	라만 검지특성은 피라미드의 크기뿐만 아니라 단위면적당 어떤 것에도 영향을 받는가?	피라미드 수
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "8747d8f8-f571-448b-9fae-8daadbcde074", "field": "인공물", "question_id": "887ef080-17a9-4fcb-b582-6e35e0992074" }	<h1>IV. 시뮬레이션 및 검토</h1> <p>설계한 아날로그 비터비 디코더의 성능을 검증하기 위하여 AWGN 환경하에서 DVD용 PR (1,2,2,1) 신호 디코딩을 위한 소프트웨어 시뮬레이션과 HSPICE를 이용한 회로 Simulation 수행하였다. 설계한 아날로그 비터비 디코더의 stage 수는 컨볼루션 코드의 구속장의 크기 4 보다 1 stage 큰 5개였다.</p> <h2>1. 소프트웨어 시물레이션</h2> <p>제안한 비터비 디코더에 대한 알고리즘의 적정성을 확인하고, 그 성능을 기존의 디지털 비터비 디코더와 비교하기 위해, 소프트웨어적으로 구현하여 디코딩 시뮬레이션을 수행했다. 이 소프트웨어 시뮬레이션에 사용 된 데이터 개수는 총 100만개이고, 1,-1로 구성된 원 신호를 MFT채널 모델을 통과시켜 PR (1 2 2 1)기준 레벨에 맞칬으며, 이에 AGWN 잡음을 첨가하였다.</p> <p>그림 7은 제안한 비터비 디코더의 소프트웨어 시뮬레이션 결과로써, 디코딩 단의 시작 셀에 인가하는 기준 입력전류의 크기가 각각 \( 40 \mu \mathrm{A}, 48 \mu \mathrm{A} \) 및 \( 60 \mu \mathrm{A} \)인 경우의 출력 BER을 디지털 비터비 디코더의 경우와 함께 나타내고 있다. 제안한 비터비 디코더는 SNR \( 15.5 \mathrm{~dB} \)에서 BER \( 10^{-4} \)로써 비터비 디코더의 성능 기준인 \( 17 \mathrm{~dB} \)에서 BER \( 10^{-4} \)와 비교하여 약 \( 1.5 \mathrm{~dB} \) 정도의 성능 향상을 보이고 있다. 따라서, 입력기준 값의 크기에 따라 근소한 차이는 있었지만, 모든 SNR에서 디지털 비터비 디코더에 비해 현저하게 에러 정정 성능이 우수했다.</p> <h2>2 회로 시뮬레이션</h2> <p>제안한 비터비 디코딩 알고리즘을 검증하기 위해 삼성 \( 0.18 \mathrm{um} \) CMOS 공정으로 설계된 회로로 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 8은 제안한 비터비 디코더의 트렐리스 다이어그램상의 한 셀의 회로도로서, 입력 전압을 전류로 변환하기 위한 V2I회로, branche metric 계산을 위한 절대값 연산회로, 그리고 셀 출력을 위한 최대값 연산회로로 구성되어 있다.</p> <p>그림 9는 read channel의 입력에 노이즈를 인가한 입력에 대한 \( 330 \mathrm{Mbps} \)에서의 디코딩 예를 보이고 있다. 그림 9의 아래 그림은 원 디지털 신호 입력이 잡음과 함께 PR 신호코드화 된 파형이다. 제안한 디코더는 이 PR 신호를 그림 3의 trellis diagram 규칙에 따라 디코딩 하여 그림 9과 같이 0 혹은 1의 신호를 얻는다. 여기 서, 한 비트에 해당하는 시간은 아래 쪽 그림에서 계단 식으로 증가하는 신호에서의 계단 폭과 같다.</p> <p>제안한 디코더의 에러 복구 성능 검증에는 1,-1로 구성된 원 신호를 MFT채널 모델을 이용하여 PR (1 2 2 1)기준 레벨에 맞춰 생성된 2000개의 데이터에 AGWN 잡음을 계속 생성시켜 500,000개의 입력 데이터 열을 만들어 사용했다. 그림 10은 \( 330 \mathrm{Mbps} \) 속도에서의 제안한 비터비 디코더와 \( 100 \mathrm{Mbps} \)에서의 디지털 비터비 디코더를 각 1 개 씩 사용했을 경우의 성능을 비교한 결과이다. 그림에서 제안한 비터비 디코더는 기존의 디지털 비터비 디코더에 비해서 약 3배의 고속 동작이 가능했으며, 에러 정정 성능면에서는 DVD 성능 비교 기준인 \( 10^{-4} \mathrm{BER} \)을 얻기 위한 SNR이 약 \( 0.7 \mathrm{~dB} \)정도 우수함을 보여주고 있다.</p> <p>실제 하드웨어 제작에 보다 가까운 조건에서 성능을 테스트하기 위해서 worst case simulation 을 수행하였다. 이 시뮬레이션에서는 설계한 값이 정확히 칩으로 구현된 normal simulation과, 실제 하드웨어 제작의 부정 확을 가정한 worst case simulation을 수행하여 비교하였다. 이 Worst case simulation은 칩 제작 과정에서 W/L비가 설계한 수치 보다 크거나, 작게 제작된 경우를 가정해서 시뮬레이션을 한 것이다. HSPICE 시뮬레이터에는 NMOS 및 PMOS의 각각에 대해서 normal, slow나 fast의 option을 선택할 수 있게 되어있는데, slow-fast option을 선택했다면 NMOS는 설계된 값 보다 W/L비가 크게, 그리고 PMOS는 설계 보다 W/L비가 작게 제작된 것임을 의미한다.</p> <p>그림 11는 이 worst case 시뮬레이션 결과로서 worst case 시뮬레이션 결과도 normal한 경우의 시뮬레이션에 비해서 성능저하가 크지 않음을 알 수 있다.</p> <p>그림 12은 제안한 비터비 디코더의 칩 레이아웃으로 DVD RF 신호를 PR (1 2 2 1)모델에 맞춰 변경하기 위한 RF equalizer와 제안한 비터비 디코더, 그리고, 제안한 비터비 디코더와의 성능비교를 위한 기존의 디지털 비터비 디코더로 구성되어 있다. 현재 삼성 \( 0.18 \mathrm{um} \) CMOS 공정으로 제작중이다.</p> <p>표 1은 4개의 디코더를 설치하여 구성한 디지털 방법과 2개의 디코더를 설치하여 구성한 제안한 비터비 디코더 출력이 그림 10와 같은 성능을 얻었을 때, 제안한 아날로그 회로와 디지털 회로의 조건들을 비교한 것이다. 제안한 비티비 디코더는 전력 소모면에서 디지털 비터비 디코더의 약 1/3 이면 가능하였고, 실리콘 면적에서도 디지털의 경우에 비해 1/2의 크기에 의해 구현 할 수 있음을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 비터비 디코더의 성능비교 표</caption> <tbody><tr><td>비교항목</td><td>Digital Viteribi decoder</td><td>Proposad Viterbi decoder</td></tr><tr><td>디코딩 성능</td><td>\( 17 \mathrm{~dB}\left(\operatorname{BER~} 10^{-4}\right) \)</td><td>약 \( 17 \mathrm{~dB}\left(\operatorname{BER~} 10^{-4}\right) \)</td></tr><tr><td>디코딩 속도</td><td>\(420\mathrm{Mbps}\)</td><td>\(330\mathrm{Mbps}\) (\(660\mathrm{Mbps}\))</td></tr><tr><td>사용 디코더 갯수</td><td>quadruple</td><td>Double</td></tr><tr><td>소모전력</td><td>약 \( 1 \mathrm{~W}(420 \mathrm{Mbps}) \)</td><td>약 \( 300 \mathrm{mW}(420 \mathrm{Mbps}) \)</td></tr><tr><td>칩 사이즈</td><td>약 \( 1000 * 400 \mathrm{um2} \)</td><td>약 \( 500 * 400 \mathrm{um2} \)</td></tr></tbody></table>	표 1에서 digital viteribi decoder의 디코딩 성능은 얼마인가?	\( 17 \mathrm{~dB}\left(\operatorname{BER~} 10^{-4}\right) \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "5c6a5b8d-9ca3-4991-8ad3-ca6b3f2fb5ee", "field": "인공물", "question_id": "812d9c64-a063-4ad6-a4a5-cccf38052ecd" }	<h2>3. 조명 변화를 고려한 히스토그램 등화 (Histogram equalization)</h2> <p>조명의 변화는 영상간의 밝기와 대비도를 변화시킨다. 따라서 선택된 유사특징점의 대응점을 검출하기 위해 일반적인 BMA를 사용하는 경우, 단순히 블록내의 화소값의 차를 계산하기 때문에 잘못된 정합점을 검출하는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 이러한 문제점을 고려하여 BMA를 수행하기 전에 히스토그램 등화를 수행한다.</p> <p>히스토그램 등화는 영상내의 그레이레벨을 전체 그레이레벨 범위로 분산시키기 때문에 거의 모든 영상이 같은 밝기와 대비도를 갖게 한다. 따라서 감지된 밝기와 대비도의 차이에 따른 바이어스 없이 영상들간의 동등한 비교를 가능하게 한다. 히스토그램 등화는 두 영상의 중첩 영역에만 적용하여 유사특징점의 선택과 대응점 검출에만 이용되고, 최종 합성 단계에서는 원 영상을 사용한다. 그림 3은 히스토그램 등화를 적용하기 전,후의 중첩 영상들과 그 히스토그램을 보여준다. 그림 3(a)의 히스토그램을 보면 두 영상의 밝기와 대비도가 다름을 쉅게 알 수 있고 등화를 적용한 결과 두 영상이 유사한 밝기와 대비도를 갖게 됨을 확인할 수 있다. 표 1은 정량적인 결과를 보여준다.</p> <table border><caption>표 1. 히스토그램 등화를 적용하기 전,후 영상의 평균값과 표준편차</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=2>히스토그램 등화 적용 전</td><td colspan=2>히스토그램 등화 적용 후</td></tr><tr><td>Left</td><td>Right</td><td>Left</td><td>Right</td></tr><tr><td>평균값</td><td>146.13</td><td>103.40</td><td>127.99</td><td>127.96</td></tr><tr><td>표준편차</td><td>43.85</td><td>35.31</td><td>73.85</td><td>73.68</td></tr></tbody></table> <h2>4. 블록 정합 알고리즘의 변형된 평가함수</h2> <p>제안된 알고리즘은 BMA를 이용한 대응점 검출을 보다 강건히 하기 위해 히스토그램 등화 뿐만 아니라 변형된 평가함수를 사용하고 있다. 변형된 평가함수는 식 (2)처럼 기존의 BMA의 평가함수인 MAE(Mean Absolute Error)를 기반으로 하여, 카메라의 이동으로 발생하는 영상 왜곡이 고려된 가중치 함수 \( \left(w_{i, j}\right) \)가 포함되고 있다.</p> <p>\( s(x, y, k) \)는 \( k \)프레임의 \( (x, y) \)위치에서 화소값이고, \( d_{x} \), \( d_{y} \)는 블록의 중심에서 변위를 나타낸다. 최적의 변위는 최소 \( E \)를 나타내는 \( \left(d_{x}, d_{y}\right) \)이고 식(3)처럼 표현된다.</p> <p>카메라 이동에 의한 왜곡은 왜곡의 정도가 최소가 되는 점을 중심으로 거리가 멀어질수록 왜곡의 정도가 증가한다. 따라서 가중치 함수는 왜곡이 적은 부분의 오차는 감소시키고, 왜곡이 큰 부분은 오차를 증가시켜 주어야 한다. 식 (4)는 블록의 중심으로부터 거리에 비례하는 가중치 함수를 보여 주고 있다.</p> <p>\( d_{i, j}, D \)는 블록의 중심에서 거리와 이 거리 중 최대 거리를 나타낸다.</p> <p>그림 4는 제안된 방법을 이용하여 추출된 중첩 영역에서 선택된 유사특징점과 검출된 대응점을 보여주고 있다. 확대된 한 쌍의 대응점을 보면 두 점이 정확하게 정합되었음을 알 수 있다.</p>	표 1에서 히스토그램 등화 적용 후 왼쪽의 평균은 어떤 값을 가지니?	127.99
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "dfc18dd9-46b4-4e67-a983-9e2f543b960f", "field": "인공물", "question_id": "ea9ec6c4-6b1a-493d-85fc-d42e13e67a4a" }	<table border><caption>표 2. 아키텍쳐 비교</caption> <tbody><tr><td>내용\DSP</td><td>Teak \( ^{\mathrm{TM}} \) DSP</td><td>DSP16000</td><td>TMS320c55x</td><td>제안된 DSP</td></tr><tr><td>버스</td><td>-\(32 \mathrm{bit} \) data bus 3개 -\(32 \mathrm{bit} \) program bus 1개</td><td>-\(32 \mathrm{bit} \) data bus 1개 -\(32 \mathrm{bit} \) common bus 1개</td><td>-\(16\mathrm{bit} \) read data bus 3개 -\(16\mathrm{bit} \) write data bus 2개 -\(32 \mathrm{bit} \) program bus 1개</td><td>-\(32 \mathrm{bit} \) data bus 3개 -\(32 \mathrm{bit} \) program bus 1개</td></tr><tr><td>명령어 길이</td><td>\(16\mathrm{bit}\) and \(32\mathrm{bit}\)</td><td>\(16\mathrm{bit}\) and \(32\mathrm{bit}\)</td><td>8 to \(48\mathrm{bit}\)</td><td>\(31\mathrm{bit}\)</td></tr><tr><td>명령어 캐쉬</td><td>None</td><td>\(124\mathrm{bytes}\) cache</td><td>\(24\mathrm{Kbytes}\) cache</td><td>\(124\mathrm{bytes}\) cache</td></tr><tr><td>명령어 버퍼</td><td>None</td><td>None</td><td>\(64\mathrm{bytes}\) buffer</td><td>\(64\mathrm{bytes}\) buffer</td></tr><tr><td>MAC구조</td><td>-2 multipliers -3 input ALU</td><td>-2 multipliers -2 input ALU -3 input ADDER</td><td>-2 MACs -2 input ALU</td><td>-2 multipliers -3 input ALU -2 input ADDER</td></tr><tr><td>곱샘기 입력</td><td>\(16\mathrm{bit}\) registers (x0, x1, y0, y1)</td><td>\(32\mathrm{bit}\) registers (x,y)</td><td>Not specified</td><td>\(32\mathrm{bit}\) registers (x,y)</td></tr><tr><td>BMU</td><td>:</td><td>Separated BMU</td><td>Shifter</td><td>Seperated BMU</td></tr><tr><td>누적기</td><td>4</td><td>8</td><td>4</td><td>10</td></tr><tr><td>ALU 입력</td><td>ahX, p0, pl XDB</td><td>aX, y, p0, p1</td><td>CB, DB ACx Shifter output</td><td>aX(공유), y, p0, p1</td></tr><tr><td>데이터 전송</td><td>M to x,y, ahX, ALU input</td><td>M to x, y, p0, p1, aX</td><td>M to M, ACx, MAC input, ALU input, shifter input</td><td>M to x, y, p0, p1, aX</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 3. 제안된 DSP와 다른 DSP와의 벤치마크 결과</caption> <tbody><tr><td>프로그램 목록</td><td>Teak \( ^{1 \mathrm{TM}} \) DSP/td><td>DSP16000</td><td>TMS320C55x</td><td>제안된 DSP</td></tr><tr><td>rea 콘볼루션</td><td>\( \mathrm{N} / 2 \)</td><td>\( \mathrm{N} / 2 \)</td><td>\( \mathrm{N} / 2 \)</td><td>\( \mathrm{N} / 2 \)</td></tr><tr><td>complex 콘볼루션</td><td>\( 2 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 2 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 2 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 2 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form I) 5계수 단정밀도</td><td>\( 9 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 7 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 7 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form I) 5계수 배정밀도</td><td>\( 20 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 13 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 16 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 12 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form II) 4계수 단정밀도</td><td>\( 3 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 4 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form II) 4계수 단정밀도</td><td>\( 14 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 12 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 14 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 9 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form Il) 5계수 단정밀도</td><td>\( 8 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Biquad(Form II) 5계수 배정밀도</td><td>\( 17 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 16 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 17 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 10 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Lattice Forward FIR</td><td>\( 4 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 4 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 4\mathrm{~N} \)</td><td>\( 3\mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Lattice Inverse IIR</td><td>\( 5\mathrm{~N} \)</td><td>\( 5\mathrm{~N} \)</td><td>\( 4\mathrm{~N} \)</td><td>\( 3\mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>FFT Buuterfly</td><td>\( 7 \mathrm{~N/2} \)</td><td>\( 7 \mathrm{~N/2} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~N/2} \)</td><td>\( 5 \mathrm{~N/2} \)</td></tr><tr><td>LMS단정밀도</td><td>\( \mathrm{M} / 2+3 \mathrm{~N} \)</td><td>\( \mathrm{M} / 2+2 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 2 \mathrm{M}+2 \mathrm{~N} \)</td><td>\( \mathrm{M} / 2+\mathrm{N} \)</td></tr><tr><td>LMS배정밀도</td><td>\( 2 M+5 N \)</td><td>\( 3 \mathrm{M} / 2+4 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 5 \mathrm{M}+7 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{M} / 2+3 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Delayed LMS 배정밀도</td><td>\( 2 \mathrm{M}+5 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{M} / 2+4 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 5 \mathrm{M}+7 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 3 \mathrm{M} / 2+3 \mathrm{~N} \)</td></tr><tr><td>Viterbi 디코딩</td><td>\( 22 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 26 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 21 \mathrm{~N} \)</td><td>\( 21 \mathrm{~N} \)</td></tr></tbody></table>	표에 따르면 제안된 DSP와 명령어 캐쉬값이 동일한 DSP는 무엇인가요?	DSP16000
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "4b122129-9010-410e-ac53-03a98b2523c5", "field": "인공물", "question_id": "38cf99a1-9cfb-4cfc-b1f7-6b310de65bb7" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>\( 3.1 \) 박막 두께 최적화를 위한 poly-\(\mathrm{Si}/ {\mathrm{SiO}}_{2} \)의 굴절률 분석</h2><p>일반적으로 알려진 poly-\(\mathrm{Si}\), \( \mathrm{SiO}_{2} \)의 굴절률은 각각 3.5와 1.5이다. 해당 물질들은 결정구조에 따라 굴절률이 변하게 되므로, 공정방법 및 증착 조건에 의해 굴절률 차이가 발생한다. 따라서 박막 증착 후 실제 측정한 굴절률을 시뮬레이션에 반영 할 필요성이 있다. Fig. 4는 LPCVD로 증착한 poly- \( \mathrm{Si} \) 및 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 단층 박막의 엘립소미터와 XRD 분석 결과이다. Fig. 4(a)는 측정된 poly- \( \mathrm{Si} \) 박막의 굴절률 그래프로 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 파장대에서 3.46으로 측정되었다. Fig. 4(b)는 poly- \( \mathrm{Si} \) 박막의 XRD 측정 결과로 \( 2 \theta \)값이 28.5,48.5,58.5에서 피크가 확인되었다. 이 피크는 다결정 구조 poly-Si의 XRD 피크와 일치한다. Fig. 4(c), (d)는 \( \mathrm{SiO}_{2} \)의 측정결과이다. \( \mathrm{SiO}_{2} \)의 경우 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 파장대에서 굴절률이 1.37로 측정되었다. 측정된 굴절률을 바탕으로 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 투과를 위한 각층의 두께를 식(2), 식(5)에 대입하여 계산하였다. 계산 결과, DBR을 구성하는 poly-Si의 두께는 \( 307 \mathrm{nm}, \mathrm{SiO}_{2} \)의 두께는 \(779 \mathrm{nm} \) 이며 공진층의 경우 \( 1558 \mathrm{nm} \)로 계산되었다. 이 차이는 두께값으로 계산되었을 때, \( \mathrm{SiO}_{2} \)의 경우 \( 710 \mathrm{nm} \)로 실제 측정 결과 기반의 설계 값과 \( 69 \mathrm{nm} \)의 오차를 가지게 된다. 결과적으로, 결정 구조에 따라 굴절률이 달리지는 poly- \( \mathrm{Si} \) 및 \( \mathrm{SiO}_{2} \)의 실제 측정된 굴절률을 반영한 시뮬레이션을 통해 두께 오차를 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.</p><h2>3.2 적층 수에 따른 다층 박막 패브리-페로 필터의 특성 분석</h2><p>poly- \( \mathrm{Si} / \mathrm{SiO}_{2} \) 다층 박막 기반의 DBR을 설계한 뒤, \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 파장대에서 적층 수에 따른 DBR의 반사도를 확인하였다. 2-10 층에 걸쳐 시뮬레이션 진행했으며, Fig. 5(a)에서 볼 수 있듯이 적층 수가 증가할 수록 DBR 은 높은 반사율을 가지는 것을 알 수 있다. 특히 6층 이상의 다층 구조가 되면 반사율이 \( 100 \% \)에 근접하며, \( 3 \sim 6 \mathrm{m} \) 대역의 밴드 패스 필터로서 동작하게 된다. Fig. 5(b)는 앞서 설명한 DBR 구조에서 공진층을 추가한 패브리-페로 필터의 투과도 그래프이다. \( \mathrm{CO}_{2} \) 분자의 흡수 파장대인 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \)에서 중심파장을 가지는 것을 볼 수 있으며, DBR의 적층 수가 늘어날 수 록 반치전폭이 작아 짐을 알 수 있다. 가장 작은 반치전폭을 가지는 조건은 10층이며, \( 25 \mathrm{nm} \)의 반치전폭을 가진다. 이는 시뮬레이션을 진행한 조건 중 10층에서 가장 선택성이 높은 광 필터링이 가능함을 나타낸다.</p><p>투과 광량과 반치전폭의 상관관계를 확인 하기위해 상용화 광원의 정보를 바탕으로 설계한 패브리-페로 필터의 투과 광 스펙트럼을 확인하였다. Fig. 6은 \( 4.3 \mu \mathrm{m} \)에서 최대 피크를 가지는 광원을 필터로 수직 입사 시킨 투과광의 스펙트럼 그래프이다. 출력된 빛은 입사광의 스펙트럼과 투과도 스펙트럼의 곱의 형태로, 입사된 광의 중심파장이 \( 4.3 \mu \mathrm{m} \)에서 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \)으로 이동한 것을 확인할 수 있다. 해당 스펙트럼의 면적은 투과 광량을 나타내며 다층 박막이 2층 조건일때, 입사 광량의 \( 13 \% \)만이 투과되는 것을 확인할 수 있었다. 적층 수가 증가하면서 투과 광량은 감소하는 경향을 보이며, 10층일 경우 투과 광량은 약 \( 0.6 \% \)로 큰 감소가 나타났다. Fig. 5(b)에서 확인된 적층 수에 따른 반치 전폭과의 관계와는 상반된 결과를 얻게 되었다.</p><p>명확한 비교를 위해 DBR의 적층 수에 따른 투과된 광량과 반치전폭의 관계를 Fig. 7로 나타냈다. 투과 광량은 4-6 층 조건에서 가장 큰 감소가 보이며 적층 수가 증가함에 따라 지속적으로 감소하는 양상을 보인다. 반면 반치 전폭은 2-4 층 조건에서 가장 큰 감소를 보이며 적층 수가 증가할수록 지수적으로 좁아짐을 알 수 있다. 즉 두 변수의 관계는 trade-off관계를 가지는 것을 알 수 있다. 결과적으로, \( \mathrm{CO}_{2} \) 검출을 위한 최적의 층수 조건은 6층임을 확인할 수 있었다. 그 이유는 \( \mathrm{CO}_{2} \)의 흡수 파장대역 보다 좁은 반치폭을 가지면서 동시에 투과 광량이 가장 높은 조건이기 때문이다.</p>	적층 수가 늘어나면서 줄어드는 것은 뭐야?	투과 광량
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "59bd5e39-a533-45fa-b952-50c0df498b2e", "field": "인공물", "question_id": "a5d09aa4-3afb-4b70-8ca7-6d4fc8471daf" }	<h1>2. 실험 방법</h1><h2>2.1 분산 브래그 반사경(Distributed Bragg Reflector) 모델링</h2><p>분산 브래그 반사경(DBR)은 서로 다른 굴절률을 가지는 두개의 물질이 반복 적층된 다층 구조이다. DBR은 금속 반사체에 비해 높은 반사율과 낮은 흡수율을 가질 수 있으며, 적층 두께 및 물질의 굴절률을 조절하여 반사율 및 반사파의 대역을 조절할 수 있다. 이러한 이유로 DBR은 패브리-페로 필터 설계 시상 하부 반사체로 많이 사용된다.</p><p>Fig. 1과 같이 DBR 구조에 입사하는 빛은 투과되는 동시에 반사된다. 반사된 빛은 각 적층 계면에서 위상차가 생기며 이때 위상차가 식 (1)을 만족할 때 보강간섭이 발생한다.</p><p>\( \Delta \delta=m \cdot 2 \pi,(\mathrm{m} \) : 정수 \( ) \)<caption>(1)</caption></p><p>빛의 보강간섭을 위해 Fig. 1의 DBR 각 박막 두께를 \( \lambda 4 \) 로 설정하면 하나의 박막을 진행하는 동안 빛은 \( \pi / 2 \)의 위상차가 발 생하고, 고굴절률 \( \left(n_{H}\right) \)에서 저굴절률 \( \left(n_{L}\right) \)로 진행할 때 \( 2 \pi \)의 위상차가 발생하므로 DBR에서의 모든 반사파는 \( 2 \pi \)의 배수만큼 위상차가 발생하여 식 (1)을 만족한다. 따라서 보강간섭이 일어나는 DBR각 박막의 두께 \( (d) \)와 해당 물질의 굴절률 \( (n) \), 파장 \( (\lambda) \)의 관계는 다음 식 (2)를 따른다.</p><p>\( n d=\frac{\lambda}{4} \)<caption>(2)</caption></p><p>DBR의 반사도(R)은 식 (3)과 같이 주어진다.</p><p>\( \mathrm{R}=\left(\frac{1-\left(\frac{n_{H}}{n_{L}}\right)^{2 p}}{1+\left(\frac{n_{L}}{n_{L}}\right)^{2 p}\left(\frac{n_{t}^{2}}{n_{s}}\right)}\right) \)<caption>(3)</caption></p><p>\( n_{L} \)는 저 굴절률 물질의 굴절률이며, \( n_{s}, n_{t} \)는 각각 기판의 굴절률과, 입사 매질의 굴절률에 해당한다. \( p \) 는 저/고 굴절률 물질의 반복 적층 횟수이다. 식 (3)에 의해 물질의 굴절률 및 적층 수를 조절하여 DBR의 반사율을 설계할 수 있다. 또한 두 물질의 굴절률 차이가 클수록, 적층 수가 많을수록 반사율은 증가하게 됨을 알 수 있다.</p><h2>2.2 다층 박막 구조의 페브리 페로 필터</h2><p>Fig. 2 와 같이 다층 박막 구조의 패브리-페로 필터는 두개의 DBR사이에 공진층이 형성된 구조를 가진다. 패브리-페로 필터의 투과도는 식(4)를 따른다.</p><p>\( T_{F P}=\left(1+\frac{4 R}{(1-R)^{2}} \sin ^{2} \delta\right)^{-1} \)<caption>(4)</caption></p><p>식 (4)에서 \( \sin ^{2} \delta \)이 \( m \pi(m=0,1,2, \ldots) \)가 되면 투과도가 1이 되어 이론적으로 모든 빛이 투과함을 알 수 있다. 이를 만족하기 위한 공진층의 두께 \( (L) \)은 식 (5)와 같다.</p><p>\( L=\frac{m \lambda}{2 n_{c}} \)<caption>(5)</caption></p><p>이러한 패브리-페로 필터의 성능지표로는 반치전폭, 자유 스펙트럼 영역, 예리도가 있으며 이 논문에서는 식 (6)의 반치전폭을 통해 설계된 패브리-페로 필터의 성능을 평가하였다.</p><p>\( F W H M=\frac{\lambda^{2}(1-\mathrm{R})}{2 \pi L \sqrt{\mathrm{R}}} \)<caption>(6)</caption></p><p>반치전폭은 다층 박막구조로 이루어진 DBR의 반사율이 높아질수록 좁아지며, 좁은 반치전폭은 성능의 향상을 의미한다.</p><h2>2.3 박막 증착 및 시뮬레이션 방법</h2><p>모든 시뮬레이션은 LightTrans社의 VirtualLab Fusion 소프트웨어를 이용해 진행하였다. 저 굴절률 물질인 \( \mathrm{SiO}_{2} \)와 고 굴절률 물질인 poly-\(\mathrm{Si}\)의 굴절률 및 흡수계수 정보는 실제 증착한 박막의 측정결과를 시뮬레이션에 반영하였다. 먼저, p타입 6인치 실리콘 웨이퍼에 Table 1의 조건으로 LPCVD를 이용하여 poly-\( \mathrm{Si}, \mathrm{SiO}_{2} \) 박막을 증착하고 J.A Woollam社의 IR-VASE Mark Ⅱ 엘립소미터로 \(1 \sim 25 \mu \mathrm{m} \) 파장대역에서 굴절률을 측정하였다. Fig. 3과 같이 다층 구조의 패브리-페로 필터를 구현한 뒤, VirtualLab Fusion의 coating analyser를 이용하여 투과도 및 반사율을 시뮬레이션 하였다. 또한 적층 수에 따른 패브리-페로 필터의 투과 광량과 반치전폭의 관계를 분석하기 위해 \( 4.3 \mu \mathrm{m} \)에서 중심파장을 가지는 Hamamatsu photonics社의 L13201 광원의 스펙트럼을 반영하였다.</p>	DBR 구조에 입사하는 빛의 경우 투과와 동시에 반사되고 이 빛은 각 적층 계면에 생긴 위상차를 식(1)에 만족할 경우 어떻게 되지?	보강간섭이 발생
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "ea84c651-e434-4507-b74b-b0ee10409ac7", "field": "인공물", "question_id": "ef378bd4-50f1-40cf-a2bb-2f031aace4cb" }	<h1>1. 서 론</h1><p>이산화탄소 \( \left(\mathrm{CO}_{2}\right) \)는 실내 공기질의 모니터링 대상 주요 가스 중 하나이다. 우리나라에서는 실내 이산화탄소 농도 한계치는 \( 1000 \mathrm{ppm} \)으로 정하고 있으며, 그 이상의 농도에서는 호흡기, 순환기대뇌 등의 기능에 영향을 미치게 된다. 이러한 이유로 실내의 \( \mathrm{CO}_{2} \) 농도를 측정할 수 있는 다양한 센서들이 요구되며 대표적으로 전기화학식, 금속산화물 기반, 비분산적외선 방식이 대표적으로 사용되고 있다. 최근 들어, 높은 선택성과 신뢰성, 그리고 긴 수명이 특징인 비분산적외선 방식이 \( \mathrm{CO}_{2} \) 감지용으로 널리 쓰이고 있으나 가격이 비싸다는 단점이 존재한다.</p><p>비분산적외선 방식의 가스센서는 광원과 가스 및 광이 지나가는 광도파로, 광필터, 광검출기로 이루어져 있으며 가스마다 고유의 파장을 흡수하는 원리를 이용하여 농도를 측정한다. \( \mathrm{CO}_{2} \)는 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \)의 파장을 선택적으로 흡수하는데 광원이 지나는 경로인 광도파관에 \( \mathrm{CO}_{2} \)가 존재하여 이를 흡수하면 광검출기에 도달하는 광량이 줄어들고 이에 따른 출력의 차이로 \( \mathrm{CO}_{2} \)의 농도를 계산한다. 따라서 \( \mathrm{CO}_{2} \)가 흡수하는 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \)의 파장만을 광검출기로 선택적으로 입사시키면 다른 가스의 간섭없이 \( \mathrm{CO}_{2} \)에 의한 출력차이만 측정 가능하므로 광필터가 센서의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 광필터는 일반적으로 고가의 사파이어 기판위에 금속 반사체가 사용되어 진다.</p><p>본 연구에서는 상대적으로 저렴한 poly- \( \mathrm{Si} / \mathrm{SiO}_{2} \) 다층 박막 구조를 기반으로 한 패브리-페로 필터를 설계하고 시뮬레이션을 통해 투과 광량과 반치전폭의 상관관계를 규명하여 비분산적외선 가스센서에 적용하기 위한 최적의 적층수를 도출해내었다.</p><p>시뮬레이션에 앞서 poly-\(\mathrm{Si}\)와 \( \mathrm{SiO}_{2} \) 를 LPCVD(Low Pressure Chemical Vapor Deposition)로 증착하고 이를 엘립소미터로 분석한 실제 광학 변수들을 시뮬레이션에 적용하였다. 실제 측정값을 반영한 시뮬레이션 결과, poly- \( \mathrm{Si} / \mathrm{SiO}_{2} \) 다층박막으로 이루어진 패브리-페로 필터는 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \)에 대한 뛰어난 투과도와 반치전폭을 보여주었으며 poly-\(\mathrm{Si}\)/ \( \mathrm{SiO}_{2} \) 다층 박막의 적층수에 따른 투과 광량과 반치전폭은 trade-off관계를 보여주었다. 해당 논문의 결과들은 기존의 상용화된 필터와 달리 저가의 재료로 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 뿐만 아니라 적층 물질과 두께에 따라 다른 파장에도 적용될 수 있음을 보여주므로 이를 통해 다양한 물질을 사용하여 패브리-페로 필터를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.</p>	실내 공기질의 모니터링 대상 주요 가스 중 하나로 실내 농도 한계치를 \( 1000 \mathrm{ppm} \)으로 정한 가스의 이름은 무엇이지?	이산화탄소 \( \left(\mathrm{CO}_{2}\right) \)
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "37f80f1f-9764-4ee2-9704-c1dbffd87484", "field": "인공물", "question_id": "bc0a5d7d-6b76-40a9-b4d9-1fb17b0c63ad" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 poly- \( \mathrm{Si} / \mathrm{SiO}_{2} \)를 이용하여 다층 박막 구조의 패브리-페로 필터를 설계하고, DBR과 공진층을 포함한 적층 수에 따른 필터 특성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. LPCVD로 실제 제작된 박막의 광학 변수를 분석하고 이를 시뮬레이션에 반영하였으며, 적층 수에 따른 반치전폭과 투과 광량의 관계를 확인하였다. 그 결과, 적층수가 10층일 때 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 중심 파장에서 최소 \( 25 \mathrm{nm} \)의 우수한 반치전폭을 보여주었으며, 적층 수가 증가함에 따라 반치전폭은 지수적으로 향상되는 반면, 투과 광량은 크게 줄어드는 것을 확인하였다. 두 필터 성능지표의 trade-off관계를 고려하였을 때, \( \mathrm{CO}_{2} \) 검출을 위한 가장 적절한 패브리 페로 필터의 적층 조건은 6층으로 나타났다. 위 결과들은 패브리-페로 필터 박막의 두께를 조절하여 중심파장을 설정하고 박막의 굴절률 차이와 적층수를 제어하여 반사도 및 투과도를 설계함으로써 \( 4.26 \mu \mathrm{m} \) 외의 파장대역을 필터링 하는 고성능 광학 필터로서의 적용 가능성을 제시하였다.</p>	두 필터 성능지표의 trade-off관계를 고려하였을 때, \( \mathrm{CO}_{2} \) 검출을 위한 가장 적절한 패브리 페로 필터의 적층 조건은 7츨으로 나타났어?	NO
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "9421e393-af33-4525-9e22-156dc88cddb0", "field": "인공물", "question_id": "b238eeff-bb53-4f27-81e2-d80df2e46bd9" }	<h2>2.3 종아리 링크 3축 힘센서의 설계 및 제작</h2><p>3축 힘센서의 설계변수는 각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께, 폭, 길이와 스트레인게이지 부착 위치이다.</p><p>정격변형률식은 식 (1)과 같이 나타낼 수 있고, 이것은 4개의 스트레인게이지로 구성된 휘스톤브리지에 정경용량을 가했을 때 출력되는 값이다.</p><p>\( \varepsilon=\varepsilon_{T 1}-\varepsilon_{C 1}+\varepsilon_{T 2}-\varepsilon_{C 2} \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( \varepsilon \)은 훠스톤브리지의 총 변형률, \( \varepsilon_{T 1} \)은 인장 스트레인게이지 \( T_{1} \) 의 변형률, \( \varepsilon_{C 1} \)은 압축 스트레인게이지 \( C_{1} \)의 변형률, \( \varepsilon_{T 2} \)은 인장 스트레인게이지 \( T_{2} \)의 변형률, \( \varepsilon_{C 2} \)은 압축 스트레인게이지 \( C_{2} \)의 변형률이다.</p><p>센서에 정격용량을 가했을 때 입력전압과 출력전압의 비로 나타내는 정격출력은 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \frac{E_{o}}{E_{i}}=\frac{1}{4} K \varepsilon \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( E_{i} \)는 휘스톤브리지의 입력전압, \( E_{o} \)는 휘스톤브리지의 출력전압, \( \mathrm{K} \)는 스트레인게이지의 상수(약 2.03), \( \varepsilon \)는 식(2)로 부터 얻은 총 변형률이다.</p><p>센서에 정격용량을 가했을 때 입력전압과 출력전압의 비로 나타내는 정격출력은 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \frac{E_{o}}{E_{i}}=\frac{1}{4} K \varepsilon \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( E_{i} \) 는 휘스톤브리지의 입력전압, \( E_{o} \)는 휘스톤브리지의 출력전압, \( \mathrm{K} \)는 스트레인게이지의 상수(약 \( 2.03), \varepsilon \)는 식(2)로 부터 얻은 총 변형률이다.</p><p>3축 힘센서의 설계변수들은 \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서의 정격출력을 각각 약 \( 0.5 \mathrm{mV} / \mathrm{V} \) (정격변형률: \( 1000 \mathrm{um} / \mathrm{m}), \mathrm{Fz} \)힘센서의 정격출력을 \( 0.1 \mathrm{mV} / \mathrm{V} \) (정격변형률: \( 200 \mathrm{um} / \mathrm{m} \) )로 결정하였다. \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 정격출력을 낮게 결정한 이유는 다리환자가 보행보조로봇을 착용하고 체중을 수직이 아닌 경사각으로 가했을 때 센서가 파괴될 수 있으므로 \( \mathrm{Fz} \)힘센서의 감지부의 두께를 크게 하기 위해서다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서의 정격용량을 \( 400 \mathrm{~N}, \mathrm{Fy} \)힘센서의 정격용량을 \( 200 \mathrm{~N}, \mathrm{Fz} \)힘센서의 정격용량을 \( 1000 \mathrm{~N} \)으로 결정하였다. 이것은 보행중 다리환자의 다리의 무게와 체중을 고려하여 결정하였다.</p><p>\( \mathrm{Fx} \)힘센서의 감지부의 폭 \( \mathrm{b} 1 \)을 \( 12 \mathrm{~mm} \), 길이 11 을 \( 10 \mathrm{~mm} \), \( \mathrm{Fy} \)힘센서의 감지부의 폭 \( \mathrm{b} 2 \)을 \( 40 \mathrm{~mm} \), 길이 \( 12 \)을 \( 10 \mathrm{~mm}, \mathrm{Fz} \)힘센서의 감지부의 폭 \( \mathrm{b3} \)을 \( 40 \mathrm{~mm} \), 길이 13을 \( 10 \mathrm{~mm} \) 로 결정하였다. 이 수치들은 종아리 링크의 크기로 결정되었다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서 감지부의 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인이다. 또한 \( \mathrm{Fz} \)힘센서 감지부의 수직방향으로 부착하는 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인이고, 수평방향으로 부착하는 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 2.0 \mathrm{~mm} \) 이고 폭방향으로는 중심선 라인이다. \( \mathrm{Fz} \)힘센서의 스트레인게이지 부착위치가 다른 것은 스트레인게이지를 상부에는 종방향으로 하부에는 횡방향으로 부착할 때 게이지의 크기를 고려했기 때문이다. 각 센서의 결정된 설계변수들을 유한요소법을 적용하여 3축 힘센서의 두께 t1, t2, t3를 결정하였다. 유한요소해석을 위해 소프트웨어에 입력한 재료상수는 제작할 센서의 재질이 알루미늄이므로 종탄성 계수가 \( 210 \mathrm{GPa} \), 프와송의비가 0.3이며, 8절점 6면체 블록을 선택하였다.</p	각 센서의 정격용량, 정격변형률, 각 센서의 감지부의 크기인 두께, 폭, 길이와 스트레인게이지 부착 위치는 3축 힘센서의 설계변수에 해당하나요?	YES
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "13a76442-fc9e-4706-9399-624ad29fb806", "field": "인공물", "question_id": "ed07c144-9d20-4523-929b-8895a53811c0" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 다리환자가 보행재활운동 및 생활을 위한 보행에 사용되는 보행보조로봇의 종아리 링크 3축 힘센서를 설계 및 제작하였다. 이 3축 힘센서는 \( \mathrm{x} \)방향의 힘, \( \mathrm{y} \)방향의 힘, \( \mathrm{z} \)방향의 힘을 측정할 수 있도록 종아리 링크에 직접 설계하고 제작한 것이 특징이다. 종아리 링크 3축 힘센서의 특성실험 결과, 최대재현도오차와 최대비직선성오차는 각각 \( 0.04 \% \) 이내 이었다. 보행보조로봇에서 사용하기 위해 로봇의 제어장치와 연결하여 교정한 결과, 최대재현도오차와 최대비직선성오차가 각각 \( 0.1 \% \)이내 이었다. 특성실험의 결과가 이미 개발된 다축 힘센서의 그것들과 유사하므로 보행보조로봇에 부착하여 종아리 이하의 무게를 측정하고 다리환자의 체중을 측정하는데 유용하게 사용될 것으로 판단된다.</p>	최대비직선성오차는 종아리 링크 3축 힘센서의 특성실험 결과, 몇 \(\%\) 이내입니까?	\( 0.04 \% \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "7e664e64-0b27-4edd-81fc-9419e804947c", "field": "인공물", "question_id": "06927eff-3e0b-472f-953d-58e3f594734e" }	<h1>1. 서 론</h1><p>다리환자들은 정상인과 같이 생활하기 위해서는 재활운동을 실시해야 하지만 재활치료사의 부족으로 충분한 치료를 받지 못 하는 경우가 많다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 보행보조 로봇(walking assist robot)을 개발하였다.</p><p>보행보조로봇은 환자가 보행 중에 넘어지는 것을 방지하기 위해 벨트를 이용하여 매달고, 다리부분을 줄로 묶어 당기는 방법으로 보행운동을 실시하도록 설계되었다. 이 로봇은 경미한 환자를 대상으로 보행훈련에 적합하나 착용하고 자유롭게 움직일 수 없는 단점을 가지고 있다. 보행보조로봇은 세 개의 바퀴가 90 도 간격으로 배치되어 있고, 보행시 안전을 위해 팔과 어깨의 힘으로 체중을 지지할 수 있도록 설계되었다. 무릎관절 보행보조로봇은 로봇의 링크를 허벅지와 종아리에 접착천(velcro)을 이용하여 고정한 후 재활운동을 수행할 수 있도록 설계되었다. 이 로봇은 환자의 무료관절의 재활치료와 보행보조를 수행할 수 있으나 고관절 및 발목관절은 재활치료 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 보행보조로봇은 무릎관절과 고관절을 재활운동 할 수 있도록 설계되었고, 재활운동 시 각 관절의 토크를 측정할 수 있다. 보행보조로봇은 고관절, 무릎관절, 발목 관절을 재활운동할 수 있고, 정상인이 보행하는 궤적을 따라 보행운동을 실시할 수 있도록 제어한다. 그리고 보행보조로봇은 경미한 다리환자가 보행시 정확한 자세제어를 수행할 수 있도록 설계되었다.</p><p>지금까지 개발된 보행보조로봇은 고관절, 무릎관절, 발목관절에 모터가 직접 부착되어 각 관절을 회전하는 방식이다. 이와 같은 방법은 발목관절과 무릎관절에 부착된 모터의 무게 때문에 고관절 및 무릎관절의 모터의 크기, 용량이 커지기 때문에 비용이 많이 소요되고 로봇의 전체 무게가 큰 단점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 모터를 허리에 착용하고 줄과 풀리를 이용하여 각 관절을 회전시키는 방법이 있다. 이럴 경우 종아리 링크가 회전할 때 무릎관절 이하의 환자 및 로봇의 무게를 측정할 수 없을 뿐만 아니라 발이 지면에 접촉하였을 때 링크에 가해지는 힘을 측정할 수 없다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 종아리 링크에 \( \mathrm{x}\), \(\mathrm{y}\), \(\mathrm{z} \) 방향의 힘 \( \mathrm{Fx} \), \( \mathrm{Fy} \), \( \mathrm{Fz} \)를 동시에 감지하는 3축 힘센서(three-a\( \mathrm{x} \)is force sensor)를 부착하는 방법이 있다. 3 축 힘센서는 다양하게 개발되지 않았으므로 다축 힘 센서(multi-axis force/torque sensor)에 대해 기술한다.</p><p>다축 힘센서는 \( \mathrm{x} \), \( \mathrm{y} \), \( \mathrm{z} \) 방향의 힘 \( \mathrm{Fx} \), \( \mathrm{Fy} \), \( \mathrm{Fz} \)를 감지하는 3개의 힘센서와 \( \mathrm{Fx} \), \( \mathrm{Fy} \), \( \mathrm{Fz} \) 방향의 토크 \( \mathrm{Tx} \), \( \mathrm{Ty} \), \( \mathrm{Tz} \)를 감지하는 3개의 토크 센서 중 2개 이상의 힘 혹은 토크센서를 한 몸체에 제작한 센서를 말한다.<p>지금까지 개발된 다축 힘센서는 다양하게 개발되어 로봇 뿐반 아니라 각종 자동화 시스템에 부착회어 사용되고 있다. 개발된 6축 힘센서는 3개 방향의 힘과 3개 방향의 토크를 동시에 감지할 수 있는 6개의 센서를 한 몸체에 설계 및 제작하였고, 이들 센서의 감지부는 단순지지보로 설계되었다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서, \( \mathrm{Fy} \)힘센서, \( \mathrm{Fz} \)힘센서의 용량이 각각 \( 20 \mathrm{kgf}\), \(20 \mathrm{kgf}\), \(40 \mathrm{kgf} \)이고, \( \mathrm{Fx} \) 센서, \( \mathrm{Fy} \) 센서, \( \mathrm{Fz} \) 센서의 용량이 각각 \( 100 \mathrm{kgf.cm} \)이었으며, 센서의 전체 크기는 \( 140 \mathrm{~mm} \times 140 \mathrm{~mm} \times 90 \mathrm{~mm} \)이었다. 2축 힘/토크센서 \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 감지부로는 평행평판보로 설계되었고, \( \mathrm{Tz} \) 토그센서의 감지부로는 평판보 4개를 십자형으로 구성하여 설계하였다. 2축 힘/토크센서는 증중뇌졸중 환자의 고관절 재활운동을 위한 재활로봇에 부착되어 재활운동시 힘과 토크를 측정하는데 사용되었다. \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 정격용량은 \( 600 \mathrm{~N} \)이고 \( \mathrm{Tz} \)토크센서의 정격용량은 \( 30 \mathrm{Nm} \)이다. 4축 힘/토그센서는 감지부로 사각단순보를 이용하여 설계되었고, \( \mathrm{Fx} \) 힘센서, \( \mathrm{Fy} \) 힘센서, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 정격용량이 각각 \( 20 \mathrm{~N} \)이며, T\( \mathrm{z} \)센서의 정격용량이 \( 4.5 \mathrm{~N} \mathrm{~mm} \)이었다. 센서의 전체 크기는 \( ø 120 \mathrm{~mm} \times 85 \mathrm{~mm} \) 이었다. 2축 힘센서 감지부로 평행평판보가 사용되었고. \( \mathrm{Fx} \)힘센서의 정격용량은 \( 400 \mathrm{~N}) \)이고 \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 정격용량은 \( 500 \mathrm{~N} \)이다. 이 센서는 증중뇌졸중 환자의 무려관절 재활운동을 위한 재활 로봇에 부착되어 사용되었다. ATI는 다양한 종류 2축 \(\sim\) 6축 힘센서를 개발하여 판매하고 있다. 이와 같이 개발된 다축 힘센서는 크기와 모양이 보행보조로봇의 종아리 링크에 부착되기에 적합하지 않을 뿐만 아니라 환자의 무게 등을 고려하여 개발되지 않았으므로 정격용량이 적합하지 않다. 그러므로 보행보조로봇의 3축 힘센서는 종아리 링크에 직접 설계하여 제작하는 것이 가장 적합하고, 정확한 힘측정을 위해 사람의 무게 등을 고려하여 설계되어야 한다.</p><p>따라서 본 논문에서는 다리환자가 보행재활운동에 사용되는 보행보주로봇의 종아리 링크 3축 힘센서를 설계 및 제작하였다. 이를 위해 종아리 링크 3축 힘센서의 감지부는 유한요소법을 이용하여 설계되었고, 스트레인게이지를 부착하여 제작하였다. 그리고 3축 힘센서의 특성을 파악하기 위한 특성실험을 실시하였다.</p>	보행보조로봇은 세 개의 바퀴가 몇 도 간격으로 배치되었습니까?	90 도
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "c81c3faf-6702-43f6-996b-a90860b79b6e", "field": "인공물", "question_id": "597dce56-cea3-436c-99de-c271a169da64" }	<h1>2. 종아리 링크 3축 힘센서의 설계</h1><h2>2.1 보행보조로봇의 종아리 링크 힘측정 원리</h2><p>Fig. 1은 보행보조로봇의 종아리 링크의 구성 및 힘 측정의 원리를 나타내고 있다. 종아리 링크는 종아리 링크 3축 힘센서(three-axis force sensor), 종아리 링크 풀리와 줄(calf link's pulley and wire), 허벅지 링크(thigh link), 발 링크(foot link), 발 링크 풀리와 줄(ankle link's pulley and wire) 등으로 구성되었다. 종아리 링크 3축 힘센서는 \( \mathrm{x}\), \(\mathrm{y}\), \( \mathrm{z} \) 방향의 힘을 측정할 수 있는 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서, \( \mathrm{Fy} \) 힘센서, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서로 구성되어 있고, 이것들은 평행평판보(PPB: Parallel Plate Beam)의 구조로 설계되었다. 종아리 링크의 상부에는 풀리와 줄이 연결되어 있고, 중간에는 3축 힘 센서가 위치해 있으며, 하부에는 발 링크와 연결될 수 있는 구조로 구성되어 있다. 종아리 링크 풀리에 연결된 줄을 당기거나 끌면 보행보조로봇의 종아리 링크와 발 링크가 시계방향 및 반시계방향으로 회전하게 된다. 허벅지 링크는 종아리 링크의 상부에 베어링과 함께 연결되고, 발 링크는 종아리 링크의 하부에 베어링과 함께 조립된다. 발 링크 풀리와 줄을 당기거나 끌면 발목관절이 회전하게 된다. 종아리 링크 3축 힘센서는 보행보조로봇의 종아리 링크, 발 링크, 다리환자의 종아리와 발 등의 무게를 측정하고, 발이 지면에 접촉했을 때의 환자의 체중을 감지하여 안전하게 힘제어를 하기 위해 사용된다. 이를 위해서는 3축 힘센서가 필요하다.</p><h2>2.2 종아리 링크 3축 힘센서의 구조</h2><p>Fig. 2는 보행보조로봇의 종아리 링크 3축 힘센서의 구조를 나타내고 있고, 이 센서는 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서, \( \mathrm{Fy} \) 힘센서, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서로 구성되었다. 종아리 링크 3축 힘센서는 상부에는 풀이가 위치해 있고, 그 아래에 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서의 감지부인 PPB1과 \( \mathrm{Fy} \)힘센서의 감지부인 PPB2은 수직으로 위치해있으며, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서의 감지부인 PPB3는 PPB2와 동일한 방향으로 위치해 있다. 그리고 하부에는 베어링 하우징으로 구성되어 있다. \( \mathrm{Fz} \)힘센서 감지부의 크기는 두께 t1, 길이 11 , 폭 b1이고, \( \mathrm{Fy} \)힘센서 감지부의 크기는 두께 t2, 길이 12 , 폭 b2이며, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서 감지부의 크기는 두께 t3, 길이 13, 폭 b3이다. 각 힘센서의 크기는 각 센서 설계 시 설계 변수로 사용된다.</p>	종아리 링크 3축 힘센서는 어떤 구조로 설계되었는가?	평행평판보
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "9fc047d2-ba12-433c-82ac-05eb51c2cc73", "field": "인공물", "question_id": "0ea9868f-e36a-408f-bca6-4381f3c6fde9" }	<p>Fig. 3은 3축 힘센서를 유한요소해석한 결과를 나타내고 있고, (a)는 3축 힘센서를 격자모양한 모습을 나타내고 있고, 각 센서의 감지부는 길이방향으로 \( 0.5 \mathrm{~mm} \)가 되도록 나누었으며, 유한요소해석 오차를 줄이기 위해 다른 부분은 3등분이상이 되도록 등분하였다. (b)는 3축 힘센서에 정격힘 \( \mathrm{Fx} \)가 가해졌을 때, (c)는 3축 힘센서에 정격힘 \( \mathrm{Fy} \)가 가해졌을 때, (d)는 3축 힘센서에 정격힘 \( \mathrm{Fz} \)가 가해졌을 때, 각 센서의 유한요소해석 결과를 나타내고 있다. 각 센서의 변형된 모습은 모두 구조를 모델링할 때 예상했던 것과 유사하였다.</p><p>Fig. 4의 (a), (b), (c)는 3축 힘센서의 \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서에 는 각각의 \( (+) \)정격용량을 가했을 때, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서에는 \( (-) \)정격용량을 가했을 때, 각 감지부의 보에 발생되는 변형률분포를 나타낸 것이다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서 감지부의 2개의 그래프가 음과 양의 값으로 대칭인 것은 평행평판보가 2개의 보로 구성되어 있으며, 이 보들이 서로 인장과 압축부분으로 대칭되도록 변형되기 때문이다. \( \mathrm{Fz} \)힘센서 감지부의 변형률분포 중 상부 그래프는 \( (+) \)값을 나타낸 것은 \( \mathrm{x} \)방향 변형률이기 때문이고, 하부 그래프는 \( (-) \)값으로 나타난 것은 \( \mathrm{z} \)방향 변형률이기 때문이다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서 감지부의 변형률이 \( 0 \mathrm{um} / \mathrm{m} \)인 지점은 각각 약 \( 4.0 \mathrm{~mm}, 0.7 \mathrm{~mm} \)지짐이고, 각 변형률분포에서 좌측과 우측의 끝의 변형률이 감소한 것은 유한요소 프로그렘의 끝 효과 오차 때문이다.</p>Fig. 5는 3축 힘센서의 스트레인게이지 부착위치를 각각 나타내고 있고, 이것들은 유한요소해석 결과를 토대로 결정되었다. 3축 힘센서의 \( \mathrm{Fx} \) 힘센서의 스트레인게이지 부착위치는 \( \mathrm{S} 1 \sim \mathrm{S} 4 \)이고, \( \mathrm{Fy} \)힘센서는 \( \mathrm{S} 5 \sim \mathrm{S} 8 \)이며, \( \mathrm{Fz} \) 힘센서는 \( \mathrm{S} 9 \sim \mathrm{S} 12 \)이다. \( \mathrm{Fx} \)힘센서와 \( \mathrm{Fy} \)힘센서 감지부의 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인이다. 또한 \( \mathrm{Fz} \)힘센서 감지부의 수직방향으로 부착하는 스트레인게이지 부착위치는 길이방향으로는 \( 1.5 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인이고, 수평방향으로 부착하는 스트레인게이지 부착 위치는 길이방향으로는 \( 2.0 \mathrm{~mm} \)이고 폭방향으로는 중심선 라인이다. 이 위치는 식(1)을 이용하여 계산한 각 센서의 정격용량에서 상호간섭오차가 \( 0 \% \)이고, 최대의 정격변형률이 발생되는 지점이다.</p><p>유한요소해석 결과, \( 3 \)축 힘센서의 \( \mathrm{Fx} \)힘센서 감지부의 크기인 폭 \( \mathrm{b1} \) 은 \( 12 \mathrm{~mm} \), 길이 \( 11 \)은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 두께 \( \mathrm{t1} \)은 \( 4.9 \mathrm{~mm} \)이었고, \( \mathrm{Fy} \) 힘센서는 폭 \( \mathrm{b} 2 \)은 \( 40 \mathrm{~mm} \), 길이 \( 12 \)은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 두께 \( \mathrm{t} 2 \)은 \( 2.9 \mathrm{~mm} \)이었으며, \( \mathrm{Fz} \)힘센서는 폭 \( \mathrm{b} 3 \)은 \( 40 \mathrm{~mm} \), 길이 13은 \( 10 \mathrm{~mm} \), 두께 \( \mathrm{t} 3 \)은 \( 2.8 \mathrm{~mm} \)이었다.</p><p>Table 1은 3축 힘센서의 각 센서의 스트레인게이지 부착위치에서의 유한요소해석 결과와 각 스트레인게이지 부착위치에서의 변형률들을 식 (1)에 대입하여 계산한 정격변형률을 나타낸 것이다. 3축 힘센서의 최대오차는 \( -2.0 \% \)이었다. 이와 같은 오차는 설계시 가공을 고려하여 감지부의 두께를 \( 0.1 \mathrm{~mm} \) 단위로 조절하였기 때문이다.</p>	3축 힘센서의 각 센서의 감지부는 어느 방향으로 \( 0.5 \mathrm{~mm} \)가 되도록 나누었는가?	길이방향
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "69a001ad-aba5-40d0-99e0-87ebb6a2d48c", "field": "인공물", "question_id": "c61ac2d4-2198-494d-a4e1-a92fb13f21a1" }	<h1>Ⅲ. 실험결과 분석</h1> <p>이 장에서는 제안한 기하학적 특성 분석에 대한 정확성을 검증하기 위해, II장에서 제시한 평면성, 유사성, 대칭성, 크기, 각도에 대한 기하학적 특성을 다음 식을 이용해 평가하였다.</p> <p>\( \mathfrak{I}_{1}=\sum_{i=1}^{Z} \min _{Q \in \Pi_{3}},\left\\|Q_{i}-Q\right\\| \),<caption>(11)</caption></p> <p>\( \Im_{2}=\sum_{i=1}^{Z} \min _{Q \in \zeta}\left\\|Q_{i}-Q\right\\|, \zeta \) =ellipse<caption>(12)</caption></p> <p>\( \mathfrak{I}_{31}=\sum_{i=1}^{Z / 2}\left\\|\frac{\overrightarrow{P_{m} Q_{i_{a}}}}{\overline{P_{m} Q_{i_{b}}}}-1\right\\| \)<caption>(13)</caption></p> <p>\( \mathfrak{I}_{32}=\sum_{i=1}^{Z / 2}\left(\angle Q_{i_{a}} P_{m} Q_{i_{b}}-\pi\right), i_{b}=i_{a}+\frac{Z}{2} \),<caption>(14)</caption></p> <p>\( \mathfrak{I}_{4}=\sum_{i=1}^{Z}\left\\|\frac{\overrightarrow{p_{m} q_{i_{a}}}}{\overrightarrow{p_{m} q_{i_{b}}}} \sqrt{\frac{\overrightarrow{P_{m} Q_{i_{a}}}}{\overrightarrow{P_{m} Q_{i_{b}}}}}-1\right\\| \)<caption>(15)</caption></p> <p>\( \mathfrak{I}_{5}=\sum_{i=1}^{Z-1}\left(\angle Q_{i} P_{m} Q_{i+1}-\frac{2 \pi}{Z}\right) \)<caption>(16)</caption></p> <p>그림 5는 3차원 실제공간 상의 정사투영 카메라의 위치와 큐브 객체를 보여준다. 큐브의 크기는 \( 1 \times 1 \times 1 \) [\( \mathrm{unit} \)]이고, 8개의 꼭지점을 특징점으로 이용한다. 모든 특징점은 180도의 촬영범위 내에서 20개의 영상 프레임으로 정사투영된다. 큐브와 카메라의 거리는 2.5[\( \mathrm{unit} \)] 떨어진 중심에 위치한다. 카메라는 모두 큐브의 중심을 향해 설치된다. 손실된 특징점 \( \left(p_{m}\right) \)을 분석하기 위해 이용된 원형패턴 점들 \( \left(q_{i}, i=1,2, \ldots, 20\right) \)은 반지름 \( \left(\Delta c_{i}\right) \)을 0.3[\( \mathrm{unit} \)]으로 설정하고, 실제 원 특징점의 위치 \( \left(p_{t}\right) \)는 알 수 없기 때문에 손실 특징점의 근사적 위치 \( \left(p_{t}+\Delta e\right) \)을 중심으로 동일한 각도로 배치시킨다. 제안한 알고리즘은 원형패턴 점이 3개 이상 존재하면 기하학적 특성을 이용할 수 있기 때문에 개수의 제한은 없다. 다만 반복처리 시 수렴의 경로와 속도에만 관련이 있다.</p> <table border><caption>그림 5. 3차원 실제공간 상의 큐브와 카메라 위치</caption> <tbody><tr><td></td><td>평면성</td><td>유사성</td><td colspan=2>대칭성</td><td>크기</td><td>각도</td></tr><tr><td>평가식</td><td>\( \mathfrak{I}_{1} \)</td><td>\( \mathfrak{I}_{2} \)</td><td>\( \mathfrak{I}_{31} \)</td><td>\( \mathfrak{I}_{32} \)</td><td>\( \mathfrak{I}_{4} \)</td><td>\( \mathfrak{I}_{5} \)</td></tr><tr><td>noise=0.00</td><td>0.0027</td><td>0.0022</td><td>0.0010</td><td>\( 3.19^{\circ} \)</td><td>0.0028</td><td>\( 0.13^{\circ} \)</td></tr><tr><td>noise=0.01</td><td>0.0032</td><td>0.0031</td><td>0.0029</td><td>\( 3.51^{\circ} \)</td><td>0.0031</td><td>\( 0.17^{\circ} \)</td></tr><tr><td>noise=0.05</td><td>0.0037</td><td>0.0034</td><td>0.0031</td><td>\( 3.72^{\circ} \)</td><td>0.0031</td><td>\( 0.18^{\circ} \)</td></tr></tbody></table> <p>제안한 기하학적 특성의 정확성을 검증하기 위해, 12번째 영상 프레임에 두개의 손실된 특징점이 존재한다고 가정한다. 이때 손실 특징점의 초기위치 \( \left(p_{t}+\Delta e\right) \)는 \( (x+0.3, y-0.3) \)과 \( (x+0.3, y+0.3) \)로 설정하였다. 실험은 무잡음 시 손실 특징점만 존재하는 경우와 가우시안 잡음(0.01[\( \mathrm{unit} \)])이 분포하면서 손실 특징점이 존재하는 경우에 대해서 각각 비교한다. 그림 6은 12번째 영상 프레임에 두개의 손실된 특징점에 대해 3차원 복원한 결과이다. 손실된 특징점과 원형패턴 점의 분포로 2차원 영상평면 상의 원형패턴 평면 \( \prod_{2} \)와 3차원 오차공간 상의 원형패턴 평면 \( \Pi_{3} \)의 기하학적 특성을 평가할 수 있다. 평가에 대한 구체적인 예로서 표 1은 위의 다섯 개의 기하학적 특성의 실험식 (11)-(16)에 의한 잡음환경에서 각각의 평가 결과를 나타낸다. 실험결과 제안한 기하학적 특성은 잡음에 강인성이 있음을 알 수 있다. 또한 이는 제안한 방법이 잡음 환경에서도 잡음과는 독립적으로 손실 특징점의 특성을 적은 오차범위 내에서 분석할 수 있음을 의미한다.</p>	노이즈 0일때 평면성 값이 0.0027인 평가식은 무엇인가?	\( \mathfrak{I}_{1} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "77caae12-9d80-400a-b0f0-37f71b97ca25", "field": "인공물", "question_id": "b5c66d6d-644a-462b-a47a-c8a35ad597f2" }	<h1>IV. 튜브 벽의 가진 유무에 따른 모우드 구성</h1><p>튜브 벽이 가진되지 않는 경우에 대한 COMSOL 시뮬레이션을 수행하여 얻은 신호에 대해서도 III절에서와 동일하게 이차원 푸리에 필터링 단계들을 진행하였다. Fig. 4는 튜브 벽이 가진되지 않는 경우의 파수-주파수 영역 신호 중에서 입사파 영역만의 진폭을 보여주고 있다.</p><p>Fig. 5(a)와 (b)는 각각 튜브 벽이 가진되는 경우와 튜브 벽이 가진되지 않는 경우 튜브의 중간 위치에서의 시간영역 신호들을 나타낸다. 튜브 벽이 가진되는 경우는 평면파와 비평면파 모우드 신호 뿐 아니라 추가적인 평면파 모우드 신호가 중간 중간에 많이 섞여 있는 형태로 나타난다. 이는 튜브 벽이 가진되지 않는 경우 평면파 모우드의 순차적인 입사와 반사 신호 위주로만 나타나는 것과 대조적이다.</p><p>Fig. 6은 튜브 벽이 가진되는 경우에 이차원 푸리에 필터링을 통하여 모우드 분리하여 얻은 입사 또는 반사하는 평면파 모우드만의 시간영역 신호이다. 시간적으로 볼 때, Fig. 6(a)에서 실선 타원으로 표시 된 신호가 처음으로 입사된 신호이고 그것이 시편에서 반사되어 나온 신호는 Fig. 6(b)에 점선 타원으로 표시된 신호이다. Fig. 6(b)에서 점선 타원으로 표시된 신호보다 앞서 나오는 신호는 속도가 빠른 비평면파 모우드가 반사될 때 일부가 평면파 모우드로 모우드 변환되어 발생된 것이다. 이는 공간-시간 영역에서 그레이 스케일 맵인 Fig. 2(a)로부터 알 수 있다. 이러한 신호는 처음으로 입사된 평면파 모우드 신호의 반사 신호와 중첩되어 나타날 수 있기 때문에 반사계수 결정에 있어서 오차요인이 될 수 있다. 중첩되는 정도는 튜브 내 위치에 따라 달라지므로, Fig. 2(a)를 통하여 신호들 간에 중첩되는 정도가 작은 위치를 선정하고 그 위치에서의 신호를 반사계수 분석에 사용함으로써 이러한 오차를 줄일 수 있다.</p><h1>V. 분리된 평면파 모우드 신호를 이용한 반사계수 결정</h1><p>이차원 푸리에 필터링에 의해 분리된 입사 또는 반사하는 평면파 모우드만의 신호는 비평면파 모우드 신호가 배제되어 있으므로 정확하게 평면파 반사 계수 결정에 필요한 신호만을 추출할 수 있다.</p><p>Fig. 6(a)와 (b)에서 실선 및 점선 타원으로 표시된, 처음으로 입사된 평면파 모우드 신호와 그 반사 신호 두 신호만을 시간 게이팅을 통해 추출한 후 주파수 분석하여 주파수에 따른 반사계수를 결정하였다. 비교를 위하여, 튜브 벽이 가진되지 않는 경우에도 동일하게 시간 게이팅을 통해 첫 번째 입사파와 그 반사표를 추출하여 주파수에 따른 반사계수를 결정하였다.</p><p>Fig. 7에 분석한 반사계수들을 비교하였다. 실선은 튜브 벽이 가진되지 않는 경우로부터 얻은 기준 참값의 반사계수이다. 사각형 심벌은 튜브 벽이 가진 되는 경우 이차원 푸리에 필터링 적용 이후 시간게이팅을 적용해 얻은 반사계수, 삼각형 심벌은 튜브벽이 가진되는 경우 시간 게이팅을 먼저 적용한 후에 이차원 푸리에 필터링을 적용하여 결정한 반사계수를 나타낸다. 원형 심벌은 튜브 벽이 가진되는 경우 이차원 푸리에 필터링 과정 없이 시간 게이팅만을 적용해 구한 반사계수를 나타낸다. Table 1에서는 튜브 벽이 가진되지 않는 경우로부터 얻은 반사계수 기준 참값에 대한, 튜브 벽이 가진되는 경우 반사계수들의 오차를 서로 비교하였다. 이차원 푸리에 필터링과 시간 게이팅을 모두 적용하여 구한 두 경우의 반사계수는 시간 게이팅만을 적용해 구한 경우에 비하여 중심주파수 \( 5 \mathrm{kHz} \) 주변 \( 3 \mathrm{~dB} \) 대역폭 주파수들에 걸쳐 구한 평균 제곱근 오차(root mean square error)가 반 이하로 작음을 보여준다.</p><table border><caption>Table 1. Comparison of root mean square errors over3 \(\mathrm{dB}\) bandwidth of reflection coefficients by threedifferent methods.</caption><tbody><tr><td>Method</td><td>Root mean square error</td></tr><tr><td>2D Fourier filtering + time gating</td><td>0.04</td></tr><tr><td>Time gating + 2D Fourier filtering</td><td>0.05</td></tr><tr><td>Time gating without filtering</td><td>0.12</td></tr></tbody></table>	2D Fourier filtering + time gating방법의 Root mean square error값은 얼마인가?	0.04
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "dbeeecb1-cb01-47ea-a757-aa257bc486e0", "field": "인공물", "question_id": "5788836a-f158-4e33-aca5-c6d9e6b7ca9b" }	<h3>나. RF 임피던스 변화 감지 회로</h3><p>그림 3과 같이 일반적으로 RF회로는 동작주파수에서 임피던스 정합이 되어 있기 때문에 낮은 \( S_{11}, S_{22} \) 값을 가져 입출력부에서의 반사 신호의 수준이 낮게 형성되며, 이상적으로는 \( 0 \mathrm{V} \) 에 가까워진다. 이때 회로의 임피던스도 낮게 설계된다.</p><p>그림 4는 결함이 발생한 회로를 나타내며 이 경우, 결함모델에서와 같이 동작 주파수에서 \( S_{11}, S_{22} \) 의 최소값이 동작 주파수가 아닌 다른 주파수에서 관찰된다. 본 연구에서 사용한 결함모델이 Bond-wire이므로 크랙에 따른 기생 캐패시터 및 기생 인덕턴스의 변화에 따라 공진 주파수가 낮아져, Bond-wire \( S_{11} \), \( S_{22} \) 의 최소값이 낮은 주파수로 이동한다.</p><p>이와 같이 주파수에 따른 회로의 임피던스의 변화를 감지한다면, 큰 부피의 정교한 네트워크 분석기 없이도 S-parameter의 변화를 확인하고 그에 따라 결함의 진행상태 및 여부를 확인할 수 있다. 회로 양단에 결함확인의 대상이 되는 관찰회로의 임피던스 변화로 유도되는 현상을 감지할 수 있는 감지회로를 배치한다. 이때 사용하는 감지회로는 그림 5 와 같이 전압제어발진기, 포락선검출기, 고대역폭증폭기로 구성된다. 전압제어발진기는 인가되는 전압에 따라 주파수가 달라져서 넓은 대역의 RF 신호를 인가할 수 있으므로 네트워크 분석기 없이도 주파수에 따른 특성을 확인할 수 있다. 전압제어발진기의 출력에 따라 그림 5의 \( V_{i n} \) 이고 대역폭 증폭기에서 증폭되고, 증폭된 그림 5의 \( V_{\text {out }} \) 이 포락선검출기를 통해 그림 5의 \( V_{e n v} \) 처럼 직류전압으로 변환된다. 이러한 회로를 이용하면 전압제어 발진기에서 \( \mathrm{RF} \) 신호가 인가되고 해당 신호는 \( V_{1} \) 과 \( V_{2} \) 로 분배된다. 전압제어발진기에서 인가되는 RF 출력이 일정하다면, 회로에 인가되는 RF 전압의 크기 \( \left(V_{1}-V_{2}\right) \) 는 그림 6 과 같이 S-parameter가 최소가 되는 주파수 지점에서 가장 작은 값을 가질 것이다. 검출회로를 통해 신호를 증폭하고, 직류 전압 \( \left(V_{e n v 1}, V_{e n v 2}\right) \) 으로 변환하여 그림 6 과 같이 비교가 가능하다. 따라서 직류전압의 크기 차를 추적하면, S-parameter 확인 없이도 결함의 여부 및 진행사항을 확인할 수 있다.</p>	RF회로는 ( )에서 임피던스 정합이 되어 있기 때문에 낮은 S_{11}, S_{22}S 11 ,S 22 값을 가져 입출력부에서의 반사 신호의 수준이 낮게 형성되며, 이상적으로는 0 \mathrm{V}0V 에 가까워진다.라는 문장에서 괄호안에 들어갈 알맞은 단어는 무엇인가?	동작주파수
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "6f2a1c0e-85eb-4e98-a075-999b3131164e", "field": "인공물", "question_id": "b881be5b-0529-4c4f-bc69-1adbb9a084c7" }	<h2>3. 시뮬레이션 결과</h2><h3>가. Bond-wire 결함에 따른 S-parameter 측정결과</h3><p>Bond-wire를 PCB에 배치하고 그 시편을 온도반복시험을 주기적으로 실시하였다. 반복주기마다 해당 Bond-wire의 S-parameter를 측정하고, 모델링하여 그 결과를 시뮬레이션에 적용하였다.</p><p>그 결과는 그림 7과 같으며, 이 때 TC는 'Temperature Cycles'을 의미하며, TC 뒤 숫자는 온도반복(고온/저온 \( \left.\left((-60 \sim 120){ }^{\circ} \mathrm{C}\right)\right) \) 을 수행한 횟수이다. 따라서 TC0은 수행 전 측정결과이며, TC5600은 5600회 온도반복을 수행한 Bond-wire의 S-parameter를 측정한 값이다. 이때 온도반복횟수가 증가할수록 그림 2의 PCB와 Bond-wire의 접합부 크랙이 진전되고, 이에 따라 기생 캐패시턴스 및 기생 인덕턴스의 변화로 공진주파수가 지속적으로 낮아지다가 결국에 파괴(단선)되어 고장이 발생하게 된다. 고장이 발생하면, Bond-wire를 통해 신호전달이 되지 않으므로, 전 주파수대역에서 낮은 \( S_{11} \) 의 크기를 보인다.</p><h3>나. 회로 시뮬레이션</h3><p>결함검출회로는 그림 5 와 같이 전압제어발진기의 동작주파수 \( \left(F_{v \infty}\right) \) 를 (5-14) \( \mathrm{GHz} \) 로 가변하면서 그에 따른 전압의 진폭 크기를 확인하여 결함을 판단하는 회로이다. 그림 8은 TC5600 측정결과를 검출회로에 적용하였을 때, \( S_{11} \) 과 그림 5 의 \( V_{1} \) 전압을 확인한 그래프이다. TC5600은 그림 8에서와 같이 \( S_{11} \) 의 값이 \( 11.2 \mathrm{GHz} \) 에서 높고 \( 10.3 \mathrm{GHz} \) 에서 값이 낮아지며 \( 5 \mathrm{GHz} \) 에서는 \( S_{11} \) 이 높아지는 경향성을 보인다. 전압제어발진기의 주파수를 가변하여 동작시키며 전압 첨두치 크기의 경향성 생각하면, 그림 5 의 \( V_{1} \) 은 \( 11.2 \mathrm{GHz} \) 에서 높은 값을 가지며 \( 10.3 \) \( \mathrm{GHz} \) 에서 낮은 값, \( 5 \mathrm{GHz} \) 에서 높은 값을 가져야 한다. 시뮬레이션 결과가 \( 11.2 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 156 \mathrm{mV}\) , \( 10.3\mathrm{GHz} \) 에서 \( 103 \mathrm{mV}\) ,\( 5 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 151 \mathrm{mV} \) 로 경향성이 그대로 나타나는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 9 는 TC5600 측정결과를 적용한 Bond-wire 양단 전압차의 크기를 주파수에 대해서 나타내는 그래프이다. 그래프를 보면 \( S_{11} \) 이 낮은 \( 10.3 \mathrm{GHz} \) 에서 전압 첨두치의 크기도 \( 10.3 \mathrm{GHz} \) 부근에서 낮은 것을 확인할 수 있고, 결함분석회로를 통해 감지된 전압차도 \( 10.3 \mathrm{GHz} \) 부근에서 작은 전압값을 갖는다. 그림 8 에서 \( S_{11} \) 의 최소값 주파수와 그림 9 에서 Bond-wire의 양단에 가장 작은 전압차를 보이는 주파수가 동일함을 확인할 수 있다.</p><p>그림 10 은 모든 Bond-wire의 S-parameter 측정 결과를 설계한 회로에 적용한 결과이다. S-parameter의 변화에 따라 감지회로에 의한 전압도 함께 변하는 것을 확인할 수 있다.</p>	반복주기마다 모델링 과정을 실시하였는가?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "934b70e8-2b20-4733-adda-bf7c99716843", "field": "인공물", "question_id": "7fd90f92-8eb9-4453-9021-aee76d4d1c3b" }	<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>전자회로에 예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하여 처방적 정비(Prescriptive Maintenance)를 수행하기 위해서는 결함인자를 선택하고 그 인자를 통해 감지-분석-진단-예지할 수 있는 방법이 필요하다.</p><p>이에 본 논문에서는 회로의 결함을 확인할 수 있는 수단으로 S-parameter를 선정하였다. 그리고 이를 감지하고 분석하여 결함인지 판단할 수 있는 회로를 설계하였다. 결함의 모델을 Bond-wire의 온도반복 수행에 따른 접합부의 크랙의 진전으로 선정하였고, 이를 네트워크 분석기를 통해 S-parameter로 측정한 값을 시뮬레이션에 적용하였다. 전압제어발진기, 포락선검출기, 고 대역폭 증폭기로 구성된 결함분석 회로를 통해 Bond-wire의 결함이 진행되는 S-parameter의 주파수 특성에 따라 결함을 감지할 수 있음을 확인하였다.</p><p>본 연구를 통해, 특정 주파수 내에서는 크기가 크고 측정이 복잡한 네트워크 분석기 없이도, S-parameter를 유추할 수 있다. 그리고 간단한 구조의 본 회로를 적용하여 PHM 인자로 활용이 가능하며, 제품에 적용 시 측정단자를 만들어서 DMM(Digital Multi Meter)과 같이 간단한 측정장비로 결함의 진행상태를 확인할 수 있을 것으로 기대된다.</p>	회로의 결함을 감지할 때 S-parameter의 어떤 특징이 활용돼?	주파수 특성
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "0f701606-16cb-448e-b08f-3c38ca1473ec", "field": "인공물", "question_id": "8aaf780c-d84f-4209-afba-32fe5085be2f" }	<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 우리가 사용하는 전자 제품에 대한 수명주기 및 신뢰성에 대한 중요도가 증가하고 있다. 신뢰성은 제품을 사용하면서 일정기간 동안 고장이 발생하지 않고 사용할 수 있는 확률로 정의할 수 있다. 특히 무기체계, 발전기, 항공기 등과 같이 고장이 발생했을 때, 다수의 인원이 불편을 겪거나 심각한 위험을 초래할 경우, 그 중요도는 더욱 증가한다.</p><p>이에 따라 제품에 문제가 발생했을 때, 이를 수리하는 사후정비가 주 정비 과정이었던 과거의 방식은, 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM) 을 적용한 처방적 정비(Prescriptive Maintenance)방식으로 발전하고 있으며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 고장예측진단과 더불어 향후 발생가능성이 있는 고장을 예방하기 위해 어떤 정비가 필요한지 제품이 스스로 판단하여 사용자에게 알려주는 방식이다. 특히 국방분야에서도 정비를 통한 무기 체계의 신뢰성과 내구도 향상을 확보하기 위해서 PHM 기술이 점차 중요시되고 있으며, 감지-분석-진단-예지 등의 기본단계로 이루어지는 PHM 기술이 국방력 향상에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 최근 사물인터넷, 센싱기술, 빅데이터, 인공지능 기술의 급속한 발전은 PHM 기술의 구현 및 실용화 가능성을 높이고 있다. 하지만 이와 같은 PHM 기술의 중요성 및 가능성에도 불구하고, 아직까지 반도체 회로나 전자회로분야에서는 신뢰성에 관한 연구보다는 성능향상, 효율증가 등에 관한 연구가 주로 진행되고 있다.</p><p>PHM 과 관련된 기존의 연구 중에서 결함을 진단하기 위한 수단으로 S-parameter를 활용할 수 있음을 증명하였다. 하지만 해당 논문에서는 결함을 진단하기 위해서 전자시스템 혹은 회로의 외부에 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 통해 결함을 확인하여 감지 시스템의 소형화 및 실용화에는 한계가 있었다. 일반적인 네트워크 분석기는 그림 1 과 같이 넓은 주파수 범위의 측정을 위해 세부 주파수 대역을 측정할 수 있는 블록 여러 개를 사용한다. 따라서 세밀하고 정확한 측정은 가능하지만, 복잡한 시스템과 큰 부피로 인하여 전자회로에 감지 시스템의 내장 혹은 탑재 측면에서 볼 때, 기존의 네트워크 분석기 기능을 대체할 수 있는 기술에 대한 연구가 필수적이다.</p><p>전자시스템 혹은 회로에 결함이 발생했을 때, 그 결함이 특정주파수 구간 S-parameter로 확인이 가능하다면, 네트워크 분석기와 같이 규모가 큰 장비 없이도 주파수를 특정하여 전자 제품에 내장 혹은 탑재할 수 있는 수준의 소형화된 규모로 구현이 가능하다.</p><p>본 논문에서는 전자시스템 혹은 회로에 PHM을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로를 제안하였다. 기존 연구에서 제안한 S-parameter를 활용한 결함분석 기법을 이용하여 실용화 가능한 수준의 소형화된 회로만으로 결함의 진행상황, 잔여수명 및 결함발생 여부를 확인할 수 있는 회로를 설계하였다.</p>	우리가 사용하는 전자 제품에 문제가 발생했을 때, 이를 수리하는 사후정비가 주 정비 과정이었던 과거의 방식과 대비하여 현재는 어떠한 방식의 연구가 진행되고 있는가?	고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM) 을 적용한 처방적 정비(Prescriptive Maintenance)방식
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "bb42cc9c-c0b5-464d-84cd-08b7cea66b28", "field": "인공물", "question_id": "78129c84-da18-4278-9b27-dae36ecd93ea" }	<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 노화에 따른 전자회로의 결함 모델</h2><p>본 논문에서는 전자시스템 혹은 전자회로의 노화에 따른 결함의 진행상황을 확인하기 위해서, 그림 2와 같이 비교적 구조가 간단한 Bond-wire를 이용하였다. PCB에 Bond-wire를 배치하고, 이를 온도 반복(고온/저온 \( \left.\left((-60 \sim 120){ }^{\circ} \mathrm{C}\right)\right) \) 환경 에 노출시켰다. 노출시킨 횟수에 따라 주기적으로 S-parameter를 측정하여 노화에 따른 결함데이터를 확보하였다.</p><p>Bond-wire는 정상상태의 경우 상대적으로 높은 주파수에서 공진이 발생한다. 하지만 온도 반복 횟수가 증가할수록 Bond-wire 접합부에 크랙이 발생한다. 이로 인해 기생 캐패시턴스, 기생 인덕턴스의 변화를 일으켜 공진 주파수(식(1))가 점점 낮아지게 된다.</p><p>\( f_{\text {resonance }} \propto \frac{1}{\sqrt{L C}} \)<caption>(1)</caption></p><p>이러한 Bond-wire의 정상상태와 결함상태를 네트워크 분석기를 통해 등가 모델 S-parameter 측정결과, s2p)을 추출하였으며, 이를 활용하여 결함에 의한 S-parameter 변화를 감지할 수 있는 회로를 제안하고 설계하였다.</p><h2>2. 결함검출 회로</h2><h3>가. 임피던스의 변화</h3><p>네트워크 분석기로 확인할 수 있는 S-parameter는 임피던스의 변화를 확인할 수 있는 대표적인 수단 중 하나이다. 예를 들어, 2-port 네트워크를 갖는 회로의 \( S_{11} \) 은 식(2)와 같다.</p><p>\( S_{11}=\frac{V_{1}^{-}}{V_{1}^{+}} \)when \( V_{2}^{+}=0 \)<caption>(2)</caption></p><p>이때, \( V_{1}^{-} \)은 Port 1 에서의 반사전압, \( V_{1}^{+} \)는 Port 1에서의 입사전압이다. \( V_{2}^{+} \)는 Port2에서의 입사전압이다. 따라서 \( S_{11} \) 은 Port2에 입사되는 전압이 없을 때, Port 1에서 입력되는 전압과 반사되는 전압의 비율이다. 이는 임피던스 정합에 의해 결정되는 식 (3)의 반사계수와 의미가 같다.</p><p>\( \Gamma_{i n}=\frac{Z_{i n}-Z_{0}}{Z_{i n}+Z_{0}} \)<caption>(3)</caption></p><p>\( \Gamma_{\text {in }} \) 은 Port 1 의 반사계수, \( Z_{\text {in }} \) 은 Port 1 의 입력임피던스, \( Z_{0} \) 는 특성임피던스로 일반적으로 \( 50 \Omega \) 을 정합임피던스로 사용한다. 그리고 \( S_{22} \) 의 경우에도 출력부 반사계수와 같은 의미를 갖는다. 따라서 S-parameter의 변화는 임피던스로 기인하는 것이므로 임피던스 변화를 감지할 수 있는 회로를 이용해 결함을 검출할 수 있는 회로를 설계하고자 한다.</p><p>기존 연구에서는 Complex-Impedance Detector로 출력에서 임피던스를 감지하고 이를 이용하여 임피던스를 변경시킬 신호를 Tuneable matching network (TMN)에 인가하여 출력 임피던스를 변화시키게 된다. 해당 연구에서는 임피던스 감지회로를 집적회로로 구현할 수 있다는 장점이 있으나, 회로가 복잡하다. 그리고 최근 활용하는 주파수가 \( \mathrm{GHz}, \mathrm{THz} \) 로 높아지는 추세에서 동작 주파수가 \( \mathrm{MHz} \) 단위로 낮다는 한계가 있다. 다른 연구에서는 Dynamic Impedance Correction로 Tuneable Output Matching Network(TOMN)을 여러 전송선으로 구성하고 커플러를 통하여 임피던스를 감지하는 기술이 소개되었다. 그러나 단순한 구조이지만 커플러와 전송선의 면적이 크기 때문에 집적회로로 구현하는 것에 어려움이 있다.</p><p>따라서 본 논문에서는 상대적으로 간단한 구성으로 집적화하여 \( \mathrm{GHz} \) 이상의 고주파수에서 결함분석이 가능하도록 RF 임피던스 변화 감지 회로를 설계하였다.</p>	본 논문에서는 온도 반복환경에 노출시킨 횟수에 따라 주기적으로 무엇을 측정하여 결함데이터를 확보하였는가?	S-parameter를 측정
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "128cef1e-dac3-42f1-839c-2a64cee13366", "field": "인공물", "question_id": "d760f89a-903d-4f0a-b615-954142ec3efd" }	<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.</p>	본 연구에서 설계한 회로가 Bond-wire의 결함을 감지 할 수 있다고 검증 되었어?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "3bd96274-e728-49c6-800f-120496706c04", "field": "인공물", "question_id": "696d2da9-f269-4dd0-be28-d48063747fe9" }	<h3>3.1.3 Gamma accuracy와 계조 표현</h3><p>HDR 디스플레이 화질의 또 다른 중요한 화질 인자는 계조 표현력이다. 계조 표현력은 크게 bit depth 와 감마 (Gamma)로 설명이 가능하다. 앞서 설명한 컨트라스트 혹은 밝기 범위와 색역 범위는 성능의 용량 혹은 잠재력에 해당하는 항목이라고 볼 수 있는 반 면, 계조 표현력은 밝기, 색 정보를 계조 별로 정확 한 출력을 위해 주어진 용량 안에서 얼마나 정밀하게 조정할 것인가의 문제이다. Bit depth는 개념적으로 한 개의 화소가 출력할 수 있는 최소 밝기와 최대 밝 기의 범위를 몇 단계로 쪼개서 출력할 수 있는가를 의 미한다. 예를 들어 \( 10 \mathrm{bit} \) 의 bit depth는 luminance dynamic range를 \( 2^{10} \) 즉, 1024 단계의 계조로 표 현 가능함을 의미한다. 최근 HDR 디스플레이의 최소 요구 bit depth는 10 bit 이상을 요구하고 있으 며, bit depth 수준이 낮거나 계조 표현력 설계가 올바르게 되지 않은 디스플레이의 경우 quantization error의 발생으로 특정 계조에서 단차 얼룩을 발생시키기도 한다.</p><p>계조 표현력 측면에서 또 한 가지 중요한 관점은 color 별 감마 특성이 얼마나 잘 일치하는가 하는 점 이다. 컬러별 계조 특성이 왜곡되는 경우 다양한 컬러가 포함된 원본 영상이 왜곡되어 출력되는 효과를 가져오기 때문이다. 통상 동일 디스플레이에서의 감마 왜곡 정도를 확인하기 위하여 그림 11 에서 보이는 바처럼 계조와 각 계조 별로 정규화된 휘도값 간의 관계도를 비교하는데 이상적인 디스플레이에서는 컬러별 정규화된 감마 커브가 일치하게 된다. 그림 12 는 감마 커브가 왜곡되는 정도에 따른 화질 차이의 사례를 보여 준다.</p>	10 bit의 bit depth는 몇 단계의 계조로 표현 가능해?	1024 단계
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "1e184ac5-daa4-4384-a8fe-70a92f160fc4", "field": "인공물", "question_id": "3ea2dbcc-d163-41da-b990-3f3f7ae1834f" }	<h1>1. 서론</h1><p>디스플레이 기술의 발전을 단계적으로 구분해보면 새로운 기술 개발 및 구현의 단계, 구현된 기술의 성능 향상 및 아티펙트 (Artifact) 저감의 단계로 구분 할 수 있다. 최근의 기술 동향을 보면 디스플레이 제 조사들의 기술력 향상으로 인해 기술 구현, 물리적 인 성능 향상, artifact 저감은 상당 부분 포화되어가 고 있는 것으로 보인다. 그러나. 디스플레이의 화질은 기술의 구현, 성능 향상뿐 아니라, 궁극적으로 실 감 표현 (Natural Reality) 구현에 그 목적을 두고 있 으며, 최근 들어 이에 대한 관심이 커지고 있다. 이를 위해 업계에서는 컬러 (color) 표현력 및 정보의 컨트라스트 (contrast) 향상을 위해 지속적으로 노력해오 고 있다. 최근 들어 실감 표현 능력 향상의 일환으로 영상 컨텐츠 (contents)의 개발, 영상신호 전송, 디스플레이 개발 및 제조 단계에까지 High Dynamic Range (HDR) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. HDR은 그 정의가 휘도의 범위로 오인되는 경우가 있는데, 엄밀히 말하면 휘도의 범위라기보다는 컨트라 스트의 범위로 보는 것이 더 타당하다.</p><p>HDR 기술의 주된 가치는 실제 사물과 상황을 컨텐츠로 담아내고 이를 전송하여 정보 출력 장치에서 출력 시, 실제 상황과 최대한 유사한 정보를 전달하는 데 있다. 만일 HDR을 휘도의 범위 정도로 파악하는 경우에는 물리적으로 최대 수백만 \( \mathrm{cd} / \mathrm{m}^{2} \) 의 밝기를 보이는 일상생활을 정보 출력 장치에 담아내는 것은 불가능하다. 다행히 인간의 시감은 정보를 절대 밝기의 양으로의 이해하기보다는 상대적인 밝기 대비의 정도로 인식하게 된다. HDR 기술은 이러한 인지 특성에 기반하여 기술 개발이 진행되었으며, 이를 위해 인간공학적 정보 전달 방식에 대한 이해가 선행될 필요가 있다.</p><p>HDR과 관련된 기술들의 활발한 개발과 더불어 다양한 국제 표준 기관에서 표준 개발을 진행하고 있다. 화질 관련 국제 표준은 해당 기술의 개념을 명확히 정의하고, 정의된 화질 항목을 정확히 측정하는 방법을 제공함으로써 각 기술 분야의 목표치 설정 및 기술 향상에 직/간접적으로 기여한다고 볼 수 있다. 그러나, 아직 일부 기관을 제외하고는 HDR을 정확히 어떻게 정의하는지, 관련된 화질 인자는 무엇이고 어떻게 측정할 수 있는지 기관과 전문가들 간 공감대가 형성되어 있지 않은 것으로 보인다.</p><p>그럼에도 불구하고 HDR 기술은 실감 화질 구현의 주요 방법론을 제공해 주는 틀이라 할 수 있으며 이 틀의 정립은 관련 기술의 긍정적인 발전에도 도움이 될것이라 판단된다. 따라서, 향후 산업계와 다양한 전문가들 간의 논의를 통하여 HDR 개념의 정의, 관련 화질 인자의 측정 방법 등이 정립될 필요가 있다고 판단된다.</p><p>본 기고문에서는, HDR에 대한 개략적인 개념과 디스플레이 기술 측면에서 HDR과 관련된 화질 항목 에 대하여 살펴보고 최근까지의 HDR과 관련된 주요 기관의 국제 표준화 동향도 언급하고자 한다.</p>	실감 화질 구현의 주요 방법론을 제공해줄 수 있는 기술은 무엇이야?	HDR 기술
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "20df65af-b320-4ee2-8d77-b54a8f9a6e82", "field": "인공물", "question_id": "1adc25af-8d95-43b0-aac5-8a43e1ddc40c" }	<h1>3. HDR Display와 화질 인자</h1><p>서론에서 언급한 것처럼 HDR 기술은 실감 영상 전달을 가장 큰 목적으로 하는 것으로 이해할 수 있다. 아직 많은 기관에서 HDR 을 명확히 정의하고 그에 연관되는 화질 인자를 정한 뒤 표준화가 진행되지는 않았으나, 상당수의 표준 관련 기관에서 이를 위한 노력을 진행하고 있다. 따라서, 본 기고문에서는 현시점을 기준으로 HDR의 개념에 부합하는 화질 항목들을 실감 화질이라는 관점으로 살펴보고자 한다. 이때, 실감 화질의 구현 능력 측면에서는 각 화질 항목의 성능 평가가 중요한 반면 영상 정보의 유지 능력과 정보 유실의 경우는 artifact로 분류하여 살펴볼 필요가 있다. 따라서, HDR 디스플레이의 화질 요구항목이라는 측면에서 화질 성능 항목들과 화질의 artifact로 분류하여. HDR 디스플레이의 화질 항목들을 언급하도록 한다.</p><h2>3.1. 실감 화질 성능 항목</h2><h3>3.1.1 컨트라스트 (Contrast):</h3><p>HDR 정의 영역에서 언급한 것처럼, HDR은 컨트라스트의 표현 range가 얼마나 넓은 가로 정의되므로 컨트라스트는 실감 화질 표현력을 평가하기 위한 가장 중요한 화질 항목이라고 볼 수 있다. 컨트라스트 성능을 결정하는 가장 중요한 성능 항목은 해당 디스플레이 기술의 블랙 (Black) 구현 능력이다. 이는 그림 6에서 보는 바와 같이 동시대비 현상 (Simultaneous Contrast)과 같은 visual illusion 실험에서 그 기여 정도를 쉽게 확인할 수 있다. 동시대비 현상이란, 영상 내의 object 주변 및 경계부의 입력 신호가 블랙일 때, 그 블랙을 표현하는 능력치에 따라 object의 luminance 컨트라스트와 컬러 (color) 컨트라스트 시감 수준이 달라지는 것을 의미한다. 그림 6 의 모든 object pattern과 이미지는 좌우로 동일 입력 신호임 에도 배경의 밝기 변화에 따라 배경과 object 간의 컨 트라스트 정도가 시감적으로 다르게 느껴지는 것을 보여준다.</p><p>이러한 블랙 표현 수준에 따른 동시대비 효과는 그림 7에서의 사례와 같이 단순한 계조간 컨트라스트 뿐 아니라. 킬러 컨트라스트에도 깊은 영향을 줄 수 있음 을 알 수 있다.</p><p>동시대비 효과를 조금 더 확장적으로 전개하면 HDR 디스플레이에서 구현하는 컨트라스트 및 블랙 의 표현력이 영상의 입체감에도 영향을 줄 수 있다는 연구 결과도 찾아볼 수 있다. 1994년 O'Shea의 연구 결과-에 따르면 컨트라스트가 입체감에 영향을 준다고 설명하고 있다. 그림 8은 그의 연구 결과로서, 배경 밝기와 object 밝기 관계에 따라서 object의 원근감이 어떻게 변화하는지를 보여준다. 실험의 결과를 보면, 배경 밝기가 정사각형 패턴들 보다 어두운 경 우, 실험자들은 두 개의 정사각형 중 상대적으로 어두 운 정사각형이 멀게 느껴진다고 응답하였다. 반대로, 배경의 밝기가 두 정사각형 패턴들 보다 밝은 경우에 는 어두운 정사각형이 밝은 정사각형보다 가깝게 보인 다고 응답한 것을 볼 수 있다. 따라서,HDR 디스플레이 화질에 있어 블랙의 표현 정도는 luminance 킨트 라스트, 컬러 컨트라스트와 함께 확장적으로 영상의 입체감에도 영향을 준다고 볼 수 있다.</p>	랙을 표현하는 능력치에 따라 object의 luminance 컨트라스트와 컬러 (color) 컨트라스트 시감 수준이 달라지는 것을 의미하는 현상은 무엇인가?	동시대비 현상
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "ac9c968b-6754-4982-8af7-ed17f26bed39", "field": "인공물", "question_id": "acc09cd7-91f2-4560-9fbf-76fc526b461e" }	<h2>3.2. 실감 화질 Artifact 항목</h2><p>디스플레이의 화질 artifact는 다양하게 있으나,본 기고문의 주제인 HDR과 관련이 있다고 볼 수 있는 헤일로 (Halo) artifact를 살펴보고자 한다. 헤일로는 사전적으로 해나 달 주위에 나타나는 무리 혹은 성상의 머리 둘레에 그려진 후광이나 광배를 의미하기도 한다.</p><p>HDR 의 중요성이 대두되면서 디스플레이 분야에서는 컨트라스트의 출력 범위를 넓히기 위해서 블랙의 수준을 낮추는 동시에 최대 밝기를 높이는 노력을 병행해 왔다. 특히 최대 밝기를 높이는 과정에서 광원을 독립적으로 사용하는 기술의 경우 높아지는 휘도의 양과 함께 배경이 어두울 때 블랙으로 출력되어야 하는 영역까지 빛이 퍼져서 위에서 언급한 헤일로 현상이 나타나기도 한다. 그림 13 은 대표적인 헤일로 현상의 사례를 보여준다.</p><p>헤일로 현상이 HDR 구현과 함께 대두된 이유는 공교롭게도 디스플레이의 블랙 수준 표현 능력과 관계가 깊다. 광원을 독립적으로 사용하고 이때 광원을 디밍하지 않는 디스플레이 기술의 경우 입력되는 프레임 정보의 블랙 표현능력 개선이 오래된 과제 중 하나였다. 더욱이, HDR 화질 기술이 등장하면서, 컨트라스트 향상을 위해 개별 광원의 밝기를 조절하는 디밍 기술을 적용할 필요성이 생기게 되었다. 초기 디밍기술은 개별 광원의 밝기를 전체적으로 조정하는 글로벌 디밍 기술을 위주로 개발되었으나, 이 경우 블랙 의 수준이 낮아지면 최대 밝기가 동시에 낮아지게 되므로 컨트라스트의 범위 확장이라는 목적 달성을 위 해서는 타당한 방법이 아니라고 볼 수 있다. 그 뒤 개별 광원을 국부적으로 디밍하는 로컬 디밍 (Local Dimming) 기술이 출현하게 되었고, 프레임 내에 빛 정보가 존재하지 않는 영역의 광원은 off 상태를 유지 하여 일정 부분 컨트라스트 범위를 확장시키는 효과를 얻을 수 있었다. 다만 로컬 디밍 기술의 경우 전반적 인 블랙의 수준은 개선할 수 있으나, 그림 14에서 보여지는 것처럼 지정된 블록을 off 상태로 만드는 조건 설정을 어떻게 정하느냐에 따라 원본 정보를 손실할 수 있는 단점을 여전히 갖게 되며, 동시에 특정 블록에 peak 밝기 정보를 표현해야 하는 경우에는 글로벌 디밍의 경우보다 강한 헤일로 현상이 발생할 수 있다.</p><p>이처럼 광원을 독립적으로 이용하는 디스플레이 기술 분야에서는 이러한 문제 해결을 위해 최근 들어서는 미니 LED를 이용한 광원 기술에 많은 관심을 가지고 더 많은 로컬 디밍 영역의 구현을 위해 노력하고 있다. 이상적으로는 광원의 독립적 구동이 가능한 블록의 수가 화소의 수와 같아질 때 헤일로 현상을 제거할 수 있게 된다.</p>	하나의 광원을 단편적으로 디밍하는 로컬 디밍 기술은 어떻게 부분의 컨트라스트 범위를 넓힐 수 있어?	프레임 내에 빛 정보가 존재하지 않는 영역의 광원은 off 상태를 유지
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "066015e0-6e2a-4997-aab1-0b65ea0b958f", "field": "인공물", "question_id": "042fdcb8-3da7-4130-aa9d-0808d9a888e3" }	<h1>4. 요약</h1><p>디스플레이 업계에서 그 중요성이 커지고 있는 HDR에 대한 개략적인 개념과, 그와 관련된 국제 표준화 동향을 언급하였다. 또한 HDR 기술이 추구하는 실감 화질 구현을 위한 디스플레이 기술에서 중요한 화질 인자에 대해서도 살펴보았다. 대부분의 기술 개발 과정이 그렇듯이, 새로운 기술의 출현하면 해당 기술의 성능 향상 혹은 artifact 저감을 위해서는 해당 성능이나 artifact의 정도를 측정하는 새로운 방법이 필요하다. 그와 더불어, 새로운 측정 방법이 개발 된 이후에는 그 방법의 측정치를 기준으로 성능 향상과 artifact 저감의 목표를 설정해야 한다. 이러한 과정들을 통해서 비로소 소비자들이 제대로 된 실감 화질을 디스플레이를 통해서 체혐, 경혐할 수 있을 것이 다. 현재 진행 중인 다양한 기관의 HDR 관련 표준화 가 명확히 정의되고 올바른 화질 측정항목과 방법들이 표준화된다면, 현재 진행 중인 각 디스플레이 기술 의 HDR 기반의 실감 화질 성능 및 기술 적용에 따른 artifact도 올바른 방향으로 전개되리라 생각된다.</p>	무엇의 저감을 위해서는 해당 성능이나 artifact의 정도를 측정하는 새로운 방법이 필요하다고 본 논문에서 말하는가?	artifact

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