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{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "b8ec4cab-26ce-4923-8811-bf60ed9753e9", "field": "인공물", "question_id": "38dfef85-c673-4f57-a0aa-6d9794c747cd" }	<h3>3.1.2 최대 색역 (Color Gamut)과 계조간 색역:</h3><p>HDR 디스플레이의 또 하나의 주요 화질 인자는 색역이라 할 수 있다.</p><p>수년간 디스플레이 업계에서는 광색역 기술의 개 발이 이루어져 왔고, 실제로 현재 대부분의 디스플레 이 응용분야별 색역은 많은 향상을 이루어 왔다. 과거 광색역 기술은 대형 디스플레이 중심으로 선행 개 발되고 중소형 디스플레이 분야가 그 수준을 따라가는 형태였으나. 최근 들어서는 Mobile과 같은 소형 디 스플레이부터 대형 TV까지 일정한 수준의 광색역 성 능을 가지게 되었다. 현재 주로 기준으로 삼는 색역 을 표 3에 정리하였다. TV 방송 신호를 기준으로 현 재까지는 BT709 색역의 컨텐츠들이 통용되고 있으며, 현재 유통되고 있는 대부분의 디스플레이들은 해당 색역 기준을 상회한다. TV에 전송되는 신호 이외 에도 DCI-P3, BT2020과 같은 색역 공간이 제안되고 있으며, 현재 통용되는 기술은 대부분 DCI-P3 색 역을 만족하는 것으로 알려져 있고, 향후 컨텐츠 제작 및 컨텐츠 전송 인프라의 확장과 함께 TV에서 요구되는 광색역 범위도 더 늘어날 가능성도 있다.<p>따라서, 현시점에서는 디스플레이의 실감 화질 표현이라는 측면에서의 색역 구현 기술은 색역 자체보다는 디스플레이의 색 표현 능력이 모든 컬러 계조에서 얼마나 잘 유지되는가와 얼마나 원본 컬러 신호를 정확하게 표현할 수 있는가가 중요한 관점이라고도 볼 수 있다.</p><p>원본 영상에서 화소 단위 정보는 밝기와 컬러 정보로 이루어져 있다. HDR 디스플레이 화질이라는 관점에서 영상 정보의 기본이라고 할 수 있는 밝기와 컬러 모두 모든 범위 (Range)에 걸쳐 정확하게 표현되는 것이 중요하다. 앞서 살펴본 컨트라스트의 경우와 같이 밝기 정보가 잘 전달되기 위해서는 블랙의 표현이 중요한 것처럼, 킬러 표현 역시 어두운 영역에서도 원본이 의도했던 색역을 잘 유지해 주는가 하는 점이 중요하다 할 수 있겠다. 과거의 디스플레이 기술들의 경우, 원본과는 달리 계조가 어두운 영역에서의 색역 표현 능력이 그림 9 의 우측 그림에서 보이는 바와 같이 급격하게 감소하는 특성이 있었으나. 최근의 기술들에서는 이러한 색역 저감 특성들이 많이 개선되고 있다. 계조 간 색역의 유지 특성이 중요한 이유는 단순한 정보 전달 이상의 의미를 가질 수 있기 때문이다. 예를 들어, 그림 10 과 같이 자동차용 디스플레이의 클러스터 (Cluster) 정보의 경우 각종 경고 표시를 컬러의 차이로 전달하는 경우가 많고, 야간 주행과 같이 디스플레이의 밝기가 자동으로 어두워지는 경우 계조별 색역의 유지는 정보 시인성 측면에서 중요한 가치가 될 수 있다. 따라서, 궁극적으로는 그림 9 의 죄측 그림처럼 색역 특성이 전체 계조에서 유지되는 방향으로 기술이 전개될 것으로 보인다.</p>	TV에서 요구하는 광색역 공간은 뭐야?	BT709 색역
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "155d7811-f7f8-4946-a2ff-60cb5813df65", "field": "인공물", "question_id": "b341b6b6-30d5-4e27-9475-bacef3ec2fe3" }	<p>PQ EOTF의 경우 입력 계조에 따른 휘도가 절대적인 값으로 정의되며, HLG의 경우 디스플레이의 최대 휘 도에 따라서 입력 계조에 따른 휘도가 상대적으로 결정되는 특징이 있다.</p><p>이 외에도, HDR 기술은 SDR 대비 DCI-P3,BT2020과 같은 넓은 색역 (Wide Color Gamut) 을 사용하는 것이 특징이다. 그런데, HDR 컨텐츠에 사용되는 휘도 및 색역과 달리, 현재 HDR 디스플레이의 기술로는 출력 휘도와 색역이 그에 미치지 못한다. 때문에 원작자의 의도를 유지하면서 HDR 컨텐츠의 화질을 유지하기 위해서는 그림 4 와 같은 tone mapping 기술이 요구된다. Tone mapping 에 필요한 휘도, 색역 등에 대한 정보는 metadata 라는 수단을 통해 디스플레이로 전달된다. 영상의 모든 frame에 대해서 동일한 dynamic range, 색역, tone mapping 기술 등을 적용하는 경우를 정적 (Static) metadata, 각 frame마다의 특성을 고려하여 적용하는 경우를 동적 (Dynamic) metadata 라고 한다. 전자/디스플레이 업계 및 방송 산업에서 는 metadata를 포함한 HDR format을 표준화하기 위한 노력을 해 왔으며, 현재는 HDR10, HDR10+, Dolby Vision 3가지 format을 대표적으로 사용하 고 있다. HDR10은 오픈 소스 format으로서, 로열 티를 지급할 필요 없이 누구나 사용할 수 있는 HDR format이다. \( 10 \mathrm{bit} \) 의 색상과 \( 1,000 \sim 4,000 \mathrm{cd} / \mathrm{m}^{2} \) 의 peak 휘도, DCI-P3 색역을 지원하며, 40만: 1 100만:1의 명암비를 표현할 수 있다. HDR10+ 는 정적 metadata를 사용하는 HDR10과 달리 동적 metadata를 사용해 frame 별로 dynamic tone mapping 기술을 사용하는 것이 특징이다. Dolby Vision의 경우 \( 12 \mathrm{bit} \) 의 색상과 \( 10,000 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^ 2 \) 의 peak 휘도, BT2020 색역 및 200만:1의 명암비를 구현한다. HDR10+와 마찬가지로 동적 metadata 를 사용해 앞선 두 format보다 우수한 HDR 화질을 구현할 수 있다는 장점이 있지만, 해당 format을 사용하기 위해서는 royalty를 지급해야 한다. 국내 TV 제조업체의 경우 삼성전자는 HDR10+를, LG 전자 에서는 HDR10 및 Dolby Vision을 HDR format으로 사용하고 있다. 표 1 은 각 HDR format 별 차이 점들을 기술한다.</p>	HLG의 경우 디스플레이의 최대 휘 도에 따라서 입력 계조에 따른 휘도가 상대적으로 결정되는 특징이 있는가?	YES
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "ba2e00f1-5d24-4199-82ea-209ccd99c504", "field": "인공물", "question_id": "0f0e2d58-8ca9-4b5a-9791-801d7d53f714" }	<h2>2.2. HDR 디스플레이 국제 규격 동향</h2><p>앞에 서술된 HDR기술을 디스플레이에서 구현하기 위해서는 표준화를 통한 기준 제정이 필요하다. 2016 년 본지에서는 HDR 기술과 관련된 국제 규격 동향이 소개된 바 있다. 본 기고문에서는 2016 년 이후에 진행된 HDR기술 관련 국제 규격 동향에 대해 서 서술하고자 한다.</p><h3>2.2 .1 . VESA</h3><p>2017 년 12 월에 비디오 전자공학 표준위원회 (VESA, Video Electronics Standards Association)에서는 LCD 모니터, 노트북 등의 사무 용 및 게이밍 디스플레이를 대상으로 'DisplayHDR' 인증 제도를 시작하였다. 본 인증에서는 그림 5 (b) 와 같이 performance tier에 따른 휘도, 색역, bitdepth 및 응답 속도 등 HDR 관련 화질 인자들의 수 준과 측정법을 정의하고, 각 tier 별로 해당 수준을 만족하는 제품들에 대하여 'DisplayHDR'인증 로고 를 발행하고 있다. 2019년부터는 OLED 제품들에 대한 HDR 인증인 "True Black" logo가 신설되었 다. 이러한 인증을 통해서 소비자들은 제품에 부착된 DisplayHDR 인증 logo를 통해 해당 제품의 HDR 화질 수준을 쉽게 파악할 수 있다. 다만, 각 tier 별로 제시하고 있는 Spec. 값들은 인지적인 시감 특성보다 는 물리적인 측정값에 기반하여 도출됐다는 한계점이 있다. 또한, 각 항목의 기준과 측정 결과들은 특정한 test pattern에서 결정되기 때문에, 실 영상 기반의 화질 특성을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 예를 들 어, 기술 개념적으로 입력 영상의 Average Picture Level (APL)이 수시로 바뀌는 기술의 경우나, 혹은 화질 성능 향상을 위해 dimming 기술을 적용한 경우 각 algorithm 별로 APL 별 휘도 특성이 수시로 변할 수 있다는 점을 반영하지는 못한 것으로 보인다. 이러한 점들은 관련 전문가들 간의 논의로 지속적으로 보완될 것으로 보인다.</p><h3>2.2.2. ICDM</h3><p>대표적인 디스플레이 측정 규격 단체인 ICDM(International Committee for Display Metrology)은 2021년 3월 발간을 목표로 정보 디스플레이 측정 표준 (IDMS, Information Display Measurements Standard) 개정을 진행 중이다. IDMS 신규 버전에서는 HDR 기술과 관련된 전반적인 개념과 용어 정의에 대해 설명하는 introduction개념의 chapter가 새로 추가될 예정이며, 관련된 정보 전달을 목적으로 하는 tutorial section을 함께 개발 중인 것으로 알려져 있다. 구체적인 측정 방법과 각 측정 방법의 평가 조건 등에 대한 내용들은 차기 버전의 규격에서 추가 발간하는 것으로 협의되었다.</p>	기술 개념적으로 입력 영상의 Average Picture Level (APL)이 수시로 바뀌는 기술의 경우나, 혹은 화질 성능 향상을 위해 dimming 기술을 적용한 경우 각 algorithm 별로 APL 별 휘도 특성이 수시로 변할 수 있다는 점을 반영하지는 못하였나?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "368de385-4121-4c85-9882-46368565c8f0", "field": "인공물", "question_id": "714073ed-00d9-4400-a5fe-72998bf9ba14" }	<h1>HDR 관련 기술 요약</h1><h2>2.1. HDR 기술 개요</h2><p>HDR 기술은 일반적으로 사람이 인지하는 것과 가까운 화질을 재현할 수 있는 기술을 일컫는다. 사람의 눈은 rod와 cone 두 종류의 세포로 밝기와 color를 인지하며 cone 세포는 다시 가시광선 영역별로 인지의 역할을 달리하는 L,M,S 의 세 종류의 cone으로 분류된다. 낮은 조도에서는 rod 세포에 의해서 저 휘도 영역의 밝기를 인지, 구분할 수 있고, 높은 조도에서는 cone 세포에 의해서 고 휘도 영역의 밝기와 color를 인지할 수 있다. 이러한 정보인식 메커니즘을 바탕으로 사람의 눈은 조도 환경에 따라서 \( 10^{-6} \sim 10^{6} \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 까지 넓은 휘도 영역의 빛을 인지할 수 있다. 따라서, dynamic range 측면에서 BT 709 에서 정의된 SDR(Standard Dynamic Range) 기술의 휘도 범위가 \( 0.1 \sim 100 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 수준인 반면, HDR 기술의 휘도 범위 는 \( 0 \sim 10^{4} \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 까지 정의되어 있다.</p><p>HDR 기술의 논의를 위해 전기광학전달함수 (EOTF, Electro-Optical Transfer Function) 에 대한 개략적인 이해가 필요하다. EOTF란, 카메라와 같은 정보 수집 장치로부터 받은 전기적인 신호 를 디스플레이와 같은 정보 출력 장치에서 다시 빛으로 표현할 때 사용되는 변환 함수를 의미한다. HDR 디스플레이와 같이 휘도 범위가 넓은 디스플레이의 경우, \( 2.2 \mathrm{gamma} \) 와 같은 SDR 기준의 EOTF를 사용할 경우 밝은 영역에서 contour noise 등과 같은 열 화가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 지금까지 인지 특성과 부합하는 HDR 디스플레이의 EOTF에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 대표적 인 HDR 디스플레이의 EOTF로는 Dolby에서 제안한 PQ (Perceptual Quantizer) EOTF와 NHK, BBC 에서 제안한 HLG (Hybrid Log Gamma)가 있다. 그림 3은 PQ EOTF 와 HLG 간의 차이점을 나타낸다.</p>	HDR 기술은 무엇을 일컫는 말이야?	사람이 인지하는 것과 가까운 화질을 재현할 수 있는 기술
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "f475c01c-33cf-4730-9dd4-078144642381", "field": "인공물", "question_id": "4165dfcc-3dab-4f57-84cf-50ca63426f80" }	<h1>Ⅱ. Hexagon 타일 부 배열 구조</h1><p>그림 1은 본 논문에서 제시된 Hexagon 타일 부 배열 안테나 시스템의 구성도를 보여준다.</p><p>제시된 안테나는 7개 방사소자를 Hexagon의 각 꼭지점 및 중심점에 배치한 구조를 하나의 타일로 구성한 후, 타일을 Hexagon 형상을 확장 배열하는 안테나 구조이다. (여기서 확장 배열은 배열 층을 균일하게 증가시켜 Hexagon 형상을 유지 한다.)</p><h1>Ⅲ. Hexagon 타일 부 배열 구조 최적화</h1><p>부 배열 안테나 시스템의 방사 특성은 부 배열 내부 방사 특성과 부 배열 간 방사 특성의 상호 관계를 기반으로 분석된다. 그리고 분석된 방사 특성을 기반으로 원활한 빔이 형성되도록 배열 구조를 최적화해야 한다.</p><p>제시된 안테나 시스템은 구조적으로 방사소자가 비선형으로 배열되어 있다. 이와 같은 특징에 의해, 방사 특성 분석이 어렵다. 따라서 부 배열 내부 및 부 배열 간 방사 특성을 직접 분석한 후, 최적화를 수행해야 한다.</p><p>그림 2는 부 배열 내부와 부 배열 간 분석을 위한 주요 구조 파라미터를 보여준다.</p><p>그림 2에서 확인할 수 있듯이, 부 배열 내부 주요 설계 요소는 Hexagon 타일의 중심과 타일의 꼭짓점 사이의 거리(R) 이고, 부 배열 간 배열 설계 요소는 Hexagon 타일 사이에 형성되는 정삼각형의 한 변의 길이 G이다. 그림 3 은 R과 G가 각각 1.5, 0.5 \(\lambda \) 인 경우의 부 배열 내부 및 부 배열 간 배열인자(AF; Array Factor)를 보여준다. (여기서 요구 빔 조향 각도 \( \left(\theta_{d}, \phi_{d}\right) \) 는 (0,0) deg.이고 확장 배열 층은 3이다. 이후 3층 유지)</p><p>분석 결과 배열 구성의 특징(Hexagon)에 의해 관측영역 내에 주기적으로 나타나는 그레이팅 로브(Grating Lobe)가 특정 위치에 발생한다. 부 배열 간 AF의 경우, 타일 배열 기준에 의해 부 배열 내부 AF와 비교하여 30deg. 회전되어 나타난다. 더불어, 타일들의 중심점을 기준으로 분석되기 때문에 다수의 그레이팅 로브가 형성됨을 알 수 있다. 부 배열 내부(단일 타일) 구조 최적화는 가시영역 내에 단일 그레이팅 로브만 형성되고, 더불어 첫 번째 부엽 레벨 이하의 부엽만 형성되어야 한다. 더불어 상기 조건은 빔 조향이 수행된 이후에도 만족하여야 한다.</p><p>그림 4은 빔 조향 각도 \( \left(\theta_{d}, \phi_{d}\right) \) 가 (0,0) deg. 인 경우와 (20, 0) deg. 인 경우에 상기 조건을 만족하는 부 배열 내부 AF를 보여준다. 여기서 각 요구 빔 조향 각도에 따른 R은 각각 0.7695 그리고 0.5735 lambda이다.</p><p>부 배열 간 AF의 경우, 주 빔을 제외한 첫 번째 그레이팅 로브의 위치가 부 배열 내부 AF의 첫 번째 패턴 널 (Null)위치와 동일해야 한다. 만약 일치 하지 않으면, 안테나 시스템에 높은 부엽으로 나타나기 때문이다.</p><p>그림 5는 빔 조향 각도 \( \left(\theta_{d}, \phi_{d}\right) \)가 (0,90) deg. 인 경우와 (20,90) deg. 인 경우에 상기 조건을 만족하는 부배열 간 AF를 보여준다. 여기서 각 요구 빔 조향 각도에 따른 G은 각각 0.7205 그리고 0.5305 lambda이다. (여기서, \( \mathrm{R} \) 은 그림 4와 동일)</p>	그림 1은 무엇을 hexogan 형상으로 확장 배열하였습니까?	타일
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "4eaa4224-a60c-40a1-8de5-ef8b135af928", "field": "인공물", "question_id": "b8b45dbd-21b3-41b1-b36e-c6ac084c26df" }	<h3>2.2.3. SMPTE</h3><p>영화 - 텔레비전 기술자 협회 (SMPTE, Society of Motion Picture and Television Engineers) 는 2014년 ST 2084에서 PQ EOTF를 HDR 디스플레이의 표준 EOTF로 제정하였다. 이후로 SMPTE는 주로 metadata 처리 방법에 대한 표준화를 진행하고 있다. ST 2086에서는 mastering 디스플레이의 색역과 밝기 정보에 대한 정적 metadata를 다루고 있으며, 2020 년까지 진행된 ST 2094에서는 SDR 디스플레이에서 HDR 컨텐츠 구현을 위한 color volume mapping 과 tone mapping 과 관련된 metadata를 다루고 있다.</p><h3>2.2.4. IEC</h3><p>국제전기기술위원회 (IEC, International Electrotechnical Commission) 산하 TC100에서는 2014년부터 HDR 소비전력 평가를 위한 표준 영상 제작을 논의 해왔다. 그 결과, Collaborate Labeling and Appliance Standards Program (CLASP)에서 제작한 영상을 표준 영상으로 사용하기로 결정되었으며, 2020년 technical report를 완성, 2021 년 이내에 발행될 것으로 예상된다. 표 2는 CLASP 영상에 대한 metadata의 특징을 나타낸 다. 또한, 기존 소비 전력 측정 표준인 IEC 62087에서 CLASP 영상을 이용한 HDR 소비 전력 측정 표준이 추가될 예정이다.</p>	Collaborate Labeling and Appliance Standards Program (CLASP)에서 제작한 영상을 표준 영상으로 사용하기로 결정되었다. 맞습니까?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "dabf4a86-6e1a-46a4-aed1-3926e5336401", "field": "인공물", "question_id": "e62d4318-5608-4ef2-8d31-fb0da724a177" }	<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 위성 크기의 소형화와 발사 비용 감소 등으로 스페이스X의 스타링크 프로젝트, 아마존의 카이퍼 프로젝트 등에서 저궤도 인공위성을 활용한 망 구축 사업이 활성화되고 있다.</p><p>저궤도 위성은 운영 고도가 낮아 지상국에서 관측 시 빠른 속도로 이동하기 때문에 군집 위성을 통해 통신망을 구축한다. 따라서 저궤도 위성 통신을 위한 지구국 안테나 시스템은 인접 위성 간섭을 줄여야 할 뿐만 아니라 빠른 빔 조향 성능이 확보되어야 한다. 더불어, 원활한 운영을 위해 유지보수가 용이해야 한다.</p><p>위상배열안테나 시스템은 배열된 각 방사소자에 여기되는 신호의 크기 및 위상 제어를 통해 전기적으로 빔 성형 및 조향할 수 있다. 따라서 저궤도 위성 통신을 위한 낮은 부엽 레벨을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 빠른 빔 조향 성능도 확보할 수 있다. 더불어, 배열 구성을 부 배열로 구현할 경우, 유지보수가 용이하다.</p><p>일반적으로 위상배열안테나는 방사소자 배열 축이 고정된 선형 평면 배열 구조이다. 이와 같은 배열 구성은 방사 특성 분석이 용이하다. 그러나 방사소자 배열 축을 기준으로 높은 부엽 레벨이 형성되는 단점이 발생한다. 상기 높은 부엽 레벨은 다양한 빔 성형 기법을 이용하여 억제할 수 있다. 그러나 여기 신호의 크기 제어에 따른 방사 효율 저하가 발생한다.</p><p>본 논문에서는 상기 배열 구성에 따른 문제를 구조적으로 해소할 수 있을 뿐만 아니라, 전기적 빔 조향과 유지보수의 편의성을 위한 Hexagon 타일 부 배열 안테나 시스템 구성을 제시하였다. 제시된 안테나 시스템은 위상배열안테나로 전기적 빔 조향이 가능하고, 부 배열 구성을 통해 유지보수가 편리할 뿐만 아니라, 원형 배열과 유사한 구조에 의해 낮은 부엽 레벨 성능을 확보할 수 있다.</p><p>Hexagon 타일 부 배열 구성과 구성 최적화에 관한 상세한 내용은 다음 장에 기술하였다.</p>	저궤도 위성은 운영 고도가 낮아 지상국에서 관측 시 빠른 속도로 이동하기 때문에 어떤 위성을 통해 통신망을 구축하는가?	군집 위성
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "c8bf5ce5-6be2-401a-9ba5-3f7d5381414f", "field": "인공물", "question_id": "4ae0909d-5574-46d2-bab8-3e2990c7ac58" }	<h1>Ⅳ. 안테나 시스템</h1><p>안테나 시스템은 빔 조향 성능이 반영되어야 한다. 따라서 그림 4와 그림 5의 최적화된 설계 요소 중, R 과 G 가 0.5735 와 0.5305 \(\lambda \) 인 경우를 반영하였다. 안테나 시스템의 AF는 부 배열 내부 AF와 부 배열 간 AF의 곱으로 표현된다. 그림 6은 이에 따른 다양한 빔 조향 각도에 대응한 안테나 시스템 방사 특성을 보여준다. 표 1은 해당 모의실험에 따른 방사특성 결과를 보여준다.</p><p>분석 결과, 최적화된 구조가 적용되어 빔 조향 시, 주빔 이외의 그레이팅 로브가 발생하지 않음을 확인할 수 있다. 그림 7은 제시된 안테나 시스템과 지향성 및 반치각이 유사한 선형 평면 배열 안테나 시스템과의 AF를 비교 도시한 결과이다. 비교 결과, 제시된 안테나의 경우 첫 번째 부엽 레벨의 크기가 x축 기준 약 \( -3.4 \mathrm{dB} \) 그리고 y축 기준 약 \( -6.5 \mathrm{dB} \) 낮은 것을 알 수 있다.</p><h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 저궤도 위성 통신을 위한 지구국 용 Hexagon 타일 부 배열 안테나를 제시하였다. 제시된 안테나는 전기적 빔 조향 기능을 보유하고, 유지 보수에 용이한 부 배열 구성으로 설계되었을 뿐만 아니라 인접 위성 간섭 영향을 줄일 수 있도록 부엽 레벨이 낮음을 확인하였다.</p>	안테나 시스템은 어떤 성능이 반영되어야 하는가?	빔 조향 성능
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "39bfee90-149e-4810-a7e7-f4893c55c666", "field": "인공물", "question_id": "d46f111c-82f4-4e5c-ae3e-5272179cdeae" }	<p>입력이 CDMA 신호인 경우에는 근사적인 입력 스펙트럼을 이용하여 출력 스펙트럼을 예측할 수 있다. 식 (1)을 Fourier Transform하면 정의에 의해 시간영역에서의 곱이 주파수영역에서는 convolution으로 나타나게 되므로 식 (4)와 같이 나타낼 수 있다. 따라서 출력스펙트럼은 입력스펙트럼의 convolution으로 표현이 가능하다. 본 논문에서는 실제 스펙트럼과 형태는 거의 유사하고 convolution과정이 간단한 Rectangular pulse-shaping filter 형태의 입력 스펙트럼을 사용하였다.</p> <p>\( \begin{aligned} V_{o}(\omega) &=k_{1} A V_{I}(\omega) \\ &+k_{2} A^{2}\left[V_{I}(\omega) \otimes V_{I}(\omega)\right] \\ &+k_{3} A^{3}\left[V_{I}(\omega) \otimes V_{I}(\omega) \otimes V_{I}(\omega)\right]+\ldots \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p> <p>여기서, \( \otimes \) :convolution \[V_{I}(\omega) \otimes V_{I}(\omega)=\int_{\infty}^{\infty} V_{I}(u) V_{I}(\omega-u) d u\]</p> <p>MRF 9045를 이용하여 제작된 전력증폭기의 정합회로는 그대로 둔 채 bias tuning을 통해 각기 다른 bias point에서의 2-톤 특성으로부터 추출한 \( \mathrm{k} \)값들을 표 2에 제시하였는데 \( \mathrm{a} \)는 정상적인 튜닝 상태, \( \mathrm{b} \)는 3차 혼변조신호를 5차 혼변조신호보다 작게 튜닝한 상태이고 \( \mathrm{c} \)는 3차 혼변조신호는 크더라도 5차 혼변조신호가 작도록 튜닝한 상태이다. 표 2에 제시된 \( \mathrm{k} \)값들을 이용하여 CDMA 신호의 ACPR특성을 얻기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 3가지 데이터 중 표 2에 제시된 바와 같이 전력 증폭기의 2-톤 특성이 5차 혼변조 신호의 크기가 \( -20 \mathrm{dBm} \)이고 3차 혼변조 신호의 크기가 각각 \( -18 \mathrm{dBm} \)과 \( -22 \mathrm{dBm} \)일 때 CDMA 출력 특성을 그림1에 나타내었다. 그림 1에 나타난 바와 같이 3차 혼변조 신호의 크기가 달라져도 CDMA ACPR 특성은 거의 변하지 않는 것을 알 수 있다. 그러나, 3차 혼변조 신호의 크기를 \( -12 \mathrm{dBm} \)으로 비교적 크게 하되 5차 혼변조 신호의 크기는 \( -24 \mathrm{dBm} \)으로 줄인 경우와 3차 혼변조 신호는 \( -18 \mathrm{dBm} \)이고 5차 혼변조 신호는 \( -20 \mathrm{dBm} \)으로 해준 경우를 비교하면 \( \pm 750 \mathrm{kHz} \) 부근은 특성이 약간 나빠지지만 \( \pm 1.98 \mathrm{MHz} \) 이상인 지점에서 CDMA ACPR 특성은 더 좋은 것을 그림 2를 통해 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 혼변조 신호의 크기에 따른 \( k \)값</caption> <tbody><tr><td>구분</td><td>a</td><td>b</td><td>C</td></tr><tr><td>3rd</td><td>\( -18 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( -22 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( -12 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>5th</td><td>\( -20 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( -20 \mathrm{dBm} \)</td><td>\( -24 \mathrm{dBm} \)</td></tr><tr><td>k3</td><td>0.0211</td><td>0.0084</td><td>0.0841</td></tr><tr><td>k5</td><td>0.016</td><td>0.016</td><td>0.0063</td></tr></tbody></table> <p>이러한 CDMA ACPR 시뮬레이션 결과로부터, 전력증폭기의 2-톤 특성이 3차 혼변조 신호가 비교적 크더라도 5차 혼변조 신호를 최대한 작게 튜닝하면 실제 CDMA 1FA입력을 인가할 때 \( \pm 1.98 \mathrm{MHz} \) 지점의 특성이 개선되므로 3차 흔변조 신호만 효과적으로 개선시켜주면 원하는 규격을 만족시킬 수 있음을 알 수 있다.</p>	k3보다 k5의 값이 큰 것은 어느 것인가?	b
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "7283e4a3-7c03-4e96-b00b-ded0435d0546", "field": "인공물", "question_id": "84712638-64f8-438f-a9ad-c129a68aeb75" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 극수의 순환성을 이용하여 GF(3)상에서 새로운 GRM(Generalized Roed-Muller:GRM)상수를 생성 하는 방법을 제안하였다. 일반적인 GRM 상수의 생성 방법은 RM 변환을 이용하여 고정 극수 \( p=0 \) 의 GRM 상수를 구한 후, 이를 확장하여 모든 극수의 GRM 상수를 구하는 것이다. 이 방법은 변수의 개수가 증가함에 따라 적용되는 변환 행렬의 차수도 커지게 되므로 연산자의 숫자도 증가하게 된다. 이에 반해, 본 논문에서 제시한 방법은 극수의 순환성을 이용하여 순차적으로 상수를 생성하는 방법으로서 연산식이 가장 간단한 특정 극수의 변환 방식을 반복 적용, GRM 상수를 생성하여 병렬형의 출력을 갖는 GRM 상수 생성 방법보다 상수 생성과정에 있어서 비교적 간단하고 연산자의 수도 감소하였다. 기존에 발표된 직·병렬형의 연산 방법에 비하여 하드웨어 적인 측면에서 승산기의 사용을 제한하고 가산기만을 사용하므로 효율적인 회로 구성과 함께 시스템의 복잡도를 개선할 수 있다.</p>	이 논문은 극수의 순환성을 이용 GF(3)상에서 새로운 이것을 생성하는 방법을 제안하였는데, 이것은 무엇인가?	GRM
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "3c5d7e38-e8a7-4293-a5b0-80bbaaaa9a8d", "field": "인공물", "question_id": "f4be18c4-3a3e-4c7e-8217-c74da1adfda0" }	<h1>V. 비교 및 검토</h1><p>GRM 상수를 구하는 방법은 일반적으로 단일 변수에 대한 상수의 변환 행렬을 이용하여 이를 Kronecker곱을 이용하여 확장한 행렬과 주어진 함수의 행렬연산을 이용하여 구하는 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 이러한 방법은 변수의 개수가 증가하면서 행렬의 차수가 증가하는 문제점이 있다. 3치 함수에서 Green은 direct, fast, Gray-code 알고리즘의 3가지 방법을 제안하였는데 이러한 방법은 상당히 효과적으로 GRM 상수를 구할 수 있는 방법으로 소개되었다. Green은 변환행렬에 의한 극수의 변환 관계식을 이용하여 직렬형의 GRM 상수를 구하였으며 제안된 논문은 극수의 순환성을 이용하여 직렬형의 GRM 상수 생성과정을 나타내었다. Hong이 제안한 Fast 알고리즘의 경우는 연산자의 개수를 감소하였으나 \( \mathrm{P} \) 치 의 경우 \( \mathrm{p}-1 \) 개의 서로 다른 GRM 상수 생성 연산식을 적용하였고 상수 생성과정에서 서로 다른 극수를 참조해야 하며 또한 극수가 연속적 성질을 갖고 있지 않기 때문에 상수 생성시 복잡성이 따른다. 본 논문에서 제안한 방법은 Green의 방법보다 연산자의 개수를 줄일 수 있고 Hong의 병렬형의 방법보다 연산자의 개수는 상대적으로 많지만 직렬형의 장점인 상수 생성 과정이 간단하다. 제안된 방법은 상수 생성 연산식에서 연산자의 개수를 최소로 하는 극수의 변환을 선택하고 이를 극수의 순환성을 이용하여 모든 GRM 상수를 구함에 있어 현재의 극수의 결과를 이용하여 다음의 극수를 구하는 방법을 제안하여 연속적으로 극수를 구하는 경우를 나타내었다.</p><table border><caption>표 2. GF(3)상에서 연산자 비교</caption><tbody><tr><td>n</td><td></td><td>D.H.Green</td><td>Hong</td><td>제안된 알고리즘</td></tr><tr><td rowspan=2>\(1\)</td><td>가산</td><td>\(6\)</td><td>\(4\)</td><td>\(6\)</td></tr><tr><td>승산</td><td>\(2\)</td><td>\(0\)</td><td>\(0\)</td></tr><tr><td rowspan=2>\(2\)</td><td>가산</td><td>\(72\)</td><td>\(40\)</td><td>\(72\)</td></tr><tr><td>승산</td><td>\(24\)</td><td>\(0\)</td><td>\(0\)</td></tr><tr><td rowspan=2>\( n \geq 3 \)</td><td>가산</td><td>\( 3^{n} \times\left(3^{n}-1\right) \)</td><td>\( \left(7^{n}-3^{n}\right) \)</td><td>\( 4^{n} \times\left(4^{n}-1\right) \)</td></tr><tr><td>승산</td><td>가산/3</td><td>\(0\)</td><td>\(0\)</td></tr><tr><td>사용 연산식</td><td></td><td>\(1\)</td><td>\(2\)</td><td>\(1\)</td></tr><tr><td>상수 생성</td><td></td><td>직렬형</td><td>병렬형</td><td>직렬형</td></tr><tr><td>상수 참조</td><td></td><td>간단</td><td>복잡</td><td>간단</td></tr></tbody></table>	D.H.Green의 값이 승산에서 \(2\)인 값은 어떤 항목이야?	\(1\)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "a7ece406-fb34-4b59-9b0a-d2b58df82bbc", "field": "인공물", "question_id": "a09a3d12-4fee-4d54-946a-763adb18c03e" }	<h1>V 결론</h1><p>정규표현식 패턴을 CPU와 유사한 방식으로 명령어로 나타내어 패턴 매칭을 처리하는 정규표현식 프로세서에서 문자 클래스 매칭을 효율적으로 수행하기 위하여 REMPc의 문자 클래스 매칭 기능에 추가하여 많이 사용되는 문자 클래스에 대해서 오퍼랜드 필드에 비트맵 방식으로 나타내고 하드 배선 방식으로 매칭을 수행하여 효율적인 문자클래스 매칭을 수행하는 구조를 제안하였다. 이 방법을 사용하면 대부분의 문자 클래스를 한 오퍼랜드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있어서 이전의 정규표현식 프로세서에 비해서 효율적인 문자 클래스 매칭을 할 수 있다.</p>	정규표현식 패턴을 무엇과 유사한 방식으로 명령어로 나타냈는가?	CPU
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "e6443f06-709a-4802-98c6-33d13ec9241c", "field": "인공물", "question_id": "88e3c317-a3d7-4ab5-b5d7-ff8cad9ae1e4" }	<h1>I. 서론</h1><p>문자열 매칭은 네트워크 침입탐지 시스템, 프로토콜 파서 등의 응용분야에서 널리 사용된다. 문자열 패턴을 나타내는 데에 많은 문자열 패턴들을 간결하게 표현할 수 있는 정규표현식이 주로 사용되고 있다. 소프트웨어 기반의 정규표현식 매칭은 처리 속도에 제약이 있기 때문에 고성능 정규표현식 매칭을 위한 하드웨어 기반 구조들이 여러 연구자들에 의해서 제시되었다.</p><p>특히 정규표현식을 일련의 명령어로 나타내어 보통의 프로세서와 비슷한 방식으로 패턴 매칭을 수행하는 정규표현식 프로세서들이 제안되었으며 ReCPU가 정규표현식 프로세서의 대표적인 예이다. 그리고 ReCPU의 단점을 개선한 정규 표현식 프로세서인 SMPU(string matching processing unit)와 REMP(regular expression matching processor)도 제시되었다. 이 방법은 정규표현식 패턴이 갱신될 때에 FPGA를 재구성할 필요가 없이 보통의 프로그램처럼 명령어 메모리의 내용만 변경하여 사용할 수 있는 장점이 있다.</p><p>정규표현식 프로세서에서는 정규표현식에 대한 명령어를 명령어 메모리에 저장하고, 명령어를 순서대로 실행하면서 데이터 메모리에 저장된 데이터에 대한 패턴 매칭을 수행한다. ReCPU의 명령어는 패턴의 문자열을 명령어의 오퍼랜드로 나타내어 데이터와의 패턴 매칭에 사용하고, 단순 매칭, 반복, OR와 같은 연산을 연산코드로 나타내어 명령어의 실행 순서를 결정하는 데 사용한다.</p><p>정규표현식에서는 패턴을 나타내는 데 단일문자 뿐 만 아니라 [ace]와 같이 문자들의 집합을 나타내는 문자 클래스도 사용된다. 그렇지만 ReCPU, SMPU와 REMP는 모두 문자 클래스에 대한 별도의 지원 기능이 없어서 문자 클래스를 문자들의 OR 연산으로 처리해야 하므로 비효율적이다.</p><p>REMPc은 REMP의 명령어 형식을 수정하고 명령어를 추가하여 문자 클래스 매칭을 효과적으로 수행할 수 있는 기능을 제공하였다. REMPc에서는 명령어의 오퍼랜드를 문자 클래스에 속한 문자들로 나타내어, 한 명령어에서 문자 클래스에 속한 최대 4개까지의 문자와 데이터의 한 문자를 동시에 비교할 수 있게 하였다. 그리고 범위 비교 명령어를 사용하여 문자 클래스에 속한 한 개의 문자 범위와 한 개의 문자를 데이터의 한 문자와 동시에 비교할 수 있다. 그렇지만 REMPc에서 추가된 기능을 사용하더라도 흔히 사용되는 많은 문자 클래스들이 4개보다 많은 문자들로 구성되어 여전히 여러 개의 명령어를 사용해야 한다. 그리고 대소문자를 구분하지 않는 정규표현식 매칭도 많이 사용되는 데 이를 위한 기능이 없다.</p><p>본 논문에서는 이러한 REMPc의 단점을 보완하기 위하여 대소문자를 구분하지 않는 매칭 기능을 추가하고, 실제 응용에서 많이 사용되는 문자 클래스들에 대한 매칭 회로를 하드 배선 방식으로 구현하고, 이러한 문자 클래스들을 명령어의 한 오퍼랜드로 나타내도록 하여, 문자 클래스를 처리하는 데 사용되는 명령어 수를 감소시켜서 정규표현식 프로세서에서의 문자 클래스 처리 성능을 향상시킬 수 있게 하는 방법을 제안한다.</p>	정규 프로세서 ReCPU에서는 명령어를 어떻게 사용하게 되는가?	패턴의 문자열을 명령어의 오퍼랜드로 나타내어 데이터와의 패턴 매칭에 사용하고, 단순 매칭, 반복, OR와 같은 연산을 연산코드로 나타내어 명령어의 실행 순서를 결정하는 데 사용
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "7b348dab-4878-4a17-8e56-868d8f91b800", "field": "인공물", "question_id": "2d6d1c41-ab7f-47a0-ba36-285b5ea9e077" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 위상배열안테나의 부엽레벨을 최소화할 수 있는 부배열 시스템 구조의 최적화에 관한 기술을 제안하였다. 제안된 배열안테나 구조의 최적화는 6 개의 육각배열을 한 개의 부배열과 육각 부배열의 육각형 배열 구조를 이용하여, 부배열의 배열간격과 부배열 사이의 배열 간격을 조절하여, 전체 위상배열안테나 시스템의 방사패턴을 최적화하였다. 제안된 기술은 2 차원 평명배열안테나 시스템에 비하여, \( 24.3 \mathrm{dBi} \) 의 이득과 8.46도의 반치각은 변화없이 유지하며, 오직 x축과 y축 방향으로 각각 \( -3.4 \mathrm{dB} \) 와 \( -6.5\mathrm{dB} \)를 감소시켰다.</p>	위상배열안테나의 부엽레벨을 최소화하려면 어떻게 해야 하는가?	부배열 시스템 구조의 최적화
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "8982f5fe-5429-408b-8fab-f6187dd68208", "field": "인공물", "question_id": "f43131cc-3a58-408d-9a8a-9f082fe45cea" }	<h1>요 약</h1><p>보통의 CPU 처럼 명령어 기반으로 정규표현식 패턴 매칭을 수행하는 정규표현식 프로세서가 최근에 연구되었다. 이들 중 REMPc만이 문자 클래스 처리를 위한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 정규표현식에서 사용 빈도가 높은 문자 클래스들에 대해서 명령어의 오퍼랜드 필드에 비트맵 방식으로 나타내고, 하드 배선 방식으로 이 문자 클래스에 대한 매칭을 수행하여 효율적인 문자클래스 매칭을 수행하는 구조를 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 Snort 규칙의 문자 클래스에 대해서 대부분의 문자 클래스를 명령어의 한 오퍼런드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있다. 이처럼 REMPc에 비해서 적은 수의 명령어를 사용하므로 효율적인 문자 클래스 매칭을 할 수 있다.</p>	제안한 방법을 사용하면 어떤 규칙의 문자 클래스에 대해서 대부분의 문자 클래스를 명령어의 한 오퍼런드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있는가?	Snort
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "ee42447c-4133-4808-a75f-7d29b1f35443", "field": "인공물", "question_id": "4972f0c5-2db1-4d14-bdce-0a54bc88b5f8" }	<h2>4. Snort 규칙을 위한 문자클래스 비트맵</h2><p>그림 3과 같은 오퍼랜드 형식에서 문자 클래스 비트맵의 지정은 응용에 따라서 문자 클래스들의 사용 빈도가 차이가 있으므로 달라질 수 있다. 대표적인 침입탐지 시스템인 Snort에서 침입 패턴을 기술하는 Snort 규칙에 포함된 정규표현식을 대상으로 하여 효율적인 처리를 위한 문자 클래스 비트맵을 지정해 보았다. 이를 위하여 먼저 Snort v2.975의 규칙에서 사용하는 문자 클래스들을 분석하였다.</p><p>이 규칙에는 1759개의 PCRE(Perl Compatible Regular Expression)형식의 정규표현식 패턴이 포함되어 있으며 이 패턴들은 7629개의 문자 클래스를 사용한다. 이 문자 클래스들 중에서 중복되지 않고 서로 구분이 되는 문자 클래스들은 192개이다. [0-9a-z]와 [a-z0-9] 같이 형태는 다르지만 실제로는 같은 문자 클래스는 한 개로 세었다. 이 중에서 71 개가 부정 문자 클래스이고, 121 개가 부정이 아닌 보통 문자 클래스이다.</p><p>Snort 규칙에서 사용 빈도가 높은 보통 문자 클래스들은 표 1과 같으며, 사용 빈도가 높은 부정 문자 클래스들은 표 2와 같다.</p><table border><caption>표 1. 사용빈도가 높은 문자클래스</caption><tbody><tr><td>char class</td><td>count</td><td>char class</td><td>count</td></tr><tr><td>\( \backslash \)s</td><td>3896</td><td>\( \backslash \)x2f\( \backslash \)x5c</td><td>23</td></tr><tr><td>\( \backslash \)x22\( \backslash \)x27</td><td>556</td><td>\( \backslash \)x2e\( \backslash \)x5b\( \backslash \)x5c</td><td>22</td></tr><tr><td>0-9</td><td>514</td><td>\( \backslash \)x2b\( \backslash \)x3d\( \backslash \)x7e 0-9A-2a-z</td><td>20</td></tr><tr><td>\( \backslash \)w</td><td>390</td><td>0-9A-Za-z</td><td>20</td></tr><tr><td>\( \backslash \)x2f\( \backslash \)x3f\( \backslash \)x5c</td><td>195</td><td>A-Za-z</td><td>19</td></tr><tr><td>0-9a-f</td><td>100</td><td>\( \backslash \)x26\( \backslash \)x3f</td><td>16</td></tr><tr><td>a-z</td><td>64</td><td>\( \backslash \)s\( \backslash \)x22\( \backslash \)x27</td><td>15</td></tr><tr><td>0-9a-z</td><td>62</td><td>dlnpsx</td><td>13</td></tr><tr><td>0-9A-F</td><td>36</td><td>a-z\( \backslash \)x2b[\( \backslash \)x2f-\( \backslash \)x39] \( \backslash \)x3d</td><td>12</td></tr></tbody></table><p>이러한 사용 빈도를 바탕으로 많이 사용하는 보통 문자 클래스들을 1개의 오퍼랜드로 나타내고, 거의 모든 문자 클래스들을 4개 이하의 오퍼랜드를 사용하여 1개의 명령어로 나타낼 수 있도록 표 3과 같이 비트맵을 지정하였다. 표 3과 같이 비트맵으로 지정된 문자 클래스들 뿐 만 아니라 이들을 결합한 문자 클래스들도 한 오퍼랜드로 나타낼 수 있다. 표 4는 한 오퍼랜드로 표현되는 문자 클래스의 예를 보여준다.</p><table border><caption>표 4. 한 오퍼랜드로 표현되는 문자 클래스의 예</caption><tbody><tr><td>char class</td><td colspan= 2 >operand encoding</td><td>char class</td><td colspan= 2 >operand encoding</td></tr><tr><td>[0-9]</td><td>11</td><td>0100000</td><td>[\( \backslash \)x2f\( \backslash \)x5c]</td><td>100</td><td>010000</td></tr><tr><td>[0-9a-f]</td><td>11</td><td>0100010</td><td>[\( \backslash \)x2f\( \backslash \)x5c\( \backslash \)x3f]</td><td>100</td><td>010001</td></tr><tr><td>[0-9a-fA-F]</td><td>11</td><td>0100110</td><td>a</td><td>0</td><td>01100001</td></tr><tr><td>[0-9A-Za-z_]\( \backslash \)w</td><td>11</td><td>0111001</td><td>[Aa] (case insensitive)</td><td>1</td><td>01100001</td></tr></tbody></table>	1759개의 PCRE의 형식의 정규표현식 패턴은 몇 개의 문자 클래스를 사용하는가?	7629개
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "8e774189-1342-4ce4-9ed3-5c14ac6789a0", "field": "인공물", "question_id": "d1c78003-e441-49d3-868c-39e29feb761f" }	<h1>II. 관련 연구</h1><p>ReCPU는 그림 1(a)와 같은 명령어 형식을 사용하며 다른 정규표현식 프로세서들도 비슷한 명령어 형식을 사용한다. 한 번에 많은 연속적인 데이터들에 대한 매칭을 동시에 수행할 수 있도록 패턴의 연속적인 문자열을 같은 명령어의 오퍼랜드로 사용하고, 그림 1(b)와 같이 오퍼랜드의 문자열 패턴을 한 문자씩 시프트된 위치의 데이터 문자열과 동시에 비교하는 비교기 클러스터가 구성되어, 임의의 위치에서 매칭을 시작할 수 있도록 하였다.</p><p>정규표현식에서 문자 클래스는 다음과 같은 여러 가지 형태로 나타낼 수 있다.</p><ul><li>[ace] : 개별 문자들의 집합</li><li>[a-d] : 문자 범위</li><li>[a-fxz] : 문자 범위와 개별 문자들의 조합</li><li>[\( \hat{~} \)abcd] : 제외되는 문자들을 나타내는 부정 (negated) 문자 클래스</li><li>\( \backslash \)s, \( \backslash \)d : 미리 정의된 문자 클래스</li></ul><p>기존의 정규표현식 프로세서의 오퍼랜드는 그림 1(a)와 같이 문자를 사용하므로 이러한 문자 클래스를 나타낼 수 없다.</p><p>REMPc는 문자 클래스 매칭을 지원하도록 REMP를 수정한 것이다. 이전의 정규표현식 프로세서들은 여러 개의 문자 오퍼랜드들을 같은 수의 연속적인 데이터 문자들과 동시에 비교(4대 4 비교)하지만 REMPc는 [abcd]와 같은 문자 클래스 매칭을 지원하기 위해서 여러 개의 문자 오퍼랜드들을 하나의 데이터 문자와 비교(4대1 비교)하는 기능을 선택하여 사용할 수 있도록 하였다. 이 기능을 사용하면 보통의 문자 클래스 표현에 필요한 명령어의 개수가 약 \( 1 / 4 \) 로 감소한다. 그리고 [\( \hat{~} \)abc]와 같은 부정 문자 클래스 매칭 기능도 제공한다. 그림 2 는 REMPc의 명령어 형식으로서 연산코드(opcode)에 플래그 비트 C와 N이 추가되었다. C 또는 N이 1 일 때에 4 대 1 비교기를 사용하여 문자 클래스 매칭을 하며, 특히 N이 1 일 때에는 매칭 결과를 반대로 사용하는 부정 문자 클래스 매칭을 지원한다. 그리고 문자 범위 매칭을 지원하기 위하여 CMPR(compare with range)와 ORR(simple OR with range) 명령어를 추가했다.</p><p>문자 개수가 4개 이하인 짧은 문자 클래스는 한 개의 REMPc 명령어로 나타낼 수 있다. 다음은 문자 클래스 [abcd]에 대한 명령어 예이다. 명령어에서 [abcd] 표기는 4 대 1 비교 \( (C=1, N=0) \)를 사용하는 것을 의미한다.</p><p>CMP [abcd] ; 플래그 \( C=1, N=0 \), 오퍼랜드 \( a~ b~ c~ d \)</p><p>문자 개수가 4를 초과하는 긴 문자 클래스는 하나의 명령어로 나타낼 수 없고, 짧은 문자클래스들의 OR 연산으로 나타낼 수 있으며 여러 개의 OR 명령어를 사용해야 한다. 다음은 문자클래스 [abcdepqrsxy]에 대한 매칭을 REMPc 명령어들을 사용하여 나타낸 예로서 4개의 명령어를 사용한다.</p><ul><li>ORS \( +4 \) ; OR 다음 위치 지정</li><li>OR [abcd] ; OR 연산. 매칭되면 OR 다음 위치로</li><li>; 실패하면 다음 명령어로</li><li>OR [pqrs] ; OR 연산. 위와 같음</li><li>E_OR [xy] ; OR 마지막. 성공하면 OR 다음위치로</li><li>; 실패하면 문자클래스 매칭 실패</li><li>;OR 다음 위치(ORS \( +4 \)에서 지정)</li></ul>	정규표현식에서 [a-fxz]는 문자 범위와 개별 문자들의 조합을 나타내는가?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "0710ac48-bc74-446d-ae01-c827b7a0cc56", "field": "인공물", "question_id": "17ff2f1d-7c50-49b8-a336-b593306b1dcc" }	<h1>III 제안하는 문자클래스 매칭 구조</h1><h2>1. 기본 아이디어</h2><p>정규표현식 프로세서에서 정규표현식 매칭을 효율적으로 수행하기 위해서는 실행되는 명령어 수를 줄일 필요가 있다. REMPc에서 제공되는 문자 클래스 처리 기능을 사용하더라도 긴 문자 클래스는 여전히 여러 개의 명령어를 사용하여 표현되며, 짧은 문자 클래스는 한 명령어로 처리할 수 있을지라도 다른 패턴을 함께 처리하지 못하므로 문자 클래스를 처리하는 명령어는 한 개의 데이터 문자만 처리할 수 있다. 그리고 대소문자를 구분하지 않는 문자 매칭도 필요한 데 기존의 정규표현식 프로세서에서는 대소문자 2개로 구성된 문자클래스로 다루어야 하므로 비효율적이다.</p><p>사용 빈도가 높은 문자 클래스를 명령어에 한 개의 오퍼랜드로 나타낼 수 있도록 이들에 대한 매칭 회로를 하드 배선 방식으로 구현한다면 다음과 같은 두 가지 이점을 가지게 된다. 다음 예에서 [0-9]는 매칭회로가 구현되어 한 오퍼랜드로 나타낼 수 있는 문자 클래스라고 가정한다.</p><p>첫째, 이러한 문자 클래스는 다른 문자 패턴들과 함께 한 명령어에서 사용될 수 있으므로, 한번에 여러 개의 연속된 데이터 문자를 처리할수 있게 된다. 예를 들어 패턴 [0-9]abc는 다음과 같은 명령어로 표현되어 한 번에 4개의 연속된 데이터 문자와 매칭을 수행할 수 있다.</p><p>CMP [0-9]abc ; \( \mathrm{C}=0, \mathrm{~N}=0 \), 오퍼랜드 [0-9], a, b, c ; 4대4 비교 (4개의 연속된 문자와 비교)</p><p>둘째, 한 오퍼랜드로 나타낼 수 있는 문자 클래스를 포함하는 긴 문자 클래스인 경우에 추가되는 문자가 3개 이내이면 한 명령어로 나타낼 수 있다. 예를 들어 문자 클래스 [0-9]를 포함하는 문자 클래스 [0-9apz]는 다음과 같이 문자 클래스 구성 문자를 4개의 오퍼랜드로 사용하는 한 명령어로 나타낼 수 있다.</p><p>CMP [0-9apz] ; \( \mathrm{C}=1, \mathrm{~N}=0 \), 오퍼랜드 [0-9], a, p, z ; 4 대 1 비교 (한 문자와 동시 비교)</p><p>이와 같이 사용 빈도가 높은 문자 클래스에 대한 매칭 하드웨어를 미리 구현하고 한 오퍼랜드로 나타내어 사용할 수 있도록 하면 사용되는 명령어 개수를 감소시켜서 문자 클래스 처리를 효율적으로 할 수 있다.</p><p>그리고 비교기에서 대소문자 구분이 없는 문자 매칭을 지원하고 오퍼랜드에서 이에 대한 매칭을 나타낼 수 있다면 대소문자 구분없는 문자 매칭을 효율적으로 수행할 수 있을 것이다. 이러한 방법을 지원하도록 제안되는 정규표현식 프로세서를 REMPcm이라고 부를 것이다.</p>	긴 문자 클래스인 경우 추가되는 문자가 3개 이내면 한 명령어로 나타낼 수 있는 배선 방식의 이름은?	하드 배선 방식
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "0c1e8425-36fe-4aa1-8994-b112238e01df", "field": "인공물", "question_id": "51578c38-7ce5-4866-9c20-8f733a595400" }	<h2>2. 오퍼랜드 필드 형식</h2><p>명령어의 한 오퍼랜드에 문자 뿐 만 아니라 미리 구현되는 문자 클래스도 나타낼 수 있도록 하기 위해서 REMPcm에서는 그림 2의 명령어 형식을 그림 3와 같이 오퍼랜드 필드를 1비트를 추가하여 9비트로 확장한다. 추가된 비트가 0이면 나머지 8비트는 문자를 나타내고, 1이면 나머지 8비트는 문자 클래스들을 나타낸다.</p><p>그림 3의 문자 클래스 오퍼랜드 형식에서 대소문자 구분이 없는 문자 매칭은 8비트 필드를 알파벳 문자(상위 두 비트가 01)로 나타내어 표현하며, 6 비트 비트맵(상위 두 비트 00)과 7비트 비트맵(상위 한 비트가 1)을 사용하여 최대 13개의 미리 구현된 문자 클래스를 나타낼 수 있다.</p><p>같은 비트맵에 속하는 문자 클래스들은 한 오퍼랜드에 함께 나타낼 수 있으므로 함께 사용되는 빈도가 높은 문자클래스들을 같은 비트맵에 속하게 지정한다. 예를 들어서 문자클래스 [0-9]와 [A-F]가 같은 비트맵의 필드들로 표현되게 한다면 [0-9A-F]도 한 오퍼랜드로 표현될 수 있다.</p><h2>3. 문자클래스 매칭을 위한 비교기</h2><p>오퍼랜드의 비트맵으로 표현되는 13개의 문자 클래스에 대해서는 하드배선 방식으로 입력 문자 데이터와의 문자 클래스 매칭을 수행하는 비교기 회로를 직접 설계한다. 그림 3의 오퍼랜드 형식를 처리할 수 있는 비교기 구조는 그림 4와 같으며 이 비교기는 9비트 오퍼랜드와 입력 문자 데이터를 비교하는 단위 비교기로서 사용된다.</p><p>그림 4의 아래부분의 "char class bitmap" 회로는 비트맵으로 지정된 문자 클래스에 대한 비교회로를 만들어서 13개의 출력을 제공하며, 이 출력은 어느 비트맵에 속하느냐에 따라서 두 개의 그룹으로 구분된다. 비트맵 종류(c[7])에 따라서 두 개의 그룹의 출력 중 하나를 제공받아서 명령어 오퍼랜드의 7비트 비트맵과 AND 연산을 하여 연산 결과가 1인 비트가 존재하면 비트맵으로 지정된 문자 클래스 매칭이 이루어진 것이다. bitmap1은 실제로 5비트를 사용하므로 상위 1비트는 0으로 고정된 비트맵 비교기 출력을 제공한다.</p><p>그림 4의 윗부분은 문자 비교기로서 대소문자 구분이 없는 문자 매칭을 지원하기 위해서 문자 클래스 오퍼랜드를 나타내는 c[8]이 1일 때에는 문자 비교기에 입력되는 데이터의 bit 5를 1로 입력되게 하여 알파벳 문자를 소문자로 만들어서 비교를 하도록 한다. 그리고 c[8]이 0일 때 뿐 만 아니라 c[7: 6]이 01인 경우에도 문자 비교기의 출력이 매칭 출력으로 사용되도록 하여 대소문자 구분이 없는 문자 매칭을 구현하였다.</p>	한 오퍼랜드에 함께 나타낼 수 있는 문자 클래스들은 다른 비트맵에 속하는가?	NO
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "ab28cf4c-021c-48b7-a577-84ba88802e33", "field": "인공물", "question_id": "780f1817-7364-4632-b761-b4ecf18df87a" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 유리기판 위에 다양한 \(\mathrm{ZnO}\) 나노구조를 형성하여 특성을 관찰하고, 이를 UV 센서로 활용하였다. 스핀코팅과 열처리를 이용해 \(\mathrm{ZnO}\) 시드층을 기판위에 형성시키고, 2가지 종류 (나노꽃, 나노로드) 의 수열합성을 이용해 \(\mathrm{ZnO}\) 나노구조를 시드층에 성장시켰다. \(\mathrm{ZnO}\) 단일 나노구조로 제작한 UV 센서는 광전류 성능과 on/off 응답성이 좋지 않은 결과를 보여주었다. 따라서, 이를 개선하기 위해 2가지 수열합성을 연속적으로 적용해 \(\mathrm{ZnO}\) 계층 나노구조 (나노꽃-로드, 나노로드-꽃) 를 제작하였고, 단일 나노구조 대비 부피 대 표면적 비와 나노정션의 수가 증가한 것을 표면분석을 통해 확인하였다. \(\mathrm{ZnO}\) 계층나노구조를 UV 센서에 적용한 결과, 최대 광전류 성능은 단일나노구조 대비 약 3.16 배, on/off 응답성은 약 3.10 배 향상된것을 확인하였다.\(\mathrm{ZnO}\) 계층 나노구조는 단일 나노구조 대비 부피 대 표면적 비가 증가함에 따라 UV 광에 대한 반응면적이 증가하여 광전류 특성이 향상될 수 있었다. 그리고, 나노정션의 수가 증가함에 따라 전체적인 정션 에너지 장벽이 지배적인 저항요소로 작용하여 on/off 응답성이 향상될 수 있었다. 이렇게 제작된 UV 센서는 용액공정 기반의 수열합성을 사용하였기에 다양한 기판에 적용 가능하고 대면적 센서제작에도 응용이 가능하다. 제작방법이 단순하고, 고가의 제작 공정을 거치지 않기 때문에 대량생산에도 용이하다. 다만, 후속연구를 통해 보다 정확한 수열합성 조건을 조절하고, 향후 웨어러블 디바이스에 응용 가능성을 위해 열처리 조건에 대한 최적화 연구가 필요하다.</p>	\(\mathrm{ZnO}\) 계층나노구조를 UV 센서에 적용한 결과, on/off 응답성은 약 몇 배 배 향상된것을 확인하였는가?	3.10
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "1a6fa97a-e196-4387-bc6e-9366ba593bf7", "field": "인공물", "question_id": "a469cab0-fb28-4f03-896d-67bca019a0c3" }	<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 재료</h2>Zinc nitrate hexahydrate \( \left(\mathrm{Zn}\left(\mathrm{NO}_{3}\right)_{2}-6 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}\right. \), Extra Pure, \( \left.96.0 \%\right) \) 와 Zinc chloride \( \left(\mathrm{ZnCl}_{2}\right. \), Extra Pure, \( \left.96.0 \%\right) \) 는 Zunsei Chemical Co., Ltd. 에서 구매하였다. Polyvinylpyrrolidone (PVP, \( \mathrm{M}_{\mathrm{w}} \sim 1,300,000 \) ) 와 Hexamethylenetetramine (HMTA, \( \mathrm{C}_{6} \mathrm{H}_{12} \mathrm{~N}_{4}, \mathrm{ACS} \) reagent, \( 99.0 \% \) 는 Sigma-Aldrich에서 구매하였다. N, N-Dimethylformamide (DMF, \( \mathrm{C}_{3} \mathrm{H}_{7} \mathrm{NO} \), Special grade, \( 99.5 \% \) ) 와 Ammonia solution \( \left(\mathrm{NH}_{4} \mathrm{OH}\right. \), Special grade, \( \left.28.0-30.0 \%\right) \) 는 삼전화학(주) 에서 구매하 였다. 모든 시약은 받은 그대로 사용하고 추가정제없이 사용하였다.<h2>2.2 \(\mathrm{ZnO} \) 계층 나노구조 제작</h2><h3>2.2.1 ZnO 시드층 제작</h3><p>\( \mathrm{ZnO} \) 시드층은 \( \mathrm{Zn}^{2-} \) 이온을 포함하고 있는 고분자 용액을 유리 기판 위에 균일하게 도포해 제작하였다. \( 2 \mathrm{~cm} \times 2 \mathrm{~cm} \) 크기의 커버글라스를 세척한 후 기판으로 사용하였다. \( 100 \mathrm{mM} \) 의 Zn \( \left(\mathrm{NO}_{3}\right)_{2} \)와 \( 0.02 \mathrm{~g} / \mathrm{mL} \) 의 PVP를 DMF에 첨가하고, 자석교반기를 이용해 \( 600 \mathrm{rpm} \) 으로 2 시간동안 \( \mathrm{Zn}^{2+} \) 이온이 포함된 고분자 용액을 제작하였다. 이 고분자 용액을 유리 기판위에 도포한 후, \( 5000 \mathrm{rpm} \)으로 스핀 코팅하였다 (Fig. 1B). 다음으로 고분자 용액이 스핀코팅된 유리기판을 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 의 온도로 공기 중에서 가열하면, PVP 고분자는 소결되어 산화아연 시드층이 형성된다 (Fig. 1C).</p><h3>2.2.2 ZnO 나노꽃 (Nanoflower) 구조 제작</h3><p>\( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃 구조는 앞에서 제작한 \( \mathrm{ZnO} \) 시드층을 합성용액 에 담가 수열합성을 이용해 제작하였다 (Fig. 1D, E). \( 10 \mathrm{mM} \)의 \( \mathrm{ZnCl}_{2} \) 의 탈이온수에 녹이고 암모니아수 \( \left(\mathrm{NH}_{4} \mathrm{OH}\right) \) 를 \( 5 \mu \mathrm{L} \) \( \mathrm{mL} \) 의 농도로 첨가하였다. 합성용기에 이 용액과 \( \mathrm{ZnO} \) 시드층기판과 함께 넣고, 용액의 온도를 \( 40-80^{\circ} \mathrm{C} \) 로 약 10 분간 유지 하였다. 10 분 후, 기판을 꺼내 탈이온수로 세척한 다음 오븐에서 10 분간 건조하여 \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃 구조를 제작하였다.</p><h3>2.2.3 ZnO 나노로드 (Nanorod) 구조 제작</h3><p>\( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조는 2.2.1절에서 제작한 \( \mathrm{ZnO} \) 시드층을 합성용액에 담가 수열합성을 이용해 제작하였다 (Fig. 1D, E). \( 50 \mathrm{mM} \) 의 \( \mathrm{Zn}\left(\mathrm{NO}_{3}\right)_{2} \) 와 \( 100 \mathrm{mM} \) 의 HMTA를 탈이온수에 첨가 하여 자석교반기로 \( 50^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 1 시간 동안 혼합하였다. 합성용기에 이 용액과 \( \mathrm{ZnO} \) 시드층 기판과 함께 넣고, 용액의 온도를 \( 90^{\circ} \mathrm{C} \) 로 약 1 시간 유지하였다. 1 시간 후, 기판을 꺼내 탈이온수로 세척한 다음 오븐에서 10 분간 건조하여 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조를 제작하였다.</p><h2>2.3 \( \mathrm{ZnO} \) 나노구조 기반 UV 센서 제작</h2><p>\( \mathrm{ZnO} \) 나노구조 기반 UV 센서의 제작 및 측정은 다음과 같다 . UV 센서를 제작하기 위해 \( \mathrm{ZnO} \) 나노구조가 노출된 면적을 \( 0.5 \mathrm{~cm} \times 1 \mathrm{~cm} \) 로 정하여 마스킹하고, 마스킹 되지 않은 영역에은 페이스트를 이용해 센싱 전극을 부착하였다 (Fig. 2A). 센싱 전극이 부착된 UV 센서의 광전류 특성을 Source/Measurement Unit (SMU, B2902A, KEYSIGHT, USA) 장비를 사용하여 측정 하였다 (Fig. 2C). SMU 장치의 전극을 UV 센서의 센싱 전극과 연결한 후, \( 5 \mathrm{~V} \) 의 정전압을 인가하고 Time-current 모드로 측정하였다. UV 광원 (S-SUV3385, Skycares, Korea) 은 \( 3 \mathrm{~W} \) 출력의 UV-A이며 파장은 \( 385 \mathrm{~nm} \) 이다 (Fig. 2B). UV 광원을 30초 간격으로 반복적으로 on/off 하여 광전류 특성을 측정하였다. UV 광원은 UV 센서로부터 약 \( 30 \mathrm{~mm} \) 떨어진 위치에서 작동하도록 구성하였다.</p><p></p>	본 연구에서 이것을 이용해 600rpm 으로 2 시간동안 Zn2+ 이온이 포함된 고분자 용액을 제작하였는데 이것은 무엇인가?	자석교반기
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "c1e43def-5d96-4dbb-ab11-f7f0df8db495", "field": "인공물", "question_id": "651f272d-a6cb-4b84-8c53-48e8437493bc" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 2단계 수열합성을 이용한 \( \mathrm{ZnO} \) 계층 나노구조</h2><p>Fig. 1에서 수열합성으로 제작된 다양한 \( \mathrm{ZnO} \) 나노구조를 전자 현미경 (High resolution FE-SEM, JEOLJSM-7401F, JEOL Ltd., Japan) 을 이용해 형태를 관찰하였다. Fig. 3 A에서는 2.2.2 절에서 서술한 수열합성으로 제작한 \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃 구조를 확인할 수 있다. 제작된 \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃 구조는 약 40-60 \(\mathrm{nm}\)직경의 입자 크기를 가진다. G. H. Kim의 연구에서, \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃 구조는 수열합성 시간에 따라 직경과 두께가 이느정도 비례하여 증가하는 양상을 나타낸다고 보고하고있다. Fig. 3B 에서는 2.2 .3절에서 서술한 수열합성으로 제작한 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조를 확인할 수 있다. 제작된 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조는 약 \( 100 \mathrm{~nm} \) 전후의 직경을 가지는 육각기둥 형상을 보여준다. T. Y. Ma의 연구에서, \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조는 수열합성 용엑 \( \left(\mathrm{Zn}\left(\mathrm{NO}_{3}\right)_{2}\right. \), HMTA) 의 농도에 따라 직경 조절이 가능하다고 보고하고있다. 앞에서 설명한 1 단계 수열합성을 이용한 나노구조는 \( \mathrm{ZnO} \) 단일 나노구조 \( (\mathrm{ZnO} \) single \( \mathrm{NS}) \) 라고 정의하였다.</p><p>Fig. 3C, D 에서는 2 단계 수열합성을 이용한 \( \mathrm{ZnO} \) 계층 나노구조 ( \( \mathrm{ZnO} \) hierarchical \( \mathrm{NS}) \) 를 확인할 수 있다. Fig. 3C, D 에 서 2가지 타입의 계층구조를 정의하였다. 먼저, 나노꽃-나노로드의 순서대로 2단계 수열합성을 수행한 경우를 1) \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃-로드 ( \( \mathrm{ZnO} \) nanoflower-rod) 구조라고 정의하였고 (Fig. 3C, C'), 나노로드-나노꽃의 순서대로 2단계 수열합성을 수행한 경 우를 2) \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드-꽃 ( \( \mathrm{ZnO} \) nanorod-flower) 구조라고 정의하였다 (Fig. 3D, D'). Fig. 3C에서 \( \mathrm{ZnO} \) 나노꽃-로드 구조와 \( \mathrm{ZnO} \) 단일 나노구조를 비교하면, 시드층 위에 바로 형성된 나너로드 구조 대비 나노꽃-로드 구조의 직경과 밀도가 증가한 양상을 확 인할 수 있다. 또한, Fig. 3C' 에서 흰색 점선원 내부에 존재하는 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드 구조의 측면이 서로 결합해 있는 것을 관찰할 수 있다. Fig. 3D, D' 에서 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드-꽃 구조를 관찰하면, 약 \( 100 \mathrm{~nm} \) 직경의 나노로드 구조에 수-수십 \( \mathrm{nm} \) 스케일의 나노꽃 구조가 계층으로 형성되어 Fig. 3B의 나노로드 구조에 비해 표면 거칠기가 증가한 것을 확인할 수 있다.</p><p>\( \mathrm{ZnO} \) 나노구조가 시드층 기판위에 형성되었다는 것을 검증하기 위해 energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS, INCA x-sight, Oxford Instruments, United Kingdom) 분석을 수행하였다.Fig. 3E, F에서는 시드층 기판 위에 형성된 \( \mathrm{ZnO} \) 나노구조에 대해 수행한 성분분석 결과를 확인할 수 있다. Fig. 3F의 그래프에서 \(\mathrm{Zn}\)에 해당하는 피크와 \(\mathrm{O}\)에 해당하는 피크를 모두 확인하였다. 이 결과로, 수열합성 기반의 \( \mathrm{ZnO} \)가 시드층 위에 형성되었다는 것을 검증하였다.</p><p>시드층-수열합성 기반의 \( \mathrm{ZnO} \)가 석출되는 과정에 대한 주요반응식은 다음과 같다.</p><p>Hydroxyl supply reaction : \[ \mathrm{NH}_{3}+\mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \rightarrow \mathrm{NH}_{4} \mathrm{OH} \rightarrow \mathrm{NH}^{4+}+\mathrm{OH}^{-} \]<caption>(1)</caption></p><p>Super-saturation reaction : \[ 2 \mathrm{OH}^{-}+\mathrm{Zn}^{2 ।} \rightarrow \mathrm{Zn}(\mathrm{OH})_{2}(\mathrm{~s}) \]<caption>(2)</caption></p><p>\( \mathrm{ZnO} \) dehydration reaction : \[ \mathrm{Zn}(\mathrm{OH})_{2} \rightarrow \mathrm{ZnO}(\mathrm{s})+\mathrm{H}_{2} \mathrm{O}(\mathrm{l}) \]<caption>(3)</caption></p><p>식 (1) 에서 \(\mathrm{N}{H}_{3}\)는 나노꽃 수열합성에서 암모니아수로 공급되고, 나노로드 수열합성에서 HMTA (물에 용해되면 암모니아와포름알데히드 가스가 생성된다) 로 공급된다. 공급된 \(\mathrm{N}{H}_{3}\)에 의해 \( \mathrm{OH}^{-} \)가 생성되어 용액의 pH를 상승시킨다. 이 환경에서, 식(2) 와 같이 수열합성 용액에 포함된 \(\mathrm{Zn}^{2+}\)이온이 \( \mathrm{OH}^{-} \)와 반응해 수산화아연 \( \left(\mathrm{Zn}(\mathrm{OH})_{2}\right) \) 이 석출된다. 수산화아연은 수열합성 중의 열에너지에 의해, 최종적으로 식 (3) 과 같이 \(\mathrm{ZnO}\)가 석출된다.</p><p>\(\mathrm{ZnO}\) 나노꽃, 나노로드 구조 모두 동일한 주요 반응식을 나타내면서, 다른 형태의 나노구조를 제작할 수 있는 이유는 다음과 같다. 본 연구에서 \(\mathrm{ZnO}\) 나노구조를 성장시키기 위해 2가지의 다른 수열합성을 사용하였다. 수열합성에서 \(\mathrm{ZnO}\)의 결정형태를 정하는 요소는 크게 용액의 온도와 첨가한 \(\mathrm{Zn}^{2+}\)이온의 농도이다. 용액의 온도가 높을수록 결정의 성장속도가 증가하는 경향을 나타내고, \(\mathrm{Zn}^{2+}\)이온의 농도가 높을수록 결정의 직경이 증가하는 경향을 나타낸다. 결과적으로, 용액의 온도와 이온의 농도에 따라 성장 유형이 다르기 때문에, 이 변수들을 조절하면 다양한 형태의 나노구조를 제작할 수 있다.</p>	Fig. 3D, D' 에서 \( \mathrm{ZnO} \) 나노로드-꽃 구조를 관찰하면, 약 \( 100 \mathrm{~nm} \) 직경의 나노로드 구조에 수-수십 \( \mathrm{nm} \) 스케일의 나노꽃 구조가 계층으로 형성됨을 확인할수 있는가?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "c3d24897-0906-40b2-a597-4cde130a98c8", "field": "인공물", "question_id": "586ace46-3c0b-4c44-bf3f-4cd1fd4364e6" }	<h1>1. 서 론</h1><p>자외선 (UV) 센서는 최근 환경 모니터링, 광 통신, 의학, 천문학 등의 산업 및 군사 분야에서 다양하게 응용되어 적용되고있다. 기존 UV 센서 제작에 많이 사용되는 재료에는 \(\mathrm{Si}\),\(\mathrm{Ge}\) 등이 있으며, 에너지 밴드갭이 작은 재료로 분류된다. 이 재료들은 소자의 수명이 짧고, 가시광 영역에서도 반응하기 때문에 별도의 필터가 필요하다는 문제를 가지고 있다. 또한, 열화학적 안정성이 낮아 열적 안정성이 요구되는 산업 및 군사분야에 있어서 한계점이 존재한다.</p><p>기존 에너지 밴드갭이 작은 재료들을 대체하기 위해 밴드갭이 넓은 재료에 대한 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로 \(\mathrm{ZnO}\),\(\mathrm{GaN}\) 등이 있다. 넓은 밴드갭을 가지는 재료들은 밴드갭보다 낮은 에너지의 빛은 흡수하지 않기 때문에 노이즈가 감소하고,자외선 외 파장을 막기 위한 필터를 사용하지 않아도 되는 장점들이 존재한다. \(\mathrm{Ga}{N}\) 계열의 재료들은 반응층의 성장이 어렵고 공정난이도가 높다. 또한, 높은 자외선 흡수 계수로 인해 광손실이 발생하여 장기 수명 측면에서도 한계점이 존재한다.\(\mathrm{ZnO}\) (산화아연) 는 넓은 에너지 밴드갭 (3.37 \(\mathrm{eV}\)) 과 큰 엑시톤 결합 에너지 (~60 \(\mathrm{meV}\)) 를 가지기 때문에, 최근 트랜지스터, 광화학센서, 투명전극 등으로 다양하게 사용되고 있다.특히, \(\mathrm{GaN}\) 계열을 대체할 수 있는 차세대 물질로 주목받고 있다. \(\mathrm{ZnO}\)는 공기중의 산소와 반응해 UV 광전류가 흐르기 때문에 부피 대 표면적 비 (Volume-to-surface area ratio) 가 중요하다. \(\mathrm{ZnO}\) 나노구조를 이용하면 부피 대 표면적 비가 박막과 비교해서 급격하게 커지므로, 우수한 응답성과 민감도를 가질 수있다.\(\mathrm{ZnO}\) 나노구조는 합성방법에 따라 나노꽃 (Nanoflower),나노로드 (Nanorod), 나노플레이크 (Nanoflake), 나노와이어 (Nanowire) 등 다양한 형태로 쉽게 제작할 수 있어, 다양한 응용에 적합하다.</p><p>본 연구에서는 2가지의 \(\mathrm{ZnO}\) 나노구조 합성방법 (나노꽃, 나노로드) 을 2단계 연속적으로 수열합성하여 \(\mathrm{Zn}{O}\) 계층 나노구조(Hierarchical nanostructure) 를 제작하였다. 계층 나노구조는 단일 나노구조 대비 부피 대 표면적 비가 더욱 증가하고, 그것으로 인해 나노구조 사이 나노정션 (Nanojunction) 의 개수 또한 증가한다. 따라서, 단일 나노구조 대비 우수한 특성을 가지는 \(\mathrm{ZnO}\) 계층 나노구조를 이용하여 UV 센서를 제작하고 특성을 분석하였다. 그 결과, \(\mathrm{ZnO}\) 단일 나노구조 기반의 UV 센서대비 응답성과 광전류 성능이 크게 향상된 것을 확인하였다.</p>	반응층의 성장이 어렵고 공정난이도가 높으며 장기 수명 측면에서도 한계점이 존재하는 계열의 재료들 어떤 계열인가?	\(\mathrm{Ga}{N}\) 계열
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "d1c9b292-66bf-452d-814f-fe632e6b03f9", "field": "인공물", "question_id": "7664d6b1-c198-4c1e-b1a5-754cbea4b171" }	<h1>2. 실험 방법</h1> <p>증착조건이 서로 다른 a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) 박막들이 plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) 방법으로 증착되었다. 증착 가스는 \( \mathrm{CH}_{4} \), 기판은 Corning 1747 glass를 사용하였고, 증착 중 가스 압력은 \( 0.1 \mathrm{~ Torr}\) 이었다. Diamond-like carbon (DLC) 특성을 갖는 박막과 수소희석되어 증착된 박막(hydrogen-diluted carbon : HDC)의 경우 높은 R.F. power에서 실온에서 증착이 시작되었으나 4시간 증착 후에는 기판온도가 \( {70-90}^{\circ} \mathrm{C} \)까지 증가하였다. Polymerlike carbon (PLC) 박막은 낮은 R.F. power에서 증착되었다. 박막의 구조 및 특성은 IR 및 Raman 측정으로 결정되었으며 자세한 내용은 이미 보고된 바 있다. 특히 DLC로 표기한 샘플의 경우 일반적인 graphitelike a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) (GLC) 박막들에 비해 비정형 벤젠 ring 구조와 \( \mathrm{sp}^{3} \) 구조를 많이 갖는 구조임이 조사되었다. 상세한 박막들의 증착 조건들은 표 1에 나타나 있다. ESR 측정은 X-band 영역에서 실온 대기 중에서 수행되었다. 스핀밀도는 포화되지 않은 조건 하에서 weak-pitch 표준 샘플과의 적분된 신호 면적 비교로 구해졌다. g-value들은 DPPH와의 비교에 의해서 계산되었다.</p> <table border><caption>표 1. a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) 박막들의 증착 조건(증착시간 4시간 공통)</caption> <tbody><tr><td></td><td>유량비 ((\( \mathrm{sccm} \))</td><td>RF power (\( \mathrm{W} \))</td><td>Bias (\( \mathrm{V} \))</td><td>기판 온도 (\( ^{\circ}\mathrm{C} \))</td><td>초기 spin density (\( \mathrm{cm}^{-3} \))</td><td>두께 (\( \mathrm{\mu m} \))</td></tr><tr><td>a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) (DLC)</td><td>\( 10\left(\mathrm{CH}_{4}\right) \)</td><td>100</td><td>-120</td><td>R.T. -70</td><td>\( 2.2 \times 10^{18} \)</td><td>1.4</td></tr><tr><td>a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) (PLC)</td><td>\( 10\left(\mathrm{CH}_{4}\right) \)</td><td>12</td><td>0</td><td>R.T.</td><td>\( 4.0 \times 10^{17} \)</td><td>1.9</td></tr><tr><td>a-\( \mathrm{C} \) : \( \mathrm{H} \) (HDC)</td><td>\( 10\left(\mathrm{CH}_{4}\right) \), \( 25\left(\mathrm{H}_{2}\right) \)</td><td>100</td><td>-120</td><td>R.T. -90</td><td>\( 2.9 \times 10^{18} \)</td><td>0.7</td></tr></tbody></table>	본 연구는 어떻게 하여 스핀 밀도를 알아냈는가?	포화되지 않은 조건 하에서 weak-pitch 표준 샘플과의 적분된 신호 면적 비교로
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "10173c96-8a1b-49dd-b2d1-ec686407400e", "field": "인공물", "question_id": "98990842-2dc4-4ba8-9eca-3a7c1c0a3754" }	<h1>V. 결론</h1><p>본 논문에서는 구동 증폭단은 공통-소스 구조로 설계하고, 전력 증폭단은 스택 구조로 설계함으로서, 전력 증폭기의 높은 출력을 확보함과 동시에 효율을 개선 할 수 있는 구조를 제안하였다. 제안하는 기술의 효용성을 검증하기 위하여 \( 65-\mathrm{nm} \) RFCMOS 공정을 이용하여 \( 14 \mathrm{GHz} \) 부터 \( 16 \mathrm{GHz} \)까지 동작하는 전력 증폭기를 설계 하였고, 전력이득 \( 23 \mathrm{~dB} \) 이상, \( \mathrm{PAE} 25 \% \) 이상 및 P1dB \( 20 \mathrm{dBm} \) 이상을 확인 하였다.</p>	본 연구에서 구동 증폭단을 어떤 형태로 구상하였는가?	공통-소스 구조
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "4ed48e98-53d9-4fed-a033-8d41e7b6f48d", "field": "인공물", "question_id": "4a79d5f8-4874-4533-a21a-0d881a2c22eb" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 높은 출력 전력을 확보함과 동시에 효율을 개선시킬 수 있는 전력 증폭기 구조를 제안하였다. 전력 소모를 최소화하기 위하여 구동 증폭단은 공통-소스 구조를 적용하였으며, 높은 출력 전력 확보를 위하여 전력 증폭단은 스택 구조를 적용하였다. 제안하는 구조의 검증을 위하여 아홉 개의 금속층을 제공하는 \( 65 \mathrm{~nm}\) RFCMOS 공정을 이용하여 Ku 대역전력 증폭기를 설계하였다. 동작 주파수 \( 14 \mathrm{GHz} \)에서 \( 16 \mathrm{GHz} \)일 때, PldB, power-added efficiency 및 전력 이득은 각각 20 \( \mathrm{dBm} \) 이상, \( 23 \mathrm{~dB} \) 이상 및 \( 25 \% \) 이상으로 확인 되었다.</p><h1>1.서론</h1><p>최근 무선통신기술의 급격한 발전에 따라, 밀리미터파 대역의 5세대 이동통신 기술의 상용화가 가시화 되고 있다. 이와 같은 5세대 이동통신 기술의 발전에 힘입어 빔포빙 송수신단에 대한 연구 역시 활발하게 진행 되고 있다. 빔포밍 기술은 무선통신 및 레이다 시스템에서 다양한 기술적 이점을 제공하고 있으나, 기존 시스템과는 달리 많은 개수의 고주파 회로부의 사용이 요구 되며, 이에 따라 해결해야 할 다양한 과제들이 발생하고 있다. 특히 많은 수의 고주파 회로부에서 발생하는 열은 회로의 고주파 특성을 열화 시켜 전체 시스템의 성능을 저하 시키는 주요 원인이 된다. 따라서 빔포밍 시스템의 실질적인 구현 및 상용화를 위해서는 송수신 전단부에서 발생하는 열을 효율적으로 방출 하는 것이 필수적이며, 보다 근원적인 방안은 열 발생 자체를 억제하는 것이다.빔포밍 시스템에서 효율적으로 열 발생을 억제하기 위해서는 송수신 전단부에서 가장 많은 전력을 사용하는 전력 증폭기의 효율을 증대 시키는 것이 중요하다1 본 논문에서는 빔포밍 송수신 전단부용 CMOS기반 Ku 대역 전력 증폭기의 효율 개선을 위한 구동 증폭단 및 전력 증폭단의 구조를 제안하고 그효용성을 검증 설계를 통하여 검증하였다.</p>	본 논문에서는 동작 주파수에서 얼마에서 얼마일 때 전력 이득을 확인했어?	\( 14 \mathrm{GHz} \)에서 \( 16 \mathrm{GHz} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "709c1123-4b39-4162-a292-a9b9f7dbb562", "field": "인공물", "question_id": "a1d44a95-e875-408a-91dd-f68465c24e2e" }	<h1>IV. 제안하는 전력 증폭기의 설계</h1><p>본 논문에서는 제안하는 전력 증폭기의 효용성을 검증하기 위하여 아홉개의 금속층을 제공하는 \( 65 \mathrm{~nm} \) RFCMOS 공정을 이용하여 Ku 대역에서 동작하는 전력 증폭기를 설계하였다. 그림 2는 설계된 전력 증폭기의 회로도를 보인것이다. 입력부와 출력부는 발룬(Balun) 역할을 하는 변압기와 캐패시터를 사용하여 정합 회로부를 완성하였다. 설계한 전력 증폭기의 구동 증폭단은 공통-소스구조이며, 전력 증폭기의 안정도 확보를 위하여 중화 캐패시터를 차동 구조의 게이트와 드레인 사이에 적용하였다. 구동 증폭단은 공통-소스 구조인관계로, 트랜지스터의 항복 전압을 고려하여 전원전압을 \( 1.0 \mathrm{~V} \) 로 설정하였다.</p><p>본 연구에서는 전력 증폭단의 경우 높은 출력 전력 확보를 위하여 스택 구조로 전력 증폭기를 설계하였다. 스택 구조를 형성하는 트랜지스터의 개수는 동작 주파수 및 목표로 하는 출력전력의 크기에 따라 달라진다. Ku 대역에서 최소 \( 20 \mathrm{dBm} \) 출력전력을 얻기 위하여 두 개의 트랜지스터를 이용하여 스택 구조를 형성할 경우, 약 \( 17 \sim 18 \mathrm{dBm} \) 의 최고 출력 전력을 얻었고, 세 개의 트랜지스터를 이용하여 스택 구조를 형성할 경우, 목표치인 \( 20 \mathrm{dBm} \) 이상의 출력 전력을 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 세 개의 트랜지스터로 스택 구조를 형성하였으며, 각 트랜지스터에서의 전압 강하가 같게 형성되도록 적층 트랜지스터의 게이트에는 저항과 캐패시터로 구성되는 정합 회로부를 연결 하였다. 전력 증폭단은 적층 구조로서, 트랜지스터 세 개에 전압이 나뉘어 인가되므로, \( 2.6 \mathrm{~V} \) 의 전원 전압을 사용하여 높은 출력 전력의 확보를 용이하게 하였다.</p><p>구동 증폭단 및 전력 증폭단 사이의 정합 회로부는 변압기를 이용하였으며, 변압기의 중간 탭(Centertap)을 통하여 구동 증폭단의 전원 전압이 인가된다. 설계 된 전력 증폭기는 Class- \( \Lambda \mathrm{B} \) 동자을 위하 여 구동 증쪽단의 게이트 전압은 \( 0.4 \mathrm{~V} \) 를 사용하였으며, 전력 증폭단은 게이트 전압은 아래쪽 트랜지스터부터 위쪽 트랜지스터 방향으로 \( 0.3 \mathrm{~V}, 1.7 \mathrm{~V} \) 및 \( 2.5 \mathrm{~V} \) 를 사용하였다. 이때 \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 지점인 \( 20.4 \)\( \mathrm{dBm} \) 에서 구동 증폭단고 전력 증폭단은 각각 \( 56.4 \) \( \mathrm{m} \Lambda, 154.5 \mathrm{~m} \Lambda \) 의 전류를 소모한다. 구동 증폭단 및 전력 증폭단에 사용된 트랜지스터는 동일한 크기로서, \( 65-\mathrm{nm} \) 게이트 길이에 \( 0.48 \) \( \mathrm{mm} \) 의 게이트 폭을 가진다. 그림 3은 설계 된 전력 증폭기의 레이아웃을 도시 한 것이다. 테스트를 위한 패드(pad)를 포함한 전체 크기는 \( 0.725 \times 0.500 \mathrm{~mm}^{2} \) 이며, 그림에서 왼쪽이 입력부이고, 오른쪽이 출력부이다.</p><p>그림 4는 설계 된 전력 증폭기의 \( \mathrm{S} \)-parameter를 보인 것이다. 본 논문에서는 Ku 데역에 속하는 14 \( \mathrm{GHz} \)부터 \( 16 \mathrm{GHz} \) 를 동작 주파수 목표치로 설정하였다. 전력 증폭기의 출력부는 Power matching 기법을 사용하여 \( mathrm{S}_{22} \) 의 결과가 \( \mathrm{S}_{11} \) 대비 다소 높게 설계 되었다. 그림 5는 중심 주파수인 \( 15 \mathrm{GHz} \) 에서의 출력 전력에 따른 전력 이득과 Power-added efficienc PAE 를 나타낸 것이다. 포화 전력은 \( 22.6 \mathrm{dBm} \) 이며 최고 PAE는 \( 28.6 \% \) 이다. 그림 6에서는 주파수에 따른 전력 이득, \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 및 PAE의 결과를 보이고 있다. 그래프에서와 같이,전력 이득과 PAE는 주파수에 따라 변화 하지만,전력 증폭기에서 가장 중요한 지표중 하나인 P1dB의 경우, \( 14 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 16 \mathrm{GHz} \) 까지 \( 0.36 \mathrm{~dB} \) 이하의 변화량으로 단속 되었다. PAE 의 경우 \( 15.5 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 28.65 \% \) 의 최고값을 가젔다. 표 1은 설계된 전력 증폭기의 성능치를 기존 연구결과와 비교한 것이다. 비교를 위하여 표 1에서 보인 기존 연구의 경우 전력 증폭단이 캐스코드 구조이거나 공통-소스 구조의 전력 증폭기 관련 연구 결과를 보였다. 표 1에서 알 수 있는 바와 같이,본 논문의 전력 증폭기는 \( 20 \mathrm{dBm} \) 이상의 높은 \( \mathrm{P} 1 \mathrm{~dB} \) 값을 가지면서 \( 25 \% \) 이상의 높은 PAE 성능을 보이고 있다.</p>	본 논문에서는 동작 주파수 목표치를 어떻게 설정했나요?	14 \( \mathrm{GHz} \)부터 \( 16 \mathrm{GHz} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "d7112967-488c-4311-b3d0-936d4a2def73", "field": "인공물", "question_id": "42b2ef20-154c-4294-8270-634c9906b7e0" }	<p>\( 0.6 \mu \mathrm{m} 3.3 \mathrm{V} \) 공정을 이용했을 때 전체적으로 약 \( 0.64m W \)를 소모한 반면에 \( 0.25 \mu \mathrm{m} / 2.5 \mathrm{~V} \) 공정을 사용했을 때는 \( 0.07 \mathrm{~mW} \) 의 적은 전력을 소모한 결과를 볼 수 있다. \( 0.25 \mu \mathrm{m} \) 공정에 사용된 셀들은 동작전압 뿐만 아니라 로드 커패시턴스도 \( 0.6 \mu \mathrm{m} \) 공정에서 사용된 셀들보다 작기 때문에 전력 소모를 현저히 낮출 수 있었다.</p> <p>또한 \( 0.25 \mu \mathrm{m} \) 공정에서는 \( 0.6 \mu \mathrm{m} \) 공정보다 다양한 셀들을 사용했는데 이로 인해서 같은 기능을 구현할 때에도 상대적으로 게이트수를 적게 사용할 수 있었다. 결과적으로 표 3에서 볼 수 있듯이 \( 0.25 \mu \mathrm{m} \) 공정을 사용했을 때 NAND게이트로 환산한 전체 게이트수에 있어서도 약 \( 30 \% \) 줄어든 게이트만을 사용해서 합성이 가능한 것을 볼 수 있다.</p> <p>전체적인 구조에 대한 전력소모를 이미 나와있는 마이크로콘트롤러와 비고한 결과가 그림 10에 나와있다. 정확한 비고를 위해서 1 MIPS에 공급전압을 \( 3.0 \mathrm{~V} \)로 하였으나 설계된 마이크로콘트롤러가 사용한 셀 라이브러리가 \( 3.3 \mathrm{~V} \)와 \( 2.5 \mathrm{~V} \)를 각각 사용하기 때문에 성능비교에 있어서 차이는 있다. 파이프라인 구조를 사용하지 않은 8051은 상당히 큰 전력을 소모한 반면에 설계된 마이크로콘트롤러는 현저히 적은 전력을 소모하는 것으로 나타났다. 즉 공정뿐만 아니라 설계 구조면에서도 저전력으로 설계되었음을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 3. 합성된 코어 블록의 게이트 수</caption> <tbody><tr><td>공정</td><td>\( 0.6 \mu \mathrm{m} \)</td><td>\( 0.25 \mu \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>기능 블록</td><td>게이트 수</td><td>게이트 수</td></tr><tr><td>Data Mem. Add. generation</td><td>260</td><td>188</td></tr><tr><td>Ptcgram counter</td><td>1118</td><td>770</td></tr><tr><td>Special purpose register</td><td>815</td><td>541</td></tr><tr><td>ALU</td><td>854</td><td>642</td></tr><tr><td>Control part</td><td>1465</td><td>1120</td></tr><tr><td>Register fle</td><td>1200</td><td>856</td></tr><tr><td>Stack</td><td>4387</td><td>2892</td></tr><tr><td>Total</td><td>10100</td><td>7014</td></tr></tbody></table> <p>그림 11은 \( 0.25 \mu \mathrm{m} \) 공정을 이용해 설계된 마이크로 콘트롤러가 내장된 칩의 도면을 나타낸다. 설계된 칩은 RF&IF단, 아날로그-디지털 변환기, 주파수 합성기, 마이크로콘트롤러 부분으로 나뉜다. 마이크로콘트롤러는 주파수합성기를 제어하고 아날로그-디지털 변환기로부터 데이터를 입력받아 처리하는 역할을 담당한다. 약 \( 0.36 \mathrm{~mm}^{2} \)의 작은 면적을 차지하면서 저전력 임베디드 마이크로콘트롤러로 사용되는 예를 보여주고 있다.</p>	표 3에서 ALU값이 854인 값은 무슨 공정이야?	\( 0.6 \mu \mathrm{m} \)
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "76bef3fb-0f2d-48d2-8574-1b3dcb196c3a", "field": "인공물", "question_id": "1068df96-510f-4957-b5ae-f84e4a6b67e7" }	<h1>2. Experimental</h1> <p>먼저, Via-hole 구조의 수직형 LED의 특성 향상을 위한 시뮬레이션을 통해 새로운 전극 디자인을 연구하였다. 전극 설계를 진행함에 있어 기본이 되는 물질 특성은 실제 LED 에피의 특성을 바탕으로 설정하였다. 표 1은 시뮬레이션에 사용된 각 물질의 특성값이다. 본 논문에서 사용된 시뮬레이션 및 실제 공정에 적용된 칩의 크기는 1.4\(\mathrm{mm}\) \(\times\) 1.4 \(\mathrm{mm}\) 였다.</p> <p>그림 1에 via-hole type의 수직형 LED 구조를 나타내었다. 그림 1(a)는 기존에 사용하고 있는 via-hole 구조의 수직형 LED 구조이며 그림 1(b), 1(c)는 기존 구조와는 다르게 보조 전극이 삽입되어 있는 신구조 via-hole 수직형LED 구조이다. 그림 1(a) 구조에서는 검은 원 부분이 n-contact 부분이고 칩의 오른쪽, 위 꼭지점 부분과 왼쪽, 아래 꼭지점 부분의 공간이 p-contact을 위한 부분이다. 그림 1(d)는 1(a)에서 보여 지고 있는 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED 단면도이다. 그림 1(e)는 1(b)와 1(c)에서와 같이 n-contact에 보조 전극이 삽입된 신구조 via-hole 수직형 LED 구조의 단면도를 나타낸다. 그림 1(e)에서 보면 n-contact 부분이 내부의 hole 뿐만 아니라 Isolation 부근에 추가적으로 보조전극을 형성한 것을 확인할 수 있다. 본 연구에서 이 같은 보조 전극의 적용은 hole 주변에밀집되는 전류를 분산시켜 전류 퍼짐을 원활히 하여 효율을 향상시키는 목적이다. 하지만 이와 같은 보조 전극삽입은 기존 발광 면적의 감소를 가져올 수 있는데, 그림1(a)의 발광 유효 면적은 칩 전체 면적 대비 88.2\(\%\) 인 반면, (b)의 전극 디자인은 85.2\(\%\), 그리고, (c)의 전극 디자인은 85.5\(\%\)로 보조전극을 삽입함으로써 약 3\(\%\)의 발광면적 감소를 가져오게 된다.</p> <p>시뮬레이션 결과를 바탕으로 결정된 구조를 실제로 제작하기 위하여 Metal Organic Chemical Vapor Deposition(MOCVD)를 이용하여 실제 LED 에피 구조를 성장하였다. 최초 공정은 n-contact을 위한 mesa공정으로 Inductive-ly Coupled Plasma(ICP)를 사용하여 BCl3 30 slm, Cl2 10 slmgas를 유입하여 1\(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\)깊이를 건식 식각하였다. 반사막은 \(\mathrm{Ag}\)/\(\mathrm{Ni}\)을 e-beam evaporator를 이용하여 증착하였다. 그리고 p-ohmic contact을 위해 Rapid Thermal Annealing (RTA)장비를 이용해 질소 분위기에서 550\( { }^{\circ} \mathrm{C} \) 열처리를 1 분간실시했다. Via-hole 구조의 수직형 LED의 경우에는 n-contact과 p-contact이 같은 쪽에 형성되기 때문에, \(\mathrm{SIO_{2}}\)를이용한 Passivation 공정이 필요하다. 이 \(\mathrm{SiO_{2}}\)는 PlasmaEnhanced Chemical Vapor Deposition (PECVD)를 이용하여 증착하였다. 이렇게 형성된 수직형 LED를 Mo 보조기판에 접합 특성이 우수한 \(\mathrm{Au}\)-\(\mathrm{Sn}\) 계열의 eutectic 금속을사용하여 접합하였다. 후 공정의 용이성를 위해 Mo 기판이외 보조기판으로 sapphire 기판을 추가하여, GaN이 성장된 wafer/Mo 기판/sapphire 기판을 300\( { }^{\circ} \mathrm{C} \)에서 일정한 압력을 가해 주어 본딩 공정을 실시하였다. 본딩이 끝난wafer는 자외선 레이저를 사용하여 Laser Lift-off (LLO)공정을 실시하여 사파이어 기판을 분리시키고, 표면에 드러난 undoped-GaN layers를 ICP를 이용해 약 1 \(\mathrm{\mu}\mathrm{m}\) 건식식각한 후 광 추출 효율을 향상을 위해 \(\mathrm{KOH}\)를 이용하여표면 roughness를 형성하였다. 마지막으로 \(\mathrm{Au}\) 계열의 p-pad를 e-beam evaporator를 사용하여 증착하였다.</p> <table border><caption>표 1. LED 시뮬레이션에 사용된 물질 특성</caption> <tbody><tr><td>Material Parameters</td><td>Values</td></tr><tr><td>n-GaN thickness (μm)</td><td>\( 3 \times 10^{18} \sim 1 \times 10^{19} \)</td></tr><tr><td>n-GaN carrier mobility, μ n (cm2/Vs)</td><td>150~200</td></tr><tr><td>p-GaN thickness (μm)</td><td>0.15</td></tr><tr><td>p-GaN doping \( \left(\mathrm{cm}^{-3}\right) \)</td><td>\( 3 \times 10^{17} \)</td></tr><tr><td>\( \mathrm{p}-\mathrm{GaN} \) carrier mobility, \( \mu_{\mathrm{p}}\left(\mathrm{cm}^{2} / \mathrm{Vs}\right) \)</td><td>10</td></tr><tr><td>Electric conductivity of the reflector metal based Ag (S/cm)</td><td>\( 6.30 \times 10^{5} \)</td></tr><tr><td>Electric conductivity of the pad metal based Au (S/cm)</td><td>\( 6.30 \times 10^{5} \)</td></tr><tr><td>Electric conductivity of the pad metal based Au (S/cm)</td><td>\( 4.10 \times 10^{5} \)</td></tr><tr><td>The specific contact resistance of the n-electrodes, \( \rho_{\mathrm{cn}}\left(\Omega \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 5 \times 10^{-4} \)</td></tr><tr><td>The specific contact resistance of the p-electrodes, \( \rho_{\mathrm{cp}}\left(\Omega \mathrm{cm}^{2}\right) \)</td><td>\( 1 \times 10^{-4} \)</td></tr></tbody></table>	수직형 LED의 접합은 어떻게 진행했어?	Mo 보조기판에 접합 특성이 우수한 \(\mathrm{Au}\)-\(\mathrm{Sn}\) 계열의 eutectic 금속을사용하여 접합
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "8e0f0f33-0372-4636-b69a-efbbece2e75b", "field": "인공물", "question_id": "52a345ff-cdf9-4280-9071-263acc1da1f8" }	<h1>3. Result & Discussion</h1><h2>3.1. Simulation 결과</h2><p>표 2에 본 논문에서 제시한 전극 디자인의 시뮬레이션결과를 나타내었다. 각 디자인의 전류 밀도 분포(currentdensity) 이미지로 부터, 기존 via-hole 구조의 수직형 LED전극 설계의 hole 주변에 높은 전류 밀도가 새롭게 적용된 보조 전극 도입으로 해소된 것을 확인할 수 있었다. 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED과 보조전극이 삽입된 test design 1, 2를 비교하면, n-contact 면적이 넓어짐으로 인해 forward voltage 값이 약 0.1 \(\mathrm{V}\) 감소함을 확인할 수있다. 또한, 발광 유효 면적이 기존의 전극 디자인에 비해 약 3\(\%\) 감소함에도 불구하고, 시뮬레이션 결과에서는out power 값이 감소하지 않음을 확인 할 수 있었다. LED칩 평가의 중요한 기준으로 입력되는 power와 외부에서 측정한 power값의 비를 나타내는 Wall-plug efficiency(WPE) 값 또한, 보조 전극 삽입한 test design 2의 경우,기존의 전극 디자인보다 약 2\(\%\)정도 효율이 향상되었음을 확인 할 수 있다. 이 때, 이렇게 보조전극을 적용한 testdesign 1과 test design 2와의 비교에서 보면, test design 2의 경우가 좀 더 효율이 높은 결과를 나타내어, 실제 디바이스 제작을 통한 기존 via-hole 구조의 수직형 LED와의 비교는 test design 2 샘플로 진행하기로 하였다.</p><p>그림 2는 기존 via-hole 구조의 수직형 LED와 보조전극을 삽입한 디자인의 hole 주변 전류 밀도 단면 분포도이다. 기존 디자인은 hole 주변에서 높은 전류 밀집이 일어나고 전극 사이에서는 낮은 밀도를 나타내고 있음을 확인 할 수 있다. 하지만, 보조 전극을 삽입함으로써 hole 주변의 전류 밀집이 해소되었음을 확인 할 수 있는데, 붉은색으로 표시된 전류밀도 분포를 보면, hole의 주변에서의전류밀도와 hole과 hole사이에서의 전류밀도 차이가 기존구조보다 훨씬 적어진 것을 확인 할 수 있다. 뿐만 아니라, 350 \(\mathrm{mA}\) 주입한 시뮬레이션 결과 값에 따르면 전류밀도 평균 값이 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED는22.9\(\mathrm{A/cm^{2}}\), 보조전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형LED는 23.7 \(\mathrm{A/cm^{2}}\)으로 전류 퍼짐이 더 원활함을 확인할수 있었다.</p><h2>3.2. 실제 Device 제작 결과</h2><p>앞서 실행한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED와 보조 전극이 삽입된 test design2 구조의 LED를 1.4 \(\mathrm{mm}\) \(\times\) 1.4 \(\mathrm{mm}\) 크기로 실제 디바이스로 제작하였다. 실제 칩 전체 면적은 1.96 \(\mathrm{mm^{2}}\)이다. 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED의 발광 유효 면적은 1.7287 \(\mathrm{mm^{2}}\)였으며, 보조 전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED는 1.6758 \(\mathrm{mm^{2}}\)였다. 즉, 보조전극을 삽입함으로 유효 발광 면적은 약 0.0529 \(\mathrm{mm^{2}}\) 만큼 감소하였음을 알 수 있다. 최종적으로 공정이 끝난 칩은 50 \(\mathrm{mm}\) \(\times\) 50\(\mathrm{mm}\) 패키징을 한 후 적분구를 통하여 측정 평가를 진행하였다.</p><p>그림 3은 Focus Ion Beam-Scanning Electron Microscope(FIB-SEM) 장비를 이용하여 측정한 이미지이다. 그림3(a)는 p-contact의 단면이며 p-contact물질은 \(\mathrm{Ag}\)/\(\mathrm{Ni}\) 계열의 반사막이다. 그림 3(b)는 n-contact의 단면이며 칩 내부의 hole 부분의 단면이다. 그림 3를 통하여 다층의 구조가 보이드 없이 잘 증착되었음을 확인하였고, n-contact과p-contact을 절연막(Insulator)으로 잘 분리되어 있음을 확인하였다.</p><p>그림 4는 실제 제작한 디바이스를 프로브 스테이션 광학 디텍터를 사용하여 전류 밀도를 색깔의 분포로 나타낸 이미지이다. 표 2의 시뮬레이션 결과 중 전류 밀도 분포 이미지와 그림 4의 실제 디바이스의 전류 밀도 분포를 비교해 보면 동일한 형상을 띄는 것을 확인 할 수 있었으며 hole 주변에 전류가 밀집 되어 있던 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED에서 보조 전극을 삽입함으로 hole 주변에 전류 밀집이 해소되었음을 확인 할 수 있었다.</p><p>그림 5 (a), (b)는 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED와 보조전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED의 적분구 측정 결과이고 그림 5(c), (d)는 시뮬레이션 결과 값이다. 그림 5(a), (c)는 forward voltage, 그림 5(b), (d) 그래프는 output power를 나타낸다. 사전에 시뮬레이션을 통해얻은 그래프와 적분구 측정 결과값의 수치 및 경향성이 매우 유사함을 확인 할 수있었다.</p><p>적분구 측정 결과에 따르면 350 \(\mathrm{mA}\)에서 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED는 3.97 \(\mathrm{V}\)의 Forward Voltage를 갖지만, 보조 전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED는 3.74 \(\mathrm{V}\)로 측정 되었다. 즉, 보조 전극을 삽입함으로 약0.2 \(\mathrm{V}\)의 forward voltage 감소 됐음을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과 값 또한 보조전극을 삽입한 전극 디자인이 실제 실험결과 경향과 동일하게 약 0.1 \(\mathrm{V}\)의 forwardvoltage 감소하였다. forward voltage 값이 낮아진 이유는 보조전극을 삽입하여 n-contact 면적이 증가하였기 때문으로 생각된다.</p><p>다음으로, 350 \(\mathrm{mA}\)를 주입 했을 때의 output power를 비교해 보면, 기존 전극 디자인을 사용한 LED의 경우 591.8\(\mathrm{mW}\), 보조 전극을 삽입한 LED는 596.7 \(\mathrm{mW}\)로 비슷한 수준으로 측정되었다. 발광 유효 면적이 약 2.7\(\%\) 감소하였지만 output power가 감소하지 않은 이유는 보조 전극이 hole 주변에 밀집되는 전류를 분산시켜 전류 퍼짐이 원활하기 때문에, 전류를 많이 주입할수록 효율이 줄어드는 droop 현상이 완화되기 때문으로 판단된다. 이는 시뮬레이션 결과에서도 동일한 경향성을 확인할 수 있었다.</p><p>다만, 실제 디바이스 output power 결과와 시뮬레이션의결과에서 droop 현상의 정도 차이는 시뮬레이션에서 열적 변수를 제외한 부분에서 발생한 것으로 판단된다.</p><p>그림 6은 실제 제작한 디바이스의 WPE를 계산한 그래프이다. 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED의 WPE는 42.6\(\%\)로 측정 되었으며, 보조 전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED의 WPE는 46.4\(\%\)로 측정되었다. 즉, 보조 전극을 삽입한 Via-hole type Vertical LED 구조가 기존의 Via-hole type Vertical LED 구조보다 약 4.2\(\%\)의 효율이 상승되었음을 확인할 수 있었다.</p><table border><caption>표 2. 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED, 보조 전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED 1(test design 1), 2(test design 2)의 시뮬레이션 결과</caption><tbody><tr><td></td><td>Via-hole 구조의 수직형 LED</td><td>Test Design 1</td><td>Test Design 2</td></tr><tr><td>Input Current[mA]</td><td>350</td><td>350</td><td>350</td></tr><tr><td>Forward Voltage[V]</td><td>3.46</td><td>3.39</td><td>3.38</td></tr><tr><td>Output Power[mW]</td><td>452</td><td>443</td><td>463</td></tr><tr><td>Wall-plug Efficiency[%]</td><td>37.4</td><td>37.3</td><td>39.2</td></tr></tbody></table>	표 2. 기존의 via-hole 구조의 수직형 LED, 보조 전극을 삽입한 via-hole 구조의 수직형 LED 1(test design 1), 2(test design 2)의 시뮬레이션 결과에서 Input Current[mA]와 Via-hole 구조의 수직형 LED의 값은 뭐야?	350
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "078e86f9-4397-4a4a-8efd-986f165c423a", "field": "인공물", "question_id": "14e06bb5-b620-46eb-88d3-13c734267ec0" }	<h1>IV. 결론</h1><p>본 연구에서 개발한 실시간 위험환경 관리를 위한 센서모듈 및 관리시스템의 성능을 평가하기 위해 센서모듈의 테스트를 실시하였다. 테스트 항목은 신호의 디지털해상도, 생체신호증폭도, 가스농도에 따른 DC 출력전압의 측정, 소형심전도모듈 크기를 통해 특성을 파악하였다.</p><p>본 개발품은 무색무취의 유독성가스 등이 발생하는 위험한 환경에서는 CO 가스검출용 센서 시스템 3축가속도 및 생체신호검출용 센서 이며 먼 거리에서도 신호전송이 가능한 무선 송◦수신기를 통해서 모니터링가능하며, 통계분석관리가 가능한 시스템이다.</p><p>현장에서 발생되는 위급한 상황발생 시 정확한 생체 정보를 얻기 위해서 IoT 기반 생체신호검출용 U 헬스 케어 및 통신네트워크기술, 데이터 처리 기술 기반의 표준화된 센서기술 등은 차세대 다중 센서 기술 분야에 적용할 수 있는 기술이다.</p><p>앞으로 작업자 중심의 개인 휴대가 가능한 맞춤형장치로 사용가능하여 산업현장과 위험한 환경에 활용도를 높인다면 경제적 가치가 높을 것이다.</p>	테스트 항목은 뭐였어?	신호의 디지털해상도, 생체신호증폭도, 가스농도에 따른 DC 출력전압의 측정, 소형심전도모듈 크기
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "ca47c94a-f219-4d4f-b820-ed10cc161bab", "field": "인공물", "question_id": "09a476a3-3507-46ac-be48-7121c42e523b" }	<h1>III. 연구결과</h1><p>본 연구의 개발품은 일산화탄소 CO 공급기의 레귤레이터를 통해서 일정한 양을 챔버로 주입하여 측정된 값을 전압 값으로 모니터링 되도록 하였다. CO 농도의 변화에 따라서 가스농도검출용 모듈의 출력단자에 DC 디지털 멀티메타를 통해서 측정하였다. 측정실험은 6 단계에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 첫 번째 단계는 가스통 레귤레이터에서 제작된챔버로 CO 를 공급하지 않는 상태에서 DC \( 0.23 \mathrm{~V} \)전압이 측정한 걸과를 그림 4 에 나타내었다. 그림5 는 미소하게 CO 를 주입했을 때 DC \(0.602, 0.80 \mathrm{~V} \), \( 1.00 \mathrm{~V} \) 전압 값을 나타내었다. 그림 6 에서는 외부에서 CO 주입의 농도를 높였을 때 \( 1.22 \mathrm{~V}\), DC \( 2.87\mathrm{V} \) 출력전압이 점점 높ㅇ임을 확인하였다. 본 개발제품은 DC 출력전압이 \( 0 \mathrm{~V} \) 에서 \( 5 \mathrm{~V} \) 범위에서 가스농도에 따른 출력전압이 가스의 센싱량을 정확하게 검출함을 확인하였다. 표 1 에서는 가스검출기 출력전압 실험결과를 나타내었다.</p><p>ECG 신호증폭기 실험을 위한 개발제품(심전도 센서)과 ECG 신호발생기(TSM300 ECG) 를 연결하고 심전도 신호발생기에서 심전도 신호 \( (1 \mathrm{mV}) \) 를 발생시켜 개발제품의 증폭률 실험은 고성능 오실 로스코프로 전압을 측정하여 확인하였다. 신호 증폭율을 5 회로 걸쳐 실험결과 \( 1.28 \mathrm{~V}, 1.26 \mathrm{~V}, 1.28 \) \( \mathrm{V}, 1.28 \mathrm{~V}, 1.28 \mathrm{~V} \) 로 측정결과를 통해서 신호증폭률이 \( \sim 500 \mathrm{~dB} \) 이상 출력되어 목표치를 달성함으로 생체신호를 측정 가능한 센서로 활용가능함을 확인하였다. 그림 7과 표 2는 생체신호증폭률 성능 검증을 위한 실험장치 및 실험결과를 나타내었다.</p><p>본 무선 심전도계는 인체에서 발생하는 심전도신호를 1 채널 패치형 심전도 측정기를 통해서 얻은 생체전위 신호를 무선 송◦수신 장치의 블루투스통신을 통해서 전송받는 방식이다. 초소형 심전도 센서모듈의 제원 \( (50 \mathrm{~mm} \times 10 \mathrm{~mm} \times 10 \mathrm{~mm}) \) 은 작업자가 쉽게 착용할 수 있는 웨어러블 형태로 적용가능한 장치이다. 심전도 센서와 3 축 가속도 센서에서 측정된 데이터는 A/D 컨버터를 통해서 300 sampling rate로 저장된다. 3 축 가속도계를 이용하여 X 축, Y축, Z 축 및 심전도 신호는 실시간으로 전송하여 동시에 분석이 가능하여 위험환경에서 작업하는 작업자의 모니터링 가능하도록 구성되어 있는 시스템이다. 그림 8, 그림 9 와 그림 10 는 ECG 블루투스 회로설계, 3 축 가속도계 회로 설계, 무선수신기 PCB 및 소형 무선 심전도 PCB 를 나타내었다. 무선 수신기 모듈은 심전도와 3 축가속도 센서에서 송한 신호를 USB 타입의 수신 동글과 컴퓨터에 연결하여 전송을 받는다.</p><p>그림 11은 A/D 컨버터를 통해서 수신된 디지털 해상도 성능 실험을 실시하였다. 실험결과 심전도 및 가속도 센서에서 측정된 신호의 디지털 해상도는 1 초당 수신 데이더가 300 개 저장됨으로써 목표치 \( 300 \mathrm{sps} \) 에 달성됨을 확인할 수 있다.</p><h3>1) 실시간 모니터링 관리 및 관리시스템</h3><p>실시간으로 CO 감지, 심전도 검출 통계 모니터링 및 가속도 검출 이력을 관리할 수 있는 서버의 실시간 모니터링 웹페이지에 차트형식으로 볼 수 있는 프로그램을 개발하였다. 그림 12 는 실시간 CO가스, 심전도 모니터링, 3 축가속도 값의 통계관리용 출력차트를 나타내었다.</p>	본 연구에서 CD 농도의 변화에 따른 가스농도검출용 모듈은 어떻게 측정하였는가?	가스농도검출용 모듈의 출력단자에 DC 디지털 멀티메타를 통해서 측
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "aac97e79-47b5-4d68-a539-88ebae4fb5b3", "field": "인공물", "question_id": "d238ed6d-0ab0-4e29-b8d9-83faf983dd70" }	<h1>II. 방법 및 재료</h1><p>본 연구에서의 위험환경 실시간 감시용 시스템은 CO 가스 검출용 모듈설계, 생체신호처리용 아날로그 증폭기 및 필터회로제작, 무선 ECG 및 가속도 신호검출회로 설계 및 데이터 분석관리용 프로그램개발로 구성되었다.</p><p>가스 농도변환 검출회로 모듈은 출력전압은 \( 0 \mathrm{~V} \sim 5 \mathrm{~V} \) 범위의 출력이 가능하며 CO 가스농도를 검출할 수 있는 장치개발을 위해서는 A/D 컨버터 설계기술, 신호처리용 아날로그회로, 신호 증폭기 및 Filter 기능을 가진 회로 개발, MCU 기반 제어부 설계 및 무선 1 채널 ECG 및 가속도 검출회로를 설계하였다. 그림 1 은 실시간 위험환경 감시 및 관리 시스템 구성도이다.</p><p>가스농도 검출장치는 가스농도의 양을 전압 값으로 변환하여 출력가능 하도록 구성되어 있다. CO 가스 농도는 \( 1 \sim 150 \mathrm{ppm} \) 범위까지 검출 가능하도록 설계되어 있으며, 출력 전압범위는 \( 0 \mathrm{~V} \) 에서 \( 5\mathrm{V} \) 까지 모니터링 및 통계분석 가능하고, 블루투스 통신을 통신을 통하여 직접 컴퓨터를 전송하도록 제작되었다. 그림 2 는 가스검출용 센서 및 전송장치를 사진으로 나타내었다.</p><p>인체에서 측정된 생체신호를 측정하기 위한 회로부는 ECG 신호 증폭회부 및 신호처리용 필터부는 Notch 필터, HPF (high pass filter), LPH(low pass filter)부로 구성 되어 있다. 상용주파수 혼입제거를 위한 Notch 필터는 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 를 주파수를 제거하고, HPF 필터를 통해서 \( 0.3 \mathrm{~Hz}\), LPH 를 통해서 \( 30 \mathrm{~Hz} \) 대역을 신호를 필터링 하도록 설계되었다. 그림 3은 생체신호증폭기용 필터회로 실계도면을 나타내었다.</p>	그림 1 은 어떤 것을 나타내는 구성도야?	실시간 위험환경 감시 및 관리 시스템
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "312fe937-754b-408f-9a4b-604eee464f00", "field": "인공물", "question_id": "39583573-bd23-44e3-8434-adb4faff67a1" }	<h1>I. 서론</h1><p>산업현장에서 유독성가스 구출로 인한 재해로부터 인명과 재산보호와 건물실내, 지하 작업환경에서 공기오염의 유해가스 검출을 위하여 휴대용 가스 측정 장치의 필요성이 늘어나고 있다.</p><p>상업용 센서들을 활용하여 유해가스 측정 및 데이터 수집을 위한 측정 모니터링을 위한 무선전송 장치의 소형화기술이 진행되고 있다. 무선센서 네트워크를 이용하여 건물내부의 다양한 위치에서 실시간으로 검출가능한 \( \mathrm{CO}_{2} \) 센서의 활용기법들이 연구되고 있다.</p><p>소형의 모듈을 개발하여 휴대성과 이동의 편리성을 높이기 위해 스마트폰과 연동되는 연구들이 수행되고 있으며, \( \mathrm{CO}_{2}, \mathrm{CO} \) 가스 등 측정용 모듈을 인터페이스 하여 어플리케이션 연구가 수행되고 있다.</p><p>최근에는 웨어러블 형태의 생체신호측정기 및 심전도 모니터링 등은 휴대가 가능하도록 소형 센서모듈 개발이 되고 있으며, 측정된 신호를 실시간 무선 송◦수신하여 모니터링 기술들이 개발되고 있다. 하지만 현장작업자가 위험한 환경에 노출 시 신속한 조치가 가능한 상용화된 관리시스템이 존재하지 않는다.</p><p>스마트 기기와 Bluetooth 통신 등을 이용하여 가스누출 시 검출기를 이용하여 언제, 어디서든 검출된 신호를 서버로 전송할 수 있는 기능을 활용할 수 있는 기술은 발표되고 있다.</p><p>그러나 유독가스검출기 및 생체신호, 3축가속도계를 동시에 측정 가능한 관리 시스템개발은 되지 않고 있어서 작업자의 안전관리에 필요한 시스템 개발이 필요하다.</p><p>본 연구에서는 유독성가스 등이 발생하는 위험한 작업환경에서 작업자에게 사용가능한 휴대형 가스 검출기 및 생체신호를 측정 가능한 1채널 패치형 무선심전도 및 3 축가속도를 이용하여 위험사항이 발생 시 신속한 조치가 가능한 실시간 위혐환경 감시 및 관리시스템을 개발하였다.</p>	지하 작업환경에서 공기오염의 유해가스 검출을 위해서 필요한 장치는 뭐야?	휴대용 가스 측정 장치
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "83643de8-c0ec-4d60-8c59-b175754e0919", "field": "인공물", "question_id": "5f3288d0-b2e7-4206-adfe-81024fdefc53" }	<h1>요 약</h1><p>본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검줄용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모출 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 \( 300(\mathrm{rps}) \), 신호증폭이득은 \( 500 \mathrm{~dB} \) 이상 성능을 가셨고, 심전도 모듈은 \( 50 \mathrm{~mm} \times 10 \mathrm{~mm} \times 10 \mathrm{~mm} \) 로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검술기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.</p>	본 연구에서 개발되어진 패치용 심전도와 가속도 검출기가 어디에 활용되면 좋을 전망으로 예상되고있어?	산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "e77010ff-7a93-4305-a4a3-4ed24ef8a380", "field": "인공물", "question_id": "74579cab-9d69-4dfb-a498-58be74441ff2" }	<p>모의실험에서는 구 외부에서 입사하는 \( 1 \mathrm{kHz} \) 의 구면파 (예를 들면, 그림 11)를, 50개 (가우시안 구의 경우 58개)의 스피커를 이용해서 최대 6차의 구면 조화 함수까지 제어하여 재현, 식<caption>(5)</caption>와 같이 정의한 오차를 이용해 비교하였다.</p><p>제어 영역 외부에서 입사한 구면파의 방향에 따른 음장 재현 오차는 그림 12 와 같이 나타난다. 흰색 원은 제어 영역에 투사된 제어 음원들의 위치이다. 레베데프 구와 패킹 구의 경우 전 방향에서 고른 오차를 보여주지만, 가우스 구의 경우 역시 제어 음원 사이의 간격이 넓은 부분 곳에서 입사하는 구면파를 만들 때 성능이 저하됨을 확인할 수 있다. 표 2 는 평면파의 입사 방향에 대한 오차의 최대, 최소, 표준편차를 나타낸 것이다.</p><p>가우스 배치의 경우가 최대, 평균 오차가 크며, 최소 오차는 레베데프 배치와 비슷한 수준이다. 표준편차가 다른 두 배치 방법에 비해 매욱 크다. 레베데프 배치는 패킹에 비해 최대 오차는 작으나 최소 오차는 크다. 표준편차와 평균 오차는 거의 같다.</p><table border><caption>표 2. 고차 앰비소닉에 대한 각 배치 방법의 음장 재현 오차 비교</caption><tbody><tr><td>배치 방법</td><td>최대 \((\%)\)</td><td>최소 \((\%)\)</td><td>평균 \((\%)\)</td><td>표준편차 \((\%)\)</td></tr><tr><td>가우시안 배치</td><td>\(79.0\)</td><td>\(4.3\)</td><td>\(23.3\)</td><td>\(22.1\)</td></tr><tr><td>레베데프 배치</td><td>\(13.8\)</td><td>\(4.9\)</td><td>\(9.4\)</td><td>\(2.7\)</td></tr><tr><td>패킹 배치</td><td>\(14.7\)</td><td>\(1.9\)</td><td>\(9.2\)</td><td>\(2.6\)</td></tr></tbody></table>	패킹 배치에서 발생하는 오차의 최대치는 몇 % 인가?	14.7
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "9bac404b-f694-4f8f-b0bc-6ac664d41fe8", "field": "인공물", "question_id": "1112f146-19c5-410a-bb7a-2bbd31a9c295" }	<h1>3. 레이더용 안테나 설계 및 해석</h1> <h2>3. 1 안테나 설계인자 분석</h2> <p>앞 절의 내용을 바탕으로 안테나의 이론적 해석을 기반으로하여 가능한 크기가 작으면서 최대의 전달효과를 얻을 수 있는 안테나 설계를 실시하였다. 본 연구에서 안테나의 이득이 최소 \( 13 \mathrm{dBi} \) 이상으로 하기 때문에 \( 24 \mathrm{GHz} \) 안테나의 배열개수를 최소 배열개수인 \( 1 \times 4,2 \times 4 \) 배열과 \( 2 \times 8 \) 배열로 안테나 개수를 정하고 급전부는 간단히 하기 위하여 급전 도파관(WTC: Waveguide to coaxial)과 도퐈관 슬롯(WTST: Waveguide to cavity - backed slot transition)을 사용하였다. 아래 그림 2는 본 연구에서 제시한 도파관 캐비티 슬롯 배열 안테나 구조이다.</p> <p>먼저, \( 1 \times 4 \) 배열에 대한 안테나 특성을 조사하였다. 배열 소자 사이의 간격은 동일하고 각각의 방사체의 위상이 동일하다고 할 때, 표 1 은 \( 1 \times 4 \) 배열에서 각각의 진폭 분포 비율을 나타냈다.</p> <table border><caption>표 1 배열 \( 1 \times 4 \) 에서 진폭의 분포 비율</caption> <tbody><tr><td>급전 방법</td><td>소자1</td><td>소자2</td><td>소자3</td><td>소자4</td><td>SLL</td><td>빔폭</td></tr><tr><td>균등 진폭 급전</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>\( 12 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 16^{\circ} \)</td></tr><tr><td>테일러 원 파라메타</td><td>0.38</td><td>1</td><td>1</td><td>0.38</td><td>\( 20 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 20^{\circ} \)</td></tr><tr><td>돌프-채비세프 급전</td><td>0.57</td><td>1</td><td>1</td><td>0.57</td><td>\( 35 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 18^{\circ} \)</td></tr></tbody></table> <p>표 1 에서는 배열 개수를 4 개로 하고 방사소자간의 간격과 소자의 위상은 동일하고 전계분포의 세기를 변화시켜 각각의 방법에 대하여 빔 방향의 변화시켰다. 그림 3은 소자의 간격을 동일하게 하고 균등급전(Constant)과 테일러 원 파라메타(Taylor one-parameter) 급전방법과 돌프-체비서이프(Dolph-chebyshev) 급전 방법에 따라 빔 패던 형성을 비교하였다. 균등급전은 주빔을 제외하고 부엽레벨은 균등하게 분포를 하고 부엽레벨은 \( 10 \mathrm{~dB} \) 이하의 값을 갖는다. 부엽 레벨에 대한 것은 Taylor one parameter 급전방법과 Dolph-chebyshev 급전방법에서 줄어드는 것을 확인할 수 있다. Taylor one parameter 급전 방법은 \( \pm 30^{\circ} \)에서 \( \pm 50^{\circ} \)에서 부엽레벨을 \( 35 \mathrm{~dB} \) 이하로 완전히 줄일 수 있고 Dolph chebyshev 급전방법은 \( \pm 30^{\circ} \)에서 \( \pm 50^{\circ} \)에서 부엽레벨을 \( 20 \mathrm{~dB} \) 이하로 줄일 수 있다. 그러나 Taylor one-parameter 급전방법과 Dolph-chebyshev 급전방법은 \( \pm 60^{\circ} \) 이상에서 다시 부열 레벨이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.</p> <p>이 같은 부엽레벨을 줄이기 위해 Taylor one-parameter에서 방사 소자간의 간격을 조절하였다. 그림 4는 Taylor one- parameter에서의 배열간격을 \( 0.8 \lambda \mathrm{o} \)와 \( 0.6 \lambda \mathrm{o} \)를 두었을 때를 나타내고 있다. 배열간격이 \( 0.8 \lambda \mathrm{o} \) 일 때를 기준으로 \( 0.6 \lambda \mathrm{o} \) 일 때를 비교해보면 방사소자의 간격이 \( 0.6 \lambda \mathrm{o} \)로 하게 되면 배열 안테나의 부엽 레벨은 없어지고 빔 폭은 넓게 된다. 주빔은 넓어지고 부엽레벨은 \( 35 \mathrm{~dB} \) 이하로 줄일 수 있다. 그러나 이것은 부엽레벨이 없어지고 빔폭이 넓은 반면 방사 소자간의 커플링으로 인하여 효율이 줄어든다는 단점을 가지고 있다.</p> <p>그림 5 는 \( 1 \times 8 \) 배열 방식에 따른 방사패턴 변화를 나타내고 있다. 우선 배열 개수를 8개로 하고 방사 소자간의 간격과 소자의 위상은 동일하고 전계분포의 세기를 변화시켜 각각의 방법에 대하여 빔 방향의 변화를 확인하였다. 표 2는 \( 1 \times 8 \) 배열에서의 전파특성을 평가하기 위한 진폭분포 비를 나타냈다.</p> <table border><caption>표 2 배열 \( 1 \times 8 \) 에서 진폭의 분포 비율</caption> <tbody><tr><td>급전방법</td><td>소 자 1</td><td>소 자 2</td><td>소 자 3</td><td>소 자 4</td><td>소 자 5</td><td>소 자 6</td><td>소 자 7</td><td>소 자 8</td><td>SLL</td><td>빔폭</td></tr><tr><td>균등진폭 급전</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>\( 13 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 8^{\circ} \)</td></tr><tr><td>테일러 원 파라메타</td><td>0.35</td><td>0.62</td><td>0.86</td><td>1</td><td>1</td><td>0.86</td><td>0.62</td><td>0.35</td><td>\( 16 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 10^{\circ} \)</td></tr><tr><td>돌프-채비세 프 급전</td><td>0.57</td><td>0.66</td><td>0.87</td><td>1</td><td>1</td><td>0.87</td><td>0.66</td><td>0.57</td><td>\( 20 \mathrm{~dB} \)</td><td>\( 9^{\circ} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 5는 소자의 간격을 동일하게 하고 균등급전(Constant)과 테일러 원 파라메타 (Taylor one-parameter) 급전방법과 돌프-체비서이프(Dolph-chebyshev) 급전방법에 따라 빔 패던 형성을 비교했다. 균등급전(Constant)은 테일러 원 파라메타 (Taylor one-parameter) 급전방법과 돌프-체비서이프(Dolph-chebyshev) 급전방법에 비해 상대적으로 높은 부엽 빔이 발생하는 것을 알 수 있다. 따라서, 테일러 원 파라메타(Taylor one-parameter) 급전방법과 돌프-체비서이프(Dolph-chebyshev) 급전방법을 사용하여야 할 것이다. 특히, 도파관으로 단일 급전하는 도파관 캐비티 슬롯 안테나에서는 각각의 소자의 전계분포와 위상을 맞추기 어렵기 때문에 \( 1 \times 8 \) 배열에서는 균등 급전방식을 사용하여 설계하여야 할 것이다.</p>	표 1에서 SLL이 \( 35 \mathrm{~dB} \)인 급전 방법은 무엇인가?	돌프-채비세프 급전
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "b96943ab-a57f-4794-a536-fef44e7d8520", "field": "인공물", "question_id": "1c2fa171-86f0-4023-9f4c-0f2033576e66" }	<h1>II. 기존 구조의 전력증폭기</h1><h2>1. 공통-소스 구조</h2><p>일반적인 전력 증폭기의 경우, 높은 출력 전력 확보를 위한 전력 증폭단과, 충분한 전력 이득 확보를 위한 구동 증폭단으로 구성 된다. 구동 증폭단의 경우, 상대적으로 전력 증폭단에 비하여 적은 전력을 소모 하지만 전력 증폭기 전체의 전력 소모량에 있어, 무시할 수 없는 수준이다. 전력 증폭기의 구동 증폭단 및 전력 증폭단에 흔히 사용하는 회로 구조는 그림 1에서 도시한 바와 같이 공통-소스 구조와 캐스코드 구조인데, 공통-소스 구조의 경우 트랜지스터의 항복전압을 고려하여 상대적으로 낮은 전원 전압을 사용하며, 이에 따라 전압과 전류의 곱으로 계산 되는 전력 소모량이 상대적으로 적다는 이점이 있다. 반면, 낮은 전원 전압을 사용하는 관계로, 전압의 제곱에 비례하는 출력 전력 값을 충분히 확보하는데 상대적인 어려움이 있다. 또한, 낮은 전원 전압 및\( 50 \Omega \) 부하조건인 경우, 정합 회로를 구성하는 소자 값의 미세한 오차에 대한 정합 특성의 민감도가 높다는 단점이 있다.</p><h2>2. 캐스코드 및 스택(Stack) 구조</h2><p>캐스코드 구조의 경우, 공통-소스 증폭단과 공통-게이트 증폭단이 캐스케이드로 연결 된 구조로서, 두 개의 트랜지스터가 전압을 분배 하는 방식으로 앞서 기술한 공통-소스 구조와 비교하여 상대적으로 높은 전원 전압을 사용한다. 상대적으로 높은 전원 전압을 사용하는 관계로, 높은 출력 전력의 확보가 용이하며, \( 50 \Omega \) 부하 조건인 경우, 정합회로를 구성하는 소자값의 오차에 따른 민감도를 낮출 수 있다는 이점이 있다. 구조적인 관점에서 캐스코드 구조와 스택 구조는 매우 유사하지만, 스택 구조의 경우, 이를 구성하고 있는 트랜지스터의 드레인-소스 전압강하를 동일하게 설계 한다는 관점에서는 차별성이 있다. 이를 위하여 캐스코드 구조와는 달리 스택 구조를 형성하고 있는 트랜지스터의 게이트에는 일반적으로 저항 및 캐패시터를 이용한 정합 회로가 구성된다. 스택 구조의 경우, 이를 구성하고 있는 각 트랜지스터의 전압 강하를 통하여 높은 출력 전압 진폭의확보가 가능한 구조로서, 출력 전력 확보를 위하여 전압 결합 방식을 사용하는 구조이다. 따라서 스택구조는 캐스코드 구조에 비하여 전압 결합 방식을 좀더 적극적으로 사용한 구조라 할 수 있다.</p><p>캐스코드 및 스택 구조는 공통-소스 구조와 비교하여, 적층 되는 트랜지스터의 개수에 비례하여 채널 저항이 증가하게 된다. 따라서 공통-소스와 동일한 전원전압을 사용하는 경우에는 채널 저항에 의하여 출력 전력이 낮아지는 문제점이 있으나, 전원 전압을 높일 수 있으므로, 채널 저항의 증가로 인한 전력 손실보다, 전원 전압의 증가로 인한 전력 확보가 더 주요하게 작용한다.</p><h1>III. 제안하는 전력 증폭기</h1><p>본 연구에서는 공통-소스 증폭단 및 스택구조 증폭단의 이점만을 취하여, 전력 증폭기의 효율을 개선 할 수 있는 전력 증폭기 구조를 제안하였다. 전력 증폭기의 구동 증폭단은 전력 증폭단에 비하여 상대적으로 낮은 출력 전력이 요구 된다. 따라서, 본 연구에서는 높은 출력 전력의 확보는 용이하지 않지만, 전력 소모량이 적은 공통-소스 구조로 구동 증폭단을 구현하였다. 이를 통하여, 전체전력 증폭기의 전력 소모량을 절감하여 효율을 높이고자 하였다. 전력 증폭단의 경우, 높은 출력 전력의 확보가 주된 역할이므로, 본 논문에서는 전력 증폭단을 스택구조로 형성하여, 높은 전원 전압을 사용함으로서, 출력 전력의 확보를 용이하게 하였다. 결과적으로 높은 출력 전력의 확보가 필요한 전력 증폭단에만 스택 구조를 적용하고, 구동 증폭단은 전력 소모를 최소화하기 위하여 공통-소스 구조를 적용함으로서, 높은 출력 전력을 확보함과 동시에 효율을 개선 할 수 있는 전력 증폭기를 설계하였다.</p>	캐스코드 및 스택구조는 공통-소스 와 동일한 전원 전압을 사용하는 경우 채널 저항에 의하여 어떠한 문제점이 발생 하나요?	출력 전력이 낮아지는 문제점
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "53f398c5-f17e-41ae-b3e2-85bf06c1c9f7", "field": "인공물", "question_id": "d24b98f4-aea0-408f-bd3a-161cfe7dd9d4" }	<h1>IV. 인스트럭션 파이프라인의 설계</h1> <h2>1. 파이프라인의 구조</h2> <p>일반적인 RISC 파이프라인은 IF(instruction fetch), ID(instruction decoding), EX(execution), MEM(memory access), WB(write back)의 5단계를 갖으며 대부분의 명령어가 한 사이클에 실행 되도록 한다.</p> <p>저전력 마이크로콘트롤러는 보통 이 5단계 파이프라인이나 그 이하의 파이프라인을 사용하게 된다.</p> <p>설계된 마이크로콘트롤러는 \( 10 \mathrm{MHz} \)이하에서 동작했을 때 \( 10 \mathrm{MIPS} \)정도의 성능을 요구하도록 설계되었기 때문에 5단계 이상의 깊은 파이프라인 구조를 사용할 필요가 없다. 때문에 일반적으로 사용하는 5단계 파이프라인에서 한 단계 줄인 4단계 파이프라인을 사용함으로써 사용되는 하드웨어를 줄여서 전력 감소에 도움을 주도록 하였다. 즉 ID단계와 MEM단계를 결합함으로써 4단계 파이프라인을 구성했으며 전체적인 파이프 라인의 흐름은 표 1에 나와있다.</p> <h2>2. Hazard의 방지</h2> <p>일반적인 RISC 구조에서는 MEM 단계가 4번째 세그먼트에 있기 때문에 그 다음 명령의 EX 단계가 시간적으로 앞서 있게 되어 그림 3과 같이 hazard가 발생하게 된다. 그러나 그림 4에서 볼 수 있듯이 설계된 구조에서는 MEM 단계가 ID 단계와 같은 2번째 세그먼트에 있으므로 그 다음 EX 단계에서 이 데이터를 사용할 수가 있게 되어 hazard를 방지할 수가 있다.</p> <p>또 다른 데이터 hazard 문제로는 아직 WB 단계가 끝나지 않은 데이터를 다음 명령에서 source 오퍼런드로 사용하고자 할 때 그림 5에서처럼hazard가 발생한다.</p> <p>설계된 콘트롤러에서는 이 문제를 해결하기 위해 인터널 포워딩 방법을 사용한다. Hazard를 검출할 수 있는 블록을 설계해서 ID 단계에 있는 명령의 source 오퍼런드 중의 하나가 EX 단계에 있는 명령의 destination 오퍼런드와 같은 지를 검사한다. 만약 같다면 다음 EX 단계의 source 오퍼런드가 bypass bus를 통해서 포워딩된다.</p> <p>그리고 레지스터 쓰기는 WB 단계의 첫 번째 phase에서 수행되고 레지스터 읽기는 두 번째 phase에서 수행되기 때문에 데이터 hazard는 발생하지 않는다. 그림 6는 인터널 포워딩에 대한 블록도이다.</p> <p>일반적인 파이프라인에 의해 생기는 또 다른 문제인 콘트롤 hazard는 콘트롤 플로우 명령인 브랜치나 점프 명령에서 점프할 주소의 계산이 EX 단계의 끝에 가서야 결정되기 때문에 일어나는 문제이다. 브랜치 명령과 target 번지의 명령어 사이에 브랜치 슬롯이 생기게 되면 여기에는 no operation이나 optimizing compiler에 의해 적절한 명령을 채우게 된다. 하지만 채울 수 있는 적절한 명령어가 없다면 브랜치 슬롯은 no operation으로 채울 수밖에 없고, 그렇게 되면 명령어 사이클의 손실이 발생하게 된다.</p> <p>설계된 마이크로콘트롤러는 이러한 콘트롤 hazard를 없애기 위해 별도로 ID단계에서 주소를 생성할 수 있는 블록을 설계했다. 즉 콘디션 코드가 EX 단계에서 생성이 되면 branch나 jump명령의 ID 단계에서 그 콘디션 코드를 참조해서 만약 브랜치가 발생해야 한다면 target 주소가 첫 번째 phase에서 생성이 된다. 그러면 그 주소를 이용해서 그 다음 IF 단계의 두 번째 phase에서 그 주소를 이용해 target 명령어를 가져오게 된다. 만약 브랜치가 발생하지 않아도 되는 경우라면 정상적으로 증가되어 있는 PC(program counter)의 값을 이용해 명령어를 가져오게 된다. 이러한 분기 주소 생성에 대한 타이밍도가 그림 7에 나와있다.</p> <h2>3. 파이프라인에서의 Exception처리</h2> <p>파이프라인 설계가 어려운 이유 중의 하나는 exception을 처리하기가 복잡하기 때문이다. 파이프라인에서는 명령어가 중첩되어 실행되기 때문에 명령어가 안전하게 콘트롤러의 상태를 바꾸고 새로운 작업을 수행하도록 하는 어려운 문제가 있다. 또한 명령어들은 여러 개의 세그먼트로 분리되어 실행되고 여러 클럭 사이클 동안 수행되며 또 다른 명령어가 exception을 유발시킬 수 있는 가능성도 있다. exception이 발생하면 파이프라인이 새로 채워지게 된다. 파이프라인 콘트롤러는 이 때 파이프라인 안에 있던 무의미한 데이터에 의해 부적절한 동작을 하는 것을 막는 역할을 한다. 그림 8에서 2번 명령어가 MEM 딘계에 있을 때 exception이 발생해서 interrupt vector 주소로 뛰었다고 가정할 때 빗금 쳐 있는 부분에 있는 명령은 무의미한 명령어가 되며 이 명령어에 의해서 부적절한 동작을 하지 않게 설계되었다. 즉 이 명령들에 의해서 콘트롤 플로우나, 메모리 쓰기, 또는 레지스터 쓰기가 일어나지 않으며, 또 이 명령들과의 data dependency에 의해서 인터널 포워딩도 발생하지 않는다.</p>	hazard 문제를 어떻게 해결 했어?	인터널 포워딩 방법을 사용
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "097721df-0197-4add-9e65-5605e814194e", "field": "인공물", "question_id": "de18d6a0-a39a-4d60-b628-5f69a155242d" }	<h1>V. 결 론</h1><p>전파를 시료에 방사하면 다층 유전체의 경계면에서 일부는 투과하고 일부는 반사된다. 시료 내부에 결함에서 반응하는 전파의 투과, 반사 특성으로부터 계면과 같이 결함의 위치를 거리로 환산할 수 있다. SAR는 송신신호를 표적에 방사하고 돌아오는 반향신호 사이의 지연시간으로 표적의 거리를 추정하는 시스템으로 표적을 이미지로 표현한다. 따라서 본 연구에서 다층 유전체 구조인 FRP의 횡축 균열과 같은 결함 검출을 위하여 SAR 시스템을 도입하였다. 균열, 곡면, 절단, 찌그러짐, 변형 등을 가진 시료들을 기하학적으로 수치화하고 이들 검출 결과를 2D SAR 이미지로 설계하였다. 결함의 형태, 적용 전파의 대역, SAR에 의한 이미지 프로세스 등이 검토되었다. 그 결과, 다층 FRP 복합소재의 건함을 측정하는 비파괴검사 방법으로 SAR 시스템을 유용하게 응용할 수 있음을 밝혔다.</p>	송신신호를 표적에 방사하고 돌아오는 반향신호 사이의 시간을 뭐라고 해?	지연시간
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "8534bd36-8bbf-4af1-9395-6667a371f570", "field": "인공물", "question_id": "1ca2c160-871e-4b98-876a-68777787c45c" }	<h1>II. FRP 및 EM 모델</h1><p>FRP는 탄소섬유나 유리섬유를 격자형으로 배열하여 폴리머나 플라스틱과 같은 수지를 이용하여 만든 얇은 천과 형태이다. 적층하거나 기포형수지나 벌집형 샌드위치 등을 접착하여 제조함으로써 다층 구조이다. FRP의 결함들은 주로 재료 내부에서 발생하고 크기가 매우 작다. 따라서 다층 구조의 FRP 내부까지 침투할 수 있는 신호원이 필요하고 또한 결함 특성에 의해 변화되는 신호를 검출하여 정량화할 수 있어야 한다. 그러므로 비접촉 방식이며 주퐈수 대역에 따라 시료의 내부까지 침투할 수 있는 마이크로파 검사법이 유용하다. 유전체인 FRP에 대해 적당한 주파수 신호를 사용하면 반사파의 정보로 결함위치나 깊이를 정밀하게 측정 가능하다.</p><p>FRP의 결함 대부분은 계면과 평행하게 횡축으로 발생한다. 따라서 마이크로파 특성이 계면이나 결함 부분에서 변화되는 반사파의 전파속도로 거리를 산출하여 결함의 형태나 구조를 판단할 수 있다. 이때 다층 유전체인 FRP 복합소재 내부의 결함에 대한 깊이, 길이 또는 면적 등은 마이크로파의 전파속도로 계산된 길이로 구해진다.</p><p>다층 유전체(multilayer dielectric slab)의 EM 모델은 유전체 벽 투과 레이더의 이미지 설계에 이용된다. EM 모델은 SAR와 결합시켜 다층 결함을 2D 또는 3D로 구현할 수 있다. 결국 FRP 결함의 이미지 진단은 다층소재의 EM 모델과 SAR의 이미지 기법을 복합적으로 응용하는 방식인 것이다. 다층 유전체의 EM 모델은 잘 정립되어 있으므로 여기서는 자세한 기술은 생략한다.</p><h1>III. SAR 측정시스템</h1><p>SAR는 센싱 축과 병렬로 미지의 표적 방향으로 직접 주사되는 빔폭이 작은 안테나가 사용된다. 그림 1은 다층 복합소재 평판의 계면이나 횡축 결함을 검출하는 비파괴 검사 구조를 나타낸다. 여기서 \( \mathrm{x}, \mathrm{y} \) 및 \( \mathrm{z} \)는 각각 해석목적으로 주어진 시료의 길이, 폭 및 깊이를 나타내고 그림 1은 \( \mathrm{y} \)를 고정시킨 상태이다.</p><p>센서는 \( \mathrm{x}\)축인 2D 그리드를 따라 인정하게 움직이고 이때 레이더는 마이크로파를 다층 유전체 평판에 수직으로 입사한 후, 소재의 계면에서 돌아오는 반사파를 측정한다. 여기서 B 스캔 방식은 초음파 스캔 방식의 하나로 선형 위치에서 반사기의 깊이를 찾아내는 전통적인 결함 검출 방식을 의미한다.</p><p>본 연구에서는 다층 FRP의 EM 모델을 구현하기 위해 FMCW (frequency modulation continuous wave) SAR 이미지 기법을 이용한다. 일반적으로 FMCW 레이더는 다음과 같은 LFM(linear frequency modulation) chirp 신호를 전송한다.</p><p>\( s_{t}(t)=\operatorname{rect}\left(\frac{t}{T_{D}}\right) \cdot \exp \left(-j 2 \pi\left(f_{0}+\frac{K_{r}}{2} t\right) t\right) ~~~\)<caption>(1)</caption></p><p>여기서 \( T_{D}=B W / K_{r} \) 는 chirp 펄스반복시간(chirp pulse repetition time)이고 이때 \( K_{r} \)은 LFM chirp 비율, BW는 chirp 신호의 대역폭이다. \(\mathrm{t}\)는 거리 축에 의한 고속시간을 나타내고 \( f_{0} \)는 중심주파수이다. 또한 \( \operatorname{rect}(t) \)는 구형파 함수로 \( \|t\| \leq T_{p} / 2 \) 영역에서만 1이고 나머지 구간에서는 0인 함수를 나타낸다.</p><p>수신신호는 거리가 \( R_{n} \)인 \( n \)번째 점표적에 대하여 송신신호가 \( \tau_{n}=2 R_{n} / c \)만큼 지연 된다. 이와 같은 방법으로 반사파가 측정된다. 이러한 데이터를 이용하여 SAR 이미지를 얻게 되는데 이 결과가 시료의 계면 특성이다.</p>	FRP가 다층구조이므로 내부까지 들어갈 수 있는 무엇이 필요해?	신호원
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "c6d6b2d8-4d5e-40ce-a119-674dad7f7964", "field": "인공물", "question_id": "e9f7a85c-e8b6-4fe1-a981-3c2b220fd77f" }	<h1>IV. 수치 해석</h1><p>적층 구조로 제조된 FRP 평판을 가정하여 계면의 굴절, 절단이나 변형 등을 가정하여 수치 해석할 시료를 설계하였다. 시료는 길이, \( L =100[\mathrm{cm}] \), 폭, \( W=12[\mathrm{cm}] \)로 하고, 계면 사이의 거리, 즉 두께를 표면으로부터 차례로 \( d=1,~1 \) 및 \( 2[\mathrm{cm}] \)인 3층 유전체로 가정하였다. 각층의 비유전율은 \( \epsilon_{r}=4.0 \)로 균질의 FRP라 하고 도전율은 \( \sigma=0 \) 이라 한다. 우선, \( \mathrm{y} \)축을 고정시키고, \( \mathrm{x} \)축으로 센서를 이동시키면서 반사파를 수신한다. 이렇게 측정된 데이터를 이용하여 SAR 이미지 프로세스로 \( \mathrm{xz} \)에 대한 2D 이미지를 얻는다.</p><p>거리 감도는 chirp 신호로 설계된 전송신호의 대역폭으로 결정된다. 실용적인 FRP 재료들은 층간 두께가 \( \mathrm{mm} \)정도로 매우 얇기 때문에 계면이나 결함 위치에 대한 정확한 정보를 얻기 위하여 검출감도를 적당하게 유지하는 것이 중요하다. 범용 레이더에서는 마이크로파 대역 중에서 초광대역(ultra-wide band: UWB) 신호를 많이 사용한다. 일반적으로 주파수 대역폭에 의해 거리감도가 정해지므로 FRP 패널처럼 수 \( \mathrm{mm} \)의 라미네이트를 적층하더라도 \( 10[\mathrm{cm}] \)이하의 시료의 내부결함을 검출하는 경우에는 UWB로는 곤란하다. 가정된 FRP 시료에 대한 두께 등을 측정하기 위한 주파수 특성도 검토하기 위하여 K 대역에서 \( 12[\mathrm{GHz}] \)의 대역폭을 가진 FMCW를 가정하였다. 이 주파수 대역에서 거리 감도는 \( 1.25[\mathrm{cm}] \)이다. 또한 길이, \( \mathrm{x} \)축으로 \( 0.5[\mathrm{cm}] \) 마다 이동하면서 측정한다고 가정한다.</p><p>FRP는 고강도를 가진 소재이므로, 적층된 소재에 심한 굴곡이 생기는 경우는 거의 없다. 센서의 이동 위치에서 입사파가 표면에 항상 수직인 것은 아니다. 이러한 경우는 표면에 굴곡이 생긴 경우와 유사한 특성의 신호들이 측정된다. 그림 2(a)는 시료에 약간의 굴곡이 발생하고 동시에 제 1층의 중앙의 \( 30[\mathrm{cm}] \)가 절단된 시료를 기하학적으로 설계한 것이다. 이때 위치 A와 D는 3층 모두 곡면인 경우이고 B는 수직절단 위치,C 부분은 절단부분이다. 측정시료와 SAR 센서 사이의 간격은 \( 20[\mathrm{cm}] \)로 비접촉 상태로 길이 방향으로 이동하며 시료의 계면 두께가 측정된다. 그림 2(b)는 그림 1의 SAR로 측정된 신호에 백색잡음이 혼재되었다고 가정하고 구한 계면결함 이미지다. 측정계면에서 약간의 편차가 나타났지만 굴곡 형태나 절단면의 특성은 확인할 수 있다.</p><p>한편, 2층 FRP 시료 제 1층 내부에서 \( 30[\mathrm{cm}] \) 길이의 횡축균열이 발생한 겅우의 \( \mathrm{xz} \)특성을 그림 3(a)에서 보여준다. 만약, 균열이 폭 전체에서 인정하게 발생하였다고 가정하여 \( \mathrm{y} \)축을 변화시키면서 \( \mathrm{xz} \) 데이터를 측정할 수 있다. 이와 같은 데이터로부터 만약 \( \mathrm{z} \)축이 20 및 \( 21[\mathrm{cm}] \)인 경우에 그림 3(b)와 같은 \( \mathrm{xy} \) 이미지를 얻을 수 있다.</p>	적층 구조로 제조된 FRP 평판을 가정하여 계면의 굴절, 절단이나 변형 등을 가정하여 수치 해석할 시료를 설계하였나?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "583ec356-1f1c-44f3-bf6f-33a8dc4bb50a", "field": "인공물", "question_id": "519fd392-42ae-44e8-8727-8844693386e8" }	<h1>요 약</h1><p>이 논문에서는 FRP(Fiber Reinforced Polymer)의 내부 결함이나 물리적 손상을 검출하기 위하여 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 이용한 마이크로파 비파괴 검사법(Microwave Nondestructive Inspecting)을 제안한다. 전파가 다층 유전체인 FRP에 수직으로 입사되면 계면이나 횡축 균열과 같은 결함에 좋은 반응을 나타낸다. 이때 반사파로부터 계면 깊이나 결함 위치를 SAR 이미지 기법으로 결함을 형상화할 수 있다. 그 결과, SAR 시스템으로 FRP 복합 소재 내부 결함들의 종류, 크기나 위치를 효율적으로 진단할 수 있음을 확인하였다.</p>	전파가 다층 유전체인 FRP에 어떤 방향으로 입사하는가?	수직
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "3c3cdb74-25c9-4584-a081-267f54afdfa0", "field": "인공물", "question_id": "1807479f-405c-45c6-9a34-96a857fc3dbb" }	<h1>I. 서론</h1><p>FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 탁월한 강도와 연성을 가진 소재로 무게가 철보다 매우 가볍고 내 부식성이 양호하며 또한 가공하기 쉬운 장점을 갖고 있다. 따라서 FRP는 항공기, 선박, 자동차분야는 물론 레저용품, 컨테이너, 군수용품 등 매우 다양한 분야에 급속하게 확장 응용되는 소재이다. FRP는 유전체로써 유리, 탄소 혹은 아라미드와 같은 섬유를 폴리머에 의해 강화시킨 재료다. 그러므로 직조된 라미네이트를 수지에 침전하거나 코어 또는 샌드위치 형태로 제조하므로 대부분은 다층구조(multilayer structure)이다. FRP의 내부 공기층이나, 접촉면의 이탈, 라미네이트나 평판의 접착 불량 등이 발생될 수 있다. 또한 대부분의 복합소재에서 나타날 수 있는 횡축균열과 같은 구조적 손상, 충격에 의한 변형, 굴곡 등도 나타난다.</p><p>신소재인 FRP는 결함을 측정하는 \( \mathrm{THz} \) (Tera hertz) 광학기법은 내부 견함을 측정하는 데 한계가 있고 초음파 검사법은 비접촉 방식이 아니다. 와전류법이나 \( \mathrm{x} \)선 검사도 각각 측정감도 및 안전성에 문제가 있다. 하지만 유전체의 내부 특성을 비접촉으로 검사할 수 있는 마이크로파 비파괴 검사(Microwave Nondestructive Inspect-ion)가 유용하다. 전통적인 마이크로파 NDI 기법은 대개 단일 표적을 측정하며, 해독하는데 숙련이 요구되며, 신호와 노이즈의 분별이 거의 불가능할 뿐만 아니라 검사 속도도 늦은 편이다. 따라서 검사 속도를 높이고 정밀도를 개선하며 검사 결과를 이미지로 표현할 수 있는 방법이 요구된다. 최근에는 합성개구레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar)로도 마이크로파의 표면 침투 특성을 이미지로 표현할 수 있게 되었다. SAR는 송신신호를 표적에 방사하고 돌아오는 반향신호 사이의 지연시간으로 표적의 거리를 자동으로 추정하는 시스템으로 그 결과를 이미지로 표현할 수 있다. 따라서 본 연구에서 다층 유전체 구조인 FRP의 횡축 균열과 같은 결함을 검출하기 위해 SAR 시스템을 도입한다. 균열, 곡면, 절단, 변형 등을 가진 시료들을 기하학적으로 수치화하고 이들 검출 결과를 2D SAR 이미지로 설계한다. 결함의 형태, 적용 전파의 대역, SAR에 의한 이미지 프로세스를 검토한다.</p>	와전류법은 측정감 및 안정성에 문제가 있어?	YES
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "8620bb5b-4ac8-4d12-aa0d-0b61f3f52743", "field": "인공물", "question_id": "0be0f738-1d75-4a13-a50f-be910e06ee7f" }	<h1>IV. 음장 제어 성능 비교</h1><h2>4.1 모의 실험 조건</h2><p>3장에서 언급한 세 가지 배치방법이 음장 제어 성능에 미치는 영향을 비교하기 위해 실제 환경을 모사한 모의실험을구성하였다. 음장제어 방법은 음향밝기 제어의 극한 형태로, 영역 내 한 지점의 음향 밝기를 최대화하는 경우인 시간 역전 (time reversal)연산자와 구면 조화함수 (spherical harmonics)의 차수를 제어함으로써 음장을 재현하는 방법인 HOA(higher-order ambisonics)를 사용하였다.</p><p>레베데프와 패킹 구의 각 꼭지점에 50개의 스피커를 배치하는 경우 그림4, 5를 기준으로, 그보다 많은58개의 꼭지점을 가진 가우스 구 그림 3을 사용하였다. 구의 지름은 \(2.5 \mathrm{m}\)이며, 각 꼭지점에 단극 음원을배치하였다.</p><p>Ward 등은 평면파(plane wave)를 재현하기 위해 스피커를 구형으로 배치하던 중, \(r_0\)의 반지름을 갖는 구 내부에 \(k\)의 파수를 갖는 평면파를 만들기 위해 필요한 스피커의 개수 \(L\)는</p><p>\( L \geq\left(\left[k r_{0}\right]+1\right)^{2} \)<caption>(1)</caption></p><p>와 같이 정하였다. 이는 구 내부의 평면파를 재할 경우 정규화 오차 (normalized reproduction error)가 약 \( 4 \% \) 내의 오차를 가지기 위한 조건이다. 이 조건에 따르면, 50개 내외의 스피커에 대해 반지릅 \( 30 \mathrm{~cm} \) 정도의 영역에서 재현할 수 있는 읍파의 주파수는 1 \( \mathrm{kHz} \) 이하이다. 따라서본실험에서는구의 중심을 기준으로 \( 30 \mathrm{~cm} \) 의 반지릅을 갖는 구 내부를 관심영역으로 설정, \( 1 \mathrm{kHz} \) 의 단일 주파수에 대한 결가를 고찰한다.</p><h2>4.2 시간 역전 어레이</h2><p>음향 밝기 제어의 극한 형태로, 영역 내 한 지점의 음향 밝기를 최대화 하는 해는 시간 역전 어레이(time reversal arrays)의 게어해와 같다. 시간 역전 연산자를 이용해 어레이 내부에 가상의 점 음원을 재현할 경우, 포터-보쟈스키 적분 (Porter-Bojarski's integral) 식<catpion>(2)</caption>에 의해 결과 음장은 가상 음원으로부터 퍼져나가는 파면과 모여드는 음원의 조합에 의한 정재파 형태로 나타나게 된다.</p><p>\( \begin{array}{l} p(\vec{r})=-\int_{S}\left[G\left(\overrightarrow{r_{s}} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right) \cdot \frac{\partial G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}\right)}{\partial n_{s}}-\frac{\partial G}{}\right. \left.G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}\right)\right] d S\left(\overrightarrow{r_{s}}\right)=G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)-G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{} \end{array} \)<catpion>(2)</caption></p><p>\( \vec{r} \) 은 관심영역 내 청자의 위치, \( \overrightarrow{r_{s}} \) 는 영역을 둘러싸고 있는 음원의 위치, \( \overrightarrow{r_{v}} \) 는 집중점의 위치이다. \( n_{s} \) 는 영역 내부로의 법선 벡터이다. 만약 청자와 집중점이 제어표면으로부터 원거리에 위치하며 \( \left(k R, k R_{v} \gg 1\right) \)제어 표면이 매끄럽다면 (smooth), 식<catpion>(2)</caption>는</p><p>\( p(\vec{r})=G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{p}}\right)-G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{p}}\right) \approx 2 j k \int_{D} G\left(\overrightarrow{r_{s}} \overrightarrow{r_{p}}\right)^{} G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}\right) d S\left(\overrightarrow{r_{s}}\right) \)<catpion>(3)</caption></p><p>와 같이 근사할 수 있다. 식<catpion>(3)</caption>의 우항의 구 표면에 대한 적분을 \(L\)개의조각으로 나누어 연산하는 경우,</p><p>\( p(\vec{r}) \approx 2 j k \int_{D} G\left(\overrightarrow{r_{\mathrm{s}}} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{} G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{\mathrm{s}}}\right) d S\left(\overrightarrow{r_{\mathrm{s}}}\right)\\ \approx 2 j k \sum_{l=1}^{L} G\left(\overrightarrow{r_{s}}(l) \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{} G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}(l)\right) \Delta S\left(\overrightarrow{r_{s}}(l)\right) \)<catpion>(4)</caption></p>와 같다. \( l \) 은 각각의 스피커를 의미한다. 즉, 각 제어 음원에 집중 점에 대한 시간 역전 해를 입력하게 된다. 본 식은 제어 영역 내의 한 가상의 음원에서 방사하거나 수렴하는 경우의 음장과 주위를 둘러싼 어레이에서 시간 역전 연산자를 이용해 만들어지는 음장이 같음을 똣한다. 즉, 청자와 집중 지점 주변의 음장을 표면에 배치된 음원의 시간 반전 해를 이용해 구성할 경우, 배치 음원의 개수와 분포에 따라서 가상 음원에 의한 음장과 일치하는 정도에 따라 구 표면에 연속된 무한한 수의 음원을 배치한 경우와의 유사도를 평가할 수 있다.</p><p>원거리 영역 조건을 만족하기 위해, 청자와 가상 음원 모두 중심에서 \( 1.25 \mathrm{~m} \) 떨어진 거리에 위치한 가상 음원에서 먼 거리에 위치하여야 한다. 앞서 제시한 중심에서 \( 0.3 \mathrm{~m} \) 거리 내에 있는 관심영역에서, \( 1 \mathrm{kHz} \)에 대해 원거리 영역 조건을 만족한다고 가정한다.</p><p>원점에서 \( x \) 축 방향으로 \( 0.09 \mathrm{~m} \) 떨어진 위치 \( (0.09 \) \( \mathrm{m}, 0,0) \) 에 연속적인 구 표면에서의 시간 역전 연산자로 구해진 이론적인 음장 \( \left(G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)-G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{}\right) \) 은 그림 7과 같이 나타난다.</p><p>구 표면에 음원이 연속적으로 배치된 경우를 모사함과 동시에 식 (3)의 원거리 음장 가정이 타당한지를 살피기 위해, 50개보다 많은 경우 (2030개의 음원을 배치한 경우)를 살펴보았다. 그림 8은 구 표면상에 다수의 음원 (2030개, 레베데프 배치)에 의해 시간 반전 연산된 음장이다. 2030개 이상으로 구 표면을 나누어 연산한 경우 결과가 수렴하게 되므로 본 경우를 연속적인 음원의 배치로 가정할 수 있다. 그림 8이 그림 7과 같게 나타난다면, 식<catpion>(3)</caption>에서의 원거리 음장 가정이 옳음을 알 수 있다. 2030개를 배치한 경우 원 음장에 유사한 음장을 보임으로서, 설정 제어영역에서 원거리 음장 조건을 만족하는 것으로 가정한다.</p><p>그림 9는 4.1 절에서 설명한 세 종류의 스피커 배치에 의해 이산화하여 연산된 음장 \( \left(2 j k \sum_{l=1}^{L} G\left(\overrightarrow{r_{s}}(l) \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{}\right) \) \( G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}(l)\right) \Delta S\left(\overrightarrow{r_{s}}(l)\right) \) 과 가상 음원에 의한 음장 \( \left(G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)-\right. \) \( \left.G\left(\vec{r} \mid r_{v}\right)^{}\right) \) 의 음압 크기 차이를 나타낸다. 이 그림들은 식 4 에서의 근사를 각 배치 방법이 얼마나 잘 만족하는지 나타낸다.</p><p>레베데프 구가 패킹 구에 비해 목표 음장과의 오차가 작음을 확인하였으며, 가우스 구의 경우, 집중점에 멀리 떨어진 곳에서 매우 큰 오차가 발생함을 확인할 수 있다. 평가 결과의 정량적인 비교를 위해 목표 음장과 실제 이산화된 시스템에 의한 제어 음장의 오차를 식<catpion>(5)</caption>와 같이 공간 평균 정규화 오차로 정의한다.<p>\( \text { error }=\left(\frac{\int_{V}\left\|P(\vec{r})-P^{\prime}(\vec{r})\right\|^{2} d V}{\int_{V} \mid P(\vec{r})\mid^{2} d V}\right)^{\frac{1}{2}} \)<catpion>(5)</caption></p><p>\( P(\vec{r}) \) 은 가상음원에 의해 만들어진 음장 \( \left(G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)-G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{}\right), P(\vec{r}) \) 은 제어 음원에 의한 음장 \( \left(2 j k \sum_{i=1}^{L} G\left(\overrightarrow{r_{s}}(l) \mid \overrightarrow{r_{v}}\right)^{*} G\left(\vec{r} \mid \overrightarrow{r_{s}}(l)\right) \Delta S\left(\overrightarrow{r_{s}}(l)\right)\right) \) 과 같다. 본 오차는 목표 음장 (가상음원에 의해 만들어진 음장)과 실제 음장 간의 차이를 목표 음장의 크기에 대해 정규화한 것으로, 전체 공간에서의 차이를 하나의 값으로 보기 위한 하나의 지표이다.</p><p>그림 10 은 각 배치 방법에 대해 청취 영역 내에서 점 집중 위치를 변경시키며 오차를 관찰한 것이다. 좌측의 58 채널 가우스 배치의 경우 다른 두 배치 방법의 결과와 다른 축척을 가짐을 유의한다.</p><p>레베데프와 패킹 배치 모두 집중 점이 중앙에서 멀어질수록 오차가 조금씩 증가하는 경향을 보이며, 같은 위치에서 레베데프 배치가 패킹 배치에 비해 적은 오차를 보인다. 레베데프 구는 팔면체 대칭(octahedral symmetry)을 만족시키며, 패킹 배치 역시 제어음원이 고르게 배치되어 있어 점 집중 위치의 방향에 큰 영향을 받지 않지만, 가우스 구의 경우 점 집중 위치에 따라중심에서부터 같은 거리에 떨어져있다 하더라도 다른 오차의 크기를 보인다. 그림 3을 참조할 때 제어 음원이 비교적 많이 분포된 곳에 집중 점에 가까이 위치할 때에 비해 제어 음원 사이의 간격이 먼 방향에 집중 점이 위치할 때에는 큰 오차를 보임을 확인할 수 있다. 표 1 은 점 집중의 위치에 따른 오차의 최대, 최소, 표준편차를 비교한 것이다. 가우스 배치의 경우, 그림 10 에서 살펴본 것처럼 최대 오차의 크기가 다른 배치 방법에 비해 매우 크며, 표준 편차 역시 큰 편이다. 레베데프와 패킹 배치는 대동소이하나, 패킹이 레베데프보다 오차가 조금 큰 것을 확인할 수 있다.</p>	3장에서 언급한 세 가지 배치방법이 음장 제어 성능에 미치는 영향을 비교하기 위해 어떻게 하였는가?	실제 환경을 모사한 모의실험을구성하였다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "e0c3a2e9-4af0-455a-8e7a-a458c001941e", "field": "인공물", "question_id": "0075f20b-407f-44d0-bb98-f3c8ec1600ea" }	<h2>3.3. Ag NWs의 유연성 및 신뢰성</h2><p>Kim 등은 ITO와 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)의 굽힘(bending)에 대한 유연성을 확인하기 위해 outer/inner bending와 fatigue bending 시험을 진행했다. Fig. 7(a)는 outer bending 시험 결과인데 곡률반경을 감소시키면서 저항의 변화를 측정하였다. Outer bending 시험에서 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \) 는 곡률반경 \( 2 \mathrm{~mm} \) (변형률, \( 0.24 \% \) 까지 전기 저항의 변화가 없는 것으로 확인되었고, 반면에 ITO는 곡률반경 \( 6 \mathrm{~mm} \) 에서 크랙이 발생하여 파괴되었다. Inner bending 테스트에서도 ITO가 곡률반경 \( 15 \mathrm{~mm} \)에서 전기 저항이 증가된 것에 비해 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \) 는 곡률반경 \( 2 \mathrm{~mm} \) 까지 구부렸을 때, 전기 저항의 변화는 관찰되지 않아 기계적으로 ITO보다 안정된 모습을 보였다. Choi 등은 PEDOT:PSS를 NWs 표면에 도포하여 접촉저항 문제를 개선하고 부드러운 표면을 가지는 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \) 를 제작했다. 그리고 이렇게 제작된 \( \mathrm{Ag} \) \( \mathrm{NWS} /) PEDOT: PSS 복합 필름의 전기적, 기계적 안정성을 확인하기 위하여 fatigue bending 시험을 진행하였다. Fig. 8은 ITO와 Ag NWs-PEDOT:PSS의 fatigue 시험 결과이다. ITO는 10회에서 저항이 급격히 증가하여 50회에서 파괴되었으나, \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)-PEDOT:PSS는 200회 완로 후에도 전도성을 유지하였다. \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)에 대해서 전류가 흐를 때 발생하는 Joule heating의 신뢰성도 중요한 관심사이다. 본 실험에 사용된 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)의 직경은 \( 90 \mathrm{~nm} \)이고 길이는 \( 25 \mu \mathrm{m} \) 이나. Fig. 9는 17일 동안 \( 17 \mathrm{~m} \Lambda / \mathrm{cm}^{2} \)의 전류 빌도를 흘려주었을 때, 전기적 연결이 퐈괴된 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)의 모습이다. 그림에서 \( \mathrm{NWs} \) 가 끊어진 모습을 관찰 할 수 있는데 이것은 Joluc heating 현상에 의해 wire가 끊어진 것으로 판단된다. 또한 저항과 전류 빌도가 증가될수록 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)가 파괴되는 시간이 빨라진다.</p>	outer/inner bending와 fatigue bending 시험의 목적은 무엇인가?	ITO와 \( \mathrm{Ag} \mathrm{NWs} \)의 굽힘(bending)에 대한 유연성을 확인
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "3a0840de-f6f4-4b3e-aef6-b8c5c0fee408", "field": "인공물", "question_id": "92495df4-aa52-4418-be2c-444585bcfa9a" }	<h1>IV. 결론</h1><p>CdS/CdTe, \( \mathrm{CdS} / \mathrm{Cu} n \mathrm{Se_{2}} \)등 이종접합 태양전지의 창재로 적합한 CdS박막을 제조하기 위하여 기존의 진공시스템을 개조한 CSVT증착시스템과 자체 제작된 새로운 CdS후막 소스를 이용하여 CSVT법으로 기판온도와 분위기압을 변화시켜 가면서 CdS막들을 제조하고 증착조건에 따른 CdS막의 전기적 및 광학적 특성을 구하였다. x-선회절분석결과 증착조건에 무관하게 고진공증착법으로 증착된 막에 비해 결정성이 현저하게 개선되었다. 모든 막이 육방정계구조로 (002)면으로의 성장이 관찰되었으나 SEM표면 및 단면사진으로는 개개의 입자의 성장을 관찰할 수 없었으며 마치 에피성장된 막처럼 평탄한 표면상태를 나타내었다. 또 기판온도가 증가함에 따라, 분위기압은 감소함에 따라 x-선회질분석에 따른 결정성은 증가하였다. 기판온도가 실온에서 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \)까시 증가함에 따라 캐리어농도는 \( 2.56 \times 10^{20} \mathrm{~cm}^{3} \)에서 \( 4.52 \times 10^{19} \mathrm{~cm}^{3} \) 로 감소하나 Hall 이동도는 \( 3.12 \times \) \( 10^{-2} \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{Vsec} \) 에서 \( 2.27 \times 10^{19} \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{Vsec} \) 로 현저하게 증가하여 기판온도증가에 따른 비저항의 감소가 막의 결정성 향상에 따른 Hall 이동도의 개선에 의한 것으로 나타났다. 분위기압이 100mTorr에서 증가함에 따라 x-선회절분석결과로 부터 결정성의 현저한 감소가 관찰 되었으며 이는 Hall 이동도의 현저한 감소로 나타나서 분위기압에 따른 비저항의 감소가 주로 Hall 이동도의 감소에 의한 것임을 나타내었다. 광투과도는 기판온도가 증가함에 따라, 분위기압이 감소함에 따라 증가하여 위의 결과를 간접적으로 확인시켜 주었다.</p><p>CSVT법으로 증착된 CdS막의 최적 증착조건은 소스온도 \( 730^{\circ} \mathrm{C} \), 기판온도 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \), 기판과 소스의 간격\( 5 \mathrm{~cm}\), Ar가스분위기압 100mTorr였으며 이때 증착된 CdS막은 비저항이 \( 7.21 \times 10^{-3} \mathrm{\Omega cm} \) 였으며 가시광 영역에서의 광투과도는 약 \( 65 \% \) 이상 이었다.</p>	기판온도가 증가함에 따라, 분위기압은 감소함에 따라 x-선회질분석에 따른 결정성은 증가해?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "aa3cc035-e917-444d-a635-3a8effc47ec7", "field": "인공물", "question_id": "afd9165d-f957-4f6a-82b3-0d022ed9e073" }	<h1>II. 실험 및 측정</h1><p>일반적인 CSVT용 소스로는 단결정이나 분말을 사용하는 것이 일반적이나 단결정은 가격이 비싸고 분말은 보트상에서 스패터링이 발생하고 일회 증착시 분말의 소모가 많은 단점을 가진다. 이에 비해 자체 제작된 CdS 후막소스는 이러한 단점들을 보완할 수 있으며 증착동안 증착율도 일정하였다. 기판과 소스의 온도는 용융점이 \( 150^{\circ} \mathrm{C}, 327^{\circ} \mathrm{C} \), 및 \( 660^{\circ} \mathrm{C} \) 인 In, Pb, Al을 이용하여 용융점을 열전대로 측정하고 실제온도로 환산 하여 온도를 보정하였다. 그림 1은 이로부터 구한 기판 및 소스온도의 보정곡선이다. 보정곡선에서 소스온도 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때 실제온도는 약 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \)로 나타났다.</p><p>기판으로는 평판표시기용 코닝글라스를 사용하였으며 일반 표준세척공정을 거친후 질소가스로 불고 오븐에서 30분간 건조시켰다. 증착전에 \( 5 \times 10^{-6}\) Torr에서 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 가열하여 outgassing하였다. 표 1 은 CSVT증착시스템을 사용하여 고진공증착시킨 CdS막의 증착조건과 CSVT법을 이용한 CdS막의 증착조건을 나타낸것이다.</p><p>고진공 증착에서의 최적 증착조건은 기판온도 \( 25^{\circ} \mathrm{C} \),소스와 기판사이의 간격 \( 5 \mathrm{~cm} \), 소스온도 \( 670^{\circ} \mathrm{C} \)였다. CSVT법에서는 초기진공도를 \( 5 \times 10^{-6} \) Torr로하였으며 기판과 소스의 간격은 \( 1 \mathrm{~cm} \) 로 고정하였다. 분위기가스로는 Ar을 사용하였으며 기판온도는 실온에서 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \)까지 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \) 간격으로 변화시켰으며 분위기압은 10mTorr에서 500mTorr까지 변화시켰다. 증착된 막의 두께는 \( \alpha \)-step \( (\alpha-500 \), Tencor Co.)으로 측정하였다. CdS막의 증착조건에 따른 결정성, 결정구조, 결정방향은 x-선회절분석기(D/Rigaku Co.)를 사용하여 회절각\( 2 \theta \) 를 \( 20^{\circ} \) 에서 \( 80^{\circ} \) 까지 변화시켜 가면서 x-선 스펙트럼을 측정하여 분석하였다. 이 때 타겟은 \( \mathrm{CuK} \alpha \) (1.5418 Ả)였으며 가속전압과 전류는 각각 \( 30 \mathrm{kV}, 20 \mathrm{~mA} \)였다. SEM표면분석을 동하여 막표면의 거칠기, 결정입자의 크기, 결정입계 등을 관찰하였다. EDS를 동하여 CdS막내의 화학양론적 조성을 분석하였는데, 가속전압을 \( 15 \mathrm{kV} \)로하여 표면의 3점에서 구한 조성값을 구한 후 평균치로 하였으며 EDS분석은 탐침깊이를 고려하여 \( 1.2 \not p 0 \) 의 두께를 가진 시편을 사용하였다. 전기적 특성은 Hall효과 자동측정시스템(Bio-rad Co. UK)을 사용하여 비저항, Hall 이동도, 캐리어농도 등을 측정하여 조사하였다. Hall효과를 측정하기위하여 \( 0.5 \times 0.5 \mathrm{~cm} \) 크기의 정사각형으로 시편을 자른 후 시편의 사각모서리에 반경 \( 1 \mathrm{~mm} \) 의 \( 1 / 4 \) 원 형태로 In/AI전극을 증착하여 오옴성접촉을 시킨 시편을 준비하였으며 실온 및 암상태에서 측정하였다. 광학적 특성은 U V-Vis 분광광도계롤 사용하여 \( 300 \mathrm{~nm} \) 에서 \( 700 \mathrm{~nm} \)까지의 가시광영역에 서 광투과도를 측정하여 광흡수계수 및 광학적 밴드갭 을 구하였다.</p>	CSVT용 소스의 단점을 보완한 소스는 뭘까?	CdS 후막소스
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "05e30295-4f6b-4e2d-a4ae-c5795afac61d", "field": "인공물", "question_id": "e5aca032-5bd4-41a9-b7f5-cf1072f52bd1" }	<h1>III. 결과 및 고찰</h1><h2>1. 증착율</h2><p>그림 2는 소스온도를 \( 730^{\circ} \mathrm{C} \)로 고정하고 100mTorr에서 증착한 CdS막의 기판온도에 따른 증착율과 소스온도를 \( 730^{\circ} \mathrm{C} \) 고정하고 기판온도 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \)에서 증착한 CdS막의 분위기압에 따른 증착율을 나타낸 것이다. 증착율은 기판과 소스사이에 셔터를 설치하여 증착이 시작되는 지점에서 셔터를 열고 소스의 CdS가 적당랑 남아 있을 때 셔터를 닫아 증착시간에 대한 두께의 변화분 \( (\text{\AA} / \mathrm{min}) \) 으로 구하였다. 기판온도가 증가함에 따라 증착율은 선형적으로 감소하였다. 기판온도가 증가함에 따라 증착율이 감소하는 것은 기판온도증가에 따른 표면이동도 증가에 기인하여 막이 훨씬 밀도있게 성장하기 때문이다. 분위기압 증가에 따라 증착율 또한 선형적으로 감소하였다. 이는 Ar 분위기압이 증가함에 따라 증발입자들의 Ar입자들과의 충돌증가에 따른 평균 자유행정의 감소에 기안하는 것으로 판단된다.</p><h2>2. 구조적 특성</h2><p>그림 3은 고진공증착법으로 증착된 Cds막 및 기판온도와 Ar 분위기압을 달리하면서 CSVT법으로 증착된 CdS막들에 대한 x-선 회절패턴을 나타낸 것이다. 가속전압 및 전류는 \( 30 \mathrm{kV} \) 및 \( 20 \mathrm{~mA} \)로 같았다. 고진공증착법으로 최적 조건에서 증착된 CdS막에 비해 CSVT법으로 기판온도 \( 300^{\circ} \mathrm{C}\), Ar 분위기압 100mTorr에서 증착된 CdS막은 (002)면으로의 피크강도는 3배이상 현저하게 증가하였으며 반치폭은 \( 1 / 3 \) 이하로 현저하게 감소하여 결정성이 크게 향상됨을 알 수 있었다. CSVT법으로 증착된 CdS막에서는 기판온도가 증가함에 따라 (002)면으로의 피크가 성장하였으며 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \)에서 최대피크를 나타내었다. \( 400^{\circ} \mathrm{C} \) 에서의 피크의 감소는 증착중에 발생하는 몰리브덴판으로부터의 CdS소스의 탈리에 의하여 막두께가\( 4000\text{\AA}\)으로 현저하게 감소하였기 때문이다. 몰리브덴판으로 부터의 탈리는 기판온도\( 400^{\circ} \mathrm{C}\) 이상에서 관찰되었다. 분위기압의 증가에 따라(002)면으로의 피크강도는 현저하게 감소하였으며 반치폭은 크게 증가하여 결정성이 감소되었으며 이는 분위기압 증가에 따라 더 많은 Ar입자가 막내에 포함되며 또한 Ar입자와의 충돌증가에 다른 adatom들의 에너지 손실에 따라 표면부착력이 감소하여 막이 밀도있게 성장하지 못하고 결함이 크게 증가하기 때문이며 이에 따라 막의 색이 분위기압이 증가함에 따라 주황 색에서 갈색으로 변하는 것과 같은 결과로 보인다.</p><p>그림 4는 고진공 및 CSVT법의 증착에서의 SEM사진을 비교한 것이다. 고진공증착에서 제조된 CdS막은\( 300^{\circ} \mathrm{C} \)의 기판온도에서 7600A의 두께로 제조되었으며, CSVT법으로 증착된 CdS막 역시 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \)의 기판온도에서 제조되었으며 막 두께는 \( 1 / \mu \) 였다. 두 경우에서 입계의 성장은 발견하기 어려욌으며 표면에서 볼 때 평탄 \( 2.779 \mathrm{KeV}, 3.139 \mathrm{KeV} \) 및 \( 3.367 \mathrm{KeV} \) 에서의 피크는 각각 \( \mathrm{S}-\mathrm{K} \alpha, \mathrm{Cd}-\mathrm{L} \gamma, \mathrm{Cd}-\mathrm{L} \alpha \) 및 \( \mathrm{Cd}-\mathrm{L} \beta \) 에서의 피크롤 나타낸다.</p>	그림 2는 소스온도를 몇\(^{\circ} \mathrm{C} \)로 고정했어?	730
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "b1fbcbbf-8709-4833-ba9e-06d0679d28fe", "field": "인공물", "question_id": "7eee45ec-35cd-4952-bbb1-028012194826" }	<h1>3. 전기적 특성</h1><p>일반적으로 CdS막은 자체보상(self-compensation)기구를 가지므로 의도적인 불순물 도핑에 의해 p-형 반도체는 될 수 없다. Cds막의 전기적 특성은 의도적인 불순물이 첨가되지 않은 경우에는 Cd와 S의 비화학양론적인 조성에 기인하여 결정되며 일반적으로는 Cd과잉이나 S의 부족에 의해 발생하는 전자가 다수 반송자를 형성하므로 항상 n-형 반도체이다. 이러한 비화학양론적인 조성은 기판온도, 소스온도, 분위기압 및 분위기가스등 증착조건의 변화에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있으며 특히, 일반적인 고진공증착법으로 제조된 CdS 박막은 기판온도에 의해 크게 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. Snejdar등 은 같은 II-VI족 화합물 반도체인 CdSe막의 전기적 특성에 미치는 기판온도의 영항을 잘 설명하고 있다. CdS막이 CdS/CdTe, \( \mathrm{CdS} / \mathrm{Cu} \mathrm{S}, \mathrm{CdS} / \mathrm{CuInSe} 2 \) 등과 같이 이종접합 태양전지의 창으로 응용될 경우에는 비저항을 작게하여 태양전지의 직렬저항을 감소시켜야 한다. 이를 위해서는 막 증착시 증착조건을 조절하여 비화학양로적인 조성의 변화를 통한 자유반송자의 증가와 결정성을 향상시켜 입계에서의 산란을 줄여 이 동도롤 증가시켜야 한다. 기판온도 변화에 따른 전기적 톡성의 변화률를 보기위해서 Hall효과를 측정하였다. 그림 6은 CSVT법으로 중착된 CdS막의 기판온도에 따른 비저항, Hall 이동도, 및 캐리어 농도등을 나타낸 것이다.</p><p>이때 소스온도는 \( 730^{\circ} \mathrm{C}\), Ar 분위기압은 100mTorr로 고정하였으며 막의 두께는 \( 1 / \mu m \pm 500A \) 였다. 고진공증착법에서 증착된 CdS막에서는 기판온도가 증가함에 따라 비저항이 현저하게 중가하는 것이 관찰되었으며 이러한 비저항의 현저한 증가률 Buckley와 Kim등은 기판온도가 증가함에 따라 Cd원자의 부착계수(sticking coefficient)가 감소하여 증착된 CdS막이 더 화학양론적 조성을 가지기 때문인 것으로 설명하고 있으며 고진공증착법으로 제조된 CdS막에 대한 우리의 연구결과와도 잘 일치하고 있다. 그러나 CSVT법으로 증착된 CdS막은 기판온도가 증가함에 따라 비저항이 300\( \mathrm{C}^{\mathrm{C}} \) 까지는 감소하다가 \( 400^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 비저항이 증가하였다. 캐리어 농도는 기판온도증가에 따라 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 까지 감소한후 일정하게 되었다. Hall 이동도는 기판온도가 증가함에 따라 현지하게 중가하였으머 실온에 비해 2승 이상 증가하였다. 따라서 CSVT 빕에서의 기판온도의 증가에 따는 비저항의 감소는 캐리어농도 보다는 막의 결정성향상에 따른 이동도의 개선에 기인하는 것으로 판단된다. 이의 결과는 그림 3 에서의 x-선회절분석의 결과에서 결정성의 현저한 개선과도 일치하는 결과로 보인다.</p><p>그림 7은 기판은도를 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \), 막의 두께를 \( 1 \mu \mathrm{m} \)로 고정시켜 CSVT법으로 증착한 CdS막을 Ar분위기압을 달리하변서 증착시킨 경우의 비저항, 캐리어 농도, Hall 이동도 등을 나타낸 것이다. 분위기압이 10mTorr에서 100mTorr로 증가함에 따롸 비저항이 약 1 승 가까이 감소하였으며 캐리어농도는 증가하었으며 이동도는 약하게 감소하여 낮은 분위기압에서의 비저항의 감소는 증착시 막의 화학양론적 조성과 관계는 가지는 것으로 판단되며 100mTorr 이상에서의 비저항은 500mTorr까지 3승정도 증가하였다. 이때 캐리어농도의 변화는 관찰되지 않았으나 Hall 이동도의 변화는 3 승정도로 현저하게 감소하였다. 100mTorr 이상의 압력에서의 Hall이동도의 현저한 감소는 막내의 Ar입자의 증가와 증착원자와 Ar분위기 가스와의 충돌증가로 인하여 에너지를 잃음으로 막이 porous 하게 성장하여 그림 4에시의 x-선회절분석의 결과처럼 결정성이 현저하게 감소하기 때문으로 판단된다. 이는 분위기압이 증가함에 따라막의 색이 주황색으로부터 갈색으로 바뀌는 것으로부터도 알 수 있다.</p><h2>4. 광학적 특성</h2><p>그림 8은 CSVT법으로 증착된 CdS막의 기판온도에 따른 광투과도 특성의 변화를 나타낸 것이다. 기판온도가 증가함에 따라 광투과도가 개선됨을 볼 수 있다. 이 때 소스온도는 \( 730^{\circ} \mathrm{C} \) 이며 분위기압은 100mTorr이다. 100mTorr에서 증착된 CdS막은 가시광 전영역에 걸쳐 \( 65 \% \) 이상의 광투과도를 나타내었다. 기판온도의 증가는 막질을 개선시켜 막내의 결정결함을 감소시켜 광투과도를 개선시키는 것으로 보인다. 이와함께 광투과도 곡선으로부터 기판온도가 증가함에 따라 광흡수단은 단파장쪽으로 약간 이동함을 볼 수 있다. 그림 8 에서 광홉수계수를 구하여 광흡수계수의 제곱 \( \left(\alpha^{2}\right) \) 과 \( \mathrm{h} \nu \) 의 관계를 그림 9 에 나타내었다. 이 그래프에서 Tauc의 관계식 \( \alpha \propto\left(\mathrm{h} v-\mathrm{E}_{\mathrm{g}}\right)^{1 / 2} \) 으로부터 \( \alpha^{2}=0 \) 에서 외삽하여 광학적 밴드갭을 구할 수 있는 데 기판온도가 증가함에 따라 광학적 밴드갭은 미세하게 증가하여 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \) 에시의 광학적 밴드갭은 약\( 2.42 \mathrm{eV} \)로 나타났다. 광학적 밴드갭의 변화는 막내의 상태밀도에 따른 캐리어 밀도변화에 기인하는 것으로 보고되어 있다.</p><p>그림 10은 CSVT법으로 증착된 CdS막의 Ar분위기압에 따른 광투과도의 변화를 나타낸 것이다. Ar분위기압이 증가함에 따라 광투과도는 현저하게 감소하여 500mTorr에서는 가시광영역에서 \( 40 \% \) 이하의 광투과도를 나타내었다. 이 경우 증착된 막의 색도 주황색에서 갈색으로 짙어지는데 이는 막내의 결정결함이 크게 증가하기 때문으로 판단된다. 이의 결과는 비저항의 현저한 증가와 x-선회절패턴에서의 결정성의 감소와 일치하는 결과로 판단된다.</p>	CdS막이 이종접합 태양전지의 창으로 응용될 경우에는 비저항을 크게하여 태양전지의 직렬저항을 증가시켜야해?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "e4d53a8c-b10c-43d3-86d0-21c7449f58f4", "field": "인공물", "question_id": "87c007e5-b3ae-4211-a196-baa0a7ac950d" }	<h1>요약</h1><p>CSVT(close spaced vapor transport)법으로. CdS/CdTe 이종접합 태양전지의 창재에 적합한 낮은 비저항과 적절한 광투과도를 갖는 CdS막을 증착하였다. 기판온도, 분위기압, 소스온도 등의 증착조건에 따른 CdS막의 전기적 및 광학적 특성을 조사하였다. 최적 증착조건은 기판온도 \( 300^{\circ} \mathrm{C} \), 분위기압 \(100\mathrm{~m} \) Torr 및 소스온도 \( 730^{\circ} \mathrm{C} \) 였으며, 이 때 증착된 CdS막의 비저항은 \( 7.21 \times 10^{3} \Omega\mathrm{cm} \) 였으며 광투과도는 \( 65 \% \) 이상이었다. 일반적인 고진공증착법으로 제조된 Cds막에 비해서 결정성이 크게 향상되었고 비저항은 약 3승정도 감소하였으며 광투과도는 비슷하여 창재로서 우수한 특성을 나타내었다.</p>	CdS막의 전기적 및 광학적 특성을 증착조건에 따라 확인했을 때 기판온도의 최적 증착조건은 얼마이지?	\( 300^{\circ} \mathrm{C} \)
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "2b627da2-f578-4463-8f9b-c52c92cc35d4", "field": "인공물", "question_id": "09cde28b-42d1-4d06-be7f-9a9775040730" }	<h1>4. 사례연구</h1> <h2>4.1 수정된 RBTS Bus \(2\)의 모의계통 데이터</h2> <p>본 논문에서는 \(3\)개의 모델을 사례연구에 사용하였으며 A 모델의 방사상의 배전계통의 모델을 RBTS Bus\(2\)모델의 수용가와 수용가의 평균전력이 수정된 모델을 사용하였다.</p> <p>그림 \(2\)는 A 모델을 나타내고 표 \(3\)은 기존의 데이터에서 수정된 내용을 나타내었다.</p> <p>나머지 설비의 신뢰도 데이터는 동일하게 적용하였다.</p> <p>B, C 모델은 A 모델과 같은 데이터를 사용하였고, B 모델의 경우 상시개방스위치를 연결한 루프 모델이다.</p> <p>C 모델은 그림 \(5\)와 같은 보호기기의 형식을 지닌 모델이며, 동일한 데이터를 사용하였다.</p> <p>선로는 가공선로로 가정하였으며, 선로와 변압기를 제외한 나머지 기기들의 신뢰도는 \( 100 \% \) 로 가정하였다.</p> <table border><caption>표 \(3\) 수정된 RBTS Bus\(2\) 신뢰도 데이터</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Load Point</td><td colspan=2>기존 데이터</td><td colspan=2>수정된 데이터</td></tr><tr><td>평균전력 [MW]</td><td>수용가 수</td><td>평균전력 [MW]</td><td>수용가 수</td></tr><tr><td>\(1\)</td><td>\(0.535\)</td><td>\(210\)</td><td>\(1.263\)</td><td>\(498\)</td></tr><tr><td>\(2\)</td><td>\(0.535\)</td><td>\(210\)</td><td>\(1.263\)</td><td>\(498\)</td></tr><tr><td>\(3\)</td><td>\(0.535\)</td><td>\(210\)</td><td>\(1.263\)</td><td>\(498\)</td></tr><tr><td>\(4\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.336\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(5\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.336\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(6\)</td><td>\(0.454\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.071\)</td><td>\(12\)</td></tr><tr><td>\(7\)</td><td>\(0.454\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.071\)</td><td>\(12\)</td></tr><tr><td>\(8\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1\)</td><td>\(4.000\)</td><td>\(1\)</td></tr><tr><td>\(9\)</td><td>\(1.15\)</td><td>\(1\)</td><td>\(4.600\)</td><td>\(1\)</td></tr><tr><td>\(10\)</td><td>\(0.535\)</td><td>\(210\)</td><td>\(1.484\)</td><td>\(585\)</td></tr><tr><td>\(11\)</td><td>\(0.535\)</td><td>\(210\)</td><td>\(1.484\)</td><td>\(585\)</td></tr><tr><td>\(12\)</td><td>\(0.45\)</td><td>\(200\)</td><td>\(1.248\)</td><td>\(555\)</td></tr><tr><td>\(13\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.570\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(14\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.570\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(15\)</td><td>\(0.454\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.260\)</td><td>\(12\)</td></tr><tr><td>\(16\)</td><td>\(0.454\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.151\)</td><td>\(12\)</td></tr><tr><td>\(17\)</td><td>\(0.45\)</td><td>\(200\)</td><td>\(1.141\)</td><td>\(513\)</td></tr><tr><td>\(18\)</td><td>\(0.45\)</td><td>\(200\)</td><td>\(1.141\)</td><td>\(513\)</td></tr><tr><td>\(19\)</td><td>\(0.45\)</td><td>\(200\)</td><td>\(1.141\)</td><td>\(513\)</td></tr><tr><td>\(20\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.435\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(21\)</td><td>\(0.566\)</td><td>\(1\)</td><td>\(1.435\)</td><td>\(3\)</td></tr><tr><td>\(22\)</td><td>\(0.454\)</td><td>\(10\)</td><td>\(1.151\)</td><td>\(12\)</td></tr><tr><td>변전소 용량</td><td>\(12.29\)</td><td>\(1,908\)</td><td>\(34.42\)</td><td>\(4,838\)</td></tr></tbody></table> <h2>4.2 모델별 MAIFI 지수</h2> <p>배전계통에게 순간정전을 경험하는 수용가는 리클로저의 위치와 고장위치에 따라 지역이 다르게 나타나게 된다.</p> <p>표 \(4\)는 간 모델 별 순간고장 발생 선로에 따라 순간정전을 경험하는 부하들의 예로 피더 \( F 1, F 2 \)에 대해서 나타낸다.</p> <p>A, B, C는 각 모델명을 의미하고 부하점에 표기된 모델은 해당선로에 대해 순간정전을 경험하게 된다.</p> <p>표 \(5\)는 식(\(1\))-(\(4\))을 이용하여 계산된 각 모델별 순간정전횟수(MAIFI)이다.</p> <p>표 \(5\)에서 보듯이 B 모델과 같이 루프로 구성된 모델의 경우 한 번의 고장은 정전을 경험하는 수용가가 수가 일반 방사상 계통보다 동일한 조건이라면 그 횟수는 증가하게 되어 방사상의 계통보다 약 \( 6 \% \) 정도 순간정전이 증가했다. 하지만 C 모델과 같이 자체적으로 절체가 가능한 시스템은 양방향 전력공급으로 인해 일부지역을 제외한 나머지는 순간정전을 경험하지 못하기 때문에 A 모델 보다는 약 \( 70 \%\), B 모델보다는 약 \( 72 \% \) 순간정전을 경험하는 횟수는 감소하였다.</p> <h2>4.3 모델별 정전비용</h2> <p>식(\(5\))를 이용하여 평가된 각 모델에 대한 정전비용은 영구고장에 의한 영구정전비용과 순간고장시 발생되는 순간정전비용을 나누었으며, 전체 발생된 비용이 각 모델에 대한 정전비용이 된다.</p> <p>그림 \(6\)은 각 모델의 피더에서 발생되는 영구정전비용과 순간정전비용에 대한 결과이다. 그리고 표 \(6\)은 각 모델에서 발생된 모든 고장에 대한 피더별 정전비용이다.</p> <p>영구정전만을 평가할 경우와 순간정전을 포함할 경우의 정전비용을 A 모델을 기준으로 비교하면 다음과 같다.</p> <p>영구정전만을 고려할 경우 B 모델은 \( -12 \%\), C 모델은 \( 37 \% \) 향상되게 되지만 순간정전을 포함한 정전비용으로 비교하면 B 모델은 \( -54 \%\), C 모델은 \( 40 \% \) 가 향상됨을 알 수 있다.</p> <p>그리고 A 모델의 경우 총 정전비용중 순간정전비용이 차지하는 비용은 \( 18 \% \) 이며, B 모델은 \( 40 \%\), C 모델은 \( 14 \% \) 로 분석되었다.</p> <p>즉 B 모델과 같은 루프의 구성은 계통의 고장 발생 시 리클로저의 동작에 의해 영향을 받는 수용가의 수가 많다는 것을 의미하고, 현재의 배전계통의 보호협조를 그대로 적용했기 때문에 나타나는 결과이다. 즉 양방향 전력공급의 루프 배전계통의 구성 변경시 보호협조의 방법을 그래도 적용할 경우 방사상 계통에 비해 좋지 않다는 것을 의미한다.</p> <p>그러므로 정전구간을 줄이기 위한 양방향 리클로저와 같은 새로운 기법이 도입되어야 할 것이다.</p> <p>C 모델은 순간정전을 포함한 정전비용을 볼 때 영구정전에 대한 영향뿐만 아니라 순간정전을 포함한 수용가의 영향이 다른 모델에 비해 신뢰도가 좋은 모델이라 할 수 있다.</p> <p>송전계통과 같은 보호방법을 적용한 C 모델과 같이 각 모선에 차단기를 설치하면 위의 모델 중 가장 좋은 신뢰도와 정전비용의 결과를 얻을 수 있을 것 이다.</p> <h1>5. 결 론</h1> <p>현재 전력산업의 패러다임은 스마트 그리드 또는 마이크로 그리드 인텔리젼트 그리드등 배전계통의 구성이 결국 양방향의 개념 공급시스템의 개념으로 변화화고 있다.</p> <p>본 논문에서는 배전계통의 그리드를 위해서 가장 간단한 루프인 동일 변전소의 변압기를 연결한 단일루프 시스템을 이용하여 방사상의 현재의 배전계통과 순간고장을 포함한 순간정전횟수와 순간정전비용을 포함한 정전비용을 비교 분석 하였다.</p> <p>여기에 이용한 보호협조는 현재 사용하고 있는 단방향 리클로저를 기준으로 고장전류의 방향만을 고려하여 해석하였다. 그 결과 현재의 계통의 구성보다 단일루프로 변경하였을 경우 순간정전횟수와 정전비용이 오히려 좋지 않게 평가되었다.</p> <p>하지만 송전계통과 유사한 보호시스템인 C 모델의 경우 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.</p> <p>위의 결과로 볼 때 배전계통 루프 구성시 양방향 전력공급에 대한 보호협조의 재구성이 필요할 것으로 사료된다.</p> <p>본 연구를 통해 순간고장과 영구고장에 의한 신뢰도 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.</p> <p>현재의 배전보호시스템으로는 루프배전방식에서는 정전구간의 중가로 인한 손실을 줄일 수 없기 때문에 정전지역을 줄일 수 있는 양방향 보호협조와 보호방식이 필요하다.</p> <p>또한 현재의 단방향 보호협조가 방향성을 지니게 된다면 계통의 고장발생 시 고장구간의 신속한 절체를 통해 고장나지 않은 피더를 통한 전력공급으로 신뢰도와 정전비용에서 방사상의 현재 계통보다 높은 신뢰도를 얻을 수 있을 것이다.</p> <p>향후 C 모델과 같은 배전계통의 구성이 실현된다면 전력 공급 신뢰도 뿐만 아니라 지능형 배전망을 위한 최상의 시스템이 될 수 있을 것이다.</p> <p>루프 배전계통 구성을 통한 고장구간의 자동절체는 분산 전원의 단독운전도 가능하게 되는 장점도 있을 것으로 사료된다.</p>	각 모델에 대한 정전비용은 어떻게 나누어졌는가?	영구고장에 의한 영구정전비용과 순간고장시 발생되는 순간정전비용
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "958e9a56-e848-4ebc-894b-d3d3d82286c6", "field": "인공물", "question_id": "d63d64fd-ddf6-4e04-a73b-0169f68d3d21" }	<h1>1. 서 론</h1> <p>배전계통의 신뢰도 평가는 주로 방사상의 배전계통에서 발생되는 영구고장을 경험하는 수용가와 시스템에 대한 평가가 대부분 연구되어 왔다.</p> <p>하지만 순간정전의 빈도는 영구정전에 비해 \(3\)배 정도 많은 빈도수를 나타내고 있으며, 주로 방사상 배전계통에서 평가가 이루어지고 있다. 하지만 루프계통에서의 순간정전에 의해 발생되는 신뢰도에 대한 평가는 미미한 실정이다.</p> <p>배전계통에서 발생되는 순간정전은 피할 수 없는 전력품 질중에 하나이며, 국내 배전계통은 방사상 구조로 되어 있어서 계통의 고장발생 시 재폐로(Reclosing)로 인해 고장구간이 아닌 지역에서 순간정전과 순간전압강하를 경험하게 되는 단점이 있지만 재폐로로 인한 영구정전의 범위를 줄일 수 있는 장점도 갖고 있다.</p> <p>상정사고 모의 시 영구정전에 의해 영향을 받는 지역과 순간정전에 의해 영향을 받는 지역은 보호시스템의 방식과 배전계통의 구성에 따라서 정전범위는 다르게 나타난다.</p> <p>배전계통의 구성형식에 관계없이 순간정전에 대한 평가의 중요성은 계통의 민감부하가 순간정전에 의해 CBEMA(Computer \& Business Equipment Manufacturers Association) 곡선이나 ITIC(Information Technology Industry Council)곡선에 의해 전압강하의 크기와 정전의 지속시간에 의해 부하가 정지되는 영향을 미치기 때문이다.</p> <p>그래서 배전계통의 고장을 영구정전과 순간정전으로 분류하고 각각에 대한 신뢰도를 평가하여 종합적인 해석을 해야한다.</p> <p>그리고 향후 스마트그리드와 같이 양방향 전력공급 구조를 지닌 배전계통에 대한 신뢰도 평가 시 영구정전 뿐만 아니라 순간정전에 대한 평가 또한 이루어져야 한다.</p> <p>본 논문에서는 배전계통 구성방식을 일반 방사상의 계통과 단일루프 계통으로 변경된 배전계통에 대해 순간정전을 포함한 신뢰도를 비교하고 이에 따르는 정전시간을 이용하여 순간정전비용을 산출하여 비교 분석 하였다.</p> <h1>2. 정전의 분류기준 및 신뢰도 평가</h1> <h2>2.1 정전의 분류기준</h2> <p>전력품질에 관한 국제기준은 크게 IEC와 IEEE에서 있으며, 같은 전력품질현상을 다른 용어로 사용하여 설명하고 있다. 모든 정전에 대한 기준은 전압의 크기로 분류하고 있고, 특히 IEEE Standard \(1195\)에 의하면 정전의 분류는 정전의 지속시간과 전압의 크기로 규정하고 있다. 본 논문에서 관심을 가지고 있는 부분은 순간정전과 영구정전이며, 그 밖에 관련된 규정에 대한 기준은 표 \(1\)과 같다.</p> <table border><caption>표 \(1\) 시간과 전압크기에 의한 정전의 분류</caption> <tbody><tr><td>분류</td><td>지속시간</td><td>전압크기</td></tr><tr><td colspan=3>Short duration variations</td></tr><tr><td>Instantaneous</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sag</td><td>\(0.5\sim30\) cycles</td><td>\(0.1\sim0.9\) pu</td></tr><tr><td>Swell</td><td>\(0.5\sim30\) cycles</td><td>\(1.1\sim1.8\) pu</td></tr><tr><td>Momentary</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Interruption</td><td>\(0.5\) cycles~\(3\) s</td><td>< \(0.1\) pu</td></tr><tr><td>Sag</td><td>\(30\) cycles~\(3\) s</td><td>\(0.1\sim0.9\) pu</td></tr><tr><td>Swell</td><td>\(30\) cycles~\(3\) s</td><td>\(1.1\sim1.4\) pu</td></tr><tr><td>Temporary</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Interruption</td><td>\(3\) s~\(1\) min</td><td>< \(0.1\) pu</td></tr><tr><td>Sag</td><td>\(3\) s~\(1\) min</td><td>\(0.1\sim0.9\) pu</td></tr><tr><td>Swell</td><td>\(3\) s~\(1\) min</td><td>\(1.1\sim1.2\) pu</td></tr><tr><td colspan=3>Long duration variations</td></tr><tr><td>Interruption, sustained</td><td>>\(1\) min</td><td>\(0.0\) pu</td></tr><tr><td>Undervoltages</td><td>>\(1\) min</td><td>\(0.8\sim0.9\) Du</td></tr><tr><td>Overvoltages</td><td>>\(1\) min</td><td>\(1.1\sim1.2\) Du</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 상정사고에 대해 영구정전은 \(1\)분 이상의 지속시간으로 정의하였고, 순간정전은 \(3\)초 이하의 지속시간을 지닌 상정사고로 정의하였다.</p> <p>국내 배전계통에서는 순간고장으로부터 전력공급의 효율을 높이고 정전구간을 최소화 하기위해 선로 차단기에 자동 재폐로 기능을 첨가하거나 리클로저를 설치하여 결과적으로 정전지속시간을 줄이는 효과를 얻고 있다.</p> <p>하지만 수용가의 영구정전과 재폐로에 의한 순간정전의 관점에서 보면, 재폐로로 인한 영구정전을 경험하는 수용가의 수는 감소하지만, 오히려 순간정전을 경험하는 수용가는 증가하는 단점이 있다.</p> <p>재폐로의 동작을 \(2\)-fast \(1\)-delay(\(2\)F\(1\)D)로 한다면, \(2\)번의 순간정전을 경험하게 되는데 그림 \(1\)은 재폐로로 인해 발생되는 순간정전의 발생원인을 나타낸다.</p> <p>순간고장 발생시 \(2\)번의 재폐로로 인해 \(2\)번의 순간정전을 경험하게 되며 순간정전의 지속시간은 고장 발생 후 순시동작에서 \( 0.5 \mathrm{sec} \), 두 번째 순시동작 \( 2 \mathrm{sec} \)를 기준으로 하였다. 그리고 각각에 순간고장이 제거될 확률은 리클로저의 순시동작에서만 제거되는 것으로 가정하였고, 각각 \( 0.5 \)의 확률을 적용하였다.</p> <h2>2.2 순간고장을 포함한 신뢰도 평가</h2> <p>일반적인 배전계통 신뢰도 평가의 기본은 계통의 상정사고를 통해 부하가 영구정전을 경험하게 될 경우에 대한 횟수와 지속시간을 기본으로 하고 있다. 이와 유사하게 순간고장시 순간정전을 경험하게 되는 각 부하점(Load Point)에 대한 기본 신뢰도 지수의 평가는 식(\(1\))-(\(3\))과 같이 된다.</p> <p>\( \lambda_{m i}=\sum_{\text {line } \in F(i)} 3 \times \lambda_{\text {line }{ }_{k}}+\lambda_{t r_{n}} \quad \) frequency/year<caption>(\(1\))</caption></p> <p>\( U_{m i}=\sum_{l i n e \in F(i)} \lambda_{m j} \times r_{i} \quad \) hour/year<caption>(\(2\))</caption></p> <p>\( r_{i}=\frac{U_{m i}}{\lambda_{m i}} \quad \) hour/frequency<caption>(\(3\))</caption></p> <p>여기서 \( \lambda_{m i} \)은 순간고장에 의한 고장률을 의미하고, \( U_{m i} \)은 연평균정전시간을 의미한다. 그리고 line \( \in F(i) \)는 부하점 \( i \)에 정전을 야기시키는 설비의 집합을 나타내는데 여기서 순간 고장은 대상설비를 선로와 변압기만 국한시켰다. \( \lambda_{{line}_{k}} \)는 대상이 되는 계통의 \( k \)선로의 영구고장률을 의미하며, \( \lambda_{t r_{n}} \)은 \( n \)주상변압기의 영구고장률을 의미한다.</p> <p>선로 고장률은 영구고장률의 \(3\)배가 값으로 하였고, 변압기는 영구고장률과 동일한 고장률을 적용하였다.</p> <p>그리고 신뢰도 계산시 루프 구성된 계통의 경우 고장에 의한 선로의 열적용량의 제약과 구성설비의 중복고장은 없다고 가정하였다.</p> <p>식(\(1\))-(\(3\))을 이용하여 수용가당 평균 순간정전횟수를 나타내는 MAIFI를 나타낼 수 있고, 식(\(4\))와 같다.</p> <p>\( MAIFI=\frac{\sum \lambda_{m i} N_{i}}{\sum N_{i}} \quad \) interruptions/customer<caption>(\(4\))</caption></p> <p>여기서 \( N_{i} \)는 \( i \)부하점을 구성하고 있는 수용가의 수를 나타낸다.</p> <h2>2.3 정전비용</h2> <p>정전비용(CIC) 을 평가하기 위해서 가장 간단한 방법인 CDF(Customer Damage Function)따른 정전비용을 사용하였다. 정전비용에 대한 데이터는 캐나다에서 조사한 \( k W \)당 정전비용을 기준으로 평가하였다.</p> <p>표 \(2\)는 정전이 발생되는 시간대에 조사된 비용으로 논문 에서는 시간대별 비용을 선형으로 가정하였고, 영구정전비용과 순간정전비용의 계산은 식(\(5\))과 같이 하였다.</p> <p>\( C I C=C D F_{s} \times U_{s}+0.5 \times C D F^{1 F_{m}} \times U^{1 F_{m}}+0.5 \times C D F^{2 F_{m}} \times U^{2 F_{m}} \)<caption>(\(5\))</caption></p> <p>여기서 \( C D F_{s} \)는 영구정전발생시 수용가의 정전지속시간에 대한 비용이며, \( C D F^{1 F_{m}} \)은 리클로저의 \( 1 F \)에 의해 순간정전이 제거될 경우의 정전비용이고, \( C D F^{2 F_{m}} \)는 \( 2 F \)에 의해 제거될 경우의 정전비용을 의미한다.</p> <table border><caption>표 \(2\) 수용가의 종류에 따른 정전비용</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>수용가군</td><td colspan=5>시간대별 정전비용 [원]</td></tr><tr><td>\(0-1\)분</td><td>\(1-20\)분</td><td>\(20-60\)분</td><td>\(1-4\)시간</td><td>\(4-8\)시간</td></tr><tr><td>주거용 수용가</td><td>\(21\)</td><td>\(93\)</td><td>\(482\)</td><td>\(4914\)</td><td>\(15,690\)</td></tr><tr><td>산업용 수용가</td><td>\(1,625\)</td><td>\(3,868\)</td><td>\(9,085\)</td><td>\(25,160\)</td><td>\(55,810\)</td></tr><tr><td>업무용 빌딩 수용가</td><td>\(4,778\)</td><td>\(9,878\)</td><td>\(21,060\)</td><td>\(68,830\)</td><td>\(119,200\)</td></tr><tr><td>상업용 수용가</td><td>\(381\)</td><td>\(2,969\)</td><td>\(8,552\)</td><td>\(31,320\)</td><td>\(83,010\)</td></tr></tbody></table>	표 11 시간과 전압크기에 의한 정전의 분류에서 Momentary,Interruption의 전압크기는 얼마인가요?	< \(0.1\) pu
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "1b3ad5f4-37d9-4018-a09c-85d8cb4efa96", "field": "인공물", "question_id": "4e059bf0-56a2-495a-909c-1db0bbd52379" }	<h2>3. 시뮬레이션 및 결과</h2><p>표 1은 본 모델의 \( \mathrm{n}-\mathrm{AlGaN} / \mathrm{GaN}\) HEMT의 특성도 시뮬레이션에 사용된 파라미터 값을 나타낸다. 특성 도출에 \( \theta \)값은 불필요하여 표 1에서 제외하였다. 그림 4와 5에는 각각 \( 1 \mu\mathrm{ m} \) 의 장 채널과 \(0.1 \mu\mathrm{ m} \)의 단 채널소자에 대한 모의 실험된 \( \mathrm{I}-\mathrm{V} \) 특성을 보이고 있다. 전자의 이동도를 간단한 식(45)로 표현한 결과로 열적 feed-back에 주로 기인한 드레인 포화전류의 degradation 현 상은 나타나지 않았다. 그림 6은 여러 가지의 \(\mathrm{n}-\mathrm{AlGaN} \)층의 도핑 농도에 대해 \(\mathrm{AlGaN} \)층의 폭 \( d_{1} \)에 따른 \( V_{T} \)값의 변화를 보이고 있으며, \( d_{1} \)값이 클수록 그 변화가 큼을 보인다. 그림 7은 여러 가지 \( \mathrm{AlGaN} \)층의 폭 \( d_{1} \)에 대한 \( \Delta V_{T} \)-채널 길이간의 특성 결과이다. 그림 8은 여러 가지 게이트 전압 \( V_{G S} \)에 대한 \( \Delta V_{T}-V_{D S} \)특성을 나타내고 있다. 전체적으로 이들 결과는 \( \mathrm{AlGaAs} / \mathrm{GaAs}\) HEMT의 결과에 비해, 드레인 전압에 기인하는 \( \Delta V_{T} \) 및 \( \Delta L \) 이 적게 됨을 보이고 있다.</p><table border><caption>표 1. 시뮬레이션에 이용된 파라미터 값</caption><tbody><tr><td colspan=2>Parameter</td><td colspan=2>Value</td><td>Dimension</td></tr><tr><td colspan=2>게이트 장벽 \( \Phi_{B} \)</td><td colspan=2>1.2</td><td>\( V \)</td></tr><tr><td colspan=2>\( \mathrm{n-AlGaN} \) 층 두께 \( d_{1}-d_{i} \)</td><td colspan=2>2.50</td><td>\(\mathring{A}\)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{i-AGaN}\) 층 두께 \( d_{i}\)</td><td colspan=2>50</td><td>\(\mathring{A}\)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{AGaN}\)=\( (\nu=0.3 \))의 유전율 \( \varepsilon_{1} \)</td><td colspan=2>12.2\( \varepsilon_{0} \)</td><td>\(\mathrm{F/cm}\)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{n-AlGaN}\) 도핑농도 \( N_{D} \)</td><td colspan=2>\( 5 \times 10^{16} \)</td><td>\( c m^{-3} \)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{i-AIGaN}\) 잔존 도핑농도 \( N_{Di} \)</td><td colspan=2>\( 1 \times 10^{15} \)</td><td>\( c m^{-3} \)</td></tr><tr><td colspan=2>이종접합면의 \( \Delta E_{C} \)\( (\nu=0.3 \))</td><td colspan=2>0.4221</td><td>\(\mathrm{eV}\)</td></tr><tr><td colspan=2>분극 P\( (\nu=0.3 \))</td><td colspan=2>\( 1.32 \times 10^{-6} \)</td><td>\( C / \mathrm{cm}^{2} \)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{GaN}\)의 유전율\( \varepsilon_{2} \)</td><td colspan=2>\(9.5 \varepsilon_{0} \)</td><td>\(\mathrm{F/cm}\)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{GaN}\) 내 전자의 저전계 이동도 \( \mu_{0} \)</td><td colspan=2>1100</td><td>\( c m^{2} /(V \cdot s) \)</td></tr><tr><td colspan=2>\(\mathrm{GaN}\) 내 전자의 포화속도 \( v_{\text {sat }} \)</td><td colspan=2>\( 2.5 \times 10^{7} \)</td><td>\( \mathrm{cm} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td colspan=2>채널길이(L\) (단 채널/장 채널)</td><td colspan=2>0.1/1</td><td>\( \mu m \)</td></tr></tbody></table>	Parameter 게이트 장벽 \( \Phi_{B} \)에 대하여 Value가 1.2일 때 Dimension은 무엇인가?	\( V \)
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "9466d45f-f0f0-4f31-8d7f-9dd331134c4c", "field": "인공물", "question_id": "d2f75187-3ad4-4555-a17f-cc6849a8c3c2" }	<p>그림 6은 게임에 IoT 기술이 결합된 사례를 보여준다. 게임에 필요한 일부 캐릭터는 오프라인의 피규어 형태로 판매가 된다. 피규어에는 정보를 저장한 RFID 태그가 내장되어 있다. 피규어를 게임 콘솔에 근접시키면 콘솔에 내장된 RFID 리더가 태그 정보를 수신하여 게임에 전달한다. 게임은 수신 받은 캐릭터를 게임 화면에 표시하여 사용자가 캐릭터를 사용할 수 있도록 한다.</p><p>그림 7은 실감미디어 기술을 보여준다. 실감미디어는 시간, 공간적 제약 없이 현장감을 위한 오감정보와 감성정보를 제공하는 미디어로 정의한다. 실감미디어의 정의에서 기술한 바와 같이, 기존의 디스플레이 기술은 화면을 통해서 시각적인 정보를 제공한다. 이런 시각적인 디스플레이와 IoT 기술을 결합한 하나의 응용이 실감미디어 기술이다. 그림 7(a) 는 실감미디어 정보의 생성 과정을 보여준다. 오감 중 촉각 정보의 생성을 위해서는 사람의 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있어야한다. 그래서 3차원 카메라를 이용하여 사람의 움직임 정보를 추출한다. 추출한 정보는 유, 무선 통신을 이용하여 원격지에 있는 장치로 전송이 된다. 그러면, 그림 7(b)에서 보이는 바와 같이 사람의 움직임에 따라서 3차원 형상을 생성하는 장치가 사용자의 신체 일부를 모사하여 생성한다. 마치 사람이 바로 앞에서 물체를 잡는것과 같이 할 수 있다.</p><p>그림 8은 가상현실 시스템을 보여준다. 기존의 디스플레이는 시청자의 움직임에는 전혀 영향을 받지 않고 영상을 표현한다. 가상현실 시스템에서는 사용자의 움직임 정보를 획득하여 사용자가 바라보는 각도에서 보이는 영상을 표현한다. 그래서 사용자가 마치 그 공간에 있는 것처럼 느끼도록 하는 것이다. 가상현실 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 움직임 정보를 획득해야 한다. 이를 위해서 크게 관성 추적(inertial tracking) 기술과 광학 추적(optical tracking) 기술 등이 사용된다. 관성 추적을 위해서는 가속도 센서와 자이로스코프(gyroscope) 센서가 사용된다. 가속도 센서는 직선 운동의 가속도를 측정한다. 가속도를 적분하면 속도가 되고, 다시 적분하면 위치 이동 정보를 추출할 수있다. 자이로스코프 센서는 각속도를 측정하기 위해서 사용된다. 각속도를 적분하면 상대적인 회전량을 측정할 수 있다. 관성 추적 기술은 저가격이고 측정 데이터의 갱신 속도가 빠른 장점이 있지만 적분과정에서 편이에 의한 오차가 누적되는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해서 광학 추적 기술이 함께 사용된다. 그림 8(a)를 보면 헤드셋 주변에 파란 불빚이 있는데 이것이 광학 추적을 위한 표식이다. 그림 8(b)에서 보이는 카메라가 이 광학 표식을 추적한다. 이 과정은 그림 8(c)에 보여준다. 카메라는 헤드셋을 바라보면서 광학 표식을 인식한다. 헤드셋이 움직이면 카메라가 광학 표식의 이동을 감지하여 정보를 추출한다. 광학 추적에 의한 정보와 관성 추적에 의한 정보를 결합하여 헤드셋의 정확한 이동 정보를 획득하는 것이다.</p><h1>4. 결 론</h1><p>본고에서는 IoT 기술을 디스플레이에 응용하여 새로운 시각 정보를 제공하는 방법에 대해서 살펴보았다. 응용 사례별로는 IoT기술과 접목하여 상품 정보 및 관련 쇼핑 정보를 제공하는 디스플레이 기술, 유통 분야에서 기존의 유지, 관리 비용을 대폭 줄이면서도 고객에게 유용한 상품 정보를 제공하는 디스플레이 기술, 단순히 보여 지는 것을 뛰어넘어 다른 감각 정보를 함께 제공하는 기술, 그리고, 사용자의 움직임 정보를 시각정보에 반영하는 기술 등이다. IoT 기술은 앞으로 더욱 발전할 것이며, 디스플레이 기술 또한 발전할 것이기 때문에 더욱 다양한 형태의 디스플레이 응용이 연구될 것으로 기대된다.</p>	실감미디어는 시간, 공간적 제약 없이 현장감을 위한 오감정보와 감성정보를 제공하는 미디어로 정의하는게 맞습니까?	YES
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "8648cf63-da21-4282-bca1-fe6086a91886", "field": "인공물", "question_id": "cb177de5-d3bb-454c-b34f-7334f9d306e9" }	<h1>1. 서 론</h1><p>사물인터넷(IoT, Internet of Things)은 스마트 사회를 위한 융합기술로 많은 주목을 받고 있고 또한 활발한 연구, 개발이 진행되고 있다. 2005년 정보사회 세계정상회의(WSIS, World Summit on the Information Society) 및 국제 전기통신 연합(ITU, International Telecommunication Union)에서는 IoT를 다음과 같이 정의한다. :'근거리 무선 기능을 우리 주변에 있는 기기에 내장하여 사람과 기기 사이, 또는 기기들 사이에 새로운 형태의 통신 체계를 형성한다.' IoT 기술을 이용하여 사람에 의한 제어 없이 기기들 사이에 상호 협력적인 센싱, 네트워킹, 정보 처리 기능이 결합된다. 이를 이용하여 새로운 제품과 서비스 개넘이 생기고, 이것은 스마트홈, 스마트가전, 스마트카, 스마트 헬스케어 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히, IoT 기술은 4차 산업혁명에 있어서 중요한 기술요소이다. 2016년 세계경제포럼(WEF, World Economic Forum) 다보스 포럼에서는 4차 산업혁명을 '인공지능과 기계학습, 로봇공학과 생명공학기술과 같이 이전에는 서로 단절되어 있던 분야들이 융복합을 통해 발전해나가는 기술혁신의 패러다임'이라고 정의한다. IoT 기술에서는 자원이 되는 정보, 센싱, 그리고 통신 기술 등이 주요 연구, 개발 요소이다. IoT 기술을 이용한 최종 정보는 사람에게 전달되어야 하는데, 널리 알려진 바와 같이 소리와 화면을 이용한다. IoT 기술에서는 사람이 사용하는 스마트폰의 디스플레이와 스피커를 이용한다고 가정한다. 그런데, 응용 분야에 있어서는 스마트폰과는 다른 형태의 디스플레이 기술을 이용하여 정보를 표현한다. 이에 본고에서는 디스플레이와 연관되는 IoT기술을 살펴보고 디스플레이의 응용에 대해 기술하고자 한다.</p><h1>2. IoT와 정보의 표현</h1><p>우선 몇 가지 예를 통해서 IoT 기술의 응용에 대해서 살펴보고자 한다. 그림 1은 세계 최대 온라인 쇼핑 업체인 '아마존(Amazon)'의 'dash button'이라는 제품이다. 우리는 소모품 등을 모두 사용하였을 때 '다음 쇼핑할 때 구매하자' 또는 '조금 있다가 쇼핑 리스트에 기록해두자'라고 생각한다. 그런데, 그러다가 잊는 경우가 여러 차례 있었을 것이다. 'dash button'이라는 제품은 이러한 실수를 방지하도록 하는 IoT 기술 기반 제품이다. 우선 각 button 모듈은 특정 제품 정보 (예: 세제, 기저귀, 면도기 등)를 가지고 있다. 사람이 제품을 보관하는 장소에서 제품을 사용하려고 했으나 없을 때, 가까이에 있는 그 제품에 해당하는 button을 누른다. 그러면 'dash button'은 해당하는 제품 정보를 스마트폰에 있는 아마존 앱에 등록하는 것이다. 'dash button'이라는 사물이 가지고 있는 정보 및 통신 기능을 이용하여 예전에는 잊어버리는 쇼핑 목록을 잊지 않고 챙길 수 있으므로 생활의 불편을 줄이게 된다.</p>	정보 사회 세계 정상 회의에서 IoT를 언제 정의했나요?	2005년
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "aeeba2e3-7b7d-4bfc-886e-f494c835ac67", "field": "인공물", "question_id": "a4c6c0b6-10a7-4fdc-8617-666c8097755f" }	<p>그림 2는 스마트밴드를 보여준다. 기존의 밴드를 사용할 때 가장 큰 문제점은 상처 부위가 얼마나 치료되었는지를 확인할 수 없다는 것이다. 유일한 방법은 눈으로 확인하는 것이다. 그런데, 눈으로 확인하는 과정에서 상처 부위가 공기에 노출되기 때문에 치료가 늦어지거나 부작용이 발생할 수 있다. 스마트 밴드는 IoT 기술을 이용하여 이러한 문제를 해결한다. 피부에 닿는 스마트 밴드 안쪽 부분에는 전기화학 센서가 위치한다. 센서가 상처 부위의 상태를 센싱한다. 센싱한 정보는 스마트 밴드에 포함되어 있는 무선 통신 회로를 이용하여 스마트폰으로 전송된다. 그리고 사용자는 스마트폰 화면을 통해서 현재 상처 부위의 상태를 확인할 수 있다.</p><p>위의 두 예들은 정보 및 센싱, 그리고 통신 기능을 포함한 대표적인 IoT 응용 사례라고 할 수 있다. 그런데, 앞에서 기술한 바와 같이 정보의 표현은 스마트폰을 이용하는 것을 알 수 있다. 이러한 IoT 응용에서는 정보 자체는 중요하나 정보의 표현에 있어서는 차별화가 없다는 특징이 있다.</p><h1>3. IoT 기술과 디스플레이 응용</h1><p>이 장에서는 IoT 기술과 디스플레이의 결합 및 응용 사례에 대해서 살펴보고자 한다. 그림 3은 스마트 거울 기술이다. 스마트 거울은 거울 기능과 스크린 기능을 모두 제공하는 기술이다. 그림 3은 의류 매장의 탈의실 환경이다. 퐌매하는 의류에는 의류마다 고유한 상품 정보를 가지고 있는 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그가 부착되어 있다. 소비자가 상품을 탈의실에 가지고 들어가면 탈의실에 설치되어 있는 RFID 리더기 상품의 태그를 인식한다. 그러면, 스마트 거울은 태그 정보를 이용하여 서버에서 상품 정보를 수신 받아 화면에 표시한다. 소비자는 옷감의 재질, 구성 성분, 제조 연월, 제조국가 등의 정보를 스마트 거울을 통해서 바로 확인할 수 있으므로 매우 편리하다. 여기에 더해서, 서버는 이 상품과 어울리는 다른 상품의 정보도 제공하여 스마트 거울을 통해서 화면에 표시한다. 그러면, 소비자는 이 상품과 어울리는 다른 상품을 쉅게 구입할 수 있어서 편리한 쇼핑을 할 수 있고 매장은 매출을 확대할 수 있게 된다. 스마트 거울은 IoT 기술을 이용하되 소비자가 원하는 정보 및 쇼핑 정보를 화면에 표시하여 디스플레이를 통한 추가적인 응용이 가능한 사례라고 할 수 있다.</p><p>그림 4는 전자가격표시기 시스템을 보여준다.대형 쇼핑 매장 등에는 제품의 가격을 판매대에 표시하는 것이 일반적이다. 그런데, 대형 쇼핑 매장은 단독매장의 형태가 아니라 분점 형태이다. 그러므로 여러지역에 많은 분점이 있다. 한편, 많은 상품들은 모든 매장에서 동일한 가격으로 판매되고 있으며, 가격할인 등의 행사도 여러 분점에서 동시에 실시하는 것이 일반적이다. 그런데, 기존의 가격 표시 방식과 상품별 할인 행사를 표시하는 방식은 종이에 가격 또는 행사 정보를 인쇄하는 방식이다. 이 방식은 크게 두 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 모든 분점의 가격 및 행사 정보를 거의 동일한 시점에 신뢰성 있게 모두 갱신하는 것이 매우 어렵다는 것이다. 두 번째는 가격 또는 행사정보를 갱신하는 것에 많은 노동이 필요하다는 것이다. 이러한 단점을 해결하는 것이 전자가격표시기(ESL,Electronic Shelf Label)이다.</p>	센싱한 정보는 어떻게 스마트폰으로 전송되는가?	스마트 밴드에 포함되어 있는 무선 통신 회로를 이용하여 스마트폰으로 전송된다.
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "63a2e7c1-c1a1-49a9-9fc3-e3dbdec424f0", "field": "인공물", "question_id": "b43fb890-a14c-454b-9888-7605f074a151" }	<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성된 지능형관제시스템을 구현하였다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있도록 하였다.</p><p>보안 기능을 강화하기 위하여 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였으며, TPR과 FPR의 가중치 조화평균인 F-measure을 이용해 기존 방법과 제안된 방법에서의 움직임 검출율을 측정하였다. 기존 방법에 비하여 제안된 방법의 움직임 검출율이 평균 \( 12.3 \% \) 높게 측정되었으며, 이를 통하여 영상 보안 장치로써의 타당성을 확인하였다.</p>	TPR과 FPR의 가중치 조화평균이 뭐야?	F-measure
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "dd327e8b-e5b7-4124-8a90-ad842f16b412", "field": "인공물", "question_id": "677d134d-2803-4a1d-bd4c-f080fb1ee5a3" }	<h1>Ⅱ. 본론</h1><p>본 논문에서는 그림 2.1과 같이 IP 카메라, 팬틸트 구동부, 인체 감지 센서, RF 통신 모듈, MCU 로 지능형 관제 시스템을 구성하였으며 그림 2.2와 같이 시제품을 제작하였다. 움직임 감지 알고리즘을 적용하여 보안 기능을 강화하고, 사건 발생시 영상 전송을 이용한 신고 시스템을 도입하여 신속히 사건에 대처 할 수 할 수 있도록 하였다.</p><p>메인제어기는 카메라 영상과 감지 센서를 통해 움직임을 분석하고, 분석된 데이터는 클라우드 서버에 전송되어 클라우드 DB에 저장된다.</p><p>사용자는 단말기 (PC, 스마트 폰 등)를 통해 영상, 음성, 동작상태 등을 모니터링하고 카메라를 제어할 수 있다.</p><p>IP 카메라를 통해서 영상, 음성, 사진을 저장할 수 있고, LED 적외선 램프를 통해 야간 촬영이 가능하며, 좌우 160도 팬틸트 기능을 통해 원격으로 카메라를 제어 할 수 있고 아래와 같이 구성되어 있다.</p><p><ul><li>영상 해상도 : VGA급 (640X480)</li><li>사진 해상도 : 410,000 화소</li><li>프로토콜 : HTTP, TCP/IP</li></ul></p><p>팬틸트 구동부는 스태핑 모터를 이용하여 좌우 \( 160^{\circ} \) 로 몸체를 회전시켜 영상의 모니터링 범위를 확대시킬 수 있다.</p><p><ul><li>회전각 계산 : 엔코더를 통해 모터의 회전수에 따른 회전각을 산출</li><li>모터 회전수 제어 : PWM 제어</li></ul></p><p>메인 처리 장치는 각 구성요소들을 제어하기 때문에 다음과 같은 주요 성능을 갖도록 하였다.</p><p><ul><li>CPU : 32bit Embedded CPU</li><li>OS : Embedded Linux</li><li>Flash Memory : 128MByte</li><li>SDRAM : 128MByte</li><li>인터페이스 : RS-232C, RS-485, SPI, UART/USRT</li></ul></p><p>관제시스템으로부터 수신되는 각종 데이터(영상 및 센서 계측 값)을 저장하기 위해서 오라클을 기반으로 클라우드 서버와 DB를 구축하였으며, 어플 개발언어는 java, jsp / html5, CSS3, jquery-mobile-1.3.2 / phonegap이고 서버사이드는 java, jsp로 제작하였다. 그림 2.3은 스마트폰 어플 화면을 나타내고 있다.</p><p>소프트웨어는 자바스크립트, HTML5, CSS3를 이용하여 모바일 기기를 위한 응용 프로그램들을 제작하였다. 응용 프로그램 결과물들은 하이브리드 형태로써 모든 레이아웃 렌더링이 플랫폼의 네이티브 UI 프레임워크가 아닌 웹 뷰를 통해 수행되며, 단지 웹앱 일 뿐만 아니라 배포를 위한 패키지화를 통해 네이티브 기기 API에 접근할 수 있도록 하여 안드로이드나 아이폰에 모두 호환되도록 하였다.</p><p>JSP 프로그램을 이용해 각종 프로토콜 처리 및 화면에서 요구하는 정보를 처리하고, 폰이나 PC 사이드에서는 html5, CSS3, jqery-mobile-1.3.2를 이용해 화면을 제작하였다.</p>	메인제어기의 분석 데이터는 클라우드 서버에 전송되어 어디에 저장되나요?	클라우드 DB
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "3548a9d5-d7d5-43e8-b8e1-498213390079", "field": "인공물", "question_id": "10c1be57-6d59-471b-91d7-b9a1d5bb6ed9" }	<h2>2. 영상 기반 움직임 감지 알고리즘</h2><p>기존 움직임 감지 알고리즘들은 각 픽셀의 색상정보를 이용하여 배경을 구축하기 때문에 복잡한 배경을 가진 환경에서 수행할 경우 정확도가 확연히 낮아지는 문제점을 가지고 있다.</p><p>본 논문에서는 그림 2.4와 같이 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 이용해 입력 영상에서 움직임이 발생하면, 배경제거(Background Subtraction) 알고리즘과 전경추출 알고리즘을 이용하여 움직이는 대상을 감지하도록 하였다.</p><p>제안된 방법은 먼저 배경을 구축하고 전경추출알고리즘을 이용하여 고정되어 있는 배경으로부터 움직임이 있는 영역(전경)을 추출하여 추출된 영역이 미리 정한 임계값 \( (\tau) \)보다 클 때 알람신호를 발생하고 영상과 문자를 전송하여 침입 상황을 알린다.</p><p>배경 구축을 위한 기존의 방법(가우시안 분포나 비모수적 접근법을 이용한 방법)은 각 픽셀의 색상 정보를 이용해서 배경을 구축하기 때문에 복잡한 배경을 가진 환경에서 수행할 경우 정확도가 확연히 낮아지는 문제점을 가지고 있다.</p><p>본 논문에서는 픽셀의 색상정보가 아닌 블록 내의 픽셀들로부터 텍스처 정보를 계산하는 Local Binary Pattern(LBP) 알고리즘를 이용하여 배경모델을 수행하도록 하였다.</p><p>픽셀단위에서 배경의 변화 정도에 따라 히스토그램의 수를 자동으로 조절하기 때문에 히스토그램의 수가 고정되면 모델링할 수 있는 변화 정도가 고정되어 전경추출에 성능이 저하되는 단점이 있다.</p><p>그러나 히스토그램의 수를 자동으로 조절하면 배경의 변화를 모두 포함할 수 있기 때문에 움직임을 검출하기 위해서는 효과적이다.</p><p>그림 2.5는 배경모델링에 적용된 LBP 알고리즘의 흐름을 나타낸 것으로써, NxN 윈도우 내의 모든 픽셀에 대해 수행하면 텍스처 특징을 표현하는 256개의 빈(bin)으로 구성된 히스토그램이 된다.</p><p>새로운 배경영상이 입력되면 각 윈도우로부터 LBP 히스토그램 \( \overrightarrow{h_{i}} \) 를 계산하고, 현재까지 구축된 배경 히스토그램 집합에 유사한 히스토그램이 있는지를 비교한다.</p><p>구축된 히스토그램과 모두 비교하여 유사도가 임계값 Tp보다 낮으면(일치하는 히스토그램을 찾지 못하면), 입력 히스토그램 \( \overrightarrow{h_{i}} \)는 배경 모델에 추가되고, 일치하는 히스토그램을 찾으면 배경 히스토그램을 업데이트하도록 그림 2.6과 같이 배경 모델링 프로그램을 코딩하였다.</p><p>픽셀이 아닌 텍스처 단위 생성된 배경모델로부터 전경을 추출할 때는 외곽선을 제대로 추출하지 못하는 문제점이 있다.</p><p>본 논문에서는 정확한 외곽선을 추출하기 위해 전경추출을 테스처 정보와 이웃한 픽셀정보를 접목한 이진 레이블링(labeling)을 고려하였다.</p><p>레이블링을 최소화하기 위하여 그래프 컷 알고리즘을 이용하였고, 오감지를 최소화하기 위하여 차영상 알고리즘을 추가적으로 적용하였다.</p><p>차영상은 이전프레임의 영상 \( \left((\mathrm{T}-1)^{\text {th }}\right. \) 영상 \( ) \) 과 현재 프레임의 영상 \( \left(\mathrm{T}^{\text {th }}\right. \) 영상 \( ) \) 차이를 의미한다.</p><p>현재 프레임의 영상에서 갑작스러운 변화가 감지될 경우 변화 정도가 픽셀단위로 표시되고, 픽셀단위 (x, y)에서 차이 값을 계산하여 움직임을 감지하게 된다.</p><p>그림 2.7은 차영상 알고리즘 코드로써 현재 프래임과 이전 프레임의 픽셀 값을 비교한 후 0~255 를 갖는 픽셀 값의 절대 값 차이가 임계값인 15 이상이면 움직임이 있는 것으로 판별된다.</p><h2>3. 실험 결과</h2><p>본 논문에서는 움직임 감지를 평가하기 위하여 그림 2.8과 같이 비, 흔들리는 나뭇가지, 빠르게 움직이는 차를 포함한 테스트 데이터를 이용하여 기존의 GMM 기반의 방법과 제안된 방법으로 영상을 추출하였다.</p><p>기존에 많이 사용되는 GMM기반의 방법은 비와 흔들리는 나뭇가지 때문에 많은 수의 배경 픽셀이 전경으로 추출되었으며, 배경의 많은 부분이 움직임으로 추출되었다.</p><p>본 논문에서 제안된 방법은 일정한 간격의 움직임을 가진 비 또는 나뭇가지는 움직임으로 감지하지 않기 때문에 기존 방법보다 상대적으로 정확하게 움직임을 감지할 수 있다.</p><p>비, 흔들리는 나뭇가지, 빠르게 움직이는 차를 포함한 배경에서 움직임을 평가하기 위하여 True Positive Ratio(TPR)와 False Positive Ratio(FPR) 관점에서 그림 2.9와 같이 측정하였다.</p><p>\( TPR =\frac{\text { true positive }}{\text { number of foreground pixels in ground truth }} \) \( F P R=\frac{\text { false positive }}{\text { number of background pixels in ground truth }} \)</p><p>여기에서, True Positive는 정확하게 추출된 전경 (움직임) 픽셀의 수, False Positive는 전경인데 배경으로 추출된 픽셀의 수, Ground Truth는 영상과 같이 제공되는 전경 픽셀을 의미한다.</p><p>기존 방법과 비교해서 높은 TPR과 낮은FPR을 나타냈으며, TPR과 FPR의 가중치 조화평균인 F-measure를 이용하여 표 2.1과 같이 정량적으로 평가하였다.</p><p>\( F- measure=\frac{(\operatorname{TPR} \times(1-\text { FPR }))}{(\zeta \times \mathrm{TPR}+(1-\zeta) \times(1-\text { FPR }))} \)</p><p>여기에서, \( \tau \) 는 TPR과 FPR의 가중치를 나타내며, 0.5로 계산하였다.</p><p>제안된 방법과 기존 방법의 움직임 검출율에 대한 실험을 3회 진행한 결과, 제안된 방법의 움직임 검출율이 평균 \( 12.3 \% \) 높게 측정되었다.</p><p><table border><caption>표 2.1 평균 TPR과 FPR 그리고 F-measure</caption><tbody><tr><td></td><td></td><td>1st</td><td>2nd</td><td>3rd</td></tr><tr><td rowspan=3>Previous Method</td><td>TPR</td><td>0.973</td><td>0.991</td><td>0.644</td></tr><tr><td>FPR</td><td>0.177</td><td>0.535</td><td>0.019</td></tr><tr><td>F-measure</td><td>0.892</td><td>0.633</td><td>0.801</td></tr><tr><td rowspan=3>Proposed Method</td><td>TPR</td><td>0.877</td><td>0.942</td><td>0.768</td></tr><tr><td>FPR</td><td>0.041</td><td>0.114</td><td>0.009</td></tr><tr><td>F-measure</td><td>0.916</td><td>0.914</td><td>0.865</td></tr></tbody></table></p>	기존 움직임 알고리즘들은 복잡한 배경을 가진 환경에서 수행하더라도 정확도가 떨어지지 않나요?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "a0b6d734-8699-460e-985f-b8653e3abe0a", "field": "인공물", "question_id": "afc841a2-a8b9-4d68-8a35-da241181d3e0" }	<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 분말 합성</h2><p>고순도 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 제조하기 위해 수열합성법을 선택하였고, 원료로는 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) (고순도화학, \( 99.9 \% \) )와 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) (Aladdin, \( 99.99 \% \) )를 사용하였다. \( \mathrm{ZnS} \)의 단일상 형성을 위해 \( \mathrm{Zn} \)과 \( \mathrm{S} \)의 몰비를 \( 1: 1.2 \)로 하여 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)와 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)를 가열 자력 교반기에서 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \)에서 30분동안 각각 3차 증류수에 용해하였다. 용해가 완료된 \( \mathrm{Na}_{2} \mathrm{S} \cdot 9 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)를 \( \mathrm{ZnSO}_{4} \cdot 7 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \)에 부어 \( 85^{\circ} \mathrm{C} \)에서 1시간동안 혼합하였다. 혼합액을 \( 500 \mathrm{cc} \) 수열합성기에 넣어 오븐에서 \( 180^{\circ} \mathrm{C} \)에서 70시간동안 반응시킨 후 상온에서 3차 증류수로 수세하여 불순물을 제거하였다. 수세가 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노분말을 오븐에서 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)에서 3시간 동안 건조하였다. 건조된 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말 내 잔존하는 불순물을 제거하기 위해 알루미나 도가니를 사용하여 진공 분위기에서 \( 550^{\circ} \mathrm{C} \)에서 2시간동안 열처리 하였다.</p><h3>2.2 소결</h3><p>본 연구에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 소결하기 위해 고온 가압 소결 장비 (HP-10T, HANTECH)를 사용하였다. 산화를 방지하기 위하여 진공 분위기 (\( \sim 10^{-3} \mathrm{~ torr}\))에서 고온 가압 소결을 진행하였고 고온 가압 소결 시 \( \phi 12.5 \) 크기의 SiC mold을 사용하였다. 소결온도는 소결온도의 변화에 따른 특성변화를 확인하기 위해 \( 750^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)까지 증가하였다. 인가압력은 \( 30 \mathrm{MPa} \)로 유지하고 2시간동안 소결하였다. 소결시 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 파손을 방지하기 위해 유지시간이 끝난 후 바로 압력을 제거하였고, 열충격을 최소화 하기 위해 로냉을 실시하였다. 소결이 완료된 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 구조 특성, 밀도 및 광학적 특성 변화를 분석하기 위해 XRD(DMAX 2500, Rigaku), 주사전자현미경(JSM-7610F, Jeol), 적외선 분광 분석기(FT-IR/FIR Spectrometer Frontier, PerkinElmer)를 이용하여 분석하였다.</p>	고순도 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 제조하기 위해 무슨 방법을 사용하였나요?	수열합성법
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "adf8dd11-ffd4-4509-980a-6918177e8925", "field": "인공물", "question_id": "a50a3011-fdc9-446d-b96a-5fe6bc1a1bba" }	<h1>1. 서 론</h1><p>황화아연(Zinc sulfide, \( \mathrm{ZnS}) \)은 우수한 광학적 화학적 특성을 갖는 Ⅱ -Ⅵ 반도체 화합물로 적외선 윈도우, 광촉매, 센서등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다]. 또한 \( \mathrm{ZnS} \)는 적외선 영역에서 산란 손실이 적고 널리 적외선 렌즈로 사용되는 게르마늄에 비해 상대적으로 저렴하고 경도와 파단강도가 좋아 적외선 응용 소재로 각광 받고 있다. 과거에 적외선 렌즈는 군수용에 국한되었지만 최근에는 보안, 환경, 의료와 같은 민수용 분야로 넓게 확대되고 있다. 이같이 적외선 렌즈의 응용 범위가 확대됨에 따라 저렴하고 대량생산이 가능한 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈의 특성향상 및 상용화 연구가 필요하다. \( \mathrm{ZnS} \)는 일반적으로 저온에서 입방정 구조를 유지하고 \( 1020^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 고온에서는 육방정 구조로 상전이하는 재료로 광학적 용도로 사용하기 위해서는 광학적 이방성이 없는 입방정 구조로 존재하는 것이 좋고 고밀도, 저결함 및 분해를 억제할 수 있는 성형이 필수적이다. 이러한 어려움을 극복하고자 화학 기상 증착법 (CVD, chemical vapor deposition) 으로 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조하여 상용화하고 있다. 화학 기상 증착법으로 제조한 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈는 우수한 광학적 특성을 가지지만 복잡하고 긴 제조방법과 제조비용이 고가이기 때문에 군수용이 아닌 민수용에 적용하기에는 어려움이 있다. 화학 기상 증착법을 대체할 수 있는 방법에는 스파크 플라즈마 소결법(SPS, spark plasma sintering) 과 고온 가압 소결법(HP, hot press sintering) 이 있는데 고온 가압 소결법은 다른 제조 방법에 비해 방법이 간단하고 비교적 저렴하여 대량생산에 적합하다는 장점이 있다. 이러한 이유로 현재 일본의 Sumitomo 사에서는 고온 가압 소결법을 이용하여 \( \mathrm{ZnS} \) 렌즈를 제조하고 양산화하고 있다. 고온 가압 소결법으로 제조한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 특성에 많은 영향을 받는 것으로 알려져있기 때문에 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 특성을 최적화하는 합성법이 선행되어야 할 필요가 있다. \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 합성하는 방법에는 침전법, 고상법, sol-gel법, 분무열분해법, 수열합성법등이 있는데 이러한 방법에 따라서 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 형상 및 특성이 달라지는 것으로 알려져있다. 다양한 합성 방법중에서도 수열합성법은 비교적 구조제어가 용이하고 빠른 반응속도와 좋은 분산성 및 단일상의 결정상을 갖는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 합성할 수 있기 때문에 널리 이용되고 있는 합성법이다.</p><p>본 연구에서는 수열합성법을 이용하여 입방정 구조의 단일상 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 확보하고 이를 고온 가압 소결하고자 한다. 또한 고온 가압 소결시 소결온도를 달리하여 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 결정상 및 미세구조 변화를 분석하고 그에 다른 광학적 특성을 확인하고자 한다.</p>	적외선 렌즈의 최근 응용 분야에는 어떤 것들이 있어?	보안, 환경, 의료
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "18a9fc5b-53f9-4b58-86b9-bf744fd2d1c6", "field": "인공물", "question_id": "ae63afdf-c232-427f-9be5-30d14a265c46" }	<p>전자가격표시기는 상품의 가격 또는 정보를 액정화면을 이용한다. 액정화면만으로는 위의 문제점을 해결할 수 없다. 문제점을 해결하기 위해서 IoT 기술을 액정 화면에 결합한다. 그림 4(a)에서 보이는 바와 같이 액정화면에 근거리 통신 기능을 결합한다. 근거리 통신 모듈은 매장에 설치된 기지국을 통해서 서버에서 제공하는 가격과 행사 정보를 수신한다. 서버는 모든 분점에 연결되어 있으므로 가격 또는 행사 정보가 갱신되었을 때, 오류 없이 모든 분점의 가격 또는 행사 정보를 무인으로 갱신하므로 기존 방식의 문제점을 해결한다. 그림 4(b)는 전자가격표시기를 보여준다. 화면은 가격과 행사정보를 계속 표시해야 하므로 전력소모가 많은 상황이다. 전력소모를 줄이기 위해서 최근에는 액정화면 대신에 전자종이(e-paper) 기술을 사용한다. 그림 4(b)에서도 전자종이 기반의 전자가격표시기를 보여준다. 전자종이는 화면이 바꿜 때에만 전력소모가 있고, 화면의 표시 내용이 바뀌지 않을 때에는 전력소모가 없다는 장점이 있어서 전자가격표시기에 아주 적합하다.</p><p>전자가격표시기를 구현함에 있어서 또 하나의 문제점은 무선통신 기능에서의 전력소모를 최소화하는 것이다. 전력소모를 최소화하지 않으면 전자가격표시기에 배터리를 내장해야 해서, 배터리 유지 관리에 의한 비용이 발생하고 배터리가 없을 경우에는 가격 및 행사정보가 갱신되지 않는 문제가 발생하기 때문이다. 이에 최근에는 전자가격표시기에 그림 3(에서 보인 RFID 기술을 이용하는 연구, 개발이 활발하다. 그림 5는 RFID기술의 동작을 개념적으로 보여준다.그림 5(a)는 NFC(Near Field Communication) RFID 기술이고, 그림 5(b)는 UHF RFID 기술이다. RFID 기술은 두 기술 모두 두 가지 공통점이 있다. 첫째는 통신의 전력 소모를 최소화하기 위해서 수동형 통신 방식을 사용한다. 일반적으로 무선 통신을 위해서 반송파 생성을 위한 위상고정회로(PLL, Phase Locked Loop), 믹서, 저잡음 증폭기(LNA, Low Noise Amplifier), 전력 증폭기(power amplifier) 등의 회로가 필요하다. 이 방식은 전송 품질이 우수하고 장거리 전송이 가능한 방면 전력소모가 매우 큰 단점이 있다. 반면 수동형 통신 방식은 리더가 제공하는 반송파 신호를 이용하여 단지 태그의 부하 변화를 통해서 정보를 송신함으로써 전력소모를 크게 감소시키는 장점이 있다. 둘째는 태그가 배터리와 같은 자체 전원 공급원을 사용하지 않는다는 것이다. 즉, 전원을 리더로부터 공급받는다. NFC RFID는 자계 유도 결합(magnetic inductive coupling)을 이용하여 전력을 공급한다. 그리고 UHF RFID는 전자기파 에너지를 이용하여 전력을 공급한다. 전자가격표시기는 무선 전력 공급, 수동형 통신, 전자종이 기반의 디스플레이 기술을 사용하여 유지, 관리가 용이하고, 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.</p>	전자종이는 화면이 바뀔 때에만 전력소모가 있고, 화면의 표시 내용이 바뀌지 않을 때에는 전력소모가 없다.	YES
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "6cdb3001-f21f-4d3f-aa7f-ad4ad44717d9", "field": "인공물", "question_id": "a42dde3e-9d36-4b5f-9135-c57d0d36ebb2" }	<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>모바일 네트워크 환경이 빠른 속도로 일상생활에 침투하면서 스마트홈 및 가정용 보안 솔루션에 대한 수요 증가에 의해서 세계 스마트홈 시장은 빠르게 성장하고 있다. 학계, 연구소 등에서는 지능형 솔루션을 위한 카메라 제어기술, 영역탐지, 물체추적, 생체인식, 원거리 물체인식 등에 관한 연구를 진행하고 있다. 보안 분야는 IT 기술을 이용한 무인경비서비스와 노동력을 이용한 유인경비서비스 등을 중심으로 발전되어 왔으나 최근 들어 이동단말을 통해 고객이 요구하는 위치에 설치된 CCTV 영상을 전송해주는 관제시스템에 대한 요구가 증가하고 있다.</p><p>대부분의 관제시스템은 유선으로 구축되기 때문에 설치의 어려움, 고비용의 유지·관리비용(설치환경, 저장매체 등)이 소요되는 문제점이 있다. 특히, 사건 발생시 호출(문자, 알람)에 의해 현장에 출동하고 사고를 처리하기 때문에 정확하고 세부적인 대응이 어려운 문제점을 가지고 있다.</p><p>본 논문에서는 실시간 영상/음성 전송을 통해 보안을 강화하고, 쌍방향 무선통신을 통해 온도, 전기기기 등을 제어하여 에너지를 절감할 수 있도록 클라우드 기반의 모바일 관제시스템을 제작하였으며, 영상 알고리즘을 통해 움직임을 감지하도록 하여 보안장치로의 타당성을 검토하였다.</p>	유인경비서비스 등을 중심으로 발전된 분야는 보안이 맞아?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "c709e105-5a3c-417a-9279-dccd255bec45", "field": "인공물", "question_id": "72c56c32-ffc0-4ea7-9e86-4a48fd32db1e" }	<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 분말 특성</h2><p>\( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 적외선 광학 소재로 사용하기 위해서는 입방정 형태의 단일 상을 확보할 필요가 있다. 수열합성 및 \( 550^{\mathrm{\circ} C} \)에서 2시간동안 열처리 후 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 구조 특성을 확인하기 위해 \( 20 \sim60^{\circ} \) 사이의 영역에서 XRD 회절 패턴을 분석하였고 그 결과를 Fig. 1에 나타내었다. Fig. 1과 같이 수열합성 및 열처리 후 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말에서 \( \mathrm{ZnS} \) 입방정상의 회절 피크를 관찰할 수 있었다. \( \mathrm{ZnS} \) 입방정상 피크 외에 다른 피크는 나타나지 않은 것으로 보아 \( \mathrm{ZnS} \) 입방정 단일 상이 형성된 것을 확인할 수 있었다.</p><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 구조를 명확하게 확인하기 위해 수열합성 열처리 후의 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 미세구조를 주사전자 현미경을 통해 관찰하였다. Fig. 2는 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 미세구조 분석 결과이다. \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 입자는 준 구형태로 \( 1 ~\mu \mathrm{m} \) 이하의 입자 크기를 가지는 것을 확인할 수 있었다. 수열합성을 통해 합성된 입방정상의 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 이용하여 소결 온도 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 특성 변화를 확인하기 위하여 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 고온 가압 소결하였다.</p><h3>3.2 소결체 특성</h3><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 고온 가압 소결법을 이용하여 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 형상을 Fig. 3에 나타내었다. \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 미세구조를 달리하였을 때의 특성변화를 확인하기 위해 소결온도를 \(750, 800,850,900,950,1000^{\circ} \mathrm{C} \)까지 소결하였다. 이때 소결온도 변화에 따른 밀도 변화는 아르키메데스법으로 계산하였고 Fig. 4에 나타내었다. 먼저 \( 750^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 Fig. 3(a)와 같이 소결이 덜 진행되어 불투명한 백색을 나타내고 \( 97.2 \% \)의 비교적 저밀도를 갖는 것으로 관찰되었다. \( 800^{\circ} \mathrm{C} \) 이상 소결시 Fig. 3(b-f)와 같이 소결이 잘 이루어져 반투명한 노란색에 \( 99.3 \% \) 이상의 고밀도 형태의 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 확보하였음을 알 수 있었다. 하지만 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 Fig. 3(f)에서 확인할 수 있듯 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 내부가 승화되어 기공이 형성된 것을 알 수 있고 그로 인해 밀도가 \( 98.3 \% \)로 다소 낮게 관찰되었다. \( \mathrm{ZnS} \)의 승화 온도는 \( 1180^{\circ} \mathrm{C} \) 이지만 가열과 가압이 동시에 진행되어 보다 더 높은 온도에서 소결 된 것으로 판단된다.</p><p>일반적으로 광학적 특성은 소결체의 미세구조와 내부 기공과 같은 결함, 불순물의 유무, 결정상등의 영향을 받는 것으로 알려져있다. . 소결온도 변화에 따른 미세구조와 내부 기공을 확인하기 위해 주사전자현미경을 이용하여 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 단면을 분석하였고 그 결과를 Fig. 5에 나타내었다. Fig. 5(a)에서와 같이 소결온도가 \( 750^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때 약 \( 2 ~\mu \mathrm{m} \) 크기의 미세한 입자와 다수의 기공(빨간 원)이 관찰되었다. 기공으로 보아 Fig. 3(a) 같이 소결이 완전히 이루어지지 않은 것을 알 수 있었다. 소결온도가 \( 800,850^{\circ} \mathrm{C} \) 에서는 Fig. 5(b,c)와 같이 기공이 사라지고 매우 치밀화가 이루어진 것을 알 수 있고 입자 사이즈는 약 \( 2 ~\mu \mathrm{m} \)로 \( 750^{\circ} \mathrm{C} \) 와 차이가 없는 것으로 확인되었다. 반면에 \( 900^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체에서는 Fig. 5(d-f)와 같이 미세한 입자가 사라지고 수십 \( \mu \mathrm{m} \) 이상의 조대한 입자가 형성되는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 Fig. 5(f)의 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체에서는 입자 사이의 균열이 관찰되는데 이는 고온 소결로 인해 내부가 승화 된 것으로 판단된다. 이러한 기공의 감소 및 치밀화는 광의 산란 감소 효과를 극대화하여 투과도에 영향을 미치는 것으로 알려져있다.</p><p>\( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말의 소결온도 변화에 따른 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 구조 변화를 확인하기 위해 XRD 회절 패턴 분석 결과를 Fig. 6에 나 타내었다. 일반적으로 \( \mathrm{ZnS} \)는 고온으로 갈수록 입방정상에서 육방정상으로 상전이가 일어나는 것으로 알려져 있다. \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 결정상 변화에 따른 광학적 특성 변화는 다시 설명하도록 하겠다. Fig. 6에서와 같이 \( 2 \theta\)에서 \( 28.6^{\circ}, 33.1^{\circ}, 47.6^{\circ}, 56.4^{\circ} \)에 피크가 관찰되는 것으로 보아 \( \mathrm{ZnS} \) 입방정상이 주로 형성 되어있는 것을 알 수 있었다. Fig. 6의 오른쪽 그림에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 육방정상의 주 피크를 확대한 것으로 소결온도가 증가함에 따라 육방정상의 증가를 확인할 수 있는데 다만 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)에 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 고온의 영향으로 승화됨에 따라 결정성이 저하되어 피크가 낮게 나타난 것으로 판단된다.</p><p>소결온도 변화에 따른 육방정상 형성의 증가가 중적외선 파장에 미치는 영향을 확인하기 위하여 \( 3 \sim 6 ~\mu \mathrm{m} \) 영역의 적외선 분광분석을 진행하였다. 투과율은 두께와 표면 상태의 영향을 많이 받기 때문에 동일한 조건을 위해 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 \( 1 \mathrm{mmt} \)로 폴리싱하여 적외선 분광분석 하였고 그 결과를 Fig. 7과 Table 1 에 나타내었다. Fig. 7에서와 같이 \( 750^{\circ} \mathrm{C} \)에서 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \)로 소결온도를 증가하였을 때 투과율이 급격하게 상승된 것을 확인할 수 있었다. 이는 Fig. 3에서 알 수 있는 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 형상의 소결됨의 정도와 Fig. 5에서 보이는 기공 감소에 의한 효과로 판단할 수 있다. Table 1에서와 같이 소결온도 \( 800^{\circ} \mathrm{C} \)에서 가장 높은 투과율인 \( 68.8 \% \) 를 확보할 수 있고 그 이상 소결온도가 올라가면 투과율이 점차 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 투과율이 감소하는 것은 소결온도 증가에 따른 육방정상 형성의 증가에 의한 것으로 입방정상과 육방정상 사이에 발생하는 산란과 육방정상에서 나타나는 이방성에 의한 효과로 판단된다. 또한 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \) 에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 내부가 승화됨에 따라 발생한 기공에 의해 산란되어 저조한 투과율을 나타내는 것으로 확인된다. 이와 같이 광학용 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 위해서는 단일상의 입방정상과 기공을 최소화하여야 한다는 것을 확인할 수 있었다.</p><table border><caption></caption><tbody><tr><td>Sintering Temp. /Wavelength</td><td>\( 3 ~\mu \mathrm{m} \)</td><td>\( 4 ~\mu \mathrm{m} \)</td><td>\( 5 ~\mu \mathrm{m} \)</td><td>Average</td></tr><tr><td>\( 750^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 0.2 \)</td><td>\( 0.3 \)</td><td>\( 0.5 \)</td><td>\( 0.3 \)</td></tr><tr><td>\( 800^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 64.8 \)</td><td>\( 70.2 \)</td><td>\( 71.3 \)</td><td>\( 68.8 \)</td></tr><tr><td>\( 850^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 60.9 \)</td><td>\( 67.0 \)</td><td>\( 68.6 \)</td><td>\( 65.5 \)</td></tr><tr><td>\( 900^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 65.4 \)</td><td>\( 63.1 \)</td><td>\( 67.4 \)</td><td>\( 65.3 \)</td></tr><tr><td>\( 950^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 56.4 \)</td><td>\( 62.6 \)</td><td>\( 60.6 \)</td><td>\( 59.9 \)</td></tr><tr><td>\( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 29.9 \)</td><td>\( 37.4 \)</td><td>\( 42.0 \)</td><td>\( 36.4 \)</td></tr></tbody></table>	Fig.1을 통해 \( \mathrm{ZnS} \)의 구조 특성을 확인하였을 때, 어떻게 형성된 것입니까?	입방정 단일 상
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "7add3897-c935-4bde-a179-004a7c0d2400", "field": "인공물", "question_id": "d42c9700-2257-4c5f-a928-e3d6efef6f99" }	<h1>요약</h1><p>본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 \( 12.3 \% \) 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.</p>	침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 몇 프로 높게 측정되었나요?	\( 12.3 \% \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "e5b3ea93-12cf-4dfe-b05e-130721af0094", "field": "인공물", "question_id": "5b7df605-2c4b-4c6b-88e2-f8c94875524d" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 광학적 소재로서의 응용성을 확보하기 위해 수열합성법으로 \( \mathrm{ZnS} \) 나노 분말을 합성하고 이를 고온 가압 소결하였다. 소결온도 변화로 나타나는 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체의 구조특성과 그로 인한 광학적 특성에 나타나는 영항을 분석하였다. \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 소결온도가 증가함에 따라 미세구조에서 기공의 감소와 치밀화 및 조대화를 확인할 수 있었고, \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 내부에 승화가 일어난 것으로 판단된다. 또한 소결온도가 증가함에 따라 육방정상 형성이 증가하는 것을 확인하였고 이로 인해 투과율이 소폭 감소하는 것을 알 수 있었다. 다만 \( 1000^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체는 승화로 인해 결정성이 저하된 것으로 판단된다. \( 800^{\circ} \mathrm{C} \)에서 소결한 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체가 중적외선 영역에서 약 \( 69 \% \)로 가장 우수한 투과율을 나타내었다. 이와 같은 결과로 수열합성 및 고온 가압 소결법을 이용하여 광학소재에 응용성이 높은 \( \mathrm{ZnS} \) 소결체를 제조 할 수 있는 것을 확인하였다.</p>	소결온도가 증가함에 따라 무엇이 소폭 감소하는 것을 알 수 있었나?	투과율
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "d92e4c7d-32d5-4e6e-b496-0f4e1bba80f3", "field": "인공물", "question_id": "bc6e9b91-ce0e-42a4-80e0-642280ae1898" }	<h1>II. 바디 구동 기술</h1><h2>1. 바디 효과</h2><p>그림 1 은 CMOS 공정을 이용한 전형적인 저전압용 PMOS 트랜지스터이다. 단자는 크게 드레인, 게이트, 소스, 바디 네 가지로 구성된다. 게이트 단자는 트랜지스터에 채널을 형성하여 트랜지스터를 도통시키기 위해 전압을 인가해야 하는 단자이고, 소스 단자를 기준으로 하여 드레인 단자는 인가해주는 전압값에 따라 트랜지스터의 구동 영역을 선형 영역, 포화 영역으로 정해준다.</p><p>바디 단자는 흔히 제 2 의 게이트 단자라고 불리며, 회로의 간단한 해석을 제공하고 누설전류에 의한 손실을 막기 위해 바디단자와 소스 단자를 단락시켜 바디 단자에 의한 제어를 방지한다. 그러나 바디 단자를 소스 단자와 단락시키지 않고 바디 단자에 전압을 제공해 주면 회로의 특성을 변화하는 효과가 발생하게 되는데, 이것을 바디 효과라 한다.</p><p>바디 효과는 그림 1 과 같이 소스-바디 간의 전압에 따라 공핍층의 두께가 변하게 되는데, 소스-바디 간의 전압이 플러스 전압이 된다면 피엔 접합에 순방향 전압이 인가 됨에 따라 공핍층이 감소하게 되어 채널 형성에 도움이 되는 효과를 얻는다. 그와는 반대로 마이너스의 전압이 된다면, 공핍층의 증가로 채널 형성에 방해가 된다. 결론적으로 순방향 전압이 가해지면 문턱전압의 감소로 인해 전류의 양이 증가하게 되고, 역방향 전압이 인가되면 문턱 전압에 증가로 인해 전류의 양이 감소한다. 바디 효과에 대한 문턱 전압의 수식은 수식 1 과 같으며, 소스-바디 사이의 전압 정도에 따라 문턱 전압의 최소값을 구할 수 있다.</p><p>\( V_{T H}=V_{T H 0}-\gamma\left(\sqrt{\left\|2 \Phi_{F}\right\|+V_{B S}}-\sqrt{\mid 2 \Phi_{F}}\right) \)<caption>(1)</caption></p><p>하지만, 기생 PN 다이오드가 동작 가능한 이상의 전압이 인가될 경우에는 큰 누설 전류의 흐름으로 인해 파워 손실과 더불어 회로의 파괴를 야기할 수 있다. 따라서 누설전류를 최소화하면서 문턱전압을 작게 하는 적정값을 찾아야 한다.</p><p>그림 2 는 NMOS에서의 바디 바이어싱에 따른 \( \mathrm{I}_{\mathrm{BS}}-\mathrm{V}_{\mathrm{BS}}, \mathrm{V}_{\mathrm{DS}}-\mathrm{V}_{\mathrm{BS}} \) 특성이다. 그림 2.(a)와 같이 바다 단자에 입력퇸 전압이 \( 0.6 \mathrm{V} \) 일 때, 누설 전류가 점점 증가하는 것을 확인 할 수 있다. 이 때 드레인 전압은 최소값에 가까워지며, 이는 게이트 구동전압이 최대에 가까워겼다는 것을 알 수 있다.</p><p>그림 3은 그림 2 의 시뮬레이션 결과를 토대로 온도를 -30 에서 130 까지 변화시켰을 때 \( \mathrm{I}_{\mathrm{BS}} \) 변화에 대한 그래프이다. 그림 3 을 참고하면 바디 전압이 \( 0.5 \mathrm{~V} \) 이상이 되면 누설전류가 급격히 증가하는 것을 볼 수 있다.</p>	바디 효과는 역방향 전압이 인가되면 문턱 전압에 증가로 인해 전류의 양이 감소하는가?	YES
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "616407c7-69a7-46d5-a14c-43e032ebfac9", "field": "인공물", "question_id": "a3e36710-cf6d-4879-a880-17462bd754de" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 패스 트랜지스터에 바디 구동 기술을 적용하여 면적을 감소시킨 LDO (Low drop-out) 레귤레이터를 제안하였다. 바디 구동 기술은 트랜지스터의 문턱전압 (Vth)을 감소시켜 드레인 전류를 증가시켜 전류 구동 능력을 향상시킨다. 본 논문에서는 LDO 레귤레이터의 패스 트랜지스터에 바디 구동 기술을 적용하여 면적을 감소시키고, 기존 LDO 레귤레이터와 동일한 성능을 유지하였다. 본 논문에서 제안하는 패스 트랜지스터는 동일한 성능 대비 면적은 \( 5.5 \% \) 감소 하였다. 본 논문에서 제안하는 LDO 레귤레이터는 \( 2.7 \mathrm{~V} \) ~ \( 4.5 \mathrm{~V} \) 의 입력 전압, \( 1.2 \mathrm{~V} \) ~ \( 3.3 \mathrm{~V} \)의 출력전압 범위를 가지며, \( 150 \mathrm{~mA} \) 의 출력 전류를 공급한다.</p><h1>I. 서론</h1><p>최근 집적회로기술의 발달과 더불어 휴대용 기기의 수요 증가로 인해 전력관리에 대한 관심이 집중되고 있다. 모바일, 노트북과 같은 휴대용기기는 한정된 배터리를 이용하여 기기의 동작 시간과 안정된 동작 환경을 제공해야 하기 때문에 전력 관리 칩 설계에 대한 중요성 또한 이슈가 되고 있다. 전력관리IC는 크게 DC-DC 컨버터, 차지 펌프와 같이 스위칭 방식을 이용한 스위칭 레귤레이터와 LDO 레귤레이터와 같이 선형 시스템을 이용한 선형 레귤레이터가 있다. 스위칭 레귤레이터는 스위칭 방식을 이용하여 높은 효율을 구현할 수 있지만, 출력에 잡음이 심하여 라디오. 주파수와 통신 시스템에 적용하기에는 어려움이 있다. 그에 비해 선형 레귤레이터는 잡음이 작고 안정된 출력을 제공하는 장점이 있기 때문에 잡음에 민감한 회로에 적용하기에 적절하다. 이와 같이 전력관리 칩은 적용할 어플리케이션에 따라 레귤레이터의 종류가 변하며, 최근에는 여러 종류의 칩을 하나의 칩에 집적화하여 가격과 면적을 줄이는 원칩화 기술에 대한 관심과 적용이 집중되고 있다. 따라서 원칩화된전력관리칩에는 스위칭 레귤레이터와 더불어 선형 레귤레이터도 집적화 되고 있다.</p><p>칩의 경쟁력은 가격, 면적, 다양한 기능 등에 의해 결정되는데, 칩의 생산과 더불어 경쟁력을 강화시키기 위해서는 동일한 칩 면적에 더 많은 기능을 포함 할 수 있어야 한다. 이를 위해 각 파운드리 회사에서는 스케일다운을 진행하고 있으며, 이로 인해 트랜지스터의 크기는 점점 작아지고 있다. 스케일다운을 통해 디지털 블럭의 크기는 작아지고 있지만, 아날로 그 회로의 크기는 핫캐리어, 파워손실 등 어려 문제점이 있기 때문에 크게 감소하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 공정을 이용하여 스케일다운 없이 동일한 성능을 가지면서 트랜지스터의 크기를 줄일 수 있는 방법을 소개하였다. 바디 효과라고 하여 트랜지스터의 바디 단자를 바이어싱 함으로써 전류의 양을 증폭시키고, 바디 전압에 의해 전류가 증폭된 트랜지스터의 크기를 감소시켜 면적을 감소시킨다. 이와 같은 기술을 바디 구동 기술 이라 하며, 본 논문에서는 LDO 레귤레이터에 적용함으로써 동일 성능을 내면서도 작은 면적을 차지하는 효과를 얻기 위해 적용하게 되었다. 또한 안정성 보장을 위해 작은 출력 저항을 가지는 슈퍼 버퍼를 적용하였다.</p>	바디 구동 기술은 어떤 능력을 상승하게 해?	전류 구동 능력
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "42aeb741-c9d4-48ca-8a8b-57d3beaf4985", "field": "인공물", "question_id": "40d4ad2b-b3d7-4ff4-abad-29e94a9ed3a6" }	<h2>2. 바디 구동 기술을 이용한 LDO 레귤레이터</h2><p>그림 4 는 제안된 LDO 레귤레이터에 대한 블럭도이다. LDO 레귤레이터는 크게 기준전압 발생기, 오차 증폭기, 패스 트랜지스터, 전압 버퍼로 구성되며, 피드백 시스뎀을 형성하기 위한 피드백 저항과 출력 전압 변화를 감소시키기 위한 부하커패시터와 출력 전류의 값을 결정하여 주는 부하 저항으로 구성된다. LDO 레귤레이터의 구동은 기준전압 발생기의 전압과 출력 전압의 전압 분배를 통한 피드백 전압의 오차를 증폭하여 패스 트랜지스터에 전압을 조절해주고, 피드백 시스템을 통해 안정적인 전압을 제공하게 된다. 본 논문에서 소개한 바디 구동 기술은 패스 트랜지스터에 적용하였으며, 그림 6 은 제안한 LDO 레귤레이터의 전체 회로도이다.</p><h3>가. 패스 트랜지스터</h3><p>패스 트랜지스터는 LDO 레귤레이터의 부하 전류의 흐름을 제공하고 게이트 전압에 따라 전류의 값을 결정하는 역할을 한다. 패스 트랜지스터의 사이즈를 결정하는데 있어서 고려해야 할 사항은 부하의 최대 전류가 흐를게 될 경우에 소자의 파괴를 막을 수 있는 내압을 가져야 하고, 타겟 전류에 대해 입력 전압이 인가되었을 때 효율의 증가 및 최대 출력 전압을 제공하기 위한 사이즈를 결정해야 한다. 그림 5 와 같이 회로를 구성하여 타겟 전류에 대한 전압의 하강값을 설정하여 최대 출력전압을 구하게 되는데, 이 때 패스 트랜지스터 양단의 전압 차이를 드랍 아웃 전압 이라 한다. 드랍 아웃 전압은 효율 증가와 최대 출력 전압을 결정하는데에 있어 사이즈 조절이 중요한 요소가 된다. 사이즈가 클수록 최대 출력 전류의 양이 증가하는 장점이 있지만, 게이트 커패시터에 의한 주퐈수 안정성 확보의 문제와 커패시터에 의한 딜레이 형성으로 시간에 대한 반응 속도가 느려지는 단점이 발생한다. 따라서 그림 1 에서 소개하였던 바디 드라이븐 기술을 이용하여 트랜지스터의 사이즈를 증가시키지 않으면서도 드랍 아웃 전압을 감소시켰다. 표 1 을 참고하면 패스 트랜지스터의 사이즈는 타겟 전류에 대하여 \( 150 \mathrm{~mA} \) 로 설계하였고, 기존 패스 트랜지스터의 드랍 아웃 전압은 \( 367 \mathrm{mV} \) 이다. 반면 바디 구동 기술을 적용한 패스 트랜지스터의 드랍 아웃 전압은 \( 352 \mathrm{mV} \) 로, 바디 구동 기술을 적용하지 않은 패스 트랜지스터의 드랍 아웃 전압에 비해 \( 15 \mathrm{mV} \) 의 전압 차이를 보이며, 이는 트랜지스터의 사이즈로 환산하면 \( 5.5 \% \) 의 면적을 감소시킬 수 있는 이익을 얻을 수 있다.</p><p></p>	LDO 레귤레이터는 바디 구동 기술을 이용했다고 하는데 맞아?	YES
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "cf3421c8-cb2c-435a-b5f8-ec57e71c7fb9", "field": "인공물", "question_id": "38dc7cf9-3563-41ed-aa4f-9bdb76390cb4" }	<h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 바디 구동 기술을 이용한 저면적 LDO 레귤레이터를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 바디 구동 기술은 전류의 증폭 효과를 이용하여 트랜지스터의 크기에 대한 감소 효과를 얻을 수 있으며, LDO 레귤레이터에 패스 트랜지스터의 면적을 감소시킬 수 있는 이익을 얻을 수 있다. 또한 슈퍼 버퍼를 사용하여 안정적인 주파수 보상을 얻었다. 본 논문에서 제안하는 LDO 레귤레이터는 \( 0.18 \mathrm{um} \) BCD 공정을 이용하였으며, 저전압 소자를 이용하여 설계 하였기 때문에 면적의 효과를 얻을 수 있어 가격과 면적에서 이익을 얻을 수 있다.</p>	본 논문에서 제안하는 기술은 패스 트랜지스터의 면적을 증가시키기 위함인가?	NO
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "ae3d3e19-07e9-4d3c-9a36-b06a4fad2a03", "field": "인공물", "question_id": "14d4c4b1-7811-495c-9272-d6e5493028e0" }	<h1>4. PCB 변압기와 인덕터 설계</h1><p>본 논문에서는 통신기용 전원장치에 적합한 쿼터 브릭(quarter brick) 사이즈의 \( 100 \mathrm{W} \)급 개방형 온보드 전원장치를 구성하였다. DC-DC 컨버터 모듈의 높이를 \( 0.315 \mathrm{inch}(8 \mathrm{mm}) \) 이하로 최소화하기 위해서 변압기, 인덕터, 방열판 등의 부피가 큰 소자는 8층의 다층 인쇄회로 기판에 일체화 시키는, 소위 다층 PCB로 제작하여 회로에 일체시킨 형태로 구성하였다. 고효율. 소형. 경량. 초박형의 전원장치를 구현하기 위해서는 저손실의 다층 PCB 제조 기술을 이용하였으며, 본 논문에서는 PCB의 외부를 \( 2 \mathrm{oz} \), 내부는 \( 3 \mathrm{oz} \)의 다층 PCB 공정을 이용, 최적의 전류밀도를 낼 수 있는 변압기와 인덕터를 설계하여 고효율 전원회로를 구현하였다.</p><p>본 논문에서 논의하고 있는 전원장치의 체적에서 일정한 전력손실을 감당해야하기 때문에 일정한 신뢰성을 확보하기 위해서는 효율적인 열처리가 매우 중요하다. 효과적인 방열효과를 얻기 위해서 외층과 내층은 여러 개의 비아를 통하여 연결되어 있으며, 전력손실이 집중되는 반도체 스위치는 PCB의 표면적을 극대화시켜서 방열효과를 얻을 수 있도록 하기 위해서 발열이 비교적 큰 소자는 PCB의 상단에 위치시키고 제어소자는 뒷면에 위치시켰다.</p><p>일반적으로 능동클램프형 포워드 컨버터는 스위칭 손실을 줄이기 위한 소프트 스위칭이 가능하며 다음과 같은 설계과정을 통하여 변압기의 권선수와 자화인덕턴스 값을 결정하게 된다. 우선 컨버터의 입출력 전압비는 다음식과 같다.</p><p>\( \frac{V_{0}}{V_{I N}}=\frac{D}{N} \)<caption>(4)</caption></p><p>따라서 식 (4)로부터 변압기의 권선비 \(N\)은 다음 식과 같이 계산된다.</p><p>\( N=\frac{V_{I N(\min )} \cdot D_{\max }}{V_{0}} \)<caption>(5)</caption></p><p>식 (5)는 변압기의 2차측에서 발생하는 전력손실을 고려하지 않은 이상적인 경우의 권선비이며 실제로는 동기정류기의 손실 등을 고려하여 권선비를 줄이는 것이 일반적이다. 따라서 본 논문에서는 PCB를 이용하여 권선하는 변압기의 권선효율을 고려하여 권선비를 6으로 설계하였다. 또한 변압기의 1차 측 인덕턴스와 클램프용 커패시터 값은 다음과 같이 결정되며 본 논문에서는 각각 \( 24 \mu \mathrm{H}, 47 \mathrm{nF} \)로 설계하였다.</p><p>\( L_{P} \leq \frac{1}{16} \cdot \frac{1}{C_{S}} \cdot\left[\frac{n V_{0}}{V_{I N(\max )} \cdot f_{s}}\right]^{2} \)<caption>(6)</caption></p><p>\( C_{c} \geq \frac{\left(1-D_{\min }\right)^{2}}{2 \cdot L_{P} \cdot 0.05 \cdot f_{s}^{2}} \)<caption>(7)</caption></p><p>그림 8에서는 회로의 구성에서 사용된 PCB 변압기의 단면 사진을 나타낸 것이다. 그림에서 변압기의 1차측 권선은 상하 2층 6턴이며, 2차측은 내부 4층 병렬 1턴으로 구성하였다. 표 1에는 변압기와 인덕터의 사양이 나타나 있다.</p><table border><caption>표 1 변압기와 인덕터 사양</caption><tbody><tr><td></td><td>Parameters</td><td>Name</td><td>Vaue</td><td>Unit</td></tr><tr><td rowspan=4>Transformer</td><td>Core</td><td>RM8</td><td>8</td><td>\( \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>Inductance</td><td>LM</td><td>24</td><td>\( \mu \mathrm{H} \)</td></tr><tr><td>Tums numbers</td><td>N : 1</td><td>6 : 1</td><td>-</td></tr><tr><td>Leakage inductance</td><td>\( \mathrm{L}_{L K} \)</td><td>1</td><td>\( \mu \mathrm{H} \)</td></tr><tr><td rowspan=3>Inductor</td><td>Core</td><td>ER18</td><td>18</td><td>\( \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>Inductance</td><td>\(L_1\)</td><td>2.4</td><td>\( \mu \mathrm{H} \)</td></tr><tr><td>Tums numbers</td><td>N</td><td>.2</td><td>-</td></tr></tbody></table>	본 논문은 PCB를 이용하여 권선하는 변압기의 권선효율을 고려하여 어떻게 했어?	권선비를 6으로 설계
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "1e924da8-ac63-4a4a-b501-f38ead07f2d3", "field": "인공물", "question_id": "4736488c-55bb-489e-bafb-bb6bd619a4fa" }	<h1>3. 나노복합솔더의 특징</h1><h2>3.1 기계적 물성 향상</h2><p>나노솔더복합재는 주로 크립 및 피로에 대한 내성을 증가시키기 위한 목적으로 사용한다. 또한 전단강도, 인장강도 등과 같은 기계적 물성도 향상된다. 나노분산상은 탄소나노튜브, \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 등의 금속간화합물, \( \mathrm{SiC}\), \(\mathrm{Ti}_{2} \) 등의 세라믹, 그리고 \( \mathrm{Ag}, \mathrm{Ni} \) 등의 금속이 있다. 무연솔더의 조성과 나노분산상의 종류 및 분율에 따라서 나노복합솔더들은 Table 1 과 같이 미소경도, 인장강도, 탄성, 전단강도 특성이 향상되었음을 알 수 있다. 나노입자들은 솔더 기지내에 균일하게 분산되어야 이러한 강화효과를 얻을수 있다. 만약, 나노입자가 균일하게 분산되지 않고 응집이 될 경우, 나노 분산상들은 크랙의 시작점이 되어 신뢰성에 나쁜 영향을 미친다.</p><p>분산상들은 결정립이나 전위(dislocation)들을 결속시켜 크립의 원인인 결정립 슬라이딩이 일어나지 않게 하는 역할을 한다. 이를 위해서는 나노분산상들이 성장하지 않고 안정하게 존재해야 한다. Oswald ripening을 표현하는 Wagner-Lifschitz-Slivoz 식은 \[ \mathrm{d}^{3}(\mathrm{t})-\mathrm{d}_{0}^{3}=\alpha \mathrm{D} \gamma \mathrm{c}_{\mathrm{o}} \mathrm{t} \] 이며, d(t) 는 시간 t에 따른 입자크기이고, \( \mathrm{d}_{0} \) 는 초기 입자 크기, \( \alpha \) 는 상수, D는 확산계수, \( \gamma \) 는 계면에너지, 그리고 \( \mathrm{c}_{\mathrm{o}} \)는 기지상내의 입자의 용해도이다. 위 식에 따르면 최소의 계면에너지와 확산계수를 갖고 기지상내에서 낮은 용해도를 가져야 나노입자의 성장을 억제할 수 있다.</p><p>탄소나노튜브를 분산상으로 하는 복합솔더들은 열팽창계수가 낮아진다고 보고되고 있다. 기지상내에서 탄소나노튜브의 분율이 높아질수록 열팽창계수가 감소하게 된다. Kumar 등은 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Pb} \) 솔더에 탄소나노튜브를 분산혼합 시킨 후, 열팽창계수를 관찰하였다. 열팽창계수 값은 탄소나노튜브가 없을 때 \( 25.8 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 였으나, 탄소나노튜브를 \( 0.03 \mathrm{wt} \%\), \(0.5 \mathrm{wt} \% \) 로 각각 혼합하였을 때, \( 24.6 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C}\), \(19.2 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 로 감소하는 것을 확인하였다. 탄소나노튜브 분산상에 의해 전위밀도가 높아지고, 전위 이동이 어려워지기 때문에 열팽창계수가 감소하는 이유라고 Kumar 등은 설명하고 있다.</p><p>솔더페이스트와 나노입자를 혼합한 경우에는 나노입자들이 페이스트의 점도변화를 일으키게 된다. Fig. 4는 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu}\)(SAC) 나노입자를 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Bi} \) 솔더에 혼합하여 복합 페이스트를 제조한 후 점도를 측정한 그래프이다. 이 그래프에서 복합솔더페이트의 점도는 SAC 나노입자의 분율에 비례하는 경향을 알 수 있다.</p><p>또한, 탄소나노튜브의 분율이 높아지면서 미소경도, 항복강도, 인장강도와 같은 기계적 특성도 향상하게 된다. \( \mathrm{ZrO}_{2}\), \(\mathrm{SiC}\), \(\mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}\), \( \mathrm{TiO}_{2} \) 등의 세라믹 나노분산상의 경우에도 경도, 인장강도, 크립 저항성 등이 증가함을 Table 2 에 나타내고 있다. \( \mathrm{Sn}-0.7 \mathrm{Cu} \) 솔더에 부피비로 \( 1 \% \) 이상의 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자를 분산시켰을 때, 복합재의 전단강도는 기존의 솔더에 비해 크게 증가함을 알 수 있다. 크립 파괴시간도 \( 1 \% \) 이상 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자를 분산시킨 솔더가 모든 온도와 응력조건에서 \( \mathrm{Ag} \) 가 없는 솔더에 비해 월등히 우수함이 보고되었다. 한편, 나노입자의 첨가는 크립 저항성의 향상을 가져오지만, 솔더가 나노입자에 의해 강화되면서 더욱 큰 응력을 받게 되어 충격하중에는 악영향을 미친다.</p><p>분산강화의 이론에 의하면 결정립계 또는 결정립 안에 분산되어 있는 입자들이 전위의 이동을 방해하거나 결정립의 슬라이딩을 방해하여 복합솔더의 강도 증가가 발생한다고 보고 있다. 입자크기는 복합솔더의 기계적인 강도에 영향을 준다. Shi 등은 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Cu} \) 와 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Pb} \) 솔더에 마이크로 및 나노 크기의 \( \mathrm{Cu} \) 와 \( \mathrm{Ag} \) 입자를 첨가하여 복합재를 제조하였다. 나노입자의 분산은 복합솔더의 전단강도와 인장강도에는 우수하지만, 크립 특성은 마이크로 크기의 입자가 분산된 복합솔더가 나노입자가 분산된 복합솔더에 비해 훨씬 좋다고 보고하고 있다. 그 이유는 솔더내의 나노입자가 솔더의 결정립 미세화를 진행시키고, 작은 결정립은 결정립끼리 슬라이딩이 잘되기 때문에 크립특성이 나빠진다고 보고하였다. 따라서, 입자의 크기에 따라서 복합제의 크립 특성과 전단강도등 기계적 특성에 영향을 미치기 때문에 재료의 사용 목적에 따른 최적의 분산입자 크기에 대한 연구가 필요하다.</p>	나노입자들이 강화효과를 얻을 수 있는 조건이 뭐야?	분산
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "85a035fb-4cab-427e-bee8-c7dd37d0c2d7", "field": "인공물", "question_id": "f8391189-0979-4550-af3a-1801a2f98bd7" }	<h1>4. 나노복합솔더의 문제점 및 연구방향</h1><h2>4.1 나노입자의 분산</h2><p>나노입자가 솔더기지상에 얼마나 균일하게 분산되어 있는지에 따라 나노복합솔더의 기계적 특성은 달라진다. 나노입자들은 표면 에너지가 높기 때문에 서로 뭉치려고 하는 경향이 있고, 나노입자들이 서로 뭉치게 되면 크랙의 시작지점으로 작용하기 때문에 오히려 신뢰성에 좋지 않은 영향을 주게 된다. 따라서 나노복합솔더의 제조 시, 나노입자들을 솔더 기지상에 균일하게 분산시키는 제조법이 필요하다. 실제로 나노입자의 균일분산은 상당히 까다로우며, 장시간 나노입자와 솔더 분말을 스터링(stirring)시켜도 나노입자들끼리 쉽게 떨어지지 않는다. 이러한 뭉침 현상을 해결하기 위해 반복적으로 압축성형(pressing)을 복합솔더에 실시한다. 이처럼 기계적인 분산법을 통해 솔더기지상에 나노입자들을 분산시키기도 한다. 하지만 반복적인 압축성형으로 나노입자와 기지상간의 계면이 분리되어 파괴되는 현상이 일어날 수 있다. 더욱이 이러한 방법은 공정이 복잡하고 경제적인 측면에서 고가이기 때문에 단점이다.</p><p>용융 솔더와 나노입자간의 혼합법은 솔더페이스트와 나노입자와의 혼합법과는 달리 균일한 분산을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 나노입자를 용융솔더에 혼합하는 공정은 산화를 방지하기 위해 진공이나 불활성가스 분위기가 필요하다. 하지만, 나노입자와 솔더간의 밀도차이 때문에 나노입자들이 용융솔더 위에 뜨거나, 가라앉아 균일한 분산이 어려울 수 도 있다. 균일한 분산을 위해서는 여러 번의 재용융이 필요하게 되어 공정이 복잡해지는 단점이 있다. in-situ 방식은 균일한 분산을 얻기 위해 좋은 방식이지만 강화재로 쓰이는 나노입자를 다양하게 선정하지 못한다는 단점이 있다.</p><h2>4.2 솔더기지상과 나노입자간 결합</h2><p>솔더 기지상과 나노입자간에 서로 잘 붙어있어야 나노복합솔더의 기계적인 특성을 유지할 수 있다. 따라서, 나노입자와 솔더가 안정된 결합을 가져야 하며, 결합이 잘 안되면, 계면에서 기공이 형성되어 기계적 신뢰성에 악영향을 미치게 된다. 만약, 나노입자상과 솔더기지상이 반응하여 금속간화합물을 형성하게 되면 계면의 화학적 결합에 의해 입자와 솔더기지상은 완벽한 결합을 형성하게 된다. 하지만, 솔더와 반응을 하지 않는 세라믹 나노 입자들의 경우는 기지상과 나노입자 계면에서 완벽한 결합이 일어나지 않을 수 있다. 이런 경우, 솔더와 나노입자사이의 계면에서의 젓음성이 중요하며, 잘 젓지 않을 경우 작은 기공들이 형성된다.</p><p>한편, 나노입자들이 균일하게 분산된 솔더 일지라도 리플로우 공정이 진행되면 나노입자들이 플럭스로 이동하여 섞일 수 있다. 이러한 현상으로 기판의 오염이나 기계적 특성의 저하 같은 솔더 접합부의 신뢰성에 새로운 문제점을 야기 시킬 것으로 예상된다. 열압착본딩이나 초음파본딩 같은 고상 접합법으로 위와 같은 플럭스 문제 해결할 수 있을 것으로 예상된다.</p><h2>4.3 나노입자의 안정성</h2><p>보통 반응을 하지 않는 세라믹 나노입자들은 리플로우 공정 시, 입자 조대화에 대한 문제가 없으나, in-situ 방법에 의해 분산된 금속간화합물 나노입자들은 입자의 조대화가 일어나게 된다. 기계적 가공방법인 in-situ 방법에 의해 제조된 나노입자들은 과포화된 상태에서 석출되었기 때문에, 입자 조대화는 빠르게 발생하게 된다. 더구나, 리플로우시 in-situ 방법에 의해 제조된 나노입자들은 다시 용융되고 응고되면서 미세조직이 변화하게 된다. 따라서, 리플로우 공정에도 안정한 나노입자의 첨가가 중요한 변수이다.</p>	반복적인 압축성형의 단점은 무엇이야?	공정이 복잡하고 경제적인 측면에서 고가
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "cd5a2207-a71e-4ebb-b967-f0d989faaffd", "field": "인공물", "question_id": "62a27e30-baa8-4503-ab85-a4a97768f9ef" }	<h3>나. 오차 증폭기</h3><p>오차증폭기는 LDO 레귤레이터의 피드백 시스템을 안정적으로 구동시키는 데 중요한 역할을 한다. 또한 오차증폭기의 이득에 따라 라인 및 로드 레귤레이션의 성능이 변하고 시간변화에 따른 레귤레이터의 발진을 막고 안정적인 구동을 제공한다.</p><p>오차증폭기는 레귤레이터의 중요한 블럭 중 하나이며, 증폭기에 안정된 바이어스를 제공하기 위해 전류 바이어스를 선태하였다. 전류 바이어스를 이용한 오차 증폭기는 전류의 변화에 대해 둔감하게 반응을 보임으로써 변화에 대한 둔감성과 더불어 높은 CMRR을 갖게 되는데, 이러한 성능을 구현하기 위해서는 오차 증폭기의 전류 미러의 길이를 크게 하거나 캐스코드 전류 미러를 사용한다. 이에 따라 안정된 구동을 위해서는 전류원의 트랜지스터 크기가 증가하게 되는데, 전류 미러의 개수가 증가할수록 회로의 면적이 증가하게 되어 IC에 많은 회로를 추가하기가 어려워 진다.</p><h3>다. 전압 버퍼</h3><p>버퍼를 적용하지 않은 기본적인 LDO 레귤레이터의 구조에서는 주파수 보상의 어려움과 더불어 패스 트랜지스터의 게이트 커패시터에 의해 시간 변화에 따른 반응이 느린 단점을 보이게 된다. 이를 보완하기 위해서 버퍼의 사용이 이루어지는데, 주파수 보상과 더불어 빠른 천이 시간을 갖기 위해서는 버퍼 트랜지스터의 크기를 증가시키거나 전류의 값을 증가시켜야 하는 트레이드-오프 관계가 형성된다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 소스 팔로워를 사용한 것이 아닌, Ms6, Ms67 추가한 슈퍼 소스 팔로워를 이용하여 버퍼의 출력 저항값을 더욱 감소시켜 로드 변화에 따른 주파수의 안정성을 확보하였다. 일반 소스 팔로워 사용 시 출력 저항의 값은 수식 2 와 같고, 슈퍼 소스 팔로워를 사용한 출력 저항의 값은 수식 3 과 같다.</p><h2>3. 시뮬레이션 결과</h2><p>본 논문에서 제안하는 LDO 레귤레이터는 HSPICE 툴을 통해 시뮬레이션 되었고 \( 0.18 \mathrm{um} \) BCD공정을 이용하였다. 제안하는 LDO 레귤레이터는 \( 2.7 \mathrm{~V} \sim 4.5 \mathrm{V} \) 의 입력 전압, \( 1.2 \mathrm{~V} \sim 3.3 \mathrm{~V} \) 의 출력전압 범위를 가지며, \( 150 \mathrm{~mA} \) 의 출력 전류를 공급한다. 또한 출력 커패시터는 \( 2.2 \mathrm{uF} \) 을 사용하였다. 그림 7 은 부하 전류에 따른 주파수 응답이다. 부하 전류가 최소일 때 위상 여유는 \( 88^{\circ} \), 루프 이득은 \( 68 \mathrm{~dB} \) 이며, 최대 부하 전류가 흐를 때 위상여유는 \( 85^{\circ} \), 루프 이득은 \( 52 \mathrm{~dB} \) 로 사용 구간에 대해 안정적인 동작 조건을 가질 수 있다.</p><p>그림 8은 제안하는 LDO 레귤레이터의 과도응답 시뮬레이션 결과이다. 그림 8. (a)는 라인 레귤레이션 시뮬레이션 결과이며, 입력 전압을 \( 2.7 \mathrm{~V} \sim 4.5 \mathrm{~V} \) 로 변화 시켰을 때 출력전압은 \( 4.5 \mathrm{mV} \) 의 변화를 가졌다. 그림 8. (b)는 로드 레귤레이션 시뮬레이션 결과이며, 부하전류를 \( 100 \mathrm{uA} \sim 150 \mathrm{~mA} \) 로 변화 시켰을 때 출력 전압은 \( 8.6 \mathrm{mV} \) 변화하였고, 부하전류를 \( 150 \mathrm{~mA} \sim 100 \mathrm{uA} \) 로 변화시켰을 때 출력 전압은 \( 34 \mathrm{mV} \) 변화하였다.</p><p>그림 9는 제안하는 LDO 레귤레이터와 기즌 LDO 레귤레이터의 레이아웃 면적 비교이다. 기존 LDO 레귤레이터의 패스 트랜지스터 면적은 \( 240 * 190 \mathrm{um}^{2} \) 이고 제안하는 LDO 레귤레이터의 패스 트랜지스터 면적은 \( 240 * 178 \mathrm{um}^{2} \) 로 바디 구동 기술을 통해 동일 성능 대비 면적이 \( 5.5 \% \) 감소한 것을 확인 할 수 있다.</p>	오차 증폭기의 둔감성과 높은 CMRR을 구현하기 위한 방법은 무엇인가?	오차 증폭기의 전류 미러의 길이를 크게 하거나 캐스코드 전류 미러를 사용
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "1f849651-844e-4d1d-9ac6-d966e8a8fc6a", "field": "인공물", "question_id": "ae992ef8-620a-4cad-9ef4-34dbbf74e912" }	<h1>2. 나노복합솔더의 제조</h1><h2>2.1 기계적 혼합법</h2><p>외부에서 투입되는 나노입자가 분산재로서 솔더 기지상에 혼합되는 방식을 기계적 혼합이라고 한다. 대부분 솔더 기지상과 반응하지 않거나 용해되지 않는 물질이 분산재로 사용된다. Lin등은 \( \mathrm{TiO}_{2} \) 와 \( \mathrm{Cu} \) 나노입자를 \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 솔더입자에 혼합한 후, 30 분 동안 스터링을 통해 혼합물을 솔더페이스트로 제조하였다. 그리고 복합제 혼합물은 \( \mathrm{Ar} \) 가스 분위기에서 온도를 올려 녹인 후 다시 굳혀 복합재 샘플을 만들었다. 비슷한 방법으로 Liu 등은 \( \mathrm{Ag} \) 입자가 강화된 \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 복합재를 제조하였다. 복합솔더 페이스트는 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자와 \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 솔더입자, 솔더 플럭스를 15분 이상 혼합하여 강화재의 균일한 분포를 갖게 하였다. Nai 등은 다중벽 탄소나노튜브를 \(\mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 솔더에 분산시켜 강화시켰다. 탄소나노튜브와 \(\mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 솔더입자를 혼합시키기 위해 V-blender를 이용하였고, 혼합은 10 시간 동안 \( 50 \mathrm{ppm} \) 에서 진행되었다. 그 후 \( 140 \mathrm{bar} \) 의 압력으로 압축성형을 하고, \( 448 \mathrm{~K} \) 에서 소결을 2 시간 동안 진행하였다. 소결체는 다시 상온에서 압출성형을 실시하여 \( 8 \mathrm{~mm} \) 직경을 갖는 솔더봉을 제조하였다. Mavoori 등은 나노입자를 솔더내에 균일하게 분산시키기 위해 코팅된 입자와 반복 소성변형을 사용하였다. 이 방법은 먼저 \( \mathrm{TiO}_{2} / \mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3} \) 나노입자로 코팅된 \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 입자를 스터링을 통해 제조하고, 그 후 \( \mathrm{Ar} \) 가스 분위기에서 \( 393 \mathrm{~K} \) 의 온도에서 압축성형을 통해 솔더 펠렛을 형성한다. 나노입자의 균일한 분산은 이러한 압축성형을 반복하여 이루어진다. Fig. 1는 압축성형을 이용한 기계적 혼합법을 통한 복합재의 제조를 모식화한 것이다. 일회 압축성형시, 복합솔더 펠렛의 두께가 \( 1 / 6 \) 로 감소하는데, 이 솔더를 \( 1 / 6 \) 로 잘라내어 다시 쌓은 후, 압축성형을 반복하여 실시하게 된다.</p><p>나노입자를 바로 솔더페이스트에 혼합하는 것이 가장 간단한 방법일 것이다. Liu 등은 \( \mathrm{SiC} \) 나노입자를 \( \mathrm{Sn}- \) \( 3.8 \mathrm{Ag}-0.5 \mathrm{Cu} \) 솔더 페이스트에 혼합하였고, Tai 등은 \( \mathrm{Sn}- \) \( 0.7 \mathrm{Cu} \) 솔더페이스트를 \( \mathrm{Ag} \) 나노입자와 혼합하였다.</p>	본문에서 복합재 샘플은 어떻게 만들어?	\( \mathrm{Ar} \) 가스 분위기에서 온도를 올려 녹인 후 다시 굳혀
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "c6aca210-0124-43a3-9ed3-8554482a293e", "field": "인공물", "question_id": "10506b8c-ae97-44df-b1f1-9e368cd080d3" }	<h2>2.2 In-situ 제조법</h2><p>기계적 혼합법 중에 하나인 in-situ법은 나노입자 분산상을 외부에서 투입하지 않고, 공정 중에 석출 등으로 형성시키는 방법이다. 그 중 금속간화합물을 형성시킨 후 열간압연과 프레싱을 통해 금속간화합물을 나노상(nano-phase)으로 변환하는 방법이 많이 사용되었다. Lee 등은 \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 금속간화합물을 솔더내에 형성 시킨 후, 복합재를 제조하였다. \(\mathrm{Sn}-3.5 \mathrm{Ag} \) 솔더입자와 \( \mathrm{Cu} \) 분말을 혼합한 후, \( 573 \mathrm{~K} \) 로 용융시켜 \( \mathrm{Sn} \) 과 \( \mathrm{Cu} \) 를 반응 시켰다. 이 반응을 통해 솔더 내에 \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 의 금속간화합물이 형성이 된다. 용융 솔더는 퀘칭시켜 잉곳을 제조하였으며, 열간압연을 통해 판재로 변형시키고, 다시 펀칭시켜 디스크 타입의 시편을 제조하였다. 이 디스크는 \( 523 \mathrm{~K} \) 의 실리콘오일에서 다시 용융시켜 구형의 솔더볼 형태가 된다. 이때, 솔더볼은 아주 미세한 \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 가 분산 되어진 복합솔더로 변환된다. Hwang 등도 마찬가지로 Fig. 2와 같이 In-situ제조법을 이용하여, \( \mathrm{Sn}, \mathrm{Ag}, \mathrm{Cu} \) 잉곳을 도가니에 녹여 합금화를 시킨 후, 이를 압연을 통해 솔더 스트립을 제조하였다. 각각의 솔더 플레이트는 \( 0.07 \mathrm{~mm} \) 의 스트립으로 압연하였다. 그 후, \( 1.5 \mathrm{~mm} \) 직경으로 펀칭을 실시하고, 고온의 오일에서 구형화를 실시하여 솔더볼을 제조 하였다. 압연하기 전에는 \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 금속간화합물의 덴드라이트(dendrite)가 솔더 잉곳에 형성되었으나, 압연 후에는 금속간화합물이 나노화되어 솔더기지상에 균일하게 분포하게 되었다.</p><p>Shen 등은 바(bar) 형태의 \(\mathrm{Sn}-3.5 \mathrm{Ag} \) 솔더를 용융시킨 후, 빠른 속도로 냉각하여 솔더내에 나노크기의 \( \mathrm{Ag}_{3} \mathrm{Sn} \) 금속간화합물 입자를 형성시켰고, Fig. 3은 형성된 \( \mathrm{Ag}_{3} \mathrm{Sn} \) 나노입자를 보여주고 있다. 냉각속도는 \( 104 \mathrm{~K} / \mathrm{min} \) 이었으며, 이러한 빠른 냉각속도는 과냉도를 크게 하여 핵 생성량이 많아지게 되고, \( \mathrm{Ag} \) 와 \( \mathrm{Sn} \) 의 확산을 억제하여 형성되는 금속간화합물의 입자크기가 감소하게 되었다.</p><h2>2.3 전해도금법</h2><p>전해도금법은 나노입자나 나노튜브를 도금용액에 분산시킨 후, 전해도금을 실시하여, 도금 중에 석출되는 솔더에 나노입자가 포함되게 하는 제조 방법이다. Choi 등은 볼밀(ball mill) 공정을 통해 \( 5 \mu \mathrm{m} \) 이내로 단일벽 탄소 나노튜브를 잘라내었다. 볼밀 공정에서 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 볼을 사용하였고, 탄소나노튜브와 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 볼의 질량비는 1:50이었다. 그 후 \( \mathrm{Sn} \) 도금액에 탄소나노튜브를 첨가하고, 도금액 안에 탄소나노튜브를 분산시키기 위해 hydroxylproply cellulose(HPC)용액을 분산제로 첨가하였다. 그 후, 전해도금을 실시하여 탄소나노튜브가 분산된 \( \mathrm{Sn} \) 솔더를 성장시켰다. 나노입자를 솔더도금액에 첨가하여 복합솔더를 제조하는 방법도 탄소나노튜브 복합솔더를 제조하는 방법과 동일하다. 도금 용액내 나노입자의 분산법을 분산제를 첨가하여 분산하는 방법 외에 초음파를 이용하여 나노입자를 분산하는 방법 또한 많이 사용되고 있다.</p>	\(\mathrm{Sn}-3.5 \mathrm{Ag} \) 솔더입자와 \( \mathrm{Cu} \) 분말을 혼합한 후 몇 \(\mathrm{~K} \)로 용융시켰는가?	\( 573 \mathrm{~K} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "d9acf92b-d608-4931-a4c0-b24afff91af7", "field": "인공물", "question_id": "fbe1bb92-b8e3-4654-a722-5edb995ef60a" }	<h1>5. 실험 결과</h1><p>본 논문에서 목표로 하고 있는 \( 100 \mathrm{W} \)급 동기 정류 방식의 능동 클램프형 포워드 컨버터의 실험 회로를 구성하기 위하여 표2에 실험용 컨버터의 설계 사양을 나타내었다. 설계 사양에서 입력전압은 통신기기용에 적합하도록 \( 36-75 \mathrm{V} \)로 하였으며, 출력전압은 \( 3.3 \mathrm{V} \), 출력전류는 \( 30 \mathrm{A} \), 최대 출력은 \( 100 \mathrm{W} \)로 정하였다. 또한 스위칭 주파수는 제한된 자성코어를 사용하면서 최대의 변환효율을 얻기 위하여 약 \( 300 \mathrm{kHz} \)로 설계하였으며, 최종적으로는 최대효율을 얻을 수 있도록 실험과정에서 \( 312 \mathrm{kHz} \)로 변경하였다.</p><table border><caption>표 2 실험 회로의 사양</caption><tbody><tr><td>Parameters</td><td>Name</td><td>Value</td><td>Unit</td></tr><tr><td>Input voltage range</td><td>Vi</td><td>36-75</td><td>\( \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>Output voltage</td><td>Vo</td><td>3.3</td><td>\( \mathrm{V} \)</td></tr><tr><td>Output current</td><td>Io</td><td>30</td><td>\( \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>Maximum output power</td><td>Po</td><td>100</td><td>\( \mathrm{W} \)</td></tr></tbody></table><p>그림 9에서는 본 논문에서 설계한 정전류 보호 기능이 추가된 능동 클램프형 포워드 DC-DC 컨버터의 구성을 블록 다이어그램으로 표현한 것이다. 일반적으로 통신기기용 전원장치는 높은 신뢰성을 유지하기 위해서 기본적으로 요구되는 특성이 존재하는데 그 중에서도 비정상적으로 운전되는 경우 전원장치와 부하를 보호하기 위한 보호회로가 필요하다. 그림에서는 저입력 전압 및 과입력전압 보호회로, 과온도 보호회로, 과전류 보호회로 그리고 외부 스위치의 신호에 의해 전원장치의 기능을 제어하는 리모트 제어회로 등으로 구성되어있다. 또한 출력 측에는 과전압 보호회로, 정전류 보호회로 그리고 단락 보호회로 등이 구성 되어있으며 특히 출력단에는 정전류 기능을 부가하기 위한 출력전류 검출용 PCB 저항을 설치하였다.</p><p>그림 10은 다층 PCB를 이용한 시험용 전원장치의 외형을 나타낸 것이다. 그림에서 주 스위치는 \( 200 \mathrm{V} \), \( 4 \mathrm{A} \)의 정격인 Vishay Siliconix사의 Si4490DY를 사용하였고, 보조 스위치는 \( 150 \mathrm{V}, 2.2 \mathrm{A} \)의 정격인 IRF6618을 사용하였다. 동기 정류기는 \( 30 \mathrm{V}, 23 \mathrm{A} \)의 정격인 Si4430DY 2개를 각각 병렬로 구성하였으며, 따라서 총 4개의 FET를 동기 정류용 소자로 사용하였다. 또한 변압기는 TDK사의 PCA0 재질의 RM8 컨어를, 인덕터는 ISU사의 Ferrite 코어인 ER코어를 사용하였다. 그림 11은 정상 상태에서의 스위치 전압파형을 나타낸 것이다. 그림 11(a)는 무부하에서의 파형을 나타낸 것이며 (b)는 최대부하인 \( 30 \mathrm{A} \)에서 관측된 파형이다. 그림의 위로부터 주스위치와 보조 스위치의 게이트-소스와 드레인-소스 파형을 나타낸 것이며, 보조스위치로 P-채널 FET를 사용했기 때문에 주스위치와 보조스위치의 게이트 파형이 동상으로 나타나는 것을 볼 수 있다. 또한 두 개의 스위치가 동시에 온 되는 것을 방지하고, 영 전압 스위칭이 가능하도록 데드타임이 설정되어 있는 것을 볼 수 있다.</p><p>그림 12 는 입력전압이 \( 36,48,75 \mathrm{~V} \)인 경우에 부하 전류에 따른 출력 전압의 부하특성을 나타낸 것이며, 그림으로부터 출력전압은 정상동작 범위 내에서 일정 전압으로 안정되었으며 최대부하인 약 \( 30 \mathrm{A} \) 근처에서 정전류 보호 기능을 유지하고 있었다. 이때 출력 전압은 약 \( 0.07 \% \) 이내로 전 구간에 걸쳐 안정화 되어있다는 것을 확인 할 수 있었다. 그림 13은 적외선 카메라로 측정한 시제품의 온도특성을 나타내고 있다. 13 (a)의 그림은 무부하시의 온도특성이며, (b)는 \( 25 \mathrm{A} \)의 온도특성이다. 그림으로부터 주요소자 중에서 스위치는 \( 61.99^{\circ} \mathrm{C} \), 변압기는 \( 57.98^{\circ} \mathrm{C} \), 인덕터는 \( 53.77^{\circ} \mathrm{C} \)를 나타내고 있으며 실험용 컨버터가 열적으로 안정되어 있다는 것을 알 수 있었다.</p><p>그림 14와 그림 15는 LabVIEW를 이용한 PC용 가상계측 시스템을 구성하여 효율과 손실을 측정한 후 컨버터의 출력 전류에 따른 전력변환 효율과 전력 손실을 3D그래프로 나타낸 것이다. LabVIEW를 이용한 효율 측정용 가상계측 시스템은 전원장치 설계와 개발을 위해서 반복적으로 수행할 필요가 있는 효율 측정을 기존의 방법에 비해서 정확하게 할 수 있고, 반복측정 오차를 현저하게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 실시간 측정이 가능하며, 측정 시간도 절약할 수 있는 장점이 있다. 그림 12의 전력변환 효율 그래프로부터 알 수 있듯이 효율은 낮은 입력 전압과 중 부하에서 가장 높은 효율을 나타내었고, 입력 전압이 \( 48 \mathrm{V} \)일 때 최대 효율은 \( 90.6 \% \), 최대 부하에서는 \( 84.5 \% \)의 효율을 얻었다. 또한, 그림 13으로부터 전력 손실은 높은 입력 전압 보다 낮은 입력 전압에서 더 낮게 나타나는 것을 볼 수 있었다.</p>	입력 전압 범위의 단위는 표 2에서 어떻게 보여지고 있지?	\( \mathrm{V} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "e0273b79-0e82-42de-a95a-c726904f4018", "field": "인공물", "question_id": "2ac578a8-0712-47b9-9169-38e6f4490a15" }	<h1>5. 결 론</h1><p>나노복합솔더는 무연솔더의 접합부 특성향상을 위해 연구되어 왔다. 나노복합솔더 제조법에는 기계적 혼합법과 반응석출법이 있다. 기계적 혼합법은 솔더 분말과 나노입자을 스터링하는 방법 또는 복합솔더에 반복 압축성형을 하는 기계적인 분산이다. 반응석출법은 공정 중에 석출하여 분산 시키는 in-situ법과 전해도금법이 있다.</p><p>복합솔더의 크립 저항성과 기계적 특성의 향상은 결정립계 또는 결정립 안에 분산되어 있는 나노입자들이 전위의 이동을 방해하거나 결정립의 슬리이딩을 방해하여 일어난다고 보고 있다. 이 밖에 복합솔더는 젖음성, 금속 간화합물 성장 억제, 과냉의 감소 등 무연솔더에 비해 물성의 향상을 나타낸다. 나노복합솔더의 기계적 특성향상은 나노입자의 균일 분산, 솔더 기지상과 나노입자간의 안정된 결합에 의해서 결정되며, 균일분산, 입자와 기지상간의 안정된 결합을 위한 연구가 계속되어야 한다.</p>	복합솔더의 크립 저항성과 기계적 특성은 전위의 이동을 방해할 때 향상되는데 이 전위의 이동을 방해하는 물질은 뭐야?	나노입자
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "1ed1718a-e0cd-4a73-90e2-a0dcd5264fb8", "field": "인공물", "question_id": "d41af7c6-bcb3-4027-a0be-b9c43c06bf3c" }	<h2>3.4 금속간화합물 성장 억제</h2><p>솔더와 패드 계면이나, 솔더 내부에 형성되는 금속간화합물은 대부분 기계적으로 취약한 특성을 갖고 있어 열-기계적 신뢰성문제를 야기하게 된다. 나노입자가 솔더에 첨가가 되면, 이러한 금속간화합물의 성장을 억제하게 되며, 많은 종류의 나노입자들이 이러한 금속간화합물의 성장을 억제한다고 보고하고 있다. Amagai는 \( \mathrm{Co}\), \(\mathrm{Ni}\), \(\mathrm{Pt}\), \(\mathrm{Al} \), \( \mathrm{P}\), \(\mathrm{Cu}\), \(\mathrm{Zn}\), \(\mathrm{Ge}\), \(\mathrm{Ag}\), \(\mathrm{In}\), \(\mathrm{Sb}\), \(\mathrm{Ag} \) 나노입자를 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag} \) 솔더에 첨가한 후 금속간화합물의 성장을 관찰하였다. 그 결과, Table 3과 같이 \( \mathrm{Co}\), \(\mathrm{Ni}\), \(\mathrm{Pt} \) 은 금속간화합물 성장을 억제하는데 큰 효과를 보였다. 또한 낙하충격 테스트 결과는 Fig. 7을 통해 알 수 있듯이 다른 나노입자를 혼합한 솔더에 비해 월등히 우수하였다. 이 세 가지 원소들은 리플로우 시, 계면의 금속간화합물에 녹아 들어가는 것으로 관찰되었으며, 이로 인해 금속간화합물의 성장이 억제되는 것으로 판단되었다.</p><p>Kumar 등은 단일벽 탄소나노튜브를 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 솔더와 혼합하여 복합솔더를 제조한 후 미세조직을 관찰한 결과, 탄소나노튜브를 포함하지 않았을 때에는 기지상에 분포하고 있는 금속간화합물 입자의 평균 크기가 \( 3.75-4.25 \mu \mathrm{m} \) 임에 반해 탄소나노튜브를 포함했을 경우 금속간화합물 입자크기가 \( 0.5-0.8 \mu \mathrm{m} \) 로 미세화 되었음을 알수 있었다. Shen 등은 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 나노입자를 \( \mathrm{Sn}-3.5 \mathrm{Ag} \) 솔더에 첨가한 후 미세조직을 관찰하였으며, \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 를 첨가하였을 때, \( \mathrm{Ag}_{3} \mathrm{Sn} \) 금속간화합물이 미세화해지고 균일하게 분포하게 됨을 Fig. 8 와 같이 관찰하였다. 판상의 조대한 \( \mathrm{Ag}_{3} \mathrm{Sn} \) 은 크랙 발생점이 되므로, \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 의 첨가로 신뢰성 향상을 기대할 수 있다. \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 는 솔더와 반응하지 않으므로 결정립 내부에 존재하지 않고, 결정립계나 금속간화합물 계면에 존재하게 된다. 높은 표면에너지를 갖고 있는 나노입자는 표면에너지를 줄이기 위해 표면에 금속간화합물을 흡착하게 되므로, 솔더 내부의 \( \mathrm{Ag}_{3} \mathrm{Sn} \) 성장은 감소한다고 보고하였다. 하지만, 이러한 설명은 다소 정성적인 분석으로 실질적으로 금속간화합물의 성장억제를 설명하기 위해서는 결정립계 확산, 결정립 성장, 원소 간 반응, 나노입자의 기지상으로 용해 등을 고려해야한다. 따라서 금속간화합물 성장 억제에 대한 메커니즘은 더 많은 연구가 필요하다.</p><h2>3.5 미세조직 변화</h2><p>나노입자가 첨가된 복합솔더는 솔더기지상의 미세조직을 변화시키고, 이것이 기계적인 특성에 영향을 주게 된다. 나노입자들은 핵생성 사이트로서 역할을 하게 되므로 솔더의 응고시 많은 핵생성이 일어나게 되어, 결과적으로 미세조직의 미세화가 일어나게 된다. 미세화된 결정립들은 Hall-Petch식에 의해 솔더의 강도를 증가시킨다.</p>	솔더와 패드 계면이나, 솔더 내부에 형성되는 금속간화합물의 문제는 뭐야?	열-기계적 신뢰성문제를 야기
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "8fae2135-f75a-4bc4-8419-fd54322047c1", "field": "인공물", "question_id": "b2b065c6-c907-4998-9081-3e77320ed248" }	<h2>3.2 과냉 (Undercooling) 감소</h2><p>응고점보다 낮은 온도에서 실제 응고가 시작되는 현상을 과냉이라고 하며 대부분의 솔더에서 이러한 현상이 발생한다. 솔더와 반응하지 않는 세라믹 나노입자를 첨가하였을 경우에는 과냉도가 감소하는 것이 관찰된다. Shen 등은 Fig. 5과 같이 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag} \) 솔더에 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 나노입자를 첨가하였을 때 응고점이 증가하고, 과냉도가 감소함을 보고하였다. 이는 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 나노입자들이 핵생성 지점의 역할을 하여, 많은 핵생성이 발생하게 되고 응고가 빨리 발생하기 때문이다. 반면 \( \mathrm{ZrO}_{2} \) 첨가로 인해 녹는점의 변화는 관찰되지않았다.</p><p>몇몇 연구자들은 솔더와 반응을 하지 않는 세라믹 나노입자나 탄소나노튜브를 흔합하였을 경우 녹는점이 다소 감소한다고 주장하기도 하였다. 단일벽 탄소나노튜브를 혼합한 복합솔더에서는 녹는점이 약간 감소하며, \( \mathrm{SiC} \) 나노입자를 \( \mathrm{Sn}-3.8 \mathrm{Ag}-0.5 \mathrm{Cu} \) 솔더에 혼합한 솔더에서도 녹는점 감소가 관찰되었다. 하지만 녹는점이 감소되는 정도는 \( 1 \sim 3 \mathrm{~K} \) 에 불과하기 때문에 실제로 감소하는 효과가 거의 없다고 판단된다.</p><h2>3.3 젖음성 향상</h2><p>기존 솔더에 비해 많은 나노복합솔더는 젓음성이 향상 된다고 보고하고 있다. Nai 등은 다중벽 탄소나노튜브를 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 솔더에 혼합하고 젖음각을 관찰하였는데, Fig. 6과 같이 탄소나노튜브의 질량비가 증가 할수록 젖음각이 감소됨을 관찰하였다. 금속간화합물인 \( \mathrm{Cu}_{6} \mathrm{Sn}_{5} \) 분말을 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 에 혼합한 솔더페이스트에서도 젖음성 향상이 관찰되었다. \( \mathrm{Ag} \) 나노분말을 \( \mathrm{Sn}-0.7 \mathrm{Cu} \) 에 혼합한 경우는 부피비로 \( 0.5 \% \) 에서 가장 높은 젖음성이 관찰되었으며, \( \mathrm{Ag} \) 나노분말을 더 첨가하게 되면 오히려 젖음성이 저하된다. \(\mathrm{TiB}_{2} \) 나노분말을 혼합한 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu} \) 솔더에서도 \( \mathrm{TiB}_{2} \) 가 \( 1.5 \% \) 일 때 젓음성이 가장 좋았으며, 이후 \( \mathrm{TiB}_{2} \) 의 분율이 증가하면 젖음성은 감소하게 된다. 나노입자의 분율이 클 때 젖음성이 감소하는 이유는 나노입자가 용융솔더의 흐름을 방해하여 점도를 증가시키기 때문이다. 하지만, 미량의 나노입자를 첨가했을 때 복합솔더의 젖음성이 증가하는 이유는 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 이 부분에서 연구가 더 진행 되어야 한다.</p>	어떤 특성이 향상되는 것이 나노복합솔더의 특징인가?	젓음성
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "455b9a6a-e249-4225-9fac-1fba7b395884", "field": "인공물", "question_id": "0a40c3df-1bcb-4f3a-90ae-5357947fba74" }	<p>기울어진 각도 증착(GLAD)에서 입사원자의 속력이 표면 지형에 미치는 영향을 고찰하였다. Molecular Dynamics와 결합한 Kinetic Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 증착원자의 속력이 증가함에 따라 거칠기가 줄어드는 완만한 표면이 형성되는 것을 확인하였다. GLAD 계산에서 증착원자 속력이 \( v_{0} \)에서 \( 10 v_{0} \)로 증가함에 따라 표면 지형을 대변하는 성장 지수 \( \beta \)값은 \( 0.97 \)에서 \(0.67\)로 감소하였다. 화학증기증착(CVD) 방법과 같은 증착 방법에 대해서도 증착원자의 속력 의존성을 고찰하였다. GLAD}에 비해 지수 \( \beta \)값의 속력에 따른 차이는 적지만 CVD의 경우에도 증착원자의 속력이 표면 지형에 일정정도의 영향을 주는 것을 확인하였다.</p> <h1>I. 서 론</h1> <p>박막 증착 방법은 소자산업에서 사용되는 필수적인 방법으로, 널리 이용되는 증착 방법으로 열증발 증착(thermal evaporation), 식각 증착(sputter deposition), 화학증기 증착(CVD; chemical vapor deposition), 기울어진 각도증착(GLAD; glancing angle deposition) 등이 있다. 동일한 물질의 증착에서도 이들 증착 방법 또는 증착 조건들의 차이에 따라 만들어지는 박막 표면은 달라진다. 박막의 성장 형태는 거칠기 \( \omega=\sqrt{(h-<h>)^{2}} \)의 시간에 따른 변화로 구분지어지며, 여기서 \( h \)는 표면의 높이며 \(<h>\)는 높이의 평균이다. 대부분의 박막 성장에서 거칠기는 \( w \sim t^{\beta} \) 와 같이 시간에 대한 지수 형태로 변화하며, 여기서 지수 \( \beta \)는 \(0\)에서 \(1\)까지의 값을 가지며 성장지수(growth exponent)라 한다. 성장지수 \( \beta \)는 계면이 매우 거친 성장에서는 \(1\), 계면이 평탄한 성장에서는 값이 \(0\)이며, 성장 지형 변화에 대한 scaling 접근에서 성장모형을 구분하는 숫자로 이용되는 지수이다. 박막 증착 실험에서 얻은 성장지수 \( \beta \)값들이 Table \(1\)에 열거되어 있다. 열증발 증착 실험들을 보면 Yang 등은 Si를 Si(\(111\)) 표면 위에 증착시키는 실험에서 \( 0.25 \sim 0.26 \)의 \( \beta \)값을 얻었고, Fe(\(001\)) 표면 위에 Fe를 증착하는 실험에서는 \( 0.22 \)의 \( \beta \)값을 얻었다. Thompson 등은 Si 위에 Ag를 증착하는 실험에서 \( \beta=0.26 \)을, Ernst 등의 Cu위에 Cu를 증착시는 실험에서 \( 0.26 \)의 \( \beta \)값을 얻었다. 열증발 방법에 의한 박막증착의 경우 성장지수 \( \beta \)값은 대부분 \( 0.25 \)근방으로 Kadar, Parisi, and Zhang 모형의 \( 2+1 \)차원 값인 \( 0.25 \)근방의 값을 보이고 있다. 다음으로 식각 증착 방법을 이용한 실험들을 보면, Si 위에 Au를 증착시키는 실험은 \( 0.40 \)의 \( \beta \)값을, 상온에서 Mo를 식각증착 실험에서 \( 0.42 \)의 \( \beta \)값, Si 위에 비정질 Si을 식각 증착시키는 실험에서는 증착 조건에 따라 \( 0.41 \), \(0.6/0.7\), \( 0.55 \)의 다양한 \( \beta \)값을 얻었다.</p> <table border><caption>Table \(1\). Summary of scaling exponent \( \beta \) reported in various deposition experiment as thermal evaporation (TE), chemical vapor deposition (CVD) and sputtering deposition (SD).</caption> <tbody><tr><td>System</td><td>\( \beta \) (temperature)</td><td>Reference</td></tr><tr><td>TE Fe/Fe</td><td>\(0.22\)</td><td>[\(1\)]</td></tr><tr><td>TE Si/Si</td><td>\(0.25\) (\(550\) K)</td><td>[\(2\)]</td></tr><tr><td>TE a-Si/Si</td><td>\(0.26\) (\(284\) K)</td><td>[\(3\)]</td></tr><tr><td>TE Ag/Si</td><td>\(0.26\) (\(300\) K)</td><td>[\(4\)]</td></tr><tr><td>TE Cu/Cu</td><td>\(0.26\) (\(160\) K)</td><td>[\(5\)]</td></tr><tr><td rowspan=2>SD Au/Si</td><td>\(0.42\) (\(220\) K)</td><td>[\(6\)]</td></tr><tr><td>\(0.40\) (\(300\) K)</td><td>[\(6\)]</td></tr><tr><td>SD Mo/Si</td><td>\(0.42\) (\(300\) K)</td><td>[\(7\)]</td></tr><tr><td>SD a-Si/Si</td><td>\(0.41\) (\(370\) K)</td><td>[\(8\)]</td></tr><tr><td>SD a-Si/Si</td><td>\(0.6-0.7\) (\(573\) K)</td><td>[\(9\)]</td></tr><tr><td>SD a-Si/Si</td><td>\(0.55\)</td><td>[\(10\)]</td></tr><tr><td>CVD SiN/Si</td><td>\(0.37\)</td><td>[\(10\)]</td></tr><tr><td rowspan=3>CVD a-Si/Si</td><td>\(0.54\) (\(323\) K)</td><td>[\(11\)]</td></tr><tr><td>\(0.38\) (\(523\) K)</td><td>[\(11\)]</td></tr><tr><td>\(0.36\) (\(613\) K)</td><td>[\(11\)]</td></tr><tr><td>CVD SiO2/Si</td><td>\(0.51\) (\(611\) K)</td><td>[\(12\)]</td></tr><tr><td>CVD Cu/Si</td><td>\(0.62\) (\(453\) K)</td><td>[\(13\)]</td></tr><tr><td>Etching Si(\(001\))</td><td>\(0.91\)</td><td>[\(14\)]</td></tr><tr><td>Oblique SD</td><td>\(0.98\) (\(330\) K)</td><td>[\(15\)]</td></tr></tbody></table> <p>CVD 방법에 의한 증착의 경우 \( \beta \)값은 비정질 Si를 Si(\(100\)) 표면이나 Si(\(111\)) 표면에 증착시키는 실험에서 \( 0.36 \sim 0.54 \), \( 0.42 \sim 0.54 \), Cu를 Si(\(100\)) 표면에 CVD 증착시키는 실험에서 \( 0.62 \) 등 CVD 증착의 경우 \( 0.3 \)에서 \( 0.6 \)까지 다양한 \( \beta \)값을 보이고 있다. 한편 Si(\(100\)) 표면의 플라즈마에칭 실험에서는 \(0.91\)의 \( \beta \)값을 얻었으며, Le Bellac 등은 \( 300 \sim 330 \mathrm{~K} \) 에서 기울어진 식각 증착방법으로 증착된 Cr 박막 실험에서 \( 0.98 \)이라는 큰 값의 \( \beta \)값을 얻었다.</p> <p>증착 방법에 따라 큰 차이가 있는 성장지수 값들을 설명하기 위해 시뮬레이션 방법 등 여러 이론적 연구들이 발표되었다. 이들 연구들은 중요한 역할을 하는 증착 요인들로 되튐 효과와 흡착계수(sticking coefficient), 그리고 차폐(shadowing) 효과 등을 고려하고 있다. 이들 요인들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 효과로 거론되고 있는 것은 차폐효과이다. 증착과정 중 높은 언덕이 형성되면 이 언덕 뒤 일정 영역에 있는 낮은 언덕들은 증착으로부터 차폐되면서 점차 소멸되어 매우 거친 표면을 만드는 차폐효과는 높은 \( \beta \)값의 근거로 제시되고 있다. 고려되는 요인 중 하나인 되튐효과는 증착원자가 표면 위의 적당한 위치에 자리 잡는 것을 교란시켜 차폐 효과에 따른 증착원자 분포를 흩뜨려 놓는 차폐효과와 반대 경향을 주는 요인이다. 이러한 두 가지 주요 요인을 고려하여 CVD나 식각증착에서 나타나는 비정상적인 성장지수 \( \beta \)값을 설명하는 시도가 이루어지고 있으나 아직 정량적인 설명에 이르지는 못하고 있다.</p> <p>한편 최근 증착 과정에서 차폐효과 이외에 증착 원자와 표면 원자 사이의 상호 작용으로 궤적이 휘어지고 이것이 증착 분포에 영향을 미친다는 steering 효과가 제시되었고, 이 steering 효과는 GLAD와 같은 기울어진 각도의 증착에서는 박막 특성에 큰 영향을 미친다는 것이 확인되었다. 그리고 Cu(\(001\)) 표면 위에 Cu 증착에 대한 연구에서 차폐효과를 포함한 steering 효과까지 고려해야만 표면의 거칠기, 언덕 기울기 등의 실험 결과를 정량적으로 설명할 수 있었다.</p> <p>한편 최근 Cu(\(001\)) 표면 위에 Cu 증착에 대한 연구에서 차폐효과만으로 실험결과를 설명할 수 없고 증착원자와 표면원자 사이의 상호작용을 고려한 steering 효과를 고려해야만 표면의 거칠기, 언덕 기울기 등의 실험 결과를 잘 설명할 수 있음을 보았다. 또한 steering 효과를 고려하는 경우 차폐효과만 고려하는 것에 비해 거칠기가 횔씬 증가하고 \( \beta \)값도 증가하여 GLAD 실험에서 나타난 높은 성장지수 값을 설명할 수 있었다. CVD, 식각 증착, 그리고 특히 GLAD와 같이 기울어진 각도로 증착시키는 경우 이 steering 효과의 고려는 필수적이며, 이것을 고려하는 경우 증착원자의 입사 속력도 영향을 미치는 요인이 된다. 입사원자의 속력은 궤적의 휘어짐에 영향을 미쳐, 차폐 범위에 영향을 주게 되기 때문이다.</p> <p>본 연구는 지금까지의 연구들에서 고려하고 있지 않은 요소인 증착원자의 입사 속력이 박막성장에 미치는 영향을 확인하며, 비슷한 조건에서 다양하게 나타난 성장지수 \( \beta \)값의 근거가 됨을 확인하고자한다. Steering을 고려한 시뮬레이션을 통하여 GLAD와 같은 증착 방법에서는 입사원자의 속력이 표면 형상에 중요한 영향을 주어 \( \beta \)값에도 큰 차이를 주는 것을 확인하였고, 상대적으로 영향력이 적은 CVD 형태의 증착에서도 증착원자의 속력이 의미 있는 정도의 \( \beta \)값 차이를 주는 것을 확인하였다. 비슷한 조건이지만 실험 방법에 따라 차이가 나는 \( \beta \) 값에 이러한 증착원자의 속력과 같은 요인이 기여하는 것을 확인할 수 있었다.</p>	동일한 물질을 증착하더라도 만들어지는 박막 표현을 다르게 하려면 어떻게 해야 하는가?	증착 방법 또는 증착 조건들의 차이에 따라
{ "answer_type": "절차(방법)형", "context_id": "3f9f274b-1968-4729-9874-c9f15846dd52", "field": "인공물", "question_id": "7fd77b1c-6d66-452d-a0ca-cd71d20be8ec" }	<h2>2.2 몰드변압기 온라인 상태 감시 시스템 센서 구성</h2><p>본 논문에서 개발한 몰드변압기 실시간 감시시스템의 신호 측정부는 크게 도시철도 몰드변압기의 기본 상태를 파악할 수 있는 상태이상검출장치와 절연이상을 진단할 수 있는 부분방전 이상검출장치 2가지로 구성하였다. 그림 2에 몰드변압기 실시간 감시시스템 센서항목을 나타내었다. 몰드변압기의 기본 상태를 파악을 위한 이상검출 장치의 센서는 주변 환경 온도를 측정하는 외기온도계, 설비의 표면 온도를 측정하는 적외선 온도 Module, 대상 설비의 1 차측과 2 차측의 전압 전류를 측정하는 PT와 CT로 구성된다. 3가지 센서를 통한 상태 이상검출 장치의 측정 결과는 각 진단 기준치를 통하여 정상-이상 상태로 판정된다. 몰드변압기에 대한 실시간 부분방전 측정시스템을 구축 및 이상상태 진단 은 인출단에 직접 센서를 부착하는 접촉식 센서를 선정 2 종류 \( (6.6 \mathrm{kV} \)급 및 \( 22.9 \mathrm{kV} \)급)의 센서를 사용하여 부분방전 이상 검출장치를 설계하였다. 부분방전 검출센서는 현재 \( 6.6 \mathrm{kV} \)급 \( 80 \mathrm{pF} \) EMC 센서가 가장 많이 보급되고 있으며, 센서의 주파수 특성, 요구되는 내전압 특성은 \( 15 \mathrm{kV} \cdot \mathrm{rms} \) 이상, \( 8 \mathrm{kV} \) 전압 인가시 부분방전 발 생량이 \( 3 \mathrm{pC} \) 이하의 특성을 가진다. 또한 EMC의 구조는 Capacitor 부분은 마이카 절연 \( ( t =0.3 \mathrm{mm}) \) 에 금속전극 \( ( t =0.025 \mathrm{mm}) \)을 부착하여 직병렬회로를 구성한 형태에 외부까지 에폭시로 함침하여 구성된다. 본 논문에서는 한국전기연구원에서 기존 EMC 센서를 개량하여 몰드변압기 전용으로 제작한 \( 22.9 \mathrm{kV} \)급 센서와 \( 6.6 \mathrm{kV} \)급 센서를 적용할 수 있도록 몰드변압기 부분방전 장치를 구현하였으며 변압기 이상검출장치에 적용되는 각 센서의 규격을 표 2에 나타내었다.</p><table border><caption>표 2 몰드변압기 부분방전 이상감시시스템 커플링 센서 규격</caption><tbody><tr><td>항목</td><td>SPEC. (\( 6.6 \mathrm{kV} \))</td><td>SPEC. (\( 22.9 \mathrm{kV} \))</td></tr><tr><td>정전용량</td><td>\( 100 \mathrm{pF} \)</td><td>\( 1,000 \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>내전압 특성</td><td>\( 50 \mathrm{kV} \) 以上.</td><td>\( 50 \mathrm{kV} \) 以上.</td></tr><tr><td>과전압시험 (IEEE1043)</td><td>\( 13 \mathrm{kV}, \) 1500 hours</td><td>\( 30\mathrm{kV}, \) 2500hours</td></tr><tr><td>부분방전 개시전압 [\( 3 \mathrm{pC}\)]</td><td>\( 18 \mathrm{kV} \) 以上</td><td>\( 35 \mathrm{kV} \) 以上</td></tr><tr><td>건조섬락전압</td><td>\( 40 \mathrm{kV} \) 以上</td><td>\( 95 \mathrm{kV} \) 以上</td></tr><tr><td>상온 유전정접(운전전압)</td><td>\( 0.3 \% \) 以下</td><td>\( 0.25 \% \) 以下</td></tr><tr><td>측정주파수 대역</td><td>\( 9 \sim 100 \mathrm{MHz} \)</td><td>\( 10 \sim 100 \mathrm{MHz} \)</td></tr></tbody></table>	본 논문에서 몰드변압기의 부분방전 이상 검출장치를 어떻게 설계했어?	실시간 부분방전 측정시스템을 구축 및 이상상태 진단 은 인출단에 직접 센서를 부착하는 접촉식 센서를 선정 2 종류 \( (6.6 \mathrm{kV} \)급 및 \( 22.9 \mathrm{kV} \)급)의 센서를 사용하여 부분방전 이상 검출장치를 설계
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "c338f72d-7b84-4bbd-95fc-d26b6dae9905", "field": "인공물", "question_id": "9e7330ba-c0f0-4168-8fe4-12003edee5b7" }	<h1>2. 본 론</h1><h2>2.1 몰드변압기 온라인 상태 감시 시스템 장치 구성</h2><p>몰드변압기 온라인 상태 감시시스템은 운전 중에 실시간으로 현재의 상태를 감시하여, 이상의 징후가 나타날 경우에 경보를 발생하는 장치이다. 일반적으로 도시철도 전압은 일반 전력계통(한전)으로부터 수전하는 특별고압 \( (22.9 \mathrm{kV}) \)의 교류전기를 전철용 변전소 변압기에서 적절한 전압으로 강압 \( (1,200 \mathrm{V}) \)하여 정류기에서 직류 \( (1,500 \mathrm{V}) \)로 변환, 전차선로에 직류전력을 공급하여 운전을 하는 방식을 직류 급전방식이라 한다. 사용전압으로는 \( 600 \mathrm{V}, 750 \mathrm{V}, 1,500 \mathrm{V}, 3,000 \mathrm{V} \) 등이 있으나 우리나라에서는 \( 1,500 \mathrm{V} \) 전압을 사용하고 있으며, 전철 변전소의 간격은 전압강하 등을 고려하여 대략 \(4 \sim 10[\mathrm{Km}] \) 마다 설치, 운용하고 있다. 변성설비계통은 수전 모선으로부터 AC 3상 \( 22.9 \mathrm{kV} \)을 교류 차단기52-1,2,3을 경유하여 정류용 변압기 1차측에 가압하면 2차에서는 AC 3상 \( 1,200 \mathrm{V} \) 변성되어 실리콘 정류기 1차측에 가압된다. 변압기 부분방전 이상검출장치의 측정 규격은 IEC60270 부분방전 측정규격을 적용하였다. 하드웨어 장치는 총 6개의 입출력 단으로 구성되어 각각의 부분방전 센서로부터 신호 입력을 받을 수 있으며, 신호 입력 단을 통해 진단할 입력단을 선택하고, 각 상에 설치된 센서에서 검출된 부분 방전 신호는 증폭 단과 필터를 거쳐 부분 방전신호의 크기를 변환하고 부분 방전 신호에 포함된 잡음을 제거한다. 또한 음극신호를 분배기(Divider)에서 구분하여 아날로그 신호를 디지털로 A/D 컨버터를 통해 디지털화되어 변환한다. 최종 데이터는 무선 또는 유선으로 TCP/IP를 이용하여 서버에 전송하여 분석 및 진단을 수행하도록 하였으며 그림 1에 몰드변압기 이상검출장치의 구성을 나타내었다. 본 논문에서는 몰드변압기 실시간 감시시스템 구현을 위하여 센서부분, DAS(Data Aquisition System)와 CCU(Communication Control Unit)부분 그리고 서버(Server)로 구성하였다. DAS는 전기 설비 원격감시를 위한 예방진단 시스템의 실제 적용 대상인 몰드변압기의 부분방전 측정을 위한 커플링 센서로부터 측정하고 데이터를 취득하여 CCU가 인지할 수 있는 신호로 변환하여 전송하는 장치이다. CCU는 DAS의 모든 데이터베이스를 관리하고 통신을 하는 장비로 서버에 Optical LAN 통신으로 데이터를 전송한다.</p><p>서버는 데이터베이스 및 Web 서버로 구축되고, CCU로부터의 각종 운전 데이터를 수신하여 전기설비에 설치된 센서나 이상검출장치의 데이터를 상시로 모니터링하고, 데이터의 절대값이나 데이터의 변화경향으로 전기설비의 이상을 검출하여 경보를 발생한다. 또한 서버에는 진단을 위한 전문가시스템이 설치되어 모니터링 프로그램에서 이상상태가 발생하면 자동으로 또는 운전자의 요구에 의해 이상의 원인과 이상의 정도를 진단하는 프로그램으로 전문가의 진단지식을 지식 베이스에 구축하여 추론한다. 또한 감시시스템의 확장성 및 현장 케이블의 최소화를 위해 유비쿼터스 센서네트워크(USN : Ubiquitous Sensor Network)기법을 도입하여 현장에 통신 노드 형태로 적용, USN 무선 네트워크를 통해 데이터 취득 장치(SMU : Signal Merging Unit)로 취득한 정보를 전송하도록 구성하였다. 장치는 크게 센서 노드와 통신 노드로 구분되어진다. 센서 노드는 각 R, S, T 3상의 1차측과 2차측 전압 및 전류, 그리고 2개의 온도 측정 Module을 연결할 수 있도록 설계하였다. 통신 노드는 최대 48대까지의 센서노드를 연결하여 측정된 데이터를 프로토콜화하여 데이터 취득 장치(SMU)로 무선 통신하는 기능을 수행하도록 하였다.</p><p>표 1에 몰드변압기 실시간 감시시스템 세부 규격을 나타내었다. 표 1에서와 같이 몰드변압기 실시간 감시시스템은 6개의 커플링 센서 입력 채널을 갖고 있으며 \(8\mathrm{bit}\) ADC, \( 420 \mathrm{ns} \) Conversion Time이 가능하도록 구현하였다. 또한 필터는 \( 3 \mathrm{MHz} \sim 100 \mathrm{MHz} \) 대역을 갖도록 설계하였으며 기타 CPU 등 상세사항은 표 1과 같다. 도시철도 운영기관 전력설비 담당자들은 변압기의 온도를 상시점검 우선순위로 보고 있는 것으로 운영기관 설문조사 결과 나타났다. 이러한 이유는 온도 상승의 원인이 변압기 내부이상 발생과 과부하 등의 기기이상시 발생하기 때문에 변압기의 상태 감시진단에 가장 효율적인 점검항목으로 판단하기 때문으로 그 외 변압기의 상시점검 항목으로 보호계전기 연동시험, 절연저항, 부분방전 항목을 주요 점검항목으로 인식하고 있다.</p><table border><caption>표 1 몰드변압기 부분방전 이상감시시스템 세부규격</caption><tbody><tr><td>항 목</td><td>SPEC.</td><td>비고</td></tr><tr><td>입력</td><td>6 Channel</td><td>Coupling 센서</td></tr><tr><td>입력 임피던스</td><td>\( 50 \Omega \)</td><td></td></tr><tr><td>CPU</td><td>TMS320VC33-150</td><td>Floating point DSP</td></tr><tr><td>통신 Interface</td><td>Ethernet(TCP/IP)</td><td>무선, 유선 병용</td></tr><tr><td>Filter Band</td><td>\( 3 \mathrm{MHz} \sim 100 \mathrm{MHz} \)</td><td></td></tr><tr><td>Zero-Cross</td><td>입력 전원 \( 60 \mathrm{~Hz} \)</td><td>신호 영점 검출</td></tr><tr><td>ADC</td><td>\(8\mathrm{bit}\) ADC, \(420\mathrm{ns} \) Conversion Time</td><td></td></tr><tr><td>Sampling</td><td>\( 3600 \mathrm{ point}/60 \mathrm{Hz}\)</td><td></td></tr><tr><td>Memory</td><td>512K \(8 \mathrm{Bit} \)Flash ROM 512K \(32 \mathrm{Bit} \) High Speed Static RAM</td><td></td></tr><tr><td>입력전원</td><td>AC \( 220 \mathrm{V}, 60 \mathrm{Hz} \)</td><td></td></tr><tr><td>외부</td><td>경보 Display LED 전원 통신 상태 표시 LED</td><td></td></tr></tbody></table>	표1에서 필터는 몇 MHz의 대역대를 갖도록 설계하였어?	\( 3 \mathrm{MHz} \sim 100 \mathrm{MHz} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "aafe035d-e670-468e-97cd-fd1804ab6879", "field": "인공물", "question_id": "38dda78a-65a7-40bb-bc8e-16672b5f5cd6" }	<h3>다. 측정한 재질의 파라미터</h3> <p>본 연구에서는 재질의 물리적 특성을 추출하기 위해 자체 제작한 물질을 사용하였다. 이 물질은 아크릴을 기본 베이스로 하고 그 위에 자동차의 코팅과 동일한 코팅을 하여 제작하였다.</p> <p>시편의 두께를 측정하기 위해 필요한 음속은 기본 아크릴에 대해 앞에서 설명한 방법대로 측정하였으며 이 때 탐촉자는 \( 5 \mathrm{MHz} \)를 사용하였다. 측정 결과 기본시편의 두께는 \( 1.86(\mathrm{~mm}) \)이고, 음속은 \( 2.463 .6(\mathrm{~m} / \mathrm{s}) \)이었다.</p> <p>금색 코팅에 대해 측정하였을 때 0(us)에 가까운 부분은 dead zone 때문에 코팅이라 판단되는 에코를 확인 할 수 없었다. 그러나 기본시편 위에 코팅되어 있기에 전체 두께와 기본 시편 두께의 차를 코팅의 두께로 판단하였다.</p> <p>최종적으로 초음파로 측정한 코팅시편의 두께가 정확한지 확인하기 위해 버니어 캘리퍼스와 마이크로미터를 이용하여 시편의 두께를 측정하여 비교하였다. 비교를 위해 두 방법으로 측정한 두께 차이의 분산을 살펴 보았으며 분산의 평균은 0.047818로 평균 두께 \( 2.0817(\mathrm{~mm}) \)에 비해서 상당히 낮은 오차를 보였다. 비교 에 대한 자세한 데이터는 표 1과 같다.</p> <p>표 2는 직접 제작한 10개의 코팅 재질 중 6개에 대한 측정 결과로 두께 \( d \)는 앞의 방법대로 측정하였으며, 감소된 산란 계수 \( \sigma_{s}^{\prime} \), 흡수 계수 \( \sigma_{a} \), 그리고 굴절률 \( \eta \)는 본 연구팀의 광학 특성 추출방법을 통해 획득하였다.</p> <table border><caption>표 \(2\). 렌더링 파라미터</caption> <tbody><tr><td colspan="2">Material</td><td>\( \sigma_{s}^{\prime} \) \( \left(m m^{-1}\right) \)</td><td>\( \sigma_{a}^{\prime} \) \( \left(m m^{-1}\right) \)</td><td>\( \eta \)</td><td>\( d \)</td></tr><tr><td>Gold</td><td>RGB</td><td>\( 1.793 \) \( 1.919 \) \( 1.846 \)</td><td>\( 0.002183 \) \( 0.003418 \) \( 0.029375 \)</td><td>\( 1.7146 \)</td><td>\( 2.032 \)</td></tr><tr><td>Blue</td><td>RGB</td><td>\( 1.189 \) \( 1.742 \) \( 1.865 \)</td><td>\( 1.189000 \) \( 0.090597 \) \( 0.016372 \)</td><td>\( 1.9432 \)</td><td>\( 2.118 \)</td></tr><tr><td>Red</td><td>RGB</td><td>\( 1.668 \) \( 1.124 \) \( 0.840 \)</td><td>\( 0.006355 \) \( 0.124000 \) \( 0.839700 \)</td><td>\( 1.7674 \)</td><td>\( 2.106 \)</td></tr><tr><td>White</td><td>RGB</td><td>\( 1.940 \) \( 1.951 \) \( 1.874 \)</td><td>\( 0.000905 \) \( 0.001083 \) \( 0.002038 \)</td><td>\( 1.4635 \)</td><td>\( 1.922 \)</td></tr><tr><td>Navy</td><td>RGB</td><td>\( 0.786 \) \( 0.978 \) \( 1.437 \)</td><td>\( 0.293082 \) \( 0.566992 \) \( 0.256414 \)</td><td>\( 2.4504 \)</td><td>\( 2.205 \)</td></tr><tr><td>Dark Red</td><td>RGB</td><td>\( 1.604 \) \( 1.191 \) \( 1.041 \)</td><td>\( 0.054033 \) \( 0.649052 \) \( 0.413705 \)</td><td>\( 2.0742 \)</td><td>\( 2.143 \)</td></tr></tbody></table> <h2>3. 파라미터 검증방법</h2> <p>이 장에서는 위에서 설명한 방법으로 추출한 파라미터를 적용한 렌더링 결과의 합리성과 우수성을 검증하기위한 방법을 설명한다. 광학 파라미터를 추출하고 이를 이용한 물리기반 렌더링의 최종 목표는 대상으로 한 재질을 3D 그래픽스 기술을 이용해서 극사실적으로 재현하는데 있다.</p> <p>따라서 결과의 검증을 위해 이전 연구에서 반투명한 물체를 렌더링하기 위해 제안된 렌더링 방정식을 사용하였다. 이 렌더링 방정식은 물체의 색상을 표현하기 위해광학 파라미터인 흡수 계수, 감소된 산란 계수, 굴절률과 물체의 두께를 포함한다.</p> <p>다음으로 렌더링 된 결과를 PSNR과 DRIM을 이용해서 실제 재질을 촬영한 영상과 비교하였다.</p> <h3>가. 검증을 위한 물리기반 렌더링 모델</h3> <p>우리는 반투명한 물체를 렌더링하기 위해 제안된 렌더링 방정식을 사용하였다. 물체의 색상은 빛이 각 파장 별로 물체 고유의 훕수, 산란 계수와 물체의 두께 등에 의해 되돌아 나오는 각 파장의 세기에 의해 결정된다. 감소된 흡수계수 \( \sigma_{s}^{\prime} \), 산란계수 \( \sigma_{a} \) 는 단위 부피당 얼마나 많은 양의 빛이 흡수, 산란되어 감쇠되는지를 결정한다. 물체 속에서 일어나는 빛의 산란의 방향과 세기는 위상함수 \( g \)를 통해 알 수 있다. 이를 이용해 결정된 투과율 T(d)와 반사율 R(d)은 식 (6), (7)과 같다.</p> <p>\( T(d)=\left(L-\sigma_{a} d-\sigma_{s}^{\prime} P(g) d\right)\left(L-F_{d r, b}\right) \),<caption>(6)</caption></p> <p>\( \begin{aligned} R(d)=&\left(1-F_{d r, t}\right)\left(\int_{0}^{d}\left(L-2 \sigma_{a} x\right) \sigma_{s}^{\prime} P(g) d x\right.\\ &+F_{d r, b}\left(L-2 d\left(\sigma_{a}-\sigma_{s}^{\prime} P(g)\right)\right) \\=&\left(1-F_{d r, t}\right)\left(\sigma_{s}^{\prime} P(g)\left\{L d-\sigma_{a} d^{2}\right\}\right.\\ &\left.+F_{d r, b}\left(L-2 d\left(\sigma_{a}-\sigma_{s}^{\prime} P(g)\right)\right)\right) \end{aligned} \)<caption>(7)</caption></p> <p>여기서 L은 빛의 세기이고, P(g)는 위상 함수에서 후방에 대해 적분하여 얻은 산란체의 후방 산란율이다. \( F_{d r, b}, F_{d r, t} \)는 각각 물체의 위, 아래의 경계에서 반사되는 프레넬 확산 반사율이다.</p> <p>광원의 위치와 시점에 따른 영향은 정반사광은Ward's BRDF를 사용하고, 확산광은 oren-nayar를 사용하였다.</p> <h3>나. 영상 분석 모델</h3> <p>초음파로 획득한 두께를 적용한 것과 적용하지 않은 렌더링 결과를 비교하기 위해서 대상 재질을 DSLR(Canon EOS 650D) 카메라로 직접 촬영한 영상과 얼마나 유사한지를 비교하였다. 비교 모델은 PSNR(PeakSignal-to-Noise Ration)과 DRIM(Dynamic RangeIndependent Metrics)를 이용하였다.</p> <p>PSNR은 두 개의 영상이 얼마나 유사한지를 평가하는 것으로 결과 값이 30 이상일 때 가시적으로 판단할 수 없으며, 30보다 작을수록 차이를 느낄 수 있다. 식 (8)과 (9)는 PSNR과 이를 계산하기 위한 MSE이다.</p> <p>\( P S N R=10 \log \left(\frac{255^{2}}{M S E}\right) \)<caption>(8)</caption></p> <p>\( M S E=\sum_{i=1}^{x} \sum_{j=1}^{y} \frac{\left(\left\|A_{i j}-B_{i j}\right\|\right)^{2}}{x y} \),<caption>(9)</caption></p> <p>여기서 \( x, y \)는 이미지의 크기이다. \( i, j \)는 각 픽셀의 좌표 값이고, \( A_{i j}, B_{i j} \)는 비교할 이미지의 해당 좌표의 픽셀 값이다.</p> <p>PSNR 등 현재까지 연구된 이미지 품질 평가방법은 동적 범위 이미지에 대한 영상비교에 부적합하다. 그러나 DRIM은 이러한 이미지에서도 정확하게 평가할 수 있는 평가모델이다. 여기서는 인간 시각 시스템의 모델을 사용한 것이다. 결과는 영상을 비교한 이미지로 밝을수록 차이가 있고, 어두울수록 유사하다.</p>	표2에서 \( \sigma_{a}^{\prime} \) \( \left(m m^{-1}\right) \)의 열에 해당하는 셀 중에 모든 값이 0.2이상인 셀을 포함하는 행의 이름이 뭐야?	Navy
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "1202fa9b-1523-46b7-b614-30ab49256f27", "field": "인공물", "question_id": "3e708903-8474-4bcc-be37-27d7e5aed517" }	<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 다중 스위치를 이용한 전류모드 벅-부스트 컨버터의 벅-부스트 컨버터를 제안하였다. 제안한 컨버터는 넓은 출력 전압 범위와 높은 전류 레벨에서 높은 전력 변환 효율을 갖기 위해 PWM 제어법을 이용하였다. 제안한 컨버터는 최대 출력전류 \( 300 \mathrm{~mA} \), 입력 전압 \( 3.3 \mathrm{~V} \), 출력전류 \( 700 \mathrm{mV} 12 \mathrm{~V}, 1.5 \mathrm{MHz} \) 의 스위칭 주파수, 최대효율 \( 90 \% \) 갖는다. 또한, dc-dc 컨버터 신뢰성과 성능을 향상시키기 위해 보호회로를 추가하였다. 그리고 Deep-submicron 공정 기술을 이용한 ESD 보호회로를 제안하였다. 제안된 보호회로는 게이트-기판 바이어싱 기술을 이용하여 낮은 트리거 전압을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 일반적인 ggnmos의 트리거 전압은 \( 4.1 \mathrm{~V} \) 으로 더 낮은 트리거 전압 특성을 나타냈다.</p><h1>I. 서론</h1><p>최근 집적 회로 기술의 발달과 소비자들의 문화적요구에 의해 MP3, 스마트폰, 노트북 등과 같은 휴대용 멀티미디어 기기들의 시장이 넓어지고 있다. 더욱이 이러한 기기들은 고효율, 소형화를 위해 기존에 사용하던 선형 방식의 전원장치에서 스위칭 방식의전원장치(Switched-Mode Power Supply ; SMPS)로 대체되어 가는 추세이다. 스위칭 전원장치는 시스템의 구동을 위한 회로 블록의 수가 선형방식에 비해 상대적으로 많고 설계 과정이 복잡한 단점이 있지만,기존에 사용하던 선형 방식의 전원장치에 비해 효율이 높고 열발생이 적으며 고정된 입력전압에 대해 다양한 범위의 출력전압을 제공할 수 있는 장점이 있다.</p><p>휴대기기 배터리 전압은 \( 2.5 \mathrm{~V} 3.6 \mathrm{~V} \) 로 낮아지고 있는 추세이며, 휴대기기의 다양한 시스템은 배터리 전압보다 낮은 전원전압을 대부분 요구하지만, LEDbacklight처럼 높은 전압을 요구하는 경우도 있다. 이러한 상황에서 전원제어장치를 추가적으로 사용하게 된다면, 면적에서 많은 손실을 갖게 되어 다양한 기능을 원칩화하는데에 있어 제약이 생긴다. 또한 기존의 벅 컨버터나 부스트 컨버터는 배터리 입력 전압의 넓은 범위 \( (2.7 \sim 4.6 \mathrm{~V}) \) 에서 중간 전압 범위를 적절하게 공급해주지 못하는 단점을 갖는다. 이러한 단점을 해소하기 위하여 입력 대비 다양한 출력 전압을 제공하기 위한 벅-부스트 컨버터가 개발 및 적용되고 있다. 하지만 기존의 벅-부스트 컨버터는 벅 컨버터나 부스트 컨버터에 비하여 효율이 많이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 벅 컨버터나부스트 컨버터와 동일한 효율에서 중간 전압 범위를 포함한 넓은 출력 범위를 갖는 DC-DC 컨버터를 설계하는 방법으로 3개의 스위칭 소자를 사용한 벅-부스트 컨버터를 제안한다. 이를 통하여 동일 면적 및 동일 효율 또는 적은 효율 감소만으로도 제안하는 컨버터가 넓은 출력 전압 범위를 갖도록 설계한다. 또한 기존의 벅-부스트 컨버터의 구조는 위상이 반전되는 특성을 보이지만, 본 논문에서 제안한 다중 스위치를 갖는 벅-부스트 컨버터는 출력의 위상이 비반전되는 특징을 가지고 있으며, 스위치의 선택 경로에 따라 입력 전압 대비 낮은 출력 전압을 가지는 벅 컨버터와 입력 전압 대비 높은 출력 전압을 가지는 부스트 컨버터로 구동하게 된다.</p><p>휴대용 단말기의 PMIC(Power Management IC)에사용되는 DC-DC 컨버터는 스위칭 동작 방식을 이용한 스위칭 레귤레이터가 사용되고 있는데, 제어 신호에 따라 전압을 제어하는 전압모드(voltage-mode)와 전류를 감지하여 제어하는 전류모드(current-mode)로구분할 수 있다. 전압모드는 일반적으로 전류모드에 비해 펄스 전압을 제공하기 위한 제어부의 구조가 상대적으로 간단하여 설계가 용이한 장점이 있지만, Power stage의 극점이 두 개 존재함으로 보상이 어렵다는 단점이 있다. 전류모드는 전압모드에 비해 상대적으로 펄스 생성 제어부의 설계 및 구현이 복잡하고 잡음에 민감하다는 단점이 있지만, Power stage의 극점이 한 개만 존재하여 보상이 간단하고 인덕터 전류의 변화를 감지하여 시스템을 구동시키기 때문에 전압모드에 비해 반응 속도가 빠른 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전류모드 방식을 이용하여 벅-부스트 컨버터를 설계하였다.</p><p>DC-DC 컨버터의 초기 입력전압이 인가되거나 부하가 순간적으로 변할 경우 인덕터에 과전류가 흐르게 되어 내부 회로 및 외부 소자가 손상을 입게 된다. 또한 외부 온도 변화나 과전류 및 회로의 오랜 구동으로 인해 IC의 내부 온도가 증가하여 손상을 입게 되는 경우도 발생한다. 이와 같이 인가 에너지 및 외부 환경적인 요소로부터 IC를 보호하기 위하여 DC-DC 컨버터 내에 보호 회로를 추가하여 신뢰성을 향상시켰다. IC 에대전된 인체나 기계가 접촉 했을때, 정전기가 외부 단자를 통해 입출력 패드를 거쳐회로 내부로 방전되면서 큰 에너지를 가진 과도 전류가 반도체 내부 회로에 흘러 회로에 큰 손상을 주게되는데, 정전기 방전 (ESD : Electro-StaticDischarge) 보호 회로를 설계하여 벅-부스트 컨버터의 내장을 통해 반도체 설계 시 정전기로 인한 제품의 파괴 또는 제품의 열화를 방지함으로써 IC의 신뢰성을 향상시켰다.</p>	본 논문에서 제안한 다중 스위치를 갖는 벅-부스트 컨버터는 기존의 벅-부스트 컨버터와 같이 위상이 반전되는 특성을 가지고 있지?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "f9bbddf4-6a05-4fa3-b97c-9ff1cecfd1ad", "field": "인공물", "question_id": "68614052-5e6c-41b6-83d0-cce37670a853" }	<h2>3. 보호회로 설계</h2><h3>가. UVLO(Under Voltage Lockout)</h3><p>UVLO 블록은 DC-DC Converter 구동을 위한 전압을 공급할 때 정상 동작을 위한 전압보다 낮은 전압이 인가되었을 경우 발생할 수 있는 오작동을 막아주는 회로이다. 동작 방식은 그림 15와 같이 BGR(BandgapReference) 전압을 기준으로 하여 저항에 걸리는 전압이 BGR 전압보다 낮을 경우에는 UVLO 블록의 출력이 low 가 발생하여 IC Enable 단자를 통해 IC의 동작을 차단한다. 회로의 안정적인 동작을 위한 전압이 공급된다면 UVLO 블록의 출력은 high 가 발생하여 IC를 구동시키게 되고, 비교기의 출력에서 발생하는 low 전압으로 인해 NMOS 트랜지스터가 turn-off되어 Hysteresis 특성을 띄게 된다. 설계한 블록은 그림 16과 같이 \( \mathrm{V}_{\text {UIZOligh }}=2.4[\mathrm{~V}] \),</p>\( \mathrm{V}_{\text {UVLOWw }}=2.3[\mathrm{~V}] \) 로 악 \( 100 \mathrm{mV} \) 의 Hysteresis 특성을갖게 된다.</p><h3>나. TSD(Thermal Shutdown)</h3><p>DC-DC Converter의 장기간 구동 및 환경적인 영향으로 인하여 IC의 온도가 일정 온도 이상 증가하게되면 회로의 오작동 및 IC가 파손되는 결과를 초래한다. 온도에 의한 IC의 보호를 위해 열감지 보호회로 (TSD; Thermal Shutdown)를 설계하였다. TSD는 Bipolar Junction Transistor의 온도 특성에 따른 Vbe 전압의 변화를 이용하여 설계하였으며, 그림 17과 같이 IC의 온도가 \( 150^{\circ} \mathrm{C} \) 이상이 되면 회로의 오작동을 방지하는 기능을 가지고 있다. 또한Hysteresis 특성을 이용하여 \( 118^{\circ} \mathrm{C} \) 이하가 되면 IC가 정상 동작할 수 있도록 설계하였다. 구동은 그림 15와 같이 UVLO 블록과 OR 게이트다. OVP(Over Voltage Protection)를 이용하여 인가 전압 및 온도 변화에 IC를 차단할 수 있도록 구성하였다.</p><p>DC-DC Converter는 배터리 또는 정류된 DC 전압과 같은 전원전압을 이용하여 MP3, PDA, 노트북 등과 같은 전자제품의 구동을 위한 전압으로 변환하여준다. 즉, 기기의 구동에 필요한 특정 전압을 제공해주는 역할을 하는데 DC-DC Converter 제작 시 발생하는 회로의 특성 변화 또는 피드백 시스템의 오동작으로 인해 DC-DC Converter 의 출력전압이 변하게되어, 해당 시스템이 오동작하거나 해당 소자 및 회로의 최대 허용 범위 전압보다 높아질 경우에는 해당전자 부품이나 반도체 소자를 파괴시킨다. OVP 블록은 DC-DC Converter 의 출력전압이 정해진 출력 전압 범위보다 높게 출력되는 경우 이를 감지하여 스위치를 차단시킨다. 동작 방식은 그림 18과 같이 피드백 전압과 기준전압을 비교하여 DC-DC Converter 출력전압이 증가할 경우 비교기를 통해 OVP 전압이 low 가 발생하여 그림 19와 같이 스위치 Enable 핀을 통해 스위치를 차단한다. 비교기 설계 시 Hysteresis 성분을 이용하여 차단 후 정상 동작 시 전압 여유를 주어 IC 의 원활한 동작이 이루어지도록 설계하였다.</p><h3>라. RCP(Reverse Current Protection)</h3><p>Light Load 조건일 경우 동기식 DC-DC Converter 는 CCM(continuous conduction mode)에서 FCCM(forced continuous conduction mode)로 전환되어 동작하게 된다. 환류 다이오드를 사용한 비동기식 Converter의 경우에는 다이오드의 역전압으로 인하여 역전류가 흐르지 않게 되어 DCM (discontinuous conduction mode)으로 동작하게 되지만, 동기식 스위치를 사용할 경우에는 NMOS 스위치에 의해 역전류가 발생할 경우에도 부하로부터 전류가 흘러 들어와전류가 흐르게 된다. 이로 인하여 DCM에서 NMOS 스위치의 도통 및 high-side 스위치의 Body diode를통한 전류 흐름으로 인해 전력 소비가 증가하게 된다. 역전류 방지 회로의 동작 방식은 그림 18과 같이 LX 노드와 VSS 노드를 비교하여 역전류가 흐를 경우 LX 노드의 (+)전압으로 인해 RCP 값이 low 가 발생하여 그림 19와 같이 스위치 Enable 핀을 통해스위치를 차단한다. LX 노드의 변화는 기울기가 완만하게 발생하기 때문에 일반적인 비교기를 사용할 경우 역전류의 감지가 어렵고 NMOS 스위치의 차단 속도가 느려 전도 손실이 발생한다. 따라서 고성능 비교기를 설계하여 역전류의 감지를 가능하게 하고 NMOS 의 차단 속도를 증가하여 전도 손실을 막을 수 있게 설계하였다.</p><h2>4. ESD 보호회로 설계</h2><h3>가. 일반젹인 ggNMOS의 동직방식</h3><p>ggNMOS는 일반적인 MOS 구조를 이용한 보호소자로서 제작이 용이하고 제어가 쉽기 때문에 가장널리 사용되고 있는 소자로써 ggNMOS의 구조는 게이트(Gate)와 소스(Source) 및 기판(Body)을 접지에연결하고 드레인(Drain)단만 입력 패드에 연결한 구조를 갖는다. 자기 바이어스된 (Self 바이어스) 횡 형 BJT (Lateral BJT)의 동작으로 설명할 수 있으며 드레인 단에 ESD 전류가 유입되면 드레인과 기판 사이의 애벌런치 항복에 의해서 베이스 전류가 형성되고 기판 전압을 상승 시킨다. 기판의 상승된 전압이 기판과 소스의 \( \mathrm{P} / \mathrm{N} \) 접합의 내부 전계(Built in potential)보다 높아지게 되면 접합은 순방향 바이어스가 되어드레인 단에서 유입된 ESD 전류를 소스로 방출 하게된다.</p><h3>나. 고안된 ESD 보호회로의 동작방식</h3><p>본 논문에서는 Deep-submicron 공정에서 ESD 보호회로를 구현하기 위한 방법으로 ggNMOS구조를 개선하여, 낮은 트리거링 특성을 갖는 구조의 ESD보호회로를 고안하고 Synopsys 사의 TCAD를 이용하여 검증하였다. 그림 22는 고안된 ESD 보호소자의구조를 나타낸다. 일반적인 ggNMOS는 NMOS의 드레인과 p-well 사이의 항복현상에 의해 트리거링 동작을 함으로써 높은 트리거링 전압을 갖는다. 이를 개선하기 위한 그림 22는 설계된 ESD 보호회로로서, 동작방식은 다음과 같이 ESD 전류가 없는 정상상태동작과 ESD 전류가 주입되는 ESD 현상 동작으로 나눌 수 있다. 먼저 정상상태 일 때, ESD 보호회로M1, M2 그리고 M3의 MOS 트랜지스터는 동작하지 않고 전류를 내부회로로 흘려보낸다. 반면에 ESD 현상 동작 일 때, 트리거 소자로서 게이트 길이가 메인ESD 보호회로 M2에 비해 짧은 보조 M1과 M3MOS가 먼저 동작을 한다. 먼저 동작된 M1과 M3에 의해 M2의 게이트와 기판에 작은 전압이 공급되고,이로 인해 주 ESD 보호회로인 M2의 트리거 전압이 낮아지게 되면서 ESD 전류를 접지단으로 빠지게 한다. 게이트와 기판에 적은 양의 바이어스를 가함으로써 트리거 전압을 낮추는 메커니즘을 살펴보면, 트리거소자 M1과 M3에 의해 게이트와 기판에 바이어스가가해진 M2 는 내부의 기생 바이폴라 트랜지스터의 베이스-이미터 접합에 더 많은 순방향 바이어스를 제공한다. 이로 인해 바이폴라 트랜지스터는 더 작은드레인 전압에서 턴-온 되고, 결국 주 ESD보호회로 M2의 트리거 전압은 낮아진다.</p><h3>나. 고안된 회로의 시뮬레이션 및 결과</h3><p>그림 23은 고안된 ESD 보호회로와 일반적인 ggNMOS의 디바이스 시뮬레이션 결과이다. 그림 23에서 나타내는 것처럼 일반적인 ggNMOS의 트리거전압은 8.2V인데 반해, 기판 트리거 기술을 사용한M2와 M3소자의 트리거 전압은 5.6V로 트리거 전압이 낮아진다. 고안된 ESD 보호회로는 게이트와 기판에 동시에 트리거링을 시킴으로서 이보다 더 낮은4.1V의 트리거 전압 특성을 나타낸다.</p><table border><caption>표 1. 고안된 소자의 시률레이션 결과</caption><tbody><tr><td></td><td>트리거전압</td><td>트리거전류</td></tr><tr><td>일반적인 ggNMOS</td><td>\( 8.2 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 0.06 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>M1 - M2 회로 (게이트 바이어싱)</td><td>\( 5 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 0.01 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>M 2 - M 3 회로. (기판 바이어싱)</td><td>\( 5.6 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 0.01 \mathrm{~mA} \)</td></tr><tr><td>M1 - M2 - M3 회로 (게이트-기판 바이어싱)</td><td>\( 4.1 \mathrm{~V} \)</td><td>\( 0.02 \mathrm{~mA} \)</td></tr></tbody></table>	Hysteresis 특성을 이용하여 몇 \( ^{\circ} \mathrm{C} \) 이하가 되면 IC가 정상 동작할 수 있도록 설계하였지?	\( 118^{\circ} \mathrm{C} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "3ec281d9-05c0-4dbe-9025-2e6206c36634", "field": "인공물", "question_id": "e3d29e0a-cb26-49eb-a23f-77664dc9ef46" }	<h1>III 결론</h1><p>본 논문에서는 기존의 벅-부스트 컨버터의 효율 보다 높은 효율을 갖는 다중 스위칭 소자를 사용한 벅-부스트 컨버터를 설계하였다. 제안한 컨버터는 동일면적 및 동일 효율 또는 적은 효율 감소만으로도 넓은 출력 전압 범위를 갖도록 설계하였다. 벅-부스트컨버터는 고전류에서 고효율을 위해 PWM 제어법을 이용하여 제어하였고, 전류모드를 이용하여 설계하였다. 제안한 컨버터는 최대 출력전류 \( 300 \mathrm{~mA} \), 입력 전압 \( 3.3 \mathrm{~V} \)에 출력전압 \( 700 \mathrm{mV}^{\sim} 12 \mathrm{~V}, 1.5 \mathrm{MHz} \) 의 스위칭주파수를 갖는다. 최대 효율은 \( 90 \% \) 를 갖도록 설계하였다. 또한 과부하 및 기타 환경적인 변화에 의한 오동작으로 인해 전력 손실과 내부 및 외부 IC의 손상을 방지하기 위한 보호회로를 IC 내부에 설계하여 신뢰성을 향상시켰다. 마지막으로 고안된 ESD 보호 소자를 설계 및 탑재하여 정전기 방지로 인한 IC의 손상을 방지하고, 기존의 ggNMOS의 높은 트리거 전압을 개선하여, 낮은트리거링 특성을 갖는 ESD 보호회로를 제안 및 설계하였다. 시뮬레이션 결과 일반적인 ggnmos의 트리거전압이 \( 8 \mathrm{~V} \) 내외인 것에 반해 고안된 소자의 트리거전압은 \( 4 \mathrm{~V} \) 내외로 더 낮은 트리거 전압 특성을 나타냈다.</p>	벅-부스트컨버터는 어떤 모드로 설계했어?	전류모드
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "8cd63f6e-5501-4d60-b33a-77b914e9683c", "field": "인공물", "question_id": "b124da45-1376-4258-9443-8fa7fde4f51f" }	<h1>1. 서 론</h1><p>최근 전 세계적으로 납 \( (\mathrm{Pb}) \) 사용에 대한 환경규제로 \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 계 솔더합금을 대체하는 무연솔더가 전자제품에 이미 적용되고 있으며, 사용 환경이 더 엄격한 자동차, 통신, 항공우주 등에도 무연솔더의 적용을 시도하고 있다. \( \mathrm{Pb}-\mathrm{Sn} \) 계 솔더를 대체하기 위한 솔더로 \( \mathrm{Sn} \) 계 솔더들이 가장 많이 사용되어 왔으며, 여러 무연솔더 중에서 공정조성의 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Ag}-\mathrm{Cu}\)(SAC) 솔더는 무연솔더의 대표격으로 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 그러나 SAC 솔더는 금속간화합물(IMC)의 성장 및 금속간화합물의 기공(void)형성, 응고 시, 큰 과냉도(undercooling)에 의한 신뢰성 저하 등 많은 문제점이 보고되고 있다. 이러한 무연솔더 접합부의 신뢰성을 향상시키기 위해 \( \mathrm{Ni}\), \(\mathrm{Zn}\), \(\mathrm{Ti}\), \( \mathrm{Mn}\), \(\mathrm{Co}\), \(\mathrm{In}\), \(\mathrm{Bi}\) 같은 미량의 제 4, 제 5 의 원소를 첨가하여 신뢰성을 향상시키는 노력이 진행 중 이다. 예를 들어 \( 0.4 \% \) 의 \( \mathrm{Zn} \) 를 \( \mathrm{Sn}-3.5 \mathrm{Ag}-0.7 \mathrm{Cu} \) 솔더에 첨가하면 금속간화합물 성장이 억제되어 솔더 접합부의 장기 신뢰성을 향상시킨다.</p><p>나노복합솔더는 미세원소첨가를 통한 솔더 합금화와 더불어 솔더 접합부의 물성향상을 위한 대표적인 방법이다. 나노복합솔더는 일반적으로 미세하게 분산된 나노상이 솔더 기지상내에 분포되어 있고, 나노 분산상으로는 \( \mathrm{Cu}\), \(\mathrm{Ag}\), \(\mathrm{Fe}\), \(\mathrm{Al} \mathrm{O}_{3}\), \(\mathrm{TiO}_{2}\), \(\mathrm{SiC}\), 탄소나노튜브 CNTs 등이 사용되어 왔다. 나노복합솔더에서는 일반적으로 예측할 수 있는, 분산상으로 인한 분산강화 효과가 분만 아니라, 크립 저항상 향상 및 미세조직 미세화등의 물성향상을 가져오게 된다. 본 연구에서는 나노소재를 적용한 무연솔더에 대한 기술동향을 소개하고, 각각의 기술이 상업적인 응용에 적용하기 위해 개발되어야 할 세부기술과 나노복합소재의 특징에 대해서 알아보기로 한다.</p>	크립 저항상 향샹 및 미세조직 미세화등의 물성향상을 가져오는 솔더는 무엇인가?	나노복합솔더
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "6b0711f4-0866-4ec7-9b37-11561d5a8665", "field": "인공물", "question_id": "6f859dfb-1878-4482-9cf1-d509b0f2d0b0" }	<h1>II. 본론</h1><h2>1. 다중 스위치 벅-부스트 컨버터의 구성</h2><p>그림 1은 본 논문에서 제안하는 다중 스위치를 이용한 벅-부스트 컨버터의 전체 블록도이다. 제안하는컨버터는 벅 컨버터와 부스트 컨버터로 구성된다. 높은 출력 전류에서 고효율을 얻기 위하여 PWM방식을 사용하여 구현하였다. 기존 벅, 부스트 컨버터에서 각각 PWM 제어부를 사용하는 것과 달리 제안한 컨버터는 결과적으로 PWM 제어부를 공유하여 사용함으로써 두개의 스위치를 추가하여 벅 컨버터와 부스트 컨버터 2개를 설계하였을 경우에 비해 PWM제어부 면적을 줄임으로써 면적 증가의 단점을 보안할 수 있다.</p><h3>가. 벅 컨버터 모드</h3><p>그림 2은 제안한 컨버터가 벅 컨버터 모드로 동작할 때의 블록도이다. 다중 스위치 제어기에 의해 오른쪽의 NMOS 스위치가 오프가 되고 제안한 컨버터는 벅 컨버터 모드로 동작하게 된다. 그림 3는 제안한 컨버터가 입력전압이 \( 3.3 \mathrm{~V} \) 이고 벅 모드일 때 \( 1.8 \mathrm{~V} \)의 출력전압을 갖는 시뮬레이션 결과이다. 그림 3(b)의 벅 컨버터의 게이트신호와 (c)의 부스트 컨버터게이트 신호에서 부스트 컨버터에 low 레벨 제어 신호가 입력되어서 벅 컨버터만 동작하고 있는 것을 확인할 수 있다.</p><h3>나. 부스트 컨버터 모드</h3><p>그림 4는 제안한 컨버터가 부스트 컨버터 모드로 동작할 때의 블록도이다. 다중 스위치 제어기에 의해왼쪽의 NMOS 스위치가 오프가 되고 제안한 컨버터는 부스트 컨버터 모드로 동작하게 된다. 그림 5는 제안한 컨버터가 입력전압이 \( 3.3 \mathrm{~V} \) 이고 부스트 모드일때 \( \mathrm{gV} \) 의 출력전압을 갖는 시뮬레이션 결과이다. 그림 5b의 벅 컨버터의 게이트 신호와 (c)의 부스트 컨버터 게이트 신호에서 벅 컨버터에 high 레벨 제어 신호가 입력되어서 부스트 컨버터만 동작되고 있는 것을 확인할 수 있다.</p><h3>다. 레일 모드</h3><p>그림 6은 제안한 컨버터가 레일 모드 동작할 때의 블록도이다. 다중 스위치 제어기에 의해 4개의 스위치 중 중간과 오른쪽의 NMOS 스위치가 온-오프를하게 되고 제안한 컨버터는 레일 모드로 동작하게 된다. 그림 7은 제안한 컨버터가 입력전압이 \( 3.3 \mathrm{~V} \) 이고 레일 모드일 때 \( 3.2 \mathrm{~V} \) 의 출력전압을 갖는 시뮬레이션결과이다. 레일 모드의 일정한 출력을 유지하기 위해 그림 7 (b), (c)와 같이 벅 컨버터와 부스트 컨버터에는 low 레벨과 high 레벨의 제어 신호가 입력되어서 벅 컨버터 모드와 부스트 컨버터 모드가 필요에 따라온-오프 되게 한다.</p><h2>2. 전류모드를 이용한 벅-부스트 컨버터 설계</h2><p>그림 8은 제안한 다중 스위치를 이용한 전류모드 벅-부스트 컨버터의 블록도이다. 펄스 폭 변조(PWM;Pulse Width Modulation)방법을 이용하여 설계하였으며, PWM 제어 회로는 비교기, 오차증폭기, 전류-전압 변환기, SR-latch, 전류 감지기, 클락 발생기, 기준전압 발생기로 구성된다. 전류모드는 전압모드에 비해 극점의 개수가 적어 보상이 간단하고 전류 감지를 이용하여 출력을 변화시키기 때문에 속도가 빠르다. 하지만 노이즈에 취약하고, 인덕터 전류 감지 시 듀티비(Duty ratio) \( 0.5 \) 이상 시 생기는 발진을 막기 위한 추가적인 회로가 필요하다. 따라서 듀티비에 의한 발진방지를 막기 위한 기울기 보상회로와 피드백 시스템을 이용한 벅-부스트 컨버터의 안정성을 확보하기 위하여 type 2 방식의 보상 캐패시터와 저항을 추가하였다.</p><h3>가. 기준전압 발생회로 설계</h3><p>기준전압 발생회로는 전원전압과 온도의 변화에 무관하게 기준전압을 만들어주는 블록으로 band-gapreference회로를 이용하여 설계하였다. 기준전압 발생기는 전원제어부에서 출력전압의 최소 범위를 결정한다. 따라서 넓은 출력범위를 갖기위해 기존의 \( 1.2 \mathrm{~V} \) 를 출력하는 기준전압 발생기가 아닌 저전압 \( (565 \mathrm{mV}) \) 기준전압 발생기를 설계하였다. 그림 9는 저전압 기준전압 발생기의 회로도이고,그림10은 기준전압 발생기의 시뮬레이션 결과이다. 온도변화에 따른 기준전압의 변화는 약 \( 5 \mathrm{ppm} /{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 이다.</p><h3>나. 기울기 보상회로 설계</h3><p>전류모드를 이용한 DC-DC 컨버터는 전류 감지 시듀티비가 \( 0.6 \) 보다 크면 불안정해 지는 특성을 가지고있다. 이러한 subharmonic oscillation을 제거하기 위해서는 기울기를 보상하기 위한 회로가 필요하게 되는데, 보상을 위해 인위적으로 생성시켜야 할 파형의 기울기는 \( (\mathrm{mc}) \) 는 출력 전압의 최대값과 인덕터의 최소값을 이용하여 적절한 값을 정해줄 수 있다.</p><p>\( m_{c} \geq \frac{1}{2} \frac{V_{\text {OUT,NAN }}}{L_{\text {MIN }}} \)<caption>(1)</caption></p><p>구동 방식은 그림 11과 같이 전류원을 이용하여 캐패시터에 전하를 충전함으로써 전압을 상승시키고,클럭 발생기의 주기를 이용하여 NMOS를 on/off 시켜 톱니파 모양의 파형을 생성시킨다. 기울기 보상회로의 출력 파형은 그림 12와 같다.</p><h3>다. 전류 감지회로 설계</h3><p>전류 감지회로는 인덕터에 흐르는 전류를 감지하여 전류의 값을 전압으로 \( 1 \mathrm{~A}: 1 \mathrm{~V} \) 의 비율로 바꿔줌으로써 전압을 이용하여 회로를 구동할 수 있다. 그림 13은 전류 감지를 위한 블록도이며, 구동 방식으로는 인덕터에 흐르는 전류를 스위치를 통해 통과시켜 증폭기를 이용하여 증폭기 양단의 전압을 동일하게 만들어 준다. 전류의 변화는 증폭기 양단의 전압을 변화시키며, 전류의 인가로 인한 변화량은 저항을 통해 감지된 전류를 전압으로 바꿔준다. 그림 14는 전류 감지회로를 이용한 시뮬레이션 결과로서, 벅 컨버터에서 PMOS 스위치를 통해 증가되는 전류량을 이용하여 전압으로 변화시켜 감지된 전류값을 \( 1 \mathrm{A:1V} \) 비율로 제공받는다.</p>	무엇에 의해 오른쪽의 NMOS 스위치가 오프가 돼?	다중 스위치 제어기
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "9099fb6d-84cc-40dd-b932-72350007e2e9", "field": "인공물", "question_id": "ed125175-6826-4d01-be6a-f655e5d9ebaa" }	<h1>3. 설계 및 제작 결과</h1><h2>3.1 모의 해석 결과</h2><p>설계에 사용된 기판은 FR4 \(\left(\varepsilon_{\mathrm{r}}=4.4\right) \), 두께가 \( 1.6 \mathrm{~mm} \) 인 상용 기판을 사용하여 설계하고 직접 제작하였다. 설계된 안테나의 모의해석 결과는 Fig. 4와 같다. \( 400 \mathrm{MHz} \) 에서 모의해석된 전계 분포는 Fig. 4(a)와 같다. 급전부 발룬을 통과한 신호는 방사체에 적은 손실로 전달되어 두개의 방사체 사이에 전류가 형성되어 공기중으로 잘 방사됨을 확인 할 수 있다. 입력 포트에서의 반사특성은 전압 정재파비 (Voltage Standing Wave Ratio:VSWR) 혹은 반사손실(return loss) 특성을 확인해 보면 알 수 있다.</p><p>모의 해석 결과 \( 0.2 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이상까지 \( 2: 1 \) 의 VSWR을 가졌으며, 전대역에서 \( 10: 1 \) 이하의 VSWR을 가졌다. 따라서 Alfvén파 검출을 위한 초광대역 수신 모듈의 RF 스펙트럼을 얻기에 충분한 특성을 가짐을 확인하였다.</p><h2>3.2 제작 결과</h2><p>Fig. 5는 제작된 평면형 광대역 보우타이 안테나이다. 안테나의 입출력은 SMA 커넥터로 이루어지며 동축 케이블을 통하여 RF 분광기에 연결된다. 안테나의 크기는 \( 65 \mathrm{~cm} \times 55 \mathrm{~cm} \) 이다. Fig. 6은 제작된 안테나의 측정된 반사특성이다. 안테나의 측정에 사용된 장비는 Keysight Technology사의 N5221A 네트웍 분석기를 사용하였다. \( 50 \mathrm{MHz} \) 에서 \( 2 \mathrm{GHz} \)까지 VSWR이 \(12:1\) 이하의 특성을 가지며, \( 160 \mathrm{MHz} \) 이상의 주파수에서 \( 2 \mathrm{GHz} \) 이상까지 충분한 대역에서 VSWR \(4\)이하의 특성을 가져 초광대역 특성을 가짐을 확인하였다. 입력 반사계수 S11 또한 \( 160 \mathrm{MHz} \) 이상에서 \( -10 \mathrm{~dB} \) 이하의 값을 가짐을 측정을 통하여 확인하였다. 전체적으로 수십 MHz 에서 GHz 이상 대역까지 충분히 넓은 주파수 범위를 가져 광대역 RF 스펙트럼 측정에 적합함을 알 수 있었으며, 측정결과 시뮬레이션 결과와 비교적 잘 일치함을 알 수 있다.</p><p>안테나의 실제적인 동작 특성을 확인해 보기 위해서는 \(3\) 차원 방사패턴(radiation pattern)을 측정해야 한다. 안테나의 방사패턴은 전파 무반사실(anechoic chamber)에서 측정할 수 있다. 하지만 본 논문에서 제안된 안테나는 시작 주파수가 수 \( \mathrm{MHz} \) 로 주파수가 낮고, 광대역 특성으로 인해 방사패턴을 정확하게 측정하기 어렵다. 따라서 모의해석을 통하여 그 대략적인 특성을 확인해 보았다. 모의해석은 CST Microwave Studio를 사용하여 수행하였다. \( 100 \mathrm{MHz}, 200 \mathrm{MHz}, 400 \mathrm{MHz}, 800 \mathrm{MHz} \)에서 각각 모의해석된 \(3\) 차원 방사패턴은 Fig. 7과 같다. 최대 이득은 \( -3 \sim \) \( 3 \mathrm{dBi} \) 의 이득을 가졌으며 약 \( 200 \mathrm{MHz} \) 이상에서는 \( 0 \mathrm{dBi} \) 이상의 비교적 고른 이득을 가졌다. 전체적으로 정방향성 방사 특성을 가져 토카막 내의 임의 방향으로 방사된 Alfvén파를 수신하기에 적합함을 알 수 있다.</p>	안테나의 입출력은 동축 케이블을 통해 분광기에 연결될 수 없는가?	NO
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "09f3fd97-e674-4fa0-b7c1-4cf11d5f1272", "field": "인공물", "question_id": "e067c32d-4030-41e2-a2d7-3b22d50bf542" }	<h1>1. 서 론</h1><p>미래의 녹색 에너지원으로 평가 받고 있는 핵융합에너지는 실용화 개발에 성공할 경우 인류를 위한 무한한 에너지 자원이 될수 있다. 이러한 핵융합에너지 발생을 위한 핵융합로 방식으로서 자기적 플라즈마 감금장치 중 하나인 토카막(TOKAMAK)이 주로 사용되고 있는데, 현재의 토카막 운용에는 아직도 이해 및 해결해야 하는 근본적인 물리적인 현상들이 다수 있다. 미국, 일본, 중국, EU, 대한민국을 포함한 세계 \(7\) 개 국가 및 국제공동체들이 개발하고 있는 ITER(International Thermonuclear Experimental Reactor)와 미래의 상용의 핵융합장치의 플라즈마에서 발생할 수 있는 MHD 현상과 난류현상 (turbulence)을 근본적으로 이해하는 것이 핵융합에너지의 성공적인 개발을 위해 필수적이다.</p><p>MHD 현상과 난류현상(turbulence)에 의한 국부적인 온도 및 밀도 변화를 \(2\) 차원 및 \(3\) 차원의 영상으로 측정함으로써 이러한 현상에 대한 근본적인 진단이 가능하게 하는 첨단 진단 장치로서 마이크로파/밀리미터파를 사용하는 ECEI(Electron Cyclotron Emission Imaging) 장치와 MIR(Microwave Imaging Reflectometry)를 들 수 있다. 토카막의 고온 플라즈마는 반경의 위치에 따라 특정한 주파수의 신호를 복사하며, 이때 신호의 세기는 그 위치에서의 전자온도에 비례하게 된다. 이 원리를 이용하여 플라즈마의 반경에 따른 전자온도를 측정하는 장치로서 ECE radiometer와 \(2\)차원의 단면 이미지 측정을 위한 ECEI ECE Imaging) 장치가 있다. 마이크로파 반사 영상장치(MIR)는 플라즈마를 향해 전자파를 방사하고, 플라즈마로부터 반사된 신호의 위상을 측정하여, 핵융합용 플라즈마의 전자밀도의 변화를 2D 혹은 3D 로서 측정할 수 있게 해주는 첨단 진단 장치이다.</p><p>국내의 UNIST/포스텍에서는 미국의 UC, Davis 팀과 협력으로 세계 최초로 토카막의 내부와 외부에서 동시에 ECE 이미징을 확보할 수 있는 시스템을 개발하여 \(2011\)년에 KSTAR에 설치하고 이를 운영하여 2D 플라즈마 MHD 현상(tearing mode, edge localized mode, Alfvén eigenmode 등)을 성공적으로 관찰하였다. 또한 추가로 광대역 RF 분광기(spectrometer)를 개발하여 MHD 불안정성으로 인한 붕괴 또는 충돌시 발생하는 플라즈마 파동의 특성 관측하기 위해 사용하고 있다. 이러한 RF 분광기를 ECEI 와 결합하여 분석하면 충돌에 의한 MHD 불안정성을 정확하게 이해할 수 있다. RF 분광기는 빠른 시간 분해능과 \( 1 \mathrm{MHz} \) 이하의 미세한 주파수 분해능을 가져야 한다. 광대역 RF 분광기를 통한 스펙트럼 측정에 있어 광대역 안테나는 토카막 내에 방사된 전자기파를 효과적으로 수신할 수 있는 핵심적인 소자이다. 광대역 RF 분광기용 안테나는 이처럼 넓은 주파수 영역에서 동작하면서, 손실이 적고 전방향에서 수신이 가능해야 하며, 고 자기장 환경에서 잘 동작하여야 한다.</p><p>본 논문에서는 KSTAR 토카막 내의 MHD 현상을 확인하기 위한 방법의 하나로 Alfvén파의 스펙트럼 측정을 위한 광대역 보우타이(bowtie) 안테나 센서를 제안하였다. 제안된 안테나는 토카막 내에 쉽게 설치 가능하도록 평면 형태이면서 상용으로 사용되는 기판에 제작하였으며, 안테나의 급전에는 광대역 발룬을 사용하였고, SMA 커넥터로 동축케이블로 분광기와 연결하였다. 안테나의 방사특성은 정방향성(omni-directional) 특성을 가지며 이득은 \( -3 \sim 3 \mathrm{dBi} \), 주파수 영역은 \( 50 \mathrm{MHz} \) 에서 \( 400 \mathrm{MHz} \) 이상, 최대 \( 2 \mathrm{GHz} \) 이상의 주파수까지 고른 특성을 가짐을 확인하였다. 제작된 안테나를 Alfvén파 수신 및 검파를 위한 광대역 RF 분광기의 수신부에 사용하여 플라즈마의 MHD 불안정성을 성공적으로 분석에 유효함을 확인하였다.</p>	핵융합에너지의 성공적인 개발을 위해 필수적으로 이해해야 하는 현상은 MHD 현상과 교류현상이다.	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "98233efe-866e-4b94-9791-b9254d44562d", "field": "인공물", "question_id": "51a39ab7-45e7-4cb0-a977-76a9bdef54cd" }	<h1>2. 발룬 및 안테나 설계</h1><h2>2.1 KSTAR 토카막 내의 Alfvén-wave 측정</h2><p>KSTAR 토카막내의 2D의 플라즈마 MHD 현상중 회전하는 Alfvén파가 수 MHz 에서 수 GHz 주파수 대역에서 검파됨에 따라 이것을 정확하게 분석할 필요성이 대두되었다. Fig. 1 에서 Alfvén파 검출을 위한 광대역 RF분광기의 블록도를 보여주고 있다. 초광대역 안테나로부터 \( 20 \sim 2000 \mathrm{MHz} \) 의 신호를 수신하고, 이 수신된 신호를 각 전력 분배기를 이용하여 \(8\) 개의 신호로 나누고, 각각에 맞는 대역 통과 필터를 거친 후 검파기에 입력되어 최종 검파신호가 출력되는 구조이다.</p><p>이때 광대역 신호를 수신하기 위한 안테나는 넓은 주파수 대역에서 고른 특성을 가져야 하며 저손실 특성을 가져야 한다. Fig. 2는 본 논문에서 제안하여 제작한 보우타이 안테나를 직접 KSTAR 토카막 내에 설치하여 스펙트럼을 확인하는 실험 사진을 보여주고 있다.</p><h2>2.2 급전부 설계</h2><p>일반적인 다이폴, 보우타이와 같은 평형(balanced) 안테나의 급전부는 불평형(unbalanced) 선로에서 평형선로로 임피던스와 필드를 변환시켜주는 발룬(balun)이 주로 사용된다. Fig. 3은 제안된 보우타이 안테나의 급전을 위해 설계된 초광대역 마이크로스트립-coplanar stripline(CPS) 발룬의 구조와 전계 분포이다. 선로 간에 필드 정합과 임피던스 정합의 측면에서 설계되었다. Fig. 3(a)는 설계된 발룬의 구조를 보여주고 있으며, Fig. 3(b)는 발룬의 각 영역별 전계 분포이다. 각 영역에서 등각사상법을 이용하여 각 영역에서의 임피던스를 구하고, Klopfenstein 테이퍼 선로를 이용하여 \( 50 \Omega \) 에서 \( 110 \Omega \) 으로 임피던스 정합하여 동일 길이에 대하여 반사를 최소화 하면서 광대역 특성을 가지도록 하였다.</p><h2>2.3 보우타이 안테나 설계</h2><p>보우타이 방사체는 기본 모양은 삼각형이지만 대역폭을 확장하기 위하여 기본 삼각형에 직사각형을 추가적으로 연결한 형태이다. 삼각형 방사체의 각도는 대략 \( 80^{\circ} \) 정도로 최적화 하여 반사 특성이 우수하고 표면전류(surface current)가 연속적인 분포를 갖는 동시에 이득이 전 동작 주파수 영역에서 비교적 평탄하도록 하였다. 보우타이 안테나에서의 표면전류는 복사체 가장자리를 따라 크게 분포하며 급전부에서 멀어질수록 그 크기가 작아진다. 방사체의 크기는 최저 동작주파수에서 \( \lambda /4 \) 되도록 외곽길이를 결정하였다. 설계된 안테나의 반사 특성 및 방사특성을 정확하게 파악하기 위하여 모의해석을 수행하였다. 모의해석은 CST Microwave Studio의 time domain transient solver를 이용하여 설계 및 최적화 작업을 수행 하였다.</p>	평형 안테나의 급전부에서 사용되는 발룬은 불평형 선로에서 평형 선로로 무엇을 변환 시켜 주는 거야?	임피던스와 필드를 변환
{ "answer_type": "다지선다형", "context_id": "21e0c80d-f157-49fc-b511-df1af25faec0", "field": "인공물", "question_id": "ba4652ce-e223-410b-a795-548d1b282a7c" }	<h1>4. 결 론</h1><p>본 논문에서는 KSTAR 토카막 내의 MHD 불안정성중 Alfvén 파의 RF스펙트럼 측정에 적용가능한 광대역 보우타이(bowtie) 안테나를 설계하고 제작한 결과를 보였다. 안테나의 형태는 평판형 보우타이 안테나이며, 급전에는 \( 50 \Omega \) 에서 \( 110 \Omega \) 의 임피던스로 변환해주는 광대역 마이크로스트립-CPS발룬을 설계하여 적용하였다. 안테나의 방사특성은 정방향성 특성을 가지며 이득은 \(-3\) ~ \(3 \mathrm{dBi}\), 동작 주파수 영역은 \(50\) ~ \(400 \mathrm{MHz}\)에서 사용되며, 실제는 \( 2 \mathrm{GHz} \) 이상의 주파수까지 사용 가능함을 확인하였다. 제안된 안테나를 광대역 스펙트럼 수신을 위한 센서로 KSTAR 토카막내에 장착하여 Alfvén파 특성을 포함한 다양한 MHD 불안정성을 정확하게 분석하는데 성공적으로 사용될 수 있을 것이다.</p>	MHD 불안정성을 정확하게 분석하는 데 쓰이는 안테나는 어디에 장착할 수 있는가?	KSTAR 토카막내
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "345c78c7-b2cc-4af1-b331-4c16b9d434a8", "field": "인공물", "question_id": "743fdd71-a6e4-420c-a5de-7a6f3c3bf53d" }	<h1>III. 위상천이기를 적용한 위상배열안테나</h1> <p1>배열안테나에서는 안테나의 방사소자에 위상차를 이용하여 안테나의 빔의 조향이 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 안테나에 위상천이기를 적용하여 소자 간 위상차를 주어 빔 조향이 가능하게 하였다.</p1><h2>3-1 제안한 위상배열안테나 구조</h2> <p1>그림 3은 제안한 위상배열안테나의 구조 및 제작 사진이다. 제안한 위상배열안테나는 3개의 부분으로 이루어져 있다. 급전 선로, 위상천이기, 안테나 방사 패치로 이루어져 있고, 사용한 위상천이기는 MACOM사의 MAPS 010144 모델로 4개 비트에 전압을 통해 \( 22.5^{\circ} \)씩 위상을 변화시킬 수 있다. 따라서 해당주파수 \( 3 \sim 3.4 \mathrm{~GHz} \)의 범위에서 위상차를 주어 빔 조향 특성을 측정하였다.</p1><h2>3-2 측정결과</h2> <p>그림 4는 위상배열안테나의 방사패턴 측정결과를 나타내었다. 본 연구에서는 위상차를 \( 0^{\circ} \)에서 시작하여 \( 45^{\circ} \)간격을 선택하여 \( 45^{\circ} \)씩 늘리면서 위상차를 변경하여 측정하였다. 이때의 빔이 각각 다른 각도로 조향되는 것을 확인하였다. \( 3.2 \mathrm{~GHz} \)에서 \( 0^{\circ} \), \( 9^{\circ} \), \( 17^{\circ} \), \( 25^{\circ} \)로 빔 조향이 되고, 배열 안테나 간의 간격이 약 \( 0.8 ~\lambda \)이므로 위상차가 \( 180^{\circ} \)일 때부터 \( \pm 35^{\circ} \)에서 grating lobe가 발생한다. 또한 \( 225^{\circ} \)부터는 반대 각도에서 빔 조향 특성이 나온다. 이때 위상배열안테나는 위상차가 \( 0^{\circ} \)일 때 이득은 약 \( 7.62 \mathrm{~dBi} \)이며 배열안테나와 비교하여 이득이 감소되었다. 위상천이기의 손실 특성에 의해서 안테나의 이득이 감소되었지만 빔조향 특성을 가지게 되었다.</p> <p>표 1은 위상차에 따른 안테나의 방사패턴의 빔 조향 각도와 그 각도에서 최대 이득을 갖기 때문에 그때의 이득을 나타내었다. 측정 주파수와 위상차가 증가하면서 주빔의 빔 조향 각도의 차이가 발생한다. 이는 위상천이기의 오차가 \( 3 \mathrm{~GHz} \)보다 \( 3.8 \mathrm{~GHz} \)에서, \( 135^{\circ} \) 이상에서 오차가 더 크기 때문에 차이가 발생하는 것으로 보인다.</p> <table border><caption>표 1. 위상차에 따른 빔 조향 각도 및 이득</caption> <tbody><tr><td>주파수 \ 위상차</td><td>\( 0^{\circ} \)</td><td>\( 45^{\circ} \)</td><td>\( 90^{\circ} \)</td><td>\( 135^{\circ} \)</td><td>\( 180^{\circ} \)</td><td>\( 225^{\circ} \)</td></tr><tr><td>\( 3 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 1^{\circ} \)/\( 7.86 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 10^{\circ} \)/\( 7.59 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 20^{\circ} \)/\( 7.53 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 29^{\circ} \)/\( 6.56 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 39^{\circ} \)/\( 4.81 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( -28^{\circ} \)/\( 6.18 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>\( 3.1 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 0^{\circ} \)/\( 8.57 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 9^{\circ} \)/\( 8.24 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 18^{\circ} \)/\( 7.57 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 26^{\circ} \)/\( 6.67 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 36^{\circ} \)/\( 4.84 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( -28^{\circ} \)/\( 6.36 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>\( 3.2 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 0^{\circ} \)/\( 7.62 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 9^{\circ} \)/\( 7.66 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 17^{\circ} \)/\( 6.81 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 25^{\circ} \)/\( 6.12 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 36^{\circ} \)/\( 3.90 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( -27^{\circ} \)/\( 4.96 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>\( 3.3 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 0^{\circ} \)/\( 8.18 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 8^{\circ} \)/\( 7.50 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 15^{\circ} \)/\( 7.87 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 27^{\circ} \)/\( 6.00 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 34^{\circ} \)/\( 4.60 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( -27^{\circ} \)/\( 5.06 \mathrm{~dBi} \)</td></tr><tr><td>\( 3.4 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( -1^{\circ} \)/\(7.67 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 8^{\circ} \)/\( 7.43 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 16^{\circ} \)/\( 7.50 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 25^{\circ} \)/\( 5.98 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( 34^{\circ} \)/\( 4.62 \mathrm{~dBi} \)</td><td>\( -26^{\circ} \)/\( 5.07 \mathrm{~dBi} \)</td></tr></tbody></table>	본문의 표 1. 위상차에 따른 빔 조향 각도 및 이득에서 주파수가 \( 3 \mathrm{~GHz} \)이고 위상차가 \( 90^{\circ} \)일 때 값은 얼마니?	\( 20^{\circ} \)/\( 7.53 \mathrm{~dBi} \)
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "1c975e6d-7c24-4653-b91a-ff9a7e5e7dfb", "field": "인공물", "question_id": "94231cc6-1a81-4ef1-b9a0-1245ce0bf742" }	<h1>IV . 실험 및 결과</h1> <p>그림 14 는 \( 0.18 \mathrm{um}\) CMOS 공정으로 제작한 RF 송수신기 IC를 보여준다. 제작한 IC의 크기는 \( 2.4 \times 2.5 \mathrm{~mm} \) 이다. 그림 15 는 수신기 전체 이득과 잡음지수 측정결과를 보여준다. 측정 결과, 수신기의 최대 이득은 \( 97.6 \mathrm{~dB} \), 잡음지수는 최대 \( 6.8 \mathrm{~dB} \) 이나, 대부분 약 \( 6 \mathrm{~dB} \) 임을 알 수 있다. 그리고 이때 소모 전류는 \( 32 \mathrm{~mA} \) 이다. 공급전원은 \( 1.8 \mathrm{~V} \) 이며, 내부 LDO를 통해 각 회로 블록마다 공급이 되며, 송신기와 수신기 및 PLL 부의 LDO가 나뉘어져 있다. 측정된 잡음지수는 설계된 값에 비하여 대략 \( 2 \mathrm{~dB} \) 정도 열화 되었는데 이는 수동소자의 손실과 일부 부정합 및 기판 손실에 의한 것이다. 그러나, 스위치를 사용하는 기존 구조에서는 PCB 기판과 수동부품 뿐 만 아니라 스위치에서도 추가적인 삽입손실이 발생하는 단점이 있다. 그림 16 은 BPF의 측정 결과를 보여준다. BPF의 이미지 제거비(image rejection ratio)는 약 \( 31.6 \mathrm{~dB} \) 이다. 그림 17 은 송신기의 출력 P \(1 \mathrm{~dB} \) 측정 결과를 보여주고 있으며, 측정결과 최대 이득에서 \( 2.1 \mathrm{dBm} \) 이며, 최대 \( 4.1 \mathrm{dBm} \) 까지 출력이 가능하다. 한편, 측정 결과 송신기의 출력 IP3는 \( 11 \mathrm{dBm} \), 소모 전류는 최대출력에서 \( 33 \mathrm{~mA} \) 이다. 표 1 에 제작된 IC의 측정 결과를 정리하였다.</p>	본문에서 RF 송수신기의 IC의 크기는 얼마야?	\( 2.4 \times 2.5 \mathrm{~mm} \)
{ "answer_type": "표정답추출형", "context_id": "f4e811b6-ce91-49bf-9582-6e7f94c34c2a", "field": "인공물", "question_id": "38d45c50-50d6-4554-a65a-34d090a44b6e" }	<h1>V. 시뮬레이션 분석</h1> <p>이 장에서는 시뮬레이션 기법을 활용하여 제안한 이중화 경로를 이용한 복구 시스템의 성능 평가를 수행하고자 한다. 특히 우선 순위가 높은 트래픽에 대해서 링크 장애시에 이중화 경로를 이용한 경로 복구 방법에 중점을 두었고, 범용 시뮬레이션 툴(AweSim)을 사용하여 성능 분석을 수행한다.</p> <p>제안한 이중화 경로를 이용한 복구 시스템의 시뮬레이션 모델은<그림 11>과 동일하다. 링크 장애는 한 곳에서만 발생한다고 가정을 하였고, 시뮬레이션 모델에서는 LSR3에서 링크 장애가 발생되었다고 가정하였다. MPLS ATM 시스템에서 하나의 셀을 처리하는데 걸리는 시간이 대략 1 셀 타임에서 최악의 경우에 10 셀 타임을 가지고, 1 셀 타임은 \( 2.72 \mu \mathrm{s} \)가 된다. ATM 셀 처리 시간 및 노드간 전달 지연 시간을 고려하여 2 셀 타임이 소요되고, 노드 내의 이중화 경로에서는 1 셀 타임이 소요된다고 가정하였다. 그리고 패킷의 크기는 ATM 셀 크기와 동일한 53 byte로 하고, 도착되는 우선 순위가 높은 트래픽은 평균 부하량이 0.5 의 비율로 들어온다고 가정한다.</p> <p>시뮬레이션에 사용된 파라미터는 다음과 같다.</p> <ul> <li>도착 시간 간격 : \( 0.010\left(\lambda_{\mathrm{LER}}=92.5\right) \)</li> <li>경로 확률 : \( \mathrm{P}_{\mathrm{W} 1}, \mathrm{P}_{\mathrm{WR} 2}, \mathrm{P}_{\mathrm{R} 2}, \mathrm{P}_{\mathrm{W} 3}, \mathrm{P}_{\mathrm{R} 3}=1 \\ \mathrm{P}_{\mathrm{R1}}, \mathrm{P}_{\mathrm{W} 2}, \mathrm{P}_{\mathrm{RW} 2}, \mathrm{P}_{\mathrm{RW} 3}, \mathrm{P}_{\mathrm{RW} 3}=0 \)</li> <li>서비스 시간: \( 0.0054\left(\mu_{Q 1}, \mu_{Q 21}\left(\mathrm{P}_{W2}\right), \mu_{Q 22}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{R} 2}\right), \mu_{Q31}\right. \left.\left(\mathrm{P}_{\mathrm{W} 3}\right), \mu_{Q32}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{R} 3}\right), \mu_{\mathrm{Qn}}=185\right) \\ 0.0027\left(\mu_{Q 21}\left(\mathrm{P}_{\text {WR2 }}\right), \mu_{\mathrm{Q} 22}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RW} 2}\right), \mu_{\mathrm{H}_{31}}\left(\mathrm{P}_{\text {WR3 }}\right)\right., \left.\mu_{\mathrm{Q} 32}\left(\mathrm{P}_{\mathrm{RW} 3}\right), \mu_{\mathrm{Qn}}=365\right) \)</li></ul> <p>정의된 파라미터를 이용하여 수행한 시뮬레이션 분석 및 수치적 분석에 의한 결과는<표 2>와 같다.</p> <table border><caption>표 2. 시뮬레이션 및 수치적 분석의 성능 결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=6>큐의 길이 \( (\mathrm{L}_{\mathrm{Qk}} ) \)</td><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Q1}} \)</td><td>0.634</td><td>0.530</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Q21}} \)</td><td>0.100</td><td>0.080</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Q22}} \)</td><td>0.633</td><td>0.500</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Q31}} \)</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Q32}} \)</td><td>0.632</td><td>0.500</td></tr><tr><td>\( \mathrm{L}_{\mathrm{Qn}} \)</td><td>0.628</td><td>0.500</td></tr><tr><td rowspan=6>대기 시간 \( ( \mathrm{W}_{\mathrm{Qk}} ) \)</td><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Q1}} \)</td><td>0.006</td><td>0.0054</td></tr><tr><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Q21}} \)</td><td>0.001</td><td>0.0009</td></tr><tr><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Q22}} \)</td><td>0.006</td><td>0.0054</td></tr><tr><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Q31}} \)</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Q32}} \)</td><td>0.006</td><td>0.0054</td></tr><tr><td>\( \mathrm{W}_{\mathrm{Qn}} \)</td><td>0.006</td><td>0.0054</td></tr><tr><td>총 대기 시간 \( ( \mathrm{W}_{\mathrm{total}} ) \)</td><td></td><td>0.051</td><td>0.047</td></tr></tbody></table> <p>\( \mathrm{Q}_{1}, \mathrm{Q}_{22}, \mathrm{Q}_{32}, \mathrm{Q}_{21} \) 에서의 큐의 길이는 시뮬레이션 결과가 수치적 분석 결과에 비해 0.13 정도의 차이가 있고 \( \mathrm{Q}_{21} \) 인 경우에는 0.02 정도의 차이가 난다. 또한 \( \mathrm{Q}_{1}, \mathrm{Q}_{22} \), \( \mathrm{Q}_{32}, \mathrm{Q}_{\mathrm{n}} \) 에서의 대기 시간은 시뮬레이션 결과가 수치적 분석에 비해 \( 0.0006 \mathrm{~ms} \) 정도의 차이가 나고 \( \mathrm{Q}_{21} \) 에서는 \( 0.0001 \mathrm{~ms} \) 정도의 차이가 나며, 총 대기 시간은 시뮬레이션 결과가 수치적 분석에 비해 \( 0.004 \mathrm{~ms} \) 정도의 차이가 있음을 보인다. 따라서 시뮬레이션 분석 및 수치적 분석의 결과는 거의 동일함을 알 수 있다.</p> <p> <그림 12>는 트래픽 부하를 변화시키면서 우선 순위가 높은 트래픽이 작업 경로로 전달되는 경우와 이중화 경로로 전달되는 경우의 평균 대기 시간을 나타낸 것이다. 작업 경로로 트래픽이 전달되는 경우 보다 이중화 경로로 트래픽이 전달되는 경우가 모든 트래픽 부하에 대해서 평균 대기 시간이 느린 것으로 나타나는데 이는 링크 장애에 따라 작업 경로에서 이중화 경로로 절체되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서 이중화 경로로 우선 순위가 높은 트래픽을 전송한 경우에는 작업 경로로 트래픽을 전송한 경우에 비해 평균 전송 지연 시간이 최대 \( 0.004 \mathrm{~ms} \) 정도의 차이가 나는데 이 정도의 차이는작업 경로로 트래픽을 전송하는 경우와 거의 근접한 성능임을 알 수 있다.</p> <p> <그림 13>은 우선 순위가 높은 트래픽을 전송하는 중에 링크 장애가 발생했을 때 앞에서 언급한 기존의 복구 방법인 Makam 방법, Haskin 방법을 제안한 복구 방법과 동일한 조건에서 시뮬레이션을 하였으며, 이를 근간으로 제안된 복구 방법과의 평균 대기 시간을 비교한 것이다. 적용된 시뮬레이션 모델은<그림 2>의 MPLS 보호 도메인의 구성 환경과 동일하다. 링크 장애는 한 곳에서만 발생한다고 가정을 하였으며, LSR3, LSR5 및 LSR7에서 각각 링크 장애가 발생했을 때 기존 및 제안한 복구 방법의 평균 대기 시간을 측정하였다.</p> <p>앞에서 제안된 이중화 경로 복구 방법의 시뮬레이션과 같이 노드간의 복구 경로에서는 ATM 셀 처리 시간 및 노드간 전달 지연 시간을 고려하여 2셀 타입이 소요되고, 노드 내의 이중화 경로에서는 1 셀 타임이 소요된다고 가정하였다. 그리고 패킷의 크기는 ATM 셀 크기와 동일한 53 byte로 하고, 도착되는 우선 순위가 높은 트래픽은 평균 부하량이 0.5 의 비율로 들어 온다고 가정한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안한 방법은 장애가 발생한 보호 도메인에 속하는 LSR의 위치에 관계없이 평균 대기 시간이 동일하고 기존 복구 방법에 비해서 우수하다. Makam 방법은 FIS 메시지 처리 때문에 장애가 발생한 LSR의 위치에 따라 대기 시간에 약간의 영향을 미칠 수 있지만 신속한 FIS 메시지 처리로 인해 평균 대기 시간이 거의 동일하게 나타난다. 반면에 Haskin 방법은 장애가 발생한 LSR의 위치에 따라 평균 대기 시간에 많은 영향을 주어서 평균 지연 시간은 Makam 방법이 Haskin 방법보다 우수함을 알 수 있다.</p>	본문의 표 2. 시뮬레이션 및 수치적 분석의 성능 결과에서 \( \mathrm{L}_{\mathrm{Q31}} \)의 시뮬레이션 값은 얼마인가?	0.000
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "d56aad5e-fd8f-4bd3-8fa8-cfffbabeb8b8", "field": "인공물", "question_id": "fba34f2a-3195-4440-b23e-1a8bc032066e" }	<h1>2. LLRM을 이용한 무게 측정 원리</h1><h2>2.1. LLRM 구조와 원리</h2><p>Fig 1은 무게 측정용 LLRM을 나타낸다. Roberval mechanism에 증폭을 위해 레버가 연결되어 있는(Lever-linked) 구조이다.</p><p>Roberval mechanism은 단순한 레버의 균형 시스템과 다르게 하중이 같다면 하중의 평면 위치와 관계 없이 같은 수직 변위량을 발생시킨다. 이를 통해 실시간으로 하중이 이동하는 경우에도 정확한 측정이 가능하다.</p><p>내부 레버의 경우 하중에 의해 입력 단에 변위가 발생하게 되면 내부 힌지 사이의 거리 \( \left(\mathrm{l}_{3}\right) \)와 내부 레버 길이 \( \left(\mathrm{l}_{4}\right) \)의 비에 따라 증폭된 변위가 전달된다.</p><p>LLRM의 피봇은 유연힌지로 이루어져 있다. 유연힌지의 회전 강성과 외부 힌지 사이의 거리 \( \left(\mathrm{l}_{2}\right) \), 내부 힌지 사이의 거리 \( \left(\mathrm{l}_{3}\right) \)에 따라 발생하는 입력 변위량과 출력 변위량이 결정되고 이는 무게 측정 분해능과 최대 허용하중에 큰 영향을 미친다.</p><h2>2.2. LLRM의 유연힌지</h2><p>유연힌지는 LLRM의 중요 구성요소이며, 유연힌지의 회전강성은 LLRM의 최대 하중과 출력 변위량에 직접적인 영향을 미친다.</p><p>LLRM에는 Fig. 2에 나타낸 원형 노치 힌지를 이용하였으며 원형 노치 힌지의 중요 변수와 회전강성에 대한 관계식은 Paros와 Weisbord에 의해 유도된 방정식을 통해 다음과 같이 알려져 있다. 유연힌지의 회전강성은 아래와 같이 힌지 두께\( (b) \), 노치 두께\( (t) \), 노치의 반경\( (R) \)과 재료의 탄성계수\( (E) \)로 나타낼 수 있다.</p><p>\( k_{\theta}=\frac{2 E b t^{\frac{5}{2}}}{9 \pi R^{\frac{1}{2}}} \)<caption>(1)</caption></p><p>유연힌지의 특성 중 하나는 변성 변위에 의해 구동 된다는 것이다. 따라서 탄성한계내에서 작동 범위가 제한된다. 이는 재료의 항복응력과 형상에 크게 영향을 받고, 최대 허용하중을 제한하게 된다. 부재에 하중이 가해진다고 할 때 유연힌지의 노치중앙의 표면에서 최대 굽힘 응력이 발생하고, 최대 굽힘 응력\( \left(\sigma_{v}\right) \)이 항복응력\( \left(\sigma_{\operatorname{max}}\right) \)보다 클 경우 파손이 일어난다. 이것을 수식으로 나타내면 아래와 같다.</p><p>\( \sigma_{a} \geq \sigma_{\max }=\frac{M_{y}}{S_{y}} \)<caption>(2)</caption></p><p>노치 중앙의 단면계수 \( \left(\mathrm{S}_{y}\right) \) 는 다음과 같다.</p><p>\( S_{y}=\frac{b t^{2}}{6} \)<caption>(3)</caption></p><h2>2.3. LLRM을 이용한 무게측정방식</h2><p>LLRM을 통해 출력 변위량이 발생하고, 이를 이용한 무게측정방식에는 두가지가 있다. 변위량을 원인으로 하고, 그 직접적 결과로서 생기는 지시에 의한 측정을 편위법이라 하고, 변위량과 달리 독립적으로 조정할 수 있는 같은 층류의 기지량을 사용해 측정량과 일치시키는 측정을 영위법이라 한다. 일반적으로 사용되는 기지량으로는 평형 제어 시 발생하는 엑추에이터의 전류가 있다. 두가지 방법 모두 LLRM의 출력 변위량에 크게 영항을 받는다.</p>	유연힌지의 회전강성은 LLRM의 최대 하중과 출력 변위량에 직접적인 영향을 미치는 요인이니?	YES
{ "answer_type": "Yes/No 단문형", "context_id": "3583cf20-f807-4a97-9070-d05fb0058443", "field": "인공물", "question_id": "685121a3-033a-466a-a9fc-e970e9f8efd3" }	<h1>1. 서 론</h1><p>최근 자동화 및 표준화 기술의 진보에 따라 무게측정기술은 높은 정밀도와 속도를 요구한다. 일반적인 자동화 무게 측정의 기술은 크게 편위법(Deflection Method)과 영위법(Null balance method) 방식이 있다. 두가지 모두 중량이 가해 질 때 발생하는 변형을 기반으로 측정되기 때문에 변형을 발생시키는 로드셀(load cell) 구조의 물리적 특성이 매우 중요하다. 이러한 로드셀 구조의 중요 성능 지표로는 분해능(resolution), 기기의 신뢰성을 확보하기 위한 반복 정도(repeatability), 목표 하중을 만족하는 작동 범위, 반응 속도, 내구성 등이 있다.</p><p>기존의 자동화 무게 측정을 위한 로드셀 구조의 설계는 영위법 일 때 위치 반복 정도와 측정속도에 맞추어 설계방식을 제시하였으나, 분해능과 내구성에 집중한 설계는 제시된 바가 없다. 그리고 편위법과 영위법의 경우에도 같은 로드셀 구조를 이용하고 무게측정방식에 따라 다른 특성을 보이지만, 둘을 비교한 연구는 없다.</p><p>이 연구는 측정 하중의 위치에 대한 독립성을 확보하기 위해 일반적으로 사용되는 Roberval mechanism을 적용한다. 또한 높은 분해능을 가지기 위헤 레버 증폭 구조를 결합한 Lever-linked Roberval Mechanism(LLRM)의 자유물체도 해석을 통하여 중요한 설계 변수가 무엇인지 밝히고 무게측정방식에 따른 설계 특성을 분석한다. 또한 LLRM의 유한요소해석(Finite Element Method)을 진행하여 타당성을 확보한다.</p>	기존의 자동화 무게 측정을 위한 로드셀 구조의 설계는 영위법 일 때 분해능과 내구성에 집중하여 설계되어있는가?	NO
{ "answer_type": "정답경계추출형", "context_id": "345b9653-c693-45cc-ad63-756aef1e8143", "field": "인공물", "question_id": "83b735d1-c087-4f1a-aed1-f9f32b12ac01" }	<h1>4. LLRM 최적설계</h1><h2>4.1. LLRM 설계 제한 조건</h2><p>3장에서 살펴본 LLRM의 자유물체도 해석을 보면 최대 허용 하중과 분해능은 서로 반비례하는 것을 확인할 수 있다. 또한 외 내부 힌지 노치의 두께 \( \left(\mathrm{t}_{1}, \mathrm{t}_{2}\right) \)와 내부 힌지 사이 거리 \( \left(\mathrm{l}_{3}\right) \)가 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다. \( \mathrm{t}_{1}, \mathrm{t}_{2} \)의 경우 얇을수록 분해능이 좋아지지만, 최대 허용하중이 감소하는 것을 알 수 있고, 반대로 \( I_{3} \)의 경우 커질수록 분해능이 좋아지고, 최대 허용하중이 감소한다.</p><p>이 장에서는 파손이 일어나지 않는 조건에서 분해능이 최소가 되는 것을 설계 목표로 한다. 이를 위한 핵심 설계 변수와 구속 조건을 Table 1에 나타낸다.</p><h2>4.2. 측정하중 분해능의 최소화 설계</h2><p>자유물체도 해석 결과를 보면 \( t_{2} \)의 경우 영향이 제일 크고 작게 설계 할수록 높은 분해능을 얻을 수 있기 때문에 얇게 가공할 수록 이득이지만, 그에 따른 파손을 막기 위해 적절한 \( \mathrm{l}_{3} \)와 \( \mathrm{t}_{1} \)이 요구된다.</p><h3>4.2.1. 편위법 LLRM분해능의 최소화 설계</h3><p>최소 분해능을 가지는 \( \mathrm{t}_{1}, \mathrm{t}_{2} \)에 대한 설계 결과를 \( \mathrm{l}_{3} \)에 따라 Table 2에 나타낸다. 최대 허용하중의 경우에는 안전계수 1.25를 고려하였다.</p><p>유연힌지 노치 두께 가공성을 고려하여 이 중 \( \mathrm{l}_{3}=4, \mathrm{t}_{1}=0.2 \), \( \mathrm{t}_{2}=0.22 \)을 최적의 설계 수치로 결정하고 이 때 분해능은 \( 0.0330 \mathrm{g} \), 최대 허용하중은 \( 3.57 \mathrm{kg} \)이다. 자유물체도 해석을 통한 최적설계와의 최대 오차는 \( 9 \% \)이다.</p><h3>4.2.2. 영위법 LLRM분해능의 최소화 설계</h3><p>최소 분해능을 가지는 \( \mathbf{t}_{1}, t_{2} \)에 대한 설계 결과를 \( \mathrm{l}_{3} \)에 따라 Table 3에 나타낸다. 편위법과 마찬가지로 최대 허용하중의 경우에는 안전계수 1.25를 고려하였고, 평형 제어 시 발생하는 힘의 불균형에 의한 모멘트의 영향을 고려하기 위해 \( 20 \% \)의 편하중을 고려하였다. 최소 분해능을 가지는 \( \mathrm{l}_{3}=20, \mathrm{t}_{1}=0.21, \mathrm{t}_{2}=0.2 \)를 최적의 설계 수치로 결정하고 이 때 분해능은 \( 0.0072 \mathrm{g} \), 최대 허용하중은 \( 3.51 \mathrm{kg} \)이다. 그러나 영위법의 경우 편위법에 비해 증폭비가 작게 설계되고, 이는 제어력의 크기를 증가시켜 자기구동기의 높은 성능을 요구한다. 따라서 제어력의 한계를 고려하면 분해능의 성능이 감소된다.</p><h1>5. 유한요소해석을 통한 최적설계 검증</h1><p>앞서 자유물체도 해석에 따라 LLRM의 설계를 수행하였다. 이 설계의 타당성을 검증하기 위해 유한요소해석을 이용하여 LLRM의 분해능과 최대 허용하중을 구하고자 한다. 유한요소해석 프로그램은 ANSYS-Mechanical을 사용하였다. 자유물체도를 통해 얻은 조건으로 유한요소해석을 진행한 결과를 아래 Table 4에 나타낸다. 자유물체도 해석을 통한 최적설계와의 최대 오차는 \( 19.7 \% \)이다</p>	설계 목표는 무엇이니?	파손이 일어나지 않는 조건에서 분해능이 최소가 되는 것

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