한정된 배터리 용량으로 장시간 모바일 시스템을 구동시키기 위하여 저전력 설계에 대한 요구가 높아지면서 PMIC(Power Management IC)의 핵심 부분인 LDO(Low Drop-Out) 레귤레이터의 설계에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Dongbu HiTek $0.5{\mu}m$ BCDMOS 공정을 이용하여 최적화 기법 중 하나인 기하 프로그래밍(Geometric Programming: GP)을 통해 외부 커패시터가 없는 LDO 레귤레이터의 성능을 최적화하였다. 계수가 양수인 단항식 (monomial)으로 모델링된 트랜지스터의 특성 파라미터들을 이용하여 안정도(stability)와 PSR(Power-Supply Rejection)과 같은 LDO 레귤레이터의 특성을 기하 프로그래밍(Geometric Programming: GP)에 적용 가능한 형태로 유도하였다. 위상 마진(phase margin)과 PSR 모델은 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 각각 평균 9.3 %와 13.1 %의 오차를 보였다. 제안한 모델을 사용하여 PSR 제약 조건이 바뀔 경우, 자동화된 회로 설계를 수행하였고, 모델의 정확도를 검증하였다. 본 논문에서 유도된 안정도와 PSR 모델을 이용하면 회로의 목표 성능이 변화하더라도 부가적인 설계 시간을 줄이면서 목표 성능을 가진 회로를 재설계하는 것이 가능할 것이다.
Purpose: The primary objective of this research is to develop the optimal operating conditions as well as their associated design spaces for a Cryogenic Submerged Arc Welding(SAW) process by improving its quality and productivity simultaneously. Methods: In order to investigate functional relationships among quality characteristics and their associated control factors of an SAW process, a stepwise design of experiment(DoE) method is proposed in this paper. Based on the DoE results, not only a multi-dimensional design space but also a safe operating space and normal acceptable range(NAR) by integrating statistical confidence intervals were demonstrated. In addition, the optimal operating conditions within the proposed NAR can be obtained by a robust optimal design method. Results: This study provides a customized stepwise DoE method (i.e., a sequential set of DoE such as a factorial design and a central composite design) for Cryogenic SAW process and its statistical analysis results. DoE results can then provide both the main and interaction effects of input control factors and the functional relationships between the input factors and their associated output responses. Maximizing both the product quality with high impact strength and the productivity with minimum processing times simultaneously in a case study, we proposed a design space which can provide both acceptable productivity and quality levels and NARs of input control factors. In order to confirm the optimal factor settings and the proposed NARs, validation experiments were performed. Conclusion: This research may provide significant contributions and applications to many SAW problems by preparing a standardization of the functional relationship between the input factors and their associated output response. Moreover, the proposed design space based on DoE and NAR methods can simultaneously consider a number of quality characteristics including tradeoff between productivity and quality levels.
Among the information technology and automation that have rapidly developed in the manufacturing industries recently, tens of thousands of quality variables are estimated and categorized in database every day. The former existing statistical methods, or variable selection and interpretation by experts, place limits on proper judgment. Accordingly, various data mining methods, including decision tree analysis, have been developed in recent years. Cart and C5.0 are representative algorithms for decision tree analysis, but these algorithms have limits in defining the tolerance of continuous explanatory variables. Also, target variables are restricted by the information that indicates only the quality of the products like the rate of defective products. Therefore it is essential to develop an algorithm that improves upon Cart and C5.0 and allows access to new quality information such as loss cost. In this study, a new algorithm was developed not only to find the major variables which minimize the target variable, loss cost, but also to overcome the limits of Cart and C5.0. The new algorithm is one that defines tolerance of variables systematically by adopting 3 categories of the continuous explanatory variables. The characteristics of larger-the-better was presumed in the environment of programming R to compare the performance among the new algorithm and existing ones, and 10 simulations were performed with 1,000 data sets for each variable. The performance of the new algorithm was verified through a mean test of loss cost. As a result of the verification show, the new algorithm found that the tolerance of continuous explanatory variables lowered loss cost more than existing ones in the larger is better characteristics. In a conclusion, the new algorithm could be used to find the tolerance of continuous explanatory variables to minimize the loss in the process taking into account the loss cost of the products.
본 논문에서는 상보형 high swing cascode 전류미러를 이용하여 저전압, 저전력 구동이 가능하고 고주파수 응용이 가능한 전류 적분기를 설계하였다. 간단한 전류미러로 구성된 적분기는 적분기의 비 이상적인 입력, 출력 저항 때문에 출력 전류 오차가 발생하는데 제안된 전류 적분기는 출력 저항이 증가하여 출력 전류의 오차가 감소하였다. 설계된 무손실, 유손실 전류 적분기를 이용한 설계 예로 3차 버터워스 저역통과 필터를 개구리도약형으로 구현하였다. 필터 구현시 무손실 전류 적분기의 위상 추이 때문에 발생하는 차단주파수 부근에서의 크기 특성 왜곡을 predistortion 설계법을 이용하여 감소시켰다. 설계된 전류모드 필터를 0.8㎛ CMOS n-well 공정 파라미터를 이용하여 SPICE 시뮬레이션한 결과 단일 2V 공급 전압에서 차단주파수는 20MHz, 전력소모는 615㎼를 갖는다. 또한 필터의 차단주파수는 DC 바이어스 전류에 의해 동조 할 수 있다.
본 논문에서는 다이나믹 래치 형태의 비교기의 입력 오프셋을 줄이는 효과적인 방법을 제안한다. 기존 논문에서 고려된 원하지 않는 정궤환에 의한 오프셋 뿐 아니라, charge injection 부정합에 따른 오프셋을 정확하게 분석하였으며 이를 최소화하기 위하여 샘플링 구간 전에 비교기 양 입력단을 같은 전압으로 초기화하기 위한 수위치를 추가하였다. 제안된 회로는 0.65${\mu}m$ CMOS 공정 파라미터로 모의 실험 되었으며, 5v의 단일 전원 전압으로 동작하고, 200MHz 샘플링 주파수에서 5mV 이하의 오프셋 전압을 가진다. 특히 입력 저항을 $5k{\Omega}$일 때 기존 논문에 비해 약 80%의 입력 오프셋이 개선됨을 모의 실험을 토하여 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
본 논문에서는 RC 시정수 회로를 포함하는 비교기를 이용해 보조 전하펌프를 제어하여 루프 필터 출력 전압 변동 폭을 최소화 하는 위상고정루프(PLL)를 제안하였다. 루프 필터의 출력 전압변화는 작은 시정수 값을 가지는 RC와 큰 시정수 값을 가지는 RC를 통해 비교기의 입력으로 각각 전달된다. 작은 시정수를 가지는 RC는 루프 필터의 신호의 변화를 빠르게 전달하는 반면 큰 시정수를 가지는 RC는 루프 필터의 신호를 매우 느리게 전달하여 일정한 크기의 전압과 같이 동작한다. 비교기의 출력 신호는 보조 전하펌프를 제어하고, 이는 전압제어발진기(VCO)의 입력 전압 변동 폭을 줄여준다. 그러므로 제안한 위상고정루프는 위상 잡음이 많이 제거된 신호를 생성한다. 제안된 위상고정 루프는 1.8V의 공급전압에서 0.18um CMOS 공정의 파라미터를 이용하여 Hspice로 시뮬레이션을 수행하고, 동작을 검증하였다.
차동 신호 설계 방식을 적용한 수 Gbps급 고속 디지털 시스템에서 비아 홀 및 커넥터 등에서 발생하는 임피던스 불연속은 반사손실을 유발하여 신호 전달 특성을 저하시킨다. 이에 본 논문에서는 신호 반사를 최소화하기 위한 차동 신호용 비아 구조를 제안한다. 고속 회전 라우팅 공정을 사용하여 하나의 비아를 물리적으로 분할하여 두 개의 절단된 비아 구조를 형성한다. 한쌍이 아닌 하나의 비아를 사용하여 차동 신호선을 연결함으로써 신호선 및 비아 사이의 이격거리를 일정하게 유지할 수 있고 또한 차동 신호선과 임피던스 정합을 확보하게 되어 신호 전달 성능을 개선할 수 있다. 신호 전달 특성을 비교하기 위해서 기존 비아 구조와 신규 비아 구조를 S-파라미터 시뮬레이션을 진행하고 분석하였다. 차동 신호용 비아의 설계 및 제작 후, 네트워크 분석기 측정을 통해 반사손실 및 삽입손실 등의 신호 전달 성능지표를 비교 검증하였다.
본 논문에서는 인덕터의 흐르는 전류를 감지하여 출력 전압을 일정하게 유지시키는 Peak Current-mode 방식의 DC-DC Buck Converter를 제안하고, 소신호 모델링에 기초하여 Power Stage 설계 방법과 시스템의 안정도를 설계하는 방법을 제안한다. 또한, dc-dc 컨버터의 신뢰성과 성능을 향상시키기 위해 보호회로를 추가하였다. 그리고 정전기 방지를 위하여 ESD 보호회로를 제안하였다. 제안된 보호회로는 게이트-기판 바이어싱 기술을 이용하여 낮은 트리거 전압을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 일반적인 ggNMOS의 트리거 전압(8.2V) 에 비해 고안된 소자의 트리거 전압은 4.1V 으로 더 낮은 트리거 전압 특성을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 회로의 시뮬레이션은 0.35um BCB 공정 파라미터를 이용하였고, Mathworks 사의 Mathlab과 Synopsys 사의 HSPICE 프로그램을 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 압저항형 압력센서를 위한 신호처리회로를 설계하였다. 신호처리회로는 압저항형 압력센서를 구동하기 위한 기준전압 회로와 미소한 센서 신호의 증폭을 위한 인스트루먼트 증폭기로 구성이 되어있다. 신호처리회로는 단일 폴리 이중 메탈(single poly double metal) $1.5\;{\mu}m$ BiCMOS 공정 파라미터를 이용하여 HSPICE로 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과, 밴드갭 기준전압회로의 온도 계수는 $0\;{\sim}\;70^{\circ}C$의 범위에서 $21\;ppm/^{\circ}C$였고 PSRR은 80 dB였다. BiCMOS 증폭기의 이득, 옵셋, CMRR, CMR, PSRR, 특성은 CMOS나 바이폴라보다 우수하였고 전력소비 및 잡음전압 특성은 CMOS가 우수하였다. 설계한 신호처리 회로는 옵셋이 적고 입력 임피던스가 높으며 CMRR 특성이 우수하기 때문에 센서 및 계측용 신호처리회로로서 사용하기에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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