• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권3호
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• pp.75-85
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• 2009

본 논문에서는 two-carrier W-CDMA 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 3G 통신 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 4단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도와 높은 신호처리속도와 함께 전력 소로 및 면적을 최적화하였다. 입력 단 SHA 회로에는 면적 효율성을 가지멸서 고속 고해상도로 동작하는 게이트-부트스트래핑 회로를 적용하여 1.0V의 낮은 전원 전압동작에서도 신호의 왜곡없이 Nyquist 대역 이상의 입력 신호를 샘플링할 수 있도록 하였다. 입력 단 SHA 및 MDAC에는 낮은 임피던스 기반의 캐스코드 주파수 보상 기법을 적용한 2단 증폭기 회로를 사용하여 Miller 주파수 보상 기법에 비해 더욱 적은 전력을 소모하면서도 요구되는 동작 속도 및 안정적인 출력 조건을 만족시키도록 하였으며, flash ADC에 사용된 래치의 경우 비교기의 입력 단으로 전달되는 킥-백 잡음을 줄이기 위해 입력 단과 출력 노드를 클록 버퍼로 분리한 래치 회로를 사용하였다. 한편, 제안하는 시제품 ADC에는 기존의 회로와는 달리 음의 론도 계수를 갖는 3개의 전류만을 사용하는 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 13비트 해상도에서 각각 최대 0.70LSB, 1.79LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 100MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 64.5dB의 SNDR과 78.0dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.22mm^2$이며, 1.2V 전원 전압과 100MS/s의 동작 속도에서 42.0mW의 전력을 소모하여 0.31pJ/conv-step의 FOM을 갖는다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.651-661
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• 2022

식물사회를 이해하기 위한 새로운 방법으로 식물사회와 사회 연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 시도되고 있다. 본 연구는 부산 태종대를 대상으로 식물사회네트워크 분석을 활용하여 종간 관계를 살펴보고 이를 관리에 활용하기 위한 기초자료 구축의 목적으로 수행하였다. 우리나라 난온대림에 위치한 태종대는 부산광역시의 대표적인 해안림으로 곰솔-사스레피나무군락이 폭넓게 분포하고 있다. 태종대를 대상으로 100m² 크기의 방형구 100개소를 설치하여 출현수종을 조사하였고, 주요 종을 중심으로 종간결합 분석을 실시하였다. 그 결과를 바탕으로 Gephi 0.9.2를 활용하여 소시오그램을 작성하였으며, 네트워크 중심성 및 구조를 분석하였다. 연구결과, 곰솔, 사스레피나무, 졸참나무, 팥배나무, 광나무, 때죽나무 순으로 출현빈도가 높았으며, 대상지의 환경적 특성상 상록활엽수가 다수 출현하였다. 태종대 식물 사회네트워크는 노드수가 50개, 연결정도가 172개의 소규모 네트워크로 구축되었으며, 모듈화를 통해 4개그룹으로 나누어졌다. 구축된 소시오그램을 통해 천이계열을 살펴보면, 현재 곰솔, 사스레피나무가 포함된 그룹은 벚나무, 개옻나무를 매개자로 하여 졸참나무, 개서어나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로, 후박나무를 매개자로 하여 후박나무, 참식나무가 우점하는 상록활엽수군락으로 천이될 가능성이 높았고, 일부지역에서는 생강나무, 팽나무를 매개자로 하여 팽나무, 굴참나무, 느티나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로 천이가 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.