본 고에서는 미국, 일본, 유럽, 대만, 중국 등 주요 국가의 시스템반도체 정책을 분석해보고 우리나라의 시스템반도체 산업 발전을 위해 필요한 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 시스템반도체는 시스템 기능을 지원하고 실행하는 반도체로서 메모리반도체를 제외한 모든 비메모리 반도체이다. 시스템반도체는 시장규모가 2천억 달러가 넘는 막대한 시장이면서 자동차 조선 의료 기계 건설 섬유 국방 에너지 조명 로봇 등 전통 산업과 IT의 융합으로 새로운 시장이 형성되고 있어 산업의 근간인 시스템반도체의 잠재력은 매우 크다고 하겠다. 미국, 일본 등 선진국은 앞선 기술을 바탕으로 민간 주도, 대만 등 후발국은 정부 주도로 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 반면, 우리나라는 세계 최고의 메모리반도체 강국임에도 불구하고 세계 시스템반도체 시장 2,300억 달러(약 250조원)의 3%를 점유할 정도로 매우 취약하며 국내 최대 팹리스 기업 규모가 세계 51위에 불과하다. 시스템 반도체산업이 부진한 것은 대만에 비해 국내 기업들이 뒤늦게 시작하였고, 다품종 소량생산의 산업 특성에 따라 대기업들이 대량생산이 가능한 메모리반도체 생산에 주력하였기 때문이다. 앞으로 국내 시스템 반도체 산업이 글로벌 선두권 기업으로 도약하기 위해서는 전문화된 인력 양성, 차별화된 원천기술 확보, 시스템반도체 성장전략 마련, 협업 모델 구축 등을 통해 장기적인 경쟁력을 확보해야 할 것이다.
본 논문에서는 DT-CMOS(Dynamic Threshold voltage CMOS) 스위칭 소자를 사용한 모바일 기기용 고 효율 전원 제어 장치(PMIC)를 제안하였다. 휴대기기에서 필요한 높은 출력 전압과 낮은 출력 전압을 제공하기 위하여, 부스트 변환기(Boost Converter)와 벅 변환기(Buck Converter)를 원칩(One-chip)으로 구현하였다. 그리고 높은 출력 전류에서 고 전력 효율을 얻기 위하여 PWM(Pulse Width Modulation) 제어 방식을 사용하여 PMIC를 구현하였으며, 낮은 온 저항을 갖는 DT-CMOS를 설계하여 도통 손실을 감소시켰다. Voltage-mode PWM 제어 회로와 낮은 온 저항 스위칭 소자를 사용하여 구현한 부스트 변환기와 벅 변환기는 100mA 출력 전류에서 92.1%와 95%의 효율을 구현하였으며, 1mA이하의 대기모드에서도 높은 효율을 구현하기 위하여 LDO를 설계하였다.
기상 레이다는 해당 영역에서의 비, 구름이나 먼지 입자 등에 의해 반사되어 나타나는 기상신호로부터 신호의 도플러 주파수 및 도플러 스펙트럼 폭 값들을 추정한다. 이러한 값들은 평균풍속, 대기교란 정도 등의 정보와 직접적으로 연관된 중요한 변수들이다. 따라서 정확한 기상정보를 얻기 위해서는 이러한 추정 값들에 대한 매우 높은 신뢰성이 요구 된다. 그러나 기상 레이다에서는 기상현상에 의한 수신 신호뿐만 아니라 지표면 반사나 이동하는 물체 등에 의한 반사파들, 즉 클러터가 포함되어 나타나게 된다. 이러한 클러터들의 존재는 기상정보 추출을 위한 변수 값들을 추정하는데 심각한 오차를 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 강력한 클러터들에 의한 추정 오차를 분석하기 위하여 기상 수신신호 및 클러터들에 대한 도플러 스펙트럼 모델들을 각각 도출하였다. 이러한 모델들을 이용하여 기상 신호 및 클러터 전력에 따른 다양한 수신신호들을 모의 구현하고 처리함으로서 클러터에 의한 영향을 분석하였다.
반도체 제조공정과 미세가공 기술을 이용하여 $300^{\circ}C$의 동작온도에서 약 60 mW의 전력소모를 갖는 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이를 제조하였다. 멤브레인의 우수한 열적 절연은 $0.1\mum\; 두께의\; Si_3N_4와\; 1\mum$ 두께의 PSG의 이중 층에 의한 것으로, 각각 LPCVD(저압화학 기상증착)와 APCVD(대기압 화학 기상증착)에 의해 제조되었다. 센서 어레이의 4가지 산화물 반도체 박막 감지물질로는 1 wt.% Pd가 도핑된 $SnO_2,\; 6 we.% A1_2O_3$가 도핑된 ZnO, $WO_3$, ZnO를 이용하였으며,4가지 감지물질의 베이스라인 저항은 $300^{\circ}C$ 에서 3일 동안의 에이징을 거친 후 안정됨을 보였다. 제조된 초소형 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이는 여러 가지 가스의 노출 시 유용한 저항 변화를 나타내었으며 감도는 감지 물질에 강하게 의존함을 알 수 있었다.
직장인의 평생교육 기회를 제공할 수 있는 방안으로 1994학년도부터 산업체 위탁생 교육제도가 운영되도록 법제화 되었다. 최근 군 내부에서도 장기 직업군인인 하사관과 준사관들의 사기진전과 전력증강 차원에서 고등교육의 기회를 증대하고 있다. 반면, 이들 하사관 직업군인들은 직업의 특수성으로 인하여 잦은 훈련과 비상대기 그리고 장기간의 야외훈련등으로 인하여 수업의 결손이 많고, 현직무와 연계가 없는 설치학과와 교육과정이 주류를 이루고 있다. 또한, 부대 근무지 이동으로 통학거리에 제약이 있어 불가피하게 중도 탈락자가 발생되기도 하여 형행 교육방법과 체계 적응에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 직업군인 군위탁생에게 권장할 수 있는 현행 학과연구 및 교육과정과 군내부에 영내분교 설치운영시 첨단 정보통신 기술을 이용한 원격지 교육시스템 구축 및 운영 방안을 제시하였다.
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 에어콘의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 에어콘의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환하며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화하고 최종적으로 풍향 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법과 기존 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
$SF_6$(sulfur hexafluoride)는 뛰어난 단열 및 아크방지능력(arc-extinguishingproperty)으로 인해, 전력용 변압기의 절연가스와 반도체${\cdot}$액정용 플라즈마 CVD로의 cleaning gas, 주물공장 covering gas 등으로 사용되고 있다. 하지만, $SF_6$의 지구온난화지수(global warming potential)는 $CO_2$대비 23,900배가 높아 기후변화에 미치는 영향이 $CO_2$보다 훨씬 크고, 대기 중 분해되지 않고 잔존하는 기간이 $CH_4$ 10년, $CO_2$ 및 CFCs는 100년으로 추정되는데 반해, $SF_6$는 3,200년으로 연간방출양이 작더라도 오랜 기간 누적되면 그 파장이 클 것으로 사료된다. 대부분의 가스 하이드레이트(고상결정상태)는 고압, 저온에서 형성가능 하지만, 불화가스에 대해서는 쉽게 결정화가 일어난다. $SF_6$는 3$^{\circ}C$, 2기압에서 고밀도 고상화가 되기 때문에 여러 기체와 흔합되어 있는 경우 $SF_6$만을 압축된 고상 결정상태를 형성, $SF_6$를 회수, 정제할 수 있으므로 불화가스 분리${\cdot}$회수에 기술적, 경제적 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 하이드레이트 촉진제로서 계면활성제(promoter) 첨가에 따른 $SF_6$ 하이드레이트 형성 및 해리과정 실험을 통해 효율적인 $SF_6$ 저감에 관한 적용기술을 연구해 보았다.
애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.
휴대용 전자제품의 증가에 따라 배터리의 사용 시간을 증가시키기 위한 파워 메니지먼트 회로의 설계는 매우 중요해지고 있다. 이에 따라 전원공급 시스템, 특히 파워 효율이 높은 스위칭 방식의 DC-DC 변환기의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 논문에서 제안된 새로운 에러 앰프는 고속으로 동작하는 DC-DC 컨버터를 위해 고성능의 구조를 구현하고 있다. 본 앰프는 높은 전력변환 효율을 위해 낮은 대기 전류를 갖지만, 큰 입력신호 구간에서는 충분한 전류를 공급할 수 있도록 설계되었다. 두 개의 비교기가 구현되어 큰 신호의 변화를 감지해서 여분의 전류 공급기를 턴-온 시켜서 필요한 전류를 공급해준다. 피드백 동작하는 DC-DC 컨버터의 특성상 다양한 동작 환경에서 시스템의 안정성을 보장하기 위해서는 여분의 전류의 양이 잘 조절되어야 한다. 시뮬레이션 결과는 시간 천이 반응에서 새로운 앰프가 기존의 앰프보다 뛰어난 성능향상을 얻을 수 있음을 보여준다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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