스퍼의 크기를 줄이기 위해 델타-시그마 변조기와 스퍼감소회로가 도입된 위상고정루프(PLL)를 제안하였다. 델타-시그마 변조기는 스퍼 잡음을 높은 주파수 대역으로 이동시켜 루프필터가 잡음 제거를 쉽게 할 수 있도록 해준다. 이는 위상고정루프의 대역폭을 적절히 조절하면 스퍼 크기를 크게 감소시킬 수 있다. 스퍼감소회로는 한주기당 발생하는 루프필터 전압변화를 작게 하여 스퍼 크기가 감소되도록 한다. 제안한 스퍼감소회로는 위상고정루프의 크기에 거의 영향이 없을 정도로 간단하게 설계하였다. 이 두 가지 방법을 사용한 제안된 위상고정루프는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 1.8V의 공급전압으로 설계되었으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 위상고정루프의 스퍼 크기가 거의 20dB 감소된 것을 확인하였다. 스퍼의 크기가 크게 감소된 위상고정루프는 대역폭이 좁은 통신시스템에 크게 활용될 수 있다.
지난 수년간 태양전지의 광전변환 효율을 높이기 위해 자가 조립된 InAs 또는 GaSb 와 같은 양자점을 GaAs 단일 p-n 접합에 적용하는 연구를 개발해 왔다. 그러나 양자점의 흡수 단면적에 의한 광흡수도는 양자점층을 수십 층을 쌓으면 증가하지만 활성층에 결함을 생성시킨다. 생성된 결함은 운반자 트랩으로 작용하여 태양전지의 광전변환 효율을 감소시킨다. 본 실험에서는 양자점이 적용된 태양전지와 적용되지 않은 태양전지의 광전변환 효율을 비교하고, 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 결함상태를 측정하고 및 비교함으로써, 활성층 내부에 생성된 결함이 광전변환 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 소자구조는 분자선 증착 방법을 이용하여, 먼저 n-형 GaAs 기판위에 n-형 GaAs를 300 nm 증착한 후, 도핑이 되지 않은 GaAs 활성층을 3.5 ${\mu}m$ 두께로 증착하였다. 마지막으로 p-형 GaAs를 830 nm 증착함으로써 p-i-n구조를 형성하였다. 여기서, n-형 GaAs 과 p-형 GaAs의 도핑농도는 동일하게 $5{\times}1018\;cm^{-3}$ 로 하였다. 또한 양자점 및 델타도핑 층을 각각 태양전지에 적용하기 위해 활성층내에 양자점 20층 및 델타도핑 20층을 각각 형성하였다. 이때, 양자점 태양전지, 델타도핑 태양전지와 양자점이 없는 태양전지의 광전변환 효율은 각각 4.24, 4.97, 3.52%로 나타났다. 태양전지의 전기적 특성을 측정하기 위해 소자구조 위에 Au(300nm)/Pt(30nm)/Ti(30nm)의 전극을 전자빔 증착장치로 증착하였으며, 메사에칭으로 직경 300 ${\mu}m$의 p-i-n 접합 다이오드 구조를 제작하였다. 정전용량-전압 특성 및 깊은준위 과도용량 분광법을 이용하여 태양전지의 결함분석 및 이에 따른 광전변환 효율의 상관관계를 논의할 것이다.
스퍼의 크기를 줄이기 위해 델타-시그마 변조기와 스퍼감소회로가 도입된 위상고정루프(PLL)를 제안하였다. 델타-시그마 변조기는 스퍼 잡음을 높은 주파수 대역으로 이동시켜 루프필터가 잡음 제거를 쉽게 할 수 있도록 해준다. 이는 위상고정루프의 대역폭을 적절히 조절하면 스퍼 크기를 크게 감소시킬 수 있다. 스퍼감소회로는 한주기당 발생하는 루프필터 전압변화를 작게 하여 스퍼 크기가 감소되도록 한다. 제안한 스퍼감소회로는 위상고정루프의 크기에 거의 영향이 없을 정도로 간단하게 설계하였다. 이 두 가지 방법을 사용한 제안된 위상고정루프는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 1.8V의 공급전압으로 설계되었으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 위상고정루프의 스퍼 크기가 거의 20dB 감소된 것을 확인하였다. 스퍼의 크기가 크게 감소된 위상고정루프는 대역폭이 좁은 통신시스템에 크게 활용될 수 있다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.
The demand for lightweight materials and high-strength steel has rapidly increased to help reduce the weight of a vehicle body; it improves the fuel efficiency of automobiles and provides passenger safety. Additionally, as the material becomes thinner, the demand for its resistance against corrosion becomes higher. Hence, the application of the surface-treated steel sheet has surged rapidly. In this study, a weld bonding experiment using a delta spot welding machine is performed on a thin sheet of a different material (Al6061-T6/GA440). The thickness of the material was kept at 1 mm to reduce the weight of the automobile body parts. Additionally, the purpose of this study is to control the heat input by applying the welding conditions of a multi-stage pressure pattern to improve corrosion resistance shear strength. The analysis of nugget diameter measurement, shear tensile test, and salt spray test was performed to achieve the aim.
본 논문에서는 퍼지 RBF네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
TEM 이론의 기초가 되는 델타함수, 콘볼루션 적분, 퓨리에 변환에 관한 개념을 소개하고 이에 대한 응용으로 슬릿함수, 현저한 폭을 갖는 2개의 슬릿, 유한 크기의 파동 train, 좁은 슬릿의 주기적인 배열, 임의의 주기 함수, diffraction grating, 회절 격자, 그리고 gaussian 함수에서의 퓨리에 변환에 관한 수학적인 방법의 적용을 소개하였다.
In this paper, we propose the computation reduction methods of delta pitch search that is used in G.723.1 vocoder. In order to decrease the computational amount in delta pitch search the characteristic of proposed algorithms is as the following. First, scheme to reduce the computation amount in delta pitch search uses NAMDF. Developed the second scheme is the skipping technique of lags in pitch searching by using the threshold value. By doing so, we can reduce the computational amount of pitch searching more than 64% with negligible quality degradation.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.
이 논문에서는 스토리지 교체, 복제, 데이터 센터 이전 등 다양한 응용에서 꼭 필요한 온라인 스토리지 마이그레이션 방법을 제안한다. 제안하는 온라인 스토리지 마이그레이션 방법은 전송속도를 높이기 위해서 전송 대상 파일들의 익스텐트 맵을 생성하고 물리주소에 따라 순차IO를 수행하여 파일들을 읽고 이를 타겟(target)으로 전송한다. 또한, 전송 중에 발생하는 소스 (source) 측의 변경에 대해서 추적을 하고 이를 로그레코드로 기록하여 전송중의 변경을 타겟측에 반영할 수 있다. 이 논문에서는 제안하는 온라인 마이그레이션 방법을 실제로 구현하고 소스와 타겟의 일치성과 온라인 마이그레이션 수행 속도를 측정하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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