잉크젯 헤드의 발열체에 적용하기 위해 $poly-Si/SiO_2/Si$ 다층기판 위에 결정화된 안정한 코발트실리사이드$(CoSi_2)$ 박막을 형성하여 오메가 형태의 발열체를 제작하고 발열체의 구조적 형상과 온도저항계수 등 전기적 특성을 조사, 연구하였다 $(CoSi_2)$ 박막의 형성은 금속 Co 박막을 급속 열처리장치를 이용하여 $800^{\circ}C$에서 20초 동안 질소 분위기에서 열처리하여 실리사이드 박막을 형성하였다. 발열체의 온도 저항계수 값은 약 $0.0014/^{\circ}C$ 값을 얻을 수 있었다. 인가전압 10 V, 주파수 10KHz 및 펄스간격 $1{\mu}s$ 인가시 발열체의 순간전력은 최대 2W를 나타내었다. 반복된 전압인가에 따른 발열체의 피로특성을 조사한 결과 15 V 이하의 전압인가시 $10^8$ 펄스 cycle 까지 저항변화가 거의 없었으나 17 V 인가전압에서는 $10^6$ cycle에서 발열체의 저항이 급격히 증가하였다.
가시광 디이오드 레이저의 온도와 주입 전류에 따른 발진 스펙트럼의 특성을 분석하고 주입-잠금 실험을 수행하여 잠금 특성을 분석하였다. 다이오드 레이저의 온도와 주입전류에 따른 스펙트럼 분석 결과 모드 도약이 일어나는 것을 관찰할 수 있었으며 모드 도약이 일어나지 않는 영역에서의 온도와 주입 전류의 변화에 대한 주파수 변화율이 각각 약 $33 GHz/^{\circ}C$, 6.6 GHz/mA로 나타남을 알 수 있었다. 일반적인 근적외선 AlGaAs 다이오드 레이저에서 순간적인 모드 도약이 일어나는 것과는 달리 가시광 다이오드 레이저는 모드 도약의 영역이 넓고 다중 모드로 동작하여 불량한 스펙트럼을 나타냈다. 이러한 특성을 갖는 다이오드 레이저를 이용한 주입-잠금 실험 결과 주입 강도가 $0~25\muW$에 대하여 잠금 대역폭은 0~5 GHz로 나타남을 알 수 있었다. 또한 주입 강도를 약 $25\muW$로 고정시키고, 편광 방향을 회전시키며 주입-잠금 대역폭을 측정한 결과 편광 방향에 의존함을 알 수 있었다. 주입-잠금된 광파의 위상 변화를 측정하기 위하여 주 레이저와 종 레이저를 간섭시켜 종 레이저의 주입 전류의 변화에 대한 간섭 무늬의 이동으로 위상의 변화를 조사하였다.
Indium tin oxide(ITO) 전극을 스파터링 법으로 피막시킨 9 MHz 수정진동자를 작용전극으로 사용하여 피롤을 전기화학적으로 중합시키면서, 수정진동자의 공진주파수 변화로 부터 중합량을 분석하고 공진저항의 변화로부터 막의 점탄성 변화를 분석함으로써 중합막의 유변학적 변화를 해석하였다. 본 실험에서 피롤막이 중합될 때 초기에는 탄성막을 형성하다가 점차 점탄성막으로 변화하지만 어느 순간에 다시 탄성막 점탄성막의 변화를 반복함을 확인하였다. 본 연구결과, 수정진동자를 이용하여 전기화학적 중합막의 유변학적 동특성을 중합과정에서 해석할 수 있음을 확인하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
VLSI 시스템에서 전력 소모를 줄이기 위해서는 메가블록이 동작하지 않는 동안 전원을 차단하여 누설 전류를 억제하는 방법이 효과적이다. 최근 들어 다중 문턱 전압 CMOS를 사용하여 전원을 차단하는 방법이 널리 연구되고 있으나, 동작 주파수가 증가함에 파라 전원 복귀에 필요한 시간이 짧아지게 되고, 짧은 시간에 전원이 복귀되면서 전원선에 대량의 전류가 순간적으로 흐르게 된다. 이에 따라 매우 큰 전원 잡음이 생겨서 전원 전압이 안정적이지 못하고 흔들리게 되며 이는 많은 경우 시스템의 오동작을 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 새로운 전원 복귀 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메가블록의 전원이 차단되었다가 다시 복귀할 때 한꺼번에 전원을 켜는 것이 아니라 파이프라인 방식으로 몇 단계로 나누어 전원을 켬으로서 전원선에 흐르는 최대 전류 및 이에 따른 전원 잡음을 크게 억제한다. 제안하는 파이프라인 전원 복귀 기법을 검증하기 위해서 컴팩트 플래시 메모리 제어기 칩에 본 기법을 적용하여 곱셈기 블록의 전원을 차단하고 복귀할 때의 전원 잡음을 모의실험하고 분석하였다. 모의실험 결과, 제안하는 기법은 기존의 전원 차단 기법에 비해 전원 잡음을 매우크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
운전자에게 각성뇌파를 생성할 수 있는 SSVEP기반의 졸음퇴치 도로시설물 시제품 개발을 위하여 실험을 통한 표준 인터페이스 모델의 개발 및 실험 검증 자료를 구축하는데 있다. 먼저 프로그램 시뮬레이션으로 SSVEP 자극 프로그램을 만들어서 체커 보드의 자극패턴을 만들었고 SSVEP의 주파수를 베타파 영역(13~30Hz) 내에 설정하였다. 고속도로 졸음취약지점에서 설치하여 운전중에 SSVEP 광자극에 대한 효과검증에 관한 실험 결과 주간과 야간 모두 고속도로 운전 중 SSVEP 광자극을 받으면 순간 베타파가 증가하는 것을 확인하였고, 5분 유지기 동안 보다 높은 각성상태를 유지하는 것으로 확인되었다.
최근의 유도전동기 구동 시스템은 고속의 ON, OFF동작 특성을 가진 전력 반도체 소자를 가진 인버터와 이를 제어하기 위한 SVPWM(Space Vector PWM)제어이론에 의하여 주로 구성되어 있다. 이러한 PWM 인버터는 정현파 형태의 전압과 전류를 얻기 위해 높은 스위칭 주파수로 동작을 하게 되고, 매 스위칭이 일어나는 순간마다 di/dt 및 dv/dt가 매우 크기 때문에 무시할 수 없는 양의 고주파 누설전류가 고정자 권선과 프레임 사이에 존재하는 기생 커패시터를 통해 접지로 흐르게 된다. 이로 인해 누전보호 계전기의 오동작 및 모터 권선의 절연파괴에 의한 모터의 수명단축 등과 같은 문제점을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 일으키는 고주파 누설 전류와 커먼 모드 전압을 감쇄하기 위하여 4 레벨 반파 브릿지 인버터에 의해 커먼 모드 전압과 크기가 같고 극성이 반대인 전압을 생성하고, 이 전압을 커먼 모드 트랜스포머에 인가하여 누설 전류의 원인이 되는 커먼 모드 전압을 상쇄시킬 수 있는 새로운 형태의 능동형 커먼 모드 전압 감쇄기를 제안하였다. 제안된 감쇄기의 동작 성능을 P-SPICE를 이용한 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
LED 칩 패키징에서 다이 본딩은 분할된 칩을 리드 프레임에 고정시켜 칩이 이후 공정을 견딜 수 있도록 충분한 강도를 제공하는 중요한 공정이다. 기존의 다이 본더의 픽업 장치는 단순히 콜렛의 하강 동작과 이젝터 핀의 상승 동작만으로 구동되어 픽업 장치와 다이가 접촉하는 순간 충격에 의한 다이의 손상과 위치 정렬 오차에 대한 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 위치 정렬 에러 및 다이의 손상을 최소화시키기 위하여 고정밀, 고속 이송이 가능한 픽업 헤드를 사용한 다이 본더 시스템을 개발하였다. 구조적 안정성을 평가하기 위해 다이 본더의 유한요소모델을 생성하였고 구조 해석을 수행하였다. 그다음, 다이 본더의 작동 주파수에 대해 픽업 헤드의 유한요소모델을 이용하여 진동해석을 수행하였다. 해석 결과, 다이 본더에 작용하는 응력 및 변위, 고유진동수에 대해 분석하였고 개발된 시스템의 구조적 안정성에 대해 확인하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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