본 논문에서는 무선 통신 응용 시스템에 적합하도록 슈도-세그멘테이션 기법을 이용하여 저 전력 12비트 80MHz D/A 변환기를 CMOS 0.18um n-well 1-Poly/6-Metal 공정으로 설계하였다. 슈도-세그멘테이션 기법은 간단한 병렬 버퍼로 구성된 이진 디코더를 사용함으로써 구조적으로 간단해지며 저 전력으로 구현이 가능하다. 또한, 스위칭 코어 회로에 글리치 억제 회로와 입력신호의 스윙을 감소시키는 구동 회로를 설계함으로써 추가적인 스위칭 잡음을 줄일 수 있었다. 측정 결과 제안한 저 전력 12bit 80MHz CMOS D/A 변환기는 샘플링 주파수 80MHz일 때, 입력 주파수 1MHz에서 SFDR은 66.01dBc, 유효비트수는 10.67비트를 보여주었다. INL/DNL은 ${\pm}1.6LSB/{\pm}1.2LSB$로 측정되었으며, 글리치 에너지는 $49pV{\cdot}s$로 나타났다. 전력 소모는 1.8V 전원 전압에서 최대 속도인 80MHz일 때 46.8mW로 측정되었다.
4세대 이동통신에서 LTE-Advanced 시스템은 최대 1Gbps의 전송 속도를 구현하기 위해 최대 l00MHz의 넓은 주파수 대역을 필요로 한다. 그러나 현재의 상태에서는 이러한 넓은 대역의 주파수를 얻기가 힘들어 대안으로 여러개의 조각난 대역을 합쳐서 사용하는 Carrier Aggregation기법이 제안되었다. 기본적으로 Carrier Aggregation과 같이 다중 대역을 통해 수신되는 신호는 대역별 여러 개의 수신기를 이용해 각각의 대역별로 병렬 수신 처리하는 Multi-Chain방식이 사용되는데 이는 효과적인 방법이 아니다. 그러므로 본 논문에서는, Time division Multiplexing(TDM)방법을 이용하여 단일 수신기로 수신할 수 있는 방법을 연구한다. TDM 방식은 수신된 여러 대역의 신호를 시간적으로 나누어 수신하고 하나의 DSP를 통해 처리할 수 있는 방식이다. 그런데, 이러한 TDM 방식 기반에서는 Sampling Timing Offset (STO)에 의하여 심각하게 성능 왜곡이 발생하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 TDM 방식 기반에서 발생하는 샘플링 타이밍 오프셋의 영향을 분석한다. 그리고 그 분석을 통해 구한 STO 추정 값을 이용하여 보상하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 BER 성능을 확인하고 제안된 시스템이 OFDM 기반의 시스템에서 다중 대역을 단일 수신기로 수신하는 방법에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 무선통신용 송신기에 적용 가능한 12비트 80MHz 전류구동 방식의 D/A 변환기를 설계하였다. 제안된 회로는 3비트 온도계 디코더 회로 4개를 병렬 연결한 혼합형 구조를 채택하였다. 제안된 D/A 변환기는 0.35um CMOS n-well 디지털 표준 공정을 사용하여 구현하였으며, 측정된 INL/DNL은 ${\pm}1.36SB/{\pm}0.62LSB$ 이하이며, 글리치 에너지는 $46pV{\cdot}s$이다. 샘플링 주파수 80MHz, 입력 주파수 19MHz에서 SNR과 SFDR은 58.5dB, 64.97dB로 측정되었다. 전력소모는 99mW로 나타났다. 본 논문에서 구현한 12비트 80MHz 전류구동 혼합구조 D/A 변환기는 고속, 고해상도의 성능을 필요로 하는 다양한 회로에 응용과 적용이 가능하다.
본 논문에서는 빠른 정착시간을 갖는 전류셀(Current Cell) 매트릭스의 구조와 출력의 Gain error를 보정할 수 있는 Self calibration current bias 회로의 기능을 가진 고성능 10-bit D/A 변환기를 제안한다. 매트릭스 구조 회로의 복잡성으로 인한 지연시간의 증가 및 전력 소모를 최소화하기 위해 상위 6MSB(Most Significant Bit)전류원 매트릭스와 하위 4LSB(Least Significant Bit)전류원 매트릭스로 구성된 2단 매트릭스 구조로 설계되어 있다. 이러한 6+4 분할 구조를 사용함으로써 전류 원이 차지하는 면적과 Thermometer decoder 부분의 논리회로를 가장 최적화 시켜 회로의 복잡성과 Chip 사이즈를 줄일 수 있었고 낮은 Glitch 특성을 갖는 저 전력 D/A 변환기를 구현하였다. 또한 self Calibration이 가능한 Current Bias를 설계함으로서 이전 D/A 변환기들의 칩 외부에 구현하던 Termination 저항을 칩 내부에 구현하고 출력의 선형성 및 정확성을 배가시켰다. 본 연구에서는 3.3V의 공급전압을 가지는 0.35㎛ 2-poly 4-metal N-well CMOS 공정을 사용하였고, 모의 실험결과에서 선형성이 매우 우수한 출력을 확인하였다. 또한 소비전력은 45m W로 다른 10bit D/A 변환기에 비해 매우 낮음을 확인 할 수 있었다. 실제 제작된 칩은 Spectrum analyzer에 의한 측정결과에서 100㎒ 샘플링 클럭 주파수와 10㎒ 입력 신호 주파수에서 SFDR은 약 65㏈로 측정되었고, INL과 DNL은 각각 0.5 LSB 이하로 나타났다. 유효 칩 면적은 Power Guard ring을 포함하여 1350㎛ × 750 ㎛ 의 면적을 갖는다.
제안하는 4차 델타-시그마 변조기는 1개의 연산증폭기를 시분할 기법을 이용하여 4차 델타시그마 변조기를 구현한 구조를 이용하여 설계하였다. KT/C 잡음의 영향을 줄이기 위하여 첫 번째와 두 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈를 크게 설계하였으며, 세 번째와 네 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈는 작게 설계하였다. 다른 커패시터 용량을 한 개의 연산증폭기가 로드하기 때문에 안정도 문제를 해결하기 위하여 연산증폭기 단을 가변 하는 방법을 이용하였다. 전력을 절감하기 위하여, 1단으로 연산증폭기가 동작할 때 사용되고 있지 않는 2단을 구성하고 있는 CS증폭기와, 그 출력단에 붙어있는 연속모드 공통모드피드백회로 의 전류원을 차단하는 방법을 이용함으로써, 아이디어 적용전과 비교하였을 때, 15%의 전력 절감 효과를 얻었다. 제안한 변조기는 TSMC 0.18um CMOS N-well 1 poly 6 metal 공정을 이용하여 제작되었으며, 1.8V의 공급전압에서 305.55uW의 전력을 소모하였다. 256kHz의 샘플링 주파수, OSR 128, 1.024MHz의 클럭주파수, 250Hz 의 입력 싸인 파형을 공급하였을 때, 최대 SNDR은 66.3dB, 유효비트수는 10.6bits, DR은 83dB로 측정되었다. Fom(Walden)은 98.4pJ/step, Fom(Schreier)는 142.8dB 로 측정되었다.
본 논문에서는 수면 중에 사용자의 건강상태를 모니터링 하기 위한 U-health 시스템으로 맥박 수와 맥박 파형 검출 회로를 제안하였다. 제안된 검출 회로의 출력은 배터리의 교체 없이 장시간 사용하기 위하여 건강 상태에 따라 맥박 수 또는 맥박 파형이 선택된다. 이러한 동작을 위해 제안된 신호 검출 회로는 ADC 모드 또는 카운트 모드로 동작하는 이중 모드 ADC와 간단한 디지털 로직으로 구성된 판별기를 사용하였다. 우선 초기에는 카운트 모드로 동작하는 이중 모드 ADC를 통해 4초 동안의 맥박 수를 검출한다. 검출된 맥박수는 판별기에서 1분간 누적한 뒤 건강 상태를 판별한다. 건강 이상 등으로 맥박 수가 설정된 정상 범위를 벗어난 경우 이중 모드 ADC는 ADC 모드로 동작하며 맥박 파형을 1kHz의 샘플링 주파수로 10bit의 디지털 데이터로 변환한다. 데이터는 버퍼에 저장하였다가 620kbps의 속도로 RF Tx를 통해 단말기로 전송한다. 이때 RF Tx는 모드에 따라 1분 혹은 1ms 간격으로 동작한다. 제안된 신호 검출 회로는 $0.11{\mu}m$ 공정으로 설계하였으며 $460{\times}800{\mu}m^2$의 면적을 차지한다. 측정결과 제안된 검출 회로는 1V의 동작 전압에서 카운트 모드에서는 $161.8{\mu}W$, ADC 모드에서는 $507.3{\mu}W$의 전력을 소모한다.
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
목적 : 자기공명영상시스템에서 양자화잡음을 분석하였다. 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하였고 다양한 자기공명영상시스템에서 신호대양자화잡음비를 계산하였다. 이러한 계산으로부터 고자장영상시스템에서는 양자화잡음이 전체시스템의 신호대잡음비를 결정짓는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 하드웨어의 교체없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법들을 제시하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상에서 사용되는 Fourier 영상기법에서는 위상 및 주파수 인코딩 방법으로 자기공명신호를 공간주파수 형태의 신호로 변환하여 측정하게 된다. 따라서 공간주파수 영역에서 발생하는 양자화잡음을 재구성된 영상에서의 신호대양자화잡음비로 나타내었다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유도된 식의 타당성을 보였다. 결과 : 유도된 식을 이용하여 다양한 주 자장 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자잡음비를 계산하였다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하므로 상대적으로 신호가 큰 고자장 시스템에서 보다 큰 문제점으로 부각될 수 있다. 많은 수신 시스템에서 채택하고 있는 16 bits/샘플 양자기로는 양자화 잡음이 고자장 시스템에서 기대되는 신호대잡음비의 향상을 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 결론 : fMRI나 spectroscopy를 위하여 자기공명영상의 주 자장은 지속적으로 높아지고 있다. 고자장에서는 신호가 커지고, susceptibility와 스펙트럼의 분리가 커져서 fMRI 나 spectroscopy에 유리한 면이 많다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하기 때문에 만약 양자기의 변환 비트가 충분히 크지 않을 경우 양자화잡음이 커져 신호의 증가에 비례하는 신호대잡음비의 향상을 이룰 수 없다. 이 논문에서는 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하고, 다양한 자장의 세기 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자화잡음비를 계산함으로써 고자장에서, 특히 상대적으로 신호가 큰 3차원영상에서 , 양자화잡음이 전체 시스템의 신호대잡음비를 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 근원적인 해결책은 아닐 수 있으나 oversampling과 에코의 센터를 비껴가는 샘플링으로 하드웨어의 향상없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.
임상적으로 의사가 청진기를 이용해 초기 혈전이 생긴 기계식 판막 음향신호의 변화를 구분하기는 쉽지 않다. 기계식 판막의 이상은 환자의 죽음을 의미하기 때문에 기계식 판막의 신뢰성과 초기 혈전 현상을 비관혈적으로 조기 진단하는 방법은 매우 중요하다. 이 논문은 컴퓨터 보조진단 시스템과 음향신호의 주파수 스펙트럼의 이동을 관찰하여 기계식 판막의 혈전 현상을 비관혈적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 혈전 모델은 상용화된 기계식 판막에 폴리우레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 판막의 표면에는 폴리우레세인을 코팅하고, 봉합링에는 실리콘을 코팅하였다. 봉합링의 주위에서 혈전이 발생하고, 20%, 40%, 60%로 자라나는 현상은 실리콘을 이용하여 제작하였다. 실험 시스템에서 판막의 음향 신호는 마이크로폰과 증폭기를 사용하여 측정하였고, 마이크로폰에는 주위잡음을 제거하기 위해 커플러를 장착하였다. 측정된 음향신호는 A/D 컨버터를 이용하여 샘플링하고, 스펙트럼을 분석하였다. 정상적인 판막과 혈전이 형성된 판막의 주파수 구분을 위해 인공신경망을 구성하였고, 연속적으로 판막의 운동 주기성을 확인하기 위하여 return map을 사용하였다. 생체 내 실험에서는 기계식 판막을 사용하는 순환장치를 장착한 동물과 기계식 판막을 치환 받은 지 1년 이내와 1년이 넘은 환자에게서 데이터를 채집하였다. 실험에서 얻은 데이터 스펙트럼은 두 가지 형태의 첨두치를 보였고, 이중에서 두 번째 첨두치는 혈전의 모델에 따라 변화를 보였다. 생체 내, 외 실험에서 얻은 데이터를 인공신경망에 적용한 결과 정상 판막과 혈전이 생성된 판막을 구분하였고, 환자를 대상으로 한 실험에서는 10명 중 1명이 두 번째 첨두치가 이동하는 결과를 보였지만 다른 방법으로 확인하지는 못했다. 본 논문의 결과는 기계식 판막의 혈전현상을 비침습적으로 조기 진단하고, 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.
Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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