본 논문에서는 반도체 제조장비의 핵심 부품 중에 하나인 질량유량제어기(MFC, Mass Flow Controller)클 설계하고 구현하였다 Microchip社의 마이크로콘트롤러(Microcontroller) PIC 16F876을 사용하여 개발된 MFC는 여러가지 문제점을 가진 아날로그(Analog) 방식의 MFC와 고가의 DSP(Digital Signal Processor) 및 고분해능의 AD변환기(Analog to Digital Convertor)를 사용하는 디지털 MFC의 장점을 혼합한 하이브리드형(Hybrid-Type)이다. 본 논문에서 개발된 MFC는 크게 센서부(Sensor Unit), 제어부(Control Unit), 구동기부(Actuator Unit)로 구성되었으며, 성능향상을 위한 자동보정(Automatic Calibration) 알고리즘과 표준테이블(Reference Table) 방식을 사용하였다.
전기자동차 배터리 셀들 간의 불균형 충전 문제를 해결하기 위해, 직병렬 하이브리드 충전 구조를 개발하였다. 이 방법은 직렬 부분에 의해 주 충전이 수행되며 병렬 부분에 의해 밸런싱이 수행되는데, 이 때, 직렬 부분은 부피가 크고 무겁지만 병렬 부분은 직렬 부분보다 작고 가볍다. 개별 배터리 셀 전압을 측정하기 위한 센서 어레이, 듀티비 제어를 포함한 IGBT, 그리고 배터리 관리 시스템은 제안된 시스템의 핵심 요소이다.
본 논문에서는 하이브리드 차량 내부 전기모터의 등판 마력값과 회전 RPM, 흡기온도 센서의 온도 변화와 공기 및 연료의 혼합비율인 공연비에 대해 퍼지 제어 기법을 적용하여 차량의 연료 소비를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 초기 가속부분에서 등판 마력간과 회전 RPM을 퍼지제어 규칙에 의해 전기모터와 엔진의 사용비율을 제어하고, 엔진이 가동될 때 각각의 공기유입량과 연료 분사량을 이용하여 공연비 수치를 구한 후, 공연비, 흡기온도, 최종 연료 보정량에 대해 설정된 피지 소속 함수와 퍼지 추론 규칙에 따라 차량 연료를 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 실험한 결과, 제안된 퍼지 제어 기법을 이용한 엔진 및 연료 제어 방법이 퍼지기법을 적용하지 않은 제어방법보다 평균연비가 개선되어 제안된 연료 제어 방법이 효율적임을 확인하였다.
ZnO 나노막대는 산화물 반도체로서 넓은 밴드캡 (3.37eV)을 가진 반도체이며, 테라급의 전계 효과 트랜지스터(FET), 대기오염물질 모니터링 센서, 태앙전지용 전극, UV 발광소자, 전계방출 디스플레이의 팀 등 나노기술 전반에 활용해 최근 각광을 받고 있는 물질이다. 최근 디바이스 응용의 효율을 높이기 위한 방편으로 나노막대에서 박막으로의 연구가 활발하다. 본 실험은 MOCVD률 이용하여 p-si 기판위에 나노막대를 성장시킨 후 압력 및 온도 등의 공정변수를 조절하여 나노막대에서 박막으로 성장형태를 변화시켰다. SEM으로 1 차원 나노막대에서 2차원의 나노박막으로 성장이 된 ZnO 하이브리드 구조를 확인할 수 있었다. 또, PL장비를 이용해 ZnO의 UV영역의 파장을 확인할 수 있었다.
최근 유비쿼터스 환경 구축의 가장 핵심은 센서 네트워크와 RFID 시스템이다. 이 중 RFID 시스템은 태그의 전자정보를 RF 신호를 이용하여 리더에게 전송한다. RFID 시스템은 다중 태그의 존재로 인해 충돌이 발생하고 태그 인식 성능이 저하된다. 그래서 태그 충돌을 중재할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 태그 간 충돌을 줄이며 좀 더 빠른 태그 인식이 가능한 하이브리드 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 트리기반 알고리즘의 장점인 확실성을 기반으로 동작하며 충돌을 줄이기 위해 태그 아이디를 이용하여 전송 타임 슬롯을 결정한다. 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 다른 트리기반의 알고리즘과 다른 하이브리드 알고리즘에 비하여 충돌 횟수와 쿼리 수에서 높은 성능을 가진다는 것을 보여준다.
본 논문은 $1.5{\mu}m$ n-well CMOS 공정 기술에 의해 제조된 다중 바이오텔레미트리 시스템의 동작 특성을 기술하였다. 이 시스템은 체내에 삽입된 서로 다른 센서로부터 계측한 생체 정보를 무선으로 전송하여 외부에서 수신하는 것으로 8개의 피측정체로부터 선택된 7개의 생체 신호를 연속적으로 체외로 전송 한다. FM송신기와 센서 인터페이스 회로를 제외한 체내 삽입 시스템은 $4{\times}4mm^{2}$의 크기로 집적화 하였고, 집적 화한 IC는 $3{\times}3{\times}2.5cm$의 하이브리드 패키지에 수용하였다. 이 시스템의 특징은 8개의 피측정체중에서 임의의 피측정체를 선택할 수 있을 뿐 아니라, 외부 시스템의 커맨드 신호와 선택 신호에 의해 체내 삽입된 전원의 ON/OFF가 가능하다. 이와 같은 전원의 간헐적 동작으로 커맨드 수신기 자체의 소비 전력도 줄일 수 있다. 현재 국내에서 개발되고 있는 각종센서를 이 시스템과 결합해서 삽입하면 혈압 ECG, EMG, 체온 등의 생체정보를 측정하고 분석하는데 매우 편리할 것으로 기대한다.
논문에서는 다중의 sink 노드를 가지는 무선 센서 네트워크에서 서비스의 질(Quality of Service: QoS)을 지원하면서 에너지 소모를 줄이는 MAC 프로토콜(QAC-MAC)을 제안한다. 일반적으로 데이터 수집 네트워크에서 sink 노드근처의 노드들은 많은 양의 데이터를 처리해야 하므로 sink 노드 부근에서 혼잡이 발생하게 되어 지연에 민감한 데이터에 치명적일 수가 있다. QAC-MAC은 센서 노드들의 에너지 자원을 절약하면서 전체 네트워크 수명을 높이기 위하여 매체 접근 및 스케줄링을 위하여 경쟁기반 프로토콜과 충돌없이 데이터를 전송하기 위한 TDMA 기반의 데이터 전송 구조를 가지는 하이브리드 메커니즘을 사용한다. 일반적으로 우선순위가 높은 실시간 트래픽은 버스티하고 동일한 목적지를 가지는 특성을 가진다. QAC-MAC은 cross-layer 개념을 도입하여 각 센서 노드에서 동일한 목적지로 향하는 데이터를 재정돈하여 가능한 적은 노드들만이 데이터 전송에 참여함으로 에너지를 절약함으로 전체 네트워크 수명을 연장한다.
스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.
표면 플라즈몬 공명 센서에서 센서의 성능은 민감도(nm/RIU)와 분해능인 공명 픽의 형태에 의해서 결정된다. 이러한 특성은 센서에 활용되는 구조체의 물질과 구조적 특성에 따라 달라진다. 본 연구에서는 insulator-metal-insulator (IMI) 다중 층 구조를 기반으로 한 표면 플라즈몬 공명 센서 구조의 최적화 과정을 통해 센싱 레이어의 굴절률 변화에 대한 높은 민감도 달성과 동시에 좁은 full width at half maximum (FWHM)과 픽의 깊이 이 두 가지의 요소를 기반으로 한 분해능이 큰 공명 픽을 형성하도록 하는 구조를 찾았다. 이 구조를 통해 센싱 레이어의 굴절률이 1.45-1.46 범위에서 변화할 때 FWHM = 11.92 nm, 픽 깊이 93.1%의 공명 픽이 형성되었고 최대 8,390 nm/RIU의 민감도 성능을 확인했다. 특히 금 박막을 활용한 파장 기반의 표면 플라즈몬 센서는 공명 픽의 너비 확장이 발생하나 금 박막을 사용하고도 좁은 FWHM을 달성함에 의의가 있다. 본 연구에서 제안하는 다중 층 설계를 기반으로 한 센서는 미세한 굴절률 변화 값에 대한 높은 민감도와 더불어 높은 분해능을 가지는 파장 기반 표면 플라즈몬 센서로 활용 가능하다.
위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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