We have developed an InAlAs/InGaAs metamorphic high electron mobility transistor device fabrication process where the gate length can be tuned within the range of 0.13㎛-0.16㎛ to suit the intended application. The core processes are a two-step electron-beam lithography process using a three-layer resist and gate recess etching process using citric acid. An electron-beam lithography process was developed to fabricate a T-shaped gate electrode with a fine gate foot and a relatively large gate head. This was realized through the use of three-layered resist and two-step electron beam exposure and development. Citric acid-based gate recess etching is a wet etching, so it is very important to secure etching uniformity and process reproducibility. The device layout was designed by considering the electrochemical reaction involved in recess etching, and a reproducible gate recess etching process was developed by finding optimized etching conditions. Using the developed gate electrode process technology, we were able to successfully manufacture various monolithic microwave integrated circuits, including low noise amplifiers that can be used in the 28 GHz to 94 GHz frequency range.
This paper proposed a novel method for constructing quasi-cyclic low-density parity-check (QC-LDPC) codes of medium to high code rates that can be applied in cloud data storage systems, requiring better error correction capabilities. The novelty of this method lies in the construction of sparse base matrices, using a girth greater than 4 that can then be expanded with a lift factor to produce high code rate QC-LDPC codes. Investigations revealed that the proposed large-sized QC-LDPC codes with high code rates displayed low encoding complexities and provided a low bit error rate (BER) of 10-10 at 3.5 dB Eb/N0 than conventional LDPC codes, which showed a BER of 10-7 at 3 dB Eb/N0. Subsequently, implementation of the proposed QC-LDPC code in a softwaredefined radio, using the NI USRP 2920 hardware platform, was conducted. As a result, a BER of 10-6 at 4.2 dB Eb/N0 was achieved. Then, the performance of the proposed codes based on their encoding-decoding speeds and storage overhead was investigated when applied to a cloud data storage (GCP). Our results revealed that the proposed codes required much less time for encoding and decoding (of data files having a 10 MB size) and produced less storage overhead than the conventional LDPC and Reed-Solomon codes.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
Sandip, Bhattacharya;Mohammed Imran Hussain;John Ajayan;Shubham Tayal;Louis Maria Irudaya Leo Joseph;Sreedhar Kollem;Usha Desai;Syed Musthak Ahmed;Ravichander Janapati
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.910-921
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2023
In this study, we designed a 6T-SRAM cell using 16-nm CMOS process and analyzed the performance in terms of read-speed latency. The temperaturedependent Cu and multilayered graphene nanoribbon (MLGNR)-based nanointerconnect materials is used throughout the circuit (primarily bit/bit-bars [red lines] and word lines [write lines]). Here, the read speed analysis is performed with four different chip operating temperatures (150K, 250K, 350K, and 450K) using both Cu and graphene nanoribbon (GNR) nano-interconnects with different interconnect lengths (from 10 ㎛ to 100 ㎛), for reading-0 and reading-1 operations. To execute the reading operation, the CMOS technology, that is, the16-nm PTM-HPC model, and the16-nm interconnect technology, that is, ITRS-13, are used in this application. The complete design is simulated using TSPICE simulation tools (by Mentor Graphics). The read speed latency increases rapidly as interconnect length increases for both Cu and GNR interconnects. However, the Cu interconnect has three to six times more latency than the GNR. In addition, we observe that the reading speed latency for the GNR interconnect is ~10.29 ns for wide temperature variations (150K to 450K), whereas the reading speed latency for the Cu interconnect varies between ~32 ns and 65 ns for the same temperature ranges. The above analysis is useful for the design of next generation, high-speed memories using different nano-interconnect materials.
A simultaneous transfer and bonding (SITRAB) process using areal laser irradiation is introduced for high-yield and cost-effective production of mini- or micro-light-emitting diode (LED) display panels. SITRAB materials are special epoxy-based solvent-free pastes. Three types of pot life are studied to obtain a convenient SITRAB process: Room temperature pot life (RPL), stage pot life (SPL), and laser pot life (LPL). In this study, the RPL was found to be 1.2 times the starting viscosity at 25℃, and the SPL was defined as the time the solder can be wetted by the SITRAB paste at given stage temperatures of 80℃, 90℃, and 100℃. The LPL, on the other hand, was referred to as the number of areal laser irradiations for the tiling process for red, green, and blue LEDs at the given stage temperatures. The process windows of SPL and LPL were identified based on their critical time and conversion requirements for good solder wetting. The measured RPL and SPL at the stage temperature of 80℃ were 6 days and 8 h, respectively, and the LPL was more than six at these stage temperatures.
To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.
전기 전자 부품을 기반으로 하는 통신장비, 컴퓨터, 이동 수단, 전산망, 군사용 장비 등 여러 산업 분야 및 사회기반시설에 있어 전자파 차폐의 필요성이 커지고 있다. 구조물의 전자파 차폐 방법은 차폐 콘크리트, 차폐 문, 차폐 창문과 같이 차폐성능을 가지고 있는 자재를 사용하여 시공하는 방법, 그리고 차폐성능이 없는 재료에 차폐 도료를 코팅하는 방법이 있다. 전자파 차폐 도료는 탄소나노튜브, 흑연, 카본 블랙, 탄소 섬유와 같은 전도성 물질을 사용하여 만들어지며, 일반적으로 사용되고 있는 수성도료에서 전자파 차폐 성능이 추가된 도료이다. 이 연구에서는 전자파 차폐 무기계 도료를 개발하기 위한 목적으로 전도성 흑연, 카본 블랙을 차폐원료로 사용한 도료의 차폐성능 및 부착성능을 평가하였다. 차폐 재료의 종류 및 사용량을 달리한 6개 배합에 대해 차폐성능과 부착강도를 평가하였다. 실험 결과, 전도성 흑연과 카본 블랙을 무게비 1:0.2로 혼합한 배합이 33.6 dB로 차폐성능이 가장 좋은 것으로 확인되었고, 부착성능은 전도성 흑연만 사용한 배합이 1.06 MPa로 가장 높은 것으로 확인되었다.
현재, 미래인터넷에 대한 연구가 해외 및 국내에서 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서는 미래인터넷 연구를 위하여 한국 전자통신연구원과 국내 4개 대학을 중심으로 'FiRST(Future Internet Research for Sustainable Testbed)'라는 미래인터넷 테스트베드 구축 및 관련 핵심 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 'FiRST'프로젝트 중 국내 4개 대학이 공동으로 수행하고 있는 'FiRST@PC'의 경우 프로그래머블 플랫폼을 이용하여 오픈플로우 스위치 기반의 테스트베드를 KOREN과 KREONET에 구축하였다. 현재, 테스트베드 구축에 사용 된 프로그래머블 스위치의 가상화를 통하여 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 독립적인 네트워크의 구축이 가능 하도록 하는 연구가 진행 중에 있다. 이때, 테스트베드의 가상화는 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 슬라이스라는 단위로 독립적인 네트워크의 구성을 가능하도록 하며, 각 실험자에게 제공 된 슬라이스는 신뢰성 있고 안정적인 네트워크의 자원 사용 기회가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 가상화된 네트워크인 슬라이스에 QoS를 제공하기 위하여 하드웨어 기반의 패킷 처리를 지원하는 프로그래머블 플랫폼인 NetFPGA 플랫폼을 이용하여 슬라이스의 트래픽을 스케쥴링하기 위한 스케쥴러를 구현하였고, 테스트베드를 구축하여 성능 실험을 하였으며, 실험을 통하여 미래인터넷 테스트베드의 가상화된 네트워크에 신뢰성있고 안정적으로 QoS를 제공할 수 있음을 확인하였다.
나노기술(NT, Nanotechnology)은 분자 및 원자 수준에서 물질을 제작 및 가공할 수 있는 초극미세기술을 의미하며, 재료, 물리, 전자 등의 기존의 기술 분야들을 융합하여 새로운 기술 영역을 구축하는 학제간 연구(Interdisciplinary)가 필요한 분야이다. 국내에서는 탄소나노튜브가 향후 반도체를 견인할 10대 신성장동력 미래기술로 선정되어 활발한 연구가 이루어지고 있다. 나노기술이 미소과학 분야라면 우주기술(ST, Space Technology)는 거대 복합과학 분야를 대표하는 기술로서 기계, 재료, 전자, 통신 등의 기술을 활용하는 시스템 기술이다. 우리나라의 우주개발은 선진국 보다 비록40년 가량 늦었지만 15년 남짓한 기간에 기술자립화 단계로 나아가는 비약적인 성과를 보여주고 있다. 전남 고흥에 나로우주센터가 완공되면 우리 땅에서, 우리 위성을, 우리 발사체로 발사할 수 있게 된다. 나노기술분야는 나노재료, 나노전자, 나노제조 등 매우 광범위하므로 우주기술 개발을 위한 제한된 자원의 견지에서, 비용 대비 성능이 가장 우수하게 평가되는 나노 기술적 구성요소들에 집중하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 미국 NASA에서 수행중인 나노기술 개발현황과 유럽의 9차 나노포럼에서 보고한 우주항공분야의 나노기술을 기초로, 현재 우주항공선진국에서 수행중인 개발 현황을 정리하였다. 성능 나노기술의 도움으로 이전에는 불가능하였던 우주 기술이 현실로 다가오고 있는바, 우주개발의 경쟁력을 얻기 위해서는 나노기술을 접목해야만 한다는 것을 알 수 있다. 우리나라는 국가우주개발중장기계획에 따라 2025년 달탐사 착륙선을 개발할 계획이므로, 나노기술을 적극적으로 활용하여 선진국수준의 기술을 확보해야 할 것이다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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