본 논문에서는 네트워크 트래픽의 수동적 측정치 분석을 통해 잘 알려진 장거리 상관관계가 광역 네트워크의 능동적 측정치에도 존재하는지 여부를 관련 분석법을 통하여 검정하고자 한다. 이를 위하여 PingER 프로젝트를 통하여 측정된 광역 네트워크 트래픽의 대표적인 능동적 측정치인 RTT(Round Trip Time)와 RTT의 변동성 시계열 데이터에 대하여 분석을 수행하였다. RTT 시계열 데이터는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈의 특성을 보였으며, RTT의 고차원 변화량으로 정의된 변동성은 로그정규분포를 따르며 변동성에 대한 장거리 상관관계는 고려하는 시간 간격이 짧은 경우 장거리 상관관계를 보이고, 시간 간격이 긴 경우에는 장거리 상관관계 혹은 1/f 노이즈를 따름을 밝혔다. 본 연구를 통해 볼 때 장거리 상관관계는 비단 패킷 도착의 시간 간격 등과 같은 수동적 측정뿐만 아니라 RTT와 같은 능동적 측정에서도 나타나는 특징이며, 특히 능동적 측정에는 수동적 측정에는 잘 나타나지 않는 1/f 노이즈 특성이 존재함을 밝혔다.
본 논문에서는 30W급 스위칭형 직류전원장치 (Switching Mode Power Supply : SMPS)에 준공진형 프라이 백 스위칭 레귤레이터(quasi-resonant flyback switching regulator)를 적용하여 방사노이즈(radiation-noise)를 억제한 사례에 대하여 설명하고 있다. 기존의 PI사(社)의 TOP IC 시리즈$^{[1]}$와 같이 보편적으로 사용되고 있는 일명, 하드 스위칭(hard-switching)형 레귤레이터를 사용할 경우, 고속 스위칭시에 스위칭 손실(switching loss)과 스위칭 노이즈(switching noise)가 발생한다. 이로 인하여 SMPS의 발열에 따른 효율저화와 방사 노이즈에 의한 전파방해 등이 문제점이 된다. 본 논문에서는 일본의 Sanken사(社)에서 개발/시판중인 준공진형 스위칭 레귤레이터인 STR-F6000 IC 시리즈$^{[2]}$를 이용하여 프라이백 SMPS를 구성하여 방사노이즈를 저감하였다.
DRAM 에서 folded bit line 대비 open bit line은 데이터 read나 write 동작시 노이즈(noise)에 취약하다. 6F2(F: Feature Size) 구조의 open bit line에서 DRAM 집적도 증가에 따라 코어(core) 회로부 동작 조건은 노이즈로부터 더욱 악화된다. 본 논문에서는 비트라인(bit line) 간 데이터 패턴의 상호 간섭 영향을 분석하여, 기존의 연구에서는 다루지 않았던 open bit line 방식에서 데이터 패턴 상호 간섭의 취약성을 실험적 방법으로 확인하였으며, 68nm Tech. 1Gb DDR2에서 Advan Test장비를 사용하여 실험하였다. 또한 open bit line 설계 방식에서 노이즈 영향이 DRAM 동작 파라미터(parameter) 특성 열화로 나타나는데, 이를 개선 할 수 있는 방법을 센스앰프 전원분리 실험으로 고찰하였다. 센스앰프 전원분리시 0.2ns(1.3%)~1.9ns(12.7%) 이상 개선될 수 있음을 68nm Tech. 1Gb DDR2 modeling으로 시뮬레이션 하였다.
본 논문은 $0.13{\mu}m$ 기술의 디자인을 10% 축소하는데 기존의 로직 디바이스만의 축소와는 달리 로직뿐 아니라 입, 출력 회로의 축소에 관한 것이다. 게이트 산화막(1.2V)을 decoupled plasma nitridation(DPN) oxide로 변경함으로써 flicker 노이즈를 축소 전 공정에 비해 1/3-1/5배 감소됨을 확인하였다. 또한, 축소에 의한 피할 수 없는 문제는 일반적인 metal insulator metal(MIM)의 캐패시터 문제이다. 이를 해결하기 위하여 20% 높은 MIM 캐패시터($1.2fF/{\mu}m^2$)를 개선하고 그 특성을 평가하였다.
본 논문은 전자기기에 사용되는 전원의 노이즈 저감을 위한 전도성(Conducted) EMI 필터의 경험적 설계를 통하여 제안하였다. 제안된 구조는 A형, B형, C형, D형의 구조를 설계하였으며, 다양한 X-커패스터와, Y-커패스터, Air-인덕터로 LC 네트워크 사용으로 전도성 노이즈 저감을 확인하였다. L1, L2는 10[μH]를 사용하였으며, C1, C2는 4.7[nF]를 사용하였다. 공통모드(Common Mode)용 L3는 13[μH]를 사용하였으며, C5, C6, C7은 10[nF]을 사용하여 설계하였다. 설계된 EMI 필터의 측정된 삽입손실 값은 3.2MHz에서 -74.4[dB], 4MHz에서 -75.4[dB], 13.56MHz에서 -75.3[dB]로 나타났다. 따라서 제안한 EMI 필터는 다양한 전자기기에 사용되는 전원 노이즈 저감에 이용될 것이다.
본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 CMOS 공정을 사용하여 기가비트 이더넷 응용을 위한 전치증폭기 회로를 구현하였다 대역폭 확장 및 노이즈 성능개선을 위해, regulated cascade 설계기법을 사용하였고 이로써, 광다이오드 및 TIA 입력단의 큰 기생 캐패시턴스를 대역폭 결정으로부터 효과적으로 차단하였다. 0.6um CMOS공정을 사용하여 구현한 1.25Gb/s 전치증폭기의 칩 측정 결과 58dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.5pF 기생 광다이오드 캐패시턴스에 대해 950MHz의 대역폭과 6.3pA/sqrt(Hz)의 평균 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 5V 단일 전원전압으로부터 85mW의 전력소모를 보였다. 또한, 0.18um CMOS 공정을 사용하여 설계한 10Gb/s 전치증폭기는 RGC 기법과 인덕티브 피킹기술을 동시에 사용함으로써, 59.4dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.25pF 기생 캐패시턴스에 대해 8GHz의 대역폭, 20pA/sqrt(Hz)의 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 1.8V 단일전압에 대해 14mW의 전력소모를 보였다.
본 논문에서는 특허맵 분석 데이터 구축 과정에서 필요한 효율적인 노이즈 제거방법과 신뢰도가 향상된 기술수준 평가를 제안한다. 과거 수작업으로만 진행하였던 노이즈 제거 과정을 논리 연산자 AND를 활용하여 엑셀 VBA(Visual Basic Application)에서 프로그램화 하여 효율적으로 제거하여 유효 데이터를 획득할 수 있게 된다. 신뢰도가 향상된 특허의 기술수준 평가를 위하여 평균 청구항 수, 특허 패밀리 사이즈(PFS: Patent Family Size), 특허당 인용도 지수(CPP: Cites per Patent), 삼극특허, 규격화 특허경쟁력 지수(stdPCPI: Standardization Patent Diversification Index), haF-index(Hirsch a Family index)등을 사용하게 된다. 제안된 효율적인 노이즈 제거 작업을 적용한 결과는 획득된 특허 데이터의 노이즈 비율이 10% 미만으로 나타나서 데이터의 신뢰도가 높음이 확인되었다. 제안된 기술수준 평가 지수를 적용한 결과는 공통적으로 확인할 수 있는 정보에 의해 기술수준 평가를 산출함으로써 신뢰도가 향상된 균형적 기술수준 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 노이즈 Source인 VCO 및 각 단에서 발생하는 Phase Noise의 offset 주파수에 따른 변화를 예측하기위해 2303,15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 방법을 이용해 분석하였다. 그리고 VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 Phase Noise중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f Noise룰 3차 System에서 분석하였다. 3차 System에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f Noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f Noise variance의 해석이 용이하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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