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.
W-대역(75-110GHz)은 기존 5G 대역에 비해 최소 10배 이상의 대역폭 활용이 가능한 대역이다. 따라서 가상 및 증강 현실과 같이 빠른 속도와 저지연이 요구되는 미래 이동통신에 적합한 대역 중 하나이다. 그러나 파장이 짧아 높은 경로손실을 가지며, 대기환경에도 매우 민감한 특성을 가진다. 따라서 향후 W-대역 통신 시스템 개발을 위해서는, 채널 환경에 따른 경로손실의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 W-대역 경로손실의 특성을 분석하기 위해 랜덤 포레스트 기법을 이용, 다양한 채널 환경 파라미터에 따른 경로손실 데이터를 통해 거리 구간에 따른 채널 파라미터의 영향성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 근거리에서의 경로손실은 거리가 가장 높은 영향성을 가지며, 채널 환경 요소는 거의 무시된다. 그러나 거리 구간이 길어질수록 거리의 영향성이 감소하는 동시에 클러터와 강우량의 영향성이 증가하였다.
본 논문에서는 IEEE802.11a 무선랜용 Front-End 집적화 초소형 모듈을 측정기반 거동 모델을 기반으로 한 behavioral-level 시뮬레이션을 수행하여 설계 제작 하였다. IEEE802.11a 무선랜 표준을 만족시키기 위해 54Mbps 전송속도의 64QAM 변조 방식 심볼을 1024개 전송하는 시스템을 구현하고 이 환경에서 ACPR과 EVM 시뮬레이션을 수행하여 비선형 특성을 확인하였다. 중심주파수 5.8GHz에서 30MHz, 20MHz와 11MHz 떨어진 ACPR의 우측 offset은 각각 49.36dBc, 36.90dBc와 24.58dB이고 좌측 Offset은 각각 50.14dBc, 34.04dBc와 28.85dBc이며 EVM은 2.94%이다. LTCC 공정을 사용하여 5층 기판으로 제작한 모듈의 크기는 $13.4mm{\times}14.2mm$이다. 송신단 특성은 P1dB가 16.2dBm, 전력이득은 16.73dB로, 수신단의 특성은 소신호 이득이 16.24dB, 잡음지수가 7.83dB로 측정되었다.
최근 TV 방송의 새로운 시장인 DTV 시장이 넓어지면서 DTV 튜너에 대한 요구도 많아지고 있다. DTV 튜너를 설계하는 데에는 많은 어려운 부분이 있지만, 가장 어려운 부분 중에 하나가 주파수합성기이다. 본 논문에서는 DTV 튜너를 위한 주파수합성기 회로를 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였다. 설계한 주파수합성기는 DTV(ATSC)의 주파수 대역(54~806MHz)을 만족한다. 하나의 VCO를 사용하여 광대역을 만족시킬 수 있는 구조를 제안하고, LO pulling 효과를 최소화 하기위하여 1.6~3.6GHz 대역에서 동작하도록 설계하였다. 또한 고주파 대역과 저주파 대역에서의 VCO 이득의 차이와 주파수 간격의 변화를 줄여 안정적인 광대역 특성을 구현하였다. 모의실험 결과, 설계한 VCO의 이득은 59~94MHz(${\pm}$17.7MHz/V,${\pm}$23%)이고, 주파수 간격은 26~42.5MHz (${\pm}$8.25MHz/V,${\pm}$24%)이며, tuning range는 76.9%이다. 설계된 주파수합성기의 위상잡음은 100kHz offset에서 -106dBc/Hz이고, 고착시간은 약 $10{\mu}s$ 정도이다. 설계된 회로는 1.8V 전원전압에서 20~23mA의 전류를 소모하며 칩 면적은 PAD를 포함하여 2.0mm${\times}$1.8mm이다.
교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 메타물질 특성을 구현하기 위하여 고임피던스 표면을 갖는 인공자기도체(AMC) 구조를 제안하였다. 설계한 AMC 구조는 3.2GHz에 적용하는 것을 목표로 하였으며, 특성 분석을 위해 다중의 AMC 구조를 일정하게 배열한 반사판으로 제작 및 측정하였다. AMC 반사판의 표면에 형성되는 높은 임피던스로 인하여 반사 특성이 좋아지고, 간섭 및 시스템의 크기를 줄이며, 안테나의 성능을 증가시킨다. 제안된 구조는 설계된 AMC와 접지면을 잇는 via hole을 사용하지 않고, 유전체의 두께와 유전율, 구조의 특성을 이용하여 고임피던스를 구현하였다. 기존의 연구된 via hole이 없는 구조와 비교하여 대역폭이 약 150% 증가하였다. 또한, 금속(PEC) 반사판과 동일한 반사특성을 보이는 대신, 안테나와 반사판 간의 거리를 ${\lambda}/10$까지 줄일 수 있다. 실험을 통하여 안테나와의 거리가 약 10mm 지점에서 방사 특성이 3dB 증가한 것을 확인하였다. 설계된 반사판은 반사거리가 작아 휴대용 무선통신기기의 내부에 삽입이 가능하며, 안테나의 효율을 증가시키고, 후방 방사를 차폐함으로써 전자파인체흡수율을 94% 이상 획기적으로 감소시킬 수 있다.
Co/Pd multilayer systems have been investigated with much attention for a long time due to the high and easily controllable perpendicular magnetic anisotropy. Two [Pd(1)/Co(0.4 nm)]5 multilayer systems - one is as-deposit, and the other is annealed at $350^{\circ}C$ - are studied with an all-optical approach. A two-color optical pump probe setup using 30 fs laser pulse at 82 MHz repetition rate is used to measure the time-resolved magneto-optical Kerr signal. It turns out the heat treatment enhances the perpendicular magnetic anisotropy, and leads to faster magnetization precession. The frequency reaches 30 GHz in the annealed sample, which is a factor of 2 larger compared to the as-deposit film.
Singh, Manoj Kumar;Kim, Sung-Hyun;Kim, Yong-Hoon;Tiwary, U.S.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.414-417
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2007
In this paper we present an adaptive method for accelerating conventional Maximum Entropy Method (MEM) for restoration of Passive Millimeter-Wave (PMMW) image from its blurred and noisy version. MEM is nonlinear and its convergence is very slow. We present a new method to accelerate the MEM by using an exponent on the correction ratio. In this method the exponent is computed adaptively in each iteration, using first-order derivatives of deblurred image in previous two iterations. Using this exponent the accelerated MEM emphasizes speed at the beginning stages and stability at later stages. In accelerated MEM the non-negativity is automatically ensured and also conservation of flux without additional computation. Simulation study shows that the accelerated MEM gives better results in terms of RMSE, SNR, moreover, it takes only about 46% lesser iterations than conventional MEM. This is also confirmed by applying this algorithm on actual PMMW image captured by 94 GHz mechanically scanned radiometer.
Cloudsat satellite data is sensitive to snowfall and collected during each month beginning with Dec 2007 and ending Feb 2008. In this study, we attempt to develop a snowfall retrieval algorithm using a combination of radiometer and cloud radar data. We trained data from the relation between brightness temperature measurements from NOAA's Advanced Microwave Sounder Unit-B(AMSU-B) and the radar reflectivity of the 2B-GEOPROF product from W-band(94 GHz) cloud radar onboard Cloudsat and applied it to the Korea peninsula. We use a principal components analysis to quantify the variations that are the result of the radiometric signatures of snowfall from those of the surface. Finally, we quantify the correlation between the higher principal component (orthogonal to surface variability) of the microwave radiances and the precipitation-sensitive CloudSat radar reflectivities. This work summarizes the results of applying this approach to observations over the East Sea during Feb. 2008. The retrieved data show reasonable estimation for snowfall rate compared with Cloudsat vertical image.
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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