본 논문에서는 과도상태 회로 시뮬레이션에서 각각의 단일전자 트랜지스터 (Single electron transistor: SET)가 독립적으로 다루어질 수 있는 영역을 체계적으로 조사했다. Interconnection 정전용량이 충분히 큰 회로의 과도상태 시뮬레이션에서도 정상상태 경우와 마찬가지로 각각의 SET가 독립적으로 다뤄질 수 있음을 찾았다. 그러나, 각각의 SET들이 서로 독립적으로 다뤄질 수 있는 interconnection의 부하정전용량은 정상상태보다 약 10배 정도 크다. 이런 조건에서 SPICE에 적용 가능한 단일전자 트랜지스터 (Single electron transistor: SET)의 과도상태 compact 모델을 제시한다. 이 모델은 SPICE main routine의 admittance 행렬과 전류 행렬 구성 요소를 효율적으로 만들기 위해 새롭게 개발된 등가회로 접근방식에 기초한다. 과도상태 모델은 전자우물 안의 전자 개수를 정확히 계산하기 위해서 시변 master 방정식 solver를 각각 포함한다. 이 모델을 이용해서 단일전자 회로 및 단일전자 소자/회로와 CMOS 회로가 결합한 SET/CMOS hybrid 회로를 성공적으로 계산했다. SPICE에 적용된 기존의 시뮬레이터의 결과와 비교해서 상당히 일치하며 CPU 계산 시간도 더 짧아짐을 보인다.
본 논문에서는 동작주파수 범위가 DC에서부터 3GHz인 MMIC SPST(Single Pole Single Throw) 스위치를 설계 및 제작하였다. 스위치 회로 설계에 앞서 성능을 정확히 예측하기 위하여 스위치 소자의 소신호 및 대신호 모델이 필요하며, 새로이 제안된 스위치 소자의 소신호 등가회로 모델 파라미터들은 측정된 5-파라미터로부터 최적화 기법을 사용하여 추출하였다. 이때 예측된 초기값과 경계구간을 사용함으로써 최적화 기법이 가지고 있는 문제점을 보완하였다. 대신호 모델은 측정된 DC 데이터로부터 경험식의 파라미터들을 추출함으로써 전류원을 모델링하였고, 드레인-소오스간 바이어스 전압을 변화시켜 측정한 5-파라미터로부터 채널 커패시턴스 값을 추출함으로써 전하 모델을 도출하였다. 이를 초고주파 회로 시뮬레이터에 적용하여 일반적인 직렬-병렬구조의 SPST 스위치와 격리도를 개선한 SPST 스위치를 설계하였으며, 개선된 SPST 스위치 경우 3GHz의 동작주파수에서 0/-3V의 컨트롤 전압을 인가하머 측정한 결과 삽입손실은 0.302dB, 격리도는 35.762dB, 입출력 VSWR은 각각 1.249와 1.254이며, PldB는 약 15.7dBm이다.
원추형 빔 단층촬영 시스템의 효과적인 모사를 위하여 상용 몬테칼로 코드인 MCNP를 기반으로 한 전산모사 시뮬레이터를 개발하였다. 기본적으로 Visual $C++^{(R)}$를 이용하여 제작하였으며, 모델의 시각화를 위해 $OpenGL^{(R)}$ 라이브러리를 이용하여 개발하였다. 컴퓨터 단층촬영 시뮬레이션 수행을 위한 입력파일의 생성과 MCNP를 이용한 시뮬레이션 실행, 그리고 투과영상 생성과 단층영상 재구성을 수행할 수 있는 기능을 구현하였다. 개발한 시뮬레이터의 검증을 위하여 콘트라스트 팬텀(contrast phantom)에 대해 실험과 시뮬레이션을 수행하였다. 산란 엑스선, 영상센서의 잡음 및 픽셀 결함에 의한 structured noise 등을 시뮬레이션에서 고려하지 못했기 때문에 두 결과가 정확하게 일치하지는 않았으나, 매우 유사한 비교 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 개발한 MCNP 기반의 CBCT 전산모사 시스템은 CBCT의 이해, 실제 시스템의 설계 및 제작시에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Modified Materka-Kacprzak 대신호 MESFET(Metal Semiconductor Field Effect Transistor) model을 사용하여 4H-SiC MESFET의 대신호 모델링을 수행하였다. Silvaco사의 소자 시뮬레이터인 ATLAS를 사용하여 4H-SiC MESFET 소자 시뮬레이션을 수행하고, 이 결과를 modified Materka 대신호 모델을 사용하여 모델링 하였다. 시뮬레이션 및 모델링 결과는 -8 V의 pinch off 전압과 $V_{GS}$ =0 V, $V_{DS}$ =25 V에서 $I_{DSS}$270 mA/mm, $G_{m}$ =52.8 ms/mm를 얻을 수 있었고, 전력 특성 시뮬레이션을 통해 2GHz, $V_{GS}$ =-4V, $V_{DS}$ =25 V에서 10dB의 Gain과 34dBm(1 dB compression point)의 출력전력, 7.6W/mm의 전력밀도, 37%의 PAE(power added efficiency)를 얻을 수 있었다.다.
본 논문은 수 만 개 이상의 소자로 구성된 대규모 배선 회로를 SPICE와 같은 회로 시뮬레이터로 분석할 수 있도록 그 규모를 축소 시키는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 배선 회로의 구조 분석과 Elmore 시정수에 바탕을 둔 여러 가지 규칙들을 사용하여 회로 소자 개수를 줄여나가는 기존의 방법과 근본적으로 다른 접근 방식이다. AWE 기법을 사용하여 CMOS 게이트 구동 측성 모델을 구하고, 이 모델에 배선 회로를 연결하여 타임 모멘트를 계산한 다음, 이와 동일한 모멘트를 갖는 등가 RC 회로를 합성하는 과정을 거친다. 이 방법을 사용하면 배선 회로를 구동하는 CMOS 게이트의 특성을 높이는 수준의 정확도로 방영할 수 있을 뿐만 아니라, 압축된 회로의 크기가 원래 배선 회로에 포함되어 있던 소자의 개수와 관계없이 출력 노드의 개수에 비례하여 결정되므로, 대규모 배선 회로에 대해서 압축율이 극히 우수하다. 이 방법을 C 프로그램으로 구현하여 0.5${\mu}m$ CMOS ASIC 제품에 적용한 결과, 99% 이상의 극히 우수한 압축율을 보였으며, 원래의 배선 회로 대비 지연 시간 측면에서 1~10%의 오차를 갖는 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.
GNSS 신호는 구조가 개방되어 있을 뿐만 아니라 수신 신호 세기가 미약하여 전파교란에 취약하다. 이에 따라 전파교란에 대한 영향 분석 및 대응 기법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 전파교란 환경과 유사한 환경에서의 전파교란 영향 분석을 위하여 6가지 전술 환경에 대한 전파 전파 모델과 이동체의 수신환경을 고려한 동체 차단 모델을 설계 하였다. 전파전파 모델은 도심지역, 농촌지역, 수풀지역, 해안지역, 황무지, 눈/얼음 지역에 대해서 Two-ray 모델을 이용하여 설계 하였다. 동체 차단 모델은 안테나가 이동체에 의하여 받는 영향과 사용자가 직접 입력한 안테나 패턴을 이용하여 모델링하였다. 전파교란이 없는 정상 환경과 전파교란 환경에 대하여 이동체의 수신환경을 고려한 GNSS 신호 생성기의 출력은 상용수신기(NordNav)를 이용하여 검증 하였다. 정상 환경에서는 사용자의 항법 성능이 상용 H/W 신호 생성 시뮬레이터(STR4500)과 유사한 것을 확인하였다. 전파교란 환경에서는 이동체 위치에 따른 동체 차단 효과 및 전파교란 신호에 의한 GNSS 신호 획득 및 추적 손실이 정확히 반영됨을 확인 하였다.
Modified Materka-Kacprzak 대신호 MESFET(Metal Semiconductor Field Effect Transistor) model을 사용하여 4H-SiC MESFET의 대신호 모델링을 수행하였다. Silvaco사의 소자 시뮬레이터인 ATLAS를 사용하여 4H-SiC MESFET 소자 시뮬레이션을 수행하고, 이 절과를 modified Materka 대신호 모델을 사용하여 모델링 하였다. 시뮬레이션 및 모델링 결과는 -8V의 pinch off 전압과 V/sub GS=0V, V/sub DS=25V에서 I/sub DSS=270㎃/㎜, G/sub m=45㎳/㎜를 얻을 수 있었고, 진력 특성 시뮬레이션을 통해 2㎓, V/sub GS=-4V, V/sub DS=25V에서 1()dB의 Gain과 34dBm(1dB compression point)의 출력전력, 7.6W/㎜의 전력밀도, 37%의 PAE(power added efficiency)를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 GF(2m) 상에서의 ECC 암호화 알고리즘을 지원하기 위한 GFAU(Galois Field Arithmetic Unit)의 구조를 제안한다. GFAU는 GF(2m)상에서의 덧셈, 곱셈, 나눗셈을 수행하며 동시에 두 개의 덧셈이나 두 개의 곱셈, 또는 하나의 덧셈과 하나의 곱셈을 동시에 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다. 기본 구조는 변형된 유클리드 알고리즘의 나눗셈기를 기반으로 제안되었으며, 이 기본구조에 곱셈기 및 덧셈기의 기능을 추가하여 제어부와 함께 구현되었다. GF(2193)을 위한 GFAU는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 삼성 0.35um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 최악조건 3.0V, 85$^{\circ}C$ 에서 104.7MHz의 주파수에서 동작하며, 전체 게이트 수는 약 25,889이다.
셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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