• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권6호
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• pp.247-252
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• 2003

본 논문에서는 ETRI의 0.5 ㎛ MESFET 공정을 이용하여 광대역 MMIC 2단 증폭기를 설계 및 제작하였다. 정합회로에 의한 보상 방법(Compensated matching network)을 응용하여 2단 증폭기에서 첫 번째 단과 두 번째 단의 이득 특성이 서로 보상되도록 설계하여 광대역 특성을 얻을 수 있었으며, 일반적인 광대역 증폭기가 넓은 대역폭과 낮은 이득 및 출력 전력을 갖지만 본 논문에서는 compensated matching network를 이용하여 넓은 대역폭뿐만 아니라 높은 이득 특성을 얻었다. 제작된 광대역 증폭기의 측정결과, 1.1∼2.8 ㎓의 대역폭을 가졌으며 S/sub 21/ 이득은 11.1±0.3 ㏈를 얻었다. 전력 특성의 경우 2.4 ㎓에서 입력전력이 4 ㏈m일 때 P1㏈는 12.6 ㏈m을 얻었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.85-96
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• 1999

많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.