• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.30-36
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• 2011

많은 반도체 회사들이 메모리 층 사이에서 수직 버스의 역할을 하는 TSV를 사용한 3차원 메모리를 개발하고 있다. 3차원 메모리는 KGD로 이루어지며, 만약 추가 고장이 접합 공정 중에 발생한다면, 반드시 수리되어야 한다. 공유 예비 셀을 가지는 3차원 메모리의 수율을 증진시키기 위해서, 3차원 메모리 내의 메모리 다이를 효과적으로 적층하는 다이 매칭 방법이 필요하다. 본 논문에서는 공유 예비 셀을 가지는 3차원 메모리의 수율 증진을 위해 접합 공정에서 추가 고장이 발생하는 경우를 고려한 다이 매칭 방법을 제안한다. 세 가지 경계 제한 조건이 제안하는 다이 매칭 방법에서 사용된다. 이 조건은 3차원 메모리를 제작하기 위해 선택하는 메모리 다이의 검색 범위를 제한한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 다이 매칭 방법이 3차원 메모리의 수율을 크게 향상 시킬 수 있음을 보여 준다.

• Design & Manufacturing
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• 제16권3호
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• pp.34-38
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• 2022

Regular expression pattern matching is widely used in applications such as computer virus vaccine, NIDS and DNA sequencing analysis. Hardware-based pattern matching is used when high-performance processing is required due to time constraints. ReCPU, SMPU, and REMP, which are processor-based regular expression matching processors, have been proposed to solve the problem of the hardware-based method that requires resynthesis whenever a pattern is updated. However, these processor-based regular expression matching processors inefficiently handle repetitive operations of regular expressions. In this paper, we propose a new instruction set to improve the inefficient repetitive operations of ReCPU and SMPU. We propose REMPi, a regular expression matching processor that enables efficient iterative operations based on the REMP instruction set. REMPi improves the inefficient method of processing a particularly short sub-pattern as a repeat operation OR, and enables processing with a single instruction. In addition, by using a down counter and a counter stack, nested iterative operations are also efficiently processed. REMPi was described with Verilog and synthesized on Intel Stratix IV FPGA.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제12권2호
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• pp.139-149
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• 2012

A 3D stacked IC is made by multiple dies (possibly) with heterogeneous process technologies. Therefore, die-to-die variation in 2D chips renders on-package variation (OPV) in a 3D chip. In spite of the different variation effect in 3D chips, generally, 3D die stacking can produce high yield due to the smaller individual die area and the averaging effect of variation on data path. However, 3D clock network can experience unintended huge clock skew due to the different clock propagation routes on multiple stacked dies. In this paper, we analyze the on-package variation effect on 3D clock networks and show the necessity of a post silicon management method such as body biasing technique for the OPV induced 3D clock skew control in 3D stacked IC designs. Then, we present a parametric yield improvement method to mitigate the OPV induced 3D clock skew.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.13-20
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• 2003

Semiconductor Manufacturing has emerged as one of the most important world industries. Even with the highly automated and precisely monitored facilities used to process the complex manufacturing steps in a near particle free environment, processing variations in wafer fabrication still exist. The causes of these variations may arise from equipment malfunctions, delicate and difficult processing steps, or human mistakes. In this paper, we could specify the cause stage and the cause equipment and take countermeasures at a speed by the conventional method, without depending on the experience and skills of the engineer

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제8권3호
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• pp.179-192
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• 2008

A multiphase compensation method with mismatch linearization technique, is presented and demonstrated in a $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer. An on-chip delay-locked loop (DLL) and a proposed delay line structure are constructed to provide multiphase compensation on $\Sigma-\Delta$ quantizetion noise. In the delay line structure, dynamic element matching (DEM) techniques are employed for mismatch linearization. The proposed $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer is fabricated in a $0.18-{\mu}m$ CMOS technology with 2.14-GHz output frequency and 4-Hz resolution. The die size is 0.92 mm$\times$1.15 mm, and it consumes 27.2 mW. In-band phase noise of -82 dBc/Hz at 10 kHz offset and out-of-band phase noise of -103 dBc/Hz at 1 MHz offset are measured with a loop bandwidth of 200 kHz. The settling time is shorter than $25{\mu}s$.

• 전기학회논문지P
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• 제52권1호
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• pp.35-41
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• 2003

In this paper, a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on the glass panels of computer monitors is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network and an NGC pattern classifier including searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization. This system is found to be applicable even to the cases in which the segmentation of the pattern area from the background using ordinary blob coloring technique is quite difficult. The inspection process is accomplished by the use of the NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three parts: NGC matching process and the preprocessing unit for acquiring the best quality of binary image data, a neural network-based recognition algorithm, and the learning algorithm for the neural network. Another contribution of this paper is the method of generating the training patterns from only a few typical product samples in place of real images of all types of good products.

• 구강회복응용과학지
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• 제36권4호
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• pp.242-253
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• 2020

목적: 이 연구의 목적은 3D 프린팅으로 제작된 다이의 정확도를 인상재와 치과용 석고를 이용하여 제작한 기존 방식 다이와 비교하고 체적 변화를 평가하여 정확도를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 치과용 모델 하악 우측 제1대구치를 준비하여 스캔한 뒤 polyetherketoneketone (PEKK)으로 기준 다이를 제작한다. 기존 방식 다이는 기준 다이를 polyvinylsiloxane로 인상채득한 뒤 Type IV 치과용 석고를 부었다. 3D 프린팅 시스템의 경우 기준 다이를 스캔하고 3개의 서로 다른 3D 프린터를 이용하여 모델로 변환하였다. 4가지 방법으로 각각 10개의 표본을 만들었다. 3D 표면매칭 소프트웨어를 사용하여 기준 다이와 중첩하였다. 통계 분석을 위해 Kruskal-Wallis test, Mann-Whitney U test를 수행하였다(P < 0.05). 결과: 기준 다이와 비교하여 기존 방식, Stereolithography로 제작된 다이를 제외하고는 각 방식으로 제작된 다이의 체적 변화가 상당히 있었다(P < 0.05). 기존 방식으로 제작된 다이는 3D 프린팅된 다이보다 체적 변화가 가장 적었다(P < 0.05). Stereolithography로 제작된 3D 프린팅 다이는 다른 3D 프린터 중에서 체적 변화가 가장 적었다(P < 0.05). 결론: 기존 방식의 다이는 3D 프린팅 다이보다 더 정확했지만 3D 프린팅 다이는 임상적으로 허용되는 범위 내에 있었다. 따라서 3D 프린팅 다이는 수복물 제작에 사용할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-132
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• 2010

최근 다양한 센서의 개발에 따라 동일한 지역에 대한 다양한 데이터들의 취득이 가능하게 되었다. 이러한 다차원 데이터를 이용하여 도시모델, 변화 탐지 등과 같은 다양한 활용분야에 적용하기 위해서 각 데이터들 간의 정합과정이 필수적이다. 본 연구에서는 기 구축된 건물모델을 참조모델로 사용하여 디지털 영상을 자동으로 정합하는 방법을 제시하였다. 두 데이터의 정합을 위해 기 구축 건물모델에서 최적정합건물을 추출 하였으며, 이를 영상에서 추출된 직선정합요소와 비교하여 최적정합건물과 상응하는 점 좌표 쌍을 추출하였다. 또한 추출된 점 좌표 쌍을 이용하여 영상데이터의 외부표정요소를 재계산함으로써 두 데이터간의 정합을 수행하였다. 실험결과는 제안된 방법이 두 데이터의 정합을 효율적으로 수행하는 것을 보여준다.

• Design & Manufacturing
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• 제11권3호
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• pp.41-45
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• 2017

Drones can be manipulated in a variety of ways. One of the most common controller is joystick method. But joystick controller uses both hands and takes a long time to learn. Particularly, in the case of 8-character flight, it is necessary to use both front and rear flight (pitch), left and right flight (Roll), and body rotation (Yaw). Joystick controller has limitations to intuitively control it. In particular, when the main body rotates, the viewpoint of the forward direction is changed between the drones and the user, thereby causing a mental rotation problem in which the user must control the rotating state of the drones. Therefore, we developed a motion matching controller that matches the motion of the drones and the controller. That is, the movement of the drone and the movement of the controller are the same. In this study, we used a gyro sensor and an acceleration sensor to map the controller's forward / backward, left / right and body rotation movements to drone's forward / backward, left / right, and rotational flight motion. The motor output is controlled by the throttle dial at the center of the controller. As the motions coincide with each other, it is expected that the first drone operator will be able to control more intuitively than the joystick manipulator with less learning.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.7-18
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• 2017

트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.