능동 안테나용 X-band(11.7~12 GHz)단일 칩 초고주파 집적회로(Monolithic Microwave Integrated Circuits, MMICs) 저잡음 증폭기(Low Noise Amplifier, LNA)를 $0.15{\mu}m\times140{\mu}m$ AlGaAs/InGaAs/GaAs 고속 전자 이동도 트랜지스터(Pseudomorphic-High Electron Mobility Transistor, P-HEMT)를 이용하여 2단으로 설계하고 제작하였다. 증폭기의 안정도 특성을 위해 이득이 다소 감소하나 입력정합이 쉽고 안정도가 좋은 소스 인턱터를 사용하여 저잡음증폭기를 설계하였다. 동작 주파수에서 약 17dB의 이득, 1.3 dB의 잡음 지수 그리고 입.출력 반사손실은 -17~-15dB를 측정 결과로서 얻었다. 이러한 측정 결과는 잡음 지수를 제외하고는 설계 결과와 거의 일치하며, 제작된 MMIC LNA의 칩 크기는 $1.43\tiems1.27mm^2$이다.
최근 마이크로 모빌리티는 비대면 사회에서 라스트 마일을 이용하는데 유용한 교통수단으로 정의되고 있지만, 현재 주차방식을 비고정형으로 채택하고 있어 교통수단이 가지는 장점보다는 단점이 더 부각되고 있다. 본 연구는 마이크로 모빌리티의 주차방식을 비고정형에서 고정형으로 전환하면서 필요한 주차장 입지를 공학적 분석을 통해 마이크로 모빌리티의 주차문제 해결에 목적이 있다. 마이크로 모빌리티 주차장의 최적 개수 및 위치를 도출하기 위해서 입지선정모형인 MCLP 모형을 사용하였다. MCLP 모형 적용의 대상지는 분당 1기 신도시로 현실적인 공유 전동킥보드의 수요에 대응하는 최적입지 도출을 위해 실제 이용 데이터를 수집하여 반영하였으며, 최적입지에 시간대별 이용 수요를 반영하기 위해 커버 범위, 수요, 시간대별로 모형을 적용 및 분류하였다. 분석 결과, 커버 범위를 400 m로 적용하였을 때 최적 주차시설의 개수는 146개로 현재 마이크로 모빌리티의 수요가 99.83 % 커버되어 주차문제 해결에 적절한 커버 범위로 나타났다. 또한, 공유 전동킥보드의 이용 수요를 4개의 수준, 시간대를 3개의 수준으로 분류하고 교차하여 도출된 마이크로 모빌리티의 주차장을 총 12개의 유형으로 분류하였다. 이러한 주차장 유형의 분류는 향후 마이크로 모빌리티 주차시설의 설치 및 운영에 있어 전략적인 정책 제안이 가능할 것이다.
In the uplink transmission of massive (or large-scale) multi-input multi-output (MIMO) systems, large dimensional signal detection and its hardware design are challenging issues owing to the high computational complexity. In this paper, we propose low-complexity hardware architectures of Richardson iterative method-based massive MIMO detectors. We present two types of massive MIMO detectors, directly mapped (type1) and reformulated (type2) Richardson iterative methods. In the proposed Richardson method (type2), the matrix-by-matrix multiplications are reformulated to matrix-vector multiplications, thus reducing the computational complexity from $O(U^2)$ to O(U). Both massive MIMO detectors are implemented using a 65 nm CMOS process and compared in terms of detection performance under different channel conditions (high-mobility and flat fading channels). The hardware implementation results confirm that the proposed type1 Richardson method-based detector demonstrates up to 50% power savings over the proposed type2 detector under a flat fading channel. The type2 detector indicates a 37% power savings compared to the type1 under a high-mobility channel.
본 논문은 GaN(Gallium Nitride) HEMT(High Electron Mobility Transistor) die를 이용하여 S-대역 내부 정합형 전력 증폭기 설계, 제작 그리고 실험 결과에 대해 기술하였다. S-대역 내부 정합형 전력 증폭기를 설계하기 위하여 고유전율을 가지는 기판과 알루미나 기판을 이용하여 입/출력단 정합 회로를 설계 및 제작하였다. 측정 결과로는 펄스 모드로 동작시켰을 때 3 GHz에서 55.4 dBm의 출력 전력, 78 % 드레인 효율 그리고 11 dB의 전력 이득을 얻었다.
본 논문에서는 밀리미터파 응용에서 사용 가능한 우수한 성능의 MMIC (Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) star 혼합기를 구현하였다. MMIC star 혼합기를 구현하기 위하여 PHEMT (pseudomorphic high electron mobility transistor) 공정 기반의 소오스와 드레인 단자를 연결한 쇼트키 (Schottky) 다이오드를 사용하였다. 혼합기의 측정 결과 LO 주파수가 75 GHz이며 전력이 10 dBm 인 경우, 81 GHz에서 86 GHz의 RF 주파수 범위에서 평균 13 dB의 변환손실 특성을 얻었다. RF-LO 격리도 특성은 30 dB 이상의 결과를 얻었으며 약 4 dBm의 P1 dB 특성을 얻었다. 전체 칩의 크기는 0.8 mm ${\times}$ 0.8 mm이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.135-142
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2021
Estimating the locations of workers in a shipyard is beneficial for a variety of applications such as selecting potential forwarders for transferring data in IoT services and quickly rescuing workers in the event of industrial disasters or accidents. In this work, we propose a human movement stream processing system for estimating worker locations in shipyards based on Apache Spark and TensorFlow serving. First, we use Apache Spark to process location data streams. Then, we design a worker location prediction model to estimate the locations of workers. TensorFlow serving manages and executes the worker location prediction model. When there are requirements from clients, Apache Spark extracts input data from the processed data for the prediction model and then sends it to TensorFlow serving for estimating workers' locations. The worker movement data is needed to evaluate the proposed system but there are no available worker movement traces in shipyards. Therefore, we also develop a mobility model for generating the workers' movements in shipyards. Based on synthetic data, the proposed system is evaluated. It obtains a high performance and could be used for a variety of tasksin shipyards.
본 논문에서는 GaAs 기반 저잡음 증폭기가 사용되고 있는 레이더 수신기의 잡음지수를 낮추고, 저잡음 증폭기의 강인성(robustness)을 위하여 GaN HEMT 기반의 저잡음 증폭기를 설계하고 측정하였다. GaAs 기반의 저잡음 증폭기를 사용하는 레이더 수신기의 경우, 맨 앞단에 저잡음 증폭기를 보호하기 위한 리미터(limiter)가 필요하고, 이는 레이더 수신기 전체 잡음지수를 나빠지게 한다. 본 연구에서 측정한 GaN 기반 저잡음 증폭기의 잡음지수는 2 dB 이하로 측정되었다. 상용화된 GaAs 기반 저잡음 증폭기의 경우, 최대 입력 전력은 약 30 dBm인 반면 본 연구에서는 입력 전력이 43 dBm일 때 소자가 번아웃(burn-out)되었고, 전류 제한 모드로 동작시킬 경우 45.4 dBm에서도 강인성이 보장되었다.
본 논문에서는 거동이 불편한 사람들이 웨어러블 입력장치를 이용하여 정보 접근 향상과 실세계를 효과적으로 제어할 수 있도록 가상현실과 실세계의 정합 모델을 제안한다. 제안하는 정합 모델은 웨어러블 입력장치 기반 PC 제어, 손동작 패턴 인식, 제어를 위한 응용 소프트웨어, 가상현실과 실세계 정합으로 구분된다. 웨어러블 입력장치는 RF 통신 기반 6축 공간좌표를 입력받아 마우스 기능과 손동작 패턴을 판별한다. 또한 실세계에서 이루어질 수 있는 행동들을 가상현실을 통해 사실감을 부여하였고, 거동이 불편한 사람들이 실세계를 쉽게 통제할 수 있는 서비스 모델을 제시하였다. 실험결과, 손동작 패턴을 인식하여 PC와 가상현실 제어를 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 거동이 불편한 사람이 웨어러블 입력장치 기반 웹 접근, 멀티미디어 제어와 가상현실을 통해 실세계를 통제할 수 있는 결과를 보였다.
밀폐 및 차폐 공간을 갖는 핫셀에서 사용후핵연료와 같은 고방사선 물질을 취급하고 있으며, 핵주기시설에서 마스터-슬레이브 매니퓰레이터는 원격취급장비로서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차세대관리공정의 디지털 목업을 구축하고 원격유지보수를 위한 매니퓰레이터의 작업영역 및 작업분석을 수행하였다. 실제 환경과 동일한 가상 작업환경을 갖는 디지털 목업은 3차원 그래픽으로 모델링 된 공정장치 및 원격 취급장비들로 구성된다. 모델링 된 매니퓰레이터는 기구학 및 동작범위에 대한 속성을 부여되고 외부 입력장치는 space ball을 사용하여 매니퓰레이터의 동작을 구현하였다. 또한, Tele-operation 인터페이스를 사용하여 6축 외부 입력장치와 연계한 시스템을 개발하였으며 외부 입력에 따른 매니퓰레이터의 동작에 대한 동기는 만족할 만한 응답을 보였다. 이는 가상환경에서 작업자 교육을 위한 시스템 개발에 유용할 것이다.
인터넷 이용과 정보활동의 주요 수단이었던 데스크탑 컴퓨터는 모빌리티와 단순화를 강조하는 스마트 기기에 의해 그 자리에서 밀려났다. 최근의 정보생산 및 소비 활동은 스마트 기기를 통하여 이루어지고 있으나 전통적 인 입력 수단인 키보드를 대체할만한 스마트 기기용 입력 수단이 없다. 스마트 기기의 터치스크린을 이용한 가상 키보드는 작은 크기로 인해 입력 오타가 높은 비율로 발생한다. 이에 본 연구에서 우리는 기존의 가상 키보드의 입력 오류를 최소화 할 수 있는 가변 가상 키보드를 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 가상 키보드와 키의 배열에 차이는 없으나 사용자의 입력 오류의 발생 위치와 압력 정도의 누적 데이터에 따라 판단하여 가상 키보드의 각 키의 크기를 조정함으로써 사용자의 입력 오류를 최소화시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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