• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권6호
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• pp.67-74
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• 2005

본 논문에서는 branch line coupler과 $\lambda$/4 전송라인을 이용하여 W-band MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) single-balanced 믹서를 설계 및 제작하였다. Single-balanced 믹서의 설계를 위해 branch line coupler와 $\lambda$/4 전송라인 이용한 94 GHz 발룬 회로를 설계하였으며, 시뮬레이션 결과 94 GHz에서 반사계수는 -27.9 dB를 얻었으며, coupling은 4.26 dB, thru 특성은 -3.77 dB의 결과를 얻었다. 격리도와 위상차는 94 GHz에서 각각 23.5 dB 및 $180.2^{\circ}$의 결과를 얻었다. MIMIC single-balanced 믹서는 0.1 $\mu$m InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT (High Electron Mobility Transistor) 다이 오드를 이용하여 설계 및 제작되었다. 제작된 MHEMT는 fT는 189 GHz, fmax는 334 GHz의 양호한 성능을 나타내었다. 설계된 믹서는 본 연구에서 개발된 MHEMT MIMIC 공정을 이용해 제작되었다. 94 GHz MIMIC single-balanced 믹서의 측정결과 변환손실 특성은 94 GHz에서 23.1 dB의 특성을 나타내었으며, 입력 Pl dB는 10 dBm, 출력 Pl dB는 -13.9 dBm의 결과를 얻었다. Single-balanced 믹서의 LO-RF 격리도는 94.19 GHz에서 45.5 dB의 높은 LO-RF 격리도 특성을 나타내었다. 본 논문에서 설계 및 제작된 W-band MIMIC Single-balanced 믹서는 기존의 밀리미터파 대역 믹서와 비교하여 높은 LO-RF 격리도 특성을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.87-97
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• 2016

본 논문에서는 시분할 기법을 적용하여 AMOLED 컬럼 구동회로용 DAC의 유효 채널 면적을 최소화한 2단 저항 열 기반의 10비트 DAC를 제안한다. 제안하는 DAC는 시분할 기법 기반의 DEMUX, 6비트 및 4비트의 2단 저항 열 구조를 기반으로 하는 롬 구조의 디코더를 2단계로 사용하여 기존의 디스플레이용 DAC보다 빠른 변환속도를 가지는 동시에 하나의 패널 컬럼 구동을 위한 DAC의 유효 면적을 최소화하였다. 두 번째 단 4비트 저항 열에서는 DAC 채널의 면적과 부하 영향을 줄이는 동시에 버퍼 증폭기로 인한 채널 간 오프셋 부정합을 제거하기 위해 기존의 단위-이득 버퍼 대신 간단한 구조의 전류원으로 대체하였다. 제안하는 1:24 DEMUX는 하나의 클록과 5비트 2진 카운터만을 사용하여, 하나의 DAC 채널이 24개의 컬럼을 순차적으로 구동할 수 있도록 하였다. 각 디스플레이 컬럼을 구동하는 출력 버퍼 입력 단에는 0.9pF의 샘플링 커패시터와 작은 크기의 source follower를 추가하여 top-plate 샘플링 구조를 사용하면서 채널 전하 주입에 의한 영향을 최소화하는 동시에 출력 버퍼의 신호정착 정확도를 향상시켰다. 제안하는 DAC는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작하였으며, DAC 출력의 정착 시간은 입력을 '$000_{16}$'에서 '$3FF_{16}$'으로 인가했을 때 62.5ns의 수준을 보인다. 제안하는 DAC 단위 채널의 면적 및 유효 채널 면적은 각각 $0.058mm^2$ 및 $0.002mm^2$이며, 3.3V의 아날로그 및 1.8V의 디지털 전원 전압에서 6.08mW의 전력을 소모한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.25-33
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• 2007

본 논문에서는 높은 격리특성과 광대역 특성을 갖고 IF 발룬을 필요로 하지 않는 94 GHz MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) single balanced cascode 믹서를 설계 및 제작하였다. 또한 믹서의 높은 격리특성과 광대역 특성을 위한 94 GHz 대역의 3 dB tandem 커플러를 설계 및 제작하였다. MIMIC single balanced cascode 믹서는 $0.1{\mu}m$ InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT(High Electron Mobility Transistor)를 이용하여 설계 및 제작되었다. 제작된 MHEMT는 드레인 전류 밀도 665 mA/mm, 최대 전달컨덕턴스(Gm)는 691 mS/mm를 얻었으며, RF 특성으로 $f_T$는 189 GHz, $f_{max}$는 334 GHz의 양호한 성능을 나타내었다. 94 GHz MIMIC 믹서의 개발을 위해 MHEMT의 비선형 모델과 CPW 라이브러리를 구축하였으며, 이를 이용하여 MIMIC 믹서를 설계하였다. 설계된 믹서는 본 연구에서 개발된 MHEMT MIMIC 공정을 이용해 제작되었다. 94 GHz MIMIC single balanced cascode 믹서의 측정결과 변환손실 특성은 LO 신호의 크기가 10.9 dBm 일 때 94 GHz에서 9.8 dB의 양호한 특성을 나타내었다. 제작된 믹서의 LO-RF 격리도는 94 GHz에서 29.5 dB 그리고 100 GHz에서 39.5 dB의 측정 결과를 얻었다. 또한 제작된 믹서는 외부의 IF 발룬을 필요하지 않아 소형화가 가능하다. 본 논문에서 설계 및 제작된 94 GHz MIMIC single balanced cascode믹서는 기존의 balanced 믹서와 비교하여 높은 격리 특성을 나타내었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.63-73
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• 2022

본 연구는 초등학생의 골연령에 따라 군집화 시켜 각 군집 그룹의 체격, 체력 및 골성숙도를 분석하고 자료 분석을 통해 초등학생들의 균형적인 발달을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구대상은 8세~13세에 해당하는 2243명을 대상으로 하였으며 골성숙도 산출을 위해 X-ray필름을 촬영한 후 TW3 방법 점수 환산표에 적용시켜 골성숙도를 산출했다. 신장계(Hanebio, Korea, 2021)와 Inbody 270(Biospace, Korea, 2019)를 사용하여 총 2개의 체격 요소를 측정하였으며, 체력은 근력(악력), 평형성(외발서기), 민첩성(플랫테핑), 순발력(제자리멀리뛰기), 유연성(좌전굴), 근지구력(윗몸일으키기), 심폐지구력(셔틀런)으로 총 7개 체력 요소의 종목을 측정하였다. 자료처리 방법은 SPSS PC/Program(Version 26.0)과 Britics Studio Tool을 이용하여 K-Means 클러스터링 기법, 교차분석, 일원변량분석(One-Way ANOVA)을 실시하였으며, p< .05 수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미숙, 보통, 조숙의 3가지 골성숙도를 사용하여 군집화한 결과, 군집 1(미숙)은 근력, 평형성, 민첩성에서 높게 나타났다. 군집 2(보통)는 유연성에서 낮게 나타났으며, 군집 3(조숙)은 근력에서 높게 나타났다. 둘째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체격 차이를 분석한 결과, 신장, 체중, 체지방률 모두 군집 3(조숙)이 높게 나타났다. 셋째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체력 차이를 분석한 결과, 악력검사(좌, 우)는 군집 3(조숙)이 높게 나타났고 외발서기의 경우 군집 1(미숙)이 높게 나타났으며, 제자리멀리뛰기의 경우 군집 3(조숙)이 높게 나타났다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.67-76
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• 2021

바이오가스화는 유기성폐기물을 안정적으로 분해하여 처리하는 과정에서 발생하는 메탄(CH₄)가스를 이용해 환경친화적인 연료를 생산하는 기술이다. 바이오가스화는 수분함량이 높은 유기성폐기물의 에너지화에 가장 많이 활용되는 방법이며, 직매립(2005) 및 해양투기(2013) 등의 금지에 따른 유기성폐기물 처리에 유용한 공법이다. 최근 국내에서 발병한 아프리카돼지열병(ASF, African Swine Fever)으로 습식사료화 재활용이 금지되고, 건조 사료화 및 퇴비화 등의 생산제품 수요처가 부정적으로 인식되면서 음식물류폐기물의 처리에 어려움을 겪고 있다. 이에, 음식물류폐기물의 처리 및 자원화를 위해 바이오가스화가 더욱 주목받고 있다. 우리나라 에너지소비 규모는 268.41 10⁶toe에 이르며 세계 9위 수준이다. 하지만 공급에너지의 약 95.8 %를 해외수입에 의존하고 있는 에너지 빈곤 국가이다. 따라서 국내에서는 신·재생에너지 공급의무화제도(RPS, Renewable energy portfolio standard)를 도입하고 있다. 국내의 RPS 제도는 다른 신재생에너지와 비교하여 폐기물에너지의 신·재생에너지 공급인증서(REC, Renewable energy certificate)의 가중치를 낮게 설정하고 있다. 따라서 폐자원에너지의 활성화를 위한 추가적 인센티브 제도가 요구된다. 본 연구에서는 음식물류폐기물, 음폐수 및 다양한 유기성폐기물이 처리되는 혐기소화조의 운영방식을 알아보고, 일정 기간의 정밀모니터링을 통해 폐자원에너지 인센티브제도를 마련하는 기초자료로써 활용하고자 하였다. 유기성 폐기물로 바이오가스를 생산하여 발전과 중질가스로 활용하는 4개소를 대상시설로 선정하였고, 현장조사 및 시료채취를 실시하였다. 채취된 유기성폐기물의 유입물 시료와 처리공정에 따른 유출물 시료의 기초 성상분석을 수행하였다. 성상분석 결과, 소화조 유입물의 총 고형물은 평 균 12.11 %이며, 총 고형물 중 휘발성 고형물은 85.86 %로 확인되었다. BOD와 CODcr 제거율은 소화조의 유입·유출 대비 각각 60.8 %와 64.8 %로 나타났으며, 유입물의 휘발성지방산은 평균 55,716 mg/L로 나타났으며, 혐기소화 후 감소율이 평균 92.3 %로 대부분 분해되어 제거된 것을 확인할 수 있다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.