무기체계의 개발은 막대한 예산이 투입될 뿐만 아니라 전투준비태세에 직결된다고 판단된다. 만일 우리가 개발한 고가의 장비들이 불가동 상태가 되거나 정비를 위해 많은 시간을 정비시설에서 대기해야 한다면 이는 전투력 발휘에 지대한 영향을 미칠 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 무기체계의 운용과 사용가능 상태가 규정에 의해 유지되고 부여된 임무를 성공적으로 수행하기 위한 노력이 필요하고, 나아가서 정비인력 및 군수지원 비용을 절감하기 위하여 RAM 분석을 실시해야 한다. 이러한 RAM 업무의 역할은 개발에서부터 체계고장률 정비도 등을 리 함으로써 체계신뢰성을 증대하고, 수명주기 비용을 절감하는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 종합군수지원의 효과를 극대화하기 위한 RAM 분석 각 요소의 수행절차 및 방법과 제한사항 등을 파악하여 효과적인 군수지원을 연구하는데 도움이 되고자 한다.
RAM (Reliability, Availability and Maintenance) has been applied to design and analysis tools which affects system's operational sustainability and its life cycle cost as RAM-c(2009 DoD). RAM-c plays also an important role to guarantee the system engineering for mission assurance. Reliability is highly related to the probability of system failure. Availability means mission capability or the condition of ready to mission. Maintenance includes both the repair to recover the system in the event of failure/unexpected breakdown and proactive maintenance to prolong the design service life of the system or machinery. It is the purpose that this paper is to analyze and conclude the objective service life of UAV. The more UAV is operated, the less the level of its reliability becomes. Repairing failures and supplying spare parts on time, system reliability could be improved up until the time over target. Applying statistical Weibull distributions, this paper suggests the analysis of the design service life and economic life of UAV based on RAM-c with operational data.
ZPP (Zirconium-Potassium Perchlorate)는 PMD (Pyrotechnic Mechanical Device)에 사용하는 1차 점화장약의 일종이다. 용매에 녹아있는 바인더 성분을 석출시켜 부유해 있는 입자들을 유동상태에서 과립형태로 만들어 제조하는데 LabRAM Mixer를 이용하여 기계적 접촉을 하는 블레이드형 장비와 달리 공진현상을 이용하여 에너지를 전달시켜 입자를 제조한다. 본 연구를 통해 LabRAM Mixer의 조건 변화에 따라 제조한 입자의 특성을 평가하고 그 특성을 고찰하였다.
본 논문은 길쌈 부호화 (convolutional encoding) 및 인터리빙(interleaving) 기법을 사용하는 채널 부호기에 있어서 메모리 크기를 최소화한 설계 방법에 관한 것이다. 기존의 구현방식에서는 프레임 데이터를 보관하는 입력버퍼 RAM과 인터리빙을 위한 인터리버 RAM을 별도로 사용해야 한다. 본 논문에서는 메모리 크기가 큰 인터리버 RAM을 사용하는 대신 입력버퍼 RAM 1개를 추가로 사용하여 길쌈 부호화 및 인터리빙을 동시에 처리할 수 있는 새로운 채널 부호기 설계 방법을 제안하였다. 이 설계 방법을 여러 디지털 이동통신 모뎀의 채널 부호기에 적용한 결과 기존 설계 방식에 비해 33% ∼60%의 메모리 크기 감소 효과가 있었으며, 프레임 데이터 수신 시 처리 절차가 간편해지고 타이밍 마진을 늘일 수 있는 장점이 있었다.
SSD의 FTL에서는 호스트로부터 요청된 논리적 페이지 번호를 실제 기록된 플래시 메모리 페이지 번호로 매핑하는 작업을 한다. 매핑 정보를 관리하기 위해서 사용되는 RAM의 용량을 줄이는 것은 매우 중요하다. 기존의 요구기반 FTL에서는 매핑 정보도 플래시 메모리 페이지에 기록하고 그들의 주소만 RAM에 테이블로 관리하는 2단계 방법을 적용하였다. 그러나 SSD의 용량이 수십 테라바이트 수준으로 늘어나고 있으므로 이 방법만으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 소요되는 RAM의 용량을 획기적으로 줄이기 위해서 매핑 정보를 3단계로 관리하는 방법인 ML-FTL을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 캐시를 적절히 활용함으로써 기존의 2단계 방법에 비해서 오버헤드가 늘어나는 정도가 미미하다는 것을 확인하였다.
In order to understand the underwater noise source factor of the linear pump type forced ejection system, a reduced-model compressed water experiment device was developed. The reduced-model compressed water experiment device consists of a reverberation tank, a linear pump type forced ejection device, and an underwater vehicle. The underwater noise source was selected from the hydraulic ram moving speed, the hydraulic ram/piston pipe spacing, the ejection pipe inlet/water ram area ratio, and the number of water ram inlets. The underwater vehicle was ejected into the reverberation tank by the device. The source level was derived from the measured sound pressure. The source level tends to increase as the hydraulic ram/piston tube spacing and the hydraulic ram moving speed increase. The source level tended to increase as the area ratio was increased, but the level was weak. The number of water ram inlet did not affect the source level.
When setting the RAM objectives, various data such as expert opinions and the historical data of similar types of equipment are used. However, many times subjectivity is involved in the process of merging and utilizing data, and there are many cases where some information is omitted or an ambiguous method is used. Most of the previous work focused only on the process or method of calculating values using well-organized data rather than manipulating raw data. But if the data manipulation process is not objective, it is difficult to guarantee the accuracy of the results even if the calculation logic and method are accurate. This study proposes a systematic data merging process used to set the RAM objectives using the evidence theory. The proposed method can be used to avoid information loss and merge the data objectively. Moreover, contribute to improving the accuracy of setting the RAM objectives in the future.
남강댐 하류는 부산 경남의 수자원 장기 계획에 중요한 지역이므로 지속가능한 지표수 관리 및 오염원 제어를 위해 흐름 및 수질 해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수질모형인 RAM4와 3차원 수질모형인 WASP을 각각 수리모형인 RAM2 및 EFDC모형과 연계하여 2 3차원 준연계 모형을 이용한 남강댐 하류에서의 수리 및 수질을 해석하였다. 2차원 흐름해석 모형인 RAM2 적용 결과 만곡부 5개 횡단 측선에서의 유속의 증감경향이 ADCP 실측값과 잘 일치하였으며, 3차원 모형인 EFDC와 유속 분포 및 보 월류 유속이 유사하였다. 또한 정상상태 도달 후의 RAM2-RAM4 연계모의에 의한 BOD 농도와 EFDC-WASP 연계모의에 의한 BOD 농도장이 모의영역 전반에 걸쳐 유사하게 나타났다. 남강댐 하류부의 경우 수리 및 수질이 남강댐 방류량에 크게 좌우되며 남강댐의 수량은 하류부의 수질 및 연안 어업환경에 큰 영향을 미치므로 향후 이에 대한 정량적 분석 시 계산의 효율성 및 모형의 적용성 측면에서 2차원 준연계 모형을 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
Resistive random access memory (ReRAM)는 낮은 동작 전압, 빠른 동작 속도, 고집적화 등의 장점으로 인해 차세대 비휘발성 메모리 소자로써 많은 관심을 받고 있다. 최근에 ReRAM 절연막으로 NiOx, TiOx, AlOx TaOx, HfOx와 같은 binary metal oxide 물질들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, HfOx는 안정적인 동작 특성을 나타낸다는 점에서 ReRAM 절연막 물질로 적합하다고 보고되고 있다. ReRAM 절연막을 형성할 때, 물리 기상 증착 방법 (PVD)이나 화학 기상 증착법 (CVD)과 같은 방법이 많이 이용된다. 이러한 증착 방법들은 고품질의 박막을 형성시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만, 높은 온도에서의 공정과 고가의 진공 장비가 이용되기 때문에 경제적인 문제가 있으며, 기판 또는 금속에 플라즈마 손상으로 인한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이러한 문제점들을 개선하기 위해 용액 공정이 많은 관심을 받고 있다. 용액 공정은 공정과정이 간단할 뿐만 아니라 소자의 대면적화가 가능하고 공정온도가 낮으며 고가의 진공장비가 필요하지 않은 장점을 가진다. 따라서 본 연구에서는, 용액공정을 이용하여 HfOx 기반의 ReRAM 제작하였고 $25^{\circ}C$와 $85^{\circ}C$에서 ReRAM의 동작특성에 미치는 compliance current의 영향을 평가하였다. 실험 방법으로는, hafnium chloride (0.1 M)를 2-methoxyethanol에 충분히 용해시켜서 precursor를 제작하였다. 이후, p-type Si 기판 위에 습식산화를 통하여 300 nm 두께의 SiO2 절연층을 성장시킨 후, 하부전극을 형성하기 위해 electron beam evaporation을 이용하여 10/100 nm 두께의 Ti/Pt 전극을 증착하였다. 순차적으로, 제작된 산화물 precursor를 이용하여 Pt 위에 spin coating 방법으로 1000 rpm 10 초, 6000 rpm 30초의 조건으로 두께 35 nm의 HfOx 막을 증착하였다. 최종적으로, solvent 및 불순물을 제거하기 위해 $180^{\circ}C$의 온도에서 10 분 동안 열처리를 진행하였으며, 상부 전극을 형성하기 위해 electron beam evaporation을 이용하여 Ti와 Al을 각각 50 nm, 100 nm의 두께로 증착하였다. ReRAM 동작에서 compliance current가 미치는 영향을 평가하기 위하여 compliance current를 10mA에서 1mA까지 변화시키면서 측정한 결과, $25^{\circ}C$에서는 compliance current의 크기와 상관없이 일정한 메모리 윈도우와 우수한 endurance 특성을 얻는 것을 확인하였다. 한편, $85^{\circ}C$의 고온에서 측정한 경우에는 1mA의 compliance current를 적용하였을 때, $25^{\circ}C$에서 측정된 메모리 윈도우 크기를 비슷하게 유지하면서 더 우수한 endurance 특성을 얻는 것을 확인하였다. 결과적으로, 용액공정 방법으로 제작된 ReRAM을 측정하는데 있어서 compliance current를 줄이면 보다 우수한 endurance 특성을 얻을 수 있으며, ReRAM 소자의 전력소비감소에 효과적이라고 기대된다.
Hardware implementation of the on-chip learning artificial neural networks is important for real-time processing. A pRAM model is based on probabilistic firing of a biological neuron and can be implemented in the VLSI circuit with learning capability. We derive a backpropagation learning algorithm for the pRAM networks and present its circuit implementation with stochastic computation. The simulation results confirm the good convergence of the learning algorithm for the pRAM networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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