VLSI 공정에 평탄화를 위하여 사용되는 SOG과 AFM lithography에 resist 재료로서 이용되는 것이 확인되었다. 이에 기초하여, 본 연구는, SOG가 VLSI lithography 공정에 이용되기 위한 coating막 두께의 가변, 현상을 위한 etching time 및 etching selectivity의 가변, 패턴의 크기에 따르는 적정 공급전압을 선택 등으로 공정의 여유도를 크게 개선하였다. 공급전압 60V, FE 전류량 5nA로서 800$\AA$의 fine 패턴을 얻었다. 차세대 DRAM 제작공정 기술을 위한 AFM lithography에 있어서, SOG의 사용은 공정 여유도가 양호함에 의하여 크게 전망되는 기술이 될 것이다.
고집적 회로제작에 필수적인 평탄화 기술을 SOG를 이용하여 개발하였다. 1.5 micron double metal 기술의 공정변수들을 통계적 실험계획법을 적용하여 주요변수들을 찾 아내고 그들을 최적화하였다. 최적공적 조건은 SOG 도포 횟수는 2회, hot plate bake는 $300^{\circ}C$에서 충분히, 그리고 furnace curing은 $400^{\circ}C$ 이하에서 40분간 진행하는 것이었다.
This paper describes on the consolidation of AIS and ARPA radar positions by comparing the AIS and ARPA radar information for the tracked ship targets using a PC-based ECDIS in Busan harbor, Korea. The information of AIS and ARPA radar target was acquired independently, and the tracking parameters such as ship's position, COG, SOG, gyro heading, rate of turn, CPA, TCPA, ship s name and MMSI etc. were displayed automatically on the chart of a PC-based ECDIS with radar overlay and ARPA tracking. The ARPA tracking information obtained from the observed radar images of the target ship was compared with the AIS information received from the same vessel to investigate the difference in the position and movement behavior between AIS and ARPA tracked target ships. For the ARPA radar and AIS targets to be consolidated, the differences in range, speed, course, bearing and distance between their targets were estimated to obtain a clear standards for the consolidation of ARPA radar and AIS targets. The average differences between their ranges, their speeds and their courses were 2.06% of the average range, -0.11 knots with the averaged SOG of 11.62 knots, and $0.02^{\circ}$ with the averaged COG of $37.2^{\circ}$, respectively. The average differences between their bearings and between their positions were $-1.29^{\circ}$ and 68.8m, respectively. From these results, we concluded that if the ROT, COG, SOG, and HDG informations are correct, the AIS system can be improved the prediction of a target ship's path and the OOW(Officer of Watch) s ability to anticipate a traffic situation more accurately.
본 논문은 휴대 멀티미디어 응용을 위한 고정 소수점 DSP(Multimedia Fixed-point DSP : MDSP) 칩 설계 및 구현에 관해 기술한다. MDSP는 멀티미디어 처리에 효율적인 명령어 집합을 가지며 SIMD, 벡터프로세싱의 병렬처리 기술과 DSP 기술의 장점을 접목하여 설계되었다. MDSP는 한 개의 데이터 경로가 목적에 따라 여러 개로 분할될 때 8, 16, 32, 40 비트 등의 다양한 데이터 형태의 처리가 가능하며, 멀티미디어 응용영역에서 핵심적인 역할을 하는 MAC 연산을 한 사이클에 2개를 수행하여 성능을 향상시킨다. 새롭게 제안된 스위칭 네트워크와 Packing 네트워크는 MPEG 디코딩, 인코딩, 콘볼루션 등의 알고리즘 처리시 연산과 데이터 변환을 중첩시켜 성능을 향상시킨다. Verilog HDL 모델을 구현하였고 0.6 ㎛ SOG 라이브러리(KG75000)를 이용하여 논리합성 및 시뮬레이션 하였다. 전체 게이트 수는 68,831개이며 MDSP는 30MHz에 동작한다.
본 논문은 그래픽 프로세서(Graphic Coprocessor: GCP)의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 설계된 그래픽 프로세서는 멀티미디어 서버용 프로세서의 그래픽 전용 프로세서로 사용 가능하다. GCP 명령어 집합은 멀티미디어 데이타의 병렬성을 이용하기 쉬운 SIMD 및 Superscalar 등의 병렬 아키텍쳐 개념을 적용하여 설계하였다. 설계된 GCP는 4개의 주 프로세서에 의해 공유되는 형태이며 공유에 따른 명령어의 병목현상을 해결하기 위한 스케줄러와 연산을 위한 4개의 기능 유니트를 내장하고 있다. 최대 4개 명령어의 동시 수행이 가능한 GCP는 Verilog HDL로 모델링하고 논리 합성하였다 약 56,000개의 게이트로 구성되는 GCP는 SOG 라이브러리의 제약으로 인하여 30 ㎒로 동작하며 CIF 영상 규격에 대해 초당 63 프레임의 DCT 연산 및 초당 21 프레임의 FBMA 연산을 수행 할 수 있다.
4차 산업혁명으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 조선 해운 산업에 매우 밀접하게 연관 되고 있고 이는 자율운항선박의 탄생을 가져왔다. 현재 선박의 기술적 특성상 속력을 갑자기 낮출 수 없으므로 항만에 접안하기 위해 예인선의 도움, 도선사의 승선, 육상관제센터의 선박 컨트롤 등 복잡한 커뮤니케이션을 필요로 한다. 본 연구에서는 자율운항선박이 도입될 경우 선박이 입항하기 위한 컨트롤 기준을 어떻게 설정할지 해결하고자 클러스터링 분석을 사용하였다. 입항 선박의 축적된 AIS 데이터를 기반으로 입항 패턴을 정량적으로 단계화하고자 K-Means 클러스터링을 사용했고 SOG(Speed over Ground), COG(Course over Ground), ROT(Rate of Turn)를 사용하여 입항 단계를 6개로 구분하였다.
최근 인터넷 사용자와 인터넷을 통한 다양한 서비스들의 증가로 인한 확장성의 문제점을 해결하기 위하여 IETF(Internet Engineering Task Force)는 새로운 스위칭 기술인 MPLS(Multi-Protocol Label Switching) 기술을 소개하였다. 본 논문에서는 ATM 기반 MPLS망에서 라우터의 레이블 공간을 효율적으로 사용하여 망의 확장성을 높이기 위한 방안인 레이블 통합 기능이 탑재된 LSR(Label Switching Router)을 구현한다. 차등서비스(Differentiated Service)를 제공함에 있어서 레이블 통합 기능을 수행할 수 있는 적합한 구조를 제안하며, 망 폭주 발생 가능성이 있을 시 EPD(Early Packet Discard) 알고리즘을 통한 적응적 폭주 제어를 행함으로써 네트워크 자원의 낭비를 막고, VC-merge와 Non VC-merge 기법을 시뮬레이션을 통해 각각 비교 분석하였다. 제안한 스위치를 VHDL 모델링을 통하여 설계하고, 삼성 $0.5{\mu}m$ SOG 공정을 이용하여 칩을 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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