본 논문에서는 $0.1\;{\mu}m$ 이하의 게이트 길이를 갖는 MHEMT의 DC 및 RF 특성을 상용 시뮬레이터인 ISE-TCAD tool을 이용하여 결과를 고찰하였다. 이후 MHEMT의 게이트 길이와, 소스-드레인 간격 및 채널 두께를 변화시켜 가면서 소자의 수평, 수직 Scaling효과가 소자 특성에 미치는 영향을 비교하였으며, 게이트 길이 $(L_g)$가 $0.1\;{\mu}m$ 이하로 감소함에 따라 $g_{m,max}$가 같이 감소하는 현상에 대해서 논의해 보았다. 또한 이 현상을 가지고 소자의 횡적, 종적 파라미터의 scaling 효과에 대한 모델을 제시 했다.
One of the advantages of master-slave teleoperation is scaling concept such as position scaling, force scaling Meanuhile, lots of quantization effects are generated from position and force sensors in the master and slave manipulator. In this paper, to show the output error caused by the quantizaion effects from the position sensor and position scaling factor, simulation is done for free motion without contact in slave side. Transfer functiion model in which the quantization effect is assumed to be a disturbance input to the system is derived. Model shows that Jacobian, scaling factors, and controller affect the output by quantization effects form esnsors. One dof master and slave are used for simulation. In our study, the higher sensor resolution decreases the output error form quantization. Scaling factors can amplify the quantizatiion effects form the sensors in master and slave manipulators.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.348-351
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1995
This note proposes a robust LQR method for systems with structured real parameter uncertainty based on Riccati equation approach. Emphasis is on the reduction of design conservatism in the sense of quadratic performance by utilizing the uncertainty structure. The class of uncertainty treated includes all the form of additive real parameter uncertainty, which has the multiple rank structure. To handle the structure of uncertainty, the scaling matrix with block diagonal structure is introduced. By changing the scaling matrix, all the possible set of uncertainty structures can be represented. Modified algebraic Riccati equation (MARE) is newly proposed to obtain a robust feedback control law, which makes the quadratic cost finite for an arbitrary scaling matrix. The remaining design freedom, that is, the scaling matrix is used for minimizing the upper bound of the quadratic cost for all possible set of uncertainties within the given bounds. A design example is shown to demonstrate the simplicity and the effectiveness of proposed method.
This paper presents a novel design of the printed hyperpolar-transformed Sierpinski Carpet (HSC) antenna. By hyperpolar transforming the Sierpinski carpet geometry, from isotropic scaling symmetry to equiangular scaling symmetry, we get improved performance rather than that of the general Sierpinski Carpet antenna. The design parameter and performance of the proposed monopole antenna are investigated by simulation. And we showed that proposed HSC geometry gives more freedom for wideband antenna design such as flare angle, (angular)scale factor.
Park, Chun Woong;Park, Chongdae;Choi, Woo Young;Seo, Dongsun;Jeong, Cherlhyun;Cho, Il Hwan
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권1호
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pp.48-52
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2014
In this paper, scaling down characteristics of vertical channel phase random access memory are investigated with device simulator and finite element analysis simulator. Electrical properties of select transistor are obtained by device simulator and those of phase change material are obtained by finite element analysis simulator. From the fusion of both data, scaling properties of vertical channel phase change random access memory (VPCRAM) are considered with ITRS roadmap. Simulation of set reset current are carried out to analyze the feasibility of scaling down and compared with values in ITRS roadmap. Simulation results show that width and length ratio of the phase change material (PCM) is key parameter of scaling down in VPCRAM. Thermal simulation results provide the design guideline of VPCRAM. Optimization of phase change material in VPCRAM can be achieved by oxide sidewall process optimization.
This paper is aimed to find out the impact of the geometrical parameters, mainly the radius and the height of a cylinder, on the SGEMP response including the famous scaling law in the classical cylinder model using a homemade PIC code UNIPIC-3D. We computed the electric fields at the center and at the edge on the emission head face with different radii and heights under normal X-rays incidence. The results show that the electric field will increase with the radius but decrease with the height. We analyze the scaling law that links the electric field product and fluence product, and whereafter an irreconcilable contradiction raises when the radius is changeable, which limits the application range of the scaling law. Moreover, the field-height-radius relation is found and described by a combination of logarithmic and minus one-quarter numerical fitting law firstly. Particle and magnetic field distributions are used to explain all the behaviors of the fields reasonably. All the findings will assist the evaluation of SGEMP response in spacecraft protection.
A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.
본 논문에서는 두 개의 순차적인 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상들을 활용하여 표적의 회전 속도(Rotation Velocity: RV) 추정을 통한 수직 거리 스케일링(cross-range scaling: CRS)을 수행한다. 순차적으로 형성된 두 개의 ISAR 영상들에 각각 scale invariant feature transform(SIFT)를 적용함으로써 관측각도의 변화에 강인한 산란원(scatterer)들을 추출한다. 추출된 산란원과 각 영상 내 표적의 회전 중심(Rotation Center: RC) 사이의 거리가 같다는 점을 이용하여 비용함수(cost function)를 설정한 후, 전역 탐색 기법(exhaustive search method)과 결합된 particle swarm optimization(PSO)의 최적화를 통해 표적의 RV를 RC 정보 없이 추정한다. 시뮬레이션에서는 시나리오 기반으로 기동하는 표적에 대한 ISAR 영상 형성 후, 제안된 기법을 통해 RC의 정보 없이 RV를 추정함으로써 ISAR 영상의 CRS가 성공적으로 수행됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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