• 전자통신동향분석
• /
• 제5권1호
• /
• pp.55-70
• /
• 1990

SIMOX SOI is known to be one of the most useful technologies for fabrications of new generation ULSI devices. This paper describes the current status of SIMOX SOI technology for ULSI applications. The SIMOX wafer is vertically composed of buried oxide layer and silicon epitaxial layer on top of the silicon substrate. The buried oxide layer is used for the vertical isolation of devices The oxide layer is formed by high energy ion implantation of high dose oxygen into the silicon wafer, followed by high temperature annealing. SIMOX-based CMOS fabrication is transparent to the conventional IC processing steps without well formation. Furthermore, thin film CMOX/SIMOX can overcome the technological limitations which encountered in submicron bulk-based CMOS devices, i.e., soft-error rate, subthreshold slope, threshold voltage roll-off, and hot electron degradation can be improved. SIMOX-based bipolar devices are expected to have high density which comparable to the CMOX circuits. Radiation hardness properties of SIMOX SOI extend its application fields to space and military devices, since military ICs should be operational in radiation-hardened and harsh environments. The cost of SIMOX wafer preparation is high at present, but it is expected to reduce as volume increases. Recent studies about SIMOX SOI technology have demonstrated that the performance of the SIMOX-based submicron devices is superior to the circuits using the bulk silicon.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.371-376
• /
• 2006

스피어 디코더의 초기 반지름 결정 문제는 비트 오율 (bit error rate)과 복잡도에 있어서 많은 영향을 미친다. 이런 초기 반지름은 채널의 통계적 특성을 고려함으로 설정되거나, MMSE 결정 값을 이용하여 설정할 수 있다. 채널의 통계적 특성을 이용한 방법은 초기 반지름이 송신 신호에 해당하는 격자점을 매우 높은 확률로 포함한다. MMSE 결정 값을 이용하는 방법은 먼저 수신 신호에서 MMSE 연 판정 부호(soft output information)을 얻은 후, 경 판정(hard decision)을 내린 다음, 수신 신호 공간에서 경 판정 부호에 해당하는 격자점을 찾는다. 그리고 수신 신호와 경 판정 부호에 해당하는 격자점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 초기 반지름으로 설정한다. 본 논문에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법에 있어서 기존의 복잡한 수식에 비해 간단한 새로운 식을 유도하고, MMSE 결정값을 이용한 방법과 비교 연구 하였다. 비교를 위해 'Tightness'라는 새로운 측도를 이용하였다. 전산 실험 결과, 낮은 SNR 영역과 중간 정도의 SNR 영역에서는 MMSE를 이용한 방법의 더 많이 디코딩 복잡도 감소를 보였고, 높은 SNR 영역에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법이 더 낮은 디코딩 복잡도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제39권11호
• /
• pp.14-23
• /
• 2002

본 논문에서는 SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)를 이용한 터보 복호기의 최적화된 설계를 위하여 두 가지 방법을 적용하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 생존 경로를 찾기 위한 역추적9trace back) 회로와 2단 SOVA의 가중치 인자(weighting factor)를 찾기 위한 2단 역추적 회로를 동시에 적용시키는 것이다. 이 방법을 적용할 경우 두 단계의 기능을 동시에 수행하도록 하여 레지스터 교환 방식 혹은 역추적 회로만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자(scalling factor)를 적용하여 디코더의 수행 시 발생된 왜곡을 보상하는 것이다. 이 방법을 부호율 1/3, 256 비트의 프레임 사이즈를 가지는 8-state SOVA 디코더에 적용하여 0.25에서 0.33사이의 비례 축소 인자 값을 얻을 수 있었다. 이에 따라 10E-4의 BER(에러율)에서 비례 축소인자가 없는 시스템에 비해 2dB의 SNR(신호 대 잡음비) 성능 향상이 있었다. 이렇게 제시된 방법을 바탕으로 Xillinx XCV 1000E FPGA를 이용하여 검증한 결과 256비트 프레임 사이즈의 경우 최대 33.6MHz 주파수에서 동작하였으며, 845 클럭의 지연속도를 가지고 175K개의 케이트 수를 가지는 단일 칩으로 동작을 검증하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.657-665
• /
• 2000

본 논문에서는 음성 및 데이터 트래픽에 대한 비트오율 성능이 CDMA 방식의 IMT-2000 시스댐에서 역방향 링크의 시뮬레이션 결과에 의해서 평가되었다. 역방향링크에서 시률래이션은 ITU-R에서 제시한 욕내, 도보, 그리고 차량 환경에 대하여 수행되었다. 또한 시뮬레이션에서 BER 성능을 향상시키기 위한 기술로 1.6념-Iz 전력 제어, 5-tap FIR 필터를 이용한 페이딩신호의 진폭과 위상 추정, 그리고 연판정 Viterbi 및 Reed-Solomon 복호 등이 적용되었다. 시뮬레이션 결과로는 최적의 파일롯전력 대비 트래픽전력의 비, 핑거수에 따른 BER 성능, 그리고 $10^{-6}$ BER에서 길쌍부호와 Concatenated 부호와의 성능비교를 제시하고 있다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제31권6호
• /
• pp.545-556
• /
• 2022

Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R²) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제24권7B호
• /
• pp.1393-1399
• /
• 1999

채널의 영향으로 수신 데이터에서 발생한 에러를 정정할 수 있는 부호율 ${\gamma}$=1/3이고 구속장 K=9인 콘벌루션 코덱 칩을 간략한 회로에 주안점을 두고 VLSI 설계한다. 복호기에서는 3비트 연성판정을 이용한 비터비 알고리즘이 사용된다. 정보 데이터의 정정과 저장을 위해서는 45단의 레지스터 교환 방식을 채택하였다. 회로의 설계시 VHDL 언어를 이용하였고, 회로의 시뮬레이션과 합성을 위해 Synopsys사의 Design Analysis와 VHDL 시뮬레이터를 사용하였다. 이 칩은 ENCODER, ALIGN, BMC, ACS, SEL_MIN 및 REG_EXCH 블럭으로 구성된다. 회로의 동작은 여러 가지 에러 상황을 가정하여 논리 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 합성 후 타이밍 시뮬레이션 결과 325.5Kbps의 정보 데이터까지 부호 및 복호가 가능하였으며, 외부 메모리부를 제외하면 총 6,894 게이트가 소요되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.195-212
• /
• 2017

운영 중 해저 터널의 안정성 평가에 응력, 수압 그리고 라이닝 및 주변지반의 강성 열화 등과 같은 다양한 계측 정보를 사용해서 역해석하면, 효율적인 오차율 이내의 결과를 획득할 수 있다. 선행 연구에서 검증된 차분진화 알고리즘 기반의 역해석 수행 시 FLAC3D 등 범용 지반해석 프로그램을 사용했지만, 상대적으로 해석시간이 오래 걸리고, 제어가 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 상대적으로 해석시간이 짧게 소요되는 beam-spring 모델 기반의 FEM solver를 도입하였다. 원형 터널 단면의 구조해석이 가능한 beam-spring 프로그램을 Python 언어로 개발하여, 기구축된 차분진화 알고리즘과 결합하였다. 계측 데이터로부터 실시간에 가깝게 운영 중 터널의 안정성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• Advances in nano research
• /
• 제12권2호
• /
• pp.185-195
• /
• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권2C호
• /
• pp.81-88
• /
• 2006

연약지반의 설계정수로 사용되는 비배수전단강도 및 선행압밀하중의 예측을 위해 전국적으로 산재해 있는 6개의 연약지반 대상구역의 실험결과를 이용하여 역전파학습알고리즘을 통해 학습 및 예측을 실시하였다. 실험결과치와 신경망학습의 결과치는 상관계수 0.9이상의 값을 나타냄으로서 높은 상관성를 나타내었으며 자연함수비, 간극비, 비중, 세립토의 함유율은 상관성을 높이는데 상당한 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 연약지반개량공법설계시 충분한 양질의 자료만 확보할 수 있다면 다양한 지반의 물성치를 인공신경망을 통해 효율적으로 예측할 수 있다는 것을 확인하였다.