공동가치창출 현상은 B2B 및 B2C 시장 모두에서 중요한 비즈니스 전략으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 다양한 주체들 및 복잡한 네트워크로 구성된 첨단 기술 기반의 B2B 시장에서 공동가치창출을 위한 핵심 자원 및 역량을 도출하였다. 대만의 파운드리 반도체 선두업체인 TSMC가 사례 연구로 선정되어 공급자, 고객, 파트너들간의 공동가치창출 현상에 대해 연구하였다. 관찰 연구, 내용 분석 및 TSMC 직원들과의 비구조화된 인터뷰를 통해 수집한 질적 데이터를 정성적 데이터 분석(Qualitative data analysis) 툴을 사용하여 분석하였다. 귀납적 추리 (Inductive reasoning)에 기반한 사례 연구 및 사례 연구를 바탕으로 한 이론수립을 연구방법론으로 적용하여 4가지의 핵심 자원 (재무적 자원, 지식 자원, 효율성 자원, 지적 자원)과 6가지의 핵심 역량 (관계 역량, 협력 역량, 전략적 역량, 혁신 역량, 관리 역량, 서비스 역량)을 도출하였다. 도출된 자원과 역량을 기반으로 관계 네트워크 하에서의 공동가치창출을 연구하기 위한 연구 체계를 수립하였다.
In this paper, we design a terminal sliding mode controller based on self-recurrent wavelet neural network (SRWNN) for the second-order nonlinear systems with model uncertainties. The terminal sliding mode control (TSMC) method can drive the tracking errors to zero within finite time in comparison with the classical sliding mode control (CSMC) method. In addition, the TSMC method has advantages such as the improved performance, robustness, reliability and precision. We employ the SRWNN to approximate model uncertainties. The weights of SRWNN are trained by adaptation laws induced from Lyapunov stability theorem. Finally, we carry out simulations for Duffing system and the wing rock phenomena to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.
In this paper, we design a terminal sliding mode controller based on neural network for nonlinear systems with uncertainties. Terminal sliding mode control (TSMC) method can drive the tracking errors to zero within finite time. Also, TSMC has the advantages such as improved performance, robustness, reliability and precision by contrast with classical sliding mode control. For the control of nonlinear system with uncertainties, we employ the self-recurrent wavelet neural network(SRWNN) which is used for the prediction of uncertainties. The weights of SRWNN are trained by adaptive laws based on Lyapunov stability theorem. Finally, we carry out simulations to illustrate the effectiveness of the proposed control.
In this paper, we design a terminal sliding mode controller for chaotic nonlinear systems. Terminal sliding mode control (TSMC) method can drive the tracking errors to zero within finite time. In addition, TSMC has the advantages such as improved the performance, the robustness, the reliability and the precision by contrast with classical sliding mode control (CSMC). Besides, we can obtain the final time using general formula. Finally, we carry out simulations of some examples, such as Duffing and Lorenz systems, to illustrate the effectiveness of the proposed control.
AMD is an American fabless semiconductor company that designs CPUs, GPUs, FPGAs, and APUs. AMD is competing with Intel with its Ryzen CPUs and Nvidia with its Radeon GPUs. Since 2008, production has been consigned to TSMC, concentrating on semiconductor design. AMD is releasing various new products through continuous R&D which is the basis for its growth. AMD stock have recorded the highest rise among global semiconductor companies as sales and operating profit soared due to the strong sales of new products.
본 논문은 DLL 기술을 사용하여서 낮은 위상잡음을 갖는 주파수 체배기를 설계 하였다. VCDL은 공통모드 잡음을 줄이기 위해서 차동구조를 이용하여 설계 되었다. 이번 설계는 65nm, 1.2V TSMC CMOS 공정을 이용 하였고, 동작 주파수 범위는 10MHz에서 24MHz로 측정되었다. TCXO를 기준 주파수로 사용하여 위상잡음을 측정하였을 때 38.4MHz의 출력에서 1MHz offset 기준으로 -125dBc/Hz가 측정되었다. 총 면적은 $0.032mm^2$을 사용하였고, 출력 버퍼를 포함하여 총 1.8mA의 전류를 칩에서 소비하였다.
본 논문에서는 집적회로 패키지에 기인한 노이즈를 해석할 수 있는 새로운 SSN모델을 보인다. 기존의 디커플링 커패시터를 고려하지 않은 회로모델은 과도하게 SSN을 예측한다는 것을 보였으며, 디커플링 커패시터가 포함된 패키지 회로모델을 통하여 새로운 SSN 모델을 제안하였다. 새롭게 제안된 SSN 모델은 0.18um공정(TSMC 0.18um공정)을 사용하여 다양한$\cdot$회로설계 변수(입력상승시간, 패키지 인덕턴스 및 동시 스위칭 개수)의 변화에 따라 HSPICE 시뮬레이션과 정확히($5\%$ 이내에서) 일치한다는 것을 검증하였다.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 기술한다. 설계된 위상 연산기는 CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 arctangent 연산을 수행하며, 처리량을 증가시키기 위해 pipelined 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 모델링과 시뮬레이션을 통해 최적 비트 수와 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, TSMC 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 약 16,000 게이트로 구현되었고, 200MHz@1.8V로 동작하여 9.6 Gbps의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 AMBA 기반으로 사용될 수 있는 H.264용 High Profile IP를 제안한다. 설계된 모듈은 한 매크로 블록 당 최대 306 cycle내에 동작한다. 제안된 Encoder 구조를 검증하기 위하여 JM 13.2부터 reference C를 개발하였으며, reference C로부터 test vector를 추출하여 설계 된 회로를 검증하였다. 우리는 Hardware cost를 줄이기 위하여 plan mode를 제거하였고, SAD 계산 방법을 사용하여 Hardware cost와 cycle을 줄이는 방법을 채택하였다. 제안된 회로는 133MHz clock에서 동작하며, 합성결과 TSMC 0.18um 공정에 램 포함 25만 gate크기이다.
본 논문에서는 간단한 Maximum Power Point Tracking이 적용된 micro-scale의 빛에너지 하베스팅 회로를 제안한다. 에너지 변환기로는 온칩 PV cell 대신 이와 비슷한 출력을 하는 초소형 PV cell을 사용하였다. 적용된 MPPT는 PV cell의 개방전압($V_{OC}$)와 MPP전압($V_{MPP}$)과의 관계를 이용하였고 이는 pilot PV cell을 이용함으로써 가능하였다. 설계결과 MPPT control을 적용했을 때 부하가 큰 경우에도 대략 $V_{MPP}$ 전압을 부하에 공급함으로써 부하에 연결된 회로가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 제안된 회로는 TSMC 0.18um CMOS 공정으로 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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