본 논문에서는 VCO 이득(Kvco) 변화가 작은 현대 무선 통신 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 전압 제어 발진기(VCO)의 설계를 제시하였다. 기존의 큰 Kvco 변화를 보상하기 위해 병렬 커패시터 뱅크 어레이가 있는 기존 LC-탱크에 직렬 배랙터 뱅크가 추가되었다. 또한 넓은 튜닝 범위를 유지하면서 우수한 위상 잡음 성능을 달성하기 위해 혼합 거친/미세 튜닝 방식(직렬 배랙터 어레이 및 병렬 커패시터 어레이)이 선택되었다. 스위치드 배랙터 어레이 뱅크는 추가 디지털 회로 없이 스위치드 커패시터 어레이에 대해 동일한 디지털 코드에 의해 제어됩니다. 1.2V의 낮은 전압에서 사용하기 위해 본 논문에서 제안된 전류 참조 회로는 공통 게이트를 보다 안전하게 제거한 안전성을 위해 전류 참조 회로를 사용하였다. TSMC 0.13 ㎛ CMOS RF 기술로 구현된 제안된 VCO는 9.6% 미만의 Kvco(VCO 이득) 변화로 4.4GHz에서 5.3GHz로 조정할 수 있다. 1.2V 공급에서 3.1mA를 소비하는 동안 VCO는 5.3GHz의 반송파에서 오프셋 1MHz에서 -120dBc/Hz 위상 잡음을 갖을 수 있었다.
본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 함수 발생기를 활용하여 이미지에서 휘도를 분석하고 이를 바탕으로 전압을 인가하여 스마트 윈도우에 착색을 통해 광 투과를 조절할 수 있는 자동화 시스템을 제안한다. 기존 휘도 측정에 사용되는 휘도계는 가격대가 높고 사용자의 불필요한 움직임을 요구해 실생활에서 활용하기 어렵다. 그러나 사진 촬영 후 Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV)를 활용한 이미지에서의 휘도 분석은 저렴하고 휴대가 간편하여 실생활에서 쉽게 응용할 수 있다. 이 시스템을 스마트 윈도우가 적용된 환경에 사용하여 창호의 휘도를 검출하였다. 이미지의 휘도를 바탕으로 스마트 윈도우의 착색 조절을 통해 창호의 휘도를 감소시켜 재실자는 쾌적한 시 환경을 구축할 수 있다.
The polymer crystallization process, promoting the formation of ferroelectric β-phase, is essential for developing polyvinylidene fluoride (PVDF)-based high-performance piezoelectric energy harvesters. However, traditional high-temperature annealing is unsuitable for the manufacture of flexible piezoelectric devices due to the thermal damage to plastic components that occurs during the long processing times. In this study, we investigated the feasibility of introducing a flash lamp annealing that can rapidly induce the β-phase in the PVDF layer while avoiding device damage through selective heating. The flash light-irradiated PVDF films achieved a maximum β-phase content of 76.52% under an applied voltage of 300 V and an on-time of 1.5 ms, a higher fraction than that obtained through thermal annealing. The PVDF-based piezoelectric energy harvester with the optimized irradiation condition generates a stable output voltage of 0.23 V and a current of 102 nA under repeated bendings. These results demonstrate that flash lamp annealing can be an effective process for realizing the mass production of PVDF-based flexible electronics.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
국내 밤 산업은 박피율을 높이기 위한 목적으로 과도한 칼날박피로 인해 과육 손실이 높아 생산 효율성이 저하되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 밤 박피 공정의 구동 조건 최적화를 위한 기초 연구로 머신러닝 알고리즘 기반 박피공정 단계별 밤의 중량감모율을 예측할 수 있는 모델을 도출하였다. 6개의 제어조건을 바탕으로 51가지 2단 칼날박피기 실험 세팅 조합을 도출하고 이를 3번씩 반복하여 총 153가지의 데이터를 획득하였다. 인공신경망과 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 이용하여 밤 박피 단계별(1단 박피 후, 2단 박피 후, 최종 배출 후) 중량감모율을 예측하는 머신러닝 모델을 도출하였고, R(coefficient of determiantion), nRMSE(normalized root mean square error), MAE(mean absolute error) 값을 통해 모델의 성능을 평가하였다. 모든 박피 단계에서 인공신경망 모델보다 랜덤 포레스트 모델이 높은 R값으로 우수한 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 낮은 nRMSE와 MAE값으로 낮은 예측 오차를 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 랜덤 포래스트 예측 모델이 도출되었으며, 실제로 계측된 중량감모율과 예측한 중량감모율의 오차가 미미함을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 도출된 모델은 밤 과육의 중량감모율을 최소화하는 동시에 최대 박피율을 도출할 수 있는 최적 박피공정의 구동 조건을 설정하는 데 활용함으로써, 이를 바탕으로 국내 밤 산업에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 아날로그 회로 트리밍과 보정 (calibration) 등에 필요한 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리인 저면적 32bit PF (Poly-Fuse) OTP IP를 설계하였다. 한 개의 선택 트랜지스터에 2개의 PF를 사용하여 하나의 OTP 셀을 구성하므로 2 비트의 데이터를 프로그램할 수 있는 1셀-2비트의 multibit PF OTP 셀을 제안하였다. 제안된 1셀-2비트 PF OTP 셀의 bitcell 사이즈는 12.69㎛ × 3.48㎛ (=44.161㎛2)의 1/2로 기존 PF OTP 셀의 bitcell 사이즈에 비해 셀 면적을 33% 줄였다. 한편 본 논문에서는 제안된 multbit 셀의 동작에 맞도록 1행 × 32열 셀 어레이 회로와 코어 회로 (WL 구동회로, BL 구동회로, BL 스위치 회로와 DL sense amplifier 회로)를 새롭게 제안하였다. 제안된 multibit 셀을 사용한 32bit OTP IP의 레이아웃 사이즈는 238.47㎛ × 156.52㎛ (=0.0373㎛2)으로 기존 single bitcell을 이용한 32bit PF OTP IP 사이즈인 386.87㎛ × 144.87㎛ (=0.056㎛2)에 비해 면적을 33% 정도 줄였다. 10년의 data retention 시간을 고려하여 설계된 32bit PF OTP IP는 detection read 모드와 read 모드에 서 프로그램된 PF의 최소 센싱 저항은 테스트 칩의 post-layout 모의실험 결과 각각 10.5㏀과 5.3㏀으로 설계하였다.
본 연구는 건조부각을 유탕기에 투입하기 전 로봇에 장착된 진공 그리퍼를 활용하여 건조 반제품(건조부각)을 이송하기 위한 선별 작업에서 그리핑 성공률을 향상시기키 위한 수단으로 건조부각의 앞면(고명이 있는)과 뒷면(고명이 없는) 표면을 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 획득한 건조부각 440개의 RGB 영상을 기반으로 데이터 증강 기법을 적용한 후 건조부각 영역 및 표면 정보 라벨링을 진행하였다. 데이터 전처리 과정을 거친 건조부각 데이터를 기반으로 영역 검출을 위해 딥러닝 모델은 YOLO-v5을 적용하였다. 그 결과 건조부각 앞면 영역 검출의 mAP와 mIoU 값은 각각 0.98와 0.96으로 나타났으며, 뒷면의 경우 각각 1.00과 0.95로 나타났다. 앞면과 뒷면 2개의 클래스에 대하여 이진분류한 결과는 average 98.5%, recall 98.3%, precision 98.6%, F1-score 98.4%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 RGB 영상을 활용한 건조부각의 표면 정보에 대한 분류가 가능하며, 추후 유탕 전 건조부각 표면 선별공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 가능성을 확인하였다.
비정질 $Si_{1-x}Ge_{x}$(X=0, 0.14, 0.34, 0.53)합금박막의 결정화거동을 X-ray diffractometry(XRD)와 투과전자현미경(transmission electron microscopy, TEM)을 이용하여 조사하였다. 비정질 박막은 열산화막(thermal oxide, $SiO_{2}$)이 입혀진 Si기판위에 MBE(Molecular Beam Epitaxy)를 이용하여 $300^{\circ}C$에서 증착하였으며 각 Ge조성에 해당하는 기편들을 $500^{\circ}C$ ~ $625^{\circ}C$에서 열처리한 다음 XRD를 이용하여 결정화분율과 결정화후 박막의 우선순방위(texture)경향ㅇ르 조사하였다. 또한 TEM을 사용하여 열처리한 박막의 미세구조를 분석하였다. XRD분석결과 박막내의 Ge함량의 증가는 결정화에 대한 열처리시간을 크게 감소시키는 것으로 밝혀졌다. 또한 결정화후 강한(111) 우선방위를 나타내는 Si박막과는 달리 $Si_{1-x}Ge_{x}$합금은 (311)우선방위를 가지는 것을 알았으며 이는 비정질 Si박막과 $Si_{1-x}Ge_{x}$박막의 결정화기구에 현저한 차이가 있음을 암시한다. TEM관찰에서, 순수한 Si박막은 결정화후 결정립이 타원형이나 수지상(dendrite)형태를 취하고 있었으며 결정립내부에 미페쌍정이나 적층결함들의 많은 결정결함들이 존재하고, 결정립의 성장이 이들 결함을 따라 우선적으로 성장함을 알 수 있었다. 반면에 $Si_{0.47}Ge_{0.53}$의 경우에서는 결정립모양이 원형에 가까운 동축정(dquiaxed)형상을 하며 결정립내부의 결함밀도도 매우 낮았다. 특히 Si에서 보았던 결정립성장의 방향성은 관찰되지 않았다. 이상의 결과에서 비정질 $Si_{1-x}Ge_{x}$(합금박막의 결정화는 Ge이 포함되지 않은 순수한 Si의 twin assisted growth mode에서 Ge 함량의 증가에 따라 \ulcorner향성이 없는 random growth mode로 전개되어간다고 결론지을수 있다.
2002년부터 2004년 까지 건국대학교 부속동물병원에 의뢰된 환축 중 고칼슘혈증견을 나타내는 94마리를 대상으로 원인질병을 조사하였다. 연구 기간 동안 고칼슘혈증은 총 94 마리, 19 견종에서 발견되었으며, 이들을 증례군에 포함시켰다. 대조군은 동일 연구기간 동안 고칼슘혈증이 발생되지 않은 총 94마리, 18 견종으로 구성되어졌다. 일반 품고 들에 대해서는 나이 분포를 제외하고는 증례군과 대조군 간에 현저한 차이가 없었다. 시츄(17.02%)와 요크셔 테리어(26.60%)가 증례군과 대조군에서 각각 가장 일반적인 품종이었다. 고칼슘혈증의 가장 일반적인 원인은 만성 신부전(14.89%) 이었으며, 그 다음으로 급성 신부전(14.89%), 신결석(6.38%)순이었다. 악성종양(림프종, 혈관육종, 만성 림프구성 백혈병, 유선 종양 및 다발성 골수종) 내분비계 질환(부신피질 기능항진증, 갑상선 기능항진증, 부신피질 기능저하증 및 갑상선 기능저하증)은 고칼슘혈증의 원인 중 8.5%와 6.4%를 각각 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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