In this paper, we present a highly-sensitive gate/body-tied (GBT) metal-oxide semiconductor field-effect transistor (MOSFET)-type photodetector using multi-finger structure whose photocurrent increases in proportion to the number of fingers. The drain current that flows through a MOSFET using multi-finger structure is proportional to the number of fingers. This study intends to confirm that the photocurrent of a GBT MOSFET-type photodetector that uses the proposed multi-finger structure is larger than the photocurrent per unit area of the existing GBT MOSFET-type photodetectors. Analysis and measurement of a GBT MOSFET-type photodetector that utilizes a multi-finger structure confirmed that photocurrent increases in ratio to the number of fingers. In addition, the characteristics of the photocurrent in relation to the optical power were measured. In order to determine the influence of the incident the wavelength of light, the photocurrent was recorded as the incident the wavelength of light varied over a range of 405 to 980 nm. A highly-sensitive GBT MOSFET-type photodetector with multi-finger structure was designed and fabricated by using the Taiwan semiconductor manufacturing company (TSMC) complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) 0.18 um 1-poly 6-metal process and its characteristics have been measured.
이 논문에서는 $0.35{\mu}m$ 공정으로 제작된 MOSFET의 고주파 동작 특성을 분석하였다. Multi-finger 형태인 게이트 폭의 길이 변화에 따른 특성 변화를 BSIM3v3 모델과 외부 기생 파라미터를 포함한 lumped element를 이용해 모델링을 하였다. 또한 Multi-finger 게이트 구조에서 게이트 finger 수의 증가에 따라 생기는 특성 변화를 각각의 구조에 따라 추출된 주요 기생 파라미터의 변화를 통해 분석하였다.
손-동작(Hand-Gesture) 인터페이스 기술에서 사용자의 다중 입력을 위하여 손가락 끝점(Finger end-points)의 추출은 가장 중요한 과정 가운데 하나이다. 그러나 이전의 방법들은 손 영역을 추출하고 기하학적 또는 형태학적 영상 처리 방법에 기반하여 손-동작 명령 수행을 위한 손가락 끝점 추출을 수행하고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티터치(Multi-Touch) 디스플레이 장치에서 사용자 입력 처리를 위해서 사용되는 적외선 확산 투광(DI: Diffused illumination) 방식을 이용하여 사용자 손가락 끝점을 추출하고, 추출된 끝점의 개수 변화 및 이동 방향에 의해서 동작하는 공간 마우스를 구현한다. 제안하는 공간 마우스는 기본적인 마우스 이벤트 처리뿐만 아니라, 확장된 사용자 멀티 제스쳐를 위한 연속적 명령 기능을 포함한다. 구현된 공간 마우스의 성능 평가를 위해서 윈도우 웹 브라우져 어플리케이션 사용 환경에 적용한 결과 다양한 사용자 명령에 대하여 평균 90%의 성공적 결과를 보였다.
본 연구에서는 common source-bulk와 common source-gate 테스트 구조에서 측정된 S-파라미터를 사용하여 multi-finger RF MOSFET의 기판 파라미터들을 정확하게 추출하였다. 이 추출 방법을 바탕으로 세 개의 기판저항을 사용한 비대칭 RF 모델이 하나의 기판저항을 사용한 단순 모델보다 측정된 Y-파라미터 데이터와 더 잘 일치하는 것을 관찰하였으며, 이는 비대칭 기판 모델의 정확도를 증명한다. 또한 비대칭 RF 모델의 시뮬레이션 S-파라미터가 측정 데이터와 20GHz까지 잘 일치하는 것을 확인하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제12권6호
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pp.245-248
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2011
The scaling down of metal oxide semiconductor field-effect transistors (MOSFETs) for the last several years has contributed to the reduction of the scaling variables and device parameters as well as the operating voltage of the MOSFET. At the same time, the variation in the electrical characteristics of MOSFETs is one of the major issues that need to be solved. Especially because the issue with variation is magnified as the drive voltage is decreased. Therefore, this paper will focus on the variations between electrical characteristics and drain voltage. In order to do this, the test patterned multi-finger MOSFETs using 90-nm process is used to investigate the characteristic variations, such as the threshold voltage, DIBL, subthreshold swing, transconductance and mobility via parasitic resistance extraction method. These characteristics can be analyzed by varying the gate width and length, and the number of fingers. Through this modeling scheme, the characteristic variations of multi-finger MOSFETs can be analyzed.
Shin, Narae;Xu, Dayuan;Song, Jun Kyung;Park, Jaebum
한국운동역학회지
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제29권3호
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pp.157-166
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2019
Objective: This study examined the effects of stimulating fingertip temperature on the patterns of force sharing and stability properties during multi-finger force production tasks. Method: 9 adult subjects (male: 3, female: 6, age: $26.11{\pm}4.01yrs$, height: $169.22{\pm}5.97cm$, weight: $61.44{\pm}11.27kg$) participated in this study. The experiment consisted of three blocks: 1) maximal voluntary contraction (MVC) task, 2) single-finger ramp task to quantify enslaving (i.e., unintended force production by non-task fingers), and 3) 12 trials of multi-finger steady-state force production task at 20% MVC. There were three temperature conditions including body-temperature (i.e., control condition), $40^{\circ}C$, and $43^{\circ}C$, and the stimulation was given to the index finger only for all experimental conditions. Results: There were no significant differences in the MVC forces, enslaving, and the accuracy of performance during the steady-state task between the conditions. However, the share of stimulated index finger force increased with the index fingertip temperature, while the share of middle finger force decreased. Also, the coefficient of variation of both index and middle finger forces over repetitive trials increased with the index fingertip temperature. Under the framework of the uncontrolled manifold (UCM) hypothesis used to quantify indices of multi-finger synergies (i.e., stability property) stabilizing total force during the steady-state task, the two variance components within the UCM analysis increased together with the fingertip temperature, while no changes in the synergy indices between the conditions. Conclusion: The current results showed that fingertip temperature stimulation only to index finger does not affect to muscle force production capability of multi-finger, independence of individual fingers, and force production accuracy by the involvement of all four fingers. The effect of fingertip temperature on the sharing pattern and force variation may be due to diffuse reflex effects of the induced afferent activity on alpha-motoneuronal pools. However, the unchanged stability properties may be the reflection of the active error compensation strategies by non-stimulated finger actions.
Dong, Song;Yang, Jucheng;Chen, Yarui;Wang, Chao;Zhang, Xiaoyuan;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4126-4142
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2015
Finger vein recognition is a biometric technology using finger veins to authenticate a person, and due to its high degree of uniqueness, liveness, and safety, it is widely used. The traditional Symmetric Local Graph Structure (SLGS) method only considers the relationship between the image pixels as a dominating set, and uses the relevant theories to tap image features. In order to better extract finger vein features, taking into account location information and direction information between the pixels of the image, this paper presents a novel finger vein feature extraction method, Multi-Orientation Weighted Symmetric Local Graph Structure (MOW-SLGS), which assigns weight to each edge according to the positional relationship between the edge and the target pixel. In addition, we use the Extreme Learning Machine (ELM) classifier to train and classify the vein feature extracted by the MOW-SLGS method. Experiments show that the proposed method has better performance than traditional methods.
This paper attempt analysis and computer simulation of dynamics of a set of dual multi-joint fingers with soft-deformable tips which are grasping. Firstly, a set of differential equation describing dynamics of the fingers and object together with geometric constraint of tight area-contacts is formulated by Euler-Lagrange's formalism. Secondly, problems of controlling both the internal force and the rotation angle of the grasped object under the constraints of area-contacts of tight area-contacts are discussed. The effect of geometric constraints of area-contacts on motion of the overall system is analyzed and a method of computer simulation for overall system of differential-algebraic equations is presented. Finally, simulation results are shown and the effects of geometric constraints of area-contact is discussed.
본 연구에서는 게이트 finger수가 증가될수록 드레인 전류의 증가율과 차단주파수가 감소되는 wide width effect를 관찰하였으며, 이 현상을 모델링하기 위하여 기존 BSIM3v3 RF 모델에 finger수에 무관한 외부 소스 저항을 새로 첨가한 개선된 SPICE MOSFET RF 모델을 개발하였다. 이러한 모델로 시뮬레이션된 Nf 종속 드레인 전류와 차단주파수는 기존 BSIM3v3 RF모델보다 $0.13{\mu}m$ multi-finger MOSFET의 측정데이터와 더 잘 일치하였으며, 이는 개선된 RF 모델의 정확도를 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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