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위상고정루프를 이용한 낮은 지터 성능을 갖는 스마트 오디오 디바이스용 이중 출력 주파수 합성기 설계
백예슬(Ye-Seul Baek),이정윤(Jeong-Yun Lee),류혁(Hyuk Ryu),이종연(Jongyeon Lee),백동현(Donghyun Baek) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.2
본 논문에서는 위상고정루프를 이용한 낮은 지터 성능을 갖는 스마트 오디오 디바이스용 이중출력 주파수 합성기를 제안하였다. 제안하는 주파수 합성기는 1.8 V 동부 0.18-㎛ CMOS 공정을 이용하여 설계하였다. 다양한 오디오 샘플링 주파수를 출력하기 위해 3차 시그마-델타 모듈레이션을 이용하여 fraction-N 디바이더를 설계하였다. 오디오 반도체에서 요구되는 낮은 지터 성능을 만족 시키기 위해 인-밴드 잡음을 분석, 최적화 하였다. 0.6 ㎟의 칩 사이즈를 가지고 0.6 MHz―200 MHz의 출력 주파수를 갖는다. 모든 모드에서 측정된 지터는 11.4 ps―21.6 ps 이다. A Low jitter dual output frequency synthesizer for smart audio devices is described in this paper. It has been fabricated in a 1.8 V Dongbu 0.18-㎛ CMOS process. Output frequency is controlled by 3 rd order Sigma-Delta Modulation and digital divider. The frequency synthesizer has a size of 0.6 ㎟, frequency range of 0.6―200 MHz, loop bandwidth of 350 kHz, and rms jitter of 11.4 ps―21.6 ps.
Optimal Standing Jump Trajectory Generation for Biped Robots
DongHyun Ahn,Baek-Kyu Cho 한국정밀공학회 2020 International Journal of Precision Engineering and Vol.21 No.8
One of the disadvantages of biped robots is the slow movement. Jumping or running can be the solution to this. This paper describes an optimal jump trajectory generation method for biped robots. In order to conveniently create a jumping trajectory, the center of mass trajectory of the robot was divided into vertical and horizontal directions. The vertical trajectory was designed to maintain the desired flight time by considering a capacity of a actuator and the impact force at landing. The horizontal trajectory was designed to conform to the desired horizontal COM velocity at takeoff while maintaining the desired zero moment point by using preview control. We also considered the friction force between the robot and the ground and the region of motion of the robot. This process was defined as a nonlinear optimization problem, and the optimal jump trajectory was obtained. The trajectory was verified by simulation and standing jump experiment of an actual humanoid robot.
3차원 낸드 플래시 공정에서 발생하는 기계적 스트레스의 정량 분석을 통한 성능 개선 방법
김동현(Donghyun Kim),남기훈(Kihoon Nam),박찬양(Chanyang Park),유현서(Hyunseo You),박민상(Min Sang Park),백록현(Rock-Hyun Baek) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
본 연구에서는 3D NAND flash 메모리에서 Stacked Memory Array Transistor (SMArT)와 Terabit Cell Array Transistor (TCAT)의 공정 순서와 소자 구조에 따른 mechanical stress와 전기적 특성 간의 상관관계를 분석했다. Poly-Si 보다 Al₂O₃가 먼저 증착 되는 SMArT는 Coefficient of Thermal Expansion (CTE)이 상대적으로 낮은 tungsten (W)에 의한 channel stress 변화폭이 CTE가 높은 Al₂O₃에 비해 크게 나타나는 반면, Al₂O₃가 poly-Si 보다 나중에 증착 되는 TCAT은 Al₂O₃에 의한 channel stress 변화폭이 W보다 더 크게 나타났다. 이는 channel stress를 조절하기 위해서 물질의 CTE와 공정 순서를 모두 고려해야 함을 의미한다. 또한, 서로 인접한 W gate 사이의 물질 (SiO₂ 또는 Al₂O₃/Si₃N₄/SiO₂)로 인한 소자구조의 차이로 인해 W의 deposition temperature (TD)에 의한 channel stress의 경향성이 변화했다. 이때, channel의 tensile stress가 증가하면 전기적 특성인 on-current가 증가하는데, SMArT는 Al₂O₃의 TD가 증가할 때와 W가 감소할 때 on-current가 증가한 반면, TCAT은 Al₂O₃와 W의 TD가 증가할 때 on-current가 증가했다. 또한, 각 물질들의 TD를 channel의 tensile stress가 가장 높도록 공정했을 때, SMArT와 TCAT의 on-current는 각각 7.62%, 8.15%로 적지 않은 성능 증가를 보였다.
다변량 시계열 Boundary 예측 및 신뢰도 평가 기법 기반 LNG 운반선 메인 엔진 시스템의 조기 이상 탐지
김동현(Donghyun Kim),김태곤(Taigon Kim),안민지(Minji An),백윤주(Yunju Baek) 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.5
최근 해양 및 조선 산업 전반에서 선박의 비정상적인 동작을 탐지하고 원인과 결과를 해석하기 위한 연구가 활발하다. 본 연구에서는 대형 조선소에서 건조한 LNG 운반선에서 추출되는 다변량 시계열 센서 데이터를 활용하여 메인 엔진 시스템의 조기 이상 탐지를 수행한다. 이상 동작의 조기 예측을 위해서 현재 시점의 센서 데이터로 미래의 값을 예측하는 과정이 필요하며 이 과정에서 실제 미래값과 예측값의 차이인 예측 잔차(Prediction residual)가 발생한다. 발생한 잔차는 조기 이상 탐지 결과에 중대한 영향을 미치므로 이를 보상하는 과정이 필요하다. 본 연구진은 시계열 예측 모델의 예측 상한(Upper boundary) 혹은 예측 하한(Lower boundary)을 학습할 수 있는 새로운 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수로 학습된 시계열 예측 모델은 시계열 예측 잔차를 보상하여 조기 이상 탐지 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 또한, 제안하는 신뢰도 모델은 시계열 예측 잔차와 신뢰도 잔차의 유사성을 활용하여 예측값의 실시간 신뢰도를 평가한다. 본 연구에서 제안한 조기 이상 탐지 알고리즘의 적용 결과, 제안한 예측 상한을 학습한 예측 모델은 MSE 손실함수로 학습된 베이스라인 예측 모델이 출력 가능한 예측값의 상한을 출력하며 베이스라인 모델의 미래 예측값이 실제 미래값보다 낮아서 임계값 기반의 이상 판별자가 예측 판별하지 못한 이상 동작을 판별할 수 있게 하였다. 실험 결과, 중요 평가 도구인 Recall에서 베이스라인 모델의 성능 0.4001 대비 제안한 기법의 성능 0.9532로 성능이 향상되었다. 이는 실제 운항에서 발생하는 다양한 운항 스타일에 강인한 조기 이상 탐지를 할 수 있다는 것을 의미한다. Recently, a variety of studies have been conducted to detect abnormal operation of ships and their causes and in the marine and shipbuilding industries. This study proposed a method for early anomaly detection of the main engine system using a multivariate time series sensor data extracted from LNG carriers built at a shipyard. For early anomaly detection, the process of predicting the future value through the sensor data at present is necessary, and in this process, the prediction residual, which is the difference between the actual future value and the predicted value, is generated. Since the generated residual has a significant effect on the early anomaly detection results, a compensating process is necessary. We propose novel loss functions that can learn the upper or lower prediction boundary of a time-series forecasting model. The time-series forecasting model trained with the proposed loss function improves the performance of the early anomaly detection algorithm by compensating the prediction residual. In addition, the real-time confidence of the predicted value is evaluated through the newly proposed confidence model by utilizing the similarity between time-series forecasting residual and confidence residual. With the early anomaly detection algorithm proposed in this study, the prediction model, which learns the upper boundary, outputs the upper limit of the predicted value that can be output by the baseline prediction model learned with the MSE loss function and can predict abnormal behavior that threshold-based anomaly discriminator could not predict because the future prediction of the baseline model is lower than the actual future value. Based on the results of this study, the performance of the proposed method was improved to 0.9532 compared to 0.4001 of the baseline model in Recall. This means that robust early anomaly detection is possible in various operating styles of the actual ship operations.