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- 학과정보 : 電子工學科 電子工學專攻 (검색결과 13,791 건)
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전기철도에 의한 전자유도에서의 등가대지저항률 영향에 관한 연구
박종상 우송대학교 철도대학원 2012 국내석사
본 논문은 전기철도 시설로 인하여 주변의 metalic 통신회선에 발생하는 전자유도현상에서 ----- 중략
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OFDMA 시스템에서 SFO와 CFO에 대한 영향력 강화
주파수도 하나의 자원이고 무한정으로 사용을 할 수 없다. OFDM(orthogonal frquency division multiplexing)는 이 한정된 주파수 대역 안에서 이용효율을 높이기 위해서 하나의 정보를 다수의 반송파로 분할하고 이의 간격을 최소화하기 위해서 직교성을 부여하여 전송효율을 높인 통신 기술이다. 정보를 여러 반송파로 나누어서 전송을 하고, 직교성이라는 성질을 이용하기 때문에 이동통신, 방송, 위성 등의 기존의 다른 통신 시스템과 상호 간섭 영향 없이 주파수를 공유하여 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 직교성은 수학적으로 내적(inner product)해서 0이 되는 성질을 가지고 있다. 따라서 이 성질을 이용해서 OFDM신호에 불필요한 부분들을 서로 내적하여 필요한 신호만을 구별하는 방법을 말한다. 기존의 OFDM 통신 시스템에서 채널을 통과한 수신신호를 복조할 때 여러 가지 방법을 사용하는데, 채널을 통과할 때 CFO(carrier frequency offset)와 샘플링을 할 때 SFO(sampling frqeuncy offset)이 생기게 된다. 이러한 주파수 오프셋 때문에 복조를 할 때 정확한 신호를 검출 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이 CFO와 SFO에 대한 영향력을 감소하는 방법을 제시한다. 또한 CFO로 인하여 MUI(multi user interface)가 생기는데 이는 서로 다른 사용자들 간의 간섭으로 인해 생기는 것으로 일종의 잡음(nosie)라고 볼 수 있다. 이 MUI에 관한 것을 재귀적인 알고리즘을 사용하여 상쇄(cancellation)하고 또 CFO와 SFO에 대한 값을 추정하고 최소화하여 기존의 CFO와 SFO가 일어난 OFDM의 신호에 대한 검출보다 더 좋게 검출을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Recently, orthogonal frequency-division multiplexing(OFDM), with clusters of subcarriers allocated to different subscribers(often referred to as OFDMA), has gained much attention for its ability in enabling multiple-access wireless multimedia communications. In such systems, carrier frequency offsets (CFOs) can destroy the orthogonality among subcarriers. And mismatch in sampling frequencies between transmitter and receiver can lead to serious degradation due to the loss of orthogonality between the subcarriers. As a result, multiuser interference (MUI) along with significant performance degradation can be induced. In this paper, we present a scheme to compensate for the SFOs and CFOs at the base station of an OFDMA system. A novel sampling frequency offset estimation algorithm is proposed, which is based on the repetition of a symbol at the communication start-up. Then, circular convolutions are employed to generate the interference after the discrete Fourier transform processing, which is then removed from the original received signal to increase the signal to interference power ratio(SIR). Simulation result will show that the proposed scheme can improve system performance.
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Amorphous InGaZnO-Based Synaptic Device for Artificial Neural Network Application
양태준 국민대학교 일반대학원 2022 국내석사
In this paper, a memristor, an oxide InGaZnO (IGZO) analog memory for constructing an artificial neural network (ANN) for neuromorphic computing, was fabricated and analyzed. In addition, three types of IGZO memristors were manufactured, each implementing an in-memory computing application. First, instead of applying non-identical pulses such as incremental step pulse programming (ISPP) that cause hardware burden, a synaptic IGZO transistor and an IGZO memristor were combined to improve the symmetry and linearity characteristics of the synaptic weight update characteristics. As a result, edge devices using 1T-1M block and on-chip learning have improved MNIST pattern classification accuracy using deep neural networks (DNN). Second, the 10 x10 crossbar array structure IGZO memristor was processed on a flexible substrate for wearable healthcare and IoT applications. In addition, it has been confirmed that 2x2 and 4x4 pattern classification by binary neural network (BNN) neuromorphic computing is well implemented even under mechanical bending stress. As the last application, an amorphous IGZO-based memristor that responds sensitively to light, especially blue light, has been developed. For circadian rhythm diagnosis, current and conductivity modulation of memristor synaptic device changes according to light, particularly blue light, was confirmed. In addition, a leaky integration & fire (LIF) neuron spiking neural network (SNN) circuit that discriminates color temperature and illuminance using current changes according to light were implemented by combining an IGZO memristor serves as the optical synapse and a HfO2 conducting bridge random access memory (CBRAM) based threshold switch device serves as a neuron. It is found that the circadian light meter (CLM) discriminates the correlated color temperature (CCT) at a fixed visual illuminance and predicts the influence of light pollution. Furthermore, oxide semiconductor synapse/neuron CLM enables the integration with CMOS back end of line (BEOL) and is compatible with spiking neural network (SNN) signal processing. Therefore, it is potentially useful for edge-computing for circadian rhythm diagnosis. 본 논문에서는 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 Artificial Neural Network (ANN) 를 구성을 위한 산화물 InGaZnO 아날로그 메모리인 memristor를 제작 및 분석했다. 또한 3 가지의 InGaZnO memristor를 제작하여 각각, In-memory computing application을 구현하였다. Hardware burden을 유발하는 non-identical pulses를 인가하는 대신, 시냅틱 IGZO transistor와 IGZO memristor를 결합하여 synaptic weigth update 특성의 대칭성 및 선형성 특성을 개선하였다. 이를 통해, Deep Neural Network (DNN)을 이용한 on-chip learning MNIST 패턴 정확도를 증가시켰다. 또한 웨어러블 헬스 케어 장비 및 IOT 응용을 위한 유연 기판 위에 memristor를 제작하였고, vector-matrix multiplication (VMM)을 이용한 Binary Neural Network (BNN) 뉴로모픽 컴퓨팅이 bending과 같은 기계적 스트레스에도 잘 구현됨을 확인하였다. 마지막으로 일주기리듬 진단을 위해 memristor synapse 소자의 빛에 따른 전류 변화 및 conductance modulation을 확인하였다. 또한 memristor 소자와 CBRAM 소자를 결합하여 빛에 따른 전류 변화를 이용하여 색온도 및 조도를 분간하는 Spiking Neural Network (SNN) 회로를 구현하였다. 이를 통해서 엣지 컴퓨팅을 이용하여 써카디안 리듬 진단의 가능성을 보였다.
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단 채널 진성 대칭 더블게이트 SOI MOSFET의 문턱 전압 도출에 대한 해석적 모델
본 논문에서는 short-channel intrinsic-body SDG SOI MOSFET의 문턱전압 도출을 위한 간단한 해석적 모델을 제시하였다. Intrinsic 실리콘 채널 영역 및 gate oxide 내에서의 2차원 Laplace 방정식을 반복법(iteration method)으로 풀어 각 영역 내에서의 전위 분포를 채널에 수직한 방향의 좌표에 대해 4차 및 5차 다항식으로 표현하였으며 이로부터 표면전위를 도출하였다. 표면전위의 최소치가 0이 되는 게이트 전압을 문턱전압으로 제안하여 closed-form의 문턱전압 식을 도출하였다. 도출된 문턱전압 표현식을 모의 실험한 결과, 소자의 parameter와 가해진 bias 전압에 대한 정확한 의존성을 확인할 수 있었다. 본 모델은 타 모델에 비해 모델의 도출 과정이 보다 논리적이면서 정확하고 간단한 문턱전압식을 도출해 냈으며 Short-Channel Intrinsic-Body SDG SOI MOSFET 소자 해석과 이해에 있어 많은 도움이 될 것이라고 기대된다. In this paper, a simple analytical model for deriving the threshold voltage of a short-channel intrinsic-body SDG SOI MOSFET is suggested. Using the iteration method, Both Laplace equations in intrinsic silicon body and gate oxide are solved two-dimensionally. Obtained potential distributions in both regions are expressed in terms of fourth and fifth-order of x, where x denotes the coordinate perpendicular to the silicon channel direction. From them, the surface potential is used to describe the threshold voltage in a closed-form. Simulation results show the dependencies of the threshold voltage on the various device parameters and applied bias voltages.
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