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Effect of Mixing Protocol on LPSCl-coated Li(Ni0.7Co0.15Mn0.15)O2 Composite Electrodes in All-Solid-State Batteries
No full textSulfide based solid state battery;Mixing protocol;LPSCl-Coated NCM composite electrode;Conductivity;Conductive agentList of Contents
Abstract i
List of contents ii
List of tables · iii
List of figures iv
Ⅰ. Introduction
1.1 Overview 1
Ⅱ. Effect of Mixing Protocol on LPSCl-coated Li(Ni0.7Co0.15Mn0.15)O2 Composite Electrodes in All-Solid-State Batteries
2.1 Introduction 3
2.2 Experiment design
2.2.1 Materials 4
2.2.2 Preparation of composite cathode · 5
2.2.3 Material characterization 6
2.2.4 Measurement of electronic and ionic conductivity of the composite cathode 6
2.2.5 Fabrication and electrochemical characterization of the all-solid-state half-cell · 7
2.2.6 Digital twin modeling of 3D all-solid-state electrode structures 7
2.2.7 Electron and Ion density simulation for 3D all-solid-state electrode model · 8
2.3 Results and discussion
2.3.1 Morphology of LPSCl-coated NCM particles and electrodes depending on mixing protocol 9
2.3.2 Conductivity of the composite cathode 12
2.3.3 Simulation of 3D all-solid-state electrode model 14
2.3.4 Electrochemical performance of the all-solid state half cell 15
2.4 Conclusion · 18
Reference · 19
Summary (in Korean) 24MasterdCollectio
AVOIDANCE ROUTING METHOD BASED ON MULTI-SENSOR FUSION USING CONTROL INFRASTRUCTURE AND CONTROL APPARATUS
No full textImproving the Accuracy of Precision Switchable Neural Networks with Feature-based Knowledge Distillation
No full textDeep neural network;Neural architecture search;Quantization;Knowledge distillation본 논문은 이미지 분류 및 인식, 음성 인식 및 자연어 처리 등의 분야에서 뛰어난 성능과 편의성으로 각광받고 있는 심층 신경망 (DNN)의 자동화를 추구한 신경망 구조 탐색 (NAS)의 성능 향상을 다루고 있다. 심층 신경망은 다양한 분야에 적용이 가능한 범용성 덕에 클라우드 서비스, 엣지 디바이스, 대규모 언어 모델 (LLM) 등 여러 시스템에 접목하여 응용할 수 있으며, 환경의 특성 및 변화에 따라 다양한 DNN 모델들을 선택하여 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 연구자들이 일일이 DNN모델을 데이터셋과 구동 환경에 맞게 디자인하는 것은 코스트가 많이 들며, 또한 이것이 실제로 목표한 환경에서 최적의 성능을 도출하는지를 보장할 수 없다는 한계가 있었다. NAS는 데이터셋과 탐색하고자 하는 레이어의 모집단을 입력 받아 네트워크의 구조 자체를 학습하는 프레임워크로, DNN 설계 및 학습을 자동화하여 기존 네트워크보다 더 좋은 성능을 가진 구조를 찾고, 연구자가 원하는 한도 내에서 가장 성능이 좋은 최적의 네트워크를 구축할 수 있게 되었다. 하지만 NAS는 구조를 탐색하는 과정에서 시간 및 연산 자원의 대량 소모라는 단점이 존재하였다. 따라서 본 연구는 다양한 환경 및 요구에 대응하고 저 정밀도 연산 정확도 보완 및 시간의 절약을 위한 multi-precision quantization과 정확도 향상을 위한 지식 증류 기법을 도입하여 precision-aware하며, feature기반 지식 증류 기법을 적용한 NAS를 제안하고자 한다. 결론적으로, feature기반 지식 증류 기법은 다양한 FLOPS를 요구하는 환경에 대해서도 기존 response기반의 지식 증류 기법보다 저 정밀도에서 DNN model의 정확도를 약 2배가량 향상시켰으며, 다른 정밀도에서의 정확도 역시 향상되었다. 또한 다양한 데이터셋 및 탐색 공간에서도 효과가 있음을 확인하였으며, 기존 방식과 유사한 FLOPS를 가진 구조를 탐색한 것을 통해 유의미한 수준의 overhead가 발생하지 않았음을 파악할 수 있었다.
핵심어: 심층 신경망, 신경망 구조 탐색(NAS), 양자화, 지식 증류(Knowledge Distillation)|Recently, deep learning has attracted attention for its excellent performance and convenience in areas such as image classification and recognition, speech recognition, and natural language processing. Due to its versatility, it can be applied to various systems such as cloud services, edge devices, and large language models (LLM), and various deep learning models have emerged and are still being used as technology advances and the environment changes. However, it is costly for researchers to design a deep neural network (DNN) model for each dataset and operating environment, and there is a limitation that it may not produce optimal performance in the target environment. This is where neural architecture search (NAS) comes in. By learning the architecture of the network itself from the input image set and the population of layers to explore, neural architecture search can automate deep neural network design, finding structures that perform better than existing networks and learning from them to build the optimal network that performs best within the constraints desired by the researcher. However, neural architecture search has the disadvantage of consuming a large amount of time and computational resources in the process of structure discovery. Therefore, this study proposes a precision-aware neural architecture search with feature-based knowledge distillation (KD) method by introducing multi-precision quantization to compensate for low-precision computational accuracy and save time, and knowledge distillation techniques to improve accuracy, in response to different environments and needs. In conclusion, this study shows that feature-based KD is more effective at preventing accuracy drops than traditional response-based KD-based NAS frameworks at low-precision, and the figure is about 2 times larger than that of previous studies. In addition, the average accuracy is higher for all precision, and the structure discovery based on FLOPS works in the same way as the traditional response-based KD, which indirectly shows that the overhead is negligible.
Keywords: Deep neural network, Neural architecture search, Quantization, Knowledge distillationⅠ. Introduction 1
ⅠI. Prior Works 3
2.1 Deep Neural Network (DNN) 3
2.1.1Automated Machine Learning (AutoML) 5
2.2 Neural Architecture Search (NAS) 5
2.3 Quantization of Deep Neural Network 9
2.4 Knowledge Distillation (KD) 11
ⅠII. Methods 15
3.1 Search Space Design 15
3.2 Network Structure and Framework Overview 17
3.3 Feature Connector-based Distillation Strategy 18
ⅠV. Experiment Settings and Results 21
4.1 Experiment Settings 21
4.2 Experiment Results 22
4.2.1 Effects of Feature-based KD in Quantized NAS 23
4.2.2 Change Aspect of Proposed NAS Framework by FLOPS 25
4.3 Summarization and Further Approach 26
V. Conclusion 29MasterdCollectio
인간 유도만능줄기세포 유래 성상교세포와 신경세포를 이용한 APOE4 유전형이 알츠하이머의 발병에 미치는 영향 규명
No full textAlzheimer's disease;APOE4;lysosomal cholesterol;APOE ChristchurchI. Chapter Ⅰ 1
1.1 Abstract 2
1.2 Introduction 3
1.3 Materials and methods 4
1.4 Results 11
1.4.1 Generation of isogenic APOE hiPSC-derived astrocytes 11
1.4.2 Altered glucose metabolism toward enhanced aerobic glycolysis in ApoE4 astrocytes 11
1.4.3 Impaired mitochondrial respiration with increased ROS in ApoE4 astrocytes 15
1.4.4 Impacts of altered glycolytic activity by ApoE4 in astrocytes 19
1.4.5. Impaired autophagy flux in ApoE4 astrocytes 19
1.4.6 ApoE4-dependent lysosomal cholesterol accumulation impairs autophagic activity and mitochondrial homeostasis in human astrocytes 22
1.4.7 Abnormal mitochondrial respiration, but not glycolytic activity, was restored by lysosomal cholesterol depletion in ApoE4 astrocytes 26
1.4.8 Proteomic analysis confirmed the effects of cholesterol accumulation on mitophagy activity in ApoE4 astrocytes 30
1.5 Discussion 36
1.6 References 38
1.7 Graphical summary 43
II. Chapter Ⅱ 44
2.1 Abstract 45
2.2 Introduction 46
2.3 Materials and methods 48
2.4 Results 52
2.4.1 Generation of APOE4ch iPSCs by CRISPR-Cas9 genome editing system and its differentiation into astrocytes and neurons 52
2.4.2 APOE4-induced transcriptomic alterations are significantly attenuated by the Ch variant in astrocytes 52
2.4.3 Ch variant increases Aβ and tau clearance in astrocytes 55
2.4.4 ApoE4ch increases the LRP1 expression and lowers binding affinity with LRP1 55
2.4.5 APOEch variant reinstates cellular cholesterol homeostasis and reduces mitochondrial ROS in astrocytes 57
2.4.6 Ch variant mitigates APOE4-induced transcriptomic alterations in neurons 60
2.4.7 Christchurch variant mitigates endosomal disruption induced by APOE4 and enhances autophagic degradation of tau proteins 62
2.5 Discussion 66
2.6 References 68
2.7 Graphical summary 73
III. Discussion 74
IV. References 76
V. Korean abstract 77DoctordCollectio
Surface Adaptive Dual-Layer Protection of Li-metal Anode for Extending Cycle-life of Li-Sulfur Batteries with Lean Electrolyte
No full textSurface-adaptive protection;Dual-layer structural protection;Li-S batteries;Li-metal anodes;Lean electrolytesⅠ. Introduction 1
1.1. Lithium Secondary Batteries 1
1.1.1. Historical Background 1
1.1.2. Operating Principles of Rechargeable Lithium-Ion Batteries · 2
1.1.3. Next Generation Batteries: Revisiting Li Metal Anode 3
1.2. Ultra-light Lithium-Sulfur Batteries 3
1.2.1. Cell Configuration and Basic Principles · 3
1.2.2. Challenges 5
1.2.3. Requirements for High-Energy Cell Design 6
1.2.4. Challenges under Lean Electrolyte Conditions 7
1.3. Introducing Protective Layer 8
1.4. Research Goals 11
Ⅱ. Experimental Method 13
2.1. Preparation of PL-Li 13
2.2. Material Characterization 13
2.3. Electrochemical measurements 13
2.4. Postmortem analysis 14
2.5. Computational simulation 14
Ⅲ. Results and discussion 16
3.1. Unraveling the degradation modes of model PLs 16
3.2. Finding key factors for designing surface adaptive PLs · 23
3.3. Design surface adaptive dual protection layer (APL) · 30
IV. Concluding Remark 36
References · 37
Summary in Korean · 42MasterdCollectio
사이버-물리 생산 시스템을 위한 학습 가능 교차계층 설계
No full textCyber-Physical Production Systems;Cross-Layer Design;Real-Time Adaptability;Production Optimization;Networked-Control Co-designCyber-physical production systems (CPPSs) is an integration of physical systems in the real world and production control software in the cyber world. The physical systems and the control software are connected by wired and wireless networks, which enhance the connectivity of each CPPS component more than conventional embedded systems. CPPSs have three critical challenges: Productivity, energy efficiency and real-time adaptability. Recently, manufacturing trend is shifting from mass production to personalized production. To generate personalized products with high-quality and affordable prices, production process should be optimized for productivity. In addition, the combustion of large amounts of fossil fuels and noxious in manufacturing are giving rise to serious issues such as environmental pollution and global warming. Reducing energy consumption in manufacturing industry has become a major issue. Finally, different types of disturbances exist in manufacturing environments, such as wireless channel and physical noises. These disturbances result in packet transmission failures and instability of physical systems. To quickly return the system to a steady state in these environments, real-time adaptive network reconfiguration is required to improve packet transmission reliability and reduce control cycles.
The main topic of this dissertation is the design of cross-layer CPPSs for productivity, energy efficiency, and real-time adaptability. The cross-layer CPPSs are defined as integration of physical, network, and production layers simultaneously to address the issues. We design cross-layer CPPSs that address energy efficiency at the physical-network layers, productivity at the production layer, and adaptability issues at the network layer. For energy efficiency, we develop a holistic controller that optimizes control commands of physical systems and packet transmission periods of network systems simultaneously. The controller can maximize the packet transmission periods while improving control performance, which results in saving energy consumption of network systems. For productivity, we develop a scheduler for flexible job-shop scheduling problem with transportation constraints (FJSPT). It schedules the sequence of manufacturing operations by determining optimal machine and vehicle assignments, aiming to minimize the total completion time of all jobs (makespan). For adaptability, we develop a novel wireless media access control (MAC) protocol in the network layer. This combines conventional centralized packet transmission approach with the distributed approach, enabling real-time adaptability of network configurations, such as packet transmission periods and reliability levels. Utilizing a variety of evaluation tools, including wireless sensor-actuator network testbed and FJSPT benchmark dataset, we demonstrate that the cross-layer CPPSs can improve energy efficiency, productivity and adaptability, simultaneously.|사이버-물리 생산 시스템(CPPSs)은 현실 세계의 물리적 시스템과 사이버 세계의 생산 제어 소프트웨어가 통합된 시스템을 의미합니다. 물리적 시스템과 제어 소프트웨어는 유선 및 무선 네트워크로 연결되므로 기존 임베디드 시스템보다 각 CPPSs 구성 요소의 연결성이 향상됩니다. CPPSs에는 생산성, 에너지 효율성, 및 실시간 적응성, 세가지 중요한 과제가 있습니다. 최근 제조 트렌드는 대량 생산에서 개인 맞춤형 생산으로 전환되고 있습니다. 고품질 및 저렴한 가격으로 개인 맞춤형 제품을 생산하기 위해서는 생산 공정이 최적화되어야 합니다. 또한 제조 과정에서 대량의 화석연료와 유해물질이 연소되면서 환경오염, 지구온난화 등 심각한 문제가 발생하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 주요 이슈로 제조업의 에너지 소비 감소가 대두되고 있습니다. 마지막으로, 제조 환경은 채널과 물리적 노이즈 등의 다양한 외란으로 인해 패킷 전송의 실패와 물리시스템의 불안정성이 발생할 수 있습니다. 이와 같은 조건에서 시스템의 빠른 복구를 위하여 실시간 적응형 네트워크 프로토콜이 필요하며, 이는 패킷 전달의 신뢰성을 향상시키고 제어주기를 감소시키는 방안을 제공합니다.
본 논문은 생산성, 에너지 효율 및 실시간 적응성을 위한 교차계층 CPPSs의 설계를 주요 주제로 다룹니다. 교차계층 CPPSs는 물리, 네트워크, 그리고 생산 계층의 통합 설계를 통해 다양한 문제들을 해결하는 시스템으로 정의됩니다. 이는 물리 및 네트워크 계층에서 에너지 효율성을, 생산 계층에서는 생산성을, 그리고 네트워크 계층에서 적응성 문제를 해결합니다. 에너지 효율성을 위해, 물리 시스템의 제어 명령과 네트워크 시스템의 패킷 전송 주기를 동시에 최적화하는 통합 제어기를 개발합니다. 이 제어기는 제어 성능의 향상과 함께 패킷 전송 주기의 최대화를 통해 네트워크 시스템의 에너지 소비를 크게 줄일 수 있음을 보여줍니다. 또한, 본 논문에서는 교통 제약이 포함된 유연한 작업-공정 스케줄링 (FJSPT) 솔루션을 제안하여 생산성을 향상시킵니다. 이 솔루션은 모든 작업의 완료 시간 (makespan)을 최소화하기 위한 목적으로 특정 작업을 처리할 기계 할당, 운반을 위한 차량 할당 및 제조 작업 순서를 최적화합니다. 실시간 적응성 강화를 위해, 네트워크 계층에서는 새로운 무선 미디어 액세스 제어 (MAC) 프로토콜을 개발합니다. 해당 프로토콜은 기존 중앙 집중식 패킷 전송 방식과 분산 방식의 장점을 결합하여, 네트워크 종단 간 신뢰성 및 전송 주기 수준에 대한 실시간 적응성 기능을 강화합니다. 무선 센서-액추에이터 네트워크 테스트베드 및 FJSPT 벤치마크 데이터세트를 비롯한 다양한 평가 툴을 활용하여 교차계층 CPPSs가 에너지 효율성, 생산성 및 적응성을 동시에 개선할 수 있음을 입증합니다.Abstract ii
1 Introduction 1
1.1 Cyber-Physical Production Systems 1
1.2 Challenges in CPPSs 3
1.3 Problem Addressed 5
1.4 Contribution and Outline of Dissertation 7
2 Physical-Network Layers for Energy Efficiency 11
2.1 Related work 13
2.2 System Model 15
2.2.1 WNCS 15
2.2.2 Self-triggered Control System 16
2.2.3 Wireless Network Protocol - Glossy 17
2.3 Preliminary 18
2.3.1 RL Algorithm 18
2.3.2 Variational Auto-Encoder (VAE) 21
2.4 Proposed Framework: LS-WNCS 22
2.4.1 Hybrid Action Markov Decision Process Model 22
2.4.2 Conditional Variational Auto-Encoder 23
2.4.3 RL algorithm 26
2.4.4 Discounted Reward Update 28
2.4.5 Extension to Multiple Loops 29
2.5 Performance Evaluation 30
2.5.1 Simulation Setting 30
2.5.2 Energy Consumption and Control Performance 31
2.5.3 Effects of CVAE 32
2.5.4 Effects of Discounted Reward Update 39
2.6 Conclusions 41
3 Production Layer for Productivity 43
3.1 Related work 46
3.1.1 Conventional scheduling methods for FJSPT 46
3.1.2 DRL-based scheduling methods for FJSPT 46
3.2 Preliminary 47
3.2.1 Problem description and notations 47
3.2.2 Disjunctive graph for FJSP 48
3.2.3 Attention model 48
3.3 Heterogeneous graph scheduler (HGS) 51
3.3.1 Heterogeneous graph for FJSPT 52
3.3.2 Markov decision process 53
3.3.3 Structure-aware heterogeneous encoder 56
3.3.4 Three-stage decoder 60
3.3.5 RL algorithm 63
3.4 Performance evaluation 64
3.4.1 Experimental settings 64
3.4.2 Makespan optimization 66
3.4.3 Scale generalization 70
3.4.4 Analysis of the proposed method 73
3.4.5 Benchmark test 74
3.5 Conclusion 78
4 Network Layer for Real-time Adaptability 79
4.1 Related work 82
4.1.1 Consideration of Dynamic Disturbances 82
4.1.2 Guarantee of the End-to-End Transmission Time 82
4.1.3 Comparison to multi-hop distributed TDMA scheduling 83
4.2 System Model 85
4.2.1 Target system 85
4.2.2 Communication Model 85
4.3 Proposed AdaptiveHART Protocol 86
4.3.1 Piggyback Mechanism 87
4.3.2 Rx-Tx Mechanism 87
4.3.3 TxOffset Mechanism 89
4.4 Performance Analysis 92
4.4.1 Probabilistic Transmission Time 92
4.4.2 Stochastic Response Time Analysis (SRTA) 93
4.5 Performance Evaluation 99
4.5.1 Accuracy of the Stochastic Response Time Analysis 99
4.5.2 Performance of AdaptiveHART 101
4.6 Conclusions 106
5 Conclusion 111
국문초록 128DoctordCollectio
생체 전기신호 획득을 위한 저전력 기록 회로 시스템
No full textbioelectrical signal recording;current-to-digital converter (IDC);continuous-time delta-sigmamodulator (CT-DSM);hybrid recording system;생체 전기신호 기록;전류-디지털 변환기 (IDC);연속 시간 델타-시그마 변조기 (CTDSM);하이브리드 기록 회로 시스템Bioelectrical signal measurements provide continuous and real-time physiological information about the human body. They largely consist of biocurrent and biopotential signals which are used to manage wellness or alert the user of abnormal situations. For more information of the human body, the face of bioelectrical sensors has rapidly changed into a single platform capable of detecting multiple signals. However, this trend naturally challenges the recording circuit which must be capable of recording a wider range of signals while consuming low power. Furthermore, for further insight into chronic health conditions, the simultaneous acquisition of both biopotential and biocurrent is required.
In this dissertation, low power recording systems capable of recording bioelectrical signals are proposed. The first work is a current-to-digital converter (IDC) capable of recording biocurrent from a wide range of biosensors. It achieves wide bandwidth, low noise and low power by employing a high-resolution 2nd-order continuous-time delta-sigma modulator (CT-DSM) with a pseudo-differential VCO-based quantizer. A digital intensive truncated-noise-shaped baseline-servo-loop (TNS-BSL) is implemented with the CTDSM to extend the dynamic range with minimum power and area overhead. Fabricated in the 0.18μm CMOS process, the IDC achieves a state-of-the-art dynamic range of 136.6dB at a bandwidth of 4kHz. It also achieves a full-scale range of 200μA while consuming 260.4μW at a low supply voltage of 1V.
The second work is a hybrid recording system capable of simultaneously recording biocurrent and biopotential signals with high precision. It achieves simultaneous voltage and current (V & I) recording with only a single 2nd-order CT-DSM by using a highly linear hybrid GmC integrator with a triplet VCO-based quantizer, where the differential voltage and single-ended current are combined into differential and common mode signals. The proposed system, fabricated in the 0.18μm CMOS process, achieves a large linear input range of 630mVPP while achieving a high SNDR of 84.6 over a bandwidth of 10kHz and FOMSNDR of 173.3dB for voltage recording. For the current recording, this work achieves a dynamic range of 114dB over a bandwidth of 5kHz.
Keywords: bioelectrical signal recording, current-to-digital converter (IDC), continuous-time delta-sigma- modulator (CT-DSM), hybrid recording system|생체 전기 신호는 우리 몸의 실시간 건강 상태에 대한 정보를 지속적으로 제공한다. 이러한 신호는 크게 생체 전류와 생체 전위로 나누어지며, 주로 헬스케어 혹은 사용자의 비정상적인 건강 상태를 경고하는 데 활용된다. 우리 몸에 대하여 더 많은 정보를 얻기 위해 생체 전기를 획득하는 센서는 넓은 범위의 신호를 감지할 수 있는 소형화된 단일 플랫폼으로 개발이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방향은 더 넓은 범위의 신호를 기록해야 하는 동시에 낮은 전력을 소비해야 하는 기록 회로에 더 큰 부담을 안겨준다. 더 나아가서, 각종 만성 건강 상태를 더 잘 이해하기 위해서는 생체 전류와 생체 전류의 동시에 획득도 요구된다.
본 논문에서는 생체 전기신호들을 높은 정확도로 기록할 수 있는 저전력 기록 시스템들을 제안한다. 첫 번째 기록 시스템은 다양한 바이오센서에서들로부터 생체 전류를 기록할 수 있는 전류-디지털 변환기다. 이는 Pseudo-differential VCO 기반의 Quantizer 를 탑재한 고해상도 2 차 연속 시간 델타-시그마 ADC 구조를 활용함으로써 넓은 대역폭, 낮은 잡음 및 낮은 전력을 달성한다. 델타-시그마 ADC 와 함께 디지털 블럭들로만 구성된 TruncatedNoise-Shaped Baseline-Servo-Loop (TNS-BSL)이 구현되어 최소한의 전력 및 면적 오버헤드로 동적 범위를 확장한다. 0.18μm CMOS 공정으로 제작된 전류-디지털 변환기는 4kHz 대역폭에서 136.6dB 의 동적 범위를 달성한다. 또한 최대 입력 범위는 200μA 이며 1V 의 낮은 공급 전압으로부터 260.4μW 의 전력을 소비한다.
두 번째 기록 회로 시스템은 생체 전류 및 생체 전위 신호를 높은 정확도로 동시 기록이 가능한 하이브리드 기록 회로 시스템이다. Hybrid GmC 적분기와 Triplet-VCO 기반의 Quantizer 를 사용함으로써 단일 2 차 델타-시그마 ADC 로도 동시에 전압과 전류 신호 기록이 가능하다. 이는 Differential 전압과 Single-ended 전류를 Differential 및 Common 모드 신호로 결합함으로써 하나의 시스템으로 동시 기록을 구현한다. 0.18μm CMOS 공정으로 제작된 하이브리드 기록 회로 시스템은 전압 기록 시, 10kHz 대역폭에서 84.6 의 높은 SNDR 과 173.3dB 의 FOMSNDR 을 달성하면서 630mVPP 의 큰 선형 입력 범위를 달성한다. 전류 기록의 경우 하이브리드 기록 회로 시스템은 5kHz 대역폭에서 114dB 의 동적 범위를 달성한다.
핵심어: 생체 전기신호 기록, 전류-디지털 변환기 (IDC), 연속 시간 델타-시그마 변조기 (CTDSM), 하이브리드 기록 회로 시스템Ⅰ. Introduction 1
1.1 Research Motivation 1
1.2 Bioelectrical Signal Characteristics 3
1.2.1 Biocurrent Signal Characteristics 3
1.2.2 Biopotential Signal Characteristics 4
1.3 Design Requirements of the Recording Systems 6
1.3.1 Biocurrent Recording System Design Requirements 6
1.3.2 Simultaneous V & I Recording System Design Requirements 7
1.4 Overview of the Dissertation 9
ⅠⅠ. Conventional Biocurrent Recording Systems 10
2.1 Trans-impedance Amplifier-based IDC 10
2.2 Direct Current Conversion IDC 11
2.2.1 Hourglass IDC with Prediction DAC 12
2.2.2 Noise-Shaping Slope IDC with Threshold Filter Loop 13
2.2.3 Incremental CT-DSM with RTO DAC 14
2.2.4 Summary 15
ⅠⅠⅠ. Low Power ΔƩ Current-to-Digital Converter with a Truncated-Noise-Shaped Baseline-Servo-Loop Achieving Wide DR and BW 16
3.1 Background 16
3.1.1 VCO-based Frequency Quantizer 16
3.1.2 CT-DSM with VCO-based Quantizer 17
3.2 Overall Architecture 20
3.3 High Resolution CT-DSM 23
3.3.1 CT-DSM with Baseline-Servo-Loop 23
3.3.2 Pseudo-Differential Body-Driven VCO 25
3.3.3 Current-Reuse Amplifier 28
3.3.4 Tri-level Resistor DAC 29
3.4 TNS-BSL and Loop Dynamics 31
3.4.1 Truncated-Noise-Shaped Baseline-Servo-Loop 31
3.4.2 Digital Integrator 33
3.4.3 Loop Dynamics 34
3.5 Measurement Results 36
3.6 Summary 43
ⅠV. Conventional Simultaneous V & I Recording Systems 44
4.1 Simultaneous V & I Recording Systems 44
4.1.1 Individual Readout Scheme 44
4.1.2 Time Division Scheme 45
4.1.3 Frequency Division Scheme 46
4.1.4 Summary 47
V. Low Power Hybrid Recording System with High Precision for Simultaneous Biocurrent and Biopotential Signal Acquisition 49
5.1 Background 49
5.1.1 Linear GmC Integrator 49
5.1.2 VCO-based Phase Quantizer 51
5.2 Overall Architecture 53
5.3 Hybrid Recording CT-DSM 56
5.3.1 Hybrid GmC Integrator 56
5.3.2 Supply Regulated Triplet VCO-based Quantizer 57
5.3.3 Loop Dynamics 60
5.4 Measurement Results 62
5.5 Summary 68
VI. Conclusion 69
6.1 Conclusion of Dissertation 69
6.2 Areas for Future Work 70DoctordCollectio
Beyond CO2 reduction: Electrochemical C–N coupling reaction for organonitrogen compound production
No full textThe electrosynthesis of organonitrogen compounds via co-reduction of carbon dioxide (CO2) and nitrogenous molecules is regarded as a promising green technology for sustainable and reliable chemical production. Although many researchers have reported on electrochemical C–N coupling reactions, these reactions are still insufficient for use in the commercial industry. In this work, we provide a comprehensive review of the fundamental reaction mechanism of electrochemical C–N coupling and strategies for improving the electrosynthesis of organonitrogen compounds. Additionally, we discuss the current challenges, extended electrochemical coupling reactions, and future roadmaps of electrochemical C–N coupling reactions. This review will strongly enhance the understanding of electrochemical C–N coupling reactions and propose a way forward for the electrosynthesis of organonitrogen compounds. © 2024 Elsevier B.V.FALSEsciescopu
Hysteresis Compensation of a Tendon-driven Flexible Endoscopic Manipulator
No full textFlexible endoscopic manipulator; Hysteresis compensation; Continuum manipulatorTendon(cable)-driven flexible endoscopic robots are widely used in minimally invasive surgery. For gastric therapy, it is necessary to be able to reach and visualize various locations such as the cardia, fundus, and pylorus by accessing the stomach from the esophagus. However, since conventional endoscopes and flexible endoscopic platforms have a single bending, it is often difficult to make the optimal desired poses required for the therapy. In addition, hysteresis error occurs due to factors such as cable elongation, friction between the cable and sheath, and backlash, which prolongs the procedure time and degrades the performance of the procedure. To overcome these limitations, this paper proposes a multi-bending flexible endoscopic manipulator, which is capable of accessing any position and orientation within the stomach by stacking additional bending section. In this paper, we perform the mechanical design and kinematic analysis of the proposed manipulator and verify the bending motion of the developed manipulator in various postures. To compensate for the hysteresis error, we construct a controller using a mathematical model of the manipulator's hysteresis curve. The results showed that the hysteresis error was reduced by 68.9% to 77% for random angle movements and circular and square trajectories using the controller for both single and multi axes. This has made it possible to compensate for a position error of 2 to 8 mm.|힘줄(케이블) 구동 유연내시경 수술 로봇은 최소침습술에 널리 사용되어져 오고 있다. 예로 위와 같은 경우 식도로 부터 접근하여 위의 분문부, 위저부, 유문부 등 여러 위치에서 나타날 수 있는 증상들을 확인할 수 있어야 한다. 하지만, 일반적인 내시경 및 유연내시경 매니퓰레이터 플랫폼 들은 단일 밴딩을 갖게 되어 치료에 필요한 최적의 자세를 취하는 것에 어려운을 갖는다. 또한, 구동 시 발생하는 케이블의 인장, 케이블과 sheath간의 마찰, 백래시 등 여러 비 선형을 갖는 요인들로 인해 히스테리시스 오차가 발생하여 시술 시간이 길어지고 시술의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다 관절을 갖는 유연내시경 매니퓰레이터를 제안하고, 힘줄 구동 매커니즘을 사용하는 매니퓰레이터가 움직임 시 발생하는 히스테리시스 오차를 보상하는 제어기 모델을 구성하여 원하는 각도에 정확히 추정할 수 있는 제어기를 제안한다. 제안하는 매니퓰레이터는 기존의 플랫폼과 비교하여 추가적인 구부림 영역을 쌓음으로써, 위 내부에서 임의의 위치와 방위로 접근이 가능하다. 제안한 매니퓰레이터의 기계적 설계, 운동학적 분석을 수행하였으며, 개발된 매니퓰레이터의 유연한 자세에서 구부림 동작을 검증하였다. 이후 정확한 움직임 구현을 위해, 히스테리시스 오차의 원인 중 하나인 케이블의 인장 정도에 따른 히스테리시스 오차 분석을 통해 히스테리시스 곡선의 특성을 파악한다. 히스테리시스 곡선의 특성을 통해 도출한 분석적 모델과 학습 모델을 이용하여 제어기를 구성한다. 결과적으로, 단일 축과 다 축에 대해 두 모델을 이용한 제어기를 통해 랜덤 각도 움직임과 원형, 정사각형 궤적에 대해 히스테리시스 오차는 68.9%~77% 감소한 것을 확인할 수 있다. 이로 인해 2~8mm 위치 오차를 보상할 수 있다.Ⅰ. Introduction 1
1.1 Endoscopic surgery 1
1.2 Related works 4
1.3 Research objective 5
Ⅱ. Design Multi-bending Flexible Manipulator Platform 6
2.1 Multi-bending flexible manipulator platform 6
2.1.1 Driving part design 7
2.1.2 Manipulator part design 8
2.1.3 Flexible part and stereo camera 10
2.2 Kinematics analysis 11
2.3 Tendon-driven equation 13
2.4 Verifying various postures 14
Ⅲ. Tendon-driven Hysteresis Compensation 16
3.1 Causes of tendon-driven hysteresis 16
3.2 Analysis of tendon-driven hysteresis 18
3.3 Hysteresis compensation model and controller 21
3.4 Hysteresis compensation model controller test 27
Ⅳ. Result 29
4.1 Tendon-driven hysteresis compensation 29
Ⅴ. Conclusion & Discussion 36MasterdCollectio