저전압 에스램용 선별 동작 사전 증폭 회로

정한울

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정한울 (Kwangwoon University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제25권 제2호

발행연도: 2021.6

수록면: 309 - 314 (6page)

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본 논문에서 제안된 에스램 사전 증폭 회로는 에스램 데이터 읽기 과정에서 감지 증폭을 활성화 하는 데 필요한 시간을 55% 감소함으로써 기존 회로 대비 읽기 속도를 현격히 개선하였다. 이는 사전 증폭 과정에서 공정 편차에 의한 트랜지스터의 성능 편차를 보상하는 고유 회로에 기인한 것이다. 뿐만 아니라, 사전 증폭으로 인한 추가 에너지 소모량을 최소화하기 위하여 사전 증폭이 필요한 경우에만 사전 증폭기를 활성화 할 수 있는 선별 활성화 회로를 제안하여 추가 에너지 소모를 4.45% 이내로 제한하였다.

#Low power circuit design #low voltage circuit design #preamplification #sense amplifier #static random access memory (SRAM)

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MJM. Pelgrom / 1989 / Matching properties of MOS transistors / IEEE Journal of solid-state circuits, Vol. 24, No. 5 : pp 24(5):1433~1143

B. Mohammad / 2012 / 24th International Conference on Microelectronics(ICM). IEEE, pp / 2012 24th International Conference on Microelectronics (ICM) :1~6

H. Jeong / 2016 / Bitline precharging and preamplifying switching pMOS for high-speed low-power SRAM / IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 63(11):1059~1063

L. T. Clark / 2016 / ASAP7: A 7-nm FinFET Predictive Process Design Kit / Microelectronics Journal 53:105~115

T. S. Doorn / 2008 / Importance sampling Monte Carlo simulations for accurate estimation of SRAM yield / ESSCIRC 2008-34th European Solid-State Circuits Conference. IEEE :230~233

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정한울

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논문수 12 이용수 927

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