저전력 1T 기반 그래픽메모리를 위한 self-refresh 제어기 설계 :Design of Self-Refresh Controller for Low Power 1T-Based raphic Memory

노길성

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 노길성 (충북대학교, 충북대학교 대학원)

지도교수: 최호용.

발행연도: 2013

저작권: 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수0

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2014

VCO를 이용한 1T 구조의 그래픽 메모리용 self-refresh 클럭 생성회로 설계

노길성 , 김학윤 , 이명학 외 1명 한국정보기술학회논문지 2014.06 학술저널

2013

저전력 1T 기반 그래픽메모리를 위한 self-refresh 제어기 설계

노길성 반도체공학과 2013.01 학위논문

2012

1T 그래픽메모리용 VCO기반의 self-refresh 클록 생성회로 설계

노길성 , 김학윤 , 최호용 대한전자공학회 학술대회 2012.11 학술대회자료

2011

1T 구조의 그래픽메모리용 self-refresh 클럭생성 회로 설계

노길성 , 김학윤 , 서상조 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2011.11 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

In this thesis, two self-refresh (SRF) controllers for low-power 1T-graphic memory have been designed in two ways using SAR-ADC and VCO. The self-refresh controller using SAR-ADC consists of a temperature sensor, a 8-bit SAR-ADC, a self-refresh clock generator, and a selector. And the self-refresh controller has been designed in transistor level with M/H 0.18㎛ CMOS high voltage process. Simulation results show that the power consumption of the 1T-based graphic memory reduce to 56.8 at room temperature with 396.8㎛ x 992.1㎛ area. The other hand, the controller using VCO consists of a temperature sensor, and a VCO. The self-refresh controller using VCO has been designed in transistor level with area 691.2㎛ x 303.5㎛ using TSMC 0.18㎛ CMOS process. Simulation result gives 30% power consumption reduction compared to the controller using SAR-ADC.

Ⅰ. 서 론 1
Ⅱ. Display Driver IC용 1T 기반 그래픽메모리 3
1. DDI의 개요 3
2. DDI의 1T 기반 그래픽메모리 5
(1) 그래픽메모리의 구조와 기능 5
(2) 1T 메모리 셀 7
3. 1T 기반 그래픽메모리의 self-refresh 8
(1) Self-refresh의 개요 8
(2) Self-refresh 동작에 의한 전력소모 9
Ⅲ. Self-refresh 제어기 설계 10
1. 온도감지에 의한 가변적인 self-refresh 제어기 10
(1) 온도감지에 의한 가변적인 self-refresh 제어기 10
(2) Self-refresh 제어기의 명세 12
2. SAR-ADC를 이용한 self-refresh 제어기의 설계 13
(1) 온도센서 15
(2) SAR-ADC 22
(3) Self-refresh 클록 생성기와 선택기 31
3. VCO를 이용한 self-refresh 제어기의 설계 33
(1) Voltage controlled oscillator 35
Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 구현 37
1. SAR-ADC를 이용한 self-refresh 시뮬레이션 및 구현 37
2. VCO를 이용한 self-refresh 시뮬레이션 44
Ⅴ. 결 론 47
참고문헌 48

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)