Convolutional Neural Network 기반 EBG 구조 설계를 통한 고속 PCB 노이즈 저감

심성보; 김명회

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자료유형: 학술저널

저자정보: 심성보 (한경대학교) 김명회 (한경대학교)

저널정보: 한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제32권 제1호(통권 제284호)

발행연도: 2021.1

수록면: 42 - 50 (9page)

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기술이 빠르게 발전하여 디지털 시스템의 동작 주파수는 수 GHz 대역까지 증가했다. 이로 인하여 Simultaneous Switching Noise 문제가 증가했고, 이를 줄이기 위해 Electromagnetic Band Gap(EBG) 구조가 많이 연구된다. EBG 구조 설계에서 중요한 과정 중 하나는 노이즈를 저감하는 Stopband 대역을 예측하는 것이다. 기존에 3차원 전자장 시뮬레이션 프로그램을 이용하는 방법과 Floquet 이론 기반의 수식을 이용하는 방법이 있으나, 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하여 EBG 구조의 Stopband 대역을 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 또한 기본 CNN 구조, GoogLeNet, ResNet, DenseNet과 같은 CNN Architecture 모델을 활용하여 어떤 CNN 구조가 Stopband 대역 예측에 높은 성능을 보이는지 분석한다. 900개의 EBG 구조 모델에 대해서 학습시킨 후 CNN 구조의 mean absolute error를 비교한 결과, DenseNet이 가장 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

#Simultaneous Switching Noise #Electromagnetic Band Gap #Machine Learning #Convolutional Neural Network

참고문헌 (11)

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H. G. Kim / 2017 / Electromagnetic band gap structure for frequency selective simultaneous switching noise sup- pression and study on its miniaturization

J. H. Kwon / 2007 / Research trend of electro- magnetic interference reduction technology using EBG structure / The Proceedings of The Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science 18(1):32~42

M. Kim / 2018 / A miniaturized electromagnetic bandgap structure using an inductance-enhanced patch for suppre- ssion of parallel plate modes in packages and PCBs / Electronics 7(5):76

R. Abhari / 2003 / Metallo-dielectric electro-magnetic bandgap structures for suppression and isolation of the parallel-plate noise in high-speed circuits / IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques 51(6):1629~1639

T. Kamgaing / 2008 / Multiband electromagneticbandgap structures for applications in small form-factor multichip module packages / IEEE Transactions on Micro-wave Theory and Techniques 56(10):2293~2300

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