이번엔 트랜지스터에 대해서 알아보겠습니다.


포스팅하기 전에 뭔가 트랜지스터는 어려울 거 같아라고 생각했는데


맞았습니다. 트랜지스터는 살짝 어렵더라고요. 제가 정확히 원리를 모르고 있었습니다ㅋㅋ

트랜지스터(TR)란


우선 트랜지스터는 기본적으로 전류를 증폭할 수 있는 부품이고 작은 베이스 전류로 큰 콜렉터 전류를 조절할 수 있습니다.


즉 증폭과 스위칭 기능에 사용합니다.


조사하면서 알게 된 내용인데 외국에서는 NPN, PNP 구분을 Not Pointed iN, Pointed iN으로 외우더라고요.


그림에서 B는 Base, C는 Collector, E는 Emitter입니다.

이젠 트랜지스터의 동작 원리에 대해서 알아보겠습니다.

우선 동작은 B에서 신호를 주면 E에서 전자를 보내 C에서 출력하는 형태입니다.


위 그림에서 E-B에선 순방향, B-C에선 역방향입니다.


B에 신호를 줘서 E-B구간에서 전자가 이동하면 B를 통과하고 C로 전자가 넘어가게 됩니다.


여기서 C로 전자가 넘어갈 수 있는 이유는 B의 막이 얇아서 무시하고 그냥 넘어갈 수 있습니다.


이때 C에는 무수히 많은 전자가 있기 때문에 마치 증폭된 것처럼 보입니다.


반대로 PNP는 B에 Low를 주면 작동을 하는 형태입니다. PNP는 NPN에서의 전자를 Hole로 생각하시면 됩니다.


http://dkwltmdgus.blog.me/220407463171 블로그에서 많이 배웠습니다.


트랜지스터 원리를 시각적으로 이해하기 좋은 유튜브


https://youtu.be/1fdQ_8k1sLU



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요새 알고 보니 HTML, CSS, JavaScript가 아주 많이 보이더라고요!


저는 멋쟁이 사자처럼 이라는 대외활동을 하면서 조금 배웠습니다.


처음 HTML, CSS를 접했을 때는 아주 전문적인 기술인 줄 알았는데 이젠 아닌 거 같아요!


HTML, CSS, JavaScript 지식을 요구하는 아르바이트, 티스토리 관리자 페이지에도 HTML, CSS 편집 기능이 있고


소셜, 오픈마켓 등 웹페이지 편집을 많이 쓰기 때문에 HTML, CSS, JavaScript가 보편적으로 쓰이는거 같아요!


앞으로도 웹의 사용은 계속 될테니 계속 중요해지겠죠?

우선 아주 간단히 느낌만 소개하면 다음과 같습니다 ㅎ


HTML(Hyper Text Markup Language) = 몸


CSS(Cascading Style Sheets) = 옷


Javascript = 행동


먼저 HTML 코드로 웹사이트의 뼈대를 만들고 CSS로 웹사이트를 자신이 원하는대로 꾸밉니다.


그리고 이제 웹사이트의 외형이 만들어졌으면 JavaScript로 웹사이트에 움직임을 줍니다.


즉 사람을 비유하면 HTML로 사람의 몸을 만들고 CSS로 옷이나 외형을 꾸미고 JavaScript로 사람을 움직이게 하는겁니다! 

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이번 시간에는 다이오드에 대해서 알아보겠습니다!!!!


생각보다 많이 쓰이는 다이오드!!!


다이오드


먼저 다이오드는 전류를 한쪽 방향으로만 흐르게 해주는 소자입니다.


따라서 역전압을 막을 수 있고(부품의 고장 방지)


교류를 직류로 만들어 주는 기능도 할 수 있습니다. 이 경우 보통 브릿지 다이오드를 사용합니다.

 

출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/다이오드_브리지

 

다이오드에 대해서 좀 더 자세히 알아보면 PN접합으로 이루어져 있습니다.


출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/P%E2%80%93n_junction

 

N형 반도체는 전자가 많이 존재하고 P형 반도체는 정공(hole)이 많이 존재한다는 특성이 있습니다.


P형 반도체와 N형 반도체를 좀 더 살펴보면



출처 : http://blog.naver.com/dotori6822/220879438059

 

그림(가) N형 반도체는 14족(Si, Ge) 원자에 15족(P, As, Sb) 원자를 첨가(도핑)해서 전자가 존재하는 경우입니다.


그림(나) P형 반도체는 14족(Si, Ge) 원자에 13족(B, Ga, In)  원자을 첨가(도핑)해서 정공(hole)이 존재하고



출처 : https://electronics.stackexchange.com/questions/140596/diffusion-process-in-p-n-junction

 

 

PN접합경계면 주위에 자유전자와 정공의 확산에 의해 공핍층이 생기게 되는데요.


P쪽 공핍층에는 (-)이온이 남고 N쪽 공핍층에는 (+)이온 전하가 남습니다.


공핍층에는 전기장이 형성되며 전기장 때문에 정공과 자유전자가 더 이상 확산되지 않고요. 

이 상태에서 순방항 바이어스를 걸어주게 된다면



출처 : http://www.globalsino.com/micro/1/1micro9831.html

 

P쪽에 +가 걸리면 정공이 밀려나고 N쪽에 -가 걸리면 전자가 밀려나면서 공핍층이 역할을 못하면서 전류가 흐르게 됩니다.

반대로 역방향 바이어스를 걸어주게 된다면


출처 : http://www.globalsino.com/micro/1/1micro9831.html

 

P쪽에 -가 걸리면 정공들이 왼쪽으로 쏠리고 N쪽에 +가 걸리면 전자들이 오른쪽으로 쏠리면서 공핍층이 커지게 되면서 전류가 흐르지 않습니다.

순방향 바이어스와 역방향 바이어스를 통해서 다이오드가 전류를 한쪽 방향으로만 흐르게 해주는 기능의 원리를 알아보았습니다.

다음은 다이오드의 IV곡선에 대해서 알아보겠습니다.



출처 : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Diode-IV-Curve.svg

 

순방향일 때는 Vd(Diffusion voltage) 확산전압일 때 공핍층이 역할을 못하면서 전류가 확 증가하게 됩니다.


일반적으로 Vd는 0.7V이고요.


역방향일 때는 Vbr(Break voltage) 항복전압 이상으로 전압이 가해지면 다이오드는 파손됩니다.


위는 회로도에서의 다이오드 기호이고 아래는 실제로 사용하는 다이오드 사진입니다.


 


 

 

제너다이오드


이제에 제너다이오드에 대해서 알아보겠습니다~


제너다이오드란 다이오드의 역방향 기능을 이용한 소자이고 일반 다이오드보다 더 많은 불순물을 첨가합니다.


제너다이오드가 주로 쓰이는 곳은 정전압 회로입니다!


정전압 회로란 일정치 않은 전압이 입력으로 들어와도 항상 같은 전압이 출력으로 나오는 회로입니다.


일반적으로 Vin이 바뀌면 Is가 바뀌어서 부하에 일정하지 않은 전압이 걸립니다.


하지만 여기에 제너다이오드를 사용함으로써 Iz가 일정하지 않아도 Vz가 일정하게 걸려


Vout이 일정하게 즉 정전압으로 출력이 나옵니다.


위의 다이오드 IV 곡선 그래프를 보게 되면 Breakdown에서 전압을 별로 변하지 않지만 전류는 크게 변함을 볼 수 있습니다.


위 회로에서는 Iz가 크게 바뀌어도 Vz는 거의 일정한 값을 갖게 되는 것이죠. 

정리하자면 다이오드는 역전압을 방지하여 소자들의 고장을 방지하고 교류를 직류로 변환해주는데에도 사용됩니다.


그리고 제너다이오드는 다이오드의 역방향 기능을 이용한 소자이고 정전압 회로에 주로 사용됩니다!


 


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영상처리를 하면서 많이 사용했던  grayscale에 대해서 포스팅하겠습니다.

코드는 사용하는 언어, 영상의 종류에 따라서 천차만별이기 때문에 우선 생략하고 원리 중심으로 포스팅하겠습니다.

grayscale은 컬러 영상을 흑백화 해주는 것이라고 생각하면 됩니다.


연산속도도 빠르고 간단한 작업이기 때문에 영상처리를 처음 접할때 많이 하는 작업입니다.


 

https://www.slideshare.net/AdrinPalaciosCorella/efficient-image-processing-with-hal

영상처리에서 영상은 동영상뿐만 아니라 그냥 이미지도 영상 안에 포함됩니다.

grayscale은 왜 하는가 하면 보통 edge detection이라고 영상의 경계면을 찾는 과정이 있습니다.

이 과정은 그냥 컬러 영상에서는 하기가 복잡하기 때문에 grayscale을 먼저 하고 edge detection을 했던 기억이 납니다.

grayscale하는 제일 기본적인 방법은 영상의 픽셀의 RGB값을 먼저 추출해서

gray = (R+G+B)/3 입니다. 

(R+G+B)/3을 하면 영상의 명도 값이 나오고  칼라 영상을 흑백화할 수 있습니다.

영상의 종류에 따라서 다르지만 보통 R,G,B,gray 값은 0~255값으로 표현됩니다.

예를 들어 (R,G,B)값이 (200,100,0)이면 이를 grayscale 하면 (100,100,100)이 되는 것입니다.

이게 제일 기본적인 grayscale이고 이보다 더 나아가서 

gray = (0.299R+0.587G+0.114B), gray = (0.2126R+0.7152G+0.0722B)

위와 같은 grayscale도 있고 이 밖에도 여러 논문을 보면 계수가 엄청 다양합니다.

위와 같은 변환은 사람의 눈에 대한 민감도에 따라 가중치를 다르게 준 grayscale입니다.


영상처리에 처음 도전하시는 분들은 grayscale에 도전해보세요!

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라플라스 변환은 퓨리에 변환하고 관련이 많고 특히 제어공학에서 많이 썼던 기억이 납니다.

우선 퓨리에 변환을 일반화 한게 라플라스 변환입니다. 

라플라스 변환 안에 퓨리에 변환이 포함된다 생각하면 되겠습니다.


 


라플라스 변환의 커널함수의 s는 실수부와 허수부로 구성되어 있는데 이 실수부가 0인 케이스가 바로 퓨리에 변환입니다.

그리고 퓨리에 변환은 수렴조건을 만족하는 함수만 사용할수 있는데 라플라스 변환은 

 


위 항이 감쇄 요소로 작용해 퓨리에 변환의 수렴조건을 만족하지 못하는 함수도 라플라스 변환을 적용할 수 있게 합니다.
 
라플라스 변환의 특별한 케이스가 퓨리에 변환이라고 생각하면 되겠습니다.

퓨리에변환은 주로 신호, 라플라스변환은 시스템을 다루는데 적합합니다.

라플라스 변환의 목적은 크게 두 가지입니다.

미분 방정식을 쉽게 풀기 위해서,

시스템의 안정성을 해석하거나 시스템의 응답 특성을 보여주는 주파수 응답을 얻는데 쓰입니다.(제어공학)


 


라플라스 변환의 공식은 위와 같습니다.


미분 방정식을 쉽게 풀기 위해서 라플라스 변환을 사용한다고 했는데

그 원리는 t도메인의 함수를 s도메인으로 라플라스 변환을 한 뒤 s도메인에서 깔끔하게 정리를 한 뒤

다시 라플라스 역변환을 하여 t도메인으로 돌아오면 미분 방정식이 쉽게 풀리게 되는 것입니다.

물론 처음 들으면 무슨 말인지 모르니 예제를 통해서 풀어보도록 하겠습니다.

예제를 풀기 전에 라플라스 변환에서 알아야 할 몇 가지를 알고 가겠습니다.


 


예제를 풀어보겠습니다.

 

 


간단한 예제입니다. 첫 번째 미분방정식을 라플라스 변환하여 정리한 다음 라플라스 역변환을 통해 y(t)를 깔끔하게 도출했습니다.

첫 번째 미분방정식이 복잡할수록 라플라스 변환이 힘을 발휘하는 것입니다.

그리고 제어 공학에서는 라플라스 변환을 통해 시스템의 안정도를 판별하는데

Routh-Hurwitz 판별법, 나이퀴스트 판별법, 이득여유+위상여유, 근궤적 등을 통해서 시스템 안정도를 판별합니다.


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이번 글은전자공학에서 중요한 푸리에 변환에 대해서 알아보겠습니다.

우선 푸리에 변환을 살펴보기 전에 푸리에 급수부터 알아보겠습니다~~

푸리에 급수란 모든 주기함수는 Sine파동과 Cosine파동의 합으로 나타낼 수 있다는 핵심을 가지고 있습니다.


 

f(t)함수가 a0와 사인 코사인 조합으로 이루어져 있는데요 각 항의 계수를 푸리에 계수라고 합니다.

아래는 푸리에 계수 공식입니다. 여기서 w=2pi/T= 2pi*f 입니다.

 

그리고 이 푸리에 급수와 계수를 복소 표현으로 나타내면 다음과 같습니다.


 

여기서 푸리에 급수 주기 T를 무한으로 생각하면 이제 주기 함수를 비주기 함수로 생각할 수 있게 됩니다.

그리고 이제 변환을 통해서 푸리에 변환 공식이 나오게 되는데 이 부분은 살짝 복잡하니 생략하도록 하고

푸리에 변환을 알아보도록 하겠습니다. 푸리에 변환이란 시간에 대한 함수를 주파수 성분으로 변환하는 것입니다.

f(t)<--> F(w)         t = 시간 도메인, w = 주파수 도메인

푸리에 변환 공식입니다.

 

http://blog.fossasia.org/performing-fourier-transforms-in-the-pslab-android-app/



다음은 푸리에 변환 수렴 조건입니다.


 


정리하자면 푸리에 변환 핵심은 복잡한 함수를 단순한 파동들의 합으로 나타낼 수 있다는 점입니다.

이를 통해서 함수 안에 들어있는 특징들을 뽑아낼 수 있죠.

다음엔 퓨리에 변환과 관련이 많은 라플라스 변환과 FFT(고속 퓨리에 변환)에 대해서 포스팅 하겠습니다.


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우선 이전 블로그에 있던 내용을 옮기고 차츰 내용을 추가하겠습니다.


저항


우선 저항의 가장 중요한 기능은 회로의 특정 부분에 흐르는 전류의 양을 제한하는 기능입니다.


보통 LED를 사용할 때 저항을 달아주는걸 생각하면 됩니다 ㅎ


저항이란 에너지를 소모하는 소자이고 옴의 법칙 V=IR로 가장 널리 알려진 소자입니다.


앰프의 바이어스르 잡거나 신호를 감쇄시키는 용도로도 사용된다고 합니다.


 


회로도에서 저항의 모습이고 아래는 실제 쓰이는 저항의 사진입니다.


 


인덕터,캐패시터


커패시터와 인덕터는 회로의 매칭이나 필터의 설계에 쓰입니다.


그리고 저항과 달리 에너지를 저장하는 특성을 가지고 있습니다.


우선 Inductance 와 Capacitance는 반대되는 현상이고 


따라서 L(Inductance) C(Capacitance)는 반대되는 특성을 가지고 있습니다.


그런데 왜 Capacitance는 C를 따서 표기하는데 Inductance는 L로 표기하느냐


아마 I는 전류로 이미 널리 사용하고 있기 때문이라고 들었던 기억이 납니다.



인덕터

우선 인덕터는 저주파를 통과시키는 특성이 있습니다. 고주파는 차단하는 특성이고요.

따라서 AC Block으로도 불립니다.

그리고 전류의 변화를 막는 소자입니다.

인덕터의 값이 작을수록 전류가 더 잘 흐를 수 있습니다.

그리고 인덕터는 전류를 충전하는 소자입니다.

인덕턴스는 선로길이가 길 때 나타나는 현상이므로 선로를 스프링 모양으로 감으면 적은 면적에 많은 커패시턴스를 구현할 수 있다.

단위는 [H] 헨리 입니다.


 

인덕터에서 v(t)를 구하는 공식이고 아래는 회로도에서의 인덕터와 실제 쓰이는 인덕터의 사진입니다.


 

커패시터

우선 커패시터는 고주파를 통과시키는 특성있습니다, 저주파는 차단하는 특성이고요.

따라서 DC Block으로도 불립니다.

그리고 전압의 변화를 막는 소자입니다.

같은 주파수일 때 커패시터의 값이 클수록 전류가 더 잘 흐를 수 있습니다.

그리고 커패시터는 전압을 충전하는 소자입니다.

단위는 [F] 패럿입니다.


 


커패시터에서 i(t)를 구하는 공식이고 아래는 회로도에서의 커패시터와 실제 쓰이는 커패시터의 사진입니다.


 


정리하자면 저항하고 인덕터, 커패시터는 회로 중에서 가장 기본적인 구성을 하고 있으며
이들이 모여서 많은 역할을 합니다.

나중에 RLC를 이용한 필터에 관한 포스팅도 하도록 하겠습니다.


참고(정말 좋은 자료) : http://www.rfdh.com/bas_rf/begin/lc.htm



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정상상태 문제가 나오면 커패시터는 개방, 인덕터는 단락!


전력 특히 컨버터에서 인덕터는 에너지 저장

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