2.1.1 고주파 신호 전달 채널의 성능평가

전자기기에서 신호는 점차 고주파 화 되고 있으며, 고주파 신호를 전달하는 채널인 PCB, 커넥터, 케이블, 부품(RLC, Filter)에 대한 성능 평가는 설계 단계에서 부터 반드시 이루어질 필요가 있다. 그러나 설계하고자 하는 각 부품이나 모듈의 성능 평가지표인 S-파라미터를 저 비용으로 쉽게 확인하고 이를 설계에 반영할 수 있는 웹 기반 분석 서비스 플랫폼의 사례는 아직 없는 것으로 파악된다. 점차 모든 디지털 기기들의 동작이 고주파 화 되어 가고 있는 가운데, 본 논문에서는 고주파 신호 채널의 성능 분석 및 평가를 웹 기반 서비스 플랫폼 상에서 수행하도록 함을 보여 준다.

2.1.2 웹기반 성능 분석 서비스의 형태

본 논문에서 제안하는 웹 기반 성능 분석 서비스 플랫폼에서는 PC나 스마트폰 등의 웹브라우저를 이용하여 대상 S-파라미터에 대한 다양한 성능 분석 결과들로서 주파수 영역의 삽입손실, 반사손실, 전송모드 변환손실, 크로스 토크(Cross- Talk) 노이즈와 시간 영역의 TDR(Time-Domain Reflectometry) 임피던스, 시간 영역의 TDT(Time-Domain Transmission)와 아이 다이어그램(Eye-Diagram), 비트 에러비율(BER) 등을 화면에 출력 하고, 표준 성능 목표를 규정하는 표준 규격(JEDEC standard 등)에 제시된 파라미터의 제한 선을 그래프 형태로 생성하도록 해준다. 또한 모든 분석 결과의 연산은 이미 구축된 클라우딩 연산 서버의 프로그램 화 된 연산 엔진을 통해 수행한 후, 그 결과들을 사용자의 최종 화면으로 전송하여 표현하고 전송된 결과들의 데이터 및 페이지 링크를 저장함으로써 다른 설계 엔지니어와 그 내용을 공유할 수 있도록 해준다.

2.2.1 웹기반 성능 분석 서비스 플랫폼

웹 기반 성능 분석 서비스 플랫폼은 사용자가 분석을 원하는 표준 결과인 S-파라미터 파일을 업로드하고, 클라우드 연산 서버에 설치된 행렬 연산 과정을 거친 후 웹 클라이언트 페이지를 통해 결과를 확인할 수 있는 형태로 구축된다. 그림 1은 사용자의 웹브라우저 및 컴퓨팅 서버에서 필요한 기능들을 구현하기 위해 사용되는 기술들을 나타낸다.

웹기반 서비스 플랫폼 아키텍처의 클라이언트 레이어(Client Layer)에서는 주로 사용자 인터페이스(UI) 기반의 서비스를 담당하도록 한다. 사용자가 파일을 업로드 및 다운로드할 수 있을 뿐만 아니라 시뮬레이션을 위한 설정을 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 구글 웹 서버(Google Web Server)를 이용하여 해당 서버를 구성하도록 한다. 서버 레이어(Server Layer)에서는 데이터베이스 처리와 연산 처리를 하도록 하며 이는 구글 앱 엔진(Google App Engine) 기반으로 고속의 연산처리를 진행할 수 있게 한다.

웹브라우저의 사용자 인터페이스와 컴퓨팅 서버의 데이터 전송 및 연산을 위한 구현은 Angular.js, Mongodb, Node.js 기반 소프트웨어 개발을 통한 인터페이스 및 데이터 전송 처리와 컴퓨팅 서버의 구글 앱 엔진 및 매틀랩( MATLAB)을 이용한 연산 엔진 개발을 통해 이루어 졌다. 구현된 웹 서비스의 사용자 인터페이스 화면은 그림 2에 보여주고 있는 바와 같다.

사용자 간 성능 분석 결과는 그림 3과 같이 웹페이지의 링크를 통해 텍스트 형태로 공유할 수 있으며, 웹브라우저(크롬) 상에서 다른 설계자와 분석 결과를 쉽게 확인해 볼 수 있다. 추가적으로 설계 과정에서 필요한 가이드 등 설계 방향을 논의할 수 있는 서비스도 가능하도록 하였다.

2.2.2 결과 연산 엔진 및 서비스

(1) 연산엔진

일반적으로 측정이나 소프트웨어를 통하여 얻어지는 표준결과인 S-파라미터 파일 자체로는 시스템의 모든 성능 분석이 어렵기 때문에 추가적인 시뮬레이션 연산 처리 작업이 요구된다. 따라서 웹 기반 성능 분석 서비스 플랫폼에서는 표준 결과 파일에 대한 다양한 시뮬레이션 분석 및 연산 기법을 제공하도록 하였는데, 이에 대한 사용자 화면은 위 그림 2에서 보여주고 있는 바와 같다.

그림 4는 S-파라미터 데이터 변환 및 그래프 기능을 나타내는 것으로 사용자의 S-파라미터를 읽어 다양한 형식으로 변환된 결과를 그래프로 보여주는 기능을 제공하며, S-파라미터 표준에 맞게 데이터 형식을 변환하여 표준형식(dB/magnitude/ real-imaginary)으로 결과를 표현한다. 그림 4(a)의 데이터 분석 섹션은 S-파라미터 파일로부터 주파수 및 S-파라미터 항목을 추출하는 기능을, 그림 4(b)의 데이터 변환 섹션은 S-파라미터 항목으로부터 실제 시스템의 성능 특성을 추출하는 기능을 담당한다. 그리고 그림 4(c)의 그래프 섹션에서는 사용자가 성능을 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 그래프를 제공하도록 한다.

다중 포트 S-파라미터의 경우 파일 업로드 시에 결과 확인을 필요로 하는 포트 별로 결과 모델을 나누어 추출하는 자동 모델 변환 과정이 구현되었다. 이때 필요한 포트 선택 및 번호 설정이 가능하며, 차동(Differential) 디지털 신호의 주파수 응답 결과로서 혼합 모드 (Mixed-mode) S-파라미터 형태로의 계산 결과 확인을 가능하게 한다⁽³⁾. 변환된 데이터는 추가적인 연산을 위해 필요에 따라 미리 구축된 연산 서버로 자동으로 전송이 된다.

S-파라미터의 분리, 결합 및 디임베딩(De-embedding) 결과도 서버의 연산 과정을 거침으로써 별도의 시뮬레이션 과정을 거치지 않고 확인할 수 있도록 하였다. S-파라미터 결합 처리는 행렬로 표현되는 각 데이터 매트릭스 세트 (Matrix Set)의 병렬(Cascading) 연산을 통해 처리할 수 있도록 한다. 그리고 이 기능을 통해 초고속 디지털 시스템 각 부분에 대한 특성 결과들을 각각 대입하여 전체 시스템의 특성을 확인하도록 하는 기능을 제공한다. 또한 S-파라미터에 포함된 일부 측정 셋업이나 일부 구간의 특성을 제외하기 위한 디임베딩 기능을 제공하도록 한다⁽⁴⁾. 이는 커넥터나 부품 및 케이블과 같은 단품 단위의 개별 요소에 대한 정확한 성능 분석을 위해서 필요하다. 예를 들어 측정 시 포함되는 테스트 픽스쳐(Test Fixture) 또는 테스트 소켓(Test Socket)등의 특성을 제외하고 순수한 DUT의 특성을 확인하는 경우에 유용한 기능이라고 할 수 있다.

그림 5는 시간 영역의 추가적인 분석 결과로서 임피던스 불연속 구간을 확인하기 위한 TDR 결과 확인 기능을 나타낸다. 이는 최근의 고속 직렬 인터페이스의 검증 규격을 위해 필수적이며, 임피던스 불연속으로 인한 반사 손실을 줄이기 위한 설계를 위해 표준으로 검증되어야 하는 분석 값이다. TDR 결과는 S-파라미터의 IFT(Inverse Fourier Transform) 연산을 통해 별도 시뮬레이션 없이도 결과를 도출할 수 있다. 그리고 웹 기반 서비스에 S-파라미터를 업로드 하여 TDR로 결과를 바로 확인함으로써 임피던스 불연속을 확인하게 된다.

S-파라미터는 주파수별 결과로서 주파수 대역이 한정된 결과이다. 따라서 S-파라미터를 이용한 연산을 통해 정확한 시간 응답 결과를 얻기 위해서는 주파수 대역외의 결과에 대해 적절한 외삽법을 사용하여 결과를 추출하여야 한다. 시간 응답 결과의 검증에는 임펄스 응답 결과를 확인하는 방법이 주로 사용되는데, 이때 임펄스 응답 특성에서 결과가 인과 법칙에 위배되는지와 적절한 파형이 추출되는지를 확인하게 된다. 그러나 기존 방법에서 제시된 외삽 방법은 정확한 결과를 추출하기 위해 매우 많은 반복 계산이 요하게 되어 WSE에 구현하기에는 효율적이지 않은 문제가 있다. 그러므로 구현된 WSE에는 정확하면서도 효율적인 고속 디지털 채널 시간영역 응답특성이 얻어질 수 있도록 새로 제안된 외삽 방법을 개발하여 적용하였다.

그림 6은 기존에 제시된 외삽 방법과 새로 제안된 외삽 방법의 차이를 보여주고 있다. 새로 제안된 방법에서는 개발된 새 알고리즘에 의하여 반복적 방법이 아닌 직접적으로 외삽 결과를 찾도록 하여 빠른 시간 안에 대역이 제한된 S-파라미터로부터 대역이 확장된 파라미터를 구하고, 이를 통하여 정확한 임펄스 응답을 얻을 수 있도록 한다.

(2) 동작검증 및 서비스

그림 7은 메모리 칩의 패키지에 대한 성능을 분석하기 위한 주파수 응답으로, 사양은 LPDDR4(Low Power Double Data Rate 4) 기준으로 1600~4266[Mbps]인 경우이다. 메모리 칩 패키지는 구조물 해석으로 진행되어 ANSYS HFSS 등의 Field Simulation을 통하여 결과를 얻도록 하였다. 그림 7(a)는 채널 S-파라미터 모델을 이용해 제안된 외삽 방법을 적용하여 –60dB 이하의 오차 조건으로 추출한 주파수 응답 결과를 보이고 있으며 결과를 얻는데 걸리는 시간은 0.17초로, 기존 방법으로 이와 같은 결과를 얻는 데에는 112.45초가 걸리게 된다. 또한 그림 7(b)는 다이렉트 IFFT 방법과 제안된 방법으로 추출한 모델을 이용한 임펄스 응답 결과를 보이고 있으며, 제안된 방법을 적용할 때 지연 구간에서의 인과 법칙이 잘 유지되고 있어 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.

그림 8은 S-파라미터 연산을 통해 최종적 시간 영역의 파형 분석 기능인 EYE Diagram, Bathtub/BER(Bit Error Ratio) 결과를 생성하여 그래프로 보여주고 있는 것으로, 이는 초고속 디지털 신호 전송 시스템의 데이터 전송률을 확인하기 위한 표준 방법이 된다. 복잡한 시뮬레이션 구성을 하지 않고 EYE Diagram과 같은 결과를 도출할 수 있으며, 여기에 추가적으로 칩 내부의 파형 정보를 가진 모델을 결합하면 실측과 같은 표준 결과 파형을 얻을 수도 있다. 또한 초고속 디지털 파형의 결과는 매우 많은 비트의 응답에 대한 조합으로 이를 얻기 위해 많은 측정 또는 시뮬레이션 시간을 요하게 되는데, 이를 보다 효율적으로 빠른 시간안에 얻기 위해 기존의 분석기법 대신 최대 파형 왜곡 조건으로 가능한 범위의 비트 조합 샘플링을 통해 EYE Diagram(Worst-case EYE Diagram)을 얻는 방법을 사용하였다.