이 논문은 맞춤 설계된 ExG 판독(integrated circuit, IC)을 이용하여 사지로부터 근전도(EMG) 및 심전도(ECG) 신호를 측정할 수 있는 다중 노드 체-채널 통신(body-channel-communication, BCC) 시스템을 제시한다. 다양한 확장 현실(XR)/가상 현실(VR) 응용으로의 추가 확장을 위해서는 정확한 동작 감지와 사용자 데이터 수집이 필수이며, 이에 따라 신체로부터 실시간으로 EMG 및 ECG 신호를 획득할 수 있는 요구가 대두된다. 제안하는 다중 노드 BCC 시스템은 HUB 노드와 다수의 센서 노드 간의 무선 동작을 특징으로 하며, 에너지 효율성이 웨어러블 구현을 가능하게 하면서도 사용자가 자유롭게 움직일 수 있는 편의성을 제공한다. 또한 각 노드의 BCC 수신기에는 자세 변화로 인해 발생하는 BCC의 변동에 대한 내성을 보장하기 위해 적응형 이득 제어(AGC) 기법을 통합하였다. 커패시티브 BCC를 통해 데이터를 송신 및 수신하는 동시에 ExG 신호를 동시 판독하기 위해 ExG 판독 IC에서 광대역 공통모드 간섭(common-mode interference, CMI) 제거 기법을 적용하여 공통모드 BCC 신호를 필터링하고 ExG 신호를 분리한다. 마지막으로 입력 임피던스 보강을 위해 사전 충전(pre-charging) 기반의 기법을 적용함으로써, 전극-신체 인터페이스와 같은 측정 환경의 변동에 대해 시스템의 견고성을 확보하였다. 측정 결과, BCC 송신기와 수신기는 각각 1.071 및 0.495 nJ/b의 에너지 효율을 달성하였고, 전체 시스템은 1 Mbps의 데이터 전송률로 동작한다. 실제 신체 채널 조건에서 비트 오류율(bit-error rate, BER)은 $8\times 10^{-5}$ 미만을 달성하였다. ExG 판독 IC는 채널당 $8.82\mu$ W를 소모하며, 76.18 M $\Omega$ 의 dc 입력 임피던스와 100 Hz까지 101.2 dB 이상의 공통모드 제거비(common-mode rejection ratio, CMRR)를 달성한다. 무엇보다도, 네 채널 모두로부터 사지 EMG 신호를 동시에 획득하는 것과 함께 전체 시스템의 성공적인 동작을 입증하였다.

이 논문은 소형 유도 링크(compact inductive link)를 통해 전력과 순방향 데이터를 동시에 전달하는 향상된 주파수 분할 기반 무선 전력 및 데이터 전송(Enhanced-frequency-splitting-based wireless power and data transfer, EFS-WPDT) 시스템을 제시한다. 데이터 전송을 위해 제안된 시스템은 주파수-분할 향상(Frequency-splitting enhancement, FSE)에 기반한 주파수 편이 키잉(frequency-shift keying, FSK)을 사용하며, 이는 동적 링크-부하 절연(link-load isolation, LLI)과 시간 인터리빙(time-interleaved)된 $LC$ 공진을 통해 구현된다. 이 방식은 부하에 전달되는 전력(PDL), 데이터 전송률(DR), 전력 전송 효율(PTE) 사이의 기존의 상충관계를 효과적으로 해결한다. 동적 LLI는 각 공진 단계에서 부하를 디커플링(decoupling)하여 FSE를 가능하게 하는 데 핵심이며, 승압되고 조절된 출력 전압을 제공하는 준공진 부스트 컨버터(quasi-resonant boost converter, QRBC)를 사용하여 구현된다. 시간 인터리빙 동작에서는 링크 조건이 변동하더라도 정확한 타이밍을 유지하는 바디 튜닝 피크 검출기(body-tuned peak detector, BTPD)를 통해 신뢰성 있는 피크 검출을 달성한다. 또한 주파수-진폭 변환기는 포락선(envelope) 차이를 증폭함으로써 감도를 향상시켜 소형화된 링크에서도 견고한 데이터 복조가 가능하게 한다. 180-nm 바이폴라-CMOS-DMOS(BCD) 공정으로 제작된 제시된 IC들은 서브-센티미터(sub-centimeter) 수신기(RX) 코일을 사용하여 전체 PTE 60.2%, PDL 43.4-mW, DR 1-Mb/s를 동시에 달성한다. 그 결과, 데이터 전송을 위한 성능 지표(Figure of merit, FoM)는 센티미터 스케일 링크를 사용하는 기존 연구들과 견줄 수 있는 수준으로 향상되었고, 단일 유도 링크를 사용하는 선행 최첨단 시스템에 비해 전력 전달을 위한 FoM은 $2.5\times$ 만큼 개선되었다.

온칩 신경 기록으로부터 생성되는 방대한 데이터를 처리하기 위해서는, 폐쇄루프 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 응용에서의 적시 대응을 보장하기 위한 최소 지연의 강건한 스파이크 정렬(SS) 시스템온칩(SoC)이 필수적이다. 본 논문에서는 연산 에너지를 낮추면서도 높은 정확도를 유지하기 위해, 아날로그 컴퓨팅-인-메모리(CIM) 엔드투엔드 바이너리 오토인코더 신경망(B-AENN) 특성 추출을 온칩에 최초로 통합한 $\Delta$ -기반 SS SoC를 보고한다. 본 연구에서의 $\Delta$ -스파이크 신호의 사용은 SS 시스템의 잡음 내성을 향상시킬 뿐 아니라, 특성 추출을 위한 더 나은 기반을 제공하여 정확도를 향상시킨다. 또한 B-AENN의 통합은 사전 정의된 방법과 비교할 때, 특히 서로 유사한 스파이크에 대해 특성을 추출하기 위한 보다 적응적인 접근을 가능하게 한다. 더 나아가 스파이크 검출 및 특성 추출 과정을 아날로그 도메인으로 이전함으로써, 제안된 시스템은 점점 더 밀집해지는 채널에서 발생하는 아날로그-디지털 변환기(ADC) 변환 병목을 극복한다. 65-nm CMOS 공정 기술로 제작된 프로토타입 칩은 5.1- $\mu$ s의 비상한 연산 지연을 제공하여, 폐쇄루프의 실시간 응용에 이상적이며, 소비전력 $3.11\mu$ W/ch로 분류 정확도 94.54%를 달성한다. 이는 현재까지 보고된 온칩 분류 정확도 중 최고 수준이다.

사물인터넷(IoT)과 웨어러블 스마트 기기의 확산으로 인해 고해상도 센서 인터페이스 시스템에 대한 요구가 급증하면서, 정전용량 감지 트랜스듀서의 활용이 광범위해졌다. 이러한 트랜스듀서는 저잡음 및 저전력 특성을 바탕으로 환경 및 생체의학 센싱을 포함한 다양한 응용에 적합하다는 점에서 높이 평가된다. 그러나 전력 효율을 유지하면서 고해상도 정전용량 센서 인터페이스 시스템을 설계하는 일은 여전히 어렵다. 본 연구는 고해상도이면서 에너지 효율적인 고역통과(HP) $\Delta \Sigma$ 정전용량-대-디지털 변환기(CDC) 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처에는 2차 HP $\Delta \Sigma$ 모듈레이터( $\Delta \Sigma \text{M}$ )와 연속시간 정전용량-대-전압 변환기(CT CVC)가 포함된다. 제안된 CDC는 5.85 aFrms의 우수한 정전용량 분해능을 달성하며, 46 fJ/conversion-step의 전력 효율과 187.4 dB의 FoMS를 보인다. 전력 효율이 더 우수하도록 설계된 HP $\Delta \Sigma \text{M}$ 는 고해상도 정전용량 센서 응용을 위한 유망한 해결책을 제공한다. 최신 기술과 비교하여, 제안된 CDC는 FoMW를 경쟁적으로 유지하면서 2 $\times$ 이상의 FoMS 향상을 달성한다.

골성 돌출부에서 압력, 전단 및 온도와 같은 핵심 지표를 체계적으로 동시 모니터링하는 것은 욕창(압력 손상)을 예방하는 데 필수적이다. 그러나 얇고 작은 폼 팩터를 가진 웨어러블 센서 어레이에 무선 기술을 결합하면서 발생하는 상호 기술 수렴의 어려움으로 인해, 위험 요인을 정확히 매핑하기 위한 무선 센서 어레이의 개발은 제한적이었다. 본 연구에서는 피부-계면에서 압력, 전단 및 온도를 연속적으로 매핑하기 위한 무배터리, 무선, 소형화된 다중모달 센서 어레이를 제시한다. 센서 어레이는 3D 스트레인 게이지와 미세가공 부품으로 구성된 내장 압력 및 전단 센서를 포함한다. 통합 센서의 기계적 디커플링 설계는 추가적인 데이터 처리 없이도 피부-계면에서 압력과 전단에 대한 신뢰할 수 있는 데이터 취득을 가능하게 한다. 또한 이 센서 플랫폼은 환자의 움직임, 자세 및 침대 경사 변화에 대한 반응으로 국소 압력, 전단 및 온도 간 상호작용을 분석할 수 있게 한다. 새로이 조합한 무선 센서 어레이와 맞춤형 공압 액추에이터를 이용한 검증 시험은, 체위 변경 없이 압력과 전단을 연속적으로 모니터링하고 효율적으로 재분배하는 플랫폼의 유효성을 입증함으로써 환자의 삶의 질을 향상시킨다.

본 논문은 정전용량 센서 인터페이스를 위한 정전용량-디지털 변환기(capacitance-to-digital converters, CDCs)에 대한 포괄적인 문헌 검토를 제시하며, 역사적으로 철저한 CDC 조사와 상세한 아키텍처 분석을 결합한다. IEEE에 게재된 설계들을 10년 이상 포괄하면서, 성공적 근사 레지스터(successive-approximation-register, SAR), 델타-시그마 변조(delta-sigma-modulation, DSM), 주기-변조(period-modulation, PM), 그리고 하이브리드 아키텍처에 걸쳐 CDC 설계의 핵심 성능 지표인 에너지 효율, 분해능, 입력 범위를 연속적으로 다루며, 기존의 트레이드오프와 설계 경향을 보여주는 조사 플롯을 함께 제공한다. 각 토폴로지는 트레이드오프를 완화하여 고유의 에너지 소모와 잡음 성능 간의 상충을 개선하는 최근의 진전과, 회로 수준에서 남아 있는 한계까지 정량적으로 분석한다. 또한 이러한 한계를 완화하면서 각 토폴로지의 강점을 효과적으로 결합하는 하이브리드 아키텍처도 도입한다. 더불어 본 검토는 최근 CDC 설계들에 대한 수치 지표의 상세 비교를 제공하고, 각 토폴로지가 해당 특성 성능을 어떻게 개선하며 특정 응용 요구사항에 어떻게 부합하는지를 분석한다. 나아가 수치 지표를 넘어, 규제되지 않은 전원에서의 독립 구동, 온도 비민감성, 기생 성분에 대한 견고성, 그리고 현실적인 센서 구성과 같은 핵심 시스템 수준 고려사항을 다루며, 이는 실제 CDC 배치에 필수적이다. 논문은 정전용량 센서 인터페이스의 중요성이 증대되는 상황에서, CDC 설계에서 회로 수준 성능과 시스템 수준 요구사항의 균형을 맞추는 것이 중요함을 강조하며 결론을 맺는다.

두 전극 ECG 시스템은 연속적인 심장 및 심혈관 건강 상태 모니터링을 위해 웨어러블 기기에서 널리 사용되지만, 신뢰할 수 있는 신호 획득을 위해서는 여러 과제를 해결해야 한다. 그 핵심 과제 중 하나는 인체와 전력선 사이의 결합으로 인해 발생하는 수 볼트 이상의 50/60Hz 공통모드 간섭(CMI)으로, 이로 인해 ECG 기록 프런트엔드 회로가 포화된다. 이를 해결하기 위해, 큰 CMI에 대해 허용 오차를 갖는 ECG 기록 IC에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다 [1]–[7]. 대표적인 두 가지 기법은 공통모드 전하 보상(CMCC) [1]–[6]과 공통모드 평균화(CMA) [7] (그림 1(상단))이다. CMCC 접근법에서는 스위치드 커패시터 [1]–[3] 또는 전류원 [4]–[6]을 이용한 전하 보상으로 CMI를 상쇄할 수 있다. 그러나 이러한 추가 보상 회로와 그 제어기를 구현하면 추가적인 면적 소모와 상당한 전력 오버헤드가 발생한다. [3]에 보고된 연구는 회로 오버헤드를 최소화하기 위해 제어기 없이 CMCC를 구현하는 회로를 제안하지만, 보상 회로 오버헤드는 여전히 남아 있다. 또한 CMCC 회로는 ECG 기록 시스템에 추가적인 잡음을 더하여 잡음 성능을 저하시킨다 [1]. CMA 접근법에서는 검출된 CMI에 의해 전체 ECG 기록 회로의 접지(ground)를 구동하여 CMI의 영향을 무효화한다. 그러나 CMI 허용 오차 성능은 회로 접지와 지구 접지 사이에 존재하는 기생 커패시턴스 $({\mathrm{C}}_{\mathrm{P}}]$에 민감하다. 주변 환경이 변함에 따라 Cp가 크게 달라지므로, 최악의 CP에 대해서도 충분한 CMI 허용 오차를 제공하기 위해 매우 큰 평균화 커패시터 (CAVG)와 높은 구동 능력의 버퍼가 필요하며, 그 결과 면적 및 전력 오버헤드가 커진다. 또 다른 핵심 과제는 사용자의 움직임으로 인해 발생하며 상당한 미분모드(DM) 성분을 포함하는 모션 아티팩트(MAs)이다. MAs에 대한 내성을 확보하기 위해서는 넓은 입력 범위가 필요하다. 중요하게도, CMI 과제를 다루는 선행 설계들 [1]–[7]은 계측 증폭기(IA)와 SAR ADC로 구성된 기존의 ECG 기록 회로 구조에 기반한다. 이 구조는 본질적으로 넓은 입력 범위를 지원할 수 없어서, MAs에 취약하다. [6]에서는 DM 아티팩트를 추적하고 선충전(precharging)하여 MA 문제를 해결하지만, 이는 큰 전력 오버헤드를 초래한다.

본 논문은 고밀도 마이크로전극 어레이(MEA)와 집적 스위치를 인터페이싱하기 위한 시간-다중화 신경 기록 판독 IC(ROIC)를 제시한다. 시간영역 다중화(TDM)는 다수의 전극이 아날로그 프런트엔드(AFE)와 ADC를 공유하도록 하여 칩 면적을 절감할 수 있게 한다. 설계는 다중 채널에 걸쳐 공유되는 DPFL 커패시터를 이용해 내부 및 외부 기생 커패시턴스를 상쇄하기 위한 이중 양(positive) 피드백 루프(DPFLs)를 사용한 입력 임피던스(ZIN) 부스팅 기법을 특징으로 한다. 따라서 DPFL 기법에 대해 트리밍해야 하는 유효 면적과 커패시터 개수도 다중화 비율만큼 감소한다. 이 시스템은 180nm CMOS 공정에서 구현되었으며, 고정 이득과 저잡음을 위한 초퍼드 커패시티브 결합 계측 증폭기(CCIA)를 사용하고, 이어서 시스템의 잡음 등가 대역폭을 줄이며 프로그래머블 이득을 제공하기 위한 윈도우드 적분 샘플링 증폭기를 사용한다. 신경 기록 ROIC는 활성 면적 0.124mm²/ch를 차지하며 8.81μW/ch를 소모한다. 샘플링 레이트는 20kHz/ch이고, 1Hz부터 10kHz까지의 시뮬레이션 입력-기준 잡음은 5.95μVrms이다. DPFL 커패시터는 채널 전반에 완전히 공유되며 ZIN을 840MΩ까지 부스팅하는 데 기여하여, TDM 초퍼드 CCIA AFE에 대한 DPFL ZIN-부스팅 기법의 효과성과 적합성을 입증한다.

본 논문은 수동 충전 펌프 프리앰프(CPP)를 사용하는 에너지 효율적 저잡음 동적 비교기(dynamic comparator)를 제시한다. 입력 기준 잡음(IRN)을 비교기가 아닌 프리앰프 이득만큼 감소시키기 위해, 스위치드 캐패시터 증폭기에서 유래한 수동 프리앰프를 동적 비교기에 캐스케이드하여 그 유효성을 입증한다. 또한 수동 프리앰프는 스위칭 전력만을 소모하므로, 이를 동적 비교기에 추가하는 부담이 상대적으로 적다. 제안된 동적 비교기는 180-nm CMOS 공정으로 설계되었으며, 1.2-V 전원에서 37.1 µV의 IRN, 변환당 에너지 817 fJ, 샘플링 주파수 80 kHz를 달성한다. 이는 1.12 nJ·µV²의 우수성 지표(figure-of-merit)를 제공한다.

이 논문은 맞춤 설계된 ExG 판독(integrated circuit, IC)을 이용하여 사지로부터 근전도(EMG) 및 심전도(ECG) 신호를 측정할 수 있는 다중 노드 체-채널 통신(body-channel-communication, BCC) 시스템을 제시한다. 다양한 확장 현실(XR)/가상 현실(VR) 응용으로의 추가 확장을 위해서는 정확한 동작 감지와 사용자 데이터 수집이 필수이며, 이에 따라 신체로부터 실시간으로 EMG 및 ECG 신호를 획득할 수 있는 요구가 대두된다. 제안하는 다중 노드 BCC 시스템은 HUB 노드와 다수의 센서 노드 간의 무선 동작을 특징으로 하며, 에너지 효율성이 웨어러블 구현을 가능하게 하면서도 사용자가 자유롭게 움직일 수 있는 편의성을 제공한다. 또한 각 노드의 BCC 수신기에는 자세 변화로 인해 발생하는 BCC의 변동에 대한 내성을 보장하기 위해 적응형 이득 제어(AGC) 기법을 통합하였다. 커패시티브 BCC를 통해 데이터를 송신 및 수신하는 동시에 ExG 신호를 동시 판독하기 위해 ExG 판독 IC에서 광대역 공통모드 간섭(common-mode interference, CMI) 제거 기법을 적용하여 공통모드 BCC 신호를 필터링하고 ExG 신호를 분리한다. 마지막으로 입력 임피던스 보강을 위해 사전 충전(pre-charging) 기반의 기법을 적용함으로써, 전극-신체 인터페이스와 같은 측정 환경의 변동에 대해 시스템의 견고성을 확보하였다. 측정 결과, BCC 송신기와 수신기는 각각 1.071 및 0.495 nJ/b의 에너지 효율을 달성하였고, 전체 시스템은 1 Mbps의 데이터 전송률로 동작한다. 실제 신체 채널 조건에서 비트 오류율(bit-error rate, BER)은 $8\times 10^{-5}$ 미만을 달성하였다. ExG 판독 IC는 채널당 $8.82\mu$ W를 소모하며, 76.18 M $\Omega$ 의 dc 입력 임피던스와 100 Hz까지 101.2 dB 이상의 공통모드 제거비(common-mode rejection ratio, CMRR)를 달성한다. 무엇보다도, 네 채널 모두로부터 사지 EMG 신호를 동시에 획득하는 것과 함께 전체 시스템의 성공적인 동작을 입증하였다.

이 논문은 소형 유도 링크(compact inductive link)를 통해 전력과 순방향 데이터를 동시에 전달하는 향상된 주파수 분할 기반 무선 전력 및 데이터 전송(Enhanced-frequency-splitting-based wireless power and data transfer, EFS-WPDT) 시스템을 제시한다. 데이터 전송을 위해 제안된 시스템은 주파수-분할 향상(Frequency-splitting enhancement, FSE)에 기반한 주파수 편이 키잉(frequency-shift keying, FSK)을 사용하며, 이는 동적 링크-부하 절연(link-load isolation, LLI)과 시간 인터리빙(time-interleaved)된 $LC$ 공진을 통해 구현된다. 이 방식은 부하에 전달되는 전력(PDL), 데이터 전송률(DR), 전력 전송 효율(PTE) 사이의 기존의 상충관계를 효과적으로 해결한다. 동적 LLI는 각 공진 단계에서 부하를 디커플링(decoupling)하여 FSE를 가능하게 하는 데 핵심이며, 승압되고 조절된 출력 전압을 제공하는 준공진 부스트 컨버터(quasi-resonant boost converter, QRBC)를 사용하여 구현된다. 시간 인터리빙 동작에서는 링크 조건이 변동하더라도 정확한 타이밍을 유지하는 바디 튜닝 피크 검출기(body-tuned peak detector, BTPD)를 통해 신뢰성 있는 피크 검출을 달성한다. 또한 주파수-진폭 변환기는 포락선(envelope) 차이를 증폭함으로써 감도를 향상시켜 소형화된 링크에서도 견고한 데이터 복조가 가능하게 한다. 180-nm 바이폴라-CMOS-DMOS(BCD) 공정으로 제작된 제시된 IC들은 서브-센티미터(sub-centimeter) 수신기(RX) 코일을 사용하여 전체 PTE 60.2%, PDL 43.4-mW, DR 1-Mb/s를 동시에 달성한다. 그 결과, 데이터 전송을 위한 성능 지표(Figure of merit, FoM)는 센티미터 스케일 링크를 사용하는 기존 연구들과 견줄 수 있는 수준으로 향상되었고, 단일 유도 링크를 사용하는 선행 최첨단 시스템에 비해 전력 전달을 위한 FoM은 $2.5\times$ 만큼 개선되었다.

온칩 신경 기록으로부터 생성되는 방대한 데이터를 처리하기 위해서는, 폐쇄루프 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 응용에서의 적시 대응을 보장하기 위한 최소 지연의 강건한 스파이크 정렬(SS) 시스템온칩(SoC)이 필수적이다. 본 논문에서는 연산 에너지를 낮추면서도 높은 정확도를 유지하기 위해, 아날로그 컴퓨팅-인-메모리(CIM) 엔드투엔드 바이너리 오토인코더 신경망(B-AENN) 특성 추출을 온칩에 최초로 통합한 $\Delta$ -기반 SS SoC를 보고한다. 본 연구에서의 $\Delta$ -스파이크 신호의 사용은 SS 시스템의 잡음 내성을 향상시킬 뿐 아니라, 특성 추출을 위한 더 나은 기반을 제공하여 정확도를 향상시킨다. 또한 B-AENN의 통합은 사전 정의된 방법과 비교할 때, 특히 서로 유사한 스파이크에 대해 특성을 추출하기 위한 보다 적응적인 접근을 가능하게 한다. 더 나아가 스파이크 검출 및 특성 추출 과정을 아날로그 도메인으로 이전함으로써, 제안된 시스템은 점점 더 밀집해지는 채널에서 발생하는 아날로그-디지털 변환기(ADC) 변환 병목을 극복한다. 65-nm CMOS 공정 기술로 제작된 프로토타입 칩은 5.1- $\mu$ s의 비상한 연산 지연을 제공하여, 폐쇄루프의 실시간 응용에 이상적이며, 소비전력 $3.11\mu$ W/ch로 분류 정확도 94.54%를 달성한다. 이는 현재까지 보고된 온칩 분류 정확도 중 최고 수준이다.

사물인터넷(IoT)과 웨어러블 스마트 기기의 확산으로 인해 고해상도 센서 인터페이스 시스템에 대한 요구가 급증하면서, 정전용량 감지 트랜스듀서의 활용이 광범위해졌다. 이러한 트랜스듀서는 저잡음 및 저전력 특성을 바탕으로 환경 및 생체의학 센싱을 포함한 다양한 응용에 적합하다는 점에서 높이 평가된다. 그러나 전력 효율을 유지하면서 고해상도 정전용량 센서 인터페이스 시스템을 설계하는 일은 여전히 어렵다. 본 연구는 고해상도이면서 에너지 효율적인 고역통과(HP) $\Delta \Sigma$ 정전용량-대-디지털 변환기(CDC) 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처에는 2차 HP $\Delta \Sigma$ 모듈레이터( $\Delta \Sigma \text{M}$ )와 연속시간 정전용량-대-전압 변환기(CT CVC)가 포함된다. 제안된 CDC는 5.85 aFrms의 우수한 정전용량 분해능을 달성하며, 46 fJ/conversion-step의 전력 효율과 187.4 dB의 FoMS를 보인다. 전력 효율이 더 우수하도록 설계된 HP $\Delta \Sigma \text{M}$ 는 고해상도 정전용량 센서 응용을 위한 유망한 해결책을 제공한다. 최신 기술과 비교하여, 제안된 CDC는 FoMW를 경쟁적으로 유지하면서 2 $\times$ 이상의 FoMS 향상을 달성한다.