A 11b 100KS/s Algorithmic ADC for Digital PFC controller is proposed. The proposed Algorithmic ADC structure for 11bit resolution is based on a cyclic architecture to reduce chip area and power consumption. The prototype Algorithmic ADC implemented with a 0.18um 1Poly-3Metal CMOS process shows a SNDR 66.7dB and ENOB 10.78bits. And the current consumption is about 780uA at 100KS/s and 5V. The occupied active die area is $0.27mm^2$.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.24
no.2
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pp.320-326
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2004
This study investigated whether algorithmic problem solving and conceptual problem solving influenced each other or not. Four classes of 12th grade (N= 112) that are equal in prior achievement were randomly assigned to group AC (Algorithmic-Conceptual problem) and group CA (Conceptual-Algorithmic problem). Students of group AC solved the conceptual problems after learning the related algorithmic problems, and those of group CA solved the same problems in reverse order. The results revealed that learning the algorithmic problems improved students' ability to solve the related conceptual problems, but learning the conceptual problems did not help students solve the related algorithmic problems. Regarding the confidence on problem solving, learning the algorithmic problems had little effect on the related conceptual problems. Learning the conceptual problems also had little effect on students' confidence on solving of the related algorithmic problems.
In this paper, we propose an improved algorithmic ADC for CMOS Image Sensor that is suitable for a column-parallel readout circuit. The algorithm of the conventional algorithmic ADC is modified so that it can operate as a single amplifier while being independent of the capacitor ratio and insensitive to the gain of the op-amp, and it has a high conversion efficiency by using an adaptive biasing amplifier. The proposed ADC is designed with 0.18-um Magnachip CMOS process, Spectre simulation shows that the power consumption per conversion speed is reduced by 37% compared with the conventional algorithmic ADC.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.25
no.2
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pp.79-87
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2005
We compared algorithmic problem solving and conceptual understanding of chemistry with three types (algorithmic, pictorial- and wordy-formatted conceptual) of problems. The familiarity, confidence, and preference to the three type of problems were also examined. The chemistry problem solving ability test was administered to 228 students from two top high schools in the province of Gyeonggi who were preparing the chemistry examination among the four optional subjects (biology, chemistry, earth science, physics) for enter university. After administrating the chemistry problem solving ability test, the degree of familiarity to some problems and the degree of confidence of their answers in a Likert scale were asked to the students. Besides, the students were asked to place preference to the type of problems in order. The students scored better on the algorithmic problems than on the conceptual problems (pictorial and wordy problems), and were also most familiar with the algorithmic problems. The students were more confident of their answers on both of types pictorial and algorithmic problems, and preferred pictorial problems rather than both of types algorithmic and wordy problems.
The paper shows that algorithm education positively affects algorithmic thinking for elementary students. Experiments are conducted on thirty five sixth graders without prior experience of algorithm. The experimental group is given eleven sessions of lesson for four weeks in which algorithmic solution is sought for graph coloring problems. After four weeks of experiments questionnaires are distributed to the students in order to measure differences in algorithmic interest and algorithmic thinking ability. The following results are obtained: Firstly, it may be observed that algorithm education with graph coloring may be effective in reinforcing students' interest in algorithms. Secondly, the experiment shows that algorithmic thinking ability may be enhanced from participating in graph coloring activities. In conclusion, algorithm education with graph coloring problem helps students develop algorithmic thinking ability as well as cultivate students' interest in algorithmic thinking.
The ability of problem-solving, communicating, and collaborating with computing technology is considered as core competencies for future society. In order to improve those competences, the algorithm and programming ability was set as the important goal of the Information curriculum of Korea. Algorithmic thinking is a key component of computing thinking, and it is known to play a very important role in designing and programming algorithms. It is used to set goals of Information curriculum and to measure student achievement. Therefore, in this study, developed a test to measure algorithmic thinking of students in elementary, middle and high schools, and applied the test to measure the levels of algorithmic thinking. As a result of the analysis, the higher the school level, the better the algorithmic thinking. And no difference was found between genders. This study is expected to provide a guide for constructing measures or setting the difficulty level for algorithmic thinking.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2554-2580
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2018
Lenstra-Lenstra-$Lov{\acute{a}}sz$ (LLL) is an effective receiving algorithm for Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) systems, which is believed can achieve full diversity in MIMO detection of fading channels. However, the LLL algorithm features polynomial complexity and shows poor performance in terms of convergence. The reduction of algorithmic complexity and the acceleration of convergence are key problems in optimizing the LLL algorithm. In this paper, a variant of the LLL algorithm, the Hybrid-Fix-and-Round LLL algorithm, which combines both fix and round measurements in the size reduction procedure, is proposed. By utilizing fix operation, the algorithmic procedure is altered and the size reduction procedure is skipped by the hybrid algorithm with significantly higher probability. As a consequence, the simulation results reveal that the Hybrid-Fix-and-Round-LLL algorithm carries a faster rate of convergence compared to the original LLL algorithm, and its algorithmic complexity is at most one order lower than original LLL algorithm in real field. Comparing to other families of LLL algorithm, Hybrid-Fix-and-Round-LLL algorithm can make a better compromise in performance and algorithmic complexity.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.2
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pp.323-338
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1994
This paper outlines a framework for performing intelligent sensor validation for a diagnostic expert system while reasoning under uncertainty. The emphasis is on the algorithmic preprocess technique. A companion paper focusses on heuristic post-processing. Sensor validation plays a vital role in the ability of the overall system to correctly detemine the state of a plant monitored by imperfect sensors. Especially, several theoretical developments were made in understanding uncertain sensory data in statistical aspect. Uncertain information in sensory values is represented through probability assignments on three discrete states, "high", "normal", and "low", and additional sensor confidence measures in Algorithmic Sv.Upper and lower warning limits are generated from the historical learning sets, which represents the borderlines for heat rate degradation generated in the Algorithmic SV initiates a historic data base for better reference in future use. All the information generated in the Algorithmic SV initiate a session to differentiate the sensor fault from the process fault and to make an inference on the system performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasonig under uncertainty applies in HEATXPRT$^{TM}$, a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants.
In this increasingly technological world, the creativity development has been highlighted much in many countries. In this paper, two mathematical activities with Chinese characteristics are presented to illustrate how to integrate algorithmic teaching into mathematical activities to develop students' creativity. Case studies show that the learning of algorithm can be transferred into creative learning when students construct their own algorithms in Logo environment rather than being indoctrinated the existing algorithms. Creativity development in different stages of mathematical activities and creativity development in programming are also discussed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.12
no.1
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pp.10-18
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1987
This paper discusses algorithmic properties of a class of complementarity programs involving strictly diagonally isotone and off-diagonally isotone functions, i. e., functions whose Jacobian matrices have positive diagonal elements and nonnegative off-diagonal elements, A typical traffic equilibrium under elastic demands is cast into this class. Algorithmic properties of these complementarity problems, when a Jacobi-type iteration is applied, are investigated. It is shown that with a properly chosen starting point the generated sequence are decomposed into two converging monotonic subsequences. This and related will be useful in developing solution procedures for this class of complementarity problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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