Testing the analog/mixed-signal circuitry of a mixed-signal IC has become a difficult task. Offset error, gain error, Non-monotonic behavior, Differential Non-linearity(DNL) error, Integral Non-linearity(INL) error are important specifications used as test parameters for DAC. In this paper, we propose an efficient BIST structure for DAC testing. The proposed BIST adds the circuit which uses the capacitor and op-amp, and accomplishes a test.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.162-177
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2012
In this paper we present a novel method of applying image scrambling technology which belongs to the information hiding field in the error control coding to introduce confidentiality in wireless machine to machine communication. The interleaver in serial concatenated convolutional codes, which is the key module in overcoming burst errors, is deliberately designed with the scrambling function to provide a low error rate for those authorized transceivers. By contrast, the unauthorized transceivers without keys would get so high an error rate that decoding bits could bring little value, thus realizing both the confidentiality and reliability in wireless machine to machine communication.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권1호
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pp.51-58
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2015
This paper proposes a 10-b SAR ADC. To increase the conversion speed and reduce the power consumption and area, redundant cycles were implemented digitally in a capacitor DAC. The capacitor DAC algorithm was straightforward switching, which included digital error correction steps. A prototype ADC was implemented in CMOS $0.18-{\mu}m$ technology. This structure consumed $140{\mu}W$ and achieved 59.4-dB SNDR at 1.25MS/s under a 1.8-V supply. The figure of merit (FOM) was 140fJ/conversion-step.
In the QR Decomposition-based (QRD) decoding class, the system performance is sensitive to the error propagation. Thus, it is critical to correctly decode the previous layers. One approach to desensitize the error propagation is to propose the optimal decoding order of layers. In this work, we propose a new extended-list Sorted QRD-base (SQRD) decoding approach. In the proposed decoding scheme, the solution of the few first layers is extended as the list of promising possible solutions. By doing so, the diversity of the lowest layer is increased. As a result, the system performance is less sensitive to the error propagation than its counterparts. The proposed approach is verified by the computer simulation results.
전개형 솔리드 안테나에서 패널 전개 시 발생할 수 있는 구조적인 오차가 안테나 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 위성에서 활용되는 전개형 안테나는 지상에서 접힌 상태로 발사되어 우주 공간에서 펼쳐지며, 전개 시 발생할 수 있는 오차의 형태를 분류하여 각각의 경우에 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 패널 하나에만 전개 오차가 있을 때는 불완전 전개 패널에 해당하는 쪽에서 안테나 성능의 열화가 발생하였다. 패널 전개 오차가 코사인 함수의 형태로 분포한다고 가정하여 오차의 크기와 오차 형태에 따른 영향을 계산하고 분석하였다. 안테나 패널 오차가 균일한 경우에는 오차크기에 비례하여 이득이 감소하고, 패턴은 대칭이다. 코사인 1 또는 3주기의 패널 오차에 대해서는 주엽의 기울어짐이 나타나며, 코사인 2 또는 4주기의 패널 오차에 대해서는 패턴은 대칭이며, 이득이 감소한다.
This paper presents a new in-flight alignment method for an SDINS under large initial heading error. To handle large heading error, a new attitude error model is introduced. The attitude errors are divided into heading error and leveling errors using a newly defined horizontal frame. Some navigation error dynamic models are derived from the attitude error model for indirect feedback filtering of the in-flight alignment system. A Kalman filter with Position measurement is designed to estimate navigation errors as the indirect feedback filter Simulation results show that the proposed in-flight alignment method reduces the heading error very quickly from more than 40deg to about 5deg so as to apply a refined navigation filter. The total alignment process including leveling mode and navigation mode in addition to the proposed one allows large initial values not only in heading error but also in leveling errors.
과거의 많은 사고를 분석해 보면 정보전달에 어떤 결함이나 불비가 원인이 되어 사고가 발생한 예가 많다. 그 예로서 정비작업이 끝나기도 전에 전원을 넣어서 기계가 작동하여 정비원이 기계에 휘말려 사망했다던가, 공항에서 이륙태세를 취하고 있던 항공기가 소음때문에 관리관의 목 소리를 전부 듣지 못하고 이륙 OK 라고 생각하여 이륙동작을 하다가 다른 항공기와 충돌한 사고 등이 있다. 인적원인으로 되는 사고에서는 system error와 human error로 구분할 수 있다. system error는 인원의 부족, 순서의 불비, 통신의 불비와 같은 system의 구성요소가 적절하지 못하거나 충분하지 못한 때에 발생하는 error이다. 이에 반하여 human error는 system의 순서나 설계에서 미리 정해진 권동에 반대가 되는 인간의 행동 때문에 발생한다. 지금까지 human error에 의한 사고로서 결말을 지웠던 것도 그 원인을 깊이 추구해가면 생각 밖의 system error였던 예가 적지 않다. 그러므로 여기에서는 주로 정보전달과정에서 system의 불비로 인하여 발생하는 error에 대하여 고찰한다.
In the sheet metal forming operations, the strain measurement of sheet panel is an essential work which provides the formability information needed in die design, process design, and product inspection. To measure efficiently complex geometry strains, the 3-dimensional automative strain measurement system, which theoretically has a high accuracy but practically has about 3~5% strain error, is often used. For eliminating the strain error resulted in measuring the strains of formed panels using an automated strain measurement system, the position error calibration method is suggested, which computes accurate strains using the grids with accurate nodal coordinates. The accurate nodal coordinates are calculated by adding the nodal coordinates measured by the measurement system and the position error found using the multiple regression method as a function of the main error parameters obtained from the analysis of strain error in a standard cube. For the verification, the strain distributions of square and dome cups obtained from the position error calibration method are compared with those provided by the finite element analysis and ASAME.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1645-1651
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2016
A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a measurement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Especially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sampling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.269-278
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2006
This paper presents the new hybrid data mining technique using error pattern, modeling of improving classification accuracy. The proposed method improves classification accuracy by combining two different supervised learning methods. The main algorithm generates error pattern modeling between the two supervised learning methods(ex: Neural Networks, Decision Tree, Logistic Regression and so on.) The Proposed modeling method has been applied to the simulation of 10,000 data sets generated by Normal and exponential random distribution. The simulation results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods like Logistic regression and Discriminant analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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