Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.42
no.2
s.332
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pp.49-56
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2005
In this paper, we propose a memory BIST Circuit Creation System which creates BIST circuit based on user defined fault model and generates the optimized march test algorithm. Traditional tools have some limit that regenerates BIST circuit after changing the memory type or test algorithm. However, this proposed creation system can automatically generate memory BIST circuit which is suitable in the various memory type and apply algorithm which is required by user. And it gets more efficient through optimizing algorithms for fault models which is selected randomly according to proposed nile. In addition, it support various address width and data and consider interface of IEEE 1149.1 circuit.
Based on the pilot reports (PIREPs) collected in South Korea from 2003 to 2008 and corresponding Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) analysis data of 30 km resolution, we validate the Korean Integrated Turbulence Forecasting Algorithm (KITFA) system that predicts clear-air turbulence (CAT) above the Korean peninsula. The CATs considered in this study are the upper level (higher than 20000 ft) turbulence excluding convectively induced turbulences. In the KITFA system, there are two main processes for predicting CATs: to select CAT indices and to determine their weighting scores. With the PIREPs observed for much longer period than those used in the current operational version of the KITFA system (March 4-April 8 of 2002), three improvable processes of the current KITFA system, re-calculation of weighting scores, change of method to calculate weighting scores, and re-selection of CAT indices, are tested. The largest increase of predictability is presented when CAT indices are selected by using longer PIREP data, with the minor change using different methods in calculation of weighting scores. The predictability is the largest in wintertime, and it is likely due to that most CAT indices are related to the jet stream that is strongest in wintertime. This result suggests that selecting proper CAT indices and calculating their weighting scores based on the longer PIREPs used in this study are required to improve the current KITFA.
Today, satellite remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) plays an important role as an advanced science and technology. This study was developed a Line Density Algorithm which was clarify and describe the thermal front by using NOAA SST (sea surface temperature) and GIS spatial analysis for systemic and effective management of fish raising industry and sea environmental pollution by land reclamation program. Before this, a study about a interpolation method was carry out which was very important for estimate the hidden value between a special point. For this study Inverse Distance Weighted interpolation, Spline interpolation, Kriging interpolation methods were choose and SST data from 2001 to 2004 in spring (March, April, May) were analyzed. According to the study Kriging interpolation method was the very adaptive method from a practical point of view and excellent in description and precision then others. Finally, the result of this study will be use for develope the Line Density Index Algorism.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
We have proposed BIST method and circuit for embedded 16M SDRAM with logic. It can test the AC parameter of embedded 16M SDRAM using the BIST circuit capable of detecting the address of a fail cell installed in an Merged Memory with Logic(MML). It generates the information of repair for redundancy circuit. The function and AC parameter of the embedded memory can also be tested using the proposed BIST method. It is possible to test the embedded SDRAM without external test pin. The total gate of the BIST circuit is approximately 4,500 in the case of synthesizing by 0.25μm cell library and is verified by Verilog simulation. The test time of each one AC parameter is about 200ms using 2Y-March 14n algorithm.
Recently with growth in the capability of super computers and Parallel computers, shape design optimization is becoming easible for real problems. Also, Computational Fluid Dynamics(CFD) techniques have been improved for higher reliability and higher accuracy. In the shape design optimization, analysis solvers and optimization schemes are essential. In this work, the Roe's 2nd-order Upwind TVD scheme and DADI time march with multigrid were used for the flow solution with the Euler equation and FDM(Finite Differenciation Method), GA(Genetic Algorithm) and Kriging were used for the design optimization. Kriging were applied to 2-D airfoil design optimization and compared with FDM and GA's results. When Kriging is applied to the nonlinear problems, satisfactory results were obtained. From the result design optimization by Kriging method appeared as good as other methods.
Polarimetric measurements of the sky radiation by the PSR-I000, which is the multi-spectral polarimeter developed by the Opt Research Corporation and has the same wavelength regions (443nm, 490nm, 565nm, 670nm, 765nm and 865nm) as the ADEOSII/POLDER sensor, have been carried out at the ground station in Kanazawa city, Japan from March to May. First of all, the wavelength dependency of degrees of polarization is examined and it is shown that degrees of polarization measured under the hazy dust cloud are lower than those measured in the clear sky and decrease as the wavelength increases. Next, a new method for estimating optical properties, such as the optical thickness, the number size distribution and the refractive index, of the Asian dust and the ground reflectance from degrees of polarization measured by PSR-I000 is described. Finally, this method is applied to polarization data acquired on April 15,2002. As a result, it is shown that our estimation algorithm provides a good result.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.3
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pp.8-14
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2018
In the field of surveillance cameras, it is possible to increase the people detection accuracy by using depth information indicating the distance between the camera and the object. In general, depth information is obtained by calculating the parallax information of the stereo camera. However, this method is difficult to operate in real time in the embedded environment due to the large amount of computation. Jetson TX2, released by NVIDIA in March 2017, is a high-performance embedded board with a GPU that enables parallel processing using the GPU. In this paper, a stereo camera is installed in Jetson TX2 to acquire depth information in real time, and we proposed a people counting method using acquired depth information. Experimental results show that the proposed method had a counting accuracy of 98.6% and operating in real time.
Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.135-135
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2017
Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.
Purpose: This study was done to develop and evaluate an algorithm-based simulation scenario for emergency measures for high-risk newborns presenting with apnea. Methods: A one shot case study design was used to evaluate the algorithm-based simulation scenario. Effects of the developed simulation scenario were evaluated using the Simulation Effectiveness Tool (SET) and the Lasater Clinical Judgement Rubric (LCJR). From March to November 137 senior nursing students completed the simulation using this scenario. Results: The eight-frame simulation scenario was developed based on the Neonatal Resuscitation Program (NRP) and the nursing clinical judgment process. After use of the scenario, overall scores for SET and LCJR were 21.0 out of 26.0 and 32.4 out of 44.0 respectively. There were no significant differences in scores according to general characteristics. Positive correlation coefficients were identified among overall and subcategories of SET and LCJR. In addition, students provided positive feedback on the simulation experience. Conclusion: Considering that nursing students have limited access to high-risk newborns during their clinical experience and that newborns presenting apnea are common in the neonatal intensive care unit, the simulation scenario developed in this study is expected to provide nursing students with more opportunities to practice emergency measures for high-risk newborns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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