In this paper, the input-output interconnection method of the multi-valued signal processing circuit using perfect Shuffle technique and Kronecker product is discussed. Using this method, the design method of circuit of the multi-valued Reed-Muller expansions(MRME) to be used the multi-valued signal processing on finite field GF(p**m) is presented. The proposed input-output interconnection method is shown that the matrix transform is efficient and that the module structure is easy. The circuit design of MRME on FG(p**m) is realized following as` 1) contructing the baisc gates on GF(3) by CMOS T gate, 2) designing the basic cells to be implemented the transform and inverse transform matrix of MRME using these basic gates, 3) interconnecting these cells by the input-output interconnecting method of the multivalued signal processing circuits. Also, the circuit design of the multi-valued signal processing function on GF(3\ulcorner similar to Winograd algorithm of 3x3 array of DFT (discrete fourier transform) is realized by interconnection of Perfect Shuffle technique and Kronecker product. The presented multi-valued signal processing circuits that are simple and regular for wire routing and posses the properties of concurrency and modularity are suitable for VLSI.
This paper proposes a new soft switching dual input converter for renewable energy systems. Multi-input converters are produced by combining discrete converters. These converters reduce the number of circuit elements, cost, volume and weight of the converter and provide a constant output power in different weather conditions. Furthermore, soft switching techniques can be applied to increase efficiency. In this paper, a Zero Voltage Transition (ZVT) dual input boost converter is presented. Only one auxiliary circuit is used to provide the soft switching condition for all of the semiconductor elements. The proposed converter, which is simulated by ORCAD software, is theoretically analyzed. To confirm the validity of the theoretical analysis, a prototype of proposed converter was constructed. Simulation and experimental results confirm the theoretical analysis. An efficiency comparison shows a one percent improvement at nominal loads.
포한신항내 2개 정점에서의 현장관측자료와 수치실험 결과를 비교·검증하여 쌍곡형 수치모형의 적용성을 검토하였다. 단일 방향 규칙파를 입사파 조건으로 사용한 경우 정점 P2, P3에서 관측치와의 오차가 각각 약 12,26%로 제시되었으며, 다방향 성분파를 입사파 조건으로 사용한 경우 2개 정점에서의 오차가 각각 약 4,16%로 나타나 대략 9% 개선된 결과를 얻었다. 포항신항의 1994년의 평면 배치와 제4 투기장 완공후의 평면 배치에 대하여 다방향 성분파를 입사파 조건으로 하여 항내정온도의 개선 상태를 평가하였다. 그 결과, 제4 투기장계획에서 연장된 200m의 북방파제만으로는 제7 부두에서 하역불능시간이 긴 문제를 해결하기가 어려울 것으로 사료된다.
Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.
This study focuses on the formation of input release lots in a semiconductor wafer fabrication facility. After the order-lot pegging process assigns lots in the fab to orders and calculates the required quantity of wafers for each product type to meet customers' orders, the decisions on the formation of input release lots should be made to minimize the production costs of the release lots. Since the number of lots being processed in the wafer fab directly is related to the productivity of the wafer fab, the input lot formation is crucial process to reduce the production costs as well as to improve the efficiency of the wafer fab. Here, the input lot formation occurs before every shift begins in the semiconductor wafer fab. When input quantities (of wafers) for product types are given from results of the order-lot pegging process, lots to be released into the wafer fab should be formed satisfying the lot size requirements. Here, the production cost of a homogeneous lot of the same type of product is less than that of a heterogeneous lot that will be split into the number of lots according to their product types after passing the branch point during the wafer fabrication process. Also, more production cost occurs if a lot becomes more heterogeneous. We developed a multi-dimensional dynamic programming algorithm for the input lot formation problem and showed how to apply the algorithm to solve the problem optimally with an example problem instance. It is necessary to reduce the number of states at each stage in the DP algorithm for practical use. Also, we can apply the proposed DP algorithm together with lot release rules such as CONWIP and UNIFORM.
Timing delays due to VLSI circuit interconnects strongly depend on neighbor line switching patterns as well as input transition time. Considering both the input transition and input switching pattern, a new analytical timing delay model is developed by using the decoupling technique of transfer multi-coupled lines into an effective single line. The analytical timing delay model can determine the timing delay of multi-coupled lines accurately as well as rapidly. It is verified by using DSM-Technology ($0.1{\mu}m$ /low-k copper-based process) that the model has excellent agreement with the results of SPICE simulation.
In this paper a novel robust adaptive fuzzy controller for the nonlinear system with state-dependent uncertainty is proposed. The conventional adaptive fuzzy controller determines the function of state variable bounding the state-dependent uncertain term in the system dynamics on the local state space by off-line calculation. Whereas the proposed method determines that function by the fuzzy inference so that it guarantees the stability of the closed loop system globally on the whole state space. In addition, the method is applicable to the multi-input system. We applied the proposed method to the Burn Control of the Tokamak fusion reactor whose dynamics contains the state-dependent uncertainty and proved the effectiveness of the scheme by using the simulation results.
The DSD(Direct Stream Digital) encoder, which is a standard for SACD(Super Audio Compact Disc) proposed by Sony and philips, use 1 bit representation with a sampling frequency of 2.8224 MHz (64 $\times$ 44.1 kHz). For multi-rate PCM (Pulse Code Modulation) input like as 48/96/192 kHz, a external sample-rate converter is necessary to the DSD encoder. This paper has been proposed a digital filter structure composed of sample-rate converter and interpolation filter for the DSD encoder with multi-rate (48/96/192 kHz) PCM input. without a external sample-rate converter.
DEA 모델중 널리 사용되는 교차평가모델(cross efficiency model)은 가중치에 제한을 두지 않고 어떤 특정분야에 탁월한 성과를 내는 DMU(Decision Making Unit)보다는 보다 전반적인 분야에서 두각을 나타내는 DMU를 선발함으로써 많은 연구자들이 DEA문헌에서 적용하여 왔다. 본 연구에서는 이러한 교차평가모델이 실제에 있어서는 암묵적으로 고정 가중치를 사용한다는 것과 동일한 결과를 나타낸다는 것을 분석적으로 밝혔다(one input, multi output case). 또한 multi-input, multi-output case의 경우에도 overall performer의 cluster에 근접한 대다수 DMU의 경우에는 고정 가중치를 사용한 경우와 거의 차이가 없음을 보였다. 교차평가 모델에 적용된 변수의 가중치를 보다 명확히 함으로써 연구자들이 모델의 평가결과를 이해하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 또한 교차 평가의 가중치 도식을 더 명확히 보여주기 위해 biplot을 제안한다.
The DSD(Direct Stream Digital) encoder, which is a standard for SACD(Super Audio Compact Disc) proposed by Sony and philips, uses 1 bit representation with a sampling frequency of 2.8224MHz (64${\times}$44.1kHz). For multi-rate PCM (Pulse Code Modulation) input such as 8${\sim}$192kHz, a external sample-rate converter is necessary to the DSD encoder. This paper has been proposed a digital mter structure composed of sample-rate converter and interpolaton filter for the DSD encoder with multi-rate (8${\sim}$192kHz) PCM input, without a external sample-rate converter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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