The problem of fluctuation-induced digital errors in a rapid single flux quantum (RSFQ) circuit has been a very important issue. In this work, we calculated the bit error rate of an RSFQ switch used in superconductive arithmetic logic unit (ALU). RSFQ switch should have a very low error rate in the optimal bias. Theoretical estimates of the RSFQ error rate are on the order of $10^{-50}$ per bit operation. In this experiment, we prepared two identical circuits placed in parallel. Each circuit was composed of 10 Josephson transmission lines (JTLs) connected in series with an RSFQ switch placed in the middle of the 10 JTLs. We used a splitter to feed the same input signal to both circuits. The outputs of the two circuits were compared with an RSFQ exclusive OR (XOR) to measure the bit error rate of the RSFQ switch. By using a computerized bit-error-rate test setup, we measured the bit error rate of $2.18{\times}10^{-12}$ when the bias to the RSFQ switch was 0.398 mA that was quite off from the optimum bias of 0.6 mA.
It is well known that urgency resulted from time stress can be a great cause to industrial accidents. Therefore, time stress has been studied in the aspect of macroscopic view, namely industrial safety management, but has not been studied in microscopic view such as psychophysiological approach. Among diverse psychophysiological indices, Electroencephalogram(EEG) would be on of the most objective psychophysiological research technique on human errors though few research has been taken yet. This study aimed to get characteristics of human error while committing a simple arithmetic addition task by utilizing the power spectrum technique of EEG data. Each experiment was composed of 2 tasks under different condition - with and without time stress. As subjects, 5 young undergraduate students in their early twenties participated in this study. The results advocated a well-known fact that time stress downgrades the performance of human workers. However, correct answer rate and response time were not significantly influenced by time stress factor which might be explained by the constructural factor adopted in the present study. As in the previous studies, among various EEG-related measures, relative band power ratios of ${\alpha}$ and ${\beta}$ waves to sum of ${\alpha}$,${\beta}$,${\theta}$ wave powers, namely $P_{{\alpha}/({\alpha}+{\beta}+{\theta})}$ and $P_{{\beta}/({\alpha}+{\beta}+{\theta})}$ seemed to be the most effective measures to grasp variation of brain activities in time-stressed situation so that discussions were expanded about their variations.
The CORDIC algorithm can be implemented very simple H/W, but needs a lot of latency to compute trigonometric function. The RA(Redundant Arithmetic) resolves this problem, but also has difficulty to determine the directions of micro-rotations. The pre-computed direction of micro-rotation algorithm relieves the RA of this matter. In this paper, we proposed the modified the pre-computed algorithm adopted with a table-lookup. Instead of reducing H/W complexity, its performance and calculation errors are improved.
We present a novel GPU algorithm to compute outer cell boundaries of 3D arrangement subdivided by a given set of triangles. An outer cell boundary is defined as a 2-manifold surface consisting of subdivided polygons facing outward. Many geometric problems, such as Minkowski sum, sweep volume, lower/upper envelop, Bool operations, can be reduced to finding outer cell boundaries with specific properties. Computing outer cell boundaries, however, is a very time-consuming job and also is susceptible to numerical errors. To address these problems, we develop an algorithm based on GPU with a robust scheme combining interval arithmetic and multi-level precisions. The proposed algorithm is tested on Minkowski sum of several polygonal models, and shows 5-20 times speedup over an existing algorithm running on CPU.
Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
An integrated method is proposed for structural nonlinear damage detection based on time series analysis and the higher statistical moments of structural responses in this study. It combines the time series analysis, the higher statistical moments of AR model residual errors and the fuzzy c-means (FCM) clustering techniques. A few comprehensive damage indexes are developed in the arithmetic and geometric mean of the higher statistical moments, and are classified by using the FCM clustering method to achieve nonlinear damage detection. A series of the measured response data, downloaded from the web site of the Los Alamos National Laboratory (LANL) USA, from a three-storey building structure considering the environmental variety as well as different nonlinear damage cases, are analyzed and used to assess the performance of the new nonlinear damage detection method. The effectiveness and robustness of the new proposed method are finally analyzed and concluded.
Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
To eliminate the requirement of multiplications in nonrecursive filter realization, the use of a delta modulation(DM) has been studied by several researchers. However, the structure of DM filters inevitably contains an intergrator that is cascaded with the arithmetic unit to operate convolution summation. In this paper we porpose a method to determine the coefficients that may be used for implementation of a DM filter without an integrator. Also, we obtain the condition by which one can exclude the response errors due to the elimination of the integrator. By computer simulations it is shown that the performance of the proposed filter is very good, providing that the condition is satisfied.
예상보다 길어진 코로나19 사태는 학생들의 수학 교과 기초학력에 적지 않은 손상을 끼쳤다. 본 논문에서는 학생들의 기초 곱셈 연산 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 곱셈구구 연습 애플리케이션을 클라우드에 기반하여 개발하였으며, 학생 개별 맞춤형 지도를 위해 데이터 시각화 기술을 접목시켜 교사의 피드백을 돕고자 하였다. 구글에서 개발한 Flutter framework, Google Cloud, Google Sheets를 통합적으로 활용하여 애플리케이션의 성능을 높였다. K광역시 소재 초등학교 6학년 72명의 학생들이 본 애플리케이션을 일주일간 곱셈구구 활동에 활용한 결과, 학생들의 곱셈구구 소요 시간이 초기에 비해 28%이상 감소한 가운데, 학생들의 학습 데이터가 오류없이 정교하게 수집된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 Flutter framework를 통해 진행한 개발 사례가 다른 교육용 학습 애플리케이션 개발로 이어질 수 있기를 희망한다.
This study aims to suggest the methodology to improve to estimate back-calculated fish growth parameters using weighted average. It is to contribute to correct errors in the calculation of back-calculated growth equation with unequal numbers of sample by age. If the numbers of sample were evenly collected by age, each back-calculated length at age was equal between arithmetic and weighted averages. However, most samples cannot be evenly collected by age in reality because of different catchability by fishing gear and limitation of environment condition. Therefore, the estimation of back-calculated length by weighted average method is essential to calculate growth parameters. There were some published growth equations from back-calculated length using a simple arithmetic average with different numbers of samples by age when searching for back-calculated growth equations from 91 relevant papers. In this study, the process of deriving growth equation was investigated and two different average calculations were applied to a fish growth equation, for example of Acheilognathus signifer. Growth parameters, such as $L_{\infty}$, k and $t_0$, were estimated from two different back-calculated averages and the growth equations were compared with growth performance index. Based on the correction of back-calculated length using weighted average by age, the changes by female and male were -14.19% and -5.23% for $L_{\infty}$, and 59.28% and 18.91% for k, respectively. The corrected growth performance index by weighted average improved at 7.05% and 2.46% by female and male, respectively, compared to the arithmetic averages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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