A typical SRAM-based PUF is used in random number generation and key exchange process. The generated out puts should be preserved, but the values are changed owing to the external environment. This paper presents a new D-PUF logic employing a dual anti-fuse OTP memory to the SRAM-based PUF. The proposed PUF can enhance the reliability of the logic since it can preserve the output values. First, we construct the OTP memory using an anti-fuse. After power up, a SRAM generates the random values owing to the mismatch of cross coupled inverter pair. The generated random values are programed in the proposed anti-fuse ROM. The values that were programed in the ROM at once will not be changed and returned. Thus, the outputs of the proposed D-PUF are not affected by the environment variable such as the operation voltage and temperature variation, etc. Consequently, the reliability of the proposed PUF will be enhanced owing to the proposed dual anti-fuse ROM. Therefore, the proposed D-PUF can be stably operated, in particular, without the powerful ECC in the external environment that are changed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.12
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pp.1343-1349
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2011
In this study, the power enhancement potential of a Rankine power cycle by transcritical operation was investigated by comparing the power of an HFC-134a subcritical cycle with that of an HFC-125 transcritical cycle, for a low-grade heat source with a temperature of about $100^{\circ}C$. For a fair comparison using different working fluids, each cycle was optimized by three design parameters from the viewpoint of power. In contrast to conventional approaches, the working fluid's heat transfer and pressure drop characteristics were considered in the present approach, with the aim of ensuring a more realistic comparison. The results showed that the HFC-125 transcritical cycle yields 9.4% more power than does the HFC-134a subcritical cycle under the simulation conditions considered in the present study.
본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.
에너지 효율이 강조되는 요즘, 전력계통의 손실을 최소화시킬 수 있는 분산전원 최적 출력 운전은 에너지 효율 향상에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 다수의 집중부하를 갖고 있는 방사형 배전계통에 분산전원이 연계됐을 때를 가정하였고 계통 해석을 위해 Dist Flow 방법을 이용하여 계통의 조류계산을 하였다. 분산전원의 최적 출력식을 증명을 통해 도출하였고 시뮬레이션 프로그램 PSCAD /EMTDC으로 검증하여 보았다. 또한 최적 출력을 통해서 전압 profile이 향상되는 것을 볼 수 있었다.
동일한 패시브 소자를 사용한 조건에서 부하 변동에 대한 출력 전압 레귤레이션을 향상시키기 위해서 출력 전류의 피드포워드 기법이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법은 출력 전류를 센싱하기 위해 직렬 저항 사용이나 홀센서와 같은 전류 센서를 사용하게 되는데 이는 각각 저항 손실 증가와 가격 증가로 이어지게 되는 단점이 있다. 이에 이러한 출력 전류 센서 없이 출력 캐패시터의 전압을 이용하여 출력 전류를 간접적으로 센싱하여 출력 전류 피드포워드를 하는 기법을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통해 검증한다.
In this paper, we propose an LDO that improves the load regulation change due to the current detection structure. The proposed LDO regulator adds the proposed current detection circuit to the output stage. Thereby to improve the load regulation of the delta value coming in on the output has a voltage value of an improved load Regulation characteristics than conventional LDO regulator. Using the proposed current detection structure, it was possible to improve the output change according to the change of the load current by about 60%. The proposed circuit has been simulated and verified characteristics by using a Spectre, Virtuoso simulation of Cadence.
본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.
Kim, Ji-Ern;Choi, Seok-Woo;No, Tae-Soo;Song, Seung-Ho;Jung, Sung-Nam
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.04a
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pp.365-368
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2003
전북 부안군에 설치된 30kW급 Dual-rotor 풍력발전기의 Main rotor blade를 대상으로 공기역학적 모델링을 수행한 후 각종 바람 상황과 풍속에 따라 변화하는 RPM 상황을 고려하여 전산모의 실험을 수행하였다. 또한 출력성능을 향상시키기 위하여 최대 출력을 계산하고 이를 추종하도록 하는 직접 출력 제어 알고리즘을 제안하였다.
최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
외전형 모터는 내전형 모터에 비해 회전하는 회전자 부분이 외부에 존해해서 적은 토크에도 많은 출력을 얻을 수 있고 크기도 줄일 수 있기 때문에 송풍기용으로 많이 사용되고 있고, 점차적으로 프리미엄화 되어가고 있기 때문에 BLDC 모터를 채용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 기존에 양산되는 송풍기용 BLDC 모터를 대상으로 원가를 증가시키지 않고 출력 특성을 향상시키기 위한 최적 사양의 설계를 위해 다양한 변수들을 가지고 해석을 수행하였다. 또한 출력특성을 개선하기 위해서 코일의 선경, 턴 수와 적층 길이, 스큐 각도와의 상관 관계를 해석하여 외전형 BLDC 모터의 성능을 분석하여 보았고 모터의 전체적인 성능 향상과 원가 절감 등의 관점에서 해석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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