This paper presents a new test data compression and low power scan test method that can reduce test time and power consumption. A proposed method can reduce the scan-in power and test data volume using a modified scan cell reordering algorithm and hybrid adaptive encoding method. Hybrid test data compression method uses adaptively the Golomb codes and run-length codes according to length of runs in test data, which can reduce efficiently the test data volume compare to previous method. We apply a scan cell reordering technique to minimize the column hamming distance in scan vectors, which can reduce the scan-in power consumption and test data. Experimental results for ISCAS 89 benchmark circuits show that reduced test data and low power scan testing can be achieved in all cases. The proposed method showed an about a 17%-26% better compression ratio, 8%-22% better average power consumption and 13%-60% better peak power consumption than that of previous method.
In accordance with the development of IT industry worldwide, software industry has also grown tremendously, and it is exerting influence on the general society starting from daily life to financial organizations and public institutions. However, various security threats that can inflict serious threat to provided services in proportion to the growing software industry, have also greatly increased. In this thesis, we suggest a smart fuzzing system combined with black box and white box testing that can effectively detectxdistinguish software vulnerability which take up a large portion of the security incidents in application programs.
We propose efficient scan testing method capable of reducing the test data and power dissipation for digital logic circuits. The proposed testing method is based on a hybrid run-length encoding which reduces test data storage on the tester. We also introduce modified Bus-invert coding method and scan cell design in scan cell reordering, thus providing increased power saving in scan in operation. Experimental results for ISCAS'89 benchmark circuits show that average power of 96.7% and peak power of 84% are reduced on the average without fault coverage degrading. We have obtained a high reduction of 78.2% on the test data compared the existing compression methods.
There are several types of environment friendly vehicle being developed by auto manufactures. HEV (Hybrid Electric Vehicle) is most applicable one among them in actuality. HEV has two power sources, one is an internal combustion engine, the other one is an electric device. The HEV is developed for reducing fuel consumption and emissions. We selected the diesel engine as a main power source of HEV. The tests were carried out under different driving cycles which was CBDBUS (Central Business Driving Bus Schedule) and HWFET (Highway Fuel Economy Test). This research presents a simulation for the fuel economy and the emission of heavy diesel hybrid vehicle according to the SHEV (Serial Hybrid Electric Vehicle), PHEV (Parallel Hybrid Electric Vehicle), Plug-in SHEV and plug-in PHEV.
Kim, Jae-Hong;Park, Jong-Kyu;Jung, Kyung-Ho;Kang, Tae-Jin
Composites Research
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v.20
no.4
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pp.18-24
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2007
The mechanical and thermal properties of PAN-based/rayon-based carbon fabrics interply hybrid composite materials have been studied. Mechanical properties including tensile and interlaminar shear strengths were improved with increasing amount of continuous PAN-based carbon fabrics. The erosion rate and insulation index were determined through the torch test. Continuous rayon-based carbon fabrics composite indicated relatively low ablation resistant property. The thermal conductivity of hybrid composite of spun PAN-based/continuous rayon-based carbon fabrics is lower than that of the continuous PAN-based carbon fabrics composite.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.1
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pp.91-96
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2014
nowadays, many researches for plug-in hybrid electric vehicles have been actively carried out to improve the gas mileage in comparison with mass-produced hybrid electric vehicles. In this paper, the on-board charger for plug-in hybrid electric vehicles is studied for obtaining the high efficiency. The on-board charger consists of two phase interleaved PFC circuit and LLC resonant converter. The new design procedures of LLC resonant converter are proposed in this paper. These are very simple and powerful method. In order to verify the abovementioned contents, the LLC resonant converter is designed and tested by using PSIM tool.
Recently, with the interest in the 4th industrial revolution, the demand for autonomous driving technology is increasing. V2X communication technology is a core technology for autonomous vehicles that exchanges information with objects such as vehicles, infrastructure, networks, and pedestrians through wired and wireless networks. In this paper, we present the results of the hybrid V2X communication system, which is a hybrid design of WAVE and LTE, and the coverage test to confirm the performance of the system. Through coverage measurement, we show that the hybrid V2X communication performance is superior to the existing LTE or WAVE single communication system in communication coverage, so it can be effectively applied to autonomous driving services.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.75-81
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2012
With the advance of internet technology and fast growing of data volume, it become very hard to find a demanding information from the huge amount of data. Recommender system can solve the delema by helping a user to find required information. This paper proposes a reinforcement learning based hybrid recommendation system to predict user's preference. The hybrid recommendation system combines the content based filtering and collaborate filtering, and the system was tested using 2000 images. We used mean abstract error(MAE) to compare the performance of the collaborative filtering, the content based filtering, the naive hybrid filtering, and the reinforcement learning algorithm based hybrid filtering methods. The experiment result shows that the performance of the proposed hybrid filtering performance based on reinforcement learning is superior to other methods.
Ha, In-Ho;Sin, Gwon-U;Han, Jong-Hun;Seo, Mun-Seok;Kim, Seon-Min;Jo, Jin-U;Lee, Cheol-Seung
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.08a
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pp.414-414
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2012
차세대 플렉시블 디스플레이 소재로서, 탄소나노뷰브(CNT) 기반의 투명전도막은 기존의 ITO 박막보다 우수한 유연성을 갖기 때문에 많은 관심을 모으고 있다. 특히 낮은 저항과 투과도를 유지하면서 투명 전도막의 내구성을 향상시키는 연구는 상업화에 가장 필요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 다층벽 탄소나노튜브(MWCNT)를 이용하여 제작된 투명 전도막의 내구성을 개선하기 위하여 오버 코팅을 통한 물성 개선을 연구하였다. 투명전도막은 PET기판 위에 스프레이 방식을 이용하여 균일하게 코팅하였다. 오버 코팅 물질로는 실리콘계 유무기하이브리드 투명하드 코팅을 적용하였다. 연구결과 오버 코팅층과 CNT 코팅층과의 젖음성이 물성 향상에 가장 많은 영향을 끼치는 것을 관찰하였고, 특히 젖음성이 증가할수록 투과도와 전기전도도가 향상되는 것을 확인하였다. 또한 고온 고습 환경에서 240시간 이상 내구성 테스트 결과, 저항률 변화가 1.1 이하인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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