본 논문에서는 FPGA에 회로를 설계할 때, 일괄검사가 가능한 BIST의 효율적인 BILBO(이하 EBILBO)를 설계한다. 제안된 일괄검사 알고리즘은 회로의 복잡도와 규모가 큰 회로에서 하나의 핀(pin)으로 정상속도에서 회로검사가 가능하다. BIST 설계에서, 필요한 검사패턴은 의사 랜덤패턴으로 생성하고, 출력은 다중 입력 쉬프트 레지스터에 의한 병렬 신호분석으로 검사하였다. 제안된 알고리즘은 VHDL로 동작적 기술하므로 검사패턴 생성과 응답분석 및 압축에 대한 모델을 용이하게 변경할 수 있다. FPGA상에 설계된 회로에서, 구현된 BIST의 EBILBO의 면적과 성능은 ISCAS89 벤치마크 회로를 통하여 평가하였다. 600 셀(cell) 이상의 회로에서 EBILBO 면적은 30% 이하로 감소하고, 검사패턴은 500K 정도로 신축성 있게 생성되고, 고장검출률의 범위는 88.3%에서 100%임을 확인하였다. 일괄검사의 BIST를 위한 EBILBO 동작은 정상모드와 병행하여 실시간으로 검사모드를 $s+n+(2^s/2^p-1)$시간 내에 동시에 수행할 수 있다.(CUT의 PI 수;n, 레지스터 수;s, p는 다항식의 차수). 제안된 알고리즘은 VHDL 코딩으로 설계와 검사가 병행될 수 있는 라이브러리로 구축되어 DFT에 광범위하게 응용되어질 수 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.739-744
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2002
Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.
A study was conducted to evaluate dietary valine (Val) requirement for Pacific white shrimp (Penaeus vannamei). Five isonitrogenous (353 g/kg) and isocaloric (4.08 kcal/g) semi-purified diets containing graded levels of Val (2.7, 5.1, 8.7, 12.1 or 16.0 g/kg) were formulated. Quadruplicate groups of 12 shrimp (average body weight: 0.46 ± 0.00 g) were fed one of the experimental diets (2%-5% of total body weight) for 8 weeks. Maximum weight gain was observed in 8.7 g/kg Val group. However, the growth performance was reduced when Val concentration in diets were higher than 12.1 g/kg. Feed conversion ratio was significantly increased with 2.7 and 16.0 g/kg Val inclusion. Shrimp fed the diets containing 2.7 g/kg Val showed significantly lower protein efficiency ratio, whole-body crude protein and Val concentrations. Dietary inclusion of Val significantly improved the relative expression of insulin-like growth factor binding protein and immune-related genes (prophenoloxidase, lysozyme and crustin) in the hepatopancreas and 8.7 g/kg Val group showed highest expression among all the groups. The dietary requirement of Val for maximum growth of juvenile P. vannamei, estimated using polynomial regression analysis on growth, was 9.54 g/kg of Val (27.2 g/kg based on protein level) and maximum growth occurred at 9.27 g/kg of Val (26.2 g/kg based on protein level) based on broken-line regression analysis.
목적 : 선형가속기 ML-15MDX의 전자선에너지 대한 출력선량계수가 Applicator크기에 따라 결정되도록 하며 각 Applicator에서 정방형조사면과 직사각형조사변에 대한 출력선량계수는 측정값으로 부터 다항식을 이용하여 결정되었다. 방법 : 실험에서, 출력선량의 측정은 전자선에너지 4, 6, 9, l2MEV대해 2$\times$2$cm^2$에서 20$\times$20$cm^2$까지 이루어졌다. 출력선량계수는 각 아프리케이터의 조사면중심선속의 최대선량에 대한 임의 조사면의 최대선량의 비로 얻어졌고 각 아프리케이터의 출력선량계수는 기준 아프리케이터(10$\times$10$cm^2$)와 비교되었다. 전자선조사면의 차폐는 모든 실험에너지 영역에서 균등하게 10mm 두께의 Lipowitz(밀도 9.4g/$cm^2$)를 사용하였으며, 조사면크기 및 모양 결정이 용이하도록 고안하여 사용되었다. 임의의 전자선조사면에 대한 출력선량계수는 조사면의 한변을 고정한 직사각형의 출력선량 계수를 이용한 1-Dimension방법에 의한 다항식으로 부터 구하였다. 결과 : 직사각형의 전자선조사면에 대한 출력선량계수는 4$\times$4$cm^2$에서 20$\times$20$cm^2$의 범위에서는 2%이내의 불확실성을 보였으며, 이들 보다 작은 직사각형조사면에서는 약 3%의 오차를 보였다. 결론 : 전자선에너지의 정사각형 및 직사각형조사변에 대한 출력선량계수가 실험자료를 이용한 다항식으로 부터 실제값에 매우 근사한 예상값을 얻을 수 있었다.
단일광자방출촬영 (SPECT) 에 대한 산란보정은 영상질을 개선하고 영상을 정량분석하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구의 목적은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 에너지 창을 이용한 세 가지 산란보정들에 대해 조사하는 것이었다. 몬테카를로 방법을 이용하여 Tc-99m에서 방출되는 광자의 history를 발생시키는 점선원과 Jaszack 팬텀에 대해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 위한 SPECT 시스템의 섬광체 NaI(T1) 는 두께 0.95 cm, 40 $\times$ 45 cm이었고, 조준기는 저에너지용 조준기를 사용하였다. 140 keV 에서 SPECT 에 대한 에너지 분해능은 9.8 %, 고유공간분해능은 0.32 cm 이었고, 화소크기는 0.3 $\times$ 0.3 $cm^2$이었다. 산란보정방법에는 컴프턴창을 이용한 방법 (CW), 세 개의 에너지창을 이용한 방법 (TW), 그리고 이중 광봉우리창을 이용한 방법 (DPW)을 사용하였다. DPW의 다항식 계수를 구하기 위해서 직경 20 cm인 팬텀안에서 깊이에 따라 점선원을 위치시켜 평면 영상을 얻었다. 에너지 창은 w1 = 92-125 keV, w2 = 124-126 keV, w3 = 126-140 keV, w4 = 140-154 keV, w5 = 154-156 keV으로 설정하였다. SPECT 투사영상은 360$^{\circ}$ 회전모드로 하여 120개를 얻었다. 회전반경은 15 cm이었다. 산란보정방법들은 삼중 에너지창을 이용한 방법은 cold sphere를 가진 Jaszack phantom 에서 참값에 가장 가까운 대조도를 주었고, hot sphere를 가진 Jaszack phantom에서 image recovery에 있어서 좋은 것으로 나타났다. 컴프턴 창을 이용한 방법은 대조도에 있어서 참값보다 과대평가되어 나타났고 이중 광봉우리창을 이용한 방법은 산란보정하기 전에 비해 대조 도는 좋아졌지만 참값에 비해 과소평가되어 나타났다. 조사된 세 가지 보정방법들은 개선된 영상 대조도를 보여주었다. 결론적으로, 산란보정에 대한 임상적용을 위해서는 SPECT 시스템에 실행하기 용이한 보정방법을 선택해하며, 정확한 정량분석을 위해서는 산란보정이 수행되어야 할 것이다.
The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.
배경: 액체질소에 의한 냉동방법은 생물학과 의학에서 세포와 조직의 장기보존으로는 성공적인 방법이다. 잘 조절된 냉동속도와 해동의 방법과 함께 글라이세롤이나 디메칠설폭사이드 같은 냉동보존제의 사용으로 얼음결정이 생기는 것을 방지하여 구조의 유지와 생존율을 모두 향상시킬 수 있으며 반영구적으로 보존할 수 있다. 여러 조직의 초저온냉동에는 조직에 맞는 냉동속도가 있다. 대상 및 방법: 가장 적합한 냉동곡선과 이를 위한 냉동챔버온도를 찾기 위해서 우리들은 조직의 열역학적 계산을 두 가지 방법으로 하였다. 하나는 직접계산방법으로 모든 냉동 대상물의 열물리학적 특성, 잠재용융열, 면적, 농도와 체적을 알아야 계산할 수 있다. 이러한 방법은 매우 복잡하고 어떠한 경우에는 실제 값을 알 수 없다. 다른 방법은 간접계산방법으로 우선 기존의 냉동곡선으로 조직을 냉동시켜 조직의 실제 냉동곡선을 얻은 다음 시간상수로 냉동곡선을 분석한 다음 온도반응을 계산하고 적합한 x차방정식을 대입시켜 냉동 시 온도상승을 막고 이것을 거꾸로 냉동챔버온도를 산출하는 방식이다. 결과: 이 냉동 프로그램을 중배엽줄기세포, 연골세포와 골아세포에 적용시켜 검사하였다. 조직의 온도는 온도상승과정 없이 이상적인 냉동곡선을 따라 감소하였다. 그러나 세포의 양과 수용액의 양이 적어 냉동곡선간의 생존력이 통계학적으로 차이가 있지는 않았다. 만약 더욱 부피가 큰 조직을 냉동시키거나 프로그램을 순차적으로 계속한다면 이상곡선에 더욱 근접하게 되어 차이가 있을 것으로 판단된다. 결론: 이 프로그램은 이상적인 냉동곡선으로 조직을 냉동시키기 위한 냉동챔버온도를 쉽게 찾을 수 있도록 도움이 될 것이다.
SNU 1.5MV 반데그라프 가속기의 표적상자 전단에서 사용될 자기 4극 렌즈를 제작하고 그 광학적 특성을 측정 및 분석하였다. 렌즈의 칫수는 자극 길이 180mm, 구경 반경 25mm, 자극편 반경 28.75mm이며 자극과 철심의 재료로는 탄소강 KS-SM40C를 사용하였다. 코일은 자극 당 480회 감아 공냉식을 채택하고 있다. 제작한 렌즈에 직류 전류 2.99$\pm$0.03A를 흘리며 Hall 탐침소자를 써서 r,$\theta$,z의 각 방향에 대해 여러 지점에서 자장 요소 $B_{\theta}$, $B_{\gamma}$을 측정하였다. 측정된 자료에 대한 면적 적분과 직교성 다항함수 fitting을 통하여 렌즈 중심에서 자장 구배 G=566.3$\pm$2.1 gauss/cm, 렌즈축 상에서 유효길이 L=208.3$\pm$1.44mm로 나타났다. 렌즈의 다극 요소는 최소자승법을 써서 20극까지 결정하였다. 결과로서 렌즈 중심의 18mm 반경 이내의 영역에서 6극 요소 대 4극 요소의 비는 1.4$\pm$0,9% 이하이고, 기타 다극 요소들은 모두 0.5% 미만임을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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