Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.2
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pp.184-195
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1996
Beause BiCMOS logic circuits consist of CMOS part which constructs logic function and bipolar part which drives output load, the effect of short faults on BiCMOS logic circuits represented different types from that on CMOS. This paper proposes new test method which detects short faults on BiCMOS logic circuits using current path graph. Proposed method transforms BiCMOS circuits into raph constructed by nodes and edges using extended switch-level model and separates the transformed graph into pull-up part and pull-down part. Also, proposed method eliminates edge or add new edge, according ot short faults on terminals of transistor, and can detect short faults using current path graph that generated from on- or off-relations of transistor by input patterns. Properness of proposed method is verified by comparing it with results of spice simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.52-68
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2019
Aiming at the optimal placement of communication relay nodes (OPCRN) problem in manned/unmanned aerial vehicle cooperative engagement system, this paper designed a kind of fully connected broadband backbone communication topology. Firstly, problem description of OPCRN was given. Secondly, based on problem analysis, the element attributes and decision variables were defined, and a bi-level programming model including physical layer and logical layer was established. Thirdly, a hierarchical artificial bee colony (HABC) algorithm was adopted to solve the model. Finally, multiple sets of simulation experiments were carried out to prove the effectiveness and superiority of the algorithm.
Kim, Seung-Won;Zheng, Yu;Lee, Gary-Geunbae;Kim, Byeong-Chang
MALSORI
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no.53
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pp.75-92
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2005
Prosody Generation Based on C-ToBI Representation for Text-to-SpeechSeungwon Kim, Yu Zheng, Gary Geunbae Lee, Byeongchang KimProsody modeling is critical in developing text-to-speech (TTS) systems where speech synthesis is used to automatically generate natural speech. In this paper, we present a prosody generation architecture based on Chinese Tone and Break Index (C-ToBI) representation. ToBI is a multi-tier representation system based on linguistic knowledge to transcribe events in an utterance. The TTS system which adopts ToBI as an intermediate representation is known to exhibit higher flexibility, modularity and domain/task portability compared with the direct prosody generation TTS systems. However, the cost of corpus preparation is very expensive for practical-level performance because the ToBI labeled corpus has been manually constructed by many prosody experts and normally requires a large amount of data for accurate statistical prosody modeling. This paper proposes a new method which transcribes the C-ToBI labels automatically in Chinese speech. We model Chinese prosody generation as a classification problem and apply conditional Maximum Entropy (ME) classification to this problem. We empirically verify the usefulness of various natural language and phonology features to make well-integrated features for ME framework.
This paper develops a differentiated pricing strategy over each segment of expressways based on the second-best pricing method for reducing congestion. To this end, a bi-level problem is proposed, in which the upper level of the model is formulated to determine toll level of each segment for minimizing traffic congestion, whereas the lower level of the model is formulated as a variable demand assignment problem. The sensitivity analysis based algorithm is took placed to find optimal solutions of upper level model. An application of the proposed model uses the modified Sioux-Falls network. The results show that the segment-based differentiated pricing strategy performs better than the existing uniform pricing strategy in reducing traffic congestion. This study can be applied as a demand management method to relieve disutility of excessively congested segments of expressways.
The health of the human heart is commonly measured using ECG (Electrocardiography) signals. To identify any anomaly in the human heart, the time-sequence of ECG signals is examined manually by a cardiologist or cardiac electrophysiologist. Lightweight anomaly detection on ECG signals in an embedded system is expected to be popular in the near future, because of the increasing number of heart disease symptoms. Some previous research uses deep learning networks such as LSTM and BiLSTM to detect anomaly signals without any handcrafted feature. Unfortunately, lightweight LSTMs show low precision and heavy LSTMs require heavy computing powers and volumes of labeled dataset for symptom classification. This paper proposes an ECG anomaly detection system based on two level BiLSTM for acceptable precision with lightweight networks, which is lightweight and usable at home. Also, this paper presents a new threshold technique which considers statistics of the current ECG pattern. This paper's proposed model with BiLSTM detects ECG signal anomaly in 0.467 ~ 1.0 F1 score, compared to 0.426 ~ 0.978 F1 score of the similar model with LSTM except one highly noisy dataset.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
The Recently many companies have tried to implement the Business Intelligence (BI) system to enhance the competitive edge in the rapid change of business environment. The BI system is implemented on the basis of current Management Information System, like Enterprise Resource Planning (ERP) system. For the successful implementation of BI system, many critical factors, like maturity and satisfaction level of current Information System, should be considered. The goal of this paper is to analyze which factors influence on the implementation intention of BI system, and how is the relationship among these factors. To achieve this goal, the empirical research has been carried out with factor analysis and Structural Equation Model (SEM). The result of this paper could be usefully referred in decision making process for the successful implementation of the BI system, and show the guideline to the management of the companies, which have the plan for the implementation of BI system.
The degradation and its inverse modeling can achieve restoration of corrupted image, caused by scaled digitization and electronic transmission. De-speckle process on the noisy document(or SAR) images is one of the basic examples. Non-linearity of the speckle noise model may hinder the inverse process. In this paper, our study is focused on investigation of the restoration methods for bi-level document image degraded by the impulse noise model. Our study shows that, on bi-level document images, the weighted-median filter and the Lee filter methods are very effective among other spatial filtering methods, but wavelet filter method is ineffective in aspect of processing speed: approximately 100 times slower. Optimal values of the weight to be used in the weighted median filter are investigated and presented in this paper.
biotic indices scoring with the benthic macroinvertebrates were assessed as pollution monitoring tools in the north branch of the Han River system, Korea. We investigated the temporal variability of water quality at unpolluted, moderately polluted and heavily polluted sites using several biotic indices and assessed appropriate biological monitoring indices for lotic systems in Korea. The following biotic and chemical indices were employed in order to compare their applicability to the lotic systems : Trent Biotic Index (TBI), Chandler's Biotic Index-Average Score per Taxon (CBI-ASPT), Modified Biological Monitoring Working Party Score System-Average Score per Taxon (BMWP-ASPT), Hilsenhoff's biotic Index (BI) and Family-level Biotic Index (FBI) models for biotic analyses and National Sanitation foundation's Water Quality Index (NSFWQI) and comprehensive Chemical Pollution Index (Pb/n) for chemical analyses of water quality. Index and score values were compared with each other and with 24 water chemistry parameters. All biotic indices were significantly auto-correlated (p<0.001) and BI and FBI/ROK among them were highly correlated (r=0.84). BI and BMWP-ASPT models were also highly correlated with NSFWQI, while TBI values showed high correlation with the Pb/n. The BI and BMWP-ASPT were highly correlated with the most water chemistry parameters. We conclude that the BI model, which includes indicator species and abundance of taxa, is best suited for the bioassessment of lotic systems in Korea. For rapid field-based assessments, FBI/ROK and BMWP-ASPT models are also appropriate.
As the expansion of road capacity has become impractical in many urban areas, congestion pricing has been widely considered as an effective method to reduce urban traffic congestion in recent years. The principal reason is that the congestion pricing may lead the user equilibrium (UE) flow pattern to system optimum (SO) pattern in road network. In the context of network equilibrium, the link tolls according to the marginal cost pricing principle can user an UE flow to a SO pattern. Thus, the pricing method offers an efficient tool for moving toward system optimal traffic conditions on the network. This paper proposes a continuous network design program (CNDP) in network equilibrium condition, in order to find optimal congestion toll for maximizing net economic benefit (NEB). The model could be formulated as a bi-level program with continuous variable(congestion toll) such that the upper level problem is for maximizing the NEB in elastic demand, while the lower level is for describing route choice of road users. The bi-level CNDP is intrinsically nonlinear, non-convex, and hence it might be difficult to solve. So, we suggest a heuristic solution algorithm, which adopt derivative information of link flow with respect to design parameter, or congestion toll. Two example networks are used for test of the model proposed in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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