A degenerated differential pair has been widely used as a standard topology for digitally programmable CMOS VGAs. A variable degeneration resistor has been implemented using a resistor string or R-2R ladder with MOSFET switches. However, in the VGAs using these conventional methods, low-voltage and high-speed operation is very hard to achieve due to the dc voltage drop over the degeneration resistor. To overcome the problem a new variable degeneration resistor is proposed where the dc voltage drop is almost removed. The proposed gain control scheme makes it easy to implement a low-voltage and high-speed VGA. This paper describes the problems existed in conventional methods, the principle and advantages of the proposed scheme, and their performance comparison in detail. A CMOS VGA cell is designed using the proposed degeneration resistor. The 3dB bandwidths are greater than 650㎒ and the gain errors are less than 0.3dB in a gain control range from -12dB to +12dB in 6dB steps. It consumes 3.1㎃ from a 2.5V supply voltage.
Jo, Young-Bae;Na, Won-Seob;Eom, Sung-Je;Jeong, Yong-Jin
Journal of IKEEE
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v.18
no.4
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pp.485-494
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2014
Traffic Sign Recognition(TSR) is an important element in an Advanced Driver Assistance System(ADAS). However, many studies related to TSR approaches only in normal daytime environment because a sign's unique color doesn't appear in poor environment such as night time, snow, rain or fog. In this paper, we propose a new TSR algorithm based on machine learning for daytime as well as poor environment. In poor environment, traditional methods which use RGB color region doesn't show good performance. So we extracted sign characteristics using HoG extraction, and detected signs using a Support Vector Machine(SVM). The detected sign is recognized by a decision tree based on 25 reference points in a Normalized RGB system. The detection rate of the proposed system is 96.4% and the recognition rate is 94% when applied in poor environment. The testing was performed on an Intel i5 processor at 3.4 GHz using Full HD resolution images. As a result, the proposed algorithm shows that machine learning based detection and recognition methods can efficiently be used for TSR algorithm even in poor driving environment.
This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. First, self-localization technique is based on a smart home and object in a home environment, and IOT(Internet of Thing) between Home Wellness Robots. RF tag is set in a smart home and the absolute coordinate information is acquired by a object included RF reader. Then bluetooth communication between object and home wellness robot provides the absolute coordinate information to home wellness robot. After that, the relative coordinate of home wellness robot is found and self-localization through a stereo camera in a home wellness robot. Second, this paper proposed fuzzy control methode based on a vision sensor for approach object of home wellness robot. Based on a stereo camera equipped with face of home wellness robot, depth information to the object is extracted. Then figure out the angle difference between the object and home wellness robot by calculating a warped angle based on the center of the image. The obtained information is written Look-Up table and makes the attitude control for approaching object. Through the experimental with home wellness robot and the smart home environment, confirm performance about the proposed self-localization and posture control method respectively.
In this paper, we propose the development of a small $360^{\circ}$ oral scanner lens module. The proposed small $360^{\circ}$ oral scanner lens module consists of a small $360^{\circ}$ high resolution(4MegaPixel) lens optical system, a 15mm image sensor unit, and a small $360^{\circ}$ mouth scanner lens external shape. A small $360^{\circ}$ high resolution lens optical system produces a total of nine lenses, the outer diameter of the lens not less than 15mm for use by children through the ages of adulthood. Light drawn by a small $360^{\circ}$ high resolution lens optical system is $90^{\circ}$ flexion so that image images are delivered to image sensors. The 15mm image sensor unit sends the converted value to the ISP(Image Signal Processor) of the embedded board after an image array through the column and the row address of the image sensor. The small $360^{\circ}$ mouth scanner lens outer shape was designed to fix the race to the developed lens. Results from authorized testing agencies to assess the performance of proposed small $360^{\circ}$ oral scanner lens modules, The optical resolving power of $360^{\circ}$ lens was more than 30% at 150 cycles/mm, $360^{\circ}$ lens angle was $360^{\circ}$ in vertical direction, $42^{\circ}{\sim}85^{\circ}$ in vertical direction, and lens distortion rate was 5% or less. It produced the same result as the world's highest level.
Sun, Young Ghyu;Kim, Soo Hyun;Lee, Dong Gu;Park, Sang Hoo;Sim, Issac;Hwang, Yu Min;Kim, Jin Young
Journal of IKEEE
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v.22
no.3
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pp.829-835
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2018
Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.
Base isolation, one of the popular seismic protection approaches proven to be effective in practical applications, has been widely applied worldwide during the past few decades. As the techniques mature, it has been recognised that, the biggest issue faced in base isolation technique is the challenge of great base displacement demand, which leads to the potential of overturning of the structure, instability and permanent damage of the isolators. Meanwhile, drain, ventilation and regular maintenance at the base isolation level are quite difficult and rather time- and fund- consuming, especially in the highly populated areas. To address these challenges, a number of efforts have been dedicated to propose new isolation systems, including segmental building, additional storey isolation (ASI) and mid-storey isolation system, etc. However, such techniques have their own flaws, among which whipping effect is the most obvious one. Moreover, due to their inherent passive nature, all these techniques, including traditional base isolation system, show incapability to cope with the unpredictable and diverse nature of earthquakes. The solution for the aforementioned challenge is to develop an innovative vibration isolation system to realise variable structural stiffness to maximise the adaptability and controllability of the system. Recently, advances on the development of an adaptive magneto-rheological elastomer (MRE) vibration isolator has enlightened the development of adaptive base isolation systems due to its ability to alter stiffness by changing applied electrical current. In this study, an innovative semi-active storey isolation system inserting such novel MRE isolators between each floor is proposed. The stiffness of each level in the proposed isolation system can thus be changed according to characteristics of the MRE isolators. Non-dominated sorting genetic algorithm type II (NSGA-II) with dynamic crowding distance (DCD) is utilised for the optimisation of the parameters at isolation level in the system. Extensive comparative simulation studies have been conducted using 5-storey benchmark model to evaluate the performance of the proposed isolation system under different earthquake excitations. Simulation results compare the seismic responses of bare building, building with passive controlled MRE base isolation system, building with passive-controlled MRE storey isolation system and building with optimised storey isolation system.
Color image sensors (CIS) output color images through image sensors and image signal processing. Image sensors that convert light to electrical signal are divided into CMOS image sensor and CCD image sensor according to transferring method of signal charge. In general, a CIS has RGB output signals from tri-stimulus XYZ of the scene through image signal processing. This paper presents an adaptive colorimetric analysis method to obtain chromaticity and luminance using CIS under various environments. An image sensor for the use of colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. We use the method of least squares to derive a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values. We first survey the camera characterization in the standard environment then derive a SGL(shutter-gain-level) function which is relationship between luminance and auto exposure (AE) characteristic of CIS, and read the status of an AWB(auto white balance) function. Then we can apply CIS to measure luminance and chromaticity from camera outputs and AE resister values without any preprocessing. Camera RGB outputs, register values, and camera photoelectric characteristic are used to analyze the colorimetric results for real scenes such as chromaticity and luminance. Experimental results show that the proposed method is valid in the measuring performance. The proposed method can apply to various fields like surveillant systems of the display or security systems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1587-1595
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2016
P wave is cardiac parameters that represent the electrical and physiological characteristics, it is very important to diagnose atrial arrhythmia. However, It is very difficult to detect because of the small size compared to R wave and the various morphology. Several methods for detecting P wave has been proposed, such as frequency analysis and non-linear approach. However, in the case of conduction abnormality such as AV block or atrial arrhythmia, detection accuracy is at the lower level. We propose P wave detection algorithm through adaptive threshold and QRS peak variability. For this purpose, we detected Q, R, S wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. And then we classified three pattern of P wave by peak variability and detected adaptive window and threshold. The performance of P wave detection is evaluated by using 48 record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average detection rate of 92.60%.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2010.05a
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pp.3.1-3.1
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2010
Water splitting reaction using photocatalysts is of great interest in the utilization of solar energy [1]. In the present work, visible light-responsive $TiO_2$ thin films (Vis-$TiO_2$) were prepared by a radio frequency magnetron sputtering (RF-MS) deposition method and applied for the separate evolution of $H_2$ and $O_2$ from water as well as the photofuel cell. Special attentions will be focused on the effect of HF treatment of Vis-$TiO_2$ thin films on their photocatalytic activities. Vis-$TiO_2$ thin films were prepared by an RF-MS method using a calcined $TiO_2$ plate and Ar as the sputtering gas. The Vis-$TiO_2$ thin films were then deposited on the Ti foil substrate with the substrate temperature at 873 K (Vis-$TiO_2$/Ti). Vis-$TiO_2$/Ti thin films were immersed in a 0.045 vol% HF solution at room temperature. The effect of HF treatments on the activity of Vis-$TiO_2$/Ti thin films for the photocatalytic water splitting reaction have been investigated. Vis-$TiO_2$/Ti thin films treated with HF solution (HF-Vis-$TiO_2$/Ti) exhibited remarkable enhancement in the photocatalytic activity for $H_2$ evolution from a methanol aqueous solution as well as in the photoelectrochemical performance under visible light irradiation as compared with the untreated Vis-$TiO_2$/Ti thin films. Moreover, Pt-loaded HF-Vis-$TiO_2$/Ti thin films act as efficient and stable photocatalysts for the separate evolution of $H_2$ and $O_2$ from water under visible light irradiation in the presence of chemical bias. Thus, HF treatment was found to be an effective way to improve the photocatalytic activity of Vis-$TiO_2$/Ti thin films. Furthermore, unique separate type photofuel cell was fabricated using a Vis-$TiO_2$ thin film as an electrode, which can generate electrical power under solar light irradiation by using various kinds of biomass derivatives as fuel. It was found that the introduction of an iodine ($I^-/{I_3}^-$) redox solution at the cathode side enables the development of a highly efficient photofuel cell which can utilize a cost-efficient carbon electrode as an alternative to the Pt cathode.
In this paper, we propose the development of nitrogen cooling equipment for personalized local area. The proposed equipment consists of a cold air supply module, a body, and nitrogen injection with the following characteristics. First, it automatically controls the amount and time of cold air supply by utilizing information measuring skin temperature with volumetric temperature sensors, so it can have a competitive edge in function by ensuring complete safety. Second, if the distance measuring sensor is applied to the skin for more than a certain distance, it can block the cold air or control the discharge of nitrogen in conjunction with the control GUI to improve the efficiency of higher cooling therapy while providing safe management. Third, by installing a control module that can control the supply of nitrogen, the cost of maintenance can be minimized by minimizing the loss of nitrogen. Experiments at an external testing agency to evaluate the performance of the proposed equipment showed that the accuracy of the temperature sensor was measured in the range of ±3.8%, which is lower than the world's highest level(±5%), with a range of 110℃ to -160℃ similar to the world's highest level. Distance accuracy was measured in the range of ±3.0%, lower than the world's highest level(±5%), and weight accuracy in the range of ±0.1%, lower than the world's highest level(±5%). In addition, emission control was measured in four stages, higher than the world's highest level(stage 1) and nitrogen use was measured at 0.8L/min below the world's highest(6L/min). Therefore, the effectiveness of the methods proposed in this paper was demonstrated because they produced the same results as the world's highest levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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