Kim, Joo-Ho;Hwang, In-Oh;Kim, Hyun-Ki;Park, In-Sik;Bae, Jae-Cheol
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.1
no.1
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pp.48-52
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2005
The research topic of super-RENS technology is shifting from the signal intensity (CNR; Carrier to Noise Ratio) to the signal uniformity (Jitter or bER). To achieve an uniform signal characteristics, it is important to reduce signal fluctuation in a super-RENS disc. In this study, we investigated the relation between signal fluctuation and low frequency noise (LFN), and analyzed LFN increase in recording and readout processes. It was found that signal fluctuation had a close relationship with the LFN. Also, it was found that the recorded mark shape such a bubble type and high readout power increased the LFN in recording and readout process of a super-RENS disc. So, using non-bubble type recording material and low super-resolution readout material, we markedly improved the LFN in a super-RENS disc.
The purpose of this study is to analyze the vibration signal of the revolution machine using the STFT(Short Time Fourier Transform). It is common to analyze the frequency of signal through FFT algorithm with the fixed sampling rate. However, in this situation the order spectrum information useful rather than the general frequency information with the fixed sampling rate. In this paper, the resampling technique was used for getting the information of order spectrum. In resampling process, the arithmetic amount and MSE(Mean Square Error) for various kinds of the signal interpolation was compared and presented the propriety of the interpolation method while developing analysis equipment. Order tracking was implemented using signal interpolation method which it has selected. Then the analyzed results were obtained through simulation using the STFT technique.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.3
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pp.203-208
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2010
In this paper, we convert underwater acoustic signal made by sonar system into digital image. We propose the algorithm that detects target candidate and emphasizes information of target introducing image processing technique for the digital image. The process detecting underwater target estimates background noise in underwater acoustic signal changing irregularly, recomposes it. and eliminates background from original image. Therefore, it generates initial target group. Also, it generates weighted map through proceeding doppler information, ensures information for target candidate through filtering using weighted map for image eliminated background noise, and decides the target candidate area in the single frame. In this paper, we verified that proposed algorithm almost had eliminated the noise generated irregularly in underwater acoustic signal made by simulation, targets had been displayed more surely in the image of underwater acoustic signal through filtering and process of target detection.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.28A
no.12
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pp.46-52
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1991
A new signal process circuit using two ISFETs as the input devices of the MOS differential amplifier stage for an ISFET biosensor has been developed. One chip integration of the newly developed signal process circuit, ISFETs and a Pt quasi-reference electrode has been carried out according to modified LOCOS p-well CMOS process. The fabricated chip showed gains of 0.8 and 1.6, good liniarity in the input-output relationship and very small power dissipation, 4mW. The chip was applied to realize a urea sensor by forming an immobilized urease membrane, using lift-off technique. on the gate of an ISFET. The urea sensor chip showed stable responses in a wide range of urea concentrations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.325-328
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2020
This paper demonstrated a voltage-controlled oscillator (VCO) using cost-effective (1-poly 6-metal) mixed signal standard CMOS process. To have the high-quality factor inductor in LC resonator with thin metal thickness, patterned-ground shields (PGS) was adopted under the spiral to effectively reduce the ac current of low resistive Si substrate. And, because of thin top-metal compared with that of RF option (2 ㎛), we make electrically connect between the top metal (M6) and the next metal (M5) by great number of via array along the metal traces. The circuit operated from 2.48 GHz to 2.62 GHz tuned by accumulation-mode varactor device. And the measured phase noise of LC VCO has -123.7 dBc/Hz at 1MHz offset at 2.62 GHz and the dc-power consumption shows 2.07 mW with 1.8V supply voltage, respectively.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.3
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pp.12-18
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2001
Frequency domain has been used to detect chatter vibration and to decide commencing point of chatter for the milling processes. For this, power spectrum of accelerations signal is analyzed in the frequency domain. Also, the power spectrum and surface roughness are measured, compared, and evaluated according to the depth of cut by experimental works. As a results, it is known that the commencing point of chatter can be decided the behavior of the maximum amplitude of the power spectrum of acceleration signal and there is a correlation between the power spectrum of acceleration signal and the surface roughness. In conclusion, the power spectrum of acceleration signal can be used as a useful information for detec-tion and estimation of chatter vibration in machining.
In order to detect the ultrasonic that is generated by the partial discharge of the heavy electric machinery, a Laser Doppler Vibrometer (LDV) was developed. A Michelson type interferometer which employed heterodyne signal process technique was built to measure the frequency and amplitude of vibration. The output signal of the fast photodetector was a frequency modulated signal centered at 40 MHz. The signal from the detector was amplified and downconverted to intermediate frequency centered at 1 MHz after mixing process. The voltage output that was proportional to the velocity of the moving surface(PZT) was obtained using PLL. The spectrum of the FM signal was analyzed and integration method was introduced to obtain amplitude information. This LDV can be used to measure the vibration of MEMS devices, automobiles, HDD and CDP.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.2
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pp.280-291
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1987
In this paper, the linear autoregressive model of EMG signal for four basic arm functions was presented and parameters for each function were estimated. The signal identification was carried out using function discrimination algorithm. It was validated that EMG signal was a widesense stationary process and the linear autoregressive model of EMG signal was constructed through approximating it to Gaussian process. It was confined that Levinson-Durbin algoridthm is a more appropriate one than the recursive least square method for parameter estimation of the linear model. Optimal function discrimination was acquired when sampling frequency was 500Hz and two electrodes were attached to bicep and tricep muscle, respectively. Parameter values were independent of variance and the number of minimum data for function discrimination was 200. Bayesian discrimination method turned out to be a better one than parallel filtering method for functional discrimination recognition.
In order to detect the ultrasonic that is generated by the partial discharge of the heavy electric machinery a Laser Doppler Vibrometer (LDV) is developed. A Michelson type interferometer which employed heterodyne signal process technique is built to measure the frequency and amplitude of vibration. The output signal of the fast photodetector is a frequency modulated signal centered at 40 MHz. The signal from the detector is amplified and converted to intermediate frequency centered at 1 MHz after mixing process. The voltage output that is proportional to the velocity of the moving surface(PZT) is obtained using PLL. The spectrum of the FM signal is analyzed and integration method was introduced to obtain amplitude information. This LDV can be used to measure the vibration of MEMS devices, automobiles, HDD and CDP.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.1
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pp.1-9
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2021
This paper proposes to automate the process of predicting crypto-operations from the power signal generated in RSA decoding process by frequency analysis and K-means algorithm. RSA decoding process is divided into square and multiply operation, and if we can predict the type of operations over time, we will know the RSA key value. After converting the power signal generated in the process of decoding into two-dimensional frequency signal, this paper used K-means algorithm to classify the frequency vector according to the type of operation. these classified frequency vector were used to predict the types of operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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