Kim, KangHee;Park, TaeShin;Song, KyungHwan;Yoon, DongSung;Choi, SangBang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.20-35
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2016
In this paper, in order to reduce the delay and area of the partial product accumulation (PPA) of the parallel decimal multiplier, a tree architecture that composed by multi-operand decimal CSAs and improved CLA is proposed. The proposed tree using multi-operand CSAs reduces the partial product quickly. Since the input range of the recoder of CSA is limited, CSA can get the simplest logic. In addition, using the multi-operand decimal CSAs to add decimal numbers that have limited range in specific locations of the specific architecture can reduce the partial products efficiently. Also, final BCD result can be received faster by improving the logic of the decimal CLA. In order to evaluate the performance of the proposed partial product accumulation, synthesis is implemented by using Design Complier with 180 nm COMS technology library. Synthesis results show the delay of the proposed partial product accumulation is reduced by 15.6% and area is reduced by 16.2% comparing with which uses general method. Also, the total delay and area are still reduced despite the delay and area of the CLA are increased.
Among finite filed arithmetic operations, division/inverse is known as a basic operation for public-key cryptosystems over $GF(2^{m})$ and it is computed by performing the repetitive $AB^{2}$ multiplication. This paper presents a digit-serial-in-serial-out systolic architecture for performing the $AB^2$ operation in GF$(2^{m})$. To obtain L×L digit-serial-in-serial-out architecture, new $AB^{2}$ algorithm is proposed and partitioning, index transformation and merging the cell of the architecture, which is derived from the algorithm, are proposed. Based on the area-time product, when the digit-size of digit-serial architecture, L, is selected to be less than about m, the proposed digit-serial architecture is efficient than bit-parallel architecture, and L is selected to be less than about $(1/5)log_{2}(m+1)$, the proposed is efficient than bit-serial. In addition, the area-time product complexity of pipelined digit-serial $AB^{2}$ systolic architecture is approximately $10.9\%$ lower than that of nonpipelined one, when it is assumed that m=160 and L=8. Additionally, since the proposed architecture can be utilized for the basic architecture of crypto-processor and it is well suited to VLSI implementation because of its simplicity, regularity and pipelinability.
The complex resistivity method is an exploration technique that can obtain various characteristic information of underground media by measuring resistivity and phase in the frequency domain, and its utilization has recently increased. In this paper, a three-dimensional inversion algorithm for the CR data was developed to increase the utilization of this method. The Poisson equation, which can be applied when the electromagnetic coupling effect is ignored, was applied to the modeling, and the inversion algorithm was developed by modifying the existing algorithm by adopting comlex variables. In order to increase the stability of the inversion, a technique was introduced to automatically adjust the Lagrangian multiplier according to the ratio of the error vector and the model update vector. Furthermore, to compensate for the loss of data due to noisy phase data, a two-step inversion method that conducts inversion iterations using only resistivity data in the beginning and both of resistivity and phase data in the second half was developed. As a result of the experiment for the synthetic data, stable inversion results were obtained, and the validity to real data was also confirmed by applying the developed 3D inversion algorithm to the analysis of field data acquired near a hydrothermal mine.
Hydrogen energy is emerging as an important means of carbon neutrality in the various sectors including power, transportation, storage, and industrial processes. Fuel cell power plants are the fastest spreading in the hydrogen ecosystem and are one of the key power sources among means of implementing carbon neutrality in 2050. However, high volatility in system marginal price (SMP) and renewable energy certificate (REC) prices, which affect the profits of fuel cell power plants, delay the investment timing and deployment. This study applied the real option methodology to analyze how the dual uncertainties in both SMP and REC prices affect the investment trigger price level in the irreversible investment decision of fuel cell power plants. The analysis is summarized into the following three. First, under the current Renewable Portfolio Standard (RPS), dual price uncertainties passed on to plant owners has significantly increased the investment trigger price relative to one under the deterministic price case. Second, reducing the volatility of REC price by half of the current level caused a significant drop in investment trigger prices and its investment trigger price is similar to one caused by offering one additional REC multiplier. Third, investment trigger price based on gray hydrogen and green hydrogen were analyzed along with the existing byproduct hydrogen-based fuel cells, and in the case of gray hydrogen, economic feasibility were narrowed significantly with green hydrogen when carbon costs were applied. The results of this study suggest that the current RPS system works as an obstacle to the deployment of fuel cell power plants, and policy that provides more stable revenue to plants is needed to build a more cost-effective and stable hydrogen ecosystem.
The method of Lagrange multipliers, one of the most fundamental algorithms for solving equality constrained optimization problems, has been widely used in basic mathematics for artificial intelligence (AI), linear algebra, optimization theory, and control theory. This method is an important tool that connects calculus and linear algebra. It is actively used in artificial intelligence algorithms including principal component analysis (PCA). Therefore, it is desired that instructors motivate students who first encounter this method in college calculus. In this paper, we provide an integrated perspective for instructors to teach the method of Lagrange multipliers effectively. First, we provide visualization materials and Python-based code, helping to understand the principle of this method. Second, we give a full explanation on the relation between Lagrange multiplier and eigenvalues of a matrix. Third, we give the proof of the first-order optimality condition, which is a fundamental of the method of Lagrange multipliers, and briefly introduce the generalized version of it in optimization. Finally, we give an example of PCA analysis on a real data. These materials can be utilized in class for teaching of the method of Lagrange multipliers.
This research is a comparative analysis of the U.S. S&P 500 index using the volatility breakout strategy against the Buy and Hold approach. The volatility breakout strategy is a trading method that exploits price movements after periods of relative market stability or concentration. Specifically, it is observed that large price movements tend to occur more frequently after periods of low volatility. When a stock moves within a narrow price range for a while and then suddenly rises or falls, it is expected to continue moving in that direction. To capitalize on these movements, traders adopt the volatility breakout strategy. The 'k' value is used as a multiplier applied to a measure of recent market volatility. One method of measuring volatility is the Average True Range (ATR), which represents the difference between the highest and lowest prices of recent trading days. The 'k' value plays a crucial role for traders in setting their trade threshold. This study calculated the 'k' value at a general level and compared its returns with the Buy and Hold strategy, finding that algorithmic trading using the volatility breakout strategy achieved slightly higher returns. In the future, we plan to present simulation results for maximizing returns by determining the optimal 'k' value for automated trading of the S&P 500 index using artificial intelligence deep learning techniques.
Purpose: The conventional gamma camera is not ideal for scintimammography because of its large detector size (${\sim}500mm$ in width) causing high cost and low image quality. We are developing a small gamma camera dedicated for breast imaging. Materials and Methods: The small gamma camera system consists of a NaI (T1) crystal ($60 mm{\times}60 mm{\times}6 mm$) coupled with a Hamamatsu R3941 Position Sensitive Photomultiplier Tube (PSPMT), a resister chain circuit, preamplifiers, nuclear instrument modules, an analog to digital converter and a personal computer for control and display. The PSPMT was read out using a standard resistive charge division which multiplexes the 34 cross wire anode channels into 4 signals ($X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$). Those signals were individually amplified by four preamplifiers and then, shaped and amplified by amplifiers. The signals were discriminated ana digitized via triggering signal and used to localize the position of an event by applying the Anger logic. Results: The intrinsic sensitivity of the system was approximately 8,000 counts/sec/${\mu}Ci$. High quality flood and hole mask images were obtained. Breast phantom containing $2{\sim}7 mm$ diameter spheres was successfully imaged with a parallel hole collimator The image displayed accurate size and activity distribution over the imaging field of view Conclusion: We have succesfully developed a small gamma camera using NaI(T1)-PSPMT and nuclear Instrument modules. The small gamma camera developed in this study might improve the diagnostic accuracy of scintimammography by optimally imaging the breast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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