We have proposed a new structure of the multibit ovesampling sigma-delta modulator. To solve the problkem of requring the accurate precision of the analog components, the novel digital correction scheme with a ROM-table has been employed to enhance the SNR for the proposed system. This architecture has good features compared with the 1-bit approach, including significantly lower quantisation noise for a given oversampling ratio, as well as improve dstability characteristics. Then we hve shown the validity of the proposed system by use of the software developed for the performance evaluation and by realizing the system with SCFs(switched capacitor filters).
In this paper, sigma-delta A/D converter for ADSL modems using oversampling technique is designed. Conventionally, the oversampling A/D converter is consist of opamps, switched capacitors, quantizers, infernal D/A converters, and decimation filters. 3-bit flash A/D converter, 3-bit thermometer-based D/A converters, and sub-blocks are used for high speed operation. HSPICE simulator and CADENCE tool are used for verification and layout of the designed modulator. The internal A/D converter and D/A converters are operated at 130 MHz. In design of decimation filter Matlab is used for calculating coefficients and ModelSim and VHDL are used for design.
본 논문은 시리얼 링크를 위한 레퍼런스 클록이 없고 4x 오버샘플링 방식의 위상 및 주파수 검출기 구조를 갖는 하프 레이트 클록 및 데이터 복원 회로를 제안하였다. 위상 검출기는 4개의 업/다운 신호를 생성함으로써 위상 에러를 검출하고, 주파수 검출기는 위상 검출기 출력에 의해 만들어진 업/다운 신호를 이용하여 주파수 에러를 검출한다. 그리고 위상 검출기와 주파수 검출기의 여섯 개 신호는 전하 펌프로 흘러 들어가는 전류의 양을 조절한다. 네 개의 차동 버퍼로 구성된 VCO는 4x 오배샘플링을 위한 8개의 클록을 생성한다. 0.18um CMOS 공정을 사용하였고, 실험 결과 제안된 회로는 3.125Gbps의 속도로 클록과 데이터를 복원해 낼 수 있었다. 제안된 구조의 PD와 FD를 사용하여 24%의 넓은 트래킹 주파수 범위를 가진다. 측정된 클록의 지터(p-p)는 약 14ps였다. CDR은 1.8v의 단일 전원 공급기를 사용하였고, 전력소모는 약 140mW이다.
이 논문은 블라인드 오버샘플링(Blind Oversampling) 기법을 이용한 가변적인 속도 클록 데이터 복원 회로 설계에 관한 내용을 제시하고 있다. 클록 데이터 복원 회로는 기본적으로 클록 복원과 데이터 복원 회로로 구성되어 있다. 클록 복원 회로는 넓은 범위를 가지는 전압 제어 발진기(Wide Range VCO)와 밴드 선택(Band Selection) 기법을 복합적으로 사용하여 구현하였고 데이터 복원 회로는 머저리티 보팅(Majority Voting) 방식을 이용하는 디지털 회로로 제안하여 저전력 및 작은 면적으로 구성하였다. 넓은 범위를 가지는 전압 제어 발진기와 데이터 복원회로를 디지털로 구현함으로써 저전력으로 가변적인 속도 클록 데이터 복원회로 구현이 가능하였다. 설계된 회로는 약 10bps에서 2Mbps 범위에서 동작한다. 전체 전력 소비는 1MHz 클록에서 약 4.4mW의 전력을 소비한다. 공급전압은 1.2V 이며 제작된 코어의 면적은 $120{\mu}m{\times}75{\mu}m$ 이고 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정에서 제작되었다.
유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m-1의 값 분포를 보였으며 5 m-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.
음성신호 대역을 처리할 수 있는 정밀도를 가지는 디지털 과표본화 잡음변형기를 설계하였다. 디지털 잡음변형기가 IP의 형태로서 최적화 된 설계가 되기 위해, 2.0 V의 저 전압에서 동작할 수 있고 하드웨어 소모면적을 최소화 할 수 있는 방안에 초점을 맞추어 디지털 데이터처리 동작을 위한 곱셈기능, ROM 구조 등의 회로설계를 최적화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 설계 및 검증의 방법론에 있어서는 동작수준의 시뮬레이션을 통하여 전체 구조 및 내부 비트 수를 결정하였고, 트랜지스터 수준의 시뮬레이션을 통해 전체 타이밍과 최종 성능을 예측하였다. 또한 0.35-㎛ 표준 CMOS 공정으로써 테스트 칩을 제작한 후 측정하여 시뮬레이션 결과와 부합함을 확인함으로써 제안하는 회로와 설계 방법론이 효과적임을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5594-5615
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2019
Malicious social robots, which are disseminators of malicious information on social networks, seriously affect information security and network environments. The detection of malicious social robots is a hot topic and a significant concern for researchers. A method based on classification has been widely used for social robot detection. However, this method of classification is limited by an unbalanced data set in which legitimate, negative samples outnumber malicious robots (positive samples), which leads to unsatisfactory detection results. This paper proposes the use of generative adversarial networks (GANs) to extend the unbalanced data sets before training classifiers to improve the detection of social robots. Five popular oversampling algorithms were compared in the experiments, and the effects of imbalance degree and the expansion ratio of the original data on oversampling were studied. The experimental results showed that the proposed method achieved better detection performance compared with other algorithms in terms of the F1 measure. The GAN method also performed well when the imbalance degree was smaller than 15%.
This paper describes a 2D discrete-time wavelet transform for which the Q-factor is easily specified. Hence, the transform can be tuned according to the oscillatory behavior of the image signal to which it is applied. The tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) is a fully-discrete wavelet transform for which the Q-factor, Q, of the underlying wavelet and the asymptotic redundancy (over-sampling rate), r, of the transform are easily and independently specified. In particular, the specified parameters Q and r can be real-valued. Therefore, by tuning Q, the oscillatory behavior of the wavelet can be chosen to match the oscillatory behavior of the signal of interest, so as to enhance the sparsity of a sparse signal representation. The TQWT is well suited to fast algorithms for sparsity-based inverse problems because it is a Parseval frame, easily invertible, and can be efficiently implemented. The TQWT can also be used as an easily-invertible discrete approximation of the continuous wavelet transform. The transform is based on a real valued scaling factor (dilation-factor) and is implemented using a perfect reconstruction over-sampled filter bank with real-valued sampling factors. The transform is parameterized by its Q-factor and its oversampling rate (redundancy), with modest oversampling rates (e. g. 3-4 times overcomplete) being sufficient for the analysis/synthesis functions to be well localized. Therefore, This method services good performance in image processing fields.
본 논문에서는 초음파를 이용한 수중 버스트 QPSK 전송에서 높은 과샘플율을 갖는 수신기에서의 프레임 동기방법에 대하여 제안한다. 제안한 프레임 동기 검출기에서는 두 번 반복되는 16심벌 길이의 CAZAC 신호열 중 가운데 16심벌을 취하여 이 심벌열과 수신 신호의 샘플과의 상관값을 계산한 후, 문턱값과 비교하여 프레임 동기를 검출한다. 또한, 설계한 프레임 동기 검출기의 성능의 근사값을 유도하였으며, 시뮬레이션을 통하여 유도한 성능 근사값이 실험값과 잘 맞음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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