Test methodology is diversity by devices and the number of test pattern is tremendous because the digital circuit includes TTL and CMOS family ICs as well as high density devices such as ROM and RAM. Accordingly, the quick and effective test strategy is required to enhance the test productivity. This paper proposes the test strategy which is able to be applied efficiently to the diversity devices on the digital circuit board by analyzing the structure and characteristic of the digital device. Especially, this test strategy detects the faulted digital device or the faulted digital circuit on the digital board using SSA(Serial Signature Analysis) technique based on the polynomial division theory The SSA technique identifies the faults by comparing the reminder from good device with reminder from the tested device. At this time, the reminder is obtained by enforcing the data stream obtained from output pins of the tested device on the LFSR(Linear Feedback Shift Register) representing the characteristic equation. Also, the method to obtain the optimal signature analysis circuit is explained by furnishing the short bit input streams to the long bit input streams to the LFSR having 8, 12, 16, 20bit input/output pins and by analyzing the occurring probability of error which is impossible to detect. Finally, the effectiveness of the proposed test strategy is verified by simulating the stuck at 1 errors or stuck at 0 errors for several devices on typical 8051 digital board.
Park, Byoung-Jun;Jang, Eun-Hye;Kim, Kyong-Ho;Kim, Sang-Hyeob
ETRI Journal
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제37권6호
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pp.1231-1241
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2015
In this study, we investigate the relationship between emotions and the physiological responses, with emotion recognition, using the proposed fuzzy information granulation-based neural network (FIGNN) for boredom, pain, and surprise emotions. For an analysis of the physiological responses, three emotions are induced through emotional stimuli, and the physiological signals are obtained from the evoked emotions. To recognize the emotions, we design an FIGNN recognizer and deal with the feature selection through an analysis of the physiological signals. The proposed method is accomplished in premise, consequence, and aggregation design phases. The premise phase takes information granulation using fuzzy c-means clustering, the consequence phase adopts a polynomial function, and the aggregation phase resorts to a general fuzzy inference. Experiments show that a suitable methodology and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and that the proposed FIGNN has a high recognition accuracy for the three emotions using physiological signals.
The purpose of this study is to develop precise point positioning (PPP) algorithms based on GLONASS code-pseudorange, verify their performance and present their utility. As the basic correction models of PPP, we applied Inter Frequency Bias (IFB), relativistic effect, satellite antenna phase center offset, and satellite orbit and satellite clock errors, ionospheric errors, and tropospheric errors that must be provided on a real-time basis. The satellite orbit and satellite clock errors provided by Information-Analytical Centre (IAC) are interpolated at each observation epoch by applying the Lagrange polynomial method and linear interpolation method. We applied Global Ionosphere Maps (GIM) provided by International GNSS Service (IGS) for ionospheric errors, and increased the positioning accuracy by applying the true value calculated with GIPSY for tropospheric errors. As a result of testing the developed GLONASS PPP algorithms for four days, the horizontal error was approximately 1.4 ~ 1.5 m and the vertical error was approximately 2.5 ~ 2.8 m, showing that the accuracy is similar to that of GPS PPP.
1차원 3-이웃 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA) 기반의 의사난수 생성기는 시스템의 성능을 평가하기 위한 테스트 패턴 생성과 암호 시스템의 키수열 생성기 등에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 더 복잡하고 혼돈스러운 수열을 생성할 수 있는 CA기반의 키 수열 생성기를 설계하기 위해 각 셀의 상태전이에 영향을 주는 이웃을 5개로 확장한 1차원 대칭 5-이웃 CA에 대해 연구한다. 특히 대칭 5-이웃 CA를 합성하기 위해 Krylov 행렬을 이용하는 대수적인 방법과 Cho et al.의 알고리즘을 기반으로 한 1차원 n셀 대칭 5-이웃 CA 합성 알고리즘을 제안한다.
Not only the magnitude of the mirror surface error, the pattern matters as it produces certain aberrations. In particular, the surface error of the freeform mirrors, which are optimized to eliminate specific aberrations, might show much higher sensitivity in optical performance. Therefore, we analyze the mirror surface error with Zernike polynomials with the goal of generating a realistic error surface. We investigate the surface error of the freeform mirror fabricated by diamond turning machine to analyze the realistic tendency of the error. The surface error with 0.22 ㎛ root-mean-square value is fitted to the Zernike terms using the incremental fitting method, which increases the number of the fitting coefficients through steps. Furthermore, optical performance via surface error pattern based on Zernike terms is studied to see the influences of each term. With this study, realistic error surface generation may allow higher accuracy not only for the feasibility test but also for all tests and predictions using optical simulations.
본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 수학교사의 전문성을 신장시킬 수 있는 구체적인 가능성을 탐색하는 연구로, 다항식의 해법에 대한 수학교사의 대수 내용지식을 선정하고, 선정된 내용지식을 바탕으로 수학교사의 자립연수를 위한 학습 자료를 개발하였다. 개발된 학습 자료는 수학교사들에게 제공되었으며, 학습 자료가 자립연수에서 활용 가능한지, 수학교사들이 이해 가능한지 등에 대해 검사지로 조사하였고, 연수 방법 및 내용에 대해서도 설문을 하였다. 교사들의 대답을 분석한 결과, 개발된 학습 자료는 자립연수의 활용 가능성, 교사들의 이해 가능성, 연수 방법에 대해 긍정적인 결과를 얻었다.
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.
Background: In this study, microwave extraction was used, which is an effective method to extract useful bioactive substances as it requires low quantities of solvent and short time periods. The aim of this study was to determine the optimal extraction conditions for Agrimonia pilosa Ledeb. Methods and Results: The independent variables were ethanol concentration, microwave power, and extraction time, each of which had five levels. The dependent variables were total polyphenol and total flavonoid content, and DPPH radical scavenging activity. To determine the optimal extraction conditions for bioactive compounds, a response surface methodology was employed. Contour maps were generated from polynomial equations. The optimal conditions were then assumed by superimposing these contour maps. Based on the resulting graph, the optimal microwave extraction conditions for Agrimonia pilosa Ledeb were determined as 42 - 48% ethanol concentration, 240 - 280W microwave power, and 13 - 20 min of extraction time. Conclusions: Ethanol concentration had a significant effect on microwave extraction, in terms of total polyphenol and total flavonoid content, as well as DPPH radical scavenging activity. Microwave power and extraction time influenced the total polyphenol content, but not the total flavonoid content or the DPPH radical scavenging activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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