이 논문에서는 낮은 stand-by power 및 DLL의 재동작 후 fast relocking 구조를 가지는 저전력, 고속 VISI 칩용 DLL(지연 고정 루프) 기반의 다중 클락 발생기를 제안하였다. 제안된 구조는 주파수 곱셈기를 이용하여 주파수 체배가 가능하며 시스템 클락의 듀티비에 상관없이 항상 50:50 듀티비를 위한 Duty-Cycle Correction 구조를 가지고 있다. 또한 DAC를 이용한 디지털 컨트롤 구조를 클락 시스템이 standby-mode에서 operation-mode 전환 후 빠른 relocking 동작을 보장하고 아날로그 locking 정보를 레지스터에 디지털 코드로 저장하기 위해 사용하였다. 클락 multiplication을 위한 주파수 곱셈기 구조로는 multiphase를 이용한 feed-forward duty correction 구조를 이용하여 지연 시간 없이 phase mixing으로 출력 클락의 duty error를 보정하도록 설계하였다. 본 논문에서 제안된 DLL 기반 다중 클락 발생기는 I/O 데이터 통신을 위한 외부 클락의 동기 클락과 여러 IP들을 위한 고속 및 저속 동작의 다중 클락을 제공한다. 제안된 DLL기반의 다중 클락 발생기는 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정으로 $1796{\mu}m\times654{\mu}m$ 면적을 가지며 동작 전압 2.3v에서 $75MHz\~550MHz$ lock 범위와 800 MHz의 최대 multiplication 주파수를 가지고 20psec 이하의 static skew를 가지도록 설계되었다.
본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.
최근 개발되고 있는 의료기기들은 사용자의 상호 복합적인 요구사항을 반영하기 위하여 모듈(Module)화되는 추세이다. 이는 환자의 상태를 관찰, 진단, 처리를 위해 여러 기기들로부터 데이터를 수집하고, 이에 따르는 동작을 제어하기에 가장 효율적인 방법이기 때문이다. 이와 같은 모듈화 경향은 여러 개의 단일 시스템들을 쉽게 통합 관리할 수 있기 때문에 더욱 일반화되고 있다. 본 연구에서는 모듈화된 의료장비들을 하나의 통신 시스템으로 묶어 중앙 집중형 제어를 할 수 있는 통신 프로토콜을 구현하였다. 본 연구에서 구현된 시스템은 모든 기기들을 제어하고 통신을 관장하는 하나의 마스터(Master) 모듈과 각각의 의료기기들에 해당되는 여러 개의 슬레이브(Slave)모듈로 구성된다. 각 모듈간 통신은 데이터의 정확한 송, 수신을 위해 여러 동기 직렬 통신방식 중 SPI(Serial Peripheral Interface)를 사용하였다. 모든 통신은 패킷(Packet)형태로 이루어지고, 통신중 에러를 검출할 수도 있다. 또한, 마스터 모듈은 자동으로 특정 슬레이브 모듈외 연결 및 동작 유무를 알 수 있는 PNP(Plug And Play)기능이 있다. 본 연구에서 구현된 프로토콜온 컴퓨터와 연결하여 데이터 전송 확인을 통해, 1Mbps이상의 빠른 속도에서 정화한 송, 수신이 이루어지며, 인공호흡기와 같은 실시간 데이터의 송, 수신이 이루어져야하는 의료장비에서도 모듈이 수행하는 본래의 일에 방해하지 않고 실시간 통신이 이루어지는 것을 실제 호흡기 시스템에 적용하여 확인하였다. 또한, 중앙 집중형 제어에 의한 다양한 기능을 편리하게 구현할 수 있었다.이다.ure scheme based on KCDSA which is a domestic digital signature scheme and it apply a electronic cash system. In particularly a proposed electronic cash system have an anonymity control ability which trace a user who make use a electronic cash illegally in association with a trusted center.estigation and explain how our tool can be further enhanced.door playground facilities. On the basis of the site investigation the interview and the indoor education program for physically challenged children the author completed an outside play program. Each item in this program was classified as belonging to either a "sense play" program or and "exercise play" program. Finally, the author designed suitable play equipment for physically challenged children corresponding to each item in the exercise
The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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