Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.4
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pp.235-240
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2015
A decimation chain for multi-standard reconfigurable radios is presented for 900-MHz and 1,900-MHz dual-band cellular standards with a data interpolator based on the Lagrange method for adjusting the variable data rate to a fixed data rate appropriate for each standard. The two proposed configurations are analyzed and compared to provide insight into aliasing and the signal bandwidth by means of a newly introduced measure called interpolation error. The average interpolation error is reduced as the ratio of the sampling frequency to the signal BW is increased. The decimation chain and the multi-rate analog-to-digital converter are simulated to compute the interpolation error and the output signal-to-noise ratio. Further, a method to operate the above-mentioned chain under a compressed mode of operation is proposed in order to guarantee continuous packet connectivity for inter-radio-access technologies. The presented decimation chain can be applied to LTE, WCDMA, GSM multi-mode multi-band digital front-end which will ultimately lead to the software-defined radio.
The magnetic field measurements from the KitSat-1 and KitSat-2 were tested by comparing with the IGRF model. The magnetic data have been collected by a three-axis fluxgate magnetometer on each satellite at an latitude of 1,325 km and 820 km, respectively. To avoid highly variable magnetic disturbances at the polar region, the field map has been within the limits of 50 degrees in latitude. Each data is averaged over the square of $5{\times}5$ degrees in both latitude and longitude. In these results, the relatively quiet periods were selected and the sampling rate was 30 seconds. It is shown that the results from these measurements are consistent with the IGRF map over the global surface map.
For the performance assessment of the radioactive waste disposal system (repository), a biosphere model is suggested. This biosphere model is intended to calculate the annual doses to man caused by the contaminated river water for eight pathways and four radionuclides. This model can also be applied to assess the radiological effects of contaminated well water. To account for the uncertainties on the model parameter values, parameter distributions are assigned to these model parameters. Then, Monte Carlo simulation method with Latin Hypercube sampling technique is used. Also, sensitivity analysis is performed by using the Spearman rank correlation coefficients. It is found that these methods are a very useful tool to treat uncertainties and sensitivities on the model parameter values and to analyze the biosphere model. A conversion factor is proposed to calculate the annual dose rate to humans arising from a unit radionuclide concentration in river water. This conversion factor allows for the substitution of the biosphere model in a probabilistic performance assessment computer code by one single variable.
We propose a Readout Integrated Circuit (ROIC), which applies a fixed current bias sensing method to the input stage in order to simplify the circuit structure and the infrared sensor characteristic control. For the sample-and-hold stage to display and control a signal detected by the infrared sensor using a two-dimensional (2D) focal plane array, a differential delta sampling (DDS) circuit is proposed, which effectively removes the FPN. In addition, the output characteristic is improved to have wider bandwidth and higher gain by applying a two-stage variable gain amplifier (VGA). The output characteristic of the proposed device was 23.91 mV/$^{\circ}C$, and the linearity error rate was less than 0.22%. After checking the performance of the ROIC using HSPICE simulation, the chip was manufactured and measured using the SMIC 0.35 um standard CMOS process to confirm that the simulation results from the actual design are in good agreement with the measurement results.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.205-212
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2020
This study seeks to examine the main factors, external and internal to the bank, that enhance bank lending. Bank lending is one of the connecting bridges in sustaining society. Internal factors consist of ROA, DPK, and CAR. External factors are economic growth and interest rate of Bank Indonesia. The population of this research consists of traditional commercial banks listed on the IDX over the 2014-2017 period. Samples were chosen by purposive sampling method. This study uses secondary data with 56 samples; data analysis uses multiple linear regression. The findings of the study show that internal factors have a greater impact on increasing bank lending than external factors. The main variable among internal factors that influences increase in bank lending is ROA. DPK is the internal factor with the smallest impact on increasing bank lending. The implication of the study is that determining the bank lending should take more account of CAR, DPK, ROA, BI interest rates, and economic growth in making decisions about the amount of lending. These variables can only have a slight effect on increasing lending, though. Besides, internal factors such as NPL, LDR or non-economic factors also need to be considered in channeling bank credit.
The water balance analysis for the long-term water resources plan is a simple calculation that compares water demands with possible water supplies. For a watershed being considered the reports on the performance of the water balance analysis, however, have shown inconsistent results and thus have not earned credibility due to the uncertainty of the data acquired and models used. In this research, uncertainties in the water scarcity estimate were assessed through probability representation based on the Monte Carlo simulation using Latin Hypercube Sampling (LHS). The natural flow, municipal demand, industrial demand, agricultural demand, and return flow rate were selected as representative input variables for the water balance analysis, and their distributions were set based on the linear regression and the entropy theory. The statistical properties of the output variable samples were analyzed in comparison with a deterministic estimate of the water scarcity of an existing study. Application of LHS to three sub-basins of the Geum river basin showed the deterministic estimate could be overestimated or underestimated. The sensitivity analysis as well as the uncertainty analysis found that the return flow rate of the agricultural water is the most uncertain but is rarely sensitive to the output of the water balance analysis.
The mobile radio channel can be simulated as a complex-valued random process with narrow-band spectrum. This paper describes a real-time implementation of that process using a INS320C6414 digital signal processor and XC2VP30 Virtex FPGA. The simulator presented here is not only a comprehensive model of the flat fading but also frequency selective fading mobile channel conditions. To replicate the statistical characteristics of the multipath fading environment with the minimum computational burden, multi-rate techniques are employed to resolve practical problems such as variable sampling rate. The simulator produces accurate and consistent results due to digital implementation. It is very flexible and simple to program for various field conditions in mobile communications with a graphical user interface.
In business survey, modified cut-off sampling is commonly used to greatly increase the accuracy of the estimation while reducing the number of samples. However, non-response rate of take-all stratum has increased significantly and the sample substitution is not possible because the non-response in the take-all stratum affects the accuracy of the estimation. It is important to adjust the bias appropriately if non-response is affected by the variable of interest. In this study, a bias adjusted estimation is proposed as an appropriate method to deal with a non-response in the take-all stratum. In particular, the estimator proposed by Chung and Shin (2020) was applied to the bias adjustment for the take-all stratum; therefore, we suggest a new method to adjust properly for the take-all stratum. The superiority of the proposed estimator was examined through simulation studies and confirmed through actual data analysis.
Sampling design should provide statistics to meet a given accuracy while saving cost and time. However, a large number of non-responses are occurring due to the deterioration of survey circumstances, which significantly reduces the accuracy of the survey results. Non-responses occur for a variety of reasons. Chung and Shin (2017, 2019) and Min and Shin (2018) found that the accuracy of estimation is improved by removing the bias caused by non-response when the response rate is an exponential or linear function of variable of interests. For that case they assumed that the error of the super population model follows normal distribution. In this study, we proposed a non-response bias adjusted estimator in the case where the error of a super population model follows the gamma distribution or the log-normal distribution in a business survey. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.
Purpose: This study was aimed to evaluate the effect of progressive muscle relaxation training using biofeedback on perceived stress, stress response, immune response and climacteric symptoms, Method: This was a crossover, pre-post test design, The study subjects are 36 middle-aged women who were selected at 2 public health centers, The independent variable was Biofeedback training for 4 weeks, twice a week and home training for 4 weeks, Dependent variables were perceived stress, stress response, immune response, and climacteric symptoms measured with Hildtch's scale (1996), Result: Progressive muscle relaxation training using biofeedback was not effective in reducing perceived stress, but it was shown to be effective in reducing physiological stress responses such as pulse rate and EMG, Though blood pressure and skin conductance were repeatedly down, and skin temperature slowly increased, there were no statistically significant differences. Progressive muscle relaxation training using biofeedback was not effective in reducing serum cortisol, enhancing immune responses, or decreasing climacteric symptoms. Conclusion: The findings point to a pressing need for further, well-controlled and designed research with consideration in selection of subjects and instruments, frequency of measurements, the sampling method, and intervention modalities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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