곤충의 채집방법, 횟수 및 시기와 채집된 곤충의 종류 및 개체수에 대한 상관관계를 조사하기 위하여 충북대학교 내 4곳을 선정, 일 년간 봄부터 가을까지 매 2주마다 채집을 실시, 총 16회 조사를 하였다. 각 장소마다 light trap, net sweeping, pitfall trap, window trap의 4가지 채집방법을 병행 실시하여 결과를 비교분석하였다. 모두 14목 672종이 조사되었으며, 전체 종수의 75%인 501종이 채집된 유아등 채집(light trap)방법이 18% 또는 그 이하의 종수를 기록한 타 채집방법들에 비해 보다 효과적인 것으로 나타났다. 또한 각 채집시기에서 채집된 종이 2주 후의 채집에서 다시 채집되는 비율이 평균 30% 정도 밖에 되지 않았다. 결과적으로 곤충다양성 조사에 있어서 보다 의미 있는 결과를 확보하기 위해서는 다양한 채집방법과 함께 채집의 빈도(sampling window)를 높이는 것이 특히 중요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 전력소모 감소 및 강건성 (robustness) 향상을 위한 새로운 구조의 플립-플롭을 제안한다. 가변 샘플링 윈도우 플립-플롭(Variable sampling window flip-flop, VSWFF)은 입력 데이터에 따라 샘플링 윈도우의 폭을 변화시켜 강인한 데이터-래치 동작을 제공할 뿐 아니라 더욱 짧은 hold time을 갖는다. 또한, 이 플립-플롭은 입력 스위칭 행위(input switching activity)가 큰 경우에 기존의 저전력 플립-플롭보다 내부 전력소모를 감소시킬 수 있다. 클럭 진폭 감쇄형 가변 샘플링 윈도우 플립-플롭(Clock swing-reduced variable sampling window flip-flop, CSR-VSWFF)은 작은 스윙 폭의 클럭을 사용함으로써 클럭분배망(clock distribution network)의 전력소모를 감소시킬 수 있다. 기존의 클럭 진폭 감쇄형 플립-플롭(Reduced clock swing flip-flop, RCSFF)과 달리, 제안된 플립-플롭은 공급전압만으로 동작하므로 고전압의 발생 및 분배로 인한 설계 상의 비용증가를 제거한다. 시뮬레이션 결과, 기존의 플립-플롭과 비교하여 더욱 좁은 샘플링 윈도우에서도 불변의 지연값(latency) 을 유지하고 전력-지연 곱(power-delay product, PDP)이 개선됨을 확인하였다. 제안된 플립-플롭의 성능을 평가하기 위하여 $0.3\mu m$ CMOS 공정기술을 이용하여 테스트 칩을 설계하였으며, 실험 결과, VSWFF는 입력 스위칭 행위가 최대일 때 전력소모가 감소하며 CSR-YSWFF를 이용하여 설계된 동기 카운터는 부가 고전압의 사용 없이 전력소모가 감소됨을 확인하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권3호
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pp.411-424
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2017
An all-digital delay-locked loop (DLL) for a mobile memory interface, which runs at 0.11-2.5 GHz with a phase-shift capability of $180^{\circ}$, has two internal DLLs: a global DLL which uses a time-to-digital converter to assist fast locking, and shuts down after locking to save power; and a local DLL which uses a phase detector with an adaptive phase sampling window (WPD) to reduce jitter accumulation. The WPD in the local DLL adjusts the width of its sampling window adaptively to control the loop bandwidth, thus reducing jitter induced by UP/DN dithering, input clock jitter, and supply/ground noise. Implemented in a 65 nm CMOS process, the DLL operates over 0.11-2.5 GHz. It locks within 6 clock cycles at 0.11 GHz, and within 17 clock cycles at 2.5 GHz. At 2.5 GHz, the integrated jitter is $954fs_{rms}$, and the long-term jitter is $2.33ps_{rms}/23.10ps_{pp}$. The ratio of the RMS jitter at the output to that at the input is about 1.17 at 2.5 GHz, when the sampling window of the WPD is being adjusted adaptively. The DLL consumes 1.77 mW/GHz and occupies $0.075mm^2$.
The application of Monte Carlo (MC) to large-scale fixed-source problems has recently become possible with new hybrid methods that automate generation of parameters for variance reduction techniques. Two common variance reduction techniques, weight windows and source biasing, have been automated and popularized by the consistent adjoint-driven importance sampling (CADIS) method. This method uses the adjoint solution from an inexpensive deterministic calculation to define a consistent set of weight windows and source particles for a subsequent MC calculation. One of the motivations for source consistency is to avoid the splitting or rouletting of particles at birth, which requires computational resources. However, it is not always possible or desirable to implement such consistency, which results in inconsistent source biasing. This paper develops an original framework that mathematically expresses the coupling of the weight window and source biasing techniques, allowing the authors to explore the impact of inconsistent source sampling on the variance of MC results. A numerical experiment supports this new framework and suggests that certain classes of problems may be relatively insensitive to inconsistent source sampling schemes with moderate levels of splitting and rouletting.
This paper proposes a sampling-based optimization method for electromagnetic design problems, where design sensitivities are obtained from the elaborate surrogate models based on the universal Kriging method and a local window concept. After inserting additional sequential samples to satisfy the certain convergence criterion, the elaborate surrogate model for each true performance function is generated within a relatively small area, called a hyper-cubic local window, with the center of a nominal design. From Jacobian matrices of the local models, the accurate design sensitivity values at the design point of interest are extracted, and so they make it possible to use deterministic search algorithms for fast search of an optimum in design space. The proposed method is applied to a mathematical problem and a loudspeaker design with constraint functions and is compared with the sensitivity-based optimization adopting the finite difference method.
The Real-time Distributed Control Systems(RDCS) consist of several distributed control processes which share a network medium to exchange their data. Performance of feedback control loops in the RDCS is subject to the network-induced delays from sensor to controller and from controller to actuator. The network-induced delays are directly dependent upon the data sampling times of the control components which share a network medium. In this study, a scheduling algorithm of determining data sampling times is developed using the window concept, where the sampling data from the control components dynamically share a limited number of windows.
In enterprise software projects, performance issues have become more critical during recent decades. While developing software products, many performance tests are executed in the earlier development phase against the newly added code pieces to detect possible performance regressions. In our previous research, we introduced the framework to enable automated performance anomaly detection and reduce the analysis overhead for identifying the root causes, and showed Statistical Process Control (SPC) can be successfully applied to anomaly detection. In this paper, we explain the special performance trend in which the existing anomaly detection system can hardly detect the noticeable performance change especially when a performance regression is introduced and recovered again a while later. Within the fixed number of sampling period, the fluctuation gets aggravated and the lower and upper control limit get relaxed so that sometimes the existing system hardly detect the noticeable performance change. To resolve the issue, we apply dynamically tuned sampling window size based on the performance trend, and Fuzzy theory to find an appropriate size of the moving window.
We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
통계적 절리모델링에서 가장 불확실성이 큰 부분이 절리의 길이분포를 추정하는 것이다. 절리선 길이 분포의 추정에서 이제까지는 주로 조사선 조사(scanline survey)를 통한 절리선 반길이 분포를 이용하여 왔다. 이 연구에서는 포이송 디스크 절리모델에 대하여 보다 정밀도가 높은 절리선 길이 분포 추정방법을 찾기 위하여 조사창 조사를 이용하였다. 직사각형 및 원형 조사창에 대하여 양쪽 끝이 조사창 내부에 존재하는 절리선인 양끝내포선의 길이 분포와 한쪽 끝만이 존재하는 한끝내포선의 길이 분포를 이용, 절리선 분포를 추정하는 4개의 관계식을 각각 유도하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 유도식의 타당성을 검증한 후 각 유도식을 이용한 절리선 분포의 추정오차를 비교하였다. 또한 절리선 분포로부터 절리직경분포를 계산하는 수치적 해를 유도하고 컴퓨터 모의시험을 통해 수치적 해에 대한 타당성을 검증하였다. 이 연구에서 제시한 조사창 조사를 이용한 절리 길이의 추정방법은 앞으로 절리모델링 분야에서 적용성이 높을 것으로 판단된다.
This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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