Verilog-HDL-based modeling can be performed to confirm the fast operation characteristics after setting the design parameters of each block considering the stability of the system by performing linear phase-domain modeling on the phase-locked loop. This paper proposed Verilog-HDL modeling including DCO noise and DTC nonlinear characteristic. After completing the modeling, the time-domain transient simulation can be performed to check the feasibility and the functionality of the proposed PLL system, then the phase noise result from the system design based on the functional model can be verified comparing with the ideal phase noise graph. As a result of the comparison of simulation time (6 us), the Verilog-HDL-based modeling method (1.43 second) showed 484 times faster than the analog transistor level design (692 second) implemented by TSMC 0.18-㎛.
In accordance with the industrial convergence regulation sandbox decision promoted by the Ministry of Trade, Industry and Energy, the "machine tool sharing service in the factory" applied for by MyMaker Co., Ltd., an industry-academia cooperation company, was granted a demonstration exception. While implementing this, in a situation where the ordering service part had to be developed as software, the company's domain problems were identified and analyzed, procedures were established, and a system was designed that met the related requirements. As a joint research and development project to solve the difficulties of the LINC+ industry, the order-to-order system was finally developed for shared factory services. In accordance with the procedure and requirements analysis, the planning, design, prototyping, and implementation production stages were carried out. Finally, it was confirmed that the final development contents were well implemented according to the requirements, and the resolution of the difficulties was confirmed through functional verification demonstrations.
This study focusses on the development of a motion-sensing smart leggings prototype with the help of a module that monitors motion using a fiber-type stretch sensor. Additionally, it acquires data on Electrocardiogram (ECG), respiration, and body temperature signals, for the development of smart clothing used in online exercise coaching and customized healthcare systems. The research process was conducted in the following order: 1) Fabrication of a fiber-type elastic strain sensor for motion monitoring, 2) Positioning and attaching the sensor, 3) Pattern development and three-dimensional (3D) design, 4) Prototyping 5) Wearability test, and 6) Expert evaluation. The 3D design method was used to develop an aesthetic design, and for sensing accurate signal acquisition functions, wearability tests, and expert evaluation. As a result, first, the selection or manufacturing of an appropriate sensor for the function is of utmost importance. Second, the selection and attachment method of a location that can maximize the function of the sensor without interfering with any activity should be studied. Third, the signal line selection and connection method should be considered, and fourth, the aesthetic design should be reflected along with functional verification. In addition, the selection of an appropriate material is important, and tests for washability and durability must be made. This study presented a manufacturing method to improve the functionality and design of smart clothing, through the process of developing a prototype of motion-sensing smart leggings.
As the increasing demand for high-quality software, there is huge requiring for quality certification of international standards, industrial functional safety (IEC 61508), automotive (ISO 26262), embedded software guidelines for weapon systems, etc., in the industry. Software companies are very difficult to systematically acquire the quality certification in terms of cost and manpower of Startup, venture small-sized companies. For their companies one test case automatic generation is considered as a core technique to evaluate or improve software quality. This paper proposes a test case automatic generation method based on the design decision table for system and software design verification. We apply the proposed method with OMG's standard techniques of metamodel and model transformation for automatically generating test cases. To do this, we design the metamodels of design decision table (Model) and test case document (Text) and define model transformation to automatically generate test cases, which will expect to easily work MC/DC coverage.
As the meter reading method of gas meters develops, smart gas meters capable of remote meter reading (leak checking meters and multi-function safety meters) are being used. These meters have a function to judge leakage by utilizing the flow rate and pressure data collected as an additional function. Leakage judgment function using flow rate data has valid cases in the actual field, but the pressure data-based leakage judgment standard is based on not only the pressure value change due to leakage but also various factors (pressure regulator pressure, connection with adjacent meters, usage of adjacent houses, location of meters, etc.). There is a problem with pressure magnitude changes (levels). In this paper, as a technique that can judge leaks by using pressure data collected from smart gas meters, it was developed through preprocessing of pressure data, criteria for pressure value ranges related to leaks, leak judgment techniques, and application case verification.
In December 2014, Livestock and Livestock Products Traceability Act was established, allowing consumers to receive livestock traceability information. While the Livestock Traceability System provides consumers with transparent and fair information about their food, it has brought increased workload and penalty burdens to stakeholders in the livestock industry. In this paper, we propose an IoT system for inventory management based on traceability numbers to enable sellers to conveniently provide livestock traceability information to consumers. We analyzed the protocol for managing data from electronic scales and conducted functional testing and verification on mobile devices. Furthermore, we implemented the design and system functionality, taking into account UI/UX on Android OS-based devices to synchronize and interconnect traceability and product information with electronic scales. We anticipate that the proposed approach will minimize user inconvenience and raise production efficiency in the existing market.
For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.
In safety-critical systems, software defects may have serious consequences. Therefore, defects should be considered during the requirements specification process, which is the first step of a software development lifecycle. Stakeholder requirements that are usually written in natural language are difficult to derived, and there may also be defects due to ambiguity and inaccuracy. To address these issues, we propose a requirement specification method using a standardized Boilerplate and a GSN Model. The Boilerplate is a semi-standard language that follows a predefined format. Due to its ability to provide a consistent representation of the requirements, boilerplate helps stakeholders avoid ambiguities about what they mean and to define the exact meaning of the requirement. Meanwhile, GSN is recognized notation to prepare a Safety Case to prove to authorities that a system is safe. It can be expressed as a functional goal, e.g., Safety Evidence, etc. The proposed study allows an analyst to easily identify a fault from the early stage of the software development lifecycle. The Boilerplate and GSN Model are designed to specify the requirements of safety critical systems and to prove safety conformity through a connection with Safety Evidence. In addition, the proposed approach is also useful to develop secure software by correcting deficiencies in the requirements found during this process.
For evaluating the boar semen quality, sperm motility is an important parameter because the movement of sperm indicates active metabolism, membrane integrity and fertilizing capacity. Phospholipase C zeta (PLCz) is important enzyme in spermatogenesis, but the effect has not been confirmed in pigs yet. Therefore, this study was aimed to analyze their association with sperm motility and kinematic characteristics. DNA samples from 124 Duroc pigs with records of sperm motility and kinematic characteristics [total motile spermatozoa (MOT), curvilinear velocity (VCL), straight-line velocity (VSL), the ratio between VSL and VCL (LIN), amplitude of lateral head displacement (ALH)] were subjected. A SNP in non-coding region of PLCz g.158 A > C was associated with MOT (p < 0.05), VCL (p < 0.01), LIN (p < 0.01) and ALH (p < 0.05) in Duroc population. Therefore, we suggest that the intron region of the porcine PLCz gene may be used as a molecular marker for Duroc boar semen quality, although its functional effect was not defined yet. Whether the association is due to the candidate gene or not require further verification. Thus, it will be of interest to continue association studies in the regions surrounding those genes.
The primary tasks of a workflow management system specify workflow models with respect to resource, control-flow, data-flow, functional, and operational perspectives, and to enact their workcases (workflow instances). In terms of enacting workflow models, the essential criterion grading the quality of the system is "how much is the system able to guarantee the correctness of workflow models' enactment?". Particularly, the workflow determinacy problem, which may be caused by the interference of the control-flow and the data-flow specifications, is the most challenging issue in guaranteeing the correctness of the system. We are able to solve the problem by either of the following two approaches-analysis of workflow model and verification of workflow enactment. In the paper, we propose a technique that guarantee the system's correctness through verifying workflow enactment. In other words, the technique is able to detect the conflicts of control-flow and data-flow enactments existing on a workflow model, which causes the system to be non-determinant in enacting workflow models. Finally, by applying the technique to the e-Chautauque workflow management system developed by the authors' research group, we prove that the technique is a feasible solution for the workflow determinacy problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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