Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.2
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pp.67-75
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2004
This paper presents a buffer insertion method for RLC-class interconnect structured as a sin91e line or a tree. First, a closed form expression for the interconnect delay of a CMOS buffer driving single RLC line is represented. This expression has been derived by the n-th power law for deep submicrometer technology and occurs to be within 9 percentage of maximal relative error in accuracy compared with the results of HSPICE simulation for various RLC loads. This paper proposes a closed form expression based on this for the buffer insertion of single RLC lines and the buffer sizing algorithms for RLC tree interconnects to optimize path delays. The proposed buffer insertion algorithms are applied to insert buffers for several interconnect trees with a 0.25${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS technology and the results are compared against those of HSPICE.
In this Paper, an efficient method of FPGA based design and implementation of Sobel Edge detector block using 3-Line buffers is presented. The FPGA provides the proper and sufficient hardware for image processing algorithms with flexibility to support Sobel edge detection algorithm. A pipe-lined method is used to implement the edge detector. The proposed Sobel edge detection operator is an model using of Finite State Machine(FSM) which executes a matrix mask operation to determine the level of edge intensity through different of pixels on an image. This approach is useful to improve the system performance by taking advantage of efficient look up tables, flip-flop resources on target device. The proposed Sobel detector using 3-line buffers is synthesized with Xilinx ISE 14.2 and implemented on Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device. Using matlab, we show better PSNR performance of proposed design in terms of 3-Line buffers utilization.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.1
no.1
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pp.123-132
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2002
In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process was modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive least square method (RLSM) were adopted for the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithms in real process for detection of abnormal chatter. Also, The stability lobe of chatter was analysed by varying parameter of cutting dynamices in regenerative chatter mechanics.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.4
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pp.76-83
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2001
In this study, the static and dynamic characteristics of turning process was modelled and the analytic realization of regen-erative chatter mechanism was discussed. In this regard, we have discussed on the comparative assessment of recursive times series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision turning operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunction behaviors. For this purpose, new Recursive Extended Instrument Variable Method(REIVM) was adopted for the on-line system identification and monitoring of a machining process. Also, we can apply REIVE algorithms in real process for the detection of chatter frequency and dynamic property and analyze the stability lobe of the system by changing a parameter of cutting dynamics in regenerative chatter mechanics, if it is stable or unstable, Also, The stability lobe of chatter was analysed.
The presence of crack-like defects in mechanical and structural elements produces failures during their service life that in some cases can be catastrophic. So, the early detection of the fatigue cracks is particularly important because they grow rapidly, with a propagation velocity that increases exponentially, and may lead to long out-of-service periods, heavy damages of machines and severe economic consequences. In this work, a non-destructive method for the detection and identification of elliptical cracks in shafts based on stress wave propagation is proposed. The propagation of a stress wave in a cracked shaft has been numerically analyzed and numerical results have been used to detect and identify the crack through the genetic algorithm optimization method. The results obtained in this work allow the development of an on-line method for damage detection and identification for cracked shaft-like components using an easy and portable dynamic testing device.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.12
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pp.1238-1244
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2009
This work proposes a GUI-type on-line diagnostic program using SIMULINK and Fuzzy-Neuro algorithms for a helicopter turboshaft engine. During development of the diagnostic program, a look-up table type base performance module for reducing computer calculating time and a signal generation module for simulating real time performance data are used. This program is composed of the on-line condition monitoring program to monitor on-line measuring performance condition, the fuzzy inference system to isolate the faults from measuring data and the neural network to quantify the isolated faults. The reliability and capability of the proposed on-line diagnostic program were confirmed through application to the helicopter engine health monitoring.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.1
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pp.76-81
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2010
This paper describes the development of integrated simulator with GUI(Graphic User Interface) for traction power supply system. This simulator consists of a lot of calculation modules such as TPS, train time schedule, line constant, and power supply system analysis. Each module has input and output structure respectively. The algorithms of all modules have confirmed the validity to comparison with field test that is performed on both high speed railway line and conventional line.
As the density of memories increases, unwanted interference between cells and coupling noise between bit-lines are increased. And testing high-density memories for a high degree of fault coverage can require either a relatively large number of test vectors or a significant amount of additional test circuitry. So far, conventional test algorithms have focused on faults between neighborhood cells, not neighborhood bit-lines. In this paper, a new test algorithm for neighborhood bit-line sensitive faults (NBLSFs) based on the NPSFs(Neighborhood Pattern Sensitive Faults) is proposed. And the proposed algorithm does not require any additional circuit. Instead of the conventional five-cell or nine-cell physical neighborhood layouts to test memory cells, a three-cell layout which is minimum size for NBLSFs detection is used. Furthermore, to consider faults by maximum coupling noise by neighborhood bit-lines, we added refresh operation after write operation in the test procedure(i.e.,$write{\rightarrow}\;refresh{\rightarrow}\;read$). Also, we show that the proposed algorithm can detect stuck-at faults, transition faults, coupling faults, conventional pattern sensitive faults, and neighborhood bit-line sensitive faults.
An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.
This paper proposes two types of the preview algorithms to predict the joint velocities and joint positions, and deals with a control approach using the preview algorithms for the precise trajectory control. Specifically, a predictor an the form of discrete time state equations is proposed based on the robot dynamics model linearized by the computed torque method. And another state predictor is proposed by the beat line fitting in the least square sense, where present joint velocities and positions and several past positions are employed. Then computer simulations are performed for the SCARA robot with two d.o.f. to show the validities of the proposed algothrithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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