Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.36-38
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1998
비디오 서버에서 가변 비트율 데이터를 위한 다양한 스케줄링 기법이 제안되어 왔다. 가변 비트율로 저장장치에 저장된 비디오 데이터를 재생할 때 최악의 경우를 가정하여 디스크 대역폭을 할당하면 디스크 대역폭 이용율이 매우 낮아진다. 디스크 대역폭의 이용율을 높이기 위한 방법으로 선반입 기법을 사용하는데 이를 위해서는 많은 버퍼가 필요하다. 본 논문에서는 가변 비트율 데이터를 위한 윈도우별 선반입에 기반한 데이터 스케줄링에서 시스템의 자원 상황을 고려하여 적절한 디스크 대역폭과 버퍼 할당을 Tradeoff 하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 비디오 데이터에 대한 메타 데이터를 미리 구축하고 이에 따라 자원을 윈도우 단위로 할당한다. 선반입은 윈도우 단위로 실시하며 선반입에 필요한 버퍼가 과다하게 증가하는 것을 조절한다. 모의 실험에서는 기존의 가변 비트율 데이터 스케줄링 기법과 제안한 기법의 자원 할당량과 동시 지원 가능 사용자수를 실험하고 비교하였다.
본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.26
no.5
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pp.519-532
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2024
Anomaly detection for the penetration rate of tunnel boring machines (TBMs) is crucial for effective risk management in TBM tunnel projects. However, previous machine learning models for predicting the penetration rate have struggled with imbalanced data between normal and abnormal penetration rates. This study aims to enhance the performance of machine learning-based anomaly detection for the penetration rate by utilizing a data augmentation technique to address this data imbalance. Initially, six input features were selected through correlation analysis. The lowest and highest 10% of the penetration rates were designated as abnormal classes, while the remaining penetration rates were categorized as a normal class. Two prediction models were developed, each trained on an original training set and an oversampled training set constructed using SMOTE (synthetic minority oversampling technique): an XGB (extreme gradient boosting) model and an XGB-SMOTE model. The prediction results showed that the XGB model performed poorly for the abnormal classes, despite performing well for the normal class. In contrast, the XGB-SMOTE model consistently exhibited superior performance across all classes. These findings can be attributed to the data augmentation for the abnormal penetration rates using SMOTE, which enhances the model's ability to learn patterns between geological and operational factors that contribute to abnormal penetration rates. Consequently, this study demonstrates the effectiveness of employing data augmentation to manage imbalanced data in anomaly detection for TBM penetration rates.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.8B
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pp.1176-1182
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2001
본 논문에서는 서로 다른 데이터 율 신호들의 다중 접속 간섭을 제거하기 위해 그룹형 하이브리드 위너 필터링 간섭 제거 기법(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering : GHICW)을 제안하고 AWGN 채널과 레일리 페이딩 채널환경에서 그 성능을 상용검파기와 비교 분석하였다. 본 논문에서 제시한 수신 기법은 동일 데이터 율을 가진 사용자를 그룹으로 묶어 처리함으로써 기존의 간섭제거 시스템보다 시스템 처리 지연이 적고, 하드웨어 구현이 간단하며, 큰 전력으로 전송되는 높은 데이터 율 사용자의 신호들을 위너 필터를 이용해 재생하여 낮은 데이터 율 사용자와 높은 데이터 율 사용자의 수신 성능을 향상시킨다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.7
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pp.23-31
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2012
Resource allocation, such as joint rate control and scheduling, is an important issue in cognitive radio networks. However, it is difficult to jointly consider the rate control and scheduling problem due to the stochastic behavior of channel availability in cognitive radio networks. In this paper, we propose an asymmetric joint rate control and scheduling technique under reliability constraints in cognitive radio networks. The joint rate control and scheduling problem is formulated as a convex optimization problem and substantially decomposed into several sub-problems using a dual decomposition method. An algorithm for secondary users to locally update their rate that maximizes the utility of the overall system is also proposed. The results of simulations revealed that the proposed algorithm converges to a globally optimal solution.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.21-23
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1998
본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.5
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pp.183-188
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2024
Recently, CCTV cameras have been installed not only in crowded streets but also in less frequently traveled alleyways. This is because CCTV increases the arrest rate. The arrest rate directly affects the crime rate, as potential criminals tend to avoid areas with high arrest rates. Therefore, this paper collects public data on CCTV installation locations, arrest rates, and crime rates in various regions, stores the collected data using the Hadoop big data system, and refines and processes the data using appropriate tools. Subsequently, R programming is employed to analyze and visualize the relationship between the number of CCTV installations and crime rates. By leveraging big data correlation analysis techniques, this study evaluates the effectiveness of CCTV installations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.6
s.360
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pp.77-82
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2007
In the existing frame-layer rate control for H.264, buffer status and content complexity are used improperly, causing quality fluctuations of high-motion video at low bit rates and high frame rates (under 19.2 kbps at 30 fps). We propose an enhanced H.264 frame-layer rate control scheme to obtain steady video quality and stable buffer management. Experimental results showed that the proposed scheme performed better than existing schemes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.4A
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pp.316-323
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2009
Power allocation of soft frequency reuse(SFR) to increase cell edge user throughput by reducing inter-cell interference is proposed for coordinated cellular systems. SFR is the effective technique to increase cell edge user throughput, however, it costs the degradation of total system throughput. The cost increases when SFR operated in distributed resource controlled systems fails to be fast adaptive in the change of user distribution. The proposed scheme enables coordinated cells to control transmit power adaptively depending on user distribution so that it minimizes the loss of system throughput introduced from SFR while it guarantees enhancement of cell edge user throughput. Through system level simulation considering neighboring two cells, evaluation result for adaptive power allocation is shown compared with static power allocation.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.310-313
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2005
5GHz를 사용하고 최소6Mbps에서 최대 54Mbps까지 지원하는 IEEE 802.11a 무선 랜 에서는 데이터의 전송중에 발생하는 랜덤오류 및 연집오류의 정정을 위해서 길쌈부호기와 인터리버를 규정하고 있다. 길쌈부호기에서 다양하고 높은 데이터 전송율을 확보하기 위해서 변조방식과 전송율에 따라 높은 부호율을 얻기 위해 여러 개의 펑쳐링 기법을 사용해서 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율이 얻어지도록 하고 있다. 펑쳐링을 거친 데이터는 Coding rate만큼의 비율로 데이터가 많아지고 이 데이터를 처리하기 위해서 가변클럭을 사용해야 한다. 가변클럭의 사용은 동기화 및 back-end 작업 시 여러 가지 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 펑쳐링의 출력 비트를 바꾸고 인터리버에서 사용되는 메모리를 8x1의 메모리로 세분화 함으로써 Code rate에 상관없이 하나의 클럭으로 데이터의 병목현상을 처리 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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