Multihop is the main communication style for wireless sensor networks composed of tiny sensor nodes. Until now, most applications have treated the periodic small sized sensing data. Recently, the burst traffic with the transient and continuous nature is increasingly introduced due to the advent of wireless multimedia sensor networks. Therefore, the efficient communication protocol to support this trend is required. In this paper, we propose a novel PIGAB(Packet Interval Gap based on Adaptive Backoff) protocol to efficiently transmit the burst data in multihop wireless sensor networks. The contention-based PIGAB protocol consists of the PIG(Packet Interval Gap) control algorithm in the source node and the MF(MAC-level Forwarding) algorithm in the relay node. The PIGAB is on basis of the newly proposed AB(Adaptive Backoff), CAB(Collision Avoidance Backoff), and UB(Uniform Backoff). These innovative algorithms and schemes can achieve the performance of network by adjusting the gap of every packet interval, recognizing the packet transmission of the hidden node. Through the simulations and experiments, we identify that the proposed PIGAB protocol considerably has the stable throughput and low latency in transmitting the burst data in multihop wireless sensor networks.
Motion Estimation(ME) has been developed to reduce temporal redundancy in digital video signals and increase data compression ratio. ME is an Important part of video encoding systems, since it can significantly affect the output quality of encoded sequences. However, ME requires high computational complexity, it is difficult to apply to real time video transmission. for this reason, motion estimation algorithms with low computational complexity are viable solutions. In this paper, we present an efficient method with low computational complexity based on spatial and temporal correlations of motion vectors. The proposed method uses temporally and spatially correlated motion information, the motion vector of the block with the same coordinate in the reference frame and the motion vectors of neighboring blocks around the current block in the current frame, to decide the search pattern and the location of search starting point adaptively. Experiments show that the image quality improvement of the proposed method over MVFAST (Motion Vector Field Adaptive Search Technique) and PMVFAST (Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique) is 0.01~0.3(dB) better and the speedup improvement is about 1.12~l.33 times faster which resulted from lower computational complexity.
The localization of sources has a numerous number of applications. To estimate the position of sources, the relative delay between two or more received signals for the direct signal must be determined. Although the generalized cross-correlation method is the most popular technique, an approach based on eigenvalue decomposition (EVD) is also popular one, which utilizes an eigenvector of the minimum eigenvalue. The performance of the eigenvalue decomposition (EVD) based method degrades in the low SNR and the correlated environments, because it is difficult to select a single eigenvector for the minimum eigenvalue. In this paper, we propose a new adaptive algorithm based on Canonical Correlation Analysis (CCA) in order to extend the operation range to the lower SNR and the correlation environments. The proposed algorithm uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue in the generalized eigenvalue decomposition (GEVD). The estimated eigenvector contains all the information that we need for time delay estimation. We have performed simulations with uncorrelated and correlated noise for several SNRs, showing that the CCA based algorithm can estimate the time delays more accurately than the adaptive EVD algorithm.
As a tool used for video maintenance, Video segmentation divides videos in hierarchical and structural manner. This technique can be considered as a core technique that can be applied commonly for various applications such as indexing, abstraction or retrieval. Conventional video segmentation used adaptive threshold to split video by calculating difference between consecutive frames and threshold value in window with fixed size. In this case, if the time difference between occurrences of cuts is less than the size of a window or there is much difference in neighbor feature, accurate detection is impossible. In this paper, Improved Adaptive threshold algorithm which enables determination of window size according to video format and reacts sensitively on change in neighbor feature is proposed to solve the problems above. Post-Processing method for decrement in error caused by camera flash and fast movement of large objects is applied. Evaluation result showed that there is 3.7% improvement in performance of detection compared to conventional method. In case of application of this method on modified video, the result showed 95.5% of reproducibility. Therefore, the proposed method is more accurated compared to conventional method and having reproducibility even in case of various modification of videos, it is applicable in various area as a video maintenance tool.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.5B
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pp.449-455
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2006
Due to advance in multimedia applications and integrated Internet services, the optical access networks have been actively studied. In particular, Ethernet passive optical network (EPON) has received much attention due to high bandwidth provision with low cost. In EPON system, the data transmission is carried out in two directions: downstream (from OLT to ONU) and upstream (from ONU to OLT). The downstream data is broadcasted to every ONUs, while the upstream data is point-to-point transmitted between each ONU and OLT, where the uplink is shared by all ONUs in the form of TDMA. The bandwidth allocation algorithm is required to efficiently manage the bandwidth on the uplink. The limited algorithm was proposed to enhance the capability of dynamic bandwidth allocation. In this paper, we propose the adaptive limited algorithm to enhance the shortcomings of limited algorithm. The adaptive limited algorithm enhances the dynamics on bandwidth allocation, and at the same time controls the fairness on packet delay. Through the computer simulations, it is shown that the adaptive limited algorithm achieves high dynamic on bandwidth allocation, maintains a good fairness on packet delay between ONUs, and keeps the fairness on the bandwidth on the demand basis.
Rapid developments in technology as part of the Fourth Industrial Revolution have created a demand for educational technology (EdTech) and a gradual transition from traditional teaching and learning to EdTech-assisted learning in medical education. EdTech is a portmanteau (blended word) combining the concepts of education and technology, and it refers to various attempts to solve education-related problems through information and communication technology. The aim of this study was to explore the use of key EdTech applications in medical education programs. A scoping review was conducted by searching three databases (PubMed, CINAHL, and Educational Sources) for articles published from 2000 to June 2021. Twenty-one studies were found that presented relevant descriptions of the effectiveness of EdTech in medical education programs. Studies on the application and effectiveness of EdTech were categorized as follows: (1) artificial intelligence with learner-adaptive evaluation and feedback, (2) augmented/virtual reality for improving learning participation and academic achievement through immersive learning, and (3) social media/social networking services with learner-directed knowledge generation, sharing, and dissemination in medical communities. Although this review reports the effectiveness of EdTech in various medical education programs, the number of studies and the validity of the identified research designs are insufficient to confirm the educational effects of EdTech. Future studies should utilize suitable research designs and examine the instructional objectives achievable by EdTech-based applications to strengthen the evidence base supporting the application of EdTech by medical educators and institutions.
Wireless local area networks have known an increasing popularity during the past few years. However, as new user applications diverge from the traditional data-centric model, the introduction of efficient, QoS aware medium access methods becomes of utmost importance. EY-NPMA is a medium access protocol belonging to the contention paradigm that provides support for service differentiation and low collision rates. In this paper, we address a shortcoming of EY-NPMA as indicated by previous studies, namely the insensitivity of the protocol to different working conditions. In this work, we study and evaluate a mechanism that allows a network employing EY-NPMA to adapt its operating parameters according to the offered load. Simulation studies further document and confirm the positive characteristics of the proposed mechanism.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.6
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pp.756-762
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2006
Shape Memory Alloy(SMA) actuators, which have the ability to return to a predetermined shape when heated, have many potential applications such as aeronautics, surgical tools, robotics and so on. Although the conventional PID controller can be used with slow response systems, there has been limited success in precise motion control of SMA actuators, since the systems are disturbed by unknown factors beside their inherent nonlinear hysteresis and changes in the surrounding environment of the systems. This paper presents a new development of a SMA position control system by using a self-tuning fuzzy PID controller. This control algorithm is used by tuning the parameters of the PID controller thereby integrating fuzzy inference and producing a fuzzy adaptive PID controller, which can then be used to improve the control performance of nonlinear systems. The experimental results of position control of SMA actuators using conventional and self-tuning fuzzy PID controllers are both included in this paper.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.143-151
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2012
A new data-driven method for the design of a blind modulation frequency filter that suppresses the slow-varying noise components is proposed. The proposed method is based on the temporal local decorrelation of the feature vector sequence, and is done on an utterance-by-utterance basis. Although the conventional modulation frequency filtering approaches the same form regardless of the task and environment conditions, the proposed method can provide an adaptive modulation frequency filter that outperforms conventional methods for each utterance. In addition, the method ultimately performs channel normalization in a feature domain with applications to log-spectral parameters. The performance was evaluated by speaker-independent isolated-word recognition experiments under additive noise environments. The proposed method achieved outstanding improvement for speech recognition in environments with significant noise and was also effective in a range of feature representations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.274-276
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2006
유비쿼터스 소프트웨어 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 여러 개발 프레임워크가 제안되고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 문맥 정보가 중요하게 인식되고 있고 문맥정보를 제공하는 자원은 개발 도메인에 따라 다양하다. 또한 유비쿼터스내의 여러 요소들은 동적인 특성을 가지고 있다. 이러한 유비쿼터스 환경에 맞는 소프트웨어를 프레임워크의 도움 없이 개발하는 데는 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 유비쿼터스 환경에서 동적으로 적응 가능하도록 하는 정책 기반 적응형 어플리케이션을 위한 프레 임워크를 분석, 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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