The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.8
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pp.663-673
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2013
The drastic growth of mobile communication and spreading of smart phone make the significant attention on Location Based Service. The one of most important things for vitalization of LBS is the accurate estimating position for mobile object. Focusing on IMU deployed in smart phone, we develop a hybrid positioning estimation framework with a combination of WPS. The developed approaches can strengthen the advantages of independent indoor applicability of IMU. The estimation of IMU is efficiently compensated by radio fingerprint based Wi-Fi Positioning System. We put a focus especially on the hybrid algorithmic framework. Compared on the existing approaches of WPS or IMU, we achieve the comparable higher performance on both of average error of estimation and deviation of errors. Furthermore test-bed based on smart phone platform is practically developed and all data have been harvested from the actual measurement of test indoor area. This can approve the practical usefulness of proposed framework.
Estimation of development cost, effort and time is difficult and a key problem of software engineering in the early stage of software development. These are estimated by using the function point which is measured from a requirement specification. However, it is often a serious Question of the staffing level required for the software development. The purpose of this paper is to show us the model which can be used to estimate a size of development team. Three hundred one software projects have been analyzed and studied for the model. First, an analysis was conducted for statistical algorithmic model. After various data transformation and regression analysis, it was concluded that no good model was available. Therefore, non-algorithmic model was suggested for analysis, which has random distribution of residuals and makes good performance using RBF (Radial Basis Function) network. Since the model provides a standard to determine the required size of development team, it ran be used as management information.
There is no doubt about the importance of teacher knowledge for good teaching. Many researches attempted to conceptualize elements and features of teacher knowledge for teaching in a quantitative way. Unlike existing researches, this article suggests an interpretation of preservice teacher knowledge in the field of geometry using the Shulman - Fischbein framework in a qualitative way. Seven female preservice teachers voluntarily participated in this research and they performed a series of written tasks that asked their subject matter knowledge (SMK) and pedagogical content knowledge (PCK). Their responses were analyzed according to mathematical algorithmic -, formal -, and intuitive - SMK and PCK. The interpretation revealed that preservice teachers had overally strong SMK, their deeply rooted SMK did not change, their SMK affected their PCK, they had appropriate PCK with regard to knowledge of student, and they tended to less focus on mathematical intuitive - PCK when they considered instructional strategies. The understanding of preservice teachers' knowledge throughout the analysis using Shulman-Fischbein framework will be able to help design teacher preparation programs.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1139-1144
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2008
In this paper, we propose an automatic generation method of transaction level(TL) model from algorithmic model to verify system specification fast and effectively using virtual platform. The TL virtual platform including structural properties such as timing, synchronization and real-time is one of the effective verification frameworks. However, whenever change system specification or HW/SW mapping, we must rebuild virtual platform and additional design/verification time is required. And the manual description is very time-consuming and error-prone process. To solve these problems, we build TL library which consists of basic components of virtual platform such as CPU, memory, timer. We developed a set of design/verification tools in order to generate a virtual platform automatically. Our tools generate a virtual platform which consists of embedded real-time operating system (RTOS) and hardware components from an algorithmic modeling. And for communication between HW and SW, memory map and device drivers are generated. The effectiveness of our proposed framework has been successfully verified with a Joint Photographic Expert Group (JPEG) and H.264 algorithm. We claim that our approach enables us to generate an application specific virtual platform $100x{\tims}1000x$ faster than manual designs. Also, we can refine an initial platform incrementally to find a better HW/SW mapping. Furthermore, application software can be concurrently designed and optimized as well as RTOS by the generated virtual platform
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.3
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pp.237-244
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2016
This paper presents a nonlinear Moving Least Squares(MLS) difference method for material nonlinearity problem. The MLS difference method, which employs strong formulation involving the fast derivative approximation, discretizes governing partial differential equation based on a node model. However, the conventional MLS difference method cannot explicitly handle constitutive equation since it solves solid mechanics problems by using the Navier's equation that unifies unknowns into one variable, displacement. In this study, a double derivative approximation is devised to treat the constitutive equation of inelastic material in the framework of strong formulation; in fact, it manipulates the first order derivative approximation two times. The equilibrium equation described by the divergence of stress tensor is directly discretized and is linearized by the Newton method; as a result, an iterative procedure is developed to find convergent solution. Stresses and internal variables are calculated and updated by the return mapping algorithm. Effectiveness and stability of the iterative procedure is improved by using algorithmic tangent modulus. The consistency of the double derivative approximation was shown by the reproducing property test. Also, accuracy and stability of the procedure were verified by analyzing inelastic beam under incremental tensile loading.
The Boyer-Moore algorithm is a single pattern string matching algorithm that is widely used in various applications such as computer and internet security, and bioinformatics. This algorithm is computationally demanding and requires high-performance parallel processing. In this paper, we propose a parallelization and performance optimization methodology for the BM algorithm on a GPU. Our methodology adopts an algorithmic cascading technique. This results in significant reductions in the mapping overheads for the threads participating in the parallel string matching. It also results in the efficient utilization of the multithreading capability of the GPU which improves the load balancing among threads. Our experimental results show that this approach achieves a 45-times speedup at maximum, in comparison with a serial execution.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.06a
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pp.170-176
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2002
Java language is a representative object-oriented language that is used at the various platform and fields. A structure of java language is simpler than traditional procedural-oriented language because of characters of object-oriented language But it is difficult to debug complicated java programs. Debugging has always been a costly part of software development. Syntax errors of java programs is easily found by the current debugging system. But it is difficult to locate logical errors included in java programs. Traditional debugging techniques locating logical errors in java program have been still used with conventional methods that are used at procedural-oriented languages. Unfortunately, these traditional methods are often inadequate for the task of isolating specific program errors. Debugger users may spend considerable time debugging code of program development with sequential methods according as program size is large and is complicated. It is important to easily locate errors included in java program in the software development. In this paper, we apply algorithmic debugging method that debugger user can easily debug programs to java program. This method executes a program and makes an execution tree from calling relation of functions. And it locates errors at the execution tree. So, Algorithmic debugging method can reduce the number of debugging than conventional sequential method.
Purpose: The purpose of this study is to design the curriculum of Basic College Software Programming to develop creative and logical-thinking. This course is guided by algorithmic thinking and logical thinking that can be solved by computing for problem-solving, and it helps to develop by software through basic programming education. Through the stage of problem analysis, abstraction, algorithm, data structure, and algorithm implementation, the curriculum is designed to help learners experience algorithm problem-solving in various areas to develop diffusion thinking. For Learners aim to achieve the balanced development of divergent and convergent-thinking needed in their creative problem-solving skills. Research design, data and methodology: This study is to design a basic software education for improving algorithm-thinking for non-major. The curriculum designed in this paper is necessary to non-majors students who have completed the 'Creative Thinking and Coding Course' Design Thinking based are targeted. For this, contents were extracted through advanced research analysis at home and abroad, and experts in computer education, computer engineering, SW education, and education were surveyed in the form of quasi-openness. Results: In this study, based on ADD Thinking's algorithm thinking, we divided the unit college majors into five groups so that students of each major could accomplish the goal of "the ability to internalize their own ideas into computing," and extracted and designed different content areas, content elements and sub-components from each group. Through three expert surveys, we established a strategy for characterization by demand analysis and major/textbook category and verified the appropriateness of the design direction to ensure that the subjects and contents of the curriculum are appropriate for each family in order to improve algorithm-thinking. Conclusions: This study helps develop software by enhancing the ability of students who practice various subjects and exercises to explore creative expressions in various areas, such as 'how to think like a computer' that can implement and execute their ideas in computing. And it helps increase the ability to think logical and algorithmic computing based on creative solutions, improving problem-solving ability based on computing thinking and fundamental understanding of computer coding and development of logical thinking ability through programming.
Recently, there is has been significant interest in the allocation systems of rail track capacities with considerations of the multiple train operating companies. The system indicates both a well-defined procedure and an algorithmic method to allocate the rail track capacities. Among them, this study considers the algorithmic method to derive the optimal timetable for the trains, which the companies propose together with their arrival and departure times at each station. However, most studies have focused on the adjustment of the departure and arrival times without conflicts, which could result in incompatible allocations with the line plan, which would result in an insufficient number of trains on each line to satisfy the demands. Our study presents a new optimization model and algorithm for the allocation problem in order to reflect the predetermined line plan. Furthermore, we provide the experimental results that were applied to the Korean high-speed railway network including the Suseo lines.
It is generally accepted that self-similar (or fractal) Processes may provide better models for teletraffic in modem computer networks than Poisson processes. f this is not taken into account, it can lead to inaccurate conclusions about performance of computer networks. Thus, an important requirement for conducting simulation studies of telecommunication networks is the ability to generate long synthetic stochastic self-similar sequences. A generator of pseudo-random self similar sequences, based on the SRA (successive random addition) method, is implemented and analysed in this paper. Properties of this generator were experimentally studied in the sense of its statistical accuracy and the time required to produce sequences of a given (long) length. This generator shows acceptable level of accuracy of the output data (in the sense of relative accuracy of the Hurst parameter) and is fast. The theoretical algorithmic complexity is O(n).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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