Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.6
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pp.29-35
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2015
The heterogeneous LTE (Long Term Evolution)-Advanced networks comprising a macrocell and femtocells can provide an efficient solution not only to extend macrocell coverage but also to deal with packet traffics increasing explosively within macrocells. An efficient resource management scheme is necessary to maintain the QoS (Quality of Service) of mobile multimedia services because the LTE-Advanced system should support not only voice but also mobile applications such as data, image and video. This paper proposes a resource management scheme to guarantee QoS continuity of multimedia services and to maximize the resource utilization in OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) based LTE-Advanced systems. This scheme divides the resources into several service blocks and allocates those resources based on the competition between macrocell and femtocell. Simulation results show that it provides better performances than the conventional one in respect of handover failure rate and blocking rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.5
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pp.685-694
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1993
A progressive image transmission (PIT) scheme based on the classified transform vector quantization (CVQ) technique using the lapped orthogonal transform (LOT) and human visual system (HVS) weighting is proposed in this paper. Conventional block transform coding of images using DCT produces in general undesirable block-artifacts at low bit rates. In this paper, image blocks are transformed using the LOT and classified into four classes based on their structural properties and further divided adaptively into subvectors depending on the LOT coefficient statistics with HVS weighting to improve the reconstructed image quality by adaptive bit allocation. The subvectors are vector quantized and transmitted progressively. Coding tests using computer simulations show that the LOT/CVQ based PIT of images is a effective coding scheme. The results are also compared with those obtained using PIT/DCTVQ. The LOT/CVQ based PIT reduces the block-artifacts significantly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7A
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pp.828-835
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2004
An adaptive hexagon based search(AHBS) algorithm is proposed in this paper to perform block motion estimation in video coding. The AHBS evaluates the value of a given objective function starting from a diamond-shaped checking block and then continues its process using two hexagon-shaped checking blocks until the minimum value is found at the center of checking blocks. Also, the determination of which checking block is used depends on the position of minimum value occurred in previous searching step. The AHBS is compared with other fast searching algorithms including full search(FS). Experimental results show that the proposed algorithm provides competitive performance with slightly reduced computational complexity.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.1
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pp.225-234
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2019
Bitcoin is a cryptocurrency with characteristics such as de-centralization and distributed ledger, and these features are maintained through a mining system called "proof of work". In the mining system, mining difficulty is adjusted to keep the block generation time constant. However, Bitcoin's current method to update mining difficulty does not reflect the future hash power, so the block generation time can not be kept constant and the error occurs between designed time and real time. This increases the inconsistency between block generation and real world and causes problems such as not meeting deadlines of transaction and exposing the vulnerability to coin-hopping attack. Previous studies to keep the block generation time constant still have the error. In this paper, we propose a machine-learning based method to reduce the error. By training with the previous hash power, we predict the future hash power and adjust the mining difficulty. Our experimental result shows that the error rate can be reduced by about 36% compared with the current method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.3
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pp.495-508
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2023
This paper proposes a method to find out the type and location information of Pauli X, Y, Z errors generated in quantum channels using only the quantum information processing part of the multiple-rate quantum turbo short-block code without external help from the classical information processing part. In order to obtain the location information of the Pauli X,Y error, n-auxiliary qubits and n-CNOT gates were inserted into the C[n,k,2] QSBC-QURC encoder. As a result, the maximum coding rate is limited to about 1/2 as the trade-off characteristics. The location information of the Pauli Z error for C[n,k,2] QSBC-QURC was obtained through the Clifford-based stabilizer measurement. The proposed method inherits all other characteristics of C[n,k,2] QSBC-QURC except for the coding rate.
Side information generation techniques play a great role in determining the overall performance of the DVC (Distributed Video Coding) coding system. Most conventional techniques for side information generation are mainly based on the block matching algorithm with symmetric motion estimation between the previously reconstructed key frames. But, these techniques tend to show mismatches between the motion vectors and the real placements of moving objects. So these techniques need to be modified so as to search well the real placements of moving objects. To overcome this problem, this paper proposes a block-centered symmetric motion estimation technique which uses the same coordinates with the given block. Through computer simulations, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional schemes in the objective quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.288-301
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2017
In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.
This paper proposes a prefetch-based disk buffer management algorithm, which we call W2R (Veighingjwaiting Room). Instead of using elaborate prefetching schemes to decide which blockto prefetch and when, we simply follow the LRU-OBL (One Block Lookahead) approach and prefetchthe logical next block along with the block that is being referenced. The basic difference is that theW2R algorithm logically partitions the buffer into two rooms, namely, the Weighing Room and theWaiting Room. The referenced, hence fetched block is placed in the Weighing Room, while theprefetched logical next block is placed in the Waiting Room. By so doing, we alleviate some inherentdeficiencies of blindly prefetching the logical next block of a referenced block. Specifically, a prefetchedblock that is never used may replace a possibly valuable block and a prefetched block, thoughreferenced in the future, may replace a block that is used earlier than itself. We show through tracedriven simulation that for the workloads and the environments considered the W2R algorithm improvesthe hit rate by a maximum of 23.19 percentage points compared to the 2Q algorithm and a maximumof 10,25 percentage feints compared to the LRU-OBL algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.4
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pp.252-256
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2014
Traditional block cipher Advanced Encryption Standard (AES) is widely used in the field of network security, but it has high overhead on each operation. In the 15th international workshop on information security applications, a novel lightweight and low-power encryption algorithm named low-power encryption algorithm (LEA) was released. This algorithm has certain useful features for hardware and software implementations, that is, simple addition, rotation, exclusive-or (ARX) operations, non-Substitute-BOX architecture, and 32-bit word size. In this study, we further improve the LEA encryptions for cloud computing. The Web-based implementations include JavaScript and assembly codes. Unlike normal implementation, JavaScript does not support unsigned integer and rotation operations; therefore, we present several techniques for resolving this issue. Furthermore, the proposed method yields a speed-optimized result and shows high performance enhancements. Each implementation is tested using various Web browsers, such as Google Chrome, Internet Explorer, and Mozilla Firefox, and on various devices including personal computers and mobile devices. These results extend the use of LEA encryption to any circumstance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.2
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pp.125-130
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2004
With development of information communications and network environments security importance to the informations deepen as time goes. In this viewpoint, cryptosystem is developing but proportionally cracking and hacking technology is developing Therefore, in this paper we proposed and designed block cryptosystem with byte variable operation. Designed cryptosystem based on byte operation is safe than existed cryptosystem because it is not generate the fixed DC and LC characteristics. Additionally, proposed cryptosystem have high processing rate and authenticated operation. Therefore proposed cryptosystem is considered to many aid in the network fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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