본 논문에서는 QAM 변조의 계층적 변조 특성을 이용하여 Iterative MIMO 수신기에서 LLR(log likelihood ratio)값을 구하기 위한 낮은 복잡도를 가지는 후보 리스트 발생 기법을 소개한다. QAM 변조는 에러에 강인한 HP(high priority) 심볼과 상대적으로 에러에 약한 LP(low priority) 심볼로 분해할 수 있다. 본 논문에서는 HP 심볼에 대해서는 간단한 ZF 수신기의 output 값과 인접 HP 심볼들을 이용하여 먼저 안테나별로 HP 심볼 리스트를 발생하고, 각 HP 심볼 리스트에 대해서 ML(maximum likelihood)의 검파 성능을 가지는 sphere decoder를 사용하여 LP 심볼 리스트를 발생하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 두 번째 iteration 이후부터는 채널 디코더에서 피드백되는 apriori 값을 이용하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 실험의 비교군은 MIMO 채널 용량에 근사적으로 접근하는 list sphere decoder(LSD)를 사용하였다. 전산 실험 결과, 제안하는 후보 리스트 발생 기법은 LSD에 비해서 첫 번째 iteration에서는 BER성능이 다소 떨어지나, iteration 이 진행될수록 LSD에 근접하는 성능을 보였으며, 후보 리스트의 발생 시간도 LSD에 비해서 월등히 우수한 성능을 가짐을 볼 수 있었다. 또한 LLR 계산 시 탐색해야 할 후보 리스트의 개수 역시 LSD에 비해서 적은 값을 가지므로, LLR 계산 시 필요한 연산의 복잡도가 낮음을 확인할 수 있었다.
What motivates split-ticket voting in mixed electoral systems, where voters choose one party in district races and another party on the party list ballot? While much of the literature assumes strategic intent, three aspects commonly are overlooked: the competitiveness of district races, the presence of a district candidate from one's preferred party, and whether voters know the electoral threshold for party list seats. Furthermore, few studies disaggregate types of split-ticket voting (e.g. not voting for one's preferred party in a district vs. party list). Taiwan provides an intriguing case study for analysis, not only as a relatively new adopter of a mixed system, but also the presence of additional conditions that would encourage at least the consideration of a split ticket. Using survey data from the Taiwan's Election and Democratization Studies (TEDS) after the Taiwan's 2016 Legislative Yuan election, this analysis finds that knowing the threshold, the winner's margin, and the placement of a district candidate from one's preferred party all influence split-ticket voting among those with a partisan preference. However, closer inspection identifies a distinction between defecting from the district versus the party list. Evidence shows that district competitiveness and candidate placement influences defection from the district candidate, while the electoral threshold influences defection from the party list. The results add to our understanding of strategic and non-strategic incentives in mixed systems.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 압축 표준으로 진행중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 보다 향상된 움직임 병합(Merge) 모드를 위한 기법들이 다루어지고 있다. 기존의 병합 모드에서는 다수의 주변 블록에서 움직임 정보가 존재하지 않으면 현재 블록의 움직임 정보로 사용할 병합 후보 리스트에 제로(zero) 움직임 벡터가 후보에 삽입될 수 있으며 이는 부호화 효율을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 병합 후보 리스트에 제로 움직임 후보가 삽입되는 경우를 줄이기 위해 대체 움직임 정보를 생성하여 병합 후보 리스트에 삽입하는 효율적인 병합 모드 후보 리스트 구성 기법을 제시한다. 실험결과 제안 기법은 VTM1.0 대비 3% 복호화 복잡도 증가와 함께 0.2%의 부호화 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 기존 PU기반 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법과 비교하여 계산 복잡도를 감소시키고 개선된 병렬성을 제공하기 위하여 CU 기반의 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 CU는 오직 하나의 움직임 병합 후보 리스트를 생성한다. 그래서 CU내의 모든 PU 블록은 PU형태에 관계없이 오직 하나의 공통 움직임 병합 후보 리스트를 사용한다. 제안방법의 실험 결과, 기존 방법보다 인코더의 복잡도는 3% ~ 6% 감소하였으며, 디코더의 복잡도는 거의 변화가 없었다. 반면 제안 방법이 기존 방법보다 부호화 효율이 0.2% - 0.5% 감소된다는 단점이 존재한다. 하지만 제안방법은 하드웨어 구현이 간단하며, 계산 복잡도를 감소시키고 향상된 병렬성을 제공한다는 장점을 갖는다.
In this paper, we propose a method to search the evidence such as a knife found in the crime scene based on GHT from an image database Such objects like knives are simitar in shape. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verification. For the fast generation of the candidate 1ist, the GHT operation is performed un the down sampled edge list. The test results show that it can retrieve the correct object even with a pan of object in reasonable time.
The purpose of this study is to explore the mediator effect of the presidential candidate brand affiliated to the certain party toward enhancing the party brand equity and the presidential candidate brand value. In detail, firstly, the study attempts to identify the determinants of the party brand equity. Secondly, we clarify the factors of presidential candidate brand value. Finally, the paper testifies the proposed mediator model of the presidential candidate brand with respect to the impact of the belonging party brand equity in voting intention. Results show that the mediator effect of candidate brand exists between the affiliated party and the voting intention. In voting intention, the perceived quality of the party brand equity significantly influences on the candidate brand. Brand loyalty and Brand association of the party brand equity don't impact on the candidate brand significantly. In addition, the result proposes the all components of candidate brand value have significant impacts on voting intention. This paper is an initial attempts to regard the political parties and affiliated candidates in terms of brand marketing as the party brand equity and the candidate brand value respectively. With respect to better enhancing an approval rating, the study is proposed to the parties and candidates to-do list and direction of brand equity management.
높은 유틸리티 순차 패턴 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 연구 주제로 간주되고 있다. 이 주제에 대해 몇 개의 알고리즘들이 제안되었지만, 그것들은 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사의 탐색 공간이 커지는 문제에 부딪히게 된다. 한 시퀀스의 더 엄격한 유틸리티 상한 값은 탐색 공간에서 초기에 유망하지 않은 패턴들을 더 가지치기할 수 있다. 본 논문에서 새로운 유틸리티 상한 값을 제안하는데, 그것은 한 시퀀스와 그 자손 시퀀스들의 최대 예상 유틸리티인 sequence expected utility (SEU)이다. 높은 유틸리티 순차 패턴들을 탐사하는데 필수적인 정보를 유지하기 위해 각 패턴에 대한 시퀀스 유틸리티 리스트를 새로운 자료구조로 사용한다. SEU를 활용하여 높은 유틸리티 순차 패턴들을 찾아내는 알고리즘인 High Sequence Utility List-Span (HSUL-Span)을 제안한다. 서로 다른 영역의 합성 데이터세트와 실제 데이터세트에 대한 실험 결과는 HSUL-Span이 상당히 적은 수의 후보 패턴들을 생성하고 실행 시간 면에서 다른 알고리즘들보다 우수한 것을 보여준다.
The sensory stimulation of a cosmetic product has been deemed to be an ancillary aspect until a decade ago. That point of view has drastically changed on different levels in just a decade. Nowadays cosmetic formulators should unavoidably meet the needs of consumers who want sensory satisfaction, although they do not have much time for new product development. The selection of new products from candidate products largely depend on the panel of human sensory experts. As new product development cycle time decreases, the formulators wanted to find systematic tools that are required to filter candidate products into a short list. Traditional statistical analysis on most physical property tests for the products including tribology tests and rheology tests, do not give any sound foundation for filtering candidate products. In this paper, we suggest a deep learning-based analysis method to identify hand cream products by raw electric signals from tribological sliding test. We compare the result of the deep learning-based method using raw data as input with the results of several machine learning-based analysis methods using manually extracted features as input. Among them, ResNet that is a deep learning model proved to be the best method to identify hand cream used in the test. According to our search in the scientific reported papers, this is the first attempt for predicting test cosmetic product with only raw time-series friction data without any manual feature extraction. Automatic product identification capability without manually extracted features can be used to narrow down the list of the newly developed candidate products.
Purpose This paper aims to develop a novel tabu search algorithm for solving the sequencing problems with precedence constraints. Due to constraints, the traditional meta heuristic methods can generate infeasible solutions during search procedure, which must be carefully dealt with. On the contrary, the candidate order based tabu search (COTS) is based on a novel neighborhood structure that guarantees the feasibility of solutions, and can dealt with a wide range of sequencing problems in flexible manner. Design/methodology/approach Candidate order scheme is a strategy for constructing a feasible sequence by iteratively appending an item at a time, and it has been successfully applied to genetic algorithm. The primary benefit of the candidate order scheme is that it can effectively deal with the additional constraints of sequencing problems and always generates the feasible solutions. In this paper, the candidate order scheme is used to design the neighborhood structure, tabu list and diversification operation of tabu search. Findings The COTS has been applied to the single machine job sequencing problems, and we can see that COTS can find the good solutions whether additional constraints exist or not. Especially, the experiment results reveal that the COTS is a promising approach for solving the sequencing problems with precedence constraints. In addition, the operations of COTS are intuitive and easy to understand, and it is expected that this paper will provide useful insights into the sequencing problems to the practitioners.
In this paper, we are concerned with the K-shortest loopless path problem. The MPS algorithm, recently proposed by Martins et al., finds paths efficiently because it solves the shortest path problem only one time unlike other algorithms. But its computational complexity has not been known yet. We propose a few techniques by which the MPS algorithm can be implemented efficiently. First, we use min-heap data structure for the storage of candidate paths in order to reduce searching time for finding minimum distance path. Second, we prevent the eliminated paths from reentering in the list of candidate paths by lower bounding technique. Finally, we choose the source mode as a deviation node, by which selection time for the deviation node is reduced and the performance is improved in spite of the increase of the total number of candidate paths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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