KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5491-5505
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2017
Use of the Gaussian inverse Wishart PHD (GIW-PHD) filter has demonstrated promise as an approach to track an unknown number of extended targets. However, the partitioning approaches used in the GIW-PHD filter, such as distance partition with sub-partition (DP-SP), prediction partition (PP) and expectation maximization partition (EMP), fails to provided accurate partition results when targets are spaced closely together and performing maneuvers. In order to improve the performance of a GIW-PHD filter, this paper presents a cooperation partitioning (CP) algorithm to solve the partitioning issue when targets are spaced closely together. In the GIW-PHD filter, the DP-SP is insensitive to target maneuvers but sensitive to the differences in target sizes, while EMP is the opposite. The proposed CP algorithm is a fusion approach of DP-SP and EMP, which employs EMP as a sub-partition approach after DP. Therefore, the CP algorithm will be sensitive to neither target maneuvers nor differences in target sizes. The simulation results show that the use of the proposed CP algorithm will improve the performance of the GIW-PHD filter when targets are spaced closely together.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
Lodging is classified as root lodging caused by the loss of supporting force in the root, bending caused by the deformation of the stem and breaking where the stem breaks down as loads exceeding critical elasticity were applied. This research excluded breaking which is not in a state of equilibrium and tried to partition the level of lodging using an algebraic model in root lodging and stem lodging, or bending. When a vertical load was applied, the deformation of the stem of rice plant showed the form of a quadratic equation. The trace of the panicle neck in the process of lodging was an ellipse-shape. When loading was pure root lodging, the trace of the panicle neck became a circle of which culm length is the radius. When it was a pure stem lodging, the trace of the panicle neck is an ellipse of which major axis is culm length and minor axis is 0.64* culm length. When both stem lodging and root lodging occurred in a natural setting, the partitioning of lodging can be calculated by a formula using eccentricity of an ellipse, S=e*100/0.768(S is the ratio of stem lodging in the whole lodging, e is eccentricity of the ellipse). This method is expected to be useful in simple lodging partitioning. We could also calculate the partitioning of stem lodging and root lodging as units of angles as an accuracy method, by using a straight line calculated by differentiating a quadratic equation of stem deformation at the origin of the coordinates. These two methods for dividing root and stem lodging showed different values. However, each of them showed almost same values with different lodging degree in one plant.
코아(core) 기반의 SoC(System-on-Chip) 설계는 테스트에 관련된 많은 어려운 문제를 일으키고 있다. 그 중에서 방대한 분량의 테스트 데이터와 긴 테스트 패턴 인가시간은 SoC 테스트에서의 2가지 주요 문제로 떠오르고 있다. 많은 양의 테스트 데이터에 대한 저장공간과 인가시간을 줄이기 위한 방안으로서 테스트 벡터들의 반복되는 성질을 이용하여 최대한 효율적으로 압축하는 다양한 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 SoC 테스트를 위한 효율적인 테스트 데이터 압축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 테스트 벡터 집합을 분할하고 최대한 반복되는 공통부분을 제거함으로써 테스트 데이터를 압축한다. 이 압축방법은 O(n2)의 시간복잡도를 가지며, 간단한 디코딩 하드웨어를 사용한다. 여기서 n은 테스트 벡터 수이다. 제안된 압축방법은 빠르고 쉬운 디코딩을 함께 사용하여 기존의 복잡한 소프트웨어 방식의 압축방법에 견줄만한 수준의 효율성을 보여준다.
본 논문에서는 H.264 및 AVC 디코더를 ARM-Excalibur를 이용하여 하드웨어(HW:Hardware)와 소프트웨어 (SW:Software)로 병행설계(co-design)하는 방법에 대해서 제안한다. 내장형 프로세서, 메모리, 주변장치 및 논리 회로들을 하나의 칩으로 집적한 SoC(System On-a-Chip)를 하드웨어와 소프트웨어로 분할하여 병행 설계(co-design)하는 방식이 새로운 설계 방법으로 대두되고 있다. 최적화된 분할 방법을 찾는 것이 매우 어렵기 때문에 설계 초기단계에서 빠르게 검증할 필요가 있는데 본 논문에서는 H.264 및 AVC 디코더를 알테라사의 ARM-Excalibur라는 칩을 이용하여 효율적으로 병행 설계하였으며 시스템의 동작속도가 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
Jin, Ming-Hui;Wu, Eric Hsiao-Kuang;Horng, Jorng-Tzong
Journal of Communications and Networks
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제5권1호
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pp.43-54
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2003
Due to insufficient available bandwidth resources and the continuously growing demand for cellular communication services, the channel assignment problem has become increasingly important. To trace the optimal assignment, several heuristic strategies have been proposed. So far, most of them focus on the small-scale systems containing no more than 25 cells and they use an anachronistic cost model, which does not satisfy the requirements ity. Solving the small-scale channel assignment problems could not be applied into existing large scale cellular networks' practice. This article proposes a decomposition approach to solve the fixed channel assignment problem (FCAP) for large-scale cellular networks through partitioning the whole cellular network into several smaller sub-networks and then designing a sequential branch-and-bound algorithm that is made to solve the FCAP for them sequentially. The key issue of partition is to minimize the dependences of the sub-networks so that the proposed heuristics for solving smaller problems will suffer fewer constraints in searching for better assignments. The proposed algorithms perform well based on experimental results and they were applied to the Taiwan Cellular Cooperation (TCC) in ChungLi city to find better assignments for its network.
다수의 고층 주거 건물을 건설하는 공동주택 프로젝트에서 마감 공종은 단위세대마다 반복적으로 시공되므로 자원이 연속적으로 투입되도록 공정관리가 이루어지면 품질을 확보하면서 공기를 단축하고 공사비를 절감할 수 있다. Bar Chart, CPM, LOB와 같은 공정관리 기법은 반복 작업에 대한 표현과 적용의 한계점으로 인하여 공동주택 마감공사에 사용하기에는 적합하지 않다. 또한 택트 기반 공정관리 기법은 반복 공종의 작업 흐름을 일정하게 유지하기 어려울 뿐만 아니라 지속적으로 필요한 자원을 할당하기 위해서는 상당한 노력과 전문 시공업체의 협조를 필요로 한다. 공동주택의 마감공사는 벽체조성공사, 마감바탕공사, 바닥미장공사, 최종마감공사 순으로 진행되고, 각 공사에는 작업 방법, 작업 공간, 자원 생산성 등과 관련하여 다양한 특성을 가지는 하위 개념의 반복 공종들이 존재한다. 이 반복 공종들의 작업이 동기화되거나 마지막 작업구역에서 수렴되도록 하면 공정관리의 목표가 유효하게 달성될 수 있다. 따라서 본 연구는 공동주택의 단위세대에서 시공되는 작업들의 순서 관계, 작업 유형 분류 및 관리 방법, 자원의 연속적인 투입을 위한 시공속도와 작업구역 등의 요소들을 고려하여 마감공사를 위한 공정 계획 프로세스를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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