The concept of vertical partitioning has been discussed so far in an objective of improving the performance of query execution and system throughput. It can be applied to the areas where the match between data and queries affects performance, which includes partitioning of individual files in centralized environments, data distribution in distributed databases, dividing data among different levels of memory hierarchies, and so on. In general, a vertical partitioning algorithm should support n-ary partitioning as well as a globally optimal solution for the generation of all meaningful fragments. Most previous methods, however, have some limitations to support both of them efficiently. Because the vertical partitioning problem basically includes the fuzziness property, the proper management is required for the fuzziness problem. In this paper we propose an efficient vertical $\alpha$-partitioning algorithm which is based on the fuzzy theory. The method can not only generate all meaningful fragments but also support n-ary partitioning without any complex mathematical computations.
In this paper, we present a design method of a digital filter converting humming voice melody into MIDI data and a method of adapting it to a distributed multimedia I/O server. MuX uses device-independent DLMs(Dynamic Linking Module) for the inteliace with various I/O devices, and has wave-form audio DLM and MIDI DLM for audio interfaces. In order to expand the audio device interfacing ability of MuX system, we have designed and implemented a filter transforming human voice into MIDI messages. As the methods to input MIDI data are expanded to human voice in addition to MIDI files and MIDI instrument, someone who is not good at playing instruments can also generate the MIDI data, which enables our media interfaces to be used in various applications.
As the vehicle electronic control technology quickly grows and becomes more sophisticated, a more efficient means than the traditional in-vehicle driving test is required for the design, testing, and tuning of electronic control units (ECU). For this purpose, the hardware-in-the-loop simulation (HILS) scheme is very promising, since significant portions of actual driving test procedures can be replaced by HIL simulation. The HILS incorporates hardware components in the numerical simulation environment, and this yields results with better credibility than pure numerical simulations can offer. In this study, a HILS system has been developed for ESP (Electronic Stability Program) ECUs. The system consists of the hardware component, which that includes the hydraulic brake mechanism and an ESP ECU, the software component, which virtually implements vehicle dynamics with visualization, and the interface component, which links these two parts together. The validity of HIL simulation is largely contingent upon the accuracy of the vehicle model. To account for this, the HILS system in this research used the commercial software CarSim to generate a detailed full vehicle model, and its parameters were set by using design data, SPMD (Suspension Parameter Measurement Device) data, and data from actual vehicle tests. Using the developed HILS system, performance of a commercial ESP ECU was evaluated for a virtual vehicle under various driving conditions. This HILS system, with its reliability, will be used in various applications that include durability testing, benchmarking and comparison of commercial ECUs, and detection of fault and malfunction of ESP ECUs.
Kim, Ghiseok;Kim, Dae-Yong;Kim, Geon Hee;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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v.38
no.1
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pp.48-54
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2013
Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.
ROLAP(Relational Online Analytical Processing) is a process and methodology for a multidimensional data analysis that is essential to extract desired data and to derive value-added information from an enterprise data warehouse. In order to speed up query processing, most ROLAP systems pre-compute summary tables. This process is called 'cube generation' and it mostly involves intensive table sorting stages. (1) showed that it is much faster to generate ROLAP summary tables indirectly using a MOLAP(multidimensional OLAP) cube generation algorithm. In this paper, we present such an indirect ROLAP cube generation algorithm that is fast and scalable. High memory utilization is achieved by slicing the input fact table along one or more dimensions before generating summary tables. High speed is achieved by producing summary tables from their smallest parents. We showed the efficiency of our algorithm through experiments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1911-1918
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2011
Internet banking, electronic financial services and internet telephony service can be available on smart phone recently. In this case, more robust authentication mechanisms should be provided for enhancing security on it. In this study, a facial biometric ID based one-time password generation mechanism is designed and implemented for enhancing user authentication on smart phone. After capturing a facial biometric data using camera module on smart phone, it is sent to server to generate one-time biometric ID. Finally one-time password will be generated by client module after receiving the one time biometric ID based challenge token from the server. Using proposed biometric ID based one-time password mechanism, it is possible for us to provide more secure user authentication service on smart phone for SIP protocol.
In this study, a method of random resampling of residuals from stochastic models such as the Monte-Carlo model, the lag-one autoregressive model(AR(1)) and the periodic lag-one autoregressive model(PAR(1)), has been adopted to generate a large number of long traces of annual and monthly steamflows. Main advantage of this resampling scheme called the Bootstrap method is that it does not rely on the assumption of population distribution. The Bootstrap is a method for estimating the statistical distribution by resampling the data. When the data are a random sample from a distribution, the Bootstrap method can be implemented (among other ways) by sampling the data randomly with replacement. This procedure has been applied to the Yongdam site to check the performance of Bootstrap method for the streamflow generation. and then the statistics between the historical and generated streamflows have been computed and compared. It has been shown that both the conventional and Bootstrap methods for the generation reproduce fairly well the mean, standard deviation, and serial correlation, but the Bootstrap technique reproduces the skewness better than the conventional ones. Thus, it has been noted that the Bootstrap method might be more appropriate for the preservation of skewness.
Kim, Hwa-Jung;Cho, Jin-Hee;Lyu, Yong-Man;Lee, Sun-Hye;Hwang, Kyeong-Ha;Lee, Moo-Song
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.43
no.3
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pp.257-264
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2010
Objectives: An accurate estimation of cancer patients is the basis of epidemiological studies and health services. However in Korea, cancer patients visiting out-patient clinics are usually ruled out of such studies and so these studies are suspected of underestimating the cancer patient population. The purpose of this study is to construct a more complete, hospital-based cancer patient registry using multiple sources of medical information. Methods: We constructed a cancer patient detection algorithm using records from various sources that were obtained from both the in-patients and out-patients seen at Asan Medical Center (AMC) for any reason. The medical data from the potentially incident cancer patients was reviewed four months after first being detected by the algorithm to determine whether these patients actually did or did not have cancer. Results: Besides the traditional practice of reviewing the charts of in-patients upon their discharge, five more sources of information were added for this algorithm, i.e., pathology reports, the national severe disease registry, the reason for treatment, prescriptions of chemotherapeutic agents and radiation therapy reports. The constructed algorithm was observed to have a PPV of 87.04%. Compared to the results of traditional practice, 36.8% of registry failures were avoided using the AMC algorithm. Conclusions: To minimize loss in the cancer registry, various data sources should be utilized, and the AMC algorithm can be a successful model for this. Further research will be required in order to apply novel and innovative technology to the electronic medical records system in order to generate new signals from data that has not been previously used.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.5
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pp.523-530
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2010
Recently more gravity data is being obtained due to the increased demands from the fields of geodesy, geophysics, and military. In general, the observed gravity values are corrected for the effect of tide, instrument drift, and instrument height to generate the absolute gravity values at a point. Until yet, the models for tide and drift corrections and those procedures are not determined in Korea which led to the inconsistent data processing for different data sets. Therefore, in this study, the models for tide and drift are analyzed to select the appropriate models. Based on the analysis, it was found that there is not much difference between Longman and Tamura tide models for celestial objects. Earth tide, however, should be considered in tide correction procedure. In drift corrections, the difference between the model considering only the common points and that considering all points appears significantly large up to 0.04mGal. In this case, the model with all points should be used as it the correct one according to the adjustment theory and it generates estimates with better precision.
As smart phones with built-in sensors are developed, research on recognition using wearable devices is increasing. Existing papers are mostly limited on research to personal activity recognition. In this paper, we propose a method to recognize conceptual group activity. Before doing recognition, we generate new data based on the analysis of the conceptual group activity in a classroom. The study focuses on three activities in the classroom environment: Taking Lesson, Doing Presentation and Discussing. With the proposed algorithm, the recognition rate is over 96%. Using this method in real time will make it easy to automatically analyze the activity and the purpose of the classrooms. Moreover, it can increase the utilization of the classroom through the data analysis. Further research will focus on group activity recognition in other environments and the design of an group activity recognition system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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