Anushya, Thomas Wilfred Edison Athisaya;Laxmikandan, Thangavelu;Manimekalai, Thirunavukkarasu
ETRI Journal
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제44권1호
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pp.105-116
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2022
In this study, a novel group-indexed orthogonal frequency division multiplexing index modulation (OFDM-IM) scheme is proposed to achieve a tradeoff between spectral efficiency (SE) and bit-error-rate (BER) performance. In the proposed scheme, the total subcarriers in a group are divided into subgroups, and additional bits are transmitted by subgroup indexing, unlike the conventional OFDM-IM scheme, which uses index bits to select active subcarriers. With the proposed scheme, the additional degree of freedom provided by the number of active subgroups selected provides a tradeoff between spectral efficiency and BER performance. Decoding is performed in steps to reduce computional complexity in the decoder design. Simulaton results show that the number of active subgroups selected influences the proposed scheme's performance in terms of energy efficiency, spectral efficiency, and BER performance.
웹상에서 생성 공유되는 데이터는 다양한 분야에서 대용량으로 생성되고, 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화 한다는 특징이 있다. 이로 인하여, 웹 데이터를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해서는 (a) 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고, (b) 사용자가 쉽게 정보를 찾을 수 있도록 데이터를 구성하는 것이 필수적이다. 이러한 두 가지 측면 중에서, 본 논문은 사용자의 정보 검색 부담을 덜어주기 위해 온톨로지를 활용한 데이터 구성 방법을 제시한다. 특히, 본 논문에서는 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화하는 웹 데이터의 특성을 고려하여, 데이터 콘텐츠를 인덱싱하기에 가장 적합한 온톨로지를 기존에 존재하는 범용 온톨로지로부터 추출한다. 또한, 사례 연구를 통하여 제시한 알고리즘의 유용성을 보인다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
정보 기술과 이동 통신망의 발전에 따라 이동 객체의 위치 추적에 필요한 효과적인 색인 기법과 이를 통한 다양한 응용 서비스에 대한 사용자 요구가 커지고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 현재 위치 추적과 미래 위치 추정에 사용되는 $TPR^*$-트리와 같은 색인 기법이 관심을 받고 있다. $TPR^*$-트리는 정적인 물체를 색인하기 위해 고안된 R-트리를 기본 구조로 하기 때문에, 갱신 비용이 크다는 단점이 있다. 따라서 이동 객체가 자주 속도나 위치 정보를 갱신하는 경우 트리 유지비용이 빠르게 증가할 수 있다. 특히, 이동 객체가 빠른 속도로 이동하는 경우 넓은 범위에 걸쳐 불필요한 노드 갱신이 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이런 문제점을 피하기 위해 논문에서는 루트노드의 자식노드에 이런 빠른 이동 속도의 객체만을 따로 색인하도록 하여 노드 갱신 비용을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 노드 갱신 비용을 최소화 하면서도 $TPR^*$-트리의 장점을 유지할 수 있었다. 이런 성능상의 장점을 보이기 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 성능 비교를 수행하였다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
센서 네트워크에서는 에너지 소비를 줄이기 위해 다양한 계층적 클러스터링 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 연구에서 나타나는 문제점은 노드의 실제 배치를 생각하지 않고 일방적인 그리드 형태의 구조 또는 무작위 적인 클러스터 구조를 구성하는 것이다. 이렇게 구성된 클러스터는 클러스터의 크기와 포함된 노드의 수가 불균형하기 때문에 큰 에너지 효율을 보이기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 실제 노드들이 배치가 된 후 R-Tree의 노드 분할 및 병합 알고리즘에 착안하여 보다 더 효율적인 클러스터를 구성할 수 있는 방법인 CSM(Clustering using Split & Merge algorithm)을 제안한다. 다양한 실험결과 CSM은 기존 방법보다 에너지 효율적인 클러스터링을 생성함으로써 최대 1.6배의 에너지 효율을 보였다.
본 논문에서는 동영상 저장 시스템에서 검색시간을 단축시킬 수 있는 XML .메타데이터 엔진을 설계한다. 이를 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 XML 메타데이터를 프래그먼트 단위로 저장하면서, 메타데이터에의 접속시간을 최소화시키기 위하여 메타데이터의 내용과 구조적 특성을 고려한 계층적 인덱스 스키마을 구성한다. 계층적 인덱스 스키마는 메타데이터의 내용적 특성을 기반으로 검색에 자주 사용되는 상위 레벨의 메타데이터를 구별하고 그 메타데이터를 기반으로 일반 검색을 위한 노드 인덱스와 구조적 특성을 갖는 그룹 테이블을 기반으로 고급 검색을 위한 그룹 인덱스를 구성한다. 이 접근 방법은 기존 방법에 비해 전체 인덱스 수를 줄이고, 그룹 테이블을 작성함으로써 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 제안하는 메타데이터 엔진이 기존 메타데이터 엔진보다 향상된 검색시간을 보여준다.
ICT 기술과 의료기술이 융합된 의료 정보기술에서 XML 기반의 CCR 문서는 환자 데이터의 연속성과 이동성을 확보해 준다. 대규모의 클라이언트들이 CCR 문서를 동시에 액세스할 때 클라이언트의 수에 상관없이 데이터 배표가 가능하게 해주는 확장성을 가진 무선 데이터 방송은 효율적인 정보 전달을 위한 하나의 대안이 된다. 본 논문은 무선데이터방송을 이용한 CCR 문서 전달을 위해 다양한 CCR 문서 스케줄링 기법과 인덱스 기법을 적용하여 최적의 클라이언트 성능을 낼 수 있도록 방송환경을 구축할 수 있는 무선 데이터 방송 시뮬레이션 프레임워크를 설계하고 구현한다. 구현된 프레임워크에 다양한 스케줄링 기법과 인덱스를 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 프레임워크의 효율성을 보였다.
In this paper, using ranks of co-occurrence frequency about indices in pairs of neighboring pixels, we introduce a new re-indexing algorithm for efficiency of index color image lossless compression. The proposed algorithm is suitable for arithmetic coding because it has concentrated distributions of small variance. Experimental results proved that the proposed algorithm reduces the bit rates than other coding schemes, more specifically $15\%$, $54\%$ and $12\%$ for LZW algorithm of GIF, the plain arithmetic coding method and Zeng's scheme, respectively.
An important aspect of video indexing is the ability to segment video into meaningful segments, i.e., content-based video segmentation. Since the audio signal in the sound track is synchronized with image sequences in the video program, a speech signal in the sound track can be used to segment video into meaningful segments. In this paper, we propose a new approach to content-based video segmentation. This approach uses closed caption to construct a recognition network for speech recognition. Accurate time information for video segmentation is then obtained from the speech recognition process. For the video segmentation experiment for TV news programs, we made 56 video summaries successfully from 57 TV news stories. It demonstrates that the proposed scheme is very promising for content-based video segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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