Luby transform (LT) codes were the first practical rateless erasure codes proposed in the literature. The performances of these codes, which are iteratively decoded using belief propagation algorithms, depend on the degree distribution used to generate the coded symbols. The existence of degree-one coded symbols is essential for the starting and continuation of the decoding process. The absence of a degree-one coded symbol at any instant of an iterative decoding operation results in decoding failure. To alleviate this problem, we proposed a method used in the absence of a degree-one code symbol to overcome a stuck decoding operation and its continuation. The simulation results show that the proposed approach provides a better performance than a conventional LT code and memory-based robust soliton distributed LT code, as well as that of a Gaussian elimination assisted LT code, particularly for short data lengths.
Background: Patients experience significant differences in aspects of mortality, quality of life, and costs between during the year of receiving liver transplant (LT) and the subsequent years (post-LT). This study aimed to estimate the medical utilization and cost of LT for patients compared to post-LT patients by using a recent National Patient Sample (NPS) data provided by the Korean Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA). Methods: This study used a subset of the 2015 HIRA-NPS. Patient claims data that included Z944 (Korean Standard Classification of Diseases code for LT status) were selected. Within the selected data, LT patients were identified based on whether the national health insurance number code of Q80 (procedure code for LT surgery) was included, and they were compared to post-LT patients. Results: In the analysis, 330 patients were included. The average cost per patient was $90,066{\pm}36,959$ thousand KRW and $10,557{\pm}9,668$ thousand KRW for LT and post-LT patients, respectively. Especially, LT patients' costs for injection/procedure, surgery/treatment, and examination were higher than other costs, being $35,983{\pm}18,115$ thousand KRW, $28,246{\pm}9,408$ thousand KRW, and $12,131{\pm}6,604$ thousand KRW, respectively. For inpatients, the average number of hospitalized days was $63.5{\pm}66.0$ days for LT patients and $22.3{\pm}35.1$ days for post-LT patients. Conclusion: Compared to post-LT patients, LT patients had higher costs, especially for injection/procedure, surgery/treatment, and examination. Additionally, the LT group had longer hospitalization duration and higher costs for their hospital admission, whereas they did not show a significant difference in number of visits and medical costs for outpatient-care.
본 논문은 그림 1과 같은 네트워크 환경에서 두 송신단이 LT code를 오류정정 부호로 사용할 때, 두 송신단이 생성하는 인코딩 심볼과 수신단이 수신하는 인코딩 심볼들의 degree distribution의 관계에 대해 다룬다. LT code를 복호하기 위해 belief propagation 방법을 사용했을 때, 수신단이 받은 인코딩 심볼들의 degree distribution은 robust soliton distribution(RSD)을 따를 때, overhead 대비 가장 높은 확률로 복호에 성공한다. 하지만 그림 1과 같은 네트워크 환경에서, 두 송신단 모두 RSD에 따라 인코딩 심볼을 생성하여 송신하면, 수신단에서 수신한 심볼은 RSD를 따르지 않는다. 본 논문은 한 송신단($S_1$) 이 생성하는 인코딩 심볼의 degree distribution을 알 때, 수신단에서의 인코딩 심볼의 분포가 근사적으로 RSD를 따르도록 하는 또 다른 송신단($S_2$)에서의 degree distribution을 구하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 LDPC 코드 대신 LDGM 코드를 이용한 랩터(Raptor) 코드 구성을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 두 코드 성능을 비교한다. 시뮬레이션으로 두 코드 성능을 비교한 결과 LDGM 코드를 이용한 랩터 코드가 LDPC 코드를 이용한 랩터 코드보다 성능은 좋지 않았지만 인코딩 복잡도는 더 간단한 것으로 확인되었다.
LT 부호에 대해 BP 복호 알고리즘은 가장 빠른 복호 방법 중 하나로 알려져 있다. 그러나 BP 알고리즘은 대부분의 LT 부호를 복호하는데 있어서 많은 오버헤드를 요구하며 특히 짧은 길이의 LT 부호에 대해서는 과다한 오버헤드가 소요된다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이기 위해 1-차수의 패킷을 탐색할 수 있는 방법을 제시하고 이를 이용한 개선된 BP 복호 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복호 알고리즘은 기존의 BP 알고리즘에 비해 같은 복호 복잡도를 유지하면서도 더 적은 오버헤드를 가짐을 알 수 있었다.
In this paper, a novel hardware architecture of the LT codec is presented where non-BP based decoding algorithm is applied. Novel LT codec architecture is designed with an efficient degree distribution unit using Verilog HDL. To perform permutation operation, different initial valued or time shifted counters have been used to get pretty well permutations and an effect of randomness. The codec will take 128 bits as input and produce 256 encoded output bits. The simulation results show expected performances as the implemented distribution and the original distribution are pretty same. The proposed LT codec takes 257.5 cycle counts and $2.575{\mu}s$ for encoding and decoding instead of 5,204,861 minimum cycle counts and 4.43s of the design mentioned in the previous works where iterative soft BP decoding was used in ASIC and ASIP implementation of the LT codec.
전 세계적으로 매년 약 5천만 톤의 전기 및 전자 폐기물이 발생하고 있는 상황에서 사물인터넷 디바이스가 2025년 약 750억 개에 달할 것으로 예상하고 있다. 그러나 사물인터넷 디바이스의 폐기 처리에 필요한 식별 기법에 대한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 디바이스의 재활용 가능률과 재생 가능률, 각 부품의 재활용률 및 재생률 등의 EoLT(End-of-Life Treatment) 정보를 포함한 식별자를 제안하며, 객체 식별자, 모바일 RFID 및 QR 코드로 구현한다. 구현된 객체 식별자와 모바일 RFID는 통신 네트워크를 통해 원격 서버와 연동하여 사용될 수 있고, 구현된 QR 코드는 스마트폰 앱을 통해 간단히 사용될 수 있다.
본 논문에서는 소규모 무선 센서 네트워크에서 데이터 저장을 위한 분산 LT 부호의 2 가지 복호 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과 복호율이 2.0 이상일 때 OBP 복호 알고리즘의 복호 성공 확률은 약 99%에 이르지만, BP 복호 방식의 경우 n=100일 때 약 50%를 하회하며 n=200일 때 약 70%에 이르는 것을 볼 수 있다. 따라서 소규모 무선 센서 네트워크에서 분산 저장을 위한 LT 부호의 복호 방식은 OBP 복호 방식이 크게 유리함을 알 수 있다.
본 논문에서는 GE 삼각 화를 이용해 LT 부호의 복호 과정을 수행함으로써 복잡도와 오버헤드 성능을 모두 개선한 효율적인 복호 방식을 제안하였다. BP 복호 방식은 간단하고 빠르기는 하나 부호 블록이 짧을수록 복호하는데 큰 오버헤드가 필요하다는 단점이 있고, OFG 알고리즘은 오버헤드는 작으나 연산 양이 많다. 시뮬레이션 결과 제안한 복호 방식은 OFG 알고리즘에 비해 연산 양이 5배 이상 감소되었으며 오버헤드는 1~5%의 적은 양을 보였다.
본 논문은 사진데이타에 쉽게 적용할수있는 한 adaptive data compression 방법을 노표시하였다. 이웃 sample data 사이의 높은 correlation때문에 발생할 부호화 복잡성을 간편한 sample difference data로 대처하였으며, 자단의 statistical nonstationarity에 적응키 위해서 여덟가지 부호(code)로 구성된 code set중에서 최적부호를 선택토록 하였다. code erst는 두가지 등장부호와 여섯가지 보완형 Shannon-Fanro 부호로 되었다. difference data의 확률분포는 Laplacian model로, entropy의 확률분포는 Gaussian model대 하였다. 부호선별 Paranleter로서 entropy와 Pr[차이값=0]=Po를 비교하였다. 콤퓨타 실험결과 이 adaptive coding 방법으로 2대 1의 데이타 감축비를 얻었다. 이 방법은 fixed coding에 비해서 데이타 감축비와 부호화효율에서 약 10%와 15%의 이득을 주었다. 또한 도는 entropy보다 휠신 편리한 부호선별 parameter인 중시에 entropy 경우와 1% 내외의 좋은 결과를 얻을수 있음이 확인되었다. This paper presents an adaptive data compression algorithm for video data. The coling complexity due to the high correlation in the given data sequence is alleviated by coding the difference data, sequence rather than the data sequence itself. The adaptation to the nonstationary statistics of the data is confined within a code set, which consists of two constant length cades and six modified Shannon·Fano codes. lt is assumed that the probability distributions of tile difference data sequence and of the data entropy are Laplacian and Gaussion, respectively. The adaptive coding performance is compared for two code selection criteria: entropy and pr[difference value=0]=po. It is shown that data compression ratio 2 : 1 is achievable with the adaptive coding. The gain by the adaptive coding over the fixed coding is shown to be about 10% in compression ratio and 15% in code efficiency. In addition, po is found to he not only a convenient criterion for code selection, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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