We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
본 논문에서는 선박 내부에 IP-USN(Internet Protocol-Ubiquitous Sensor Network)망을 적용한 경우 선박 내부를 기능적으로 분류하여 센서 노드를 구성하고 효율적으로 라우팅할 수 있는 방안을 제안하였다. 이동성이 제한적인 선박의 기계실이나 기관실과 같은 경우에는 트리형태의 라우팅 기법을 적용하였으며 이동성이 많은 식당이나 휴게실과 같은 거주구역에는 메시 형태의 라우팅 기법을 적용하였다. 또한 싱크 노드와 센서 노드 사이의 경로를 주기적으로 유지하기 위해서 새로운 메시지 타입인 RDES(Routing Detect Sensor-Node) 형식의 메시지를 정의하였다. RDES 메시지를 이용함으로써 이동성에 상관없이 추가되는 센서 노드에 대한 경로 업데이트가 가능하다.
본 논문에서는 네트워크로 데이터를 주기적으로 전송하는 CIoT(Cellular IoT) 디바이스의 에너지 소모를 줄이고, 디바이스의 수명을 증대하기 위한 간소화된 상향링크 전송절차를 제안한다. 제안 방법에서 CIoT 디바이스는 네트워크에 자신의 서비스 및 트래픽 특성을 등록하고, 네트워크는 디바이스가 데이터 전송을 시도할 때마다 고정적으로 무선자원을 할당한다. 본 논문에서는 GSM(Global System for Mobile Communications) 표준의 상향링크 전송절차를 기반으로 한 구체적 절차를 제안하고, 제안 절차에서 수행되는 네트워크 및 디바이스의 동작을 정의한다. 이를 통해 본 연구는 GSM 네트워크에서 높은 에너지 소모 요구사항을 가지는 CIoT 서비스를 지원하는 것에 대한 가능성을 보인다.
목 적: 용적변조회전 방사선치료는 겐트리 회전과 다엽콜리메이터, 선량률이 연동되어 진행되며 치료 중 선량 전달의 중단이 발생한 경우 겐트리와 다엽콜리메이터가 최초위치부터 다시 동작하여 정지된 지점부터 선량전달이 재개된다. 본 연구는 용적 변조회전 방사선치료의 치료 중단과 재 진행에 따른 선량전달의 오차를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 10명의 환자를 대상으로 전산화치료계획시스템(Eclipse V10.0, Varian, USA)을 이용하여 용적변조회전 방사선 치료 계획을 수립하였다. TRILOGY (Varian, USA)의 6 MV 선속을 이용하여 계획된 선량을 이차원 배열 검출기와 CUBE (IBA dosimetry, Germany)팬텀에 조사하였다. OmniPro I'mRT system (V1.7b, IBA dosimetry, Germany)을 통해 4회에 걸쳐 일반적인 선량전달의 일관성을 평가 하고 선량 전달의 중단 또는 도어 인터락 발생으로 인해 선량 전달이 중단되고 최초지점부터 다시 시작되어 조사되는 경우와 비교하여 감마지수(Gamma index)의 변화를 분석하였다. 결 과: 선량 전달이 정상적으로 이루어진 경우에 각각의 감마 평균 신호 값의 차이는 0.1로 나타났고, 선량 전달의 중단이 발생한 경우 0.128로 나타났으며 도어 인터락의 경우 0.141로 나타났다. 각각의 경우 감마 표준편차 값의 차이는 0.071, 0.091, 0.099로 나타났고, 감마 최대값의 차이는 0.286, 0.379, 0.413으로 나타났다. Gamma pass rate (3%, 3 mm)는 허용 오차 범위를 만족하였고, T검증 결과 95% 신뢰구간에서 P-value가 0.05 미만으로 유의한 차이를 보였다. 결 론: 본 실험에서 치료 중 선량 전달의 중단 및 재시작에 관한 정확성을 평가해 본 결과 통계적으로는 차이가 있으나 임상적으로 허용 오차 범위이내로 문제가 없다는 것을 알 수 있었다. 그러나 겐트리와 다엽콜리메이터, 선량률의 연동으로 정확성이 요구되는 치료방법인 만큼 선량적인 측면에서 치료 중단에 따른 차이는 간과할 수 없다. 그러므로 갑작스러운 치료 중단 상황이 발생한 경우 추가적인 정도관리 절차를 통해 정확한 선량평가가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
Recently, localized heavy rain storms have been occurring frequently due to global warming, and it is difficult to shield a large number of facilities against disaster with limited manpower. The unmanned water treatment system uses five senses to analyze various judgment criteria, which are set according to field situations such as machine vibrations, the temperature of bearings, the sound of the operating machines, and the hydraulic pressure, current, and voltage of the hydraulic floodgates. It thus judges normal or abnormal operation status and conducts unmanned control of such machines. It automatically applies a system to the interruption of communications and therefore improves the reliability of its unmanned irrigation facilities. It maximizes the operational efficiency of managers responsible for various fields, enabling them to discharge water before the situation escalates to a crisis within the golden time, and to protect against damage to humans and property.
본 논문에서는 ATM(Automated Teller Machine: 금융자동화기기) 보안 강화를 위하여 적용할 수 있는 생체인식기술 중 지문인식, 홍채인식, 정맥인식 방식에 대하여 특징과 ATM 적용 사례 및 세부 사양 등을 분석하였다. ATM에서 생체인증을 도입할 경우 중요하게 고려해야 할 요건들을 기술하고, 이 요건들을 기준으로 각 생체인증 방식을 비교, 분석하였다. 분석 결과 인증정확도에 있어 한계를 갖는 지문인식방식과 사용자 편의성에 있어 큰 약점이 있는 홍채인식방식 보다는, 인증정확도 및 은닉성이 우수하면서도 위생적이라는 장점이 있는 정맥 인증 방식이 향후 ATM에 적용 확대 될 것으로 전망된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2078-2093
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2019
Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.
Computing the interior spectrum of large sparse generalized eigenvalue problems $Ax\;=\;{\lambda}Bx$, where A and b are large sparse and SPD(Symmetric Positive Definite), is often required in areas such as structural mechanics and quantum chemistry, to name a few. Recently, CG-type methods have been found useful and hence, very amenable to parallel computation for very large problems. Also, as in the case of linear systems proper choice of preconditioning is known to accelerate the rate of convergence. After the smallest eigenpair is found we use the orthogonal deflation technique to find the next m-1 eigenvalues, which is also suitable for parallelization. This offers advantages over Jacobi-Davidson methods with partial shifts, which requires re-computation of preconditioner matrx with new shifts. We consider as preconditioners Incomplete LU(ILU)(0) in two variants, ever-relaxation(SOR), and Point-symmetric SOR(SSOR). We set m to be 5. We conducted our experiments on matrices from discretizations of partial differential equations by finite difference method. The generated matrices has dimensions up to 4 million and total number of processors are 32. MPI(Message Passing Interface) library was used for interprocessor communications. Our results show that in general the Multi-Color ILU(0) gives the best performance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.871-886
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2011
This paper proposes a powerful SVM-ASM filter, the adaptive switching median(ASM) filter based on support vector machines(SVMs), to effectively reduce impulse noise in corrupted images while preserving image details and features. The proposed SVM-ASM filter is composed of two stages: SVM impulse detection and ASM filtering. SVM impulse detection determines whether the pixels are corrupted by noise or not according to an optimal discrimination function. ASM filtering implements the image filtering with a variable window size to effectively remove the noisy pixels determined by the SVM impulse detection. Experimental results show that the SVM-ASM filter performs significantly better than many other existing filters for denoising impulse noise even in highly corrupted images with regard to noise suppression and detail preservation. The SVM-ASM filter is also extremely robust with respect to various test images and various percentages of image noise.
Hossain, Md. Kamal;Tan, Chee Keong;Lee, Ching Kwang;Yeoh, Chun Yeow
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.608-627
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2016
Wireless mesh networks (WMNs) based on IEEE 802.11s have emerged as one of the prominent technologies in multi-hop communications. However, the deployment of WMNs suffers from serious interference problem which severely limits the system capacity. Using multiple radios for each mesh router over multiple channels, the interference can be reduced and improve system capacity. Nevertheless, interference cannot be completely eliminated due to the limited number of available channels. An effective approach to mitigate interference is to apply dynamic channel switching (DCS) in WMNs. Conventional DCS schemes trigger channel switching if interference is detected or exceeds a predefined threshold which might cause unnecessary channel switching and long protocol overheads. In this paper, a P-learning based dynamic switching algorithm known as learning automaton (LA)-based DCS algorithm is proposed. Initially, an optimal channel for communicating node pairs is determined through the learning process. Then, a novel switching metric is introduced in our LA-based DCS algorithm to avoid unnecessary initialization of channel switching. Hence, the proposed LA-based DCS algorithm enables each pair of communicating mesh nodes to communicate over the least loaded channels and consequently improve network performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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