As the growth of ubiquitous services, various types of ad hoc networks have emerged. In particular, wireless sensor networks (WSN) and mobile ad hoc networks (MANET) are widely known ad hoc networks, but there are also other kinds of wireless ad hoc networks in which the characteristics of the aforementioned two network types are mixed together. This paper proposes a variant of the Low Energy Adaptive Cluster Hierarchy (LEACH) routing protocol modified to be suitable in such a combined network environment. That is, the proposed routing protocol provides node detection and route discovery/maintenance in a network with a large number of mobile sensor nodes, while preserving node mobility, network connectivity, and energy efficiency. The proposed routing protocol is implemented with a multi-hop multi-path algorithm, a topology reconfiguration technique using node movement estimation and vibration sensors, and an efficient path selection and data transmission technique for a great many moving nodes. In the experiments, the performance of the proposed protocol is demonstrated by comparing it to the conventional LEACH protocol.
One of the most effective way to improve cache performance is to exploit both temporal and spatial locality given by any program executive characteristics. In this paper we present a high performance and low power cache structure with a bank selection mechanism that enhances exploitation of spatial and temporal locality. The proposed cache system consists of two parts, i.e., a main direct-mapped cache with a small block size and a fully associative buffer with a large block size as a multiple of the small block size. Especially, the main direct-mapped cache is constructed as two banks for low power consumption and stores a small block which is selected from fully associative buffer by the proposed bank selection algorithm. By using the bank selection algorithm and three state bits, We selectively extend the lifetime of those small blocks with high temporal locality by storing them in the main direct-mapped caches. This approach effectively reduces conflict misses and cache pollution at the same time. According to the simulation results, the average miss ratio, compared with the Victim and STAS caches with the same size, is improved by about 23% and 32% for Mibench applications respectively. The average memory access time is reduced by about 14% and 18% compared with the he victim and STAS caches respectively. It is also shown that energy consumption of the proposed cache is around 10% lower than other cache systems that we examine.
With the growing proliferation of mobile computing devices, several industrial and academic research groups have a vigorous studying to remote control for various appliances with mobile devices such as Notebooks, PDAs, and Smartphones in home network environments. We can utilize the good points of mobile devices such as portability and usability so that we can remote control and manage the mobile devices connected on home networks anytime, anywhere. However, mobile devices use different languages. Therefore, they cause some problems because their interfaces and the methods of operation are different each other. To solve these problems, there are two consideration. First, we may be solved development of the user interface and difficulty of maintenance in order to control various heterogeneous devices. Second, we may provide the user interface which is dynamically adapting user's preferences and device characteristics. To satisfy these considerations, we describe the design of an adaptive user interface for home network environments using the UIML (User Interface Markup Language) based on XML (eXtensible Markup Language) and the profile information of the user and device. Therefore, we present several implementation examples that show how the framework can form the basis of prototypical applications.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.2
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pp.69-78
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2016
Ischemic stroke is a disease that the brain tissues cannot function by reducing blood flow due to thrombosis or embolisms. Due to the nature of the disease, it is most important to identify the status of cerebral vessel and the medical images are necessarily used for its diagnosis. Among many indicators, brain MRI is most widely utilized because experts can effectively obtain the semantic information such as cerebral anatomy aiding the diagnosis with it. However, in case of emergency diseases like ischemic stroke, even though a intelligent system is required for supporting the prompt diagnosis and treatment, the current systems have some difficulties to provide the information of medical images intuitively. In other words, as the current systems have managed the medical images based on the basic meta-data such as image name, ID and so on, they cannot consider semantic information inherent in medical images. Therefore, in this paper, to provide core information like cerebral anatomy contained in brain MRI, we suggest a template-driven medical images mapping method. The key idea of the method is defining the mapping characteristics between anatomic feature and representative images by using template images that can be representative of the whole brain MRI image set and revealing the semantic relations that only medical experts can check between images. With our method, it will be possible to manage the medical images based on semantic.
Recently, the advance of multimedia hardware has fostered the development of wireless multimedia sensor network which is able to ubiquitously obtain multimedia content such as image or audio from the environment. The multimedia data which has several characteristics such as large size and correlation between the data requires reliability in transmission. However, the existing solution which take the focus on the efficiency of network mainly, is not appropriate to transmit the multimedia data. In the paper, we proposes a reliable asynchronous image transfer protocol, RAIT. RAIT applies double sliding window method in node-to-node image tansfer to prevent the packet loss caused by network congestion. The double sliding window consists of one sliding window for the receiving queue, which is used for prevention of packet loss caused by communication failure between nodes and the other sliding window for the sending queue which prevents the packet loss caused by network congestion. the routing node prevents the packet loss and guarantees the fairness between the nodes by scheduling the packets based on the image non-preemptively. The RAIT implements the double sliding window method by cross layer design between RAIT layer, routing layer, and queue layer. The experiment shows that RAIT guarantees the reliability of image transmission compared with the existing protocol.
Recently it was found that various genetic structural variations such as CNV(copy number variation) exist in the human genome, and these variations are closely related with disease susceptibility, reaction to treatment, and genetic characteristics. In this paper we propose a new CNV detection algorithm using millions of short DNA sequences generated by giga-sequencing technology. Our method maps the DNA sequences onto the reference sequence, and obtains the occurrence frequency of each read in the reference sequence. And then it detects the statistically significant regions which are longer than 1Kbp as the candidate CNV regions by analyzing the distribution of the occurrence frequency. To select a proper read alignment method, several methods are employed in our algorithm, and the performances are compared. To verify the superiority of our approach, we performed extensive experiments. The result of simulation experiments (using a reference sequence, build 35 of NCBI) revealed that our approach successfully finds all the CNV regions that have various shapes and arbitrary length (small, intermediate, or large size).
XML has the characteristics of self-describing and uses DTD or XML schema in order to constraint its structure. Even though the XML schema is only at the stage of recommendation yet, it will be prevalently used because DTD is not itself XML and has the limitation on the expression power. The structure defined by the XML schema as well as the data of the XML documents can vary due to complex reasons. Those reasons are errors in the XML schema design, new requirements due to new applications, etc. Thus, we propose XML schema evolution operators that are extracted from the analysis of the XML schema updates. These schema evolution operators enable the XML schema updates that would have been impossible without supporting tools if there are a large number of XML documents complying the U schema. In addition, these operators includes the function of automatically finding the update place in the XML documents which are registered to the XSE system, and maintaining the XML documents valid to the XML schema rather than merely well-formed. This paper is the first attempt to update XML schemas of the XML documents and provides the comprehensive set of schema updating operations. Our work is necessary for the XML application development and maintenance in that it helps to update the structure of the XML documents as well as the data in the easy and precise manner.
In this paper, we study the enhancement of VQ (Vector Quantization) design for text dependent speaker recognition. In a concrete way, we present the non-Iterative method which makes a vector quantization codebook and this method Is nut Iterative learning so that the computational complexity is epochally reduced. The proposed semi-noniterative VQ design method contrasts with the existing design method which uses the iterative learning algorithm for every training speaker. The characteristics of a semi-noniterative VQ design is as follows. First, the proposed method performs the iterative learning only for the reference speaker, but the existing method performs the iterative learning for every speaker. Second, the quantization region of the non-reference speaker is equivalent for a quantization region of the reference speaker. And the quantization point of the non-reference speaker is the optimal point for the statistical distribution of the non-reference speaker In the numerical experiment, we use the 12th met-cepstrum feature vectors of 20 speakers and compare it with the existing method, changing the codebook size from 2 to 32. The recognition rate of the proposed method is 100% for suitable codebook size and adequate training data. It is equal to the recognition rate of the existing method. Therefore the proposed semi-noniterative VQ design method is, reducing computational complexity and maintaining the recognition rate, new alternative proposal.
Traditionally,, analysis, simulation and measurement have all been used to evaluate the performance of network protocols and functional entities that support mobile wireless service. Simulation methods are useful for testing the complex systems which have the very complicate interactions between components. To develop a mobile call simulator which is used to examine, validate, and predict the performance of mobile wireless call procedures must have the teletraffic model, which is to describe the mobile communication environments. Mobile teletraffic model is consists of 2 sub-models, traffic source and network traffic model. In this paper, we analyzed the network traffic data which are gathered from selected Base Stations (BSs) to define the mobile teletraffic model. We defined 4 types of cell location-Residential, Commercial, Industrial, and Afforest zone. We selected some Base Stations (BSs) which are represented cell location types in Seoul city, and gathered real data from them And then, we present the call rate per hour, cail distribution pattern per day, busy hours, loose hours, the maximum number of call, and the minimum number of calls based on defined cell location types. Those parameters are very important to test the mobile communication system´s performance and reliability and are very useful for defining the mobile network traffic model or for working the existed mobile simulation programs as input parameters.
In this paper, we conducted various experiments with Bayesian networks in order to analyze clinical data of infertility patients. With these experiments, we tried to find out inter-dependencies among important factors playing the key role in clinical pregnancy, and to compare 3 different kinds of Bayesian network classifiers (including NBN, BAN, GBN) in terms of classification performance. As a result of experiments, we found the fact that the most important features playing the key role in clinical pregnancy (Clin) are indication (IND), stimulation, age of female partner (FA), number of ova (ICT), and use of Wallace (ETM), and then discovered inter-dependencies among these features. And we made sure that BAN and GBN, which are more general Bayesian network classifiers permitting inter-dependencies among features, show higher performance than NBN. By comparing Bayesian classifiers based on probabilistic representation and reasoning with other classifiers such as decision trees and k-nearest neighbor methods, we found that the former show higher performance than the latter due to inherent characteristics of clinical domain. finally, we suggested a feature reduction method in which all features except only some ones within Markov blanket of the class node are removed, and investigated by experiments whether such feature reduction can increase the performance of Bayesian classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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