The World Wide Web has become an entrenched global medium for storing and searching information. Most people begin at a Web search engine to find information, but the user's pertinent search results are often greatly diluted by irrelevant data or sometimes appear on target but still mislead the user in an unwanted direction. One of the intentional, sometimes vicious manipulations of Web databases is Web spamming as Google bombing that is based on the PageRank algorithm, one of the most famous Web structuring techniques. In this paper, we regard the Web as a directed labeled graph that Web pages represent nodes and the corresponding hyperlinks edges. In the present work, we define the label of an edge as having a link context and a similarity measure between link context and the target page. With this similarity, we can modify the transition matrix of the PageRank algorithm. A motivating example is investigated in terms of the Singular Value Decomposition with which our algorithm can outperform to filter the Web spamming pages effectively.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.380-388
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2019
Jet engine modulation(JEM) signals are widely used for target recognition. These signals coming from a potentially hostile aircraft provide specific information about the jet engine. In order to obtain the number of blades, which is uniquely provided by the JEM signal, one must extract the spool rate, which is the rotation speed of the blades. In this paper, we propose an algorithm to extract the spool rate from a weak JEM signal. A criterion is developed to extract the spool rate from the JEM signal by analyzing the intensity of the JEM signal component. The weak signal is first subjected to a high-pass filtering-based process, which modifies it to facilitate spool rate extraction. We then apply a peak detection process and extract the spool rate. The technique is simpler than the existing CEMD or WD method, is accurate, and greatly reduces the time required.
Hee-won Kwon;Hae-Seong Park;In-seong Hwang;Jeong-Jin Kim;Young-Hun Kim
Journal of Environmental Science International
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v.32
no.1
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pp.57-65
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2023
The advanced oxidation treatment using persulfate and zero-valent iron (ZVI) has been evaluated as a very effective technology for remediation of soil and groundwater contamination. However, the high rate of the initial reaction of persulfate with ZVI causes over-consumption of an injected persulfate, and the excessively generated active species show a low transfer rate to the target pollutant. In this study, ZVI was modified using selenium with very low reactivity in the water environment with the aim of controlling the persulfate activation rate by controlling the reactivity of ZVI. Selenium-modified ZVI (Se/ZVI) was confirmed to have a selenium coating on the surface through SEM/EDS analysis, and low reductive reactivity to trichlroethylene (TCE) was observed. As a result of inducing the persulfate activation using the synthesized Se/ZVI, the persulfated consumption rate was greatly reduced, and the decomposition rate of the model contaminant, anisole, was also reduced in proportion. However, the final decomposition efficiency was rather increased, which seems to be the result of preventing persulfate over-consumption. This is because the transfer efficiency of the active species (SO4-∙) of persulfate to the target contaminant has been improved. Selenium on the surface of Se/ZVI was not significantly dissolved even under oxidation conditions by persulfate, and most of it was present in the form of Se/ZVI. It was confirmed that the persulfate activation rate could be controlled by controlling the reactivity of ZVI, which could greatly contribute to the improvement of the persulfate oxidation efficiency.
Weak target detection and localization in the presence of loud surface ship noise is a critical problem for matched field processing (MFP) in shallow water. For stationary sources, each signal component of received signal can be separated and interference can be suppressed using eigen space analysis schemes. However, source motion, in realistic cases, causes spreading of signal energies in their subspace. In this case, eigenvalues of target and interfere signal components are mixed and hard to be separated with usual phone space eigenvector decomposition (EVD) approaches. Our technique is based on mode space and utilizes the difference in their physical characteristics of surface and submerged sources. Performing EVD for modal cross spectral density matrix, interference components in the mode amplitude subspace can be classified and eliminated. This technique is demonstrated with synthetic data, and results are discussed.
We reported compositional separation(CS) into Co-enriched and Cri-enriched components inside the grains of Co-Cr based thin films prepared by rf sputtering. CS strongly depends on the sputtering conditions of substrate temperature and target composition. Tuning the microstructure of the Co-Cr films is important in order to employ the CS for high-density magnetic recording. We investigated the origin of CS from thermodynamic viewpoint. We employ a spinodal decomposition-like model to describe the origin of the CS in Co-Cr films. We consider the total free energy of the Co-Cr films as the sum of several free energies of; 1) thermodynamic mixing entropy of a binary solid solution, 2) magnetic ordering interaction(MOI) energy below the Curie temperature, and 3) excess interaction energy(XS) caused by the sputtering process as a function of temperature and composition. Those energies distorted the total free energy like the spinodal decomposition and caused the compositionally separated fine microstructure inside the grains. If the second derivative of the total free energy with respect to Cr composition becomes negative at a given substrate temperature, we may observe a metastable compositional separation inside the Co-Cr alloy films. We expect to exploit the microstructure of CS for ultra-high density magnetic recording.
Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.
This paper presents a shared data decomposition model for improving concurrency in multi-user, distributed software developments. In our model, the target software system is decomposed into the independent components based on project roles to be distributed over clients. The distributed components are decomposed into view objects and core objects to replicate only view objects in a distributed collaboration session. The core objects are kept in only one client and the locking is used to prevent inconsistencies. The grain size of a lock is a role instead of a class which is commonly used as the locking granularity in the existing systems. The experimental result shows that our model reduces response time by 12${\sim}$18% and gives good scalability.
Time delay estimation between two acoustic sensors is widely used in room acoustics and sonar for target position estimation, tracking and synchronization. A cross-correlation based method is representative for the time delay estimation. However, this method does not have enough consideration for the noise added to the receiving acoustic sensors. This paper proposes a new time delay estimation method considering the added noise on the receiver acoustic sensors. From comparing with the existing GCC (Generalized Cross Correlation) method, and adaptive eigen decomposition method, we show that the proposed method outperforms other methods for a colored signal source in the white Gaussian noise condition.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.11
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pp.1-10
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1998
The advent of deep submicron technologies in the age of portable electronic systems creates a moving target for CAB algorithms, which now need to reduce power as well as delay and area in the existing design methodology. This paper presents a resynthesis algorithm for logic decomposition on mapped circuits. The existing algorithm uses a Huffman encoding, but does not consider glitches and effects on logic depth. The proposed algorithm is to generalize the Huffman encoding algorithm to minimize the switching activity of non-critical subcircuits and to preserve a given logic depth. We show how to obtain a transition-optimum binary tree decomposition for AND tree with zero gate delay. The algorithm is tested using SIS (logic synthesizer) and Level-Map (LUT-based FPGA lower power technology mapper) and shows 58%, 8% reductions on power consumptions, respectively.
In this paper, a novel PARAllel FACtor (PARAFAC) decomposition based Blind Source Separation (BSS) algorithm is proposed for modal identification of structures equipped with tuned mass dampers. Tuned mass dampers (TMDs) are extremely effective vibration absorbers in tall flexible structures, but prone to get de-tuned due to accidental changes in structural properties, alteration in operating conditions, and incorrect design forecasts. Presence of closely spaced modes in structures coupled with TMDs renders output-only modal identification difficult. Over the last decade, second-order BSS algorithms have shown significant promise in the area of ambient modal identification. These methods employ joint diagonalization of covariance matrices of measurements to estimate the mixing matrix (mode shape coefficients) and sources (modal responses). Recently, PARAFAC BSS model has evolved as a powerful multi-linear algebra tool for decomposing an $n^{th}$ order tensor into a number of rank-1 tensors. This method is utilized in the context of modal identification in the present study. Covariance matrices of measurements at several lags are used to form a $3^{rd}$ order tensor and then PARAFAC decomposition is employed to obtain the desired number of components, comprising of modal responses and the mixing matrix. The strong uniqueness properties of PARAFAC models enable direct source separation with fine spectral resolution even in cases where the number of sensor observations is less compared to the number of target modes, i.e., the underdetermined case. This capability is exploited to separate closely spaced modes of the TMDs using partial measurements, and subsequently to estimate modal parameters. The proposed method is validated using extensive numerical studies comprising of multi-degree-of-freedom simulation models equipped with TMDs, as well as with an experimental set-up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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