3GPP에서는 이동망에서 QoS를 관리하기 위하여 트래픽 조절기가 포함된 QoS 구조에 대해서 정의하고 있다. 본 논문에서는 3GPP에서 정의하는 트래픽 조절기에 적용 가능한 영상 전송 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 프레임 스키핑을 이용하여 가변적인 트래픽을 제어하는 트래픽 조절기에서 영상의 품질 변화를 최소화한다. 제안하는 알고리즘은 가변 대역폭에 맞게 프레임 수를 조절하여 프레임 레이어에서 전송률을 제어하는 방법으로 영상 프레임간의 왜곡의 변화를 최소화한다. 그리고 제안하는 알고리즘은 전처리가 필요하지 않기 때문에 영상을 압축할 때 추가적인 지연을 발생시키지 않는다. 따라서 제안하는 알고리즘은 낮은 계산량을 필요로 하는 실시간 영상 코덱에 적당한 알고리즘이다.
Interest is increasing in electrocardiogram (ECG) signal analysis for embedded devices, creating the need to develop an algorithm suitable for a low-power, low-memory embedded device. Linear approximation of the ECG signal facilitates the detection of fiducial points by expressing the signal as a small number of vertices. However, dynamic programming, a global optimization method used for linear approximation, has the disadvantage of high complexity using memoization. In this paper, the calculation area and memory usage are improved using a linear approximated template. The proposed algorithm reduces the calculation area required for dynamic programming through local optimization around the vertices of the template. In addition, it minimizes the storage space required by expressing the time information using the error from the vertices of the template, which is more compact than the time difference between vertices. When the length of the signal is L, the number of vertices is N, and the margin tolerance is M, the spatial complexity improves from O(NL) to O(NM). In our experiment, the linear approximation processing time was 12.45 times faster, from 18.18 ms to 1.46 ms on average, for each beat. The quality distribution of the percentage root mean square difference confirms that the proposed algorithm is a stable approximation.
The main idea of the framework is to seamlessly combine a reasonably accurate and fast surrogate model with the importance sampling strategy. Developing a surrogate model for predicting structures' dynamic responses is challenging because it involves high-dimensional inputs and outputs. For this purpose, a novel surrogate model based on cutting-edge deep learning architectures specialized for capturing temporal relationships within time-series data, namely Long-Short term memory layer and Transformer layer, is designed. After being properly trained, the surrogate model could be utilized in place of the finite element method to evaluate structures' responses without requiring any specialized software. On the other hand, the importance sampling is adopted to reduce the number of calculations required when computing the failure probability by drawing more relevant samples near critical areas. Thanks to the portability of the trained surrogate model, one can integrate the latter with the Importance sampling in a straightforward fashion, forming an efficient framework called TTIS, which represents double advantages: less number of calculations is needed, and the computational time of each calculation is significantly reduced. The proposed approach's applicability and efficiency are demonstrated through three examples with increasing complexity, involving a 1D beam, a 2D frame, and a 3D building structure. The results show that compared to the conventional Monte Carlo simulation, the proposed method can provide highly similar reliability results with a reduction of up to four orders of magnitudes in time complexity.
본 논문에서는 애니메이션 속도에 무관한 충돌 탐지 알고리즘을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 충들 탐지 알고리즘들은 점진적(incremental) 알고리즘들로서, 현 시점에서의 가까운 점(근점)을 찾기 위하여 이전 시점의 근점 주위를 먼저 찾는다. 그런데 만일 움직이는 물체가 충돌 반응에 의해서 큰 토크를 받게 된다면 회전 속도가 증가하게 되어, 다음 시점에서의 실제 근점은 현 시점에서의 근점과는 매우 동떨어져 있어 엉뚱한 위치에서 근점을 찾게 되는 단점을 가진다. 그러므로, 최악의 경우에는 각 시점에서 $O(n^2)$, 시간이 소요될 수 있다. 또한 애니메이션 속도에 따라 이러한 점진적 계산 회수가 변하게 되어 전체적인 알고리즘의 소요 시간이 변하게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고자 새로운 방법을 제안하고자 한다. 먼저, 기하학 특성을 내포하는 구면 근점 다이아그램을 생성하고, 이를 이용하여 두 물체간의 단일 거리 함수를 생성한다. 충돌 시점을 효율적으로 찾기 위해서 구간 뉴튼 방법을 거리함수에 적용한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권4호
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pp.136-140
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2006
In this paper, we consider the detection of orthogonal space-time block codes (OSTBCs) without channel state information (CSI) at the receiver. Based on the conventional blind cyclic decoder, we propose an enhanced blind cyclic decoder which has higher system performance than the conventional one. Furthermore, the proposed decoder offers low complexity since it does not require the computation of singular value decomposition.
This paper presents methodological and theoretical principles for constructing a machine thanslation system between Korean and Japanese. We focus our discussion on the real time computing problem of the machine translation system. This problem is characterized in the time and space complexity during the machine translation. The NARA system has the real time computing algorithm which is based on a mathematical model integrating the linguistic competence and the linguistic performance of both languages, with consequence that the system NARA has also the functional characteristic : the two-way translation mechanism.
In this paper, we propose new algorithms for the partition of input space and the generation of fuzzy control rules. The one consists of Shannon and extended fuzzy entropy function, the other consists of adaptive fuzzy neural system with back propagation teaming rule. The focus of this scheme is to realize the optimal fuzzy rule base with the minimal number of the parameters of the rules, reducing the complexity of the system. The proposed algorithm is tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series.
Photonic switching systems with throughput above Tbit/s are reuried to transport vast amounts of information for the coming B-ISDN. In this paper, we proposed a new time-division hybrid WDM photonic swithc architecture, the proposed basic switch module has simple configuratin consisted of frequency routers for wavelength division and cell coders and star couplers for time division. Through the comparison with other sysems in field of switching capacity, hardware complexity and cost effect of implemetnation, we proved that the proposed system is suitable for large-capacity photonic switching system.
In this paper, we use LFSR(Linear Feedback Shift Register) as a kind of pseudo-random one-time pad. Key generator is constructed using r separate LFSR's with IP(Irreducible Polynominal) which are relatively prime. Key generated in this method has high linear complexity. And also, file cryptosystem for file encryption and decryption is constructed.
디지털 기술의 발전으로 일상생활에 접목시킨 스마트 의류 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 실질적으로 착용하게 될 소비자의 인식이나 태도에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 스마트의류의 지각된 혁신속성과 위험지각 차원이 제품 태도와 수용의도에 미치는 영향을 알아보고자 대학생을 대상으로 설문지법을 이용하여 조사하였다. 연구의 결과, 스마트의류의 지각된 혁신속성은 상대적 이점, 가시성, 복잡성의 3가지 요인으로, 지각된 위험은 신체/성과적 위험, 사회심리적 위험, 시간손실 위험, 경제적 위험 4가지 요인으로 추출되었다. 혁신특성 중 상대적 이점, 가시성이, 위험지각 중 사회심리적 위험과 경제적 위험이 제품 태도와 구매의도 예측에 주요한 변인으로 나타났다. 한편 사회심리적, 경제적 위험은 상대적이점과 복잡성을 설명하는데, 신체성과적, 사회심리적, 시간손실 위험은 가시성을 설명하는데 유의한 변인으로 나타났다. 제품 태도는 혁신특성과 구매 의도 사이에서는 부분매개 역할을, 위험지각과 구매의도 사이에서는 완전매개역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트의류 구입 시 소비자가 인지하는 혁신특성과 지각된 위험의 유형을 파악함으로써 스마트의류 마케터들이 소비자의 긍정적인 태도 형성을 위한 마케팅 전략 수립 시 활용할 수 있는 기초 정보를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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