• Journal of Communications and Networks
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• 제15권1호
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• pp.87-101
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• 2013

In industrial applications, sensor networks have to satisfy specified time requirements of exchanged messages. IEEE 802.15.4 defines the communication protocol of the physical and medium access control layers for wireless sensor networks, which support real-time transmission through guaranteed time slots (GTSs). In order to improve the performance of IEEE 802.15.4 in industrial applications, this paper proposes a new traffic scheduling algorithm for GTS. This algorithm concentrates on time-critical industrial periodic messages and determines the values of network and node parameters for GTS. It guarantees real-time requirements of periodic messages for industrial automation systems up to the order of tens to hundreds of milliseconds depending on the traffic condition of the network system. A series of simulation results are obtained to examine the validity of the scheduling algorithm proposed in this study. The simulation results show that this scheduling algorithm not only guarantees real-time requirements for periodic message but also improves the scalability, bandwidth utilization, and energy efficiency of the network with a slight modification of the existing IEEE 802.15.4 protocol.

• 전기학회논문지
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• 제61권8호
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• pp.1199-1203
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• 2012

H.264 adopted many compression tools to increase image data compression efficiency such as B frame bi-directional predictions, the direct mode coding and so on. Despite its high compression efficiency, H.264 can suffer from its long coding time due to the complicated tools of H.264. To realize a high performance H.264, several fast algorithms were proposed. One of them is adaptive fast direct mode decision algorithm using mode and Lagrangian cost prediction for B frame in H.264/AVC (MLP) algorithm which can determine the direct coding mode for macroblocks without a complex mode decision process. However, in this algorithm, macroblocks not satisfying the conditions of the MLP algorithm are required to process the complex mode decision calculation, yet suffering a long coding time. To overcome the problem, this paper proposes a fast direct mode prediction algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the direct mode coding without a complex mode decision process for 42% more macroblocks and, this algorithm can reduce coding time by up to 23%, compared with Jin's algorithm. This enables to encode B frames fast with a less quality degradation.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.959-973
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• 2001

We shall discuss one of some techniques needed to analyze algorithms. It is called a big-O function technique. The measures of efficiency of an algorithm have two cases. One is the time used by a computer to solve the problem using this algorithm when the input values are of a specified size. The other one is the amount of computer memory required to implement the algorithm when the input values are of a specified size. Mainly, we will restrict our attention to time complexity. To figure out the Time Complexity in nonlinear problems of Numerical Analysis seems to be almost impossible.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-175
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• 2021

로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.

• 대한산업공학회지
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• 제1권1호
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• pp.67-71
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• 1975

This paper studies the efficiency of four algorithms in determining the shortest-route length between two specified nodes of a network in which every pair of nodes is connected by two nonnegative length arcs. The efficiency is measured in terms of number of additions and comparisons in computation of the shortest-route length. Also, each algorithm is programmed on the IBM 1130 for solving for example problems, and the computing time is measured for further efficiency comparisons.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권2호
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• pp.111-118
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• 2006

본 연구에서는 클러스터 시스템에 적용되는 새로운 부하할당 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교하여 분석하고자 한다. PWLC 알고리즘은 설정된 가중치 산정주기마다. 시스템의 부하를 감지하여, 각 서버에 가중치를 부여하여 다음 주기에 가중치에 의하여 부하를 분산시키는 알고리즘이다. PWLC 알고리즘과 DWRR 알고리즘을 가중치 산정주기를 변화시키면서 분산과 대기시간 등에 비교하였다. 가중치 산정주기가 너무 짧으면 시스템은 부하를 감지하는데 잉여부하가 소요될 수 있으며, 이와 반대로, 가중치 산정주기가 너무 길면 알고리즘 적용에 의한 부하할당이 비효율적으로 될 수 있다. PWLC 알고리즘이 DWRR 알고리즘보다. 더 효율적임을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.413-435
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• 2018

Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.53-67
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• 2013

In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10A호
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• pp.987-996
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• 2008

본 논문에서는 기존 리더 충돌방지 알고리즘인 Channel Monitoring 알고리즘, Pulse Protocol 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 슬롯 점유확률을 이용한 Pulse Protocol 기반의 Hybrid 리더 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Pulse Protocol 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 Channel Monitoring 알고리즘에서 사용되고 있는 슬롯의 점유확률 (Occupied Probability)을 이용한다. 즉, 리더들은 랜덤 backoff 시간을 생성한 후, 자신이 사용하게 될 슬롯의 점유확률을 확인하고, 이 슬롯의 점유확률이 0보다 크다면, 새로운 랜덤 backoff 시간을 생성하여 리더간의 충돌을 피한다. 기존 알고리즘들과 제안하는 알고리즘과의 성능을 태그인식시간, 데이터 처리량 및 시스템 효율 등의 성능분석항목들을 통하여 비교 및 분석하여, 제안하는 알고리즘에 의하여 리더의 개수가 증가함에 따라 7% 정도의 태그인식시간 및 데이터 처리량 성능 향상을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8A호
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• pp.794-804
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• 2008

본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.