Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.209-218
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2005
In this paper, we present an Active Optical Network(AON) . The AON uses the Dense Wavelength Division Multiplexing(DWDM) from optical communication access network of ring type, and will be able to provide the smoothly service in the Bandwidth on Demand by using DWDM. It supports the connection of the multiple wavelength and the Sub-Carrier from the optical gigabit ethernet switch. The Wavelength Add Drop Multiplexer(WADM) extracts a specific wavelength, and composes a node of the ring network. The specific wavelength becomes demultiplexing in the Sub-Carrier and it is distributed in the user The active connection of optical gigabit ethernet switch where the distribution of access network is started and access terminal connection equipment is possible. By the BoD from the AON it compares the buffer size which changes, and it analyzes. Also the Time delay of bit compares with the throughput of server The limit of amount of time is decided. Consequently it will be able to realize the dynamic use protocol and an efficient algorithm of the network.
Ultra-dense small cell networks (UD-SCNs) have been identified as a promising scheme for next-generation wireless networks capable of meeting the ever-increasing demand for higher transmission rates and better quality of service. However, UD-SCNs will inevitably suffer from severe interference among the small cell base stations, which will lower their spectral efficiency. In this paper, we propose a software-defined networking (SDN)-based hierarchical agglomerative clustering (SDN-HAC) framework, which leverages SDN to centrally control all sub-channels in the network, and decides on cluster merging using a similarity criterion based on a suitability function. We evaluate the proposed algorithm through simulation. The obtained results show that the proposed algorithm performs well and improves system payoff by 18.19% and 436.34% when compared with the traditional network architecture algorithms and non-cooperative scenarios, respectively.
We demonstrate an ultra-dense wavelength-division- multiplexed (UD-WDM) passive optical network (PON) where 12.5-GHz spaced 1 GbE ${\times}$ 256 optical channels are distributed using 12.5- and 200-GHz arrayed waveguide gratings in series. For the generation of upstream signals, we use reflective semiconductor optical amplifiers. We use two optical fiber amplifiers at the optical line terminal to amplify downstream and upstream channels.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.646-647
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2022
Multiview stereo (MVS) 3D reconstruction of a scene from images is a fundamental computer vision problem that has been thoroughly researched in recent times. Traditionally, MVS approaches create dense correspondences by constructing regularizations and hand-crafted similarity metrics. Although these techniques have achieved excellent results in the best Lambertian conditions, traditional MVS algorithms still contain a lot of artifacts. Therefore, in this study, we suggest using a transformer network to accelerate the MVS reconstruction. The network is based on a transformer model and can extract dense features with 3D consistency and global context, which are necessary to provide accurate matching for MVS.
This paper proposes a photorealistic real-time dense 3D mapping system that utilizes a neural network-based image enhancement method and mesh-based map representation. Due to the characteristics of the underwater environment, where problems such as hazing and low contrast occur, it is hard to apply conventional simultaneous localization and mapping (SLAM) methods. At the same time, the behavior of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is computationally constrained. In this paper, we utilize a neural network-based image enhancement method to improve pose estimation and mapping quality and apply a sliding window-based mesh expansion method to enable lightweight, fast, and photorealistic mapping. To validate our results, we utilize real-world and indoor synthetic datasets. We performed qualitative validation with the real-world dataset and quantitative validation by modeling images from the indoor synthetic dataset as underwater scenes.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.6
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pp.693-703
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2006
Keeping the balance between exploration of new possibilities and exploitation of existing certainties in organizational innovation is getting its significance as business environments become more turbulent This paper focused on the relationship between two different types of innovation and network configuration. For this purpose, we conducted the empirical studies of 168 IT SMEs located in Gyeongbuk. For this analysis, we defined two innovation types as exploratory innovation and exploitative innovation. Also, we considered network scope and strength of tie as network configuration. The results showed that the exploratory innovation had sparse network of network scope and weak tie of strength. On the contrary the exploitative innovation had dense network and strong tie.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.6
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pp.412-419
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2001
In accordance with the PON(passive optical network) could be setup, effective connections with light sources, optical detectors, and optical fibers are the best sensitive points to represent the efficiency of network. Therefore, in this paper we designed and fabricated optical transceiver connection chip that was consisted of channel waveguide, Y-branch, and CWDM on the 2" BK7 glass substrate. This chip can be used for 1.31/1.55${\mu}{\textrm}{m}$ CWDM network and 1.55${\mu}{\textrm}{m}$ region dense WDM network.work.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.21-28
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2019
Recent years with the development of artificial intelligence and the success of the deep model, they have been deployed in all fields of computer vision. Action recognition, as an important branch of human perception and computer vision system research, has attracted more and more attention. Action recognition is a challenging task due to the special complexity of human movement, the same movement may exist between multiple individuals. The human action exists as a continuous image frame in the video, so action recognition requires more computational power than processing static images. And the simple use of the CNN network cannot achieve the desired results. Recently, the attention model has achieved good results in computer vision and natural language processing. In particular, for video action classification, after adding the attention model, it is more effective to focus on motion features and improve performance. It intuitively explains which part the model attends to when making a particular decision, which is very helpful in real applications. In this paper, we proposed a 3D dense convolutional network based on attention mechanism(ADD-Net), recognition of human motion behavior in the video.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2240-2254
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2021
We investigate the channel allocation problem in an ultra-dense device-to-device (D2D) enabled cellular network in underlaying mode where multiple D2D users are forced to share the same channel. Two kinds of low complexity solutions, which just require partial channel state information (CSI) exchange, are devised to resolve the combinatorial optimization problem with the quality of service (QoS) guaranteeing. We begin by sorting the cellular users equipment (CUEs) links in sequence in a matric of interference tolerance for ensuring the SINR requirement. Moreover, the interference quota of CUEs is regarded as one kind of communication resource. Multiple D2D candidates compete for the interference quota to establish spectrum sharing links. Then base station calculates the occupation of interference quota by D2D users with partial CSI such as the interference channel gain of D2D users and the channel gain of D2D themselves, and carries out the channel allocation by setting different access priorities distribution. In this paper, we proposed two novel fast matching algorithms utilize partial information rather than global CSI exchanging, which reduce the computation complexity. Numerical results reveal that, our proposed algorithms achieve outstanding performance than the contrast algorithms including Hungarian algorithm in terms of throughput, fairness and access rate. Specifically, the performance of our proposed channel allocation algorithm is more superior in ultra-dense D2D scenarios.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.656-658
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2022
The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l1-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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