The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.6
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pp.1425-1429
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1996
A conventional sequence search algorithm for PRI analysis occurs the harmonic problem under missing pulses. An improved PRI analysis algorithm is proposedto remedy the harmonic problem. After dividing an overall PRI range into subbands withoug harmonic, a sequence search is done into forward and backward in time. The proposed algorithm increases the preformance compared with that of conventional sequence search algorithm.
Kim, Hyeon-Ji;Kwon, Joon-Ho;Lee, Dae-Wook;Lee, Suk-Ho
Journal of KIISE:Databases
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v.36
no.2
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pp.123-138
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2009
In recent years, the web services composition search has become an issue of great interest. The web services composition search is the process of integrating individual web services to yield desired behavior. Through the web services composition search, more sophisticated functionalities can be provided. Current solutions can be classified into three main classes: forward chaining approach, backward chaining approach and two-phase approach. However one-way chaining approaches, such as forward chaining approach and backward chaining approach have limitations of searching irrelevant web services. And two-phase approach has limitations of including redundant web services. In this paper, we propose an unredundant web services composition search based on the two-phase algorithm. The algorithm consists of a forward phase and a backward phase. In the forward phase, the candidate web services participating composition will be found efficiently by searching the Link Index. In the backward phase, unredundant web services compositions will be generated from candidate web services by using the Token Manager. The experimental results show that our proposed algorithm is more efficient than one-way chaining approaches. The experimental results also show that our algorithm can provide more solutions than previous two-phase approach and is comparable to previous one in execution time.
The 6-DOF parallel manipulator is a closed-kindmatic chain robot manipulator that is capable of providing high structural rigidity and positional accuracy. Because of its advantage, the parallel manipulator have been widely used in many engineering applications such as vehicle/flight driving simulators, rogot maniplators, attachment tool of machining centers, etc. However, the kinematic analysis for the implementation of a real-time controller has some problem because of the lack of an efficient lagorithm for solving its highly nonliner forward kinematic equation, which provides the translational and orientational attitudes of the moveable upper platform from the lenght of manipulator linkages. Generally, Newton-Raphson method has been widely sued to solve the forward kinematic problem but the effectiveness of this methodology depend on how to set initial values. This paper proposes a hybrid method using genetic algorithm(GA) and Newton-Raphson method to solve forward kinematics. That is, the initial values of forward kinematics solution are determined by adopting genetic algorithm which can search grobally optimal solutions. Since determining this values, the determined values are used in Newton-Raphson method for real time calcuation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1377-1399
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2020
In search and rescue mission, micro aerial vehicles (MAVs) are typically used to capture image and video from an aerial perspective and transfer the data to the ground station. Because of the power limitation, a cluster of MAVs are required for a large search area, hence an ad-hoc wireless network must be maintained to transfer data more conveniently and fast. However, the unstable link and the intermittent connectivity between the MAVs caused by MAVs' movement may challenge the packet forwarding. This paper proposes a delay tolerant packet forwarding algorithm based on location estimation for MAV networks, called DTNest algorithm. In the algorithm, ferrying MAVs are used to transmit data between MAVs and the ground station, and the locations of both searching MAVs and ferrying MAVs are estimated to compute the distances between the MAVs and destination. The MAV that is closest to the destination is selected greedy to forward packet. If a MAV cannot find the next hop MAV using the greedy strategy, the packets will be stored and re-forwarded once again in the next time slot. The experiment results show that the proposed DTNest algorithm outperforms the typical DTNgeo algorithm in terms of packet delivery ratio and average routing hops.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.8
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pp.1649-1655
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2005
For systems with coexisting cellular and hot-spot cells in broadband orhogonal frequency and code division multiplexing (OFCDM) systems, a suitable cell search algorithm is proposed fur the common pilot channel (CPICH) in the forward link using separated I/Q channel cell specific codes(CSSC), in which the cellular cell specific scrambling code (CCSSC) is assigned to the in-phase (Q) pilot channel of all cellular cells, and the exclusive hot-spot cell specific scrambling code (HSCSSC) group is assigned to the quadrature (Q) pilot channel of all hot-spot cells. Therefore, the proposed algorithm enables a mobile station (MS) to search quickly for the most desirable hot-spot cell due to reducing the effect of CCSSC, when a MS wants to use a mobile internet. The computer simulation results show that the proposed cell search algorithm can achieve faster cell search time performance, compared to conventional cell search methods.
Packet forwarding in the Internet routers is to find out the longest prefix that matches the destination address of an input packet and to forward the input packet to the output port designated by the longest matched prefix. The IP address lookup is the key of the packet forwarding, and it is required to have efficient data structures and search algorithms to provide the high-speed lookup performance. In this paper, an efficient IP address lookup algorithm using binary search is investigated. Most of the existing binary search algorithms are not efficient in search performance since they do not provide a balanced search. The proposed binary search algorithm performs perfectly balanced binary search using switch pointers. The performance of the proposed algorithm is evaluated using actual backbone routing data and it is shown that the proposed algorithm provides very good search performance without increasing the memory amount storing the forwarding table. The proposed algorithm also provides very good scalability since it can be easily extended for multi-way search and for large forwarding tables
For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.7
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pp.734-745
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1988
In this paper, it is tried to improve efficiency of the D-algorithm by assigning the logic values effectively on the nodes related to the critical path for back tracing to reduce the number of search nodes when acyclic combinational logic circuits are composed of NAND gates only. For that purpose, LASAR algorithm which is suitable for determining a critical path for back tracing is applied to the D-algorithm and it is implemented by IBM-PC with APL language. The test results on a number of NAND circuits which have multi-fanout, reconvergent and symetric characteristics show that the modified D-algorihtm reduces the number of search nodes in forward and backward tracing and decreases the run time of CPU about 10 percents.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.5
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pp.1109-1122
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1996
Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
Universal Learning Network(U.L.N.), which can model and control the large scale complicated systems naturally, consists of nonlinearly operated nodes and multi-branches that may have arbitrary time delays including zero or minus ones. Therefore, U.L.N. can be applied to many kinds of systems which are difficult to be expressed by ordinary first order difference equations with one sampling time delay. It has been already reported that learning algorithm of parameter variables in U.L.N. by forward and backward propagation is useful for modeling, managing and controlling of the large scale complicated systems such as industrial plants, economic, social and life phenomena. But, in the previous learning algorithm of U.L.N., time delays between the nodes were fixed, in other words, criterion function of U.L.N. was improved by adjusting only parameter variables. In this paper, a new learning algorithm is proposed, where not only parameter variables but also time delays between the nodes can be adjusted. Because time delays are integral numbers, adjustment of time delays can be carried out by a kind of random search procedure which executes intensified and diversified search in a single framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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