The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1162-1171
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1998
This paper presents a data structure that implements a mergable double-ended priority queue : namely an improved relaxed min-max-pair heap. By means of this new data structure, we suggest a parallel algorithm to merge priority queues organized in two relaxed heaps of different sizes, n and k, respectively. This new data-structure eliminates the blossomed tree and the lazying method used to merge the relaxed min-max heaps in [9]. As a result, employing max($2^{i-1}$,[(m+1/4)]) processors, this algorithm requires O(log(log(n/k))${\times}$log(n)) time. Also, on the MarPar machine, this method achieves a 35.205-fold speedup with 64 processors to merge 8 million data items which consist of two relaxed min-max heaps of different sizes.
This paper presents a data structure that implements a mergeable double-ended priority queue ; namely, an improved relaxed min-max-pair heap. It suggests a sequential algorithm to merge priority queues organized in two relaxed min-max heaps : kheap and nheap of sizes k and n, respecrively. This new data sturuture eliminates the blossomed tree and the lazying method used to merge the relaxed min-max heaps in [8]. As a result, the suggested method in this paper requires the time complexity of O(log(log(n/k))*log(k)) and the space complexity of O(n+), assuming that $k{\leq}{\lfloor}log(size(nheap)){\rfloor}$ are in two heaps of different sizes.
The purpose of this study was to develop the equation of $\dot{V}O_{2max}$ by $sub_{max}imal$ PACER method for obese middle school boys. For this, $_{max}$imal test using Bruce protocol in lab was performed and then PACER $_{max}imal$ test with portable $\dot{V}O_{2max}$ equipment. To decide the level of submaximal test, during PACER with portable equipment, we found the section in which target hreat rate(over 75%$HR_{max}$) and then per section(75%,80%,85%,90%,95%) metabolic responses were recorded, with which we analyzed multiple regression by stepwise method. Model 1(at 90%$HR_{max}$): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 142.721-0.275(repetition)-0.48(HR)+0.177(weight)-1.536(age)[%error 3.90ml/kg/min; performance until 2 stage(13 repetition)]. Model 2(at 95%$HR_{max}$): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 182.851-0.103(repetition)-0.744(HR)+0.186(weight)-0.324(age)[%error 4.51ml/kg/min; performance until 3 stage(25 repetitions)]. estimated $\dot{V}O_{2max}$ from Model 1 was different about $3.25{\pm}6.32ml/kg/min$(%error=6.84%), otherwise model 2 was $3.16{\pm}4.54ml/kg/min$(%error=5.75%). considering %HRmax, as the submaximal test model 1 might be fit more than model 2 for obese middle school boys.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1630-1636
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2022
The results of current method of traffic sign detection gets hindered by environmental conditions and the traffic sign's condition as well. Therefore, in this paper, we propose a method of improving detection performance of damaged traffic signs by utilizing Hopfield Network and Fuzzy Max-Min Neural Network. In this proposed method, the characteristics of damaged traffic signs are analyzed and those characteristics are configured as the training pattern to be used by Fuzzy Max-Min Neural Network to initially classify the characteristics of the traffic signs. The images with initial characteristics that has been classified are restored by using Hopfield Network. The images restored with Hopfield Network are classified by the Fuzzy Max-Min Neural Network onces again to finally classify and detect the damaged traffic signs. 8 traffic signs with varying degrees of damage are used to evaluate the performance of the proposed method which resulted with an average of 38.76% improvement on classification performance than the Fuzzy Max-Min Neural Network.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.8
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pp.1195-1200
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2013
In this paper, we proposed an enhanced Max-Min neural network by auto-tuning of learning rate using fuzzy control method. For the reduction of training time required in the competition stage, the method was proposed that arbitrates dynamically the learning rate by applying the numbers of the accuracy and the inaccuracy to the input of the fuzzy control system. The experiments using real concrete crack images showed that the enhanced Max-Min neural network was effective in the recognition of direction of the extracted cracks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.77-82
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2007
In this paper, we proposed the image processing techniques for extracting the cracks in a concrete surface crack image and the enhanced Max-Min neural network for recognizing the directions of the extracted cracks. The image processing techniques used are the closing operation or morphological techniques, the Sobel masking for extracting for edges of the cracks, and the iterated binarization for acquiring the binarized image from the crack image. The cracks are extracted from the concrete surface image after applying two times of noise reduction to the binarized image. We proposed the method for automatically recognizing the directions of the cracks with the enhanced Max-Min neural network. Also, we propose an enhanced Max-Min neural network by auto-tuning of learning rate using delta-bar-delta algorithm. The experiments using real concrete crack images showed that the cracks in the concrete crack images were effectively extracted and the enhanced Max-Min neural network was effective in the recognition of direction of the extracted cracks.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1336-1345
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2002
Materialized views in data warehouse play important roles in rapidly answering to users's requests for information Processing. More views in data warehouse, can respond to the users more rapidly because the user's requests may be processed by using only the materialized views with higher probabilities rather than accessing base relations. The limited duration, during which the materialized views are updated due to base relations's changes, limits the number of materialized views in data warehouse. In this paper, we propose efficient policy for updating the materialized views, which can save the update duration of views although MIN/MAX values frequently change in base relation. The policy updates the materialized views by distinguishing whether MIN/MAX values's changes in the base relation are insert value or delete value. Then, the number of accesses to the base relation is descreased when updating the MIN/MAX values in the materialized views.
In this paper, an Adaptive neuro-fuzzy Inference system(ANFIS) using fuzzy min-max network(FMMN) is proposed. Fuzzy min-max network classifier that utilizes fuzzy sets as pattern classes is described. Each fuzzy set is an aggregation of fuzzy set hyperboxes. Here, the proposed method transforms the hyperboxes into gaussian membership functions, where the transformed membership functions are inserted for generating fuzzy rules of ANFIS. Finally, we applied the proposed method to the classification problem of iris data and obtained a better performance than previous works.
Using the rotation of two polarizer plate and the area of transmittance In the visual light region measured by spectrophotometer, we obtained the luminance to measure the Contrast Sensitivity, and calculated the values of $L_{min}$ and ${\theta}_{min}$ after fixed the average contrast, $L_{max}$ and ${\theta}_{max}$ values from the values of two contrasts. Then, when it was fixed by $L_{max}=4000(T%nm)$ and ${\theta}_{max}=44.1^{\circ}$, $L_{min}$ and ${\theta}_{min}$ values were respectively given by 1333, 2666, 3920(T%nm) and 56.6, 54.3, $45^{\circ}$ in Cs values of 2.5, 100.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.5117-5122
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2011
In this paper, thermal analysis simulation program by taking advantage of COMSOL Multiphysics, LED Module for the production of the most preferred package type, omitting the COH Type COB Type and board simulation of the thermal analysis is in progress. LED Module that passes through the Heat-sink of the simulation results, depending on the location of the COB Type Max. Approximately $78^{\circ}C$ ~ Min. Approximately $62^{\circ}C$, COH Type the Max. Approximately $88^{\circ}C$ ~ Min. Approximately $67^{\circ}C$ has been confirmed that the temperature stability. Compared with COB Type Max. AIthough temperature difference is about $10^{\circ}C$, Min. At a temperature of about $5^{\circ}C$ confirmed to be enough to reduce the gap, LED Point confirming the results of the temperature curves for COB Type Max. Approximately $100^{\circ}C$ ~ Min. Approximately $77^{\circ}C$, COH Type the Max. Approximately $100^{\circ}C$ ~ Min. Approximately $86^{\circ}C$ temperature stability was confirmed that, COB Type COH Type, compared to approximately $10^{\circ}C$ temperature was higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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