Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.12
s.354
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pp.31-41
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2006
Internet access from mobile phones over cellular networks suffer from severe bandwidth limitations and high bit error rates over wireless access links. Tailoring TCP connections to best fit the characteristics of this bottleneck link is thus very important for overall performance improvement. In this work, we propose a simple algorithm in deciding the optimal TCP segment size to maximize the utilization of the bottleneck wireless TCP connection for mobile contents server access, taking the dynamic TCP window variation into account. The proposed algorithm can be used when the product of the access rate and the propagation time is not large. With some numerical examples, it is shown that the optimal TCP segment size becomes a constant value when the TCP window size exceeds a threshold. One can set the maximum segment size of a wireless TCP connection to this optimal segment size for mobile contents server access for maximum efficiency on the expensive wireless link.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.3
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pp.47-52
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2001
Rapid Prototyping(RP) has been widely applied in designing and developing process of new products. RP can reduce the lead time and expense required to bring a new product form initial concept to production. Among several RP process can dramatically reduce the total build time and be applied for fabrication of large-sized and free form object because it uses in LOM the paper thickness is 0.05∼0.38mm as deposition feature segment. In this study, mechanical properties of pattern with LOM system is studied for optimal design of sand mold casting. The main result is that tensile, compressive strength and pattern size are significantly affected by temperature of hot roll.
In this paper, it is analyzed a performance improvement of ACL Packet using turbo code scheme in bluetooth system. In order for segment to improve the transfer capability, the transmission of messages have been simulated using a fragmentation that begins with the total package and incremental fragmentation for each layer using the TCP to define the resultant packet size and the level of fragmentation for each proceeding layer. This turbo code scheme decreases transmission time of L2CAP baseband packets by sending packets. From the results, we were able to obtain packet transmission time, optimal TCP packet size, ACL(DM packet) in AWGN.
Determining the optimal levels of the technical attributes (TAs) of a product to achieve a high level of customer satisfaction is the main activity in the planning process for quality function deployment (QFD). In real applications, the number of customer requirements for developing a single product is quite large, and the number of converted TAs is also high so the size of the house of quality (HoQ) becomes huge. Furthermore, the TA levels are often discrete instead of continuous and the product market can be divided into several market segments corresponding to the number of HoQ, which also unacceptably increases the size of the QFD optimization problem and the time spent on making decisions. This paper proposed a genetic algorithm (GA) solution approach to finding the optimum set of TAs in QFD in the above situation. A numerical example is provided for illustrating the proposed approach. To assess the computational performance of the GA, tests were performed on problems of various sizes using a fractional factorial design.
The purpose of this study was to subdivide the shoes market in Korea and to evaluate the size and competitive strength of each segment. In order to implement the purpose of this study, the data of 300 respondents were analyzed using CBC(Choice-Based Conjoint measurement) and mixture model. The part-worth utilities were then used to predict the impact of price change on the choice probability using the legit model. As a result, the mixture model showed the optimal segments number and the shoes market in Korea was divided into 4 segments. Each segment was identified by distinctive characteristics such as brands, price and demand for comfortable shoes. Also, as a result of grasping the competitive structure and the competitive strength by sub-markets, one group was sensitive to price according to each competitive situation, whereby the choice probability was greatly influenced, and the other group on the contrary. This study made it clear that discrimination between brands whose profits Increase sharply if price is lowered and brands whose profits do not increase even if price is lowered can help brand managers with their decision-making on price lowering.
In this paper, we introduce a more improved camera modeling method for linear pushbroom images than the method proposed by Orun and Natarajan(ON). ON model shows an accuracy of within 1 pixel if more than 10 ground control points(GCPs) are provided. In general, there is high correlation between platform position and attitude parameters but ON model ignores attitude variation in order to overcome such correlation. We propose a new method that obtains an optimal solution set of parameters without ignoring the attitude variation. We first assume that attitude parameters are constant and estimate platform position's. Then we estimate platform attitude parameters using the values of estimated position parameters. As a result, we can set up an accurate camera model for a linear pushbroom satellite scene. In particular, we can apply the camera model to its surrounding scenes because our model provide sufficient information on satellite's position and attitude not only for a single scene but also for a whole imaging segment. We tested on two images: one with a pixel size 6.6m$\times$6.6m acquired from EOC(Electro Optical Camera), and the other with a pixel size 10m$\times$l0m acquired from SPOT. Our camera model procedures were applied to the images and gave satisfying results. We had obtained the root mean square errors of 0.5 pixel and 0.3 pixel with 25 GCPs and 23 GCPs, respectively.
In this paper, we have analyzed transmission time for WAP over CDMA using turbo code scheme. In order for SAR to improve the transfer capability, the transmission of messages have been simulated using a fragmentation that begins with the total package and incremental fragmentation for each layer using the WTP to define the resultant packet size and the level of fragmentation for each proceeding layer. This turbo code scheme decreases transmission time of RLP baseband packets by sending packets. From the results, we were able to obtain packet transmission time and optimal WTP packet size for WAP over CDMA in a Rician fading channel.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.590-593
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2005
In this paper, it is analyzed a transmission time of ACL Packet in bluetooth wireless link. In order for segment to improve the transfer capability in bluetooth system, it is fragmented in TCP total messages that are coming down from upper layer and then the packets are sent one at time in baseband. And it is studied that transmission time for bluetooth wireless link according to DM1, DM3 or DM5 packet type in bluetooth piconet environment. From the results, we were able to obtain ACL packet transmission time, optimal TCP packet size and DM packet size.
Ha-Je Park;Hee-Young Yang;So-Jin Choi;Dae-Yeon Kim;Choon-Sung Nam
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.2
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pp.57-67
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2024
This paper explores the potential of electromyography (EMG) as a means of gesture recognition for user input in gesture-based interaction. EMG utilizes small electrodes within muscles to detect and interpret user movements, presenting a viable input method. To classify user gestures based on EMG data, machine learning techniques are employed, necessitating the preprocessing of raw EMG data to extract relevant features. EMG characteristics can be expressed through formulas such as Integrated EMG (IEMG), Mean Absolute Value (MAV), Simple Square Integral (SSI), Variance (VAR), and Root Mean Square (RMS). Additionally, determining the suitable time for gesture classification is crucial, considering the perceptual, cognitive, and response times required for user input. To address this, segment sizes ranging from a minimum of 100ms to a maximum of 1,000ms are varied, and feature extraction is performed to identify the optimal segment size for gesture classification. Notably, data learning employs overlapped segmentation to reduce the interval between data points, thereby increasing the quantity of training data. Using this approach, the paper employs four machine learning models (KNN, SVC, RF, XGBoost) to train and evaluate the system, achieving accuracy rates exceeding 96% for all models in real-time gesture input scenarios with a maximum segment size of 200ms.
Object-based image analysis (OBIA) allows higher computation efficiency and usability of information inherent in the image, as it reduces the complexity of the image while maintaining the image properties. Superpixel methods oversegment the image with a smaller image unit than an ordinary object segment and well preserve the edges of the image. SLIC (Simple linear iterative clustering) is known for outperforming the previous superpixel methods with high image segmentation quality. Although the input parameter for SLIC, number of superpixels has considerable influence on image segmentation results, impact analysis for SLIC parameter has not been investigated enough. In this study, we performed optimal parameter analysis and evaluation of change detection for SLIC-based superpixel techniques using KOMPSAT data. Forsuperpixel generation, three superpixel methods (SLIC; SLIC0, zero parameter version of SLIC; SNIC, simple non-iterative clustering) were used with superpixel sizes in ranges of $5{\times}5$ (pixels) to $50{\times}50$ (pixels). Then, the image segmentation results were analyzed for how well they preserve the edges of the change detection reference data. Based on the optimal parameter analysis, image segmentation boundaries were obtained from difference image of the bi-temporal images. Then, DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) was applied to cluster the superpixels to a certain size of objects for change detection. The changes of features were detected for each superpixel and compared with reference data for evaluation. From the change detection results, it proved that better change detection can be achieved even with bigger superpixel size if the superpixels were generated with high regularity of size and shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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