IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권1호
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pp.1-10
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2013
In JPEG2000, the Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7-tap wavelet filter is implemented using the conventional lifting scheme. On the other hand, this wavelet filter has two problems: the filter coefficients remain complex, and the conventional lifting scheme does not consider the image edges in the coding process. This paper proposes an effective lifting scheme to solve these problems. For this purpose, optimal 9/7-tap wavelet filters were designed in two steps. In the first step, the appropriate filter coefficients were selected. In the second step, a median operator was employed to consider the image edges. The experimental results with the median lifting scheme and the combination of filter optimization with the median lifting show that the proposed methods outperform the well-known CDF 9/7-tap wavelet filter of JPEG2000 on the edge-dominant images.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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제26권4호
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pp.213-221
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2013
This paper introduces a mesh continuation scheme for a one-dimensional inverse medium problem to reconstruct the spatial distribution of elastic wave velocities in heterogeneous semi-infinite solid domains. To formulate the inverse problem, perfectly-matched-layers(PMLs) are introduced as wave-absorbing boundaries that surround the finite computational domain truncated from the originally semi-infinite extent. To tackle the inverse problem in the PML-truncated domain, a partial-differential-equations(PDE)-constrained optimization approach is utilized, where a least-squares misfit between calculated and measured surface responses is minimized under the constraint of PML-endowed wave equations. The optimization problem iteratively solves for the unknown wave velocities with their updates calculated by Fletcher-Reeves conjugate gradient algorithms. The optimization is performed using a mesh continuation scheme through which the wave velocity profile is reconstructed in successively denser mesh conditions. Numerical results showed the robust performance of the mesh continuation scheme in reconstructing target wave velocity profile in a layered heterogeneous solid domain.
This paper propose a novel scheme called selective evaluation to improve convergence of ACO (ant colony optimization) for feature selection. The scheme cutdown the computational load by excluding the evaluation of unnecessary or less promising candidate solutions. The scheme is realizable in ACO due to the valuable information, pheromone trail which helps identify those solutions. With the aim of checking applicability of algorithms according to problem size, we analyze the timing requirements of three popular feature selection algorithms, greedy algorithm, genetic algorithm, and ant colony optimization. For a rigorous timing analysis, we adopt the concept of atomic operation. Experimental results showed that the ACO with selective evaluation was promising both in timing requirement and recognition performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1373-1391
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2022
We investigate mobile multiple-input multiple-output (MIMO) molecular communication via diffusion (MCvD) system which is consisted of two source nodes, two destination nodes and one relay node in the mobile three-dimensional channel. First, the combinations of decode-and-forward (DF) relaying protocol and network coding (NC) scheme are implemented at relay node. The adaptive thresholds at relay node and destination nodes can be obtained by maximum a posteriori (MAP) probability detection method. Then the mathematical expressions of the average bit error probability (BEP) of this mobile MIMO MCvD system based on DF and NC scheme are derived. Furthermore, in order to minimize the average BEP, we establish the optimization problem with optimization variables which include the ratio of the number of emitted molecules at two source nodes and the initial position of relay node. We put forward an iterative scheme based on block coordinate descent algorithm which can be used to solve the optimization problem and get optimal values of the optimization variables simultaneously. Finally, the numerical results reveal that the proposed iterative method has good convergence behavior. The average BEP performance of this system can be improved by performing the joint optimizations.
In the recent past, genetic algorithm (GA) and evolutionary optimization scheme have become increasingly popular for the design of electromagnetic (EM) devices. However, the conventional GA suffers from computational drawback and parameter dependency when applied to a computationally expensive problem, such as practical EM optimization design. To overcome these issues, a hybrid optimization scheme using GA in conjunction with Kriging is proposed. The algorithm is validated by using two mathematical problems and by optimizing rotor structure of interior permanent magnet synchronous machine.
The increasing size and complexity of deep neural networks (DNNs) necessitate the development of efficient high-performance accelerators. An efficient memory structure and operating scheme provide an intuitive solution for high-performance accelerators along with dataflow control. Furthermore, the processing of various neural networks (NNs) requires a flexible memory architecture, programmable control scheme, and automated optimizations. We first propose an efficient architecture with flexibility while operating at a high frequency despite the large memory and PE-array sizes. We then improve the efficiency and usability of our architecture by automating the optimization algorithm. The experimental results show that the architecture increases the data reuse; a diagonal write path improves the performance by 1.44× on average across a wide range of NNs. The automated optimizations significantly enhance the performance from 3.8× to 14.79× and further provide usability. Therefore, automating the optimization as well as designing an efficient architecture is critical to realizing high-performance DNN accelerators.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.166-172
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2020
Video streaming application such as YouTube is one of the most popular mobile applications. To adjust the quality of video for available network bandwidth, a streaming server provides multiple representations of video of which bit rate has different bandwidth requirements. A streaming client utilizes an adaptive bit rate scheme to select a proper video representation that the network can support. The download behavior of video streaming client player is governed by several parameters such as maximum buffer size. Especially, the size of the maximum playback buffer in the client player can greatly affect the user experience. To tackle this problem, in this paper, we propose the maximum buffer size optimization according to available network bandwidth and buffer status. Our simulation study shows that our proposed buffer size optimization scheme successfully mitigates playback stalls while preserving the similar quality of streaming video compared to existing ABR schemes.
To implement Argentina tango dancer-like walking of the humanoid robot, a new trajectory generation scheme based on particle swarm optimization of the blending polynomial is presented. Firstly, the characteristics of Argentina tango walking are derived from observation of tango dance. Secondly, these are reflected in walking pose conditions and cost functions of particle swarm optimization to determine the coefficients of blending polynomial. For the stability of biped walking, zero moment point and reference trajectory of swing foot are also included in cost function. Thirdly, after tango walking cycle is divided into 3 stages with 2 postures, optimal trajectories of ankles, knees and hip of lower body, which include 6 sagittal and 4 coronal angles, are derived in consequence of optimization. Finally, the feasibility of the proposed scheme is validated by simulating biped walking of humanoid robot with derived trajectories under the 3D Simscape environment.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.71-75
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1994
This paper presents a method of optimal design of an automatic transfer system which is controlled by the electro-pneumatic servo scheme. The electro-pneumatic automatic transfer system can move parts to desired points or displace defective parts. The dynamic performance of the system can be examined by observing the behavior of the output. The output of the servo control system is the motion of the cylinder, pneumatic actuator. The dynamic performance of the cylinder is governed by the parameters of the components of the entire system. The optimal design can be accomplished by selecting of the parameters such that the desired dynamic performance of the cylinder is obtained. The optimal set of parameters might be obtained through the repeated simulations. Repeated simulations, however, is not effective to determine the optimal set of parameters since the set of parameters is large. This paper presents modeling, application of an optimization method, and the numerical results. The optimization algorithm utilizes the concept of the conjugate gradient method. The results show that the suggested optimization scheme can render faster convergence of iteration compared to other method based on an algebraic optimization method and can reduce the design efforts.
Bit error rate (BER) monitoring is the ultimate goal of performance monitoring in all digital transmission systems as well as optical fiber transmission systems. To achieve this goal, optimization of the decision threshold must also be considered because BER is dependent on the level of decision threshold. In this paper, we analyze a pseudo-error counting scheme and propose an algorithm to achieve both BER monitoring and adaptive decision threshold optimization in optical fiber transmission systems. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we conduct computer simulations in both Gaussian and non-Gaussian distribution cases. According to the simulation results, BER and the optimum decision threshold can be estimated with the errors of < 20% and < 10 mV, respectively, within 0.1-s processing time in > 40-Gb/s transmission systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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