본 논문은 멀티레벨을 가지는 홀로그래픽 저장 장치에서 EM (Expectation-maximization) 알고리즘을 이용한 적응 문턱전압검출기를 제안한다. 멀티레벨을 이용한 홀로그래픽 저장 장치의 경우 DC 오프셋의 정도에 따라 비적응 문턱전압검출기의 성능에 매우 심각한 영향을 미친다. EM 방법은 채널을 통과한 데이터를 이용해 Expectation step과 maximization step을 반복하면서 평균과 분산을 추정하는 방법이다. DC 오프셋이 있는 상황에서 제안된 방법을 적용하여 문턱값을 찾아내서 검출한 결과 일정한 한도 내의 DC 오프셋의 경우는 DC 오프셋이 없는 경우와 동일한 성능을 보였다.
ATM 트래픽 관리의 목적은 호 설정시 요구하는 QoS를 충족시키는 것과 최소한의 망 자원을 이용하면서 망을 보호하는 것이다 또한, 서로 다른 채널간 QoS을 공정하게 보장하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 채널들간에 공정한 QoS 제공과 링크 이용률을 높이기 위하여 입력 버퍼에 문턱값을 기반으로 출력 셀율을 동적으로 조정하는 새로운 TBBM(threshold based buffer management) 알고리즘을 제안하였다. TBBM 알고리즘은 이론적인 등가용량에 비해 오디오 트래픽인 경우 14.3%, 비디오 트래픽인 경우 41.8% 대역폭 이용율이 향상되었다. 또한, 문턱값을 사용하지 않은 경우에 비해 TBBM 알고리즘을 사용한 경우에 채널간에 공평성이 크게 향상되었음을 보여주고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권5호
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pp.705-720
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2012
In this paper, we introduce a hierarchical Bayesian model to simultaneously estimate the thresholds of each 6 cities. It was noted in the literature there was a dramatic increases in the number of deaths if the mean temperature passes a certain value (that we call a threshold). We estimate the difference of mortality before and after the threshold. For the hierarchical Bayesian analysis, some proper prior distribution of parameters and hyper-parameters are assumed. By combining the Gibbs and Metropolis-Hastings algorithm, we constructed a Markov chain Monte Carlo algorithm and the posterior inference was based on the posterior sample. The analysis shows that the estimates of the threshold are located at $25^{\circ}C{\sim}29^{\circ}C$ and the mortality around the threshold changes from -1% to 2~13%.
In this paper, we propose a new fast algorithm for effective scene change detection. The proposed algorithm exploits Otsu threshold matching technique, which was proposed earlier. In this method, the current and the reference frames are divided into square blocks of particular size. After doing so, the pixel histogram of each block is generated. According to Otsu method, every histogram distribution is assumed to be bimodal, i.e. pixel distribution can be divided into two groups, based on within-group variance value. The pixel value that minimizes the within-group variance is said to be Otsu threshold. After Otsu threshold is found, the same procedure is performed at the reference frame. If the difference between Otsu threshold of a block in the current frame and co-located block in the reference frame is larger than predefined threshold, then a scene change between those two blocks is detected.
제안된 알고리듬은 채널 잡음전력에 따라 적응적으로 문턱값 레벨을 결정하는 적응 문턱값 설정방식을 사용하여 채널특성에 관계없이 항상 최적의 문턱값을 설정한다. 또한, 이것은 그 추정성능이 다중경로채널에서의 전력지연 프로파일 변동에 대해 덜 민감하도록 만드는 특별하게 설계된 훈련심볼을 사용한다. 그 결과, 제안된 기법의 추정성능은 채널특성 변동에 대해 영향을 적게 받는다.
Ad Hoc 네트워크에서 Threshold-Tuning을 통한 노드들간의 균형적인 에너지 소모를 위한 알고리즘 (BECT : A Balanced Energy Consumption Algorithm by Threshold-Tuning)을 제안한다. BECT는 노드간 에너지 균형을 맞추어 네트워크의 수명 (Network Lifetime)을 연장한다. 제안한 알고리즘은 DSR (Dynamic Source Routing) 프로토콜을 기반으로 구현하였으며, GloMoSim 2.0을 이용하여 실험을 하였다. 실험 결과 BECT가 실험 토폴로지에 따라 DSR의 에너지 균형을 17-31% 향상시키며, 데이터 전송율이나 제어 패킷 비율에 있어서도 향상된 성능을 보여준다.
The weighted K-nearest neighbor (WKNN) algorithm is used to reduce positioning accuracy, as it uses a fixed number of neighbors to estimate the position. In this paper, we propose a dynamic threshold location algorithm (DH-KNN) to improve positioning accuracy. The proposed algorithm is designed based on a dynamic threshold to determine the number of neighbors and filter out singular reference points (RPs). We compare its performance with the WKNN and Enhanced K-Nearest Neighbor (EKNN) algorithms in test spaces of networks with dimensions of $20m{\times}20m$, $30m{\times}30m$, $40m{\times}40m$ and $50m{\times}50m$. Simulation results show that the maximum position accuracy of DH-KNN improves by 31.1%, and its maximum position error decreases by 23.5%. The results demonstrate that our proposed method achieves better performance than other well-known algorithms.
The performance of the failure detection algorithm may be greatly influenced by the model uncertainty. It is very important to design a robust failure detection system to the model uncertainty. In this paper, a design procedure to generate failure detection algorithm is proposed. The design procedure suggested is based on the concept of the‘threshold selector[1]’. The H$\infty$ control algorithm is used to derive a threshold selector which is robust to the model uncertainty, The threshold selector derived can be used to develop a failure detection system together with the weighted cumulative sum algorithm[3]. Computer simulation study showed that the failure detection system designed for an ISA(Integrated Servo Actuator) system by using the proposed method is robust to the model uncertainty.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.438-441
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2004
Image binarization using a global threshold value [3] performs at high speed, but usually results in undesired binary images when the source images are of poor quality. In such cases, adaptive local thresholding algorithms [1][2][3] are used to obtain better results, and the algorithm proposed by A.E.Savekis which chooses local threshold using foreground and background clustering [1] is one of the best thresholding algorithms. However, this algorithm runs slowly due to its re-computing threshold value of each central pixel in a local window MxM. In this paper, we present a dynamic programming approach for the step of calculating local threshold value that reduces many redundant computations and improves the execution speed significantly. Experiments show that our proposal improvement runs more ten times faster than the original algorithm.
본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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