Multi-level geographic data can be mainpulated by a window query such as a zoom operation. In order to handle multi-level geographic data efficiently, a spatial indexing method supporting a window query is needed. However, the conventional spatial indexing methods are not efficient to access multi-level geographic data quickly. To solve it, other a few spatial indexing methods for multi-level geographic data are known. However these methods do not support all types of multi-level geographic data. This paper presents a new efficient spatial indexing method, the MLR-tree for window query of multi-level geographic data. The MLR-tree offers both high search performance and no data redundancy. Experiments show them. Moreover, the MLR-tree supports all types of multi-level geographic data.
본 논문에서는 디지털 통신 시스템의 블라인드 등화에 있어서, 다중레벨 modulus를 기준 신호로 사용하여 등화기의 탭 계수 갱신 식에 사용되는 오차 신호를 형성함으로써 등화기의 블라인드 수렴 특성을 개선한 다중레벨 modulus 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 다중경로 채널 하에서 QAM 신호점에 대해 컴퓨터 모의실험을 통하여 단일/다중레벨 modulus 알고리즘(SMMA)과 기존의 modified constant modulus algorithm(MCMA) 및 최근에 제안된 다중레벨 modulus 알고리즘(MMA) 등의 블라인드 수렴 및 정상 상태 성능을 비교하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.9
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pp.366-372
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2003
Multilevel coded modulation (MCM) with serial concatenated convolutional code (SCCC) is proposed and the performance is analyzed in this paper. Both high coding gain and bandwidth efficiency can be obtained if SCCC is adopted as a component code at the first level of MCM. Simulation results show that the performance of MCM with Ambroze's SCCC is saturated like that of MCM with PCCC. But MCM with Benedetto's SCCC shows no performance saturation and better performance than MCM with PCCC or Ambroze's SCCC. Thus MCM with Benedetto's SCCC may be a good choice for high quality system with limited bandwidth.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.398-400
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2003
추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
Multi-level has advantage to express image in all levels with different images. This paper proposes digital watermarking built-in technique to transform color image to YCbCr color space to guarantee robustness and imperceptibility of the watermark in the various expression of color images, and to hide multi-level data which shows spread spectrum from low resolution to whole resolution for the Y-signal of multi-level. In color signal, Y-signal and low resolution built-in watermark has risk to be visible, but it can guarantee the robustness of watermark in various colors and transformed images. As a result of the experiment, wavelet compression image with built-in watermark showed robustness and imperceptibility of watermark.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.39
no.11
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pp.12-20
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2002
Serially concatenated multilevel coded modulation (SCMCM) is proposed in this paper. It is a combined scheme of the outer convolutional code and inner multilevel coded modulation (MCM) which is bandwidth-efficient coded modulation. And the performance of three schemes for decoding of the proposed SCMCM is compared and analyzed. As results of simulations, global iterative decoding with inner and outer code should be performed to improve the error performance as the number of iterations is increased. And the scheme which uses both local iterative multistage decoding in MCM and global iterative decoding with inner and outer code, called Scheme 3 in this paper, shows the best error performance among the three schemes considered in this paper. In addition, performance difference between this scheme and the others is increased as the signal to noise ratio (SNR) is increased. Therefore, Scheme 3 is considered to be the proper decoding scheme of SCMCM.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.10
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pp.2246-2255
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1997
Gardner proposed an algorithm for timing recovery of BPSK/QPSK signals based on zero-crossing detection technique. When Gardner's method is applied to multi-level PAM signals, it suffers from increased timing jitter due to self noise. To alleviate this problem, an improved algoritjm is proposed in this paper. The timing function is modified so that it zero point at the transition of PAM signals, that results in remarkable reduced timing jitter. The performance of the proposed algorithm is analyzed and compared to that of Garner's one. Finally, analytical results are verified by computer simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.34
no.6
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pp.906-913
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2010
Recently, lots of researches are carried out to develop hybrid power generation system for ocean facility. Normally, the stand-alone type power system is used in the ocean facility, which is influenced by weather condition. To improve the efficiency, a various charging strategy with switching algorithm has been studied. In this paper, the power system using multi-level type is proposed. The simulation results based on actual data of photovoltaic and wave hybrid power system are presented. The results show that the rate of charging time is increased 5~11% and 7~47% respectively to compare the conventional technique.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.298-301
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2002
다중레벨보안은 하나의 시스템 내에 여러 보안등급의 데이터와 사용자를 수용하여 효율성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 네트워크를 통해서 여러 보안등급의 데이터가 저장된 디렉토리 서버에 다중레벨의 사용자들의 접근을 통제하기위한 방안을 제시하고 구현한다. 보안과 무결성 모두를 보장해주기 위해서 보안 모델과 무결성 모델을 결합한 새로운 형태의 모델을 정의한다. 이 모델을 OpenLDAP의 ACL(Access Control List)을 사용하여 구현하고 사용자의 등급에 따른 시스템의 접근통제를 가능하게 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.621-623
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2000
클러스터를 구성하는 단위 노드로 SMP가 새로운 대안으로 시장에 등장하였다. 이러한 멀티프로세서 클러스터(CLUMP)는 하나의 시스템에 다중 메모리 구조를 가지는데, CLUMP가 가지는 다중 메모리 구조를 효과적으로 사용하기 위해서 본 논문에서는 중첩된 병렬화 프로그램 모델을 제안하였다. 중첩된 병렬화 모델은 중첩된 루프 레벨의 병렬화, 중첩된 태스크 레벨의 병렬화, 그리고 다중 중첩된 병렬화로 나뉜다. 본 논문에서는 중첩된 루프 레벨의 병렬화를 실험대상으로 하여 그 성능을 평가하고 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램과 성능을 비교하였다. 실험 결과 시험한 중첩된 병렬화 모델이 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램에 비하여 좋은 성능을 나타내었지만, 실험대상이 된 루프 레벨 병렬화의 잠재적인 특징으로 인해 실행에 참여하는 노드 수가 많아질수록 성능 향상 폭이 감소하는 결과를 보였다. 프로그램의 성능 향상 폭과 확장성은 문제 크기가 클수록 좋은 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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