Real-time database systems (RTDBS) are database systems whose transactions are associated with timing constraints such as deadlines. Therefore transaction needs to be completed by a certain deadline. Besides meeting timing constraints, a RTDBS needs to observe data consistency constraints as well. That is to say, unlike a conventional database system, whose main objective is to provide fast average response time, RTDBS may be evaluated based on how often transactions miss their deadline, the average lateness or tardiness of late transactions, the cost incurred in transactions missing their deadlines. Therefore, in RTDBS, transactions should be scheduled according to their criticalness and tightness of their deadlines, even If this means sacrificing fairness and system throughput, And It always must guarantee preceding process of the transaction with the higher priority. In this paper, we propose an efficient real-time scheduling algorithm (Multi-level EFDF) that alleviates problems of the existing real-time scheduling algorithms, a real-time concurrency control algorithm(2PL-FT) for firm and soft real-time transactions. And we compare the proposed 2PL F[ with AVCC in terms of the restarting ratio and the deadline missing ratio of transactions. We show through experiments that our algorithms achieve good performance over the other existing methods proposed earlier.
This paper describes the implementation of a multi-channel audio codec for HETV. This codec has the features of the 3/2-stereo plus low frequency enhancement, downward compatibility with the smaller number of channels, backward compatibility with the existing 2/0-stereo system(MPEG-1 audio), and multilingual capability. The encoder of this codec consists of 6-channel analog audio input part with the sampling rate of 48 kHz, 4-channel digital audio input part and three TMS320C40 /DSPs. The encoder implements multi-channel audio compression using a human perceptual psychoacoustic model, and has the bit rate reduction to 384 kbit/s without impairment of subjective quality. The decoder consists of 6-channel analog audio output part, 4-channel digital audio output part, and two TMS320C40 DSPs for a decoding procedure. The decoder analyzes the bit stream received with bit rate of 384 kbit/s from the encoder and reproduces the multi-channel audio signals for analog and digital outputs. The multi-processing of this audio codec using multiple DSPs is ensured by high speed transfer of date between DSPs through coordinating communication port activities with DMA coprocessors. Finally, some technical considerations are suggested to realize the problem of real-time operation, which are found out through the implementation of this codec using the MPEG-2 layer II sudio coding algorithm and the use of the hardware architecture with commercial multiple DSPs.
Kim, Hyun-Sook;Yoon, Ho-Sub;Hwang, Chong-Sun;Yang, Young-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.727-730
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2001
멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.7
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pp.221-228
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2020
Part-of-Speech (POS) tagged corpus is a collection of electronic text in which each word is annotated with a tag as the corresponding POS and is widely used for various training data for natural language processing. The training data generally assumes that there are no errors, but in reality they include various types of errors, which cause performance degradation of systems trained using the data. To alleviate this problem, we propose a novel method for detecting errors in the existing POS tagged corpus using the classifier of XGBoost and cross-validation as evaluation techniques. We first train a classifier of a POS tagger using the POS-tagged corpus with some errors and then detect errors from the POS-tagged corpus using cross-validation, but the classifier cannot detect errors because there is no training data for detecting POS tagged errors. We thus detect errors by comparing the outputs (probabilities of POS) of the classifier, adjusting hyperparameters. The hyperparameters is estimated by a small scale error-tagged corpus, in which text is sampled from a POS-tagged corpus and which is marked up POS errors by experts. In this paper, we use recall and precision as evaluation metrics which are widely used in information retrieval. We have shown that the proposed method is valid by comparing two distributions of the sample (the error-tagged corpus) and the population (the POS-tagged corpus) because all detected errors cannot be checked. In the near future, we will apply the proposed method to a dependency tree-tagged corpus and a semantic role tagged corpus.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.1
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pp.45-50
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2019
With the gradual advancement of IT, passive work processes are automated and the overall quality of life has greatly improved. This is made possible by the formation of an organic topology between a wide variety of real-life smart devices. To serve these diverse smart devices, businesses or users are using the cloud. The services in the cloud are divided into Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS). SaaS runs on PaaS, and PaaS runs on IaaS. Since IaaS is the basis of all services, an algorithm is required to operate virtualization resources efficiently. Among them, desktop resource virtualization is used for resource high availability of unused state time of existing desktop PC. Clustering of hierarchical structures is important for high availability of these resources. In addition, it is very important to select a suitable algorithm because many clustering algorithms are mainly used depending on the distribution ratio and environment of the desktop PC. If various attempts are made to find an algorithm suitable for desktop resource virtualization in an operating environment, a great deal of power, time, and manpower will be incurred. Therefore, this paper proposes a resource clustering simulator for cluster selection of desktop virtualization. This provides a clustering simulation to properly select clustering algorithms and apply elements in different environments of desktop PCs.
Park, Hye-Young;Park, Sang-Min;Lee, Ki-Cheol;Kwon, Oh-Sang;Yu, Soon-Ju;Kim, Shin-Jo
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.3
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pp.212-221
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2011
Wastewater treatment plants (WWTPs) are required to meet the reinforced discharge standards which are differentiated as 0.2, 0.3 and 0.5 mg-TP/L for the district I, II and III, respectively. Although most of WWTPs are operating advanced biological phosphorus removal system, the supplementary phosphorus treatment facility using chemical addition should be required almost at all WWTPs. Therefore, water quality data from several exemplary full-scale plants operating phosphorus treatment process were analyzed to evaluate the reliability of removal performance. Additionally, a series of jar tests were conducted to find optimal coagulants dose for phosphorus removal by chemical precipitation and to describe characteristics of the reaction and sludge production. Chemical costs and the increasing sludge volume in physicochemical phosphorus removal process were estimated based on the results of jar tests. The minimum coagulant (aluminium sulfate and poly aluminium chloride) doses to keep TP concentration below 0.5 and 0.2 mg/L were around 25 and 30 mg/L (as $Al_2O_3$), respectively, in the mixed liquor of activated sludge. In the tertiary treatment facility, relatively lower coagulant doses of 1/12~1/3 the minimum doses for activated sludge were required to achieve the same TP concentrations of 0.2~0.5 mg/L. Increase in suspended solids concentration due to chemical precipitates in mixed liquor was estimated at 10~11%, compared to the concentration without chemical addition. When coagulant was added into mixed liquor, chemical (aluminium sulfate) cost was estimated to be 4~10 times higher than in secondary effluent coagulation/separation process. Sludge production to be wasted was also 4~10 times higher than secondary effluent coagulation/separation process.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.7A
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pp.762-769
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2007
Adaptive MIMO-OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system adaptively changes modulation scheme depending on feedback channel state information (CSI). The CSI feedback channel which is the reverse link channel has multiple symbol delays including propagation delay, processing delay, frame delay, etc. The unreliable CSI due to feedback delay degrades adaptive modulation system performance. This paper compares the MSE and data capacity with respect to delay and channel signal to noise ratio for the two multi-step channel prediction schemes, CTSBP and BTSBP, such that robust adaptive SISO-OFDM/MIMO-OFDM is designed over severe mobile multipath channel conditions. This paper presents an interpolation method to reduce feedback overhead for adaptive MIMO-OFDM and shows MSE with respect to interpolation interval.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1095-1105
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2013
This paper proposes the RDMS(Rough Set Theory based Disease Monitoring System) which efficiently manages diseases in Healthcare System. The RDMS is made up of DCM(Data Collection Module), RDRGM(RST based Disease Rules Generation Module), and HMM(Healthcare Monitoring Module). The DCM collects bio-metric informations from bio sensor of patient and stores it in RDMS DB according to the processing procedure of data. The RDRGM generates disease rules using the core of RST and the support of attributes. The HMM predicts a patient's disease by analyzing not only the risk quotient but also that of complications on the patient's disease by using the collected patient's information by DCM and transfers a visualized patient's information to a patient, a family doctor, etc according to a patient's risk quotient. Also the HMM predicts the patient's disease by comparing and analyzing a patient's medical information, a current patient's health condition, and a patient's family history according to the rules generated by RDRGM and can provide the Patient-Customized Medical Service and the medical information with the prediction result rapidly and reliably.
Kim, Seo-A;Hong, Ji-Sook;Suh, Jeong-Kwon;Kang, Ho;Lee, Jung-Min
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.27
no.1
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pp.109-114
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2005
The objective of this study is to investigate the possibility for water treatment, and to evaluate the efficiency of simultaneous removal of ammonium and nitrate by the surface modified zeocarbon. The surface modification was done by acid treatment using HCl. As a result of modification, strength of the modified zeocarbon was enhanced about 62% higher than that of in original one. This indicates that the modified zeocarbon was suitable for the application of water treatment. In the removal experiments of ammonium and nitrate, the removal efficiency showed about two times higher in the modified zeocarbon and the dependences of pH and temperature were found to be minimized. This indicates that the modified zeocarbon was effective for simultaneous removal of ammonium and nitrate from aqueous solution. Consequently, our results could be used as basic data to design of one-stage ammonium/nitrate simultaneous removal system.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.1
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pp.79-86
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2005
With the rapid advance of computer and communication technology, the amount of data transferred is also increasing more than ever. The recent trend of education systems is connecting related information semantically in different systems in order to improve the utilization of computerized information Therefore, Web-based teaching-learning is developing in the ubiquitous learning direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics (their level of knowledge, pattern of study, areas of interest). This paper proposes the efficient evaluation method of learning contents in a mediator for the integration of heterogeneous information resources. This means that the autonomy of a remote server can be preserved to the highest degree. In addition, this paper proposes the adaptive optimization of learning contents such that available storage in a mediator can be highly utilized at any time. In order to differentiate the recent usage of a learning content from the past, the accumulated usage frequency of a learning content decays as time goes by.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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