The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.677-690
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1995
In this paper, we propose the high efficiency data compression capable of error control using block-sorting, move to front(MTF) and arithmetic code with variable length in to fixed out. First, the substring with is parsed into length N is shifted one by one symbol. The cyclic shifted rows are sorted in lexicographical order. Second, the MTF technique is applied to get the reference of locality in the sorted substring. Then the preprocessed sequence is coded using VF(variable to fixed) arithmetic code which can be limited the error propagation in one codeword. The key point is how to split the fixed length codeword in proportion to symbol probabilities in VF arithmetic code. We develop the new VF arithmetic coding that split completely the codeword set for arbitrary source alphabet. In addition to, an extended representation for symbol probability is designed by using recursive Gray conversion. The performance of proposed method is compared with other well-known source coding methods with respect to entropy, compression ratio and coding times.
Present review is to introduce an omasal sampling technique in rumen proteolysis and to consider some information on the omasal sampling technique with particular emphasis on methodological aspects. Use of the omasal sampling technique provides a new opportunity for accurate estimation of rumen metabolism with overcoming limitations of previous in vivo, in vitro and/or in situ methods. The potential advantages of the present technique compared with post-ruminal sampling techniques include following points; 1) only rumen cannulated animals are required, 2) less endogenous nitrogen (N) is contaminated in omasal digesta and 3) omasal digesta are devoid of exposure to acid peptide hydrolysis occurring in the abomasum. Estimates of soluble non-ammonia N (SNAN) in omasal digesta indicate that the assumptions underlying the in situ method that rapidly degradable N fraction can be degraded at an infinite rate and only insoluble dietary N escapes the rumen may be not valid. Quatitatively higher peptide concentration rather than free amino acid and soluble protein in escapable SNAN suggests that hydrolysis of peptide to amino acid may be the rate-limiting step in rumen proteolysis.
In this paper, we propose a new shot boundary detection method which is optimized for news video story parsing. This new news shot boundary detection method was designed to satisfy all the following requirements: 1) minimizing the incorrect data in data set for anchor shot detection by improving the recall ratio 2) detecting abrupt cuts and gradual transitions with one single algorithm so as to divide news video into shots with one scan of data set; 3) classifying shots into static or dynamic, therefore, reducing the search space for the subsequent stage of anchor shot detection. The proposed method, based on singular value decomposition with incremental clustering and mercer kernel, has additional desirable features. Applying singular value decomposition, the noise or trivial variations in the video sequence are removed. Therefore, the separability is improved. Mercer kernel improves the possibility of detection of shots which is not separable in input space by mapping data to high dimensional feature space. The experimental results illustrated the superiority of the proposed method with respect to recall criteria and search space reduction for anchor shot detection.
To meet sectoral emission target by 2020 and prepare for the emission trading scheme from 2015, decomposition analysis of energy consumption and GHG emission is required by 18 subsectors in industry sector where emission targets are established. Log Mean Divisia Index decomposition method was used to analyze factors' effects on energy and emission in the industry sector and by 18 subsectors from 2004 to 2011. Industrial energy consumption was increased due to the production effect and energy intensity effect. However structure effect contributes to the decrease of energy consumption. In terms of emissions (including indirect emission due to electricity consumption) in the industry sector, only structure effect contributed to the emission reduction. Factors' effects by subsectors were different. Cement industry, which is included at Nonmetal shows different results from those of Nonmetal industry and machinery industry, which is a subsector of Fabricated Metal, was also similar. In this regard, we should not apply the policy implications from decomposition analysis of aggregated industry such as Nonmetal or Fabricated Metal to its subsectors uniformly and develop a differentiated policy for each subsector industry.
Detection of an underwater target by acoustic wave raises various difficulties due to unpredictable noise interference which originates from clutter, reverberation, and variations of medium characteristics with time and location. The SNR and the range resolution of conventional SONAR systems using a matched filter are generally poor, since the latter is optimum only in the additive white noise case. Furthermore, it cannot compensate for variations of the detection level which are responsible for the resultant detection errors. In this paper, the unpredictable interferences are compensated for by using an adaptive filter. It recursively estimates the channel impulse response based on the received echo signal. In the low noise environments, the estimated impulse response is close to the true one, providing a good range resolution, and a matched filter is used subsequently for the purpose of detection. It is shown through computer simulation that good performance can be achieved via the two steps of filtering. Also, the detection level remains unchanged without any additional provisions. Finally, we present the characteristics of the employed adaptive filter parameters.
Hydrological simulation Program-Fortran (HSPF) model was used to simulate streamflow and snow depth at Pyengchang watershed. The selected Global Climate Models (GCMs) provided by the Coupled Model Intercomparision Project Phase 3 (CMIP3) were utilized to evaluate streamflow and snow depth driven by future climate scenarios, including A1, A1B, and B1. Bias-correlation and temporal downscaling processes have been performed to minimize systematic errors between GCMs and HSPF. Based on simulated monthly streamflow and snow depth after calibration, the results indicate that HSPF performs well. The correlation coefficient between the observed and simulated monthly streamflow is 0.94. Snow depth simulations also show high correlation coefficient, which is 0.91. The results indicate that snow depth in 2018 at Pyongchang winter olympic venues will decrease by 17.62%, 9.38%, and 7.25% in January, February, and March respectively, based on streamflow realizations induced by all GCMs ensembles.
This study examines problems with using the conventional analytic hierarchy process (AHP) method and proposes a method of weight adjustment as a modification of AHP. AHP is a method for transforming complex decision problems into a hierarchal structure, which is composed of elements in the upper and lower levels and then using pairwise comparisons to evaluate these elements and subsequently to obtain their relative weights. The elements' relative importance is reliable if the elements in the lower hierarchical levels (sub factors) that comprise each element in the upper hierarchical level (primary factor) are equal in number. In other words, if the number of sub factors is different for each primary factor, a serious error is expected as a result. Therefore, this study proposes a modification of AHP that can avoid such an error when AHP is used. Specifically, an error that arises from different number of sub factors (matrix size) can be overcome by making the number of sub factors identical for each primary factor. The resulting model has been validated through the applications in different AHP hierarchical structures.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.263-268
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2010
As the demand of high quality service in next generation wireless communication systems, a high performance of data transmission requires an increase of spectrum efficiency and an improvement of error performance in wireless communication systems. In this paper, we propose a multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with cyclic delay diversity and block diagonalization procoding method to improve bit error rate (BER) performance with wireless local area network (WLAN) channel model C and D for 802.11n WLAN system. The results of mathlab simulation show the improvement of BER performance in 802.11n wireless indoor channel environment.
First phoneme queries are important functionalities that provide an improvement in the usability of interfaces that produce errors frequently due to their restricted input environment, such as in navigators and mobile devices. In this paper, we propose a time-space efficient data structure for Korean first phoneme queries that disassembles Korean strings in a phoneme-wise manner, rearranges them into circular strings, and finally, indexes them using the extended Burrows-Wheeler Transform. We also demonstrate that our proposed method can process more types of query using less space than previous methods. We also show it can improve the search time when the query length is shorter and the proportion of first phonemes is higher.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1464-1480
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1997
Distributed systems offer environments for attaining high performance, fault-tolerance, information sharing, resource sharing, etc. But we cannot benefit from these potential advantages without suitable management of events/states occurring in distributed systems. These events and states can be symptoms for performance degradation, erroneous functions, suspicious activities, etc. and are subject to further analysis. To properly manage events/states, we need to be able to specify and efficiently detect these events/states. In this paper we first describe an event/state specification language and a centralized algorithm for detecting events/states specified with this language. Then we describe an algorithm for distributing an event/state detection task in a distributed system which is hierarchically organized. The algorithm consists of decomposing an event/state detection task into subtasks and allocation these subtasks to the proper nodes. We also explain a method to make the distributed detection fault-tolerant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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