This paper proposes an efficient data structure for forwarding IPv4 and IPv6 packets at the gigabit speed in backbone routers. The LPM(Longest Prefix Matching) search becomes a bottleneck of routers' performance since the LPM complexity grows in proportion to the forwarding table size and the address length. To speed up the forwarding process, this paper introduces a data structure named BMT(Bit-Map Tie) to minimize the frequent main memory accesses. All the necessary search computations in BMT are done over a small index table stored at cache. To build the small index table from the tie representation of the forwarding table, BMT represents a link pointer to the child node and a node pointer to the corresponding entry in the forwarding table with one bit respectively. To improve the poor performance of the conventional tries when their height becomes higher due to the increase of the address length, BMT adopts a binary search algorithm for determining the appropriate level of tries to start. The simulation experiments show that BMT compacts the IPv4 backbone routers' forwarding table into a small one less than 512-kbyte and achieves the average speed of 250ns/packet on Pentium II processors, which is almost the same performance as the fastest conventional lookup algorithms.
Motion detection algorithms based on difference image are classified into background subtraction and previous frame subtraction. 1) Background subtraction is a convenient and effective method for detecting foreground objects in a stationary background. However in real world scenarios, especially outdoors, this restriction, (i.e., stationary background) often turns out to be impractical since the background may not be stable. 2) Previous frame subtraction is a simple technique for detecting motion in an image. The difference between two frames depends upon the amount of motion that occurs from one frame to the next. Both these straightforward methods fail when the object moves very "slightly and slowly". In order to efficiently deal with the problem, in this paper we present an algorithm for motion detection that incorporates "reflected light area" and "difference image". This reflected light area is generated during the frame production process. It processes multiplex difference image and AND-arithmetic of bitwise. This process incorporates the accuracy of background subtraction and environmental adaptability of previous frame subtraction and reduces noise generation. Also, the performance of the proposed method is demonstrated by the performance assessment of each method using Gait database sample of CASIA.
This paper presents a variational equality formulation by Providing new dynamic route choice condition for a link-based dynamic traffic assignment model. The concepts of used paths, used links, used departure times are employed to derive a new link-based dynamic route choice condition. The route choice condition is formulated as a time-dependent variational equality problem and necessity and sufficiency conditions are provided to prove equivalence of the variational equality model. A solution algorithm is proposed based on physical network approach and diagonalization technique. An asymmetric network computational study shows that ideal dynamic-user optimal route condition is satisfied when the length of each time interval is shortened. The I-394 corridor study shows that more than 93% of computational speed improved compared to conventional variational inequality approach, and furthermore as the larger network size, the more computational performance can be expected. This paper concludes that the variational equality could be a promising approach for real-time application of a dynamic traffic assignment model based on fast computational performance.
A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
Recently, with the advancement of network technologies, and the activation of IoT and social network services, many graph stream data have been generated. As the relationship between objects in the graph streams changes dynamically, studies have been conducting to detect or analyze the change of the graph. In this paper, we propose a scheme to incrementally detect frequent patterns by using frequent patterns information detected in previous sliding windows. The proposed scheme calculates values that represent whether the frequent patterns detected in previous sliding windows will be frequent in how many future silding windows. By using the values, the proposed scheme reduces the overall amount of computation by performing only necessary calculations in the next sliding window. In addition, only the patterns that are connected between the patterns are recognized as one pattern, so that only the more significant patterns are detected. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.
As the consumer market for odor products grows, companies producing healthcare products are beginning to pay more attention to the emotional aspect of an odor product in order to differentiate their products from competitors. In the following research, the affective effect of odor product was investigated while focusing on relaxation and working contexts using orange and pine scents, since these are typical odors in current domestic market. Two empirical studies were carried out. First, in experiment I, 18 subjects, all of whom were university students, spent 20 minutes sitting comfortably on a sofa while electrocardiogram assessments were made. After a five-minute break, in experiment II, the same subjects were provided with both arithmetic and geometric questions and their electroencephalogram readings was recorded from eight channels. All subjects participated in three sessions - no odor, an orange scent, and then a pine scent - with a minimum time interval of 24 hours. The results show that in the context of a pine scent, both the activation ratio of subjects' parasympathetic system and those of the Sensory Motor Rhythm waves and Mid Beta waves were at the highest peak. Therefore, the pine scent helped the subjects to feel more comfortable and more focused at the same time. In other words, it gave them a state of meditated attention. In addition, it was found that the right brain was activated twice the intensity when the subjects worked through the geometric questions, whereas both sides of the brain were activated in equal magnitude during the process of arithmetic tasks. This replicates previous studies of the functional aspect of the right brain - being responsible for spatial and creative thinking.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.11
no.1
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pp.55-60
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1993
Forest occupied a part of natural ecosystem carries out a role of purifying air, preserving water resource, prevention of the breeding and extermination, recreation areas and etc that preserve and for me one's living environment. In this study, the classification for management of this forest is performed with Landsat TM Image. The classes are decided needle-leaf trees, broad-leaf trees, farming land and grass land, and water. When the TM digital images are classified on computer, water is represented in 7∼13 D.N. of 4th band. But the others is appeared similar mostly specific values so that must be done image processing. When the images compounded 2ed band and 3ed band are processed with ratio of enhancement. Needle-leaf treas is represented in l18∼136 D.N. of 1st band, broad-leaf trees in 72∼91 D.N. of 3ed band, farm land and glass land in 96∼120 of 3ed band. Forest Information is classified with M.L.C, an image classification method. The errors of needle-leaf trees, broad-leaf trees, farm land and grass land, and water are appeared each -7.43, +1.89,+7.58 and -2.04 as compared the digital image with investigation on the scene. Finally, these results are useful for classification of forest vegetation with Landsat TM Image.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.2
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pp.177-187
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1999
Up to date, in many application fields of GSIS, we usually have used vector-based spatial overlay or grid-based spatial algebra for extraction and analysis of spatial data. But, because these methods are based on traditional crisp set, concept which is used these methods. shows that many kinds of spatial data are partitioned with sharp boundary. That is not agree with spatial distribution pattern of data in the real world. Therefore, it has a error that a region or object is restricted within only one attribution (One-Entity-one-value). In this study, for improving previous methods that deal with spatial data based on crisp set, we are suggested to apply into spatial overlay process the concept of fuzzy set which is good for expressing the boundary vagueness or ambiguity of spatial data. two methods be given. First method is a fuzzy interval partition by fuzzy subsets in case of spatially continuous data, and second method is fuzzy boundary set applied on categorical data. with a case study to get a land suitability map for the development site selection of new town, we compared results between Boolean analysis method and fuzzy spatial overlay method. And as a result, we could find out that suitability map using fuzzy spatial overlay method provide more reasonable information about development site of new town, and is more adequate type in the aspect of presentation.
Voice activity detection (VAD) is generally conducted by extracting features from the acoustic signal and a decision rule. The performance of such VAD algorithms driven by the input acoustic signal highly depends on the acoustic noise. When video signals are available as well, the performance of VAD can be enhanced by using the visual information which is not affected by the acoustic noise. Previous visual VAD algorithms usually use single visual feature to detect the lip activity, such as active appearance models, optical flow or intensity variation. Based on the analysis of the weakness of each feature, we propose to combine intensity change measure and the optical flow in the mouth region, which can compensate for each other's weakness. In order to minimize the computational complexity, we develop simple measures that avoid statistical estimation or modeling. Specifically, the optical flow is the averaged motion vector of some grid regions and the intensity variation is detected by simple thresholding. To extract the mouth region, we propose a simple algorithm which first detects two eyes and uses the profile of intensity to detect the center of mouth. Experiments show that the proposed combination of two simple measures show higher detection rates for the given false positive rate than the methods that use a single feature.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.433-435
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2005
임베디드 시스템은 다수의 디바이스를 컨트롤하여 시스템의 목적을 수행한다. 최근 임베디드 시스템의 요구사항이 증가함에 따라 하나의 임베디드 소프트웨어가 컨트롤하는 디바이스의 종류가 다양해지고 수도 증가하는 추세이다. 다수의 디바이스를 가지고 있는 임베디드 시스템에서 시스템의 신뢰도는 각 디바이스의 신뢰도에 많은 영향을 받는다. 본 논문은 임베디드 시스템의 신뢰도를 측정하기 위해서 통계적 신뢰도 측정 방법 중 한 가지인 마르코프 체인을 이용한 방법을 제안한다. 마르코프 체인은 여러 분야에서 복잡한 시스템을 단순화하여 모델링하고 과거의 변화를 토대로 미래를 예측할 수 있는 방법을 제공한다. 또한 전체 시스템의 확률을 행렬로 계측할 수 있는 방법을 가지고 있어 특정 부분의 확률이 전체 시스템의 확률에 미치는 영향을 산술적으로 계산할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 임베디드 소프트웨어 마르코프 체인은 테스트 대상 소스를 분석하여 디바이스를 컨트롤하는 루틴과 에러를 핸들링하는 루틴, 일반적인 루틴으로 나누어 각각을 상태로 정의한다. 정의한 각 상태간의 전이는 통계적으로 측정한 디바이스 신뢰도를 확률로 표현한다. 마르코프 체인을 이용하여 임베디드 시스템의 신뢰도를 측정하기 위한 시스템은 소스 분석기와 신뢰도 측정기로 나누어 설계한다. 소스 분석기는 테스트 대상이 되는 소스와 디바이스 드라이버 라이블러리 테이블을 입력으로 하고 소프트웨어의 마르코프 체인을 출력으로 한다 마르코프 체인은 행렬로 표현하고 연산하여 시스템의 신뢰도를 측정한다. 제안하는 시스템의 신뢰도 측정 방법은 부분이 가지고 있는 신뢰도가 전체 신뢰도에 미치는 영향을 산술적으로 측정할 수 있어 시스템이 요구하는 신뢰도에 접근할 수 있는 방법과 근거를 제공하는 장점이 있다.소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰
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[게시일 2004년 10월 1일]
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