The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11B
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pp.1631-1639
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2010
This paper proposes a scheduling algorithm that can reduce the power consumed for execution of application programs and the communication cost incurred due to dependencies among tasks. The proposed scheduling algorithm can increase energy efficiency of the DVS(Dynamic Voltage Scaling) by estimating laxity usage during scheduling, making up for conventional algorithms that apply the DVS after scheduling. Energy efficiency can be increased by applying the proposed algorithm to complex multimedia applications. Experimental results show that energy consumptions for executing HD MPEG4, MotionJPEG codec, MP3, and Wavelet have been reduced by 11.2% on the average, when compared to conventional algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.11A
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pp.1889-1896
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2001
This paper proposes the hierachically regularized motion estimation technique for the efficient and accurate motion estimation. To use hierachical technique increases the reliability of motion vectors. And the regularization of neighbor vectors decreases bit rate of motion vectors. Also, using fast motion estimation algorithm with a few candidate vectors, the processing time added by regularization can be decreased. In the result of the experiment, the fast motion estimation with hierachical regularization technique achieves less computations and decreases estimation and distribution of false vectors.
This paper considers the explicit guidance algorithm to determine the closed-loop guidance law applicable to upper stages of a given space launch vehicle. It has the advantage of very simple forms derived from the flat earth assumption, which is appropriate for its on-board application. However the simple time-to-go prediction equation produces the degraded guidance performance of the launcher because of its inaccuracy. To overcome the problem, the elaborate prediction equations, which have been employed in Saturn and H-II, are attempted here. Finally, the simulation results show that the simple guidance approach requires the more accurate time-to-go prediction and gravity integrals for its broad application.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9C
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pp.761-770
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2010
In this paper, we propose a new Frame Rate Up-Conversion (FRUC) scheme to increase the frame rate from a lower number into a higher one and enhance the decoded video quality at the decoder. The proposed algorithm utilizes the preliminary frames of forward and backward direction using bilateral prediction. In the process of the preliminary frames, an additional interpolation is performed for the occlusion area because if the calculated value of the block with reference frame if larger than the predetermine thresholdn the block is selected as the occlusion area. In order to interpolate the occlusion area, we perform re-search to obtain the osiomal block considerhe osiomnumber of available ne block consblock. The experimental results show that performance of the proposed algorithm has better PSNR and visual quality than the conventional methods.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.159-165
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1995
본 연구에서는 비선형 동적장치에 의해 발생하는 비안정 신호의 비선형 적응 예측을 위한 효과적 방법을 서술한다. 이 방법을 실제 원자력 발전소의 데이타를 이용하여 이상연상(hetero-association) 방식의 예측을 수행하였다. 다입력/다출력의 신경망은 이러한 비선형 예측에 이용할 수 있으나 학습되지 않은 상황에 대한 예측에는 어려움이 있었다. 본 연구에서 서술한 방법은 학습과 실행이 동시에 가능한 형태로 역전파 학습 (backpropagation learning) 알고리듬을 이용한 다층 인식자 (multilayer perceptron) 신경망과 비교하여 비성형 비안정 신호에 대한 우수한 예측 능력을 보여 주었다.
시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.763-770
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2017
A radome mounted on the front of an aircraft can cause refraction errors for various reasons that occur during maneuver in seeking and tracking a target. This refraction error means that the microwave seeker is detecting apparent target. An Interactive Multiple Model (IMM) algorithm is applied to estimate radome slope mounted on an aircraft in 3D space. However, even though the parameter of uncertain system model such as radome slope can be estimated, the estimated performance can not be guaranteed when it exceeds the range of the predicted value. In this paper, we propose a method to update the predicted value by using the radome slope as the mode parameter of the IMM algorithm, and confirm the radome slope estimation performance of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.23-34
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2004
In this paper we propose a feature point tracking algorithm using optical flow under non-prior taming active feature model (NPT-AFM). The proposed algorithm mainly focuses on analysis non-rigid objects[1], and provides real-time, robust tracking by NPT-AFM. NPT-AFM algorithm can be divided into two steps: (i) localization of an object-of-interest and (ii) prediction and correction of the object position by utilizing the inter-frame information. The localization step was realized by using a modified Shi-Tomasi's feature tracking algoriam[2] after motion-based segmentation. In the prediction-correction step, given feature points are continuously tracked by using optical flow method[3] and if a feature point cannot be properly tracked, temporal and spatial prediction schemes can be employed for that point until it becomes uncovered again. Feature points inside an object are estimated instead of its shape boundary, and are updated an element of the training set for AFH Experimental results, show that the proposed NPT-AFM-based algerian can robustly track non-rigid objects in real-time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.137-147
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2015
This study proposes an algorithm for predicting breast cancer prognosis based on genetic network. We identify prognosis-specific network using gene expression data and PPI(protein-protein interaction) data. To acquire the network, we calculate Pearson's correlation coefficient(PCC) between genes in all PPI pairs using gene expression data. We develop a prediction model for breast cancer patients with estrogen-receptor-negative using the network as a classifier. We compare classification performance of our algorithm with existing algorithms on independent data and shows our algorithm is improved. In addition, we make an functionality analysis on the genes in the prognosis-specific network using GO(Gene Ontology) enrichment validation.
The TOPMODEL Topographic Index (TI) is widely used to predict the spatial distribution of soil moisture contents, The TI is one of terrain indices which are frequently used in spatially distributed environmental modelings. There have been studies on the evaluation and improvement of the TI. Most of them. however, have focused on only the modified multiple flow direction algorithm and algorithms for slope calculation have been paid little attention, In this research, we attempted to improve the TI by utilizing the infinitive flow direction (Dinf) algorithm and Horn slope algorithm. Then we attempt to analyze and evaluate the influence of the improved TI on hydrological responses of the TOPMODEL As a result. our approaching using the infinitive flow direction (Dinf) and Horn slope algorithm made the TI better than the multiple flow direction (MD8) - the multiple descent slope (MDS) algorithm. However, the model efficiency of discharges at the outlet was not increased. Our research may provide an insight to choose appropriate algorithms for calculating flow direction and slope in spatially distributed environmental modelings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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