Most of those studies use frequency, the number of times a pattern appears in a transaction database, as the key measure for pattern interestingness. It prerequisites that any interesting pattern should occupy a maximum portion of the transactions it appears. But in our real world scenarios the completeness of any pattern is more likely to become various in transactions. Hence, we should also consider the problem of finding the qualified patterns with the significant values of the weighted support by completeness in order to reduce the loss of information within any pattern in transaction. In these pattern recommendation applications, patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher frequency lead to higher precision. In this paper, we propose a measure of weighted support and completeness and an algorithm WSCFPM(weigted support and completeness frequent pattern mining). Our algorithm handles the invalidation of the monotone or anti-monotone property which does not hold on completeness. Extensive performance analysis show that our algorithm is very efficient and scalable for word pattern mining.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.3C
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pp.157-162
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2011
For blind equalization of communication channels, concurrent equalization is useful to improve convergence characteristics. However, the concurrent equalization will result in limited performance enhancement by continuing concurrent adaptation with two algorithms after the equalizer converges to steady-state. In this paper, to improve the convergence characteristics and steady-state performance of the concurrent equalization, proposed is a new concurrent equalization technique with variable step-size parameter and weight-based tap coefficients update. The proposed concurrent vsCMA+DD equalization calculates weight factors using error signals of the variable step-size CMA (vsCMA) and DD (decision-directed) algorithm, and then updates the two equalizers based on the weights respectively. The proposed method, first, improves the error performance of the CMA by the vsCMA, and enhances the steady-state performance as well as the convergence speed further by the weight-based tap coefficients update. The performance improvement by the proposed scheme is verified through simulations.
Complementary color filter array (CCFA) is widely used in consumer-level digital video cameras, since it not only has high sensitivity and good signal-to-noise ratio in low-light condition but also is compatible with the interlaced scanning used in broadcast systems. However, the full-color images obtained from CCFA suffer from the color artifacts such as false color and zipper effects. These artifacts can be removed with edge-adaptive demosaicking (ECD) approaches which are generally used in rrimary color filter array (PCFA). Unfortunately, the unique array pattern of CCFA makes it difficult that CCFA adopts ECD approaches. Therefore, to apply ECD approaches suitable for CCFA to demosaicking is one of the major issues to reconstruct the full-color images. In this paper, we propose a new ECD algorithm for CCFA. To estimate an edge direction precisely and enhance the quality of the reconstructed image, a function of spatial variances is used as a weight, and new color conversion matrices are presented for considering various edge directions. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms the conventional method with respect to both objective and subjective criteria.
Every MAC (Medium Access Control) sub-layers of IEEE 802.11x, including IEEE 802.11e, defines Connection-based and CF (Contention Free)-based service functions in common. In this paper, a New-CF method is proposed. In the proposed method, conventional Round Robin method, which is used as a polling method by IEEE 802.11x PCF (Point Coordination Function) or IEE 802.11e HCCA, is modified to give weights to channels with heavier traffic load and to provide those weighted channels with more services. Based on NS-2 simulations, it is verified the proposed method shows better throughput in general, particularly under unbalanced traffic load conditions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.4
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pp.691-698
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2003
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-l, we may compute the updated estimate of this vector at iteration n upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RLS algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the B times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
In this paper, we propose an adaptive rate control in frame-level for real-time H.264/AVC. For given QP, bits according to video characteristics, and current frame is close correlation between the adjacent frames. Using the statistical characteristic, we obtain change of occurrence bit about QP to apply the bit amount by QP from the video characteristic and applied in the estimated bit amount of the current frame. In addition, we use weight with QP and occurrence bit amount that is statistical information of encoded previous frames. Simulation results show that the proposed rate control scheme achieves time saving of more than 99% over JM 12.1 rate control algorithm. Nevertheless, PSNR and bit rate were almost same as the performances of JM.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2C
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pp.161-171
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2010
In this paper, we propose an adaptive rate control in Unit-level for real-time H.264/AVC. For given QP, bits according to video characteristics, and current frame is close correlation between the adjacent frames. Using the statistical characteristic, we obtain change of occurrence bit about QP to apply the bit amount by QP from the video characteristic and applied in the estimated bit amount of the each unit of current frame. In addition, we use weight with QP and occurrence bit amount that is statistical information of encoded previous frames. Simulation results show that the proposed rate control scheme achieves time saving of more than 99% over JM 12.1 rate control algorithm. Nevertheless, PSNR and bit rate were almost same as the performances of JM.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.542-549
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2007
Recently, many research activities in the image processing area are concentrated on developing new algorithms by finding the solution of the 'diffusion equation'. The diffusion algorithms are expected to be utilized in numerous applications including noise removal and image restoration, edge detection, segmentation, etc. In this paper, at first, it will be shown that the anisotropic diffusion algorithms have the similar structure with the adaptive FIR filters with cross-shaped 5-tap kernel, and this relatively small-sized kernel causes many iterating procedure for satisfactory filtering effects. Moreover, it will also be shown that lots of modifications which are adopted to the conventional Gaussian diffusion method in order to weaken the edge blurring nature of the linear filtering process increases another computational burden. We propose a new Median diffusion scheme by replacing the adaptive linear filters in the diffusion process with the AWM (Adaptive Weighted Median) filters. A diffusion-equation-based adaptation scheme is also proposed. With the proposed scheme, the size of the diffusion kernel can be increased, and thus diffusion speed greatly increases. Simulation results shows that the proposed Median diffusion scheme outperforms in noise removal (especially impulsive noise), and edge preservation.
In this paper, the 1-level DWT(Discrete Wavelet Transform) coefficients of a binary logo image are used as the watermark. The watermark should be inserted in the same band which is equivalent to the host image when the watermark is inserted in the wavelet domain. This is the image fusion of the proposed watermarking method. The watermark is inserted in relatively significant coefficients after the insertion area is defined. The more significant coefficients have the important information because they are identified as the edge and major surface in images. The significant coefficients are defined when their absolute value exceeds the threshold. The standard deviation is used as the weight value of watermark insertion in order to strengthen the weight of the watermark insertion according to the value of the coefficients. The proposed watermarking method is an adaptive scheme, and the proposed two detection algorithms can be adaptively used when the watermarked image is distorted by cropping, filtering, or compression.
To provide adaptively video streaming services on network environment, video transcoding is introduced. The one of transcoding methods is the frame-rate conversion. it needs a re-estimation about a motion vector of the frame to refer a skipping frame. This re-estimation makes higher the computational complexity in video transcoding. To reduce the computational complexity of a motion vector refinement, this paper proposes a region & activity based motion vector composition scheme that refine the moving vector of a skipping frame. This scheme composes each motion vector from the weight based on the activity information of a macroblock and the site of the overlapped area. The experiment result shows that RABVC has a higher PSNR than the value of existing weight-based motion vector selection schemes though the computational complexity of our scheme is similar to that of other schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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