Simulating rare events, such as probability of cell loss in ATM networks, machine failure in highly reliable systems, requires huge simulation efforts due to the low chance of occurrence. Importance Sampling (IS) has been applied to accelerate the occurrence of rare events. However, it has a drawback of effective biasing scheme to make the estimator of IS unbiased. Adaptive Importance Sampling (AIS) employs an estimated sampling distribution of IS to the system of interest during the course of simulation. We propose Nonparametric Adaptive Importance Sampling (NAIS) technique which is nonparametrical version of AIS. We test NAIS to estimate a probability of rare event in M/M/1 queueing model. Comparing with classical Monte Carlo simulation, the computational efficiency and variance reductions gained via NAIS are substantial. A possible extension of NAIS regarding with random number generation is also discussed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.3
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pp.240-248
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2013
In this paper, we propose a super-resolution algorithm using an adaptive weighted interpolation(AWI) and discrete wavelet transform(DWT). In general, super-resolution algorithms for single-image, probability based operations have been used for searching high-frequency components. Consequently, the complexity of the algorithm is increased and it causes the increase of processing time. In the proposed algorithm, we first find high-frequency sub-bands by using DWT. Then we apply an AWI to the obtained high-frequency sub-bands to make them have the same size as the input image. Now, the interpolated high-frequency sub-bands and input image are properly combined and perform the inverse DWT. For the experiments, we use the down-sampled version of the original image($512{\times}512$) as a test image($256{\times}256$). Through experiment, we confirm the improved efficiency of the proposed algorithm comparing with interpolation algorithms and also save the processing time comparing with the probability based algorithms even with the similar performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1713-1719
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2022
As the noise canceler with a small processing delay increases the sampling frequency, a better-quality output can be obtained. For a single buffer, processing delay occurs because it is impossible to write new data while the processor is processing the data. When synthesizing with anti-noise and output signal, this processing delay creates additional buffering overhead to match the phase. In this paper, we propose an accelerator structure that minimizes processing delay and increases processing speed by alternately performing read and write operations using the Symmetric Even-Odd-buffer. In addition, we compare the structural differences between the two methods of noise cancellation (Fast Fourier Transform noise cancellation and adaptive Least Mean Square algorithm). As a result, using an Symmetric Even-Odd-buffer the processing delay was reduced by 29.2% compared to a single buffer. The proposed Symmetric Even-Odd-buffer structure has the advantage that it can be applied to various canceling algorithms.
Compressive sensing (CS) has drawn much interest as a novel sampling technique that enables sparse signal to be sampled under the Nyquitst/Shannon rate. By noting that the block-based CS can still keep spatial correlation in measurement domain, this paper proposes to adapt sampling rate of each block in frame according to its characteristic defined by edge information. Specifically, those blocks containing more edges are assigned more measurements utilizing block-wise correlation in measurement domain without knowledge about full sampling frame. For natural image, the proposed adaptive rate allocation shows considerable improvement compared with fixed subrate block-based CS in both terms of objective (up to 3.29 dB gain) and subjective qualities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.447-454
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2011
Power-line interference(PLI) can distort certain regions in analysing the ECG signal. In particular, the regions such as P and R wave that are important element in diagnosing with arrhythmia is expressed as different type of noise according to the case whether power-line frequency is multiples of sampling frequency and or not. Noise characteristics is also divided into linearity and non-linearity. In this paper, adaptive subtraction method for removing variable PLI of ECG signal is proposed. We classify the multiple relationship between power line and sampling frequency as Multiple and Non-multiple. PLI of Linear segment is extracted through moving average filter, PLI of non-linear segment is extracted through the interference component that is extracted in the linear segment and stored in the temporary buffer. The performance of P wave and R wave detection is evaluated by using 119 data record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate P wave detection rate of 97.91%, R wave detection rate of 96.66% and P wave detection rate of 99.01%, R wave detection rate of 97.93% accuracy respectively for Notch filter and proposed subtraction method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2C
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pp.291-297
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2004
In this paper, a new structure for the AEC(Acoustic Echo Canceller) is proposed in which echo signal components that can be created in mobile communications is effectively eliminated. Block Data Flow Architecture is a parallel architecture that achieves high performance, high efficiency, high throughput, and almost linear speed up. The proposed architecture employs AEC and is implemented using the TMS320C6711 for real-time applications. The proposed AEC shows improved performance by eliminating echoes at 55ms delay path. Since the proposed AEC can also be implemented in Firmware, it is believed to effectively work on various types of echoes if it is applied on CDMA mobile devices. The TMS320C6711 shows much better performance comparing to previous DSPs. For experimental verifications, filtering operation using adaptive algorithm is performed on TMS320C6711 board and error signals resulted from computations are monitored on PC, and then the performance of the implemented AEC is verified through ERLE computation. According the results of simulation, good characteristic of 100dB are shown after 500 sampling data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.4
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pp.431-437
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2019
PLC(Power Line Communication) is being used in various ways in smart grid system because of the advantages of low cost and high data throughput. However, power line channel has many problems due to impulse noise and various studies have been conducted to solve the problem. Recently, ACDL(Adaptive Cannonical Differential Limiter) which is based on an adaptive clipping with analog nonlinear filter, has been proposed and performs better than the others. In this paper, we show that ACDL is similar to the detection of slew rate with oversampled digital signal by simplification and analysis. Through the simulation under the PRIME standard it is shown that the proposed performs equal to or better than that of ACDL, but significantly reduce the complexity to implement. The BER performance is equal but the complexity is reduced to less than 10%.
Kim, Hye-Sun;Ban, Yun-Ji;Lee, Chung-Hwan;Nam, Seung-Woo;Choi, Jin-Sung;Oh, Jun-Kyu
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.719-724
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2009
Fur rendering is difficult in that there are huge numbers of objects and it takes so much time. The previous method considers fur as cylinder, transforms it into 2D ribbon, triangulates and commits rendering. But this method has problem like under sampling and takes rendering time so long. To resolve these shortcuts we proposed new algorithm. We divide fur into thick and thin fur and we applied adaptive rendering methods for each type of fur. Also we can perform an effective rendering according to the proposed rendering framework.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.277-279
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2003
본 논문에서는 편재 컴퓨팅(ubiquitous and pervasive computing) 환경에 입력 시스템으로 사용하는 센서 네트워크에서 측정한 데이터의 품질 (sampling rate and quantization depth) 을 보증하며 네트워크 트래픽 또는 소모전력과 같은 비용을 최소화하기 위한 방법으로, 휴리스틱 알고리즘에 의한 비주기적 샘플링과 신뢰성 있는 전송규약을 사용하는 비주기적 전송방식을 제안한다. 그리고 제안한 비주기적 전송방식에 핵심기술인 신뢰성 있는 전송 규약의 비용을 최적화하기 위한 방법으로 ACK방식과 NACK방식을 패킷 에러율과 동일한 라우터를 사용하는 이웃 노드의 수와 같은 네트워크 상황에 따라 상보적으로 사용하는 상보적 방식(alternative method)을 제안하고, 전체 통신규약을 설계하며, 해석을 통해 성능을 분석하고, 네트워크 상태에 따라 두 방식의 성능상의 우열이 전환되는 전환점을 유도한다. 제안하는 상보형 신뢰성 있는 전송규약은 전체 센서 네트워크에서 처리되는 패킷의 비트 수를 최소화해, 각 노드의 총 전력 소모의 20-60%를 차지하는 통신모듈의 소비 전력을 줄일 수 있어 전력소모를 크게 개선 할 수 있다. 나아가서 다양한 센서 네트워크에서 설계한 전송규약을 바탕으로 하는 제안하는 비주기적 전송방식을 활용한다면 최적의 비용으로 측정하는 데이터의 품질을 보증할 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.11
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pp.1-8
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2007
A wideband continuous-time sigma delta modulator for wireless application is implemented in 130nm CMOS. The SNR for small input signal is improved using a proposed adaptive quantizer which can effectively scale the quantization level. The modulator comprises a second-order loop filter for low power consumption, 4-bit quantizer and DAC for low jitter sensitivity and high linearity. Designed circuit achieves peak SNR of 51.36B with 10MHz signal Bandwidth and 320MHz sampling frequency dissipating 30mW.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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