Kim, Chan-Hong;Jeong, Kyo-Won;Ko, Kyeong-Jun;Lee, Jung-Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.10A
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pp.839-846
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2011
Link Adaptation should select the best modulation and coding scheme (MCS) which gives the highest throughput as channel conditions vary. Several link adaptation algorithms for wireless local area network (WLAN) have been proposed but for the future WLAN systems such as 802.11n system, these algorithms do not guarantee the best performance. In this paper, we propose a new link adaptation algorithm in which an MCS level is chosen by the received SNR plus the offset value obtained from the transmission results. The performance of proposed algorithm is simulated by an IEEE 802.11n system. From the analysis, we conclude the proposed algorithm performs better than the well-known link adaptation algorithms such as auto rate fallback and general SNR-based techniques. Particularly, the proposed algorithm improves throughput when the packet error ratio (PER) is constrained for fast fading channels.
Supervised learning based on deep learning has made a leap forward in various application fields. However, many supervised learning methods work under the common assumption that training and test data are extracted from the same distribution. If it deviates from this constraint, the deep learning network trained in the training domain is highly likely to deteriorate rapidly in the test domain due to the distribution difference between domains. Domain adaptation is a methodology of transfer learning that trains a deep learning network to make successful inferences in a label-poor test domain (i.e., target domain) based on learned knowledge of a labeled-rich training domain (i.e., source domain). In particular, the unsupervised domain adaptation technique deals with the domain adaptation problem by assuming that only image data without labels in the target domain can be accessed. In this paper, we explore the unsupervised domain adaptation techniques.
Purpose: The goal of this research is to identify the planning techniques of Smart Green City with Ubiquitous method and carbon-neutral city planning techniques and to induce the main planning techniques through the analysis of relative importance and practical adaptation. Method: First of all, eighteen planning techniques were derived and categorized into three organization systems and six sectors through literature review and FGI analysis considering the applicability of Ubiquitous service for carbon-neutral city planning techniques. Secondly, based on expert surveys and AHP analysis, the importance of Smart Green City planning techniques was evaluated. Thirdly, using case study, six cases related to Smart Green City were analyzed for the current status of application of planning techniques. Lastly, considering the importance of planning techniques and practical aspects, the characteristics of Smart Green City and its implication were estimated. Result: Energy, Resource and Waste and Transportation sector were identified as important sectors for Smart Green City. In addition, 'Construction of Smart Grid', 'System for Utilization of New & Renewable Energy', 'Smart Resource Circulation Management System', 'Establishment of Public Transportation Information System basis', 'Construction of Pedestrian / Bicycle oriented Road Environment' are essential planning techniques to create Smart Green City.
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to evaluate the marginal misfits of three-unit frameworks fabricated with conventional and digital impressions techniques. MATERIALS AND METHODS. Thirty brass canine and second premolar abutment preparations were fabricated by using a computer numerical control machine and were randomly divided into 3 groups (n=10) as follows: conventional impression group (Group Ci), Cerec Omnicam (Group Cdi), and 3shape TRIOS-3 (Group Tdi) digital impression groups. The laser-sintered metal frameworks were designed and fabricated with conventional and digital impressions. The marginal adaptation was assessed with a stereomicroscope at ${\times}30$ magnification. The data were analyzed with 1-way analysis of variances (ANOVAs) and the independent simple t tests. RESULTS. A statistically significant difference was found between the frameworks fabricated by conventional methods and those fabricated by digital impression methods. Multiple comparison results revealed that the frameworks in Group Ci (average, $98.8{\pm}16.43{\mu}m$; canine, $93.59{\pm}16.82{\mu}m$; premolar, $104.10{\pm}15.02{\mu}m$) had larger marginal misfit values than those in Group Cdi (average, $63.78{\pm}14.05{\mu}m$; canine, $62.73{\pm}13.71{\mu}m$; premolar, $64.84{\pm}15.06{\mu}m$) and Group Tdi (average, $65.14{\pm}18.05{\mu}m$; canine, $70.64{\pm}19.02{\mu}m$; premolar, $59.64{\pm}16.10{\mu}m$) (P=.000 for average; P=.001 for canine; P<.001 for premolar). No statistical difference was found between the marginal misfits of canine and premolar abutment teeth within the same groups (P>.05). CONCLUSION. The three-unit frameworks fabricated with digital impression techniques showed better marginal fit compared to conventional impression techniques. All marginal misfit values were clinically acceptable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
This paper presents noisy speech recognition method based on spectral mapping techniques of speaker adaptation method. In the presented method, the spectral mapping training makes the spectral distortion of noisy speech reduced, and for the more correctively spectral mapping, let the adjustment window;s slope be adaptive to several word lengths. As a result of recognition experiment, the recognition rate is higher than that of the conventional method using VQ and DTW without noise processing. Even when SNR level is 0 dB, the recognition rate is 10 times more than that using the conventional method. It is confirmed that the speacker adaptation technique using the spectral mapping training has an ability to improve the recognition performance for noisy speech.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.10
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pp.135-140
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2006
In this paper, we present hybrid ARQ techniques to improve the throughput performance in high speed packet transmission such as Internet or multimedia services. In order to evaluate the performance of the three different types of hybrid ARQ schemes, systemized link level simulations based on WWW traffic model are considered. In this paper, we also consider the simulated performance for an average link throughput and a normalized packet delay to compare the hybrid ARQ with link adaptation scheme in GPRS.
Several energy saving techniques in cellular wireless networks such as active base station (BS) selection, transmit power budget adaptation and user association have been studied independently or only part of these aspects have been considered together in literature. In this paper, we jointly tackle these three problems and propose an integrated framework, called dynamic cell reconfiguration (DCR). It manages three techniques operating on different time scales for ultimate energy conservation while guaranteeing the quality of service (QoS) level of users. Extensive simulations under various configurations, including the real dataset of BS topology and utilization, demonstrate that the proposed DCR can achieve the performance close to an optimal exhaustive search. Compared to the conventional static scheme where all BSs are always turned on with their maximum transmit powers, DCR can significantly reduce energy consumption, e.g., more than 30% and 50% savings in uniform and non-uniform traffic distribution, respectively.
This paper deals with improving speech intelligibility by applying binary mask to time-frequency units of speech in noise. The binary mask is set to "0" or "1" according to whether speech is dominant or noise is dominant by comparing signal-to-noise ratio with pre-defined threshold. Bayesian classifier trained with Gaussian mixture model is used to estimate the binary mask of each time-frequency signal. The binary mask based noise suppressor improves speech intelligibility only in noise condition which is included in the training data. In this paper, speaker adaptation techniques for speech recognition are applied to adapt the Gaussian mixture model to a new noise environment. Experiments with noise-corrupted speech are conducted to demonstrate the improvement of speech intelligibility by employing adaption techniques in a new noise environment.
In this paper, the management architecture and the ubiquitous profile based on CC/PP for contents adaptation in the ubiquitous environment is designed. The components and the attributes of the ubiquitous profile are defined based on the services scenario of contents adaptation in the ubiquitous environment. The ubiquitous profile was applied to techniques such as standard vocabulary, CC/PP structure, RDF schema and RDF to use effectively in the ubiquitous environment during the design. Also we design and propose the another management architecture based on ideas such as the dynamic constitution method, the metadata constitution method using a repository and the management method of gateway on center for the effective management of the ubiquitous profile. The result of performance evaluation for the proposed management architecture is more effective compared with the previous management method of the profile. The proposed the ubiquitous profile and the management architecture has provided the foundation of the research for a user to adaptation contents services in the ubiquitous environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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