Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.276-280
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2003
Somani and Peleg proposed t/k-diagnosable system to diagonse more faults than t(dimension) by allowing upper bounded few number of units to be diagnosed incorrectly. Kranakis and Pelc showed that their adaptive diagnosis algorithm was more efficient than that of any previous ones, assuming that the number of faults does not exceed the hypercube dimension. We propose an adaptive diagnosis algorithm using the idea of t/k-diagnosable system on the basis of that of Kranakis and Pelc's. When the number of faults exceeds t, we allow a fault(k=1, 2, 3) to be diagnosed incorrectly. Based on this idea, we find that the performance of the proposed algorithm is nearly as efficient as any previously known strategies and detect above about double faults.
Buyer-seller watermarking protocol is one of the copyright protection techniques which combine a cryptographic protocol used in electronic commerce with a digital wetermarking scheme aiming at proving the ownership of multimedia contents and preventing the illegal reproduction and redistribution of digital contents. In this paper, it is proposed a new watermarking scheme in an encrypted domain in an image that is based on the block-DCT framework. In order to implement watermarking scheme in a public-key cryptosystem, it is divided that frequency coefficients exist as real number into integer and decimal layer. And the decimal layer is modified integer type through integral-processing. Also, for robustness and invisibility required in watermarking scheme, it is designed a direction-adaptive watermarking scheme based on locally edge-properties of each block in an image through analyzing distribution property of the frequency coefficients in a block using JND threshold.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.362-368
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2005
This paper is related to the fast block matching algorithm, especially a method for expanding the search pattern using the second local matching point in the adaptive hexagonal search. To reduce the local minima problem in fast motion estimation, the proposed method expands the search pattern by adding new searching points selected by using the second local matching point to conventional search pattern formed by the first local matching point in the adaptive hexagonal search. According to estimating the motion vector by applying block matching algorithm based on hexagonal search to the expanded search pattern, the proposed method can effectively carry out fast motion estimation to improve the performance in terms of compensated image quality.
In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner's choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the "goal driven personalized e-learning system." We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of "goal driven personalized e-learning system." We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.8
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pp.81-88
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2009
Many studies and policies are suggested for customer satisfaction to survive in multimedia content service markets. there are policies like a segregating the clients using the contents service and allocating the media server's resources distinctively by clusters using the cluster analysis method of CRM. The problem of this policy is fixed allocation of media server resources. It is inefficient for costly media server resource. To resolve the problem and enhance the utilization of media server resource, the ACRFA (Adaptive Client Request Filtering Algorithm) was suggested per cluster to allocate media server resources by flexible resource allocation method.
Seo, Jeong-Chul;Choi, Il-Dong;Son, Hong-Rea;Ji, Changwook;Kim, Chiho;Suh, Sung-Bu;Seo, Jinseok;Park, Yeong-Do
Journal of Welding and Joining
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v.33
no.2
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pp.47-55
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2015
With using adaptive control of the resistance spot welding machine, the advantage on electrode life time for galvanized steels has been addressed. This study was aimed to evaluate the electrode life time of galvanized steels with applying the constant current control and the adaptive control resistance spot welding process for a comparison purpose. The growth in diameter of electrode face was similar for both the constant current and the adaptive control up to 2000 welds. The button diameter was decreased with weld numbers, however, sudden increase in button diameter with use of the adaptive control after 1500 welds was observed. The peak load was continuously decreased with increasing number of welds for both the constant current and the adaptive control. The current compensation during a weld was observed with using the adaptive control after 1800 welds since the ${\beta}$-peak on dynamic resistance curve was detected at later weld time. The current compensation with adaptive control during resistance spot welding enhanced the nugget diameter at the faying interface of steel sheets and improved the penetration to thinner steel sheet.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.7
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pp.2254-2263
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2000
This paper proposes an efficient predictive image-compression technique based on vector quantization of blocks of pels. In the proposed method edge contents of blocks control the selection of predictors and block shapes as well. The maximum number of bits assigned to quantizers has been in creased to 3bits/pel from 1/5bits/pel, the setting employed by forerunners in predictive vector quantization of images. This increase prevents the saturation in SNR observed in their results in high bit rates. The variable block shape is instrumental in eh reconstruction of edges. The adaptive procedure is controlled by means of he standard deviation ofp rediction errors generated by a default predictor; the standard deviation address a decision table which can be set up beforehand. eh proposed method is characterized by overall improvements in image quality over A-VQ-PE and A-DCT VQ, both of which are known for their efficient use of vector quantizers.
Cloud Computing can be viewed as a dynamically-scalable pool of resources. Virtualization is one of the key technologies enabling Cloud Computing functionalities. Virtual machines (VMs) scheduling and allocation is essential in Cloud Computing environment. In this paper, two dynamic VMs scheduling and allocating schemes are presented and compared. One dynamically on-demand allocates VMs while the other deploys optimal threshold to control the scheduling and allocating of VMs. The aim is to dynamically allocate the virtual resources among the Cloud Computing applications based on their load changes to improve resource utilization and reduce the user usage cost. The schemes are implemented by using SimPy, and the simulation results show that the proposed adaptive scheme with one threshold can be effectively applied in a Cloud Computing environment both performance-wise and cost-wise.
Load sharing is a critical resource in computer system. In sender-initiated load sharing algorithms, the sender continues to send unnecessary request messages for load transfer until a receiver is found while the system load is heavy. Meanwhile, in the receiver initiated load sharing algorithms, the receiver continues to send an unnecessary request message for load acquisition until a sender is found while the system load is light. These unnecessary request messages result in inefficient communications, low CPU utilization, and low system throughput in distributed systems. To solve these problems, we propose a genetic algorithm based approach for improved sender-initiated and receiver-initiated load sharing in distributed systems. And we expand this algorithm to an adaptive load sharing algorithm. Compared with the conventional sender-initiated and receiver-initiated algorithms, the proposed algorithm decreases the response time and task processing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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