The algorithm developed in this paper utilized kettelle's [1] idea of the undominated allocation sequence and his way of tableau computation to solve the more general spares allocation problem in the system availability optimization. The algorithm is to optimally allocate resources to the independent modules which are connected to be series/parallel/mixed system configurations. It has advantages over the standard dynamic programming algorithm by eliminating the need for backtracking and by solving the allocation problem for any budget size. By careful heuristic inspection the algorithm can be made very efficient for manual calculations because large blocks of cells can be eliminated from computation. A numerical example is provided to illustrate the allocation algorithm.
An improvement to the existing blind signal separation (BSS) method has been made in this paper. The proposed method models the inherent signal dependency observed in acoustic object to separate the real-world convolutive sound mixtures. The frequency domain approach requires solving the well known permutation problem, and the problem had been successfully solved by a vector representation of the sources whose multidimensional joint densities have a certain amount of dependency expressed by non-spherical distributions. Especially for speech signals, we observe strong dependencies across neighboring frequency bins and the decrease of those dependencies as the bins become far apart. The non-spherical joint density model proposed in this paper reflects this property of real-world speech signals. Experimental results show the improved performances over the spherical joint density representations.
This paper surveys past and state-of-the-art SLAM technologies. The standard methods for solving the SLAM problem are the Kalman filter, particle filter, graph, and bundle adjustment-based methods. Kalman filters such as EKF (Extended Kalman Filter) and UKF (Unscented Kalman Filter) have provided successful results for estimating the state of nonlinear systems and integrating various sensor information. However, traditional EKF-based methods suffer from the increase of computation burden as the number of features increases. To cope with this problem, particle filter-based SLAM approaches such as FastSLAM have been widely used. While particle filter-based methods can deal with a large number of features, the computation time still increases as the map grows. Graph-based SLAM methods have recently received considerable attention, and they can provide successful real-time SLAM results in large urban environments.
This paper presents a method of implementing efficient optical flow estimation for dynamic scene analysis using the hierarchical Hopfield neural networks. Given the two consequent inages, Zhou and Chellappa suggested the Hopfield neural network for computing the optical flow. The major problem of this algorithm is that Zhou and Chellappa's network accompanies self-feedback term, which forces them to check the energy change every iteration and only to accept the case where the lower the energy level is guaranteed. This is not only undesirable but also inefficient in implementing the Hopfield network. The another problem is that this model cannot allow the exact computation of optical flow in the case that the disparities of the moving objects are large. This paper improves the Zhou and Chellapa's problems by modifying the structure of the network to satisfy the convergence condition of the Hopfield model and suggesting the hierarchical algorithm, which enables the computation of the optical flow using the hierarchical structure even in the presence of large disparities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.881-896
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2016
Certificate-based cryptography is a useful public key cryptographic primitive that combines the merits of traditional public key cryptography and identity-based cryptography. It not only solves the key escrow problem inherent in identity-based cryptography, but also simplifies the cumbersome certificate management problem in traditional public key cryptography. In this paper, by giving a concrete attack, we first show that the certificate-based encryption scheme without bilinear pairings proposed by Yao et al. does not achieve either the chosen-ciphertext security or the weaker chosen-plaintext security. To overcome the security weakness in Yao et al.'s scheme, we propose an enhanced certificate-based encryption scheme that does not use the bilinear pairings. In the random oracle model, we formally prove it to be chosen-ciphertext secure under the computational Diffie-Hellman assumption. The experimental results show that the proposed scheme enjoys obvious advantage in the computation efficiency compared with the previous certificate-based encryption schemes. Without costly pairing operations, it is suitable to be employed on the computation-limited or power-constrained devices.
Elliptic curve cryptosystems based on discrete logarithm problem in the group of points of an elliptic curve defined over a finite field. The discrete logarithm in an elliptic curve group appears to be more difficult than discrete logarithm problem in other groups while using the relatively small key size. An implementation of elliptic curve cryptosystems needs finite field arithmetic computation. Hence finite field arithmetic modules must require less hardware resources to archive high performance computation. In this paper, a new architecture of finite field multiplier using conversion scheme of normal basis representation into polynomial basis representation is discussed. Proposed architecture provides less resources and lower complexity than conventional bit serial multiplier using normal basis representation. This architecture has synthesized using synopsys FPGA express successfully.
This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.
E-Science Grid is designed to cope with computation-intensive tasks and to manage a huge volume of science data efficiently. However, certain tasks may involve more than one grid can offer in computation capability or incur a long wait time on other tasks. Resource sharing among Grids can solve this problem with proper processing-integrity check via audit. Due to their computing-intensive nature, the processing time of e-Science tasks tends to be long. This potential long wait before an audit failure encourages earlier audit mechanism during execution in order both to prevent resource waste and to detect any problem fast. In this paper, we propose a Light-weight, Adaptive and Reliable Audit, LARA, of processing Integrity for e-Science applications. With the LARA scheme. researchers can verify their processing earlier and fast.
Though the concept of unique factorization was formulated in tile 19th century, Euclid already had considered the prime factorization of natural numbers, so called tile fundamental theorem of arithmetic. The unique factorization of algebraic integers was a crucial problem in solving elliptic equations and the Fermat Last Problem in tile 19th century On the other hand the unique factorization of the formal power series ring were a critical problem in the past century. Unique factorization is one of the idealistic condition in computation and prime elements and prime ideals are vital ingredients in thinking and solving problems.
This paper establish a high concentration ratio approximation of linear elastic properties of materials with periodic microstructure with cubic inclusions. The approximation is derived using first few terms of power series expansion of the solution of the equivalent eigenstrain problem with a homogeneous eigenstrain approximation. Viability of the approximation at high concentration ratios is proved by comparison with a numerical solution of the homogenization problem. To this end some theoretical result of symmetry properties of the homogenization problem are given. Using these results efficient numerical computation on a reduced computational domain is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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