With the proliferation of wireless network and the advances of the embedded systems, the traditional distributed systems begin to include the wireless embedded systems. Clock synchronization in the distributed systems is one of the major issues that should be considered for diverse Purposes including synchronization, ordering, and consistency. Many clock synchronization algorithms have been proposed over the years. Since clock synchronization in wireless embedded systems should consider the low bandwidth of a network and the poor resources of a system, most traditional algorithms cannot be applied directly. We propose a clock synchronization algorithm in wireless embedded systems, extending IEEE 802.11 standard. The proposed algorithm can not only achieve high precision by loosening constraints and utilizing the characteristics of wireless broadcast but also provide continuous time synchronization by tolerating the message losses. In master/slave structure the master broadcasts the time information and the stave computes the clock skew and the drift to estimate the synchronized time of the master. The experiment results show that the achieved standard deviation by the Proposed scheme is within the bound of about 200 microseconds.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.2
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pp.99-105
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2017
Generally, stereo matching methods are used to estimate depth information based on color and spatial similarity. However, most depth estimation methods suffer from the occlusion region because occlusion regions cause inaccurate depth information. Moreover, they do not consider the temporal dimension when estimating the disparity. In this paper, we propose a temporal stereo matching method, considering occlusion and disregarding inaccurate temporal depth information. First, we apply a global stereo matching algorithm to estimate the depth information, we segment the image to occlusion and non-occlusion regions. After occlusion detection, we fill the occluded region with a reasonable disparity value that are obtained from neighboring pixels of the current pixel. Then, we apply a temporal disparity estimation method using the reliable information. Experimental results show that our method detects more accurate occlusion regions, compared to a conventional method. The proposed method increases the temporal consistency of estimated disparity maps and outperforms per-frame methods in noisy images.
A database sharing system (DSS) couples a number of computing nodes for high performance transaction processing, and each node in DSS shares database at the disk level. In case of node failures in DSS, database recovery algorithms are required to recover the database in a consistent state. A database recovery process in DSS takes rather longer time compared with single database systems, since it should include merging of discrete log records in several nodes and perform REDO tasks using the merged lo9 records. In this paper, we propose a two version caching (2VC) algorithm that improves the cache fusion algorithm introduced in Oracle 9i Real Application Cluster (ORAC). The 2VC algorithm can achieve faster database recovery by eliminating the use of merged log records in case of single node failure. Furthermore, it can improve the performance of normal transaction processing by reducing the amount of unnecessary disk force overhead that occurs in ORAC.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.477-482
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2020
The human visual cortex has the characteristic that reacts sensitively to stimuli with special directional or temporal frequency changes while it is insensitive to selective stimuli of spatial phases. In this paper we implemented the model of complex cell using an image estimation iterative algorithm by Gabor wavelet transform. The performance of implemented model evaluated the consistency between the physiological experimental results in related papers. The implemented model is limited in the complete model of the receptive field in the retina where simple cells and complex cells are distributed together. But the implemented model express the reaction of the complex cells from the point of view of the detection of corners and edges.
Image outpainting is a very interesting problem in that it can continuously fill the outside of a given image by considering the context of the image. There are two main challenges in this work. The first is to maintain the spatial consistency of the content of the generated area and the original input. The second is to generate high quality large image with a small amount of adjacent information. Existing image outpainting methods have difficulties such as generating inconsistent, blurry, and repetitive pixels. However, thanks to the recent development of deep learning technology, deep learning-based algorithms that show high performance compared to existing traditional techniques have been introduced. Deep learning-based image outpainting has been actively researched with various networks proposed until now. In this paper, we would like to introduce the latest technology and trends in the field of outpainting. This study compared recent techniques by analyzing representative networks among deep learning-based outpainting algorithms and showed experimental results through various data sets and comparison methods.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.187-194
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2017
The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.
In addition to the current quality control procedures for the weather observation performed by the Korea Meteorological Administration (KMA), this study proposes quality inspection standards for Internet of Things (IoT) urban weather observed data based on machine learning that can be used in smart cities of the future. To this end, in order to confirm whether the standards currently set based on ASOS (Automated Synoptic Observing System) and AWS (Automatic Weather System) are suitable for urban weather, usability was verified based on SKT AWS data installed in Seoul, and a machine learning-based quality control algorithm was finally proposed in consideration of the IoT's own data's features. As for the quality control algorithm, missing value test, value pattern test, sufficient data test, statistical range abnormality test, time value abnormality test, spatial value abnormality test were performed first. After that, physical limit test, stage test, climate range test, and internal consistency test, which are QC for suggested by the KMA, were performed. To verify the proposed algorithm, it was applied to the actual IoT urban weather observed data to the weather station located in Songdo, Incheon. Through this, it is possible to identify defects that IoT devices can have that could not be identified by the existing KMA's QC and a quality control algorithm for IoT weather observation devices to be installed in smart cities of future is proposed.
클라이언트-서버 DBMS에 대한 기존의 연구는 클라이언트 데이터 캐슁이 캐쉬 일관성 유지에 드는 오버헤드에도 불구하고 시스템의 성능향상에 유용함을 보여주었다 본 논문에서는 시간적 제약을 가지는 실시간 트랜잭션을 처리하는데 있어서도 클라이언트 데이터 캐슁이 실시간 트랜잭션의 마감시간 충족률을 높이는데 유용하다는 것을 보였다. 기존실시간 데이터베이스 시스템에서 동시성 제어 기법과 실시간 트랜잭션 스케쥴링 기법을 통합한 것처럼 , 캐쉬 일관성 유지 및 동시성 제어 기법과 실시간 트랜잭션 스케쥴링 기법을 통합한 낙관적 알고리즘을 제시하고 클라이너트 데이터 캐슁을 지원하지 않는 경우와 그 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과데이타의 지역성이 낮은 작업부하에서는 , 클라이언트 캐쉬의 이용으로 인해 마감시간을 어긴 실시간 트랜잭션의 비율 감소가 크지 않았지만(10%이하), 데이터의 지역성이 높은 작업부하에서는 그 감소폭이 컸다. HOTCOLD 작업부하의 경우 클라이언트의 수가 50, 트랜잭션의 데이터 변경률이 20% 일 때 마감시간을 어긴 실시간 트랜잭션의 비율이 약 47%감소하였다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.7
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pp.178-187
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1999
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.10
no.2
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pp.89-100
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2007
Scoring the constructed responses in large-scale assessments needs great efforts and time to reduce the various types of error in Paper-based training and scoring. For the purpose of eliminating the complexities and problems in Paper and pencil based training and scoring, many of countries including U.S.A and England already have applied online scoring system. There, however, has been few studies to develop the scoring system for the constructed responses items in Korea. The purpose of this study is to develop the basic design of the Internet-based scoring system for the constructed responses. This study suggested the algorithms for assigning scorers to constructed responses, employing methods for monitoring reliability, etc. This system can ensure reliable, quick scoring such as monitor scorer consistency through ongoing reliability checks and assess the quality of scorer decision making through frequent various checking procedures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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