It is often that a large-scale linear programming(LP) problem may contain many constraints which are redundant or cause infeasibility on account of inefficient formulation or some errors in data input. Presolving or preprocessing is a series of operations which removes the underlying redundancy or detects infeasibility in the given LP problem. It is essential for the speedup of an LP system solving large-scale problems to implement presolving techniques. For the recovery of an optimal solution for the original problem from an optimal solution for the presolved problem, a special procedure, so called postsolving, must be applied. In this paper, we present how a postsolving procedure is constructed and implemented in LPABO, a interior-point based LP system. Briefly, all presolving processes are logged in a data structure in LPABO, and after the end of the solution method an optimal solution for the original problem is obtained by tracing the logs. In each stage of the postsolving procedure, the optimality of intermediate solutions is maintained. We tested our postsolving procedure on Netlib, Gondzio and Kennington LP data sets, and concluded that the computational burden of the procedure is relatively negligible compared with the total solving time.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권3호
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pp.179-183
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2018
This study aims to explore the relationship between organizational justice and social loafing of organizations in Ho Chi Minh City through quantitative analysis from the survey data for the 228 employees are working at the Organizations in Ho Chi Minh City. The instrument of collecting data was a questionnaire. The collected data were analyzed using SPSS version 22 and employing exploratory factor analysis (EFA), Cronbach's alpha, multiple regression analysis. The results showed that only two factors are Distributive justice and Procedural justice is to have the reverse effect on social loafing of employee. From the results of the study showed, Distributive justice and Procedural justice has the opposite effect of social loafing, which demonstrates that when individuals feel that their work is spent on Perform tasks in a clearly divided and they will receive a worthwhile result in the group when performing the task then the individual's collective indifference to the organization will decrease. And motivate the employee to make more efforts to work and contribute for the organization. In addition, the factor of Procedural justice also has the opposite effect of collective redundancy, which demonstrates that employees are more concerned about fairness in official policies and organizational procedures.
HD padding area is essential redundancy in HD broadcasting. It is possible to use this padding area for the purpose of improving DTV broadcasting services. For utilization of this area, The bit of a service data was converted to black and white $8{\times}8$ block image. Converted block images are compressed with active video and are delivered to a receiver as only DC coefficients in a video stream. video quality is not effected by the proposed method, and service data was perfectly recovered in receiver without errors by using block average and threshold. The proposed utilization of HD essential padding area can possibly overcome the limited transmission stream rate with the bandwidth of HD broadcasting. If service data in transport or video stram were transferred using this padding area, it is possible to improve video quality with expanded video stream rate. Additionally, because the proposed methods are based on well-established standards, it is also useful for world-wide HD broadcasting systems such as ATSC, DVB, and IPTV.
본 연구에서는 과학기술위성 2호와 비교 했을 때 고속의 데이터를 처리하고 대용량의 메모리를 관리해야하는 요구사항을 만족하기 위한 과학기술위성 3호 대용량 메모리 유닛의 설계 내용에 대해서 나타내었다. 이러한 요구사항을 만족하기 위해서, 두 개의 탑재체에서 각각 최대 100Mbps로 수신되는 데이터와 32Gb의 대용량 메모리를 처리하고 관리하는 역할을 FPGA가 직접 담당 하도록 설계하였다. 사용된 FPGA는 동작 속도가 빠르고 게이트 수가 많은 SRAM 기반의 Xilinx FPGA로써 우주 환경에서의 SEU를 극복하기 위해서 TMR 기법과 스크러빙 기법을 적용하고자 한다.
This paper proposes an imprecise compuitation model for DCT considering QOS of images and a two dimensional DCT architecture for imprecise computations. In case that many processes are scheduling in a hard real time system, the system resources are shared among them. Thus all processes can not be allocated enough system resources (such as processing power and communication bandwidth). The imprecise computtion model can be used to provide scheduling flexibility and various QOS(quality of service)levels, to enhance fault tolerance, and to ensure service continuity in rela time systems. The DCT(discrete cosine transform) is known as one of popular image data compression techniques and adopted in JPEG and MPEG algorithms since the DCT can remove the spatial redundancy of 2-D image data efficiently. Even though many commercial data compression VLSI chips include the DCST hardware, the DCT computation is still a very time-consuming process and a lot of hardware resources are required for the DCT implementation. In this paper the DCT procedure is re-analyzed to fit to imprecise computation model. The test image is simulated on teh base of this model, and the computation time and the quality of restored image are studied. The row-column algorithm is used ot fit the proposed imprecise computation DCT which supports pipeline operatiions by pixel unit, various QOS levels and low speed stroage devices. The architecture has reduced I/O bandwidth which could make its implementation feasible in VLSI. The architecture is proved using a VHDL simulator in architecture level.
러프집합에서는 동치류와 근사공간의 개념을 이용하여 데이터 마이닝 분야에서 중복되는 정보로부터 특징점을 효율적으로 추출하여 최적화된 제어규칙을 유도할 수 있다. 이러한 추출과정에서 가장 중요하게 고려되어져야 할 부분은 많은 속성에 대한 감축이다. 본 논문에서는 속성간의 관계에서 러프엔트로피를 이용하여 가장 신뢰도가 우수한 속성을 구할 수 있는 정보이론적인 척도를 제시한다. 제안된 방법은 러프엔트로피를 기반으로 불필요한 속성을 제거함으로써 유용한 리덕트를 생성하고 이들에 대한 코어를 형성한다. 결과적으로 원시정보의 내용은 변하지 않으면서 지식감축을 통하여 간소화된 제어규칙을 구축할 수 있음을 보인다.
TV와 같은 영상신호에는 중복도가 많이 존재하며, 이를 줄이기 위한 여러가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Hadamard 변환을 이용하여 computer simulation과 실험 모델을 제작하여 데이터 압축에 관해 연구하였다. Hadamard matrix는 +1과 -1로 구성되며, row vector들은 서로 orthogonal하고 변환된 signal을 계산하기 위해서는 가산과 감산만이 필요하기 때문에 가산뿐 아니라 승산이 필요한 Fourier transform등 다른 orthogonal transform 에 비해 hardware구성이 용이하다. 링컨데이타 (64$ imes$64)를 8차와 16차 Hadamard 변환으로 simulation하였고, 8차를 hardware로 구성하였으며 이 경우 이론과 실험을 통해 연구한 결과 좋은 화질을 얻기 위해서는 2.0bits/sample가 필요했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.269-281
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2014
Compared to hiding information into digital image, hiding information into digital text file requires less storage space and smaller bandwidth for data transmission, and it has obvious universality and extensiveness. However, text files have low redundancy, so it is more difficult to hide information in text files. To overcome this difficulty, Wang et al. proposed a reversible information hiding scheme using left-right and up-down representations of Chinese characters, but, when the scheme is implemented, it does not provide good visual steganographic effectiveness, and the embedding and extracting processes are too complicated to be done with reasonable effort and cost. We observed that a lot of traditional and simplified Chinese characters look somewhat the same (also called lookalike), so we utilize this feature to propose a novel information hiding scheme for hiding secret data in lookalike Chinese characters. Comparing to Wang et al.'s scheme, the proposed scheme simplifies the embedding and extracting procedures significantly and improves the effectiveness of visual steganographic images. The experimental results demonstrated the advantages of our proposed scheme.
데이터베이스(Database)란 중복이 없는 데이터의 집합을 유지하는 것을 말하며, 정보의 양이 증가하고 있는 정보화 사회에서 정보를 쉽게 이용하고 공유하기 위해서 필수적이다. 데이터베이스의 대표적인 구조는 관계형 데이터베이스와 트리구조 데이터베이스가 존재하며, 본 연구에서는 트리구조 데이터베이스이자 프로그래밍 언어인 MUMPS에 대해 연구하고자 한다. 이 언어는 동적 또는 B-Tree 형식으로 배열을 저장하여 데이터베이스를 구성한다. Java나 C#과 같은 언어와 함께 사용하여야 하는 SQL과 달리, MUMPS는 자체적으로 언어와 데이터베이스를 지원하여 데이터를 관리할 수 있다는 차이점이 있으며, 데이터 이식률이 높아 실제 미국 병원에서는 MUMPS 기반의 플랫폼이 높은 시장 점유율을 차지하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.227-247
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2018
For intermittently connected wireless sensor networks deployed in hash environments, sensor nodes may fail due to internal or external reasons at any time. In the process of data collection and recovery, we need to speed up as much as possible so that all the sensory data can be restored by accessing as few survivors as possible. In this paper a novel redundant data storage algorithm based on minimum spanning tree and quasi-randomized matrix-QRNCDS is proposed. QRNCDS disseminates k source data packets to n sensor nodes in the network (n>k) according to the minimum spanning tree traversal mechanism. Every node stores only one encoded data packet in its storage which is the XOR result of the received source data packets in accordance with the quasi-randomized matrix theory. The algorithm adopts the minimum spanning tree traversal rule to reduce the complexity of the traversal message of the source packets. In order to solve the problem that some source packets cannot be restored if the random matrix is not full column rank, the semi-randomized network coding method is used in QRNCDS. Each source node only needs to store its own source data packet, and the storage nodes choose to receive or not. In the decoding phase, Gaussian Elimination and Belief Propagation are combined to improve the probability and efficiency of data decoding. As a result, part of the source data can be recovered in the case of semi-random matrix without full column rank. The simulation results show that QRNCDS has lower energy consumption, higher data collection efficiency, higher decoding efficiency, smaller data storage redundancy and larger network fault tolerance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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