This paper deals with the subsequence searching problem under time-warping. Our work is motivated by the observation that subsequence searches slow down quadratically as the average length of data sequences increases. To resolve this problem, the Segment-Based Approach for Subsequence Searches (SBASS) is proposed. The SBASS divides data and query sequences into a series of segments, and retrieves all data subsequences. Our segmentation scheme allows segments to have different lengths; thus we employ the time warping distance as a similarity measure for each segment pair. For efficient retrieval of similar subsequences, we extract feature vectors from all data segments exploiting their monotonically changing properties, and build a spatial index using feature vectors. The effectiveness of our approach is verified through extensive experiments.
디스크 암호화 소프트웨어로 데이터를 암호화 하는 경우 패스워드를 획득하기 전까지 암호화 데이터의 원본 데이터를 추출하기 위해서는 많은 어려움이 있다. 이러한 디스크 암호화 소프트웨어의 암호화 키는 물리 메모리 분석을 이용하여 암호화 키를 추출할 수 있다. 물리 메모리에서 암호화 키 탐색을 수행하는 경우 일반적으로 메모리 전체를 대상으로 탐색을 수행하기 때문에 메모리 크기에 비례하여 많은 시간이 요구된다. 하지만 물리 메모리 데이터에는 시스템 커널 오브젝트, 파일 데이터와 같이 암호화 키와 관련이 없는 많은 데이터가 포함되어 있음으로, 이를 분석하여 키 탐색에 필요한 유효한 데이터를 추출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 윈도우즈 커널 가상 주소 공간 분석을 통해 물리 메모리에서 디스크 암호화 키가 저장되는 메모리 영역만 수집하는 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 암호화 키 탐색 공간을 효율적으로 줄임으로써 우수함을 증명한다.
웹상에서 영어 이외의 언어들로 이루어진 정보가 빠르게 증가하고 있지만, 여전히 영어 정보가 가장 큰 비중을 차지함에 따라 공통어(lingua franca)로서의 지배적인 영향을 미치고 있다. 따라서 영어가 비모어인 이용자들이 보다 다양하고 풍부한 정보를 획득할 수 있도록 하기 위해서는 비영어권 화자의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 한 사립대학의 대학생 24명을 대상으로 동시적 사고구술 기법을 적용한 정보검색 실험을 실시해 한글 정보검색행위 및 영어 정보검색행위와 인지과정을 조사하였다. 관찰데이터 및 사고구술데이터의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시하였다. 연구 결과, 한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출 조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹 페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다. 반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심 검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.
IMBE(Improved Multi-Band Excitation) vocoders exhibit good performance at low data rates. The major drawback to IMBE coders is their large computational requirements. In this paper, thus, we propose a new pitch search method that preserves the quality of the IMBE vocoder with reduced complexity. The basic idea is to reduce computation complexity of the pitch searching by using the SAMDF. Applying the proposed method to the IMBE vocoder, we can get approximately 52.02% searching time reduction in the pitch search. There is no difference in voice quality between conventional IMBE and proposed IMBE.
Numerous proposals for extending the relational data model as well as conceptual and object-oriented data models have been suggested. However, there has been relatively less research in the area of defining segmented storage structure and data migration strategies for temporal data. This paper presents the segmented storage structure in order to increment search performance and the two data migration strategies for segmented storage structure. this paper presents the two data migration strategies : the migration strategy by Time granularity, the migration strategy by LST-GET. In the migration strategy by Time Granularity, the dividing time point to assign the entity versions to the past segment, the current segment, and future segment is defined and the searching and moving process for data validity at a granularity level are described. In the migration strategy by LST-GET, we describe the process how to compute the value of dividing criterion. searching and moving processes are described for migration on the future segment and the current segment and entity versions 새 assign on each segment are defined. We simulate the search performance of the segmented storage structure in order to compare it with conventional storage structure in relational database system. And extensive simulation studies are performed in order to compare the search performance of the migration strategies with the segmented storage structure.
This study introduces a novel approach for locating damage in a structure using wireless sensor system with local level computational capability to alleviate data traffic load on the centralized computation. Smart wireless sensor systems, capable of iterative damage-searching, mimic an optimization process in a decentralized way. The proposed algorithm tries to detect damage in a structure by monitoring abnormal increases in strain measurements from a group of wireless sensors. Initially, this clustering technique provides a reasonably effective sensor placement within a structure. Sensor clustering also assigns a certain number of master sensors in each cluster so that they can constantly monitor the structural health of a structure. By adopting a voting system, a group of wireless sensors iteratively forages for a damage location as they can be activated as needed. Since all of the damage searching process occurs within a small group of wireless sensors, no global control or data traffic to a central system is required. Numerical simulation demonstrates that the newly developed searching algorithm implemented on wireless sensors successfully localizes stiffness damage in a plate through the local level reconfigurable function of smart sensors.
Multimedia contents' searching methods in existing mobile computer environment tend to be brought with many over heads when attempting to search data in large bulks. The MINT system has been studied to resolve such problem. However, MINT system delivers many over heads by searching multimedia contents through applying B-Tree. The suggested method is said to be CST-MCR searching system based on CST-Tree. The specific characteristic of this method is improved MINT system by applying CST-Tree's index. The result of capacity evaluation came out with improved capacity of 4.27% from MINT system and CST-MCR methods in average. Conclusively, it has been proven that the suggested method is superior.
We present a novel multi-resolution block matching algorithm (BMA) for fast motion estimation. At the coarsest level, a full search BMA (FSBMA) is performed for searching complex or random motion. Concurrently, spatial correlation of motion vector (MV) field is used for searching continuous motion. Here we present an efficient method for searching full resolution MVs without MV decimation even at the coarsest leve. After the coarsest level search, two or three initial MV candidates are chosen for the next level. At the further levels, the MV candidates are refined within much smaller search areas. Simulation results show that in comparison with FSBMA, the proposed BMA achieves a speed-up factor over 710 with minor PSNR degradation of 0.2dB at most, under a normal MPEG2 coding environment. Furthermore, our scheme is also suitable for hardware implementation due to regular data-flow.
RAM(Reliability, Availability and Maintainability) is one of the important indicators to show the performance of weapon systems. For analyzing RAM characteristics, RAM simulation is useful and powerful as mathematical techniques. However, it is necessary to build the simulation model to express about the operation environment of weapon systems, and obtain detail input data for reliability and maintainability about the system to get accurate results by RAM simulation. In this paper, we propose a procedure to analyze RAM of the searching system consisting in weapon systems by RAM simulation and we estimate searching system availability by a commercial simulation program, AvSim.
This study examined the effects of demographic characteristics (education, income level) on the relationships among knowledge of textile fibers, information searching behavior on textile fabrics, and information sources of textile materials in children's clothings. The subjects were 307 mothers with preschool children(4∼6years) in Seoul. Data were collected using a self-administered questionnaire and analyzed using T-test analysis of variance, corelations, and crosstabulation analysis. The results indicated that : (1) Educational levels of consumers had significant influences on knowledge of textile fibers, information searching behavior on textile fabric, and information sources of textile materials in children's clothings. (2) There were significant relationship between consumer's knowledge of textile fibers and information searching behavior on textile materials in children's clothings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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