The existing network can be expanded with addition of new nodes and multiple choices of link type for each nossible link. In this paper, the design problem of network expansion is defined as finding the network topology minimizing cost subject to reliability constraint. To efficiently solve the problem, an genetic algorithm approach is suggested.
With increasing the volume of digital multimedia market, the security and multimedia content protection issues are arising. Interest in H.264/AVC is emerging and special features in H.264/AVC element stream must be considered. We developed a new algorithm which scrambles and descrambles H.264/AVC element stream in compressed domain using manipulating CABAC initialization table and DCT coefficients. Extensive experimental results indicate that the proposed algorithm is effective and promising.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.370-376
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2010
Ensemble learning is a method for improving the performance of classification and prediction algorithms. However, its performance can be degraded due to multicollinearity problem where multiple classifiers of an ensemble are highly correlated with. This paper proposes genetic algorithm-based optimization techniques of SVM ensemble to solve multicollinearity problem. Empirical results with bankruptcy prediction on Korea firms indicate that the proposed optimization techniques can improve the performance of SVM ensemble.
Generally, we made use of PID control for torque control, speed control and stability, Hence, dynamic characteristic of DC motor has been studied for stable drive and accurate speed control by many engineers. But, in this paper, we applied genetic algorithm to current control for robust control and stability In conclusion, we prove that current control of genetic algorithm can be high efficiency.
본 논문에서는 다채널 디지털 보청기에 적용 가능한 적응 음향 궤환 제거(Adaptive Feedback Cancellation : AFC) 알고리즘을 실시간으로 구현한다. 다채널 디지털 보청기는 일반적으로 난청 보상을 위해 FFT 필터뱅크 기반 광역 동범위압축(Wide Dynamic Range Compression) 알고리즘을 사용한다. 구현한 실시간 음향 궤환 제거 알고리즘은 다채널 디지털 보청기와 동일한 FFT 필터뱅크를 사용하여 WDRC와 함께 하나의 통합된 구조를 가짐으로써 보청기 배터리 수명에 영향을 미치는 연산량 측면에서 이득을 볼 수 있었다. 구현된 음향 궤환 제거 알고리즘은 고정 및 변화하는 음향 궤환 경로를 실시간으로 추정하여 보청기 출력 신호의 품질을 향상시킴을 확인하였다. 또한 비선형적인 입, 출력에 의해 음향 궤환 제거기가 정상적으로 작동하지 못해 출력 신호의 포화가 일어날 경우 감소 이득을 적용하여 시스템의 안정성을 높이고자 하였다. 결과적으로 다양한 실제 사용 환경에서 강건하게 동작하는 알고리즘을 구현할 수 있었다. 본 알고리즘은 추후 음질 개선 알고리즘 등 다양한 기능의 추가 구현이 용이하다.
In this paper, we propose an urgency and efficiency based wireless packet scheduling (UEPS) algorithm that is able to schedule real time (RT) and non-real time (NRT) traffics at the same time. The proposed UEPS algorithm is designed to support wireless downlink packet scheduling in the OFDMA system which is a strong candidate wireless system for the next generation mobile communications. The UEPS algorithm uses the time-utility function as a scheduling urgency factor and the relative status of the current channel to the average one as an efficiency indicator of radio resource usage. The design goal of the UEPS algorithm is to maximize throughput of NRT traffics with satisfying QoS requirements of RT traffics. The simulation study shows that the proposed UEPS algorithm is able to give better throughput performance than existing wireless packet scheduling algorithms such as proportional fair (PF) and modified-largest weighted delay first (M-LWDF) while satisfying QoS requirements of RT traffics such as the average delay and the packet loss rate under various traffic loads.
도심환경에서의 GNSS 항법을 위하여 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 GNSS 수신기가 육상 교통 이동체에 탑재되어 있다는 제한 조건을 이용하여 어느 위성에서 다중경로 신호가 발생했는지를 검출하고, 해당위성의 측정치를 제거하여 새로운 항법결과를 도출한다. 이때 검출 조건은 GNSS 수신기의 성능 등급과 이동체의 동적 특성에 따라 결정된다. 제안 기법을 검증하기 위하여 4가지 시나리오에 대한 다중경로 환경에서 실제 데이터를 수집하였으며, GNSS 수신기에 기본적으로 탑재된 다중경로 감쇄 기법과 제안한 기법을 함께 적용하여 데이터를 처리한 결과 가시위성이 5개 미만인 경우를 제외하고는 측위 결과가 5 m 이하로 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문은 객체 특징 탐색을 이용한 실시간 가상 모델 동기화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2차원 영상에서 객체 특징 탐색을 사용하여, 실제 객체와 가상모델을 실시간으로 동기화 한다. 객체 특징 탐색 알고리즘은 색상을 이용하여 객체를 개별적으로 분류하는 알고리즘과 각도를 이용하여 객체가 설치된 방향을 분석하는 알고리즘으로 구성된다. 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 물체의 움직임을 가상 모델에 동기화함으로써, 별도의 사용자 조작 도구 사용 없이 손을 사용하여 가상 물체를 움직이는 환경을 제공할 수 있다. 본 알고리즘은 향후 불특정한 모양과 색상 및 방향을 갖는 객체를 동기화하는 연구를 진행하며, VR/AR기술에 적용하여 사실적인 가상환경을 제공하는 것을 목표로 한다.
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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