In this paper, an accurate segmentation algorithm of video dynamic background image (VDBI) based on improved wavelet transform is proposed. Based on the smooth processing of VDBI, the traditional wavelet transform process is improved, and the two-layer decomposition of dynamic image is realized by using two-dimensional wavelet transform. On the basis of decomposition results and information enhancement processing, image features are detected, feature points are extracted, and quantum ant colony algorithm is adopted to complete accurate segmentation of the image. The maximum SNR of the output results of the proposed algorithm can reach 73.67 dB, the maximum time of the segmentation process is only 7 seconds, the segmentation accuracy shows a trend of decreasing first and then increasing, and the global maximum value can reach 97%, indicating that the proposed algorithm effectively achieves the design expectation.
MPEG-4 movies are composed of several media objects, organized in a hierarchical fashion. Those media objects are served to the clients as elementary streams. To play the movie, client players compose the elementary streams according to the meta- information called the scene graph. The meta-information streams are delivered as BIFS and OD elementary stream. Using dynamically generated BIFS and OD streams, we can provide a service something differs from traditional file services. For example, we can insert weather or stock information into the bottom of the screen while an existing movie was played in the screen. In this paper, we propose a dynamic service framework and dynamic server. Dynamic service framework is an object-oriented framework dynamically generating BIFS and OD streams based on the external DB information. Dynamic server provides a GUI for the server management and interface for registering dynamic services. In this framework, the dynamic service has the same interface as a file service. So, a dynamic service is considered as a file service by clients and other services.
Accounting information systems (AIS) capture and process accounting data and provide valuable information for decision makers. However, in a rapidly changing environment, continual management of the AIS is necessary for organizations to optimize performance outcomes. I suggest that building a dynamic AIS capability enables accounting process and organizational performance. Using the dynamic capabilities framework (Teece 2007). I propose that a dynamic AIS capability can bedeveloped through the synergy of three competencies: having (1) a flexible AIS, (2) a complementary business intelligence system, and (3) accounting professionals with IT technical competency. Using survey data, I find evidence of a positive association between a dynamic AIS capability, accounting process performance, and overall firm performance. The results suggest that developing a dynamic AIS resource can add value to an organization. This study provides guidance for organizations looking to leverage the performance outcomes of their environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7B
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pp.1229-1238
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1999
To maximize the statistical multiplexing gain in wireless ATM MAC, a centralized scheduling function must be provided for the dynamic slot assignment in the wireless ATM access point. Exploiting the dynamic parameters received in the wireless ATM access point, the centralized scheduler will execute a dynamic slot assignment to determine bandwidth required for individual wireless terminal. In this paper, we propose a new scheduling algorithm, which can effectively reduce a burden of the explicit signaling requirement of transmitting the dynamic parameters in a timely manner. We have demonstrated that the proposed approach outperforms the existing schemes in terms of the timeliness of transmitting the dynamic parameters, which is a critical factor to the performance of delay-sensitive service classes, and works as an effective means of dynamic slot assignment without heavily relying on the dynamic parameters in the wireless ATM networks.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2323-2333
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1998
Software engineers generally analyze the program behavior under the test case that revealed the error, not under any teneric est case. In this paper we discuss the dynamic slice consisting of all statements that actually affect the value of a variable occurrence for a given program input. We propose an efficient algorithm to make dynamic program slices. The eficiency of this algorithm is evaluated on some developed program. results are shown by a marking table of execution history. Dynamic Dependence Graph, and Reduced Dynamic Dependence Graph, Consequently, the efficiency of the proosed algorithm is also presented by the compariso with algorithm that was announced previously.
Shallow fixed arches have a nonlinear primary equilibrium path with limit points and an unstable postbuckling equilibrium path, and they may also have bifurcation points at which equilibrium bifurcates from the nonlinear primary path to an unstable secondary equilibrium path. When a shallow fixed arch is subjected to a central step load, the load imparts kinetic energy to the arch and causes the arch to oscillate. When the load is sufficiently large, the oscillation of the arch may reach its unstable equilibrium path and the arch experiences an escaping-motion type of dynamic buckling. Nonlinear dynamic buckling of a two degree-of-freedom arch model is used to establish energy criteria for dynamic buckling of the conservative systems that have unstable primary and/or secondary equilibrium paths and then the energy criteria are applied to the dynamic buckling analysis of shallow fixed arches. The energy approach allows the dynamic buckling load to be determined without needing to solve the equations of motion.
In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.
Business Rules are formal statements about the data and processes of an enterprise. They present projections of the organization's constraints and ways of working on their supporting information systems. Therefore, their collection, structuring and organization should be central activities within information systems. In an enterprise, business rules are used to represent certain aspects of a business domain (static rules) or business policy (dynamic rules). Hence, regarding problem domains in the organization, business rules are classified into two groups: static and dynamic business rules. The paper introduces a new concept of business rules, Extended Dynamic Business Rule (EDBR) which contains the results of the occurrence of business rule's action. The focus of this paper is in the organizing, defining and modeling of such business rules using Mineau's approach. Mineau's approach is an extension of Sowa's Conceptual Graph theory.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.2
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pp.11-18
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2012
Smart Dynamic Pricing has been introduced to address the under-utilised network resources problem in mobile telecommunications systems. In this paper, we investigate the applicability of Smart Dynamic Pricing and its signalling models into Cognitive Radio Systems. Cognitive Radio System is defined as one in which cognitive radios are employed to access shared spectrum and/or dynamically allocated spectrum. Network elements, protocols, traffic and control channels, and system architecture are proposed for the implementation of Smart Dynamic Pricing in Cognitive Radio System. It is found that Smart Dynamic Pricing and its signalling models can be applied to Cognitive Radio Systems.
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