Rahman, Md. Asadur;Chowdhury, Mostafa Zaman;Jang, Yeong Min
Journal of Information Processing Systems
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v.11
no.4
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pp.583-600
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2015
Generally, the wireless network provides priority to handover calls instead of new calls to maintain its quality of service (QoS). Because of this QoS provisioning, a call admission control (CAC) scheme is essential for the suitable management of limited radio resources of wireless networks to uphold different factors, such as new call blocking probability, handover call dropping probability, channel utilization, etc. Designing an optimal CAC scheme is still a challenging task due to having a number of considerable factors, such as new call blocking probability, handover call dropping probability, channel utilization, traffic rate, etc. Among existing CAC schemes such as, fixed guard band (FGB), fractional guard channel (FGC), limited fractional channel (LFC), and Uniform Fractional Channel (UFC), the LFC scheme is optimal considering the new call blocking and handover call dropping probability. However, this scheme does not consider channel utilization. In this paper, a CAC scheme, which is termed by a uniform fractional band (UFB) to overcome the limitations of existing schemes, is proposed. This scheme is oriented by priority and non-priority guard channels with a set of fractional channels instead of fractionizing the total channels like FGC and UFC schemes. These fractional channels in the UFB scheme accept new calls with a predefined uniform acceptance factor and assist the network in utilizing more channels. The mathematical models, operational benefits, and the limitations of existing CAC schemes are also discussed. Subsequently, we prepared a comparative study between the existing and proposed scheme in terms of the aforementioned QoS related factors. The numerical results we have obtained so far show that the proposed UFB scheme is an optimal CAC scheme in terms of QoS and resource utilization as compared to the existing schemes.
In this paper, an interpolation method of HRTF (Head-Related Transfer Function) is proposed for small-sized measurement data set, especially. The proposed algorithm is based on acoustic modeling of HRTFs, and the algorithm tries to interpolate the HRTFs via estimation the model coefficients. However, the estimation of the model coefficients is hard if there is lack of measurement points, so the algorithm solves the problem by a data augmentation using the VBAP (Vector Based Amplitude Panning). Therefore, the proposed algorithm consists of two steps, which are data augmentation step based on VBAP and model coefficients estimation step by least squares method. The proposed algorithm was evaluated by a simulation with a measured data from CIPIC (Center for Image Processing and Integrated Computing) HRTF database, and the simulation results show that the proposed algorithm reduces mean-squared error by 1.5 dB ~ 4 dB than the conventional algorithms.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.1032-1044
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1999
In the mobile communication systems such as PCS(Personal Communication Service), several strategies have been proposed to optimize the signalling traffic load by using the characteristics of traffic and mobile patterns for effective mobility management. According to IS-41 standard, LA(Location Area) consists of static and arbitrarily-defined set of cells, which do not take into account mobility patterns of mobile stations. In this paper, we propose an improved location management mechanism which contains the neighbor cells of the LA selectively using the mobility history of a mobile station and accommodates the LA size adaptively according to the speed of the mobile station. Also, we use the paging priorities for cells in LA to improve the paging efficiency. We compare the performance of conventional mechanism with that of the proposed mechanism using numerical analysis. The analysis results show that the proposed location management mechanism is better than conventional mechanism significantly.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11S
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pp.3623-3632
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2000
Until now the XML document is allowed users to access the whole content of it However, for some applications such as those in the field of electronic commerce, there are cases that the whole content should not be delivered. Therefore, access authorization is required for XML documents in order to protect illegal accesses to some critical parts of them. In this paper. we design and implement a system which authorizes users to XML documents and controls access to them based on the access rights. We set the user group as a basic unit of the authorization subject and the element of an XML document as a basic unit of authorization object The owner of a document authorize; user groups to access the elements of it When an XML document is accessed, the access rights of the requester are checked using an access control list and only the authorized parts are delivered_ As the result, we can authorize XML documents, which has been previously impossible.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.225-229
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2020
Recently, convolutional neural network (CNN) have been showed outstanding performance in the field of image recognition, image processing and computer vision, etc. In this paper, we propose a CNN-based image rotation correction algorithm as a solution to image rotation problem, which is one of the factors that reduce the recognition rate in image recognition system using CNN. In this paper, we trained our deep learning model with Leeds Sports Pose dataset to extract the information of the rotated angle, which is randomly set in specific range. The trained model is evaluated with mean absolute error (MAE) value over 100 test data images, and it is obtained 4.5951.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.2
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pp.231-238
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2023
Since there is a limit to the physically visible horizon that sensors for autonomous driving can perceive, complementary utilization of digital map data such as a Local Dynamic Map (LDM) along the probable route of an Autonomous Vehicle (AV) is proposed for safe and efficient driving. Although the amount of digital map data may be insignificant compared to the amount of information collected from the sensors of an AV, efficient management of map data is inevitable for the efficient information processing of AVs. The objective of this study is to analyze the efficiency of information use and information processing time of AV according to the expansion of the active section of LDM-based static road and traffic information. To carry out this objective, a microscopic simulator model, VISSIM and VISSIM COM, was employed, and an area of about 9 km × 13 km was selected in the Busan Metropolitan Area, which includes heterogeneous traffic flows (i.e., uninterrupted and interrupted flows) as well as various road geometries. In addition, the LDM information used in AVs refers to the real high-definition map (HDM) built on the basis of ISO 22726-1. As a result of the analysis, as the electronic horizon area increases, while short links are intensively recognized on interrupted urban roads and the sum of link lengths increases as well, the number of recognized links is relatively small on uninterrupted traffic road but the sum of link lengths is large due to a small number of long links. Therefore, this study showed that an efficient range of electronic horizon for HDM data collection, processing, and management are set as 600 m on interrupted urban roads considering the 12 links corresponding to three downstream intersections and 700 m on uninterrupted traffic road associated with the 10 km sum of link lengths, respectively.
For language information processing that includes both Hangul and Hanja, an electronic dictionary supporting Hangul and Hanja simultaneously is necessary. This paper examined statistical information on Hanja entries of Korean Unabridged Dictionary such as the number of entries that include Hanja based on the KSC-5601 character set, the frequency of the pronunciation and meaning of each character of Hanja included in the entries, the frequency per part of speech of Hanja in entries and the average number of Hanja characters per entry. At least one or more of Hanja characters appear in 303,951 entries out of 440,594, accounting for 68.99% of the total. 858,595 characters of Hanja are included in the 440,594 entries, which is 1.95 Hanja characters per entry. As the average syllable length of the entries is 3.56 and the average count of the Hanja characters per entry is 1.96, it can be said that 54.7% of all the characters of the entries are in Hanja. Among 4,888 Hanja character codes, 4,660 are used once or more, whereas 228 Hanja codes never appear in any entry. There were 5 characters which appear more than 4,000 times. A total of 858,595 Hanja characters used in all the entries correspond to 471 Hangeul codes.
Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
I think this will be valuable reference for assuring consistency and homogeneity of clarity and managing dental radiation equipment by experimentation of dental radiation equipment permanent which based on KS C IEC 61223-3-4 standard and KS C IEC 61223-2-7. Put a dental radiation generator and experiment equipment as source and film(sensor) length within 30 em, place the step-wedge above the film(sensor). Tie up tube voltage 60 kVp, tube current 7 mA and then get an each image through CCD sensor and film by changing the exposure time as 0.12sec, 0.25sec, 0.4sec. Repeat the test 5times as a same method. Measure the concentration of each stage of film image, which gained by experiment, using photometer. And the image that gained by CCD sensor, analyze the pixel value's change by using image J, which is analyzing image program provided by NIH(National Institutes of Health). In case of film, while 0.12sec and 0.25sec show regular rising pattern of density gap as exposure time's increase, 0.4sec shows low rather than 0.12sec and 0.25sec. In case of CCD sensor density test, the result shows opposite pattern of film. This makes me think that pixels of CCD's sensor can have 0~255 value but it becomes saturation if the value is over 255. The way that getting clear reception during decreasing human's exposed radiation is one of maintaining an equipment as a best condition. So we should keeping a dental radiation equipment's condition steadily through cyclic permanent test after factor examination. Even digital equipment doesn't maintain a permanent, it can maintain a clarity by post processing of image so that hard to set it as standard of permanent test. Therefore it would be more increase the accuracy that compare a film as standard image. Thus I consider it will be an important measurement to care for dental radiation equipment and warrant homogeneity, consistency of dental image's clarity through comparing pattern which is the result from factor test against cyclic permanent test.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.35-43
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2010
1D PCA utilized in the face appearance-based face recognition methods such as eigenface-based face recognition method may lead to less face representative power and more computational cost due to the resulting 1D face appearance data vector of high dimensionality. To resolve such problems of 1D PCA, 2D PCA-based face recognition methods had been developed. However, the face representation model obtained by direct application of 2D PCA to a face image set includes both face common features and face distinctive identity features. Face common features not only prevent face recognizability but also cause more computational cost. In this paper, we first develope a model of a face distinctive identity feature subspace separated from the effects of face common features in the face feature space obtained by application of 2D PCA analysis. Then, a novel robust face recognition based on the face distinctive identity feature subspace model is proposed. The proposed face recognition method based on the face distinctive identity feature subspace shows better performance than the conventional PCA-based methods (1D PCA-based one and 2D PCA-based one) with respect to recognition rate and processing time since it depends only on the face distinctive identity features. This is verified through various experiments using Yale A and IMM face database consisting of face images with various face poses under various illumination conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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