Shen, Ye;Feng, Jing;Ma, Weijun;Jiang, Lei;Yin, Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.171-192
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2017
The change of any element in the network is possible to cause performance degradation of the multicast network. So it is necessary to optimize the topology path through the multicast update strategy, which directly affects the performance and user experience of the overlay multicast. In view of the above, a new multicast tree update strategy based on perturbation theory Musp (Multicast Update Strategy based on Perturbation theory) is proposed, which reduces the data transmission interruption caused by the multicast tree update and improves user experiences. According to the multicast tree's elements performance and the topology structure, the Musp strategy defines the multicast metric matrix and based on the matrix perturbation theory it also defines the multicast fluctuation factor. Besides it also demonstrates the calculability of the multicast fluctuation factor presents the steps of the Musp algorithm and calculates the complexity. The experimental results show that compared with other update strategies, as for the sensitivity of the multicast fluctuation factor's energized multicast tree to the network disturbance, the maximum delay of the Musp update strategy is minimal in the case of the local degradation of network performance.
In this paper, we present a new, easy-to-generate system that is capable of creating virtual 3D tree models and simulating a variety of growth processes of a tree from a single, real tree image. We not only construct various tree models with the same trunk through our proposed digital image matting method and skeleton-based abstraction of branches, but we also animate the visual growth of the constructed 3D tree model through usage of the branch age information combined with a scaling factor. To control the simulation of a tree growth process, we consider tree-growing attributes, such as branching orders, branch width, tree size, and branch self-bending effect, at the same time. Other invisible branches and leaves are automatically attached to the tree by employing parametric branch libraries under the conventional procedural assumption of structure having a local self-similarity. Simulations with a real image confirm that our system makes it possible to achieve realistic tree models and growth processes with ease.
The crossed cube, a variation of the hypercube, possesses a better topological property than the hypercube in its diameter that is about half of that of the hypercube. It has been known that an N-node complete binary tree is a subgraph of an (N+1)-node crossed cube [P. Kulasinghe and S. Bettayeb, 1995]. However, efficient embedding methods have not been known for the case that the number of nodes of the complete binary tree is greater than that of the crossed cube. In this paper, we show that an N-node complete binary tree can be embedded into an M-node crossed cube with dilation 1 and load factor [N/M], N>M$\geq$2. The dilation and load factor is optimal. Our embedding has a property that the tree nodes on the same level are evenly distributed over the crossed cube nodes. The property is especially useful when tree-structured algorithms are processed on a crossed cube in a level-by-level way.
Correlation between propagation of bush-type electrical tree and internal partial discharges(PD) was discussed. We used specimens with needle-plane electrode system made of LDPE(Low Density Polyethylene), observed inception and propagation of electrical tree by optical microscope interfaced with computer and investigated characteristics of phase resolved PD pulses accompanying with propagation of electrical tree. Electrical tree generally growed bush-type tree. PD data detected and analyzed were average discharge current and statistical operator of q-n, $\psi$- $q_{avg}$, $\psi$-n, ${\psi}-q_{max}$ distribution. Parameters used were skewness, kurtosis, average discharge phase, cross-correlation factor, asymmetry and etc. In generally, average discharge current had good linear relationship with propagation of bush type electrical tree on this experiment. Peak discharge magnitude and repetition rate were increased, but they had not good linear relationship.p.
Decision Tree is one of analysis techniques which conducts grouping and prediction into several sub-groups from interested groups. Researcher can easily understand this progress and explain than other techniques. Because Decision Tree is easy technique to see results. This paper uses CART algorithm which is one of data mining technique. It used 273 variables and 70094 data(2010-2011) of working environment survey conducted by Korea Occupational Safety and Health Agency(KOSHA). And then refines this data, uses final 12 variables and 35447 data. To find satisfaction factor in working environment, this page has grouped employee to 3 types (under 30 age, 30 ~ 49age, over 50 age) and analyzed factor. Using CART algorithm, finds the best grouping variables in 155 data. It appeared that 'comfortable in organization' and 'proper reward' is the best grouping factor.
This paper introduces a novel way to leverage convolution parse tree kernel to extract the interaction information between two proteins in a sentence without multiple features, clues and complicated kernels. Our approach needs only the parse tree alone of a candidate sentence including pairs of protein names which is potential to have interaction information. The main contribution of this paper is two folds. First, we show that for the PPI, it is imperative to execute parse tree pruning removing unnecessary context information in deciding whether the current sentence imposes interaction information between proteins by comparing with the latest existing approaches' performance. Secondly, this paper presents that tree kernel decay factor can play an pivotal role in improving the extraction performance with the identical learning conditions. Consequently, we could witness that it is not always the case that multiple kernels with multiple parsers perform better than each kernels alone for PPI extraction, which has been argued in the previous research by presenting our out-performed experimental results compared to the two existing methods by 19.8% and 14% respectively.
In Bayesian model selection or testing problems, one cannot utilize standard or default noninformative priors, since these priors are typically improper and are defined only up to arbitrary constants. The resulting Bayes factors are not well defined. A recently proposed model selection criterion, the intrinsic Bayes factor overcomes such problems by using a part of the sample as a training sample to get a proper posterior and then use the posterior as the prior for the remaining observations to compute the Bayes factor. Surprisingly, such Bayes factor can also be computed directly from the full sample by some proper priors, namely intrinsic priors. The present paper explains how to derive intrinsic priors for simple tree ordered exponential means. Some numerical results are also provided to support theoretical results and compare with classical methods.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.27
no.4
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pp.143-150
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1999
The purpose of this research is to find som ways to model tree forms more efficiently in reference with surveying structural data and handling parameters in plant Editor of AccuRender, the AutoCAD-based rendering software adopting the procedural plant modeling technique. In case of modelling a new tree, because it is efficient to modify an existing tree data as a template, we attempted to classify 81 species' data from existing plant library including conifers and deciduous tree. According to the qualitative characteristics and quantitative parameters of geometrical and branching structure, 8 types of tree form were classified with factor and cluster analysis. Some critical aspects found in the distributions of standardized scores of parameters in each type were discussed for explaining the tree forms intuitively. For adaptability of the resulted classification and typical parameters, 10 species of tree were measured and modelled, and proved to be very similar to the real structures of tree forms. CG or CAD-based plant modelling technique would be recommended not only as a presentation tool but for planting design, landscape simulation and assessment.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1997.10a
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pp.472-482
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1997
Multi-dimensional data play a crucial role in various fields, as like computer graphics, geographical information system, and multimedia applications. Indexing method fur multi-dimensional data Is a very Important factor in overall system performance. What is proposed in this paper is a new dynamic access method for spatial objects called HL-CIF(Hierarchically Layered Caltech Intermediate Form) tree which requires small amount of storage space and facilitates efficient query processing. HL-CIF tree is a combination of hierarchical management of spatial objects and CIF tree in which spatial objects and sub-regions are associated with representative points. HL-CIF tree adopts "centroid" of spatial objects as the representative point. By reflecting objects′sizes and positions in its structure, HL-CIF tree guarantees the high spatial locality of objects grouped in a sub-region rendering query processing more efficient.
Sasanag Contitution Medicine(SCM) is the traditional medicine theory based on constitutional medicine in Korea. It is most import ant that a personal SCM type is determined accurately ahead of applying any Sasang treatments. For this, many researches have been studied to diagnose the SCM type using constitutional clinical data. The decision tree is a tree-structured data-mining methodology. Recently, in the Korean traditional medicine society, there have been several efforts to find diagnosing tools using the decision tree method. So, we developed a decision tree program based on web for analyzing constitutional clinical information. It can use various clinical data as input data, offer filtering function to select clinical data to be used. We can find useful factor to be influential on SCM types using this program.
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