KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5203-5217
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2018
In order to increase the capacity and improve the spectrum efficiency of wireless communication systems, this paper proposes a rate-based two-sided many-to-one matching game algorithm for energy-harvesting small cells with non-orthogonal multiple access (NOMA) in heterogeneous cellular networks (HCN). First, we use a heuristic clustering based channel allocation algorithm to assign channels to small cells and manage the interference. Then, aiming at addressing the user access problem, this issue is modeled as a many-to-one matching game with the rate as its utility. Finally, considering externality in the matching game, we propose an algorithm that involves swap-matchings to find the optimal matching and to prove its stability. Simulation results show that this algorithm outperforms the comparing algorithm in efficiency and rate, in addition to improving the spectrum efficiency.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제1권1호
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pp.35-53
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1997
This paper analyzes the time complexity of Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) which is designed for the scheduling of parallel programs with diverse embedded parallelism types in a heterogeneous network systems. The analysis of time complexity is performed based on two representation methods (REIA, REIS) which are proposed in this paper to encode the scheduling information. And the heterogeneous network systems consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via a high-speed network. The objective of heterogeneous network computing is to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. Therefore, when scheduling in heterogeneous network systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled in order to obtain more speedup. This paper shows how the parallelism type matching affects the time complexity of GATS.
본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.
We analyze state-level matching efficiencies in the Indian labor market using stochastic frontier analysis. The key contribution of this research is the estimation of matching efficiencies at the state level because these can be used for a state-level measure of labor market conditions. Next, we explore the relationship between the estimated matching efficiencies and population density, labor market flexibility, and the Ease of Doing Business index, respectively. The results show that matching efficiency is heterogeneous across states with considerable variation in accordance with the regional diversity in India. However, we find that there is little relationship between the estimated matching efficiencies and the labor market conditions of interest, suggesting that other regional diversity affects matching efficiencies across states in India.
In this study, an EKF (Extended Kalman Filter) based database reference navigation using both gravity gradient and terrain data was performed to complement the weakness of using only one type of geophysical DB (Database). Furthermore, a new algorithm which combines the EKF and profile matching was developed to improve the stability and accuracy of the positioning. On the basis of simulations, it was found that the overall navigation performance was improved by the combination of geophysical DBs except the two trajectories in which the divergence of TRN (Terrain Referenced Navigation) occurred. To solve the divergence problem, the profile matching algorithm using the terrain data is combined with the EKF. The results show that all trajectories generate the stable performance with positioning error ranges between 14m to 23m although not all trajectories positioning accuracy is improved. The average positioning error from the combined algorithm for all nine trajectories is about 18 m. For further study, a development of a switching geophysical DB or algorithm between the EKF and the profile matching to improve the navigation performance is suggested.
Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.
지리정보 수집 기술이 발전함에 따라 서로 불일치하는 데이터베이스를 통합하는 작업이 점차 중요하게 떠오르고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터를 대상으로 하여, 서로 다른 특성을 가진 두 데이터셋의 노드 사이의 매칭 관계를 찾아내기 위한 알고리즘을 제안하였다. 노드의 위치 뿐 아니라 그에 연결된 링크의 형상 정보를 활용하여 대응하는 노드 쌍을 찾아내었고, 그에 따라 매칭 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 이 결과를 이용하여, 뒤이어 링크 매칭을 수행할 때 위상 정보를 반영할 수 있을 것으로 사료된다.
We propose a new approach to the stochastic version of Lanchester model. Commonly used approach to stochastic Lanchester model is through the Markov-chain method. The Markov-chain approach, however, is not appropriate to high dimensional heterogeneous force case because of large computational cost. In this paper, we propose an approximation method of stochastic Lanchester model. By matching the first and the second moments, the distribution of each unit strength can be approximated with multivariate normal distribution. We evaluate an approximation of discrete Markov-chain model by measuring Kullback-Leibler divergence. We confirmed high accuracy of approximation method, and also the accuracy and low computational cost are maintained under high dimensional heterogeneous force case.
본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 다대다 면 객체 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 동일한 지형 지물을 표현하는 객체 집합의 형상은 서로 동일하다는 가정 하에 형상 유사도를 최적화하는 객체 집합을 두 지도 사이에서 탐색함으로써 정합을 수행한다. 이 때 어떤 객체가 객체 집합에 포함되는지의 여부를 이진 부호로 표현하고, 이진 부호들을 결합한 이진 문자열로 후보해를 표현한다. 초기 후보해들로 해집단을 생성한 뒤, 유전 알고리즘에 의하여 점진적으로 해집단의 품질을 개선함으로써 최적해를 탐색하였다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 수원시 도심지역의 수치지형도와 지적도에서 가구계 대응 면 객체 집합을 탐색하였으며 제안된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. 또한 수작업에 의한 탐색결과를 이용하여 평가한 결과 0.946의 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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