With the rapid growth of internet traffic, accurate and reliable prediction of internet traffic has been a key issue in network management and planning. This paper proposes an autoregressive-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (AR-GARCH) error model for forecasting internet traffic and evaluates its performance by comparing it with seasonal autoregressive integrated moving average (ARIMA) models in terms of root mean square error (RMSE) criterion. The results indicated that the seasonal AR-GARCH models outperformed the seasonal ARIMA models in terms of forecasting accuracy with respect to the RMSE criterion.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.10
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pp.168-176
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1996
This paper presetns a 2-D DCT architecture adopting accurac y compensator for reducing the hardware complexity and increasing processing speed in VL\ulcornerSI implementation. In the application fields such as moving pictures experts group (MPEG) and joint photographic experts group (JPEG), 2-D DCT processor must be implemented precisely enough to meet the accuracy specifications of the ITU-T H.261. Almost all of 2-D DCT processors have been implemented using many multiplications and accumulations of matrices and vectors. The number of multiplications and accumulations seriously influence on comlexity and speed of 20D DCT processor. In 2-D DCT with fixed-point calculations, the computation bit width must be sufficiently large for the above accuracy specifications. It makes the reduction of hardware complexity hard. This paper proposes the accuracy compensator which compensates the accuracy of the finite word length calculation. 2-D DCT processor with the proposed accuracy compensator shows fairly reduced hardware complexity and improved processing speed.
Kim, Sun-Ho;Lee, Seung-Woo;Kim, Dong-Hoon;Lee, An-Sung;Lim, Sun-Jong;Park, Kyoung-Taik
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.4
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pp.57-63
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2003
Machining information such as form accuracy and surface roughness is an important factor for manufacturing precise parts. To this regard, OMM (On the Machine Measurement) has been researched for last several decades to alternate CMM (Coordinate Measurement Machine) process. In this research, the OMM system with a laser displacement sensor was developed for measuring form accuracy and surface roughness of the machined workpiece on the machine tool. The surface roughness was estimated comparing the sensory signal with the reference data measured from master specimen. Also, form accuracy was determined from the moving averaged raw data. In addition, the geometric error map constructed beforehand using the geometric errors of the machine tool was used to compensate the obtained form accuracy. The overall performance was compared with CMM result, and verified the feasibility of the measurement system.
As the technology of drone develops, the use of drone is increasing, In addition, the types of sensors that are inside of smart phones are becoming various and the accuracy is enhancing day by day. Various of researches are being progressed. Therefore, we need to control drone by using smart phone's sensors. In this paper, we propose the most suitable machine learning model that matches the gyro sensor data with drone's moving. First, we classified drone by it's moving of the gyro sensor value of 4 and 8 degree of freedom. After that, we made it to study machine learning. For the method of machine learning, we applied the One-Rule, Neural Network, Decision Tree, and Navie Bayesian. According to the result of experiment that we designated the value from gyro sensor as the attribute, we had the 97.3 percent of highest accuracy that came out from Naive Bayesian method using 2 attributes in 4 degree of freedom. On and the same, in 8 degree of freedom, Naive Bayesian method using 2 attributes showed the highest accuracy of 93.1 percent.
In this paper, a novel method called location-based delivery (LBD), which combines the short message service (SMS) and global position system (GPS), is proposed, and further, a realistic system for tracking a target's movement is developed. LBD reduces the number of short message transmissions while maintaining the location tracking accuracy within the acceptable range. The proposed approach, LBD, consists of three primary features: Short message format, location prediction, and dynamic threshold. The defined short message format is proprietary. Location prediction is performed by using the current location, moving speed, and bearing of the target to predict its next location. When the distance between the predicted location and the actual location exceeds a certain threshold, the target transmits a short message to the tracker to update its current location. The threshold is dynamically adjusted to maintain the location tracking accuracy and the number of short messages on the basis of the moving speed of the target. The experimental results show that LBD, indeed, outperforms other methods because it satisfactorily maintains the location tracking accuracy with relatively fewer messages.
This research discusses the characteristics and the implementation strategies for two types of quality metrics to analyze innovation effects in six sigma projects: fixed specification type and moving specification type. $Z_{st}$, $P_{pk}$ are quality metrics of fixed specification type that are influenced by predetermined specification. In contrast, the quality metrics of moving specification type such as Strictly Standardized Mean Difference(SSMD), Z-Score, F-Statistic and t-Statistic are independent from predetermined specification. $Z_{st}$ sigma level obtains defective rates of Parts Per Million(PPM) and Defects Per Million Opportunities(DPMO). However, the defective rates between different industrial sectors are incomparable due to their own technological inherence. In order to explore relative method to compare defective rates between different industrial sectors, the ratio of specification and natural tolerance called, $P_{pk}$, is used. The drawback of this $P_{pk}$ metric is that it is highly dependent on the specification. The metrics of F-Statistic and t-Statistic identify innovation effect by comparing before-and-after of accuracy and precision. These statistics are not affected by specification, but affected by type of statistical distribution models and sample size. Hence, statistical significance determined by above two statistics cannot give a same conclusion as practical significance. In conclusion, SSMD and Z-Score are the best quality metrics that are uninfluenced by fixed specification, theoretical distribution model and arbitrary sample size. Those metrics also identify the innovation effects for before-and-after of accuracy and precision. It is beneficial to use SSMD and Z-Score methods along with popular methods of $Z_{st}$ sigma level and $P_{pk}$ that are commonly employed in six sigma projects. The case studies from national six sigma contest from 2011 to 2012 are proposed and analyzed to provide the guidelines for the usage of quality metrics for quality practitioners.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.4
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pp.501-507
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2007
In the first part of this study, the moving least squares finite difference method for solving solid mechanics problems was formulated. This second part verified the accuracy, robustness and effectiveness of the developed method through several numerical examples. It was shown that the method gives excellent convergence rate for elasticity problem. The solution process of elastic crack problems showed the easiness in discontinuity modeling and demonstrates the accuracy and efficiency in finding singular stress solution based on adaptive node distribution. The applicability to the engineering problem with abrupt change in displacement and stresses gradient fields is verified through a localization band problem. The developed method is expected to be extended to the various special engineering problems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.12
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pp.97-104
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2008
Location-based services provide customized information or services according to the user's location. The existing localization schemes for outdoor environment are not applicable to the indoor localization system which requires higher accuracy of location estimation than that of the outdoor localization system. In this paper, we employ the received signal strength(RSS) to approximate the distance between a moving target and a reference point and use the triangulation method to estimate the location of the moving target for the indoor localization system in IEEE 802.15.4 wireless PAN(personal area network). For the indoor localization system, we propose a scheme which selects the best reference points to enhance the localization accuracy and adaptively reflects the changes in propagation environments of a moving target to the distance approximation. Through the implementation of the localization system, we have verified the performance of the proposed scheme in terms of the estimation accuracy.
The desktop interface is not suitable for the environment in which mobile devices are used commonly with moving, because much attention should be paid for it. And the miniaturizing of mobile devices increases the workload for using them, makes the operation speeds lower and makes more errors. So the study of appropriate level of the input interface for this changing environment is needed. In the aspect of mobile devices. input style and the complexity of the menu hierarchy, this study will look for the way to decrease the workload when doing some primary tasks and using mobile devices simultaneously with moving. The input style was classified into gesture input style, button input style, and pointing input style. The accuracy and speed were measured when doing dual tasks, including a menu searching task and a figure memory task, through one input style of three. By Changing the level of menu hierarchy in the menu searching task, the accuracy of task execution was examined. These Experiments were done in standing state and moving state. In both state the pointing input style was the highest in the accuracy of task execution but the slowest in the speed. In contrast, the gesture input style was not high in the accuracy but the fastest in the speed. This fact shows that the gesture input style is suitable for the condition needed for speedy processing rather than accurate execution when moving.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.185-190
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2006
Most systems in ubiquitous computing analyze context information of users which have similar propensity with demographics methods and collaborative filtering to provide personalized recommendation services. The systems have mostly used static context information such as sex, age, job, and purchase history. However the systems have limitation to analyze users' propensity accurately and to provide personalized recommendation services in real-time, because they have difficulty in considering users situation as moving path. In this paper we use users' moving path of dynamic context to consider users situation. For the prediction accuracy we complete with a path completion algorithm to moving path which is inputted to RSOM. We train the moving path to be completed by RSOM, analyze users' moving pattern and predict a future moving path. Then we recommend the nearest product on the prediction path with users' high preference in real-time. As the experimental result, MAE is lower than 0.5 averagely and we confirmed our method can predict users moving path correctly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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