The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2342-2348
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1999
DCT-based codebook design using binary tree was proposed to reduce computation time and to solve the initial codebook problem. In this method, DCT coefficient of training vectors that has maximum variance is to be a split key and the mean of coefficients at the location is used as split threshold, then balanced binary tree for final codebook is formed. However edge degradation appears in the reconstructed image, since the blocks of shade region are frequently selected for codevector. In this paper, we propose DCT-based vector quantization codebook design using unbalanced binary tree. Above all, the node that has the largest split key is splited. So the number of edge codevector can be increased. From the simulation results, this method reconstructs the edge region sincerely and shows higher PSNR than previous methods.
The trajectory preservation property that stores only one trajectory in a leaf node is the most important feature of an index structure, such as the TB-tree for retrieving object's moving paths in the spatio-temporal space. It performs well in trajectory-related queries such as navigational queries and combined queries. But, the MBR of non-leaf nodes in the TB-tree have large amounts of dead space because trajectory preservation is achieved at the sacrifice of the spatial locality of trajectories. As dead space increases, the overlap between nodes also increases, and, thus, the classical range query cost increases. We present a new split policy and entry relocation policies, which have no deterioration of the performance for trajectory-related queries, for improving the performance of range queries. To maximally reduce the dead space of a non-leaf node's MBR, the Maximal Area Reduction (MAR) policy is used as a split policy for non-leaf nodes. The entry relocation policy induces entries in non-leaf nodes to exchange each other for the purpose of reducing dead spaces in these nodes. We propose two algorithms for the entry relocation policy, and evaluate the performance studies of new algorithms comparing to the TB-tree under a varying set of spatio-temporal queries.
In the paper, phonetic decision tree of the triphone unit was built for the phoneme-based speech recognition of 640 stations which run by the Korail. The clustering rate was determined by Pearson and Regression analysis to decide threshold used in node splitting. Using the determined the clustering rate, thresholds are automatically decided by the threshold value according to the average clustering rate. In the recognition experiments for verifying the proposed method, the performance improved 1.4~2.3 % absolutely than that of the baseline system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.11a
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pp.101-106
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2010
As a part of preparing the sniffing attack, this routing method presented in this thesis decreases the risk rates of the leaking of information through separating valid data and transmitting by a multi-path. then data is transmitted from start node to destination node on distributed sensor network. The level of reduction in leaking of information by the sniffing attack is proved by experimental result thich compare the case described above with the case of transmitting whole data with the single path by simulation, and the algorithm for choosing the routing path is showed by proof of the theorem.
This paper is motivated by a military cargo-plane routing problem which is a pickup-and-delivery problem in which load splits and node revisits are allowed (PDPLS). Although this recent evolution of a VRP-model enhances the efficiency of routing, a solution method is more of a challenge since the node revisits entail closed walks in modeling vehicle routes. For such a case, even a compact IP-formulation is not available and an effective method had been lacking until Nowak et al. (2008b) proposed a heuristic based on a tabu search. Their method provides very reasonable solu-tions as demonstrated by the experiments not only in their paper (Nowak et al., 2008b) but also in ours. However, the computation time seems intensive especially for the class of problems with dynamic transportation requests, including the military cargo-plane routing problem. This paper proposes a more scalable algorithm hybridizing a tabu search for pricing subproblem paused as a single-vehicle routing problem, with a column generation approach based on Dantzig-Wolfe decomposition. As tested on a wide variety of instances, our algorithm produces, in average, a solution of an equiva-lent quality in 10~20% of the computation time of the previous method.
One of decision tree method is regression trees which are used to predict a continuous response. The general splitting criteria in tree growing are based on a compromise in the impurity between the left and the right child node. By picking or the more interesting subsets and ignoring the other, the proposed new splitting criteria in this paper do not split based on a compromise of child nodes anymore. The tree structure by the new criteria might be unbalanced but plausible. It can find a interesting subset as early as possible and express it by a simple clause. As a result, it is very interpretable by sacrificing a little bit of accuracy.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.386-390
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2003
Data mining is a process of discovering useful patterns for decision making from an amount of data. It has recently received much attention in a wide range of business and engineering fields. Classifying a group into subgroups is one of the most important subjects in data mining. Tree-based methods, known as decision trees, provide an efficient way to finding the classification model. The primary concern in tree learning is to minimize a node impurity, which is evaluated using a target variable in the data set. However, there are situations where multiple target variable should be taken into account, for example, such as manufacturing process monitoring, marketing science, and clinical and health analysis. The purpose of this article is to present some methods for measuring the node impurity, which are applicable to data sets with multivariate target variables. For illustration, a numerical cxample is given with discussion.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.2
s.12
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pp.3-13
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2004
The TPR-tree exploits bounding rectangles based on the function of time in order to index moving objects. As time passes on, each edge of a BR expands with the fastest velocity vector. Since the expansion of the BR results in a serious overlaps between neighboring nodes, the performance of range query is getting worse. In this paper, we propose schemes to reorganize bounding rectangles of nodes. When inserting a moving object, we exploit a forced merging scheme to merge two overlapped nodes and re-split it. When deleting a moving object, we used forced reinsertion schemes to reinsert other objects of a node into a tree. The forced reinsertion schemes are classified into a deleted node reinsertion scheme and an overlapped nodes reinsertion scheme. The overlapped nodes reinsertion scheme outperforms the forced merging scheme and the deleted node reinsertion scheme in all experiments.
This paper presents a novel approach for assigning group keys within a dynamic swarm unmanned system environment. In this environment, multiple groups of unmanned systems have the flexibility to merge into a single group or a single unmanned system group can be subdivided into multiple groups. The proposed protocol encompasses two key steps: group key generation and sharing. The responsibility of generating the group key rests solely with the leader node of the group. The group's leader node employs a secret sharing scheme to fragment the group key into multiple fragments, which are subsequently transmitted. Nodes that receive these fragments reconstruct a fresh group key by combining their self-generated secret fragment with the fragment obtained from the leader node. Subsequently, they validate the integrity of the derived group key by employing the hash function. The efficacy of the proposed technique is ascertained through an exhaustive assessment of its security and communication efficiency. This analysis affirms its potential for robust application in forthcoming swarm unmanned system operations scenarios characterized by frequent network group modifications.
Recently, NAND flash memory is becoming into the spotlight as a next-generation storage device because of its small size, fast speed, low power consumption, and etc. compared to the hard disk. However, due to the distinct characteristics such as erase-before-write architecture, asymmetric operation speed and unit, disk-based systems and applications may result in severe performance degradation when directly implementing them on NAND flash memory. Especially when a B-tree is implemented on NAND flash memory, intensive overwrite operations may be caused by record inserting, deleting, and reorganizing. These may result in severe performance degradation. Although ${\mu}$-tree has been proposed in order to overcome this problem, it suffers from frequent node split and rapid increment of its height. In this paper, we propose Log-Structured B-Tree(LSB-Tree) where the corresponding log node to a leaf node is allocated for update operation and then the modified data in the log node is stored at only one write operation. LSB-tree reduces additional write operations by deferring the change of parent nodes. Also, it reduces the write operation by switching a log node to a new leaf node when inserting the data sequentially by the key order. Finally, we show that LSB-tree yields a better performance on NAND flash memory by comparing it to ${\mu}$-tree through various experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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