Three fuzzy input space partitoining methods, which are grid, tree, and scatter method, are mainly used until now. These partition methods represent good performance in the modeling of the linear system and nonlinear system with independent modeling variables. But in the case of the nonlinear system with the coupled modeling variables, there should be many fuzzy rules for acquiring the exact fuzzy model. In this paper, it shows that the fuzzy model is acquired using transformed modeling vector by linear transformation of the modeling vector.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.3
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pp.16-23
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1998
In this paper, we present a fast and efficient Iterative Improvement Partitioning(IIP) technique for VLSI circuits and hybrid bucket structures on its implementation. The IIP algorithms are very widely used in VLSI circuit partition due to their time efficiency. As the performance of these algorithms depends on choices of moving cell, various methods have been proposed. Specially, Cluster-Removal algorithm by S. Dutt significantly improved partition quality. We indicate the weakness of previous algorithms wjere they used a uniform method for choice of cells during for choice of cells during the improvement. To solve the problem, we propose a new IIP technique that selects the method for choice of cells according to the improvement status and present hybrid bucket structures for easy implementation. The time complexity of proposed algorithm is the same with FM method and the experimental results on ACM/SIGDA benchmark circuits show improvment up to 33-44%, 45%-50% and 10-12% in cutsize over FM, LA-3 and CLIP respectively. Also with less CUP tiem, it outperforms Paraboli and MELO represented constructive-partition methods by about 12% and 24%, respectively.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.8
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pp.1985-1996
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1998
A parallelising algorithm for partitioning and mapping methods of matrix/vector multiplication into linear processor array/VLW simulator is presented in this paper. First we discuss the mapping methods for input matrix or vector into the arbitrarily size of processor arrays. Then, we show partitioning the algorithmss of the large size of computational problem into the size of the processor array. We execute the algorithm on VLIW simuhator and show to effectiviness of algorithm. The result which we achived better parallelising performance on our VLIW simulator dsign than on linear processor array.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.3
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pp.3-9
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2011
In this paper, we propose workload partitioning methods in parallelizing AES-CCM which is proposed as the wireless encryption and message integrity standard IEEE 802.11i. In parallelizing AES-CCM having data dependency, synchronizations among processors are required, and multi-core processors have a very large range of synchronization performance. We propose and compare the performance of various workload partitioning methods by considering both the computational characteristics of AES-CCM and the synchronization overhead.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.1
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pp.36-40
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2003
A number of embedded wavelet image coding methods have been Proposed since the introduction of EZW(Embedded Zerotree Wavelet) algorithm. A common characteristic of these methods is that they use fundamental ideas found in the EZW algorithm. Especially, one of these methods is the SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) algorithm, which became very popular since it was able to achieve equal or better performance than EZW without having to use an arithmetic encoder. The SPIHT algorithm is computationally very simple, but even so it provides excellent numerical and visual results. But the evaluation of its time complexity is no more than the relative result of experimental comparisons and the strict time complexity analysis wasn't taken until now. In this paper, we analyze strictly the processing time complexity of SPIHT algorithm and prove that the time complexity for one bit-plane processing is O( nlog $_2$n) in worst case.
Kim, Jin-ku;Lim, Jong-bum;Cho, Woo-cheol;Shin, Kwang-Sik;Kim, Hoshik;Lee, Hyuk-Jun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.6
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pp.808-816
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2016
As the number of CPU/GPU cores and IPs in SOC increases and applications require explosive memory bandwidth, simultaneously achieving good throughput and fairness in the memory system among interfering applications is very challenging. Recent works proposed priority-based thread scheduling and channel partitioning to improve throughput and fairness. However, combining these different approaches leads to performance and fairness degradation. In this paper, we analyze the problems incurred when combining priority-based scheduling and channel partitioning and propose dynamic priority thread scheduling and adaptive channel partitioning method. In addition, we propose dynamic address mapping to further optimize the proposed scheme. Combining proposed methods could enhance weighted speedup and fairness for memory intensive applications by 4.2% and 10.2% over TCM or by 19.7% and 19.9% over FR-FCFS on average whereas the proposed scheme requires space less than TCM by 8%.
Background: Brain metastases are the most common intra-cranial neoplasms. The incidence is on a rise due to advanced imaging techniques. Aims: The objective of the study was to analyse the clinical and demographic profile of patients with brain metastases from primary solid tumors. Materials and Methods: This is a retrospective single institutional study covering 130 consecutive patients with brain metastases from January 2007 to August 2014. Results: Some 64.6% of the patients were females. The majority were in the sixth decade of life. The site of the primary tumor was the lungs in 50.8% of the cases. The overall median time from the diagnosis of the primary malignancy to detection of brain metastases was 21.4 months. Survival was found to be significantly improved in patients with solitary brain lesions when compared to patients with multiple brain metastases, and in patients undergoing surgical excision with or without cranial irradiation when compared to whole brain irradiation alone. The majority of the cases belonged to the recursive partitioning analysis class II group. Whole brain radiation therapy was delivered to 79% of the patients. Conclusions: Most of the patients with brain metastases in the study belonged to recursive partitioning analysis classes II or III, and hence had poor prognosis. Most of the patients in the Indian context either do not satisfy the indications for surgical excision or are incapable of bearing the high cost associated with stereotactic radiosurgery. Treatment should be tailored on an individual basis to all these patients.
Qu, Hong Liang;Kim, Seung-Yeon;Ryu, Seung-Wan;Cho, Choong-Ho;Lee, Hyong-Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8B
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pp.677-686
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2012
In the presence of a high power cellular network, picocells are added to a Macro-cell layout aiming to enhance total system throughput from cell-splitting. While because of the different transmission power between macrocell and picocell, and co-channel interference challenges between the existing macrocell and the new low power node-picocell, these problems result in no substantive improvement to total system effective throughput. Some works have investigated on these problems. Pico Cell Range Expansion (CRE) technique tries to employ some methods (such as adding a bias for Pico cell RSRP) to drive to offload some UEs to camp on picocells. In this work, we propose two solution schemes (including cell selection method, channel allocation and serving process) and combine new adaptive frequency partitioning reuse scheme to improve the total system throughput. In the simulation, we evaluate the performances of heterogeneous networks for downlink transmission in terms of channel utilization per cell (pico and macro), call blocking probability, outage probability and effective throughput. The simulation results show that the call blocking probability and outage probability are reduced remarkably and the throughput is increased effectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.115-115
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2020
Water network partitioning (WNP) is an initiative technique to divide the original water distribution network (WDN) into several sub-networks with only sparse connections between them called, District Metered Areas (DMAs). Operating and managing (O&M) WDN through DMAs is bringing many advantages, such as quantification and detection of water leakage, uniform pressure management, isolation from chemical contamination. The research of WNP recently has been highlighted by applying different methods for dividing a network into a specified number of DMAs. However, it is an open question on how to determine the optimal number of DMAs for a given network. In this study, we present a method to divide an original WDN into DMAs (called Clustering) based on community structure algorithm for auto-creation of suitable DMAs. To that aim, many hydraulic properties are taken into consideration to form the appropriate DMAs, in which each DMA is controlled as uniform as possible in terms of pressure, elevation, and water demand. In a second phase, called Sectorization, the flow meters and control valves are optimally placed to divide the DMAs, while minimizing the pressure reduction. To comprehensively evaluate the WNP performance and determine optimal number of DMAs for given WDN, we apply the framework of multiple-criteria decision analysis. The proposed method is demonstrated using a real-life benchmark network and obtained permissible results. The approach is a decision-support scheme for water utilities to make optimal decisions when designing the DMAs of their WDNs.
Although Space Syntax is a well-known technique for spatial analysis, debates have taken place among some researchers because the Space Syntax discards geometric information as both shapes and sizes of spaces, and hence may cause some inconsistencies. Therefore, this study aims at developing methods to recognize and manage spatial shapes for more precise space syntax analysis. To reach this goal, this study employed both a graph theory and binary spatial partitioning (BSP) tree to recognize and manage spatial information. As a result, spatial shapes and sizes could be recognized by checking loops in graph converted from spatial shapes of built environment. Each spatial shape could be managed sequentially by BSP tree with hierarchical structure. Through such recognition and management processes, convex maps composed of the fattest and fewest convex spaces could be drawn. In conclusion, we hope that the methods developed here will be useful for urban planning to find appropriate purposes of spaces to satisfy the sustainability of built environment on the basis of the spatial and social relationships in urban spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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