본 논문은 데이터 슬라이스에서의 정보 흐름을 모델링하기 위해서 데이터 값 흐름 그래프(VFG: data Value Flow Graph)라고 하는 새로운 데이터 슬라이스(data slice) 표현을 개발한다. 다음으로, VFG에서의 정보 흐름의 복잡도를 측정하기 위해 기존의 흐름 복잡도를 이용하여 슬라이스 복잡도 척도를 정의한다. 본 연구에서는 각 슬라이스에 대한 슬라이스 복잡도와 전체 슬라이스 복잡도 간의 관계를 보여주고, VFG에서의 극소 수정(atomic modification)과 합성 연산자(concatenation operator)를 통해서 슬라이스 복잡도 척도의 스케일(scale) 인자들을 증명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1702-1721
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2019
A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.
본 연구는 자동화된 통사 구문 분석 프로그램인 TAASSC를 활용하여 통사적 복잡성 지표와 분석적 척도의 언어 사용 점수 간의 관계를 살펴본다. 본 연구에서는 ICNALE 코퍼스에서 영어를 외국어로 학습하는 EFL 학생이 작성한 에세이 440개를 분석하였고, 언어 사용 점수와 Lu의 전통적인 통사적 복잡성 지표, 구 복잡성 지표, 절 복잡성지표 간의 관계를 탐색하였다. 단계적 회귀분석 결과, 구 복잡성 지표가 분석적 척도의 언어 사용 점수를 가장 잘 예측하는 것으로 나타났으나 선행연구와는 달리 언어 사용 점수를 차지하는 변량은 낮았다. 본 연구결과를 토대로 구수준에서의 통사구문에 대한 지도와 연습이 필요하다는 쓰기 교육의 시사점을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권3호
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pp.135-149
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2008
Traditional attack detection schemes based on packets or flows have very high computational complexity. And, network based anomaly detection schemes can reduce the complexity, but they have a limitation to figure out the pattern of the distributed global scale network attack. In this paper, we propose an efficient and fast method for detecting distributed global-scale network attack symptoms in high-speed backbone networks. The proposed method is implemented at the aggregate traffic level. So, our proposed scheme has much lower computational complexity, and is implemented in very high-speed backbone networks. In addition, the proposed method can detect attack patterns, such as attacks in which the target is a certain host or the backbone infrastructure itself, via collaboration of edge routers on the backbone network. The effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation.
In this paper, we investigate a dynamic spectrum sharing problem for the centralized uplink cognitive radio networks using orthogonal frequency division multiple access. We formulate a large-scale joint rate and power allocation as an optimization problem under quality of service constraint for secondary users and interference constraint for primary users. We also suggest admission control to nd a feasible solution to the optimization problem. To implement the resource allocation on a large-scale, we introduce a notion of using the conservative factors $\alpha$ and $\beta$ depending on the outage and violation probabilities. Since estimating instantaneous channel gains is costly and requires high complexity, the proposed algorithm pursues a practical and implementation-friendly resource allocation. Simulation results demonstrate that the large-scale joint rate and power allocation incurs a slight loss in system throughput over the instantaneous one, but it achieves lower complexity with less sensitivity to variations in shadowing statistics.
In the uplink transmission of massive (or large-scale) multi-input multi-output (MIMO) systems, large dimensional signal detection and its hardware design are challenging issues owing to the high computational complexity. In this paper, we propose low-complexity hardware architectures of Richardson iterative method-based massive MIMO detectors. We present two types of massive MIMO detectors, directly mapped (type1) and reformulated (type2) Richardson iterative methods. In the proposed Richardson method (type2), the matrix-by-matrix multiplications are reformulated to matrix-vector multiplications, thus reducing the computational complexity from $O(U^2)$ to O(U). Both massive MIMO detectors are implemented using a 65 nm CMOS process and compared in terms of detection performance under different channel conditions (high-mobility and flat fading channels). The hardware implementation results confirm that the proposed type1 Richardson method-based detector demonstrates up to 50% power savings over the proposed type2 detector under a flat fading channel. The type2 detector indicates a 37% power savings compared to the type1 under a high-mobility channel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.2998-3017
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2018
Massive (large-scale) MIMO (multiple-input multiple-output) is one of the key technologies in next-generation wireless communication systems. This paper proposes a high-performance low-complexity turbo receiver for SC-FDMA (single-carrier frequency-division multiple access) based MMIMO (massive MIMO) systems. Because SC-FDMA technology has the desirable characteristics of OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) and the low PAPR (peak-to-average power ratio) of SC transmission schemes, the 3GPP LTE (long-term evolution) has adopted it as the uplink transmission to meet the demand high data rate and low error rate performance. The complexity of computing will be increased greatly in base station with massive MIMO (MMIMO) system. In this paper, a low-complexity adaptive turbo equalization receiver based on normalized minimal symbol-error-rate for MMIMO SC-FDMA system is proposed. The proposed receiver is with low complexity than that of the conventional turbo MMSE (minimum mean square error) equalizer and is also with better bit error rate (BER) performance than that of the conventional adaptive turbo MMSE equalizer. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed scheme.
Among the conventional time-scale modification (TSM) methods, the synchronized overlap and add (SOLA) method is widely used due to its good performance relative to computational complexity But the SOLA method remains complex due to its synchronization procedure using the normalized cross-correlation function. In this paper, we introduce a computationally efficient SOLA method utilizing 3 level center clipping method, as well as zero-crossing and level-crossing information. The result of subjective preference test indicates that the proposed method can reduce the computational complexity by over 80% compared with the conventional SOLA method without serious degradation of synthesized speech quality.
This research analyzed the space scheme in connection with complexity, one of the new changes in the discount stores, and has a goal of predicting the direction of space scheme in the upcoming complexity era. The research was conducted in the following way. Firstly, this researcher tried to grasp what kinds of changes were required in the overall distribution industry socially and economically. Secondly, the characteristic and situation of discount stores were scrutinized. Thirdly, the domestic stores' complexity status was classified and types of those were elicited. Fourthly, the time-series change and use were analyzed. The result of this analysis reveals that the types of complexity can be divided by location and adjustment to environmental changes. The time-series analysis shows that total operating area, the number of parked cars and the tenant ratio have increased dramatically in 2000 and 2003. And, according to the correlation analysis between factors, the tenant ratio has, a strong correlation with other two factors. Self-complexity takes the basic form of living facilities and complexity with other facilities is combined with other cultural, sales, educational and administrative ones. Mass-complexity is merged with the stadiums, parks or station sites. As you've seen, the concept of complex shopping mall for the realization of one stop shopping and convenience will continue in the days to come. It is desirable that the study on the large-scale shopping spaces will be conducted continually for the preparedness of future life style.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1042-1058
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2024
Terahertz (THz) communication is becoming a key technology for future 6G wireless networks because of its ultra-wide band. However, the implementation of THz communication systems confronts formidable challenges, notably beam splitting effects and high computational complexity associated with them. Our primary objective is to design a hybrid precoder that minimizes the Euclidean distance from the fully digital precoder. The analog precoding part adopts the delay-phase alternating minimization (DP-AltMin) algorithm, which divides the analog precoder into phase shifters and time delayers. This effectively addresses the beam splitting effects within THz communication by incorporating time delays. The traditional digital precoding solution, however, needs matrix inversion in THz massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, resulting in significant computational complexity and complicating the design of the analog precoder. To address this issue, we exploit the characteristics of THz massive MIMO communication systems and construct the digital precoder as a product of scale factors and semi-unitary matrices. We utilize Schatten norm and Hölder's inequality to create semi-unitary matrices after initializing the scale factors depending on the power allocation. Finally, the analog precoder and digital precoder are alternately optimized to obtain the ultimate hybrid precoding scheme. Extensive numerical simulations have demonstrated that our proposed algorithm outperforms existing methods in mitigating the beam splitting issue, improving system performance, and exhibiting lower complexity. Furthermore, our approach exhibits a more favorable alignment with practical application requirements, underlying its practicality and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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