With growing interest in location-based service (LBS), there is increasing necessity for nearest neighbor (NN) search through query while the user is moving. NN search in such a dynamic environment has been performed through the repeated applicaton of the NN method to the search segment, but this increases search cost because of unnecessary redundant calculation. We propose slabbed continuous nearest neighbor (Slabbed_CNN) search, which is a new method that searches CNN in the search segment while moving, Slabbed_CNN reduces calculation costs and provides faster services than existing CNN by reducing the search area and calculation cost of the existing CNN method through reducing the search segment using slabs.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.5
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pp.297-307
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2022
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.
In this paper, we are concerned with a 3D line segment extraction method by area-based stereo matching technique. The main idea is based on line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. Elevation data and ortho-image can be obtained by well-known area-based stereo matching technique. In order to use elevation in line fitting, the elevation itself should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that our method generates 3D line segments almost 7.5 times more accurate than raw elevations obtained by area-based method.
This paper explores the possibility of segmentation of consumers based on their quality expectations toward the automotive telematics service. Hypotheses on utilizing consumers' expectations toward the automotive telematics service for the market segmentation and linking the segments with optimal product designs are formulated. Samples are segmented based on their perceived service quality to the service attributes from various configurations of automotive telematics service. Then, a regression analysis on the segmented groups of users is performed to check whether they have qualitatively differing evaluation on the service quality. The result indicates that the proposed segmentation is operational and differing product attributes configuration is desirable according to the characteristics of the consumer segment. Hence, according to the characteristics of each consumer segment formed based on their expectation toward the telematics service, a product differentiation strategy of the automotive telematics system can be designed and be proposed to the product line designer.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.16
no.3
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pp.321-339
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2014
This paper concerns the development of a knowledge-based tunnel design system within the framework of artifical neural networks(ANNs). The system is aimed at expediting a routine tunnel design works such as computation of segment lining body forces and stability analysis of selected cross section. A number of sub-modules for computation of segment lining body forces and stability analysis were developed and implemented to the system. It is shown that the ANNs trained with the results of 3D numerical analyses can be generalized with a reasonable accuracy, and that the ANN based tunnel design concept is a robust tool for tunnel design optimization. The details of the system architecture and the ANNs development are discussed in this paper.
Seo, Hyung-Yoon;Bae, Byungjun;Lim, Hyoungsoo;Huh, Jun-hwan;Kim, Jong-Deok
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.6
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pp.430-435
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2015
IP-based, next generation digital broadcast systems transmit DASH segment files. Designed by the DASH system, DASH segment files provide variable quality of contents, while the size of DASH segment files varies even if the file has the same quality. Delays and inefficient use of resources are major challenges in the transmission of variable size DASH segment files in broadcasting systems. Traditional broadcasting transmission systems are designed according to characteristics of physical layer of broadcast, and thus, delay and inefficient resources use is difficult to find. Yet, transmission content quantities continue to rise in the next-generation broadcasting systems (e.g. FHD, UHD (4k, 8k)) with variability of the segments file size as well. Resources for next-generation broadcast are more abundant than traditional broadcast with recent development, but continue to be limited and fixed. Resource delay and inefficiency are important but has not been extensively studied. We propose a transmission structure solution to analyze the delay and efficiency of the resource as each DASH segment file is transmitted, and have further performed simulation studies.
Kim, Hyeun Sung;Kim, Seok Won;Ju, Chang Il;Lee, Sung Myung;Shin, Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.53
no.1
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pp.26-30
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2013
Objective : The purpose of this study was to compare the results of three types of short segment screw fixation for thoracolumbar burst fracture accompanying osteopenia. Methods : The records of 70 patients who underwent short segment screw fixation for a thoracolumbar burst fracture accompanying osteopenia (-2.5< mean T score by bone mineral densitometry <-1.0) from January 2005 to January 2008 were reviewed. Patients were divided into three groups based on whether or not bone fusion and bone cement augmentation procedure 1) Group I (n=26) : short segment fixation with posterolateral bone fusion; 2) Group II (n=23) : bone cement augmented short segment fixation with posterolateral bone fusion; 3) Group III (n=21) : bone cement augmented, short segment percutaneous screw fixation without bone fusion. Clinical outcomes were assessed using a visual analogue scale and modified MacNab's criteria. Radiological findings, including kyphotic angle and vertebral height, and procedure-related complications, such as screw loosening or pull-out, were analyzed. Results : No significant difference in radiographic or clinical outcomes was noted between patients managed using the three different techniques at last follow up. However, Group I showed more correction loss of kyphotic deformities and vertebral height loss at final follow-up, and Group I had higher screw loosening and implant failure rates than Group II or III. Conclusion : Bone cement augmented procedure can be an efficient and safe surgical techniques in terms of achieving better outcomes with minimal complications for thoracolumbar burst fracture accompanying osteopenia.
Recent concerns regarding protecting, identifying, isolating, redundant routing and dewatering of subsystems of water distribution networks have led to the realization of the importance of valves in these systems. Valves serve two purposes namely, flow and pressure control and isolating subsystems due to breakage or contaminant containment. In this paper, valves are considered from the point of view of subsystem isolation. When a water main is required to be closed, it may be in general necessary to close several other pipes in addition to the broken pipe itself depending on the distribution of adjacent valves. This set of pipes is defined as a segment. In this paper a segment analysis for isolating pipes is present and based on the segment analysis, we suggested the Valve Importance Index and the 7 performance indicators to evaluate the system performance. The suggested methodology is applied to a real network to verify the applicability of the methodology.
Yun, Sam;Park, Sekyoung;Park, Jung Gu;Huh, Jin Do;Shin, Young Gyung;Yun, Jong Hyouk
Korean Journal of Radiology
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v.19
no.6
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pp.1140-1146
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2018
Objective: To compare the spinal enumeration methods that establish the first lumbar vertebra in patients with spinal variants. Materials and Methods: Of the 1446 consecutive patients who had undergone computed tomography of the spine from March 2012 to July 2016, 100 patients (62 men, 38 women; mean age, 47.9 years; age range, 19-88 years) with spinal variants were included. Two radiologists (readers 1 and 2) established the first lumbar vertebra through morphologic analysis of the thoracolumbar junction, and labeled the vertebra by counting in a cranial-to-caudal manner. Inter-observer agreement was established. Additionally, reader 1 detected the 20th vertebra under the assumption that there are 12 thoracic vertebra, and then classified it as a thoracic vertebra, lumbar vertebra, or thoracolumbar transitional vertebra (TLTV), on the basis of morphologic analysis. Results: The first lumbar vertebra, as established by morphologic analysis, was labeled by each reader as the 21st segment in 65.0% of the patients, as the 20th segment in 31.0%, and as the 19th segment in 4.0%. Inter-observer agreement between the two readers in determining the first lumbar vertebra, based on morphologic analysis, was nearly perfect (${\kappa}$ value: 1.00). The 20th vertebra was morphologically classified as a TLTV in 60.0% of the patients, as the first lumbar segment in 31.0%, as the second lumbar segment in 4.0%, and as a thoracic segment in 5.0%. Conclusion: The establishment of the first lumbar vertebra using morphologic characteristics of the thoracolumbar junction in patients with spinal variants was consistent with the morphologic traits of vertebral segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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