• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권1호
• /
• pp.165-182
• /
• 2014

An RFID systems employ efficient Anti-Collision Algorithms (ACAs) to enhance the performance in various applications. The EPC-Global G2 RFID system utilizes Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA-based RFID systems involves finding the optimal value of the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models for finding the optimal frame length have been developed; however, they are not perfectly optimized because they lack precise characterization for the timing details of the underlying ACA. In this paper, we investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC-Global G2 protocol and use it to derive a precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to determine the optimal frame length value for the estimated number of tags that maximizes the performance of an RFID system. However, because precise estimation of the contending tags is difficult, we utilize a parametric-heuristic approach to maximize the system performance and propose two simple schemes based on the obtained optimal frame length-namely, Improved Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA). The ID-FSA scheme is based on the tag set estimation and frame size update mechanisms, whereas the ERP-FSA scheme adjusts the contending tag population in such a way that the applied frame size becomes optimal. The results of simulations conducted indicate that the ID-FSA scheme performs better than several well-known schemes in various conditions, while the ERP-FSA scheme performs well when the frame size is small.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.81-88
• /
• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.103-111
• /
• 2019

The IoT-driven large-scaled systems consist of connected things with on-chip executable embedded software. These light-weighted embedded things have limited hardware space, especially small size of on-chip flash memory. In addition, on-chip embedded software in flash memory is not easy to update in runtime to equip with latest services in IoT-driven applications. It is becoming important to develop light-weighted IoT devices with various software in the limited on-chip flash memory. The remote instruction execution in cloud via IoT connectivity enables to provide high performance software execution with unlimited software instruction in cloud and low-power streaming of instruction execution in IoT edge devices. In this paper, we propose a Cloud-IoT asymmetric structure for providing high performance instruction execution in cloud, still low power code executable thing in light-weighted IoT edge environment using remote instruction execution. We propose a simulated approach to determine efficient partitioning of software runtime in cloud and IoT edge. We evaluated the instruction cloudification using remote instruction by determining the execution time by the proposed structure. The cloud-connected instruction set simulator is newly introduced to emulate the behavior of the processor. Experimental results of the cloud-IoT connected software execution using remote instruction showed the feasibility of cloudification of on-chip code flash memory. The simulation environment for cloud-connected code execution successfully emulates architectural operations of on-chip flash memory in cloud so that the various software services in IoT can be accelerated and performed in low-power by cloudification of remote instruction execution. The execution time of the program is reduced by 50% and the memory space is reduced by 24% when the cloud-connected code execution is used.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제5권4호
• /
• pp.431-443
• /
• 2021

Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l_2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l_2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l_2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제13권3호
• /
• pp.55-77
• /
• 2011

가격번들링(price bundling)의 형태에는 '믹스드리더번들(mixed-leader bundle)'과 '믹스드조인트번들(mixed-joint bundle)'이 있는데 전자는 패키지 구성요소 중 하나는 정상가에 판매하고 다른 하나는 할인된 가격에 판매하는 것(예를 들면, 치아미백제를 구매하면 치약 할인)이고, 후자는 패키지의 가격을 통합하여 하나의 할인된 가격(예를 들면, 치아미백제와 치약을 함께 구매하면 총금액 할인)으로 제시하는 것이다. 메시지 프레이밍이란 동일한 광고 메시지를 어떻게 표현하느냐 하는 것인데, 제품을 사용할 경우 얻게 될 혜택 또는 긍정적인 제품 속성을 강조하는 긍정적 프레이밍과 대안을 채택하지 않을 경우 입게 되는 손실 또는 부정적인 제품속성을 강조하는 부정적 프레이밍이 있다. 본 연구는 치아미백제의 메시지 프레이밍을 '95%가 미백효과를 보았다(긍정적 프레이밍)'와 '5% 미만이 미백효과를 보지 못했다(부정적 프레이밍)'로 제시하였다. 본 연구는 개별제품에 대한 소비자의 지각된 품질수준과 태도에 대한 번들가격할인 프레이밍과 메시지 프레이밍의 상호작용효과를 탐구하였다. 연구결과 메시지 프레이밍의 주효과와 상호작용효과가 유의하게 나타났다. 긍정적 메시지프레이밍 조건에서는 믹스드조인트번들보다 믹스드리더번들에서 치아미백제에 대한 지각된 품질 및 태도가 높았으나, 부정적 메시지 프레이밍 조건에서는 믹스드리더번들보다 믹스드조인트번들에서 더 높았다. 본 연구는 번들 내 개별제품에 대한 번들가격할인 프레이밍과 메시지 프레이밍의 상호작용효과를 발견했다는 점에서 연구의 의의가 있으며, 메시지 프레이밍의 형태에 따라 번들가격 제시방법을 달리해야함을 제안하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권7호
• /
• pp.754-765
• /
• 2006

일반적으로 XML 키워드 검색에서 검색 결과는 질의 키워드들을 모두 포함하는 가장 작은 원소(최소 공통 선조)로 정의되며 색인의 기본 단위는 XML 원소가 된다. 기존의 인덱스 구조 하에서는 질의 키워드를 포함한 각 원소의 조합으로 생성된 모든 최소 공통 선조가 검색 결과로 고려된다. 본 논문에서는-불필요한 최소 공통 선조 산출 연산을 피하고 검색 시간을 단축시키기 위한 목적으로-인덱스를 파티션이라고 불리는 물리적 단위로 분할하고 질의 처리 시 필요에 따라 파티션을 동적으로 합병하여 검색 결과를 산출하는 기법을 기술한다. 주어진 깊이 이상의 최소 공통 선조가 검색 결과로 반환되어야할 경우, 검색 시스템은 제안된 인덱스 구조 하에서 동일 파티션에 속한 원소들 간의 조합만으로 검색 결과를 반환함으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검색 결과에 대한 깊이 제한이 주어지지 않을 경우에도 검색 시스템은 분할된 인덱스를 사용하여 검색 결과를 얻을 수 있으며, 이때 분할되지 않은 기존의 인덱스를 사용하는 검색과 동일한 시간이 소요된다. 실험은 DBLP 사이트와 INEX2003에서 제공되는 XML 문서들로 진행되었으며, 제안된 인덱스는 검색 결과의 최소 깊이가 주어질 경우 질의 처리 시간을 상당히 감소시켰다.

• Journal of Chest Surgery
• /
• 제49권sup1호
• /
• pp.28-36
• /
• 2016

Background: This study aimed to develop the models for regional cardiac surgery centers, which take regional characteristics into consideration, as a policy measure that could alleviate the concentration of cardiac surgery in the metropolitan area and enhance the accessibility for patients who reside in the regions. Methods: To develop the models and set standards for the necessary personnel and facilities for the initial management plan, we held workshops, debates, and conference meetings with various experts. Results: After partitioning the plan into two parts (the operational autonomy and the functional comprehensiveness), three models were developed: the 'independent regional cardiac surgery center' model, the 'satellite cardiac surgery center within hospitals' model, and the 'extended cardiac surgery department within hospitals' model. Proposals on personnel and facility management for each of the models were also presented. A regional cardiac surgery center model that could be applied to each treatment area was proposed, which was developed based on the anticipated demand for cardiac surgery. The independent model or the satellite model was proposed for Chungcheong, Jeolla, North Gyeongsang, and South Gyeongsang area, where more than 500 cardiac surgeries are performed annually. The extended model was proposed as most effective for the Gangwon and Jeju area, where more than 200 cardiac surgeries are performed annually. Conclusion: The operation of regional cardiac surgery centers with high caliber professionals and quality resources such as optimal equipment and facility size, should enhance regional healthcare accessibility and the quality of cardiac surgery in South Korea.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권2호
• /
• pp.127-132
• /
• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.2615-2628
• /
• 1997

본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제28권9호
• /
• pp.479-490
• /
• 2001

본 논문에서는 구상에서 주어진 볼록 다각형의 집합$\Gamma$=$｛P_1...P_n｝$의 최대 또는 최소 교차를 결정하기 위하여 다각형의 간선으로 구를 면으로 분할하는 문제를 고려한다. 이 문제는 $\Gamma$의 최대 부분집합을 포함하는 반구를 $\Gamma$를 분리하는 대원을, $\Gamma$를 이분하는 대원을 $\Gamma$를 최소 또는 최대 부분집합을 교차하는 대원을 각각 찾는 다섯가지 기하적 문제를 공통적으로 관련이 있다. 구다각형의 최대 및 최소 교차를 효율적으로 구하기 위하여 우리는 간선 기반 분할의 방식을 취하는데 이 방식에서는 구가 각 다각형에 의해 증분적으로 분할되면서 면이 아닌 면을 구성하는 간선의 소유권이 처리된다. 마지막에는 최대수의소유권을 가지는 분할된 비정렬 간선들을 모아 해가 되는 면들의 경계를 구성하지 않고 그들의 중심을 근사적으로 얻는다. 최대 교차를 찾는 우리의 알고리즘은 효율적인 시간복잡도 O(nv)를 가지는 것으로 분석된다. 여기서 n는 v은 각각 다각형과 모든 장점의 개수들이다. 더구나 견고하게 수치를 계산하고 모든 degeneracy 경우를 다루기 때문에 구현의 관점에서도 실제적이다. 유사한 방식을 사용하여 일반적인 교차의 모든 경계는 O(nv+LlogL)시간에 구성할 수 있다. 여기서 L은 해로 출력되는 간선의 개수이다.