Seo Dong-Min;Bok Kyoung-Soo;Yoo Jae Soo;Lee Byoung-Yup
Journal of Internet Computing and Services
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v.5
no.4
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pp.77-94
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2004
Recently, the needs of index structure which manages moving objects efficiently have been increased because of the rapid development of location-based techniques. Existing index structures frequently need updates because moving objects change continuatively their positions. That caused entire performance loss of the index structures. In this paper, we propose a new index structure called the TPKDB-tree that is a spatio-temporal index structure based on KDB-tree. Our technique optimizes update costs and reduces a search time for moving objects and reduces unnecessary updates by expressing moving objects as linear functions. Thus, the TPKDB-tree efficiently supports the searches of future positions of moving objects by considering the changes of moving objects included in the node as time-parameter. To maximize space utilization, we propose the new update and split methods. Finally, we perform various experiments to show that our approach outperforms others.
Packet arrival rates in internet routers have been dramatically increased due to the advance of link technologies, and hence wire-speed packet processing in Internet routers becomes more challenging. As IP address lookup is one of the most essential functions for packet processing, algorithm and architectures for efficient IP address lookup have been widely studied. In this paper, we Propose an efficient I address lookup architecture which shows yeW good Performance in search speed while requires a single small-size memory The proposed architecture is based on multi-way tree structure which performs comparisons of multiple prefixes by one memory access. Performance evaluation results show that the proposed architecture requires a 280kByte SRAM to store about 40000 prefix samples and an address lookup is achieved by 5.9 memory accesses in average.
Kim, Hyun-Ho;Kim, Jung-Hee;Kang, Yong-Hyeog;Eom, Young-Ik
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11A
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pp.1120-1129
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2006
It is very important to maximize the battery durability of mobile host in wireless ad-hoc network environments, because it extends the durability and Performance of the system. Since mobile hosts play a routing role, the network structure and the location of mobile hosts create a difference of energy consumption of mobile hosts. In this paper, each mobile host maintains energy tree and evaluates the amount of the energy of the neighboring mobile hosts by using message tree packet by periods. When mobile host sets up a routing path to send a packet, it selects the most proper path in order to consume energy effectively by using energy tree and breadth first search. In this paper, we suggest that, in wireless ad-hoc network environments, if each mobile host consumes balanced energy, mobile hosts of which energy capacity is limited can work as long as it can. Therefore, the durability and performance of the system can be extended.
A sensor network consists of a network of sensors that can perform computation and also communicate with each other through wireless communication. Some important characteristics of sensor networks are that the network should be self administered and the power efficiency should be greatly considered due to the fact that it uses battery power. In sensor networks, when large amounts of various stream data is produced and multiple queries need to be processed simultaneously, the power efficiency should be maximized. This work proposes a technique to create an index on multiple monitoring queries so that the multi-query processing performance could be increased and the memory and power could be efficiently used. The proposed SMILE tree modifies and combines the ideas of spatial indexing techniques such as k-d trees and R+-trees. The k-d tree can divide the dimensions at each level, while the R+-tree improves the R-tree by dividing the space into a hierarchical manner and reduces the overlapping areas. By applying the SMILE tree on multiple queries and using it on stream data in sensor networks, the response time for finding an indexed query takes in some cases 50% of the time taken for a linear search to find the query.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.5
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pp.162-168
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2004
Service restoration is an emergency control in distribution control centers to restore out-of-service area as soon as possible when a fault occurs in distribution networks. Therefore, it requires fast computation time and high quality solutions for load balancing. In this paper, a load balance index and heuristic guided best-first search are proposed for these problem. The proposed algorithm consists of two parts. One is to set up a decision tree to represent the various switching operations available. Another is to identify the most effective the set of switches using proposed search technique and a feeder load balance index. Test results on the KEPCO's 108 bus distribution system show that the performance is efficient and robust.
It is very hard to obtain a general algorithm for solution of all the constraint satisfaction optimization problems. However, if the whole problem is separated into subproblems by characteristics of decision variables, we can assume that an algorithm to obtain solutions of these subproblems is easier. Under the assumption, we propose a problem classifying rule which subdivide the whole problem, and develop backtracking algorithms fit for these subproblems. One of the methods of finding a quick solution is efficiently arrange for any order of the search tree nodes. We choose the cluster head positioning problem in wireless sensor networks in which static characteristics is dominant and interference minimization problem of RFID readers that has hybrid mixture of static and dynamic characteristics. For these problems, we develop optimal variable ordering algorithms, and compare with the conventional methods. As a result of classifying the problem into subproblems, we can realize a backtracking framework for systematic search. We also have shown that developed backtracking algorithms have good performance in their quality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.6
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pp.104-110
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2008
In this paper, a novel 2-level-search sphere decoding algorithm for multiple-input multiple-output (MIMO) detection and its VLSI implementation are presented. The proposed algorithm extends the search space by concurrently performing symbol detection on 2 level of the tree search. Therefore, the possibility of discarding good candidates can be avoided. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed algorithm in terms of bit-error-rate (BER). From the proposed algorithm, an efficient very large scale integration (VLSI) architecture which incorporates low-complexity and fixed throughput features is proposed. The proposed architecture supports many modulation techniques such as BPSK, QPSK, 16-QAM and 64-QAM. The sorting block, which occupies a large portion of hardware utilization, is shared for different operating modes to reduce the area. The proposed hardware implementation results show the improvement in terms of area and BER performance compared with existing architectures.
Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.8
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pp.1851-1856
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2013
An XML is widely used for web services, such as SOAP(Simple Object Access Protocol) and REST (Representational State Transfer), and also de facto standard for representing data. Since the XML parser using DOM(Document Object Model) requires a preprocessing task creating a DOM-tree, and then storing it into memory, embedded systems with limited resources typically employ a streaming XML parser without preprocessing. In this paper, we propose a new architecture for the streaming XML parser using an APSearch(Adaptive Parallel Search) on FPGA(Field Programmable Gate Array). Compared to other approaches, the proposed APSearch parser dramatically reduces overhead on the software side and achieves about 2.55 and 2.96 times improvement in the time needed for an XML parsing. Therefore, our APSearch parser is suitable for systems to speed up XML parsing.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.2
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pp.97-103
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2012
A very low complexity QRD-M algorithm based on limited search area is proposed for MIMO systems. The conventional QRD-M algorithm calculates Euclidean distance between all constellation symbols and the temporary detection symbol at each layer. We found that performance will not be degraded even if we adaptively restrict the search area of the candidate symbols only to the neighboring points of temporary detection symbol according to the channel condition at each layer. As a channel condition indicator, we employ the channel gain ratio among the layers without necessity of SNR estimation. The simulation results show that the proposed scheme effectively achieves near optimal performance while maintaining the overall average computation complexity much smaller than the conventional QRD-M algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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