The clipping value, defined as the log-likelihood ratio (LLR) in the case wherein all the list of candidates have the same binary value, is investigated, and an effective method to estimate it is presented for iterative tree search detection. The basic principle behind the method is that the clipping value of a channel bit is equal to the LLR of the maximum probability of correct decision of the bit to the corresponding probability of erroneous decision. In conjunction with multilevel bit mappings, the clipping value can be calculated with the parameters of the number of transmit antennas, $N_t$; number of bits per constellation point, $M_c$; and variance of the channel noise, $\sigma^2$, per real dimension in the Rayleigh fading channel. Analyses and simulations show that the bit error performance of the proposed method is better than that of the conventional fixed-value method.
본 논문은 Ubiquitous ID 시스템의 고속 충돌 방지 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안한 Ubiquitous ID 시스템에서의 고속 충돌 방지 알고리즘과 기존의 이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, 그리고 Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘을 수학적으로 비교 및 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석결과에 의하면 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 충돌 방지 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 순차적인 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 5%정도의 성능이 향상되었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 100%의 성능이 향상되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권3호
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pp.885-894
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2001
Decision tree methods is the one of data mining techniques. Classification trees are used to predict a class label. When a tree grows, the conventional splitting criteria use the weighted average of the left and the right child nodes for measuring the node impurity. In this paper, new splitting criteria for classification trees are proposed which improve the interpretablity of trees comparing to the conventional methods. The criteria search only for interesting subsets of the data, as opposed to modeling all of the data equally well. As a result, the tree is very unbalanced but extremely interpretable.
Overlay Multicast is a promising approach to overcome the implementation problem of IP multicast. Real time services like Internet broadcasting are provided by the overlay multicast technology due to the complex nature and high cost of IP multicast. To reduce frequent updates of multicast members and to support real time service without delay, we suggest a reliable overlay multicast tree based on members' sojourn probabilities. Path reliabilities from a source to member nodes are considered to maximize the reliability of an overlay multicast tree. The problem is formulated as a binary integer programming with degree and delay bounds. A tabu search heuristic is developed to solve the NP-complete problem. Outstanding results are obtained which is comparable to the optimal solution and applicable in real time.
A module or independent subtree is a part of a fault tree whose child gates or basic events are not repeated in the remaining part of the fault tree. Modules are necessarily employed in order to reduce the computational costs of fault tree quantification. This quantification generates fault tree solutions such as minimal cut sets, minimal path sets, or binary decision diagrams (BDDs), and then, calculates top event probability and importance measures. This paper presents a new linear time algorithm to detect modules of large fault trees. It is shown through benchmark tests that the new method proposed in this study can very quickly detect the modules of a huge fault tree. It is recommended that this method be implemented into fault tree solvers for efficient probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants.
현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.
최근 저가의 모바일 기기들이 출시되면서 단순한 휴대용 전자수첩에서 벗어나 학습과 업무용을 많은 이용되고 있으며 일반적인 응용프로그램 또한 많이 생산되고 있다. 그러나 휴대용 모바일 기기들의 단점중 하나가 저속의 소용량 시스템이라는 것이다. 이로 인해 일반 시스템에서 가동 중인 데이터베이스나 검색 알고리즘을 이식 시킬 경우 시스템의 성능을 저하되고 만다. CBDS trio알고리즘을 적용하여 모바일 환경에 맞는 저 용량 색인과 빠른 검색을 실현시킬 수 있게 되었다. 성능을 파악하기 위해 B-tree로 구현된 자바 Treeset API와 비교해본 결과 속도에서는 약간 느렸으나 저장 공간에서는 약 29$\%$의 공간 절약을 할 수 있어 실용 가능함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 신호공간 검출의 개념을 일반화하여 하나의 심볼 구간에서 하나 이상의 심볼들의 블록에 대한 검출을 수행하는 고정지연 트리 검색 신호검출기의 구성을 제안한다. 제안된 기법은 고속의 구현에 적합하다. 두 가지의 접근방법이 논의되며 이들은 모두 효율적인 신호공간 분할에 기반을 두고 있다. 첫 번째 방법에서는 심볼의 검출이 다중 클래스 분할에 기반을 둔다. 이 방법은 2개의 클래스에 기반을 둔 이진 심볼 검출방법을 일반화한 접근방법을 사용한다. 두 번째 방법에서는 이진 신호 검출이 look-ahead 기법과 결합된 고도의 병렬처리 신호검출 구조를 활용한다.
본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 이진트리 구조로 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색점 수 및 연산량이 급격히 감소되었다.
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹캠을 이용한 영상, 즉 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사해져가고 있다. 이를 실현하기 위해서는 사람이 사과를 보고 사과라고 알기 때문에 사과라고 인식하듯이 로봇 또한 미리 알고 있어야 한다는 가정 하에 내용기반의 물체인식이 필요하다. 그러나 엄청난 양의 내용의 데이터베이스가 필요하다. 그래서 용량은 하드웨어기술로 커버가 가능하지만 화면상에 있는 물체들을 빠르게 데이터베이스상의 자료와 매칭이 되어야한다. 본 논문에서는 이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘으로 BTS(Binary Search Tree)로 트리구조의 데이터베이스를 구축하여 많은 양의 데이터베이스 중 빠르게 검색하여 화면에 있는 물체를 인식하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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