Association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is utilizing the acquired knowledge to provide marketing strategies such as catalogue design, cross-selling and shop allocation. However, this requires too much time and high cost to only extract the actionable and profitable knowledge from tremendous numbers of discovered patterns. In currently available literature, a number of interest measures have been devised to accelerate and systematize the process of pattern evaluation. Unfortunately, most of such measures, including support and confidence, are prone to yielding impractical results because they are calculated only from the sales frequencies of items. For instance, traditional measures cannot differentiate between the purchases in a small basket and those in a large shopping cart. Therefore, some adjustment should be made to the size of market baskets because there is a strong possibility that mutually irrelevant items could appear together in a large shopping cart. Contrary to the previous approaches, we attempted to consider market basket's size in calculating interest measures. Because the devised measure assigns different weights to individual purchases according to their basket sizes, we expect that the measure can minimize distortion of results caused by accidental patterns. Additionally, we performed intensive computer simulations under various environments, and we performed real case analyses to analyze the correctness and consistency of the devised measure.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1546-1553
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2015
In cognitive radio technology, the overall capacity of communications systems can be improved without allocating additional bands by allowing secondary system to utilize the band when a primary system who has right to use the band does not utilize it. Therefore, spectrum sensing to determine the existence of primary system is utmost important in the cognitive radio technology. In this work, we consider a novel cooperative spectrum sensing in cognitive cellular systems. Especially, we consider the case in which heterogeneous primary systems coexist, i.e., heterogenous transmission power and sensing requirement of primary system, such that only portion of users in cognitive cellular systems are able to detect the primary system. In this case, we propose new cooperative spectrum sensing with multiple sensing stages to properly detect the existence of primary systems in this kind of situations. Moreover, we analyze the performance of conventional cooperative spectrum sensing schemes such as OR-rule, AND-rule and MAJORITY-rule under the existence of heterogeneous primary systems. Finally, we investigate the performance of the proposed scheme through computer based simulations and show that the existence of primary systems can be determined accurately by using our proposed scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.527-533
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2018
Recently, the device-to-device (D2D) communication has been conceived as the key technology for the next-generation mobile communication systems. The neighbor discovery in which the nearby users are found, is essential for the proper operation of the D2D communication. In this paper, we propose new neighbor discovery scheme based on deep learning technology which has gained a lot of attention recently. In the proposed scheme, the neighboring users can be found using the uplink pilot transmission of users only, unlike conventional neighbor discovery schemes in which direct pilot communication among users is required, such that the signaling overhead can be greatly reduced in our proposed scheme. Moreover, the neighbors with different proximity can also be classified accordingly which enables more accurate neighbor discovery compared to the conventional schemes. The performance of our proposed scheme is verified through the tensorflow-based computer simulations.
Kang Feel-Soon;Oh Seok-Kyu;Park Sung-Jun;Kim Jang-Mok;Kim Cheul-U
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.9
no.5
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pp.438-447
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2004
A new multilevel PWM inverter using a half-bridge and full-bridge cells is proposed for the use of stand-alone photovoltaic inverters. The configuration of the proposed multilevel PWM inverter is based on a prior 11-level shaped PWM inverter. Among three full-bridge cells employed in the prior inverter, one cell is substituted by a half-bridge cell. Owing to this simple alteration, the proposed inverter has three promising merits. First it increases the number of output voltage levels resulted in high quality output voltages. Second, it reduces two power switching devices by means of employing a half-bridge cell. Third, it reduces power imposed on a transformer connected with the half-bridge unit. That is to say, most power is transferred to loads via cascaded transformers connected with low switching inverters, which are used to synthesize the fundamental output voltage levels whereas the output of a transformer linked to a high switching inverter is used to improve the final output voltage waves; thus, it is desirable in the point of the improvement of the system efficiency. By comparing to the prior 11-level PWM inverter, it assesses the performance of the proposed inverter as a stand-alone photovoltaic inverter. The validity of the proposed inverter is verified by computer-aided simulations and experimental results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.637-644
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2016
This paper is a follow-up to previous papers entitled, "Development of Tunnel-Environment Monitoring System and Its Installation" I [1] and II [2]. The target tunnel of these studies is the Solan Tunnel, which is a loop-type, single-track, 16.7-km-long tunnel located in mountainous terrain and passing through the Baekdudaegan mountain range. It is an ordinary railway tunnel designed for both freight and passenger trains. We analyzed the environmental conditions of the tunnel using temperature and humidity data recorded over approximately one year. The data were recorded using the Tunnel Rough Environment Measuring System (TREMS), which measures environmental data in subway and high-speed train tunnels and is installed in three locations inside the tunnel. Previous studies analyzed environmental conditions inside tunnels located in or near a city, whereas the tunnel in this study is located in a mountainous area. The tunnel conditions were compared with those measured outside the tunnel for each month. Hourly changes during summer and winter periods were also analyzed, and the environmental conditions at different locations inside the tunnel were compared. The results are widely applicable in studies on the thermal environment and air quality of tunnels, as well as for computer analysis of tunnel airflow such as tunnel ventilation and fire simulations.
This paper proposes a restoration scheme based on mobility learning and prediction in the presence of the failure of mobility databases in mobile communication systems. In mobile communication systems, mobility databases must maintain the current location information of users to provide a fast connection for them. However, the failure of mobility databases may cause some location information to be lost. As a result, without an explicit restoration procedure, incoming calls to users may be rejected. Therefore, an explicit restoration scheme against the failure of mobility databases is needed to guarantee continuous service availability to users. Introducing mobility learning and prediction into the restoration process allows systems to locate users after a failure of mobility databases. In failure-free operations, the movement patterns of users are learned by a Neuro-Fuzzy Inference System (NFIS). After a failure, an inference process of the NFIS is initiated and the users' future location is predicted. This is used to locate lost users after a failure. This proposal differs from previous approaches using checkpoint because it does not need a backup process nor additional storage space to store checkpoint information. In addition, simulations show that our proposal can reduce the cost needed to restore the location records of lost users after a failure when compared to the checkpointing scheme
Optical burst switching (OBS) has been proposed to reduce the use of fiber delay lines (FDLs) and to realize the optical switching paradigm of the next-generation ail optical networks. The OBS can provide improvements over wavelength routing in terms of bandwidth efficiency and core network scalability via statistical multiplexing of bursts. Recently, another challenging issue is how to upport quality of service (QoS) in the optical burst switching networks. In this paper, we propose a deflection routing scheme to guarantee the QoS for the OBS networks to detour lower priority burst forward to the deflection routing path when congested. A big advantage of the proposed scheme is the simplicity of QoS provision, that comes from the simple QoS provisioning algorithm. Also, the QoS provisioning scheme be able to make efficient networks by fairly traffic distributing with the reduce of the use of FDLs at core routers. The QoS provisioning scheme has been verified to reliably guarantee the QoS of priority 0, 1, 2 burst and to efficiently utilize network resources by computer simulations using OPNET As results, the end-to-end delay of high priority burst is improved, and the network efficiency is also improved.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.534-542
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1999
A sell-designed rate control strategy can improve overall picture quality for video transmission over a constant bit rate channel and the rate control method is not a normative part of MPEG-video standard, the performance of MPEG video codec can be quite different depends on how to implement the rate control scheme. The rate control scheme proposed in MPEG show good results when scene changes is not occurred. But it has weakness that it does not properly handle scene-changed pictures. Therefore picture quality after scene change is deteriorated, and possibility of overflow occurrence becomes high. In this paper, a new method for detection of scene change occurrence using local variance and a new determination scheme for adaptive quantization parameter, mqunt, which can consider local characteristic of an image by using previously computed the local variance from the scene change detection part are proposed. IN addition, and adaptive rate control scheme which can handles scene changed picture very efficiently by scene-changed picture is proposed. Computer simulations are performed to verify the performance of the proposed algorithm. The suggested detection algorithm precisely detected scene change. And the proposed rate control scheme shows better rate control performance as compared with that of the conventional MPEG scheme.
A real-time monitoring and modeling system (RTMMS) for rainfall-induced turbidity flow, which is one of the major obstacles for sustainable use of reservoir water resources, is under development. As a prediction model for the RTMMS, a laterally integrated two-dimensional hydrodynamic and water quality model, CE-QUAL-W2 was tested by simulating the temperature stratification, density flow regimes, and temporal and spatial distributions of turbidity in a reservoir. The inflow water temperature and turbidity measured every hour during the flood season of 2004 were used as the boundary conditions. The monitoring data showed that inflow water temperature drop by 5 to $10^{\circ}C$ during rainfall events in summer, and consequently resulted in the development of density flow regimes such as plunge flow and interflow in the reservoir. The model showed relatively satisfactory performance in replicating the water temperature profiles and turbidity distributions, although considerable discrepancies were partially detected between observed and simulated results. The model was either very efficient in computation as the CPU run time to simulate the whole flood season took only 4 minutes with a Pentium 4(CPU 2.0GHz) desktop computer, which is essentially requited for real-time modeling of turbidity plume.
In this study, CFD computer simulations by FDS are carried out in order to confirm the performance of the combined operation of both sprinkler system and smoke curtain of 0.54 m depth installed for cooling and blocking the smoke which propagates beneath the sloped ceiling of a stairway corridor of which dimensions are 17.92 m long, 4.00 m wide, and 6.12 m high. It is shown that the response time of sprinklers decreases with fire size and it increases more about 1.1 second in case without smoke curtain than in case with smoke curtain, that the time of smoke transport from the fire source to the stairway outlet decreases considerably with fire size, and that the delay effect of smoke transport is not related to the sprinkler system, whether it is operated or not. This study shows that the combined operation of both sprinkler system and smoke curtain is very effective in smoke cooling, but it is a little for effect on smoke blockage. Although the hazard of skin burn due to radiative heat flux from hot smoke layer is decreased by spray cooling effect, the hazard of smoke suffocation and the weakening of visibility is increased by smoke downdrag and the turbulence of smoke-air mixing due to water spray. These conditions may result in preventing occupants from going out of the stairway during evacuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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