Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.2
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pp.118-124
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2008
For forward error correction, DVB-S2, which is the digital video broadcasting forward error coding and modulation standard for satellite television, uses a system based the concatenation of BCH with LDPC inner coding. In DVB-S2 the LDPC codes are defined for 11 different code rates, which means that a DVB-S2 LDPC decoder should support multiple code rates. Seven of the 11 code rates, 3/5, 2/3, 3/4, 4/5, 5/6, 8/9, and 9/10, are regular and the rest four code rates, 1/4, 1/3, 2/5, and 1/2, are irregular. In this paper we propose a flexible decoder for the regular LDPC codes. We combined the partially parallel decoding architecture that has the advantages in the chip size, the memory efficiency, and the processing rate with Benes network to implement a DVB-S2 LDPC decoder that can support multiple code rates with a block size of 64,800 and can configure the interconnection between the variable nodes and the check nodes according to the parity-check matrix. The proposed decoder runs correctly at the frequency of 200MHz enabling 193.2Mbps decoding throughput. The area of the proposed decoder is $16.261m^2$ and the power dissipation is 198mW at a power supply voltage of 1.5V.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.8-15
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2020
A forecasting method using deep learning does not have consistent results due to the differences in the characteristics of the dataset, even though they have the same forecasting models and parameters. For example, the forecasting model X optimized with dataset A would not produce the optimized result with another dataset B. The forecasting model with the characteristics of the dataset needs to be optimized to increase the accuracy of the forecasting model. Therefore, this paper proposes novel optimization steps for outlier removal, dataset classification, and a CNN-LSTM-based hyperparameter tuning process to forecast the daily power usage of a university campus based on the hourly interval. The proposing model produces high forecasting accuracy with a 2% of MAPE with a single power input variable. The proposing model can be used in EMS to suggest improved strategies to users and consequently to improve the power efficiency.
The National Marine Electronics Association(NMEA) is nonprofit-making cooperation composed with manufacturers, distributors, wholesalers and educational institutions. We use the basic port of equipment in order to process the signal from NMEA signal using equipment. When we don't have enough one, we use the multi-port for processing. However, we need to have module development simulation which could multiplex and provide NMEA related signal that we could solve the problems in multi-port application and exclusive equipment generation for a number of signal. For now, we don't have any case or product using NMEA multiplexer so that we import expensive foreign equipment or embody NMEA signal transmission program like software, using multi-port. These have problems since we have to pay lots ci money and build separate processing part for every application programs. Besides, every equipment generating NMEA signal are from different manufactures and have different platform so that it could cause double waste and loss of recourse. For making up for it, I suggest the NMEA multiplexer embodiment, which could independently move by reliable process and high performance single hardware module, improve the memory efficiency of module by designing the optimized Queue, and keep having reliability for realtime communication among the equipment such as main input sensor equipment Gyrocompass, Echo-sound, and GPS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.11
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pp.1170-1181
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2012
Wireless Sensor Networks(WSNs) are used in diverse applications. In general, sensor nodes that are easily deployed on specific areas have many resource constrains such as battery power, memory sizes, MCUs, RFs and so on. Hence, first of all, the efficient energy consumption is strongly required in WSNs. In terms of event states, event-driven deliverly model (i.e. surveillance and reconnaissance applications) has several characteristics. On the basis of such a model, clustering algorithms can be mostly used to manage sensor nodes' energy efficiently owing to the advantages of data aggregations. Since a specific node collects packets from its child nodes in a network topology and aggregates them into one packet to relay them once, amount of transmitted packets to a sink node can be reduced. However, most clustering algorithms have been designed without considering can be reduced. However, most clustering algorithms have been designed without considering characteristics of event-driven deliverly model, which results in some problems. In this paper, we propose enhanced clustering algorithms regarding with both targets' movement and energy efficiency in order for applications of surveillance and reconnaissance. These algorithms form some clusters to contend locally between nodes, which have already detected certain targets, by using a method which called CHEW (Cluster Head Election Window). Therefore, our proposed algorithms enable to reduce not only the cost of cluster maintenance, but also energy consumption. In conclusion, we analyze traces of the clusters' movements according to targets' locations, evaluate the traces' results and we compare our algorithms with others through simulations. Finally, we verify our algorithms use power energy efficiently.
This study describes a spatial web object retrieval system using Spark, an in - memory based distributed processing system. Development of social networks has created massive amounts of spatial web objects, and retrieval and analysis of data is difficult by using exist spatial web object retrieval systems. Recently, development of distributed processing systems supports the ability to analyze and retrieve large amounts of data quickly. Therefore, a method is promoted to search a large-capacity spatial web object by using the distributed processing system. Data is processed in block units, and one of these blocks is converted to RDD and processed in Spark. Regarding the discussed method, we propose a system in which each RDD consists of spatial web object index for the included data, dividing the entire spatial region into non-overlapping spatial regions, and allocating one divided region to one RDD. We propose a system that can efficiently use the distributed processing system by dividing space and increasing efficiency of searching the divided space. Additionally by comparing QP-tree with R-tree, we confirm that the proposed system is better for searching the spatial web objects; QP-tree builds index with both spatial and words information while R-tree build index only with spatial information.
Kim, Hyeon-Wook;Kim, Geun-Jun;Jo, Gi-Ppeum;Kang, Bong-Soon
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.2
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pp.70-75
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2014
Recently, the demand for high-integrated, low-powered, and high-powered SoC design has been increasing due to the multi-functionality and the miniaturization of digital devices and the high capacity of service informations. With the rapid evolution of the system, the required hardware performances have become diversified, the FPGA system has been increasingly adopted for the rapid verification, and SoC system using the FPGA and the ARM core for control has been growingly chosen. While the AXI bus is used in these kinds of systems in various ways, it is traditionally designed with AXI slave structure. In slave structure, there are problems with the CPU resources because CPU is continually involved in the data transfer and can't be used in other jobs, and with the decreased transmission efficiency because the time not used of AXI bus beomes longer. In this paper, an efficient AXI master interface is proposed to solve this problem. The simulation results show that the proposed system achieves reductions in the consumption clock by an average of 51.99% and in the slice by 31% and that the maximum operating frequency is increased to 107.84MHz by about 140%.
The desktop interface is not suitable for the environment in which mobile devices are used commonly with moving, because much attention should be paid for it. And the miniaturizing of mobile devices increases the workload for using them, makes the operation speeds lower and makes more errors. So the study of appropriate level of the input interface for this changing environment is needed. In the aspect of mobile devices. input style and the complexity of the menu hierarchy, this study will look for the way to decrease the workload when doing some primary tasks and using mobile devices simultaneously with moving. The input style was classified into gesture input style, button input style, and pointing input style. The accuracy and speed were measured when doing dual tasks, including a menu searching task and a figure memory task, through one input style of three. By Changing the level of menu hierarchy in the menu searching task, the accuracy of task execution was examined. These Experiments were done in standing state and moving state. In both state the pointing input style was the highest in the accuracy of task execution but the slowest in the speed. In contrast, the gesture input style was not high in the accuracy but the fastest in the speed. This fact shows that the gesture input style is suitable for the condition needed for speedy processing rather than accurate execution when moving.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.4
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pp.269-275
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2013
Recently, importance of pedestrian road network is getting emphasized as it is possible to provide mobile device users with both route guidance services and surrounding spatial information. However, it costs a tremendous amount of budget for generating and renovating pedestrian road network nationally, which hinder further advances of these services. Hence, algorithms extracting pedestrian road network automatically based on raster data are needed. On the other hand, road dataset generated from raster data usually has unnecessary vertices which lead to maintenance disutility such as excessive turns and increase in data memory. Therefore, this study proposed a method of selecting a proper threshold automatically for separate road entity using not only Douglas-Peucker algorithm but also road attribute data of digital map in order to remove redundant vertices, which maximizes line simplification efficiency and minimizes distortion of shape of roads simultaneously. As a result of the test, proposed method was suitable for automatic line simplification in terms of reduction ratio of vertices and accuracy of position.
As the computing technique and mobile devices get developed, the demand of multimedia contents for mobile environment has been increased. The multimedia contents provided on PDA has so far been limited to the materials such as video and audio. MPEG-4 is the international standard used for supporting to properly save, communicate multimedia in formation such as video, audio, image, text and two-dimensional object, which can present various, multimedia contents by using adaptation techniques. However, since most MPEG-4 contents are not used for PDA but desktop, it seems not to be played on PDA where needs low power consumption, limited memory capability and GUI, and so on. In this paper, we propose the adaptation techniques, which can present the MPEG-4 contents on PDA, using scene composition with MPEG-4. The proposed scheme consists of three subparts: physical adaptation, variation adaptation and resource adaptation. Physical adaptation adjusts the physical difference of between the authoring environment and playback environment. Event adaptation part transforms events used for desktop to the events used for playback on PDA. The resource adaptation enables efficiency of playback to promote by using the essential information table on BIFS parser. As the proposed scheme is applied to MPEG-4 player, we see that the MPEG-4 contents are efficiently played on PDA.
In high dimensional data, most of clustering algorithms tend to degrade the performance rapidly because of nature of sparsity and amount of noise. Recently, partial dimensional clustering algorithms have been studied, which have good performance in clustering. These algorithms select the dimensional data closely related to clustering but discard the dimensional data which are not directly related to clustering in entire dimensional data. However, the traditional algorithms have some problems. At first, the algorithms employ grid based techniques but the large amount of grids make worse the performance of algorithm in terms of computational time and memory space. Secondly, the algorithms explore dimensions related to clustering using k-medoid but it is very difficult to determine the best quality of k-medoids in large amount of high dimensional data. In this paper, we propose an efficient partial dimensional clustering algorithm which is called CLIP. CLIP explores dense regions for cluster on a certain dimension. Then, the algorithm probes dense regions on a next dimension. dependent on the dense regions of the explored dimension using incremental projection. CLIP repeats these probing work in all dimensions. Clustering by Incremental projection can prune the search space largely and reduce the computational time considerably. We evaluate the performance(efficiency, effectiveness and accuracy, etc.) of the proposed algorithm compared with other algorithms using common synthetic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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