By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
Recently, various lightweight methods for using Convolutional Neural Network(CNN) models in mobile devices have emerged. Weight quantization, which lowers bit precision of weights, is a lightweight method that enables a model to be used through integer calculation in a mobile environment where GPU acceleration is unable. Weight quantization has already been used in various models as a lightweight method to reduce computational complexity and model size with a small loss of accuracy. Considering the size of memory and computing speed as well as the storage size of the device and the limited network environment, this paper proposes a method of compressing integer weights after quantization using a video codec as a method. To verify the performance of the proposed method, experiments were conducted on VGG16, Resnet50, and Resnet18 models trained with ImageNet and Places365 datasets. As a result, loss of accuracy less than 2% and high compression efficiency were achieved in various models. In addition, as a result of comparison with similar compression methods, it was verified that the compression efficiency was more than doubled.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.6
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pp.1-10
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2009
Flash memory has the advantages of nonvolatile, low power consumption, light weight, and high endurance. This enables the flash memory to be utilized as a storage of mobile computing device such as PMP(Portable Multimedia Player). Potable device with a mass flash memory can store various multimedia data such as video, audio, or image. Typical index systems for mobile computer are inefficient to search a form of text like lyric or title. In this paper, we propose a new text index system, named EMTEX(Embedded Text Index). EMTEX has the following salient features. First, it uses a compression algorithm for embedded system. Second, if a new insert or delete operation is executed on the base table. EMTEX updates the text index immediately. Third, EMTEX considers the characteristics of flash memory to design insert, delete, and rebuild operations on the text index. Finally, EMTEX is executed as an upper layer of DBMS. Therefore, it is independent of the underlying DBMS. We evaluate the performance of EMTEX. The Experiment results show that EMTEX can outperform th conventional index systems such as Oracle Text and FT3.
This study evaluates the potential by Chines region for entry of Korean logistics companies and retailers. The variables affecting e-commerce business and retail sales concerning the Chinese omni-channel market were extracted from a thorough literature review. Empirical analyses for variables based on 31 regions in China were performed. Results show that e-commerce is affected by disposable income and internet traffic and that retail sales are affected by urban and rural population, GRDP and urbanization. In addition, we performed variance decomposition analysis in order to estimate responses of logistics GDP(transport, storage and communication) and the number of Chinese mobile users. Exogenous shocks to logistics GDP and the number of mobile phone users play a strong role in explaining the forecast error of express service variance over time. Based on our results, we suggest 7 potential regions(Guangdong, Jiangsu, Zhejiang, Beijing, Shanghai, Liaoning and Shandong) as well as managerial implications for entry into China for logistics companies and retailers.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.256-257
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2022
In this paper, we introduce a method of extracting three-dimensional feature points through the movement of a single mobile device. Using a monocular camera, a 2D image is acquired according to the camera movement and a baseline is estimated. Perform stereo matching based on feature points. A feature point and a descriptor are acquired, and the feature point is matched. Using the matched feature points, the disparity is calculated and a depth value is generated. The 3D feature point is updated according to the camera movement. Finally, the feature point is reset at the time of scene change by using scene change detection. Through the above process, an average of 73.5% of additional storage space can be secured in the key point database. By applying the algorithm proposed to the depth ground truth value of the TUM Dataset and the RGB image, it was confirmed that the\re was an average distance difference of 26.88mm compared with the 3D feature point result.
Kwon, Ji Cheol;Lee, Goontaek;Hwang, Sang-il;Kim, Tae Seung;Yoon, Jeong-Ki;Kim, Ji-in
Journal of Soil and Groundwater Environment
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v.20
no.7
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pp.53-60
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2015
This study suggested the new site classification system according to land use, type of contamination and contaminants. Because the present site classification system can not cover all the areas, we changed the concept of land use to more detail one and enlarged the concept of other areas to cover all the areas not defined as certain land use. In case of the present industrial area, it was merged as other areas to avoid the confusion with oil and toxic material storage tank farm area. Accident area was separated from other areas and defined as only accident area caused by the mobile storage facility. In addition to classify the sites according to the basic land use, we classify the sites again in lower level according to the type of contamination and contaminants. With this classification system, we proposed different soil sampling strategy with the consideration of the origin of contamination and the interactions between soil and contaminants. We removed the surface soil sample (0~15 cm depth) around above storage tank because it was not a effective sample to assess whether that area contaminated or not. We also proposed to take the deeper soil samples at minimum three sampling points to confirm the depth of contamination in exploratory soil survey. We also proposed to remove the one point of 15 m depth sampling because it is not effective to confirm contaminated soil depth and needs the exhausted labor and cost. Instead of doing this, we added the continuous sampling to uncontaminated subsoil. Soil sampling points and depth in detailed soil survey is determined based on the results of exploratory soil survey. Therefore, effectiveness and reinforcements of exploratory soil survey would play an important role in improving the reliability of detailed soil survey.
Flash memory has penetrated our life in various forms. For example, flash memory is important storage component of ubiquitous computing or mobile products such as cell phone, MP3 player, PDA, and portable storage kits. Behind of the wide acceptance as memory is many advantages of flash memory: for instances, low power consumption, nonvolatile, stability and portability. In addition to mentioned strengths, the recent development of gigabyte range capacity flash memory makes a careful prediction that the flash memory might replace some of storage area dominated by hard disks. In order to have overwriting function, one block must be erased before overwriting is performed. This difference results in the cost of reading, writing and erasing in flash memory[1][5][6]. Since this difference has not been considered in traditional buffer replacement technologies adopted in system software such as OS and DBMS, a new buffer replacement strategy becomes necessary. In this paper, a new buffer replacement strategy, reflecting difference I/O cost and applicable to flash memory, suggest and compares with other buffer replacement strategies using workloads as Zipfian distribution and real data.
A rapid, selective and sensitive reversed-phase HPLC method for the determination of glipizide in human serum was validated and applied to the pharmacokinetic study of glipizide. Glipizide and internal standard, tolbutamide, were extracted from human serum by liquid-liquid extraction with benzene and analyzed on a Nova Pak $C_{18}\;60{\AA}$ column with the mobile phase of acetonitrile-potassium dihydrogen phosphate (10 mM, pH 3.5) (4:6, v/v). Detection wavelength of 275 nm and flow rate of 0.7 ml/min were fixed for the study. The assay robustness for the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate was confirmed by $3^3$ factorial design using a fixed glipizide concentration (500 ng/ ml) with respect to its peak area and retention time. And also, the ruggedness of this method was investigated at three different laboratories using same quality control (QC) samples. This method showed linear response over the concentration range of 10-1000 ng/ml with correlation coefficient greater than 0.999. The lower limit of quantitation using 0.5 ml of serum was 10.0 ng/ml, which was sensitive enough for pharmacokinetic studies. The overall accuracy of the quality control samples ranged from 82.6 to 105.0% for glipizide with overall precision (% C.V.) being 1.13-13.20%. The percent recovery for human serum was in the range of 85.2 93.5%. Stability studies showed that glipizide was stable during storage, or during the assay procedure in human serum. The peak area and retention time of glipizide were not significantly affected by the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate under the conditions studied. This method showed good ruggedness (within 15% C.V.) and was successfully used for the analysis of glipizide in human serum samples for the pharmacokinetic studies at three different laboratories, demonstrating the suitability of the method.
A rapid, selective and sensitive reversed-phase HPLC method for the determination of etodolac in human serum was developed, validated, and applied to the pharmacokinetic study of etodolac. Etodolac and internal standard, ibuprofen were extracted from human serum by liquid-liquid extraction with hexane/isopropanol (95:5, v/v) and analyzed on a Luna C18(2) column with the mobile phase of 1% aqueous acetic acid-acetonitrile (4:6, v/v). Detection wavelength of 227 nm and flow rate of 1.0 mL/min were fixed for the study. The assay robustness for the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate was confirmed by $3^3$ factorial design using a fixed etodolac concentration $(1\;{\mu}g/mL)$ with respect to its peak area and retention time. And also, the ruggedness of this method was investigated at three different laboratories using same quality control (QC) samples. This method showed linear response over the concentration range of $0.05-40\;{\mu}g/mL$ with correlation coefficients greater than 0.999. The lower limit of quantification using 0.5 mL of serum was 0.05 ${\mu}g/mL$, which was sensitive enough for pharmacokinetic studies. The overall accuracy of the quality control samples ranged from 92.00 to 110.00% for etodolac with overall precision (% C.V.) being 1.08-10.11%. The percent recovery for human serum was in the range of 76.73-115.30%. Stability studies showed that etodolac was stable during storage, or during the assay procedure in human serum. The peak area and retention time of etodolac were not significantly affected by the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate under the conditions studied. This method showed good ruggedness (within 15% C.V.) and was successfully used for the analysis of etodolac in human serum samples for the pharmacokinetic studies of orally administered Lodin XL tablet (400 mg as etodolac) at three different laboratories, demonstrating the suitability of the method.
A selective and sensitive reversed-phase HPLC method for the determination of fenoprofen in human serum was developed, validated, and applied to the pharmacokinetic study of fenoprofen calcium. Fenoprofen and internal standard, ketoprofen, were extracted from human serum by liquid-liquid extraction with diethyl ether and analyzed on a Luna C18(2) column with the mobile phase of acetonitrile-3 mM potassium dihydrogen phosphate (32:68, v/v, adjusted to pH 6.6 with phosphoric acid). Detection wavelength of 272 nm and flow rate of 0.25 mL/min were fixed for the study. The assay robustness for the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate was confirmed by $3^{3}$ factorial design using a fixed fenoprofen concentration $(2\;{\mu}g/mL)$ with respect to its peak area and retention time. And also, the ruggedness of this method was investigated at three different laboratories using same quality control (QC) samples. This method showed linear response over the concentration range of $0.05-100\;{\mu}g/mL$ with correlation coefficients greater than 0.999. The lower limit of quantification using 1 mL of serum was $0.05\;{\mu}g/mL$, which was sensitive enough for pharmacokinetic studies. The overall accuracy of the quality control samples ranged from 92.27 to 109.20% for fenoprofen with overall precision (% C.V.) being 5.51-11.71 %. The relative mean recovery of fenoprofen for human serum was 81.7%. Stability (freeze-thaw, short and long-term) studies showed that fenoprofen was not stable during storage. But, extracted serum sample and stock solution were allowed to stand at ambient temperature for 12 hr prior to injection without affecting the quantification. The peak area and retention time of fenoprofen were not significantly affected by the changes of mobile phase pH, organic solvent content, and flow rate under the conditions studied. This method showed good ruggedness (within 15% C.V.) and was successfully used for the analysis of fenoprofen in human serum samples for the pharmacokinetic studies of orally administered Fenopron tablet (600 mg as fenoprofen) at three different laboratories, demonstrating the suitability of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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