International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권3호
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pp.12-24
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2016
Recently, as the price per bit is decreasing at a fast rate, flash memory is considered to be used as primary storage of large-scale database systems. Although flash memory shows off its high speeds of page reads, however, it has a problem of noticeable performance degradation in the presence of increasing update workloads. When updates are requested for pages with random page IDs, in particular, the shortcoming of flash tends to impair significantly the overall performance of a flash-based database system. Therefore, it is important to have a way to efficiently update the B+-tree, when it is stored in flash storage. This is because most of updates in the B+-tree arise at leaf nodes, whose page IDs are in random. In this light, we propose a new flash B+-tree that stores up-to-date versions of leaf nodes in sibling-leaf blocks (SLBs), while updating them. The use of SLBs improves the update performance of B-trees and provides the mechanism for fast key range searches. To verify the performance advantages of the proposed flash B+-tree, we developed a mathematical performance evaluation model that is suited for assessing B-tree operations. The performance comparisons from it show that the proposed flash B+-tree provides faster range searches and reduces more than 50% of update costs.
본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 QoS 라우팅에서 링크 상태 갱신 메시지(LSU)의 오버 헤드를 감소시키면서 QoS 라우팅 알고리즘의 성능저하에는 거의 영향을 미치지 않는 플로우 유지 시간을 기반으로 한 링크상태 갱신 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 링크 상태 갱신 메시지의 개수를 감소시키기 위해 플로우의 유지 시간에 대한 통계적 정보를 사용하였다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 네트워크와 유사한 MCI 네트워크상에서 라우팅 실패율과 링크 당 평균 링크 상태 갱신 메시지의 개수를 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다른 링크 상태 갱신 알고리즘을 구현하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
The aim of the present study was to update the calibration that is used for the measurement of the total nitrogen content in the rice plant samples by using the visible and near infrared spectrum. Before the equation merge, correlation coefficient of calibration equation for nitrogen content on each rice parts was 0.945 (Leaf), 0.928 (Stem), and 0.864 (Whole plant), respectively. In the calibration models created by each part in the rice plant under the various regression method, the calibration model for the leaf was recorded with relatively high accuracy. Among of those, the calibration equation developed by Partial least squares (PLS) method was more accurate than the Multiple linear regression (MLR) method. The calibration equation was sensitive based on variety and location variations. However, we have merged and enlarged various of the samples that made not only to measure the nitrogen content more accurately, but also later sampling populations became more diversified. After merging, $R^2$ value becomes more accurate and significantly to 0.950 (L.), 0.974 (S.), 0.940 (W.). Also, after removal of outlier, R2 values increased into 0.998, 0.995, and 0.997. In view of the results so far achieved, Standard error of prediction (SEP) and SEP (C) were reduced in the stem and whole plant. Biases were reduced in the leaf, stem as well as whole plant. Slopes were high in the stem. Standard deviation reduced in the stem but $R^2$ was high in the stem and whole plant. Result was indicated that calibration equation make update, and updating robust calibration equation from merge function and multi-variate calibration.
Cruise control is a technology for automatically maintaining a steady speed of vehicle as set by the driver via controlling throttle valve and brake of vehicle. In this paper we investigate cruise controller design method with consideration for distance to vehicle ahead. We employ linear time varying (LTV) model to describe longitudinal vehicle dynamic motion. With this LTV system we approximately model the nonlinear dynamics of vehicle speed by frequent update of the system parameters. In addition we reformulate the LTV system by transforming distance to leading vehicle into variation of system parameters of the model. Note that in conventional control problem formulation this distance is considered as disturbance which should be rejected. Consequently a controller can be designed by pole placement at each instance of parameter update, based on the linear model with the present system parameters. The validity of this design method is examined by simulation study.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
본 논문은 소프트웨어 업데이트 관리가 소프트웨어 저작권 보호에 얼마나 영향을 미치는지를 경제적 관점에서 분석한 Kim and Talalayevsky(2007)의 모델을 바탕으로 한국 기업의 사례를 적용하는 것을 주된 내용으로 한다. 구체적으로 본 연구는 기업이 기본 소프트웨어와 업데이트의 관리를 통해 기업의 이익을 극대화하는 활동이 한국 기업들의 사례에서 실제로 이행되고 있음을 보여주고 있다. 이를 토대로 본 연구는 디지털 저작권 관리(Digital Rights Management: DRM)와 관련하여 기업과 정부에 대한 시사점을 제시한다.
MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
In wireless network, we propose a predictive location update scheme which considers mobile user's(MU's) mobility patterns. MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
It is essential to update the model with reflecting observation or inspection data for reliability estimation of existing structures. Authors proposed updated reliability analysis by using Particle Filter. We discuss how to apply the proposed method through numerical examples on reinforced concrete structures after verification of the method with hypothetical linear Gaussian problem. Reinforced concrete structures in a marine environment deteriorate with time due to chloride-induced corrosion of reinforcing bars. In the case of existing structures, it is essential to monitor the current condition such as chloride-induced corrosion and to reflect it to rational maintenance with consideration of the uncertainty. In this context, updated reliability estimation of a structure provides useful information for the rational decision. Accuracy estimation is also one of the important issues when Monte Carlo approach such as Particle Filter is adopted. Especially Particle Filter approach has a problem known as degeneracy. Effective sample size is introduced to predict the covariance of variance of limit state exceeding probabilities calculated by Particle Filter. Its validity is shown by the numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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