The emergence of Web 2.0 technologies, such as blogs and wiki, enable even naive users to easily create and share content on the Web using freely available content sharing tools. Wide availability of almost free data and promiscuous sharing of content through social networking platforms created a content borrowing phenomenon, where the same content appears (in many cases in the form of extensive quotations) in different outlets. An immediate side effect of this phenomenon is that identifying which content is re-used by whom is becoming a critical tool in social network analysis, including expert identification and analysis of information flow. Internet-scale reuse detection, however, poses extremely challenging scalability issues: considering the large size of user created data on the web, it is essential that the techniques developed for content-reuse detection should be fast and scalable. Thus, in this paper, we propose a $qSign_{lsh}$ algorithm, a mechanism for identifying multi-sentence content reuse among documents by efficiently combining sentence-level evidences. The experiment results show that $qSign_{lsh}$ significantly improves the reuse detection speed and provides high recall.
This paper studies the application of a fuzzy-ARTMAP (FAM) neural network to multi-user detector (MUD) for direct sequence (DS)-code division multiple access (CDMA) system. This method shows new solution for solving the problems, such as complexity and long training, which is found when implementing the previously developed neural-basis MUDs. The proposed FAM based MUD is fast and easy to train and includes capabilities not found in other neural network approaches; a small number of parameters, no requirements for the choice of initial weights, automatic increase of hidden units, no risk of getting trapped in local minima, and the capabilities of adding new data without retraining previously trained data. In simulation studies, binary signals were generated at random in a linear channel with Gaussian noise. The performance of FAM based MUD is compared with other neural net based MUDs in terms of the bit error rate.
현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.1954-1971
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2017
In this work, first, a multiuser detection (MUD) algorithm based on component-level soft interference cancellation and linear minimum mean square error (CLSIC-LMMSE) is proposed, which can enhance the bit error ratio (BER) performance of the traditional SIC-LMMSE-based MUD by mitigating error propagation. Second, for non-binary low density parity check (NB-LDPC) coded high-order modulation systems, when the proposed algorithm is integrated with partial mapping, the receiver with iterative detection and decoding (IDD) achieves not only better BER performance but also significantly computational complexity reduction over the traditional SIC-LMMSE-based IDD scheme. Extrinsic information transfer chart (EXIT) analysis and numerical simulations are both used to support the conclusions.
최근 각종 보안 침해 사고는 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이는 네트워크를 통한 정보의 공유가 가속화되면서 그 피해가 더욱 늘어나고 있다. 이러한 보안 침해 사고는 침입차단시스템, 침입탐지시스템, 가상사설망 등 정보보호시스템의 활용으로 최소화가 가능하지만, 이는 전문가적인 지식이 필요하며 일반 사용자가 운영하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 파일 접근 제어 모듈을 설계 및 개발하였고, 이는 공격에 대한 탐지가 아닌 운영체제상에서 공격에 대한 차단할 수 있다. 본 논문에서 구현한 파일 접근 제어 모듈은 윈도우환경 뿐만 아니라 리눅스 환경에서도 적용할 수 있으며, 다중 사용자가 사용하는 운영체제에 따라 파일에 대한 접근 제어를 함으로써 파일에 대한 접근제어, 무결성, 부인 방지를 할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1049-1068
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2011
In this paper a simple and effective call admission control (CAC) scheme is proposed for the emerging interleave-division multiple-access (IDMA) systems, supporting a variety of traffic types and offering different quality of service (QoS) requirements and priority levels. The proposed scheme is signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) evolution based CAC (SE-CAC). The key idea behind the scheme is to take advantage of the SINR evolution technique in the process of making admission decisions, which is developed from the effective chip-by-chip (CBC) multi-user detection (MUD) process in IDMA systems. By virtue of this semi-analytical technique, the MUD efficiency can be estimated accurately. Additionally, the computational complexity can be considerably reduced. These features make the scheme highly suitable for IDMA systems, which can combat intra-cell interference efficiently with simple CBC MUD. Analysis and simulation results show that compared to the traditional CAC scheme considering MUD efficiency as a constant, the proposed SE-CAC scheme can guarantee high power efficiency and throughput for multimedia traffic even in heavy load conditions, illustrating the high efficiency of CBC MUD. Furthermore, based on the SINR evolution, the SE-CAC can make accurate estimation of available resource considering the effect of MUD, leading to low outage probability as well as low blocking and dropping probability.
Kim, Hye-Mi;Lee, Gun-A.;Yang, Ung-Yeon;Kwak, Tae-Jin;Kim, Ki-Hong
ETRI Journal
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제34권3호
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pp.466-469
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2012
In this letter, we propose a dual autostereoscopic display platform employing a natural interaction method, which will be useful for sharing visual data with users. To provide 3D visualization of a model to users who collaborate with each other, a beamsplitter is used with a pair of autostereoscopic displays, providing a visual illusion of a floating 3D image. To interact with the virtual object, we track the user's hands with a depth camera. The gesture recognition technique we use operates without any initialization process, such as specific poses or gestures, and supports several commands to control virtual objects by gesture recognition. Experiment results show that our system performs well in visualizing 3D models in real-time and handling them under unconstrained conditions, such as complicated backgrounds or a user wearing short sleeves.
본 논문에서는 최근 4세대 이동통신에서 논의 되고 있는 기술인 셀 간 협력 통신이 가능한 다중 셀 환경에서 상향링크에서의 다중 사용자 신호 검출기술에 대해서 다루었다. 먼저 기존 검출 기술로 ML, ZF, MMSE 그리고 SIC 등을 다루었고, 보통 ML은 최적의 성능을 보이지만, 복잡도가 지수적으로 증가하며, ZF나 MMSE는 간단하지만 성능이 떨어지며, SIC는 복잡하고 오류전파 현상이 발행 할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이에 기존의 ZF/MMSE 에 비해서는 성능 개선이 이루어지면서, 복잡도를 유지 또는 감소시킬 수 있는 구조 제안을 위해서 ZF/MMSE 방식과 ML 의 적용구조를 단순화 시킨 부분 ML 복호 방식을 결합한 검출 방식을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안방식은 ZF/MMSE 기반의 SIC 방식에 비해 BER 성능이 개선 또는 유지 되었으며, 복잡도 측면에서 감소하는 효과를 보였으며, 또한 복잡도 감소는 협력 기지국 및 안테나 수가 증가할수록 더 감소 효과가 커질 수 있음을 알 수 있었다.
Change detection using aerial and satellite images is one of the important research topics in photogrammetry and image interpretation. It is of particular importance especially in the fields of military, political and administrative affairs. When there is a need to detect changes in multi-temporal images, the most efficient methods for change detection and thresholds of change/no change area need to be chosen. Also, the images obtained from the various methods need to be analyzed. To do so, we need a system that can support our decision making process. Therefore, in this paper, we propose the Decision Support System for Change Detection. This system is composed of Data Base, Model Base and Graphic User Interface(GUI). Data base is a compilation of previous change detection results, and Model Base comprise of numerous operations. The data can be input and have the results of change detection analyzed by using GUI. In this paper, we will explain the entire operation of the system and demonstrate the level of its effectiveness.
There are numerous hazards and toxins have been produced in many forms along with life and working environments. Nevertheless, to remove theses hazards and toxins, there are many counteracting goods manufactured, but the result is limited in specific categories. Also it costs a lot of energy waste. In this paper, we propose a model that reduce wasting energy for detecting and getting rid of the harms. It adds a multi hazards auto-detection model for user friendly include the disable. It will be controlled the minimal sensed level of the harms by individuals through the proposed model. It can conduct detecting and eliminating the harms via eco-sensors pack which is adapted in different environments. As a result, the model works to produce only essential energy to clear the hazard and toxins as soon as the harms are generated and it leads to standby power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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