Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.4
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pp.86-94
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2009
Currently, positioning methods for LBS(Location Based Service) are GPS and network-based positioning techniques that use mobile communication networks. In these methods, however, the accuracy of positioning decreases due to the propagation delay caused by the non-line-of-sight(NLOS) effect and the repeater. To address this disadvantage, the CDMA system uses Pattern Matching algorithm. The Pattern Matching algorithm constructs a database of the propagation characteristics of the RF signals measured during the GPS positioning along with the positioned locations, so that the location can be provided by comparing the propagation characteristics of the received signals and the database, upon a user's request. In the area where GPS signals are not received, however, a database cannot be constructed. There are problem that the accuracy of positioning decreases due to the area without a database Because Pattern Matching algorithm depend on database existence. Therefore, this paper proposed a pilot signal strength prediction algorithm to enable construction of databases for areas without databases, so as to improve the performance of the Pattern Matching algorithm. The database was constructed by predicting the pilot signals in the area without a database using the proposed algorithm, and the Pattern Matching algorithm analysed positioning performance.
Kim, Yong-Hun;Kim, Jin-Jung;Choi, Youn-Ho;Chung, Duck-Jin
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07g
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pp.2821-2823
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1999
In this paper we proposed an algorithm for rotation-invariant pattern recognition and rotated angle estimation between two patterns by employing selective template matching. Generally template matching has been used in determining the location of pattern but template matching requires a number of calculating correlation. To reduce the number of correlation we used steady-state genetic algorithm which is effective in optimization problem. We apply this method to distinguish specific pattern from similar coin patterns and estimate rotated angle between patterns. Our result leads us to the conclusion that proposed method performed faster than classical template matching
SPM is MDC Processor for string pattern expressed in directional chain code. In this paper we consider the string pattern matching algorithm (Leve-nstein Algorithm) whitch is portion of Dynamic Programing, and propose architecture of SPM and simulate it on the R-T level to evaluate its architecture. We used the C language as the hardware description language, and developed it on the IBM PC/AT Zenix system V OS environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.711-725
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2013
A heuristic with multi-byte suffix matching plays an important role in real pattern matching algorithms. By skipping many characters at a time in the process of comparing a given pattern with the text, the pattern matching algorithm based on a heuristic with multi-byte suffix matching shows a faster average search time than algorithms based on deterministic finite automata. Based on various experimental results and simulations, the previous works show that the pattern matching algorithms with multi-byte suffix matching performs well. However, there have been limited studies on the mathematical model for analyzing the performance in a standard manner. In this paper, we propose a new probabilistic model, which evaluates the performance of a heuristic with multi-byte suffix matching in an average-case search. When the theoretical analysis results and experimental results were compared, the proposed probabilistic model was found to be sufficient for evaluating the performance of a heuristic with suffix matching in the real pattern matching algorithms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.196-202
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2021
DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.
In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).
This paper proposes a fusion algorithm which merges multiple vein pattern images into a single image, larger than those images. As a preprocessing step of template matching, during the verification of biometric data such as fingerprint image, vein pattern image of hand, etc., the fusion technique is used to make reference image larger than the candidate images in order to enhance the matching performance. In this paper, a new algorithm, called BSA (Boundary Stitching Algorithm) is proposed, in which the boundary rectilinear parts extracted from the candidate images are stitched to the reference image in order to enlarge its matching space. By applying BSA to practical vein pattern verification system, its verification rate was increased by about 10%.
[1] and [2] present an approach to diagnosing possible defects in the mechanical systems of a nuclear power plant. In this paper, by using a fault library as a database and training data, we develop a diagnostic algorithm 1) to decide whether an Air Operated Valve system is sound or not and 2) to identify the defect from which an Air-Operated Valve system suffers, if any. This algorithm is composed of three stages: a neural net stage, a non-neural net stage, and an integration stage. The neural net stage is a simple perceptron, a pattern-recognition module, using a neural net. The non-neural net stage is a simple pattern-matching algorithm, which translates the degree of matching into a corresponding number. The integration stage collects each output and makes a decision. We present a simulation result and confirm that the developed algorithm works accurately, if the input matches one in the database.
In this paper, we suggest the 3D Vision Inspection Algorithm which is based on the external shape feature, and is able to recognize the object. Because many objects made by human have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, we could inspect the objects of many fields. Thus, this paper suggest the 3D Vision inspection Algorithm using the Geometrical Pattern Matching by making the 3D database.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.4
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pp.135-141
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2013
String matching is one of the key algorithms in network security and many areas could be benefit from a faster string matching algorithm. Based on the most efficient string matching algorithm in sual applications, the Boyer-Moore (BM) algorithm, a novel algorithm called RQS is proposed. RQS utilizes an improved bad character heuristic to achieve bigger shift value area and an enhanced good suffix heuristic to dramatically improve the worst case performance. The two heuristics combined with a novel determinant condition to switch between them enable RQS achieve a higher performance than BM both under normal and worst case situation. The experimental results reveal that RQS appears efficient than BM many times in worst case, and the longer the pattern, the bigger the performance improvement. The performance of RQS is 7.57~36.34% higher than BM in English text searching, 16.26~26.18% higher than BM in uniformly random text searching, and 9.77% higher than BM in the real world Snort pattern set searching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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