Regular expression pattern matching is widely used in applications such as computer virus vaccine, NIDS and DNA sequencing analysis. Hardware-based pattern matching is used when high-performance processing is required due to time constraints. ReCPU, SMPU, and REMP, which are processor-based regular expression matching processors, have been proposed to solve the problem of the hardware-based method that requires resynthesis whenever a pattern is updated. However, these processor-based regular expression matching processors inefficiently handle repetitive operations of regular expressions. In this paper, we propose a new instruction set to improve the inefficient repetitive operations of ReCPU and SMPU. We propose REMPi, a regular expression matching processor that enables efficient iterative operations based on the REMP instruction set. REMPi improves the inefficient method of processing a particularly short sub-pattern as a repeat operation OR, and enables processing with a single instruction. In addition, by using a down counter and a counter stack, nested iterative operations are also efficiently processed. REMPi was described with Verilog and synthesized on Intel Stratix IV FPGA.
Krishna, B. Murali;Tezeswi, T.P.;Kumar, P. Rathish;Gopikrishna, K.;Sivakumar, M.V.N.;Shashi, M.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.6
no.1
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pp.67-84
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2019
Digital Image Correlation technique (DIC) is a non-contact optical method for rapid structural health monitoring of critical infrastructure. An innovative approach to DIC is presented using QR (Quick Response) code based random speckle pattern. Reinforced Cement Concrete (RCC) beams of size $1800mm{\times}150mm{\times}200mm$ are tested in flexure. DIC is used to extract Moment (M) - Curvature (${\kappa}$) relationships using random speckle patterns and QR code based random speckle patterns. The QR code based random speckle pattern is evaluated for 2D DIC measurements and the QR code speckle pattern performs satisfactorily in comparison with random speckle pattern when considered in the context of serving a dual purpose. Characteristics of QR code based random speckle pattern are quantified and its applicability to DIC is explored. The ultimate moment-curvature values computed from the QR code based random speckled pattern are found to be in good agreement with conventional measurements. QR code encrypts the structural information which enables integration with building information modelling (BIM).
In computational biology, desired patterns are searched in large text databases, and an exact match is preferable. Classical benchmark algorithms obtain competent solutions for pattern matching in O (N) time, whereas quantum algorithm design is based on Grover's method, which completes the search in $O(\sqrt{N})$ time. This paper briefly explains existing quantum algorithms and defines their processing limitations. Our initial work overcomes existing algorithmic constraints by proposing the quantum-based combined exact (QBCE) algorithm for the pattern-matching problem to process exact patterns. Next, quantum random access memory (QRAM) processing is discussed, and based on it, we propose the QRAM processing-based exact (QPBE) pattern-matching algorithm. We show that to find all t occurrences of a pattern, the best case time complexities of the QBCE and QPBE algorithms are $O(\sqrt{t})$ and $O(\sqrt{N})$, and the exceptional worst case is bounded by O (t) and O (N). Thus, the proposed quantum algorithms achieve computational speedup. Our work is proved mathematically and validated with simulation, and complexity analysis demonstrates that our quantum algorithms are better than existing pattern-matching methods.
This paper proposes an improved vascular pattern extraction algorithm for person verification applications. The proposed direction-based vascular pattern extraction (DBVPE) algorithm is based on the directional information of vascular patterns. It applies two different filters to the input images: row vascular pattern extraction filter (RVPEF) for effective extraction of the abscissa vascular patterns and column vascular pattern extraction filter (CVPEF) for effective extraction of the ordinate vascular patterns. We use the combined output of both filters to obtain the final hand vascular patterns. Unlike the conventional hand vascular pattern extraction algorithm, the directional extraction approach prevents loss of the vascular pattern connectivity. To validate the DBVPE algorithm, we used a prototype system with a DSP processor. The prototype system shows approximately a three-times better false acceptance rate (FAR) than the conventional single filter algorithm.
The various software engineering techniques have been appeared in order to cope with the software crisis since 1980's. Currently, the research against the techniques likes the Design pattern, Component which improve the software's re-use are spread out. Also S/W Development Process are interested intensively which attempts the quality and a increasing productivity of software development with the basic policy. The design pattern is the solution against the problem which occurs repeat in a specific area. Many design pattern are developed and researched, but the method which accommodates the developed design pattern efficiently in the phase of analysis and design software development process is not good enough, so it is the actual applying technique is difficult. In this paper we suggest and the “UML components+” which is a efficient component development process from customizing EJB based the J2EE using the “UML Components” which is a component development methodology. Applying J2EE pattern efficiently with UML components+, there is a possibility of efficiency in the component development based pattern.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.59-66
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2019
According to the KT telecommunication statistics, people stayed inside their houses on an average of 11.9 hours a day. As well as, according to NSC statistics in the united states, people regardless of age are injured for a variety of reasons in their houses. For purposes of this research, we have investigated an abnormal event detection algorithm to classify infrequently occurring behaviors as accidents, health emergencies, etc. in their daily lives. We propose a fusion method that combines three classification algorithms with vision pattern, audio pattern, and activity pattern to detect unusual user events. The vision pattern algorithm identifies people and objects based on video data collected through home CCTV. The audio and activity pattern algorithms classify user audio and activity behaviors using the data collected from built-in sensors on their smartphones in their houses. We evaluated the proposed individual pattern algorithm and fusion method based on multiple scenarios.
Kim, Jai-Myong;Lee, Kyu-Ho;Kim, Jong-Seob;Kim, Kuinam J.
Convergence Security Journal
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v.1
no.1
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pp.37-45
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2001
In this paper, separated and optimized pattern database model is proposed. In order to improve efficiency of Network-based IDS, pattern database is classified by proper basis. Classification basis is decided by the specific Intrusions validity on specific target. Using this model, IDS searches only valid patterns in pattern database on each captured packets. In result, IDS can reduce system resources for searching pattern database. So, IDS can analyze more packets on the network. In this paper, proper classification basis is proposed and pattern database classified by that basis is formed. And its performance is verified by experimental results.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.1
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pp.271-279
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2001
Sequential pattern discovery is one of main interests in web usage mining. the technique of sequential pattern discovery attempts to find inter-session patterns such that the presence of a set of items is followed by another item in a time-ordered set of server sessions. In this paper, a tree-based sequential pattern finding method is proposed in order to discover navigation patterns in server sessions. At each learning process, the suggested method learns about the navigation patterns per server session and summarized into the modified Rymon's tree.
Most simulated shooting systems are TDM based method and dot type laser has been used. The proposed laser pattern based simulated shooting system is a new approach. It can distinguish shooters by calculating the angle of bar shaped laser pattern by each shooter. Unlike the existing TDM method, it is possible to distinguish shooters and lanes by patterns so that there is no time division restriction like TDM method. It is also possible to recognize overlapped impact points of laser patterns launched by multiple shooters. After the laser pattern based simulated shooting system was implemented, general shot and overlapped shot were tested for each lane. Through experiments, we confirmed the possibility of continuous shooting. In addition, it is possible to separate the pattern by each lane, and 100% recognition result was obtained even if impact points overlapped.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.316-320
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2016
In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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