The purpose of this study was to apply the deep running method to real estate price index predicting and to compare it with the time series analysis method to test the possibility of its application to real estate market forecasting. Various real estate price indices were predicted using the DNN (deep neural networks) and LSTM (long short term memory networks) models, both of which draw on the deep learning method, and the ARIMA (autoregressive integrated moving average) model, which is based on the time seies analysis method. The results of the study showed the following. First, the predictive power of the deep learning method is superior to that of the time series analysis method. Second, among the deep learning models, the predictability of the DNN model is slightly superior to that of the LSTM model. Third, the deep learning method and the ARIMA model are the least reliable tools for predicting the housing sales prices index among the real estate price indices. Drawing on the deep learning method, it is hoped that this study will help enhance the accuracy in predicting the real estate market dynamics.
Kim, Junghwan;Ko, Myeong-Cheol;Shin, Moon Sun;Kim, Jinsoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1922-1940
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2019
IP address lookup is a function to determine nexthop for a given destination IP address. It takes an important role in modern routers because of its computation time and increasing Internet traffic. TCAM-based IP lookup approaches can exploit the capability of parallel searching but have a limitation of its size due to latency, power consumption, updatability, and cost. On the other hand, multibit trie-based approaches use SRAM which has relatively low power consumption and cost. They reduce the number of memory accesses required for each lookup, but it still needs several accesses. Moreover, the memory efficiency and updatability are proportional to the number of memory accesses. In this paper, we propose a novel architecture using an Indexed Multibit Trie (IMT) which is based on combined TCAM and SRAM. In the proposed architecture, each lookup takes at most two memory accesses. We present how the IMT is constructed so as to be memory-efficient and fast updatable. Experiment results with real-world forwarding tables show that our scheme achieves good memory efficiency as well as fast updatability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.101-101
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2020
Traditional stochastic simulation of hydroclimatological variables often underestimates the variability and correlation structure of larger timescale due to the difficulty in preserving long-term memory. However, the Long Short-Term Memory (LSTM) model illustrates a remarkable long-term memory from the recursive hidden and cell states. The current study, therefore, employed the LSTM model in stochastic generation of hydrologic and climate variables to examine how much the LSTM model can preserve the long-term memory and overcome the drawbacks of conventional time series models such as autoregressive (AR). A trigonometric function and the Rössler system as well as real case studies for hydrological and climatological variables were tested. Results presented that the LSTM model reproduced the variability and correlation structure of the larger timescale as well as the key statistics of the original time domain better than the AR and other traditional models. The hidden and cell states of the LSTM containing the long-memory and oscillation structure following the observations allows better performance compared to the other tested conventional models. This good representation of the long-term variability can be important in water manager since future water resources planning and management is highly related with this long-term variability.
Any system has the possibility of an error occurrence. Even if trivial errors were occurred, the original system would be fatally affected by the occurring errors. Accordingly, the error detection must be demanded. In this paper, we developed a real-time error detection system would be able to apply to an electronic Jacquard system. A Jacquard is a machine, which controls warps while weaving textiles, for manufacturing patterned cloth. There are two types of mechanical and electronic Jacquard. An electronic Jacquard is better than a mechanical Jacquard in view of the productivity and realizability for weaving various cloths. Recent weaving industry is growing up increasingly due to the electronic Jacquard. But, the problem of wrong weaving from error data exists in the electronic Jacquard. In this research, a real-time error detection system for an electronic Jacquard is developed for detecting errors in an electronic Jacquard in real-time. The real-time system is constructed using PC-based embedded system architecture. The system detects the occurring errors in real-time by storing 1344 data transferred in serial from an electronic Jacquard into memory, and then by comparing synchronously 1344 data stored into memory with 1344 data in a design file before the next data would be transferred to the Jacquard for weaving. The information of detected errors are monitored to the screen and stored into a file in real-time as the outputs of the system. In this research, we solve the problem of wrong weaving through checking the weaving data and detecting the occurred errors of an electronic Jacquard in real-time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.43-48
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2022
With the recent performance improvement of mobile devices as well as the emergence of various applications, not only interactive tasks but also real-time tasks are rapidly increasing. As real-time tasks have deadline requirements, resource management policies used in the conventional time-sharing systems have limitations in satisfying real-time constraints. In this paper, we examine how to efficiently manage resources while satisfying the constraints of real-time tasks through end-to-end resource management of CPU, memory, and storage when interactive and real-time tasks are executed concurrently on a mobile device. Instead of suggesting complicated resource management policies, we focus on examining the basic concepts necessary for each resource management. Specifically, we first look at basic policies such as assigning dedicated CPU cores for real-time tasks, allocating a certain working set of real-time tasks in memory, and using fast storage without context switch in I/O. We then consider how these basic policies can be adopted efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1462-1467
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2018
A number of algorithms for improving the image quality of low light images have been studied using a single image or multiple exposure images. The low light image is low in contrast and has a large amount of noise, which limits the identification of information of the subject. This paper proposes the hardware design of algorithms that improve the quality of low light image using 2 multiple exposure images taken with a dual camera. The proposed hardware structure is designed in real time processing in a way that does not use frame memory and line memory using transfer function. The proposed hardware design has been designed using Verilog and validated in Modelsim. Finally, when the proposed algorithm is implemented on FPGA using xc7z045-2ffg900 as the target board, the maximum operating frequency is 167.617MHz. When the image size is 1920x1080, the total clock cycle time is 2,076,601 and can be processed in real time at 80.7fps.
The efficiency of the real-time route guidance system(RGS) depends largely on the quality of route search algorithms. In this paper, we implement the coarse grid method(CGM) in mathematical programming for finding a good quality route of real-time RGS in large-scale networks. The proposed CGM examines coarser and wider networks as the search phase proceeds, in stead of searching the whole network at once. Naturally, we can significantly reduce computational efforts in terms of search time and memory requirement. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed CGM with nationwide real road network simulation.
Kim, Hui-Sik;Kim, Yeong-Il;Seol, Dae-Yeon;Nam, Cheol;O, Heung-Il
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11b
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pp.99-102
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2003
In this paper, we have developed a system for monitoring and processing the real time sensor data in remote site through Internet. For realizing this system, measurement equipment and protocol are used to transmit the measurement data to remote server and to process measurement data. In server part, the received data from remote site sensor is converted to text or graphic charts for user. The measurement device in sensor part receives the sensor data form sensor and store the received data to its internal memory for transmitting data to server part through Internet. Also the measurement device can receive data form server. The temperature sensor is corrected to the measurement device located in laboratory and the measurement device measures temperature of laboratory which can be confirmed by user through Internet. We have developed a server program working on the Linux to store measurement data from measurement device to server memory. The program is use for SNMP(Simple Network Management Protocol) to exchange data with measurement device. Also the program changes the measurement data into text and graphic charts for user display. The program is use apache PHP program for user display and inquiry. The real time temperature measurement system can be applly for many parts of industry and living.
This paper presents an approach to the design of real time task scheduling for a line controller of continuous manufacturing process automation. The line controller has multiprocessor-based architecture with shared memory and is operated by firmware. This firmware contains menu-driven software supporting real-time database management and fuction-block control language. The multitasking line control processor performs the following three functions: 1) interprets the function block control language by virtue of shared memory in the database; 2) invokes an interupt service routine as required by external hardware; 3) detects errors and notifies the user. We propose real time task scheduling method.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.2
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pp.79-88
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2009
The volume of memory to store real-time data stream is varied dynamically. Continuous queries processing the data stream must manage the storage volume dynamically. In previous research, according to current volume of data a general memory manager which allocates and releases memory by a page unit is researched.However, the method frequently executes page allocation and release to store data stream. Moreover, particularly delayed queries can monopolize many of pages because the method directly allocates pages when a query has not enough memory. Focusing on the problems in memory management systems, this research proposes a memory management method which reduces the frequency of allocation and release and uniformly distributes pages for queries. The method can reduce the frequency of allocation and release through allocation based on utilization ratio of pages in each query and prevent memory monopoly through memory allocation which considers query delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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