무선 통신 채널에서 오류 패턴은 유선에 비해 다른 오류 특징을 가지고 오류가 빈번하게 발생한다. 특히 오류가 오랫동안 없는 상태가 지속되기도 한다. 그러나 시뮬레이션에서 이용되는 균일 분포(Uniform distribution)와 같은 간단한 오류 모델에 의해 발생된 오류는 실제적인 오류 패턴과는 많은 차이가 있다. 이러한 차이점을 없애기 위해 측정된 오류를 기반으로 해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 chaotic map 모델을 시뮬레이션에서 사용할 수 있다. Chaotic map 모델은 다른 오류모델에 비해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 오류 패턴을 가지고, 비교적 간단하게 필요한 파라미터를 구할 수 있다. 본 논문에서는 chaotic map 모델을 무선 센서 네트워크에 적용 했다. 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 이 데이터를 통한 Chaotic Map 모델을 CCDF(complementary cumulative distribution function)를 통해 비교했다. 무선랜 환경에서 실험된 chaotic map model은 2/3이상의 결과에서 일치하였지만. 센서 네트워크를 적용하면 무선랜과는 다른 특성을 가지기 때문에 30%의 트레이스에서 chaotic map 모델과 일치한다.
Kim, Bong-Je;Shin, Seong-Hyun;Hwang, Hyun-Suk;Kim, Chang-Soo
한국멀티미디어학회논문지
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제9권12호
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pp.1681-1688
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2006
GIS systems have gradually been utilized in life information as well as special businesses such as traffic, sight-seeing, tracking, and disaster services. Most GIS services focus on showing stored information on maps, not providing a service to register and modify their preferred information. In this paper, we present a new method which reduces DXF map data into Simple Geographic Information File format using format conversion algorithms. We also present the prototype implementation of a GIS search system based on ontologies to support associated information. Our contribution is to propose a new digital map format to provide a fast map loading service and individual customized information on the map service.
The objective of this paper is compare to landuse type for calculating peak flood and soil loss in rapidly expansion urban area. This study compares two landuse maps, including numerical landuse map and aerial photograph landuse map, for calculating the ratio of urban and agriculural area, curve number, time of concentration, peak flood discharge, and soil loss. It is found that flood discharge calculated using aerial photograph landuse map are larger than that calculated using numerical landuse map, and soil loss calculated using aerial photograph landuse map are smaller than that calculated using numerical landuse map. Results also indicate that landuse chage in rapidly expansion urban area significantly influences flood discharge and soil loss.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.511-518
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2015
As the cost-per-byte of SSDs dramatically decreases, the introduction of SSDs to Hadoop becomes an attractive choice for high performance data processing. In this paper the cost-per-performance of SSD-based Hadoop cluster (SSD-Hadoop) and HDD-based Hadoop cluster (HDD-Hadoop) are evaluated. For this, we propose a MapReduce performance model using queuing network to simulate the execution time of MapReduce job with varying cluster size. To achieve an accurate model, the execution time distribution of MapReduce job is carefully profiled. The developed model can precisely predict the execution time of MapReduce jobs with less than 7% difference for most cases. It is also found that SSD-Hadoop is 20% more cost efficient than HDD-Hadoop because SSD-Hadoop needs a smaller number of nodes than HDD-Hadoop to achieve a comparable performance, according to the results of simulation with varying the number of cluster nodes.
This study used to the satellite photograph and drew up a flood inundation map. To past used digital map and showed reflect the inundation map and change of the city was difficult. The acquisition of the satellite photograph is easy from internet Site of Korea and is updated quickly. So, used the satellite photograph from flood inundation drawing up of existing and reflected the change of the city. Drawing up method of the inundation map in compliance with the research which sees the reflection of the land use which is actual is possible. Results of HEC-RAS with depth and an inundation location to be show easily. But there is to a combination method of the satellite photographs and GIS data and more objective and the subject the development of the technique which has reached fixed quantity must be researched continuously judges.
최근 정보 기술과 웹의 발전으로 많은 응용에서 데이터의 양이 급격이 증가하였다. MapReduce는 이러한 대용량 데이터를 처리하기 위해 구글에서 제안한 프레임워크이다. MapReduce 프레임워크는 데이터 전달 패러다임을 기반으로 한다. 이로부터, 데이터 처리 및 질의에 있어 I/O 비용이 전체 처리 비용에서 큰 부분을 차지한다. 본 논문에서는 MapReduce 프레임워크에서 I/O에 소요되는 비용을 확인하기 위해, 실제 데이터를 기반으로 실험을 수행하였다. 이를 통해, MapReduce 기반 시스템의 성능 예측이나 성능 향상을 위해 고려되어야 할 부분을 제시하고자 하였다.
NLP 분야에서 적극 활용되기 시작한 Transformer 모델을 Vision 분야에서 적용하기 시작하면서 object detection과 segmentation 등 각종 분야에서 기존 CNN 기반 모델의 정체된 성능을 극복하며 향상되고 있다. 또한, label 데이터 없이 이미지들로만 자기지도학습을 한 ViT(Vision Transformer) 모델을 통해 이미지에 포함된 여러 중요한 객체의 영역을 검출하는 saliency map을 추출할 수 있게 되었으며, 이로 인해 ViT의 자기지도학습을 통한 object detection과 semantic segmentation 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 ViT 모델 뒤에 classifier를 붙인 모델에 일반 학습한 모델과 자기지도학습의 pretrained weight을 사용해서 전이학습한 모델의 시각화를 통해 각 saliency map들을 비교 분석하였다. 이를 통해, 클래스 분류 학습 기반 전이학습이 transformer의 saliency map에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.
A self-organizing map (SOM) can be seen as an analytical tool to discover some underlying rules in the given data set. Based on such distinctive nature called topology-preserving projection, a new method for generating intermediate patterns was proposed. Then, following to this method, producing animation as a series of backward-projected patterns just like a flip book is tried in this article.
Effects of vacuum packaging and modified atmosphere packaging (MAP) on shelf life of selenium-supplemented chicken meat during refrigerated storage were examined. Body weight and feed efficiency were unaffected by dietary selenium level. Dietary treatments and packaging methods had no significant effects on level of microbial growth, lightness, and metmyoglobin content. MAP decreased purge loss (10.9-34.5%) and lipid oxidation (15.2-15.9%) more efficiently than vacuum packaging. Broiler chicks supplemented with ${\alpha}$-tocopherol or ${\alpha}$-tocopherol + selenium had similar TBA values. Dietary supplementation of 4 and 8 ppm selenium reduced lipid oxidation, and this effect was less significant in MAP breast meat.
This study measured the stream data from the several sensors, and stores the database in MapReduce framework environment, and it aims to design system with the small performance and cluster analysis error rate through the KMSVM algorithm. Through the KM-SVM algorithm, the cluster analysis effective data was used for U-health system. In the results of experiment by using 2003 data sets obtained from 52 test subjects, the k-NN algorithm showed 79.29% cluster analysis accuracy, K-means algorithm showed 87.15 cluster analysis accuracy, and SVM algorithm showed 83.72%, KM-SVM showed 90.72%. As a result, the process speed and cluster analysis effective ratio of KM-SVM algorithm was better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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