KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.5780-5802
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2017
Cloud computing system consists of distributed resources in a dynamic and decentralized environment. Therefore, using cloud computing resources efficiently and getting the maximum profits are still challenging problems to the cloud service providers and cloud service users. It is important to provide the efficient scheduling. To schedule cloud resources, numerous heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Cuckoo Search (CS) algorithms have been adopted. The paper proposes a Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm to solve the above mentioned issues. We first formulate an optimization problem and propose a Modified PSO optimization technique. The performance of MPSO was evaluated against PSO, and GA. Our experimental results show that the proposed MPSO minimizes the task execution time, and maximizes the resource utilization rate.
An experimental study was made to examine the effects of the uncertainty of objectives-presentation using two-handle and joystick on the predictive, precognitive and preview manual tracking systems (pursuit tracking system). The task had two factors of difficulty, a locational and a temporal uncertainty, chosen to be perceptibly more difficult having a high presentation rate. Six male subjects were required to perform the experiments. It was obtained from the results of the experiments that the preview manual tracking system is better than the other systems and the performance decrement doesn't appear.
In this paper, we propose a modified Viterbi algorithm to compensate for endpoint detection error during the decoding phase of an isolated word recognition task. Since the conventional Viterbi algorithm explores only the search space whose boundaries are fixed to the endpoints of the segmented utterance by the endpoint detector, the recognition performance is highly dependent on the accuracy level of endpoint detection. Inaccurately segmented word boundaries lead directly to recognition error. In order to relax the degradation of recognition accuracy due to endpoint detection error, we describe an unconstrained search of word boundaries and present an algorithm to explore the search space with efficiency. The proposed algorithm was evaluated by performing a variety of simulated endpoint detection error cases on an isolated word recognition task. The proposed algorithm reduced the Word Error Rate (WER) considerably, from 84.4% to 10.6%, while consuming only a little more computation power.
In The Lighting design is important to acknowledge appearance space. Development of artificial light makes a extension to life space in the Modern life. With the rapid development of efficient light sources, have lighting design acquired the tools that allow artificial lighting to be produced with adequate illuminance levels. However, by the task of defining the objectives and methods behind discipline, of deciding on the criteria by which the artificial lighting that is now provide many available data to be anpaied. The main concern is which illuminace levels and types of lighting will ensure optimum visual performance, high productive and safety at design which are affordable. This study is support to standard design process with material reflection rate, installing the lighting fixture, task illuminance level and automatic arithmetic calculation during the lighting design. Lighting Design database can check and support other final lighting level. A quantitative light that is primarily oriented toward providing a recommended illuminance level, the criterion of develop a concept that goes beyond the requirements that would ensure productivity and safety to meet the needs of the architecture and interior space. illuminance level is compose to space task and space code according to KS A 3011. To be able to design the visual effect of an environment the central reference quantity has to provided the Database.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1104-1120
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2020
The chest X-rays are a common way to diagnose lung cancer or pneumonia. In particular, the finding of a lung nodule is the most important problem in the early detection of lung cancer. Recently, a lot of automatic diagnosis algorithms have been studied to find the lung nodules missed by doctors. The algorithms are typically based on segmentation network like U-Net. However, the occurrence of false positives that similar to lung nodules present outside the lungs can severely degrade performance. In this study, we propose a multi-task learning method that simultaneously learns the lung region and nodule-labeled data based on the prior knowledge that lung nodules exist only in the lung. The proposed method significantly reduces false positives outside the lung and improves the recognition rate of lung nodules to 83.8 F1 score compared to 66.6 F1 score of single task learning with U-net model. The experimental results on the JSRT public dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method compared with other baseline methods.
Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.1
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pp.1-7
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2013
This study is aimed to investigate the association between anaerobic-aerobic exercise intensity and hand steadiness. Hand steadiness is the decisive contributor to affecting the job performance just as in the rifle shooting and archery in sports and the microscope-related jobs requiring hand steadiness in industries. In anaerobic exercise condition hand steadiness is measured through hand steadiness tester having 9 different diameter holes after each subject exerts 25%, 50%, 75%, and 100% of maximum back strength. In aerobic exercise occasion it is evaluated at each time heart rate reaches 115%, 130%, and 145% of reference heart rate measured in no task condition after they do jumping jack. The results indicate that an increased intensity in both types of exercise reduces hand steadiness, but hand steadiness at 25% of maximum back strength and 115% of reference heart rate is rather greater than at no exercise. Just as the relation between cognitive stress and job performance has upside-down U form, so does the association of physical loading to hand steadiness, which means that a little exercise tends to improve hand steadiness in comparison with no exercise.
This study analyzes the management performance and productivity of environmentfriendly farms compared to conventional farms and the trend of changes in price premium rates of environment-friendly agricultural products. And environmentfriendly farms in Jeollanam-do are surveyed for difficulties in management, proper premium rate of environment-friendly agricultural products (WTA), and tasks for promoting sales. According to the analysis results, the management performance and productivity of are low in many items, and the number of items that are on the decline or stagnant in the environment-friendly premium is making it difficult for farmers to manage. According to a farm survey, the most important task is to promote school meals for boosting sales of environment-friendly agricultural products. And 65.5% of the respondents having contract cultivation, nearly half or 41.1% of the respondents said they do not need contract cultivation or want contract cultivation for less than one year, which means that the current contract does not meet the needs of farmers. Finally, the environment-friendly premium rate based on consumer prices is generally lower than the premium rate (WTA) that farmers perceive as appropriate, so it is important to resolve the gap between the actual premium rate and the WTA.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.16
no.27
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pp.105-111
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1993
Human works shift its roll from physical condition to the system supervisory control task In this paper safety-presentation configuration is discussed instead of well-known fault-warning configuration. Of paticular interest was the personal factor which include the cognitive process. Through a performance between each person information processing(d') and decision process($\beta$) was pointed out to explain the sensitivity of personal cognitive process. Impact of uncertainty effect the supervisor having doubt situations. These facts are released by the use of flat fuzzy number of $\beta$ and its learning rate R.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.1
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pp.63-70
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2009
The air sterilization systems are investigated experimentally in this paper. The goal is to reduce bacteria, mold and viruses in office air by using a UV sterilizer installed inside a partition panel and wall-mounted unit. These systems allow occupants to turn the system on/off and to control the incoming air speed and direction. The partition air sterilization system conditions and sterilizes the air, and then delivers the clean air into the personal task area through the partition panels, which are connected to the pressurized under-floor plenum. Room air exits through the return grills mounted on the ceiling. The wall-mounted air sterilization system sterilizes the air, and then delivers the clean air to the personal task area from the wall. In this study a full-size experimental environment is established to investigate the immunization performance of these air sterilization systems. A typical office space scale is used in this study in order to find an optimal system to achieve a sterilized healthy micro-environment. Multiple system parameters, including volume flow rate and velocity of supplied air, were regulated during the experiments. The more air contact these air sterilization systems had, the better disinfection performance. Over 90% of eradication ratios were obtained by these two air sterilization systems. The results indicate that these systems can efficiently disinfect office air contamination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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