In a CR (cognitive radio) network, channel selection is one of the important issues for the efficient channel utilization. When the CR user exploits the spectrum of primary network, the interference to the primary network should be minimized. In this paper, we propose a spectrum hole prediction based channel selection scheme to minimize the interference to the primary network. To predict spectrum hole, statistic properties of primary user's traffic is used. By using the predicted spectrum hole, channel is selected and it can reduce the possibility of interference to the primary user and increase the efficiency of spectrum utilization. The performance of proposed channel selection scheme is evaluated by the computer simulation.
Today, executives in the company operate their organizations under highly competitive environments with dynamic technological, economic, and political changes. Under these new environment changes, they play the important role in establishing the future directions and strategic orientations of organizations. In general, executive information systems (EIS) are designed to support these roles of executives. They can help executives access and use the information they require about the organization's internal and external environments. In spite of such potential EIS support for executives, only a limited number of empirical studies have been published in this area. by employing a well-established theory of computer usage behavior (Technology Acceptance Model : TAM), this study systematically investigates the key factors in the successful utilization of an EIS. The empirical results from this study may prove useful for both IS researchers and practitioners.
A computer simulation model is proposed for selecting effective agrees paths and estimating the evacuation time in case of evacuating all the residents of a building to the safe area. The physical structure of a building is formulated into a network. The followings are considered in the model : the congestion effect to the velocity, the behavioral pattern of the evacuees, and the probabilistic nature of the evacuation process. Coded in SLAM II/PC, the simulation model can generate the output such as evacuation time(max, average), utilization of exits, utilization of passages, floor clearance times, and bottleneck information. The "rigorous" validation of the proposed model is not completed yet but remains to be a future research topic.rch topic.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.539-544
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2011
In this paper, a parameter optimization method of RIO-DC (RED (Random Early Detection) with In and Out-De-Coupled Queues) scheme for Assured Service (AS) in Differentiated Services (DiffServ) is proposed. In order to optimize QoS (Quality of Service) performance of the RIO-DC policy for AS in terms of maximum tolerable latency, link utilization, fairness, etc., we should design router nodes with proper RIO-DC operating parameter values. Therefore, we propose a RIO-DC configuration method and the admission control criterion, considering the allocated bandwidth to each subclass and the corresponding buffer size, to increase throughput for In-profile traffic and link utilization. Simulation results show that RIO-DC with the proposed parameter values guarantees QoS performance comparable with the RIO scheme and it improves fairness between AS flows remarkably.
Satish Babu Bandaru;Natarajasivan. D;Rama Mohan Babu. G
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.39-48
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2023
Breast cancer screening makes extensive utilization of mammography. Even so, there has been a lot of debate with regards to this application's starting age as well as screening interval. The deep learning technique of transfer learning is employed for transferring the knowledge learnt from the source tasks to the target tasks. For the resolution of real-world problems, deep neural networks have demonstrated superior performance in comparison with the standard machine learning algorithms. The architecture of the deep neural networks has to be defined by taking into account the problem domain knowledge. Normally, this technique will consume a lot of time as well as computational resources. This work evaluated the efficacy of the deep learning neural network like Visual Geometry Group Network (VGG Net) Residual Network (Res Net), as well as inception network for classifying the mammograms. This work proposed optimization of ResNet with Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm's in order to predict breast cancers by means of mammogram images. The proposed TLBO-ResNet, an optimized ResNet with faster convergence ability when compared with other evolutionary methods for mammogram classification.
This paper describes some research works of computer-aided design of blanking and piercing for stator and rotor parts and irregularly shaped sheet metal by press. An approach to the system is based on knowledge based rules. The process planning system by considering a blank layout for nesting of irregularly shaped sheet metal and an improved strip layout for stator and rotor parts and irregularly shaped sheet metal is implemented. Using this system, design parameters(utilization ratio, slitting width, pitch, working order, die blank shapes) are determined and output is generated in graphic forms. Knowledges for blank layout and strip layout are extracted from the plasticity theories, handbooks, relevant references and empirical know-hows of experts in blanking companies. The implemented system provides powerful capabilities for process planning of stator and rotor parts and irregularly shaped sheet metal.
최근 들어 고교시절에 학생들이 교육콘텐츠를 활용하여 학업 실력을 높이려는 노력이 증가하고 있으며 다양한 교육콘텐츠가 컴퓨터에서 또는 PMP 등의 기자재를 통하여 수강되고 있다. 본 조사에서는 지방사립대학인 M대학의 한 클래스에서 고교시절 교육콘텐츠 활용에 대한 파일럿 설문조사를 실시한 결과를 제시하고 있다. 지방사립대학인 M대학에서는 학생들이 PMP 등의 유비쿼터스 기자재를 사용했던 비율은 30% 정도이고 모든 학생들이 PC를 통하여 수강한 경험이 있음을 알 수 있었고 교육콘텐츠에 큰 투자를 하고 있지 않음을 알 수 있었다. 가장 많이 수강하는 사이트는 EBS와 메가스터디였다.
Modern graphics processor unit (GPU) architectures offer significant hardware resource enhancements for parallel computing. However, without software optimization, GPUs continuously exhibit hardware resource underutilization. In this paper, we indicate the need to alter different warp scheduler schemes during different kernel execution periods to improve resource utilization. Existing warp schedulers cannot be aware of the kernel progress to provide an effective scheduling policy. In addition, we identified the potential for improving resource utilization for multiple-warp-scheduler GPUs by sharing stalling warps with selected warp schedulers. To address the efficiency issue of the present GPU, we coordinated the kernel-aware warp scheduler and warp sharing mechanism (KAWS). The proposed warp scheduler acknowledges the execution progress of the running kernel to adapt to a more effective scheduling policy when the kernel progress attains a point of resource underutilization. Meanwhile, the warp-sharing mechanism distributes stalling warps to different warp schedulers wherein the execution pipeline unit is ready. Our design achieves performance that is on an average higher than that of the traditional warp scheduler by 7.97% and employs marginal additional hardware overhead.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권4호
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pp.222-229
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2020
Recent multi-core processors for smart devices use per-core dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) that enables independent voltage and frequency control of cores. However, because the conventional task scheduler was originally designed for per-core DVFS disabled processors, it cannot effectively utilize the per-core DVFS and simply allocates tasks evenly across all cores to core utilization with the same CPU frequency. Hence, we propose a novel task scheduler to effectively utilize percore DVFS, which enables each core to have the appropriate frequency, thereby improving performance and decreasing energy consumption. The proposed scheduler classifies applications into two types, based on performance-sensitivity and allows a performance-sensitive application to have a dedicated core, which maximizes core utilization. The experimental evaluations with a real off-the-shelf smart device showed that the proposed task scheduler reduced 13.6% of CPU energy (up to 28.3%) and 3.4% of execution time (up to 24.5%) on average, as compared to the conventional task scheduler.
가상현실 기술을 이용한 시각화는 사용자에게 극대화 된 몰입감을 제공함으로써 기존의 시각화 기법과는 차별화 된 경험을 제공한다. 본 논문에서는 가상현실 기술을 이용한 새로운 입체영상의 시각화 기법을 제안하고, 이에 대한 활용가능성에 대해 논의한다. 이를 통해 사용자들은 더욱 높은 수준의 몰입감을 느끼며, 가상현실을 경험할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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