https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1433 2026-04-06T09:43:31Z https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1556 Title: Wideband and High-Gain Aperture Coupled Feed Patch Array Antenna for Millimeter-Wave Application Authors: Vuong, Cong Dat; Ha, Van Nam; Tran, The Son Abstract: Millimeter-wave (mmW) antenna is one of the most important parts of the fifth-generation (5G) systems because of its advanced characteristics, for example, wideband and high transmission rate. In this paper, an mmW 4×1 array antenna with high gain and wideband based on an aperture coupled feeding patch (ACFP) antenna is presented. The proposed array antenna operates at 28-GHz frequency. The antenna has a wide operating bandwidth of around 12.6 % at -10 dB bandwidth that covers 26.65 GHz to 30.35 GHz. The peak gain of the array antenna is approximately 13 dBi at 28 GHz and kept maintained in all interested frequency band. The proposed antenna is designed using a 0.127-mm thick Duroid 5880 substrate with a compact substrate of dimensions of 25 mm x 48 mm x 0.754 mm. Description: Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal; 5(5), pp. 559-562. 2020-10-05T00:00:00Z https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1554 Title: Human Face Recognition and Temperature Measurement Based on Deep Learning for Covid-19 Quarantine Checkpoint Authors: Nguyen, Vu Anh Quang; Park, Jongoh; Joo, Kyeongjin; Tran, Thi Tra Vinh; Tran, Trung Tin; Choi, Joonhyeon Abstract: The human temperature measurement system has been widely applying in hospitals and public areas during the widespread Covid-19 pandemic. However, the current systems in the quarantine checkpoint are only capable of measuring the human temperature; however, it can not combine with the identification of facial recognition, human temperature information, and wearing mask detection. In addition, in the hospitals as well as the public areas such as schools, libraries, train stations, airports, etc. facial recognition of employees combined with temperature measurement and masking will save the time check and update employee status immediately. This study proposes a method that combines body temperature measurement, facial recognition, and masking based on deep learning. Furthermore, the proposed method adds the ability to prevent spoofing between a real face and face-in-image recognition. A depth camera is used in the proposed system to measure and calculate the length between the human’s face and camera to approach the best accuracy of facial recognition and anti-spoofing. Moreover, a lowcost thermal camera measures the human body temperature. The methodology and algorithm for the human face and body temperature recognition are validated through the experimental results. Description: ICFNDS '20: The 4th International Conference on Future Networks and Distributed Systems; Article No.: 47, pp 1–6 2020-11-26T00:00:00Z https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1553 Title: A Novel Overflowing Mechanism for B-tree Index on Flash Memory Authors: Ho, Van Phi Abstract: Recently, flash memory has been widely used because of its advantages such as fast access speed, nonvolatile, low power consumption. However, erasebefore-write feature causes the B-tree implementation on flash memory to be inefficient because it generates many flash operations. This study introduces a novel overflowing mechanism for B-tree index, called OMB. It can reduce the number of flash operations and minimize the number of pages used to store the B-tree index. The experimental results show that OMB yields a good performance and save a lot of flash memory resources. Description: Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XXI: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, Chủ đề: Smart City; từ trang 6-11. 2020-11-01T00:00:00Z https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1549 Title: Xử lý dữ liệu không cân bằng trong bài toán dự đoán lỗi phần mềm Authors: Lê, Song Toàn; Nguyễn, Thanh Bình; Lê, Thị Mỹ Hạnh; Nguyễn, Thanh Bình Abstract: Dự đoán lỗi phần mềm giúp dự đoán trước khả năng có lỗi của mã nguồn, làm giảm thời gian kiểm thử, tăng chất lượng của sản phẩm. Các đặc trưng mã nguồn là những thông tin quan trọng giúp việc dự đoán lỗi phần mềm chính xác. Tuy nhiên, nhiều bộ dữ liệu về dự báo lỗi bị mất cân bằng, tức là số lượng dữ liệu giữa các lớp có sự chênh lệch lớn. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu về mất cân bằng dữ liệu và sự cần thiết của việc lấy mẫu dữ liệu để xử lý dữ liệu không cân bằng. Chúng tôi tiến hành thử nghiệm với ba kỹ thuật lấy mẫu dữ liệu để xử lý dữ liệu không cần bằng, gồm: Random Undersampling, Random Oversampling và SMOTE. Các kỹ thuật được áp dụng vào ba tập dữ liệu về dự báo lỗi của NASA trong kho lưu trữ của Promise. Các kết quả thu được cho thấy tính hiệu quả của việc áp dụng các mô hình học máy kết hợp với các kỹ thuật lấy mẫu để nâng cao tính chính xác của mô hình dự đoán lỗi phần mềm. Description: Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020; từ trang 746-755 2020-10-08T00:00:00Z