I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
be
r
20
20
,
pp
.
306
~
312
IS
S
N
:
25
0
2
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
1
.
pp
306
-
312
306
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
Im
p
r
o
v
i
n
g
d
a
t
a
q
u
a
l
i
t
y
u
s
i
n
g
a
d
e
e
p
l
e
a
r
n
i
n
g
n
e
t
w
o
r
k
C
h
u
l
h
y
u
n
H
w
an
g
1
,
K
yo
u
h
w
an
Le
e
2
,
H
o
e
k
yu
n
g
Ju
n
g
3
1
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
S
m
a
r
t
I
T
S
o
f
t
w
a
r
e
,
K
y
ung
b
o
k
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
S
o
ut
h
K
o
r
e
a
2
,
3
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
P
a
i
C
ha
i
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
S
o
ut
h
K
o
r
e
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
F
e
b
10,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
9
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
y
1
1
,
20
20
I
o
T
da
t
a
i
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
i
n
r
e
a
l
t
i
m
e
a
nd
i
s
t
r
e
a
t
e
d
a
s
hi
g
h
l
y
r
e
l
i
a
bl
e
d
a
t
a
be
c
a
u
s
e
o
f
i
t
s
hi
g
h
pr
e
c
i
s
i
o
n
.
H
o
w
e
v
e
r
,
i
t
o
f
t
e
n
e
xh
i
b
i
t
s
i
nc
o
m
pl
e
t
e
v
a
l
ue
s
f
o
r
r
e
a
s
o
ns
s
uc
h
a
s
s
e
ns
o
r
a
g
i
ng
a
nd
f
a
i
l
ur
e
,
po
o
r
o
pe
r
a
t
i
ng
e
nv
i
r
o
n
m
e
nt
,
a
nd
c
om
m
uni
c
a
t
i
o
n
p
r
o
bl
e
m
s
.
T
h
e
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
I
o
T
da
t
a
t
r
a
n
s
m
i
t
t
e
d
w
i
t
h
hi
g
h
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
r
e
s
u
i
t
a
b
l
e
t
o
us
e
L
S
T
M
,
w
h
i
c
h
i
s
o
ne
k
i
nd
o
f
R
N
N
.
I
n
t
hi
s
p
a
pe
r
,
w
he
n
a
p
pl
y
i
ng
L
S
T
M
t
o
da
t
a
qu
a
l
i
t
y
i
m
pr
o
v
e
m
e
nt
i
n
I
o
T
e
nv
i
r
o
nm
e
nt
w
h
e
r
e
d
a
t
a
a
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
s
i
m
ul
t
a
n
e
o
us
l
y
f
r
om
s
e
v
e
r
a
l
s
e
ns
o
r
s
,
i
t
i
s
s
ug
g
e
s
t
e
d
t
ha
t
i
t
i
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
t
o
c
o
ns
t
r
uc
t
L
S
T
M
i
nd
i
v
i
dua
l
l
y
f
o
r
e
a
c
h
s
e
ns
o
r
a
c
c
ur
a
c
y
.
Ke
y
w
or
ds
:
D
a
t
a
qu
a
l
i
t
y
D
e
e
p
l
e
a
rni
n
g
Io
T
L
S
T
M
R
e
c
urr
e
nt
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
kl
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
H
o
e
k
y
un
g
J
u
n
g
,
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
Co
m
put
e
r
E
ngi
n
e
e
ri
n
g
,
P
a
i
c
ha
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
155
-
40
B
a
e
j
a
e
-
r
o
,
S
e
o
gu,
D
a
e
J
e
o
n
,
S
o
ut
h
K
o
r
e
a
.
E
m
a
i
l
:
h
kj
u
n
g
@
pc
u.
a
c
.
k
r
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
Io
T
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
h
e
l
ps
t
o
c
r
e
a
t
e
a
m
o
r
e
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
v
i
rt
u
a
l
w
o
r
l
d
by
r
e
c
o
r
di
n
g
t
h
e
r
e
a
l
w
o
r
l
d
m
o
r
e
c
l
o
s
e
l
y
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
Io
T
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
i
s
t
h
e
n
e
xt
ge
n
e
ra
t
i
o
n
t
o
o
l
t
ha
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
s
m
o
s
t
of
o
ur
e
v
e
r
y
da
y
l
i
fe
a
n
d
i
n
dus
t
r
y
[1
-
6].
Io
T
i
s
de
f
i
n
e
d
a
s
a
gl
o
b
a
l
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
a
n
i
n
f
ra
s
t
r
uc
t
u
r
e
t
ha
t
ha
s
s
e
l
f
-
c
o
n
f
i
gur
i
ng
c
a
pa
b
i
l
i
t
i
e
s
[7]
.
S
i
n
c
e
t
h
e
s
e
n
s
o
r
s
c
o
nn
e
c
t
e
d
t
o
e
a
c
h
o
t
h
e
r
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
fo
r
m
a
n
e
t
w
o
r
k
w
h
i
l
e
i
n
t
e
ra
c
t
i
n
g
w
i
t
h
e
a
c
h
o
t
h
e
r,
t
h
e
d
a
t
a
t
ra
n
s
m
i
t
t
e
d
f
r
o
m
e
a
c
h
o
bj
e
c
t
m
us
t
b
e
r
e
l
i
a
b
l
e
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
l
e
ve
l
of
qua
l
i
t
y
of
I
o
T
da
t
a
i
s
t
h
r
e
a
t
e
n
e
d
due
t
o
e
xt
e
r
na
l
e
xpo
s
ur
e
o
r
m
o
v
i
n
g
o
b
j
e
c
t
s
,
t
h
e
ph
y
s
i
c
a
l
l
y
unp
r
o
t
e
c
t
e
d
n
e
t
w
o
r
ks
o
r
l
o
c
a
l
a
r
e
a
n
e
t
w
o
r
ks
,
a
nd
t
h
e
a
gi
ng
o
f
t
h
e
na
t
u
r
a
l
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
o
r
o
b
j
e
c
t
s
.
D
ue
t
o
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
of
Io
T
da
t
a
,
e
ff
o
r
t
s
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
he
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
Io
T
s
e
n
s
o
r
a
n
d
t
h
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
i
t
s
e
l
f
a
r
e
c
o
n
t
i
n
ui
ng.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
i
t
i
s
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
t
ha
t
t
h
e
Io
T
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
i
s
i
n
f
e
r
i
o
r,
a
n
d
e
ff
o
r
t
s
a
r
e
b
e
i
n
g
m
a
de
t
o
ve
r
i
fy
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
o
r
t
o
r
e
pl
a
c
e
i
t
w
i
t
h
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
v
a
l
ue
w
h
i
l
e
c
o
l
l
e
c
t
i
n
g
d
a
t
a
.
F
o
r
e
xa
m
pl
e
,
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
s
ha
v
e
b
e
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
f
o
r
a
l
o
n
g
t
i
m
e
a
s
a
w
a
y
t
o
i
m
pr
o
v
e
qua
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
s
by
r
e
pl
a
c
i
n
g
m
i
s
s
i
n
g
d
a
t
a
w
i
t
h
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
s
[8
-
15].
Io
T
da
t
a
ha
s
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
b
e
c
a
us
e
i
t
pe
r
i
o
di
c
a
l
l
y
c
o
l
l
e
c
t
s
da
t
a
f
r
o
m
s
e
n
s
o
r
s
.
U
s
i
n
g
t
hi
s
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
,
R
e
c
ur
r
e
n
t
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
uc
h
a
s
L
S
T
M
i
s
us
e
d
[16
-
28]
.
In
t
hi
s
p
a
pe
r,
w
h
e
n
L
S
T
M
i
s
a
pp
l
i
e
d
t
o
qua
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
s
s
uc
h
a
s
m
i
s
s
i
n
g
da
t
a
ge
n
e
ra
t
i
o
n
i
n
Io
T
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
,
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
pr
e
di
c
t
i
o
n
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
of
t
h
e
i
nput
d
a
t
a
.
I
n
t
h
e
Io
T
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
,
m
ul
t
i
p
l
e
da
t
a
a
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
,
s
o
i
t
i
s
po
s
s
i
b
l
e
t
o
c
o
n
s
t
r
uc
t
a
n
i
n
d
i
v
i
dua
l
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
e
a
c
h
s
e
n
s
o
r
o
r
t
o
i
nt
e
g
r
a
t
e
a
l
a
rge
n
u
m
b
e
r
o
f
da
t
a
i
nt
o
o
n
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r,
w
e
t
r
y
t
o
s
h
o
w
h
o
w
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
a
f
fe
c
t
s
t
h
e
qu
a
l
i
t
y
of
Io
T
da
t
a
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Im
pr
ov
i
ng
da
t
a
qual
i
t
y
us
i
ng
a
de
e
p
l
e
ar
ni
ng
n
e
t
w
or
k
(
Chul
hy
un
H
w
ang
)
307
O
ur
a
pp
r
o
a
c
h
i
m
pl
e
m
e
n
t
s
m
ul
t
i
p
l
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
ks
t
o
i
n
di
v
i
dua
l
l
y
pr
o
c
e
s
s
t
h
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
s
e
n
s
o
r
s
a
n
d
a
s
i
n
g
l
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
t
h
a
t
b
a
t
c
h
e
s
t
h
e
i
n
p
ut
da
t
a
i
nt
o
a
n
a
rr
a
y
.
W
e
c
o
m
pa
r
e
h
o
w
t
h
e
t
w
o
n
e
t
w
o
r
k
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
s
s
h
o
w
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
di
ff
e
r
e
n
c
e
s
w
h
e
n
m
ul
t
i
pl
e
da
t
a
i
s
i
n
put
t
e
d
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
l
y
.
In
t
hi
s
pa
pe
r,
w
e
pr
o
po
s
e
a
n
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
t
h
o
d
f
o
r
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
n
g
L
S
T
M
i
n
Io
T
e
n
v
i
r
o
n
m
e
nt
.
T
h
e
r
e
m
a
i
n
de
r
o
f
t
h
i
s
p
a
pe
r
i
s
o
r
g
a
n
i
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
.
S
e
c
t
i
o
n
2
de
s
c
r
i
b
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h.
S
e
c
t
i
o
n
3
pr
o
v
i
de
s
a
de
t
a
i
l
e
d
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
ve
r
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d.
I
n
S
e
c
t
i
o
n
4,
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
a
n
d
a
n
a
l
y
s
i
s
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d.
S
e
c
t
i
o
n
5
p
r
e
s
e
nt
s
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
.
2.
EX
I
S
TI
N
G
R
ES
EA
R
C
H
ES
A
BO
U
T
R
ES
EA
R
C
H
D
A
T
A
T
h
e
di
r
e
c
t
i
o
n
o
f
da
t
a
q
ua
l
i
t
y
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
n
Io
T
e
n
v
i
ro
n
m
e
n
t
ha
s
m
a
i
n
l
y
b
e
e
n
f
oc
us
e
d
o
n
pr
e
di
c
t
i
n
g
m
i
s
s
i
n
g
d
a
t
a
.
M
i
s
s
i
ng
da
t
a
p
r
e
di
c
t
i
o
n
i
s
a
p
r
o
c
e
s
s
of
pr
e
di
c
t
i
n
g
a
nd
c
o
r
r
e
c
t
i
ng
a
n
o
rm
a
l
da
t
a
v
a
l
ue
w
h
e
n
da
t
a
c
a
nn
o
t
b
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
s
e
n
s
o
r
due
t
o
v
a
r
i
o
us
r
e
a
s
o
n
s
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
e
n
s
u
r
e
s
t
h
e
qua
l
i
t
y
of
t
h
e
unde
rl
y
i
n
g
d
a
t
a
r
e
qu
i
r
e
d
t
o
p
r
o
c
e
s
s
o
r
a
na
l
y
z
e
s
da
t
a
a
f
t
e
r
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
Cl
i
ni
c
a
l
d
a
t
a
i
s
a
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
v
e
e
xa
m
pl
e
o
f
a
ppl
y
i
n
g
L
S
T
M
t
o
t
h
e
qu
a
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
of
I
o
T
da
t
a
.
S
i
n
c
e
t
h
e
c
l
i
n
i
c
a
l
d
a
t
a
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
m
ul
t
i
v
a
ri
a
t
e
t
i
m
e
s
e
ri
e
s
o
f
ob
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
,
i
t
i
s
e
a
s
y
t
o
a
ppl
y
i
n
L
S
T
M
.
A
s
a
r
e
s
ul
t
o
f
a
ppl
y
i
n
g
t
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
,
i
t
p
r
o
v
e
d
t
ha
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
s
upe
r
i
o
r
t
o
t
ha
t
o
f
t
h
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
ha
n
d
-
de
s
i
g
n
e
d
m
o
de
l
a
n
d
m
ul
t
i
-
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
[3]
.
D
e
s
pi
t
e
v
a
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
s
ul
t
s
,
t
h
e
r
e
i
s
a
l
a
c
k
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
h
o
w
t
o
de
a
l
w
i
t
h
s
e
n
s
o
r
d
a
t
a
i
n
pu
t
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
,
i
t
i
s
de
t
e
r
m
i
n
e
d
w
h
e
t
h
e
r
pl
u
ra
l
i
t
y
of
da
t
a
t
o
b
e
s
i
m
ul
t
a
n
e
o
us
l
y
i
n
put
i
s
t
r
e
a
t
e
d
a
s
o
n
e
da
t
a
s
e
t
o
r
i
n
di
v
i
du
a
l
i
n
p
ut
da
t
a
.
3.
D
EEP
LEA
R
N
I
N
G
F
O
R
D
A
TA
Q
U
A
LI
T
Y
I
N
I
o
T
D
A
T
A
3.
1
.
LS
T
M
m
o
d
e
l
d
e
s
i
gn
fo
r
d
ata
q
u
al
i
ty
L
S
T
M
l
e
a
rn
s
d
a
t
a
i
n
pu
t
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
(
t
n
-
1
…
t
0)
a
n
d
p
r
e
di
c
t
s
da
t
a
o
f
n
e
xt
t
i
m
e
(t
1
).
A
s
s
um
i
ng
t
ha
t
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
p
r
o
v
i
de
s
a
n
a
c
c
ura
t
e
v
a
l
ue
a
b
ov
e
a
c
e
r
t
a
i
n
l
e
v
e
l
,
t
h
e
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
a
nd
t
h
e
i
n
p
ut
d
a
t
a
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
po
s
s
i
b
i
l
i
t
y
of
e
r
r
o
r
d
a
t
a
.
I
n
p
a
rt
i
c
ul
a
r
,
i
f
t
h
e
i
nput
d
a
t
a
h
a
s
a
m
i
s
s
i
n
g
v
a
l
ue
,
i
t
c
a
n
b
e
c
o
r
r
e
c
t
e
d
t
o
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
t
h
e
L
S
T
M
.
F
i
gu
r
e
1
i
s
a
ge
n
e
r
a
l
m
o
de
l
t
ha
t
us
e
s
L
S
T
M
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
qua
l
i
t
y
of
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
.
I
n
F
i
gu
r
e
1,
t
+
1
i
s
t
h
e
c
urr
e
nt
t
i
m
e
a
t
w
h
i
c
h
t
h
e
m
i
s
s
i
n
g
v
a
l
ue
o
c
c
urr
e
d
a
nd
t
2
.
.
.
t
0
i
s
t
h
e
v
a
l
ue
of
t
h
e
pr
e
v
i
o
us
da
t
a
of
t
h
e
s
e
n
s
o
r.
F
i
gu
r
e
1
.
M
i
s
s
i
n
g
v
a
l
ue
p
r
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
us
i
ng
L
S
T
M
3.
2
.
Tw
o
m
e
th
o
d
s
fo
r
LS
TM
i
n
p
u
t
l
ay
e
r
d
e
s
i
gn
i
n
I
o
T
d
ata
W
e
l
oo
ke
d
a
t
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
m
o
de
l
of
us
i
n
g
L
S
T
M
f
o
r
da
t
a
qua
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
s
.
H
ow
e
v
e
r
,
i
n
a
c
t
ua
l
Io
T
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
,
i
t
i
s
ra
r
e
t
o
c
o
l
l
e
c
t
o
n
l
y
o
n
e
s
e
n
s
o
r
da
t
a
.
M
os
t
of
t
h
e
t
i
m
e
,
da
t
a
i
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
m
a
n
y
se
n
s
o
r
s
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
.
In
t
h
i
s
c
a
s
e
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
i
s
de
s
i
g
n
e
d
by
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
d
a
t
a
i
n
pu
t
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
i
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
a
s
o
n
e
L
S
T
M
i
n
put
o
r
e
a
c
h
i
nde
pe
n
de
n
t
L
S
T
M
.
In
t
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
,
i
t
s
h
o
ul
d
n
o
t
b
e
c
h
o
s
e
n
a
s
e
xpe
c
t
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
i
nput
o
f
da
t
a
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
w
i
t
h
o
ut
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
o
r
v
e
ri
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
306
-
312
308
w
i
l
l
b
e
t
t
e
r
de
s
c
ri
b
e
t
h
e
s
i
t
u
a
t
i
o
n
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
da
t
a
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
n
t
hi
s
p
a
pe
r,
t
h
e
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
o
f
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
r
a
t
e
i
s
v
e
r
i
f
i
e
d
t
hr
o
ug
h
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
w
h
e
n
t
h
e
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
a
p
pl
i
e
d.
T
h
e
v
e
r
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
p
r
e
s
e
nt
e
d
i
n
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2
a
nd
F
i
g
u
r
e
3
.
F
i
r
s
t
,
F
i
g
u
r
e
2
i
s
a
m
e
t
h
o
d
o
f
i
n
t
e
g
ra
t
i
n
g
a
n
d
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
i
n
p
ut
d
a
t
a
i
n
o
n
e
L
S
T
M
s
i
m
ul
t
a
n
e
o
us
l
y
.
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
h
ow
L
S
T
M
s
a
r
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
l
y
c
o
n
s
t
ruc
t
e
d
a
n
d
p
r
e
di
c
t
e
d
f
o
r
e
a
c
h
s
e
n
s
o
r
.
T
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
(R
M
S
E
)
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
a
n
d
t
h
e
a
c
t
u
a
l
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
t
e
s
t
i
n
t
e
r
v
a
l
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
a
n
d
c
o
m
pa
r
e
d,
a
n
d
t
h
e
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d.
F
i
gu
r
e
2
.
M
u
l
t
i
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
n
put
l
a
y
e
r
de
s
i
g
n
F
i
gu
r
e
3
.
S
i
ngl
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
de
s
i
g
n
4.
EX
P
ER
I
M
EN
TS
4.
1
.
Ev
al
u
ati
o
n
m
e
th
o
d
o
l
o
gy
In
o
r
de
r
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
h
e
a
bo
ve
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
,
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
i
n
w
h
i
c
h
d
a
t
a
i
s
i
n
p
ut
t
e
d
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
us
l
y
by
a
pl
u
ra
l
i
t
y
of
s
e
n
s
o
r
s
i
s
c
o
n
s
t
ruc
t
e
d.
T
h
e
L
S
T
M
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
a
pp
l
i
e
d
t
o
e
a
c
h
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
l
c
a
s
e
i
s
t
h
e
s
a
m
e
.
I
n
o
u
r
i
m
pl
e
m
e
nt
a
t
i
o
n,
o
u
r
de
e
p
l
e
a
rn
i
ng
pl
a
t
f
o
r
m
s
,
t
e
n
s
o
r
f
l
o
w
a
n
d
K
e
ra
s
,
w
e
r
e
us
e
d,
a
n
d
g
r
a
d
i
e
nt
a
l
go
ri
t
hm
s
w
e
r
e
us
e
d
t
o
pe
r
f
o
r
m
f
i
v
e
e
poc
h
s
i
n
e
a
c
h
m
o
de
l
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
d
r
o
p
-
o
ut
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
t
o
p
r
e
v
e
n
t
o
ve
r
-
f
i
t
t
i
ng.
S
o
m
e
of
t
h
e
da
t
a
us
e
d
i
n
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
a
r
e
pe
ri
o
di
c
a
n
d
pa
r
t
l
y
i
r
r
e
gul
a
r,
b
ut
a
l
l
ha
v
e
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
.
O
n
l
y
t
h
e
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
w
e
r
e
a
na
l
y
z
e
d
w
i
t
h
o
ut
pe
r
f
o
r
m
i
ng
t
h
e
v
e
ri
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
.
T
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
F
i
gu
r
e
4
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
da
t
a
p
a
t
t
e
rn
o
f
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
d
a
t
a
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Im
pr
ov
i
ng
da
t
a
qual
i
t
y
us
i
ng
a
de
e
p
l
e
ar
ni
ng
n
e
t
w
or
k
(
Chul
hy
un
H
w
ang
)
309
F
i
gu
r
e
4
.
P
a
t
t
e
rn
s
o
f
e
xpe
r
i
m
e
n
t
a
l
da
t
a
D
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
100
s
e
n
s
o
r
s
w
e
r
e
us
e
d
i
n
a
l
l
e
xpe
ri
m
e
nt
s
.
T
o
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
e
,
w
e
us
e
t
w
o
ki
n
ds
of
da
t
a
,
t
o
t
a
l
of
540,
00
0
a
n
d
t
h
e
l
a
t
e
s
t
3,
600
da
t
a
.
A
t
o
t
a
l
of
fo
ur
e
xpe
r
i
m
e
nt
s
w
e
r
e
pe
r
fo
r
m
e
d
us
i
n
g
a
s
i
n
g
l
e
,
m
ul
t
i
-
d
i
m
e
ns
i
o
n
n
e
t
w
o
r
k
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
i
n
pu
t
t
y
pe
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
4.
2
.
R
e
s
u
l
ts
T
a
b
l
e
1
a
nd
F
i
gu
r
e
5
s
h
o
w
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
e
rr
o
r
ra
t
e
s
o
f
t
h
e
s
e
ns
o
r
s
fo
r
e
a
c
h
t
e
s
t
m
e
t
h
o
d.
R
M
S
E
(R
oo
t
M
e
a
n
S
q
ua
r
e
E
rr
o
r
)
w
a
s
us
e
d
f
o
r
e
a
c
h
s
e
n
s
o
r
.
E
x
pe
ri
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
w
h
e
n
t
h
e
L
S
T
M
i
s
i
n
di
v
i
du
a
l
l
y
c
o
n
f
i
gur
e
d
f
o
r
e
a
c
h
s
e
n
s
o
r,
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
i
s
l
o
w
.
T
a
b
l
e
1
.
A
s
a
r
e
s
ul
t
o
f
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
S
i
n
g
l
e
D
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
L
S
T
M
M
u
l
t
i
D
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
L
S
T
M
5
4
m
i
l
l
i
o
n
3600
5
4
m
i
l
l
i
o
n
3600
4
.
8
0
2
1
7
.
5
9
3
4
7
.
1
9
1
2
8
.
5
0
0
F
i
gu
r
e
5
.
A
s
a
r
e
s
ul
t
o
f
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
In
a
dd
i
t
i
o
n
t
o
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
v
a
l
ue
o
f
R
M
S
E
,
t
h
e
R
M
S
E
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
o
f
e
a
c
h
s
e
n
s
o
r
a
l
s
o
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
e
e
rr
o
r
r
a
t
e
i
s
l
o
w
by
i
m
pl
e
m
e
n
t
i
ng
L
S
T
M
i
n
d
i
v
i
du
a
l
l
y
i
n
a
l
l
c
a
s
e
s
.
T
a
b
l
e
2
s
h
o
w
s
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
v
e
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
s
o
f
100
s
e
n
s
o
r
s
a
n
d
s
h
o
w
s
t
h
e
i
ndi
v
i
d
ua
l
e
rr
o
r
ra
t
e
s
i
n
F
i
gu
r
e
6
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
306
-
312
310
T
a
b
l
e
1
.
R
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
v
e
v
a
l
ue
o
f
e
r
r
o
r
ra
t
e
Re
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
v
e
V
a
l
u
e
S
i
n
g
l
e
D
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
L
S
T
M
M
u
l
t
i
D
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
L
S
T
M
5
4
m
i
l
l
i
o
n
3600
5
4
m
i
l
l
i
o
n
3600
A
v
e
ra
g
e
4
.
8
0
2
1
7
.
5
9
3
4
7
.
1
9
1
2
8
.
5
0
0
S
t
a
n
d
a
rd
D
e
v
i
a
t
i
o
n
4
.
6
8
4
2
2
.
2
2
1
1
0
4
.
3
2
1
4
1
.
1
6
1
V
a
ri
a
n
c
e
2
1
.
9
4
1
4
9
3
.
7
7
0
1
0
8
8
2
.
9
6
1
1
6
9
4
.
1
9
2
M
i
n
V
a
l
u
e
0
.
0
4
4
0
.
1
5
6
2
.
3
3
8
0
.
2
8
0
M
a
x
V
a
l
u
e
1
8
.
4
7
2
1
2
3
.
7
7
2
9
6
5
.
8
5
9
2
4
8
.
7
7
2
F
i
gu
r
e
6
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
i
s
l
i
m
i
t
e
d
t
o
100
i
n
o
rde
r
t
o
f
a
c
i
l
i
t
a
t
e
t
h
e
c
o
m
pa
ri
s
o
n
a
n
d
i
s
pr
e
s
e
nt
e
d
i
n
o
rde
r
o
f
e
r
r
o
r
ra
t
e
o
f
'
a
l
l
d
a
t
a
-
i
ndi
v
i
dua
l
L
S
T
M
'
.
F
i
gu
r
e
6
.
E
rr
o
r
r
a
t
e
o
f
i
ndi
v
i
du
a
l
s
e
n
s
o
r
4.
4
.
D
i
s
c
u
s
s
i
o
n
In
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
us
i
n
g
w
h
o
l
e
da
t
a
,
t
h
e
i
ndi
v
i
dua
l
L
S
T
M
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s
h
o
w
e
d
l
ow
e
rr
o
r
ra
t
e
i
n
a
l
l
s
e
n
s
o
r
s
.
I
n
s
o
m
e
da
t
a
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
,
95
L
S
T
M
c
o
n
s
t
ruc
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
s
h
o
w
e
d
l
ow
e
r
r
o
r
r
a
t
e
i
n
95
s
e
n
s
o
r
s
.
I
n
b
o
t
h
c
a
s
e
s
,
i
t
i
s
s
ugge
s
t
e
d
t
ha
t
t
h
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
o
f
i
n
di
v
i
du
a
l
L
S
T
M
ha
s
hi
g
h
e
r
p
r
e
di
c
t
i
v
e
pow
e
r
t
h
a
n
t
h
e
m
e
t
h
o
d
o
f
i
n
put
t
i
n
g
da
t
a
a
t
o
n
c
e
.
I
n
p
a
r
t
i
c
ul
a
r,
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
i
n
c
r
e
a
s
e
s
f
r
o
m
29%
t
o
42%
de
pe
n
di
n
g
o
n
t
h
e
i
n
p
ut
m
e
t
h
o
d.
T
hi
s
s
ugge
s
t
s
t
ha
t
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
n
g
a
n
d
us
i
n
g
L
S
T
M
by
i
n
pu
t
t
i
n
g
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
s
e
pa
ra
t
e
l
y
h
a
s
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
e
.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
he
i
np
u
t
d
a
t
a
t
o
b
e
p
ro
c
e
s
s
e
d
i
n
o
ne
L
S
T
M
ne
t
w
o
rk
i
s
no
t
o
nl
y
d
ue
t
o
i
t
s
e
a
s
e
o
f
c
o
ns
t
ru
c
t
i
o
n,
b
u
t
a
l
s
o
t
o
c
o
ns
i
d
e
r
t
he
e
f
f
e
c
t
o
f
t
he
d
a
t
a
a
p
p
e
a
ri
ng
a
t
t
he
s
a
m
e
t
i
m
e
.
E
x
p
e
ri
m
e
n
t
s
ha
v
e
s
ho
w
n
t
ha
t
t
hi
s
m
e
t
ho
d
,
ho
w
e
v
e
r,
re
d
u
c
e
s
p
re
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
u
ra
c
y
c
o
m
p
a
re
d
t
o
i
nd
i
v
i
d
u
a
l
ne
t
w
o
rk
c
o
nc
e
p
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
s
.
T
he
re
f
o
re
,
w
e
c
o
nc
l
u
d
e
t
ha
t
L
S
T
M
s
ho
u
l
d
b
e
c
o
ns
t
ru
c
t
e
d
s
e
p
a
ra
t
e
l
y
f
o
r
e
a
c
h
nu
m
b
e
r
o
f
t
i
m
e
s
e
ri
e
s
d
a
t
a
e
v
e
n
i
n
t
he
e
nv
i
ro
n
m
e
nt
w
he
re
a
l
a
rg
e
nu
m
b
e
r
o
f
d
a
t
a
i
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
t
t
he
s
a
m
e
t
i
m
e
.
F
u
t
u
re
re
s
e
a
rc
h
s
ho
u
l
d
i
nc
l
u
d
e
a
d
d
i
t
i
o
na
l
m
e
t
ho
d
s
t
o
c
o
ns
i
d
e
r
t
he
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
d
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
t
t
he
s
a
m
e
t
i
m
e
a
nd
c
ri
t
e
ri
a
t
o
i
d
e
nt
i
f
y
e
rro
r
d
a
t
a
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
i
s
s
t
udy
w
a
s
s
uppo
r
t
e
d
by
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
g
r
a
nt
o
f
P
a
i
C
h
a
i
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
i
n
202
0.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
B
.
F
e
ka
d
e
.
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
o
ba
b
i
l
i
s
t
i
c
R
e
c
o
v
e
r
y
o
f
I
nc
o
m
pl
e
t
e
S
e
ns
e
d
D
a
t
a
i
n
I
o
T
,
”
I
E
E
E
I
n
t
e
r
ne
t
o
f
T
hi
n
g
,
i
s
s
u
e
.
99
,
J
ul
20
17
.
[
2]
H
.
B
.
K
i
m
,
J
.
B
.
O
t
hm
a
n
,
L
.
M
o
kda
d,
S
.
C
ho
,
P
.
B
e
l
l
a
v
i
s
t
a
,
“
O
n
c
ol
l
i
s
i
o
n
-
f
r
e
e
r
e
i
nf
o
r
c
e
d
ba
r
r
i
e
r
s
f
o
r
m
ul
t
i
do
m
a
i
n
I
o
T
w
i
t
h
he
t
e
r
o
g
e
n
e
o
us
U
A
V
s
,
”
U
bi
q
ui
t
ou
s
C
om
pu
t
i
n
g
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
and
M
ob
i
l
e
C
om
m
uni
c
a
t
i
o
n
C
onf
e
r
e
nc
e
(
U
E
M
C
O
N
)
2017
I
E
E
E
8t
h
A
n
nua
l
,
p
p.
46
6
-
471,
2
017
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Im
pr
ov
i
ng
da
t
a
qual
i
t
y
us
i
ng
a
de
e
p
l
e
ar
ni
ng
n
e
t
w
or
k
(
Chul
hy
un
H
w
ang
)
311
[
3]
V
.
A
ndr
u
s
hc
ha
k
,
T
.
M
a
ks
y
m
y
uk,
S
.
D
um
y
c
h,
M
.
K
a
i
da
n,
O
.
U
r
i
ko
v
a
,
“
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
da
t
a
f
l
o
w
s
m
a
n
a
g
e
m
e
nt
f
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
nt
o
f
o
pt
i
c
a
l
l
a
be
l
s
w
i
t
c
he
d
ne
t
w
o
r
k,
”
A
d
v
anc
e
d
T
r
e
nds
i
n
R
ad
i
oe
l
e
c
r
t
r
on
i
c
s
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
at
i
on
s
a
nd
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
T
C
SE
T
)
2018
14
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
,
pp.
11
43
-
1146
,
201
8.
[
4]
O
.
K
r
a
s
ko
,
H
.
Al
-
Z
a
y
a
di
,
V
.
P
a
s
h
ke
v
y
c
h,
H
.
K
o
pe
t
s
,
B
.
H
um
e
n
i
u
k,
“
N
e
t
w
o
r
k
f
unc
t
i
o
ns
v
i
r
t
ua
l
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
f
l
e
x
i
b
l
e
de
pl
o
y
m
e
nt
o
f
c
o
nv
e
r
g
e
d
o
pt
i
c
a
l
-
w
i
r
e
l
e
s
s
a
c
c
e
s
s
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
,
”
A
dv
an
c
e
d
T
r
e
nd
s
i
n
R
adi
oe
l
e
c
r
t
r
on
i
c
s
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
at
i
on
s
a
nd
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
T
C
SE
T
)
2018
14
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
,
pp.
11
35
-
1138
,
201
8.
[
5]
V
.
A
ndr
us
hc
ha
k,
T
.
M
a
ks
y
m
y
uk,
M
.
K
l
y
m
a
s
h,
D
.
A
g
e
y
e
v
,
“
D
e
v
e
l
o
pm
e
nt
o
f
t
he
i
B
e
a
c
o
n’
s
P
o
s
i
t
i
o
ni
ng
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
I
ndoo
r
S
c
e
na
r
i
o
s
,
”
P
r
ob
l
e
m
s
o
f
I
nf
o
c
om
m
un
i
c
at
i
on
s
.
Sc
i
e
nc
e
and
T
e
c
hn
ol
o
gy
(
P
I
C
S&
T
)
2018
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
Sc
i
e
nt
i
f
i
c
-
P
r
ac
t
i
c
al
C
o
nf
e
r
e
nc
e
,
pp
.
741
-
744
,
201
8.
[
6]
H
.
E
.
K
o
,
S
.
H
.
P
a
c
k,
V
i
c
t
o
r
C
.
M
.
L
e
ung
,
“
S
pa
t
i
o
t
e
m
po
r
a
l
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
-
B
a
s
e
d
E
nv
i
r
o
nm
e
nt
a
l
M
o
ni
t
o
r
i
ng
S
y
s
t
e
m
i
n
E
ne
r
gy
H
a
r
v
e
s
t
i
ng
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
(
I
o
T
)
,
”
I
ndu
s
t
r
i
al
I
nf
or
m
at
i
c
s
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
on
s
on
,
v
o
l
.
15
,
no
.
5,
pp.
29
58
-
2968
,
201
9.
[
7]
R
.
M
i
ne
r
v
a
,
A
.
B
i
r
u,
D
.
R
o
t
o
ndi
,
“
T
o
w
a
r
d
s
a
D
e
f
i
ni
t
i
o
n
o
f
t
he
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
(
I
o
T
)
,
”
I
E
E
E
I
nt
e
r
ne
t
I
ni
t
i
at
i
v
e
,
T
o
r
i
no
,
I
t
a
l
y
,
20
15.
[
8]
R
.
L
.
P
r
e
nt
i
c
e
,
B
.
J
.
W
I
L
L
I
A
M
S
,
A
.
V
.
P
E
T
E
R
S
O
N
.
,
“
O
n
t
he
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
A
na
l
y
s
i
s
o
f
M
ul
t
i
v
a
r
i
a
t
e
F
a
i
l
ur
e
T
i
m
e
D
a
t
a
,
”
B
i
om
e
t
r
i
k
a
,
v
o
l
.
68
,
no
.
2,
pp
.
373
-
37
9,
A
ug
1981
.
[
9]
Z
.
C
.
L
i
pt
o
n.
,
e
t
a
l
.
,
“
M
o
de
l
i
ng
M
i
s
s
i
ng
D
a
t
a
i
n
C
l
i
n
i
c
a
l
T
i
m
e
S
e
r
i
e
s
w
i
t
h
R
N
N
s
,
”
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
M
ac
h
i
ne
L
e
ar
ni
n
g
f
or
H
e
al
t
hc
ar
e
20
16
J
M
L
R
W
&
C
T
r
ac
k
,
v
o
l
.
56
,
no
.
21
,
M
a
r
2
017
.
[
10]
Y
.
T
i
a
n
a
,
K
.
Z
h
a
ng
a
,
J
.
L
i
b
,
X
.
L
i
na
,
B
.
Y
a
ng
a
,
“
L
S
T
M
-
ba
s
e
d
t
r
a
f
f
i
c
f
l
o
w
pr
e
di
c
t
i
o
n
w
i
t
h
m
i
s
s
i
ng
da
t
a
,
”
N
e
ur
oc
om
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
318
,
pp
.
297
-
305
,
N
o
v
2018
.
[
11]
X
.
M
a
,
Z
.
T
a
o
,
Y
.
W
a
ng
,
H
.
Y
u
,
Y
.
W
a
ng
,
“
L
o
ng
s
ho
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
t
r
a
f
f
i
c
s
pe
e
d
p
r
e
di
c
t
i
o
n
us
i
ng
r
e
m
o
t
e
m
i
c
r
o
w
a
v
e
s
e
ns
o
r
d
a
t
a
,
”
T
r
ans
por
t
a
t
i
o
n
R
e
s
e
ar
c
h
P
ar
t
C
:
E
m
e
r
gi
ng
T
e
c
hn
ol
ogi
e
s
,
v
o
l
.
54
,
pp
1
87
-
197
,
M
a
y
2015
.
[
12]
R
.
F
u
,
Z
.
Z
h
a
ng
,
L
.
L
i
,
“
U
s
i
ng
L
S
T
M
a
n
d
G
R
U
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
m
e
t
ho
ds
f
o
r
t
r
a
f
f
i
c
f
l
o
w
pr
e
d
i
c
t
i
o
n,
”
2016
31
s
t
Y
out
h
A
c
ade
m
i
c
A
n
nua
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
f
C
hi
ne
s
e
A
s
s
oc
i
at
i
on
o
f
A
ut
o
m
at
i
on
(
Y
A
C
)
,
pp
.
11
-
13
N
o
v
2016
.
[
13]
Z
.
Z
ha
o
,
W
.
C
he
n,
X
.
W
u
,
P
.
C
.
Y
.
C
he
n
,
J
.
L
i
u,
“
L
S
T
M
ne
t
w
o
r
k
:
a
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
a
pp
r
o
a
c
h
f
o
r
s
ho
r
t
-
t
e
r
m
t
r
a
f
f
i
c
f
o
r
e
c
a
s
t
.
,
I
E
T
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
T
r
a
n
s
po
r
t
S
y
s
t
e
m
s
,
”
v
o
l
.
11
,
no
.
2
,
pp
.
68
-
75,
M
a
r
20
17
.
[
14]
M
.
L
i
a
ng
,
R
.
W
e
n
L
i
u,
Q
.
Z
ho
ng
,
J
.
L
i
u
,
J
.
Z
ha
ng
,
“
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
-
B
a
s
e
d
A
ut
o
m
a
t
i
c
R
e
c
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
M
i
s
s
i
ng
V
e
s
s
e
l
T
r
a
j
e
c
t
o
r
y
D
a
t
a
,
”
2
019
I
E
E
E
4
t
h
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
o
n
B
i
g
D
at
a
A
n
al
y
t
i
c
s
(
I
C
B
D
A
)
,
M
a
r
2
019
.
[
1
5
]
V
i
c
t
o
r
O
.
K
.
L
i
,
J
a
c
q
u
e
l
i
n
e
C
.
K
.
L
a
m
,
Y
.
C
h
e
n
,
J
.
G
u
,
“
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
n
g
M
o
d
e
l
t
o
E
s
t
i
m
a
t
e
A
i
r
P
o
l
l
u
t
i
o
n
U
s
i
n
g
M
-
B
P
t
o
F
i
l
l
i
n
M
i
s
s
i
n
g
P
r
o
xy
U
r
b
a
n
D
a
t
a
,
”
G
L
O
B
E
C
O
M
2
0
1
7
-
2
0
1
7
I
E
E
E
G
l
o
b
a
l
C
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
C
o
n
f
e
r
e
n
c
e
,
D
e
c
2
0
1
7
.
[
16]
T
.
S
hum
w
a
y
,
“
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
B
a
nk
r
up
t
c
y
M
o
r
e
A
c
c
ur
a
t
e
l
y
:
A
S
i
m
pl
e
H
a
z
a
r
d
M
o
de
l
,
”
T
he
J
ou
r
na
l
o
f
B
us
i
ne
s
s
,
v
o
l
.
74,
n
o
.
1
,
pp.
1
01
-
124
,
J
a
n
2
001
.
[
17]
D
.
H
.
C
ho
i
,
J
.
O
.
P
a
r
k
.
,
“
T
h
e
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
o
f
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
A
na
l
y
z
i
ng
U
s
e
r
T
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
T
e
nde
nc
y
i
n
B
i
g
D
a
t
a
e
nv
i
r
o
nm
e
n
t
s
,
”
T
he
J
our
nal
of
t
he
K
o
r
e
a
I
ns
t
i
t
u
t
e
of
I
nf
or
m
a
t
i
on
a
nd
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
19,
n
o
.
10
,
pp
.
2232
-
22
40
.
O
c
t
200
5.
[
18]
K
.
B
.
K
i
m
,
“
H
y
br
i
d
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
f
o
r
P
a
t
t
e
r
n
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
,
”
J
ou
r
na
l
o
f
I
n
f
or
m
a
t
i
on
a
nd
C
om
m
uni
c
a
t
i
o
n
C
onv
e
r
ge
nc
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
9
,
no
.
6,
pp
.
637
-
64
0,
D
e
c
2
011
.
[
19]
Y
.
H
.
K
i
m
,
“
D
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
N
o
n
-
r
e
g
ul
a
r
Q
ua
n
t
i
z
e
d,
”
J
our
n
al
o
f
I
n
f
o
r
m
at
i
on
a
nd
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
C
onv
e
r
ge
nc
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
1
5,
no
.
1,
p
p.
7
-
13
,
M
a
r
201
7.
[
20]
C
.
H
.
H
w
a
ng
,
H
.
S
.
K
i
m
,
H
.
K
.
J
ung
,
“
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
C
o
r
r
e
c
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
o
f
E
r
r
o
ne
o
us
D
a
t
a
U
s
i
ng
Q
ua
n
t
i
l
e
P
a
t
t
e
r
n
a
nd
L
S
T
M
,
”
J
ou
r
na
l
o
f
I
nf
or
m
a
t
i
on
a
nd
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
C
onv
e
r
ge
nc
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
16
,
no
.
4
,
pp.
24
2
-
247,
D
e
c
2018
.
[
21]
K
.
C
a
o
,
H
.
Y
.
K
i
m
,
C
.
H
.
H
w
a
ng
,
H
.
K
.
J
ung
,
“
C
N
N
-
L
S
T
M
C
o
upl
e
d
M
o
de
l
f
o
r
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
W
a
t
e
r
w
o
r
k
s
O
pe
r
a
t
i
o
n
D
a
t
a
,
”
J
ou
r
na
l
of
I
nf
or
m
a
t
i
on
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
1
4
,
no
.
6,
p
p
.
150
8
-
1520
,
D
e
c
201
8
.
[
22]
İ
br
a
hi
m
K
ök,
M
e
hm
e
t
U
l
v
i
Ş
i
m
ş
e
k
,
S
ua
t
Ö
z
de
m
i
r
,
“
A
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
f
o
r
a
i
r
qua
l
i
t
y
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
n
s
m
a
r
t
c
i
t
i
e
s
,
”
2017
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
B
i
g
D
a
t
a
(
B
i
g
D
at
a
)
,
pp
.
11
-
1
4
,
D
e
c
201
7
.
[
23]
H
.
L
i
,
K
.
O
t
a
,
M
.
D
o
ng
,
“
L
e
a
r
n
i
ng
I
o
T
i
n
E
dg
e
:
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
f
or
t
h
e
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
w
i
t
h
E
dg
e
C
o
m
put
i
ng
,
”
I
E
E
E
N
e
t
w
or
k
,
v
o
l
.
32
,
no
.
1,
p
p.
46
71
-
4679
,
F
e
b
20
18
.
[
24]
F
.
T
a
ng
,
B
.
M
a
o
,
Z
.
M
d
.
F
a
d
l
u
l
l
a
h
,
N
.
K
a
t
o
,
“
O
n
a
N
o
v
e
l
D
e
e
p
-
L
e
a
r
n
i
ng
-
B
a
s
e
d
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
P
a
r
t
i
a
l
l
y
O
v
e
r
l
a
pp
i
ng
C
ha
nne
l
A
s
s
i
g
nm
e
n
t
i
n
S
D
N
-
I
o
T
,
”
I
E
E
E
C
om
m
u
ni
c
at
i
o
ns
M
agaz
i
ne
,
v
o
l
.
5
6,
no
.
9
,
p
p.
80
-
8
6,
S
e
p
2
018
.
[
25]
M
.
M
o
ha
m
m
a
di
,
A
.
Al
-
F
uqa
ha
,
S
.
S
o
r
o
ur
,
M
.
G
ui
z
a
n
i
,
“
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
I
o
T
B
i
g
D
a
t
a
a
nd
S
t
r
e
a
m
i
ng
A
na
l
y
t
i
c
s
:
A
S
ur
v
e
y
,
”
I
E
E
E
C
om
m
un
i
c
a
t
i
ons
Su
r
v
e
y
s
&
T
ut
or
i
al
s
,
v
o
l
.
20
,
no
.
4
,
p
p.
29
23
-
2960
,
201
8
.
[
26]
U
.
N
a
r
a
y
a
na
n,
V
.
P
a
u
l
,
S
.
J
o
s
e
ph
,
“
A
no
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
t
o
bi
g
d
a
t
a
a
na
l
y
s
i
s
us
i
ng
de
e
p
be
l
i
e
f
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
t
he
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
a
ndr
o
i
d
m
a
l
w
a
r
e
,
”
I
ndo
ne
s
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
n
e
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
16
,
no
.
3
,
pp.
14
47
-
1454
,
D
e
c
20
19
.
[
27]
M
.
A
ko
ur
,
H
.
A
.
S
g
ha
i
e
r
,
O
.
A
.
Q
a
s
e
m
,
“
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
r
e
v
i
e
w
o
n
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
m
o
de
l
s
f
o
r
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
19
,
no
.
1
,
pp
.
325
-
3
35
,
J
ul
20
20
.
[
28]
N
.
A
.
R
a
hm
a
d,
N
.
A
.
J
.
S
uf
r
i
,
N
.
H
.
M
uz
a
m
i
l
,
M
.
A
.
A
s
'
a
r
i
,
“
B
a
dm
i
n
t
o
n
pl
a
y
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
f
a
s
t
e
r
r
e
g
i
o
n
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k,
”
I
n
done
s
i
an
J
our
nal
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
14
,
no
.
3
,
pp.
13
30
-
1335
,
J
un
20
19
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
306
-
312
312
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
C
h
u
l
h
y
u
n
H
w
an
g
r
e
c
e
i
v
e
d
t
h
e
M
.
S
.
d
e
g
r
e
e
i
n
199
5
a
nd
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
201
7
f
r
o
m
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
om
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
o
f
P
a
i
C
ha
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
K
o
r
e
a
.
F
r
o
m
1991
t
o
2000
.
H
e
w
o
r
ke
d
f
o
r
K
o
r
e
a
N
a
vy
a
s
a
C
o
m
pu
t
e
r
O
f
f
i
c
e
r
.
S
i
nc
e
20
19,
he
ha
s
w
o
r
ke
d
i
n
t
h
e
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
S
m
a
r
t
I
T
S
o
f
t
w
a
r
e
a
t
K
y
ung
B
o
k
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
w
he
r
e
he
w
o
r
ks
a
s
a
p
r
o
f
e
s
s
o
r
.
H
i
s
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
,
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
n
i
ng
,
I
o
T
,
bi
g
da
t
a
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
K
y
o
u
h
w
an
L
e
e
r
e
c
e
i
v
e
d
t
h
e
M
.
S
.
de
g
r
e
e
i
n
20
19
f
r
o
m
t
he
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
of
P
a
i
c
ha
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
K
o
r
e
a
.
S
i
nc
e
19
90
,
he
h
a
s
b
e
e
n
w
o
r
ki
ng
i
n
K
o
r
e
a
W
a
t
e
r
R
e
s
o
ur
c
e
s
C
o
r
po
r
a
t
i
o
n.
H
i
s
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
b
i
g
da
t
a
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
r
e
t
r
i
e
v
a
l
,
E
R
P
a
n
d
I
o
T
.
H
o
e
k
y
u
n
g
Ju
n
g
r
e
c
e
i
v
e
d
t
h
e
M
.
S
.
d
e
g
r
e
e
i
n
1
987
a
nd
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
1993
f
r
o
m
t
h
e
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
o
f
K
w
a
ng
w
oo
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
K
o
r
e
a
.
F
r
o
m
1994
t
o
1995
,
he
w
o
r
ke
d
f
o
r
E
T
R
I
a
s
a
r
e
s
e
a
r
c
he
r
.
S
i
nc
e
1994
,
he
h
a
s
w
o
r
ke
d
i
n
t
he
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
t
P
a
i
c
ha
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
w
he
r
e
h
e
no
w
w
o
r
ks
a
s
a
pr
o
f
e
s
s
o
r
.
H
i
s
c
ur
r
e
nt
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
m
ul
t
i
m
e
d
i
a
do
c
um
e
nt
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
m
o
de
l
i
ng
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
r
e
t
r
i
e
v
a
l
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
,
b
i
g
da
t
a
,
a
n
d
I
oT
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.