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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
20
1
9
,
pp
.
778
~
785
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
2
.
pp
778
-
785
778
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
A
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
o
n
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s d
a
t
a
b
a
s
e
d
o
n
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
S
oo
n
-
C
h
an
g
P
o
h
,
Y
i
-
F
e
i
Tan
,
S
o
o
n
-
N
ye
an
C
h
e
o
n
g,
C
h
e
e
-
P
u
n
O
o
i
,
Wo
o
i
-
H
aw
Tan
F
a
c
ul
t
y
of
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
M
u
l
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
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
S
e
p
27
,
2
018
R
e
v
i
s
e
d
J
a
n
21
,
201
9
A
c
c
e
pt
e
d
F
e
b
5,
201
9
T
he
w
o
r
l
d
po
pu
l
a
t
i
o
n
o
f
t
he
e
l
de
r
l
y
i
s
e
xpe
c
t
e
d
t
o
ha
v
e
a
c
o
nt
i
nuo
us
g
r
o
w
t
h
a
nd
t
he
num
b
e
r
o
f
e
l
de
r
l
y
l
i
v
i
ng
i
n
s
o
l
i
t
ude
i
s
a
l
s
o
e
xpe
c
t
e
d
t
o
i
nc
r
e
a
s
e
i
n
t
he
c
om
i
ng
y
e
a
r
s
.
A
s
o
ur
he
a
l
t
h
de
c
l
i
ne
w
i
t
h
a
g
e
,
e
a
r
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
po
s
s
i
bl
e
de
t
e
r
i
o
r
a
t
i
o
n
i
n
he
a
l
t
h
be
c
o
m
e
s
i
m
po
r
t
a
n
t
.
B
e
h
a
v
i
o
r
a
l
c
ha
ng
e
s
i
n
i
n
-
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
c
a
n
be
us
e
d
a
s
a
n
i
n
di
c
a
t
o
r
o
f
he
a
l
t
h
de
c
l
i
ne
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
,
c
ha
ng
e
s
i
n
r
o
ut
i
ne
o
f
i
n
-
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
.
P
a
s
t
r
e
s
e
a
r
c
h
m
a
i
n
l
y
f
oc
us
e
d
o
n
de
t
e
c
t
i
ng
a
no
m
a
l
i
e
s
i
n
r
o
ut
i
ne
o
f
e
a
c
h
t
y
pe
of
i
n
-
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
nd
i
v
i
dua
l
l
y
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
a
n
a
no
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
t
o
de
t
e
c
t
c
ha
ng
e
s
i
n
r
o
ut
i
ne
o
f
i
n
-
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
l
y
f
o
r
a
da
y
i
s
pr
o
po
s
e
d.
T
he
e
xpe
r
i
m
e
nt
w
a
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
w
i
t
h
a
n
e
x
i
s
t
i
ng
publ
i
c
da
t
a
s
e
t
.
T
he
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
ha
t
t
he
a
no
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
e
d
w
e
l
l
o
n
uns
e
e
n
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
94.
44
%
.
Ke
y
w
or
ds
:
A
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
B
e
h
a
v
i
o
r
a
l
c
ha
n
ge
s
Cha
n
ge
s
i
n
r
o
ut
i
n
e
E
l
de
r
l
y
c
a
r
e
In
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
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
:
S
oo
n
-
C
h
a
ng
P
o
h,
F
a
c
ul
t
y
of
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
M
ul
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
P
e
r
s
i
a
ra
n
M
ul
t
i
m
e
di
a
,
63100
,
Cy
be
r
j
a
y
a
,
S
e
l
a
n
go
r,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
ps
o
o
n
c
h
a
ng@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
U
n
i
t
e
d
N
a
t
i
o
n
s
p
r
e
di
c
t
e
d
t
h
e
w
o
r
l
d
po
pul
a
t
i
o
n
o
f
t
he
e
l
de
r
l
y
(65
y
e
a
r
s
o
l
d
a
n
d
a
b
ov
e
)
i
s
e
xpe
c
t
e
d
t
o
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
i
n
t
h
e
c
o
m
i
n
g
de
c
a
de
s
[1].
I
n
M
a
l
a
y
s
i
a
,
o
n
e
o
ut
o
f
f
i
ve
of
t
h
e
w
h
o
l
e
po
pul
a
t
i
o
n
w
a
s
pr
e
di
c
t
e
d
t
o
b
e
e
l
de
r
l
y
(60
y
e
a
r
s
o
l
d
a
n
d
a
b
ov
e
)
by
2040
[2].
T
h
e
r
e
i
s
a
n
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
n
u
m
b
e
r
o
f
e
l
de
r
l
y
e
n
d
up
l
i
v
i
n
g
i
n
s
o
l
i
t
u
de
[2].
H
e
n
c
e
,
i
t
i
s
c
o
n
j
e
c
t
ur
e
d
t
ha
t
t
h
e
r
e
w
i
l
l
b
e
a
s
i
gni
f
i
c
a
nt
po
pul
a
t
i
o
n
o
f
s
o
l
i
t
ude
e
l
de
r
l
y
i
n
t
h
e
f
ut
u
r
e
.
S
o
l
i
t
ude
e
l
de
rl
y
w
i
t
h
o
ut
c
a
r
e
ha
v
e
a
h
i
g
h
e
r
r
i
s
k
o
f
m
o
r
t
a
l
i
t
y
due
t
o
l
a
c
k
o
f
c
a
r
e
a
nd
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
o
f
t
h
e
i
r
h
e
a
l
t
h
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
[3
-
5
]
.
O
n
e
of
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
i
s
t
o
h
i
r
e
c
a
r
e
gi
v
e
r
s
fo
r
c
o
n
s
i
s
t
e
nt
m
o
ni
t
o
ri
n
g
a
nd
c
a
r
e
,
b
ut
t
h
e
c
o
s
t
i
s
of
t
e
n
qui
t
e
e
xpe
n
s
i
v
e
fo
r
l
o
n
g
-
t
e
r
m
c
a
r
e
.
A
n
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
o
pt
i
o
n
i
s
t
o
us
e
t
h
e
I
n
t
e
rn
e
t
o
f
T
hi
n
gs
(Io
T
)
t
e
c
hn
o
l
o
gy
i
n
m
o
ni
t
o
ri
n
g
t
h
e
e
l
de
rl
y
’s
da
i
l
y
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
o
r
c
o
n
di
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
a
r
e
s
e
ve
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
f
oc
us
i
n
g
o
n
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
nd
t
h
e
t
w
o
m
a
i
n
t
y
pe
s
of
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
r
e
s
e
n
s
o
r
-
b
a
s
e
d
a
n
d
v
i
s
i
o
n
-
b
a
s
e
d
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
n
s
o
r
-
b
a
s
e
d
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
us
e
s
s
e
n
s
o
r
s
s
uc
h
a
s
a
c
c
e
l
e
r
o
m
e
t
e
r
i
n
s
t
a
l
l
e
d
on
a
w
e
a
ra
b
l
e
de
v
i
c
e
s
uc
h
a
s
s
m
a
r
t
w
a
t
c
h
[6
-
9].
T
h
e
v
i
s
i
o
n
-
b
a
s
e
d
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
us
e
s
c
a
m
e
ra
t
o
c
a
pt
u
re
v
i
de
o
of
h
um
a
n
s
ub
j
e
c
t
’s
a
c
t
i
v
i
t
y
a
s
i
n
pu
t
d
a
t
a
[10].
M
o
s
t
of
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
f
oc
us
e
d
o
n
s
e
n
s
o
r
-
b
a
s
e
d
a
c
t
i
vi
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
us
e
d
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
a
l
go
ri
t
hm
fo
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
S
o
m
e
r
e
c
e
n
t
pa
pe
r
s
[11
-
1
4]
us
e
d
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
t
o
t
h
e
t
w
o
m
a
i
n
t
y
pe
s
of
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
a
n
e
w
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
pa
ra
di
gm
b
a
s
e
d
o
n
I
n
t
e
rn
e
t
o
f
T
h
i
n
gs
(Io
T
)
us
i
n
g
w
i
r
e
l
e
s
s
c
o
n
s
um
e
r
p
r
o
duc
t
s
w
a
s
a
l
s
o
pr
o
po
s
e
d
[15].
R
e
ga
r
dl
e
s
s
o
f
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
,
t
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
d
a
t
a
c
a
n
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
nt
o
s
e
ve
r
a
l
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
us
i
n
g
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
o
f
t
w
a
r
e
i
n
t
h
e
f
o
r
m
a
t
of
“
D
a
t
e
”
,
“
T
i
m
e
”
a
n
d
“
T
y
p
e
of
a
c
t
i
v
i
t
y
”
.
By
ob
s
e
r
v
i
n
g
o
ne
’s
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
r
e
c
o
r
ds
,
hi
s
o
r
h
e
r
us
ua
l
r
o
ut
i
n
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
m
a
y
b
e
m
o
de
l
e
d
a
nd
t
h
e
a
n
o
m
a
l
i
e
s
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
m
a
i
n
t
y
pe
s
of
a
n
o
m
a
l
i
e
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
f
r
o
m
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
da
t
a
na
m
e
l
y
s
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
a
n
d
t
i
m
e
a
n
o
m
a
l
y
.
S
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
r
e
f
e
r
s
t
o
a
b
n
o
r
m
a
l
i
t
i
e
s
i
n
s
e
que
n
c
e
pa
t
t
e
rn
o
f
i
n
-
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
A
nom
al
y
de
t
e
c
t
i
on
on
i
n
-
hom
e
ac
t
i
v
i
t
i
e
s
dat
a
bas
e
d
on
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
al
(
Soon
-
Chang
P
oh
)
779
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
da
t
a
.
S
o
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
us
e
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
uc
h
a
s
H
i
dde
n
M
a
rko
v
M
o
de
l
(H
M
M
)
[16]
a
n
d
L
o
n
g
S
h
o
r
t
-
T
e
rm
M
e
m
o
r
y
(L
S
T
M
)
[17]
f
o
r
s
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
.
I
n
[18]
,
F
o
r
ka
n
a
n
d
c
o
l
l
e
a
gue
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
s
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
b
a
s
e
d
o
n
H
M
M
w
i
t
h
a
v
e
r
a
ge
l
y
90%
a
c
c
ur
a
c
y
o
n
a
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
da
t
a
s
e
t
.
I
n
[19]
,
T
a
n
a
n
d
h
e
r
pe
e
r
s
p
r
o
po
s
e
d
L
S
T
M
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
fo
r
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
s
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
a
c
o
m
pa
ri
s
o
n
w
i
t
h
H
M
M
.
D
ue
t
o
t
h
e
n
a
t
u
r
e
o
f
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
,
t
h
e
da
t
a
s
i
z
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
s
l
i
m
i
t
e
d
i
n
ra
n
ge
o
f
h
u
n
d
r
e
ds
,
w
h
i
c
h
i
s
n
o
t
b
i
g
r
e
l
a
t
i
v
e
t
o
da
t
a
s
e
t
s
o
f
o
t
h
e
r
da
t
a
a
na
l
y
s
i
s
t
a
s
k.
T
h
i
s
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
i
n
d
a
t
a
s
i
z
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
c
o
m
pl
e
x
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
w
hi
c
h
l
e
v
e
r
a
ge
s
o
n
b
i
g
da
t
a
do
e
s
n
o
t
pe
r
f
o
r
m
w
e
l
l
o
n
t
h
i
s
t
a
s
k
.
I
n
[20]
,
P
o
h
a
n
d
c
o
l
l
e
a
gue
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
s
i
m
p
l
e
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
us
i
n
g
a
d
a
t
a
b
a
s
e
t
o
de
t
e
c
t
s
e
que
n
c
e
a
n
o
m
a
l
y
i
n
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
w
i
t
h
a
t
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
of
90.
79%
.
T
i
m
e
a
n
o
m
a
l
y
r
e
fe
r
s
t
o
c
h
a
nge
i
n
us
u
a
l
r
o
ut
i
n
e
o
f
a
n
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
y
.
P
a
s
t
w
o
r
ks
foc
us
e
d
o
n
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
o
m
a
l
i
e
s
fo
r
e
a
c
h
t
y
p
e
of
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
ndi
v
i
dua
l
l
y
a
n
d
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
i
n
c
l
ude
s
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
d
[18]
a
n
d
D
B
S
CA
N
c
l
us
t
e
r
i
ng
-
b
a
s
e
d
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
[21]
.
I
n
[18]
,
F
o
r
k
a
n
a
nd
c
o
l
l
e
a
gue
s
a
l
s
o
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
d
b
a
s
e
d
o
n
n
o
rm
a
l
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
f
o
r
t
i
m
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
y
a
s
s
um
e
d
e
a
c
h
t
y
pe
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
y
a
t
s
t
a
r
t
i
n
g
t
i
m
e
w
a
s
n
o
r
m
a
l
l
y
di
s
t
r
i
b
ut
e
d
a
n
d
t
h
e
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
i
s
s
pl
i
t
i
n
t
o
s
e
v
e
r
a
l
r
e
gi
o
n
s
o
f
di
ff
e
r
e
n
t
de
g
r
e
e
of
a
b
n
o
r
m
a
l
i
t
y
.
T
h
e
i
r
t
e
c
hni
que
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
a
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
d
a
t
a
a
n
d
i
t
s
h
o
w
e
d
a
n
a
c
c
ura
c
y
a
b
ove
90%
ge
n
e
r
a
l
l
y
.
In
[
22],
H
o
que
a
n
d
c
o
l
l
e
a
gue
s
foc
us
e
d
o
n
r
e
duc
i
n
g
f
a
l
s
e
a
l
a
rm
s
i
n
c
l
us
t
e
r
i
ng
-
b
a
s
e
d
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
o
n
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
w
i
t
h
r
ul
e
-
b
a
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
.
I
n
t
hi
s
w
o
r
k,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
pr
o
po
s
e
d
t
o
c
l
us
t
e
r
e
a
c
h
t
y
pe
o
f
a
c
t
i
v
i
t
y
b
a
s
e
d
o
n
t
i
m
e
f
e
a
t
u
r
e
s
s
uc
h
a
s
s
t
a
r
t
i
n
g
t
i
m
e
a
n
d
du
ra
t
i
o
n
w
i
t
h
a
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
k
n
o
w
n
a
s
D
B
S
CA
N
.
F
o
r
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
,
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
a
b
n
o
r
m
a
l
i
f
i
t
i
s
n
o
t
w
i
t
h
i
n
2
s
t
a
n
d
a
r
d
de
v
i
a
t
i
o
n
s
f
r
o
m
c
e
n
t
e
r
s
o
f
a
l
l
t
h
e
c
l
us
t
e
r
s
.
T
h
e
y
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
r
e
duc
e
d
f
a
l
s
e
pos
i
t
i
v
e
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
v
e
s
by
a
t
l
e
a
s
t
4
6%
a
n
d
27
%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
In
a
dd
i
t
i
o
n
t
o
t
h
e
t
w
o
m
a
i
n
t
y
pe
s
of
a
n
o
m
a
l
i
e
s
,
s
e
v
e
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
us
e
d
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
t
o
de
t
e
c
t
s
pe
c
i
f
i
c
a
b
n
o
rm
a
l
b
e
h
a
v
i
o
u
r
o
f
de
m
e
n
t
i
a
pa
t
i
e
n
t
s
a
n
d
m
i
l
d
c
o
gn
i
t
i
v
e
i
m
p
a
i
rm
e
nt
pa
t
i
e
n
t
s
[
23
-
24]
.
I
n
[2
3]
a
n
d
[24],
t
h
e
a
n
o
m
a
l
i
e
s
t
o
be
de
t
e
c
t
e
d
w
e
r
e
t
h
e
s
e
que
n
c
e
s
of
a
c
t
i
o
n
s
w
h
i
c
h
w
e
r
e
un
i
que
t
o
t
h
e
de
m
e
n
t
i
a
p
a
t
i
e
nt
s
a
n
d
t
h
e
s
e
s
e
que
n
c
e
s
of
a
c
t
i
o
n
s
w
e
r
e
de
f
i
n
e
d
by
m
e
di
c
a
l
e
xpe
rt
s
.
In
t
hi
s
pa
pe
r
,
a
n
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
c
a
t
e
go
r
i
z
i
n
g
i
s
p
r
o
po
s
e
d
t
o
d
e
t
e
c
t
c
h
a
nge
s
i
n
r
o
ut
i
n
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
l
y
f
o
r
a
da
y
.
T
h
e
r
e
s
t
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
.
In
S
e
c
t
i
o
n
2
,
de
t
a
i
l
s
f
o
r
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
a
r
e
di
s
c
us
s
e
d.
S
e
c
t
i
on
3
s
h
o
w
s
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
s
a
n
d
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
S
e
c
t
i
o
n
4
gi
v
e
s
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
a
n
d
f
ut
u
r
e
w
o
r
k.
2.
M
ET
H
O
D
O
L
O
G
Y
F
i
gu
r
e
1
i
l
l
us
t
ra
t
e
s
t
h
e
p
r
o
c
e
dur
e
de
s
i
gn
e
d
t
o
b
ui
l
d
t
h
e
a
no
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
us
i
ng
h
i
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
a
n
d
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
da
t
a
.
T
h
e
fo
l
l
ow
i
n
g
s
e
c
t
i
o
n
s
di
s
c
us
s
e
a
c
h
s
t
e
p
s
o
f
t
h
e
pr
o
c
e
dur
e
i
n
c
l
udi
ng
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
da
t
a
p
r
e
p
a
r
a
t
i
o
n
,
m
o
de
l
i
n
g
a
nd
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n.
F
i
gu
r
e
1
.
F
ra
m
e
w
o
r
k
o
f
a
na
l
y
s
i
s
2.
1
.
D
at
a
C
o
l
l
e
c
t
i
o
n
T
h
e
pub
l
i
c
da
t
a
s
e
t
us
e
d
a
r
e
f
r
o
m
CA
S
A
S
,
W
a
s
h
i
n
g
t
o
n
S
t
a
t
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
[25].
It
c
o
n
t
a
i
n
s
22
0
da
y
s
of
s
e
n
s
o
r
s
da
t
a
o
f
a
v
o
l
un
t
e
e
r
a
du
l
t
f
r
o
m
N
o
v
e
m
be
r
2010
t
o
J
un
e
20
11.
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
a
n
e
xc
e
r
pt
o
f
t
h
e
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
778
-
785
780
da
t
a
s
e
t
.
I
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
s
e
ve
r
a
l
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
s
uc
h
a
s
d
a
t
e
,
t
i
m
e
,
s
e
n
s
o
r
e
v
e
n
t
s
,
t
y
pe
s
of
a
c
t
i
v
i
t
y
a
n
d
s
t
a
t
e
of
a
c
t
i
v
i
t
y
.
A
n
e
x
a
m
p
l
e
o
f
s
e
n
s
o
r
e
ve
n
t
i
s
“
M
003
O
N
”
w
h
i
c
h
m
e
a
n
s
a
m
o
t
i
o
n
s
e
n
s
o
r
w
i
t
h
i
d
,
M
0
03
i
s
o
n.
B
e
s
i
de
s
t
ha
t
,
t
h
e
s
t
a
t
e
o
f
a
c
t
i
v
i
t
y
c
o
m
e
s
w
i
t
h
t
w
o
l
a
b
e
l
s
w
h
i
c
h
a
r
e
“
b
e
gi
n”
a
n
d
“
e
nd”
.
“
b
e
gi
n
”
m
e
a
n
s
b
e
gi
n
n
i
n
g
o
f
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
a
n
d
“
e
nd”
m
e
a
n
s
e
n
di
ng
o
f
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
.
In
F
i
gu
r
e
2
,
i
t
i
s
s
h
o
w
n
t
h
a
t
s
o
m
e
pa
r
t
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
a
r
e
a
nn
o
t
a
t
e
d
w
i
t
h
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
s
uc
h
a
s
“
S
l
e
e
pi
n
g
”
a
nd
“
B
e
d_t
o
_T
o
i
l
e
t
.
I
n
t
o
t
a
l
,
t
h
e
r
e
a
r
e
11
t
y
p
e
s
o
f
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
n
c
l
ud
i
n
g
“
M
e
a
l
p
r
e
pa
r
a
t
i
o
n
”
,
“
R
e
l
a
x”
,
“
E
a
t
i
n
g
”
,
“
W
o
r
k”
,
“
S
l
e
e
pi
n
g
”
,
“
W
a
s
h
di
s
h
e
s
”
,
“
Be
d_t
o
_T
o
i
l
e
t
”
,
“
E
n
t
e
r
h
o
m
e
”
,
“
L
e
a
ve
h
o
m
e
”
,
“
H
o
us
e
ke
e
p
i
n
g”
a
nd
“
R
e
s
pi
ra
t
e
”
.
F
i
gu
r
e
2
.
E
xc
e
r
p
t
o
f
CA
S
A
S
da
t
a
s
e
t
In
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
a
l
l
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
ha
ppe
n
e
d
i
n
a
d
a
y
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
a
s
i
n
gl
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
.
F
o
r
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
n
e
e
d
t
o
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
n
t
o
t
w
o
c
l
a
s
s
e
s
n
a
m
e
l
y
“
n
o
r
m
a
l
”
a
n
d
“
a
b
n
o
r
m
a
l
”
.
T
h
e
pub
l
i
c
da
t
a
s
e
t
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
h
i
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
(
n
o
rm
a
l
d
a
t
a
).
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
,
a
b
n
o
rm
a
l
d
a
t
a
i
s
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
l
y
ge
n
e
r
a
t
e
d.
E
a
c
h
a
b
n
o
rm
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d
b
y
c
i
r
c
ul
a
r
s
h
i
f
t
i
ng
e
a
c
h
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
of
a
n
o
rm
a
l
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
by
4
h
o
ur
s
t
o
s
i
m
ul
a
t
e
c
ha
n
ge
s
i
n
r
o
ut
i
n
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
ve
l
y
f
o
r
a
da
y
.
2.
2
.
D
at
a
P
r
e
p
ar
a
ti
o
n
D
a
t
a
p
r
e
pa
ra
t
i
o
n
ha
s
3
s
t
e
ps
w
h
i
c
h
a
r
e
d
a
t
a
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
n
o
i
s
e
r
e
m
o
v
a
l
a
n
d
d
a
t
a
p
a
r
t
i
t
i
o
n
i
n
g
.
D
a
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
s
a
s
t
e
p
w
h
i
c
h
p
r
o
c
e
s
s
e
s
t
h
e
da
t
a
i
nt
o
de
s
i
r
e
d
f
o
r
m
a
t
s
uc
h
t
h
a
t
i
t
c
a
n
f
ul
f
i
l
l
t
h
e
m
o
de
l
r
e
qui
r
e
m
e
nt
.
N
o
i
s
e
r
e
f
e
r
s
t
o
da
t
a
w
h
i
c
h
ha
s
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
un
c
o
m
m
o
n
t
o
t
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
.
S
o
m
e
po
r
t
i
o
n
of
t
h
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
c
o
n
t
a
i
n
s
u
n
w
a
n
t
e
d
n
o
i
s
e
.
If
t
h
i
s
t
y
pe
of
da
t
a
i
s
i
n
c
l
ude
d
i
n
b
ui
l
d
i
n
g
a
m
o
de
l
,
t
h
e
n
t
h
e
y
w
i
l
l
a
f
f
e
c
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
m
o
de
l
.
T
hus
,
t
h
i
s
t
y
pe
of
da
t
a
n
e
e
ds
t
o
b
e
r
e
m
o
v
e
d.
D
ur
i
ng
d
a
t
a
pa
r
t
i
t
i
o
n
i
ng,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
a
nd
c
l
e
a
n
e
d
da
t
a
a
r
e
pa
rt
i
t
i
o
n
e
d
i
nt
o
t
r
a
i
n
i
ng,
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
nd
t
e
s
t
s
e
t
f
o
r
m
o
de
l
i
n
g
.
2.
2
.
1
D
ata
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
T
h
e
t
y
p
e
of
da
t
a
n
e
e
de
d
t
o
b
ui
l
d
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
i
s
h
i
s
t
o
r
i
c
a
l
r
e
c
o
r
ds
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
s
o
m
e
pa
r
t
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
a
r
e
w
i
t
h
o
ut
a
c
t
i
v
i
t
y
a
nn
o
t
a
t
i
o
n
w
e
r
e
r
e
m
o
ve
d.
T
h
e
r
e
m
a
i
ni
n
g
da
t
a
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
o
n
l
y
f
o
ur
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
i
n
c
l
udi
ng
da
t
e
,
t
i
m
e
,
t
y
pe
s
of
a
c
t
i
v
i
t
y
a
n
d
s
t
a
t
e
of
a
c
t
i
v
i
t
y
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
3
.
F
i
gu
r
e
3
.
E
xc
e
r
p
t
o
f
da
t
a
i
n
de
s
i
r
e
d
f
o
r
m
a
t
2.
2
.
2
N
o
i
s
e
R
e
m
ov
al
T
h
e
r
e
a
r
e
3
t
y
pe
s
of
n
o
i
s
e
i
n
t
h
i
s
da
t
a
s
e
t
.
F
o
r
a
s
m
a
l
l
po
r
t
i
o
n
of
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
,
t
h
e
“
b
e
gi
n”
a
n
d
“
e
nd”
of
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
a
r
e
w
i
t
hi
n
“
b
e
gi
n
”
a
nd
“
e
n
d”
o
f
a
n
o
t
h
e
r
a
c
t
i
v
i
t
y
o
r
ov
e
r
l
a
ps
w
i
t
h
“
b
e
gi
n
”
a
n
d
“
e
nd”
o
f
a
n
o
t
h
e
r
a
c
t
i
v
i
t
y
.
In
a
dd
i
t
i
o
n
,
t
h
e
l
e
n
g
t
h
o
f
t
h
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
i
s
v
a
r
y
i
n
g
,
a
n
d
s
o
m
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
h
a
v
e
l
e
ngt
h
s
s
h
o
rt
e
r
by
a
n
o
r
de
r
o
f
10
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
r
e
s
t
.
L
a
s
t
l
y
,
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
y
“
R
e
s
pi
r
a
t
e
”
o
nl
y
a
ppe
a
r
e
d
s
i
x
t
i
m
e
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
s
e
t
y
p
e
s
of
n
o
i
s
e
s
w
e
r
e
r
e
m
o
v
e
d
r
e
s
ul
t
i
ng
i
n
o
n
l
y
a
17
6
d
a
y
s
da
t
a
s
e
t
o
r
176
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
r
e
m
a
i
n
e
d
.
2.
2
.
3
D
ata
P
ar
t
i
ti
o
n
i
n
g
T
h
e
176
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
r
e
n
o
r
m
a
l
d
a
t
a
w
h
i
c
h
w
e
r
e
di
v
i
de
d
i
n
t
o
t
ra
i
ni
n
g,
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
s
e
t
.
F
i
r
s
t
l
y
,
10%
o
f
t
h
e
n
o
rm
a
l
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
w
e
r
e
pa
rt
i
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
t
e
s
t
s
e
t
.
T
h
e
n,
t
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
e
n
o
rm
a
l
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
w
e
r
e
pa
rt
i
t
i
o
n
e
d
us
i
n
g
K
fo
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
.
I
n
K
fo
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
,
t
h
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
r
e
ra
n
do
m
l
y
pa
r
t
i
t
i
o
n
e
d
i
nt
o
K
p
a
r
t
i
t
i
o
n
s
a
n
d
e
a
c
h
pa
rt
i
t
i
o
n
s
ho
ul
d
c
o
n
t
a
i
n
a
n
e
qu
a
l
n
u
m
b
e
r
o
f
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
.
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
A
nom
al
y
de
t
e
c
t
i
on
on
i
n
-
hom
e
ac
t
i
v
i
t
i
e
s
dat
a
bas
e
d
on
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
al
(
Soon
-
Chang
P
oh
)
781
E
a
c
h
o
f
t
h
e
p
a
r
t
i
t
i
o
n
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
d
a
t
a
o
n
c
e
a
n
d
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
ng
K
−
1
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
t
r
a
i
ni
n
g
d
a
t
a
.
T
hi
s
r
e
s
ul
t
s
i
n
K
r
a
ndo
m
f
o
l
ds
o
r
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
s
o
f
n
o
rm
a
l
t
ra
i
n
i
n
g
a
n
d
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
da
t
a
.
In
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
n
t
,
K
=
8
w
a
s
us
e
d
a
n
d
t
h
e
de
t
a
i
l
s
o
f
n
o
r
m
a
l
da
t
a
pa
rt
i
t
i
o
ni
n
g
i
s
l
i
s
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
1.
F
i
r
s
t
l
y
,
18
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
w
e
r
e
r
a
ndo
m
l
y
c
h
o
s
e
n
a
n
d
p
a
r
t
i
t
i
o
n
e
d
i
nt
o
t
e
s
t
s
e
t
fo
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
fo
l
d.
T
h
e
s
i
z
e
of
r
e
m
a
i
ni
n
g
d
a
t
a
i
s
158
a
n
d
n
o
t
e
v
e
n
l
y
di
v
i
s
i
b
l
e
by
K
=
8.
A
s
a
r
e
s
ul
t
,
t
h
e
ra
t
i
o
of
t
r
a
i
n
i
ng
t
o
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
s
i
z
e
i
s
di
f
fe
r
e
nt
f
o
r
s
o
m
e
of
t
h
e
fo
l
ds
.
F
o
r
e
xa
m
pl
e
,
t
h
e
ra
t
i
o
fo
r
fol
d
1
t
o
5
i
s
138:
20
a
n
d
t
ha
t
o
f
t
h
e
r
e
s
t
i
s
139:
1
9.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
c
e
i
n
ra
t
i
o
doe
s
n
o
t
a
ff
e
c
t
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
s
t
h
e
s
i
z
e
s
a
r
e
o
n
l
y
di
ff
e
r
e
n
t
by
o
n
e
.
T
h
e
s
i
z
e
s
of
a
b
n
o
rm
a
l
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
r
e
e
qua
l
t
o
t
h
o
s
e
of
n
o
r
m
a
l
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
.
T
a
b
l
e
1
.
D
e
t
a
i
l
s
o
f
N
o
r
m
a
l
D
a
t
a
P
a
rt
i
t
i
o
ni
n
g
o
l
d
T
r
a
i
n
i
ng
s
i
z
e
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
s
i
z
e
T
e
s
t
s
i
z
e
1
138
20
18
2
138
20
3
138
20
4
138
20
5
138
20
6
139
19
7
139
19
8
139
19
2.
3
.
M
o
d
e
l
i
n
g
A
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
4,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
w
o
c
o
m
po
n
e
nt
s
i
n
c
l
udi
n
g
da
t
a
b
a
s
e
a
n
d
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
o
r
.
E
a
c
h
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
h
a
s
2
pa
ra
m
e
t
e
r
s
w
h
i
c
h
a
r
e
t
h
e
f
o
l
d
of
t
r
a
i
ni
n
g
s
e
t
us
e
d
t
o
t
r
a
i
n
i
t
s
d
a
t
a
b
a
s
e
a
n
d
t
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ
o
f
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
o
r
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h,
80
m
o
de
l
s
w
e
r
e
b
ui
l
t
us
i
ng
di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
l
ds
of
t
r
a
i
ni
n
g
s
e
t
a
n
d
v
a
r
y
i
n
g
t
h
r
e
s
h
o
l
d
c
h
o
i
c
e
s
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
of
a
n
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
v
a
ri
e
s
w
i
t
h
i
t
s
pa
ra
m
e
t
e
r
s
.
T
h
e
pu
rpo
s
e
of
m
o
d
e
l
i
n
g
i
s
t
o
ge
t
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
o
ut
of
a
l
l
t
h
e
80
m
o
de
l
s
.
S
ub
s
e
c
t
i
o
n
2
.
3.
1
i
n
c
l
u
de
s
t
h
e
de
s
c
r
i
p
t
i
o
n
o
f
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
a
nd
i
t
s
t
r
a
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
.
S
ub
s
e
c
t
i
o
n
2.
3.
2
gi
v
e
s
t
h
e
m
e
t
h
o
d
t
o
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
s
a
m
pl
e
t
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
c
h
o
i
c
e
s
t
o
b
ui
l
d
di
f
fe
r
e
nt
m
o
de
l
s
.
S
ub
s
e
c
t
i
o
n
2
.
3.
3
d
i
s
c
us
s
e
s
t
h
e
m
e
t
h
o
d
t
o
c
h
o
o
s
e
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
4
.
O
v
e
r
v
i
e
w
of
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
2.
3
.
1
T
r
ai
n
i
n
g
P
r
o
c
e
s
s
T
h
e
f
i
r
s
t
c
o
m
po
n
e
n
t
o
f
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
d
e
l
i
s
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
.
T
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
m
o
de
l
s
a
us
e
r
’s
n
o
rm
a
l
da
i
l
y
r
o
ut
i
n
e
b
a
s
e
d
o
n
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
i
n
a
d
a
y
.
T
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
ha
s
48
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
a
l
c
a
t
e
go
r
i
e
s
,
e
a
c
h
f
o
r
a
u
ni
que
30
-
m
i
nut
e
s
i
nt
e
r
v
a
l
i
n
a
da
y
(e
.
g.
,
9:
00
-
9
:
30
a
m
)
.
D
u
ri
n
g
t
h
e
t
ra
i
n
i
n
g
,
e
a
c
h
o
f
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
i
s
c
a
t
e
go
ri
z
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
s
i
n
a
d
a
y
a
n
d
t
h
e
n
s
a
v
e
d
i
n
t
o
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
.
F
o
r
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
t
h
a
t
s
pa
n
s
a
c
r
o
s
s
s
e
v
e
r
a
l
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
s
,
i
t
i
s
s
a
v
e
d
i
nt
o
e
v
e
r
y
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
c
a
t
e
go
r
y
i
t
s
pa
n
s
a
c
r
o
s
s
.
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
778
-
785
782
F
o
r
e
xa
m
pl
e
,
i
n
F
i
gu
r
e
5,
t
h
e
r
e
l
a
xi
n
g
a
c
t
i
v
i
t
y
s
pa
n
s
a
c
r
o
s
s
t
w
o
30
-
m
i
n
u
t
e
s
t
i
m
e
i
n
t
e
r
v
a
l
s
,
t
h
i
s
a
c
t
i
v
i
t
y
w
i
l
l
b
e
s
a
v
e
d
i
n
t
o
bo
t
h
t
h
e
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
a
l
c
a
t
e
go
r
i
e
s
,
3
:
00
-
3
:
30
p
m
a
n
d
3
:
30
-
4:
00
p
m
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
w
e
us
e
d
K
=
8
a
n
d
t
ra
i
n
e
d
8
d
i
f
f
e
r
e
n
t
da
t
a
b
a
s
e
s
w
i
t
h
d
i
f
fe
r
e
nt
f
o
l
ds
o
f
t
r
a
i
ni
n
g
s
e
t
.
F
i
gu
r
e
5
.
A
n
a
c
t
i
v
i
t
y
t
ha
t
s
pa
n
s
a
c
r
o
s
s
t
w
o
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
a
l
c
a
t
e
go
r
i
e
s
T
h
e
s
e
c
o
n
d
c
o
m
po
n
e
n
t
o
f
t
h
e
m
o
de
l
i
s
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
o
r.
A
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
o
r
de
c
i
de
s
w
h
e
t
h
e
r
a
n
un
s
e
e
n
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
s
n
o
rm
a
l
o
r
a
b
n
o
rm
a
l
.
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
of
a
n
o
m
a
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
fo
r
i
s
t
o
c
h
e
c
k
fo
r
e
rr
o
r
s
i
n
t
h
e
un
s
e
e
n
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
by
c
o
m
pa
ri
n
g
i
t
w
i
t
h
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
.
A
n
e
rr
o
r
i
s
de
f
i
n
e
d
a
s
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
t
h
a
t
ha
ppe
n
s
duri
n
g
a
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
a
l
i
n
t
h
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
b
ut
i
t
i
s
n
o
t
r
e
c
or
de
d
i
n
t
h
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
c
a
t
e
go
r
y
i
n
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
.
T
h
e
n,
t
h
e
pe
r
c
e
nt
a
ge
o
f
e
rr
o
r
s
,
p
f
o
r
t
h
e
u
n
s
e
e
n
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
s
c
o
m
put
e
d
us
i
n
g
f
o
l
l
ow
i
ng
e
qua
t
i
o
n
:
p
=
Nu
m
b
e
r
o
f
E
r
r
o
r
s
T
o
tal
n
u
m
b
e
r
o
f
a
c
ti
v
it
ies
×
100%
T
h
e
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
s
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
a
s
a
b
n
o
rm
a
l
i
f
i
t
s
pe
r
c
e
n
t
a
g
e
o
f
e
r
r
o
r
s
p
i
s
m
o
r
e
t
ha
n
t
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
,
i
t
i
s
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
a
s
n
o
rm
a
l
i
f
i
t
s
p
i
s
l
e
s
s
t
ha
n
o
r
e
qua
l
t
o
τ.
T
hr
e
s
h
o
l
d
τ
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
a
nd
t
h
e
w
a
y
s
t
o
s
a
m
p
l
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
i
s
gi
v
e
n
i
n
t
h
e
n
e
xt
s
ub
s
e
c
t
i
o
n
.
2.
3
.
2
Th
r
e
s
h
o
l
d
S
am
p
l
i
n
g
T
h
e
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ
o
f
t
h
e
m
o
de
l
i
s
a
pe
r
c
e
nt
a
ge
o
f
e
rr
o
r
s
,
p
w
hi
c
h
s
e
pa
r
a
t
e
s
pe
r
c
e
n
t
a
ge
s
o
f
e
r
r
o
r
s
of
n
o
rm
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
n
d
a
b
n
o
rm
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
.
A
pe
rc
e
n
t
a
ge
o
f
e
r
r
o
r
s
,
i
s
c
o
m
put
e
d
fo
r
e
a
c
h
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
n
t
h
e
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
s
e
t
.
T
h
e
m
i
ni
m
u
m
a
n
d
m
a
xi
m
um
of
t
h
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
pe
r
c
e
nt
a
ge
s
o
f
e
r
r
o
r
s
o
f
e
v
e
r
y
da
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
i
n
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
e
t
a
r
e
t
a
ke
n
a
s
m
i
n
i
m
u
m
a
n
d
m
a
x
i
m
um
o
f
t
h
e
ra
n
ge
o
f
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ.
T
h
e
n
,
T
v
a
l
ue
s
(
τ
=
{
τ
1
,
τ
2
,
……,
τ
T
}
)
a
r
e
l
i
n
e
a
r
l
y
s
a
m
p
l
e
d
f
r
o
m
t
ha
t
r
a
nge
a
s
t
hr
e
s
h
o
l
d
c
h
o
i
c
e
s
.
2.
3
.
3
M
o
d
e
l
S
e
l
e
c
ti
o
n
W
e
us
e
d
T
=
10
f
o
r
t
hr
e
s
h
o
l
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
nd
t
ra
i
n
e
d
K
=
8
da
t
a
b
a
s
e
s
.
A
t
o
t
a
l
o
f
80
di
ff
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
us
i
n
g
di
f
f
e
r
e
n
t
d
a
t
a
b
a
s
e
a
nd
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ
w
e
r
e
c
r
e
a
t
e
d.
T
o
c
h
o
o
s
e
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
,
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
ri
c
,
F
1
s
c
o
r
e
i
s
us
e
d.
T
h
e
F
1
s
c
o
r
e
o
f
e
a
c
h
m
o
de
l
i
s
de
r
i
v
e
d
f
ro
m
Co
n
f
us
i
o
n
M
a
t
r
i
x
w
h
i
c
h
w
a
s
a
do
pt
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
t
o
s
t
udy
m
o
de
l
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
.
W
i
t
h
a
s
s
i
s
t
a
n
c
e
of
t
h
e
de
f
i
n
i
t
i
o
n
o
f
C
o
n
f
us
i
o
n
M
a
t
r
i
x
i
n
T
a
b
l
e
2,
2
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
i
n
c
l
udi
ng
p
r
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
c
a
n
b
e
de
ri
v
e
d
a
s
b
e
l
ow
:
T
a
b
l
e
2
.
Co
n
f
us
i
o
n
M
a
t
ri
x
P
re
d
i
c
t
e
d
P
o
s
i
t
i
v
e
N
e
g
a
t
i
v
e
A
c
t
u
a
l
P
o
s
i
t
i
v
e
T
ru
e
p
o
s
i
t
i
v
e
,
T
P
:
A
b
n
o
r
m
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
fi
e
d
a
s
a
b
n
o
r
m
a
l
F
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
v
e
,
F
N
:
A
b
n
o
r
m
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
m
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
n
o
r
m
a
l
N
e
g
a
t
i
v
e
F
a
l
s
e
p
o
s
i
t
i
v
e
,
F
P
:
N
o
r
m
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
m
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
a
b
n
o
r
m
a
l
T
ru
e
n
e
g
a
t
i
v
e
,
T
N
:
N
o
r
m
a
l
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
s
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
fi
e
d
a
s
n
o
r
m
a
l
pr
e
c
i
s
i
o
n
=
TP
T
P
+
F
P
r
e
c
a
l
l
=
TP
T
P
+
F
N
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
A
nom
al
y
de
t
e
c
t
i
on
on
i
n
-
hom
e
ac
t
i
v
i
t
i
e
s
dat
a
bas
e
d
on
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
al
(
Soon
-
Chang
P
oh
)
783
w
h
e
r
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
i
s
a
r
a
t
i
o
of
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
t
o
pr
e
di
c
t
e
d
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
r
e
c
a
l
l
i
s
a
r
a
t
i
o
of
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
t
o
a
c
t
ua
l
po
s
i
t
i
v
e
of
a
m
o
de
l
.
F
1
s
c
o
r
e
i
s
a
b
a
l
a
n
c
e
d
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
o
f
p
r
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
r
e
c
a
l
l
a
n
d
i
t
c
a
n
b
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
us
i
ng
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
e
qu
a
t
i
o
n
:
F
1=
2
∙
pre
c
i
s
i
o
n
∙
re
c
a
l
l
pr
e
c
i
s
i
o
n
+
re
c
a
l
l
W
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
F
1
s
c
o
r
e
of
a
l
l
t
h
e
8
0
m
o
de
l
s
(di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
l
d
a
n
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
τ
)
a
nd
s
e
l
e
c
t
t
h
e
m
o
de
l
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
F
1
s
c
o
r
e
a
s
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
.
2.
5
.
M
o
d
e
l
Ev
al
u
ati
o
n
M
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
i
s
t
h
e
s
t
e
p
o
f
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
he
be
s
t
m
o
de
l
o
n
a
n
u
n
s
e
e
n
t
e
s
t
s
e
t
us
i
ng
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
ri
c
,
a
c
c
ura
c
y
.
It
i
s
c
o
m
put
e
d
us
i
ng
f
o
l
l
ow
i
n
g
e
qua
t
i
o
n:
a
c
c
ur
a
c
y
=
T
P
+
T
N
T
P
+
F
P
+
T
N
+
F
N
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
F
o
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
80
m
o
de
l
s
,
a
pe
r
c
e
nt
a
ge
of
e
r
r
o
r
s
,
p
w
a
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
f
o
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
i
n
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
e
t
.
T
h
e
n,
t
h
e
m
i
ni
m
u
m
a
nd
m
a
x
i
m
um
o
f
a
l
l
t
h
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
pe
r
c
e
n
t
a
ge
s
of
e
r
r
o
r
s
a
r
e
0%
a
n
d
14.
89
%.
10
v
a
l
ue
s
w
e
r
e
l
i
n
e
a
rl
y
s
a
m
pl
e
d
f
r
o
m
t
h
e
r
a
nge
[0%,
1
4.
89
%]
a
n
d
t
h
e
y
a
r
e
0%,
1.
65%
,
3
.
31%
,
4.
96%
,
6.
6
2%
,
8
.
27
%,
9.
93%
,
1
1.
5
8%,
13
.
24
%
a
n
d
14.
89%
.
F
i
gu
r
e
6
s
h
o
w
s
t
h
e
F
1
s
c
o
r
e
pl
o
t
fo
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
80
m
o
de
l
s
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
l
d
a
n
d
τ
.
F
r
o
m
e
y
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n,
t
h
e
m
o
de
l
s
w
i
t
h
t
hr
e
s
h
o
l
d
c
h
o
i
c
e
s
be
t
w
e
e
n
3%
a
n
d
6
%
ha
s
t
h
e
a
m
o
n
g
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
F
1
s
c
o
r
e
s
.
T
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
h
a
s
pa
ra
m
e
t
e
r
s
f
o
l
d
=
7
a
nd
τ
=
3.
31
%
a
n
d
t
he
hi
g
h
e
s
t
F
1
s
c
o
r
e
,
9
1.
89
%.
F
i
gu
r
e
6
.
F
1
s
c
o
r
e
v
s
.
t
hr
e
s
h
o
l
d
c
h
o
i
c
e
s
fo
r
K
=
8
F
r
o
m
T
a
b
l
e
3,
i
t
i
s
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
e
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
F
1
s
c
o
r
e
a
n
d
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
e
d
o
n
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
u
n
s
e
e
n
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
a
r
e
a
t
l
e
a
s
t
88.
8
9%.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n,
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
o
n
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
a
r
e
a
t
l
e
a
s
t
92
.
11%
a
n
d
ha
s
a
s
m
a
l
l
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
o
f
2.
33%.
T
h
i
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
s
t
ha
t
t
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
e
xc
e
l
l
e
n
t
l
y
w
i
t
h
a
h
i
g
h
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
s
w
e
l
l
t
o
un
s
e
e
n
da
t
a
.
G
e
n
e
r
a
l
i
z
i
ng
w
e
l
l
t
o
u
n
s
e
e
n
d
a
t
a
i
s
i
m
po
r
t
a
n
t
a
s
i
t
gu
a
r
a
nt
e
e
s
c
o
n
s
i
s
t
e
nt
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
w
h
e
n
i
t
i
s
de
pl
oy
e
d.
T
a
b
l
e
3
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
M
e
t
ri
c
s
f
o
r
t
h
e
B
e
s
t
M
o
de
l
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
m
e
t
ri
c
s
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
T
e
s
t
i
n
g
D
i
ffe
r
e
n
c
e
P
re
c
i
s
i
o
n
9
4
.
4
4
%
100%
5
.
5
6
%
Re
c
a
l
l
8
9
.
4
7
%
8
8
.
8
9
%
0
.
5
8
%
F
1
s
c
o
r
e
9
1
.
8
9
%
9
4
.
1
2
%
2
.
2
3
%
A
c
c
u
ra
c
y
9
2
.
1
1
%
9
4
.
4
4
%
2
.
3
3
%
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
778
-
785
784
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
S
A
N
D
F
U
TU
R
E
W
O
R
K
F
o
r
m
o
ni
t
o
ri
n
g
b
e
ha
v
i
o
r
a
l
c
ha
n
ge
s
o
f
t
h
e
e
l
de
r
l
y
l
i
v
i
n
g
a
l
o
ne
a
t
h
o
m
e
,
a
n
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
w
h
i
c
h
c
a
n
de
t
e
c
t
c
h
a
nge
s
i
n
r
o
ut
i
n
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
w
a
s
pr
o
po
s
e
d.
T
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
c
o
n
duc
t
e
d
w
i
t
h
CA
S
A
S
pub
l
i
c
da
t
a
s
e
t
r
e
v
e
a
l
s
e
xc
e
l
l
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
t
e
rm
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
.
T
h
i
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
a
n
o
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
i
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
f
i
n
di
ng
a
n
o
m
a
l
i
e
s
due
t
o
c
ha
n
ge
s
i
n
r
o
ut
i
n
e
o
f
i
n
-
h
o
m
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
l
y
i
n
a
d
a
y
.
Curr
e
nt
l
y
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
i
s
m
a
i
nl
y
t
r
a
i
n
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
y
i
n
c
e
r
t
a
i
n
i
n
t
e
r
v
a
l
s
o
f
t
i
m
e
f
r
o
m
da
y
t
o
da
y
.
T
h
e
c
o
rr
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
i
n
t
h
e
c
o
n
s
e
c
ut
i
ve
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
a
l
m
a
y
be
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
a
n
d
s
t
ud
i
e
d
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
m
o
de
l
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
i
s
w
o
r
k
w
a
s
f
un
de
d
by
t
h
e
T
M
Re
s
e
a
r
c
h
&
D
e
v
e
l
o
pm
e
nt
(T
M
R
&
D
)
G
r
a
n
t
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
w
a
s
ob
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
pub
l
i
c
d
a
t
a
s
e
t
f
r
o
m
CA
S
A
S
,
W
a
s
h
i
ngt
o
n
S
t
a
t
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
U
ni
t
e
d
N
a
t
i
o
ns
(
2015
)
.
W
o
r
l
d
P
o
pu
l
a
t
i
o
n
A
g
e
i
ng
.
[
o
nl
i
n
e
]
A
v
a
i
l
a
bl
e
a
t
:
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
un
.
o
r
g
/
e
n
/
de
v
e
l
o
pm
e
nt
/
de
s
a
/
po
pul
a
t
i
o
n/
pu
bl
i
c
a
t
i
o
ns
/
p
d
f
/
a
g
e
i
ng
/
W
P
A
2015_R
e
po
r
t
.
pdf
[
2]
T
he
S
t
a
r
(
201
7)
.
G
r
o
w
i
ng
de
m
a
nd
f
o
r
r
e
t
i
r
e
m
e
nt
v
i
l
l
a
g
e
s
.
[
o
nl
i
n
e
]
A
v
a
i
l
a
b
l
e
a
t
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
t
he
s
t
a
r
.
c
o
m
.
m
y
/
ne
w
s
/
n
a
t
i
o
n/
2
017
/
07
/
09
/
g
r
o
w
i
ng
-
de
m
a
nd
-
f
o
r
-
r
e
t
i
r
e
m
e
nt
-
v
i
l
l
a
g
e
s
-
t
h
e
-
de
m
a
n
d
-
f
o
r
-
r
e
t
i
r
e
m
e
n
t
-
v
i
l
l
a
g
e
s
-
in
-
m
a
l
a
y
s
i
a
-
c
a
n
-
o
nl
y
-
go
-
up/
.
[
3]
T
.
P
.
N
g
,
A
.
J
i
n,
L
.
F
e
ng
,
M
.
S
.
Z
.
N
y
unt
,
K
.
Y
.
C
ho
w
,
L
.
F
e
ng
a
nd
N
.
P
.
F
o
ng
,
“
M
o
r
t
a
l
i
t
y
o
f
o
l
de
r
pe
r
s
o
ns
l
i
v
i
ng
a
l
o
ne
:
S
i
ng
a
po
r
e
L
o
n
g
i
t
ud
i
na
l
A
g
e
i
ng
S
t
ud
i
e
s
,
”
B
M
C
G
e
r
i
a
t
r
i
c
s
,
v
o
l
.
1
5,
no
.
1,
p
p.
12
6
-
126
,
2
015
.
[
4]
O
.
D
.
L
a
r
a
a
nd
M
.
A
.
L
a
br
a
do
r
,
“
A
S
ur
v
e
y
o
n
H
um
a
n
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
W
e
a
r
a
b
l
e
S
e
ns
o
r
s
,
”
I
E
E
E
C
om
m
uni
c
at
i
on
s
Sur
v
e
y
s
and
T
u
t
o
r
i
a
l
s
,
v
o
l
.
15
,
no
.
3,
p
p.
11
92
-
12
09,
20
13.
[
5]
B
ux,
P
.
A
ng
e
l
o
v
a
nd
Z
.
H
a
b
i
b
,
“
V
i
s
i
o
n
B
a
s
e
d
H
um
a
n
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
og
ni
t
i
o
n:
A
R
e
v
i
e
w
”
,
A
dv
a
nc
e
s
i
n
C
o
m
put
a
t
i
o
na
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
S
y
s
t
e
m
s
.
A
dv
a
nc
e
s
i
n
I
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
S
y
s
t
e
m
s
a
n
d
C
o
m
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
5
13
,
p
p.
34
1
-
371
,
2016
.
[
6]
L
.
B
a
o
a
nd
S
.
S
.
I
nt
i
l
l
e
,
“
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
f
r
o
m
U
s
e
r
-
A
nno
t
a
t
e
d
A
c
c
e
l
e
r
a
t
i
o
n
D
a
t
a
,
”
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
P
e
r
v
as
i
v
e
C
om
p
ut
i
ng
,
pp
.
1
-
17,
20
04.
[
7]
G
.
M
.
W
e
i
s
s
,
J
.
L
.
T
i
m
ko
,
C
.
M
.
G
a
l
l
a
g
he
r
,
K
.
Y
o
ne
da
a
nd
A
.
J
.
S
c
hr
e
i
be
r
,
"
S
m
a
r
t
w
a
t
c
h
-
ba
s
e
d
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n:
A
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h,
"
20
16
I
E
E
E
-
E
M
B
S
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
B
i
om
e
di
c
al
an
d
H
e
al
t
h
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
(
B
H
I
)
,
L
as
V
e
gas
,
N
V
,
201
6,
pp
.
42
6
-
429.
[
8]
H
.
H
u
a
ng
,
X
.
L
i
a
nd
Y
.
S
un
,
"
A
t
r
i
bo
e
l
e
c
t
r
i
c
m
o
t
i
o
n
s
e
ns
o
r
i
n
w
e
a
r
a
b
l
e
bo
dy
s
e
ns
o
r
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
h
um
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
"
20
16
38t
h
A
n
nua
l
I
nt
e
r
nat
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
of
t
he
I
E
E
E
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
M
e
di
c
i
ne
and
B
i
ol
ogy
Soc
i
e
t
y
(
E
M
B
C
)
,
O
r
l
a
ndo
,
F
L
,
2
016
,
pp
.
4
889
-
489
2.
[
9]
D
.
T
i
a
n
,
X
.
X
u
,
Y
.
T
a
o
a
nd
X
.
W
a
ng
,
"
A
n
I
m
pr
ov
e
d
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
B
a
s
e
d
o
n
S
m
a
r
t
W
a
t
c
h
D
a
t
a
,
"
2017
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
a
t
i
ona
l
Sc
i
e
nc
e
and
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
C
SE
)
and
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
m
be
dde
d
and
U
bi
qu
i
t
o
us
C
om
pu
t
i
ng
(
E
U
C
)
,
G
ua
n
g
z
h
o
u,
201
7,
pp
.
756
-
75
9.
[
10]
M
.
B
a
b
i
ke
r
,
O
.
O
.
K
ha
l
i
f
a
,
K
.
K
.
H
t
i
ke
,
A
.
H
a
s
s
a
n
a
nd
M
.
Z
a
ha
r
a
d
e
e
n
,
"
A
ut
o
m
a
t
e
d
da
i
l
y
hum
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
f
o
r
v
i
de
o
s
ur
v
e
i
l
l
a
nc
e
us
i
ng
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
,
"
2017
I
E
E
E
4t
h
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Sm
ar
t
I
ns
t
r
um
e
n
t
at
i
on
,
M
e
a
s
ur
e
m
e
nt
and
A
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
(
I
C
SI
M
A
)
,
P
u
t
r
a
j
a
y
a
,
201
7,
pp
.
1
-
5.
[
11]
H
.
F
.
N
w
e
ke
,
Y
.
W
.
T
e
h,
M
.
A
.
A
l
-
g
a
r
a
di
a
nd
U
.
R
.
A
l
o
,
“
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
f
o
r
hum
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
m
o
bi
l
e
a
nd
w
e
a
r
a
bl
e
s
e
ns
o
r
n
e
t
w
o
r
ks
:
S
t
a
t
e
o
f
t
he
a
r
t
a
nd
r
e
s
e
a
r
c
h
c
ha
l
l
e
ng
e
s
,
”
E
x
pe
r
t
S
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
1
05,
p
p.
23
3
-
261
,
2
018
.
[
12]
X
.
S
h
i
,
Y
.
L
i
,
F
.
Z
ho
u
a
nd
L
.
L
i
u,
"
H
um
a
n
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
M
e
t
ho
d,
"
20
18
I
nt
e
r
n
at
i
o
n
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
R
ad
ar
(
R
A
D
A
R
)
,
B
r
i
s
ba
ne
,
Q
L
D
,
201
8,
pp
.
1
-
5.
[
13]
N
.
H
.
F
r
i
da
y
,
M
.
A
.
A
l
-
g
a
r
a
di
,
G
.
M
u
j
t
a
ba
,
U
.
R
.
A
l
o
a
nd
A
.
W
a
q
a
s
,
"
D
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
f
us
i
o
n
c
o
nc
e
pt
ua
l
f
r
a
m
e
w
o
r
ks
f
o
r
c
o
m
pl
e
x
hum
a
n
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
m
o
bi
l
e
a
n
d
w
e
a
r
a
b
l
e
s
e
n
s
o
r
s
,
"
201
8
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
i
ng
,
M
at
he
m
a
t
i
c
s
and
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
T
e
c
h
nol
og
i
e
s
(
i
C
o
M
E
T
)
,
S
uk
kur
,
201
8,
pp
.
1
-
7.
[
14]
Y
.
C
he
n
a
nd
Y
.
X
u
e
,
"
A
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
A
ppr
o
a
c
h
t
o
H
u
m
a
n
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
S
i
ng
l
e
A
c
c
e
l
e
r
o
m
e
t
e
r
,
"
20
15
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Sy
s
t
e
m
s
,
M
a
n,
and
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
,
K
ow
l
oon
,
2
015
,
pp.
14
88
-
1492
.
[
15]
T
.
P
e
r
um
a
l
,
Y
.
L
.
C
hu
i
,
M
.
A
.
B
.
A
hm
a
do
n
a
nd
S
.
Y
a
m
a
g
uc
hi
,
"
I
oT
ba
s
e
d
a
c
t
i
v
i
t
y
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
m
o
ng
s
m
a
r
t
ho
m
e
r
e
s
i
de
nt
s
,
"
201
7
I
E
E
E
6
t
h
G
l
ob
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
on
s
um
e
r
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
(
G
C
C
E
)
,
N
a
g
oy
a
,
2
017
,
pp
.
1
-
2.
[
16]
L
.
R
.
R
a
b
i
n
e
r
,
“
A
t
u
t
o
r
i
a
l
o
n
h
i
d
de
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
a
nd
s
e
l
e
c
t
e
d
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n”
,
P
r
o
c
e
e
di
ngs
of
t
he
I
E
E
E
,
v
o
l
.
77
,
no
.
2
,
pp
.
257
-
286
,
F
e
b.
19
89.
[
17]
S
.
H
o
c
hr
e
i
t
e
r
a
nd
J
.
S
c
hm
i
dhu
be
r
,
“
L
o
ng
S
h
o
r
t
-
t
e
r
m
M
e
m
o
r
y
”
,
N
e
ur
al
C
om
pu
t
at
i
on
,
v
o
l
.
9,
p
p.
17
35
-
1780
,
N
ov
e
m
be
r
1997
.
[
18]
F
o
r
ka
n,
I
.
K
ha
l
i
l
,
Z
.
T
a
r
i
,
S
.
F
o
uf
o
u,
a
nd
A
.
B
o
ur
a
s
,
“
A
C
o
nt
e
xt
-
a
w
a
r
e
A
ppr
o
a
c
h
f
o
r
L
o
n
g
-
t
e
r
m
B
e
ha
v
i
o
ur
a
l
C
ha
ng
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
A
bno
r
m
a
l
i
t
y
P
r
e
di
c
t
i
o
n
i
n
A
m
bi
e
n
t
A
s
s
i
s
t
e
d
L
i
v
i
ng
,
”
P
a
t
t
e
r
n
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
v
o
l
.
48
,
no
.
3
,
pp.
62
8
-
641,
2
015
.
[
19]
Y
.
F
.
T
a
n,
S
.
C
.
P
o
h,
X
.
G
uo
,
S
.
N
.
C
he
o
ng
,
C
.
P
.
O
o
i
a
nd
W
.
H
.
T
a
n,
“
L
S
T
M
a
nd
H
M
M
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
f
o
r
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
y
a
no
m
a
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
,
”
20
19
I
E
E
E
3r
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
N
e
t
w
o
r
ki
ng
,
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
a
nd
A
ut
o
m
a
t
i
o
n
C
o
nt
r
o
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
,
15
-
17
M
a
r
c
h
2019
,
C
he
ng
du,
C
hi
na
.
(
a
c
c
e
pt
e
d
)
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
A
nom
al
y
de
t
e
c
t
i
on
on
i
n
-
hom
e
ac
t
i
v
i
t
i
e
s
dat
a
bas
e
d
on
t
i
m
e
i
nt
e
r
v
al
(
Soon
-
Chang
P
oh
)
785
[
20]
S
.
C
.
P
o
h,
Y
.
F
.
T
a
n,
S
.
N
.
C
h
e
o
ng
,
C
.
P
.
O
o
i
a
nd
W
.
H
.
T
a
n
,
“
A
bno
r
m
a
l
de
t
e
c
t
i
o
n
f
o
r
ho
m
e
a
c
t
i
v
i
t
y
ba
s
e
d
o
n
s
e
qu
e
nc
e
p
a
t
t
e
r
n,
”
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
A
dv
a
nc
e
d
S
c
i
e
nc
e
,
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
20
-
21
M
a
r
c
h
2019
,
C
y
be
r
j
a
y
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
(
a
c
c
e
pt
e
d)
[
21]
M
.
E
s
t
e
r
,
H
.
K
r
i
e
g
e
l
,
J
.
S
a
nd
e
r
a
nd
X
.
X
u,
“
A
de
ns
i
t
y
-
ba
s
e
d
a
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
d
i
s
c
o
v
e
r
i
ng
c
l
us
t
e
r
s
i
n
l
a
r
g
e
s
p
a
t
i
a
l
da
t
a
ba
s
e
s
w
i
t
h
no
i
s
e
,
”
P
r
oc
e
e
di
n
gs
o
f
t
he
Se
c
on
d
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
K
now
l
e
dge
D
i
s
c
o
v
e
r
y
an
d
D
at
a
M
i
ni
n
g
(
K
D
D
-
9
6)
,
pp
.
2
26
–
2
31
,
1
995
.
[
22]
E
.
H
o
que
,
R
.
F
.
D
i
c
ke
r
s
o
n,
S
.
M
.
P
r
e
um
,
M
.
H
a
ns
o
n
,
A
.
B
a
r
t
h
a
n
d
J
.
A
.
S
t
a
nko
v
i
c
,
“
H
o
l
m
e
s
:
A
C
o
m
pr
e
he
ns
i
v
e
A
n
o
m
a
l
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
f
o
r
D
a
i
l
y
I
n
-
ho
m
e
A
c
t
i
v
i
t
i
e
s
,
”
2
015
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
D
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
C
om
put
i
ng
i
n
Se
ns
or
S
y
s
t
e
m
s
,
F
or
t
a
l
e
z
a
,
pp
.
40
-
51
,
201
5.
[
23]
D
.
A
r
i
f
o
g
l
u,
a
nd
A
.
B
o
uc
ha
c
hi
a
,
“
A
c
t
i
v
i
t
y
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
nd
A
bno
r
m
a
l
B
e
h
a
v
i
o
ur
D
e
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
R
e
c
ur
r
e
nt
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
P
r
oc
e
di
a
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
11
0,
pp
.
86
-
93
,
2017
.
[
24]
D
.
R
i
bo
ni
,
C
.
B
e
t
t
i
ni
,
G
.
C
i
v
i
t
a
r
e
s
e
,
Z
.
H
.
J
a
n
j
ua
,
a
n
d
R
.
H
e
l
a
o
ui
,
e
t
al
.
,
“
S
m
a
r
t
F
A
B
E
R
:
R
e
c
o
g
ni
z
i
ng
F
i
ne
-
g
r
a
i
ne
d
A
bno
r
m
a
l
B
e
ha
v
i
o
r
s
f
o
r
E
a
r
l
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
M
i
l
d
C
o
g
ni
t
i
v
e
I
m
pa
i
r
m
e
n
t
,
”
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
i
n
M
e
d
i
c
i
ne
,
v
o
l
.
67,
p
p.
57
-
64
,
201
6.
[
25]
D
.
C
o
o
k,
A
r
uba
,
W
a
s
h
i
ng
t
o
n
S
t
a
t
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
C
e
n
t
e
r
f
o
r
A
dv
a
nc
e
d
S
t
u
di
e
s
i
n
A
da
p
t
i
v
e
S
y
s
t
e
m
s
,
20
11
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
a
t
:
ht
t
p:
/
/
c
a
s
a
s
.
w
s
u.
e
du
/
da
t
a
s
e
t
s
/
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
S
o
o
n
-
C
ha
ng
P
o
h
o
bt
a
i
ne
d
h
i
s
B
.
E
ng
.
(
H
o
ns
.
)
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
f
r
o
m
M
ul
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
f
i
c
e
r
a
t
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
,
M
u
l
t
i
m
e
di
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
.
D
r
.
Y
i
-
F
e
i
T
a
n
o
bt
a
i
ne
d
h
e
r
B
.
S
c
.
(
H
o
ns
)
,
M
.
S
c
.
a
nd
P
hD
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
M
a
l
a
y
a
(
U
M
)
.
S
h
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
s
e
n
i
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
i
n
M
u
l
t
i
m
e
d
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
(
M
M
U
)
,
C
y
be
r
j
a
y
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
,
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
b
i
g
da
t
a
a
na
l
y
t
i
c
s
a
nd
q
ue
u
e
i
ng
t
he
o
r
y
.
S
o
o
n
-
N
y
e
a
n
C
he
o
ng
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
B
.
E
ng
.
(
H
o
ns
)
a
nd
h
i
s
M
a
s
t
e
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
s
e
ni
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
t
e
a
c
hi
ng
a
nd
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
w
e
b
e
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
na
t
u
r
a
l
u
s
e
r
i
nt
e
r
f
a
c
e
,
s
m
a
r
t
ho
m
e
,
g
e
r
o
nt
e
c
hno
l
o
gy
,
e
duc
a
t
i
o
na
l
t
e
c
hno
l
o
gy
a
nd
i
nt
e
r
a
c
t
i
v
e
m
ul
i
m
e
di
a
c
o
nt
e
n
t.
D
r
.
C
h
e
e
-
P
un
O
o
i
o
bt
a
i
n
e
d
h
i
s
P
h.
D
.
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
M
a
l
a
y
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
,
i
n
y
e
a
r
201
0.
D
r
.
O
o
i
c
u
r
r
e
nt
po
s
i
t
i
o
n
i
s
s
e
ni
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
w
i
t
h
F
a
c
u
l
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
H
e
i
s
a
c
ha
r
t
e
r
e
d
e
ng
i
n
e
e
r
r
e
g
i
s
t
e
r
e
d
w
i
t
h
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
C
o
unc
i
l
(
t
h
e
B
r
i
t
i
s
h
r
e
g
ul
a
t
o
r
y
bo
d
y
f
o
r
E
ng
i
ne
e
r
s
)
,
m
e
m
be
r
o
f
I
E
T
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
a
s
a
r
e
i
n
F
P
G
A
ba
s
e
d
e
m
be
dd
e
d
s
y
s
t
e
m
s
,
e
m
be
dd
e
d
s
y
s
t
e
m
s
.
D
r
.
W
o
o
i
-
H
a
w
T
a
n
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
M
.
S
c
.
i
n
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
f
r
o
m
Q
ue
e
n
’
s
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
B
e
l
f
a
s
t
,
U
K
a
nd
a
P
h.
D
.
i
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
M
ul
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
s
e
ni
o
r
l
e
c
t
u
r
e
r
a
t
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
D
r
.
T
a
n’
s
a
r
e
a
s
o
f
e
xpe
r
t
i
s
e
i
nc
l
ud
e
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
e
m
b
e
dde
d
s
y
s
t
e
m
de
s
i
g
n,
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
(
I
o
T
)
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
a
nd
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
.
H
e
i
s
t
e
a
c
hi
ng
e
m
be
dd
e
d
s
y
s
t
e
m
de
s
i
g
n
a
n
d
c
o
m
put
e
r
ne
t
w
o
r
ki
ng
a
t
bo
t
h
u
nde
r
g
r
a
du
a
t
e
a
n
d
po
s
t
g
r
a
d
ua
t
e
l
e
v
e
l
s
,
a
s
w
e
l
l
a
s
pr
o
v
i
di
ng
t
r
a
i
ni
ng
,
w
o
r
ks
ho
ps
a
nd
s
ho
r
t
c
o
ur
s
e
s
f
o
r
i
ndus
t
r
i
e
s
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
he
a
r
e
a
s
o
f
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
(
I
o
T
)
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
ks
ha
v
e
be
e
n
publ
i
s
he
d
i
n
num
e
r
o
us
i
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
j
o
ur
na
l
s
a
nd
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
B
e
s
i
de
s
,
he
ha
s
a
l
s
o
c
o
-
a
ut
ho
r
e
d
t
w
o
t
e
xt
bo
o
ks
o
n
m
i
c
r
o
c
o
nt
r
o
l
l
e
r
s
y
s
t
e
m
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.