KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.6
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pp.253-256
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2013
For the reliable delivery of safety-related information to vehicles in the VANET, a reliable VANET routing protocol is required. In this paper, we propose a routing protocol that works based on the road vehicle density information for fast and reliable communications among vehicles within the city environment VANET. In the proposed mechanism, each vehicle computes the road vehicle density by using beacon messages and the road information. Based on the road vehicle density information, each vehicle establishes a reliable route for packet delivery. Through the NS-2 based simulations, we compare our proposed mechanism with GPSR and show that our mechanism outperforms GPSR in terms of packet delivery success rate.
There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.5
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pp.381-389
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2017
The kernel density was determined based on sampling points obtained in a Markov chain simulation and was assumed to be an important sampling function. A Kriging metamodel was constructed in more detail in the vicinity of a limit state. The failure probability was calculated based on importance sampling, which was performed for the Kriging metamodel. A pre-existing method was modified to obtain more sampling points for a kernel density in the vicinity of a limit state. A stable numerical method was proposed to find a parameter of the kernel density. To assess the completeness of the Kriging metamodel, the possibility of changes in the calculated failure probability due to the uncertainty of the Kriging metamodel was calculated.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1191-1198
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2018
The wind profiler radar provides a standing profile of the wind vector and the atmospheric physical signal for the fixed point. Since the wind vector is calculated by the manufacturer's data processing program, the quality control of the date is limited. Therefore, understanding and exploiting the raw spectrum data need to improve the quality of the wind vector. The raw data of the wind vector is the power spectral density stored in binary form. In this study, an algorithm was completed to transform the raw data into the real spectral density, and the use of raw data was evaluated by retrieving zero-order and first-order moments of the spectral based on the spectrum quality control.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.11
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pp.69-76
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2008
Safety-related messages are propagated in form of broadcasting among vehicles in vehicle safety communication. There is the broadcast storm problem in high density vehicle environments. To solve this problem, a distance-based broadcast scheme has been proposed. It causes a serious problem such as retransmission delay in low density vehicle environments since it requires additional defer time to rebroadcast messages. This paper proposes a distance and random-based broadcast scheme. The proposed scheme selects a random time from zero to the defer time that estimated depending on the distance between sending and receiving vehicles. Simulation results show that the proposed scheme requires shorter defer time and less rebroadcasting message than existing schemes.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.436-439
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2007
추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.
Kim, Woogeol;Kim, Hyungjun;Rew, Jehyeok;Hwang, Eenjun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1416-1419
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2015
최근 건강에 대한 일반인들의 관심이 증가하면서 스마트 헬스케어 시장 규모가 기하급수적으로 커지고 있다. 특히 탈모 관련 헬스케어 시장의 경우, 국내 탈모 인구의 증가로 인해 탈모의 예방이나 관리 등 탈모 관련 어플리케이션이 빠르게 등장하고 있다. 모발 밀도는 탈모의 정도를 판단하기 위한 가장 기본적인 모발 특징 중 하나이지만, 모발의 밀도를 측정하기 위한 명확한 영상처리 기법이나 소프트웨어의 개발은 여전히 미진한 상태이다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 탈부착이 가능한 포터블 카메라에서 촬영된 두피 모발 현미경 영상에서 모발의 밀도를 측정하고 이를 기반으로 사용자 중심의 탈모 진단 플랫폼을 구축하고자 한다. 모발 밀도의 측정은 Contrast Stretching과 Morphology Processing을 이용한 전처리, 스켈레톤 이미지의 변환, 그리고 라인 끝점 검색 알고리즘의 적용 등 크게 세 단계로 진행된다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해, 50배율 포터블 카메라로 촬영한 두피 영상 30개에 대해 밀도 측정을 수행하였으며 그 결과 92.88%의 정확도를 얻었다. 결과적으로 제안하는 기법은 단순 두피 현미경 영상으로 탈모의 지표가 될 수 있는 모발 밀도를 측정하는 데 충분히 효과적임을 알 수 있다.
Distributed congestion control (DCC) is a technology that mitigates channel congestion and improves communication performance in high-density vehicular networks. Traditional DCC techniques operate to reduce channel congestion without considering quality of service (QoS) requirements. Such design of DCC algorithms can lead to excessive DCC actions, potentially degrading other aspects of QoS. To address this issue, we propose a deep reinforcement learning-based QoS-adaptive DCC algorithm. The simulation was conducted using a quasi-real environment simulator, generating dynamic vehicular densities for evaluation. The simulation results indicate that our proposed DCC algorithm achieves results closer to the targeted QoS compared to existing DCC algorithms.
Although flooding has the disadvantages like a transmission of duplicated packets and a packet collision, it has been used frequently to find a path between a source and a sink node in a wireless ad hoc network. Clustering is one of the techniques that have been proposed to overcome those disadvantages. In this paper, we propose a new flooding mechanism in ad hoc networks using cluster formation based on the link density which means the number of neighbors within a node's radio reach. To reduce traffic overhead in the cluster is to make the number of non-flooding nodes as large as possible. Therefore, a node with the most links in a cluster will be elected as cluster header. This method will reduce the network traffic overhead with a reliable network performance. Simulation results using NS2 show that cluster formation based on the link density can reduce redundant flooding without loss of network performance.
To better understand the subsurface geological structure of the Kunsan Basin in the Yellow Sea, the mean depths of the density discontinuous layers (DDLs) of the Kunsan Basin were calculated by power spectrum analysis using satellite altimetry gravity data. The calculated mean depths of DDLs were -1.1km, -3.4km, -9.1km and -31.0km. The mean depth of -1.1km DDL was interpreted as regional unconformity shown in about 1 second in two way travel time (TWTT) in the seismic reflection profiles, and the mean depth of -3.4km DDL was also interpreted as top of the acoustic basement in the seismic reflection profiles. Comparing with well data, seismic reflection profiles and regional geology in the study area, the mean depth of -9.1km DDL was interpreted as top of the igneous origin basement. This means that the acoustic basement of the study area is composed mainly of sediments which are disregarded in previous study. The mean depth of -31.0km DDL was interpreted as the Moho discontinuity because this mean depth is similar to one of the normal continental crust thickness. The detection of top of the igneous origin basement suggests that oil gas potential analysis in Kunsan Basin needs to be extended to the deeper part of sediments (acoustic basement).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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