This paper proposes a new RBF neural network that determines the number and the center of hidden neurons based on the adaptive feature extraction for the input data. The principal component analysis is applied for extracting adaptively the features by reducing the dimension of the given input data. It can simultaneously achieve a superior property of both the principal component analysis by mapping input data into set of statistically independent features and the RBF neural networks. The proposed neural networks has been applied to classify the 200 breast cancer databases by 2-class. The simulation results shows that the proposed neural networks has better performances of the learning time and the classification for test data, in comparison with those using the k-means clustering algorithm. And it is affected less than the k-means clustering algorithm by the initial weight setting and the scope of the smoothing factor.
Recently, the interest in predicting hot topics has grown significantly as it has become more important to find and analyze meaningful information from a large amount of data flowing in social networking services. Existing hot topic detection schemes do not consider a temporal property, so they are not suitable to predict hot topics that are rapidly issued in a changing society. This paper proposes a hot topic prediction scheme that uses a modified TF-IDF in social networking environments. The modified TF-IDF extracts a candidate set of keywords that are momentarily issued. The proposed scheme then calculates the hot topic prediction scores by assigning weights considering user influence and professionality to extract the candidate keywords. The superiority of the proposed scheme is shown by comparing it to an existing detection scheme. In addition, to show whether or not it predicts hot topics correctly, we evaluate its quality with Korean news articles from Naver.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.12
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pp.2221-2229
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2006
Optimal path search algorithm which is a killer application of mobile device to utilize location information should consider traffic flows of the roads as well as the distance between a departure and destination. The existing path search algorithms, however, are net able to cope efficiently with the change of the traffic flows. In this paper, we propose a new optimal path search algorithm. The algorithm takes the current flows into consideration in order to reduce the cost to get destination. It decomposes the road network into Fixed Grid to get variable heuristics. We also carry out the experiments with Dijkstra and Ar algorithm in terms of the execution time, the number of node accesses and the accuracy of path. The results obtained from the experimental tests show the proposed algorithm outperforms the others. The algorithm is highly expected to be useful in a advanced telematics systems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.5
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pp.887-894
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2016
In the underwater acoustic communication channels, a multipath reflection becomes the cause of obstacle. To solve this problem, a rake receiver has been required for which one could take the time diversity. However, there is a concern about using incorrect path to recover signals with a high weighting value as underwater acoustic communication channels have severe time-variant property. In order to prevent these problem, a rake receiver is proposed which is based on BER(bit error rate) train sequence duration. The performance is evaluated through lake trials; there are three methods that are a proposed rake receiver, a conventional rake receiver, and a non-rake receiver. As a result, the number of bit errors in the proposed rake receiver, that of bit errors in the conventional rake receiver, and that of bit errors in the non-rake receiver is 8, 45, and 72, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.18-19
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2016
At Present, Korea government run the 38 points manned lighthouse, the change of Manned lighthouse that manager live is inevitable in orger to enhanced features as aids to navigation and provide a fore efficient management system. There are "Enhancing management system for Manned Lighthouses" four standards(Function of AtoN, Functionality of wide area management, National policy, Marine culture) for evaluation of Unmanned Lighthouses. After collecting these datas, analyzing it, applying AHP and Likert Scale, we choose base manned lighthouses for shorten restoration time that can manage AtoN far from regional office of Oceans & Fisheries. This paper will support efficient management system for AtoN that were scattered in sea of korea and improvement living environment for lighthouse keepers.
In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.
The degradation and its inverse modeling can achieve restoration of corrupted image, caused by scaled digitization and electronic transmission. De-speckle process on the noisy document(or SAR) images is one of the basic examples. Non-linearity of the speckle noise model may hinder the inverse process. In this paper, our study is focused on investigation of the restoration methods for bi-level document image degraded by the impulse noise model. Our study shows that, on bi-level document images, the weighted-median filter and the Lee filter methods are very effective among other spatial filtering methods, but wavelet filter method is ineffective in aspect of processing speed: approximately 100 times slower. Optimal values of the weight to be used in the weighted median filter are investigated and presented in this paper.
Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.
One of the objectives of research on routing methods in wireless sensor networks is maximizing the energy life of sensor nodes that have limited energy. In this study, we tried to even energy use in a wireless sensor network by giving a weight to the transition probability of ACS(Ant Colony System), which is commonly used to find the optimal path, based on the amount of energy in a sensor and the distance of the sensor from the sink. The proposed method showed improvement by 46.80% on the average in energy utility in comparison with representative routing method GPSR (Greedy Perimeter Stateless Routing), and its residual energy after operation for a specific length of time was 6.7% more on the average than that in ACS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.11
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pp.1022-1032
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2012
In OFDMA-based wireless mesh networks, synchronization of carrier frequencies among adjacent nodes is known to be difficult. In this paper, a distributed synchronization technique is proposed to solve the synchronization problem in OFDMA-based wireless mesh networks by using the bio-inspired algorithm. In the proposed approach, carrier frequencies of all nodes in a mesh network are converged into one frequency by locally synchronizing the frequencies of adjacent nodes. It may take a long time to be converged in some topologies since the convergence characteristic of carrier frequencies in a mesh network may vary depending on the size of the network and deployment of nodes. It is shown that fast frequency synchronization, not heavily depending on the topology, can be achieved through the proposed algorithm with an adjustable weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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