The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.7
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pp.747-756
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2014
In this paper, we propose a path loss model with the multiple antennas using diversity effect. Currently wireless communication systems use the multiple antennas in order to improve the channel capacity or diversity gain. However, until recently, many researches on path loss model only consider geographical environment between the transmitter and the receiver. There is no study about path loss model considering diversity effect. Nowaday wireless communication use the multiple antennas and we in common find examples using diversity scheme that is method in order to enhance a channel capacity. Moreover we anticipate that it work harder in future researches. But in this communication system, path loss model isn't established that predict strength of received signal. So, in order to predict strength of received signal, we take changing SNR by diversity gain. When exceeding the number of antennas of receiver are 7 in proposed model, diversity effect is saturated. Therefore we consider the number of antenna of receiver until 10. We find RMSE between proposed model and value of calculation is 1. We calculate the diversity gain by conventional BER curve. Proposed model can predict loss of received signal in system using multiple antennas.
Elementary school teacher selection test has to be implemented for knowledge(MKT) to estimate and to be a step in the expansionary direction. For this, It has to be analyzed closely in terms of teacher's MKT first that questions set from selection tests until now. In this research, some standards were established by type of question, grade, contents field and subject from 84 mathematics questions set at examinations. And it was analyzed concretely by general tendency and produced the results of analysis related to elementary teacher's MKT in elementary school teacher selection test since year 2000. The results showed that descriptive and short answer type was mostly set(71.4%) in type of question and integrated grade type was mostly set(41.7%) in type of grade in elementary school teacher selection test. And in type of contents field, rated from highest to lowest, number and operations(31.0%), measurement(23.8%), figure(15.5%) were set. Textbook/manual(34.5%), solution of problem(26.2%), learning psychology(13.1%) in status of subject were followed in order, but there's no relationship with estimation. This research was based on a standard of precedent study and made an analysis of elementary mathematics questions of selection test since year 2000. Therefore, it has a meaning because of produced results from analysis related to elementary teacher's MKT.
With the development of sensing devices and wireless communication technologies, wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes that are equipped with limited computing performance and restricted communication capabilities. Besides, the sensor nodes are deployed in hostile or unattended environments. Therefore, the wireless sensor networks are vulnerable to security. In particular, the fatal damage may be occurred when data are exposed in real world applications. Therefore, it is important for design requirements to be made so that wireless sensor networks provide the strong security. However, because the conventional security schemes in wired networks did not consider the limited performance of the sensor node, they are so hard to be applied to wireless sensor networks. In this paper, we propose a secure multipath transmission scheme based on one-way hash functions in wireless sensor networks considering the limited performance of the wireless sensor nodes. The proposed scheme converts a sensor reading based on one of one-way hash functions MD5 in order to make it harder to be cracked and snooped. And then, our scheme splits the converted data and transfers the split data to the base station using multi-path routing. The experimental results show that our proposed scheme consumes the energy of just about 6% over the existing security scheme.
Recently, various monitoring systems are implemented actively by using wireless sensor networks(WSN). When implementing WSN-based monitoring system, there are three important issues to consider. At First, we need to consider a sensor node failure detection method to support the ongoing monitoring. Secondly, because sensor nodes use limited battery power, we need an efficient data filtering method to reduce energy consumption. At Last, a reducing processing overhead method is necessary. The existing Kalman filtering scheme has good performance on data filtering, but it causes too much processing overhead to estimate sensed data. To solve these problems, we, in this paper, propose a new data filtering scheme based on data statical analysis. First, the proposed scheme periodically aggregates node survival massages to support a node failure detection. Secondly, to reduce energy consumption, it sends the sample data with a node survival massage and do data filtering based on those messages. Finally, it analyzes the sample data to estimate filtering range in a server. As a result, each sensor node can use only simple compare operation for filtering data. In addition, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms the Kalman filtering scheme in terms of the number of sending messages.
The cascade face detector learned by Adaboost algorithm, which was proposed by Viola and Jones, is state of the art face detector due to its great speed and accuracy. In spite of its great performance, it still suffers from false alarms, and more computation is required to reduce them. In this paper, we want to reduce false alarms with less computation using facial color. Using facial color information, proposed face detection model scans sub-window efficiently and adapts a fast face/non-face classifier at the first stage of cascade face detector. This makes face detection faster and reduces false alarms. For facial color filtering, we define a facial color membership function, and facial color filtering image is obtained using that. An integral image is calculated from facial color filtering image. Using this integral image, its density of subwindow could be obtained very fast. The proposed scanning method skips over sub-windows that do not contain possible faces based on this density. And the face/non-face classifier at the first stage of cascade detector rejects a non-face quickly. By experiment, we show that the proposed face detection model reduces false alarms and is faster than the original cascade face detector.
Many automated dynamic test data generation technique have been proposed. The techniques evaluate fitness of test data through executing instrumented Software Under Test (SUT) and then generate new test data based on evaluated fitness values and optimization algorithms. Previous researches and experiments have been showed that these techniques generate effective test data. However, optimization algorithms in these techniques incur much time to generate test data, which results in huge test case generation cost. In this paper, we propose a technique for reducing the time of evaluating a fitness of test data among steps of dynamic test data generation methods. We introduce the concept of Fitness Evaluation Program (FEP), derived from a path constraint of SUT. We suggest a test data generation method based on FEP and implement a test generation tool, named ConGA. We also apply ConGA to generate test cases for C programs, and evaluate efficiency of the FEP-based test case generation technique. The experiments show that the proposed technique reduces 20% of test data generation time on average.
A sentence reduction is the information compression process which removes extraneous words and phrases and retains basic meaning of the original sentence. Most researches in the sentence reduction have required a large number of lexical and syntactic resources and focused on extracting or removing extraneous constituents such as words, phrases and clauses of the sentence via the complicated parsing process. However, these researches have some problems. First, the lexical resource which can be obtained in loaming data is very limited. Second, it is difficult to reduce the sentence to languages that have no method for reliable syntactic parsing because of an ambiguity and exceptional expression of the sentence. In order to solve these problems, we propose the sentence reduction method which uses templates and POS(part of speech) information without a parsing process. In our proposed method, we create a new sentence using both Sentence Reduction Templates that decide the reduction sentence form and Grammatical POS-based Reduction Rules that compose the grammatical sentence structure. In addition, We use Viterbi algorithms at HMM(Hidden Markov Models) to avoid the exponential calculation problem which occurs under applying to Sentence Reduction Templates. Finally, our experiments show that the proposed method achieves acceptable results in comparison to the previous sentence reduction methods.
Outbound market is a rapidly growing global industry, and has evolved into a 11 trillion won trade. A lot of recommender systems, which are based on collaborative and content filtering, target the existing purchase log or rely on studies based on similarity of products. These researches are not highly efficient as data was not obtained in advance, and acquiring the overwhelming amount of data has been relatively slow. The characteristics of an outbound product are that it should be purchased at least twice in a year, and its pricing should be in the higher category. Since the repetitive purchase of a product is rare for the outbound market, the old recommender system which profiles the existing customers is lacking, and has some limitations. Therefore, due to the scarcity of data, we suggest an improved customer-profiling method using web usage mining, algorithm of association rule, and rule-based algorithm, for faster recommender system of outbound product.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.271-278
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2014
In spite of that stop line and crosswalk should be aware of the most basic objects in transportation system, its features extracted are very limited. In addition to image-based recognition technology, laser and RF, GPS/INS recognition technology, it is difficult to recognize. For this reason, the limited research in this area has been done. In this paper, the algorithm to recognize the stop line and crosswalk is designed and implemented using image-based recognition technology with the images input through a vision sensor. This algorithm consists of three functions.; One is to select the area, in advance, needed for feature extraction in order to speed up the data processing, 'Region of Interest', another is to process the images only that white color is detected more than a certain proportion in order to remove the unnecessary operation, 'Color Pattern Inspection', the other is 'Feature Extraction and Recognition', which is to extract the edge features and compare this to the previously-modeled one to identify the stop line and crosswalk. For this, especially by using case based feature comparison algorithm, it can identify either both stop line and crosswalk exist or just one exists. Also the proposed algorithm is to develop existing researches by comparing and analysing effect of in-vehicle camera installation and changes in recognition rate of distance estimation and various constraints such as backlight and shadow.
Embedded systems and web browsers have started to provide two-dimensional vector graphics features, to finally support scalability of graphics outputs, while traditional graphics systems have focused on the raster and bitmap operations. Nowadays, SVG and Flash are actively used while OpenVG from Khronos group plays the role of a de facto low-level API standard to support them. In this paper, we represent the design and implementation process and the final results of an OpenVG implementation, AlexVG. From its design stage, our implementation aims at the cooperation with SVG-Tiny, another de facto standard for embedded systems. Currently, our overall system provides not only the OpenVG core features but also variety of OpenVG application programs and SVG-Tiny media file playing capabilities. For the conformance with the standard specifications, our system completely passed the whole OpenVG conformance test suites and the graphics output portions of the SVG-Tiny conformance test suites. From the performance point of view, we focused on the efficiency and effectiveness especially on the mobile phones and embedded devices with limited resources. As the result, it showed impressive benchmarks on the small-scale CPU's such as ARM's, even without neither any other libraries nor acceleration hardware.
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