In this paper, a new clustering algorithm using the Guaranteed Minimum Coverage (GMC) is proposed. In the new protocol, an appropriate distribution of clusterheads is accomplished by guaranteeing a stochastic coverage at each clusterhead(CH)s. Using this protocol, the communication cost from clusterheads to their member nodes and the load variance in each clusterheads are reduced. Therefore, the network lifetime can be extended and the fair energy consumption for all CHs can be achieved
In this paper, a new clustering algorithm using the Guaranteed Distance is proposed. In the new algorithm, the appropriate distribution of clusterheads is accomplished by guarantee the stochastic average distance between clusterhead (CH)s. Using this algorithm, the communication cost from clusterheads to their member nodes and the load variance in each clusterheads are reduced. Therefore, the network lifetime can be extended and the fair energy consumption for all nodes can be achieved.
International journal of advanced smart convergence
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제5권2호
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pp.53-58
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2016
With the growing use of big data and data mining, it serves to understand how such techniques can be used to understand various relationships in the healthcare field. This study uses hierarchical methods of data analysis to explore similarities in hospitalization across several New York state counties. The study utilized methods of measuring crowding distance of data for age-specific hospitalization period. Crowding distance is defined as the longest distance, or least similarity, between urban cities. It is expected that the city of Clinton have the greatest distance, while Albany the other cities are closer because they are connected by the shortest distance to each step. Similarities were stronger across hospital stays categorized by age. Hierarchical clustering can be applied to predict the similarity of data across the 10 cities of hospitalization with the measurement of crowding distance. In order to enhance the performance of hierarchical clustering, comparison can be made across congestion distance when crowding distance is applied first through the application of converting text to an attribute vector. Measurements of similarity between two objects are dependent on the measurement method used in clustering but is distinguished from the similarity of the distance; where the smaller the distance value the more similar two things are to one other. By applying this specific technique, it is found that the distance between crowding is reduced consistently in relationship to similarity between the data increases to enhance the performance of the experiments through the application of special techniques. Furthermore, through the similarity by city hospitalization period, when the construction of hospital wards in cities, by referring to results of experiments, or predict possible will land to the extent of the size of the hospital facilities hospital stay is expected to be useful in efficiently managing the patient in a similar area.
Maintenance Access Hatches are used to ensure urban safety and aesthetics while facilitating the management of power lines, telecommunication lines, and gas pipes. Such facilities necessitate affordable and effective surveillance. In this paper, we propose a FiCHS (Fixed Cluster head centralized Hierarchical Static clustering) routing protocol that is suitable for underground maintenance hatches using WSN (Wireless Sensor Network) technology. FiCHS is compared with three other protocols, LEACH, LEACH-C, and a simplified LEACH, based on an ns-2 simulation. FiCHS was observed to exhibit the highest levels of power and data transfer efficiency.
This paper describes a new approach to Internet host mobility. We argue that local mobility, the performance of existing mobile host protocol can be significantly improved. It proposes Fast Moving Detection schemethat based on neighbor AP channel information and moving detection table. And, it composes Local Area Clustering Path (LACP) domain that collected in AP's channel information and MN interface information. It stored the roaming table to include channel information and moving detection. Those which use the proposal scheme will need to put LACP information into the beacon or probe frame. Each AP uses scheme to inform available channel information to MN. From the simulation result, we show that the proposed scheme is advantageous over the legacy schemes in terms of theburst blocking probability and the link utilization.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권4호
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pp.81-93
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2011
By using GOSST theory, this paper models SSCFLP taking FLP, capacity of the facilities, single source capacitated limitation level and service enhancement issues into consideration. GOSST theory is strongly suggested as the solution procedure for these issues. We have used clustering of Center of Gravity method using the case study of the company S and then, took a heuristic GOSST measure in the alternative selection process. As a result, the research finds an alternative solution that both meets the satisfactory level of service and achieves consistent distribution capacity. When using this modeling, especially, to select the location of the logistics distribution center, the efficiency of current facilities is maximized while offering the minimum geometric distance for the alternative. Also, we can expect that the illustrated model and alternative solution can be applied to architecture of distribution system, to selection of telecommunication system locations for wireless network and to relocation of related facilities due to their sensitivities to location and weight.
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
활기 넘치는 거리를 만들기 위해서는 다양한 종류의 상업시설의 입지가 필요하다. 상업시설은 지역 유동인구 증가에 영향을 미치는 가장 중요한 요소이다. 따라서 상업시설의 다양성이 높을수록 소비 활성화에 기여할 것이라는 추론이 가능하다. 이와 관련하여 본 연구는 상업시설의 혼합이 소비중심지수에 미치는 영향을 알아보았다. 본 연구는 2021년을 시간적 범위로 설정하였으며, 공간적 범위는 서울시로 하였다. 커널밀도분석을 통하여 산출한 소비중심지수를 종속변수로 하고, 상업 특성을 반영한 요인과 도시 특성 등을 반영한 요인을 독립변수로 설정하여 분석을 진행하였다. 분석 방법은 공간회귀분석을 활용하였고 분석단위는 행정동으로 설정하였다. 분석을 통하여 이종업종의 집적보다 동종업종의 집적이 소비 활성화에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 소비 활성화에 긍정적인 영향을 미치는 업종들의 집적이 필요하다는 시사점을 확인하였다. 본 연구의 분석 결과는 소비시장에서 상업시설 입지 정책의 효율적인 관리에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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