KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.425-430
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2015
The Sensor Registry System(SRS) provides sensor metadata to a user for instant use and seamless interpretation of sensor data in a heterogeneous sensor network environment. The existing sensor registry system cannot provide sensor metadata in case that the network connection is not available or is unstable. To resolve the problem, this paper proposes an extension of sensor registry system using network coverage information. The extended system sends a set of sensor metadata to the user by using network coverage open data (mobile vendors, signal strength, communication type). The extended SRS proposed in this paper supports a safer sensor metadata provision than the existing SRS, and it thus improves the quality of application services.
Products of Wi-Fi devices in recent years offer higher throughput and have longer signal coverage which also bring unnecessary signal interference to neighboring wireless networks, and result in decrease of network throughput. Signal interference is an inevitable problem because of the broadcast nature of wireless transmissions. However it could be optimized by reducing signal coverage of wireless devices. On the other hand, smaller signal coverage also means lower transmission power and lower data throughput. Therefore, in this paper, we analyze the relationship among signal strength, coverage and interference of Wi-Fi networks, and as a tradeoff between transmission power and data throughput, we propose a range-aware Wi-Fi network scheme which controls transmission power according to positions and RSSI(Received Signal Strength Indication) of Wi-Fi devices and analyze the efficiency of the proposed scheme by simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.3A
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pp.205-214
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2011
In 3rd generation project partnership long term evolution, wireless multicast techniques which send the same data to multiple users under single frequency networks have attracted much attention. In the multicast system, the transmission mode needs to be selected for efficient data transfer while satisfying the multicast coverage requirement. To achieve this, users' channel state information (CSI) should be available at the transmitter. However, it requires too much uplink feedback resource if all the users are allowed to transmit their CSI at all the time. To solve this problem, in this paper, the multicast coverage prediction is suggested. In the proposed algorithm, each user measures its transition probabilities between the success and the fail state of the decoding. Then, it periodically transmits its CSI to the basestation. Using these feedbacks, the basestation can predict the multicast coverage. From the simulation results, we demonstrate that the proposed scheme can predict the multicast system coverage.
Mobile Sensor Network(MSN) is actively studied due to the advent of mobile sensors such as Robomote and Robotic Sensor Agents(RSAs), However, existing studies on MSN have mainly focused on coverage hole problem which occurs in Stationary Sensor Network(SSN). To address coverage hole problem, these studies make mobile sensors move temporarily so that they do not make the best use of the mobility of mobile sensors, Thus, a mechanism utilizing the continuous movement of mobile sensors is proposed to improve the network coverage performance. However, this mechanism is presently immature and does not explain how to make routing path and send data from mobile sensors to a sink node, Therefore, to efficiently make routing path and send data from mobile sensors to a sink node, we propose a communication protocol for mobile sensor network where mobile sensors continuously move. The proposed protocol deploys not only mobile sensors but also stationary sensors which send sensing data to a sink node instead of mobile sensors. Simulation results show that the proposed protocol improves the performance in terms of network coverage and traffic overhead, compared to conventional SSN protocols.
Kim, Sujin;Chae, Seungyeob;Cho, Sangjin;Rim, Minjoong
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.3
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pp.554-561
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2017
IoT (Internet of Things) devices are often located in environments where indoor or underground, signals are difficult to reach. In addition, the transmission power is low, the base station should be designed to be able to receive signals even at low reception sensitivity. For this reason, a device having a poor channel condition can be transmitted at a low data rate using a low coding rate or repetition. When the coverage class is divided according to the channel condition and the data rate, the packet length may vary from one coverage class to another, and the performance of the slotted aloha random access may be degraded. We will focus on two methods of using shared-resource and seperate resources among multiple slotted aloha methods. In particular, when devices with different coverage classes use shared resources, performance of a device with a bad channel condition may deteriorate. Conversely, when using separate resources for each coverage class, there is a problem that congestion may occur which increases the number of devices that perform random access to one resource area. In this paper, we propose some methods to overcome this problem. This study is mainly focused on MTC devices, and is considered to be a high possibility of future development.
The massive green tide occurred every summer in the Yellow Sea since 2008, and many studies are being actively conducted to estimate the coverage of green tide through analysis of satellite imagery. However, there is no satellite images selection criterion for accurate coverage calculation of green tide. Therefore, this study aimed to find a suitable satellite image from for the comparison of the green tide coverage according to the spatial resolution of satellite image. In this study, Landsat ETM+, MODIS and GOCI images were used to coverage estimation and its spatial resolution is 30, 250 and 500 m, respectively. Green tide pixels were classified based on the NDVI algorithm, the difference of the green tide coverage was compared with threshold value. In addition, we estimate the proportion of the green tide in one pixel through the Linear Spectral Unmixing (LSU) method, and the effect of the difference of green tide ratio on the coverage calculation were evaluated. The result of green tide coverage from the calculation of the NDVI value, coverage of green tide usually overestimate with decreasing spatial resolution, maximum difference shows 1.5 times. In addition, most of the pixels were included in the group with less than 0.1 (10%) LSU value, and above 0.5 (50%) LSU value accounted for about 2% in all of three images. Even though classified as green tide from the NDVI result, it is considered to be overestimated because it is regarded as the same coverage even if green tide is not 100% filled in one pixel. Mixed-pixel problem seems to be more severe with spatial resolution decreases.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.4
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pp.370-376
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2010
Ensemble learning is a method for improving the performance of classification and prediction algorithms. However, its performance can be degraded due to multicollinearity problem where multiple classifiers of an ensemble are highly correlated with. This paper proposes genetic algorithm-based optimization techniques of SVM ensemble to solve multicollinearity problem. Empirical results with bankruptcy prediction on Korea firms indicate that the proposed optimization techniques can improve the performance of SVM ensemble.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.4
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pp.87-97
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2020
The livestock infections had been happened seasonally, but they have gradually changed to be irrelevant to seasons and have an aspect to rapidly spread after outbreak. Especially in Korea, proactive disinfection measures are very important because the livestock farms are located densely so high as to accelerate the spread of disease between farms. livestock disease outbreaks like HPAI and FMD occurred with high probability due to vehicles visiting the farms, this study is to evaluate the efficiency of livestock vehicle disinfection systems by investigating the disinfectant coverage according to the type of vehicle disinfection system and the type of vehicle quantitatively. In field experiments, water-sensitive papers (WSPs) were attached to 21 locations on the surface of four vehicles (sedan, SUV, truck, and feed transport), respectively, and exposed to disinfectants while the vehicle was sprayed in two vehicle disinfection systems (tunnel type and simplified type). The WSPs were scanned and image-processed to calculate the disinfectant coverage. The results showed that the tunnel-type vehicle disinfection system had a better disinfection performance with an average coverage of 90.27% for all vehicles compared to 32.62% of the simplified type system. The problem of the simplified system was a wide coefficient of variation (1.05-1.31) of the disinfectant coverage between 21 locations indicating a need for further improvement of nozzle location and arrangement.
Kim, Myeong-Gyun;Gang, Seong-Ho;Han, Chang-Ho;Min, Hyeong-Bok
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.4
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pp.266-276
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2001
Due to the rapid development of semiconductor technology, the complexity of VLSI circuits has heavily increased. With the increased densities of integrated circuits, several different types of faults can occur Thus, testing such circuits is becoming a sever problem. Delay testing can detect system timing failures caused by delay faults. However, the conventional delay fault coverage in terms of the number of detected faults may not be an effective measure of delay testing because, unlike a stuck-at-faults, the impact of a delay fault is dependent on its delay defect size rather than on its existence. Thus, the effectiveness of delay testing is dependent on the propagation delay of the path to be tested, the delay defect size, and the system clock interval. This paper proposes a new delay defect fault coverage that considers both propagation delay of the path to be tested and additional delay defect size. And the relationship between delay defect fault coverage and defect level is analyzed.
RFID systems have been widely used in various fields such as logistics, distribution, food, security, traffic and others. A RFID middleware, one of the key components of the RFID system, perform an important role in many functions such as filtering, grouping, reporting tag data according to given user specifications and so on. However, manual test data generation is very hard because the inputs of the RFID middleware are generated according to the RFID middleware standards and complex encoding rules. To solve this problem, in this paper, we propose a black box test technique based on RFID middleware standards. Firstly, we define ten types of input conversion rules to generate new test data from existing test data based on the standard specifications. And then, using these input conversion rules, we generate various additional test data automatically. To validate the effectiveness of generated test data, we measure coverage of generated test data on actual RFID middleware. The results show that our test data achieve 78% statement coverage and 58% branch coverage in the classes of filtering and grouping, 79% statement coverage and 64% branch coverage in the classes of reporting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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