This paper proposes a method of noninvasive reflectance light to measure the blood fractional volume (Vb) and oxygen saturation ($SO_2$) of biological tissue. We chose the red light of 660nm and infrared light of 880nm. In Vivo reflectance data were obtained by the physiological changes front the surface of the skin over the calf in human subject. The reflected light intensity from different layers within a biological tissue was measured by specially designed reflectometer to apply photon path diffusion model. The collected data represent the changes of blood (ractional volume and oxygen saturation at each reflected light wavelengths. The data evaluation was assessed by examining the slopes of the plotted indices for the changes in oxygen saturation and blood (ractional volume. The results presented in this paper claim that light reflectance can separately discriminate the change of blood volume and that of oxygenation in muscle and also in skin.
Theses days, a number of data over the Internet are represented using XML because of a virtue of XML. In proportion to the increase of XML data, query processing techniques are required that support quickly and efficiently the diverse queries to search the useful information on XML documents. But, up to now, the researches handling queries for XML data are methodologies focusing on how to process regular path expressions. Therefore, we have developed a new genealogy-based indexing technique to solve various queries such as not only regular path expression but also simple path expression, path expression referencing other elements, and so on. Also, we have applied this technique on object-relational model and evaluated the performance for many documents and various query types. The result shows improved performance in comparison with the other storage techniques.
As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.08a
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pp.87-90
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2008
Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server In this paper, we propose path-finding algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same sire. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than $A^*$ algorithm.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.4
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pp.109-120
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2021
Despite the growing online exposure of retailes, offline retail channels still outperform online channels in the total retail volume of some countries. There is much interest in the physical layout plans of retail stores to expand sales. Product placement that have a large impact on customer purchasing behavior at offline retailers influences customer movement and sales volume. But in many cases, each retailer relies on unsystematic and autonomous product placement. When multiple products are sold with one purchase, the customer's movement for shopping may be evaluated in terms of customer efficiency and additional impulse purchase. In this paper, the social network is applied to sales data of a retail store and the result is used for evaluation of product placement and customer path. The frequent sales product composition was identified using k-core from sales data in the form of shopping baskets. The location was checked for the identified compositions of products, the spatial variance was measured and the customer's path was identified. With these results, the store arrangement of products was evaluated with appropriate improvement directions. The analysis method of this paper can be an alternative analysis approach for better layout of retail stores.
The optimal path-finding problem becomes complicated when multiple variables are simultaneously considered such as physical route length, degree of congestion, traffic capacity of intersections, number of intersections and lanes, and existence of free ways. Therefore, many researchers in various fields (management science, computer science, applied mathematics, production planning, satellite launching) attempted to solve the problem by ignoring many variables for problem simplification, by developing intelligent algorithms, or by developing high-speed hardware. In this research, an integration of expert system technique and case-based reasoning in high level with a conventional algorithms in lower level was attempted to develop an optimal path-finding system. Early application of experienced driver's knowledge and case data accumulated in case base drastically reduces number of possible combinations of optimal paths by generating promising alternatives and by eliminating non-profitable alternatives. Then, employment of a conventional optimization algorithm provides faster search mechanisms than other methods such as bidirectional algorithm and $A^*$ algorithm. The conclusion obtained from repeated laboratory experiments with real traffic data in Seoul metropolitan area shows that the integrated approach to finding optimal paths with consideration of various real world constraints provides reasonable solution in a faster way than others.
This treatise studies composing process that renew information mastered by interactive experience between environment and system via network among individuals. In the previous study map information regarding free space is learned by using of reinforced learning algorithm, which enable each individual to construct optimal action policy. Based on those action policy each individuals can obtain optimal path. Moreover decision process to distinguish best optimal path by comparing those in the network composed of each individuals is added. Also information about the finally chosen path is being updated. A self renewing method of each system information by sharing the each individual data via network is proposed Data enrichment by shilling the information of many maps not in the single map is tried Numerical simulation is conducted to confirm the propose concept. In order to prove its suitability experiment using micro-mouse by integrating and comparing the information between individuals is carried out in various types of map to reveal successful result.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.1
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pp.148-156
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2011
This paper presents an implementation of autonomous navigation of a mobile robot indoors. It explains methods for map building, localization, obstacle avoidance and path planning. Geometric map is used for localization and path planning. The localization method calculates sensor data based on the map for comparison with the real sensor data. Monte Carlo Localization(MCL) method is adopted for estimation of the robot position. For obstacle avoidance, an artificial potential field generates repulsive and attractive force to the robot. Dijkstra algorithm plans the shortest distance path from a start position to a goal point. The methods integrate into autonomous navigation method and implemented for indoor navigation. The experiments show that the proposed method works well for safe autonomous navigation.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.11
no.4
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pp.371-384
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2005
Purpose: The aim of this study was to analysis path model of the research variables. Methods: The subjects of this study were 647 nurses who were working in the 8 general hospitals located in Seoul and Incheon area. The data were collected by self-reporting questionnaires. The data were analyzed using descriptive statistics and path analysis. Results: In the modified path model, overall fitness indexes were $X^2$= 223.27, goodness of fit index=0.90, root mean square residual=0.039, root mean square error of approximation=0.12, non-normed fit index=0.96, and normed fit index=0.90. From the model, among research variables that influence organizational effectiveness motivator, job satisfaction and organizational identification affected directly work performance. In internal marketing factors, paid-leave, communication and reward affected directly motivator. Motivator and hygiene factors affected directly job satisfaction, organizational commitment and organizational identification. Conclusion: With these findings, paid-leave, communication, reward, motivator, job satisfaction and organizational identification were direct or indirect predictors of the work performance. Therefore nursing managers ought to develop internal marketing strategies and motivation enhancing system for nurses based on this path model in order to improve the nursing organizational effectiveness.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.65-69
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2001
Network Management become more and more important issue in the network environment in which many applications such as Mail, teleconferencing, WWW and database software are operated. It can be possible for The Bridge and flouter forwarding data to select next hop device which results in routing incorrect path from the viewpoint of network design. In this paper we address the problem of finding the detour routing path due to incorrect setting on routing devices. We propose the new algorithm for finding detour routing path based on hierarchical network structure analysis using information from SNMP MIB. To prove the correctness of the proposed algorithm we have done simulation with predefined data. Simulation results show that the algorithm finds detour path correctly
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