KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2488-2511
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2015
Data redundancy has high impact on Wireless Sensor Network's (WSN) performance and reliability. Spatial and temporal similarity is an inherent property of sensory data. By reducing this spatio-temporal data redundancy, substantial amount of nodal energy and bandwidth can be conserved. Most of the data gathering approaches use either temporal correlation or spatial correlation to minimize data redundancy. In Collective Prediction exploiting Spatio Temporal correlation (CoPeST), we exploit both the spatial and temporal correlation between sensory data. In the proposed work, the spatial redundancy of sensor data is reduced by similarity based sub clustering, where closely correlated sensor nodes are represented by a single representative node. The temporal redundancy is reduced by model based prediction approach, where only a subset of sensor data is transmitted and the rest is predicted. The proposed work reduces substantial amount of energy expensive communication, while maintaining the data within user define error threshold. Being a distributed approach, the proposed work is highly scalable. The work achieves up to 65% data reduction in a periodical data gathering system with an error tolerance of 0.6℃ on collected data.
Objectives : First, to restore reliability of oriental prescriptions that are effective against incurable diseases, Second, in the short term, to secure the validity of traditional remedies with the help of accumulated data and in the long term, develop new therapeutic methods and prescriptions in order to broaden its aspect in the field of medicine. Third, to maintain predominance on oriental therapeutic methods and put it into practical use based upon the results obtained by this paper. Methods : In the primary sub-thesis(herbalogical analytic methods applied on unknown oriental prescriptions), models of analytic method and in gathering information that could be put into practice are being revised In the secondary sub-thesis(method in gathering and analysing in dealing with oriental prescription), several statistical approaches and analysis on data that has been gathered are being revised. In the tertiary sub-thesis(research on legal guarantee of the offerer rights), an alternative scheme that covers the limitations of the legislative content in dealing with offerer rights is being revised Results : This research has revealed several problems, including those which were foreseen, in proceeding with the project. The prospect of the involvement of the medical personnel engaging in the field of oriental medicine was remarkably bright. Given the condition that the project will proceed as it follows, unknown oriental prescriptions and remedies which have been particularly ignored will eventually play an important role in clinical practice. Conclusions : It is clear to everyone that these oriental remedies will remain ignored by the public unless they gain popularity. Strict verifications on these oriental remedies are definitely needed in order to overcome this limitation. Finally, it should provide a momentum in the field of medicine in gaining popularity to the public.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.434-437
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2016
In this paper, we consider a measurement allocation problem for gathering reliable data from a spatially correlated sensor field. We allocate the probability of each sensor's being measured considering its marginal contribution in entire data gathering; higher measurement probability is given to a sensor that gives higher reilable data. First we establish a correlation model considering limit in each sensor's transmission power, noise in the process of measurement and transmission, and attenutations in wireless channel. Then we evaluate the reliability of gathered data by estimating distortion error in sink node. We model the measurement allocation problem in spatially correlated sensor field into a cooperative game, and quantifiy each sensor's marginal contribution using Shapley Value. Then, the probability of each sensor's being measured is given in proportion to the Shapley Value.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.5
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pp.3421-3425
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2015
In sensor networks, sensor nodes are usually distributed to manage the networks in continuous unique area, however as by the network property nodes can be located in several areas. The data gathering of distributed nodes to several areas can be different with current continuous area. Hence, the distributed networks can be differently managed to the current continuous networks. In this paper, we describe the data gathering of sensor nodes in distributed sensor areas. It is possible that sensor nodes cannot instantly connect the mobile sink, and the node operation should be considered. The real time data sending to the instant connection scheme of mobile sink can be implemented, but the property of mobile sink should be considered for the sink connection of distributed areas. In this paper, we analyze the proposed scheme by the simulation results. The simulation results show that the overall lifetime to the periodic data gathering method is longer than the threshold method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3412-3432
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2019
Recent advances in radio frequency (RF) power transfer provide a promising technology to power sensor nodes. Adoption of mobile chargers to replenish the nodes' energy has recently attracted a lot of attention and the mobility assisted energy replenishment provides predictable and sustained power service. In this paper, we study the joint optimization of mobile charging and data gathering in sensor networks. A wireless multi-functional vehicle (WMV) is employed and periodically moves along specified trajectories, charge the sensors and gather the sensed data via one-hop communication. The objective of this paper is to maximize the uplink throughput by optimally allocating the time for the downlink wireless energy transfer by the WMV and the uplink transmissions of different sensors. We consider two scenarios where the WMV moves in a straight line and around a circle. By time discretization, the optimization problem is formulated as a 0-1 programming problem. We obtain the upper and lower bounds of the problem by converting the original 0-1 programming problem into a linear programming problem and then obtain the optimal solution by using branch and bound algorithm. We further prove that the network throughput is independent of the WMV's velocity under certain conditions. Performance of our proposed algorithm is evaluated through extensive simulations. The results validate the correctness of our proposed theorems and demonstrate that our algorithm outperforms two baseline algorithms in achieved throughput under different settings.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.9
no.3
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pp.1-11
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2010
In the construction industry, IT based information system has been diversely applied to increase productivity. Although IT device such as PDA, RFID, Barcode, wireless network and web camera has been introduced to gather information in construction site, the effect of the IT device is limited, because of bringing about additional works of engineer. In this paper, we proposed a defect management system which is based on handwritten document digitalization framework for introducing applicability of new IT device, digital pen. By the proposed system, we can effectively gather and input defect information to defect management system by using digital pen and paper like conventional way. Applying the data gathering device, digital pen to defect management, it is able to increase productivity by improving work process, building up and utilizing defect information database of good quality.
Purpose: This study examined whether there are differences in cognitive styles between orthopedic and neurological physical therapists, and whether these differences change with clinical experience in clinical reasoning. Methods: A survey study was conducted on 88 orthopedic and neurologic physical therapists working in South Korea. The survey items used by May and Dennis (1991) were translated, and only those items related to data-gathering and information-processing were used. Results: The cognitive style was similar in the orthopedic and neurologic physical therapists, but the clinical experience affected the cognitive styles of clinical reasoning. Physical therapists with more than 60 months clinical experience responded most positively to the preceptive and systematic styles in clinical reasoning. Conclusion: These results suggest that physical therapy education should provide physical therapy students with a clinical reasoning process related specifically to a particular clinical field.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.189-193
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2014
SNS (Social Network Service) has evolved to life-friendly service with the combination of local services. Unlike exsiting mobile services, life-friendly service is expected to be personalized with gathering of local information, location information and social network service information. In the process of gathering various kinds of information, Big-data technology and Cloud technology is needed. The effective algorithem has researched for this already, however the privacy protection model hasn't researched enough in life-friendly service or big-data using circumstance. In this paper, the privacy issue is dealt with in terms of 'Structure hole', and the privacy issue comes from big-data technology of life-friendly service.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.2
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pp.165-171
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2017
It is difficult to recognize Human's facial expression in the real-world. For these reason, when database and test data have similar condition, we can accomplish high accuracy. Solving these problem, we need to many facial expression data. In this paper, we propose the algorithm for gathering many facial expression data within various environment and gaining high accuracy quickly. This algorithm is training initial model with the ASSL (Active Semi-Supervised Learning) using deep learning network, thereafter gathering unlabeled facial expression data and repeating this process. Through using the ASSL, we gain proper data and high accuracy with less labor force.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.4
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pp.33-40
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2020
In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers' satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions' polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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