KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2143-2159
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2011
The hybrid architecture of content delivery networks (CDN) and peer-to-peer overlay networks (P2P) is a promising technology enables effective real-time streaming services. It complements the advantages of quality control and reliability in a CDN, and the scalability of a P2P system. With real-time streaming services, however, high connection setup and media delivery latency are becoming the critical issues in deploying the CDN-P2P system. These issues result from biased peer selection without location awareness or content awareness, and can lead to significant service disruption. To reduce service disruption latency, we propose a group-based CDN-P2P hybrid architecture (iCDN-P2P) with a location/content-aware selection of peers. Specifically, a SuperPeer network makes a location-aware peer selection by employing a content addressable network (CAN) to distribute channel information. It also manages peers with content awareness, forming a group of peers with the same channel as the sub-overlay. Through a performance evaluation, we show that the proposed architecture outperforms the original CDN-P2P hybrid architecture in terms of connection setup delay and media delivery time.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 진입하면서 사물의 위치 정보가 더욱 중요시 되고 있다. 대표적인 실내 위치 인식 시스템인 크리켓은 노드 간의 거리를 인식하기 위해서 RF 신호와 초음파 신호를 주기적으로 전송한다. 하지만 배치되어 있는 센서 노드 수가 증가할수록 신호간의 간섭 및 충돌 횟수가 증가하여 위치 인식 시스템의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 초음파 위치인식 시스템을 구성하기 위해, 무선 센서 네트워크 표준인 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜을 사용하였다. 신호간의 간섭과 충돌 횟수를 감소시키기 위해, 노드 번호와 이동통신에서 사용하는 주파수 재사용 방식을 변형하여 오차율을 감소시키는 알고리즘을 제안하였다. 성능평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 크리켓시스템보다 수율과 에너지 효율 면에서 더 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
In this paper, we propose a method for predicting a user's location based on their past movement patterns. There is no restriction on the length of past movement patterns when using this method to predict the current location. For this purpose, a modified search tree has been devised. The search tree is constructed in an effective manner while it additionally learns the movement patterns of a user one by one. In fact, the time complexity of the learning process for a movement pattern is linear. In this process, the search tree expands to take into consideration more details about the movement patterns when a pattern that conflicts with an existing trained pattern is found. In this manner, the search tree is trained to make an exact matching, as needed, for location prediction. In the experiments, the results showed that this method is highly accurate in comparison with more complex and sophisticated methods. Also, the accuracy deviation of users of this method is significantly lower than for any other methods. This means that this method is highly stable for the variations of behavioral patterns as compared to any other method. Finally, 1.47 locations were considered on average for making a prediction with this method. This shows that the prediction process is very efficient.
This study aimed to construct an effective decision-making model on selection of cloth stores using AHP technique. The proposed AHP structure consists of three levels. The highest level includes the cloth stores alternative which are department store, specialty store, and a clothes store. The second level consists of the key performance measurements for evaluating the optimal selection of cloth stores, such as location, facilities, product, service, and promotion. The lowest level consists of items which affects the performance measurements in the upper level. The items are convenience location, courteous service, decor/ambience, availability of parking, etc. The data for this research were collected from questionnaires of 132 in Busan. Data were analyzed by frequency and AHP. As the result of this study, 'product' was decided as a most important item in department store, while 'location' was decided as a most important item in specialty store and a clothes store. And 'variety goods' evaluated as that of first priority in the totality evaluation items in department store, but 'convenience location' evaluated as that of first priority in the totality evaluation items specialty store and a clothes store.
생체(biometric) 정보를 이용한 사용자 인중 기술에 대한 관심이 고조되고 있으며, 이 중에서 얼굴인식은 비접촉이라는 장점 때문에 최근 생체인식 분야에서 연구가 활발한 분야 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴인식의 선행작업인 얼굴검출단계에서 효과적으로 눈위치를 추출하는 방법을 제안한다. 눈 위치 추출을 위하여 영상에 대한 이진화를 반복적 임계치 설정 방법을 통하여 수행하며, 눈의 특성 강화를 위한 가우시안 필터를 사용하여 눈의 위치를 추출하고, 상관관계를 이용하여 추출된 눈의 위치에 대한 검증 단계를 거친다. 논문에서 제안한 눈 위치 추출은 정확도뿐만 아니라, 온라인 시스템에 적용 가능하도록 고려하였고, 온라인 시스템에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
REMICON(Ready Mixed Concrete), the most essential material of construction work, is produced from facility called "Batcher plant." In order to produce Remicon, Batcher Plant needs to be supplied with basic raw material such as ballast, sand, cement, admixture and water. In remicon industry, overland transport vehicles are used during the whole manufacturing process from producing to infilling at the construction site. Thus, the transportation cost sums up be to 20 percent of whole manufacturing cost and transport capacity and distance travelled have direct and major effect on manufacturing costs. This paper suggests a method to find optimal location of batcher plant using modified Steiner point, suggesting the most effective and flexible connection through among construction site, aggregate, cement and remicon producing plant. This paper also proposes reducing of transport cost at maximum 60% by calculation through optimized plant location. The modified Steiner point theory proposed in this paper also can be applied to optimal location of a $2^{ry}$ substation or MCC panel for minimizing of power loss, voltage drop, line distance and etc.
Recent technological advances in mobile communication systems have made explosive growth in the number of mobile device users worldwide. One of the most important issues in designing a mobile computing system is location management of users. The hierarchical systems had been proposed to solve the scalability problem in location management. The scalability problem occurs when there are too many users for a mobile system to handle, as the system is likely to react slow or even get down due to late updates of the location databases. In this paper, we propose a top-down clustering algorithm for hierarchical location database systems in a wireless network. A hierarchical location database system employs a tree structure. The proposed algorithm uses a top-down approach and utilizes the number of visits to each cell made by the users along with the movement information between a pair of adjacent cells. We then present a modified algorithm by incorporating the exhaustive method when there remain a few levels of the tree to be processed. We also propose a capacity constraint top-down clustering algorithm for more realistic environments where a database has a capacity limit. By the capacity of a database we mean the maximum number of mobile device users in the cells that can be handled by the database. This algorithm reduces a number of databases used for the system and improves the update performance. The experimental results show that the proposed, top-down, modified top-down, and capacity constraint top-down clustering algorithms reduce the update cost by 17.0%, 18.0%, 24.1%, the update time by about 43.0%, 39.0%, 42.3%, respectively. The capacity constraint algorithm reduces the average number of databases used for the system by 23.9% over other algorithms.
고도화된 현대 산업사회는 대형 건축물과 각종 사회기반 시설물의 밀집화로 예기치 못한 각종 재난과 재해가 늘어나고 있다. 따라서 이러한 재난과 재해에 대한 예방과 예보를 통하여 피해를 최소화하고 신속한 수습과 복구 등을 과학적으로 할 수 있는 능률적인 사고대응 체계의 필요성이 절실한 요구되고 있다. 신고자 위치표시 시스템 개발의 목적은 ANI(자동전화번호식별), GPS(범지구측위시스템)등의 첨단기술을 GIS와 연동하여 신속하게 재난과 재해를 대처하는데 있다 개발된 시스템으로 신고 즉시 사고 위치와 사고지점까지의 최단거리를 표시 할 수 있어 신속한 수습과 대책이 가능하였다.
보관 중인 제품의 정확한 위치를 파악하는 것이 창고관리의 필수적인 요소이다. 그러나 제품이 빈번하게 위치를 변경하며 보관되는 경우에는 그 위치 파악이 어렵게 되며 이로 인해 효율적 창고관리가 불가능해진다. 본 논문에서는 임베디드 시스템과 무선 랜을 이용하여, 이러한 이동성이 높은 재고단위(SKU : Stock Keeping Unit)의 창고 내 위치관리에 응용할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 시스템은 RFID(Radio Frequency IDentification)와 관리 단말기, 모바일 기기인 휴대폰과 PDA 그리고 중앙 관리 시스템으로 구성된다. 시스템의 사례로 이동성이 높은 재고단위의 모델인 대형 중고자동차의 위치관리시스템을 선택하였으며, 시스템이 운용되는 각 부서의 업무를 분석 후 기능별로 구현하였다. 본 연구를 통하여 무선 랜이 접목된 임베디드 시스템이 이동성 높은 재고단위의 입출고 상황과 창고 내에서의 위치를 실시간 적으로 정확하게 파악할 수 있어, 창고의 운영 및 관리를 체계적으로 처리할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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