Small mobile devices have become commonplace in our everyday life, from cellular phones to PDAs. Discovering dense regions for the mobile devices is one of the problems of grate practical importance. It can be used in monitoring movement of vehicles, concentration of troops, etc. In this paper, we propose a novel algorithm on continuously clustering a large set of mobile objects. We assume that a mobile object reports its position only if it is too far away from the expected position and thus the location data received may be imprecise. To compute the location of each individual object could be costly especially when the number of objects is large. To reduce the complexity of the computation, we want to first cluster objects that are in proximity into a group and treat the members in a group indistinguishable. Each individual object will be examined only when the inaccuracy causes ambiguity in the final results. We conduct extensive experiments on various data sets and analyze the sensitivity and scalability of our algorithms.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.2
s.10
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pp.69-82
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2003
Mobile transactions updating spatial objects are long transactions that update local objects of mobile clients during disconnection. Since a recovered transaction cannot read the write sets of other transactions committed before the recovery due to disconnection, the recovered transaction may conflicts with them. However, aborting of the recovered long transaction leads to the cancellation of all updates including the recovered updates. It is definitely unsuitable to cancel the recovered updates due to the conflicts. In this paper, we propose the recovery scheme to retrieve foreign conflictive objects from the write sets of other transactions for reducing aborting of a recovered transaction. The foreign conflictive objects are part of the data committed by other transactions and may conflict with the objects updated by the recovered transaction. In the scheme, since the recovered transaction can read both the foreign conflictive objects and the recently checkpoint read set, it is possible to reupdate properly the potentially conflicted objects.
Mobile game users tend to value the opinions from their friends or SNS when making a decision on which game to play. This is because they are not satisfied with the information on suggestions provided by the conventional mobile game recommendation systems. In this research, we made a system that can reflect user preference directly by using Analytic Hierarchy Process(AHP). In the system, the hierarchy of AHP is composed of final goal(Level 1), evaluation basis(Level 2) and alternative(Level 3). And the system is made up of an input module, an AHP processing module, a recommendation module and database. Through comparison analysis with two conventional systems to test the performance of the system, we could find that the system got more higher satisfaction than the other systems.
In mobile computing environments, queries based on the location of mobile clients (MCs) may cause different results. We say that the data of these results are location dependent data (LDD). Location-dependent queries to LDD need to be processed in conjunction with the geographical distance. The efficiency of query processing may also be increased by LDD relationship, etc. But there is the problem of fuzziness about how the distance used in location-dependent queries is evaluated and the data regions are organized. In this paper, we quantify the fuzziness of a location-dependent fuery on LDD. And we propose data regions for LDD, called LDD regions, by relationship of accessed data and the degree of distance between data objects and MCs' locations. In simulation studies we show that the number of database access for location-dependent queries, which have several settings on MCs' favor and two granularity of regions, can be smaller in proposed LDD regions than that in geographical regions.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.2
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pp.431-438
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2017
In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.
According to the economic growth, many highways are constructed for increasing need of better life style. Especially roads and roadside facilities are used for accident prevention and offering mobility for drivers. For these purpose, roads and roadside facilities should be well maintained and managed. Now, many roads and roadside facilities are constructed in many areas. Because of traditional surveying method requires much time and surveying efforts, we designed and developed mobile mapping system for highway maintenance and management purpose using multi sensors. We tested our mobile mapping system and data management process. Using developed database, road managers can easily check the information of facility conditions, positions, and attributes. We are expecting low cost and efficient road maintenance process by using our system.
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.889-899
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2017
Various efforts and technical development for integrating the ICT technologies to the area of special needs education have been continuing. In this paper we have studied and implemented various ICT-based disability evaluation websites and mobile applications for special needs education and also verified their usefulness from the field test at disability schools. The valuer can access the websites and mobile applications for autistic behavior or learning disability evaluation at the any places and by any devices such as laptop, PC, smartphone and tablet PC. And all the evalation results are stored into and managed at the server database and shared with websites and mobile applications to integrate together easily. From the study about disability evaluation and implementation results we have a confidence that they will be useful to support the seamless evaluation and the continuous monitoring services for the disabled at the special needs education fields.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.1
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pp.23-39
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2005
As developing satellite communication, the tracking range of the moving objects which move in local area is expanded to the whole world. However previous logistics management system is able to monitor freight which transporting in local area using mobile communication system. In this paper, we propose the reefer container management system that manages the location information and other related information such as temperature, humidity of container using the satellite system. The proposed system consists of three parts; data collector, satellite communication manager, reefer container information manager. And the proposed system uses the moving object index for managing the trajectory of container and tracing the location of container or vessel that is transporting the container, and supports various services such as reefer container and vessel tracking, container control and container statistics to logistic companies like shipper and forwarding agent. And the system can be increasing the quality of container transportation service to the shipper, and it makes the efficient management of reefer container to the shipping company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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