Image processing is one of the major techniques that are used for computer vision. Nowadays, researchers are using machine learning and deep learning for the aforementioned task. In recent years, digit recognition tasks, i.e., automatic meter recognition approach using electric or water meters, have been studied several times. However, two major issues arise when we talk about previous studies: first, the use of the deep learning technique, which includes a large number of parameters that increase the computational cost and consume more power; and second, recent studies are limited to the detection of digits and not storing or providing detected digits to a database or mobile applications. This paper proposes a system that can detect the digital number of meter readings using a lightweight deep neural network (DNN) for low power consumption and send those digits to an Android mobile application in real-time to store them and make life easy. The proposed lightweight DNN is computationally inexpensive and exhibits accuracy similar to those of conventional DNNs.
Purpose: This study aims to understand the trend and central concept of domestic researches on laughter therapy. For the analysis, this study used total 72 theses verified by inputting the keyword 'laughter therapy' from 2007 to 2021. Research design, data and methodology: This study performed the development and analysis of keyword co-occurrence network, analyzed the types of researches through topic modeling, and verified the visualized word cloud and sociogram. The keyword data that was cleaned through preprocessing, was analyzed in the method of centrality analysis and topic modeling through the 1-mode matrix conversion process by using the NetMiner (version 4.4) Program. Results: The keywords that most appeared for last 14 years were laughter therapy, depression, the elderly, and stress. The five topics analyzed in thesis data from 2007 to 2021 were therapy, cognitive behavior, quality of life, stress, and the elderly. Conclusions: This study understood the flow and trend of research topics of domestic laughter therapy for last 14 years, and there should be continuous researches on laughter therapy, which reflects the flow of time in the future.
본 논문에서는 MANET 환경에서 2-level 트리기반 클러스터링 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 네트워크에 속해 있는 무선 노드들의 생존시간을 증가시키고 네트워크 데이터 전송률을 향상시키는 것이 주요 목표이다. 무선 네트워크의 기본 특성인, 무선 자원과 배터리 상의 제약으로 인해 클러스터 형성과 유지 및 관리기법은 네트워크의 안정성을 향상시키기 위해서는 필수적이다. 그러나 애드 혹 네트워크 환경의 클러스터링 기법에서 클러스터 헤드는 호스트의 기능을 수행함과 동시에 라우팅 기능을 담당하는 라우터의 역할까지 수행한다. 따라서 클러스터 헤드의 에너지 고갈이나 부재는 클러스터를 붕괴시키고, 전체 네트워크의 통신을 어렵게 하며, 나아가서는 네트워크의 수명을 단축시킨다. 결국 클러스터 헤드의 효율적인 관리는 전반적인 네트워크의 성능을 결정짓는 핵심이라고 볼 수 있다. 때문에 본 제안 기법은 클러스터 헤드와 이웃 노드들의 유지 및 효율적인 관리를 통해 전체적인 네트워크의 생존시간과 Throughput을 향상시키고자 하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 MANET 환경에서 기존 LS2RP기법에 비해 Qos측면에서 평균 17%의 성능 향상이 이루어짐을 알 수 있었다.
This study was Performed to classify the acoustic emission(AE) signal due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak(Quercus Variablilis) during drying using the principal component analysis(PCA) and artificial neural network(ANN). To reduce the multicollinearity among AE parameters such as peak amplitude, ring-down count event duration, ring-down count divided by event duration, energy, rise time, and peak amplitude divided by rise time and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 96 of the variance of AE parameters could be accounted for by the first and second principal components. An ANN analysis was successfully used to classify the Af signals into two patterns. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify the AE signals from wood drying.
Finding an energy efficient route is one of the very important issues in the wireless sensor networks. The route scheme should consider both of the energy level of sensor nodes and the number of hops at the same time. First of all, this paper proposes an optimum routes finding scheme (ORFS), which could be used in the sensor network routing protocols. The scheme uses an optimum value for the path with the considerations of both the minimum energy level of a path and the number of hops at the same time. After that, this paper proposes a routing protocol based on the ORFS for how it could be used for the multipath directed diffusion with data aggregation (MDD-A), to get the better energy efficiency. The analysis result shows that the proposed routing protocol could lengthen the network life cycle about 18.7% compared to the previous MDD-A related protocols.
Bridge engineering documents have essential contents that must be referenced continuously throughout a structure's entire life cycle, but research related to the quality of the contents is still lacking. XML schema matching is an excellent technique to improve the quality of stored data; however, it takes excessive computing time when applied to documents with many contents and a deep hierarchical structure, such as bridge engineering documents. Moreover, it requires a manual parametric study for matching elements' weight factors, maintaining a high matching accuracy. This study proposes an efficient weight-factor determination method based on an artificial neural network (ANN) model using the simplified XML schema-matching method proposed in a previous research to reduce the computing time. The ANN model was generated and verified using 580 data of document properties, weight factors, and matching accuracy. The proposed ANN-based schema-matching method showed superiority in terms of accuracy and efficiency compared with the previous study on XML schema matching for bridge engineering documents.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper studied the safety management network system of infrastructure which constructed smart sensors, closed-circuit television(CCTV) and monitoring system. This safety management of infrastructure applied to bridge, cut slop and tunnel, embankment etc. The system applied to technologies of standardization guidelines, data acquirement technologies, data analysis and judgment technologies, system integration setup technology, and IT technologies. It was constructed safety management network system of various infrastructure to improve efficient management and operation for many infrastructure. Integrated safety management network system of infrastructure consisted of the real-time structural health monitoring system of each infrastructure, integrated control center, measured data transmission using i of tet web-based, collecting data using sf ver, early alarm system which the dangerous event of infrastructure occurred. Integrated control center consisted of conference room, control room to manage and analysis the data, server room to present the measured data and to collect the raw data. Early alarm system proposed realization of warning and response within 5 minute or less through development of sensor-based progress report and propagation automation system using the media such as MMS, VMS, EMS, FMS, SMS and web services of report and propagation. Based on this, the most effective u-Infrastructure Safety Management System is expected to be stably established at a less cost, thus making people's life more comfortable. Information obtained from such systems could be useful for maintenance or structural safety evaluation of existing structures, rapid evaluation of conditions of damaged structures after an earthquake, estimation of residual life of structures, repair and retrofitting of structures, maintenance, management or rehabilitation of historical structures.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.38-43
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2017
Sensor Networks (WSNs) can be defined as a self-configured and infrastructure-less wireless networks to monitor physical or environmental conditions, such as temperature, sound, vibration, pressure, motion or pollutants and to cooperatively pass their data through the network to a main location or base-station where the data can be observed and analyzed. Typically a wireless sensor network contains hundreds of thousands of sensor nodes. The sensor nodes can communicate among themselves using radio signals. A wireless sensor node is equipped with sensing and computing devices, radio transceivers and power components. The individual nodes in a wireless sensor network (WSN) are inherently resource constrained: they have limited processing speed, storage capacity, communication bandwidth and limited-battery power. At present time, most of the research on WSNs has concentrated on the design of energy- and computationally efficient algorithms and protocols In order to extend the network life-time, in this paper we are looking into a routing protocol, especially LEACH and LEACH-related protocol. LEACH protocol is a representative routing protocol and improves overall network energy efficiency by allowing all nodes to be selected to the cluster head evenly once in a periodic manner. In LEACH, in case of movement of sensor nodes, there is a problem that the data transmission success rate decreases. In order to overcome LEACH's nodes movements, LEACH-Mobile protocol had proposed. But energy consumption increased because it consumes more energy to recognize which nodes moves and re-transfer data. In this paper we propose the new routing protocol considering nodes' mobility. In order to simulate the proposed protocol, we make a scenario, nodes' movements randomly and compared with the LEACH-Mobile protocol.
본 논문에서는 수중센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하여 네트워크 토폴로지를 적응적으로 제어하고 노드 간 통신에 소요되는 에너지를 최소화하는 해법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 전체의 중앙제어 기능 없이 국지적으로 노드들 간의 시그널링을 통해 각 노드의 배터리 잔여량 정보를 공유하고 이를 바탕으로 클러스터의 헤더를 선출하거나 필요한 경우 네트워크 토폴로지를 지역적으로 조정함으로써 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 수중센서 네트워크에서의 대표적 토폴로지 구성법인 LEACH 기법과 제안 기법을 비교 분석한다. 이를 위한 성능 파라미터로서 네트워크 구성 일정 시간 후 배터리를 모두 소진하지 않은 생존 노드 개수, 배터리 잔여량 편차, 네트워크 구성을 위한 초기화 단계 및 구조 조정 단계에서의 에너지 소모량을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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