In sensor network processing environments, current location tracking methods have problems in accuracy on receiving the transmitted data and pinpointing the exact locations depending on the applied methods, and also have limitations on decision making and monitoring the situations because of the lack of considering context-awareness. In order to overcome such limitations, we proposed a method which utilized context-awareness in a data processing module which tracks a location of the magnetic object(Magnetic Line Tracer) and controlled introspection data based on magnetic sensor. Also, in order to prove its effectiveness we have built a wireless sensor network test-bed and conducted various location tracking experiments of line tracer using the data and resulted in processing of context-aware data. Using the new data, we have analyzed the effectiveness of the proposed method for locating the information database entries and for controlling the route of line tracer depending on context-awareness.
Large database processing is one of the most important technique in the information society, Since most large database is regionally distributed, the distributed database processing has been brought into relief. Communications and data compressions are the basic technologies for large database processing. In order to maximize those technologies, the execution time for the task, the size of data, and communication time between processors should be considered. In this paper, the dataflow scheme and vertically layered allocation algorithm have been used to optimize the distributed large database processing. The basic concept of this method is rearrangement of processes considering the communication time between processors. The paper also introduces measurement model of the execution time, the size of output data, and the communication time in order to implement the proposed scheme.
This paper deals with a post-processing of GPS receiver data in order to acquire a reference flight trajectory of an aircraft test. The flight test using an aircraft that is carried out several times since 2007 is the integrated test to verify the performance of the tracking and communications facilities in Naro Space Center and Jeju Tracking Center. In order to analyze performance of the tracking and navigation equipments, true reference data should be used for performance comparisons. Therefore off-the-shelf commercial GPS receiver, DL-V3 made by NovAtel Inc., is operated on the test to collect the GPS navigation data and the collected data is post-processed by GrafNav which is the off-the-shelf post-processing program made by NovAtel Inc. Through the post-processing of the collected data, a reference trajectory is generated with small error range about several decade centimeter level.
Top-k queries are important to many wireless sensor applications. Conventional Top-k query processing algorithms install a filter at each sensor node and suppress unnecessary sensor updates. However, they have some drawbacks that the sensor nodes consume energy extremely to probe sensor reading or update filters. Especially, it becomes worse, when the variation ratio of top-k result is higher. In this paper, we propose a novel Top-k query processing algorithm for energy-efficiency. First, each sensor determines its priority as the order of data gathering. Next, sensor nodes that have higher priority transmit their sensor readings to the base station until gathering k sensor readings. In order to show the superiority of our query processing algorithm, we simulate the performance with the existing query processing algorithms. As a result, our experimental results show that the network lifetime of our method is prolonged largely over the existing method.
In order to reduce the time and cost of developing a navigation system, a performance evaluation platform can be used. A User Interface (UI) is required to effectively evaluate the performance, which sets parameters and gives navigation sensor signals and data display, and also displays navigation results. In this paper, a LabVIEW-based UI design method for multi-integrated navigation systems is proposed and implementation results are presented. The UI consists of a signal and data generation part and a signal and data processing part. The signal and data generation part sets parameters for the signal and data generation and displays the navigation sensor signal and data generation results. The signal and data processing part sets parameters for the signal and data processing and displays the navigation results. The signal and data generation part and signal and data processing part are designed to satisfy the requirements of the UI for a performance evaluation of the navigation system. In order to show the usefulness of the proposed UI design method, parameters of the signal and data generation and the signal and data processing are set through the LabVIEW-based UI, and the Global Positioning System (GPS) signal and inertial measurement unit data generation results and the navigation results of a GPS Software Defined Receiver (SDR) and inertial navigation system are confirmed. The implementation results show that the proposed UI design method helps users conduct an effective performance evaluation of navigation systems.
Massive volumes of GPS trajectory data bring challenges to storage and processing. These issues can be addressed by compression algorithm which can reduce the size of the trajectory data. A key requirement for GPS trajectory compression algorithm is to reduce the size of the trajectory data while minimizing the loss of information. Synchronized Euclidean distance (SED) as an important error measure is adopted by most of the existing algorithms. In order to further reduce the SED error, an improved algorithm for open window time ratio (OPW-TR) called local optimum open window time ratio (LO-OPW-TR) is proposed. In order to make SED error smaller, the anchor points are selected by calculating point's accumulated synchronized Euclidean distance (ASED). A variety of error metrics are used for the algorithm evaluation. The experimental results show that the errors of our algorithm are smaller than the existing algorithms in terms of SED and speed errors under the same compression ratio.
In this paper, we designed of the high speed digital neuron processor in order to digital neural networks. we designed of the MAC(Multiplier and Accumulator) operation unit used residue number system without carry propagation for the high speed operation. and we implemented sigmoid active function which make it difficult to design neuron processor. The Designed circuits are descripted by VHDL and synthesized by Compass tools. we designed of MAC operation unit and sigmoid processing unit are proved that it could run time 19.6 nsec on the simulation and decreased to hardware size about 50%, each order. Designed digital neuron processor can be implementation in parallel distributed processing system with desired real time processing, In this paper.
This study was carried out in order to standardize the processing method of spiced soy sauce, to get the sensory scores for organoleptic properties in different cooking of each food items, and to analyze the microbiological and chemical properties during storage periods. In determining the optimum conditions for standardizing of spiced soy sauce, the best sensory score was found in the ratio of soy sauce to sugar of 1:0.7. In the result of microbial experiment on standardized spiced soy sauce, the stability of storage at 40$^{\circ}C$ up to 6 weeks was proved. The standardized spiced soy sauce which was composed of about 45.5% water, 6% crude protein, 11.7% reducing sugar and 32.1% invert sugar has not shown any significant difference during storage for 6 weeks at 40$^{\circ}C$ compared with the state immediately after processing. In the test of saltiness, specific gravity, viscosity and Hunter's color value, there was no notable change during storage at 40$^{\circ}C$. In the experiment of free amino acid and total amino acid, main amino acids were glutamic acid and aspartic acid, which were not significantly changed during storage compared with processing state. In the analysis of mineral contents, sodium accounts for 95% of the total minerals, followed by phosphorus, magnesium, etc., in order, and there was no change during storage.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.26
no.3
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pp.371-375
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1997
The content of genistein and daidzein which were known to be major antioxidative compounds in soybeans were detected by $C_{18}$ reverse phase HPLC. Most of isoflavones in soybeans were detected in the methanol extract but much less amount of isoflavones in the water extract. Among the four different kind of soybeans, the isoflavone content was highest in brown soybean, followed by yellow, small black and black soybean, in the order. These isoflavones were known to be soluble in hot water, which means transfer of isoflavone content was highest in brown soybean, followed by yellow, small black and black soybean, in the order. These isoflavones were known to be soluble in hot water, which means transfer of isoflavones in soy curd into whey during soy curd processing. To identify the change of isoflavone content during processing of soybean curd, soybean curd were made from yellow, brown and black soybean and isoflavone content were determined in each soybean curd, curd residue and whey. Most of soflavones were remained in the whey, it means most of useful antioxidative compounds were wasted. Thus, it is necessary to develop new technology to collect these isoflavones lost during soybean curd processing.
Temporal medical data is often collected during patient treatments that require personal analysis. Each observation recorded in the temporal medical data is associated with measurements and time treatments. A major problem in the analysis of temporal medical data are the missing values that are caused, for example, by patients dropping out of a study before completion. Therefore, the imputation of missing data is an important step during pre-processing and can provide useful information before the data is mined. For each patient and each variable, this imputation replaces the missing data with a value drawn from an estimated distribution of that variable. In this paper, we propose a new method, called Newton's finite divided difference polynomial interpolation with condition order degree, for dealing with missing values in temporal medical data related to obesity. We compared the new imputation method with three existing subspace estimation techniques, including the k-nearest neighbor, local least squares, and natural cubic spline approaches. The performance of each approach was then evaluated by using the normalized root mean square error and the statistically significant test results. The experimental results have demonstrated that the proposed method provides the best fit with the smallest error and is more accurate than the other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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