Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1442-1447
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2018
Since the indoor location recognition system using RFID is a method for predicting the indoor position, an error occurs due to the surrounding environment such as an obstacle. In this paper, we plan to reduce errors using back propagation neural networks. The neural network adjusts and trains the connection values between the layers to reduce the error between the actual position of the object with the reader and the expected position of the object through the experiment. In this paper, we propose a method that uses the median method and the radiation method as input to the neural network. Among the two methods, we want to find out which method is more effective in recognizing the actual position in an environment with obstacles and reduce the error. Consequently, the method using the median has less error, and we confirmed that the more the number of data, the smaller the error.
Park, Jun-Hyun;Kang, Tae-Seok;Kim, Jae-Hwan;Kim, Wee-Kyong
Fire Science and Engineering
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v.29
no.4
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pp.26-32
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2015
Carbon dioxide principally extinguishes fires by smothering, but an acceptable amount of extinguishing agent is needed. To assure the performance of carbon dioxide systems in Korea, computer programs certified by NEMA are being applied in system design. But the design errors can occur because the geometry of a model test facility is not the same as that of the actual fire area. Since the discharge rate tends to vary considerably with the flow pattern in a pipe, an on-site discharge test is necessary to ensure the performance of the system, especially with low pressure carbon dioxide. Technical standards for carbon dioxide systems do not give detailed guidelines for discharge tests at present. Based on comparative analysis of standards and practical tests, this paper suggests a methodology for on-site discharge tests.
Kim, Naeon;Jeong, Sihyun;Jang, Boyeon;Kim, Chong-Kwon
Journal of KIISE
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v.44
no.4
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pp.417-422
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2017
Anomaly detection is the identification of data that do not conform to a normal pattern or behavior model in a dataset. It can be utilized for detecting errors among data generated by devices or user behavior change in a social network data set. In this study, we proposed a new approach using rank correlation coefficient to efficiently detect abnormal data in devices of a building. With the increased push for energy conservation, many energy efficiency solutions have been proposed over the years. HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning) system monitors and manages thousands of sensors such as thermostats, air conditioners, and lighting in large buildings. Currently, operators use the building's HVAC system for controlling efficient energy consumption. By using the proposed approach, it is possible to observe changes of ranking relationship between the devices in HVAC system and identify abnormal behavior in social network.
A spherical panoramic image does not conform to the pin-hole camera model, and, hence, it is not possible to utilize previous techniques consisting of plane-to-plane transformation. In this paper, we propose a new method to estimate the planar geometric transformation between the planar image and a spherical panoramic image. Our proposed method estimates the transformation parameters for latitude, longitude, rotation and scaling factors when the matching pairs between a spherical panoramic image and a planar image are given. A planar image is projected into a spherical panoramic image through two steps of nonlinear coordinate transformations, which makes it difficult to compute the geometric transformation. The advantage of using our method is that we can uncover each of the implicit factors as well as the overall transformation. The experiment results show that our proposed method can achieve estimation errors of around 1% and is not affected by deformation factors, such as the latitude and rotation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.2
s.72
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pp.125-138
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2006
The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years owing to the advancements in data acquisition system andinformation processing techniques. Soft computing techniques such as neural networks and genetic algorithm have been utilized increasingly for this end due to their excellent pattern recognition capability. In this study, damage detection of bridge structures using neural networks technique based on the modal properties is presented, which can effectively consider the modeling uncertainty in the analysis model from which the training patterns are to be generated. The differences or the ratios of the mode shape components between before and after damage are used as the input to the neural networks in this method, since they are found to be less sensitive to the modeling errors than the mode shapes themselves. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.273-279
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2005
It is activated a virtual university(digital university) without limitation time and space that the diffusion of internet, the rapid development of information and communicative technologies, web-technology. It is great importance of school-site to support various and qualitative education services, to cut social education spending, to strengthen national competitiveness with breed expert. Many people who are in universities are putting a school-site to the test. So we need study and analysis it to build up a virtual-study-space efficiently on web. This thesis is supposed to help in school-site design to make it reduce errors and save time and efforts. First, it suggests most general design pattern by analysis visual elements using HTML Tag. Second, it suggests a guide-line and a specific of design to use convenience through research on web-design problem and finding out user's favor.
Most current systems have ignored security vulnerability concerned with boot firmware. It is highly likely that boot firmware may cause serious system errors, such as hardware manipulations by malicious programs or code, the operating system corruption caused by malicious code and software piracy under a condition of no consideration of security mechanism because boot firmware has an authority over external devices as well as hardware controls. This paper proposed a structural security mechanism based on software equipped with encrypted bootstrap patterns different from pre-existing bootstrap methods in terms of securely loading an operating system, searching for malicious codes and preventing software piracy so as to provide reliability of boot firmware. Moreover, through experiments, it proved its superiority in detection capability and overhead ranging between 1.5 % ~ 3 % lower than other software security mechanisms.
Recently, gesture recognition methods based on dynamic time warping (DTW) have been actively investigated as more mobile devices have equipped the accelerometer. DTW has no additional training step since it uses given samples as the matching templates. However, it is difficult to apply the DTW on mobile environments because of its computational complexity of matching step where the input pattern has to be compared with every templates. In order to address the problem, this paper proposes a gesture recognition method based on DTW that uses localized subset of templates. Here, the k-means clustering algorithm is used to divide each class into subclasses in which the most centered sample in each subclass is employed as the localized template. It increases the recognition speed by reducing the number of matches while it minimizes the errors by preserving the diversities of the training patterns. Experimental results showed that the proposed method was about five times faster than the DTW with all training samples, and more stable than the randomly selected templates.
Ha, IlKyu;Zhang, Zhehao;Park, HeeJoo;Kim, ChongGun
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2177-2184
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2012
A different and effective method for indoor positioning system is needed and increased it's importance compare to the outdoor GPS based method. The FingerPrint positioning method is known as a superior method in indoor positioning system that maintains signal strength patterns for RPs(Reference Points) in database and compare the DB with the measured real-time signals on the mobile device. FingerPrint positioning method is necessary to establish an accurate database, but errors can occur by several factors. In this paper, we analyze the signal patterns of each terminal in accordance with connection state of access point and trace that the error in accordance with connection state of access point can be an important error in FingerPrint DB configuration through an experimental case study.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.567-575
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2020
As online social networks are used as a critical medium for modern people's information sharing and relationship, their users are increasing rapidly every year. This not only increases usage but also surpasses the existing media in terms of information credibility. Therefore, emerging marketing strategies are deliberately attacking social networks. As a result, public opinion, which should be formed naturally, is artificially formed by online attacks, and many people trust it. Therefore, many studies have been conducted to detect agents attacking online social networks. In this paper, we analyze the trends of researches attempting to detect such online social network attackers, focusing on researches using social network graph characteristics. While the existing content-based techniques may represent classification errors due to privacy infringement and changes in attack strategies, the graph-based method proposes a more robust detection method using attacker patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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