The adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) based automatic control system framework was proposed for integrated environment management of ubiquitous plant factory which can collect information of crop cultivation environment and monitor it in real-time by using various environment sensors. Installed wireless sensor nodes, based on the sensor network, collect the growing condition's information such as temperature, humidity, $CO_2$, and the control system is to monitor the control devices by using ANFIS. The proposed automatic control system provides that users can control all equipments installed on the plant factory directly or remotely and the equipments can be controlled automatically when the measured values such as temperature, humidity, $CO_2$, and illuminance deviated from the decent criteria. In addition, the better quality of the agricultural products can be gained through the proposed automatic control system for plant factory.
Since late 1970s. one of the principal research areas in transportation problem is dynamic traffic assignment (DTA). Although many models have been developed regarding DTA, yet they have some limits of describing real traffic patterns. This reason comes from the fact that DTA model has the time varying constraints such as state equation, flow propagation constraint, first in first out(FIFO) rule and queuing evolution. Thus, DTA model should be designed to satisfy these constraints as well as dynamic route choice condition, dynamic user equilibrium. In this respect, link-based DTA models have difficulty in satisfying such constraints because they have to satisfy the constraints for each link, while path-based DTA models may easily satisfy them. In this paper we develop a path-based DTA model. The model includes point queue theory to describe the queue evolution and simulation loading method for depicting traffic patterns in more detail. From a numerical test, the model shows promising results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.602-609
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2020
In the event of a large-scale disaster such as an earthquake, typhoon, landslide, and building collapse, the disaster situation awareness and timely disaster information sharing play a key role in the disaster response and decision-making stages for disaster management, such as disaster site control and evacuation of residents. In this paper, an exited field investigation system of NDMI (National Disaster Management Research Institute) was enhanced with an LTE-VPN- based wireless communication system to provide an effective on-site response in an urgent disaster situation and share observation data or analysis information acquired at the disaster fields in real-time. The required performance of wireless communication for the disaster field investigation system was then analyzed and evaluated. The experimental result for field data transmission performance of an advanced wireless communication investigation system showed that the UDP transmission performance of at least 4.1Mbps is required to ensure a seamless video conference system between disaster sites. In addition, a wireless communication bandwidth of approximately 10 Mbps should be guaranteed to smoothly share the communication and field data between the survey equipment currently mounted on the survey vehicle.
Data types used for big-data analysis are very widely, such as news, blog, SNS, papers, patents, sensed data, and etc. Particularly, the utilization of web documents offering reliable data in real time is increasing gradually. And web crawlers that collect web documents automatically have grown in importance because big-data is being used in many different fields and web data are growing exponentially every year. However, existing web crawlers can't collect whole web documents in a web site because existing web crawlers collect web documents with only URLs included in web documents collected in some web sites. Also, existing web crawlers can collect web documents collected by other web crawlers already because information about web documents collected in each web crawler isn't efficiently managed between web crawlers. Therefore, this paper proposed a distributed web crawler. To resolve the problems of existing web crawler, the proposed web crawler collects web documents by RSS of each web site and Google search API. And the web crawler provides fast crawling performance by a client-server model based on RMI and NIO that minimize network traffic. Furthermore, the web crawler extracts core content from a web document by a keyword similarity comparison on tags included in a web documents. Finally, to verify the superiority of our web crawler, we compare our web crawler with existing web crawlers in various experiments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.4
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pp.413-422
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2012
After development of GPS in the 1960's, the United States released SA(Selective Availability) in 2000 and then the GPS has become commercialized to the present. The result of repeatedly developed GPS observation, the GPS real-time observation methods is RTK which basically always needs two base stations and has a fault of the accuracy decreasing as the distance between a mobile station and a receiver is increasing. Because of these weakness, VRS method has come out. VRS(Virtual Reference Station) generates the imaginary point near mobile station from several observatory datum of GPS, sets the accurate location of mobile station, thus shows high reliability and mobility. Now, the cadastral datum point is used with azimuth, repetition, and graphical traversing method for traverse network. The result of measurement indicates many problems because of different accomplishment interval given point, restrictions on the length of the conductor, many errors on the observations. So, this study did comparative analysis of the cadastral datum points through VRS method by Continuously Operating Reference Station. Through the above comparative analysis, The comparative result between surveyed result with repetition method through total station observed Cadastral Control Points and surveyed result with VRS-RTK has shown that average error of x-axis is -0.08m, average error of y-axis, +0.07m and average distance error is +0.11m.
Ionosphere is deeply coupled to the space environment and introduces the perturbations to radio signal because of its electromagnetic characteristics. Therefore, the status of ionosphere can be estimated by analyzing the GPS signal errors which are penetrating the ionosphere and it can be the key to understand the global circulation and change in the upper atmosphere, and the characteristics of space weather. We used 9 GPS Continuously Operating Reference Stations (CORS), which have been operated by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) , to determine the high precision of Total Electron Content (TEC) and the pseudorange data which is phase-leveled by a linear combination with carrier phase to reduce the inherent noise. We developed the method to model a regional ionosphere with grid form and its results over South Korea with $0.25^{\circ}\;by\;0.25^{\circ}$ spatial resolution. To improve the precision of ionosphere's TEC value, we applied IDW (Inverse Distance Weight) and Kalman Filtering method. The regional ionospheric model developed by this research was compared with GIMs (Global Ionosphere Maps) preduced by Ionosphere Working Group for 8 days and the results show $3\~4$ TECU difference in RMS values.
Objectives: The purpose of this study is to predict the weight loss by applying machine learning using real-world clinical data from overweight and obese adults on weight loss program in 4 Korean Medicine obesity clinics. Methods: From January, 2017 to May, 2019, we collected data from overweight and obese adults (BMI≥23 kg/m2) who registered for a 3-month Gamitaeeumjowi-tang prescription program. Predictive analysis was conducted at the time of three prescriptions, and the expected reduced rate and reduced weight at the next order of prescription were predicted as binary classification (classification benchmark: highest quartile, median, lowest quartile). For the median, further analysis was conducted after using the variable selection method. The data set for each analysis was 25,988 in the first, 6,304 in the second, and 833 in the third. 5-fold cross validation was used to prevent overfitting. Results: Prediction accuracy was increased from 1st to 2nd and 3rd analysis. After selecting the variables based on the median, artificial neural network showed the highest accuracy in 1st (54.69%), 2nd (73.52%), and 3rd (81.88%) prediction analysis based on reduced rate. The prediction performance was additionally confirmed through AUC, Random Forest showed the highest in 1st (0.640), 2nd (0.816), and 3rd (0.939) prediction analysis based on reduced weight. Conclusions: The prediction of weight loss by applying machine learning showed that the accuracy was improved by using the initial weight loss information. There is a possibility that it can be used to screen patients who need intensive intervention when expected weight loss is low.
We need various methods to develop MMORPG that is game genre which many users use among various game genre using Internet. Specially, to heighten efficiency of distributing work, Object-oriented language such as C++ is used and we need design techniques that can take advantage of enough object-oriented concept when making large-scale game. There is various pattern that can apply in software breakup design in GoF's design pattern for these design techniques. If you apply Observer pattern to Party System Design for forming community between game users, you can easily add new class and maintain system later. Party Play is one of the important system that is used to form game users' community in MMORPG games. The main point that must be considered in Party-Play-System is to divide evenly experience value and acquisition that is got by Party-Play among users according to each user's level. To implement Party Play System that consider maintenance of system, in this paper, we propose a method using GoF's Observer-Pattern, showing you that proposed method which has advantage to dynamic memory allocation and to virtual method call can be used usefully to change object to real time at program run and to add new class and to maintain system new.
A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.2
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pp.95-104
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2017
As the technology in smart device is growing and Social Network Services(SNS) are becoming more common, the data which is difficult to be processed by existing RDBMS are increasing. As a result of this, NoSQL databases are getting popular as an alternative for processing massive and unstructured data generated in real time. The demand for the technique of digital investigation of NoSQL databases is increasing as the businesses introducing NoSQL database in their system are increasing, although the technique of digital investigation of databases has been researched centered on RDMBS. New techniques of digital forensic investigation are needed as NoSQL Database has no schema to normalize and the storage method differs depending on the type of database and operation environment. Research on document-based database of NoSQL has been done but it is not applicable as itself to other types of NoSQL Database. Therefore, the way of operation and data model, grasp of operation environment, collection and analysis of artifacts and recovery technique of deleted data in HBase which is a NoSQL column-based database are presented in this paper. Also the proposed technique of digital forensic investigation to HBase is verified by an experimental scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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