Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.861-863
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2014
Fingerprinting technique exists at the position assumption system for the service of indoor location-based. However, there is a problem it takes a long time to build fingerprinting map. We need to verify that received signal of WAP(wireless access point) is similar at all times in a similar space in order to solve these problems. This paper proposes a plan that is able to build fingerprinting map by using the received signal data of WAP. To do this, change the positon of WAP in the same space, It is confirmed the process of change of the RSSI corresponding to the distance. We also confirmed that the RSSI collected from elsewhere in the space a similar change in the same manner.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.576-578
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2016
Various smart home IoT devices and services while the Internet of things is the development has been provided. The core of the smart home IoT service is that user control the device via the Internet communication. Communication of IoT devices, because most with an IP address within the private network, there is a difficulty in the remote control to control access from outside the network. Any of the methods for remote control, to determine the IP address of each other, there is a UDP hole punching for communication. To ensure the data communication success rate closed to 100%, the UDP hole punching must undergo a process of three stages in some cases. In this paper, to provide a system for managing the remote control policy based on the CEP in order to omit the unnecessary steps on the remote control of IoT devices using UDP hole punching.
Sardehaei, Ehsan Amjadi;Mehrjardi, Gholamhosein Tavakoli;Dawson, Andrew
Geomechanics and Engineering
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v.17
no.1
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pp.81-95
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2019
Due to the importance of soil reinforcement using geotextiles in geotechnical engineering, study and investigation into long-term performance, design life and survivability of geotextiles, especially due to installation damage are necessary and will affect their economy. During installation, spreading and compaction of backfill materials, geotextiles may encounter severe stresses which can be higher than they will experience in-service. This paper aims to investigate the installation damage of geotextiles, in order to obtain a good approach to the estimation of the material's strength reduction factor. A series of full-scale tests were conducted to simulate the installation process. The study includes four deliberately poorly-graded backfill materials, two kinds of subgrades with different CBR values, three nonwoven needle-punched geotextiles of classes 1, 2 and 3 (according to AASHTO M288-08) and two different relative densities for the backfill materials. Also, to determine how well or how poorly the geotextiles tolerated the imposed construction stresses, grab tensile tests and visual inspections were carried out on geotextile specimens (before and after installation). Visual inspections of the geotextiles revealed sedimentation of fine-grained particles in all specimens and local stretching of geotextiles by larger soil particles which exerted some damage. A regression model is proposed to reliably predict the installation damage reduction factor. The results, obtained by grab tensile tests and via the proposed models, indicated that the strength reduction factor due to installation damage was reduced as the median grain size and relative density of the backfill decreases, stress transferred to the geotextiles' level decreases and as the as-received grab tensile strength of geotextile and the subgrades' CBR value increase.
Purpose: Generally, since the population density is lower in suburban areas, the distance to school is inevitably long. Therefore, schools in suburban areas often operate school buses to improve student welfare. However, since school buses are usually used only during going to and from school, the utilization rates are relatively low. Therefore, this study aims to establish integrated operation plan of public school bus covering all schools. Methods: It is necessary to decide which school buses will serve the specific demand node which want to go to certain school in order to design an integrated operation plan for school buses. Therefore, a mathematical model is developed for minimizing the total number of vehicles and the distance of transportation by reflecting the characteristics of school buses and students as constraints. To solve the proposed mathematical model, CPLEX, a commercial solver, is applied. Results: To validate and to confirm the proposed process, numerical example is designed with the comparison between before and after integrated operations of school buses in terms of total operation cost. The result shows that the integrated operation can lead the reduction of the number of school buses as well as the decreasing of the fuel cost. Conclusion: This study provides the quantitative method to perform the integrated operation of school buses in suburban areas. The optimal operation strategy is required because there are more complex decision-making elements considering the integrated operation. It is expected to apply this research result at real situation to expand this services based on an optimal operation.
Data is the core of AI technology. With the development of technology, AI technology is also accelerating as the amount of data increases explosively than before. However, compared to the interest in AI education, research on data education with AI is still insufficient. According to the case analysis of exsisting AI data education, there were cases of educating the process and part of data science, but it was hard to find studies related to data collection. Cause physical computing tools have a positive effect on AI education for elementary school students, data collection cases using tools were studied, but researches related to data collection were rare. Therefore, in this study, an efficient data collection method using physical tools was designed. A structural diagram of a data collection program was created using COBL S, a modular physical computing teaching tool, and examples of program screens from the service side and the user side were configured. This study has limitations in that the establishment of an AI education platform that can be used in conjunction with future program production and programs should be prioritized as a proposal in terms of design.
This study sought to examine the sustainability criteria found in the global sourcing practices of global fashion retailers. Sustainable supply chain management, with a particular focus on the sustainability criteria of global sourcing, was analyzed. This qualitative study was based on a focus group interview and corporate social responsibility (CSR) annual reports. Eight master categories, 18 middle categories, and 37 bottom categories were extracted. The key categories and their middle categories were as follows: (1) Social compliance (working conditions, employment, safety); (2) Environment concerns (environmental pollution management, eco-friendly production, supply chain environment); (3) Energy efficiency (energy saving program, store environment); (4) Consumer protection (restricted substances management, consumer product safety improvement); (5) Management system (code of conduct, triangle audit system); (6) Community social activities (local community service, voluntary activities, charitable activities); (7) External stakeholder engagement (media & non-governmental organization management, maintenance of relationship with local authority); (8) Brand protection (respect for companies' intellectual property). The findings of this study offer academically significant insights into the sustainability criteria that can be encountered by companies under diverse global sourcing scenarios, revealing that global sourcing by fashion retailers is not merely a means of reducing costs, but a way of generating new jobs and making a social contribution to developing countries. The study's findings also have practical significance, offering guidelines for general CSR activities in the global sourcing process.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.85-94
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2022
Recently, consumers who prefer contactless consumption are increasing due to pandemic trends such as Corona 19. This is the driving force for developing the last mile-based logistics ecosystem centered on the online e-commerce market. Lastmile led to the continued development of the logistics industry, but increased the amount of cargo in urban area, and caused social problems such as overcrowding of logistics. The courier service in the logistics base area utilizes the process of visiting the delivery site directly because the courier must precede the loading work of the cargo in the truck for the delivery of the ordered product. Currently, it's carried out as automated logistics equipment such as conveyor belt in unloading or classification stage, but the automation system isn't applied, so the work efficiency is decreasing and the intensity of the courier worker's labor is increased. In particular, small-scale courier workers belonging to the sub-terminal unload at night at underdeveloped facilities outside the city center. Therefore, the productivity of the work is lowered and the risk of safety accidents is exposed, so robot-based loading technology is needed. In this paper, we have derived the top-level concept and requirements of robot-based loading system to increase the flexibility of logistics processing and to ensure the safety of courier drivers. We defined algorithms and motion concepts to increase the cargo loading efficiency of logistics sub-terminals through the requirements of end effector technology, which is important among concepts. Finally, the control technique was proposed to determine and position the load for design input development of the automatic conveyor system.
Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.
Loay F. Hussein;Islam Abdalla Mohamed Abass;Anis Ben Aissa;Mishaal Hammoud Al-Ruwaili
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.111-125
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2023
Due to the car's central role in modern life, the industry has become more fiercely competitive, with each manufacturer doing everything it can to attract buyers with features like plush interiors, comprehensive warranties, and helpful customer service departments. Customers may not have the luxury of buying a new car, so they will have to buy a used car. Nevertheless, in most cases, the customer (car driver) may be deceived about the vehicle information and history and thus will be confused in making his/her decision to purchase. In addition, after all attempts to obtain vehicle information (plate number, model, year of manufacture, number of maintenance times, accidents, etc.), the customer's many attempts may fail. In general, the government records and verifies the information of all cars, even those that pass through their borders. However, there might still be some trouble in obtaining this information. From this standpoint, we will design a website that makes it easier for car drivers, car companies and governments to carry out all the above-mentioned processes. It will also allow users, whether a driver or a car company, to inquire about all vehicle information through detailed and integrated reports on its condition since its entry into the Kingdom of Saudi Arabia until the present time, in addition to information supported by numbers and statistics to ensure the integrity and reliability of the information. This platform will save the trouble of searching for car information for drivers and car companies. It will also help governments keep track of the information of all cars entering and leaving the Kingdom of Saudi Arabia, which will contribute to facilitating the process of viewing the history of any car that has previously entered the Kingdom's borders.
HASNAIN A. ALMASHHADANI;XIAOHENG DENG;OSAMAH R. AL-HWAIDI;SARMAD T. ABDUL-SAMAD;MOHAMMED M. IBRAHM;SUHAIB N. ABDUL LATIF
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1147-1161
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2023
The Internet of Things (IoT) requires a new processing model that will allow scalability in cloud computing while reducing time delay caused by data transmission within a network. Such a model can be achieved by using resources that are closer to the user, i.e., by relying on edge computing (EC). The amount of IoT data also grows with an increase in the number of IoT devices. However, building such a flexible model within a heterogeneous environment is difficult in terms of resources. Moreover, the increasing demand for IoT services necessitates shortening time delay and response time by achieving effective load balancing. IoT devices are expected to generate huge amounts of data within a short amount of time. They will be dynamically deployed, and IoT services will be provided to EC devices or cloud servers to minimize resource costs while meeting the latency and quality of service (QoS) constraints of IoT applications when IoT devices are at the endpoint. EC is an emerging solution to the data processing problem in IoT. In this study, we improve the load balancing process and distribute resources fairly to tasks, which, in turn, will improve QoS in cloud and reduce processing time, and consequently, response time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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