To remove software defects and improve performance of software, many developers perform code inspections and use static analysis tools. A code inspection is an activity that is performed manually to detect software defects in the developed source. However, there is no clear criterion which source codes are inspected. A static analysis tool can automatically detect software defects by analyzing the source codes without running the source codes. However, it has disadvantage that analyzes only the codes in the functions without analyzing the relations among source functions. The functions in the source codes are interconnected and formed a social network. Functions that occupy critical locations in a network can be important enough to affect the overall quality. Whereas, a static analysis tool merely suggests which functions were called several times. In this study, the core functions will be elicited by using social network analysis and DEA (Data Envelopment Analysis) for CUBRID open database sources. In addition, we will suggest clear criteria for selecting the target sources for code inspection and will suggest ways to find core functions to minimize defects and improve performance.
To investigate the underground structure of shallow water, Han-river near Yangsou-Ri, high resolution hydroacoustic measurements were carried out for the engineering design of railroad bridge. The acoustic source was a Boomer with an energy of 90 to 280J and in a frequency range up to about 16KHz. The reflected signals were received by using both traditional hydrophones(passive element) and a specially devised receiver unit(active element) mainly composed of piezofilms and preamplifier. They are connected to the "SUMMIT" data acquisition system(DMT-GeoTec company), where the sampling interval was set to 1/32㎳. The source position was continuously monitored by a precision DGPS system whose positioning accuracy was on the order of loom. For the quality control purposes, two different source-receiver geometries were taken. That is to say, the measurements were repeated along the profile everytime depending on the different source energy(175J, 280J), the receiving elements(passive, active) and two different source-receiver geometries. It was shown that the data resolution derived from a proper arrangement with the active hydrophone could be greatly enhanced and hence the corresponding profile section caused by the regular data processing system "FOCUS" accounted excellently for the underground formation below the shallow water.w the shallow water.
Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.206-221
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2019
Source localization in three-dimensional (3-D) wireless sensor networks (WSNs) is becoming a major research focus. Due to the complicated air-ground environments in 3-D positioning, many of the traditional localization methods, such as received signal strength (RSS) may have relatively poor accuracy performance. Benefit from prior learning mechanisms, fingerprinting-based localization methods are less sensitive to complex conditions and can provide relatively accurate localization performance. However, fingerprinting-based methods require training data at each grid point for constructing the fingerprint database, the overhead of which is very high, particularly for 3-D localization. Also, some of measured data may be unavailable due to the interference of a complicated environment. In this paper, we propose an efficient kernel based 3-D localization algorithm via tensor completion. We first exploit the spatial correlation of the RSS data and demonstrate the low rank property of the RSS data matrix. Based on this, a new training scheme is proposed that uses tensor completion to recover the missing data of the fingerprint database. Finally, we propose a kernel based learning technique in the matching phase to improve the sensitivity and accuracy in the final source position estimation. Simulation results show that our new method can effectively eliminate the impairment caused by incomplete sensing data to improve the localization performance.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에서 신뢰성 향상을 위한 액티브 네트워크를 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 DSR을 기본 프로토콜로서 액티브네트워크를 구성하였고, 송수신 노드를 액티브 노드로서 이용하였다. 신뢰성 향상을 위해 송신노드는 최근 보낸 데이터를 저장할 임시 버퍼를 생성한 후 수신노드의 요구에 의해 데이터 재전송을 수행하며 수신노드 당 흐름관리를 할 수 있는 기능을 추가하여 송신 액티브노드로 기능을 변경하였다. 수신노드는 손실된 데이터에 대한 재 전송요구와 흐름제어 기능을 추가하는 수신 액티브노드로 기능을 변경하였다. 그 결과로서, 제안된 액티브 노드는 움직임이 적은 이동 애드혹 네트워크에서는 100[%]에 근접하는 신뢰성을 보였고, 움직임이 많은 이동 애드혹 네트워크에서 보다 평균 3.5737% 증가한 95%의 데이터 수신율을 보장하였다.
As multi-source spatial data fusion mainly deal with various types of spatial data which are specific representations of real world with unequal reliability and incomplete knowledge, proper data representation and uncertainty analysis become more important. In relation to this problem, this paper presents and applies an advanced data representation methodology for different types of spatial data such as categorical and continuous data. To account for the uncertainties of both categorical data and continuous data, fuzzy boundary representation and smoothed kernel density estimation within a fuzzy logic framework are adopted, respectively. To investigate the effects of those data representation on final fusion results, a case study for landslide hazard mapping was carried out on multi-source spatial data sets from Jangheung, Korea. The case study results obtained from the proposed schemes were compared with the results obtained by traditional crisp boundary representation and categorized continuous data representation methods. From the case study results, the proposed scheme showed improved prediction rates than traditional methods and different representation setting resulted in the variation of prediction rates.
고정 비트율을 사용하는 resolution-constrained quantization 방식은 입력 데이터 분포에 따라 보로노이 셀의 크기가 달라지므로 이상 신호왜곡 (distortion outliers)을 발생시킨다. 본 논문에서는 generalized Lloyd algorithm (GLA)과 cell-size constrained vector quantization (CCVQ) 방식을 결합하여 이상 신호왜곡을 줄이는 벡터 양자화 방식을 제안한다. 즉, 왜곡에 대한 문턱 값에 따라서 데이터 분포를 내부와 외부영역으로 나누고, 각각 CCVQ와 GLA 방식을 사용하여 학습하도록 한다. 데이터 분포가 높은 내부영역에 CCVQ 방식을 사용하게 됨에 따라 GLA를 사용하는 외부영역에서 사용이 가능한 셀의 개수가 늘어나게 되며, 이로 인해 이상 신호왜곡을 줄일 수 있었다. 또한, 실제 코딩 환경에서는 일반적으로 training과 test 데이터의 분포가 다르게 나타나는 소스 불일치 (source mismatch) 문제가 발생하게 된다. 제안하는 방식은 source mismatch 문제로 인해 일어나는 신호왜곡과 이상 신호왜곡에 대해서도 성능 개선을 가능하게 하였다.
The purpose of this study is to establish the databases of pollutant sources and water quality measurement data by utilizing GIS, and making the user interface for the management of pollutant sources. Yeongsan Estuarine Lake was formed of a huge levee of 4.35 km constructed by an agricultural reclamation project. Water quality of the reservoir has been degraded gradually, which mainly attributes to increase of point and non-point source pollutant loads from the lake's watershed of 33,374.3 $\textrm{km}^2$ into it. Application of GIS to establishment of the database was researched of pint source such as domestic sewage, industrial wastewater, farm wastes, and fishery wastes, and non-pont source such as residence, rice and upland field, and forest runoffs of the watershed of the lake. NT Acr/Info and ArcView were mainly utilized for the database formation. Land use of the watershed using LANDSAT image data was analyzed for non-point source pollutant load estimation. Pollutant loads from the watershed into the reservoir were calculated using the GIS database and BOD, TN, TP load units of point and non-point sources. Total BOD, TN, TP loads into it reached approximately to 141, 715, 2,094 and 4,743 kg/day respectively. The loads can be used as input parameters for water quality predicting model of it. A user-friendly interface program was developed using Dialog Designer and Avenue Script of AcrView, which can perform spatial analysis of point and non-point sources, calculate pollutant inputs from the sources, update attribute data of them, delete and add point sources, identify locations and volumes of water treatment facilities, and examine water quality data of water sampling points.
본 논문에서는 IEEE 802.11 환경에서 무선 협력 통신을 이용하여 성능을 향상 시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 협력 통신 알고리즘은 소스(source)와 AP(Access Point) 사이에 1개의 릴레이(relay)를 두어 수행한 2 홉 릴레이(hop relay) 방식으로, 이는 알맞은 릴레이를 찾을 수 없는 경우가 발생하므로 보완이 필요하다. 본 논문에서는 AP에서 네트워크 정보(노드 사이 전송률, 노드와 AP 사이 전송률)를 관리하여 릴레이 선정에 이 네트워크 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 AP는 1개 이상의 릴레이를 선정하여 소스와 주위 노드에게 선정된 릴레이를 알리고 소스에서 데이터를 전송할 때 이 릴레이를 통해 협력 통신을 하도록 한다. 이러한 협력 통신 방법은 데이터 전송의 효율성을 높인다. 또한 본 논문에서는 소스의 데이터를 전송한 릴레이는 소스의 데이터를 전송한 후에 자신의 데이터 또한 전송할 수 있는 기회를 가지도록 하여 소스 데이터를 대신 전송하여 소비된 노드의 자원을 만회할 수 있는 기회를 가지게 한다. 이로써 제안된 방법을 이용하면 노드의 자원 소비를 보완함은 물론 전체 네트워크의 성능(throughput)을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 각 음원이 시간적 구조를 가졌을 경우 음원들을 분리해내는 확률적 음원분리 방법을 제안한다. 이를 위해 각 음원의 시간적 구조를 가우시안 프로세스(Gaussian process)로 모델링하고 기존의 음원분리 문제를 유사-가능도 최대화 문제(pseudo-likelihood maximization)로 공식화한다. 본 알고리즘을 통해 얻어진 데이타의 유사-가능도는 정규 분포이며 이는 가우시안 프로세스 회귀방법(Gaussian process regression)을 통해 쉽게 계산이 가능하다. 음원분리의 역혼합 행렬은 경도(gradient) 기반최적화 기법을 통해 데이타의 유사-가능도를 최대화하는 해를 찾음으로써 구해진다. 여러 실험을 통하여 제안 알고리듬이 몇 가지 특정 상황에서 기존의 분리 알고리듬들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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