In this paper, we propose a common simulation model that can be reused for different performance evaluations of networked virtual environments. To this end, we analyzed the common features of NVEs, in which multiple regions compose a shared space, and where a user has his/her own interest area. Communication architecture can be client-server or peer-server models. In usual simulations, users move around the world while the number of users varies with the system. Our model provides various simulation parameters to customize the region configuration and user movement pattern. Furthermore, our model introduces a way to mimic a lot of users in a minimal experiment environment. The proposed model is integrated with our network framework, which supports various scalability approaches. We specifically applied our model to the interest management and load distribution schemes to evaluate communication overhead. With the proposed simulation model, a new simulation can be easily designed in a large-scale environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.133-141
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2005
We need to study on simulation method of user's mobility Patterns for the performance analysis of the location management in wireless mobile networks. For this purpose ,this paper presents a user mobility model of wireless mobile networks with regular Patterns Sometimes mobile users randomly move , but they show the movement characteristics that regularly change their locations in some patterns in given time slots. So, we suggest the mobility model that can describe user's time related movement patterns. This model consists of some elements-positions, transitions , transition Probabilities which are variable, and some geographical paths for each transitions. We describe the simulation method for users' mobilities with random movements and regular movements , too. The simulation results by the model show that the suggested model can generate movement scenarios having regular patterns related with location and time.
The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.
This paper suggests the way to perform the handover by predicting the movement route of the mobile terminal by considering the movement pattern of the user. By considering the fact that the most users has the constant movement pattern, the channels needed fur the handover can be reserved, and the required quality of service (QoS) is maintained during handover. The suggested algorithm makes the channel allocation schemes more efficient.
If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.6
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pp.1475-1480
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2014
Wellness is IT fused with the user manage and maintain the health of a service can help you. If you are using an existing Fitness Center to yourself by choosing appliances that fit with the risk of injury in order to learn how the efficient movement had existed for a long time was needed. To resolve, use the personal training but more expensive cost of people's problems, and shown again in the habit of exercising alone will have difficulty. This paper provides a variety of smart phones based on a hybrid app with compatibility with the platform and personalized training market system. Users of the Fitness Center is built into smart phones in the history of their movement sensors or transmits to the Web by typing directly. This is based on exercise programs tailored to users via the training market. Personal training marketplace has a variety of users, check the history of this movement he can recommend an exercise program for themselves can be applied by selecting the. This provides users with the right exercise program can do long-term exercise habits can be proactive and goal setting.
This study intends to understand the visual experience of architectural space generated by users' movement based on the interpretation of visual properties. An analytic theory of Isovist is suggested for the objective and comparable measurement for such visual experience, and a computer program for the analysis has been proposed as well. By using the analytical theory and computer program, eight houses designed by Adolf Loos and Le Corbusler are analyzed for the purpose of understanding the visual characteristics of the Modern Architecture and the contemporaries. The result shows that, while the architectural space of Loos emphasizes personal privacy as for being livable spaces, the architectural space of Corbusier emphasizes users' movement as for including diverse visual arrays. These commensurable results exhibit that the analytical tool and research frame suggested in this study can be a competitive tool for such analysis.
In this paper, we define the multi-states exponential cell resident time mobility model for describing the mobility characteristics of mobile user and analyzed the total cost of the hybrid method using multi-states cell resident time. Generally, the mobile user has three states for its movement, such as staying, walking and driving. This multi-states cell resident time based hybrid method reflects the movement characteristics of mobile user and adapts the location update period according to the states of mobility speed. As a results of the performance analysis, we can get the optimum parameters of the hybrid method for multi-states based mobile users.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.3
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pp.11-17
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2019
In this paper, we propose a method to recognize the moving direction in the indoor environment by using the sensing system equipped with passive infrared (PIR) sensors and a deep learning algorithm. A PIR sensor generates a signal that can be distinguished according to the direction of movement of the user. A sensing system with four PIR sensors deployed by $45^{\circ}$ increments is developed and installed in the ceiling of the room. The PIR sensor signals from 6 users with 10-time experiments for 8 directions were collected. We extracted the raw data sets and performed experiments varying the number of sensors fed into the deep learning algorithm. The proposed sensing system using deep learning algorithm can recognize the users' moving direction by 99.2 %. In addition, with only one PIR senor, the recognition accuracy reaches 98.4%.
In this study, a method that can objectively and systematically design the layout of user interface components was developed. In order to explain its application method, the method was applied to the layout design of facsimile. In particular, in order to validate the suitability of the method, comparison tests were performed for the case of facsimile. Computer simulators for layout design were made using Micromedia Flash and comparison evaluation for an existing layout and a new layout was performed in three aspects. The first comparison method was to measure and compare its movement distance when carrying out a task in two layout models. The second one was to measure and compare users' performance. The last one was to measure and compare users' subjective satisfaction after using two models. As the result, new layout design was better than the existing design in all comparison tests. The movement distance of the new layout design model was shorter than the existing model. And, its performance including task completion time and error frequency was better and users' satisfaction was higher than the existing. In conclusion, the method that was developed in this study can be very effectively used in the layout design of user interface components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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