KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.1
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pp.45-61
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2010
In the communication channel, the received signal is affected by many factors that can cause errors. These effects mean that received signal strength (RSS) based methods incur more errors in measuring distance and consequently result in low precision in the location detection process. As one of the approaches to overcome these problems, we propose using direction calibration to improve the performance of the RSS-based method for distance measurement, and sequentially a weighted least squares (WLS) method using reliability factors in conjunction with a conventional RSS weighting matrix is proposed to solve an over-determined localization process. The proposed scheme focuses on the features of the RSS method to improve the performance, and these effects are proved by the simulation results.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.7
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pp.101-108
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1998
In this paper, after we got to realized FDNN (fuzzy decision neural network) applied the quantization triangularity fuzzy function to DBNN(decision based neural network) of a hierarchical structure for image process, we could esign hardware of the realized FDNN. Also it is normalized the standard image and the input image as the same size. We are applied DWW algorithm which selected the closest value with finding similarity of an interval image by this distance to FDNN. So we could calulated in terms of distance to weight of pixel which composed two image and eliminated the nise of image, minimized the lost of information, obtained the optimal information. It is designed hardware of high speed weighted FDNN using COMPASS tool. Aslo, the total circuit is realized as gates of 61,000 and could show to superiority of FDNN using the simulation.
The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and applied this index to the water quality data measured in the korean coastal zone for the 7-years period from 1997 to 2003. Water quality data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location. Therefore, in order to estimate spatial variation of coastal water quality, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observation data. In this study, we used IDW (Inverse Distance Weighted) method to predict water quality components at unmeasured locations and applied marine trophic index to predicted values obtained by IDW interpolation. The results of this study indicate that marine trophic index and spatial interpolation are useful for understanding spatiotemporal characteristics of coastal water quality.
Similarity searching is a basic issue in information processing because of the large size of formal contexts and their complicated derivation operators. Recently, some researchers have focused on knowledge reduction methods by using granular computing. In this process, suitable information granules are vital to characterizing the quantities of attributes and objects. To address this problem, a novel approach to obtain an entropy-weighted concept lattice with inclusion degree and similarity distance (ECLisd) has been proposed. The approach aims to compute the combined weights by merging the inclusion degree and entropy degree between two concepts. In addition, another method is utilized to measure the hierarchical distance by considering the different degrees of importance of each attribute. Finally, the rationality of the ECLisd is validated via a comparative analysis.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.2
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pp.108-116
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2011
Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).
In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.10
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pp.40-49
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1995
This paper presents the performance and problems in analysis method and testing system of Electronic Speckle Pattern Interferometry (ESPI) method, in measuring two - dimensional in-plane displacement. The anyalysis result of measurement by ESPE is quite comparable to that tof measurement by strain gauge method. This implies that the method of ESPE is a very effective tool in non-contact two-dimensional in-plane strain analysis. But there is a controversal point, measurment error. This error is discussed to be affected not by ESPE method itself, but by its analysis scheme of the interference fringe, where the first-order interpolation has been applied to the points of strain measured. In this case, it is turned out that the more errors would be occurred in the large interval of fringe. And so this paper describes a computer method for drawing when the height is available only for some arbitrary collection of points. The method is based on a distance-weighted, last- squares approximation technique with the weight varying with the distance of the data points.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.10
no.2
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pp.69-75
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1985
The proposed seal identification procedure consists of the smoothing, rotation, thinning, and matching techniques. The seal images which are scanned by CCTV are thresholded into the binary prctures of $256{\times}256$ pixels through A/D converter and 6502 microcomputer. After the sample and target images are ratated into an identical orientation, a thinning process is used to extract the skeletons of the character strobes. The wighted map is constructed by distance weight from which the distance weighted correlation C is computed. The C is compared with the dicision constant C or C for the purpose of seal indentification. The identification rate is 95% and the total CPU time is less than 3 minutes for each identification in the experiment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.43-51
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2006
This paper proposes a metrics for example matching under the example-based machine translation for English-Korean machine translation. Our metrics served as similarity measure is based on edit-distance algorithm, and it is employed to retrieve the most similar example sentences to a given query. Basically it makes use of simple information such as lemma and part-of-speech information of typographically mismatched words. Edit-distance algorithm cannot fully reflect the context of matched word units. In other words, only if matched word units are ordered, it is considered that the contribution of full matching context to similarity is identical to that of partial matching context for the sequence of words in which mismatching word units are intervened. To overcome this drawback, we propose the context-weighting scheme that uses the contiguity information of matched word units to catch the full context. To change the edit-distance metrics representing dissimilarity to similarity metrics, to apply this context-weighted metrics to the example matching problem and also to rank by similarity, we normalize it. In addition, we generalize previous methods using some linguistic information to one representative system. In order to verify the correctness of the proposed context-weighted metrics, we carry out the experiment to compare it with generalized previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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