Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.5135-5142
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2011
A flexible mechanism is proposed in this paper to improve the dynamic response performance of a traffic flow control system in an urban area. The roads, vehicles, and traffic control systems are all modeled as intelligent systems, wherein a wireless communication network is used as the medium of communication between the vehicles and the roads. The necessary sensor networks are installed in the roads and on the roadside upon which reinforcement learning is adopted as the core algorithm for this mechanism. A traffic policy can be planned online according to the updated situations on the roads, based on all the information from the vehicles and the roads. This improves the flexibility of traffic flow and offers a much more efficient use of the roads over a traditional traffic control system. The optimum intersection signals can be learned automatically online. An intersection control system is studied as an example of the mechanism using Q-learning based algorithm, and simulation results showed that the proposed mechanism can improve the traffic efficiency and the waiting time at the signal light by more than 30% in various conditions compare to the traditional signaling system.
Recently, the lETF NEMO working group on network mobility is standardizing a basic support for moving networks. We need a handover scheme for achieving the performance of transparency during the movement of mobile routers in nested mobile networks. But existing handover schemes for a mobile host are not suitable for network mobility because the packet transmission delay and traffic increase during mobile router's handover in nested mobile networks. Therefore, we propose a new seamless handover scheme using the bi-casting based on Mobile IPv6 for nested mobile networks in this paper. Compared with the handover schemes using bi-directional edge tunneling for host mobility support on simulation. And, the results show that the proposed handover scheme reduces the packet delay during a mobile router changes the point of attachment in nested mobile networks.
In this paper, we present a low-complexity non-coherent demodulation algorithm and hardware architecture for LR-WPAN systems which can support the variable data rate for various applications. The need for LR-WPAN systems that can support the variable data rate is increasing due to the emergence of various sensor applications. Since the existing symbol based double correlation (SBDC) algorithm requires the increase of complexity to support the variable data rate, we propose the sample based double correlation (SPDC) algorithm which can be implemented without the increase of complexity. The proposed non-coherent demodulator was designed by verilog HDL and implemented with FPGA prototype board.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.899-902
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2009
As computer network and wireless technology continue to grow rapidly, a wide range of remote application has been applied to medical field such as remote medical consulting and remote patient monitoring. This research aims to design RF telecommunication-based healthcare application to collect and manage patient's physiological data, and describe the overall procedure of experiment. MySQL database is designed to record patient's physiological data including temperature, blood pressure and heart rate and save information about medical behaviors such as doctor's prescription for patients. Therefore, users approved by healthcare application can query patient's data and collected data can be used to reorganize data for clinical test. As a result, temperature and humidity of patient's room which must be checked frequently can be processed automatically through ubiquitous sensor network. The information entered from mobile phones or web is saved in database, ensuring systematical management through computer. Moreover, patient's family members can easily access hospital data, improving their experience with medical service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.81-90
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2014
For necessary information sharing or operation control via wire-wireless/mobile network connecting of devices at disaster area in greatest need of attention, an emergency network efficient construction method quickly connecting nodes within specific range using Delaunay triangulation is proposed. The emergency network constructed by proposed method shows the same aggregate network length, but does more excellent performance in term of network construction time the more long max length connectable to adjacent node as compared with the network by naive method. In experiment of 1000 input terminal nodes, 5 max length connectable to adjacent node, our proposed method enhances 89.1% in execution time without network length increase compared to naive method. So our method can go well to many useful applications as shift construction of communication network of adjacent devices, internet of things and efficient routing in the sensor network in continuous improvement of communication capability.
In this paper, a study on the construction of a knowledge base based on natural language processing and the design of a chemical substance estimation system for the development of a knowledge service for a real-time sensor information fusion detection system and symptoms of contact with chemical substances in industrial sites. The information on 499 chemical substances contact symptoms from the Wireless Information System for Emergency Responders(WISER) program provided by the National Institutes of Health(NIH) in the United States was used as a reference. AllegroGraph 7.0.1 was used, input triples are Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, and Formula. As a result of establishing the knowledge base, it was confirmed that 39 symptoms based on ammonia (CAS No: 7664-41-7) were the same as those of the WISER program. Through this, a method of establishing was proposed knowledge base for the symptom extraction process of the chemical substance estimation system.
Livestock disease is a very important issue in the livestock industry because if livestock disease is not responded quickly enough, its damage can be devastating. To solve the issues involving the occurrence of livestock disease, it is necessary to diagnose in advance the status of livestock disease and develop systematic and scientific livestock feeding technologies. However, there is a lack of domestic studies on such technologies in Korea. This paper, therefore, proposes Livestock Disease Forecasting and Livestock Farm Integrated Control System using Cloud Computing to quickly manage livestock disease. The proposed system collects a variety of livestock data from wireless sensor networks and application. Moreover, it saves and manages the data with the use of the column-oriented database Hadoop HBase, a column-oriented database management system. This provides livestock disease forecasting and livestock farm integrated controlling service through MapReduce Model-based parallel data processing. Lastly, it also provides REST-based web service so that users can receive the service on various platforms, such as PCs or mobile devices.
As numerous devices are connected through a wireless network, there exist many studies conducted to efficiently connect the devices. While earlier studies often use clustering for efficient device management, there is a load-intensive cluster node which may lead the entire network to be unstable. In order to solve this problem, we propose a scheduling model for centralized unequal chain clustering for efficient management of sensor nodes. For the cluster configuration, this study is based on the cluster head range and the distance to the base station(BS). The main vector projection technique is used to construct clustering with concentricity where the positions of the base stations are not the same. We utilize a multiple radio access interface, multiple-input multiple-output (MIMO), for data transmission. Experiments show that cluster head energy consumption is reduced and network lifetime is improved.
In this paper, we propose a home monitoring system using sound event detection based on a bidirectional gated recurrent neural network for the hard-of-hearing. First, in the proposed system, packet loss concealment is used to recover a lost signal captured through wireless sensor networks, and reliable channels are selected using multi-channel cross correlation coefficient for effective sound event detection. The detected sound event is converted into the text and haptic signal through a harmonic/percussive sound source separation method to be provided to hearing impaired people. Experimental results show that the performance of the proposed sound event detection method is superior to the conventional methods and the sound can be expressed into detailed haptic signal using the source separation.
Kim, Gwan-hyung;Kang, Sung-in;Hwang, Yeong-yeun;Byun, Gi-sig
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.273-275
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2009
In recent years, many home machines have been developed in order to design and control comfortable interior inside houses. For such task, important factors are temperature, natural and interior lights, and space and control of relative factors each other. This paper presents novel sensor module inside houses, which is designed based on these factors through the PMV (Predicted Mean Vote) standard using information about home state. Moreover, LonWorks based power line communication technique is utilized for control interior lights and air-conditioners by means of wireless remote controllers. This mechanism is systemically operated via intelligent control framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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