KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
주파수 선택적 페이딩 채널을 위한 선형 채널 추정 방식의 성능은 파일럿의 개수에 비례하므로 채널 추정의 정확도를 높이기 위해서 많은 파일럿을 쓰지 않을 수 없으며 필연적으로 전송 효율성이 낮아지는 단점이 있다. 또한 다중경로 채널의 희소(sparse)한 특성을 활용하지 않고 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 아주 적은 수의 파일럿으로 희소한 채널을 추정하는 정합추구 기반 알고리듬과 간섭도(coherence)를 최소화하기 위한 파일럿 배치 방법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통해 LS (least square) 채널 추정 방식보다 적은 수의 파일럿으로 우수한 채널 추정 성능을 보임을 확인한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.583-599
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2015
We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.129-142
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2016
In Wyner-Ziv coding, video signals are reconstructed by correcting side information generated by block-based motion estimation/compensation at the decoder. The correction is not always accurate due to the limited number of parity bits and early stopping of low-density parity check accumulate (LDPCA) decoding in distributed video coding, or due to the limited number of measurements in distributed compressive video sensing. The blocking artifacts caused by block-based processing are usually conspicuous in smooth areas and degrade the perceptual quality of the reconstructed video. Conventional deblocking filters try to remove the artifacts by treating both sides of the block boundary equally; however, coding errors generated by block-based processing are not necessarily the same on both sides of the block boundaries. Such a block-wise difference is exploited in this paper to improve deblocking for Wyner-Ziv frameworks by designing a filter where the deblocking strength at each block can be non-identical, depending on the reliability of the reconstructed pixels. Test results show that the proposed filter not only improves subjective quality by reducing the coding artifacts considerably, but also gains rate distortion performance.
Recent experimental observations support the hypothesis that mechanical stimuli play a role in regulating the specialized molecular expression of articular cartilage in vitro and in vivo. Other studies have demonstrated that the continuous passive motion(CPM)bioreactor for whole joints can provide a platform for possible future in vitro studies and applications, including possible interactions of bio-mechanical and biochemical signals. In this study, we have developed acustom-made bioreactor capable of bending and stretching with circular type motion, and a biomimetic knee joint model, using a 3D printer. This system could be used to investigate the effects of rehabilitative joint motion of dynamic culture.
본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권1호
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pp.42-49
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2015
In laser pointer interaction systems, laser spot detection is one of the most important technologies, and most of the challenges in this area are related to the varying backgrounds, and the real-time performance of the interaction system. In this paper, we present a robust dictionary construction and update algorithm based on a sparse model of background subtraction. In order to control dynamic backgrounds, first, we determine whether there is a change in the backgrounds; if this is true, the new background can be directly added to the dictionary configurations; otherwise, we run an online cumulative average on the backgrounds to update the dictionary. The proposed dictionary construction and update algorithm for laser spot detection, is robust to the varying backgrounds and noises, and can be implemented in real time. A large number of experimental results have confirmed the superior performance of the proposed method in terms of the detection error and real-time implementation.
We propose a face recognition and notification system that can transform visual face information into tactile signals in order to help visually impaired people. The proposed system consists of a glasses type camera, a mobile computer and an electronic cane. The glasses type camera captures the frontal view of the user, and sends this image to mobile computer. The mobile computer starts to search for human's face in the image when obstacles are detected by ultrasonic sensors. In a case that human's face is detected, the mobile computer identifies detected face. At this time, Adaboost and compressive sensing are used as a detector and a classifier, respectively. After the identification procedures of the detected face, the identified face information is sent to controller attached to a cane using a Bluetooth communication. The controller generates motor control signals using Pulse Width Modulation (PWM) according to the recognized face labels. The vibration motor generates vibration patterns to inform the visually impaired person of the face recognition result. The experimental results of face recognition and notification system show that proposed system is helpful for visually impaired people by providing person identification results in front of him/her.
Sim, Min Soo;Park, Jeonghun;Chae, Chan-Byoung;Heath, Robert W. Jr.
Journal of Communications and Networks
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제18권1호
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pp.95-104
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2016
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising approach for cellular communication due to its energy efficiency and high achievable data rate. These advantages, however, can be realized only when channel state information (CSI) is available at the transmitter. Since there are many antennas, CSI is too large to feed back without compression. To compress CSI, prior work has applied compressive sensing (CS) techniques and the fact that CSI can be sparsified. The adopted sparsifying bases fail, however, to reflect the spatial correlation and channel conditions or to be feasible in practice. In this paper, we propose a new sparsifying basis that reflects the long-term characteristics of the channel, and needs no change as long as the spatial correlation model does not change. We propose a new reconstruction algorithm for CS, and also suggest dimensionality reduction as a compression method. To feed back compressed CSI in practice, we propose a new codebook for the compressed channel quantization assuming no other-cell interference. Numerical results confirm that the proposed channel feedback mechanisms show better performance in point-to-point (single-user) and point-to-multi-point (multi-user) scenarios.
Mining activities focus on the production of mineral resources for energy generation and raw material requirements worldwide and it is a known fact that shallow reserves become scarce. For this reason, exploration of new resources proceeds consistently to meet the increasing energy and raw material demand of industrial activities. Rock mechanics has a vital role in underground mining and surface mining. Devices and instruments used in laboratory testing to determine rock mechanics related parameters might have limited sensing capability of the failure behavior. However, methodologies such as, thermal cameras, digital speckle correlation method and acoustic emission might enable to investigate the initial crack formation in detail. Regarding this, in this study, thermographic analysis was performed to analyze the failure behaviors of different types of rock specimens during uniaxial compressive strength experiments. The energy dissipation profiles of different types of rocks were characterized by the temperature difference recorded with an infrared thermal camera during experiments. The temperature increase at the failure moment was detected as 4.45℃ and 9.58℃ for andesite and gneiss-schist specimens, respectively. Higher temperature increase was observed with respect to higher UCS value. Besides, a temperature decreases of about 0.5-0.6℃ was recorded during the experiments of the marble specimens. The temperature change on the specimen is related to release of radiation energy. As a result of the porosity tests, it was observed that increase in the porosity rate from 5.65% to 20.97% can be associated to higher radiation energy released, from 12.68 kJ to 297.18 kJ.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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