Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠 보호에 대한 반공모 코드를 위한 동적 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 반공모 코드(ACC: Anti-Collusion Code)를 위한 멀티미디어 핑거프린팅 코드는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design)의 접속행렬을 보수행렬로 변환하여 k를 k+1로 증대시키는 수리적 방법으로 설계되었다. 그리고 보수행렬의 코드벡터를 사용자에게 핑거프린팅 코드로 부여하고, 콘텐츠에 삽입하였다. 제안된 알고리즘에서는 사용자가 구매하는 콘텐츠로부터 특징점을 추출하고, 이를 기반으로 동적으로 핑거프린팅 코드를 설계할 수 있도록 BIBD의 v와 k+1 조건을 만족하는 반공모 코드의 후보성 코드를 코드북(Codebook)에 구축하고 ${\lambda}+1$ 조건을 만족하는 행렬(이하, Rhee행렬이라 함.)을 생성한다. 실험을 통하여 콘텐츠의 특징점 기반으로 생성된 Rhee행렬의 코드벡터는 v비트의 유의수준 ($1-{\alpha}$)에서 신뢰구간에 k가 존재하며, Rhee행렬의 각 행과 행, 열과 열 사이의 유클리디안 거리가 BIBD 기반의 보수행렬과 그래프 기반의 보수행렬과 같은 k값이 산출되었다. 더욱이 Rhee행렬의 첫 행과 첫 열은 생성과정에서 초기 점화벡터로 콘텐츠 포렌식 마크 정보가 되며, 이와 관계가 있는 나머지 코드벡터들과의 관계성이 코드북에 기록되어 있기 때문에, 공모된 코드를 추적할 때 원 핑거프린팅 코드의 상관관계 계수를 구할 필요 없이 코드북의 탐색으로 공모자를 추적이 용이하다. 따라서 본 논문에서 생성된 Rhee행렬은 수리적으로 생성된 BIBD 기반의 행렬보다 ACC로서 강인성과 충실도가 우수하다.
이 논문은 BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) 코드 기반의 멀티미디어 핑거프린팅의 새로운 구현 알고리즘을 나타낸다. 공모자 검출의 평가는 n-1명 까지 이루어진다. 제안된 알고리즘에서, 사용된 공모공격은 논리조합(AND, OR 그리고 XOR) 과 평균화 계산(Averaging)이다. 핑거프린팅 코드의 생성 단계는 다음과 같다. 1, BIBD {7,4,1} 코드는 생기행렬로 생성된다. 2. BIBD 코드와 BCH 코드를 결합한 새로운 인코딩 방법에서, 두 종류의 코드들은 BCH 엔코딩 처리에 의해서 핑거프린팅 코드가 된다. 3. 단계 2에서 생성된 코드는 핑거프린팅 코드가 되며 BCH {15,7}코드와 유사한 특성을 갖는다. 4. 단계 3의 핑거프린팅 코드로, 공모자 검출을 위한 공모 코드북을 만든다. 실험을 통하여 공모자 검출비는 AND 공모에서 86.6%, OR 공모에서 32.8%, XOR 공모에서 0% 그리고 평균화 공모에서 66.4%임을 각각 확인하였다. 또한 XOR 공모는 전체 공모자를 검출할 수 없는 반면에, 평균화 공모는 n-1명의 공모자를 검출 하고 OR 공모는 k명의 공모자를 검출할 수 있었다.
Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권5호
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pp.789-796
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2012
Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.
Purpose: To develop a 3D magnetic resonance fingerprinting (MRF) method for application in high resolution knee cartilage PD, T1, T2 mapping. Materials and Methods: A novel 3D acquisition trajectory with golden-angle rotating radial in kxy direction and interleaved echo planar imaging (EPI) acquisition in the kz direction was implemented in the MRF framework. A centric order was applied to the interleaved EPI acquisition to reduce Nyquist ghosting artifact due to field inhomogeneity. For the reconstruction, singular value decomposition (SVD) compression method was used to accelerate reconstruction time and conjugate gradient sensitivity-encoding (CG-SENSE) was performed to overcome low SNR of the high resolution data. Phantom experiments were performed to verify the proposed method. In vivo experiments were performed on 6 healthy volunteers and 2 early osteoarthritis (OA) patients. Results: In the phantom experiments, the T1 and T2 values of the proposed method were in good agreement with the spin-echo references. The results from the in vivo scans showed high quality proton density (PD), T1, T2 map with EPI echo train length (NETL = 4), acceleration factor in through plane (Rz = 5), and number of radial spokes (Nspk = 4). In patients, high T2 values (50-60 ms) were seen in all transverse, sagittal, and coronal views and the damaged cartilage regions were in agreement with the hyper-intensity regions shown on conventional turbo spin-echo (TSE) images. Conclusion: The proposed 3D MRF method can acquire high resolution (0.5 mm3) quantitative maps in practical scan time (~ 7 min and 10 sec) with full coverage of the knee (FOV: 160 × 160 × 120 mm3).
Chauhan, Puneet Singh;Shagol, Charlotte C.;Yim, Woo-Jong;Tipayno, Sherlyn C.;Kim, Chang-Gi;Sa, Tong-Min
한국토양비료학회지
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제44권1호
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pp.127-145
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2011
Various environmental ecosystems are valuable sources for microbial ecology studies, and their analyses using recently developed molecular ecological approaches have drawn significant attention within the scientific community. Changes in the microbial community structures due to various anthropogenic activities can be evaluated by various culture-independent methods e.g. ARISA, DGGE, SSCP, T-RFLP, clone library, pyrosequencing, etc. Direct amplification of total community DNA and amplification of most conserved region (16S rRNA) are common initial steps, followed by either fingerprinting or sequencing analysis. Fingerprinting methods are relatively quicker than sequencing analysis in evaluating the changes in the microbial community. Being an efficient, sensitive and time- and cost effective method, T-RFLP is regularly used by many researchers to access the microbial diversity. Among various fingerprinting methods T-RFLP became an important tool in studying the microbial community structure because of its sensitivity and reproducibility. In this present review, we will discuss the important developments in T-RFLP methodology to distinguish the total microbial diversity and community composition in the various ecosystems.
Park, Dong-Suk;Kang, Hee-Wan;Lee, Mi-Hee;Park, Young-Jin;Lee, Byoung-Moo;Hahn, Jang-Ho;Go, Seung-Joo
Mycobiology
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제31권4호
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pp.235-247
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2003
In order to investigate biodiversity and establish identification system for Phytophthora spp. in Korea, a variety of band pattern was produced by using the URP(universal rice primer). The fingerprint patterns of Phytophthora spp. showed many common and variable fragments according to their isolates in distinct genotypes. In particular, P. drechsleri was classified into four distinct types(I to IV). P. drechsleri(KACC 40498 and KACC 40499) and P. cryptogea(KACC 40413) appeared to have almost equal bands despite their being different species. Ninety isolates of Phytophthora spp. were clustered into 13 groups based on UPGMA(unweighted pair group method with arithmetic means) analysis. These DNA fingerprinting data would be helpful for inter- and intra-species identification of Phytophthora species.
Forty Clostridium perfringens isolates were obtained from twelve animal products, following the examination of eighty six beef, pork, broiler chicken and salami meat products, and eleven milk powder products. There were 21 isolates from salami stored at $25^{\circ}C$, 3 isolates from pork, 4 isolates from beef, 9 isolates from broiler chicken, and 3 isolates from milk powder. Only the cpa gene encoding a toxin among the 5 toxin genes tested (cpa, cpb, etx, iap, and cpe) was detected in all forty isolates, suggesting contamination with C. perfringens type A. DNA fingerprinting analysis using PCR of the tRNA intergenic spacer (tDNA-PCR) and the 16S-23S internal transcribed spacer (ITS-PCR), and randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis were attempted to differentiate the isolates. RAPD analysis was the most discriminating method among the three PCR analyses. Isolates from the same products tended to show similar RAPD patterns. Antimicrobial susceptibility tests showed that some isolates from broiler chickens had the same antibiogram with multiple resistance to streptomycin, colistin, and ciprofloxacin. Antibiograms were similar between isolates from the same livestock products, but differed considerably between the products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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