The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. The management of vehicles' location in most conventional vehicle tracking system has some critical defects when it deals with data which are continuously changed. It means the conventional vehicle tracking system based on the conventional database is unable eventually to cope with the environment that should manage the frequently changed location of vehicles. The important things in the evaluation of the vehicle tracking system is to determine the threshold of cost of database ,update period and communication period between vehicles and the system. In other words, the difference between the reallocation of vehicle and the data in database can evaluate the overall performance of vehicle tracking systems. Most of the previous works considers only the information that is valid at the current time, and is hard to manage efficiently the past and future information. To overcome this problem, the efforts on moving objects management system(MOMS) and uncertainty processing have been started from a few years ago. In this paper, we propose an uncertainty processing model and system implementation of moving object that tracks the location of the vehicles. We adopted both linear-interpolation method and trigonometric function to chase up the location of vehicles for the past time as well as future time, respectively. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in parcel application that is one of major application of e-Logistics domain.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 프로토콜 성능 극대화를 위해서 비동기식 MAC과 라우팅 교차 계층 방식의 향상된 위치 기반 데이터 전송 (Enhanced Geographic Forwarding; EGF) 기법을 제안한다. EGF 기법은 기존의 일반적인 위치 기반 전송 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 등을 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보와 에너지 비용 정보만을 이용한 최적의 back-off 매핑 메커니즘을 사용하여 데이터를 전송한다. 또한 효율적인 MAC과 라우팅의 교차 계층 방식으로 오버헤드를 최소화하고 데이터 전달 성능을 최적화 하였다. 성능 분석 결과 패킷 전송 성공률, 저전력성 및 데이터 전송 지연에 대해서 향상된 성능을 확인하였다.
This study presents an ultrasonic location awareness system for the ubiquitous computing with absolute position. The flight time of ultrasonic waves is determined by a period detecting technique which is able to extend the sensing range compared with traditional methods. For location awareness, ultrasonic waves are sent successively from each ultrasonic transmitter and synchronized by radio frequency (RF) signal, where the transmitting part is fixed and the receiving part is movable. To expand the recognizing range, cell matching technique and coded ultrasonic technique are introduced. The experimentation for various distances is accomplished to verify the used period detecting technique of U-SAT system. The positioning accuracy by using cell matching is also verified by finding the locations of settled points and the usability of coded ultrasonic technique is verified. As a result, the possibility of ultrasonic location awareness system for the ubiquitous computing can be discussed as a pseudo-satellite system with low cost, a high update rate, and relatively high precision, in the places where CPS is not available.
모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.
최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.
In this paper, the dependence of the Kalman filter-based emitter location algorithm on the initial estimate is investigated. Given all the LOB data, the initial estimate of the emitter location is obtained from the linear LSE algorithm with the former LOB data. Using the initial estimate, the Kalman filter algorithm is applied with the remaining LOB data to update the initial estimate. It is shown that as the number of data used in the calculation of the initial estimate increases, the accuracy of the final estimate is improved and the total computational complexity of obtaining the initial estimate and the final estimate increases. In addition, the dependence of the performance of the Kalman filter algorithm on the predefined constant is illustrated.
무선 ATM망에서 현재와 같은 멀티미디어 이동통신 서비스 제공을 위한 단말의 이동성 관리기법들이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 이들 이동성 관리기법중 위치등록, 갱신, 그리고 핸드오프 제어기법에 대해 특성을 비교한다. 또한, 점차 소규모화되는 현재의 셀룰라 환경에서와 같이 빈번한 핸드오프 발생환경에 대하여 핸드오프 지연 및 통신단절시간과 속도변화에 따른 호 차단율 및 호 절단율을 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.451-465
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2017
This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.
The rate of fire in buildings is gradually increasing in these days and the damage of property are severely increasing. This study suggests a methodology that provides information of the emergency exits based on indoor location services. The methodology uses determination technology and the latest update of indoor map generation via the built-in sensors of smartphone. This paper enhances the accuracy of indoor localization, and also it is to study how to provide exact indoor layout for rescuing the workers in emergency, such as fires and natural disasters.
This paper aims to develop a SI(structural identification) technique using the kinetic energy optimization technique(KEOT) and the direct matrix updating method(DMUM) to decide on optimal location of sensors and to update FE model respectively, which ultimately contributes to a composition of more effective SHM. Owing to the characteristic structural flexing behavior of cable bridges, which makes them vulnerable to any vibration, systematic and continuous structural health monitoring (SHM) is pivotal for them. Since it is necessary to select optimal measurement locations with the fewest possible measurements and also to accurately assess the structural state of a bridge for the development of an effective SHM, a SI technique is as much important to accurately determine the modal parameters of the current structure based on the data optimally obtained. In this study, the KEOT was utilized to determine the optimal measurement locations, while the DMUM was utilized for FE model updating. As a result of experiment, the required number of measurement locations derived from KEOT based on the target mode was reduced by approximately 80 % compared to the initial number of measurement locations. Moreover, compared to the eigenvalue of the modal experiment, an improved FE model with a margin of error of less than 1 % was derived from DMUM. Finally, the SI technique for long-span bridges proposed in this study, which utilizes both KEOT and DMUM, is proven effective in minimizing the number of sensors while accurately determining the structural dynamic characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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