The emergence of E-book have allowed readers to interact with other readers and to actively participate (e.g. social reading). Furthermore, there is a growing demand in writer's community to take the advantage of the feedback from their readers to update the content of E-book. To do that, they require the service that utilizes the user feedback while creating or updating the e-book content. This study aims to let authors collect and to apply the reader's feedback on E-book content. However, in order to apply the user feedback, users first need to explicitly type the feedback, and even if they do, authors need to develop the software to automatically analyze and to apply the user feedback. This makes difficult for authors without programming background to produce E-book with automatic content adaptation. In this paper, we propose Feedback Clue Model to generate, analyze and apply the user feedback into E-book content. Based on this model, we develop the block editor which allows easy implementation of E-book that can be dynamically updated.
Operational Modal Analysis (OMA) is a technique for identification of modal parameters by measurement of only the system's response. On many lightweight structures, such as load-speaker cones and disk drive read/write heads, is impossible or impractical to measure the input forces. Another characteristic of lightweight structure is their sensitivity to mass loading from sensors. The Scanning Laser Doppler Vibrometry(SLDV) allows response measurements to be taken without mass loading. One disadvantage of OMA testing compared to tradition input output modal testing is the OMA mode shapes are un-scaled. This means that the mode shape obtained from an OMA test can not used for analytical structural modification studies. However, the un-scaled mode shapes from an OMA test can be used to update a Finite Element Model (FEM). The updated FEM can then be used to analytically predict the effect of structural modifications. This paper will present the results of an OMA test performed on a simple plate and motor in operating conditions. The un-scaled mode shapes from this test will be used to update a FEM model of the system. The updated FEM model will be then be used to predict the effect of attaching a mass to the plate. The shapes predicted by the FEM for the modified system will be compared to a second OMA test on the modified system
움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.
Recently, the demand for more precise and demand-oriented customized spatial information is increasing due to the 4th industrial revolution. In particular, the use of 3D spatial information and digital twins which based on spatial information, and research for solving social problems in cities by using such information are continuously conducted. Globally, non-face-to-face services are increasing due to COVID-19, and the national policy direction is also rapidly progressing digital transformation, digitization and virtualization of the Korean version of the New Deal, which means that 3D spatial information has become an important factor to support it. In this study, physical objects for cities defined by world organizations such as ISO, OGC, and ITU were selected and the target of the 3D object model was limited to buildings. Based on CityGML2.0, the data collected using a drone suitable for building a 3D model of a small area is selected to be updated through road name address and building ledger, which are administrative information related to this, and LoD2.5 data is constructed and urban space. It was intended to suggest an object update method for a 3D building among data.
무선단말기에 도착하는 호의 연결을 위해서 유휴상태에 있는 무선단말기의 위치정보를 관리하는 위치추적 방법이 사용된다. 본 논문에서는 시간이 지남에 따라서 호도착율이 변화할 때에 적합한 호도착기록에 기반한 위치갱신 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용한 위치추적방법은 무선단말기의 호도착기록을 사용하여 호도착율의 변화를 파악하고, 이를 사용하여 현재의 호도착율에 적합한 타임아웃 주기를 계산한다. 그리고 이 방법에 대한 성능을 평가하기 위하여 고정/가변 호도착율에 대한 분석 모델과 그에 따른 분석 결과를 제시함으로써 호도착율의 변화에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 Microsoft DirectShow기반의 DSM-CC Object Carousel과 Data Download 프로토콜을 위한 인코더의 설계 및 구현에 대해 기술한다. DirectShow는 Component Object Model (COM) 기술을 기반으로 하고 있다. 따라서, 작성된 코드의 재사용과 유지보수가 용이하고, 멀티미디어(Multimedia) 데이터를 편리하게 처리말 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 개발자가 COM component를 쉽게 제작할 수 있는 방법을 제공한다 하지만, 스트리밍 오디오/비디오 등의 디코딩을 위주로 개발된 DirectShow기술이 데이터 방송 서버에서의 실시간 인코딩 작업에 사용할 때에는 문제점이 발생한다 Data Carousel 방식에서는 인로딩 도중에 Update를 지원해야 한다. 즉, Carousel데이터의 Update가 있을 경우, 스트리밍(Streaming) 하는 동안 Update된 데이터를 인코딩 하여야 한다. 이러한 상황은 DirectShow의 기본 상태로는 표현하기 어려우므로 기본 상태를 확장하여 별도의 사용자 정의 상태를 추가하였다. 또한, 두 작업을 동시에 수행하기에 적합한 스레드(thread) 모델과 Push/pull 버퍼 모델을 설계하였다. DirectShow를 이용하여 인코더를 구현함으로써 개발자는 개발시간과 비용을 절약 할 수 있고, 사용자에게는 인코더를 등록하고 실행하기 쉬운 환경과 인로딩 상태의 실시간 모니터링 기능을 제공한다.
In a multi-sensor target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called, the out-of-sequence measurements(OOSMs). The OOSM can arise in a form of single-lag or multi-lag throughout the transfer at the fusion center. The recursive retrodiction step was proposed to update the current state estimates with the multi-lag OOSM from the several previous papers. The real world has the possible situations that the maneuvering target informations can arrive at the fusion center with the random clutter in the possible OOSMs. In this paper, we incorporate the IMM-MPDA(Interacting Multiple Model - Most Probable Data Association) into the multi-lag OOSM update. The performance of the IMM-MPDA filter with multi-lag OOSM update is analyzed for the various clutter densities, OOSM lag numbers, and target maneuvering indexes. Simulation results show that IMM-MPDA is sufficient to be used in out of sequence environment and it is necessary to correct the current state estimates with OOSM except a very old OOSM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.323-342
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2021
Personal health records (PHRs) is an electronic medical system that enables patients to acquire, manage and share their health data. Nevertheless, data confidentiality and user privacy in PHRs have not been handled completely. As a fine-grained access control over health data, ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) has an ability to guarantee data confidentiality. However, existing CP-ABE solutions for PHRs are facing some new challenges in access control, such as policy privacy disclosure and dynamic policy update. In terms of addressing these problems, we propose a privacy protection and dynamic share system (PPADS) based on CP-ABE for PHRs, which supports full policy hiding and flexible access control. In the system, attribute information of access policy is fully hidden by attribute bloom filter. Moreover, data user produces a transforming key for the PHRs Cloud to change access policy dynamically. Furthermore, relied on security analysis, PPADS is selectively secure under standard model. Finally, the performance comparisons and simulation results demonstrate that PPADS is suitable for PHRs.
The purpose of this study was to propose useful suggestion by analyzing preventive replacement policy under which there are minor and major failure. Here, major failure is defined as the failure of system which causes the system to stop working, however, the minor failure is defined as the situation in which the system is working but there exists inconvenience for the user to experience the degradation of performance. For this purpose, we formulated an expected cost rate as a function of periodic replacement time and the number of system update cycles. Then, using the probability and differentiation theory, we analyzed the cost rate function to find the optimal points for periodic replacement time and the number of system update cycles. Also, we present a numerical example to show how to apply our model to the real and practical situation in which even under the minor failure, the user of system is not willing to replace or repair the system immediately, instead he/she is willing to defer the repair or replacement until the periodic or preventive replacement time. Optimal preventive replacement timing using two variables, which are periodic replacement time and the number of system update cycles, is provided and the effects of those variables on the cost are analyzed.
This paper describes the development of a target vehicle state estimation algorithm using vehicle-to-vehicle (V2V) communication. Perceiving the state of the target vehicle has great importance for successful autonomous driving and has been studied using various sensors and methods for many years. V2V communication has advantage of not being constrained by surrounding circumstances relative to other sensors. In this paper, we adopt the V2V signal for estimating the target vehicle state. Since applying only the V2V signal is improper by its low frequency and latency, the signal is used as additional measured data to improve the estimation accuracy. We estimate the target vehicle state using Extended Kalman filter (EKF); a point mass model was utilized in process update to predict the state of next step. The process update is followed by measurement update when ego vehicle receives V2V information. The proposed study evaluated state estimation by comparing input V2V information in an experiment where the ego vehicle follows the target vehicle behind it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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