This paper suggests the effective channel assignment scheme for mobility prediction handover. For maintaining required quality of service (QoS) during handover, there are handover algorithms these reserve the channel where the movement is predicted. But channel assignment schemes these have been studied are not considered mobility prediction handover. This paper suggests the channel assignment scheme that considers mobility predicted handover. The suggested algorithm maintains dropping probability of handover calls, decreases blocking probability of new calls and increases channel utilization.
Brain computer interface is the technology of interface for next generation. Recently, user intention has been tried to be recognized for interfacing a computer. EEG plays important role in developing practical application in this area. Much research has focused on extracting EEG commander generated by human movement. ERD/ERS has generally accepted as important EEG parameters for prediction of human movement. However, There has been difference between initial movement indicated by ERD/ERS and real movement. Therefore, this study was to determine the time differences for brain interface by ERD/ERS. Five university students performed ten repetitive movements. ERD/ERS was determined according to movement execution and the significant pattern showed the difference between movement execution and movement indication of ERD/ERS.
Yi, Jong-Ju;Kim, Min-Jae;Paik, Bu-Geun;Kim, Kyung Chun
Journal of the Korean Society of Visualization
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v.19
no.3
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pp.22-30
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2021
Ventilated cavity shapes by varying angle of attack of a circular cavitator were predicted based on Logvinovich's Independence Principle in order to verify the cavity shape prediction method. The prediction results were compared with model experiments conducted in the high-speed cavitation tunnel. In the prediction of the cavity centerline, the movement of the cavity centerline due to the effect of gravity and cavitator's angle of attack were well predicted. In the prediction of the cavity contour, it was found that the cavity edge prediction error increased as the angle of attack increased. The error of the upper cavity contour was small at the positive angle of attack, and the error of the lower cavity contour was small at the negative angle of attack.
Objective: The purpose of this study was to confirm difference between angular foot movement time and existing foot Fitts' law predicting times, and to develop the angular foot Fitts' law in the foot tapping task. Background: Existing studies of foot Fitts' law focused on horizontal movement to predict the movement time. However, when driving a car, humans move their foot from the accelerator to the brake with a fixed heel. Therefore, we examined the experiment to measure angular foot movement time in reciprocal foot tapping task and compared to conventional foot Fitts' law predicting time. And, we developed the angular foot Fitts' law. Method: In this study, we compared the angular foot movement time in foot tapping task and the predicted time of four conventional linear foot Fitts' law models - Drury's foot Fitts' law, Drury's ballistic, Hoffmann's ballistic, Hoffmann's visually-controlled. 11 subjects participated in this experiment to get a movement time and three target degrees of 20, 40, and 60 were used. And, conventional models were calculated for the prediction time. To analyze the movement time, linear and arc distance between targets were used for variables of model. Finally, the angular foot Fitts' law was developed from experimental data. Results: The average movement times for each experiment were 412.2ms, 474.9ms, and 526.6ms for the 89mm, 172mm, and 253mm linear distance conditions. The results also showed significant differences in performance time between different angle level. However, all of conventional linear foot Fitts' laws ranged 135.6ms to 401.2ms. On the other hand, the angular foot Fitts' law predicted the angular movement time well. Conclusion: Conventional linear foot Fitts' laws were underestimated and have a limitation to predict the foot movement time in the real task related angular foot movement. Application: This study is useful when considering the human behavior of angular foot movement such as driving or foot input device.
In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.
Latency, an identified element of Internet protocol (IP) mobility protocol execution, can reduce handover performance in mobile networks. Although the performance can be improved by applying an effective network-based IP mobility scheme in place of the traditional host-based alternatives, the existing inter-domain extensions of network-based IP mobility continue to suffer from an extended handover latency. This paper proposes a new inter-domain network-based IP mobility scheme based on node movement prediction. The proposed scheme accelerates the handover by preparing the future domain of the mobile node in a proactive manner. Analytical and simulation-based evaluations confirm improved performance of the proposed scheme in terms of handover latency and packet loss compared with existing schemes.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.39-46
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2019
Human mobility estimation plays a key factor in a lot of promising applications including location-based recommendation systems, urban planning, and disease outbreak control. We study the human mobility estimation problem in the case where recent locations of a person-of-interest are unknown. Since matrix decomposition is used to perform latent semantic analysis of multi-dimensional data, we propose a human location estimation algorithm based on matrix factorization to reconstruct the human movement patterns through the use of information of persons with correlated movements. Specifically, the optimization problem which minimizes the difference between the reconstructed and actual movement data is first formulated. Then, the gradient descent algorithm is applied to adjust parameters which contribute to reconstructed mobility data. The experiment results show that the proposed framework can be used for the prediction of human location and achieves higher predictive accuracy than a baseline model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.8-13
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2017
Movement technique is comprised of the movement status of the circulation differentiation rate (CDR) and rotation differentiation rate (RDR) on the shiver movement form. Condition of the differentiation rate by the shiver movement form is to be modified the teetering movement system. As to fix the movement of signal on the material of body, we compared a shiver value of the circulation differentiation rate on the circulation state. The concept of rotation differentiation rate was identified the reference of rotation differentiation signal and rotation differentiation signal by the rotation state. For detecting a alteration of the CDR-RDR of the maximum and average in terms of the movement form, and shiver movement value that was a shiver value of the top alteration of the Top-ф$_{MAX-AVG}$ with $12.80{\pm}1.27units$, that was a shiver value of the peripheral alteration of the Per-ф$_{MAX-AVG}$ with $4.38{\pm}1.15units$, that was a shiver value of the limbus alteration of the Lim-ф$_{MAX-AVG}$ with $1.65{\pm}0.25units$, that was a shiver value of the center alteration of the Cen-ф$_{MAX-AVG}$ with $0.25{\pm}0.01units$. The teetering movement will be to assess at the ability of the movement form for the control degree of differentiation rate on the CDR-RDR that was shown the circulation and rotation form by the differentiation rate system. Teetering differentiation system was modified of a form by the special movement and was included a shiver data of teetering movement rate.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.10
no.2
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pp.81-88
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2007
In case of an urban tunnel, the displacement of ground base controls the tunnel design because it is built on shallow and unconsolidated ground many times. There are more insufficiency to describe the ground movement which coincides in the measured result of the situ because the design of an urban tunnel is dependent on the method of numerical analysis used to the existing elastic and elasto-plastic models. We studied about the prediction for the ground movement of a shallow tunnel in unconsolidated ground, mechanism of collapse, and settlement. Also this paper shows comparison with the existing elastic and elasto-plastic model using the unlinear analysis of the strain-softening model. We can model the real ground movement as the increasement of ground surface inclination or occurrence of shear band by using strain-softening model for the result of ground movement of an urban NATM tunnel.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.3
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pp.393-403
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1999
In this research, a reach posture prediction based on a two-segment trunk model was made. Recently, reach posture prediction models have used inverse kinematics to provide a single posture that a person naturally takes, with a single segment trunk model that had some shortcomings. A two-segment trunk model was first developed with two links; pelvis link and lumbar-thoracic link. The former refers to the link from the hip joint to L5/S1 joint while the latter does the link from L5/S1 to the shoulder joint. Second, a reach prediction model was developed using the two-segment trunk model. As a result, more reliable equations for two-segment trunk motion were obtained, and the lean direction which refers to the movement direction of the trunk was not found to have a significant effect on the two-segment trunk motion. The results also showed that the hip joint is more preferred over L5/S1 to serve as a reference point for trunk models and the reach prediction model being developed predicted the real posture accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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