KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2577-2596
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2013
In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.
This paper presents a compression method for animated meshes or mesh sequences which have a shared connectivity and geometry streams. Our approach is based on static semi-regular mesh compression algorithm introduced by Khodakovky et al. Our encoding algorithm consists of two stages. First, the proposed technique creates a semi-regular mesh sequence from an input irregular mesh sequence. For semi-regular remeshing of irregular mesh sequences, this paper adapts the MAPS algorithm. However, MAPS cannot directly be performed to the input irregular mesh sequence. Thus, the proposed remesh algorithm revises the MAPS remesher using the clustering information, which classify coherent parts during the animation. The second stage uses wavelet transformation and clustering information to compress geometries of mesh sequences efficiently. The proposed compression algorithm predicts the vertex trajectories using the clustering information and the cluster transformation during the animation and compress the difference other frames from the reference frame in order to reduce the range of 3D position values.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.370-379
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2018
The Korean government announced plans for the International Science Business Belt as a spatial area for promoting the linkage between scientific knowledge and commercialization in 2009. R&D and entrepreneurial activities are essential for the success of the International Science Business Belt. In particular, prioritizing the types of businesses is critical at the cluster establishment stage in that this largely affects the features and development of clusters comprising the International Science Business Belt. This research aims to predict the entry and growth of firms that specialize in four industrial clusters, including Big Science Cluster, Frontier Cluster, ICT Cluster, and Bio-Healthcare Cluster. For this purpose, we employ the Swann & Prevezer's industrial clustering model to identify sectors that affect the establishment and growth of industrial clusters in the International Science Business Belt, focusing on ICT, Bio-Healthcare and Frontier clusters. Data was collected from the 2014 Korean Innovation Survey (KIS) and University Alimi for the ICT cluster, 2014 National Bio Industry Survey and University Alimi for the Bio-Healthcare Cluster, and the 2015 National Nano Convergent Industry Survey and Annual Report of Nano Technology for the Frontier cluster. Empirical results show that the ICT service sector, bio process/equipment sector, and Nano electronic sector promote clustering in other sectors. Based on the analysis results, we discuss several policy implications and strategies that can attract relevant firms for the development of industrial clusters.
High energy neutron irradiations impact on structural and electrical properties of alumina are studied with particular emphasis on real time in-situ radiation induced conductivity measurement in low flux region. Polycrystalline Al2O3 samples are subjected to high energy neutrons produced from D-T neutron generator and Am-Be neutron source. 14 MeV neutrons from D-T generator are chosen to study the role of fast neutron irradiation in the structural modification of samples. Real time in-situ electrical measurement is performed to investigate the change in insulation resistance of Al2O3 due to radiation induced conductivity at low flux regime. During neutron irradiation, a significant transient decrease in insulation resistance is observed which recovers relative higher value just after neutron exposure is switched off. XRD results of 14 MeV neutron irradiated samples suggest annealing effect. Impact of relatively low energy neutrons on the structural properties is also studied using Am-Be neutrons. In this case, clustering is observed on the sample surface after prolonged neutron exposure. The structural characterizations of pristine and irradiated Al2O3 samples are performed using XRD, SEM, and EDX. The results from these characterizations are analysed and interpreted in the manuscript.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.855-858
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2005
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
This study aimed to develop an optimal sizing system and a draping pattern for hip protector based on an analysis of anthropometric characteristics of Korean older women. A hip protector is a specialized form of pants or underwear containing pads along the outside of each hip. The 3D body scan data of Korean older women were analyzed to identify their anthropometric characteristics and a four-size system with 93% of population accommodation was developed by clustering analysis based on key dimensions derived from factor analysis. The sizing system consists of small/short, large/short, small/tall, and large/tall. A 3D physical model and hip pads were fabricated; then, a hip protector was draped on the 3D model and hip pads. The sizing system of hip protector was analyzed in terms of size and shape and a draping pattern was compared on back center, back side, front side, front center and pad. Lastly, the pattern deformation and clothing pressure were analyzed using the virtual clothing system CLO. Virtual system have disadvantage of not to suggest the objective value. In the future research the wearing comfort and impact absorption of the hip protector needs to be tested and then a hip protector design will be finalized by considering the hip protector's size, material, comfort testing results, aesthetic appeal, protection effectiveness, and practical utility of everyday use.
This paper highlights the reconstruction of the rectilinear type of 3D rooftop model from satellite image data using centroid neural network. The main idea of the proposed 3D reconstruction method is based on the grouping of 3D line segments. 3D lines are extracted by 2D lines and DEM (Digital Elevation Map) data evaluated from a pair of stereo images. Our grouping process consists of two steps. We carry out the first grouping process to group fragmented or duplicated 3D lines into the principal 3D lines, which can be used to construct the rooftop model, and construct the groups of lines that are parallel each other in the second step. From the grouping result, 3D rooftop models are reconstructed by the final clustering process. High-resolution IKONOS images are utilized for the experiments. The experimental result's indicate that the reconstructed building models almost reflect the actual position and shape of buildings in a precise manner, and that the proposed approach can be efficiently applied to building reconstruction problem from high-resolution satellite images of an urban area.
Agricultural reservoirs are crucial structures for water resources monitoring especially in Korea where the resources are seasonally unevenly distributed. Optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites, being utilized as tools for monitoring the reservoirs, have unique limitations in that optical sensors are sensitive to weather conditions and SAR sensors are sensitive to noises and multiple scattering over dense vegetations. In this study, we tried to improve water body detection accuracy through optical-SAR data fusion, and quantitatively analyze the complementary effects. We first detected water bodies at Edong, Cheontae reservoir using the Compact Advanced Satellite 500(CAS500), Kompsat-3/3A, and Sentinel-2 derived Normalized Difference Water Index (NDWI), and SAR backscattering coefficient from Sentinel-1 by K-means clustering technique. After that, the improvements in accuracies were analyzed by applying K-means clustering to the 2-D grid space consists of NDWI and SAR. Kompsat-3/3A was found to have the best accuracy (0.98 at both reservoirs), followed by Sentinel-2(0.83 at Edong, 0.97 at Cheontae), Sentinel-1(both 0.93), and CAS500(0.69, 0.78). By applying K-means clustering to the 2-D space at Cheontae reservoir, accuracy of CAS500 was improved around 22%(resulting accuracy: 0.95) with improve in precision (85%) and degradation in recall (14%). Precision of Kompsat-3A (Sentinel-2) was improved 3%(5%), and recall was degraded 4%(7%). More precise water resources monitoring is expected to be possible with developments of high-resolution SAR satellites including CAS500-5, developments of image fusion and water body detection techniques.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.1
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pp.51-63
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1997
Total suspended particulate matters in the ambient air were analyzed for eight chemical elements (Ca, Co, Cu, Fe, Mn, Pb, Si, and Zn) using an x-ray fluorescence spectrometry (XRF) at the Kyung Hee University - Suwon Campus during 1989 to 1994. To use these data as basis for source identification study, membership of each sample was selected to represent one of the well defined sample groups. The data sets consisting of 83 objects and 8 variables were initially separated into two groups, fine (d$_{p}$<3.3 ${\mu}{\textrm}{m}$) and coarse particle groups (d$_{p}$>3.3 ${\mu}{\textrm}{m}$). A hierarchical clustering method was examined to obtain possible member of homogeneous sample classes for each of the two groups by transforming raw data and by applying various distances. A disjoint principal component analysis was then used to define homogeneous sample classes after deleting outliers. Each of five homogeneous sample classes was determined for the fine and the coarse particle group, respectively. The data were properly classified via an application of logarithmic transformation and Euclidean distance concept. After determining homogeneous classes, correlation coefficients among eight chemical variables within all the homogeneous classes for calculated and meteorological variables (temperature. relative humidity, wind speed, wind direction, and precipitation) were examined as well to intensively interpret environmental factors influencing the characteristics of each class for each group. According to our analysis, we found that each class had its own distinct seasonal pattern that was affected most sensitively by wind direction.ion.
Na, Dong Yeop;Koo, Hyung Il;Park, Yong Bae;Lee, Kyoung Hoon;Lee, Jae Ki;Hwang, In Ho
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.3
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pp.296-303
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2014
In this paper, we propose an algorithm to visualize radio wave environment based on the measured Received Signal Strength Indication( RSSI) and 3D geographic information. We estimate the source position using the circumcenter of the triangle and visualize the radio wave environment using the empirical propagation models. A mode seeking algorithm(mean-shift clustering) is used to seek the peak points and the center of gravity is utilized to reduce the estimation errors. Our approach finds its applications in the radio wave monitoring systems for the efficient utilization of radio resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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