KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2213-2231
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2013
Compressed sensing is a novel technology used in the field of wireless communication and sensor networks for channel estimation, signal detection, data gathering, network monitoring, and other applications. It plays a significant role in highly secure, real-time, well organized, and cost-effective data communication in smart-grid (SG) systems, which consist of multi-tier network standards that make it challenging to synchronize in power management communication. In this paper, we present a multi-layer communication model for SG systems and propose compressed-sensing based data transmission at every layer of the SG system to improve data transmission performance. Our approach is to utilize the compressed-sensing procedure at every layer in a controlled manner. Simulation results demonstrate that the proposed monitoring devices need less transmission power than conventional systems. Additionally, secure, reliable, and real-time data transmission is possible with the compressed-sensing technique.
동영상 정보는 자료의 양이 방대하고 다양하여 압축된 형태로 저장하고 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 동영상 문서의 구조를 추출하고 동영상 스트림의 인데싱에 대한 의미를 부여할 수 있는 일반적인 데이터 모델을 제시하고, 이 모델을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 자료를 데이터베이스에 저장하고 검색하는 MPEG-2 압축 동영상 정보 관리 시스템(CVIMS, Compressed Video Information Management System)을 제안한다. CVIMS는 MPEG-2 파일에서 I-프레임들을 추출하고, 그 중에서 키 프레임(대표 이미지)을 선택한 후, 선택된 키 프레임에 대한 축소그림(thumbnail)과 캡션 및 그림 설명 정보를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 데이터베이스에 저장된 MPEG-2 동영상을 질의어나 키 프레임을 통해 검색한다.
Maritime accidents result in enormous economic loss and loss of life; thus, such accidents must be prevented, and risks must be managed to prevent these occurrences Risk management must be based on statistical evidence such as variables. Because calculating when variables increase statistically can be difficult, compressing the designated variables is necessary to use the maritime accident data in Korea. Thus, in this study, variables of marine accident data are compressed using statistical methods. The date, ship type, and marine accident type included in all maritime accident data were extracted, the number of optimal variables was confirmed using the hierarchical clustering analysis method, and the data were compressed. For the compressed variables, the validity of the data use was statistically confirmed using analysis of variance, and the data of the variables identified using the variable compression method were designated. Consequently, among the monthly and yearly data, statistical significance was confirmed in yearly data, and compression was possible. The significance of the data was confirmed in six and eight types of ships and accidents, respectively, and these were compressed. These results can be directly used for prevention or prediction based on past maritime accident data. Additionally, the data range extracted from past maritime accidents and the number of applicable data will be studied in the future.
Compressed Air is an important energy source used in most factories nowadays. The automation trend using air compressor has been gradually increasing with the interest of the 4th industry in recent years. With the air compressor system, it is possible to construct the device at low cost and easily achieve automation and energy saving. In addition, With trend of FA, miniaturation and light weight manufacturing trend expand their use in the electronics, medical, and food sectors. Research method is to design the technology for the remote control of the following information as USN base. Development of flexible sensing module from real time observation module for fusion of IT technology in compressed air systems, design and manufacture of flexible sensing module, and realiability assessment. Design of real-time integrated management system for observation data of compressed air system - Ability to process observation data measured in real time into pre-processing and analysis data. This study expects unconventionally decreasing effect of energy cost that takes up 60~70% of air compressor layout and operation and maintenance management cost through USN(Ubiquitous Sensor Network) technology by using optimum operational condition from real time observation module. In addition, by preventing maintenance cost from malfunction of air compressor beforehand, maintenance cost is anticipated to cut back.
최근 정보의 디지털화와 휴대용 정보기기의 보편화로 휴대용 정보기기가 업무처리의 중요한 수단이 되었고 처리해야하는 정보의 양 또한 증가하고 있다. 이러한 휴대용 정보기기에서 무수한 디지털 정보를 효과적으로 처리하기 위해 휴대용 정보기기에 적합한 모바일 DBMS의 사용이 요구된다. 또한 휴대용 정보기기에서 데이터 저장장치로서 보편적으로 사용되는 플래시 메모리는 기존의 하드디스크에 비해 저장 비용이 높아 데이터 저장에 있어 공간적 제약을 받으며, 데이터 I/O에 따른 수명을 가짐으로서 사용성에 제약을 받는다. 이러한 이유로 플래시 메모리를 저장매체로 사용하는 DBMS가 보편적으로 사용할 수 있는 압축 데이터 관리 시스템이 연구되고 있다. 하지만 압축 데이터 관리 시스템의 연구는 초기 단계이며 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 압축 데이터 관리 시스템의 문제점을 해결하고, 추가적인 관리방식을 제안하여 새로운 압축 데이터 관리 시스템을 제안한다.
Recent natural disasters like flooding and slope collapse have shown the need for natural risk management system, as they endanger directly public health and cause severe damages on the national economy. In order to improve the efficiency of risk management systems, this management system based on AANN(Auto-Associative Neural Network)is proposed in this paper. AANN can be effectively used for identification of abnormal data and data compression. The proposed AANN-based risk management system collects and stores measurement data from sensors and transmits them to remote server for web-monitoring. Generally, it is desirable to transmit the compressed data instead of raw data in normal state. However, if dangerous situation happens, rapid tramission of measurement data should be required. These requirements are easily satisfied by using AANN. In order to verify the feasibilities of the proposed system, The AANN-based risk management system is applied to slope collapse monitoring system.
전통적인 기존의 데이터베이스는 높은 성능을 얻기 위하여 느린 하드 디스크에서 관련된 레코드가 연속적으로 저장되어 있는 레코드 기반 모델을 활용한다. 그러나 읽기 집중적인 데이터 분석 시스템을 위해서는 컬럼 기반 압축 데이터베이스가 월등한 판독 성능으로 인하여 더 적합한 모델이 되고 있으며, 최근 플래시 메모리 SSD가 고속 분석용 시스템에 적합한 저장 매체로 선호되고 있다. 본 논문에서는 세로로 저장하는 컬럼 기반 스토리지 모델을 소개하고, 대용량 데이터웨어하우스 시스템을 위한 새로운 인덱스와 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안된 인덱스 관리 기법은 두 개의 인덱스를 사용하는 비대칭 인덱스 이중화이며, 갱신용 마스터 인덱스와 판독용 컴팩트 인덱스를 활용하여 특히 읽기가 집중된 빅 데이터베이스에서 우수한 검색 성능을 얻는다. 그리고 본 데이터 관리 기법은 관련된 컬럼 압축과 두 개의 플래시 메모리 SSD를 이중화하여 높은 판독 성능과 처리 안정성에 도움을 준다. 고부하 워크로드 조건의 성능 평가 결과를 기반으로, 본 데이터 관리 기법이 기존 기법보다 검색 처리 및 응답 시간 측면에서 더 우수함을 보이고자 한다.
기존의 연구 과제에서 모바일 기기에 쓰이는 데이터 압축 관리 시스템인 CDMS(Compressed Data Management System)을 제안하였다. 그러나 CDMS의 DB파일에서 Free Page의 발생, 또는 데이터가 늘어났다가 줄어들었음에도 불구하고 실질적인 파일크기가 줄어들지 않는 문제점이 발견되었다. 따라서 데이터들을 Compact하게 배치하여 데이터베이스를 재구성한 후 사용되어지지 않는 공간을 반환하여 다른 모듈에서 활용할 수 있도록 하기 위하여 Compaction Mechanism을 제안하였다.
IoT applications are quickly spread in many fields. Blockchain methods(BC), defined as a distributed sharing mechanism, offer excellent support for IoT evolution. The BC provides a secure way for communication between IoT devices. However, the IoT environments are threatened by hacker attacks and malicious intrusions. The IoT applications security are faced with three challenges: intrusions and attacks detection, secure communication, and compressed storage information. This paper proposed a system based on double-blockchain to improve the communication transactions' safety and enhance the information compression method for the stored data. Information security is enhanced by using an Ellipse Curve Cryptography(ECC) considered in a double-blockchain case. The data compression is ensured by the Compressed Sensing(CS) method. The conducted experimentation reveals that the proposed method is more accurate in security and storage performance than previous related works.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5855-5877
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2017
In view of personal health and disease management based on cost effective healthcare services, there is a growing need for real-time monitoring services. The electrocardiogram (ECG) signal is one of the most important of health information and real-time monitoring of the ECG can provide an efficient way to cope with emergency situations, as well as assist in everyday health care. In this system, it is essential to continuously collect and transmit large amount of ECG data within a given time and provide maximum user convenience at the same time. When considering limited wireless capacity and unstable channel conditions, appropriate signal processing and transmission techniques such as compression are required. However, ISO/IEEE 11073 standards for interoperability between personal health devices cannot properly support compressed data transmission. Therefore, in the present study, the problems for handling compressed data are specified and new extended agent and manager are proposed to address the problems while maintaining compatibility with existing devices. Extended devices have two PM-stores enabling compression and a novel transmission scheme. A variety of compression techniques can be applied; in this paper, discrete cosine transformation (DCT) is used. And the priority of information after DCT compression enables new transmission techniques for performance improvement. The performance of the compressed signal and the original uncompressed signal transmitted over the noisy channel are compared in terms of percent root mean square difference (PRD) using our simulation results. Our transmission scheme shows a better performance and complies with 11073 standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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