KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2067-2080
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2016
Cooperative spectrum sensing (CSS) for vacant licensed bands is one of the key techniques in cognitive radio networks. Currently, sequential probability ratio test scheme (SPRT) is considered as a powerful soft decision approach to improve the sensing result for CSS. However, SPRT assumes all secondary users (SU) are honest, and thus offering opportunities for malicious SUs to launch the spectrum sensing data falsification attack (SSDF attack). To combat such misbehaved behaviors, recent efforts have been made to trust mechanism. In this paper, we argue that powering SPRT with traditional trust mechanism is not enough. Dynamic SSDF attackers can maintain high trust in an alternant process of submitting honest or false sensing data, resulting in difficultly detecting them. Noting that the trust value of dymamic SSDF attackers behave highly volatile, a novel trusted SPRT scheme (VSPRT) based on volatility decay analysis is proposed in this paper to mitigate the harmful effect of dynamic SSDF attackers in the process of the soft-decision data fusion, and thus improving the accuracy of the final sensing result. Simulation results show that the VSPRT scheme outperforms the conventional SPRT schemes.
The purpose of this study was to determine the distribution, prevalence and relationship of the localized periodontitis of root fusion in maxillary and mandibular molars. One hundred patients who had eight maxillary and mandibular molars(third molars excluded) were consecutively selected for the study subjects. The subjects provided a total of 800 molars, i. e., 400 maxillary and 400 mandibular molars. A decision about root fusion was made on the radiographic examination. Probing depth, plaque index, gingival index and mobility were measured. The results were as follows. 1. 15.9% of the molars had a fused root. 22% of the maxillary molars and 9.8% of the mandibular molars had a fused molars. 2. In maxillary molars, the results of probing depth, plaque index, gingival index, mobility are more higher in test group than in control group, and there was a significantly difference except plaque index of maxillary first molars group(p<0.01). 3. In mandibular molars, the results of probing depth, plaque index, gingival index, mobility are more higher in test group than in control group, and there was a significantly difference(p<0.01). As a result of this study, it can be concluded that, in management of molars with a root fusion, we should detect the molars through the precise radiographic examination, early periodontal treatment and systematic treatment plan should be chosen. And postoperative continuing supportive periodontal therapy is needed.
In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.15-18
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2007
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.22
no.4
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pp.589-603
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2010
The purpose of this study is to develop a integrated(fusion) utilization model aimed at maximizing the development/management functions of urban estuarine area and to present an integrated concept by analyzing the existing document and data. The main points of this study are as follows: 1) The integrated utilization model suggested in this paper goes beyond the existing idea of sustainable utilization and conservation, putting an emphasis on rational decision-making in estuary management and peaceful coexistence between human and nature. 2) Policies for utilization/development/conservation/regeneration of urban estuarine area include the establishment of communication system between human and nature and a safety net considering both human and nature, the support for environment-friendly community development and the importance of preserving valuable ecosystem and wetland habitat. 3) Lastly, this study suggested that the major tasks for the fusion utilization model development are the integrated management of estuary areas, the conservation and preservation of wetland ecosystem, proper utilization of estuary's productivity, and the introduction and action plans of the integrated management model including the best way to address contamination and disaster management.
In this paper, Multisource data classification methods based on Bayesian formula are considered. For this decision fusion scheme, the individual data sources are handled separately by statistical classification algorithms and then Bayesian fusion method is applied to integrate from the available data sources. This method includes the combination of each expert decisions where the weights of the individual experts represent the reliability of the sources. The reliability measure used in the statistical approach is common to all pixels in previous work. In this experiment, the weight factors have been assigned to have different value for all pixels in order to improve the integrated classification accuracies. Although most implementations of Bayesian classification approaches assume fixed a priori probabilities, we have used adaptive a priori probabilities by iteratively calculating the local a priori probabilities so as to maximize the posteriori probabilities. The effectiveness of the proposed method is at first demonstrated on simulations with artificial and evaluated in terms of real-world data sets. As a result, we have shown that Bayesian statistical fusion scheme performs well on multispectral data classification.
In this paper, we describe a notion of sensor modeling method in multisensor data fusion using fuzzy set theory. Each sensor module is characterized by its fuzzy constraints to specific features of environment. These sensor fuzzy constraints can be imposed on multisensory data to verify their degree of truth and compatibility toward the final decision making. In comparison with other sensor modeling methods, such as probabilistic models or rule-based models, the proposed method is very simple and can be easily implemented in intelligent robot systems.
In the fire there are fusion signs and damage by fire, and insulation aging and carbonization of the electric wiring in the ignition spot because of special characteristic of the appliance in the electricity fire. Because of the physical factor applied in the damage of fire, the decision of ignition spot by eye investigation is insufficient. In this paper, the cause of electricity fire is researched. The focus is on the operation state of operated MCCB(Molded Case Circuit Breaker) at the time of electricity fire. Through grasping the operation principle of MCCB and the experiment, the state of MCCB after fire suppression is discriminated. The distinction possibility on the exist of electricity fire is proposed.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.3
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pp.670-684
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2014
Ship Information Systems (SISs) have been one of the main research focuses in ship design and become a multidisciplinary area. With these growing research trends, it is important to consolidate the latest knowledge and information to keep up with the research needs. In this paper, the SIS and its different forms are introduced and discussed. The beginning of this paper discusses the history and evolution of SIS. The next part of this paper focuses on different fields and research areas such as networking technology, information fusion, information decision, message display, ship control in real-time SISs. A Semi-Physical Simulation Platform (SPSIM) designed for SIS research and its running effect through a new Fuzzy-PID fusion algorithm are introduced in this paper then. A brief literature survey and possible future direction concerning each topic is included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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