Hong, Seung Hwan;Cho, Hyoung Sig;Kim, Nam Hoon;Sohn, Hong Gyoo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.2
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pp.525-531
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2015
According to the increasing demand for 3D indoor spatial information, the utilization of a terrestrial laser scanner comes to the fore. However, the research for the comparison between a terrestrial laser scanning method and a traditional surveying method is insufficient. The paper evaluated the time-efficiency and the locational accuracy of an AMCW type and a direct TOF type of terrestrial laser scanning methods in comparison with the observation using a total station. As a result, an AMCW type showed higher time-efficiency than a direct TOF type and the RMSE between the two types of data was ${\pm}1mm$. Moreover, the terrestrial laser scanning method showed twice higher time-efficiency than the observation using a total station and the RMSE between the two data was ${\pm}3.4cm$. The results indicate that the terrestrial laser scanning method has better profitability and performance for 3D indoor modeling than the traditional survey using a total station. In the future, a terrestrial laser scanner can be efficiently utilized in the construction of 3D indoor spatial information.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12B
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pp.1050-1057
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2008
Wireless Mesh Networks (WMNs) have recently become a hot issue to support high link capacity in wireless access networks. The IEEE 802. I 1 standard which is mainly used for the network interface technology in WMNs supports up to 3 or 12 multiple channels according to the IEEE 802.11 specification. However, two important problems must be addressed when we design a channel assigmnent algorithm: channel dependency problem and channel scanning delay. The former occurs when the dynamic channel switching of an interface leads to the channel switching of other interfaces to maintain node connectivity. The latter happens per channel switching of the interface, and affects the network performance. Therefore, in this paper, we propose the Distance-Based Channel Assigmnent (DB-CA) scheme for multi-channel WMNs to solve such problems. In DB-CA, nodes just perform channel switching without channel scanning to communicate with neighboring nodes that operate on different channels. Furthermore, DB-CA minimizes the interference of channels being used by nodes near the gateway in WMNs. Our simulation results show that DB-CA achieves improved performance in WMNs.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.17
no.1
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pp.1-9
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2015
This paper introduces the development of imaging luminance meter which measures the luminances of external/internal road tunnel. The developed imaging luminance meter complies with both L20 method and Veiling luminance method of the international standards, CIE88. In this paper the L20 method is mainly presented because most of tunnels currently adapt L20 method. The developed system has an embedded computer to operate at stand-alone. The system has a ethernet port, a heater, a fan, a defroster, a wiper and sun shielder. Compensation algorithm is applied for correcting non-linear responses to the luminance and integration time. The accuracy of measurement is less than 1% when it calibrated at the public certification institute. The developed system was also tested at the real field, road tunnel. The test results were very similar with the reference luminance meter and showed that the developed system operates well at the real field. Partial sensor saturations were happened to show the less luminance, because there were the high reflecting objects in the real field. Further study should be followed for high luminance measurement.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.10
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pp.277-284
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2021
Recently, the smart home environment is expected to be a platform that collects, integrates, and utilizes various data through convergence with wireless information and communication technology. In fact, the number of smart devices with various sensors is increasing inside smart homes. The amount of data that needs to be processed by the increased number of smart devices is also increasing, and big data processing systems are actively being introduced to handle it effectively. However, traditional big data processing systems have all requests directed to cluster drivers before they are allocated to distributed nodes, leading to reduced cluster-wide performance sharing as cluster drivers managing segmentation tasks become bottlenecks. In particular, there is a greater delay rate on smart home devices that constantly request small data processing. Thus, in this paper, we design a Apriori-based big data system for effective data processing in smart home environments where frequent requests occur at the same time. According to the performance evaluation results of the proposed system, the data processing time was reduced by up to 38.6% from at least 19.2% compared to the existing system. The reason for this result is related to the type of data being measured. Because the amount of data collected in a smart home environment is large, the use of cache servers plays a major role in data processing, and association analysis with Apriori algorithms stores highly relevant sensor data in the cache.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.11
no.2
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pp.151-162
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2009
This study proposes a new methodology for quantitative rock classification in unsampled rock zone, which occupies the most of tunnel design area. This methodology is to train an ANN (artificial neural network) by using results from a drilling investigation combined with electric resistivity survey in sampled zone, and then apply the trained ANN to making a prediction of grade of rock classification in unsampled zone. The prediction is made at the center point of a shifting window by using a number of electric resistivity values within the window as input reference information. The ANN training in this study was carried out by the RPROP (Resilient backpropagation) training algorithm and Early-Stopping method for achieving a generalized training. The proposed methodology is then applied to generate a rock grade distribution on a real tunnel site where drilling investigation and resistivity survey were undertaken. The result from the ANN based prediction is compared with one from a conventional kriging method. In the comparison, the proposed ANN method shows a better agreement with the electric resistivity distribution obtained by field survey. And it is also seen that the proposed method produces a more realistic and more understandable rock grade distribution.
Most of the maritime accidents are the crash that occurred by complex coastal terrain, increased maritime traffic and frequent weather changes. Therefore, transportation safety is exactly determined using accurate environmental informations, but if informations are inaccurate or insufficient, accident risk can be increased. Therefore, ship need the system that can accurately generate transportation safety information. This paper proposes the transportation safety system and performance evaluation in the real environment. The proposed system includes database of environment informations and navigation algorithm using PPP method to estimate the accurate ship position. Therefore, this system can accurately calculate distance or freeboard between ship with other factors. Futhermore, when weather is deteriorated, crew can sail with database based 3-D monitoring module in the transportation safety system. To verify the function and performance, data of Kyungin ARA waterway and ferry is used to evaluation.
Jang Jin-hwan;Ryu Seung-ki;Moon Hak-yong;Byun Sang-cheal
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.3
no.1
s.4
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pp.45-52
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2004
There are many cities installing ITS(Intelligent Transportation Systems) and running TMC(Trafnc Management Center) to improve mobility and safety of roadway transportation by providing roadway information to drivers. There are many devices in ITS which collect real-time traffic data. We can obtain many valuable traffic data from the devices. But it's impossible to avoid missing traffic data for many reasons such as roadway condition, adversary weather, communication shutdown and problems of the devices itself. We couldn't do any secondary process such as travel time forecasting and other transportation related research due to the missing data. If we use the traffic data to produce AADT and DHV, essential data in roadway planning and design, We might get skewed data that could make big loss. Therefore, He study have explored some imputation techniques such as heuristic methods, regression model, EM algorithm and time-series analysis for the missing traffic volume data using some evaluating indices such as MAPE, RMSE, and Inequality coefficient. We could get the best result from time-series model generating 5.0$\%$, 0.03 and 110 as MAPE, Inequality coefficient and RMSE, respectively. Other techniques produce a little different results, but the results were very encouraging.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.660-665
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2018
Research into underwater wireless networks that enable the monitoring and controlling of the ocean environments has been continuing for disaster prevention and military proposes, as well as for the exploitation of ocean resources throughout the world. A research group led by Hoseo university has been studying a distributed underwater monitoring and controlling network. In this study, we developed an interpolator for acoustic communication between an underwater base station controller and underwater base station, which is included in this network. The underwater acoustic communication provided by this network defines four links whose sampling rates are different. Low power consumption is one of the most important requirements. Therefore, we adopted CIC interpolators, which are known to act as filters with a low power consumption, and some CIC interpolators with an appropriate changing rate were selected depending on the link. However, these interpolators have a large passband drop and wide transition region. To solve these problems, we added a compensator and half-band filter. After verifying the algorithm by using Matlab, we designed and verified it with Verilog-HDL in a ModelSim environment.
A sensor network is a special network that makes physical data sensed by sensor nodes and manages the data. The sensor network is a technology that can apply to many parts of field. It is very important to transmit the data to a user at real-time. The core of the sensor network is a sensor node and small operating system that works in the node. TinyOS developed by UC Berkeley is a sensor network operating system that used many parts of field. It is event-driven and component-based operating system. Basically, it uses non-preemptive scheduler. If an urgent task needs to be executed right away while another task is running, the urgent one must wait until another one is finished. Because of that property, it is hard to guarantee real-time requirement in TinyOS. According to recent study, Priority Level Scheduler, which can let one task preempt another task, was proposed in order to have fast response in TinyOS. It has restrictively 5 priorities, so a higher priority task can preempt a lower priority task. Therefore, this paper suggests Preemptive EDF(Earliest Deadline First) Scheduler that guarantees a real-time requirement and reduces average respond time of user tasks in TinyOS.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.6
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pp.107-118
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2011
This paper shows a u-Health management system in user's Life environment, which is different from previous ones by enterprises. It's designed for users(citizens) and service provider(especially providing medical service). This paper is discussing on the proof on the service model being operated near the Tancheon stream in the city of Sung-nam. To maximize users' satisfaction, this service has been designed on four disciplines(so easy, so simple, well-customized, funny feedback) in the viewpoint for users. Its algorithm has 4 levels which are measurement, prescription, monitoring and feedback. In the system. there are HCBs(health check boothes) checking out status and assessment of users, customized health prescription customized a health management service prescription engine, exercise programs customized on exercise equipments near the stream and monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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