Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.173-175
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2012
To spread the incredible experience of wandering around a building, we propose the architecture of indoor navigation system based on inter-floor. Firstly, we combine trilateration method with Fingerprint Positioning Algorithm for positioning and Dijkstra Algorithm for calculating paths. Then the system can get the user's current locations and provide relevant paths according to the user's choice. Moreover, it can also provide the navigation path which takes the inter-floor information into consideration. It breaks the traditional navigation based on planar graph and has abundant business value.
Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.2
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pp.13-18
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2018
Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.
A service network design model for LTL freight transportation is formulated as a mixed integer Programming Problem with two heuristic solution a1gorithms. The Proposed model derives the transportation Path for each origination-destination pair, taking into account transportation cost over the links and handling costs over the nodes. The first algorithm searches for a local minimum solution from a given initial solution by improving the quality of solution repeatedly while the second a1gorithm searches for a better solution using Simulated Annealing Method. For both solution algorithms, the initial solution is derived by a modified reverse Diikstras shortest Path a1gorithm. An illustrative example, Presented in the last part of the Paper, shows that the proposed algorithms find solutions which reduce the cost by 12% and 15% respectively, compared to the initial solution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2052-2067
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2011
Complementary trees are two spanning trees rooted at the sink node satisfying that any source node's two paths to the sink node on the two trees are node-disjoint. Complementary trees routing strategy is a special node-disjoint multi-path routing approach. Several complementary trees routing algorithms have been proposed, in which path discovery methods based on depth first search (DFS) or Dijkstra's algorithm are used to find a path for augmentation in each round of path augmentation step. In this paper, a novel path discovery method based on multi-tree-growing (MTG) is presented for the first time to our knowledge. Based on this path discovery method, a complementary trees routing algorithm is developed with objectives of low average path length on both spanning trees and low complexity. Measures are employed in our complementary trees routing algorithm to add a path with nodes near to the sink node in each round of path augmentation step. The simulation results demonstrate that our complementary trees routing algorithm can achieve low average path length on both spanning trees with low running time, suitable for wireless sensor networks in industrial scenarios.
As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.
With improvements in living conditions, an increasing number of people are choosing to spend their time traveling. Comfortable tour routes are affected by the season, time, and other local factors. In this paper, the influencing factors and principles of scenic spots are analyzed, a model used to find the available routes is built, and a multi-route choice model based on a game theory utilizing a path recommendation weight is developed. A Monte Carlo analysis of a tourist route subjected to fixed access point conditions is applied to account for uncertainties such as the season, start time, end time, stay time, number of scenic spots, destination, and start point. We use the Dijkstra method to obtain multiple path plans and calculate the path evaluation score using the Monte Carlo method. Finally, according to the user preference in the input path, game theory generates path ordering for user choice. The proposed approach achieves a state-of-the-art performance at the pseudo-imperial palace. Compared with other methods, the proposed method can avoid congestion and reduce the time cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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pp.3151-3168
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2021
Internet of Things (IoT) connects several objects with embedded sensors and they are capable of exchanging information between devices to create a smart environment. IoT smart devices have limited resources, such as batteries, computing power, and bandwidth, but comprehensive sensing causes severe energy restrictions, lowering data quality. The main objective of the proposal is to build a hybrid protocol which provides high data quality and reduced energy consumption in IoT sensor network. The hybrid protocol gives a flexible and complete solution for sensor selection problem. It selects a subset of active sensor nodes in the network which will increase the data quality and optimize the energy consumption. Since the unused sensor nodes switch off during the sensing phase, the energy consumption is greatly reduced. The hybrid protocol uses Dijkstra's algorithm for determining the shortest path for sensing data and Ant colony inspired variable path selection algorithm for selecting active nodes in the network. The missing data due to inactive sensor nodes is reconstructed using enhanced belief propagation algorithm. The proposed hybrid method is evaluated using real sensor data and the demonstrated results show significant improvement in energy consumption, data utility and data reconstruction rate compared to other existing methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.835-838
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2008
Many researches on hierarchical path search have been studied so far. Even though partitioning regions is essential part, the researches are not enough. This paper proposes two efficient methods to partition regions: 1)a method based on voronoi algorithm in which a major node is central point of a region, 2) a method based on fired grid that partitions regions into major and minor. The performances of the proposed methods are compared with the conventional hierarchical path search method in which a region is formed by the boundary line of nearest 4 points of a major node in terms of the path search time and the accuracy. The results obtained from the experiments show that the method based on voronoi achieves short execution time and the method based grid achieves high accuracy.
High-resolution satellite image mosaics are becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis as an essential image processing to create a large image constructed from several smaller images. In this paper, we present an automatic seamline extraction technique and the procedure to generate a mosaic image by this technique. For more effective seamline extraction in the overlap region of adjacent images, an NDVI-based seamline extraction technique is developed, which takes advantage of the computational time and memory. The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) is an index of plant "greeness" or photosynthetic activity that is employed to extract the initial seamline. The NDVI can divide into manmade region and natural region. The cost image is obtained by the canny edge detector and the buffering technique is used to extract the ranging cost image. The seamline is extracted by applying the Dijkstra algorithm to a cost image generated through the labeling process of the extracted edge information. Histogram matching is also conducted to alleviate radiometric distortion between adjacent images acquired at different time. In the experimental results using the KOMPSAT-2/3 satellite imagery, it is confirmed that the proposed method greatly reduces the visual discontinuity caused by geometric difference of adjacent images and the computation time.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.976-978
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2005
We present a nearly optimal ($O(\nu\;min(\nu,\;n)n\;log\;n)$ time and O(n) srace) algorithm that constructs a shortest path map with n isothetic roads of speed $\nu$ under the $L_1$ metric. The algorithm uses the continuous Dijkstra method and its efficiency is based on a new geometric insight; the minimum in-degree of any nearest neighbor graph for points with roads of speed $\nu$ is $\Theta(\nu\;min(\nu,\;n))$, which is first shown in this paper. Also, this algorithm naturally extends to the multi-source case so that the Voronoi diagram for m sites can be computed in $O(\nu\;min(\nu,\;n)(n+m)log(n+m))$ time and O(n+m) space, which is also nearly optimal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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