본 논문은 폐기물 수거함 관리 프로그램을 구현하는 것을 통해 원격으로 생활 폐기물의 양을 측정, 관리함으로써 스마트 시티의 폐기물 관리 시스템을 구현하고자 하는 것을 목적으로 한다. 폐기물 수거함에 부착된 초음파 센서를 통해 폐기물의 양을 측정하고, 폐기물 수거 차량이 효과적으로 수거함을 방문할 수 있는 경로를 찾아 제시해줄 수 있도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3842-3855
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2018
A novel image completion method is proposed that uses the advantage of planar structural information to fill corrupted portions of an image. First, in estimating parameters of the projection plane, the image is divided into several planes, and their planar structural information is analyzed. Second, in calculating the a priori probability of patch and patch offset regularity, this information is converted into a constraint condition to guide the process of filling the hole. Experimental results show that the proposed algorithm is fast and effective, and ensures the structure continuity of the damaged region and smoothness of the texture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.302-309
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2013
This paper proposes a mathematical model of Caprine arthritis encephalitis (CAE), which is a disease causing significant economic damage to the goat farming industry, and reports the application of this model to the development of an information management system of animal quarantine to overcome this disease. The mathematical model of CAE was derived from the AIDs model in human case because epidemical characteristics of these diseases including infection pass are similar. This model can be expressed by simultaneous differential equations. Simulations using a new model were performed according Euler's and Runge-Kutta method using numerical analysis software. In each method, strong convergence was observed and the results were similar. The design of an information management system of animal quarantine was proposed as an application of the new model. System design was constructed on the assumption that in subtropical islands, the expected development of information infrastructure and utilization will become valuable in the future.
Kim, Joonmo;Oh, Jaewon;Kim, Minkwon;Kim, Yeonsoo;Lee, Jeongeun;Han, Sohee;Hwang, Byungyeon
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권4호
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pp.246-254
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2019
This paper proposes a solution to the problem of finding a subgraph for a given instance of many terminals on a Euclidean plane. The subgraph is a tree, whose nodes represent the chosen terminals from the problem instance, and whose edges are line segments that connect two corresponding terminals. The tree is required to have the maximum number of nodes while the length is limited and is not sufficient to interconnect all the given terminals. The problem is shown to be NP-hard, and therefore a genetic algorithm is designed as an efficient practical approach. The method is suitable to various probable applications in layout optimization in areas such as communication network construction, industrial construction, and a variety of machine and electronics design problems. The proposed heuristic can be used as a general-purpose practical solver to reduce industrial costs by determining feasible interconnections among many types of components over different types of physical planes.
상황인지(Context-awareness)란 사용자의 상황을 인지하여 이를 통해 사용자에게 적합한 최적의 정보를 제공하는 것으로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 이미 상황인지를 위한 프레임워크들이 존재하지만, 작은 메모리가 요구되는 제한적인 하드웨어 상황에서 적용하기에 적합하게 설계된 프레임워크는 흔하지 않다. 이에 대한 문제점을 인식하여 하드웨어 리소스가 부족한 상황에서 빠르게 동작할 수 있는 프레임워크를 구상하여, 기존과는 다른 제한적인 환경 안에서 상황인지를 통해 사용자에게 맞는 최적의 서비스를 판단, 제공하는 모바일 오브젝트를 설계하였다.
In the present investigation, we tried AR coating simulation by using the "Essential Macleod optical coating design and analysis" program. After various run of the program we selected appropriate materials which have specific refractive indices and for that thickness was optimized to get the low reflectance. By comparing the simulated results for the different materials,we found that $SiO_2$ and TiN are the appropriate materials for this Flat panel device (FPD) application. Thin films of these materials were deposited using RF magnetron sputtering and Inductively Coupled Plasma Chemical Vapour Deposition (ICPCVD) methods on Polyethyleneterephthalate (PET) substrates. Spectroscopic ellipsometer (SE MF-1000) and UV-Vis spectrophotometer (SCINCO) were used for the optical characterization. The obtained experimental results are in good agreement with the simulation results.
Since too much information has been generated, it became very difficult to find out valuable and necessary information. In order to deal with the problem of information overload, the taxonomy for information visualization techniques has been based upon visualized shapes such as tree map, fisheye view and parallel coordinates, so that it was difficult to choose the right representation technique by data characteristics. Therefore, this study was designed to introduce a new taxonomy for the information visualization by data characteristics which defined by space (3D vs. multi-dimensions), time (continuous vs. discrete), and relations of data (qualitative vs. quantitative). To verify the new taxonomy, forensic data which were generated to investigate the culprit of network security was used. The result showed that the new taxonomy was found to be very efficient and effective to choose the right visualized shape for forensic data for network security. In conclusion, the new taxonomy was proven to be very helpful to choose the right information visualization technique by data characteristics.
Achieving the beneficiary goal of recent discovery in human genome project still needs a way to retrieve and analyze the exponentially expanding bio-related information. Research on bio-related fields naturally applies knowledge discovered to the current problem and make inferences to extract new information where shared concepts and data containing information need to be defined and used in a coherent way. In such a professional domain, while the need to help users reduce their work and to improve search results has been emerged. methods for systematic retrieval and adequate exchange of relevant information are still in their infancy. The design of our system aims at improving the quality of information retrieval in a professional domain by utilizing both corpus-based and concept-based ontology. Meta-rules of helping users to make an adequate query are formed into an ontology in the domain. The integration of those knowledge permits the system to retrieve relevant information in a more semantic and systematic fashion. This work mainly describes the query models with details of GUI and a secondary query generation of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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