Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.5
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pp.45-54
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2011
Currently various applications related to bus route are used on smart devices to obtain bus arrival times, and route information. However, applications are unable to provide various ways for users to provide their destination. This study has designed an algorithm based on user's six patterns. An Android application and a server that communicate with each other have been based on the algorithm. The applications and the server use the Google Maps service and location-based information to provide users with possible routes from the starting place to the destination. They also provide user's with users' current position and any transfer information. They provide practical and efficient information, and are easy to use.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.9
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pp.2120-2126
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2010
This paper aims to realize the location tracking system using the Zigbee in the wireless sensor network. The wireless sensor network offers the user-oriented location tracking service in the ubiquitous environment. The location tracking service can track the location of an object or a person and provides it. The location tracking system realized in this paper can be used inside or outside without any black-out areas to measure the location of the moving nodes. In tracking inside the RSSI signals use and in tracking outside will connect with the GPS signals to track the location. Also, by using Zigbee, the wireless sensor network environment was established and by obtaining the location of the moving nodes, the real-time tracking is possible.
This paper presents the outlier detection algorithm in the estimation method of a source location and velocity based on two-step weighted least-squares method using time difference of arrival(TDOA) and frequency difference of arrival(FDOA) data. Since the accuracy of the estimated location and velocity of a moving source can be reduced by the outliers of TDOA and FDOA data, it is important to detect and remove the outliers. In this paper, the method to find the minimum inlier data and the method to determine whether TDOA and FDOA data are included in inliers or outliers are presented. The results of numerical simulations show that the accuracy of the estimated location and velocity is improved by removing the outliers of TDOA and FDOA data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1935-1940
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2009
One of the key technical challenges of wireless sensor network (WSN) is location management of sensor nodes. Typical node location management methods use GPS, ultrasonic sensors or RSSI. In this paper we propose a new location management method which adopts regression analysis of RSSI measurement to improve the accuracy of sensor node position estimation. We also evaluated the performance of proposed method by comparing the experimental results with existing scheme. According to the results, our proposed method, LM-RAR, shows better accuracy than existing location management scheme using RSSI and Friis' equation.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.7
no.4
s.19
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pp.61-69
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2004
This paper presents a new analytical method for estimating the location of a target using directional data. Based on a nonlinear programming (NLP) problem formulated for the line method, which is a well known algorithm for two-dimensional location estimation, we present a method to find an optimal solution for the problem. Then we present a two-stage method for better location estimation based on the NLP problem. In addition, another two-stage method is presented for location estimation problems in which different types of observers are used to obtain directional data based on the analysis of the maximum likelihood estimate of the target location. The performance of the suggested method is evaluated through simulation experiments, and results show that the two-stage method is computationally efficient and highly accurate.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.351-356
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2007
Factory location selection is very important to the success of operation of the whole supply chain, but few effective solutions exist to deliver a good result, motivated by this, this paper tries to introduce a new factory location selection methodology by employing the artificial neural networks technology. First, we reviewed previous research related to factory location selection problems, and then developed a (neural network-based factory selection model) NNFSM which adopted back-propagation neural network theory, next, we developed computer program using C++ to demonstrate our proposed model. then we did case study by choosing a Korean steelmaking company P to show how our proposed model works,. Finnaly, we concluded by highlighting the key contributions of this paper and pointing out the limitations and future research directions of this paper. Compared to other traditional factory location selection methods, our proposed model is time-saving; more efficient.and can produce a much better result.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.4
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pp.1279-1289
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2000
Recently, research activities for combining portable computer technology and wireless communication technology are in progress to realize mobile computing environment that designed to support mobile hosts in the existing network environments. For PCN environments, the location management strategies are particularly emphasized among various strategies necessary for the mobile computing environment. Location management strategy for PCN environment, which is mostly based on the IS-41 standards brings an issue that additional network traffics are generated to deliver updata messages to home location server whenever a mobile host changes its location server. In this paper, we propose an innovative updata strategy and a search strategy that resolves the problem shown in the IS-41 scheme for HLR/VLR structure of CDMA environments. Also, this paper presents the performance comparison of proposed scheme and scheme used in IS-41 obtained from a simulation. The simulation was conducted based on the number of messages, the rate of database accesses, and the number of hops visited when the location management scheme is executed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.11
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pp.97-104
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2017
Location prediction has been successfully utilized to provide high quality of location-based services to customers in many applications. In its usual form, the conventional type of location prediction is to predict future locations based on user's past movement history. However, as location prediction needs are expanded into much complicated cases, it becomes necessary quite frequently to make inference on the locations that target user visited in the past. Typical cases include the identification of locations that infectious disease carriers may have visited before, and crime suspects may have dropped by on a certain day at a specific time-band. Therefore, primary goal of this study is to predict locations that users visited in the past. Information used for this purpose include user's demographic information and movement histories. Data mining classifiers such as Bayesian network, neural network, support vector machine, decision tree were adopted to analyze 6868 contextual dataset and compare classifiers' performance. Results show that general Bayesian network is the most robust classifier.
In the area of mobile communication, Location Based Services (LBS) using the location of mobile terminal to provide their services are rapidly spreading as communication network and terminal evolves. Despite the LBS are highly demanded in high speed internet area, the services are very rare due to the difficulty locating terminals. In this paper, we propose the method to locate terminals in real time and describe its implementation system. The proposed system is designed to collect the information in real time for more than a terminal connecting internet. And, the system shows high performancecollecting and generating location information through simulation tests.
Kim, Hyung-Seok;Shin, Sang-Heon;Kim, Yong-Cheol;Lee, Jeong-Min
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.95-101
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2018
In this paper, we propose an efficient friendly forces location data sharing algorithm in a troops using a low bandwidth radio. The future battlefield is a 'Network Centric Warfare' with a concept of identifying the position and power of the enemy and friendly forces and leading the battlefield to victory through proper links at the time of our need. One of the basic elements in the 'Network Centric Warfare' is to share friendly forces location data. The bandwidth and transmission rates of radio used in battalion are low. Nevertheless, we should share our locations data almost in real time for effective fighting in a war situation. This paper describes the efficient method of friendly forces location data sharing based on low bandwidth radio. In particular, the concept of 'network-centered warfare' is reflected in the troop below the battalion to present an integrated and efficient way to shared location data of friendly forces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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