무선 센서 네트워크에서 위치기반 멀티캐스트 라우팅은 중복되어 전송되는 메시지 전송 횟수를 줄임으로써 무선 센서 네트워크망의 채널 용량과 수명을 증가시킬 수 있다. 하지만 기존의 위치기반 멀티캐스트 알고리즘들은 센서 노드의 위치만을 고려하여 패킷을 전송하기 때문에 장애물이나 다른 무선기기의 간섭영향이 존재하는 실제환경에서는 네트워크 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 간섭의 영향을 고려한 위치기반 멀티캐스트 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서 각 센서 노드는 간섭영향을 고려하여 각 링크에 패킷전송 시 소모되는 에너지를 계산하고 이를 바탕으로 간섭영향이 가장 적은 링크를 통해 멀티캐스트 패킷을 전송한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 기존 연구들에 비하여 패킷전송률과 에너지 소비 측면에서 향상된 성능을 보였다.
최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제13권7호
/
pp.3494-3510
/
2019
Wireless sensor networks encounter energy saving as a major issue as the sensor nodes having no rechargeable batteries and also the resources are limited. Clustering of sensors play a pivotal role in energy saving of the deployed sensor nodes. However, in the cluster based wireless sensor network, the cluster heads tend to consume more energy for additional functions such as reception of data, aggregation and transmission of the received data to the base station. So, careful selection of cluster head and formation of cluster plays vital role in energy conservation and enhancement of lifetime of the wireless sensor networks. This study proposes a new mutation chemical reaction optimization (MCRO) which is an algorithm based energy efficient clustering protocol termed as MCRO-ECP, for wireless sensor networks. The proposed protocol is extensively developed with effective methods such as potential energy function and molecular structure encoding for cluster head selection and cluster formation. While developing potential functions for energy conservation, the following parameters are taken into account: neighbor node distance, base station distance, ratio of energy, intra-cluster distance, and CH node degree to make the MCRO-ECP protocol to be potential energy conserver. The proposed protocol is studied extensively and tested elaborately on NS2.35 Simulator under various senarios like varying the number of sensor nodes and CHs. A comparative study between the simulation results derived from the proposed MCRO-ECP protocol and the results of the already existing protocol, shows that MCRO-ECP protocol produces significantly better results in energy conservation, increase network life time, packets received by the BS and the convergence rate.
Reservoir water level data identify the current water storage of the reservoir, and they are utilized as primary data for management and research of agricultural water. For the reservoir storage management, Korea Rural Community Corporation (KRC) installed water level stations at around 1,600 agricultural reservoirs and has been collecting the water level data every 10 minutes. However, various kinds of outliers due to noise and erroneous problems are frequently appearing because of environmental and physical causes. Therefore, it is necessary to detect outlier and improve the quality of reservoir water level data to utilize the water level data in purpose. This study was conducted to detect and classify outlier and normal data using two different models including the threshold model and the artificial neural network (ANN) model. The results were compared to evaluate the performance of the models. The threshold model identifies the outlier by setting the upper/lower bound of water level data and variation data and by setting bandwidth of water level data as a threshold of regarding erroneous water level. The ANN model was trained with prepared training dataset as normal data (T) and outlier (F), and the ANN model operated for identifying the outlier. The models are evaluated with reference data which were collected reservoir water level data in daily by KRC. The outlier detection performance of the threshold model was better than the ANN model, but ANN model showed better detection performance for not classifying normal data as outlier.
Jia, Xibin;Lu, Zijia;Mi, Qing;An, Zhefeng;Li, Xiaoyong;Hong, Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권12호
/
pp.3836-3854
/
2022
The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.
The domestic needs for larger capability of power sources are increasing to cope with the expanding power load which results from the industrial developments & the progressed life style. In summer, the peak load is mainly due to the non-industrial reasons such as air-conditioners and other cooling equipments. To cover the concentrated peak load in stable, the power transmission lines should be more constructed and efficiently operated. The ampacity design of the underground cable system is generally following international standards such as IEC287, IEC60853 and JCS168 which regards the shape of 100% daily full power loads. It is not so efficient to neglect the real shapes of load curves generally below 60~70% of full load. The dynamic (real time) rating system tends to be used with the measured thermal parameters which make it possible to calculate the maximum ampacity within required periods. In this paper, the CTM(Conductor Temperature Monitoring) which is the base of dynamic rating systems for tunnel environment is proposed by a design of lumped thermal network ($\pi$-type thermal model) and distribution temperature sensor attached configuration, including the estimation results of its performances by load cycle test on 345kV single phase XLPE cable.
Configuration is a set of building block processes, a series of selection and combining parts or components which composes a whole thing. A whole thing could be such a configurable object as manufacturing product, network system, financial portfolio, system development plan, project team, etc. Configuration problem could happen during any phase of product life cycle: design, production, sales, installation, and maintenance. Configuration has long been one of cost and time consuming work, because only high salaried technical experts on product and components can do configuration. Rework for error adjustments of configurations at later process causes far much cost and time, so accurate configuration is required. Under the on-line electronic commerce environment, configuration problem solving becomes more important, because component-based sales should be done automatically on the merchant web site. Automated product search, order placement, order fulfillment and payment make that manual configuration is no longer feasible. Automated configuration means that all the constraints among components should be checked and confirmed by configuration engine automatically. In addition, technical constraints and customer preferences like price range and a specific function required should be considered. This paper gives an brief overview of configuration problems: characteristics, representation paradigms, and solving algorithms and introduce CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) method. CRSP method adopts both constraint and rule for configuration domain knowledge representation. A survey and analysis on web sites adopting configuration functions are provided. Future directions of configuration for EC is discussed in the three aspects: methodology itself, companies adopting configuration function, and electronic commerce industry.
This paper deals with determination of motions of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has some problems of the structural instability basically. So, we have to consider the stable walking gait in gait planning. Besides, it is important to make the smoothly optimal gait for saving the electric power. A mobile robot has a battery to move autonomously. But a humanoid robot needs more electric power in order to drive many joints. So, if movements of walking joints don't maintain optimally, it is difficult for a robot to have working time for a long time. Also, if a gait trajectory doesn't have optimal state, the expected life span of joints tends to be decreased. To solve these problems, the genetic algorithm is employed to guarantee the optimal gait trajectory. The fitness functions in a genetic algorithm are introduced to find out optimal trajectory, which enables the robot to have the less reduced jerk of joints and get smooth movement. With these all process accomplished by a PC-based program, the optimal solution could be obtained from the simulation. In addition, we discuss the design consideration for the joint motion and distributed computation of the humanoid, ISHURO, and suggest its result such as the structure of the network and a disturbance observer.
Korea Institute of Construction Materials founded Seosan Outdoor Exposure Test Site 2005 at Korea, which is a part of Worldwide Exposure Network (WEN). To evaluate the test site along with other exposure test sites, three different types of paints have been under real time weathering conditions at three major weathering test facilities around the world. Using these test specimens several spectroscopic experiments along with physical tests have been performed. Also acceleration tests have been performed using the same paints. The correlation of weathered paints among three different test facilities and accelerated test results has been compared. From the results the reliability of Seosan Weathering Test Facility and reasonable life time prediction tests are discussed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.