Kim, TaeHyeon;Park, Sea Young;Kwon, Oh Seok;Lee, Jong-Yong;Jung, Kye-Dong
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.373-377
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2022
Wireless sensor networks are being used in various fields. Wireless sensor networks are applied in many areas, such as security, military detection, environmental management, industrial control, and home automation. There is a problem about the limit of energy that the sensor network basically has. In this paper, we propose the LEACH-CCBD (Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) algorithm that uses energy efficiently by improving network transmission based on LEACH-C among the representative routing protocols. The LEACH-CCBD algorithm is a method of assigning a cluster head to a cluster head by comparing the sum of the distance from the member node to the cluster distance and the distance from the cluster node to the base station with respect to the membership of the member nodes in the cluster when configuring the cluster. The proposed LEACH-CCBD used Matlab simulation to confirm the performance results for each protocol. As a result of the experiment, as the lifetime of the network increased, it was shown to be superior to the LEACH and LEACH-C algorithms.
Jia, Xibin;Lu, Zijia;Mi, Qing;An, Zhefeng;Li, Xiaoyong;Hong, Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3836-3854
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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.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.641-649
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2021
Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.609-616
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2023
In a wireless network environment, since sensors are not always connected to power, the life of a battery, which is an energy source supplied to sensors, is limited. Therefore, various studies have been conducted to extend the network life, and a layer-based routing protocol, LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy), has emerged for efficient energy use. However, the LEACH protocol, which transmits fused data directly to the sink node, has a limitation in that it consumes as much energy as the square of the transmission distance when transmitting data. To improve these limitations, this paper proposes an algorithm that can minimize the transmission distance with multi-hop transmission where cluster heads are chained between cluster heads through relative distance calculation from sink nodes in every round.
Kim, Min-Uk;Yang, Seung-Bum;Ahn, Seong-Hoon;Sohn, In-Chul;Kim, Jae-Hyo
Korean Journal of Acupuncture
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v.29
no.3
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pp.431-440
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2012
Objectives : Recently, network science is very popular topic in various scientific fields and many studies have reported that it gives meaningful results on studying characteristics of a complex system. In this study, based on network theory, we made acupoints network using data of combined acupoints which appeared at "Beijiqianjinyaofang". We focused to find out the distinctive roles of remote and local combinations on the network. Furthermore, we aimed to identify the possibility of numerical and quantitative application to acupuncture researches. Methods : Based on examples of combined acupoints in "Beijiqianjinyaofang", the network consisted of 291 nodes and 2,431 links. The spatial distances between combined acupoints were calculated by the human dummy model. We removed the links step by step for the three cases - remote, local, and random cases, and observed the characteristic changes by calculating path lengths, similarity indices, and clustering coefficients. Also cluster analysis was carried out. Results : The network had a small number of remote links, and a large number of local links. These two links had the distinct characteristics. Whereas the local links formed a cluster of nearby nodes, remote links played a role to increase the correlation between the clusters. Conclusions : These results suggest that acupoints network increases the connectivity between the distal part and the trunk of human body, and enables various combinations of the acupoints. This finding conclusively showed that mechanism of combined acupoints could be interpreted meaningfully by applying network theory in acupuncture researches.
Wireless sensor networks (WSN) consisting of a largenumber of sensors aims to gather data in a variety of environments and is beingused and applied in many different fields. The sensor nodes composing a sensornetwork operate on battery of limited power and as a result, high energyefficiency and long network lifetime are major goals of research in the WSN. Inthis paper we propose a novel cluster-based local multi-hop routing protocolthat enhances the overall energy efficiency and guarantees reliability in thesystem. The proposed protocol minimizes energy consumption for datatransmission among sensor nodes by forming a multi-hop in the cluster.Moreover, through local cluster head rotation scheme, it efficiently manageswaste of energy caused by frequent formation of clusters which was an issue inthe existing methods. Simulation results show that our scheme enhances energyefficiency and ensure longer network time in the sensor network as comparedwith existing schemes such as LEACH, LEACH-C and PEACH.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.5B
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pp.801-808
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2010
LEACH, one of hierarchical based routing protocols, was proposed for energy efficiency which is the most important requirement of Wireless Sensor Network(WSN). LEACH protocol is composed of a cluster of certain large number of clusters, which have a cluster head and member nodes. Member nodes send sensing data to their cluster heads, and the cluster heads aggregate the sensing data and transmit it to BS. The challenges of LEACH protocol are that cluster heads are not evenly distributed, and energy consumption to transmit aggregated data from Cluster heads directly to BS is excessive. This study, to improve LEACH protocol, suggests LECEEP that transmit data to contiguity cluster head that is the nearest and not far away BS forming chain between cluster head, and then the nearest cluster head from BS transmit aggregated data finally to BS. According to simulation, LECEEP consumes less energy and retains more number of survival node than LEACH protocol.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.5
s.37
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pp.141-150
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2005
Wireless Sensor Networks have been rapidly developed due to the advances of sensor technology and are expected to be applied to various applications in many fields. In Wireless Sensor Networks, schemes for managing the network energy-efficiently are most important. For this purpose, there have been a variety of researches to suggest routing protocols. However, existing researches have ideal assumption that all sensor nodes have sensing data to transmit. In this paper, we designed and implemented a sensing-aware cluster selection algorithm based on LEACH-C for the sensor network in which part of sensors have sensing data. We also simulated proposed algorithm on several network situation and analyzed which situation is suitable for the algorithm. By the simulation result, selecting cluster head among the sensing nodes is most energy-efficient and the result shows application of sensing-awareness in cluster head selection when not all sensors have sensing data.
It is very difficult to apply previous security protocols to WSNs(Wireless Sensor Networks) directly because WNSs have resource constrained characteristics such as a low computing ability, power, and a low communication band width. In order to overcome the problem, we proposes a secure group communication scheme applicable to WSNs. The proposed scheme is a combined form of the TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol) clustering based hierarchical routing protocol and security mechanism, and we assume that WSNs are composed of sensor nodes, cluster headers, and base stations. We use both private key and public key cryptographic algorithms to achieve an enhanced security and an efficient key management. In addition, communications among sensor nodes, cluster headers, and base stations are accomplished by a hierarchical tree architecture to reduce power consumption. Therefore, the proposed scheme in this paper is well suited for WSNs since our design can provide not only a more enhanced security but also a lower power consumption in communications.
Kim Hoon Yub;Park Do Joong;Park Hyo Jin;Lee Hyuk-Joon;Yang Han-Kwang;Kim Woo Ho;Lee Kuhn Uk;Choe Kuk Jin
Journal of Gastric Cancer
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v.4
no.3
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pp.180-185
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2004
Recently, we experienced two advanced gastric cancer (AGC) patients younger than 17 years of age. The first case was a 15-year, 2-month-old male who had suffered from epigastric soreness for 5 weeks. His grandfather died of gastric cancer at 39 years of age. Under the diagnosis of AGC, he underwent a total gastrectomy with D2 lymph node dissection. There was no evidence of distant metastasis. Pathologic examination revealed a 4.5$\times$4 cm, signet ring cell adenocarcinoma with subserosal invasion and with metastasis in 9 of 42 regional lymph nodes (T2bN2M0). The second case was a 17-year, 11-month-old male who had suffered from epigastric pain for 2 years without familial clustering. Under the diagnosis of AGC, he underwent a distal subtotal gastrectomy with D2 lymph node dissection. There was no evidence of distant metastasis. Pathologic examination revealed a 3$\times$2 cm, signet ring cell adenocarcinoma with subserosal invasion and with metastasis in 9 of 45 regional lymph nodes (T2bN2M0). The two patients have been alive without recurrence for 27 months and 4 months, respectively. Even among teenagers, patients with abdominal complaints should be subjected to a thorough examination of the gastrointestinal tract.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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