Multi-Vision의 경우 전체 제품의 화질이 동일하게 설정이 되어야 하므로 설치 시에 각 제품의 화면 조정이 필요 하다. 이러한 이유로 제품 별 개별 제어가 필요 하다. 본문에서는 리모컨을 가지고 각각의 제품을 개별적으로 제어를 위한 방식을 제안하며 이를 위해서는 UI상에 Set ID 와 Picture ID구현이 필요 하고 리모컨 Code(IR 신호)의 In/Out의 연결을 위해 Cable을 통한 Daisy chain이 필요 하다. 각 제품들에 Set ID를 할당 한 후 변경하고자 하는 제품의 Picture ID를 Set ID와 동일하게 설정하면 ID가 동일한 제품에 한하여 Scaler에서 리모컨 Code(IR 신호)를 Decoding을 하도록 System을 구현하므로 제품 별 개별 제어가 가능 하게 된다.
This paper studies a method for making more efficient classification rules in the ID3 using the rough set theory. Decision tree technique of the ID3 always uses all the attributes in a table of examples for making a new decision tree, but rough set technique can in advance eleminate dispensable attributes. And the former generates only one type of classification rules, but the latter generates all the possibles types of them. The rules generated by the rough set technique are the simplist from as proved by the rough set theory. Therefore, ID3, applying the rough set technique, can reduct the size of the table of examples, generate the simplist form of the classification rules, and also implement an effectie classification system.
A stochastics process $X = {X(t) : t \in T}$, with an index set T, is said to be infinitely divisible (ID) if its finite dimensional distributions are all ID. An ID process X is said to be a stochastic integral process if $X = {X(t) : t \in T} =^D {\int f_td\Lambda : t \in T}$ where $f : T \times S \to R$ is a deterministic function and $\Lambda$ is an ID random measure on a $\delta$-ring S of subsets of an arbitrary non-empty set S with the property; there exists an increasing sequence ${S_n}$ of sets in S with $U_n S_n = S$. Here $=^D$ denotes equality in all finite dimensional distributions.
본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 RFID 시스템의 보안성을 높이기 위하여 2차원 배열 기법을 이용하여 안전성을 확보할 수 있게 되었다. 제안하는 시스템은 RPID Tag의 고유 ID 값인 UID값과 2차원 배열을 이용하여 태그와 리더간 인증을 하게 된다. 제안하는 시스템에서 암 복호화를 하기 위해서는 태그의 고유 ID값인 UID값과 관리자가 정의한 캐릭터 셋을 이용한 암 복호화 과정에서의 안전성을 기존의 다른 시스템과의 비교를 통해 우수함을 입증한다.
본 논문은 가시광 통신(Visible Light Communication)시스템에서 고속 데이터 통신을 위한 line coding 기술 동향을 연구하였다. 가시광 통신(Visible Light Communication)기술은 LED를 사용하는 기기에서 나오는 가시광선(RGB)을 이용해서 정보를 전달하는 기술로서 친환경적이고 에너지 절감효과와 유비쿼터스 네트워크 서비스에 응용이 가능하다. 최근에 들어 홈 네트워킹 필요성의 증가와 LEDs (Light Emitting Diode Technologies)의 개선을 통해 가시광 통신 시스템에 관심이 높아지고 있다. 고속의 데이터 전송을 위하고 에러 검출에 효율적인 홈 네트워킹 환경을 위한 LED-ID 시스템 성능분석을 위해 적합한 line coding을 연구하고 NRZ, AMI, 4B5B, HDB3 line coding을 이용하여 홈 네트워킹 LED-ID 모델에 적용하고 LOS환경에서의 성능 비교를 하였다.
Chikungunya fever is an arboviral disease caused by the Chikungunya virus (CHIKV). The disease has similar clinical manifestations with other acute febrile illnesses which complicates differential diagnosis in low-resource settings. We aimed to develop a rapid test for CHIKV detection based on the nucleic acid lateral flow immunoassay technology. The system consists of a primer set that recognizes the E1 region of the CHIKV genome and test strips in an enclosed cassette which are used to detect amplicons labeled with FITC/biotin. Amplification of the viral genome was done using open-source PCR, a low-cost open-source thermal cycler. Assay performance was evaluated using a panel of RNA isolated from patients' blood with confirmed CHIKV (n = 8) and dengue virus (n = 20) infection. The open-source PCR-NALFIA platform had a limit of detection of 10 RNA copies/ml. The assay had a sensitivity and specificity of 100% (95% CI: 67.56% - 100%) and 100% (95% CI: 83.89% - 100%), respectively, compared to reference standards of any positive virus culture on C6/36 cell lines and/or qRT-PCR. Further evaluation of its performance using a larger sample size may provide important data to extend its usefulness, especially its utilization in the peripheral healthcare facilities with scarce resources and outbreak situations.
본 논문은 IEEE 802.11 네트워크 환경에서 MN(Mobile Node)이 핸드오버를 수행하기 전에 미리 이동 정보를 예측함으로써, 유연하게(Seamless) 서비스를 계속 받을 수 있는 예측 방법을 제안한다. 특히, MN이 속한 AP(Access Point)가 중첩된 상황에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결한다. MN은 이동성 패턴 레코드를 저장하고, 또한 각 이웃 AR(Access Router)은 AP의 AP-ID(BSSID, Basic Service Set ID)와 채널을 저장한다. MN이 AP의 영역의 경계를 벗어나기 전, 새로운 AP로부터 AP-lD를 획득하면, MN이 저장하는 이동성 패턴 레코드에서, AP-ID와 맞는 정보를 비교하여 확률이 높은 AP를 선택한다. 이러한 정보를 PAR(Previous Access Router)에게 정보를 보내어 신속하게 새로운 링크에서 서비스를 받을 수 있음으로써 손실.지연을 최소화 할 수 있다.
Lee, Won Joo;Yoo, Jung Hyun;Lee, Kang-Ho;Jang, Eun-Gyeom
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권12호
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pp.119-126
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2020
본 논문에서는 BLE 비콘을 기반으로 하는 제품 정보 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 모바일 티켓을 통한 비접촉 입장 서비스, 좌석 안내 서비스, 이벤트 Push 서비스, 콘텐츠 Push 서비스, 공공 서비스 등의 다양한 기능을 제공하도록 설계한다. 이 시스템은 3개 모듈인 비콘 인식 모듈, 서버 연동 모듈, 콘텐츠 전송 모듈로 구성된다. 비콘 인식 모듈은 스마트 폰을 가진 고객이 가용 서비스 영역에 접근하면 근접한 비콘의 특정 ID를 전송하는 기능을 구현한다. 서버 연동 모듈은 비콘 ID 값을 인식하여, 서버로 전달하고, ID를 가지고 있는 서버 위치를 확인하는 기능을 구현한다. 콘텐츠 전송 모듈은 해당 위치에 설정된 이벤트나 서비스 정보를 스마트 폰으로 전송하는 기능을 구현한다. 본 논문에서 구현한 비콘 기반의 제품 정보 안내 시스템을 활용하면 다양한 제품 정보 안내 시스템을 빠르고, 쉽게 구현할 수 있다는 장점이 있다.
In the present paper, we prove common fixed point theorems for single-valued and set-valued occasionally weakly compatible mappings in Menger spaces. Our results improve and extend the results of Chen and Chang [Chi-Ming Chen and Tong-Huei Chang, Common fixed point theorems in Menger spaces, Int. J. Math. Math. Sci. 2006 (2006), Article ID 75931, Pages 1-15].
컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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