The purpose of this research is to develop algorithms using the Differential Evolution Algorithm (DE) to solve a multi-objective, sources and stages location-allocation problem. The development process starts from the design of a standard DE, then modifies the recombination process of the DE in order improve the efficiency of the standard DE. The modified algorithm is called modified DE. The proposed algorithms have been tested with one real case study (large size problem) and 2 randomly selected data sets (small and medium size problems). The computational results show that the modified DE gives better solutions and uses less computational time than the standard DE. The proposed heuristics can find solutions 0 to 3.56% different from the optimal solution in small test instances, while differences are 1.4-3.5% higher than that of the lower bound generated by optimization software in medium and large test instances, while using more than 99% less computational time than the optimization software.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.759-762
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2015
Many applications require users to log-in, some applications can allow users to use the same account is active on multiple devices at the same time. On location-based application that serves to record the movement of the position, account is active on multiple devices could not be permitted because it causes a different location data from multiple devices, so the location of the users become ambiguous. This paper describes a simple protocol to prevent users from using their accounts on multiple devices at the same time. This Protocol will turn off one account on a device when the account log-in on new devices.
Kim, Yuna;Choi, Dojin;Lim, Jongtae;Kim, Sanghyeuk;Kim, Jonghun;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.22
no.4
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pp.83-93
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2022
Research is underway to solve the traffic problem by using crowdsourcing, where drivers use their mobile devices to provide traffic information. If it is used for traffic event detection through crowdsourcing, the task of collecting related data is reduced, which lowers time cost and increases accuracy. In this paper, we propose a scheme to collect traffic-related data using crowdsourcing and to detect events affecting traffic through this. The proposed scheme uses machine learning algorithms for processing large amounts of data to determine the event type of the collected data. In addition, to find out the location where the event occurs, a keyword indicating the location is extracted from the collected data, and the administrative area of the keyword is returned. In this way, it is possible to resolve a location that is broadly defined in the existing location information or incorrect location information. Various performance evaluations are performed to prove the superiority and feasibility of the proposed scheme.
Electroencephalogram (EEG) recording provides a new way to support human-machine communication. It gives us an opportunity to analyze the neuro-dynamics of human cognition. Machine learning is a powerful for the EEG classification. In addition, machine learning can compensate for high variability of EEG when analyzing data in real time. However, the optimal EEG electrode location must be prioritized in order to extract the most relevant features from brain wave data. In this paper, we propose an intelligent system model for the extraction of EEG data by training the optimal electrode location of EEG in a specific problem. The proposed system is basically a fuzzy system and uses a neural network structurally. The fuzzy clustering method is used to determine the optimal number of fuzzy rules using the features extracted from the EEG data. The parameters and weight values found in the process of determining the number of rules determined here must be tuned for optimization in the learning process. Genetic algorithms are used to obtain optimized parameters. We present useful results by using optimal rule numbers and non - symmetric membership function using EEG data for four movements with the right arm through various experiments.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
Proceedings of the KSRS Conference
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1999.11a
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
The development of Airside Vehicle Control System(AVCS) at Gimpo Airport aims to reduce ground safety accidents in movement area and improve airport operation efficiency and safety management service quality. The vehicle is controlled by a brake controller RTK-antenna and On-Board Diagonostics(OBD) module. Location data is transmitted to a nearby communication base station through a Wi-Fi router and the base station is connected to the AVCS by an optical cable to transmit location data from each vehicle. The vehicle position is precisely corrected to display information using the system. The system allows airport operators to view registered information on aircraft and vehicles and monitor their locations speeds and directions in real time. When a vehicle approaches a dangerous area alarm warnings and remote brake control are possible to prevent accidents caused by carelessness of the driver in advance.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.23-29
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2015
Energy constraints of wireless sensor networks are an important challenge. Data Transmission requires energy. Distance between origin and destination has an important role in energy consumption. In addition, the location of base station has a large impact on energy consumption and a specific method not proposed for it. In addition, a obtain model for location of base station proposed. Also a model for distributed clustering is presented by cluster heads. Eventually, a combination of discussed ideas is proposed to improve the energy consumption. The proposed ideas have been implemented over the LEACH-C protocol. Evaluation results show that the proposed methods have a better performance in energy consumption and lifetime of the network in comparison with similar methods.
The aim of EIT (electrical impedance tomography) system is to image cross-section conductivity distribution of a human body by means of both generating and sensing electrodes attached on to the surface of the body, where currents are injected and voltages are measured. EIT has been suffered from the severe ill-posedness which is caused by the inherent low sensitivity of boundary measurements to any changes of internal tissue conductivity values. With a limited set of current-to-voltage data, figuring out full structure of the conductivity distribution could be extremely difficult at present time, so it could be worthwhile to extract some necessary partial information of the internal conductivity. We try to extract some key patterns of current-to-voltage data that furnish some core information on the conductivity distribution such s location and size. This overview provides our recent observation on the location search and the size estimation.
Main Memory storage system can increase the performance of the system by assigning enough slack time to real-time transactions. Due to its high response time of main memory devices, main memory resident data management systems have been used for location management of personal mobile clients to cope with urgent location related operations. In this paper we have developed a multi-threaded main memory storage system as a core component of real-time retrieval system to handle a huge amount of readers and writers of main memory resident data. The storage system is implemented as an embedded component which is working with the help of a disk resident database system. It uses multi-threaded executions and utilizes latches for its concurrency control rather than complex locking method. It only saves most recent data on main memory and data synchronization is done only when disk resident database asks for update transactions. The system controls the number of read threads and update threads to guarantee the minimum requirements of real-time retrievals.
The development of GIS and Location-Based Services requires a high-level database that will be able to allow real-time access to moving objects for spatial and temporal operations. MODB.MM is able to meet these requirements quite adequately, providing operations with the abilities of acquiring, storing, and querying large-scale moving objects. It enables a dynamic and diverse query mechanism, including searches by region, trajectory, and temporal location of a large number of moving objects that may change their locations with time variation. Furthermore, MODB.MM is designed to allow for performance upon main memory and the system supports the migration on out-of-date data from main memory to disk. We define the particular query for truncation of moving objects data and design two migration methods so as to operate the main memory moving objects database system and file-based location storage system with.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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