Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.590-592
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2018
Taxis that are illegally parked on the road to catch customer can cause traffic congestion and sometimes cause traffic accidents. Stop position of taxis is determined by the long term experience of taxi drivers. In this study, We provide information to taxi drivers and customer who visit in first time through finding stop position of taxis by time. To do this, we used the Internet of Vehicle (IoV) data collected from sensors installed in 40 taxis. Previous studies attempted by forming a cluster around a taxi. Since this method is centered on a taxi, the position of the cluster changes depending on the location of the taxi. In this study, we use a road segmentation algorithm to solve these problems. Unlike the previous studies, since the cluster is formed around the road, the position of the cluster is fixed and it is not affected by the number of taxis, so it is possible to grasp the stop position in real time. The road segmentation is made up of 30m units, and map the taxi location data divided into hourly, weekday, and weekend to the nearest point. As a result of the mapping, it was difficult to see a big difference in the time of week because there were few taxis to operate on weekends, but in case of weekdays, the difference of stop position between the commute time zone and the night time zone was confirmed. The results of this study suggest that it will be possible to propose the prevention of taxi illegally driving taxi and the location of the taxi stand.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.1013-1016
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2005
ZnO nanostructure was fabricated by catalyst-free method using Zn powder in air. The growth temperature was controlled from 450$^{\circ}$C to 600$^{\circ}$C, and the structural and optical properties were investigated by scanning electron microscopy (SEM), photoluminescence (PL), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) and cathodoluminescence (CL). From all samples both ZnO tetrapods and clusters were observed. No significant dispersion was observed from the ZnO tetrapods, however, ZnO clusters show considerable change in density and size. From the EDX results, atomic composition difference was found. The clusters have O-deficiencies, while tetrapods have stoichiometric composition. Strong luminescence was observed at room temperature. From room temperature PL, UV emission at 380 nm and green emission at 500 nm were observed, and the intensity ratio ($I_{uv}/I_{green}$) increased as growth temperature increases. CL measurements show that the UV emission is closely related with tetrapods and the green emission is dominated from the clusters.
This paper tries to study the ecosystem after constructing the network of the continuing transactions associated with distribution industry with the data of more than 50 thousands firms provided by the Korean enterprise data (KED) for 2015. After applying the clustering method, one of social network analysis tools, we find the firms in the network grouped into 732 clusters occupying about 80% of whole distribution industry sales in KED data. The firms in a cluster have most of their transactions with other firms in the cluster. But the clusters have smaller firm numbers in the cluster and sales portion of the biggest firms in the industry than the case of the manufacturing industry. The Input-output analysis for the biggest distribution firms show that the small and medium size enterprise(SME)s have very high sale dependency on a main firm in some clusters. This fact implies more efficient fair transaction policies within the clusters. And small number of big distribution firms have very high rear production linkage effects on SMEs or on the 10th or 31th group with high portion of SME employment. They should be considered important in the SME growth and employment policies.
Due to the mass production of housing in Korea, homogeneous current housing may fail to represent residents' preferences, especially for the elderly. The purpose of this study is to identify the preferred properties of consumers for accessible housing and to examine whether cluster analysis can identify groups of residents with similar accessible housing preferences. Using a conjoint method, prospective users can jointly consider all accessible attributes, with cost attributes suggested by this study. Four categories (accessibility, safety, convenience, cost), 7 attributes (clear width, level difference, installation of grab bars, installation of elevators: only for single house type, non slippery floor materials, safety alarms, service control devices, cost) and 2 levels for each attribute were chosen. A total of 374 questionnaires were collected through a questionnaire survey method. This study employed ratings-based Conjoint analysis and the respondents ranked each card, which consisted of a set of accessible housing attributes. The data were analyzed using SPSS 16.0. The findings of this study have identified 3-4 clusters for each housing sub market. Each cluster has a different combination of socio-demographic characteristics and residential characteristics, and showed the relative importance or preference values for each accessible attribute of the segmentation. For the single housing, one group of people strongly preferred installation of elevator. The results suggested that better customization of housing could be more appealing to the different clusters of residents, providing accessible housing with cost limitations.
In Internet of Things (IoT), the aim of the nodes (called 'Things') is to exchange information with each other, whereby they gather and share information with each other through self decision-making. Therefore, we cannot apply existing aggregation algorithms of Wireless sensor networks that aim to transmit information to only a sink node or a central server, directly to the IoT environment. In addition, since existing algorithms aggregate information from all sensor nodes, problems can arise including an increasing number of transmissions and increasing transmission delay and energy consumption. In this paper, we propose the clustering and property based data exchange method for energy efficient information sharing. First, the proposed method assigns the properties of each node, including the sensing data and unique resource. The property determines whether the node can respond to the query requested from the other node. Second, a cluster network is constructed considering the location and energy consumption. Finally, the nodes communicate with each other efficiently using the properties. For the performance evaluation, TOSSIM was used to measure the network lifetime and average energy consumption.
The purposes of this study were to investigate the relationship between anthropometric data of foot and other body sizes. to categorize the foot shape of elementary school boys and to find out determinant factors related the foot that enable us to deduce the foot shape and size for the design of more comfortable shoes. Subjects of this study were 249 elementary school boys of age ranged from 6 to 11 residing Seoul and lncheon area. Anthropometric sizes were measured with the direct measurement method using Martin scales and the indirect measurement method using digital photos. Pearson's correlation, factor analysis. cluster analysis. analysis of variance, post-hoc test, and cross tabs were performed for statistical analysis of the data by SPSS program. From the investigation on the relationship between foot-related items and body items, most items of foot measure were significantly related to body size items. However, angle of the foot did not related to other body sizes although other height items and mass items of the foot did have relationships with other body sizes. Results of ANOVA indicated there were significant differences in foot-related items except for items of foot angle and all body anthropometric items by subjects' age. This implicates big toe angle, little toe angle and foot ratio factors are required in sizing shoes besides foot length. On the basis of cluster analysis using factor scores. three different foot shapes were categorized. Type 1 was large and wide foot, Type 2 was small and narrow foot with large toe angle. and Type 3 was medium foot with no deformity on big toe. These three groups show significant differences in almost all measurement items. However, Rorher index and foot angle didn't show any significant differences among groups. This implicates the foot shape can be a determinant of shoe size.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2383-2389
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2011
Ubiquitous applications require hybrid continuous query processing which processes both on-line data stream and spatial data in the disk. In the hybrid continuous spatial query processing, disk access costs for the high-volume spatial data should be minimized. However, previous indexing methods cannot reduce the disk seek time, because it is difficult that the data are stored in contiguity with others. Also, existing methods for the space-filling curve considering data cluster have the problem which does not cluster available data for queries. Therefore, we propose the region storage structure for efficient data access in hybrid continues spatial query processing. This paper shows that there is an obvious improvement of query processing costs through the contiguous data storing method and the group processing for user queries based on the region storage structure.
In order to derive a better classifier with a limited number of training examples, active teaming alternately repeats the querying stage fur category labeling and the subsequent learning stage fur rebuilding the calssifier with the newly expanded training set. To relieve the user from the burden of labeling, especially in an on-line environment, it is important to minimize the number of querying steps as well as the total number of query examples. We can derive a good classifier in a small number of querying steps by using only a small number of examples if we can select multiple of diverse, representative, and ambiguous examples to present to the user at each querying step. In this paper, we propose a cluster-based batch query selection method which can select diverse, representative, and highly ambiguous examples for efficient active learning. Experiments with various text data sets have shown that our method can derive a better classifier than other methods which only take into account the ambiguity as the criterion to select multiple query examples.
The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is the problem that the vehicles stationed at central depot are to be optimally routed to supply customers with demands, satisfying vehicle capacity constraints. The CVRP is the NP-hard as it is a natural generalization of the Traveling Salesman Problem (TSP). In this article, we propose the heuristic algorithm, called the bisection seed detection method, to solve the CVRP. The algorithm is composed of 3-phases. In the first phase, we work out the initial cluster using the improved sweep algorithm. In the next phase, we choose a seed node in each initial cluster by using the bisection seed detection method, and we compose the rout with the nearest node from each seed. At this phase, we compute the regret value to decide the list of priorities for the node assignment. In the final phase, we improve the route result by using the tabu search and exchange algorithm. We compared our heuristic with different heuristics such as the Clark-Wright heuristic and the genetic algorithm. The result of proposed heuristic show that our algorithm can get the nearest optimal value within the shortest execution time comparatively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2697-2704
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2011
In tissue engineering area, researchers observe symbiotic relationship such as proliferation, interaction, division apoptosis with time between cells in process of the 3D cell culture in hydrogels. The 3D cell culture process can be taken photographs into sliced images using confocal microscope. Symbiotic mechanism and changes of cell behaviors can be observed and analyzed from the images acquired by confocal microscope. In this paper, we proposed and developed graded noise elimination method and cluster boundary extraction method to extract boundaries information from sliced confocal images acquired in process of the 3D cell culture in hydrogels. The experiment based algorithm showed excellent performance for eliminating noises that have very small millet-shaped size. It is also showed to extract exact boundaries information for even complex clusters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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