Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using "spin images," i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed "cluster-based spin imaging" method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object's topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
현재 스마트팩토리에 관한 연구는 구축 방안이나 설립 시 고려사항 등에 대해 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 스마트 팩토리를 도입한 기업에 대해서는 다양한 연구가 이루어지지 않고 있다. 이 연구에서는 스마트팩토리의 기초단계를 적용한 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 만족도의 특성을 확인하기 위해 군집분석을 하였고, 만족도에 따라 어떠한 특성을 가지는지 확인하기 위해 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 하였다. 군집분석 결과 만족도가 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나뉘는 것을 확인하였으며, 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 실시한 결과 만족도가 높을수록 생산성 개선 정도가 높은 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a distributed search of a cluster robot using tree structure in an unknown environment. In the proposed method, the cluster robot divides the unknown environment into 4 regions by using the LRF (Laser Range Finder) sensor information and divides the maximum detection distance into 4 regions, and detects feature points of the obstacle. Also, we define the detected feature points as Voronoi Generators of the Voronoi Diagram and apply the Voronoi diagram. The Voronoi Space, the Voronoi Partition, and the Voronoi Vertex, components of Voronoi, are created. The generated Voronoi partition is the path of the robot. Voronoi vertices are defined as each node and consist of the proposed tree structure. The root of the tree is the starting point, and the node with the least significant bit and no children is the target point. Finally, we demonstrate the superiority of the proposed method through several simulations.
최근까지 네트워크 계층에서 수행되는 IP 멀티캐스트는 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 하지만 유니캐스트 라우터들로 구성된 현재의 인터넷 망에서 IP 멀티캐스트의 적용은 불가능한 상태이다. 때문에 응용계층 멀티캐스트가 IP 멀티캐스트의 대안으로 제시되고 있다. IP 멀티캐스트가 네트워크 라우터들에 의존적인 반면 응용계층 멀티캐스트는 네트워크 계층과 독립적으로 수행된다. 본 논문에서는 실시간 미디어의 효과적인 전송을 위한 source에서 end-system들에 이르는 평균 지연 시간을 최소화하는 응용계층 멀티캐스트 트리 구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 제어 변수로써 각 end-system들의 계산 수행능력과 네트워크 조건을 고려하며 트리를 구성하는 몇몇 end-system들에게만 부하가 집중되는 현상을 방지하도록 구성되었다. 제안하는 알고리즘에 의한 응용계층 멀티캐스트 트리는 clustering과 변형된 Dijkstra 알고리즘에 의해 구성된다. 즉, source와 proxy-sender들 사이의 트리와 각 cluster안에서 트리를 구성함으로써 전체 트리를 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 효과적임을 보였다.
Zafar, Amna;Akbar, Ali Hammad;Akram, Beenish Ayesha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.536-564
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2019
Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.
본 논문에서는 자기조정 퍼지제어기의 한 설계기법을 제안하고, 이를 전력계통 안정화에 적용하였다. 제안된 퍼지제어기의 파라미터는 최급강하법에 의하여 멤버쉽 함수의 중심치와 폭이 최적인 값으로 자지고정 되어진다. 이를 전력계통에 적용한 결과 제안된 제어기법이 종래의 제어기법보다 응답특성이 우수함을 보였다.
A large number of in-vitro experiments on the inhibition of kinases and pretenses are reported in literature, and compiled by ProLINT database. Using this powerful wealth of knowledge, we have carried our an analysis of ligand specificity of these two classes of proteins. Each of the pretenses and kinases included in the database has been assigned a consensus ligand fragment signature, based on the available information about its interaction with different ligands. A set of 43 fragments efficiently represent every ligand. We have then organized the consensus fragment signatures for every protein in form of a cluster-tree diagram. This tree is also constructed from other sequence, structure and physical considerations. Cluster-cluster comparison between these analyzes provide a valuable information about ligand specific interactions and similarities between proteins.
With limited resources, proper allocation of the national R&D budget is very crucial matter for reinforcing the national competence, and the importance of selecting strategic R&D fields have been increasingly emphasized by technology policy-makers and CTOs. This paper deals with technology relevance/cluster analysis, which measures technological dependency and relevancy among technologies, and how it can be used for selecting the strategic R&D fields especially satisfying SMEs(small and medium enterprises)' specific needs. As a result of this study, technology-product tree composed of 7 major technology fields, 22 clusters, 41 groups, 335 core-need technologies and hundreds of related business items are produced that can be used for designing SMEs' R&D/business portfolio as well as R&D investment decision-making of the Ministry of Small and Medium Business Administration.
본 논문에서는 무선 주파수 자원의 부족문제가 대두됨에 따라 TV White Space(TVWS) 주파수 대역을 효과적으로 사용하기 위한 IEEE 802.15.4m TVWS Multi-channel Cluster PAN(TMCTP)을 소개하고 NS-3 를 이용하여 Association 시간과 Uplink, Downlink 데이터 전송시간에 대한 성능평가를 한다. 성능평가 결과에 대하여 분석하고 향후 TMCTP 의 추가할 부분에 대하여 도출한다.
본 논문에서는 부분최소법 (PLS: Partial least square)과 c-퍼지 모델트리를 적용하여 클로로필-a 농도의 예측 모델을 제안한다. 제안된 방법은 모든 입력속성을 고려하여 퍼지 클러스터에 의해 계산된 중심벡터를 설정한 후, 각각의 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 내부 노드를 형성하고, 형성된 내부노드에서 PLS를 적용하여 지역모델(Local model)을 구축한다. 노드의 분리기준으로서 부모노드(patent node)에서 구축된 모델에서 계산된 에러값이 자식노드(child node)에서 계산된 에러값보다 클 경우에 분기가 이루어진다. 최종 단계에서는 임의의 입력데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 클러스터에 속한 지역모델을 선택하여 출력값을 예측한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 수질 데이터를 대상으로 실험한 결과 기존의 모델트리 방식에 비하여 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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