Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.
Positioning technology for moving object is an important and essential component of ubiquitous. Also RFID(Radio Frequency IDentification) is a core technology of ubiquitous wireless communication. In this study we adapted kalman-filter theory to RFID-based Positioning System in order to trace a time-variant moving object and verify the positioning accuracy using RMSE (Roong technology for moving object is an important and essential component of ubiquitous Mean Square Error). The purpose of this study is to verify an effect of kalman-filter on the positioning accuracy and to analyze what does each design factor have an effect on the positioning accuracy by means of simulations and to suggest a standard of optimal design factor of a RFID-based Positioning System. From the results of simulations, Kalman-filer improved the positioning accuracy remarkably; the detection range of RFID tag is not a determining factor. The smaller standard deviation of detection range improves the positioning accuracy. However it accompanies a smaller fluctuation of the positioning accuracy. The larger detection rate of RFID tag yields the smaller fluctuation in the positioning accuracy and has more stable system and improves the positioning accuracy;
본 연구에서는 왜형되고 불평형인 전원의 정상분 순시전압 검출기법(Detection Method of Instantaneous Positive Sequence Voltage : PSD)에 의한 3상 3선 능동전력필터 시스템을 제작하였다. 불평형 및 왜형된 전원전압은 PSD에 의하여 정상분 순시전압을 실시간으로 검출한 후 순시전력이론의 상변환 행렬을 연산하고 있으며, 따라서 왜형되고 불평형된 전원조건에 순시전력이론을 적용하기 위하여 종전의 순시전력이론의 수학적인 구조를 변경할 필요가 없다. 본 연구에서 구현된 방법의 타당성을 입증하기 위해, 왜형된 B상 전압을 20% 증가시킨 전원과 불평형 비선형 부하 조건하에서 정상상태 및 과도상태의 실험을 수행하였으며, PSD가 없는 방법에 비하여 구현된 방법의 유용성을 입증할 수 있었다.
This paper presents a new approach for mobile robot heading detection using MEMS Gyro north finding method in the indoor environment. Based on this, the robot heading angle measurement scheme is proposed; improved north finding theory and algorithm are also explained. Several approaches are applied to confirm system's precision and effectiveness. In order to find out the heading angle, a single axis MEMS gyroscope to sense the angle between the robot heading direction and the north is used. To reach enough estimation accuracy and reduce detection time, the least square method (LSM) for the signal fitting and parameter estimation is applied. Through a turn-table, we setup a carouseling system to decrease the substantial bias effect on gyroscope's heading angle. For the evaluation of the proposed method, this system is implemented to the Pioneer robot platform. The performance and heading error are analyzed after the test. From the simulation and experimental results, system's accuracy, usefulness and adaptability are shown.
본 연구에서는, 소수의 모드형상의 진동반응만이 측정된 자켓형 해양구조물에 존재하는 손상의 위치와 그 크기를 결정할 수 있는 알고리듬이 제시된다. 먼저, 모드형상의 변화로 부터 직접 손상위치와 크기를 결정하는 이론이 제시된다. 다음으로, 세개의 진동모드형상이 측정된 자켓형 해양구조물의 수치예를 이용하여 알고리듬의 적합성이 예증된다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째로, 자켓형 해양구조물에 존재하는 손상의 위치가 정확하게 예측 되었다. 둘째로, 예측된 손상의 크기가 비교적 정확하게 예측되었다.
There are two methods for train control in information transmission by using track circuit system and installing wayside transmitter. Information signal is transmitted to the on-board antenna by using rails. Continuous information about train intervals, speed and route is received by on-board antenna in AF track circuit system. The information signal is included with carrier wave and received by magnetic coupling in the on-board antenna. Therefore, it is important to define standard current level in the AF track circuit system. When current flowed to rails is low, magnetic sensors are not operated by decreasing magnetic field intensity. Hence, SNR is decreased because electric field intensity is decreased. When the SNR is decreased, there is the serious influence of noise upon demodulation. So, the frequency of information signal is not extracted in frequency response. Thus, it is possible to happen to train accident and delay as the information signal is not analyzed in the on-board antenna. In this paper, standard energy density is calculated by using Parseval's theory in UM71c track circuit. Hence, detection time of information signal is presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1721-1736
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2013
Black and gray hole attack is one kind of routing disturbing attacks and can bring great damage to the network. As a result, an efficient algorithm to detect black and gray attack is important. This paper demonstrate an adaptive approach to detecting black and gray hole attacks in ad hoc network based on a cross layer design. In network layer, we proposed a path-based method to overhear the next hop's action. This scheme does not send out extra control packets and saves the system resources of the detecting node. In MAC layer, a collision rate reporting system is established to estimate dynamic detecting threshold so as to lower the false positive rate under high network overload. We choose DSR protocol to test our algorithm and ns-2 as our simulation tool. Our experiment result verifies our theory: the average detection rate is above 90% and the false positive rate is below 10%. Moreover, the adaptive threshold strategy contributes to decrease the false positive rate.
해상용 RFID의 탐지 가능한 거리를 조사하기 위하여 프레넬 영역(fresnel zone)에서 가시선(Line Of Sight, LOS) 범위에 대한 이론적인 전파모드를 고찰하였다. 지구곡면에 대한 LOS의 구조적 모델을 제시하고, 전파 모드 이론과 특정 주파수에 대한 수평거리 계산 방법을 고찰하였다. 연구결과, 희망 탐지거리 확보를 위한 송수신기 안테나 높이와 기상환경에 의한 탐지거리의 영향 등에 대한 이론적 분석이 가능하였다.
The detection of pulmonary blood vessels is very difficult owing to their complex tree structures and different widths. In this paper, We propose a new detection algorithm. The motivation of this algorithm is that Han is the best detector. So, this algorithm is developed to imitate the human searching process. To realize it, the algorithm consist of two components. One is Pyramid Images whose one pixel is median value of four pixels of the previous low level. Searching gradually from high level to low level, We concentrate on global and main information of structure at the first. Then based on it, We search the detailed data in low level. The other is fuzzy logic which makes it easy to convert searching process expressed as human language into numeric multi_value. This algorithm showes speedy and robust results. But the more study on both human searching process and the detection of small part is needed.
Art psychotherapy is widely accepted as an effective tool for diagnosis and treatment of psychological disorders. Important factors for art psychotherapy diagnosis, based on the projection theory that the world of the inner mind appears in drawings, include main color and imbalance of a drawing. This paper develops a system for a machine to determine the main color and the imbalance of a drawing by color recognition and edge detection. Our proposed color recognition procedure adopts NBS(National Bureau of Standards) distance between colors in HVC(Hue, Value, Chroma) color space which is most similar to the human eye's color perception. Our edge detection procedure applies blurring, clustering and transformation to a standard color in a series. Our system considers the numbers of pixels and clusters for each color as a criterion for main color and the frequency of edge coordinates for each region for imbalance. The proposed machine procedure, verified through case studies, can help overcome the subjectivity, ambiguity and uncertainty in human decision involved in art psychotherapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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