Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.7
no.5
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pp.789-796
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2012
Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.
This research is to establish a theme-type organic edu-farm model and provide ways to practically apply it so as to vitalize urban-rural exchange through the emerging concept of green tourism. This research also traces the practical development of organic edu-farm programs. Organic edu-farm(OEF) should be some of the ideas to develop organic agriculture resources according to the local features, and learn by direct and actual experience a life of organic farm. A few policy suggestions to put OEF model in practical use are proposed. What the state needs to do through direct involvement are to put efforts at demand expansion on organic farm products, to clean and beautify the green rural environmental settings, to build more urban-rural exchange facilities. What is more important, however, is financial support, to create the network and to develop program contents for each OEF operation unit. The OEF model proposed in this research will be applied as a relevant reference in planning and realizing sustainable green tourism at the village level.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.10
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pp.2620-2633
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1996
In this paper, a new high-speed local area network using a dual mode switching access (DMSA) protocol implemented on a dual unidirectional bus is described. By utilizing the implicit positionalordering of stations on a unidirectional bus, the proposed system switches between random access mode and the token access model withoug unnecessary delay. Therefore, unlike other hybrid systems such as Buzz-net and Z-net, DMSA does not show a rapid degradation in performance as the load increases. We obtain the average channel utilization and the average access delay by using a simplified analytic model. The numerical results obtained via analysis are compared to the simulation resuls for a partial validation of the approximate model. The performance characteristics of DMSA are superior delay-throughput characteristics at light and medium loads, compared to compared to other LAN systems, and the capability of providing a single active station with full capabity of the channel.
This paper proposes a new spectrum forecasting (SF) model to estimate the spectrum demands for future mobile broadband (MBB) services. The model requires five main input metrics, that is, the current available spectrum, site number growth, mobile data traffic growth, average network utilization, and spectrum efficiency growth. Using the proposed SF model, the future MBB spectrum demand for Malaysia in 2020 is forecasted based on the input market data of four major mobile telecommunication operators represented by A-D, which account for approximately 95% of the local mobile market share. Statistical data to generate the five input metrics were obtained from prominent agencies, such as the Malaysian Communications and Multimedia Commission, OpenSignal, Analysys Mason, GSMA, and Huawei. Our forecasting results indicate that by 2020, Malaysia would require approximately 307 MHz of additional spectrum to fulfill the enormous increase in mobile broadband data demands.
This study suggests a simple economic model to analyze electricity grid that consists of different power sources. The substitutability of renewable energy for nuclear power in Korean electricity transmission network is investigated by suggested model. The monthly data from January 2006 to December 2013 reported by Electricity Power Statistics Information System (EPSIS) of Korea Power EXchange (KPX) are used. To estimate the elasticities of substitution among four power sources (i.e. coal, natural gas, nuclear power, and renewable energy), this paper uses the trans-log cost function model on which local concavity restrictions are imposed. The estimated Hicks-Allen and Morishima elasticity of substitution shows that renewable electricity and nuclear power are complementary. The results also evidenced that renewable electricity and fossil fueled thermal power generation are substitutes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12A
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pp.1868-1875
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1999
The design of LAI(Local Area Identifier), the first paging area for searching the mobile terminal has a close relation with the performance of paging channel in CDMA cellular network. This paper discussed the performance of the forward channel of IS-95 CDMA standard, known as the paging through the related messages such as call control message, channel assignment message, etc. Modeling and simulation work were conducted to quantify the performance of paging channel in terms of traffic handling capacity and blocking levels. The results shown are based on a specific system call model based on the operating system of cell cite. This serves as illustrative guidelines for the proper engineering of common control channel, which has a major impact on the overall performance of cellular network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.9
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pp.2483-2504
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2023
Most existing low-light enhancement algorithms either use a large number of training parameters or lack generalization to real-world scenarios. This paper presents a novel lightweight and robust pixel-wise polynomial approximation-based deep network for low-light image enhancement. For mapping the low-light image to the enhanced image, pixel-wise higher-order polynomials are employed. A deep convolution network is used to estimate the coefficients of these higher-order polynomials. The proposed network uses multiple branches to estimate pixel values based on different receptive fields. With a smaller receptive field, the first branch enhanced local features, the second and third branches focused on medium-level features, and the last branch enhanced global features. The low-light image is downsampled by the factor of 2b-1 (b is the branch number) and fed as input to each branch. After combining the outputs of each branch, the final enhanced image is obtained. A comprehensive evaluation of our proposed network on six publicly available no-reference test datasets shows that it outperforms state-of-the-art methods on both quantitative and qualitative measures.
The multicasting telecommunication is an important research as an applicable technique in the development of adaptable technique for modern mobile computing and mobile IP, because that is supposed to be a solution for transferring the large-size information on the mobile and wireless network with the narrow bandwidth. This paper will suggest one solution for the bidirectional tunneling and the local re-registration problems to support transferring mobile multicasting datagram by the partitioned network. The bidirectional tunneling technique is in use for mobile host moving around in a region and the local re-registration technique for crossing regions to reduce traffic load caused by transferring datagram along a long distance, and we compare those models with our suggested model by simulation.
A vast amount of riverine spatial dataset have recently become available, which include hydrodynamic and morphological survey data by advanced instrumentations such as ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler), transect measurements obtained through building various river basic plans, riverine environmental and ecological data, optical images using UAVs, river facilities like multi-purposed weir and hydrophilic sectors. In this regard, a standardized data model has been subsequently required in order to efficiently store, manage, and share riverine spatial dataset. Given that riverine spatial dataset such as river facility, transect measurement, time-varying observed data should be synthetically managed along specified river network, conventional data model showed a tendency to maintain them individually in a form of separate layer corresponding to each theme, which can miss their spatial relationship, thereby resulting in inefficiency to derive synthetic information. Moreover, the data model had to be significantly modified to ingest newly produced data and hampered efficient searches for specific conditions. To avoid such drawbacks for layer-based data model, this research proposed a relational data model in conjunction with river network which could be a backbone to relate additional spatial dataset such as flowline, river facility, transect measurement and surveyed dataset. The new data model contains flexibility to minimize changes of its structure when it deals with any multi-dimensional river data, and assigned reach code for multiple river segments delineated from a river. To realize the newly developed data model, Seom river was applied, where geographic informations related with national and local rivers are available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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