Jo, Yun-Gi;Jo, Jeong-Gil;Lee, Byeong-Ryeol;Gu, Yeon-Seol
The KIPS Transactions:PartD
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v.8D
no.4
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pp.361-366
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2001
As growing the number of Webs, the total amount of accessible information has been greater than ever. To storage and retrieve the vast information on the Webs effectively, many researchers have been made utilizing XML (extensible Markup Language). In this paper, we propose an effective method of representation and retrieval mechanism for the structured retrieval of the XML documents : (1) the fixed sized LETID (Leveled Element Type ID) that contains the information of elements such as parent node, sibling nodes, and identical sibling nodes, and the hierachical information of current node, and (2) content index, structure index, attribute index model, and the information retrieval algorithm for the structured information retrieval. With our methods, we can effectively represent the structured information of XML documents, and can directly access the specific elements by simple operations to process various queries.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.17-24
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2020
The traveling salesman problem is an algorithmic problem tasked with finding the shortest route that a salesman visits, visiting each city and returning to the started city. Due to the exponential time complexity of TSP, it's hard to implement on cases like amusement park or delivery. Also, TSP is hard to meet user's demand that is associated with multi-dimensional attributes like travel time, interests, waiting time because it uses only one attribute - distance between nodes. This paper proposed Top-n Skyline-Multi Dimension TSP to resolve formerly adverted problems. The proposed algorithm finds the shortest route faster than the existing method by decreasing the number of operations, selecting multi-dimensional nodes according to the dominance of skyline. In the simulation, we compared computation time of dynamic programming algorithm to the proposed a TS-MDT algorithm, and it showed that TS-MDT was faster than dynamic programming algorithm.
Generally, optimum shortest path algorithms adopt single attribute objective among several attributes such as travel time, travel cost, travel fare and travel distance. On the other hand, multi-objective shortest path algorithms find the shortest paths in consideration with multi-objectives. Up to recently, the most of all researches about multi-objective shortest paths are proceeded only in single transportation mode networks. Although, there are some papers about multi-objective shortest paths with multi-modal transportation networks, they did not consider transfer problems in the optimal solution level. In particular, dynamic programming method was not dealt in multi-objective shortest path problems in multi-modal transportation networks. In this study, we propose a multi-objective shortest path algorithm including dynamic programming in order to find optimal solution in multi-modal transportation networks. That algorithm is based on two-objective node-based label correcting algorithm proposed by Skriver and Andersen in 2000 and transfer can be reflected without network expansion in this paper. In addition, we use non-dominated paths and tree sets as labels in order to improve effectiveness of searching non-dominated paths. We also classifies path finding attributes into transfer and link travel attribute in limited transit networks. Lastly, the calculation process of proposed algorithm is checked by computer programming in a small-scaled multi-modal transportation network.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06d
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pp.191-195
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2008
센서 노드 미들웨어는 다양한 센서 응용 소프트웨어와 운영체제 및 네트워크 기능 사이에 존재하며, 유지보수, 설치, 배포, 응용 수행에 필요한 제반 사항을 지원하며, 센서 노드에 탑재되어 센서 네트워크의 프로그램 갱신, 응용 변화에 따른 프로그래밍 조정을 수행한다. 본 논문에서는 센서 노드 미들웨어가 센서 노드의 응용 모듈을 동적으로 재구성하기 위한 방법으로 속성 값 단위의 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서 노드의 응용 모듈을 변경해야 할 필요가 있을 경우, 응용 모듈과 관련된 속성의 값을 변경시켜 줌으로써 응용 모듈을 재구성하는 방법이다. 논문에서는 제안하는 동적 재구성의 개념과 동적 재구성을 위한 프로세스 및 알고리즘을 설명한다. 제시하는 기법은 각처에 설치되어 동작중인 센서 노드들을 무선 통신을 이용하여 재구성함으로써 직접 센서 노드들을 떼어내거나 동작을 중단시키지 않고도 재구성함으로써 운영의 편의를 도모할 수 있는 효과가 있다. 또한 속성 값을 통한 동적 재구성방법을 통하여 용량이 큰 이미지 파일 전송으로 인한 통신 오버헤드를 줄이고 그로인해 배터리 소모를 줄 일수 있다.
Some duplicate processes are happen in developing games under the diverse platforms. Implementing functions. like processing and managing data, in every platforms have an influence on game development. In this paper, we propose a multi-platform server framework that can simulate combat games such as one server on any platform. It was designed to be easy to debug using a protocol consisting of attribute-value pairs by the JSON data format. Since it is independent of the programming language, it has the advantage of being able to communicate with various languages. The server proposes a model that can easily upgrade the structure or the specification using the Amazon web server.
Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
This study aims to explore consumers' perception regarding "one-mile wear" and "home wear" fashion, an emerging trend during the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic, and to identify the changes in consumers' perception of this style before and after the pandemic. The data collection period was set as one year before and after the outbreak as of January 1, 2020, and blog posts with keywords "one-mile wear" and "home wear" were collected. Further, textual data crawled and refined using Python 3.7 libraries, and centralities were measured and visualized through NodeXL 1.0.1 and Ucinet 6. According to the results, first, consumers' perception regarding one-mile wear fashion was divided into the following eight categories: wearing situation, expected attribute, style, item, color, textile, shape, and target wearer. Second, before the pandemic, home wear was recognized as pajamas or indoor wear; after the pandemic, home wear was recognized as one-mile wear, outdoor wear, and daily wear. Moreover, keywords, such as "telecommuting", "social distancing", "untact", and "upper body", appeared after the pandemic. It was confirmed that consumers' perception of home wear was affected by the pandemic.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.612-614
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2022
This paper propose a clustering algorithm for mobile nodes that possible more efficient clustering using context-aware attribute information in adaptive learning. In typically, the data will be provided to classify interrelationships within cluster properties. If a new properties are treated as contaminated information in comparative clustering, it can be treated as contaminated properties in comparison clustering. In this paper, To solve this problems in this paper, we have new present a context-awareness learning based model that can analyzes the clustering attributed parameters from the node properties using accumulated information properties.
In wireless sensor network (WSN) monitoring systems, redundant data from sluggish environmental changes and overlapping sensing ranges can increase the volume of data sent by nodes, degrade the efficiency of information collection, and lead to the death of sensor nodes. To reduce the energy consumption of sensor nodes and prolong the life of WSNs, this study proposes a dual layer intracluster data fusion scheme based on ring buffer. To reduce redundant data and temporary anomalous data while guaranteeing the temporal coherence of data, the source nodes employ a binarized similarity function and sliding quartile detection based on the ring buffer. Based on the improved support degree function of weighted Pearson distance, the cluster head node performs a weighted fusion on the data received from the source nodes. Experimental results reveal that the scheme proposed in this study has clear advantages in three aspects: the number of remaining nodes, residual energy, and the number of packets transmitted. The data fusion of the proposed scheme is confined to the data fusion of the same attribute environment parameters.
Network clustering has been proposed to provide that sensor nodes minimize energy and maximize a network lifetime by configuring clusters, Although dynamic clustering brings extra overhead like as head changing, head advertisement, it may diminish the gain in energy consumption to report attribute tasks by using cluster heads. Therefore, this paper proposes a new routing algorithm which configures cluster to reduce the number of messages when establishing paths and reports to the sink by way of cluster heads when responding sens ing tasks. All sensor nodes only broadcast bitmap once and maintain a bitmap table expressed by bits, allowing them to reduce node energy and to prolong the network lifetime. After broadcasting, each node only updates the bitmap without propagation when the adjacent nodes broad cast same query messages, This mechanism makes nodes to have abundant paths. By modifying the query which requests sensing tasks, the size of cluster is designed dynamically, We try to divide cluster by considering the number of nodes. Then, all nodes in a certain cluster must report to the sub- sink node, The proposed routing protocol finds easily an appropriate path to report tasks and reduces the number of required messages for the routing establishment, which sensor nodes minimize energy and maximize a network lifetime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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