Because of the low power and low rate of a sensor network, outlier is frequently occurred in the time series data of sensor network. In this paper, we suggest periodic pattern analysis that is applied to the time series data of sensor network and predict outlier that exist in the time series data of sensor network. A periodic pattern is minimum period of time in which trend of values in data is appeared continuous and repeated. In this paper, a quantization and smoothing is applied to the time series data in order to analyze the periodic pattern and the fluctuation of each adjacent value in the smoothed data is measured to be modified to a simple data. Then, the periodic pattern is abstracted from the modified simple data, and the time series data is restructured according to the periods to produce periodic pattern data. In the experiment, the machine learning is applied to the periodic pattern data to predict outlier to see the results. The characteristics of analysis of the periodic pattern in this paper is not analyzing the periods according to the size of value of data but to analyze time periods according to the fluctuation of the value of data. Therefore analysis of periodic pattern is robust to outlier. Also it is possible to express values of time attribute as values in time period by restructuring the time series data into periodic pattern. Thus, it is possible to use time attribute even in the general machine learning algorithm in which the time series data is not possible to be learned.
This paper experimentally validates the efficacy of scheduling method that satisfies the performance requirement of periodic data in the Foundation Fieldbus. The scheduling method allocates periodic data traffic to a bandwidth-limited fieldbus medium. The scheduling method generates schedule list that records schedule starting time and schedule period of each periodic data. This study developed an experimental model of a Foundation Fieldbus network system. Using the experimental model, this study showed that the scheduling method can be easily implemented in a practical Foundation Fieldbus network system. The results obtained from the experimental evaluation showed that the scheduling method restricts the delay of periodic data to a pre-specified bound.
The performance of real-time systems depends upon how well the tasks are scheduled within a cycle time and how fastly the response is made according to the occurrence of an external event. This paper presents the design of an effective real-time data acquisition system in order to gather the data from an automobile engine. This paper investigates an estimation and a restriction method of execution for aperiodic data. Also, the guarantee problem of real-time constraint is presented for periodic data. Through the experiments, the hard real-time guarantee problem of periodic data is studied and the damage problem of periodic data according to the increase of aperiodic tasks is analyzed.
Purpose: The purpose of this study was to analyze periodic screening behaviors for breast cancer and factors affecting the screening behaviors among hospital nurses. Methods: A total of 461 nurses were recruited from 15 hospitals located in two southern areas of Korea. The Champion's Health Beliefs Model Scale-Korean version and a structured study questionnaire were used for data collection. Data were collected during July and August 2008. Results: Nurses who performed periodic mammography accounted for 15.6% of the total, while 22.8% performed periodic breast self-examination (BSE). Among married nurses, the rates of periodic mammography and BSE were significantly different by age, menopausal status, delivery experience, family history of breast cancer, and experiences of cervical cancer screening. Significant factors affecting periodic mammography were family history of breast cancer, experiences of cervical cancer screening, age above 40, and performance of periodic BSE. For health beliefs, levels of severity, confidentiality and barrier were significant factors for periodic BSE. Conclusion: Nurses, who are role models for health promoting behaviors, did not adequately performing periodic BSE and mammography. A health promotion program for breast cancer designed for hospital nurses is needed to improve performance rates for periodic screening behaviors for breast cancer.
This paper is developed with software system for the construction of periodic maintenance. The system includes records of equipment, maintenance work, failure mode analysis and work standards of maintenability, inspection & repair to establish periodic maintenance system. And the software program is designed with user-oriented to analyze maintenance data and maintenance system of periodic interval times. Also machine operator can easily apply maintenance management system in production & manufacturing field. Visual Basic in the environment of Window system is used as computer program language for graphics and data base management in IBM PC.
Fieldbuses are used as the lowest level communication network for real-time communication in factory automation and process control systems. Data generated from field devices can be divided into three categories: sporadic real-time, periodic real-time and non real-time data. Since these data share one fieldbus network medium, it needs a method that allocate the limited bandwidth of fieldbus network to the sporadic real-time, periodic real-time and non real-time traffic. This paper introduces an implementation method of bandwidth allocation scheme introduced in [51 on PROFIBUS. Using the modified PROFIBUS FDL(Fieldbus Data Link layer), the bandwidth allocation scheme introduced in [51 is verified by the experiments.
Fieldbus is the lowest level industrial network in the communication hierarchy of factory automation and distributed process control systems. Data generated from field devices are largely divided into three categories : time-critical, periodic and time-available data. Because these data share one fieldbus medium, it needs a method that allocates these data to the bandwidth-limited fieldbus medium. This paper introduces an implementation method of bandwidth allocation scheme on PROFIBUS. In order to implement bandwidth allocation scheme on PROFIBUS, the following functions need to be supplemented on the FDL(Fieldbus Datalink Layer) protocol: (i) separation of medium bandwidth into periodic and non-periodic intervals, (ii) synchronization of node timers over a local link. In order to examine the validity of bandwidth allocation scheme on PROFIBUS, this paper develops an experimental model of a network system. The results obtained from the experimental model show that the bandwidth allocation scheme satisfies the performance requirement of time-critical, periodic and time-available data.
Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.
In communication networks used in safety-critical systems such as control systems in nuclear power plants there exist three types of data traffic : urgent or asynchronous hard real-time data hard real-time periodic data and soft real-time periodic data. it is necessary to allocate a suitable bandwidth to each data traffic in order to meet their real-time constraints. This paper proposes a method to meet the real-time constraints for the three types of data traffic simultaneously under a timer-controlled token bus protocol or the IEEE 802.4 token bus protocol and verifies the validity of the presented method by an example. This paper derives the proper region of the high priority token hold time and the target token rotation time for each station within which the real-time constraints for the three types of data traffic are met, Since the scheduling of the data traffic may reduce the possibility of the abrupt increase of the network load this paper proposes a brief heuristic method to make a scheduling table to satisfy their real-time constraints.
Recently in-memory data stream processing has been actively applied to various subjects such as query processing, OLAP, data mining, i.e., frequent item sets, association rules, clustering. However, finding regular periodic patterns of events in an infinite data stream gets less attention. Most researches about finding periods use autocorrelation functions to find certain changes in periodic patterns, not period itself. And they usually find periodic patterns in time-series databases, not in data streams. Literally a period means the length or era of time that some phenomenon recur in a certain time interval. However in real applications a data set indeed evolves with tiny differences as time elapses. This kind of a period is called as a pseudo-period. This paper proposes a new scheme called FPMH (Finding Periods using Multiple Hash functions) algorithm to find such a set of pseudo-periods over a data stream based on multiple hash functions. According to the type of pseudo period, this paper categorizes FPMH into three, FPMH-E, FPMH-PC, FPMH-PP. To maximize the performance of the algorithm in the data stream environment and to keep most recent periodic patterns in memory, we applied decay mechanism to FPMH algorithms. FPMH algorithm minimizes the usage of memory as well as processing time with acceptable accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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