Recent developments regarding transportation technology have positioned travel as a major leisure activity; however, trip-itinerary planning remains a challenging task for tourists due to the need to select Points of Interest (POI) for visits to unfamiliar cities. Meanwhile, due to the GPS functions on mobile devices such as smartphones and tablet PCs, it is now possible to collect a user's position in real time. Based on these circumstances, our research on an automatic itinerary-planning system to simplify the trip-planning process was conducted briskly. The existing studies that include research on itinerary schedules focus on an identification of the shortest path in consideration of cost and time constraints, or a recommendation of the most-popular travel route in the destination area; therefore, we propose a personalized itinerary-recommendation system for which the stay-time preference of the individual user is considered as part of the personalized service.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.5
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pp.179-186
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2014
Current networks such as social network, web page link, traffic network are big data which have the large numbers of nodes and edges. Many applications such as social network services and navigation systems use these networks. Since big networks are not fit into the memory, existing in-memory based analysis techniques cannot provide high performance. Frontier-Expansion-Merge (FEM) framework for graph search operations using three corresponding operators in the relational database (RDB) context. FEM exploits an index table that stores pre-computed partial paths for efficient shortest path discovery. However, the index table of FEM has low hit ratio because the indices are determined by distances of indices rather than the possibility of containing a shortest path. In this paper, we propose an method that construct index table using high degree nodes having high hit ratio for efficient shortest path discovery. We experimentally verify that our index technique can support shortest path discovery efficiently in real-world datasets.
Seo, Ki-Yeol;Hong, Tae-Ho;Park, Gyei-Kark;Choi, Jo-Chun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.177-180
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2005
AIS needs high efficiency and safety in terms of operational management and, in the aspect of service range, it is time to minimize shadow regions through propagation evaluation of AIS transmitter. Thus this study analyzes shadow regions and the scope of propagation of waves from stations through the electric wave environment of AIS. First, this study examines the characteristics of AIS wave and draws up methods to analyze the scope of propagation of waves according to the characteristics. Second, this study finds out service regions and shadow regions of the 22 stations across the nation by analyzing the actual data based on climate and topography, Lastly, this study summarizes the results of wave conductivity evaluation and conductivity problems and proposes improvement measures.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.51-58
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2019
The LTE system decided to build an integrated disaster safety communication network in order to cope with disasters quickly after the April 16, 2014 disaster, and 333 agencies in 8 areas will build a unified disaster safety communication network. It plans to integrate LTE-R, a railway integrated wireless network, and LTE-M, a land-based communication network, in the 700MHz band. LTE-R, a wireless integrated network, and the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, are currently using VHF and TRS, which are voice communication-oriented communication systems, in order to cope with demand for high-speed railway service, With this possible LTE-R, it is possible to provide advanced services such as radio-based train control and improve railway safety. The company plans to invest KRW 1.1 trillion in new routes to be launched in 2018 and the existing route to be improved in the future, and to build up all routes of general and high-speed railways to LTE-R by 2027.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.63-74
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2021
Location-based services (LBSs) are expected to process a large number of spatial queries, such as shortest path and k-nearest neighbor queries that arrive simultaneously at peak periods. Deploying more LBS servers to process these simultaneous spatial queries is a potential solution. However, this significantly increases service operating costs. Recently, batch processing solutions have been proposed to process a set of queries using shareable computation. In this study, we investigate the problem of batch processing moving k-nearest neighbor (MkNN) queries in dynamic spatial networks, where the travel time of each road segment changes frequently based on the traffic conditions. LBS servers based on one-query-at-a-time processing often fail to process simultaneous MkNN queries because of the significant number of redundant computations. We aim to improve the efficiency algorithmically by processing MkNN queries in batches and reusing sharable computations. Extensive evaluation using real-world roadmaps shows the superiority of our solution compared with state-of-the-art methods.
Unmanned aircraft system traffic management (UTM) service for the safe operation of unmanned aerial vehicles (UAV) such as drones using commercial communication networks such as long-term evolution (LTE) and 5G in low-altitude areas of 150m or less is being studied in several countries. In this paper, whether it is possible to secure three-dimensional (3D) coverage for UTM service using the existing LTE cellular network for terrestrial usersis analyzed through simulations. The practicality in the real environment is confirmed by performing performance analysis in the actual topographical environment and the LTE base station layouts in Korea. According to the analysis results, as the altitude increases, the number of line-of-sight (LOS) interference base stations increases, resulting in a worse signal to interference plus noise ratio (SINR), but coverage is secured except for the limited areas within 150m. was confirmed to be possible. In addition, it is confirmed that a significant proportion of outage areas could be reduced by placing a small number of additional base stations for the outage area.
Using the ETC Service, it is now possible to charge a vehicle for driving pass a specific toll booth electronically, without the vehicle even having to slow down. The smart card and card reader used to collect tolls electronically have a serious problem which it dose not have a standard for the ETC system. In this paper, we suggest the ETC system using mobile phone to collect tolls efficiently instead of existing system which is consist of a Interface Module to connect between a mobile phone and OEE, a mobile phone to send the information of tollgate fees and OEE to communication with RSE of roadway in the vehicle. This primary focus of this system is the IM functions and protocol to assist of the existing mobile phone and OBE.
The safety applications based on the IEEE 802.11p, periodically transmit the safety-related information to all surrounding vehicles with high reliability and a strict timeline. However, due to the high vehicle mobility, dynamic network topology and limited network resource, the fixed beacon scheduling scheme excess delay and packet loss due to the channel contention and network congestion. With this motivation, we propose a novel beacon scheduling algorithm referred to as spatial-aware(SA) beacon scheduling based on the spatial context information, dynamically rescheduling the beaconing rate like a TDMA channel access scheme. The proposed SA beacon scheduling algorithm was evaluated using different highway traffic scenarios with both a realistic channel model and 802.11p model in our simulation. The simulation results showed that the performance of our proposed algorithm was better than the fixed scheduling in terms of throughput, channel access delay, and channel load. Also, our proposed algorithm is satisfy the requirements of vehicular safety application.
The purpose of this study is to analyze characteristics of welfare level for the persons with disabilities in Korean local governments. The study adopted multidimensional scaling and cluster analysis. Based on prior studies and comparative importance research, three indicators were extracted from the welfare circumstance index for the disabled. They are the ratio of the registered disabled population, the ratio of the disabled household in poor households, the ratio of dependence on public finance. Also, nine dimensions and twenty seven indicators were extracted from the welfare level index. The dimensions are as follows : Education, income & economic activities support, welfare services infra-structure, health & welfare service support, movement convenience & safety, rights protection, culture, leisure & information accessibility, welfare administration & budget for the disabled. The findings from the welfare circumstance index show that local governments are divided into three groups and all indicators are statistically significant. On the other hand, the findings from the welfare level index, show that local governments are divided into four groups and five indicators are statistically significant. Based on these findings, the study proposes improvement in the disabled welfare level, and balanced development of local governments.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.195-200
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2021
With the development of transportation and mobiles demand for tourism travel is increasing and related industries are also developing significantly. The combination of augmented reality and tourism contents one of the areas of digital media technology, is also actively being studied, and artificial intelligence is already combined with the tourism industry in various directions, enriching tourists' travel experiences. In this paper, we propose a system that scans miniature models produced by reducing tourist areas, finds the relevant tourist sites based on models learned using deep learning in advance, and provides relevant information and 3D models as AR services. Because model learning and object detection are carried out using YOLOv3 neural networks, one of various deep learning neural networks, object detection can be performed at a fast rate to provide real-time service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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