• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.21-31
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• 2015

현대 사회에서의 삶의 모습이 다양해짐에 따라 생활습관이 다양해지고 잘못된 생활습관으로 인한 생활습관병에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 및 빅데이터와 같은 IT기술을 통해 사용자의 다양한 생활습관을 추적할 수 있는 방법과 그 응용 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이러한 생활습관 추적 및 분석 기술은 다양한 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있으며 노약자나 장애인, 생활습관병 환자 등 특수계층의 건강 예측, 질병 관리 분야에서 실효성을 가질 수 있다. 특히 본 논문에서는 라이프케어 서비스를 위한 사용자 센싱 기술에 초점을 두고, 낮 시간의 활동과, 밤 시간의 수면 및 위치 기반 기술, 빅데이터 플랫폼, 스마트 홈 패턴 모델링 기술에 대해서 소개한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.2
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• pp.183-191
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• 2018

In this study a traffic volume dependent displacement estimation model for Gwangan Bridge was developed using bridge monitoring big data. Traffic volume data for four different vehicle types and the vertical displacement data in the central position of the Gwangan Bridge were used to develop and validate the estimation model. Two statistical estimation models were developed using multiple regression analysis (MRA) and principal component analysis (PCA). Estimation performance of those two models were compared with actual values. The results show that both the MRA and the PCA based models are successfully estimating the vertical displacement of Gwangan Bridge. Based on the results, it is concluded that the developed model can effectively be used to predict the traffic volume dependent displacement behavior of Gwangan Bridge.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.73-73
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• 2011

현재의 NATM터널에 대한 물량은 설계도면을 기반으로 산출되는데, 이러한 방법은 수작업에 많이 의존하게 되므로 실수로 인한 물량의 오류와 사람의 능력에 따른 물량의 차이가 나타나게 된다. 본 연구는 BIM기반의 모델에서 자동적으로 물량을 산출하여 물량산출의 오류나 차이점을 바로잡고 설계변경에 따른 물량산출작업을 효율적으로 수행하려는 프로젝트에 필요한 BIM 모델링을 통한 물량산출 프로세스의 가이드라인을 제시한다. 또한, 여러 BIM 프로그램들은 각각의 모델링 및 물량산출 방식을 가지고 있어서 하나의 프로세스로 통합하기 어려운 문제가 있기 때문에 본 연구에서는 Autodesk사의 Revit Structure에 적합한 작업 프로세스에 대한 가이드라인을 제시하며 NATM 터널의 전체 구간이 아닌 본선구간만을 대상으로 한다. 본 연구는 전체적인 NATM 터널의 BIM기반 물량산출 모델링 프로세스를 BIM 모델링과 BIM 물량산출로 분리하였다. BIM 모델링 프로세스는 물량산출의 대상과 범위 설정, 모델링을 위한 CAD도면 작성, 패밀리 파일의 설정, 공종별 모델링 작업으로 구성된다. 물량산출의 대상과 범위 설정 단계에서는 NATM 터널의 CAD 파일과 수량 산출서를 분석하여 물량산출을 위한 공종별 물량산출 범위를 확정하고, 도면에 표시되지 않는 물량정보를 파악하여 물량 값을 정확하게 산출할 수 있도록 하며, 모델링을 위한 CAD도면 작성 단계에서는 Revit Structure 특성을 고려하여 모델링에 참조하는 CAD 도면을 Revit Structure에서의 모델링에 적합하게 편집해야한다. 그리고 패밀리 파일의 설정과 공종별 모델링 작업 단계에서는 CAD도면과 Revit Structure의 패밀리 파일과의 단위를 일치시키고 NATM 터널의 특성에 맞게 공종별 모델링을 실시한다. BIM 물량산출 프로세스는 모델링 데이터의 분할, 패밀리의 재구성, 물량산출로 구성된다. 모델링 데이터의 분할단계에서는 물량산출의 목적에 맞게 CAD에서 기준선을 작성하여 공종별 모델링이 작성된 패밀리 파일로 불러온 다음 모델을 분할해야한다. 그리고 패밀리의 재구성과 물량산출단계에서는 분할된 공종별 모델의 패밀리 파일을 프로젝트 파일로 불러온 다음 물량산출의 목적에 맞게 재배치하여 물량을 산출한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.501-502
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• 2011

국가R&D정보는 R&D과제, 참여인력, 성과, 장비정보등으로 구성되며, 특히 R&D과제의 참여인력정보를 기반으로 한 의미기반서비스를 위해서는 인력 온톨로지의 모델링이 중요하다. 온톨로지 모델링을 어떻게 하느냐에 따라서 구현 가능한 의미기반서비스의 범위가 달라지며, 구성하는 데이터에 대한 이해도와 서비스 종류에 따라 모델링을 다르게 할 수 있다. 국가R&D인력정보기반 의미기반서비스는 인력정보의 현황과 특성에 대한 이해를 통해 연구자들이 협력대상 연구자와 평가위원 후보를 쉽고 효율적으로 탐색 활용할 수 있는 정보이용환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 보다 지능화된 의미기반 추론서비스 제공을 위한 국가 R&D 인력정보의 온톨로지 모델링 및 활용 사례를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.182-183
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• 2011

본 논문은 DFR 측정기반 산업단지 부하모델링에 관한 연구이다. 기존 국내에서 사용되고 있는 개별 부하모델의 단점을 보완하고 국내 산업단지 부하의 특성을 정확하게 파악하기 위하여 측정기반 접근법에 의한 부하모델을 선정하였다. 선정된 부하모델은 정적 부하모델과 동적 부하모델을 결합한 복합 부하모델로, 이러한 부하모델을 구축하기 위하여 국내 산업단지 A 변전소에 고장기록계(DFR)을 설치하였다. DFR 측정 데이터 기반 부하모델 구축에 앞서, 계통 해석 프로그램인 PSS/E로 DFR이 설치된 A 변전소를 모델링하여 취득된 데이터로 선정된 부하모델을 검증하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.157-167
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• 2023

The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.400-404
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• 2008

라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.103-106
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• 2003

비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지. 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 기반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.165-166
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• 2013

콘텐츠의 기하급수적인 증가와 다양한 서비스 확산에 따라 추천 서비스에 대한 연구는 날로 증가하고 있다. 특히, SNC 이용의 증가는 콘텐츠의 생산과 소비에 대한 주체를 새로운 관점에서 파악 할 수 있는 유용한 정보원이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 SNC에서의 사용자에 대한 속성 데이터와 활동 데이터를 바탕으로 정보 처리활동 기반의 속성 요소를 도출하고, 이를 바탕으로 개인화 서비스를 제공하기 위한 사용자 유형 모델링 방안을 제안하고자 한다. 사용자 유형 모델링은 사용자 속성 요소 정의와 이들 사이의 관계로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.716-717
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• 2017

In this paper, we propose a modeling approach for marine environment monitoring by leveraging open-source software to link IoT and Cloud together. The proposed model can be scale out by employing Apache Hadoop-based time-series database so that it can handle collected data increase with a resource pool of the same computers. It can also support the analyze monitored data of marine environment by visualizing collected data.