• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.642-644
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• 2022

In this paper, we propose a dynamic Web-Dashboard application so that resource information can be accessed anytime, anywhere, and management efficiency improvement analysis through big data analysis using various progressive analysis functions. It provides visualization and analytics to provide rich analytical insights to track resource location, predict repurchase duration, or find cost savings and efficiencies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.399-401
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• 2022

POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.91-92
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• 2023

본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.992-995
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• 2008

최근 무선 센서 네트워크 기술은 환경 모니터링과 같은 분야에서 유용하게 사용된다. 일반적으로 Top-k 질의는 수집한 데이터 중에서 가장 높거나 낮은 k개의 값을 찾는 질의로써, 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 널리 쓰이고 있다. 센서 네트워크에서 일정 시간동안 지속적인 모니터링을 위해 Top-k 질의를 주기적으로 수행해야 하는 경우, 인-네트워크 집계(In-Network Aggregation) 기법 또는 필터(Filter) 기법을 사용한 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율성을 지원하기 위해, 고정된 라우팅 트리에서 네트워크의 부하를 분산시키는 라우팅 트리 변경 기법을 제안한다. 아울러, 가장 효율이 좋은 필터 기반의 FILA를 기반으로, 질의 결과의 정확성 및 에너지 효율성을 효과적으로 제공하는 알고리즘을 제안한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.955-963
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• 2019

Currently, the establishment and management of civil defense shelters are under the initiative of the government and local governments to protect the lives of citizens. In the future, there is a need for efficient civil defense shelters operation through the expansion of general shelters, including designated dedicated shelters. Therefore, it is more efficient to consider the distribution of residents and the location of access to shelters, not the quantitative operation considering only the number of residents. This study uses genetic algorithms and Huff gravity model based on census output data, building data, and road network information to understand the distribution of inhabitants more precisely than existing administrative district data. In addition, the spatial- database was used for efficient data management and fast processing, and if this study is improved, it can be used as a basis for the selection and improvement of general shelters positioning for a wider area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1784-1788
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• 2008

전자파표면유속계는 여러 측정지점을 가능한 신속하게 이동하면서 홍수시 유속을 측정하는데 그 목적이 있다. 또한 홍수시 유속은 시간대 별로 급격히 변하는 속성을 가지고 있으므로 유량측정 지점의 유량을 실시간으로 획득하기 위해서는 현장 측정에서 측정한 유량데이터가 실시간으로 집계 되어야한다. 현재의 시스템은 측정 정보를 실시간으로 전송하기 위하여 현장 측정자에게 PDA가 보급되어 있으며 CDMA망을 통해서 유량 측정을 위한 각종 정보 및 측정결과를 실시간 전송하도록 되어있다. 그러나 전자파표면유속계를 비롯한 각종 유속계가 PDA와 무선으로 통신을 할 수 있게 되어있지 않기 때문에 열악한 여건의 현장에서 측정한 데이터를 야장에 수기로 기록한 후 이를 다시 PDA에 수동으로 입력시켜야하는 불편함이 있다. 전자파표면 유속계를 제외한 다른 측정 장비는 제조회사가 수자원공사와 독립적인 업체이므로 통신 접속을 하기위한 특정 인터페이스를 알아내기가 어려운 실정이다. 그러나 전자파표면유속계는 수자원공사에서 개발한 장비로서 핵심기술을 수자원공사에서 보유하고 있으므로 PDA와 통신을 가능하게 하는 장치의 개발이 가능하다. 이에 이러한 불편한 문제점을 개선하여 현장에서 홍수 유량 측정시 작업자들의 편이성을 증대시키고자 전자파표면유속계와 PDA간에 근거리통신기법을 적용하였다. 이를 위하여 Bluetooth, UWB(Ultra-Wide Band, 초광대역통신), Zigbee 등 적용가능한 근거리 통신기법을 조사하였다. 그 결과 Zigbee가 소비전력이 적어 현장에서 홍수유량측정에 이용되는 전자파표면유속계에 적용성이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 무선통신 모듈과 연동되는 전자파표면유속계는 이동식을 기준으로 적용하였으며 기존 신호처리부에 무선통신 모듈을 장착할 수 있는 구조로 설계하였다. 장착 방식은 기존 이동식 유속계의 신호처리부의 RS-232 포트에 무선통신 모듈을 장착하면 사용할 수 있는 구조로 되어있다. 신호처리부 RS-232 포트는 현재까지는 측정한 유속값을 PC로 전송받는 용도로 활용되었으나 무선모듈 장착 시에는 무선통신 할 수 있는 이중화 구조를 채택하였다. 두 가지 방식에 대한 통신구별은 초기에 송수신하는 데이터에 따라 구별되도록 하였다. 신호처리부에서 무선통신 추가에 따른 운용 방식은 별도의 수자원공사 모드를 추가하여 운용하도록 수정하였다. 유속 측정 시에는 무선통신 모듈을 제거한 상태에서 측정한 후, 측정한 데이터를 PDA로 전송할 때 아를 부착하여 사용할 수 있는 구조를 갖도록 제작하였다. 이러한 방식을 적용시킨 이유는 기존에 보급된 유속계에 무선모듈을 장착한 후, 신호처리부 운용 프로그램을 업그레이드하면 바로 사용할 수 있도록 하기 위함이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.10
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• pp.477-482
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• 2016

As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark platform stack, Spark SQL unveiled recently to make Spark able to support distributed processing framework based on SQL. However, Spark SQL cannot effectively handle advanced analytics that involves machine learning and graph processing in terms of iterative tasks and task allocations. Motivated by these issues, this paper proposes the design of SQL-based big data optimal processing engine and processing framework to support advanced analytics in Spark environments. Big data optimal processing engines copes with complex SQL queries that involves multiple parameters and join, aggregation and sorting operations in distributed/parallel manner and the proposing framework optimizes machine learning process in terms of relational operations.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.5
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• pp.387-392
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• 2015

MapReduce is a framework used to process large data sets in parallel on a large cluster. A group-by query is a query that partitions the input data into groups based on the values of the specified attributes, and then evaluates the value of the specified aggregate function for each group. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple group-by queries using MapReduce. Instead of computing each group-by query independently, the proposed method computes multiple group-by queries in stages with one or more MapReduce jobs in order to reduce the total execution cost. We compared the performance of this method with the performance of a less sophisticated method that computes each group-by query independently. This comparison showed that the proposed method offers better performance in terms of execution time.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.35-49
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• 2018

It seems unrealistic to say that fried chicken, often known as the American soul food, has one of the biggest markets in South Korea. Yet, South Korea owns more numbers of fried chicken restaurants than those of McDonald's franchise globally[4]. Needless to say not all these fast-food commerce survive in such small country. In this study, we propose a predictive model that could potentially help one's decision whilst deciding to open a store. We've extracted all fried chicken restaurants registered at the Korean Ministry of the Interior and Safety, then collected a number of features that seem relevant to a store's closure. After comparing the results of different algorithms, we conclude that in order to best predict a store's survival is FDA(Flexible Discriminant Analysis). While Neural Network showed the highest prediction rate, FDA showed better balanced performance considering sensitivity and specificity.