• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.1
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• pp.1-8
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• 2016

In the recently, violent crime and accidental crime has been generated continuously. Consequently, people anxiety has been heightened. The Closed Circuit Television (CCTV) has been used to ensure the security and evidence for the crimes. However, the video captured from CCTV has being used in the post-processing to apply to the evidence. In this paper, we propose a flexible multi-level models for estimating whether dangerous behavior and the environment and context for pedestrians. The situation analysis builds the knowledge for the pedestrians tracking. Finally, the decision step decides and notifies the threat situation when the behavior observed object is determined to abnormal behavior. Thereby, tracking the behavior of objects in a multi-region, it can be seen that the risk of the object behavior. It can be predicted by the behavior prediction of crime.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.721-724
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• 2011

UDT(UDP-based Data Transfer protocol)는 연구망과 같은 대용량 고속 네트워크에서 신속하고 안정적인 데이터 전송에 효율적인 전송 프로토콜이다. 하지만 네트워크가 혼잡한 상황이거나 데이터 패킷 손실이 발생할 경우 매우 공격적인 전송 메커니즘으로 인해 오히려 성능이 감소하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 네트워크 지연 예측을 통해 혼잡을 제어하는 TCP-Vegas 기법을 UDT에 적용하여 네트워크 상황에 보다 적응적인 UDT 혼잡제어 기법을 제안한다. 즉, 네트워크 라우터 큐에 빌드된 Diff 값을 미리 예측하고 Diff 값에 따라 UDT rate control을 조절하여 기존 방법보다 향상된 성능을 얻는다. 네트워크 시뮬레이터인 NS2를 통해 실험한 결과 패킷 손실이 없는 상황에서 최대 11%, 손실률 0.01%인 상황에서는 최대 31%의 성능 향상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.285-286
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• 2016

광고, 게임, 로봇 등 다양한 분야에서 사람의 감정을 이용한 서비스가 늘어나면서 감정 인식에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 센서에서 얻어진 사용자 상황정보와 스마트시계의 심박 수 측 정 데이터를 통해 사용자의 감정을 예측하는 모델을 제안한다. 해당 모델을 생성하기 위해서 스마트폰에서 사용 자 상황정보를 수집한다. 스마트시계에서는 기분이 부정적인지 혹은 긍정적인지를 판단하기 위해 심박 수를 측정 한다. 이러한 수집된 정보를 기계 학습 알고리즘을 사용하여 감정 예측 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 사용자 의 감정을 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.587-590
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• 2020

스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• Review of KIISC
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• v.21 no.3
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• pp.35-42
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• 2011

준비되지 않은 상황에서 스마트기기의 국내 도입은 비정상적인 형태의 보안을 초래하게 되었다. 그러나 이미 1년이 넘게 지난 상황에서도 크게 달라지지 않고 초기에 도입한 보안이 적용되고 있으나 현재 발생하고 있는 위협이나 예측되는 위협을 막기에는 크게 부족한 상황이다. 게다가 새로운 스마트기기들이 속속 등장하고 있기에 지금부터라도 스마트기기와 그 환경 특성을 고려한 적절한 보안 환경이 구축될 필요가 있다. 본 논문에서는 지금까지 도입된 스마트기기를 위한 보안환경과 현재 발생하고 있거나 예측되는 위협을 검토하고 또한 이러한 스마트기기의 특성이 안전한 스마트기기 사용환경 구축을 위하여 어떻게 활용되어야 할지 검토하고자 한다.

• Environmental engineer
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• s.174
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• pp.67-72
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• 2001

대기오염에 관한 대책 수립을 위해서는 우선 대기오염 상태를 정확히 파악하고 오염 상황에 대한 원인 분석 및 변화 추세를 예측하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 광범위한 지역의 대기오염 상황을 감시하고, 이들 오염 상황으로부터 적절한 분석 및 예측을 수행 또는 지원 할 수 있는 시스템의 구축이 불가결하다. 본 연구에서는 과거 및 실시간 대기측정 자료와 기상측정 자료를 DB화하고, GIS로 구축된 지형 및 지용도 자료와 배출량 자료를 연계하여, 현재의 대기

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.93-95
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• 2014

In this paper, we proposed efficient forwarding path computing method using Context-Awareness Mobility Prediction Model. Context-Awareness Mobility Prediction Model is storing and classifying node's previous velocity and direction according to time in the hierarchical cluster structure. To overcome environment which node-to-node connection is broken off easily, the proposed algorithm calculate the connectivity formed matrix structure by comparing predicted velocity and direction, and use masking operation for selecting relay moving to destination. The proposed algorithm identified to show short delay by utilizing forwarding path which is continue node-to-node connection in the unstable situation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.328-328
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화의 영향은 강우량의 집중을 야기하며 홍수피해의 규모를 증가시키는 영향을 끼친다. 특히, 아세안 국가들은 해수면 상승, 태풍 및 집중호우에 의한 침수피해 빈발로 최소 2,000만명이 영향을 받고 있다. 국내의 홍수예보모형을 수출하여 아세안 국가에 구축하고 있으나 통신 시설이 불안정하여 중앙제어 방식의 기존의 홍수예보시스템만으로는 긴급상황에 대한 대처가 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하나의 관측소에서 수위, 강우의 관측과 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위해 관측된 수위와 강우자료를 활용하여 인공지능기반의 하천수위예측 모형을 개발하였다. 목표 리드타임은 30분에서 6시간으로 설정하였으며 모형은 Tensorflow로 구축하였다. 시계열 자료의 예측에 적합한 LSTM 기법을 적용하였다. 연구의 대상지역은 건설연의 계측시험유역인 설마천유역으로 하였으며 학습에는 2009년부터 2020년까지의 10분 단위 수위 및 강우량자료를 활용하였다. 연구결과 설마천 유역은 규모가 작고 도달시간이 짧아 1시간 후 예측까지는 높은 정확도를 나타냈으나 3시간 이상의 예측결과는 다소 낮게 평가되었다. 다만, 비상상황에서 통신이 두절된 상황에서 위급하게 대피를 위해 홍수경보를 발령하는데는 활용이 가능 할 것으로 판단된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.3
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• pp.439-448
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• 1993

One of the main purposes of this paper is to propose a high resolution direction finding method performing particularly well under the circumstances such as correlated sensor noises, very closely spaced signal sources, and low signal-to-noise ratio(S/N), in array signal processing. Furthermore, the other is to demonstrate the superiority of the proposed method for each circumstance described above, in comparison with the methods previously developed.