• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.833-839
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• 2019

Bus Information System (BIS) collects information related to the operation of buses and provides information to users through predictive algorithms. Method of predicting through recent information in same section reflects the traffic situation of the section, but cannot reflect the characteristics of the target line. The method of predicting the historical data at the same time zone is limited in forecasting peak time with high volatility of traffic flow. Therefore, we developed a pattern recognition bus arrival time prediction algorithm which could be overcome previous limitation. This method recognize the traffic pattern of target flow and select the most similar past traffic pattern. The results of this study were compared with the BIS arrival forecast information history of Seoul. RMSE of travel time between estimated and observed was approximately 35 seconds (40 seconds in BIS) at the off-peak time and 40 seconds (60 seconds in BIS) at the peak time. This means that there is data that can represent the current traffic situation in other time zones except for the same past time zone.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.524-525
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• 2013

동적 움직임을 가지는 노드에 대한 DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 노드의 연결단절 및 불규칙적인 노드의 움직임에 의한 불안정한 상태를 해결하는 방법 중 하나이다. 특히 DTN은 재난상황 또는 움직임이 많은 노드간의 상관관계를 분석하여 노드 간 연결 확립을 보장함으로써 데이터 연결성과 전송률을 개선한다. 본 논문은 노드의 움직임에 대한 속성 정보를 기반하여 구성된 클러스터 구조의 네트워크에서 헤드노드 간의 연결 가능성을 분석하며 데이터를 목적지까지 포워딩하는 방식으로 망을 제어 유지하기 위한 방법으로 EPCM(Efficient Prediction-based Context-Awareness Matrix) 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 적용한 상황 매트릭스는 시간에 따른 헤드노드들의 움직임과 속도 등의 상황 예측이 가능한 정보를 포함한 포워딩 분석 요소를 제공한다. EPCM 알고리즘은 노드가 주기적인 이동성을 가진다는 가정 하에 포워딩에 요구되는 상관관계를 연산 분석하여 예측 경로를 제공한다. 노드의 이동에 의해 경로가 변화하는 환경에서 EPCM 알고리즘은 상황 매트릭스를 통해 헤드노드의 연결 정보를 저장하고 관리함으로써 연결성을 보장하고 짧은 지연시간에 효율적인 전송이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.412-414
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• 2017

It is important to predict price of agricultural products accurately to government, local government, bodies in charge of agriculture. Production and shipping of agricultural products are affected by weather condition significantly. In this research, prediction model of a Chinese cabbage which is highly sensitive to weather condition is proposed using deep learning technique. After performance of proposed model and a model of previous research is compared, superiority of proposed model is proved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.172-177
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• 2007

공중공간은 평면에 비해 넓고 많은 항공기들이 고속으로 비행하고 있다. 더불어 항공사고는 바로 대형사고로 이어지므로 공중상황 통제의 중요성은 항상 강조되고 있다. 그러나 항공기는 3차원 공간에서 복잡한 패턴으로 비행하기 때문에 통제하기가 매우 어렵다. 통제를 위한 공중상황 정보는 시각화 시스템을 통해 제공되고 있으나, 이를 운영하는 통제요원의 경험, 인지능력이 공중상황판단의 결정적 역할을 하고 있다. 그래서 정확한 상황판단을 위한 정보제공이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공중상황에 대한 정확한 정보제공을 위해 비행경로를 이용한 시각화 기법을 제안한다. 대부분의 항공기는 정지하지 않고, 급격한 상태전이 없이 이동하므로 과거 비행자료를 통해 미래의 비행상태를 예측할 수 있다. 즉 과거 상태정보와 현재 상황정보를 통합하여 시각화하면 비행패턴을 예측할 수 있어 정확한 공중상황 판단이 가능하다. 이를 위해 실시간 자료를 분석하여 동적자료를 구분한다. 동적자료만으로 상태전이자료를 생성하고 비행경로 상에서 색상과 도형 및 기호화를 통해 시각화한다. 비행경로와 색상 및 기호화로 제공된 상태전이 시각화 정보는 항공기의 상승/하강, 가속/감속, 직진/선회, 기타 상태전이정보와 바람의 방향과 같은 공중 공간의 상황정보 둥을 제공할 것이다. 이를 통해 운용요원은 공중상황을 정확히 인식하고 신속하게 판다하여 통제함으로서 공중안전을 도모하고 통제업무를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.9 no.2
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• pp.89-97
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• 1989

어떤 현상에 대한 학생들의 수업전 개념구조가 과학자들의 그것과 다를때 이 수업전개념을 간단한 정성적인 퀴즈를 통하여 학생 스스로 인식하게 하고 실험 또는 관찰을 통하여 학생 자신의 수업전개념 보다는 과학자들의 개념이 실험결과를 더 잘 설명할 수 있다는 것을 깨닫게 함으로써 학생들의 수업전 개념구조를 변화시키려는 교수모델을 고안하여 그 효과를 검토하였다. 고등학교 1학년 남학생 115 명(실험집단 58명, 비교집단 57명)과 고등학교 2학년 여학생 120명(실험집단 59명, 비교집단 61명)을 대상으로 뉴우턴 제2법칙에 대한 학습에 적용하고 2주후에 뉴우턴 제2법칙에 관한 시험(13문항)을 실시하였다. 그 결과, 퀴즈에 사용한 것과 유사한 상황을 다룬 문제에서는 실험집단의 성적이 비교집단의 성적보다 유의하게 높았다. 그러나, 같은 개념을 다루나 새로운 상황의 문제에서는 그 효과가 유의한 차이를 나타내지 않았다. 한가지 개념이 여러가지 새로운 상황속에 나타날때 학생들에게 이미 친숙한 상황과 새로운 상황사이의 유사점을 강조하며 위의 교수법을 계속하여 사용한다면 학생들의 뿌리깊이 밝힌 수업전 개념구조를 변화시킬 수 있으리라 사료된다. 위의 교수법은 학생들이 자신의 수업전 개념구조를 명확히 인식하고 그 불합리함을 깨달아야 하므로 자신의 수업전 개념구조에 근거하여 어떤 결과를 예측할 수 있는 예측논리(Expectation or biconditional Reasoning)가 형성된 이후의 학생들에게만 효과가 있으리라 가정하였으나 교수방법과 예측논리 사이에 유의한 상호작용효과(interaction offect)는 나타나지 않았다. 다만 여학생의 경우에서만 학생들에게 새로운 상황의 문제에서도 예측논리를 이미 형성한 실험집단의 평균이 이에 상응하는 비교집단의 평균보다 높았다. 이것은 남학생과 여학생을 지도한 교사의 교수경력과 학생들의 수업전 개념구조에 대한 교사의 인식정도에 큰 차이가 있었음을 고려할 때, 위의 수업방법을 사용하는 데 있어 교사가 학생들의 수업전 개념구조가 학생들의 개념획득에 얼마나 커다란 영향을 끼치는가에 대해 인식하는 것이 중요한 요인임을 시사한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.11
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• pp.1509-1520
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• 2009

Contrary to ubiquitous environments, indoor computing environments like home network doesn't support user mobility. This paper suggests UPnP A/V multimedia system using prediction of mobility for adaption of seamless multimedia service. The multimedia system enables indoor mobile users to play multimedia contents by transferring the current session to an adjacent device automatically. The system represents users' contextual information by Five Ws and One H model, and predicts user's movements by using contextual information and transitions of locations. The prediction basically includes multiple locations so that it improves accuracy of prediction. We evaluated the suggested system using in accuracy of prediction, time for prediction, handover time for service, and the system showed that adapt ion of seamless multimedia service was enabled by using prediction of mobility on mobile user.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.263-263
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• 2016

기후변화 등에 따른 가뭄위험을 평가하기 위한 다양한 방법이 연구되어 왔으며, 기상학적인 가뭄이나 생물학적인 가뭄 등으로 정의되는 가뭄지수들이 개발되어졌다. 그러나 궁극적으로 가뭄의 판정은 수원으로부터 더 이상의 용수를 공급할 수 없는 상황에 처해졌을 때 비로소 결정되는 것이므로, 수원공의 가뭄위험에 대한 평가가 우선적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 생공용수 공급을 책임지고 있다고 해도 과언이 아닌 다목적댐인 소양강댐과 충주댐의 가뭄위험을 평가하기 위하여 월강우량 자료로부터 특정시기의 저수율을 예측할 수 있는 방법을 개발하도록 하였다. 월강우량 변화에 따른 저수율의 변화양상을 예측하기 위하여 저수지 유입량과 방류량에 따른 물수지 분석이 정교하게 이루어져야 하지만, 실질적으로 상류에 또 다른 댐이 존재하는 상황에서 유입량을 정확하게 예측하는 것도 어렵지만 수시로 상황에 따라 이루어지는 방류량을 적절히 예측하는 것은 거의 불가능하므로, 물수지 분석에 의한 저수율 예측은 어느 정도의 불확실성을 가질수밖에 없을 것으로 판단되어 댐 관리관행에 따라 나타나는 월강우량과 저수율 사이의 회귀분석을 통하여 일정한 법칙을 만들 수 있는지 시도하였다. 다목적 댐인 소양강댐과 충주댐의 1984-2013년의 일별 저수율 자료로부터 저수율 관리관행을 파악할 수 있었는데, 다목적 댐인 관계로 호우시의 홍수피해 예방을 위하여 6월말에는 25-35% 정도의 저수율을 유지하도록 관리가 이루어지고 있었으며 호우가 발생된 이후에는 일정량을 수시로 방류하여 다음 호우를 준비하고 있는 것으로 나타났다. 또한 각 댐의 최저 저수율은 3월말 - 4월에 발생하는 것으로 나타났으며, 4월과 5월에 일정 정도의 강우량만 존재한다면 가뭄피해는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 저수율 관리 관행을 적용하여 예측되는 강우량 패턴에 따른 저수율 변화를 예측하기 위하여 월강우량 자료와 4월 1일 기준의 저수율 자료 사이의 회귀분석을 실시하여 전년의 7월부터 당해 3월까지의 월강우량으로부터 4월 1일의 저수율을 예측할 수 있는 의미 있는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 기후변화 등에 따른 미래에 예측되는 월강우량 자료로부터 각 댐의 4월 1일 기준 저수율 자료를 예측할 수 있으며, 4월 및 5월의 월강우량과 함께 분석함으로써 가뭄위험을 평가할 수 있는 한 방법으로 적절한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.10
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• pp.40-46
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• 2020

With the development of the Internet, users share their experiences and opinions. Since related keywords are used witho0ut considering information such as the general emotion or genre of an unstructured document such as a movie review, the sensitivity accuracy according to the appropriate emotional situation is impaired. Therefore, we propose a system that predicts emotions based on information such as the genre to which the unstructured document created by users belongs or overall emotions. First, representative keyword related to emotion sets such as Joy, Anger, Fear, and Sadness are extracted from the unstructured document, and the normalized weights of the emotional feature words and information of the unstructured document are trained in a system that combines CNN and LSTM as a training set. Finally, by testing the refined words extracted through movie information, morpheme analyzer and n-gram, emoticons, and emojis, it was shown that the accuracy of emotion prediction using emotions and F-measure were improved. The proposed prediction system can predict sentiment appropriately according to the situation by avoiding the error of judging negative due to the use of sad words in sad movies and scary words in horror movies.

• Journal of Space Technology and Applications
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• v.1 no.1
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• pp.23-32
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• 2021

The high-level Space Situational Awareness (SSA) objective is to provide to the users dependable, accurate and timely information in order to support risk management on orbit and during re-entry and support safe and secure operation of space assets and related services. Therefore the risk assessment for the re-entry of space objects should be managed nationally. In this research, the Software for Re-Entry Prediction of space objects (SREP) was developed for national SSA system. In particular, the rate of change of the drag coefficient is estimated through a newly proposed Drag Scale Factor Estimation (DSFE), and is used for high-precision orbit propagator (HPOP) up to an altitude of 100 km to predict the re-entry time and position of the space object. The effectiveness of this re-entry prediction is shown through the re-entry time window and ground track of space objects falling in real events, Grace-1, Grace-2, Tiangong-1, and Chang Zheng-5B Rocket body. As a result, through analysis 12 hours before the final re-entry time, it is shown that the re-entry time window and crash time can be accurately predicted with an error of less than 20 minutes.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.9
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• pp.724-733
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• 2017

Accidents caused by upset condition leads to fatal damage to both manned and unmanned aircraft. This paper deals with real-time detection of these aircraft upset situations to prevent further severe situations. Firstly, the difference between sensor measurement and predicted measurement from Extended Kalman filter is monitored to determine whether a target aircraft goes into an upset condition or not. In addition, repeating the time update stage of the Extended Kalman filter for a specific length of time can enable future upset situation prediction. The results of aforementioned both the approaches will build a bridge to upset prevention for future generation of manned/unmanned aircraft.