• Broadcasting and Media Magazine
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• v.20 no.3
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• pp.54-65
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• 2015

최근 네트워크와 연동된 스마트 기기들의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있으며, 스마트 기기간의 연동을 통한 상호 협력적인 관계를 지능적으로 형성하는 사물인터넷이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문은 홈 내 스마트 기기 및 IoT 기기들의 기능들이 상호 공유되고 협력적으로 제어됨으로써, 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 사물인터넷 기반 스마트 홈 서비스 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서는 스마트 홈 서비스를 위한 사물인터넷 기술을 소개하고, 홈 내 기기들의 구성 방법에 따른 스마트 홈 서비스 구성 모델을 제시한다. 또한, 상이한 프로토콜과 메시지 포맷을 사용하는 다양한 홈 기기들의 연동 방법, 효율적인 스마트 홈 서비스 개발을 위한 기기 자원 가상화 및 추상 API를 포함하는 스마트 홈 서비스 프레임워크 기술을 제시한다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.27 no.1
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• pp.27-33
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• 2018

This study was performed to review the domestic and international smart farm service model based on the convergence of agriculture and information & communication technology and derived various factors needed to improve the Korean smart greenhouse. Studies on modelling of crop growth environment in domestic smart farms were limited. And it took a lot of time to build research infrastructure. The cloud-based research platform as an alternative is needed. This platform can provide an infrastructure for comprehensive data storage and analysis as it manages the growth model of cloud-based integrated data, growth environment model, actuators control model, and farm management as well as knowledge-based expert systems and farm dashboard. Therefore, the cloud-based research platform can be applied as to quantify the relationships among various factors, such as the growth environment of crops, productivity, and actuators control. In addition, it will enable researchers to analyze quantitatively the growth environment model of crops, plants, and growth by utilizing big data, machine learning, and artificial intelligences.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.4
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• pp.522-533
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• 2014

The capability of the digital communication would need to be strengthened for leveraging collaborative knowledge building and problem solving skills of the middle aged people. It was developed and implemented a smart learning model by utilizing the formative intervention based on the logic of change laboratory to target learners of 'K organization', As a results, smart learning model was composited several activities and supporting systems such as learning instructions of Smart Pad, communication games and SNS, using self-diagnosis and making posters and role-playing video by the internet applications. This research is significant that it finds efficient method to fit design of smart learning and the needs of target learners by using them as testbed which is mixed with different background and digital communication experiences.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.147-148
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• 2010

낙후된 도시를 정비하는 방법으로 새로이 등장한 거점확산형 주거환경개선사업은 전면철거방식인 주택재개발사업이내 공동주택 건설방식과 비교하여 지역주민의 재정착 비율이 높고, 기존 도시 조직을 고려하며 점진적으로 개발할 수 있는 기성시가지 정비수법으로 주목받아 왔다. 또한 지역의 침체된 경제를 활성화시키고 황폐화된 구시가지를 회복시키기 위하여 정부에서는 도시의 새로운 경쟁력을 찾고 지역 주민의 삶의 질을 보장하기 위해 지역 주민의 삶의 질을 보장하기 위해 지역 커뮤니티를 근간으로 하는 도시재생사업을 추진하게 되었다. 효과적인 거점확산형 주거환경개선사업을 위해서는 주민참여가 중요하며, 현재에 이르러서는 필수적인 요건이 되었고, 도시계획 역시 주민과 함께 하는 방향으로 변화하게 되었다. 이에 따라 GIS도 주민과 같은 비전문가의 의사결정을 지원하기 위한 도구로 확대되어 활용되고 있다 하지만, 현행 주민참여 방식은 형식적인 수단에 불과하며, 주민 참여도를 높일 수 있는 획기적인 방법은 아직도 연구해야할 과제이다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티의 재생을 목적으로 하는 거점확산형 주거환경개선사업에서 능동적 주민참여를 좀 더 효율적으로 이끌어 내고자 사업정보제공서비스, 주민의사반영 서비스, 쌍방향적 의견교환서비스, GIS 서비스를 제공하는 커뮤니티 재생을 위한 앱 기반 PPGIS 모델을 제안하였다. 최근 스마트폰의 보급률이 급증함에 따라 스마트폰의 활용은 주민들의 관심과 참여 비율의 변화를 크게 가져올 수 있을 것으로 기대되며, 커뮤니티 재생을 위한 스마트폰의 앱 기반 PPGIS 모델은 정책결정자, 전문가 그리고 주민이 서로의 생각을 교환하고 이해하는데 또 다른 유용한 의사소통 도구가 되어 주민의 참여도를 높여 줄 것이라 기대된다 특히, 스마트폰을 많이 사용하고 있는 젊은층의 흥미를 유발하여 참여도가 낮은 젊은층의 참여도를 높이는데 기여할 것이라 여겨진다,

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.7-14
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• 2021

The emergence of the automated smart grid has become an essential device for responding to these problems and is bringing progress toward a smart grid-based society. Smart grid is a new paradigm that enables two-way communication between electricity suppliers and consumers. Smart grids have emerged due to engineers' initiatives to make the power grid more stable, reliable, efficient and safe. Smart grids create opportunities for electricity consumers to play a greater role in electricity use and motivate them to use electricity wisely and efficiently. Therefore, this study focuses on power demand management through machine learning. In relation to demand forecasting using machine learning, various machine learning models are currently introduced and applied, and a systematic approach is required. In particular, the GP learning model has advantages over other learning models in terms of general consumption prediction and data visualization, but is strongly influenced by data independence when it comes to prediction of smart meter data.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.4
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• pp.19-29
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• 2022

Recently, with the development of IoT technology, the number of farms using smart farms is increasing. Smart farms monitor the environment and optimise internal environment automatically to improve crop yield and quality. For optimized crop cultivation, researches on predict crop productivity are actively studied, by using collected agricultural digital data. However, most of the existing studies are based on statistical models based on existing statistical data, and thus there is a problem with low prediction accuracy. In this paper, we use various predition models for predicting the production and sales profits, and compare the performance results through models by using the agricultural digital data collected in the facility horticultural smart farm. The models that compared the performance are multiple linear regression, support vector machine, artificial neural network, recurrent neural network, LSTM, and ConvLSTM. As a result of performance comparison, ConvLSTM showed the best performance in R2 value and RMSE value.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.899-904
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• 2022

As the world becomes an aging society due to a decrease in the birth rate and an increase in life expectancy, a system for health management of the elderly population is needed. Among them, various studies on occupancy and activity types are being conducted for smart home care services for indoor health management. In this paper, we propose a random forest model that classifies activity type as well as occupancy status through indoor temperature and humidity, CO2, fine dust values and UWB radar positioning for smart home care service. The experiment measures indoor environment and occupant positioning data at 2-second intervals using three sensors that measure indoor temperature and humidity, CO2, and fine dust and two UWB radars. The measured data is divided into 80% training set data and 20% test set data after correcting outliers and missing values, and the random forest model is applied to evaluate the list of important variables, accuracy, sensitivity, and specificity.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.4
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• pp.89-100
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• 2020

In order to reduce the time and cost used in insurance processing, studies have been actively carried out to apply blockchain smart contract technology to car insurance. However, by using traffic data that is insufficient to prove accidents, existing studies are being exposed to the risk of insurance fraud, such as forgery and overstated damage by malicious insurers. To solve this problem, we propose an accident data-based reliability estimation model by using both various types of data through sensors, RSUs, and IoT devices embedded in automobiles and smart contracts. In particular, the regression model was applied in consideration of the weight estimation according to the type of traffic accident data and the reliability estimation model trained according to various accident situations. The proposed model is expected to effectively reduce fraud and insurance litigation while providing transparency in the insurance process and streamlining it is well.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1478-1481
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• 2010

기존의 테마파크에 RFID를 이용하면 보다 편리하게 출입관리를 할 수 있고, 카드 한 장으로 테마파크 내에서 결제부터 부대시설과 서비스까지 이용할 수 있다. 이러한 모델은 이미 서브원 곤지암리조트 스키장과 캐리비언베이 워터파크 등 에서 도입하여 사용하고 있다[1][2]. 그러나 RFID를 이용한 유비쿼터스 모델들의 공통적인 단점은 RFID 카드 사용에 대한 피드백을 받을 수 없다는 것이다. 다시 말해서 RFID 카드에 대한 정보를 사용자는 모르기 때문에 자신이 RFID 카드로 무엇을 얼마나 결제했는지, 어떠한 서비스를 사용했는지 다시 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 시스템에 스마트폰을 이용하여 사용자와 테마파크를 유기적으로 연결시켜줌으로써, 스마트폰을 통해 자신의 결제정보, 서비스 이용내역 등을 실시간으로 확인 가능할 수 있는 u-테마파크 모델을 제시한다. u-테마파크 모델을 이용하면 스마트폰을 통해 부대시설(놀이공원의 놀이기구, 스키장의 리프트 등)의 대기시간을 실시간으로 확인할 수 있고, RFID 카드를 소지한 일행의 위치를 찾을 수 있으며, 테마파크의 모든 이용객들과 정보를 교환할 수 있는 SNS(Social Network Service)등의 새로운 서비스를 제공할 수 있다. 테마파크 측에서는 실시간으로 취합되는 고객정보를 이용하여 이용률이 떨어지는 고객들의 특징을 파악해 해당 고객들에게 맞는 서비스를 제공하고 맞춤 마케팅을 하는 등의 체계적인 관리를 할 수 있어 다양한 마케팅과 새로운 서비스 제공이 가능하다는 이점이 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.1
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• pp.68-76
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• 2024

With the recent rapid growth of the domestic and international unmanned aerial vehicle (UAV) market and the increasing importance of UAV operations in urban centers, such as UAMs, the safety management and regulatory framework for human life and property damage caused by UAV failures has been emphasized. In this study, we conducted a comparative analysis of risk-cost models that evaluate the risk of an operating area for safe UAM flight path planning, and identified the main limitations of each model to derive considerations for future model development. By providing a basic model for improving the safety of UAM operations, this study is expected to make an important contribution to technical improvements and policy decisions in the field of UAM flight path planning.