• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.950-951
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• 2019

시계열 데이터에 대한 군집화 관련 연구는 주로 통계 분석을 통해 이뤄지기 때문에 데이터가 갖는 특성을 완전히 반영하는 데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다변량 데이터에서의 군집화를 위하여 변수별로 시간에 따른 변화와 특징을 추출하기 위한 CNN-GRU(Convolutional Neural Network - Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델을 제안한다. CNN을 활용하여 변수별로 갖는 특성을 파악하고자 하였으며, GRU을 통해 전체 시간에 따른 소비 추세를 도출하고자 하였다. 지역별로 업종에 따라 사용된 2년 치의 실제 카드 데이터를 활용하였으며, 유사한 소비 추세를 보이는 지역을 군집화하는데 이를 적용하였다. 결과적으로, 다변량 시계열 데이터를 통해 전체적인 흐름을 반영하여 패턴화했다는 점에서 의의를 갖는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.11a
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• pp.435-438
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• 2008

우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.670-672
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• 2011

본 논문에서는 전력시장가격(SMP, SYstem Marginal Pricing, 이하 SMP)이 급등하여 발전비용이 증가할 경우, Utility의 신호에 의해 전력사용을 줄이거나 소비량이 낮은 시간대로 이동을 유도함으로써 전력소비자의 패턴을 바꾸도록 유도하는 상시수요관리에 있어서, 전력소비자의 기저부하(CBL, Customer Baseline Load, 이하 CBL) 산정 방법에 관하여 기술한다. 제안하는 방법은 현재 KEPCO에서 시행하고 있는 상시수요관리에 대해 소개하고, 전력소비자의 CBL산정방법을 제시하고, 실제 적용된 정확도를 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.3
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• pp.109-113
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• 2016

In this paper, we propose efficient LED lighting control algorithm using a David star magic square. Such algorithms increases the power reduction, the heat efficiency and LED life cycle and the efficiency of the LED lighting control consumption. Lighting system using existing Magic square algorithm could be reduced to increase the heat efficiency of the LED because the LED lighting time of the reduced cross-lighting. but it has a limit to the lighting control. If should apply the this proposed algorithm, can reduces power consumption and increases LED life-cycle, heat efficiency of LED lighting module and efficiency of the lighting control of the LED. This paper proposed that algorithm is by using a David star magic square on the LED Matrix. Divided into twelve areas to move the pattern in constant time interval, to perform the cross rotation and inversion techniques to thereby light up. In this paper proposed algorithm of this paper was compared with existing Magic square approach. As a result, power consumption and heat-value and luminous flux was reduced as the conventional lighting system. And, the LED lighting control increase the efficiency.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.12
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• pp.623-634
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• 2016

Most of existing frequent pattern mining methods address time efficiency and greatly rely on the primary memory. However, in the era of big data, the size of real-world databases to mined is exponentially increasing, and hence the primary memory is not sufficient enough to mine for frequent patterns from large real-world data sets. To solve this problem, there are some researches for frequent pattern mining method based on disk, but the processing time compared to the memory based methods took very time consuming. There are some researches to improve scalability of frequent pattern mining, but their processes are very time consuming compare to the memory based methods. In this paper, we present PPFP as a novel disk-based approach for mining frequent itemset from big data; and hence we reduced the main memory size bottleneck. PPFP algorithm is based on FP-growth method which is one of the most popular and efficient frequent pattern mining approaches. The mining with PPFP consists of two setps. (1) Constructing an IFP-tree: After construct FP-tree, we assign index number for each node in FP-tree with novel index numbering method, and then insert the indexed FP-tree (IFP-tree) into disk as IFP-table. (2) Mining frequent patterns with PPFP: Mine frequent patterns by expending patterns using stack based PUSH-POP method (PPFP method). Through this new approach, by using a very small amount of memory for recursive and time consuming operation in mining process, we improved the scalability and time efficiency of the frequent pattern mining. And the reported test results demonstrate them.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.55 no.4
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• pp.506-520
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• 2022

Purpose: Physical activity (PA) has a beneficial effect on the prevention of arteriosclerosis in healthy adults. The purpose of this study was to analyze the relationship between PA measured using an accelerometer and arterial stiffness in healthy Korean adults. Methods: This study involved 87 subjects (36.8% women) aged 20-64 years. PA was evaluated using an accelerometer (wGT3X-BT, ActiGraph, Florida, USA) for 7 days. Based on the results of the accelerometer measurement, subjects were classified into active and inactive groups according to the World Health Organization (WHO) PA guidelines. The brachial-ankle pulse wave velocity (baPWV) and ankle-brachial index (ABI) to assess arterial stiffness were measured by a non-invasive vascular screening device (VP-1000 Plus, Omron). Results: The average age of the study subjects was 47.7 ± 11.3 years and the WHO PA guideline achievement rate was 29.9%. There was no significant difference in arterial stiffness (baPWV and ABI) between the active and inactive groups. In females, the time spent in light PA were positively correlated with ABI (r = 0.396; p < 0.05) and the number of sedentary bouts over 50 minutes was inversely correlated with ABI (r = -0.402; p < 0.05). However, there was no significant correlation between PA and arterial stiffness in males. Conclusions: The results of this study suggest that light PA and sedentary behavior have a positive correlation with arterial stiffness in females.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.372-375
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• 2010

보안등은 주택가 골목에 안전을 위해 설치하는 중요한 설비로서, 도로 폭이 12m 이하인 장소에 설치된다. 그러내 통행 인구가 없어도 야간시간 내내 점등되고 있기에 낭비되는 전력량이 상당하다. 적외선센서가 부착된 보안등을 교체하게 되면 보행자의 움직임을 통해 일정시간 점등이 되고 이동체가 없을 때는 소등이 되어 전기에너지의 소비를 상당히 줄일 수가 있어 온실가스저감에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 적외선센서 보안등의 최적 작동시간을 추적하기 위해 보행자의 통행 분포를 알아보고자 연구지역인 경북대 캠퍼스 내에서 사계절 중 여름철 야간 보행자의 통행패턴을 현장조사하여 분석하였다. 이를 통해 시간별, 공간별 분포 특성을 파악하고 도식화하여 보행자의 통행분포 특성을 파악함으로써 보안등의 작동시간 추적이 가능하였다.

• Information Systems Review
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• v.25 no.3
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• pp.1-26
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• 2023

A theoretical model of information overload (Jackson and Farzaneh, 2012) with its three influential components (i.e., time, technology, and social networks) was empirically tested in the context of news consumption behavior considered as a communicative outcome. Using a national sample of South Korean adults (N = 1166), data analyses identified perceived information overload and large/diverse social networks positively associated with active and passive news consumption. Findings may imply the existence of individually varying cognitive threshold (i.e., tipping point), if crossed individuals cannot process information any further. News consumers may keep searching and receiving information to verify factuality of news even when they feel overloaded.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.4
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• pp.75-96
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• 2002

본 연구는 같은 동양문화권에 속하면서도 사회·문화적 배경이 다른 한국과 일본 대학생들을 대상으로 라이프스타일 특성과 여가시간 활용을 비교 분석하므로써 양국대학생들의 소 비문화를 추론하는데 초점을 두고 있다. 새로운 세대로 지칭되는 대학생들은 이미 새로운 수요를 창출하는 세분시장으로서 마케터들의 관심을 모으고 있지만, 국가간 시장을 세분화하고 그에 따른 적절한 마케팅 전략을 구사하는 것이 과연 효과적인가를 탐색해 보는 것이 본 연구의 목표이다. 라이프스타일은 AIO 분석에 근거하여 의생활분야, 구매 및 쇼핑분야, 가치관분야, 정보추구분야, 인터넷 광고분야 등의 다섯 가지 영역으로 구분하고 양국 대학생들을 대상으로 자료를 수집하였다. 각 영역별로 요인분석을 실시하여 모두 23개의 요인이 도출되었고, 양국 대학생 집단은 모두 18개 부문에서 차이를 보였으며 5개 부문에서는 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 그러나 여가 및 시간활용에서는 양국 대학생 집단간에 차이를 보이는 항목이 많았으며, 인구 통계적 요인이 국적과 상호작용을 통해 여가활동에 서로 다르게 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 사회·문화적 환경이 다른 소비자 집단의 특성을 이해하고 여가활동 유형과 여가시간 활용에 따라 차별화를 가능하게 함으로써 국제적인 마케팅전략수립을 위해 효과적인 시장세분화 기준을 제공하고 소비패턴 분석을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of IKEEE
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• v.15 no.4
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• pp.261-266
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• 2011

In this paper, new efficient lighting control system for light devices is proposed to reduce power consumption and increases LED life-cycle and heat efficiency of LED lighting module. The new proposed lighting control system for light devices divides into 4 stages according to the illuminance surrounding by measuring illuminance and apply to automatic pattern lighting algorithm. And via level check will be light up for set time by applying intersection lighting algorithm of magic square pattern forming a fully symmetrical. Experimental analysis results, shows heating value and power consumption reduced to maximum 30 percent and lifetime of LED improved to maximum 60 percent in comparison with previous lighting system so applying system to LED streetlight, stable and high energy efficiency can be acquired.