• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.649-653
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• 2005

유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정4각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.1
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• pp.23-29
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• 2016

This paper presents balancing control of a two-wheel mobile robot (TWMR). TWMR is aimed to maintain balance while moving. Although TWMR can be controlled by linear controllers such as PD controller, time-delayed controller is employed for robustness. Performances of PD controllers and time-delayed controllers are compared. Especially, experimental studies on different acceleration estimation for the time-delayed controller are conducted. Performances by different acceleration estimations of the balancing angle, of the position, and of both angle and position are compared empirically.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.28-30
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• 2002

이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.767-769
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• 2003

컴퓨터와 무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location based Service)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 이와 같은 서비스들은 이동체들이 일정 주기를 가지고 자신의 정보를 서버로 전송하는데 이는 많은 디스크 입출력을 요구하게 된다. 그러므로 이동체 데이터에 대하여 다중 디스크를 이용한 병렬 입출력이 요구되고 있다. 그러나 기존의 디클러스터링 방법은 시간 도메인을 고려하지 않거나 공간 관련성만을 고려하여 디클러스터링을 하므로, 하나의 디스크에 특정 이동체의 궤적이 집중 되는 문제점이 있다. 이 문제점은 디스크의 병목현상으로 인한 느린 응답시간과 낮은 처리율의 결과를 발생시킨다. 그러므로 이동 객체의 빠른 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다중 디스크 기반의 시스템에서 이동 객체에 대한 영역질의시 빠른 응답시간과 높은 처리율물 얻기 위하여 새로운 디클러스터링 기법을 제시한다. 이동체 데이터의 궤적 MBB중 공간 좌표로부터 Predefined Disk를 생성하고 PDT-Proximity를 이용하여 시간 도메인을 고려하는 방법이다. 위와 같이 이동 객체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 방법으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.208-210
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• 2001

차세대 이동통신 시스템에서 이동단말에 대한 착호를 설정하기 위해서는 위치관리가 필요하다. 기존의 동적 위치관리 기법에서는 시간, 거리, 이동회수와 같은 단편적인 이동 특성을 위치갱신의 기준으로 채택하였다. 이런 기법들은 다양한 이동성을 갖는 이동단말에 대해서 그 위치관리 비용의 편자가 크다. 가장 효율적인 것으로 알려져 있는 거리기반 기법은 이동거리만을 위치관리의 기준으로 택함으로서 이동이 적은 이동단말에 대해서는 갱신비율이 현저히 낮아짐으로서 그 비용이 작지만, 반대로 이동성이 많은 경우에는 갱신비용이 커진다. 따라서 본 논문에서는 위의 거리기반 기법의 이런 단점을 개선하면서 이동단말의 이동성을 이동거리와 시간에 의해 결정되는 속도로 나타내고, 그 속도에 따라 거리 임계값 및 시간 임계값을 조정하여 위치갱신 및 페이징을 수행하는 새로운 위치관리 기법을 제안한다. 세안된 기법의 효율성을 제시하기 위하여 분석적 모델 및 수치적 결과를 통하여 제안하는 기법과 기존의 거리기반 기법의 총 비용을 구하였으며, 그 결과 제안된 기법은 가변적인 속도 변화를 보여주는 이동단말의 이동성에 대하여 효율적임을 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.722-724
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• 2003

이동체 데이터베이스에서는 대용량의 위치정보를 효과적으로 저장, 검색하기 위해 이동체 색인을 이용한다. 이동체 색인은 시간에 지남에 따라 검색 영역이 증가하고, 관리해야 하는 위치정보의 양이 커지게 되므로, 삽입 검색, 삭제 연산의 성능이 계속해서 저하되는 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 이동체 색인을 시간축으로 분할하여 관리하기 위한 시간축 분할 프레임웍을 제안하고, 기존의 TB-tree 및 STR-tree에 대해서 제안한 프레임웍에 적용하였다. 시간축 분할 프레임웍은 전체 시간 도메인에 대해서 하나로 구성되는 색인을 시간 구간별로 쪼개어서 여러 색인으로 구성하여 관리함으로서, 위치정보의 삽입 및 검색 비용을 줄일 수 있으며, 오래된 위치정보에 대한 삭제 연산을 효과적으로 처리할 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.335-346
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• 2002

LBS(Location Based Services) provide the location-based information to its mobile users. The primary functionality of these services is to provide useful information to its users at a minimum cost of resources. The functionality can be implemented through data mining techniques. However, conventional data mining researches have not been considered spatial and temporal aspects of data simultaneously. Therefore, these techniques are inappropriate to apply on the objects of LBS, which change spatial attributes over time. In this paper, we propose a new data mining technique for identifying the temporal patterns from the series of the locations of moving objects that have both temporal and spatial dimension. We use a spatial operation of contains to generalize the location of moving point and apply time constraints between the locations of a moving object to make a valid moving sequence. Finally, the spatio-temporal technique proposed in this paper is very practical approach in not only providing more useful knowledge to LBS, but also improving the quality of the services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.413-416
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• 2006

최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.1
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• pp.113-122
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• 2007

In this paper, we propose a multi-state based hybrid location update scheme, which integrates the time-based and the movement-based methods. In the proposed scheme, a mobile terminal updates its location after n cell boundary crossing and a time interval of T[sec]. We derive an analytical solution for the performance of the hybrid scheme with exponential cell resident time and evaluate it numerically with time-varying random walk mobility model, which we model as multi-states Markov chain. Furthermore, we also evaluate the scheme for arbitrary cell resident times by simulation. From the numerical analysis and the simulation results, we prove that the proposed scheme significantly outperforms the time-based and the movement-based methods, when implemented alone, more accurately adapting to the time-varying user mobility.