• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.766-773
• /
• 2021

This paper presents an implementation result and performance evaluation of pavilion management services that does not only provide real-time status of the pavilion in the forest but also prediction services through machine learning. The developed hardware prototype detects whether the pavilion is occupied using a motion detection sensor and then sends it to a cloud database along with location information, date and time, temperature, and humidity data. The real-time usage status of the collected data is provided to the user's mobile application. The performance evaluation confirms that the average response time from the hardware module to the applications was 1.9 seconds. The accuracy was 99%. In addition, we implemented a pavilion availability prediction service that applied a machine learning-based SVM (Support Vector Model) model to collected data and provided it through mobile and web applications.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.31-37
• /
• 2007

Since the government-owned land is the national property, the country is responsible for the management. Although one can see the recent activities of government to efficiently manage and maintain the government-owned land, its characteristics are not well reflected on the current managing methods. Obviously, efficient and prefer methods for the field survey is necessary for efficient management. In this study, the current management methods focused on the site srvey are analyzed and problems are deduced. Basically the current methods depending on the graphic information and cadastral survey results are compared with real illegal occupancy case. The investigation clearly shows the necessity of the cadastral survey and proved the current method is not sufficient to detect illegal occupancy on government-owned land. It is expected that this study contributes on establishing an efficient management methods for the government-owned land.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.718-720
• /
• 2022

신뢰할 수 있는 딥러닝 기반 영상처리 기술을 적용하여 도서관 등 공공장소에서 별도의 센서 없이 하나의 카메라로만 좌석의 점유 사항을 자동으로 검출하여 사용자에게 앱으로 제공하는 솔루션을 제안한다. 라즈베리파이를 이용하며 촬영과 동시에 내부적으로 분석 및 좌석탐지가 진행되며, 촬영된 데이터는 모두 탐지 즉시 휘발된다. 이로 인해 우리의 솔루션은 구조적으로 개인정보 유출 등의 민감한 데이터는 유출될 우려가 없다. 또한 탐지가 완료된 후 결과를 서버로 전송하기 때문에 서버의 처리량이 크게 감소된다. 우리는 이와 같이 신뢰할 수 있고 효율적으로 좌석을 탐지하고 정보를 제공하는 솔루션을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.17 no.11
• /
• pp.45-62
• /
• 2000

IEEE1394 기술은 오디오 비디오 기기의 디지털화가 이루어지고 멀티미디어 환경이 부상함에 따라 이들간의 공통된 새로운 인터페이스 방식의 필요에 의해 발생한 직렬 버스 방식을 이용한 디지털 인터페이스 방식으로, USB가 제공하지 못하는 고속의 실시간 데이터 전송을 가능하게 해 주는 차세대 핵심 기술이다. 기가비트급의 높은 데이터 전송율을 자랑하는 IEEE1394 기술은 따라서 멀티미디어 PC와 오디오/비디오 등 높은 대역폭을 요구하는 가전기기를 하나로 묶어줄 수 있는 유일한 기술이며, 그 위에 TCP/IP 프로토콜을 얹어서 인터넷과도 직접 연결되므로, 옥내 통신망 구축을 위하여 제안되고 있는 HomeRF나 Bluetooth, 그리고 IEEE802.11 계열이 기술들과 비교하면 그 효용성과 기능성, 그리고 필요성과 속도 면에서 다른 위치를 점유하고 있다. 따라서 IEEE1394 기술은 Home Network의 Backbone 역학을 담당할 수 있으므로, IEEE1394 기술이 갖고 있는 미래의 시장 규모는 가히 폭발적이라 할 수 있다. 우리 나라에서도 삼성과 대우, 그리고 LG 전자 등을 중심으로 IEEE1394 칩셋과 그 응용 제품들이 선보이고 있으며, 대학과 연구소 그리고 중소 기업 등에서도 괄목할 만한 결과를 얻고 있다. 본 고에서느 앞으로의 시장 성장성 및 국가 경쟁력을 위해 새 천년의 화두가 되고 있는 표준화와 기술 개발의 핵심에 있는 홈 네트워크 기술의 개요를 간단히 알아 보고, 이 홈 네트워크 기술의 궁극적인 솔루션으로 알려진 IEEE1394 기술의 개발 동향과 시장 현황을 살펴본 후 1394TA를 중심으로 이루어지고 있는 IEEE1394 관련 기술의 표준화 전망을 조명하였다. 그리고 IEEE1394 기술에 관련된 기술을 개발하고 이 기술을 바탕으로 특허를 획득한 후 국제 표준으로 승인되는 절차를 추구하며 최근에 출범한 한국의 순수 민간 단체인 1394 Forum의 활동을 소개하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.40 no.6
• /
• pp.603-611
• /
• 2020

This study collected and analyzed transportation card data in order to better understand the operation and usage of city buses in Ulsan Metropolitan City in Korea. The analysis used quantitative and qualitative indicators according to the characteristics of the data, and also the categories were classified as general status, operational status, and satisfaction. The existing city bus survey method has limitations in terms of survey scale and in the survey process itself, which incurs various types of errors as well as requiring a lot of time and money to conduct. In particular, the bus means indicators calculated using transportation card data were analyzed to compensate for the shortcomings of the existing operational status survey methods that rely entirely on site surveys. The city bus index calculated by using the transportation card data involves quantitative operation status data related to the user, and this results in the advantage of being able to conduct a complete survey without any data loss in the data collection process. We took the transportation card data from the entire city bus network of Ulsan Metropolitan City on Wednesday April 3, 2019. The data included information about passenger numbers/types, bus types, bus stops, branches, bus operators, transfer information, and so on. From the data analysis, it was found that a total of 234,477 people used the city bus on the one day, of whom 88.6% were adults and 11.4% were students. In addition, the stop with the most passengers boarding and alighting was Industrial Tower (10,861 people), A total of 20,909 passengers got on and off during the peak evening period of 5 PM to 7 PM, and 13,903 passengers got on and off the No. 401 bus route. In addition, the top 26 routes in terms of the highest number of passengers occupied 50% of the total passengers, and the top five bus companies carried more than 70% of passengers, while 62.46% of the total routes carried less than 500 passengers per day. Overall, it can be said that this study has great significance in that it confirmed the possibility of replacing the existing survey method by analyzing city bus use by using transportation card data for Ulsan Metropolitan City. However, due to limitations in the collection of available data, analysis was performed only on one matched data, attempts to analyze time series data were not made, and the scope of analysis was limited because of not considering a methodology for efficiently analyzing large amounts of real-time data.