• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.50-50
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• 2016

하천에서 유사 및 오염물질의 이동을 예측하기 위하여 초점을 두는 것에는 두 가지 요소가 있다. 입자의 농도로 나타낼 수 있는 양의 개념과 입자의 위치로 나타낼 수 있는 공간의 개념이 그것이다. 유사 입자와 같이 그 비중이 물보다 큰 경우, 흐름 내에서 침전과 부상의 메커니즘을 반복하게 되는데 최종적으로 바닥에 침적하는 위치는 하상변동, 서식처 등 하천관리의 다양한 측면에서 매우 중요하다. 유사 입자가 바닥에 침적하는 위치를 예측하는 데에는 난류와 지형 같은 많은 불확실한 요소가 내포되어 있어, 같은 크기의 유사 입자라 하여도 하나의 exact point로 도달하지 않는다. 이러한 불확실한 요소를 고려하여 침전 위치를 산정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내어 분석하고자 한다. 입자의 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내기 위하여 입자 기반의 추적 모형을 사용하여 위치 데이터를 얻었으며, 이를 실험데이터와 비교하여 검증 후 확률밀도함수로 나타내었다. 그 결과 입자의 침적 위치에 대한 확률밀도함수는 로그정규분포를 띠고 있음을 확인하였으며, 확률밀도함수를 나타내는 매개변수를 물리 기반 회귀모형식으로 일반화 하여 나타낼 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2523-2529
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• 2014

Location estimation service can be provided outdoors using various location estimation system based on GPS. However, location estimation system is based on existing indoor resources as GPS cannot be used because of insufficient visible satellites and weak signals. The fingerprinting technique that uses WLAN signal, in particular, is good to use indoors because it uses RSSI provided by AP to estimate location. However, its accuracy may vary depending on how accurate data the offline stage used where the fingerprinting map is built. The study sampled various data at the stage that builds the fingerprinting map and suggested a location estimation system that enhances its precision by saving the data of high frequency among them to improve this problem. The suggested location estimation system based on majority sampling data estimates location by filtering RSSI data of the highest frequency at the client and server to be saved at a map, building the map and measuring a similar distance. As a result of the test, the location estimation precision stood at minimum 87.5 % and maximum 90.4% with the margin of error at minimum 0.25 to 2.72m.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.4
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• pp.83-93
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• 2022

Research is underway to solve the traffic problem by using crowdsourcing, where drivers use their mobile devices to provide traffic information. If it is used for traffic event detection through crowdsourcing, the task of collecting related data is reduced, which lowers time cost and increases accuracy. In this paper, we propose a scheme to collect traffic-related data using crowdsourcing and to detect events affecting traffic through this. The proposed scheme uses machine learning algorithms for processing large amounts of data to determine the event type of the collected data. In addition, to find out the location where the event occurs, a keyword indicating the location is extracted from the collected data, and the administrative area of the keyword is returned. In this way, it is possible to resolve a location that is broadly defined in the existing location information or incorrect location information. Various performance evaluations are performed to prove the superiority and feasibility of the proposed scheme.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.263-268
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• 1998

원격 이동체 위치를 전송하기 위해서는, 고출력 송수신국을 갖는 무선 데이터 전용 통신 장치가 필요하다. 이 연구에서는, 국내에 이미 광범위하게 설치된 PCS(Personal Communications Services) 네트워크를 이용하여 원격 이동체의 CPS 위치 데이터를 육상에서 해상으로 또는, 해상에서 육상으로 전송하기 위한 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 육상에서 자동차와, 해상에서 모터 보트의 GPS 데이터를 전송 실험한 결과, PCS 서비스 구역 내에서 정확한 데이터 송수신이 가능함을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.86-88
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• 2012

우리 군은 부대의 규모 및 활용 용도에 따라 다양한 전장관리정보체계를 운용하고 있다. 또한, 새로운 전장관리정보체계를 도입하여 운용할 예정이다. 이에 데이터의 연동이 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 우리 군의 데이터 연동을 위한 정책 및 시스템과 외국군의 데이터 연동 기법을 소개하고 소부대 위치 데이터 연동을 위한 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.213-216
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• 2002

데이터의 병행 읽기 성능을 높이기 위해서 데이터를 스트라이핑 방법으로 저장하는 시스템은 흔하게 볼 수 있다. 하지만, 시스템을 운영하다 저장장치를 확장해야 할 경우가 종종 발생하게 되는데 이때 기존의 데이터에 대해서 재구성을 수행한 후에만 시스템을 정상적으로 사용할 수 있다. 하지만 데이터의 양이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 재구성 연산을 수행할 때 그 오버헤드로 인하여 서비스를 중단해야 하는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑으로 데이터를 저장하는 시스템에서 저장장치가 확장되었을 때 모든 데이터를 대상으로 재구성을 수행하는 것이 아니라, 갱신 연산이 요청된 블록에 대해서만 재구성을 수행하는 연쇄적 재구성 기법을 제안한다. 사용자로부터 갱신이 요청된 블록이나 새로 저장될 블록은 추가된 디스크를 포함한 모든 디스크 수에 의해서 저장될 위치가 결정되고, 만일 이 위치가 새로운 디스크에 존재하면 연산이 종료된다. 하지만. 결정된 위치가 기존의 디스크라면 이미 이 위치에 존재하는 블록 또한 이동하게 된다. 이러한 현상으로 제안하는 방법은 연쇄적 재구성 방법이라 한다. 연쇄적 재구성 방법은 재구성 오버헤드를 분산시키는 효과를 가지면서 서비스 중단 시간을 줄일 수 있다. 하지만. 추가되는 디스크의 수가 기존 디스크의 수보다 적을 경우에는 사용자의 응답대기 시간이 길어지는 단점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1340-1343
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• 2009

본 논문에서는 센서 노드의 고장에도 신뢰성있는 데이터 전송을 위해 위치 기반 k-독립경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 라우팅 알고리즘은 센서 노드의 랜덤 고장률을 고려하여 독립경로의 수(k)를 결정하고, 구역고장으로 인한 데이터 전달률의 저하를 최소화하기 위해 노드의 위치를 바탕으로 k-독립경로를 지리적으로 분산하여 생성한다. 데이터 변동률을 이용하여 중요이벤트의 발생유무를 판단하고, 중요이벤트 발생시에는 k-독립경로를 통해 메시지를 전송함으로써 데이터 전달률을 높이고, 보통 이벤트일 때는 단일경로로 메시지를 전송함으로써 에너지 소모를 줄인다. 성능평가를 통해 제안하는 위치기반의 k-독립경올 라우팅 알고리즘은 에너지 효율이 높고, 중요이벤트의 데이터 전달률이 높음을 알 수 있었다. 특히, 구역 고장에 대해 다른 라우팅 알고리즘에 비해 훨씬 높은 견고함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.772-774
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• 2005

최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.424-425
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• 2016

스마트 디바이스를 보유 및 사용하고 있는 사람들이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 스마트 디바이스를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 기술, 그 중에서도 상황 인지 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 기존의 상황 인지 기술은 인지할 수 있는 상황이 매우 단편적이며, 시스템을 원활하게 가동하는 데 필요한 사전 작업이 번거로운 등 여러 가지 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 기술 중에서도 가장 많이 사용되는 위치 정보 기반 시스템과 화상 데이터 기반 시스템을 융합하여, 위치한 장소의 특성을 파악할 수 있는 상황 인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치정보가 삽입되어있는 화상 데이터를 분석하여 장소의 특성을 파악하고, 해당 위치에 도달하였을 때 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 해당 시스템을 통해 상황 인지 기반 서비스를 쉽게 구축할 수 있고, 사용자가 쉽게 서비스를 제공받도록 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1048-1051
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.