Jo, Jae-Hui;Seo, Il-Jeong;Lee, Deok-Gyu;Ha, Byeong-Guk
한국경영정보학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.603-607
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2007
GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.2
s.36
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pp.33-42
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2006
Recently, the studies on the extraction of 3-dimension position information and attribute information of ground surface using LiDAR data. LiDAR data has high locational accuracy, and advantage that can process data more fast because there's not coordinate transform when acquire of Data justly the ground coordinate by Acquiring. The paper using only LiDAR data Manufacture road, building, contour That occupy a many parts of Digital Map. Estimated for possibility of Digital mapping using only LiDAR data As that compare accuracy with Digital map.
가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있지만, 제작과 운전 단계에서 절연 결함이 발생할 수 있고 이러한 결함들은 가스절연변압기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 내부 절연결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 부분 방전의 위치 판별을 위한 time delay 측정법 중 하나인 Cross-correlation 방법과 함께 제안한 Threshold-Initial peak detection 방법을 적용하여 위치 데이터를 취득하고 신뢰구간 이내의 데이터만 사용하여 부분 방전 위치 판별 한 결과, 더욱 정확한 위치 판별이 가능하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1097-1100
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2005
분산 환경에서 멀티미디어 서비스는 스트림 데이터의 특성 때문에 시간적 제약이 요구되며, 끊임없는 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 동기화 및 실시간 전송 기술이 필요하다. 특히, 최근에는 이동성을 고려한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 Mobile Proxy개념을 이용하여 위치 기반의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 지원 환경을 제시한다. Mobile Proxy는 기존 서버의 부하를 줄이고, 사용자의 위치를 고려하여 동기화된 멀티미디어 데이터를 전송한다. 이를 위해 사용자의 위치는 위치 센서를 이용하고 동기화 지원을 위해서는 TMO 스킴 RMMC를 사용하였다. 우리가 제안한 지원 환경을 댁내의 주거자의 위치기반 오디오 서비스 시나리오에 적용하여 구현하고, 시뮬레이터를 통해 수행 과정을 보였다.
컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.597-599
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2018
최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.535-536
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2009
무선센서네트워크에서 사용되는 많은 응용 프로그램들은 센서노드들의 위치 정보를 필요로 한다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. Geographic routing 등 기존의 많은 기법들이 센서노드에 위치를 알 수 있는 부가장치가 장착되어 있다는 것을 가정하여 추가적인 비용이 발생하지만 이는 저가의 센서노드들에 적합하지 않거나, 센서노드들간의 연결 정보만을 이용하기 때문에 위치 측정의 정확도가 떨어지는 등의 문제점이 있다. 본 논문은 GPS같은 부가장치를 사용하지 않고 위치를 측정하는 Range-free 방식 중 높은 정확도를 보이는 MDS와 비교하여 더욱 높은 정확도를 보이는 클러스터 기반 MDS 기법을 제안한다. 이 기법은 MDS가 홀이 존재하는 토폴로지에는 정확도가 떨어지는 점에 착안하여 연구된 내용으로 실제 센서네트워크 토폴로지에는 홀이 많이 존재하므로 이러한 환경에서 더욱 높은 정확도를 보이고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.935-938
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2021
데이터 베이스에 저장된 사용자의 위치, 성격정보를 자동으로 받아서 머신러닝으로 회귀분석하여 방문 장소에 대한 선호도를 예측한다. 사람의 성격 요소로는 BFF 와 다른 기본 요소들을 사용하였다. 이를 위하여 자동화된 시스템을 구성하였고 위치 방문 선호도를 예측하기 위한 머신러닝 기법으로는 앙상블기법을 사용하였다. 예측 결과는 장소 카테고리별로 방문 선호도가 나타나고 이를 사용자 별로 나누어 저장할 예정이다. 데이터의 양이 많아지면서 나타나는 문제들을 해결하여 향후 연구에 도움이 될 것이다.
Seo, Won-Kyo;Jang, Seong-Gyun;Shin, Kwang-Sik;Chung, Wan-Young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.375-378
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2007
This paper describes indoor location estimation intelligent robot. It is loaded indoor location estimation function using RSSI based indoor location estimation system and wireless sensor networks. Spartan III(Xilinx, U.S.A.) is used as a main control device in the mobile robot and the current direction data is collected in the indoor location estimation system. The data is transferred to the wireless sensor network node attached to the mobile robot through Zigbee/IEEE 802.15.4, a wireless communication. After receiving it, with the data of magnetic compass the node is aware of and senses the direction the robot head for and the robot moves to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is can be moved efficiently and actively without obstacle on flat ground to the appointment position by user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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