• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.589-592
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• 2010

무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.5-8
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• 2020

매우 작은 크기의 센서들이 산악 등의 험지에 흩뿌려지는 스마트 더스트 환경은 장치들의 컴퓨팅 성능과 리소스가 매우 제한되기 때문에 각 센서들의 위치를 식별하기 매우 힘들다. 또한 초대량의 센서들이 뿌려지는 특성으로 인해 수집, 전송되는 데이터의 크기가 상상하기 힘들 정도로 커질 수 있다. 본 논문에서는 중간 매개 역할을 수행하는 디바이스의 위치와 삼변측량을 이용해 센서들의 위치를 계산하고 계산된 위치를 기반으로 동종의 센서에서 수집된 데이터를 축소, 통합하는 위치 기반 데이터 축소 시스템을 제안한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.4
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• pp.313-320
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• 2022

The light buoy installed on the sea is always flexible, because it is affected by the weather as well as passing vessels. The position of the light buoy can be cached through the AtoN AIS (Automatic Identification System) and RTU (Remote Terminal Unit). This study analyzed the position data of the light buoys for the last five years (2017-2021), as well as the distribution of the light buoys within the maximum separated position. As a result, there was a basic error of 17.9% in the position data. Additionally, the separated position error of 197 light buoys to be analyzed was 70.64%, and the AtoN RTU was worse than the AtoN AIS by equipment. On the other hand, as a result of the plotting the position data of the light buoy, it was classified into four types. The most common percussion center type, the percussion center dichotomous type in which the position is divided into two zones based on the chimney, the central movement type with a fluctuating center, and the drag type, in which the position is deviated from the center for a certain period. Except for Type-1, the type was determined according to the position at which the light buoy was installed. This study is the first to analyze the position data of the light buoy, and it is expected that it will contribute to the improvement of the quality of the position data of the light buoy.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.11
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• pp.1528-1533
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• 2020

Recently, indoor location recognition technology using Wi-Fi fingerprints has been applied and operated in various industrial fields and public services. Along with the interest in machine learning technology, location recognition technology based on machine learning using wireless signal data around a terminal is rapidly developing. At this time, in the process of collecting radio signal data required for machine learning, the accuracy of location recognition is lowered due to distorted or unsuitable data for learning. In addition, when location recognition is performed based on data collected at a specific location, a problem occurs in location recognition at surrounding locations that are not included in the learning. In this paper, we propose a learning data preprocessing technique to obtain an improved position recognition result through the preprocessing of the collected learning data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.63-64
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• 2015

개개인의 모바일에서 자동으로 축적되는 데이터의 종류와 유형이 점점 더 다양화되고 있다. 본 논문에서는 UX를 위한 사용자 조사를 진행할 때, 사용자의 모바일에 자동으로 기록되는 '위치데이터'를 활용하는 방법론을 제시한다. 사용자 조사의 양과 질적인 효과를 증대시키기 위하여 조사자가 수행해야하는 과정에 대해 살펴보았으며, 주로 사용자 조사의 수행 주체가 되는 콘텐츠(UX) 디자이너를 위한 접근으로서 간편하고 쉽게 실행할 수 있는 방안에 중점을 두었다. 이는 정성적 조사가 지니는 한계를 일정부분 보완해줄 수 있었으며, 기존의 방법과 병행했을때 그 효과가 두드러지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1907-1910
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• 2002

최근 들어 활발히 보급되고 있는 이동 통신은 편리하고 신속한 서비스로 폭발적인 가입자 수의 증가를 보이고 있다. 서비스 면에서도 기존의 음성 및 저속 데이터 서비스에서 다양한 종류의 데이터, 즉 멀티미디어 데이터 서비스로 성장한 것이다. 본 논문에서 개발한 모바일 GIS 엔진은 사용자 위치를 기반으로 한 응용인 서비스 예약 등의 부가 서비스, 위치 기반의 광고 서비스, 위치를 기반으로 한 상거래에 활용하기 위해서 개발되었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.24 no.4
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• pp.153-161
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• 2015

We propose a privacy-preserving location-based service (LBS) which supports top-k search service. The previous schemes hurt the privacy of either the user and the location of the objects because they are sent to the LBS server in a plaintext form. In the proposed method, by encrypting them with the fully-homomorphic encryption, we achieved the top-k search is possible while the information on them is not given to the LBS server. We performed a simulation on the proposed scheme with 16 locations where k is 3. The required time is 270 hours in a conventional desktop machine, which seems infeasible to be used in practice. However, as the progress of the hardware, the performance will be improved.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.71-74
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• 2006

유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 실내 환경에서의 위치 기반 서비스의 요구가 높아지고 중요해지고 있다. 따라서 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 추적하고, 이로 인해 생성된 위치데이터를 활용한 색인 알고리즘을 통해 이동 객체의 궤적을 트리에 저장, 색인하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법을 통해 실내 환경에서의 위치 데이터를 생성한 후, Kalman Filter를 사용하여 오차를 보정한다. 보정된 최종 위치 데이터를 기존에 연구된 HR 트리의 성능을 개선한 EHR-트리에 저장하여 이동객체의 위치를 색인 한다. 이를 통해 실내 환경에서 이동 객체의 이동 경로를 수집함으로 대형 쇼핑몰에서 미아를 찾거나 유통과 물류 등에서 사용자 또는 물품의 이동경로 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 등 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.562-564
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• 2004

사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1317-1319
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• 2011

최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.