Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.61-63
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2004
지능화된 사물이 스스로 공간의 상황을 인식하여 필요한 행위를 대신해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅의 응용 환경 하에서는 언제 어디서나 상황 정보를 분석하여 원하는 사용자에게 실시간으로 알려줄 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 e-Logistics 물류 시스템에서는 실물의 흐름과 정보의 흐름간에 불일치가 존재하기 때문에 화물의 위치를 실시간으로 추적하는 것이 불가능하였다. 따라서, 우리는 이러한 문제들을 해결하기 위해 화물에 센싱 가능한 스마트 태그를 부착하고, 이로부터 실시간으로 수집된 정보를 이용하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 u-Logistics 알림 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 논문에서는 u-Logistics 시스템의 전체적인 구조를 기술하고, 특히 규칙의 정의에서부터 알림 서버가 실시간으로 이벤트를 수집하여 원하는 사용자에게 화욜 또는 차량에 대한 정보를 제공하기까지의 알림 시스템의 전반적인 처리 과정을 기술한다. 마지막으로, 물류 환경에의 적용 시나리오를 통하여 u-Logistics 알림 시스템의 구현을 제시한다.
With the development of ubiquitous computing and the construction of infrastructure for one-to-one personalized services, the importance of context-aware services based on user's situation and environment is being spotlighted. The smart home technology connects real space and virtual space, and converts situations in reality into information in a virtual space, and provides user-oriented intelligent services using this information. In this paper, we proposed the discovery of the behavior sequence pattern using the mining in the smart home. We discovered the behavior sequence pattern by using mining to add time variation to the association rule between locations that occur in location transactions. We can predict the path or behavior of user according to the recognized time sequence and provide services accordingly. To evaluate the performance of behavior consequence pattern using mining, we conducted sample t-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.2960-2965
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2013
Customized services for individuals in analysis of recently collected GPS information have been investigated in various aspects. As the size of collected GPS data gets larger, a variety of services is being released accordingly. Existing studies, however, are limited to presenting service models for users while there is little study on developing intelligent computing technologies in the introduction of GPS information into the system. This study suggests an algorithm to analyze traffic information by introducing GPS information into the system in order to take the lead among intelligent computing technologies. The suggested algorithm analyzes a map by means of the collected vehicle GPS information and sectional traffic information interpretation method; thus, the computer judges the traffic information collected by humans. The experiment result shows that the traffic information was properly analyzed upon the utilization of the given data. Although a small quantity of analyzed data was less reliable, the system maintained high reliability as the data was sufficient.
Intelligence of collaborative environments starts from a trial to provide optimal services to with users based on real-time information about participants and environments of the collaboration itself. Up to now, we can collect information such as temperature, light, time, each participant's gestures, faces, voices, and locations by adopting ubiquitous computing technologies. However, since social relationship is intrinsic to collaborative activities, the relationships and roles among participants should be fully considered to provide optimal services. To do so, we have to integrate collected data from various sensors and extracted data about relationships and roles among participants as unified one context. Thus, this paper designs collaborative services filtered, by using the integrated data as a context, and introduces an implemented example, context-aware based interactive display service, called as smart meeting system (SMeet system).
Jo, Byung-Wan;Lee, Yun-Sung;Yoon, Kwang-Won;Park, Jung-Hun
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.5
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pp.389-395
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2012
U-City has been promoted nation-wide by development of recent IT technology. This paper studied the concept of 3D-virtual city in order to realize the current Ubiquitous City(U-City) efficiently, and to manage all the RFID/USN monitoring data in the real U-City. 3D-Virtual City is the concept of the reproduction of real world U-City, for embodying Ubiquitous technology while using Digital map, satellite image, VRML(Virtual Reality Modeling Language). U&V-City is the four-dimensional future city that real-time wire/wireless communication network and 3D-web GIS shall be connected that massive database, intelligent service be perceived through employing EAI(External Authoring Interface) that provides HTML&JAVA, and interface for efficient removal/process of massive information/ service and also by employing GPS/LBS/Navigation in support of world-wide orientation concept, and RTLS(Real Time Location System).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.6-6
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2022
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.139-141
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2021
In the maritime digital forensic part, it is very important and difficult process that analysis of data and information with vessel navigation system's binary log data for situation awareness of maritime accident. In recent years, anaysis of vessel's navigation system's trajectory information is an essential element of maritime accident investigation for vessel digital forensic process. So, we analysis of maritime navigation systems of vessel and feature of device and environments. In the future, we will research on information of ship's trajectory and movement for useful forensic service.
this paper, a data modeling method based on decision-making conditions is proposed for making combat and battlefield management systems to be intelligent, which are also a decision-making support system. A picture of a robot seeing and perceiving like humans and arriving a point it wanted can be understood and be felt in body. However, we can't find an example of implementing a decision-making which is the most important element in human cognitive action. Although the agent arrives at a designated office instead of human, it doesn't support a decision of whether raising the market price is appropriate or doing a counter-attack is smart. After we reviewed a current situation and problem in control & command of military, in order to collect a big data for making a machine staff's advice to be possible, we propose a data modeling prototype based on decision-making conditions as a method to change a current control & command system. In addition, a decision-making tree method is applied as an example of the decision making that the reformed control & command system equipped with the proposed data modeling will do. This paper can contribute in giving us an insight of how a future AI decision-making staff approaches to us.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.55-69
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2017
Recently, the IoT (Internet of Things) environment is being developed rapidly through network which is linked to intellectual objects. Through the IoT, it is possible for human to intercommunicate with objects and objects to objects. Also, the IoT provides artificial intelligent service mixed with knowledge of situational awareness. One of the industries based on the IoT is a car industry. Nowadays, a self-driving vehicle which is not only fuel-efficient, smooth for traffic, but also puts top priority on eventual safety for humans became the most important conversation topic. Since several years ago, a research on the recognition of the surrounding environment for self-driving vehicles using sensors, lidar, camera, and radar techniques has been progressed actively. Currently, based on the WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment), the research is being boosted by forming networking between vehicles, vehicle and infrastructures. In this paper, a research on the recognition of a traffic signs on highway was processed as a part of the awareness of the surrounding environment for self-driving vehicles. Through the traffic signs which have features of fixed standard and installation location, we provided a learning theory and a corresponding results of experiment about the way that a vehicle is aware of traffic signs and additional informations on it.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.157-168
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2009
Geospatial information, which deeply has an effect on our life, have been evolved as intelligent geospatial information in Ubiquitous era. Also, Various services are introduced using the intelligent geospatial information. However, there is no classification system, for understanding the intelligent geospatial information services, considering any developers and users. It needs to be classification system to classify these services. In this paper, we introduced a concept of intelligent geospatial information and developed a service classification matrix regarding to the features of the services. This service classification matrix has three scales; service domain, service intelligent level, and geo-location accuracy. The propose of this matrix can be utilized in two aspects. First, the matrix can improve the reality that doesn't reflect actual demands for the services. Second, the matrix can present the goal of the new services or the development direction. The matrix can be utilized to the geospatial industry as creating the new blue ocean services. However, the service classification matrix needs to modify and complement to have no anything wrong when the various services are applied to the matrix. In the long run, the matrix has to be utilized as a material to make out a service roadmap or TRM(Technical Reference Model).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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