• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.26-33
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• 2008

본 연구는 다양한 위치기반 서비스에 대한 사용자의 인식수준과 시장 특성 및 규모 등의 예측을 수행하기 위한 논문이다. 따라서 본 연구에서는 실내외 연속측위에 기반한 위치기반서비스의 종류를 분류하고 해당 서비스에 대한 사용자 중심의 서비스 특성, 시장 예측을 수행하고 있다. 서비스 특성의 분석은 위치정확도와 서비스의 기능성을 중심으로 분석되었고, 시장 규모에 대한 예측은 서비스의 시장성과 성장가능성 등을 중심으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.801-804
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• 2021

소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제14권1호
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• pp.1-14
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• 1992

정지궤도에 위치한 위성에 있어서 지구에 의한 식은 일년에 두 기간에 걸쳐서 정기적으로 발생한다. 반면에 달에 의한 식은 궤도의 위치에 따라 불규칙적으로 발생하다. 식이 일어날 때 위성은 태양을 이용한 전력생산을 할 수 없게 되기 때문에 식시간에 대한 예측은 정지궤도상의 통신위성 또는 방송위성을 운용하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 정지위성을 공칭위치에 고정시켜 놓고, 적도 좌표계에서 태양과 달의 시간에 따른 위치를 계산함으로써 지구와 달에 의한 식을 예측하였다. 또한 정지위성의 위치유지 각 한계점에서의 식을 예측해서 궤도위치에 따른 식시간과 식깊이를 비교해 보았다. 정지궤도상의 위성은 1995년에 발사될 동경 $116^{\circ}$의 무궁화 위성으로 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.293-296
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• 2010

최근의 스마트폰은 UI 또는 엔터테인먼트의 목적으로 가속도계 및 자세계를 제공하고 있으며 이들 정보를 이용한 게임 등의 엔터테인먼트 어플리케이션은 물론 좌표 등의 위치 정보를 통한 위치기반 서비스도 이미 제공중이다. 늘어가는 위치정보 서비스 내에서의 공간정보 질의회수 및 예측회수 증가는 장차 위치정보 서비스 제공에 있어 서버측 인프라에 부하를 증대시킬 수 있다. 이에 이들 하드웨어가 제공하는 가속도 및 방위각을 활용하여 속도 및 진행방향 정보를 생성하고 이를 위치예측기에 활용하여 연산 속도 및 예측의 정확성 등의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.647-650
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• 1998

본 논문에서는 원자로의 몸통부위와 상,하부 헤드에 존재하는 금속파편에 의한 충격위치 예측을 위한 알고리즘에 금속파편의 질량을 동시에 판별하는 프로그램을 접목시켜 금속파편의 충격위치와 질량을 동시에 판별할 수 있는 통합 환경 LPMS(loose parts monitoring system)에 관한 연구를 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 통합 환경 LPMS 알고리즘이 금속파편의 위치와 질량 예측을 함에 있어서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.550-557
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• 2007

인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.832-841
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• 2017

버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.