• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.561-565
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• 2005

net-VE 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 확장 칼만필터를 이용해 객체 이벤트의 가변적 경로예측을 한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 공간 정보공유는 가상환경에 대한 상태정보를 중앙 서버에서 관리하므로 일관성 유지가 용이하다는 장점이 있으나 네트워크에 과중한 부담을 주며, 메시지 병목현상, 확장성이 부족하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동되어져온 궤적의 유클리디 실즉치와 칼만 예측치와의 오차 정보인 이노베이션을 사용하여 가변적 경로예측을 하고, net-VE 공유 및 이벤트 필터링 과정을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.61-68
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• 2022

In this paper, we propose a system to predict the GPS trajectory of a pedestrian based on a deep learning model. Pedestrian trajectory prediction is a study that can prevent pedestrian danger and collision situations through notifications, and has an impact on business such as various marketing. In addition, it can be used not only for pedestrians but also for path prediction of unmanned transportation, which is receiving a lot of spotlight. Among various trajectory prediction methods, this paper is a study of trajectory prediction using GPS data. It is a deep learning model-based study that predicts the next route by learning the GPS trajectory of pedestrians, which is time series data. In this paper, we presented a data set construction method that allows the deep learning model to learn the GPS route of pedestrians, and proposes a trajectory prediction deep learning model that does not have large restrictions on the prediction range. The parameters suitable for the trajectory prediction deep learning model of this study are presented, and the model's test performance are presented.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.6
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• pp.137-142
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• 2020

As research on security systems using IoT (Internet of Things) devices increases, the need for research to track the location of specific objects is increasing. The goal is to detect the movement of objects in real-time and to predict the radius of movement in short time. Many studies have been done to clearly recognize and detect moving objects. However, it does not require the sharing of information between cameras that recognize objects. In this paper, using the device information of the camera and the video information taken from the camera, the movement radius of the object is predicted and information is shared about the camera within the radius to provide the movement path of the object.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.382-385
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• 2003

Ad hoc 네트워크는 고정된 기반구조 없이 이동 노드들로만 구성된 네트워크를 가리킨다. 노드들의 이동으로 인해 네트워크 토폴로지는 예측할 수 없게 자주 변할 수 있다. 그 결과로 기 설정되어 있는 경로의 단절이 발생할 수 있으며, 새로운 경로가 설정될 때까지 데이터가 손실될 수 있다. 존재하는 경로의 단절로 인해 손실되는 패킷의 수를 줄이기 위해, 본 논문은 multiple-reply Ad hoc On-demand Distance Vector (mrAODV) 방식을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 발신지와 수신지 사이에 다중 경로를 설정한다. ns-2 시뮬레이션을 사용하여 제안된 방식에 대한 성능을 평가한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.3
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• pp.1-10
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• 2024

The research on predicting the routes of ships, which constitute the majority of maritime transportation, can detect potential hazards at sea in advance and prevent accidents. Unlike roads, there is no distinct signal system at sea, and traffic management is challenging, making ship route prediction essential for maritime safety. However, the time intervals of the ship route datasets are irregular due to communication disruptions. This study presents a method to adjust the time intervals of data using appropriate interpolation techniques for ship route prediction. Additionally, a deep learning model for predicting ship routes has been developed. This model is an LSTM model that predicts the future GPS coordinates of ships by understanding their movement patterns through real-time route information contained in AIS data. This paper presents a data preprocessing method using linear interpolation and a suitable deep learning model for ship route prediction. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method with an MSE of 0.0131 and an Accuracy of 0.9467.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.1A
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• pp.7-16
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• 2003

Handover is very important to support the mobility of user because wireless ATM networks have smaller cell size such as micro/pico cell for broadband mobile multimedia service In this paper, we propose dynamic path reservation handover scheme for fast inter-MSC (Mobile Switching Center) handovers To reduce the handover delay for connection re-routing, the proposed scheme reserves virtual channels from nearest common node to neighbor MSC in advance Especially, our handover scheme predicts the number of inter-MSC handover calls at each period by the prediction algorithm and reserve virtual channels The simulation and analysis results show that our scheme reduce handover complexity and has higher reservation channel utilization, compared with DVCT scheme.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.341-341
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• 2020

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.222-234
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• 2021

Airborne-pests can be introduced into Korea from overseas areas by wind, which can cause considerable damage to major crops. Meteorological models have been used to estimate the wind trajectories of airborne insects. The objective of this study is to analyze the effect of input settings on the prediction of areas where airborne pests arrive by wind. The wind trajectories were predicted using the HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model. The HYSPLIT model was used to track the wind dispersal path of particles under the assumption that brown plant hopper (Nilaparvata lugens) was introduced into Korea from sites where the pest was reported in China. Meteorological input data including instantaneous and average wind speed were generated using meso-scale numerical weather model outputs for the domain where China, Korea, and Japan were included. In addition, the calculation time intervals were set to 1, 30, and 60 minutes for the wind trajectory calculation during early June in 2019 and 2020. It was found that the use of instantaneous and average wind speed data resulted in a considerably large difference between the arrival areas of airborne pests. In contrast, the spatial distribution of arrival areas had a relatively high degree of similarity when the time intervals were set to be 1 minute. Furthermore, these dispersal patterns predicted using the instantaneous wind speed were similar to the regions where the given pest was observed in Korea. These results suggest that the impact assessment of input settings on wind trajectory prediction would be needed to improve the reliability of an approach to predict regions where airborne-pest could be introduced.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.351-355
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• 1999

서비스 반경이 1이내인 마이크로셀 방식은 기지국의 송신출력을 가능한 작게 하고 안테나의 위치를 주변 건물의 높이보다 낮게 설치하기 때문에 셀 반경내에 있는 지형과 구조물들은 전파특성에 매우 큰 영향을 주므로 셀 내 지형지물의 특성에 따라 기지국의 최적 출력을 구할 수 있는 전파예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이동국이 가시거리 영역의 전파 음영지역 또는 가시거리 영역과 일정 경사각으로 기울어져 있는 비가시거리 영역에 위치한 경우로 구분하고, 기지국으로부터 송신된 신호가 이동국까지 일정 직진경로를 전파하는 동안, 전파의 반사첫수와 전파경로를 계산할 수있는 연산처리 알고리즘을 개발하여, 이를 웅용하므로써 임의 지점에 위치한 이동국에 도래하는 수신전력을 예측할수 있는 모델을 제안한다. 그리고, 마이크로셀 이동통신 전파환경에서 개발 알고리즘과 제안 전파예측 모델을 시뮬레이션하여, 그 결과를 분석함으로써 마이크로셀 기지국의 최적 위치선정 조건과 기지국 출력에 따른 가입자 서비스 조건을 제시한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.12 no.2
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• pp.99-110
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• 2009

This study is to establish urban green network on the urbanized area using characteristics of fragmented and ornamental green area distribution. To do this, the survey for the green area characteristics was carried out in Changwon City. In order to analyze network, a virtual network in whole city sky for bird's movement, which is consisted with 30m grid lines was prepared. To analyze which network routes depend on the direction, we estimated bird's movement between 8-direction and 16-direction's outskirt forest's source point and inner city's fragmented green area. In the analysis of two types different direction models, the results of green network routes are mostly matched. So green network plan by this results is more reasonable for enhancing bird's movement to inner city. Based on the these findings, this green network planning will be providing for inner city to influx outside forest's birds and maximize the ecological connectivity.