• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.3
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• pp.391-404
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• 2019

Customers' fixed characteristics have often been used to predict customer behavior. It has recently become possible to track customer web logs as customer activities move from offline to online. It has become possible to collect large amounts of web log data; however, the researchers only focused on organizing the log data or describing the technical characteristics. In this study, we predict the decision-making time until each customer makes the first reservation, using Airbnb customer data provided by the Kaggle website. This data set includes basic customer information such as gender, age, and web logs. We use various methodologies to find the optimal model and compare prediction errors for cases with web log data and without it. We consider six models such as Lasso, SVM, Random Forest, and XGBoost to explore the effectiveness of the web log data. As a result, we choose Random Forest as our optimal model with a misclassification rate of about 20%. In addition, we confirm that using web log data in our study doubles the prediction accuracy in predicting customer behavior compared to not using it.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.3
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• pp.105-113
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• 1995

For the case of using analog FM system and CDMA system together in the mobile communications, we experimentally calculate the appropriate frequency offset to improve the frequency efficiency by analizing the interference between both systems. As the results of the analysis, we obtained that frequency offset is 840KHz(Path Loss : 80dB) and 720KHz(Path Loss : 120dB) for the Path Loss when a output of CDMA Base Station is 0.91 W ERP. Therefore, to minimize the frequency offset, a output of Base Station will be controlled corresponding to Cover Area.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.414-418
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• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.185-189
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• 2004

In this paper, designed a diode detector and a log chip detector for mobile communication, and its application is proposed by compared results. In practice, fabricated a diode detector have showed detection voltage of $0{\sim}0.7V$ to RF input power of $-40dBm{\sim}-10dBm$, therefore it has suitable characteristic for small variable signal detection. And a log chip detector have showed wide dynamic range of 65dB, and $1.5{\sim}4.5V$ detection voltage to RF input power of $-65dBm{\sim}0dBm$. therefore we have found that it suit peak power measurement because it had insensible output detection voltage.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.20 no.4
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• pp.41-59
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• 2015

Information systems has been developed and used in various business area, therefore there are abundance of history data (log data) stored, and subsequently, it is required to analyze those log data. Previous studies have been focusing on the discovering of relationship between events and no identification of anomaly instances. Previously, anomaly instances are treated as noise and simply ignored. However, this kind of anomaly instances can occur repeatedly. Hence, a new methodology to detect the anomaly instances is needed. In this paper, we propose a methodology of LAPID (Local Anomaly Process Instance Detection) for discriminating an anomalous process instance from the log data. We specified a distance metric from the activity relation matrix of each instance, and use it to detect API (Anomaly Process Instance). For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. To demonstrate our proposed methodology, we performed our experiment on real data from a domestic port terminal.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.277-280
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• 2007

무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.41-44
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• 2008

본 논문은 GPS 수신기와 CDMA 통신모듈을 장착한 이동단말기를 대상으로 자신의 위치를 Windows Mobile 운영체제의 API를 통해 중앙의 서버에게 전송하는 프레임워크를 설계하고 구현한다. 단말기 소프트웨어는 자원의 효율적인 사용과 확장성을 위하여 GPS 쓰레드, 통신 쓰레드 등으로 구성되어 미동기적으로 GPS 위치 정보를 공유 자료구조에 저장하고 응용에서 정의한 주기에 의해 중앙서버에게 보고한다. 서버는 이를 받아 위치로그의 생성, 이동객체 위치 트래킹을 위한 가시화 등 다양한 응용을 작성할 수 있게 된다. Garmin 포맷의 분석, RAS에 기반한 CDMA 통신, 쓰레드 처리, 서버의 로그 생성 등 핵심적인 요소들의 구현에 의해 차량 텔레매틱스 등 다양한 위치기반 응용을 작성할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.155-158
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• 2019

최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.9 no.1
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• pp.60-71
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• 1998

The propagation environment is effected by Rayleigh fading, Rician fading, path loss and lognormal shadowing in microcellular mobile radio system. In these surroundings we analysed the performance on received Rician signals among L Rician interferers and the characteristics of lognormal shadowing for various parameters such as reuse distance, cluster size, signal to interference power ratio and protection ratio using outage probability. We also studied various channels Rayleigh signal and Rician interferer, Rician signal and Rayleigh interferer, Rician signal and Rician interferer and so on using outage probability. The theoretical extention and computer simulation effectively analysed the characteristic of lognormal shadowed Rician channel.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.5 no.4
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• pp.88-98
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• 1990

본 고에서는 통신의 궁극적인 목표라 할 수 있는 이동통신 시스템 설계시 중요한 변수로 등장하고 있는 핸드오버 알고리즘의 개발전략을 세우기 위해서 기존의 애널로그 이동통신에서 사용하고 있는 핸드오버 개념과 기술적인 배경에 대해서 분석하고, 핸드오버 성능을 평가하는 시뮬레이터 구성시 고려해야 할 사항등에 대해서 분석 검토하였다.