• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.372-375
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• 2014

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방면으로, 사람의 이동정보인 GPS 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 인간의 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 이용해 파티클 필터(Particle Filter)를 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하려 했다. 인간의 이동 상태는 정지할 확률값 및 이동할 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻어진 결과들을 지도에 도시하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.4
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• pp.125-134
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• 2015

In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values and thus act as basis for particle filter. We use the fact that human speed distribution follows exponential distribution approximately. An algorithm based on particle filter has been developed and utilized. Human movement state are probabilistically described in this research, and the probability is to determine whether a person is in moving state or in stable state. The experimental results are provided in various ways.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.167-174
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• 2011

This paper proposed a smart-phone based user movement state identification algorithm. Then movement state of the user is identified by calculating the location and moving speed using the GPS sensor, and detailed movement methods are identified by analyzing the data from the Orientation sensor. In this study, two sensors of the smart-phone were used to implement the user movement status identification algorithm and to perform tests. The reference values of the speed and orientation required for the identification of the movement type were defined based on the experimental data. The results of this study showed that the movement type of a smart-phone user can be identified using the user movement state identification algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.172-177
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• 2007

공중공간은 평면에 비해 넓고 많은 항공기들이 고속으로 비행하고 있다. 더불어 항공사고는 바로 대형사고로 이어지므로 공중상황 통제의 중요성은 항상 강조되고 있다. 그러나 항공기는 3차원 공간에서 복잡한 패턴으로 비행하기 때문에 통제하기가 매우 어렵다. 통제를 위한 공중상황 정보는 시각화 시스템을 통해 제공되고 있으나, 이를 운영하는 통제요원의 경험, 인지능력이 공중상황판단의 결정적 역할을 하고 있다. 그래서 정확한 상황판단을 위한 정보제공이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공중상황에 대한 정확한 정보제공을 위해 비행경로를 이용한 시각화 기법을 제안한다. 대부분의 항공기는 정지하지 않고, 급격한 상태전이 없이 이동하므로 과거 비행자료를 통해 미래의 비행상태를 예측할 수 있다. 즉 과거 상태정보와 현재 상황정보를 통합하여 시각화하면 비행패턴을 예측할 수 있어 정확한 공중상황 판단이 가능하다. 이를 위해 실시간 자료를 분석하여 동적자료를 구분한다. 동적자료만으로 상태전이자료를 생성하고 비행경로 상에서 색상과 도형 및 기호화를 통해 시각화한다. 비행경로와 색상 및 기호화로 제공된 상태전이 시각화 정보는 항공기의 상승/하강, 가속/감속, 직진/선회, 기타 상태전이정보와 바람의 방향과 같은 공중 공간의 상황정보 둥을 제공할 것이다. 이를 통해 운용요원은 공중상황을 정확히 인식하고 신속하게 판다하여 통제함으로서 공중안전을 도모하고 통제업무를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.233-235
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• 2017

Forklift tend to work in place rather than moving due to work environment conditions, so they express only the engine operation time without expressing the moving distance unlike a general car's instrument panel. Therefore, various consumables constituting the forklift have a replacement cycle according to the operation time of the engine. However, it is very difficult to judge the exact replacement cycle only by the engine operation time because the working environment differs for each forklift. In this paper, we propose a system that provides position information and moving distance information of forklift to driver using GPS and IMU sensor. By using this system, it is expected that the forklift status information, which is difficult to judge by the existing instrument panel, is provided as easier information, and economic benefits for forklift management and maintenance are expected.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.3
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• pp.87-95
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• 2022

Recently, with the development of smart technology, in medical information platform, patient's biometric data is measured in real time and accumulated into database, and it is possible to determine the patient's emergency situations. Medical staff can easily access patient information after simple authentication using a mobile terminal. However, in accessing medical information using the mobile terminal, it is necessary to study authentication in consideration of the patient situations and mobile terminal. In this paper, we studied on medical information platforms based on big data processing and edge computing for supporting automatic authentication in emergency situations. The automatic authentication system that we had studied is an authentication system that simultaneously performs user authentication and mobile terminal authentication in emergency situations, and grants upper-level access rights to certified medical staff and mobile terminal. Big data processing and analysis techniques were applied to the proposed platform in order to determine emergency situations in consideration of patient conditions such as high blood pressure and diabetes. To quickly determine the patient's emergency situations, edge computing was placed in front of the medical information server so that the edge computing determine patient's situations instead of the medical information server. The medical information server derived emergency situation decision values using the input patient's information and accumulated biometric data, and transmit them to the edge computing to determine patient-customized emergency situation. In conclusion, the proposed medical information platform considers the patient's conditions and determine quick emergency situations through big data processing and edge computing, and enables rapid authentication in emergency situations through automatic authentication, and protects patient's information by granting access rights according to the patient situations and the role of the medical staff.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.237-240
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.180-188
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• 2006

수리 전도도는 hydraulic gradient에 대한 flux의 비율 또는, flux-hydraulic gradient 직선의 기울기를 나타내며, 포화된 토양에서의 물의 이동이 포화수리 전도도이고 불포화된 토양에서의 이동이 불포화수리전도도이다. 일반적인 밭 상태에서의 토양수분 조건은 불포화수리 전도도로 표시하는 것이 적절하나 그 상태를 표현하기가 쉽지 않다. 토양의 불포화 상태를 나타내는데 가장 많이 쓰이고 있는 VGM(van Genuchten Mualem) 모형은 토양수분 포텐셜과 수분함량의 함수로 구성된 모형이며 몇 가지 매개변수가 필요하다. VGM 모형의 매개변수를 얻기 위해 본 연구에서는 VGM 모형의 매개변수를 계산해주는 프로그램인 Rosetta를 사용하였다. Rosetta 모형은 신경그물 얼개(neural network)를 이용하여 토양의 물리적 자료들인 토성이나 모래, 미사, 점토 함량 또는 용적밀도나 33kPa, 1500kPa에서의 토양수분 함량 자료를 가지고 VGM의 매개변수인 Ko(effective saturated hydraulic conductivity), ${\theta}r$(residual soil water content), ${\theta}s$(saturated soil water content), L, n, m(=1-1/n)을 예측하는 모형으로 미국 농무성(USDA-ARS)에서 개발한 프로그램이다. Rosetta를 이용하여 10kPa에서의 불포화수리 전도도를 예측하였다. 또한 Gardner(1958)와 Wooding (1968)의 모형을 기반으로 하여 만들어진 tension infiltrometer의 포화수리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.

• Explosives and Blasting
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• v.22 no.2
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• pp.1-11
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• 2004

일반적으로 국내 석회석 광산에서의 발파는 20ms나 25ms 시차를 가지는 지발발파로 시행되어지고 있다. 국외에서는 전자뇌관을 사용하여 암반의 지질학적인 특성에 따라 지발 시차를 사용자의 현장에 따라 선정하여, 주변 보안 물건에 따른 진동 및 소음을 경감하면서, 1회 발파의 생산량을 증대할 수 있으며, 2차 파쇄 비용 및 적재비용을 절감하는 최적의 시차를 적용하여 발파 규모를 줄이지 않는 발파패턴을 적용하고 있다. 본 연구는 해외에서 사용되고 있는 전자뇌관을 국내 현장 석회석 광산(단양)에 적용함으로 최적지연시차를 찾아내는 방법과 초시의 오차에 따른 문제점과 향후 국내 적용성을 판단하고자 하였다. 대규모 석회석 광산을 대상으로 최적시차를 판단하고자 동일 패턴에서 시차를 6ms ~ 30ms로 시험발파를 시행하여 4가지 요소 발파진동속도, 주 주파수특성, 파쇄입도, 암석 이동 및 버력의 상태를 분석하여 각 시차에 따른 배점을 두어, 당 현장에 요구되는 개별 가중치를 선정하여 분석하였다. 분석 결과 당 현장에서의 발파결과에 따른 요소별 가중치를 발파진동속도(20), 주 주파수 특성(20), 파쇄입도(40), 암석 이동(10) 및 버력의 상태(10)로 하여 분석한 결과 15ms가 최적시차로 나타냈다. 향후 각 현장에 적합한 요소별 가중치를 선정하여 현장별 최적시차를 도출한다면 최적의 발파효과를 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1351-1354
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• 2005

무선 환경에서는 모바일 기기의 이동 혹은 링크의 충돌, 부족한 대역폭등 모바일 기기의 외적 환경 변화에 의해 무선 링크의 단절이 빈번하게 일어나는데, 링크의 단절은 네트워크 자원을 사용하는 어플리케이션의 에러로 이어진다. 이러한 무선 환경의 단절을 어플리케이션이 알 수 있다면, 링크의 단절로 인한 어플리케이션의 에러를 방지 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 어플리케이션이 무선 링크에 적응할 수 있도록 링크의 상태 정보를 판단 및 예측할 수 있는 dynamic watermark 기반의 상태 정보 추적 알고리즘을 제안한다.