Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1005-1008
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2011
본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.
고전압 전력설비 진단은 기기의 열화 상태를 측정하여 이상 사고를 미리 예측하여 방지하는 것을 목적으로 실시한다. 고전압 전력설비의 유지관리 방안은 일정 시간 경과후 보수하는 개념(TBM: Time Based Maintenance) 이후 설비의 상태를 진단하여 유지보수 방안을 결정하는 개념(CBM: Condition Based Maintenance)으로 진보해 감에 따라 전력설비의 상태진단 기술의 중요성은 증대될 전망이다. 고전압 전력설비의 절연진단은 직류시험(절연저항, PI)과 교류시험($tan{\delta}$, PD)이 실시되며 과거 진단 데이터의 추세분석을 통한 정확한 상태진단이 요구되고 있다. 고압 유도 전동기 절연진단 데이터 관리 전산화 모델은 고전압 전력기기(발전기, 변압기, 전동기, 케이블 등)의 절연진단 및 유지보수 이력에 관한 자료들을 저장, 조회 및 검색을 하기 위한 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터를 활용하여 과거 이력조회, 추이분석, 진단 데이터의 분석기법을 통한 전력기기의 상태평가로 합리적인 개 대체 의사결정을 지원한다. 또한, 유입식 변압기의 절연유 가스분석 알고리즘을 전산화 하여 10종 가연성 가스에 따른 Gas Pattern 평가로 고장 원인, 현상 및 조치 등에 대한 출력이 가능한 프로그램의 개발로 고전압 전력설비 진단기술과 IT기술의 융 복합 기술로서 고전압 전력설비의 유지관리 기술을 한 차원 더 진보시킬 것으로 판단된다.
Since users want to have services correctly in their own position and surrounding circumstance in ubiquitous computing environment, it is very important to search, compose basic services and provide suitable services according to various circumstances. However existing techniques have been studied on service discovery mainly and lack consideration for position or preference of users. Furthermore, on service composition, they lists basic services simply and do not propose concretely method of use service history data for service composition. Therefore we propose a framework for context-based service provisioning middleware system, called COSEP, and Ontology engine with data ming. This research discovers services by reacting dynamically to circumstance information such as time and position of user, composites services using Ontology engine with data ming and offers newly created optimal services to users.
Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.2
s.54
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pp.115-121
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2009
The paper presents a signal-based damage detection algorithm of ARX model using dynamic acceleration data. An ARX model correlates acceleration data measured at two locations in a structure by considering those two sets of data as input and output signals. For detecting damage, the error between the measured data and the predicted response from the defined ARX model is computed in time and used for a statistical evaluation. A normal distribution function from the error in time is constructed and its statistical characteristic values are used for the evaluation of damage. By comparing the normal distribution functions before and after damage, three different types of damage indices are proposed. The efficiency and limitation of the proposed algorithm with the statistical evaluation of damage indices have been examined and discussed through laboratory experiments.
본고에서는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 제공하는 서비스에 대해 소개하며 이 시스템의 구축과 운영상황을 소개한다. 또 서비스를 고도화하기 위한 플랫폼과 이동이력 데이터의 활용방안에 대해 고찰한다. 제주 택시 텔레매틱스 시스템은 각 차량의 위치를 파악하고 고객의 콜에 대해 가장 가까운 차량을 배차하는 기능을 가지며 대용량 데이터에 대한 고속의 처리 기능을 지원해야 한다. 또 각 차량에서 보고된 위치 정보는 기본적으로 경도, 위도 외에도 속도와 방향에 대한 정보가 포함되므로 링크의 통행속도 산출이나 배차 지점의 분석, 탑승 패턴의 추이, 배차 시간의 분석 등 다양한 부가정보를 산출할 수 있다.
본 기사에서 대형 비정형 건축물의 시공 중 자동 모니터링 사례를 소개하였다. 소개한 사례에서는 무선 자동 계측 시스템을 이용하여 변형률계, 경사계, 변위계 등이 총 88개 설치되어 약 13개월 동안 장기 모니터링이 수행되었다. 무선 자동 계측시스템은 장기간의 데이터를 확보하고 데이터 간의 상관성 및 이력분석을 용이하게 하였다. 이를 통해 대상 구조물의 시공 중 안전성 및 안정성을 확보하고, 정밀 시공을 구현하는데 기여할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.52-54
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2002
추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2001.11a
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pp.321-326
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2001
천연가스 공급설비에 대한 정성적, 정량적 안전성평가가 여러 차례에 걸쳐 수행되어 왔으나 대부분 화학공장이나 원자력발전소, 해외가스설비 등 보수정책이나 사용환경이 다른 일반 신뢰도데이터를 사용으로 평가의 신뢰성 저해를 초래하였다. 천연가스 공급설비에 대한 고장이력을 확인할 수 있는 것 중 하나인 Trouble Memo(T/M)에는 신뢰도 평가에 필요한 대다수의 자료가 존재하나 몇 가지 사항이 미 기재되어 있고, 데이터 정리에 많은 노력이 필요하다.(중략)
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2000.11a
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pp.216-223
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2000
본 연구에서는 외부와 유무선 접속기능을 갖는 무인창구 자동화기기(CD, ATM, 통장정리기, 발권기, 무인자동발급기, 지하철 게이트 등)를 인터넷망에 접속하여 기기의 장애/ 이력 관련정보를 Server의 데이터 베이스에 저장하고, 인터넷에 접속되어 있는 A/S 센터에서 필요한 정보를 쉽고 효율적으로 검색, 운용할 수 있는 시스템을 구현하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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