• Water Engineering Research
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• 제3권3호
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• pp.195-202
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• 2002

The mean is generally used as a point estimator in water-quality data. Unfortunately, the nonnormal and skewed distributions of data hinder the direct application of the mean, which is inappropriate statistics in this case. The use of robust statistics such as L, M, and R-estimators are recommended and become more efficient. The median (L-estimator), the biweight (M-estimator), and the Hodges-Lehmann method (R-estimator) are briefly introduced and applied in this paper. From the actual data analyses, it is known that the median does not guarantee robustness for a small number of data sets, and robust measures of location or the arithmetic mean without outliers are highly recommended if the distribution has tails or outliers. Care must be taken to measure the location because water quality level within a water body can change depending on the selected point estimator.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1524-1532
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• 2012

기존에 환경특성을 활용한 보정방법은 각각의 환경(NLOS/LOS) 특성에 대한 데이터베이스를 구축하고 보정 시, 환경에 대한 판단이 내린 후 해당 데이터를 활용하여 보정한다. 하지만 환경에 대한 판단을 내릴 수 없는 경우 기존 방식의 사용은 오히려 오차를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 UWB 기반 위치추정시스템을 활용하여 실내환경에서 어떤 환경인지 판단을 내릴 수 없는 경우에 사용할 수 있는 위치추정시스템보정 알고리즘을 제안한다. 시스템의 특성을 관찰하기 위한 참조위치를 선정하며, LOS환경에서 위치추정시스템의 특성과 NLOS환경에서의 장애물에 따른 위치추정 시스템의 특성을 조사하고 두 특성을 결합하여 이동객체의 위치정보를 보정하는 데이터로 사용한다. 제안하는 위치보정 알고리즘을 적용하여 측정된 객체의 위치 정보를 보정함으로써 위치 정확도가 향상됨을 관찰할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.415-426
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• 2006

유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Awareness)이며 이것은 시공간에 따라 변하는 사용자 데이터를 직접 입력 하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 Context Aware 환경에서 위치정보는 사용자의 명확한 동의 없이 수집될 수 있기 때문에 사용자는 자신의 위치정보에 대한 완전한 제어를 할 수 없다. 이러한 문제로 인해 사용자 위치정보 접근시 Privacy Issue가 발생할 수 있다. 여기서, 시간이나 장소, 사용자의 상황, 정보를 요구하는 사람 등 다양한 조건에 따라 위치정보의 공개를 결정하는 프라이버시를 고려한 위치정보 시스템의 구축은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 위치정보의 유출을 차단하고 안전하게 위치기반 서비스를 제공하기 위해 기존의 LBS에 고객의 상황에 민감하게 반응할 수 있도록 CS-RBAC을 기반으로 새로운 시스템을 제안하였다. 아울러 사용자의 Preference를 적극적으로 반영 할 수 있는 PCP의 장점도 그대로 수용하였다. 또한 Privacy Weight라는 새로운 개념을 통하여 정보공개의 가부만을 결정하는게 아니라 위치정 보에 Grade를 부여하도록 하였다. 이러한 방법으로 Context-Aware 환경에서 Role에 기반하여 사용자의 위치정보를 안전하게 보호할 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제3권4호
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• pp.351-360
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• 2001

This paper introduces an approach for providing Location Based Services (LBS) using Spatial Location (SLO) information within the Session Initiation Protocol (SIP). The aim of the paper is to set up the framework for providing LBS services in devices connected to wire and wireless IP networks. This method uses SIP as transport and the SLO as data formal inserted in the SIP pay-load. It analyses the relationship among the network elements involved in the architecture, and its functionality fur providing access to network services regardless of the user location. In conclusion, this proposal enables SIP to support location-related services such as messaging, location-based commerce, and any location-based computing. Furthermore, it describes the advantage of adding the user location information network resources optimization in mobile environments and future networks.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권3호
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• pp.171-180
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• 2020

산업화 및 도시화가 가중됨에 따라서 여가생활을 위한 공간 희소성이 부각되고 있다. 하천 주변의 수변공간이 제공하는 자연경관 및 생태체험 등의 기회는 지역사회의 발전과 친수공원 조성을 조성하는데 근간이 되는 요소이다. 이러한 하천 공간을 이용하는 이용객을 정량적으로 파악하는데 있어 과거에는 인력을 동원하여 현장조사를 수행하였으나 경비, 인력 및 시공간적인 제약이 발생하여 결과물의 정확성이 확보되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 위치정보를 활용한 친수공원 이용객 추정을 수행하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락생태공원과 대저생태공원이다. 통신 빅 데이터를 활용한 이용객 패턴과 GPS 위치정보를 기반으로 한 이용객 패턴을 비교·분석하였다. GPS 위치정보는 Google Popular Times와 카카오 방문자 데이터를 활용하였다. GPS 위치정보 데이터를 활용했을 때 통신 빅 데이터를 활용한 결과보다 주중과 주말 이용객에 대한 패턴이 뚜렷하였다. 따라서 향후 통신 빅 데이터를 이용할 때 pCELL 크기의 정밀화 및 체류시간 30분 이상의 조건으로 이용객 수를 추출한다면 GPS 위치정보의 결과와 유사할 것으로 예상된다. 또한 개인정보 보호법 등 개정이 이루어져 보다 정확한 데이터를 추출한다면 GPS 기반으로 이용객 수를 추정하는 것이 더 정확한 이용객 수의 지표를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.33-40
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• 2017

In this paper, we propose a sink-location management and data-routing scheme to effectively support the mobile sink in solar-powered WSN. Battery-based wireless sensor networks (WSNs) have a limited lifetime due to their limited energy, but solar energy-based WSNs can be supplied with energy periodically and can operate forever. On the other hand, introduction of mobile sink in WSNs can solve some energy unbalance problem between sink-neighboring nodes and outer nodes which is one of the major challenges in WSNs. However, there is a problem that additional energy should be consumed to notify each sensor node of the location of the randomly moving mobile sink. In the proposed scheme, one of the nodes that harvests enough energy in each cluster are selected as the cluster head, and the location information of the mobile sink is shared only among the cluster heads, thereby reducing the location management overhead. In addition, the overhead for setting the routing path can be removed by transferring data in the opposite direction to the path where the sink-position information is transferred among the heads. Lastly, the access node is introduced to transmit data to the sink more reliably when the sink moves frequently.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제16권2호
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• pp.90-97
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• 2016

Purpose: Majority of bridges and roads in Gangwon Province have been carrying loads associated with heavy materials such as rocks, mining products, and cement. This location-specific live loads have contributed to the present situation of overloading, compared to other provinces in Korea. However, the bridges in Gangwon province are designed by national bridge design specification, without considering the location-specific live load characteristics. Therefore, this study focuses on the real traffic data accumulated on regional weighing station to verify the live load characteristics, including actual live load gross vehicle weight, axle weight axle spacings, and number of trucks. Methods: In order to take into account the location specific live load, a governmental weigh station (38th national highway Miro) have been selected and the passing truck data are processed. Based on the truck survey, trucks are categorized into 3 different shapes, and each shape has been idealized into normal distribution. Then, the resulting survey data are processed to predict the target maximum live load values, including the axle loads and gross vehicle weights in 75 years service life span. Results: The results are compared to the nationally used DB-24 live loads, and the results show that nationally recognized DB-24 live load does not sufficiently represent real traffic in mountaineous region in Gangwon province. Conclusion: The comparison results in the recommendation of location-specific live load that should be taken into account for bridge design and evaluation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.278-279
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• 2015

최근, 스마트 기기의 발전과 더불어 스마트 단말을 이용한 지능형 실내 위치 인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 이때 실내 위치 측위 기술로서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술이 관심을 받고 있다. 그러나 방대한 위치 정보를 수신하는 스마트 단말에서 수집된 위치 정보의 신뢰성을 확인할 수 있는 방법은 없다. 이는 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰성가 떨어지기 때문이다. 본 논문에서는 iBeacon의 위치 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 수집된 빅 데이터의 관리 기법을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.15-21
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• 2020

본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.53-62
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• 2021

Deep learning models such as convolutional neural networks and recurrent neual networks process a huge amounts of data, so they require a lot of storage and consume a lot of time and power due to memory access. Recently, research is being conducted to reduce memory usage and access by compressing data using the feature that many of deep learning data are highly sparse and localized. In this paper, we propose a compression-decompression method of storing only the non-zero data and the location information of the non-zero data excluding zero data. In order to make the location information of non-zero data, the matrix data is divided into sections uniformly. And whether there is non-zero data in the corresponding section is indicated. In this case, section division is not executed only once, but repeatedly executed, and location information is stored in each step. Therefore, it can be properly compressed according to the ratio and distribution of zero data. In addition, we propose a hardware structure that enables compression and decompression without complex operations. It was designed and verified with Verilog, and it was confirmed that it can be used in hardware deep learning accelerators.