• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제4권2호
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• pp.7-11
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• 2012

In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1146-1151
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• 2018

Recently, researches on the intelligence of electric power facilities have been trying to apply artificial intelligence techniques as computer platforms have improved. In particular, faults occurring in substation should be able to quickly identify possible faults and minimize power fault recovery time. This paper presents fault location technique for 154kV substation using neural network. We constructed a training matrix based on the operating conditions of the circuit breaker and IED to identify the fault location of each component of the target 154kV substation, such as line, bus, and transformer. After performing the training to identify the fault location by the neural network using Weka software, the performance of fault location discrimination of the designed neural network was confirmed.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.21-27
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• 2022

Air purifiers can be placed where the air cleaning is required, making it easy to manage indoor air quality. The position of the air purifier affects the indoor airflow pattern, resulting in different air cleaning efficiency. Many efforts and strategies have been examined through numerical simulations and experiments to find the proper location of the air purifier, but problems still remain due to the various geometrical indoor spaces and arrangements. Herein, we develop an artificial intelligence model to predict the performance of an air purifier depending on the installation location. To obtain the training data, numerical simulations were performed on the different locations of the air purifiers and airflow patterns. The trained artificial intelligence model predicted the air exchange performance depending on the installation location of the air purifier with a prediction accuracy of 92%.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.93-107
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• 2019

공공데이터포털에서는 공공기관이 보유한 데이터를 취합하여 관련 법에 따라 개방과 공유하고 있는데 최근 4차 산업혁명의 활성화와 함께 우리 사회의 모든 분야에서 고품질 데이터를 요구하고 있으나 산업계에서 요구하는 수준에는 데이터는 양과 질에 있어 미치지 못하여 크게 활용되지 못하고 있다. 현실세계에서 수집된 수많은 데이터는 사이버물리공간 상에 구현하여 현실에서의 문제를 시뮬레이션함으로써 각종 사회 현안에 대한 대안을 찾을 수 있으나 현재 공공데이터는 공간정보화되어 있지 않고 제공방식에 있어서도 단순하게 범주별로 나열식으로 제공되고 있어 한계가 있다. 위치지능화는 기존 데이터를 공간상에 표현할 수 있게 하여 융복합을 통해 새로운 가치 창출이 가능케하는 기술이다. 본 연구에서는 공공데이터의 위치지능화 방안을 제시하기 위해 공공데이터 포털을 대상으로 데이터별 위치정보 보유현황을 조사하였고, 그 결과 조사 대상 데이터의 약 60%가 위치정보를 보유하고 있었으며 대표적인 유형은 주소인 것으로 나타났다. 이에 주소를 기준으로 한 공공데이터 위치지능화 방안과 활용방안을 제시함으로써 공공데이터가 미래 사회 데이터 기반 산업 창출과 정책 수립시 제역할을 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.83-93
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• 2006

이 논문은 RFID를 이용한 무선 위치 인식 기술에 대한 것이다. 데이터의 RF 분석에 의한 수신된 신호의 강도로써 위치를 파악하고 위치 특성을 이해하는 실험을 하였다. 이 실험 시스템은 외부 환경 요인을 고려한 상태에서 5000대의 단말기를 이용하여 연구하였다. 이 위치 서비스는 특히 구매, 물류, 제조와 같은 일반산업, 자동조명/공조연동, 주차장 GATE 연동 서비스 등과 같은 많은 산업에서 이용될 것이다. 이 기술의 최적 솔루션은 일상생활의 지능형 정보가 필요하는 데이터의 저장과 접촉 비접촉에 토대를 둔 스마트 카드(전화카드, 은행카드..)등에도 이용될 것이다. 실내 위치 실험 방법은 서비스 및 추정된 위치 데이터를 이용한다. 이 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, Active RFID의 위치인식 시스템 설치 운영의 효율성과 둘째, 실내 무선위치 시스템의 추후 지능형 정보가 필요하는 여러 분야에서의 적용 가능성실험에 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.996-1002
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• 2015

In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.124-129
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• 2021

As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 제1회 국제 LBS 기술 워크샵
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• pp.139-146
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• 2002

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.97-103
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• 2023

전 세계에서 보편 일률적으로 사용되는 실외 측위 기술인 GPS와 달리, 실내 측위 기술분야는 아직 다양한 기술이 난립하고 있다. 정확한 실내 위치 정보를 획득하기 위해 대표적인 실내 측위 기술의 표준이 필요한 실정이다. 최근 실내 측위 기술이 고정밀 위치 데이터를 기반으로 한 RTLS(Real Time Location Service) 영역으로 확대되고 있다. 이에 따라 새로운 방식의 실내 측위 기술들이 제안되고 있는데, 인공지능의 발전에 힘입어 스마트폰의 무선 신호 데이터를 사용하는 인공지능 기반의 실내 측위 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 인공지능 학습에 필요한 데이터를 수집하는 과정에서, 왜곡되거나 학습에 부적합한 데이터가 포함되어 실내 측위 정확도가 낮아지는 결과가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 수집된 데이터의 정제 과정을 통해 향상된 실내 위치 확인 결과를 얻기 위한 인공지능학습용 데이터 전처리 기술을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.461-467
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• 2003

본 논문은 표준 광대역 시그널링 능력을 확장 적용한 지능 무선 ATM망에서 위치 탐색을 위한 이동성 구현 방법을 제안하고, 수학적 알고리즘을 기반으로 성능을 분석하였다 현재의 B-ISDN UNI 프로토콜 스택은 단말기 이동성을 지원하지 않는 고정 PTP 또는 PTM 인터페이스를 통한 단일 프로토콜을 사용하기 때문에 무선 ATM 망에서 이동 단말기의 위치를 결정하기 위해 위치탐색 메카니즘이 요구된다. 제안된 방법은 고정망에 기반을 둔 ATM과 B-ISDN 시그널링 통합의 확장으로 지능망 기술을 사용하여 시스템의 성능을 저하시키지 않고, 시그널링 부하를 최소화하여 무선 엑세스 부분에 동적인 이동성을 가능하게 하였다. 성능 분석은 수학적 알고리즘에 근거하여 MFC 모델링에 의해 구현되고, 지능 무선 ATM 시스템에서 위치 탐색 서비스의 상대적인 이득들을 측정하기 위해 비교에 의한 시그널링 성능 평가를 수행하여 비용의 효율성을 실현하였다. 얻어진 결과는 무선 ATM 액세스 시스템을 지원하기 위해 현재의 B-ISDN /ATM NNI 시그널링 기준을 변경할 필요 없이 공중 B-ISDN 망 환경에서도 작용할 유연성을 가지며, 미래의 광대역 PCS에서 단말기의 이동성과 다양한 멀티미디어 서비스에 대응하기 위해 쉽게 확장할 수 있다.