• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.427-436
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• 2000

The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of the stock market data it data. It has been studied by a number of researchers since they strong1y affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain Intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network (BPN). Fina1ly, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.547-553
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• 2021

Dynamic object recognition is an important task for autonomous vehicles. Since dynamic objects exhibit a higher collision risk than static objects, our own trajectories should be planned to match the future state of moving elements in the scene. Time information such as optical flow can be used to recognize movement. Existing optical flow calculations are based only on camera sensors and are prone to misunderstanding in low light conditions. In this regard, to improve recognition performance in low-light environments, we applied a normalization filter and a correction function for Gamma Value to the input images. The low light quality improvement algorithm can be applied to confirm the more accurate detection of Object's Bounding Box for the vehicle. It was confirmed that there is an important in object recognition through image prepocessing and deep learning using YOLO.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.183-193
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• 2022

Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2021

스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권4호
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• pp.301-310
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• 2008

기존의 MIPv6는 오랜 시간동안의 핸드오버로 인하여 많은 패킷 손실 및 오랜 세션 단절을 야기시킨다. 이러한 문제점들을 향상시키기 위하여 Fast handover for Mobile IPv6(FMIPv6) 프로토콜이 개발되었지만 여전히 터널링에 기반한 라우팅 방법은 패킷 순서 어긋남 문제로 인하여 성능이 하락하는 문제를 야기한다. 최근 모바일 단말에서의 이동성 관리 부하를 줄여주기 위하여, 네트워크 이동성 기반인 Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)가 제안되었다. PMIPv6는 모바일 단말에서 수행하던 이동성 관리를 네트워크 에이전트에서 해줌으로서 단말의 부하를 줄이고 이동성 관리 지연 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PMIPv6에서 안정되고 향상된 최적화 라우팅 기술이 접목된 빠른 핸드오버 방법인 Fast Proxy Mobile IPv6(EF-PMIPv6) 제안한다. 제안한 EF-PMIPv6는 고속의 IAPP 기술 및 ND 기법을 이용하여 기존의 MIPv6와 PMIPv6 기법에 비하여 고속의 핸드오버를 지원해 줄 수 있다. 또한 수식분석을 통하여 제안한 방법의 향상된 점을 보여준다. 분석에 있어서는 다양한 파라미터들을 이용하여 제안한 방법과 기존의 방법들에 있어서 핸드오버 지연시간을 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.158-164
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• 2009

웹 카메라를 이용한 실시간 도난 방지 시스템은 움직임 객체를 구분하고 행동에 대한 분석을 통해서 그에 상응한 대응을 실시간으로 하여야 한다. 카메라를 통한 실시간 영상에서 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음, 조명의 변화, 가려짐 현상 등에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 이중카메라와 초음파 센서를 이용하여 특정객체의 정확한 움직임검출을 위한 향상된 검출방법인 실시간 도난방지 시스템을 제안하였다 즉, 초음파 센서를 위치변화 측정을 위한 요소로 사용하였고, 전면과 상단의 카메라의 정보를 통해 특정객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통해 검증하였다 실험결과 제안한 시스템은 97.4%의 객체 추출률을 얻을 수 있었으며, 객체의 가려짐 현상에서 지속적이고 정확한 추적을 할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.458-463
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• 2015

본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 무선 센서 네트워크와 압력패드와 가드센서를 이용하여 병실 내 환자의 동작을 감지하는 시스템을 개발 하였다. 이 시스템은 주간에 환자의 일상적인 활동 뿐 만 아니라 특히 야간 취침 시에 발생하는 낙상 사고 감지를 위해 설계 되었다. 환자의 침대에 설치된 노드는 압력 패드 및 가드 센서에서 환자의 활동 및 낙상을 감지하여 게더로 송신하고 게더에 수신된 데이터는 TCP/IP 통신으로 업무 지원 센터의 모니터로 보내도록 하였다. 이때 압력 패드 및 가드 센서가 on, off 동작 시에 발생하는 스위치 채터링 현상을 방지하기 위해 타이머를 사용 하였다. 그리고 통신 모듈의 송신 파워를 조절하여 병실의 다양한 환경에서 적용이 가능 하도록 구성 하였으며 수집된 데이터를 바탕으로 간호사가 실시간으로 병상의 환자 상태를 확인하고 관리 할 수 있게 하였다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.473-483
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• 2015

본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.130-141
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• 2011

2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6B호
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• pp.420-429
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• 2008

현재 IEEE 802.11 네트워크에서는 단말 (MN)이 Handover 발생 전에 FMIPv6에서와 같이 이동예측에 관한 정보를 AP로 전달하지 않기 때문에 멀티미디어 데이터 전송시 패킷 손실을 줄이기 위한 터널링 및 버퍼링 기법을 사용할 수가 없었다. 본 논문은 IPv6기반 네트워크에서의 이동성 지원과 관련한 네트워크 기반 프로토콜인 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)를 IEEE 802.11 네트워크에 적용할 때에 Advanced Access Point 에서 빠른 이동성 감지 및 진보된 Snoop Protocol을 이용함으로서 멀티미디어 데이터 전송시 패킷 손실을 줄이면서 핸드오버 성능을 향상시키는 방법에 대하여 기술한다. 이를 통하여 IEEE 802.11 네트워크에서 네트워크 기반 Proxy Mobile IPv6 적용시 MN의 스택 변경 없이 핸드오버 발생시 성능 및 멀티미디어 패킷 손실을 최소화 할 수 있다.