• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.9-19
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• 2017

Useful continuous sensing applications are increasingly emerging as a new class of mobile applications. Meanwhile, open, multi-use sensor devices are newly adopted beyond smartphones, and provide huge opportunities to expand potential application categories. In this upcoming environment, uncoordinated use of sensor devices would cause severe imbalance in power consumption of devices, and thus result in early shutdown of some sensing applications depending on power-hungry devices. In this paper, we propose EnergyCordy, a novel inter-device energy use coordination system; with a system-wide holistic view, it coordinates the energy use of concurrent sensing applications over multiple sensor devices. As its key approach, we propose a relaxed sensor association; it decouples the energy use of an application from specific sensor devices leveraging multiple context inference alternatives, allowing flexible energy coordination at runtime. We demonstrated the effectiveness of EnergyCordy by developing multiple example applications over custom-designed wearable senor devices. We show that EnergyCordy effectively coordinates the power usage of concurrent sensing applications over multiple devices and prevent undesired early shutdown of applications.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.211-229
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• 2009

Recently, trends of information technology development include offerings of service for personalization, intelligence, and convergence. The research suggested a new tour system that tourists can make their tour packages by applying Semantic Web technology. The system includes ontologies and inference rules for offering intelligent and personalized service. Our system called MYT (Make Your Tour-package) was successfully demonstrated by employing realistic scenarios. Current version of the MYT system needs manager's intervention to link and integrate automatically ontology subsystem and Web service. In further study, the MYT will be extended to the system including a component integrating automatically subsystems and a component capturing and processing context data from RFID/USN.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제11권1호
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• pp.99-119
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• 2002

As an alternative to classical maximum likelihood approach for analyzing dichotomous choice contingent valuation (DCCV) data, this paper develops a Bayesian approach. By using the idea of Gibbs sampling and data augmentation, the approach enables one to perform exact inference for DCCV models. A by-product from the approach is welfare measure, such as the mean willingness to pay, and its confidence interval, which can be used for policy analysis. The efficacy of the approach relative to the classical approach is discussed in the context of empirical DCCV studies. It is concluded that there appears to be considerable scope for the use of the Bayesian analysis in dealing with DCCV data.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.272-277
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• 2013

Power quality is a term that is now extensively used in power systems applications, and in this context the voltage, current, and phase angle are discussed widely. In particular, different algorithms that are capable of detecting the voltage sag and swell information in a real time environment have been proposed and developed. Voltage sag and swell play an important role in determining the stability, quality, and operation of a power system. This paper presents ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System) models with different membership functions to build the voltage shape with the knowledge of known system parameters, and detect voltage sag and swell accurately. The performance of each method has been compared with each other/other methods to determine the effectiveness of the different models, and the results are presented.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.239-242
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• 2006

현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.521-522
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• 2009

본 논문에서는 이동단말기로부터 수집 가능한 컨텍스트 정보를 기반으로 베이지안 네트워크 추론을 통해 송신자의 정황 정보를 생성하는 시스템을 제안한다. 축적된 데이터로부터 학습되는 베이지안 네트워크의 특성에 따라 설문조사를 통해 사용자의 정황 판단 기호를 수집하고 이를 기반으로 훈련 데이터를 생성하여 베이지안 네트워크를 구성한다. 추론 결과에 대한 사용자 피드백을 주기적인 학습에 사용하고 각 단계에서 정확도를 측정함으로써 개인화된 정황 정보 추론과 사용자의 정황 판단 기호 변화에 신속하게 적응함을 확인한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.355-368
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• 2023

This article introduces the R package ELCIC (https://cran.r-project.org/web/packages/ELCIC/index.html), which provides an empirical likelihood-based information criterion (ELCIC) for model selection that includes, but is not limited to, variable selection. The empirical likelihood is a semi-parametric approach to draw statistical inference that does not require distribution assumptions for data generation. Therefore, ELCIC is more robust and versatile in the context of model selection compared to the currently existing information criteria. This paper illustrates several applications of ELCIC, including its use in generalized linear models, generalized estimating equations (GEE) for longitudinal data, and weighted GEE (WGEE) for missing longitudinal data under the mechanisms of missing at random and dropout.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.21-30
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• 2017

모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5518-5524
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• 2012

오늘날 세계는 다양한 패러다임과 기술이 발전하는 시대에 도래해 왔고 여러 분야의 기술이 융합되어 새로운 분야의 기술이 나타나고 있다. 그 중 하나인 u-Health 시스템은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 여러 생체 센서의 데이터를 이용하여 사용자가 언제 어디서든 모니터링을 할 수 있는 시스템을 말한다. 이러한 u-Health 시스템은 과거에 유선으로 센서 데이터를 수집하고 PC(Personal Computer)만으로 모니터링이 가능했지만, IT기술이 발전함에 따라서 센서 데이터를 무선으로 취득하고, 언제 어디서 모니터링이 가능한 시스템으로 변화되고 있다. 본 연구는 사용자의 생체 데이터를 취득하고 이 정보를 Jena 추론 서비스를 통해 사용자가 응급 상황이 발생하면 언제 어디서든 사용자의 생체 데이터를 확인 할 수 있도록 웹 서비스와 스마트폰 애플리케이션을 제공하는 방법을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.43-51
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• 2022

이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.