• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1934-1942
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• 2015

GPS 신호가 도달하지 않은 환경에서는 실내 위치 추정 기법을 써서 추정 문제를 풀어야 한다. 일반적으로 실내 환경에서 위치를 추정하는 기법은 AOA, TOA, RSS, Fingerprint, TDOA 등이 쓰이고 있다. 그런데 철판에 의해 막힌 공간이 많은 선박의 실내 환경에서 위치 추정은 대체적으로 근거리 추정이기 때문에 TDOA 기법을 쓰는 것이 적합하다. 본 논문에서는 선박의 환경에서 단말기가 있는 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 이를 위해 먼저 TDOA을 써서 위치를 추정하는 문제를 구체적으로 살펴보고, 다음으로 선박 환경에 적용하기 위한 알고리즘을 제안한다. 마지막으로는 세가지 관점의 모의실험을 통해 TDOA 기법에 의한 선박 내 위치 추정에 대한 타당성을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.94-106
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• 2020

근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.898-905
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• 2005

홍채 인식은 동공의 확대, 축소 역할을 하는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식은 기존의 생체 인식(얼굴, 지문, 정맥 및 음석 인식 등)방법들에 비해 정확도가 상대적으로 높은 것으로 알려져 있으므로, 최근 고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 널리 사용되고 있다. 그런데 홍채 영역 내에 눈꺼풀,눈썹과 같은 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 즉, 홍채 영역을 덮고 있는 눈꺼풀 및 눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 눈꺼풀과 눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 피라미드 탐색 기반 포물선 가변 템플릿을 이용하여 눈꺼풀을 추출하였으며, 또한 눈썹 마스크를 이용하여 고속으로 눈썹 영역을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 눈꺼풀 및 눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.3\%$ 향상되는 결과를 얻었다.

• 한국생명과학회:학술대회논문집
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• 한국생명과학회 2000년도 제28회 학술심포지엄
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• pp.9-10
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• 2000

The aging process is multifactorial and results from the combined effects of inherited(genetic) and acquired factors including life style, food habits, physical activity, and diseases. That give rise to the various approaches in aging. We are trying to study biological changes with aging, In detail we are focused on gene and protein function accompanied by normal or abnormal aging process, especially our efforts are aimed at revealing the functional relationship of proteins in aging as a final product of gene. We expect that proteomic approach to the study of protein function involved in aging should give us variety of integrated data to understand biological changes of long lived lives, We have applied expression proteomics to rat liver bred in dietary restriction or in at libitum to elucidate the effects of food habit on aging. Expression proteomics shows us protein profile in a selected tissue or cells as a whole and gives us the information about protein expression level, posttranslational modification and degenerative modification of expressed proteins. Comparative analysis of young and old rat liver by two dimensional gels shows that gene expression of several proteins was down regulated in old rats and some protein expression level is increased with aging. Dietary restriction slows down these changes of gene expression and in some proteins there's no difference in protein expression level at same ages in comparison with rats bred in at libitum. About forty protein was identified by peptide mass fingerprint with MALDI-TOF and rest of the protein of interest is in the course of identification, Also we are trying to make mitochondrial and cytosolic proteom reference map. These suborganelle proteom map will gives us the information about low abundance proteins and cellular localization of proteins. Proteomics is a growing methodology to study biological system. High throughput qualitative and qualitative aspect of this approach will gives us large amount of integrated information and speed up our understanding about biological system

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4766-4786
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• 2016

Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).