• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.306-311
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• 2006

WiBro/WLAN Hierarchical 네트워크 구성 시 듀얼모드 단말기는 Hotspot 지역 이외의 WiBro 네트워크만 존재하는 지역에서도 Vertical 핸드오프를 위해서 항상 WLAN 모듈을 Power on 상태로 유지해야 한다. 핫스팟 지역이 아닌 WiBro 네트워크에서도 듀얼모드 단말기의 WLAN 모듈을 Power on 상태로 유지하기 때문에 사용자의 단말은 불필요한 전력을 소모하게 된다. 본 논문은 이를 보완할 수 있는 WiBro/WLAN Hierarchical 네트워크에서 듀얼모드 단말기의 Power Saving 전략에 관해 다루었다. 본 논문에서는 WiBro 네트워크 내의 핫스팟에 대한 정보를 이용하여 듀얼모드 단말기의 효율적인 Power Saving 전략을 수립하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.877-882
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• 2005

과학적 응용에서 발생하는 각종 실험 데이터의 관리에 대한 관심이 높아지고 있으나 체계적인 관리 방법에 대한 연구가 많지 않다. 이 논문에서는 과학적 응용에서 발생하는 군집을 이루는 시간 데이터를 관리하는 방법을 제안한다. 먼저, 시간 데이터를 구분하는 경계값 LB와 RB를 정의하고 과거, 현재, 미래 세그먼트에 각각 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 또한 Hotspot 분포를 가지는 시간 데이터에 대하여 각 세그먼트 사이에 이동하는 알고리즘을 나타내었고, 제안하는 최소중복을 이용한 이동 방법과 기존방법에 대하여 성능을 비교하였다. 질의에 대한 평균 응답 시간에서는 기존의 방법과 비슷한 결과를 보였다. 제안한 이동 방법은 세그먼트 사이에 중복해서 저장되는 데이터 수를 적게 하므로 공간 이용율 측면에서는 기존의 이동 방법보다 효율적이었다.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2011년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.17-22
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• 2011

There are some degradation factors for amorphous silicon solar cells. Light inducing is one of the factor that explained by Staebler-Wronski effect. Also, hotspot heating could be the reason that makes amorphous silicon solar cell degrade. Hotspot heating is occurred when a solar cell is shaded so this work is investigated into two types of shading condition and how these affect to solar cell differently. Reduced irradiance for whole cell and partially shaded as 0($W/m^2$) while the other part of cell is soaking as 1000($W/m^2$) of irradiance are two conditions that are experimented. The two types of shading show different characteristics of degradations. The result shows that partially shaded cell dropped maximum powerless and slower. Also sudden drop points have shown that should be concerned to decide the number of cells for a string. Otherwise, the current through a shaded cell might flow more than cell's capability. It makes cell and module damaged. This work would help to manufacture modules.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.379-395
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• 2021

For the complicated structural details in ships and offshore structures, the traditional hotspot stress approaches are known to be sensitive to the element variables of element topologies, sizes, and integration schemes. This motivated to develop a new approach for predicting reasonable hotspot stresses, which is less sensitive to the element variables and easy to be implemented the real marine structures. The three-point bending tests were conducted for the longitudinal attachments with the round and rectangular weld toes. The tests were reproduced in the numerical simulations using the solid and shell element models, and the simulation technique was validated by comparing the experimental stresses with the simulated ones. This paper considered three hotspot stress approaches: the ESM method based on surface stress extrapolation, the Dong's method based on nodal forces along a weld toe, and the proposed method based on nodal forces perpendicular to an imaginary vertical plane at a weld toe. In order to study the element sensitivities of each method, 16 solid element models and 8 shell element models were generated under the bending and tension loads, respectively. The element sensitivity was analyzed in terms of Stress Concentration Factors (SCFs) in viewpoints of two statistical quantities of mean and bias with respect to the reference SCFs. The average SCFs predicted by the proposed method were remarkably in good agreement with the reference SCFs based on the experiments and the ship rules. Negligibly small Coefficients of Variation (CVs) of the SCFs, which is measure of statistical bias, were drawn by the proposed method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.233-243
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• 2015

A hotspot is a spatial pattern that properties or events of spaces are densely revealed in a particular area. Whereas location information is easily captured with increasing use of mobile devices, so is not our emotion unless asking directly through a survey. Tweet provides a good way of analyzing such spatial sentiment, but relevant research is hard to find. Therefore, we analyzed hotspots of emotion in the twitter using spatial autocorrelation. 10,142 tweets and related GPS data were extracted. Sentiment of tweets was classified into good or bad with a support vector machine algorithm. We used Moran's I and Getis-Ord $G_i^*$ for global and local spatial autocorrelation. Some hotspots were found significant and drawn on Seoul metropolitan area map. These results were found very similar to an earlier conducted official survey of happiness index.

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.1058-1080
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• 2021

Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.5-18
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• 2017

최근 기반시설부담구역 지정의 객관성 확보를 위해 핫스팟(Hotspot) 분석기법과 같이 LISA에 기초한 공간통계기법을 적용하려는 시도(Kim and Choei 2017)가 이루어진 바 있다. 그러나 Hotspot 방법의 경우 군집여부를 판별하는 통계량 생산 이후에 이 정보를 바탕으로 구체적인 범역을 객관적으로 설정하기 위한 검증된 방법론을 추가 적용할 필요가 있으며, 본 연구는 이러한 맥락에서 유일 범역의 지정을 위한 AMOEBA 기법을 그 대안으로 채택하여 이전의 Hotspot 방식과 구역지정 결과를 비교검토해 보았다. 이를 위해 분석격자단위를 100m에서 400m까지 순차 증가시키는 시나리오 분석을 수행하고 단위면적당 개발 허가 건수 및 원형도의 두 가지 평가치로 비교평가해 보았다. 분석결과, 두 방식의 수치적 평가치는 유사하였음에도, 적정 크기의 영역획정에서는 전자가, 기반시설설치 용이성에서는 후자가 다소 우월함을 보였다. 특히 유사한 평가수치와는 달리 각 방식에 의한 지정구역의 40%는 서로 상이한 지역을 획정하고 있음을 알 수 있는데, 이는 두 방식 간에 위치 적정성 판단기준에 유의미한 차이가 있음을 반증하는 것으로 보이며, 따라서 이러한 구역지정 편차의 원인과 의미를 파악하기 위한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3529-3550
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• 2016

In heterogeneous networks (HetNets), energy saving is vital for a sustainable network development. Many techniques, such as spectrum allocation, network planning, etc., are used to improve the network energy efficiency (EE). In this paper, micro BSs utilizing cell range expansion (CRE) and spectrum allocation are considered in multi-channel heterogeneous networks to improve EE. Hotspot region is assumed to be covered by micro BSs which can ensure that the hotspot capacity is greater than the average demand of hotspot users. The expressions of network energy efficiency are derived under shared, orthogonal and hybrid subchannel allocation schemes, respectively. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to solve the optimal ratio of subchannel allocation in orthogonal and hybrid schemes. Based on the results of the optimal analysis, we propose three service control strategies on the basis of large-scale user behaviors, i.e., adjust micro cell rang expansion (AmCRE), adjust micro BSs density (AmBD) and adjust micro BSs transmit power (AmBTP). Both theoretical and simulation results show that using shared subchannel allocation scheme in AmBD strategies can obtain maximal EE with a very small area ratio. Using orthogonal subchannel allocation scheme in AmCRE strategies can obtain maximal EE when area ratio is larger. Using hybrid subchannel allocation scheme in AmCRE strategies can obtain maximal EE when area ratio is large enough. No matter which service control strategy is used, orthogonal spectrum scheme can obtain the maximal hotspot user rates.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.89-105
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• 2017

모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.17-24
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• 2012

애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.