• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.802-804
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• 2017

최근 모바일 시스템의 발전은 우리 생활에 중요한 부분을 차지하고 있으며, 모바일 폰을 이용한 사용자들은 차별화된 공간 정보의 활용을 요구하고 있다. 위치 기반 모바일 서비스는 모바일 광고와 같이 개인의 위치 정보에 따라 정보를 제공하는 애플리케이션의 연구가 진행되고 있다. 모바일 폰 사용자들이 지역 정보를 바탕으로 사용자들과의 정보를 공유하기 위해서 본 논문은 모바일 폰에서 위치 정보를 기반으로 효율적인 정보 제공을 위해 소셜 네트워크와 위치기반 서비스를 결합한 모바일 공유 시스템을 제안한다. 이 애플리케이션은 모바일 폰 사용자가 특정 위치에 도착하면 자신의 위치와 연계된 정보를 제공받을 수 있다. 제안된 방법은 다른 애플리케이션과 비교하여 보다 개인의 상황에 적절한 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있으며, 소셜 네트워크 기능을 확대하여 사용자간의 정보 공유를 활성화하는데 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.230-232
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• 2011

최근 GPS를 내장한 디지털장치(스마트폰, 태블릿PC 등)가 등장함에 따라 수많은 LBSNS(Location-Based Social Networking Services) 애플리케이션들이 등장하고 있으며 기존의 많은 SNS 애플리케이션들 또한 위치기반 서비스를 추가하여 서비스 하고 있다. 트위터의 경우 관심지역에 대한 뉴스를 일반적인 구독의 형태가 아닌 연산자를 통한 검색의 형태로써 제공하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 사용자가 관심지역에 대한 뉴스를 간단히 구독을 할 수 있게 설계된 시스템을 설명한다. 이 시스템은 대량의 질의가 발생할 것을 고려하여 인덱스를 사용하지 않는 공간조인(Spatial Join)기법 중 하나인 PBSM(Partition Based Spatial-Merge Join)을 통해 일괄처리 한다. 공간조인을 통해 만들어진 최종 결과들은 실체화 된 뷰(Materialized View)를 통해 저장되어 지고 사용자들에게 제공된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.211-217
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• 2019

무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.278-281
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• 2011

Mobile devices equipped with various sensors have the potential of providing context-aware services. Location is one of the most common forms of context, which can be applied to diverse applications. In this paper, we present methods for learning and predicting users' routes between significant locations, e.g., home and workplaces, based on personal GPS data. A user's significant locations and routes between them are learned by a set of rules as well as clustering. When the user is moving, our methods can predict which of the learned routes is being taken now. After the route prediction, the user's next location can also be inferred. Our methods have been applied to the real GPS datasets from four subjects. For the next location prediction task, the achieved accuracy was 84.8%.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.349-358
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• 2012

Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.317-324
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• 2015

In his paper, we propose the graphic-based direction tracking system that be able to detect the current location and direction of the flight object and virtually run the pointing to the flight direction when a small UAV is located in the occlusion area behind buildings or obstacles in the moving surveillance systems. Based on the experimental results about the simulation flight path extracted from the Mission Planner we found the proposed system operates the desired flight mission effectively in tracking.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.39-46
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• 2019

Human mobility estimation plays a key factor in a lot of promising applications including location-based recommendation systems, urban planning, and disease outbreak control. We study the human mobility estimation problem in the case where recent locations of a person-of-interest are unknown. Since matrix decomposition is used to perform latent semantic analysis of multi-dimensional data, we propose a human location estimation algorithm based on matrix factorization to reconstruct the human movement patterns through the use of information of persons with correlated movements. Specifically, the optimization problem which minimizes the difference between the reconstructed and actual movement data is first formulated. Then, the gradient descent algorithm is applied to adjust parameters which contribute to reconstructed mobility data. The experiment results show that the proposed framework can be used for the prediction of human location and achieves higher predictive accuracy than a baseline model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권2호
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• pp.191-203
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• 2019

The problem of examining how well an assumed distribution fits the data of a sample is of significant and must be examined prior to any inferential process. The observed failure time data of items are often not wholly available in reliability and life-testing studies. Lowering the expense and period associated with tests is important in statistical tests with censored data. Goodness-of-fit tests for perfect data can no longer be used when the observed failure time data are progressive Type II censored (PC) data. Therefore, we propose goodness-of-fit test statistics and a graphical method based on generalized Lorenz curve for PC data from a location-scale distribution. The power of the proposed tests is then assessed through Monte Carlo simulations. Finally, we analyzed two real data set for illustrative purposes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.619-630
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• 2017

스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.229-239
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• 2012

본 논문은 위치기반서비스와 증강현실 기술을 관련연구로 분석하고 스마트폰 환경에서 위치기반서비스와 현실감이 뛰어난 증강현실을 결합하여 마치 실제 현장에서 쇼핑을 하고 구매하는 것과 동일한 환경을 제공하며 실제의 상황을 특징화하여 정보를 제공하는 시스템을 설계 및 구현한다. 국내의 경우 스마트폰 사용자가 2000만 명을 넘어 이에 따라 소비자의 수요에 맞추어 다양한 애플리케이션이 개발되었으며 특히 위치기반서비스와 현실의 사물에 대해 가상의 관련 정보를 덧붙여 주는 증강현실을 결합한 정보서비스 관련 애플리케이션이 눈에 뛰게 증가되어가고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기존의 웹기반의 시스템의 기능과 서비스의 효과를 비교 분석한 결과, 휴대폰의 장점인 이동성과 확장성 및 증강현실로 인해 현실감이 뛰어나며 언제 어디서나 사용 가능한 유비쿼터스 환경에 적합한 시스템으로 응용될 수 있는 장점을 가진다.