• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.4
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• pp.51-59
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• 2008

In wireless sensor networks, one of most common location detection methods that do not require additional devices such as GPS and ultrasonic sensor, is the location detection method based on received signal strength. However, measured received signal strength will fluctuate over time mainly due to physical radio channel characteristics between nodes, which subsequently will cause errors to measured distance between nodes. Since these contaminated distance data are utilized to detect the location of unknown node, there will be accumulated errors in the location of unknown node. In order to overcome the limitation of the location detection method based on received signal strength, we propose a location scheme in which reliability information of distance data as well as distance data between nodes are utilized to estimate the location of unknown node. Through simulation, it is shown that the proposed scheme can accomplish 30% capacity improvement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-144
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• 2023

하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.

• Fire Science and Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.75-81
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• 2009

In this paper, USN of wireless communication with easy to install and effectiveness with variety information gathering has been proposed as a alternative of wired-based line for transmission of fire sensing data. But, The sensor node using USN should be considered for wireless transmission range and reliability of information. In this study, the zigbee protocol sensor node was implemented and then tested transmission range of sensor node as 10m interval using voltage information of DC 3V & 5V. Here, maximum transmission distance was confirmed 90m inside-outside. When used mesh routing relay node, distance was not limited. In USN network building, when fire sensing data transmitted, the sensing data same between direct sensing data from sensor and collecting data at USN. Therefore, was confirmed reliability for transmission range and information of proposed zigbee sensor node.

• Defense and Technology
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• no.4 s.254
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• pp.54-65
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• 2000

셀룰라망을 이용한 위치보고체계는 전파통달거리를 고려한 셀 단위로 구축하였기 때문에 지휘망을 이용하는 방안에 비해 신뢰성 있는 보고를 기대할 수 있으며, 동일한 정보를 1, 2차 상급부대에 중복 보고할 필요가 없고, 일정거리 이상의 다른 셀에서 같은 대역의 주파수를 사용해도 무방하므로 주파수 재사용의 효과도 거둘 수 있다. 아울러 인터넷과 데이터 베이스 관리 시스템을 소프트웨어로 효과적으로 연동시킴으로써 현재 상용에서 각광 받고 있는 Web-Server 개념을 군 무선 데이터 통신에 도입하고 하드웨어도 대용량의 지능망으로 발전한다면 위치보고 뿐만 아니라 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에 충분하리라 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.34 no.3
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• pp.231-242
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• 2016

As of late, air quality information has been actively gathered and investigated in order to find possible environmental risk factors that may affect the onset of cardiovascular disease. Nevertheless, existing studies are limited in the detailed analysis because they take advantage of the air quality information of the macro statistics divided into administrative districts. This paper proposes the construction of distance-based air quality dataset using a domestic hospital’s geographical location information as a reliable data gathering step for a more detailed analysis of environmental risk factors. For the construction of the dataset, air quality information was obtained by utilizing the geographical location of a hospital—in which a patient with cardiovascular disease had been admitted—and then matching the hospital with a meteorological and air pollution station in its vicinity. An air quality acquisition system based on GMap.net was devised for the purpose of data gathering and visualization. The reliability of the experiment was confirmed by evaluating the matching rate and error of air quality values between the acquired dataset with existing area-based air quality datasets from matched distances. Therefore, this dataset, which considers geographical information, can be utilized in multidisciplinary research for the discovery of environmental risk factors that can affect not only cardiovascular diseases but also potentially other epidemic diseases.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.68-79
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• 2021

On the Social Internet of Things (SIoT), social activities occur through which the vehicle generates a variety of data, shares them with other vehicles, and sends and receives feedbacks. In order to share reliable information between vehicles, it is important to determine the reliability of a vehicle. In this paper, we propose a vehicle trust evaluation scheme to share reliable information among vehicles. The proposed scheme calculates vehicle trust by considering user reputation and network trust based on inter-vehicle social behaviors. The vehicle may choose to scoring, ignoring, redistributing, etc. in the social activities inter vehicles. Thereby, calculating the user's reputation. To calculate network trust, distance from other vehicles and packet transmission rate are used. Using user reputation and network trust, local trust is calculated. It also prevents redundant distribution of data delivered during social activities. Data from the Road Side Unit (RSU) can be used to overcome local data limitations and global data can be used to calculate a vehicle trust more accurately. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.8
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• pp.629-640
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• 2010

The exemplar-based inpainting model is widely used to remove objects from natural images and to restore a damaged region. This paper presents a method which improves the performance of the conventional exemplar-based inpainting model by modifying three major parts in the model: data term, confidence term and patch selection. While the conventional data term is calculated using the local gradient, the proposed method uses 16 compass masks to get the global gradient to make the method robust to noise. To overcome the problem that the confidence term gets negligible in the inside of the eliminated region, a method is proposed which makes the confidence term decrease slowly in the eliminated region. The patch selection procedure is modified so that the closer patch has higher weight. Experiments showed that the proposed method produced more natural images and lower reconstruction error than the conventional exemplar-based inpainting.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.3
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• pp.262-271
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• 2024

In this paper, by applying deep learning, one of the A.I. techniques, through angle information, which is optical observation data generated when observing satellites at observatories, distance information from observatories is learned to predict range data, thereby increasing the precision of satellite's orbit determination. To this end, we generated observational data from GMAT, reduced the learning data error of deep learning through preprocessing of the generated observational data, and conducted deep learning through MATLAB. Based on the predicted distance information from learning, trajectory determination was performed using an extended Kalman filter, one of the filtering techniques for trajectory determination, through GMAT. The reliability of the model was verified by comparing and analyzing the orbital determination with angular information without distance information and the orbital determination result with predicted distance information from the model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.201-205
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• 2012

지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1065-1067
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• 2010

실제 무선센서네트워크 환경에서 무선링크는 일반적으로 발생하는 간섭, 감쇠, 멀티패스 등으로 인해 비신뢰성과 비대칭성을 가진다. 기존에 제안된 위치기반라우팅기법들은 이러한 무선링크의 특성을 고려하지 않아, 데이터 전송 성공률과 에너지 효율이 떨어지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성 그리고 거리 값을 고려한 기대전송비용(EC)을 정의하고, 데이터와 ACK 패킷 각각에 대해 예상전송비용이 최소인 경로를 찾아 에너지 효율적인 전송을 한다. 이러한 방법을 통해 센서노드의 제한된 베터리 자원을 효율적으로 사용하고, 네트워크 라이프타임을 증가시킨다.