• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.510-511
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• 2010

IT기술의 발달과 함께 다양한 분야에서 사용자에게 지능적이고 적응된 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 특히, 데이터 마이닝은 이와 같은 서비스를 위한 방법으로 유용하게 사용되며, 수집된 데이터로부터 숨겨진 패턴을 찾는데 빈번하게 이용된다. 하지만, 수집된 데이터에 예상하지 못한 정보가 섞여 있다면 분석이 어렵고, 분석 결과 또한 신뢰하기 어려울 것이다. 기존에는 수집 데이터에서 의미 없는 데이터를 선별하여 제거하는데 주로 연구 되었으나, 유용한 데이터도 함께 제거될 수 있다는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 수집 데이터를 의미 정도에 따라 가중치를 부여하고, 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.1315-1318
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• 2005

현재 국내에서는 교통 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 사거리 교통 안전 시스템은 교차로로 진입하는 도로위에 무선 센서 노드들을 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 전송하여 차량충돌을 회피하도록 하는 텔레매틱스 서비스 시스템이다. 이 시스템에서는 최대 1초 이내에 교차로에 접근하는 차량들의 정보를 수집해서 동일 그룹의 차량들에게 충돌회피 정보를 알려주어야 하기 때문에 일반적인 라우팅 알고리즘이 갖지 못한 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 주변차량들의 정보를 수집하여 교차로의 베이스 스테이션까지 전송하는데 있어서 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.11 no.3
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• pp.240-247
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• 2008

Recently, railway corporations have built maintenance information systems and collected failure and maintenance data. For example Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation (SMRT) built the Electric Motor Unit-Information System (EMU-IS) which is the first maintenance information system in Korea. It has been operated from August, 2000. This paper deals with a case study on determining maintenance interval through reliability analysis using EMU-IS fault data. Door system is considered for the case study in which reliability is evaluated for operating time and distance and the overhaul interval is determined.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.10 no.2 s.20
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• pp.57-66
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• 2002

This paper establised GPS network consist of 75km average baseline lengths over Jeollanamdo and Jeollabukdo nine point station and fixed Gwangju point station. We quantitavely analyzed how much precision of the baseline determination is improved for GPS survey when using the precise eqhemeris instead of tile broadcast ephemeris of GPS satellites. The observed data for each baseline were processed two times with the same conditions alternately changing the broadcast and the precise ephemeris. The standard deviations from the repeated measurments for each baseline ara compared between the results of using the broadcast ephemeris and the precise ephemeris. As the results, the precision, stability and reliability of the baseline determination using the precise ephemeris is better than those of using the broadcast ephemeris for all baselines.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.695-698
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• 2006

센서네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서노드간의 거리 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.1886-1893
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• 2007

More efforts are required to efficiently operate and manage measured data in AMR(Automatic Meter Reading) and manual meter reading that have not become com:[m yet. As customer complaints increase the most appropriate way of finding solutions is precise and reliable metering of data which should be able to maximize customer satisfactions. In this parer, we designed a data mining technique that recommended the reliability of measured data on manual meter reading and a mCRM(Mobile CRM) system that expanded CRM(Customer Relationship Management). We will propose a mCRM in which the system compares the patterns of customer's using data. W the measured data gathered is outside of a similarity measure(maximum and minimum), it enhances the reliability of measured data by managing this fact in mobile for each customers. We will proposed a system where the mCRM provides customers with reliability and efficiency when related enterprises cannot establish AMR because of the burden of extra costs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.165-170
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• 2016

본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.322-324
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• 2003

생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있으며 국내에서도 연구는 물론 표준화작업 및 데이터 베이스 구축이 활발히 진행되고 있다. 생체인식은 신체의 여러 부분을 이용하는 방법과 습관에서 비롯된 특징을 이용하는 방법이 있는데, 본 연구에서는 이 중에서 개인의 필기습관 정보를 이용하여 인식하였다. 본 연구에서는 필기습관에 주목하여 서명하는 사람의 습관이 잘 드러나는 펜의 기울임과 눌림, 펜의 방위각도 둥의 성분이 표현되어지는 동적인 생채정보를 감지하고 특성을 추출할 수 있는 타블렛과 펜을 사용하여 서명정보를 추출한다. 이렇게 생성된 서명정보의 특징을 추출하기 위하여 패턴인식분야에 널리 활용하고 있는 주성분요소분석(PCA, Principal Component Analysis), 독립성분요소분석(ICA, Independent Component Analysis)기법에 적용하였다. 생성된 두 특징벡터 사이의 거리를 Euclidean Distance를 이용하여 구하고 Nearest Neighbor를 비교하여 인식률을 알아보고 교차인식(Cross Validation) 기법 중 하나인 Leave-One-Out 방법을 이용한 분류성능 측정을 통하여 데이터의 신뢰수준을 알아보았다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.165-170
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• 2016

본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.208-221
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• 2020

The objective of this study is to estimate and analyze the traffic density of continuous flow using the trajectory of individual vehicles and the headway of sample probe vehicles-front vehicles obtained from ADAS (Advanced Driver Assitance System) installed in sample probe vehicles. In the past, traffic density of continuous traffic flow was mainly estimated by processing data such as traffic volume, speed, and share collected from Vehicle Detection System, or by counting the number of vehicles directly using video information such as CCTV. This method showed the limitation of spatial limitations in estimating traffic density, and low reliability of estimation in the event of traffic congestion. To overcome the limitations of prior research, In this study, individual vehicle trajectory data and vehicle headway information collected from ADAS are used to detect the space on the road and to estimate the spatiotemporal traffic density using the Generalized Density formula. As a result, an analysis of the accuracy of the traffic density estimates according to the sampling rate of ADAS vehicles showed that the expected sampling rate of 30% was approximately 90% consistent with the actual traffic density. This study contribute to efficient traffic operation management by estimating reliable traffic density in road situations where ADAS and autonomous vehicles are mixed.