Existing human activity recognition systems detect activities through devices such as wearable sensors and cameras. However, these methods require additional devices and costs, especially for cameras, which cause privacy issue. Using WiFi signals that are already installed can solve this problem. In this paper, we propose a CNN-based human activity recognition system using channel state information of WiFi signals, and present results of designing and implementing accelerated hardware structures. The system defined four possible behaviors during studying in indoor environments, and classified the channel state information of WiFi using convolutional neural network (CNN), showing and average accuracy of 91.86%. In addition, for acceleration, we present the results of an accelerated hardware structure design for fully connected layer with the highest computation volume on CNN classifiers. As a result of performance evaluation on FPGA device, it showed 4.28 times faster calculation time than software-based system.
Won-Jo Jung;Akihito Souda;Takashi Yokoya;Tadasu Iida;Koji Itami;Myung-Kwon Lee
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.331-332
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2022
After the Great East Japan Earthquake, reports and books that compiled the testimonies of the victims were published and the situation of the evacuation at that time became known. However, there is very little information on the evacuation situation of children among these data, and it is not fully known what actions the children took and how they evacuated due to an earthquake or tsunami. The purpose of this study is to analyze and examine children's evacuation behavior in the Great East Japan Earthquake, and to predict children's evacuation behavior for future disasters.
Lee Hyong-Euk;Kim Yong-Hwi;Park Kwang-Hyun;Kim Yong-Su;Jung Jin-Woo;Cho Joonmyun;Kim MinGyoung;Bien Z. Zenn
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.175-178
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2005
스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1319-1327
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2008
There has been a lot of research on the creation of emergency evacuation simulators for analyzing the evacuation behaviors. However, it is remarkable that there are very few research on the characteristic of the behavior pattern in crowing, especially the evacuation time delay caused by the collisions and falling-downs, etc. In addition, it is necessary to point out the lack of the research on specifying the location where the collisions and the falling-downs take places. This research aims at creating an emergency evacuation simulator which takes the characteristic of the behavior pattern in crowing - collisions, falling downs, etc - into account. We are also hoping that it will be possible to provide more accurate and useful data ffr emergency evacuation system design through using this simulator.
Lee Hyong-Euk;Kim Yong-Hwi;Park Kwang-Hyun;Kim Yong-Su;June Jin-Woo;Cho Joonmyun;Kim MinGyoung;Bien Z. Zenn
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.7
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pp.805-812
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2005
Smart home is one of the ubiquitous environment platforms with various complex sensor-and-control network. In this paper, a now learning methodology for learning user's behavior preference pattern is proposed in the sense of reductive user's cognitive load to access complex interfaces and providing personalized services. We propose a fuzzy inductive learning methodology based on life-long learning paradigm for knowledge discovery, which tries to construct efficient fuzzy partition for each input space and to extract fuzzy association rules from the numerical data pattern.
With the rapid development of information technology in 21st century, networks are being used with various devices. Most human actions are processed through cyber space, and it is no longer separate from daily life; it has changed into one of the most important aspects of human life. Unfortunately, in cyber space, certification method has not only technical problems, but also ethological problems. Many users seemed to use the same password throughout several sites. And for a long period they refused to change it or made a small change from the earlier password. This research aims to discuss general factors of choosing and using passwords within information security through statistical analysis.
다중지능은 하워드 가드너가 제시한 개념으로, 지능이 단일한 지적 능력을 나타내는 구조(construct)이라기 보다는 다차원적인 복수의 하위 능력들로 구성된 것이라는 의미를 담고 있다. Gardner는 다중지능의 구성을 음악지능이나 신체운동지능, 논리수학지능, 언어지능, 공간지능, 인간친화지능, 자기성찰지능 그리고 자연친화지능 등과 같은 상호독립적 능력으로 분류하고 있으며, 각 개인은 각 능력 영역에서 다른 발달 수준을 가지고 있다고 본다. 본 연구는 창업자의 다중지능의 영역별 발달 특성이 창업 실행 행동, 창업 분야, 창업 성과 만족도에 영향을 미치는지를 알아보는 것을 통해 예비 창업자들이 본인의 적성과 재능에 적합한 분야에서의 창업 가능성을 탐색하도록 돕는 지도자들에게 시사점을 제공하고, 향후 창업가 육성 프로그램의 구성 개선안을 마련하는 데에 기여하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2018년 중소기업진흥공단 청년창업사관학교에 입교한 만 39세 이하의 청년창업자 200인을 대상으로 다중지능검사와 인구통계학적 특성 및 창업 특성에 대해 묻는 설문조사를 실시한 후, Pearson 상관계수 및 다변량분산분석을 통해 수집된 자료를 분석할 예정이다. 연구목적을 달성하기 위하여 설정한 가설은 다음의 3가지이다. 가설 1. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준과 창업 실행에는 정적인 상관이 있을 것이다. 가설 2. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자가 선택한 창업 분야에 유의한 차이가 있을 것이다. 가설 3. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자의 창업 성과 만족도에 유의미한 차이가 있을 것이다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.249-255
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2019
Currently, most small theaters in Korea are not equipped with fire escape prevention laws unlike large theaters. The small theater is a place where many people stay in a small space, which can lead to a great deal of damage in the event of a fire. Therefore, we propose an efficient evacuation method using the evacuation behavior of the crowd as a way to minimize the casualties in case of a fire in a small theater.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.498-500
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2022
CCTV protects people and assets safely by identifying dangerous situations and responding promptly. However, it is difficult to continuously monitor the increasing number of CCTV images. For this reason, there is a need for a device that continuously monitors CCTV images and notifies when abnormal behavior occurs. Recently, many studies using artificial intelligence models for image data analysis have been conducted. This study simultaneously learns spatial and temporal characteristic information between image data to classify various abnormal behaviors that can be observed in CCTV images. As an artificial intelligence model used for learning, we propose a multi-classification deep learning model that combines an end-to-end 3D convolutional neural network(CNN) and ResNet.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.420-420
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2011
도시지역의 내수침수피해는 거의 매년 발생하고 있으며, 반지하와 같은 거주공간이 매우 취약한 상태이다. 특히 최근에는 지하철, 지하상가 등이 대규모 개발되고 복합네트워크화 되어 지하공간의 침수대책과 대피방안 마련이 시급한 상황이다. 일본의 경우 2000년 토카이 호우피해 후 통합유출해석 모형을 개발하였으며, 1999년 및 2003년 후쿠오카 침수피해 발생 후 특정도시하천침수피해대책법을 제정, 1999 후쿠오카, 2004년 하마마츠, 2008년 카누마 피해 후 일본 방재연구소에서는 실시간 1차원 지표범람모형과 모니터링을 통한 실시간 내수침수지도를 개발하였다. 특히 지하공간에 대해서는 "지하공간에 유입하는 범람수가 계단상 보행자게에 주는 위험성에 관한 연구" 등 실험을 바탕으로 각종 지하공간 침수대책 매뉴얼 및 지하시설의 침수시 피난확보계획 지침, 지하공간 침수대책 가이드라인 등 인명피해를 줄이고자하는 노력이 계속되어 오고 있다. 우리나라는 2006년 경기도 고양시 3호선 정발산역이 침수되었으며, 2010년 서울시 지하철 2호선 사당역 및 4호선이 침수되는 등의 지하철 침수피해와 2010년 서울시 광화문 지하상가, 인천시 부평구 우림라이온스 벨리, 우남플라자, 계양구 농협하나로마트, 서원아파트 등의 지하상가와 지하다층의 침수피해가 발생하였다. 특히 2006년 3호선 정발산역 침수는 17시간이나 지하철이 불통되었고 이로 인하여 심각한 교통 체증이 유발 되었다. 본 연구에서는 2010년 집중호우로 인한 서울, 인천지역의 지하공간 침수피해를 중심으로 최근 10년간 지하공간 침수피해사례로부터 대표적인 침수피해 원인 및 특성을 정리하였으며, 그 결과 지하공간 침수의 주요원인은 지상공간의 침수류가 지하공간으로 유입하고, 지하공간의 배수설비 용량부족, 지하공간으로의 유입을 방지하기위한 방지턱, 차수판, 침수시 비상전원 공급, 침수시 지하공간 대피 매뉴얼의 부재 등 다양한 원인이 있는 것으로 나타났다. 특히, 소방방재청에서 고시한 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'에 지하공간 침수 방지를 위한 각종 시설의 설치 및 대피 경로지정 등에 대한 기준이 마련되어 있으나, 지하공간 중 유동인구가 가장 많은 지하철역에서 조차 침수에 대한 행동매뉴얼이나 대피에 대한 가이드라인이 마련되지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 지하공간 침수를 방지하기 위하여 센서를 이용한 자동 차수판과 경보기 설치, 지하공간의 사람들이 안전한 대피로를 찾을 수 있도록 지상공간 및 지하공간 출입구를 모니터링 할 수 있는 CCTV의 설치, Dry Area를 두어 비상대피 할 수 있는 공간의 마련 등 시설적인 부분에 대하여 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'을 더욱 강화할 필요가 있으며, 지상공간의 침수 상황을 고려한 지하공간의 대피매뉴얼 또는 가이드라인 등의 수립이 필요하다. 또한 이와 더불어 재산 및 인명피해를 더욱 효율적으로 줄일 수 있도록 실시간 예 경보를 위한 침수해석 모형의 개발이 시급하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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