• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.1
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• pp.159-173
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• 2009

Locations of positioned nodes as well as gathered data from nodes are very important because generally multiple nodes are deployed randomly and data are gathered in wireless sensor network. Since the nodes composing wireless sensor network are low cost and low performance devices, it is very difficult to add specially designed devices for positioning into the nodes. Therefore in wireless sensor network, technology positioning nodes precisely using low cost is very important and valuable. This research proposes Cooperative Positioning System, which raises accuracy of location positioning and also can find positions on multiple sensors within limited times. And this research verifies this technology is excellent in terms of performance, accuracy, and scalability through simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.769-770
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• 2017

최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.5
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• pp.413-420
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• 2021

This study is about a machine learning model for predicting insufficient parameters through other parameters when one of the collected parameters is insufficient. A regression model was created to predict time, temperature, humidity, CO2, and light quantity data through the machine learning regression analysis function in Matlab. In addition, the three models with the lowest RMSE values for each parameter were selected and verified. For verification, the predicted values were obtained by applying the test data to the prediction model derived from each parameter, and the correlation coefficient and error average between the measured values and the obtained predicted values were obtained and then compared.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.553-557
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• 2009

USS(Ubiquitous Smart Space) give services, that fit in with customer's goal, by cognizing various situations that happens in a space and cooperating autonomously objects or services in a space. In USS, U-Safety is a system that cognizes more exact situations with multiple sensors in USS, deals with this and take proper actions. When men reason on situations objectively, it is most ideal that image data among collected data with used various sensors in U-Safety. A senter collects a lot of image data from image input devices equipped in various points and work a multiple situation cognition and inference that are based on this. So, senters spend many resources for processing massive data. This paper proposes hierarchical image processing method that does the first situation cognization in image input devices, blocks only points that situation cognization possibility is high among a total image, and transfers to senters. It improves the efficiency of smooth situation cognization by reducing resources that a senter spends on image processing. So, it reduces proportion of image data in U-Safety.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1635-1638
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• 2013

바야흐로 디지털 데이터의 빅뱅 시대로 진입하고 있다. 정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전 분야를 변화시키고 있으며, 스마트 단말기, 사물인터넷, 소셜네트워크, 실시간 데이터 수집 장치, 지리정보시스템 등의 등장과 기타 여러 가지 새로운 형태의 데이터 소스가 출현하였다. 이에 따라 데이터 량이 폭발적으로 증가하고 있으며, 한 번에 처리해야 할 디지털 정보량이 수십 테라바이트에서 제타바이트에서 이르는 이른바 빅데이터 시대가 도래한 것이다. 그러나 빅데이터 기술의 빠른 성장에 비해 빅데이터 생태계의 근간이 되는 기술의 보호나 지식재산권의 침해로부터 관련 기술을 보호하기 위한 법적 구제수단은 미비한 형편이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 시대의 지식재산권 침해 유형을 분류하고, 현행법 하에서의 법적 구제수단에 대해 알아본다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.2 s.73
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• pp.165-175
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• 2004

본 고는 대전광역시 첨단교통모델도시 건설사업의 일환으로 구축된 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 기술을 활용한 교통정보시스템 구축 사례를 소개함을 목적으로 한다. 공공부문에서의 구간정보 수집 및 가공 체계 구축은 본 대전 ITS 사업이 처음이며 더욱이 DSRC 기술을 구간정보 수집에 적용한 최초의 시도이다. 이에 시스템 구축과정에서 적지 않은 쟁점이 도출되었고, 많은 시행착오를 통해 그 해법을 찾아가며 현재 운영중인 시스템을 완공하게 되었다. 노변기지국(RSE)과 차량장치(OBE)간의 통신에 의해 수집된 자료는, 필터링, 검지기 지점정보, 패턴데이터 등과의 자료합성, 평활화, 통계정보 및 패턴정보 생성 등의 과정을 거쳐 구간소통정보가 산출된다. 현재 운영중인 본 시스템은 향후 지속적으로 보완 발전시켜 나가야 하며, 이를 위해 프로브 수집체계 보완, 시스템의 성능평가, 패턴데이터의 적절한 유지관리, 알고리즘의 지속적 발전 등을 향후과제로서 제시하였다. 본 고는 ITS사업에 있어 중요 쟁점중에 한 분야인 소통정보의 가공 절차를 공유함으로써, 관련 분야의 기술개발 촉진과 향후 유사시스템 구축의 시행착오를 줄이는데 기여할 수 있으리라 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.9 no.4
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• pp.1-12
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• 2010

This paper deals with the transmission interval of vehicle data in smart highway where WAVE (Wireless Access for Vehicular Environments) systems have been installed for advanced road infrastructure. The vehicle data could be collected at every second, which is containing location information of the vehicle as well the vehicle speed, RPM, fuel consuming and safety data. The safety data such as DTC code, can be collected through OBD-II. These vehicle data can be used for valuable contents for processing and providing traffic information. In this paper, we propose a model to decide the collection interval of vehicle information in real time environment. This model can change the transmission interval along with special and time-variant traffic condition based on the 32 scenarios using microscopic traffic simulator, VISSIM. We have reviewed the transmission interval, communication transmission quantity and communication interval, tried to confirm about communication possibility and BPS, etc for each scenario. As results, in 2-lane from 1km highway segment, most appropriate transmission interval is 2 times over spatial basic segment considering to communication specification. In the future, if a variety of wireless technologies on the road is introduced, this paper considering not only traffic condition but also wireless network specification will be utilized the high value.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-515
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• 2022

Manufacturing data collected using IoT devices in a smart factory environment is generally reliable except for noises caused by external factors. However, unlike manufacturing data that is collected mechanically, process data manually recorded by field-workers can cause problems such as the misspelled entries or the missing entries. Therefore, process data must be validated before being used as training data for artificial intelligence models. In this paper, based on the fact that which is a linear relationship between the power consumption of the MCT machine and the production of the product recorded by the field-workers, we detect anomalous records of the workers using robust linear regression.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.13-13
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• 2023

디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.