• The Science & Technology
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• v.10 no.6 s.97
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• pp.33-37
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• 1977

일본 환경행정의 총사열탑인 환경청이 발족한 것은 1971년 7월 이엇으며 기문 현안중이었던 환경행정의 기초가 될 과학적 데이터의 수집을 위한 연구 기관의 설립이 1974년 3월에 자성현에 있는 연구학원 도시내에 일본 국립공해연구소가 탄생함으로서 실현되었다. 동연구소는 「인간활동의 결과로 발생한 인간자신과 환경에 대한 위협을 제거하는데는 인간의 지헤 밖에 없고 이일에 기초가 되는 환경과학의 연구를 촉진시키기 위하여 공해연구소가 설립되었다」고 연구소의 존재의의를 밝힌다. 당초 40여명이었던 직원이 현재 154명이 되었고 연구부문과 연구 실험시설도 정비되어 이제 연구소로서의 면모를 갖추어 가고 있다. 각 연구동의 건설과 식물 실험용 환경조절장치와 같은 대형 실험 연구시설이 들어앉게 되었고 특히 최근에 3개의 최신 시설이 완성되었다. 즉 대형 광학화 스모크 챔버(Smog Chamber),주우트론(동물 실험용 환경조절 시설),그리고 애크워트론(육수환경 실험 시설)으로 이들 시설을 사용하여 환경과학을 위한 본격적인 실험연구를 시작할 채비가 갖추어졌다. 이 3개 시설을 중심으로 일본 국립공해연구소를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.371-373
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• 2013

정박중인 선박의 안전을 위하여 항해사 및 선장, 해상교통관제사(VTSO, Vessel Traffic Service Operator)는 수시로 선박이 주묘가 되는지 확인하여야 한다. 일반적으로 정박선의 주묘여부 판별은 선위측정에 의한 방법과 선체움직임을 감지하여 확인하는 방법이 있다. 하지만 VTSO는 실제 선박의 구체적인 정박상황 파악이 어려우므로 수신되는 위치정보를 바탕으로 주묘여부를 판별해야 한다. 본 연구는 VTS에서 AIS에 의해 수집되는 데이터를 활용하여 VTSO의 경험적 주묘여부 판별 알고리즘을 토대로 VTS에서 활용가능한 정박선 주묘판별 프로그램을 제시하고자 한다. 또한 구성된 프로그램을 완도주변해역에 적용하여 선박주묘여부를 판별하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.612-615
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• 2012

시각장애인이 단순히 눈을 가리는 용도로 쓰이는 안경에 장애물 감지를 위한 초음파 센서와 바라보는 시선의 영상을 담기 위한 카메라모듈, 기울기와 방향을 감시하기 위한 9축센서를 탑재시켜 전자 안경을 만들고, 전자안경에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 스마트폰과 연동하여 영상처리 기술을 접목시켜 보이지 않는 시각을 청각으로 대체해주는 장치이다. 또한 보호자에게 웹을 통해서 실시간으로 시각장애인 위치정보를 구글맵 지도에 표시하여 알려준다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.28 no.2
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• pp.36-46
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• 2019

Through the application of ESS-based fusion products to the demonstration site of the urban distribution logistics facilities for designing the peak control and the substitution before the emergency generator operation by product application and the effective application method by the product application and the data analysis by overcoming the spatial limitation of ESS installation and distribution, And the expansion of distribution and logistics facilities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1302-1305
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• 2011

스마트폰에서 낸드 플래시 메모리가 저장 장치로 사용됨에 따라 다양한 플래시 파일 시스템과 플래시 변환 계층들이 제시되었다. 플래시 메모리는 덮어 쓰기가 불가능하기 때문에 이들 기법들은 기본적으로 로그 기반 구조를 취하고 있지만 가비지 수집, 데이터 배치 정책의 설계에 따라 성능과 수명 관리 측면에서 많은 차이를 보인다. 본 논문은 플래시 메모리 관리 기법들의 다양한 설계가 성능에 미치는 영향을 알아보고 종합적으로 비교 해보기 위해 대표적인 스마트폰 플랫폼인 안드로이드상에서 시뮬레이션 기반의 성능 평가를 수행 한다. 또한 각 기법들의 설계가 성능에 미치는 영향을 분석 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.15-16
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• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.145-146
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• 2022

IMO는 자율운항선박을 MASS라 명명하고, 이에 대한 운항안전을 위한 논의를 진행하고 있으며, 우리나라도 산·학·연·관 협의회를 통해 자율운상선박 기술개발사업을 진행하고 있다. 그 중 자율운항선박 운용과 연계된 기술기준 및 제도·인프로 구축과 관련한 세부과제로 원격검사 제도의 확대 및 기준마련이 요구되고 있다. 본 연구에서는 원격검사를 위한 선체·기관의 연구사례를 수집 및 현황을 분석하였으며, 기초단계에서의 자율운항선박의 상태감시 데이터가 원격검사의 하나의 방법이 될 수 있음을 고찰하였으며, 선박의 비상기기에 대한 원격검사방법 개발이 필요한 것으로 고려되었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.91-102
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• 2017

Many of the wearable smart fitness devices provide services related to users' heartbeat rates. These services use fixed standards which have been pre-determined based on statistical data. However, because body conditions significantly differ between individuals, the services applying fixed standards to all individuals are not reliable. This paper proposes the Feedback-RFC model which adapts heartbeat standards to individual users' exercise abilities and also proposes a method to implement the model. This paper also shows the effectiveness of the Feedback-RFC model by collecting heartbeat data from 12 participants and evaluating the model with the data.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.523-528
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• 2020

With a widespread of sensor-rich mobile devices, the analysis of human activities becomes more general and simpler than ever before. In this paper, we propose two deep neural networks that efficiently and accurately perform human activity recognition (HAR) using tri-axial accelerometers. In combination with powerful modern deep learning techniques like batch normalization and LSTM networks, our model outperforms baseline approaches and establishes state-of-the-art results on WISDM dataset.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.648-655
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• 2007

Nowadays, to realize ubiquitous computing environment, many research activities have been going on within various kinds of research domains including automatic identification sensor network, home network, telematics and so on. Especially, RFID middleware that supports the aggregation of RFID tag data, control and management, and the integration with legacy systems has recently gained a lot of attention. Meanwhile, EPCglobal defined an ALE(Application Level Events) standard specification, which exists between RFID readers and applications, and substitutes the previous systems called Savant. In the specification internal structures and implementation technologies of ALE are not mentioned and only external interfaces are defined. This approach easies the verification of standard compliance and inter-operability of the layer. In this paper, we present the design of ALE-compliant RFID middleware systems that process RFID tag data efficiently.