• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.6A
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• pp.609-616
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• 2011

The Delay/Disruption Tolerant Network (DTN) is a network designed to operate effectively using the mobility and storage of intermediate nodes under no end-to-end guaranteed network. This new network paradigm is well-suited for networks which have unstable path and long latencies (e.g. interplanetary network, vehicular network). In this paper, we first found that each taxi has its own regularly visiting area and define this property as spatial regularity. We analyze 4000 taxi trace data in Shanghai and show the existence of spatial regularity experimentally. Based on a spatial regularity in urban environment, we present a new DTN routing method. We introduce a Weighted Center (WC) which represents spatial regularity of each node. Through the association with evenly distributed access points (APs) in urban environment, most of vehicles get their grid locations and calculate their WCs. Since our routing method only uses neighbors' WCs for building routing paths, it can be regarded as distributed and practical protocols. Our experiments involving realistic network scenarios created by the traces of about 1500 Shanghai taxies show that our routing method achieves the higher performance compared to ECT, LET by 10%~110%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.776-779
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• 2012

Recently one of the hot topics of IT field is big data. The security's meaning changed a lot, so security tools which were used to protect the limit area traditionally, now don't have any effectiveness. In the age of Cloud Computing, big data will do the best work. This paper discusses the technology related to big data and the intelligent security system utilizing big data.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2015.11a
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• pp.1-5
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• 2015

캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 실제 위성을 모사하는 초소형위성으로 저렴한 비용과 용이한 접근성으로 인공위성 시스템 교육과 실험 등에 있어서 많은 주목을 받고 있다. 이러한 점을 착안하여 Argos는 촬영위성과 통신위성 2기로 구성된 캔위성 시스템을 개발하였다. Argos는 해당지역의 영상을 수집하고 위성 간 통신을 하는 것을 주 임무로 하였다. 또한 자세데이터, 위치데이터, 온도, 압력을 수집하고 지상국으로 전송 하는 것을 부 임무로 하였다. Argos는 실제 발사된 이후 제한적인 임무를 수행하였고, 위성간의 통신으로 임무데이터를 지상국으로 전송하였다. 본 논문에서는 광범위 데이터 수집의 역할을 하는 Argos의 개발과정과 운용결과를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.324-327
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• 2013

Recently, due to evolving cloud computing technology, we can easily and transparently utilize both local computing resource and remote computing resource in real life. Especially, enhancing smart device technologies and network infrastructures promote an increase of needs to share files between local smart devices and cloud storages. However, since smart devices have a limited storage space, storing files on cloud storage causes a starvation problem of local storage. It means that users can face a storage-lack problem even a cloud storage service provide a huge file storing space. In this research, we propose a method to manage files between smart devices and cloud storages. Our approach calculate file usage pattern based on recently used date, and then this approach determines local files being migrated. As a result, our approach is sufficient for handling data synchronization between big data storage farm and local thin client which contains limited storage space.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.4
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• pp.173-187
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• 2023

In an era of population decline, depopulated regions facing challenges in attracting inbound population migration must enhance urban vitality through the attraction of living populations. This study focuses on Busan, a city experiencing population decline, comparing the spatiotemporal distribution characteristics of registered residents and living populations in various administrative districts (Eup-Myeon-Dong) using mobile communication big data. Administrative districts are typified based on population change patterns, and regional characteristics are analyzed using indicators related to urban decline and vitality. Spatiotemporal distribution analysis reveals generally similar density patterns between registered residents and living populations; however, a distinctive feature is observed in the city center areas where the density of registered residents is low, while the density of living populations is high. Divergent trends in spatial patterns of change between registered residents and living populations show clusters of registered population decline in low-density areas and clusters of living population decline in high-density areas. Areas adjacent to declining living populations exhibit large clusters of population changes, indicating a spillover effect from high-density to neighboring areas. Typification results reveal that, even in areas with a decline in registered residents, there is active population influx due to commuting or visiting. These areas sustain an increase in the number of businesses, confirming the presence of industrial and economic growth. However, approximately 47% of administrative districts in Busan are experiencing a decline in both registered residents and living populations, indicating ongoing regional decline. Urgent measures are needed for enhancing urban vitality. The study emphasizes the necessity of utilizing living population data as an urban planning indicator, considering the increasing limit distance of urban activities and growing interregional interaction due to advancements in transportation and communication.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.32 no.2
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• pp.7-23
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• 2015

While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter ${\alpha}$. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter ${\alpha}$ are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.366-367
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• 2003

토목합성재료의 내후성은 사용되는 원료 물질, 기후조건, 하중조건, 노출 기간 등에 따라 상이한 결과를 나타내며, 이러한 영향인자에 대한 많은 연구가 국내외적으로 이루어졌으나 이는 각 적용지역의 환경조건을 고려하여 실시된 경우로 지역적인 조건과 기후 차이로 국내 여건에 적합한 데이터라 할 수 없다. 본 연구에서는 임시구조물로 적용된 분리형 보강토 옹벽의 전면체를 형성하는 부직포 지오텍 스타일에 대해 현장 적용 노출시험을 실시하였으며 약 1년 간의 지속적인 계측을 통해 실제 국내 현장에서 나타나는 부직포 지오텍스타일의 내후성 거동에 대해서 평가하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.113-113
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• 2023

기후변화로 인한 온도 상승이 대기 중 수분량을 증가시키면서 극한 강우가 전 세계적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 대규모 홍수 피해가 지속적으로 초래되고 있다. 본 연구에서는 이러한 현상에 대응하기 위한 노력으로, 대기 연직 기둥 내 총 수분량을 나타내는 총가강수량(Total Precipitable Water, TPW)과 극한 강우사상(Extreme Precipitation, EP) 간의 연관성이 강우지속기간에 따라 어떻게 변하는지 분석하였다. 관측 및 재해석(reanalysis) 데이터를 활용하여 동시극한지수(Concurrent Extremes Index, CEI, 0~1, 1에 가까울수록 강한 연결)로 두 변수 간의 정량적 연결 강도를 살펴보았다. 분석 결과, CEI의 지속 시간에 따른 변동 경향성은 지역에 따라 상당한 차이를 보였다. 지중해와 중앙아시아와 같은 대부분의 중위도 지역에서는 강우의 지속 기간이 길어질수록 CEI 값이 급격히 감소하였다. 그러나 한반도를 포함한 동아시아 지역은 중위도임에도 불구하고 긴 지속 기간의 강우 사상에서도 높은 수준의 CEI 값을 유지하였다. 이러한 동아시아 지역의 경향성은 열대지역과 매우 유사하게 나타났으며, 이는 동아시아 지역의 극한 강우 증가가 기후변화의 직접적인 영향을 받을 수 있음을 시사한다.