• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.6
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• pp.63-76
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• 2014

Recently the desired information has been recommended to many people in a number of ways using the smartphone. Though there are many applications for that purpose, but most applications does not consider the user's current situation. In order to automatically recommend the information considering the user's situation, it is necessary to predict the future behavior of the user from the records of the past behavior of the user. Therefore, in this paper, we propose a method that predicts the user's future behavior through association analysis based on the user's current behavior which is identified by applying the user's current situation data collected via a smartphone to the Bayesian network built from the user's life log. From the experiments and analysis for five students and five virtual workers, the usefulness of the proposed method is confirmed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.342-347
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• 2003

It is essential to develop an algorithm for the estimate of link travel velocity and for the supply and control of travel information in the context of intelligent transportation information system. The paper proposes the fuzzy logic based prediction of link travel velocity. Three factors such as time, date and velocity are considered as major components to represent the travel situation. In the fuzzy modeling, those factors were expressed by fuzzy membership functions. We acquire position／velocity data through GPS antenna with PDA embedded probe vehicles. The link travel velocity is calculated using refined GPS data and the prediction results are compared with actual data for its accuracy.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2008.11a
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• pp.239-244
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• 2008

일반적인 피난모델은 건물 화재시의 상황을 예측해보기 위해 제작된 것들이다. 이들을 사용하여 철도차량 내부에서의 피난상황을 예측해보기 위해서는 각 출입문에서의 유동에 대한 연구가 필요하다. 특히 터널 내 정차와 같이 차량바닥과 지면의 차이가 존재하는 경우는 현재 자료가 없는 상황이다. 이는 철도차량뿐만 아니라 차량에서 나간이후에 경유하게 되는 터널이나 역사의 피난을 평가하는 데도 매우 중요한 자료이다. 그러므로 본 연구에서는 지하철 차량에서의 피난 현상 중에서 차량과 차량간의 이동과 차량에서 선로로의 이동에 대한 현상을 실험을 통해 분석해보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.05a
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• pp.113-118
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• 1998

현대에는 건물이 대형화, 고층화되어짐에 따라 많은 재실자들을 수용함으로써 대형 재난의 잠재적인 가능성을 가지게 된다. 더욱이 건물의 미적인 면과 효율성이 강조됨에 따라 재난시 재실자의 대피에 영향을 주는 통로와 사무 시설 배치등과 같은 방과 건물구조의 용도 변경이 잦아지게 되었다. 그러나 안전적인 측면에서 특히 재실자의 대피는 피난 법규의 요구이외에는 설계시 특히 건물 내부의 용도 변경시 피난의 상황은 중요하게 고려되어지지 않고 있는 실정이다. 이에는 설계자나 건물 관리인에게 있어서 안전의 개념의식이 미비한 점도 있지만 대피시의 상황을 예측할 수 있는 효율적인 프로그램의 개발이 적절히 이루어지지 않았기 때문이라고 생각되어 진다. 이에 본 논문은 동일 건물 구조하에서 재실자들의 대피 상황을 프로그램을 통하여 미리 제시함으로서 설계 및 건물구조 변경시 건물 구조의 효율성과 안전성의 적절한 조화를 꾀하는데 목적을 두고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.340-342
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• 2006

기존의 멀티미디어 통신 프로토콜은 무선 네트워크 환경에서의 많은 오류에 대한 고려를 하지 않기 때문에 데이터의 손실이 커지고 신뢰성이 보장하기 위한 방법의 사용으로 인해 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 3G-324M 프로토콜은 이러한 무선 네트워크 환경에서 멀티미디어 통신 시 사용되는 프로토콜이다. 하지만 오류 발생이 기변적으로 변하는 상황에 대해서 적절칩 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 3G-324M 프로토콜을 확장하여, 무선 네트워크라는 오류 발생이 많은 상황에서 이러한 단점을 적절히 대처할 수 있는 프로토콜 설계 요소 및 그와 관련된 구현 방법에 관해 논한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 프로토콜에 수신된 데이터의 오류를 예측하는 모듈을 추가해 오류 발생 정도를 예측하고 송신하는 데이터를 이러한 상황에 적절하게 대처해 송신할 수 있도록 하였고 그에 따른 테스트 결과를 살펴본다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.49-66
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• 1999

본 논문에서는 GIS를 이용하여 통합도시계획 모형을 정립하고 구현한 과정을 기술한다. 본 통합도시계획모형은 현재 시점에서 도시가 갖는 구조를 바탕으로 분석을 위한 계획죤을 생성하고, 생성된 계획죤들에서 발생할 수 있는 미래의 토지이용과 교통상황을 예측하여 그 결과를 전자지도와 그래프에 표현하는 과정들을 포함하고 있다. 이는 기존의 수작업으로 진행되던 계획을 위한 분석과정을 체계적으로 계량화함으로써 자동화된 분석을 통해 여러 가지 상황하에서 미래의 상황을 예측해 볼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 도시계획통합모형을 정립하고 구현하는 과정을 통해 얻어진 연구경험과 지식을 토대로 앞으로 개발방향과 모형의 발전방향에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.442-445
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• 2001

본 연구는 현재 정부의 규제완화 및 다양한 대체서비스의 등장으로 인해 점차 시장내 경쟁이 심화되어가고 있는 기업용데이터서비스 시장에 있어 향후 경쟁상황이 어떻게 진행될지에 대한 연구를 통하여 이에 속한 기업들의 향후 시장전략을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 현재 기업용데이터서비스 시장의 경우 가장 큰 특징이 바로 신규 대체서비스인 ATM 서비스의 등장이고, 이들 서비스에 의해 전체 시장규모가 얼마나 성장할 것인지, 전체 시장에서 개별 서비스들의 기여도는 어느 정도가 되는지가 최대 관심사이다. 이에 대한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신규 대체 서비스가 시장에 진입하였을 때 파급정도가 얼마나 되는지를 추정하여 수요 예측과 시장 상황 분석을 하였다. 이에 본 연구결과를 통해 사업자들은 향후 시장경쟁 상황을 예측할 수 있기 때문에 이에 대해 적절한 사업전략을 수립하는데 큰 도움을 얻게 되리라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.237-240
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• 2023

본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.8
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• pp.58-66
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• 2024

Nitrogen oxides(NOx) in coal-fired power plants are significant contributors to air pollution, influencing the formation of ozone and fine particulate matter, thereby adversely affecting health. Therefore, accurate prediction of NOx emissions is essential. Existing researches have mainly performed based on off-line learning methods, leading to poor prediction performance with the limited training dataset. This paper proposes the online learning model of online support vector regression to predict NOx emissions from coal-fired power plants. Online learning model, which updates a model whenever new observations come out, demonstrates high prediction accuracy even when initial data is scarce. The experimental results showed that the performance of online learning prediction was better than existing off-line learning methods. The results indicated online learning method is a valuable tool for predicting NOx emissions, especially in situations where initial data is limited and data is continuously updated in real-time.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.1-12
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• 2006

In order to estimate a dynamic origin and destination demand between on and off-ramps in the freeways, a traffic flow theory can be used to calculate a link distribution proportion of traffics moving between them. We have developed a dynamic traffic estimation model based on the three-phase traffic theory (Kerner, 2004), which explains the complexity of traffic phenomena based on phase transitions among free-flow, synchronized flow and moving jam phases, and on their complex nonlinear spatiotemporal features. The developed model explains and estimates traffic congestion in terms of speed breakdown, phase transition and queue propagation. We have estimated the link, on and off-ramp volumes at every time interval by using traffic data collected from vehicle detection systems in Korea freeway sections. The analyzed results show that the developed model describes traffic flows adequately.