• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.197-198
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• 2014

본 논문에서는 여러 기관이 함께 투입되어 구조 및 진압 활동을 하는 특수재난현장의 소방대원은 각종 위험환경에 장시간 노출된 상태로 할동을 하고 있으며 또한 진압 및 구조 활동을 하는 동안 부지중에 팀에서 이탈하여 고립되는 경우가 발생되며 이로 인해 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 진압 및 구조 현장의 영상 및 각종 환경 정보 수집과 대원간의 위치정보를 수집하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 현재 연구단계에서 수집된 정보는 각기 보관하여 처리되고 있음으로 종합적인 데이터를 통해 신속하고 지능적인 의사결정지원시스템이 필요한 상황이다. 재난 환경 정보와 대원의 안전 정보 및 대원의 위치등 수집된 정보를 기반으로 신속하게 의사결정을 내림으로 안정된 구조 및 진압 활동을 지원할 뿐 아니라 불의의 사고로부터 소방 대원의 생명을 보호할 수 있는 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.762-765
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• 2016

사용자는 스마트폰의 대중화로 인해 다양하고 편리한 서비스를 쉽게 제공 받을 수 있다. 위치 정보 서비스를 사용하기 위해 GPS 모듈을 이용하는데 이는 전력 소모가 매우 크다. 다수의 GPS 모듈이 있는 그룹 상황에서 그룹의 헤더를 정하고 헤더의 위치 정보 데이터를 공유하는 방법을 이용하여 전력 소모 문제를 해결한다. 이를 위해 클라우드 기반 GPS 데이터 Sharing 시스템을 제안한다. 사전에 사회 관계 그룹을 등록하고 그룹원들의 위치 정보 데이터를 수신하고 거리/방위각/속도를 기준으로 그룹 상황을 감지한다. 그룹 상황 감지를 위해 Depth First Search(DFS) 알고리즘을 사용한다. 생성된 그룹에서 배터리 잔여량이 제일 많은 그룹원을 헤더로 정한다. 헤더의 배터리 잔여량에 따라 위치 정보 데이터 수집 횟수를 적응적으로 적용한다. 시스템을 적용한다면 그룹 상황에서의 그룹원의 전력 감소 효과와 더불어 대중 교통의 위치 데이터 공공화가 된다면 사용자의 위치 정보 데이터 대신 대중 교통의 데이터를 대신할 수 있고 사회 관계 그룹원들 간의 관계를 수치화 할 수 있을 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.57-69
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• 2010

The ubiquitous transportation system environments make it possible to collect each vehicle's position and velocity data and to perform more sophisticated traffic flow management at individual vehicle or platoon level through V2V and V2I communication. It is necessary to develop a new data processing methodology to take advantage of the ubiquitous transportation system environments. This paper proposed to build 3-dimension data profiles to maintain the detailed traffic flow information contained in the individual vehicles' data and at the same time to keep the profiles from the meaningless fluctuations. Also methods to build the platoon profile and the shock wave speed profile are proposed, which have not been possible under ITS(Intelligent Transportation System) environments.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.2
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• pp.117-124
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• 2021

Livestock behavioral analysis is a factor that has a great influence on livestock health management and agricultural productivity increase. However, most digital devices introduced for behavioral analysis of livestock do not provide raw data and also provide limited analysis results. Such a closed system makes it more difficult to integrate data and build big data, which are essential for the introduction of advanced IT technologies. Therefore, it is necessary to supply farm-scale data collection devices that can be easily used at low cost. This study presents a data collection system for analyzing the behavior of livestock. The system consists of a number of miniature computing units that operate wirelessly, and collects livestock body temperature and acceleration data, location information, and livestock environment data. In addition, this study presents an algorithm for estimating the behavior of livestock based on the collected acceleration data. For the experiment, a system was built in a Korean cattle farm in Icheon, Gyeonggi-do, and data were collected for 20 Korean cattle, and based on this, the empirical and analysis results were presented.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.101-108
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• 2015

This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1277-1280
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• 2012

GPS장비의 보급으로 인한 위치정보 수집이 용이해짐에 따라서 보다 현실적인 인간의 이동패턴을 구할 수 있게 되었다. 그에 따라 GPS 장비나 스마트폰을 이용하여 일정기간의 위치정보를 수집하였다. 수집된 위치 데이터를 이용하여 자주 방문하는 장소를 기점으로 인간 이동패턴을 은닉 마코프 방법을 이용하여 도출하였다.. 결과적으로 은닉 마코프 모델의 Baum-Welch 알고리즘으로 생성된 모델은 장소간 이동에 대해서는 효과적으로 표현을 하였음을 확인하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.352-355
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• 2014

심리학 연구에 따르면, 인간은 각자의 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 하지만 실험적 근거가 아닌, 어디까지나 가설로만 사용되어 왔다. 우리의 연구에서는 이런 가설을 증명하기 위해 실제 실험 참가자를 모집하였고, 각 참가자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하였다. 그리고 BackProgagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하고, 이렇게 추론된 결과를 바탕으로 회귀분석을 하여, 실제 사람의 성격과 위치 데이터간의 관계를 통계적인 방법에 의해서 보여줄 것이다. 논문의 내용 중 첫 번째로 우리가 지금까지 한 선행 연구에 대해서 설명한다. 여기서 어떻게 참가자를 모집했으며, 각 GPS정보와 BFF성격 정보를 BPN에 학습시키는지 보여줄 것이다. 두 번째로 선행 연구에서 만든 BPN을 바탕으로 어떻게 회귀분석을 하는지 보여줄 것이며, 세 번째로 회귀분석을 통해 나온 통계적인 데이터를 분석하고, 거기에서 의미를 해석할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1215-1218
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• 2005

이동물체의 인식기능은 인간을 대신하여 수행하기위한 컴퓨터비젼 시스템이다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다.본 연구에서는 거리 추정 데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용하여 이동 물체의 위치를 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.122-123
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• 2022

최근 들어 인공지능에 대한 발달과 많은 매체들로 인해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 또한 GPS 나 Beacon 과 같이 위치 측위 기술이 증가함에 따라 실외 측위 기술이 많이 발달되었고, 실내에서도 사용자의 정확한 위치를 측정할 수 있는 기술들이 발달되고 있다. 본 논문에서는 RNN 알고리즘을 이용하여 비콘을 통해 수집된 사용자의 반복적이고 순차적인 위치정보, 타임스탬프 데이터를 학습시키고 ECG 를 결합하여 사용자 인증을 하여 사용자의 시간별 위치 예측과 이상 징후 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.4
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• pp.423-428
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• 2023

In the missile actuator system, the time and position of the wings of the drive device are very important factors in the initial maneuver of the missile, and therefore, the missile actuator device must be inspected while ensuring the accuracy and real-time of motion collection data of the actuator. In this study, the difference between the design and implementation method for checking the existing actuator device and the design implementation method of the actuator device through the DAQ(Data Acquisition) device is compared, and the difference in data collection amount and real-time data collection performance is compared and tested, and the data shown through actual tests are compared. is converted into a graph, the actuator waveform is compared and analyzed, and based on the analyzed data, DAQ device inspection configuration that guarantees real-time response speed and stability during inspection of existing actuators and DAQ devices is proposed.