• Fire Science and Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.98-103
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• 2010

The design disaster prevention of first consideration is security for the people in the buildings. However, it is difficult to make a project for considering variable cases, declined visibility of smoke, distance from another person, mentality, knowledge of clearway etc. This study purpose is, analysis variable cases and modularization of pattern movement to practice basic information for evacuation of simulation which is used RTLS (Real Time Location System) system. It is useful to sense the electric waves from the Tag and grasp the real-time position. The pattern movement of evacuation were analyzed prescription eyeglasses which is used RTLS system to consider following 3 actions; analysis of relations that declined visibility effect the decline of movement velocity, analysis rate of flow with the size of door to estimate the optimum size of door in building and analysis the pattern movement that a bottleneck situation with abundant of people passed together to these exit. The confirmed of propriety of the interpretation about the actual people to evacuate is expected applying the numerical formula in various situation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1767_1768
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• 2009

4-step 알고리즘을 이용하여 3차원 이미지 위상 정보를 분석하였다. Carre(1966)에 의하여 제시된 위상 분석 기술은 위상이동에 대하여 설명하고 있다. Wyant(1982)에 의한 4-step 알고리즘은 수많은 PSI(Phase-Shift Interferometry)법[1] 중에서 가장 일반적인 내용이다. 그러나 실험장비 설치 시, 매우 어렵다는 단점이 있다. 실험 과정에서 물체의 3차원 형상을 얻기 위해 매우 간단히 실험 설치를 하였다. 간섭 패턴은 추가적인 렌즈, 거울, 모터와 같은 광학장비 없이 랩뷰 프로그램과 비젼 시스템을 사용하여 구축하였다. 4-step method와 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된 unwrapping image에 의해 물체의 wrapped된 이미지를 얻었다. 실험에 의하여 얻어진 간섭패턴을 분석 함으로써, 웨이브 프론트, 강도 그래프, 3차원 형상, 상수 데이터와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.768-771
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• 2021

시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.2
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• pp.177-181
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• 2009

Developing u-Public facilities for application u-City is to combine both the state-of-the art of the construction and ubiquitous computing and must be flexibly comprised of the facilities for the basic service of the building such as air conditioning, heating, lighting and electric equipments to materialize a new format of spatial planning and the public facilities inside or outside. Accordingly, in this paper we suggested the time pattern system for predicting the most basic power system loads for the basic service. To application the tim e pattern we applied SOM algorithm and k-means method and then clustered the data each weekday and each time respectively. The performance evaluation results of suggestion system showed that the forecasting system better the ARIMA model than the exponential smoothing method. It has been assumed that the plan for power supply depending on demand and system operation could be performed efficiently by means of using such power load forecasting.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.63-79
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• 2008

With the recent development of advanced GIS and complex spatial analysis technologies, the more sophisticated technologies are being required to support the advanced knowledge for solving geographical or spatial problems in various decision support systems. In addition, necessity for research on scientific crime investigation and forensic science is increasing particularly at law enforcement agencies and investigation institutions for efficient investigation and the prevention of crimes. There are active researches on geographic profiling to predict the base location such as criminals' residence by analyzing the spatial patterns of serial crimes. However, as previous researches on geographic profiling use simply statistical methods for spatial pattern analysis and do not apply a variety of spatial and temporal analysis technologies on serial crimes, they have the low prediction accuracy. Therefore, this paper identifies the typology the spatio-temporal patterns of serial crimes according to spatial distribution of crime sites and temporal distribution on occurrence of crimes and proposes STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction) algorithm which predicts the base location of serial crimes more accurately based on the patterns. STA-BLP improves the prediction accuracy by considering of the anisotropic pattern of serial crimes committed by criminals who prefer specific directions on a crime trip and the learning effect of criminals through repeated movement along the same route. In addition, it can predict base location more accurately in the serial crimes from multiple bases with the local prediction for some crime sites included in a cluster and the global prediction for all crime sites. Through a variety of experiments, we proved the superiority of the STA-BLP by comparing it with previous algorithms in terms of prediction accuracy.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2002.11a
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• pp.68-73
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• 2002

14~19세기를 거치면서 종법사상의 보급, 동성동본의식의 강화, 부계혈통 중심의 친족의식, 장자우대 관행, 족보간행 등과 더불어 한국의 종족집단(宗族集團)은 사회적 구성에서 중요한 단위로 부각되었다. 종족집단이 갖는 당대의 이 같은 사회적 단위성은 시ㆍ공간상에 다양한 패턴과 경관으로 표출되었는데, 그 중에서 지리학적으로 가장 의미 있는 현상이 '거주지 이동'과 '종족촌락(宗族村落)의 기원'이다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.71-72
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• 2019

최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.34 no.2
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• pp.134-142
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• 2007

Several mobility supporting protocols have been proposed across OSI reference layers. Each protocol has similar or different characteristics based on its operating layer which affect a handover latency. In this paper, we analyze handover performance of most representative protocols in each layer. For analysis, we use SUBNET model based Markovian model and movement model. In result, difference of protocol handover latency is not occurred by DAD but also by security, movement detection, message processing time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1517-1520
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• 2004

핸드오프는 무선 셀룰러 환경에서 사용자의 이동성(Mobility)을 유지해줄 수 있는 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 효과적인 대역폭 사용을 위하여 사용자의 이동성을 예측하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연(Latency)을 줄이는 효과적인 방법이다. 최근에 제시된 ZMHB 알고리즘은 기존의 알고리즘과는 달리 셀 내부의 이동 경로를 저장한 히스토리를 이용하여 사용자가 이동할 셀을 예측하였다. 그러나, 모든 사용자에 대하여 80~85%정도의 예측 정확도만을 보인다. 본 논문에서는 ZMHB 알고리즘에서 사용하는 존(Zone)을 세분화하여 이동 패턴을 저장하고, 이를 예측에 이용하는 Detailed-ZMHB 예측 알고리즘을 제안하고 성능 평가 결과를 보인다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.10 no.2
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• pp.40-45
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• 2015

In this paper, we proposed and implemented a crime prediction algorithm based upon crime influential factors. To collect the crime-related big data, we used a data which had been collected and was published in the supreme prosecutors' office. The algorithm analyzed various crime patterns in Seoul from 2011 to 2013 using the spatial statistics analysis. Also, for the crime prediction algorithm, we adopted a Bayesian network. The Bayesian network consist of various spatial, populational and social characteristics. In addition, for the more precise prediction, we also considered date, time, and weather factors. As the result of the proposed algorithm, we could figure out the different crime patterns in Seoul, and confirmed the prediction accuracy of the proposed algorithm.